PENGGUNAAN PENDINGIN THERMOELECTRIC PADA BTS INDOOR UNTUK MENGURANGI KONSUMSI ENERGI LISTRIK

Konsumsi daya terbesar dalam Pada Base Transceiver Station (BTS) adalah untuk keperluan pendingin, sehingga perlu dilakukan langkah penghematan energi, namun untuk menjaga kinerja peralatan BTS tetap stabil, maka suhu dalam ruang BTS perlu dijaga minimal sesuai dengan suhu ruang yang ada. Untuk mengatasi kenaikan suhu dalam ruang BTS akibat pengaruh dari suhu luar dan panas dari peralatan, maka peralalatan pendingin thermoelectric diperlukan terutama dalam rak batera.  Penelitian  ini membahas  penurunan suhu pada suatu BTS indoor dengan memasang peralatan pendingin thermoelectric pada rak baterai sehingga suhu dalam rak baterai   dibawah suhu ruang yang ada. Volume shelter yang dipakai dalam penelitian ini berukuran 2,5 X 4 X 3 meter. Suhu ruang diluar shelter 30 0C sedangkan suhu di dalam shelter 24 0C, akan mengalami penurunan sebesar 7- 10 0C,  sehingga dapat menghemat pengunaan daya sebesar 25 % per bulan dari jumlah pemakaian daya sebenarny

Design and implementation of an indoor modeling method through crowdsensing

While automatic modeling and mapping of outdoor environments is well-established, the indoor equivalent of automated generation of building floor plans poses a challenge. In fact, outdoor localization is commonly available and inexpensive through the existing satellite positioning systems, such as GPS and Galileo. However, these technologies are not applicable in indoor environments, since a direct line of sight to the satellites, orbiting the globes, is required. As a substitution, the technical literature comprises several proposals for the development of simultaneous indoor localization and mapping (SLAM). In these approaches, the authors mostly exploit indoor resources such as the WiFi access points and the mobile smart devices carried by individuals in the indoor environment. Collecting data from several mobile devices is referred to as crowdsensing. To enable the generation of two-dimensional (2D) as well as three-dimensional (3D) maps, we propose crowdsensing of point clouds, which are 3D data structures of points in space. For localization, we integrate two features of a recently developed mobile device, called Project Tango. Specifically, the Tango platform provides two main technologies for reliable localization, namely motion tracking and area learning. Moreover, Tango-powered devices provide us with the ability to collect point clouds though a third technology, called depth perception. In the past few years, spatial data obtained from range imaging was used to generate indoor maps. Nevertheless, range images are expensive and not always available. The required equipment, e.g. laser range scanners, are both expensive in procurement and require trained personnel for proper setup and operation. In this thesis, we aim for obtaining spatial point clouds via crowdsensing. The main idea is to use sensor data which can be scanned by volunteering individuals using easy to handle mobile devices. Specifically, we depend on depth perception capabilities as provided by Google Tango-powered tablet computers. A crowdsensing infrastructure assigns scanning tasks to individuals carrying a Tango device. Execution of such a task consists of taking scans of e.g. offices in a public building. The scanning results contain both spatial information about the room layout and its position. Energy consumption on the mobile device is reduced by applying Octree compression to the scanned point clouds, which results in a significant reduction of the amount of data, which has to be transferred to a back-end server. Afterwards, the back-end is responsible for assembling the received scans and the extraction of an indoors model. The modeling process - developed in this thesis - comprises two-phases. First, we extract a basic model from the obtained point clouds, which may contain outliers, inaccuracies and gaps. In the second phase, we refine the model by exploiting formal grammars. It is worth to mention here that we are the first to exploit formal grammars as a model fitting tool. We feed the information obtained in the first phase to an indoors grammar, which has been developed in the ComNSense project, University of Stuttgart. The resultant model both contains much less deviations from the ground truth and provides improved robustness against aberrations with respect to localization during the scanning process. Thus, instead of scanning multiple point clouds per room, we need only one scan to be able to construct an indoor map. During evaluation of this process, using scans of offices of our department, we were able to reproduce a model which is very close to the ground truth

Datenerfassung und Privatsphäre in partizipativen Sensornetzen

Partizipative Sensornetze (PSNs) stellen eine neue Art von Sensornetzen dar, die auf Basis von freiwillig zur Verfügung gestellten Mobiltelefonen etabliert werden. Sie ermöglichen eine großflächige Erfassung von Messdaten im direkten Umfeld von Menschen und können für zahlreiche Anwendungsszenarien verwendet werden. Neben ihren Vorzügen bringen PSNs aber auch Schwierigkeiten mit sich. Zwei zentrale Herausforderungen sind die ressourcenschonende Datenerfassung und der Schutz der Privatsphäre – beide resultieren aus der Instrumentalisierung privater Mobiltelefone zur Datenerfassung. Da der primäre Verwendungszweck der Geräte nicht die Aufzeichnung von Messdaten ist, darf diese deren Ressourcen nicht merklich belasten. Außerdem muss sichergestellt werden, dass durch die Erfassung von Messdaten die Privatsphäre der teilnehmenden Nutzer nicht verletzt wird. Der erste Teil der Arbeit beschäftigt sich mit dem Aspekt der ressourcenschonenden Datenerfassung. Zunächst werden PSNs betrachtet, bei denen punktuell Messungen durchgeführt werden. Bei diesen Netzen müssen die teilnehmenden Geräte über die durchzuführenden Messungen unterrichtet werden. Damit hierbei die Ressourcen der Endgeräte nicht unnötig belastet werden, wird ein Konzept vorgestellt, das einerseits eine robuste Verteilung der Messaufgaben sicherstellt, gleichzeitig jedoch versucht, die Energieressourcen der Mobiltelefone zu schonen. Bei PSNs mit großflächiger und kontinuierlicher Datenerfassung spielt die Verteilung der Messaufgaben keine so entscheidende Rolle. Hier muss vielmehr sichergestellt werden, dass die Energie- und die Übertragungskosten auf Seiten der Nutzer möglichst gering bleiben. Aus diesem Grund wird ein Ansatz zur lokalen Gruppierung von Messknoten beschrieben, der durch eine Aufteilung der anfallenden Aufgaben und eine intelligente Auswahl der Knoten zu einer ressourcenschonenden und weniger redundanten Datenerfassung führt. Der zweite Teil der Arbeit befasst sich mit dem Schutz der Privatsphäre der Teilnehmer und beinhaltet zwei Themenblöcke. Zum einen wird ein Ansatz zur automatisierten Erzeugung von Privatsphäre-Zonen vorgestellt, der ohne das Eingreifen der Nutzer die Zonen an das jeweilige Umfeld anpasst. Diese Zonen werden um die vom Nutzer häufig besuchten Orte erstellt und verhindern so mögliche, auf der Identifikation dieser Orte basierende Deanonymisierungsangriffe. Zum anderen wird ein Kalibrierungssystem für PSNs beschrieben, dessen Fokus sowohl auf der Verbesserung der Datenqualität als auch auf der Wahrung der Privatsphäre der Nutzer liegt. Hierfür ermöglicht dieses eine rückwirkende Anpassung bereits übertragener Daten, verhindert aber gleichzeitig durch eine Modifikation der Kalibrierungsparameter und der Upload-Zeitpunkte eine direkte Zuordnung zu einem Nutzer.Participatory Sensing Networks (PSNs) represent a new kind of sensor networks that are established on the basis of voluntarily provided mobile phones. They allow for large-scale data collection in the immediate environment of people and can be used for various application scenarios. However, alongside their advantages, PSNs entail several difficulties. Two key challenges are the resource-efficient data collection and the protection of privacy - both resulting from exploiting private mobile phones for data collection. As the recording of measurement data is not the devices’ primary purpose, it must not significantly burden their resources. In addition, it has to be ensured that the privacy of participating users is not violated by the acquisition of measurement data. The first part of this thesis addresses the issue of resource-efficient data collection. At first, PSNs are examined in which measurements are only conducted at selected places. In these networks, the participating devices have to be informed about the required measurements. To avoid an unnecessary burdening of device resources at this stage, a concept is presented that ensures a robust distribution of measurement tasks and, at the same time, tries to conserve the mobile phones’ energy resources. In PSNs with large and continuous data collection, the distribution of measurement tasks is less essential. It is rather necessary to ensure that energy and transmission costs on the user side remain as low as possible. For this reason, an approach for the local clustering of measurement nodes is described that allows for a resource-efficient and less redundant data collection by dividing and intelligently assigning occurring tasks. The second part of the thesis deals with the protection of the participants’ privacy and contains two thematic blocks. Firstly, an approach to automate the generation of privacy zones is presented. It adjusts the zones to the environment without the intervention of the user. These zones are created around the user’s frequently visited places and thereby prevent deanonymisation attacks based on the identification of these places. Secondly, a calibration system for PSNs is described that focuses both on improving data quality and on the protection of user privacy. It allows for a retroactive adjustment of already transferred data, but simultaneously prevents an unambiguous attribution to a user by modifying the calibration parameters and the time of their transmission