Interference Mitigation in Large Random Wireless Networks

A central problem in the operation of large wireless networks is how to deal with interference -- the unwanted signals being sent by transmitters that a receiver is not interested in. This thesis looks at ways of combating such interference. In Chapters 1 and 2, we outline the necessary information and communication theory background, including the concept of capacity. We also include an overview of a new set of schemes for dealing with interference known as interference alignment, paying special attention to a channel-state-based strategy called ergodic interference alignment. In Chapter 3, we consider the operation of large regular and random networks by treating interference as background noise. We consider the local performance of a single node, and the global performance of a very large network. In Chapter 4, we use ergodic interference alignment to derive the asymptotic sum-capacity of large random dense networks. These networks are derived from a physical model of node placement where signal strength decays over the distance between transmitters and receivers. (See also arXiv:1002.0235 and arXiv:0907.5165.) In Chapter 5, we look at methods of reducing the long time delays incurred by ergodic interference alignment. We analyse the tradeoff between reducing delay and lowering the communication rate. (See also arXiv:1004.0208.) In Chapter 6, we outline a problem that is equivalent to the problem of pooled group testing for defective items. We then present some new work that uses information theoretic techniques to attack group testing. We introduce for the first time the concept of the group testing channel, which allows for modelling of a wide range of statistical error models for testing. We derive new results on the number of tests required to accurately detect defective items, including when using sequential `adaptive' tests.Comment: PhD thesis, University of Bristol, 201

Proceedings of the meeting on: Research based on Ordnance Survey small-scales digital data

Special issue (CISRG - Cartographic Information Systems Research Group) ;

Communication-Efficient Probabilistic Algorithms: Selection, Sampling, and Checking

Diese Dissertation behandelt drei grundlegende Klassen von Problemen in Big-Data-Systemen, für die wir kommunikationseffiziente probabilistische Algorithmen entwickeln. Im ersten Teil betrachten wir verschiedene Selektionsprobleme, im zweiten Teil das Ziehen gewichteter Stichproben (Weighted Sampling) und im dritten Teil die probabilistische Korrektheitsprüfung von Basisoperationen in Big-Data-Frameworks (Checking). Diese Arbeit ist durch einen wachsenden Bedarf an Kommunikationseffizienz motiviert, der daher rührt, dass der auf das Netzwerk und seine Nutzung zurückzuführende Anteil sowohl der Anschaffungskosten als auch des Energieverbrauchs von Supercomputern und der Laufzeit verteilter Anwendungen immer weiter wächst. Überraschend wenige kommunikationseffiziente Algorithmen sind für grundlegende Big-Data-Probleme bekannt. In dieser Arbeit schließen wir einige dieser Lücken. Zunächst betrachten wir verschiedene Selektionsprobleme, beginnend mit der verteilten Version des klassischen Selektionsproblems, d. h. dem Auffinden des Elements von Rang $k$ in einer großen verteilten Eingabe. Wir zeigen, wie dieses Problem kommunikationseffizient gelöst werden kann, ohne anzunehmen, dass die Elemente der Eingabe zufällig verteilt seien. Hierzu ersetzen wir die Methode zur Pivotwahl in einem schon lange bekannten Algorithmus und zeigen, dass dies hinreichend ist. Anschließend zeigen wir, dass die Selektion aus lokal sortierten Folgen – multisequence selection – wesentlich schneller lösbar ist, wenn der genaue Rang des Ausgabeelements in einem gewissen Bereich variieren darf. Dies benutzen wir anschließend, um eine verteilte Prioritätswarteschlange mit Bulk-Operationen zu konstruieren. Später werden wir diese verwenden, um gewichtete Stichproben aus Datenströmen zu ziehen (Reservoir Sampling). Schließlich betrachten wir das Problem, die global häufigsten Objekte sowie die, deren zugehörige Werte die größten Summen ergeben, mit einem stichprobenbasierten Ansatz zu identifizieren. Im Kapitel über gewichtete Stichproben werden zunächst neue Konstruktionsalgorithmen für eine klassische Datenstruktur für dieses Problem, sogenannte Alias-Tabellen, vorgestellt. Zu Beginn stellen wir den ersten Linearzeit-Konstruktionsalgorithmus für diese Datenstruktur vor, der mit konstant viel Zusatzspeicher auskommt. Anschließend parallelisieren wir diesen Algorithmus für Shared Memory und erhalten so den ersten parallelen Konstruktionsalgorithmus für Aliastabellen. Hiernach zeigen wir, wie das Problem für verteilte Systeme mit einem zweistufigen Algorithmus angegangen werden kann. Anschließend stellen wir einen ausgabesensitiven Algorithmus für gewichtete Stichproben mit Zurücklegen vor. Ausgabesensitiv bedeutet, dass die Laufzeit des Algorithmus sich auf die Anzahl der eindeutigen Elemente in der Ausgabe bezieht und nicht auf die Größe der Stichprobe. Dieser Algorithmus kann sowohl sequentiell als auch auf Shared-Memory-Maschinen und verteilten Systemen eingesetzt werden und ist der erste derartige Algorithmus in allen drei Kategorien. Wir passen ihn anschließend an das Ziehen gewichteter Stichproben ohne Zurücklegen an, indem wir ihn mit einem Schätzer für die Anzahl der eindeutigen Elemente in einer Stichprobe mit Zurücklegen kombinieren. Poisson-Sampling, eine Verallgemeinerung des Bernoulli-Sampling auf gewichtete Elemente, kann auf ganzzahlige Sortierung zurückgeführt werden, und wir zeigen, wie ein bestehender Ansatz parallelisiert werden kann. Für das Sampling aus Datenströmen passen wir einen sequentiellen Algorithmus an und zeigen, wie er in einem Mini-Batch-Modell unter Verwendung unserer im Selektionskapitel eingeführten Bulk-Prioritätswarteschlange parallelisiert werden kann. Das Kapitel endet mit einer ausführlichen Evaluierung unserer Aliastabellen-Konstruktionsalgorithmen, unseres ausgabesensitiven Algorithmus für gewichtete Stichproben mit Zurücklegen und unseres Algorithmus für gewichtetes Reservoir-Sampling. Um die Korrektheit verteilter Algorithmen probabilistisch zu verifizieren, schlagen wir Checker für grundlegende Operationen von Big-Data-Frameworks vor. Wir zeigen, dass die Überprüfung zahlreicher Operationen auf zwei „Kern“-Checker reduziert werden kann, nämlich die Prüfung von Aggregationen und ob eine Folge eine Permutation einer anderen Folge ist. Während mehrere Ansätze für letzteres Problem seit geraumer Zeit bekannt sind und sich auch einfach parallelisieren lassen, ist unser Summenaggregations-Checker eine neuartige Anwendung der gleichen Datenstruktur, die auch zählenden Bloom-Filtern und dem Count-Min-Sketch zugrunde liegt. Wir haben beide Checker in Thrill, einem Big-Data-Framework, implementiert. Experimente mit absichtlich herbeigeführten Fehlern bestätigen die von unserer theoretischen Analyse vorhergesagte Erkennungsgenauigkeit. Dies gilt selbst dann, wenn wir häufig verwendete schnelle Hash-Funktionen mit in der Theorie suboptimalen Eigenschaften verwenden. Skalierungsexperimente auf einem Supercomputer zeigen, dass unsere Checker nur sehr geringen Laufzeit-Overhead haben, welcher im Bereich von $2\,\%$ liegt und dabei die Korrektheit des Ergebnisses nahezu garantiert wird

Wireless transmission protocols using relays for broadcast and information exchange channels

Relays have been used to overcome existing network performance bottlenecks in meeting the growing demand for large bandwidth and high quality of service (QoS) in wireless networks. This thesis proposes several wireless transmission protocols using relays in practical multi-user broadcast and information exchange channels. The main theme is to demonstrate that efficient use of relays provides an additional dimension to improve reliability, throughput, power efficiency and secrecy. First, a spectrally efficient cooperative transmission protocol is proposed for the multiple-input and singleoutput (MISO) broadcast channel to improve the reliability of wireless transmission. The proposed protocol mitigates co-channel interference and provides another dimension to improve the diversity gain. Analytical and simulation results show that outage probability and the diversity and multiplexing tradeoff of the proposed cooperative protocol outperforms the non-cooperative scheme. Second, a two-way relaying protocol is proposed for the multi-pair, two-way relaying channel to improve the throughput and reliability. The proposed protocol enables both the users and the relay to participate in interference cancellation. Several beamforming schemes are proposed for the multi-antenna relay. Analytical and simulation results reveal that the proposed protocol delivers significant improvements in ergodic capacity, outage probability and the diversity and multiplexing tradeoff if compared to existing schemes. Third, a joint beamforming and power management scheme is proposed for multiple-input and multiple-output (MIMO) two-way relaying channel to improve the sum-rate. Network power allocation and power control optimisation problems are formulated and solved using convex optimisation techniques. Simulation results verify that the proposed scheme delivers better sum-rate or consumes lower power when compared to existing schemes. Fourth, two-way secrecy schemes which combine one-time pad and wiretap coding are proposed for the scalar broadcast channel to improve secrecy rate. The proposed schemes utilise the channel reciprocity and employ relays to forward secret messages. Analytical and simulation results reveal that the proposed schemes are able to achieve positive secrecy rates even when the number of users is large. All of these new wireless transmission protocols help to realise better throughput, reliability, power efficiency and secrecy for wireless broadcast and information exchange channels through the efficient use of relays

Predictable embedded multiprocessor architecture for streaming applications

The focus of this thesis is on embedded media systems that execute applications from the application domain car infotainment. These applications, which we refer to as jobs, typically fall in the class of streaming, i.e. they process on a stream of data. The jobs are executed on heterogeneous multiprocessor platforms, for performance and power efficiency reasons. Most of these jobs have firm real-time requirements, like throughput and end-to-end latency. Car-infotainment systems become increasingly more complex, due to an increase in the supported number of jobs and an increase of resource sharing. Therefore, it is hard to verify, for each job, that the realtime requirements are satisfied. To reduce the verification effort, we elaborate on an architecture for a predictable system from which we can verify, at design time, that the job’s throughput and end-to-end latency requirements are satisfied. This thesis introduces a network-based multiprocessor system that is predictable. This is achieved by starting with an architecture where processors have private local memories and execute tasks in a static order, so that the uncertainty in the temporal behaviour is minimised. As an interconnect, we use a network that supports guaranteed communication services so that it is guaranteed that data is delivered in time. The architecture is extended with shared local memories, run-time scheduling of tasks, and a memory hierarchy. Dataflow modelling and analysis techniques are used for verification, because they allow cyclic data dependencies that influence the job’s performance. Shown is how to construct a dataflow model from a job that is mapped onto our predictable multiprocessor platforms. This dataflow model takes into account: computation of tasks, communication between tasks, buffer capacities, and scheduling of shared resources. The job’s throughput and end-to-end latency bounds are derived from a self-timed execution of the dataflow graph, by making use of existing dataflow-analysis techniques. It is shown that the derived bounds are tight, e.g. for our channel equaliser job, the accuracy of the derived throughput bound is within 10.1%. Furthermore, it is shown that the dataflow modelling and analysis techniques can be used despite the use of shared memories, run-time scheduling of tasks, and caches