Towards video streaming in IoT environments: vehicular communication perspective

Multimedia oriented Internet of Things (IoT) enables pervasive and real-time communication of video, audio and image data among devices in an immediate surroundings. Today's vehicles have the capability of supporting real time multimedia acquisition. Vehicles with high illuminating infrared cameras and customized sensors can communicate with other on-road devices using dedicated short-range communication (DSRC) and 5G enabled communication technologies. Real time incidence of both urban and highway vehicular traffic environment can be captured and transmitted using vehicle-to-vehicle and vehicle-to-infrastructure communication modes. Video streaming in vehicular IoT (VSV-IoT) environments is in growing stage with several challenges that need to be addressed ranging from limited resources in IoT devices, intermittent connection in vehicular networks, heterogeneous devices, dynamism and scalability in video encoding, bandwidth underutilization in video delivery, and attaining application-precise quality of service in video streaming. In this context, this paper presents a comprehensive review on video streaming in IoT environments focusing on vehicular communication perspective. Specifically, significance of video streaming in vehicular IoT environments is highlighted focusing on integration of vehicular communication with 5G enabled IoT technologies, and smart city oriented application areas for VSV-IoT. A taxonomy is presented for the classification of related literature on video streaming in vehicular network environments. Following the taxonomy, critical review of literature is performed focusing on major functional model, strengths and weaknesses. Metrics for video streaming in vehicular IoT environments are derived and comparatively analyzed in terms of their usage and evaluation capabilities. Open research challenges in VSV-IoT are identified as future directions of research in the area. The survey would benefit both IoT and vehicle industry practitioners and researchers, in terms of augmenting understanding of vehicular video streaming and its IoT related trends and issues

将来の無線通信に向けたコンテキストアウェアグリーン情報指向ネットワークのモデル化に関する研究

早大学位記番号:新8128早稲田大

Contributions to energy-aware demand-response systems using SDN and NFV for fog computing

Ever-increasing energy consumption, the depletion of non-renewable resources, the climate impact associated with energy generation, and finite energy-production capacity are important concerns worldwide that drive the urgent creation of new energy management and consumption schemes. In this regard, by leveraging the massive connectivity provided by emerging communications such as the 5G systems, this thesis proposes a long-term sustainable Demand-Response solution for the adaptive and efficient management of available energy consumption for Internet of Things (IoT) infrastructures, in which energy utilization is optimized based on the available supply. In the proposed approach, energy management focuses on consumer devices (e.g., appliances such as a light bulb or a screen). In this regard, by proposing that each consumer device be part of an IoT infrastructure, it is feasible to control its respective consumption. The proposal includes an architecture that uses Network Functions Virtualization (NFV) and Software Defined Networking technologies as enablers to promote the primary use of energy from renewable sources. Associated with architecture, this thesis presents a novel consumption model conditioned on availability in which consumers are part of the management process. To efficiently use the energy from renewable and non-renewable sources, several management strategies are herein proposed, such as the prioritization of the energy supply, workload scheduling using time-shifting capabilities, and quality degradation to decrease- the power demanded by consumers if needed. The adaptive energy management solution is modeled as an Integer Linear Programming, and its complexity has been identified to be NP-Hard. To verify the improvements in energy utilization, an optimal algorithmic solution based on a brute force search has been implemented and evaluated. Because the hardness of the adaptive energy management problem and the non-polynomial growth of its optimal solution, which is limited to energy management for a small number of energy demands (e.g., 10 energy demands) and small values of management mechanisms, several faster suboptimal algorithmic strategies have been proposed and implemented. In this context, at the first stage, we implemented three heuristic strategies: a greedy strategy (GreedyTs), a genetic-algorithm-based solution (GATs), and a dynamic programming approach (DPTs). Then, we incorporated into both the optimal and heuristic strategies a prepartitioning method in which the total set of analyzed services is divided into subsets of smaller size and complexity that are solved iteratively. As a result of the adaptive energy management in this thesis, we present eight strategies, one timal and seven heuristic, that when deployed in communications infrastructures such as the NFV domain, seek the best possible scheduling of demands, which lead to efficient energy utilization. The performance of the algorithmic strategies has been validated through extensive simulations in several scenarios, demonstrating improvements in energy consumption and the processing of energy demands. Additionally, the simulation results revealed that the heuristic approaches produce high-quality solutions close to the optimal while executing among two and seven orders of magnitude faster and with applicability to scenarios with thousands and hundreds of thousands of energy demands. This thesis also explores possible application scenarios of both the proposed architecture for adaptive energy management and algorithmic strategies. In this regard, we present some examples, including adaptive energy management in-home systems and 5G networks slicing, energy-aware management solutions for unmanned aerial vehicles, also known as drones, and applicability for the efficient allocation of spectrum in flex-grid optical networks. Finally, this thesis presents open research problems and discusses other application scenarios and future work.El constante aumento del consumo de energía, el agotamiento de los recursos no renovables, el impacto climático asociado con la generación de energía y la capacidad finita de producción de energía son preocupaciones importantes en todo el mundo que impulsan la creación urgente de nuevos esquemas de consumo y gestión de energía. Al aprovechar la conectividad masiva que brindan las comunicaciones emergentes como los sistemas 5G, esta tesis propone una solución de Respuesta a la Demanda sostenible a largo plazo para la gestión adaptativa y eficiente del consumo de energía disponible para las infraestructuras de Internet of Things (IoT), en el que se optimiza la utilización de la energía en función del suministro disponible. En el enfoque propuesto, la gestión de la energía se centra en los dispositivos de consumo (por ejemplo, electrodomésticos). En este sentido, al proponer que cada dispositivo de consumo sea parte de una infraestructura IoT, es factible controlar su respectivo consumo. La propuesta incluye una arquitectura que utiliza tecnologías de Network Functions Virtualization (NFV) y Software Defined Networking como habilitadores para promover el uso principal de energía de fuentes renovables. Asociada a la arquitectura, esta tesis presenta un modelo de consumo condicionado a la disponibilidad en el que los consumidores son parte del proceso de gestión. Para utilizar eficientemente la energía de fuentes renovables y no renovables, se proponen varias estrategias de gestión, como la priorización del suministro de energía, la programación de la carga de trabajo utilizando capacidades de cambio de tiempo y la degradación de la calidad para disminuir la potencia demandada. La solución de gestión de energía adaptativa se modela como un problema de programación lineal entera con complejidad NP-Hard. Para verificar las mejoras en la utilización de energía, se ha implementado y evaluado una solución algorítmica óptima basada en una búsqueda de fuerza bruta. Debido a la dureza del problema de gestión de energía adaptativa y el crecimiento no polinomial de su solución óptima, que se limita a la gestión de energía para un pequeño número de demandas de energía (por ejemplo, 10 demandas) y pequeños valores de los mecanismos de gestión, varias estrategias algorítmicas subóptimos más rápidos se han propuesto. En este contexto, en la primera etapa, implementamos tres estrategias heurísticas: una estrategia codiciosa (GreedyTs), una solución basada en algoritmos genéticos (GATs) y un enfoque de programación dinámica (DPTs). Luego, incorporamos tanto en la estrategia óptima como en la- heurística un método de prepartición en el que el conjunto total de servicios analizados se divide en subconjuntos de menor tamaño y complejidad que se resuelven iterativamente. Como resultado de la gestión adaptativa de la energía en esta tesis, presentamos ocho estrategias, una óptima y siete heurísticas, que cuando se despliegan en infraestructuras de comunicaciones como el dominio NFV, buscan la mejor programación posible de las demandas, que conduzcan a un uso eficiente de la energía. El desempeño de las estrategias algorítmicas ha sido validado a través de extensas simulaciones en varios escenarios, demostrando mejoras en el consumo de energía y el procesamiento de las demandas de energía. Los resultados de la simulación revelaron que los enfoques heurísticos producen soluciones de alta calidad cercanas a las óptimas mientras se ejecutan entre dos y siete órdenes de magnitud más rápido y con aplicabilidad a escenarios con miles y cientos de miles de demandas de energía. Esta tesis también explora posibles escenarios de aplicación tanto de la arquitectura propuesta para la gestión adaptativa de la energía como de las estrategias algorítmicas. En este sentido, presentamos algunos ejemplos, que incluyen sistemas de gestión de energía adaptativa en el hogar, en 5G networkPostprint (published version

Cellular networks for smart grid communication

The next-generation electric power system, known as smart grid, relies on a robust and reliable underlying communication infrastructure to improve the efficiency of electricity distribution. Cellular networks, e.g., LTE/LTE-A systems, appear as a promising technology to facilitate the smart grid evolution. Their inherent performance characteristics and well-established ecosystem could potentially unlock unprecedented use cases, enabling real-time and autonomous distribution grid operations. However, cellular technology was not originally intended for smart grid communication, associated with highly-reliable message exchange and massive device connectivity requirements. The fundamental differences between smart grid and human-type communication challenge the classical design of cellular networks and introduce important research questions that have not been sufficiently addressed so far. Motivated by these challenges, this doctoral thesis investigates novel radio access network (RAN) design principles and performance analysis for the seamless integration of smart grid traffic in future cellular networks. Specifically, we focus on addressing the fundamental RAN problems of network scalability in massive smart grid deployments and radio resource management for smart grid and human-type traffic. The main objective of the thesis lies on the design, analysis and performance evaluation of RAN mechanisms that would render cellular networks the key enabler for emerging smart grid applications. The first part of the thesis addresses the radio access limitations in LTE-based networks for reliable and scalable smart grid communication. We first identify the congestion problem in LTE random access that arises in large-scale smart grid deployments. To overcome this, a novel random access mechanism is proposed that can efficiently support real-time distribution automation services with negligible impact on the background traffic. Motivated by the stringent reliability requirements of various smart grid operations, we then develop an analytical model of the LTE random access procedure that allows us to assess the performance of event-based monitoring traffic under various load conditions and network configurations. We further extend our analysis to include the relation between the cell size and the availability of orthogonal random access resources and we identify an additional challenge for reliable smart grid connectivity. To this end, we devise an interference- and load-aware cell planning mechanism that enhances reliability in substation automation services. Finally, we couple the problem of state estimation in wide-area monitoring systems with the reliability challenges in information acquisition. Using our developed analytical framework, we quantify the impact of imperfect communication reliability in the state estimation accuracy and we provide useful insights for the design of reliability-aware state estimators. The second part of the thesis builds on the previous one and focuses on the RAN problem of resource scheduling and sharing for smart grid and human-type traffic. We introduce a novel scheduler that achieves low latency for distribution automation traffic while resource allocation is performed in a way that keeps the degradation of cellular users at a minimum level. In addition, we investigate the benefits of Device-to-Device (D2D) transmission mode for event-based message exchange in substation automation scenarios. We design a joint mode selection and resource allocation mechanism which results in higher data rates with respect to the conventional transmission mode via the base station. An orthogonal resource partition scheme between cellular and D2D links is further proposed to prevent the underutilization of the scarce cellular spectrum. The research findings of this thesis aim to deliver novel solutions to important RAN performance issues that arise when cellular networks support smart grid communication.Las redes celulares, p.e., los sistemas LTE/LTE-A, aparecen como una tecnología prometedora para facilitar la evolución de la próxima generación del sistema eléctrico de potencia, conocido como smart grid (SG). Sin embargo, la tecnología celular no fue pensada originalmente para las comunicaciones en la SG, asociadas con el intercambio fiable de mensajes y con requisitos de conectividad de un número masivo de dispositivos. Las diferencias fundamentales entre las comunicaciones en la SG y la comunicación de tipo humano desafían el diseño clásico de las redes celulares e introducen importantes cuestiones de investigación que hasta ahora no se han abordado suficientemente. Motivada por estos retos, esta tesis doctoral investiga los principios de diseño y analiza el rendimiento de una nueva red de acceso radio (RAN) que permita una integración perfecta del tráfico de la SG en las redes celulares futuras. Nos centramos en los problemas fundamentales de escalabilidad de la RAN en despliegues de SG masivos, y en la gestión de los recursos radio para la integración del tráfico de la SG con el tráfico de tipo humano. El objetivo principal de la tesis consiste en el diseño, el análisis y la evaluación del rendimiento de los mecanismos de las RAN que convertirán a las redes celulares en el elemento clave para las aplicaciones emergentes de las SGs. La primera parte de la tesis aborda las limitaciones del acceso radio en redes LTE para la comunicación fiable y escalable en SGs. En primer lugar, identificamos el problema de congestión en el acceso aleatorio de LTE que aparece en los despliegues de SGs a gran escala. Para superar este problema, se propone un nuevo mecanismo de acceso aleatorio que permite soportar de forma eficiente los servicios de automatización de la distribución eléctrica en tiempo real, con un impacto insignificante en el tráfico de fondo. Motivados por los estrictos requisitos de fiabilidad de las diversas operaciones en la SG, desarrollamos un modelo analítico del procedimiento de acceso aleatorio de LTE que nos permite evaluar el rendimiento del tráfico de monitorización de la red eléctrica basado en eventos bajo diversas condiciones de carga y configuraciones de red. Además, ampliamos nuestro análisis para incluir la relación entre el tamaño de celda y la disponibilidad de recursos de acceso aleatorio ortogonales, e identificamos un reto adicional para la conectividad fiable en la SG. Con este fin, diseñamos un mecanismo de planificación celular que tiene en cuenta las interferencias y la carga de la red, y que mejora la fiabilidad en los servicios de automatización de las subestaciones eléctricas. Finalmente, combinamos el problema de la estimación de estado en sistemas de monitorización de redes eléctricas de área amplia con los retos de fiabilidad en la adquisición de la información. Utilizando el modelo analítico desarrollado, cuantificamos el impacto de la baja fiabilidad en las comunicaciones sobre la precisión de la estimación de estado. La segunda parte de la tesis se centra en el problema de scheduling y compartición de recursos en la RAN para el tráfico de SG y el tráfico de tipo humano. Presentamos un nuevo scheduler que proporciona baja latencia para el tráfico de automatización de la distribución eléctrica, mientras que la asignación de recursos se realiza de un modo que mantiene la degradación de los usuarios celulares en un nivel mínimo. Además, investigamos los beneficios del modo de transmisión Device-to-Device (D2D) en el intercambio de mensajes basados en eventos en escenarios de automatización de subestaciones eléctricas. Diseñamos un mecanismo conjunto de asignación de recursos y selección de modo que da como resultado tasas de datos más elevadas con respecto al modo de transmisión convencional a través de la estación base. Finalmente, se propone un esquema de partición de recursos ortogonales entre enlaces celulares y D2Postprint (published version