Opportunistic Routing with Network Coding in Powerline Communications

Opportunistic Routing (OR) can be used as an alternative to the legacy routing (LR) protocols in networks with a broadcast lossy channel and possibility of overhearing the signal. The power line medium creates such an environment. OR can better exploit the channel than LR because it allows the cooperation of all nodes that receive any data. With LR, only a chain of nodes is selected for communication. Other nodes drop the received information. We investigate OR for the one-source one-destination scenario with one traffic flow. First, we evaluate the upper bound on the achievable data rate and advocate the decentralized algorithm for its calculation. This knowledge is used in the design of Basic Routing Rules (BRR). They use the link quality metric that equals the upper bound on the achievable data rate between the given node and the destination. We call it the node priority. It considers the possibility of multi-path communication and the packet loss correlation. BRR allows achieving the optimal data rate pertaining certain theoretical assumptions. The Extended BRR (BRR-E) are free of them. The major difference between BRR and BRR-E lies in the usage of Network Coding (NC) for prognosis of the feedback. In this way, the protocol overhead can be severely reduced. We also study Automatic Repeat-reQuest (ARQ) mechanism that is applicable with OR. It differs to ARQ with LR in that each sender has several sinks and none of the sinks except destination require the full recovery of the original message. Using BRR-E, ARQ and other services like network initialization and link state control, we design the Advanced Network Coding based Opportunistic Routing protocol (ANChOR). With the analytic and simulation results we demonstrate the near optimum performance of ANChOR. For the triangular topology, the achievable data rate is just 2% away from the theoretical maximum and it is up to 90% higher than it is possible to achieve with LR. Using the G.hn standard, we also show the full protocol stack simulation results (including IP/UDP and realistic channel model). In this simulation we revealed that the gain of OR to LR can be even more increased by reducing the head-of-the-line problem in ARQ. Even considering the ANChOR overhead through additional headers and feedbacks, it outperforms the original G.hn setup in data rate up to 40% and in latency up to 60%.:1 Introduction 2 1.1 Intra-flow Network Coding 6 1.2 Random Linear Network Coding (RLNC) 7 2 Performance Limits of Routing Protocols in PowerLine Communications (PLC) 13 2.1 System model 14 2.2 Channel model 14 2.3 Upper bound on the achievable data rate 16 2.4 Achieving the upper bound data rate 17 2.5 Potential gain of Opportunistic Routing Protocol (ORP) over Common Single-path Routing Protocol (CSPR) 19 2.6 Evaluation of ORP potential 19 3 Opportunistic Routing: Realizations and Challenges 24 3.1 Vertex priority and cooperation group 26 3.2 Transmission policy in idealized network 34 3.2.1 Basic Routing Rules (BRR) 36 3.3 Transmission policy in real network 40 3.3.1 Purpose of Network Coding (NC) in ORP 41 3.3.2 Extended Basic Routing Rules (BRR) (BRR-E) 43 3.4 Automatic ReQuest reply (ARQ) 50 3.4.1 Retransmission request message contents 51 3.4.2 Retransmission Request (RR) origination and forwarding 66 3.4.3 Retransmission response 67 3.5 Congestion control 68 3.5.1 Congestion control in our work 70 3.6 Network initialization 74 3.7 Formation of the cooperation groups (coalitions) 76 3.8 Advanced Network Coding based Opportunistic Routing protocol (ANChOR) header 77 3.9 Communication of protocol information 77 3.10 ANChOR simulation . .79 3.10.1 ANChOR information in real time .80 3.10.2 Selection of the coding rate 87 3.10.3 Routing Protocol Information (RPI) broadcasting frequency 89 3.10.4 RR contents 91 3.10.5 Selection of RR forwarder 92 3.10.6 ANChOR stability 92 3.11 Summary 95 4 ANChOR in the Gigabit Home Network (G.hn) Protocol 97 4.1 Compatibility with the PLC protocol stack 99 4.2 Channel and noise model 101 4.2.1 In-home scenario 102 4.2.2 Access network scenario 102 4.3 Physical layer (PHY) layer implementation 102 4.3.1 Bit Allocation Algorithm (BAA) 103 4.4 Multiple Access Control layer (MAC) layer 109 4.5 Logical Link Control layer (LLC) layer 111 4.5.1 Reference Automatic Repeat reQuest (ARQ) 111 4.5.2 Hybrid Automatic Repeat reQuest (HARQ) in ANChOR 114 4.5.3 Modeling Protocol Data Unit (PDU) erasures on LLC 116 4.6 Summary 117 5 Study of G.hn with ANChOR 119 5.1 ARQ analysis 119 5.2 Medium and PHY requirements for “good” cooperation 125 5.3 Access network scenario 128 5.4 In-home scenario 135 5.4.1 Modeling packet erasures 136 5.4.2 Linear Dependence Ratio (LDR) 139 5.4.3 Worst case scenario 143 5.4.4 Analysis of in-home topologies 145 6 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . 154 A Proof of the neccessity of the exclusion rule 160 B Gain of ORPs to CSRPs 163 C Broadcasting rule 165 D Proof of optimality of BRR for triangular topology 167 E Reducing the retransmission probability 168 F Calculation of Expected Average number of transmissions (EAX) for topologies with bi-directional links 170 G Feedback overhead of full coding matrices 174 H Block diagram of G.hn physical layer in ns-3 model 175 I PER to BER mapping 17

Mobile Ad-Hoc Networks

Being infrastructure-less and without central administration control, wireless ad-hoc networking is playing a more and more important role in extending the coverage of traditional wireless infrastructure (cellular networks, wireless LAN, etc). This book includes state-of-the-art techniques and solutions for wireless ad-hoc networks. It focuses on the following topics in ad-hoc networks: quality-of-service and video communication, routing protocol and cross-layer design. A few interesting problems about security and delay-tolerant networks are also discussed. This book is targeted to provide network engineers and researchers with design guidelines for large scale wireless ad hoc networks

高性能通信指向のネットワークコーディング

Tohoku University堀口 進課

Method and device for live-streaming with opportunistic mobile edge cloud offloading

A novel, pervasive approach to disseminating live streaming content combines secure distributed systems, WiFi multicast, erasure coding, source coding and opportunistic offloading using hyperlocal mobile edge clouds. The solution disclosed to the technical problem of disseminating live streaming content without requiring a substantial equipment, planning and deployment of appropriate network infrastructure points offers an 11 fold reduction on the infrastructural WiFi bandwidth usage without having to modify any existing software or firmware stacks while ensuring stream integrity, authorization and authentication

QoS monitoring in real-time streaming overlays based on lock-free data structures

AbstractPeer-to-peer streaming is a well-known technology for the large-scale distribution of real-time audio/video contents. Delay requirements are very strict in interactive real-time scenarios (such as synchronous distance learning), where playback lag should be of the order of seconds. Playback continuity is another key aspect in these cases: in presence of peer churning and network congestion, a peer-to-peer overlay should quickly rearrange connections among receiving nodes to avoid freezing phenomena that may compromise audio/video understanding. For this reason, we designed a QoS monitoring algorithm that quickly detects broken or congested links: each receiving node is able to independently decide whether it should switch to a secondary sending node, called "fallback node". The architecture takes advantage of a multithreaded design based on lock-free data structures, which improve the performance by avoiding synchronization among threads. We will show the good responsiveness of the proposed approach on machines with different computational capabilities: measured times prove both departures of nodes and QoS degradations are promptly detected and clients can quickly restore a stream reception. According to PSNR and SSIM, two well-known full-reference video quality metrics, QoE remains acceptable on receiving nodes of our resilient overlay also in presence of swap procedures

On the Design of Future Communication Systems with Coded Transport, Storage, and Computing

Communication systems are experiencing a fundamental change. There are novel applications that require an increased performance not only of throughput but also latency, reliability, security, and heterogeneity support from these systems. To fulfil the requirements, future systems understand communication not only as the transport of bits but also as their storage, processing, and relation. In these systems, every network node has transport storage and computing resources that the network operator and its users can exploit through virtualisation and softwarisation of the resources. It is within this context that this work presents its results. We proposed distributed coded approaches to improve communication systems. Our results improve the reliability and latency performance of the transport of information. They also increase the reliability, flexibility, and throughput of storage applications. Furthermore, based on the lessons that coded approaches improve the transport and storage performance of communication systems, we propose a distributed coded approach for the computing of novel in-network applications such as the steering and control of cyber-physical systems. Our proposed approach can increase the reliability and latency performance of distributed in-network computing in the presence of errors, erasures, and attackers

Network coding data planes with programmable switches

Tese de mestrado, Engenharia Informática (Arquitectura, Sistemas e Redes de Computadores), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2017Atualmente, as redes de computadores seguem um paradigma tradicional de store-andforward, ou seja, os dispositivos de rede fazem armazenamento, encaminhamento e/ou replicação de pacotes recebidos, sem os modificar. No virar do milénio, surgiu um artigo seminal [24], no qual foi demonstrado teoricamente que a combinação da informação proveniente de diversos pacotes, permite aumentar a capacidade de uma rede relativamente à capacidade máxima, alcançada por simples encaminhamento. Este resultado representou o nascimento de uma área promissora de investigação, conhecida como Codificação na Rede (Network Coding). A ideia é permitir que os nós intermédios da rede, possam aplicar uma função de codificação sobre o conteúdo dos pacotes antes do seu encaminhamento, proporcionando assim um novo paradigma de store-code-forward. A família de técnicas tradicionais pode ser divida em duas categorias, com propósitos distintos. Codificação na Origem (Source Coding) com o objetivo de comprimir a informação enviada, e Codificação no Canal (Channel Coding) para compensar perdas e alteração de informação em canais ruidosos. Com codificação na rede, surge oportunidade para a definição de técnicas mais elaboradas e que visam outros propósitos. Deste modo, as técnicas de codificação tradicionais podem ser extendidas para além da codificação de pacotes em nós de origem, e da descodificação em nós de destino. De um ponto de vista geral, a codificação na rede tem potencial para melhorar a taxa de transferência de informação na rede; aumentar a resiliência contra perda de pacotes, interrupção de canais e nós da rede; e aumentar a segurança contra ataques maliciosos que visam a captura, interpretação e modificação de pacotes. Como técnica, a codificação na rede pode ser aplicada de dois modos distintos. Por um lado, sobre pacotes provenientes de um único fluxo de comunicação (intraflow network coding) e por outro, sobre múltiplos fluxos sem qualquer relação entre si (interflow network coding). A título de exemplo, se considerarmos dois fluxos que chegam a um switch por dois canais distintos, mas que contestam o mesmo canal de saída, temos um gargalo na rede. Usando codificação na rede, o switch pode aplicar, bit a bit, o Ou-Exclusivo (XOR) sobre dois pacotes (um de cada fluxo) e encaminhar o resultado. A taxa de transferência é melhorada, pois o switch necessita apenas de encaminhar um pacote codificado em vez de dois originais. É de salientar que, de forma a descodificar o pacote, o nó de destino tem de ter um dos pacotes originais usados na codificação. Portanto, as vantagens da codificação na rede estão dependentes da topologia da rede, da própria função de codificação utilizada, e do modo como é aplicada. Numa rede, um nó intermédio terá à partida acesso a vários pacotes. De forma a tirar máximo partido da técnica de codificação na rede, as funções de codificação utilizadas acabam por consistir num código linear (Linear Network Coding). A ideia é considerar todos os pacotes de uma mensagem a enviar (por exemplo, um ficheiro de texto, um vídeo, ou até um simples pedido HTTP) como um vetor de elementos de um dado campo finito. O tamanho de cada elemento, é dado pelo número de bits necessário para representar o maior valor desse campo. Se por exemplo o campo finito for 256, cada elemento terá 8 bits. A um vetor de elementos, damos o nome de símbolo. Associado a cada símbolo transmitido na rede, existe um vetor de coeficientes, necessário para codificação e descodificação. O tamanho do vetor, é ditado pelo número de símbolos originais. Se a mensagem é divida em 5 símbolos, então o vetor tem tamanho 5. Para codificar e criar um novo símbolo, o nó da rede começa por selecionar um novo vetor de coeficientes local. A função de codificação consiste numa combinação linear sobre um dado número de símbolos, utilizando o novo vetor local. O vetor do novo símbolo codificado é obtido da mesma forma. Sobre os vetores dos símbolos utilizados, é feita uma combinação linear utilizando o vetor local. Para descodificar os símbolos originais, são necessários um número igual de símbolos codificados, linearmente independentes. De forma a que os símbolos codificados e recodificados na rede, sejam linearmente independentes, podem ser utilizados algoritmos de tempo polinomial [59], para estabelecer os vetores locais utilizados por cada nó intermédio da rede. De forma a simplificar o problema, os vetores locais podem ser aleatórios (Random Linear Network Coding). Se o campo finito for suficientemente grande, a probabilidade de obter símbolos codificados linearmente independentes chega perto dos 100%. De forma a ter vetores mais reduzidos, tornando as operações mais simples, e permitindo uma descodificação gradual, os símbolos originais da mensagem podem ser organizados em gerações. Por cada geração, são gerados e injetados pela rede, símbolos codificados. Quando uma geração é descodificada, procede-se para a geração seguinte. Repare-se que a função de codificação referida anteriormente, com base em XOR, é o caso base e mais simples de um código linear. Neste caso, o campo finito é de tamanho 2. Apesar de ser um conceito relativamente simples, implementar e usar técnicas de codificação no plano de dados dos próprios dispositivos de rede é uma tarefa bastante complicada. Até mesmo quase impossível na maioria dos casos, visto que a payload dos pacotes é sujeita a alterações. O seu funcionamento baseia-se em protocolos fixos, que correm no próprio hardware de forma a maximizar o desempenho, o que torna difícil a tarefa de configurar e gerir uma rede para além das simples operações de encaminhamento de pacotes. Por este motivo, as implementações práticas de codificação na rede que têm vindo a surgir nos últimos anos, operam em redes overlay. Uma rede overlay reside logicamente na camada de aplicação, implicando que os dispositivos de rede propriamente ditos não são alterados. O interesse crescente em operações mais complexas e exigentes na rede, mas condicionado pelo funcionamento rígido e fechado dos routers e switches tradicionais, motivou uma mudança de paradigma: de redes configuráveis para redes programáveis. A primeira instância de uma rede programável é conhecida como Rede Definida por Software (SDN). Numa rede SDN, o plano de controlo é separado do plano de dados, e reside num dispositivo à parte - um controlador logicamente centralizado. Utilizando a informação de pacotes provenientes do plano de dados dos switches, o controlador pode definir políticas de configuração mais flexíveis e instalar regras nas tabelas match-action dos mesmos. A comunicação entre os switches e o controlador está estandardizada, sendo utilizado um protocolo conhecido como OpenFlow. A limitação de switches e controladores Open- Flow está no processamento de pacotes, que continua a ser fixo. De facto, o OpenFlow atua sobre um conjunto fixo de protocolos. Além disso, a sequência de tabelas e ações de um switch Openflow também é fixa. Portanto, o OpenFlow não permite realmente definir nova funcionalidade no plano de dados de um switch. Apenas fornece um meio para o controlador tomar decisões e instalar regras nas tabelas match-action, dos mesmos. No âmbito de codificação na rede, este fator impossibilita a alteração da payload dos pacotes, e consequentemente a sua combinação. No entanto, têm vindo a surgir recentemente switches programáveis, alguns até já em produção (por exemplo, Tofino da Barefoot Networks). Estes dispositivos permitem a programação e reprogramação do plano de dados, o que possibilita uma definição precisa e customizada do modo de processamento de pacotes. Com esta liberdade, a codificação na rede torna-se possível, no plano de dados. Porém, a sua programação é baseada em interfaces de baixo nível, tornando-se um processo demorado e doloroso. Esta dificuldade, acrescida também às limitações descritas do OpenFlow, motivou a criação da linguagem de alto nível, P4. A linguagem P4 permite definir cabeçalhos, parsers e a sequência de tabelas de matchaction, para qualquer dispositivo de rede compatível. As ações podem ser definidas utilizando um conjunto de primitivas básicas oferecidas pela linguagem. A linguagem P4 oferece três vantagens. Primeiro, não está dependente de protocolos e formatos de pacotes específicos, uma vez que a sua definição pode ser feita pelo programador. Segundo, permite a reconfiguração do switch a qualquer momento. Terceiro, não depende do hardware subjacente, podendo ser escrita, da mesma forma, para qualquer dispositivo que tenha o compilador adequado. O objetivo desta dissertação consiste no desenho, implementação e avaliação do primeiro switch capaz de realizar codificação no plano de dados, recorrendo à linguagem P4. Mais concretamente, a nossa solução consiste em dois switches: um que executa XOR (P4- XOR Switch), e outro que executa uma variante de Random Linear Network Coding (P4-RLNC Switch). Durante a implementação enfrentámos vários desafios, devido às peculiaridades da linguagem. Entre os principais fatores que dificultaram a implementação, está o facto de a linguagem ser declarativa, não permitindo a criação de estruturas de dados auxiliares em tempo de execução; e a impossibilidade de criar ciclos, essencial para repetir o mesmo processo de codificação sobre os vários elementos dos símbolos, no caso do P4-RLNC Switch. Sendo um trabalho inovador, a avaliação focou-se essencialmente na funcionalidade dos dois switches concretizados. Adicionalmente, a performance do P4-XOR Switch também foi avaliada.Network Coding (NC) is a technique that can be used to improve a network’s throughput. In addition, it has significant potential to improve the security, manageability, resilience (to packet losses, link failures and node departures) and the support of quality of service, in both wired and wireless network environments. The idea is to allow intermediate nodes of the network (i.e. switches and/or routers) to mix the contents of incoming data packets before forwarding them. Something that, traditionally carried out at source nodes, is therefore extended to the network, creating an array of new options. The difficulty of deploying NC on traditional switches lies in the impossibility to change or extend their operation with the requirements of this new paradigm. The devices are closed, the software and underlying hardware are vendor specific, and follow a fixed set of protocols and processing pipeline. This rigidity precludes NC in today’s switches and routers. Fortunately, programmable switches are beginning to emerge, with some already achieving production-levels and reaching the market (e.g., Barefoot Tofino). A new high-level language to program these switches has recently been proposed: P4. The P4 language allows the precise definition of how packets are processed in these programmable switches. Namely, it enables the definition of headers, parsers, match-action tables, and the processing pipeline itself. Therefore, by taking advantage of these constructs, P4 enables the deployment of NC, on the switch’s data plane, for the first time. In this dissertation, we design and implement two NC switches using the P4 language. Both switches employ Linear Network Coding (LNC). The main difference is that the first (P4-XOR Switch), simply performs the XOR of packets (i.e., a linear code with field size 2). The second (P4-RLNC Switch) is more generic, allowing larger field sizes. For this purpose it performs Random Linear Network Coding (RLNC), which is a random variant of LNC. The evaluation was performed on Mininet (a network emulator) and focused on the functionality of both switches. Additionally, the performance of the P4-XOR Switch was tested as well. The main conclusion is that our implementations correctly perform the required operations allowing, for the first time, NC to be performed in real data planes

Network coding for reliable wireless sensor networks

Wireless sensor networks are used in many applications and are now a key element in the increasingly growing Internet of Things. These networks are composed of small nodes including wireless communication modules, and in most of the cases are able to autonomously con gure themselves into networks, to ensure sensed data delivery. As more and more sensor nodes and networks join the Internet of Things, collaboration between geographically distributed systems are expected. Peer to peer overlay networks can assist in the federation of these systems, for them to collaborate. Since participating peers/proxies contribute to storage and processing, there is no burden on speci c servers and bandwidth bottlenecks are avoided. Network coding can be used to improve the performance of wireless sensor networks. The idea is for data from multiple links to be combined at intermediate encoding nodes, before further transmission. This technique proved to have a lot of potential in a wide range of applications. In the particular case of sensor networks, network coding based protocols and algorithms try to achieve a balance between low packet error rate and energy consumption. For network coding based constrained networks to be federated using peer to peer overlays, it is necessary to enable the storage of encoding vectors and coded data by such distributed storage systems. Packets can arrive to the overlay through any gateway/proxy (peers in the overlay), and lost packets can be recovered by the overlay (or client) using original and coded data that has been stored. The decoding process requires a decoding service at the overlay network. Such architecture, which is the focus of this thesis, will allow constrained networks to reduce packet error rate in an energy e cient way, while bene ting from an e ective distributed storage solution for their federation. This will serve as a basis for the proposal of mathematical models and algorithms that determine the most e ective routing trees, for packet forwarding toward sink/gateway nodes, and best amount and placement of encoding nodes.As redes de sensores sem fios são usadas em muitas aplicações e são hoje consideradas um elemento-chave para o desenvolvimento da Internet das Coisas. Compostas por nós de pequena dimensão que incorporam módulos de comunicação sem fios, grande parte destas redes possuem a capacidade de se configurarem de forma autónoma, formando sistemas em rede para garantir a entrega dos dados recolhidos. (…