Networks, Communication, and Computing Vol. 2

Networks, communications, and computing have become ubiquitous and inseparable parts of everyday life. This book is based on a Special Issue of the Algorithms journal, and it is devoted to the exploration of the many-faceted relationship of networks, communications, and computing. The included papers explore the current state-of-the-art research in these areas, with a particular interest in the interactions among the fields

Interference Alignment for Cognitive Radio Communications and Networks: A Survey

© 2019 by the authors. Licensee MDPI, Basel, Switzerland. This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution (CC BY) license (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).Interference alignment (IA) is an innovative wireless transmission strategy that has shown to be a promising technique for achieving optimal capacity scaling of a multiuser interference channel at asymptotically high-signal-to-noise ratio (SNR). Transmitters exploit the availability of multiple signaling dimensions in order to align their mutual interference at the receivers. Most of the research has focused on developing algorithms for determining alignment solutions as well as proving interference alignment’s theoretical ability to achieve the maximum degrees of freedom in a wireless network. Cognitive radio, on the other hand, is a technique used to improve the utilization of the radio spectrum by opportunistically sensing and accessing unused licensed frequency spectrum, without causing harmful interference to the licensed users. With the increased deployment of wireless services, the possibility of detecting unused frequency spectrum becomes diminished. Thus, the concept of introducing interference alignment in cognitive radio has become a very attractive proposition. This paper provides a survey of the implementation of IA in cognitive radio under the main research paradigms, along with a summary and analysis of results under each system model.Peer reviewe

D13.2 Techniques and performance analysis on energy- and bandwidth-efficient communications and networking

Deliverable D13.2 del projecte europeu NEWCOM#The report presents the status of the research work of the various Joint Research Activities (JRA) in WP1.3 and the results that were developed up to the second year of the project. For each activity there is a description, an illustration of the adherence to and relevance with the identified fundamental open issues, a short presentation of the main results, and a roadmap for the future joint research. In the Annex, for each JRA, the main technical details on specific scientific activities are described in detail.Peer ReviewedPostprint (published version

Directly Phase Modulated Transmitters and Coherent Recivers for Future Passive Optical Networks (PON)

En los últimos años, el tráfico de dato transmitido en las redes ópticas de acceso ha crecido exponencialmente debido a nuevos servicios como pueden ser la computación en la nube, el video online, la realidad virtual y aumentada, el internet de las cosas (IoT) y la convergencia entre las redes ópticas y redes inalámbricas en el paradigma del 5G. Estos nuevos servicios endurecen los requerimientos de las redes ópticas de acceso, como pueden ser unas tasas de datos más altas, un mayor alcance y un mayor número de usuarios. Para abordar estos requerimientos, esta tesis ha investigado, desarrollado y analizado nuevas tecnologías para transmisores y receptores orientadas a los dos tipos de redes ópticas de acceso que la comunidad científica ha identificado como posibles candidatas. Estos dos tipos de redes ópticas son las redes uDWDM y las redes TWDM como las redes NG-PON2 y sus evoluciones.Las redes uDWDM están basadas en la transmisión de tasas de datos relativamente bajas, por debajo de 2.5 Gbps, que son dedicadas en su totalidad a los usuarios finales. Estas tasas de datos relativamente bajas son multiplexadas en longitud de onda usando intervalos frecuenciales estrechos, del orden de 12.5 GHz o 6.25 GHz. En esta tesis, los transmisores modulados directamente en fase se han propuesto como posibles candidatos para estas redes uDWDM. En concreto, se han propuesto un DFB modulado directamente en fase con una tasa de datos de 1 Gbps; un RSOA bombeado por un VCSEL y modulado directamente en fase con una tasa de datos de 1 Gbps; y un VCSEL modulado directamente en fase con una tasa de datos de 1.25 Gbps y 2.5 Gbps. Estas señales moduladas directamente en fase son recibidas con un receptor heterodino con un único fotodiodo (PD) para mantener el coste tan bajo como sea posible. La combinación de estos transmisores modulados directamente en fase con el receptor heterodino con un único PD ha sido probada como unos candidatos muy prometedores para las redes ópticas de acceso basadas en redes uDWDM. Estas combinaciones proveen sensibilidades que varían entre -39.5 dBm y -52 dBm, que se traducen en balances de potencia que van desde 38.5 dB a 51 dB y por lo tanto en ratios de división o número de usuarios de entre 128 y 1024 después de una transmisión de 50 km a través de fibra monomodo estándar (SSMF).Además, los links de 1 Gbps formados por la modulación directa de DFBs o de RSOAs bombeados por VCSELs y el receptor heterodino con un único PD son usados como enlace de subida en canales bidireccionales. Estos enlaces de subida son combinados con enlaces de bajada basados en Nyquist-DPSK generada con un MZM y recibidos con un receptor heterodino de un único PD. Como parte de análisis de los canales bidireccionales, se ha analizado el estudio de la viabilidad del uso de LOs de bajo coste, como DFBs o VCSELs, en los receptores heterodinos con un único PD. Estos canales bidireccionales son también unos candidatos prometedores para las futuras redes uDWDM, ya que en esta tesis se ha probado que pueden proveer enlaces full-duplex de 1 Gbps usando intervalos frecuenciales tan pequeños como 6.25 GHz o 5 GHz. Estos canales bidireccionales tienen balances de potencia que van desde 37 dB a 42 dB y tienen posibles ratios de división de 128 o 256 después de una transmisión de 50 km a través de SSMF.Esta tesis también ha investigado y desarrollado receptores quasicoherentes para redes NG-PON2 y sus evoluciones. Este tipo de redes están basadas en altas tasas de datos, como 10 Gbps para redes NG-PON2 y 25 Gbps para las futuras evoluciones de NG-PON2, en entornos multi longitud de onda donde los usuarios son multiplexados en tiempo y longitud de onda (TWDM). El receptor quasicoherente usa la amplificación coherente gracias a la recepción heterodina y por tanto la sensibilidad del receptor es mejorada en comparación con los esquemas de detección directa. El receptor quasicoherente es independiente a la polarización, lo cual es una característica importante para los receptores coherentes. Además, el receptor quasicoherente permite seleccionar el canal de trabajo sin la necesidad de filtros ópticos y es un receptor independiente de la longitud de onda debido a que el canal de trabajo se puede elegir ajustando la longitud de onda del LO. El receptor quasicoherente de 10 Gbps muestra una sensibilidad -35.2 dBm y por tanto permite un balance de potencias de 35.64 dB y un ratio de división de 128 después de una transmisión de 40 km a través de SSMF.La combinación del receptor quasicoherente con un ecualizador FFE/DFE permite combatir la dispersión cromática de la banda C y conseguir un link de 25 Gbps con un alcance de 20 km a través de SSMF. El receptor quasicoherente a 25 Gbps con ecualización FFE/DFE muestra una mejor sensibilidad de -30.5 dBm con el llamado ecualizador de altas prestaciones, lo que lleva a un balance de potencias de25 dB. Si se utilizada el llamado ecualizador de baja complejidad, la sensibilidad cae a -27 dBm y el balance de potencias cae a 23 dBm. En ambos casos, el receptor quasicoherente a 25 Gbps con ecualización FFE/DFE permite un ratio de división de 32 después de una transmisión de 20 km a través de SSMF.En conclusión, esta tesis ha presentado transmisores (DFB, RSOA y VCSEL) modulados directamente en fase combinados con un receptor heterodino con un único PD como potenciales candidatos para las redes uDWDM. Esta tesis también ha presentados los receptores quasicoherentes como unos candidatos muy prometedores para las redes NG-PON2 y sus futuras evoluciones.<br /

Cooperative Radio Communications for Green Smart Environments

The demand for mobile connectivity is continuously increasing, and by 2020 Mobile and Wireless Communications will serve not only very dense populations of mobile phones and nomadic computers, but also the expected multiplicity of devices and sensors located in machines, vehicles, health systems and city infrastructures. Future Mobile Networks are then faced with many new scenarios and use cases, which will load the networks with different data traffic patterns, in new or shared spectrum bands, creating new specific requirements. This book addresses both the techniques to model, analyse and optimise the radio links and transmission systems in such scenarios, together with the most advanced radio access, resource management and mobile networking technologies. This text summarises the work performed by more than 500 researchers from more than 120 institutions in Europe, America and Asia, from both academia and industries, within the framework of the COST IC1004 Action on "Cooperative Radio Communications for Green and Smart Environments". The book will have appeal to graduates and researchers in the Radio Communications area, and also to engineers working in the Wireless industry. Topics discussed in this book include: • Radio waves propagation phenomena in diverse urban, indoor, vehicular and body environments• Measurements, characterization, and modelling of radio channels beyond 4G networks• Key issues in Vehicle (V2X) communication• Wireless Body Area Networks, including specific Radio Channel Models for WBANs• Energy efficiency and resource management enhancements in Radio Access Networks• Definitions and models for the virtualised and cloud RAN architectures• Advances on feasible indoor localization and tracking techniques• Recent findings and innovations in antenna systems for communications• Physical Layer Network Coding for next generation wireless systems• Methods and techniques for MIMO Over the Air (OTA) testin

Natural image processing and synthesis using deep learning

Nous étudions dans cette thèse comment les réseaux de neurones profonds peuvent être utilisés dans différents domaines de la vision artificielle. La vision artificielle est un domaine interdisciplinaire qui traite de la compréhension d’images et de vidéos numériques. Les problèmes de ce domaine ont traditionnellement été adressés avec des méthodes ad-hoc nécessitant beaucoup de réglages manuels. En effet, ces systèmes de vision artificiels comprenaient jusqu’à récemment une série de modules optimisés indépendamment. Cette approche est très raisonnable dans la mesure où, avec peu de données, elle bénéficient autant que possible des connaissances du chercheur. Mais cette avantage peut se révéler être une limitation si certaines données d’entré n’ont pas été considérées dans la conception de l’algorithme. Avec des volumes et une diversité de données toujours plus grands, ainsi que des capacités de calcul plus rapides et économiques, les réseaux de neurones profonds optimisés d’un bout à l’autre sont devenus une alternative attrayante. Nous démontrons leur avantage avec une série d’articles de recherche, chacun d’entre eux trouvant une solution à base de réseaux de neurones profonds à un problème d’analyse ou de synthèse visuelle particulier. Dans le premier article, nous considérons un problème de vision classique: la détection de bords et de contours. Nous partons de l’approche classique et la rendons plus ‘neurale’ en combinant deux étapes, la détection et la description de motifs visuels, en un seul réseau convolutionnel. Cette méthode, qui peut ainsi s’adapter à de nouveaux ensembles de données, s’avère être au moins aussi précis que les méthodes conventionnelles quand il s’agit de domaines qui leur sont favorables, tout en étant beaucoup plus robuste dans des domaines plus générales. Dans le deuxième article, nous construisons une nouvelle architecture pour la manipulation d’images qui utilise l’idée que la majorité des pixels produits peuvent d’être copiés de l’image d’entrée. Cette technique bénéficie de plusieurs avantages majeurs par rapport à l’approche conventionnelle en apprentissage profond. En effet, elle conserve les détails de l’image d’origine, n’introduit pas d’aberrations grâce à la capacité limitée du réseau sous-jacent et simplifie l’apprentissage. Nous démontrons l’efficacité de cette architecture dans le cadre d’une tâche de correction du regard, où notre système produit d’excellents résultats. Dans le troisième article, nous nous éclipsons de la vision artificielle pour étudier le problème plus générale de l’adaptation à de nouveaux domaines. Nous développons un nouvel algorithme d’apprentissage, qui assure l’adaptation avec un objectif auxiliaire à la tâche principale. Nous cherchons ainsi à extraire des motifs qui permettent d’accomplir la tâche mais qui ne permettent pas à un réseau dédié de reconnaître le domaine. Ce réseau est optimisé de manière simultané avec les motifs en question, et a pour tâche de reconnaître le domaine de provenance des motifs. Cette technique est simple à implémenter, et conduit pourtant à l’état de l’art sur toutes les tâches de référence. Enfin, le quatrième article présente un nouveau type de modèle génératif d’images. À l’opposé des approches conventionnels à base de réseaux de neurones convolutionnels, notre système baptisé SPIRAL décrit les images en termes de programmes bas-niveau qui sont exécutés par un logiciel de graphisme ordinaire. Entre autres, ceci permet à l’algorithme de ne pas s’attarder sur les détails de l’image, et de se concentrer plutôt sur sa structure globale. L’espace latent de notre modèle est, par construction, interprétable et permet de manipuler des images de façon prévisible. Nous montrons la capacité et l’agilité de cette approche sur plusieurs bases de données de référence.In the present thesis, we study how deep neural networks can be applied to various tasks in computer vision. Computer vision is an interdisciplinary field that deals with understanding of digital images and video. Traditionally, the problems arising in this domain were tackled using heavily hand-engineered adhoc methods. A typical computer vision system up until recently consisted of a sequence of independent modules which barely talked to each other. Such an approach is quite reasonable in the case of limited data as it takes major advantage of the researcher's domain expertise. This strength turns into a weakness if some of the input scenarios are overlooked in the algorithm design process. With the rapidly increasing volumes and varieties of data and the advent of cheaper and faster computational resources end-to-end deep neural networks have become an appealing alternative to the traditional computer vision pipelines. We demonstrate this in a series of research articles, each of which considers a particular task of either image analysis or synthesis and presenting a solution based on a ``deep'' backbone. In the first article, we deal with a classic low-level vision problem of edge detection. Inspired by a top-performing non-neural approach, we take a step towards building an end-to-end system by combining feature extraction and description in a single convolutional network. The resulting fully data-driven method matches or surpasses the detection quality of the existing conventional approaches in the settings for which they were designed while being significantly more usable in the out-of-domain situations. In our second article, we introduce a custom architecture for image manipulation based on the idea that most of the pixels in the output image can be directly copied from the input. This technique bears several significant advantages over the naive black-box neural approach. It retains the level of detail of the original images, does not introduce artifacts due to insufficient capacity of the underlying neural network and simplifies training process, to name a few. We demonstrate the efficiency of the proposed architecture on the challenging gaze correction task where our system achieves excellent results. In the third article, we slightly diverge from pure computer vision and study a more general problem of domain adaption. There, we introduce a novel training-time algorithm (\ie, adaptation is attained by using an auxilliary objective in addition to the main one). We seek to extract features that maximally confuse a dedicated network called domain classifier while being useful for the task at hand. The domain classifier is learned simultaneosly with the features and attempts to tell whether those features are coming from the source or the target domain. The proposed technique is easy to implement, yet results in superior performance in all the standard benchmarks. Finally, the fourth article presents a new kind of generative model for image data. Unlike conventional neural network based approaches our system dubbed SPIRAL describes images in terms of concise low-level programs executed by off-the-shelf rendering software used by humans to create visual content. Among other things, this allows SPIRAL not to waste its capacity on minutae of datasets and focus more on the global structure. The latent space of our model is easily interpretable by design and provides means for predictable image manipulation. We test our approach on several popular datasets and demonstrate its power and flexibility