Using hypergraph theory to model coexistence management and coordinated spectrum allocation for heterogeneous wireless networks operating in shared spectrum

Electromagnetic waves in the Radio Frequency (RF) spectrum are used to convey wireless transmissions from one radio antenna to another. Spectrum utilisation factor, which refers to how readily a given spectrum can be reused across space and time while maintaining an acceptable level of transmission errors, is used to measure how efficiently a unit of frequency spectrum can be allocated to a specified number of users. The demand for wireless applications is increasing exponentially, hence there is a need for efficient management of the RF spectrum. However, spectrum usage studies have shown that the spectrum is under-utilised in space and time. A regulatory shift from static spectrum assignment to DSA is one way of addressing this. Licence exemption policy has also been advanced in Dynamic Spectrum Access (DSA) systems to spur wireless innovation and universal access to the internet. Furthermore, there is a shift from homogeneous to heterogeneous radio access and usage of the same spectrum band. These three shifts from traditional spectrum management have led to the challenge of coexistence among heterogeneous wireless networks which access the spectrum using DSA techniques. Cognitive radios have the ability for spectrum agility based on spectrum conditions. However, in the presence of multiple heterogeneous networks and without spectrum coordination, there is a challenge related to switching between available channels to minimise interference and maximise spectrum allocation. This thesis therefore focuses on the design of a framework for coexistence management and spectrum coordination, with the objective of maximising spectrum utilisation across geographical space and across time. The amount of geographical coverage in which a frequency can be used is optimised through frequency reuse while ensuring that harmful interference is minimised. The time during which spectrum is occupied is increased through time-sharing of the same spectrum by two or more networks, while ensuring that spectrum is shared by networks that can coexist in the same spectrum and that the total channel load is not excessive to prevent spectrum starvation. Conventionally, a graph is used to model relationships between entities such as interference relationships among networks. However, the concept of an edge in a graph is not sufficient to model relationships that involve more than two entities, such as more than two networks that are able to share the same channel in the time domain, because an edge can only connect two entities. On the other hand, a hypergraph is a generalisation of an undirected graph in which a hyperedge can connect more than two entities. Therefore, this thesis investigates the use of hypergraph theory to model the RF environment and the spectrum allocation scheme. The hypergraph model was applied to an algorithm for spectrum sharing among 100 heterogeneous wireless networks, whose geo-locations were randomly and independently generated in a 50 km by 50 km area. Simulation results for spectrum utilisation performance have shown that the hypergraph-based model allocated channels, on average, to 8% more networks than the graph-based model. The results also show that, for the same RF environment, the hypergraph model requires up to 36% fewer channels to achieve, on average, 100% operational networks, than the graph model. The rate of growth of the running time of the hypergraph-based algorithm with respect to the input size is equal to the square of the input size, like the graph-based algorithm. Thus, the model achieved better performance at no additional time complexity.Electromagnetic waves in the Radio Frequency (RF) spectrum are used to convey wireless transmissions from one radio antenna to another. Spectrum utilisation factor, which refers to how readily a given spectrum can be reused across space and time while maintaining an acceptable level of transmission errors, is used to measure how efficiently a unit of frequency spectrum can be allocated to a specified number of users. The demand for wireless applications is increasing exponentially, hence there is a need for efficient management of the RF spectrum. However, spectrum usage studies have shown that the spectrum is under-utilised in space and time. A regulatory shift from static spectrum assignment to DSA is one way of addressing this. Licence exemption policy has also been advanced in Dynamic Spectrum Access (DSA) systems to spur wireless innovation and universal access to the internet. Furthermore, there is a shift from homogeneous to heterogeneous radio access and usage of the same spectrum band. These three shifts from traditional spectrum management have led to the challenge of coexistence among heterogeneous wireless networks which access the spectrum using DSA techniques. Cognitive radios have the ability for spectrum agility based on spectrum conditions. However, in the presence of multiple heterogeneous networks and without spectrum coordination, there is a challenge related to switching between available channels to minimise interference and maximise spectrum allocation. This thesis therefore focuses on the design of a framework for coexistence management and spectrum coordination, with the objective of maximising spectrum utilisation across geographical space and across time. The amount of geographical coverage in which a frequency can be used is optimised through frequency reuse while ensuring that harmful interference is minimised. The time during which spectrum is occupied is increased through time-sharing of the same spectrum by two or more networks, while ensuring that spectrum is shared by networks that can coexist in the same spectrum and that the total channel load is not excessive to prevent spectrum starvation. Conventionally, a graph is used to model relationships between entities such as interference relationships among networks. However, the concept of an edge in a graph is not sufficient to model relationships that involve more than two entities, such as more than two networks that are able to share the same channel in the time domain, because an edge can only connect two entities. On the other hand, a hypergraph is a generalisation of an undirected graph in which a hyperedge can connect more than two entities. Therefore, this thesis investigates the use of hypergraph theory to model the RF environment and the spectrum allocation scheme. The hypergraph model was applied to an algorithm for spectrum sharing among 100 heterogeneous wireless networks, whose geo-locations were randomly and independently generated in a 50 km by 50 km area. Simulation results for spectrum utilisation performance have shown that the hypergraph-based model allocated channels, on average, to 8% more networks than the graph-based model. The results also show that, for the same RF environment, the hypergraph model requires up to 36% fewer channels to achieve, on average, 100% operational networks, than the graph model. The rate of growth of the running time of the hypergraph-based algorithm with respect to the input size is equal to the square of the input size, like the graph-based algorithm. Thus, the model achieved better performance at no additional time complexity

A Conceptual Framework for Analysis of System Safety Interoperability of United States Navy\u27s Combat Systems

Today\u27s political and military reality requires the optimal use of our legacy systems. The objective is to maximize the effectiveness of our operations by efficient allocation, placement and the use of our forces and war-fighting systems. The synergism drawn from the capabilities of the legacy complex systems enables today\u27s war-fighting needs to be met without substantial increase in cost or resources. This synergism can be realized by the effective integration and interoperation of legacy systems into a larger, more complex system of systems. However, the independently developed legacy systems in this new tactical environment often have different data types, languages, data modeling, operating systems, etc. These differences are impediments to the requirement for interoperability, and can create an environment of confusion, misinformation and certainly un-interoperability, hence hinder the safe interoperation of the metasystem and potentially increase the risk for mishaps. Safe interoperability capability assures that the mission objectives are achieved not only effectively but also safely. The System Safety Interoperability Framework (SSIF) introduced in this dissertation provides the framework for the engineering community to evaluate, from system safety perspective, the interoperability issues between multiple complex systems in the U.S. Navy\u27s system of systems context. SSIF characterization attributes are System of Systems (SoS) tactical environment, SoS Engineering, SoS Safety Engineering, and Safety Critical Data. SSIF is applied to AEGIS Ballistic Missile Defense 3.0 Program to explore and analyze the safety interoperability issues in the overall system, by which the SSIF is further validated as an effective approach in analyzing the safe interoperability capability in Navy\u27s combat systems

DATA-DRIVEN APPROACH TO IMAGE CLASSIFICATION

Image classification has been a core topic in the computer vision community. Its recent success with convolutional neural network (CNN) algorithm has led to various real world applications such as large scale management of photos/videos on cloud/social-media, image based search for online retailers, self-driving cars, building robots and healthcare. Image classification can be broadly categorized into binary, multi-class and multi-label classification problems. Binary classification involves assigning one of the two class labels to an instance. In multi-class classification problem, an instance should be categorized into one of more than two classes. Multi-label classification is a generalized version of the multi-class classification problem where each image is assigned multiple labels as opposed to a single label. In this work, we first present various methods that take advantage of deep representations (fully connected layer of pre-trained CNN on the ImageNet dataset) and yield better performance on multi-label classification when compared to methods that use over a dozen conventional visual features. Following the success of deep representations, we intend to build a generic end-to-end deep learning framework to address all three problem categories of image classification. However, there are still no well established guidelines (in terms of choosing the number of layers to go deeper, the number of kernels and the size, the type of regularizer, the choice of non-linear function, etc.) to build an efficient deep neural network and often network architecture design is specific to a problem/dataset. Hence, we present some initial efforts in building a computational framework called Deep Decision Network (DDN) which is completely data-driven. DDN is a tree-like structured built stage-wise. During the learning phase, starting from the root network node, DDN automatically builds a network that splits the data into disjoint clusters of classes which would be handled by the subsequent expert networks. This results in a tree-like structured network driven by the data. The proposed approach provides an insight into the data by identifying the group of classes that are hard to classify and require more attention when compared to others. This feature is crucial for people trying to solve the problem with little or no domain knowledge, especially for applications in medical domain. Initially, we evaluate DDN on a binary classification problem and later extend it to more challenging multi-class and multi-label classification problems. The extension of DDN to multi-class and multi-label involves some changes but they still operate under the same underlying principle. In all the three cases, the proposed approach is tested for its recognition performance and scalability on publicly available datasets providing comparison to other methods

A Reference Structure for Modular Model-based Analyses

Kontext: In dieser Arbeit haben wir die Evolvierbarkeit, Verständlichkeit und Wiederverwendbarkeit von modellbasierten Analysen untersucht. Darum untersuchten wir die Wechselbeziehungen zwischen Modellen und Analysen, insbesondere die Struktur und Abhängigkeiten von Artefakten und die Dekomposition und Komposition von modellbasierten Analysen. Herausforderungen: Softwareentwickler verwenden Modelle von Softwaresystemen, um die Evolvierbarkeit und Wiederverwendbarkeit eines Architekturentwurfs zu bestimmen. Diese Modelle ermöglichen die Softwarearchitektur zu analysieren, bevor die erste Zeile Code geschreiben wird. Aufgrund evolutionärer Veränderungen sind modellbasierte Analysen jedoch auch anfällig für eine Verschlechterung der Evolvierbarkeit, Verständlichkeit und Wiederverwendbarkeit. Diese Probleme lassen sich auf die Ko-Evolution von Modellierungssprache und Analyse zurückführen. Der Zweck einer Analyse ist die systematische Untersuchung bestimmter Eigenschaften eines zu untersuchenden Systems. Nehmen wir zum Beispiel an, dass Softwareentwickler neue Eigenschaften eines Softwaresystems analysieren wollen. In diesem Fall müssen sie Merkmale der Modellierungssprache und die entsprechenden modellbasierten Analysen anpassen, bevor sie neue Eigenschaften analysieren können. Merkmale in einer modellbasierten Analyse sind z.\,B. eine Analysetechnik, die eine solche Qualitätseigenschaft analysiert. Solche Änderungen führen zu einer erhöhten Komplexität der modellbasierten Analysen und damit zu schwer zu pflegenden modellbasierten Analysen. Diese steigende Komplexität verringert die Verständlichkeit der modellbasierten Analysen. Infolgedessen verlängern sich die Entwicklungszyklen, und die Softwareentwickler benötigen mehr Zeit, um das Softwaresystem an veränderte Anforderungen anzupassen. Stand der Technik: Derzeitige Ansätze ermöglichen die Kopplung von Analysen auf einem System oder über verteilte Systeme hinweg. Diese Ansätze bieten die technische Struktur für die Kopplung von Simulationen, nicht aber eine Struktur wie Komponenten (de)komponiert werden können. Eine weitere Herausforderung beim Komponieren von Analysen ist der Verhaltensaspekt, der sich darin äußert, wie sich die Analysekomponenten gegenseitig beeinflussen. Durch die Synchronisierung jeder beteiligten Simulation erhöht die Modularisierung von Simulationen den Kommunikationsbedarf. Derzeitige Ansätze erlauben es, den Kommunikationsaufwand zu reduzieren; allerdings werden bei diesen Ansätzen die Dekomposition und Komposition dem Benutzer überlassen. Beiträge: Ziel dieser Arbeit ist es, die Evolvierbarkeit, Verständlichkeit und Wiederverwendbarkeit von modellbasierten Analysen zu verbessern. Zu diesem Zweck wird die Referenzarchitektur für domänenspezifische Modellierungssprachen als Grundlage genommen und die Übertragbarkeit der Struktur der Referenzarchitektur auf modellbasierte Analysen untersucht. Die geschichtete Referenzarchitektur bildet die Abhängigkeiten der Analysefunktionen und Analysekomponenten ab, indem sie diese bestimmten Schichten zuordnet. Wir haben drei Prozesse für die Anwendung der Referenzarchitektur entwickelt: (i) Refactoring einer bestehenden modellbasierten Analyse, (ii) Entwurf einer neuen modellbasierten Analyse und (iii) Erweiterung einer bestehenden modellbasierten Analyse. Zusätzlich zur Referenzarchitektur für modellbasierte Analysen haben wir wiederkehrende Strukturen identifiziert, die zu Problemen bei der Evolvierbarkeit, Verständlichkeit und Wiederverwendbarkeit führen; in der Literatur werden diese wiederkehrenden Strukturen auch als Bad Smells bezeichnet. Wir haben etablierte modellbasierte Analysen untersucht und dreizehn Bad Smells identifiziert und spezifiziert. Neben der Spezifizierung der Bad Smells bieten wir einen Prozess zur automatischen Identifizierung dieser Bad Smells und Strategien für deren Refactoring, damit Entwickler diese Bad Smells vermeiden oder beheben können. In dieser Arbeit haben wir auch eine Modellierungssprache zur Spezifikation der Struktur und des Verhaltens von Simulationskomponenten entwickelt. Simulationen sind Analysen, um ein System zu untersuchen, wenn das Experimentieren mit dem bestehenden System zu zeitaufwändig, zu teuer, zu gefährlich oder einfach unmöglich ist, weil das System (noch) nicht existiert. Entwickler können die Spezifikation nutzen, um Simulationskomponenten zu vergleichen und so identische Komponenten zu identifizieren. Validierung: Die Referenzarchitektur für modellbasierte Analysen, haben wir evaluiert, indem wir vier modellbasierte Analysen in die Referenzarchitektur überführt haben. Wir haben eine szenariobasierte Evaluierung gewählt, die historische Änderungsszenarien aus den Repositories der modellbasierten Analysen ableitet. In der Auswertung können wir zeigen, dass sich die Evolvierbarkeit und Verständlichkeit durch die Bestimmung der Komplexität, der Kopplung und der Kohäsion verbessert. Die von uns verwendeten Metriken stammen aus der Informationstheorie, wurden aber bereits zur Bewertung der Referenzarchitektur für DSMLs verwendet. Die Bad Smells, die durch die Co-Abhängigkeit von modellbasierten Analysen und ihren entsprechenden DSMLs entstehen, haben wir evaluiert, indem wir vier modellbasierte Analysen nach dem Auftreten unserer schlechten Gerüche durchsucht und dann die gefundenen Bad Smells behoben haben. Wir haben auch eine szenariobasierte Auswertung gewählt, die historische Änderungsszenarien aus den Repositories der modellbasierten Analysen ableitet. Wir können zeigen, dass die Bad Smells die Evolvierbarkeit und Verständlichkeit negativ beeinflussen, indem wir die Komplexität, Kopplung und Kohäsion vor und nach der Refaktorisierung bestimmen. Den Ansatz zum Spezifizieren und Finden von Komponenten modellbasierter Analysen haben wir evaluiert, indem wir Komponenten von zwei modellbasierten Analysen spezifizieren und unseren Suchalgorithmus verwenden, um ähnliche Analysekomponenten zu finden. Die Ergebnisse der Evaluierung zeigen, dass wir in der Lage sind, ähnliche Analysekomponenten zu finden und dass unser Ansatz die Suche nach Analysekomponenten mit ähnlicher Struktur und ähnlichem Verhalten und damit die Wiederverwendung solcher Komponenten ermöglicht. Nutzen: Die Beiträge unserer Arbeit unterstützen Architekten und Entwickler bei ihrer täglichen Arbeit, um wartbare und wiederverwendbare modellbasierte Analysen zu entwickeln. Zu diesem Zweck stellen wir eine Referenzarchitektur bereit, die die modellbasierte Analyse und die domänenspezifische Modellierungssprache aufeinander abstimmt und so die Koevolution erleichtert. Zusätzlich zur Referenzarchitektur bieten wir auch Refaktorisierungsoperationen an, die es Architekten und Entwicklern ermöglichen, eine bestehende modellbasierte Analyse an die Referenzarchitektur anzupassen. Zusätzlich zu diesem technischen Aspekt haben wir drei Prozesse identifiziert, die es Architekten und Entwicklern ermöglichen, eine neue modellbasierte Analyse zu entwickeln, eine bestehende modellbasierte Analyse zu modularisieren und eine bestehende modellbasierte Analyse zu erweitern. Dies geschieht natürlich so, dass die Ergebnisse mit der Referenzarchitektur konform sind. Darüber hinaus ermöglicht unsere Spezifikation den Entwicklern, bestehende Simulationskomponenten zu vergleichen und sie bei Bedarf wiederzuverwenden. Dies erspart den Entwicklern die Neuimplementierung von Komponenten

A Survey on Semantic Processing Techniques

Semantic processing is a fundamental research domain in computational linguistics. In the era of powerful pre-trained language models and large language models, the advancement of research in this domain appears to be decelerating. However, the study of semantics is multi-dimensional in linguistics. The research depth and breadth of computational semantic processing can be largely improved with new technologies. In this survey, we analyzed five semantic processing tasks, e.g., word sense disambiguation, anaphora resolution, named entity recognition, concept extraction, and subjectivity detection. We study relevant theoretical research in these fields, advanced methods, and downstream applications. We connect the surveyed tasks with downstream applications because this may inspire future scholars to fuse these low-level semantic processing tasks with high-level natural language processing tasks. The review of theoretical research may also inspire new tasks and technologies in the semantic processing domain. Finally, we compare the different semantic processing techniques and summarize their technical trends, application trends, and future directions.Comment: Published at Information Fusion, Volume 101, 2024, 101988, ISSN 1566-2535. The equal contribution mark is missed in the published version due to the publication policies. Please contact Prof. Erik Cambria for detail

Reconciling Schema Matching Networks

Depto. de Mineralogía y PetrologíaFac. de Ciencias GeológicasTRUEpu