Leveraging the Potential of WSN for an Efficient Correction of Air Pollution Fine-Grained Simulations

International audienc

Natural and Technological Hazards in Urban Areas

Natural hazard events and technological accidents are separate causes of environmental impacts. Natural hazards are physical phenomena active in geological times, whereas technological hazards result from actions or facilities created by humans. In our time, combined natural and man-made hazards have been induced. Overpopulation and urban development in areas prone to natural hazards increase the impact of natural disasters worldwide. Additionally, urban areas are frequently characterized by intense industrial activity and rapid, poorly planned growth that threatens the environment and degrades the quality of life. Therefore, proper urban planning is crucial to minimize fatalities and reduce the environmental and economic impacts that accompany both natural and technological hazardous events

Deep Learning in Mobile and Wireless Networking: A Survey

The rapid uptake of mobile devices and the rising popularity of mobile applications and services pose unprecedented demands on mobile and wireless networking infrastructure. Upcoming 5G systems are evolving to support exploding mobile traffic volumes, agile management of network resource to maximize user experience, and extraction of fine-grained real-time analytics. Fulfilling these tasks is challenging, as mobile environments are increasingly complex, heterogeneous, and evolving. One potential solution is to resort to advanced machine learning techniques to help managing the rise in data volumes and algorithm-driven applications. The recent success of deep learning underpins new and powerful tools that tackle problems in this space. In this paper we bridge the gap between deep learning and mobile and wireless networking research, by presenting a comprehensive survey of the crossovers between the two areas. We first briefly introduce essential background and state-of-the-art in deep learning techniques with potential applications to networking. We then discuss several techniques and platforms that facilitate the efficient deployment of deep learning onto mobile systems. Subsequently, we provide an encyclopedic review of mobile and wireless networking research based on deep learning, which we categorize by different domains. Drawing from our experience, we discuss how to tailor deep learning to mobile environments. We complete this survey by pinpointing current challenges and open future directions for research

Smart Sensor Technologies for IoT

The recent development in wireless networks and devices has led to novel services that will utilize wireless communication on a new level. Much effort and resources have been dedicated to establishing new communication networks that will support machine-to-machine communication and the Internet of Things (IoT). In these systems, various smart and sensory devices are deployed and connected, enabling large amounts of data to be streamed. Smart services represent new trends in mobile services, i.e., a completely new spectrum of context-aware, personalized, and intelligent services and applications. A variety of existing services utilize information about the position of the user or mobile device. The position of mobile devices is often achieved using the Global Navigation Satellite System (GNSS) chips that are integrated into all modern mobile devices (smartphones). However, GNSS is not always a reliable source of position estimates due to multipath propagation and signal blockage. Moreover, integrating GNSS chips into all devices might have a negative impact on the battery life of future IoT applications. Therefore, alternative solutions to position estimation should be investigated and implemented in IoT applications. This Special Issue, “Smart Sensor Technologies for IoT” aims to report on some of the recent research efforts on this increasingly important topic. The twelve accepted papers in this issue cover various aspects of Smart Sensor Technologies for IoT

Smart Monitoring and Control in the Future Internet of Things

The Internet of Things (IoT) and related technologies have the promise of realizing pervasive and smart applications which, in turn, have the potential of improving the quality of life of people living in a connected world. According to the IoT vision, all things can cooperate amongst themselves and be managed from anywhere via the Internet, allowing tight integration between the physical and cyber worlds and thus improving efficiency, promoting usability, and opening up new application opportunities. Nowadays, IoT technologies have successfully been exploited in several domains, providing both social and economic benefits. The realization of the full potential of the next generation of the Internet of Things still needs further research efforts concerning, for instance, the identification of new architectures, methodologies, and infrastructures dealing with distributed and decentralized IoT systems; the integration of IoT with cognitive and social capabilities; the enhancement of the sensing–analysis–control cycle; the integration of consciousness and awareness in IoT environments; and the design of new algorithms and techniques for managing IoT big data. This Special Issue is devoted to advancements in technologies, methodologies, and applications for IoT, together with emerging standards and research topics which would lead to realization of the future Internet of Things

Distributed, Low-Cost, Non-Expert Fine Dust Sensing with Smartphones

Diese Dissertation behandelt die Frage, wie mit kostengünstiger Sensorik Feinstäube in hoher zeitlicher und räumlicher Auflösung gemessen werden können. Dazu wird ein neues Sensorsystem auf Basis kostengünstiger off-the-shelf-Sensoren und Smartphones vorgestellt, entsprechende robuste Algorithmen zur Signalverarbeitung entwickelt und Erkenntnisse zur Interaktions-Gestaltung für die Messung durch Laien präsentiert. Atmosphärische Aerosolpartikel stellen im globalen Maßstab ein gravierendes Problem für die menschliche Gesundheit dar, welches sich in Atemwegs- und Herz-Kreislauf-Erkrankungen äußert und eine Verkürzung der Lebenserwartung verursacht. Bisher wird Luftqualität ausschließlich anhand von Daten relativ weniger fester Messstellen beurteilt und mittels Modellen auf eine hohe räumliche Auflösung gebracht, so dass deren Repräsentativität für die flächendeckende Exposition der Bevölkerung ungeklärt bleibt. Es ist unmöglich, derartige räumliche Abbildungen mit den derzeitigen statischen Messnetzen zu bestimmen. Bei der gesundheitsbezogenen Bewertung von Schadstoffen geht der Trend daher stark zu räumlich differenzierenden Messungen. Ein vielversprechender Ansatz um eine hohe räumliche und zeitliche Abdeckung zu erreichen ist dabei Participatory Sensing, also die verteilte Messung durch Endanwender unter Zuhilfenahme ihrer persönlichen Endgeräte. Insbesondere für Luftqualitätsmessungen ergeben sich dabei eine Reihe von Herausforderungen - von neuer Sensorik, die kostengünstig und tragbar ist, über robuste Algorithmen zur Signalauswertung und Kalibrierung bis hin zu Anwendungen, die Laien bei der korrekten Ausführung von Messungen unterstützen und ihre Privatsphäre schützen. Diese Arbeit konzentriert sich auf das Anwendungsszenario Partizipatorischer Umweltmessungen, bei denen Smartphone-basierte Sensorik zum Messen der Umwelt eingesetzt wird und üblicherweise Laien die Messungen in relativ unkontrollierter Art und Weise ausführen. Die Hauptbeiträge hierzu sind: 1. Systeme zum Erfassen von Feinstaub mit Smartphones (Low-cost Sensorik und neue Hardware): Ausgehend von früher Forschung zur Feinstaubmessung mit kostengünstiger off-the-shelf-Sensorik wurde ein Sensorkonzept entwickelt, bei dem die Feinstaub-Messung mit Hilfe eines passiven Aufsatzes auf einer Smartphone-Kamera durchgeführt wird. Zur Beurteilung der Sensorperformance wurden teilweise Labor-Messungen mit künstlich erzeugtem Staub und teilweise Feldevaluationen in Ko-Lokation mit offiziellen Messstationen des Landes durchgeführt. 2. Algorithmen zur Signalverarbeitung und Auswertung: Im Zuge neuer Sensordesigns werden Kombinationen bekannter OpenCV-Bildverarbeitungsalgorithmen (Background-Subtraction, Contour Detection etc.) zur Bildanalyse eingesetzt. Der resultierende Algorithmus erlaubt im Gegensatz zur Auswertung von Lichtstreuungs-Summensignalen die direkte Zählung von Partikeln anhand individueller Lichtspuren. Ein zweiter neuartiger Algorithmus nutzt aus, dass es bei solchen Prozessen ein signalabhängiges Rauschen gibt, dessen Verhältnis zum Mittelwert des Signals bekannt ist. Dadurch wird es möglich, Signale die von systematischen unbekannten Fehlern betroffen sind auf Basis ihres Rauschens zu analysieren und das "echte" Signal zu rekonstruieren. 3. Algorithmen zur verteilten Kalibrierung bei gleichzeitigem Schutz der Privatsphäre: Eine Herausforderung partizipatorischer Umweltmessungen ist die wiederkehrende Notwendigkeit der Sensorkalibrierung. Dies beruht zum einen auf der Instabilität insbesondere kostengünstiger Luftqualitätssensorik und zum anderen auf der Problematik, dass Endbenutzern die Mittel für eine Kalibrierung üblicherweise fehlen. Bestehende Ansätze zur sogenannten Cross-Kalibrierung von Sensoren, die sich in Ko-Lokation mit einer Referenzstation oder anderen Sensoren befinden, wurden auf Daten günstiger Feinstaubsensorik angewendet sowie um Mechanismen erweitert, die eine Kalibrierung von Sensoren untereinander ohne Preisgabe privater Informationen (Identität, Ort) ermöglicht. 4. Mensch-Maschine-Interaktions-Gestaltungsrichtlinien für Participatory Sensing: Auf Basis mehrerer kleiner explorativer Nutzerstudien wurde empirisch eine Taxonomie der Fehler erstellt, die Laien beim Messen von Umweltinformationen mit Smartphones machen. Davon ausgehend wurden mögliche Gegenmaßnahmen gesammelt und klassifiziert. In einer großen summativen Studie mit einer hohen Teilnehmerzahl wurde der Effekt verschiedener dieser Maßnahmen durch den Vergleich vier unterschiedlicher Varianten einer App zur partizipatorischen Messung von Umgebungslautstärke evaluiert. Die dabei gefundenen Erkenntnisse bilden die Basis für Richtlinien zur Gestaltung effizienter Nutzerschnittstellen für Participatory Sensing auf Mobilgeräten. 5. Design Patterns für Participatory Sensing Games auf Mobilgeräten (Gamification): Ein weiterer erforschter Ansatz beschäftigt sich mit der Gamifizierung des Messprozesses um Nutzerfehler durch den Einsatz geeigneter Spielmechanismen zu minimieren. Dabei wird der Messprozess z.B. in ein Smartphone-Spiel (sog. Minigame) eingebettet, das im Hintergrund bei geeignetem Kontext die Messung durchführt. Zur Entwicklung dieses "Sensified Gaming" getauften Konzepts wurden Kernaufgaben im Participatory Sensing identifiziert und mit aus der Literatur zu sammelnden Spielmechanismen (Game Design Patterns) gegenübergestellt

Contribution to the integration, performance improvement, and smart management of data and resources in the Internet of Things

[SPA] Esta tesis doctoral se presenta bajo la modalidad de compendio de publicaciones.[ENG] This doctoral dissertation has been presented in the form of thesis by publication. The IoT has seen a tremendous growth in the last few years. Not only due to its potential to transform societies, but also as an enabling technology for many other technological advances. Unfortunately, the IoT is a relatively recent paradigm that lacks the maturity of other well-established (not so recent) revolutions like the internet itself or Wireless Sensor Networks; upon which the IoT is built. The presented Thesis contributes to this maturation process by researching on the underlying communication mechanisms that enable a truly ubiquitous and effective IoT. As a Thesis by compilation, 5 relevant articles are introduced and discussed. Each of such articles delve into different key aspects that, in their own way, help closing the gap between what the IoT is expected to bring and what the IoT actually brings. As thoroughly commented throughout the main text, the comprehensive approach taken in this Thesis ensures that multiple angles of the same plane --the communication plane-- are analyzed and studied. From the mathematical analysis of how electromagnetic waves propagate through complex environments to the utilization of recent Machine Learning techniques, this Thesis explore a wide range of scientific and researching tools that are shown to improve the final performance of the IoT. In the first three chapters of this document, the reader will be introduced to the current context and state-of-the-art of the IoT while, at the same time, the formal objectives of this Thesis are outlined and set into such a global context. In the next five chapters, the five corresponding articles are presented and commented. For each and every of these articles: a brief abstract, a methodology summary, a highlight on the results and contributions and final conclusions are also added. Lastly, in the two last chapters, the final conclusions and future lines of this Thesis are commented.Los artículos que componen la tesis son los siguientes: 1. R. M. Sandoval, A.-J. J. Garcia-Sanchez, F. Garcia-Sanchez, and J. Garcia-Haro, \Evaluating the More Suitable ISM Frequency Band for IoT-Based Smart Grids: A Quantitative Study of 915 MHz vs. 2400 MHz," Sensors, vol. 17, no. 1, p. 76, Dec. 2016. 2. R. M. Sandoval, A.-J. J. Garcia-Sanchez, J.-M. M. Molina-Garcia-Pardo, F. Garcia-Sanchez, and J. Garcia-Haro, \Radio-Channel Characterization of Smart Grid Substations in the 2.4-GHz ISM Band," IEEE Trans. Wirel. Commun., vol. 16, no. 2, pp. 1294{1307, Feb. 2017. 3. R. M. Sandoval, A. J. Garcia-Sanchez, and J. Garcia-Haro, \Improving RSSI-based path-loss models accuracy for critical infrastructures: A smart grid substation case-study," IEEE Trans. Ind. Informatics, vol. 14, no. 5, pp. 2230{2240, 2018. 4. R. M. Sandoval, A.-J. Garcia-Sanchez, J. Garcia-Haro, and T. M. Chen, \Optimal policy derivation for Transmission Duty-Cycle constrained LPWAN," IEEE Internet Things J., vol. 5, no. 4, pp. 1{1, Aug. 2018. 5. R. M. Sandoval, S. Canovas-Carrasco, A. Garcia-Sanchez, and J. Garcia-Haro, \Smart Usage of Multiple RAT in IoT-oriented 5G Networks: A Reinforcement Learning Approach," in 2018 ITU Kaleidoscope: Machine Learning for a 5G Future (ITU K), 2018, pp. 1-8.Escuela Internacional de Doctorado de la Universidad Politécnica de CartagenaUniversidad Politécnica de CartagenaPrograma de Doctorado en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones por la Universidad Politécnica de Cartagen