Learning-aided Stochastic Network Optimization with Imperfect State Prediction

We investigate the problem of stochastic network optimization in the presence of imperfect state prediction and non-stationarity. Based on a novel distribution-accuracy curve prediction model, we develop the predictive learning-aided control (PLC) algorithm, which jointly utilizes historic and predicted network state information for decision making. PLC is an online algorithm that requires zero a-prior system statistical information, and consists of three key components, namely sequential distribution estimation and change detection, dual learning, and online queue-based control. Specifically, we show that PLC simultaneously achieves good long-term performance, short-term queue size reduction, accurate change detection, and fast algorithm convergence. In particular, for stationary networks, PLC achieves a near-optimal $[O(\epsilon)$, $O(\log(1/\epsilon)^2)]$ utility-delay tradeoff. For non-stationary networks, \plc{} obtains an $[O(\epsilon), O(\log^2(1/\epsilon)$ $+ \min(\epsilon^{c/2-1}, e_w/\epsilon))]$ utility-backlog tradeoff for distributions that last $\Theta(\frac{\max(\epsilon^{-c}, e_w^{-2})}{\epsilon^{1+a}})$ time, where $e_w$ is the prediction accuracy and $a=\Theta(1)>0$ is a constant (the Backpressue algorithm \cite{neelynowbook} requires an $O(\epsilon^{-2})$ length for the same utility performance with a larger backlog). Moreover, PLC detects distribution change $O(w)$ slots faster with high probability ($w$ is the prediction size) and achieves an $O(\min(\epsilon^{-1+c/2}, e_w/\epsilon)+\log^2(1/\epsilon))$ convergence time. Our results demonstrate that state prediction (even imperfect) can help (i) achieve faster detection and convergence, and (ii) obtain better utility-delay tradeoffs

Context Trees: Augmenting Geospatial Trajectories with Context

Exposing latent knowledge in geospatial trajectories has the potential to provide a better understanding of the movements of individuals and groups. Motivated by such a desire, this work presents the context tree, a new hierarchical data structure that summarises the context behind user actions in a single model. We propose a method for context tree construction that augments geospatial trajectories with land usage data to identify such contexts. Through evaluation of the construction method and analysis of the properties of generated context trees, we demonstrate the foundation for understanding and modelling behaviour afforded. Summarising user contexts into a single data structure gives easy access to information that would otherwise remain latent, providing the basis for better understanding and predicting the actions and behaviours of individuals and groups. Finally, we also present a method for pruning context trees, for use in applications where it is desirable to reduce the size of the tree while retaining useful information

Takeaways in Large-scale Human Mobility Data Mining

International audienceEmploying mobile devices to perform data analytics is a typical fog computing application that utilizes the intelligence at the edge of networks. Such an application relies on the knowledge of the mobility of mobile devices and their users, e.g., to deploy computation tasks efficiently at the edge. This paper surveys the literature on the mobility-related utilization of operator-collected CDR (charging data records) – the most significant proxy of large-scale human mobility studies. We provide an innovative introductory guide to the CDR data preliminary. It reveals original issues regarding CDR-based mobility feature computation and applications at the edge. Our survey plays an important role in utilizing mobile devices in terms of both human mobility investigation and fog computing

PROPUESTA DE UNA ESTRATEGIA DE ELECCIÓN DE REDES BASADA EN CONTEXTO PARA MEJORAR EL AHORRO DE ENERGÍA EN DISPOSITIVOS MÓVILES CON SISTEMA OPERATIVO ANDROID EN LA CIUDAD DE AREQUIPA

SISTEMA OPERATIVO ANDROID TECNOLOGÍAS INALAMBRICAS 3G LTE WIMAX WIFI MERCADO DE TELEFONÍA MÓVIL EN EL PERÚ TECNOLOGÍA BATERÍA DE ION DE LITIO COMPUTACIÓN CONSCIENTE DEL CONTEXTO APLICACIONES CONSCIENTES DEL CONTEXTO ARQUITECTURA RECUPERACIÓN DE DATOS PRIMARIOS PRE PROCESAMIENTO ALMACENAMIENTO Y ADMINISTRACIÓN CADENAS DE MARKOV CADENAS DE MARKOV FINITAS TELEMEDICINA APLICACIONES DE LA TELEMEDICINA FUNCIONAMIENTO DE UN SISTEMA DE TELEMEDICINA DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN DE LA PROPUESTA ANÁLISIS DE CONSUMO WIFI Y 3G DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN DE LA SOLUCIÓN MODULO DE ELECCIÓN DE REDES MODULO DE PREDICCIÓN HERRAMIENTA MEDICIÓN: POWERTUTOR VALIDACIÓN DE LA PROPUESTA: USUARIOS EXPERTOS DISPOSITIVOS UTILIZADOS ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS DE LAS PRUEBAS CON USUARIOS EXPERTO

Efficient positioning and position updating for mobile devices

Die Nutzung ortsbezogener Dienste wird mit der zunehmenden Verbreitung von Smartphones, die ihre Position selbst bestimmen können, immer wichtiger. Es gibt bereits eine Vielzahl solcher Anwendungen, die sich hoher Beliebtheit bei den Nutzern erfreuen. Einige dieser Dienste basieren darauf, dass das mobile Endgerät immer wieder seine Position bestimmt und diese an einen Server schickt. Dabei wird viel Energie für die Nutzung des GPS-Sensors und das Versenden der Positionsdaten über ein drahtloses Netzwerk verbraucht. Dies führt dazu, dass die Akkulaufzeit der Smartphones, auf denen solche Dienste genutzt werden, stark reduziert wird. Bisher liegt der Schwerpunkt der Forschung darauf, die Nutzung des GPS-Sensors zu minimieren, da die Positionsbestimmung teurer ist als das Versenden der Positionsdaten. Doch auch das Versenden von Positionsdaten verbraucht viel Energie. Baier et al. [BDR13] weisen darauf hin, dass Smartphones über einen eigenen Mechanismus verfügen, um Energie beim Senden von Nachrichten zu sparen. So wird Energie gespart, wenn Nachrichten in kurzen Abständen hintereinander versendet werden. Das Ziel ist also, Positionsdaten zu versenden, kurz nachdem eine andere Nachricht versendet wurde. Ziel dieser Arbeit ist es, einen Algorithmus zu entwerfen und zu testen, der sowohl die Kosten für Positions-Updates als auch die Kosten für die Nutzung des GPS-Sensors reduziert. Der hier vorgestellte Algorithmus gehört zur Klasse der distanzbasierten Update-Protokolle und nutzt ein nicht lineares Energiemodell. Mithilfe eines Simulators wird der Algorithmus ausführlich analysiert und zusätzlich auf einem Android-Smartphone getestet. Sowohl die Kostenreduktion für Update- Nachrichten als auch die Kostenreduktion für die Positionsbestimmung werden untersucht. Abhängig von der Häufigkeit, mit der Nachrichten versendet werden, und der Güte der Systemparameter lassen sich, im Vergleich zum Standardalgorithmus, über 50% der gesamten Energiekosten einsparen. Im Durchschnitt werden ca. 30% Einsparung erreicht

Enabling Tetherless Care with Context-Awareness and Opportunistic Communication

Tetherless care is a novel healthcare delivery paradigm that enables an interaction between caregivers and patients beyond the confines of traditional points of care. This thesis presents a synthesis of recent advances in wearable, ubiquitous sensing; mobile computing; wireless networks; and health information technology into a cohesive framework that enables and supports the tetherless care concept. Tetherless care is formally defined and modeled in a higher order logical framework. The model distills three relations between several classes in the model's domain of discourse. A prototype implementation is developed and evaluated to capture and represent the logical classes of tetherless care and provide the development infrastructure upon which the relational logic outlined by the model can be implemented. An algorithm is presented and evaluated to support the delivery of traffic between mobile devices and servers despite intermittent connectivity given the changing urgency of the patient's situation. And an example tetherless care application is presented, developed for the framework, and compared with its deployment on a similar platform. Results show that contemporary mobile devices supply sufficient power to support 24 hours of operation and that, at least, some patient environments provide sufficient opportunities for connectivity to reliably meet the demands of some tetherless care applications, ultimately leading to a conclusion of proof-of-concept for tetherless care