15,663 research outputs found
Challenges in the Design and Implementation of IoT Testbeds in Smart-Cities : A Systematic Review
Advancements in wireless communication and the increased accessibility to low-cost sensing and data processing IoT technologies have increased the research and development of urban monitoring systems. Most smart city research projects rely on deploying proprietary IoT testbeds for indoor and outdoor data collection. Such testbeds typically rely on a three-tier architecture composed of the Endpoint, the Edge, and the Cloud. Managing the system's operation whilst considering the security and privacy challenges that emerge, such as data privacy controls, network security, and security updates on the devices, is challenging. This work presents a systematic study of the challenges of developing, deploying and managing urban monitoring testbeds, as experienced in a series of urban monitoring research projects, followed by an analysis of the relevant literature. By identifying the challenges in the various projects and organising them under the V-model development lifecycle levels, we provide a reference guide for future projects. Understanding the challenges early on will facilitate current and future smart-cities IoT research projects to reduce implementation time and deliver secure and resilient testbeds
Beam scanning by liquid-crystal biasing in a modified SIW structure
A fixed-frequency beam-scanning 1D antenna based on Liquid Crystals (LCs) is designed for application in 2D scanning with lateral alignment. The 2D array environment imposes full decoupling of adjacent 1D antennas, which often conflicts with the LC requirement of DC biasing: the proposed design accommodates both. The LC medium is placed inside a Substrate Integrated Waveguide (SIW) modified to work as a Groove Gap Waveguide, with radiating slots etched on the upper broad wall, that radiates as a Leaky-Wave Antenna (LWA). This allows effective application of the DC bias voltage needed for tuning the LCs. At the same time, the RF field remains laterally confined, enabling the possibility to lay several antennas in parallel and achieve 2D beam scanning. The design is validated by simulation employing the actual properties of a commercial LC medium
Підвищення продуктивності низькоенергетичних безпроводових каналів зв’язку сенсорних телекомунікаційних систем
Шмігель Б. О. Підвищення продуктивності низькоенергетичних
безпроводових каналів зв’язку сенсорних телекомунікаційних систем. –
Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису.
Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за
спеціальністю 172 – Телекомунікації та радіотехніка. – Національний технічний
університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря
Сікорського», Київ, 2022.
В сучасному світі, життя людини нерозривно пов’язане з обміном
інформацією. Надзвичайно швидкими темпами зростають і вимоги користувачів
до якості, швидкості і безпеки прийому та передачі даних, зберігаючи при цьому
можливість вільного пересування. Задовольняти ці потреби – власне і є ціллю
безпроводових мереж.
Сенсорні мережі займають ключову роль у разі необхідності оперативного
розгортання, мобільності, гнучкості організації мережі і широті можливих
додатків, у багатьох випадках будучи єдиним економічно виправданим
рішенням. Однією із ключових задач забезпечення функціонування сенсорної
мережі є забезпечення надійного та продуктивного передавання інформації в
умовах обмежених ресурсів, зокрема, енергетичних.
Враховуючи розмір сенсора, основною вимогою до сенсорних мереж – є
забезпечення низького енергоспоживання та достовірного прийому.
Автономність роботи залежить від енергії, що споживається вузлами системи.
Для досягнення достовірного зв’язку, мають місце наступні компоненти:
- достатня енергетика (обмежена для сенсорних мереж)
- мала швидкість передачі (обмежена вимогами до сенсорних мереж)
- інструменти для підтримання достовірності (завадостійке
кодування)
Під низькою енергетикою будемо вважати відношення сигнал-шум
h
2 <10. Параметр h
2
є результатом взаємодії трьох незалежних параметрів:
- потужністю сигналу в точці прийому
- спектральної щільності шуму
- швидкості передачі символів
Продуктивність – це фактична швидкість передачі інформації джерела.
Ключ до вирішення задачі отримання максимальної продуктивності лежить у
площині теорії інформації, засновником якої є К. Шеннон.
Інструментом досягнення максимальної продуктивності, як міри
наближення швидкості передачі повідомлень джерела до границі Шеннона є
вибір оптимальних сигнально-кодових конструкцій, які дозволяють передавати
повідомлення з максимально можливою швидкістю і заданою якістю.
Міра наближення продуктивності каналу зв’язку до його пропускної
здатності характеризує інформаційну ефективність системи передачі інформації.
Метою роботи є синтез сигналів, що максимально наближають
продуктивність каналу зв’язку до пропускної здатності при обмежених ресурсах
каналу.
У роботі досліджена актуальна задача підвищення продуктивності
низькоенергетичних безпроводових каналів зв’язку. На відміну від традиційних
систем безпроводового зв’язку, сенсорна мережа включає велику кількість
пристроїв, які повинні передавати інформацію до базової станції. Сенсорні вузли
можуть встановлюватися стаціонарно або мати можливість довільно
пересуватися в певному просторі, тому вони повинні бути автономними,
самоорганізованими та не потребують установки. Область покриття такої мережі
вкрай обмежена і може досягати десятки та сотні метрів. Тому однією з головних
умов до такої мережі – це забезпечення мінімального енергоспоживання та
достовірного прийому в умовах низької енергетики. Основною задачею при
побудови сенсорної мережі є достовірна оцінка енергетичних характеристик
безпроводового каналу зв’язку.
Виходячи із вищесказаного, для розгортання сенсорних мереж актуальним
питанням є ефективне проектування сенсорної мережі: необхідна кількість
пристроїв, їх характеристики, розміщення, енергетичні характеристики каналів,
траси розповсюдження, тощо.
Для вирішення обмежень ресурсу каналу зв’язку, перспективним являється
пошук нових методів передачі інформації, вибору ефективного виду модуляції
та завадостійкого кодування.
Основним інструментом для передачі інформації є сигнали
багатопозиційної маніпуляції. Вибір поєднання типу модуляції і швидкості
завадостійкого коду, забезпечує максимально можливу ефективність,
забезпечуючи відповідну надійність каналу зв’язку. В якості розглянутих
сигналів обрано сигнали багатопозиційної маніпуляції BPSK, QPSK, QAM16.
Високошвидкісні види модуляції не розглядаються, так як сенсорна мережа не
передбачує передачу великих масивів інформації, а також має обмежену енергію
сигналу.
Широкосмугові сигнали є одним з відомих методів для підвищення
завадостійкості каналу, але властивості таких сигналів в умовах обмеженого
ресурсу та енергії сигналу не досліджені. Для визначення найбільш
оптимального способу передачі сигналів в умовах низької енергетики, проведено
дослідження властивостей ШСС на основі моделей оцінки якості каналів зв’язку,
а також порівняння характеристики завадостійкості з ВСС та еквівалентною
енергією сигналу.
Для визначення максимальної продуктивності передачі в безпроводових
низькоенергетичних каналах зв’язку, необхідно дослідити показники
продуктивності використання сигналів заданого виду модуляції та порівняти їх
з широкосмуговими сигналами з різними значеннями бази сигналу B. Виявилося,
що широкосмугові сигнали не забезпечують кращої достовірності в порівнянні з
вузькосмуговими при однаковій потужності випромінювання та способі
обробки.
Класичні формули для оцінки завадостійкості багатопозиційних сигналів
достовірні для високої енергетики, однак для h
2 - 0 не є точними. Тому для
точного визначення точної достовірності прийому для таких умов, пропонується
використання векторно-фазового методу. Векторно-фазовий метод дозволяє
отримати точні розрахунки при будь-якій енергетиці, на відміну від формул
Прокіса, що можуть використовуватись тільки для високої енергетики.
Загальним підсумком дослідження є оцінка продуктивності СКК, яка
дозволяє в каналі з заданими частотно-енергетичними параметрами визначити
ефективність використання визначеного виду модуляції та кодування за
критерієм наближення до границі Шеннона, або максимуму інформаційної
ефективності при заданій достовірності сигналу в точці прийому. Методика
дозволяє оцінити ефективність використання ресурсів каналів зв’язку з
багатопозиційною маніпуляцією та завадостійким кодуванням, а також
кількісно оцінити витрати на реалізацію заходів щодо підвищення достовірності
або продуктивності у вимірі запропонованих показників.
Дослідження питань підвищення продуктивності низькоенергетичних
безпроводових каналів зв’язку забезпечить побудову сенсорних
телекомунікаційних систем для успішного виконання поставлених завдань.
Новими в дисертації є наступні результати:
1. Вдосконалено використання векторно-фазового методу для
визначення завадостійкості багатопозиційних сигналів в умовах
низької енергетики. Класичні формули Прокіса не є точними для
низької енергетики.
2. Вдосконалено методику синтезу сигналу, яка дозволяє знайти
екстремум продуктивності каналу зв’язку та наблизити до його
пропускної здатності – границі Шеннона.
3. Вдосконалено методику оцінки ефективності використання ресурсів
каналу зв’язку.Shmihel B. Increasing the performance of low-power wireless communication
channels of sensor telecommunication systems – Scientific qualification work on the
rights of the manuscript.
Dissertation for the Doctor of Philosophy degree in technical sciences, specialty
172 - Telecommunications and radio engineering. – National Technical University of
Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute", Kyiv, 2022.
In the modern world, human life is inextricably connected with the exchange of
information. User requirements for the quality, speed, and security of receiving and
transmitting data are also growing extremely fast while maintaining the possibility of
mobility. Satisfying these needs is the purpose of wireless networks.
Sensor networks play a key role in the need for rapid deployment, mobility,
networking flexibility and a variety of possible applications, in many cases being the
only cost-effective solution. One of the key tasks of functioning in the sensor network
is to ensure reliable and efficient data transmission in conditions of limited resources.
Given the size of the sensor, the main requirement for sensor networks is to
provide low power consumption and reliable reception. Their autonomy depends on
the energy consumed by the nodes of the system.
To achieve the necessary reliability, the following components take place:
- sufficient energy (limited for sensor networks)
- low transmission rate (limited by requirements for sensor networks)
- tools for maintaining reliability (noise-correcting coding)
By low energy, we will consider the signal-to-noise ratio h
2 <10. Parameter h
2
is
the result of the interaction of three independent parameters:
- signal strength at the receiving point
- noise spectral density
- symbol rate
Performance is the actual speed of information transfer of the source. The key to
solving the problem of obtaining maximum performance lies in the plane of the theory
of information, founded by K. Shannon.
The tool for achieving maximum performance, as the approach of the channel
performance to its bandwidth, is the choice of optimal signal-code constructions that
allow messages to be transmitted at the highest possible speed and with a given quality.
The approach of the channel performance to its bandwidth characterizes the
information efficiency of the information transmission system.
The research aims to synthesize signals that bring the channel performance as
close as possible to the throughput with limited channel resources.
The research contains the actual problem of increasing productivity in lowenergy wireless communication channels. Unlike traditional wireless communication
systems, a sensor network includes many devices that should transmit information to a
base station. Sensor nodes can be placed permanently or be able to move in a certain
space, so they must be autonomous, self-organized and do not require installation. The
coverage area of such a network is extremely limited and can reach tens and hundreds
of meters. The main task in building a sensor network is a reliable assessment of the
energy characteristics of a wireless communication channel.
Based on the foregoing, for the deployment of sensor networks, an important
issue is the effective design of a sensor network: the required number of devices, their
characteristics, placement, energy characteristics of channels, propagation paths, etc.
To solve the limitations of the communication channel, it is promising to search
for new methods for transmitting information, choosing an effective type of modulation
and error-correcting coding.
The basic tool for transmitting information is the signals of multi-position
modulation. The choice of a combination of modulation type and error code rate
provides the highest possible efficiency while providing adequate reliability to the
communication channel. The multi-position modulation signals BPSK, QPSK and
QAM16 were chosen as the considered signals. High-speed modulation types are not
considered, since the sensor network does not involve the transmission of large
amounts of information and has limited signal energy.
Broadband signals are one of the well-known methods for improving the noise
immunity of a channel, but the properties of such signals under conditions of limited
resources and signal energy have not been studied. To determine the most optimal
method of signal transmission in low energy conditions, research on the properties of
the narrowband signals was carried out based on models for assessing the quality of
communication channels and comparing the noise immunity characteristic of wideband
signals with equivalent signal energy.
To determine the maximum transmission performance in wireless low-energy
communication channels, it is necessary to investigate the performance indicators of a
given type of modulation signals and compare them with wideband signals with
different values of the signal base B. It turned out that wideband signals do not provide
better reliability compared to narrowband signals with the same transmission power
and processing method.
The classical formulas for estimating the noise immunity of multi-position
signals are accurate for high energy, but for h2 - 0 they are not accurate. Therefore, to
determine the exact reliability for such conditions, it is proposed to use the vectorphase method. The vector-phase method helps to obtain accurate calculations for any
energy, in contrast to the Prokis formulas, which can only be used for high energy.
The overall result of the research is performance evaluation of signal-code
construction, that allows determining the efficiency of using a certain type of
modulation and coding in a channel with given frequency and energy parameters
according to the criterion of maximum approach to the Shannon bound, or the
maximum of information efficiency for given signal reliability. Using this technique,
it possible to evaluate the efficiency of using the resources of communication channels
with multi-position modulation and error-correcting coding and calculate the costs of
implementing measures to improve the reliability or performance of the proposed
indicators.
Research on improving the performance of low-energy wireless communication
channels will help to build sensor telecommunication systems for the successful
completion of tasks.
Research contains the following new results:
1. The use of the vector-phase method for determining the noise immunity
of multi-position signals under low energy conditions has been improved.
The classic Prokis formulas are not accurate for low energy.
2. The method of signal synthesis has been improved, which makes it is
possible to find the extremum of the communication channel performance
and bring it closer to its capacity – the Shannon bounds.
3. The methodology for evaluating the effectiveness of the communication
channel resources has been improved
A fuzzy set theory-based fast fault diagnosis approach for rotators of induction motors
Induction motors have been widely used in industry, agriculture, transportation, national defense engineering, etc. Defects of the motors will not only cause the abnormal operation of production equipment but also cause the motor to run in a state of low energy efficiency before evolving into a fault shutdown. The former may lead to the suspension of the production process, while the latter may lead to additional energy loss. This paper studies a fuzzy rule-based expert system for this purpose and focuses on the analysis of many knowledge representation methods and reasoning techniques. The rotator fault of induction motors is analyzed and diagnosed by using this knowledge, and the diagnosis result is displayed. The simulation model can effectively simulate the broken rotator fault by changing the resistance value of the equivalent rotor winding. And the influence of the broken rotor bar fault on the motors is described, which provides a basis for the fault characteristics analysis. The simulation results show that the proposed method can realize fast fault diagnosis for rotators of induction motors
Recommended from our members
Effects of Particle Swarm Optimisation on a Hybrid Load Balancing Approach for Resource Optimisation in Internet of Things
This article belongs to the Special Issue Emerging Machine Learning Techniques in Industrial Internet of ThingsCopyright © 2023 by the authors. The internet of things, a collection of diversified distributed nodes, implies a varying choice of activities ranging from sleep monitoring and tracking of activities, to more complex activities such as data analytics and management. With an increase in scale comes even greater complexities, leading to significant challenges such as excess energy dissipation, which can lead to a decrease in IoT devices’ lifespan. Internet of things’ (IoT) multiple variable activities and ample data management greatly influence devices’ lifespan, making resource optimisation a necessity. Existing methods with respect to aspects of resource management and optimisation are limited in their concern of devices energy dissipation. This paper therefore proposes a decentralised approach, which contains an amalgamation of efficient clustering techniques, edge computing paradigms, and a hybrid algorithm, targeted at curbing resource optimisation problems and life span issues associated with IoT devices. The decentralised topology aimed at the resource optimisation of IoT places equal importance on resource allocation and resource scheduling, as opposed to existing methods, by incorporating aspects of the static (round robin), dynamic (resource-based), and clustering (particle swarm optimisation) algorithms, to provide a solid foundation for an optimised and secure IoT. The simulation constructs five test-case scenarios and uses performance indicators to evaluate the effects the proposed model has on resource optimisation in IoT. The simulation results indicate the superiority of the PSOR2B to the ant colony, the current centralised optimisation approach, LEACH, and C-LBCA.This research received no external funding
An Online Resource Scheduling for Maximizing Quality-of-Experience in Meta Computing
Meta Computing is a new computing paradigm, which aims to solve the problem
of computing islands in current edge computing paradigms and integrate all the
resources on a network by incorporating cloud, edge, and particularly
terminal-end devices. It throws light on solving the problem of lacking
computing power. However, at this stage, due to technical limitations, it is
impossible to integrate the resources of the whole network. Thus, we create a
new meta computing architecture composed of multiple meta computers, each of
which integrates the resources in a small-scale network. To make meta computing
widely applied in society, the service quality and user experience of meta
computing cannot be ignored. Consider a meta computing system providing
services for users by scheduling meta computers, how to choose from multiple
meta computers to achieve maximum Quality-of-Experience (QoE) with limited
budgets especially when the true expected QoE of each meta computer is not
known as a priori? The existing studies, however, usually ignore the costs and
budgets and barely consider the ubiquitous law of diminishing marginal utility.
In this paper, we formulate a resource scheduling problem from the perspective
of the multi-armed bandit (MAB). To determine a scheduling strategy that can
maximize the total QoE utility under a limited budget, we propose an upper
confidence bound (UCB) based algorithm and model the utility of service by
using a concave function of total QoE to characterize the marginal utility in
the real world. We theoretically upper bound the regret of our proposed
algorithm with sublinear growth to the budget. Finally, extensive experiments
are conducted, and the results indicate the correctness and effectiveness of
our algorithm
Secure Routing Protocol To Mitigate Attacks By Using Blockchain Technology In Manet
MANET is a collection of mobile nodes that communicate through wireless
networks as they move from one point to another. MANET is an
infrastructure-less network with a changeable topology; as a result, it is very
susceptible to attacks. MANET attack prevention represents a serious
difficulty. Malicious network nodes are the source of network-based attacks. In
a MANET, attacks can take various forms, and each one alters the network's
operation in its unique way. In general, attacks can be separated into two
categories: those that target the data traffic on a network and those that
target the control traffic. This article explains the many sorts of assaults,
their impact on MANET, and the MANET-based defence measures that are currently
in place. The suggested SRA that employs blockchain technology (SRABC) protects
MANET from attacks and authenticates nodes. The secure routing algorithm (SRA)
proposed by blockchain technology safeguards control and data flow against
threats. This is achieved by generating a Hash Function for every transaction.
We will begin by discussing the security of the MANET. This article's second
section explores the role of blockchain in MANET security. In the third
section, the SRA is described in connection with blockchain. In the fourth
phase, PDR and Throughput are utilised to conduct an SRA review using
Blockchain employing PDR and Throughput. The results suggest that the proposed
technique enhances MANET security while concurrently decreasing delay. The
performance of the proposed technique is analysed and compared to the routing
protocols Q-AODV and DSR.Comment: https://aircconline.com/ijcnc/V15N2/15223cnc07.pd
Offline and Online Models for Learning Pairwise Relations in Data
Pairwise relations between data points are essential for numerous machine learning algorithms. Many representation learning methods consider pairwise relations to identify the latent features and patterns in the data. This thesis, investigates learning of pairwise relations from two different perspectives: offline learning and online learning.The first part of the thesis focuses on offline learning by starting with an investigation of the performance modeling of a synchronization method in concurrent programming using a Markov chain whose state transition matrix models pairwise relations between involved cores in a computer process.Then the thesis focuses on a particular pairwise distance measure, the minimax distance, and explores memory-efficient approaches to computing this distance by proposing a hierarchical representation of the data with a linear memory requirement with respect to the number of data points, from which the exact pairwise minimax distances can be derived in a memory-efficient manner. Then, a memory-efficient sampling method is proposed that follows the aforementioned hierarchical representation of the data and samples the data points in a way that the minimax distances between all data points are maximally preserved. Finally, the thesis proposes a practical non-parametric clustering of vehicle motion trajectories to annotate traffic scenarios based on transitive relations between trajectories in an embedded space.The second part of the thesis takes an online learning perspective, and starts by presenting an online learning method for identifying bottlenecks in a road network by extracting the minimax path, where bottlenecks are considered as road segments with the highest cost, e.g., in the sense of travel time. Inspired by real-world road networks, the thesis assumes a stochastic traffic environment in which the road-specific probability distribution of travel time is unknown. Therefore, it needs to learn the parameters of the probability distribution through observations by modeling the bottleneck identification task as a combinatorial semi-bandit problem. The proposed approach takes into account the prior knowledge and follows a Bayesian approach to update the parameters. Moreover, it develops a combinatorial variant of Thompson Sampling and derives an upper bound for the corresponding Bayesian regret. Furthermore, the thesis proposes an approximate algorithm to address the respective computational intractability issue.Finally, the thesis considers contextual information of road network segments by extending the proposed model to a contextual combinatorial semi-bandit framework and investigates and develops various algorithms for this contextual combinatorial setting
A Design Science Research Approach to Smart and Collaborative Urban Supply Networks
Urban supply networks are facing increasing demands and challenges and thus constitute a relevant field for research and practical development. Supply chain management holds enormous potential and relevance for society and everyday life as the flow of goods and information are important economic functions. Being a heterogeneous field, the literature base of supply chain management research is difficult to manage and navigate. Disruptive digital technologies and the implementation of cross-network information analysis and sharing drive the need for new organisational and technological approaches. Practical issues are manifold and include mega trends such as digital transformation, urbanisation, and environmental awareness.
A promising approach to solving these problems is the realisation of smart and collaborative supply networks. The growth of artificial intelligence applications in recent years has led to a wide range of applications in a variety of domains. However, the potential of artificial intelligence utilisation in supply chain management has not yet been fully exploited. Similarly, value creation increasingly takes place in networked value creation cycles that have become continuously more collaborative, complex, and dynamic as interactions in business processes involving information technologies have become more intense.
Following a design science research approach this cumulative thesis comprises the development and discussion of four artefacts for the analysis and advancement of smart and collaborative urban supply networks. This thesis aims to highlight the potential of artificial intelligence-based supply networks, to advance data-driven inter-organisational collaboration, and to improve last mile supply network sustainability. Based on thorough machine learning and systematic literature reviews, reference and system dynamics modelling, simulation, and qualitative empirical research, the artefacts provide a valuable contribution to research and practice
AoI-Delay Tradeoff in Mobile Edge Caching: A Mixed-Order Drift-Plus-Penalty Algorithm
We consider a scheduling problem in a Mobile Edge Caching (MEC) network,
where a base station (BS) uploads messages from multiple source nodes (SNs) and
transmits them to mobile users (MUs) via downlinks, aiming to jointly optimize
the average service Age of Information (AoI) and service delay over MUs. This
problem is formulated as a difficult sequential decision making problem with
discrete-valued and linearly-constrained design variables. To solve this
problem, we first approximate its achievable region by characterizing its
superset and subset. The superset is derived based on the rate stability
theorem, while the subset is obtained using a novel stochastic policy. We also
validate that this subset is substantially identical to the achievable region
when the number of schedule resources is large. Additionally, we propose a
sufficient condition to check the existence of the solution to the problem.
Then, we propose the mixed-order drift-plus-penalty algorithm that uses a
dynamic programming (DP) method to optimize the summation over a linear and
quadratic Lyapunov drift and a penalty term, to handle the product term over
different queue backlogs in the objective function. Finally, by associating the
proposed algorithm with the stochastic policy, we demonstrate that it achieves
an versus tradeoff for the average AoI and average delay
- …