67 research outputs found
7. GI/ITG KuVS FachgesprÀch Drahtlose Sensornetze
In dem vorliegenden Tagungsband sind die BeitrĂ€ge des FachgesprĂ€chs Drahtlose Sensornetze 2008 zusammengefasst. Ziel dieses FachgesprĂ€chs ist es, Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aus diesem Gebiet die Möglichkeit zu einem informellen Austausch zu geben â wobei immer auch Teilnehmer aus der Industrieforschung willkommen sind, die auch in diesem Jahr wieder teilnehmen.Das FachgesprĂ€ch ist eine betont informelle Veranstaltung der GI/ITG-Fachgruppe âKommunikation und Verteilte Systemeâ (www.kuvs.de). Es ist ausdrĂŒcklich keine weitere Konferenz mit ihrem groĂen Overhead und der Anforderung, fertige und möglichst âwasserdichteâ Ergebnisse zu prĂ€sentieren, sondern es dient auch ganz explizit dazu, mit Neueinsteigern auf der Suche nach ihrem Thema zu diskutieren und herauszufinden, wo die Herausforderungen an die zukĂŒnftige Forschung ĂŒberhaupt liegen.Das FachgesprĂ€ch Drahtlose Sensornetze 2008 findet in Berlin statt, in den RĂ€umen der Freien UniversitĂ€t Berlin, aber in Kooperation mit der ScatterWeb GmbH. Auch dies ein Novum, es zeigt, dass das FachgesprĂ€ch doch deutlich mehr als nur ein nettes Beisammensein unter einem Motto ist.FĂŒr die Organisation des Rahmens und der Abendveranstaltung gebĂŒhrt Dank den beiden Mitgliedern im Organisationskomitee, Kirsten Terfloth und Georg Wittenburg, aber auch Stefanie Bahe, welche die redaktionelle Betreuung des Tagungsbands ĂŒbernommen hat, vielen anderen Mitgliedern der AG Technische Informatik der FU Berlin und natĂŒrlich auch ihrem Leiter, Prof. Jochen Schiller
Dimensionnement et optimisation des réseaux de collecte sans fil
The main work of this thesis focuses on the wireless backhaul networks. We studied different optimization problems in such networks that represent real challenges for industrial sector.The first issue addressed focuses on the capacity allocation on the links at minimum cost. It was solved by a linear programming approach with column generation. Our method solves the problems on large size networks. We then studied the problem of network infrastructure sharing between virtual operators. The objective is to maximize the revenue of the operator of the physical infrastructure while satisfying the quality of service constraints of virtual operators customers of the network. In this context, we proposed a robust model using mixed integer linear programming. In the following problem, we proposed a robust energy-aware routing solution for the network operators to reduce their energy consumption. Our solution was formulated using a mixed integer linear program. We also proposed heuristics to find efficient solutions for large networks. The last work of this thesis focuses on cognitive radio networks and more specifi- cally on the problem of bandwidth sharing. We formalized it using a linear program with a different approach to robust optimization. We based our solution on the 2-stage linear robust method.Lâessentiel des travaux de cette theÌse porte sur les reÌseaux de collectes de donneÌes sans fil. Nous avons eÌtudieÌ diffeÌrents probleÌmes dâoptimisation dans ces reÌseaux qui repreÌsentent de vrais challenges pour les industriels du secteur. Le premier probleÌme porte sur lâallocation de capaciteÌs sur les liens aÌ couÌt minimum. Il a eÌteÌ reÌsolu par une approche de programmation lineÌaire avec geÌneÌration de colonnes. Notre modeÌle permet de reÌsoudre des probleÌmes de grandes tailles. Nous avons ensuite eÌtudieÌ le probleÌme du partage dâinfrastructure reÌseau entre opeÌrateurs virtuels avec comme objectif de maximiser les revenus de lâopeÌrateur de lâinfrastructure physique tout en satisfaisant les demandes et les contraintes de qualiteÌ de service des opeÌrateurs virtuels clients du reÌseau. Dans ce contexte, nous avons proposeÌ une formulation robuste du probleÌme en programmation lineÌaire en nombres entiers mixte. Un autre point de deÌpenses dans ce type de reÌseau est la consommation dâeÌnergie. Nous avons proposeÌ une solution robuste, de routage baseÌe sur la consommation dâĂ©nergie du reÌseau. Notre solution a eÌteÌ formuleÌe en utilisant un programme lineÌaire en nombre entiers mixte. Nous avons aussi proposeÌ des heuristiques afin de trouver assez rapidement des solutions pour de grandes instances. Le dernier travail de cette theÌse porte sur les reÌseaux radio cognitifs et plus preÌciseÌment sur le probleÌme de partage de bande passante. Nous lâavons formaliseÌ en utilisant un programme lineÌaire mais avec une autre approche dâoptimisation robuste. Nous utilisons la mĂ©thode d'optimisation robuste Ă 2 niveaux pour le rĂ©soudre
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