Improving the Routing Layer of Ad Hoc Networks Through Prediction Techniques

Cada dia és més evident el paper clau que juguen la informàtica/computació mòbil i les tecnologies sense fils a les nostres activitats diàries. Estar sempre connectat, en qualsevol moment i lloc, és actualment més una necessitat que un luxe. Els escenaris de computació ubics creats en base a aquests avenços tecnològics, permeten a les persones proporcionar i consumir informació compartida. En aquests escenaris, les xarxes que donen suport a aquestes comunicacions són típicament sense fils i ad hoc. Les característiques dinàmiques i canviants de les xarxes ad hoc, fan que el treball realitzat per la capa d'enrutament tingui un gran impacte en el rendiment d'aquestes xarxes. És molt important que la capa d'enrutament reaccioni ràpidament als canvis que es produeixen, i fins i tot s'avanci als que es produiran en un futur proper, mitjançant l'aplicació de tècniques de predicció. Aquesta tesi investiga si les tècniques de predicció poden millorar la capa d'enrutament de les xarxes ad hoc. Com a primer pas en aquesta direcció, explorem la potencialitat d'una estratègia de Predictor-Basat-en-Història (HBP) per predir la Informació de Control Topològic (TCI) generada pels protocols d'enrutament. Demostrem que hi ha una gran oportunitat per predir TCI, i aquesta predicció pot centrar-se en un petit subconjunt de missatges. En base a les nostres troballes, implementem el predictor OLSR-HBP i l'avaluem respecte al protocol Optimized Link State Routing (OLSR). OLSR-HBP aconsegueix disminucions importants de TCI (sobrecàrrega de senyalització), sense afectar el funcionament de la xarxa i necessita una quantitat de recursos petita i assequible. Finalment, en referència a l'impacte de la predicció en les dades d'enrutament tant de la informació de Qualitat d'Enllaç como de Ruta (o Extrem-a-Extrem), demostrem que l'Anàlisi de Sèries Temporals és un enfocament prometedor per predir amb precisió, tant la Qualitat d'Enllaç como la Qualitat d'Extrem a Extrem en Xarxes Comunitàries.Cada día es más evidente el papel clave que juegan la informática/computación móvil y las tecnologías inalámbricas en nuestras actividades diarias. Estar siempre conectado, en cualquier momento y lugar, es actualmente más una necesidad que un lujo. Los escenarios de computación ubicuos creados en base a estos avances tecnológicos, permiten a las personas proporcionar y consumir información compartida. En estos escenarios, las redes que dan soporte a estas comunicaciones son típicamente inalámbricas y ad hoc. Las características dinámicas y cambiantes de las redes ad hoc, hacen que el trabajo realizado por la capa de enrutamiento tenga un gran impacto en el rendimiento de estas redes. Es muy importante que la capa de enrutamiento reaccione rápidamente a los cambios que se producen, e incluso se adelante a los que sucederán en un futuro cercano, mediante la aplicación de técnicas de predicción. Esta tesis investiga si las técnicas de predicción pueden mejorar la capa de enrutamiento de las redes ad hoc. Como primer paso en esta dirección, exploramos la potencialidad de una estrategia de Predictor-Basado-en-Historia (HBP) para predecir la Información de Control Topológico (TCI) generada por los protocolos de enrutamiento. Demostramos que hay una gran oportunidad para predecir TCI, y esta predicción puede centrarse en un pequeño subconjunto de mensajes. En base a nuestros hallazgos, implementamos el predictor OLSR-HBP y lo evaluamos con respecto al protocolo Optimized Link State Routing (OLSR). OLSR-HBP consigue disminuciones importantes de TCI (sobrecarga de señalización), sin afectar al funcionamiento de la red, y necesita una cantidad de recursos pequeña y asequible. Finalmente, en referencia al impacto de la predicción en los datos de enrutamiento tanto de la información de Calidad de Enlace como de Ruta (o Extremo-a-Extremo), demostramos que el Análisis de Series Temporales es un enfoque prometedor para predecir con precisión, tanto la Calidad de Enlace como la Calidad de Extremo a Extremo en Redes Comunitarias.Everyday becomes more evident the key role that mobile computing and wireless technologies play in our daily activities. Being always connected, anytime, and anywhere is today more a necessity than a luxury. The ubiquitous computing scenarios created based on these technology advances allow people to provide and consume shared information. In these scenarios, the supporting communication networks are typically wireless and ad hoc. The dynamic and changing characteristics of the ad hoc networks, makes the work done by the routing layer to have a high impact on the performance of these networks. It is very important for the routing layer to quickly react to changes that happen, and even be advanced to what will happen in the near future, by applying prediction techniques. This thesis investigates whether prediction techniques can improve the routing layer of ad hoc networks. As a first step in this direction, in this thesis we explored the potentiality of a History-Based Predictor (HBP) strategy to predict the Topology Control Information (TCI) generated by routing protocols. We demonstrated that there is a high opportunity for predicting theTCI, and this prediction can be just focused on a small subset of messages. Based on our findings we implemented the OLSR-HBP predictor and evaluated it with regard to the Optimized Link State Routing (OLSR) protocol. OLSR History-Based Predictor (OLSR-HBP) achieved important decreases of TCI (signaling overhead), without disturbing the network operation, and requiring a small and affordable amount of resources. Finally, regarding the impact of Prediction on the routing data for both Link and Path (or End-to-End) Quality information, we demonstrated that Time-series analysis is a promising approach to accurately predict both Link and End-to-End Quality in Community Networks

Energy-aware and secure routing with trust levels for wireless ad hoc and sensor networks

This dissertation focuses on the development of routing algorithms for secure and trusted routing in wireless ad hoc and sensor network. The first paper presents the Trust Level Routing (TLR) protocol, an extension of the optimized energy-delay routing (OEDR) protocol, focusing on the integrity, reliability and survivability of the wireless network...The second paper analyzes both OLSR and TLR in terms of survivability and reliability to emphasize the improved performance of the network in terms of lifetime and proper delivery of data...The third paper proposes a statistical reputation model that uses the watchdog mechanism to observe the cooperation of the neighboring nodes...The last paper presents the results of the hardware implementation of Energy-Efficient Hybrid Key Management --Abstract, page iv

Self-Configuration and Self-Optimization Process in Heterogeneous Wireless Networks

Self-organization in Wireless Mesh Networks (WMN) is an emergent research area, which is becoming important due to the increasing number of nodes in a network. Consequently, the manual configuration of nodes is either impossible or highly costly. So it is desirable for the nodes to be able to configure themselves. In this paper, we propose an alternative architecture for self-organization of WMN based on Optimized Link State Routing Protocol (OLSR) and the ad hoc on demand distance vector (AODV) routing protocols as well as using the technology of software agents. We argue that the proposed self-optimization and self-configuration modules increase the throughput of network, reduces delay transmission and network load, decreases the traffic of HELLO messages according to network’s scalability. By simulation analysis, we conclude that the self-optimization and self-configuration mechanisms can significantly improve the performance of OLSR and AODV protocols in comparison to the baseline protocols analyzed

An approach to pervasive monitoring in dynamic learning contexts : data sensing, communication support and awareness provision

It is within the capabilities of current technology to support the emerging learning paradigms. These paradigms suggest that today’s learning activities and environments are pervas ive and require a higher level of dynamism than the traditional learning contexts. Therefore, we have to rethink our approach to learning and use technology not only as a digital information support, but also as an instrument to reinforce knowledge, foster collaboration, promote creativity and provide richer learning experiences. Particularly, this thesis was motivated by the rapidly growing number of smartphone users and the fact that these devices are increasingly becoming more and more resource-rich, in terms of their communication and sensing technologies, display capabilities battery autonomy, etc. Hence, this dissertation benefits from the ubiquity and development of mobile technology, aiming to bridge the gap between the challenges posed by modern learning requirements and the capabilities of current technology. The sensors embedded in smartphones can be used to capture diverse behavioural and social aspects of the users. For example, using microphone and Bluetooth is possible to identify conversation patterns, discover users in proximity and detect face-to-face meetings. This fact opens up exciting possibilities to monitor the behaviour of the user and to provide meaningful feedback. This feedback offers useful information that can help people be aware of and reflect on their behaviour and its effects, and take the necessary actions to improve them. Consequently, we propose a pervasive monitoring system that take advantage of the capabilities of modern smartphones, us ing them to s upport the awarenes s provis ion about as pects of the activities that take place in today’s pervas ive learning environments. This pervasive monitoring system provides (i) an autonomous sensing platform to capture complex information about processes and interactions that take place across multiple learning environments, (ii) an on-demand and s elf-m anaged communication infras tructure, and (ii) a dis play facility to provide “awarenes s inform ation” to the s tudents and/or lecturers. For the proposed system, we followed a research approach that have three main components. First, the description of a generalized framework for pervasive sensing that enables collaborative sensing interactions between smartphones and other types of devices. By allowing complex data capture interactions with diverse remote sensors, devices and data sources, this framework allows to improve the information quality while saving energy in the local device. Second, the evaluation, through a real-world deployment, of the suitability of ad hoc networks to support the diverse communication processes required for pervasive monitoring. This component also includes a method to improve the scalability and reduce the costs of these networks. Third, the design of two awareness mechanisms to allow flexible provision of information in dynamic and heterogeneous learning contexts. These mechanisms rely on the use of smartphones as adaptable devices that can be used directly as awareness displays or as communication bridges to enable interaction with other remote displays available in the environment. Diverse aspects of the proposed system were evaluated through a number of simulations, real-world experiments, user studies and prototype evaluations. The experimental evaluation of the data capture and communication aspects of the system provided empirical evidence of the usefulness and suitability of the proposed approach to support the development of pervasive monitoring solutions. In addition, the proof-of-concept deployments of the proposed awareness mechanisms, performed in both laboratory and real-world learning environments, provided quantitative and qualitative indicators that such mechanisms improve the quality of the awareness information and the user experienceLa tecnología moderna tiene capacidad de dar apoyo a los paradigmas de aprendizaje emergentes. Estos paradigmas sugieren que las actividades de aprendizaje actuales, caracterizadas por la ubicuidad de entornos, son más dinámicas y complejas que los contextos de aprendizaje tradicionales. Por tanto, tenemos que reformular nuestro acercamiento al aprendizaje, consiguiendo que la tecnología sirva no solo como mero soporte de información, sino como medio para reforzar el conocimiento, fomentar la colaboración, estimular la creatividad y proporcionar experiencias de aprendizaje enriquecedoras. Esta tesis doctoral está motivada por el vertiginoso crecimiento de usuarios de smartphones y el hecho de que estos son cada vez más potentes en cuanto a tecnologías de comunicación, sensores, displays, autonomía energética, etc. Por tanto, esta tesis aprovecha la ubicuidad y el desarrollo de esta tecnología, con el objetivo de reducir la brecha entre los desafíos del aprendizaje moderno y las capacidades de la tecnología actual. Los sensores integrados en los smartphones pueden ser utilizados para reconocer diversos aspectos del comportamiento individual y social de los usuarios. Por ejemplo, a través del micrófono y el Bluetooth, es posible determinar patrones de conversación, encontrar usuarios cercanos y detectar reuniones presenciales. Este hecho abre un interesante abanico de posibilidades, pudiendo monitorizar aspectos del comportamiento del usuario y proveer un feedback significativo. Dicho feedback, puede ayudar a los usuarios a reflexionar sobre su comportamiento y los efectos que provoca, con el fin de tomar medidas necesarias para mejorarlo. Proponemos un sistema de monitorización generalizado que aproveche las capacidades de los smartphones para proporcionar información a los usuarios, ayudándolos a percibir y tomar conciencia sobre diversos aspectos de las actividades que se desarrollan en contextos de aprendizaje modernos. Este sistema ofrece: (i) una plataforma de detección autónoma, que captura información compleja sobre los procesos e interacciones de aprendizaje; (ii) una infraestructura de comunicación autogestionable y; (iii) un servicio de visualización que provee “información de percepción” a estudiantes y/o profesores. Para la elaboración de este sistema nos hemos centrado en tres áreas de investigación. Primero, la descripción de una infraestructura de detección generalizada, que facilita interacciones entre smartphones y otros dispositivos. Al permitir interacciones complejas para la captura de datos entre diversos sensores, dispositivos y fuentes de datos remotos, esta infraestructura consigue mejorar la calidad de la información y ahorrar energía en el dispositivo local. Segundo, la evaluación, a través de pruebas reales, de la idoneidad de las redes ad hoc como apoyo de los diversos procesos de comunicación requeridos en la monitorización generalizada. Este área incluye un método que incrementa la escalabilidad y reduce el coste de estas redes. Tercero, el diseño de dos mecanismos de percepción que permiten la provisión flexible de información en contextos de aprendizaje dinámicos y heterogéneos. Estos mecanismos descansan en la versatilidad de los smartphones, que pueden ser utilizados directamente como displays de percepción o como puentes de comunicación que habilitan la interacción con otros displays remotos del entorno. Diferentes aspectos del sistema propuesto han sido evaluados a través de simulaciones, experimentos reales, estudios de usuarios y evaluaciones de prototipos. La evaluación experimental proporcionó evidencia empírica de la idoneidad del sistema para apoyar el desarrollo de soluciones de monitorización generalizadas. Además, las pruebas de concepto realizadas tanto en entornos de aprendizajes reales como en el laboratorio, aportaron indicadores cuantitativos y cualitativos de que estos mecanismos mejoran la calidad de la información de percepción y la experiencia del usuario.Postprint (published version