ZipNet-GAN: Inferring Fine-grained Mobile Traffic Patterns via a Generative Adversarial Neural Network

Large-scale mobile traffic analytics is becoming essential to digital infrastructure provisioning, public transportation, events planning, and other domains. Monitoring city-wide mobile traffic is however a complex and costly process that relies on dedicated probes. Some of these probes have limited precision or coverage, others gather tens of gigabytes of logs daily, which independently offer limited insights. Extracting fine-grained patterns involves expensive spatial aggregation of measurements, storage, and post-processing. In this paper, we propose a mobile traffic super-resolution technique that overcomes these problems by inferring narrowly localised traffic consumption from coarse measurements. We draw inspiration from image processing and design a deep-learning architecture tailored to mobile networking, which combines Zipper Network (ZipNet) and Generative Adversarial neural Network (GAN) models. This enables to uniquely capture spatio-temporal relations between traffic volume snapshots routinely monitored over broad coverage areas (`low-resolution') and the corresponding consumption at 0.05 km $^2$ level (`high-resolution') usually obtained after intensive computation. Experiments we conduct with a real-world data set demonstrate that the proposed ZipNet(-GAN) infers traffic consumption with remarkable accuracy and up to 100$\times$ higher granularity as compared to standard probing, while outperforming existing data interpolation techniques. To our knowledge, this is the first time super-resolution concepts are applied to large-scale mobile traffic analysis and our solution is the first to infer fine-grained urban traffic patterns from coarse aggregates.Comment: To appear ACM CoNEXT 201

ProSpire: Proactive Spatial Prediction of Radio Environment Using Deep Learning

Spatial prediction of the radio propagation environment of a transmitter can assist and improve various aspects of wireless networks. The majority of research in this domain can be categorized as 'reactive' spatial prediction, where the predictions are made based on a small set of measurements from an active transmitter whose radio environment is to be predicted. Emerging spectrum-sharing paradigms would benefit from 'proactive' spatial prediction of the radio environment, where the spatial predictions must be done for a transmitter for which no measurement has been collected. This paper proposes a novel, supervised deep learning-based framework, ProSpire, that enables spectrum sharing by leveraging the idea of proactive spatial prediction. We carefully address several challenges in ProSpire, such as designing a framework that conveniently collects training data for learning, performing the predictions in a fast manner, enabling operations without an area map, and ensuring that the predictions do not lead to undesired interference. ProSpire relies on the crowdsourcing of transmitters and receivers during their normal operations to address some of the aforementioned challenges. The core component of ProSpire is a deep learning-based image-to-image translation method, which we call RSSu-net. We generate several diverse datasets using ray tracing software and numerically evaluate ProSpire. Our evaluations show that RSSu-net performs reasonably well in terms of signal strength prediction, 5 dB mean absolute error, which is comparable to the average error of other relevant methods. Importantly, due to the merits of RSSu-net, ProSpire creates proactive boundaries around transmitters such that they can be activated with 97% probability of not causing interference. In this regard, the performance of RSSu-net is 19% better than that of other comparable methods.Comment: 9 page

Projecting invasive species using remote sensing and spatial explicit models

An evaluation of the current and previous Rosa rugosa growth on Kieler Ort, Germany, with the aim to predict the rose coverage in future, under consideration of environmental factors. Kieler Ort, a rather isolated island in the southwest Baltic Sea is representing a unique environment which is protected for its landscape, nature, flora and fauna and serves as a bird sanctuary. Rosa rugosa, as one of the most invasive non-native plant species along northern Europe’s coastline, was noted on the island and is therefore endangering the islands unique biotope. The previous and current extent of Rosa rugosa was retrieved from aerial images for the years 1994, 2000, 2007 and 2016. The 2016 outcome was validated by collecting ground truth data. A Rosa rugosa coverage of 10.6% was identified for 2016. An analysis of elevation, aspect and wind in relation to the Rosa rugosa locations on Kieler Ort showed an aversion to low, near sea level elevations. A Rosa rugosa preference of eastern-facing slopes was observed, which corresponded to wind protect aspects on the island. The Rosa rugosa coverage of the 4 years had been analyzed by comparing two adjacent years (3 periods). The overall area increase of Rosa rugosa had been estimated to 11.5% per annum. For the future prediction a cellular automata, as spatial explicit model, has been implemented; and predicted a Rosa rugosa coverage on Kieler Ort of 30.3% in 2036.Eine Bewertung des aktuellen und früheren Rosa rugosa Wachstums am Standort Kieler Ort, mit dem Ziel, die Rosenbedeckung in Zukunft vorhersagen zu können unter Berücksichtigung von Umweltfaktoren. Kieler Ort, eine eher abgelegene Insel in der südwestlichen Ostsee, repräsentiert eine einzigartige Umgebung, die für ihre Landschaft, Natur, Flora und Fauna geschützt ist und als Vogelschutzgebiet dient. Rosa rugosa, eine der invasivsten, nicht heimischen Pflanzenarten entlang der Küste Nordeuropas, wurde auf der Insel beobachtet und gefährdet somit das einzigartige Biotop der Inseln. Die frühere und aktuelle Ausdehnung von Rosa rugosa wurde aus Luftbildern für die Jahre 1994, 2000, 2007 und 2016 ermittelt. Das Ergebnis für 2016 wurde durch eine Begehung vor Ort validiert. Für das Jahr 2016 wurde eine Rosa rugosa Ausdehnung von 10,6% festgestellt. Eine Analyse von Höhelagen, Aspekten und Wind in Relation zu den Rosa rugosa Standorten auf Kieler Ort zeigte eine Abneigung gegen niedrige Höhen, nahe dem Meeresspiegelniveaus. Eine Rosa rugosa Präferenz zu Osthängen wurde beobachtet, was Windgeschützen Aspekten auf der Insel entsprach. Die Rosa rugosa Entwicklung über den genannten Zeitraum wurde analysiert durch Vergleich zweier benachbarter Jahre (3 Perioden). Der Gesamtflächenzuwachs von Rosa rugosa wurde auf 11,5% pro Jahr geschätzt. Für die Vorhersage wurde ein zellulärer Automat als räumliches explizites Modell implementiert; und prognostizierte eine Ausdehnung der Rosa rugosa auf Kieler Ort von 30,3% bei 2036.Rosa rugosa, also known as "potato rose", has its origins in Asia and was brought to Europe in the 19th century, where it shows a very invasive behavior in coastal regions. On Kieler Ort, a German isolated island in the south-west Baltic Sea, an increasing spread of this rose was found in recent years, which is why in this work, investigated the propagation speed and the current state of coverage on Kieler Ort with the aim of creating a forecast for the next 10 and 20 years. For the determination of the current state and the speed of growth, aerial photographs of the years 1994, 2000, 2007 and 2016 were digitized and analyzed. For validation an on-site inspection was performed on 3rd of November 2017. In 2016, more than 10% of the island was already covered by the rose and an average growth rate of 11.5% per year was determined, but the growth rate and rate of new shrubs between the investigated periods (1994-2000, 2000-2007, 2007-2016) varied a lot. An analysis showed that the Rosa rugosa grows on the island mainly in areas higher than 57cm above sea level, with Rosa rugosa being scarcely below 27cm above sea level and between 27-57cm an increase with height was seen. The study also showed that the rose grows preferably on east and south-east slopes (together 60% of all roses) and decreases in south, south-west, west and north-west slopes. For the 10 and 20 years forecast, a cellular automata - a spatially explicit modeling and simulation method - was implemented in Matlab. In addition to the growth rate and the island boundary, this also takes into account suitability in terms of elevation and slope aspect. For the calculation, the northern part of the island was excluded, due to the extensive changes of the island by erosion, which would distort the results. The 10 and 20 year forecasts were carried out with different growth rates according to the rates determined in the various periods, in order to determine a range in the forecast. For 2036, a rose coverage of 21.5% (2-period average) to 30.3% (3-period average) is expected. Since the new establishment in the model is likely to be underestimated due to terrain suitability, these values should be considered as lower estimates.Rosa rugosa, auch bekannt als „Kartoffel-Rose“, hat ihren Ursprung in Asien und wurde im 19. Jahrhundert nach Europa gebracht, wo sie ein sehr invasives Verhalten in Küstenregionen zeigt. Auf Kieler Ort, eine deute isolierte Insel in der südwestlichen Ostsee, wurde eine zunehmende Ausbreitung dieser Rose in den letzten Jahren festgestellt, weswegen in dieser Arbeit die Ausbreitungsgeschwindigkeit und der gegenwärtige Stand der Deckung auf Kieler Ort untersucht wurde mit dem Ziel eine Prognose für die nächsten 10 und 20 Jahre zu erstellen. Für die Ermittlung des gegenwärtigen Standes und der Wachstumsgeschwindigkeit wurden Luftbildaufnahmen der Jahre 1994, 2000, 2007 und 2016 digitalisiert und analysiert. Zur Validierung wurde am 3. November 2017 durch eine Begehung vor Ort durch gerührt. 2016 waren bereits über 10% der Insel durch die Rose bedeckt und eine durchschnittliche Wachstumsgeschwindigkeit von 11.5% pro Jahr wurde ermittelt, wobei die Wachstumsrate und Rate der neuen Büsche zwischen den untersuchten Perioden (1994-2000, 2000-2007, 2007-2016) sehr variiert. Eine durchgeführte Analyse zeigte das Rosa rugosa vornehmlich in Bereichen wächst die höher als 57cm über NN gelegen sind, wobei Rosa rugosa kaum unter 27cm über NN vorkommt und zwischen 27-57cm ein Anstieg des Vorkommens mit der Höhe vernommen wurde. Die Untersuchung zeigte außerdem das die Rose bevorzugt an Ost und Süd-Ost Hängen wächst (zusammen 60% aller Rosen) und vermindert an Süd, Süd-West, West und Nord-West Anstiegen. Für die 10 bzw. 20 Jahre Prognose wurde ein Zellulärer Automat – eine räumlich explizite Modelierungs- und Simulierungsmethode – in Matlab umgesetzt. Dieser berücksichtigt neben der Wachstumsrate und der Inselbegrenzung auch Geländetauglichkeit im Sinne von Höhenmodel und Neigungsaspekt. Für die Berechnung wurde der nördliche Teil der Insel ausgenommen, da auf Grund der umfangreichen Veränderungen der Insel durch Erosion, es zu Verfälschungen der Ergebnisse kommen würde. Die 10 und 20 Jahres Vorhersage wurde mit verschieden Wachstumsraten entsprechend der in den verschiedenen Zeiträumen ermittelten Raten durchgeführt um eine Spannweite in der Prognose zu ermitteln. Für 2036 werden Deckungen von 21,5% (2 Perioden Mittel) bis 30,3% (2 Perioden Mittel) erwartet. Da die Neuetablierung in dem Model aufgrund der Geländeeignung wahrscheinlich unterschätzt wurde, sind diese Werte als untere Schätzungen zu sehen