FSF: Applying machine learning techniques to data forwarding in socially selfish Opportunistic Networks

[EN] Opportunistic networks are becoming a solution to provide communication support in areas with overloaded cellular networks, and in scenarios where a fixed infrastructure is not available, as in remote and developing regions. A critical issue, which still requires a satisfactory solution, is the design of an efficient data delivery solution trading off delivery efficiency, delay, and cost. To tackle this problem, most researchers have used either the network state or node mobility as a forwarding criterion. Solutions based on social behaviour have recently been considered as a promising alternative. Following the philosophy from this new category of protocols, in this work, we present our ¿FriendShip and Acquaintanceship Forwarding¿ (FSF) protocol, a routing protocol that makes its routing decisions considering the social ties between the nodes and both the selfishness and the device resources levels of the candidate node for message relaying. When a contact opportunity arises, FSF first classifies the social ties between the message destination and the candidate to relay. Then, by using logistic functions, FSF assesses the relay node selfishness to consider those cases in which the relay node is socially selfish. To consider those cases in which the relay node does not accept receipt of the message because its device has resource constraints at that moment, FSF looks at the resource levels of the relay node. By using the ONE simulator to carry out trace-driven simulation experiments, we find that, when accounting for selfishness on routing decisions, our FSF algorithm outperforms previously proposed schemes, by increasing the delivery ratio up to 20%, with the additional advantage of introducing a lower number of forwarding events. We also find that the chosen buffer management algorithm can become a critical element to improve network performance in scenarios with selfish nodes.This work was partially supported by the "Camilo Batista de Souza/Programa Doutorado-sanduiche no Exterior (PDSE)/Processo 88881.133931/2016-01" and by the Ministerio de Ciencia, Innovacion y Universidades, Programa Estatal de Investigacion, Desarrollo e Innovacion Orientada a los Retos de la Sociedad, Proyectos I+D+I 2018, Spain, under Grant RTI2018-096384-B-I00".Souza, C.; Mota, E.; Soares, D.; Manzoni, P.; Cano, J.; Tavares De Araujo Cesariny Calafate, CM.; Hernández-Orallo, E. (2019). FSF: Applying machine learning techniques to data forwarding in socially selfish Opportunistic Networks. Sensors. 19(10):1-26. https://doi.org/10.3390/s19102374S1261910Trifunovic, S., Kouyoumdjieva, S. T., Distl, B., Pajevic, L., Karlsson, G., & Plattner, B. (2017). 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Data delivery in fragmented wireless sensor networks using mobile agents

In the past few years, research in Wireless Sensor Networks (WSN) has grown at an unprecented rate. This is due to the large number of potential applications and environments WSNs can be used in. Nodes in WSNs communicate in multihop fashion to deliver the sensory information to a central processing unit, such as a base station or a sink node. This form of communication requires a degree of network connectivity which might not be always achievable, either due to the sensor deployment strategy, or due to sensor node failure, which can be malicious, or otherwise. In this thesis, we study the problem of data delivery in disconnected WSNs. A special class of disconnected sensor networks called Fragmented wireless sensor networks (FWSN) is considered. A FWSN consists of several groups of connected sensor nodes that we call fragments . We propose a mobility based approach that exploits resource rich, in terms of power and buffer size, mobile agents that move in the network and operate as data relays between fragments to eventually deliver data to the base station. The movement of the mobile nodes and their role as relay stations is modeled using a closed queueing network approach, which is used to obtain steady state results. Building on these results, we derive the distributions of the fragment-to-fragment and fragment-to-sink delays. The results show that this model accurately captures the system behavior. Using the same model, the effect of the movement policy, the number and speed of mobile relays, and the service time at each fragment on the end-to-end delay has also been studied. The proposed queueing model can also be used to model other roles of the mobile nodes, including their roles as either data collectors or data sinks. We also study some practical issues, including mobility control in large networks and engineering the service time, i.e., the time that an MR spend in relaying data between fragments

An Energy Efficient Simultaneous-Node Repositioning Algorithm for Mobile Sensor Networks

Recently, wireless sensor network (WSN) applications have seen an increase in interest. In search and rescue, battlefield reconnaissance, and some other such applications, so that a survey of the area of interest can be made collectively, a set of mobile nodes is deployed. Keeping the network nodes connected is vital for WSNs to be effective. The provision of connectivity can be made at the time of startup and can be maintained by carefully coordinating the nodes when they move. However, if a node suddenly fails, the network could be partitioned to cause communication problems. Recently, several methods that use the relocation of nodes for connectivity restoration have been proposed. However, these methods have the tendency to not consider the potential coverage loss in some locations. This paper addresses the concerns of both connectivity and coverage in an integrated way so that this gap can be filled. A novel algorithm for simultaneous-node repositioning is introduced. In this approach, each neighbour of the failed node, one by one, moves in for a certain amount of time to take the place of the failed node, after which it returns to its original location in the network. The effectiveness of this algorithm has been verified by the simulation results

Machine Learning for Unmanned Aerial System (UAS) Networking

Fueled by the advancement of 5G new radio (5G NR), rapid development has occurred in many fields. Compared with the conventional approaches, beamforming and network slicing enable 5G NR to have ten times decrease in latency, connection density, and experienced throughput than 4G long term evolution (4G LTE). These advantages pave the way for the evolution of Cyber-physical Systems (CPS) on a large scale. The reduction of consumption, the advancement of control engineering, and the simplification of Unmanned Aircraft System (UAS) enable the UAS networking deployment on a large scale to become feasible. The UAS networking can finish multiple complex missions simultaneously. However, the limitations of the conventional approaches are still a big challenge to make a trade-off between the massive management and efficient networking on a large scale. With 5G NR and machine learning, in this dissertation, my contributions can be summarized as the following: I proposed a novel Optimized Ad-hoc On-demand Distance Vector (OAODV) routing protocol to improve the throughput of Intra UAS networking. The novel routing protocol can reduce the system overhead and be efficient. To improve the security, I proposed a blockchain scheme to mitigate the malicious basestations for cellular connected UAS networking and a proof-of-traffic (PoT) to improve the efficiency of blockchain for UAS networking on a large scale. Inspired by the biological cell paradigm, I proposed the cell wall routing protocols for heterogeneous UAS networking. With 5G NR, the inter connections between UAS networking can strengthen the throughput and elasticity of UAS networking. With machine learning, the routing schedulings for intra- and inter- UAS networking can enhance the throughput of UAS networking on a large scale. The inter UAS networking can achieve the max-min throughput globally edge coloring. I leveraged the upper and lower bound to accelerate the optimization of edge coloring. This dissertation paves a way regarding UAS networking in the integration of CPS and machine learning. The UAS networking can achieve outstanding performance in a decentralized architecture. Concurrently, this dissertation gives insights into UAS networking on a large scale. These are fundamental to integrating UAS and National Aerial System (NAS), critical to aviation in the operated and unmanned fields. The dissertation provides novel approaches for the promotion of UAS networking on a large scale. The proposed approaches extend the state-of-the-art of UAS networking in a decentralized architecture. All the alterations can contribute to the establishment of UAS networking with CPS

Computer-network Solutions for Pervasive Computing

Lo scenario delle reti di comunicazione di tipo wireless sta rapidamente evolvendo verso i sistemi pervasivi in cui i dispositivi wireless, di diversi tipi e grandezze, costituiscono parte integrante dell’ambiente in cui sono immersi, ed interagiscono continuamente ed in maniera trasparente con gli utenti che vi vivono o che lo attraversano. Si parla a tal proposito anche di ambienti intelligenti. Seguendo l’evoluzione dai sistemi mobili a quelli pervasivi, questa tesi rivisita diversi tipi di ambienti wireless che si sono sviluppati e diffusi negli ultimi 20 anni: a partire dalle wireless LANs, proseguendo con le reti ad hoc, per finire con le reti opportunistiche. Sebbene molte problematiche delle reti wireless si ripropongano in quasi tutti gli scenari (ad esempio il risparmio energetico), a scenari wireless diversi corrispondono in genere utilizzi differenti e diversi fabbisogni degli utenti, come pure problemi specifici che richiedono soluzioni dedicate. Alcune soluzioni specifiche sono analizzate e proposte in questa tesi. Le reti WLANs basate su infrastruttura sono usate generalmente per fornire accesso alla rete Internet ed infatti lo scenario che le comprende è solitamente riferito come Wireless Internet. Nonostante la presenza dell’infrastruttuta fissa garantisca in generale una trasmissione di dati affidabile, l’utilizzo di questo tipo di reti per fornire esattamente gli stessi tipi di servizi delle reti fisse provoca un elevato consumo di risorse che all’interno delle WLANs sono invece limitate. Inoltre l’utilizzo dei protocolli dello stack TCP/IP sui link wireless è di solito fonte di inefficienze viste le profonde differenze esistenti fra i link wireless e quelli fissi. La progettazione di servizi in uno scenario di wireless Internet ha come primario obiettivo quello di garantire la fruizione da parte degli utenti mobili senza soluzione di continuità, mascherando così la presenza del link wireless che ha banda nominale inferiore rispetto ai link fissi ed è soggetto a maggiori perdite, e supportando la mobilità degli utenti all’interno delle zone di copertura (handoff). La gestione dei servizi di wireless Internet deve sempre essere integrata con soluzioni di risparmio energetico tese ad allungare il più possibile l’autonomia energetica dei dispositivi degli utenti (alimentati a batteria) garantendo così loro un servizio duraturo nel tempo. Abbiamo studiato una soluzione per servizi di streaming audio-video verso terminali mobili in un ambiente di wireless LAN. Oltre a garantire la continuità della riproduzione multimediale con buona qualità, questa soluzione ottimizza il consumo energetico del terminale wireless agendo sulla scheda di rete wireless. Durante lo streaming infatti, la scheda di rete viene periodicamente messa in uno stato a basso consumo energetico (sleep). I periodi di sleep della scheda vengono calcolati adattivamente in funzione dello stato di avanzamento della riproduzione multimediale e della banda disponibile istantaneamente sul canale wireless opportunamente monitorato. Il riposo della scheda di rete non incide sul processo di riproduzione e quindi sulla qualità del servizio percepita dall’utente mobile. A differenza delle WLANs, le reti MANETs sono prive di infrastruttura fissa ed i nodi che vi partecipano si autoconfigurano ed autoorganizzano tra di loro. Le MANETs si mostrano particolarmente adatte ad esigenze temporanee di gruppi di utenti che vogliano condividere dati, scambiarsi messaggi, o altro. Uno dei principali interessi di ricerca nell’ambito delle reti MANETs ha riguardato storicamente lo studio dei protocolli di routing per l’instradamento delle informazioni fra nodi sorgente e nodi destinatari. In una rete MANET infatti, vista l’assenza di infrastruttura, ogni nodo è coinvolto nella funzione di instradamento. Negli ultimi anni tuttavia, un nuovo aspetto di ricerca sta acquistando sempre maggiore attenzione e riguarda la sperimentazione su testbed reali. Le poche esperienze sperimentali eseguite su MANETs hanno dimostrato l’inadeguatezza degli studi di tipo analitico-simulativo nel giudicare l’efficacia delle soluzioni progettate per reti MANETs. Questo è principalmente dovuto al fatto che gli scenari wireless sono estremamente complessi e soggetti a fenomeni di diversa natura che influiscono sulle comunicazioni ma che sono difficilmente condensabili in un modello analitico completo. I modelli esistenti nei simulatori attualmente diffusi sono spesso causa di errori nel validare o al contrario bocciare le soluzioni ed i protocolli testati. Le attività di sperimentazione su testbed reali hanno dunque un duplice scopo: i) validare protocolli e soluzioni proposte attualmente, e ii) gettare le basi per la costruizione di nuovi modelli analitici e simulativi che siano maggiormente attendibili di quelli attuali. L’esperienza condotta su di un testbed reale per reti ad hoc comprendente portatili e palmari fino ad un totale di 12 nodi, ha dimostrato l’efficacia delle implementazioni di due protocolli di routing: AODV (Ad hoc On demand Distance Vector) ed OLSR (Optimized Link State Routing). Tuttavia, benchè entrambi siano funzionalmente corretti, mostrano comportamenti differenti quando usati per supportare servizi di livello middleware ed applicativi (vedi ad esempio file sharing o trasferimenti ftp). In particolare, i ritardi causati dalla scoperta delle rotte in AODV sono spesso causa di inefficienze o addirittura di interruzione del servizio. OLSR invece, seppure responsabile di un overhead di traffico maggiore, si mostra maggiormente adatto alle interazioni con i servizi dei livelli superiori. Infine, l’esperienza ha dimostrato la necessità di ripensare molti dei servizi disponibili su rete fissa per adeguarli alle caratteristiche delle reti wireless e particolarmente di quelle ad hoc. Una nuova tipologia di reti wireless sta emergendo attualmente e si sta rivelando di particolare interesse: quella delle reti opportunistiche. Le reti opportunistiche non si appoggiano su alcuna infrastruttura fissa, né cercano di autoconfigurarsi in una infrastruttura wireless temporanea costituita da nodi vicini. Sfruttano le opportunità di contatto che si verificano fra i nodi (dispositivi wireless di piccola taglia) trasportati dagli utenti nelle loro attività quotidiane (ad esempio a lavoro, sugli autobus, a scuola o all’università, ecc.). I messaggi sono scambiati ogni qualvolta si renda possibile, ovunque sia possibile ed il successo della loro trasmissione è strettamente legato alle dinamiche sociali in cui sono coinvolti gli utenti che trasportano i dispositivi ed alla storia degli incontri tra individui. Data la mobilità estremamente elevata che caratterizza questo nuovo scenario di reti, e la nota rumorosità delle comunicazioni wireless, l’affidabilità delle trasmissioni emerge come uno dei fattori di principale interesse. Infatti, le comunicazioni possono aver luogo soltanto durante i periodi di contatto tra i nodi e devono essere estremamente veloci ed efficaci. Questo porta a dover fare uno sforzo di progettazione per nuovi protocolli di comunicazione che si diversifichino da quelli oggi più diffusi e basati sulla ritrasmissione dei dati mancanti. Le ritrasmissioni infatti, nella maggior parte dei casi potrebbero non poter essere eseguite per mancanza di tempo. Una strategia valida per gestire l’affidabilità delle comunicazioni opportunistiche in simili scenari estremi (caratterizzati cioè da scarse risorse e scarsa connettività) prevede l’utilizzo combinato di tecniche di codifica dei dati e strategie di instradamento di tipo epidemico. Questo approccio sfrutta la ridondanza sia delle informazioni, sia dei percorsi. La ridondanza delle informazioni dà robustezza a fronte della perdita dei dati in rete poiché è necessario che soltanto un sottoinsieme dei codici generati arrivi a destinazione per consentire al ricostruzione corretta delle informazioni. La ridondanza dei percorsi invece è necessaria poichè non è possibile predirre in anticipo la sequenza dei contatti che può portare i dati a destinazione e pertanto è necessario distribuire l’informazione in più direzioni. Le reti opportunistiche caratterizzate dalla presenza di dispositivi con limitata autonomia energetica e risorse limitate, offrono attualmente lo scenario che meglio traduce il concetto di sistemi pervasivi. Di particolare interesse è il caso delle reti di sensori sparse in cui i sensori sono disposti nell’ambiente con funzione di monitoraggio ed i dati che collezionano vengono raccolti da degli agenti mobili che passano nelle vicinanze e che sono noti come data MULEs. I data MULEs possono utilizzare le informazioni acquisite dai sensori per eseguire applicazioni dipendenti dal contesto o possono semplicemente inoltrarle fino a quando raggiungono l’infrastruttura dove vengono elaborati e memorizzati. Le interazioni fra i sensori immersi nell’ambiente ed i data MULEs sono soltanto un primo passo di un sistema di comunicazione globale completamente opportunistico in cui i data MULEs scambiano l’un l’altro le informazioni che trasportano fino a quando infine, i dati pervengono alle destinazioni più lontane. In questo scenario, le comunicazioni wireless completano naturalmente le interazioni fra gli utenti e si verificano ogni qualvolta gli utenti si incontrano oppure si avvicinano casualmente l’un l’altro, dovunque questa interazione avvenga. Per supportare un simile framework, è necessario sviluppare nuovi paradigmi di comunicazione che tengano in considerazione l’assenza di link stabili tra i nodi che comunicano (connettività intermittente) e che assumano quindi la disponibilità di brevi periodi di contatto per comunicare. Inoltre i nuovi paradigmi di comunicazione devono generalmente assumere l’assenza di un percorso completo fra i nodi sorgente e destinatario e sfruttare invece forme di instradamento delle informazioni che sono simili al modo in cui avvengono le interazioni sociali fra le persone. Strategie di instradamento basate su codifica dei dati offrono una valida soluzione per supportare il framework emergente dei sistemi pervasivi

Optimal UAS Assignments and Trajectories for Persistent Surveillance and Data Collection from a Wireless Sensor Network

This research developed a method for multiple Unmanned Aircraft Systems (UAS) to efficiently collect data from a Wireless Sensor Networks (WSN). WSN are composed of any number of fixed, ground-based sensors that collect and upload local environmental data to over flying UAS. The three-step method first uniquely assigns aircraft to specific sensors on the ground. Second, an efficient flight path is calculated to minimize the aircraft flight time required to verify their assigned sensors. Finally, sensors reporting relatively higher rates of local environmental activity are re-assigned to dedicated aircraft tasked with concentrating on only those sensors. This work was sponsored by the Air Force Research Laboratory, Control Sciences branch, at Wright Patterson AFB. Based on simulated scenarios and preliminary flight tests, optimal flight paths resulted in a 14 to 32 reduction in flight time and distance when compared to traditional flight planning methods

Optimization based energy-efficient control inmobile communication networks

In this work we consider how best to control mobility and transmission for the purpose of datatransfer and aggregation in a network of mobile autonomous agents. In particular we considernetworks containing unmanned aerial vehicles (UAVs). We first consider a single link betweena mobile transmitter-receiver pair, and show that the total amount of transmittable data isbounded. For certain special, but not overly restrictive cases, we can determine closed-formexpressions for this bound, as a function of relevant mobility and communication parameters.We then use nonlinear model predictive control (NMPC) to jointly optimize mobility and trans-mission schemes of all networked nodes for the purpose of minimizing the energy expenditureof the network. This yields a novel nonlinear optimal control problem for arbitrary networksof autonomous agents, which we solve with state-of-the-art nonlinear solvers. Numerical re-sults demonstrate increased network capacity and significant communication energy savingscompared to more na ̈ıve policies. All energy expenditure of an autonomous agent is due tocommunication, computation, or mobility and the actual computation of the NMPC solutionmay be a significant cost in both time and computational resources. Furthermore, frequentbroadcasting of control policies throughout the network can require significant transmit andreceive energies. Motivated by this, we develop an event-triggering scheme which accounts forthe accuracy of the optimal control solution, and provides guarantees of the minimum timebetween successive control updates. Solution accuracy should be accounted for in any triggeredNMPC scheme where the system may be run in open loop for extended times based on pos-sibly inaccurate state predictions. We use this analysis to trade-off the cost of updating ourtransmission and locomotion policies, with the frequency by which they must be updated. Thisgives a method to trade-off the computation, communication and mobility related energies ofthe mobile autonomous network.Open Acces