Wireless machine-to-machine networks 2013

Editoria

Machine Learning in Wireless Sensor Networks: Algorithms, Strategies, and Applications

Wireless sensor networks monitor dynamic environments that change rapidly over time. This dynamic behavior is either caused by external factors or initiated by the system designers themselves. To adapt to such conditions, sensor networks often adopt machine learning techniques to eliminate the need for unnecessary redesign. Machine learning also inspires many practical solutions that maximize resource utilization and prolong the lifespan of the network. In this paper, we present an extensive literature review over the period 2002-2013 of machine learning methods that were used to address common issues in wireless sensor networks (WSNs). The advantages and disadvantages of each proposed algorithm are evaluated against the corresponding problem. We also provide a comparative guide to aid WSN designers in developing suitable machine learning solutions for their specific application challenges.Comment: Accepted for publication in IEEE Communications Surveys and Tutorial

Thirty Years of Machine Learning: The Road to Pareto-Optimal Wireless Networks

Future wireless networks have a substantial potential in terms of supporting a broad range of complex compelling applications both in military and civilian fields, where the users are able to enjoy high-rate, low-latency, low-cost and reliable information services. Achieving this ambitious goal requires new radio techniques for adaptive learning and intelligent decision making because of the complex heterogeneous nature of the network structures and wireless services. Machine learning (ML) algorithms have great success in supporting big data analytics, efficient parameter estimation and interactive decision making. Hence, in this article, we review the thirty-year history of ML by elaborating on supervised learning, unsupervised learning, reinforcement learning and deep learning. Furthermore, we investigate their employment in the compelling applications of wireless networks, including heterogeneous networks (HetNets), cognitive radios (CR), Internet of things (IoT), machine to machine networks (M2M), and so on. This article aims for assisting the readers in clarifying the motivation and methodology of the various ML algorithms, so as to invoke them for hitherto unexplored services as well as scenarios of future wireless networks.Comment: 46 pages, 22 fig

Towards zero-power wireless machine-to-machine networks

This thesis aims at contributing to overcome two of the main challenges for the deployment of M2M networks in data collection scenarios for the Internet of Things: the management of massive numbers of end-devices that attempt to get access to the channel; and the need to extend the network lifetime. In order to solve these challenges, two complementary strategies are considered. Firstly, the thesis focuses on the design, analysis and performance evaluation of MAC protocols that can handle abrupt transitions in the traffic load and minimize the energy consumption devoted to communications. And secondly, the use of energy harvesting (EH) is considered in order to provide the network with unlimited lifetime. To this end, the second part of the thesis focuses on the design and analysis of EH-aware MAC protocols. While the Frame Slotted-ALOHA (FSA) protocol has been traditionally adopted in star topology networks for data collection, results show that FSA-based protocols lack of scalability and present synchronization problems as the network density increases. Indeed, the frame length of FSA must be adjusted to the number of contenders, which may be complex to attain in dense networks with large and dynamic number of end-devices. In order to overcome these issues, a tree splitting-based random access protocol, referred to as Low Power Contention Tree-based Access (LP-CTA), is proposed in the first part of this thesis. In LP-CTA, the frame length can be very short and fixed, which facilitates synchronization and provides better network scalability than FSA. While LP-CTA uses data slots for contention, it is possible to use short access requests in minislots, where collisions are resolved using tree splitting, and avoid the contention in data. Since these minislots can be much shorter than the duration of a data packet, the performance can be improved. The Low Power Distributed Queuing (LP-DQ) protocol proposed in this thesis is based on this idea. LP-DQ combines tree splitting with the logic of two distributed queues that manage the contention resolution and the collision-free data transmission. Results show that LP-DQ outperforms LP-CTA and FSA in terms of delay and energy efficiency, and it relaxes the need to know the size of the network and adapts smoothly to any change in the number of end-devices. The approach of LP-DQ is convenient when the messages transmitted by each end-device fit in one single slot, however, if the end-devices generate long messages that have to be fragmented, it is better to add a reservation mechanism in order to boost the performance. In this sense, the LPR-DQ protocol is proposed as an extension of LP-DQ where the concept of reservation is integrated to allow the end-devices reserve as many collision-free slots as needed. The second part of the thesis is devoted to the integration of the MAC layer with the use of energy harvesting. The variability and fluctuations of the harvested energy is considered for the design of EH-aware MAC protocols and three performance metrics are proposed: the probability of delivery, the data delivery ratio and the time efficiency. Previous works on data collection networks with EH focus on DFSA. In this thesis, the EH-CTA protocol is proposed as an adaptation of LP-CTA that takes the energy harvesting process into account. Results show that EH-CTA outperforms DFSA if the energy threshold for an end-device to become active is properly configured. In addition, while DFSA needs to adapt the frame length dynamically, EH-CTA uses a fixed frame length, thus facilitating scalability and synchronization. Finally, the EH-RDFSA and EH-DQ protocols are proposed for scenarios where data must be fragmented. EH-RDFSA is a combination of RFSA and DFSA, and EH-DQ is an extension of LPR-DQ.Esta tesis contribuye a resolver dos de los retos para el despliegue de redes M2M en escenarios de recolección de datos para el Internet de las Cosas: la gestión del acceso al canal de un número masivo de dispositivos; y la necesidad de extender la vida de la red. Para resolverlos se consideran dos estrategias complementarias. En primer lugar, se centra en el diseño, el análisis y la evaluación de protocolos MAC que pueden manejar transiciones abruptas de tráfico y reducen el consumo de energía. Y en segundo lugar, se considera el uso de mecanismos de captura de energía (Energy Harvesters, EH) para ofrecer un tiempo de vida ilimitado de la red. Con este fin, la segunda parte de la tesis se centra en el diseño y el análisis de protocolos MAC de tipo "EH-aware". Mientras que Frame Slotted-ALOHA (FSA) ha sido tradicionalmente adoptado en aplicaciones de recolección de datos, los resultados muestran que FSA presenta problemas de escalabilidad y sincronización cuando aumenta la densidad de la red. De hecho, la longitud de trama de FSA se debe ajustar según sea el número de dispositivos, lo cual puede ser difícil de estimar en redes con un número elevado y dinámico de dispositivos. Para superar estos problemas, en esta tesis se propone un protocolo de acceso aleatorio basado en "tree-splitting" denominado Low Power Contention Tree-based Access (LP-CTA). En LP-CTA, la longitud de trama puede ser corta y constante, lo cual facilita la sincronización y proporciona mejor escalabilidad. Mientras que LP-CTA utiliza paquetes de datos para la contienda, es posible utilizar solicitudes de acceso en mini-slots, donde las colisiones se resuelven utilizando "tree-splitting", y evitar la contención en los datos. Dado que estos mini-slots pueden ser mucho más cortos que la duración de un slot de datos, el rendimiento de LP-CTA puede ser mejorado. El protocolo Low Power Distributed Queuing (LP-DQ) propuesto en esta tesis se basa en esta idea. LP-DQ combina "tree-splitting" con la lógica de dos colas distribuidas que gestionan la resolución de la contienda en la solicitud de acceso y la transmisión de datos libre de colisiones. Los resultados demuestran que LP-DQ mejora LP-CTA y FSA en términos de retardo y eficiencia energética, LP-DQ no requiere conocer el tamaño de la red y se adapta sin problemas a cualquier cambio en el número de dispositivos. LP-DQ es conveniente cuando los mensajes transmitidos por cada dispositivo caben en un único slot de datos, sin embargo, si los dispositivos generan mensajes largos que requieren fragmentación, es mejor añadir un mecanismo de reserva para aumentar el rendimiento. En este sentido, el protocolo LPR-DQ se propone como una extensión de LP-DQ que incluye un mecanismo de reserva para permitir que cada dispositivo reserve el número de slots de datos según sea el número de fragmentos por mensaje. La segunda parte de la tesis está dedicada a la integración de la capa MAC con el uso de "Energy Harvesters". La variabilidad y las fluctuaciones de la energía capturada se consideran para el diseño de protocolos MAC de tipo "EH-aware" y se proponen tres métricas de rendimiento: la probabilidad de entrega, el "Data Delivery Ratio" y la eficiencia temporal. Los trabajos previos en redes de recolección de datos con EH se centran principalmente en DFSA. En esta tesis, el protocolo EH-CTA se propone como una adaptación de LP-CTA que tiene en cuenta el proceso de captura de energía. Los resultados muestran que EH-CTA supera DFSA si el umbral de energía para que un dispositivo se active está configurado correctamente. Además, mientras que en DFSA se necesita adaptar la longitud de trama de forma dinámica, EH-CTA utiliza una longitud de trama fija, facilitando así la escalabilidad y la sincronización. Por último, se proponen los protocolos EH-RDFSA y EH-DQ para escenarios en los que los datos deben ser fragmentados. EH-RDFSA es una combinación de RFSA y DFSA, y EH-DQ es una extensión de LPR-DQ.Aquesta tesi contribueix a resoldre dos dels reptes per al desplegament de xarxes M2M en escenaris de recol·lecció de dades per a l'Internet de les Coses: la gestió de l'accés al canal d'un nombre massiu de dispositius; i la necessitat d'extendre la vida de la xarxa. Per resoldre'ls es consideren dues estratègies complementàries. En primer lloc, es centra en el disseny, l'anàlisi i l'avaluació de protocols MAC que poden manegar transicions abruptes de trànsit i redueixen el consum d'energia. I en segon lloc, es considera l'ús de mecanismes de captura d'energia (Energy Harvesters, EH) per a oferir un temps de vida il·limitat de la xarxa. Amb aquesta finalitat, la segona part de la tesi es centra en el disseny i l'anàlisi de protocols MAC de tipus "EH-aware".Mentre que Frame Slotted-ALOHA (FSA) ha estat tradicionalment adoptat en aplicacions de recol·lecció de dades, els resultats mostren que FSA presenta problemes d'escalabilitat i sincronització quan augmenta la densitat de la xarxa. De fet, la longitud de trama de FSA s'ha d'ajustar segons sigui el nombre de dispositius, la qual cosa pot ser difícil d'estimar en xarxes amb un nombre elevat i dinàmic de dispositius. Per superar aquests problemes, en aquesta tesi es proposa un protocol d'accés aleatori basat en "tree-splitting" denominat Low Power Contention Tree-based Access (LP-CTA). En LP-CTA, la longitud de trama pot ser curta i constant, la qual cosa facilita la sincronització i proporciona millor escalabilitat.Mentre que LP-CTA utilitza paquets de dades per a la contenció, és possible utilitzar sol·licituds d'accés a mini-slots, on les col·lisions es resolen utilitzant "tree-splitting", i evitar la contenció a les dades. Atès que aquests mini-slots poden ser molt més curts que la durada d'un slot de dades, el rendiment de LP-CTA pot ser millorat. El protocol Low Power Distributed Queuing (LP-DQ) proposat en aquesta tesi es basa en aquesta idea. LP-DQ combina "tree-splitting" amb la lògica de dues cues distribuïdes que gestionen la resolució de la contenció en la sol·licitud d'accés i la transmissió de dades lliure de col·lisions. Els resultats demostren que LP-DQ millora LP-CTA i FSA en termes de retard i eficiència energètica, LP-DQ no requereix conèixer la mida de la xarxa i s'adapta sense problemes a qualsevol canvi en el nombre de dispositius.LP-DQ és convenient quan els missatges transmesos per cada dispositiu caben en un únic slot de dades, però, si els dispositius generen missatges llargs que requereixen fragmentació, és millor afegir un mecanisme de reserva per augmentar el rendiment. En aquest sentit, el protocol LPR-DQ es proposa com una extensió de LP-DQ que inclou un mecanisme de reserva per a permetre que cada dispositiu reservi el nombre de slots de dades segons sigui el nombre de fragments per missatge.La segona part de la tesi està dedicada a la integració de la capa MAC amb l'ús de "Energy Harvesters". La variabilitat i les fluctuacions de l'energia capturada es consideren per al disseny de protocols MAC de tipus "EH-aware" i es proposen tres mètriques de rendiment: la probabilitat d'entrega, el "Data Delivery Ratio" i l'eficiència temporal.Els treballs previs en xarxes de recol·lecció de dades amb EH se centren principalment en DFSA. En aquesta tesi, el protocol EH-CTA es proposa com una adaptació de LP-CTA que té en compte el procés de captura d'energia. Els resultats mostren que EH-CTA supera DFSA si el llindar d'energia perquè un dispositiu s'activi s'ajusta correctament. A més, mentre que a DFSA es necessita adaptar la longitud de trama de forma dinàmica, EH-CTA utilitza una longitud de trama fixa, facilitant així l'escalabilitat i la sincronització. Finalment, es proposen els protocols EH-RDFSA i EH-DQ per a escenaris en els quals les dades han de ser fragmentades. EH-RDFSA és una combinació de RFSA i DFSA, i EH-DQ és una extensió de LPR-DQ.Postprint (published version

A bounded heuristic for collection-based routing in wireless sensor networks

Wireless sensor networks are used to monitor and control physical phenomena and to provide interaction between clients and the physical environment. Clients have been typically users or user applications, but next generation wireless sensor networks will also work in machine-to-machine scenarios where some nodes can be interested in some other nodes' data. These scenarios may run the risk of becoming overloaded with messaging, a pernicious fact in particular for constrained networks where both bandwidth and power supply are limited. Resource collections can be used in wireless sensor networks to improve bandwidth usage and to reduce energy consumption, reducing the overall number of notification packets and wrapping overhead, required for the delivery of sensor data. This article proposes a heuristic algorithm for the planning of both routing and collections, in wireless sensor networks. Results show that collections are always worthwhile, and that the heuristic is able to find feasible and cost effective solutions, approaching its lower bound.FCT from Portugal within the CEOT research center [UID/MULTI/00631/2013