Wireless sensor networks that support web services architectures

This dissertation deals with the design-implementation, simulation and mathematical modeling of wireless sensor networks (WSN) that comply with the IPv6 over low power wireless personal area networks (6LoWPAN) architecture and are capable of supporting web services as well as with the implementation of a new web services protocol stack more properly designed for application to the aforementioned WSNs. Due to the absence of tools that can be used as implementation vehicles for the above purpose, an experimental WSN and a simulation tool were developed for measuring the impact that web services have on 6LoWPAN WSNs as well as a mathematical model for studying the behavior of the medium access control (MAC) protocol of these networks. The proposed MAC protocol for the 6LoWPAN architecture is the unslotted CSMA/CA mechanism of the IEEE 802.15.4 standard. A new web services protocol stack has been επίπεδο εφαρμογής δεν χρησιμοποιείται πλέον. Τέλος, οι προβλέψεις του αναπτυχθέντος μαθηματικού μοντέλου για τον unslotted μηχανισμό του MAC υπο-επιπέδου του ΙΕΕΕ 802.15.4 προτύπου συγκρίθηκαν με μετρήσεις από τον NS-2 και βρέθηκε ότι αποκλίνουν ελάχιστα. Ως εκ τούτου, μπορεί να χρησιμοποιηθεί ως εργαλείο αξιολόγησης της σχεδίασης ΑΔΑ τα οποία μπορούν μετέπειτα να υποστηρίξουν την 6LoWPAN αρχιτεκτονική καθώς επίσης και υπηρεσίες ιστού. Αγγλική ΠερίληψηThis dissertation deals with the design-implementation, simulation and mathematical modeling of wireless sensor networks (WSN) that comply with the IPv6 over low power wireless personal area networks (6LoWPAN) architecture and are capable of supporting web services as well as with the implementation of a new web services protocol stack more properly designed for application to the aforementioned WSNs. Due to the absence of tools that can be used as implementation vehicles for the above purpose, an experimental WSN and a simulation tool were developed for measuring the impact that web services have on 6LoWPAN WSNs as well as a mathematical model for studying the behavior of the medium access control (MAC) protocol of these networks. The proposed MAC protocol for the 6LoWPAN architecture is the unslotted CSMA/CA mechanism of the IEEE 802.15.4 standard. A new web services protocol stack has been implemented which was named Tiny service oriented architecture for wireless sensors (SOAWS). The Tiny SOAWS offers reduced memory consumption, reduced computation time as well as reduced size volumes of the exchanged messages when it is compared with the device profile for web services (DPWS) which is a standard and was developed with the purpose of implementing web services directly on devices. Moreover, the Tiny SOAWS supports web services that have the same semantics with the corresponding web services of the DPWS. Furthermore, it utilizes a new format of messages which is based on the extensible markup language (XML), such as the format of the DPWS messages. The Tiny SOAWS and DPWS protocol stacks have been implemented on real wireless sensor motes (WSM) and were compared with each other by using the developed experimental WSN which measured their impact on a real 6LoWPAN-based WSN with its maximum number of WSMs being 12. In order to validate these results, extend them to larger-scale WSNs and compare the aforementioned two protocol stacks with a binary-based DPWS, the developed simulation tool was utilized which was implemented in the environment of the network simulator (NS)-2. The proper functioning of the experimental WSN and the simulation tool was confirmed by comparing their measurements. Therefore, they can be used for evaluating and designing 6LoWPAN-based WSNs that support web services. Also, the comparison has indicated that the Tiny SOAWS outclasses the DPWS. However, the binary-based DPWS is the best choice. Nevertheless, its application is limited only to WSMs that use specific vendors’ software platforms as the XML set of rules on which the web services are based for providing flexible, text-based and interoperable way of communication at the application level are not utilized. Finally, the performance predictions of the developed mathematical model for the unslotted CSMA/CA mechanism of the MAC sub-layer of the IEEE 802.15.4 standard are slightly different when compared with simulation results acquired by using the NS-2. Therefore, the mathematical model can be utilized as an evaluating and designing tool of WSNs that can later support the 6LoWPAN architecture as well as web services.Σκοπός της παρούσας διδακτορικής διατριβής ήταν η σχεδίαση-υλοποίηση, προσομοίωση και μοντελοποίηση ασύρματων δικτύων αισθητήρων (ΑΔΑ) που βασίζονται στην αρχιτεκτονική IPv6 over low power wireless personal area networks (6LoWPAN) και υποστηρίζουν υπηρεσίες ιστού (web services) όπως επίσης και η υλοποίηση καινούριων τέτοιων υπηρεσιών καταλληλότερων για εφαρμογή στα προαναφερθέντα ΑΔΑ. Λόγω της έλλειψης που παρατηρείται στην παροχή εργαλείων για την εκπλήρωση του παραπάνω στόχου, αναπτύχθηκε ένα πειραματικό ΑΔΑ και ένα εργαλείο προσομοιωτικών μετρήσεων της επίδρασης των υπηρεσιών ιστού σε 6LoWPAN ΑΔΑ καθώς επίσης και ένα μαθηματικό μοντέλο για την μελέτη του πρωτοκόλλου ελέγχου προσπέλασης στο μέσο μετάδοσης (MAC) αυτών των δικτύων. Το προτεινόμενο MAC πρωτόκολλο για την 6LoWPAN αρχιτεκτονική είναι o χωρίς σχισμή (unslotted) CSMA/CA μηχανισμός του ΙΕΕΕ 802.15.4 προτύπου. Στα πλαίσια της παρούσας διδακτορικής διατριβής υλοποιήθηκε μια καινούρια στοίβα πρωτοκόλλων για υπηρεσίες ιστού η οποία ονομάστηκε Tiny service oriented architecture for wireless sensors (SOAWS). Το Tiny SOAWS προσφέρει μειωμένη κατανάλωση μνήμης, μειωμένο χρόνο εκτέλεσης καθώς επίσης και μειωμένα μεγέθη ανταλλασσόμενων μηνυμάτων σε σχέση με το πρότυπο device profile for web services (DPWS) το οποίο δημιουργήθηκε για την απευθείας ενσωμάτωση των υπηρεσιών ιστού σε συσκευές. Επίσης, το Tiny SOAWS υποστηρίζει την δημιουργία υπηρεσιών ιστού πάνω σε ασύρματους αισθητήρες που έχουν την ίδια σημασιολογία με τις αντίστοιχες υπηρεσίες ιστού του DPWS. Εκτός τούτου, υποστηρίζει μία καινούρια φόρμα μηνυμάτων, η οποία στηρίζεται στην extensible markup language (XML) όπως και η φόρμα μηνυμάτων του DPWS. Τα Tiny SOAWS και DPWS υλοποιήθηκαν πάνω σε πραγματικούς ασύρματους αισθητήρες και συγκρίθηκαν μεταξύ τους χρησιμοποιώντας το αναπτυχθέν πειραματικό ΑΔΑ το οποίο είναι αποτελεί ένα πραγματικό 6LoWPAN ΑΔΑ με τον μέγιστο αριθμό των ασύρματων αισθητήρων του να είναι 12. Με σκοπό την επικύρωση των παραπάνω μετρήσεων, την επέκτασή τους σε μεγαλύτερης κλίμακας ΑΔΑ καθώς επίσης και τη σύγκρισης των 2 προαναφερθέντων στοιβών πρωτοκόλλων με ένα DPWS βασισμένο σε δυαδική κωδικοποίηση (binary-based DPWS), χρησιμοποιήθηκε το αναπτυχθέν εργαλείο προσομοίωσης το οποίο υλοποιήθηκε στον προσομοιωτή network simulator (NS)-2. Επιβεβαιώθηκε η ορθή λειτουργία του πειραματικού ΑΔΑ και του εργαλείου προσομοίωσης συγκρίνοντας τις μετρήσεις του ενός με τις μετρήσεις του άλλου. Το γεγονός αυτό επιτρέπει τη χρήση τους για την αξιολόγηση και σχεδίαση 6LoWPAN ΑΔΑ που υποστηρίζουν υπηρεσίες ιστού. Επιπλέον, η σύγκριση έδειξε ότι το Tiny SOAWS υπερτερεί του DPWS. Ωστόσο, το binary-based DPWS αποτελεί την καλύτερη επιλογή. Παρόλα αυτά, η εφαρμογή του περιορίζεται σε ασύρματους αισθητήρες με συγκεκριμένο λογισμικό καθώς το σύνολο των κανόνων της XML στο οποίο στηρίζονται οι υπηρεσίες ιστού για να προσφέρουν διαλειτουργικότητα στο επίπεδο εφαρμογής δεν χρησιμοποιείται πλέον. Τέλος, οι προβλέψεις του αναπτυχθέντος μαθηματικού μοντέλου για τον unslotted μηχανισμό του MAC υπο-επιπέδου του ΙΕΕΕ 802.15.4 προτύπου συγκρίθηκαν με μετρήσεις από τον NS-2 και βρέθηκε ότι αποκλίνουν ελάχιστα. Ως εκ τούτου, μπορεί να χρησιμοποιηθεί ως εργαλείο αξιολόγησης της σχεδίασης ΑΔΑ τα οποία μπορούν μετέπειτα να υποστηρίξουν την 6LoWPAN αρχιτεκτονική καθώς επίσης και υπηρεσίες ιστού

A Comparative Study between SVM and Fuzzy Inference System for the Automatic Prediction of Sleep Stages and the Assessment of Sleep Quality

This paper compares two supervised learning algorithms for predicting the sleep stages based on the human brain activity. The first step of the presented work regards feature extraction from real human electroencephalography (EEG) data together with its corresponding sleep stages that are utilized for training a support vector machine (SVM), and a fuzzy inference system (FIS) algorithm. Then, the trained algorithms are used to predict the sleep stages of real human patients. Extended comparison results are demonstrated which indicate that both classifiers could be utilized as a basis for an unobtrusive sleep quality assessment