Non-Adaptive Distributed Compression in Networks

In this paper, we discuss non-adaptive distributed compression of inter-node correlated real-valued messages. To do so, we discuss the performance of conventional packet forwarding via routing, in terms of the total network load versus the resulting quality of service (distortion level). As a better alternative for packet forwarding, we briefly describe our previously proposed one-step Quantized Network Coding (QNC), and make motivating arguments on its advantage when the appropriate marginal rates for distributed source coding are not available at the encoder source nodes. We also derive analytic guarantees on the resulting distortion of our one-step QNC scenario. Finally, we conclude the paper by providing a mathematical comparison between the total network loads of one-step QNC and conventional packet forwarding, showing a significant reduction in the case of one-step QNC.Comment: Submitted for 2013 IEEE International Symposium on Information Theor

Quantized network coding of correlated sources in wireless sensor networks

In many sensor network applications, the sensor readings are inter-node correlated. In such cases, efficient gathering of sensor readings requires distributed compression. Distributed source coding provides practical solutions for compression of these correlated readings when the appropriate rates for the marginal encoding is known at the sensor nodes. In this thesis, we present a data-gathering technique for sensor networks that exploits correlation between sensor data at different locations in the network. Contrary to distributed source coding, our method does not rely on knowledge of the source correlation model in each node although this knowledge is required at the decoder node. Similar to network coding, our proposed method (which we call Quantized Network Coding) propagates mixtures of packets through the network. The main conceptual difference between our technique and other existing methods is that Quantized Network Coding operates on the field of real numbers and not on a finite field. In this thesis, we study our quantized network coding in both lossless and lossy networks.In the study of lossless networks, we discuss the theoretical foundations for our data gathering technique. By exploiting principles borrowed from compressed sensing, we show that the proposed technique can achieve a good approximation of the sensor readings at the sink node with only a few packets received, and that this approximation gets progressively better as the number of received packets increases. Our first approach is to explain the theoretical foundations for sparse recovery from quantized network coded packets based on an analysis of the Restricted Isometry Property of the corresponding measurement matrices. Extensive simulations comparing the proposed Quantized Network Coding to classic network coding and packet forwarding scenarios demonstrate the delay/distortion advantage of quantized network coding. Furthermore, we discuss the advantages of quantized network coding in a Bayesian scenario where the prior of the sensor readings is available at the decoder node. For such Bayesian scenarios, we also discuss the adaptation of a message passing based decoding algorithm with the aid of simulations.To study the practicality of quantized network coding in lossy networks, we adapt it into the IEEE 802.15.4 standard which characterizes low rate wireless communication for sensor networks. This is done by developing a comprehensive implementation of the PHY and MAC layers of the standard and then adjusting the MAC layer settings to match with our requirements. Our computer simulations using the developed implementation show a significant decrease of the delay in many simulation scenarios. The results obtained using this implementation show more advantages for quantized network coding compared to classic routing based protocols especially for high packet drop rates.Dans de nombreuses applications des réseaux de capteurs, les lectures des capteurs sont corrélées entre les nœuds. Dans de tels cas, la collecte efficace des lectures des capteurs nécessite une compression distribuée. Le codage de source distribué fournit des solutions pratiques pour la compression de ces lectures corrélées lorsque les taux appropriés sont connus pour le codage marginal dans les nœuds capteurs. Dans cette thèse, nous présentons une technique de collecte de données pour les réseaux de capteurs exploitant la corrélation entre les données des capteurs dans les emplacements différents du réseau. Contrairement au codage de source distribué, notre approche ne dépend pas de la connaissance du modèle de corrélation de la source dans chaque nœud, bien que cette connaissance soit nécessaire au niveau du nœud décodeur. Similaire au codage du réseau, l'approche que nous proposons (nous l'appelons le Codage Quantifié de Réseau) propage des mélanges de paquets à travers le réseau. La principale différence conceptuelle entre notre approche et d'autres méthodes existantes est que le Codage Quantifié de Réseau fonctionne dans le domaine des nombres réels et pas dans un corps fini. Dans cette thèse, nous étudions notre Codage Quantifié de Réseau dans les réseaux sans perte ainsi que dans les réseaux avec perte.Dans l'étude des réseaux sans perte, nous discutons les bases théoriques de notre technique de collecte de données. Utilisant des principes empruntés de la perception comprimée (compressed sensing), nous montrons que la technique proposée peut atteindre une bonne approximation des lectures des capteurs dans le nœud collecteur en recevant peu de paquets, et que cette approximation devient progressivement meilleure quand le nombre de paquets reçus augmente. Notre première approche est d'expliquer les bases théoriques de la reconstruction à partir des paquets codés par le codage quantifié en appliquant une analyse de la Propriété de l'Isométrie Restreinte des matrices de mesures. Des simulations importantes comparant le Codage Quantifié de Réseau proposé avec les codages classiques de réseau et des scénarios d'expédition de paquets montrent l'avantage du codage quantifié de réseau au niveau du compromis délai/distorsion. En outre, nous discutons les avantages du codage quantifié de réseau dans un scénario bayésien où la distribution a priori des lectures des capteurs est disponible au nœud collecteur. Pour de tels scénarios bayésiens, nous discutons également, à l'aide de simulations, l'adaptation d'un algorithme basé sur le passage de messages. Pour étudier la faisabilité du codage quantifié de réseau dans les réseaux avec pertes, nous adaptons cette approche à la norme IEEE 802.15.4 qui caractérise la communication sans fil à faible débit pour les réseaux de capteurs. Cela se fait en développant une mise en œuvre complète des couches PHY et MAC de la norme, puis en ajustant les paramètres de la couche MAC pour qu'ils correspondent à nos exigences. Nos simulations informatiques utilisant la mise en œuvre développée montrent une baisse significative du délai dans de nombreux scénarios de simulation. Les résultats obtenus en utilisant cette mise en œuvre montrent plus d'avantages pour le codage quantifié de réseau par rapport aux protocoles classiques basés sur le routage, surtout pour les taux élevés de perte de paquets