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An efficient adaptive method for estimating the distance between mobile sensors
Get PDFThe received signal strength (RSS) is a common source of information used for estimating the distance between two wireless nodes, whether these nodes are stationary or mobile. Minimum mean squared error distance estimation methods that use the RSS require prior knowledge of both the variance of the noise and, in the case of mobile sensors, the dynamics of the nodes’ mobility. In mobile applications, where low computational complexity is important, pseudo-optimal estimations are preferred, as they do not require such information. In this case, the maximum likelihood estimator (MLE) is often used. In this paper, we propose an efficient pseudo-optimal log-power based distance estimation method using RSS under lognormal shadowing, that improves the MLE. It does not require a priori knowledge either of the movement dynamics or of the variance of the noise. The method is based on adaptively minimizing the variance of the prediction error, using a random walk model with correlated increments. It is analytically demonstrated that the distance estimation error variance of the proposed method improves the MLE in both the static and mobile cases. We use a simulated velocity model example to compare its performance with other algorithms in this group, such as the linear mean square filter and the Gauss–Newton search.Fil: Milocco, Ruben Horacio. Universidad Nacional del Comahue; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Boumerdassi, Selma. INRIA/Hipercom team; Franci
Using Machine Learning to Quantify the Robustness of Network Controllability
No full textThis paper presents machine learning based approximations for the minimum number of driver nodes needed for structural controllability of networks under link-based random and targeted attacks. We compare our approximations with existing analytical approximations and show that our machine learning based approximations significantly outperform the existing closed-form analytical approximations in case of both synthetic and real-world networks. Apart from targeted attacks based upon the removal of so-called critical links, we also propose analytical approximations for out-in degree-based attacks.Green Open Access added to TU Delft Institutional Repository ‘You share, we take care!’ – Taverne project https://www.openaccess.nl/en/you-share-we-take-care Otherwise as indicated in the copyright section: the publisher is the copyright holder of this work and the author uses the Dutch legislation to make this work public.Network Architectures and Service
Multi-criteria optimization for resource allocation in multi-access edge computing
No full textCette thèse s'inscrit dans le projet ANR CANCAN, son but majeur est d'améliorer la qualité de service dans la nouvelle génération de réseaux mobile 5G afin de pouvoir assurer certains types de services nécessitants une très faible latence et une bande passante élevée (exemple : services URLLC). Pour cela, l'intégration d'une plateforme MEC dans l'architecture des réseaux mobiles, plus précisément au niveau du réseau d'accès, permettra d'atteindre ces exigences. Dans ce travail, on traite le problème d'association des stations de base aux différents serveurs MEC installés au niveau du réseau d'accès de l'opérateur afin de trouver la meilleure association Station de base (BS) - serveur MEC. Nous nous basons sur l'analyse des données réelles de l'opérateur mobile Orange afin de proposer une solution d'orchestration utilisable par les opérateurs des réseaux mobiles associant dynamiquement des stations de base à un ensemble de serveurs MEC à travers le temps.This thesis is part of the ANR CANCAN project, its major goal is to improve the quality of service in the new generation of 5G mobile networks in order to be able to provide certain types of services requiring very low latency and high bandwidth (example : URLLC services). For that, the integration of an MEC platform into this architecture of mobile networks, more precisely at the level of the access network will help us to meet these requirements. In this work, we deal with the problem of associating the base stations with the various MEC servers installed at the operator's radio access network in order to find the best Base Station (BS) - MEC server association. We are using the analysis of real data from Orange mobile operator in order to offer an orchestration solution that can be used by mobile network operators dynamically associating base stations with a set of MEC servers over time
Social Mobility : models and traces
No full textL'avenir de la communication est perçu comme étant quasiment exclusivement constitué de nœuds mobiles évoluant dans un réseau mobile. Dans ce contexte, différentes approches contribuent continuellement à l'amélioration directe ou indirecte des délais d'acheminement des informations échangées entre les utilisateurs, dont :- l'analyse des traces;- l'évaluation des performances ;- les services de localisation;- le routage. Nous décrivons chacun de ses thèmes et proposons des solutions faisant évoluer l'état de l'art. Celles-ci prennent appui sur des méthodes et outils tels que :- les Réseaux de Petri, pour l'analyse des traces ;- les modèles de mobilité, pour l'évaluation des performances;- l'introduction du social dans les services de localisation;- la mise en place d'une nouvelle métrique pour le routage. Nous montrons comment ces solutions concourent de façon complémentaire les unes avec les autres, à améliorer l'expérience de l'utilisateur.Future of communication is perceived as being almost exclusively composed of mobile nodes operating in a mobile network. In this context, different approaches contribute to continually improve directly or indirectly, delivery times of information exchanged between users, including:- Trace analysis,- Performance evaluation,- Location services,- Routing.We describe each of these topics and propose solutions by changing the state of the art.These are supported by tools and methods such as:- Petri Nets for Trace analysis,- Mobility Models for Performance evaluation,- Social addings in Location services,- The establishment of metrics for Routing.We show how these solutions work together in a complementary manner with each other, to improve the user experience
Optimization and fault tolerance for real-time media stream transmission in wireless sensor networks
No full textLes applications multimédias, dans les réseaux de capteurs sans fil, véhiculent des données volumineuses, qui nécessitent un taux de transmission élevé et un traitement intensif et par conséquent une consommation d'énergie importante. Transmettre efficacement ces flux hétérogènes, tout en assurant leur fiabilité et garantir les exigences de QoS, avec les ressources limitées disponibles, en particulier dans les contextes critiques, demeure un verrou scientifique ouvert. C’est pourquoi, dans le cadre de cette thèse, nous nous sommes intéressés aux aspects liés : au routage, à la tolérance aux pannes et à la gestion des interférences dans les RCMSF.Compte tenu, du très faible nombre de protocoles de routage, qui ont approché la phase expérimentale et encore moins ceux qui l’ont abordé pendant la transmission des données en temps réel, nous avons développé dans ce contexte, un protocole routage géographique baptisé GNMFT (Geographic Non-interfering Multipath Fault-tolerant),En premier lieu, nous avons amélioré le mode de sélection des nœuds, utilisé par le transfert glouton, pour faire face au problème du Minimum-local, où une fonction objective multicritères (distance, énergie et puissance de réception) relative au choix du prochain saut a été définie. Puis, nous avons introduit une phase d’optimisation des chemins construits afin d’éliminer les boucles et une approche adaptative gérant les transmissions simultanées des différents trafics.Par la suite, nous nous sommes orientés vers la tolérance aux pannes, pour assurer la fiabilité des données transmises ainsi que la connectivité du réseau. A cet effet, nous avons modélisé le nombre des paquets perdus durant la livraison des paquets et proposé deux mécanismes : un curatif pour réparer les défaillances soudaines et un préventif afin d’anticiper l’épuisement des batteries. Les deux mécanismes sont combinés avec une stratégie de basculement dynamique lors de la construction des chemins alternatives.En dernier lieu, nous avons présenté un modèle d’interférence et un troisième mécanisme qui limite les interactions entre les liens adjacents. De plus, nous avons défini également un modèle de perte de chemins dans un environnement multi-paires (source,sink) et nous avons calculé le coefficient de probabilité d’erreurs basée sur une fonction de distance qui sépare les flux de données. Une nouvelle métrique a été ajouté dans la fonction objective, relative à la somme des bruits des nœuds actifs qui interférent sur les nœuds du ForwardingSet du nœud courant.Les résultats obtenus montrent l’efficacité des approches proposées qui ont été étudiées et validées à la fois par simulation et sur un banc d’essai expérimental.Multimedia applications in WSNs convey large data (image, audio and video) that requires high transmission rate and intensive treatment and therefore high energy consumption. Effectively transmit these heterogeneous flows, while ensuring their reliability and guaranteeing QoS requirements, with the limited resources available, especially in critical contexts, remains an open scientific problem. That is why, in this thesis, we are interested in aspects related to : routing, fault tolerance and interference management in WMSNs.Given the very low number of routing protocols, that have approached the experimental phase and still less those who approached it during data transmission in real time, we developed in this context, a geographic routing protocol baptised GNMF (Geographic Non-interfering Multipath Fault-tolerant),First, we improved node's selection mode used by the greedy-forwarding, to deal with local minimum problem, where a multi-criteria objective function (distance, energy and reception power) related to next-hop choice has been defined. Then, we introduced an optimization phase of built paths to eliminate loops and an adaptive approach to manage simultaneous traffic transmissions.After that, we oriented towards fault tolerance, to ensure transmitted data reliability and network connectivity. To this end, we modeled the number of lost packets during package delivery and proposed two mechanisms. The curative is used when sudden failures occurs and the preventive to anticipate batteries depletion. Both are combined with a dynamic failover strategy during alternative paths construction.Finally, we presented an interference model and a third mechanism that limits interactions between adjacent links. In addition, we also defined a path loss model in a multipairs environment (source, sink) and computed the error probability coefficient based on a distance function that separates the data flows. A new metric has been added in the objective function, related to noise sum of the active nodes that interferes on forwarding set nodes of the current node.Obtained results show the effectiveness of the proposed approaches that have been studied and validated both by simulation and on an experimental testbed
Towards social behaviors integration in mobile networks
No full textÀ l'aire du Multimedia Mobile, l'essor des réseaux sans fil est fulgurant et la mobilité est devenue un sujet primordial exacerbé par l'augmentation significative du nombre d'usagers mobiles. Un nœud évoluant dans un réseau mobile de base se comporte de la même manière qu'un aveugle évoluant dans notre univers en en élaborant sa propre représentation à l'aide de son bâton, mécanisme dénommé dans la littérature : mobilité terminale. Pour réduire cet aveuglement, plusieurs méthodes ont été élaborées qui prennent appui sur les services de localisation ou les modèles de mobilité. Un modèle de mobilité est donc destiné à décrire en termes d'environnement, le mode de circulation des nœuds mobiles avec pour défi de trouver des modèles fidèles aux comportements des utilisateurs. Les modèles aléatoires sont biaisés car les appareils mobiles sont portés par des êtres sociaux. Cela nous a amené à inclure des éléments sociaux dans notre modélisation.Nous présentons les modèles de mobilité existants et les classifions. Nous définissons nos modèles, les implémentons et mesurons leur impact sur le test des réseaux. Enfin nous élargissons notre spectre en montrant comment le fait d'octroyer la perception de regroupement social à un protocole de routage réseau, peut en améliorer les performances.In our area of Mobile Multimedia, the expansion of wireless networks is dazzling and mobility has become a major issue exacerbated by the significant increase in the number of mobile users.A node operating in a basic mobile network behaves the same way a blind person moving in our universe by developing its own representation with his stick, a mechanism known in the literature as terminal mobility. To reduce this blindness, several methods have been developed that are based on location services and mobility models.A mobility model is then intended to describe in terms of environment, the motion criteria of mobile nodes with the challenge to find models faithful to user behavior.Random models are biased because mobile devices are supported by social beings. This led us to include social elements in our models.We present the existing mobility models and classify them.We define our models, implement them and measure their impact on the network testing.Finally we expand our spectrum by showing that granting social grouping perception to a network routing protocol, can improve its performance
Towards the automation of network anomaly detection
No full textNous vivons dans un monde hyperconnecté. À présent, la majorité des objets qui nous entourentéchangent des données soit entre-eux soit avec un serveur. Ces échanges produisent alors de l’activitéréseau. C’est l’étude de cette activité réseau qui nous intéresse ici et sur laquelle porte ce mémoire. Eneffet, tous les messages et donc le trafic réseau généré par ces équipements est voulu et par conséquentlégitime. Il est de ce fait parfaitement formaté et connu. Parallèlement à ce trafic qui peut êtrequalifié de ”normal”, il peut exister du trafic qui ne respecte pas les critères attendus. Ces échangesnon conformes aux attendus peuvent être catégorisés comme étant du trafic ”anormal”. Ce traficillégitime peut être dû à plusieurs causes tant internes qu’externes. Tout d’abord, pour des raisonsbassement mercantiles, la plus part de ces équipements connectés (téléphones, montres, serrures,caméras,. . . ) est peu, mal, voire pas protégée du tout. De ce fait, ils sont devenus les cibles privilégiéesdes cybercriminels. Une fois compromis, ces matériels communiquant constituent des réseaux capablesde lancer des attaques coordonnées : des botnets. Le trafic induit par ces attaques ou les communicationsde synchronisation internes à ces botnets génèrent alors du trafic illégitime qu’il faut pouvoir détecter.Notre première contribution a pour objectif de mettre en lumière ces échanges internes, spécifiques auxbotnets. Du trafic anormal peut également être généré lorsque surviennent des événements externesnon prévus ou extra-ordinaires tels des incidents ou des changements de comportement des utilisateurs.Ces événements peuvent impacter les caractéristiques des flux de trafic échangés comme leur volume,leurs sources, destinations ou encore les paramètres réseaux qui les caractérisent. La détection de cesvariations de l’activité réseau ou de la fluctuation de ces caractéristiques est l’objet de nos contributionssuivantes. Il s’agit d’un framework puis d’une méthodologie qui en découle permettant d’automatiserla détection de ces anomalies réseaux et éventuellement de lever des alertes en temps réel.We live in a hyperconnected world. Currently, the majority of the objects surrounding us exchangedata either among themselves or with a server. These exchanges consequently generate networkactivity. It is the study of this network activity that interests us here and forms the focus of thisthesis. Indeed, all messages and thus the network traffic generated by these devices are intentionaland therefore legitimate. Consequently, it is perfectly formatted and known. Alongside this traffic,which can be termed ”normal,” there may exist traffic that does not adhere to expected criteria. Thesenon-conforming exchanges can be categorized as ”abnormal” traffic. This illegitimate traffic can bedue to several internal and external causes. Firstly, for purely commercial reasons, most of theseconnected devices (phones, watches, locks, cameras, etc.) are poorly, inadequately, or not protectedat all. Consequently, they have become prime targets for cybercriminals. Once compromised, thesecommunicating devices form networks capable of launching coordinated attacks : botnets. The trafficinduced by these attacks or the internal synchronization communications within these botnets thengenerates illegitimate traffic that needs to be detected. Our first contribution aims to highlight theseinternal exchanges, specific to botnets. Abnormal traffic can also be generated when unforeseen orextraordinary external events occur, such as incidents or changes in user behavior. These events canimpact the characteristics of the exchanged traffic flows, such as their volume, sources, destinations,or the network parameters that characterize them. Detecting these variations in network activity orthe fluctuation of these characteristics is the focus of our subsequent contributions. This involves aframework and resulting methodology that automates the detection of these network anomalies andpotentially raises real-time alerts
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