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Michelusi, Nicolò (2013) Coping with spectrum and energy scarcity in Wireless Networks: a Stochastic Optimization approach to Cognitive Radio and Energy Harvesting. [Tesi di dottorato]

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Abstract (inglese)

In the last decades, we have witnessed an explosion of wireless communications and networking, spurring a great interest in the research community. The design of wireless networks is challenged by the scarcity of resources, especially spectrum and energy. In this thesis, we explore the potential offered by two novel technologies to cope with spectrum and energy scarcity: Cognitive Radio (CR) and Energy Harvesting (EH). CR is a novel paradigm for improving the spectral efficiency in wireless networks, by enabling the coexistence of an incumbent legacy system and an opportunistic system with CR capability. We investigate a technique where the CR system exploits the temporal redundancy introduced by the Hybrid Automatic Retransmission reQuest (HARQ) protocol implemented by the legacy system to perform interference cancellation, thus enhancing its own throughput.

Recently, EH has been proposed to cope with energy scarcity in Wireless Sensor Networks (WSNs). Devices with EH capability harvest energy from the environment, e.g., solar, wind, heat or piezo-electric, to power their circuitry and to perform data sensing, processing and communication tasks. Due to the random energy supply, how to best manage the available energy is an open research issue. In the second part of this thesis, we design control policies for EH devices, and investigate the impact of factors such as the finite battery storage, time-correlation in the EH process and battery degradation phenomena on the performance of such systems.

We cast both paradigms in a stochastic optimization framework, and investigate techniques to cope with spectrum and energy scarcity by opportunistically leveraging interference and ambient energy, respectively, whose benefits are demonstrated both by theoretical analysis and numerically.

As an additional topic, we investigate the issue of channel estimation in UltraWide-Band (UWB) systems. Due to the large transmission bandwidth, the channel has been typically modeled as sparse. However, some propagation phenomena, e.g., scattering from rough surfaces and frequency distortion, are better modeled by a diffuse channel. We propose a novel Hybrid Sparse/Diffuse (HSD) channel model which captures both components, and design channel estimators based on it.

Abstract (italiano)

Negli ultimi decenni, abbiamo assistito alla diffusione delle comunicazioni e reti wireless, suscitando un crescente interesse nella comunità scientifica. Tuttavia, la progettazione delle reti wireless è resa difficile dalla scarsità di risorse, in particolare, spettro ed energia. In questa tesi, si esplora il potenziale offerto da due nuove tecnologie nell’affrontare il problema della scarsità di spettro e di energia nelle future reti wireless: "Cognitive Radio" (CR) ed "Energy Harvesting" (EH). CR è un nuovo paradigma che consente di migliorare l’efficienza di utilizzo dello spettro nelle reti wireless, abilitando la coesistenza di un preesistente sistema titolare dello spettro, comunemente denominato Utente Primario, e un sistema opportunistico "intelligente", noto come Utente Secondario. In questa tesi, si sviluppa una tecnica per sfruttare, da parte di un utente secondario, la ridondanza temporale introdotta dal protocollo "Hybrid Automatic Retransmission reQuest" (HARQ) utilizzato da un Utente Primario, per eseguire tecniche di cancellazione di interferenza, consentendo così di migliorare il throuhgput secondario.

Recentemente, EH è stato proposto per superare il problema della scarsità di energia nelle "Wireless Sensor Networks" (WSNs). I dispositivi con capacità di EH accumulano energia resa disponibile nell’ambiente circostante, come, per esempio, energia solare, eolica, termica o piezo-elettrica, per alimentare il dispositivo e per eseguire compiti di "data sensing", processamento e comunicazione. Dato che la disponibilità di energia è aleatoria e intermittente, il problema di come utilizzare al meglio l’energia disponibile è di grande interesse nella comunità scientifica. Nella seconda parte di questa tesi, si propongono politiche di controllo per dispositivi con capacità di EH, e si analizza l’impatto di vari fattori quali la capacità finita della batteria, la correlazione temporale nel processo di EH, la conoscenza imperfetta dello stato di carica della batteria e i fenomeni di degrado della batteria.

Si studiano entrambi i paradigmi in un framework di ottimizzazione stocastica, e vengono proposte tecniche per far fronte alla scarsità di spettro ed energia sfruttando in modo opportunistico, rispettivamente, l’interferenza e l’energia ambientale. Si dimostrano i benefici delle tecniche proposte per mezzo sia di un’analisi teorica che per via numerica.

Come argomento di ricerca aggiuntivo, nell’ultima parte di questa tesi, si studia il problema della stima di canale nei sistemi Ultra Wide-Band (UWB). Data la larga banda di trasmissione utilizzata in questi sistemi, il canale è stato tipicamente modellato come sparso. Tuttavia, alcuni fenomeni di propagazione come, per esempio, la dispersione dovuta a superfici scabrose e la distorsione in frequenza, sono modellabili in modo più accurato da un canale diffuso. Si propone un nuovo modello di canale denominato "Hybrid Sparse/Diffuse" (HSD) che cattura entrambe le componenti di canale, e si propongono stimatori di canale basati sul modello proposto.

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Tipo di EPrint:Tesi di dottorato
Relatore:Zorzi, Michele
Dottorato (corsi e scuole):Ciclo 25 > Scuole 25 > INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE > SCIENZA E TECNOLOGIA DELL'INFORMAZIONE
Data di deposito della tesi:29 Gennaio 2013
Anno di Pubblicazione:29 Gennaio 2013
Parole chiave (italiano / inglese):Cognitive Radio, Hybrid HARQ, Interference Cancellation, Energy Harvesting, Wireless Sensor Networks, Stochastic Optimization, Markov Decision Processes, Battery degradation
Settori scientifico-disciplinari MIUR:Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > ING-INF/03 Telecomunicazioni
Struttura di riferimento:Dipartimenti > Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione
Codice ID:5731
Depositato il:15 Ott 2013 15:52
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