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Danieletto, Matteo (2014) Design and Evaluation of Compression, Classification and Localization Schemes for Various IoT Applications. [Tesi di dottorato]

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Abstract (inglese)

Nowadays we are surrounded by a huge number of objects able to communicate, read information such as temperature, light or humidity, and infer new information through ex- changing data. These kinds of objects are not limited to high-tech devices, such as desktop PC, laptop, new generation mobile phone, i.e. smart phone, and others with high capabilities, but also include commonly used object, such as ID cards, driver license, clocks, etc. that can made smart by allowing them to communicate.
Thus, the analog world of just a few years ago is becoming the a digital world of the Inter- net of Things (IoT), where the information from a single object can be retrieved from the Internet. The IoT paradigm opens several architectural challenges, including self-organization, self-managing, self-deployment of the smart objects, as well as the problem of how to minimize the usage of the limited resources of each device. The concept of IoT covers a lot of communication paradigms such as WiFi, Radio Frequency Identification (RFID), and Wireless Sensor Network (WSN). Each paradigm can be thought of as an IoT island where each device can communicate directly with other devices.
The thesis is divided in sections in order to cover each problem mentioned above. The first step is to understand the possibility to infer new knowledge from the deployed device in a scenario. For this reason, the research is focused on the web semantic, web 3.0, to assign a semantic meaning to each thing inside the architecture. The sole semantic concept is unusable to infer new information from the data gathered; in fact, it is necessary to organize the data through a hierarchical form defined by an Ontology. Through the exploitation of the Ontology, it is possible to apply semantic engine reasoners to infer new knowledge about the network.
The second step of the dissertation deals with the minimization of the usage of every node in a WSN. The main purpose of each node is to collect environmental data and to exchange hem with other nodes. To minimize battery consumption, it is necessary to limit the radio usage. Therefore, we implemented Razor, a new lightweight algorithm which is expected to improve data compression and classification by leveraging on the advantages offered by data mining methods for optimizing communications and by enhancing information transmission to simplify data classification. Data compression is performed studying the well-know Vector Quantization (VQ) theory in order to create the codebooks necessary for signal compression. At the same time, it is requested to give a semantic meaning to un- known signals. In this way, the codebook feature is able not only to compress the signals, but also to classify unknown signals. Razor is compared with both state-of-the-art compression and signal classification techniques for WSN .
The third part of the thesis covers the concept of smart object applied to Robotic research. A critical issue is how a robot can localize and retrieve smart objects in a real scenario without any prior knowledge. In order to achieve the objectives, it is possible to exploit the smart object concept and localize them through RSSI measurements. After the localization phase, the robot can exploit its own camera to retrieve the objects. Several filtering algorithms are developed in order to mitigate the multi–path issue due to the wireless communication channel and to achieve a better distance estimation through the RSSI measurement.
The last part of the dissertation deals with the design and the development of a Cognitive Network (CN) testbed using off the shelf devices. The device type is chosen considering the cost, usability, configurability, mobility and possibility to modify the Operating System (OS) source code. Thus, the best choice is to select some devices based on Linux kernel as Android OS. The feature to modify the Operating System is required to extract the TCP/IP protocol stack parameters for the CN paradigm. It is necessary to monitor the network status in real-time and to modify the critical parameters in order to improve some performance, such as bandwidth consumption, number of hops to exchange the data, and throughput.

Abstract (italiano)

In questi ultimi anni siamo circondati da una grande quantita` di oggetti che sono capaci di comunicare tra di loro e leggere in tempo reale grandezze fisiche come temperatura, luce e umidita`. Un passo successivo consistera` nel combinare il contenuto informativo di queste grandezze fisiche per estrarre ulteriore informazione non osservabile analizzando il singolo dato.
Questi oggetti non sono solamente hi-tech, come PC da tavolo, PC portatili, tablet, tele- foni mobili di ultima generazione, i.e., smartphone, e altri con elevate capacita`, ma soprat- tutto quegli oggetti di uso comune, come carte d’identita`, patenti di guida, orologi, che possono essere connessi ad Internet semplicemente applicando micro dispositivi di comuni- cazione. Cos`ı, del mondo analogico di qualche anno fa, ci si sta sempre piu` spostando verso il mondo digitale dell’Internet of Things (IoT), dove le informazioni di ogni singolo oggetto possono essere cercate in Internet. Il paradigma IoT pone a diverse sfide architetturali, come auto organizzazione, auto controllo e auto disposizione degli smart object. Inoltre esiste il problema di come minimizzare l’utilizzo delle risorse limitate di ogni dispositivo. Il concetto di IoT ricopre molti paradigmi di comunicazione, che possono essere elencati come reti WiFi, Radio Frequency Identificator (RFID), e reti di sensori senza fili (WSN). Ogni paradigma so- pra elencato puo` essere pensato come un’isola dell’architettura IoT dove ogni dispositivo all’interno di essa e` capace di comunicare con gli altri dispositivi.
La tesi e` divisa in diverse sezioni per ricoprire alcune problematiche menzionate poc’anzi. Il primo argomento trattato dalla tesi riguarda la possibilita` di inferire nuova conoscenza dai nodi disposti all’interno di uno scenario. Per questa ragione, la ricerca si e` focalizzata sul web semantico, web 3.0, dove si assegna un significato semantico ad ogni “thing” che si trova all’interno dell’architettura. Il solo concetto di semanticita` e` inutilizzabile ai fini di estrarre nuove informazioni, ma deve essere organizzato secondo una struttura chiamata Ontologia. Con l’ausilio del concetto di ontologia, e` possibile applicare ragionatori onto- logici per l’inferenza di nuova informazione da quella gia` esistente.
Il secondo passo della tesi e` stato minimizzare l’utilizzo complessivo di ogni nodo pre- sente all’interno di una WSN. Partendo dall’idea che ogni nodo e` capace di collezionare dati ambientali e scambiare questo tipo d’informazione con altri, questo comporta un con- sumo energetico non “ammissibile” per dispositivi che devono avere un tempo di vita quasi “illimitato”. Un punto chiave per aumentare il tempo di vita e` minimizzare il consumo energetico di ogni dispositivo. Per questo motivo e` stato concepito RAZOR, un algoritmo leggero capace di migliorare la compressione e la classificazione dei dati basandosi sui van- taggi offerti dai metodi di data mining per comunicazioni, ottimizzando e potenziando la trasmissione dell’informazione per la classificazione dei dati. La parte di teoria riguardante la compressione dei dati e` basata sulla quantizzazione vettoriale (VQ) per la creazione di dizionari di codifica necessari a RAZOR nella fase di compressione dei segnali. Allo stesso tempo e` richiesto di dare un significato semantico ai segnali per poi poter classificare segnali sconosciuti. RAZOR e` stato comparato con lo stato dell’arte della compressione e classificazione di segnali.
Un terzo passo della tesi riguarda il concetto di smart object applicato al campo della robotica. Un punto cruciale sta nella possibilita` di utilizzare gli smart object per creare un’architettura hardware/software dove non e` necessaria la presenza di un operatore umano per il suo funzionamento. Un esempio puo` essere il riconoscimento e recupero di smart object tramite l’utilizzo di un robot completamente autonomo. Durante l’inizializzazione del sistema, robot e smart objects non avranno nessuna conoscenza dello scenario che li circonda. Un’idea consiste nell’utilizzare dispositivi poco costosi, come i nodi sensore, da applicare ad ogni oggetto e al robot, per poi strutturare la loro capacita` di comunicazione wireless per essere localizzati dal robot. Dopo che gli oggetti sono stati localizzati, il robot utilizza la propria videocamera per riconoscere e recuperare l’oggetto. Per ottenere una localizzazione attendibile tramite misure di RSSI sono stati realizzati e comparati diversi algoritmi di stima e filtraggio per ovviare a problemi di multi–path che si verificano durante la comunicazioni wireless.
L’ultima parte della tesi riguarda la progettazione e lo sviluppo di un Cognite Network (CN) testbed realizzato con dispositivi commerciali. La scelta dei dispositivi e` stata fatta considerando determinati punti chiave come: costo, usabilita`, configurabilita`, mobilita` e possibilita` di modificare il Sistema Operativo (OS). Percio ́ la migliore scelta e` stata quella di utilizzare dispositivi basati su kernel Linux come Android OS. Un sistema operativo modificabile e` la chiave per realizzare il CN testbed perche ́ da` la possibilita` di estrarre i parametri dello stack protocollare TCP/IP per migliorarne le prestazioni come consumo della banda, numero di passaggi che un segmento deve fare per arrivare al nodo desti- nazione e il throughtput di una connessione punto a punto.

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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:30 Gennaio 2014
Anno di Pubblicazione:30 Gennaio 2014
Parole chiave (italiano / inglese):IoT, Internet of Things, Smart Object, robotic, EKF, GPS, Motif, particle filter, machine learning, sensor, ontology
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:6731
Depositato il:03 Nov 2014 12:57
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