Datalink Approach for DTN and Fair Allocation of Resources...

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Aircraft’s Datalink Approach for DTN Applications and Fair Allocation of Resources Model CCSR Research Symposium 2011 – Mohammed AL Siyabi, PhD Student Abstract/Scope Using aircrafts in scheduled routes for data transportation is proposed as a novel Delay Tolerant Network carrier. Fair Allocation of Resources Model (FARM) is proposed which works as a complementary mechanism to many DTN routing algorithms. Introduction Links and contacts in DTN environment are limited and scarce. Aircrafts fly daily routes and pass over remote locations. The notion of Quality of Service QoS in DTN is difficult. FARM is an resource allocation mechanism based on collecting node’s local information. Motivations/Objectives Objective 1: Analyse and explain the advantage of using aircrafts as data carrier. Objective 2: Identify the quality of service notion in DTN. Objective 3: Introduce (FARM) which will enhance the delivery probability and the fairness index of the DTN. System Model/Definitions The selected nodes: the ones who satisfy the highest admission qualification metrics. Metrics data are generated and updated by nodes and contacts. Main Ideas: The decision metrics: past rejected requests, past accepted requests, CoS and FIFO orders. Sample Results The comparison of delivery probability results between buses, ferries and aircrafts proved better results for aircrafts due to their high coverage area. Applying the model will enhance the delivery probability and the fairness of the network. Summary/Conclusions More appropriate for poor communication infrastructure areas. Higher delivery probability will indicate better resource utilizations. Higher fairness index will indicate better resource sharing. QoS in DTN is more of a resources management and allocation. Future works Further analysis of the aircrafts as a DTN bundle carrier. Enhancing the model to consider the size of the data transmitted by each user as an extra decision metric.

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Aircraft’s Datalink Approach for DTN

Applications and Fair Allocation of Resources Model

CCSR Research Symposium 2011 – Mohammed AL Siyabi, PhD Student

Abstract/ScopeUsing aircrafts in scheduled routes for data 

transportation is proposed as a novel Delay 

Tolerant Network carrier. Fair Allocation of 

Resources Model (FARM) is proposed which 

works as a complementary mechanism to 

many DTN routing algorithms.

Introduction Links and contacts in DTN environment are 

limited and  scarce. Aircrafts fly daily routes and pass over 

remote locations.  The notion of Quality of Service QoS

in DTN 

is difficult.   FARM is an resource allocation mechanism 

based on collecting node’s local information.

Motivations/Objectives Objective 1: Analyse and explain the 

advantage of using aircrafts as data carrier.   Objective  2: Identify the quality of service 

notion in DTN.   Objective  3: Introduce (FARM) which will 

enhance the delivery probability and the 

fairness index of the DTN.

System Model/Definitions The selected nodes: the ones who satisfy the highest admission qualification metrics.  Metrics data are generated and updated by nodes and contacts.Main Ideas:The decision metrics:  past rejected requests, past accepted requests, CoS

and FIFO orders.  

Sample Results The comparison of delivery 

probability results between buses, 

ferries and aircrafts proved better results 

for aircrafts due to their high coverage 

area.Applying the model will enhance the 

delivery probability and the fairness of 

the network.

Summary/ConclusionsMore appropriate for poor 

communication infrastructure areas. Higher delivery probability will 

indicate better resource utilizations. Higher fairness index will indicate 

better resource sharing.  QoS

in DTN is more of a resources 

management and allocation.  

Future works Further 

analysis 

of 

the 

aircrafts 

as 

DTN bundle carrier. Enhancing 

the 

model 

to 

consider 

the 

size of the data transmitted by each user 

as an extra decision metric.  

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Subcarrier and Power Allocation forLDS‐OFDM System

CCSR Research Symposium 2011 – Mohammed AL‐Imari, PhD Student

ScopeLow Density Signature‐OFDM (LDS‐

OFDM).

Introduced recently as an efficient  multiple access technique.

Subcarrier and power allocation scheme  for uplink LDS‐OFDM system.

Greedy and iterative algorithm to  maximize the weighted sum‐rate.

Introduction

LDS‐OFDM technique combines the benefits of OFDM with LDS spreading.

High degree of flexibility in radio  resource management.

No exclusivity in subcarrier allocation.Several users can share a subcarrier.MotivationsFairness among the users with high spectral efficiency.

Promising multiple access techniquefor next generation mobile systems.

System Model:Single cell uplink LDS‐OFDM system.Maximize the system throughput and ensure 

fairness among the users (weighted sum‐rate).Performance metrics: Spectral efficiency and 

outage probability.Comparison with OFDMA system.Main Ideas:Iterative subcarrier and power allocation.For each subcarrier that has not been fully loaded, we allocate the subcarrier to the user who has the      

maximum utility value.

Simulation Results:

Conclusions: Higher spectral efficiency. Low Outage probability. Competitive candidate as air       interface technology.

5 10 15 20 25 301

1.5

2

2.5

3

3.5

4

Number of Users

Spec

tral E

ffic

ienc

y (B

it/s/H

z)

LDS-OFDM-WFLDS-OFDM-EPLDS-OFDM-StaticOFDMA-WFOFDMA-EP

LDS-OFDM

OFDMA

ScenarioNumber of Users

5 10 15 20 25 30

LDS‐OFDM‐WF 0 0 0 0 0 0

LDS‐OFDM‐EP 0 9e‐4 7e‐3 25e‐3 0.05 0.09

OFDMA‐WF 27e‐4 0.06 0.15 0.22 0.3 0.36

OFDMA‐EP 0.02 0.1 0.18 0.25 0.32 0.37

Table I: Outage Probability

Fig. 3: Spectral efficiency comparison for LDS‐OFDM and OFDMA.

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Contribution to Distributed Dynamic Spectrum Sharing with Interference Management  

CCSR Research Symposium 2011 – Ghassan Alnwaimi, PhD Student

IntroductionIn the context of competitive and cooperative 

communication environment, efficient radio 

resource allocation become more intractable 

and and remains an open problem in which 

interference is detrimental and this precisely 

constitutes the main motivation setting out the 

scope of this research.

Motivations

ObjectivesIn the context of multi‐operators co‐exist and networks heterogeneity, 

particularly for scenarios in which LTE and UMTS are used, the work will 

focuses on: “Designing distributed dynamic spectrum sharing techniques“The ultimate goals:Exploit temporal and special variation. Enhance spectrum utilization. Achieve minimum interference level on communications environment.Insure fairness among multiple operators.The Key feature:Competitive and Cooperative Environment.Address analytically the impact of multi‐cell, multi‐operator interference.Distributed scheme.Deploy by means of self‐organization and machine learning functionalities.

System Model

Results:

0123456789

10111213141516171819

Cel

l num

ber

(a) Current Spectrum Allocation

0123456789

10111213141516171819

Cel

l num

ber

(b) New Spectrum Allocation

opt.1Carrier 3

opt.2opt.1Carrier 2

opt.2Carrier 1

opt.2opt.1Carrier 3Carrier 2Carrier 1

opt.1 opt.2opt.1opt.2 opt.2opt.1

100 200 300 400 5000.92

0.94

0.96

0.98

1

Qua

lity

of S

ervi

ce (Q

oS)

30

32

34

36

38

40

42

BS

Pt(d

Bm)

50 100 150 200 250 300 350 400 450 500

0.4

0.6

Util

isat

ion

Inde

x (U

I)

Mobile User Density (MU/Km2)

Operator 1Operator 2

Avg. Pt FSA

Avg. Pt DSA

QoS DSA

QoS FSA

UI

Spectral efficiency gain

50 100 150 200 250 300 350 400 450 5000.92

0.93

0.94

0.95

0.96

0.97

0.98

0.99

1

Mobile User Density (MU/Km2)

Qua

lity

of S

ervi

ce (Q

oS)

forD=500m

forD=750m

Opt. 1 FSAOpt. 1 DSA

Opt. 2 DSAOpt. 2 FSA

D

Operator 1

Operator 2

CELL DSA Controller

CELL DSA Controller

CELL DSA Controller

Centralized Approach

Distributed Approach

Med

ium

-term

Shor

t-ter

m

Cellular Network (UMTS)

X2

X2X2

Femtocells:

Cellular Network (LTE)

An envisaged technical solutions could be found in the interaction between three 

strategies;

Intra-DSA

BWopt2BWopt1

BW RAT 2BW RAT 1 BW RAT 2BW RAT 1

RAT 1 RAT 2 RAT 1 RAT 2

Inter‐DSA

Intra-JRRM

Intra-DSA

Operator Network 1 Operator Network 2

Intra-JRRM

Inter‐

JRRM

SON

Methodology

Joint Radio Resource Management:

Intra‐JRRM.

Inter‐JRRM.

Self‐Organizing Networks (SON),

Self‐configuration and Self‐planning.

Self‐Optimization and Self‐managing.

Self‐

healing. 

Dynamic Spectrum Assignment:

Intra‐DSA.

Inter‐DSA.

Artificial scarcity

Spectrum under-utilization

Significant reuse opportunities

Introduce more flexibility on spectrum

Resolve spectrum scarcity

Cost Reduction

Better coverage

Distributed 

algorithm, 

machine 

learning 

and 

self‐

organization 

on 

the 

context 

of 

two‐layer 

network 

deployment 

have 

been 

little 

exploited 

and 

thus 

constitutes 

main novelty of this work.

Operator 1

Operator 2

Operator N ExecutionFramework

KPI

Analysis

DSATriggering

DSAAlgorithm

Feasibility Test

Several competing operators simultaneously co‐exist and share a common pool of radio 

resources.

• Address the impact of multi-cell, multi-operator interference.• Distributed medium-term DSA algorithm among different

RATs, cells or operators. • Trigger DSA framework and execute the DSA algorithm to

find the optimal carrier allocation.

Co-located operators Displaced operators

The DSA algorithm improves the QoS

level and achieves 

around 30% spectral efficiency gain compared with the FSA for 

both operator networks.

The 

utilization 

index 

shows 

that 

both 

operators 

have 

fair 

access to the spectrum resources.

The 

algorithm 

reduced 

the 

average 

required 

transmission 

power of the BS by more than 4dB.

Summary

The 

work 

till 

now 

has 

focused 

on 

dynamic 

spectrum 

assignment 

strategies 

over 

DL 

radio 

interface 

based 

on 

UMTS systems.

Cell‐Cell interaction based approach has been introduced.

Simple 

medium‐term 

DSA 

algorithm 

has 

been 

employed 

in 

order 

to 

enhance 

the 

spectrum 

utilization 

given 

minimal interference level shared among multi‐operators.

the 

DSA 

algorithm 

has 

been 

investigated 

for 

co‐located 

and displaced cellular networks.

• Cooperative/non-cooperative deployment

• Short-term scheduler among users within a cell.• Extract main key performance indicators.

Priority-based and non-priority-based schemes.

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Energy and Spectrum Efficient Adaptive Modulation for Cellular  Systems

CCSR Research Symposium 2011 ‐ Talal

A. Alsedairy, Phd

Student

Abstract/Scope:•Increasing concern about the energy 

consumption of cellular networks.•Optimise

energy utilisation

without sacrificing 

user experience.•Spectrum 

is 

divided 

with 

rigid 

boundaries 

resulting in spectrum under‐utilisation. 

•Introduction:Spectrum

sharing 

between 

operators 

with 

the 

objective 

of 

energy‐efficient 

operation. •Increasing 

the 

modulation 

index 

to 

achieve 

higher 

data 

rate 

for 

targeted 

QoS, 

which 

increases the demand on energy. •Operator cooperation for energy minimisation.

System Model:•In order to minimise

the energy consumption, all 

signal processing blocks need to be considered.

Spectrum Efficiency of Adaptive Modulation:•Operators 

have 

an 

under‐utilised

spectrum 

and 

willing to share some of their spectrum.

Spectrum Sharing Simulation:•By 

adding 

under 

utilized 

spectrum 

to 

the 

system.•New operating regions emerge. •The 

system 

can 

serve 

more 

users 

without 

increasing 

the 

modulation 

index    =    saving 

operational 

energy 

best 

region 

for 

the 

system 

to operate.

Conclusions:•All 

signal 

processing 

blocks 

need 

to 

be 

considered 

when 

minimising

the 

energy 

consumption.

•By adding a fourth element to the problem new 

regions of operation emerge.

•Operator 

cooperation 

can 

benefit 

all 

operators 

in 

terms 

of 

energy 

consumption 

and 

spectrum 

utilization.

Transmitter Circuit Blocks

Energy-per-Bit Simulation:For a fixed SNR target, energy consumption per bit 

increases exponentially with modulation index.

Receiver Circuit Blocks Symbol error rate increases

Frequency allocation over time for different operators

Constellation size

Spectrum

Energy Consumption

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Adaptive Mobile Web Services

CCSR Research Symposium 2011 – Feda AlShahwan, PhD Student

Abstract/Scope

Reliable provisioning of complex Mobile Web 

Services (MWSs) is a challenging task having to 

cope with the limitations of mobile hosting 

devices and wireless environment resources.

IntroductionMWSs

are self‐contained modular 

applications that are defined, published and 

accessed across the Internet, in a mobile 

communications environment using standard 

protocols.

Few research on adaptive MWSs

is based on 

either partial or complete distribution 

approaches

Motivations/ObjectivesInvestigating distribution mechanisms which facilitate continuous provision of  complex 

MWSs

in a light‐weight processing manner 

provide instant information before it 

becomes obsoletecompensate for the lack of  mobile 

resources

State of Art

Offload Execution Tasks:

light‐weight processing

Problem: 

1.

Intermittent 

connections (MH‐stationary 

node) 2. Drains Battery Power 

Offload  Service Logic:

continuous provision of web 

services.

Problem: 1. BW limitation

2.Heavy‐weight  process

ImplementationTwo distinct prototypes have been 

implemented  and their performance 

evaluated. The prototypes implement: Backend Bounce Offload BBO Frontend Forward Offload FFO

Results MH consumes less memory and 

transmission capacity in BBO than its 

corresponding FFO. 

Summary/ConclusionsAdaptive MWSs

can be achieved by 

exploring mechanisms for service 

offloading and data migration. 

Two different distribution strategies 

proposed and investigated.

Basing distributed MWSs

on BBO is 

more suitable for mobile environments.

System Model

Figure1:Backend Bounce Offload

Figure2:Frontend Forward Offload

Figure 3Amount of Memory Consumption for BBO and FFO

Figure4:Amount of data exchanged for BBO and FFO

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Collaborative Spectrum Sensing Optimisation Algorithms

CCSR Research Symposium 2011 – Dr Kamran Arshad, Research Fellow

ObjectiveTo propose optimisation strategies for 

collaborative spectrum sensing in terms of 

fusion rule at an access point

To state collaboration requirements for 

optimal fusion at cognitive access point

Major ContributionsHard decision fusion (HDC) is attractive but 

we answer this simple question: for optimal 

decision fusion does fusion centre needs only 

1‐bit decision?

Study the impact of correlated shadowing 

on decision fusion at fusion centre

Genetic algorithm (GA) based sensing 

strategy for soft decision (SDC) is proposed by 

incorporating both sensing and reporting 

channels.

System Model

Observations and ConclusionsHDC: Considered different scenarios for 

the problem of optimal fusion in the  presence of channel fading. Conclusion is 

only 1‐bit information is not enough for  optimal fusion.

SDC: Finite reporting channel has direct  impact on decision fusion. Proposed GA 

based optimisation strategy gives superior  than existing schemes.

HDC Results

Metho

dology

Case 1 - All users have similar SNRCase 2 – Half of the users have high SNRCase 3 – Only one user have high SNR

SDC Results

CR1

CR2

CRM

X

X

X

+

+

+

X

X

X

.

.

.

Fusion Rule

u1

u2

uM

g1

g2

gM

n1

n2

nM

w1

w2

wM

Sensing Environment

x1

x2

xM

Reporting Channels Fusion Centre

y1

y2

yM

ycGenetic Algorithm (GA)

10-3 10-2 10-1 10010-3

10-2

10-1

100

Probability of False Alarm, Qf

Pro

babi

lity

of M

iss

Det

ectio

n, Q

m

Pf vs Pm in AWGN channel with different SNR

EGC, no channel gainsSC, no channel gainsEGC, with channel gainsSC, with channel gainsOPT, with channel gainsOPT, no channel gains

0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.80

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

Probability of False Alarm, Qf

Pro

babi

lity

of M

iss

Det

ectio

n, Q

m

OPT (case 2)PC (case 2)EGC (case 3)PC (case 3)EGC (case 2)OPT (Case 3)EGC (case 1)PC (case 1)

Pd and Pf are local probabilitiesS0 = group of users decided signal is absentS1 = group of users decided signal is present

Case 1 - All users have good channelsCase 2 – All users have bad channelsCase 3 – Two users have good channels

1-user Rule

HDC SDC

10-4 10-2 1000.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

Pro

babi

lity

of d

etec

tion,

Qd

Case 1

10-4 10-2 1000.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

Probability of false alarm, Qf

Case 2

10-4 10-2 1000

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1Case 3

OR - SimulationsOR - Analytical1 user - Analytical1 user - SimulationsVoting - AnalyticalVoting - SimulationsAND - AnalyticalAND - Simulations

10-4

10-2

100

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

Pro

babi

lity

of d

etec

tion,

Qd

Case 1

10-4

10-2

100

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

Probability of false alarm, Qf

Case 2

10-4

10-2

100

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1Case 3

1 user - Simulations1 user - AnalyticalOR - AnalyticalOR - SimulationsVoting - SimulationsVoting - AnalyticalAND - SimulationsAND - Analytical

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QoS provisioning in MANETs

using Flow Aware Admission 

Control protocol

CCSR Research Symposium 2011 – Muhammad Asif, PhD Student

Abstract/ScopeFlow Aware Admission Control (FAAC) 

protocol maintains guaranteed  throughput  to the applications requiring QoS. FAAC 

protocol implemented in two stages: Search the cache for untested path Check the local and neighbour resourcesIntroductionMobility and lack of centralized control 

make QoS challenging

Reactive Routing protocols provide best  effort services

FAAC ensures  guaranteed throughput to  the applications.

FAAC protocol is partially coupled with  Dynamic Source Routing (DSR) protocol

Data sessions are admitted according to 

the capacity of the networkMotivations/ObjectivesTo provide guaranteed throughput to the 

applications requiring QoS and maximize 

the session completion ratio.

System Model/DefinitionsEvery node act as source/destination as well 

as router.  Random Waypoint Model is used as  mobility model. Carrier sensing range is 

double of the transmission range.Main IdeasUse of untested route in cache Test the local and neighbours resources 

during session requestTest the resources with full knowledge of 

contention count

ResultsThe above figures show that the 

session completion ratio of FAAC, DSR  and CACP are 85%, 11% and 18% 

respectively. The aggregate useful  throughput are 157kbps, 18.8kbps  and 28kbps for FAAC ,DSR and CACP. 

Summary/ConclusionsFAAC protocol assures guaranteed 

throughput Session completion ratio of FAAC is 

very high comparatively to other  analyzed protocol.

The protocol will extend to  multipath

Route repair will be included                  

Figure 1. Capacity test at local and neighbor nodes  

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Improving Fairness by Cooperative Communications and  Selection of Critical Users

CCSR Research Symposium 2011 – Juan Awad, PhD Student

Scope Selection of critical users Evaluation 

of 

metrics 

to 

choose 

critical 

users Exploring 

new 

techniques 

to 

improve 

fairness and rates for the critical users

Introduction Critical 

users 

are 

the 

most 

vulnerable 

users in the system Critical 

Users 

can 

be 

VIP 

users 

with 

higher service priority Known 

solutions 

cause 

big 

drop 

in 

spectral efficiency

MotivationsMany users fall in a critical region Can 

Benefit 

from 

the 

similar 

proximity 

to other base stations Aim 

to 

increase 

fairness 

without 

big 

loss in spectral efficiency.

System Model Three cooperating base stations OFDM DownlinkMaximal ratio transmission (MRT)

Main Ideas 3 BSs

constitute a distributed MISO

MRT eliminate interference   Choosing critical users Critical users are served  by MRT scheme

Sample Result

Figure 2: Empirical CDF of average users rates 

Conclusions Improved Fairness for critical 

users Limited loss in spectral 

efficiency Flexibility and adaptability in 

choosing critical users

System Model

Figure 1: System model frequency division

0 0.5 1 1.5 2 2.5

x 105

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

CD

F

Empirical CDF

Average Users Rates (bps)

J = 0.37

J = 0.827

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Feature Descriptions for Automated Knowledge Derivation 

CCSR Research Symposium 2011 – Hasini De Silva, PhD Student

AbstractKnowledge derivation is situation 

dependentA Feature Description

scheme is 

proposed to enable the automation of  knowledge derivation 

It specifies how knowledge regarding a  particular feature should be derived

Introduction & Motivation:Automated adaptation of generic 

applications requires deriving knowledge  about target environments

Allowing target environments to govern  the process of knowledge derivation 

makes it simpler and efficientA mechanism is required to specify how 

knowledge is to be derivedExisting approaches (e.g. query languages, 

rule‐based methods) rely on a pre‐defined  vocabulary which limits the 

descriptiveness of the derivations  

Feature DescriptionValue space

of the feature described using 

an extendable base ontologyRules for metrics

defined in  Fun RuleML

User‐defined functions used in rulesQualifiers to bind a domain of values to 

variables in functions

ValidationPrototypes modules that utilise 

feature descriptions to derive  knowledge in terms of metrics were 

developed in different environments  (Jess and Prolog) 

ConclusionThe integration of functional and 

logic paradigms provides a  comprehensive environment for 

specifying metric derivation  methods

The inclusion of user‐defined  functions enhances the 

descriptiveness of rulesThe use of qualifiers to describe 

arguments of functions enables  functions with an arbitrary number 

of arguments   

EnvironmentKnowledge  derivation is addressed in terms 

of deriving metrics from feature values (e.g.  distance

metric of two values of the location

feature) 

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Aligning the SensorWeb with the IoT

vision

CCSR Research Symposium 2011 – Suparna De, Research Fellow

ScopeThe Internet of Things concept envisions a 

multitude of sensors interacting with the physical 

environment and providing real‐world services.  

Development of sensor technology has involved 

diverse sensor types, with varied capabilities. The 

relevant wireless sensor networks also feature 

heterogeneous protocols.

IntroductionSensor services can be identified as atomic 

functionalities, e.g. reading a sensor value. Current 

efforts to offer sensor measurement data in a 

homogeneous and application‐processible

way 

include:OGC’s

XML Schemas for sensor descriptions and 

web service interface definitions for accessing 

data.Sensor gateway implementations employing a 

limited set of web service standards.

ObjectivesKnowledge in the virtual world needs to be 

integrated with the real‐time state of the physical 

world. Bringing a large number of networked, 

resource limited sensors to the IoT

vision requires:providing semantics to measured sensor values to 

create situation awarenessoffering sensor services in a lightweight manner.

Main IdeasSemantic Sensor Description Raw sensor measurement values 

annotated in RDF: metadata (data type,  unit of measurement, time stamp) 

includes information to interpret value RESTful

sensor access

Lightweight mechanism using HTTP to 

access sensor values. RESTful web service 

interface for retrieving sensor data. 

ImplementationRESTful

client application retrieves 

semantically annotated temperature 

sensor valuesMetadata used to process average 

temperatureThreshold value manipulated 

through GUI (HTTP PUT to REST 

client)Actuator triggered if average 

temperature < threshold

ConclusionsRESTful

services suitable for offering 

basic functionalities of embedded 

sensorsUniversal web‐based API for 

sensors ‐> real world services offered to the virtual world

Semantics will allow enhanced  reasoning capabilities

Web enablement will allow   horizontal collaboration of sensorservices with enterprise services

Sensor data

MySQL sensor database

RESTful sensor application

Annotate measurementsUnits ontologyXML data types

REST client

HTTP GetSemantic sensor observation (RDF

envelope)

Get observed value

Create RDF envelope

REST client GUI

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Dual Circular Polarisation Multiplexing for the Satellite  Component of DVB‐NGH Systems

CCSR Research Symposium 2011 – Unwana M. Ekpe, PhD Student

AbstractDual Circular Polarisation multiplexing (DCPM) has been 

proposed 

for 

use 

in 

2x2 

land 

mobile 

satellite 

(LMS) 

multiple‐input 

multiple‐output 

(MIMO) 

channels 

to 

increase capacity/spectral efficiency.

Motivation and ObjectivesIncreasing demand for wireless multimedia services has 

brought 

about 

the 

terrestrial 

deployment 

of 

spectral 

efficient 

MIMO 

techniques. 

However, 

the 

LMS 

channel 

is peculiar ,  giving  rise to the following question:

can 

eigen

beamforming

or 

other 

MIMO 

techniques 

work for 2x2 LMS MIMO channels, since these channels 

are 

predominantly 

line‐of‐sight 

(LOS) 

and 

are 

devoid 

of 

scatterers

close to the satellite?

The objective of this work is:

to determine the type of MIMO technique that best 

suits LOS LMS channels and how much capacity increase 

is derivable.

Work Done and Main Research Ideas

Two orthogonal circular polarised antennas  on a 

satellite and a mobile terminal creates  a 2x2 MIMO 

channel.

Zero 

forcing, 

simple 

receiver 

based 

equalisation 

scheme, is used in removing interference.

Two 

bit 

streams 

sent 

through 

the 

available 

channels 

are multiplexed at the receiver, doubling  capacity. Single satellite DCPM can complement DVB‐NGHbroadcasts where terrestrial network is non existent.

Channel Capacity ResultsThe 

diagram 

below 

shows 

average 

DCPM 

capacity 

compared 

with 

that 

of 

conventional 

MIMO 

in 

highly 

correlated 

LOS 

channel, 

labelled 

channel 

1, 

and 

in 

an 

obstructed 

LOS 

channel 

with 

reduced 

channel 

correlation, 

labelled 

channel 

2. 

In 

channel1, 

observe 

that 

when 

receiver 

SNR 

is 

less 

than 

12dB, 

DCPM 

outperforms 

MIMO. 

Decreased 

channel 

correlation 

adversely 

affects 

DCPM 

capacity 

but 

has less effects on MIMO.

DCPM System Architecture

ΣY11

ΣY22

Weight W22

Y1

Y2LHCP

antenna

RHCP antenna RHCP

LHCP

hRR

hRLhLR

hLL

Weight W11

Weight W12

Weight W21ConclusionsIt 

has 

been 

found 

that 

the 

mobile 

terminal 

based 

DCPM 

provides 

superior 

channel 

capacity 

to conventional MIMO at low receiver SNRs.This 

favours 

the 

adoption 

of 

DCPM 

in 

the 

on‐

going DVB‐NGH standardisation process.land mobile 

terminal

satellite

Conventional MIMO – Modify for Satellite 

Systems?

Multiple antennas, rich scattering – spatial multiplexing 

Multiple 

antennas, 

no 

scattering 

at 

one 

link‐end 

– eigen

beamforming

Two 

antennas 

at 

both 

link‐ends, 

no 

scattering 

at 

one 

link‐end, LOS conditions –

what can be done?

Eigenvalue

The dual polarised LOS MIMO channel has two 

strong eigenmodes

in which independent bit 

streams can be sent through

P(eigenvalue

 < abscissa)

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Smart Middleware for  Wireless Sensor Networks

CCSR Research Symposium 2011 – Frieder

Ganz, PhD Student

AbstractSensors will play an important role in our future daily life. 

Ongoing 

research 

areas 

such 

as 

Smart 

Homes, 

Healthcare 

and 

the 

Future 

Internet 

leverage 

the 

use 

of 

sensors 

in 

combination 

with 

Web 

data 

and 

services. 

Utilising 

and 

integrating 

this 

information 

are 

the 

key 

issues 

to 

enable 

future 

environment 

and 

user 

aware 

networks 

and 

applications. 

Gateway for Sensor NetworksWe 

introduce 

middleware 

design 

which 

addresses 

the 

emerging 

issues 

by 

constructing 

homogeneous 

framework 

to 

connect 

heterogeneous 

sensor 

networks 

and providing decision making mechanism to optimise and 

utilising 

resource 

constrained 

wireless 

sensor 

networks 

in 

distributed environments.

MotivationsCurrent 

key 

approaches 

such 

as 

GSN 

and 

the 

OGC 

Standard 

lack 

of 

several 

self‐* 

features. 

Our 

approach 

includes such reflective features such as self‐configuration 

and 

discovery. 

Most 

available 

platforms 

are 

not 

proper 

designed for distributed environments.

Key Contributions:

Easy discovery and association  of nodes as in 

802.11 networks

Distributed device registry with update and 

query mechanisms

Integration with CCSR Linked Data platform 

to create Networked Knowledge. 

Caching and Prediction of values (nodes) to 

save energy

Integration into CCSR Linked  Data Platform

Future WorkIn 

future 

one 

interesting 

point 

is 

to 

make 

the 

information 

available 

to 

the 

user.    We 

will 

introduce solutions to provide flexible and scalable 

data access from wireless sensor networks to 

high 

level 

applications/users. 

Another 

aspect 

is 

integration 

of 

data 

into 

business 

environments 

and 

providing 

discovery 

and 

search 

mechanisms 

for 

distributed 

sensor 

data 

and 

sensor 

observation. 

Architecture

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A Fuzzy Reinforcement Learning Approach for Pre‐Congestion  Notification based Admission Control

CCSR Research Symposium 2011 – Dr Stylianos Georgoulas, Research Fellow

ScopeThe 

aim 

of 

this 

work 

is 

to 

introduce 

fuzzy  reinforcement 

learning 

to 

the 

Pre‐Congestion 

Notification 

(PCN)  framework for admission control.

IntroductionAdmission 

control 

(AC) 

is 

control 

function  that 

attempts 

to 

control 

Quality  of 

Service 

(QoS) 

by 

rejecting 

new flow requests when/if needed.The 

major 

drawback 

of 

existing 

approaches  is 

that 

they 

rely 

on 

very 

rigid  assumptions 

about 

the 

traffic 

and 

network  characteristics. 

Therefore, 

manual  tuning 

is 

needed 

whenever 

these assumptions stop being valid.

ObjectivesIntroduce 

self‐x 

behaviour 

to 

PCN‐

based  admission 

control. 

Develop 

schemes that are able to self‐adapt.

System ModelPCN 

applies 

to 

core 

network 

segments. 

It requires the existence of a traffic class  that receives preferential treatment and  relies 

on 

packet 

marking 

to 

deduce 

the 

AC decision.

Main IdeasUse 

fuzzy 

Q‐learning 

(FQL) 

to 

drive 

the 

threshold  reconfiguration 

that 

affects 

the packet marking behaviour.

ResultsThe FQL modules are being 

developed and integrated in the  ns‐2 simulator.

SummaryOnce 

fine‐tuned, 

this 

approach 

will  allow 

for 

fully 

autonomic 

PCN  AC 

mechanisms, 

able 

to 

continuously  learn 

and 

adapt 

based on previous actions. 

PLR/traffic

highmedlow

trend of PLR/traffic

positiveneutralnegative

neutralnegative

threshold adjustment

positive

Example rule : If {PLR is low and trend of 

PLR is negative} (S1) then: threshold 

adjustment is {positive Q(S1,A1), neutral 

Q(S1,A2), positive Q(S1,A3)}

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Design verification of future networks architectures

CCSR Research Symposium 2011 – Dr Majid Ghader, Research Fellow

Abstract/Scopea formal method for evaluation of the 

correctness of components’ design and 

stability of control loops within the 

self‐organised network architecture

IntroductionAcme

Architecture Description 

Languages (ADL)  To enable formalisation

and 

verification of the architecture of 

systems Aiming at identification

and 

resolution of design problems

in the 

early stages of development. 

To validate a scenario modelling a 

typical control loop in Acme Studio

Motivations/ObjectivesRectifying

initial design problems at 

the early stages to avoid

costly

corrections at the development

stage

System Model/Definitions‐Families‐Elements‐Components‐ConnectorsMain IdeasModelling the system in terms of the 

above components Verifying validation of the rule Potential analysis of the system

Sample ResultsHow the Acme

and Armani

constraints help in verifying the  correctness of a scenario

Extensible to other rules

Inappropriate for performance 

analysis, scalability evaluation and  network simulations

Summary/Conclusions Shown formalities

for describing 

control loop architecture, expressed  in text interpreted into a proper 

predicate language Shown a network architect 

verifying validity of a scenario 

based on the components of  proposed network architecture, and 

checking the fulfilment of different 

principles and properties in terms  of the rules of the particular formal 

languages (Acme and Armani)

Scenario, implementation and screenshot

Governance

NetworkResource

Knowledge

rule rule01 = invariant forall s1 : AbstractStratum in self.COMPONENTS | forall s2 : AbstractStratum in self.COMPONENTS |

forall ssp1 : SSPType in s1.PORTS | forall ssp2 : SSPType in s2.PORTS | declaresType(s1,KnowledgeStratum)

AND declaresType(s2, GovernanceStratum)AND connected(ssp1, ssp2) -> ssp1.direction == output AND ssp2.direction == input;

‐Ports‐Roles‐Properties

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Asynchronous Multi‐channel MAC Protocol for VANETs

CCSR Research Symposium 2011 – CHONG HAN, PhD Student

Abstract/ScopeA new multi‐channel MAC protocol for 

VANETs

is proposed, namely, Asynchronous 

Multi‐Rendezvous Multi‐Channel MAC 

(AMCMAC) to improve network 

performance in large scale vehicular 

networks in terms of large number of 

nodes in the complex vehicular 

environment. 

IntroductionIn a multi‐channel system, both non‐safety 

and safety related applications could be 

provided on different channels, which 

could help improve QoS

support for 

different application types by allocating  

them to different channels.

Motivations/ObjectivesCurrent multi‐channel MACs

performs poor 

in terms of system throughput,  and 

penetration rate of successfully broadcast 

emergency messages. Multi‐channel 

hidden terminal problem is not solved 

properly. 

System Model/DefinitionsEmergency messages are broadcast on 

control channel, which is used for  channel negotiations as well. Other 

categories of traffic are arranged to  service channel. 

Main Ideas Avoid unnecessary renegotiations   Use the LBT and channel selection 

mechanism to avoid collisions on service  channels

Sample ResultsThe proposed AMCMAC 

protocol outperforms the IEEE  1609.4 and AMCP scheme in 

terms of system throughput,  channel occupation time and  the penetration rate of 

successfully broadcast  emergency messages. 

Summary/ConclusionsImprove the system 

performanceOutperform the IEEE 

1609.4 (Synchronous), and  AMCP (Asynchronous)

Solve the multi‐channel  hidden terminal problem

Solve the missing receiver  problem in multi‐channel 

scenarios

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Sensing and Emulation Hardware for Advanced IOT  Experimentation

CCSR Research Symposium 2011 – Dr William  Headley, Research Fellow

Abstract/ScopeThe 

work 

described 

herein 

seeks 

to 

develop 

sensing 

and 

emulation 

hardware 

for 

use 

in 

the 

Internet 

of 

Things 

and 

Persuasive 

Technologies 

experimentation.  

This 

hardware 

will 

be 

utilised 

to 

ascertain 

user’s 

energy 

consumption 

patterns 

whilst 

also 

providing 

context of how that energy is being used. 

IntroductionA 

hardware 

platform 

has 

been 

developed 

which 

will 

allow 

researchers 

from 

various 

disciplines 

to 

study 

how 

efficiently 

energy 

consumers 

utilise 

their 

energy 

consumption.    This 

hardware 

platform 

comprises 

multitude 

of 

nodes 

named 

Persuasive 

Energy 

Nodes 

(PENs) 

(see 

Figure 

1).    These 

PEN’s

are 

capable 

of 

measuring 

the 

energy 

consumption 

of 

any 

device 

plugged 

into 

it.   Additionally, 

sensor 

array 

has 

been 

built 

into 

the 

unit 

in 

order 

to 

measure 

certain 

environmental 

aspects 

of 

the 

area 

around 

where 

the 

energy 

is 

being 

consumed 

(topmost 

box 

in 

Figure 

1).   

The 

PEN’s

house 

TelosB

mote 

to 

allow 

for 

the 

capture of the sensor data as well as the capability to 

transmit 

data 

wirelessly 

to 

either 

nearby 

motes 

or 

local 

gateway 

(see 

Figure 

2).   The 

PEN’s

also 

house 

USB 

hub, 

PIC 

and 

current 

sensing 

circuitry 

to 

further 

enhance the capabilities of the unit.

Motivations/ObjectivesThe 

motivation 

behind 

the 

development 

of 

this 

hardware 

platform 

is 

to 

allow 

researchers 

to 

monitor 

and 

identify 

inefficient 

energy 

consumption 

patterns 

of a user

System Model/DefinitionsBy determining some basic aspects of an energy consumer’s 

environment, one can attempt to determine if this energy is 

being consumed efficiently and in doing so, possibly affect a 

change in their behaviour.

Main Ideas

Define the context of a user’s energy consumption by 

monitoring: Noise (amplitude sample and slow decay circuit)Movement (PIR sensor) Lighting (visible light photodetector) Temperature (solid state temperature sensor) Energy consumed (commercial energy monitoring unit)

Sample ResultsInitial 

prototypes 

of 

the 

PEN’s

have 

been 

realised 

and 

small 

number 

of 

units 

(10) 

have 

been 

deployed 

in 

order 

to 

test 

their 

ability 

to 

create 

useful 

context 

of 

energy 

consumption 

by 

user 

in 

an 

office 

environment.    The 

unit 

requires 

approximately 100mA of current 

to 

function 

properly (which includes the sending of data 

wirelessly).    Figure 

demonstrates 

the  

concept of monitoring the energy consumed 

by 

user 

(black 

line) 

as 

function 

of 

time 

and 

in 

relation 

to 

the 

time 

the 

user 

is 

actually 

in 

the 

room 

(greyed 

area).    Thus 

energy 

consumption 

in 

the 

white 

areas 

is 

energy 

that 

has 

been 

potentially 

wasted 

as 

the 

user 

was 

not 

present 

when 

the 

energy 

was consumed.

Summary/ConclusionsMass 

fabrication/deployment 

of 

second 

generation 

of 

PEN 

unit 

is 

currently 

underway. Future work on these devices will 

seek to incorporate:

RFID technologyActuator and corresponding intelligenceLower cost/lower energy consumption    

sensors

Figure 2. TelosB mote (left) and optocoupler board (right) which are housed within the

PEN.

Figure 3. USB hub, PIC, current sensing and virtual sensor

circuitryFigure 1. The

Persuasive Energy Node (PEN)

Figure 4. Energy consumption as a function of time and user presence

(data compiled by M. Nati)

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Efficient Pairing non‐interactive Key     Distribution Protocol for the Internet of Things

CCSR Research Symposium 2011 – Dr Dan  He, Research Fellow

Abstract/ScopeKey distribution is a challenge in the 

Internet of Things(IoT) due to the  limited resources of networked 

devices. PKI based approach is neither  efficient nor secure. This paper 

proposes a lightweight pairing based  non‐interactive key distribution 

protocol with provable security.

IntroductionKey distribution has two issues in IoT: 

Restrict to use the advanced  cryptographic algorithm; PKI  inapplicable. Key distribution protocols 

usually involve message exchanges. 

Motivations/ObjectivesNon‐interactive key distribution 

reduces the message exchange  overhead. This can be done by identity‐

based cryptography.

DefinitionsIf an efficient algorithm A can solve BDHP 

problem at time slot t, then the probability 

of computing bilinearity

is the same as A. 

Main Ideas 

Our protocol is based pairing secure 

primitives on the hardness of bilinear Diffie‐

Hellam

Problem(BDHP). 

Each sensor node can perform the 

protocol above to establish the shared 

security.

Performance ResultsThe protocol is secure to prevent  type I 

and II attackers.Execution time where r and q are group 

order of finite fields

ConclusionsPairing based key distribution is 

a new approach. It is efficient  and secure for IoT. Future work 

will be implementation on real  sensor board. In summary, this  protocol is:

Non‐interactiveSave bandwidthSimple and Secure Efficient and fast

Key Distribution Protocol

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Space‐Time Cooperative Positioning in Mobile Networks

CCSR Research Symposium 2011 – Ziming He, PhD Student

Abstract/ScopeThis work proposes a novel mobile 

network based cooperative positioning  approach, which can jointly exploit 

spatial cooperation and temporal  cooperation. Numerical results show that 

the proposed approach can significantly  improve the accuracy of position 

information.

IntroductionCooperative positioning is an emergingparadigm that circumvents the needs for 

high‐power, high‐density access point 

(AP) deployment and offers additional  positioning

accuracy by enabling the 

mobile terminals (MTs) to help each 

other in estimating their positions.

Motivations/ObjectivesCurrent work on cooperative positioning 

only considers spatial cooperation

System ModelWe consider a mobile network, where a 

mobile can communicates with access  points and neighbouring mobiles (see  above figure). 

Main IdeasAs depicted in the above figure, the main 

idea is to employ an embedded odometer  or pedometer to measure the travelled 

distance between adjacent states.

Sample Results

the proposed approach can improvepositioning accuracy with high 

mobility of the MTs.

Summary/ConclusionsThis work proposes a novel 

mobile network based  cooperative positioning 

approach, which can jointly  exploit spatial cooperation and 

temporal cooperation. 

the APs

(A, B, C and D) communicate with two MTs. p1,k−1 and p1,k−1 

denote position of MT 1 at the (k −

1)‐th and the k‐th

states, respectively; 

p2,k−1 and p2,k−1 denote position of MT 2 at the (k−1)‐th and the k‐th

states, respectively. At the k‐th

state, either MT can estimate its 

positions based on the signal from its neighbouring nodes, as well as the 

travelled distance between the (k −

1)‐th and the k‐th

states.

A

B D

C

p1,k

p2,k

p2,k-1p1,k-1

communication linkstraveled distance

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Sample Results

Summary/ConclusionsBy  intelligently organizing beam 

vectors with one‐bit feedback,  the  achievements can be summarised :

The sum‐rate of primary microcell  has been additionally increased.

Inter‐cell interference can be  eliminated  with  suitable variables.

For  keeping the sum‐rate of  secondary microcell, the number of 

MTs in it has to be sufficient large.

Base Station

khkb

1K

k

.. ..

Relay Station 2(RS-2)

....

N

Relay Station 1(RS-1)

1

n

.. ..

....

ng

na

Intra-cell Overlay OpportunisticSpectrum Sharing Network

Primary microcell Secondary microcell

Intra‐cell Overlay Opportunistic Spectrum Sharing By Employing  One‐bit Feedback Beamforming

CCSR Research Symposium 2011 – Jiancao Hou, PhD Student

Abstract/ScopeWe propose a novel strategy for intra‐cell 

overlay opportunistic spectrum sharing  where one‐bit feedback beamforming

is 

available. By optimizing the beam vectors,  secondary transmitter can help primary 

users send useful messages while  eliminating inter‐cell and intra‐cell  interferences.

IntroductionRapid growth of wireless services 

continues to overload the spectrum  resources. Cognitive MIMO beamforming

with limited feedback is an intelligent   method to enable opportunistic spectrum 

reuse. One of fundamental problems on  this topic is how to optimize the beam 

vectors with limited feedback in crosstalk  environments?

Motivations/ObjectivesFacing up overloaded spectrum, how to 

reuse it by employing one‐bit feedback  beamforming?

System Model/DefinitionsBase station

broadcasts messages to RS‐1 and RS‐

2, both RS‐1 and RS‐2 can decode their own  messages and the messages from the other, and 

then forward the selected messages to the  appropriate mobile users.

Main IdeasRS‐2 iteratively constructs the first beam vector for 

helping RS‐1 send useful messages, and then it 

produces the rest orthogonalized

beam vectors to be 

orthogonal with the first one, in order to suppress 

inter‐cell interferences.

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Distributed Load Balancing through Self Organisation of  Coverage

CCSR Research Symposium 2011 – Ali Imran, Research Fellow

Abstract/Scope:A novel distributed traffic load balancing solution Reduces call rejection probability (close to globally optimal)Based on an analytical framework Inspired from principles of self organization in nature

Introduction:State of the art: [Glenn, Imran et Al 2011]

1) Resource Adaptation based LB2

) Traffic Shaping based LB3)RS based LB4)Coverage Adaptation  based LBcentral control/ heavy signalling low scalability and agility that are the desired features of SO.

Our Solution : Load balancing through BSOF (LB‐BSOF)System wide self organisation of coverage in distributed manner 

such that the load remains balanced in face of medium to long term 

dynamics keeping the blocking close to the minimumDo not require central control/global signalling

Motivations/Objectives:System Model/Definitions:‐Multi cell wireless system ‐Circuit switched, no queuing‐system wide blocking:

Main Ideas:

Sample Results:

Conclusions:Over 270% reduction in blocking Near optimal performanceVery low complexity Very low signallingCopes with ever changing demographyFuture Work: Investigating LB‐BSOF with 

handover and packet switching

Biomimmetic Self organisation 

Framework (BSOF)Extracted design and operational principle of self organisationAnalysis of case study of flock of Common Cranes 

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CCSR Research Symposium 2011 – Bahareh

Jalili, PhD Student

Abstract/Scope

IntroductionAdjacent base station coordination is an efficient 

technique in radio resource allocation:Reduces interference, particularly in the cell edges

• Improves spatial diversity gain• Allows more effective power allocation

Traditionally, coordinated resource allocation 

schemes are implemented in BSC/RNC.Modern cellular systems (4G and beyond) eliminate 

BSC/RNC from their network architectures in order to 

reduce latency in resource allocation

Motivations/ObjectivesTo 

investigate 

the 

feasibility 

and 

performance 

of 

distributed 

implementation 

of 

coordinated 

radio 

resource allocation in modern cellular networks.

System ModelThree adjacent  3‐sector BSs

Area covered by 3  most interfering Sector 

Antennas (SA)

SAs

collaborate in

resource allocation using back 

haul links

S11

S21S23

S22

S12

S13

S31

S33

S32

Underlying Complex  ProblemMaximize  Total system throughput

(Over different SAs

, Resource Blocks 

(RB) and power allocations) Subject to:Only one  user served on each RBTotal allocated power Fairness constraints

......

Conceptual Radio Resource Management Systems for  

the Packet Radio Network:Collaborative radio resource allocation and scheduling 

is the main focus

Principle Scheduling Policy Proportional Fair Scheduling

A set of Resource Blocks are dedicated for the 

users in the common area of the cell edges.

Proposed Heuristic Solution Break the problem into two sub‐problems: RB

allocation Power allocation  Equal Power Allocation

Serial RB selection and power allocation using 

Water‐Filling

Distributed RB selection with Centralized 

Water‐Filling

Distributed RB selection with Distributed 

Water‐Filling

Distributed Collaborative  Scheduling  Scheme

Each SA independently : Calculates a ”Scheduling Coefficient” (SC) for each user 

on each RB These coefficients are placed in a ”Scheduling Coefficient 

Matrix” (SCM) A matrix of highest SCs

on each RB is prepared (Best 

Matrix) Best Matrix is shared with neighboring SAs

Local Scheduling Decision

Each SA appends all the 3 Best Matrices For each 

RB, the SA that has the highest SC will serve the user 

on that RB

Total System Throughput Gini Fairness Index

Distributed and Collaborative Radio Resource Allocation in the  Downlink of OFDMA Systems

Asymmetric Users Around the Cell Edge Area:

Results /SummarySignificant gain can be achieved even by 

implementing sub‐optimal distributed 

collaborative

schemes.

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Resource‐Friendly Authentication Scheme for Disruption  Tolerant Networks

CCSR Research Symposium 2011 – Enyenihi

Henry Johnson, PhD Student

Abstract/ScopeAn 

authentication 

scheme 

for 

disruptive 

networks based on Delay/Disruption Tolerant 

Networking 

(DTN) 

concept 

is 

proposed.    Its 

comparison 

with 

existing 

schemes 

is 

made 

and its comparative advantages established. 

IntroductionDisruption 

tolerant 

networks 

are 

networks 

with intermittent connectivity caused by high 

node 

mobility, 

short 

range 

of 

radio 

frequency, low battery power, no line of sight 

etc. 

Existing 

authentication 

schemes 

perform 

poorly 

in 

these 

networks 

due 

to 

either 

their 

interactive 

and 

resource 

exhaustive 

nature, 

design 

principle 

or 

operational 

complexity. 

This calls for a new concept in authentication 

as illustrated in the figure.

Motivations/ObjectivesTo address authentication issues in disruptive 

networks while preserving  network and node 

resources. 

System Model/DefinitionsEach entity generates its key pair and must 

be  registered 

and 

authenticated 

before 

communications.  Registration 

Authority 

(RA)  and 

Network 

Administrator 

(NA) 

are 

trusted and must not be compromise. Main Ideas• Use 

symmetric 

based 

hash 

message 

authentication code (HMAC)• Use 

third 

party 

certified 

asymmetric 

mechanism for source authentication

Comparative AnalysisAs 

shown 

above 

in 

the 

table 

is 

the 

comparative 

analysis 

of 

our 

scheme 

with 

existing 

schemes 

assuming 

one 

intermediate 

node 

between 

source 

and destination.

Summary/ConclusionsOur proposed scheme:Is more resource efficientPlaces no load on the serverCan operate without 

continuous network connectivityValidation will be carried out 

through simulation in connected  and disruptive environment.

Registration Phase:    Once1.  Alice →

RA:   PbRA

{devIDA

, rtjDTN network}

2a. RA →

Alice:  PbA

{devIDA

,  secInfoA

, IDNA

, secInfoNA

, PbNA

}2b. RA →

NA: PbNA

{nfa,  devIDA

, secInfoA

}

Authentication Phase:    Once3. Alice →

NA: PbNA

{rtj, devIDA

,  secInfoA

, PbA

}4. NA→Alice:   PbA

{auConf,  IDNA,

, secInfoNA

, Kdtn

, APassA

}

Data Exchange:      Anytime after Authentication5. Alice →

Bob:    [PbB

{Hello} |{APassA

,NA

} | {Tstmp,  IDA

, IDB

}]∙hmac5b.Alice→Bob:   [{KR

(BkMesg), PbB

(KR

)} | {APassA

,   NA

} | {Tstmp, IDA

, IDB

} ]∙hmac6.Bob→Alice:     {isAccepted, APassB

, NA

}∙hmac

Analysis Metrics Authentication Protocols

Kerberos N‐S‐L Asokan Our 

Protocol

Total number of exchanges 8 12 8 4

No of recipient contacts with 

the server1 3 2 0

No of cryptographic operations 

by server10 6 4 0

No. of cryptographic operations 

by intermediate Nodes6 7 7 5

No. of keys used 7 8 6 4

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Performance study of GLOSA using an integrated cooperative ITS  simulation platform

CCSR Research Symposium 2011 – Konstantinos

Katsaros, PhD Student

Abstract/ScopeThis 

project 

is 

an 

application 

for 

the 

communication 

between 

traffic 

lights 

and 

vehicles 

in 

order 

to 

gather 

and 

process 

information 

about 

traffic 

light 

timing 

and 

provide 

an 

advisory 

speed 

to 

the 

vehicle 

driver to reduce fuel consumption.

IntroductionVehicular 

communications 

can 

assist 

to 

reduce average fuel consumption especially 

under 

high 

traffic 

density 

and 

long 

traffic 

light 

cycles. 

We 

investigate 

the 

impacts 

of 

V2I 

communications 

on 

fuel 

efficiency 

and 

traffic 

efficiency 

using 

an 

integrated 

cooperative ITS simulation platform 

ObjectivesIncrease traffic efficiency (less stopping 

time)Reduce fuel consumption and emissionsin urban areas through C2X 

communications.

GLOSA (Green Light Optimal Speed Advisory)The application scenario has two elements, the traffic light and the vehicle. Each of them equipped with a unit: RSU (roadside unit) in the traffic light and OBU (onboard unit) on the vehicle. The RSU gets information from the traffic light about timing, position etc and broadcasts it periodically. On receipt of that message the OBU calculates the time needed to reach the traffic light. From the information of the message it calculates the status of the traffic light at the time it reaches it. If it is green, it can continue its journey. If it is red, it calculates the remaining time for red phase, and provides the driver with an advisory speed in order to reach the next traffic light in a green phase. This information will be provided to the driver through a visual or audible HMI.

Summary/ConclusionsResults 

suggest 

that 

GLOSA 

application 

has 

positive 

effect 

on 

both fuel consumption and stopping 

time. 

Thus, 

such 

an 

application 

can 

be 

incorporated 

into 

future 

vehicles 

to reduce their carbon footprint and 

accommodate 

their 

drivers 

with 

smoother trip. Future work includes:Dynamic Traffic Light AdaptationTaking into account traffic 

congestion 

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eXtended User Interfaces (xUIs)

CCSR Research Symposium 2011 – Dr Ralf KeNJƴŎƘŜƴΣ wŜǎŜŀNJŎƘ CŜƭƭƻǿ

Abstract/ScopexUIs

present a service front‐ends concept to intelligently 

incorporate real‐world objects, such as digital appliances,  networks of displays, user interaction devices, etc. for 

ubiquitous services delivery. 

Service

Service

Service

Bob’s display

Ralf Kernchen, Stefan Meissner, Klaus Moessner, Pablo Cesar, Ishan Vaishnavi, Matthieu Boussard, and Cristian Hesselman, "Intelligent Multimedia Presentation Delivery in Ubiquitous Multi-Device Scenarios," IEEE MultiMedia, vol. 17, no. 2, pp. 52-63, Apr. 2010, doi: 10.1109/MMUL.2009.75

Ying Du, Ralf Kernchen, Klaus Moessner, Christian Räck, Oliver Sawade, and Stefan Arbanowski, "Context-aware Learning for Intelligent Mobile Multimodal User Interfaces," in Proceedings of the 18th Annual IEEE International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications (PIMRC 2007), Athens, Greece, 2007, pp. 1 - 5.

Introduction

Idea stems from research in Human  Computer Interaction and 

Ubiquitous/Pervasive ComputingAllowing users to interact more 

natural with Internet of Things  applications

Motivations/Objectives

Allow applications to “surround” the user by integrating 

seamlessly in the environment vs. single point of entry (mobile  devices, web)

Integrate context information by leveraging the Internet of  Things

Support users to retrieve relevant information in and about  their current environment

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Flexible Frequency Reuse schemes for heterogeneous  networks (macrocell and femtocell)

CCSR Research Symposium 2011  – Valantis Kosta, PhD Student

AbstractA 

flexible 

frequency 

re‐use 

scheme 

to 

increase 

the 

capacity 

of 

heterogeneous 

cellular 

system 

i.e. 

macrocell 

cell‐edge 

and 

femtocell 

overall 

throughput. 

Simulation 

results 

confirm 

the 

effectiveness 

of 

the 

proposed 

scheme 

in 

both 

macrocell 

and 

femtocell 

networks 

compared 

to 

number 

of 

schemes 

in 

the 

literature. 

MotivationThe 

Interference 

problem 

is 

major 

issue 

for 

multi‐cell 

OFDMA networks (macrocell and femtocell)An 

interference 

aware 

radio 

resource 

management 

(RRM) 

algorithm in a multi‐cell system is prohibited complexFrequency‐partitioning 

schemes 

for 

OFDM‐based 

network 

are 

feasible 

and 

low 

complexity 

practical 

solutions 

for 

multi‐

cell environmentCurrent state‐of‐art re‐use frequency allocation schemes do 

not benefit heterogeneous cellular networks Our 

flexible 

re‐use 

scheme 

aims 

for 

heterogeneous 

cellular 

systems to enhance the cell‐edge and overall throughput

System Model

Results

Increase of  eNB

cell‐edge throughput. 

Increase of overall HeNB

throughput.

Minimum reduction of overall eNB

throughput

SummaryA flexible frequency re‐use scheme was proposed 

to benefit heterogeneous networks.

Simulation results show the effectiveness of the 

proposed scheme

Future WorkExtend the research to semi‐static/dynamic 

schemes in order to exploit the dynamics of the 

network

Investigate distributed frequency allocation 

algorithm with /without learning capabilities

Investigate more indoor multi‐cell environments 

i.e. 5x5 grid and dual stripe

Technical Approach

1

2

3

4

5

6

7

cell edgeP cell centerP

Frequency

Pow

er

1

2

3

4

5

6

7

cell centerP

cell edgeP

Frequency

Pow

er

7

23

3 72 2 3

7

4

67

7 46 6 7

43

56

6 35

5 6

36

12

2 61 1 2

65

71

1 57

7 1

51

34

4 13 3 4

1

2

45

5 24 4 5

2

7

23

3 72 2 3

7

4

67

7 46 6 7

43

56

6 35

5 6

36

12

2 61 1 2

65

71

1 57

7 1

51

34

4 13 3 4

1

2

45

5 24 4 5

2

FFRSFR

Graphical Illustration of the sub‐cell regions of the flexible frequency reuse scheme. Each sub‐cell 

is associated with a frequency group which is orthogonalized

with other groups through power 

amplification (SFR)/ reduction or through frequency restriction (FFR). 

Parameters Values

Total Bandwidth 20 MHz

Site-to-Site Distance 500 m Antenna model Berger

eNB Power 43 dBm HeNB Power 10 dBm

Main fading loss parameter Path loss model Outdoor path loss model L = 128.1 + 37.6 log10D Indoor path loss model L = 127 + 30 log10D

External wall loss 10dB Inter-distance of UEs 1 per 20m2 Inter-distance of FEs 1 per 61m2

CQI No

Modulation & Coding Scheme

Spectral Efficiency (bps/Hz)

SINR Threshold

1 QPSK 78/1024 0.1523 -6.94 dB 2 QPSK 120/1024 0.2344 -5.14 dB 3 QPSK 193/1024 0.3770 -3.18 dB 4 QPSK 308/1024 0.6016 -1.25 dB 5 QPSK 449/1024 0.8780 0.76 dB 6 QPSK 602/1024 1.1758 2.67 dB 7 16QAM 378/1024 1.4766 4.69 dB 8 16QAM 490/1024 1.9141 6.52 dB 9 16QAM 616/1024 2.4063 8.57 dB

10 64QAM 466/1024 2.7305 10.36 dB 11 64QAM 567/1024 3.3223 12.29 dB 12 64QAM 666/1024 3.9023 14.17 dB 13 64QAM 772/1024 4.5234 15.88 dB 14 64QAM 873/1024 5.1152 17.81 dB 15 64QAM 948/1024 5.5547 19.83 dB

50 100 150 200 250 300 350 400 450

50

100

150

200

250

300

350

400

0

5

10

15

20

50 100 150 200 250 300 350 400 450

50

100

150

200

250

300

350

400 -25

-20

-15

-10

-5

0

5

10

15

20

25

Table of SINR mapped with Spectral Efficiency Main Simulation Parameters 

SINR in a 19‐cell layout with tri‐sectorized antenna Shadowing experience by central base station 

Re-use scheme

Average HeNB T-put in Mbps

(% change)

Average eNB T-put in Mbps

(% change)

Average eNB cell-edge T-put in Mbps (% change)

FR1 70.06 46.70 19.30

FR3 72.67 (+3.74%) 35.68 (-23.6%) 23.73 (+23%)

SFR 1/3 92.74 (+32.38%) 42.49 (-9%) 37.45 (+94%)

FFR 1/3 79.18 (+13.03%) 39.76 (-14.9%) 44.28 (+129.4%)

SFR 3/7 99.60 (+42.18%) 41.86 (-10.4%) 39.73 (+105.8%)

FFR 3/7 98.18 (+40.14%) 44.41 (-4.9%) 38.97 (+101.9%)

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Performance Evaluation of Energy Detection in Cognitive Radio 

CCSR Research Symposium 2011 – Xing LIU, PhD Student

Abstract/ScopeSpectrum 

sensing 

plays 

an 

important 

role 

in 

cognitive 

radio 

systems. 

Results 

of 

spectrum 

sensing 

depend 

on 

the 

performance 

of 

employed 

sensing 

techniques. 

My 

current 

work 

focuses on  novel performance evaluation of the 

most 

common 

spectrum 

sensing 

techniques 

energy detection. 

IntroductionUp to now, various spectrum sensing techniques 

have 

been 

proposed 

among 

which 

the 

energy 

detection is noted for its simplicity and requiring 

no 

priori 

information. 

The 

performance 

of 

energy detector has been extensively studied in 

the 

past. 

Its 

high 

performance 

under 

good 

channel 

conditions 

and 

severely 

decreased 

performance 

due 

to 

system 

model 

uncertainty 

and low SNR have been shown in many papers.

Motivations/ObjectivesAlthough there have been many generic studies 

of 

the 

energy 

detection, 

there 

has 

been 

little 

detailed study of its application in more realistic 

scenarios. 

So 

new 

analysis 

and 

performance 

for the energy detection is desired.

System Model/DefinitionsA 

radio 

spectrum 

usage 

model 

consisting 

of 

two 

elements, 

primary 

system 

and 

secondary 

cognitive 

system. 

The 

cognitive 

radio 

network 

consists 

of 

one 

energy 

detector 

and 

the 

primary 

system consists of one transmitter/ receiver pair.

Main IdeasNew 

features 

and 

characteristics 

of 

energy 

detection 

is 

derived 

mainly 

by 

simulation. 

We 

provide 

some 

more 

realistic 

wireless 

environment to evaluate the energy detection.

Sample ResultsWe 

found 

that 

the 

energy 

detector 

exhibits 

best 

performance 

when 

the 

target 

primary 

signal 

is 

QPSK 

and 

degrades 

for 

16 

and 

64QAM. 

However, 

the 

performance 

deterioration 

due 

to 

the 

non‐constant 

amplitude 

signal 

can 

be 

alleviated 

by 

increasing 

the 

number 

of 

samples 

used 

for 

detection. 

We 

also 

found 

that 

correlated 

Rayleigh 

fading  

channel 

significantly 

degrades 

the 

performance of the energy detector. 

Summary/ConclusionsThe 

energy 

detector 

suffers 

from 

the 

non‐constant 

amplitude 

problem 

and 

correlated channel problems. 

Future Work:Performance comparison of spectrum 

sensing techniquesValidate cooperative sensing model 

using energy detectorsWork on using heterogeneous 

sensors and compare with homogenous 

curves ‐

performance/complexity etc.

Figure 1 Performance comparison of energy detector 

for different modulation signals.

0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 0.50.75

0.8

0.85

0.9

0.95

Prob. False Alarm

Prob

. Det

ectio

n

SNR = -2dB

Modulation type: QPSK16QAM64QAM

0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 0.50.75

0.8

0.85

0.9

0.95

Prob. False Alarm

Prob

. Det

ectio

n

SNR = -2dB

Modulation type: QPSK16QAM64QAM

0 0.2 0.4 0.6 0.8 10

0.2

0.4

0.6

0.8

1

Prob. False Alarm

Prob

. Det

ectio

n

SNR -2dB

AWGM channelAWGN + Rayleigh(Independent)AWGN + Rayleigh(Correlated)AWGN + Lognormal Shadowing(6dB)AWGN + Lognormal Shadowing(12dB)

Figure 2 Performance comparison of energy 

detector for different modulation type with 

increased number of samples.

Figure 3 ROC curve under different channel condition

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Spectrum Sensing for ODFM System by Exploiting Frequency‐ Domain Pilot Polarity

CCSR Research Symposium 2011 – Zhengwei

Lu, PhD Student 

Abstract/ScopeThis 

work 

presents 

novel 

spectrum 

sensing  approach 

for 

OFDM 

system 

by 

exploiting 

frequency‐domain 

pilot  polarity in  scope of signal processing.

IntroductionSpectrum sensing is a type of advanced 

signal  processing 

technique 

for 

the 

future wireless networks, e.g. cognitive  radios or self‐organizing networks. Lots  of 

work 

has 

been 

developed 

since 

1940s, where each scheme has its own  character; 

and 

the 

energy 

detection 

is 

the most well‐known approach.    

Motivations/ObjectivesTo 

propose 

new 

spectrum 

sensing 

approach  which 

can 

achieve 

good 

trade‐off  between 

reliability, 

latency 

and computational cost.

System Model/DefinitionsPilot‐embedded 

OFDM 

system 

with 

an 

assumption  that 

the 

receiver 

knows 

the 

standard of the primary system. 

Main IdeasThe polar difference between pilot 

symbols can result in a diversity on the  frequency domain by doing auto‐

correlation on the time domain. 

Sample Results

The proposed approach can offer a  fast convergence rate, while the 

compared approaches need more  information and computational 

power to gain its performance.

Summary/ConclusionsNew approach by exploiting 

frequency‐domain pilot polarity. Fast convergence rate and small 

computational cost. No noise information required.

-20 -18 -16 -14 -12 -10 -8 -6 -4 -2 00

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

SNR (dB)

Prob

abilit

y of

Det

ectio

n

PFA=10%

The Proposed Approach, 10 blocksThe Proposed Approach, 20 blocksThe Proposed Approach, 50 blocksTDSC-MRC Approch, 10 blocksTDSC-MRC Approch, 20 blocksTDSC-MRC Approch, 50 blocksTDSC-NP Approch, 10 blocksTDSC-NP Approch, 20 blocksTDSC-NP Approch, 50 blocks

Block diagram of the proposed detector

An example of  spectrum sensing scenario

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IoT‐Service Clustering by Geographic Location

CCSR Research Symposium 2011 – Stefan Meissner, PhD Student

Abstract/ScopeIn this work an approach is described 

that reduces the search space  containing IoT

services by clustering 

services by location. It is assumed that  IoT

users are mostly interested in 

services related to the location they   are in at the time of service request.

IntroductionAssuming an Internet of Things (IoT) in 

which billions of sensors are deployed  it becomes a challenge for lookup 

systems to find IoT services that are 

suitable to user’s requests.  So far  service lookup systems exist for small 

domains of the IoT only, but not for 

inter‐domain searches in a global scale. Motivations/ObjectivesIn a fully deployed IoT

the search space 

for query engines will be very large  leading to unacceptable response times 

for user queries. 

System Model/Definitions•users are interested in services related to 

the location they are in•services are deployed mostly in areas with 

dense populationMain Ideasreducing the service lookup search space: • the space is divided into clusters• only the relevant clusters are scanned 

during lookup• to find a suitable clustering criterion

ResultsClustering over average urban 

areas leads to a number of  26,240 clusters

all over the 

world. Given 1 billion services available such a fragment of 

the search space contains only  38110 services

to be scanned.

Summary/ConclusionsIt has been demonstrated thatlookup of IoT

services is 

more efficient by clustering  the search space

clustering over geographic  location is a suitable criterion

further clustering can be  achieved  by using observed  phenomena as clustering 

criterion (temperature, etc.)

Biggest urban areas on every continent

Urban area Population Area in km2

Tokyo‐ Yokohama

36.7 million 9,065

New York City 20.7 million 11,264

Cairo 17.6 million 1,709Moscow 13.7 million 4,533Sydney 3.8 million 1,788Average 18.5 million 5,676

global area: 148.94 million km2

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Secure Network Entry Process for WIMAX Mesh

CCSR Research Symposium 2011 – Shahab Mirzadeh, Research Fellow

IntroductionIn order to join the WiMAX mesh network, a 

Candidate Node (CN) has to perform the 

network entry process. In network entry 

process, the CN chooses one of the active or 

operational nodes as Sponsor Node (SN), get 

synchronized with network, negotiates its 

capabilities, authorizes itself and registers 

itself as member of network. Unfortunately 

in the current standard, this important stage 

is not well secured and the adversary can 

impersonate valid sponsor nodes, lunch 

different attacks such as topological and 

Denial of Service (DoS) attack, result in 

weaker security links, and disturb registration 

process.

Source of the problem • Lack of mutual authenticationCN → SN: Operator Authentication Value SN → CN: ‐CN → AN: X.509 Certificate AN → CN:‐CN → NN: Operator Shared Secret (OSS)

Threats & Attacks

MSH‐NCFG messages are neither encrypted nor 

authenticated → network topology attacks

Malicious sponsor node can change PKM‐REQ 

messages → Security Level Rollback Attack 

Possibility of intercepting OSS key →

Adversary 

can using network resources

Modifying OSS key in Auth‐RSP message

Denial of Service (DoS) attack 

REG‐REQ message is authenticated by a derived 

key from AK →Malicious sponsor node can 

modify the REG‐REQ messages or even drop them

Assumptions Every node has a X.509 certificate

Every node has also operator’s 

authorization server’s public key 

Mesh certificates are short term → no 

need for certificate revocation list (CRL) 

Proposed Solution

SNs

sign their NetEntryOpen

messages with their public keys certified 

by mesh certificates

CNs

authenticate themselves to the 

SNs

as defined in standard 

CN and AS sign the authorization 

request and the authorization reply

AS issues mesh certificates on CNs’

public keys and send them in the 

authorization reply messages

OSS  keys are encrypted by CN’s

public 

key in the authorization reply messages

CN and RS sign the registration 

request and registration reply 

Mesh certificates are also used in 

authenticating neighboring nodes and 

establishing pairwise keys.

Modified network entry process

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Alamouti STTD For Energy Efficient Femtocells

CCSR Research Symposium 2011 – Dave Muirhead, PhD Student

Abstract/ScopeThis 

work 

forms 

part 

of 

ongoing 

research 

into  the 

use 

of 

multiple 

antenna 

techniques,  applied 

to 

femtocell

base 

stations,  Fig 

1., 

to 

improve    the 

energy 

efficiency of the femtocell’s transmissions.  

Introduction Deployment of femtocells

expected to 

reach 49 million by 2014. Essential that ‘green’

measures are taken 

to control the potentially huge carbon  footprint of such networks.  

Important for operators (OPEX) and 

consumers.

Motivations/Objectives Determine applicability of Alamouti

STTD 

for femtocell systems.

4G systems will rely on multiple antennas 

so form part of future embodiments. Low complexity and cost are important. 

System Model/Definitions

Main Ideas Simulate and compare energy used by 

STTD in femtocell channel models, Fig 3., 

compared to SISO scheme.  Apply deployment usage pattern 

(residential, enterprise, public) to  determine suitability of approach.

Sample Results: STTD scheme required transmit 

power, to maintain a QOS, is  reduced by around 4dB compared 

to a SISO scheme.   Obvious benefits of additional 

transmitter are shown for  enterprise and public deployments 

in particular.

Summary/Conclusions:The 

use 

of 

simple 

STTD 

offers 

some 

scope  to 

reduce 

power 

in 

femtocell.   The  suitability 

of 

such 

scheme is likely to be determined by  deployment 

type.    The 

solution 

offers:Power reduction/efficiencyLow complexity solutionZero Touch, low overhead

STTD Encoder(Femto BS)

STTD Decode

(UE)B

As0 s1

*0

*1 ss

-26 -24 -22 -20 -18 -16 -14 -12 -10 -810

-4

10-3

10-2

10-1

12.2KBits/s Single Antenna vs STTD Indoor A

SNR before despreading (dB)

BE

R

Fig 1 Fig 2

Fig 3 Fig 4

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Towards Reliable Routing for 6LoWPAN Wireless Sensor Networks

CCSR Research Symposium 2011 – Dr Michele Nati, Research Fellow

Abstract/Scope•Wireless Sensor Networks (WSN) are 

becoming active part of the Internet  world

•Implementation of IPv6 stack in  resources constrained mote is not easy

•A routing protocol able to cope with  the dynamicity of such networks is 

missingIntroduction•Few IPv6 stack (6LoWPAN) for WSN 

are now available:• UDP, IMCPv6, Neighbors

Discovery

• Routing protocols should be:- Very lightweight

- Resilient to lossy

environment

- Self‐adapting to topology 

dynamicityMotivations/ObjectivesA standardized 6LoWPAN stack for 

WSN will facilitate the deployment of  new applications for smart services

System Model/DefinitionsCross‐layer approach (energy‐efficient MAC 

and geo‐forwarding routing)Position information required (localization 

errors resilient)Nodes follow asynchronous awake/asleep 

scheduleMain IdeasNext‐hop relay selected at TX time (RTS/CTS 

and priority index)Relay searched in F region then in FCSequence of colours for a path to the Sink

Greedy 

forwarding 

fails due to the 

lossy

environment 

(node 2)

ROME 

increases 

packet delivery 

ratio with no 

performance 

degradation 

Node Failure Node Addition

Sample Results

Summary/ConclusionsROME features:Routing for static and mobile 

WSNsEfficiently copes with lossy

link 

and network dynamicsSmall code foot print for easy 

integration in 6LoWPAN stackPoint‐to‐point routing support

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The CCSR Future Internet Experimental Facilities

CCSR Research Symposium 2011 – Dr Adetola Oredope ‐

Research Fellow

Abstract/ScopeThe CCSR, European Union and the 

research community as a whole are actively 

involved in various researches around the 

Future Internet theme. However there is 

there is a demand within CCSR to converge 

all FI related outputs via a unified 

demonstration platform. The paper 

provides a high level overview on the 

requirements and approach aimed at 

building the CCSR FI platform

IntroductionAs experimentally driven research plays a 

key role in the development of Future 

Internet (FI) technologies, the CCSR Future 

Internet Platform aims to consolidate all 

existing and future testbeds within CCSR 

into a single dynamically reconfigurable 

platform that can support the R&D of 

future Internet technologies

Motivations/ObjectivesOne of the key aims of the FI platform 

is modularity, as this will allow for the 

easier integration of new and future 

technologies with existing 

technologies. Also, it is important to 

have a structured way for both 

external and internal users for using 

the platform. Figure 1 shows a 

proposed approach on how the key 

blocks can be connected in a modular 

way.

Summary/ConclusionsThe Future Internet platform will 

provide new opportunities for CCSR 

and the University as whole as it will be 

the first research driven future 

Internet platform that allows for third 

party researchers, developers, and 

companies to carry out experiments 

and trials using real environments 

within a diverse community such as 

the University Campus.

A High Level Overview of  the FI Platform

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-40 -30 -20 -10 0 10 20 30 400

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

Downlink SINR (dB)

CD

F

Lw= 0 dB Lw= 5 dBLw=10 dB

-40 -30 -20 -10 0 10 20 30 400

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

Downlink SINR (dB)

CD

F

Scenario 3aScenario 3bReference Scenario B

A semi‐analytical study of inter‐cell interference in femtocell  networks

CCSR Research Symposium 2011 – E. Pateromichelakis, PhD Student

Abstract/ScopeScope:  Quantification of the impact of co‐tier interference in Femtocells 

through a semi‐analytical approach. 

Rationale: Radio Access parameters  (Path loss model, Shadowing, Wall 

penetration Loss, Location of Femtocells and User Distribution)

Key 

elements that can potentially affect the femtocell‐to‐femtocell 

interference in a multi‐femtocell deployment.

Introduction Inter‐cell Interference denotes a major challenge in Femtocell 

Networks

Motivations/Objectives A semi‐analytical model has been introduced in literature to study the 

effect of interference for Femtocells  Concluded that Co‐Tier 

Interference is viable in case of wall separating Femtocells:

High natural isolation between the Femtocells, Low nominal 

transmission powers. • Symmetric Assumptions on the relative locations of Femtocells

Our objective is to revisit the problem of Co‐tier Interference in 

Femtocells with more detailed analysis and evaluation studies of

all the 

radio access parameters that can affect co‐tier interference.

Our purpose is to quantify the co‐tier interference to evaluate the 

requirements of interference mitigation algorithms for Femtocells.

System Model A semi‐analytical approach has been introduced to approximate the CDF of 

the SINR in presence of lognormal shadowing.  The severity of interference is 

measured by the outage probability which can be extracted from the CDF of SINR 

considering a certain minimum threshold. 

Main IdeasWe further examine the effect of radio access parameters on the performance in 

a cluster of Femtocells. • Effect of Path Loss Model• Effect of Wall Penetration Loss• Effect of Lognormal Shadowing• Location of Femtocells and User Distribution

Sample ResultsWall Penetration Losses:

In Reference Scenario B (Figure 4)  outage probability in 

case there are no separating walls is 44.7%. This probability 

drops to 15.9%  5 dB and  4.2%

10 dB wall separation.

Location‐Based Worst Cases: 

For different snapshots of UE and serving HeNB locations 

in worst case interference, the outage probability is 

unacceptably high (64%‐100%). 

Location‐Independent Worst Cases:

The results (Figure 5) show that the outage probability is 

quite high in case that serving HeNB is at the cell‐edge 

(90%) while it decreases when the serving HeNB is located 

at the centre (67%).  Reference scenario B shows the least outage (15.9 %) 

which is consistent with the previous observations in the 

literature.

Summary/Conclusions In symmetric deployments of Femtocells, the effect of 

co‐tier interference can be viable due to the natural 

isolation factor of wall penetration loss

By considering random deployment of Femtocells and 

some worst case scenarios, the impact of co‐tier 

interference can be drastically amplified.

This study highlights the importance of an interference 

mitigation mechanism to be adapted for arbitrary 

deployment of Femtocells.

Figure 2 Location‐based Worst Cases

Figure 3 Location‐independentWorst Cases

BS

Service 

Gateway

Local Entity

HeNB

Internet

Femtocell Network

Co‐tier

Cross‐tier

Interferer HeNB

Femto UEServing HeNB

Minimum distance

Figure 1 Reference Scenarios A, B

Figure 4 Effect of Wall penetration Losses

Figure 5 Location Independent Worst Cases

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Energy‐Aware Adaptive Sectorization in LTE Systems

CCSR Research Symposium 2011 – Yinan Qi, Research Fellow

Abstract/ScopeA novel energy‐aware adaptive 

sectorization strategy is proposed for 

an event‐based traffic model in LTE  systems. The target QoS

constraints 

including coverage and blocking  probability are also taken into 

consideration.IntroductionNetwork management is an efficient 

way to save energy in system level. Two shortcomings for SOTA network

management strategies:

•Quality of Service (QoS) constraints are  missing.

•Transmission power of eNodeBs

is assumed 

to be adjustable in a large dynamic range. Motivations/ObjectivesIn our strategy, instead of switching off 

the entire eNodeB, we turn off certain  sectors and widen the opening angle of  the remaining ones to maintain the 

QoS level.

System Model/Definitions•19 eNodeBs, 57 sectors. •Event‐based MMPP/M/1/D‐PS queuing model.•Power amplifier, main supply, DC part, RF 

link, BB processing and cooling. Main IdeasAdaptive sectorization

+ QoS

constraints.

• High traffic: all sectors on•

Low traffic: one sector off, opening angle of the 

other two sectors is increased to maintain the 

QoS

level.

Sample ResultsBlocking probability (BP) & 

Coverage: one sector off →the  coverage area of the other two  sectors increases →BP 

increases, coverage loss. Adaptively widened opening 

angle: coverage is maintained at  the same level.

Selection of switching off point:  target BP is guaranteed + 

maximized energy saving. Summary/ConclusionsAdaptive sectorization

is 

proposed to improve the energy  efficiency of a LTE system with 

certain QoS constraints. Future 

directions include:Single type traffic →multi‐

type trafficHandover energy

Traffic Demand Blocking Probability

Coverage Energy Efficiency

μsav

= Energy consumption of benchmark LTE system/ Energy consumption of adaptive 

sectorisation

system

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Sample Result

The proposed opportunistic algorithm can  

efficiently coordinate the interference on 

macro cell.

Macro users maintain close performance 

to the benchmark plain case 

The femto

users achieve reasonable 

throughput without consuming any 

additional resources. 

ConclusionsThe proposed method can alleviate the 

effect of femto

interference on the macro 

performance and can be adaptively tuned 

based on the service requirements. 

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 10

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1CDF

Normalized User T-put

Macro / OpportunisticFemto / OpportunisticMacro / No CoordinationFemto / No CoordinationPlain Macro

Opportunistic Spectrum Reuse for Femtocell Networks

CCSR Research Symposium 2011 – Dr Mehrdad Shariat, Research Fellow

AbstractIn this work a novel approach is proposed 

for resource allocation for femtocells

that 

opportunistically identifies low‐cost 

resources (in terms of interference) in a 

way that would cause minimal impact on 

the service level of primary macro users.

Introduction

Femtocells

are envisioned to address the 

classical problem of indoor coverage.

This Requires a massive deployment of 

femtocells.

The classical network planning approaches 

would be less efficient at such scales

Objective

To adopt a proper radio resource allocation 

scheme in presence of femtocells

in order to 

avoid the undesirable impact on  macro cells.

This enables  the operation of femtocells

in 

the licensed band and in an unplanned manner.

Main Idea• To 

exploit 

the 

isolation 

factor 

from 

transmitting 

node 

to 

the 

users 

served 

by 

another 

node 

to 

do 

concurrent transmission.

• This  method 

effectively 

provides 

some 

low‐cost 

resources (in terms of interference) in frequency to be 

scheduled by secondary node to its own users. 

• The  isolation 

factor 

is 

highly 

dependent 

to 

the 

channel 

quality 

gap 

of 

transmitting 

node 

to 

its 

own 

users 

compared 

to 

the 

links 

to 

users 

served 

by 

other 

transmitting nodes. 

The Concept of opportunistic reuse

Macro-UE1

Femto-UE2

eNB HeNBF1

Capability to reuse F1

1UEHeNBh

Opportunistic reuse in a multinode‐multiuser 

environment based on the isolation factor among 

different pairs of transmitting node‐user

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An Energy‐efficient Clustering Solution for Wireless Sensor Networks

CCSR Research Symposium 2011 – Dr Serdar Vural, Research Fellow

AbstractThe 

EC 

clustering 

algorithm 

for 

Wireless 

Sensor Networks: 1.Equalizes

 node energy levels ,

2.Reduces 

energy 

consumption 

in 

multihop data collection.

Problem StatementNodes 

in 

network 

hot‐spots

deplete 

energy 

resources 

quickly 

under 

heavy 

traffic load:1.Cluster 

Head 

(CH) 

nodes 

have 

higher 

processing and traffic  relay load. 2.As 

the 

hop 

distance 

to 

the 

sink 

decreases, 

nodes 

have 

higher 

traffic 

relay load.

MotivationExisting works are insufficient due to:•Single 

hop 

transmissions 

need 

high 

transmission power.•Finding 

suitable 

transmission 

ranges 

is 

NP‐Hard!•Improper 

selection 

of 

cluster 

sizes 

cause high message overhead.

Energy EqualizationRegions based on hop distances to the sink

• HEED

cannot 

equalize 

node energy 

levelsW : Network widthX : Network lengthσ

: Network density

RR

R

X

W

R

R1 R 2 3

4

5

6Sink

a

Stable Operation 

Period (SOP) :The length of time 

until the first node 

in the network runs 

out of battery 

energy.

Extension of network lifetime

EC has the highest SOP

• UCR

suffers 

from control 

message 

overhead

• EC

provides 

energy 

equalization & 

conservation

For a given network 

width: Higher node density 

Higher SOP

EC is the most 

scalable solution 

for a given hop 

distance.

EC provides 

the highest 

SOP even for 

high node 

density

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Host Identity Protocol based Mobility Management  Scheme for 3GPP Evolved Packet System

CCSR Research Symposium 2011 – Meng Wang, PhD Student

Abstracta 

Host 

Identity 

Protocol 

(HIP) 

based 

mobility  management 

scheme 

and 

context 

caching 

based 

handover  optimization    is 

proposed 

for 

the 

3GPP 

Evolved Packet System (EPS) to improve  its handover performance.

IntroductionThe 

3GPP 

EPS 

adapts 

Proxy 

Mobile 

IPv6 

(PMIPv6)  and 

GPRS 

Tunnelling 

Protocol 

(GTP)  based 

mobility 

management 

schemes  to 

support 

the 

seamless 

mobility  in 

the 

core 

network. 

But 

the 

hierarchical management of PMIPv6 and  GTP 

is 

not 

the 

best 

solution 

for 

the 

flat 

IP architecture of EPS. 

MotivationsHIP 

integrates 

mobility, 

security, 

multi‐

homing  and 

multi‐access, 

and 

also 

supports  peer‐to‐peer 

networking. 

How 

HIP could be integrated to EPS and how  is the performance?

Main Ideas• HIP 

based 

distributed 

mobility 

management  architecture 

based 

on 

the S1‐flex interface of the EPS. • eNB

to 

Serving 

GW 

routing 

update 

for HIP micro‐mobility management.• Mobility 

context 

cache 

on 

eNB

from MME, to enable eNB to be able 

to directly send the control signalling  to Serving GW for user plane update.

Sample ResultsThe proposed scheme can reduce the  

total  signalling 

for 

more 

than 

22.6%, 

reduce  the 

handover 

latency 

for 

more than 27.9% comparing with the  original 3GPP design. 

ConclusionsThe proposed scheme improves both 

signalling  load 

and 

handover 

latency 

for  3GPP 

EPS, 

which 

implies 

the 

improvement 

of 

the 

network  scalability ,  handover performance.

0.00E+00

5.00E+01

1.00E+02

1.50E+02

2.00E+02

2.50E+02

3.00E+02

3.50E+02

4.00E+02

4.50E+02

5.00E+02

0 70 140 210 280 350 420

UE Speed (km/h)

Sign

allin

g Lo

ad (b

ps)

GTP+GTP

GTP+PMIP

enhanced HIP

Optimised enhanced HIP

0

50

100

150

200

250

300

GTP+GTP GTP+PMIP enhanced HIP

Optimised GTP+GTP

Optimised GTP+PMIP

Optimised enhanced 

HIP

Average Total Handover Signalling Delay (ms)

Average Handover Preparation Time

Average Handover Execution Time

Average Handover Completion Time

Average Post‐Handover  Procedure Time

Fig. 1 HIP based Distributed Mobility Management Architecture

Fig. 2 Break Down of Average Handover Signalling Delay

Fig. 3 Total Network Signalling Load

0.00E+00

1.00E+01

2.00E+01

3.00E+01

4.00E+01

5.00E+01

6.00E+01

7.00E+01

8.00E+01

0 70 140 210 280 350 420

UE Speed (km/h)

Sign

allin

g Lo

ad (b

ps)

GTP+GTP

GTP+PMIP

enhanced HIP

Optimised enhanced HIP

Fig. 4 Average Signalling Load per MME

0.00E+00

2.00E+00

4.00E+00

6.00E+00

8.00E+00

1.00E+01

1.20E+01

1.40E+01

1.60E+01

1.80E+01

0 70 140 210 280 350 420

UE Speed (km/h)

Sign

allin

g Lo

ad (b

ps)

GTP+GTP

GTP+PMIP

enhanced HIP

Optimised enhanced HIP

Fig. 5 Average Signalling Load per Serving GW Fig. 6 Average Signalling Load per PDN GW

0.00E+00

5.00E+00

1.00E+01

1.50E+01

2.00E+01

2.50E+01

3.00E+01

3.50E+01

4.00E+01

0 70 140 210 280 350 420

UE Speed (km/h)

Sign

allin

g Lo

ad (b

ps)

GTP+GTP

GTP+PMIP

enhanced HIP

Optimised enhanced HIP

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Improving an approach to DTN

CCSR Research Symposium 2011 – Dr Lloyd Wood, Research Fellow

ScopeDelay‐Tolerant Networking (DTN) 

encompasses a wide range of  disrupted and disconnected networks 

with varied conditions. The Bundle  Protocol is one approach to DTN.

IntroductionThe Bundle Protocol was tested in 

space on the UK‐DMC satellite for the  first ‘Interplanetary Internet’

tests. A 

number of problems were discovered  in this protocol design, particularly 

with its lack of error detection and  reliability, and with its dependence on 

synchronised clocks for delivery. 

MotivationsImproving communication for mobility 

is an active research area. Better  approaches to routing, addressing and 

connectivity are still needed. 

System ModelThe Bundle Protocol’s architecture relies 

on a complex security model, which gives  reliability only as a side‐effect. Bundle 

Protocol deployments do not implement  this security model, and so lack reliability.

Main ProblemThe Bundle Protocol ignores the well‐

known ‘end‐to‐end principle’ that dictates 

how reliability must be implemented.

ResultsWe have now proposed a 

workaround to address the lack  of reliability in the Bundle 

Protocol. This workaround uses  the existing security architecture, 

requiring security mechanisms to  support basic protocol reliability. 

SummaryWe have identified shortcomings 

in the Bundle Protocol that will  prevent its widespread adoption 

in DTNs. We are exploring other,  different, approaches to DTN 

networking which do not have  the drawbacks of the Bundle 

Protocol. Generic one‐size‐fits‐ all‐solutions are unlikely to be  the best for a particular scenario, 

while custom engineering suited  to that scenario can improve 

overall performance.

A wide range of different DTN scenarios

prop

agat

ion

dela

y/t

link stability or uptime/tlow

(< m

s)hi

gh (>

day

s)

link up for very long periods;any down periods are scheduled

Fixed conditions, long delay

favour strong FEC

increasingdelay tolerance

needed

scheduleddeep space

Varying conditions,short delay leads to

ARQ + FEC

increasingdisruption tolerance

needed

unscheduledad-hoc

link intermittently up/down;not known in advance

Internetcore InternetBGP routers, cloud services

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SaVi satellite constellation visualization

CCSR Research Symposium 2011 – Dr Lloyd Wood, Research Fellow

ScopeSaVi

is an open source, cross‐platform, 

software package for visualizing and  explaining orbital geometry. SaVi

simulates and animates satellite  motion, and shows the coordinated 

movement and coverage that results  from multiple satellites orbiting to form 

a particular satellite constellation.

IntroductionAfter development was begun at the 

Geometry Center at the University of 

Minnesota, SaVi is now maintained and 

enhanced at the University of Surrey  for the international community.

ObjectivesTo provide useful simulations of 

satellites and constellations for  research and teaching purposes.

System ModelSaVi

relies on the J2 orbital model, which 

is useful for simulating and explaining  basic satellite motion. More detailed 

perturbation is simulated by other tools.

Main Ideas Show and animate satellite movementand coverage in various constellations. Use these to explain, teach and research    satellite constellations and orbits.

ResultsSimulation output from SaVi

has 

now appeared in over twenty  conference and journal papers, 

and has also been used by  companies planning commercial 

communication systems using  satellite constellations.

SummarySaVi

provides a useful tool for 

satellite constellation and orbit  simulation, for both research and 

teaching purposes. Being freely  available, with an open codebase 

that can be easily customised,  eases maintenance and 

portability, and makes SaVi attractive to its users and to 

educators and researchers. 

SaVi is available from: 

http://savi.sf.net/

user interface showing Globalstar

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Distributed Resource Reservation for Real Time Sessionsin Wireless Mesh Networks

CCSR Research Symposium 2011 – Xiaobo Yu, PhD Student

Abstract/ScopeWe propose an distributed MAC 

protocol with reservation scheme.  By  using Super‐frame (SF) based 

scheduling and concurrent  transmission mechanism, Quality of 

service (QoS) guarantee for real‐time  sessions (RTSNs) can be achieved.

Introduction• Guaranteeing QoS

for RTSN in IEEE 

802.11‐based distributed networks is  challenging.

•Existing schemes based on  prioritization can not provide QoS

assurances for RTSNs.•Bandwidth efficiency is suffered 

among existing schemes.Motivations/ObjectivesTo guarantee QoS

for RTSNs

in a 

distributed manner while pledging the  fairness toward other types of sessions.

System Model/DefinitionsThe protocol uses a service interval which can 

divide the channel airtime into contention‐ free period and contention access period.

Main Ideas• Signalling process with interference probing• Concurrent transmission within contention‐

free period (CFP)• Logical cluster (LC) establishment for 

alleviating signalling overhead 

Sample Results

Summary/Conclusions Guaranteed QoS

can be 

provided for RTSNs. Fairness towards other 

sessions is implemented. Bandwidth efficiency can be 

improved by concurrent  transmission mechanism.

CT groupCT group CT membersCT members TXOPTXOP

11 <1, 4, 7><1, 4, 7> T11T11

22 <2, 5, 8><2, 5, 8> T12T12

33 <3, 6, 9><3, 6, 9> T13T13

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An Agent‐based Scheme for Supporting Service in  Wireless Cloud

CCSR Research Symposium 2011 Yanbo Zhou, PhD Student

AbstractWireless 

Cloud 

has 

emerges 

as 

new 

paradigm 

and 

extension 

of 

cloud 

computing. 

It 

intends 

to 

make 

the 

advantages 

of 

cloud 

computing 

available for wireless users and provides more possibilities for

accessing 

cloud 

services 

conveniently. 

However, 

Wireless 

Cloud 

concept 

relies 

on 

on‐demand 

connectivity 

and 

will 

need 

to 

provide 

scalable 

and 

high‐

quality 

mobile 

access. 

In 

this 

work, 

we 

propose 

novel 

agent‐based 

scheme 

to 

meet 

these 

requirements 

and 

support 

cloud 

service 

(e.g. 

multimedia) 

in 

wireless 

cloud 

system. 

This 

scheme 

is 

based 

on 

service 

availability 

and 

the 

use 

of 

agent 

server, 

which 

enable 

the 

adaptive 

and 

concurrent 

use 

of 

different 

wireless 

access 

network 

interfaces 

during 

the 

communication. 

wireless 

cloud 

environment 

is 

treated 

as 

the 

infrastructure 

to 

supporting 

the 

cloud 

service, 

in 

accordance 

with 

the 

user requirements and preferences within wireless cloud environment.

IntroductionWireless Cloud is emerging as one of the most important paradigm in cloud computing. 

It 

combines 

wireless 

communication 

and 

cloud 

computing 

technologies 

to 

enable 

wireless users to access the cloud services on a wireless cloud platform from anywhere 

in the world.  Figure 1 shows the overview of a wireless cloud system and to realize the 

mentioned 

visions. 

In 

this 

work, 

we 

describe 

novel 

agent‐based 

scheme 

to 

meet 

application 

requirements 

and 

enable 

wireless 

terminal 

(WT) 

to 

adaptive 

select 

dynamic 

wireless 

access 

network 

(AN). 

Basically, 

the 

agent‐based 

server 

(ABS) 

agent 

offers 

on‐demand 

cloud 

services 

availability 

and 

exploits 

all 

the 

wireless

access 

network 

resources 

available 

to 

the 

user. 

An 

ABS 

is 

need 

for 

each

corresponding 

wireless 

user 

agent 

(WUA), 

even 

if 

given 

ABS 

may 

serve 

more 

than 

one 

WUA 

simultaneously. The agent software resides on the wireless user terminal contains the 

AN selection strategy, which is based on a combination 

of 

measured 

parameters 

such 

as 

signal 

strength, 

transmission 

rate, 

channel 

load 

and 

service 

requirement 

of 

user 

demand. This scheme aims to guarantee continuity of the communication between WT 

and wireless cloud service provider. It has been implemented as part of wireless cloud 

service infrastructure which offers the possibility of communication flow generated by 

some distributed application service provider.

ObjectivesThe objective of this work is as following:

To allow wireless users to access cloud services with mobility support and considered 

service availability.

To efficient support and exploit wireless communication to offer seamless 

service 

to 

wireless users.

To 

ensure 

the 

quality 

of 

service 

of 

user’s 

application 

and 

efficiency 

resources 

utilization

System ModelFigure 

shows 

the 

interactivity 

of 

entities 

in 

an 

agent‐based 

scheme 

for 

supporting 

cloud service to wireless platform users. In the scheme includes different entities: user 

WT is equipped with a wireless user agent (WUA), agent‐based server (ABS) acts 

as 

gateway 

entity 

and 

that 

enable 

to 

discover 

the 

demand 

service 

from 

the 

application 

server providers, application server providers offers such as data, storage, multimedia 

and/or 

other 

cloud 

resources. 

ABS 

provides 

information 

to 

WUA 

regarding 

to 

all 

application 

services 

available 

to 

that 

user. 

WUA 

selects 

and 

allocates 

optimal 

resources to supporting and maintaining the user’

application.

Entities in the schemeThe following functions of entities in the scheme can explains: WUA 

simply 

issues 

one 

single 

service 

request 

message 

by 

connect 

to 

reachable 

the 

ABS 

through 

AN 

via 

wireless 

links. 

It 

supports 

optimized 

resource 

selection 

and 

monitors 

the 

service QoS

covering the entire lifecycle of the service provision.ABS deals with the problems: such as how to discover application

service meet the demand of 

users 

and 

efficiency 

utilize 

and 

manage 

cloud 

resources 

(data, 

storage, 

network, 

etc), 

and 

update the information of selected and allocated resources fairly among users, and finally, acts 

as gateway of the delivery of  cloud service at Internet scale. Application Server Provider consists of an ABS in each edge components and some non‐agent 

application 

server 

components 

like 

application 

server 

or 

storage

server. 

It 

offers 

application 

content to be accessed and WT user across the internet.

SummaryThis 

work 

presents 

the 

agent–based 

scheme 

that 

is 

solution 

for 

one 

of 

the 

most 

critical 

challenges 

of 

wireless 

cloud computing. It provides supporting and maintaining the 

service 

for 

wireless 

user’s 

application 

in 

wireless 

platforms 

with respect to efficiency resource utilization. 

Since 

the 

on‐demand 

availability 

and 

scalability 

of 

the 

wireless connectivity is a key requirement for wireless cloud 

concepts, the ”quality”

of service is crucial for the purpose of 

agent‐based 

scheme, 

especially 

with 

regard 

to 

delay, 

accuracy, relevance, and confidence. 

It 

still 

remains 

largely 

open 

how 

this 

scheme 

can 

be 

integrated 

in 

to 

specified 

hybrid 

wireless 

network 

and 

support 

service‐oriented 

application 

based 

on 

user’s 

application requirement .

Future 

works 

are 

planned 

to 

prove 

the 

efficiency 

of 

energy‐awareness 

resource 

selection 

and 

management 

algorithm under mainstream wireless cloud environment.

Figure 1: Overview of wireless cloud system

Figure 2: Agent‐based scheme design