RIFERIMENTO:

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1 RIFERIMENTO:

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4 Applicazioni Cognitive Femtocells Vehicular Cognitive Radio networks

5 Riassumendo La rete di trasporto evolve verso IP La rete di accesso radio deve aumentare la sua capacità: ADSL in aria I protocolli di IP non sono adatti per canali radio Le velocità sui diversi segmenti dell accesso sono molto diverse tra loro Molteplici sistemi possono coesistere ciascuno con una copertura locale La rete deve gestire la mobilità Necessità di garantire il servizio: tecniche di gestione delle risorse Nuove tecniche di trasmissione/ ricezione Adattamento I servizi devono essere in grado di adattarsi Il terminale utente deve poter gestire più standard Procedure di handover veloce

6 Cosa facciamo Codifiche video Tecniche efficienti di Tx/Rx Distribuzione di servizi multimediali su rete Reti di sensori Prestazioni di rete IP Reti cognitive

7 Cosa facciamo Codifiche video Distribuzione di servizi multimediali su rete Prestazioni di rete IP Reti cognitive Tecniche di allocazione risorse Tecniche efficienti di Tx/Rx Reti di sensori

8 Cosa facciamo? TRASMETTITORE RICEVITORE MODELLI

9 Cosa facciamo?

10 Scalabilità video - Video coder Base layer Video coder Enhancement layer

11 Utilizzi Single: no errors single RS(204,188,8) PSNR (db) S/N=6 Frame S/N= layer con base RS(204,184,10) layer con base RS(204,186,9) PSNR (db) 30 Frame

12 Allocazione di bit e controllo del bit rate PSNR TM5: flowers 3Mb/s new: flowers 3Mb/s TM5: calendar 5Mb/s new: calendar 5Mb/s frame bask diff=err_tm5-err_new # macroblocco bask error in bit no. allocation TM5 proposed coder frame # frame

13 Codifica a descrizioni multiple 3,62 db 3,3 db

14 MultiTree P2P streaming

15 Cosa facciamo?

16 Cosa facciamo?modelli di canale e di traffico

17 Caratterizzazione condizioni di trasmissione 1.00E+00 CC7 RS+CC7 CC9 RS+CC9 TC1/2(3) TC1/3(3) BER 1.00E E E E E S N R

18 Traffico dati al gateway dell Università di Pavia Dalla pura carratterizzazione statistica Possiamo prevedere l occupazione delle code di un server ) s e t y b ( e z i s e u e u q 14 x simulation time (s)

19 Interazione di reti Fisse/mobili

20 Modello qualità video scalabile Sequenza Crew C=28,8 Errore Semilineare= db Errore SQRT= db

21 Cosa facciamo?

22 Interference among systems drss Wanted Receiver Coverage radius drss Victim Receiver irss Wanted Receiver (wr) Coverage radius Victim link Wanted Transmiter (wt) (Origin of victim coverage) Victim Receiver (vr) (Origin of simulation) Interfering Transmitter (it) (Origin of interfering coverage) Interfering link Simulation radius

23 Sistemi radio eterogenei Coesistenza LTE/DVB-T nella banda a 800 MHz: sperimentazione nel sito del MiSE di Tor San Giovanni Disponibilità delle frequenze MHz libere nell area di test: i canali sono ancora utilizzati in alcune porzioni del territorio nazionale da parte delle TV locali per potere eseguire le prove in maniera esaustiva si ritiene necessario verificare lo stato dei canali nell area di sperimentazione

24 Problema dell uso dello spettro: Cognitive Radio L uso dello spettro è concentrato su certe porzioni dello spettro Una notevole quantità di spettro rimane inutilizzata: secondo FCC (Federal Communication Commission) variazioni dell utilizzazione compresa fra 15-85% Disponibilità limitata dello Spettro e inefficienza nell uso dello Spettro Cognitive Radio è la tecnologia per l Accesso Dinamico allo Spettro: Primary Users/ Secondary Users Capacità di usare e condividere lo spettro in modo opportunistico. La tecnica dell Accesso Dinamico allo Spettro permette al CR di operare nel miglior canale disponibile. Power Spectrum Hole Frequency Time Spettro occupato da Licensed users

25 Nel dettaglio: Codifica di sorgente 1. Ottimizzazione dei parametri di codificatori video per trasmissione in reti a pacchetto e radio Scopo: valutare le tecniche di resistenza agli errori dei principali algoritmi di compressione video mediante uso di simulatori di rete. Obiettivo formativo: approfondimento dei principali standard video e delle problematiche di trasmissione. Docenti di riferimento: L. Favalli. 2. Codifiche video efficienti Scopo: confrontare le prestazioni dello standard di compressione video h264 e del nuovo codec libero VP8, oggi coinvolti in una lotta per affermarsi come la tecnologia di riferimento per lo streaming video nel Web con HTML5. Obiettivo formativo: comprensione delle tecniche e degli algoritmi di compressione video, approfondimento del linguaggio C e/o Matlab e dei meccanismi di sviluppo in ambiente Linux Docenti di riferimento: L. Favalli., E. Goldoni 3. Analisi del codificatore audio open source Codec2 Scopo: valutare in maniera approfondita le prestazioni attuali di Codec2, un progetto open source per lo svilluppo di un codificatore vocale a basso bitrate (circa 2400 kbit/s) impiegabile su canali con limitata larghezza di banda quali le comunicazioni digitali radioamatoriali VHF o le reti ZigBee. Obiettivo formativo: comprensione delle tecniche e degli algoritmi di compressione audio, approfondimento del linguaggio C e/o Matlab e dei meccanismi di sviluppo in ambiente Linux Docenti di riferimento: L. Favalli, E. Goldoni

26 Nel dettaglio: analisi di rete 1. Stima della banda disponibile su collegamenti Internet Scopo: realizzare test su diverse tipologie di collegamenti di rete GARR impiegando i vari strumenti per la stima della banda disponibile esistenti oggi e analizzare quindi le prestazioni degli stessi in termini di precisione e tempo di stima al variare della topologia e del traffico presente in rete Obiettivo formativo: comprensione dei meccanismi di funzionamento delle reti di comunicazione locali e apprendimento delle metodologie di misurazione nelle reti a pacchetto Docente di riferimento: L. Favalli 2. Analisi e modellizzazione di traffico Scopo: raccogliere misure di traffico web 2.0 e di sorgenti video. Determinarne modelli che consentano di costruire simulatori di rete, algoritmi di allocazione risorse, tecniche adattive di qualità in funzione della banda disponibile Obiettivo formativo: comprendere l influenza dei parametri di sorgente sulle prestazione della rete e dei server (e viceversa) Docente di riferimento: L. Favalli 3. Algoritmi per reti di sensori 1. Scopo: valutare algoritmi per la costruzione di reti non strutturate e le problematiche di trasmissione in ambienti non pianificati. 2. Obiettivo formativo: comprendere le problematiche legate alla trasmissione e al consumo energetico, al rilevamento della posizione e alla scelta della banda di trasmissione 3. Docenti di riferimento: P. Gamba, L. Favalli, P. Savazzi

27 Nel dettaglio: trasmissione 1 Analisi e confronto di codici per la protezione dagli errori Scopo: capire il meccanismo di correzione degli errori, verificare i limiti delle diverse classi di codici, individuare i tipi di codice più adatti per diverse situazioni trasmissive Obiettivo formativo: Imparare attraverso l utilizzo di strumenti di simulazione (solitamente Matlab) come i codici per la correzione degli errori eseguano il loro compuito e come questo sia influenzato dalle tipologie di errori verificatisi durante la trasmissione. Docente di riferimento: L. Favalli, P. Savazzi.. 2 Tecniche di stima del canale radio e algoritmi di equalizzazione Scopo: realizzare sistemi di trasmissione su canali affetti da cammini multipli e disturbi selettivi in modo da poter verificare le prestazioni di diversi tipi di ricevitori. Obiettivo formativo: acquisire la capacità di simulare situazioni realistiche di trasmissione su canale radio comprendendo le problematiche di propagazione e come gli effetti negativi di queste possano essere mitigati. Docenti di riferimento: L. Favalli, P. Savazzi 3 Caratterizzazione di un transceiver DVBT2/S2 Scopo: valutare il miglioramento delle prestazioni del nuovo standard di trasmissione televisiva digitale (generazione 2) sia terrestre che satellitare. Obiettivo formativo: Imparare attraverso l utilizzo di strumenti di simulazione (in questo caso Simulink) a blocchi come confugurare i parametri del trasmettitore e valutarne le prestazioni Docente di riferimento: L. Favalli, P. Savazzi.

28 Nel dettaglio: cognitive networks 1 Algoritmi per reti cognitive Scopo: valutare algoritmi per la costruzione di reti non strutturate in grado di adattarsi all ambiente valutare algoritmi per il riconoscimento dell ambiente e degli altri utenti. Obiettivo formativo: comprendere le problematiche legate alla trasmissione e al consumo energetico. Apprendere l utilizzo del un simulatore SEAMCAT (Spectrum Engineering Advanced Monte Carlo Analysis Tool) Docenti di riferimento: L. Favalli, P. Savazzi.