Towards More Timely Measurements Srinivasan Seshan Wireless - - PowerPoint PPT Presentation

towards more timely measurements
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Towards More Timely Measurements Srinivasan Seshan Wireless Protocol Design Most wireless protocols react or operate base on recent or immediate observa6ons of


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SLIDE 1

Towards ¡More ¡Timely ¡ Measurements ¡

Srinivasan Seshan

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SLIDE 2

Wireless ¡Protocol ¡Design ¡

  • Most ¡wireless ¡protocols ¡react ¡or ¡
  • perate ¡base ¡on ¡recent ¡or ¡

immediate ¡observa6ons ¡of ¡RF ¡ environment ¡

– E.g., ¡rate ¡adapta6on, ¡handoffs, ¡MAC ¡ protocols ¡

  • Some ¡systems ¡leverage ¡“hints” ¡

from ¡other ¡sources ¡

2 ¡

“Those ¡who ¡cannot ¡ remember ¡the ¡past ¡are ¡ condemned ¡to ¡repeat ¡it” ¡ ¡ ¡

  • ­‑ ¡George ¡Santayana ¡
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SLIDE 3

Wireless ¡Network ¡Management ¡

  • Rely ¡on ¡old ¡measurements ¡due ¡to ¡the ¡

effort ¡required ¡to ¡perform ¡these ¡ surveys ¡

– Coverage ¡and ¡configura6on ¡problems ¡

  • Changes ¡at ¡many ¡different ¡6me ¡

scales: ¡

– Single ¡day: ¡normal ¡human ¡ac6vity ¡ paJerns ¡cause ¡changes ¡in ¡user ¡density ¡ and ¡network ¡demand. ¡ ¡ – Weeks/months: ¡ ¡

  • Changes ¡to ¡construc6on, ¡building ¡layout ¡or ¡

space ¡alloca6on ¡

  • New ¡RF ¡interference ¡sources ¡

3 ¡

“The ¡Only ¡Thing ¡That ¡ Is ¡Constant ¡Is ¡Change” ¡ ¡-­‑ ¡Heraclitus ¡ ¡

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SLIDE 4

Best ¡of ¡Both ¡Worlds? ¡

  • Current ¡measurements ¡are ¡too

¡ stale ¡to ¡make ¡use ¡of ¡in ¡ protocols ¡

  • In-­‑protocol ¡observa6ons ¡lack ¡

sufficient ¡context ¡to ¡make ¡use ¡

  • f ¡by ¡others ¡
  • Need ¡more ¡accurate ¡and ¡more ¡

con6nuous ¡measurements ¡

“The ¡most ¡important ¡ reason ¡for ¡going ¡from ¡one ¡ place ¡to ¡another ¡is ¡to ¡see ¡ what's ¡in ¡between” ¡ ¡ ¡-­‑ ¡Phantom ¡Tollboth ¡

4 ¡

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SLIDE 5

Collec;ng ¡Wireless ¡Measurements ¡

Manual ¡WiFi ¡Collec6on ¡

– Inaccuracies ¡due ¡to ¡human ¡ errors ¡

¡

Dense ¡Sensor ¡Deployments ¡

– Cost ¡and ¡limited ¡physical ¡ moun6ng ¡loca6ons ¡ ¡ ¡

5 ¡

Spa;al ¡Resolu;on ¡ ¡ (# ¡sampled ¡loca6ons) ¡

low ¡ high ¡

Timeliness ¡ (update ¡frequency) ¡

low ¡ high ¡

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SLIDE 6

Taking ¡Advantage ¡of ¡Devices ¡that ¡Move ¡ ¡

Social ¡ Robots ¡ Mobile ¡ Users ¡

6 ¡

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SLIDE 7

Collec;ng ¡Wireless ¡Measurements ¡

Manual ¡WiFi ¡Collec6on ¡

– Inaccuracies ¡due ¡to ¡human ¡ errors ¡

¡

Dense ¡Sensor ¡Deployments ¡

– Cost ¡and ¡limited ¡physical ¡ moun6ng ¡loca6ons ¡

Autonomous ¡Robots ¡

– Accurate, ¡non-­‑WiFi ¡ localiza6on ¡ – Repeatable/frequent ¡ measurements ¡

7 ¡

Spa;al ¡Resolu;on ¡ ¡ (# ¡sampled ¡loca6ons) ¡

low ¡ high ¡

Timeliness ¡ (update ¡frequency) ¡

low ¡ high ¡

Improving ¡ robot ¡ capabili6es ¡ More ¡robots ¡and ¡ more ¡frequent ¡ deployments ¡

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SLIDE 8

How ¡Does ¡WiFi ¡Change ¡Over ¡Time? ¡

Daily: ¡Morning, ¡ Throughput, ¡and ¡ Evening ¡ Throughput ¡ Weekly: ¡ Channel ¡11 ¡ RSSI ¡Over ¡Four ¡ Weeks ¡

8 ¡

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SLIDE 9

Crowdsourcing ¡

  • Improving ¡context ¡

– E.g., ¡beJer ¡loca6on ¡

  • Dealing ¡with ¡noise ¡in ¡

measurement ¡

– Calibra6on ¡ – Measurement ¡error ¡ – Device ¡varia6on ¡

  • Data ¡collec;on ¡at ¡scale ¡

– BW ¡demands ¡ – Data ¡coverage ¡challenges ¡ – Observa6ons ¡on ¡real ¡ testbeds ¡

  • Looking ¡for ¡post-­‑docs/

research ¡scien;sts ¡☺ ¡

+ ¡ = ¡

LiveLabs@SMU ¡

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