Contribution to the system architecture design for electromagnetic nano-network communications

Author

Galal Mahmoud Ibrahim, Akram

Director

Hesselbach Serra, Xavier

Date of defense

2022-10-10

Pages

199 p.



Department/Institute

Universitat Politècnica de Catalunya. Departament d'Enginyeria Telemàtica

Doctorate programs

Enginyeria telemàtica

Abstract

(English) A nano-network is a communication network at the nano-scale between nano-devices. Nanodevices face certain challenges in functionalities, because of limitations in their processing capabilities and power management due to their nano-scale size. One of these challenges is the ability to perceive partial or full routing tables, which are the main decision makers for data routing in legacy communication networks. The reason is that creating and updating routing tables continuously require adequate processing power with sufficient memory and computing capabilities, which is not the case with nano- devices. Hence, these devices are expected to perform simple tasks, which equire different and novel approaches. In order to exploit the different functionalities of nano-machines, a set of nano-devices in a full nano-network needs to be managed and controlled using an appropriate architecture. This step will enable unrivaled applications in different fields. An Electromagnetic (EM) nano-network is a type of nano-communication that uses terahertz (THz) EM waves in communication. Nano-network has attracted increasing attention in recent years. Consequently, several developments have been achieved in the fabrication, communication and management of various EM nano network devices serving potential applications ranging from software- defined metamaterials, wireless robotic materials and body-centric communication. Such applications need uplink and downlink communication between the deployed nano-network and the external macro- world or the Internet through nano-interfaces. This causes heterogeneity and interoperability in different Internet of Nano-things (IoNT) applications, which become new challenges for nano-network communication. In this regard, dynamic, flexible and distributed micro/nano gateways can accommodate such sustainable issues and make the nano-network fully operational, regardless of the adopted application domain or the protocols used in communication. With the arrival of the Internet of Things (IoT), the use of the Internet has transformed, where various types of objects, sensors and devices can interact, making future networks connect nearly everything from traditional network devices to people. It is worth remarking that Software Defined Networking (SDN) and Network Function Virtualization (NFV) are two useful technologies for IoT. By outlining the way of combining SDN, NFV, IoT and fog computing technologies altogether, nano- network can overcome its challenges and limitations. The main objective of this thesis is to contribute to the system architectural design of EM nano- networks by developing an operational communication architecture to allow nano-machines to access the Internet. This communication architecture uses next-generation network technologies such as IoT and fog computing, besides well-known virtualization network technologies such as SDN and NFV to guarantee such accessibility. In addition, this communication architecture will provide added value to the data routing in the nano-network paradigm, whether inside the nano-domain or towards the macro- domain by providing virtualization and externalization of the complex routing decisions to be compiled externally on a powerful data center hosted on the cloud. The nano-machines will be able to access the cloud with the aid of smart hybrid devices called micro/nano-gateways, which provide two-way communication between nano-machines and the cloud. This two-way communication allows the end-user to easily control and manage a group of nanomachines expanding various applications in different fields. Moreover, it allows the nano-machines to store their measurements on the cloud, providing very large sets of data that are generated by a variety of nano-sensors/actuators forming big data, where Machine Learning (ML) approaches are used to perform complex analysis, intelligent judgments and creative problem solving on this big data extracting valuable information.


(Español) Una nano-red es una red de comunicaciones a la escala nano, entre nano-dispositivos. Los nano-dispositivos afrontan determinados desafíos en funcionalidades, debido a las limitaciones de sui capacidad de procesado y la gestión de energía derivado de su nano-tamaño. Uno de estos desafíos es su capacidad de obtener una tabla de rutas parcial o completa, que es uno de los grandes puntos de decisión para el encaminamiento en redes de comunicaciones. La razón se encuentra en la dificultad y esfuerzo necesario para crear y actualizar continuamente las tablas, en términos de energía, memoria y capacidades de cómputo. En consecuencia, estos dispositivos únicamente efectuarán tareas sencillas, para las que se van a necesitar nuevas propuestas. Con el fin de aprovechar las funcionalidades de las nano-máquinas, un conjunto de nano-dispositivos en una nano-red completa necesita de mecanismos de gestión y control, a través de una arquitectura adecuada. Con ello, se podrán proporcionar nuevas aplicaciones en diversos campos. Una nano-red electromagnética (EM) es un tipo de nano-comunicación que emplea ondas en la banda de Teraherzios (THz). Las nano-redes han sido objeto de creciente atracción en los últimos años. En consecuencia, se han conseguido diversos desarrollos en la fabricación, comunicación y gestión con varios dispositivos en nano-redes EM, para aplicaciones desde metamateriales definidos por software, materiales robóticos wireless y comunicaciones en el cuerpo. Tales aplicaciones necesitan comunicaciones en sentido de subida y bajada, entre la nano-red desplegada y el macro-mundo externo, o Internet, a través de nano-interfaces. Ello causa heterogeneidad e inter-operabilidad en diversas aplicaciones de la Internet de las Nano-Things (IoNT), que constituyen nuevos desafíos para las comunicaciones en nano-redes. En este sentido, micro/nano gateways que sean dinámicos, flexibles y distribuidos, han de poder facilitar el acomodo de dichas aplicaciones y hacer que la red sea completamente operacional, independientemente del dominio de aplicaciones usadas o los protocolos de comunicaciones. Con la llegada de la Internet of Things (IoT), el uso de Internet se ha transformado, donde varios tipos de objetos, sensores y dispositivos pueden interactuar, haciendo que las futuras redes puedan conectar prácticamente cualquier cosa. Software Defined Networking (SDN) y Network Function Virtualization (NFV) son 2 tecnologías relevantes para IoT. Por medio de la combinación de SDN, NFV, IoT y fog computing, las nano-redes pueden solventar sus desafíos y limitaciones. El principal objetivo de esta tesis es contribuir al diseño de la arquitectura del sistema de las nano-redes EM por medio del desarrollo de una propuesta operacional que permita el acceso a Internet a las nano-máquinas Esta arquitectura de comunicaciones emplea las tecnologías de IoT y Fog Computing, además de las conocidas tecnologías de virtualización basadas en SDN y NFV. Además, la arquitectura de comunicaciones proporcionará un valor añadido al encaminamiento en el paradigma de la nano-red, ya sea dentro del nano-dominio o hacia el macro-dominio, por medio de virtualización y externalización de las decisiones complejas de encaminamiento, que serán compiladas externamente en un centro de datos situado en la nube. Las nano-máquinas serán capaces de acceder a la nube con la ayuda de dispositivos híbridos inteligentes denominados micro/nano gateways, que podrán proporcionar comunicaciones completas entre las nano-máquinas y la nube. De esta manera, el usuario final podrá controlar y gestionar un grupo de nano-máquinas y facilitar la creación de aplicaciones en diversos campos. Además, permite a las nano-máquinas almacenar su información en la nube, proporcionando grandes conjuntos de información, big-data, donde estrategías de Machine Learning (ML) se pueden usar para resolver diversos problemas complejos.

Subjects

621.3 Electrical engineering

Knowledge Area

Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria electrònica

Documents

TAGMI1de1.pdf

122.7Mb

 

Rights

L'accés als continguts d'aquesta tesi queda condicionat a l'acceptació de les condicions d'ús establertes per la següent llicència Creative Commons: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
L'accés als continguts d'aquesta tesi queda condicionat a l'acceptació de les condicions d'ús establertes per la següent llicència Creative Commons: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

This item appears in the following Collection(s)