El consumo energético de las Redes de Sensores Inalámbricas (WSNs por sus siglas en inglés) es un problema histórico que ha sido abordado desde diferentes niveles y visiones, ya que no solo afecta a la propia supervivencia de la red sino que el creciente uso de dispositivos inteligentes y el nuevo paradigma del Internet de las Cosas hace que las WSNs tengan cada vez una mayor influencia en la huella energética. Debido a la tendencia al alza en el uso de estas redes se añade un nuevo problema, la saturación espectral. Las WSNs operan habitualmente en bandas sin licencia como son las bandas Industrial, Científica y Médica (ISM por sus siglas en inglés). Estas bandas se comparten con otro tipo de redes como Wi-Fi o Bluetooth cuyo uso ha crecido exponencialmente en los últimos años. Para abordar este problema aparece el paradigma de la Radio Cognitiva (CR), una tecnología que permite el acceso oportunista al espectro. La introducción de capacidades cognitivas en las WSNs no solo permite optimizar su eficiencia espectral sino que también tiene un impacto positivo en parámetros como la calidad de servicio, la seguridad o el consumo energético. Sin embargo, por otra parte, este nuevo paradigma plantea algunos retos relacionados con el consumo energético. Concretamente, el sensado del espectro, la colaboración entre los nodos (que requiere comunicación adicional) y el cambio en los parámetros de transmisión aumentan el consumo respecto a las WSN clásicas. Teniendo en cuenta que la investigación en el campo del consumo energético ha sido ampliamente abordada puesto que se trata de una de sus principales limitaciones, asumimos que las nuevas estrategias deben surgir de las nuevas capacidades añadidas por las redes cognitivas. Por otro lado, a la hora de diseñar estrategias de optimización para CWSN hay que tener muy presentes las limitaciones de recursos de estas redes en cuanto a memoria, computación y consumo energético de los nodos. En esta tesis doctoral proponemos dos estrategias de reducción de consumo energético en CWSNs basadas en tres pilares fundamentales. El primero son las capacidades cognitivas añadidas a las WSNs que proporcionan la posibilidad de adaptar los parámetros de transmisión en función del espectro disponible. La segunda es la colaboración, como característica intrínseca de las CWSNs. Finalmente, el tercer pilar de este trabajo es teoría de juegos como algoritmo de soporte a la decisión, ampliamente utilizado en WSNs debido a su simplicidad. Como primer aporte de la tesis se presenta un análisis completo de las posibilidades introducidas por la radio cognitiva en materia de reducción de consumo para WSNs. Gracias a las conclusiones extraídas de este análisis, se han planteado las hipótesis de esta tesis relacionadas con la validez de usar capacidades cognitivas como herramienta para la reducción de consumo en CWSNs. Una vez presentada las hipótesis, pasamos a desarrollar las principales contribuciones de la tesis: las dos estrategias diseñadas para reducción de consumo basadas en teoría de juegos y CR. La primera de ellas hace uso de un juego no cooperativo que se juega mediante pares de jugadores. En la segunda estrategia, aunque el juego continúa siendo no cooperativo, se añade el concepto de colaboración. Para cada una de las estrategias se presenta el modelo del juego, el análisis formal de equilibrios y óptimos y la descripción de la estrategia completa donde se incluye la interacción entre nodos. Con el propósito de probar las estrategias mediante simulación e implementación en dispositivos reales hemos desarrollado un marco de pruebas compuesto por un simulador cognitivo y un banco de pruebas formado por nodos cognitivos capaces de comunicarse en tres bandas ISM desarrollados en el B105 Lab. Este marco de pruebas constituye otra de las aportaciones de la tesis que permitirá el avance en la investigación en el área de las CWSNs. Finalmente, se presentan y discuten los resultados derivados de la prueba de las estrategias desarrolladas. La primera estrategia proporciona ahorros de energía mayores al 65% comparados con una WSN sin capacidades cognitivas y alrededor del 25% si la comparamos con una estrategia cognitiva basada en el sensado periódico del espectro para el cambio de canal de acuerdo a un nivel de ruido fijado. Este algoritmo se comporta de forma similar independientemente del nivel de ruido siempre que éste sea espacialmente uniformemente. Esta estrategia, a pesar de su sencillez, nos asegura el comportamiento óptimo en cuanto a consumo energético debido a la utilización de teoría de juegos en la fase de diseño del comportamiento de los nodos. La estrategia colaborativa presenta mejoras respecto a la anterior en términos de protección frente al ruido en escenarios de ruido más complejos donde aporta una mejora del 50% comparada con la estrategia anterior.

ANUNCIO DE DEFENSA DE LA TESIS DOCTORAL

Cognitive based strategies for security in Wireless Sensor Networks

Presentada por

D. Javier Blesa Martínez

Dirigida por:

D. Alvaro Araujo Pinto

El día 11 de Noviembre a las 10 horas

en el Salón de Grados del Edificio A

de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación

en el SALON DE GRADOS del Edificio A

de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación

 La última década ha sido testigo de importantes avances en el campo de la tecnología de reconocimiento de voz. Los sistemas comerciales existentes actualmente poseen la capacidad de reconocer habla continua de múltiples locutores, consiguiendo valores aceptables de error, y sin la necesidad de realizar procedimientos explícitos de adaptación. A pesar del buen momento que vive esta tecnología, el reconocimiento de voz dista de ser un problema resuelto. La mayoría de estos sistemas de reconocimiento se ajustan a dominios particulares y su eficacia depende de manera significativa, entre otros muchos aspectos, de la similitud que exista entre el modelo de lenguaje utilizado y la tarea específica para la cual se está empleando. Esta dependencia cobra aún más importancia en aquellos escenarios en los cuales las propiedades estadísticas del lenguaje varían a lo largo del tiempo, como por ejemplo, en dominios de aplicación que involucren habla espontánea y múltiples temáticas. En los últimos años se ha evidenciado un constante esfuerzo por mejorar los sistemas de reconocimiento para tales dominios. Esto se ha hecho, entre otros muchos enfoques, a través de técnicas automáticas de adaptación. Estas técnicas son aplicadas a sistemas ya existentes, dado que exportar el sistema a una nueva tarea o dominio puede requerir tiempo a la vez que resultar costoso. Las técnicas de adaptación requieren fuentes adicionales de información, y en este sentido, el lenguaje hablado puede aportar algunas de ellas. El habla no sólo transmite un mensaje, también transmite información acerca del contexto en el cual se desarrolla la comunicación hablada (e.g. acerca del tema sobre el cual se está hablando). Por tanto, cuando nos comunicamos a través del habla, es posible identificar los elementos del lenguaje que caracterizan el contexto, y al mismo tiempo, rastrear los cambios que ocurren en estos elementos a lo largo del tiempo. Esta información podría ser capturada y aprovechada por medio de técnicas de recuperación de información (information retrieval) y de aprendizaje de máquina (machine learning). Esto podría permitirnos, dentro del desarrollo de mejores sistemas automáticos de reconocimiento de voz, mejorar la adaptación de modelos del lenguaje a las condiciones del contexto, y por tanto, robustecer al sistema de reconocimiento en dominios con condiciones variables (tales como variaciones potenciales en el vocabulario, el estilo y la temática). En este sentido, la principal contribución de esta Tesis es la propuesta y evaluación de un marco de contextualización motivado por el análisis temático y basado en la adaptación dinámica y no supervisada de modelos de lenguaje para el robustecimiento de un sistema automático de reconocimiento de voz. Esta adaptación toma como base distintos enfoque de los sistemas mencionados (de recuperación de información y aprendizaje de máquina) mediante los cuales buscamos identificar las temáticas sobre las cuales se está hablando en una grabación de audio. Dicha identificación, por lo tanto, permite realizar una adaptación del modelo de lenguaje de acuerdo a las condiciones del contexto. El marco de contextualización propuesto se puede dividir en dos sistemas principales: un sistema de identificación de temática y un sistema de adaptación dinámica de modelos de lenguaje. Esta Tesis puede describirse en detalle desde la perspectiva de las contribuciones particulares realizadas en cada uno de los campos que componen el marco propuesto: ** En lo referente al sistema de identificación de temática, nos hemos enfocado en aportar mejoras a las técnicas de pre-procesamiento de documentos, asimismo en contribuir a la definición de criterios más robustos para la selección de index-terms. - La eficiencia de los sistemas basados tanto en técnicas de recuperación de información como en técnicas de aprendizaje de máquina, y específicamente de aquellos sistemas que particularizan en la tarea de identificación de temática, depende, en gran medida, de los mecanismos de preprocesamiento que se aplican a los documentos. Entre las múltiples operaciones que hacen parte de un esquema de preprocesamiento, la selección adecuada de los términos de indexado (index-terms) es crucial para establecer relaciones semánticas y conceptuales entre los términos y los documentos. Este proceso también puede verse afectado, o bien por una mala elección de stopwords, o bien por la falta de precisión en la definición de reglas de lematización. En este sentido, en este trabajo comparamos y evaluamos diferentes criterios para el preprocesamiento de los documentos, así como también distintas estrategias para la selección de los index-terms. Esto nos permite no sólo reducir el tamaño de la estructura de indexación, sino también mejorar el proceso de identificación de temática. - Uno de los aspectos más importantes en cuanto al rendimiento de los sistemas de identificación de temática es la asignación de diferentes pesos a los términos de acuerdo a su contribución al contenido del documento. En este trabajo evaluamos y proponemos enfoques alternativos a los esquemas tradicionales de ponderado de términos (tales como tf-idf) que nos permitan mejorar la especificidad de los términos, así como también discriminar mejor las temáticas de los documentos. ** Respecto a la adaptación dinámica de modelos de lenguaje, hemos dividimos el proceso de contextualización en varios pasos. - Para la generación de modelos de lenguaje basados en temática, proponemos dos tipos de enfoques: un enfoque supervisado y un enfoque no supervisado. En el primero de ellos nos basamos en las etiquetas de temática que originalmente acompañan a los documentos del corpus que empleamos. A partir de estas, agrupamos los documentos que forman parte de la misma temática y generamos modelos de lenguaje a partir de dichos grupos. Sin embargo, uno de los objetivos que se persigue en esta Tesis es evaluar si el uso de estas etiquetas para la generación de modelos es óptimo en términos del rendimiento del reconocedor. Por esta razón, nosotros proponemos un segundo enfoque, un enfoque no supervisado, en el cual el objetivo es agrupar, automáticamente, los documentos en clusters temáticos, basándonos en la similaridad semántica existente entre los documentos. Por medio de enfoques de agrupamiento conseguimos mejorar la cohesión conceptual y semántica en cada uno de los clusters, lo que a su vez nos permitió refinar los modelos de lenguaje basados en temática y mejorar el rendimiento del sistema de reconocimiento. - Desarrollamos diversas estrategias para generar un modelo de lenguaje dependiente del contexto. Nuestro objetivo es que este modelo refleje el contexto semántico del habla, i.e. las temáticas más relevantes que se están discutiendo. Este modelo es generado por medio de la interpolación lineal entre aquellos modelos de lenguaje basados en temática que estén relacionados con las temáticas más relevantes. La estimación de los pesos de interpolación está basada principalmente en el resultado del proceso de identificación de temática. - Finalmente, proponemos una metodología para la adaptación dinámica de un modelo de lenguaje general. El proceso de adaptación tiene en cuenta no sólo al modelo dependiente del contexto sino también a la información entregada por el proceso de identificación de temática. El esquema usado para la adaptación es una interpolación lineal entre el modelo general y el modelo dependiente de contexto. Estudiamos también diferentes enfoques para determinar los pesos de interpolación entre ambos modelos. Una vez definida la base teórica de nuestro marco de contextualización, proponemos su aplicación dentro de un sistema automático de reconocimiento de voz. Para esto, nos enfocamos en dos aspectos: la contextualización de los modelos de lenguaje empleados por el sistema y la incorporación de información semántica en el proceso de adaptación basado en temática. En esta Tesis proponemos un marco experimental basado en una arquitectura de reconocimiento en 'dos etapas'. En la primera etapa, empleamos sistemas basados en técnicas de recuperación de información y aprendizaje de máquina para identificar las temáticas sobre las cuales se habla en una transcripción de un segmento de audio. Esta transcripción es generada por el sistema de reconocimiento empleando un modelo de lenguaje general. De acuerdo con la relevancia de las temáticas que han sido identificadas, se lleva a cabo la adaptación dinámica del modelo de lenguaje. En la segunda etapa de la arquitectura de reconocimiento, usamos este modelo adaptado para realizar de nuevo el reconocimiento del segmento de audio. Para determinar los beneficios del marco de trabajo propuesto, llevamos a cabo la evaluación de cada uno de los sistemas principales previamente mencionados. Esta evaluación es realizada sobre discursos en el dominio de la política usando la base de datos EPPS (European Parliamentary Plenary Sessions - Sesiones Plenarias del Parlamento Europeo) del proyecto europeo TC-STAR. Analizamos distintas métricas acerca del rendimiento de los sistemas y evaluamos las mejoras propuestas con respecto a los sistemas de referencia.

Director José Francisco Fernández Lozano

Director Gonzalo Fuentes Iriarte

Las Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs) SRAM se construyen sobre una memoria de configuración de tecnología RAM Estática (SRAM). Presentan múltiples caracter ísticas que las hacen muy interesantes para diseñar sistemas empotrados complejos. En primer lugar presentan un coste no-recurrente de ingeniería (NRE) bajo, ya que los elementos lógicos y de rutado están pre-implementados (el diseño de usuario define su conexionado). También, a diferencia de otras tecnologías de FPGA, pueden ser reconfiguradas (incluso en campo) un número ilimitado de veces. Es más, las FPGAs SRAM de Xilinx soportan Reconfiguración Parcial Dinámica (DPR), la cual permite reconfigurar la FPGA sin interrumpir la aplicación. Finalmente, presentan una alta densidad de lógica, una alta capacidad de procesamiento y un rico juego de macro-bloques. Sin embargo, un inconveniente de esta tecnología es su susceptibilidad a la radiación ionizante, la cual aumenta con el grado de integración (geometrías más pequeñas, menores tensiones y mayores frecuencias). Ésta es una precupación de primer nivel para aplicaciones en entornos altamente radiativos y con requisitos de alta confiabilidad. Este fenómeno conlleva una degradación a largo plazo y también puede inducir fallos instantáneos, los cuales pueden ser reversibles o producir daños irreversibles. En las FPGAs SRAM, los fallos inducidos por radiación pueden aparecer en dos capas de arquitectura diferentes, que están físicamente superpuestas en el dado de silicio. La Capa de Aplicación (o A-Layer) contiene el hardware definido por el usuario, y la Capa de Configuración contiene la memoria de configuración y la circuitería de soporte. Los fallos en cualquiera de estas capas pueden hacer fracasar el sistema, lo cual puede ser más o menos tolerable dependiendo de los requisitos de confiabilidad del sistema. En el caso general, estos fallos deben gestionados de alguna manera. Esta tesis trata sobre la gestión de fallos en FPGAs SRAM a nivel de sistema, en el contexto de sistemas empotrados autónomos y confiables operando en un entorno radiativo. La tesis se centra principalmente en aplicaciones espaciales, pero los mismos principios pueden aplicarse a aplicaciones terrenas. Las principales diferencias entre ambas son el nivel de radiación y la posibilidad de mantenimiento. Las diferentes técnicas para la gestión de fallos en A-Layer y C-Layer son clasificados, y sus implicaciones en la confiabilidad del sistema son analizados. Se proponen varias arquitecturas tanto para Gestores de Fallos de una capa como de doble-capa. Para estos últimos se propone una arquitectura novedosa, flexible y versátil. Gestiona las dos capas concurrentemente de manera coordinada, y permite equilibrar el nivel de redundancia y la confiabilidad. Con el objeto de validar técnicas de gestión de fallos dinámicas, se desarrollan dos diferentes soluciones. La primera es un entorno de simulación para Gestores de Fallos de C-Layer, basado en SystemC como lenguaje de modelado y como simulador basado en eventos. Este entorno y su metodología asociada permite explorar el espacio de diseño del Gestor de Fallos, desacoplando su diseño del desarrollo de la FPGA objetivo. El entorno incluye modelos tanto para la C-Layer de la FPGA como para el Gestor de Fallos, los cuales pueden interactuar a diferentes niveles de abstracción (a nivel de configuration frames y a nivel físico JTAG o SelectMAP). El entorno es configurable, escalable y versátil, e incluye capacidades de inyección de fallos. Los resultados de simulación para algunos escenarios son presentados y comentados. La segunda es una plataforma de validación para Gestores de Fallos de FPGAs Xilinx Virtex. La plataforma hardware aloja tres Módulos de FPGA Xilinx Virtex-4 FX12 y dos Módulos de Unidad de Microcontrolador (MCUs) de 32-bits de propósito general. Los Módulos MCU permiten prototipar Gestores de Fallos de C-Layer y A-Layer basados en software. Cada Módulo FPGA implementa un enlace de A-Layer Ethernet (a través de un switch Ethernet) con uno de los Módulos MCU, y un enlace de C-Layer JTAG con el otro. Además, ambos Módulos MCU intercambian comandos y datos a través de un enlace interno tipo UART. Al igual que para el entorno de simulación, se incluyen capacidades de inyección de fallos. Los resultados de pruebas para algunos escenarios son también presentados y comentados. En resumen, esta tesis cubre el proceso completo desde la descripción de los fallos FPGAs SRAM inducidos por radiación, pasando por la identificación y clasificación de técnicas de gestión de fallos, y por la propuesta de arquitecturas de Gestores de Fallos, para finalmente validarlas por simulación y pruebas.

La fiabilidad está pasando a ser el principal problema de los circuitos integrados según la tecnología desciende por debajo de los 22nm. Pequeñas imperfecciones en la fabricación de los dispositivos dan lugar ahora a importantes diferencias aleatorias en sus características eléctricas, que han de ser tenidas en cuenta durante la fase de diseño. Los nuevos procesos y materiales requeridos para la fabricación de dispositivos de dimensiones tan reducidas están dando lugar a diferentes efectos que resultan finalmente en un incremento del consumo estático, o una mayor vulnerabilidad frente a radiación. Las memorias SRAM son ya la parte más vulnerable de un sistema electrónico, no solo por representar más de la mitad del área de los SoCs y microprocesadores actuales, sino también porque las variaciones de proceso les afectan de forma crítica, donde el fallo de una única célula afecta a la memoria entera. Esta tesis aborda los diferentes retos que presenta el diseño de memorias SRAM en las tecnologías más pequeñas. En un escenario de aumento de la variabilidad, se consideran problemas como el consumo de energía, el diseño teniendo en cuenta efectos de la tecnología a bajo nivel o el endurecimiento frente a radiación. En primer lugar, dado el aumento de la variabilidad de los dispositivos pertenecientes a los nodos tecnológicos más pequeños, así como a la aparición de nuevas fuentes de variabilidad por la inclusión de nuevos dispositivos y la reducción de sus dimensiones, la precisión del modelado de dicha variabilidad es crucial. Se propone en la tesis extender el método de inyectores, que modela la variabilidad a nivel de circuito, abstrayendo sus causas físicas, añadiendo dos nuevas fuentes para modelar la pendiente sub-umbral y el DIBL, de creciente importancia en la tecnología FinFET. Los dos nuevos inyectores propuestos incrementan la exactitud de figuras de mérito a diferentes niveles de abstracción del diseño electrónico: a nivel de transistor, de puerta y de circuito. El error cuadrático medio al simular métricas de estabilidad y prestaciones de células SRAM se reduce un mínimo de 1,5 veces y hasta un máximo de 7,5 a la vez que la estimación de la probabilidad de fallo se mejora en varios ordenes de magnitud. El diseño para bajo consumo es una de las principales aplicaciones actuales dada la creciente importancia de los dispositivos móviles dependientes de baterías. Es igualmente necesario debido a las importantes densidades de potencia en los sistemas actuales, con el fin de reducir su disipación térmica y sus consecuencias en cuanto al envejecimiento. El método tradicional de reducir la tensión de alimentación para reducir el consumo es problemático en el caso de las memorias SRAM dado el creciente impacto de la variabilidad a bajas tensiones. Se propone el diseño de una célula que usa valores negativos en la bit-line para reducir los fallos de escritura según se reduce la tensión de alimentación principal. A pesar de usar una segunda fuente de alimentación para la tensión negativa en la bit-line, el diseño propuesto consigue reducir el consumo hasta en un 20% comparado con una célula convencional. Una nueva métrica, el hold trip point se ha propuesto para prevenir nuevos tipos de fallo debidos al uso de tensiones negativas, así como un método alternativo para estimar la velocidad de lectura, reduciendo el número de simulaciones necesarias. Según continúa la reducción del tamaño de los dispositivos electrónicos, se incluyen nuevos mecanismos que permiten facilitar el proceso de fabricación, o alcanzar las prestaciones requeridas para cada nueva generación tecnológica. Se puede citar como ejemplo el estrés compresivo o extensivo aplicado a los fins en tecnologías FinFET, que altera la movilidad de los transistores fabricados a partir de dichos fins. Los efectos de estos mecanismos dependen mucho del layout, la posición de unos transistores afecta a los transistores colindantes y pudiendo ser el efecto diferente en diferentes tipos de transistores. Se propone el uso de una célula SRAM complementaria que utiliza dispositivos pMOS en los transistores de paso, así reduciendo la longitud de los fins de los transistores nMOS y alargando los de los pMOS, extendiéndolos a las células vecinas y hasta los límites de la matriz de células. Considerando los efectos del STI y estresores de SiGe, el diseño propuesto mejora los dos tipos de transistores, mejorando las prestaciones de la célula SRAM complementaria en más de un 10% para una misma probabilidad de fallo y un mismo consumo estático, sin que se requiera aumentar el área. Finalmente, la radiación ha sido un problema recurrente en la electrónica para aplicaciones espaciales, pero la reducción de las corrientes y tensiones de los dispositivos actuales los está volviendo vulnerables al ruido generado por radiación, incluso a nivel de suelo. Pese a que tecnologías como SOI o FinFET reducen la cantidad de energía colectada por el circuito durante el impacto de una partícula, las importantes variaciones de proceso en los nodos más pequeños va a afectar su inmunidad frente a la radiación. Se demuestra que los errores inducidos por radiación pueden aumentar hasta en un 40% en el nodo de 7nm cuando se consideran las variaciones de proceso, comparado con el caso nominal. Este incremento es de una magnitud mayor que la mejora obtenida mediante el diseño de células de memoria específicamente endurecidas frente a radiación, sugiriendo que la reducción de la variabilidad representaría una mayor mejora.