Il lavoro di ricerca presentato in questa tesi è basato sul concetto e definizione di rete che può spaziare in diversi contesti del mondo reale. Infatti, facciamo riferimento ad una rete di telecomunicazioni se consideriamo una collezione di trasmettitori, ricevitori e canali di comunicazione che trasmettono o vengono usati per trasmettere informazioni. Tuttavia, anche in natura si possono trovare diversi esempi di rete: ad esempio il cervello umano è uno di questi. O ancora le relazioni tra gli attori ad Hollywood può essere studiato in termini di rete, una generica comunità sociale può essere comparata ad una rete, gli eco-sistemi sono da considerare come reti di specie. Network Science è la disciplina scientifica che si propone di studiare tutti questi sistemi usando un insieme comune di modelli matematici. In questa tesi ci focalizzeremo su alcune ben note problematiche relative a reti di telecomunicazioni usando classici metodi e modelli nati nell'ambito delle telecomunicazioni per analizzarle; in particolare, valuteremo trasmissioni video e la gestione di reti di veicoli elettrici. Allo stesso tempo, si può pensare di applicare a queste, o simili, tematiche modelli diversi che si propongono di raggiungere gli stessi obiettivi ma in contesti che possono differire da quelli propri delle telecomunicazioni. Più approfonditamente, valuteremo per mezzo di approcci basati sulla teoria dei giochi sistemi a coda, problemi di jamming, riconoscimento di gruppi nelle reti e il mobile computing. E' bene notare che il punto di vista di quanto appena discusso può essere invertito. Infatti, discuteremo inoltre come sia possibile applicare una classica analisi nell'ambito delle telecomunicazioni per investigare su problemi che non sono direttamente collegati ad un ambiente delle telecomunicazioni. In particolare, uno dei nostri futuri obiettivi è quello di valutare la connettività tra le varie aree che si possono definire nel cervello, tematica che recentemente sta acquistando un significativo interesse nella società scientifica.

Network Science for IoT

GUGLIELMI, ANNA VALERIA
2018

Abstract

Il lavoro di ricerca presentato in questa tesi è basato sul concetto e definizione di rete che può spaziare in diversi contesti del mondo reale. Infatti, facciamo riferimento ad una rete di telecomunicazioni se consideriamo una collezione di trasmettitori, ricevitori e canali di comunicazione che trasmettono o vengono usati per trasmettere informazioni. Tuttavia, anche in natura si possono trovare diversi esempi di rete: ad esempio il cervello umano è uno di questi. O ancora le relazioni tra gli attori ad Hollywood può essere studiato in termini di rete, una generica comunità sociale può essere comparata ad una rete, gli eco-sistemi sono da considerare come reti di specie. Network Science è la disciplina scientifica che si propone di studiare tutti questi sistemi usando un insieme comune di modelli matematici. In questa tesi ci focalizzeremo su alcune ben note problematiche relative a reti di telecomunicazioni usando classici metodi e modelli nati nell'ambito delle telecomunicazioni per analizzarle; in particolare, valuteremo trasmissioni video e la gestione di reti di veicoli elettrici. Allo stesso tempo, si può pensare di applicare a queste, o simili, tematiche modelli diversi che si propongono di raggiungere gli stessi obiettivi ma in contesti che possono differire da quelli propri delle telecomunicazioni. Più approfonditamente, valuteremo per mezzo di approcci basati sulla teoria dei giochi sistemi a coda, problemi di jamming, riconoscimento di gruppi nelle reti e il mobile computing. E' bene notare che il punto di vista di quanto appena discusso può essere invertito. Infatti, discuteremo inoltre come sia possibile applicare una classica analisi nell'ambito delle telecomunicazioni per investigare su problemi che non sono direttamente collegati ad un ambiente delle telecomunicazioni. In particolare, uno dei nostri futuri obiettivi è quello di valutare la connettività tra le varie aree che si possono definire nel cervello, tematica che recentemente sta acquistando un significativo interesse nella società scientifica.
15-gen-2018
Inglese
Network science; IoT; game theory; complex systems; bayesian games; video transmissions; electric vehicles; Markov chain; mobile computing; brain networks
NEVIANI, ANDREA
Università degli studi di Padova
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Il codice NBN di questa tesi è URN:NBN:IT:UNIPD-111330