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A Green Routing Mathematical Model for IoT Networks in Critical Energy Environments
(Agora University, 2020) Carlos Lozano-Garzón; Germán A. Montoya; Yezid Donoso
In this paper, we propose a multi-objective mathematical optimization model that is the underlying support for the proposal of a new routing algorithm that aims to extend the lifetime in IoT networks for applications in critical energy environment. The network lifetime is evaluated for three approaches: the Hop Count approach, the Energy Consumption approach, and the Multiobjective approach based on Free Space Loss and the battery energy level of the IoT nodes. After this evaluation, we compared the different approaches in terms of how many transmissions were possible to do under a particular approach until none path cannot be found from an origin node to a destination node. Finally, we conclude that the Multi-objective method was the best strategy for extending the network lifetime since building short distance paths and considering battery level of the IoT nodes every time is, in the long run, a better strategy than just building paths considering nodes with a high battery level or building paths minimizing the number of network hops.
A Prediction Algorithm based on Markov Chains for finding the Minimum Cost Path in a Mobile WSNs
(Agora University, 2019) Germán A. Montoya; Yezid Donoso
In this paper we propose the usage of a prediction technique based on Markov Chains to predict nodes positions with the aim of obtain short paths at minimum energy consumption. Specifically, the valuable information from the mobility prediction method is provided to our distributed routing algorithm in order to take the best network decisions considering future states of network resources. In this sense, in each network node, the mobility method employed is based on a Markov model to forecast future RSSI states of neighboring nodes for determining if they will be farther or closer within the next steps. The approach is evaluated considering different algorithms such as: Distance algorithm, Distance Away algorithm and Random algorithm. In addition, with the aim of performing comparisons against optimal values, we present a mathematical optimization model for finding the minimum cost path between a source and a destination node considering all network nodes are mobile. This paper is an extended variant of [8].
Adaptive Neural Networks for Mitigating GPS Spoofing Attacks in Unmanned Aerial Vehicles
(Agora University, 2025) Alejandro Salgado; Yezid Donoso
Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), or drones, have gained global attention over the past decades for their ability to perform diverse tasks without direct human intervention. With advances in artificial intelligence, UAV systems have not only improved, but also become more vulnerable to an increasing number of cyberattacks. This paper presents a study on detecting integrity failures in UAVs, focusing specifically on the GPS system. Theoretical background, methodology, and results are discussed, providing a comprehensive overview of adaptive neural networks developed to detect and mitigate the impact of these vulnerabilities in simulated scenarios.
All-Optical Unicast/Multicast Routing in WDM Networks
(2008) Javier E. Sierra; F. Luis; Fernando Solano; José L. Marzo; Ramón Fabregat; Yezid Donoso
Optical transport networks (OTN) must be prepared in terms of better resource utilization, for accommodating unicast and multicast traffic together. Light-trees have been proposed for supporting multicast connections in OTN. Nevertheless when traffic grooming is applied in light-trees, resources can be underutilized as traffic can be routed to undesirable destinations in order to avoid optical-electrical-optical (OEO) conversions. In this paper, a novel architecture named S/G light- tree for supporting unicast/multicast connections is proposed. The architecture allows traffic dropping and aggregation in different wavelengths without performing OEO conversions. A heuristic that routes traffic demands using less wavelengths by taking advantage of the proposed architecture is designed as well. Simulation results show that the architecture can minimize the number of used wavelengths and OEO conversions when compared to light-trees.
Dynamic unicast/multicast traffic grooming using S/G light-tree in WDM networks
(2008) Javier E. Sierra; Luis Caro; Fernando Solano; José L. Marzo; Ramón Fabregat; Yezid Donoso
Abstract—Internet traffic demands are constantly increasing and a considerable amount is expected to be of multicast type. Optical Transport Networks (OTN) must be prepared in terms of better resource utilization, for accommodating unicast and multicast traffic together. Dynamic traffic grooming in optical mesh networks is one of the most important and practical problems for designing Wavelength Division Multiplexing (WDM) based networks. Light-trees have been proposed for supporting multicast connections in OTN. Nevertheless when Traffic Grooming is applied in light-trees, resources can be underutilized as traffic can be routed to undesirable destinations in order to avoid Optical-Electrical-Optical (OEO) conversions. In this paper, a novel architecture named S/G Light-tree for supporting unicast/multicast connections is used. The architecture allows traffic dropping and aggregation in different wavelengths without performing OEO conversions. An on-line heuristic that routes traffic demands minimizing blocking probability by taking advantage of the architecture is proposed. Simulation results show that the architecture improves blocking probability and minimizes the number of used wavelengths when compared to light-trees. I.
Energy-Efficient and Delay Sensitive Routing Paths Using Mobility Prediction in Mobile WSN: Mathematical Optimization, Markov Chains, and Deep Learning Approaches
(Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2021) Germán A. Montoya; Carlos Lozano-Garzón; Yezid Donoso
In Mobile Wireless Sensor Networks there could be scenarios where absolutely all network nodes (including the base station) are mobile, becoming a very hard task to finding a communication path between a sensor node and the base station due to many network variables are changing at each moment. In addition, there are delay-sensitive applications that require establishing communication paths as soon as possible to mitigate low network performance in terms of end-to-end delay, reducing, at the same time, the energy consumption of the network. For this reason, we propose a multiobjective mathematical optimization model for finding the optimal communication path between a source node and a sink (base station) considering hard scenarios where all network nodes are mobile and minimizing end-to-end delay and energy consumption. This mathematical model would offer significant advantages to evaluate new algorithms due to we could know how far or close are the algorithm results from the optimal values given by the mathematical model. In addition, we propose a prediction distributed routing algorithm based on Markov Chains that takes into account the network mobility in order to find as fast as possible a communication path between a source node and a sink with minimal energy consumption. We also propose a deep learning approach to predict future nodes’ distances in a mobile network to determine if future movements of nodes will cause communication disruptions in paths. Significant findings were obtained when the Markov Chains and Deep Learning approaches were compared in terms of predicting nodes mobility and reducing the delay and the energy consumption in the network. The performance of our prediction algorithms (Markov Chains and Deep Learning approaches) is evaluated against the mathematical model to determine how good it is. Finally, to analyze our prediction algorithms considering real online scenarios, we compared it against typical routing algorithms, obtaining promising results in terms of delay and energy consumption in all mobile node scenarios.
Gestión de la innovación y las tecnologías centradas en datos, como soporte a la toma de decisiones militares en la fase de análisis de información previo al uso del poder aéreo del país
(2024) Alexandra Zabala; Mario Linares Vásquez; Yezid Donoso
Gestionar las innovaciones tecnológicas en entornos militares permite descubrir, incubar y acelerar la efectividad operacional generando valor e impacto social. En la innovación militar se han adoptado soluciones tecnológicas que complementan la compleja toma de decisiones frente a un entorno desbordado de datos, en el cual la capacidad analítica no crece a la misma velocidad que la capacidad de almacenamiento. En los entornos militares se cuenta con múltiples fuentes de datos, en las cuales coexisten propiedades como la variedad, veracidad, velocidad y volumen. Estas características presentan desafíos específicos en términos de integración de información y confidencialidad, donde el uso de tecnologías centradas en datos, como analítica avanzada, minería de datos, aprendizaje de máquina e inteligencia artificial representan una oportunidad para mejorar los procesos militares. El uso de estas tecnologías permite la generación de información valiosa y oportuna para los intereses del poder nacional y la ejecución de operaciones a nivel estratégicos, operacional y táctico. Esta tesis doctoral se centra en el reconocimiento de oportunidades de innovación y el uso de tecnologías centradas en datos como complemento para la toma de decisiones previo al despliegue de los medios aéreos, en las fases de análisis y procesamiento de información. De manera específica en esta tesis se estudia la aplicación de estas tecnologías en reportes textuales de la Fuerza Aérea Colombiana para la prevención del uso ilícito de la infraestructura aeronáutica del país. Como resultado de esta investigación se ha realizado una revisión sistemática de literatura, en la cual se analizan estudios previos que han empleado tecnologías centradas en datos para desarrollo de sistemas, arquitecturas y prototipos en entornos militares. Adicionalmente, se han desarrollado dos ejercicios de innovación abierta con estudiantes de más de 10 universidades del país y cadetes de la Escuela Militar de Aviación para la construcción de modelos de aprendizaje de máquina en el procesamiento de imágenes, videos y textos producidos por la Fuerza Aérea Colombiana. Estos modelos se han mejorado hasta obtener un modelo que extrae entidades de forma automática en reportes públicos y confidenciales obteniendo una métrica de precisión superior al 85 %. Estos resultados han permitido identificar los retos que representa la tecnología y los desafíos que genera desarrollar, usar, adoptar y evolucionar soluciones para que puedan mantenerse vigentes en el tiempo e impacten la efectividad con la cual se enfrentan las amenazas presentes en el control del espacio aéreo del país.
Modelo de asignación de longitudes de ondas en redes WDM teniendo en cuenta dispersión residual y tráficos Unicast/Multicast con QoS
(2009) Javier E. Sierra; Yezid Donoso
El tráfico de Internet está en constante crecimiento y con él las aplicaciones del tipo unicast/multicast con difer entes requerimientos de Calidad de Servicio (QoS). Esto es motivo para que las Redes de Transporte Ópticas (RTO) deban continuar su evolución hacia redes completamente ópticas (sin conversiones Óptico-Electrónico-Óptico: OEO). S/G Ligh- ttree es una arquitectura de los nodos de las redes RTO que permite el optimo enrutamiento y/o manejo de tráficos unicast/multicast empleando el concepto de Traffic Grooming granularidad de tráfico) en un ambiente óptico. Las técnicas de grooming así como los algoritmos de asignación y enrutamiento propuestos hasta el momento, no tienen en cuenta los fenómenos que se pueden prestar en la fibra óptica, los cuales atenúan o alteran las diferentes longitudes de onda en los sistemas WDM (Wavelength Division Multiplexing).\nLa dispersión cromática es un fenómeno que deforma los pulsos transmitidos en una fibra óptica y el efecto depende de la longitud de onda empleada en la transmisión. En éste artículo, se propone un modelo de asignación de longitudes de ondas que tiene en cuenta la dispersión residual en redes WDM que soportan traffic grooming y tráficos unicast/multicast con requerimientos de QoS.
Modelo de asignación predictivo de longitudes de ondas en redes WDM teniendo en cuenta dispersión residual y tráficos unicast/multicast con QoS
(Universidad de Antioquia, 2013) Javier E. Sierra; Yezid Donoso
El tráfico de Internet está en constante crecimiento y con él las aplicaciones del tipo unicast/multicast con diferentes requerimientos de Calidad de Servicio (QoS). Esto es motivo para que las Redes de Transporte Ópticas (OTN) deban continuar su evolución hacia redes completamente ópticas (sin conversiones Óptico-Electrónico-Óptico: OEO). S/G Light-tree es una arquitectura de los nodos de las redes all-OTN que permite el optimo enrutamiento y/o manejo de tráficos unicast/multicast empleando el concepto de Traffic Grooming (TG, granularidad de tráfico) en un ambiente óptico. Las técnicas de grooming así como los algoritmos de asignación y enrutamiento propuestos hasta el momento no tienen en cuenta los fenómenos que se pueden prestar en la fibra óptica, los cuales atenúan o alteran las diferentes longitudes de onda en las redes WDM (Wavelength Division Multiplexing). La dispersión cromática es un fenómeno que deforma los pulsos transmitidos en una fibra óptica y el efecto depende de la longitud de onda empleada en la transmisión. En este artículo, se propone un modelo predictivo de asignación de longitudes de ondas basado en cadenas de Markov que tiene en cuenta la dispersión residual en redes WDM que soportan traffic grooming y tráficos unicast/multicast con requerimientos de QoS. Los resultados de las simulaciones realizadas muestran que el modelo propuesto mejora la probabilidad de bloqueo de tráficos con requerimientos de QoS.
Preface to CLEI 2011 special issue
(Latin American Center for Computer Studies, 2012) José Aguilar; John Atkinson; Yezid Donoso; David Fernández‐Baca; Ernst L. Leiss; Gabriela Marín; Luciana Nedel; Oscar Pastor
This special issue contains papers from CLEI 2011 which took place in October 2011 in Quito, Ecuador.
Prototipo de cargador portátil con fuentes de energía alternativa para baterías recargables de radios militares: diseño, desarrollo y evaluación
(2025) Cristian David Meza Granobles; Mario Linares‐Vásquez; Yezid Donoso
El Ejército Nacional de Colombia ha enfrentado múltiples desafíos en el suministro de energía para sus radios de comunicación militar, los cuales actualmente dependen de baterías desechables. La producción anual de estas baterías genera altos costos, una compleja gestión contractual y una significativa cantidad de residuos de aparatos eléctricos y electrónicos- RAEE. Para abordar esta problemática, desde el año 2016 se ha impulsado dentro de la institución, la transición a baterías recargables, diseñando de manera autónoma tres referencias que permiten la alimentación del 98% de los equipos de comunicaciones que tiene el Ejército Colombiano. Sin embargo, la falta de un sistema de carga eficiente y que pueda ser empleado en las áreas geográficas más apartadas del país ha limitado su implementación, ya que las opciones existentes en el mercado solo integran energías convencionales o sus costos son muy elevados para poder asumir su financiación e implementación. Teniendo en cuenta el contexto anterior, este estudio describe los avances en el diseño, desarrollo y evaluación de un prototipo de carga portátil basado en dos energías alternativas (solar y eólica), capaz de operar en entornos remotos y garantizar la autonomía energética de las tropas, integrando en un solo dispositivo de fácil uso la carga de tres tipos de baterías recargables y dispositivos móviles que usan las unidades militares colombianas en el desarrollo de las operaciones militares. El proceso de concepción del sistema de carga emplea una metodología mixta y usa un enfoque exploratorio. Además, se utiliza la metodología Design Thinking para el diseño y desarrollo del prototipo. Asimismo, se detalla el planeamiento de experimentos, los avances en el desarrollo y el estado actual del artefacto.
Reliable Critical Infrastructure: Multiple Failures for Multicast using Multi-Objective Approach
(Agora University, 2012) Ferney A. Maldonado-Lopez; Yezid Donoso
Multicast is the keystone for multimedia Internet. Multicast is one of the new andÂ most used services in telecommunication networks. However, these networks meet bigÂ challenges when facing failures from diverse factors, including natural disasters andÂ bad configurations. Networks operators need to establish mechanisms to maintainÂ available multicast services, and plan actions to handle incidents. We study andÂ implement an elitist evolutionary algorithm based on Strength Pareto EvolutionaryÂ Algorithm - SPEA. Our implementation recalculates network routes, even when thereÂ are multiple failures. The results indicate that our product finds lower-cost and higheravailabilityÂ multicast tree to protect multicast services.
Towards Pricing Mechanisms for Delay Tolerant Services
(Agora University, 2015) Luis Andres Marentes; Tilman Wolf; Anna Nagurney; Yezid Donoso
One of the applications of Delay Tolerant Networking (DTN) is rural networks. For this application researchers have argued benefits on lowering costs and overcoming challenging conditions under which, for instance, protocols such as TCP/IP cannot work because their underlying requisites are not satisfied. New responses are required in order to understand the true adoption opportunities of this technology. Constraints in service level agreements and viable alternative pricing schemes are some of the new issues that arise as a consequence of the particular operation mode. In this paper, we propose a novel model for pricing delay tolerant services, which adjusts prices to demand variability subject to constraints imposed by the DTN operation. With this model we also show how important parameters such as channel rental costs, cycle times of providers, and market sensitivities affect business opportunities of operators.