Stammdaten

Self-Organizing Synchronization with Stochastic Coupling
Beschreibung:

Distributed algorithms based on the theory of pulse-coupled oscillators have been developed to offer selforganizing and scalable solutions for temporal synchronization in wireless networks. It is an interesting phenomenon that unreliable channels or intentionally incomplete communication between nodes can have beneficial effects in terms of synchronization guarantees and precision. Such "stochastic coupling" opens up an unprecedented degree of freedom in the design of network synchronization algorithms. The objective of the proposed project is to gain a deeper conceptual understanding of this novel approach, integrate it into algorithm design, and prepare the ground for its use in practice. After assessing potential gains of stochasticity in coupling, we develop different classes of decentralized adaptive algorithms for mobile networks in which each node continuously adjusts its individual coupling probability based only on its local view. The synchronization precision and time are analyzed experimentally over radio channels using programmable radios. Results are expected to yield novel scientific insights for synchronization theory and have the potential to change the way we design decentralized synchronization in large networks of resource-limited embedded devices, such as sensor and robot networks in smart factories.

Schlagworte: pulse-coupled oscillators; synchronization theory; decentralized synchronization; stochastic coupling;
Selbstorganisierende Synchronisation mit stochastischer Kopplung
Beschreibung:

Ein faszinierendes Beispiel für Selbstorganisation in der Natur sind Schwärme gleichzeitig blinkender Glühwürmchen. Die Synchronität entsteht dabei als emergentes Phänomen: sie ist das Ergebnis einfacher Regeln und lokaler Interaktionen zwischen den Glühwürmchen. 

Seit Jahren schon ist man daran interessiert, vorhandene mathematische Modelle für Glühwürmchensynchronisation auf drahtlose Kommunikationsnetze zu übertragen, in denen Zeitsynchronisierung für diverse Funktionen benötigt wird. Eine direkte Übertragung ist jedoch aufgrund der Unterschiede zwischen biologischer und technischer Kommunikation nicht möglich. Daher wurden viele Modifikationen und Ergänzungen vorgenommen, bis man schließlich Algorithmen entwickelt hatte, die in drahtlosen Netzen funktionieren.  

Im Rahmen dieser Forschung fand man heraus, dass sich unzuverlässige oder bewusst gestörte Kommunikation zwischen den Entitäten positiv auf die Synchronisationsgenauigkeit und die Wahrscheinlichkeit, dass sich Synchronität überhaupt einstellt, auswirken kann. Dieses Prinzip der stochastischen Kopplung erlaubt neue, bisher weitgehend unerforschte Ansätze im Entwurf von selbstorganisierenden Synchronisationsalgorithmen, welche wir im vorliegenden Projekt untersuchen werden. 

Unser Ziel ist es, ein tiefgreifendes konzeptuelles Verständnis zu erlangen und dieses für Synchronisationsaufgaben in realen Netzen einzusetzen. Das Projekt wird sowohl Beiträge zur Theorie der Synchronisierung als auch zur konkreten algorithmischen Umsetzung leisten. Zunächst wollen wir herausfinden, welcher Performanzgewinn sich mit dem Einsatz stochastischer Kopplungen erzielen lässt. Danach entwickeln und testen wir verschiedene verteilte adaptive Algorithmen, in denen jede Entität ihre Kopplungswahrscheinlichkeit mit anderen Entitäten kontinuierlich optimiert. Auf einer programmierbaren Hardwareplattform werden diese Algorithmen getestet und schließlich die in der Praxis erreichbaren Synchronisationsgenauigkeiten gemessen. Ein mögliches Anwendungsgebiet der Projektergebnisse sind Synchronisationsaufgaben in großen Sensor- und Roboternetzen in intelligenten Fabriken. 

Schlagworte: Synchronisation, pulsgekoppelte Oszillatoren, Synchronisationstheorie, verteilte Systeme
Kurztitel: FWF: SYNC
Zeitraum: 01.08.2018 - 31.07.2021
Kontakt-Email: christian.bettstetter@aau.at
Homepage: -

MitarbeiterInnen

Kategorisierung

Projekttyp Forschungsförderung (auf Antrag oder Ausschreibung)
Förderungstyp §26
Forschungstyp
  • Grundlagenforschung
Sachgebiete
  • 101027 - Dynamische Systeme
  • 101019 - Stochastik
  • 102021 - Pervasive Computing
  • 202017 - Embedded Systems
  • 202030 - Nachrichtentechnik
  • 202031 - Netzwerktechnik
  • 202041 - Technische Informatik
  • 202038 - Telekommunikation
Forschungscluster
  • Selbstorganisierende Systeme
Genderrelevanz 0%
Projektfokus
  • Science to Science (Qualitätsindikator: I)
Klassifikationsraster der zugeordneten Organisationseinheiten:
Arbeitsgruppen
  • Mobile Systems Group

Finanzierung

Förderprogramm
Einzelprojekt
Organisation: Fonds zur Förderung der wissenschaftlichen Forschung (FWF)

Kooperationen

Organisation Adresse
Massachusetts Institute of Technology, Sensable City Lab
77 Massachusetts Avenue
02139  Cambridge, MA
Vereinigte St. v. Amerika
77 Massachusetts Avenue
US - 02139  Cambridge, MA