Browsing by Author "Oróstica Navarrete, Boris Enrique"

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    Algorithm design for the distributed average consensus problem over IoT environments
    (2018) Oróstica Navarrete, Boris Enrique; Núñez Retamal, Felipe Eduardo; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    A medida que las tecnologías de comunicación han ampliado el conjunto de dispositivos con capacidades de red, está surgiendo una nueva concepción de la Internet de las cosas (IoT). Con la incorporación de dispositivos con diagnósticos avanzados y capacidades de actuación, el IoT proporciona un entorno atractivo para controlar procesos externos utilizando sus capacidades de detección, actuación y computación. En este contexto, los algoritmos de consenso son una alternativa atractiva para apoyar el funcionamiento del IoT y para habilitar su potencial como red de control distribuido. En particular, el problema de llegar a un consenso al promedio de algunas cantidades iniciales es un problema desafiante con potencial aplicaciones en el entorno IoT. Aunque los algoritmos de consenso son estrategias maduras y bien estudiadas que se ajustan naturalmente a las redes, su desempeño se deteriora cuando se enfrentan a fenómenos tales como retrasos estocásticos, transmisiones y recepciones secuenciales y falta de fiabilidad en el proceso de intercambio de información; todo presente en un entorno de IoT. En este trabajo, se diseña un nuevo algoritmo para lograr el consenso al promedio en un entorno IoT. Se desarrolla un análisis teórico para comprender sus principios de funcionamiento. Además, el algoritmo está codificado como un protocolo en hardware real el cual se evalúa en una red local de baja escala y en una red pública de gran escala. El algoritmo está inspirado en gossips y converge al promedio en todos los experimentos realizados en un entorno real de IoT donde enfrenta las no idealidades de los fenómenos de comunicación.
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    Evaluation of asynchronous average consensus algorithms in pure broadcasting infrastructure-free networks
    (IEEE, 2017) Oróstica Navarrete, Boris Enrique; Núñez Retamal, Felipe Eduardo
    Distributed and cooperative algorithms are of preponderant importance for the correct operation of multiagent systems. In particular, average consensus algorithms represent an appealing alternative for combining measurements in large-scale networks of low-capable sensors, due to their low computational cost and strong convergence properties. However, the actual performance of average consensus algorithms in real scenarios, where the interaction between agents involves a communication network introducing stochastic delays, sequential transmissions and receptions, and unreliability in the information exchanging process, is yet to be investigated. This work presents an evaluation on a pure broadcasting infrastructure-free sensor network of two popular average consensus strategies: the broadcast gossip algorithm (which can be regarded as an asynchronous version of the discrete-time average consensus algorithm), and the push-sum algorithm (also known as double linear iterations). To understand the operating principles behind the algorithms, a hybrid model is first introduced that is used to conduct numerical simulations. An implementation in microprocessor-based development boards is then presented to evaluate the performance in a real environment. Results of the evaluation show that the push-sum algorithm outperforms the broadcast gossip algorithm for practical values of the reception probability.