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Wireless mobile ad-hoc networks consist of a collection of peer mobile nodes that form a network and are capable of communicating with each other without help from stationary infrastructure such as access points. The availability of low-cost, com-modity network interface cards (NICs) has made the IEEE 802.11 medium access control (MAC) protocol the de facto MAC protocol for wireless mobile ad-hoc net-works, even though it is not optimal. The IEEE 802.11 MAC protocol is designed to have stations share a single channel in a given network. However, many of the IEEE 802.11 physical (PHY) layer specifications define multiple channels and allow the simultaneous, non-interfering use of some of these channels. Therefore, multiple communications can occur at the same time, offering the opportunity to increase the effective network capacity. We present an innovative routing protocol that utilizes multiple channels to im-prove the performance of wireless ad-hoc networks. The basic idea of the protocol is to use multiple channels so that multiple useful transmissions can occur simultane-ously, thus increasing network capacity. The proposed scheme requires minor changes to existing proactive ad-hoc routing protocols and no modifications to the current IEEE 802.11 MAC protocol. To reduce inefficiencies due to periodic updates in the proactive routing protocols, the proposed scheme divides the network layer into control and data planes. Nodes send routing updates using the control channel and user packets using the data channel. To demonstrate the multi-channel routing scheme, we extend the Destination-Sequenced Distance-Vector (DSDV), Open Shortest Path First-Minimal Connected Dominating Set (OSPF-MCDS), and Optimized Link State Routing (OLSR) protocol to multiple channel (MC) versions, denoted as DSDV-MC, OSPF-MCDS-MC, and OLSR-MC, respectively. Simulation results for DSDV-MC, OSPF-MCDS-MC, and OLSR-MC are presented and experimental results for OLSR-MC are presented. Simulation results indicate that DSDV-MC and OSPF-MCDS-MC effectively exploit multiple channels to improve network capacity. Goodput, the throughput consider-ing only useful error-free packets, increases with an increased number of available channels as the number of nodes and network load increase in both single-hop and multiple-hop networks. Experimental results with OLSR-MC also support that the proposed scheme increases network capacity without modification to the MAC proto-col in a real implementation. Although simulation and experimental results show that proposed scheme im-proves network capacity by exploiting multiple channels, problems exist with channel distribution. We introduce a new metric, the Channel Distribution Index (CDI) to in-vestigate these issues. The CDI indicates the fairness of the channel distribution. We identify the channel convergence problem, where a particular channel is over-utilized, and propose a channel reallocation scheme to mitigate the impact of the channel convergence problem using the CDI. / Ph. D.

Un des marqueurs biophysique le plus prometteur pour la détection des accouchements prématurés (AP) est l'activité électrique de l'utérus, enregistrée sur l’abdomen des femmes enceintes, l’électrohystérogramme (EHG). Plusieurs outils de traitement du signal (linéaires, non linéaires) ont déjà été utilisés pour l'analyse de l'excitabilité et de la propagation de l’EHG, afin de différencier les contractions de grossesse, qui sont inefficaces, des contractions efficaces d’accouchement, qui pourraient provoquer un AP. Dans ces études nombreuses, les paramètres sont calculés sur des bases de données de signaux différentes, obtenus avec des protocoles d'enregistrement différents. Il est donc difficile de comparer les résultats afin de choisir les «meilleurs» paramètres pour la détection de l’AP. En outre, ce grand nombre de paramètres augmente la complexité de calcul dans un but de diagnostic. Par conséquent, l'objectif principal de cette thèse est de tester, sur une population de femmes donnée, quels outils de traitement du signal EHG permettent une discrimination entre les deux types de contractions (grossesse/accouchement). Dans ce but plusieurs méthodes de sélection de paramètres sont testées afin de sélectionner les paramètres les plus discriminants. La première méthode, développée dans cette thèse, est basée sur la mesure de la distance entre les histogrammes des paramètres pour les différentes classes (grossesse et accouchement) en utilisant la méthode « Jeffrey divergence (JD)». Les autres sont des méthodes de fouille de données existantes issues de la littérature. Les EHG ont été enregistrés en utilisant un système multivoies posé sur l'abdomen de la femme enceinte, pour l'enregistrement simultané de 16 voies d'EHG. Une approche monovariée (caractérisation d’une seule voie) et bivariée (couplage entre deux voies) sont utilisées dans notre travail. Utiliser toutes les voies, analyse monovariée, ou toutes les combinaisons de voies, analyse bivariée, conduit à une grande dimension des paramètres. Par conséquent, un autre objectif de notre thèse est la sélection des voies, ou des combinaisons de voies, qui fournissent l'information la plus utile pour distinguer entre les contractions de grossesse et d’accouchement. Cette étape de sélection de voie est suivie par la sélection des paramètres, sur les voies ou les combinaisons de voies sélectionnées. De plus, nous avons développé cette approche en utilisant des signaux monopolaires et bipolaires.Les résultats de ce travail nous permettent de mettre en évidence, lors du traitement de l’EHG, les paramètres et les voies qui donnent la meilleure discrimination entre les contractions de grossesse et celles d’accouchement. Ces résultats pourront ensuite être utilisés pour la détection des menaces d’accouchement prématuré. / One of the most promising biophysical markers of preterm labor is the electrical activity of the uterus, picked up on woman’s abdomen, the electrohysterogram (EHG). Several processing tools of the EHG signal (linear, nonlinear), allow the analysis of both excitability and propagation of the uterine electrical activity in order to differentiate between pregnancy contractions, which are ineffective, from labor effective contractions that might cause preterm birth. Therefore, on these multiple studies, the parameters being computed from different signal databases, obtained with different recording protocols, it is sometimes difficult to compare their results in order to choose the “best” parameter for preterm labor detection. Additionally, this large number of parameters increases the computational complexity for diagnostic purpose. Therefore, the main objective of this thesis is to select, among all the features of interest extracted from multiple studies, the most pertinent feature subsets in order to discriminate, on a given population, pregnancy and labor contractions. For this purpose, several methods for feature selection are tested. The first one, developed in this work, is based on the measurement of the Jeffrey divergence (JD) distance between the histograms of the parameters of the 2 classes, pregnancy and labor. The other are “Filter” and “Wrapper” Data Mining methods, extracted from the literature. In our work monovariate (in one given EHG channel) and bivariate analysis (propagation of EHG by measuring the coupling between channels) are used. The EHG signals are recorded using a multichannel system positioned on the woman’s abdomen for the simultaneous recording of 16 channels of EHG. Using all channels, for the monovariate, or all combinations of channels for the bivariate analysis, leads to a large dimension of parameters for each contraction. Therefore, another objective of our thesis is the selection of the best channels, for the monovariate, or best channel combinations, for the bivariate analysis, that provide the most useful information to discriminate between pregnancy and labor classes. This channel selection step is then followed by the feature selection for the channels or channel combinations selected. Additionally, we tested all our work using monopolar and bipolar signals.The results of this thesis permits us to evidence, when processing the EHG, which channels and features can be used with the best chance of success as inputs of a diagnosis system for discrimination between pregnancy and labor contractions. This could be further used for preterm labor diagnosis.

Les progrès récents des technologies de communication et la prolifération de l'informatique sans fil et des dispositifs de communication, ont induit 'a une surcharge dans l'utilisation du spectre radio. Cependant, les expériences de la Commission Fédérale de Communication (FCC) ont révélé que l'utilisation du spectre varie entre 15% et 85%. Par conséquent, les réseaux radios cognitifs (Cognitive Radio Networks ou CRNs) sont proposés afin d'utiliser le spectre radio d'une manière opportuniste. Dans ce type de réseaux radios cognitifs, où les fréquences de transmission sont sélectionnées d'une manière opportuniste - également sont appelés réseaux Ad-Hoc à radios cognitives -, la fiabilité de la dissémination des données est difficile 'a réaliser. D'abord, en plus des défis déjà connus dans les environnements sans fils, la diversité dans le nombre de fréquences qu'un noeud à radio cognitif a droit d'utiliser ajoute un autre défi, en limitant l'accessibilité à ses noeuds voisins. Deuxièmement, les noeuds à radio cognitif (CR) doivent conquérir les ressources de fréquences résiduelles avec les noeuds à radio primaire (PR), tout en essayent de les exploiter d'une manière opportuniste. En outre, les noeuds CR ne devraient pas perturber la qualité de réception des noeuds PR durant leur communication, et ce en limitant les interférences entre les deux de noeuds. Par conséquent, une nouvelle méthode de sélection de fréquences est requise afin de réduire le nombre d'interférences nuisibles aux noeuds PR, et maximiser les chances de délivrance des messages aux voisins récepteurs des noeuds CR, et augmenter ainsi la fiabilité des données disséminées. Dans cette thèse nous proposons SURF, une nouvelle méthode distribuée de sélection de fréquences pour la dissémination fiable de données dans un réseau radio cognitif multi-sauts. SURF classifie les fréquences radio disponibles en fonction de l'occupation des fréquences des noeuds à radio primaire et le nombre de noeuds 'a radio cognitive utilisant ces fréquences. Les résultats de simulation obtenus par NS-2 confirment que SURF est une stratégie efficace dans la sélection des meilleures fréquences de diffusion de données, comparée aux autres approches liées. Nous avons aussi constaté que les stratégies de sélection de fréquences sont considérablement influencées par l'activité des noeuds 'a radio primaire. Dans la suite ce cette thèse, nous étudierons et analyserons l'impact des modèles d'activités des noeuds PR sur les différentes stratégies de sélection de fréquences à travers des simulations basées NS-2. Nous avons remarqué que l'activité intermittente de PR est le cas où les solutions intelligentes doivent opérées. C'est dans ce cas où SURF donne les meilleures résultats et la région ciblée se serve des opportunités de communication. Enfin, dans cette thèse, nous allons encore plus loin en vérifiant l'applicabilité et la faisabilité de SURF. Dans cette perspective, d'abord, nous proposons une architecture d'accès à internet basse sur la radio cognitive pour les réseaux partiellement endommagés. Nous discutons les détails architecturaux et le principe de fonctionnement de l'architecture proposée. Nous avons également passé en revue les enjeux et les défis de déploiement de cette nouvelle architecture. Deuxièmement, nous discutons l'applicabilité de SURF dans le contexte de l'agrégation de fréquences et à cet égard, nous discutons une stratégie d'interférence basée sur l'agrégation de fréquences pour les réseaux radios cognitifs.

CDMA channel selection requires sharp as well as wide-band Filtering. SAW Filters which have been used for this purpose are only available in IF range. In direct conversion receivers this has to be done at low frequencies. Switched Capacitor technique has been employed to design a low power, highly selective low-pass channel select Filter for CDMA wireless receivers. The topology which has been chosen ensures the low sensitivity of the Filter response. The circuit has been designed in a mixed-mode 0. 18u CMOS technology working with a single supply of 1. 8 V while its current consumption is less than 10 mA.

CDMA channel selection requires sharp as well as wide-band Filtering. SAW Filters which have been used for this purpose are only available in IF range. In direct conversion receivers this has to be done at low frequencies. Switched Capacitor technique has been employed to design a low power, highly selective low-pass channel select Filter for CDMA wireless receivers. The topology which has been chosen ensures the low sensitivity of the Filter response. The circuit has been designed in a mixed-mode 0. 18u CMOS technology working with a single supply of 1. 8 V while its current consumption is less than 10 mA.

Abstract  Background: E-commerce and omni-channel retailing strategies have emerged with digitalization. Digital channels have affected many parts of the daily life for consumers and as a result the consumer’s decision-making processes have become more complex. Born natives are a generation of consumers that have grown up having access to digital technology and their behaviors form a unique phenomenon as consumers within the omni-channel environment. At the same time, continuous growth in the Swedish furniture industry has allowed for new retailing strategies to emerge. The sample of born natives born during the 1990’s provides a unique insight in how these consumers behave and interact in the Swedish omni-channel furniture retailing environment.  Research question: How does the omni-channel retailing environment affect decision-making Purpose: The purpose of this study is to explore how digital native consumers who now comprise a larger consumer segment on the furniture market perceive the omni-channel environment in addition to how the digital omni-channel environment affects their decision- making process when it comes to furniture purchases in terms of perceived risks, purposes, and consumer benefits.  Methodology: This study is of qualitative nature which approaches the research problem and purpose with a relativistic philosophical stance. Semi-structured interviews were conducted to provide relevant data by individual consumers, and which have been analyzed with a hermeneutical approach. An inductive approach was adopted to explore the phenomenon.  Conclusion: Consumers perform multiple different actions and adopt different behaviors when operating in the furniture omni-channel retailing environment. Risk aversion, identity building, entertainment and channel selection are all aspects of furniture shopping that are impacted by digital natives operating in the omni-channel retailing environment.

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