Thomas Johann Seebecki elektroonikainstituudi doktorant Sikandar Muhammad Zulqarnain Khan kaitseb 31. märtsil 2022 algusega kell 11:00 oma doktoritööd "Narrowband Internet of Things (NB-IoT): from Radio Network Coverage to Device Energy Consumption Modeling and Energy-Efficient Application" ("Kitsaribaline asjade internet (NB-IoT): raadiovõrgu katvusest seadme energiatarbe modelleerimise ja energiasäästliku rakenduseni"). Kaitsmine toimub Tehnikaülikooli II õppehoone ruumis U02-208 (Ehitajate tee 5) ning on jälgitav veebirakenduse MS Teams vahendusel.
NB-IoT on 3GPP poolt standardiseeritud madala energiatarbe ja suure tegevusraadiusega raadiosidetehnoloogia (LPWAN), mis võeti kasutusse 4G LTE spetsifikatsiooni osana ning areneb edasi 5G standardite osana. NB-IoT evib atraktiivseid omadusi nagu kitsam raadiosignaali ribalaius ja suurem tegevuskaugus ning keskkonnaläbivus, energiasäästumehhanismid seadme patarei pikemaks elueaks, sobiv andmete läbilaskemaht koos vastuvõetava hilistumisega, lihtne integreeritavus olemasolevatesse LTE taristutesse – omadused, mis loovad ühiselt tugeva LPWAN tehnoloogia kandidaadi massiivse masinate vahelise side (mMTC) realisatsioonidele.
Töö pakub välja empiirilise uuringu leviala hindamiseks, mille puhul paigaldatakse reaalsed NB-IoT moodulid, tuntud tootjalt (näiteks Quectelilt) ja kasutatakse testvõrke kahelt mobiilvõrgu operaatorilt, mis pakuvad NB-IoT võrguteenust Eestis. Saadud tulemused leviala uuringutest näitavad, et NB-IoT pakub head võrgu ühenduvust sise- ja välisruumides, samas kui katvus sügaval siseruumides on pigem mõõdukas. Seega, NB-IoT suudab pakkuda head võrgu leviala peaaegu kõigi praktiliste kasutusjuhtude puhul ja katab asjade interneti (IoT) vajadusi nii täna kui ka homme.
Töös esitatakse põhjalik uuring NB-IoT raadio ja baasjaama vahelise raadioressursi juhtimise sideprotokolliga seotud energiatarbe profiilist ning kasutatakse praktilisi teadmisi, et kombineerida NB-IoT tehnoloogiat masinõppega aitamaks vähendada NB-IoT raadio sidevajadust servaarvutuste rakendamise abil.
Juhendajad: kaasprofessor tenuuris Yannick Le Moullec ja täisprofessor tenuuris Muhammad Mahtab Alam (Tallinna Tehnikaülikool)
Oponendid:
- professor Luca Reggiani (Milano Polütehniline Ülikool, Itaalia)
- professor Olivier Berder (Rennes´Ülikool, Prantsusmaa)
Doktoritöö on avaldatud Tehnikaülikooli raamatukogu digikogus.