Test and evaluation of the Cooja Network Simulator

Status: abgeschlossen
Betreuer: ,
Student: Sébastien Samson

Themengebiet

The Cooja Simulator is provided by the Contiki project specifically designed for wireless sensor networks (WSN), which unlike most simulators also allows emulation of real hardware platforms. Setting up large networks on physical nodes is costly and complex, thus using a simulator to develop and test systems in advance can be quite useful. On the other hand, simulators can allow rapid prototyping and testing on large networks, while also being able to execute tasks faster than real-time. The purpose of this project is to test and evaluate the Cooja simulator for a few scenarios covering the deployment of wireless sensor nodes for real world applications.

Details

The first step to any good simulation testing is the planning. This includes familiarization with Contiki-NG, one or two hardware platforms, simulations in general and design of wireless sensor networks for a small number of applications. In order to be able to carry out testing and evaluation of Cooja, a few scenarios for given applications have to be created. The results of the conducted simulations shall be examined, therefore they have to be compared to models or measurements. This comparsion is key in the evaluation.

Deliverables

  • Documentation including cheat sheet/quick start guide, scenarios and evaluation
  • Well documented evaluation of Cooja including measurements, models and code
  • Resilient statement about the overall performance of Cooja

Aufgaben

  • Get to know necessary details of Contiki as well as details of one or two hardware platforms on a basic level for emulation in Cooja
  • Development of simple analytical models for chosen scenarios to test simulation results
  • Conduct of measurements for chosen scenarios on given hardware to test simulation results
  • Documentation and evaluation of the simulation results
  • Creation of a cheat sheet or quick start guide as a starting point for one digging into Cooja

Voraussetzungen

  • Good knowledge of C programming language
  • Basic knowledge in wireless communication
  • Interest in simulations and network design
  • Willingness to familiarize yourself with Contiki-NG and Cooja
  • Digging into design and deployment of wireless sensor networks
  • Independent and self-organized working

Abschlussarbeiten aus dem Bereich Privacy und Security

Die genaue Aufgabenstellung bzw. der Schwerpunkt kann individuell abgestimmt werden. Bei Interesse wenden Sie sich bitte an Dorina Gumm (dorina.gumm@th-luebeck.de).

Gamedesign for Security and Privacy (GSP)

Spielerisch lernen: Wie funktioniert Cross-Site-Scripting? Wie kann ein Identitätsdiebstahl erfolgen? Wie können Plattformzugänge gesichert werden? Warum sollte man Kommunikation verschlüsseln? Entwickeln Sie Spiele, mit denen Sie die Spieler an Themen aus dem Bereich Sicherheit, Selbstschutz und Privacy heranführen.

In dem GSP-Projekt geht es um die Frage, wie o.g. Themen mittels Gamification erlebbar und damit einem breiteren Adressatenkreis zugänglich gemacht werden können. Ziel ist es, die Awareness für diese Themen in der Gesellschaft als auch in Unternehmen zu fördern (Digitale Mündigkeit). Wenn Sie daran Interesse haben, können Sie sich diesen Themen im Rahmen von Design- und Praxisprojekten sowie Abschlussarbeiten widmen.

Datenschutz, Datenhandel und Datenanalyse (D3)

Datenschutz und Usability: Datenschutz wird öffentlich häufig als Innovationshemmer dargestellt, der Funktionsumfang und Usability von Anwendungen beeinträchtigt. Ist dem wirklich so? Wie können Anwendungen datenschutz- und benutzungsfreundlich entwickelt werden? Welche Mechanismen zur Anonymisierung/Pseudonymisierung gibt es und wie können sie im Design-Prozess berücksichtigt werden?

Mit Daten den Fachbereich gestalten: Mit öffentlichen Daten können hilfreiche Tools für den Alltag, spezielle Aufgaben oder das Gemeinwohl entwickelt werden (z.B. ÖPNV-Fahrpläne, Wetterdaten für Wassersportgebiete, Feinstaubmessungen). Mit welcher Art Daten könnte die Lehre und der Alltag am Fachbereich verbessert werden? Wie könnten diese in Web-Anwendungen genutzt und aufbereitet werden? Welche gesellschaftlichen Fragen sind damit verbunden?

Lernprozesse mit Daten unterstützen: Unter den Schlagworten Learning Analytics und Educational Datamining werden derzeit Ansätze diskutiert, wie Lernende automatisiert beim Lernen unterstützt werden können. Dazu werden viele persönliche Daten erhoben, aus denen der Lernstand und Lernbedarfe analysiert werden sollen. Hieraus ergeben sich Fragen bezüglich des Datenschutzes, der Verlässlichkeit der Ergebnisse als auch bzgl. gesellschaftlicher Fragestellungen (z.B. der Rolle von Lehrenden, Anforderungen an Lernende, Stellenwert von Bildungsmaßnahmen u.ä.).