Cloud Computing pour Internet des choses et des applications de détection à base


Bonjour ce est un document écrit par moi et Prahlada Rao B. B, Payal Saluja, Neetu Sharma et Ankit Mittal au Centre pour le développement du système Advanced Computing Group Software Development, C-DAC Parc du savoir, n ° 1, Old Madras Road, Bangalore 560 038, INDE. Ce document est l'Internet des objets et le cloud computing.






Résumé-internet des objets (IdO) est un concept qui inclut tous les objets qui nous entourent dans le cadre de l'Internet. La couverture des objets est très large et comprend divers éléments tels que les smartphones, tablettes, appareils photo numériques, les capteurs, etc. Une fois que tous ces appareils sont connectés les uns aux autres, ce qui permet de plus en plus intelligentes processus et des services qui soutiennent nos besoins fondamentaux, le économies, l'environnement et la santé. Un tel grand nombre de périphériques connectés à l'Internet offre de nombreux types de services et de produire d'énormes quantités de données et d'informations. Le cloud computing est un modèle d'accès à la demande à un pool partagé de ressources configurable (par exemple traitement, réseaux, serveurs, stockage, applications, services et logiciels) qui peuvent être facilement provisionné que l'infrastructure (IaaS), logiciel et applications (SaaS). Plates-formes de Cloud aide en fonction de se connecter à des choses (IaaS) autour de nous afin que nous puissions accéder à quoi que ce soit à tout moment et en tout lieu dans un format facile à utiliser avec des portails personnalisés et des applications créées (SaaS). Ainsi, les actes de cloud computing comme un front end pour l'accès à l'internet des objets. Applications qui interagissent avec des dispositifs tels que des capteurs ont des besoins spéciaux de conservation de la masse pour le grand stockage de données, puissance massive de l'informatique pour permettre le traitement en temps réel des données, et le réseau haute vitesse pour l'audio ou vidéo streaming. Dans cet article, nous décrivons comment l'internet des objets et le cloud computing peut travailler ensemble peut aborder les questions de Big Data. Nous illustrons également la détection en tant que service sur le nuage en utilisant certaines applications telles que la réalité augmentée, de l'agriculture et de surveillance de l'environnement. Enfin, nous proposons également un modèle prototype pour fournir une détection comme un nuage de service.


Introduction


L'internet des objets (IdO) [1] [12] se réfère à unique des objets identifiables (choses) et leurs représentations virtuelles dans une structure de type Internet. Internet des objets fait référence à des objets de tous les jours, qui sont lisibles, reconnaissables, localisable, adressable, et/ou contrôlables via Internet en utilisant la RFID [2], LAN sans fil, réseau étendu, ou par d'autres moyens. Ces objets comprennent non seulement le jour des appareils électroniques qui peuvent être utilisés jour ou un plus grand développement de produits technologiquement avancés tels que les véhicules et l'équipement, mais comprennent aussi des choses comme la nourriture, les vêtements et le logement; matériaux, pièces et sous-ensembles; matières premières et produits de luxe; repères, les limites et les monuments; et l'ensemble du mélange du commerce et de la culture. L'informatique ubiquitaire [3] se réfère à un nouveau type de calcul dans lequel l'ordinateur imprègne complètement la vie de l'utilisateur. Internet des objets (IOT) comprendra des milliards d'appareils qui peuvent détecter, communiquer, calcul et potentiellement fonctionner. Les flux de données à partir de ces appareils vont défier les approches traditionnelles de la gestion des données et de contribuer au nouveau paradigme de Big [5] données. IdO a éclaté sur la scène, l'interconnexion des objets de tous les jours sur Internet, qui agit comme inépuisables sources d'information. Le phénomène nécessite une combinaison de trois évolutions. Tout d'abord, la miniaturisation, avec la technologie soit disponible dans les mains des utilisateurs à travers des dispositifs intelligents partout, à tout moment. Deuxièmement, le dépassement des limitations de l'infrastructure de la téléphonie mobile. Et troisièmement, une des applications et services intelligencein qui font usage de la grande quantité de données créées par les réseaux de capteurs d'objet [28] et de convertir ces données en informations utiles pour permettre en temps réel la prise de décision et les découvertes scientifiques. Cependant, à ce jour, un soutien limité a été fourni pour le développement de la surveillance et de modélisation des applications intégrées de l'environnement [29]. En particulier, l'environnement dynamique, il est difficile de fournir les ressources informatiques qui sont suffisantes pour répondre à l'évolution des conditions environnementales. Ce document propose que le modèle Cloud Computing est un bon moyen pour IOT [7] avec les exigences des applications de calcul dynamique de surveillance et de modélisation de l'environnement.

La figure 1 illustre l'évolution des technologies, tels que les objets, les réseaux de capteurs et le cloud computing complément calcul other.Cloud [4] est un modèle d'accès à la demande à un pool partagé de ressources informatiques configurables ( par exemple, les réseaux, serveurs, stockage, applications, services et logiciels) qui peuvent être facilement provisionnées tant que de besoin. Cloud computing fournit une interface abstraite agrège les ressources pour atteindre l'utilisation efficace des ressources et de permettre aux utilisateurs d'échelonner jusqu'à résoudre des problèmes scientifiques plus. Il permet au logiciel de système est configuré en fonction des besoins pour les besoins de chaque application. Pour les groupes de recherche, le cloud computing offre un accès pratique au cluster de stockage fiable et haute performance, sans avoir à acheter et à entretenir le matériel sophistiqué. Il été déclaré Pete Beckman, directeur de la Facilité Leadership Computing Argonne que «Cloud computing a le potentiel d'accélérer les découvertes et améliorer les collaborations dans tout environnement informatique de fournir optimisé pour les applications scientifiques pour l'analyse des données de de recherche sur le climat, tout en conservant l'énergie et en réduisant les coûts d'exploitation "[32]. Cependant, il ya divers défis de HPC à la demande, tels que la performance, la consommation d'énergie et environnements de travail collaboratifs.



Fig. 1 des objets, de détection et de Cloud Computing

Capteurs et Services capteur

Capteurs [6] sont des dispositifs sophistiqués qui sont souvent utilisés pour détecter et répondre aux signaux électriques ou optiques. A capteurs convertissent les paramètres physiques (température, pression artérielle, l'humidité, la vitesse du vent, etc ..) en un signal qui peut être mesurée électriquement. Dispositifs Capteurs zones une partie des ressources informatiques (telles que le processeur, la mémoire et le disque) pour les utilisateurs finaux. Permet instances de service disponibles automatiquement, pour surveiller les capteurs et pour le contrôle des capteurs. Ces fonctions peuvent être utilisées via l'interface utilisateur via un navigateur Web. Aujourd'hui, de nombreux types de capteurs sont utilisés pour différentes applications dans diverses industries. Le type le plus commun de capteurs sont disponibles: capteurs corporels, des capteurs environnementaux, etc. Le nombre de capteurs est en augmentation à de nombreuses fins. Capteurs et réseaux de capteurs sont utilisés par divers services tels que l'environnement, de la santé [30] et le gouvernement des services [31]. Etant donné que les capteurs sont étroitement couplés à un type de service, d'autres types de services ne peuvent pas facilement utiliser ces capteurs. Comme différentes données utiles sont collectées par des capteurs, le partage des données du capteur par d'autres services peut accélérer les innovations de services.

Sensing comme un Service Cloud

Les termes de détection comme un service (SnaaS) et le capteur de l'événement en tant que service (SEaaS) [20] ont inventé pour décrire le processus de rendre les données et événements d'intérêt capteurs sont disponibles pour les clients et les applications respectivement sur fly-over l'infrastructure cloud. Applications de capteurs de réseau qui utilisent le cloud computing sont expliqués dans les applications de capteurs dans les sections suivantes.

Capteur Cloud [21] est une infrastructure qui permet véritablement omniprésente calcul utilisant des capteurs comme une interface entre la physique et la technologie d'information, le groupe de traitement de données comme l'épine dorsale de la technologie de l'information et de l'Internet en tant que moyen de communication. Capteur intègre les réseaux de capteurs de nuages ​​avec de grandes applications de détection et des infrastructures de cloud computing. Il recueille et traite les données à partir de divers réseaux de capteurs. Permet le partage de données à grande échelle et la collaboration entre les utilisateurs et les applications sur le cloud. Fournit des services de cloud via des appareils mobiles riches en capteurs. Permet aux applications interdisciplinaires qui couvrent les frontières organisationnelles.

Caractéristiques du capteur nuage: Permet aux utilisateurs de collecter facilement accès, processus, affichage, stocker, partager et rechercher de grandes quantités de données de capteurs de multiples applications. Prise en charge complète du cycle de vie des données du capteur de la collecte de données pour le backend de système d'aide à la décision. De grandes quantités de données de capteurs peuvent être traitées, analysées et stockées en utilisant les ressources de calcul et de stockage du capteur ressources de cloud partagé par différents utilisateurs et applications en capteurs scénarios d'utilisation .Enables souple pour gérer les tâches informatiques spécialisés.


Infrastructure Sensor-Cloud


Cloud computing est étendu pour gérer les capteurs. Il fournit des dispositifs de détection comme une partie des ressources informatiques (telles que le processeur, la mémoire et disque) pour les utilisateurs finaux. Permet instances de service disponibles automatiquement, pour surveiller les capteurs et pour le contrôle des capteurs. Ces fonctions peuvent être utilisées via l'interface utilisateur via un navigateur Web.

Propriétaires du capteur permettent le service de cloud à utiliser leurs dispositifs de détection similaires aux propriétaires des ressources informatiques. Les capteurs sont des dispositifs coûteux et la batterie de l'entretien du capteur conduit est assez élevé, avec ce partage en fournissant capteur de cloud peut effectivement maintenir ce coût avec le loyer généré par différentes applications périphériques partageant.






défis de capteur nuage de recherche:

Briefing sur les défis de capteur de nuages ​​de recherche, discutées dans [22] Complex Event Processing et de gestion (pertinence des données de capteurs en temps réel avec les diverses applications), l'échelle et le traitement de données en temps réel (classer les données telles que la vidéo, voix, image, etc., et appeler les services compétents), Besoin cadre calcul pour des applications à grande échelle qui font décision avec ensemble de données à partir de plusieurs types de capteurs situés dans des endroits différents.

Les demandes reçues sur le capteur Cloud:


Certaines applications, telles que le contrôle [20] [24] qui comprend le signal de contrôle du trafic, contrôle de congestion, la navigation, les feux de circulation de WSN applications dynamiques sont de calcul et les applications de données intensives se bénéficié d'une mémoire et de puissance de calcul offerts sur le nuage, militaires [25] les applications de transport de la sonde ont bénéficié d'une telle infrastructure, il est plus sûr d'envoyer les données du capteur sur l'infrastructure cloud et sur Internet, le temps [26] sont les applications de calcul intensif avec ces infrastructure cloud applications peuvent traiter les données de capteur en temps réel. Les soins de santé [27] applications de cloud analyse à distance et le diagnostic des patients, des médicaments Stock etc.


Sécurité et confidentialité Questions capteur Couverture

Comme dans [23], les auteurs, les adversaires de l'environnement peuvent conduire à la collecte de données ne est pas correct: que les températures élevés artificiellement. Les menaces de sécurité contre les pirates: peut injecter des logiciels malveillants en capteurs physiques qu'il ya accès. Les données des capteurs sous forme brute/transformés peuvent être volés/cloud altéré. Client infecté peut causer des atteintes à la sécurité du système capteur nuage. Le canal de communication entre le client, les capteurs et les nuages ​​sont vulnérables à la fuite d'informations de canal latéral [23]. Ces questions doivent être abordées d'avoir obtenu et protégé détection des plates-formes.




CADC Couverture IOT scientifiques

  1. Couverture scientifique


    High Performance Computing (HPC) permet aux scientifiques et aux ingénieurs de résoudre scientifiques, d'ingénierie et d'affaires complexes applications qui nécessitent une grande BW et à faible latence, haute de calcul et capacité de stockage. L'acquisition des ressources de CHP et l'établissement est impliqué, et le processus prend du temps. Applications attendent habituellement dans de longues files d'attente pour obtenir un accès au cluster de stockage partagé et immense. Applications scientifiques ont besoin d'environnements parallèles et bibliothèques de logiciels complexes pour exécuter des applications avec succès. Cloud Computing est un modèle d'accès à la demande à un pool partagé de ressources informatiques configurables (par exemple, les réseaux, serveurs, stockage, applications, services et logiciels) qui peuvent être facilement provisionnées tant que de besoin. CADC scientifique Cloud (SCC) [13] est un effort pour l'accès à la demande aux ressources HPC environnements (Computational et stockage Staas-IaaS) et l'élimination. Services IaaS [13] pour la SCC permet un accès sur demande aux ressources informatiques pour les utilisateurs. Utilisation des services IaaS et Staas SCC pour l'internet des objets, données de capteur produites par les dispositifs peuvent être stockées et traitées, que le SCC prend en charge intrinsèque élasticité et l'évolutivité. Les applications pour l'Internet des objets doivent intégrer l'API SCC pour soutenir l'élasticité dans leurs applications.


  2. Stockage comme un service pour l'IdO


    CADC encourage l'utilisation et les contributions aux logiciels open source. Autant que possible, nous essayons d'utiliser des logiciels open source pour le développement de diverses solutions, et nous essayons également de développer les caractéristiques ou composants de logiciels open source manquants. CADC nuage pile scientifique a été builtusing sources ouvertes telles que Xen, OpenStack Swift, Nimbus, Nagios, les ganglions, etc.

    Stockage en tant que service est la capacité à fournir une capacité de stockage de données sur Internet. Dans le contexte du cloud scientifiques Staas dispositions pétaoctets de stockage de données à la communauté scientifique. Stockage des CADC as a Service (Cloud Vault) est basé sur l'open source OpenStack Swift [8]. Ce stockage basée sur les objets logiciels fournit aux scientifiques et chercheurs en partenariat avec une façon confortable et pratique pour stocker, partager et stocker des données, y compris les très grands ensembles de données. Il fournit un flexible, configurable et extensible pour répondre aux besoins des applications les plus exigeantes. En cela, les fichiers (appelés aussi objets) sont écrits baie de stockage plus physique simultanément, afin de garantir l'existence d'au moins deux copies vérifiées sur plusieurs serveurs à tout moment. Les différentes interfaces à travers laquelle l'utilisateur peut accéder Couverture Vault sont des applications Web, les API Java, des applications bureautiques, les applications mobiles. interface Web permet d'accéder à des fichiers Couverture Vault via le navigateur. L'utilisateur sera en mesure d'énumérer, créer des conteneurs, fichier upload/download, et supprimer des fichiers à l'aide de cette interface. Pas besoin d'installer ne importe quel client d'accéder aux fichiers sur le nuage. Cloud Files Vault sera accessible via une interface appelée Cyberduck. Ce est un FTP GUI-like autonome pour accéder aux fichiers. Prise en charge de fichier/répertoire, télécharger, et la synchronisation, l'édition, etc. Cyberduck [9] est une application de bureau open source disponible pour Mac et Windows.

    Les réseaux de capteurs produisent d'énormes quantités de données (peut être en téraoctets); stocker un grand centre de données de montant est nécessaire. Pour développer et maintenir un tel besoins des centres de données de la main-d'oeuvre et de l'argent qui ne est pas toujours possible pour les petites ou moyennes entreprises de se offrir. Dans un tel scénario cloud computing peut jouer un rôle efficace grâce à une de leur stockage comme un service. Dans ce sens se développe CADC Vault nuage qui peut être stocker efficacement pétaoctets de données. La figure 3 illustre l'utilisation du stockage comme un service IOT.

    Les données produites par le réseau de capteurs peuvent être stockées dans le stockage en nuage via l'interface capteur à base fois couvercle qui est conçu de manière à recueillir des données à partir de ne importe quel nombre de nœuds de capteurs hétérogènes. Après avoir recueilli les données des nœuds de capteurs est passé à des nœuds de stockage (avec un énorme pétaoctet de capacité de stockage) sur un réseau sécurisé (pas intrus peut lire les données pendant leur transfert car il est crypté) via un serveur proxy. Les données stockées dans les nœuds de stockage ne peuvent pas être accessibles directement à partir de tout intrus sans informations d'identification valides que stocké dans l'objet de format crypté. Les données stockées peuvent être accessibles plus de 10 Gbps à tout moment par le propriétaire ayant des informations d'identification valides.







Figure 3: - Cloud Vault pour IOT

Nuages ​​IOT scientifiques


Le capteur et les outils utilisés pour la collecte des données et de fournir les données ont quantité limitée de puissance de calcul. Pour prendre la décision utilisant des données recueillies à partir des choses que nous devons l'énorme quantité de puissance de calcul. Nuages ​​scientifique (Infrastructure as a Service), il est possible pour des appareils (les choses), même avec une puissance de calcul limitée, effectuer des calculs complexes nécessaires à la bonne exécution de la tâche. Les choses doivent avoir que les capteurs et actionneurs et de leurs compétences décisionnelles peut être facilitée par la puissance de calcul quasi infinie du nuage.

Nous pouvons mettre un serveur pour fournir le calcul, mais nous ne sommes pas en mesure d'augmenter et de diminuer la capacité de ces serveurs. Maintenance et la gradation du matériel est également une tâche difficile. Alors que le cloud scientifique fournira l'énorme puissance de calcul à la demande. Les données seront envoyées à la grappe de nuages ​​scientifique qui traitera les données et l'envoyer à des appareils pour répondre à dos. Si vous avez besoin de plus cluster de calcul sur le nuage augmente le nombre de nœuds dans le cluster pour fournir une réponse rapide et si le matériel est sous-utilisée permettra de réduire le nombre de nœuds dans le cluster pour économiser l'énergie et de l'argent. De cette façon, le Cloud scientifique fournira d'énormes quantités de puissance de calcul et la nécessité de ce modèle sera facturé énergie et rentable dans ce que vous pouvez utiliser les ressources. Figure 4depicts le prototype pour le soutien de l'internet des objets.



Figure 4. modèle prototype pour soutenir Nuages ​​IOT

Applications Détection comme un Service Cloud

  1. Réalité Augmentée (AR) [10]:

    AR est d'ajouter des choses au-dessus des objets du monde réel. Les objets du monde réel sont capturés par des capteurs visuels pour traiter et découvrir la cache dans leur contexte. Les données peuvent également être combinés avec une boussole et GPS de deviner intelligemment ce que nous regardons. Une fois que nous obtenons des informations de contexte puis ajoutez les choses importantes sur le toit du monde réel. Pour atteindre l'AR effet, tout ce qui est nécessaire est de données de points 3D dans un format et d'application qui peuvent consommer particulier. Typiquement, les smartphones et les appareils mobiles ont une capacité de stockage limitée. Les images numériques et d'autres contenus qui sont utilisés pour des applications AR prend beaucoup d'espace, ce problème peut être résolu avec l'utilisation de l'informatique en nuage en créant la base de données de contenu. Afin de soutenir les exigences de données AR dans le nuage nous pouvons avoir besoin de serveurs graphiques, serveurs de processus, les serveurs mobiles, réseau de communication de l'équipement mobile, les terminaux mobiles, les routeurs, les serveurs Web et les PC. En plus de cela les avantages de SaaS peuvent être exploitées à AR dans le nuage. Les quelques avantages sont:

    • Disponibilité via un navigateur Web
    • Sur la disponibilité de la demande
    • Un accès plus rapide
    •  capacité supérieure

    Ces avantages soutiennent totalement le concept de AR dans le nuage.

  2. Agriculture et environnement surveillance [11]

    Les agriculteurs de l'Inde face à de nombreux problèmes liés à l'agriculture. La terre est généralement en hectares, de sorte qu'il est difficile pour un agriculteur d'analyser les conditions telles que la température, l'humidité, les conditions du sol, etc. chaque jour. Il est difficile pour un propriétaire d'une ferme de suivre chaque mouvement de ses employés qui gèrent les différents types de cultures et la végétation. Il est difficile d'analyser les recueillies infectés avec un champ de 100 à 200 hectares, qui conduit à d'énormes dégâts et de stocker les données analysées pour référence ultérieure parce que les agriculteurs sont analphabètes. Il ne est pas facile pour un travail à dire l'état des cultures infectées expérience agriculteur comme un manque de technologie. Même les agriculteurs ont du mal à prédire la pluie et que le sol et le climat est plus approprié pour de telles cultures ou la végétation ne ont pas écrit de passé. Les agriculteurs ne peut pas augmenter la vitesse de la terre comme ils ne peuvent pas faire des recherches sur le terrain en raison du manque de documents du passé. Les agriculteurs ne essaient pas de cultiver de nouvelles variétés de cultures hybrides, tels que le manque de connaissances, l'expérience et les dossiers comme le climat et le terrain nécessaire à une nouvelle culture. La solution aux problèmes ci-dessus est de placer les capteurs dans ses champs de recueillir des lectures de niveaux de température et l'humidité du sol et de recueillir les données et recommande le moment de commencer la plantation de cultures ou qui peut être approprié pour un domaine spécifique. Films en ligne peuvent également être prises par les caméras dans les champs. Les travailleurs peuvent également prendre des photos sur leurs téléphones mobiles à des problèmes potentiels, comme une culture infectée. Les dégâts aux cultures dus à des rats, les animaux sauvages, les oiseaux, etc. peut être évité en plaçant des dispositifs intelligents en zones. Les capteurs placés dans le sol des cultures qui mesurent les niveaux d'humidité peuvent déterminer si une section particulière d'une culture doit irrigation. Efficacité supplémentaire pourrait être obtenu grâce à l'intégration avec les données météo avec le stockage en nuage et la prévision avec une énorme puissance de calcul du cloud computing, en utilisant les données et les prévisions historiques. L'utilisation du cloud computing pourrait également créer un chemin simple vers l'expansion. Autre calcul et de stockage seraient toujours présent sans la nécessité de la planification des immobilisations et l'achat.



Conclusions

Internet des objets, même se il a été atteint à un niveau primitif utilisation de la RFID, ce serait une plate-forme robuste que le nuage, ce qui pourrait servir d'épine dorsale efficace pour un réseau de capteurs et actionneurs qui peut être utilisé en lieu et place de la performance de la journée à improviser jours gadgets/activités. C-DAC a une riche expérience de capteurs, HPC, technologies de réseau, grille, et le développement d'applications en nuage et la science est impatient de un excellent moyen de contribuer à l'IOT. C-DAC couvre la recherche scientifique [13] qui contribuent à la HPC que des services de Cloud Computing pour petite, moyenne et grande équipe de recherche dans le HPC. Divers problèmes collatéraux associés à la mise en œuvre de la détection comme un service dans les nuages ​​scientifiques ont été analysés dans cet article. Gartner hype cycle pour le cloud computing en 2010, identifie Web plates-formes de cloud computing et les nuages ​​publics dans une phase de battage et de suggérer 2-5 période ans pour le règlement. Le domaine naissant, d'autres travaux sont nécessaires pour atténuer les défis concrets de mise en œuvre de la détection en tant que service dans le nuage pour IOT.

Référence

  1. . SMMetevandV.P.Veiko, LaserAssistedMicrotechnology, 2nded, RM Osgood, Jr., Ed Berlin, Allemagne:. Springer-Verlag, 1998.

  2. . J. Breckling, Ed, TheAnalysisofDirectionalTimeSeries: ApplicationstoWindSpeedandDirection, ser. Lecture Notes in Statistics. Berlin, Allemagne: Springer, 1989, vol. 61.

  3. S. Zhang, C. Zhu, JKO Sin, et PKT Mok, «Un roman ultra haute voie basse température poly-Si TFT," IEEEElectronDeviceLett., Vol. 20, pp. 569-571, Novembre de 1999.

  4. M. Wegmuller, von der Weid JP, P. Oberson, et N. Gisin, «fibre haute résolution distribués OFDR cohérentes avec les mesures" dans Proc.ECOC'00, 2000, papier 11.3.4, p. 109.

  5. RE Sorace, VS Reinhardt, et SA Vaughn, "convertisseur à haute vitesse numérique RF," USPatent5668842, Sept.16,1997.

  6. . (2002) TheIEEEwebsite [en ligne] .Disponible: http: //www.ieee.org/

  7. M.Shell. (2002) IEEEtranhomepageonCTAN. [En ligne]. Disponible: http://www.ctan.org/tex-archive/macros/latex/contrib/supported/IEEEtran/

  8. FLEXChipSignalProcessor (MC68175/D), Motorola 1996.

  9. "PDCA12-70datasheet," OptoSpeedSA, Mezzovico, Suisse.

  10. A. Karnik, «Performance du contrôle de congestion TCP avec un taux de retour: TCP/ABRandrateadaptiveTCP/IP," M.Eng.thesis, IndianInstituteofScience, Bangalore, en Inde, en Janvier de 1999.

  11. J. Padhye, V. Firoiu, et D. Towsley, "Un modèle stochastique de TCP Reno congestionavoidanceandcontrol," Univ.ofMassachusetts, Amherst, MA, CMPSCI Tech. Rep. 99-02, 1999.

  12. WirelessLANMediumAccessControl (MAC) andPhysicalLayer (PHY) Spécification, IEEE Std. 802.11, 1997.

(0)
(0)

Commentaires - 0

Sans commentaires

Ajouter un commentaire

smile smile smile smile smile smile smile smile
smile smile smile smile smile smile smile smile
smile smile smile smile smile smile smile smile
smile smile smile smile
Caractères restants: 3000
captcha