Abstract English

Self-Organizing Synchronization with Stochastic Coupling

Swarms of synchronously blinking fireflies are fascinating examples for self-organization in nature. The beauty of this spectacular phenomenon lies in its emergent behavior: only sim-ple rules in each entity and localized interactions lead to synchrony of the entire swarm. The mobile computing and telecommunications community has been interested to transfer mathematical models describing firefly synchronization to wireless systems where time syn-chronization is important for many functions. A one-to-one transfer is, however, infeasible due to the differences between biological and wireless communications. Many modifications and extensions were made to finally develop firefly-inspired algorithms that work well in wireless networks. It is an interesting finding that unreliable channels or intentionally incomplete communica-tion between entities can have beneficial effects on synchronization guarantees and preci-sion. Such stochastic coupling opens up an unprecedented degree of freedom for the design of network synchronization algorithms, which will be investigated in the proposed project. Our objective is to gain a deeper conceptual understanding and to exploit it in real networks. Results are expected to yield scientific contributions in synchronization theory and novel al-gorithms for use in practice. After assessing the theoretical gains of stochasticity in coupling, we develop different classes of decentralized adaptive algorithms for mobile networks in which each node continuously adjusts its individual coupling probability based only on its local system view. The synchronization precision and time are investigated experimentally using programmable hardware. Applications can be found for instance in large-scale sensor and robot networks in smart factories.

Abstract German

Selbstorganisierende Synchronisation mit stochastischer Kopplung

Ein faszinierendes Beispiel für Selbstorganisation in der Natur sind Schwärme gleichzeitig blinkender Glühwürmchen. Die Synchronität entsteht dabei als emergentes Phänomen: sie ist das Ergebnis einfacher Regeln und lokaler Interaktionen zwischen den Glühwürmchen. Seit Jahren schon ist man daran interessiert, vorhandene mathematische Modelle für Glühwürmchensynchronisation auf drahtlose Kommunikationsnetze zu übertragen, in denen Zeitsynchronisierung für diverse Funktionen benötigt wird. Eine direkte Übertragung ist jedoch aufgrund der Unterschiede zwischen biologischer und technischer Kommunikation nicht möglich. Daher wurden viele Modifikationen und Ergänzungen vorgenommen, bis man schließlich Algorithmen entwickelt hatte, die in drahtlosen Netzen funktionieren. Im Rahmen dieser Forschung fand man heraus, dass sich unzuverlässige oder bewusst gestörte Kommunikation zwischen den Entitäten positiv auf die Synchronisationsgenauigkeit und die Wahrscheinlichkeit, dass sich Synchronität überhaupt einstellt, auswirken kann. Dieses Prinzip der stochastischen Kopplung erlaubt neue, bisher weitgehend unerforschte Ansätze im Entwurf von selbstorganisierenden Synchronisationsalgorithmen, welche wir im vorliegenden Projekt untersuchen werden. Unser Ziel ist es, ein tiefgreifendes konzeptuelles Verständnis zu erlangen und dieses für Synchronisationsaufgaben in realen Netzen einzusetzen. Das Projekt wird sowohl Beiträge zur Theorie der Synchronisierung als auch zur konkreten algorithmischen Umsetzung leisten. Zunächst wollen wir herausfinden, welcher Performanzgewinn sich mit dem Einsatz stochastischer Kopplungen erzielen lässt. Danach entwickeln und testen wir verschiedene verteilte adaptive Algorithmen, in denen jede Entität ihre Kopplungswahrscheinlichkeit mit anderen Entitäten kontinuierlich optimiert. Auf einer programmierbaren Hardwareplattform werden diese Algorithmen getestet und schließlich die in der Praxis erreichbaren Synchronisationsgenauigkeiten gemessen. Ein mögliches Anwendungsgebiet der Projektergebnisse sind Synchronisationsaufgaben in großen Sensor- und Roboternetzen in intelligenten Fabriken.