POWER OPTIMIZED PROBABILISTIC SENSING. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

PDF (POWER OPTIMIZED PROBABILISTIC SENSING) Thesis_Dissertation_Ibrahim_Albulushi_Library_Comments_Modified.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 7 June 2025. Download (7MB)

Arabic Abstract

في العديد من الحالات، تميل البيانات إلى أن تكون متناثرة، تحتوي على معلومات زائدة عن الحاجة بشكل واسع. ومع ذلك، فإن أنظمة جمع البيانات الحالية غالبًا ما تتجاهل هذه المعلومات الزائدة، حيث تقوم بجمع ومعالجة البيانات بشكل مستمر دون النظر في قيمتها الفعلية. في الآونة الأخيرة، كان هناك تركيز متزايد على الأنظمة المستقلة التي تستجيب تحديدًا للمعلومات أو الأحداث المهمة. هذا التحول مهم لأجهزة إنترنت الأشياء ، لمنع المعالجة والاتصال غير الضروريين لأي معلومات زائدة، مما سيؤدي بدوره إلى توفير الطاقة الكلية للنظام.في هذه الأطروحة، يتم تقديم عدة مساهمات وتحسينات جديدة لمفهوم جمع البيانات المستقل، مع التركيز بشكل خاص على تجربة جمع البيانات المستقل الاحتمالي )الذي يطلق عليه هنا الاستشعار الاحتمالي( باستخدام البت الاحتمالي . لأول مرة، يتم إثبات الاستشعار الاحتمالي تجريبيًا باستخدام البت الاحتمالي في إعداد تجريبي يوظف تنفيذ مصفوفة البوابات المنطقية القابلة للبرمجة لـلبت الاحتمالي، وتحقيق نتائج قابلة للمقارنة مع تلك التي تم الحصول عليها باستخدام الوصلة النفقية المغناطيسية العشوائية في المحاكاة. بالإ ضافة إلى ذلك، يتم إثبات تجريبيًا مفهوم مشاركة الوحدات العشوائية بين مختلف البت الاحتمالي التي تدير تطبيقات مختلفة. التطبيقات المختلفة التي تم تنفيذها هي الاستشعار الاحتمالي وتشفير البيانات داخل المستشعر. يتم استخدام العشوائية في البت الاحتمالي لتوفير تسلسل إدخال عشوائي لوحدة التشفير. تم تنفيذ تقنية تشفير )تريفيوم( المعدلة الجديدة باستخدام لوحة مصفوفة البوابات المنطقية القابلة للبرمج، باستخدام عدد أقل بكثير من البوابات المنطقية ومسجل تبديل واحد، مما يجعلها مناسبة للتطبيقات التي تقيّد الطاقة. علاوة على ذلك، لتعزيز الاستقلالية في نهج جمع البيانات، تم دمج آلية اكتشاف ميزات الأحداث الإ ضافية في تصميم دائرة استخراج الميزات التناظرية ، مع تقليل استهلاك الطاقة لوحدة دائرة استخراج الميزات التناظرية بنسبة ٪70 من خلال استخدام القاطع. تم اختبار النظام المصمم على بيانات زلزالية تم الحصول عليها من مسح زلزالي نشط. استخدام جمع البيانات المستقل الاحتمالي بدلا ً من جمع البيانات المستقل الحتمي أسفر عن تحسين توفير الطاقة الكلي للنظام من ٪69 إلى ٪93 خلال حدوث الأحداث الزلزالية النشطة، مع الحفاظ على استجابة النظام السريعة في الوقت الحقيقي المطلوبة لجمع البيانات المستقل.

English Abstract

In many situations, data tends to be sparse, containing extensive redundant information. Nonetheless, current data acquisition systems often ignore this redundancy, continuously collecting and processing data without considering its actual value. Lately, there has been a growing focus on autonomous systems that respond specifically to meaningful information or events. This shift is crucial for Internet-of-Things (IoT) devices, to prevent the unnecessary processing and communication of any redundant information, which in turn will save the overall power of the system. In this thesis, several novel contributions and optimizations to the concept of autonomous data acquisition are presented, specifically focusing on the experimental implementation of probabilistic autonomous data acquisition (termed here as probabilistic sensing) using a Probabilistic Bit (p-bit). For the first time, probabilistic sensing is experimentally demonstrated using a p-bit in an experimental setup employing a Field-Programmable Gate Array (FPGA) implementation of the p-bit, and achieving results comparable to those obtained with stochastic Magnetic Tunnel Junction (sMTJ) in simulations. Additionally, the concept of stochastic unit sharing amongst different p-bits driving different applications is experimentally demonstrated. The two different applications implemented are probabilistic sensing and in-sensor data encryption. The stochasticity of the p-bit is utilized to provide a random input sequence to the encryption unit. A novel modified Trivium ciphering technique has been implemented using the FPGA board, utilizing much fewer logic gates and a single shift register, making it suitable for power-constrained applications. Furthermore, to enhance the autonomy of the data acquisition approach an additional event feature detection mechanism is incorporated into the design of the Analog Feature Extraction (AFE) circuit, while still reducing the power consumption of the AFE unit by 70% through the use of clippers. The designed system was tested on seismic data obtained from an active seismic survey. The use of probabilistic autonomous data acquisition instead of deterministic autonomous data acquisition has resulted in an overall power saving improvement of the system from 69% to 93% during the occurrence of active seismic events, while still preserving the system’s rapid real-time response required for autonomous data acquisition.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Engineering Electrical
Department:	College of Engineering and Physics > Electrical Engineering
Committee Advisor:	Al Drini, Feras
Committee Members:	Mahnashi, Yaqub and Hussein, Alaa El-Din
Depositing User:	IBRAHIM ALBULUSHI (g202115050)
Date Deposited:	09 Jun 2024 10:47
Last Modified:	09 Jun 2024 10:47
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/142949