Karl-Johan Grinnemo

Min forskning fokuserar på att analysera kvaliteten på de tjänster som tillhandahålls av IP-baserade dator- och mobilnät. Under de senaste åren har efterfrågan på moderna mobilnät ökat markant, vilket har lett till ett behov av stöd för tjänster med strikta krav som låg latens, hög genomströmning och hög tillgänglighet. För att tillgodose dessa behov undersöker jag lösningar med flera anslutningsmöjligheter (eng. multi-connectivity), nätskivor (eng. network slicing) och kantberäkning (eng. edge computing).

För att utnyttja "multi-connectivity" och nätskivor i 5G och andra mobilnät har vi föreslagit en policybaserad arkitektur för nätskivor (PLANS). Detta policyramverk optimerar utnyttjandet av tillgängliga nätverksskivor genom policysystem som installeras både i nätverket och på användarutrustning. Som en del av delprojekt 2 i forskningsprojektet DRIVE (Data-driven Latency-sensitive Mobile Services for a Digitalized Society) utvecklar vi ett ramverk för 5G med flervägstunnlar, som gör det möjligt att schemalägga flera dataflöden över en enda flervägstunnel. Vi undersöker också hur olika schemaläggningspolicyer påverkar varje flöde.

Inom området kantberäkningar har vi modellerat avlastningsproblemet i en kant-molninfrastruktur som ett MILP-problem (eng. mixed-integer linear programming). Vårt mål är att hitta effektiva optimeringstekniker som minimerar den totala systemfördröjningen efter att ha slutfört alla uppgifter för alla tjänster som begärs av användarna. Vi har föreslagit flera offline-lösningar och överväger online-metoder som involverar förstärkningsinlärning och andra sekventiella inlärningstekniker.

I och med introduktionen av 5G-tekniken har intresset för sakernas internet (eng. IoT) ökat kraftigt, särskilt mobila IoT-lösningar (eng. CIoT). Följaktligen har energisparande mekanismer och konfigurationer blivit kritiska forskningsområden. Det är viktigt att balansera de begränsade resurserna och batteritiden hos mobila IoT-enheter med kraven från resurskrävande applikationer. Min forskning adresserar dessa utmaningar och syftar till att tillhandahålla lösningar som kommer att bana väg för effektivare och mer tillförlitliga mobilnät i framtiden. Nyligen visade vi hur maskininlärning kan användas för att automatiskt konfigurera NB-IoT-enheter i 4G- och 5G-nätverk för att minimera energiförbrukningen.

Endast tillgänglig på engelska.

Jag arbetar i nära samarbete med ett antal välrenommerade svenska universitet och forskningsinstitut, bland annat MDU, KTH och RISE, i olika projekt som fått nationell finansiering. Dessutom samarbetar jag med flera väletablerade europeiska universitet och institut i olika projekt som får finansiering från EU. Några av universiteten och instituten jag jobbar med är bland annat universitetet i Oslo, Simula, universitetet i Malaga, universitetet i Aten, Fraunhofer FOKUS och FH Munster. Mitt mål är att utnyttja dessa partnerskap för att främja mina forsknings- och utvecklingsinsatser och ligga i framkanten av innovation inom mina forskningsområden.

Jag avslutade doktorsstudier i juni 2006 och arbetade ett halvår som forskarassistent vid dåvarande institutionen för datavetenskap vid Karlstads universitet. Under den tiden fortsatte jag min forskning från min doktorsexamen med studier kring telefonsignalering över IP och SCTP med Ericsson Research i Aachen. Jag deltog också i ett forskningssamarbete med Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) i Barcelona om användning av SCTP i mobilnät. I januari 2007 upphörde min forskarassistentstjänst vid Karlstads universitet och jag återupptog min tjänst som konsult på Tieto i Karlstad. Mitt arbete på Tieto involverade förstudier, systemdesign och implementering och var i linje med min forskning. Till exempel implementerade jag en larmfunktion i Ericssons Connectivity Packet Platform (CPP). Jag genomförde en förstudie med kollegor från Tietos kontor i Peking med syfte att bygga en SCTP-trafikavlastningsmotor för SCTP i CPP.

Jag fortsatte att vara involverad i forskning och deltog aktivt i olika forskningsprojektfaser, inklusive planering, anslagssökning och genomförande, som adjungerad forskare. Jag tog även tjänstledigt från Tieto i Karlstad mellan hösten 2009 och hösten 2010 för att arbeta som tillförordnad universitetslektor vid Kungliga Tekniska Högskolan. Under denna tid initierade jag ett forskningsprojekt vid namn "Smart Session Management for Multi-homed SCTP" (SCTP Smartswitch) med Karlstads universitet och Ericsson Research i Kista. Projektet syftade till att utöka SCTP:s failover-/changeover-mekanism med intelligent sessionshantering, vilket gör det möjligt för den att hantera realtidsapplikationer, såsom interaktiva spel, som kräver snabba failovers/changeovers, och mobilterminaler som ibland upplever långa frånkopplingsperioder under roaming.

Hösten 2010 fick jag en fyraårig anställning vid Karlstads universitet och arbetade som biträdande lektor på deras datavetenskapliga institution i två år. Under denna tid var projektet "SCTP SmartSwitch" en betydande del av mitt forskningsarbete, vilket resulterade i ett tiotal publikationer, ett SCTP-baserat ramverk för mobilitetshantering för smartphones och surfplattor som erbjöd vertikal överlämning under en sekund mellan 3G- och WiFi-nätverk, och ett generiskt SCTP-baserat sessionslager för mobilitetsstöd i mobila fördröjningstoleranta nätverk. Jag blev universitetslektor vid Karlstads universitet hösten 2014 och docent hösten 2016. Jag har skrivit och varit medförfattare till över 100 konferens- och tidskriftsartiklar och är seniormedlem i IEEE.

Det här är mina tio senaste peer-reviewed publikationer i skrivande stund:

• M. Memarian, A. Kassler, K.-J. Grinnemo, S. Laki, G. Pongracz, and J. Forsman. Utilizing Hybrid P4 Solutions to Enhance 5G gNB with Data Plane Programmability. in the 15th IFIP Wireless and Mobile Networking Conference, Venice, Italy, November 2024.
  M. T. Abbas, K.-J. Grinnemo, A. Brunstrom, P. Jörke, J. Eklund, S. Alfredsson, M. Rajiullah, and C. Wietfeld. Evaluating the Impact of Pre-configured Uplink Resources in NB-IoT.  Sensors. MDPI, 2024.
  M. Memarian, A. Kassler, K.-J. Grinnemo, S. Laki, G. Pongracz, and J. Forsman. "Utilizing Hybrid P4 Solutions to Enhance 5G gNB with Data Plane Programmability" in the KuVS Fachgespräch - Würzburg Workshop on Next-Generation Communication Networks with a special focus on 6G Networks and related technologies (WueWoWAS’24), Würzburg, Germany, September 2024.
  M. Rajiullah, G. Caso, A. Brunstrom, K.-J. Grinnemo, J. Karlsson, A. Nordin, J. Jansson, A. Sidenblad. Enhancing Healthcare Remote Education with 6G and XR Technologies in the 3rd Edition of The International Conference on 6G Networking (6GNet), Paris, France, October 2024.
  M. T. Abbas, K.-J. Grinnemo, G. Ferré, P. Laurent, S. Alfredsson, M. Rajiullah, and J. Eklund. "Towards Zero-Energy: Navigating the Future with 6G in Cellular Internet of Things. Journal of Networking and Computer Applications. Elsevier, vol. 230. 2024.
  A. Mahjoubi, A. Ramaswamy, and K.-J. Grinnemo. "An Online Simulated Annealing-based Task Offloading Strategy for a Mobile Edge Architecture. IEEE Access. vol. 12, pp. 70707-70718. 2024.
  D. Rico, K.-J. Grinnemo, A. Brunstrom, and P. Merino. Performance Analysis of The Multi-connection Tactile Internet Protocol over 5G. Journal of Network and Systems Management, Springer, vol. 31, issue 3, pp. 1573 - 7705.
  H. Haile, K.-J. Grinnemo, S. Ferlin, P. Hurtig, and A. Brunstrom. Copa-D: Delay Consistent Copa for Dynamic Cellular Networks in the 2023 EuCNC & 6G Summit, Gothenburg, Sweden, June 2023.
  A. Mahjoubi, K.-J. Grinnemo, and J. Taheri. "An Efficient Simulated Annealing-based Task Scheduling Technique for Task Offloading in a Mobile Edge Architecture in the 11th IEEE International Conference on Cloud Networking (IEEE CloudNet  2022), Paris, France, November 2022.
  B. Ahlgren and K.-J. Grinnemo. ZQTRTT: A Multipath Scheduler for Heterogeneous Traffic in ICNs Based on Zero Queueing Time Ratio in the 9th ACM Conference on Information-Centric Networking (ICN), Osaka, Japan, September 2022.