From Routine to Network Deployment for Data Offloading in Metropolitan Areas

International audienceThis paper tackles the WiFi hotspot deployment problem in a metropolitan area by leveraging mobile users' context and content, i.e., their trajectories, scenario interactions, and traffic demands. The careful deployment of hotspots in such areas allow to maximize WiFi offloading, a viable solution to the recent boost up of mobile data consumption. Our proposed strategy considers the restrictions imposed by transportation modes to people trajectories and the space-time interaction between people and urban locations, key points for an efficient network planning. Using a real-life metropolitan trace, we show our routine-based strategy guarantees higher offload ratio than the current approach in the literature while using a realistic traffic model.Ce document aborde le problème de déploiement des hotspots WiFi dans une région métropolitaine en s'appuyant sur le contexte et le contenu des utilisateurs mobiles, c'est-à-dire, leurs trajectoires, leurs interactions avec l' environnement, et leurs demande de trafic. Le déploiement planifié de hotspots permet de maximiser le déchargement de données WiFi, une solution viable à la récente augmentation de trafic de données mobiles. Notre stratégie proposée tient compte des restrictions imposées par les modes de transport aux trajectoires de personnes et de l'interaction espace-temps entre les personnes et les zones urbaines, les deux points clés pour une planification efficace du réseau. En utilisant une trace réaliste métropolitaine, nous montrons que notre stratégie garantie un plus haut taux de déchargement de données par rapport à l'approche actuelle dans la littérature, tout en utilisant un modèle de trafic réaliste

Investigations sur la fréquence d’échantillonnage de la mobilité

Recent studies have leveraged tracking techniques based on positioning technologiesto discover new knowledge about human mobility. These investigations have revealed, amongothers, a high spatiotemporal regularity of individual movement patterns. Building on these findings,we aim at answering the question “at what frequency should one sample individual humanmovements so that they can be reconstructed from the collected samples with minimum loss of information?”.Our quest for a response leads to the discovery of (i) seemingly universal spectralproperties of human mobility, and (ii) a linear scaling law of the localization error with respectto the sampling interval. Our findings are based on the analysis of fine-grained GPS trajectoriesof 119 users worldwide. The applications of our findings are related to a number of fields relevantto ubiquitous computing, such as energy-efficient mobile computing, location-based service operations,active probing of subscribers’ positions in mobile networks and trajectory data compression.Des études récentes ont mis à profit des techniques de suivi basées sur des technologiesde positionnement pour étuder la mobilité humaine. Ces recherches ont révélé, entreautres, une grande régularité spatio-temporelle des mouvements individuels. Sur la base de cesrésultats, nous visons à répondre à la question «à quelle fréquence doit-on échantillonner lesmouvements humains individuels afin qu’ils puissent être reconstruits à partir des échantillonsrecueillis avec un minimum de perte d’information? Notre recherche d’une réponse à cette questionnous a conduit à la découverte de (i) propriétés spectrales apparemment universelles de lamobilité humaine, et (ii) une loi de mise à l’échelle linéaire de l’erreur de localisation par rapportà l’intervalle d’échantillonnage. Nos résultats sont basés sur l’analyse des trajectoires GPS de119 utilisateurs dans le monde entier. Les applications de nos résultats sont liées à un certainnombre de domaines pertinents pour l’informatique omniprésente, tels que l’informatique mobileéconome en énergie, les opérations de service basées sur l’emplacement, le sondage actif despositions des abonnés dans les réseaux mobiles et la compression des données de trajectoire

Mobile Data Traffic Modeling: Revealing Temporal Facets

International audienceThis paper presents a detailed measurement-driven model of mobile data traffic usage of smartphone subscribers, using a large-scale dataset collected from a major 3G network in a dense metropolitan area. Our main contribution is a synthetic, measurement-based, mobile data traffic generator capable of simulating traffic-related activity patterns over time for different categories of subscribers and time periods for a typical day in their lives. We first characterize individual subscribers' routinary behaviour, followed by a detailed investigation of subscribers' temporal usage patterns (i.e., " when " and " how much " traffic is generated). We then classify the subscribers into six distinct profiles according to their usage patterns and model these profiles according to two daily time periods: peak and non-peak hours. We show that the synthetic trace generated by our data traffic model consistently replicates a subscriber's profiles for these two time periods when compared to the original dataset. Broadly, our observations bring important insights into temporal network resource usage. We also discuss relevant issues in traffic demands and describe implications in network solution evaluation and privacy