Resource reservation in wireless networks based on pattern recognition

Resource reservation is very important for handoff control in wireless networks. Many researches have aimed to predict the user's destination cell based on its movement pattern for efficient resource reservation. In the future networks with small size cells, handoffs will occur more frequently and the user's movement will be more like a random process, so it is not practical to predict the accurate destination of a user. We propose a statistical strategy for resource reservation through the estimation of a user's transfer probabilities, which represent the possibilities of the user leaving the current cell and entering the neighboring cells. The resources reserved for a user in each base station are proportional to the user's transfer probabilities. A mathematical model is proposed to obtain the transfer probabilities of a user from the initial states (position, velocity and direction) through simulation of the user's movement. Neural networks are developed to predict the transfer probabilities of a user from the initial states and facilitate efficient resource reservation.published_or_final_versio

La mobilité dans la future génération de protocoles de signalisation du monde IP

Fournir à des terminaux mobiles IPv6 la QoS demandée est un domaine de recherche très important. Dans les réseaux à intégration de services, la plupart des travaux cherchent à étendre le protocole RSVP à un environnement mobile. Cet article décrit une nouvelle procédure de réservation de ressources à l'avance dans un environnement sans fil. Il est basé sur l'application de signalisation QoS NSLP, issue des travaux du WG NSIS de l'IETF. Cette réservation est basée sur un objet MSpec qui détermine les futures localisations du terminal. Afin d'augmenter les performances du handover , nous proposons d'utiliser un protocole de transfert de context (CTP)

Gestion des ressources et de la qualité de service dans un réseau mobile hétérogène de prochaine génération

Gestion de la QDS et des ressources dans les RMHPG -- Caractéristiques des réseaux mobiles hétérogènes de prochaines génération -- Approches de contrôles d'admission dans les réseaux mobiles -- Contrôle d'admission et relèves verticales dans un RMHPG -- Cadre générique pour la modélisation et l'analyse des performances d'un RMHPG -- Hypothèses et cadre de travail -- Modèles de mobilité non uniforme dépendant de la localisation -- Modèles de trafic et de capacité d'appels -- Les stratégies de sélection du réseau (SSR) -- Extension du modèle de trafic généralisé à un RMHPG -- Expression des probabilités de blocage dans un RMHPG -- Estimation des taux de relèves et des probabilités de blocage pour notre modèle de RMHpg généralisé -- Résultats analytiques et interprétations -- Intégration 3G/WLAN et performances du contrôle d'admission optimal de voix -- Analyse du réseau 3G/WLAN intégré -- Contrôle d'admission optimal de voix dans un réseau 3G/WLAN intégré -- Résultats analytiques, validations et interprétations -- Impact du soft handoff sur le sperformances du CAC optimal dans une intégration faible 3G/WLAN -- Modélisation du système -- Algorithmes de soft handoff et analyse de performance -- Résultats de performances et interprétations