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Enregistrement W2095805756 · doi:10.1109/twc.2009.080166

Proposal and analysis of adaptive mobility management in ip-based mobile networks

2009· article· en· W2095805756 sur OpenAlexaff
Rami Langar, Nizar Bouabdallah, Raouf Boutaba, Bruno Séricola

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Wireless Communications · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIPv6, Mobility, Handover, Networks, Security
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceComputer networkMobility managementQuality of serviceHandoverMobile IPNode (physics)Network packetLatency (audio)Mobility modelDistributed computingTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Efficient mobility management is one of the major challenges for next-generation mobile systems. Indeed, a mobile node (MN) within an access network may cause excessive signaling traffic and service disruption due to frequent handoffs. The two latter effects need to be minimized to support quality of service (QoS) requirements of emerging multimedia applications. In this paper, we propose a new adaptive micromobility management scheme designed to track efficiently the mobility of nodes so as to minimize both handoff latency and total signaling cost while ensuring the MN's QoS requirements. We introduce the concept of residing area. Accordingly, the micromobility domain is divided into virtual residing areas where the MN limits its signaling exchanges within this local region instead of communicating with the relatively far away root of the domain at each handoff occurrence. A key distinguishing feature of our solution is its adaptive nature since the virtual residing areas are constructed according to the current network state and the QoS constraints. To evaluate the efficiency of our proposal, we compare our scheme with existing solutions using both analytical and simulation approaches for the 2-D random walk model as well as real mobility patterns. Numerical and simulation results show that our proposed scheme can significantly reduce registration updates and link usage costs and provide low handoff latency and packet loss rate under various scenarios.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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