Notice bibliographique
Résumé
In this thesis we consider problems arising in delivering delay bounded traffic to mobile users of cellular networks. Such traffic is important to support (for example, for delivering multimedia streaming services), yet challenging to manage, since it typically requires relatively high data rates that consume significant wireless system resources. Moreover, users expect uninterrupted operation while roaming within the coverage area. The problems formalized in the thesis are investigated in the context of managing two types of cellular networks: (1) networks that support multi user access through time division multiplexing where a fixed number of channels is allocated to serve the streaming requests, and (2) networks that support multi user access through code division multiple access (CDMA). Such networks are characterized by a soft capacity aspect. For networks of the first type, we devise admission control (CAC) mechanisms that keep track of network state at any instant by utilizing scheduling mechanisms that take into account delay constraints on individual traffic connection requests. Two types of scheduling mechanisms are considered in the thesis for the above purpose: non-preemptive scheduling that assumes that a connection request is served to completion without service interruption, and preemptive scheduling that aims at achieving higher throughput by allowing service preemption. In both cases, the thesis develops frameworks for the devised CAC and the underlying scheduling mechanism, present quantitative analysis of the designed schedulers, and evaluate the performance of the devised frameworks by simulation. A novel contribution of the thesis is the design and analysis of CAC architectures for the first type of networks to serve delay bounded traffic. For networks of the second type, we devise a CAC mechanism that keeps track of network state at any instant by keeping track of both intra-cell and inter-cell mobility of served users in order to estimate the cell overload probability after a prediction interval in the future. Such CAC architecture has been devised in the literature for rate sensitive (but not particularly delay bounded) traffic. A novel aspect of the thesis is on extending the architecture to our present context of serving delay bounded traffic in soft capacity networks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».