A Cooperative Two-Step Vertical Handoff Scheme with Mobility Prediction
Notice bibliographique
Résumé
As mobile communication evolves into 3G beyond, the interworking of multiple heterogeneous networks serves as the major effort for taking the best advantage of different technologies available in supporting various emerging services, such as VoIP, Video on Demand (VoD), and IP Television (IPTV), etc. Vertical handoff is one of the key mechanisms in achieving Always Best Connected (ABC) for the mobile users by leveraging the benefits of deploying different types of networks for provisioning seamless handoff/roaming services in presence of user mobility. This paper aims to introduce a novel cooperative two-step vertical handoff scheme for the integration of 3G Wireless Wide-Area Networks (WWAN) and the IEEE 802.11 Wireless Local-Area Networks (WLANs). The proposed scheme is based on the cooperation based access point (AP) and mobile station (MS), where the AP manipulates the sensed signal strength to determine whether a pre-handoff action should be initiated. To improve the accuracy of user mobility prediction, a Markov model that incorporates with a novel parameter training process is developed at the AP for acquiring the hotspot geographic arrangement, such as the location of aisles, walls, and entrances/exits, etc., which is considered as the major factor of determining the user mobility patterns in an indoor hotspot. We will justify feasibility and discuss the operation complexity of the proposed cooperative vertical handoff. Moreover, error propagation due to inaccurate signal strength measurement is studied through Maximum Likelihood estimation. Finally, we will clearly demonstrate the merits gained by using the proposed two-step vertical handoff mechanism through extensive simulation, where the derived analytical models are verified.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».