Mobility Management in Mobile Computing and Networking Environments
Notice bibliographique
Résumé
This chapter analyzes and proposes some mobility management models and schemes by taking into account their capability to reduce search and location update costs in wireless mobile networks. The first model proposed is called the built-in memory model; it is based on the architecture of the IS-41 network and aims at reducing the home-location-register (HLR) access overhead. The performance of this model was investigated by comparing it with the IS-41 scheme for different call-to-mobility ratios (CMRs). Experimental results indicate that the proposed model is potentially beneficial for large classes of users and can yield substantial reductions in total user-location management costs, particularly for users who have a low CMR. These results also show that the cost reduction obtained on the location update is very significant while the extra costs paid to locate a mobile unit simply amount to the costs of crossing a single pointer between two location areas. The built-in memory model is also compared with the forwarding pointers’ scheme. The results show that this model consistently outperforms the forwarding pointers’ strategy. A second location management model to manage mobility in wireless communications systems is also proposed. The results show that significant cost savings can be obtained compared with the IS-41 standard location-management scheme depending on the value of the mobile units’ CMR.Request access from your librarian to read this chapter's full text.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».