This paper suggests the effective channel assignment scheme for mobility prediction handover. For maintaining required quality of service (QoS) during handover, there are handover algorithms these reserve the channel where the movement is predicted. But channel assignment schemes these have been studied are not considered mobility prediction handover. This paper suggests the channel assignment scheme that considers mobility predicted handover. The suggested algorithm maintains dropping probability of handover calls, decreases blocking probability of new calls and increases channel utilization.
MANET is a network that is a very useful application to build network environment in difficult situation to build network infrastructure. But, nodes that configures MANET have difficulties in data retrieval owing to resources which aren't enough and mobility. Therefore, caching scheme is required to improve accessibility and availability for frequently accessed data. In this paper, we proposed a technique that utilize mobility prediction of nodes to retrieve quickly desired information and improve data availability. Mobility prediction of modes is performed through distance calculation using location information. We used technique which global cluster table and local member table is managed by cluster head to reduce data consistency and query latency time. We compared COCA and CacheData and experimented to confirm performance of proposed scheme in this paper and efficiency of the proposed technique through experience was confirmed.
사용자의 이동성을 제공하는 유비쿼터스 환경과 달리 홈 네트워크와 같은 실내 컴퓨팅 환경에서는 사용자 이동성이 제공되지 않는다. 본 논문은 다양한 단말 장치에서 끊김 없는 멀티미디어 서비스 적응을 위해 사용자 이동 예측을 이용하는 UPnP A/V 멀티미디어 시스템을 제안한다. 본 시스템은 실내에서 이동 중인 사용자에게 이동 중 인접 장치로 세션을 자동으로 옮겨 사용자가 끊김 없이 멀티미디어 서비스를 받을 수 있게 한다. 이를 위해 사용자 상황정보를 6하 원칙으로 표현하고 이 상황정보와 이동 경로 정보를 바탕으로 사용자 이동을 예측한다. 이때 하나 이상의 이동 위치를 예측하여 기본적으로 예측 정확도를 높였다. 그리고 제안한 시스템에 대하여 사용자 이동성의 예측 정확도, 예측에 걸리는 시간, 예측을 통해 사용자에게 서비스하는데 걸리는 시간을 평가하여 이동 사용자의 이동 예측으로 끊김 없는 멀티미디어 서비스 적응을 제공할 수 있음을 보였다.
무선 셀룰러 환경에서 가장 중요한 기술중의 하나가 사용자의 이동성(Mobility)을 보장하기 위한 핸드오프 기술이다 이러한 핸드오프 기술은 사용자가 이동할 주변 셀에 대한 대역폭 예약과 관련이 있다. 무선 셀룰러 환경에서 효과적인 대역폭 사용을 위하여. 사용자의 이동성을 예즉하는 기술은 핸드오프 호의 실패율(Dropping Probability)과 핸드오프 지연을 줄이는 효과적인 방법이다. 기존의 연구에서는 사무실, 빌딩과 같은 제한된 범위나 셀 간의 히스토리에 기반하여 이동 예측 알고리즘을 수행하였다. 그러나, 마이크로-셀(Micro-Cell) 구조나 도로가 복잡하게 구성되어 있는 도심에는 잘 적용되지 못한다는 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위하여, 본 논문에서는 낀 내부 이동 패턴을 저장한 히스토리를 이용하여, 사용자가 이동할 셀을 예측하는 새로운 알고리즘을 제안한다
Latency, an identified element of Internet protocol (IP) mobility protocol execution, can reduce handover performance in mobile networks. Although the performance can be improved by applying an effective network-based IP mobility scheme in place of the traditional host-based alternatives, the existing inter-domain extensions of network-based IP mobility continue to suffer from an extended handover latency. This paper proposes a new inter-domain network-based IP mobility scheme based on node movement prediction. The proposed scheme accelerates the handover by preparing the future domain of the mobile node in a proactive manner. Analytical and simulation-based evaluations confirm improved performance of the proposed scheme in terms of handover latency and packet loss compared with existing schemes.
Mobility prediction is one of hot topics using location history information. It is useful for not only user-level applications such as people finder and recommendation sharing service but also for system-level applications such as hand-off management, resource allocation, and quality of service of wireless services. Most of current prediction techniques often use a set of significant locations without taking into account possible location information changes for prediction. Markov-based, LZ-based and Prediction by Pattern Matching techniques consider interesting locations to enhance the prediction accuracy, but they do not consider interesting location changes. In our paper, we propose an algorithm which integrates the changing or emerging new location information. This approach is based on Active LeZi algorithm, but both of new location and all possible location contexts will be updated in the tree with the fixed depth. Furthermore, the tree will also be updated even when there is no new location detected but the expected route is changed. We find that our algorithm is adaptive to predict next location. We evaluate our proposed system on a part of Dartmouth dataset consisting of 1026 users. An accuracy rate of more than 84% is achieved.
This paper proposes a method to predict maximum traction for unmanned robots on rough terrain in order to improve traversability. For a traction prediction, we use a friction-slip model based on modified Brixius model derived empirically in terramechanics which is a function of mobility number $B_n$ and slip ratio S. A friction-slip model includes characteristics of various rough terrains where robots are operated such as soil, sandy soil and grass-covered soil. Using a friction-slip model, we build a prediction model for terrain parameters on which we can know maximum static friction and optimal slip with respect to mobility number $B_n$. In this paper, Mobility number $B_n$ is estimated by modified Willoughby Sinkage model which is a function of sinkage z and slip ratio S. Therefore, if sinkage z and slip ratio are measured once by sensors such as a laser sensor and a velocity sensor, then mobility number $B_n$ is estimated and maximum traction is predicted through a prediction model for terrain parameters. Estimation results for maximum traction are shown on simulation using MATLAB. Prediction Performance for maximum traction of various terrains is evaluated as high accuracy by analyzing estimation errors.
본 논문은 계층적 클러스터 구조에서, 상황인식 이동성 예측모델을 통해 예측된 이동성으로 효율적인 포워딩 경로를 산출하는 기법을 제안한다. 이동성으로 인하여 노드 간 연결이 쉽게 변화하는 환경에서 통신의 불안정성을 극복하기 위해, 제안하는 알고리즘은 상황인식 이동성 예측모델을 통해 얻은 클러스터의 예측된 속성정보를 활용한다. 예측정보를 통해 클러스터간의 연결성을 매트릭스의 형태로 정리하며, 마스킹 기법을 응용한 포워딩 경로 산출 기법을 통해 효율적인 경로를 도출한다. 모의실험 결과, 제안하는 알고리즘으로 클러스터의 이동성을 고려하여 노드 간의 연결이 오래 지속될 수 있는 포워딩 경로를 선택 후에 전송함으로써 지연시간이 줄어드는 결과가 기대된다.
Mobile IPTV lets mobile users transmit and receive multimedia traffic, such as TV signals, audio, text and graphics, through IP-based networks with the support of quality of service(QoS) and quality of experience(QoE), mobility and interactivity [1]. To provide service feasibility, QoS and seamless mobility to mobile users, we consider mobility prediction, link stability, service requirements to develop resource reservation scheme in mobile IPTV environments. Thus, we study for mobility prediction and QoS-guaranteed mobile IPTV service prior to develop the resource reservation scheme.
본 논문은 셀룰러 망에서 GSP와 같이 실시간 이동성을 파악할 수 있는 하드웨어를 탑재한 단말이 자신의 이동정보를 효율적으로 기지국에 전달하기 위하여 자신의 이동성 패턴을 인지하고 적절한 보고등록 알고리즘을 수행함으로써 핸드오프시 단말이 이동할 것으로 예상되는 목적 셀을 정확히 예측할 수 있는 방법을 제안한다. 특히 이동단말의 속도와 방향성에 따라서 이동성 패턴을 분류하고 이에 따른 적절한 보고등록 방법에 대하여 기술한다. 해당 알고리즘을 적용한 네트워크에서 단말은 이동정보 보고횟수와 핸드오프 호의 단절을 최소화하면서 동시에 무선자원의 사용 효율성을 증가시킬 수 있다. 우리는 시뮬레이션을 통해 제안된 방식이 기존의 방식보다 뛰어난 성능을 가져옴을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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