KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.6
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pp.1522-1545
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2012
Call admission control (CAC) plays an important role in mobile cellular network to guarantee the quality of service (QoS). In this paper, a dynamic hybrid CAC scheme with integrated cutoff priority and handoff queue for mobile cellular network is proposed and some performance metrics are derived. The unique characteristic of the proposed CAC scheme is that it can support any number of service types and that the cutoff thresholds for handoff calls are dynamically adjusted according to the number of service types and service priority index. Moreover, timeouts of handoff calls in queues are also considered in our scheme. By modeling the proposed CAC scheme with a one-dimensional Markov chain (1DMC), some performance metrics are derived, which include new call blocking probability ($P_{nb}$), forced termination probability (PF), average queue length, average waiting time in queue, offered traffic utilization, wireless channel utilization and system performance which is defined as the ratio of channel utilization to Grade of Service (GoS) cost function. In order to validate the correctness of the derived analytical performance metrics, simulation is performed. It is shown that simulation results match closely with the derived analytic results in terms of $P_{nb}$ and PF. And then, to show the advantage of 1DMC modeling for the performance analysis of our proposed CAC scheme, the computing complexity of multi-dimensional Markov chain (MDMC) modeling in performance analysis is analyzed in detail. It is indicated that state-space cardinality, which reflects the computing complexity of MDMC, increases exponentially with the number of service types and total channels in a cell. However, the state-space cardinality of our 1DMC model for performance analysis is unrelated to the number of service types and is determined by total number of channels and queue capacity of the highest priority service in a cell. At last, the performance comparison between our CAC scheme and Mahmoud ASH's scheme is carried out. The results show that our CAC scheme performs well to some extend.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.11B
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pp.1676-1684
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2010
Tactical network environments are characterized by unreliable connectivity, communication links which has limited bandwidth compared to commercial networks and distributed architecture where users have high mobility. The best route should be selected based on the required traffic characteristics which can be a wireless channel environments and a status of nodes which are moving. Those characteristics are self aware and should be a routing decision factor in order to guarantee a reliable data transfer. In this paper we define the requirements of services and traffic characteristics on tactical network environments and suggest the new routing method "AODV-IMTC" based on selective routing metric to enable efficient data transfer in wireless ad hoc networks.
Multimedia applications are much more sensitive to QoS(Quality of Service) than text based ones due to their data continuity. In order to provide a fast moving MH(Mobil Host) using multimedia application with a consistent QoS,an efficient call admission mechanism is in need. This paper proposes the 2SCA(2-Step Call Admission) scheme based on cal admission scheme using pripority to guarantee the consistent QoS for mobile multimedia applications. A calls of MH are classified new calls, hand-off calls, and QoS upgrading calls. The 2SCA is composed of the basic call admission and advanced call admission; the former determines the call admission based on bandwidth available in each cell and the latter determines the call admission by applying DTT(Delay Tolerance Time), PQeueu(Priority Queue), and UpQueue(Upgrade Queue) algorithm according to the type of each call blocked at the basic call admission stage. In order to evaluate the performance of our mechanism, we measure the metrics such as the dropping probability of new calls, dropping probability of hand-off calls, and bandwidth utilization. The result shows that the performance of our mechanism is superior to that of existing mechanisms such as CSP(Complete Sharing Policy), GCP(Guard Channel Policy) and AGCP(Adaptive Guard Channel Policy).
Mobile Internet Device (MID) allows users to flexibly use various forms of wireless internet such as Wi-Fi, GSM, CDMA, and 3G. Using such Internet, MID users can utilize application services. MID usage is expected to grow due to the benefits of portability, Internet accessibility, and other convenience. However, it has resource constraints such as limited CPU power, small memory size, limited battery life, and small screen size. Consequently, MIDs are not capable to hold large-sized complex applications and to process a large amount of data in memory. An effective solution to remedy these limitations is to develop cloud services for the required application functionality, to deploy them on the server side, and to let MID users access the services through internet. A major concern on running cloud services for MIDs is the potential problems with low Quality of Service (QoS) due to the characteristics of MIDs. Even measuring the QoS of such services is more technically challenging than conventional quality measurements. In this paper, we first identify the characteristics of MIDs and cloud services for MIDs. Based on these observations, we derive a number of quality attributes and their metrics for measuring QoS of mobile services. A case study of applying the proposed quality model is presented to show its effectiveness and applicability.
Nowadays as video services grow rapidly, it is important for the service providers to provide customized services. Video ranking plays a key role for the service providers to attract the subscribers. In this paper we propose a weekly video ranking mechanism based on the quantified user engagement. The traditional QoE ranking mechanism is relatively subjective and usually is accomplished by grading, while QoS is relatively objective and is accomplished by analyzing the quality metrics. The goal of this paper is to establish a ranking mechanism which combines the both advantages of QoS and QoE according to the third-party data collection platform. We use data mining method to classify and analyze the collected data. In order to apply into the actual situation, we first group the videos and then use the regression tree and the decision tree (CART) to narrow down the number of them to a reasonable scale. After that we introduce the analytic hierarchy process (AHP) model and use Elo rating system to improve the fairness of our system. Questionnaire results verify that the proposed solution not only simplifies the computation but also increases the credibility of the system.
For multimedia traffics to be supported successfully in wireless network environment, it is necessary to provide Qualify-of-Service(QoS) guarantees among mobile hosts(clients). In order to guarantee the QoS, we have to keep the call blocking probability below a target value during hand-off session. However, the QoS negotiated between the client and the network may not be guaranteed due to lack of available channels for traffic of a new cell, since on service mobile clients should be able to continue their sessions. In this paper, we propose an efficient load-balancing algorithm based on the adaptive bandwidth reservation scheme for enlarging available channels in a cell. Proposed algorithm predicts the direction of clients in a cell and adjusts the amount of the channel to be reserved according to the load status of the cell. This method is used to reserve a part of bandwidths of a cell for hand-off calls to its adjacent cells and this reserved bandwidth can be used for hand-off call prior to new connection requests. If the number of free channels is also under a low threshold value, our scheme use a load-balancing algorithm with an adaptive bandwidth reservation. In order to evaluate the performance of our algorithm, we measure metrics such as the blocking probability of new calls and dropping probability of hand-off calls, and compare with those of existing schemes.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.6
no.2
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pp.122-128
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2008
Multiprocessor architectures and platforms, such as, a multiprocessor system on chip (MPSoC) recently introduced to extend the applicability of the Moore's law, depend upon concurrency and synchronization in both software and hardware to enhance design productivity and system performance. With the rapidly approaching billion transistors era, some of the main problem in deep sub-micron technologies characterized by gate lengths in the range of 60-90 nm will arise from non scalable wire delays, errors in signal integrity and non-synchronized communication. These problems may be addressed by the use of Network on Chip (NOC) architecture for future System-on-Chip (SoC). We have modeled a concurrent architecture for a customizable and scalable NOC in a system level modeling environment using MLDesigner (from MLD Inc.). Varying network loads under various traffic scenarios were applied to obtain realistic performance metrics. We provide the simulation results for latency as a function of the buffer size. We have abstracted the area results for NOC components from its FPGA implementation. Modeled NOC architecture supports three different levels of quality-of-service (QoS).
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.8
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pp.1913-1925
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2012
In order to efficiently utilize limited radio resources, resource allocation schemes in OFDMA-based wireless networks have gained intensive attention recently. Instead of improving the throughput performance, the utility is adopted as the metric for resource allocation, which provides reasonable methods to build up the relationship between user experience and various quality-of-service (QoS) metrics. After formulating the optimization problem by using a weighted bipartite graph, a modified bipartite matching method is proposed to find a suboptimal solution for the resource allocation problem in OFDMA-based wireless systems with feasible computational complexity. Finally, simulation results are presented to validate the effectiveness of the proposed method.
To meet increasing traffic requirements in mobile networks, small base stations (SBSs) are densely deployed, overlapping existing network architecture and increasing system capacity. However, densely deployed SBSs increase energy consumption and interference. Although these problems already exist because of densely deployed SBSs, even more SBSs are needed to meet increasing traffic demands. Hence, base station (BS) switching operations have been used to minimize energy consumption while guaranteeing quality-of-service (QoS) for users. In this study, to optimize energy efficiency, we propose the use of deep reinforcement learning (DRL) to create a BS switching operation strategy with a traffic prediction model. First, a federated long short-term memory (LSTM) model is introduced to predict user traffic demands from user trajectory information. Next, the DRL-based BS switching operation scheme determines the switching operations for the SBSs using the predicted traffic demand. Experimental results confirm that the proposed scheme outperforms existing approaches in terms of energy efficiency, signal-to-interference noise ratio, handover metrics, and prediction performance.
Several caching schemes for realtime multimedia systems have been proposed, but they focus only on increasing the hit ratio without providing any means to utilize the saved disk bandwidth due to cache hits. One of the most important metrics in multimedia systems is the number of clients that the systems can service simultaneously guaranteeing Quality of Service(QoS). Preemptive but Safe Interval Caching(PSIC) was proposed as a caching scheme which makes it possible to provide deterministic QoS.. However, it has no ability to adapt to the change of system environments since it has no mechanism to change the cache size. In this paper, we present a new caching scheme, Dynamic Interval Caching(DIC), which maximizes the performance, regardless of the change of system environments, providing hiccup-free service, by managing memory buffers dynamically. And it is demonstrated that DIC allocates buffer cache optimally, by comparing with PSIC through trace-driven simulations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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