Abstract-This paper presenterar ett mobilt spårningssystem som utnyttjar förutsägbarheten i användarrörlighetsmönster i trådlösa PCS-nätverk. I detta system förutses en mobils framtida plats av nätverket, baserat på den information som samlats in från mobilens senaste rapport om plats och hastighet. När ett samtal görs, nätverkssidor destinationen mobil runt den förutsagda platsen. En mobil gör samma platsförutsägelse som nätverket gör; den inspekterar sin egen plats regelbundet och rapporterar den nya platsen när avståndet mellan den förutsagda och de faktiska platserna överskrider en tröskel. För att mer realistiskt representera de olika grad av hastighet korrelation i tiden, en Gauss-Markov rörlighet modell används. För praktiska system där mobilitetsmönstret varierar över tid föreslår vi en dynamisk Gauss-Markov-parameterskattning som ger mobilitetsparametrarna till prognosalgoritmen. Baserat på Gauss-Markov-modellen beskriver vi ett analytiskt ramverk för att utvärdera kostnaderna för mobilitetshantering för det föreslagna systemet. Vi presenterar också en approximationsmetod som minskar komplexiteten i kostnadsbedömningen för flerdimensionella system. Vi jämför sedan kostnaden för prediktiv mobilitetshantering med kostnaden för det reguljära, icke prediktiva distansbaserade systemet, för både fallet med idealiska Gauss-Markov rörlighet mönster och fallet med tidsvarierande rörlighet mönster. Det föreslagna systemets prestandafördelar visas under olika rörlighetsmönster, samtalsmönster, kostnader för platskontroll, kostnader för att uppdatera platser, kostnader för mobil personsökning och frekvenser för inspektioner av mobila platser. Som referenspunkt kan förutsägelsen minska kostnaderna för hantering av rörlighet med mer än 50 % för alla system, där en mobilanvändare har måttlig medelhastighet och där en uppdatering av en enda plats är minst kostsam som att söka i en mobil i en cell. Index Terms-distans-baserad platshantering, dynamisk parameteruppskattning, vätskeflöde, Gauss-Markov-modell, mobilitetsmönster, prediktiv mobilitetshantering, slumpmässig gång, trådlöst nätverk.
REF förutsäger framtida plats/hastighet genom att utnyttja en dynamisk Gauss-Markov-modell som tillämpas på aktuella och historiska rörelsedata.
Predictive distance-based mobility management for multidimensional PCS networks
{'venue': 'IEEE/ACM Transactions on Networking', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}