Abstract-Context information ger nya möjligheter till effektiv och effektiv systemresurshantering av mobila enheter. I detta arbete fokuserar vi på att använda kontextinformation för att uppnå energieffektiv, allestädes närvarande trådlös uppkoppling. Våra fältsamlade data visar att energikostnaden för nätverksgränssnitt utgör en stor utmaning för allestädes närvarande anslutning, trots anständig tillgänglighet av cellulära nätverk. Vi föreslår att utnyttja de kompletterande styrkorna för Wi-Fi och cellulära gränssnitt genom att automatiskt välja det mest effektiva baserat på kontextinformation. Vi formulerar valet av trådlösa gränssnitt som ett statistiskt beslutsproblem. Utmaningen är att exakt uppskatta Wi-Fi-nätverksförhållanden utan att driva upp nätverksgränssnittet. Vi utforskar användningen av olika kontextinformation, inklusive tid, historia, cellulära nätverksförhållanden och enhetsrörelse, för att statistiskt uppskatta Wi-Fi-nätverksförhållanden med försumbara overhead. Vi utvärderar flera kontextbaserade algoritmer för uppskattning och förutsägelse av nuvarande och framtida nätverksförhållanden. Simuleringar med fältsamlade spår visar att våra nätverksskattningsalgoritmer kan förbättra den genomsnittliga batterilivslängden för en kommersiell mobiltelefon för en ECG-rapporteringsapplikation med 40 procent, mycket nära den uppskattade teoretiska övre gränsen på 42 procent. Dessutom kan vår mest effektiva algoritm förutsäga Wi-Fi tillgänglighet för en och tio timmar in i framtiden med 95 respektive 90 procent noggrannhet. Index Terms-Network arkitektur och design, lokala och breda nätverk.
Sammanhangsinformationen (tid, historik, nätverksförhållanden, enhetsrörelse) används också i REF av Rahmati et al. för att uppskatta nuvarande och framtida nätförhållanden och automatiskt välja det mest energieffektiva nätet (802.11b eller GSM/EDGE).
Context-Based Network Estimation for Energy-Efficient Ubiquitous Wireless Connectivity
{'venue': 'IEEE Transactions on Mobile Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Mobile Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}