3G cellulära datanätverk har nyligen bevittnat explosionsartad tillväxt. I detta arbete fokuserar vi på UMTS, en av de mest populära 3G mobilkommunikationsteknologierna. Vårt arbete är det första som exakt kan sluta sig till, för alla UMTS-nät, den statliga maskinen (både övergångs- och timervärden) som styr politiken för fördelning av radioresurser genom en lätt undersökningsplan. Vi karakteriserar systematiskt effekten av drifttillstånd maskininställningar genom att analysera spår som samlats in från ett kommersiellt UMTS-nätverk, och identifiera de ineffektiviteter som orsakas av samspelet mellan smartphone-applikationer och statens maskinbeteende. Förutom grundläggande karakteriseringar utforskar vi de optimala tillståndsmaskininställningarna i termer av flera kritiska timervärden utvärderade med hjälp av verkliga nätverksspår. Våra resultat tyder på att den grundläggande begränsningen av den nuvarande statliga maskindesignen är dess statiska karaktär av att behandla all trafik enligt samma inaktivitetstider, vilket gör det svårt att balansera kompromisser mellan radioresursanvändning effektivitet, nätverkshantering overhead, enhet radio energiförbrukning, och prestanda. Såvitt vi vet är vårt arbete den första empiriska studien som använder verkliga cellspår för att undersöka optimaliteten hos UMTS-statsmaskinkonfigurationer. Vår analys visar också att trafikmönster har stor inverkan på radioresurser och energiförbrukning. I synnerhet, Vi föreslår en enkel förbättring som minskar YouTube streaming energi med 80% genom att utnyttja en befintlig funktion som kallas snabb sovsal stöds av 3GPP specifikationer.
Tidigare arbete REF karakteriserar effekten av RRC State Machine på radioresurser och energi genom att analysera en datauppsättning som samlats in från ett kommersiellt UMTS-nät.
Characterizing radio resource allocation for 3G networks
{'venue': "IMC '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}