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You searched for +publisher:"Paris Saclay" +contributor:("Viana, Aline Carneiro"). Showing records 1 – 2 of 2 total matches.

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1. Chen, Guangshuo. Human Habits Investigation : from Mobility Reconstruction to Mobile Traffic Prediction : L'?tude des habitudes humaines : de la reconstruction de la mobilit? ? la pr?diction du trafic mobile.

Degree: Docteur es, Informatique, 2018, Paris Saclay

La capacit? ? pr?voir les activit?s humaines a des implications essentielles dans de nombreux aspects des r?seaux cellulaires. En particulier, la haute disponibilit? de la pr?diction de la mobilit? peut permettre diff?rents sc?narios d'application; une meilleure compr?hension de la demande de trafic de donn?es mobiles peut aider ? am?liorer la conception de solutions pour l'?quilibrage de la charge du r?seau. Bien que de nombreux chercheurs aient ?tudi? le sujet de la pr?diction de la mobilit? humaine, il y a eu peu de discussions sur l'anticipation du trafic de donn?es mobiles dans les r?seaux cellulaires.Pour comprendre la mobilit? humaine, les ensembles de donn?es de t?l?phones mobiles, consistant en des enregistrements de donn?es de taxation (CDR), constituent un choix pratique d'empreintes humaines. Comme le d?ploiement du r?seau cellulaire est tr?s irr?gulier et que les fr?quences d'interaction sont g?n?ralement faibles, les donn?es CDR sont souvent caract?ris?es par une parcimonie spatio-temporelle qui, ? son tour, peut biaiser les analyses de mobilit? bas?es sur de telles donn?es et provoquer la perte de trajectoires individuelles.Dans cette th?se, nous pr?sentons de nouvelles solutions de reconstruction de trajectoires individuelles et de pr?diction de trafic de donn?es mobiles individuelles. Nos contributions abordent les probl?mes de (1) surmonter l'incompl?tude des informations de mobilit? pour l'utilisation des ensembles de donn?es de t?l?phonie mobile et (2) pr?dire la future demande de trafic de donn?es mobiles pour le support des applications de gestion de r?seau.Premi?rement, nous nous concentrons sur la faille de l'information sur la mobilit? dans les ensembles de donn?es de t?l?phones mobiles. Nous rapportons une analyse en profondeur de son effet sur la mesure des caract?ristiques de mobilit? individuelles et l'exhaustivit? des trajectoires individuelles. En particulier, (1) nous fournissons une confirmation des r?sultats ant?rieurs concernant les biais dans les mesures de mobilit? caus?es par la raret? temporelle de la CDR; (2) nous ?valuons le d?calage g?ographique provoqu? par la cartographie des emplacements des utilisateurs vers les tours cellulaires et r?v?lons le biais caus? par la raret? spatiale de la CDR; (3) nous fournissons une estimation empirique de l'exhaustivit? des donn?es des trajectoires CDR individuelles. (4) nous proposons de nouvelles solutions de compl?tion CDR pour reconstruire incompl?te. Nos solutions tirent parti de la nature des mod?les de mouvements humains r?p?titifs et des techniques d'inf?rence de donn?es de pointe et surpassent les approches pr?c?dentes illustr?es par des simulations ax?es sur les donn?es.Deuxi?mement, nous abordons la pr?diction des demandes de trafic de donn?es mobiles g?n?r?es par les abonn?s individuels du r?seau mobile. Sur la base de trajectoires compl?t?es par nos solutions d?velopp?es et nos historiques de consommation de donn?es extraites d'un ensemble de donn?es de t?l?phonie mobile ? grande ?chelle, (1) nous ?tudions les limites de… Advisors/Committee Members: Viana, Aline Carneiro (thesis director).

Subjects/Keywords: R?seaux cellulaires; Exploration de donn?es; Remplissage spatial de donn?es; Mobilit? humaine; Trafic de donn?es mobiles; Cellular networks; Data mining; Spatio data completion; Human mobility; Mobile data traffic; 621.384 56

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APA · Chicago · MLA · Vancouver · CSE | Export to Zotero / EndNote / Reference Manager

APA (6th Edition):

Chen, G. (2018). Human Habits Investigation : from Mobility Reconstruction to Mobile Traffic Prediction : L'?tude des habitudes humaines : de la reconstruction de la mobilit? ? la pr?diction du trafic mobile. (Doctoral Dissertation). Paris Saclay. Retrieved from http://www.theses.fr/2018SACLX026

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Chen, Guangshuo. “Human Habits Investigation : from Mobility Reconstruction to Mobile Traffic Prediction : L'?tude des habitudes humaines : de la reconstruction de la mobilit? ? la pr?diction du trafic mobile.” 2018. Doctoral Dissertation, Paris Saclay. Accessed February 18, 2019. http://www.theses.fr/2018SACLX026.

MLA Handbook (7th Edition):

Chen, Guangshuo. “Human Habits Investigation : from Mobility Reconstruction to Mobile Traffic Prediction : L'?tude des habitudes humaines : de la reconstruction de la mobilit? ? la pr?diction du trafic mobile.” 2018. Web. 18 Feb 2019.

Vancouver:

Chen G. Human Habits Investigation : from Mobility Reconstruction to Mobile Traffic Prediction : L'?tude des habitudes humaines : de la reconstruction de la mobilit? ? la pr?diction du trafic mobile. [Internet] [Doctoral dissertation]. Paris Saclay; 2018. [cited 2019 Feb 18]. Available from: http://www.theses.fr/2018SACLX026.

Council of Science Editors:

Chen G. Human Habits Investigation : from Mobility Reconstruction to Mobile Traffic Prediction : L'?tude des habitudes humaines : de la reconstruction de la mobilit? ? la pr?diction du trafic mobile. [Doctoral Dissertation]. Paris Saclay; 2018. Available from: http://www.theses.fr/2018SACLX026

2. Shigueta, Roni. Channel Allocation in Mobile Wireless Networks : Allocation de canaux dans les réseaux sans fil mobiles.

Degree: Docteur es, Réseaux, information et communications, 2018, Paris Saclay; Pontifícia universidade católica do Paraná

L'utilisation intensive des services de données mobiles a de plus en plus augmenté la consommation de ressources sur les réseaux sans fil. La ressource principale utilisée pour la communication sans fil est le spectre de fréquence. À mesure que le trafic de données augmente brusquement, de nouvelles bandes du spectre de fréquences ne sont pas disponibles dans la même proportion, ce qui rend le spectre de fréquence de plus en plus rare et saturé. Plusieurs propositions ont été présentées pour optimiser l'allocation des canaux de fréquences afin d'atténuer les interférences entre les liaisons proches qui transmettent des données. Beaucoup d'entre eux utilisent un critère unique et ne considèrent pas le comportement de l'utilisateur pour guider le processus d'allocation de canaux. Les utilisateurs ont des cycles de routine et un comportement social. Ils passent au travail, à l'école, utilisent leurs appareils mobiles générant du trafic de données, et rencontrent des amis formant des groupes. Ces caractéristiques peuvent être explorées pour optimiser le processus d'allocation des canaux.Cette thèse présente une stratégie d'allocation de canaux pour les réseaux sans fil basée sur le comportement de l'utilisateur. Notre contribution principale consiste à considérer certaines caractéristiques du comportement de l'utilisateur, telles que la mobilité, le trafic et la popularité dans le processus d'allocation des canaux. De cette façon, nous priorisons l'allocation de canaux pour les nœuds qui resteront dans le réseau dans une fenêtre de temps future, avec un trafic plus élevé dans le réseau, et avec plus de popularité. Nous adoptons une approche distribuée qui permet de limiter le nombre de messages échangés dans le réseau tout en répondant rapidement aux changements de la topologie du réseau. Dans notre évaluation des performances, nous considérons des scénarios dans des réseaux ad hoc et véhiculaires, et nous utilisons des modèles de mobilité synthétique, tels que SLAW et Manhattan grid, et l'ensemble de données de traces de ville de Cologne. Dans les scénarios, nous comparons notre mécanisme avec différents types de techniques : une centralisée (nommée TABU), une autre aléatoire (nommée RANDOM), une avec la plus grande distance spectrale (appelée LD) et une avec un seul canal (appelée SC). Nous évaluons les métriques telles que le débit agrégé, le débit de livraison des paquets et le délai de bout en bout.Les simulations envisageant un scénario ad hoc avec un routage monodiffusion montrent que notre stratégie présente des améliorations en termes de débit de l'ordre de 14,81% par rapport à RANDOM et de 16,28% par rapport à l'allocation de canal LD. Dans le scénario véhiculaire, notre stratégie montre des gains de taux de livraison de paquets de l'ordre de 11,65% et de 17,18% par rapport aux méthodes RANDOM et SC, respectivement. Dans ces deux scénarios, la performance de notre stratégie est proche de la limite supérieure donnée par l'approche centralisée de TABU, mais avec l’envoie de moins des messages.

The intensive…

Advisors/Committee Members: Viana, Aline Carneiro (thesis director).

Subjects/Keywords: Allocation des canaux; Accès opportuniste; Réseaux mobiles; Acc`es Dynamique au Spectre; Modèle de Mobilité SLAW; Comportement de l’utilisateur; Channel allocation; Opportunistic access; Mobile Networks; Dynamic Spectrum Access; SLAW Mobility Model; User behavior; 621.382 1

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APA (6th Edition):

Shigueta, R. (2018). Channel Allocation in Mobile Wireless Networks : Allocation de canaux dans les réseaux sans fil mobiles. (Doctoral Dissertation). Paris Saclay; Pontifícia universidade católica do Paraná. Retrieved from http://www.theses.fr/2018SACLX037

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Shigueta, Roni. “Channel Allocation in Mobile Wireless Networks : Allocation de canaux dans les réseaux sans fil mobiles.” 2018. Doctoral Dissertation, Paris Saclay; Pontifícia universidade católica do Paraná. Accessed February 18, 2019. http://www.theses.fr/2018SACLX037.

MLA Handbook (7th Edition):

Shigueta, Roni. “Channel Allocation in Mobile Wireless Networks : Allocation de canaux dans les réseaux sans fil mobiles.” 2018. Web. 18 Feb 2019.

Vancouver:

Shigueta R. Channel Allocation in Mobile Wireless Networks : Allocation de canaux dans les réseaux sans fil mobiles. [Internet] [Doctoral dissertation]. Paris Saclay; Pontifícia universidade católica do Paraná; 2018. [cited 2019 Feb 18]. Available from: http://www.theses.fr/2018SACLX037.

Council of Science Editors:

Shigueta R. Channel Allocation in Mobile Wireless Networks : Allocation de canaux dans les réseaux sans fil mobiles. [Doctoral Dissertation]. Paris Saclay; Pontifícia universidade católica do Paraná; 2018. Available from: http://www.theses.fr/2018SACLX037

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