Mobility management optimization via inference of roaming behavior

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Title: Mobility management optimization via inference of roaming behavior
Author: Querales, Omar Eduardo Aponte
Abstract: As técnicas de estimativa de movimento têm vindo a ser aplicadas em redes sem fios e redes celulares, com o objetivo de fornecer melhor suporte nos aspectos operacionais das redes, como gerenciamento de recursos enquanto os dispositivos estão em movimento. Por exemplo, técnicas para “fast handover” com base na antecipação de movimento tem são um tópico relevante em gestão de mobilidade. Por exemplo, na Internet Engineering Task Force (IETF) [1, 2] tais técnicas têm sido frequentemente exploradas estatisticamente, com base em dados coletados de clientes de redes celulares. Assim, a estimativa de mobilidade tem sido aplicada principalmente a partir de uma perspectiva do operador. Nos anos mais recentes, técnicas como virtualização e análise preditiva trazem a possibilidade de explorar a mobilidade a partir de uma perspectiva do usuário final. A estimativa de mobilidade aplicada da perspectiva do usuário final é relevante, pois permite um detalhe mais refinado do comportamento de “roaming” e, assim, possibilita a detecção de padrões de movimento do usuário, tanto de uma perspectiva individual quanto de uma perspectiva coletiva. A possibilidade de se prever movimento de uma perspectiva de rede é relevante quer de uma perspectiva de gestão de mobilidade (por exemplo, optimização do processo de "handover"), quer de uma perspectiva de gestão de recursos (por exemplo, realizando um equilíbrio de carga mais inteligente), ou a partir de uma perspectiva de encaminhamento ( por exemplo, tornando o encaminhamento mais robusto). Antecipar movimento permite seleccionar caminhos que tenham maior probabilidade de fornecer robustez em topologias voláteis. Esta dissertação contribui para o tema da estimação da aplicabilidade da mobilidade no contexto da gestão da mobilidade, através de: i) análise e proposta de funções de estimação da mobilidade; ii) integração das funções de utilidade desenvolvidas em uma aplicação de software existente (NSense); iii) validação das diferentes funções em bancada de testes.Movement estimation techniques have been applied for long in wireless and cellular networks with the aim to provide better support for networking operational aspects, such as resource management while devices are on the move. For instance, techniques for fast handover based on movement anticipation have been a topic extensively addressed, e.g., within the context of the Internet Engineering Task Force (IETF) [1, 2]. Such techniques have been often explored statistically, based on data earlier collected from, for instance, cellular customers. Hence, mobility estimation has been mostly applied from an operator perspective. In the most recent years techniques such as virtualization and predictive analysis bring in the possibility to explore mobility estimation from an end-user perspective as well. Mobility estimation applied from the end-user perspective is relevant, as it allows for a finer grained detail of roaming behavior and thus provides the means to better understand user movement patterns, both from an individual and a collective perspective. Being capable of anticipating movement is relevant to optimize the network operation, be it from a mobility management perspective (e.g., handover optimization), from a resource management perspective (e.g., performing a more intelligent load-balancing), or from a routing viewpoint (e.g., making routing more stable by selecting paths that have a chance to be more stable in variable topologies). This dissertation contributes to the topic of applicability of mobility estimation in the context of mobility management, via: i) analysis and proposal of mobility estimation functions; ii) integration of the developed utility functions into an existing software application (NSense); iii) validate the different functions based on realistic settings (testbed).
Description: Orientação: Helena Rute Esteves Carvalho Sofia
URI: http://hdl.handle.net/10437/9759
Date: 2019


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