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| Titre : | Localisation des mobiles en utilisant les Régles d'association | | Type de document : | theses et memoires | | Auteurs : | Lila Liani, Auteur ; Mehammed Daoui, Directeur de thèse | | Editeur : | Tizi Ouzou : UMMTO.FGEI | | Année de publication : | 2011 | | Importance : | 61 p. | | Présentation : | ill. | | Format : | 30cm. | | Note générale : | Bibliogr. | | Langues : | Français | | Mots-clés : | Réseaux Mobile mobilité datamining prédiction QOS | | Résumé : | Les réseaux mobiles de 3ème génération permettent aux utilisateurs une mobilité
plus étendue et plus souple. Ces utilisateurs peuvent se déplacer tout en
exécutant des applications multimédias et temps réel sur leurs mobiles.
Toutefois, plusieurs problèmes sont à résoudre. Parmi eux nous citons : la
localisation, les déconnexions fréquentes et la gestion des ressources.
La prédiction des emplacements peut jouer un grand rôle dans la gestion de la
mobilité. Par exemple, la connaissance de la position d’un mobile par le système
à un moment donné, lui permettra un gain de temps lors de sa recherche (le
paging). En effet, le nombre de cellules à pager deviendra limité donc il sera
plus facile au réseau de le trouver et de lui acheminer les appels et les données.
Nous présentons dans ce mémoire une solution de prédiction de localisations des
utilisateurs basée sur le datamining, plus précisément les règles d’association.
La solution proposée repose sur l’utilisation d’un trace de déplacements d’un
mobile du quel on tire ses habitudes de déplacements et on les transforme en
règles d’associations qui seront utilisées en parallèles avec les trois dernières
positions du mobile. Ces dernières seront utilisées pour voir les dernières
cellules que le mobile a traversées et extraire la zone de paging a travers les
règles d’association.
Les simulations réalisées en utilisant un modèle de mobilité réaliste montrent
que notre solution peut localiser correctement à 73 % les positions des mobiles.
Mots clés : réseau mobile, mobilité, prédiction, datamining, QoS. | | En ligne : | D:\CD.THESE.INF\CD.MASTR.INF.11\LIANI LILA.PDF | | Format de la ressource électronique : | PDF | | Permalink : | ./index.php?lvl=notice_display&id=30726 |
Localisation des mobiles en utilisant les Régles d'association [theses et memoires] / Lila Liani, Auteur ; Mehammed Daoui, Directeur de thèse . - Tizi Ouzou (Tizi Ouzou) : UMMTO.FGEI, 2011 . - 61 p. : ill. ; 30cm. Bibliogr. Langues : Français | Mots-clés : | Réseaux Mobile mobilité datamining prédiction QOS | | Résumé : | Les réseaux mobiles de 3ème génération permettent aux utilisateurs une mobilité
plus étendue et plus souple. Ces utilisateurs peuvent se déplacer tout en
exécutant des applications multimédias et temps réel sur leurs mobiles.
Toutefois, plusieurs problèmes sont à résoudre. Parmi eux nous citons : la
localisation, les déconnexions fréquentes et la gestion des ressources.
La prédiction des emplacements peut jouer un grand rôle dans la gestion de la
mobilité. Par exemple, la connaissance de la position d’un mobile par le système
à un moment donné, lui permettra un gain de temps lors de sa recherche (le
paging). En effet, le nombre de cellules à pager deviendra limité donc il sera
plus facile au réseau de le trouver et de lui acheminer les appels et les données.
Nous présentons dans ce mémoire une solution de prédiction de localisations des
utilisateurs basée sur le datamining, plus précisément les règles d’association.
La solution proposée repose sur l’utilisation d’un trace de déplacements d’un
mobile du quel on tire ses habitudes de déplacements et on les transforme en
règles d’associations qui seront utilisées en parallèles avec les trois dernières
positions du mobile. Ces dernières seront utilisées pour voir les dernières
cellules que le mobile a traversées et extraire la zone de paging a travers les
règles d’association.
Les simulations réalisées en utilisant un modèle de mobilité réaliste montrent
que notre solution peut localiser correctement à 73 % les positions des mobiles.
Mots clés : réseau mobile, mobilité, prédiction, datamining, QoS. | | En ligne : | D:\CD.THESE.INF\CD.MASTR.INF.11\LIANI LILA.PDF | | Format de la ressource électronique : | PDF | | Permalink : | ./index.php?lvl=notice_display&id=30726 |
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