Sliding Window Based Feature Extraction and Traffic Clustering for Green Mobile Cyberphysical Systems
المؤلفون المشاركون
Wei, Jibo
Zhang, Jiao
Zhou, Li
Xiao, Angran
Zeng, Sai
Zhao, Haitao
المصدر
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-05-30
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Both the densification of small base stations and the diversity of user activities bring huge challenges for today’s heterogeneous networks, either heavy burdens on base stations or serious energy waste.
In order to ensure coverage of the network while reducing the total energy consumption, we adopt a green mobile cyberphysical system (MCPS) to handle this problem.
In this paper, we propose a feature extraction method using sliding window to extract the distribution feature of mobile user equipment (UE), and a case study is presented to demonstrate that the method is efficacious in reserving the clustering distribution feature.
Furthermore, we present traffic clustering analysis to categorize collected traffic distribution samples into a limited set of traffic patterns, where the patterns and corresponding optimized control strategies are used to similar traffic distributions for the rapid control of base station state.
Experimental results show that the sliding window is more superior in enabling higher UE coverage over the grid method.
Besides, the optimized control strategy obtained from the traffic pattern is capable of achieving a high coverage that can well serve over 98% of all mobile UE for similar traffic distributions.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhang, Jiao& Zhou, Li& Xiao, Angran& Zeng, Sai& Zhao, Haitao& Wei, Jibo. 2017. Sliding Window Based Feature Extraction and Traffic Clustering for Green Mobile Cyberphysical Systems. Mobile Information Systems،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1188962
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhang, Jiao…[et al.]. Sliding Window Based Feature Extraction and Traffic Clustering for Green Mobile Cyberphysical Systems. Mobile Information Systems No. 2017 (2017), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1188962
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhang, Jiao& Zhou, Li& Xiao, Angran& Zeng, Sai& Zhao, Haitao& Wei, Jibo. Sliding Window Based Feature Extraction and Traffic Clustering for Green Mobile Cyberphysical Systems. Mobile Information Systems. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1188962
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1188962
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر