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Handoff resource prediction in multimedia wireless networks

机译：多媒体无线网络中的切换资源预测

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This paper presents a local-based approach for predicting handoff resources in multimedia wireless networks, where the underlying prediction mechanism is the recursive least-squares (RLS) algorithm. Performance of the proposed handoff resource prediction scheme is evaluated for a multimedia wireless network characterized by various handoff traffic conditions, different bandwidth requirements, and general call and channel holding time distributions. The accuracy of handoff resource prediction is measured in terms of a mean-square-error metric. Results from performance evaluation show that the proposed RLS-based scheme has better resource prediction accuracy than Wiener-filter and autoregressive(AR) processes. It is shown that the proposed RLS-based handoff resource prediction scheme achieves capacity gains of up to 60% and 23% compared to the Wiener- and AR-based schemes, respectively.%Cet article présente une approche locale pour la prédiction des ressources de transfert dans les réseaux sans fils multimédia où le mécanisme de prédiction sous jacent est l'algorithme des moindres carrés récursif (MCR). La performance du schème de prédiction proposé est évaluée pour un réseau sans fil multimédia caractérisé par des conditions variées de transfert du trafic, des exigences différentes de bande passante et des distributions génériques pour la durée d'occupation des appels et du canal. L'exactitude de la prédiction des ressources de transfert est mesurée en fonction d'une métrique d'erreur quadratique moyenne. Les résultats de l'évaluation de la performance montrent que le schème proposé basé sur l'algorithme MCR a la meilleure exactitude de la prédiction des ressources lorsqu'on le compare aux procédés par filtre Wiener et autorégressifs (AR). Il est montré que le schème de prédiction des ressources de transfert basé sur MCR atteint des gains de capacité de 60% et 23% sur les schèmes par filtre de Wiener et AR, respectivement.
机译：本文提出了一种基于本地的方法来预测多媒体无线网络中的切换资源，其中基础的预测机制是递归最小二乘（RLS）算法。针对多媒体无线网络评估了所建议的切换资源预测方案的性能，该无线网络的特征在于各种切换业务状况，不同的带宽要求以及一般的呼叫和信道保持时间分布。越区切换资源预测的准确性是根据均方误差度量来衡量的。性能评估结果表明，所提出的基于RLS的方案比Wiener滤波和自回归（AR）过程具有更好的资源预测精度。结果表明，与基于Wiener和AR的方案相比，所提出的基于RLS的切换资源预测方案分别实现了60％和23％的容量增益。转让给苏丹南部的蒙特·雷·勒·雷塞奥无国界医生组织的多部影片，该影片的收录者为：MCR。定期向法国进行评估，并在各种情况下改变交通状况，紧急情况，并在适用于法国和法国的道路上分配了不同的通行证和分配权。移交最先进的计量油品鉴证会。 《绩效评估法》，《算法学》的《蒙特雷·奎尔》，《蒙特雷·奎尔》，《资源的准确性》，《资源与资源比较手册》（AR）。蒙特利尔的MRC计划的资源转移，维也纳和维也纳的比例分别为60％和23％。

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