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Marco de trabajo proactivo de múltiples capas basado en técnicas de clasificación para la toma de decisiones de transferencia en entornos WLAN

Autores: Cervantes-Bazán, Josué Vicente; Cuevas-Rasgado, Alma Delia; Rojas-Cárdenas, Luis Martín; Lazcano-Salas, Saúl; García-Lamont, Farid; Soriano, Luis Arturo; Rubio, José de Jesús; Pacheco, Jaime

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Marco de trabajo proactivo de múltiples capas basado en técnicas de clasificación para la toma de decisiones de transferencia en entornos WLAN


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Tecnología
Red
Aplicaciones
Sistemas de redes móviles
Marco de trabajo
Clasificadores

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 30

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
En los últimos años, la tecnología moderna ha ido aumentando, lo que ha generado grandes desafíos relacionados con las infraestructuras de red y aplicaciones. Los nuevos dispositivos han estado proporcionando funcionalidades más avanzadas a los usuarios que nunca antes; sin embargo, estos dispositivos dependen de una alta funcionalidad de la red para asegurar una capacidad de funcionamiento correcta sobre las aplicaciones. Esto es esencial para que los sistemas de redes móviles evolucionen y cumplan con los futuros requisitos de capacidad, cobertura y velocidad de datos. Además, cuando ocurre un problema de red, puede convertirse en algo más desastroso y difícil de resolver. Un punto crucial es el cambio físico de la red y las dificultades, como la pérdida de continuidad de los servicios y la decisión de seleccionar la red futura a la que conectarse. En este artículo, se propone un nuevo marco para prever una red futura a la que conectarse a través de un nodo móvil en entornos WLAN. El marco propuesto considera un proceso de toma de decisiones basado en cinco clasificadores y los datos de posición y aceleración del usuario para anticipar el cambio de red, logrando hasta un 96.75% de precisión en predecir la conexión de esta red futura. De esta manera, se obtiene un cambio temprano de red sin pérdida de paquetes ni tiempo durante el cambio de red.

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