3.1 Algorithm I: Optimal network di

3.1 Algorithm I: Optimal network discovery period
The approach from Guo et al. in [16] to the energy-efficient Wireless Local Area
Network (WLAN) offload problem consist on trying to find an optimal period for
the network discovery. This is done in order to try to always be connected to a
Wi-Fi network. This was chosen since it might be beneficial because it reduces the
transmission power of the UE due to the shorter distances to the APs. For instance,
the parameters they use in their simulations are of 250mW for the transmission power
under the macro cell coverage [17] and 100mW under the WLAN coverage [18].
In [16] is presented an analytical framework that exploits information about the
UE speed and availability of neighboring networks and their theoretical results are
analyzed through simulations.
3.1.1 Assumptions of their model
A vehicular scenario was assumed where the UE is traveling in a cellular network with
a long range where there are randomly deployed WLAN APs. The distance between
consecutive APs follow a negative exponential distribution with parameter λm which
depends on the radio of coverage and density of the WLAN APs. Therefore if the UE moves at a constant speed the arrival of the WLAN networks follow a Poisson
distribution.
With these assumptions the problem for the authors becomes in optimizing the
scanning period ts
that results in the minE[Ep
] where Ep
is the total energy consumption. In order to always be connected to the WLAN network, the authors set
up an upper constraint to the value of ts
: if R is the WLAN cell radius and u is
the speed of the UE, then 0 ≤ ts ≤ 2R/u. This is done to prevent missing an AP
opportunity, so the maximum scanning period becomes the time needed to move
across the area of coverage of a WLAN AP.
3.1.2 Results
In their theoretical and simulated results, the authors found that the transmission
energy consumption of the UE using the optimal scanning period was smaller than
others UE using constant, sub-optimal, scanning periods. However, the consumed
energy due to the scanning process with the optimal ts
was higher than with the
others sub-optimal periods (in most of the cases). Guo et al. state that the higher
energy consumption due to scanning is the price that must be payed in order to
detect all the available APs in the vicinity of the UE and reducing the total energy
consumed.
3.1.3 Implementation
In figure 3.1 it can be seen the flowchart of the way how this algorithm was implemented in the simulations of this report. It is important to note that due to time
constraints, this could not be implemented in a more accurate way i.e. determining
the optimal scanning period from the models presented in [16] then dividing the total
time of the route by this scanning period which would reveal the actual number of
scans that were performed during the route. However this implementation is considered as a good approximation in this report. In this report, the implementation of
this algorithm will be referred as Guo’s algorithm.

Kết quả (Việt) 1:

3.1 thuật toán I: tối ưu mạng phát hiện thời gianPhương pháp tiếp cận từ Quách et al. trong [16] đến khu vực địa phương không dây năng lượng hiệu quảMạng (WLAN) offload vấn đề bao gồm ngày cố gắng để tìm thấy một khoảng thời gian tối ưu chokhám phá mạng. Điều này được thực hiện để cố gắng để luôn luôn được kết nối với mộtMạng Wi-Fi. Điều này được chọn vì nó có thể là có lợi bởi vì nó làm giảm cáctruyền các sức mạnh của UE do các khoảng cách ngắn hơn để APs. Ví dụ,Các thông số họ sử dụng trong mô phỏng của họ là của 250mW cho sức mạnh truyềntheo các phạm vi bảo hiểm cho các tế bào vĩ mô [17] và 100mW dưới vùng phủ sóng mạng WLAN [18].Trong [16] được trình bày một khuôn khổ phân tích mà khai thác thông tin về cácUE tốc độ và tính khả dụng của mạng giáp ranh và kết quả lý thuyết của họphân tích thông qua mô phỏng.3.1.1 giả định của mô hình của họMột kịch bản xe cộ giả định nơi UE đi du lịch trong một mạng di động vớimột dài tầm hoạt động trong trường hợp có ngẫu nhiên được triển khai mạng WLAN APs. Khoảng cách giữaliên tiếp, APs theo một phân phối mũ phủ định với tham số λm màphụ thuộc vào các đài phát thanh của vùng phủ sóng và mật độ của WLAN APs. Vì vậy, nếu UE di chuyển ở tốc độ không đổi sự xuất hiện của các mạng WLAN theo một Poissonphân phối.Với giả định các vấn đề cho các tác giả sẽ trở thành trong tối ưu hóa cácchức năng quét thời gian tsđó là kết quả trong mỏ [Ep] nơi Eplà tất cả năng lượng tiêu thụ. Để luôn luôn được kết nối với mạng WLAN, các tác giả thiết lậplên một giới hạn trên giá trị của ts: nếu R là bán kính di động WLAN và bạn làtốc độ của UE, sau đó 0 ≤ ts ≤ 2R/u. Điều này được thực hiện để ngăn ngừa thiếu một APcơ hội, do đó, trở thành thời gian quét tối đa thời gian cần thiết để di chuyểntrên khu vực vùng phủ sóng của một mạng WLAN AP.3.1.2 kết quảTrong kết quả lý thuyết và mô phỏng của họ, các tác giả thấy rằng việc truyền tảitiêu thụ năng lượng của UE sử dụng giai đoạn quét tối ưu là nhỏ hơnnhững người khác UE bằng cách sử dụng liên tục, tiểu tối ưu, chức năng quét thời gian. Tuy nhiên, việc tiêu thụnăng lượng do trình quét với ts tối ưucao hơn với cácnhững người khác các thời kỳ tiểu tối ưu (trong hầu hết các trường hợp). Quách et al. nhà nước mà cao hơnnăng lượng tiêu thụ do quét là giá mà phải được payed đểphát hiện tất cả các APs có sẵn trong vùng lân cận UE và giảm năng lượng toàn phầntiêu thụ.3.1.3 thực hiệnTrong hình 3.1, nó có thể nhìn thấy các flowchart cách làm thế nào thuật toán này được thực hiện trong các mô phỏng của báo cáo này. Nó là quan trọng cần lưu ý rằng do thời giannhững hạn chế, điều này có thể không được thực hiện một cách chính xác hơn tức là quyết địnhCác tối ưu quét thời gian từ các mô hình trình bày trong [16] sau đó chia tổng sốthời gian của các tuyến đường bằng cách này quét thời gian đó sẽ tiết lộ số lượng thực tếquét đã được thực hiện trong các tuyến đường. Tuy nhiên, việc thực hiện này được coi là một xấp xỉ tốt trong báo cáo này. Trong báo cáo này, thực hiệnthuật toán này sẽ được gọi là Quách của thuật toán.

Kết quả (Việt) 2:

3.1 Thuật toán I: Tối ưu thời gian phát hiện mạng
Các phương pháp tiếp cận từ Guo et al. trong [16] với năng lượng-hiệu quả Wireless Local Area
Network (WLAN) vấn đề offload bao gồm cố tìm một khoảng thời gian tối ưu cho
việc khám phá mạng. Điều này được thực hiện nhằm cố gắng để luôn luôn được kết nối với một
mạng Wi-Fi. Điều này đã được lựa chọn vì nó có thể có lợi vì nó làm giảm sự
truyền tải điện năng của UE do khoảng cách ngắn hơn để các AP. Ví dụ,
các thông số họ sử dụng trong mô phỏng của họ là của 250mW cho sức mạnh truyền
thuộc phạm vi vĩ mô tế bào [17] và 100mW dưới vùng phủ sóng WLAN [18].
Trong [16] được trình bày một khung phân tích khai thác thông tin về các
UE tốc độ và tính sẵn sàng của các mạng lân cận và kết quả lý thuyết của họ được
phân tích thông qua mô phỏng.
3.1.1 Các giả định của mô hình của họ
Một kịch bản xe cộ đã được giả định mà các UE được đi du lịch trong một mạng di động với
một tầm xa, nơi có những triển khai ngẫu nhiên AP WLAN. Khoảng cách giữa
các AP liên tục theo đường phân bố số mũ âm với tham số λm mà
phụ thuộc vào các đài phát thanh của vùng phủ sóng và mật độ của các điểm truy cập WLAN. Do đó, nếu các UE di chuyển với tốc độ không đổi sự xuất hiện của các mạng WLAN theo một Poisson
phân phối.
Với những giả định các vấn đề đối với các tác giả trở thành hiện tối ưu hóa
ts kỳ quét
mà kết quả trong mỏ
[Ep] nơi Ep
là tổng tiêu thụ năng lượng . Để luôn luôn được kết nối với mạng WLAN, các tác giả thiết
lập một chế trên để giá trị của
ts: nếu R là bán kính cell WLAN và u là
tốc độ của UE, sau đó 0 ≤ ts ≤ 2R / u. Điều này được thực hiện để ngăn ngừa thiếu một AP
cơ hội, vì vậy thời gian quét tối đa sẽ trở thành thời gian cần thiết để di chuyển
qua các khu vực phủ sóng của AP WLAN.
3.1.2 Kết quả
Trong kết quả lý thuyết và mô phỏng của họ, các tác giả thấy rằng việc truyền tải
năng lượng tiêu thụ của UE bằng cách sử dụng thời gian quét tối ưu là nhỏ hơn so với
những người khác UE sử dụng liên tục, tiểu tối ưu, thời gian quét. Tuy nhiên, tiêu thụ
năng lượng do quá trình quét với ts tối ưu
cao hơn so với
những người khác trong thời gian tối ưu phụ (trong hầu hết các trường hợp). Guo et al. nhà nước là cao hơn
mức tiêu thụ năng lượng do quét là mức giá mà phải được payed để
phát hiện tất cả các điểm truy cập có sẵn trong vùng lân cận của UE và giảm tổng năng lượng
tiêu thụ.
3.1.3 Thực hiện
Trong hình 3.1 có thể thấy sơ đồ của cách làm thế nào thuật toán này được thực hiện trong các mô phỏng của báo cáo này. Điều quan trọng là phải lưu ý rằng do thời gian
hạn chế, điều này có thể không được thực hiện một cách chính xác hơn tức là xác định
thời gian quét tối ưu từ các mô hình trình bày trong [16] sau đó chia cho tổng
thời gian của các tuyến đường của giai đoạn quét này mà sẽ tiết lộ số lượng thực tế của
máy quét quét được tiến hành trong các tuyến đường. Tuy nhiên việc thực hiện này được xem như là một xấp xỉ tốt trong báo cáo này. Trong báo cáo này, việc thực hiện các
thuật toán này sẽ được gọi là thuật toán của Guo.