Search engine for discovering works of Art, research articles, and books related to Art and Culture
ShareThis
Javascript must be enabled to continue!

Machine-to-machine communication congestion mechanism

View through CrossRef
Mécanisme de congestion en M2M communication Nos travaux s’orientent vers les problèmes de réseaux sans fil liés à la coexistence des communications machine-to-machine (M2M) et humain-humain (H2H). On souhaite souligner l'impact mutuel entre les trafics M2M et H2H dans un contexte d’Internet des objets (IoT : Internet Of Things) en particulier lors des catastrophes. Les communications M2M, qui devraient connaître une roissance exponentielle dans un avenir proche, constitueront un facteur important pour affecter tous les réseaux mobiles. On prévoit un grand nombre d'appareils M2M qui entraînera inévitablement des problèmes de saturation et aura des impacts remarquables sur les trafics, les services et les applications M2M et H2H. Pour étudier les influences mutuelles M2M et H2H, nous développons un nouveau modèle markovien à temps continu (CTMC) pour simuler, analyser et mesurer les différentes stratégies d'accès aux réseaux sans fil. Notre modèle nous a permis de contourner certaines limitations des simulateurs professionnels de LTE-A (Long Term Evolution-Advanced) comme SimuLTE en terme d’un nombre massif d'appareils M2M, une flexibilité de certains paramètres ou pour élaborer plus des outils statistiques. Lors d’un sinistre et suite à un énorme nombre de M2M souhaitant accéder aux réseaux sans-fil, nous avons constaté un épuisement rapide de la bande passante allouée dans les réseaux LTE-M (Long Term Evolution for Machines) ou Narrow Band for IoT (NB-IoT). Pour résoudre ce problème, nous proposons une nouvelle approche appelée Adaptive eNodeB (A-eNB) pour les réseaux LTE-M et NB-IoT. Selon nos simulations, l’A-eNB peut résoudre progressivement le problème de surcharge tout en assurant une satisfaisante qualité de service (QoS) pour le trafic H2H. Avec le concept d’A-eNB, un réseau LTE-M pourra adapter ses ressources pour faire face à une augmentation progressive du nombre de connexions M2M accédant au réseau LTE-M / NB-IoT et en même temps réduire l'impact sur le trafic H2H.
Agence Bibliographique de l'Enseignement Supérieur
Title: Machine-to-machine communication congestion mechanism
Description:
Mécanisme de congestion en M2M communication Nos travaux s’orientent vers les problèmes de réseaux sans fil liés à la coexistence des communications machine-to-machine (M2M) et humain-humain (H2H).
On souhaite souligner l'impact mutuel entre les trafics M2M et H2H dans un contexte d’Internet des objets (IoT : Internet Of Things) en particulier lors des catastrophes.
Les communications M2M, qui devraient connaître une roissance exponentielle dans un avenir proche, constitueront un facteur important pour affecter tous les réseaux mobiles.
On prévoit un grand nombre d'appareils M2M qui entraînera inévitablement des problèmes de saturation et aura des impacts remarquables sur les trafics, les services et les applications M2M et H2H.
Pour étudier les influences mutuelles M2M et H2H, nous développons un nouveau modèle markovien à temps continu (CTMC) pour simuler, analyser et mesurer les différentes stratégies d'accès aux réseaux sans fil.
Notre modèle nous a permis de contourner certaines limitations des simulateurs professionnels de LTE-A (Long Term Evolution-Advanced) comme SimuLTE en terme d’un nombre massif d'appareils M2M, une flexibilité de certains paramètres ou pour élaborer plus des outils statistiques.
Lors d’un sinistre et suite à un énorme nombre de M2M souhaitant accéder aux réseaux sans-fil, nous avons constaté un épuisement rapide de la bande passante allouée dans les réseaux LTE-M (Long Term Evolution for Machines) ou Narrow Band for IoT (NB-IoT).
Pour résoudre ce problème, nous proposons une nouvelle approche appelée Adaptive eNodeB (A-eNB) pour les réseaux LTE-M et NB-IoT.
Selon nos simulations, l’A-eNB peut résoudre progressivement le problème de surcharge tout en assurant une satisfaisante qualité de service (QoS) pour le trafic H2H.
Avec le concept d’A-eNB, un réseau LTE-M pourra adapter ses ressources pour faire face à une augmentation progressive du nombre de connexions M2M accédant au réseau LTE-M / NB-IoT et en même temps réduire l'impact sur le trafic H2H.

Related Results

Development of Road Congestion Index Based on Comprehensive Parameters
Development of Road Congestion Index Based on Comprehensive Parameters
Traffic congestion is a normal phenomenon associated with transportation on the road at the same time which is hinder motion and need extra time to reach destinations. Congestion i...
Clinical and Subclinical Congestion in Acute Heart Failure: Prevalence, Evolution, Correlations, and Prognostic Impact
Clinical and Subclinical Congestion in Acute Heart Failure: Prevalence, Evolution, Correlations, and Prognostic Impact
Background/Objectives: Congestion is a hallmark of heart failure (HF) and a major determinant of outcomes. Non-invasive tools enable detection of subclinical congestion, but their ...
Clinical and Subclinical Congestion in Acute Heart Failure: A Multimodal Prognostic Assessment
Clinical and Subclinical Congestion in Acute Heart Failure: A Multimodal Prognostic Assessment
Background/Objectives: Congestion is a hallmark of heart failure (HF) and a major determinant of outcomes. Non-invasive tools enable detection of subclinical congestion, but their ...
Congestion Control in CoAP Observe Group Communication
Congestion Control in CoAP Observe Group Communication
The Constrained Application Protocol (CoAP) is a simple and lightweight machine-to-machine (M2M) protocol for constrained devices for use in lossy networks which offers a small mem...
Collaborative Governance dalam Penanganan Permasalahan Kemacetan di Kota Makassar
Collaborative Governance dalam Penanganan Permasalahan Kemacetan di Kota Makassar
Traffic congestion is one of the most complex urban problems that requires the involvement of multiple stakeholders in its management. Makassar City, as the center of economic, gov...
Congestion et interactions cardio-rénales en insuffisance cardiaque avancée
Congestion et interactions cardio-rénales en insuffisance cardiaque avancée
Le cœur et les reins sont 2 organes interagissant de façon constante pour assurer l’homéostasie du système cardiovasculaire. Le « syndrome cardio-rénal » permet de décrire schémati...
A Hierarchical Congestion Control Method in Clustered Internet of Things
A Hierarchical Congestion Control Method in Clustered Internet of Things
Abstract Internet of things (IoT) is a modern technology where data can be transmitted to any things (human, animal, or object) over communications networks, whether Intern...
Influence mechanism of congestion degree of layout on domino effect in petrochemical plants
Influence mechanism of congestion degree of layout on domino effect in petrochemical plants
The study focused on the establishment of the congestion degree in describing the layout of process plants, and discovering the influence mechanism of congestion degree on the risk...

Back to Top