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Dualidad y Calidad de Servicio en Redes InalámbricasTroncoso Solar, Camila Trinidad January 2010 (has links)
Autorizado por el autor, pero con restricción para ser publicada a texto completo hasta el año 2015 / Las redes inalámbricas, a pesar de ser tecnologías relativamente recientes, han permitido un gran desarrollo de las telecomunicaciones. Entregan características de movilidad, servicios de voz sobre IP, identificación por radiofrecuencia, localización y distribución de Internet, entre otros.
En cuanto a las llamadas de voz sobre IP (VoIP), no se puede asegurar Calidad de Servicio en las redes inalámbricas comunes, por lo tanto las aplicaciones VoIP quedan restringidas en uso dentro de estas redes. En particular el desarrollo de la Telefonía Dual, que consiste en la generación de llamadas VoIP por parte de un teléfono celular, se ve limitado por esta restricción. Así, proveer al usuario de Calidad de Servicio, resulta un factor decisivo al elegir la tecnología VoIP sobre la telefonía tradicional.
El presente Trabajo de Título consiste en analizar los factores que inciden en la Calidad de Servicio de las aplicaciones de voz sobre IP en un enlace inalámbrico, y determinar el equipamiento y software necesario para la implementación de Telefonía Dual, con el fin de asegurar las condiciones adecuadas para desarrollar la convergencia de servicios.
Se estudia el comportamiento de una plataforma inalámbrica prototipo según los parámetros más importantes que determinan la Calidad de Servicio de un enlace, obteniéndose las características de desempeño y capacidad de la red. Posteriormente se implementa el estándar 802.11e para priorizar el tráfico de voz, mediante la incorporación de los parámetros EDCA (Enhanced Distributed Channel Access) y se efectúa un análisis de la Calidad de Servicio entregada por el enlace. Luego se realiza un análisis de las características de los equipos que pueden actuar como teléfonos duales y se establece la operación de éstos mediante el uso de clientes SIP (Session Initiation Protocol). Para determinar el funcionamiento de la telefonía Dual en la red prototipo se realizan mediciones de Calidad de Servicio y de Handoff de las llamadas efectuadas a partir de esos dispositivos. Por último se seleccionan los equipos celulares y clientes SIP que se desempeñan mejor, para la implementación de la Telefonía Dual.
Los resultados finales contemplan una plataforma inalámbrica configurada para entregar Calidad de Servicio mediante parámetros EDCA especificados por Cisco Systems en el perfil “Voice Optimized”, que determinan la priorización de los flujos de voz en esa red. La cantidad máxima de usuarios simultáneos de aplicaciones de voz sobre IP que es capaz de soportar esta plataforma, de manera de mantener los límites de Calidad de Servicio establecidos por las entidades principales de las Telecomunicaciones, corresponde a 10 usuarios VoIP si se considera el estándar 802.11b y 30 usuarios VoIP para la red con estándar 802.11g. Además se dispone de una lista de 5 teléfonos celulares que permiten realizar llamadas de voz sobre IP mediante clientes SIP específicos que cumplen con los requerimientos de integración con el Sistema Operativo y de operación en la red inalámbrica.
Se concluye que sí es posible asegurar Calidad de Servicio en llamadas de voz sobre IP en una red inalámbrica preparada para Telefonía Dual. Para esto es necesario tener en consideración que la red debe operar con su mayor tasa de transmisión, respetar los límites de capacidad máximos determinados para cada Punto de Acceso e implementar el estándar 802.11e, para priorizar los tráficos de voz.
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Modeling User Transportation Patterns Using Mobile DevicesDavami, Erfan 01 January 2015 (has links)
Participatory sensing frameworks use humans and their computing devices as a large mobile sensing network. Dramatic accessibility and affordability have turned mobile devices (smartphone and tablet computers) into the most popular computational machines in the world, exceeding laptops. By the end of 2013, more than 1.5 billion people on earth will have a smartphone. Increased coverage and higher speeds of cellular networks have given these devices the power to constantly stream large amounts of data. Most mobile devices are equipped with advanced sensors such as GPS, cameras, and microphones. This expansion of smartphone numbers and power has created a sensing system capable of achieving tasks practically impossible for conventional sensing platforms. One of the advantages of participatory sensing platforms is their mobility, since human users are often in motion. This dissertation presents a set of techniques for modeling and predicting user transportation patterns from cell-phone and social media check-ins. To study large-scale transportation patterns, I created a mobile phone app, Kpark, for estimating parking lot occupancy on the UCF campus. Kpark aggregates individual user reports on parking space availability to produce a global picture across all the campus lots using crowdsourcing. An issue with crowdsourcing is the possibility of receiving inaccurate information from users, either through error or malicious motivations. One method of combating this problem is to model the trustworthiness of individual participants to use that information to selectively include or discard data. This dissertation presents a comprehensive study of the performance of different worker quality and data fusion models with plausible simulated user populations, as well as an evaluation of their performance on the real data obtained from a full release of the Kpark app on the UCF Orlando campus. To evaluate individual trust prediction methods, an algorithm selection portfolio was introduced to take advantage of the strengths of each method and maximize the overall prediction performance. Like many other crowdsourced applications, user incentivization is an important aspect of creating a successful crowdsourcing workflow. For this project a form of non-monetized incentivization called gamification was used in order to create competition among users with the aim of increasing the quantity and quality of data submitted to the project. This dissertation reports on the performance of Kpark at predicting parking occupancy, increasing user app usage, and predicting worker quality.
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