Most advanced 2G technology (EDGE) can provide download throughput of up to
48 KBps. We performed an experiment to measure the throughput of 2G data
connection in wild by repeatedly downloading a MP3 song of about 5MB size on five
different phones, which were used by volunteers for a week. The median download
throughput achieved by the EDGE network across two operators was about 18 KBps
while the variation was from 4 KBps to 28 KBps. We also observed many instances
of failed downloads - approx. 22% downloads failing for Operator A and approx.
42% for Operator B. Low throughput and failed downloads were primarily due to
two major reasons - variable wireless conditions (low RSSI) and variable load on
cellular networks. As a result downloading content (especially multimedia) on EDGE
network results in several limitations described as follows:
1. Higher time in downloading content
2. Excessive power consumption due to low throughput (cellular radio is switched
ON irrespective of data speed [137])
99
3. Poor user experience due to frequent failed downloads
Unavailability of a good Internet connection on mobile phones motivate people
to use local sharing mechanisms, such as - (1) Using an intermediary PC/laptop;
(2) Physical exchange of memory cards; and (3) Short range communication such
as Bluetooth/WiFi. Typically, for all these sharing mechanisms, content seekers
manually ask their friends in their social network for the desired content and then
seek a rendezvous opportunity (meeting at the same place and time) to exchange
the content. Manual checking with friends and need to keep track of all the content
makes the current local sharing models difficult to scale for large number of users
and content. Additionally, there is a lack of appropriate systems that can assist
users while sharing content locally or downloading content from Internet in limited
bandwidth conditions offered by 2G.
Mobile phone users are typically expected to be part of several social gatherings
during the day at different places i.e. home, workplace, and even while commuting
[110]. It is likely that a person will encounter (meet) mostly the same people
at these frequently visited places across different days. With the proliferation of
localization technologies, these encounters can be detected automatically and can be
used for opportunistic content sharing using mobile phones. For instance, Figure 4.1
shows encounter pattern among a pair of users, inferred using our self-collected WiFi
data. It can be clearly seen that the two users spent a lot of time together across
different days of the week, e.g. 12 : 00 to 19 : 00 across Day 3, 4 and 5, which can
be utilized for content sharing.
In this chapter, we describe two different systems which uses location information
to enable opportunistic communication among mobile phone users. First of these
systems, MobiShare facilitates searching and local sharing of content using mobile
phones. It is based on a hybrid architecture that uses a central entity i.e. the Cloud
100
Figure 4.1: Encounters between a pair of users using WiFi traces in our self collected
dataset
for storing, aggregating, and performing analysis on the information uploaded by
frontend mobile application. Primarily, the Cloud stores information about user’s
social network, content that is shared by users, and mobility profiles information
information. MobiShare utilizes place discovery algorithms presented in previous
chapter to build mobility profiles of users and using them, detect encounters among
users for opportunistic content sharing.
Second system, Unity enables collaborative content downloading between a set
of co-located mobile phone users (peers). Almost all the phones, including feature
phones, have one or more small range radio technologies such as WiFi, Bluetooth, and
NFC. Unity leverages one of the available short range technologies for coordinating
and local sharing of workload parts amongst peers, while each part is downloaded
by individual peer from the Internet using a limited bandwidth cellular connection.
Unity use the Cloud for storing mobility profile of the users, their social network,
and content requests from mobile phones users. The Cloud is used to match content
requests to find people with similar interests and it generates notifications to all
interested mobile phone users when they are in physical proximity.
เทคโนโลยี 2G ที่ทันสมัยที่สุด ( ขอบ ) สามารถให้บริการดาวน์โหลดผ่านขึ้น
48 kbps เราทำการทดลองวัดอัตราความเร็วของการเชื่อมต่อข้อมูล
2G ในป่าโดยซ้ำ ดาวน์โหลดเพลง MP3 ขนาด 5MB ในห้า
โทรศัพท์ที่แตกต่างกัน , ซึ่งถูกใช้โดยอาสาสมัครสำหรับสัปดาห์ โดยสามารถดาวน์โหลดได้จาก
ขอบเครือข่ายระหว่างสองผู้ประกอบการประมาณ 18 Kbps
ขณะที่การเปลี่ยนแปลงจาก 4 Kbps ถึง 28 kbps เราพบหลายกรณี
ดาวน์โหลด - ล้มเหลวประมาณ 22 % ดาวน์โหลดล้มเหลวสำหรับผู้ประกอบการและประมาณ 42% สำหรับผู้ประกอบการ บี
ต่ำ throughput และล้มเหลวดาวน์โหลดเป็นหลักเนื่องจากสองเหตุผลหลัก
ตัวแปรไร้เงื่อนไข ( RSSI ต่ำ ) และตัวแปรโหลด
เครือข่ายมือถือผลการดาวน์โหลดเนื้อหา ( โดยเฉพาะมัลติมีเดีย ) บนขอบ
เครือข่ายส่งผลในหลาย ๆข้ออธิบายดังนี้ :
1 เวลาที่สูงขึ้นในการดาวน์โหลดเนื้อหา
2 การใช้พลังงานที่มากเกินไป เนื่องจากอัตราความเร็วต่ำ ( มือถือวิทยุเปิด
บนโดยไม่คำนึงถึงข้อมูลความเร็ว [ 137 ] )
9
3 ประสบการณ์ของผู้ใช้ที่ยากจนเนื่องจากการดาวน์โหลด
ล้มเหลวบ่อยพร้อมของการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตที่ดีบนโทรศัพท์มือถือจูงคน
ใช้กลไกท้องถิ่นร่วมกัน เช่น ( 1 ) การใช้ตัวกลาง PC / แล็ปท็อป ;
( 2 ) การแลกเปลี่ยนทางกายภาพของการ์ดหน่วยความจำ และ ( 3 ) สั้นช่วงการสื่อสารเช่น
เป็น Bluetooth / WiFi โดยทั่วไป , เหล่านี้ทั้งหมดร่วมกันจัดงาน
กลไก เนื้อหาด้วยตนเอง ถามเพื่อนในเครือข่ายทางสังคมของพวกเขาสำหรับเนื้อหาที่ต้องการแล้ว
ขอนัดพบโอกาสพบกันในสถานที่และเวลาเดียวกัน ) เพื่อแลกเปลี่ยน
เนื้อหา คู่มือการตรวจสอบกับเพื่อนๆ และต้องติดตามเนื้อหาทั้งหมด
ทำให้ปัจจุบันท้องถิ่นร่วมกันแบบยากที่จะวัดจำนวนของผู้ใช้
และเนื้อหา นอกจากนี้มีการขาดของระบบที่เหมาะสมที่สามารถช่วย
ผู้ใช้ในขณะที่แบ่งปันเนื้อหาในท้องถิ่นหรือการดาวน์โหลดเนื้อหาจากอินเทอร์เน็ตในการ จำกัด แบนด์วิดธ์เงื่อนไขที่เสนอโดย 2G
.
ผู้ใช้โทรศัพท์มือถือมักจะคาดว่าจะเป็นส่วนหนึ่งของหลายการชุมนุมทางสังคม
ในระหว่างวันที่ที่ที่แตกต่างกัน เช่น บ้าน ที่ทำงาน และแม้ในขณะที่การเดินทาง
[ 110 ] .มันเป็นโอกาสที่คนส่วนใหญ่จะพบ ( เจอ ) คนเดียวกัน
ที่เหล่านี้บ่อยเยี่ยมชมสถานที่ต่าง ๆในวันอื่น กับการแพร่กระจายของ
เทคโนโลยีจำกัด , การเผชิญหน้าเหล่านี้สามารถตรวจพบโดยอัตโนมัติและสามารถใช้สำหรับการแบ่งปันเนื้อหา
ฉวยโอกาสใช้โทรศัพท์มือถือ ตัวอย่าง รูปที่ 4.1 รูปแบบของ
แสดงคู่กับผู้ใช้มีการรวบรวมข้อมูล WiFi ของเราเอง
มันสามารถเห็นได้ว่า สองผู้ใช้ใช้เวลาด้วยกันข้าม
วันที่แตกต่างกันของสัปดาห์ เช่น 12 : 00 ถึง 19 : 00 ในวันที่ 3 , 4 และ 5 ซึ่งสามารถถูกใช้สำหรับการแบ่งปันเนื้อหา
.
ในบทนี้ เราจะได้อธิบายที่แตกต่างกันสองระบบซึ่งใช้
ข้อมูลสถานที่ ช่วยให้การสื่อสาร ฉวยโอกาส ในหมู่ผู้ใช้โทรศัพท์มือถือแรกของระบบเหล่านี้
, mobishare ในการค้นหาและแบ่งปันเนื้อหาท้องถิ่นใช้โทรศัพท์มือถือ
โทรศัพท์ มันขึ้นอยู่กับการผสมสถาปัตยกรรมที่ใช้ส่วนกลาง นิติบุคคล ได้แก่ เมฆ 100
รูป 4.1 : การเผชิญหน้าระหว่างคู่ของผู้ใช้ร่องรอย WiFi ของเราเอง
เพื่อรวบรวมข้อมูลและจัดเก็บรวมกัน และดำเนินการวิเคราะห์บนข้อมูลที่อัปโหลดโดย
frontend โปรแกรมมือถือ .หลัก , เมฆเก็บข้อมูลเกี่ยวกับเครือข่ายทางสังคมของ
ผู้ใช้เนื้อหาที่ใช้ร่วมกันโดยผู้ใช้และการเคลื่อนย้ายข้อมูล
โปรไฟล์ข้อมูล mobishare ใช้ขั้นตอนวิธีการค้นพบสถานที่ที่นำเสนอในบทก่อนหน้า
เพื่อสร้างการเคลื่อนไหวโปรไฟล์ของผู้ใช้และใช้พวกเขา ตรวจสอบพบในหมู่ผู้ใช้สำหรับการแบ่งปันเนื้อหา
.
ระบบที่สองความสามัคคีช่วยร่วมกันเนื้อหาดาวน์โหลดระหว่างชุด
CO อยู่ผู้ใช้โทรศัพท์มือถือ ( เพื่อน ) เกือบทั้งหมดโทรศัพท์ รวมทั้งคุณลักษณะ
โทรศัพท์ , มีหนึ่งหรือมากกว่าหนึ่งเล็กช่วงวิทยุเทคโนโลยีเช่น WiFi , Bluetooth , NFC และ
. ความสามัคคีจากหนึ่งในเทคโนโลยีในระยะของการประสานงานและการแบ่งปันภาระงานส่วน
ท้องถิ่นในหมู่เพื่อน ในขณะที่แต่ละส่วนมีการดาวน์โหลด
โดยกลุ่มบุคคลจากอินเทอร์เน็ตโดยใช้มือถือจำกัดแบนด์วิดธ์การเชื่อมต่อ .
ความสามัคคีใช้เมฆสำหรับการจัดเก็บการเคลื่อนย้ายโปรไฟล์ของผู้ใช้เครือข่ายทางสังคมของพวกเขา
และการร้องขอจากผู้ใช้โทรศัพท์มือถือเนื้อหา เมฆที่ใช้เพื่อให้ตรงกับความต้องการเนื้อหา
หาคนที่มีความสนใจคล้ายกัน และมันสร้างการแจ้งเตือนทั้งหมด
สนใจผู้ใช้โทรศัพท์มือถือเมื่อพวกเขาอยู่ในความใกล้ชิดทางกายภาพ
การแปล กรุณารอสักครู่..
