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94 results on '"Piamrat, Kandaraj"'

1. A Survey on Intelligent Internet of Things: Applications, Security, Privacy, and Future Directions

Author

Aouedi, Ons, Vu, Thai-Hoc, Sacco, Alessio, Nguyen, Dinh C., Piamrat, Kandaraj, Marchetto, Guido, and Pham, Quoc-Viet

Subjects
Computer Science - Networking and Internet Architecture, Computer Science - Artificial Intelligence, Computer Science - Cryptography and Security, Computer Science - Emerging Technologies, Computer Science - Machine Learning
Abstract

The rapid advances in the Internet of Things (IoT) have promoted a revolution in communication technology and offered various customer services. Artificial intelligence (AI) techniques have been exploited to facilitate IoT operations and maximize their potential in modern application scenarios. In particular, the convergence of IoT and AI has led to a new networking paradigm called Intelligent IoT (IIoT), which has the potential to significantly transform businesses and industrial domains. This paper presents a comprehensive survey of IIoT by investigating its significant applications in mobile networks, as well as its associated security and privacy issues. Specifically, we explore and discuss the roles of IIoT in a wide range of key application domains, from smart healthcare and smart cities to smart transportation and smart industries. Through such extensive discussions, we investigate important security issues in IIoT networks, where network attacks, confidentiality, integrity, and intrusion are analyzed, along with a discussion of potential countermeasures. Privacy issues in IIoT networks were also surveyed and discussed, including data, location, and model privacy leakage. Finally, we outline several key challenges and highlight potential research directions in this important area., Comment: This work has been accepted by IEEE Communications Surveys & Tutorials

Published
2024

2. FLEXIBLE: Forecasting Cellular Traffic by Leveraging Explicit Inductive Graph-Based Learning

Author

Ngo, Duc Thinh, Piamrat, Kandaraj, Aouedi, Ons, Hassan, Thomas, and Raipin-Parvédy, Philippe

Subjects
Computer Science - Machine Learning, Computer Science - Artificial Intelligence, Computer Science - Networking and Internet Architecture
Abstract

From a telecommunication standpoint, the surge in users and services challenges next-generation networks with escalating traffic demands and limited resources. Accurate traffic prediction can offer network operators valuable insights into network conditions and suggest optimal allocation policies. Recently, spatio-temporal forecasting, employing Graph Neural Networks (GNNs), has emerged as a promising method for cellular traffic prediction. However, existing studies, inspired by road traffic forecasting formulations, overlook the dynamic deployment and removal of base stations, requiring the GNN-based forecaster to handle an evolving graph. This work introduces a novel inductive learning scheme and a generalizable GNN-based forecasting model that can process diverse graphs of cellular traffic with one-time training. We also demonstrate that this model can be easily leveraged by transfer learning with minimal effort, making it applicable to different areas. Experimental results show up to 9.8% performance improvement compared to the state-of-the-art, especially in rare-data settings with training data reduced to below 20%.

Published
2024

3. Federated Learning for Intrusion Detection System: Concepts, Challenges and Future Directions

Author

Agrawal, Shaashwat, Sarkar, Sagnik, Aouedi, Ons, Yenduri, Gokul, Piamrat, Kandaraj, Bhattacharya, Sweta, Maddikunta, Praveen Kumar Reddy, and Gadekallu, Thippa Reddy

Subjects
Computer Science - Cryptography and Security, Computer Science - Machine Learning
Abstract

The rapid development of the Internet and smart devices trigger surge in network traffic making its infrastructure more complex and heterogeneous. The predominated usage of mobile phones, wearable devices and autonomous vehicles are examples of distributed networks which generate huge amount of data each and every day. The computational power of these devices have also seen steady progression which has created the need to transmit information, store data locally and drive network computations towards edge devices. Intrusion detection systems play a significant role in ensuring security and privacy of such devices. Machine Learning and Deep Learning with Intrusion Detection Systems have gained great momentum due to their achievement of high classification accuracy. However the privacy and security aspects potentially gets jeopardised due to the need of storing and communicating data to centralized server. On the contrary, federated learning (FL) fits in appropriately as a privacy-preserving decentralized learning technique that does not transfer data but trains models locally and transfers the parameters to the centralized server. The present paper aims to present an extensive and exhaustive review on the use of FL in intrusion detection system. In order to establish the need for FL, various types of IDS, relevant ML approaches and its associated issues are discussed. The paper presents detailed overview of the implementation of FL in various aspects of anomaly detection. The allied challenges of FL implementations are also identified which provides idea on the scope of future direction of research. The paper finally presents the plausible solutions associated with the identified challenges in FL based intrusion detection system implementation acting as a baseline for prospective research., Comment: Submitted to JNCA, Elsevier

Published
2021

8. Network Traffic Classification Using Machine Learning for Software Defined Networks

Author

Perera Jayasuriya Kuranage, Menuka, Piamrat, Kandaraj, Hamma, Salima, Goos, Gerhard, Founding Editor, Hartmanis, Juris, Founding Editor, Bertino, Elisa, Editorial Board Member, Gao, Wen, Editorial Board Member, Steffen, Bernhard, Editorial Board Member, Woeginger, Gerhard, Editorial Board Member, Yung, Moti, Editorial Board Member, Boumerdassi, Selma, editor, Renault, Éric, editor, and Mühlethaler, Paul, editor

Published
2020
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11. New Method for Selecting Exemplars Application to Roadway Experimentation

Author

Bourdy, Emilien, Piamrat, Kandaraj, Herbin, Michel, Fouchal, Hacène, Barbosa, Simone Diniz Junqueira, Series Editor, Chen, Phoebe, Series Editor, Filipe, Joaquim, Series Editor, Kotenko, Igor, Series Editor, Sivalingam, Krishna M., Series Editor, Washio, Takashi, Series Editor, Yuan, Junsong, Series Editor, Zhou, Lizhu, Series Editor, Hodoň, Michal, editor, Eichler, Gerald, editor, Erfurth, Christian, editor, and Fahrnberger, Günter, editor

Published
2018
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20. Data Analysis for Self-Driving Vehicles in Intelligent Transportation Systems

Author

Park, Hyunhee, Piamrat, Kandaraj, Singh, Kamal, and Chen, Hsing-Chung

Subjects
Driverless cars, Ferry services, Raw materials, Transportation industry
Abstract

Self-driving vehicles are regarded as the future of transportation. In the near future, self-driving vehicles would ferry passengers from one place to another place, like driverless taxis, and transport packages [...]

Published
2020
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21. Détection d’intrusions fédérée et semi-supervisée pour l’IoT

Author

Aouedi, Ons, Piamrat, Kandaraj, Muller, Guillaume, Singh, Kamal, Software Stack for Massively Geo-Distributed Infrastructures (STACK), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (LS2N), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-École Centrale de Nantes (Nantes Univ - ECN), Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes université - UFR des Sciences et des Techniques (Nantes univ - UFR ST), Nantes Université - pôle Sciences et technologie, Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université - pôle Sciences et technologie, Nantes Université (Nantes Univ)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Nantes Université (Nantes Univ), STR (LS2N - équipe STR ), Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (LS2N), Nantes Université (Nantes Univ)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Département Automatique, Productique et Informatique (IMT Atlantique - DAPI), IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), École des Mines de Saint-Étienne (Mines Saint-Étienne MSE), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Laboratoire d'Informatique, de Modélisation et d'Optimisation des Systèmes (LIMOS), Ecole Nationale Supérieure des Mines de St Etienne (ENSM ST-ETIENNE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Clermont Auvergne (UCA)-Institut national polytechnique Clermont Auvergne (INP Clermont Auvergne), Université Clermont Auvergne (UCA)-Université Clermont Auvergne (UCA), Institut Henri Fayol (FAYOL-ENSMSE), Département Informatique et systèmes intelligents ( FAYOL-ENSMSE), Ecole Nationale Supérieure des Mines de St Etienne (ENSM ST-ETIENNE), Département Réseaux, Sécurité et Multimédia (RSM), and Université européenne de Bretagne - European University of Brittany (UEB)-Télécom Bretagne-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)

Subjects
[INFO.INFO-MO]Computer Science [cs]/Modeling and Simulation
Abstract

International audience; Contexte : IoT Industriel (IIoT)L’« Industrial Internet of Thing » (IIoT) est un réseau de petits appareils (capteurs « intelligents ». . . ) exécutant des applications industrielles. Il permet la création services riches, fondés surles données : surveillance d’usines, prédiction de pannes, planification dynamique. . . Il est le socle fondateur de l’industrie du futur. À ce titre, il est en plein essor.Problème : CyberSécuritéDu fait de la criticité des installations sur lesquelles elles sont installées, ces applications sont la cible denombreuses attaques, visant soit à paralyser l’infrastructure (ex. : « Colonial Pipeline » en mai 2021),soit à voler des données sensibles (propriété intellectuelle, données personnelles. . . ).Solution : Système de Détection d’Intrusions (IDS)Les systèmes de détection d’intrusions permettent de détecter et réagir rapidement pour contrer cesattaques. Les systèmes actuels s’appuient sur du Machine Learning, afin d’être en mesure de s’adapteraux nouveaux types d’attaques.

Published
2022

30. Network Feature Selection based on Machine Learning for Resource Management

Author

Aouedi, Ons, Piamrat, Kandaraj, Parrein, Benoît, Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (LS2N), IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Nantes - UFR des Sciences et des Techniques (UN UFR ST), and Université de Nantes (UN)-Université de Nantes (UN)-École Centrale de Nantes (ECN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
[INFO]Computer Science [cs]
Abstract

International audience; Resource management in SDN (e.g. network slicing) is an emerging area that attracts the attention of academia and industry. It is an indispensable technology in 5G systems. To effectively manage and optimize network resources, more intelligence needs to be deployed. Therefore, combining real network data and Machine Learning (ML) with the benefits of SDN can be a promising solution to manage the network resources in an automated and intelligent way. However, a real network dataset can have redundant and unneeded features. Also, ML algorithms are as good as the quality of data and the SDN is a time-critical system that requires real-time processing and decision. Thus, data preprocessing is a necessary task, which helps to keep the relevant features and makes the prediction quicker and more accurate.This work presents a comparative analysis between two feature selection methods, which are Recursive Feature Elimination (RFE) and Information Gain Attribute Evaluation (InfoGain), using several classifiers on different reduced versions of the network’s dataset.

Published
2020

37. Resource Management in Wireless Access Networks: A layer-based classification - Version 1.0

Author

Pham, Quang Tran Anh, Piamrat, Kandaraj, Viho, César, Dependability Interoperability and perfOrmance aNalYsiS Of networkS (DIONYSOS), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-RÉSEAUX, TÉLÉCOMMUNICATION ET SERVICES (IRISA-D2), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre de Recherche en Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication - EA 3804 (CRESTIC), Université de Reims Champagne-Ardenne (URCA), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
[INFO.INFO-NI]Computer Science [cs]/Networking and Internet Architecture [cs.NI]
Abstract

In recent years, wireless access networks have recently experienced significant breakthrough that strongly impacted the way of managing network resources. We can observe considerable emergence of heterogeneous wireless networks where different types of wireless technologies coexist in the same region. Beside widespread deployment of heterogeneous wireless networks, the progress of electronic devices enables implementation of multiple radio interfaces on a single mobile device. Consequently it requires new resource management approaches to exploit diversity gain. Moreover, the dramatic increase in traffic leads to a necessity of efficient resource management. As a result, numerous studies have been conducted to address various issues in resource management. In this report, a survey of recent resource management solutions is presented. It is a layer-based classification survey that can be helpful for any researcher that wants to know the state of the art on existing resource management schemes as well as for technical experts who wants to apply them to real devices.; La percée fulgurante des réseaux d'accès sans-fil au cours de ces dernières années ont eu un impact sur la manière de gérer les ressources dans les réseaux. On peut observer l'émergence des réseaux sans-fil hétérogènes où coexistent différents types de technologies sans-fil. Parallèlement au déploiement généralisé des réseaux sans-fil hétérogènes, l'évolution des appareils électroniques fait que l'on peut avoir plusieurs interfaces radios sur n'importe quel terminal mobile. De nouvelles approches de gestion de ressources sont donc nécessaires pour exploiter cette diversité. Par ailleurs, l'augmentation du trafic oblige à une gestion efficace des ressources des réseaux sans-fil. Ce rapport propose un état de l'art des travaux qui ont été menés pour traiter les différents problèmes de gestion de ressource. C'est une classification en couches qui peut servir à tout chercheur souhaitant connaître l'état de l'art en matière de gestion de ressources dans les réseaux sans-fil ainsi qu'á des experts techniques qui veulent les implémenter.

Published
2014

39. Quality-aware Resource Management inWireless Networks

Author

Piamrat, Kandaraj, Dependability Interoperability and perfOrmance aNalYsiS Of networkS (DIONYSOS), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-RÉSEAUX, TÉLÉCOMMUNICATION ET SERVICES (IRISA-D2), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Rennes 1, César VIHO(cesar.viho@irisa.fr), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
[INFO.INFO-NI]Computer Science [cs]/Networking and Internet Architecture [cs.NI], Wireless Networks, Heterogeneous Networks, Réseaux sans-fil, Multimedia Applications, Application multimédia, Resource Management, Gestion de ressources, Réseaux hétérogènes, Qualité d'Expérience, Quality of Experience
Abstract

Wireless multimedia networking is gaining tremendous success nowadays. Due to their characteristics (limited bandwidth, variable radio conditions, greater interference, etc.), the need of more efficient management has become crucial. Meanwhile, traditional ways of managing network, using information from monitoring technical parameters (loss, delays, jitter, etc.), fail to give accurate evaluations of user experience or Quality of Experience (QoE). In this thesis, new methods based on QoE indicator have been proposed to solve these problems. The propositions are admission control, rate adaptation, and packet scheduling regarding network operator as well as network selection regarding user side. The real-time measurement of QoE is accomplished with PSQA (Pseudo-Subjective Quality Assessment) tool. The simulations have been conducted using different wireless technologies both in homogeneous and heterogeneous environment. The obtained results encourage the use of QoE concept in further research, which could pave the road to a new paradigm of resource management.; Les applications multimédias pour terminaux mobiles connaissent un succès grandissant. Cela oblige à développer de nouvelles méthodes plus efficaces de gestion des ressources des réseaux sans-fil du fait de leurs caractéristiques particulières : bande-passante limitée, état radio variable, interférences plus importantes, etc. Par ailleurs, les méthodes classiques de la gestion de ressources basées sur des paramètres techniques (perte/retard de paquets, gigue, etc.) ne parviennent pas à donner des évaluations précises de la qualité telle que perçue (encore appelée Qualité d'Expérience ou QdE) par l'utilisateur de ces applications. Cette thèse s'appuie sur une technique hybride nommée PSQA (Pseudo-Subjective Quality Assessment) d'évaluation pseudo-subjective en temps réel de la QdE pour proposer de nouvelles méthodes de gestion de ressources dans les réseaux multimédias sans-fil. Que ce soit du côté de l'opérateur réseau ou du côté de l'utilisateur, nous avons proposé des méthodes de contrôle d'accès et d'ordonnancement ainsi que des méthodes de sélection de réseaux d'accès dans le contexte des réseaux sans-fil hétérogènes utilisant différentes technologies (IEEE 802.11, UMTS, etc.). Les résultats obtenus encouragent l'utilisation du concept de QdE et ouvre la voie à un nouveau paradigme dans la gestion des ressources dans les réseaux multimédias sans-fil.

Published
2010

40. QoE-aware Network Selection in Wireless Heterogeneous Networks

Author

Piamrat, Kandaraj, Viho, César, Ksentini, Adlen, Bonnin, Jean-Marie, Dependability Interoperability and perfOrmance aNalYsiS Of networkS (DIONYSOS), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-RÉSEAUX, TÉLÉCOMMUNICATION ET SERVICES (IRISA-D2), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Département Réseaux, Sécurité et Multimédia (RSM), Université européenne de Bretagne - European University of Brittany (UEB)-Télécom Bretagne-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), INRIA, Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
[INFO.INFO-NI]Computer Science [cs]/Networking and Internet Architecture [cs.NI]
Abstract

Deployment of next-generation network (4G) begins to spread throughout the world. With variety of network technologies and QoS restrictions on emerging applications; it is more difficult for users to select the best access network to request for connection. Even though many schemes have been proposed in the literature but none of them takes into account quality of experience (QoE) perceived by user for making decision. As QoE represents perception experienced by the user, it is thus an essential indicator for network evaluation, especially with multimedia communications nowadays. Therefore, in this paper we propose a novel network selection mechanism that takes quality of experience into consideration for decision making. It is a user-based and network-assisted approach thus a compromise solution between user and network benefit. The main idea is to use quality of experience of ongoing users in candidate networks as an indicator to select the best network for connection. We have implemented and tested our mechanism in network simulator NS-2. The obtained results illustrate that even with a simple mechanism; we can significantly improve QoE of mobile node and load balancing between networks.

Published
2010

43. Rate Adaptation Mechanisms for Multimedia Multicasting in Wireless IEEE 802.11 Networks

Author

Piamrat, Kandaraj, Viho, César, Ksentini, Adlen, Bonnin, Jean-Marie, Dependability Interoperability and perfOrmance aNalYsiS Of networkS (DIONYSOS), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-RÉSEAUX, TÉLÉCOMMUNICATION ET SERVICES (IRISA-D2), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Département Réseaux, Sécurité et Multimédia (RSM), Université européenne de Bretagne - European University of Brittany (UEB)-Télécom Bretagne-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
[INFO.INFO-NI]Computer Science [cs]/Networking and Internet Architecture [cs.NI], Wireless Networks, Multicast, ComputerSystemsOrganization_COMPUTER-COMMUNICATIONNETWORKS, Rate Adaptation Mechanism, Video Streaming, Data_CODINGANDINFORMATIONTHEORY, Quality of Experience
Abstract

The rising number of wireless users and terminals has pushed the deployment of many applications over wireless networks. Video multicasting is one of them. Wireless multicast has a great benefit in terms of resource utilization. Due to wireless nature of the media, a packet that is sent only once can reach all recipients. However, multicasting lacks in feed back mechanism. This makes it hard to deal with reliability or quality of service. Moreover, in order to reach all nodes especially the farther ones, multicast is always sent at the basic rate of 1 or 2 Mbps. This low rate may penalize other traffics and waste bandwidth capacity because of longer channel occupancy. As IEEE 802.11 standard provides possibility of multi-rate transmission, we propose to adapt multicast transmission rate according to quality of experience perceived at multicast users. We illustrate the significant performance improvement obtained with our scheme comparing to other existing schemes.

Published
2009

44. Resource Management in Mobile Heterogeneous Networks: State of the Art and Challenges

Author

Piamrat, Kandaraj, Viho, César, Ksentini, Adlen, Bonnin, Jean-Marie, Dependability Interoperability and perfOrmance aNalYsiS Of networkS (DIONYSOS), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-RÉSEAUX, TÉLÉCOMMUNICATION ET SERVICES (IRISA-D2), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Département Réseaux, Sécurité et Multimédia (RSM), Université européenne de Bretagne - European University of Brittany (UEB)-Télécom Bretagne-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), INRIA, Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)

Subjects
radio resource management, [INFO.INFO-NI]Computer Science [cs]/Networking and Internet Architecture [cs.NI], bandwidth allocation, [INFO.INFO-OH]Computer Science [cs]/Other [cs.OH], network selection, quality of service, architectural design, 4G networks, ACM: C.: Computer Systems Organization/C.2: COMPUTER-COMMUNICATION NETWORKS, mobility
Abstract

Deployment of next-generation networks (i.e. 4G) begins to spread throughout the world. Today's emerging multimedia application has many requirements in terms of quality of service and users always want to be best connected anywhere, anytime, and anyhow. To satisfy these demands, a variety of access technologies has become available: WiFi (Wireless Fidelity), WiMAX (Worldwide Interoperability for Microwave Access), and Cellular networks. This has made it difficult for service provider to select the best network for requesting services and to control the quality level of ongoing connections. Thus, the use of resources management to prevent overloaded or underutilized networks as well as to best satisfy users is indispensable. This report addresses the state of the art on radio resource management in next-generation networks. Recent schemes in network selection and bandwidth allocation are discussed in several aspects, namely decision making, QoS, mobility, and architectural design.

Published
2008

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Books, media, physical & digital resources
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