Yayın:
Auto Tuning Self-Optimization Algorithm for Mobility Management in LTE-A and 5G HetNets

dc.contributor.authorAlhammadi, Abdulraqeb
dc.contributor.authorRoslee, Mardeni
dc.contributor.authorAlias, Mohamad Yusoff
dc.contributor.authorShayea, Ibraheem
dc.contributor.authorAlraih, Saddam
dc.contributor.authorMohamed, Khalid Sheikhidris
dc.date.accessioned2026-01-25T00:27:52Z
dc.date.issued2020-01-01
dc.description.abstractLes réseaux ultra-denses représentent la tendance des futurs réseaux 5G sans fil, qui peuvent fournir des débits de transmission élevés dans des environnements urbains denses. Cependant, un nombre massif de petites cellules doivent être déployées dans de tels réseaux, et cette exigence augmente les interférences et le nombre de transferts (HO) dans les réseaux hétérogènes (HetNets). Dans un tel scénario, la gestion de la mobilité devient un enjeu important pour garantir une communication transparente pendant que l'utilisateur se déplace entre les cellules. Dans cet article, nous proposons un algorithme d'optimisation de réglage automatique (ATO) qui utilise la vitesse de l'utilisateur et la puissance de référence du signal reçu pour adapter la marge HO et le temps de déclenchement. L'algorithme proposé vise à réduire le nombre de HO fréquents et le rapport de défaillance HO (HOF). La performance de l'algorithme proposé est évaluée par simulation avec un modèle à deux niveaux composé de réseaux 4G et 5G. Les résultats de simulation montrent que les taux moyens de HO et de HOF de ping-pong sont significativement réduits par l'algorithme proposé par rapport à d'autres algorithmes de la littérature. En outre, l'algorithme ATO atteint un faible taux de suppression d'appel et réduit le temps de retard et d'interruption du HO pendant la mobilité des utilisateurs dans HetNets.
dc.description.abstractLas redes ultradensas representan la tendencia para las futuras redes inalámbricas 5G, que pueden proporcionar altas tasas de transmisión en entornos urbanos densos. Sin embargo, se requiere desplegar un número masivo de celdas pequeñas en dichas redes, y este requisito aumenta la interferencia y el número de traspasos (HO) en redes heterogéneas (HetNets). En tal escenario, la gestión de la movilidad se convierte en un tema importante para garantizar una comunicación fluida mientras el usuario se mueve entre las células. En este documento, proponemos un algoritmo de optimización de ajuste automático (ATO) que utiliza la velocidad del usuario y la potencia de referencia de la señal recibida para adaptar el margen de HO y el tiempo de activación. El algoritmo propuesto tiene como objetivo reducir el número de HO frecuentes y la relación de fallas de HO (HOF). El rendimiento del algoritmo propuesto se evalúa mediante simulación con un modelo de dos niveles que consta de redes 4G y 5G. Los resultados de la simulación muestran que las tasas promedio de HO y HOF de ping-pong se reducen significativamente por el algoritmo propuesto en comparación con otros algoritmos de la literatura. Además, el algoritmo ATO logra una baja tasa de caída de llamadas y reduce el retardo de HO y el tiempo de interrupción durante la movilidad del usuario en HetNets.
dc.description.abstractUltra-dense networks represent the trend for future wireless 5G networks, which can provide high transmission rates in dense urban environments. However, a massive number of small cells are required to be deployed in such networks, and this requirement increases interference and number of handovers (HOs) in heterogeneous networks (HetNets). In such scenario, mobility management becomes an important issue to guarantee seamless communication while the user moves among cells. In this paper, we propose an auto-tuning optimization (ATO) algorithm that utilizes user speed and received signal reference power to adapt HO margin and time to trigger. The proposed algorithm aims to reduce the number of frequent HOs and HO failure (HOF) ratio. The performance of the proposed algorithm is evaluated through simulation with a two-tier model that consists of 4G and 5G networks. Simulation results show that the average rates of ping-pong HOs and HOF are significantly reduced by the proposed algorithm compared with other algorithms from the literature. In addition, the ATO algorithm achieves a low call drop rate and reduces HO delay and interruption time during user mobility in HetNets.
dc.description.abstractتمثل الشبكات فائقة الكثافة الاتجاه لشبكات 5G اللاسلكية المستقبلية، والتي يمكن أن توفر معدلات نقل عالية في البيئات الحضرية الكثيفة. ومع ذلك، هناك حاجة إلى نشر عدد كبير من الخلايا الصغيرة في مثل هذه الشبكات، وهذا الشرط يزيد من التداخل وعدد عمليات التسليم في الشبكات غير المتجانسة (HetNets). في مثل هذا السيناريو، تصبح إدارة التنقل قضية مهمة لضمان التواصل السلس أثناء تنقل المستخدم بين الخلايا. في هذه الورقة، نقترح خوارزمية تحسين الضبط التلقائي (ATO) التي تستخدم سرعة المستخدم وقوة الإشارة المرجعية المستلمة لتكييف هامش المكتب الرئيسي والوقت اللازم للتشغيل. تهدف الخوارزمية المقترحة إلى تقليل عدد المكاتب الرئيسية المتكررة ونسبة فشل المكاتب الرئيسية (HOF). يتم تقييم أداء الخوارزمية المقترحة من خلال المحاكاة باستخدام نموذج من مستويين يتكون من شبكات 4G و 5 G. تُظهر نتائج المحاكاة أن متوسط معدلات HO و Hof بينغ بونغ تنخفض بشكل كبير من خلال الخوارزمية المقترحة مقارنة بالخوارزميات الأخرى من الأدبيات. بالإضافة إلى ذلك، تحقق خوارزمية ATO معدل انخفاض منخفض للمكالمات وتقلل من تأخير المكتب الرئيسي ووقت الانقطاع أثناء تنقل المستخدم في HetNets.
dc.description.urihttps://doi.org/10.1109/access.2019.2961186
dc.description.urihttps://ieeexplore.ieee.org/ielx7/6287639/8948470/08937526.pdf
dc.description.urihttps://dx.doi.org/10.60692/q9v4w-d7827
dc.description.urihttps://dx.doi.org/10.60692/hg0sn-xgq52
dc.description.urihttps://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2961186
dc.description.urihttps://doaj.org/article/0152d73111cc4b4e88030511773b79ce
dc.description.urihttps://dx.doi.org/10.1109/access.2019.2961186
dc.identifier.doi10.1109/access.2019.2961186
dc.identifier.eissn2169-3536
dc.identifier.endpage304
dc.identifier.openairedoi_dedup___::3f73d70a9bc97fe835a9738b0ad47869
dc.identifier.orcid0000-0003-0778-1869
dc.identifier.orcid0000-0001-8250-4031
dc.identifier.orcid0000-0002-0766-7911
dc.identifier.orcid0000-0003-0957-4468
dc.identifier.orcid0000-0002-5152-4686
dc.identifier.orcid0000-0001-5835-4299
dc.identifier.startpage294
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11527/40886
dc.identifier.volume8
dc.publisherInstitute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
dc.relation.ispartofIEEE Access
dc.rightsOPEN
dc.sdg.typeGoal 11: Sustainable Cities and Communities
dc.subjectComputer Networks and Communications
dc.subjectHeterogeneous network
dc.subjectIntegration of 5G with Broadcasting Systems
dc.subjectInterference (communication)
dc.subjectheterogeneous networks
dc.subjectReal-time computing
dc.subjectEngineering
dc.subjectCooperative Diversity in Wireless Networks
dc.subjectUltra-dense
dc.subjectMargin (machine learning)
dc.subjectMachine learning
dc.subjectFOS: Electrical engineering, electronic engineering, information engineering
dc.subjectMedia Technology
dc.subjectElectrical and Electronic Engineering
dc.subjecthandover
dc.subjectWireless network
dc.subjectself-optimization
dc.subjectComputer network
dc.subjectTK5101-6720 Telecommunication. Including telegraphy
dc.subjectNext Generation 5G Wireless Networks
dc.subjectMobility management
dc.subjecttelevision
dc.subjectComputer science
dc.subjectTransmission (telecommunications)
dc.subjectDistributed computing
dc.subjectTK1-9971
dc.subjectradio
dc.subjectAlgorithm
dc.subjectHeterogeneous Networks
dc.subjectChannel (broadcasting)
dc.subjectPhysical Sciences
dc.subjectComputer Science
dc.subjectWireless
dc.subjectTelecommunications
dc.subjecttelephone
dc.subjectElectrical engineering. Electronics. Nuclear engineering
dc.subjectradar
dc.titleAuto Tuning Self-Optimization Algorithm for Mobility Management in LTE-A and 5G HetNets
dc.typeArticle
dspace.entity.typePublication

Dosyalar

Koleksiyonlar