Geri Dön

Heterojen ağlarda yeni el değiştirme algoritması

A new handover algorithm in heterogeneous networks

PDF İndir

  1. Tez No: 921165
  2. Yazar: HAMIDULLAH RIAZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SITKI ÖZTÜRK
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 162

Özet

Heterojen Ağlarda (Heterogeneous Networks, HetNet) Ultra Yoğun Küçük Hücrelerin (Ultra-Dense Small Cells, UDSC) konuşlandırılması, geleneksel HetNet'lere kıyasla artan kapasite ve genişletilmiş kapsama alanı gibi avantajlar sunar. Ancak, bu avantajlar, El değiştirme (Handover, HO) süreci sırasında bazı zorlukları da beraberinde getirir. Radyo Bağlantı Hatası (Radio Link Failure, RLF) ve Gereksiz El değiştirmesi (Unnecessary Handover, UHO), Hizmet Kalitesinde (Quality of Service, QoS) ciddi bir bozulmaya yol açabilecek bu zorluklar arasındadır. Daha iyi QoS sağlamak için, HO karar verme sürecini hassas bir şekilde modellemek hayati önem taşır. Çözümlerden biri, hizmet sürekliliğini en az kesintiyle sağlayan optimal hücre seçimi yapmaktır. Diğer bir çözüm ise Tetikleme Süresi (Time-to-Trigger, TTT) ve El Değiştirme Marjı (Handover Margin, HOM) gibi El Değiştirme Kontrol Parametrelerini (Handover Control Parameters, HCPs) optimize etmektir. Bu tez, Analitik Hiyerarşi Süreci (Analytic Hierarchy Process, AHP), Entropi, Standart Sapma (Standard Deviation, STD) ve Ağırlıklı Toplam Modeli (Weighted Sum Model, WSM) yöntemlerinin performansını, Referans Sinyal Alım Gücü (Reference Signal Received Power, RSRP), Sinyal-Girişim artı Gürültü Oranı (Signal-to-Interference-Plus-Noise Ratio, SINR), kanal kapasitesi ve hücre kapasitesi gibi özellikler göz önünde bulundurularak karşılaştırmalı olarak araştırılmıştır. Ayrıca, HO kararları için aday hücreleri sıralamak amacıyla İdeal Çözüme Dayalı Sıralama Tekniği (Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution, TOPSIS) kullanılmıştır. İncelenen ağırlıklandırma yöntemlerinin performansı, UDSC Uzun Süreli Evrim-Gelişmiş (Long-Term Evolution-Advanced, LTE-A) HetNet ortamında, RLF, El Değiştirme Oranı (Handover Rate, HOR), HO Başarısızlığı (Handover Failure, HOF) ve HO Ping-Pong (HOPP) gibi sistem Anahtar Performans Göstergeleri (Key Performance Indicator, KPI) temel alınarak analizler yapılmıştır. Değerlendirmeler, farklı KPI'larda yöntemler arasında bir denge olduğunu göstermiştir. Bulgular, HO kararlarında ağırlıklandırma yöntemlerinin önemini, belirli KPI'ların önemini dikkate alarak vurgulamıştır. Ayrıca, UDSC LTE-A/5G HetNet'lerde HO kararlarını optimize etmek için Çok Ölçütlü Karar Yöntemi (Multi Attribute Decision Method, MADM) ve Çok Katmanlı Algılayıcı (Multilayer Perceptron, MLP) yöntemlerinin entegrasyonuna dayalı M-MLP adlı bir algoritma önerdik. MADM için, AHP ve TOPSIS yöntemleri seçilmiş ve optimal hücre/BTS belirlenmesinde RSRP, SINR ve hücre yükü parametreleri AHP'ye girdi olarak kullanılmıştır. MLP, TTT ve HOM değerlerini önceden elde edilmiş bir veri setine dayanarak tahmin etmek için kullanılmıştır. Veri kümesi, Kullanıcı Ekipmanı (User Equipment, UE) hızı, UE-BS mesafesi, TTT ve HOM değerlerini içermektedir. Önerilen algoritmanın performansı, HOR, HOF, RLF ve HOPP kriterleri açısından değerlendirilmiş ve literatürdeki mevcut yöntemlerle karşılaştırılmıştır. Sonuçlar, algoritmamızın karşılaştırılan yöntemlere göre üstün bir performans sergilediğini göstermektedir. Ek olarak, UDSC LTE-A/5G HetNet'lerde TTT ve HOM'u dinamik olarak ayarlamak amacıyla, önceden edinilmiş uzmanlık bilgisinden yararlanan Bulanık Mantık Denetleyicisi (Fuzzy Logic Controller, FLC) tabanlı bir yöntem sunulmaktadır. Bu yöntem, Hız Farkındalıklı FLC (VelocityAware FLC, VAFL) olarak adlandırılan bir algoritmayı içermektedir. FLC, kullanıcının hızına dayalı olarak TTT'yi düzenleyerek hareketlere yanıtı iyileştirir. Aynı zamanda, HOM'u RSRP, UE hızı ve hücre yükü gibi girdileri dikkate alarak uyarlamaktadır. Yaklaşımımız, HO kararlarını iyileştirerek genel sistem performansını artırır. HOR, HOF, RLF ve HOPP gibi metriklerle yapılan değerlendirmeler, algoritmamızın mevcut yaklaşımlara göre üstünlüğünü göstermektedir. Ayrıca, bu tez, RLF ve UHO gibi ilgili metriklere dayanarak HOM ve TTT'yi ayarlayan bir algoritma geliştirerek elde edilen veri kümesini optimize eden bir yöntem önermektedir. Optimize edilen veri kümesi, Çok Katmanlı Algılayıcı MLP tabanlı HO (MHO) olarak adlandırılan bir HO karar algoritmasında geliştirilen MLP modeline uygulanarak, UE hızı, RSRP, SINR ve hücre yükü gibi giriş parametreleri dikkate alınarak hem HOM hem de TTT'yi tahmin etmektedir. Önerilen yöntem, HOR, HOPP, HOF, RLF, HO Gecikmesi (Handover Latency, HOL) ve HO Kesinti Süresi (Handover Interruption Time, HOIT) açısından literatürdeki diğer yöntemlere kıyasla önemli iyileştirmeler göstermektedir. Bu yöntem, RLF ve UHO seviyelerinde önemli bir azalım sağlayarak, bunların olasılıklarını sırasıyla 0.0046 ve 0.023'e düşürürken, aralarındaki dengeyi de sağlamaktadır.

Özet (Çeviri)

The deployment of Ultra-Dense Small Cells (UDSCs) in Heterogeneous Networks (HetNets) introduces advantages such as increased capacity and expanded coverage over conventional HetNets. However, these advantages come at the expense of some challenges during the Handover (HO) process. Radio Link Failure (RLF) and Unnecessary Handover (UHO) are severe among these challenges which can lead to a severe degradation in Quality of Service (QoS). To provide better QoS, it is vital to precisely model the HO decision-making process. One of the solutions is the selection of optimal cell which ensures service continuity with minimal disruption. The other solution is to optimize the Handover Control Parameters (HCPs) such as Time-to-Trigger (TTT) and Handover Margin (HOM). This thesis investigates the performance of Analytic Hierarchy Process (AHP), Entropy, Standard Deviation (STD), and Weighted Sum Model (WSM) comparatively, while considering attributes such as Reference Signal Received Power (RSRP), Signal-to-Interference-Plus-Noise Ratio (SINR), channel capacity, and cell capacity. Additionally, the Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) is utilized to rank candidate cells for HO decisions. The performance of the considered weighting methods has been analyzed in an UDSC Long-Term Evolution-Advanced (LTE-A) HetNet environment based on system Key Performance Indicators (KPIs) such as RLF, HO Rate (HOR), HO Failure (HOF), and HO Ping-Pong (HOPP). The evaluations have shown a trade-off between the methods in different KPIs. The findings highlight the importance of the weighting methods on HO decision, considering the significance of the specific KPIs. Moreover, we proposed an algorithm named M-MLP, which integrates Multi Attribute Decision Making (MADM) and MultiLayer Perception (MLP) methods to optimize HO decisions in UDSC LTE-A/5G HetNets. For MADM, the AHP and TOPSIS methods were selected to determine the optimal cell/BS, using RSRP, SINR, and cell load parameters as inputs to AHP. MLP is utilized to predict the values of TTT and HOM based on a previously obtained dataset. The dataset includes User Equipment (UE) speed, UE-BS distance, TTT, and HOM values. The performance of the proposed algorithm was evaluated in terms of HOR, HOF, RLF, and HOPP and compared with existing methods in the literature, demonstrating superior performance over the compared methods. In addition, an algorithm called Velocity-Aware Fuzzy Logic (VAFL) based on a method that utilizes a Fuzzy Logic Controller (FLC), leveraging prior expertise to dynamically adjust the TTT and HOM in an UDSC LTE-A/5G HetNet is porposed. FLC refines TTT based on the user's velocity, improving the response to movement. Simultaneously, it adapts HOM by considering inputs such as RSRP, UE speed, and cell load. Our approach enhances HO decisions, resulting in improved overall system performance. Evaluation using metrics such as HOR, HOF, RLF, and HOPP demonstrates the superiority of our algorithm over existing approaches. Furthermore, this thesis proposes a method name MLP-based HO (MHO) that optimizes the obtained dataset by developing an algorithm that adjusts HOM and TTT based on related metrics such as RLF and UHO. The optimized dataset is then applied to a MLP model within a developed HO decision algorithm to predict both HOM and TTT, considering input parameters such as UE speed, RSRP, SINR, and cell load. The proposed method shows significant enhancements in terms of HOR, HOPP, HOF, RLF, Handover Latency (HOL), and Handover Interruption Time (HOIT) compared with other methods in the literature. This method achieves a considerable reduction in RLF and UHO levels, minimizing their probabilities to 0.0046 and 0.023, respectively, while ensuring a balance between them.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    385092

    Tuning of handover parameters in LTE-A heterogeneous networks

    Heterojen LTE-A ağlarda el değiştirme parametrelerinin ayarlanması

    EMRAH TUNÇEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. CEVAT ŞENER

  2. Tez No

    826338

    Advanced mobility robustness optimization techniques in mobile heterogeneous networks with the inclusion of 5G

    5G dahil mobil heterojen ağlarda gelişmiş mobilite sağlamlık optimizasyon tekniği

    WAHEEB SALIM ABDULRAB TASHAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SULTAN ALDIRMAZ ÇOLAK

  3. Tez No

    682989

    5G ötesi aşırı yoğun heterojen haberleşme ağlarında el değiştirmelere dayalı hücresel ağ iyileştirmesi

    Handover-based cellular network healing in beyond 5G ultra dense heterogeneous communication networks

    ABDUSSAMET HATİPOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LÜTFİYE DURAK ATA

  4. Tez No

    353681

    Çoklu etmen ortamında nesne tabanlı dağıtık bellek paylaşımı

    Distributed object sharing in the multi-agent environment

    METEHAN PATACI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NADİA ERDOĞAN

  5. Tez No

    360905

    Activity management algorithm for improving energy efficiency of small cell base stations in 5g heterogeneous networks

    5g heterojen ağlarda küçük hücre baz istasyonlarının enerji verimliliği arttırımı için aktivite yönetimi algoritması

    IRMAK AYKIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EZHAN KARAŞAN

Geri Dön