Handover is one of the most important factors that may degrade the performance of TCP connections and real-time applications in wireless data networks. We proposed a seamless handover with Motion Prediction in IEEE 802.16e-based broadband wireless access networks. By intergrating MAC and network layer handovers efficiently, this scheme minimizes the handover delay and eliminates packet losses during handover Simulations show that this scheme achieves loss-free packet delivery without packet duplication and increases TCP throughput significantly.
We propose a bandwidth prediction approach based on deep learning. The approach is intended to accurately predict the bandwidth of various types of mobile networks. We first use a machine learning technique, namely, the gradient boosting algorithm, to recognize the connected mobile network. Second, we apply a handover detection algorithm based on network recognition to account for vertical handover that causes the bandwidth variance. Third, as the communication performance offered by 3G, 4G, and 5G networks varies, we suggest a bidirectional long short-term memory model with time distribution for bandwidth prediction per network. To increase the prediction accuracy, pretraining and fine-tuning are applied for each type of network. We use a dataset collected at University College Cork for network recognition, handover detection, and bandwidth prediction. The performance evaluation indicates that the handover detection algorithm achieves 88.5% accuracy, and the bandwidth prediction model achieves a high accuracy, with a root-mean-square error of only 2.12%.
Latency, an identified element of Internet protocol (IP) mobility protocol execution, can reduce handover performance in mobile networks. Although the performance can be improved by applying an effective network-based IP mobility scheme in place of the traditional host-based alternatives, the existing inter-domain extensions of network-based IP mobility continue to suffer from an extended handover latency. This paper proposes a new inter-domain network-based IP mobility scheme based on node movement prediction. The proposed scheme accelerates the handover by preparing the future domain of the mobile node in a proactive manner. Analytical and simulation-based evaluations confirm improved performance of the proposed scheme in terms of handover latency and packet loss compared with existing schemes.
본 논문은 철도와 같은 이동 네트워크 환경에서 핸드오버로 인한 서비스 중단 시간 및 패킷 손실을 최소화하기 위하여 이동경로 예측 기반의 끊김없는 핸드오버 방안을 제안한다. 정해진 경로를 따라 이동하는 철도차량의 고유한 특징을 이용하여, 2계층 핸드오버를 수행하기 전에 미리 3 계층 핸드오버를 수행함으로써 핸드오버로 인한 서비스 단절과 패킷 손실을 최소화 시킬 수 있다. 성능평가 결과 제안된 방안은 기존 NEMO 방안에 비해 핸드오버 수행에 있어 우수한 성능을 나타냄을 알 수 있었다.
Driven by the growing number of the mobile subscribers, efficient channel resource management plays a key role for provisioning multimedia service in the next generation personal communication systems. To reuse limited channel resources, diminishing the coverage areas of cells seems to be the ultimate solution. Thus, however, causes more handover events. To provide seamless connection environment for mobile terminals and applications, this article presents a novel handover scheme called the intelligent channel reservation (ICR) scheme, which exploits the location prediction technologies to accurately reserve channel resources for handover connections. Considering the fact that each mobile terminal has its individual mobility characteristic, the ICR scheme utilizes a channel reserving notification procedure (CRNP) to collect adequate parameters for predicting the future location of individual mobile terminals. These parameters will be utilized by the handover prediction function to estimate the expected handover blocking rate and the expected number of idle channels. Based on the handover prediction estimations, a cost function for calculating the damages from blocking the handover connections and idling channel resources, and a corresponding algorithm for minimizing the cost function are proposed. In addition, a guard channel decision maker (GCDM) determines the appropriate number of guard channels. The experimental results show that the ICR scheme does reduce the handover-blocking rate while keeping the number of idle channels small.
본 논문에서는 셀룰러 기반 무선 인지망에서 스펙트럼 인지(CR)기술을 이용하여 모바일 사용자의 핸드오버 호의 손실확률을 줄이는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 모바일이 방문할 셀을 Ziv-Lempel 알고리듬을 이용하여 예측하고, 방문할 셀에 할당된 채널이 부족할 때는 CR기술에 기초한 스펙트럼 홀 자원을 예측하여 모바일 사용자를 지원한다. 스펙트럼 홀 자원의 크기는 신경망기법으로 예측하며, 예측된 스펙트럼 홀 자원은 핸드오버 호가 초기 발생 호 보다 우선하여 사용할 수 있게 한다. 시뮬레이션을 통하여 셀룰러 이동 통신망에 CR기술을 사용함으로써 모바일 사용자의 핸드오버 호 손실확률을 줄일 수 있음을 보인다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제19권1호
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pp.11-24
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2008
In this paper, the patterns of movement used in the mobile communication systems are adopted in the mobile computing environment to reduce handover delay and to support seamless handover for MIPv6 based on IEEE 802.11 networks. That is, RtSolPr message and PrRtAdv message can be treated before handover. As the result, it is possible to assign NCoA to MN and Next Access Router(NAR) before handover starts. This can minimize handover delay and reduce the total handover delay.
초고속 인터넷 서비스와 이동 통신의 발달, 그리고 Mobile Device 보급의 증가는 유비쿼터스(Ubiquitous) 기술의 발전을 촉진시키는 계기가 되었다. 와이브로 (WiBro, Wireless Broadband Internet) 시스템은 이동 중에도 무선 랜 (Wireless LAN) 보다 넓은 서비스 지원 영역에서 고속의 멀티미디어 서비스를 제공 받을 수 있는 MBWA(Mobile Broadband Wireless Access)기술이며, IP 기반의 백본 망(Backbone Network)로 구성된다. 이와 같은 무선 이동 통신 환경에서는 와이브로 시스템의 Layer 2(MAC Layer, Medium Access Control Layer)에서의 이동성 지원 기술뿐만 아니라 Layer 3(Network Layer)에서의 이동성 지원 프로토콜이 필요하며, 사용자가 이동 중에도 원활한 서비스를 제공받기 위해서는 핸드오버(Handovcr)의 지연 시간을 최소화 시켜야 한다. 따라서 본 논문에서는 IPv4 기반의 와이브로 망에서의 핸드오버 지연 단축 기법을 제안한다. 제안된 방법을 이동 단말(MS, Mobile Station)이 수신하는 신호 강도의 예측 값을 바탕으로 크로스 레이어 (Cross-Layer)기반의 고속 핸드오버 기법 (Fast Handover Scheme)을 적용하며, 지수평활법 (Exponential Smoothing Method)을 사용하여 예측 값을 계산한다. 모의 실험을 통해 기존의 방법과 제안된 방법을 비교, 분석하여 핸드오버 지연 시간의 단축을 증명한다.
본 논문은 유무선 복합망에서 이동 단말 기반 핸드오버의 링크 품질에 관한 성능 분석 결과를 제시한다. 기존의 방식은 이동 단말이 핸드오버를 요청 하였을 때 자원 확인 절차와 경로 재설정 절차를 망이 순차적으로 수행하는 방식임으로 망의 부하와 단말의 이동성에 기반하지 않는 고정적인 신호 수준으로 핸드오버를 요청함으로써 단말의 취소 문제를 유발할 수 있다. 그러나 제안된 방식은 이동 단말의 핸드오버 요청 시점을 예측하여 이동 단말이 핸드오버 요구 전에 자원 확인 절차를 선행하여 핸드오버 지연 시간을 감소하고 이동 단말이 망의 부하와 단말의 이동성에 기반하여 핸드오버를 요청함으로써 단말의 취소 문제 발생과 핸드오버 실패율(blocking probability)을 최소화 한다. 또한, 핸드오버 지연 시간 감소를 위해서 경로 최적화는 이동 단말이 핸드오버를 완료한 다음에 수행함으로써 역방향(backward) 링크 연결 실패율을 최소화하여 서비스의 중단을 최소화 한다. 본 논문에서는 이동 단말의 이동성을 고려한 핸드오버 요구 시점 예측과 결정 방법을 제시하고 이에 따른 상/하향 링크의 성능을 검증한다.
본 논문에서는 모바일 와이맥스환경에서 이동성 예측 알고리즘을 이용한 계층 통합적 핸드오버 기법을 제안한다. 예측 알고리즘은 선형 회귀 (Linear Regression) 분석을 사용하며 분석 데이터 수집을 위해 이동 단말의 신호의 세기를 주기적으로 샘플링한다. 예측을 이용하므로 L3 핸드오버 절차를 L2 핸드오버가 시작되기 전에 시작할 수 있으며 따라서 핸드오버 지연시간을 단축할 수 있다. 실험은 WiMAX Forum에서 정의한 경로 손실 모델 (path loss model) 및 시스템 파라미터를 이용하였다. 실험을 통하여 신호의 세기 예측이 정확하게 이뤄질 수 있으며 핸드오버 지연이 줄어드는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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