Intelligent Vertical Handover Model based on Neuro-Fuzzy for LTE and WiFi networks (IVH-NF LTE/WiFi)
Date
2022-05-15
Authors
Niveen Omar Saleh Jaffal
نفين عمر صالح جفال
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Al-Quds University
Abstract
ساهم النمو السريع للإنترنت وتطور معدات المستخدم (UE) مع وجود الواجهات المتعددة للشبكات، في توفير المزيد من جودة الخدمات وتمكين المستخدمين من اختيار الاتصال بشبكات الوصول المتعددة، ذات الخصائص المختلفة، والانتقال من شبكة إلى أخرى. تختلف الشبكات ذات التطور طويل الأمد (LTE) من عائلة الشبكات الخلوية والشبكة المحلية اللاسلكية (WiFi) من عائلة IEEE802.x في منطقة التغطية, ووقت الاستجابة، ومعدل البيانات، وقوة الإشارة، والتكلفة، وعرض النطاق الترددي، وكل واحدة من هذه الشبكات مصممة لدعم مجموعة مختلفة من UE وخدمات محددة، وبالتالي لِتغّلب على هذه الاختلافات في الشبكات اللاسلكية التكميلية من خلال دمج هذه التقنيات المختلفة في NGWN [1].
لجعل خدمة الاتصال متوفرة دائما ل UE بأفضل معايير الجودة بين هاتين الشبكتين غير المتجانستين، فإن عملية التسليم الرأسي ضرورية لتحقيق ذلك، وهو التبديل بين نقاط التعلق أو المحطات الأساسية ضمن تقنيات الشبكة. مع تطور التقنيات في الوقت الحاضر، لا يزال البحث عن خوارزميات التسليم العمودي في شبكات سيناريوهات التنقل المختلفة اليوم يمثل مجالًا صعبًا للبحث في المستقبل. في هذه الدراسة، اقترحنا خوارزمية ذكية تسمى IVH_NF متوافقة مع UE لقرار التسليم العمودي مع أربعة متغيرات إدخال (قوة الإشارة المستلمة RSS، معدل استهلاك الطاقة PC، سرعة التنقل MSو المسافة D) التي تجمع من الشبكة المحيطة لـ UE بين شبكتين غير متجانستين:WiFi و LTE باستخدام تقنية ANFIS التي تعتمد على Takagi – Sugeno FIS التي تجمع بين كل من الشبكات العصبية ومبادئ المنطق الضبابي، فهي تستفيد من كليهما في إطار واحد، ويبدأ مبدأ العمل من السماح للشبكة العصبية بالتعلم من أجل ضبط متغيرات نظام الاستدلال الضبابي (FIS) باستخدام مجموعة البيانات التدريب Data Set لإنشاء قواعد عضوية غامضة Membership Function Rules تكون مسؤولة عن اختيار الشبكة المثلى مع تحقيق أفضل جودة خدمة من حيث الإنتاجية المحسنة, وتقليل عدد عمليات التسليم غير الضرورية والتأخير النهائي.
تتضمن نتائج المحاكاة التحقق أولاً من دقة التصميم الرياضي IVH_NF باستخدام محاكي MATLAB من خلال أدوات قياس الخطأ القياسية مع معايير إحصائية مثل RMSE و MAE و R2 حيث كشفت نتائج المحاكاة أن التصميم الرياضي يحقق مستوى عالٍ من الدقة، بعد ذلك تم العديد من تنفيذ سيناريوهات في عملية التسليم الرأسية من LTE إلى شبكات WiFi وتم إجراء تجارب محاكاة مكثفة باستخدام محاكي Apache NetBeans الذي يقرأ قواعد القرار لتسليم العمودي كملف txt من MATAB لدراسة تأثير سرعة UE ومعدل البتBit Rate للتطبيق على مقياس الأداء الذي يؤثر على جودة الخدمة، مثل الإنتاجية و زمن التأخير EED وعدد عمليات التسليم لسيناريوهات التسليم العمودي. تؤكد النتائج التي تم الحصول عليها من السيناريوهات أن القيم مقبولة ومع مقارنة النموذج المقترح مع بعض الخوارزميات ذات الصلة، نستنتج أن النموذج المقترح يحقق نتائج أفضل من حيث تحسين الإنتاجية, تقليل EED بنسبة 58٪ من RSS[2] وخفضت عدد عمليات التسليم بنسبة 33.3٪ من ANFIS[3] و 60% من .FL [4]