Systemübergreifender Handover-Algorithmus für heterogene drahtlose Netze

Die wachsende Nachfrage nach ständiger Verbindung und Erreichbarkeit an jedem Ort und zu jeder Zeit hat in den letzten Jahren zu einer kontinuierlichen Weiterentwicklung verschiedener mobiler Geräte/Mobilknoten (MNs) und Funkzugangstechnologien (RATs) geführt. Die Verfügbarkeit von Handover-Diensten wie dem Intersystem-Handover ermöglicht es MNs, in heterogenen drahtlosen Netzen (HWNs) nahtlos den Verkehrskanal zwischen RATs zu wechseln. Die Unterstützung von Intersystem-Handover in HWNs ist jedoch mit Problemen wie Verzögerungen, Paketverlusten, Dienstverschlechterungen, Ping-Pong-Effekt und vielen anderen verbunden. Dies liegt daran, dass die bestehenden Handover-Algorithmen nicht in der Lage sind, die zukünftigen Werte der empfangenen Signalstärke (RSS) vorherzusagen, die für schnelle Handover-Prozesse benötigt werden. Aus diesem Grund haben wir in diesem Buch einen intelligenten Intersystem-Handover-Algorithmus (IIH) entwickelt, der die Grey Prediction Theory (GPT), Multiple-Attribute Decision Making (MADM), Fuzzy Analytic Hierarchy Process (FAHP) und Multi-Objective Optimization Ratio Analysis (MOORA) integriert.

Autorentext

Topside E. Mathonsi ha conseguito il B-Tech nel 2013, il M-Tech nel 2015 e il DComp nel 2020 presso la Tshwane University of Technology, in Sudafrica. Attualmente è docente senior presso il Dipartimento di Informatica della Tshwane University of Technology, in Sudafrica. I suoi interessi di ricerca includono 5G, IoT/IoE, Cybersecurity e AI.