Heterojen ağlarda yeni el değiştirme algoritması
A new handover algorithm in heterogeneous networks
Yazar: HAMIDULLAH RIAZ
Danışman: DOÇ. DR. SITKI ÖZTÜRK
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

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.

Abstract:
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.