Застосування нейронної мережі у процедурі вертикального хендоверу

Abstract

Розгортання сучасних гетерогенних мереж, де передаються різні типи трафіку із мобільних станцій, котрі рухаються із досить високою швидкістю, призвело до підвищення вимог до якості операції вертикального хендоверу. Процедура передачі обслу-говування, або хендовер, є ключовим механізмом, що дозволяє рухомим абонентам безшовно пересуватися по мережі. При цьому, через вплив великої кількості параметрів та характеристик мережі, традиційні схеми прийняття рішень, які працюють із врахуван-ням тільки одного критерію є неефективними. Тому постає задача розроблення такого механізму хендовера, що враховував би декілька параметрів та давав змогу здійснювати інтелектуальний хендовер. Однією з перспективних галузей сучасної техніки є штучні нейронні мережі. Важливою властивістю нейронних мереж є паралельне оброблення інформації великою кількістю нейронів одночасно. Типовими задачами, котрі можна розв’язати за допомогою нейронних мереж є: керування, кодування та деко-дування інформації, класифікація, прогнозування, автоматизація процесу ухвалення рішень, розпізнавання образів тощо. Нейронні мережі застосовуються у системах безпровідного зв’язку при розв’язання таких задач: контроль доступу, передача обслуговування, розподіл каналів, прогнозування трафіку, адаптивна маршрутизація, прогнозування характеристик поширення сигналу, визначення місцезнаходження мобільної станції. У роботі запропоновано використовувати нейронну мережу у інтелектуальному алгоритмі багатокритеріального вертикального хендоверу. Після створення програмного або апаратного рішення нейронної мережі необхідно створити математичну модель та виконати навчання мережі. Пропонована у даній роботі нейронна мережа представляє собою ба-гатошаровий перцептрон. Проведено моделювання роботи нейронної мережі у програмі Matlab.

Развертывание современных гетерогенных сетей, в которых передается трафик разных типов от мобильных станций, движущихся с достаточно высокой скоростью, привело к повышению требований к качеству операции вертикального хэндовера. Процедура передачи обслуживания или хэндовер – это ключевой механизм, балагодаря которому абоненты могут бесшовно пере-двигаться по сети. При этом, из-за влияния большого количества параметров и характеристик сети, традиционные схемы принятия решений, работающие с учетом только одного критерия, являются неэффективными. Поэтому возникает задача разработки такого механизма хэндовера, который учитывал бы несколько параметров и реализовывал операцию интеллектуального хэндовера. Одной из перспективных отраслей современной техники являются искусственные нейронные сети. Важным свойством нейронных сетей является возможность параллельной обработки информации большим количеством нейронов одновременно. Типичные задачи, которые решаются с помощью нейронных сетей – это: управление, кодирование и декодирование информации, классификация, прогнозирование, автоматизация процесса принятия решений, распознавания образов и тому подобное. Нейронные сети применя-ются в системах беспроводной связи при решении следующих задач: контроль доступа, передача обслуживания, распределение каналов, прогнозирование трафика, адаптивная маршрутизация, прогнозирование характеристик распространения сигнала, опреде-ления местоположения мобильных станций. В работе предложено использовать нейронную сеть в интеллектуальном алгоритме многокритериального вертикального хэндвера. После создания программного или аппаратного решения нейронной сети необходи-мо создать математическую модель и обучить сеть. Предлагаемая в данной работе нейронная сеть представляет собой многослой-ный персептрон. Проведено моделирование работы нейронной сети в программе Matlab.

The deployment of modern heterogeneous networks transmitting different types of traffic from mobile stations, which move at a quite high speed, has led to increased requirements for the quality of vertical handover operation. The handover procedure or handover is a key mechanism that allows mobile subscribers to move seamlessly across the network. At the same time, due to the influence of a large number of parameters and characteristics of the network, traditional decision-making schemes that work with only one criterion are ineffec-tive. Therefore, there is a task to develop a handover mechanism taking into account several parameters and providing the intelligent hando-ver. One of the promising fields of modern technology is artificial neural networks. An important feature of neural networks is the parallel processing of information by a large number of neurons at the same time. Typical tasks that can be solved using neural networks are: control, encoding and decoding of information, classification, forecasting, automation of a decision-making process, pattern recognition and more. Neural networks are used in wireless communication systems to solve the following tasks: access control, handover, channel allocation, traffic forecasting, adaptive routing, signal propagation prediction, mobile station location. The paper proposes to utilize a neural network in the intelligent algorithm of multicriterial vertical handover. After creating a software or hardware solution for the neural network, a mathe-matical model must be created and the network training must be performed. The neural network proposed in this paper is a multilayer per-ceptron. Simulation of the neural network operation in Matlab program was performed.