A Hybrid Approach to Call Admission Control in 5G Networks

Abstract

Штучний інтелект застосовують для розв'язання складних наукових, технічних і практичних задач. Такі методи штучного інтелекту, як нейронні мережі, нечіткі системи та генетичні й еволюційні алгоритми, широко використовуються для керування системами зв'язку, їх оптимізації та прогнозування. Підхід на основі штучного інтелекту забезпечує оптимізовані результати в складних задачах керування допуском викликів, хендоверу, маршрутизації та прогнозування трафіку в стільникових мережах. Мобільний зв'язок 5G проєктується як гетерогенні мережі, важливою вимогою до яких є обслуговування великої кількості користувачів і задоволення вимог до якості обслуговування. Керування допуском викликів відіграє значну роль у забезпеченні бажаної якості обслуговування. Для оптимізації системи стільникової мережі потрібен ефективний алгоритм керування допуском викликів. Запропоновано багато схем керування допуском викликів. У роботі запропоновано методологію розроблення генетичного нейронечіткого контролера допуску викликів у мережах 5G. Продуктивність запропонованого керування допуском оцінено за допомогою комп'ютерного моделювання.

Artificial intelligence is employed for solving complex scientific, technical, and practical problems. Such artificial intelligence techniques as neural networks, fuzzy systems, and genetic and evolutionary algorithms are widely used for communication systems management, optimization, and prediction. Artificial intelligence approach provides optimized results in a challenging task of call admission control, handover, routing, and traffic prediction in cellular networks. 5G mobile communications are designed as heterogeneous networks, whose important requirement is accommodating great numbers of users and the quality of service satisfaction. Call admission control plays a significant role in providing the desired quality of service. An effective call admission control algorithm is needed for optimizing the cellular network system. Many call admission control schemes have been proposed. The paper proposes a methodology for developing a genetic neurofuzzy controller for call admission in 5G networks. Performance of the proposed admission control is evaluated through computer simulation.