Markov Renewal Prediction and Radial Kronecker Neural Network Based Handover for Seamless Mobility
Notice bibliographique
Résumé
Prevailing personal mobile network architectures make use of streamlined mobility control system, where the complete understanding is concentrated on single-end that results in scarce of dynamic mobility support when data volume is found to be large. The present-day networks necessitate seamless connections regardless of node position and connectivity that has to be accomplished between personal are network (PAN). In this work, a novel method called, Markov Renewal Prediction and Radial Kronecker Neural Network (MRP-RKNN) based optimized handover for seamless mobility in PAN is proposed. By employing a Markov Renewal Prediction model for Seamless Mobility along with the two-hop network architecture, in this paper, we propose a transition probabilities (TP) function to mitigate the persistent handover issue in conventional wireless communication systems. The proposed Markov Renewal Prediction model for Seamless Mobility significantly reduces handover execution time and seamless mobility handover accuracy with efficient transition probabilities. In PANs, the unavoidable deployment of low power sink nodes permits the mobile nodes with many issues in terms of Quality of Service (QoS) due to complication of recurrent handovers due to high mobility. Addressing this issue of handover optimization in the deployment of PAN, this work proposes a model called to optimize the handovers in a cost-efficient manner. In this work, Radial Kronecker Delta Neural Network is utilized for handling frequent handovers based on received signal strength and cost metrics. Here, the resultant desired output is obtained using the Radial Kronecker function being a function of two variables with which optimized handover is performed. Simulation results presented in the study exhibits the performance and prediction rate of the proposed method in terms of handover execution time, seamless mobility prediction accuracy, mobility handover cost and packet loss rate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».