Handover Reduction in 5G High-Speed Network Using ML-Assisted User-Centric Channel Allocation
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we propose a novel user-centric channel allocation scheme for high-speed terrestrial users of the Fifth Generation (5G) network in the millimetre-Wave (mm-Wave) band small-cells named Vehicular Frequency Reuse (VFR) scheme. To adapt the VFR scheme with the 5G network, we develop a new mobility management function. This new function improves the 5G’s performance for high-speed road users such as Connected Autonomous Vehicles (CAV) in small-cells by reducing the number of handovers (HOs) in the Vehicle-to-Network (V2N) service. The VFR scheme significantly reduces the HO rate for users, control plane signalling in air interface, and improves link reliability and channel reuse ratio. A metric called Distance-Threshold is defined to determine the frequency reuse ratio for the 5G network with the VFR scheme. We also propose a new cell reselection procedure for high-speed users in RRC_Connected (Radio Resource Control) state that are using the VFR scheme and managed by our mobility management function. The proposed cell reselection procedure is defined for inter-gNB-DU (gNodeB-Distributed Unit) and intra-gNB-DU mobility. This procedure reduces traffic load on the UE’s air interface, lowers processing and signalling load for network nodes, and assists for seamless mobility management for high-speed users. These all help and facilitate the path towards the targeted zero millisecond mobility interruption time (MIT) for 5G-NR (NewRadio) users. Moreover, the proposed scheme, function, and procedure are compatible with the existing 5G structure and user equipment and can be easily added to the network by only software patches. The proposed mobility management function separates low-speed and high-speed users to serve them accordingly with different sets of channels. To separate high-speed and low-speed users, we propose a simple scalar metric defined as a Velocity-Threshold (VT). The VT value is adaptively calculated by a Machine Learning (ML) algorithm, namely K-Means, according to the road condition inferred from reported velocities. Finally, we evaluate the proposed VFR scheme and compare it with the traditional cell-centric channel allocation scheme. Computer simulations show that the proposed VFR scheme can reduce the number of HOs (HO rate) for users by over 99% compared with the traditional scheme.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».