Beschreibung
Die wachsende Nachfrage nach ständiger Verbindung und Erreichbarkeit an jedem Ort und zu jeder Zeit hat in den letzten Jahren zu einer kontinuierlichen Weiterentwicklung verschiedener mobiler Geräte/Mobilknoten (MNs) und Funkzugangstechnologien (RATs) geführt. Die Verfügbarkeit von Handover-Diensten wie dem Intersystem-Handover ermöglicht es MNs, in heterogenen drahtlosen Netzen (HWNs) nahtlos den Verkehrskanal zwischen RATs zu wechseln. Die Unterstützung von Intersystem-Handover in HWNs ist jedoch mit Problemen wie Verzögerungen, Paketverlusten, Dienstverschlechterungen, Ping-Pong-Effekt und vielen anderen verbunden. Dies liegt daran, dass die bestehenden Handover-Algorithmen nicht in der Lage sind, die zukünftigen Werte der empfangenen Signalstärke (RSS) vorherzusagen, die für schnelle Handover-Prozesse benötigt werden. Aus diesem Grund haben wir in diesem Buch einen intelligenten Intersystem-Handover-Algorithmus (IIH) entwickelt, der die Grey Prediction Theory (GPT), Multiple-Attribute Decision Making (MADM), Fuzzy Analytic Hierarchy Process (FAHP) und Multi-Objective Optimization Ratio Analysis (MOORA) integriert.
Autorenporträt
Topside E. Mathonsi ha conseguito il B-Tech nel 2013, il M-Tech nel 2015 e il DComp nel 2020 presso la Tshwane University of Technology, in Sudafrica. Attualmente è docente senior presso il Dipartimento di Informatica della Tshwane University of Technology, in Sudafrica. I suoi interessi di ricerca includono 5G, IoT/IoE, Cybersecurity e AI.
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