予測ハンドオーバー最適化

将来のネットワークでは、セルの密度化がより高いデータレートを提供することが期待されています。そのような密集した展開では、移動するユーザー機器 (UE) がより頻繁にハンドオーバーを経験する可能性があります。ハンドオーバーの増加は、ネットワークに対するシグナリングオーバーヘッドを増加させます。さらに、より頻繁なハンドオーバー失敗 (HOF) を招く可能性もあります。人工知能研究の進展は、チャネル状態情報 (CSI) の予測技術への扉を開きます。本論文では、予測されたCSIに基づいてHOFや不必要なハンドオーバーの数を減らしつつ、信号品質を可能な限り高く保つハンドオーバー最適化スキームに焦点を当てています。提案されたスキームは、各時間インスタンスでUEを基地局に割り当てるための整数プログラミング問題の解決策に依存しています。計算コストを削減するために、問題の線形緩和の解決策を使用するアプローチを提案し、2つのスキームの性能を比較します。