Failed handoffs in collaborative Wi-Fi networks

Cognitive radio networks enable a more efficient use of the radioelectric spectrum through dynamic access. Decentralized cognitive radio networks have gained popularity due to their advantages over centralized networks. The purpose of this article is to propose the collaboration between secondary users for cognitive Wi-Fi networks, in the form of two multi-criteria decision-making algorithms known as TOPSIS and VIKOR and assess their performance in terms of the number of failed handoffs. The comparative analysis is established under four different scenarios, according to the service class and the traffic level, within the Wi-Fi frequency band. The results show the performance evaluation obtained through simulations and experimental measurements, where the VIKOR algorithm has a better performance in terms of failed handoffs under different scenarios and collaboration levels

An Overview of Multi-Attribute Decision Making (MADM) Vertical Handover Using Systematic Mapping

The evolution of infotainment industries yet the advancement of cellular gadgets such as smartphones, tablets, and laptop had increased the request on cellular traffic demands. As a result, a Heterogeneous Wireless Network (HWN) has been introduced to fulfil users requests in having seamless mobility and better Quality of Services (QoS) for the users. A lot of research works have been done in order to provide a seamless connection to the users. Even though a lot of methods have been proposed, a Multi-Attribute Decision Making (MADM) has been seemed like a promising way due to its ability to evaluate many attributes simultaneously. Previously, many reviews based on MADM methods in a Heterogeneous Wireless Network provides a details review which required researchers time in order to determine the possible potential areas to be explored. Therefore, in this study, we present an overview of the MADM method in performing vertical handover via a systematic mapping method. This will enable future researchers to identify the trends and research opportunities within this area. This mapping study analysed 30 papers. Results from the study show eight main potential research issues can be explored by researchers, including normalisation, criteria weighting, ranking abnormality, network selection, and performance comparison between MADM algorithms, network selection for a group of calls, mobility patterns and handover triggering

Algoritmos para asignación de espectro en redes de radio cognitiva

Context: Spectrum allocation in cognitive radio networks is a key aspect to reduce latency, increase data rate, increase bandwidth, improve capacity and coverage, and optimize the use of the spectrum, guaranteeing the quality of service required applications and best-effort and real-time.Objective: This paper aims to present a review of the algorithms for spectrum allocation in cognitive radio networks, describing the relevant algorithms for spectrum allocation and its classification according to the current literature.Method: The development of this review was conducted based on the analysis of recent publications of mainstream with their respective appointments, trying to provide a complete reference framework of the current literature on the algorithms for spectrum allocation in cognitive radio networks.Results: The main results determine the importance of smart spectrum allocation, taking into account the traffic load, user behavior, interference levels, spectral characterization, the type of application and the need for multiple frequency channels.Conclusion: In conclusion it is important to design adaptive algorithms to make efficient use of the available portions of the licensed spectrum.Contexto: La asignación de espectro en las redes de radio cognitiva es un aspecto clave para reducir la latencia, incrementar la tasa de datos, aumentar el ancho de banda, mejorar la capacidad y cobertura, y optimizar el uso del espectro, garantizando la calidad de servicio necesaria para aplicaciones de tiempo-real y mejor-esfuerzo. Objetivo: Este artículo presenta una revisión sobre los algoritmos de asignación de espectro en redes de radio cognitiva, describiendo los algoritmos de asignación de espectro más relevantes y su clasificación de acuerdo con la literatura actual.Método: El desarrollo de esta revisión se realizó a partir del análisis de publicaciones recientes de corriente principal con sus respectivas citas, tratando de proveer un marco referencial de la literatura actual sobre los algoritmos de asignación de espectro en redes de radio cognitiva.Resultados: Los principales resultados determinan la importancia de una asignación de espectro inteligente, teniendo en cuenta la carga de tráfico, el comportamiento del usuario, los niveles de interferencia, la caracterización del espectro, el tipo de aplicación y la necesidad de múltiples canales de frecuencia.Conclusión: Como conclusión es importante diseñar algoritmos adaptativos que permitan hacer un uso eficiente de las porciones disponibles del espectro licenciado.

Selección de red en entornos inalámbricos LTE

En este proyecto de tesis de maestría estudiamos una técnica denominada direccionamiento de tráfico en entornos inalámbricos LTE, que es empleada para dar solución al problema de la congestión en las redes de acceso LTE (Long Term Evolution - Evolución a Largo Plazo). La congestión es una condición en la que la cantidad de usuarios es tal que se sobrepasa la capacidad de la red, haciendo que la calidad de servicio que ésta le otorga disminuya drásticamente. Específicamente, en nuestro proyecto, tomamos como base una técnica de direccionamiento de tráfico denominada traffic offloading vía femtoceldas, que busca reorganizar a los usuarios dentro de la red de acceso, a tal suerte que los parámetros de calidad de servicio que la red otorga sean mejores. Esto lo hace derivando tráfico de entidades denominadas macroceldas (estación base con cobertura del orden de los kilómetros), a femtoceldas (estación base con cobertura del orden de los metros); de esta manera, cuando la macrocelda se satura (es decir, la cantidad de usuarios sobrepasa su capacidad total), el mecanismo deriva tráfico de la macrocelda hacia las femtoceldas. Sin embargo, al emplear la técnica de traffic offloading se prevé que la cantidad de femtoceldas que existirá en el entorno será considerable. Esto genera un nuevo problema: la selección de red, y consiste en seleccionar cuál de las femtoceldas disponibles es la más adecuada, en función de las necesidades del usuario y de sus características propias. Cuando hablamos de necesidades del usuario nos referimos al tipo de aplicación que ejecuta y, por características propias nos referimos al rendimiento de cada femtocelda, en función de diferentes parámetros como el caudal de datos (throughput) o la latencia. Diferentes modelos y teorías matemáticas se han aplicado al problema de la selección de red. Una de las más empleadas es la teoría de la toma de decisiones, denominada MADM (Multiple Attribute Decision Making - Toma de decisiones con atributos múltiples), que modela el problema mediante la asignación de pesos a las diferentes características de cada opción en función de un objetivo en particular, y selecciona la opción que más convenga. Uno de los mecanismos MADM que ha sido poco estudiado en la literatura es ANP (Analytic Network Process - Proceso Analítico de red) que permite configurar el problema como una red, donde cada nodo puede ser un criterio, un conjunto de criterios o incluso una alternativa, los enlaces indican relaciones de precedencia de un nodo con otro, y la decisión es tomada de acuerdo a la comparación por pares de los nodos. En este trabajo, proponemos entonces un mecanismo de selección de red basado en ANP llamado NetANPI ( Network Selection ANP Based mechanism with Ideal network comparison - Mecanismo de selección de red basado en ANP que incluye comparación con red ideal) aplicable a traffic offloading vía femtoceldas en LTE. El mecanismo permite seleccionar la femtocelda que mejor convenga en función del tipo de aplicación que ejecuta el usuario, las características propias de cada opción, y una comparación entre cada una de las opciones con una opción ideal. Para validar el funcionamiento de NetANPI, ejecutamos simulaciones numéricas que lo comparan con los mecanismos de selección de red más citados en la literatura para cuatro tipos de aplicación diferentes: interactivo, streaming, background (tráfico de fondo) y conversacional. Introducimos también una manera de comparar diferentes mecanismos de direccionamiento de red del tipo MADM que emplea la teoría de la utilidad. Esta metodología nos permite hacer una clasificación de los diferentes mecanismos para cada tipo de aplicación y, de esta manera, concluir cuál de los mecanismos tiene mejor rendimiento para cada tipo de aplicación. La conclusión a la que llegamos es que el mecanismo NetANPI que proponemos presenta mejor rendimiento para las aplicaciones del tipo conversacional e interactivo