Seamless vertical handoff using modified weed optimization algorithm for heterogeneous wireless networks


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

In the global scenario, a variety of wireless access networks are available. Different types of applications such as real time, nonreal time, and high bandwidth availability are used for heterogeneous wireless networks. Therefore, it is necessary for a service provider to make an appropriate connection support. For better performance, connections are to be exchanged among the different networks using seamless vertical handoff (VHO). The proposed algorithm shows the effect of optimization technique, which involves handoff decision process using vertical handoff triggering and selection of the network. The handoff triggering is initiated by using the received signal strength (RSS). In traditional method, handoff triggering is initiated by using RSS only. This method, modified weed optimization (M-WO) algorithm, reduces the unnecessary handoff by considering both RSS and velocity of the mobile node in handoff triggering. The parameters such as battery lifetime, handoff call dropping rate, load, dynamic weights adaptation and so on are to be considered individually or combined to make an effective network selection process. This paper highlights a novel effect ofM-WOalgorithm for decision making during the VHO. Our effort is to essentially optimize the system load, so that it reduces the handoff call dropping rate and the battery power consumption of the mobile node (MN). Weight of each QoS metrics is adjusted along with the networks changing conditions to trace the M-WO. Therefore, the novel VHO decision-making algorithm is superior to the existing SSF and OPTG methods. The simulation results show that the performance ofM-WOalgorithm is far better than SSF andOPTGmethods in terms of load, handoff call dropping rate and battery lifetime of MN.

Об авторах

T. Velmurugan

VIT University

Автор, ответственный за переписку.
Email: tvelmurugan@vit.ac.in
Индия, Vellore

Sibaram Khara

Galgotias University

Email: tvelmurugan@vit.ac.in
Индия, Noida

S. Nandakumar

VIT University

Email: tvelmurugan@vit.ac.in
Индия, Vellore

D. Sumathi

VIT University

Email: tvelmurugan@vit.ac.in
Индия, Vellore

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Allerton Press, Inc., 2017

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».