抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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既存技術を用いた将来の5Gシステムの網間接続を改善するために,本論文では,多重RAT環境におけるネットワーク選択のための新しいコンテキストを意識したユーザ駆動フレームワークを提案した。通常末端側に関連した情報の欠如と無線環境の固有ランダム性に対処するためにファジィ論理に依存している。特に,ファジィ論理コントローラは最初のセット異種アプリケーションのQoS要件を支援する各ラットのコンテキスト外適合性を推定した。,文脈の種々の構成要素(例えば,末端能力,ユーザ選好と演算子政策)とこれらの推定値を各ラットの関係する適合性レベルを導出するために開発したファジィ多属性意思決定(MADM)方法論。この新しいメトリックに基づいて,二スペクトル選択(SS)とスペクトル移動度(SM)官能基は,与えられた文脈で最良のラットを選択するために開発した。提案したファジィMADMアプローチは,遅延とベストエフォート応用の混合物のためのコンテキスト意識型オフローディングを実行するために高密度小環境で検証した。結果はファジィ論理成分である異なるRATの運転条件の変化を追跡効率的にできることを明らかにしたが,MADM成分は調整可能なコンテキストアウェア戦略を実行することを可能にする。提案したファジィMADMアプローチでは,ターゲット戦略を達成するのに顕著な改善をもたらした,信号強度に基づく従来のオフローディングに比較して満足なQoSレベルを維持した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】