Sıradaki hücre tahmini için döngü tabanlı markov zinciri
Küçük Resim Yok
Tarih
2022
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
İstanbul Ticaret Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Bu çalışmada Markov Zinciri yeni bir döngü tabanlı yaklaşımla Ağ Veri Analitiği Fonksiyonu (NWDAF) için kullanılarak bir Kullanıcı Ekipmanı (UE) için bir sonraki olası hücre ya da hücre sekansı tahmin edilmektedir. Başlangıçta, bu yeni yaklaşım ile kullanıcının bir sonraki durumu için tahmininin daha anlamlı olacağı varsayımı yapılmıştır. Çalışmanın sonucunda ise, bir UE'nin bulunduğu son hücreden sonra en çok ziyaret ettiği hücre arasındaki geçiş durumlarının çıkarımı yapılmış ve bu iki hücre arasında bir ilişki kurulduğunda yapılan tahminin güvenilirliğinin, döngü tabanlı Markov Zinciri yaklaşımıyla (geleneksel Markov Zinciri'ne kıyasla) arttığı gözlemlenmiştir. Ek olarak çalışma sonunda ise, üzerinde durulan yöntemin geliştirilebilmesi için kullanılan yönteme eklenebilecek özelliklerden de olarak bahsedilmiştir.
In this study, next possible cell for a User Equipment (UE) is predicted for Network Data Analytics Function (NWDAF) by using Markov Chain with novel loop-based approach. At the beginning, it is assumedthat the prediction made for next state of a UE will be more meaningful with our novelapproach.As a result of the study, the transition states between the most visited cell after thelast cell where a UE is located were extracted and it was observed that the reliability of the prediction made is improved (compared to traditional Markov Chain), when a semantic was established between two cells with the loop-based Markov Chain approach. In addition, at the end of the study, the development of the method emphasized and the features that can be added to the method used are mentioned.
In this study, next possible cell for a User Equipment (UE) is predicted for Network Data Analytics Function (NWDAF) by using Markov Chain with novel loop-based approach. At the beginning, it is assumedthat the prediction made for next state of a UE will be more meaningful with our novelapproach.As a result of the study, the transition states between the most visited cell after thelast cell where a UE is located were extracted and it was observed that the reliability of the prediction made is improved (compared to traditional Markov Chain), when a semantic was established between two cells with the loop-based Markov Chain approach. In addition, at the end of the study, the development of the method emphasized and the features that can be added to the method used are mentioned.
Açıklama
Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Anahtar Kelimeler
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği
