A Hybrid Approach to Call Admission Control in 5G Networks

Abstract

Artificial intelligence is employed for solving complex scientific, technical, and practical problems. Such artificial intelligence techniques as neural networks, fuzzy systems, and genetic and evolutionary algorithms are widely used for communication systems management, optimization, and prediction. Artificial intelligence approach provides optimized results in a challenging task of call admission control, handover, routing, and traffic prediction in cellular networks. 5G mobile communications are designed as heterogeneous networks, whose important requirement is accommodating great numbers of users and the quality of service satisfaction. Call admission control plays a significant role in providing the desired quality of service. An effective call admission control algorithm is needed for optimizing the cellular network system. Many call admission control schemes have been proposed. The paper proposes a methodology for developing a genetic neurofuzzy controller for call admission in 5G networks. Performance of the proposed admission control is evaluated through computer simulation.

Análisis del estado de arte de Técnicas de Soft Computing aplicadas a problemas de planificación de red en 5G.

“…Las redes 5G, al poseer un alto contenido de ancho de banda con velocidades superiores a 10 Gb / s, varios niveles de movilidad y soluciones energéticas y rentables con el aumento de la inteligencia del mundo inalámbrico deben satisfacer todas las necesidades de los usuarios, lo que es llamado como calidad de experiencia, por lo cual, Al-Maitah, Semenova, Semenov, Kulakov, & Kucheruk (2018) propuso una metodología para desarrollar un controlador combinando un sistema difuso con una red neuronal artificial y un algoritmo genético para la admisión de llamadas en redes 5G. El enfoque propuesto puede aumentar la calidad del servicio al disminuir la probabilidad de bloqueo de llamadas de las nuevas llamadas entrantes en una red.…”

“…Esta técnica es considerada como una herramienta para realizar diversas operaciones informáticas, centradas en el diseño de sistemas inteligentes que son capaces de manejar de forma adecuada la información incierta, imprecisa o incompleta, que incluyen redes neuronales, lógica difusa, modelos de razonamiento aproximado y algoritmos evolutivos como algoritmos genéticos y recocido simulado (Panda & Patra, 2013). -Maitah, Semenova, Semenov, Kulakov, & Kucheruk (2018) mencionan que las redes neuronales consisten en neuronas artificiales inerconectadas, las cuales pueden adquirir, almacenar y emplear conocimiento experto, además de aprender nuevos patrones. Estas redes son aplicadas en la solución de problemas como la optimización, clasificación, coincidencia de patrones, proximación de funciones y agrupamiento de datos.…”

Design of Elastic Call Admission Control in Tidal Load Scenario for Cloud-based Cellular Networks

“…Queuing-based CAC is also proposed, which applies the concepts of queuing theory in managing the incoming calls [20]. Last but not least, the principle of fuzzy logic is used to improve QoS [21], [22] resulting from the uncertainty caused by inaccurate information in the traditional CAC schemes. It is worth stating that the authors of the former appreciated studies have tried to tackle the challenge of blocking probability and improve network performance.…”

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“…A Hybrid Approach to CAC in 5G Networks was proposed in [7] using neurofuzzy controller as one of the strategies of artificial intelligence. The algorithm increases the quality of service (QoS) by minimizing the CBP of the new incoming calls in a network.…”