I nd o ne s ia n J o urna l o f   E lect rica l   E ng ineering   a nd   Co m p u t er   Science   Vo l.   9 ,   No .   1 J an u ar y   201 8 ,   p p .   2 1 2 ~ 2 20   I SS N:  2502 - 4752 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ee cs . v 9 . i1 . p p 2 1 2 - 2 20           212       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s co r e. co m/jo u r n a ls /in d ex . p h p / ijeec s   I m pa ct  of In ter - e No deB H a ndo v er  Para m e ters on  Pe rfor m a n ce  O pti m i z a tion o L TE  N etw o rk s       M ina   M a lek za deh F a t e m e h Re za iee   F a c u lt y   o f   El e c tri c a a n d   Co m p u ter E n g in e e rin g ,   Ha k im   S a b z e v a ri   Un iv e rsit y   S a b z e v a r,   Ira n       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Au g   2 7 ,   2 0 1 7   R ev i s ed   No v   5 ,   2 0 1 7   A cc ep ted   No v   24 ,   2 0 1 7       Ha n d o v e r,   a a   re so u rc e   c o n su m i n g   p ro c e ss ,   is  a n   im p o rtan issu e   in   m o b il e   c o m m u n ica ti o n w h ich   c a n   h ig h l y   a ffe c th e   o v e ra ll   p e rf o rm a n c e   o f   th e   L T E   n e tw o rk s.  S in c e   th e   h a n d o v e p ro c e ss   m a in ly   r e li e o n   f o u m a in   e n tr y   c o n d i ti o n   p a ra m e t e rs,  o p ti m izin g   th e s e   p a ra m e ters   w il in   tu rn   im p ro v e   th e   h a n d o v e p ro c e ss .   In   th is  w o rk ,   w e   in v e stig a te  th e   e ff e c ti v e n e ss   o f   th e   f o u h a n d o v e p a ra m e t e rs  b y   m e a su ri n g   th e   re su lt in g   d o w n li n k   th ro u g h p u a n d   n u m b e o f   th e   re q u ired   h a n d o v e rs.  W e   f u rth e r m o re   d e ter m in e   th e   o p ti m iz e d   v a lu e o f   th e   p a ra m e ter th ro u g h   im p le m e n ti n g   d iff e re n se ts  o f   e x p e rim e n ts.   F in a ll y ,   b y   a p p l y in g   th e   o b tain e d   o p ti m ize d   p a ra m e ters   o n   tw o   m a in   LT h a n d o v e a lg o rit h m i. e .   A 3 RS RP   a n d   A 2 A 4 RS RQ,  th e ir  p e rf o rm a n c e   is   c o m p a re d   re g a rd in g   to   d if f e r e n sp e e d s   o f   th e   m o b il e   e q u ip m e n t.   W e   d e term in e   h o w   to   a c c u ra tel y   s e le c th e   o p ti m a se tt in g f o th e   p a r a m e ters   so   th a g re a ter L T p e rf o r m a n c e   c a n   b e   a c h iev e d .   K ey w o r d s :   Han d o v er   p ar a m eter s   L T E   m o b ilit y   L T E   n et w o r k s   M ea s u r e m en t e v e n ts   Co p y rig h ©   2 0 1 8   In stit u te o A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e   Al rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Min Ma le k za d eh ,     Dep ar t m en t o f   E lectr ical  an d   C o m p u ter   E n g in ee r i n g ,   Hak i m   Sab ze v ar i U n i v er s it y ,   Sab ze v ar ,   I r an .   E m ail:  m . m a lek za d e h @ h s u . ac . ir       1.   I NT RO D UCT I O N   T h X2 - b ased   h an d o v er   [ 1 ] ,   h ap p en s   w h e n   t h m o b ile  u s er   eq u ip m en ( UE )   m o v es   in ter   th e   eNo d eB s ,   f r o m   th e   s er v in g   e No d eB   ( S - eNB )   to   th tar g et   eNo d eB   ( T - eNB ) ,   w i th o u i n v o lv i n g   t h ev o l v ed   p ac k et  co r ( E P C )   [ 2 ] .   A s   th UE   m o v es,  t h S - e NB   k ee p s   its   tr ac k   an d   d ec id es  w h e th er   h an d o v er   i s   r eq u ir ed .   T h is   p r o ce s s   in v o l v e s   m ea s u r e m en ts   an d   d ec is io n   p r o ce d u r [ 3 ] .   T o   m a k s u c h   d ec is io n ,   s et  o f   ev en t - b ased   m ea s u r e m e n t s   ar p er f o r m ed   b y   b o th   UE   a n d   S - eNB .   T h m ea s u r e m en ts   p er f o r m ed   b y   UE   ar R e f er en ce   Si g n al  R ec eiv ed   P o w er   ( R S R P )   an d   R ef er e n ce   Sig n al  R ec ei v ed   Qu a lit y   ( R SR Q)   [ 4 ,   5 ] .   T h R S R P   is   ce l l - s p ec if ic  s i g n al   s tr e n g th   r elate d   m etr ic  th at   is   u s ed   as  an   in p u f o r   th ce ll  r esele ctio n   an d   h an d o v er   d ec is io n s .   Fo r   p ar ticu lar   ce ll,  th R SR P   is   d ef in ed   as  th av er ag p o w er   ( in   d B m )   o f   t h R e s o u r ce   E le m e n ts   ( R E )   t h at  ca r r ies  ce ll - s p ec if ic  R e f er en ce   Si g n als  ( R S)  w it h i n   t h co n s id er ed   b an d w id t h .   T h R S R P   m ea s u r e m en is   u ti lized   m ai n l y   to   m ak r an k i n g   a m o n g   d if f er e n t c an d id ate  ce ll s   in   ac c o r d an ce   w it h   th e ir   s ig n a l s tr en g th .   T h R SR m ea s u r e m en ( i n   d B )   is   ce ll - s p ec if ic  s i g n a q u alit y   m etr ic.   S i m ilar   to   th R SR P   m ea s u r e m e n t,  t h i s   m etr ic  i s   u s ed   m ai n l y   to   p r o v id r an k in g   a m o n g   d i f f er e n t c a n d id ate  ce ll s   b u t i n   ac co r d an ce   w it h   th eir   s i g n al   q u alit y .   T h is   m etr ic  ca n   b e m p lo y ed   as   a n   i n p u in   m a k i n g   ce ll  r ese lec tio n   a n d   h a n d o v er   d ec is io n s   in   s ce n ar io s   in   w h i ch   t h R S R P   m ea s u r e m e n t s   a r n o s u f f icie n to   m ak e   r elia b le  ce ll - r e s elec tio n   an d   h an d o v er   d ec is io n s   [ 5 ].   Af ter   m ea s u r i n g   th R S R an d   R S R P ,   th co n d itio n s   f o r   an y   o f   t h f i v p r ed ef in ed   ev en t s   ar e   ch ec k ed   to   ex a m i n i f   t h e y   ar m et.   T h L T E   d ef in e s   t h at  t h m ea s u r e m e n r ep o r tin g   e v e n ts   a s   A 1 ,   A 2 ,   A 3 ,   A 4   a n d   A 5   ar b ased   u p o n   ei th er   R SR P   o r   R S R m es s ag e s .   T h ev en ts   t h at  ca n   tr i g g er   th m ea s u r e m en t   r ep o r t in   X2 - b ased   h an d o v er   a r lis ted   in   T ab le  1 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       I mp a ct  o f I n ter - eNo d eB   Ha n d o ve r   P a r a mete r s   o n   P erfo r ma n ce   Op ti miz a tio n   o f.. .   ( Min a   Ma lekza d eh )   213   T ab le  1 .   L T E   m ea s u r e m e n t e v en ts   Ev e n t     D e scri p t i o n   Ev e n t   A 1   S e r v i n g   b e c o me s b e t t e r   t h a n   t h r e sh o l d   Ev e n t   A 2   S e r v i n g   b e c o me s w o r se   t h a n   ( )   t h r e sh o l d   Ev e n t   A 3   N e i g h b o r   b e c o me s a n   o f f se t   b e t t e r   t h a n   se r v i n g     Ev e n t   A 4   N e i g h b o r   b e c o me s b e t t e r   t h a n   t h r e sh o l d   Ev e n t   A 5   S e r v i n g   b e c o me s w o r se   t h a n   t h r e sh o l d 1   a n d   n e i g h b o r   b e c o me s b e t t e r   t h a n   t h r e sh o l d 2       W h en   t h r eq u ir ed   co n d itio n s   f o r   a n y   o f   t h f iv e   ev e n ts   ar m et,   t h en   a   m ea s u r e m e n t   r ep o r is   tr ig g er ed   an d   s en b ac k   to   th S - eNB   in   r esp o n s to   its   m ea s u r e m en co n tr o m ess a g [ 6 ,   7 ] .   T h en ,   o n ce   th e   S - eNB   m ak e s   h an d o v er   d ec is io n ,   it  co m m u n icate s   w it h   t h T - eNB   to   in f o r m   it  o f   t h h an d o v er   a n d   also   allo ca tio n   o f   th r eq u ir ed   r e s o u r ce s .   Af ter   th a t,  th UE   d etac h es  f r o m   t h e   S - e NB   an d   j o in s   th T - eNB .   T o   h elp   th UE s   ac co m p lis h   r ep o r tin g   th m ea s u r e m en to   th S - eNB ,   th o v er all  h a n d o v er   p r o ce s s   ca n   b co n tr o lled   b y   s e v er al  p ar a m e t er s .   T h co n d itio n s   o f   th e   ev e n ts   b ased   th e   T ab le  1   s h o w   t h at  th e   o p er atio n   o f   th en t ir h a n d o v er   p r o ce d u r m ai n l y   r elie s   o n   t h f o llo w i n g   f o u r   h a n d o v er   p ar a m eter s   [ 8 ] :   1.   T h r esh o ld r ef er s   to   a n   ab s o l u te  v al u to   w h ic h   t h r ec ei v ed   s i g n al   lev e is   co m p ar ed   w it h   to   d eter m i n w h et h er   it d r o p s   b elo w   o r   n o t.   2.   H y s ter e s is :   th er e   ca n   b d ela y   b et w ee n   w h en   t h UE   d ec id es to   s e n d   m ea s u r e m en t r ep o r t to   in it iate  h an d o v er   u n til  t h h an d o v er   a ctu all y   h ap p en s .   D u r in g   t h is   d ela y ,   d u to   f r eq u e n m o v e m e n o f   th UE ,   th s i g n al  q u alit y   o f   t h T - eNB   m a y   ch a n g f o r   it  an d   b ec o m w ea k er   w h ic h   w ill  l ea d   to   p o o r   h an d o v er   a n d   t h p in g - p o n g   e f f ec t [ 9 ] .   H y s ter esis   is   p ar a m eter   t h at  i s   m ea s u r ed   r eg ar d in g   to   th e   R SR P   an d   is   u s ed   to   m ak t h cu r r en m ea s u r ed   v alu o f   t h T - eNB   lo o k s   w o r s th an   it  ac t u all y   is .   I h elp s   th e   UE   to   ass u r t h at  th T - eNB   is   s tr o n g   e n o u g h   at  t h ti m o f   t r ig g er i n g   t h h an d o v er .     3.   Of f s et:   is   t h p ar a m e ter   t h at  m ak e s   th e   S - eNB   lo o k s   b ette r   th a n   it s   ac t u al   cu r r e n m ea s u r ed   v al u e.   As   th o f f s e ca n   h av e ith er   p o s i tiv o r   n e g ati v v al u es,  i h elp s   to   ac co r d in g l y   s p ee d   u p   o r   s lo w   d o w n   t h e   h an d o v er   p r o ce s s   u p o n   t h r eq u ir e m e n t s .   4.   T im to   tr i g g er d ep en d i n g   o n   th n et w o r k   co n d it io n s ,   t h er ca n   b q u ic k   v ar iat io n s   in   t h s ig n al  q u a lit y   o f   th T - eNB .   I n   th is   ca s e,   in   o n h an d   t h s h o r t - ti m p ea k s   o f   t h m ea s u r ed   s ig n als  ca n   s atis f y   th e   co n d itio n s   to   w r o n g l y   tr i g g er   th h an d o v er   w h ile  o n   t h o th er   h an d   th e   q u alit y   o f   t h s i g n al  i s   q u ick l y   d r o p p ed   ag ain   an d   th co n d iti o n s   ar n o s u itab le  to   tr ig g er   th h a n d o v er   an y m o r e.   T h T i m e - to - tr i g g er   ( T T T )   is   ce r tain   a m o u n o f   t i m th a UE   w ait s   af ter   th h a n d o v er   co n d itio n   is   s ati s f ied .   T h u s ,   th T T S   lik h y s ter esis   d ela y s   t h e   h a n d o v er   b u t r eg ar d in g   to   th ti m n o t RS R P .     As  w ca n   s ee ,   i n   o r d er   to   d ec id th h an d o v er   m o m e n t ,   th h a n d o v er   p ar am eter s   ar d ir ec tly   in v o l v ed   in   th h a n d o v er   d ec is io n   m ak in g   p r o ce d u r e.   T h u s   ac cu r atel y   s elec ti n g   th co r r e ct  v al u es  f o r   th e s p ar am eter s   is   m ai n   ch a llen g f o r   o p ti m izatio n   o f   th e   o v er all  L T E   p er f o r m a n ce .   W r o n g   v al u es  f o r   t h e   p ar am eter s ,   eith er   to o   h ig h   o r   to o   lo w ,   ca n   lead   to   p er f o r m a n ce   d eg r ad atio n   as  th r es u lt  o f   p er f o r m i n g   eit h e r   ex ce s s iv n u m b er   o f   h a n d o v e r s ,   to o   ea r ly   o r   to o   late  h a n d o v er s ,   u n n ec es s ar y   h an d o v er s ,   o r   h an d o v er   to   th e   w r o n g   T - eNB   [ 1 0 ].   T h u s ,   t h is   w o r k   i n v e s ti g ates  t h i m p ac o f   th f o u r   h a n d o v er   p ar am eter s   i.e .   h y s ter esis ,   th r es h o ld ,   ti m to   tr i g g er ,   an d   o f f s et  an d   d eter m i n t h eir   in d i v id u al  o p tim a v al u es  u n d er   th cu r r en L T E   h an d o v e r   alg o r ith m s   i.e .   A 2 A 4 - R S R a n d   A 3 - R SR P ,   to   o p tim ize  th L T E   p er f o r m a n ce .   T h r est o f   th i s   w o r k   i s   o r g a n i ze d   as f o llo w s .   Sec tio n   2   r ev ie w s   th e   r elate d   w o r k s .   Sect io n   3   p r esen ts   th s i m u latio n   e n v ir o n m en a lo n g   w it h   t h co r r esp o n d in g   s ce n ar io s .   Sectio n   4   an al y ze s   th ex p er i m e n tal   r esu lt s .   T h w o r k   is   co n clu d ed   in   s ec tio n   5 .       2.   RE L AT E WO RK S   P r o v id in g   m o b ilit y   a n d   tr ac k i n g   t h u s er s   as  th e y   m o v b et w ee n   d if f er e n eNo d eB s ,   is   o n o f   th e   m aj o r   f u n ctio n s   o f   th ce ll u lar   n et w o r k s   in cl u d i n g   L T E .   T h L T E   h an d o v er   is   r e s o u r ce   co n s u m i n g   p r o ce d u r w h ic h   ca n   h i g h l y   d eg r ad th o v er all  p er f o r m a n c o f   t h n et w o r k   i f   it  d o es  n o p er f o r m   p r ec is el y .   On   t h e   o th er   h a n d ,   ex i s te n c o f   a   v ar iet y   o f   p ar a m eter s   in v o lv ed   in   t h h a n d o v er   i n clu d i n g   t h r es h o ld ,   h y s ter esi s ,   o f f s et,   a n d   ti m to   tr ig g er ,   h as  ad d ed   m o r co m p lex it y   to   th p r o ce d u r e.   T h u s   it  is   ess e n tia to   d ef in an   a n al y tical  m o d el  r eg ar d in g   to   d if f er en v a lu e s   o f   d if f er en h an d o v er   p ar a m eter s   to   d eter m in t h o p tim a l v al u es t h at  e f f ec tiv e l y   en h a n ce   th h a n d o v er   p r o ce d u r e.   Du to   s i g n if ica n ce   o f   t h i s s u e,   th er ar m a n y   r e s ea r ch es   th at  s t u d y   t h h an d o v er   m an ag e m e n t .   Ho w e v er ,   o n l y   a   f e w   o f   t h e m   tak e   in to   ac co u n t h o p ti m iz atio n   o f   t h e   h an d o v er   p ar a m et er s .   T h au t h o r s   i n   [1 1 ]   u s NS3   a n d   co n s id er   th e   ex i s ti n g   h a n d o v er   al g o r ith m s   f o r   L T E   w h ic h   ar A 2 A 4 - R S R a n d   A 3 - R S R P .   T h ey   u tili ze   t h f u n ctio n aliti es  o f   b o th   alg o r it h m s   to   p r o v id an al y s i s   o f   d i f f er e n p ar a m eter s   i n clu d i n g   th r o u g h p u t,  S I NR ,   a n d   n u m b e r   o f   h an d o v er .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l 9 ,   No .   1 J an u ar y   201 8   :   212     2 2 0   214   Ho w e v er ,   ev al u atio n   o f   t h e   h an d o v er   p ar a m e ter s   is   n o in cl u d ed .   T h h y s ter esis   m ar g i n   i n   co n s id er ed   in   A 3   ev en t in   h e ter o g en eo u s   n et w o r k   u s in g   L T E - s i m   to o l [ 9 ] .     T h th r o u g h p u t,  r ate  o f   r ad io   lin k   f ail u r e,   an d   p in g - p o n g   ef f ec ar an al y ze d   w it h   d if f er en n u m b er   o f   UE s   w it h o u r eg ar d   to   th ef f ec tiv e n e s s   o f   t h h a n d o v er   p ar am eter s .   T h o p tim ized   h a n d o v er   p ar am eter s   u n d er   t h d o w n li n k   L T E   ar e   p r o v id ed   in   [ 12 ]   u s in g   n e w   h a n d o v er   alg o r it h m   u n d e r   C ++   p lat f o r m .   Dif f er en t   a m o u n ts   o f   s p ee d   ar co n s id er ed   f o r   m o b il it y   o f   t h UE .   T h r o u g h   t h r e s u l ts ,   t h e f f ec tiv e n es s   o f   th t i m e   to   tr i g g er   is   d is c u s s ed   f o r   t h p r o p o s ed   m o d el  w h ile   th e   co m m o n   h an d o v er   alg o r it h m s   ar e   n o t   ev alu a ted .   I n   [ 13 ]   co m m er cial  m ea s u r em en to o ca lled   NE MO   Han d y ,   is   u s ed   f o r   liv ca p tu r i n g   o f   th L T E   tr af f ic  to   v er if y   th e   p o s s ib le  r elatio n s h ip s   a m o n g   SIN R ,   R SR P ,   R S SI  a n d   R SR Q   as   w e ll  as  e v al u ati n g   t h e   ef f ec ts   o f   SNR   o n   th r o u g h p u t.  Ho w e v er ,   v er if ica tio n   is   n o ap p l ied   o n   th h a n d o v er   p ar am e ter s .   T h o p tim izatio n   o f   ti m to   tr ig g er   a n d   h y s ter esi s   ar co n s id er ed   in   [ 14 ] .     T h s p ee d   o f   u s er   is   f i x ed   at  1 2 0 k m / h   to   e v al u ate  t h A 3   e v e n w h ile  A 2   a n d   A 4   e v en ts   ar n o s t u d ied .   T h X2   h a n d o v er   is   al s o   s t u d ied   i n   [ 15 ]   u s in g   Op e n A ir I n ter f ac L T E   em u latio n   p latf o r m .   T h i m p ac o f   t h R S R P   o n   th e   h a n d o v er   d ec i s io n   a lg o r ith m   i s   i n v est ig ated   w h i le  t h o th er   h an d o v er   p ar am eter s   ar n o i n cl u d ed .   B y   v ar y in g   u s er   v elo cit y ,   t h au th o r s   in   [ 16 ]   in v est ig ate  th i m p ac o f   ti m to   tr ig g er   o n   th A 3   ev e n t.  T h h an d o v er   alg o r it h m s   ar a ls o   in v e s ti g ated   in   [ 1 7 ,   1 8 ]   alo n g   w it h   L T E   n et w o r k s   s p ec if icatio n s   i n   [ 1 9 , 2 0 , 2 1 ]   C o n s id er in g   t h lac k   o f   i n v es tig ati n g   th i m p ac o f   al f o u r   h an d o v er   p ar a m eter s   o n   b o th   h an d o v er   alg o r ith m s   i n   th r elate d   w o r k s ,   th is   w o r k   p r o v id es  s ev er al   s i m u lated   s ce n ar io s   b ased   o n   th f o u r   h a n d o v er   p ar am eter s   i.e .   t h r esh o ld ,   h y s ter esis ,   o f f s et,   a n d   ti m to   tr ig g er   w it h   b o th   A 2 A 4 - R S R a n d   A 3 - R S R P   alg o r ith m s .   T h m ai n   co n tr ib u tio n   o f   t h is   w o r k   is   to   p r ec is el y   ev al u ate  v ar iet y   o f   d if f e r en v al u es  f o r   th e   h an d o v er   p ar a m eter s   f o r   t w o   ex is ti n g   h an d o v er   al g o r ith m s .   T h o b j ec tiv is   b y   p r o v id in g   ca r ef u l   co m p ar is o n ,   w d eter m i n th o p tim al  v al u es  o f   t h f o u r   h an d o v er   p ar a m eter s   i n   ter m s   o f   th f o llo w in g   p er f o r m a n ce   m etr ics:   1 )   Min i m izi n g   n u m b er   o f   u n n ec ess ar y   h an d o v er s   2 )   Min i m izi n g   i m p ac t o f   h a n d o v er   o n   s er v ice  p er f o r m a n ce   i n   ter m   o f   t h r o u g h p u t       3.   SI M UL AT I O SE T UP   As  m e n tio n ed ,   th m ai n   p u r p o s o f   th is   w o r k   is   to   f i n d   th o p tim al  v alu e s   o f   th e   h an d o v er   p ar am eter s   to   en h a n ce   th e   h a n d o v er   p r o ce d u r in   ea r l y   s ta g es  b e f o r it  a ctu a ll y   h ap p en s .   I n   th i s   s ec tio n ,   w e   p r esen t th n et w o r k   e n v ir o n m en t th a w d ev elo p   alo n g   w i t h   th f i v co r r esp o n d in g   s ce n a r io s .       3 . 1 .     Si m ula t io E nv iro n m en t   T h NS3   s i m u latio n   to o is   u s ed   to   d ev elo p   th e   L T E   n et w o r k   w it h   f o u r   eNo d eB s   an d   o n e   SGW /P GW .   Fu r th er m o r e,   r e m o te  s er v er ,   o u ts id o f   th e   L T E   n et w o r k ,   i s   ass i g n ed   as  th e n d   u s er   to   co m m u n icate   w i th   th UE   in   th L T E   n et w o r k   t h r o u g h   SG W /P GW .   T h UE   is   o n   t h c ar   w h ic h   is   m o v in g   ar o u n d   th n et w o r k   w h ile  h a n d in g   o v er   f r o m   o n eNo d e B   to   an o th er   Fi g u r 1 .         Fig u r 1 .   Si m u latio n   en v ir o n m en t     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       I mp a ct  o f I n ter - eNo d eB   Ha n d o ve r   P a r a mete r s   o n   P erfo r ma n ce   Op ti miz a tio n   o f.. .   ( Min a   Ma lekza d eh )   215   T h lo ca tio n   o f   th co m p o n e n t s   ex i s tin g   i n   th is   to p o lo g y   ar as f o llo w :   1.   eNo d eB 1   is   in   ( 2 0 0 , 3 0 0 )   Km   as th X - Ax is   a n d   Y - Ax i s   r es p ec tiv el y .   2.   eNo d eB 2   is   in   ( 5 0 0 , 1 0 0 )   Km   as th X - Ax is   a n d   Y - Ax i s   r es p ec tiv el y .   3.   eNo d eB 3   is   in   ( 9 0 , 1 5 0 0 )   Km   as th X - Ax is   a n d   Y - Ax i s   r es p ec tiv el y .   4.   eNo d eB 4   is   in   ( 1 0 0 0 , 1 7 0 0 )   K m   as t h X - A x is   an d   Y - Ax is   r esp ec tiv el y .   5.   SGW /P GW   is   in   ( 1 4 0 0 , 8 0 0 )   K m   as t h X - Ax is   a n d   Y - Ax i s   r esp ec tiv el y .     3 . 2 .    Si m ula t io S ce na rio s   I n   o r d er   to   p r ec is ely   d eter m in th i m p ac o f   th h a n d o v er   p ar am eter s ,   f i v d i f f er e n s ce n ar io s   ar e   d ev elo p ed   ea ch   w it h   d if f er e n d esig n   co n s id er atio n s   an d   ch a r ac ter is tics .   A )   Scen ar io   o n e:   th h an d o v e r   p ar am eter   th at  is   s t u d ied   in   th is   s ce n ar io   is   th r es h o ld   in   r eg ar d   to   th A 2 A 4 - R S R h a n d o v er   alg o r i th m .   T h UE   w it h   co n s ta n s p ee d   o f   1 2 0   K m / h   tr av el s   w h il it  is   h a n d ed   o v er   b et w ee n   th eNo d eB s   w h e n   n ee d ed .   T h s ce n ar io   is   r u n   s i x   ti m es  ea c h   ti m w ith   d i f f er en th r e s h o ld   v al u e.   T h u s ,   w h ile  t h n ei g h b o r   ce ll  o f f s et  is   k ep co n s tan in   t h is   s ce n ar io ,   th th r e s h o ld   v al u es  ar v ar ied   as  8 ,   1 0 ,   2 0 ,   3 0 ,   3 1 ,   an d   3 2   d B m .   T h e   th r o u g h p u a n d   n u m b er   o f   r e q u ir ed   p er f o r m ed   h a n d o v er s   ar o b tain ed   as  th e   p er f o r m a n ce   m etr ics to   d eter m i n th o p ti m al  v al u o f   t h t h r es h o ld   p ar am eter .   B )   Scen ar io   t w o :   u n li k t h f ir s s ce n ar io ,   th i s   ti m th e   th r e s h o ld   is   k ep co n s tan w h ile  t h e   n ei g h b o r   ce ll  o f f s et   p ar a m eter   v ar ies  a s   0 . 2 5 ,   0 . 5 ,   1 ,   2 ,   an d   3   d B .   T h u s ,   t h s ce n a r io   i s   r u n   f i v ti m es   to   d eter m i n t h o p tim a v al u f o r   n eig h b o r   ce ll  o f f s et  p ar a m eter .   T h o b j ec ti v is   to   d eter m i n th o p ti m al   v alu o f   th o f f s e t   h an d o v er   p ar a m eter   b ased   o n   t h p er f o r m a n ce   m etr ic s .   C )   Sce n ar io   t h r ee :   w h ile   th t w o   p r ev io u s   s ce n ar io s   i n v e s ti g ate  t h e   A 2 A 4 - R S R Q   h a n d o v er   alg o r ith m ,   th i s   s ce n ar io   tak es  in to   ac co u n t h A 3 - R S R P   alg o r ith m .   T h s ce n ar io   is   r u n   1 2   tim e s   to   ex a m in e   1 2   d if f er en v al u es  f o r   th e   h y s ter esis   p ar a m eter   as  0 . 2 5 ,   0 . 5 ,   1 ,   2 ,   3 ,   4 ,   5 ,   6 ,   7 ,   8 ,   9 ,   an d   1 0   d B .   T h u s ,   w h ile   t h t i m e   to   tr i g g er   r e m a in s   co n s ta n t,  th e   o p ti m al   v a lu e   f o r   t h h y s ter esi s   h a n d o v er   p ar a m eter   is   d eter m i n ed   i n   ter m s   o f   p er f o r m an ce   m etr ics.   D)   Scen ar io   f o u r :   u n li k t h t h ir d   s ce n ar io ,   h er t h h y s ter esis   p ar a m eter   r e m a in s   u n c h a n g ed ,   a n d   th ti m to   tr ig g e r   p ar a m eter   v ar ies  a s   0 ,   4 0 ,   6 4 ,   8 0 ,   1 0 0 ,   1 2 8 ,   1 6 0 ,   an d   2 5 6   m il lis ec o n d s   to   ch ar ac ter ize  it s   o p tim a l v al u e.   E )   Scen ar io   5 :   th i s   s ce n ar io   co n s id er s   t h o p ti m ized   v alu o f   th t h r es h o ld   an d   n eig h b o r   ce ll  o f f s e t   p ar am eter s   f o r   A 2 A 4 - R SR alg o r ith m   o b tain ed   i n   s ce n ar io s   o n an d   t w o   r esp ec ti v el y   an d   also   th o p ti m ized   v alu o f   h y s ter esi s   an d   ti m t o   tr ig g er   p ar am eter s   f o r   A 3 - R S R P   alg o r ith m   o b tain ed   in   s ce n ar io s   t h r ee   an d   f o u r   r esp ec ti v el y .   T h en   b y   v a r y in g   t h e   ac ce ler atio n   o f   t h ca r ,   th t h r o u g h p u o f   t h A 2 A 4 - RS R Q   an d   A 3 - R S R P   alg o r ith m s   ar co m p ar ed   u n d er   th e s o p ti m ized   h a n d o v er   p ar am e ter s   i n   ter m   o f   d o w n li n k   th r o u g h p u t .   T h ca r   s p ee d   v ar ies as 3 0 ,   4 0 ,   5 0 ,   6 0 ,   7 0 ,   8 0 ,   9 0 ,   1 0 0 ,   1 1 0 ,   a n d   1 2 0   k m /h .     I n   all  s ce n ar io s ,   th e   to tal  d is t an ce   tr av e led   b y   t h UE   is   2 0 0 0   Km .   th s i m u latio n   ti m o f   all  t h s ce n ar io s   d ep en d s   o n   th s p ee d   o f   th U E   as d ef in ed   b elo w :                                     ( 1 ) To ta l   d is ta n c e S im u l a ti o n   ti m e S p e e d               ( 1 )     T h d esig n   ch ar ac ter i s tics   o f   t h s ce n ar io s   ar s u m m ar ized   in   T ab le  2 .       T ab le 2 Desig n   c h ar ac ter is tic s   o f   th s ce n ar io s   V a l u e   N a me   sce n a r i o 1 ,   2 ,   3 ,   4 :   1 2 0   k m/ h     sce n a r i o 5 :   {3 0 , 4 0 , 5 0 , 6 0 , 7 0 , 8 0 , 9 0 , 1 0 0 , 1 1 0 , 1 2 0 } k m / h     U sp e e d   2 0 0 0   K m   T o t a l   d i st a n c e   T o t a l   d i st a n c e / sp e e d   S i mu l a t i o n   t i me   C a r :   C o n s t a n t V e l o c i t y M o b i l i t y M o d e l   F o u r   e N o d e B s,  S G W ,   P G W :   C o n st a n t P o si t i o n M o b i l i t y M o d e l   M o b i l i t y   a l g o r i t h m   sce n a r i o 1   a n d   2 :   A 2 A 4 - R S R Q   sce n a r i o 3   a n d   4 :   A 3 - R S R P   H a n d o v e r   a l g o r i t h m   {8 , 1 0 , 2 0 , 3 0 , 3 1 , 3 2 d B m   T h r e sh o l d   {0 . 2 5 , 0 . 5 , 1 , 2 , 3 }   d B   N e i g h b o r   c e l l   o f f s e t   {0 . 2 5 , 0 . 5 , 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 , 1 0 d B   H y st e r e si s   {0 , 4 0 , 6 4 , 8 0 , 1 0 0 , 1 2 8 , 1 6 0 , 2 5 6 } m i l l i se c o n d   T i me   t o   T r i g g e r           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l 9 ,   No .   1 J an u ar y   201 8   :   212     2 2 0   216   4.   SI M UL AT I O R E S UL T S   T h is   s ec tio n   p r o v id es t h r esu l ts   o b tain ed   f r o m   i m p le m en t in g   th d esi g n ed   s ce n ar io s .     4 . 1 .    Scena rio 1 :   I m pa ct   o f   Serv ing   Ce ll  T hres ho ld   Fo r   co n s ta n t a m o u n t o f   n ei g h b o r   ce ll  o f f s et,   w e x a m i n d if f er en t a m o u n t s   f o r   th r es h o ld   p ar am ete r   to   ev alu ate  t h co r r esp o n d in g   in f l u e n ce s   o n   d o w n li n k   th r o u g h p u an d   n u m b er   o f   h an d o v e r s   in   A 2 A 4 - R SR Q   alg o r ith m .   T h s ce n ar io   v ar ie s   th t h r es h o ld   p ar a m eter   w it h   t h p u r p o s o f   f i n d in g   its   o p ti m u m   m ar g in .   T h e   r esu lt s   ar p r esen ted   in   Fi g u r 2 .             Fig u r e   2 I m p ac t o f   t h t h r es h o ld   h an d o v er   p ar am e ter   o n   L T E   p er f o r m a n ce       T h r esu lts   o f   t h is   ex p er i m en in d icate   t h d ir ec e f f ec o f   in cr ea s i n g   t h v a lu e s   o f   t h e   th r es h o ld   p ar am eter   o n   o p ti m izi n g   th e   d o w n li n k   th r o u g h p u t.   A s   t h t h r es h o ld   p ar a m eter   i n cr ea s es,  t h a v er ag e   th r o u g h p u also   i n cr ea s es  ac c o r d in g l y   a s   in   t h b est  p o in i r ea ch es  f r o m   6 0 Mb p s   to   8 3 Mb p s .   On   th o th er   h an d ,   s i n ce   t h er ar to tal  f o u r   eNo d eB s   in   th s ce n ar io ,   th r ec o m m e n d ed   m ax i m u m   n u m b er   o f   h a n d o v er s   w il b t h r ee .   A s   w ca n   s ee ,   w h e n   t h r es h o ld   in cr ea s e s ,   t h n u m b er   o f   p er f o r m ed   h an d o v e r s   also   i n cr ea s e s   i n   p ar allel  b u d o es  n o e x ce ed   th r ec o m m e n d ed   m a x i m u m   n u m b er .   T h er eb y ,   i n cr ea s in g   th e   n u m b er   o f   h an d o v er s   d o es n o t li m it t h p er f o r m an ce   o f   th n et w o r k   i n   t er m   o f   t h r o u g h p u t.  He n ce   t h r esu lt s   s u g g est t h at   in cr ea s i n g   t h t h r es h o ld   v al u to   t h h i g h e s p o i n ( 3 5   d B m )   ca n   ac co r d in g l y   e n h an ce   t h d o w n l in k   th r o u g h p u w it h o u t c o n ce r n   r eg ar d in g   to   th n u m b er   o f   u n n e ce s s ar y   h an d o v er s .     4 . 2 .   Scena rio 2 :   I m pa ct   o f   Neig hb o Cell  O f f s et   I n   th i s   s ce n ar io ,   w co n s id er   th i n f lu e n ce s   o n   d o w n li n k   t h r o u g h p u an d   n u m b er   o f   h a n d o v er s   i n   A 2 A 4 - R S R Q   alg o r it h m   w h e n   t h n ei g h b o r   ce ll  o f f s et  p ar a m eter   is   v ar iab le  a t h s a m ti m e   th a t h e   th r es h o ld   p ar a m eter   i s   k ep t a f ix ed   v alu e.   T h r esu l ts   t h at  r elate   to   th is   b asis   ar p r o v id ed   in   Fig u r 3 .             Fig u r 3 .   I m p ac t o f   t h n eig h b o r   ce ll o f f s et  h an d o v er   p ar a m e ter   o n   L T E   p er f o r m a n ce   5 10 15 20 25 30 35 55 60 65 70 75 80 85 Th ro ug hp ut  (Mb ps) Serv ing  Cell Th re sho ld  A2A4RSRQ  Th roug hp ut vs Serv ing Ce ll  Th resh old 5 10 15 20 25 30 35 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 Numb er  of  HO Serv ing  Cell Th re sho ld  A2A4RSRQ  Nu mbe r of  HO v s. Serv ing Ce ll  Th resh old 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 80 .4 80 .5 80 .6 80 .7 80 .8 80 .9 81 .0 81 .1 Th ro ug hp ut  (Mb ps) Neigh bo r Ce ll Offse t  A2A4RSRQ  Th roug hp ut vs Ne ighb or Cell Off st 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0 Numb er  of  HO Neigh bo r Ce ll Offse t  A2A4RSRQ  Nu mbe r of  HO v s. Neig hb or Cell Off se t Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       I mp a ct  o f I n ter - eNo d eB   Ha n d o ve r   P a r a mete r s   o n   P erfo r ma n ce   Op ti miz a tio n   o f.. .   ( Min a   Ma lekza d eh )   217   B ased   o n   t h r es u lt s   o f   t h e   ex p er i m e n t,   th e   tr ad eo f f   b e t w ee n   h i g h er   t h r o u g h p u alo n g s id o f   in cr ea s i n g   t h n u m b er   o f   h a n d o v er   is   d eter m in ed .   I is   o b s er v ed   th at  as  t h o f f s et  p ar a m eter   in cr ea s es,  t h av er ag t h r o u g h p u t is r ed u ce d   w h ile  t h a m o u n t o f   r ed u ctio n   is   n o t c o n s id er ab le.   I n   co n tr ast,  th h ig h er   o f f s e v alu p r o v i d es  lo w er   n u m b er   o f   h a n d o v er s .   T h u s   b y   i g n o r i n g   th lo w   a m o u n o f   t h r o u g h p u d eg r ad atio n ,   th e   lar g er   o f f s et  p ar a m eter   ca n   p r o v id b etter   n et w o r k   p e r f o r m an ce   i n   ter m   o f   le s s   n u m b er   o f   r eq u ir ed   h an d o v er s .     4 . 3   Scena rio 3 :   I m pa ct   o f   H y s t er esis   I n   th i s   s ce n ar io ,   w ar in ter ested   in   c h ar ac ter izin g   t h o p ti m al  v al u es  o f   t h h y s ter esis   h an d o v e r   p ar am eter   t h at  ca n   a f f ec th A 3 - R SR P   alg o r it h m .   W co n s id er   f ix ed   a m o u n f o r   ti m t o   tr ig g er   p ar a m eter   w h ile  v ar y i n g   th a m o u n o f   h y s ter esi s   to   ev al u ate  th e f f ec ts   o n   d o w n l in k   t h r o u g h p u an d   n u m b er   o f   h an d o v er s .   T h r esu lts   ar ill u s tr ated   in   Fi g u r 4 .           Fig u r 4 .   I m p ac t o f   t h h y s ter esis   h an d o v er   p ar a m eter   o n   L T E   p er f o r m a n ce       T h f ac t h at  t h s lo p d ec li n es  a s   t h h y s ter esi s   i s   i n cr e ased   ill u s tr ates   t h e f f ec t iv e n ess   o f   t h h y s ter esi s   p ar a m eter   o n   r ed u c tio n   o f   t h th r o u g h p u t.  As  th e   h y s ter esi s   in cr ea s e s ,   th t h r o u g h p u d ec r ea s es  s o   th at  t h lo w e s t h r o u g h p u i s   ac h ie v ed   u n d er   th e   h i g h est   a m o u n o f   h y s ter esi s .   T h th r o u g h p u d e g r ad es  d r am at icall y   f r o m   8 0 Mb p s   to   3 5 Mb p s   w h e n   th e   h y s ter e s is   r ea ch es  its   h i g h est   v al u ( 1 0   d B ) .   A ls o   u n d er   th e   h ig h e s v a lu o f   th h y s ter es is ,   th n u m b er   o f   p er f o r m ed   h a n d o v er s   r ea ch e s   its   lo w e s v al u e.   Ho w e v er ,   s i n ce   s till   t h h i g h est  n u m b er   o f   h a n d o v er s   d o es  n o e x ce ed   t h r e co m m e n d ed   m a x i m u m   v a lu ( 3 ) ,   w ca n   s a y   t h at   u n d er   th lo w est  h y s ter esi s   v alu e,   t h h i g h e s th r o u g h p u w it h   an   ac ce p tab le  n u m b er   o f   h an d o v er s   ar e   ac h iev ed .   T h u s   t h lo w er   th h y s ter es is   v alu e s   ca n   p r o v id b etter   p er f o r m a n ce   f o r   L T E   n etw o r k s .     4 . 4   Scena rio 4 :   I m pa ct   o f   T i m t o   T r ig g er   T h is   s ce n ar io   ass i g n s   co n s t an lev el  f o r   th h y s ter esis   i n   A 3 - R S R P   alg o r ith m   w h ile  v ar y in g   th e   ti m to   tr ig g er   p ar a m e ter .   T h u s   b y   a s s i g n in g   d i f f er en t   ti m e   s lo ts   to   t h ti m to   tr ig g er   h a n d o v er   p ar a m eter s ,   w d eter m in t h r es u lt s   o f   t h co r r esp o n d in g   i m p ac t s   o n   th d o w n li n k   th r o u g h p u w h i ch   ar p r esen ted   i n   Fig u r 5 .   As  t h r es u lt s   ill u s tr ate,   in cr ea s in g   t h t i m e   to   tr i g g er   p ar a m eter   w ill   d ec r ea s t h a v er ag o f   d o w n l in k   t h r o u g h p u t.  B ased   o n   th e   r es u lts ,   th e   o p ti m ized   v al u o f   ti m to   tr i g g er   h a n d o v er   p ar am eter   is   o b tain ed   at  5 0   m s   ac h ie v in g   t h h ig h es t a v er ag t h r o u g h p u t.     0 2 4 6 8 10 30 40 50 60 70 80 Th ro ug hp ut  (Mb ps) Hyster esis   A3RSRP   Th roug hp ut vs Hy steres is  0 2 4 6 8 10 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 Numb er  of  HO Hyster esis   A3RSRP   Nu mbe r of  HO v s. Hy steres is  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l 9 ,   No .   1 J an u ar y   201 8   :   212     2 2 0   218       Fig u r 5 .   I m p ac t o f   t h ti m to   tr ig g er   h a n d o v er   p ar a m eter   o n   L T E   p er f o r m a n ce       4 . 5   Scena rio 5 :   I m pa ct   o t he  O pti m ize d H a nd o v er   P a ra m et er s   Fro m   i m p le m e n ti n g   th f o u r   p r ev io u s   s ce n ar io s ,   w d ete r m in ed   t h o p ti m al  v al u es  f o r   th f o u r   h an d o v er   p ar a m eter s   in v o l v e d   in   b o t h   h an d o v er   al g o r ith m s .   Her e,   w e   u s t h ese   o p ti m a l   v al u es   to   c o m p ar th p er f o r m a n ce   o f   A 2 A 4 - R S R a n d   A 3 - R S R P   h an d o v er   a lg o r ith m s   u n d er   th e   o b tain ed   o p tim ized   h a n d o v er   p ar am eter s   in   ter m   o f   d o w n li n k   th r o u g h p u t.  T h r esu lt s   ar p r o v id ed   in   Fig u r 6 .           Fig u r 6 .   I m p ac t o f   t h o p ti m i ze d   p ar am eter s   o n   L T E   p er f o r m an ce       T h is   r esu lt s   m ai n l y   tak i n to   ac co u n t h p er f o r m an ce   co m p ar i s o n   o f   t h A 3 - R S R P   an d   A 2 A 4 - R S R h a n d o v er   alg o r ith m s   u n d er   d if f er en s p ee d s   o f   th UE .   T h r esu lts   s h o w   h i g h er   th r o u g h p u f o r   th A 3 - R S R P   alg o r ith m   u n d er   th o p ti m ized   h a n d o v er   p ar am e ter s .   As  t h s p ee d   in cr ea s es,  t h d o w n li n k   th r o u g h p u t   s lig h tl y   d ec r ea s e s   i n   b o th   alg o r ith m s   w h ile  s till   th A 3 - R SR P   al g o r ith m   ac h iev e s   h ig h er   d o w n li n k   th r o u g h p u t.       5.   CO NCLU SI O N   I n   t h is   w o r k   w i n v esti g ate d   th f o u r   m a in   h a n d o v er   p ar a m eter s   i n   th e   t w o   c u r r en t   h a n d o v er   alg o r ith m s .   T h o p ti m al   v al u es  f o r   th p ar a m eter s   o b tai n e d   to   o p ti m ize  t h o v er all  h an d o v er   p r o ce s s   w h ic h   d ir ec tl y   af f ec ts   t h L T E   p er f o r m an ce .   T h en   th o b tain ed   o p t i m al  v alu e s   w er ap p lied   o v e r   th t w o   h a n d o v er   alg o r ith m s   to   f u r t h er m o r co m p ar t h eir   p er f o r m a n ce   u n d er   o p tim al  co n d itio n s .   Ou r   r esu lt s   p r o v ed   th at   v ar y i n g   a n y   o f   th e   h a n d o v er   p ar am eter s ,   ca n   h ig h l y   a f f ec th o v er all  L T E   p er f o r m a n ce .   T h u s ,   p r e - s elec ti n g   o f   th p r o p er   v alu es i s   n ec es s ar y   r eq u ir e m e n t i n   t h ea r l y   s tag es b ef o r an y   h an d o v er   d ec is io n   i s   m ad e.     0 50 100 150 200 250 300 80 .9 81 .0 81 .1 81 .2 81 .3 Th ro ug hp ut  (Mb ps) Time  to  T rigg er  A3RSRP   Th roug hp ut vs Time  t o Trigg er 20 40 60 80 100 120 80 .2 80 .4 80 .6 80 .8 81 .0 81 .2 81 .4 81 .6 81 .8 82 .0 Th ro ug hp ut  (Mb ps) Spee d ( Km/h)  A3RSRP  A2A4RSRQ Th roug hp ut vs Spe ed Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       I mp a ct  o f I n ter - eNo d eB   Ha n d o ve r   P a r a mete r s   o n   P erfo r ma n ce   Op ti miz a tio n   o f.. .   ( Min a   Ma lekza d eh )   219   RE F E R E NC E S     [1 ]   L .   Zh a n g ,   T .   Ok a m a wa ri,   a n d   T .   F u ji i,   P e rfo rm a n c e   Eva lu a ti o n   o T CP  a n d   UD d u ri n g   L T H a n d o v e r,   IEE E   W irele ss   Co m m u n ica ti o n s an d   Ne tw o rk in g   Co n f e re n c e M o b il e   a n d   W irele ss   Ne t w o rk s,  p p . 1 9 9 3 - 1 9 9 7 ,   2 0 1 2 .   [2 ]   N.  S h o jae d i n ,   M .   G h a d e ri ,   a n d   A .   S ri d h a ra n ,   E ff e c o f   Ha n d o v e o n   th e   Per f o rm a n c e   o S c h e d u li n g   Al g o rit h ms   i n   L T Ne two rk s,   IE EE   W irele ss   Co m m u n ica ti o n s an d   Ne tw o rk in g   Co n f e re n c e   (W CNC) ,   p p . 1 3 8 6 - 1 3 9 1 ,   2 0 1 5 .   [3 ]   R.   T a o ,   L .   L i,   X .   Ch u ,   a n d   J.  Z h a n g ,   Ha n d o v e M e c h a n ism  a n d   Per fo rm a n c e   Eva l u a t io n   fo L T E - L AA   sy ste ms ,   IEE 1 7 t h   In tern a ti o n a W o rk sh o p   o n   S ig n a P ro c e ss in g   A d v a n c e s   in   W irele ss   Co m m u n ica ti o n s (S P AW C),   p p . 1 - 5 ,   2 0 1 6 .   [4 ]   Z.   G u o h u a ,   P .   L e g g ,   a n d   G .   Hu i,   Ne two rk   C o n tr o ll e d   Ha n d o v e M e c h a n ism  a n d   it O p ti mi za ti o n   i n   L T E   He ter o g e n e o u Ne two rk s,  IEE W irele ss   Co m m u n ica ti o n a n d   Ne tw o rk in g   Co n f e re n c e   ( W CNC),  p p . 1 9 1 5 - 1 9 1 9 ,   2 0 1 3 .   [5 ]   L .   L u a n ,   M .   W u ,   Y.  Ch e n ,   X.  He ,   a n d   Zh a n g ,   Ha n d o v e p a ra me ter   o p ti miza ti o n   o L T sy ste in   v a ria ti o n a l   v e lo c it y   e n v iro n me n t ,   IET   In ter n a ti o n a Co n f e re n c e   o n   Co m m u n ica ti o n   T e c h n o lo g y   a n d   A p p li c a ti o n   (ICCT A ),   p p . 1 - 5 ,   2 0 1 1 .   [6 ]   3 G P P ,   " Ev o lv e d   Un iv e rsa T e rre strial  Ra d io   A c c e ss   (E - U T R A );  P h y sic a la y e r;  M e a su re m e n ts, "   in   T S   3 6 . 2 1 4 ,   e d .   F ra n c e S o p h ia A n ti p o li s,   2 0 1 2 .   [7 ]   D.  V .   Zav y a lo v a ,   M .   L .   Ro li c h ,   A .   V .   A n d re e v ,   De fi n it io n   t h e   o p ti ma p a ra me ter o h a n d o v e p ro c e d u re in   L T E   n e two rk s,   IEE 1 7 t h   In ter n a ti o n a Co n f e re n c e   o f   Yo u n g   S p e c ia li sts  o n   M icro /Na n o tec h n o l o g ies   a n d   El e c tro n   De v ice s (E DM),   p p . 1 1 0 - 1 1 3 ,   2 0 1 6 .   [8 ]   T .   Ko m in e ,   T .   Y a m a m o to ,   a n d   S .   Ko n ish i,   Pr o p o sa o Ce ll   S e lec ti o n   Al g o rit h m f o r L T H a n d o v e r Op ti miza ti o n IEE S y m p o siu m   o n   Co m p u ters   a n d   Co m m u n ica ti o n s (IS CC),   p p . 3 7 - 4 2 ,   2 0 1 2 .   [9 ]   R.   P ra sa d   Ra y   a n d   L .   T a n g ,   H y ste re sis  M a rg in   a n d   L o a d   Ba lan c in g   f o Ha n d o v e in   He tero g e n e o u Ne tw o rk ,   In ter n a t io n a J o u rn a o F u t u re   Co mp u ter   a n d   Co mm u n ica ti o n ,   Vo l. 4 ,   N o . 4 ,   2 0 1 5 .   [1 0 ]   H.  D.  Ba e ,   B.   Ry u ,   a n d   N .   P a rk An a lys is  o f   Ha n d o v e Fa il u re in   L T Fem to c e ll   S y ste ms ,   A u stra las ian   T e le c o m m u n ica ti o n   Ne tw o rk s an d   A p p li c a ti o n s Co n f e re n c e   ( AT N A C) ,   p p . 1 - 5 ,   2 0 1 1 .   [1 1 ]   N.  Ka tt i,   S .   S h iv a p u r ,   a n d   M .   V i j a y a la k sh m i,   Op ti m iza ti o n   o f   Qo S   in   4 G   Ne tw o rk Us in g   H a n d o v e M a n a g e m e n In ter n a t io n a J o u rn a o Eme rg i n g   T e c h n o l o g y   i n   Co m p u ter   S c ien c e   &   El e c tro n ics   ( I J ET CS E ),   V o l . 1 4 ,   N o . 2 ,   2 0 1 5 .   [1 2 ]   C.   C.   L in ,   K.  S a n d ra se g a ra n ,   H.   A .   M .   Ra m li ,   a n d   R.   Ba su k a la,  o p ti m ize d   p e rf o r m a n c e   e v a lu a ti o n   o f   L T E   h a rd   h a n d o v e a lg o rit h m   w it h   a v e ra g e   RS R P   c o n stra in t ,   In ter n a t io n a J o u rn a o W ire les &   M o b il e   Ne t wo rk ( IJ W M N)  V o l . 3 ,   No . 2 ,   2 0 1 1 .   [1 3 ]   F .   Af ro z ,   R.   S u b ra m a n ian ,   R.   He id a r y ,   K .   S a n d ra se g a ra n   a n d   S .   A h m e d ,   S INR,  RS RP ,   RS S A ND   RS RQ   m e a su re m e n ts  in   l o n g   term   e v o lu ti o n   n e tw o rk s,  In ter n a ti o n a J o u rn a l   o f   W ire les &   M o b il e   Ne two rk ( IJ W M N),   V o l . 7 ,   No . 4 ,   2 0 1 5 .   [1 4 ]   Y.  Zh a n g ,   M .   W u ,   S .   G e ,   L .   L u a n ,   a n d   A .   Zh a n g ,   Op ti miza t io n   o ti me - to - tri g g e p a ra me ter   o n   h a n d o v e r   p e rfo rm a n c e   in   L T h ig h - sp e e d   ra il wa y   n e two rk s,  1 5 th   In ter n a ti o n a S y m p o siu m   o n   W irele ss   P e rso n a M u lt im e d ia  Co m m u n ica ti o n s (W P M C),   p p . 2 5 1 - 2 5 5 ,   2 0 1 2 .   [1 5 ]   K.  A le x a n d ris,   N.  Nik a e in ,   R.   K n o p p ,   a n d   C.   B o n n e t,   A n a lyz in g   X2   Ha n d o v e in   L T E /L T E - A,   1 4 t h   In ter n a ti o n a l   S y m p o siu m   o n   M o d e li n g   a n d   Op t im iz a ti o n   i n   M o b il e ,   A d   Ho c ,   a n d   W irele ss   Ne t w o rk s (W iOp t),   p p . 1 - 7 ,   2 0 1 6 .   [1 6 ]   A .   S .   P riy a d h a rsh in a n d   P .   T .   V .   Bh u v a n e sw a ri,   S tu d y   o n   Ha n d o v e Pa ra me ter   Op ti miza ti o n   i n   L T E - Ne two rk s ,   In tern a ti o n a Co n f e re n c e   o n   M icro e lec tro n ics ,   Co m p u ti n g   a n d   Co m m u n ica ti o n (M icro Co m ),   p p . 1 - 5 ,   2 0 1 6 .   [1 7 ]   B.   V .   A ru n   a n d   D.  Ja y a r a m a iah ,   Per fo rm a n c e   Eva lu a ti o n   o L T Ha rd   Ha n d o v e Al g o rith wit h   M u lt ime d ia   Da t a   T ra n sm issio n ,   In ter n a ti o n a Jo u r n a o f   In n o v a ti v e   Re s e a rc h   in   C o m p u ter  a n d   Co m m u n ica ti o n   En g i n e e rin g ,   Vo l. 2 ,   No . 4 ,   2 0 1 4 .   [1 8 ]   M .   M e h ta,  N.  A k h tar,  a n d   A .   Ka ra n d ik a r,   Imp a c o H a n d Ov e Pa ra me ter o n   M o b il it y   Per fo rm a n c e   in   L T E   He tNets ,   Tw e n t y   F irst  Na ti o n a C o n f e re n c e   o n   Co m m u n ica ti o n s (NCC),  p p . 1 - 6 ,   2 0 1 5 .     [1 9 ]   R.   Zh a n g ,   M .   W u ,   a n d   Y.  Zh a n g ,   A n a l y sis  o f   H a n d o v e T rig g e S c h e m e   Ba se d   o n   Dista n c e   f o LT Hig h - sp e e d   Ra il w a y   N e t w o rk s T EL KOM NI KA   ( T e le c o mm u n ica ti o n ,   Co mp u t in g ,   El e c tro n ics   a n d   Co n tr o l) ,   Vo l. 1 4 ,   No . 1 ,   p p .   129 - 1 3 5 ,   2 0 1 6 .   [2 0 ]   I.   Hid y a t,   S C - F DMA  LT P e rfo rm a n c e   th ro u g h   Hig h   A lt it u d e   P latf o rm Co m m u n ica ti o n (HA P S Ch a n n e l ,   T EL KOM NIKA   ( T e lec o mm u n ica t io n ,   Co mp u ti n g ,   El e c tro n ics   a n d   Co n tro l)   V o l . 1 4 ,   No . 2 ,   p p . 5 1 5 - 5 2 2 ,   2 0 1 6 .     [2 1 ]   I.   Ga li h ,   Ca rrier  A g g re g a ti o n   T e c h n iq u e   to   Im p ro v e   C a p a c it y   in   L T E - A d v a n c e d   Ne t w o rk ,   T EL KOM NIKA   ( T e lec o mm u n ica ti o n ,   Co m p u t in g ,   El e c tro n ics   a n d   Co n tro l) ,   V o l .   1 4 ,   No .   1 ,   p p . 1 1 9 - 1 2 8 ,   2 0 1 6               Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l 9 ,   No .   1 J an u ar y   201 8   :   212     2 2 0   220   B I O G RAP H O F   AUTHO RS        M in a   M a lek z a d e h   is  a n   a ss istan p ro f e ss o a n d   lec tu re in   th e   d e p a rtm e n o c o m p u ter  sc ien c e   a t   Ha k i m   S a b z e v a ri   Un iv e rsit y .   He re se a r c h   in tere sts  in c lu d e   c o m m u n ica ti o n   n e tw o rk s,  n e t w o rk   se c u rit y ,   V o I P ,   a n d   sy ste m   d e v e l o p m e n p ro g ra m m in g .   S h e   h o ld a   Do c to ra d e g re e   in   c o m p u ter   se c u rit y   f ro m   UP M ,   M S c   in   so f tw a r e   e n g in e e rin g   f ro m   UP M .     F a tem e h   Re z a iee   re c e iv e d   th e   B. S .   d e g re e   in   Co m p u ter  S c i e n c e   f ro m   Ha k i m   S a b z e v a ri   Un iv e rsit y S h e   is  c u rre n tl y   a   m a ste c a n d id a te  i n   so f tw a re   e n g in e e rin g .   H er   re se a rc h   in tere sts  a re   Co m p u ter Ne t w o rk s an d   w irel e ss   se c u rit y .               Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.