Indonesi an  Journa l  of El ect ri cal Engineer ing  an d  Comp ut er  Scie nce   Vo l.   13 ,  No.   3 ,  Ma rch   201 9 , p p.   1 143 ~ 1 151   IS S N: 25 02 - 4752, DO I:   10 .11 591/ijeecs .v1 3 .i 3 .pp 1 143 - 1 151          1143       Journ al h om e page :  http: // ia es core.c om/j ourn als/i ndex. ph p/ij eecs   Concept ual  m obi lity  m odel of  v ert ical  h an dover  d ecision   in  h eteroge n eo us   n etworks       No r ak m ar  A r ba in 1 ,  Z olida h  Kasi ran 2   1 Facul t y   of Elect ric a l  Eng ineeri n g,   Univer si ti T ek nologi   MA RA ( UiTM),   Mal a y si a   2 Facul t y   of  Com pute r  Sc ie nc e an d  Mathe m atics,   Univer siti   Te kno logi   MA RA (Ui TM),   Mal a y sia       Art ic le  In f o     ABSTR A CT    Art ic le  history:   Re cei ved   Oct  10 , 201 8   Re vised Dec  6 ,  2018   Accepte d Dec  20 , 201 8       In  het ero g ene o us  net work,  m ai nta ini ng  s e amless  conne ctivity   ne eds  exc essive  eff ort s  from   var ious   aspe ct s  such  as  net work  availa bi li t y   and   m obil e  node  re li ability .   Presen tly ,   a  ve rtica l  handove r  m anagem ent   is  a  pra ctical  appr oa ch  in  fac i li t atin g  the   service  c onti nuity   for  m obil e  users.   Man y   res e arc h es  have   bee n   conduc te d  in   thi s  are a  b y  conside rin g   per form anc e  improvem ent   in  d el a y ,   laten c y ,   a nd  over hea d .   Pr ese rving  th e  Quali t y   of   Serv ic es  (QoS )  base d  on  user  m obil ity   and  pa tt ern   m ovement   during  handover  dec ision  h as  bec om e  an  i m porta nt  aspe c t   in   ver t ic a l   handove r  m ana g ement.   Th is  pap er  pre sents  th e  c once ptu al   m obil i t y   m odel   o f   ver tical   h andov er  decision  in   het ero g ene ous   net work.  Hen ce ,   sev eral  rese arc h es  in  v ert i ca l  h andove r   dec ision  m an a gement  has  be e n  rev ie wed   reg ard ing  th e  issues  on  the   ver ti c al   handove r  dec ision  al go rithm s  such  as   RS S  Based  Alg orit hm ,   MA DM  Based  Algorithm   an d  Inte ll ig enc e  Bas ed   Algorit hm .   This   pape r  highl ig hts  the   cur ren t   dec ision  al gor it hm s  tha t   int egr at e   the  tr adi ti on al  m et ho ds  with  intel li g enc e   al go rit hm   for  be tt e r   opti m iz a t ion.   In   dec ision  par a m et ers,   the   use r  m obil ity   p at t ern   ca n  b e   importanc e   in   te rm s  of  d ir ec t ion   ran dom ness  and  m obil ity   sp ee d .     Henc e,   a  conc e ptua l  m obil ity - a ware ness  m odel   for  ver ti cal  ha ndover   are  bee n  proposed   i n  ta rg et ing   som e  improvem ent   of   handove r   p erf o r m anc e.   Ke yw or ds:   Heter og e ne ou s   n et w ork     MADM    Mob il it y  m anag em ent   Mob il it y  p at te r n    Ver ti cal   h a ndover   Copyright   ©   201 9   Instit ut e  o f Ad vanc ed   Engi n ee r ing  and  S cienc e .     Al l   rights re serv ed.   Corres pond in g  Aut h or :   Nora km ar A r ba in,    Faculty  of  Ele c tric al  Engineer ing ,   Un i ver sit i Te knol og i M ARA   (U iTM ) ,     40450 S hah A l a m , S el ango r,   Ma la ysi a.   Em a il :  niez m ar @g m ai l.co m       1.   INTROD U CTION   Re centl y,  m ob il e  dev ic es   su c h  as   sm artpho nes,  la ptops   an d  ta blets  ha ve  been  e xtensiv e ly   us ed   wi t h  su pp or t  of  a dvanced  net wor k  te chnolo gies.   An  inter net  ac cess  an d  c omm un ic at ion   act ivit y  happen  at   anyt i m e   and  any wh e re.   Mob il it y  m a y  aff ect   t he  c om m un ic at ion   connecti vity   w hen  the  m ob il e  node   (M N)   m akes   changes   on   th e  prefe rr e d  net work  durin g  t he  c omm un ic at ion   process .  Hen ce ,  a   go od  ap proac h  of  m ob il i ty  m anag em ent  is  esse ntial   in  preser ving  t he   Q ualit y  of   Ser vice  ( QoS)   to  us e r.   M obil it y  m anag em ent  in   heter og e ne ou s   wireless  netw ork has  em erg ed  and r e searc he d ov e r  the  yea r s  [1 ] - [ 3] . One of  t he  im po rta nt p a rts  in  m ob il it y  manag em ent  is  how  to  m anag e  the  handove r  process  wh e n  the  m ob il e  node  cha nges  or   m ov e   away  from   cu rr e nt  serv ic e  netw ork  to  an oth e r  ser vice  netw ork  with out  disruptin g  the  com m un ic at ion   connecti vity .   Hand ov e r  is  a  pr oce ss  w hen  the  m ob il e  no de  m ov es  fro m   on e  wireles s  cel l  to  ano th er  and  requires  t he  se a m le ss  con nec ti on   with  t he  nex t  wireless  cel l.  A  seam less  co nn ect ivit y  [2]   or  “Al wa ys  Be st   Connect ed”   is  about  m ai ntaining   t he  net wor k  co nne ct ivit y  of   al l  r unni ng  app li cat io ns   on  the  m ob il e  de vice.   This  is  sti ll   a  chall eng i ng  ta sk  to  facil it at e  the  best  ap proac h  that  ca n  s upport  the  seam le s s  co nn ect ivit y  wh il e  m ai ntaining  t he  QoS  at   us e r  l evels  [ 3] .    Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2502 - 4752   Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci,   Vo l.   13 , N o.   3 ,  Ma rc h 201 9   :   1 143   –   1 151   1144   Hand ov e r  m a nag em ent  in  wireless  netw ork  ca n  be  ca rr ie d  out  ei the r  ho rizo ntall y  or   ve rtic al ly .   Horizo ntal  ha ndove r  ha pp e ne d  in  hom og e ne ou s  e nvir on m ent  w her e  the  ne twork  c hangi ng   process  occ urred   within  the  sam e  do m ai n  of   ne twork ,  su c h  as  the  m ob il e  node   changed   the  pr e ferred  netw ork  from   W LA N1   to  WL AN2  with in  the  sa m e  do m ai n.   Me an wh il e,  in  hete roge neous  net work,  ve rtic al   handover   is   m o re   chall eng i ng  as   the  m ob il e  no de  need s   to  c ha ng e   the  pr e fe rr e d  netw ork  f ro m   diff e ren t  netw ork  do m ai n  an d  te chnolo gies,  s uch   a s  W iM a x,  W iFi ,  UMTS/ LTE  an d  oth e r s.  Mo reover ,  t he  ha ndove r  m anag em ent  pro cedure  can  be  cl assifi ed  into  th ree  ty pes  w hich  ar e  h ar d,   soft  and   s of te r  ha ndov e r.   Hard  ha ndover  is  refe rr e d  to   br ea king  t he  c onnected   netw ork  befo re  m ake  the  ne xt  net w ork  c onnecti on ,  as  t he  m ob il e  node  only   co nnect ed   to  on e  point  of   at ta ch m ent  (P OA)  at   a  tim e.  Me anwhil e,  soft  hand ov e r  al lowe d  m ob il e  no de  t o  co nn ect   to  two  POA  for  a  w hi le   un ti l  the  best  connecti on  ob ta ine d.   Howev e r,   s of te r  hand ov e r  [ 4]   is  the  best  ap proac h  in   hand ov e r  m anag em ent  wh ere   this  fast  and   s m oo th  handov er  can  m ini m is e  the  la te ncy  a nd   pack et   loss  durin g  hand ov e r  e xec ution.   In  gen e ra l,  Han do ve r   Ma nage me nt  Archite ct ur e   consi sts  of  t hree  par ts   w hi ch  a re  Han do ve r Init iati on, Ha ndov er D eci sio n   a nd  Han do ve r Ex ecuti on.     1.1.   Ha n dover  Init iation   Durin g  syst em   disco ver y,  al l  inform at ion   fr om   m ob il e  no de  a nd   netw orks  are  c ollec te d  su c h  as   batte ry  powe r,   netw ork  ba nd width   a nd   si gnal   streng t h.   Q oS  requirem ents  are  al so   ta ken  into  co ns ide ra ti on   as  an  in put f or the  n e xt h a ndove r  phase.     1.2.   Ha n dover  Dec isi on   At  this  phase,   a  m ob il e  node  needs  to   m ake  a  ne w  netw ork   sel ect ion   beca us e  of  s om e  factor s  su c h  a s   rap i d  m ob il e  no de  m ov em ent  and   stum py  ne twork  c ov e ra ge .  Ma inly ,  handove r  decisi on  sel ect s  new   pre ferred  netw ork  base d  on  the  receive d  sig nal  stre ng t h  an d  highest - rankin g  in dicat or   c ollec te d  f r om   syst e m   discov e ry   process .  So m e  decisi on   al gorithm s  are  m anipu la te d  usi ng   m at he m a ti cal   or   com pu ta ti on al   f or m ula  for   m anag in g  t he han dove r per f orm ance li ke  ov erh ea d  a nd  delay .     1.3.   Ha n dover E xe cutio n   Wh e n  the  sel ect ed  netw ork  s at isfie s  the  Q oS  requirem ents  of   m ob il e  no de,   the  ha ndov er  exec uted   base d  on  t he  c ertai n  ha ndove r  co ntr oller.  T he  hand ov e r  m anag em ent  co nt ro ll er  ca n  be  ei ther  at   m ob il e  node  or   netw ork  sid e.  Hen ce ,  f our  ty pes  of   hand over  process  c ontr ol  are  Net w ork  Co ntr olled   HandOve r  (NC HO),  Mob il e  Co ntr olled  Hand Over  (MC HO),  Mob il e - Assiste d  Hand Ov e r  (MA HO)  a nd  Netw ork - As s ist ed   Hand Ov e r (N AHO)  [ 2] .    This  pa per   pre sents  the  c on c eptual  m ob il ity  m od el   of   ve rtic al   handover  decisi on   i n  he te rogen e ous   netw ork  a nd   orga nized  a s  f ol lows .   Sect io n  2  disc us se d  th e  curre nt  ve r ti cal   hand ov e r  m anag em ent  i nclu ding   the  ver ti cal   ha ndover  decisi on   al gorithm s   analy sis.  Sect ion   3  pr ese nt s  the  pro pose d  m ob il it y - awar enes s   m od el   du rin g  netw ork  sel ect ion .  Sect io n  4  enco m passes  the  co nclusi on   and   f uture  rec omm end at io ns  on   this   researc h.       2.   R ESE A R CH MET HO D     2.1.   Vert ic al H an d ov er  D eci si on   (VHD ) Alg orithm   Seve ral  li te ratur es   ha ve  pres ented  a n  over vi ew  of  ver ti cal   ha ndover   deci sion  strat egies   in  diff e re nt  cat egories.  I n  r esearch  [ 5] ,  th e  auth or s  m ake  the  com par is on   betwee n  ve rtic al   handove r   decisi on  strat e gies  in  five  cat e gories   su c h  a s  Decisi on  F un ct io n  (D F ),  U ser   Ce ntric  (U C ),   M ulti ple  Attri bute   Decisi on  ( MAD ) ,   Fu zzy   L og ic / Neural  Net wor k  ( FL/N N)   a nd  Co ntext - A w are  (C A) .   The y  propose d  a  new   ha ndove r   decisi on   schem e  con ta ins  tw o  com ponen ts  wh ic h  ar e  Fu zzy   Lo gic   Syst e m   (F LS)  and   Netw ork  Sele ct ion   ( us in g  A HP   m et ho d).  A uthors  in  [6] ,   pr opos e  a   ve rtic al   m ob il it y  m anag em ent  arc hitec ture  nam e d  as  C onte xt - Aw a re   Mob il it y  Ma nag em ent  Syste m   (CAMMS)  w hich  sup port  the  cr os s - la ye r,   con te xt - awar e  a nd   se a m le ss   hand ov e r  f or   use r  an d  ser vice s.  They  desi gn  four   m ai n  com po nen ts  of  f un ct io nal  entit ie s  that  respon s ible  fo r   con te xt  gatheri ng ,   intel li gen t   ha ndover   de ci sion - m akin g,  accu rate  ha ndove r  trig ge ring  an d  post - ha ndof f   m anag em ent.    J.  Má r qu ez - B arj a   et   al .  [7] ,  rev ie w  on  al gorithm s,  protoc ols  an d  t oo ls  i n  ve rtic al   handove r  m anag em ent.  The  pa pe r  f oc us   on  veh ic ular  netw ork ,  w he re  ve hicle   as  a  node  that  ha ve  seve ral  co nst rained  su c h   as  top ol og y  restrict io ns,  m ob il it y  pa tt ern s,  po wer   consum ption ,  scal abili ty ,  rel ia bili ty  and   sp eed .   Re search   in  [ 8]   cat eg or iz e d  the  VHO  Al gorithm   into  f our  ty pes   w hi ch  a re  L ocati on  Ba sed   Ha ndove r,   Mob il it y  Ba sed  Ha ndover ,  P olicy   Ba sed  H ando ver   a nd  L earn i ng   Ba se d  Hand ov e r.   Me anwhil e,  aut hors  in  [ 9]   cond ucted  a  survey  of  ha ndov er  decisi on  al gorithm s  fo r  LT E - A  fem tocel ls .  They  cl assifi ed  the  H O  Algo rithm   into  fi ve  as pe ct   wh ic h  ar e  RSS,  S pee d,   I nterf e re nce - a w are,  C os t - funct ion   a nd  E nerg y - eff ic ie nt.   Th ey   al so   highli gh te d  on  the  nee d  of   f ut ur e  rese arc h  on  m ulti ple - m ac ro cel l  m ulti ple - fem tocel l  scenari o  w he re  RSS  an d  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci     IS S N:  25 02 - 4752       Con ce ptual  mobili ty  m odel   of  vert ic al hand ov er d eci sio n  i n hetero ge neous netw or ks  (N orakm ar   Arbai n)   1145   RSQ  as   m ai n  par am et ers.   Y an  et   al .   in  [10] ,  s umm arize  the  ver ti cal   ha ndover   decisi on  al gorithm   into  f our   cat egorie s  w hich  are  RSS  Ba sed  V H D  Algo rithm s,  Ba nd w idth  Ba sed  VHD  Algo rithm s,  Cost  Functi on  Ba se d  VHD  Algo rith m s  and   Com bin at ion  Ba se d  VHD  Algo rith m s.  Twelve  V HD  al gorithm s  ha ve  bee n  a na ly ze d   and  they   pr es ented  t he  a dvantages   an d  di sadv a ntages   of  eac h  al gorit hm .  T he  cu rrent  ve rtic al   ha ndove r   decisi on  ca n  be  cat eg ori es  into  RSS   base d  Algorithm ,  MADM  base d  Algorithm   an d  I ntell igence   base d  Algorithm  as s how n  in  Fig ure  1 .           Figure  1 .  V e rtic al   hand ov e r d eci sion  sc hem es       2.1.1.   RS S  b as ed  Al go ri th m   Re cei ved   Si gnal   Stren gth   (RSS)   is  a  c omm on   hand ov e r   decisi on.  In   [ 11 ] ,  a  m at hem at ic al   m od el   base d  on  V H O  pr e dicti on  appr oach  ha s   bee n  re view   by  c onside ring  s om e  par a m et ers  su c h  a s  RSS,     UE  vel ocity ,  l oad   a nd   c os t  pe r  us e r  ba ndw i dth .  T he  pro pose d  al gorithm   has  bee n  si m ulate d  in  Ma tl ab  an d  fo ll ows  the  Ja ke’ s  m od el .  E valuati on  of  th e  networ k  perf or m ance  is  based   on  us e r  ve locit y  and   handove r  nu m ber s.  Handove r  process  evaluate d  in  W i Fi  and   W i Ma x  acce ss  ne tworks .  Au t ho rs  in  [1 2 ] - [ 1 3 ] ,   ev al uate   the  hand ov e r  pe rfor m ance  ba sed  on  Re cei ve d  Si gnal   Stre ngth  I nd ic at or  ( RSSI)  al gorit hm   fo r  WLAN/ Ce ll ular  netw ork  f or   M ob il e  V oice  use rs.   Ning   et   al .  in  [1 2 ] ,  pr opose d  ha ndove r  a lgorit hm   based   on   RS S  an d  Ma rko v  m ob il i ty   m od el  for  m ini m iz in g  the  num ber   of  hand ov e rs.     2.1.2.   MAD M  b as ed  A lg orit hm   Mult iple  Attribu te   Decisi on  Ma kin g  (M AD M )  base d  al gorithm   is  a   popu la r  deci sion   m et ho d.  MADM  m et h od s  ca n  facil it at e  the  need  of   m ulti - crit e ria  so luti on  f or   a vo i ding  inap pro pr ia te   ha ndove r   decisi on  as   hi gh li ghts  i n  [5] .  I n  researc h  [1 3 ] ,   Ma al ou l  et   al .  propo sed  a n  ef fici ent  hand ov e r  de ci sion  al gorithm   based   on   M A DM  m et ho d.  T he  pa per   highli ghts   so m e  MADM   m e tho ds  s uch  as  Sim ple  Additi ve  Weig hting   (SA W) ,  W ei ght  Pr od uct  Me thod  ( WPM),   Tec hn i qu e  f or  Order   P ref e ren ce   by  Si m i la rity  to  Id ea l   So luti on   (T OPSIS ),   G rey  Re la ti on al   A naly sis  ( GRA ),   Di sta nce  to   I dea l  Alte rn a ti ve   ( DIA),  VIKO R   an d  ELECT RE.  T he y  pr op os e d  a  Ra nk i ng   Sc he m e  based   on  pro vid e d  Q oS   a lgorit hm   wh er e  con si der i ng   con te xt - awar e ness  in  the  evaluati on  par am et ers  li ke  cov e rag e  are a,  RSSI,   a vaila ble  band width,   delay ,  respon s e  tim e,  j it te r,   secu rity ,  us er  pre fer e nc e  and   c os t.  Thi s  researc h  com par e d  the  pr opos e d  al gorithm   with  so m e  M AD M   m et ho ds   m entio n  ea rlie r.   Re su lt   sh ows  so m e  i m pr ov em ent  in  handove r  pe rfor m ance;  howev e r,   the  al gori thm   com plexity   m a y i ncr ease t he han dove r dela y an d ov e r head.    In  [1 4 ] ,  a  netw ork  sel ect io n  ba sed  on   c onte xt   awar e ness  se rv ic es  has   bee n  pr opos e d  by  the  auth ors.   This  co ntext - awar e ness  al gorithm   co m bin es  the  f uzz y  m at he m a ti c s  evaluati on  and   T OPSIS - MADM   appr oach.  Fro m   their  si m ul at ion   res ults,  fu zzy   m at he m at ic s  evaluat ion   has  pe rfo rm ed  bette r  re ga rd s  to  netw ork  sel ect ion   s peed.  The   TOP S IS - MA DM  ap proac h  su pp or ts  well   i n  util it y  per for m ance  m easurem ent.   Au t hors  in   [1 5 ]   com par ed  ha ndover  pe rform ance  for  four  MADM  base d  ver ti cal   ha ndover  al gorithm   nam ely   ME W   (Multi pl ic at ive  Expon e nt W ei ghti ng),  SAW,  TO PS IS  and   GR A.   Ba s ed  on  their  sim ulati on   res ult,  GRA   has  sli gh tl y  hi g he r  ba ndwi dth   an d  lo wer   delay   value  w hen   c oncer ning  the  wei gh t  of   at trib utes  s uch   as   band width,  del ay ,  j it te r  a nd  bi t  error   rate  (B ER).  In  [1 6 ] ,  t he  researc h  pr esented   the   ha ndover   pe rfo r m anc e   evaluati on  on   seve n  MA DM   m et ho ds   w hich  are  SAW,   ME W ,  T OPSI S,  GR A,   E LE CTR E,  V IKO R  and  WMC.  The  nu m erical   si m u la ti on   is  desig ne d  in  MATL A B  so ftwa re  un der   m eans  of   diff e re nt  app li cat ion   scenari os   s uch  as  voic e ,  data   and   cost - co nst rained   c onnec ti on .  T he  ou tc om e  sh ow s  t ha t  SAW   an d  G RA  ha s   low  com pu ta t ion al   com plex it y  and   a  possible  so luti on  f or   seam less  ver ti cal   ha ndover .  Me an wh il e,    wh e n  c onside r ing   t he  ty pes   of  ap plica ti on s   li ke  vo ic e  a nd  data,  VIK O R  an d  ME W  ar e  the   be st  MADM  decisi on m et ho ds .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2502 - 4752   Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci,   Vo l.   13 , N o.   3 ,  Ma rc h 201 9   :   1 143   –   1 151   1146   2.1.3.   Int el li gence  b as ed  Algori t h m   Trad it io nal  R SS  an d  M A DM  base d  al gorithm   sti l l  hav e   so m e  lim it a ti on s  w he n  a pp li ed  i n  heter og e ne ou s   networ ks .  Th ese  m et ho ds   c reate  on ly   sm a ll   diff ere nce  va lues  in  ranki ng   acc ur acy   [1 7 ]   an d  fixe d  netw ork   disco ver y  m e thod  [ 18 ] .  He nce,  com bin in g  the  tradit io na l  m et ho ds   wi th  intel li gen ce - base d  al gorithm   m ay  le ads  to  bette r  ha ndover  pe rfor m ance.  A uthors  in   [ 18 ]   work s  on   a n  ty pe - 2  f uzzy   log ic  al gorithm   that  sp eci fical ly   focuse d  on  ve hic ular  heter ogen eous   netw orks.  Pin k  et   al .   in  [ 1 9 ]   pr e sente d  a   f uzzy - base d  ve rtic al   hand ov e r  de ci sion   al gorith m   wh ic h  ca n  adap ts  with   dev ic e  a nd   netw ork  cap a bili ti es.     The  resea rch   has  bee n  e xpe rim ented  in  real  env ir on m ent  with  con tr ol le d  dev ic e  w hi ch  consi der i ng  the  UMTS/ WLAN   netw orks .  T he   eval uation  f ocused   on  Q oS  an d  res ourc e  co nsum ption .  Re su lt   s how   that   m ob il i ty   aff ect s  the  QoS  as  t he  m ob il e  node   cha ng es   the  path,  the  si gn a l  stren gth   m ay  cha ng es   acco r dingly .     In m ini m isi ng   the r es ource  consu m ption, the  algorit hm  sli gh tl y decreas e t he  m axi m u m  d evice r unt i m e u p.    Re search   in  [2 0 ]   pro pose d  a  new  hy br i d  al gorithm   te chn iqu e   usi ng  c ombinati on  of  A BC   (Ant  Be e   Colo ny)  an d  PSO   ( Partic le   Sw arm   Op ti m iz at ion   in  the  process  of  sel ect ing   the  best  wireless  netw ork.  Me anwhil e,  au thors  in  [2 1 ]   de velo ps   a  m od el   fo r  hand ov e r  decisi on  al go rithm   by  app ly ing   hy br i d   A rtific ia l  Neural  Net wor k  ( A NN).  B oth   a ppro ac hes  a ble  to  reduce  t he  c os t  an d  pin g - pong  ef fects  in  ha nd ov e r.   Lu o  e t   al .  [2 2 ] ,  pro posed  a  ne w  ha ndove r  pre dicti on  al gorithm   base d  on  Hidd en  Ma r kov  M od el .   The   ex pe rim ent   cond ucted  f or  wireless  net wo rk   in  offic e  env ir onm ent   by  con sid eri ng   the  c on t rol le d  sit uation.  Hen ce,     the  us e r’ s  m obil ity  in  pr e dicta ble  an d  RSS  value  is  acc ur a te ly   m easur ed .   Sti ll ,  the  research   has  li m it ati on   on   the  m ob il ity  m od el   a nd   em issi on   prob a bili ty   need   to  know  and   le ar ns   on   each  ot her   bette r.   Ta ble  1  s how  the  su m m ary of  curre nt v e rtic al  hando ver s  d eci s ion  al gorithm s.       Table  1.   Su m m ary o f  Ver ti cal   Hand ov e rs De ci sion   Algorith m s     RSS   MAD M   Intellig en ce Algo ri th m s   Rev iew pap ers   Su rvey  an d  r ev ie w  pap ers on   m o b ility  m an ag e m en t   [ 5 ] - [ 1 0 ] , [2 3 ]   Bas ic  -   RS S   Receiv ed  Sign al St reng th   [ 1 1 ] - [1 2 ] ,[ 2 4 ] - [ 2 5 ]   Ran k in g  Sche m e   [1 3 ]   ME W ,  SA W ,  TOP SIS,   GRA  [1 5 ]   SAW ,  M E W ,  TOP SIS,   GRA,   EL EC TRE,  VI KO R,   W MC  [1 6 ]   NA   Fu zzy   Log ic ( FL )   RSS, Fu zz y   [ 2 6 ]   Fu zzy [ 2 7 ]   MCDM  Fuzzy - AH P  [ 3 ]   Fu zzy - TOPS IS  [1 4 ]   Fu zz y - AHP  [ 2 8 ]   MCDMFuzz y - TO PSIS  [ 2 9 ]   Fu zzy   MAD M  [ 3 0 ]   MAD M  –   GRA   [ 3 1 ]   Fu zzy - MAD M  [1 7 ]   Ty p e - 2  Fuz zy   [ 18 ]   Fu zzy   [ 1 9 ]     Artif icial Neu ral  N etwo rk  (ANN )   NA   NA   ANN  [2 1 ]   An t Bee Co lo n y  ( ABC )   NA   NA   Clo u d  Assis ted  Hand o v er  (I o T)   –   ABC   [ 3 2 ]   Particle  Swa m  Opt i m izatio n   (PSO)   NA   NA   PSO - ABC   [2 0 ]   PSO  [ 3 3 ]   Mar k o v  Ch ain   MDP  [ 3 4 ]   NA   Hid d en  M arko v   [2 2 ]   MI H  & SDN   MI H   [ 3 5 ]   VIKOR   [ 3 6 ]   NA   Note:   NA   –   Not  Applic ab le       Re search  in  [ 37]   fo c us   on  distribu te d  ha ndov e r  an d  m ob il it y  patte rn   predict ion   by  usi ng   Ma r ko v  theo ry  an d  sta t ist ic al   theor y.  They  propose d  an  al gorithm   nam ed  Patt ern  Pr e dicti on  an d  Pas sive  Ba ndwi dth  Ma nag em ent  Algorithm   (3P - BM A)  w hich   ap ply  Ma r kovian   Pr e dicti on  sc hem e.  Ye t,  this  researc h  only   fo c us e d  on  guaran te es  t he  se rv ic e  c on ti nuit y  in  wirele ss  c el lular  netw or ks .  A uthors  i n  [38]   al so   fo c use d  on  m ob il i ty   pr edi ct ion   f or   wire le ss  cel lular  ne twork ,  in  op t i m izing   the  C al l  Ad m issi on   Con tr ol  (C A C)  by  pro po se d  t he  I n - a dvance   Mul ti plexing  Ca ll   Ad m issi on   Co ntr ol  (IAM - C AC)  sc hem e.  This  new   C AC   schem e  base d  on  t hr es ho l d  a ppro a c h  has  bee n  pe rfor m   well s  in  te rm s  of   Ca ll   Bl ock in g  P r obabili ti e s/C all  Dropp i ng   Pr oba bili ti es.    In   a ddit ion,  a uthors  in  [39] ,   fo c us e d  on  li nk - la ye r  inte r - te chnolo gy  ha ndovers ,  in  suppo rting   t he   lim it at ion s  of   us e r  m ob il ity  rando m ness,  high  ha ndov er  ove rh ea d,  op ti m al i ty   req uirem ent.  The   pa per  pro po se d  a  ne w  ha ndover  de ci sion   m aking   that  ex plo it s   the  data  trac es  of   u ser  m ob il it y  in  real  m ob il e   env i ronm ents.  They  are  m ining  the  data  f r om   Dar t m ou th   Coll ege,  a  ca m pu s  env i ron m ent  for  ass um ing   the  strong  re gu la ri ty   with  us er  m ob il i ty .  The  decisi on  proc e ss  was  form ulate s  us in g  Ma rko v  decisi on  process   (MDP)  a nd  e m plo ys  us in g   MADM - A HP   appr oach.  T he   al gorithm   has   bee n  c om pared  with  ra ndom   and   gr ee dy  al gorithm ,  with  the  resu lt s  that  s how n  the  ne w  al gorithm   per f or m s  bette r.   Howe ver,  this   m et ho d  requires  ex te nsi ve  data t r aces  and sim ulati on  scena rios.    Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci     IS S N:  25 02 - 4752       Con ce ptual  mobili ty  m odel   of  vert ic al hand ov er d eci sio n  i n hetero ge neous netw or ks  (N orakm ar   Arbai n)   1147   2.2 Pr oposed   Metho ds   The  pr opos e d  scenari os   f or   ve rtic al   han do ve r  are  sho wn   i n  Fig ur e  2.   A  few   sce nar i os   will   be  set up  for  colle ct ing   t he  hum an  m ob il it y  patte rn .  The  sam ple  data  will   be  colle ct ed  from   sever al   m ob il e  nodes  in  ca m pu s  net work   e nv i ronm ent.  The  data  wi ll   be  identif ie d  us i ng   Li velab  netw ork  m e asur i ng   s ource   code .     The  c hosen   ac cess  te ch no l ogie s  will   be  a   WL AN   ( W i Fi: IEEE  802.1 1)  and  a  LT E  ne twork .   T he  de sign e d  m ob il i ty  p at te rn  m od el  w il l  be  inclu ded in  verti cal  h an dove r  f ram ewo r k.             Figure  2 .  Pro pose d  sce nar i os   for verti cal  h a ndove r       The  pr opos e d  scenari os   will   ref e r  to  resea rc h  in  [ 40 ]   as  s how n  in  Ta ble  2.  The  c ollec te d  data  will   be  m easur ed   an d  analy zed   f or  res pected   pa r a m et ers  su c h  as  us e r’s  m ove m ent  patte rn,   sp ee d  a nd  lo cat ion .     Fr om   this  real  data  traces,  a  pa tt ern   m od el   will   be  con struct   and   us e d  in  la tt er  pr op os e d  al gorithm .  A  sa m ple   data  from   on li ne  data base  na m ed  CR A W D AD   al s o  will   be  us ed  as  ben c hm ark   value  in   com par ison   w it h  the   real  data  trac es  colle ct ed  i n  Livel a b  Ne tworks .  I n  a ddit ion ,   a  cr owds ourci ng  a pp li cat io n  na m ed  as  Op e nS i gn al   w il l  be  use d  f or  c ollec ti ng   a nd  ret rievin g  netw ork  pe rfo rm ance  sta ti stics,  at   ta r get  l ocati on   resp ect ively .  T his  ap plica ti on  can  rec ords  t he  pe rfo rm ance  sta ti sti cs  of   connecti ons  be tween  m ob il e  nodes   with  the   e Node B  (LTE )  a nd W L AN  ( W i Fi) .  It  al s o  pro vide s  an   ag gregat ed  sta ti sti cs  of   netw ork  c over age  that   pr ese nted  in  t he  for m  o f  c ove rag e  m aps.       Table  2.   Scena rios f or  C ollec ti ng   O nline M obil it y Pat te rn   Scen arios   Netwo rk Sele ctio n   Data Tech n o lo g ies   Ap p licatio n s   Cas e 1   LT E  to  W iFi   Gen eral/Co n v en tio n al   W eb  Brows e r,   Vo ice,  SN S   Cas e 2   W iFi   to   LT E   Gen eral/Co n v en tio n al   Cas e 3   LT E  to  W iFi   Strea m in g   Vid eo ,  Live  TV   Cas e 4   W iFi to  LT E   Strea m in g       3.   RESU LT S   A ND AN ALYSIS   3.1.   Rand om Mo b il ity  M od el   and Al go ri th m       In   recent  ye ars ,  seve ral  resea rch es  be gan   focusin g  on  the  m ob il i ty   issue  as  m ob il e  node   m ay   hav e   diff e re nt  m ob il it y  sp eed  an d  m ov em ent  directi on.  He nce ,  co ns ide rin g  the  ra ndom ness  of   m ob il e  node ’s  m ov e m ents  and   va riet y  of   m ob il i ty   sp eed  is  sti ll  a  chall eng in g  ta sk  in   ver ti cal   han do ver   m anag em ent.  Com m on ly ,  m ai n  pa ram et ers   in  ve rtic al   handove r  decisi on  are  bas ed  on  netw ork  c onditi on s  s uc h  as  re cei ved  sign al   str e ng t h  and   a vaila ble  ba ndwidt h.   Be si des,   at   the  us er   side  (m ob il e  no de ),   se ver al   c onditi ons  al so   bei ng  consi der e d  li ke   m ob il e  ener gy ,  co nnect ion  c os t  an d  us e r  pr efere nces.   Tab le   3  s how  the   par am et er  m et rics  for  Ra ndom   Mob il it y  Para m et er s  in  Mo bili ty - awar e ness  of  Ver ti cal   Ha ndov e r  Ma na ge m ent  fo r   LTE - W L A N   netw orks. M ea nwhile , a blo ck  d ia gram  in  Fig ur e  3 sh ow the   Fu zzy - T opsis  with M ob il it y - awar e ness  m od el .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2502 - 4752   Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci,   Vo l.   13 , N o.   3 ,  Ma rc h 201 9   :   1 143   –   1 151   1148   Table  3.  Ra ndom  Mob il ity Para m et ers  in Mo bili ty - awar e ne ss of  Ver ti cal   Hand ov e r  Ma na gem ent                   Figure  3 .   F uzz y - TOPSIS   bl oc k diag ram  w it h  ra ndom   m ob il it y - awar ene ss       3.2.   Net w or k Per f orm an ce  and  Availabil it y   Figure  4  s ho w  the   net wor k  perform ance  sta ti sti cs,  at   ta rg et ed   locat ion  res pecti vel y  base d  on  a   crow ds our ci ng   ap plica ti on   nam ed  as  Op e nSi gn al .   T his  a pp li cat io n  ca n  rec ord  the   pe rfor m ance  sta ti sti cs  of   connecti ons  be tween m ob il e  nodes wit h t he e NodeB  (LTE )  and  WL AN ( W i Fi).  I t al s o p rovides  an ag gregate d  sta ti sti cs o f  ne twork  c ov e rag e  that prese nted   in the f or m  o f c ov e ra ge  m aps.               Figure  4 .   Net w ork per f or m ance sp ee d  te st  hi story a nd cov e rag e  m aps  fro m  O pen Sig nal  Apps       3.3.   Concept ua l  Model  of  M ob il ity - aw areness   Vert ic al H an d ov er  Man age ment     Re la ti vely ,  a  pro po se d  ne w   ve rtic al   ha ndov e r  decisi on   that  e xp l oits  m ob il it y - awar enes s  m od el   sh oul d  c on si de r  the  m ob il e n ode’s  spee d an d patt ern ra ndom ness  as  s how n i n  Fig ure  5.         Para m eter   Ind icatio n  Value   Para m eter   Ind icatio n  Value   Receiv ed  Sign al St reng th   Rss   MT   Mov e Out   MT m o   Av ailab le  Ban d wid th   bd   Sp eed   s(n )   MT   Mov e I n   MT m i   Direction s   d (n)   Input  Para m et ers   Fuzzi fi er   MADM - TOPS IS   Defuz zi f ie r   Mobili t y - aw are n ess  Handove r  De ci si on   Mobili t y   Speed   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci     IS S N:  25 02 - 4752       Con ce ptual  mobili ty  m odel   of  vert ic al hand ov er d eci sio n  i n hetero ge neous netw or ks  (N orakm ar   Arbai n)   1149       Figure  5 .  Mo bili ty - awar eness   ver ti cal  h a ndover   m anag em e nt       4.   CONCL US I O N     This  pa per  pre sents  t he  c on c eptual  m ob il it y  m od el   of  ve rtic al   hand ove r  decisi on  in   he te rogen e ous  netw ork.  He nc e,  m ai ntaining  net work  c onne ct ivit y  in  het eroge neous   ne twork   re quires   ast oundin g  ef fort  in   academ ia  an d  i ndus trie s . Rapi d   m ob il it y has  beco m e a b ig ge r  c halle ng e  in faci li ta ti ng  the  serv ic e c onti nu it y t o   m ob il e  us ers.   Fu rt her m or e,  va riet y  of   netw ork  acce ss  su c h  as  W iFi ,  W i MAX,   3GPP  a nd   LT E  al so   c reates  chao ti c  m ob il e  env ir onm ents  wh e n  the  handove r  proces s  no t  bein g  co nducte d  preci se ly .  Hen ce,  t his  pap e r   rev ie ws  seve ra l  cur re nt  resear ches  on  ve rtic al   han do ver   m a nag em ent  archi te ct ur e.  In   a ddit ion ,  the  li te r at ur es   on   ver ti cal   handove r  decisi on   al go rithm   al so   being   a naly se  and   cat e gorise d  into  th ree  se ct ion s  w hich  a re  RSS  Ba sed  Al gorit hm ,  MADM  Ba sed  Algorit hm   and   In te ll igence   Ba se d  Algorithm .  Most  c urren t  re searche s  fo c us e d  on  c om bin ing   t he   RSS  a nd  MADM  a ppr oac hes  with  intel li gen ce  al go rithm   li ke  Fu zz y  log ic ,    to  enh a nce  th e  handove r  pe rfor m ance  su c h  as  ov e r head  and   delay .  F r om   the   relat ed  rev ie ws ,  this   pap e r  pro po se d  a  m ob il it y - awar e ne ss  ver ti cal   handove r  m anag em ent  that  encom passes  m ob ilit y  sp eed  and   patte rn  as  an  im po rtan t  at tribu te   duri ng   t he  ha ndov er  decisi on  pro cess.  He nce,  w e  hope  the  fu t ur e  ver ti cal   ha ndover  m anag em ent can p r ovide m ore seam le ss n et work c onnecti vity .       ACKN OWLE DGE MENTS   This  researc h  was  fina ncial ly   su pport ed  by   the  Mi nistry   of   Higher  E ducat ion   (M O H E)  thr ough  Fund am ental  Resea rch G ra nt  Schem e (F RG S) , 6 00 - RM I/F RGS  5/3(0 006/ 2016) .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2502 - 4752   Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci,   Vo l.   13 , N o.   3 ,  Ma rc h 201 9   :   1 143   –   1 151   1150   REFERE NCE S    [1]   N.  Om heni ,   et   al . ,   “ Sm art   m obil it y   m ana gement  i n  5G  het ero geneous   net works , ”  IET  Net works ,   vol /i ss ue:   7 ( 3 ) ,   pp .   119 – 128,   2018 .   [2]   A.  Gani,  et  al . ,   “ A  rev ie w  on  int erworki ng  an d  m obil ity   t ec h nique s  for  sea m le ss   connect iv ity   in  m obil e   cl o ud  computing, ”   J .   Net w.   Comput.   Appl . , v o l. 43, p p.   84 – 102 ,   2014 .   [3]   M.  Driss i,   et   a l . ,   “ A  Multi - Crit er ia   Dec ision  Fra m ework  for  netw ork  sele ction  o ver   LTE  and  W LAN,”   Eng .   Ap pl.   Arti f. Intell. ,   vol .   66,   pp.   113 – 127 ,   2017 .   [4]   N.  K.  Panigr ah y  and  S.  C .   Ghos h,   “ Anal y zi ng   t he  Eff ec t   of  Sof t  Handove r   on  Handove r  Lo ad  Condit ion,”  I EEE  Tr ans.  Ve h.   Tec hnol. ,   vol / issue:   67 ( 4 ) ,   pp .   3612 – 3624,   2018 .   [5]   M.  Kass ar,   et  a l . ,   “ An  over vi e w  of  ver ti c al  ha ndover   de ci sion   strategie s   in  h e te roge n eous   wir el ess  ne tworks,”   Comput.   Comm un. ,   vol /i ss ue :   31 ( 10 ) ,   pp .   2607 – 2 620,   2008 .   [6]   S.  Ferna ndes   a nd  A.  Karm ou ch,   “ Vert ic a l  Mobili t y   Man a gement  Archi tectur es  in  W irel ess  Networks:  A   Com pre hensive   Surve y   and  Futu re  Dire ctions,”  I EE E   Comm un.   S urv.   Tutor ial s ,   v ol /i ss ue:   14 ( 1 ) ,   p p.   45 – 63 ,   2012 .   [7]   J.  M .  B arj a ,   et  al ,   “ An  over vi e w  of  ver t ical  h andove r  techniq ues:  Algori thms ,   proto col s  and   tool s, ”  Comput .   Comm un. ,   vol / issue:   34 ( 8 ) ,   pp .   9 85 – 997,   2011 .   [8]   G.  Gódor,  et   al . ,   “ A  survey   of  h andove r  m ana g e m ent   in  LTE - ba sed  m ult i - ti e r  fe m toc el l  n et work s:  Requi rement s,   cha l le nges  and  s olut ions, ”  Comp ut.   N et works ,   vo l.   76 ,   pp .   17 – 41 ,   2015.   [9]   D.  Xena kis ,   e t  a l . ,   “ Mobili t y   m a nage m ent   for   fe m toc el ls  in   L TE - adva nc ed:   K e y   aspe ct s  and  sur v e y   of  h andove r   dec ision   al gor it h m s,”   IEEE  Com mun.  Surv.   Tutor ial s ,   vo l /i ss ue:   16 ( 1 ) ,   pp .   64 – 91 ,   2014.   [10]   X.  Yan,   et   al . ,   “ A  surve y   of  ver ti c al   handove r  dec ision  al g orit h m s  in   Fourth  G ene ra ti on  hetero gene ous  wire le s s  net works , ”   Comput.   N et works ,   v ol /i ss ue:   54 ( 11 ) ,   pp.   1848 – 1863 ,   2010.   [11]   S.  B.   Johns on,   et   al . ,   “ An  Optimize d  Algori thm  for  Vert ical  Hand off  in  Hete roge n eous  W ire le ss   Networks,”   IE EE  Conf.   In f. Commun.  Techno l. ,   pp .   1206 – 1210,   201 3.   [12]   Z.   Ning,   et   a l . ,   “ Markov - base d  v ert i ca l  h andof f  d ec ision  al gori th m s  in  het ero gen eous  wire le ss   ne tworks,”   Comput.   El e ct r.   Eng. ,   vo l /i ss ue:   40 ( 2 ) ,   pp .   456 – 472,   2014.   [13]   S.  Maa loul,  e t  a l. ,   “ An  eff ic i ent   handove r  d ec isi on  m aki ng  for  h et ero g ene ous  wi rel ess  conn ec t ivit y   m an age m ent, ”  2013  21st  Int .   C onf.   So ft ware ,   T el e commun.  Co mput.   Ne tworks  -   ( Soft COM 2013) ,   pp.   1 – 8 ,   201 3.   [14]   L.   U.   O.  L ij u an,   et   a l . ,   “ Network  Sel ec t io n  Based  on  C onte xt - Aw are n e s s  Servic es, ”   China  Comm un. ,    pp.   50 – 56 ,   2013 .   [15]   E.   S .  Nava rro   a nd  V.  W .   W ong ,   “ Com par ison  bet wee n   Vert i cal  Handoff  Dec isio n  Algorit hm s  fo r  Hete rog ene ous   W ire le ss   Networ k, ”  Ve h .   Te chnol.  Conf . ,   vol .   2 ,   p p.   947 – 951 ,   200 6.   [16]   E.   S .  Nava rro ,   et   al . ,   “ Eva lu at i on  of  Vert ic a l  Handoff  Dec isi on  Algoright m s  Based  on   MA DM   Methods  for   Hete roge n eous  W ire le ss   Networ ks,”   J .   Appl. Res .   Techno l. ,   vo l. 1 0,   pp .   534 – 548 ,   2012.   [17]   H.  Jin,  et   a l . ,   “ I FM ADM:  An  eff ic i ent   n et work  s el e ct ion   al gor it h m   in  int egr ated  het ero g ene ous  w ire l ess  net work, ”  2011  4th  I EEE  I nt.   Con f. B roadb and  Net w .   Mu lt i med.   Te chnol . ,   p p.   511 – 516 ,   201 1.   [18]   B.   Ma  and  X.  Li ao,   “ Speed - ad a pti ve  ver ti c al   ha ndoff  al gorit hm   base d  on  fuz z y   logi c  in  vehicul ar  het ero g ene ou s  net works , ”   2012   9th  In t. Conf .   F uzz y  Syst. Knowl.  Discov . ,   pp .   37 1 – 375,   2012 .   [19]   M.  Pink,  e t  al . ,   “ Towa rds  a  sea m le ss   m obil ity   s olut ion  for  the   r ea l  world :  Hand over   decision, ”  2012  Int.   S ymp.  Wirel .   Comm un.   Syst. ,   pp .   651 – 6 55,   2012 .   [20]   S.  Goudarz i,   e t  al . ,   “ ABC - PS O  for  ver ti c al   hand over   in  het e roge neous  wire le ss   net works , ”  Neuro computi ng ,   vol .   256,   pp .   63 – 81 ,   2017.   [21]   A.  M.  Aibinu ,   e t  al . ,   “ Deve lop m ent   of  h y brid   art if ic i al   int e ll ig ent   b ase d  hando ver   de ci sion  al g orit hm , ”  Eng.  S ci .   Tec hnol. an  In t.  J. ,   vol /i ss ue:   20 ( 2 ) ,   pp .   381 – 390 ,   2017.   [22]   Y.  Luo,   et   al . ,   “ Handove r  pre diction  for  wire le ss   net works   in  off ic e  environm ents   using  Hidden  Markov  Model, ”   2013  IFI P   Wire l .   Days ,   pp.   1 – 7,   2013.   [23]   J.  W u  and  P.  Fan,   “ A  Survey   on  High   Mobili t y   W ir eless   Com m unic at ions:  Chal l enge s,  Opportunit ie s  a nd   Soluti ons,”   IEEE  A ccess ,   vol .   4 ,   pp.   450 – 476,   20 16.     [24]   T.   Ali  and  M.  S aqui b,   “ Perform anc e  Eva lu at ion   of  W LAN/Cel lul ar  Media   Ac c ess  for  Mobile   Voice   Us ers  under   Random Mobili t y   Mod el s,”   IE E E  Tr ans.  Wirel. Com mun. ,   vol / issue:   10 ( 10 ) ,   pp .   3241 – 3255,   201 1.   [25]   T.   Ali   and  M .   Saquib,  “ Anal y ti c al   fr amework  for  W LAN - ce ll ul a r  voice  handov e r  evalua t ion,”  IE EE   Tr ans.  Mob .   Comput. ,   vo l /i ss ue:   12 ( 3 ) ,   pp .   44 7 – 460,   2013 .   [26]   X.  S.  and  J.  Z.   L .   Zha ng ,   L .   Ge ,   “ Fuzz y   Log ic   b a sed  Vert ical  Han dover   Algorit hm , ”   017  26th   Wire le ss   and  Optic al  Comm unic ati on  Confe renc e  ( WOCC) ,   2017.   [27]   J.  M.  Kang ,   et  al . ,   “ Autonom ic   per sonal ized  h andove r  d ecisio ns  for  m obil e   services  in   heter ogene ous  wire les s   net works , ”   Comput.   N et works ,   v ol /i ss ue:   55 ( 7 ) ,   p p.   1520 – 1 532 ,   2 011.   [28]   R.   K.  Go y a l,   e t  al . ,   “ Th e  uti l i t y   b ase d  non - linear   fuz z y   AH P  opti m iz at ion  m odel   for  net work  sele ction  in   het ero g ene ous w ire l ess ne tworks, ”  App l. Sof t   Comput.   J. ,   2016 .   [29]   Y.  S.  Hus sein,   et   al . ,   “ A  novel   c el l - se le c ti on  optim iz at ion  handov er  for  long - te rm   evol uti on  ( LT E)   m ac roc el lusi n g   fuz z y   TOPS IS,”   Comput.   Comm un. ,   vol. 73, pp. 2 2 – 33,   2016 .   [30]   A.  B .   Zi neb ,   e t  al . ,   “ An  Enha nce d  Ver ti c al   Handove r  Base d  on  Fuzz y   In fer ence  MA DM  Approac h  for  Hete roge n eous  Networks,”   Arab.   J .   S ci. Eng. ,   v ol /i ss ue:   42 ( 8 ) ,   p p.   3263 – 3274 ,   2 017.   [31]   M.  Mansouri  a nd  C.   Le gh ris,   “ A  bat te r y   l eve l   awa re  MA DM   combinat ion  fo r  the   ver tical   h andove r  de ci sio n   m aki ng, ”   2017  1 3th  Int .   W irel .   C omm un.   Mob.   C omput.   Conf .   IW CMC  2017 ,   pp .   1448 – 1452,   201 7.   [32]   D.  Li ,   et   al . ,   “ A  cl oud - assisted  handove r  op ti m i za t ion  strateg y   f or  m obil e  nodes  in  industri a l  wire le ss   net works , ”   Comput.   Ne tworks ,   vol .   128 ,   201 7.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci     IS S N:  25 02 - 4752       Con ce ptual  mobili ty  m odel   of  vert ic al hand ov er d eci sio n  i n hetero ge neous netw or ks  (N orakm ar   Arbai n)   1151   [33]   K.  Ahuja,   et   al . ,   “ Parti cl e  sw arm  opti m iz at ion  base d  net work  select ion  in  heter ogene ous  wire les s  envi ronm ent , ”   Opt.   -   Int. J.  Lig ht  E le c tron Opt . ,   vol / issue:   125 ( 1 ) ,   pp .   214 – 219 ,   2014.   [34]   S.  Za ng ,   e t  al . ,   “ Mobili t y   h andov er  opti m i za t ion  i n  m il li m et e r  wa ve  he te roge n eou s  net works , ”  in  1 7th  Inte rnat ional  Symposium on  C omm unic ati ons  and  Information T ec hnologies,  IS CIT 2017 ,   pp .   1 – 6,   2017 .     [35]   W .   Mansouri,   et  al . ,  “ Cross   lay e r  arc hitect u re  wi th  int egr at ed  MI H  in  het ero geneous   wire le ss   net works , ”  Comput.   Net works ,   vo l. 1 27,   pp .   126 – 137 ,   2017.   [36]   X.  Li ,   et   al . ,   “ A nove l  opti m ized vertical   h andover fra m ework  for  sea m le ss   net working  int egr at ion in  c y ber - ena bl ed   s y stems , ”  F utur.   Gene r.   Comput.   Syst. ,   vo l. 79, p p.   417 – 430 ,   201 6.   [37]   P.  Fazi o,   et   al . ,   “ A  distri bute d  hand - over   m ana g ement  and  pa tt er n  pre dic t ion  a lg orit hm   for  wire l ess  net works   W i th   m obil e  hosts,”   9 th  Inte rnationa l  Wirel ess  Comm unic ati ons  and  Mobil e  Computi ng  Confe ren c e,   I WCMC  2013 ,   pp.   294 – 298 ,  2013 .   [38]   P.  Fazi o,   e t  al . ,   “ Mobili t y   pr edi c ti on  in  wire le ss   ce l lul ar  n et work s  for  the   opti m izati on  of  Ca ll   Adm ission  Control   sche m es, ”  2014   IEE E   27th   Can.   Conf.   El e ct r.   Co mput.   Eng . ,   pp.   1 – 5,   2014 .   [39]   Y.  Zhu,   et   al . ,   “ Expl oit ing  m o bil ity   p at t ern s  f or  int er - te chno l og y   handov er  i n  m obil e  envi ro nm ent s,”   Comput.   Comm un. ,   vol / issue:   36 ( 2 ) ,   pp .   2 03 – 210,   2013 .   [40]   M.  La hb y ,   e t  al . ,   “ An   enha nce d - TOPS IS  base d  n et work  sele c ti on   te chni qu e  for  ne xt  gene ra ti on  wi rel ess  net works , ”   Int .   Con f. Tel e co mm un. ,   pp.   1 – 5,   2013.       BIOGR AP HI ES OF  A UTH ORS            Norakm ar  Arbai n  @  Sulai m an   r ec e ive d  h er  B. S c.   d egr ee  in  Inf orm at ion  S y st e m   Engi nee ring  (Com pute r  Scie n ce )  in  2005 ,   her   M.Sc.   in  Re al   T i m e  Software   En gine er ing  in  200 9,   while   she  i s  cur ren t l y   pursue d  her   Ph.D.  at   t he  Facult y   of  C om pute r  Scie nc e   and  Math ematics,  at  Univer sit i  Te knolog i  MA R A,  Malay sia .   Norakm ar  is  al so  a  le c ture r  a t  Facult y   of  El e ct ri cal  Engi ne eri ng  of  Univer siti   T ekn ologi   MA RA.  Her  cur ren t  res ea rch   in te r ests  are   in  the   ar eas   of  m obil e  net working,   c lou d  computing and   software   engi n e eri ng.           Dr.  Zol ida h  Kas ira n,   r ec e ive d  h er  B. Sc.   deg ree   in  Com pute r  Inform a ti on  S y ste m   in  1991,   her   M.Sc.   in  Inform at ion  T ec hnolog y   in  2001  and  Ph.D.  in  Inform at ion  T ec hnolog y ,   at   UiTM  in   2012.   She  is  cur r ent l y   a  seni or  l e ct ure r   at  Facult y  of  Com pute r  Sc ie nc e  and   Mathem at ic s,  Ui TM.   He r  cur ren t  res ea rch   in te r ests  are   rese a rch   in   m obil e  net works   and  computing;   and  web   appl i ca t ion.           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.