I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   8 ,   No .   4 A u g u s t   201 8 ,   p p .   2 4 7 7 ~ 2 4 8 5   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v8 i 4 . p p 2 4 7 7 - 2 485          2477       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 / I JE C E   H a ndo v er Algo rit h m  bas ed VL us ing  Mo bility Pred iction   Da taba se   for Ve h icula r Ne tw o rk         Arf a h A.   H a s bo lla h 1 Sh a rif a h H .   S.  Arif f in 2 Nurza l E.  G ha za li 3 K .   M o ha m a d Yu s uf 4 ,     H iro a k M o rino 5     1 De p a rt m e n o f   El e c tri c a En g in e e rin g ,   P o li tek n ik   Ib ra h im   S u lt a n ,   M a la y sia   2 ,   3,   4 F a c u l ty   o f   El e c tri c a En g in e e rin g ,   Un iv e rsiti   T e k n o lo g M a lay sia M a lay sia     5 De p a rtme n o f   Co m m u n ica ti o n En g in e e rin g ,   S h ib a u ra   In stit u te T e c h n o l o g y Ja p a n         Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Feb   20 ,   2 0 1 8   R ev i s ed   Ma y   3 0 ,   2 0 1 8   A cc ep ted   J u n   1 7 ,   2 0 1 8     T h is  p a p e p ro p o se a n   im p ro v e d   h a n d o v e a lg o rit h m   m e th o d   f o v e h icle   lo c a ti o n   p re d ictio n   ( V L P - HA u s in g   m o b il it y   p re d ictio n   d a tab a se .   T h e   m a in   a d v a n tag e   o f   th is  m e th o d   is  th e   m o b il it y   p re d ictio n   d a tab a se   is  b a se d   o n   re a traff ic   d a ta  trac e s.  F u rth e rm o re ,   th e   p ro p o se d   m e th o d   h a th e   a b il it y   to   re d u c e   h a n d o v e d e c isio n   ti m e   a n d   s o lv e   re so u rc e   a ll o c a ti o n   p r o b lem .   T h e   a lg o rit h m   is  si m p le  a n d   c a n   b e   c o m p u ted   v e r y   ra p id ly ;   th u s,  i ts  im p le m e n tatio n   f o a   h ig h - s p e e d   v e h icle   is  p o ss ib le.   T o   e v a lu a te  th e   e ffe c ti v e n e ss   o f   th e   p ro p o se d   m e th o d ,   Q u a lNe sim u latio n   is  c a rried   o u t   u n d e d if f e re n v e lo c it y   sc e n a rio s.  Its  p e rf o rm a n c e   is  c o m p a re d   w it h   c o n v e n ti o n a h a n d o v e m e th o d .   T h e   su p e rio rit y   o f   th e   p ro p o se d   m e th o d   o v e c o n v e n ti o n a h a n d o v e m e th o d   i n   d e c id in g   th e   b e st  h a n d o v e lo c a ti o n   a n d   c h o o si n g   c a n d id a te  a c c e ss   p o in ts   is  h ig h li g h ted   b y   si m u latio n .   It   w a f o u n d   th a V L P - HA   h a c le a rl y   r e d u c e d   h a n d o v e d e lay   b y   4 5 %   c o m p a re d   to   h a n d o v e w it h o u V L P ,   g iv e   h ig h   a c c u ra c y ,   h e n c e   lo w   c o m p lex it y   a lg o rit h m .   K ey w o r d :   Data b ase   H an d o v er   alg o r it h m   Han d o v er   d ela y   Mo b ilit y   p r ed ictio n   Veh ic u lar   n et w o r k   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 :   A r f ah   b i n ti  Ah m ad   Ha s b o llah   Dep ar t m en t o f   E lectr ical  E n g i n ee r in g ,   P o litek n i k   I b r ah i m   S u lta n ,   KM   1 0 ,   J alan   Ko n g   Ko n g ,   8 1 7 0 0   P asir  Gu d an g ,   J o h o r   Dar u l T ak zi m ,   Ma la y s ia .   E m ail:  ar f ah @ f k e g r ad u ate. u t m . m y       1.   I NT RO D UCT I O N     T h n u m b er   o f   m o b ile  u s er s   co n n ec ted   t h r o u g h   w ir eles s   n et w o r k s   h a s   s ig n i f ica n tl y   i n cr ea s ed   in   r ec en y ea r s   d u to   t h in cr ea s in g   n u m b er   o f   w ir eles s   d ev ice   d ep lo y m en ts ,   w h ich   o p en   th e   w a y   to   u b iq u ito u s   n et w o r k s   co n n ec ti v it y .   Han d o v er   s er v ice  is   cr itical  to   en s u r e   co m m u n ica tio n   s er v ice  is   w el m ain tain ed   alo n g   th j o u r n e y .   Du to   th m o b il it y   n at u r o f   th m o b il u s er ,   lo w   late n c y   r eliab le  co m m u n i ca tio n   b et w ee n   en d   u s er s   i s   h ar d   to   ac h ie v e.   I n   o r d er   to   m ai n tain   th q u alit y   o f   s er v ice  ( Qo S)  a n d   to   p r o v id lar g co v er ag e,   r o b u s an d   r eliab le  h an d o v er   p r o ce s s   s h o u ld   b d ev elo p e d .   C u r r en s t u d ies  o n   h a n d o v er   alg o r ith m   o f   t h e   m o b ile  u s er   h a v f o cu s ed   o n   th d ec is io n   m a k i n g   an d   r eso u r ce   allo ca tio n   [1 ] - [ 10] .   Ho w ev er ,   f o r   v e h ic u lar   u s er   m o b ilit y ,   t h tas k   to   m ai n tai n   s ea m less   n et w o r k   is   v er y   c h alle n g in g .   T h w ir e less   c o n n ec tio n   b et w ee n   v eh ic le  ac ce s s   p r o b le m s   e s p ec iall y   i n   h i g h - s p ee d   m o b ile  s ce n ar io s   s u ch   a s   f r eq u e n h an d o v er   w h ich   lead   to   f r eq u en t c ell  s elec tio n ,   h i g h er   en d - to - en d   d ela y ,   ca ll d r o p   an d   in ac ce s s ib ili t y   d ata  s er v ice   [ 1 1 ] .   On w a y   to   o v er co m th is   p r o b lem   is   b y   u s in g   p r ed ictio n   m et h o d   f o r   allo ca tin g   a p p r o p r iate   r eso u r ce s   an d   allo ca te  in   th s h o r test   ti m f o r   h a n d o v er   o f   th m o b ile  u s er .   Fo r   ex a m p l e,   [ 1 2 ]   s h o w ed   th at   p eo p le  m o v ed   f r o m   o n lo ca ti o n   to   an o t h er   ca n   b p r ed icted   u s i n g   co m m er cial   m o b ile  te le co m s   n et w o r k   a n d   m o r r ec e n tl y ,   [ 1 3 ]   u s i n g   Ka l m a n   f il ter   to   p r ed ict  f u t u r v eh ic le’ s   lo ca tio n   f r o m   v e h ic les  tr ac es  co llected   u n d er   th d if f er en s itu a tio n .   E v en   t h o u g h   t h p r ed ictio n   m eth o d   w as  d e m o n s tr ated   y ea r s   ag o ,   litt le  atten tio n   h as b ee n   p aid   to   th ap p r o p r ia te  ac ce s s   p o in t ( A P )   s elec tio n   f o r   h an d o v er   d ec is io n   m a k i n g .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   4 A u g u s t 2 0 1 8   :   2 4 7 7     2 4 8 5   2478   I is   n o ted   th at  t h tec h n ical  d etails  an d   s y s te m   p r o ce d u r es  o f   h a n d o v er   in   h eter o g e n eo u s   n et w o r k s   f i f th   g e n er atio n   ( 5 G)   attr ib u te   s y s te m   h av f u n d a m e n tal  d i f f er en ce s   w i th   o t h er   s y s te m s ,   h o w e v er ,   th er i s   n o   s p ec if icatio n   th at  h as  b ee n   d es ig n ed   o r   r elea s ed .   A s   th m ai n   co n tr ib u tio n s   o f   th is   p ap er ,   b ased   o n   th f r a m e   s tr u ct u r es,  p r o to co l,  m ea s u r e m en p r o ce d u r e;  th s y s te m   i n f o r m atio n   a n d   h a n d o v er   p r o ce d u r ar an al y ze d   an d   d esig n ed   o n   th e   b asis   o f   t h L T E - A d v a n ce d   n et w o r k .   T h u s ,   to   allo w   t h e   p r ed ictab ilit y   a n d   g e n er alit y   o f   th is   n et w o r k   ar ch i tectu r to   b m ai n tai n ed .   T h k e y   o f   r e s ea r ch   o f   t h i s   p ap er ,   th d etai ls   o f   th h a n d o v er   p r o ce d u r w h ich   i n cl u d es  th n e w   h a n d o v er   d ec is io n - m a k i n g   s ch e m an d   s i g n a lin g   f lo w   d u r in g   in tr a - m ac r o   ce ll a n d   in t er - m ac r o   ce ll h an d o v er   ar p r esen ted   an d   th o r o u g h l y   d esi g n ed .   T h p a p er   p r esen ts   s et  o f   th p r ed ictio n   m eth o d   f o r   s ele ctin g   th b est  A P .   On   th b asis   o f   th is   m et h o d ,   it   th e n   d escr ib es  t h p r ep ar atio n   o f   h an d o v er   al g o r ith m .   T h co m b in a tio n   o f   t h es t w o   m e t h o d s   w ill   p r o v id an   e f f ec ti v tec h n iq u to   i m p r o v e   h an d o v er   p er f o r m an ce   o n   v e h ic u lar   n et w o r k s .   T h r e m ai n d er   o f   th is   p ap er   is   s tr u ct u r ed   as  f o ll o w s .   Sectio n   2   p r esen t s   r elate d   w o r k .   Sectio n   3   p r esen t s   t h e   m o b ilit y   p r ed ictio n   p r o p o s ed   s ch e m e.   Sectio n   4   p o r tr ay s   t h h a n d o v er   al g o r ith m   co m b i n ed   w it h   m o b ilit y   p r ed ictio n ,   s i m u latio n   s etti n g   an d   co n tr ib u te d   s ce n a r io s .   Sectio n   5   p r esen t s   a n d   d is cu s s es   th e   s i m u latio n   r es u lts   a n d   f in a ll y ,   t h e   p ap er   co n clu d es in   S ec tio n   6 .         2.   RE S E ARCH   M E T H O D     T h m o b ilit y   p r ed ict io n   ca n   en h an ce   t h h an d o v er   p er f o r m an ce   b y   r ed u c in g   h a n d o v er   laten c y ,   p ac k et  j itter ,   an d   en d - to - en d   d ela y .   On k e y   ap p r o ac h   f o r   m o b ilit y   p r ed ictio n   is   u s i n g   Ma r k o v   C h ain   p r ed icto r .   I n   th is   s ec tio n ,   a   m o b il it y   p r ed ictio n   v ia   Ma r k o v   C h ai n   a s   a   tec h n iq u to   ass is t h h a n d o v er   p r o ce d u r in   th v eh icu lar   n et w o r k   i s   p r o p o s ed .   T h o v er v i e w   o f   e n v is io n s   ab o u th v eh icles  n et w o r k   d ata  av ailab le  a n d   t h s y s te m   n et w o r k   ar ch itec tu r is   e x p lai n e d   f ir s t   b ef o r d escr ib i n g   t h p r ed ictio n   alg o r it h m .   W ir eless   n et w o r k   f o r   th u s e r   in   v e h icles  th at  tr a v eli n g   f r o m   o n ce ll  to   an o t h er   is   as s u m ed   to   h a v o p en   ac ce s s   m o d e.   E v er y   n o d o r   A P   r ec o r d s   its   co o r d in ates  as  w e ll  as  its   I n u m b er .   B esid es,  th er is   a   ce n tr alize d   ap p r o ac h   to   co llec th h is to r y   o f   ev er y   n o d an d   ex ec u te  t h p r ed ictio n   alg o r i th m .   T h er ef o r e,   th e   tr aj ec to r y   o f   th v e h icle s   is   d en o ted   b y   s eq u en ce s   o f   A P   I n u m b er s ,   w h ich   f o r m   m o d el  f o r   p r e d ictio n   s ch e m i n g .   Ma r k o v   C h ai n   p r ed icto r   is   b a s ed   o n   p r o b a b ilit y   m a tr ix   t h at   u tili ze s   tr aj ec to r y   o f   th u s er s   th at  ar e   st o r ed   in   a   d atab ase.   T h d ata b ase  co n s i s ts   o f   m u lt ip le  av a i lab le  s o u r ce s   o f   in f o r m at io n   a n d   is   o r g an ized   in   th p r o p o s ed   d ata  s tr u ct u r e.   I n   t h is   w o r k ,   t h d atab ase  is   co llected   f r o m   u s er s   d ata  tr ac es  u s i n g   lo g g in g   r ep o r t,  w h ich   ar t h en   p r o ce s s ed   in to   tr an s ac tio n   d atab ase.   T h Ma r k o v   c h ai n   eq u atio n   ca n   b d er iv ed   as:     n nt p p P                     ( 1 )     W h er e,             in itial   d is tr ib u tio n   m atr i x ,         cu r r en t tr an s itio n   p r o b ab ilit y   m atr i x ,         n u m b er   o f   s tate  tr a n s it io n .     2 . 1 .   User  m o bil it y   pa t t er n   E q u atio n   ( 1 )   is   u s ed   to   p r ed ict   v eh icle s   n e x lo ca tio n .   T h m ai n   p ar am e ter   f o r   th is   eq u ati o n   is   T P M.   Ma n y   s t u d ies   h a v s h o w n   t h at   v al u i n   T P is   tr ai n ed   f r o m   u s er s   m o b ilit y   h is to r y   [ 1 3 ] ,   [ 1 4 ] .   T h co llectio n   of   u s er s   m o b ile  h is to r y   p r o v i d es  u s e f u i n f o r m atio n   s u c h   as   f r eq u e n tl y   v i s ited   lo ca tio n s ,   co m m o n   r o u tes  a n d   r ec eiv ed   th r ad io   s ig n a l.  Ho w e v er ,   it  is   n o ea s y   to   d ea l   w it h   s u c h   d ata.   T h e   u s er s   m o b ilit y   h i s to r y   m a y   co n s u m e   m u ch   m e m o r y ,   en er g y ,   a n d   b an d w id t h ,   esp ec iall y   at  th b ase  s tatio n s   t h at  ar f r eq u en tl y   v i s ited .   T h er ef o r e,   th d ata  s h o u ld   b ch ec k ed   an d   p r e - p r o ce s s ed   b ef o r e   ca r r y i n g   th an a l y s is .   A   m et h o d   ca lled   d ata   m i n in g   i s   n ee d e d   to   ex tr ac a n d   an al y ze   d ata.   I n   t h is   s ec tio n ,   th f o r m al   d ef i n itio n s   to   m o d el   m o b ilit y   p atter n   an d   r u les ar g i v e n .     Defin itio n   1 .   Let  C   and          a s   a   s et  o a cc ess   p o in I a n d   time  r esp ec tively.   Th o r d ered   p a ir s                 ,   w h ere          a n d         ,   is   ca lled   a   p o in t.  Den o te       to   b e   th s et  o a ll  p o in ts                 {                                 } .   T w o   p o in ts                         an d                         ar co n s id er ed .   Po in       is   eq u i v ale n to       ,   if   a n d   o n l y   if               an d             .   I f             ,   p o in       is   d ef in ed   as   an   ea r li er   lo ca tio n   th a n   p o in       w h ic h   m ea n s   t h u s er   co n n ec ted   to   p o in       b ef o r co n n ec ted   to   p o in     .   Defin itio n   2 .   A   tr a jecto r o t h u s er  is   d efin e d   a s   a   fin ite  s eq u en ce   o t h p o in ts                                     in           s p a ce   w h ere  p o in t                         fo r             .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       Ha n d o ve r   A lg o r ith b a s ed   V LP  u s in g   Mo b ilit P r ed ictio n   Da ta b a s e     ( A r fa h   A .   Ha s b o l la h )   2479   T h v alu o f   p o in p   m u s b e   u n iq u in   t h tr aj ec to r y   f o r   ea ch   u s er   ( e. g .             ) ,   w h er th u s er   ca n n o b co n n ec ted   to   th s a m A P   at  th s a m t i m e.   T h v alu o f   ti m e       s h all  b u n iq u e   in   t h tr aj ec to r y .   Ho w e v er ,   th v al u o f   A P   I     ca n   b t h s a m w it h   d if f er e n ti m e,     .   Me an s ,   th u s er   ca n   b co n n ec ted   to   th s a m A P ,   b u at  a   d if f er e n ti m e.   I f   th er i s   ca s e   w h e r p o in       is   t h s a m a s   o th er   p o in t     ,   th d ata   o b tain ed   is   s et   as  a n   i n f o r m at io n   er r o r .   T h ea r lier   in f o r m a tio n   is   s to r e d   w h i le  o th er   d u p licate  in f o r m a tio n   s h all  b r e m o v ed   f r o m   t h lo g   f ile.   Defin itio n   3 .   Time  in terva       is   a n   in terva time  b etw ee n   tw o   s eq u en ce   p o in ts                                     Time  g a p   t g   is   a   ma ximu m   i n terva time  th a th u s er   co n n ec ted   to   a   p o i n p .   I th time  in terva                         ,   th u s er is   a s s u med   to   s to p   mo vin g   o r   r ea ch   its   d esti n a tio n .   T h tim g ap         is   in tr o d u ce d   to   c r ea te  a   p ar titi o n   b etw ee n   tr aj ec to r ies  an d   id en tify   th last   d esti n atio n   o f   t h u s er .   T h ac cu r ac y   o f   th e   tr an s ac tio n al   d at ab ase   is   ex p ec ted   to   b in cr ea s ed   w h e n   th e   ti m e   g ap         is   u s ed .   T h v a lu o f   t h e   ti m g ap         s h o u ld   b ch o s e n   p r o p er ly   b ec au s i m a y   a f f ec th p r ed ictio n   ac cu r ac y   o f   t h u s er s   n e x t lo c atio n .   Fro m   th lo g   f ile,   t h s o u r c e - d esti n atio n   tab le  is   co m p u ted   th en   t h tr an s ac t io n al  d atab ase  is   d ev elo p ed .   T h tr an s ac tio n a d atab ase  s h o w s   a   r elatio n s h ip   b et w ee n   th e   s o u r ce   A P   a n d   t h d est in at io n   A P .   T h is   is   th f i n al  s tep   o f   t h u s er s   m o b ilit y   h i s to r y   s c h e m e   b ef o r e   th v al u o f   th tr a n s ac tio n al   d atab ase  is   u tili ze d   i n   th Ma r k o v   C h ai n   e q u atio n   to   p r ed ict  th u s er s   n ex t   lo ca tio n .     2 . 2 .   T ra ns a ct io na d a t a ba s e   T h f ir s s tep   i n   d ata  m i n i n g   p r o ce s s   is   to   cr ea te  lo g   f ile  a s   in   F ig u r 1 .   T h f o r m at  o f   t h e   lo g   f ile  i s   in s p ir ed   b y   [ 1 5 ] .   Data   co n tai n ed   in   t h lo g   f ile  ar e   a   d ate ,   ti m e,   lo ca tio n ,   a n d   t y p o f   tr an s p o r t.  T h d ate   r ep r esen t s   a   d ate   t h u s er   co n n ec to   th e   A P .   L o ca tio n   r ep r esen t s   A P   I D   n u m b er   th e   u s e r   is   co n n ec ted   a a   p ar ticu lar   ti m e.   T im e   r ep r esen ts   t h e   ti m e   t h e   u s er   is   co n n ec ted   to   th p ar ticu lar   A P .   A n d   last l y ,   tr an s p o r t   r ep r esen ts   w h at  k i n d   o f   tr an s p o r t   th e y   u s at  th p ar tic u la r   ti m e   b ec au s d if f er e n v eh i cles   h a v d i f f er e n t   s p ee d .   T h is   lo g   f ile   w ill   b u p d ated   ea ch   ti m u s er   m o v e s   f r o m   o n lo ca tio n   to   a n o t h er .   Data   co llectio n   i s   d o n b y   co n s id er i n g   s o m a s s u m p tio n 1 )   W ir eless   n e t w o r k   in   ca m p u s   is   o p en   ac ce s s   m o d e.   2 )   A ll  A P s   ar e   lo ca ted   in   ev er y   b u ild in g .           Fig u r e   1 .   L o g   f ile       Data   co llectio n   m u s b d o n w h e n   th e   m o b ile   clie n t   is   i n   i d le’   m o d an d   n o co m m u n ic atin g   w it h   an y   A P .   T h id le  m o d is   c h o s en   b ec au s to   av o id   t h e   ef f ec t   o n   ac tu al   d ata  p er f o r m an ce .   I n   th i s   r esear ch ,   a   g r o u p   o f   r ea l   v eh icle s   u s er   m o b ilit y   tr ac es  i n   U n i v er s iti  T ek n o lo g Ma la y s ia   ( UT M )   ar u s ed   w h ich   co n s i s ts   o f   u n d er g r ad u ate  s t u d en t s ,   p o s t - g r ad u ate  s tu d e n ts ,   a n d   s taf f .   W ith   o u r   p r e - p r o ce s s   o n   th e   o r ig in al   d ata,   th e   m o b il it y   tr ac d en o tes  a s s o ci ated   h is to r y   o f   ea c h   v e h icle  b y   t h ce ll  n u m b er   i n   th e   n et wo r k   u n d er   a   s i m p le   m o b il it y   m o d el  ass u m p tio n .   Af ter   lo g g i n g   r ep o r is   ac q u ir ed ,   th e   tr an s ac tio n al   d atab ase  is   cr ea ted   to   r ela te   b et w ee n   t h e   s o u r ce   a n d   d esti n atio n   b ase  s tatio n .   T h m o s t   f r eq u e n v i s ited   b ase   s tatio n   w il b d etec ted   v ia   th d atab ase.   F ig u r 2   s h o w s   t h e   s tep   o f   tr an s ac tio n a l d atab ase  d ev elo p m e n t.           Fig u r e   2 .   So u r ce - d esti n atio n   t ab le     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   4 A u g u s t 2 0 1 8   :   2 4 7 7     2 4 8 5   2480   First,  lo g g i n g   r ep o r is   co n v er ted   in to   t h s o u r ce - d es tin a tio n   tab le  to   id en ti f y   u s er s   tr aj ec to r y .   Fro m   th s o u r ce - d es tin a tio n   tab le,   a   tr an s ac t io n al  d atab ase   is   d ev elo p ed   b ased   o n   th r elat io n s h ip   b et w ee n   s o u r ce   an d   d esti n atio n   A P .   Da y   an d   ti m s h o u ld   b co n s id er ed   w h e n   co n v er tin g   lo g g i n g   r ep o r in to   th s o u r ce - d esti n atio n   tab le.   T h s tar t in g   lo ca tio n   f o r   ea ch   d a y   i s   s et   a s   t h s o u r ce ,   an d   t h e n   n e x t   lo ca tio n   w il b ec o m e   th d esti n atio n .   I f   t h er is   t h i r d   m o v e m e n a f ter   t h at,   t h c u r r en lo ca tio n   w ill  b ec o m t h s o u r ce   a n d   n e x t   lo ca tio n   w ill  b ec o m t h d esti n a tio n .   T h ese  s tep s   w i ll  b e   ca r r ied   o u co n tin u o u s l y   t h r o u g h o u th d a y   ac co r d in g   to   lo g g i n g   r ep o r t.  T h last   lo ca tio n   f o r   th at  d a y   will   b ec o m t h d esti n atio n .   T h en   f o r   th n e x d a y   lo ca tio n ,   it  w ill b ec o m t h n e w   s o u r ce .   Fro m   th s o u r ce - d e s tin a tio n   t ab le,   th tr an s ac tio n al   d atab ase  is   d ev elo p ed   b ase  o n   th r elatio n s h ip   b et w ee n   s o u r ce   an d   d est in atio n   A P .   T h f ir s t   co lu m n   i n   t h e   tr an s ac tio n al  d atab ase  r ep r es en ts   s o u r ce   A P   a n d   th f ir s t   r o w   r ep r esen t s   d esti n atio n   A P .   T h v al u o f   ea c h   r elatio n s h ip   d eter m i n e s   t h e   f r eq u e n c y   o f   u s er   attac h ed   to   ea ch   A P .   T h g r an d   to tal  is   th to tal  a m o u n t   o f   u s er s   tr a n s it io n   f r o m   ea c h   b ase   s tatio n   to   an o th er .   On ce   th tr a n s ac t io n al  d atab as is   cr ea ted ,   th T P M   is   g en er ated .   T P ca n   b d ef i n ed   b y   d iv i d in g   ea c h   v al u b y   t h e   to tal  v alu e   f o r   ea ch   r o w   i n   t h tr an s ac tio n a l   d atab ase.   T h v al u o f   tr a n s it io n   p r o b ab ilit y   i s   v e r if ied   u s i n g   s u m m atio n   f o r   ea c h   r o w   i n   t h tr an s ac tio n al   d atab ase  th at   s h o u ld   eq u al  to   1 .   T P v alu ca n   b d er iv ed   f o llo w i n g   E q u at io n   ( 2 ) .   T h is   w ill  b ap p lie d   to   all  v alu e   i n   t h tr a n s ac tio n al   d ata b ase.   T h is   p r o ce s s   w il o cc u r   co n tin u o u s l y   alo n g   w i th   t h a cq u ir ed   d ata.   T h en ,   th is   T P M   u s ed   in   Ma r k o v   e q u atio n   to   p r ed ict  v e h icle s   n ex t   lo ca tio n .   A f ter   m o b ilit y   p r ed ictio n   is   ca lcu la ted ,   p r ed ictio n   ac cu r ac y   is   co m p u ted   f o r   p r o p er   esti m atio n   o f   u s er s   n ex t   lo ca tio n .   T h p r e d icted   r esu lt  w ill  b e   v er if ied   to   le s s e n   an y   er r o r   in   p r ed ictio n .   F ig u r s h o w s   th s tep   of   g e n er ati n g   T P f r o m   t h tr an s ac tio n a l   d atab ase.     1 1 i i p TP M p                     ( 2 )     W h er e                n u m b er   o f   d est in at io n .           Fig u r e   3 .   Step   f o r   g en er at i n g   T P M       T h m o b ilit y   p r ed ictio n   ca n   b ca lcu lated   af ter   d eter m in i n g   th in itial  p r o b ab ilit y   o r   in iti al  s tate  o f   th m o b ile   u s er .   As  m e n tio n   b ef o r e,   in itial  s tate  ca n   b ca l cu lated   b y   s o m p ar a m eter   s u ch   as  t h n u m b er   o f   th e   u s er ,   v elo cit y   o f   m o b ile  u s er   o r   d is tan ce   tar g et,   o r   lo ca tio n ,   etc.   T h is   p ar am eter   is   p r esen ted   as  in it ial  s tat e   m atr i x .   Fu r t h er m o r e,   b y   u s in g   u s er s   i n itial  s tate  o r   GP l o ca tio n   an d   v e lo cit y   a s   t h v alu o f   in it ial  s ta te   m atr i x   an d   T P as E q u atio n   ( 1 ) ,   th n ex t lo ca tio n   o f   th m o b ile  u s er   ca n   b ca lcu la ted .   T h p r e d icted   r esu lt  th en   c h ec k ed   to   m i tig a te  an   er r o r   in   p r e d ictio n .   I d ea ca s e   in   h an d o v e r   is   m o b ile  u s er   s h o u ld   h a n d o f f   to   th ad j ac en t   AP .   Ho w e v er ,   if   p r ed icted   AP   is   n o ad j ac en to   th p r ev io u s   AP ,   th e   p r ed icted   AP   is   co n s id er ed   an   er r o r .   I n   o r d er   to   v er if y   th e f f icie n c y   o f   m o b ilit y   p r ed ictio n   tec h n iq u e,   p r ed ictio n   ac cu r ac y   i s   ca lcu la te d   b ased   o n   th r atio   b et w ee n   t h n u m b er   o f   co r r ec p r ed i ctio n   an d   t h to ta l   n u m b er   o f   p r ed ictio n s   as  i n   E q u atio n   ( 3 ) .   Flo w c h ar o f   p r o p o s ed   m o b ilit y   p r ed ictio n   p r o ce s s   is   s h o w n   i n   Fig u r 5 .     Pr cp p N e d ic ti o n a c c u r a c y N                 ( 3 )     W h er e              n u m b er   o f   co r r ec p r e d ictio n s   an d           n u m b er   o f   p r ed i ctio n s .   F ig u r illu s tr ate  th e   p er f o r m a n ce   co m p ar is o n s   o f   VL P   m et h o d   an d   h eu r i s tic  m e th o d   [ 1 3 ] .   Si m u la tio n   r es u lt   d e m o n s tr ates  t h at  th e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       Ha n d o ve r   A lg o r ith b a s ed   V LP  u s in g   Mo b ilit P r ed ictio n   Da ta b a s e     ( A r fa h   A .   Ha s b o l la h )   2481   p r o p o s ed   p r e d ictiv m o b ilit y   s ch e m o u tp er f o r m ed   h e u r is tic  p r ed ictiv s c h e m b ec au s e   V L P   m et h o d   ac h iev e s   h i g h er   p r ed ictio n   ac cu r ac y   w h ic h   p ea k s   at  ab o u t   0 . 9 6   co m p ar ed   to   th h e u r is t i c   m et h o d   w h ic h   i s   p ea k s   at  ab o u t 0 . 7 1 .           Fig u r e   4 .   P r ed ictio n   ac cu r ac y   co m p ar is o n   b et w ee n   V L P   m et h o d   an d   h eu r i s tic  m eth o d           Fig u r e   5 VL P   tech n iq u e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   4 A u g u s t 2 0 1 8   :   2 4 7 7     2 4 8 5   2482   3.   H ANDO VE A L G O RI T H M   F O VE H I CULA NE T WO RK     A cc o r d in g   to   [ 1 6 ] ,   co n v en t io n al  h a n d o v er   p r o ce d u r co n s i s ts   i n it iatio n   s tep ,   n et w o r k   s elec tio n   s tep ,   an d   ex ec u tio n   s tep .   I n   in itiat io n   s tep ,   UE   m ea s u r e s   th c h an n el  q u alitie s   s u c h   as  R ec ei v ed   Si g n al  Stre n g th   ( R SS ) ,   Si g n a to   I n te r f er en ce   R at io   ( SIR),   d is tan ce   an d   o th er s   f r o m   d if f er e n c ell.   T h en   UE   s en d s   th m ea s u r e m e n r ep o r b ac k   to   th s er v i n g   ce ll.  T h s er v i n g   ce ll  t h e n   f o r w ar d s   t h m e asu r e m en r ep o r to   co n tr o u n it.  C o n tr o u n i d ec i d es  w h ic h   ce l is   t h b est  to   m ai n tai n   t h co n n ec tio n   i n   n et w o r k   s elec tio n   s tep .   A t   th is   r ate,   t h h a n d o v er   d ec is io n - m ak i n g   p r o ce s s   w i ll  b p er f o r m ed   b ased   o n   h an d o v er   th r e s h o ld .   I f   th e   h an d o v er   is   r eq u ir ed ,   th e n   co n tr o u n it  i n f o r m s   t h tar g e ce ll  an d   lets   s er v i n g   ce ll  s en d   th h a n d o v er   co m m a n d   to   UE .   Fin all y ,   in   ex ec u t io n   s tep ,   th UE   s tar t s   to   s et  u p   co n n ec tio n   w it h   th tar g et  ce ll  b y   s en d i n g   a u t h en tica tio n ,   s y n c h r o n izatio n ,   n et w o r k   r ec o n f i g u r atio n ,   etc.   Af ter   t h h a n d o v er   p r o ce s s   is   co m p leted ,   UE   s e n d s   an   i n d ic atio n   s i g n al  to   t h tar g et  ce ll.  Fro m   th e s p r o ce d u r es,  it  in v o lv es  m a n y   w ir el es s   an d   b ac k b o n e   ex c h an g i n g   s ig n al.   I m a y   ta k e   s o m e   ti m to   co m p lete   t h h an d o v er .   I n   t h i s   s ec tio n ,   h an d o v er   alg o r ith m   t h at  o v er co m e s   th i s   p r o b lem   is   d eli v er ed .   T h p r o p o s ed   v eh ic u lar   lo c atio n   p r ed ictio n   h an d o v er   al g o r ith m   ( V L P _ HA )   w a s   d e s ig n ed   b y   ad o p t in g   Ma r k o v   c h ain   m o b ilit y   p r ed ictio n   f ea tu r e,   w a s   p r o m i s i n g   tech n iq u e   to   i m p r o v th o v er all   w ir ele s s   n e t w o r k   p er f o r m a n ce .   T h is   i m p r o v e m e n w as  i m p o r tan to   m i n i m ize  h a n d o v er   d ela y   an d   to   i m p r o v d ata  th r o u g h p u t.  A s   e x p lai n ed   in   t h p r ev io u s   s ec tio n ,   h a n d o v er   d ec is io n   p h ase  is   t h i m p o r tan t p ar t to   en s u r e   th m o b ile  u s er   h as   g o o d   co m m u n icat io n   q u alit y .   V L P _ HA  r eq u ir es  t h p r ed ictio n   r es u lt s   f r o m   t h e   p r o p o s ed   v eh ic le  lo ca tio n   p r ed ictio n   ( VL P )   to   ass is t t h h a n d o v er   d ec is io n .   VL P _ HA   is   s tar ted   b y   t h s er v in g   ce ll  r ec ei v es  t h m ea s u r e m en r ep o r f r o m   UE .   C o n tr o l   u n i th e n   r ec eiv ed   th m ea s u r e m en r ep o r an d   d ec id ed   th tar g et  ce ll  b y   e x a m i n i n g   t h n ei g h b o r   ce l w ith   h i g h est  R SS   v alu e.   A t h s a m ti m e,   t h b est  n eig h b o r   ce ll  w as  v er if ie d   w ith   t h p r ed ictio n   r esu lt s .   I f   th b est  n ei g h b o r   ce ll  w as  s a m as  t h p r ed icte d   ce ll,  it  s u g g e s ted   th at  th ta r g et  ce ll  is   th lo ca tio n   th at  U E   s h o u ld   g o .   T h u s ,   th h a n d o v er   w as  n ee d ed .   Ho w e v er ,   if   t h b est  n eig h b o r   ce ll  w a s   n o s a m a s   p r ed icted   c ell,   it  ass u m ed   th at   th tar g et   ce ll  w a s   n o th e   lo ca tio n   t h at   UE   s h o u ld   g o .   T h er ef o r e,   th h an d o v er   w as   u n n ec es s ar y   a n d   it   w il l b e   d elay ed   f o r   w h ile.   T h h a n d o v er   ca n   b p er f o r m ed   w h en   t h tar g et  ce ll   R SS   i s   h i g h er   t h an   s o u r ce   ce ll  R S S   at  least   b y   h a n d o v er   tr i g g er   o f f s et.   T h i s   p r o ce d u r w as   co n d u cted   to   m i n i m ize  t h n u m b er   o f   u n n ec es s ar y   h an d o v er s   th a lead   to   p in g - p o n g   e f f ec t.  Mo r eo v er ,   VL P _ HA   w a s   s i m p le  al g o r ith m   a n d   co u ld   ac h ie v f ast   h an d o v er .   Sin ce   t h co v er a g e   ar e o f   A P   i s   s m all,   UE   m a y   p ass   t h r o u g h   t h co v er a g ar ea   w ith i n   th e   s h o r ti m e,   w h ich   i s   w h y   f ast  h a n d o v er   w a s   n ee d ed .     T h n et w o r k   s i m u latio n   s ce n a r io s   ar s et  as  s h o w n   in   T ab le  1 .   T h s i m u lat io n   ti m w a s   s et  f o r   1 0 0   s ec o n d s   to   o b s er v e   t h o v er al n et w o r k   p er f o r m a n ce   a s   w e ll  as  t h ar r i v al  t i m e   f o r   UE .   All  A P s   h a v t h e   s a m c h ar ac ter is tic   w h ich   tr a n s m it s   3 0   d B m   p o w er s .   T h s ce n ar io   co n s id er s   th o p en   a cc ess   m o d f o r   all  A P s .   Hen ce ,   t h UE   ca n   co n n ec t to   th A P s   w i th o u t a n y   r est r ictio n .   T h h an d o v er   s i m u lat io n s   wer p er f o r m ed   u s i n g   Q u alNe t   to   o b s er v th e   h a n d o v er   p e r f o r m an ce   w h e n   th UE   s p ee d   is   v ar ied .   E ac h   s i m u latio n   r e s u l w as  r ec o r d ed ,   ta b u lated   an d   th h a n d o v er   p er f o r m an ce   w a s   a n al y ze d .   T h n et w o r k   s i m u latio n   s ce n ar io   is   b ased   o n   r ea to p o lo g y   in   UT w it h in   th e   ar ea   o f   1 . 5 k m   1 . 5 k m   as  s h o w n   i n   Fi g u r 6 .   T h is   n et w o r k   s ce n ar io   co n s is t s   g r o u p   o f   w ir ele s s   A P s   o r g an ized   f o r   1   m o b ile  u s er .   I also   co n s is t s   4   m o b ilit y   m a n a g e m en e n tit y   ( MM E )   an d   s er v i n g   g ate w a y   ( SGW )   n o d es  s u p p o r tin g   to   th A P   r e g io n   an d   a   co r n e t w o r k .   SGW   s h al f o r w ar d   t h e   d ata  t h at  co m f r o m   th e   b ase   s tatio n   a n d   p ac k et   d ata  n et w o r k   g a te w a y .   MM E   is   u s ed   to   co n tr o th h ig h - le v el  o p er atio n   s u c h   as  c h o o s in g   th r ig h S GW   f o r   th UE   a n d   a u th e n ticat in g   t h e m .   MM E   also   r esp o n s ib le   f o r   co n tr o lli n g   th e   m o b ilit y   b et w ee n   t h L T E   n et w o r k s   w it h   o th er   ac ce s s   n et w o r k s.   As  s i m u latio n   s tar t s ,   UE   m o v es  to w ar d   th d es tin at io n .   As  i ap p r o ac h es  n e x eNB ,   UE   s t ar ts   to   lo s e   n et w o r k   co v er ag e.   UE   w ill  s tar t   s en d i n g   t h m ea s u r e m e n t   r ep o r to   n ex eNB   to   s tar h an d o v er   p r o ce s s .   Ho w e v er ,   th ch al len g h er e   is   eNB s   is   clo s ed   w ith   ea c h   o th er   an d   m o b ile  UE   is   n o t   allo w ed   UE   to   d o   n o r m al  h a n d o v er   p r o ce s s .   P in g   p o n g   ef f ec also   h ap p en ed   at  th is   s ta g e.   B u w it h   p r ed i ct  h an d o v er   s ch e m e,   th n ex t   eNB   is   p r ed icted   an d   h an d o v er   p r o ce s s   ti m w i ll  b s h o r ten ed   b ec au s h a n d o v er   d ec is io n   is   tak e n   b ased   o n   p r ed icted   n ex t e NB .       T ab le  1 .   Sim u latio n   p ar a m eter   V a r i a b l e   V a l u e   S i mu l a t i o n   T i me   1 0 0 s   T r a n smissi o n   P o w e r   3 0   d B m   N u mb e r   o f   U E   1   U v e l o c i t y     1 0   m/ s   R e c e i v e r   S e n si t i v i t y   - 8 0   d B m   H a n d o v e r   R S S   T r i g g e r   - 7 2   d B     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       Ha n d o ve r   A lg o r ith b a s ed   V LP  u s in g   Mo b ilit P r ed ictio n   Da ta b a s e     ( A r fa h   A .   Ha s b o l la h )   2483       Fig u r e   6 .   Net w o r k   s i m u la tio n   s ce n ar io       4.   RE SU L T   AND  DI SCUS SI O N     T h is   s ec tio n   a n al y ze d   t h s i m u latio n   r e s u lt  o f   th h a n d o v er   p er f o r m a n ce   an d   d is c u s s ed   in   d etail.   T h n et w o r k   p er f o r m a n ce s   w e r m ea s u r ed   in   ter m   o f   d eliv er y   d ela y ,   n e t w o r k   t h r o u g h p u t,  an d   p ac k et  d eliv er y   r atio .   D eliv er y   d ela y   p er f o r m a n ce   is   to   lo o k   at  th e   d eliv er y   d ela y   r ate  w h en   d ata  w as  b ein g   s en to   A P   d u r in g   th e   co m m u n icatio n .   I f   th d el iv er y   d ela y   r ate   is   h i g h ,   it  m e an s   t h at  t h n e t w o r k   is   in   t h co n g es ted   s tate.   j itter   ar r iv in g ,   ca u s ed   b y   n e t w o r k   co n g e s tio n ,   ti m i n g   d r if t s ,   o r   r o u te  ch an g es.  So ,   d eliv er y   d ela y   p la y s   an   i m p o r tan r o le  to   d eter m i n th n et w o r k   j itter   as  th lo w er   d eliv er y   r ate,   th le s s   n et w o r k   j itter   o cc u r s .   Me an w h ile,   t h n et w o r k   t h r o u g h p u t i s   t h s u m   o f   th e   d ata  r ates t h at  ar d eli v er ed   to   all  eN B s   n o d es o r   A P s   i n   n et w o r k .   P ac k et  d eliv er y   r atio   is   th r atio   b etw ee n   th n u m b er   o f   d ata  p ac k ets   s e n b y   s o u r ce   n o d es   an d   th e   n u m b er   o f   p ac k et s   r ec eiv ed   b y   th d esti n atio n .   F ig u r d ep icts   th e   d eliv er y   d ela y   f o r   u s er   s p ee d   b etw ee n   1   m / s   to   1 0   m / s .   C o m p ar ed   to   co n v e n tio n al   h an d o v er ,   n et wo r k   d elay   r ate  f o r   p r ed icted   h an d o v er   s c h e m is   i m p r o v e d   b y   4 5 %   w h ich   is   in d icate s   A P s   tr ig g er   h an d o v er   p r o ce s s   is   f aster   th a n   co n v e n tio n al   h a n d o v er   s ch e m e.   A d d itio n all y ,   k n o w i n g   w h er d esti n atio n   n o d es  ar h ea d in g   w it h   h ig h   ac c u r ac y ,   p ac k ets   f o r w ar d er s   ca n   m a k e   b etter   d ec is io n s   to   ch o o s e   t h n e x t   h o p .   I co u ld   b co n clu d ed   t h at  V L P - HA  ca n   p er f o r m   f as ter   h a n d o v er   co m p ar ed   to   co n v e n tio n al  h a n d o v er .   F ig u r s h o w s   t h h an d o v er   th r o u g h p u v er s u s   u s er s   s p ee d   ( 1 - 1 0   m /s ) .   I n   t h s i m u latio n   s ce n ar io ,   UE   is   m o v i n g   ac r o s s   th n et w o r k   o n   p r ed ef in ed   p ath ,   an d   th th r o u g h p u w o u ld   f lu c t u ate  w h e n   th UE   i s   m o v i n g   in to   t h c ell  ce n ter   o r   m o v i n g   o u to   th ce ll  ed g e .   A cc o r d in g   to   Fi g u r 8 ,   th n et w o r k   t h r o u g h p u t   s ee m s   to   b i n cr ea s ed   b y   4 %   f o r   p r ed icted   h a n d o v er   s c h e m g r ea ter   t h an   co n v en t io n al   h a n d o v er   s c h e m e.   T h is   co n clu d es   th a t   m o b ilit y   p r ed ictio n   ca n   s ig n i f ica n tl y   an d   s tab l y   i m p r o v e   t h ca p ac it y   o f   u s er s   in   t h v eh ic le,   th u s   p r o v id in g   t h e   p o s s ib ilit y   to   s u p p o r t h ig h   d ata  r ate  s er v ices.   F ig u r p lo ts   th p ac k et  d eli v er y   r atio .   I tu r n s   o u t h at  th p ac k et  d eliv er y   r atio   ( P DR )   is   al m o s t   s a m e   f o r   co n v e n tio n a h a n d o v er   an d   p r ed icted   h an d o v er .   I t   m ea n s   th at  th r atio   b et w e en   t w o   s ch e m e s   is   al m o s t   id e n tical  a n d   n o m u c h   d if f er en ce .   P DR   f o r   VL P - HA   h a v d if f er en ce   ab o u 1 w it h   co n v en tio n al   h an d o v er .   A p p ar en tl y ,   it  also   d ep en d s   o n   th UE   s p ee d .   T h P DR   s tar ts   w it h   h i g h   v al u e.   Ho w e v er ,   w h en   t h e   UE   s p ee d   in cr ea s es,  th P DR   d r o p s   to   b elo w   8 5 d u to   th p ac k et  d r o p p in g   o v er   f r eq u en t   h a n d o v er .   A lt h o u g h   n et w o r k   t h r o u g h p u t   f o r   p r ed icted   h an d o v er   is   h i g h er   t h a n   co n v e n tio n al  h a n d o v er ,   th e   h i g h er   UE   p r ed ictiv s tate  in f o r m a tio n   i n   P DR   o f f er s   b etter   p er f o r m a n c e.           Fig u r e   7 .   Han d o v er   d ela y   w it h   an d   w it h o u m o b ilit y   p r ed ictio n s   u n d er   d if f er en v elo cities   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   4 A u g u s t 2 0 1 8   :   2 4 7 7     2 4 8 5   2484       Fig u r e   8 .   Han d o v er   th r o u g h p u w it h   a n d   w i th o u m o b ilit y   pr e d ictio n s           Fig u r e   9 .   P ac k et  d eliv er y   r atio   w h en   u n d er   d if f er e n t v elo citi es       5.   CO NCLU SI O N   I n   th is   p ap er ,   th h an d o v er   w i th   m o b ilit y   p r ed ictio n   al g o r ith m   i s   u s ed   in   th v e h ic u lar   n et w o r k .   I is   s h o w n   t h at  th co n v e n tio n al  h an d o v er   tech n iq u es  ta k lo t   o f   ti m e   f r o m   i n itiat io n   s tep   to   n et w o r k   s elec tio n   an d   ex ec u tio n   s tep .   Hen ce ,   i w ill  b t h d is ad v a n ta g f o r   th m o b ile  u s er   w h ic h   lea d s   to   f r eq u e n ce ll   s elec tio n ,   h i g h er   e n d - to - e n d   d elay ,   ca ll  d r o p   an d   in ac ce s s ib ilit y   d ata  s er v ice.   T o   im p r o v th h an d o v er   m et h o d ,   s i m p le   a n d   e f f icie n m et h o d   is   p r o p o s ed   to   allo ca te  th e   n et w o r k   r eso u r ce   f o r   th s h o r test   ti m e   w h ic h   i s   u s i n g   m o b ili t y   p r ed ictio n .   T h r es u lts   in d icate   t h at  th e   p r o p o s ed   h an d o v er   m eth o d   o u tp er f o r m s   t h e   co n v e n tio n al   h a n d o v er   m et h o d   an d   g iv e s   s e v er al  ad v an ta g e s 1 )   I h as  lo w er   en d - to - e n d   d elay 2 )   it  e x h ib its   m o r d ata   th r o u g h p u w it h in   t h n et w o r k 3 )   t h m o b il it y   p r ed ictio n   alg o r it h m   ca n   b ea s i l y   d ev elo p ed   u s i n g   u s er s   h is to r y   d atab ase; 4 )   T h m o b ilit y   p r ed ictio n   h av h ig h   ac cu r ac y ,   h e n ce   g iv lo w   co m p lex i t y   al g o r ith m.       ACK NO WL E D G E M E NT S     T h au th o r s   w o u ld   lik e   to   t h a n k   all  th o s e   h ad   co n tr ib u ted   t o w ar d s   m a k in g   th i s   r esear c h   s u cc e s s f u l,  esp ec iall y   t h s u p p o r f r o m   r esear ch   tea m   A d v a n ce d   T ele co m m u n icatio n   T ec h n o lo g y   ( A T T )   an d   Sh ib au r I n s tit u te  o f   T ec h n o lo g y   ( SIT ) .   T h au th o r s   w is h   to   ex p r ess   th eir   g r atit u d to   th Min i s tr y   o f   Hi g h e r   E d u ca tio n   Ma la y s ia  ( MO HE ) ,   R esear ch   Ma n a g e m en C e n te r   UT ( R MC)  f o r   th s p o n s o r s h ip   an d   f in a n cial   s u p p o r t ( Vo t N u m b er   Q. J 1 3 0 0 0 . 2 5 2 3 . 1 3 H2 4   ) .       RE F E R E NC E S     [1 ]   H.  M a h a jan ,   P a y a l;   S in g h ,   Ku ld e e p Ka u r,   Ha n d o v e d e c isio n   m e c h a n is m   in   in terw o rk in g   te c h n o l o g ies   u sin g   ra d ial  b a sis f u n c ti o n s,”  IAE S   In t.   J .   Arti f.   I n tell. ,   v o l.   3 ,   n o .   2 ,   p p .   7 9 - 8 3 ,   2 0 1 4 .   [2 ]   M .   M o u to n ,   G .   Ca stig n a n i,   R.   F ra n k ,   a n d   T .   En g e l,   En a b li n g   V e h icu lar  M o b il it y   in   Cit y - w id e   IEE 8 0 2 . 1 1   Ne tw o rk s T h ro u g h   P re d ictiv e   Ha n d o v e rs,”  Veh .   Co mm u n . ,   v o l.   2 ,   n o .   2 ,   p p .   5 9 - 6 9 ,   2 0 1 5 .   [3 ]   A .   S .   S a d iq ,   K.  A .   Ba k a r,   K.  Z.   G h a f o o r,   a n d   A .   J.  G o n z a lez ,   M o b i li ty   a n d   S ig n a S tren g th - Aw a r e   H a n d o v e De c isio n   in   M o b il e   I P v 6   b a se d   W irele ss   LA N,”  in   In ter n a ti o n a l   M u lt iCo n fer e n c e   o En g i n e e rs   a n d   Co mp u ter   S c ien ti sts,   2 0 1 1 .   [4 ]   W .   X iao n a n   a n d   Q.  Hu a n y a n ,   M o b i li ty   M a n a g e m e n S o lu ti o n   f o IP v 6 - b a se d   V e h icu lar  Ne tw o rk s,”  Co mp u t.   S ta n d .   In ter f a c e s ,   v o l.   3 6 ,   n o .   1 ,   p p .   6 6 - 7 5 ,   2 0 1 3 .   [5 ]   J.  M o o n   a n d   D.  C h o ,   Ef f icie n G ro u p   Ha n d o f f   D e c isio n   A lg o rit h m   f o W irele ss   N e t w o rk w it h   M o b i le  A c c e ss   P o in ts,   in   2 0 1 1   -   M IL COM   2 0 1 1   M il it a ry   Co mm u n ica ti o n s   Co n fer e n c e ,   2 0 1 1 ,   p p .   1 0 9 6 - 1 1 0 1 .   [6 ]   X .   Xu ,   A c c e ss   Co n tro a n d   Ha n d o v e S trate g y   f o M u lt i p le  A c c e ss   P o in ts  Co o p e ra ti v e   Co m m u n ica ti o n   in   V e h icle   En v iro n m e n ts,   in   Ve h icu l a r T e c h n o lo g ies   -   De p l o y me n a n d   Ap p l ica ti o n s ,   I n T e c h ,   2 0 1 3 ,   p p .   9 7 - 1 1 5 .   [7 ]   S .   Ch a e ,   T .   Ng u y e n ,   a n d   Y.  M .   Ja n g ,   S e a m l e ss   Qo S - En a b led   Ha n d o v e S c h e m e   Us in g   Co M P   i n   F a st  M o v in g   V e h icu lar Ne tw o rk s,”  In t.   J .   Distrib .   S e n s.  Ne two rk s ,   p p .   1 - 8 ,   2 0 1 3 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       Ha n d o ve r   A lg o r ith b a s ed   V LP  u s in g   Mo b ilit P r ed ictio n   Da ta b a s e     ( A r fa h   A .   Ha s b o l la h )   2485   [8 ]   D.  Ba rth ,   S .   Be ll a h se n e ,   a n d   L .   Klo u l,   M o b il it y   P re d ictio n   Us in g   M o b i le  Us e P ro f il e s,”  in   2 0 1 1   I EE 1 9 t h   An n u a In ter n a ti o n a S y mp o siu m   o n   M o d e ll in g ,   An a lys is,   a n d   S i mu la ti o n   o Co mp u ter   a n d   T e le c o mm u n ica t io n   S y ste ms ,   2 0 1 1 ,   p p .   2 8 6 - 2 9 4 .   [9 ]   G .   Zh a n g   a n d   F .   L iu ,   A n   A u c ti o n   A p p ro a c h   t o   G ro u p   Ha n d o v e w it h   M o b il it y   P re d icti o n   i n   He tero g e n e o u V e h icu lar Ne tw o rk s,” in   2 0 1 1   1 1 t h   In ter n a ti o n a C o n fer e n c e   o n   IT S   T e lec o mm u n ica ti o n s ,   2 0 1 1 ,   p p .   5 8 4 - 5 8 9 .   [1 0 ]   L .   Zh a n ju n ,   M .   Qic h a o ,   R.   Co n g ,   a n d   C.   Qia n b in ,   L o a d   Ba lan c in g   Ba se d   o n   th e   S p e c if ic  O ff se o f   Ha n d o v e r,   T EL KOM NIKA   ( T e lec o mm u n ica t io n   C o mp u ti n g ,   El e c tro n ics   a n d   Co n tro l) ,   v o l .   1 2 ,   n o .   8 ,   p p .   6 2 8 1 - 6 2 9 0 ,   2 0 1 4 .   [1 1 ]   R.   Zh a n g ,   M .   W u ,   Y.  Zh a n g ,   a n d   L .   L u a n ,   A lt e rn a ti v e   R e f e re n c e   P o in Ba se d   Ha n d o v e A lg o rit h m   f o LT Hi g h - sp e e d   Ra il ,   In d o n e s.  J .   El e c tr.   E n g .   C o mp u t.   S c i. ,   v o l.   1 2 ,   n o .   3 ,   p p .   2 2 7 8 - 2 2 8 4 ,   2 0 1 4 .   [1 2 ]   G .   X u e ,   Y.  L u o ,   J .   Yu ,   a n d   M .   L i,   A   No v e V e h icu lar L o c a ti o n   P r e d ictio n   Ba se d   On   M o b i li ty   P a tt e rn s f o Ro u ti n g   In   Urb a n   V A NET ,   EURA S IP  J .   W ire l.   Co mm u n .   Ne tw . ,   n o .   1 ,   p .   2 2 2 ,   2 0 1 2 .   [1 3 ]   N.  A .   Am irru d in ,   S .   H.  S .   A riff in ,   N.  N.   N.  A .   M a li k ,   a n d   N.   E.   Gh a z a li ,   Us e r’s  M o b i li ty   Histo ry - b a se d   M o b il i ty   P re d ictio n   i n   L T F e m to c e ll Ne tw o rk ,   in   IEE I n ter n a ti o n a l   RF   a n d   M icr o wa v e   C o n fer e n c e   ( RF M 2 0 1 3 ) ,   2 0 1 3 ,   p p .   1 0 5 - 1 1 0 .   [1 4 ]   S .   Ch e n ,   Y.  L i,   W .   Re n ,   D.  Jin ,   a n d   P .   H u i,   L o c a ti o n   P re d ictio n   f o L a rg e   S c a le  Urb a n   V e h icu lar  M o b i li ty ,     in   W ire les s Co mm u n ica ti o n s a n d   M o b il e   Co m p u ti n g   Co n fer e n c e   ( I W CM C) ,   2 0 1 3 ,   p p .   1 7 3 3 - 1 7 3 7 .   [1 5 ]   N.  A .   Am irru d in ,   M o b il it y   P re d ictio n   v ia  M a rk o v   M o d e in   L T F e m to c e ll ,   In t.   J .   Co mp u t.   Ap p l . ,   v o l.   6 5 ,     n o .   1 8 ,   p p .   4 0 - 4 4 ,   2 0 1 3 .   [1 6 ]   Q. - A .   Zen g   a n d   D.  P .   A g ra wa l,   Ha n d o f f   in   W ir e les M o b il e   Ne tw o rk s,”   in   Ha n d b o o k   o f   W irele s Ne t w o rk a n d   M o b i le Co m p u ti n g ,   I.   S t o jm e n o v ic,  Ed .   J o h n   W il e y   &   S o n s,  2 0 0 2 ,   p .   6 6 2 .       B I O G RAP H I E S   O F   AUTH O RS        Ar fa h   A.  H a s b o ll a h   re c e iv e d   th e   B. d e g re e   in   El e c tri c a (El e c t ro n ics in   2 0 0 7   a n d   M . E.   d e g re e   in   El e c tri c a l - El e c tro n ics   a n d   T e lec o m m u n ica ti o n   in   2 0 0 9   f ro m   Un iv e rsiti   T e k n o lo g M a lay sia   (U T M ).   No w   sh e   is  p u rsu in g   P h . in   U n iv e rsiti   T e k n o lo g M a lay sia .   S h e   is  c u rre n tl y   a n   O f f ice o f   Hig h e Ed u c a ti o n   i n   P o li tek n ik   Ib r a h im   S u lt a n .   He c u rre n re se a rc h   in tere sts  in c lu d e   v e h icu lar  n e tw o rk ,   m o b il it y   m a n a g e m e n in   L T E,   LT E - A   a n d   5 G ,   a n d   M o b i le Co m p u t in g   S y ste m .           S h a r if a h   H a fiz a h   S ed   A r iffi n   r e c e iv e d   h e B. En g   (Ho n s f ro m   L o n d o n   M e tro p o li tan   U n iv e rsit y   (f o r m e rl y   k n o w n   a Un iv e r sit y   o f   No rth   L o n d o n in   1 9 9 7 ,   a n d   o b tain e d   h e M EE   a n d   P h . in   2 0 0 1   a n d   2 0 0 6   f ro m   Un iv e r siti   T e k n o lo g M a lay sia ,   a n d   Qu e e n   M a ry ,   Un iv e rsit y   o f   L o n d o n ,   L o n d o n   re sp e c ti v e l y .   S h e   is  c u rre n tl y   A s s o c iate   P r o f e ss o w it h   F a c u lt y   o f   El e c tri c a En g in e e rin g ,   Un iv e rs it i   T e k n o lo g M a lay sia .   He c u rre n re se a rc h   in tere sts  a re   in   In tern e o f   T h in g s,  Ub iq u it o u c o m p u ti n g   a n d   sm a rt  d e v ice W irele s se n so n e tw o rk s,  I P V6 ,   Ha n d o f f   M a n a g e m e n t,   6 lo W P A a n d   Ne two rk   a n d   M o b i le Co m p u ti n g   S y ste m .         N.  Effiy a n a   G h a z a li   re c e iv e d   th e   B. E.   (2 0 0 7 d e g re e   f ro m   U n iv e rsiti   T e k n o lo g M a lay sia .   S h e   re c e iv e d   t w o   M .   E.   d e g re e ,   w h ich   is  f ro m   S h ib a u ra   In st it u te  o f   T e c h n o lo g y   (2 0 1 0 )   a n d   Un iv e rsiti   T e k n o lo g i   M a lay sia   (2 0 1 1 ).   S h e   re c e iv e d   P h . ( 2 0 1 6 f ro m   Un iv e rsiti   T e k n o lo g M a la y sia .   No w   s h e   is  w o rk in g   in   F a c u lt y   o f   El e c tri c a En g in e e rin g   a Un iv e rsiti   T e k n o lo g M a lay sia   w h o   is  c u rre n t ly   a c ti v e   in   re se a rc h   o f   M o b i li ty   M a n a g e m e n t,   S p o rt   M o n it o ri n g   S y ste m ,   Ub i q u it o u Ne tw o rk ,   5 G   a n d   Ha n d o v e M a n a g e m e n t.         K a m a lu d i n   M o h a m a d   Yu s o f   re c e iv e d   h is  B. En g   in   2 0 0 0 M EE   in   2 0 1 2   f ro m   Un iv e rsiti   T e k n o lo g i   M a la y sia .   He   re c e i v e d   P h . i n   2 0 1 4   f ro m   Un iv e rsit y   o f   Ess e x ,   Esse x H e   is  c u rre n tl y   w o rk in g   w i th   F a c u lt y   o f   El e c tri c a En g in e e rin g ,   Un iv e rsiti   T e k n o lo g M a lay sia .   His   c u rre n re se a rc h   in tere sts  a re   in   S ig n a P ro p a g a ti o n ,   Ra n g in g   Est im a ti o n ,   L o c a li sa ti o n ,   W irele ss   S e n so Ne tw o rk   (W S N),  Co g n it iv e   Ra d io   (CR),   F re q u e n c y   S c a n n in g ,   S o f t w a r e - De f in e d   Ra d io   (S DR),  Ne t w o rk in g ,   S o f t w a r e - De f in e d   Ne tw o rk   (S DN ),   In tern e t - of - T h in g s (Io T ),   Cro w d   S o u rc i n g   a n d   Da ta M in i n g .           H iro a k M o r in o   re c e i v e d   B. E,   M . E.   a n d   P h . D.  d e g re e f ro m   t h e   Un iv e rsit y   o f   T o k y o   in   1 9 9 4 ,   1 9 9 6   a n d   1 9 9 9 ,   re sp e c ti v e l y .   He   is  c u rre n tl y   a n   a ss o c iate   p ro f e ss o o S h i b a u ra   I n stit u te  o f   T e c h n o lo g y ,   Ja p a n .   His  re se a rc h   in tere sts  in c l u d e   t h e   M A p ro t o c o ls  a n d   r o u t in g   p ro to c o ls   o f   w irele ss   m u lt ih o p   n e tw o rk s,   u rg e n in f o rm a ti o n   g a th e rin g   a n d   n o ti f ica ti o n   sy ste m u sin g   w irele ss   se n so n e tw o rk s,  a nd  re li a b le p e e r - to - p e e r   v id e o   m u lt ica st n e tw o rk s.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.