Int ern at i onal  Journ al of   El e ctrical  an d  Co mput er  En gin eeri ng   (IJ E C E)   Vo l.   8 , No .   6 ,  Decem ber   201 8 , p p.   5185 ~ 5205   IS S N: 20 88 - 8708 ,  DOI: 10 .11 591/ ijece . v8 i 6 . pp. 51 85 - 5205          5185       Journ al h om e page :  http: // ia es core .c om/ journa ls /i ndex. ph p/IJECE   Sp ec t rum Sensin g w ith  VSS - NL MS Pr ocess  in   Fem to/Macro - ce ll  Envi ro nm ents       Sidi  Moh amm ed H adj Irid 1 ,   M ohammed   Hicham  H ache mi 2 , H ar oun  Er rachid  Ada rdou r 3 ,     Moura d H adj il a 4   1,3,4 Depa rte m ent  of  Telco m m unicati ons,   Facult y   o f  Technol og y ,   U nive rsit y   of Tlem ce n ,  Alg eri a   2 Depa rte m ent of   Elec tron ic s,   Fac ulty   of   Elec tri c al E ngin ee ring ,   U nive rsit y   of  Sci e nce   and Technol og y   –   Oran ,  Alg eri a       Art ic le  In f o     ABSTR A CT   Art ic le  history:   Re cei ved   Ja n 1 1 , 2 01 8   Re vised  Ju l   2 3 ,  201 8   Accepte d  J ul  24 , 2 01 8       Handove r  is  a  proc ess  tha t  a ll o ws   a  m obil e  no de  to  cha ng e  it s   at tachm ent  point .   A  m obil e   node  conn ec t ed   to  a  n et work  c an,   in  o rde r  to   i m prove   the  qual ity   of  serv ice,   h ave  the  ne ed   to  le av e  it   to  co nnec t   to  a  ce l l  either   of   the  sam e  net work  or  of  a  new  net w ork.   Th e  pr ese nt  pap er  int r oduce   thr e e   te chn ique s  using  ada pti v e  Vari ab le   Step - Siz e  Le a st  Mea n  Square   (VS SLM S)  fil ter  combined   with  spec trum  sensing  proba bil ity   m et hod  t o  det e ct   th e   tri gger ing  of  han dover   in  heterog ene ous  LTE  netw orks.  The se  tec hnique s  are   Norm al iz ed  LM S  (NLMS ),   K w ong - NLMS   and  Li - NLMS .   The  sim ula ti on  envi ronm ent   is  compos ed  of  tw o  femtoce ll s  belonging  to  a  m ac roc ell.   Fiv e   Us er  Equi pements  (UEs)  are   p ositi oned  in  one   femtoce ll   and  are   assum ed  cl osest  to   it s  ci r cumfere nc e.   Sim ula ti on   resul ts  show   tha t   sensing   proba bi lit y   with  L i - NLMS   al gorit hm   has  a  bet t er  per form anc e  compare d  wit h  cl assical   NLMS   and  Kw ong - NLMS   Ke yw or d:   Fem tocel l   Hand ov e r   Lo gar it hm ic  p r op a gatio n  m odel   LTE  netw ork   VS SLM S   Copyright   ©   201 8   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 :   Sidi Mo ham m ed Had j   Ir i d ,    Dep a rtem ent o f  Tel com m un ic at ion s ,   Faculty  of Tec hnology,    Un i ver sit y o f Tl e m cen,  Al ge ria .   Em a il :  irid.tlm@gm ai l.co m       1.   INTROD U CTION     The  capaci ty   of  wireless  net w orks  ha s  doubl ed  eve ry  30   m on t hs   in  the  la s t  10 4  ye ars  [1 ] .   Ov e r  tim e,   dem and   f or  hig h  tra ns m issi on   rates  c on ti nu es  to  rise.   F or  exam ple,  Ci sco  a ntici pated  a  39 - fo l d  i ncr e ase  i n  data  traf fic  bet ween   2009  a nd   2014  [ 2].  I n   F or ecast ,  t he  a uth ors  cl ai m   that  in  20 10   t he   a m ou nt  of   m ob i le   data  traff ic   near ly   tr ipled  f or  the  t hi rd   c onsecuti ve   ye ar   [ 3] .  Als o,  they   f or ecast   t hat  by  2015  a bout  1  bill ion   pe op le   sh oul d  acce ss t he  I nter net th r ough a  wireles s m ob il e d evic e. To co pe wit h  this t rem end ou s  gr ow t h  in  dem and,   sever al   te c hnol og ie s  a nd  sta ndar ds   ha ve  bee n  de vel op e d.   The  m os t  adv a nced  cel lular  ne tworki ng   sta ndar ds   include:  High  Sp ee d  Pac ket  Access  (H S PA),  L ong  Te rm   Ev olu ti on  (L T E),   a nd   LTE  Adva nced   (LT E - A )  of  3GPP,  the  nor m s   Evo luti on - Data  Op ti m iz e d  (E VDO)   a nd  Ultra  W i de  Ba nd   ( U WB)  of  3GPP 2  an d  fin al ly   the   World wide  In t eropera bili ty   fo r  Mi cr ow a ve  Access  ( WiM AX)  sta ndar ds.   At  the  sam e  t i m e,  diff e ren t  WL AN  sta nd a rds  hav e  also  bee n dev e lop e d.     Althou gh  cell ul ar n et w ork  sta nd a r ds  h a ve  se ver al  adva ntag es in term s  o f  m ob il i ty  an d  cov e ra ge  ove r   WL AN   sta nda rd s ,  cel lular  ne tworks  suffe r   from   lower   t hro ughput,  w hi ch  m akes  them   le ss  com pet it ive  in   m any  con te xts .  Fo r  cel lular  netw orks  to  of fer   ser vices  co m par able  to  tho se  of  W L ANs,  the  arch it ect ur e  of   cel lular  netw or ks   need s   to  underg o  m ajo r  c ha ng e s  su c h  as  passa ge  f ro m   ci rcu it   switc hi ng  to  pac ket  swi tc hin g  [4 ] .  Des pite  va rio us   cha ng e s,  cel lular  netw orks  can not  provi de  the  best  serv ic es  to  co nsu m ers  throu gh   t hese   te chn iq ues  oft en  pr ov e  ver y  c os tl y  for  the  operat or s  of   t he  cel lular  netw or k s  since  t hey  r equ i re  a  com plete   or  par ti al   m od ific at ion   of  the  ex ist ing   inf rastr uc ture.   Re centl y ,  m or e  and   m or e  researc h  has   pu s hed   op e rat or s  to  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  8 , N o.   6 ,  Dece m ber  2 01 8   :   5185   -   5194   5186   adopt  a  ne w  s olu ti on,  nam ely  the  dep l oym ent  of  a  fem to - cel l.  This  ne w  te ch no l og y  has  be en  a dopt ed  by  op e rato rs  as  it  d ram at ic ally redu ce s their  s pe nd i ng [1].   Fem to - cel ls  ar e  s m al l  qu al ifie d  base  sta ti on s  of te n  in  the  s ta nd a rd s  of   ho m e  base  sta ti on s.  T hey  are  char act e rized  by  their  ve ry  s m al l  siz e  (o f  the  orde r  of   a  W i Fi  acce ss  point) ,  their  lo w  po wer   a nd   l ow   c os t.   Fem to - cel ls  can  be   easi ly   de plo ye d  by  c onsu m ers  and   bu sinesses  in   a  c om plete ly   arb it rar y  m ann er.  Since  fem to - cel ls  are  instal le d  in   ex ist ing   cel lular   netw orks,  they   us e  t he  sam e  com m ercial   sta nd a r ds   a nd  tr ansm i t   on   the  sam e  r adio  sp ect ru m .  The  connecti on   b et wee n  th e  fe m to - cel ls  and   the  base  netw ork  of  cel lular  netw ork o per at or s  is usuall y v ia  a D S L c onne ct ion  th r ough  the access  net work li nk [4].   In it ia ll y,  fem t o - cel ls  wer e   desig ne d  to   ha ve  bette r  vo ic e  co ver a ge  in  ho m es.  I ndeed ,  m any   consum ers  suf fer   from   p oor   sign al   qual it y  inside  t heir  ho m e  durin g  handove r.   N ow a da ys,  they   a re  m ai nly   reg a rd e d  as  a   cost - e ff ect ive   way  to   offl oa d  data  tra ff ic   from   cel lular  netw orks.  F or  exam ple,  2.3  m illi on   fem to - cel ls  we re  dep l oyed   in   2011.   By   2014,  t his  num ber   has   qua dru pled   t o  al rea dy  8.1  m il l ion .  Als o,   al l  global data  traf fic will  b e  sup ported  b y  fem t o - cel ls i n co nj un ct io n wit h W i Fi [ 5].   In   this  pa per,  the  trigg e rin g  of   ha ndove r  [ 6]  in  heteroge neous  LTE  ne tworks  will   be  based   on   sp ect r um   sensing  p r obabili ty   (S SP )  m et ho d,  w h e re,  we  will   be  intr oduce d  three  te ch niqu es  us in g  the  a da ptive   Var ia ble Step - Size  Least M e an  S quare  (VS S - LMS )  filt er,   su c h  as:   NLM S, Kwo ng - N L MS an d  Li - NL MS.   The  s pectru m   sensing  te ch ni qu e  [7 ] ,  [8 ]   ha s  been   widely   us e d  to  predict   the  pr ese nce  of   a  P rim ary   B ase  Stat ion   t hro ugh  the   est i m ation   of   Re cei ved   Sig nal  Stren gth   I nd ic at ion   (R SSI)  at   UEs.   A nd   i n  th e   li te ratur e,  the  RSSI  m easur e m ent  has  bee n  al so   ta king  int o  acco unt  to  es tim a te   the  handove r  decisi on  [9 ] .  A s   a  resu lt ,  the  trigg e rin g  of  ha ndove r  in  the  pre sent  pa per   wil l  be  pr e dicte d  with  us i ng   SS P  m et ho d,   wh i ch  will   be  qua ntifie d  vi a  the  detect ion   pro ba bili ty .  In   Hac hemi   et   al . ,  sp ect ru m - sen sing   prob a bili ty   of   the  Lin k  Dow n  of   the  cu rr e nt  cel l  dep en ds   on  the  co nv e rgence  of   the  cl assic al   NLMS  al go rithm   [1 0] .  Fo r  fixe d  ste p - siz e   LMS  al gorith m ,  the  Me an  S qu a re  E rror   ( MSE)  is  direct ly   pr oport io nal  to  the  ada ptati on   ste p - siz e  w hile  the  conve rg e nce  r at e  increases  as  the  ste p - siz e   decr eases  [ 11 ] .  Ho w eve r,   a dap ti ve  filt erin g  resea rch   has   sh own   that a va riable  ste p - siz e  offers  a b et te r  co m prom ise  b et ween t he  c onve rg e nc e rate a nd a lo w  est im ation  e rror.   This  pa pe r  is  an  im pr ov e d  ver si on   of    Hac hemi   et   al   [ 10 ]   wh ic h  is  it sel f  insp ire d  by  the  w or k  dev el op e d  in  [ 12 ] ,  [ 13] .   T he  rem ai nd er  of  this  pa per   is  organ iz e d  as  f oll ow s .  Sect io n  I I   include s  so m e  relat ed   works.  Sect io n  II I  descr i bes  bri efly   var ia ble step - siz e  LMS al gorithm s  us ed  in  the  sim ula ti on   pa rt.  Sect ion  I V   pr ese nts sim ulati on   resu lt s a nd  finall y Sect io n V c on cl ud e s  the p a pe r  a nd di scusses fut ur e   works.       2.   RELATE D   W ORKS     In   this  sect io n  we  will   ci te   so m e  wo r ks   on  f e m tocel l  acce s s  m od es  f ollowe d  by  a  bri ef  de scriptio n  of   the  ha ndove r  de ci sion   al gorithm s.  Handove r  or  inte rcell ul ar  aut om at ic   tr ansf e r  is  a  f undam ental   m ec han ism   in  cel lular  c omm un ic at ion .  It  represe nts  the  set   of   operati ons  im ple m ente d  s o  that  a   m ob il e  sta ti on   ca n  switc h  cel ls  without  interr upti on  of  serv ic e.   Th e  proces s  co ns ist s   in  that  a  m obil e  te r m inal  m ai ntains  the  c urre nt   com m un ic at ion   duri ng   a  m ov em ent,  wh i ch  causes  th e   m ob il e  to  change  the  cel l.  I ndeed ,  w he n  the   transm issi on   sign al   betwee n  a   ha nd set   a nd  a  base  sta ti on  is  weak e ne d,   t he  handset  syst em   fin ds   a no t her  base   sta ti on   avail abl e  in  ano t her   ce ll ,  wh ic h  is  abl e  to  ensure  co m m un ic at ion   again  under   t he  best  co nd it io ns.  Thi s   m echan ism  allo ws  roam ing  bet ween  cell s  or  operat or s .   The  num ber   of  ha ndovers  de pends  sig nifi cantl y  on   the  m od e  of   acce s s  for  the  fem t ocell s.  The  fem tocel ls   can  be  de plo ye d  in   ei ther  cl os ed  or   ope n  acce ss   [1 4].  Se ver al   stud ie s  ha ve  stud ie d  the  fem t o - cel ls  acce ss  m od es.  In   Xi a   e t   al. ,  a uthors  we re  st ud ie d  fem tocells  in  O pe n  Ac cess  ( OA)  a nd   Cl os ed   Acces s  (CA )   m od es   [15] .  T hey  cha racteri zed  the  diff e re nce  bet ween   t he  tw o  cat eg ori es  and   s howe d  the or et ic al ly   and   by  si m ulati on   that  the  acce ss  m od es  of  fem tocel ls  dep e nd   profoun dly  on   t he  m ul ti ple  acce ss  te chnolo gy  a dopted   by  the  op e rato rs  ( TDM A,   O FD MA ,  or   C D MA).   They  sta te d  that  it   is  pr efera ble  to  us e   CA  fem to - cel ls  in  a   TDMA  or   O F DMA  m ulti ple   acce ss  cel lular  netw ork.   On   the  oth e r  ha nd,  it   is  pr eferab l e  to  us e  OA   f e m to - cel ls  in  a  CDMA  m ult iple  acce ss  cel lular  netw ork.   In   Y un   et   al .   t he  auth or s  st ud ie d  the  OA   a nd  CA  fem to - cel ls from  an  econom ic  p oin t  of  vie w   [ 16] .     They  analy zed   the  i m pact  of   us er  ince ntiv es  on   the  tu rnov e r  of  any  ne twork  ope rator.  Using  an   econom ic   m od el   base d  on  ga m e  t heo ry,   the y  showe d  t hat  OA  fem to - cel ls  are   m or e  be ne fici al   for  oper at or s.   Jo   et   al.   hav e  s tud ie d an d de m on strat ed  m a them a ti cal l y, by  calc ulati ng  t he dist rib ution  of   SINR i n f un ct ion   of   the  distance  be tween  the  m ac ro cel l  an d  the  fem to - cel ls,  that  there  is  a   co nf li ct   betwee n  the  con s um ers  inside   and   t ho se  outsi de  f or   the  c ho ic e  of   fem t o - cel ls  acce ss   m od e  in  the   dow ns tream   directi on,  i.e.  indoor s   consum ers  pre fer   C A  fem to - cel ls  wh il e  ou t doors  c onsu m ers  pr e fer  O A  fem to - cel ls  [17].  I n  t his  cas e,  they   sh owe d  t hat   an  interm ediat e access m od e is  pr e fer a ble fo r bo t h  ty pes  of c on s um ers.   G.   God or   et   al .   pro vid e  a n  over view  a bout  hand ov e r  de ci sion   al gorit hm s,   wh ic h  are  cl a ssifie d  int o  four   gro ups  ba sed  on  the  us e d  in pu t  par am et ers  an d  in dep e nd e nt  pr ocedure s  su c h  as  posi ti on in g  ser vice   [18] .  The  locat io n  of  fem tocel ls  can  be  us e d  as  a n  in pu t  par am et er  to  em end   th e  hand ov e r  e ff i ci ency  an d  this   ty pe   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       Sp ect r um  Sen si ng wi th V SS - N LMS   Proc ess i n  Fe mto/M acr o - cel l E nviro nments   ( Sid i M oham med H adj  Irid )   5187   is known  as l oc at ion  b a sed  al gorithm s.  The se co nd   gro up   of alg or it hm s ta kes  int o  acco unt UE  velocit y durin g  hand ov e r  decisi on   w hile  the  third   cat e gory  of   al gorith m s  us es  so m e  pr e def i ne d  po li cy   to  m a ke  th e   appr opriat e  de ci sion .  Fi nally ,  the  la st  gr oup  of   al gorithm s  util iz es  so m e   l earn i ng   te ch ni qu e s  to  colle ct   so m e   inf or m at ion  from   the surr ound ing  e nvir on m ent to im pr ove t he deci sio n’ s  good ness.   In   cas e  of  loc at ion   base d  al gorithm s,  auth or s  [19 ] ,  [ 20 ]   us e  any  ty pe  of  sp at ia l  infor m at ion   about   UEs  or  He NB s  (Hom e  evo lved  N od eB )  su c h  as  the  rou gh  po sit io n  of   th e  po ssi ble  neig hbors  of   HeNB ,  the   exact  locat ion   of   He NBs  usi ng  the  co ver a ge   area  of   each  f e m toce ll s,  or   the  distance  of   a  UE  from   a   giv en  HeN B.   Wh e n  t he  s peed o f UE  b ec om es i m po rtant, it c ou l d  be  n ecessa ry to t ake in t o  acc ount this  par am eter  t o  m ake  handove r  decisi on.  A ut hors  Wu     et  al .    pr opos e  a n  al gorithm   na m ed  a  per iod ic   sca n  m echan is m   wh e re  the  U E  m igh t  be  forced   to  ha ndover   into   fe m tocel l  even   if   the  RSS I  of  th e  ser ving  m acro cel l  is  bette r   than   a   giv e n  fem tocel l   [21] .  A n  oth er  hand ov e r  decisi on  al gori thm   based   on  m ob il it y  pr ed ic ti on   of   t he  UE  is   pro po se d  i n [22].    It u ses  the c urr ent posit ion an d  the  velo ci ty  o f  t he UE to e s tim a te  the n e xt positi on   w here t he  pr ocess   of   ha ndover  is  init ia te d  ei ther  by  He NB  or  U E.  I n   S hih - J ung  Wu   et   al .  pr opos e  a  ha ndover  decisi on  st rategy  for  hy br id  fem tocel l  syst e m s   [23] .  To  m ake  hand ov e r  deci sion   this  al gor it h m   ta kes  into  acco unt  the  RSSI   m easur em ent,  the  vel ocity   of  UE,  the  requi red   Q oS   (Qua li ty   of   Ser vice ),   a nd  the  ba ndwi dth .   A utho rs  in  introd uced  a  ha ndover  m ech anism   na m ed  fem tocel l  collab orat io n  ba sed   ap proach  in  wh ic h  the   UE   sen ds   con ti nu ously   m easur em ent  re ports  to   each   HeN B,   w hich   inclu des  t he  S I R  value  (F ee dback   I nd ic at or)   of  each   PRB   (P hysic al   Re so urce  Bl oc k)   [24] .  Lea rni ng   base d  deci sion   al gorithm s  us e  Q - Lea r nin g,  w hich  is  t he   m os t  popula r  rein forcem ent - le arn ing  al gorithm .  C.  D ha hr i  et   al .   [ 25,  26 ]   pro po s e  a  cel l  sel ect ion   te c hn i que  f or   - gr ee dy alg ori th m  ex te nded   with  Q - le ar ning.       3.   DESCRIPTI ON OF THE   US ED  A L GO RITH MS     In the  fo ll owin g,   we wil l b rief ly  d escribe  the   var i ou s  alg or it hm s u sed  i n  si m ula ti on  secti on.     3.1.  L MS  Al gori th m     In   1960,  Wi drow   a nd  Hoff   wer e  de vised  on e   of  the  m os t  cel ebr at ed   a lgorit hm   in  adap ti ve  sig na l   processi ng :  the   Least   Me an - S qu a re  (LMS )  al gorithm ,  wh ic h  is  a  m e m ber   of   stoc hastic   gradie nt  al go rit hm s.  It   is  char act erize d  by  it s  robu st ness,   sim ple  s t ru ct ur e,  l ow   c om pu ta ti on al   com plexit y  and   easy   i m ple m entat ion ;   it   has  bee n  use d  in  a  wide   s pectr um   of   ap plica ti on s  s uc h  as  ada ptive  c on t ro l,  ra dar ,   s yst e m   identific at ion ,  channel  e qu al i zat ion ,  sp ect r a l  analy sis,  sig nal  detect io n,   no ise   cancel la ti on   a nd  be am fo rm ing   [ 27 ] ,  [ 28 ] .  I n  LMS  al gorith m ,  the  Me an  S qu a re  E rror   ( MSE)  is  direct ly   pr oport io nal  to  the  ada ptati on   ste p - siz e  w hile  the  conve rg e nce  r at e  increases  as  the  ste p - siz e  decr ea ses  [ 11] .  E ns uri ng  t he  sta bili ty   of  the  LMS  al gorithm   requires  the  pe rm anen t  adju st m ent  of   the  ste p - siz e    so   that  it   is  m a i ntained  i n  the   appropr ia te   r ang e .  A   si m ple  way  of  ob ta ini ng  this  resu lt   is  t o  nor m al iz e  the  ste p  by  the   va rianc e  of  the   excit at ion   si gnal ,  ass um ed   to b e  kn own  a   pr i or i  or esti m at ed  on t he  sa m ples o f  the  sign al .     3.2.   N L MS Al go ri th m     The  Norm al ized   LMS  is  a   sp eci al   case  of  A PA   al gorithm .  AP A  sta nd s   f or   A ff in e  Proj ect io n  Algorithm   and  belo ng s  t o  the   data  reu si ng   f a m ily.  It  was  pro posed  or i gina ll y  by  T.  Hina m oto   et   al.   [ 29]   and  la te r  by  K .O ze ki  et   al.   [ 30 ] .  Tw o  pa ram et e rs  in flue nce  th e  N or m al iz ed  Least   Me an  S qu a re  al gorith m :  the   norm al iz ed  ste p - siz e  a nd  regulariz at ion  te r m s,  wh ic h  ca n  be  c ontr olled  in  ord er  t o  a ddress  the   co ntra dictory   requirem ent  of  fast  co nv e r ge nce  an d  lo w  m isa dju stm ent  [3 1].  T he  im ple m entat ion   of  the  N LMS  is  gove r ne d  by  the  sam e  ste ps   an d  t he  s a m e  equ at io ns  as  the  LMS .  The  diff e re nce   li es  in  the  le vel  of  the   up da te   of   weig hts.  T he o rigin al ly  NLM S alg or it hm  u pdat es the  w ei ghts  us in g  the  fo ll ow in g form ul as:     e ( n ) d ( n ) y ( n ) d ( n ) T ( n ) ( n )             (1)     ( n ) x T ( n ) x ( n )                 (2)     ( n 1 ) ( n ) 2 ( n ) e ( n ) x ( n )               (3)     x(n),  w (n)  an d  e(n )  de no te   r especti vely   the   inp ut  vecto r,   the  weig htin g  vecto r  an d  the   err or  ve ct or.  (n )   denotes  the  ste p  siz e  vecto r  wh e re  0  <    <   2.   I n  case  the   sign al   po wer   in  the  filt er  shou l d  be  ze ro,  a  s m all   nu m ber     is a dded  to  it . T his   m et ho d  is  kn own  as  - NLMS  algorit hm .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  8 , N o.   6 ,  Dece m ber  2 01 8   :   5185   -   5194   5188   - NLMS  al gor it h m   is  a   var ia nt  al gorithm   of   the  cl assic al   NLMS.  It  just  app e nds  a  sm a ll   po sit ive  nu m ber   in  the  de nom inato r  of  t he  form ula  (4)  to  a void  the  res ult  eq ua ls  to  0.  W ei gh t s  in  - N LMS  a lgorit hm   are  up date d  us in g  t he  f ollo wing  form ula:     ( n 1 ) ( n ) 2 x T ( n ) x ( n ) e ( n ) x ( n )             (4)     Wh e re  0  <     <   1.     3.3.  Kwon g N LMS  Algori thm     Kwo ng  et   al.   pro pose  a  va riable  ste p - si ze  LMS  al gor it h m   wh e re  t he  ste p - siz e  a dju stm ent  is  con t ro ll ed   by  t he  s quare  of  t he  pr e dicti on  e rror  in  orde r  t o  reduce  t he  tr ade  off  betwee n  m isa dj us tm ent  an d  the  trackin g  abili ty   of   the  fixed   ste p - si ze  LMS  al gorithm   [32] .  The   us e d  tim e   var yi ng  ste p - siz e  is   giv e n by [ 33] :     ( n 1 ) ( n ) e 2 ( n )                 (5)     wh e re  0  <     <  1  ,     >  0  a nd  (n +  1)   belo ngs  to  the  inter val.     3.4.  Li - N L MS Alg orit hm     Mi nch a o  Li  a nd  Xiaoli   Xi  [ 34]   pro pose  a  ne w  NLMS   al gorithm   base d  on  gr a dient   vect or  to   up date  ste p - siz e  us in g t he follo wing  form ulas:     g ( n 1 ) g ( n ) ( 1 ) e ( n ) x ( n ) x T ( n ) x ( n )             (6)     g ( n ) p . g ( n ) 2                 (7)     ( n 1 ) ( n ) g ( n ) e ( n ) x ( n ) g ( n ) x T ( n ) x ( n )             (8)     Wh e re  g(n )  is  the  s m oo th  of  g ra dient  vect or,    is  the  as   in  the  - NL MS  al go rithm ,    >   0  ,  p  >  0,     is   cl os e to   1.       4.   RESU LT S  AND SI MU L A TION   In   orde r  to  si m ula te   the  al go rithm s  ci te d  in  the  pr e vious   sect ion ,  we  a ssu m e  that  the  scenari o  is  com po sed  of   t wo   fem to - cel ls   (H e NB1   a nd   HeN B 2)   a nd  one  m acro - cel l  (eN B ).   Bot h  H eNBs  are  locat ed  in   eNB  in   Fig ur e   1.   Five  UEs   ar e  posit ion e d  i n  dif fer e nt  locat ion s  i n  He NB1  an d  a re  cl os e   to  it s  ci rcu m fer ence   in Figu re  2.  T he  U Es  are  r e ferred  to  as  UE# 1, U E# 2, UE #3,  U E #4 a nd U E #5.       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       Sp ect r um  Sen si ng wi th V SS - N LMS   Proc ess i n  Fe mto/M acr o - cel l E nviro nments   ( Sid i M oham med H adj  Irid )   5189       Figure  1.  Pe de stri ans’   m ob il ity         Figure  2. Mo vem ent o f  the  U Es in fem tocel l       Pedestria n  m o bili ty   was  ta ken   from   MET IS - 20 20   gro up   [35]  and   is  i m plem ented  in  our  topolo gy   m od el .  The  sim ula ti on   tim e  of   eac h  UE  de pends  on   it s  m ob il it y.  Tables   1  an d  2  res pe ct ively   su m m a rize  the   par am et ers  of t he  a dap ti ve  alg or it hm s an d t he  sim ulatio n pa ram et ers.       Table  1.   Param et ers  of  A dap ti ve Alg or it hm   Alg o rith m s   Para m eters   NLM S   =0 .08   Kwo n g - NLM S   =0 .99 7 ; (0)=0 .01 ;  =4 x 1 0 - 6 ;  m ax =1 ;   m in =0 .01   Li - N LM S   =0 .25 ;  =0 .99 9   =0 .02 ;  (0)  =0 .01 ;  p =1 ; g(0 )  =0       Table  2.   Param et ers  Sim ulati on   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  8 , N o.   6 ,  Dece m ber  2 01 8   :   5185   -   5194   5190   Para m eter   Valu e   Si m u latio n  ar ea   1 0 0 0   m  x 1 0 0 0   m   UEs’  n u m b e rs   5   Macr o - cell  radiu s   5 0 0   m   Fe m to - ce ll r ad iu s   5 0   m   Frequ en cy   2  GHz   Path  los s ex p o n en t   3   Ref erence dis tan ce   Starting  UE ’s po in t   Ou td o o r  p en etration  los s   2 0  dB   Ind o o r  p en etration  los s   5  dB   Tr an s m it  po wer  o f  eNB   4 6  dB m   Tr an s m it  po wer  o f  HeNB   2 3  dB m   W av elen g th  of  the radio  sig n al   0 .12 4   m   #  of  walls sep arati n g  apart m en t betw een   HeNB /  UE   3   UE’ s  m o b ility   Ped estrian   m o b ilit y   ME T IS  t race   Ob serv atio n  chan n el   AW G N   Predictio n  ord er  o f  f e m to cell   3   Stan d ard d ev iatio n   m ac ro/f e m to cell   8 /3   Ther m a l no ise   - 1 7 4  ( d B m / Hz)   No ise f ig u re   9  dB   Sen sin g  level f o r  fe m to cell   - 7 5  dB m   Prop ag atio n   m o d el   Log - n o r m al sh ad o win g       In  Fig ur e s 3   to  7 ,  t he  red  li ne  r epr ese nts  t he  t hr es hold sen si ng  pr ob a bilt y  of H eNB 1  Li nk D ow n.  Th e  two  cu r ves  dra wn   by  em pty   blu e  and   bott le   gr ee n  ci rcles  r epr ese nt  res pe ct ively   the  pr obabili ti es  of   de te ct ion  of   He NB2   a nd  e NB.  T he  c urve  dr a w n  by   a  su cces s io n  of   t wo  em pty  ci rcles  fo ll ow e d  by  a  fill ed  ci rcle  represe nts  the  sensing  pro babi li t y  vector   of   HeN B 1  sig nal  at   each  in pu t  of   a da ptive  filt er.  T he  cy an ,  gr ee n  and  blac k  fill ed  s qu a res  re pr ese nt  re sp ec ti vely   the  pr e dicti on   s ensi ng  prob a bili ty   of   He NB1   by   NLMS ,   Kwo ng - N LMS  and Li - NLMS  algorit hm s ( ou tpu ts  of ada pti ve fil te rs) .   Thro ughout  th e  si m ulati on ,  we  note   that  t he  seco nd   fem to - cel l  sign al   s ensin g  pro ba bili ty  is  nu ll ,  wh ic h  resu lt s  in  the  decisi on  ph a se  of   [ 10]   w her e   the  pro bab il it y  of  fin ding  e NB   sig nal   is  im m inent.   Accor ding  to  Figure  3,  sensi ng   pro bab il it y  of   tri gg e rin g  ha ndover  durin g  the  m ov em e nt  of   UE #1   by  NLMS   process  is  eq ua l  to  zero .  O n  th e  oth er  ha nd,  both  Kwo ng - N LMS  an d  Li - N LMS  processe s  trigg e r  res pe ct ively   the  beg i nn i ng   of   ha ndove r  at   t  =   39   sec  and  t  =   33   sec  with  sensi ng   pr obabili ty   of   eNB  equ al   to  0.759 4  an d  0.746 9.   Figure  4  il lustr at es  diff e ren t  ha ndover  tri gg e r  points  f or   UE #2   by  the  th ree   propose d  m eth ods.  First,   NLMS  al gorithm   pr ovides   s witc hing  po i nt  at   t  =  45  sec  w it h  a  detect io n  pro bab il it y  of   eNB  eq ual  to   0.6 171.   Howe ver,  K w ong - NLMS   al gorithm   pr edic ts  cel l  cha ngin g  to  e NB  at   t  =  39  sec  with   a  detect ion   pro bab il it y  equ al  to 0. 6969. While , th e  pre dict io n  trig ge rin g  ha ndover  o ccu rs  at  t = 3 0  sec with a  de te ct ion  proba bili ty  o f  eNB e qu al  t o 0 .7087 usi ng Li - NLMS al gorith m .             Figure  3. Pr e di ct ion   of sensi ng  pro b abili ty  wi th thr ee  m et ho ds   for UE #1   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       Sp ect r um  Sen si ng wi th V SS - N LMS   Proc ess i n  Fe mto/M acr o - cel l E nviro nments   ( Sid i M oham med H adj  Irid )   5191       Figure  4. Pr e di ct ion   of sensi ng  pro bab il it y w it h  three  m et ho ds   for UE #2       The  dif fere nt  predict io n  cu rv e s  of   trig ger i ng  hand ov e r  f or  UE# 3  are  sho wn  in  Figure  5.   B y  us ing   th e   NLMS  al gorithm ,  the  hand over  occ ur s   at   t  =  54  sec  with   a  sensi ng  pro bab il it y  of   e N B  equ al   t o  0.7 240.  F or   Kwo ng - N LMS   al go rithm ,  the  handove r  happens  at   t  =   45  sec  with  a  sensing  pro ba bili ty   of   eNB  equ al   to  0.731 7.   Where as  with  Li - N L MS  al gorithm ,  ha ndover  occ ur s   at   t  =  15  se c  with  a  sensi ng  prob a bili ty   of   eNB   equ al   t o  0.748 0.   Sim ulatio n  r esults  in  Fig ure  6  i nd ic at e  th at   hand ov e r  for  U E# 4  is  t rig ge red   at   instants   t  =  48   sec,  t  =   39   sec   an d  t   =2 7  sec  with  detect ion  pro bab il it ie s  of   eNB   eq uals  t o  0.7 671,  0.767 1  a nd  0.802 8  usi ng   resp ect ively  t he  thr ee  pre ci te d  al go rithm s.    Finall y,  from   Figure  7,   we  obser ve  t hat  ha ndover  f or   UE #5  is  trig ger e d  at   t  =  42  sec  a nd  t  =  39  se c   with  sensi ng   pro ba bili ti es  of   eNB  equ al s  to   0. 85 97   an d  0. 8551  us in g  res pecti vely   Kwo ng - N LMS  an d  Li - NLMS  al go rithm s.  It  is  al so   no te d  that   the  sensing  pro babi li t y  of   ot her s   sign al s  (eN B  or  He NB2)  by  NLM S   process  is  null .   The  NLM S  sta nd a r d  al gorithm   gen erates  a  con si der a ble  loss  of  data  by  a  delay   in  handov e r   trigg e rin g.   T his  is  du e  to  the  process  co nver gen ce  s pee d.   T he  si m ulati on   r esults  sh o w  th at   the  pr oba bili ty   of   detect ion  b y  th e  Li - NLMS  m et hod  prese nts  bette r  pe rfor m ances  in  te rm s  of   acc ur acy ;  co nv e r gen ce  s pe ed  an d  sta bili ty  co m par ed  w it h t he  t w o othe rs  te ch ni qu e s, Kw ong - NLMS a nd  NL MS.           Figure  5. Pr e di ct ion   of sensi ng  pro bab il it y w it h   three  m et ho ds   for UE #3     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  8 , N o.   6 ,  Dece m ber  2 01 8   :   5185   -   5194   5192       Figure  6. Pr e di ct ion   of sensi ng  pro bab il it y w it h  three  m et ho ds   for UE #4           Figure  7. Pr e di ct ion   of sensi ng  pro bab il it y w it h  three  m et ho ds   for UE #5       5.   CONCL US I O N   The  I n  this  pa per,  we  ha ve   us ed  th ree  va riant  of  NL MS  al go rithm s  to  address  t he  pro blem   of   trigg e rin g  ha ndove r  in  hetere gen e ous  LTE  netw ork  w her e   UEs  are  sit uated  near   the  ci r cum fer ence  of  a  cel l.   The  first  on e  is   the  cl assic al   NLMS,  the  sec ond  al gorithm   i s  Kwong - NL MS  and   the  la s t  on e  is  Li - NL MS.  A s   the  sim ulati on   res ults  re veal,  the  se ns i ng   pro bab il it y  with  Li - NLMS  al gorithm   has  a   bette r  detect ion  of   trigg e rin g  ha ndove r  f or  al l  UEs  i nclu ded  i niti al ly   in  fem t ocell   an d  c ons equ e ntly   re du c es  the  am ount  of  lost   data  c om par ed   with   cl assic al   NLMS   a nd  K won g - NLMS   al gorithm s.  As   pa rt  of  our   upcom ing   w ork ,  ot her  der i vated NL MS al gorithm s w il l be i ntr oduc ed  to  im pr ov e  the tri gg e rin g hand ov e r proc ess.       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       Sp ect r um  Sen si ng wi th V SS - N LMS   Proc ess i n  Fe mto/M acr o - cel l E nviro nments   ( Sid i M oham med H adj  Irid )   5193     REFERE NCE S    [1]   Chandra sekha r ,   V.,   Andrews ,   J.  G.,   Gatherer,  A.  “ Fe m to ce ll  Networks:  A  Surve y ” .  IE EE   Comm unic ati ons  Magazine ,   2008 ,   Vol.   46,   No.  9 ,   P.  59 – 67.   [2]   Rea rdon,   M.   Cisco  Predi ct s W ireless Dat a   Exp losion.   2010 ,   Press   Rel e ase ,   9th  Feb .   [3]   Forec ast,  C.   V.  “ Cisco  Visual  N et working  Ind ex :  Globa l  Mobil e   Data  Tr aff ic  Forec ast   Updat e  2 009 - 2014 ” .   201 0,   Cisco  Pub li c   Inf orm ati on ,   Vol.   9 ,   Februa r y .   [4]   Za hir ,   T.,  Ars ha d,   K. ,   Nak at a ,   A . ,   Mo essner,   K.   “ Inte rfe ren ce  Mana gement   in   Fe m toc el ls ” .  I EE E   Comm unic ati on s  Surve ys  &   Tutor ial s ,   2013 ,   Vol .   15,   No.   1,   P.  293 – 311.   [5]   Andrews ,   J.  G.,   Cla uss e n,   H. ,   D ohle rr,  M.,   R ang an,   S. ,   Re ed,  M.   C.   “ Fem toc ells:  Past,   Present ,   a nd   Future ” .   201 2,   IEE E   Journal   on   Selec t ed Areas  in   Comm unic ati o ns ,   Vol.   30,   No. 3,  P.   497 – 508.   [6]   S.  Desw al   and   A.  Singhrova,   “ A  Vert ic al   Han dover   Algorit h m   in  Inte gra te d   Mac roc ell  Fem t ocell  Networks ” ,  Inte rnational   Jo urnal  of  El e ct ri c al  and  Comput er  Engi n ee ring   ( IJE CE ) ,   Vol.   7,   No.  1 ,   P.   299 - 308,   2017.   [7]   F.  Z.   E l  Bahi,  H.  Ghennioui ,   And  M.  Zoua k,   “ Perform anc e  Eva lu at ion  Of  Ene rg y   Det ec tor   Based  Spect ru m   Sensing  For Cog nit ive   Rad io  Us ing   Ni  Us rp - 2930 ” ,  Inte rnat ional   Journal  Of  El ect rical   And  Computer  Engi ne ering  ( IJE CE ) ,   Vol.   7 ,   No.  4 ,   P.   1934 - 1940,   2017 .   [8]   F.  Zhou,   Y.  Su  And  X.  Fan,   “ Low  Com ple xit y   Sparse  Chann el   Esti m at ion  B ase d  on  Com pr essed  Sensing ” ,  TEL KOMNIKA  Tele communic a t ion,   Comput i ng,   El e ct ronics  and   Control ,   Vol . 14,   No.2, P.   538 - 54 7,   2016 .   [9]   L.   Ch en,   Q .   Gu o,   Z .   Na  And  K.  Jiang,  “ A  Thre shold  Based  Handove r  Tr igg eri ng  Sch eme  I n  Hete rog ene ou s  W ire le ss   Networks ” ,  TEL KOMNIKA  Tele comm unic ati on ,   Computing,   E lectroni cs  and  Control ,   Vol. 12,   N o. 1,   P.  163  - 172,   2014.   [10]   Hac hemi,   M.  H.,  Feham,  M.,   Ad ard our,   H.  E.   “ Predicting  The   Pr obabi lit y   Of  Spe ct rum   Sensing  W it h  Lms   Proce ss   In  Hete rog ene ou s L te   Networks ” .  Radi o engi ne eri ng ,   2016 ,   Vol .   2 5,   No.   4,   P.  809 – 822.   [11]   Aboulnasr,   T.,  Ma y y as ,   K.  A  Robust  Vari abl e   Step - Size   Lms - T y p e  Algorit hm :  Anal y sis  and   Sim ula ti ons.  IE EE  Tr ansacti ons  on  Signal   Proce ss in g ,   1997 ,   Vol .   45 ,   No.  3 ,   P.   631 – 6 39.   [12]   Adardour,   H.  E . ,   Meli ani,  M.,   H ac hemi,   M.  H.  “ Esti m at ion  Of  T he  Spect rum   Sensing  For  The   Cognit ive   R adi os:   Te st Ana l y s ing U sing Ka lman   Filt er ” .  Wire le ss   Pe rs onal  Comm unic ati ons ,   2015 ,   Vol .   84 ,   No.   2,   P.  1535 - 1549.   [13]   Adardour,   H.  E . ,   Meliani,   M. ,   &  Hac hemi,   M.   H.  “ Im prove d  Loc a l  Spect rum   Sensing  In  Clut t ere d  Envi ronm e nt  Us ing  A Sim ple   Rec ursive   Esti m at or ” .  Comput ers  &   El ec tric a l  E ngine ering ,   Vol .   61,   P.  208 - 222 ,   2017.   [14]   Khali d,   W .   Kw a k,   K.  S.  “ Hando ver   Optimizatio n  in   Fem toc ell  Networks ” .  201 3,   Inte rnat ional   Confe renc e  on   I ct   Conve rgenc e  ( Ic tc ) ,   IE EE ,   2013 .   P.  122 – 127.   [15]   Xia,   P. ,   Chandras ekha r,   V. ,   Andr ews,  J.  G.  “ Open  vs .   Closed  Acc e ss   Fem toc el ls  in   the   Uplink ” .  I EEE  Tr ansacti ons  on   Wireless   Comm unic ati ons ,   2 010,   Vol .   9 ,   No.   12,   P.   3798 – 380 9.   [16]   Yun,  S.,   Yi,   Y . ,   Cho,   D.  H.,   M o,   J.  “ Open  Or  Close:   On  The   Sharing  Of  Fem toc e ll s ” .   In   Info com,   Proc ee din gs  IEE E ,   2011 ,   Apr il ,   P.  116 – 120 .   [17]   Jo,  H.  S.,  Xia ,   P . ,   Andrews ,   J.  G .   “ Dow nli nk  Fe m toc el l  N et work s:  Open  Or  Clos ed ? ”   In  2011  I E EE   Int ernati ona l  Confe renc e  on   C omm unic ati ons ( ICC ) ,   2011,   Jun e,   P .   1 – 5.   [18]   Godor,  G.,   Jako ,   Z. ,   Knapp,   A. ,   Im re,   S.  “ A  Sur ve y   of   Handove r  Mana gement  i n  Lte - Based  Mu lt i - T ie r  Fem toc e ll  Networks:  Requirem ent s,  Ch al l en ges  and  Solu ti on s ” .  Computer   Ne tworks ,   2015,   V ol.   76 ,   P.   17 – 41.   [19]   Sung,  N.  W . ,   Pham ,   N.  T.,  Yoon,  H.,   L ee,  S.,  Hw ang,   W .   J.  “ Base  Stat ion  As socia ti on  Sch emes  To  Reduce   Unnec essar y   Ha ndover s  Us ing  Loc a ti on  Aw areness ”.   In  Fe mto ce l l  Net works.  Wirel ess  Net wor ks ,   2013,   Vol.   1 9,   No.  5,   P.  741 – 75 3.   [20]   W ang,   Y.  H.,   Chang,   J.  L. ,   H uang,   G.  R.   “ A   Handove r  Predic ti on  Mec h ani s m   Based  On  Lt e - A  Ue  Histor y  Inform at ion ” .   In   Net work - Based   Information  Sy stems  ( NBIS ) ,   2015  18th  Int ernati onal  Con fe re nce   On ,   2015 ,   Septe m ber ,   P.  1 67 – 172.   IE EE.   [21]   W u,   C.   S.,   Chu ,   Y.  S.,   Fang ,   C.   H.  “ The   Per iodi c  Scan  and   Veloc ity   De ci s ion  Handove r  Scheme  for   Next   Gene ration  Fem toc e ll /Ma cro c el l   Overl a y   Ne tworks ” ,   In:  2013   Inte rnationa l  Confe renc e  o n  ICT  Conve rgen c e   ( ICTC ),   2013,   Octobe r ,   P.   201 – 2 06.   [22]   Ulvan,   A. ,   Bestak,  R. ,   Ulv an,   M.   “ Handove r  Scena rio  and   Proc e dure   in   Lte - Bas ed  Fem toc ell  Ne tworks ” ,   In:  The   Fourth  Int ernational  Conf ere nce  on   Mobi le Ubiq uit ous Computin g,   Syst ems,  S erv i ce s  and   Te chnologies ,   2010 .   [23]   W u,   S.  J.,   “ A  New  Handove r  St rat eg y   bet we en   Fem toc el l  and   Mac roc e ll   for   L te - Based   Netwo rk ” ,   In :  2011  4t h   Inte rnational   Co nfe renc e  on   Ubi - Me dia  Com put in g  ( U - Me dia) ,   2011,   Jul y ,   P.   203 – 208.   [24]   Shbat,   M.S.  Tuz lukov,   V.  “ Handove r  Te chn iq ue  bet wee n  Fe m toc el ls  i n  Lt e   Network  U sing  Coll abor ative   Approac h ” ,   In   2 012  18th Asia -   P aci fic  Con fe ren c e  On Comm unications  ( AP CC ),   2012,   P.   61 – 66.   IEE E .   [25]   Dhahri ,   C. ,   Ohts uk i,   T .   “ Le arn in g - Based  Cell  Sel ec t ion  Method  f or   Fem toc el l  Ne t works ” .   In  Ve hi c ular  Technol ogy  Confe renc e  ( VTC  Spring) ,   2012,   Ma y ,   IEEE  75 th ,   P.   1 – 5.   IEEE.   [26]   Dhahri ,   C. ,   Ohts uki,   T .   “ Q - Le ar ning  Cel l  Se lect ion  For  Fem toc el l  Ne tworks:  Single -   And  Multi - Us er  Case ” ,   In :   2012  IEEE  Glob al  Comm unic at i ons Confe renc e ( Globec om) ,   2012,   De ce m ber ,   P. 4975 – 4980.   [27]   Jingji ng,   Z.   “ Va ria bl e  Step  Si ze   LMS  Algorit hm ” .  In te rnationa l  Journal  of   Fut ur e  Computer  and   Comm unic ati on ,  2012,   Vol .   1 ,   No .   4 ,   P.389 – 391 .   [28]   Dixit ,   Shubhra ;  Naga ria ,   Dee p ak .   “ Lms   Adapti ve  Filt ers  For  Noise  Cancel l at ion :  A  Revi ew ” ,  Inter nati onal  Journa l  of   E le c tric al   and   Computer  Eng i nee ring ( IJE C E ) ,   Yog y ak art a ,   O ct   2017 ,   Vol .   7 ,   No.  5,   P.  2520 – 2 529.   [29]   Hinamoto,   T . ,   Mae kawa ,   S.   “ Extended  The or y   O f  Learni ng  Ide nt ifi c at io n ” .  Elec tr ic al  Engi n ee ring   in   Japan ,   1975 ,   Vol.   95 ,   No.   5,   P.101 – 107.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  8 , N o.   6 ,  Dece m ber  2 01 8   :   5185   -   5194   5194   [30]   Oze ki,   K. ,   Um eda ,   T.   “ An Adapt ive   Filt eri ng  Alg orit hm   Us ing  an   Orthogonal   Projec t ion  to   an   Affine   Subs pac e  and   Its  Properti es ” .  El e ct ronics  and   Comm unic ati ons  in   Japan  ( Part  I:  Comm unic a ti ons) ,   1984,   Vol.   67,   No.  5,   P.  19 – 27.   [31]   Cioc hina,  S.,   P al eo logu,   C. ,   Bene st y ,   J.  “ An  Optimize d  Nlm s  Algorit hm   for   Sy st em  Ide nti f ic a ti on ” .  Signal  Proce ss ing ,   201 6,   Vol .   118 ,   P.   1 15 – 121.   [32]   Kw ong,   R.   H. ,   J ohnston,   E .   W .   “ A  Vari able  Step   Size   Lms   Algorit hm ” .  IE EE  Tr ansacti ons  On  Si gnal  Proc essing ,  1992,   Vol .   40 ,   N o.   7 ,   P.   1633 – 16 42.   [33]   Le e ,   J. ,   Chen ,   J.  W . ,   Huang ,   H.  C.   “ Perform anc e   Com par ison  of   Vari abl e   Step - Size   Nlm s  Algorit hm s ” .   I n   Proce ed ings  of   t he   World  Congr ess  on   Engi n ee ri ng  and   Compute r Sc ie n ce ,   2009 ,   O ct ober ,   Vol.   1,   P.  20 – 22.   [34]   Li ,   M. ,   Xi,   X.  “ A  New  Vari abl e   Step - Size   Nlm s  Adapti ve  Filt ering  Algorit hm ” .   I n  2013  Inte rnati onal  Confe renc e  on   Information T ec hnology  and   Appl ic a ti ons ( ITA ) ,   2013,   Nov e m ber ,   P.  236 – 23 9.   [35]   W ang,   Y - C. ,   C huang,   C - A.  “ E ffic i ent   Enb  De plo y m ent   Str at e g y   For  Hete rog ene ous  Cel ls  In   4g  Lt e  S y st ems ” ,  El sev ie r Comput er  Net works ,   14   Marc h  2015 ,   Vo l.   79 ,   P.   297 - 312 ,   Doi:   10. 1016 /J. Com net . 2015. 01 . 013       BIOGR AP H I ES   OF  A UTH ORS        Sidi  Moham m ed  Hadj  Irid   re ce iv ed  Eng ine e r  and  Magist er   degr e es  in  elec tron ic   and  comm unic at ion  engi ne eri ng  fro m   Tl emce n  unive rsit y ,   Alger ia,  i n  1996  and  200 0  respe ct iv ely .   The n  h e  stud ie d  digi tal  comm unic ation  in   Val encie nnes  Univ ersity ,   Franc e  in  200 1.   He   has  b ee n   a  net work  sup erv isor  at   IBM  M ontre a l,   Cana d a,  the n  a  proje ct   m ana ger   at   Ora scom   Te le com   Alger ia.  Sin ce   2 008,   he   is  lectur er  a t  un ive rsit y   o f  Tlem ce n.   His  r ese arc h   in te rests   are  in   the  ar ea  of  digital a nd   arr a y   signa l  pro ce s sing               Moham m ed  Hicha m   Hac hemi   rec ei v ed  his  Engi nee r  degr e e  in  Telec om m unic atio n  Engi nee ring   from   the   Univ er sit y   of  Sa ida,  Al ger ia i n   2007,   th e  subje ct of  th e  f ina l   y ea r   proj ect w as  on  Studie s   &  Rea lization  of  the   Dete ction  of  a  Gas  Le ak  by   SM S.  Thi s  proje ct   was  pre sente d   in  the   ca stin g  of  the   emiss ion  Stars  of  Scie nce  in  Tuni sia.   It  was  ran ked  among  the   16  inve ntions   in  the   Arab  W orld.   From   2008  to  2011 ,   h e  re ceive s  th e  Magiste r  d egr e e   in  the   do ct or al  school  ent i tl ed   Scie nc e,   Inform at ion  T ec hno log y   and  Te l ec om m unic at ions  fro m   the   Facul t y   o f  Engi ne eri ng  i n  Sidi  Bel   Abbes  Univer sit y ,   Alge ria .   From   2012,   he  int egr at e d  STIC  la bora tor y   as  a  m ember  and  Ph.D.  student   at  the   Univ ersity   of  Tl emc en,   Alg eri a ,   and   his  cur ren t  r ese arc h   a ctivit i es  invol v e   W ire le ss   Comm unic at ions  Networks,  Cogni ti ve  R adi o ,   Mac ro  &  Fem to - ce l l  net works ,   Predic ti on   of   signal s         Haroun  Err a chid  Adardour  rece ive d  his  Phd  de gre e  in  Te l ec om m unic at ions  a t  t he  Facult y   of   Te chno log y ,   Uni ver sit y   of  T le m c en - Alger i a,   in  2 016.   He  is  a   m ember  of  STIC  laborat or y   in  the  sam e  unive rsit y .   After   recei ving   his  Master   deg ree   in  components  and  el e ct ron ic s  s y stems   for   te l ec om m unic at i ons  from  the   Univer sit y   of  Tle m ce n,   in  2012.   His  cur ren t  rese arc h  foc uses  on   wire le ss   co m m unic a ti ons, cogni t ive   r adi o   net wor ks a nd  spe ct rum   sensing.           Mourad  Hadji la   rec e ive d  his  eng ine er  degr ee s  in  1994,   his  M.S.  d egr ee s  in  signal s   and  sy st ems  in  1999,   and   his  Ph.  D.  In   T el e co m m unic at ions i n   2014  from   th e University   of   T l emce n,   Alger i a.   Since   2002  h e  h as  bee n   assistant  profe ss or  of  T elec om m unic at ion   Engi ne eri ng .   M ember  of  STIC   la bora tor y   in  the  Univer sit y   of  T le m ce n.   His  rese arc h  intere st  is  i n  te lecom m unic at ion  s y s te m s  and  m obil e   ne tworks.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.