論文の概要: GCN-Based Throughput-Oriented Handover Management in Dense 5G Vehicular Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.04894v1
• Date: Thu, 08 May 2025 02:03:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-09 21:43:49.72003
• Title: GCN-Based Throughput-Oriented Handover Management in Dense 5G Vehicular Networks
• Title（参考訳）: 密度5GVネットワークにおけるGCNに基づくスループット指向ハンドオーバ管理
• Authors: Nazanin Mehregan, Robson E. De Grande,
• Abstract要約: 本稿では,高密度5Gネットワークにおけるハンドオーバ管理を最適化するための新しい手法TH-GCNを提案する。 グラフニューラルネットワーク(GNN)を使用して、TH-GCNは、信号品質、スループット、車両速度、基地局負荷といった特徴が豊富な動的グラフのノードとして車両と基地局をモデル化する。 シミュレーションの結果、TH-GCNは、ハンドオーバを最大78%削減し、信号品質を10%改善し、既存の手法より優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.20482269513546458
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid advancement of 5G has transformed vehicular networks, offering high bandwidth, low latency, and fast data rates essential for real-time applications in smart cities and vehicles. These improvements enhance traffic safety and entertainment services. However, the limited coverage and frequent handovers in 5G networks cause network instability, especially in high-mobility environments due to the ping-pong effect. This paper presents TH-GCN (Throughput-oriented Graph Convolutional Network), a novel approach for optimizing handover management in dense 5G networks. Using graph neural networks (GNNs), TH-GCN models vehicles and base stations as nodes in a dynamic graph enriched with features such as signal quality, throughput, vehicle speed, and base station load. By integrating both user equipment and base station perspectives, this dual-centric approach enables adaptive, real-time handover decisions that improve network stability. Simulation results show that TH-GCN reduces handovers by up to 78 percent and improves signal quality by 10 percent, outperforming existing methods.
• Abstract（参考訳）: 5Gの急速な進歩は、車載ネットワークを変革し、高帯域幅、低レイテンシ、そしてスマートシティや自動車におけるリアルタイムアプリケーションに不可欠な高速データレートを提供する。 この改良により、交通安全とエンターテイメントサービスが強化された。 しかし、5Gネットワークにおける限られたカバレッジと頻繁なハンドオーバは、特にピンポン効果による高移動環境においてネットワーク不安定を引き起こす。 本稿では、高密度5Gネットワークにおけるハンドオーバ管理を最適化するための新しいアプローチであるTH-GCN(Throughput-oriented Graph Convolutional Network)を提案する。 グラフニューラルネットワーク(GNN)を使用して、TH-GCNは、信号品質、スループット、車両速度、基地局負荷といった特徴が豊富な動的グラフのノードとして車両と基地局をモデル化する。 ユーザ機器と基地局の両方の視点を統合することで、このデュアル中心のアプローチは、適応的でリアルタイムなハンドオーバ決定を可能にし、ネットワークの安定性を向上させる。 シミュレーションの結果、TH-GCNは、ハンドオーバを最大78%削減し、信号品質を10%改善し、既存の手法より優れていることが示された。

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