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2025 conference-paper

Data-Driven Design of 3GPP Handover Parameters with Bayesian Optimization and Transfer Learning

2Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
3Institutions déclarées
2Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : es, sa. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Mobility management in dense cellular networks is challenging due to varying user speeds and deployment conditions. Traditional 3GPP handover (HO) schemes, relying on fixed A3-offset and time-to-trigger (TTT) parameters, struggle to balance radio link failures (RLFs) and ping-pongs. We propose a data-driven HO optimization framework based on high-dimensional Bayesian optimization (HD-BO) and enhanced with transfer learning to reduce training time and improve generalization across different user speeds. Evaluations on a real-world deployment show that HD-BO outperforms 3GPP set-1 and set-5 benchmarks, while transfer learning enables rapid adaptation without loss in performance. This highlights the potential of data-driven, site-specific mobility management in large-scale networks.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Data-Driven Design of 3GPP Handover Parameters with Bayesian Optimization and Transfer Learning
Date Crossref
01/09/2025
Éditeur
IEEE
Type
proceedings-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Universitat Pompeu Fabra pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • King Abdullah University of Science and Technology pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Telefonica Research and Development pays non établi dans la notice
    Entreprise
  • Univ. Pompeu Fabra pays non établi dans la notice
    Institution
  • King Abdullah Univ. of Science and Technology pays non établi dans la notice
    Institution
  • Univ. Polit&#x00E8 pays non établi dans la notice
    Institution
  • Telef&#x00F3 pays non établi dans la notice
    Institution

Universitat Pompeu Fabra, King Abdullah University of Science and Technology et Telefonica Research and Development, avec 4 autres affiliations.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

IPv6, Mobility, Handover, Networks, SecurityGreen IT and SustainabilityAdvanced MIMO Systems Optimization

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