Quản lý di động trong hệ thống mạng di động nhận thức Femtocell : Luận văn ThS. Kỹ thuật điện tử viễn thông: 60 52 02 03

1 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ NGUYỄN THÁI MINH QUẢN LÝ DI ĐỘNG TRONGHỆ THỐNG MẠNG DI ĐỘNG NHẬN THỨC FEMTOCELL LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH CÔNG NGHỆ ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG Hà Nội - 2015 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ NGUYỄN THÁI MINH QUẢN LÝ DI ĐỘNG TRONGHỆ THỐNG MẠNG DI ĐỘNG NHẬN THỨC FEMTOCELL Ngành: Công nghệ Điện tử - Viễn thông Chuyên ngành: Kỹ thuật Điện tử Mã số: 60520203 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH CÔNG NGHỆ ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: TS Nguyễn Nam Hoàng Hà Nội – 2015 LỜI CẢM ƠN Đầu tiên, cho phép xin đƣợc gửi lời cảm ơn đến quý Thầ y, Cô ở trƣờng Đa ̣i học Công Nghệ – ĐHQG Hà Nộinói chung, Khoa Điê ̣n tƣ̉ - Viễn thôngnói riêng,và thành viên NCS, sinh viên nhómnghiên cứu môn Hệ thống viễn thông; đồng nghiệp Trƣờng Đại học Thủ đô Hà Nộiđã giúp đỡ mặt chuyên môn, tạo điề u kiê ̣n mặt thời gian để tơi có thể hồn thành luận văn Tôi xin đƣợc gửi lời cảm ơn đặc biệt sâu sắ c đế n thầy giáo,TS Nguyễn Nam Hoàng, Khoa Điê ̣n Tƣ̉ - Viễn Thông, trƣờng Đa ̣i Ho ̣c Công Nghê ̣ , ngƣời đã trƣ̣c tiế p hƣớng dẫn kiến thức, tận tình bảocho tơi về mă ṭ chun mơn cho đề tài luận văn Hà Nội, tháng 12 năm 2015 Nguyễn Thái Minh LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan kết nghiên cứu khoa học luận văn hoàn toàn trung thực chƣa đƣợc công bố nơi khác Mọi nguồn tài liệu tham khảo đƣợc trích dẫn cách rõ ràng Hà Nội, ngày 26tháng 12 năm 2015 Nguyễn Thái Minh MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN .1 LỜI CAM ĐOAN DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ 10 LỜI MỞ ĐẦU 11 CHƢƠNG I: TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG THÔNG TIN DI ĐỘNG VÀ KIẾN TRÚC FEMTOCELL 13 1.1 Tổng quan vê hệ thống thông tin di động 13 1.1.1 Các hệ thống thông tin di động trƣớc 4G 15 1.1.2 Mạng di động hệ thứ – 4G 19 1.1.3 Các xu hƣớng công nghệ sau hệ 4G 20 1.2 Kiến trúc mạng Femtocell nhận thức cho hệ thống thông tin di động sau 4G 22 1.2.1 Giới thiệu 23 1.2.2 Tổng quan Femtocell 23 1.2.3 Mạng di động nhận thức Femtocell 28 Kết luận 36 CHƢƠNG II: QUẢN LÝ DI ĐỘNG VÀ CƠ CHẾ LỰA CHỌN FEMTOCELL CHO QUÁ TRÌNH CHUYỂN GIAO 37 2.1 Quản lý di động 37 2.1.1 Quản lý di động 37 2.1.2 Các vấn đề cần quan tâm quản lý di động 37 2.1.3 Các chức quản lý di động 37 2.2 Mơ hình di chuyển quản lý di động 38 2.2.1 Mơ hình di chuyển ngẫu nhiên 39 2.2.2 Thuộc tính ngẫu nhiên mơ hình di chuyển Random Waypoint 41 2.3 Cơ chế lựa chọn Femtocell 43 2.2.1 Cơ chế RSS (Cơ chế dựa độ mạnh tín hiệu) 44 2.2.2 Cơ chế Prediction (Cơ chế dự đoán hƣớng di chuyển) 44 2.2.3 Cơ chế Sensing (Cơ chế cảm nhận) 45 CHƢƠNG III: MÔ PHỎNG VÀ ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG 47 3.1 Mơ hình mơ 48 3.2 Đánh giá hiệu 49 KẾT LUẬN 64 TÀI LIỆU THAM KHẢO 66 DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT Ký hiệu 1G 2G 3G CFAP Từ viết tắt One Generation Second Generation Third Generation Third Generation Patnership Project Fourth Generation Fifth Generation Beam Division Multiple Access Code Division Multiple Access Cognitive Femtocell Access Point EDGE Enhance Data rates for GSM Evolution eNodeB Enhance NodeB Evolved UMTS Terrestrial Radio Access Femtocell Access Point Frequency Division multipleAccess Free Time Rate Femtocell User General Packet Radio Service Global System for Mobile High Speed Downlink Packet Access High Speed Packet Access Intergrated Digital Enhanced Network Institute of Electrical and Electronics Engineers International Mobile Telecommunication Internet Protocol Internet Protocel version Interim Standard 95B International Telecommunication Union Long Term Evolution Medium Access Control Orthogonal Frequency Division Multiple Access Personal Handy Phone System Quality of Services Received Signal Strength 3GPP 4G 5G BDMA CDMA E-UTRAN FAP FDMA FTR FU GPRS GSM HSDPA HSPA iDEN IEEE IMT IP IPv6 IS-95B ITU LTE MAC OFDMA PHS QoS RSS Nghĩa Hệ thống thông tin di độngthế hệ thứnhất Hệ thống thông tin di động hệ thứ hai Hệ thống thông tin di động hệ thứ ba Dự án hợp tác hệ Hệ thống thông tin di động hệ thứ tƣ Hệ thống thông tin di động hệ thứ năm Phân chia tín hiệu đa truy cập Đa truy cập phân chia theo mã Điểm truy nhập Femtocell nhận thức Tốc độ liệu tăng cƣờng cho mạngGSM cải tiến NodeB cải tiến Mạng truy nhập vô tuyến cải tiến Điểm truy nhập Femtocell Đa truy cập phân chia theo tần số Tỉ lệ thời gian rảnh Ngƣời dùng femtocell Dịch vụ gói vô tuyến thông dụng Hệ thống di động toàn cầu Truy nhập gói đƣờng xuống tốc độ cao Truy nhập gói tốc độ cao Mạng kĩ thuật số nâng cao tích hợp Viện kỹ nghệ Điện – Điện tử Viễn thông di động quốc tế Giao thức internet Giao thức internet phiên Chuẩn di động CDMA phiên 95B Liên minh Viễn thông quốc tế Điều khiển truy nhập môi trƣờng Đa truy nhập phân chia theo tần số trực giao Điện thoại cá nhân cầm tay Chất lƣợng dịch vụ Cƣờng độ tín hiệu nhận đƣợc SC-FDMA SMS SNR TDD UTMS UTRAN VoIP WCDMA Single Carrier Frequency Division multiple Access Short Message Service Signal to Noise Ratio Time Division Duplexing Universal Telecommunication Mobile System UTMS Terrestrial Radio Access Networks Voice over IP Wideband Code Division Multiple Access Đa truy nhập phân chia theo tần số - đơn sóng mang Dịch vụ tin nhắn Tỷ số tín hiệu nhiễu Ghép kênh phân chia theo thời gian Hệ thống thông tin di động tồn cầu Mạng truy nhập vơ tuyến mặt đất Thoại qua IP Đa truy nhập phân chia theo mã băng rộng DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1.1 Các thông số hệ thống tƣơng tự 1G Bảng 3.1 Tham số mô Bảng 3.2 Kịch mơ 10 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1.1 Q trình phát triển hệ thống thơng tin di động đến năm 2020 Hình 1.2 Mơ hình kiến trúc mạng thơng tin di động 2G Hình 1.3 Điểm truy nhập Femtocell Hình 1.4 Kiến trúc mạng Femtocell hai lớp Hình 1.5 Kiến trúc mạng Femtocell nhận thức Hình 2.1Mơ hình mạng di động nhận thức Femtocell Hình 2.2 Một số mơ hình di chuyển Hình 2.3 Mơ hình di chuyển ngẫu nhiên Random Waypoint Hình 3.1 Mơ hình mô di chuyển theo đƣờng thẳng tác giả Hồng Nhƣ Đồng Hình 3.2 Mơ hình mơ Random Waypoint Hình 3.3Biểu đồ phân phối tích lũy số lần chuyển giao – Kịch (α=0.5) Hình 3.4Biểu đồ phân phối tích lũy độ trễ gói tin – Kịch (α=0.5) Hình 3.5Biểu đồ phân phối tích lũy thơng lƣợng – Kịch (α=0.5) Hình 3.6Biểu đồ phân phối tích lũy số lần chuyển giao – Kịch (α=0.5) Hình 3.7Biểu đồ phân phối tích lũy độ trễ gói tin – Kịch (α=0.5) Hình 3.8Biểu đồ phân phối tích lũy thơng lƣợng – Kịch (α=0.5) Hình 3.9Biểu đồ phân phối tích lũy số lần chuyển giao – Kịch (α=0.2) Hình 3.10Biểu đồ phân phối tích lũy độ trễ gói tin – Kịch (α=0.2) Hình 3.11Biểu đồ phân phối tích lũy thơng lƣợng – Kịch (α=0.2) Hình 3.12Biểu đồ phân phối tích lũy số lần chuyển giao – Kịch (α=0.2) Hình 3.13Biểu đồ phân phối tích lũy độ trễ gói tin – Kịch (α=0.2) Hình 3.14Biểu đồ phân phối tích lũy thơng lƣợng – Kịch (α=0.2) Hình 3.15Biểu đồ phân phối tích lũy số lần chuyển giao – Kịch (α=0.8) Hình 3.16Biểu đồ phân phối tích lũy độ trễ gói tin – Kịch (α=0.8) Hình 3.17Biểu đồ phân phối tích lũy thơng lƣợng – Kịch (α=0.8) Hình 3.18Biểu đồ phân phối tích lũy số lần chuyển giao – Kịch (α=0.8) Hình 3.19Biểu đồ phân phối tích lũy độ trễ gói tin – Kịch (α=0.8) Hình 3.20Biểu đồ phân phối tích lũy thông lƣợng – Kịch (α=0.8) 53 định việc chuyển giao dựa độ mạnh tín hiệu Vì cho dù CFAP có tăng độ tải khơng ảnh hƣởng để định hai chế Đối với chế Sensing với tính đặc trƣng cảm nhận băng thơng CFAP lân cận, không trọng vào việc giảm thiểu trình chuyển giao Với việc tăng độ tải CFAP này, ngƣời dùng di chuyển theo quỹ đạo ngẫu nhiên, độ trễ gói tin ba chế tăng Khi CFAP có độ tải gần nhau, khác biệt chế giảm theo Trong hình 3.7, độ trễ gói tin chế Sensing giảmvà hơnđộ trễ gói tin chế RSS chút Hình 3.6Biểu đồ phân phối tích lũysố lần chuyển giao – Kịch (α=0.5) 54 Hình 3.7Biểu đồ phân phối tích lũyđộ trễ gói tin – Kịch (α=0.5) Trong hình 3.8, độ tải CFAP gần nhƣ nhau, hiệu thông lƣợng đạt đƣợc hai chế Prediction Sensing giảm Cơ chế RSS tỏ ƣu việc đảm bảo thông lƣợng chế lựa chọn femtocell đích dựa độ mạnh cƣờng độ tín hiệu để hƣớng ngƣời dùng chuyển giao Hai chế lại đạt đƣợc mứcthông lƣợng tƣơng đƣơng 55 Hình 3.8Biểu đồ phân phối tích lũythơng lƣợng – Kịch (α=0.5) Nhƣ với giá trị α = 0.5, khảo sát đánh giá hiệu ba chế lựa chọn femtocell mô hình di chuyển ngẫu nhiên (Random Waypoint) Có thể đến kết luận - Nếu muốn ƣu tiên giảm thiểu số lần chuyển giao khơng cần thiếtthì chế Prediction (cơ dự đốn vị trí di chuyển) phƣơng án tối ƣu - Nếu muốn đảm bảo độ trễ gói tin thấp thông lƣợng tối ƣu cho ngƣời dùng, chế Sensing tỏ ƣu nhờ sử dụng tính nhận thức Quay trở lại với thuật toán làm mƣợt theo hàm số mũ trình bày trên, lựa chọn giá trị α = 0.5 để đánh giá độ ảnh hƣởng giá trị tham số khứ để dự đoán giá trị tƣơng lai Đây giá trị đƣợc ngƣời bạn nhóm nghiên cứu tơi tác giả Hồng Nhƣ Đồng tiến hành mô đƣa kết luận tối ƣu với mơ hình di chuyển lý tƣởng theo đƣờng thẳng Rõ ràng, với chế di chuyển ngẫu nhiên, kết mô mang lại khác biệt định Vì thế, tơi muốn thửnghiệm thêm giá trị khác tham số α đểđánh giá đâu giá trị tối ƣu phƣơng án di chuyển Hai giá trị α mà lựa chọn lần lƣợt 0.2 0.8 56 Với α = 0.2, kết mô theo hai kịch đƣợc trình bày dƣới Kịch 1: Hình Biểu đồ phân phối tích lũysố lần chuyển giao– Kịch (α=0.2) Ta có thể thấy, với giá trị α = 0.2, chế Prediction tỏ ƣu việc giảm số lần chuyển giao không cần thiết Cơ chế Sensing cho hiệu chút so với giá trị α = 0.5, thay đổi tham số α đồng nghĩa ta thay đổi tƣơng quan giá trị tham số khứ mà femtocell ghi nhận đƣợc với tham số Với việc giá trị khứ chiếm trọng số nhiều hơn, chế Sensing cho hiệu so với chế giá trị α = 0.5 Hai chế Prediction Sensing với giá trị α=0.2 tỏ rõ hiệu tốt chế RSS với thử nghiệm liên quan đến độ trễ gói tin Tính chất chế RSS đƣa định chuyển giao dựa độ mạnh tín hiệu nên sử dụng chế này, femtocell không ƣu tiên xét đến băng thông độ trễ gói tin 57 Hình 3.9Biểu đồ phân phối tích lũy độ trễ gói tin – Kịch (α=0.2) Hình 3.10Biểu đồ phân phối tích lũythơng lƣợng – Kịch (α=0.2) 58 Kịch 2: Hình 3.11 Biểu đồ phân phối tích lũysố lần chuyển giao– Kịch (α=0.2) Hình 3.12Biểu đồ phân phối tích lũy độ trễ gói tin – Kịch (α=0.2) 59 Hình 3.13Biểu đồ phân phối tích lũythơng lƣợng – Kịch (α=0.2) Ta nhận thấy rằng, với giá trị α = 0.2 CFAP có đột tải gần tƣơng đƣơng nhau, chế Prediction chế tối ƣu mục đích ta hƣớng đến giải tốn giảm thiếu số lần chuyển giao khơng cần thiết Với giá trị α này, hai kịch mô phỏng, chế Sensing chiếm ƣu khả đảm bảo tốt thông lƣợng trì độ trễ gói tin Một lần nhƣng đặc trƣng chế Sensing cảm nhận phổ tần số băng thơng tính nhận thức femtocell giúp mang lại kết tối ƣu Với α = 0.8, kết mô theo hai kịch đƣợc trình bày dƣới đây: Kịch 1: Với giá trị α = 0.8, xét hình 3.14, ta có thể thấy chế Prediction có ƣu vƣợt trội, tỏ bật việc làm giảm q trình chuyển giao khơng cần thiết Rõ ràng giá trị α, giá trị α = 0.8 chế Prediction phƣơng án mang lại kết tối ƣu nhƣ muốn giảm thiểu q trình chuyển giao khơng cần thiết trình lựa chọn femtocell 60 Hình 3.14 Biểu đồ phân phối tích lũysố lần chuyển giao– Kịch (α=0.8) Hình 3.15Biểu đồ phân phối tích lũy độ trễ gói tin – Kịch (α=0.8) 61 Cơ chế Sensing tiếp tục chiếm ƣu việc làm giảm độ trễ gói tin khả cảm nhận băng thông tần số Trong lƣợt mô này, ta ghi nhận suy giảm mặt hiệu chế Prediction việc làm giảm độ trễ gói tin Nguyên nhân có thể lý giải thay đổi giá trị trọng số α, cƣờng độ tín hiệu chiếm tỉ trọng nhiều Đồng nghĩa với việc femtocell định chuyển giao dựa vào độ mạnh tín hiệu mà quan tâm tới việc làm giảm độ trễ gói tin Hình 3.16Biểu đồ phân phối tích lũythơng lƣợng – Kịch (α=0.8) Kịch 2: Hình 17 Biểu đồ phân phối tích lũysố lần chuyển giao– Kịch (α=0.8) 62 Hình 3.18Biểu đồ phân phối tích lũy độ trễ gói tin – Kịch (α=0.8) Hình 3.19Biểu đồ phân phối tích lũythơng lƣợng – Kịch (α=0.8) 63 Với kịch mô 2, chế Sensing lần tiệm cận với tính ƣu việt chế Prediction việc giảm số lần chuyển giao Điều có đƣợc nhờ ta thay đổi giá trị α, giá trị định mức độ ảnh hƣởng tham số khứ Khi mức độ tải CFAP đƣợc đẩy lên cao, chế Sensing có thể cảm nhận độ bận/ rảnh kênh truyền CFAP lân cận, nhƣng với trọng số cao giá trị cƣờng độ tín hiệu đo đƣợc thời điểm tại, tập hợp giá trị CFAP đích mà chế Prediction chế Sensing đƣợc gần tƣơng đƣơng Cơ chế Prediction thể tốt khả giảm độ trễ gói tin nâng độ tải CFAP ba chế đạt mức thông lƣợng xấp xỉ với giá trị α = 0.8 64 KẾT LUẬN Sau tiến hành mô để đánh giá hiệu ba chế lựa chon femtocell sử dụng mơ hình di chuyển ngẫu nhiên, có thể rút nhận xét: Với giá trị α nào, chế Prediction tỏ đặc biệt hiệu việc giải toán giảm số lần chuyển giao không cần thiết cách sử dụng phƣơng pháp dự đoán hƣớng di chuyển ngƣời dùng thuật toán làm mịn theo hàm số mũ Trong đó, giá trị α = 0.8 giá trị tối ƣu cho chế Prediction việc giảm số lần chuyển giao không cần thiết, đồng thời giúp chế đạt đƣợc hiệu thông lƣợng độ trễ gói tin chấp nhận đƣợc Cơ chế Sensing cho hiệu tốt việc giảm độ trễ gói tin đảm bảo thông lƣợng cho ngƣời dùng với tất giá trị α, đó giá trị α = 0.8 tối ƣu cho chế Sensing việc đảm bảo thông lƣợng tối ƣu cho ngƣời dùng giảm số lần chuyển giao tăng độ tải CFAP Cơ chế RSS với tính chất đặc trƣng lựa chọn femtocell dựa cƣờng độ tín hiệu, cho hiệu trung bình với tất giá trị tham sốα Khi thay đổi giá trị α, đồng nghĩa với việc thay đổi tỉ lệ giá trị khứ giá trị phƣơng pháp làm mƣợt theo hàm số mũ, nhận đƣợc kết khác ứng với chế Điều hồn tồn có thể dự đốn đƣợc, đặc biệt với mơ hình di chuyển ngẫu nhiên, ngƣời dùng có khả di chuyển qua CFAP với nhiều phƣơng án di chuyển ngẫu nhiên khác nhau, qua đó hình thành nên tập hợp giá trị nhƣ số lần chuyển giao, độ trễ gói tin thông lƣợng vô đồ sộ Điều kéo theo thay đổi mặt hiệu chế lựa chọn femtocell mà tơi trình bày phần nội dung luận văn Qua thao tác tính tốn mơ luận văn, dựa kết thu đƣợc, có thể khẳng định, tơi tìm đƣợc giá trị α = 0.8 giá trị tối ƣu cho chế lựa chọn femtocell áp dụng vào mơ hình di chuyển ngẫu nhiên Random Waypoint Đồng thời, khẳng định chế lựa chọn femtocell Prediction chế phù hợp việc giảm số lần chuyển giao không cần thiết, chế Sensing chế tốt việc giảm độ trễ gói tin đảm bảo thông lƣợng cho ngƣời dùng Hƣớng nghiên cứu luận văn tập trung vào việc đƣa chế lựa chọn femtocell kết hợp để áp dụng vào mô hình di chuyển ngẫu nhiên Những bao hàm ƣu điểm ba chế Prediction, RSS Sensing, hứa hẹn mang lại chất lƣợng dịch vụ tốt cho ngƣời dùng 65 66 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] http://www.itu.int/ITU-D/ict/statistics/ [2] http://www.3gpp.org/ [3] Nokia Siemens Networks, White Paper “2020: Beyond 4G Radio Evolution for the Gigabit Experience” [4] ADC research, “In-building Wireless a Deployment Guide for Wireless Service Providers” [online] Available at: www.adc.com/inbuildingwireless [5] Sprint (2008),"4G Mobile Broadband" Archived from the original on 22 February 2008 Retrieved 2008-03-12 [6] S Al-Rubaye, A Al-Dulaimi and J Cosmas (2011), “Cognitive femtocell: Future wireless network for indoor application” IEEE Vehicular Technology Magazine, pp 44-51 [7] Gavin Horn (2010), “3GPP Femtocells: Architechture and Protocols”, QUALCOMM Incorporated [8] Qualcomm’s presentation, “Femtocell”, http://www.qualcomm.com/media/documents/files/femtocells-thenextperformance-leap.pdf [9] http://en.wikipedia.org/wiki/5G [10] Jie Zhang, Guillaume de la Roche (November 3rd, 2009) “Femtocell Technologies and Deployment” (1st edition) [On-line] Available: http://onlinelibrary.wiley.com/book/10.1002/9780470686812 [May 1, 2014] [11] 3GPP TS 23.401 (September 2011) General Packet Radio Service (GPRS) Enhancements for Evolved Universal Terrestrial Radio Access Network (E-UTRAN) Access , Release 10 [12] Hrishikesh Venkataraman, Gabriel-Miro Muntean (2012), "Cognitive Radio and its Application for Next Generation Cellular and Wireless Networks", Springer, Chapter 12, 13 [13] 3GPP TS 36.300 (October 2011) Evolved Universal Terrestrial Radio Access (E-UTRA) and Evolved Universal Terrestrial Radio Access Network (EUTRAN); Overall Description; Stage 2, Release 10 [14] 3GPP TS 36.401 (September 2011) Evolved Universal Terrestrial Radio Access Network (E-UTRAN); Architecture Description , Release 10 [15] Trịnh Hữu Lực (2013), “Quản lý di động mạng IP”,Luận văn Thạc sỹ, Học viện cơng nghệ bƣu viễn thơng [16] D C Oh, H C Lee (2010), “Cognitive Radio Based Femtocell Resource Allocation”, pp 274-279 [17] Brown, RG “Exponential smoothing for predicting demand” http://legacy.library.ucsf.edu/tid/dae94e00 67 [18] Intermational Telecommunication Union (1977), “ITU-R Recommendations P.1238: Propagation data and prediction models for the planning of indoor radio communications systems and radio local area networks in the frequency range 900MHz to 100GHz” [19] The femto forum, White Paper (December 2010)“Interference Management in UMTS Femtocells” [20] Fan Bai, Ahmed Helmy (2004), “A survey of mobility models in wireless ad-hoc network” [21] Muhamad Zaheer Aslam, Dr Abdur Rashid (2011), “Comparison of Random Waypoint & Random Walk Mobility Model under DSR, AODV & DSDV MANET Routing Protocols” [22] J Broch, D A Maltz, D B Johnson, Y.-C Hu, and J Jetcheva (1998), in Proceedingsof the Fourth Annual ACM/IEEE International Conference on Mobile Computing and Networking(Mobicom98), ACM, “A performancecomparison of multi-hop wireless ad hoc network routing protocols”, [23] P Johansson, T Larsson, N Hedman, B Mielczarek, and M Degermark, International Conference on Mobile Computing and Networking (MobiCom'99) (1999), “Scenario-based performance analysis of routing protocols for mobile ad-hoc networks”, pp 195 206 [24] C Bettstetter, H Hartenstein, and X Perez-Costa (Sept 2004), “Stochastic Properties of theRandom Waypoint Mobility Model”, ACM/Kluwer Wireless Networks, Special Issue on Modeling and Analysis of Mobile Networks, vol 10, no 5, [25] Hoàng Nhƣ Đồng, Nguyễn Nam Hoàng,Keattisak Sripimanwat(2014), “Cell selection schemes for femtocell-to-femtocell handover deploying mobility prediction and downlink capacity monitoring in cognitive femtocell networks”, TENCON 2014 – IEEE Region 10 Conference, Bangkok