Ultra-densification is a key approach aimed at satisfying high data traffic in next-generation 5G networks. However, the high number of small cell eNB deployments in such ultra-dense networks (UDNs) may result in unnecessary, frequent, and back-and-forth handovers, with additional problems related to increased delay and total failure of the handoff process. Additionally, due to the separation of control and data signaling in 5G technology, the handover operation must be executed in both tiers. In this article, we propose an SDN-based mobility and available resource estimation strategy to solve the handover delay problem. Here, we estimate the neighbor eNB transition probabilities of the mobile node and their available resource probabilities by using a Markov chain formulation. This allows a mathematically elegant framework to select the optimal eNBs and then assign these to mobile nodes virtually, with all connections completed through the use of OpenFlow tables. Finally, we compare the conventional LTE and our proposed handover strategies by analyzing the observed delays according to the densification ratio parameter. Also, we analyze the handover failure ratios of both strategies according to the user number. Results reveal that the proposed strategy reduces the handover delay and failures by 52 and 21 percent compared to the conventional approach.

中文翻译：

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软件定义的超密集 5G 网络中的切换管理

超密集化是旨在满足下一代 5G 网络中高数据流量的关键方法。然而，在此类超密集网络 (UDN) 中部署大量小型小区 eNB 可能会导致不必要的、频繁的和来回切换，并带来与延迟增加和切换过程完全失败相关的额外问题。此外，由于 5G 技术中控制和数据信令的分离，切换操作必须在两个层中执行。在本文中，我们提出了一种基于 SDN 的移动性和可用资源估计策略来解决切换延迟问题。在这里，我们使用马尔可夫链公式估计移动节点的邻居 eNB 转移概率及其可用资源概率。这允许一个数学上优雅的框架来选择最佳 eNB，然后虚拟地将它们分配给移动节点，所有连接都通过使用 OpenFlow 表完成。最后，我们通过根据致密率参数分析观察到的延迟来比较传统的 LTE 和我们提出的切换策略。此外，我们根据用户数量分析了两种策略的切换失败率。结果表明，与传统方法相比，所提出的策略将切换延迟和故障减少了 52% 和 21%。我们通过根据致密率参数分析观察到的延迟来比较传统的 LTE 和我们提出的切换策略。此外，我们根据用户数量分析了两种策略的切换失败率。结果表明，与传统方法相比，所提出的策略将切换延迟和故障减少了 52% 和 21%。我们通过根据致密率参数分析观察到的延迟来比较传统的 LTE 和我们提出的切换策略。此外，我们根据用户数量分析了两种策略的切换失败率。结果表明，与传统方法相比，所提出的策略将切换延迟和故障减少了 52% 和 21%。