Titelaufnahme
Titelaufnahme
- TitelAdaptive connectivity management in heterogeneous mobile networks / by Marvin Illian ; Supervisor: Prof. Dr. Lin Wang, Reviewers: Prof. Dr. Lin Wang, Prof. Dr. Marco Platzner, Prof. Dr. Antônio Augusto de Aragão Rocha
- Autor
- Gutachter
- Erschienen
- Umfang1 Online-Ressource (xvii, 115 Seiten) : Diagramme
- HochschulschriftUniversität Paderborn, Dissertation, 2026
- AnmerkungTag der Verteidigung: 07.09.2026
- Verteidigung2026-09-07
- SpracheEnglisch
- DokumenttypDissertation
- Schlagwörter (GND)
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Klassifikation
Zusammenfassung
Moderne Mobilfunknetze bieten heterogene Ressourcen im Funkspektrum. Ihr Verbindungsmanagement bleibt jedoch weitgehend statisch und erfahrungsbasiert konfiguriert. Dies führt zu zwei Ineffizienzen: Im CONNECTED-Modus ignorieren signalstärkenbasierte Handover- und Bandwechselentscheidungen den Energieverbrauch der Endgeräte; im IDLE-Modus reagieren manuell gesetzte Zellauswahlparameter nur begrenzt auf Last, Mobilität und lokale Netzunterschiede. Im CONNECTED-Modus entwirft und implementiert die Dissertation ein energiebewusstes Bandwechsel-Framework, das Datenraten, Handover-Kosten und den Energieverbrauch der Endgeräte gemeinsam berücksichtigt und mit kommerziellen 5G-Leistungsmessungen kalibriert wird. Simulationen in einer realistischen Netzkonfiguration zeigen, dass das Framework den gesamten UE-Energieverbrauch um bis zu 25,5 % gegenüber signalstärkenbasierten Referenzwerten reduziert und den Energieverbrauch als primäres Mobilitätsziel etabliert. Für den IDLE-Modus führt die Dissertation CellPilot ein, ein standardkompatibles Framework für bestärkendes Lernen, das bereichsweite Zellauswahlparameter aus kompakten Beobachtungen anpasst und dabei Durchsatz, Lastverteilung sowie pro-UE-Effizienz ausbalanciert. Die Strategie generalisiert über unbekannte Lasten, Topologien, zeitliche Dynamiken und UE-Mobilität hinweg. Der Einzel-Agenten-Ansatz wird zu einer kooperativen Multi-Agenten-Architektur erweitert, in der jeder Zell-Agent lokale Parameter auf Basis nachbarschaftsbewusster Beobachtungen und kompakter globaler Aggregatwerte steuert, wobei feste Aktions- und Beobachtungsräume erhalten bleiben. Durch lokale Entscheidungen und kompakte geteilte Informationen bleibt die verteilte Formulierung skalierbar, übertrifft heuristische Referenzwerte und erreicht das Leistungsniveau des zentralisierten Ansatzes, wobei Mediansteigerungen von bis zu 144 % im Gesamtnetzdurchsatz, 24 % in der Lastverteilung und 202 % im lokalen UE-Durchsatz erreicht werden. Insgesamt zeigt die Dissertation, dass datengetriebenes, adaptives und standardkompatibles Verbindungsmanagement die Energieeffizienz der Endgeräte und die Netzleistung in heterogenen Mobilfunknetzen verbessert.
Abstract
Modern cellular deployments offer heterogeneous radio-spectrum resources, yet connectivity management still relies on static, experience-driven parameters, creating two related inefficiencies: signal-strength-driven handover and band-switching decisions in CONNECTED mode ignore UE energy consumption, while manually tuned idle-mode reselection parameters fail to adapt to dynamic load, mobility, and local heterogeneity. This dissertation investigates adaptive connectivity management across both regimes, aiming to replace static parameter choices with data-driven mechanisms that remain compatible with existing cellular procedures. For CONNECTED mode, the thesis designs and implements an energy-aware band switching framework that jointly accounts for data-rate constraints, handover costs, and UE energy consumption, calibrated against commercial 5G power measurements. Simulations in a realistic deployment show that the framework reduces total UE energy consumption by up to 25.5 % relative to signal-strength baselines, establishing power consumption as a first-class mobility objective. For IDLE mode, the thesis proposes CellPilot, a standards-compatible RL framework that adapts area-wide cell reselection parameters from compact observations, balancing throughput, load balancing, and per-UE efficiency. The policy generalizes across unseen loads, topologies, temporal dynamics, and UE mobility. The single-agent control approach is extended to a cooperative multi-agent architecture where each cell agent controls local parameters using neighborhood-aware observations and compact global aggregates, preserving fixed action and observation spaces. Using local decisions and compact shared information, the distributed formulation remains scalable, outperforms heuristic baselines, and matches centralized performance, with median gains of up to 144 % in total network throughput, 24 % in load balancing, and 202 % in local UE throughputs. Overall, the thesis demonstrates that data-driven, adaptive, and standards-compatible connectivity management improves UE energy efficiency and network performance in heterogeneous mobile networks.
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