โครงงานวิศวกรรมนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ ประยุกต์การใช้งานของระบบโครงข่ายประสาทเทียมแบบแพร่ย้อนกลับ โดยนำมาช่วยตัดสินใจในกระบวนการแฮนด์โอเวอร์แบบแนวตั้งของ
ระบบการสื่อสารไร้สายในยุคที่ 4 ซึ่งเป็นเทคโนโลยีใหม่ที่กำลังถูกนำมาใช้ในปัจจุบัน สำหรับ
ความก้าวหน้าของเทคโนโลยีในปัจจุบัน ทั้งในด้านของการสื่อสารโดยใช้เสียง การรับ-ส่งข้อมูล
ต่าง ๆ ทั้งภาพนิ่งและวีดีโอ จะต้องสามารถทำได้อย่างรวดเร็วและมีคุณภาพมากขึ้นโดยอาศัย
โทรศัพท์เคลื่อนที่เพียงเครื่องเดียวเท่านั้นเพื่อความสะดวกของผู้ใช้ และด้วยความต้องการของผู้ใช้
ที่เพิ่มมากขึ้นเรื่อย ๆ จึงส่งผลทำให้การขยายระบบไม่สามารถกระทำได้ทันที ดังนั้นผู้ศึกษาจึงได้มี
แนวคิดในการทำโครงงานวิศวกรรมครั้งนี้ขึ้นเพื่อแก้ปัญหาดังกล่าวด้วยการออกแบบระบบการ
สื่อสารไร้สายในยุคที่ 4 โดยมีการจำลอง 3 เครือข่ายไร้สาย ได้แก่ Mobile WiMAX, WiFi และ LTE
โดยนำข้อมูลความแรงของสัญญาณ ความหนาแน่นของปริมาณทราฟฟิค และต้นทุนค่าใช่จ่ายของ
ทั้ง 3 เครือข่าย มาพิจารณาตัดสินใจที่จะทำการแฮนด์โอเวอร์ ซึ่งทำการจำลองโดยใช้โปรแกรม
MATLAB แสดงผลประสิทธิภาพในรูปของอัตราการแฮนด์โอเวอร์ และอัตราการเรียกขาดหายของ
วิธีที่นำเสนอเปรียบเทียบกับวิธีเทรชโฮลซึ่งเป็นวิธีการแฮนด์โอเวอร์แบบดั้งเดิมโดยจากการทดลอง
พบว่าวิธีที่นำเสนอสามารถลดการแฮนโอเวอร์และอัตราการเรียกขาดหายจากแบบเดิมลงได้
ประมาณ 10 เปอร์เซนต์
This engineering project is intended to apply using the Back Propagation Neural Network
(BPNN) system that is used the decision process in the vertical handover in Fourth Generation
(4G) wireless networks. This 4G of wireless communications describes the heterogeneous
wireless environment with different access networks technologies that can support the everincreasing
of user demands in high speed data, real and non-real time multimedia services on an
anywhere at anytime from any network. So that, the next generation wireless networks must be
able to coordinate services between heterogeneous networks through multi-mode mobile
terminals. Such heterogeneity poses a challenge to seamless handover since each access network
has different operations. In this engineering project, the considered metrics for handoff initiation
include the received signal strength, traffic intensity and monetary cost. To evaluate the proposed
algorithm, we simulated the results by MATLAB programming. The results indicate that the
proposed vertical handover decision algorithm outperforms another approach in reducing the
number of vertical handovers and connection dropping about 10 percentages.
