Definición de emplazamientos potenciales RAN mediante técnicas de inteligencia computacional

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Resumen

The project addresses the analyses required by Radio Frequency engineering to define the location of potential sites for the Radio Access Network, using computational intelligence techniques, with the aim of developing a software that allows analysing the most relevant performance indicators (KPI) , define its level of potentiality, generate clusters with such samples to finally obtain the possible locations where the operators will require new base stations.

The development of the application was carried out by means of the rapid evaluation of prototypes until reaching an optimal performance, through successive stages: First a homogenization of the sample, second evaluation by means of fuzzy logic of the KPIs, third grouping of the samples using networks neuronal and fuzzy clustering. Once the project objectives had been achieved, a functionality was also implemented to obtain multi-operator sites.

Using two real scenarios, the results obtained through the application were evaluated with those obtained by two professionals in RF engineering. At the end of the exercise, both coincidences and differences were observed, which led them to rethink the exercise and finally accept that the analysis of the tool is both deep, accurate and fast. At present, such analyses are very demanding in time and effort, as it is a totally manual analysis process that involves a large amount of information. With the developed tool, immediate results were obtained, the most important variables were analysed in their entirety and the possibility of obtaining sites with multi-operator potential was also obtained.

Descripción

El proyecto aborda los análisis requeridos por la ingeniería de Radiofrecuencia para definir la ubicación de emplazamientos potenciales de la Red de Radio Acceso, mediante técnicas de inteligencia computacional, con el objetivo de desarrollar un software que permita analizar los indicadores de desempeño (KPI) más relevantes, definir su nivel de potencialidad, generar clústeres con tales muestras para al final, obtener las posibles ubicaciones donde los operadores requerirán nuevas estaciones base. El desarrollo de la aplicación se llevó a cabo mediante la rápida evaluación de prototipos hasta alcanzar un desempeño óptimo, a través de etapas sucesivas: Primero una homogeneización de la muestra, segundo evaluación mediante lógica difusa de los KPI, tercero agrupamiento de las muestras usando redes neuronales y agrupamiento difuso. Una vez alcanzados los objetivos del proyecto adicionalmente se implementó una funcionalidad para obtener emplazamientos multioperador. Mediante dos escenarios reales se evaluaron los resultados obtenidos mediante la aplicación, con los obtenidos por dos profesionales en ingeniería de RF. Al final del ejercicio se observaron tanto coincidencias como diferencias, que los llevaron a replantear el ejercicio y al final aceptar que el análisis de la herramienta es tanto profundo, como acertado y rápido. En la actualidad tales análisis son una labor muy demandante en tiempo y esfuerzo, por tratarse de un proceso de análisis totalmente manual que involucra gran cantidad de información. Con la herramienta desarrollada se obtuvieron resultados inmediatos, se analizaron las más importantes variables en su totalidad y se obtuvo además la posibilidad de obtener emplazamientos con potencial multioperador.

Palabras clave

RAN, LTE, KPI, IC, SOM, FUZZY

Materias

Maestría en Telecomunicaciones Móviles (Virtual) - Tesis y disertaciones académicas , Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) , Radiofrecuencia , Control automático de frecuencia , Sistemas de transmisión de datos , Desarrollo de programas para computador - Aplicaciones industriales

Citación