Diseño de un sistema de optimización de una red celular 4G LTE utilizando Machine Learning para la ciudad de Iquitos

• Autores: Linares Martinez, Arturo Elisban, Mejia Saavedra, Bernabe Eduardo
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/670376
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/670376
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Optimización de red 4G; Aprendizaje automático; Árboles de decisión; Algoritmos genéticos; 4G network optimization; Machine Learning, Decision Trees; Genetic algorithms; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.05; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00

El presente proyecto aborda la problemática de la falta de recursos para la optimización constante de una red 4G en la ciudad de Iquitos. Esto conlleva a una subutilización de los recursos de radiofrecuencia disponibles, resultando en problemas como desbalance de usuarios entre diferentes frecuencias, problemas en la cobertura y la detección tardía de altas interferencias en el enlace ascendente. Todos estos inconvenientes impactan negativamente en la experiencia del usuario al navegar por internet, generando una percepción desfavorable del servicio de telefonía móvil brindado. Para solucionar este problema, este proyecto hace uso de distintos algoritmos basados en técnicas propias del aprendizaje automático. En este caso, se emplean regresiones multi salidas mediante árboles de decisión para la predicción de KPIs a partir de las múltiples entradas de las antenas, y algoritmos genéticos para lograr la configuración óptima de los parámetros de las antenas utilizando el tilt eléctrico y la potencia para el escenario específico que se requiera. Este enfoque considera la diversidad de frecuencias asociadas a la tecnología 4G, así como los diferentes rangos horarios, con el fin de lograr una optimización adecuada para una amplia variedad de escenarios que puedan presentarse.