Brasil
| bachelorThesis
Handover baseado em aprendizado de máquina para redes LTE com falhas de cobertura
Registro en:
20150144999
DANTAS, Ycaro Ravel. Handover Baseado em Aprendizado de Máquina para Redes LTE com Falhas de Cobertura. 2017. 5 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Telecomunicações) - Departamento de Engenharia de Comunicações, Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2017.
Autor
Dantas, Ycaro Ravel
Resumen
A disponibilidade de informações de desempenho da rede LTE e a evolução na capacidade de processamento em tempo real de grandes volumes de dados têm proporcionado o surgimento de abordagens baseadas em aprendizado de máquina para o aprimoramento de funcionalidades clássicas, tal como o handover. Este trabalho propõe e analisa o desempenho de estratégias de handover baseadas em aprendizado de máquina
que privilegiem a Qualidade de Serviço (QoS) dos usuários em um cenário de redes LTE em que eNBs específicas sofrem com falhas de cobertura, situação comum ao paradigma de estrutura celular hierárquica ou à chamada Overlay Network Architecture, no jargão de redes 5G. As soluções propostas trazem ganhos de QoS e são menos complexas que soluções existentes na literatura.