Teljesítménymutatók korrelációs analízise mobil hálózatokban

OData támogatás
Konzulens:
Dr. Bitó János
Szélessávú Hírközlés és Villamosságtan Tanszék

A technológia fejlődésével és nagysebességű mobil kapcsolatokra való igény növekedésével a mobilhálózatok folyamatosan nőnek méretben és komplexitásban is. Ilyen sokrétű és összetett rendszerek nagyon nehezen üzemeltethetők pusztán emberi felügyelettel, így az üzemeltetési feladatok automatizálása egy kulcsfontosságú területté vált a jövő mobilhálózataira való felkészülésben. Bár a legtöbb adminisztratív feladat, mint a plug-and-play installáció (önbeállítás) és az önoptimalizáció már megoldott a mostani mobilhálózati szabványokban is, az öngyógyítás, a harmadik kulcsterület fejlesztése az önvezérlésű hálózatokban (SON, Self-Organizing Networks) még gyerekcipőben jár. A hálózatok által szolgáltatott adatok feldolgozását továbbra is leginkább szakemberek végzik. Ezek a szakemberek olyan nem dokumentált és nehezen továbbadható szakértői tudás birtokában vannak, ami feladataik automatizálását nehezen megoldhatóvá teszi.

Ez a dolgozat egy olyan automatizált diagnosztikai rendszert mutat be, mely különböző működési állapotokat képes felismerni mobilhálózatokban gépi tanulás segítségével. A tervezett rendszer a mobilhálózat monitorozó rendszere által szolgáltatott információ segítségével képes diagnosztizálni hibákat, illetve teljesítmény-kiesést, és meg tudja határozni ezeknek a problémáknak az okát. Először egy modern mobilhálózat architektúrája és az ehhez a hálózathoz tartozó monitorozó rendszer kerül rövid bemutatásra. A kutatás az LTE (Long Term Evolution) harmadik generációs hálózaton alapszik. Mivel a gépi tanulás egy nem közismert tudományterület, a dolgozat próbál áttekintést nyújtani az automata diagnosztikai rendszer tervezése során számításba vett módszerekről. Részletesen bemutatásra kerül a tervezett rendszer teljes felépítése, majd egy mobilhálózatban generált adatsoron végzett tesztelése.

Letölthető fájlok

A témához tartozó fájlokat csak bejelentkezett felhasználók tölthetik le.