Planeringen av framtida mobilnät medför flera utmaningar på grund av den stora komplexiteten i det nät som ska förvaltas. Utöver 4G och 5G nätverk förväntas kännetecknas av en hög förtätning av noder och heterogenitet av lager, applikationer och Radio Access Technologies (RAT). I detta sammanhang är det mycket lämpligt med ett verktyg för nätverksplanering som kan hantera denna komplexitet. Målet är att utnyttja den information som produceras av och redan finns tillgänglig i nätverket för att korrekt distribuera, konfigurera och optimera nätverksnoder. Detta arbete presenterar en sådan smart nätverksplanering verktyg som utnyttjar maskininlärning (ML) tekniker. Det föreslagna tillvägagångssättet kan förutsäga den tjänstekvalitet (QoS) som användarna upplever utifrån nätverkets mäthistorik. Vi väljer Physical Resource Block (PRB) per Megabit (Mb) som vår viktigaste QoS indikator för att optimera, eftersom minimering denna metriska gör det möjligt att erbjuda samma tjänst till användarna genom att konsumera mindre resurser, så, är mer kostnadseffektivt. Två fall av studier beaktas för att utvärdera resultatet av det föreslagna systemet, ett för att smart planera utplaceringen av små celler i ett tätt inomhusscenario och ett andra för att i tid möta ett upptäckt fel i ett makrocellsnätverk.
Slutligen föreslår arbetet i Ref ett allmänt verktyg för maskininlärning som bygger på nätverksplanering.
A Mobile Network Planning Tool Based on Data Analytics
{'venue': 'Mobile Information Systems', 'journal': 'Mobile Information Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}