Show simple item record

Analysis of the expansion of a GSM network using Gaussian Processes

dc.contributoren-US
dc.contributores-ES
dc.creatorCuesta Ramírez, Jhouben Janyk; Ingeniero Electricista. Laboratorio de Investigación en Automática. Universidad Tecnológica de Pereira. Pereira
dc.creatorOrozco Gutiérrez, Álvaro Ángel; Ph.D. Bioingeniería, Docente Titular Universidad Tecnológica de Pereira. Pereira
dc.creatorÁlvarez López, Mauricio Alexánder; Ph.D. Ciencias de la Computación, Docente Asociado Universidad Tecnológica de Pereira. Pereira
dc.date2014-02-24
dc.identifierhttp://revistas.ustabuca.edu.co/index.php/ITECKNE/article/view/391
dc.identifier10.15332/iteckne.v10i2.391
dc.descriptionDurante la formulación de su plan de expansión, una red de telefonía móvil (GSM) requiere del análisis de aquellas variables que resultan clave para el buen desempeño de la red (KPIs). Los operadores de red poseen herramientas que analizan el comportamiento del KPI sólo para aquellos puntos de la red que contienen celdas. Este artículo propone una herramienta que ilustra de manera gráfica el comportamiento en el tiempo de un KPI, no sólo para aquellos puntos donde se encuentren las celdas, sino también en la totalidad de la zona geográfica donde la red de celdas se encuentra ubicada. Se aplica un Proceso Gaussiano de Regresión a mediciones obtenidas de las celdas pertenecientes a la red y se infiere una superficie que representa el comportamiento en el tiempo para toda la zona. Finalmente se observa cómo una región de la red con poca densidad de celdas sostiene valores elevados del KPI la mayoría del tiempo invitando al operador de red a tener en cuenta la solución del problema de dicha región en la formulación del plan de expansión.es-ES
dc.descriptionAbstract— the expansion plan of a Global System Mobile (GSM) network requires the analysis of some important variables known as key performance indicators (KPI) on the network. Network operators have tools for analyzing a KPI behavior on a particular network cell. This paper proposes a tool that illustrates graphically the behavior-in-time of a KPI in a whole geographical zone (including cell positions). A Gaussian process repressor is used over a real data set and time-space inference is performed. Finally we observe how a particular region presents high-KPI values most of the time. This alerts the network operator for including a solution in the formulation phase of the network expansion plan.en-US
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Santo Tomás. Seccional Bucaramangaes-ES
dc.relationhttp://revistas.ustabuca.edu.co/index.php/ITECKNE/article/view/391/339
dc.relation/*ref*/C. Steven and P. Samuel, “On the Expansion of Cellular Wireless Networks”. Éole Polytechnique de Montréal, 2002.
dc.relation/*ref*/A.R. Mishra, Advanced Cellular Network Planning and Optimization: 2G/2.5G/3G… Evolution to 4G, John Wiley & Sons, 2006.
dc.relation/*ref*/J. Laiho, A. Wacker, and T. Novosad, Radio Network Planning and Optimization for UMTS, 2001 :Wiley
dc.relation/*ref*/C. Roberto, I. Tiziano and V. Luca. “Network monitoring and performance evaluation in a 3.5G network”. Computer Networks Vol. 51. 2007.
dc.relation/*ref*/Sukkhawatchani, P.; Usaha, W., “Performance evaluation of anomaly detection in cellular core networks using self-organizing map,” Electrical Engineering/Electronics, Computer, Telecommunications and Information Technology, 2008. ECTI-CON 2008. 5th International Conference, vol.1, no., pp.361, 364, 14-17 May 2008.
dc.relation/*ref*/A.K.M. Fazlul, Mohamed Mir, K. Abu. “Performance Analysis of UMTS cellular Network using Sectorization Based on Capacity and Coverage” IJACSA International Journal of Advanced Computer Science and Applications Vol. 1, No.6, 2011.
dc.relation/*ref*/Ye Ouyang and M. Hosein Fallah. “A performance Analysis for UMTS Packet Switched Network Based on Multivariate KPIs”. IJNGN International Journal of Next Generation Network, Vol.2, No.1, March 2010.
dc.relation/*ref*/Kumpulainen P, Särkioja M. et al. “Analysing 3G radio network performance with fuzzy methods”. Neurocomputing Vol. 107. 2013.
dc.relation/*ref*/C.E. Rasmussen and C. Williams, Gaussian Processes for Machine Learning. The MIT Press, 2006. 10 antes
dc.relation/*ref*/J.Q.Shi, R. Murray-Smith and D.M. Titterington, “Hierarchical Gaussian Process Mixtures for Regression”. Statics and Computing, Springer, 2005.
dc.relation/*ref*/A. Schwaighofer, M. Grigoras, V. Tresp and C. Hoffmann, “GPPS: A Gaussian Process Positioning System for Cellular Networks” in book: Advances in Neural Information Processing Systems 16. The MIT press, 2004.
dc.relation/*ref*/B. Ferris, D. Hähnel and D. Fox, “Gaussian Processes for Signal Strength-Based Location Estimation”. Proc. of Robotics: Science and Systems, 2006.
dc.relation/*ref*/Liutkus A. and Badeau R. and Richard G., “Multidimensional signal separation with Gaussian processes,” IEEE Statistical Signal Processing Workshop (SSP), 2011.
dc.relation/*ref*/F. Duvallet and A.D. Tews, “WiFi Position Estimation in Industrial Environments Using Gaussian Processes”, Intelligent Robots and Systems, 2008. IROS 2008. IEEE/RSJ International Conference on , vol., no., pp.2216,2221, 22-26 Sept. 2008
dc.relation/*ref*/C.M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2006.
dc.relation/*ref*/K. P. Murphy, Machine Learning a Probabilistic Perspective. The MIT Press, 2012, p. 1067.
dc.relation/*ref*/K. Chalupka, “Empirical evaluation of Gaussian Process approximation algorithms”, Master’s thesis, School of Informatics, University of Edinburgh, 2011
dc.rightsCopyright (c) 2018 ITECKNE0
dc.rights0
dc.sourceITECKNE; Vol. 10, núm. 2 (2013); 149-157es-ES
dc.source2339-3483
dc.source1692-1798
dc.subjecten-US
dc.subjectGaussian Processes; GSM networks; KPIs; machine learning; regression.en-US
dc.subjecten-US
dc.subjectes-ES
dc.subjectaprendizaje de máquina, KPIs, Procesos Gaussianos, red global de telefonía (GSM), regresión.es-ES
dc.subjectes-ES
dc.titleAnálisis de expansión de redes de telefonía móvil empleando procesos Gaussianoses-ES
dc.titleAnalysis of the expansion of a GSM network using Gaussian Processesen-US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.typees-ES
dc.typeen-US


Files in this item

FilesSizeFormatView

There are no files associated with this item.

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record