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Machine learning algorithms for inter-cell interference coordination

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Fecha

2018-07-01

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Universidad Icesi

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Resumen

The current LTE and LTE-A deployments require larger efforts to achieve the radio resource manage

ment. This, due to the increase of users and the constantly growing demand of services. For this reason, the automatic op

timization is a key point to avoid issues such as the inter-cell interference. This paper presents several proposals of machi

ne-learning algorithms focused on this automatic optimization problem. The research works seek that the cellular systems achieve their self-optimization, a key concept within the self-organized networks, where the main objective is to achieve that the networks to be capable to automatically respond to the particular needs in the dynamic network traffic scenarios.

Abstract

Resumo

Descripción

Los despliegues actuales de LTE y LTE-A requieren mayor esfuerzo para la gestión de recursos radio debido al incremento de usuarios y a la gran demanda de servicios; en ese escenario, la optimización automática es un punto clave para evitar problemas como la interferencia inter-celda. El presente trabajo recopila propuestas de algoritmos de aprendizaje automático [machine learning] enfocados en resolver este problema. Las investigaciones buscan que los sistemas celulares consigan su auto-optimización, un concepto que se enmarca dentro del área de redes auto-organizadas [Self-Organized Networks, SON], cuyo objetivo es lograr que las redes respondan de forma automática a las necesidades de los escenarios dinámicos de tráfico de red.

Palabras clave

Algoritmos, Aprendizaje automático, Redes, Gestión de recursos, Sistemas celulares

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Palavras-chave

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ISSN

1692-5238

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