http://repositorio.unb.br/handle/10482/47158| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| 2003_ThompsonAraujoMartins.pdf | 5,28 MB | Adobe PDF | View/Open |
| Title: | Métodos estatísticos aplicados a otimização de redes de telefonia móvel |
| Other Titles: | Statistical methods applied to optimization of mobile communication networks Metodi statistici applicati a ottimizzazione di reti di comunicazione mobile |
| Authors: | Martins, Thompson Araujo |
| metadata.dc.contributor.email: | thmart@hotmail.com |
| Orientador(es):: | Menezes, Leonardo Rodrigues Araújo Xavier de |
| Assunto:: | Redes de telecomunicações Telefonia móvel Detecção de falhas Telefonia celular Sistemas irradiantes |
| Issue Date: | 4-Jan-2024 |
| Data de defesa:: | Dec-2003 |
| Citation: | MARTINS, Thompson Araujo. Métodos estatísticos aplicados a otimização de redes de telefonia móvel. 2003. xx, 197 f., il. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) — Universidade de Brasília, Brasília, 2003. |
| Abstract: | No contexto da crescente competitividade das operadoras de telefonia móvel a otimização da rede tornou-se valorizada no sentido de atender aos níveis de exigência dos usuários. O processo de otimização envolve uma constante agregação de melhorias advinda de ajuste, ampliação ou implantação de elementos de rede. Sobremaneira desejável hoje quando acontece a evolução das redes para 2,5G e 3G. Em tais redes os- esquemas de codificação que permitem atingir taxas máximas quase não usam bits destinados à correção de erro. Então os sistemas só realizam a designação desses esquemas se o BER for mínimo. Um bom desempenho é fundamental. Este trabalho aplica métodos estatísticos à análise de dados de desempenho afim de evidenciar falhas e adaptar modelos estatísticos de tráfego a novas realidades tecnológicas. Acredita-se que o trabalho possa ser útil ao sugerir um meio de desenvolver as redes em situações onde variáveis influentes no desempenho são aleatórias. Para facilitar a detecção de falhas, 4 métodos são sugeridos. Cada um deles tem uma exemplificação. O primeiro usa análise monovariada de desempenho na identificação de time slots de voz defeituosos aplicando o conceito de intervalos de confiança. O segundo usa a análise bivariada em um teste de balanceamento de links. A evidenciação de falhas ocorre através da observação do formato 3D de histogramas bivariados. O terceiro, focado na análise multivariada, usa a correlação entre dados coletados durante um drive test GPRS para a identificação de variáveis aleatórias relevantes. O quarto método propõe uma forma de adaptar um modelo estatístico de tráfego ao caso do Half Rate. Semelhante à metodologia de Erlang, desta feita utiliza uma Cadeia de Markov bidimensional. Ferramentas computacionais são empregadas para mais facilmente evidenciar falhas e adaptar modelos. São interessantes por exemplo na elaboração de gráficos, resolução de sistemas de equações por programação linear e automatização de tarefas mais laboriosas. |
| Abstract: | In the context of growing competition between mobile telephony operators the network optimization has gained great value in the sense of attend user’s requirements leveis. The optimization process involves a constant enhancement as a result of adjustment, addition, and deployment of network elements. This is remarkably desirable nowadays when the evolution of the networks toward 2.5G and 3G is just happening. In such networks the code schemes that allow reaching maximum data rates almost do not use bits destined to error correction. Hence the systems only assign these code schemes if BER is minimum. A good performance is fundamental. This work applies statistical methods to performance data analysis with the goal of putting failures into evidence. The work also deals with adaptation of statistical traffic models to new technology realities. The work has a puipose in being useful as it suggests a path to develop the networks under situations where many variables that influence the performance are random. To make the failure detection easier, 4 methods are presented. Each one of them has an example. The first uses monovariate performance analysis to identify defective voice time slots with the application of confidence interval concept. The second uses a bivariate analysis in a link balance test. The evidenciation of failures occurs by means of observation of 3D bivariate histograms shape. The third, focused in multivariate analysis, uses the correlation between data collected during a GPRS drive test to identify random variables that are relevant. The forth method proposes a adaptation of a statistical traffic model to the reality of Half Rate. Inspired in the Erlang method it uses a bidimentional Markov Chain. Computer tools are used in order to put failures into evidence easier and also are used to adapt models. They are interesting for example to make charts, to solve equation systems with linear programming and automation of labored tasks. |
| Resumo em outro idioma: | SOMMARIO : Nel contesto di concorrenza fra gli operatori di telefonia mobile, la ottimizzazione ha guadagnato grande valore nel senso di assistire ai livelli di esigenze dei clienti. II processo di ottimizzazione si occupa di una costante aggregazionne di meglioramenti come conseguenza dei aggiustamento, ampliazione e impianto degli elementi di rete. Questo è desiderabile al giorno d'oggi in cui lo sviluppo delle reti a 2.5G e a 3G comincia. In tali reti gli schemi di codifica che concedono raggiungere i tassi di dati massimi quasi non usano le BIT destinate alia correzione di errore. Quindi i sistemi assegnano soltanto questi schemi di codifica se il BER è minimo. Una buona performance è fondamentale. Questo lavoro applica metodi statistici ad analisi di dati di performance con 1'obiettivo di identificare guasti. II lavoro inoltre si occupa di adattamento di modelli statistici di traffico alie realtà di nuove tecnologie. II lavoro ha uno scopo in essere utile mentre suggerisce un modo di sviluppare le reti sotto le situazioni dove molte variabili che influenzano nelle prestazioni sono aleatorie. Per facilitare alTidentificazione di guasti, 4 metodi sono presentati. Ogni di loro con esempi. II primo usa 1'analisi di performance monovariata per identificare voce timeslots difettosi con 1'applicazione dei concetto di intervallo di confidenza. II secondo usa un'analisi bivariata in un collaudo di bilanciamento di link. Per mettere guasti in evidenza è necessário solo un’attenta osservazione delia forma 3D negli istogrammi bivariato. II terzo, messo a fuoco nelfanalisi piú variabili, usa la correlazione fra i dati acquistati durante uno drive test di GPRS per identificare le variabili aleatorie che sono rilevanti. Avanti i! metodo propone un adattamento di un modello statistico di traffico alia realtà di Half Rate. Ispirato nel metodo di Erlang usa una catena di Markov bidimensionale. L'aiuta dei Computer è utilizzata per mettere i guasti in evidenza piú facile ed anche è utilizzata per adattare modelli. È interessante per esempio da fare i grafici, per risolvere sistemi di equazione con programmazione lineari e 1'automazione di incarici diffitili. |
| metadata.dc.description.unidade: | Faculdade de Tecnologia (FT) Departamento de Engenharia Elétrica (FT ENE) |
| Description: | Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, 2003. |
| metadata.dc.description.ppg: | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica |
| Appears in Collections: | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.