Context-aware novel techniques for advanced cellular network management - Baena-Martínez, Eduardo (UMA Editorial, 2023)
El continuo aumento del tráfico en las redes móviles, debido a la adopción masiva de dispositivos que requieren conectividad de banda ancha, ha dado lugar a una infraestructura amplia y compleja, cuya gestión supone un importante reto para los operadores. Aunque la llegada de las nuevas generaciones (4G o 5G) de estándares de comunicaciones celulares incorpora una serie de innovaciones para abordar esta tarea, como la propuesta de gestión automática o las redes autogestionadas (SON); los sistemas de operación y gestión actuales siguen careciendo de la flexibilidad suficiente para maximizar su eficiencia hasta el nivel de calidad requerido. Por un lado, hay situaciones contextuales en las que, desde el punto de vista de la red, una zona determinada está bien cubierta, pero los usuarios de aplicaciones específicas pueden experimentar una experiencia de servicio no satisfactoria. Esta calidad de experiencia (QoE) resultante, de cuya importancia los operadores de red son muy conscientes, no ha sido posible incorporarla hasta ahora a nivel de gestión. Por otra parte, la propia naturaleza dinámica social de los usuarios hace que el tráfico pueda fluctuar muy repentinamente en un lugar, como por ejemplo durante un atasco o un evento multitudinario. En este caso, las redes celulares no son capaces de anticipar o gestionar correctamente los recursos disponibles para ellos, y en muchas ocasiones se producen fallos o se ofrece una calidad inadecuada. Estos efectos no deseados se deben en parte a la falta de un sistema que incorpore la localización de forma nativa. Además, existen emplazamientos, especialmente en interiores, que actualmente no son rentables para dar cobertura a pesar de las concentraciones de personas que albergan. Esta situación se produce porque su mantenimiento requeriría un coste muy elevado y un gran despliegue, y su uso sería intermitente, con el consiguiente desperdicio de recursos.
Ante este escenario, la presente tesis propone subsanar algunas de las debilidades mencionadas anteriormente y las carencias de los recientes despliegues de redes celulares. De este modo, se presentan tres nuevos mecanismos como habilitadores de una nueva generación más inteligente en la gestión y operación de redes con conciencia contextual. La inclusión de dicha conciencia en la gestión autónoma de la red celular sería factible dado el rápido desarrollo de la Inteligencia Artificial (IA), el avance de las tecnologías de virtualización extendidas al procesamiento de señales de radio y la creciente facilidad para incorporar la localización en los datos recogidos. En primer lugar, partiendo del estado del arte actual de los sistemas de gestión automática, mediante la inclusión de fuentes abiertas, se propone un método para anticipar el impacto de los eventos sociales en las métricas de la red. Posteriormente, aprovechando los algoritmos de clasificación de aprendizaje profundo, se propone un marco para mejorar el rendimiento de las tareas de gestión autónoma de la red celular. De este modo, se desarrolla una conciencia de localización que permite la generación óptima de imágenes sintéticas de la red caracterizando diversos estados de funcionamiento. En segundo lugar, se presenta un marco de trabajo para recopilar sistemáticamente trazas de usuario, sin invadir su privacidad, utilizando sondas virtualizadas. Este método permite la monitorización avanzada de la QoE (centrada en el usuario) en la red mediante la incorporación de indicadores objetivos críticos en escenarios de aglomeraciones. En tercer lugar, se desarrolla un enfoque para el aprovisionamiento de bandas no licenciadas aumentando la capacidad en entornos interiores muy densos en los que actualmente se despliega WiFi. Por un lado, se realiza una evaluación del servicio que experimentarían los usuarios celulares en situaciones de coexistencia con los mecanismos de acceso al canal disponibles. Por otro lado, se propone una optimización de la señalización en banda para mejorar esta calidad, evitando comportamientos perjudiciales para el WiFi. Para una validación eficaz y una evaluación precisa de su viabilidad, todos estos mecanismos se han probado por medios experimentales o por simulaciones realistas que reflejan las interacciones multicapa propias del funcionamiento de las redes comerciales.
Keywords: Ingeniería de comunicaciones; Telecomunicaciones- Ingeniería; Redes móviles; Cellular networks; Context-awareness; SON; Unlicensed; Machine Learning