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dc.contributor.advisorFernández-Navarro, Mariano 
dc.contributor.advisorJurado-Navas, Antonio
dc.contributor.authorGarcía-Fernández, Juan Antonio
dc.contributor.otherIngeniería de Comunicacioneses_ES
dc.date.accessioned2017-07-06T10:26:35Z
dc.date.available2017-07-06T10:26:35Z
dc.date.issued2016
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10630/14133
dc.description.abstractLas redes de comunicaciones móviles han evolucionado a un ritmo exponencial a lo largo de los últimos años. Este crecimiento ha acentuado la necesidad de disponer de herramientas que ayuden a la detección de problemas (troubleshooting), a la optimización y a la monitorización de estas redes. En este contexto es donde entran en juego los mapas geolocalizados, ya que ofrecen una manera sencilla, eficaz y visual de llevar a cabo estas tareas, además de proporcionar una alternativa de bajo coste a los drive tests. De este modo, y a partir de las trazas de las llamadas de los usuarios (call traces), surge la posibilidad de emplear diversas técnicas de geolocalización para estimar la posición de los eventos reportados por el dispositivo móvil. Naturalmente, las dos cuestiones más críticas para este enfoque son las precisión punto a punto y la calidad visual de los mapas. En esta tesis se analizan y desarrollan varios algoritmos avanzados de geolocalización para redes UMTS, aunque gran parte de los mismos pueden ser fácilmente extrapolados a redes LTE. Estos algoritmos se implementan dentro de herramientas autónomas para ser, posteriormente, evaluados y verificados mediante datos reales provenientes de redes móviles actualmente en servicio. La utilización de datos reales es un aspecto clave, puesto que proporciona una alta fiabilidad y robustez a los resultados y conclusiones extraídos. En primer lugar, se desarrolla una herramienta híbrida de geolocalización que combina diversos algoritmos y fuentes de información con el objetivo de establecer un compromiso entre mapas geolocalizados poblados y realistas, y una buena precisión punto a punto. Se definen un conjunto de procesos secuenciales que van introduciendo y combinando medidas de nivel de señal, medidas temporales, parámetros del Nodo B servidor y de los Nodos B vecinos, predicciones de señal, e incluso datos geográficos del terreno y el entorno. El resultado final es la posibilidad de generar mapas, por ejemplo de señal o de mejor celda servidora, que ofrecen gran cohesión y coherencia visual, además de una mejora de precisión gracias a la combinación de diferentes estrategias. En segundo instancia, se presenta una herramienta basada en la multilateración hiperbólica u OTDOA (Observed Time Difference of Arrival) para estimar, conjuntamente, tanto la posición de los usuarios como la diferencia de sincronización entre los Nodos B. Para ello, y a partir de los eventos Measurement Report que reportan el parámetro TM, esta técnica resuelve un problema de estimación de mínimos cuadrados no lineal a través de un método numérico iterativo. En particular, se analizan y comparan los métodos de Gauss-Newton, Levenberg-Marquardt y un nuevo Levenberg-Marquardt modificado surgido de este trabajo. Asimismo, se plantea una geometría espacial de cuatro sites, la configuración en estrella, que evita la aparición de mínimos locales. Como resultado, las modificaciones propuestas incrementan la precisión implícita en OTDOA, proporcionan rápida convergencia y alta robustez, y reducen el coste monetario general del método al no requerir de sistemas externos, tales como los LMUs, que recuperen previamente la sincronización. Finalmente, se detalla una técnica de compresión para ajustar de manera inteligente las posiciones estimadas de cualquier usuario dadas por diferentes estrategias de geolocalización, por ejemplo basadas en OTDOA, ángulo de llegada (AOA) o retardo de propagación (PD). La idea se centra en subir un nivel de abstracción, pasando de los eventos como entes independientes a los eventos que conforman una llamada, distinguiendo también si éstas son estáticas o dinámicas. En concreto, el método propuesto desplaza las posiciones hacia un ancla virtual calculada previamente según las áreas de confianza al 95% de cada evento geolocalizado. A su vez, estas regiones de confianza son computadas con simuladores en función de diversos parámetros de la red móvil y del propio evento. De este modo, se logra una notable mejora de precisión y mitigar los efectos adversos de distintas fuente de error, como puede ser el multitrayecto.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUMA Editoriales_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.subjectSistemas de información geográfica - Tesis doctoraleses_ES
dc.subjectSistemas de comunicación móviles - Tesis doctoraleses_ES
dc.subject.otherUMTSes_ES
dc.subject.otherTDOAes_ES
dc.subject.otherGeolocalizaciónes_ES
dc.subject.otherLevenberg-Marquardtes_ES
dc.titleTécnicas avanzadas de geolocalización en redes UMTSes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_ES
dc.centroE.T.S.I. Telecomunicaciónes_ES
dc.cclicenseby-nc-ndes_ES


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