Para reducir los costes de gestión de las redes celulares, que, con el tiempo, aumentaban en complejidad, surgió el concepto de las redes autoorganizadas, o self-organizing networks (SON). Es decir, la automatización de las tareas de gestión de una red celular para disminuir los costes de infraestructura (CAPEX) y de operación (OPEX).
Las tareas de las SON se dividen en tres categorías: autoconfiguración, autooptimización y autocuración. El objetivo de esta tesis es la mejora de las funciones SON a través del desarrollo y uso de herramientas de aprendizaje automático (machine learning, ML) para la gestión de la red. Por un lado, se aborda la autocuración a través de la propuesta de una novedosa herramienta para una diagnosis automática (RCA), consistente en la combinación de múltiples sistemas RCA independientes para el desarrollo de un sistema compuesto de RCA mejorado. A su vez, para aumentar la precisión de las herramientas de RCA mientras se reducen tanto el CAPEX como el OPEX, en esta tesis se proponen y evalúan herramientas de ML de reducción de dimensionalidad en combinación con herramientas de RCA.
Por otro lado, en esta tesis se estudian las funcionalidades multienlace dentro de la autooptimización y se proponen técnicas para su gestión automática. En el campo de las comunicaciones mejoradas de banda ancha, se propone una herramienta para la gestión de portadoras radio, que permite la implementación de políticas del operador, mientras que, en el campo de las comunicaciones vehiculares de baja latencia, se propone un mecanismo multicamino para la redirección del tráfico a través de múltiples interfaces radio.
Muchos de los métodos propuestos en esta tesis se han evaluado usando datos provenientes de redes celulares reales, lo que ha permitido demostrar su validez en entornos realistas, así como su capacidad para ser desplegados en redes móviles actuales y futuras.
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