Estudio del comportamiento de las mediciones de radio frecuencia en la zona de cobertura de una celda celular en base a mediciones de campo y técnicas de machine learning para estudios del DOA: estimación del DOA en base a mediciones de campo y una técnica de machine learning.

Abstract

El presente estudio permite indagar la aplicación de una técnica de Machine Learning con el objetivo de predecir la dirección de arribo (DoA) dentro de las redes celulares basándose en mediciones de campo y parámetros de radiofrecuencia. Se elaboran los correspondientes modelos de predicción haciendo uso de los datos recolectados de una estación base específica, con el correspondiente preprocesamiento de datos para la identificación y detección de patrones que permiten realizar una estimación del DoA. Los resultados que se obtienen indican que los modelos desarrollados durante el proceso de aprendizaje automático se diferencian de los métodos tradicionales haciendo uso de una aplicación para medición de parámetros de radiofrecuencia, ofreciendo herramientas valiosas para la ingeniería en Telecomunicaciones en el ámbito de la optimización de las redes celulares. La metodología empleada y los resultados del estudio contribuirían en gran manera al avance y mejoramiento de la cobertura y calidad de servicio en una red celular LTE, sobresaliendo mediante la aplicación de técnicas de Machine Learning en el análisis de parámetros de radiofrecuencia.