Detección de patrones de comportamiento de parámetros de RF en redes de comunicación móvil mediante mediciones de campo y técnicas de machine learning : análisis de la relación existente entre la velocidad de conexión y la velocidad del terminal móvil en una conexión permanente mediante mediciones de campo y técnicas de machine learning.

Abstract

En el presente trabajo se realiza el análisis de la relación existente entre la velocidad de conexión con la velocidad del terminal móvil, mediante la técnica de Machine Learning conocida como aprendizaje supervisado, con clasificación de datos mediante las técnicas de reglas basadas en partición, mejor conocidas como árboles de decisión. En el primer capítulo se describen las funcionalidades y la información que otorgan las herramientas, también se presenta un resumen con las características más importantes del dispositivo móvil con el que se realizarán las mediciones. Finalmente, se describen las herramientas que se utilizarán para analizar los datos recolectados. En el segundo capítulo se presenta un resumen de los datos otorgados por las herramientas para definir los parámetros que se utilizarán como entradas de los modelos, en esta sección también se definen las zonas exactas donde se realizarán las mediciones. Después se describe la técnica de Machine Learning y las técnicas de reglas basadas en partición. Por último, se presenta el código realizado en RStudio, donde se define que el modelo tendrá una sola salida que corresponde a la velocidad de la conexión con tres posibles valores: excelente, regular y mala. En el tercer capítulo se plantean tres escenarios donde se modifica el número de entradas para seleccionar un modelo que permita relacionar las velocidades. Después, se comprueba la eficiencia del modelo utilizando datos aleatorios a las rutas definidas. Por último, se presentan las conclusiones y recomendaciones a las cuales se llegó después del desarrollo del proyecto.