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Título: Handover en redes celulares: Machine Learning.
Autor: Párraga Villamar, Viviana
Lupera Morillo, Pablo
Grijalva, Felipe
Palabras clave: MACHINE LEARNING
HANDOVER
RED CELULAR
SISTEMA RECOMENDACIÓN
Fecha de publicación: nov-2023
Editorial: Quito : EPN, 2023.
Citación: Párraga, V., Lupera, P., Grijalva, F. (2023) Handover en redes celulares: Machine Learning. Memorias, XXXI Jornadas en Ingeniería Eléctrica y Electrónica, (9), 31-23.
Resumen: Este documento presenta los avances de investigación realizados en referencia al tema de estudio del programa doctoral que consiste en la mejora del proceso de handover en las redes celulares en base a técnicas de Machine Learning (ML). La revisión de literatura de este tema se desarrolló mediante un systematic literatura mappings (SLM) para encontrar artículos relevantes sobre la problemática. En este artículo de divulgación se presentan algunas incursiones realizadas hasta la actualidad en esta investigación, que parten de un conjunto de datos reales tomados por aplicaciones celulares sobre el comportamiento de la red, en especial cuando se producen handovers. Es así como hasta el momento se han realizado las siguientes etapas: adquisición de datos, creación de nuevos feactures, clusterizacion de datos para manejar las diferentes ubicaciones, identificación de fallas en el handover, aplicación de técnicas de Machine Learning para predecir el handover, aplicación de sistemas de recomendación y métodos de evaluación del handover.
URI: http://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/25240
ISBN: 978-9978-383-70-4
Tipo: Article
Aparece en las colecciones:2023 Memorias XXXI Jornadas en Ingeniería Eléctrica y Electrónica (2023 J - FIEE)

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