A survey of machine learning techniques applied to self organizing cellular networks

In this paper, a survey of the literature of the past fifteen years involving Machine Learning (ML) algorithms applied to self organizing cellular networks is performed. In order for future networks to overcome the current limitations and address the issues of current cellular systems, it is clear that more intelligence needs to be deployed, so that a fully autonomous and flexible network can be enabled. This paper focuses on the learning perspective of Self Organizing Networks (SON) solutions and provides, not only an overview of the most common ML techniques encountered in cellular networks, but also manages to classify each paper in terms of its learning solution, while also giving some examples. The authors also classify each paper in terms of its self-organizing use-case and discuss how each proposed solution performed. In addition, a comparison between the most commonly found ML algorithms in terms of certain SON metrics is performed and general guidelines on when to choose each ML algorithm for each SON function are proposed. Lastly, this work also provides future research directions and new paradigms that the use of more robust and intelligent algorithms, together with data gathered by operators, can bring to the cellular networks domain and fully enable the concept of SON in the near future

Deep Space Network information system architecture study

The purpose of this article is to describe an architecture for the Deep Space Network (DSN) information system in the years 2000-2010 and to provide guidelines for its evolution during the 1990s. The study scope is defined to be from the front-end areas at the antennas to the end users (spacecraft teams, principal investigators, archival storage systems, and non-NASA partners). The architectural vision provides guidance for major DSN implementation efforts during the next decade. A strong motivation for the study is an expected dramatic improvement in information-systems technologies, such as the following: computer processing, automation technology (including knowledge-based systems), networking and data transport, software and hardware engineering, and human-interface technology. The proposed Ground Information System has the following major features: unified architecture from the front-end area to the end user; open-systems standards to achieve interoperability; DSN production of level 0 data; delivery of level 0 data from the Deep Space Communications Complex, if desired; dedicated telemetry processors for each receiver; security against unauthorized access and errors; and highly automated monitor and control

Where Information Systems Research Meets Artificial Intelligence Practice: Towards the Development of an AI Capability Framework

Information systems (IS) research has always been one of the leading applied research areas in the investigation of technology-related phenomena. Meanwhile, for the past 10 years, artificial intelligence (AI) has transformed every aspect of society more than any other technological innovation. Thus, this is the right time for IS research to foster more quality and high-impact research on AI starting by organizing the cumulated body of knowledge on AI in IS research. We propose a framework called AI capability framework that would provide pertinent and relevant guidance for conducting IS research on AI. Since AI is a fast-evolving phenomenon, this framework is founded on the main AI capabilities that shape today’s fast-moving AI ecosystem. Thus, it is crucial that such a framework engages both AI research and practice into a continuous and evolving dialogue

Detection and compensation methods for self-healing in self-organizing networks

Uno de los elementos clave en la definición de los recientes estándares de comunicaciones móviles del 3rd Generation Partnership Project (3GPP), LTE (Long Term Evolution) y LTEAdvanced, es la consideración de funciones que se puedan ejecutar de manera automática. Este tipo de redes se conocen como redes Auto-Organizadas (Self-Organizing Networks, SON). Las funciones SON permiten hacer frente al importante incremento en tamaño y complejidad que han experimentado las redes de comunicaciones móviles en los últimos años. El número de usuarios es cada vez mayor y los servicios requieren gran cantidad de recursos y altas tasas de transmisión por lo que la gestión de estas redes se está convirtiendo en una tarea cada vez más compleja. Además, cuando las redes de quinta generación (5G) se implanten, la complejidad y el coste asociado a estas nuevas redes será todavía mayor. En este contexto, las funciones SON resultan imprescindibles para llevar a cabo la gestión de estas redes tan complejas. El objetivo de SON es definir un conjunto de funcionalidades que permitan automatizar la gestión de las redes móviles. Mediante la automatización de las tareas de gestión y optimización es posible reducir los gastos de operación y capital (OPEX y CAPEX). Las funciones SON se clasifican en tres grupos: Auto- Configuración, Auto-Optimización y Auto-Curación. Las funciones de Auto-Configuración tienen como objetivo la definición de los distintos parámetros de configuración durante la fase de planificación de una red o después de la introducción de un nuevo elemento en una red ya desplegada. Las funciones de Auto-Optimización pretenden modificar los parámetros de configuración de una red para maximizar el rendimiento de la misma y adaptarse a distintos escenarios. Las funciones de Auto- Curación tienen como objetivo detectar y diagnosticar posibles fallos en la red que afecten al funcionamiento de la misma de manera automática. Cuando un fallo es detectado en una celda este puede ser recuperado (función de recuperación) o compensado (función de compensación). Uno de los principales desafíos relacionado con las funciones SON es el desarrollo de métodos eficientes para la automatización de las tareas de optimización y mantenimiento de una red móvil. En este sentido, la comunidad científica ha centrado su interés en la definición de métodos de Auto-Configuración y Auto-Optimización siendo las funciones de Auto-Curación las menos exploradas. Por esta razón, no es fácil encontrar algoritmos de detección y compensación realmente eficientes. Muchos estudios presentan métodos de detección y compensación que producen buenos resultados pero a costa de una gran complejidad. Además, en muchos casos, los algoritmos de detección y compensación se presentan como solución general para distintos tipos de fallo lo que hace que disminuya la efectividad. Por otro lado, la investigación ha estado tradicionalmente enfocada a la búsqueda de soluciones SON basadas en modelos analíticos o simulados. Sin embargo, el principal desafío ahora está relacionado con la explotación de datos reales disponibles con el objetivo de crear una base del conocimiento útil que maximice el funcionamiento de las actuales soluciones SON. Esto es especialmente interesante en el área de las funciones de Auto-Curación. En este contexto, la disponibilidad de un histórico de datos es crucial para entender cómo funciona la red en condiciones normales o cuando se producen fallos y como estos fallos afectan a la calidad de servicio experimentada por los usuarios. El principal objetivo de esta tesis es el desarrollo de algoritmos eficientes de detección y compensación de fallos en redes móviles. En primer lugar, se propone un método de detección de celdas caídas basado en estadísticas de traspasos. Una de las principales características de este algoritmo es que su simplicidad permite detectar celdas caídas en cualquier red inmediatamente después de acceder a los indicadores de funcionamiento de la misma. En segundo lugar, una parte importante de la tesis está centrada en la función de compensación. Por un lado, se propone una novedosa metodología de compensación de celdas caídas. Este nuevo método permite adaptar la compensación a la degradación específica provocada por la celda caída. Una vez que se detecta un problema de celda caída, se realiza un análisis de la degradación producida por este fallo en las celdas vecinas. A continuación, diferentes algoritmos de compensación se aplican a las distintas celdas vecinas en función del tipo de degradación detectado. En esta tesis se ha llevado a cabo un estudio de esta fase de análisis utilizando datos de una red real actualmente en uso. Por otro lado, en esta tesis también se propone un método de compensación que considera un fallo diferente al de celda caída. En concreto, se propone un método de compensación para un fallo de cobertura débil basado en modificaciones del margen de traspaso. Por último, aunque es interesante evaluar los métodos propuestos en redes reales, no siempre es posible. Los operadores suelen ser reacios a probar métodos que impliquen cambios en los parámetros de configuración de los elementos de la red. Por esta razón, una parte de esta tesis ha estado centrada en la implementación de un simulador dinámico de nivel de sistema que permita la evaluación de los métodos propuestos

Cognition-Based Networks: A New Perspective on Network Optimization Using Learning and Distributed Intelligence

IEEE Access Volume 3, 2015, Article number 7217798, Pages 1512-1530 Open Access Cognition-based networks: A new perspective on network optimization using learning and distributed intelligence (Article) Zorzi, M.a , Zanella, A.a, Testolin, A.b, De Filippo De Grazia, M.b, Zorzi, M.bc a Department of Information Engineering, University of Padua, Padua, Italy b Department of General Psychology, University of Padua, Padua, Italy c IRCCS San Camillo Foundation, Venice-Lido, Italy View additional affiliations View references (107) Abstract In response to the new challenges in the design and operation of communication networks, and taking inspiration from how living beings deal with complexity and scalability, in this paper we introduce an innovative system concept called COgnition-BAsed NETworkS (COBANETS). The proposed approach develops around the systematic application of advanced machine learning techniques and, in particular, unsupervised deep learning and probabilistic generative models for system-wide learning, modeling, optimization, and data representation. Moreover, in COBANETS, we propose to combine this learning architecture with the emerging network virtualization paradigms, which make it possible to actuate automatic optimization and reconfiguration strategies at the system level, thus fully unleashing the potential of the learning approach. Compared with the past and current research efforts in this area, the technical approach outlined in this paper is deeply interdisciplinary and more comprehensive, calling for the synergic combination of expertise of computer scientists, communications and networking engineers, and cognitive scientists, with the ultimate aim of breaking new ground through a profound rethinking of how the modern understanding of cognition can be used in the management and optimization of telecommunication network

Towards the Deployment of Machine Learning Solutions in Network Traffic Classification: A Systematic Survey

International audienceTraffic analysis is a compound of strategies intended to find relationships, patterns, anomalies, and misconfigurations, among others things, in Internet traffic. In particular, traffic classification is a subgroup of strategies in this field that aims at identifying the application's name or type of Internet traffic. Nowadays, traffic classification has become a challenging task due to the rise of new technologies, such as traffic encryption and encapsulation, which decrease the performance of classical traffic classification strategies. Machine Learning gains interest as a new direction in this field, showing signs of future success, such as knowledge extraction from encrypted traffic, and more accurate Quality of Service management. Machine Learning is fast becoming a key tool to build traffic classification solutions in real network traffic scenarios; in this sense, the purpose of this investigation is to explore the elements that allow this technique to work in the traffic classification field. Therefore, a systematic review is introduced based on the steps to achieve traffic classification by using Machine Learning techniques. The main aim is to understand and to identify the procedures followed by the existing works to achieve their goals. As a result, this survey paper finds a set of trends derived from the analysis performed on this domain; in this manner, the authors expect to outline future directions for Machine Learning based traffic classification