Cellular network capacity and coverage enhancement with MDT data and Deep Reinforcement Learning

Recent years witnessed a remarkable increase in the availability of data and computing resources in comm-unication networks. This contributed to the rise of data-driven over model-driven algorithms for network automation. This paper investigates a Minimization of Drive Tests (MDT)-driven Deep Reinforcement Learning (DRL) algorithm to optimize coverage and capacity by tuning antennas tilts on a cluster of cells from TIM's cellular network. We jointly utilize MDT data, electromagnetic simulations, and network Key Performance indicators (KPIs) to define a simulated network environment for the training of a Deep Q-Network (DQN) agent. Some tweaks have been introduced to the classical DQN formulation to improve the agent's sample efficiency, stability and performance. In particular, a custom exploration policy is designed to introduce soft constraints at training time. Results show that the proposed algorithm outperforms baseline approaches like DQN and best-first search in terms of long-term reward and sample efficiency. Our results indicate that MDT -driven approaches constitute a valuable tool for autonomous coverage and capacity optimization of mobile radio networks

La fotogrammetria digitale per la localizzazione in ambiente indoor mediante smartphone

Lo sviluppo tecnologico degli ultimi anni ha proposto soluzioni tecniche e tecnologiche rivolte al coinvolgimento attivo degli utenti nello scambio di informazioni e dati, sempre più legati alla loro posizione sul territorio, ovvero geolocalizzati o meglio georeferenziati. Esistono ad oggi diversi sistemi (fotocamere, smartphone e mobile devices in generale) che permettono il posizionamento delle foto integrando dati legati alla tecnologia GPS/GNSS. Tuttavia in ambienti urbani densamente edificati e in applicazioni speciali e indoor (augmented reality, location based services e altro), con questa tecnologia di posizionamento in tempo reale non si riesce ad ottenere una soluzione accettabile a causa della cattiva o inesistente ricezione dei segnali provenienti dai satelliti. La metodologia di image based positioning proposta dagli autori nell’ambito di una collaborazione tra il Politecnico di Torino e la Telecom e applicata alle immagini acquisite dalle camere digitali integrate nei moderni cellulari/smartphone, tenta di colmare questa lacuna garantendo l’ottenimento di una soluzione di posizione con precisioni accettabili per la gran parte delle applicazioni. Si prevede l’utilizzo di un database di immagini disponibili tra cui scegliere quella più prossima a quella scattata ricorrendo all’operatore di SIFT e raffinando la soluzione mediante un approccio fotogrammetrico rigoroso basato sulla trasformazione delle feature estratte sull’immagine in veri e propri punti di appoggio mediante un modello 3D della zona in forma di nuvola di punti. La procedura è stata testata in un poligono indoor composto da alcuni ambienti differenziati rilevato mediante tecnica laser scanner terrestre in cui i parametri di orientamento esterno delle singole immagini da posizionare sono stati rilevati mediante l’utilizzo di un apposito apparato che ne permettesse il loro rilevamento diretto con tecnica topografica

FDI Determination and Corporate Tax Competition in a Volatile World

This paper investigates the impact of economic and political volatility on corporate tax rates on a large dataset of countries over the 1983–2003 period. Estimation of a dynamic tax rate equation supports the hypothesis that economic volatility negatively affects statutory corporate tax rates, while political volatility has no significant effect. In order to identify the channels through which volatility works, we estimate a structural model allowing for simultaneous determination of corporate tax rates and FDI inflows, and find that economic volatility affects the corporate tax setting process through its impact on FDI inflows