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

Diagnosis automática con 5G para entornos de emergencia

Emergency communications are a fundamental aspect for any community, becoming more necessary year after year. This fact, together with the continuous advance of mobile network technologies, enables increasingly more reliable and faster communications in critical situations. The aim of this work is to provide a diagnostic system to detect the specific failures that occur in a mobile network in an emergency situation. In the same way, the proposed methodology is also capable of providing the most suitable solution to mitigate the effects that the disaster or emergency has caused in the network.Este trabajo ha sido financiado parcialmente por la Unión Europea en el marco del proyecto ’Massive AI for the Open Radio beyond 5G/6G (MAORI)’ de la Next Generation EU, .También parcialmente financiado a través del II Plan Propio de Investigación y Transferencia de la Universidad de Málaga, Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech

Modelado de TCP en un entorno celular con dual connectivity

This paper proposes a TCP implementation in a system-level simulator. This LTE-Advanced simulator provides Dual Connectivity (DC), which allows user equipments (UEs) to receive data simultaneously from two evolved NodeBs (eNBs) in order to boost the performance in a heterogeneous network. In this work, a TCP abstraction is described to predict TCP version Reno performance in an accurate and computationally efficient way. The proposed model is used to show the impact of DC on the user throughput and dropped packets when UEs are downloading a file through TCP.Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech

Active Learning Methodology for Expert-Assisted Anomaly Detection in Mobile Communications

Due to the great complexity, heterogeneity, and variety of services, anomaly detection is becoming an increasingly important challenge in the operation of new generations of mobile communications. In many cases, the underlying relationships between the multiplicity of parameters and factors that can cause anomalous behavior are only determined by human expert knowledge. On the other hand, although automatic algorithms have a great capacity to process multiple sources of information, they are not always able to correctly signal such abnormalities. In this sense, this paper proposes the integration of both components in a framework based on Active Learning that enables enhanced performance in anomaly detection tasks. A series of tests have been conducted using an online anomaly detection algorithm comparing the proposed solution with a method based on the algorithm output alone. The obtained results demonstrate that a hybrid anomaly detection model that automates part of the process and includes the knowledge of an expert following the described methodology yields increased performance.This project is partially funded by the Junta de Andalucía through the UMA-CEIATECH-11 (DAMA-5G) project. It is also framed in the PENTA Excellence Project (P18-FR-4647) by the Consejería de Transformación Económica, Industria, Conocimiento y Universidades (Regional Ministry of Economic Transformation, Industry, Knowledge and Universities), and in part by the European Union–Next Generation EU within the Framework of the Project “Massive AI for the Open RadIo b5G/6G Network (MAORI)”. Partial funding for open access charge: Universidad de Málag

Autonomous monitoring framework for cellular networks

The arrival of a new generation of mobile networks as 5G (5th Generation), brings with it greater complexity in the management of the network due to new services and scenarios. In this context, SON (Self-Organizing Networks) becomes a key factor, given its ability for automate tasks and reduce human workload. Monitoring the network turns out be a crucial task, as it acts as the basis for the other SON functions. This paper proposes a methodology for automate monitoring of mobile networks based on their KPI (Key Performance Indicator).This project is partially funded by the Junta de Andalucía through the UMA-CEIATECH-11 (DAMA-5G) project. It is also framed in the PENTA Excellence Project (P18-FR-4647) by the Consejería de Transformación Económica, Industria, Conocimiento y Universidades (Regional Ministry of Economic Transformation, Industry, Knowledge and Universities). Moreover, it is also partially funded by Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech

Ruta óptima para vehículos aéreos no tripulados para la recolección de datos en entornos IoT.

In this article, a novel approach is presented for dynamic route planning of unmanned aerial vehicles (UAVs) for efficient data collection in industrial environments using UAVs connected to 5G and ultra-low power device networks. The proposed approach is based on bio-inspired algorithms, which draw inspiration from the behavior of animals and plants. The algorithm uses a combination of genetic algorithm (GA) and rapid exploration random tree (RRT) to optimize the UAV’s route and reduce energy consumption, while complying with the UAV’s flight limitations, considering the energy consumed by the UAV. This solution focuses on achieving higher energy efficiency and better data collection capability in industrial environments. The combination of GA and RRT is capable of finding optimal routes for data collection, reducing the UAV’s energy consumption while ensuring that all flight constraints are met.Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech

Aplicación de la tecnología 5G a entornos de emergencias mediante el uso de Network Slicing.

En una situación de emergencias, la red debe ser capaz de proporcionar diversos servicios con requisitos de calidad diferentes. La categoría de servicio URLLC proporcionará servicios de mínima latencia, mientras que eMBB aportará comunicaciones con una gran tasa binaria. Network Slicing es una tecnología de las redes 5G que permite multiplexar diferentes servicios haciendo uso de redes lógicas montadas sobre una misma infraestructura física. Sin embargo, los recursos que posee la red son reducidos, y es necesario encontrar la manera de repartir esos recursos entre los distintos servicios y garantizar que las métricas de calidad de cada uno de ellos no se vean perjudicadas. En este trabajo se ha analizado la posibilidad de repartir los recursos de manera óptima para escenarios con un funcionamiento estándar. Para el caso de escenarios de emergencias, la red sufre graves degradaciones de las métricas de calidad de los servicios. Para estas situaciones, se ha implementado un algoritmo basado en reglas con el cual la red es capaz de asignar recursos a los servicios de forma automática, de manera que se cumplan sus requisitos de QoS.Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech

Reparto de tráfico basado en métricas de rendimiento en escenarios con multiconectividad

Multi-connectivity (MC) is one of the most relevant features to be introduced in 5G networks, allowing users to simultaneously aggregate radio resources from several network nodes to improve both reliability and data rates. Until now, no policies have been defined to determine the amount of traffic to be held by each of the Component Carriers (CCs) provided by the different serving nodes. This paper shows how a traffic split, which is dependent of user and network performance metrics, allows the benefits of MC to be further enhanced in terms of throughput when compared to a homogeneous traffic split among the CCs provided by several serving nodes. To that end, several simulations have been carried out with different user distributions.Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech