Data Analytics and Knowledge Discovery for Root Cause Analysis in LTE Self-Organizing Networks.

En las últimas décadas, las redes móviles han cobrado cada vez más importancia en el mundo de las telecomunicaciones. Lo que empezó con el objetivo de dar un servicio de voz a nivel global, ha tomado recientemente la direcci\'on de convertirse en un servicio casi exclusivo de datos en banda ancha, dando lugar a la red LTE. Como consecuencia de la continua aparición de nuevos servicios, los usuarios demandan cada vez redes con mayor capacidad, mejor calidad de servicio y a precios menores. Esto provoca una dura competición entre los operadores, que necesitan reducir costes y cortes en el servicio causados por trabajos de mejora o problemas. Para este fin, las redes autoorganizadas SON (Self-Organizing Network) proporcionan herramientas para la automatización de las tareas de operación y mantenimiento, haciéndolas más rápidas y mantenibles por pequeños equipos de expertos. Las funcionalidades SON se dividen en tres grupos principales: autoconfiguración (Self-configuration, los elementos nuevos se configuran de forma automática), autooptimización (Self-optimization, los parámetros de la red se actualizan de forma automática para dar el mejor servicio posible) y autocuración (Self-healing, la red se recupera automáticamente de problemas). En el ambiente competitivo de las redes móviles, los cortes de servicio provocados por problemas en la red causan un gran coste de oportunidad, dado que afectan a la experiencia de usuario. Self-healing es la función SON que se encarga de la automatización de la resolución de problemas. El objetivo principal de Self-healing es reducir el tiempo que dura la resolución de un problema y liberar a los expertos de tareas repetitivas. Self-healing tiene cuatro procesos principales: detección (identificar que los usuarios tienen problemas en una celda), compensación (redirigir los recursos de la red para cubrir a los usuarios afectados), diagnosis (encontrar la causa de dichos problemas) y recuperación (realizar las acciones necesarias para devolver los elementos afectados a su operación normal). De todas las funcionalidades SON, Self-healing (especialmente la función de diagnosis) es la que constituye el mayor desafío, dada su complejidad, y por tanto, es la que menos se ha desarrollado. No hay sistemas comerciales que hagan una diagnosis automática con la suficiente fiabilidad para convencer a los operadores de red. Esta falta de desarrollo se debe a la ausencia de información necesaria para el diseño de sistemas de diagnosis automática. No hay bases de datos que recojan datos de rendimiento de la red en casos problemáticos y los etiqueten con la causa del problema que puedan ser estudiados para encontrar los mejores algoritmos de tratamiento de datos. A pesar de esto, se han propuesto soluciones basadas en la Inteligencia Artificial (IA) para la diagnosis, tomando como punto de partida la limitada información disponible. Estos algoritmos a su vez necesitan ser entrenados con datos realistas. Nuevamente, dado que no hay bases de datos de problemas reales, los datos de entrenamiento suelen ser extraídos de simulaciones, lo cual les quita realismo. La causa de la falta de datos es que los expertos en resolución de problemas no registran los casos conforme los van solucionando. En el ambiente competitivo en el que trabajan, su tiempo es un recurso limitado que debe ser utilizado para resolver problemas y no para registrarlos. En el caso en que tales bases de datos fueran recogidas, un aspecto importante a tener en cuenta es que el volumen, variabilidad y velocidad de generación de los datos hacen que éste sea considerado un problema Big Data. El problema principal de los sistemas de diagnosis automática es la falta de conocimiento experto. Para resolver esto, el conocimiento experto debe convertirse a un formato utilizable. Este proceso se conoce como adquisición del conocimiento. Hay dos aproximaciones a la adquisición del conocimiento: manual(a través de entrevistas o con la implicación de los expertos en el desarrollo) o a través de la analítica de datos (minería de datos en bases de datos que contienen el resultado del trabajo de los expertos). Esta tesis estudia la aproximación de la analítica de datos, utilizando las técnicas KDD (Knowledge Discovery and Datamining). Para que esta aproximación pueda ser utilizada, se requiere la existencia de una base de datos de casos reales de fallo, lo cual es un gran desafío. La visión general de esta tesis es una plataforma en la que cada vez que un experto diagnostica un problema en la red, éste puede reportarlo con un esfuerzo mínimo y almacenarlo en el sistema. La parte central de este sistema es un algoritmo de diagnosis (en esta tesis un controlador de lógica borrosa) que evoluciona y mejora aprendiendo de cada nuevo ejemplo, hasta llegar al punto en el que los expertos pueden confiar en su precisión para los problemas más comunes. Cada vez que surja un nuevo problema, se añadirá a la base de datos del sistema, incrementando así aún más su potencia. El fin es liberar a los expertos de tareas repetitivas, de modo que puedan dedicar su tiempo a desafíos cuya resolución sea más gratificante. Por tanto, el primer objetivo de esta tesis es la colección de una base de datos de casos reales de fallos. Para ello, se diseña una interfaz de usuario para la recolección de datos teniendo en cuenta como requisito prioritario la facilidad de uso. Una vez que se dispone de datos recogidos, se analizarán para comprender mejor sus propiedades y obtener la información necesaria para el diseño de los algoritmos de analítica de datos. Otro objetivo de esta tesis es la creación de un modelo de fallos de LTE, encontrando las relaciones entre el rendimiento de la red y la ocurrencia de los problemas. La adquisición del conocimiento se realiza mediante la aplicación de algoritmos de analítica sobre los datos recogidos. Se diseña un proceso KDD que extrae los parámetros de un controlador de lógica borrosa y se aplica sobre la base de datos recogida. Finalmente, esta tesis también tiene como objetivo realizar un análisis de los aspectos Big Data de las funciones Self-healing, y tenerlos en cuenta a la hora de diseñar los algoritmos

Smartphone-based traffic estimation in Smart Cities

Measuring traffic in real time is one of the main functionalities of Smart Cities. To reduce the costs of deployment and operation, traffic measurement with mobile devices has been widely studied. In this paper, a traffic monitoring system using mobile devices is proposed. The proposed algorithm has the advantage of having a very low computational cost, allowing most of the preprocessing being done in the mobile device and therefore making possible the centralized collection of a massive number of measurements.Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech

Evaluación de numerologías 5G para URLLC

In the last years, there is a growing trend to automate and integrate data exchange mechanisms in manufacturing processes, known as Industry 4.0. The fifth generation of mobile phone technologies (5G) is presented as one of the main options through its service categories. Ultra-Reliable and Low Latency Communications (URLLC) is the type of communication used by critical mechanisms, with a millisecond end-to-end delay and reduced probability of failure. In order to achieve the delay requirement, 5G defines new numerologies, with different SubCarrier Spacing (SCS) and cyclic prefix, together with mini-slots for a faster scheduling. The main challenge of this is to select the appropriate numerology according to radio conditions and packet size. In this paper, we evaluate the delay measured in the radio link, specifically, at PDCP (Packet Data Convergence Protocol) layer, for each numerology in LOS and NLOS conditions in order to asesss which of them suits better URLLC delay requirements

Time-dependent KPI generation based on Copula

New generations of mobile networks are developed to serve the increasing user and devices connected to the networks. However, the management of these networks has a need of automation, due to the also growing complexity. Self-Organizing Network (SON) was conceived to fulfil the automation of network management, within which troubleshooting is located under Self-Healing (SH). The current tendency is the use of Artificial Intelligence (AI) algorithms that are trained using Machine Learning (ML). This training requires a considerable amount of data. Anyway, the reluctance of operators to sharing their data with the research community causes a scarcity of data representing degradations that can be used for the development and training of ML algorithms. In this paper a method to solve this data sample limitation is proposed. In the first place, the method divides the data into time categories to create models which preserve the time characteristics. Afterwards, it applies statistical copulas to adapt the models into new ones maintaining statistical relationships. Finally, the method returns synthetic data that can be an input for ML. As an example, the data from a real mobile network is processed.I Plan Propio de Investigación y Transferencia de la Universidad de Málag

Fusion of LTE and UWB ranges for trilateration

High precise indoor positioning is the spotlight for the new mobile generation 5G. Ultra-Wide Band (UWB) technology stands out as the creditable preference for locating the user in indoor scenarios. The principal limitation of this technology appears in the coverage area that reaches a few tens of meters. In our case of study, we have simulated a conceivable real environment with UWB and Long Term Evolution (LTE) base stations for positioning users. In this scenario, users have been tracked by an Extended Kalman Filter (EKF), a memory state filter to predict the movement of the user that improves the performance of the system. In regions that receivers only track isolated UWB stations we make use of this information in order to improve the location provided by mobile networks. Essentially, when performing trilateration using the data offered by LTE, we also include the data of UWB in case that this information do not serve to position by itself. In this manner, the coverage area by at least one UWB station augments and accuracy of the system improves in those regions where only LTE previously provided location.Financiado por la Unión Europea en el marco del acuerdo de subvención Horizonte 2020 (Grant 871249, LOCUS)

Localización de usuarios con coordenadas polares.

Currently, the increase of location aware services and network management has driven the demand for user location estimation schemes, although it is not usually available to operators. Moreover, commercial networks have limited access to specific user related metrics. In general, solutions with Machine Learning (ML) have reached high precisions, but only in a trained scenario, and with difficulties in predicting unseen areas. The approach proposed here solves the above limitation by a reference coordinate conversion, to obtain relative polar positions which create scenario agnostic models, and whose performance is demonstrated using a dataset recollected from a commercial mobile network.Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital y la Unión Europea - NextGenerationEU, en el marco del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia y el Mecanismo de Recuperación y Resiliencia bajo el proyecto MAORI. Además, también está parcialmente financiado por la Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech., a través de II Plan Propio de Investigación y Transferencia y por el proyecto “Desarrollo de casos de uso para el diseño, optimización y dimensionado de redes móviles – Líneas B1 y D1” (Ref. 8.06/5.59.5705-3 IDEA)

Comparativa empírica del rendimiento de 5G y Wi-Fi en un escenario industrial de interior.

With the arrival of Industry 4.0, a key objetive in the manufacturing processes is to improve efficiency and productivity. To obtain this flexibility, the use of wireless communications such as Wi-Fi and 5G is necessary. Each of these technologies, which are the most promising for Industry 4.0 applications, has advantanges and disadvantages, thus it is important to compare the performance of both technologies in an industrial scenario. Therefore, this paper provides a performance comparison of 5G and Wi-Fi in terms of latency, throughput and packet loss for stationary and mobility cases. Our measurements show that 5G performs better than Wi-Fi regarding latency, especially in the mobility case. On the other hand, Wi-Fi performs better than 5G in terms of uplink throughput. Finally, we have also demostrated that the use of multi-connectivity is necessary to fulfill the reliability and latency requirements for the most critical applications.Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech

Método de Análisis Temporal para Root Cause Analysis en Redes Móviles

Troubleshooting encompasses a variety of processes required for the solution of mobile network degradations. These netwoks usually operate correctly, thanks to automatized processes of configuration and optimization, but such degradations may happen due to diverse unpredicted reasons and their impact is negative from the user perspective, since the service quality degrades. For that, Root Cause Analysis (RCA) is the step which accomplishes the task of searching the origin of those degradations. In this paper, an automatic RCA method based on temporal analysis of the general behavior of network elements and its correlation with individual counters is presented.Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech

Caracterización de UWB y WiFi FTM en obras

The construction industry is one of the largest sectors not having a major movement towards digitalisation. For this reason, in recent years, there is an effort for stimulating innovation in the construction site mainly to improve the safety of workers. Thanks to precise, real-time location, workers can be monitored to minimise risks and avoid disasters. For this reason, in this paper ultra-wideband (UWB) and WiFi Fine Time Measurement (FTM) localisation technologies are characterised for this type of environment.Este trabajo se ha realizado a través del I plan Propio de Investigación y Transferencia y a través de la Junta de Andalucía bajo el acuerdo de subvención UMA-CEIATECH-12 TEDES-5G

Estudio de la correlación confluencia-contagios del Covid-19

In recent years, the main problem to be solved by the whole world has been the Covid-19 pandemic. Most countries have taken measures aimed at reducing mobility as the main tool in the fight against the spread of the virus. This article presents of a case study of the impact of mobility in contagions for the municipality of Málaga, Spain. Preliminary results are presented. Aggregated point of sale purchase registers are used as mobility data within the area of study. The obtained results hint that commercial activity is not the main vector of contagion on the available data on Málaga, although the data volume is insufficient to draw a sharp conclusion.Esta investigación ha sido parcialmente financiada por el Instituto de Salud Carlos III (FONDO–COVID19 para la ejecución de proyectos de investigación SARS-COV-2 y la enfermedad COVID19 en el marco del Real Decreto-ley8/2020) y cofinanciado con fondos FEDER (“Una manera de hacer Europa”) en el marco del Proyecto I+D COV20/00587(Elaboración de cartografías de peligrosidad de transmisión del COVID19 en espacios urbanos orientadas a la aplicación de medidas anti-propagación a escala de detalle). Por otra parte este trabajo ha sido financiado parcialmente por la Universidad a través del I Plan Propio de Investigación y Transferencia de la Universidad de Málaga. Finalmente agradecemos la colaboración de la entidad bancaria Cajamar. Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech