Die zur Erfüllung der zu erwartenden Steigerungen übertragener
Datenmengen notwendige größere Heterogenität und steigende Anzahl von
Zellen werden in der Zukunft zu einer deutlich höheren Komplexität bei
Planung und Optimierung von Funknetzen führen. Zusätzlich erfordern
räumliche und zeitliche Änderungen der Lastverteilung eine dynamische
Anpassung von Funkabdeckung und -kapazität
(Coverage-Capacity-Optimization, CCO). Aktuelle Planungs- und
Optimierungsverfahren sind hochgradig von menschlichem Einfluss abhängig,
was sie zeitaufwändig und teuer macht. Aus diesen Grnden treffen Ansätze
zur besseren Automatisierung des Netzwerkmanagements sowohl in der
Industrie, als auch der Forschung auf groes
Interesse.Selbstorganisationstechniken (SO) haben das Potential, viele der
aktuell durch Menschen gesteuerten Abläufe zu automatisieren. Ihnen wird
daher eine zentrale Rolle bei der Realisierung eines einfachen und
effizienten Netzwerkmanagements zugeschrieben. Die vorliegende Arbeit
befasst sich mit selbstorganisierter Optimierung von Abdeckung und
Übertragungskapazität in Funkzellennetzwerken. Der Parameter der Wahl
hierfür ist die Antennenneigung. Die zahlreichen vorhandenen Ansätze
hierfür befassen sich mit dem Einsatz heuristischer Algorithmen in der
Netzwerkplanung. Im Gegensatz dazu betrachtet diese Arbeit den verteilten
Einsatz entsprechender Optimierungsverfahren in den betreffenden
Netzwerkknoten. Durch diesen Ansatz können zentrale Fehlerquellen (Single
Point of Failure) und Skalierbarkeitsprobleme in den kommenden heterogenen
Netzwerken mit hoher Knotendichte vermieden werden.Diese Arbeit stellt
einen "Fuzzy Q-Learning (FQL)"-basierten Ansatz vor, ein einfaches
Maschinenlernverfahren mit einer effektiven Abstraktion kontinuierlicher
Eingabeparameter. Das CCO-Problem wird als Multi-Agenten-Lernproblem
modelliert, in dem jede Zelle versucht, ihre optimale Handlungsstrategie
(d.h. die optimale Anpassung der Antennenneigung) zu lernen. Die
entstehende Dynamik der Interaktion mehrerer Agenten macht die
Fragestellung interessant. Die Arbeit betrachtet verschiedene Aspekte des
Problems, wie beispielsweise den Unterschied zwischen egoistischen und
kooperativen Lernverfahren, verteiltem und zentralisiertem Lernen, sowie
die Auswirkungen einer gleichzeitigen Modifikation der Antennenneigung auf
verschiedenen Knoten und deren Effekt auf die Lerneffizienz.Die
Leistungsfähigkeit der betrachteten Verfahren wird mittels eine
LTE-Systemsimulators evaluiert. Dabei werden sowohl gleichmäßig verteilte
Zellen, als auch Zellen ungleicher Größe betrachtet. Die entwickelten
Ansätze werden mit bekannten Lösungen aus der Literatur verglichen. Die
Ergebnisse zeigen, dass die vorgeschlagenen Lösungen effektiv auf
Änderungen im Netzwerk und der Umgebung reagieren können. Zellen stellen
sich selbsttätig schnell auf Ausfälle und Inbetriebnahmen benachbarter
Systeme ein und passen ihre Antennenneigung geeignet an um die
Gesamtleistung des Netzes zu verbessern. Die vorgestellten Lernverfahren
erreichen eine bis zu 30 Prozent verbesserte Leistung als bereits bekannte
Ansätze. Die Verbesserungen steigen mit der Netzwerkgröße.The challenging task of cellular network planning and optimization will
become more and more complex because of the expected heterogeneity and
enormous number of cells required to meet the traffic demands of coming
years. Moreover, the spatio-temporal variations in the traffic patterns of
cellular networks require their coverage and capacity to be adapted
dynamically. The current network planning and optimization procedures are
highly manual, which makes them very time consuming and resource
inefficient. For these reasons, there is a strong interest in industry and
academics alike to enhance the degree of automation in network management.
Especially, the idea of Self-Organization (SO) is seen as the key to
simplified and efficient cellular network management by automating most of
the current manual procedures. In this thesis, we study the self-organized
coverage and capacity optimization of cellular mobile networks using
antenna tilt adaptations. Although, this problem is widely studied in
literature but most of the present work focuses on heuristic algorithms for
network planning tool automation. In our study we want to minimize this
reliance on these centralized tools and empower the network elements for
their own optimization. This way we can avoid the single point of failure
and scalability issues in the emerging heterogeneous and densely deployed
networks.In this thesis, we focus on Fuzzy Q-Learning (FQL), a machine
learning technique that provides a simple learning mechanism and an
effective abstraction level for continuous domain variables. We model the
coverage-capacity optimization as a multi-agent learning problem where each
cell is trying to learn its optimal action policy i.e. the antenna tilt
adjustments. The network dynamics and the behavior of multiple learning
agents makes it a highly interesting problem. We look into different
aspects of this problem like the effect of selfish learning vs. cooperative
learning, distributed vs. centralized learning as well as the effect of
simultaneous parallel antenna tilt adaptations by multiple agents and its
effect on the learning efficiency.We evaluate the performance of the
proposed learning schemes using a system level LTE simulator. We test our
schemes in regular hexagonal cell deployment as well as in irregular cell
deployment. We also compare our results to a relevant learning scheme from
literature. The results show that the proposed learning schemes can
effectively respond to the network and environmental dynamics in an
autonomous way. The cells can quickly respond to the cell outages and
deployments and can re-adjust their antenna tilts to improve the overall
network performance. Additionally the proposed learning schemes can achieve
up to 30 percent better performance than the available scheme from
literature and these gains increases with the increasing network size