Sistema para optimização da estimativa de relações de vizinhança em redes móveis baseado na cobertura geográfica

Abstract

Com o crescimento dos sistemas de comunicação móveis celulares heterogéneos, a procura por largura de banda móvel aumenta e, consequentemente, um bom desempenho de Handovers (HOs) traz alguns desafios. Estes desafios são amplificados na presença de muitas células de características diferentes numa dada localidade, criando confusão no sistema uma vez que um dado dispositivo nem sempre se liga à célula ótima num contexto de otimização, degradando a qualidade do serviço e potencialmente aumentando custos operacionais. Neste sentido, para garantir a optimização da ligação dos dispositivos com as estações base, é necessário desenvolver modelos de suporte à decisão para as melhores vizinhas de cada célula em diferentes contextos para que os HOs sejam feitos da forma mais ótima possível. Soluções como Automated Neighbour Relations (ANR) em redes 4G tomam em consideração estatísticas de HOs para escolher as melhores vizinhas, mas falham em tomar em consideração a cobertura de sinal e células planeadas, o que dificulta o planeamento de redes e esconde ineficiências no serviço. Assim, esta dissertação propõe um sistema que preenche estas duas lacunas através da estimativa de relações de vizinhança em redes móveis baseada na cobertura geográfica, suportando também coberturas simuladas de células ainda por instalar. O sistema proposto funciona num ambiente cloud automatizado e incorporado no ecossistema do Metric Software as a Service (SaaS), complementando o ANR com listas de vizinhas de elevada qualidade que podem ser ainda mais otimizadas por este, mitigando os problemas mencionados anteriormente.

With the growth of heterogeneous cellular mobile communications systems, the demand for mobile bandwidth increases and, consequently, good Handover (HO) performance brings some challenges. These challenges are amplified by the presence of several cells of different characteristics in certain locations, creating confusion in a system where a user device doesn’t always connect to the optimal cell in an optimization context, degrading quality of service and potentially increasing operational costs. In that sense, to guarantee optimal device-base station connections, it’s necessary to develop decision-support models to know what the best neighbours are for each cell in different contexts so that HOs are made in the most optimal ways. Solutions such as Automated Neighbour Relations (ANR) in 4G networks take valuable HO statistics into consideration to decide which neighbours are best, but they fail to consider signal coverage and planned cells, which in turn makes network planning more difficult and hides inefficiencies in the service. Therefore, this dissertation proposes a system that fills these gaps through the estimation of neighbour relations based on geographical coverage, also supporting simulated coverages from inactive cells. The proposed system works in an automated cloudbased environment integrated in the Metric Software as a Service (SaaS) package, complementing the ANR with high-quality neighbour cell lists which can be further optimized by the latter, mitigating the aforementioned problems.