A multi-cell multi-objective self-optimisation methodology based on genetic algorithms for wireless cellular networks

Carregant...
Miniatura

Fitxers

nem1831.pdf (1.53 MB) (Accés restringit) Sol·licita una còpia a l'autor
El pots comprar en digital a:
El pots comprar en paper a:

Projectes de recerca

Unitats organitzatives

Número de la revista

Títol de la revista

ISSN de la revista

Títol del volum

Col·laborador

Editor

Tribunal avaluador

Realitzat a/amb

Tipus de document

Article

Data publicació

Editor

Condicions d'accés

Accés restringit per política de l'editorial

item.page.rightslicense

Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització de la persona titular dels drets

Assignatures relacionades

Assignatures relacionades

Publicacions relacionades

Datasets relacionats

Datasets relacionats

Projecte CCD

Abstract

Self-organising networks (SON) are seen as one of the hottest topics in telecommunication network research and development, eagerly awaited by network operators to achieve a reduction in operational expenditures. However, there are still many challenges and dif¿culties when moving from the SON concept to practical implementation. In this context, this paper ¿rst provides a general formulation of the automated optimisation problem and a detailed description of the main challenges and dif¿culties ahead. Then, a generic multi-cell multi-objective self-optimisation methodology based on genetic algorithms is proposed. The proposed framework is formulated in detail for a joint coverage and overlap optimisation problem in a multi-cell scenario. A case study using real measurements of a Universal Mobile Telecommunications System network deployed in a medium-size European city is presented to illustrate the proposed methodology. In the presented case study, the pilot power, antenna tilt and antenna azimuth of the different cells are optimised according to certain cell coverage and cell overlap targets. Results reveal that the genetic-based approach is able to provide optimised solutions that ef¿ciently achieve the desired targets accounting for inter-cell coupling effects.

Descripció

Persones/entitats

Document relacionat

Versió de

Citació

Sanchez, J., Sallent, J., Perez, J., Agusti, R. A multi-cell multi-objective self-optimisation methodology based on genetic algorithms for wireless cellular networks. "International journal of network management", Juliol 2013, vol. 23, núm. 4, p. 287-307.

Ajut

Forma part

Dipòsit legal

ISBN

ISSN

1055-7148

Altres identificadors

Referències