Unsupervised learning for detection of mobility related anomalies in commercial LTE networks
Visualitza/Obre
Artículo principal (866,4Kb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
Artículo principal (866,4Kb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
10.1109/EuCNC48522.2020.9200970
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/345386
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2020
EditorInstitute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
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 del titular dels drets
Abstract
We propose an unsupervised learning based anomaly detection framework for identifying cells experiencing performance degradation due to mobility problems, in LTE networks. Handover failure rate is used as a performance metric, whereas the mobility problems considered include too-early and too-late handovers. In order to enable unsupervised learning, the framework leverages existing datasets in commercial LTE networks (e.g. performance management counters, configuration management data, geographical locations, and inventory data etc). To this end, the first step is data pre-processing, followed by feature extraction based on principal component analysis and clustering. For implementation, we use real data from an operational commercial LTE network. Results show that clustering is highly effective in understanding and identifying mobility related anomalous behaviour, and provides actionable insights for automation and self-optimization, paving the way for efficient mobility robustness optimization, which is an important self-optimization use-case for contemporary 4G/5G networks.
CitacióMoysen, J. [et al.]. Unsupervised learning for detection of mobility related anomalies in commercial LTE networks. A: European Conference on Networks and Communications. "2020 European Conference on Networks and Communications (EuCNC): 15-18 June 2020, Dubrovnik, Croatia". Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2020, p. 1-5. ISBN 978-1-7281-4355-2. DOI 10.1109/EuCNC48522.2020.9200970.
ISBN978-1-7281-4355-2
Versió de l'editorhttps://ieeexplore.ieee.org/document/9200970
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
VersionFinalPresentada.pdf | Artículo principal | 866,4Kb | Accés restringit |
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
VersionFinalPresentada.pdf | Artículo principal | 866,4Kb | Accés restringit |