Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2024 |
Autor(a) principal: |
Lopes Neto, Pedro Nunes |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
https://hdl.handle.net/11449/254834
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Resumo: |
O aumento expressivo da demanda por serviços de qualidade nas redes de telefonia móvel, impulsionado pela disseminação generalizada de dispositivos móveis e pela vasta quantidade de aparelhos ativos globalmente, tem incentivado avanços constantes nas tecnologias de telecomunicações. O desenvolvimento contínuo das redes de quarta geração e a implementação da tecnologia de quinta geração são respostas a essa demanda crescente. A adoção dessas tecnologias trouxe consigo a geração de uma enorme quantidade de dados estatísticos relacionados ao desempenho das células das estações rádio-base, os quais podem ser analisados para aumentar a eficiência do sistema. Nesse contexto, este trabalho apresenta um processo inovador para lidar com dados estatísticos referentes ao desempenho das células em redes de telefonia móvel de quarta geração. O objetivo é automatizar a classificação das células de uma rede, com a identificação e categorização dos problemas dessas células, visando a redução de custos operacionais e o aumento da eficiência na correção de falhas. Para alcançar esse propósito, foi desenvolvido um processo computacional baseado em métodos de decisão multicritério e algoritmos de aprendizado de máquina. O processo proposto classifica as células com base em seu desempenho, identificando de forma eficaz as falhas existentes por meio de técnicas avançadas de inteligência artificial. Especificamente, a análise massiva de dados é utilizada para o reconhecimento automático de padrões estatísticos e operacionais das células, substituindo a análise manual custosa e demorada. Esse enfoque inovador promove uma abordagem mais ágil e eficiente na gestão do desempenho da rede, contribuindo para a otimização operacional e aprimoramento contínuo dos serviços de telefonia móvel. |