INVESTIGADOR(ES) PRINCIPAL(ES):

Jhouben Janyk Cuesta Ramírez

0 horas

CODIGO CIE

JI6-13-4

Mauricio Alexander Alvarez Lopez

Tutor

0 Horas

TIPO DE CONVOCATORIA

2012. Jóvenes Investigadores

TIPO DE PROYECTO

Investigación Aplicada

OBJETIVO(S)

Objetivo general: Desarrollar una metodología para la detección automatizada de fallas en una Red de Telefonía Móvil usando reconocimiento estadístico de patrones. Objetivos específicos: -Determinar las diferentes clases de falla presentes en un sistema de telefonía móvil operando en tecnologías 2G y 3G. -Extraer las características de la red de telefonía móvil con base en los indicadores claves de desempeño (KPIs). -Diseñar un clasificador probabilístico para el reconocimiento automatizado de fallas, que permita identificar con alta exactitud el tipo de falla presente en el sistema. -Validar el sistema de reconocimiento utilizando Validación cruzada y Test de significancia estadística.

RESUMEN

El análisis de alarmas o fallos en el comportamiento de un indicador clave de desempeño (KPI) es de alta importancia para los departamentos de planeación de la expansión de Redes de Telefonía Móvil debido a que informa de manera más precisa sobre el comportamiento esperado, típico y atípico de todos los sectores pertenecientes a la red. Este análisis estadístico de datos históricos requiere ser realizado para cada uno de los diferentes indicadores existentes de la red (tales como: RAB Access, Drop Call Rate, Número de Usuarios, Tráfico, entre otros) y capaz de proporcionar al operador información relevante sobre el comportamiento parcializado de cada KPI para diferentes escalas de tiempo. Éste análisis de comportamiento puede ser realizado por medio de un Agrupamiento o clústering basado en información histórica que permita reconocer los comportamientos parecidos y diferentes entre los sectores que conforman la red y dados nuevos datos, poder decidir sobre la existencia de un comportamiento atípico (alarma) en algún sector. En esta investigación se emplea un método optimizado de clústering basado en el algoritmo de las K-medias (K-means algorithm) y complementado por las estadísticas de holgura (gap statistics) para el cálculo óptimo del número de patrones distintos en los sectores pertenecientes a la red para intervalos diarios a lo largo de una semana. Posteriormente se analiza el comportamiento en los sectores ya agrupados a lo largo de 2 meses consecutivos, intervalo para el cual se detectan las correspondientes alarmas en el comportamiento de estos KPI.

ESTADO

Concluido

FECHA DE INICIO

01/03/2013

FECHA DE FINALIZACION

01/03/2014

PRODUCTOS

Multiple Output Hierarchical Gaussian Processes for the Analysis of a Colombian Cellular Network

Artículo publicado en Revista de divulgación