User Mobility Classification in LTE Networks Using Layer 3 Traces and Machine Learning EVALUATED

Detalhes: Este estudo explora a classificação da mobilidade do utilizador em redes LTE usando traces de layer 3 e aprendizagem automática. Formularam-se quatro problemas, três binários, V-S, VP-S e V-PS, e um multiclasse V-P-S (V, P e S referem-se aos perfis de mobilidade veicular, pedestre e estático), avaliados considerando diferentes configurações que abordam o tamanho limitado do datase} e exploram diferentes métodos de pré-processamento. Os resultados mostram que a estimativa de mobilidade do utilizador usando traces para o problema V-S alcançou desempenho elevado de F1 e accuracy equilibrada usando random forest. No entanto, o problema mais desafiante, V-P-S, composto por três classes, ficou aquém dos requisitos para produção. A incorporação de amostras de mobilidade pedestre com os restantes perfis originou os problemas VP-S e V-PS, com classes desequilibradas e uma diferença de accuracy entre classes acentuada. A escolha entre estes depende do contexto a que serão aplicados. O V-PS, agrupando utilizadores de baixa mobilidade e estáticos, é mais interessante do ponto de vista da rede. No entanto, a accuracy do perfil de mobilidade veicular, classe V, foi relativamente baixa. As limitações incluem um pequeno dataset que afeta o desempenho e a generalização tal como o desequilíbrio das classes que influencia os resultados. Concluindo, contribui para estimar a mobilidade do utilizador em redes LTE recorrendo a traces de rede e aprendizagem automática. Tem implicações práticas no planeamento de rede, otimização e tecnologias relacionadas com mobilidade.

Discussão: maio 17, 2024, 10:0

Orientação

AUTOR

Daniel Fernando Tarita da Silva (ist197412)

ORIENTADOR

Pedro Manuel de Almeida Carvalho Vieira

ISEL

Professor Coordenador

ORIENTADOR

Maria Paula Dos Santos Queluz Rodrigues

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Associado