Адаптивні методи визначення сусідніх базових станцій у мобільних мережах

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorЄзерський, Нікіта Валерійович
dc.contributor.authorТвердовський, Анатолій Антонович
dc.date.accessioned2025-07-15T11:49:30Z
dc.date.available2025-07-15T11:49:30Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractДипломна робота містить пояснювальну записку обсягом 92 сторінки, включаючи 23 ілюстрації, 4 таблиці, 5 додатків та список літератури з 23 джерел. Метою роботи є розробка та експериментальне дослідження адаптивних алгоритмів автоматичного визначення сусідніх базових станцій у мобільних мережах LTE на основі аналізу їх просторового розташування. Розроблений адаптивний підхід поєднує методи геометричного аналізу (початкове формування графа потенційних сусідів за допомогою тріангуляції Делоне або графу k-найближчих сусідів) зі статистичною оцінкою локальної щільності мережі (на основі метрики 3-NN) та застосуванням послідовних критеріїв адаптивної фільтрації (за відстанню, кутом затінення та розподілом по секторах). Пороги фільтрації автоматично налаштовуються залежно від визначеної категорії щільності (місто/село) для кожної базової станції. Програмне моделювання роботи алгоритму реалізовано з використанням Python та бібліотек SciPy, Pandas. Запропоновані алгоритми дозволяють автоматично формувати списки сусідів для кожної базової станції мережі. Результати слугують джерелом топологічної інформації для аналітичних платформ та моделей машинного навчання, що аналізують мобільність абонентів та прогнозують навантаження на мережу. Окрім цього, розглянуті методи можуть слугувати інструментом для автоматичного формування та первинної оптимізації списків сусідів (NRT) для операторів мобільного зв'язку, що дозволяє зменшити операційні витрати, а також можуть бути інтегровані в системи самоорганізації мереж (SON) для покращення роботи функції ANR.
dc.description.abstractotherThe diploma thesis includes an explanatory note of 92 pages, containing 23 illustrations, 4 tables, 5 appendices, and a list of 23 references. The purpose of the work is the development and experimental investigation of adaptive algorithms for the automatic determination of neighboring base stations in LTE mobile networks based on the analysis of their spatial location. The developed adaptive approach combines methods of geometric analysis (initial formation of the potential neighbor graph using Delaunay triangulation or k-nearest neighbors graph) with statistical estimation of local network density (based on the 3-NN metric) and the application of sequential adaptive filtering criteria (by distance, shadowing an- gle, and quadrant distribution). Filtering thresholds are automatically adjusted de- pending on the determined density category (urban/rural) for each base station. Soft- ware modeling of the algorithm's operation was implemented using Python and the SciPy, Pandas libraries. The proposed algorithms allow for the automatic and reasonably accurate for- mation of lists of actual neighbors for each base station in the network. The results serve as a source of topological information for analytical platforms and machine learning models that analyze user mobility and predict network load. The discussed methods can serve as a tool for the automatic formation and initial optimization of neighbor lists (NRT) for mobile operators, allowing for the reduction of operational costs, and can also be integrated into Self-Organizing Networks (SON) systems to improve the performance of the ANR function.
dc.format.extent99 c.
dc.identifier.citationТвердовський, А. А. Адаптивні методи визначення сусідніх базових станцій у мобільних мережах : дипломна робота … бакалавра : 172 Телекомунікації та радіотехніка / Твердовський Анатолій Антонович. – Київ, 2025. – 99 c.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/74956
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectмобільні мережі
dc.subjectбазові станції
dc.subjectсусідні стільники
dc.subjectLTE
dc.subjectалгоритм k-NN
dc.subjectтріангуляція Делоне
dc.subjectлокальна щільність
dc.subjectPython
dc.subjectmobile networks
dc.subjectbase stations
dc.subjectneighbor cells
dc.subjectk-NN algorithm
dc.subjectDelaunay triangulation
dc.subjectlocal density
dc.titleАдаптивні методи визначення сусідніх базових станцій у мобільних мережах
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Tverdovskyi_bakalavr.pdf
Розмір:
4.58 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (РЕ)
Бакалаврські роботи