[ca] En el context de la cinquena generació de les comunicacions mòbils 5G, s'espera que el nombre de dispositius connectats augmenti substancialment en comparació dels sistemes anteriors. De la mateixa manera, es preveuen requisits més estrictes per part dels usuaris en termes de qualitat del servei (QoS), més enllà de només altes velocitats de dades (per exemple, latència, fiabilitat, etc.). La prestació adequada daquests serveis representa un repte per als operadors de xarxes mòbils en termes de desplegament i operació de la xarxa. Per tant, l"adopció d"estratègies que garanteixin unes condicions de connectivitat adequades és fonamental perquè els operadors de xarxes mòbils puguin prestar amb èxit serveis 5G i futurs. La IA ha revolucionat els processos de disseny, desplegament i gestió de xarxes mòbils, impulsant així el desenvolupament de solucions innovadores, sustentades també en altres avenços tecnològics com les xarxes definides per programari (SDN), la virtualització de funcions de xarxa (NFV). De fet, l"impacte d"aquestes eines tecnològiques no es limita als sistemes 5G, sinó que s"estendrà també a futures generacions com la 6G. En aquest context, aquesta tesi aborda el repte de proposar, desenvolupar i avaluar solucions a nivell de xarxa d'accés ràdio (RAN) amb l'objectiu de garantir unes condicions òptimes de connectivitat i satisfer així els requisits de QoS dels usuaris de la xarxa. Per assolir aquest objectiu s'utilitzen diverses tècniques, amb un èmfasi especial en l'ús de tècniques d'IA. La tesi presenta un model per optimitzar la multiconnectivitat (MC) en xarxes heterogènies. La MC és clau per gestionar altes densitats de trànsit i complir estrictes requisits de qualitat de servei. Dur a terme una gestió eficaç de la multiconnectivitat suposa un repte a causa de diversos factors com les condicions de propagació, les interferències, les càrregues de les diferents cel·les, les mètriques de QoS, etc. La tesi presenta un algorisme dissenyat per dividir dinàmicament el trànsit dels equips d'usuari (UE) entre diferents RAT i cel·les. L'algorisme pretén satisfer els requisits de QoS alhora que minimitza el consum de recursos radioelèctrics per tal de minimitzar la possibilitat de congestió a les cel·les implicades. La solució es basa en l'algorisme DQN. A través d'una fase d'entrenament, el model aprèn una òptima política de divisió del trànsit per aplicar-la a cada UE. La política s'adapta a les condicions de l'equip i de la xarxa. Aquest enfocament adaptatiu millora el rendiment de la xarxa en augmentar el rendiment dels usuaris i mitigar el risc de congestió de les cèl·lules. Aprofundint en el problema d'assegurar una cobertura adequada i com a segona contribució, la tesi presenta una metodologia per a l'optimització de la cobertura. Aquesta metodologia es basa en dues tasques principals: detecció i resolució de forats de cobertura. La tesi proposa un model basat en Machine Learning capaç de detectar i caracteritzar forats de cobertura mitjançant lanàlisi de dades reals de trànsit de xarxa. Un forat de cobertura esdevé significatiu per al rendiment de la xarxa quan hi ha una presència persistent d'usuaris a la vostra regió, ja que això es reflecteix en una degradació tant de l'experiència de l'usuari com del rendiment de la xarxa. Com a solució, la tesi considera la integració de relays tant relays fixos com mòbils (és a dir, UEs que actuen com a relays). La solució basada en relays fixos se centra en una funcionalitat per mitigar els forats de cobertura mitjançant la col·locació estratègica de relays per tal de millorar la disponibilitat de la xarxa. D'altra banda, es proposa una solució per ampliar la cobertura basada en utilitzar UEs com a relays. Per aconseguir-ho de forma efectiva, es proposa un algorisme DRL per a l'activació o la desactivació intel·ligent dels RUEs. La metodologia d'optimització de la cobertura proposada ha demostrat la seva viabilitat, fet que es tradueix en una millora del rendiment tant de la xarxa i dels usuaris.

[en] In the context of the fifth generation (5G) of mobile communications, the number of connected devices is expected to increase substantially compared to previous systems (e.g., LTE). Similarly, more stringent user requirements in terms of quality of service (QoS) are anticipated, beyond high data rates (e.g., latency, reliability, etc.). Providing these services adequately represents a challenge for mobile network operators in terms of network deployment and operation. Therefore, adopting strategies to ensure adequate connectivity conditions is critical for mobile network operators to successfully provide 5G and future (6G) services. In recent years, artificial intelligence (AI) has revolutionized mobile network design, deployment and management processes, thus driving the development of innovative solutions, sustained also on other technological advances such as software-defined networking (SDN), network functions virtualization (NFV). In fact, the impact of these technological tools is not limited to 5G systems, but will also extend to future generations such as 6G. In this context, this thesis addresses the challenge of proposing, developing and evaluating solutions at the Radio Access Network (RAN) level with the objective of ensuring optimal connectivity conditions and thus satisfying the QoS requirements of network users. Various techniques are used to achieve this goal, with special emphasis on the use of AI techniques. Firstly, the thesis presents a model to optimize Multi-connectivity (MC) in heterogeneous networks. MC is a key technology for managing high traffic densities and meeting stringent QoS requirements. Performing effective multi-connectivity management is challenging due to various factors such as propagation conditions, interference, loads of various cells, QoS metrics, etc. To address these challenges, the thesis presents a novel algorithm designed to dynamically split User Equipment (UE) traffic between different RATs and cells. The algorithm aims to satisfy QoS requirements while minimizing radio resource consumption in order to minimize the possibility of congestion in the involved cells. The proposed solution is based on the Deep Q-Network (DQN) algorithm. Through a training phase, the model learns an optimal traffic splitting policy to be applied to each UE. The policy adapts to the current conditions of both the UE and the network. This adaptive approach improves network performance by increasing user throughput while mitigating the risk of having cell congestion. Deepening into the problem of ensuring adequate network coverage and as a second contribution, the thesis presents a methodology for coverage optimization in 5G systems. This methodology is based on two main tasks: detection and resolution of coverage holes. It is introduced a Machine Learning based model capable of detecting and characterizing coverage holes by analyzing real network traffic data. A coverage hole becomes significant for network performance when there is a persistent presence of users in its region, as this is reflected in a degradation of both user experience and overall network performance. As a solution to the coverage holes, the thesis considers the integration of relays in order to extend network coverage; the solution comprises both fixed and mobile relays (i.e., UEs acting as relays). The solution based on fixed relays focuses on a functionality to mitigate coverage holes by strategically placing relays in order to improve network availability. On the other hand, it is proposed a solution to extend coverage based on Relay UEs (RUEs). To achieve this effectively, a DRL algorithm is proposed for the intelligent activation or deactivation of the RUEs. Overall, the proposed coverage optimization methodology has demonstrated its feasibility, leading to improved network and user performance.