[en] As the traffic demand in Mobile Communication Systems is constantly increasing, the new 5G NR standards need to adapt its Self-Organizing Network functions. In order to cope with its complexity, Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) based techniques are being used. These techniques need appropriate datasets based on real-life data to be trained and evaluated because wireless networks are hard to simulate through mathematical models. This project aims to provide datasets useful for the testing of AI and ML algorithms based on data from the Campus Nord mobile network. Moreover, the second purpose of the project is to determine whether connectivity sharing techniques could be beneficial in order to improve the network performance for all its users. All the data has been gathered during several measurement campaigns using a terminal with an Android operating system. Two Mobile Network Tools have been used: Qualipoc Android, for the data measurement, and Romes Replay for the later visualization and exportation of the parameters needed. Finally, all the data processing, plotting and tabulation have been done using Matlab. By the end of the project, two datasets, one for the LTE and another for 5G NR have been created. These datasets along with several coverage and base station identifying maps provide the necessary information to characterize the mobile network in Campus Nord. In addition, it has been determined that connectivity sharing techniques are viable. It has been proved that the sharing user does not lose service quality and the service received by the second user is only limited by the capabilities of the connection with the first one.

[es] Debido a que la demanda en los Sistemas de Comunicaciones Móbiles está en constante crecimiento, los nuevos estándares de 5G necesitan adaptar sus funciones de auto-organización de la red. Con el fin de ocuparse de su complejidad, son necesarias técnicas basadas en Inteligencia Artificial (AI) y Machine lerning (ML). Estas técnicas, necesitan conjuntos de datos apropiados basados en datos reales para ser entrenadas y evaluadas, ya que las redes móviles son difíciles de simular mediante modelos matemáticos. Este proyecto está orientado a proporcionar conjuntos de medidas útiles para el testeo de algoritmos de AI y ML basados en datos extraídos de la red móvil del Campus Nord. Además, el segundo propósito del proyecto es determinar si las técnicas de conexión compartida podrían ser beneficioises para mejorar las prestaciones de la red para todos sus usuarios. Todos los datos han sido obtenidos durante varias campañas de medidas utilizando un terminal con sistema operativo Android. Dos herramientas de red móvil (Mobile Network Tools, MNT) han sido utilizadas: Qualipoc Android, para las medidas de datos, y Romes Replay, para la posterior visualización y exportación de los parámetros necesarios. Finalmente, todo el procesamiento de datos, graficación y tabulación han sido hechos mediante Matlab. Al final del proyecto, dos conjuntos de medidas, uno para LTE y el otro para 5G han sido creados. Estos conjuntos de medidas, junto con varios mapas de cobertura y de identificación de estaciones base, proporcionan la información necesaria para caracterizar la red móvil en el Campus Nord. Adicionalmente, ha sido determinado que las técnicas de conexión compartida son viables. Ha sido demostrado que el usuario que comparte conexión no pierde calidad de servicio y que el servicio recibido por el segundo usuario está únicamente limitado por las capacidades de la conexión con el primero.