Prediction of Received Signal Power in wireless communications using Machine Learning algorithms
Creators: name: Καρρά, Δέσποινα Παναγιώτη
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2019
Subjects: κινητές επικοινωνίες
μηχανική μάθηση
συλλογική μάθηση
πρόβλεψη λαμβανόμενης ισχύος σήματος
παλινδρόμηση
mobile communications
machine learning
ensemble learning
received signal power prediction
regression
k-nearest neighbors
support vector regression
random forest
adaboost
gradient tree boosting
voting regression

description: Οι ασύρματες επικοινωνίες είναι ένας από τους ταχύτερα αναπτυσσόμενους κλάδους της τεχνολογίας λόγω της αυξημένης ζήτησης για ασύρματη συνδεσιμότητα τις τελευταίες δεκαετίες. Ειδικά οι κινητές επικοινωνίες αναπτύχθηκαν ταχύτατα τα τελευταία χρόνια, επομένως η ύπαρξη δικτύων κινητής τηλεφωνίας υψηλής ποιότητας και χωρητικότητας έχει καταστεί επιτακτική ανάγκη. Κατά το σχεδιασμό οποιουδήποτε κινητού συστήματος, το βασικότερο καθήκον είναι να προβλέψουμε την κάλυψη του συστήματος. Για αυτό το λόγο, έχουν προταθεί ποικίλα μοντέλα διάδοσης για την πρόβλεψη απώλειας διαδρομής, τα οποία όμως παρέχουν μόνο μια προσέγγιση της κάλυψης, καθώς υπόκεινται σε σφάλματα λόγω διαφορετικής μορφολογίας του περιβάλλοντος, και συνεπώς δεν είναι κατάλληλα για το λεπτομερή σχεδιασμό ενός δικτύου. Για την ακριβέστερη εκτίμηση της κάλυψης των σύγχρονων δικτύων κινητής τηλεφωνίας, πρέπει να ληφθούν μετρήσεις της ισχύος του σήματος στην περιοχή εξυπηρέτησης. Ωστόσο, η λήψη αυτών των μετρήσεων μπορεί να είναι δαπανηρή και χρονοβόρα διαδικασία σε πολλές περιοχές, λόγω φυσικών περιορισμών του εδάφους. Η παρούσα διπλωματική εργασία αντιμετωπίζει αυτό το ζήτημα προτείνοντας μια τεχνική για την πρόβλεψη της λαμβανόμενης ισχύος του σήματος σε ένα περιβάλλον κινητής επικοινωνίας. Αυτό επιτυγχάνεται με τη χρήση διαφορετικών αλγορίθμων μηχανικής μάθησης, οι οποίοι είναι οι k-Nearest Neighbors, Support Vector Regression, Random Forest, AdaBoost, Gradient Tree Boosting και Voting Regression, ο οποίος συνδυάζει τους πέντε προηγούμενους αλγόριθμους για την επίτευξη καλύτερων αποτελεσμάτων. Οι αλγόριθμοι εκπαιδεύονται χρησιμοποιώντας δεδομένα πειραματικών μετρήσεων που λήφθηκαν από μη επανδρωμένο ιπτάμενο όχημα (UAV) σε διαφορετικές θέσεις σε αστικό και προαστιακό περιβάλλοντα χώρο στην πόλη της Τρίπολης στην Ελλάδα. Αφού γίνει η εφαρμογή των απαραίτητων μετασχηματισμών στο σύνολο δεδομένων, ένα μέρος του, το σετ εκπαίδευσης, χρησιμοποιείται για να επιλεχτούν οι βέλτιστες παράμετροι του κάθε αλγόριθμου και για να γίνει η εκπαίδευσή τους. Μετά την ολοκλήρωση της διαδικασίας προσαρμογής και της εκπαίδευσης, το άλλο μέρος του συνόλου δεδομένων, το σετ ελέγχου, χρησιμοποιείται για την αξιολόγηση της απόδοσης των μοντέλων που έχουν προκύψει. Οι μετρικές αξιολόγησης που θα χρησιμοποιήσουμε είναι οι Mean Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE) και Mean Absolute Percent Error (MAPE). Τα τελικά αποτελέσματα δείχνουν ότι έχουμε πετύχει μια καλή προσέγγιση των πραγματικών τιμών και ότι η ακρίβεια της πρόβλεψης είναι ικανοποιητική λόγω της χαμηλής τιμής MAPE
description: The wireless communication industry is one of the fastest growing industries in the business world due to the increased demand for wireless connectivity over the past decades. Mobile communications, specifically, have developed rapidly during recent years, therefore the existence of high quality and high capacity cellular networks has become an imperative need. When designing any cellular mobile system, the fundamental task is to predict the coverage of the system. For this reason, a variety of propagation models have been proposed for predicting path loss, however they give only an approximation of coverage, as they are subject to errors due to different environment morphology and thus, are not suitable for detailed network design. To more accurately estimate the coverage of modern cellular networks, signal strength measurements must be taken in the service area. Obtaining these signal strength measurements though can be an expensive and a time-consuming task in many areas, due to physical limitations. This thesis addresses this issue by proposing a technique to predict the received signal power in a mobile communications environment. We achieve that by implementing different Machine Learning algorithms, namely k-Nearest Neighbors, Support Vector Regression, Random Forest, AdaBoost, Gradient Tree Boosting and Voting Regression, which combines the previous five algorithms to obtain even better results. The algorithms are trained using experimental data measurements taken from an unmanned aerial vehicle (UAV) in different locations in urban and suburban operational environments in the city of Tripolis, Greece. After applying the necessary transformations to the dataset, a part of it, the training set, is used to select the optimal parameters and train the algorithms. After the tuning and training process has finished, the other part of the dataset, the test set, is used to assess the performance of the obtained models. The evaluation metrics we will use are the Mean Absolute Error (MAE), the Mean Squared Error (MSE), the Root Mean Squared Error (RMSE) and the Mean Absolute Percent Error (MAPE). The results obtained show that we have achieved a good approximation of the actual values and the prediction accuracy is satisfactory because of the low MAPE value