Analiza merilnih podatkov mobilnega omrežjaKOPITAR, JURE (Avtor) Sedlar, Urban (Mentor) LTEmobilno omrežjemeritvemerilni sistemdetekcija anomalijRSRQpodatkovna prepustnostiperfPythonIzvajanje nadzora v mobilnih telekomunikacijskih omrežjih ni enostavna naloga zaradi kompleksnih tehnologij in velikega števila uporabnikov. V tem zaključnem delu postavim temelje sistema za analizo merilnih podatkov mobilnega omrežja in detekcijo anomalij. Začnem z opisom nekaterih mehanizmov tehnologije LTE, ki so pomembni za visoko zmogljivost omrežja, njihova (ne)uporaba pa se odraža v merilnih rezultatih. Nadaljujem s predstavitvijo meritev v mobilnih omrežjih, kjer naštejem in opišem glavne tipe meritev in izpostavim izzive pri merjenju, na katere moramo biti pozorni. Razložim, kakšne so prednosti novega področja meritev s terminalskimi napravami in predstavim sistem qMON za merjenje v mobilnih omrežjih. V obstoječo arhitekturo qMON umestim sistem za detekcijo anomalij, predlagam njegovo arhitekturo in razložim, zakaj je sistem za detekcijo anomalij končni cilj raziskovalnega dela. Nadaljujem z opisom praktičnega dela, tj. izvedbo štirih merilnih poskusov. Vsakemu merilnemu poskusu postavim hipotezo, katere veljavnosti se bo treba zavedati pri implementaciji sistema za detekcijo anomalij. Hipoteze preverim z analizo merilnih rezultatov v programskem okolju Python z modulom pandas. V začetnem delu analize na primeru izbire podmnožice atributov pokažem, da se je v domeni mobilnih omrežij težko izogniti potrebi po ekspertnem znanju. Analizo merilnih rezultatov predstavim kot problem večrazsežnih neenakomerno vzorčenih časovnih vrst, ki ga pretvorim na problem enakomerno vzorčenih časovnih vrst. Na pretvorjenih podatkih preverim veljavnost hipotez s poudarkom na izmerjeni podatkovni prepustnosti in kvaliteti radijskega signala (RSRQ), ter njunem medsebojnem odnosu. Ugotovim, da podatki vsebujejo močno 24-urno sezonsko komponento in da smo v merilnih rezultatih sposobni zaznati vpliv stresnega testa bazne postaje. V nadaljevanju ugotovim tudi, da na podlagi meritev RSRQ ne moremo dobro oceniti števila aktivnih naprav v celici. Pokažem še, da moramo biti pri modeliranju pozorni na soobstoj različnih tehnologij mobilnih komunikacij; značilnosti merilnih rezultatov tehnologij LTE in UMTS so namreč različne. V zaključku ocenim, da smo se s pričujočo analizo delujočemu sistemu za detekcijo anomalij približali do faze modeliranja.20192019-07-09 08:05:04Magistrsko delo/naloga108596sl