Algoritmos de aprendizaje automático para coordinación de interferencia inter-celda

Resumen

Los despliegues actuales de LTE y LTE-A requieren mayor esfuerzo para la gestión de recursos radio debido al incremento de usuarios y a la gran demanda de servicios; en ese escenario, la optimización automática es un punto clave para evitar problemas como la interferencia inter-celda. El presente trabajo recopila propuestas de algoritmos de aprendizaje automático [machine learning] enfocados en resolver este problema. Las investigaciones buscan que los sistemas celulares consigan su auto-optimización, un concepto que se enmarca dentro del área de redes auto-organizadas [Self-Organized Networks, SON], cuyo objetivo es lograr que las redes respondan de forma automática a las necesidades de los escenarios dinámicos de tráfico de red.