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O principal objectivo deste projecto é desenvolver uma metodologia para avaliar o desempenho e optimizar o QOS da rede móvel LTE. Esta metodologia permite detectar falhas na rede e minimizá-las a partir de medições dedicadas através da cadeia de medição de testes de condução DT conduzida pelo software Nemo Outdoor. No nosso projecto, concentrámo-nos em melhorar a qualidade do serviço nos três parâmetros principais: cobertura, qualidade do sinal e débito. A escolha da solução é validada pelas interpretações de diferentes simulações fornecidas pela ferramenta de optimização Atoll. Assim, o nosso projecto visa a implementação de algoritmos de aprendizagem automática para prever a qualidade de serviço de uma rede LTE.

L'obiettivo principale di questo progetto è sviluppare una metodologia per valutare le prestazioni e ottimizzare la QOS della rete mobile LTE. Questa metodologia consente di rilevare i guasti della rete e di minimizzarli a partire da misurazioni dedicate attraverso la catena di misura DT drive test guidata dal software Nemo Outdoor. Nel nostro progetto, ci siamo concentrati sul miglioramento della qualità del servizio nei tre parametri principali di copertura, qualità del segnale e throughput. La scelta della soluzione è stata convalidata dalle interpretazioni di diverse simulazioni fornite dallo strumento di ottimizzazione Atoll. Il nostro progetto mira quindi a implementare algoritmi di apprendimento automatico per prevedere la qualità del servizio di una rete LTE.

El objetivo principal de este proyecto es desarrollar una metodología para evaluar el rendimiento y optimizar la QOS de la red móvil LTE. Esta metodología permite detectar fallos en la red y minimizarlos a partir de mediciones dedicadas mediante la cadena de medición DT drive test controlada por el software Nemo Outdoor. En nuestro proyecto, nos centramos en mejorar la calidad del servicio en los tres parámetros principales de cobertura, calidad de la señal y rendimiento. La elección de la solución se valida mediante las interpretaciones de diferentes simulaciones proporcionadas por la herramienta de optimización Atoll. Así pues, nuestro proyecto tiene como objetivo aplicar algoritmos de aprendizaje automático para predecir la calidad de servicio de una red LTE.

The main objective of this project is to develop a methodology to evaluate the performance and optimize the QOS of the LTE mobile network. This methodology allows to detect network failures and to minimize them from dedicated measurements via the DT drive test measurement chain driven by the Nemo Outdoor software. In our project, we focused on improving the quality of service in the three main parameters: coverage, signal quality and throughput. The choice of the solution is validated by the interpretations of different simulations provided by the optimization tool Atoll. Thus, our project aims at implementing machine learning algorithms to predict the quality of service of an LTE network.