The current LTE and LTE-A deployments require larger efforts to achieve the radio resource management. This, due to the increase of users and the constantly growing demand of services. For this reason, the automatic optimization is a key point to avoid issues such as the inter-cell interference. This paper presents several proposals of machine-learning algorithms focused on this automatic optimization problem. The research works seek that the cellular systems achieve their self-optimization, a key concept within the self-organized networks, where the main objective is to achieve that the networks to be capable to automatically respond to the particular needs in the dynamic network traffic scenarios.

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Evolución de Largo Término (LTE) es la tecnología móvil celular que brinda las mayores velocidades de transmisión de datos; para garantizar los requerimientos de los usuarios y los diferentes servicios utiliza mecanismos de Gestión de Recursos Radio (RRM), tales como el control de potencia. En este artículo se presenta el modelado y la implementación de algoritmos de control de potencia en el Simulador Básico a Nivel de Sistema para LTE, desarrollado por estudiantes de la Universidad del Cauca, para analizar el efecto del control de potencia en el desempeño de una red LTE. Se empleó la metodología del Proceso Racional Unificado, definiendo los requerimientos, el diseño, la implementación, los escenarios y las pruebas, se realizó el análisis en los escenarios de LTE definidos, evaluando el impacto de los algoritmos de control de potencia en el desempeño del sistema LTE. Las pruebas del sistema evidenciaron que el control de potencia en lazo cerrado permite mantener un número mayor de usuarios conectados en la celda, brinda un mejor aprovechamiento de la potencia de transmisión. Además, se obtienen mayores probabilidades de servicio para diferentes radios de celda y número de usuarios, en comparación con el algoritmo de control de potencia en lazo abierto.

Las comunicaciones móviles en la actualidad juegan un papel importante en la vida cotidiana de gran parte de la humanidad, y dada su creciente popularidad, es necesario que los operadores de telefonía móvil amplíen continuamente la cobertura de sus redes. Este artículo presenta un análisis de la cobertura de un sistema de comunicaciones inalámbricas, que implementa Control Ideal de Potencia, dado que la potencia es una de las limitantes en el modo de operación y acceso a servicios por parte de los usuarios. De igual manera para aproximar la simulación a un entorno real, se implementa movilidad en el usuario, definiendo unas reglas de movilidad que permitan incluir en el trabajo la dinámica propia de este tipo de redes. La implementación del Control Ideal de Potencia evidenció que la cobertura de un sistema de comunicaciones móviles e inalámbricas se ve favorecida por esta clase de procedimientos dado que se reduce la interferencia presente en el sistema, de igual manera la inclusión de la movilidad en los usuarios permitió obtener resultados de los valores de potencia más aproximados a los empleados en la realidad por este tipo de sistemas. Palabras clave: Control ideal de potencia, movilidad, comunicaciones móviles e inalámbricas.

Debido al crecimiento de las redes inalámbricas, se hace necesario un uso eficiente del espectro, una solución es Radio Cognitivo. En una de las etapas de esta tecnología se realiza el sensado de espectro, es decir determinar en una frecuencia si existen usuarios primarios y en caso de no existir, ocupar el espectro disponible; esto se logra al aplicar técnicas de sensado, cada técnica requiere de recursos hardware y puede identificar diferentes características de una señal. Hoy en día se utilizan altas frecuencias de propagación, es necesario que la etapa de procesamiento realice un muestreo Sub Nyquist, es decir a menos del doble de la máxima frecuencia, una alternativa de solución es utilizar un algoritmo basado en Matrix Completion, denominado por los autores como IZMA-SD. Los resultados muestran que en diferentes señales muestreadas al %75 de Nyquist y bajo diferentes SNR, al aplicar el algoritmo se realiza la reconstrucción de la señal, a la cual se puede aplicar las técnicas de sensado.