Original title:
Analýza velkých dat v kontextu optimalizace mobilních sítí
Translated title:
Big data analytics in the context of mobile network performance optimization
Authors:
Klus, Roman ; Miloš, Jiří (referee) ; Slanina, Martin (advisor) Document type: Master’s theses
Year:
2019
Language:
eng Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií Abstract:
[eng][cze]
Tato práce se zabývá technologiemi velkých dat v kontextu měření parametrů sítě. Popisuje téma velkých dat a jejich využití, představuje základní parametry sítě, jejich měření a metody zhodnocení. Vyhodnocuje RTR NetTest aplikaci, testovací proceduru a měřené parametry. Byla vytvořena skupina nástrojů pro posouzení základních kvantitativních parametrů mobilní sítě na základě dat z databáze RTR. Rozbor denního efektu shrnuje časovou proměnlivost sítě. Chování v prostoru je posouzeno binováním a shlukovou analýzou, současně se srovnáním řízeného testování a crowdsourcingu.
This thesis focuses on big data techniques in the context of network performance measurement. The topic of big data and its utilization is being presented, followed by the research on basic network parameters, their measurement and evaluation methods. The RTR NetTest application, testing procedure and measured parameters are being evaluated. A set of tools was created for estimating the basic quantitative parameters of a mobile network on the basis of RTR dataset analysis. Time-of-Day Effect study concludes the time variance of the network. The spatial behaviour is evaluated by applying binning and clustering algorithms and in the end the comparison of drive test and crowdsourcing is provided.
Keywords:
Crowdsourcing; Denní efekt; K-Mean; RTR-NetTest; Shluková analýza; Cluster Analysis; Crowdsourcing; K-Mean; RTR-NetTest; Time-of-Day Effect
Institution: Brno University of Technology
(web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library. Original record: http://hdl.handle.net/11012/177680