Das Hauptziel dieses Projekts besteht darin, eine Methodik zur Leistungsbewertung und Optimierung der Dienstg te QOS des LTE-Mobilfunknetzes hervorzuheben. Diese Methodik erm glicht die Erkennung von Netzwerkausf llen und deren Minimierung anhand dedizierter Messungen ber die Drive-Test-DT-Messkette, die von der Nemo Outdoor-Software gesteuert wird. In unserem Projekt konzentrierten wir uns auf die Verbesserung der Dienstqualit t auf den Ebenen der drei Hauptparameter, n mlich Abdeckung, Signalqualit t und Durchsatz. Die Wahl der L sung wird durch die Interpretationen verschiedener Simulationen des Atoll-Optimierungstools best tigt. Unser Projekt zielt also darauf ab, Algorithmen des maschinellen Lernens zu implementieren, um die Dienstqualit t eines LTE-Netzes vorherzusagen.
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