The GSM network technology has been developed and improved during several years which have led to an increased complexity. The complexity results in more network parameters and together with different scenarios and situations they form a complex set of configurations. The definition of the network parameters is generally a manual process using static values during test execution. This practice can be costly, difficult and laborious and as the network complexity continues to increase, this problem will continue to grow.This thesis presents an implementation of an automated performance optimization algorithm that utilizes genetic algorithms for optimizing the network parameters. The implementation has been used for proving that the concept of automated optimization is working and most of the work has been carried out in order to use it in practice. The implementation has been applied to the Link Quality Control algorithm and the Improved ACK/NACK feature, which is an apart of GSM EDGE Evolution. / GSM-nätsteknologin har utvecklats och förbättrats under lång tid, vilket har lett till en ökad komplexitet. Denna ökade komplexitet har resulterat i fler nätverksparameterar, tillstånd och standarder. Tillsammans utgör de en komplex uppsättning av olika konfigurationer. Dessa nätverksparameterar har hittills huvudsakligen bestämts med hjälp av en manuell optimeringsprocess. Detta tillvägagångssätt är både dyrt, svårt och tidskrävande och allt eftersom komplexiteten av GSM-näten ökar kommer problemet att bli större.Detta examensarbete presenterar en implementering av en algoritm för automatiserad optimering av prestanda som huvudsakligen använder sig av genetiska algoritmer för att optimera värdet av nätverksparametrarna. Implementeringen har använts för att påvisa att konceptet med en automatiserad optimering fungerar och det mesta av arbetet har utförts för att kunna använda detta i praktiken. Implementeringen har tillämpats på Link Quality Control-algoritmen och Improved ACK/NACK-funktionaliteten, vilket är en del av GSM EDGE Evolution.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:liu-52565 |
| Date | January 2009 |
| Creators | Gustavsson, Jonas |
| Publisher | Linköpings universitet, Kommunikationssystem, Linköpings universitet, Institutionen för systemteknik |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0026 seconds