Evaluación e implementación de algoritmos basados en redes neuronales a los sistemas de alarmas de una “Base Station Controller”

Abstract

Con la finalidad de mejorar el sistema de detección de fallas de la Red GSM que tiene la compañía Telefónica Venezolana C.A., en el presente trabajo se plantea la evaluación de la aplicación de algoritmos basados en redes neuronales a su sistema de alarmas. El sistema desarrollado utiliza el conocimiento de expertos que conocen la red y han visto sus fallas y los errores que se producen en la misma. De alguna manera la integración de este conocimiento en un programa de computadora mejora el tiempo de respuesta y el alcance a la hora de diagnóstoicar una falla en alguno de los equipos, lo cual lo realiza en forma automatizada. Para la realización de esto entonces se diseñó un programa que utiliza la información suministrada por los expertos para diagnósticar los posibles errores en la red. Este programa está diseñado en base a redes neuronales y fue entrenado para diagnósticar algunos de los errores más comunes en la Base Station Controller y en las celdas. Para realizar el entrenamiento se utilizó el algoritmo de backpropagation, que busca el error en los patrones y en las salidas esperadas y lo propaga por toda la red de forma que el sistema corrige sus parámetros internos hasta llegar a la salida deseada para un conjunto de patrones presentados. Así mismo se diseñó un programa que se conecta de forma remota a las unidades a analizar con una interfaz gráfica que le muestra al usuario el resultado de los análisis; además, genera un reporte y lo envía por correo electrónico.