eprintid: 53 rev_number: 12 eprint_status: archive userid: 4 dir: disk0/00/00/00/53 datestamp: 2013-06-13 12:38:24 lastmod: 2018-02-27 11:23:55 status_changed: 2013-06-13 12:38:24 type: thesis metadata_visibility: show creators_name: Lecini, B. title: Testing del plugin VELA per Atoll - Ottimizzazione della probabilita' di copertura a partire da mappe di traffico simulate ispublished: pub subjects: TK full_text_status: public keywords: CEMIA abstract: Atoll è un software professionale utilizzato per studi relativi al Planning Elettromagnetico. Atoll permette di effettuale diverse tipologie di simulazioni (es. Coverage by Signal Level, Coverage by Transmitter, ...) relative alla propagazione del segnale, utilizzando diversi tipi di tecnologie (es. UMTS-HSPA, GSM, CDMA2000, ecc.) su mappe che contengono informazioni sulle caratteristiche della regione di interesse, come per esempio il modello morfologico del terreno e la densità della popolazione. I principali utilizzatori di questo software sono le compagnie telefoniche, le quali sono interessate a conoscere la copertura e le performance della loro rete telefonica. Oltre a queste analisi, Atoll permette di interfacciarsi con dei plugin esterni, che possono interagire con esso e rendere possibili nuove tipologie di analisi all'utente finale. Il centro di ricerche ELEDIA, in collaborazione con Vodafone, ha sviluppato VECoM (Vodafone Eledia COverage Model), un plugin di Atoll che è in grado di calcolare la probabilità copertura in ogni pixel di una mappa. Il plugin VELA (Vodafone Eledia pLAnning tool) è l'oggetto di questa attività. E' un tool di ottimizzazione basato sull'algoritmo di ottimizzazione Particle Swarm Optimization (PSO) che permette di valutare, in maniera automatica, i valori ottimi di: 1. potenza di canale CPICH; 2. azimuth delle antenne; 3. downtilt meccanico delle antenne; 4. altezza delle antenne; in modo da soddisfare una determinato target imposto dall'utente in termini di probabilità di copertura in ogni pixel della mappa di analisi. Il tool di ottimizzazione ad ogni iterazione implementa la seguente procedura: 1 - il tool di ottimizzazione basato su PSO calcola i nuovi valori delle grandezze elencate precedentemente; 2 - VECoM calcola la nuova probabilità di copertura in ogni pixel della mappa; 3 - l'algoritmo PSO controlla la probabilità di copertura: 3.1 - se il risultato soddisfa il Target imposto dall'utente o il numero di iterazioni raggiunge il suo valore massimo, la procedura di ottimizzazione è conclusa; 3.2 - altrimenti continua con un'altra iterazione. Il PSO è un algoritmo di ottimizzazione stocastico multiple agent basato sugli studi sull'intelligenza degli sciami, che permette di trovare la soluzione ottima di un problema, evitando soluzioni sub-ottime. Il PSO è stato successivamente modificato aggiungendo un peso all'interno del funzionale di costo, che considera la quantità di traffico presente in ogni pixel della mappa. In questo modo l'ottimizzatore fa in modo che si raggiunga un target dove la probabilità di copertura è migliore nelle aree dov'è presente un maggiore traffico. L'obiettivo dell'attività è quello di creare delle mappe di traffico utilizzando Atoll, che definiscano per ogni pixel di una data mappa la quantità di traffico presente in quell'area, pensando a scenari realistici in base al tipo di mappa da creare. Per esempio per una mappa di traffico giornaliera, il traffico potrebbe essere concentrato nelle zone industriali della città, mentre di sera nelle aree residenziali. A valle della creazione di tali mappe verranno effettuate delle simulazioni utilizzando VELA, per verificare il comportamento dell'ottimizzare utilizzando le mappe di traffico create precedentemente. date: 2015 date_type: published institution: University of Trento department: ELEDIA Research Center@DISI thesis_type: masters referencetext: [1] P. Rocca, M. Benedetti, M. Donelli, D. Franceschini, and A. Massa, "Evolutionary optimization as applied to inverse problems," Inverse Problems - 25 th Year Special Issue of Inverse Problems, Invited Topical Review, vol. 25, pp. 1-41, Dec. 2009. [2] P. Rocca, G. Oliveri, and A. Massa, "Differential Evolution as applied to electromagnetics," IEEE Antennas Propag. Mag., vol. 53, no. 1, pp. 38-49, Feb. 2011. [3] M. Donelli, D. Franceschini, P. Rocca, and A. Massa, "Three-dimensional microwave imaging problems solved through an efficient multi-scaling particle swarm optimization," IEEE Trans. Geosci. 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