Modelo de predicción de la degradación de la señal de la red inalámbrica publica basado en parámetros de calidad de servicio y calidad de experiencia del usuario.

 
Miembros:     Estrada Pico Rebeca Leonor, Asanza Armijos Victor Manuel, Valeriano Cantos Irving Alexander, Collaguazo Jaramillo Adriana Elisa, Torres Moran Danny Alfredo, Aizaga Villon Xavier Francisco, Vera Mendez Nelson Vicente.
Fecha: 1 año 8 meses
Financiamiento:   Espol

 

 

 

¿De qué se trata?

El proyecto está compuesto por un servicio de portal cautivo que estará disponible en cualquier punto de acceso dentro de una red específica. Este portal cautivo actúa como controlador de acceso a la red, redirigiendo a los usuarios hacia la instalación o ejecución automática de una aplicación desarrollada. La aplicación permite a los usuarios registrarse o autenticarse para acceder a la navegación a través de la red durante un tiempo limitado.

 

Además, ofrece a los usuarios la oportunidad de completar una encuesta para evaluar el proceso de conexión, y como incentivo, se les otorga tiempo de conexión adicional por participar. Se recopilará información de parámetros de red mediante scripts correspondientes a las conexiones de los dispositivos navegando en la red. De esta manera, se obtienen datos tanto objetivos como subjetivos, los cuales serán utilizados para entrenar modelos de predicción que permitan mejorar la calidad de la experiencia de navegación.

 

Objetivo General:

Evaluar modelos de predicción que mejoren la calidad de experiencia (QoE) de los usuarios mediante la medición de parámetros de desempeño de calidad de servicio de la red inalámbrica pública y la evaluación de la experiencia de usuario.

 

Objetivos del proyecto:

  • Objetivo 1: Implementar una aplicación móvil que mida y capture datos de la red inalámbrica pública como velocidad de subida y de bajada, latencia, intensidad de la señal en tiempo real, frecuencia, canal, tipo de canal entre otras variables de conexión inalámbrica y que también encueste la experiencia del usuario para la creación de un dataset que permita el análisis apropiado.
  • Objetivo 2: Seleccionar el modelo de predicción apropiado mediante la evaluación de varios modelos de predicción utilizando el dataset generado.
  • Objetivo 3: Identificar esquemas apropiados que mejoren la calidad de experiencia de usuario en base a los parámetros de desempeño de la calidad del servicio.

Metodología del proyecto:

  • Implementación de sistema para la administración de la conexión temporal de dispositivos en una red.
  • Desarrollo de un aplicativo para un acceso de red regulado.
  • Monitoreo y gestión de variables de control.
 

Publicaciones relacionadas al proyecto:
Paper/ Jul 10-12, 2023

Evaluation of Machine Learning Prediction Models for Wifi based Indoor Positioning System

Estrada Rebeca, Vera Nelson, Aizaga Xavier

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