Using Machine Learning to Classify 5G Base Station Throughput Performance
Loading...
URL
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Sähkötekniikan korkeakoulu |
Master's thesis
Unless otherwise stated, all rights belong to the author. You may download, display and print this publication for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Authors
Date
2023-10-09
Department
Major/Subject
Control, Robotics and Autonomous Systems
Mcode
ELEC3025
Degree programme
AEE - Master’s Programme in Automation and Electrical Engineering (TS2013)
Language
en
Pages
44
Series
Abstract
New software updates of 5G systems have to be verified by experts before they can be released to the end customers. Robust automated testing can help the expert with routine tasks, such as throughput quality assessment. Automatic assessment of basic functionality leaves the experts with more time to focus on the new and more complex features. However, the automated verification need to be reliable in order to be useful, as false positive classification can lead to a release of software with errors to the end customers. Machine learning methods can be used for classification of different types of data, as long as there are patterns a machine learning model can learn to detect. With feature extracting, a machine learning model can be taught to recognize patterns in the throughput data that would not exist in the throughput of a properly functioning software. This thesis attempts to create a machine learning model that performs better at classifying the 5G throughput performance than the current baseline, which is comparing the average throughput over a set time to a limit set by an expert. It compares different model architectures and hyperparameters in order to find the best performing model. The resulting model outperformed the existing baseline in all performance metrics but comes with the drawback of having to be trained separately for each hardware combination used for testing.Ammattilaisten täytyy varmistaa 5G-järjestelmien ohjelmistopäivitysten toimivuus ennen kuin ne voidaan toimittaa asiakkaille. Luotettava perustoimintojen laadunvarmistus voi auttaa ammattilaisia rutiinitehtävien kuten tiedonsiirron laadun arvioinnin kanssa. Perustoimintojen automaattinen arviointi jättää ammattilaisille enemmän aikaa uusiin ja monimutkaisempiin toimintoihin keskittymiseen. Automaattisen arvioinnin täytyy kuitenkin olla luotettava ollakseen hyödyllinen, koska väärin positiiviseksi luokittelu voi johtaa virheellisen ohjelmiston julkaisemiseen asiakkaille. Koneoppimismetodeja voidaan käyttää erityyppisen datan luokitteluun, olettaen, että siitä löytyy piirteitä, joita koneoppimismalli voi oppia tunnistamaan. Piirteiden erottelun avulla koneoppimismalli voi opettaa tunnistamaan piirteet datasta, joita oikein toimivan ohjelmiston tiedonsiirrosta ei löytyisi. Tämä opinnäytetyön aiheena on yrittää luoda koneoppimismalli, joka toimii paremmin 5G tiedonsiirron laadun luokittelussa kuin tämänhetkinen tapa, eli tiedonsiirron keskinopeuden vertaaminen ammattilaisen asettamaan rajaan. Työssä verrataan parhaiten toimivan mallin löytämiseksi erilaisia mallien arkkitehtuureja ja hyperparametrejä. Luotu malli päihittää tämänhetkisen luokittelutavan kaikilla suorituskykymittareilla, mutta sen haittapuolena on tarve kouluttaa erillinen malli jokaiselle laitteistoyhdistelmälle, jota testauksessa käytetään.Description
Supervisor
Pajarinen, JoniThesis advisor
Koski, JaniKeywords
machine learning, neural networks, 5G, classification, convolutional neural networks