Mejora de las políticas de diseño de infraestructuras Wi-Fi según el comportamiento de los usuarios

Abstract

En esta tesis se han estudiado, desarrollado y validado propuestas de metodologías de predicción del uso de los puntos de acceso de una infraestructura de red inalámbrica Wi-Fi, según el comportamiento de los usuarios. Estas metodologías han sido ideadas especialmente para ser aplicadas a tareas de mejora y mantenimiento de la red, como es la planificación de la ubicación y prestaciones de los puntos de acceso cuando uno de ellos es anulado. El comportamiento de los usuarios es entendido principalmente como el número de sesiones (roamings) establecidas por los dispositivos de los usuarios sobre los puntos de acceso. El número de roamings, además, tiene un impacto en el consumo energético de los puntos de acceso, lo cual ha dado lugar a un estudio adicional sobre la predicción energética. Para desarrollar esta propuesta, se partió de importantes desarrollos previos de gestión y monitorización de una red inalámbrica extensa y descentralizada en el ámbito de la Universidad de Extremadura. Se han planteado diversas técnicas basadas en el filtrado colaborativo y en el análisis de series temporales, que han dado lugar a propuestas de aplicación originales y novedosas, validadas experimentalmente en entornos reales.

This thesis studies, develops and validates several proposals of methodologies for predicting the workload of the access points of a Wi-Fi wireless network infrastructure, according to the users' behavior. These methodologies have been conceived specially to be applied to tasks related to the network enhance and maintenance, as the planning of the placement and features of the access points when one of them is removed. The users' behavior is mainly understood as the number of roamings stablished by the users' devices on the access points. Moreover, the number of roamings have a certain impact on the energy spent by the access points, which has promoted an additional study about the energy prediction. In order to develop this proposal, the thesis starts from important developments about the management and monitoring of a wide and decentralized wireless network in the University of Extremadura. Several techniques based on collaborative filtering and time series analysis were suggested, which have promoted original and novel proposals, experimentally validated on real environments.