論文の概要: Data-Driven Optimization of Multi-Generational Cellular Networks: A Performance Classification Framework for Strategic Infrastructure Management
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.04425v1
- Date: Mon, 16 Feb 2026 22:22:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-09 01:20:08.203201
- Title: Data-Driven Optimization of Multi-Generational Cellular Networks: A Performance Classification Framework for Strategic Infrastructure Management
- Title（参考訳）: 多世代セルラーネットワークのデータ駆動最適化:戦略的インフラ管理のための性能分類フレームワーク
- Authors: Maryam Sabahat, M. Umar Khan,
- Abstract要約: 本稿では,OpenCelliDプロジェクトから得られた多世代セルネットワークデータセットの包括的解析について述べる。
この手法は、パキスタンにかなりの集中力を持つ3カ国にわたる1,818個の携帯電話塔(主にLTE)の地理的、時間的、および性能分析に関係している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The exponential growth in mobile data demand necessitates intelligent management of telecommunications infrastructure to ensure Quality of Service (QoS) and operational efficiency. This paper presents a comprehensive analysis of a multigenerational cellular network dataset, sourced from the OpenCelliD project, to identify patterns in network deployment, utilization, and infrastructure gaps. The methodology involves geographical, temporal, and performance analysis of 1,818 cell tower entries, predominantly Long Term Evolution (LTE), across three countries with a significant concentration in Pakistan. Key findings reveal the long-term persistence of legacy 2G/3G infrastructure in major urban centers, the existence of a substantial number of under-utilized towers representing opportunities for cost savings, and the identification of specific "non-4G demand zones" where active user bases are served by outdated technologies. By introducing a signal-density metric, we distinguish between absolute over-utilization and localized congestion. The results provide actionable intelligence for Mobile Network Operators (MNOs) to guide strategic LTE upgrades, optimize resource allocation, and bridge the digital divide in underserved regions.
- Abstract（参考訳）: モバイルデータ需要の指数的な増加は、Quality of Service(QoS)と運用効率を確保するために、通信インフラのインテリジェントな管理を必要とする。
本稿では,OpenCelliDプロジェクトから派生した多世代携帯電話ネットワークデータセットの包括的解析を行い,ネットワーク展開,利用,インフラストラクチャギャップのパターンを同定する。
この手法は、パキスタンにかなりの集中力を持つ3カ国にわたる1,818個の携帯電話塔(主に長期進化(LTE))の地理的、時間的、およびパフォーマンスの分析を含む。
主な知見は、主要都市部におけるレガシー2G/3Gインフラの長期持続性、コスト削減の機会を示す未利用タワーの相当数の存在、アクティブなユーザベースが時代遅れな技術によって提供される特定の「ノン4G需要帯」の特定である。
信号密度メートル法を導入することにより、絶対的過剰利用と局所的混雑を区別する。
その結果、モバイルネットワークオペレータ(MNO)に対して、戦略的LTEアップグレードを誘導し、リソース割り当てを最適化し、未保存領域でのディジタルディビジョンをブリッジする実行可能なインテリジェンスを提供する。
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