Nowadays, mobile communications are evolving to more complex systems and environments, LTE-U is a clear example as it needs to work in the unlicensed spectrum, which is a highly occupied and changing environment. A good solution for the channel selection in this case is using learning mechanisms. Learning techniques provide the systems with the ability to learn from the environment in order to make the best decisions. In this thesis you can find the evolution of the LTE technology until arriving to LTE-U, and also a brief explanation about learning. The project also explores evolutions of a given channel selection algorithm based in Q-learning, firstly finding initial values that make it work better and, secondly, proposing some variations in order to improve its performance.

Hoy en día, las comunicaciones móviles están evolucionando hacia sistemas y entornos más complejos, LTE-U es un claro ejemplo ya que tiene que operar en el espectro libre, que es un entorno altamente ocupado y en constante cambio. Una buena solución para la selección de canal en este caso es el uso de mecanismos de aprendizaje. Las técnicas de aprendizaje proveen a los sistemas la habilidad de aprender de su entorno para poder tomar las mejores decisiones posibles. En esta tesis podréis encontrar la evolución de la tecnología LTE hasta llegar a LTE-U, y también una breve explicación sobre el aprendizaje. El proyecto también explora evoluciones de un algoritmo de selección de canal basado en Q-learning librado previamente, primero encontrando valores iniciales que lo hacen trabajar mejor y, después, proponiendo algunas variaciones para aumentar su rendimiento.

Avui en dia, les comunicacions mòbils estan evolucionant cap a sistemes i entorns més complexos, l’LTE-U n’és un clar exemple ja que ha d’operar en l’espectre lliure, que és un entorn molt ocupat i constantment en canvi. Una bona solució per la selecció de canal és, en aquest cas, fer servir mecanismes d’aprenentatge. Les tècniques d’aprenentatge donen als sistemes l’habilitat d’aprendre de l’entorn per poder prendre les millors decisions possibles. En aquesta tesi podreu trobar l’evolució de la tecnologia LTE fins arribar a l’LTE-U, i també una breu explicació sobre l’aprenentatge. El projecte també explora evolucions d’un algorisme de selecció de canal basat en Q-learning lliurat prèviament, primer trobant valors inicials que el fan treballar millor i, després, proposant algunes variacions per augmentar el seu rendiment.