docs/overview.rst

   1 # ==================================================================================
   2 #  Copyright (c) 2020 HCL Technologies Limited.
   3 #
   4 #  Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
   5 #  you may not use this file except in compliance with the License.
   6 #  You may obtain a copy of the License at
   7 #
   8 #     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
   9 #
  10 #  Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
  11 #  distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
  12 #  WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
  13 #  See the License for the specific language governing permissions and
  14 #  limitations under the License.
  15 # ==================================================================================
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  18 Anomaly Detection Overview
  19 ==========================
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  21 Anomaly Detection (AD) is an Xapp in the Traffic Steering O-RAN use case,
  22 which uses the following Xapps:
  23
  24 #. AD, which iterates per second, fetches UE data from .csv files and send prediction to Traffic Steering
  25 #. Traffic Steering send acknowldgement back to AD.
  26
  27 Expected Input
  28 --------------
  29
  30 The AD Xapp expects a prediction-input in following structure:
  31
  32 UEPDCPBytesDL  UEPDCPBytesUL  UEPRBUsageDL  UEPRBUsageUL  S_RSRP  S_RSRQ  S_SINR  N1_RSRP  N1_RSRQ  N1_SINR  N2_RSRP  N2_RSRQ  N2_SINR  UEID  ServingCellID     N1      N2      MeasTimestampRF
  33
  34   300000         123000           25            10         -43     -3.4     25      -5      -6.4      20       -68      -9.4      17    12345     555011      555010   555012       30:17.8
  35
  36
  37 Expected Output
  38 ---------------
  39
  40 The AD Xapp should send a prediction for Anomulous UEID along with timestamp
  41 as a JSON message via RMR with the following structure:
  42
  43   {
  44   "UEID" : 12371,
  45   "MeasTimestampRF" : "2020-11-17 16:14:25.140140"
  46   }
  47
  48