3.1-Introducción.
Para el desarrollo de la herramienta en cuestión se consultaron modelos de diversas clasificaciones y se decidió implementar inicialmente varios métodos empíricos, de probada efectividad en la predicción de la propagación en exteriores.
Los modelos incluyen procedimientos que determinan la pérdida básica de propagación y la intensidad del campo en un punto dado, y en base a estos resultados, se hayan otras variables de interés.
Como se presentó anteriormente, sabemos que existe un gran número de métodos empíricos de predicción de radiopropagación, no podremos implementar todos porque es muy engorroso y el tiempo muy limitado. Entonces solo se seleccionaron algunos para la implementación, teniendo en cuenta que son los mejores documentados y más usados en estos momentos en sistemas de transmisión de estación base a estación móvil. Los modelos escogidos son los siguientes:
• Modelo de Okumura-Hata es uno método básico y más usado(17). • Modelo de Lee porque tiene los parámetro propio distinto de los otros.
• Modelo Walfish-Bertoni es un método que tiene en cuenta en ciudad irregular(17). • Modelo COST-231(Walfish-Ikegami) es un método que tiene muchos parámetros y
más usado en entorno suburbano(17).
• Modelo Sakagami-Kuboi es uno lo que más tiene muy buenos resultados en entornos urbanos(17).
3.2-Desarrollo del software.
Desgraciadamente los software existentes en el mercado son bastante costosos (oscilan en el orden de miles de dólares por licencia) y en algunos casos también se debe pagar sumas considerables de dinero en cursos para aprender a utilizarlos. No sucede así con MATLAB, como lenguaje de programación de bajo costo, bastante utilizado en aplicaciones estudiantiles y profesionales. El mismo ha sido ampliamente utilizado a nivel mundial como una herramienta de gran valor didáctico en la impartición de cursos tales como DSP,
control y comunicaciones digitales, etc. Facilita el camino para la creación de herramientas de cálculo de radiopropagación sencillas y relativamente baratas y sirve como herramienta didáctica en la impartición de cursos de Ondas Electromagnéticas, Telemática y Redes de Telecomunicaciones.
La selección del lenguaje de programación esta en dependencia de aspectos tan importantes como:
• Costo de la licencia del lenguaje de programación.
• Rapidez de procesamiento y el volumen de datos a procesar. • Capacidades gráficas.
• Distribución del software.
El costo de la licencia es uno de los aspectos más importantes a escoger del lenguaje de programación. Además el lenguaje escogido debe tener gran rapidez de procesamiento de datos, debido a que se estará trabajando con grandes volúmenes de los mismos.
Otra propiedad indispensable es que debe tener capacidades gráficas para poder representar los grandes volúmenes de datos generados en el análisis de propagación. Por lo anteriormente expuesto es típico escoger las versiones estudiantiles de dicho software. Para el desarrollo del toolbox se escogió a MATLAB versión estudiantil, ya que posee una probada capacidad en el manejo de grandes cantidades de datos y su capacidad para presentar los resultados gráficos. Todas estas características junto a la propiedad de crear una GUI (Interfaz Gráfica de Usuario), lo convierten en una excelente propuesta para este tipo de aplicaciones.
El desempeño de las redes inalámbricas de área local así como las de área extensa, o cualquier otro sistema inalámbrico, se ve fuertemente influenciado por las características de sus puntos de acceso (antenas transmisoras), como lo son su cantidad, ubicación y potencia de transmisión. Por esta razón es muy interesante realizar una cuidadosa planificación de estas características para optimizar recursos en aras a economizar y brindar una mejor calidad de servicio.
Con esta motivación se decidió desarrollar una aplicación software programado en el entorno gráfico de Matlab para la predicción de coberturas y diseño de radioenlaces en entornos wireless (protocolos inalámbricos utilizados).
MATLAB es capaz de realizar análisis de propagación y predicción de cobertura de radioenlaces operando en las bandas de VHF/UHF. En el proceso de simulación de la capa física se crearon modelos de los transmisores y receptores tomando en cuenta los parámetros más influyentes en los cálculos de propagación tales como: potencia de transmisión, frecuencia, distancia, altura de antenas y características del entorno entre otros Esta herramienta permite trabajar en distintos entornos (indoor, outdoor y free space), adecuando cada uno de ellos a modelos concretos del comportamiento de la señal electromagnética. Así pues, la aplicación permite realizar cálculos de forma rápida y fácil con tal de evaluar el estado de un radioenlace concreto o de la cobertura de un punto de acceso según sus características de ubicación.
3.3.-Implementación en MATLAB.
Con la ayuda de Matlab 7.3 se implemento la interfaz gráfica, mostrada en la figura 3.1, la cual determina las pérdidas de propagación según el modelo de predicción seleccionado.
Figura 3.1. Interfaz gráfica de usuario con los métodos empíricos de propagación de seleccionados.
Para lograr la implementación de los métodos seleccionados, se debe tener en cuenta que cada modelo de propagación involucra un grupo de parámetros, algunos de los cuales son comunes como pueden ser la frecuencia, la distancia de cobertura, y las alturas de las estaciones base y móvil; aunque también tienen parámetros específicos, asociados a las consideraciones e hipótesis propias de cada modelo, como podrían ser el ancho de las calles, el ángulo del rayo con respecto a la calle, y otros. En la figura 3.1 se muestran todos los parámetros comunes que fueron agrupados como datos generales.
A continuación se mencionan los parámetros propios de cada método. Es importante destacar que generalmente estos están acotados en un rango, por fuera del cual no se garantizan los resultados.
• Método de Okumura-Hata.
Los parámetros específicos o propios de este modelo son: tipo de entorno y el tamaño de la ciudad. Su algoritmo y programación se presenta en los anexos 2.a y 2.b.
• Método de Lee.
Los parámetros que faltan en este método son: tipo de entorno y tipo de la zona en la que se esta propagando. Además incluye la potencia del transmisor y las ganancias de las antenas transmisora y receptora. Con estos últimos elementos se calcula un factor de corrección α0, pero es importante destacar que Lee recomienda valores óptimos para los cuales el factor de corrección no influye en el cálculo de la perdida de propagación. Las simulaciones realizadas en este trabajo se calcularon con los valores recomendados por Lee, puesto que de manera general las pérdidas dependen de la frecuencia, la distancia, las alturas de las antenas y las características generales del entorno donde se desarrolle el radioenlace. Su algoritmo y programación se presenta en los anexos 3.a y 3.b.
• Modelo Walfish-Bertoni.
Los parámetros que faltan por enunciar son: altura promedio de los edificios alrededor de la estación móvil y anchura entre el centro de los edificios. Su algoritmo y su programación se presentan en los anexos 4.a y 4.b.
• Modelo COST-231(Walfish-Ikegami).
Los parámetros que faltan en este método son: tipo de entorno, existencia o no de línea de vista, altura promedio de los edificios alrededor de estación móvil, ángulo de rayo respecto a la calle, anchura de la calle y entre centro de los edificios. Su algoritmo y programación se presenta en los anexos 5.a y 5.b.
• Modelo Sakagami-Kuboi.
Los parámetros propios de este método son: altura promedio de los edificios alrededor de estación móvil y estación base, altura de los edificios próximos al móvil, ángulo de rayo respecto a la calle y anchura de la calle. Su algoritmo y programación se presenta en los anexos 6.a y 6.b.
3.4-Resultados de las implementaciones.
La interfaz gráfica de usuario de la figura 3.1 permite calcular las pérdidas de radiopropagación, para diferentes modelos obteniendo los resultados, que se muestran en las Tablas 3.2 y 3.3. Las simulaciones se realizaron asignando los siguientes valores a los 4 parámetros comunes que mencionamos anteriormente:
Tabla 3.1. Valores de los 4 parámetros comunes que vamos a usar.
Frecuencia Distancia Altura de la Estación Base Altura de la Estación Móvil 900 MHz 1.5 Km 40 m 1.5m
Además cada método emplea parámetros específicos o propios de manera tal:
• En método Okumura-Hata (OH) se necesita conocer si la ciudad es grande, o pequeña, y si el entorno es urbano, suburbano o rural.
• En el método Lee utilizamos los valores que se recomiendan como óptimos para los cuales el factor de corrección no influye en el cálculo de la perdida de propagación. Estos valores son: 10 W de la potencia transmitida, 8.15 dBi y 2.15 dBi de ganancia de antenas transmisora y receptora.
• En método Walfisch-Bertoni (WB) utilizamos 20 m de altura promedio de los edificios alrededor de la estación móvil y 40 m de anchura de centro de los edificios donde se encuentra la estación móvil.
• En método COST 231.Walfisch-Ikegami (WI) es necesario clasificar el entorno en urbano y no urbano. Las simulaciones de realizaron considerando que la altura promedio de los edificios alrededor de estación móvil es 20 m, la anchura de la calle y la anchura centro a centro de los edificios donde se encuentra el estación móvil es 20 m y 40 m respectivamente. El ángulo del rayo al móvil respecto a la calle es y la estación móvil no esta en la línea de vista respecto a estación base.
o
37
• En el método Sakagami-Kuboi (SK), utilizamos 30 m y 20 m para las alturas promedios de los edificios alrededor de estación base y estación móvil, 15 m para la altura de los edificios a próximos al móvil, 20 m de anchura de la calle donde se encuentra a la estación móvil y 37oes la ángulo de rayo a móvil respecto a la calle.
Tabla 3.2. Resultados de método Okumura-Hata.
Método OH Entorno Urbano-ciudad grande Urbano-ciudad mediana o pequeña Suburbano-ciudad mediana o pequeña Rural-ciudad mediana o pequeña Resultado 130.752 130.735 120.793 102.229
Tabla 3.3. Resultados de los 4 restos métodos.
Método Lee Walfisch-Bertoni COST 231.WI entorno urbano
COST 231.WI entorno suburbano
SK
Resultado 79.6296 72.3182 129.697 129.761 139.649
3.5- Comparación entre los métodos los resultados de variación de un parámetro. Para analizar los resultados de las pérdidas obtenidas por cada método se realizaron varias comparaciones, variando un solo parámetro en cada simulación, de manera tal que se pudiera valorar el comportamiento de cada modelo, teniendo en cuenta cual estima las pérdidas con mayor agresividad.
3.5.1-Comparación variando frecuencia y distancia en todos los modelos seleccionados.
En las figuras 3.2 y 3.3 se realizan una comparación de todos los métodos seleccionados. En la primera figura se varía la frecuencia desde 150 MHz hasta 2200 MHz y en la segunda figura se muestra la variación con respecto a la distancia, que en este caso cubre un rango desde 20m hasta 10 Km. El entorno se considero urbano y la ciudad grande.
La figura 3.2. Métodos seleccionados con la variación de la frecuencia.
Como es de esperar las pérdidas aumenten con la frecuencia y la distancia, aunque las curvas no presentan una pendiente muy brusca. Bajo condiciones similares el método de Sakagami-Kuboi es el más agresivo y los métodos de Walfisch-Bertoni y de Lee, son los que estiman los valores de pérdidas más pequeños.
3.5.2- Comparación del modelo Okumura-Hata variando la frecuencia o la distancia Las figuras 3.4 y 3.5 muestran las gráficas del modelo Okumura-Hata para cada uno de los ambientes postulados. La primera comparación se realiza variando la frecuencia desde 150 MHz hasta 1500 MHz. Y en la segunda se varía la distancia desde 1 hasta 20 Km
La figura 3.4. Método Okumura-Hata con la variación de la frecuencia.
A medida que aumentan la frecuencia o la distancia, aumentan las pérdidas asociadas al radioenlace, sin embargo el hecho de que la ciudad sea pequeña o grande tiene poca incidencia debido a que las expresiones en ambos casos son muy similares. Queda evidente la diferencia de pérdidas cuando el ambiente de propagación es urbano (ciudad grande y pequeña) con respecto al suburbano y al rural. En los entornos urbanos, la presencia de edificios y otras construcciones obstaculizan la trayectoria de propagación, lo que implica grandes pérdidas, sin embargo las zonas rurales, se caracterizan por su baja densidad poblacional, de ahí que existan menos pérdidas. Este modelo es muy importante, pues al ser completamente empírico ha servido como referencia comparativa para muchos otros.
3.5.3- Comparación del modelo COST 231(Walfish-Ikegami) variando la frecuencia o la distancia
Las Figuras 3.6 y 3.7 muestran las gráficas del modelo COST 231(Walfisch-Ikegami), segundo modelo formulado por el grupo COST para extender la limitación de frecuencia hasta 2000 MHz y la distancia desde coberturas mayores que 20 m hasta 5 Km para el caso de línea de vista y no línea de vista, grandes centros metropolitanos y zonas suburbanas.
La figura 3.7: el método COST 231 (Walfisch-Ikegami) con la variación de la distancia.
Las graficas muestran la marcada diferencia de las pérdidas cuando se compara la propagación en condiciones de existencia o no de línea de la visual.
Para la LOS en el entorno urbano y suburbano las pérdidas son iguales. Sin embargo bajo condiciones de NLOS, las pérdidas en entornos urbanos y suburbanos están muy próximas. Cuando la frecuencia en menor que 925 MHz la perdida en entornos suburbanos es mayor que en entorno urbano.
La bibliografía consultada refiere que este método se ajusta muy bien para predecir las pérdidas en entornos suburbanos(17).
3.5.4-Modelos Lee, Walfisch-Bertoni y Sakagami-Kuboi.
Estos modelos implementados, solo se realizaron las simulaciones mostradas en las figuras 3.2 y 3.3, pues interpretar los resultados de las simulaciones de dichos modelos seria muy engorroso, debido a que tienen en cuenta parámetros específicos de la geometría de las ciudades como son la altura de los edificios, el ancho de las calles, el ángulo que se forma entre el rayo con respecto a la calle, etc.
3.6-CONCLUSIONES.
Se ha desarrollado un software que permite el cálculo de las pérdidas de propagación en canales móviles, con los modelos de predicción más importantes y difundidos tanto para microceldas como para macroceldas, así como para un amplio rango de frecuencias especialmente para las bandas de 150 MHz. y 2200 MHz.
El desempeño correcto de un modelo de propagación depende de las características del ambiente donde sea aplicado, por lo que se deben analizar dichas características e implementar el modelo de predicción que más se ajuste a las necesidades del diseño.
El software de modelos de predicción permite al usuario variar los parámetros de entrada en un amplio rango por lo que se pueden tener un sin número de combinaciones posibles. El software a su vez, permite realizar una comparación entre las pérdidas estimadas por diferentes modelos.
Los resultados de la investigación poseen una aplicación práctica y teórica de gran trascendencia para todos los especialistas, investigadores y diseñadores de este tipo de tecnologías ya que brinda una posibilidad de calcular las pérdidas básicas utilizando los métodos empíricos de predicción de pérdidas de radiopropagación de una estación base a las diferentes estaciones móviles tanto en zonas urbanas como suburbanas, pudiendo ser implementadas por las propias empresas cubanas de telefonía móvil.
En el futuro sería de gran importancia impulsar el diseño de herramientas computacionales para la planificación de redes inalámbricas, dados los grandes beneficios:
• Disminución de costo, tiempo de implementación de radioenlaces.
• Optimización de la selección de los parámetros de los equipos de transmisión y recepción.
• Sirven como herramientas didácticas de gran utilidad y versatilidad en cursos de ondas electromagnéticas y Telecomunicaciones.
CONCLUSIONES.
Con la culminación del presente trabajo de diploma se ha arribado a los siguientes resultados:
• Disponemos de un material actualizado sobre radiopropagación para Sistemas de Comunicaciones Móviles, lo cual tiene actualmente un gran desarrollo en el mundo. • El material ha sido estructurado de forma didáctica lo que posibilita su adecuación a
un curso de nivel superior.
• Se implementaron 5 métodos empíricos de predicción de pérdidas de propagación, teniendo en cuenta que son los más usados en las comunicaciones móviles, de los cuales se exponen la metodología de diseño.
• Se abordó el método Sakagami-Kuboi, el cual es considerado uno del más novedoso y más actualmente se está utilizando en las comunicaciones móviles.
RECOMENDACIONES.
Se recomienda, de manera general, que:
• El presente trabajo sirva como fuente de estudio e información para profesores y estudiantes de esta facultad.
• Se realicen, de forma experimental, mediciones practicas para evaluar la precisión de cada uno de los métodos implementados, y seleccionar cual se acerca mas a las condiciones reales de propagación en cada entorno.
• Se continúe la investigación de los métodos empíricos, tema que se podría profundizar en futuros trabajos.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS.
1. Hernando JM. Transmisión por Radio. 2da edición, capítulo 3. Madrid.: Centro de Estudios Ramón Areces; 1995.
2. MAZZARO MR. MODELIZACIÓN DE CANAL DE RF PARA LAS
FRECUENCIAS DE 850 MHz Y 1900 MHz, INSTITUTO TECNOLÓGICO DE BUENOS AIRES.; 2005. http://www.itba.edu.ar/capis/epg-tesis-y-tf/mazzaro-trabajofinaldeespecialidad.pdf [consultado: 3 de abril de 2008]
3. PERSONAL T, TORRICO S. Concepts of Electromagnetic Wave Theory. Capital Federal: Telecom Personal; 1999c.
4. BULLINGTON K. Radio Propagation for Vehicular Communications. USA: IEEE Trans.Vehic. Tech.; Nov, 1977. p. 295–308.
5. Ajib. BA. Contribución al estudio de la propagación radioeléctrica en entornos urbanos para la banda ISM. La Habana, Cuba: La cujae; Septiembre, 2004.
6. PERSONAL T, TORRICO S. Out-Doors Propagation Modeling for Cities. Capital Federal, Telecom Personal.; 1999b.
7. ERICSSON. EET-Ericsson Engineering Tool User Reference Guide. Suecia: Ericsson.; 1997.
8. Amores AG. Cálculo de cobertura enredes inalámbricas de área local. Villa clara: Universidad central de la villa; 2004.
9. Christian C, Dario D, Rubén L. Desarrollo de un software para la implementación de modelos de propagación y la simulación de un canal móvil para las banda de 850 MHz y
http://www.ciecfie.epn.edu.ec/JIEE/historial/XX%20JIEE/18%20Desarrollo%20soft ware%20implementacion.pdf [consultado: 17 de abril de 2008]
10. OKUMURA Y, OHMORI E, KAWANO T, FUKUDA K. Field Strength and Its Variability in VHF and UHF Land-Mobile Radio Service. Japón: Re. Elec.Com. Lab.; 1968. p. pp. 825-73.
11. HATA M. Empirical formula for propagation loss in land mobile radio services. USA: IEEE Transact. Vehicular Technology; August 1980. p. pp. 317–25.
12. BLAUNSTEIN N. Radio Propagation in Cellular Networks. USA: Artech House; 2000.
13. IKEGAMI F. Theoretical Prediction of Mean Field Strength on Urban Streets. USA IEEE Trans. Ant. and Prop; 1984.
14. BERTONI H. Radio Propagation for Modern Wireless Systems. Prentice Hall PTR.; 2000.
15. COST231. Digital Mobile Radio Towards Future Generation System. Francia: COST231; 1999.
16. LEE WCY. Mobile Communications Engineering. USA: Wiley; 1982.
17. Alonso TN, Marante RFR, Amador FJA, Lopez BY, Covarrubias RDH. Estrategia para desarrollo de herramientas informáticas para diseñar, analizar y simular sistemas móviles de 3G y 4G. La Habana, Cuba: Congreso Internacional de Telemática y
Telecomunicaciones; 2006.
http://www.cujae.edu.cu/eventos/cittel/trabajos/Trabajos/Comision%203/CITTEL-47.pdf [consultado: 15 de abril 2008]
18. TIA/EIA., TSB-84A. Licensed PCS to PCS Interference. USA: TIA/EIA; 1999. 19. Barrios YH. Diseño de una Red de Área Local Inalámbrica Jardín Botánico-FIE. Villa Clara: Universidad central de las "MARTA ABREU" villas; 2007.
20. BERTONI HL, WALFISCH J. A theoretical model of Uhf propagation in urban environments. USA: IEEE Trans. Ant. Prop 1988. p. 1788–96.
21. Gottret Ríos RI. Diseño de Radioenlaces en Sistemas Celulares Digitales; 2006 22. HERNANDO J, Pérez, Fonlan. , editor. Introducion to Mobile Communications Engineering 3ra Edición. ed. Boston.
: Artech House; 1999.
23. José MM, Corral P, Segrelles J, Pierucci L. HERRAMIENTA GRÁFICA PARA LA PREDICCIÓN DE COBERTURAS IEEE 802.11a/b/g EN INTERIORES,
EXTERIORES Y ESPACIO LIBRE. 2005.
http://www.iec.csic.es/URSI/articulos_gandia_2005/articulos/ED2/556.pdf
[consultado: 17 de abril de 2008]
24. NESKOVIC, ALEKSANDAR, NESKOVIC, AND N, PAUNOVIC, GEORGE. Modern Aproaches in Modeling of Mobile Radio System Propagation Environment. USA: IEE COMMUNICATIONS; 2000.