Models comparison

Como se mencionó en el apartado anterior se realizaron iteraciones de Monte Carlo para observar el comportamiento de la red en el escenario de simulación. Se ha variado la carga generada por los servicios de telemedicina definidos en cada suscriptor en un rango de 0.1 a 1 E. Entendiéndose que el valor menor de este rango significa que un servicio por suscriptor genera en promedio tráfico de datos un 10% de tiempo en el periodo de mayor carga y, para 1 E significa que un servicio por suscriptor está activo o que genera tráfico de datos durante todo el periodo de mayor carga (normalmente una hora de reloj).

La siguiente gráfica de la figura 76 muestra los resultados obtenidos de las simulaciones de Monte Carlo en donde se utilizó un mapa de tráfico con una distribución uniforme de los recursos de red. Se puede observar que se tiene un comportamiento ascendente en la cantidad de usuarios con respecto al aumento de carga de tráfico por servicio por suscriptor, esta gráfica muestra el crecmiento en

toda la red del número de usuarios. Es notorio que pese a un aumento de tráfico de datos, WiMAX logre satisafcer las necesiades de los perfiles de tráfico de un número cada vez mayor de usuarios. En el caso de 0.1 E se tienen aproximadamente 200 usuarios activos tipo Clínica Rural y 28 para Ambulancia y para 1 E se tiene 565 usuarios del tipo Clínica Rural y 204 para Ambulancia.

Figura 76. Gráfica que muestra la presencia de usuarios en toda la red con respecto al aumento de carga de tráfico.

Para poder observar de cerca el comportamiento de un sector de la red, la figura 77 presenta un promedio de los usuarios cubiertos ante la carga de tráfico generada por los usuarios. Se puede observar que ante una carga de tráfico de 0.1 E por suscriptor por servicio se tiene un aproximado de 5 suscriptores activos (aproximadamente 4 tipo Clínica Rural y 1 tipo Ambulancia) y en el caso de una carga de tráfico de 1E, es decir, de la ocupación de los servicios durante todo el periodo de más carga se tiene un aproximado de 18 suscriptores de los cuales aproximadamente se tienen 13.5 del tipo Clínica Rural y 5 del tipo Ambulancia. Ante todos estos resultados se debe de tener en cuenta que no se ha trabajado con un factor de sobresuscripción (esto principalmente a que en este tipo de zonas no se presentará una gran concentración de centros de salud). 0 100 200 300 400 500 600 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 N ú mero d e Su scr ip tor es

Tráfico Generado por servicio por suscriptor(E)

Número de Usuarios Cubiertos vs Tráfico Generado

por servicio

Clínica Rural Ambulancia

Figura 77. Grafica que muestra la presencia de usuarios promedio por sector con respecto al aumento de carga de tráfico.

Ahora se presentan los resultados obtenidos en la sección 4.6 en donde se han hecho modificaciones en el mapa de tráfico al asignar “pesos” al tipo de terreno de estudio. Los resultados son presentados en forma de gráficas en las figuras 78 y 79:

0 2 4 6 8 10 12 14 16 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 N ú mero d e Usuar io s p or sect or

Tráfcio generado por servicio por sucriptor (E)

Número de Usuarios por sector vs Tráfico generado

por servicio

Clínica Rural Ambulancia

Figura 78. Gráfica del comportamiento de la presencia de usuarios acorde a la simulación de Monte Carlo en base al mapa de tráfico generado en la sección 4.6.

En la figura 78 se puede observar que se tiene un comportamiento de crecimiento similar al generado por el mapa de tráfico con distribución uniforme. Sin embargo, aquí, en el caso de 0.1 E se tienen aproximadamente 201 usuarios activos tipo Clínica Rural y 33 para Ambulancia y para 1 E se tiene 546 usuarios del tipo Clínica Rural y 228 para Ambulancia, es decir, hay una ligera minoría en la cantidad de usuarios en este segundo caso, con respecto al primer grupo de simulaciones. Se puede aportar además que, las consideraciones para este segundo caso, muestran una distribución ajustada acorde a la base de datos de los centros de salud ubicados en el área de estudio. Ahora bien, tal como en el caso anterior, se ha realizado un promedio de usuarios activos por sector, la figura 79 presenta estos resultados.

0 100 200 300 400 500 600 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 Nú m ero d e Us u ar ios

Tráfico generado por servicio por suscriptor (E)

Numero de Usuarios vs Tráfico generado por servicio

Clínica Rural Ambulancia

Figura 79. Gráfica del comportamiento de la presencia de usuarios por sector acorde a la simulación de Monte Carlo en base al mapa de tráfico generado en la sección 4.6.

Se observa que para una carga de 0.1E se tiene un aproximado de 5 usuarios tipo “Clínica Rural” y 1 tipo “Ambulancia”. En el otro extremo, para 1E se tiene un aproximado de 13 usuarios tipo “Clínica Rural” y 5.5 tipo “Ambulancia”. Son promedios muy similares al del primer escenario; sin embargo, como ya se mencionó, son resultados que se pueden tomar como ajustados acorde al escenario planteado con el uso de una base de datos real. Por otra parte, el desempeño de los recursos de red, es un punto importante a tener en cuenta en esta evaluación de la capacidad, esto se presenta en la siguiente sección.