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13SISTEMAS& TELEMTICA

Modelos de canal inalmbricos y su

aplicacin al diseo de redes WiMAX.

Ingeniero Alexnder Galvis Quintero

Cristina Gmez Santamara, MSc.

Roberto Carlos Hincapi Reyes, MSc.Grupo de Investigacin, Desarrollo y Aplicacin en Telecomunicaciones e Informtica (GIDATI).

Universidad Pontificia Bolivariana - Medelln.

Fecha de recepcin: 30-05-06 Fecha de aceptacin: 30-08-06

ABSTRACTThis article details of general way the

advance of a masters thesis developedwithin the framework of the Group

of Investigation, Development and Application in Telecommunications

and Informatics (GIDATI) af the

Pontifical Bolivariana University.First stage of the project consists on

the classification of wireless channel

models and the identification of whichthey apply to the work conditions of

the systems defined by the IEEE

802.16-2004 standard. The secondphase corresponds to the comparative

analysis of these models and to theirimplementation in the ICS Telecom

software of the French company

ATDI in order to optimize some pro-cesses related to the design of these

networks. The results have allowed

to date deducing some important

conclusions and to contribute to sup-

port other research and development

activities in execution currently.

KEY WORDSChannel model, WiMAX, radio propaga-

tion, 802.16, FWA.

RESUMENEl presente artculo detalla de ma-

nera general el avance actual de unproyecto de maestra desarrollado

en el marco de trabajo del Grupo de

Investigacin, Desarrollo y Aplicacinen Telecomunicaciones e Informtica

(GIDATI) de la Universidad Pontifi-

cia Bolivariana. La primera fase delproyecto consiste en la clasificacin

de los modelos de canal inalmbri-

cos y la identificacin de aquellosque aplican a las condiciones de

trabajo de los sistemas definidos por

Fecha de seleccin: 30-10-06

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14 SISTEMAS& TELEMTICA

el estndar IEEE 802.16-2004. La

segunda fase corresponde al anlisis

comparativo de estos modelos y a

su implementacin en el software

ICS Telecom de la empresa francesa

ATDI con el objetivo de optimizar

algunos procesos relacionados con eldiseo de estas redes. Los resultadoshan permitido hasta la fecha sacar

algunas conclusiones importantes y

aportar realimentacin a otras acti-vidades de investigacin y desarrollo

en ejecucin.

PALABRAS CLAVE

Modelo de canal, WiMAX, radio pro-pagacin, 802.16, FWA.

Clasificacin Colciencias: A

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15SISTEMAS& TELEMTICA

I. INTRODUCCINLas actividades de planeacin, dise-o, despliegue y mantenimiento deredes inalmbricas implican el usode una serie de herramientas com-putacionales que han sido creadas

con el objetivo de predecir el compor-tamiento de estas redes para tomardecisiones basadas en los resultadosobtenidos de dicha aplicacin. Uno delos aspectos ms complejos relaciona-dos con los sistemas inalmbricos esla manera como se modela el mediode propagacin de las seales, el ca-nal de radio y el ambiente en el cualse encuentra inmerso un sistema

particular. Actualmente existe granvariedad de modelos que han sidodesarrollados para dar solucionesparticulares a los problemas quesurgen en cada caso y ambiente deaplicacin especfico; y aunque engeneral las soluciones planteadas hanofrecido hasta el momento buenosresultados, existe una notable difi-cultad relacionada con la eleccin del

modelo ptimo para la situacin enestudio, lo que le resta considerableflexibilidad a los procesos mencio-nados anteriormente. Debido a laimportancia misma de las tecnologasinvolucradas, es necesario desarrollarherramientas que mejoren significa-tivamente los procesos de anlisis,diseo e implementacin de redesinalmbricas de telecomunicaciones,

a la vez que permitan optimizar losprocesos de aprendizaje y las activi-dades de entrenamiento de personaltcnico y cientfico al interior de lasempresas, universidades y centros deinvestigacin.

Considerando lo anterior, dentro delGrupo de Investigacin, Desarrollo

y Aplicacin en Telecomunicaciones

e Informtica (GIDATI) de la Uni-

versidad Pontificia Bolivariana est

en actual desarrollo un proyecto de

Maestra en Ingeniera, el cual se

concentra en la definicin del estado

del arte en modelamiento de canales

de radio, y en la clasificacin de los

modelos ms representativos con elobjetivo de apoyar y optimizar las

actividades acadmicas y aquellas

tcnicas relacionadas con los procesos

mencionados inicialmente. Partiendo

de esta clasificacin general, se ha

dirigido la atencin a la particulari-

zacin de los modelos aplicables al

estndar IEEE 802.16-2004 [1] y a su

implementacin en una herramienta

de simulacin para conformar unmodelo general de capas inferiores

para estos sistemas. Inicialmente

se est realizando una revisin de

los modelos de canal existentes que

aplican a esta tecnologa, extrayendo

un subconjunto de ellos de acuerdo

con ciertos criterios como el gradode aproximacin, la correspondencia

con los casos particulares a analizar,

el nivel de complejidad previsto parasu implementacin, entre otros. Los

modelos seleccionados son adaptadosa los sistemas y ambientes particu-

lares, tarea que implica el esfuerzo

ms significativo considerando la to-pografa colombiana. Seguidamente

se realizar la simplificacin de los

mismos para su escritura en lenguajeC++ y generar finalmente las libre-

ras (DLL) que los implementen como

modelos de canal definidos/desarro-llados por el usuario en el interior

del software de planeacin, diseo

y simulacin de redes inalmbricasICS Telecom de la empresa francesa

ATDI. Las campaas de simulacinse encuentran en fase de diseo para

obtener resultados que permitan

realizar anlisis comparativos entre

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16 SISTEMAS& TELEMTICA

los diversos modelos estudiados y

contrastarlos a la vez con los prime-ros datos de mediciones reales que

se han realizado para el desplieguede infraestructura WiMAX1 en el

pas. Finalmente se concluir y se

presentarn propuestas para darcontinuidad al trabajo considerando

otras alternativas y tendencias.

II .MODELAMIENTO DECANALES DE RADIOEl modelamiento de canales de radio

es uno de los aspectos ms crticos a

considerar en la construccinde herramientas software

que apoyen los procesos deplaneacin y diseo de redes

inalmbricas. Para el caso

particular de WiMAX es deespecial inters el modelo

de canal utilizado para la

prediccin del comportamien-to del sistema, tanto en la

estimacin de los niveles de

cobertura como de las tasas de

transmisin alcanzables, msaun teniendo en cuenta que el

sistema se ha definido paracondiciones de LOS, nLOS y

NLOS 2 [2]. Como se expone en [3],

la prctica ms desarrollada y la quemejores resultados ha ofrecido es la

de inicialmente describir el canalde forma matemtica (modelarlo)

para comprender mejor su compor-

tamiento en ciertas condiciones ycaracterizarlo de manera detallada.

Posteriormente dicho modelo es lleva-

do a un lenguaje computacional parael desarrollo de componentes de si-

mulacin que apoyen las actividades

Figura 1. Comportamiento de la potencia reci-bida en funcin de la frecuencia de operacin yla distancia entre transmisor y receptor.

de diseo de redes. El reto siempre

es lograr modelos lo suficientementecompletos, descriptivos y simples que

permitan desarrollar simulacioneseficientes en todos los sentidos.

En trminos generales, los modelosde canal buscan predecir el nivel de

prdida de potencia que una seal de

ciertas caractersticas sufre cuandose propaga por un ambiente geogr-

fico determinado. Como se observa

en la Figura 1, el comportamiento dela variable potencia en recepcin es

1 WiMAX:Wireless interoperability for Microwave Access (estandarizado por el IEEE 802.16 WG)

2 LOS/nLOS/NLOS: Line Of Sight / near LOS / No LOS.

inversamente proporcional tanto a ladistancia de separacin entre trans-

misor y receptor como a la frecuencia

de operacin, y adems, se presentanotros fenmenos (ensombrecimiento,

desvanecimiento por multitrayec-

toria, desvanecimiento por efectosatmosfricos, difraccin y refraccin,

centelleo, cell breathing, retardos,

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17SISTEMAS& TELEMTICA

otras atenuaciones, interferencias y

ruido) que cada modelo considera deforma distinta. El tipo de ambiente

y los fenmenos mencionados hacenque la superficie mostrada en la

Figura 1 cambie significativamente

volvindola no determinstica, as queel desarrollo de un modelo matem-

tico del canal de comunicaciones y su

posterior implementacin softwaredebe considerar tanto los medios de

propagacin y las frecuencias utiliza-

das para la radiacin de seales comoel ambiente geogrfico en el cual se

va a desplegar el sistema y el tipo de

sistema (servicios y aplicaciones).

En [4] y [5] se realiza una clasifi-cacin general de radio canales,

diferenciando aquellos que han sido

formulados empricamente (basadosen mediciones) de otros cuya formu-

lacin obedece a la fsica propiamente

dicha relacionada con los fenmenosde propagacin de seales.

No obstante, con el advenimiento

de la informtica se han dado otrasorientaciones en lo que a modela-miento matemtico se refiere, las

cuales incluyen anlisis geomtricos

como el ray tracing, y el anlisisespaciotemporal que actualmente se

encuentra en pleno desarrollo con el

objetivo de impulsar nuevas tecnolo-gas de comunicaciones. Una de estas

tecnologas novedosas es WiMAX,

que opera en bandas de frecuencia yen condiciones para las cuales pocos

modelos de canal desarrollados has-ta el momento aplican de manera

eficiente, debido a que aquellos que

ofrecen resultados ms aproximadosa la realidad han sido construidos

empricamente y su extrapolacin a

otras bandas de trabajo y condicionesde operacin es compleja si se quie-

re garantizar exactitud razonable.

Adicionalmente, gran cantidad demodelos consideran solo algunos

fenmenos y en consecuencia debenaplicarse varios de ellos antes de

obtener un resultado prctico. Es

esto precisamente lo que hacen he-rramientas como ICS Telecom, que

utiliza una interfaz para configurar

los parmetros de simulacin en loreferente a los modelos de canal a

utilizar y fenmenos a considerar;

cada fenmeno se simula virtualmen-te por separado y luego se integran

los resultados para entregar una

respuesta nica.

En cuanto a la clasificacin de losfenmenos de propagacin, indepen-

dientemente de cul sea el fenmeno,

el efecto total sobre la seal normal-mente es una atenuacin o desvane-

cimiento (fading), por lo que dichos

fenmenos tradicionalmente se hanclasificado como se muestra en la

Figura 2. Con esta figura se puede ex-

plicar por qu algunos modelos apli-can slo a sistemas banda angosta, o

por qu en ciertos ambientes es msdeterminante un efecto que otro.

De los fenmenos presentes, aquelque ha sido ms analizado en lo que

va ejecutado del proyecto son las

prdidas de trayecto o path losses,pues comprenden un alto porcentaje

de las prdidas totales que experi-

menta la seal WiMAX al propa-garse, incidiendo fuertemente en la

cobertura del sistema y en las tasasde transmisin alcanzables. Los otros

fenmenos como la multitrayectoria se

describen/analizan generalmente conmodelos basados en taps y las prdidas

estimadas se adicionan a aquellas

sucedidas en el trayecto de propaga-cin. No obstante, antes de entrar

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18 SISTEMAS& TELEMTICA

Figura 2. Diferentes tipos de desvanecimiento [7].

Desvanecimiento de gran

escala debido a movimientos

sobre reas grandes

Variacionesalrededor de

la media

Atenuacinmedio de la seal

Vs. distancia

Descripcin en el

dominio del tiempo

(retardo)

Desvanecimiento

selectivo en

frecuencia

Desvanecimiento

selectivo en

frecuenciaDesvanecimiento

rpido

Desvanecimiento

rpido

Desvanecimiento

lento

Desvanecimiento

lento

Transformada

de Fourier

Transformada

de Fourier

Descripcin en el dominio

de la frecuencia

(corrimiento Doppler)

Desvanecimiento de pequea

escala debido a pequeos cambios

en la posicin

Descripcin en el

dominio del tiempo

Descripcin en el

dominio de la

frecuencia

Dispersintemporal

de la seal

Duales

Duales

Manifestaciones del

desvanecimiento en el canal

Desvanecimiento

plano

Desvanecimiento

plano

Variacintemporal

del canal

en la descripcin de estos anlisis se

presentarn en seguida algunos de

los resultados de la primera fase delproyecto, consistente en la clasifica-

cin general de los modelos de canal

aplicados en radiocomunicaciones.

III. CLASIFICACIN GENERALDurante la revisin bibliogrfica

para el desarrollo de la primera fase

del proyecto se encontraron diversasclasificaciones y descripciones de

los modelos de canal desarrolladoshasta el momento por varios autores,

pero dichas clasificaciones, como las

presentadas en [5], [6] y [7], se con-centran casi exclusivamente en la

descripcin superficial de los modelosrevisados, mas no en la generacin deuna herramienta que permita esco-

ger un modelo determinado para que

sea aplicado en el diseo o estudio deun sistema particular. Por tal motivo

se fij desde el principio que uno de

los objetivos del proyecto sera eldesarrollo de una tabla general de

clasificacin para los modelos de ca-

nal ms importantes con los cuales se

cuenta en la actualidad. Para la clasi-

ficacin se tuvieron en cuenta inicial-mente aspectos como la banda y los

ambientes de aplicacin, al igual que

las aplicaciones propiamente dichas(ver Figura 3), para posteriormente

pasar a detallar un amplio conjuntode aspectos que se encuentran iden-tificados en la Tabla I.

Tabla I. Aspectos considerados en la clasifica-cin de los modelos de canal inalmbricos.

TipoTipo de zona de aplicacin

Ambiente de aplicacinCluttergeneralBanda(s) de aplicacin

Selectividad en frecuencia (WBo NB)rea de prediccinExactitudGeneralidadImplementado en softwareEdad [En desarrollo?]

Proponentes Aplicacin (Tecnologas)Otras consideraciones para suaplicacinFormulacin matemtica

Descripcin de parmetrosVariables de entradaVariables de salidaComplejidad computacionalFormulacin lgicaReferenciasEnlaces y referencias

En total, se clasificaron 50 modelos de

canal inalmbricos de acuerdo con los

aspectos y parmetros mencionados(ver Tabla II), y se cuenta con des-

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19SISTEMAS& TELEMTICA

cripciones breves de la formulacinmatemtica y lgica, adems de las

referencias completas para cada uno

Figura 3. Descripcin de la tabla de clasificacin de modelos de canal.

Fiss model2-ray model (ground reflection)Knife-edge difraction modelMultiple knife-edge difraction

modelLongley-Rice modelDurkins modelOkumura-hata modelCOST231 - Okumura-HatamodelCOST231 - Walfisch-IkegamimodelOkumura-Hata at 3,5GHzWalden FWA model for 3,5GHzSaunders-Bonar modelIbrahim-Parsons model

Allsebrook-Parsons model

Dual slop modelWalfisch-Bertoni modelLee modelLoo statistical modelCorazza modelLutz modelRural dominant path modelUrban dominant path modelIndoor dominant path modelBlaunstein modelsStreet canyon model2D/3D standard ray tracing2D/3D intelligent ray tracing

Tabla II. Modelos de canal clasificados.

Partition losses modelsEricsson multiple breackpointmodel

Attenuation factor model

One slope modelMotley Keenan modelMulti wall modelRadar cross section modelLog-normal shadowing modelClarkes model for flat fading(TAP based model)2-ray Rayleigh fading modelSaleh-Valenzuela statisticalmodelSIRCIM statistical modelSMRCIM statistical modelIHE model

ECC-33Time dispersion models (Delayspread - TAPs models)Frequency dispersion models(Doppler spread)Blaustein-Anderson models2D/3D standard ray tracing2D/3D intelligent ray tracingITU-R model (P.840 y P.838)Crane modelEmilianiITU-R model (P.618)Rayleigh based models

Algunos de los modelos estudiados ya

han sido implementados en MatLab

para realizar anlisis comparativos,y un subconjunto de ellos espec-

ficamente los macrocelulares fue

implementado en el software desimulacin JavaDES desarrollado

por el MSc. Roberto Hincapi, del

GIDATI. En dicha implementacin nosolo fueron considerados los efectos

de propagacin sino que tambin seincluyeron aspectos relacionados con

los modelos de movilidad y las distri-buciones de trfico en sistemas predo-minantemente celulares. La Figura 4

muestra una captura de la interfaz de

simulacin del JavaDES.

No obstante, la tabla general de clasi-ficacin an se encuentra en proceso

de revisin y depuracin para incre-

mentar la utilidad de la herramientaque constituye dicha clasificacin.

de ellos en caso de que quien utilice

la tabla necesite profundizar ms enun modelo particular.

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20 SISTEMAS& TELEMTICA

IV. MODELOS APLICADOS AWiMAXComo se mencion anteriormente, la

segunda fase del proyecto consisteen estudiar de manera ms profunda

un subconjunto de los canales clasi-ficados en la fase inicial, centrandoel inters en aquellos que aplican

particularmente al estndar IEEE802.16-2004 (WiMAX). En [8] y [9]

se describen los modelos de canal ini-

cialmente sugeridos en el interior delIEEE 802.16 WG para la simulacin

de los sistemas FWA.3 Para el caso

particular de inters es importante

tener en cuenta que la condicin en lacual operarn normalmente las redes

WiMAX ser una condicin de NLOS,por lo que los modelos que asumen

LOS deben ser desde ya obviados en

el anlisis a realizar. Para el canal encondiciones de NLOS la seal puede

3 FWA: Fixed Wireless Access.

4 RF:Radio Frequency.

Figura 4. Ambiente de simulacin del JavaDES [11].

experimentar dispersin, difraccin,

cambios de polarizacin y reflexin,

factores que afectan la intensidad de

la seal recibida. Se han desarrollado

varios modelos que procuran caracte-

rizar este ambiente de RF4 y permitirla prediccin de la intensidad de la se-

al de RF en recepcin, los cuales en

su mayora estn basados en medidas

empricas y son utilizados actualmen-

te para predecir la cobertura a gran

escala en sistemas celulares. Estos

modelos proporcionan estimaciones

de las prdidas de trayecto conside-

rando la distancia entre el transmisory el receptor, factores del terreno,

altura de las antenas y frecuencias

de operacin. Desafortunadamente

ninguno de estos acercamientos trata

adecuadamente las necesidades y las

condiciones de los sistemas FWA.

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21SISTEMAS& TELEMTICA

5 LMDS: Local Multipoint Distribution System.

En [2] se afirma que AT&T ha realiza-do una gran cantidad de medicionesen varias reas a travs de los Esta-dos Unidos para modelar con mayorexactitud el ambiente fijo inalm-brico de RF. El modelo emprico de

AT&T ya ha sido validado contra eldespliegue de sistemas de acceso fijoinalmbrico y ha arrojado resultadoscomparables. Este modelo es la basede un modelo aceptado en la industriay es utilizado por los grupos de estan-darizacin como el IEEE 802.16 WG.El modelo de prdidas de trayecto deAT&T incluye parmetros como lasalturas de antena, la frecuencia por-

tadora y el tipo del terreno (clutter).As mismo, la Universidad de Stan-ford desarroll hace un par de aosun conjunto de modelos de canal parala simulacin del fenmeno de multi-trayectoria en sistemas LMDS.5 Es-tos modelos se denominan StanfordUniversity Interim Models (comn-mente abreviados SUI models). Losseis modelos SUI son una extensin

del trabajo de AT&T y aplican paratres categoras de terreno:

Tipo A: Colinas pequeas con mo-derada-alta densidad de rboles.

Tipo B: Colinas grandes con bajadensidad de rboles, o plano con

moderada-alta densidad de rbo-

les.

Tipo C: Plano con baja densidadde rboles.

Estas categoras de terreno propor-cionan un mtodo simple ms exacto

para la estimacin de las prdidas detrayecto sobre el canal de RF en con-

diciones de NLOS. Al ser estadstica

su naturaleza [9], el modelo puede

representar una gran gama de las

prdidas de trayecto experimentadasdentro de una comunicacin real en la

banda de RF. Los modelos SUI fueronseleccionados para el diseo, el desa-

rrollo y la prueba de las tecnologas

WiMAX en seis diversos panoramas,SUI-1 a SUI-6, descritos en [9]. Con

el uso de estos modelos de canal es

posible entonces predecir ms exac-tamente la cobertura que se puede

alcanzar con una estacin base confi-

gurada de una manera determinada,lo que claramente es un apoyo a las

actividades de planeacin y diseo de

redes WiMAX. No obstante, existe un

inconveniente prctico con los modelosSUI, y est relacionado precisamente

con la clasificacin de terreno para lacual aplican, pues ninguno de los seis

modelos considera zonas urbanas o ur-banas densas que son de hecho donde

se esperan los mayores despliegues de

infraestructura WiMAX.

Dentro de los modelos macrocelulares

clasificados existe una gran variedadde ellos que han sido obtenidos emp-ricamente a partir de mediciones encondiciones de NLOS, y virtualmentecualquiera de stos puede ser ajusta-do/extrapolado para que sea aplicadoa la banda de 3,5GHz. La Figura 5muestra algunas curvas comparativasde la potencia de recepcin estimadacon varios modelos de prdidas detrayecto en condiciones equivalentes,donde es notable que en trminosgenerales la diferencia entre sus pre-dicciones es de varios dB.

Por este motivo es de gran impor-

tancia la seleccin del modelo de

prdidas de trayecto a la hora desimular sistemas WiMAX y realizar

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22 SISTEMAS& TELEMTICA

las labores de diseo de la red, puesalgunos son ms optimistas que otros,

y no todos aplican igual en las mis-

mas condiciones topogrficas. En [8]se describe uno de los modelos depathloss adoptado por el IEEE 802.16 WG,

el cual da las prdidas de trayectosegn la Ec. 1.

Donde: A=20Log10

(4 do/ ), con dada

en metros. es el exponente de path loss

dado por =(a-b*hb+c/h

b), con la altura de

la antena de estacin base 10m

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23SISTEMAS& TELEMTICA

La curva utilizada para el modela-

miento del perfil de retardo est dadapor la Ec. 3, y los valores tpicos del

retardo RMS en el canal inalmbricoestn en el rango de 0,1 a 5 s. Adi-

cionalmente se considera el efecto

Doppler y un factor de correccin Kpara incluir las caractersticas que

el canal presenta en condiciones deNLOS, es decir, definirlo como tipo

Rice o tipo Rayleigh [8].

En trminos generales, para el diseo

y optimizacin de redes FWA, los mo-delos utilizados son de tipo emprico,

tanto para los clculos de path loss

(modelos empricos no dispersivos enel tiempo) como para los anlisis de

multitrayectoria (modelos empricos

dispersivos en el tiempo).

En [12] son presentados varios mo-delos empricos no dispersivos en

tiempo, los cuales permiten calcular

path loss de manera aproximada enla mayora de los casos. De todos los

clasificados, son raros los modelos

empricos que proporcionan infor-

macin sobre dispersin en el tiem-po, y los pocos que existen son muysimilares. Al predecir las prdidas

medias en el trayecto basndose en

un conjunto de mediciones, podrautilizarse un modelo correspondiente

de dispersin temporal para obtener

el perfil de retardo temporal de cadacurva derivada estadsticamente,

o mediante tabulacin de datos,

siendo sta una forma de predecirla dispersin en el tiempo causada

por algunos ambientes basndose en

sus caractersticas [12]. Un ejemplode este tipo de modelos son los SUI

descritos anteriormente.

Tambin existe la alternativa de

aplicar o desarrollar modelos fsicosbasados en los principios fsicos de

la radiopropagacin (normalmente

en la ptica geomtrica) ms que enestadsticas obtenidas de conjuntos

de mediciones. Se encuentran muchos

modelos de este tipo descritos en lamayora de la bibliografa existente

sobre el tema, pero son modelos cuya

exactitud, capacidad y xito en laspredicciones depende de la informa-

cin que se tenga acerca del ambiente

geogrfico de operacin del sistemaen estudio. Estos modelos pueden

estar o no orientados a un sitio es-

pecfico, y no solo deben aplicar lasleyes fsicas del electromagnetismo

sino que deben incluir tambin una

tcnica sistemtica para mapearel ambiente real de propagacin

dentro del modelo mismo [12]. Noobstante, existen modelos fsicos no

dispersivos en tiempo y orientados

a sitio especfico, como por ejemploel modelo geomtrico de trazado de

rayos en dos dimensiones (2D Ray

Tracing model), mejor conocido comoel modelo de Anderson. Otro ejemplo

posiblemente ms conocido es elmodelo Longley-Rice, que ha sidoimplementado en la mayora de las

herramientas computacionales para

diseo de redes inalmbricas y radio-enlaces. Este tipo de modelos aplica

muy bien para el diseo de redes deacceso fijo inalmbrico; pero hay un

tercer grupo de modelos fsicos que

estn orientados a sitio especfico y

adems son dispersivos en tiempo.

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24 SISTEMAS& TELEMTICA

Estos modelos aplican las leyes fsicas

de manera muy precisa sobre carto-grafa detallada del ambiente real de

operacin; rastrean la trayectoria delas ondas electromagnticas cuando

dejan el transmisor e interactan

con objetos en el ambiente. Esto nosolo proporciona informacin sobre

la dispersin en el tiempo sino tam-

bin informacin sobre el ngulo dellegada que es de gran inters para

sistemas que utilizan antenas adap-

tativas, por ejemplo.

Es claro entonces que para la ade-cuada planeacin y diseo de redes

WiMAX se necesita la combinacin

de modelos predictivos tanto de pr-didas medias en el trayecto como de

fenmenos de multitrayectoria. En

cuanto a los modelos de path loss,hasta el momento se han estudiado

los mencionados anteriormente ms

algunas modificaciones realizadas almodelo de Hata descritas brevemente

en [10]. Y en lo referente a los mo-

delos de multipath y consideracinde otros fenmenos, se han revisado

los modelos propuestos por Stanfordy sus variantes para la banda de

3,5GHz descritas en [8] y [10].

En trminos generales, todas las

propuestas para el modelamiento de

canales aplicable a WiMAX giran entorno a estos modelos y sus variantes.

Algunos modelos depath loss, como

el de Walfish-Ikegami por ejemplo,tienden a ser demasiado optimistas

para zonas urbanas, las cuales son deprincipal inters para los operadores

WiMAX, y adems tienen el inconve-

niente de ser aplicables slo dentrode ciertas bandas de trabajo que no

sern de implementacin comercial

inmediata. El modelo de COST-231Hata tiene la misma limitacin, pero

por ser el modelo tradicionalmente

aplicado para el clculo depath lossy para la prediccin de niveles de

recepcin, ha sido extrapolado hastala banda de 4GHz. El modelo resul-

tante es descrito en [10] de manera

comparativa con otros dos modelos: elECC-33 [13] y el modelo depath losstomado para SUI y adaptado a FWA,

como se describi anteriormente.

El modelo de path loss de Hata,

ajustado y extrapolado hasta 4GHz,muestra que la atenuacin en dB

tiene una funcin de distribucin deprobabilidad gaussiana con media

A50 (ver Ec. 4) y determinada des-

viacin estndar (ver Ec. 4). El IEEE802.16 WG ha adoptado tambin este

modelo como el modelo de path loss

para el diseo de redes WiMAX, y esms conocido como el modelo ECC-33

[13]. Dicho modelo de propagacin es

path loss con atenuacin aleatoria,teniendo en cuenta difraccin sobre

tejados y mltiples reflexiones para

media/alta cantidad de edificaciones,muy tpico de Japn, al igual que

sus versiones anteriores. Aplica aciudades grandes y medianas, e in-

dica adems correcciones para reas

suburbanas y reas abiertas. Lasdistancias lmite son menores a 10

km y las alturas de antena oscilan

entre 20 y 200 metros. El resultadode la extrapolacin es que la seal

recibida est dada por:

Donde:Afs=92,4+20Log(D)+20log(RF), son

las prdidas espacio libre.

Abm

=20,41+9,83Log(D)+7,894Log(RF)+

9,56[log(RF)]2, prdida media bsica de

trayecto.

GC=Log(hc/200){13,958+5.8[Log(D)]2}, ga-

nancia en BS.

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25SISTEMAS& TELEMTICA

GT=[42,57+13,7Log(RF)][Log(h

t)0,585]

para ciudades medianas y GT=0,795ht

1,862 para grandes ciudades. RF en GHz,

D en km, hc y ht en m (altura BS y altura

SS respectivamente).

Adicionalmente, a los modelos SUI

de dispersin temporal que tambinson empricos se les han realizado

algunas modificaciones para apli-carlos a la banda de 3,5GHz, pues

su planteamiento original fue para

frecuencias entre 2,5 y 2,7 GHz. Comoya se explic, los modelos SUI definen

dos modelos para cada uno de los tipos

de terreno (clutter) y hacen un total deseis clasificaciones. En [14] los autores

exponen algunos aspectos encontradosinconsistentes en los modelos SUI, re-lacionados con el corrimiento Doppler

en multitrayectoria, el perfil potencia-

retardo, los patrones de radiacin con-siderados, los valores asumidos para

el factor K, y la funcin de correlacinde frecuencia. De cualquier manera,

los modelos SUI fueron desarrolla-

dos especficamente para uso en la

banda de frecuencias de MMDS6

enNorteamrica. En [8] se afirma que

el modelo podra desempearse ade-cuadamente en el rango de 2 a 4 GHz,

el cual incluye las bandas de 3,5GHz

que han sido asignadas en Europay en Colombia para la operacin

comercial de WiMAX. La ecuacin

depath loss en los modelos SUI fuederivada bsicamente de medicio-

nes en reas suburbanas, y hasta elmomento no se han incluido factores

de correccin para zonas urbanas o

de alta densidad de edificios, ni parazonas rurales. Adems, tampoco hay

manera de relacionar los tres tipos

o categoras de terreno a los clutters

comnmente disponibles o a bases dedatos de terreno, as que el mtodo

para seleccionar la categora a aplicaren algn escenario de despliegue de

un sistema particular no es sistemti-

co. Las medidas fueron tomadas a dis-tancias cercanas a los 7 km, las cuales

son adecuadas para la evaluacin de

cobertura y servicio; sin embargo,para redes FWA multicelda en las

cuales se necesita la reutilizacin de

frecuencias, se requieren los nivelesde interferencia de la seal desde cel-

das que pueden estar alejadas varios

radios de celda. Los modelos SUI no

ofrecen orientacin sobre path lossa estas distancias, y como se afirma

en [12] se puede esperar que los va-lores de path loss arrojados por los

SUI extrapolados a estas distanciaspudieran casi ciertamente ser ms

grandes que aquellos experimentados

en los sistemas reales.

Por otro lado, hay gran variedad de

modelos basados en la tcnica deray-tracing. Dichos modelos fsicos

que pueden ser bidimensionales otridimensionales han demostrado

tener los niveles de exactitud ms

altos en las pruebas comparativas,como se muestra en [12], limitados

casi exclusivamente por el nivel de

detalle de la informacin cartogr-fica proporcionada. Adicionalmente

estos modelos realizan clculos dereflexin, difraccin, rayo directo,multitrayectoria (muy importante

en sistemas WiMAX, especialmente

en condiciones de NLOS), y respues-ta impulsiva del canal, entregando

6 MMDS:Multichannel Multipoint Distribution System.

8/3/2019 Estudio Canal Wimaxxx

14/22

26 SISTEMAS& TELEMTICA

resultados de intensidad de campo,

prdidas de trayecto, delay spread,angular spread, y respuesta impul-

siva del canal. La Figura 6 muestracurvas comparativas de las predic-

ciones realizadas utilizando algunos

modelos mencionados, y es clara lasuperioridad de las tcnicas de ray-

tracingcuando se utiliza cartografade alta definicin.

Figura 6. Comparacin de modelos predictivos aplicables a diseode rdes WiMAX [12].

V. SIMULACIONES EIMPLEMENTACIONESHace un par de aos el requerimiento

de algunos modelos a los que se les

proporcion informacin muy detalla-da del sitio especfico en el cual se va

a desplegar la red era visto como una

desventaja porque se dispona de po-cas bases de datos con informacin de

ese tipo. No obstante, en la actualidadexiste cartografa de alta resolucin

de muchas zonas de inters para el

despliegue de infraestructura y parael ofrecimiento de servicios, lo que

convierte a los modelos fsicos es-

pecialmente los geomtricos en muybuenos candidatos para apoyar las

actividades de planeacin y diseo de

redes WiMAX. No obstante, aunqueel GIDATI cuenta con cartografa de

alta resolucin de Medelln, no se

ha profundizado an en el estudio

de este tipo de modelos y hasta el

momento se han aplicado las confi-

guraciones que por defecto permite elsoftware ICS Telecom, concentrando

la atencin por el momento en las

implicaciones que tiene la seleccin

de modelo depath loss en la exactitud

de los resultados.

Para la planeacin de redes WiMAX,

es entonces de gran inters que los

modelos utilizados proporcionen

flexibilidad a los procesos y los dotende gran exactitud. Por este motivo,

para la investigacin actual se han

seleccionado cinco modelos para su

implementacin y para la realizacin

de comparaciones mediante los resul-

tados de simulacin:

Modelo ECC-33: Es una modi-

ficacin del conocido modelo de

Okumura-Hata, que permite

8/3/2019 Estudio Canal Wimaxxx

15/22

27SISTEMAS& TELEMTICA

ajustarlo a condiciones de opera-

cin banda ancha y ambientes dealta influencia multitrayectoria.

Modelos SUI: Son los Stanford

University Interim, que en total

son seis y actualmente los msaplicados en el estudio de la tec-

nologa WiMAX.

3D Intelligent Ray Tracing: Desa-

rrollado principalmente en Stu-ttgart University. Es un modelo

geomtrico algo complejo, pero

considerando que se cuenta coninformacin cartogrfica deta-

llada, su implementacin deber

ofrecer buenos resultados.

Urban Dominant Path Model:Tambin desarrollado en Stutt-

gart University, es una modifi-

cacin del anterior que identifica

los trayectos dominantes en la

comunicacin y considera slo lasseales relacionadas con esos tra-

yectos reduciendo as el volumende clculos a realizar.

Walden-Rowsell model: Es unmodelo emprico simple de path

loss presentado en [17], basado

en mediciones realizadas directa-mente en la banda de 3,5GHz. Ac-

tualmente se est utilizando este

modelo en otro proyecto en el in-terior del GIDATI para la creacin

de un modelo genrico de la capafsica de sistemas WiMAX sobre

Network Simulator 2, debido a

que es el que mejor aproximacina datos reales presenta.

En la Tabla III se realiza una compa-racin de cuatro de los cinco modelos

seleccionados.

Modelos empricos(SUI y ECC-33)

DPM 3DRT

EscenarioRural X XUrbano X X XInteriores X X X

Resultados

Intensidad del campo, Prdidas de trayecto, Potencia X X XDelay Spread X

Angular Spread LOS/NLOS X X XRespuesta impulsiva del canal X

Clculos

Rayo directo X X XReflexiones Incluido I limitadoDifracciones Ilimitado 2

Reflexiones y difracciones X XReflexin, difraccin y transmisin X XMultitrayectoria XRespuesta impulsiva del canal X

rea de prediccin reas grandes X reas medianas X X reas pequeas X X X

ExactitudCerca del transmisor Satisface Muy alta Muy alta*Lejos del transmisor Limitada Muy alta Media*

Tiempo de clculoPrediccin Muy baja Corta Corta*Preprocesamiento Ninguno Ninguno Medio*

* dependiendo de la configuracin del modelo (ej. Nmero de interacciones)

Tabla III. Comparacin de modelos predictivos aplicables a diseo de redes WiMAX.

8/3/2019 Estudio Canal Wimaxxx

16/22

28 SISTEMAS& TELEMTICA

En la actualidad, la mayora de las

herramientas software que asis-

ten actividades de diseo de redes

incluida ICS Telecom de ATDI ,

aplican los tres tipos de orientaciones

de manera individual. Por ejemplo,

como se describe en [16] y [17], escomn aplicar modelos de path loss

como el ITU-R P.525/526 junto con un

modelo geomtrico de difraccin como

el de Deygout, una integracin media

para atenuaciones en subtrayectos, y

un modelo geomtrico reflectivo 2D o

3D para anlisis de multitrayectoria

y efecto can. La intencin entonces

de combinar estos diferentes tipos

de modelos es la validacin de los

SUI en actividades de diseo real,7

y la aplicacin de conceptos de ray-

tracingen un modelo completo sobre

la herramienta ICS Telecom, para lo

cual se cuenta con cartografa de alta

resolucin de la zona metropolitana

de Medelln. Como ya se mencion,

con SUI se tiene el inconveniente de

que los modelos no aplican a zonasurbanas ni rurales; con el modelo

ECC- 33 se tiene el problema de que

es el resultado de una extrapolacin

de un modelo que desde antes se pre-

sentaba como demasiado optimista en

las predicciones para zonas rurales;

y con ray-tracingexiste un requeri-

miento en procesamiento que no se

tiene con los dos modelos anteriores.

La implementacin de estos cincomodelos permitir determinar cul

es la combinacin adecuada de orien-

taciones en modelamiento de canales

para el diseo de redes WiMAX.

7 Las simulaciones actuales se estn realizando con ICS Telecom nG versin 7. La nueva versin del softwarecuenta ya con implementaciones de los modelos SUI, lo que proporciona otra alternativa para validacin

de resultados.

VI. RESULTADOS OBTENIDOSY PROYECTADOSVarios investigadores ya han realiza-

do comparaciones entre los modelos

seleccionados y han sacado conclu-

siones importantes. En [10], los au-

tores analizan brevemente el modeloCOST-231 Hata, el modelo ECC- 33 y

los modelos SUI aplicados al clculo

depath loss y comparan los resulta-

dos con mediciones reales. La Figura

7 muestra el resultado grfico de la

comparacin para una zona urbana,

que como ya se ha dicho es de especial

inters para los operadores de redes

WiMAX. No obstante, una vez que

estos modelos sean implementados

en ICS Telecom, se espera que los

resultados varen un poco conside-

rando la topografa colombiana, y

precisamente determinar esas varia-

ciones y los factores ms influyentes

es otro de los objetivos del proyecto.

Actualmente se lleva a cabo una

campaa de simulacin que utiliza la

cartografa de alta resolucin y la he-rramienta ICS Telecom con diversas

configuraciones de los parmetros del

modelo de propagacin aplicado, con

el objetivo de comparar la incidencia

de stos en las predicciones y deter-

minar posteriormente el grado de

aproximacin de cada configuracin

a los datos reales obtenidos mediante

pruebas de drive test.

En la Figura 8 se muestra la predic-

cin de cobertura para la zona su-

burbana de la Universidad Pontificia

Bolivariana, realizada aplicando el

modelo COST-231 Hata, con alturas

8/3/2019 Estudio Canal Wimaxxx

17/22

29SISTEMAS& TELEMTICA

Figura 7. Comparacin de modelos empricos con medicio-nes en un ambiente tpico urbano [10].

de antena de estacin base y esta-

cin suscriptora iguales a 12m y 4mrespectivamente, potencia de trans-

misin de 1W, antenas omnidireccio-nales con 14dB de ganancia, banda de

trabajo de 3,5GHz, ancho de banda de

canal igual a 1,75GHz y esquemas decodificacin/modulacin 3/4 64-QAM

(aunque el valor de estos dos ltimos

parmetros es indiferente).

Figura 8. Prediccin de cobertura para WiMAX a 3,5 GHz usandoel modelo COST-231 Hata.

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18/22

30 SISTEMAS& TELEMTICA

Si se compara este resultado con el

mostrado en la Figura. 9, se observaclaramente que el modelo ITU-R 525

es mucho ms optimista que COST-231 Hata. En general, los modelos de

Hata se comportan ms pesimistas

que otros modelos en zonas distintas

a Japn, y de hecho, ese fue motivopor el cual se seleccion el modelo de

Walden-Rowsell para el otro proyectomencionado.

Figura. 9. Prediccin de cobertura para WiMAX a 3,5 GHz usando elmodelo ITU-R 525.

Las campaas de simulacin incluyen

una amplia variacin de los parme-tros de configuracin de los modelos,

y estn llevndose a cabo mientras se

termina la construccin de las DLL

que permitan realizar simulacionesadicionales de los modelos seleccio-

nados.

Los resultados sern utilizados en

el presente proyecto y en otros quese ejecutan de forma paralela al

interior del GIDATI, y permiten lavalidacin de resultados y la formu-

lacin de propuestas para futuros

proyectos.

VII. CONCLUSIONESY RECOMENDACIONESComo se describi a lo largo del artcu-lo, debido a las limitaciones citadas

los modelos SUI son ms apropiados

para propsitos de dimensionamientoo de desarrollo de equipos que para la

planeacin y diseo detallados de lared WiMAX en locaciones especficas.

Para propsitos de planeacin son

ms apropiados los modelos fsicosque puedan explotar la informacin

detallada que se tenga del terreno,

del clutter, y de las edificaciones cir-cundantes.

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19/22

31SISTEMAS& TELEMTICA

Las simulaciones realizadas han

proporcionado informacin suficien-te para empezar a determinar qu

factores son los que mayormenteimpactan en la seleccin del modelo

de canal a utilizar, y cmo esto afec-

ta las actividades de planeacin ydiseo. De esta manera se presenta

la tabla de clasificacin de canales

como una herramienta propiamentedicha diseada para asistir en las

labores de ingeniera de red y apoyar

las decisiones referentes al tema quese ha tratado.

En cuanto a la herramienta ICS

Telecom, se ha observado que losresultados que arroja no siguen un

comportamiento basado completa-

mente en modelos probabilsticos,pues los resultados siempre son los

mismos con las mismas condiciones

generales, pero se ha asumido en lascampaas que los datos corresponden

a valores medios estimados en cadapunto de la cartografa.

Finalmente, teniendo en cuenta losobjetivos de esta primera fase, de todoel desarrollo se pueden consignar dos

conclusiones generales:

Determinar el estado del arteen el modelamiento de canales

de radio y clasificar los modelos

existentes/disponibles estudiadosha facilitado el desarrollo de las

actividades acadmicas y tam-bin de las ingenieriles como laplaneacin y el diseo de redes

inalmbricas.

El desarrollo de cuadros clasifi-catorios y comparativos para los

diferentes modelos de canal apli-

cables, permite que la creaciny/u optimizacin de herramientas

software para planeacin, diseo

y simulacin de redes sea ms

eficiente. Los resultados son ens mismos un instrumento de

estudio e ingeniera.

AGRADECIMIENTOS

Los autores expresan sus agrade-cimientos a la empresa TES Am-rica Andina Ltda. por facilitar lacartografa sobre la cual se estndesarrollando las campaas de simu-lacin. Tambin al ingeniero NstorOrlando Bayona Acosta de la UPBpor sus aportes en el desarrollo delsimulador JavaDES, y en generala todos aquellos que han colaborado

en la ejecucin del proyecto.

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2005.

CURRCULOSAlexnder Galvis Quintero {al-

exander.galvis@upb.edu.co}

es ingeniero en Electrnica y

Telecomunicaciones de la Uni-

versidad del Cauca (Popayn,

2005) y candidato a Magster en

Ingeniera con nfasis en Teleco-

municaciones en la Universidad

Pontificia Bolivariana.

Actualmente se desempea

como investigador y docente

en dicha institucin, adems

de coordinar el Semillero de

Tecnologas Inalmbricas (STI).

Temas de inters: Radiocomuni-

caciones, modelamiento de ca-

nales, Software Defined Radio,

coexistencia e interoperabilidad

inalmbrica, simulacin.Cristina Gmez Santamara

{cristina.gomez@upb.edu.co}

recibi sus ttulos de Ingeniera

Electrnica y de Magster en

Ingeniera con nfasis en Teleco-

municaciones de la Universidad

Pontificia Bolivariana (Mede-

lln, 2002 y 2005 respectivamen-

te). Actualmente es candidata a

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33SISTEMAS& TELEMTICA

Doctora en Ingeniera en la mis-

ma institucin, y su trabajo estrelacionado con el modelamiento

de canales espacio-temporales.

Temas de inters: Radiocomu-

nicaciones, modelamiento de

canales, MIMO, WiMAX.

Roberto Carlos Hincapi Reyes

{roberto.hincapie@upb.edu.co}recibi sus ttulos de Ingeniero

Electrnica y de Magster en

Ingeniera con nfasis en Teleco-municaciones de la Universidad

Pontificia Bolivariana (Medelln,

1996 y 2004 respectivamente).Actualmente es candidato a Doc-

tor en Ingeniera en la mismainstitucin, y su trabajo est

relacionado con el modelamiento

de capas superiores de sistemasinalmbricos. Temas de inters:Radiocomunicaciones, planifi-

cadores, QoS en sistemas ina-lmbricos, redes mesh y ad hoc,

simulacin, WiMAX.

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