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RESUMEN

Los sistemas de antenas adaptativas han sido objeto de estudio para mejorar las capacidades de las redes celulares de futuras generaciones. En este artículo, se muestran ventajas de utilizar sistemas de antenas adaptativas en las estaciones base frente a los sistemas de antenas sectorizadas convencionales. Se establece como ejemplo algunas características de desempeño utilizando el algoritmo adaptativo clásico LMS (Least – Mean – Squares) en un escenario urbano de la ciudad de Bogotá D. C, previamente generado en Matlab y simulado en el software ICS Telecom con la tecnología celular de tercera generación (3G) WCDMA (Wideband Code Division Multiple Access).

Palabras Clave— Algoritmos adaptativos LMS, antenas adaptativas, radio propagación, redes celulares.

I. INTRODUCCIÓN

os sistemas de telecomunicaciones móviles han empleado tradicionalmente tecnología de antenas omnidireccionales

y sectorizadas para la transmisión y recepción de los canales de tráfico emitiendo también sus señales a usuarios no deseados y a la vez recibiendo señales de diferentes fuentes. La interferencia derivada de este hecho ocasiona la limitación de la capacidad del canal y por ende un menor aprovechamiento de los recursos electromagnéticos [1]. En los últimos años y dentro de los desarrollos actuales el uso sistemas de antena adaptativa se ha planteado como una buena solución a la demanda cada vez mayor de recursos y capacidad. La tecnología de sistemas de antenas adaptativas promete no solo aumentar la capacidad sino también mejorar la calidad de la señal, incrementar el alcance, aumentar el nivel de seguridad e incluso incluir nuevos servicios y aplicaciones [2]. La implantación de sistemas de antenas adaptativas en redes celulares requiere de análisis preliminar, en este caso en un escenario local, que muestre las ventajas de diseñar una red

Javier Enrique Arévalo Peña: javier.arevalo@fuac.edu.co, jarevalop@gmail.com, Docente Investigador, Universidad Autónoma de Colombia, Magister en Ingeniería de Telecomunicaciones, Universidad Nacional de Colombia.

Parte de resultados de este trabajo fueron financiados por la Dirección de Investigación Sede Bogotá a través de la convocatoria de apoyo a Tesis de Posgrado 2008.

móvil celular con antenas adaptativas [3]. En este artículo, se abarcan estos aspectos, relevantes académicamente e importantes y útiles para las empresas operadoras de servicios de telecomunicaciones móviles celulares que en el futuro tendrán en las antenas adaptativas una tecnología que mejore su capacidad de prestar servicios a sus usuarios. Estos resultados preliminares, desarrollados por el autor, como resultado de su tesis de maestría[4], se presentan como punto de partida de un proyecto de investigación que se desarrolla en la Universidad Autónoma de Colombia tendiente a contribuir a caracterizar modelos de radio propagación para sistemas multiantena en redes móviles celulares de cuarta generación (4G).

II. METODOLOGÍA DE SIMULACIÓN

Las simulaciones destinadas a establecer el impacto de las antenas adaptativas se enfocan a conocer la cobertura de la señal piloto, capacidad de tráfico y cálculo de ruido de las mismas en el escenario de estudio; teniendo en cuenta que estos son características propias evaluadas en WCDMA. En este apartado se describen los parámetros necesarios para llevar a cabo las simulaciones que permiten hacer el análisis de las antenas adaptativas.

A. ICS Telecom Es una herramienta de simulación de radio propagación de

la empresa francesa ATDI. Permite realizar estudios y comprobar parámetros técnicos de las principales tecnologías inalámbricas del momento. Se utiliza sobre cualquier cartografía que se encuentre disponible o que haya sido elaborada para fines específicos. Sus resultados en escenarios reales son altamente precisos y pueden verificarse a través de mediciones, lo que la constituye en una herramienta de diseño robusta para su aplicación en la industria [5]. La cartografía de la ciudad de Bogotá D. C. disponible para las simulaciones es un Modelo Digital de Ciudad (DCM: Digital City Model), tiene alta resolución con una precisión de 5 m y el terreno y la altura de los edificios se modelan en la misma capa con un archivo *.GEO. El tipo de terreno es establecido por un archivo *.SOL. Para el cálculo de la cobertura radioeléctrica utilizando ICS Telecom, la zona se cuadricula en píxeles de 5m x 5m (cartografía digital) y se observa el valor de la señal en cada píxel, haciendo una representación de los distintos niveles según un código de colores.

Sistemas de Antenas Adaptativas en Redes Móviles Celulares: Escenario Urbano de Bogotá

D. C. (Colombia)

Javier Enrique Arévalo Peña

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B. Zona de Estudio y Ubicación de Estaciones Base

La cartografía digital de la ciudad de Bogotá, donde se encuentran la zona de estudio, también fue provista por la empresa TES América (encargada en su totalidad de su desarrollo y adecuación al software ICS Telecom). La zona urbana del barrio Chicó, fue escogida por la alta densidad de usuarios móviles y por lo tanto tráfico de red. Comprende el área delimitada por la Carrera 7 hasta la Autopista Norte y la Calle 87 hasta la Calle 100, en el norte de la ciudad, con una extensión de 2.72 Km2. Para establecer el diseño de la red de estaciones base, se parte de su ubicación real dentro de la zona Chicó. Se realiza un levantamiento en campo enfocado a ubicar las estaciones base del operador celular Comcel, que cuenta con la mayor cantidad de ellas en la ciudad y de acuerdo a los datos de la Comisión de Regulación de Telecomunicaciones (CRT) es el operador de telefonía móvil que posee la mayor del mercado actual lo que lo hace una referencia de estudio adecuada sobre los otros operadores [6]. Se ubicaron 14 sitios dentro del área, mostrados en la Tabla 1 y en la Figura 1, cada uno sectorizado a 120º, es decir existen 42 transmisores. Tabla1. Estaciones base zona Chicó

Estación Dirección de ubicación Estación 1 Calle 100 Carrera 9 A Estación 2 Calle 92 Carrera 15 Estación 3 Calle 89 Carrera 10 Estación 4 Calle 92 Carrera 21 A Estación 5 Calle 94 Carrera 11 A Estación 6 Calle 93 B Carrera 9 Estación 7 Calle 97 A Carrera 10 Estación 8 Calle 94 A Carrera 16 Estación 9 Calle 98 Carrera 11 Estación 10 Calle 100 Carrera 17 Estación 11 Calle 93 Carrera 11 Estación 12 Calle 93 Carrera 13 Estación 13 Calle 87 Carrera 11 Estación 14 Calle 87 Carrera 20

Figura 1. Estaciones base zona Chicó.

C. Tecnología Móvil Celular WCDMA y Configuración de Parámetros de Simulación.

La simulación en ICS Telecom se centra en la tecnología móvil de tercera generación WCDMA. Se determinan dos

relaciones para el análisis de las simulaciones. La primera es la relación energía por bit a densidad espectral de potencia de ruido Eb/N0 y la segunda es la relación energía de la señal piloto a potencia total Ec/I0 [7]. La relación Eb/N0 es un indicador de la calidad del sistema WCDMA y se espera que su valor sea alto, mientras que la relación Ec/I0 es un indicador del ruido y la interferencia en el sistema y se espera que su valor sea bajo [8]. En cuanto a la configuración, la Tabla 2, presenta los principales parámetros utilizados en la simulación con la tecnología WCDMA [9]. Tabla 2. Parámetros simulación WCDMA

Parámetro Valor Frecuencia portadora 2000 MHz Ancho banda del canal 5 MHz Razón de chip 3.84 Mchip/s Capacidad canal de tráfico 2000 Mbps Potencia transmisor EB 20 W Ganancia de antena EB 18 dBi

Perdida de cable EB 1 dB Potencia transmisor EM 0.125 W Ganancia de antena EM 0 dBi Pérdida de cable EM 0 dB Potencia canal piloto 3 W Potencia canal paging 0.36 W Potencia canal sincronización 0.30 W Figura de ruido -97 dBm

El modelo de propagación empleado corresponde al ITU – R 525, destinado a calcular las pérdidas en la señal, el método Deygout 94, para cuantificar las pérdidas por difracción en los obstáculos y una corrección por atenuación por subtrayectorias denominada Standard que cuantifica una obstrucción parcial de la zona de Fresnel [10].

D. Usuarios Móviles

La demanda de usuarios móviles se establece de la densidad de población esperada y la densidad de usuarios móviles, según el tipo de entorno [11](ATDI, 2007). En este caso, para el área estudiada de 2.72 Km2, el entorno es urbano denso y la densidad de usuarios móviles establecida es de 225 móviles/Km2, es decir, se cuenta con 612 usuarios móviles. La generación de usuarios en el escenario de estudio sigue un procedimiento aleatorio proporcionado por el software ICS Telecom. Mediante una campaña de pruebas se genera una distribución de usuarios lo más uniforme posible sobre la región de estudio para que no haya sectores de aglomeración de estaciones móviles, y de esta forma procurar que las estaciones base cuenten con cantidades similares de estaciones móviles asociadas.

E. Patrones de Radiación Adaptativos.

El software ICS Telecom tiene una serie variada de alternativas para la simulación de los patrones de radiación de antenas convencionales aunque no contempla patrones de radiación específicos para la simulación de sistemas de antenas adaptativas. Sin embargo, cuenta con la facilidad de permitirle al diseñador emplear sus propios patrones a través de la creación de archivos *.txt, que relacionan en dos columnas: ángulos (grados) y nivel de intensidad (dB). La generación de los patrones adaptativos se hizo utilizando la

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herramienta Matlab® que después se convierten a archivos *.txt para ser importados por ICS Telecom [12]. En un sistema de antena adaptativa los pesos complejos se ajustan utilizando un procesador adaptativo. El método utilizado por el procesador para cambiar los pesos es llamado algoritmo adaptativo y es quizás la parte más importante de un conformador de haz (beamformer) [13]. Existen diversos algoritmos adaptativos basados en alcanzar ciertos criterios de desempeño utilizando procesos iterativos. Todos ellos generalmente son expresados como funciones costo que típicamente son asociadas inversamente con la calidad de señal en la salida del arreglo. A medida que los pesos son ajustados iterativamente, la función costo es más pequeña cada vez y cuando es minimizada el criterio de desempeño se ha cumplido y el algoritmo adaptativo ha logrado converger [14]. El algoritmo escogido como ejemplo, es el clásico LMS. Este algoritmo estima el valor instantáneo del vector gradiente con un vector aleatorio que depende del vector datos de entrada . Utiliza el método de descenso por gradiente (steepest-descent) para converger a la solución óptima de Wiener [15]. El algoritmo LMS puede ser representado por las siguientes tres ecuaciones [16], en las cuales ���� , ���� y ���� denotan la señal muestreada de ����, ���� y ���� en el instante de tiempo , respectivamente ���� � �������� (1) ���� � ���� ���� (2) �� � 1� � ��� � ������∗��� (3) El parámetro � indica el tamaño de paso del vector de pesos cuando pasa de un ciclo de iteración a otro. El patrón de radiación seleccionado para la antena sectorizada de ICS Telecom, mostrado en la Figura 2, es el más próximo a los que se encuentran en las estaciones base de los operadores celulares y la Figura 3 presenta un ejemplo de patrón de radiación adaptativo LMS de 8 y 12 elementos generado con la herramienta Matlab®.

Figura 2. Patrón de radiación de antena sectorizada convencional. Vista horizontal y vertical.

Figura 3. Ejemplo patrón de radiación adaptativo LMS de 8 y 12 elementos.

III. RESULTADOS SIMULACIONES

A. Cobertura de la Señal Piloto

Establecer la cobertura de la señal piloto es importante para garantizar la conexión de los usuarios en determinada extensión del territorio [4](Arévalo, J. E., 2009). La Figura 4 presenta la simulación para las antenas sectorizadas, la Figura 5 la simulación para las antenas adaptativas LMS de 8 elementos y la Figura 6 la simulación para las antenas adaptativas LMS de 12 elementos. Las tonalidades denotan la intensidad de las coberturas y las magnitudes de los parámetros generados por las estaciones base en el terreno estudiado. Los colores rojo, naranja y amarillo indican en su orden magnitudes de mayor a menor intensidad de campo en la cobertura mientras que los tonos verde y azul son las regiones de más baja intensidad. El análisis de los resultados se divide en dos partes: la primera, para valores bajos y medios entre 50 dBu y 109 dBu y la segunda, para valores entre 110 dBu y 130 dBu. En la Tabla 3 se presentan las áreas cubiertas de la señal piloto y se observan las mejoras proporcionadas por las antenas adaptativas.

Figura 4. Cobertura de señal piloto generada por la antena convencional sectorizada en el escenario Barrio Chicó.

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Figura 5. Cobertura señal piloto generada por las antenas adaptativas LMS de 8 elementos en el escenario Barrio Chicó

Figura 6. Cobertura señal piloto generada por las antenas adaptativas LMS de 12 elementos en el escenario Barrio Chicó. Tabla 3. Áreas cubiertas señal piloto antenas sectorizadas y antenas adaptativas de 8 y 12 elementos en el escenario Barrio Chicó

Potencia Recibida

Tipo de Antena

50 dBu a

109 dBu

Observación

con respecto a la antena

sectorizada

110 dBu a

130 dBu

Observación

con respecto a la antena

sectorizada en cobertura

Antena

Sectorizada 2.5841 Km2

Ninguna 0.1376 Km2 Ninguna

Antena LMS de

8 Elementos

2.108 Km2

Decremento 18.42%

0.621 Km2

Incremento 319.76%

Antena LMS de

12 Elementos

2.1438 Km2

Decremento 17.03%

0.5776 Km2

Incremento 319.76%

B. Cobertura de Tráfico

Representa las zonas de cobertura de tráfico en el que la zona de estudio puede tener servicios WCDMA. Para ello se garantiza que aquellos puntos en que existe cobertura hay suficiente señal para recibir tráfico de la estación base [4](Arévalo J. E., 2009). La Figura 7 muestra los resultados para las antenas convencionales, la Figura 8 para las antenas adaptativas LMS de 8 elementos y la Figura 9 para las antenas adaptativas LMS de 12 elementos. Como en el caso anterior, los colores rojo, naranja y amarillo indican en su orden magnitudes de mayor a menor intensidad mientras que los tonos verde y azul son las regiones de más baja intensidad. Para las simulaciones se observan dos partes de análisis. La primera parte, se establece en valores bajos y medios de 11 dB a 18 dB y la segunda parte en valores altos de 19 dB a 20 dB. En la Tabla 4, se muestran las mejoras con las antenas adaptativas.

Figura 7. Mapa de ��/�� generado por la antena convencional sectorizada en el escenario Barrio Chicó

Figura 8. Mapa de ��/�� generado por las antenas adaptativas LMS de 8 elementos en el escenario Barrio Chicó

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Figura 9. Mapa de ��/�� generado por las antenas adaptativas LMS de 12 elementos en el escenario Barrio Chicó. Tabla 4. Áreas cubiertas antenas sectorizadas y antenas adaptativas de 8 y 12 elementos en el escenario Barrio Chicó.

��/�� Tipo de Antena

Rango

de 11 dB a 18 dB

Observación

con respecto a la antena

sectorizada

Rango

de 19 dB a 20 dB

Observación

con respecto a la antena

sectorizada

Antena Sectorizada

2.0146 Km2

Ninguna 0.7070 Km2 Ninguna

Antena LMS de

8 Elementos

1.1544 Km2

Decremento 42.69 %

1.5671 Km2

Incremento 121.65%

Antena LMS de

12 Elementos

1.1153 Km2

Decremento 44,63%

1.6063 Km2

Incremento 127.19 %

C. Nivel de Ruido

Los resultados de estas simulaciones muestran los valores de para los usuarios que se encuentran en el área de estudio. De acuerdo a la magnitud del valor de recibido por cada uno, se puede establecer un promedio en la zona de estudio [4]. La Figura 10 presenta los resultados para la antena convencional y la Figura 11 para las antenas adaptativas. En la Tabla 5, se presentan las mejoras obtenidas con las antenas adaptativas.

Figura 10. Distribución ��/�� en el grupo de usuarios móviles generada por la antena convencional sectorizada en el escenario Barrio Chicó

Figura 11. Distribución ��/�� en el grupo de usuarios móviles generada por las antenas adaptativas LMS de 8 y 12 elementos en el escenario Barrio Chicó. Tabla 6. Valores promedio para las antenas sectorizadas y las antenas adaptativas de 8 y 12 elementos en el escenario Barrio Chicó.

��/��

Tipo de Antena

Valor

Promedio

Observación con respecto a la

antena sectorizada

Antena Sectorizada 20.79 dB Ninguna

Antena LMS de 8 Elementos

16.58 dB Decremento 20.25 %

Antena LMS de 12 Elementos

15.93 dB Decremento 23.37 %

IV. ANÁLISIS DE RESULTADOS

Los resultados numéricos obtenidos de las simulaciones con ICS Telecom marcan dos tendencias claras: un decremento del área cubierta con las antenas adaptativas en los rangos bajos y medios de cobertura de señal piloto y cobertura de tráfico y un incremento del área cubierta con los rangos altos. En cuanto al nivel de ruido, una disminución de su valor promedio con las antenas adaptativas. La consecuencia de este comportamiento es una concentración de la potencia en la región de interés debido al incremento de ganancia y un descenso de los posibles niveles de interferencia con otras señales. Este resultado es consecuente con la literatura científica publicada al respecto [17].

Como mejoras de desempeño se van a mostrar los

resultados de simulaciones, modificando en este caso la separación de los elementos del arreglo de antena. De la teoría de arreglos de antena, se extrae que separando un poco los elementos es posible aumentar la directividad [18]. Es decir, se puede obtener un patrón de radiación más estrecho. Pero, se debe ser cuidadoso con la magnitud de la separación ya que pueden generar nuevos lóbulos principales (grating lobes) muy cercanos al lóbulo principal deseado que sean fuente de interferencias [19]. En este caso, después de probar con varios valores se escogió 0.55 como la distancia de separación entre los elementos del arreglo, debido a que valores mayores dieron como resultado la aparición de otros lóbulos principales y secundarios, que afectan la característica del patrón adaptativo de anular las señales interferentes y valores entre

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0.5 y 0.55 no mostraron mejoras de consideración. En la Tabla 7, se presentan los resultados con 8 elementos y con 12 elementos para el valor escogido de 0.55. Tabla 7. Valores que muestran las mejoras de desempeño de las antenas adaptativas LMS de 8 y 12 elementos en el escenario Barrio Chicó.

Tipo de simulación

Tipo de Algoritmo

Cobertura de la señal piloto

(Área Cubierta)

Cobertura de tráfico

(Área Cubierta)

Cálculo de

ruido (Valor

Promedio)

LMS 8 Elementos

0.6210 Km2 1.5671 Km2 16.58 dB

LMS 8 Elementos Mejorado

1.2862 Km2 1.5709 Km2 15.92 dB

LMS 12 Elementos

0.5776 Km2 1.6063 Km2 15.93 dB

LMS 12 Elementos Mejorado

1.1789 Km2 1.6129 Km2 14.92 dB

De relevancia especial, es el comportamiento de los

resultados en las simulaciones de cobertura de la señal piloto; de las cuales, se resalta la simulación con la antena LMS de 8 elementos mejorada con un aumento de cobertura del 107.11 % en las antenas de 8 elementos y del 104.10 % en la antenas de 12 elementos con respecto a las antenas iniciales. Inclusive, estos valores son superiores a los de las antenas de 12 elementos. Es decir, con la mejora efectuada, la antena de 8 elementos sería equivalente en los indicadores de desempeño estudiados a las antenas de 12 elementos, lo que redundaría en ahorro de hardware y software para el sistema de antenas adaptativas.

V. CONCLUSIONES

Se presentan los resultados favorables a los sistemas de antenas adaptativas LMS con respecto a los sistemas de antenas convencionales. Mejoras considerables en los parámetros de desempeño WCDMA analizados en el escenario estudiado se han obtenido con los sistemas de antenas adaptativas frente a las antenas sectorizadas convencionales. Es oportuno, también considerar que la variable que interviene en el desempeño óptimo de las antenas adaptativas en el escenario de estudio es el número de elementos del arreglo. El trabajo futuro, se concentra en trabajar con estos resultados previos en los modelos de propagación adecuados a las particularidades de las antenas adaptativas y otros sistemas multiantena en ambientes locales con ayuda de herramienta de simulación y considerando redes celulares 4G.

AGRADECIMIENTOS

El autor agradece a la empresa TES América por su interés en vincularse a apoyar las labores de investigación en el área de las telecomunicaciones en la Universidad Autónoma de

Colombia en especial para el desarrollo futuro de los resultados mostrados en este artículo.

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