Efectos del terreno en la propagación electromagnética en ... · Alexys H. Rodríguez A....

13SISTEMAS& TELEMÁTICA

Efectos del terreno en la propagaciónelectromagnética en entornos urbanos

sobre la región andina,usando el modelo Cost 231-Walfisch-Ikegami

y herramientas de planificaciónbasadas en GIS

A. Paolo García A.Universidad Industrial de Santander - GTI-UIS-E3T

[email protected]

Homero Ortega B.Universidad Industrial de Santander - GTI-UIS-E3T

[email protected]

Andrés Navarro C.Universidad Icesi-I2T

[email protected]

Alexys H. Rodríguez A.Universidad Industrial de Santander

[email protected]

RESUMENEl presente artículo hace parte deldesarrollo de un algoritmo que consi-dera la influencia del relieve en lapropagación electromagnética paraun entorno semi-urbano, trabajandoen la banda de UHF (300MHz-3GHz)utilizada en los actuales y futuros sis-temas de comunicación inalámbricos(i.e. 800-900MHz en sistemasDAMPS/US-TDMA/IS-136 y GSM).El modelo base, el COST231-Walfis-ch-Ikegami, empleado en la investi-gación, demostró beneficios, junto conlos Sistemas de Información Geográ-fica (SIG) y las Herramientas de Pla-nificación, para el desarrollo de losestudios de propagación, estimaciónde coberturas y análisis de los prin-cipales factores que afectan la plani-

ficación de un sistema móvil celular.Aquí se describen los conceptos bási-cos utilizados para el desarrollo delalgoritmo aplicado, las consideracio-nes sobre las cuales se llevaron a cabolas campañas de medidas y el proce-so de validación de resultados quecomprueban la utilidad del algoritmodesarrollado para la predicción dePath Loss. El trabajo se basó en lafusión del modelo de propagaciónCOST231-Walfisch-Ikegami con laHerramienta de Planificación Cell-View (fundamentada en el SIG Ar-cView) y la realización de medicionesen la ciudad de Bucaramanga con unaunidad móvil de radiocomunicacióny control del espectro radioeléctricode propiedad del Ministerio de Comu-nicaciones de Colombia, seccional

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Bucaramanga. El estudio llevado acabo para la banda del sistema IS-136, mostró resultados de simulacióny validación que permiten corroborarlas aproximaciones empleadas.

PALABRAS CLAVESWalfisch-Ikegami, GIS, CellView,modelos de propagación, Path Loss,difracción, zonas de Fresnel, sistemasmóviles e IS-136.

ABSTRACTThis paper is aimed to develop anelectromagnetic propagation algori-thm considering the influence ofmountain terrain in UHF (300MHz-3GHz) band for wireless communica-tions systems (i.e. 800-900MHz inDAMPS/US-TDMA/IS-136 and GSMstandard). The Model COST 231-Walfisch-Ikegami used in this inves-tigation proved, together with Geo-graphic Information System (GIS)and prediction tools for mobile pro-pagation, to facilitate propagationstudies, coverage analysis and analy-sis of main factors for cell planningin mobile systems.

The paper describes the basic con-cepts used to design the algorithm,the parameters used in measure-

ments and results analysis in orderto verify its applicability in cellularcoverage prediction. The studies havebeen done by the research group GTI(Grupo de Investigación en Telecomu-nicaciones e Informática) of Univer-sidad Industrial de Santander (UIS)together with Universidad Icesi, bothin Colombia, in cooperation with Va-lencia Technical University, in Spain.Measures have been done initially inBucaramanga, a city located in theAndean Mountain system, for IS-136band system. Coverage predictionshave been done using a locally modi-fied version of CellView, a GIS basedPlanning tool developed by the Valen-cia Technical University, and themeasurements was done using por-table monitoring unit (i.e. MiniportReceiver EB200-Rohde&Schwarzfrom 10kHz-3GHz) in cooperationwith the Ministry of Communicatio-ns Bucaramanga-Colombia.

KEYWORDSWalfisch-Ikegami, GIS, CellView, pro-pagation models, Path Loss, diffrac-tion, Fresnel zones, mobile planning,IS-136.

Clasificación: A


INTRODUCCIÓNLos algoritmos para la predicción depérdidas por trayectoria o Path Loss,en la propagación de ondas electro-magnéticas para la planificaciónavanzada de sistemas de comunica-ción inalámbricos, deben hacer con-sideraciones respecto a los efectos delambiente y los obstáculos sobre loscuales ocurre la propagación, como loson edificios, calles, árboles, monta-ñas, etc., entre las radio bases y losabonados móviles. Pocos estudios sehan llevado a cabo para un ambienteurbano afectado por terreno ondula-do, en condiciones como la región an-dina, con amplia presencia de colinas.Gracias a la ayuda de los Sistemasde Información Geográfica y a lasherramientas de planificación se pue-de obtener más eficiencia a la horade analizar los resultados de un mo-delo como el COST231-Walfisch-Ike-gami [10] en condiciones urbanas nouniformes sobre terreno escarpado,como ocurre en ciertos sectores de laciudad de Bucaramanga.

En Colombia y en los países de la re-gión andina, las ciudades comúnmen-te se han construido sobre terrenoondulado, habiendo así presencia decolinas, valles y edificios en un mis-mo entorno. Por lo anterior, la propa-gación de radio se ve afectada porcada uno de estos parámetros de for-ma diferente. Se han escrito variostrabajos alrededor del tema [3], [9] y[12], entre otros, pero la mayoría seenfocan a un tipo de ambiente en es-pecial ya sea urbano, rural o afecta-do por montañas. En [3] y [12] se ha-cen postulaciones para ambientesurbanos en terreno montañoso, perosolo en [12] se plantea un modelo ge-neral aunque no se ha verificado. Enel presente trabajo se valoró la pro-

pagación electromagnética sobre edi-ficios y calles, en varios perfiles deterreno, con el fin de estimar los fac-tores que introducen la variabilidaden la señal transmitida entre dospuntos. Se consideró conveniente ha-cer uso del modelo Cost231-Walfisch-Ikegami [10], una modificación de losmodelos Walfisch-Bertoni [8] e Ikega-mi [11]. Este modelo considera laorientación de las calles permitiendoobtener mejores aproximaciones enentornos urbanos.

El uso de una herramienta de plani-ficación celular como CellView, desa-rrollada por el Grupo de Comunica-ciones Móviles de la Universidad Po-litécnica de Valencia, permitió reali-zar las simulaciones con otros mode-los de propagación, aprovechando lainformación cartográfica digital exis-tente, editada y creada de la ciudadde Bucaramanga. Además, el uso delCellView permitió enlazar el nuevomodelo a la herramienta, elCOST231-Walfisch-Ikegami, admi-tiéndose de esta manera la realiza-ción de nuevas consideraciones topo-gráficas en las simulaciones, graciasa la versatilidad de su plataformaGIS.

Con el fin de confrontar los resulta-dos de simulación con una situaciónreal, se realizaron mediciones encampo haciendo uso del sistema ce-lular actualmente instalado en Co-lombia, el DAMPS/US-TDMA/IS-136, (i.e: [14]). En esta etapa del es-tudio se contó con el apoyo del Mi-nisterio de Comunicaciones de Co-lombia Seccional Bucaramanga y susUnidades de Radiocomunicación,Monitoreo y Control del EspectroRadioeléctrico, las cuales permitenobtener información en áreas preci-sas en cuanto a ubicación (por me-


dio de GPS), ancho de banda, inten-sidad (en dB µV/m), potencial (en dBµV) y desplazamiento en frecuenciade la señal analizada.

La importancia de esta investigaciónaplicada se verá reflejada en el de-sarrollo de los sistemas móviles 2G,2,5G y 3G [7], donde se debe buscarsolución al desempeño del mecanis-mo de acceso (parámetros que afec-tan la interfaz aire) y el ancho debanda disponible para las aplicacio-nes, que dependen en gran medidadel entorno en que se lleva a cabo lapropagación. La aplicación futura deeste desarrollo, y similares, permi-tirá a los operadores de telefoníamóvil minimizar costos, maximizarel cubrimiento y mejorar la calidaddel servicio, y a los entes regulado-res, estimar el impacto de las tecno-logías aplicadas (como la contamina-ción electromagnética), ejercer con-troles y establecer parámetros parala adecuada distribución del espec-tro electromagnético en cada paísque presente condiciones topográfi-cas similares a las andinas.

EL MODELO COST 231WALFISCH-IKEGAMIAntes de profundizar en los concep-tos utilizados para el desarrollo delalgoritmo implementado en la inves-tigación, se debe realizar un detalla-do estudio del modelo utilizado (i.e.[10]) y los factores que envuelven sucomportamiento físico.

En este caso, el modelo Walfisch-Ber-toni [8] ha sido combinado con el mo-delo de Ikegami [11] para considerarla difracción descendente hasta elnivel de las calles y algunos factoresempíricos de corrección para incorpo-rar acuerdos, con referencia a medi-ciones, resumidos en un único mode-

lo, basándose además, en las diferen-tes contribuciones de los miembrosdel “COST 231 Subgroup on Propa-gation Models”, dando como resulta-do el modelo COST231- Walfisch-Ike-gami. Este modelo permite incorpo-rar a la estimación de Path Loss másparámetros que describen las carac-terísticas de un ambiente urbano,estos son: alturas de edificios (hRoof),ancho de las calles (w), separaciónentre edificios (b) y orientación de lasvías (ϕ) respecto al trayecto directode radio entre la Estación Base (BS)y el Abonado Móvil (MS). Los pará-metros se definen en las Figuras 1 y2. Sin embargo, este modelo es aúnde tipo estadístico y no determinísti-co, ya que sólo puede considerar va-lores característicos del entorno y novalores específicos provenientes debases de datos topográficas, lo cualconllevó a la realización de aproxima-ciones y promedios durante el diseñodel algoritmo para el cálculo del PathLoss basados en el GIS de Bucara-manga.

El modelo distingue entre las situa-ciones en las que hay línea de vista(line-of-sight: LOS) y en las que no lahay. En el caso de LOS se aplica unafórmula simple para las pérdidas depropagación, diferente a la aplicadaen el caso de espacio libre. Esta sebasa en mediciones llevadas a caboen la ciudad de Stockholmo y estádada por:

Lb (dB) = 42.6 + 26log (d)+ 20 log (f) (1)

para d ≥ 20m, d expresada en km y fexpresada en MHz. Para condicionesNLOS (sin línea de vista) el total depérdidas está dado por:


Lb = Lo + Lrts + Lmsd para Lrts+ Lmsd > O (2)

donde L0 son las pérdidas por espaciolibre, Lmsd son las pérdidas por difrac-ción de múltiples filos de cuchillo an-tes del techo del edificio final y Lrts(roof-top-to-street) las pérdidas debi-das a una única difracción final haciael nivel de la calle, ocasionada por eltecho del último edificio, y un procesode dispersión ocurrido a esta altura.Lb dará un valor mínimo de L0 cuandoLrts + Lmsd ≤ 0 y en otros casos puedellegar a ser negativo. Las pérdidas porespacio libre están dadas por:

Figura 1. Parámetros del modelo. Geometría en terreno plano.

Figura 2. Parámetro de orientación.

Lo(dB) =32.4 + 20 log(d)+ 20 log(f) (3)

para d expresada en km y f expresadaen MHz. Un análisis detallado parala obtención de (3) y varias de las ecua-ciones presentadas a continuaciónpuede encontrarse en [1] y [2].

La determinación de Lrts se basa prin-cipalmente en el modelo de Ikegami,teniendo en cuenta el ancho de lascalles y su orientación. Sin embargo,el COST 231 aplicó otra función deorientación para las vías, diferente ala de Ikegami, resultando en:


Lbsh =

Lrts = – 16.9 – 10 log(w) + 10Log(f)+ 20Log(∆hMobile) + LOri (4)

donde w es la distancia entre las ca-ras de los edificios ubicados a los la-dos de la calle donde se encuentra elMS, típicamente w≈ b/2 y se expre-sa en metros, f en MHz y ∆hMobile enmetros. El término final de (4) consi-dera la orientación de las calles a unángulo ϕ según como se indica a con-tinuación.

- 10 + 0.354 ϕ → O° ≤ ϕ < 35°

2.5 + 0.075(ϕ – 35) →35°≤ ϕ < 55° (5)

4.0 - 0.114 (ϕ – 55) →55°≤ ϕ ≤ 90°

kf = – 4+

f925

f925

LOri =

además

∆hMobile = hRoof - hMobile (6)

La formulación electromagnética es-calar de la difracción debida a múlti-ples filos de cuchillo conlleva a unaintegral denominada Integral deaproximación de Kirchhof-Huygens(una descripción detallada de estaintegral se puede encontrar en [1, 5])a la cual Walfisch y Bertoni publica-ron una solución aproximada dada en[8], para el caso en que la antena dela BS se encuentra por encima de laaltura de los techos de los edificios.Este resultado de aproximación esextendido por el COST 231 para loscasos en que la altura de la antenase encuentra por debajo de los techosde los edificios y para ello utilizan unafunción empírica basada en medicio-nes. Resumiendo, la difracción debi-da a la presencia de múltiples techosde edificios separados a lo largo del

trayecto de radiopropagación, en eltérmino Lmsd en (2), es modelada porpantallas absorbentes de la mismaaltura de los edificios y las pérdidasa las que conlleva están dadas por:

Lmsd = Lbsh + ka + kd Log (d)+ kf Log(f) - 9 Log (b) (7)

donde d se da en kilómetros, f enMHz, b en metros y cada uno de losparámetros adicionales de (7) se es-pecifican a continuación.

18 para hBase ≥ hRoof

(8)

- 18 log(1 + ∆hBase)

para hBase > hRoof

O para hBase ≤ hRoof

54 para hBase > hRoof

ka = 54 - 0.8 ∆hBasepara d ≥ 0.5kmy hBase ≤ hRoof

54 - 08 ∆hBase

para d < 0.5kmy hBase ≤ hRoof

(9)

d0.5

ka =

(10)

kd =∆hBase

hRoof

18-15

para hBase ≤ hRoof

para ciudadesmedianas y centrossuburbanos conmediana densidadde árboles

(11)

0.7 ( –1)

1.5 ( –1)

para centrosmetropolitanos


hRoof =

donde

∆hBase = hBase - hRoof (12)

El término ka representa el incremen-to de Path Loss debido a una antenade la radio base ubicada a una alturamenor a la de los techos de los edifi-cios adyacentes. Los términos kd y kfcontrolan la dependencia de las pér-didas por difracción debidas a múlti-ples filos de cuchillos versus la dis-tancia y la frecuencia de radio, res-pectivamente. Por otro lado, si lascaracterísticas de los edificios y lascalles son desconocidas, los siguien-tes valores por defecto, para los pa-rámetros, pueden ser utilizados parala realización de un trabajo aproxi-mado:

3m * nfloors

para techos planos

3m * nfloors + 3m

para techos puntiagudos(13)

b = 20... 50m, w = b/2, ϕ = 90°

donde nfloors es el número de pisos delos edificios. El modelo está restrin-gido para 800MHz≤f≤2000MHz,4m≤hBase≤50m, 1m≤hMobile≤3m y0.02km≤d≤5km, comportándose deforma muy adecuada para situacio-nes donde la altura de la antena dela BS es mayor a la de los edificios.Sin embargo, se pueden presentargrandes errores para condiciones don-de hBase ≈ hRoof y un desempeño po-bre cuando hBase << hRoof. Por otro lado,debido a que los parámetros b, w y ϕno son considerados físicamente sig-nificativos en micro-celdas el error enla predicción de Path Loss en estoscasos puede ser demasiado grande.

El modelo no considera propagaciónmulti-trayectoria y su confiabilidaden la estimación del Path Loss dis-minuye si el terreno no es plano o sila región de cobertura no es homogé-nea. Debido a que el modelo se dise-ñó para un correcto desempeño enterreno plano, fue necesaria la reali-zación de aproximaciones para la óp-tima estimación de pérdidas de pro-pagación por medio del algoritmo di-señado, en el caso de entornos semi-urbanos sobre terreno montañoso.Estas aproximaciones se explican afondo más adelante.

Una alternativa de aproximación,para el cálculo de las pérdidas debi-das a múltiples edificios difractores,es reemplazar Lmsd por Ln(t) del mo-delo de filos de cuchillo uniformespropuesto por S.R. Saunders en [2,8.4.4]. Esto habilitaría al exponentede Path Loss para que varíe de acuer-do con el número de edificios y serademás uniformemente válido paralos casos en que hBase ≤ hRoof. Sin em-bargo, nótese que en radio bases conantenas muy bajas, otros mecanismosde propagación estarían presentes,así como la difracción alrededor de losbordes verticales de los edificios y lasmúltiples reflexiones provenientes delas paredes de los mismos, siendo sig-nificativas a la hora de predecir laspérdidas totales.

El modelo aplicado en el desarrollodel algoritmo para entornos semi-ur-banos tipo escarpado utilizó todas lasecuaciones antes mencionadas parala estimación de Path Loss, conside-rándose además la modificación pro-puesta en [4] para las pérdidas debi-das a la difracción final, provenientedel techo del último edificio, y la re-flexión de la pared del edificio si-


guiente, resumida en Lrts. De esta for-ma la constante de la ecuación (4) pa-saría de ser -16.9 a ser -8.2, obtenién-dose

Lrts = –8.2 – 10log(w) + 10Log(f)+ 20Log(∆hMobile)+LOri (14)

donde w se expresa en metros, f enMHz y ∆hMobile en metros. Una des-cripción detallada de las tesis consi-deradas para esta modificación se en-cuentra en [4].

ALGORITMO PARA ENTORNOSSEMI-URBANOSAFECTADOS POR COLINASCon el objetivo de hacer todas las con-sideraciones para un entorno semi-urbano sobre terreno escarpado (verFigura 3) se realizaron algunasaproximaciones para así poder calcu-lar el Path Loss por medio del algo-ritmo diseñado para el modeloCOST231-Walfisch-Ikegami.

Básicamente la aproximación utiliza-da sigue los principios de la difrac-ción debida a múltiples filos de cu-chillo, considerando además ciertascaracterísticas físicas del entornopara el cálculo de las pérdidas en (7)y (14). Para la obtención de todos losparámetros del modelo se consideróen primera instancia la ubicación deMS respecto al entorno; a manera deejemplo, las tres ubicaciones relati-vas presentadas en la Figura 3. Deesta forma, las alturas efectivas detodos los obstáculos presentados a lolargo del trayecto del rayo de radio-propagación, incluida la BS, tendránuna referencia cero diferente, depen-diendo de la ubicación del MS sobreel terreno. Esto ocasiona que las al-

turas de los edificios difractores(hRoof) y la de BS (hBase) varíen depen-diendo del perfil analizado y la refe-rencia dada por la ubicación del re-ceptor. Además, según sea la ubica-ción del MS, también se generaránpicos difractores en relación con lascolinas existentes a lo largo del tra-yecto, lo que ocasionará que estasafecten la altura promedio de los fi-los de cuchillo (hRoof para los cálculosfinales de Lmsd), la difracción múlti-ple, y que en ocasiones no sean lostechos de los edificios los que gene-ren la difracción final para el cálculode Lrts, sino los picos del terreno ubi-cados al final del trayecto antes delMS. Esto se muestra para las posi-ciones 2 y 3 en la Figura 3, donde elpico debajo de la posición 1 se con-vierte en un filo de cuchillo al finaldel trayecto hacia los receptores 2 y3. De igual manera las distintas coli-nas, de tamaño considerable, ocasio-narán que el valor promedio de b va-ríe según sea la separación entre losedificios y ellas mismas, como se apre-cia en la Figura 3. Por otro lado, elvalor de w dependerá del últimoobstáculo difractor ubicado antes delMS, ya sea un edificio o una colina.Según las consideraciones para estealgoritmo, todos los obstáculos sontratados como elementos de la mis-ma clase, ya que sólo se estima el efec-to difractor de los mismos, a excep-ción de los casos donde se presentaLOS, en los cuales se calcula el rayoreflejado en tierra, lo que en generalha dado resultados aceptables comose aprecia en el análisis presentadomás adelante. Dado que el modeloCOST231-Walfisch-Ikegami está ha-bilitado para los casos en que la altu-ra de la antena de la BS está a me-nor altura que la de los techos de los


Figura 3. Geometría del algoritmo implementado para la aproximación enterreno montañoso.

edificios, éste también se comporta-rá de manera aceptable cuando losedificios están ubicados sobre colinasque sobrepasan la altura hBase.

Se presentan algunos casos especia-les, también considerados dentro delalgoritmo, cuando no existe la presen-cia de edificios, estimando que elmodelo es afectado únicamente porla difracción debida a múltiples filosde cuchillo generados por los picos delterreno. Además, gracias al uso de unSistema de Información Geográfica,para cada ubicación particular delMS se analiza de forma independien-te si la variabilidad del terreno essuficiente, respecto al MS, para sertenida en cuenta dentro de los cálcu-los, y se estima de igual forma laorientación de la vía sobre la que seencuentra ubicado el receptor. Enpocas palabras, el algoritmo fue di-señado para desempeñarse en tres ca-sos diferentes e independientes: en-tornos urbanos sobre terreno plano,entornos urbanos sobre terreno mon-tañoso y entornos montañosos; habi-litando para cada uno de los casos la

presencia o no de vías con sus respec-tivos parámetros de orientación. Enparticular, en el presente artículo sehace referencia a entornos semi-ur-banos debido a que el algoritmo estácapacitado para la consideración depoca densidad de edificios sobre te-rreno montañoso o plano, y además,a que en el estudio realizado se in-cluyeron procesos de simulación yvalidación de resultados (por mediode mediciones) en un sector de la ciu-dad de Bucaramanga que cumple conestas características.

Hacia futuro, para mejorar el desem-peño del algoritmo podrían conside-rarse otra serie de aproximacionesdonde se tengan en cuenta con ma-yor veracidad la variabilidad del te-rreno y las curvaturas significativasde los picos, ya que al asumirlas deun ancho infinitesimal se está contri-buyendo al incremento del error enel cálculo del Path Loss. Una alter-nativa es considerar a las colinascomo un cilindro de radio finito, talcomo lo propone el modelo de difrac-ción por cascada cilindros [9]. Otro


Figura 4. Diagrama de bloques herramientas CellView y DCCell. CortesíaUVP

acercamiento, donde el cilindro di-fractor es aproximado a un filo decuchillo, permitiendo reducir la com-plejidad del proceso, se postula en [2,6.7]

HERRAMIENTA DE PLANIFICACIÓNCOMPUTARIZADA BASADAEN GIS - EL CELLVIEWMuchos de los modelos avanzados depropagación a menudo se implemen-tan dentro de programas de cómpu-to para hacer más práctica la plani-ficación. El desarrollo de esta clasede software basado en GIS ha sidomotivado y promovido por un grannúmero de factores, entre los cualesestán:

• La enorme y creciente necesidadde planificar sistemas celularescon precisión y velocidad.

• El desarrollo de rápidos recursosde cómputo.

• El desarrollo de sofisticados Sis-temas de Información Geográfica,los cuales pueden contener datoscartográficos e información orga-nizacional de emplazamientosurbanos, áreas de lotes, alturas deedificios, orientación de calles, al-turas del terreno, etc., y que ha-cen fácil su manipulación graciasal manejo de archivos de informa-ción tipos Vector y Raster.

Varias técnicas computacionales hansido implementadas en herramientasde planificación comerciales. Algunasde estas herramientas se listan en [2,C.2]

Para responder a los exigentes retosde modelamiento, el GCM-UPV de-


sarrolló la herramienta de planifica-ción DCCell en un entorno UNIX so-bre ARC/INFO. Más adelante se di-señó el CellView [13] sobre ArcView,herramienta que ha sido utilizada porel grupo GTI-UIS para el desarrollodel presente estudio, gracias a un con-venio de cooperación entre las Uni-versidades UVP, Icesi y la UIS, y so-bre la cual se empalmó el algoritmodiseñado para la predicción del PathLoss para entornos semi-urbanos so-bre terreno montañoso, basándose en[10] y [4]. Las dos herramientas men-cionadas aprovechan las ventajas delGIS en cuanto al manejo de archivosde información geográfica tipo Ras-ter, lo cual brindó grandes posibilida-des de manipulación de datos al al-goritmo diseñado para las distintasconsideraciones realizadas en el es-tudio de radio comunicación para laciudad de Bucaramanga. Las exten-siones del ArcView para el geoproce-samiento cartográfico, ofrecieron ayu-das adicionales para el análisis y edi-ción de datos. Entre otras, se resal-tan las extensiones: Spatial Analyst,Geoprocessing y 3D Analyst. En laFigura 4 puede apreciarse el procesollevado a cabo para el desarrollo delCellView, partiendo de la experienciadel DCCell, pasando por una prime-ra versión de CellView para Windo-ws, hasta llegar a la herramienta ac-tual sobre una plataforma ArcView(CellView v5), con posibilidades loca-les de planificación celular desarro-lladas sobre el mismo GIS y libreríasexternas fácilmente enlazables.

Para el desarrollo de la presente in-vestigación aplicada fue necesaria laedición y/o creación de tres archivostipo Raster requeridos por el algorit-mo implementado y los cuales permi-tieron incluir un nivel de realidad

mayor a la simulación. De esta for-ma, se generó dentro de la herramien-ta un nuevo tipo de análisis según elentorno, el cual fue llamado “Entor-no Total”, donde se incluyen archivosindependientes con información dealturas de edificios, alturas del terre-no y orientación de vías. En la Figu-ra 5 se presenta el esquema utiliza-do para la ejecución del algoritmo,incluyendo los archivos de entrada,funciones de manipulación y archivosde salida. En la Figura 6 se presentala interfaz de usuario para la ejecu-ción de los análisis tipo Total.

Se debe destacar que la utilización delCellView [13], como plataforma parael montaje del algoritmo diseñado enla UIS, permitió hacer cálculos de co-bertura (tipo macro-celda) con losmodelos de propagación habilitadosdentro de la herramienta (incluyen-do al nuevo modelo), cálculos de co-bertura con el modelo Walfisch-Ber-toni [8] adaptado a medidas [13],cálculos de zonas de Fresnel entre de-terminados puntos (entre la BS ypuntos donde se realizaron las cam-pañas de medidas), identificación dezonas que presentan línea de vista(LOS) e importación de archivos (enformato TEMS) de las campañas demedidas realizadas en cada una delas seis rutas seguidas en dos barriosde la ciudad de Bucaramanga. Parala habilitación de las anteriores fun-ciones fue necesaria la creación ymodificación de pequeños scrips (enlenguaje propietario Avenue del GISArcView) pertenecientes a la aplica-ción CellView, de complejidad relati-vamente baja, lo que permitió crearuna nueva proyección de georreferen-ciación para los mapas de la ciudadde Bucaramanga y los mapas de lasmediciones realizadas, además de


habilitar todas las funciones decálculo antes mencionadas.

Otras posibilidades de análisis quesurgen como ventaja de la utilizaciónde una Herramienta de Planificaciónbasada en GIS, como el CellView, sepueden apreciar en [6].

PARÁMETROS DE SIMULACIÓNPara la realización de las simulacio-nes se siguieron ciertos parámetrosde entrada y consideraciones que per-mitieron al final del proceso obtenerresultados fácilmente evaluables. Enprimer lugar, debido a los requeri-mientos del modelo de propagaciónCOST231-Walfisch-Ikegami, se nece-sitaron tres archivos de entrada talcomo se mencionó en la sección ante-rior, ellos fueron: alturas de edificios(dadas en metros), alturas del terre-no (dadas en metros) y orientación delas vías respecto al oriente geográfi-co (dada en grados). Tal como se ex-plicó previamente, todas las alturasde los obstáculos (edificios y picos delterreno) y la altura de la antena dela BS se referenciaron a la altura delterreno justo debajo de la ubicacióndel MS. En la Figura 7 se aprecianlas gráficas de los archivos de entra-da, para los edificios y el terreno, uti-lizados en la zona piloto escogida parala realización del presente estudio. LaZona Piloto para Bucaramanga seidentificó anticipadamente siguiendolos parámetros de análisis estableci-dos en la aproximación utilizada en[3] para las consideraciones del efec-to del terreno sobre el Path Loss enambientes de tipo urbano, siguiendoun modelo de colina-valle-colina en lamayoría de las direcciones. Con elobjetivo de obtener resultados útilespara la ejecución de comparacionescon otros modelos, se realizaron si-

mulaciones de forma independiente,considerando en primera instanciasólo el archivo de alturas de edificiosy utilizando todos los modelos paraentorno urbano habilitados dentro delCellView (para más detalles sobre losmodelos ver [13, A1.4]). Como segun-do paso, se realizaron simulacionescon el archivo de alturas del terrenoutilizando uno de los modelos paraentorno rural habilitado dentro de laherramienta. En el paso final, se re-currió al algoritmo diseñado para elmodelo de estudio, haciendo uso delos tres archivos de entrada de formasimultánea, opción que no se encon-traba habilitada dentro del CellView.

Siguiendo el objetivo de realizar lassimulaciones de la forma más realposible, se recurrió al estudio de losparámetros principales que definena la BS que cubre el servicio de tele-fonía móvil celular (estándar IS-136)en la zona piloto de estudio. Las ca-racterísticas principales de la esta-ción base se definen en [14], desta-cándose que el sistema actualmenteinstalado en la ciudad de Bucara-manga corresponde a una versiónTDMA que se desempeña en la ban-da de los 800-900MHz. Como uno delos principales parámetros de entra-da para el algoritmo diseñado, seencuentra el patrón de radiación delas antenas utilizadas en dicha BS,el cual correspondió a un tipo de an-tena Omni fabricada por la compa-ñía Decibel Products [15]. En estecaso la antena fue la referenciadacomo ASPD 977, cuyo patrón de ra-diación se aprecia en la Figura 8 y elcual fue obtenido gracias a los pla-nos H-V del patrón encontrado en[15]. Todos los valores de gananciade la antena, para cada uno de lospuntos en la zona de cobertura, es-


Figura 5. Diagrama de bloques del proceso de ejecución del algoritmo.Archivos de entrada, funciones y archivos de salida.

Figura 6. Interfaz de usuario para análisis tipo Entorno Total. Archivostipo Raster utilizados en el estudio para la ciudad deBucaramanga.


Figura 7. Parámetros físicos de entrada. En la parte superior se aprecianlos edificios de la zona piloto de análisis y en la parte inferior laconstitución geográfica del terreno. Las vías son definidas segúnlos contornos de los edificios y lotes del sector.

Figura 8. Patrón de radiación antena Omni ASPD 977.


tán dados en decibeles y correspon-den a la mitad volumétrica inferiordel patrón de radiación de la Figura8, teniéndose 8.5dBd como gananciade referencia para esta antena. To-dos los demás parámetros de la BS ylos utilizados como valores de entra-da para la realización de las simula-ciones se aprecian en la Tabla 1.

nectores, amplificadores, etc., delmismo equipo.

Para la realización de las campañasde medidas, utilizadas para la vali-dación de resultados del algoritmo,fue necesario el uso del Canal de Con-trol Analógico (CCA) ubicado en los880.11MHz para la BS de estudio.Dado que los resultados de las medi-ciones se dieron en dB µV/m se re-quirió la conversión de este valor aunidades manejables por el algorit-mo (i.e. dBm) y para ello se utilizó laecuación (15) obtenida de [5]. La cuales válida para una resistencia real decarga en el receptor RL = 50Ω

Pr(dBm) = E(dBµV/m)– 113dB + 10Log( )2

(15)

λπ

Los parámetros utilizados para el MSse restringieron a las característicasdel equipo de medición Miniport Re-ceiver EB200 [16], facilitado por el Mi-nisterio de Comunicaciones de Co-lombia Seccional Bucaramanga, ypara el cual se tomó como valor deganancia de recepción 0dB, debido ala compensación de ganancias y pér-didas ocasionadas por la antena, co-

Tabla 1. Parámetros de la BS y el MS. Valores de entrada para lassimulaciones.

Parámetros Valor

Pire del transmisor 42.48dBm

Ganancia del receptor OdB

Ganancia antena ASPD 977 8.5dBd

Frecuencia CCA 800.11 MHz

Altura del transmisor 40m

Altura del receptor 1.7m

Downtilt de la antena 0°Acimut de la antena 90°Factor de curvatura K 1.33

Tamaño de celdas del grid para simulación 2m


ANÁLISIS DE RESULTADOSLos resultados de simulación del al-goritmo diseñado para el modeloCOST231-Walfisch-Ikegami se mues-tran en las Figuras 9 y 10, compa-rándose en la Figura 9 (gráfica supe-rior) con los resultados de las medi-ciones realizadas en las seis rutasescogidas para las campañas de me-didas. Para las rutas 2, 3 y 5 el mode-lo se comportó de forma muy aproxi-mada y no tanto para las rutas 1,4 y6. Dado que las mediciones se lleva-ron a cabo siguiendo la consideracióncolina-valle-colina, de forma similara las posiciones 1,2 y 3 de la Figura3, agregando además una posición 4en la colina al final de la gráfica, sepuede afirmar que el modelo se com-portó de forma aceptable indepen-dientemente de la variabilidad delterreno. Sólo en condiciones donde loscambios en la altura del terreno sonmuy pequeños comparados con el pro-medio de altura de los edificios, comoes el caso de las rutas 1,4 y 6, el algo-ritmo presenta mayores errores, pro-blema fácil de solucionar para poste-riores simulaciones. Por otro lado, encasos específicos donde no se defineexactamente la orientación de lasvías, como son los puntos de conver-gencia de varias calles, se presentanlos mayores errores. Una compara-ción entre las distintas simulaciones,utilizando algunos modelos habilita-dos dentro del CellView, el algoritmodiseñado y las mediciones realizadas,se muestra en la Figura 9, gráficainferior. De esta se puede apreciarque el comportamiento del algoritmose encuentra dentro de los márgenesaceptables y que sigue de forma másaproximada el comportamiento de lasmediciones en comparación con losotros modelos.

Se debe tener en cuenta que algunosfactores no fueron considerados en lasimulación, como lo son la utilizaciónde paneles reflectores en las antenasy la distribución de la sectorizaciónde la BS, lo cual pudo ocasionar gran-des errores en zonas de solapamien-to de sectores y en donde el patrón deradiación de la antena utilizada notiene gran ganancia.

Realizando un análisis por medio delcálculo de las zonas de Fresnel, paraun perfil que cumpliera con la condi-ción colina-valle-colina, se obtuvo unresultado aceptable el cual se apre-cia en la Figura 11. Se puede valorarque a partir de los puntos donde laprimera y segunda zonas de Fresnelson obstruidas, el nivel de la intensi-dad de campo recibido decae abrup-tamente, cumpliendo con los concep-tos físicos establecidos.

CONCLUSIONESEste trabajo ha demostrado resulta-dos aceptables en cuanto al desem-peño del algoritmo diseñado para lapredicción de Path Loss en entornossemi-urbanos sobre terreno montaño-so, basándose en el modelo COST231-Walfisch-Ikegami [10], las modifica-ciones presentadas en [4] al mismomodelo y las mediciones realizadas enla ciudad de Bucaramanga. El errormedio de los resultados de simulacióncomparados con las campañas de me-didas se ubicó en el rango de los ±6dBy la desviación estándar en el rangode los 3-9dB. No se obtuvieron bue-nos resultados en los sectores dondela variabilidad del terreno era peque-ña comparada con las alturas de losedificios y en los puntos donde habíaconvergencia de varias calles. El mo-delo Walfisch-Bertoni ajustado a me-diciones, incluido en el CellView, pre-


Figura 9. Comparación de resultados de simulación versus campañas demedidas. En la parte superior se aprecian los resultados delalgoritmo diseñado relacionados con las mediciones. En elcentro y figura inferior los resultados de todos los modelosrelacionados con las mediciones.


Figura 10. Vista del resultado de la simulación (recuadro). En las regionesoscuras se presenta mayor intensidad del campo recibido y enlas más claras una menor intensidad, según los valores de laescala lateral.

Figura 11. Análisis según las Zonas de Fresnel para el barrio La Victoria. Enla parte superior se aprecian la primera y segunda zonas deFresnel para el perfil de estudio. En la parte inferior se aprecia laintensidad del campo recibido a lo largo del perfil (datos en dBm).


sentó el mayor margen de error paratodos los sectores. Los modelos Uni-Valencia y Saunders-Bonar, en lossectores de terreno plano, fueron losmás aproximados, y el modelo MeeksExacto junto con el AlgoritmoCOST231/WI presentaron un mejorcomportamiento en los sectores afec-tados por las colinas y el cañón a lolargo del perfil. De esto puede con-cluirse que el desempeño del algorit-mo en la mayoría de los casos se en-cuentra dentro de los márgenes tole-rables y que el uso de una herramien-ta de planificación basada en GISofrece grandes ventajas a la hora deobtener veracidad, simplicidad y aho-rro de tiempo en el desarrollo de es-tudios de esta clase. Como desventa-ja de la herramienta CellView estásu dependencia del lenguaje propie-tario Avenue del GIS ArcView, lo cualrestringe la manipulación de la infor-mación para el desarrollo de ciertasaplicaciones.

La aproximación por difracción demúltiples filos de cuchillo, tanto paralos edificios como para las colinas, secomportó de forma apropiada, desta-cándose que podría obtenerse un me-joramiento sustancial, mediante laaplicación de aproximaciones para elterreno, utilizando la teoría de difrac-ción por casada de cilindros plantea-da en [2, 6.7], [3] y [9]. Además, el con-tar con información cartográfica ac-

tualizada, haciendo uso de imágenessatelitales, y el conocer de forma pre-cisa el tipo de patrón de radiación dela antena transmisora, los parámetrosde ganancia-pérdidas de la BS y ladistribución de la sectorización permi-tirían realizar simulaciones más pre-cisas y confiables. Con el mismo obje-tivo de mejorar los resultados en elcálculo de Path Loss se podrían apro-vechar las ventajas de una platafor-ma GIS e incluir otros mecanismos depropagación y efectos ambientales enlas simulaciones, tales como: difrac-ción por bordes verticales de edificios,atenuación por árboles, refracción tro-posférica, temperatura ambiental ycondiciones de sol o lluvia, entre otros.

En particular, dado el gran interés enel desarrollo de una herramienta deplanificación celular para la regiónandina, basada en un software de usolibre y pensando en la llegada de lossistemas 2.5G, 3G y 4G, se concluyóla presentación de la propuesta deInvestigación Aplicada «Diseño deuna plataforma basada en GIS parael estudio de modelos de radio propa-gación en la zona andina” presenta-da ante el Sistema Nacional de Cien-cia y Tecnología de Colombia, y don-de participan los Grupos de Investi-gación GTI (de la E3T-UIS), Geomá-tica (de Ingeniería Civil-UIS), I2T (dela Universidad Icesi) y GCM (de laUPV de España).


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[16]. “Miniport Receiver EB200 - Porta-ble Monitoring From 10kHz to3GHz”, web page Rohde&Schwarz:www.rohde-schwarz.com


CURRÍCULOS

ALEXIS PAOLO GARCÍA ARIZA. Nació enBucaramanga-Colombia el 9 de ju-nio de 1978. Obtendrá el título deIngeniero Electrónico en diciembrede este año en la Universidad In-dustrial de Santander, Escuela deIngenierías Eléctrica, Electrónicay Telecomunicaciones. Hace partedel Grupo de Investigación en Te-lecomunicaciones e Informática-GTI-UIS, Bucaramanga-Colom-bia. Actualmente, como tesis decarrera y base de este artículo, rea-liza investigaciones en el ámbitode Modelos de Propagación aplica-bles a la región andina utilizandoGIS, en cooperación con el Minis-terio de Comunicaciones de Colom-bia-Seccional Bucaramanga, Icesiy la UPV. Sus áreas de interés in-cluyen sistemas de tercera gene-ración, sistemas de informacióngeográfica aplicados a las teleco-municaciones, modelos de propa-gación y redes de datos móviles.(Teléfono: (57 7) 634 4000 -Ext.2356, 637 5356e-mail: [email protected],[email protected]).

HOMERO ORTEGA BOADA. Ph.D. of En-gineering Sciences de la Universi-dad Internacional de la AviaciónCivil de Kiev-Rusia. Actualmentetrabaja como profesor e investiga-dor en la Universidad Industrialde Santander, Escuela de Ingenie-ría Eléctrica Electrónica y de Te-lecomunicaciones, pertenece alGrupo de Investigación en Teleco-municaciones e Informática-GTI-UIS, Bucaramanga-Colombia. An-teriormente trabajó como instruc-tor e investigador en la empresaEricsson, con tecnologías comoPSTN, IN, ATM, IP, NGN, DWDM,

DataCom. A.A. 678 Bucaramanga,Colombia (Teléfono:+573 259 4033,e-mail: [email protected]).

ANDRÉS NAVARRO CADAVID. Nació enMedellín, Colombia, el 28 de mayode 1969. Ingeniero Electrónico dela Universidad Pontificia Boliva-riana. Obtuvo la Maestría en Ges-tión Tecnológica en la UniversidadPontificia Bolivariana y ahora escandidato a Doctor Ingeniero deTelecomunicación en la Universi-dad Politécnica de Valencia, Espa-ña. Actualmente trabaja como pro-fesor e investigador de la Univer-sidad Icesi, Cali-Colombia. Dirigeel Grupo de Investigación en In-formática y Telecomunicaciones-I2T-Icesi. Sus áreas de interés in-cluyen sistemas de tercera gene-ración, CDMA, sistemas móviles yredes de datos móviles (Teléfono:(57 2) 555 2334 - Ext.410,555 1745,e-mail: [email protected]).

ALEXYS HERLEYM RODRÍGUEZ AVELLA-NEDA. Nació en Bucaramanga-Co-lombia el 22 de septiembre de1975. Ingeniero Civil de la Univer-sidad Industrial de Santander, Es-pecialista en Telecomunicacionesde la Universidad Autónoma deBucaramanga. Actualmente tra-baja con Sistemas de InformaciónGeográfica, Herramientas CAD,GPS, procesos de Teledetección yBases de Datos. Sus áreas de inte-rés incluyen sistemas de informa-ción geográfica aplicados a las te-lecomunicaciones, redes de datos,sistemas de posicionamiento y lasáreas referentes a la Geo-mática.(Teléfono: (57 7) 634 4000-Ext.2356, 637 2701 e-mail:[email protected]).

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