Resumen:
En esta entrevista de The Mobile Network, Remcom explica cómo un nuevo enfoque del modelado de canales Massive MIMO será clave para el éxito de los despliegues y aplicaciones de la red 5G.
Aunque las normas 5G aún se están estableciendo y su adopción plena no está prevista hasta 2020, el proceso está más avanzado de lo que indica ese plazo. Gran parte de la I+D se ha centrado en las características de propagación de las tecnologías de radio que conformarán la interfaz aérea 5G, y el estudio de Massive MIMO en bandas mmWave ha constituido una parte importante de ese impulso. En este artículo de la revista The Mobile Network, los expertos de Remcom explican cómo un nuevo enfoque del modelado de canales Massive MIMO será clave para el éxito de los despliegues y aplicaciones de la red 5G.
1. El 5G está más cerca de lo que cree
Aunque las normas 5G aún están en fase de elaboración y la adopción plena por la UIT de las normas IMT-2020 no está prevista hasta 2020, el proceso está más avanzado de lo que indica ese calendario. El 3GPP tiene prevista la primera congelación de las normas de nueva radio a finales de este año, y se ha realizado una ingente labor de I+D en el ámbito de los nuevos sistemas de radio.
Gran parte de esa I+D se ha dedicado al estudio de las características de propagación de las tecnologías de radio que conformarán la interfaz aérea 5G, y el estudio de Massive MIMO en bandas mmWave ha constituido una parte importante de ese impulso.
2. MIMO masivo será masivo para 5G
Con la 5G, el sector aspira a poder conectar entre 10 y 100 veces más dispositivos con velocidades de transmisión de datos entre 10 y 100 veces superiores. Esto requiere un aumento de la capacidad global de 1.000 veces o más. También existe el deseo de poder satisfacer un conjunto cada vez más diverso de casos de uso, desde dispositivos móviles que se desplazan en zonas urbanas densas hasta despliegues de dispositivos IoT como sensores y coches conectados.
Aunque se desplegarán varias tecnologías facilitadoras, Massive MIMO desempeñará un papel importante por las ganancias que consigue en eficiencia espectral mediante multiplexación espacial y formación de haces. Al desplegar cientos de elementos que pueden trabajar juntos para dirigir haces a múltiples usuarios individuales en la misma frecuencia, las antenas MIMO masivas tienen la capacidad de lograr un aumento de un orden de magnitud en las capacidades y el número de dispositivos conectados. Massive MIMO va a ser clave para el crecimiento del rendimiento y la capacidad, así como para la densidad de dispositivos que aporta IoT.
3. Pero Massive MIMO también introduce más complejidad
Al utilizar la formación de haces para dirigir las señales en direcciones específicas en lugar de irradiar por toda una célula, Massive MIMO aumenta la eficiencia espectral y reduce las interferencias, pero también introduce una mayor complejidad.
La densificación de las células pequeñas conlleva que las estaciones base se sitúen cada vez más en entornos urbanos complejos, ricos en multitrayecto, con señales que se reflejan y difractan en diversas superficies. La formación de haces requiere la caracterización del canal entre cada antena en cada extremo del enlace de comunicaciones, lo que exige mucha más información sobre el estado del canal a medida que aumenta el número de antenas. Y aunque Massive MIMO puede utilizarse eficazmente en cualquier frecuencia, la 5G aporta nuevas bandas de ondas milimétricas cuyas pequeñas longitudes de onda facilitarán la colocación de un número cada vez mayor de elementos de antena en un dispositivo. Por tanto, predecir cómo varían las señales transmitidas y recibidas en antenas muy próximas entre sí requiere una simulación mucho más detallada.
Para mantener los enlaces con los usuarios de una célula pequeña, una estación base actualiza continuamente la información sobre el canal y calcula la mejor manera de hacer llegar una señal a cada usuario. La formación de haces MIMO se basa en "señales piloto", que permiten a una estación base caracterizar un canal y utilizar sus grandes conjuntos de antenas para dirigir un haz a un único usuario. Las señales piloto de las células vecinas pueden introducir interferencias en la red, o contaminación piloto, lo que puede reducir mucho el rendimiento de la formación de haces MIMO masiva.
4. Una modelización precisa del canal es fundamental para comprender esa complejidad
La modelización de canales permite predecir o comprender el entorno de propagación entre distintos dispositivos. Para saber cómo evaluar el rendimiento de Massive MIMO, los operadores y proveedores necesitarán una modelización muy precisa de cómo llegarán las señales a los usuarios cuando se muevan por un entorno, incluidos factores complejos como altos niveles de multitrayecto, polarizaciones de señal y antena, y detalles de la fase a través de un conjunto de antenas. La predicción de la señal recibida en cada caso sirve para evaluar la eficacia de la formación de haces. Es necesario simular la formación de haces tomando datos que definan los materiales de construcción, el terreno, la vegetación y otras estructuras para poder simular esas distintas variables con gran detalle.
5. Las técnicas de planificación actuales no son suficientes
En el pasado, los operadores y diseñadores de sistemas podían contentarse con modelos de canal estadísticos o 2D simplistas, pero en el caso de Massive MIMO hablamos ahora de un modelo muy detallado para determinar dónde y cómo se propagan las señales, y cómo enviar un haz real a un dispositivo individual.
La búsqueda de trayectos múltiples puede ser muy compleja. En una zona urbana puede haber una línea de visión directa a un dispositivo y también muchos otros caminos que las señales recorrerán para llegar de uno a otro, cada uno de los cuales presenta diferentes copias de la señal. Además, la fase de cada camino y su variación entre cada elemento del sistema MIMO también es muy importante para comprender el rendimiento de un sistema MIMO. Para satisfacer esta necesidad, el trazado de rayos 3D utiliza simulaciones para predecir todos estos efectos con el fin de comprender cómo son los canales en distintos escenarios.
6. La simulación de la formación de haces 3D real requiere un alto nivel de detalle
El modelado predictivo de canales MIMO masivo requiere un nuevo nivel de detalle, con un modelo de trazado de rayos 3D completo que capte todos los efectos tridimensionales que se producen. Sin embargo, la mayoría de los modelos de trazado de rayos no están preparados para calcular la multitrayectoria en detalle para MIMO masivo, ya que requieren una simulación para cada antena transmisora del conjunto, lo que resulta demasiado intensivo desde el punto de vista computacional en el caso de MIMO masivo. La mayoría de las soluciones intentan solucionar este problema haciendo suposiciones simplificadoras, mientras que nosotros intentamos mantener los detalles pero optimizando los cálculos para minimizar su impacto en los tiempos de ejecución.
7. Cómo satisface Remcom esa necesidad
Remcom fue el primero en comercializar el modelado de canales MIMO. En cuanto a su capacidad para modelar MIMO masivo, nuestra solución Wireless InSite es única y está por delante del mercado. Incluye toda la precisión de sus funciones de trazado de rayos 3D, pero con optimizaciones avanzadas que están listas para funcionar desde el primer momento. En simulación, suele aceptarse que existe un equilibrio entre velocidad y precisión. Con nuestro enfoque de MIMO, no es necesario hacer concesiones: puede obtener resultados precisos sin sacrificar el rendimiento.
Los operadores y fabricantes de equipos que avanzan en sus pruebas de 5G pueden hacerlo ahora con una herramienta de modelización que permitirá predecir con rapidez y precisión un factor clave de la tecnología 5G.
Más recursos relacionados con 5G MIMO
