El acceso WiFi a bordo es una característica que se está introduciendo en muchos vuelos comerciales para aumentar la satisfacción de los clientes. Sin embargo, debido al complejo entorno de la cabina, con pasajeros de distintos tamaños y disposición de los asientos, es posible que la recepción de la señal sea deficiente. Recientemente se ha realizado un estudio experimental en el que se utilizaron sacos de patatas para simular a los pasajeros de un avión en un intento de eliminar las zonas de baja señal. Simular este tipo de problemas en ordenadores con métodos de onda completa era prácticamente imposible en el pasado debido al gran tamaño de la cabina del avión y a las altas frecuencias implicadas. XFdtd hace posibles estas simulaciones gracias a la función de gran memoria, que permite realizar cálculos muy grandes que requieren más de 60 GB de memoria, y a la nueva función de procesamiento MPI+GPU, que enlaza múltiples unidades de procesamiento gráfico de alto rendimiento en ordenadores separados a través de una interfaz de paso de mensajes.
En este ejemplo se utiliza el interior de un avión comercial para demostrar la capacidad de XFdtd como plataforma para optimizar la ubicación de antenas WiFi destinadas a transmitir y recibir datos desde cada asiento. Este ejemplo sólo pretende demostrar el concepto y no implica ningún sistema WiFi específico ni ninguna configuración del avión. Debido al gran tamaño del interior del avión y a la alta frecuencia del sistema WiFi, esta simulación se adapta bien a las grandes capacidades de memoria de XF.
La sección de la aeronave se muestra como un modelo CAD en la Figura 1, con la piel exterior de la aeronave no se muestra para mayor claridad. Se supone que la cabina está totalmente encerrada dentro de una caja conductora, por lo que no se permite que ninguna señal irradie fuera del avión. En la Figura 2 también se desactivan los dibujos del techo, las paredes y las ventanas del modelo CAD para que pueda verse la disposición interior de los asientos del avión. El modelo de avión tiene un tamaño aproximado de 4,7 x 25,5 x 2,8 metros, lo que representa un volumen cúbico de algo menos de 200.000 longitudes de onda. Las antenas WiFi se consideran dipolos simples y se ha optado por situarlas en dos posiciones cerca del techo del avión; una en la parte delantera de la cabina y otra en la parte trasera. Los receptores se colocan en una cuadrícula de 3 x 3 dipolos en los respaldos de los asientos de cada dos filas del avión, como se muestra en la figura 3. Para simplificar la adición de estos sensores, 405 en total, se escribió y ejecutó un script. Los datos almacenados en esta simulación incluyen las 405 ubicaciones de los puertos y varios planos de las magnitudes del campo eléctrico en estado estacionario en las zonas críticas de la cabina.
Figura 1: Vista CAD tridimensional de la cabina del avión con algunas superficies exteriores eliminadas.
Figura 2: Vista CAD de la cabina del avión una vez desmontados los techos, paredes, ventanas y maleteros.
Figura 3: La cuadrícula 3x3 de ubicaciones de sensores definidas como dipolos se muestra detrás de una de las ubicaciones del respaldo de los asientos. Las rejillas de sensores están situadas detrás de los asientos en cada dos filas de la cabina para las tres primeras columnas de asientos.
La primera simulación se realiza con una cabina vacía que contiene únicamente los asientos, los compartimentos de equipaje y otras características internas del avión. La simulación proporciona una línea de base para la propagación del campo en toda la aeronave y se utilizará para medir el impacto de añadir pasajeros a los asientos. En la segunda simulación, se coloca en cada asiento del avión un pasajero masculino de gran tamaño creado con el software VariPose de Remcom. El pasajero se coloca en posición sentada con los brazos extendidos como si se cerniera sobre un ordenador portátil situado en la bandeja del asiento. En la figura 4 se muestra un primer plano de un pasajero, mientras que en la figura 5 se muestra una vista de toda la cabina llena. En la figura 6 se muestra una vista lateral de la cabina con las dos ubicaciones del transmisor cerca del techo y las ubicaciones del receptor en los respaldos de los asientos en rojo. Debido a la simetría, los datos de los sensores sólo se guardaron para el lado izquierdo del avión.
Figura 4: Vista tridimensional de la cabina del avión con algunos de los hombres VariPose colocados en los asientos. Todos los asientos del avión, excepto la primera y la última fila, tienen a los hombres sentados en ellos.
Figura 5: Vista general de la cabina con los hombres colocados en los asientos.
Figura 6: En esta vista lateral, los hombres están sentados en los asientos y los sensores utilizados para recoger los datos de los parámetros S se muestran como óvalos rojos. Las dos antenas emisoras están en el techo.
Las simulaciones se realizan a 2,5 GHz utilizando una malla FDTD de cubos de 5 mm. Debido al gran tamaño de la cabina del avión, estas simulaciones requieren 94 GB de memoria y contienen unos 2.840 millones de incógnitas. Se realizaron utilizando la función MPI+GPU de XFdtd en 24 tarjetas GPU NVIDIA M2090 ubicadas en el cluster NVIDIA PSG proporcionado por cortesía de NVIDIA Corporation. Cada simulación se ejecutó durante 30.000 iteraciones de tiempo y tardó aproximadamente 1 hora y 43 minutos.
Tras las simulaciones, se puede ver la distribución del campo eléctrico en estado estacionario a través de varios planos de muestra en la cabina. En la figura 7, se muestran las magnitudes del campo eléctrico a través del centro del asiento del pasillo (verticalmente) y a través del reposacabezas (horizontalmente) para el avión vacío. La escala de colores va desde un valor máximo mostrado en rojo a 0 dB hasta -70 dB mostrado en negro. Los campos de la cabina vacía dan un nivel de señal en el rango de 0 a -30 dB en gran parte del espacio. En la figura 8, se muestran los mismos planos de la figura 7 para la cabina del avión con los hombres en los asientos. Aquí los niveles de campo se reducen y hay lugares en los que el campo cae por debajo de -50 dB desde el pico.
Figura 7: Esta figura muestra las magnitudes de campo eléctrico en estado estacionario en la cabina cuando el transmisor frontal está activo a 2,5 GHz. Los campos mostrados están en el plano del centro del asiento del pasillo verticalmente y a través del centro de la rejilla del sensor 3x3 horizontalmente. Los campos muestran la intensidad de la señal en el nivel de 0 a -30 dB por debajo del pico.
Figura 8: Esta figura muestra las mismas ubicaciones de campo planas en estado estacionario que la figura 7, pero aquí para la cabina con los hombres en los asientos. Aquí los niveles de campo son más bajos en el rango de -50 a -10 dB por debajo del pico.
También se calcula el parámetro S SN,1 para las ubicaciones de las muestras. En este caso, las ubicaciones seleccionadas para el gráfico de la figura 9 se encuentran en el punto de muestra central de la cuadrícula 3x3 de cada fila de la cabina, de delante hacia atrás. Los gráficos muestran que los niveles de transmisión del avión vacío son relativamente planos y varían principalmente en torno a -40 dB. Por el contrario, el avión lleno con pasajeros en los asientos que se muestra en la Figura 10 muestra una mayor variación en los niveles de señal con una caída definida de la señal hacia la parte trasera de la cabina.
Figura 9: Este gráfico muestra el parámetro S transmitido SN,1 para la ubicación del sensor en el centro de la cuadrícula de muestreo 3x3 en función de la fila en el plano de delante hacia atrás para el avión vacío.
Figura 10: Este gráfico muestra el parámetro S transmitido SN,1 para la ubicación del sensor en el centro de la cuadrícula de muestreo 3x3 en función de la fila en el plano de delante hacia atrás con los asientos ocupados por los hombres.
Las simulaciones mostradas aquí podrían ampliarse enormemente introduciendo mejores modelos de antena, otras frecuencias, diferentes configuraciones de asientos y mucho más. Este ejemplo se limita a presentar una posible simulación que es posible gracias a la gran capacidad de memoria y procesamiento rápido de XFdtd.
