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Cortos de vídeo: "Uso de InSite MIMO inalámbrico para visualizar la formación de haces"...
El analizador de sistemas de comunicación de Wireless InSite es un conjunto de rutinas de posprocesamiento que se basa en los cálculos MIMO de alta fidelidad del modelo X3D para predecir el rendimiento del sistema y la tasa de error de bits. Este ejemplo utiliza estas rutinas para analizar el rendimiento entre tres estaciones base de célula pequeña que emplean formación de haces MIMO de dimensión completa (FD) para equipos de usuario (UE) que se mueven a lo largo de una ruta, utilizando la nueva radio 5G (NR) en un entorno urbano denso.
Descripción del proyecto
La geometría de los edificios y el follaje se importó de un shapefile de geometría de alta resolución para una sección del centro de Boston, MA. El modelo de ciudad importado, el follaje y el terreno contienen un total de 6.452 caras. A los edificios y al terreno se les asignaron propiedades de material de hormigón con una conductividad de 0,484 S/m y una permitividad de 5,31 tomadas de los datos de la UIT para hormigón a 28 GHz [1], [2], mientras que el follaje se modeló utilizando un modelo de pérdida por penetración de follaje de Weissberger [3].
Figura 1: Vista isométrica y aérea de la geometría del proyecto en Wireless InSite.
Cada transmisor representa una estación base y utiliza una matriz de parches de doble polarización 8x8 compuesta por un total de 128 elementos. En los receptores situados a lo largo de la ruta se utilizan antenas isotrópicas de polarización cruzada. Se utilizó el modelo X3D acelerado por GPU de Wireless InSite para proporcionar resultados de propagación de alta fidelidad que incluyen reflexiones de los edificios y el terreno y difracciones de los bordes de los edificios. La combinación de geometría de alta resolución y modelado de propagación de alta fidelidad es necesaria para obtener resultados precisos a frecuencias 5G NR. El modelo de propagación calcula la matriz H desde cada elemento de los tres transmisores hasta las ubicaciones de los receptores (128 x 2 = 256 entradas por par tx-rx).
Analizador de sistemas de comunicación
El analizador de sistemas de comunicación de Wireless InSite permite predecir el rendimiento, la tasa de errores de bit y otros resultados de múltiples transmisores mediante el postprocesamiento de los resultados de la matriz H de alta fidelidad de la simulación de propagación. Dentro de un sistema de comunicación, los usuarios pueden establecer parámetros de entrada para:
- Selección de los conjuntos de transmisores y receptores que se incluirán en el análisis
- Designación de transmisores como estaciones base o fuentes de interferencia
- Fijación de niveles uniformes de ruido e interferencias
- Posibilidad de incluir interferencias entre estaciones base
- Selección de BER o análisis de rendimiento
- Selección de las opciones de formación del haz del transmisor
- Configuración de las opciones de diversidad para antenas receptoras MIMO
En este ejemplo, se define un sistema de comunicación en el que se especifica el análisis del rendimiento entre tres estaciones base y un equipo de usuario que se desplaza por una ruta móvil. La ventana de propiedades del sistema de comunicación define una tabla de formación de haces personalizada para las estaciones base, el uso de la combinación de selección por parte del equipo de usuario y una tabla de rendimiento personalizada basada en las especificaciones 3GPP que se utilizará para calcular el rendimiento del enlace.
Figura 2: Ventana de propiedades del sistema de comunicación para calcular el rendimiento de un sistema MIMO.
Formación de haces personalizada con una tabla de precodificación
La tabla de precodificación definida por el usuario es un fichero de texto que contiene las ponderaciones de los elementos de antena para la antena MIMO transmisora. Cada registro del archivo representa un haz que los elementos de antena son capaces de producir. Este ejemplo utiliza una tabla que describe 66 haces de antena que permiten al transmisor escanear horizontalmente de -50 a 50 grados y verticalmente de -10 a +40 grados en incrementos de 10 grados, variando la fase de cada elemento de antena. Las estaciones base seleccionarán el haz de antena que maximice la potencia en el receptor para cada posición del UE.
Análisis personalizado del rendimiento de un dispositivo 5G NR
El rendimiento para el dispositivo 5G NR en el receptor también utiliza un archivo personalizado, que asigna la SINR en el dispositivo a una velocidad de datos de enlace descendente alcanzable. Los valores de caudal para esta tabla se calcularon utilizando la ecuación publicada en 3GPP TS 38.306 v15.2, que calcula las velocidades de datos para 5G NR para cada esquema potencial de modulación y codificación (MCS) y tiene en cuenta la sobrecarga para señalización y control y las diferencias entre la transmisión de enlace ascendente y descendente [4] [5]. Las estimaciones se realizaron para una portadora de un solo componente con un ancho de banda de 100 MHz y se asumieron relaciones similares entre el MCS alcanzable y la SINR a las observadas para LTE.
Resultados
Diversidad de receptores
Se crearon tres sistemas de comunicación para analizar los efectos de la combinación de selección, la combinación de igual ganancia y la combinación de relación máxima para el equipo de usuario (UE) 5G NR. Los resultados de las figuras 3 y 4 muestran que, en este escenario y configuración, no hay una diferencia sustancial entre los tres métodos de diversidad en cuanto a SINR o rendimiento. En el resto de este ejemplo se utilizará la combinación de selección para el equipo de usuario y la formación de haces personalizada en las estaciones base.
Figura 3: Comparación de la SINR de los métodos de diversidad del receptor para la estación base 1.
Figura 4: Comparación del rendimiento de los métodos de diversidad del receptor para la estación base 1.
SINR y rendimiento para la formación de haces personalizada y la combinación de selección
Los resultados de SINR y rendimiento se ofrecen para cada estación base individual y para las tres estaciones base trabajando juntas. En este ejemplo, la 5G NR establecerá un enlace con la estación base que proporcione el valor SINR más alto. La línea roja de las figuras 5 y 6 representa el rendimiento global de las tres estaciones base hacia el UE, según la estación base que alcance la SINR más alta en cada punto de la ruta. La línea azul representa la contribución de la estación base 1 a la SINR y al rendimiento. En las regiones en las que las líneas azul y roja se solapan, el receptor establece un enlace con la estación base 1. Las contribuciones de las otras dos estaciones base también se pueden representar, pero se han omitido para mayor claridad de los gráficos.
Figura 5: SINR total (rojo) y SINR de la estación base 1 al UE (azul).
Figura 6: Rendimiento total (rojo) y rendimiento de la estación base 1 al UE (azul).
Evaluación de la tabla de formación de haces frente a la transmisión de relación máxima
La formación de haces de transmisión de relación máxima calcula un haz óptimo para cada ubicación del receptor. En las figuras 7 y 8 se comparan la SINR y el caudal obtenidos con una tabla de formación de haces personalizada (azul) y la MRT (rojo). En la mayoría de las ubicaciones, los haces predefinidos de la tabla de formación de haces personalizada consiguen casi la misma SINR y rendimiento que MRT (una técnica más óptima y adaptativa), pero hay secciones en las que añadir haces más específicos mejoraría los resultados. Entre 225 y 350 m a lo largo de la ruta, los valores de SINR son demasiado bajos para permitir valores de caudal adecuados con ambos métodos de formación de haces. Para mejorar la cobertura en esta ubicación, sería necesario añadir una estación base adicional.
Figura 7: Comparación de SINR para formación de haces personalizada (azul) y MRT (rojo).
Figura 8: Comparación del rendimiento a lo largo de la ruta del UE desde las tres estaciones base para MRT (rojo) y formación de haces personalizada (azul).
Figura 9: Cobertura SINR para beamforming personalizado y combinación de selección.
Figura 10: Cobertura de caudal para la formación de haces personalizada y la combinación de selección.
Conclusión
El analizador de sistemas de comunicación de Wireless InSite puede utilizarse para calcular el rendimiento, la SINR y otras magnitudes a nivel de sistema para sistemas MIMO realistas, incluyendo tanto la formación de haces de transmisión como la diversidad de receptores.
Este ejemplo demuestra cómo se puede utilizar una tabla de formación de haces personalizada para modelar el comportamiento dinámico de tres estaciones base MIMO en una sección de Boston. Se utilizó una tabla de rendimiento personalizada para modelar las velocidades de datos de enlace descendente para 5G New Radio. El trazado de rayos de alta fidelidad X3D de Wireless InSite y las capacidades MIMO permitieron un cálculo eficiente de SINR y rendimiento.
Este ejemplo también demuestra cómo las opciones teóricas integradas de formación de haces y diversidad de receptores permiten comparar rápidamente la cobertura de caudal proporcionada por técnicas personalizadas.
El analizador de sistemas de comunicaciones de Remcom proporciona a los planificadores de redes y diseñadores de equipos las herramientas necesarias para evaluar la ubicación de las estaciones base y estimar el rendimiento en escenarios realistas. Gracias a la posibilidad de incorporar beamforming y tasas de caudal personalizadas, los usuarios disponen de la flexibilidad necesaria para diseñar y evaluar nuevos equipos y configuraciones de red.
Referencias:
[1] "Características eléctricas de la superficie terrestre", Recomendación UIT-R P.527-3, 1992.
[2] "Effects of building materials and structures on radiowave propagation above about 100 MHz", Recomendación UIT-R P.2040-1, pp. 22-23, julio de 2015.
[3] M. Weissberger, "An Initial Critical Summary of Models for Predicting the Attenuation of Radio Waves by Trees", 1982, Electromagnetic compatibility analysis center, Annapolis, Maryland. Informe final. https://apps.dtic.mil/dtic/tr/fulltext/u2/a118343.pdf
[4] 3GPP TS 38.306 V15.2.0 [10] para 5G NR se utilizó para calcular el rendimiento máximo basado en el orden de modulación y la tasa de codificación.
[5] G. Skidmore,"Using Modeling and Simulation to Assess Challenges and Solutions for 5G Fixed Wireless Access".
