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Modelo de Cobertura en Redes Inalámbricas basada en Radiosidad por Refinamiento Progresivo

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Universidad de Oviedo – Departamento de Informática. Tesis Doctoral. Modelo de Cobertura en Redes Inalámbricas basada en Radiosidad por Refinamiento Progresivo. D. Néstor García Fernández Director: Dr. D. Juan Manuel Cueva Lovelle. Tesis Doctoral. Contenido. . Introducción

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modelo de cobertura en redes inal mbricas basada en radiosidad por refinamiento progresivo
Universidad de Oviedo – Departamento de Informática

Tesis Doctoral

Modelo de Cobertura en RedesInalámbricas basada en Radiosidadpor Refinamiento Progresivo

D. Néstor García Fernández

Director: Dr. D. Juan Manuel Cueva Lovelle

contenido
Tesis DoctoralContenido

  • Introducción
  • Estudio de Modelos de Propagación
  • Objetivos
  • Diseño del Modelo
  • Prototipo
  • Pruebas y Resultados
  • Conclusiones
  • Líneas de Investigación Futuras
modelos
IntroducciónModelos
  • Representaciones simplificadas de la realidad por medio de un conjunto de restricciones e hipótesis
  • Se usan para explicar patrones de comportamiento que se observan en el mundo real
  • Los modelos se consideran aceptables en base a:
    • si pueden explicar y predecir comportamientos
    • si son consistentes con otros conocimientos contrastados
  • Cuando se obtienen nuevos datos son susceptibles de ser revisados o descartados
redes inal mbricas
IntroducciónRedes Inalámbricas

Evolución

  • 1997 - 802.11
  • 1999 - 802.11b - 802.11a
  • 2002 - 802.11g
  • 2006 - 802.11n
  • 2005/? - WiMax
uso de radiosidad
IntroducciónUso de Radiosidad
  • Utilizada inicialmente para simulación de transferencias de calor radiante entre superficies
  • Posteriormente se adaptó para simulación de iluminación
  • En esta tesis se utiliza por primeravez para simulación de cobertura en redes inalámbricas
contenido1
Tesis DoctoralContenido
  • Introducción
  • Estudio de Modelos de Propagación
  • Objetivos
  • Diseño del Modelo
  • Prototipo
  • Pruebas y Resultados
  • Conclusiones
  • Líneas de Investigación Futuras

modelos indoor
Estudio de Modelos de PropagaciónModelos INDOOR

INDOOR vs OUTDOOR

  • Las distancias cubiertas son mucho más pequeñas
  • El componente variable del entorno es mucho mayor

Importancia de un buen modelo

  • Predecir el tamaño de las áreas que se pueden cubrir con un único AP.
  • Planificar la ubicación de las celdas de modo que, aún utilizando la misma frecuencia, no se interfieran ni causen errores
propagaci n en el espacio libre
Estudio de Modelos de PropagaciónPropagación en el Espacio Libre

Ecuación de Friis:

Expresada como pérdida de trayecto, con ganancias unitarias, y conocida la pérdida a una distancia de referencia d0

PL (d) = PL(d0) + 20 log (d/d0)

log normal shadowing path loss model
Estudio de Modelos de PropagaciónLog-Normal Shadowing Path-Loss Model
  • n: variable de pérdida de trayecto
  • PL(d0): pérdida a distancia de referencia
  • Xσ: desviación típica de muestras de calibración

PL (d) = PL (d0) + 10n log(d/d0) + Xσ

modelo de p rdida de trayecto indoor basado en cost 231
Estudio de Modelos de PropagaciónModelo de Pérdida de Trayecto INDOOR basado en COST 231
  • LFS = perdida en espacio libre entre transmisor y receptor
  • Lc = constante de perdida
  • kwi = número de paredes de tipo i penetradas
  • n = número de suelos penetrados
  • Lwi = perdida debida a muro de tipo i
  • Lf = perdida entre suelos adyacentes
  • b = parámetro empírico

L = LFS + Lc + ∑kwi Lwi + n ((n+2)/(n+1) - b) * Lf

linear path attenuation model
Estudio de Modelos de PropagaciónLinear Path Attenuation Model
  • PLFS: Pérdida en espacio libre
  • a: coeficiente de atenuación lineal (calibrado)
  • d: distancia entre transmisor y receptor

Ejemplo: a=0.47 dB/m en ambiente de oficinas

dual slope model
Estudio de Modelos de PropagaciónDual Slope-Model
  • dBR: distancia de ruptura
  • λ: longitud de onda
  • n1: exponente de path loss antes de dBR (PLDS1)
  • n2: exponente de path loss después de dBR (PLDS2)
  • a0: diferencia entre PLDS y PLFS a la distancia de 1 metro
keenan motley model
Estudio de Modelos de PropagaciónKeenan-Motley Model
  • PLM path loss medido a 1 metro.
  • PLFS path loss en espacio libre, incluyendo pérdidas por penetración a través de suelos/techos.
  • KF: número de suelos/techos penetrados
multi wall model
Estudio de Modelos de PropagaciónMulti-Wall Model
  • PL1 path loss a 1 metro
  • af factor de atenuación de suelos
  • aw factor de atenuación de muros
  • nf número de suelos atravesados
  • nw número de muros atravesados
contenido2
Tesis DoctoralContenido
  • Introducción
  • Estudio de Modelos de Propagación
  • Objetivos
  • Diseño del Modelo
  • Prototipo
  • Pruebas y Resultados
  • Conclusiones
  • Líneas de Investigación Futuras

fundamentales
ObjetivosFundamentales
  • Uso de radiosidad por refinamiento progresivo para calcular intensidades de señal debidas a reflexiones de las señales emitidas
  • Uso de modelos geométricos de entornos reales tridimensionales sin mucho nivel de detalle
  • Obtención de niveles de cobertura para el diseño de redes inalámbricas en interiores
complementarios
ObjetivosComplementarios
  • Combinaciónde señales reflejadas con algún otro método de propagación directa
  • Coste computacional aceptable
  • Prototipo
    • Interactivo
    • Resultados en diferentes vistas
    • Calibrado con datos de campo
    • Comparativas con datos reales
contenido3
Tesis DoctoralContenido
  • Introducción
  • Estudio de Modelos de Propagación
  • Objetivos
  • Diseño del Modelo
  • Prototipo
  • Pruebas y Resultados
  • Conclusiones
  • Líneas de Investigación Futuras

resumen del dise o
Diseño del ModeloResumen del Diseño
  • Utiliza un modelo geométrico tridimensional que incluye las características radioeléctricas de los materiales
  • Se usa algún modelo de propagación para calcular la pérdida de señal en el aire (Log-Normal Shadowing Path Loss Model)
  • Se ajusta el modelo en base a medidas de campo que tienen en cuenta factores no considerados explícitamente (calibrado)
  • Se tienen en cuenta el tipo y número de obstáculos atravesados por la señal, en base a sus características radioeléctricas
  • Se usa Radiosidad por Refinamiento Progresivo para el cálculo de las señales reflejadas
  • Se pueden combinar las señales reflejadas con las señales propagadas directamente
modelo geom trico tridimensional
Diseño del ModeloModelo Geométrico Tridimensional
  • Relación de objetos del entorno
    • Situación geométrica
    • Vértices, caras, material de composición
    • Descomposición de las caras en triángulos (mallado)
  • Relación de materiales con sus propiedades radioeléctricas
    • Atenuación
    • Reflectividad
  • Relación de puntos de acceso
    • Posición
    • Características de radiación (potencia de emisión, ganancia de la antena, directividad de la señal,...)
  • Relación de Parches (triángulos del mallado)
  • Relación de Sensores (sólo uno en cada posición)
calibrado del modelo
Diseño del ModeloCalibrado del Modelo
  • Propagación en el Aire
    • Log-Normal Shadowing Path Loss Model
  • Medidas en LOS (lóbulo principal)
    • PL(d0)
    • Medidas para obtener parámetros: n y Xσ
      • n: media de las variables de pérdida calculadas en cada medición de calibrado
      • Xσ:: desviación típica de las desviaciones entre los cálculos con n calculada y los datos de campo
    • Tiene en cuenta factores de propagación en el entorno no considerados explícitamente
  • Medidas en NLOS para ajustar pérdidas por penetración
propagaci n con obst culos
EMISOR

RECEPTOR

Colisión 2

n/2 dB

Objeto O

n dB

Colisión 1

n/2 dB

Diseño del Modelo

Propagación con Obstáculos
  • Detección de los obstáculos (colisiones con triángulos del mallado)
  • Aplicación de las pérdidas estimadas por penetración en el material del obstáculo
radiosidad por refinamiento progresivo i
Vnormal (P1)

Vnormal (P2)

P1 SI refleja

P2 NO refleja

EMISOR

P1

P2

Diseño del Modelo

Radiosidad por Refinamiento Progresivo - I
  • Se cumple la ley de conservación de la energía
  • Energía reflejada inicial (sólo energía de APs)
  • Se cargan de energía sólo los parches que reflejan
  • Todas las superficies son difusores ideales
  • Se refleja un porcentaje de la señal incidente no penetrada (reflectividad)
radiosidad por refinamiento progresivo ii
Diseño del ModeloRadiosidad por Refinamiento Progresivo - II
  • Se toma como referencia el centro del parche y en los cálculos de propagación se tienen en cuenta las distancias acumuladas
  • Se tienen en cuenta los factores de forma para calcular la cantidad (porcentaje) de energía emitida a cada parche
  • En iteraciones sucesivas se dispara energía a los parches para su realimentación (y a los sensores)
radiosidad por refinamiento progresivo iii
Ai

Diseño del Modelo

Radiosidad por Refinamiento Progresivo - III
  • Se cargan parches con energía de AP
  • Se dispara la energía del parche más cargado al resto
  • Se repite hasta que se cumpla la convergencia
contenido4
Tesis DoctoralContenido
  • Introducción
  • Estudio de Modelos de Propagación
  • Objetivos
  • Diseño del Modelo
  • Prototipo
  • Pruebas y Resultados
  • Conclusiones
  • Líneas de Investigación Futuras

prototipo zona wifi
PrototipoPrototipo Zona WiFi
  • Predicción de cobertura en diversos modelos de propagación; inicialmente sólo el modelo propuesto en la tesis
  • Introducción de medidas de cobertura reales
  • Visualización gráfica y exportación de cobertura en cada modelo implementado
  • Comparativas entre todos los modelos y medidas reales
utilizaci n del prototipo
PrototipoUtilización del Prototipo

3DStudio

Modelo Planta 0

Modelo Planta 1

Modelo Planta n

...

SimulaciónCompleta

Prototipo

ZonaWiFi

Medidas de Campo

InformacióndeConfiguración

MedidasManuales

VisualizaciónPantalla

Imágenesen ficheros

Cobertura en cada sensor/modelo predicción

Cobertura en cada sensor medido/modelo predicción

contenido5
Tesis DoctoralContenido
  • Introducción
  • Estudio de Modelos de Propagación
  • Objetivos
  • Diseño del Modelo
  • Prototipo
  • Pruebas y Resultados
  • Conclusiones
  • Líneas de Investigación Futuras

casos de prueba te ricos
Pruebas y ResultadosCasos de Prueba Teóricos
  • Comparativas con resultados teóricos
    • Excepto Multitrayecto y Conjunta
  • Realizadas en escenarios diversos (No Reales)
    • Suelo cuadrado sin obstáculos
    • Claustro
    • Pasillos
    • Varias plantas
  • Realizadas con variaciones de las configuraciones
    • Características de los materiales
    • Parámetros de propagación
    • Puntos de acceso
  • El prototipo realiza los cálculos y responde correctamente en los distintos entornos y a variaciones en las configuraciones
calibraci n
Pruebas y ResultadosCalibración
  • Medidas de campo en línea de visión
    • Permiten ajustar la propagación por el aire en el modelo de propagación directa y multitrayecto
    • Se obtienen los parámetros n y Xσ
  • Medidas de campo para obtener atenuación de muros
casos de prueba reales
Pruebas y ResultadosCasos de Prueba Reales
  • Se dispone de las medidas de cobertura reales en el entorno
planta baja directa reales
Medidas Reales

Propagación Directa

Pruebas y Resultados

Planta baja: Directa - Reales
planta baja multitrayecto reales
Medidas Reales

Pruebas y Resultados

Planta baja: Multitrayecto - Reales

Propagación Multitrayecto

planta baja conjunta reales
Medidas Reales

Pruebas y Resultados

Planta baja: Conjunta - Reales

Propagación Conjunta

planta bajo cubierta directa reales
Medidas Reales

Pruebas y Resultados

Planta bajo-cubierta:Directa - Reales

Propagación Directa

planta bajo cubierta multitrayecto reales
Medidas Reales

Pruebas y Resultados

Planta bajo-cubierta: Multitrayecto - Reales

Propagación Multitrayecto

planta bajo cubierta conjunta reales
Medidas Reales

Pruebas y Resultados

Planta bajo-cubierta:Conjunta - Reales

Propagación Conjunta

comparativa total
Propagación Conjunta

Propagación Directa

Propagación Multitrayecto

Propagación Multi-Wall

Propagación Keenan-Motley

Propagación Dual-Slope

Propagación Linear-Path

Pruebas y Resultados

Comparativa Total
comparativa total con medidas
Multi-trayecto

Linear-Path

Directa

Conjunta

Pruebas y Resultados

Comparativa Total con Medidas

Dual-Slope

contenido6
Tesis DoctoralContenido
  • Introducción
  • Estudio de Modelos de Propagación
  • Objetivos
  • Diseño del Modelo
  • Prototipo
  • Pruebas y Resultados
  • Conclusiones
  • Líneas de Investigación Futuras

resultados destacables
ConclusionesResultados Destacables
  • Reutilización de tecnología (Radiosidad) estudiada y utilizada en otros campos
  • Uso de modelos geométricos generados por herramientas comúnmente utilizadas
  • Modelos geométricos no necesariamente muy precisos
  • Muchas posibilidades de configuración
  • Coste computacional aceptable
conclusiones generales
ConclusionesConclusiones Generales
  • Nuevo modelo de cobertura basado en una técnica que nunca se había usado en este campo
  • Es un modelo válido
    • Es capaz de predecir el comportamiento
    • Sus resultados se ajustan a la realidad
    • Es coherente con los conocimientos teóricos
  • El modelo mejora los resultados de los otros modelos estudiados
contenido7
Tesis DoctoralContenido
  • Introducción
  • Estudio de Modelos de Propagación
  • Objetivos
  • Diseño del Modelo
  • Prototipo
  • Pruebas y Resultados
  • Conclusiones
  • Líneas de Investigación Futuras

trabajo y l neas de investigaci n futuras
Líneas de Investigación FuturasTrabajo y Líneas de Investigación Futuras
  • Estudio y modelado de la influencia de las personas en los entornos de propagación
  • Combinación de Modelos de Propagación
  • Ubicación automática de puntos de acceso
  • Implementación del modelo como librería y/o como servicio remoto
  • Aplicación del modelo a otros estándares de comunicación inalámbrica
publicaciones derivadas
PublicacionesPublicaciones Derivadas

Néstor García, Juan M. Cueva, Daniel Gayo, Agustín Cernuda and Juan Ramón García: Coverage Model in Wireless Networks based on Progressive Refinement Radiosity.

International Conference on Artificial Intelligence IC-AI'04 – Las Vegas (USA) - CSRA Press. ISBN 1-932415-31-9 pp. 24- 31

Néstor García, Juan M. Cueva, Benjamín López and M. Cándida Luengo: Use of Progressive Refinement Radiosity to Model Wireless Indoor Propagation.

EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking 2006 (pendiente de aceptación)

modelo de cobertura en redes inal mbricas basada en radiosidad por refinamiento progresivo1
Universidad de Oviedo – Departamento de Informática

Tesis Doctoral

Modelo de Cobertura en RedesInalámbricas basada en Radiosidadpor Refinamiento Progresivo

D. Néstor García Fernández

Marzo 2006

Fin de la Presentación

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