Modelos de desvanecimientos lentos usados en simulaciones de LTE

modelo de distribución log-normal en combinación con la correlación asociada a la distancia [6].

3.14 Algoritmos de compensación para desvanecimientos rápidos en LTE. En [10] se presentan estimadores de canal para desvanecimientos rápidos en LTE. Se muestra que la estructura de las señales de referencia ofrece estimaciones precisas incluso para altas velocidades. Son presentados los estimadores LMMSE y LS. El artículo [11] también se refiere a la estimación de desvanecimientos rápidos en canales LTE. Este plantea que para rastrear

CAPÍTULO 3. MODELOS DE UTILIDAD PARA LA SIMULACIÓN

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las rápidas variaciones en el tiempo, sufridas por el canal, es esencial una estimación adaptativa del canal y un algoritmo de interpolación. La Figura 3.2 muestra el esquema de estimación de canal, el cual utiliza un ecualizador y el filtro Kalman. Los símbolos pilotos se encuentran interpolados en la estructura de multiplexación, de manera que en cada slot hay uno. El esquema ejecuta un ciclo completo para cada símbolo. Por esa razón el filtro tiene la posibilidad de retroalimentarse con las señales recibidas a la salida del ecualizador, en caso que no corresponda recibir el símbolo piloto. Las entradas al bloque (variables x1, x2,…) de la izquierda muestra los símbolos

pilotos. El bloque al que estos entran representa el comportamiento del canal en cuanto a respuesta impulsiva y ruido blanco Gaussiano. Las salidas (y1, y2,…) se combinan con los símbolos piloto en el filtro. En el Ecualizador

se combinan las señales (y1, y2,…) con las provenientes del filtro, de forma

tal que estas últimas invierten la degradación que el canal introdujo inicialmente. Para los símbolos siguientes el filtro conmuta hacia la otra entrada posible, retroalimentándose de los símbolos que salen del ecualizador, hasta que le corresponda al próximo símbolo piloto en el slot siguiente, en cuyo caso la entrada del filtro conmuta nuevamente a la posición anterior.

Figura 3.2. Esquema de estimación de canal mediante el uso del filtro Kalman. Tomado de Kalman interpolation filter for channel estimation of LTE downlink in high-mobility environments.

Conclusiones parciales.

Las características de LTE determinan qué modelos son aplicables para su estudio. Se debe tener presente que las simulaciones representan una aproximación a situaciones reales, y los modelos a utilizar deben cumplir una relación de compromiso entre simplicidad y precisión. Tales condiciones fundamentan el uso del modelo de pérdidas de propagación para entorno vehicular y el modelo de distribución log-normal para describir el comportamiento de los desvanecimientos lentos. Por otra parte, el filtro Kalman consiste en la implementación de un algoritmo que compensa la degradación sufrida por el canal a causa de los desvanecimientos rápidos.

CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

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CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

Conclusiones

La terminación del presente trabajo de diploma conduce a las siguientes conclusiones:

Se cuenta con un material que de manera organizada presenta las características generales de los sistemas móviles de cuarta generación, así como modelos y parámetros de simulación.

Las características de LTE determinan qué modelos son aplicables para su estudio.

Se debe tener presente que las simulaciones representan una aproximación a situaciones reales, y los modelos a utilizar deben cumplir una relación de compromiso entre simplicidad y precisión.

Se propone el modelo de pérdidas de propagación para entorno vehicular y el modelo de distribución log-normal para describir el comportamiento de los desvanecimientos lentos.

Se propone el filtro Kalman para compensar la degradación sufrida por el canal a causa de los desvanecimientos rápidos.

Recomendaciones

Se recomienda aplicar los modelos seleccionados al proceso de modelación y simulación de sistemas LTE.

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