Identificación de vacíos de cobertura en comunicaciones móviles

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(1)IDENTIFICACIÓN DE VACÍOS DE COBERTURA EN COMUNICACIONES MÓVILES Autores: Julián Riveros, Alexis Tovar. Abstract - The demand for fast, reliable data limits the service to a limited number of users, and identification of the sectors in which there is an optimal communications model, so it is necessary to identify a model to identify the null spaces within the current coverage, minimizing costs and favoring the correction of these in the fastest and most efficient way, in order to be less prone to interference and factors that attenuate the radiated signal. for a reliable case that can represent the most feasible number of users and their location is expected to identify detailed KPIs that can list the problems and deficiencies present for UMTS / WCDMA technology.. Resumen - La demanda de datos rápidos, confiables limita el servicio a un número limitado de usuarios, e identificación de los sectores en los cuales se cuenta con un modelo óptimo de comunicaciones, por lo que es preciso identificar un modelo de identificar los espacios nulos dentro de la cobertura actual, minimizando costos y favoreciendo la corrección de estos de la manera más rápida y eficaz, a fin de ser menos propenso a la interferencia y factores que atenúen la señal radiada. para un caso confiable y que pueda representar de manera más factible el número de usuarios y su ubicación se espera identificar KPI´s detallados capaces de enumerar los problemas y deficiencias presentes para la tecnología UMTS/WCDMA. Palabras Clave – Mapa de Cobertura, vacíos de Cobertura, Grilla, Query, Centros Poblado, Mapinfo I.. Planteamiento del Problema. Es evidente como los servicios de telefonía móvil han generado una necesidad creciente de servicios de conexión y comunicación permanente, siendo una tecnología de múltiple acceso con un número de usuarios cercano a dos tercios de la población mundial, ganando aún más adeptos desde sus inicios hace más de cuatro décadas. Estos servicios de naturaleza escalable y de constante crecimiento se fundamentan en el uso de bases de transmisión y uso de antenas para. la radio difusión de señales moduladas en un espectro determinado; un recurso limitado, licenciado y dispuesto por organizaciones del estado, en bandas y frecuencias asignadas que administran el medio trasmisión de millones de terabits de información por distintos medios de comunicación. Estas bases de transmisión propuestas por prestadores de servicios móviles se asignan de tal forma que cubren (radiación de ondas electromagnéticas) áreas determinadas y la agrupación de estas áreas integran todo una red de servicios que requiere de la comunicación entre estaciones bases y la central operadora de red generando una zona de cobertura con el fin de llegar a un numero de terminales predispuesto en una superficie que puede medirse en decenas o cientos de metros cuadrados, sin embargo este proceso de comunicación debe afrontar factores atenuadores de la señal que degradan la calidad del servicio e intervienen en la transmisión de información ya sea causada por distancia, cambios en el medio de propagación, factores climáticos, topografía o interferencia externas, además del continuo crecimiento de las ciudades que en la mayoría de ocasiones se hace manera desordenada, debido a múltiples factores sociales. Estas y muchas más situaciones causan fallas en el servicio prestado por los operadores de red, limitando y ocasionando vacíos de cobertura, que no son fácilmente evidenciados por el usuario final o incluso por el prestador de servicios, por ello este trabajo espera documentar una metodología para la identificación de vacíos en la cobertura que generan degradación de los servicios a través de del estudio y observación de determinados KPI’s que permitan ahorrar tiempo y costos..

(2) II.. JUSTIFICACION. Este trabajo tiene como propósito abordar la deficiencia de los servicios de telecomunicaciones en sectores ya constituidos, es decir evaluar la calidad del servicio en zonas ya intervenidas e identificar las fallas dentro de los mapas de cobertura, por ello se busca la integración de servicios de cuantificación como el estudio y observación de KPI’s, análisis de ocupación de espectro, capacidad de la red. Esta investigación propone un análisis de las condiciones presentes en escenarios simulados de celdas RF, con reportes de coberturas publicados de la región oriente (Zonas de cobertura, número de usuarios, modelos de propagación etc.) con el fin de obtener determinadas variaciones en determinados KPI’s que permitan determinar los factores de mayor influencia en degradación del servicio QoS a fin de identificar de manera clara alteraciones ,atenuaciones y falta de coberturas en regiones específicas. Precisamente este documento pretende mostrar la recopilación de datos necesarios para evidenciar las falencias en coberturas sin necesidad de salir a campo evitando así los costos que esto implica. Esta metodología busca ser una herramienta de evaluación que permita evitar pérdidas de calidad de operación, potenciales clientes y prevención de sanciones económicas u operativas. Objetivo General . Identificar los vacíos de cobertura en la telefonía móvil mediante kpi’s. Objetivos Específicos . Establecer las herramientas de simulación apropiadas para la construcción de escenarios de propagación RF. . Deducir los KPI’s más relevantes para el diagnóstico de la red.. . Mostrar mediante la simulación de RF los vacios de cobertura identificados mediante el uso de KPI’S. III.. Estado del Arte. Los operadores móviles invierten el 10-15% de su presupuesto de ventas en la mejora de sus redes cada año. Es irónico, si no desalentador, que los consumidores se quejan cada vez más de la calidad de servicio de los operadores, mientras que estos han. estado ampliando sus redes y tecnologías como nunca antes. Los consumidores experimentan cada vez más una pobre cobertura móvil. Los medios de comunicación escriben sobre ello, pero culpan sólo a los operadores, sin mencionar los complejos factores que entran en juego. El crecimiento de la penetración de los teléfonos inteligentes influye en la cobertura móvil. Los propios teléfonos inteligentes crean retos para la configuración óptima de la red, el ruido de señalización, varios errores de software y una mayor demanda de datos. Un número creciente de personas temen la radiación móvil, a pesar de los estudios científicos definitivos que no muestran problemas de salud. Es difícil obtener permisos para construir mástiles móviles de muchos municipios, por lo que el despliegue de torres es de meses, sino incluso años Los propietarios de predios privados y agentes reguladores de los municipios aumentan cada vez más el precio de alquiler, de terrenos y edificios para erigir antenas móviles. Los operadores se ven obligados a elegir entre limitar el número de mástiles o intentar encontrar ubicaciones alternativas, lo cual es bastante difícil ya que los mástiles necesitan existir en una relación cercana entre sí además Los medios de comunicación y los consumidores no distinguen entre cobertura y capacidad. El problema no es necesariamente de cobertura, sino de capacidad. La legislación actual no apoya los nuevos desarrollos que mejorarían la cobertura, a saber, tecnologías innovadoras, más frecuencias y celdas pequeñas. Los medios de comunicación y los consumidores tienen una visión simplista de los costos y los desafíos de llevar la cobertura a las zonas remotas, normalmente las regiones apartadas en donde la población es pequeña. Hay una tendencia desafortunada de la opinión pública y los políticos a pensar que una mejor cobertura móvil es simplemente una función de capacidad de ampliación de la infraestructura de un operador. De hecho, como lo demuestran algunos estudios del min tic, muchos operadores no pueden gastar sus presupuestos anuales debido a que no consiguen el permiso del municipio para la construcción de los sitios radiantes necesarios. Este artículo se basa en el funcionamiento de redes por asociación para servicios de transmisión de Tercera Generación (3GPP), también conocido como acceso a paquetes de alta velocidad (HSPA), o HSPA +. Basado en la división de frecuencias dúplex (FDD). Para lograr.

(3) el deseado rendimiento, sus interferencias y los métodos de gestión de la movilidad empleados como parte del diseño femtocelular previsto en la infraestructura de la red.. abonados) y la ubicación de la estación base [5]. De hecho, los niveles de interferencia son funciones de las potencias emitidas que, debido a un control de potencia (PC) dependen de las posiciones de la estación móvil.. La Tercera Generación (3GPP) presentó mayores tasas de datos y reducción de latencia [1]. Con la coordinación entre interferencias intercelulares con el objetivo de mejorar la cobertura y aumentar la velocidad de bits de transmisión de la celda [2]. Este protocolo se fundamenta con el uso interactivo de celdas de transmisión base y femtoceldas vistas como estaciones base de baja potencia y bajo costo que proveen una alta calidad de los servicios celulares al ser diseñadas para integrarse de manera automática a las redes macrocelulares, ofreciendo una cobertura de aproximadamente 10 m [3], al acoplarse junto con el operador móvil mediante una conexión de banda ancha, típicamente ADSL.. Modelos de diagnóstico de error tiene como objetivo proporcionar información sobre la QoS ofrecida por el sistema. Se han considerado dos figuras de QoS en el estudio, probabilidad de bloqueo (BP) y la probabilidad de forzar terminación de una llamada, es decir, debido a una falla HO (FP). Las dos magnitudes son claramente percibidas por el usuario y pueden ser medidas en el plano del usuario en lugar de otras magnitudes como la probabilidad de caída HO que solo se percibe en el plano de red [1].. Tradicionalmente, modelos estadísticos y semideterministas se han utilizado para predecir la cobertura e interferencia de un sistema inalámbrico. La mayoría de las técnicas estadísticas usan modelos simples de exponente de pérdida de trayecto para la estimación de la atenuación. Los modelos semideterministas utilizan una información promedio de geolocalización para aplicar en diferentes sitios específicos correcciones a un modelo estadístico básico. Los criterios de corrección relacionados a las características terrestres a menudo están contenidos en una base de datos disponible para el análisis del terreno de una zona determinada. Los modelos semideterministas son, por lo tanto, mucho más precisos que los modelos de estadística clásica. Muchos operadores usan este tipo de modelos para la predicción de propagación dentro de sus redes GSM / DCS y UMTS. 3G se basan en la tecnología WCDMA, para la interfaz radio, lo que supone un cambio significativo frente a la tecnología tipo TDMA presente en GSM se establece con el acceso múltiple por división de código de banda ancha (W-CDMA) de UMTS, no es apropiado sobre todo porque el ancho de banda es compartido por todas las conexiones activas y ninguna frecuencia real [4]. El esquema de acceso permite el uso más eficiente del limitado espectro radial y la capacidad de célula dado por el número de enlaces que ya no se encuentra limitado por una asignación de canal fijo como en los sistemas TDMA, pero depende de los niveles reales de interferencia que determinan los valores relación señal / interferencia alcanzable. Dado que estos valores dependen de distribución de tráfico (número de. BP es la probabilidad de que una nueva llamada no pueda ser aceptada debido a la falta de recursos disponibles en el conjunto de estaciones base (BS) que debería poder atender la llamada.. 𝐵𝑃 =. # 𝑑𝑒 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑛𝑡𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑙𝑙𝑎𝑚𝑎𝑑𝑎𝑠 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑎𝑛𝑡𝑒𝑠 # 𝑑𝑒 𝑙𝑙𝑎𝑚𝑎𝑑𝑎𝑠 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑎𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑏𝑙𝑜𝑞𝑢𝑒𝑎𝑑𝑎𝑠. (1). FP es la probabilidad de terminación forzada, es decir, la probabilidad que una llamada en curso se interrumpe debido a una falla HO. El HO falla ocurre cuando una llamada pierde cobertura de la BS de servicio sin haber aprovechado un canal en uno nuevo.. 𝐹𝑃 =. # 𝑑𝑒 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑛𝑡𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑙𝑙𝑎𝑚𝑎𝑑𝑎𝑠 𝑝𝑒𝑟𝑑𝑖𝑑𝑎𝑠 # 𝑑𝑒 𝑙𝑙𝑎𝑚𝑎𝑑𝑎𝑠 𝑒𝑠𝑡𝑎𝑏𝑙𝑒𝑐𝑖𝑑𝑎𝑠. (2). Dado que la densidad de suscriptores y el tráfico en las áreas donde se cuenta con cobertura de la red 3G el número de abonados tienden a aumentar con el tiempo y nuevos sitios deben agregarse, los patrones de interferencia y cobertura siempre están en constante cambio. Esta es la razón por la cual las redes WCDMA necesitan de un continuo monitoreo y optimización. Sin embargo, la tasa de caída de llamadas se determina principalmente por los recursos de radio en la red. Estos recursos se pueden entender como un extenso número de canales de radio en el cual todas las señales radiantes comparten un ancho de banda común a través de un proceso conocido como reutilización de frecuencia. La caída de llamadas es causada por la falta de canales de radio disponibles que a su vez pueden ser causados por la propagación factores tales como pérdidas de distancia, pérdida de trayecto,.

(4) multitrayecto, desvanecimiento, sombreado e interferencia de RF [2] - [5]. Otros factores que varían en la capacidad del canal incluyen el traspaso y la priorización del servicio [6]. A medida que la señal viaja desde la antena transmisora a la antena de recepción, pierde fuerza. Esto puede deberse a el fenómeno de la pérdida de ruta, o puede ser debido a la Efecto Rayleigh [4]. El efecto Rayleigh (o Rician) se debe a la rápida variación del nivel de señal tanto en términos de amplitud y fase entre la transmisión y recepción de antenas cuando no hay línea de visión. Los niveles de interferencia y de tráfico dentro de la red se pueden evidenciar de forma más precisa y eficiente con una relación de costo/calidad. La cobertura y la capacidad puede ser mejorada al optimizar el dominio y reducir la interferencia.. Fuerza De La Señal 3G (UMTS/WCDMA) La fuerza de señal se mide en la red UMTS a través de la fuerza en la señal RSCP (Receive Signal Code Power). Cada celda tiene un canal piloto que es usado por un terminal móvil para sincronizarse. Este canal piloto tiene el nombre CPICH (Common Pilot Channel) y tiene siempre la misma fuerza de señal. Cuando se quiere cuantificar la señal radial para analizar la cobertura y la calidad en una red UMTS, debe basarse en el CPICH. La energía radial recibida desde una celda es el RSCP [7]. RSCP es la energía que se desea amplificar para que el terminal móvil pueda tener una comunicación con calidad y estabilidad. El parámetro de la calidad de señal se tiene como la relación energía por bit / densidad espectral de potencia de ruido (Eb/N0), la Eb/N0 es igual a la SNR (Relación Señal a Ruido) dividida por la eficiencia espectral de enlace. Éste es además una variable fundamental para asegurar la calidad de la llamada y de la transmisión de información [8]. Una celda WCDMA proporciona una buena cobertura si el Receive Signal Code Power (RSCP) del canal piloto común (CPICH) medido por el equipo de acceso al medio es suficientemente alto. Una célula WCDMA tiene un buen dominio si es el mejor servicio disponible (según CPICH Eb/N0) en el área donde proporciona cobertura [9]. El dominio pobre se debe principalmente a niveles altos de interferencia [10].. IV. MARCO TEÓRICO a. Detección de problemas de cobertura En una red WCDMA, se pueden obtener una aproximación medible de problemas relacionados a la interferencia, el dominio y la cobertura normalmente requiere pruebas de medición sectorizadas para la recopilación de datos [11], [12] Durante las pruebas de detección de señales trasmitidas, se recopilan las mediciones utilizando dispositivos móviles de comunicación y equipo como analizadores de espectros que proporcionan una mayor precisión. Sin embargo, las pruebas de sectorizadas tienen varias desventajas ya sea por las rutas de prueba, que, aunque sean lo más cuidadosamente planificadas, no reflejan la distribución geográfica de los suscriptores reales; el patrón de tráfico generado está lejos de ser real y la medición periodo captura solo nos provee una muestra de la población en un instante especifico del estado de la red. Implementaciones de redes GSM y WCDMA en la misma región con proximidad en la asignación del espectro puede afectar el uno al otro. Esta proximidad causa la pérdida de sensibilidad del teléfono y el incremento en la transmisión de potencia, que a su vez conduce a la degradación en el rendimiento y la capacidad de la red. Es se recomienda encarecidamente que la planificación de RF tenga en cuenta consideración estos impactos desde supuestos preliminares en el número de sitios se puede modificar después de una banda escenario de interferencia se implementa [13]. La investigación adicional debería hacerse para evaluar el impacto en los KPI relevantes (rendimiento clave Indicadores) en ambos sistemas. Comúnmente se determina, un CPICH RSCP debajo de un cierto umbral RSCP puede indicar problemas de cobertura. En este caso, es posible que algunos usuarios intenten ingresar a servicios GSM para mantener la calidad del servicio (QoS). Entonces, la cantidad de intentos a GSM dividido por la carga de la celda puede ser computado y puede sustituir la condición CPICH RSCP. Los problemas de cobertura evidenciarse estudiando el RSSI de enlace ascendente (Indicador de intensidad de señal recibida) que está disponible en el Nodo-B/RNC y representa la potencia total recibida en el Nodo-B [14]. El RSSI se puede escribir como:. 𝑅𝑆𝑆𝐼 =. 𝑃𝑁 1−(1+𝑓) ∑𝑛 𝑖=1. 1 𝑊 𝐸 +1 𝑅𝑏𝑖( 𝑏 ) 𝑁0. (3).

(5) Detección de problemas de interferencia de enlace descendente. que luego caracterizamos comportamientos celulares específicos ("perfiles").. Un CPICH Ec/N0 menor que un cierto umbral Eb/N0 puede indicar interferencia DL. Sin embargo, esta es una medida recopilada por el terminal y, si los informes periódicos no están habilitados, no es siempre disponible en el sistema de gestión. Por consiguiente, en la siguiente una estimación alternativa basada en la DL potencia transmitida se proporciona [7]. Específicamente, CPICH Ec/N0 puede ser estimado como:. Los contadores se agrupan en las siguientes clases:. 𝐸𝑏 =1 𝑁0. ( ). =. 𝑃𝑇 𝑝𝑃 ( 𝑛 𝑃𝑝 𝑃𝑇𝑖,𝑚𝑖𝑛. + (1 − 𝑝)). (4). • Demora de propagación y medidas Ec/N0, intentos y estadísticas de fallas durante la fase de acceso de RRC • Estadísticas de portador de acceso de radio (RAB) • Medidas SHO Ec/N0 y estadísticas de fallas • Desencadenantes entre sistemas (ISHO) y estadísticas de fallas • Niveles de potencia en el Nodo B: banda ancha total promedio potencia transmitida y recibida, y Radio Link (RL) Cada KPI se asigna a valores entre 0 y 1. b. MÉTODO DE ANÁLISIS DE DATOS. Los datos utilizados en el análisis se recopilan mediante el análisis de mensajes de señalización control de recursos de radio (RRC) [15]. Las estadísticas son recogidas para celdas individuales y para pares de celdas (en soft / softter handover, SHO). Los pares de celdas están etiquetados como fuenteobjetivo, donde el objetivo puede ser una celda que se agrega o elimina del segmento activo, que incluye la celda de origen. Los KPI´s de acceso proporcionan información sobre los usuarios situados en cualquier posición dentro de la celda, mientras que las KPI´sde transferencia se refieren a el área en el borde de la celda. Entrega intersistema saliente las estadísticas se utilizan principalmente para identificar los factores limitantes para la cobertura. El nivel de potencia transmitida total se puede usar para detectar desequilibrios de tráfico y la interferencia de enlace descendente generada. Cuando se relacionan con las velocidades de bits proporcionadas, las potencias de RL permiten estimar la eficiencia de la comunicación por radio. En general, solo las células con suficientes muestras se clasifican usando la anterior métrica de rendimiento. Relevancia de una celda y confiabilidad de la las métricas se definen en función del número de accesos exitosos, intentos, configuraciones RAB y compartir SHO (para estadísticas de pares de celdas). Para detectar problemas en la red, para cada celda, los contadores recopilados se combinan para derivar grupos Indicadores de rendimiento clave (KPI) de los. Los puntos finales a y b son el percentil 10 y 90 del KPI distribución sobre todas las celdas relevantes del clúster analizado. Sin embargo, en el caso de las estadísticas recopiladas para pares de celdas, la distribución incluye solo los valores de KPI de las celdas relevantes (objetivos) interactuando con la misma fuente.. c. COORDINACIÓN Y TRANSFERENCIA DE INTERFERENCIAS Reutilización fraccional de frecuencia Una de las soluciones para mitigar Coordinación de interferencia celular es la reutilización de frecuencia estándar. No se aprecia en LTE debido a la disminución de la eficiencia espectral y el desperdicio de preciosos recursos de frecuencia. Sin embargo, cualquier esquema Coordinación de interferencia celular (ICIC) limita el uso de los recursos disponibles del sistema de alguna manera [16]. Los sistemas CDMA utilizan una banda de frecuencia superior para alcanzar la misma tasa de transferencia que la transmisión por FDMA, que poseen un factor de reutilización de 1. Es decir que cada celda usa la misma frecuencia y los diferentes sistemas están separados por códigos en lugar de frecuencias..

(6) Figura 1 Comunicaciones Móviles. Tomado de [7]. d. Distribución del número de usuarios de colisiones Para calcular el número de colisiones en cada subportadora, considerando una red homogénea con la misma carga para todas las células. 1 𝐶. 𝑋𝑖 = ∑𝐶𝑘𝑖=0 𝐾𝑖 𝜋(𝐾𝑖 ). Figura 2: Ejempo de datos recolectados - RTWP. Estos KPI’s se recolectaron durante dos semanas según la zona de estudio. . (5). 𝜋(𝐾_𝑖) Siendo la probabilidad de que K, celda la parte de la célula asignada i, calculado en la siguiente sección, y C el número total de partes en la celda considerada, la probabilidad de tener exactamente k colisiones en un subcarrier se puede calcular por la ley binomial. 𝑛 𝑃𝑟 (𝑘) = ( ) 𝑥 𝑘 (1 − 𝑥)𝑛−𝑘 ,0 ≤ 𝑘 ≤ 𝑛 𝑘. (6). El valor 1 significa que la colisión se produce con la celda correspondiente. Si observamos por X.X el producto escalar de X con sí mismo por lo cual 𝑃𝑟 (𝑥) = 𝑥 𝑥.𝑥 (1 − 𝑥)1−𝑥.𝑥. V.. (7). METODOLOGÍA. a. Paso 1: Recolección de Datos Es necesario contar con los datos y/o bases de datos, pero de manera que estos datos sean veraces y oficiales para minimizar el porcentaje de error en las simulaciones y conclusiones finales, así se recolectaran los siguientes datos de las siguientes fuentes . . KPI: Drop Call, Seat Feature, Block y Prach Dealy. Mapas de Cobertura: Se recolectará el mapa de cobertura de un operador en específico. Polígonos de CP y CM: Los polígonos de poblaciones serán tomados según la clasificación oficial otorgado por la entidad oficial DANE (Departamento Administrativo Nacional de Estadística), en su Codificación de la División Político-administrativa de Colombia (Divipola) para el año 2016, última actualización.. b. Paso 2: Definición: Es necesario establecer límites en la muestra dentro de la cual se realizará la simulación y posterior análisis, debito a al gran tamaño de los datos que se recolectaron así se definen los siguientes aspectos vitales para evitar un desgaste, aumento de tiempo y sesga miento en el análisis y posteriores conclusiones. . . Tecnología: La base sobre la cual se realizará la simulación, será sobre el escenario que nos proporciona el despliegue la red 3G (UMTS), esto gracias a que es la 2da tecnología con mayor despliegue además que es capaz de proporcionar tanto como voz y datos. Zona: la zona sobre la cual se tomará la muestra tanto de CP y mapas de cobertura se centrará en la zona denomina Oriente, es debido a que la mayoría de abonados y CP poblados se encuentran sobre esta zona..

(7) . Umbrales: al trabajar sobre la red 3G es necesario establecer desde que nivel de potencia aportado por la red de acceso se considera sin cobertura, para posteriormente ser capaces de identificar estos vacíos de cobertura, por lo tanto, para la red 3G se estable que no se tiene un nivel de recepción óptima para la comunicación entre estación base (E.B) y estación móvil (E.M) es de >= 98dBm. . Query: se programa el código según los datos a analizar de las tabas de centro poblados y de la grilla resultante del mapa de cobertura del operador. c. Simulación – Construcción Al recolectar los datos y establecer los delimitantes para el uso correcto de estos procedemos a la simulación y construcción de: . Mapas Temáticos: se toman los listados del seguimiento de KPI’s ponderados de las últimas 48 horas, se grafica mediante el software Mapinfo. Figura 3: Mapa temático de RTWP superpuesto sobre polígonos de CP. . Figura 5: Ejemplo Código Query. d. Análisis de datos. . Calculo de Query para grilla y polígonos: se realizar un cálculo de conteo de puntos geográficos ubicados al interior del polígono de centro poblado según la codificación del DANE en su listado oficial divipola, según el valor de potencia asignados según el mapa de cobertura del operador >= -98 dBm,. Figura 6: Calculo obtenido mediante la ejecución del Query. Grilla de Cobertura: Se toman los mapas de cobertura del operador se pasan a extensión .tab, posteriormente se calcula la grilla REFERENCIAS [1] F. Barcelo, "Performance Analysis of Handoff Resource Allocation Strategies Through the State-Dependent Rejection Scheme", IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 3, no. 3, pp. 900-909, 2004. [2] B.L. Cragin, “Prediction of Seasonal Trends in Cellular Dropped Call Probability”, IEEE, Capital City Applied Research, Research Paper, 2375 Club Mredian Dr. #B7, Okemos,MI 48864, USA, 2006 [3] A. R. Mishra, “Fundamentals of Cellular Network Planning & Optimization”, 2004 John Wiley & Sons, Ltd. ISBN: 0-470-86267X, PP 21-29. Figura 4: Grilla de Cobertura superpuesta sobre poligonos de CP.

(8) [4] H.M. Aziz Basi, M.B.R. Murthy, “Improved Performance of Traffic Dependent Outage Rate Cellular System”, Journal of Computer Science, Jan, 2005. [5] M.J. Nawrocki, M. Dohler and A. H. Aghvami, “Modern Approaches to Radio Network Modeling and Planning” – “Understanding UMTS Radio Network, Modeling, Planning and Automated Optimisation”, 2006 John Wiley & Sons Ltd. [6] S. Ganguly, B. Nath, and N. Goyal, “Optimal Bandwidth Reservation Schedule in Cellular Networks”, Research Paper, Department of computer Science, Rutgers University, Piscataway, NJ, 08852, IEEE INFOCOM, 2003. [7] 3GPP TS25.133, “Requirements for support of radio resource management (FDD) (Release 6),” v.6.7.0 , 2004-09. [8] Guangtao Zhai, Jianfei Cai, Weisi Lin, Xiaokang Yang and Wenjun Zhang, "Three Dimensional Scalable Video Adaptation via User-End Perceptual Quality Assessment", IEEE Transactions on Broadcasting, vol. 54, no. 3, pp. 719-727, 2008. [9] G. Muntean, P. Perry and L. Murphy, "A New Adaptive Multimedia Streaming System for All-IP Multi-Service Networks", IEEE Transactions on Broadcasting, vol. 50, no. 1, pp. 1-10, 2004. [10] H. Sun and C. Williamson, “Simulation Evaluation of Call Dropping Policies for Stochastic Capacity Networks”, Department of Computer Science University of Calgary, Calgary, AB, Canada T2N 1N4, 2005. [11] D. Soldani, M. Li and R. Cuny, (ed.), QoS and QoE Management in UMTS Cellular Networks, John Wiley & Sons, June 2006, 450 pp. [2] J. Laiho, A. Wacker and T. Novosad, (ed.), Radio Network Planning and Optimisation for UMTS, John Wiley & Sons, 2nd Edition, January 2006, 650 pp. [12] J. Laiho, A. Wacker and T. Novosad, (ed.), Radio Network Planning and Optimisation for UMTS, John Wiley & Sons, 2nd Edition, January 2006, 650 pp [13] B. Lindoff and L. Wilhelmsson, “On selectivity filter design for 3g longterm evolution mobile terminals,” in IEEE Workshop on Signal Processing Advances in Wireless Communications (SPAWC), jun 2007. [14] 3GPP TS 45.008, “Digital Cellular Telecommunications System (Phase 2+); Radio Subsystem Link Control.” [15] 3GPP, TS, 25.331, “RRC protocol specification”..

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