Modelo Dominant Path

Os modelos empíricos têm que lidar com o problema de só se considerar o raio directo entre emissor e o receptor. Em cenários urbano este raio pode incluir as difracções sobre topo de telhado (por exemplo o modelo Walfisch-Ikegami) [HWLW03] enquanto que, em cenários indoor, o raio é sempre a linha directa entre o Tx e o Rx. Em ambos os cenários, este raio directo não é sempre dominante, sendo alvo de atenuação elevada. Um modelo baseado nestes percursos conduzirá a erros em cenários onde o raio directo apenas contribui de forma reduzida para a potência recebida total. Em contraste com modelos empíricos, as abordagens de raios ópticos calculam (até) centenas de raios para cada receptor.

As contribuições de todos os raios são sobrepostas (na maioria dos casos através de sobreposição incoerente) para obter a potência recebida. Mas na maioria dos casos apenas 2 ou 3 raios contribuem para mais do que 98% da energia, isto é, focando-se sobre estes raios dominantes a precisão seria suficiente [Woel00].

Uma segunda desvantagem de modelos de raio ópticos é a sua elevada dependência relativamente a pequenas inexactidões nas bases de dados. Como são avaliados critérios angulares durante a predição raio óptico, a orientação das paredes é extremamente importante.

Infelizmente, as bases de dados com precisão muito elevada não estão facilmente disponíveis para a maioria das aplicações. Para além das duas desvantagens

tempo de cálculos é muito longo ou, se termina o pré-processamento [HWLW03], o tempo de cálculos para o pré-processamento é elevado.

Depois de analisar as restrições dos modelos determinísticos de raio óptico, podem ser formulados os requisitos para um novo modelo, Um novo modelo deverá focar no percurso dominante entre o emissor, Tx,e o receptor, Rx, dado que este percurso leva a

maior parte da energia. O algoritmo do modelo que é chamado DP (Dominant Path), pode ser subdividido em dois passos: determinação dos percursos dominantes (geometria) e predição da atenuação ao longo dos percursos. No primeiro passo, os percursos dominantes são determinados.

A Figura 6.16 apresenta um cenário onde o emissor, Tx, fica situado em qualquer ponto.

O percurso dominante de Tx para Rx tem que conduzir, por cantos convexos, ao receptor.

Para a determinação do percurso, é calculada uma árvore com todos cantos convexos. Todos os cantos visíveis dos cantos examinados são novos ramos na árvore.

Figura 6.16 - Estrutura da árvore construída através de algoritmo, extraído de

[WaSW07]

Como apresentado na Figura 6.16, o canto da árvore começa com os cantos visíveis do

Tx. O receptor Rx é também incluído na árvore. O receptor é encontrado na árvore, em

cada instante; os cantos ao longo do percurso podem ser determinados seguindo os ramos para atrás de Tx. Na Figura 6.16 mostra-se que existe mais de um percurso entre

Tx e Rx.

Depois do cálculo da árvore, o algoritmo tem que decidir qual percurso é o melhor “dominante”. Este processo termina comparando as atenuações dos diferentes percursos um ao outro. A predição atenuação ao longo do percurso é determinada utilizando a expressão seguinte

 

 





onde L é a atenuação, em dB, de um caminho com um comprimento l em metros; λ é o comprimento de onda, f(θ,i) é uma função que determina a atenuação de interacção em dB, dada pelo gráfico da Figura 6.17, isto é, a atenuação ao mudar a direcção de propagação; θ é o ângulo entre a direcção anterior e a nova direcção de propagação, i é o número da interacção, por exemplo, i=2 significa a segunda interacção neste percurso de propagação. O factor p depende da situação de visibilidade entre o pixel actual e o emissor.

A adaptação do valor de p para cada situação permite diferentes expoentes de atenuação e pontos de ruptura individuais que dependem da situação actual. O modelo distingue entre as situações LoS, OLoS (Obstructed LoS), isto é pelo menos uma difracção, mas nenhuma transmissão e NLoS (Non LoS), isto é pelo menos uma transmissão. Ω é o factor de onda guiada é descrito em [WoLa98].

Figura 6.17 - Função para as atenuações de interacção extraído de [WoLa98]

A atenuação devido á reflexão nas paredes ao longo do percurso, bem como devido á distância deles para o percurso, influência o Ω. Para a determinação da atenuação em cenários indoor, as transmissões através das paredes têm que ser consideradas adicionalmente. tj significa a atenuação de transmissão do número de j paredes, isto é t2

é, a atenuação de transmissão da segunda parede penetrada pelo percurso dominante [WaWo06].

6.7 Sumário e Conclusões

Neste Capítulo apresentam-se as aplicações da ferramenta de planeamento de redes móveis e sem fios WinProp. Abordam-se os diagramas de radiação das antenas, e as bases de dados criadas para o planeamento. Finalmente, abordam-se sobre os modelos de propagação utilizados na ferramenta WinProp, podendo-se extrair as seguintes conclusões:

 O WinProp é uma ferramenta poderosa de planeamento de redes móveis e sem fios;

 Os diagramas de radiação das antenas e as bases de dados são requisitos fundamentais no planeamento de rede e não podem ter nenhuma falha;

 As bases de dados de vector devem possuir as informações das alturas e material dos edifícios;

 As maiorias dos modelos de propagação utilizados na ferramenta WinProp, ainda não foram testadas para a banda de frequências dos 3.5 GHz;

 A maior parte dos modelos aqui apresentados consideram o emissor e o receptor no plano vertical;

 O modelo DP (Dominant Path) só faz o cálculo para o melhor percurso e não contempla os percursos com pequenas contribuições, e tem uma boa precisão na predição comparando com os modelos empíricos;

 O modelo DP tem um tempo de cálculo superior em relação aos modelos empíricos;

 A determinação dos percursos dominantes através do modelo DP do ponto de vista computacional não é uma tarefa muito simples.

Capítulo 7