Abstract— This work addresses the main features of a
coverage planning algorithm for VHF/UHF low power radio communications systems operating at urban sites, in which special attention was given to mixed terrain clutter transitions. Most of the available commercial prediction tools adopt rough solutions to some problems derived from the use of semi-empirical models with geographical databases. The influence of mixed-path terrains and the path loss due to dense vegetation are typical related examples of usually overlooked aspects. The developed code is based on Hata’s semi-empirical approach with additional point-to-point adjusts, and includes specific procedures for those two aspects. It has been developed as Matlab™ routines, which were evaluated comparing its outputs to the ones obtained from the use of a commercial planning tool. Results were coherent with the specific features of the site chosen for the analysis.
Keywords— VHF radio propagation, UHF radio propagation, land mobile radio propagation factors, software tools.
I. INTRODUÇÃO
NÁLISE de cobertura é uma atividade fundamental no planejamento de sistemas de comunicações sem fio. Para sistemas de grande porte, como redes de telefonia celular, por exemplo, é usual o emprego de programa de computador especializado para predição das áreas de cobertura das estações que se planeja instalar numa determinada região de interesse. Tais programas manipulam bases de informações geográficas e sua função básica é o cálculo da perda média ou mediana de propagação a partir da aplicação de modelos próprios para a faixa de frequência de operação do sistema, adaptados para aproveitar a disponibilidade de informações detalhadas sobre as áreas analisadas. Essa estratégia de uso de modelos de predição com bases de dados geográficos, comum em ferramentas comerciais, é usualmente citada na literatura como abordagem “específica ao local” (site-specific) [1]-[4].
Ferramentas “específicas ao local” lidam com a inexorável relação de compromisso entre tempo de processamento e exatidão da predição. Modelos teóricos, baseados em traçado de raios, têm maior capacidade de detalhar as variações do nível médio do sinal ao longo da área analisada, mas em compensação exigem grande esforço numérico. Para cada par de pontos tomado na área analisada (de transmissão e de recepção) há uma predição específica associada às trajetórias de propagação identificadas. Modelos semi-empíricos, por
M. H. C. Dias, Instituto Militar de Engenharia (IME), Rio de Janeiro, RJ, Brasil, [email protected]
J. C. A. Santos, Instituto Militar de Engenharia (IME), Rio de Janeiro, RJ, Brasil, [email protected]
G. M. O. Silva, Centro Tecnológico do Exército (CTEx), Rio de Janeiro, RJ, Brasil, [email protected]
outro lado, demandam muito menos carga computacional, pois são baseados em expressões analíticas fechadas, próprias para predições ponto-área (PA), em que o aspecto mais relevante é o decaimento médio do sinal com a distância para uma dada frequência e um determinado tipo de ambiente. Uma solução intermediária, muito comum em ferramentas de predição, é o uso de modelos semi-empíricos com ajustes adicionais ponto-a-ponto (PP) associados a aspectos extraídos das informações disponíveis sobre o terreno [1]-[4]. Um exemplo clássico dessa abordagem é o uso do modelo de Hata [5] acrescido de um fator de perda adicional por difração no terreno.
Na estratégia de predição “específica ao local” PA com ajustes PP, a aplicação de modelos semi-empíricos a bases de dados traz consigo várias dificuldades de implementação. A modelagem semi-empírica é baseada em medidas, e como tal, possui várias restrições de uso. Por sua vez, as bases de dados geográficas disponíveis possuem diferentes características e escopos de abrangência que também devem ser considerados na aplicação dos modelos.
Um problema importante, porém pouco comentado, de integração de modelos semi-empíricos a bases de dados é o tratamento de terrenos mistos. Todos os métodos semi-empíricos se aplicam a um ou mais tipos de morfologia, como os de Hata [5] e Lee [6], por exemplo. Entretanto, cada expressão desses modelos se aplica especificamente a um tipo de terreno por vez. Não há expressões que se apliquem a enlaces passando por duas ou mais morfologias distintas. A solução mais simples para esse problema é ignorar os efeitos de sucessivas transições e em cada ponto de recepção calcular a perda respectiva considerando os parâmetros da morfologia daquele ponto. Esse é o método adotado pela maioria das ferramentas de predição, embora tal informação nem sempre seja indicada claramente.
O presente trabalho descreve e avalia um algoritmo “específico ao local” desenvolvido para predição de cobertura de sistemas operando em parte das bandas de VHF e UHF em cenários urbanos, considerando o efeito cumulativo de transições de morfologia. A perda de propagação mediana é calculada pelo modelo de Hata-COST231 [1]-[4] com ajustes PP ao longo de cada enlace, a partir dos dados de altimetria e morfologia das bases disponíveis. As contribuições principais são as soluções propostas para dois problemas de integração de modelos PA a bases de dados. Para o cálculo da perda em terrenos mistos, adotou-se o método de Millington [7], que faz parte dos modelos indicados na Recomendação UIT-R P.368 [8]. Para a perda em trechos de bosques ou florestas densas, usou-se um modelo semi-empírico previsto na Recomendação UIT-R P.833 [9], baseado em medidas realizadas em uma área
VHF/UHF Urban Sites Coverage Planning with
Special Care to Mixed Terrain Transitions
M. H. C. Dias, J. C. A. Santos and G. M. O. Silva
arborizada da cidade do Rio de Janeiro [10]. Resultados da implementação do algoritmo em Matlab™ são discutidos e comparados aos obtidos usando um programa de predição (CelPlanner™) [11]. Para essa análise, tomou-se uma região de cerca de 11 × 11 km2 da cidade de Campinas – SP como exemplo, representada por uma base de altimetria e por uma base morfológica criada a partir da observação de um mapa aéreo do local.
Este artigo foi estruturado como segue. A seção II resume os modelos de propagação adotados. As características principais do algoritmo são descritas resumidamente na seção III, indicando, entre outras informações, o cenário típico de aplicação e as bases de dados utilizadas. Resultados gerados pela implementação do algoritmo em Matlab™ no cenário adotado são apresentados e analisados na seção IV. Por fim, a seção V apresenta as conclusões do artigo.
II. MODELOS DE PROPAGAÇÃO ADOTADOS
No desenvolvimento do algoritmo, optou-se pela estratégia “específica ao local” ponto-área (PA) com ajustes ponto-a-ponto (PP) para o cálculo da perda mediana de percurso. O modelo PA base foi o de Hata-COST 231 [1]-[4]. Os ajustes PP considerados foram: o tratamento de terrenos mistos (várias morfologias ao longo do mesmo enlace); a perda adicional por difração em ponto elevado do terreno; e a perda adicional por vegetação densa em áreas de bosques urbanos. Esses ajustes PP consideram apenas parâmetros e características extraídas do perfil vertical entre o transmissor e o ponto de cálculo da perda de percurso. A influência do que ocorre no plano horizontal foi desprezada, o que é usualmente referido como abordagem 2,5D [4].
O modelo de Hata-COST 231 é bastante conhecido na literatura, e praticamente todas as ferramentas de predição de cobertura o incluem no rol de métodos disponíveis. Para frequências entre 150 MHz e 1,5 GHz, utilizam-se as expressões de Okumura-Hata. De 1,5 GHz a 2,0 GHz, apenas a perda mediana urbana é dada por outra expressão, obtida a partir de campanhas de medidas complementares coordenadas pelos colaboradores da iniciativa europeia COST-231. Os ganhos de altura e demais fatores de correção para outros ambientes são os mesmos do modelo de Hata. O escopo de validade inclui distâncias entre 1 e 20 km, alturas efetivas de transmissão entre 30 e 200 m, e alturas efetivas de recepção entre 1 e 10 m. As alturas efetivas são calculadas tomando-se como referência a altura média do terreno entre o transmissor e o receptor, calculada entre 3 km e até 15 km a partir do transmissor [1]-[4].
Para perfis mistos de morfologia, adotou-se o método de Millington [7] para determinar a perda mediana PA correspondente. O método de Millington foi proposto originalmente como uma solução heurística para o cálculo da perda de percurso em terrenos mistos, para ondas terrestres em baixas frequências (até HF, inclusive). Medidas de campo do próprio autor e de outros indicaram a validade da solução. Posteriormente, o Setor de Radiocomunicações da UIT – União Internacional de Telecomunicações (UIT-R) incluiu o
método em uma de suas recomendações [8]. A proposta de utilizar o mesmo raciocínio para as frequências mais altas tratadas no presente trabalho também é heurística. A inspiração veio de trabalho recente no qual o método de Millington foi avaliado para modelar a perda de propagação em transições de condição de visibilidade em cenários urbanos, para sistemas operando de 2 a 15 GHz [12]-[13].
As equações do método de Millington estão expressas mais claramente para percursos com duas ou mais transições em [14]. Nesta referência, a perda mediana em um enlace misto é dada por:
(
D R)
M L L
L = 50, + (1)
em que LM (dB) representa a média entre as atenuações nos
sentidos direto (LD) e reverso (LR). Estas duas perdas são
calculadas, respectivamente, por:
( )
( )
= − = − = N k k k N k k k D L s L s L 2 1 1 (2)( )
( )
= − = − = N k k k N k k k R L r L r L 2 1 1 (3)Os percursos cumulativos recursivos nos sentidos direto (sk) e
reverso (rk) em (2) e (3), respectivamente, são definidos pelas
seguintes expressões, como indicado na Fig. 1:
k k n n k d d d d s =
= + + + = 2 1 1 (4) k N N N k n n N k d d d d r − − = −+ = + + + =
1 1 1 (5) d1 r1 d2 d3 d4 s1 s2 s3 s4 r2 r3 r4Figura 1. Definição dos percursos sk e rk para as expressões recursivas de
Millington em (4) e (5).
A soma da perda adicional decorrente da passagem do sinal por um bosque urbano foi outro ajuste PP adotado. O modelo escolhido para esse cálculo foi o proposto em [10]. Nesta referência, a perda Lv (dB) é dada por:
(
dv Am)
m
v A e
L = 1− −γ⋅ (6)
em que dv (m) é a distância percorrida pelo sinal no trecho de
vegetação densa. Os demais parâmetros são definidos por:
752 , 0 18 , 0 f Am = (7) 537 , 0 0063 , 0 f = γ (8)
Em (7) e (8), f é a frequência de operação (MHz). A Fig. 2 ilustra o cenário de referência desse modelo.
T
R
dv
Vegetação
Figura 2. Cenário de referência para o modelo de perda por vegetação adotado.
Por fim, também foi contabilizada a difração eventual por obstruções do elipsóide correspondente à primeira zona de Fresnel. Mais especificamente, a análise é feita na interseção do elipsóide com o plano vertical que contém a antena de transmissão e o ponto de recepção. Em [15], são apresentados diversos modelos e considerações sobre a perda por difração em obstáculos do terreno. Um dos modelos mais utilizados em programas de predição é o método de Deygout [16], que leva em conta a influência de um número limitado de obstáculos na composição da perda por difração. No algoritmo do presente trabalho, tendo em vista o foco nos dois aspectos previamente citados, optou-se pela abordagem mais simples disponível em [15]. Cosidera-se apenas a contribuição do obstáculo principal ao longo do perfil, modelando-o como um “gume-de-faca”. Embora simples, esse método tem forte apelo didático, sendo implementado em ferramentas livres educacionais como a descrita em [17]. A perda correspondente Ld (dB) é dada por
uma integral de Fresnel, que em [15] é expressa pela aproximação:
(
)
− + + − + =6,9 20log 0,12 1 0,1 υ υ d L (9)onde υ= 2⋅h/rf1 é o parâmetro de Fresnel e
(
1 2)
2 1
1 dd /d d
rf = λ + é o raio da 1ª zona de Fresnel. As
distâncias envolvidas d1 e d2 (m) e a altura de obstrução h (m) são definidas a partir da geometria-base ilustrada na Fig. 3, e
λ (m) é o comprimento de onda do sinal difratado. A perda Ld
só deve ser calculada para υ ≥ −0,78, caso contrário, Ld = 0.
III. CARACTERÍSTICAS PRINCIPAIS DO ALGORITMO
Esta seção do artigo apresenta as principais características do programa desenvolvido, que não difere muito das soluções similares disponíveis, em termos gerais. A versão completa do
algoritmo pode ser encontrada na dissertação que serviu de base para o presente manuscrito [18].
T
hR
d1 d2
Figura 3. Geometria adotada para o cálculo da perda adicional por difração.
O algoritmo foi elaborado para determinar áreas de cobertura de sistemas de rádios de baixa potência em ambientes urbanos, operando em parte das faixas de VHF e UHF. A faixa exata de operação é entre 150 MHz e 2 GHz, em função dos modelos de predição considerados. O maior destaque deste programa é o trato a cenários urbanos com transições de morfologia. A curvatura da terra não foi levada em conta, uma vez que para baixas potências e em ambientes urbanos, vale a aproximação de terra plana.
Uma das premissas da solução “específica ao local” adotada foi a disponibilidade de bases de dados de altimetria. As informações de alturas do terreno utilizadas pelo algoritmo foram obtidas do banco de dados gerado pela missão SRTM (Shuttle Radar Topographic Mission) [19]-[21]. Esta missão foi um projeto realizado em conjunto pela NASA (National
Aeronautics and Space Administration) e NIMA (National Imaging and Mapping Agency), dos EUA, com participação
das agências espaciais da Alemanha e da Itália, que no ano 2000 lançaram um equipamento SAR interferométrico a bordo do ônibus espacial Endeavour, operando nas bandas C e X. Ao longo de 11 dias, informações foram coletadas para gerar um mapa digital tridimensional de alta resolução de elevações de quase toda a superfície da Terra. A versão finalizada do mapa, contendo vários ajustes obtidos por pós-processamento das informações, foi disponibilizada em 2006. Há conjuntos de dados com grades de 30 m (SRTM 1) e 90 m (SRTM 3). Os dados de alturas obtidos possuem erro linear absoluto de 16 m e relativo de 10 m. As bases SRTM 3 estão disponíveis livremente ao público em geral.
Para apoiar o presente trabalho, uma base SRTM 3 de parte da região Sudeste do Brasil foi copiada de [21], no formato
geotiff. A partir da leitura da base disponível, é possível gerar
gráficos de altimetria, como o mapa de superfícies da Fig. 4, que representa as alturas de uma área de 10,8 × 10,8 km2 (120 × 120 pixels), correspondente a uma parte da cidade de Campinas – SP.
A outra base de dados necessária ao algoritmo é a de morfologia. Para a mesma região da Fig. 4, considerou-se a distribuição hipotética de morfologias ilustrada na Fig. 5, que representa aproximadamente a realidade do local. O mapa de morfologias apresentado é um arquivo tiff, no qual cada cor representa um tipo de região distinta, de acordo com a associação indicada na Tabela I.
Altimetria (m) O rde na da, y (m ) Abscissa, x (m) 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000 600 620 640 660 680 700 720 740 760 780 R4 T R
Figura 4. Mapa de altimetria da região tomada como exemplo.
Abscissa, x (m) O rde na da , y (m ) Morfologia 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000 1-Água 2-Veg Bx 3-Veg Med 4-Veg Dns 5-Suburb 6-Urb 7-Urb Dns T R
Figura 5. Distribuição de morfologias da região tomada como exemplo.
TABELA I
MORFOLOGIAS CONSIDERADAS
Número Tipo de Região 1 2 3 4 5 6 7 Água Vegetação Baixa Vegetação Média Vegetação Densa Suburbana Urbana Urbana Densa
Como dados de entrada para o algoritmo, além das bases de altimetria e morfologia já citadas, é necessário também indicar a posição da antena da estação transmissora na grade escolhida (coordenadas horizontais e altura) e a potência na entrada da antena. Essa primeira versão do algoritmo trabalha com antenas isotrópicas, pois o foco principal foi a determinação da perda de percurso.
Para determinar a distribuição do sinal na área desejada, o algoritmo avalia a perda de percurso para todas as combinações de pares de posições transmissão-recepção possíveis na grade. O algoritmo extrai o perfil do terreno da base de altimetria e o correspondente perfil de morfologias da base morfológica, para cada enlace. Se esse perfil apresenta uma única morfologia, a perda mediana PA é calculada de acordo com a expressão apropriada do modelo de Hata-COST231. Caso contrário, aplica-se o método de Millington
descrito na seção II deste artigo.
Vale destacar que os tipos de região de 5 a 7 da Tabela I são os mesmos previstos no modelo de Hata. Nas simulações, os tipos 1 a 4 são tratados como área aberta para fins de escolha da expressão de perda mediana PA.
Quando o perfil morfológico inclui trechos correspondentes à região do tipo 4 da Tabela I – vegetação densa, o algoritmo calcula a perda adicional por vegetação usando o modelo da UIT-R descrito na seção II. No que se refere à perda por difração, o parâmetro de Fresnel é calculado para todos os pontos do perfil, de modo a escolher como obstáculo principal aquele que leve ao maior valor do parâmetro de Fresnel υ.
IV. ANÁLISE DO ALGORITMO
O algoritmo foi implementado e testado na forma de rotinas para Matlab™. Alguns conjuntos de enlaces foram selecionados para observar a influência dos parâmetros de ajustes PP considerados no algoritmo, de modo a avaliar suas coerência e correção. A validação das rotinas foi feita por comparação qualitativa de resultados. Tomando como referência uma mesma região, representada pelos mapas altimétrico e morfológico das Figs. 4 e 5, respectivamente, foram geradas predições de cobertura no algoritmo e na ferramenta de planejamento de sistemas móveis CelPlanner™. Adicionalmente, esses resultados foram comparados também a predições calculadas tomando-se apenas o modelo-base PA de Hata-COST231 na morfologia predominante, para ajudar a visualizar os efeitos específicos da caracerização PP (difração, transições de terreno, ganhos de altura, etc.).
Antes de apresentar a análise comparativa realizada, é importante destacar as diferenças fundamentais entre o algoritmo e a configuração de uso adotada do CelPlanner™. Em ambos, o modelo-base PA foi o de Hata-COST231. As distinções recaem nos ajustes PP, a começar pelo método de difração. No CelPlanner™, adotou-se o método de Deygout [16] com até 3 obstáculos, enquanto que no algoritmo, apenas o obstáculo principal foi considerado no cálculo da perda, dada por (9). Além disso, a análise de perfil no CelPlanner™ acrescentava às elevações do terreno, alturas médias representativas das edificações ou obstáculos naturais presentes em cada morfologia. Com isso, o cálculo da perda por difração no algoritmo foi, via de regra, mais otimista que no CelPlanner™.
A segunda diferença marcante entre os programas utilizados diz respeito ao tratamento de perfis de terrenos mistos. O algoritmo descrito neste artigo usa o método de Millington [7], cujas expressões estão reproduzidas em (1)-(5), para contabilizar o efeito acumulado da passagem do sinal por diferentes terrenos. No modelo do CelPlanner™ adotado nas comparações, calcula-se a perda mediana urbana do modelo de Hata-COST231, à qual é somada uma atenuação por partição associada à morfologia do ponto de recepção. Além disso, ao passar por trechos de bosques urbanos (morfologia 4 da Tabela I), o algoritmo usa as expressões (6)-(8) para cálculo da perda adicional por vegetação. No
CellPlanner™ não foi configurada nenhuma correção para vegetação, dependente de distância e frequência. Cumpre acrescentar que essa ferramenta dispõe de várias outras opções de modelos PA, bem como possibilidades de ajustes manuais das opções de caracterização PP. Entretanto, a transição de morfologias é sempre tratada de modo abrupto, ignorando efeitos cumulativos.
O CelPlanner™ trabalha com matrizes de diretividade das antenas, enquanto que o algoritmo não teve implementada essa opção. Para que os resultados do CelPlanner™ pudessem ser comparados de modo coerente com os gerados pelo algoritmo, foram selecionadas antenas onidirecionais no plano horizontal, com variação suave no diagrama de plano vertical (< 3 dB para ângulos entre ± 60o com a direção de máxima radiação). Em todos os exemplos, utilizou-se a antena especificada como “806-omni” da base de antenas disponível no CelPlanner™, tanto na recepção quanto na transmissão.
Além das diferenças previamente destacadas, houve ainda outro importante fator de ressalva para fins de análise comparativa dos resultados. Bases de dados distintas foram utilizadas para representar a mesma região nas comparações. Os resultados gerados no CelPlanner™ foram extraídos a partir das próprias bases de dados disponibilizadas junto com a versão de demonstração cedida pela empresa. Por outro lado, como mencionado, a base de altimetria lida pelo algoritmo foi obtida em um dos diversos repositórios de dados da missão SRTM, e a morfologia foi criada livremente a partir da observação de um mapa aéreo da região em questão.
A Fig. 6 apresenta a primeira comparação de resultados. Foram calculadas as perdas de percurso ao longo do perfil entre o ponto T de coordenadas xT = 3,15 km e yT = 5,40 km e
o ponto R de coordenadas xR = 9,90 km e yR = 9,90 km, com
relação às grades das Figs. 4 e 5. Considerou-se que a potência de transmissão PT era de 50 dBm, que a frequência f
era de 850 MHz, que a altura da antena de transmissão hT era
de 60 m e que a altura da antena de recepção hR era de 30 m.
A escolha desses valores elevados atípicos de altura das antenas foi para reduzir a ocorrência de difrações ao longo do perfil, pois os métodos de cálculo dessa perda adicional eram distintos nos programas analisados. Com isso, as diferenças de resultados observadas puderam ser atribuídas eminentemente às transições de terrenos.
Verifica-se que o perfil da Fig. 6 tem várias morfologias, iniciando-se em morfologia urbana densa (tipo 7), passando pela morfologia urbana (tipo 6) e suburbana (tipo 5) e terminando em morfologia aberta (tipo 2). No gráfico de potência recebida da mesma figura, observa-se a variação do nível do sinal ao longo do perfil segundo as três formas de cálculo adotadas. Enquanto a morfologia permanece a mesma, percebe-se que as três formas de cálculo convergem (trecho inicial do perfil, até d ≅ 2,3 km). As diferenças mais significativas são observadas justamente nas regiões próximas às transições de morfologia, em função do tratamento do modelo de Millington para perfis mistos. Isso se verifica nos pontos de transição de morfologia urbana densa para urbana média (~2,3 km), urbana média para suburbana (~4,7 km) e
suburbana para aberta (~6,9 km). O método do CelPlanner™ mostra um aumento mais abrupto do nível de sinal em todos os pontos de transição de morfologia. A distinção entre as curvas é devida principalmente a essa diferença dos métodos de tratamento das transições morfológicas. Outros fatores de menor impacto foram os diferentes métodos de análise da difração e do cáculo de altura média do terreno.
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 -100 -50 0 50 P ot ênc ia rec ebi da , Pr (d B m
) Potência recebida ao longo do enlace
Algoritmo Hata-COST231 CelPlanner 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 620 640 660 680 700 Distância, d (m) Al tu ra , h (m ) < 7777777 7 7777777777777 7766666666 66 66666 66 666655 5 555 55555555 5 55 5 5532 2 2 222222 22 2
Altimetria e morfologia ao longo do enlace
Figura 6. Potência recebida ao longo de um perfil com diferentes morfologias.
Para observar o efeito específico da perda adicional por vegetação, escolheu-se o perfil entre os pontos (1,35 km, 9,45 km) e (3,96 km, 8,10 km) relativos às Figs. 4 e 5. A Fig. 7 apresenta os resultados obtidos para esse perfil, considerando os mesmos valores de PT, hT, hR e f da
comparação anterior. Verifica-se na Fig. 7 que o enlace percorre um trecho considerável em vegetação densa (tipo 4), além de atravessar trechos curtos em áreas abertas (tipo 2) e suburbanas (tipo 5). No gráfico de variação com a distância da potência recebida, pode-se notar que existe uma grande diferença entre os níveis de sinal previstos pelo algoritmo e pelo o método “puro” de Hata-COST231, apesar de o enlace ser relativamente curto (cerca de 3 km). Esse comportamento é devido essencialmente à perda por vegetação. Já a curva gerada pelo CelPlanner™ apresenta outra diferença marcante: uma atenuação brusca de cerca de 30 dB no ponto de transição de morfologia aberta para a vegetação densa (a cerca de 1,5 km do transmissor). Na curva do algoritmo, esse decaimento é menos abrupto, tendo em vista que, no método implementado, a atenuação varia com a distância percorrida na vegetação.
O algoritmo foi executado também para calcular a perda de percurso em todos os pontos da área considerada, exceto no de transmissão, em xT = 0,90 km e yT = 9,90 km. Foram mantidos
os mesmos valores de PT e f das comparações anteriores, mas
com alturas mais baixas para incorporar de forma mais efetiva os efeitos da difração (hT = 30 m, hR = 1,5 m). A Fig. 8
apresenta o resultado correspondente, indicando a distribuição da potência mediana recebida em toda a área. Comparando a Fig. 8 com as Figs. 4 e 5, é possível identificar a influência da
difração e da perda por vegetação em vários pontos da região. Por exemplo, os feixes atenuados que formam dois cones partindo do transmissor (T) até a zona x = 10,8 km e
y < 8,5 km são uma clara consequência da influência dos
pequenos trechos de bosques urbanos. Já a atenuação intensa observada no canto inferior esquerdo da Fig. 8 está fortemente associada à difração no terreno. A influência das transições de morfologia, por sua vez, não é tão evidente neste tipo de representação. 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 -100 -50 0 50 P ot ênc ia rec ebi da , Pr (d B m
) Potência recebida ao longo do enlace
Algoritmo Hata-COST23 CelPlanner 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 620 640 660 680 700 Distância, d (m) Al tu ra , h (m ) < 2 22 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 22 4 4 4 4 4 4 4 4 2 5 5 5 55
Altimetria e morfologia ao longo do enlace
Figura 7. Potência recebida ao longo de um perfil que atravessa trecho de vegetação densa (bosque urbano).
Pr (dBm) x posição T O rden ada , y (m ) Abscissa, x (m) 0 2000 4000 6000 8000 10000 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000 -140 -120 -100 -80 -60 -40 -20 0 20 40
Figura 8. Distribuição de potência recebida na região do exemplo considerado.
V. CONCLUSÃO
Este artigo descreveu as principais características de um algoritmo para predição de cobertura de sistemas urbanos de radiocomunicação de baixa potência, operando em parte das bandas de VHF e UHF, considerando o efeito cumulativo de transições morfológicas. O trabalho foi motivado justamente pela busca de uma abordagem do tratamento a terrenos mistos menos simplista que a usualmente observada em programas de predição correlatos. Nesse contexto, outro diferencial do
algoritmo foi o modelo adotado para computar a perda por vegetação em bosques urbanos.
O algoritmo foi desenvolvido com base na abordagem PA semi-empírica, com ajustes PP. O modelo PA base adotado foi o de Hata-COST231. A influência de morfologias mistas em um mesmo percurso foi avaliada a partir do uso de uma solução heurística: o uso do método de Millington em faixas mais altas de frequência. A perda adicional por vegetação densa, por sua vez, foi modelada no algoritmo de acordo com formulação empírica indicada na Recomendação P.833 da UIT-R. A difração no terreno também foi considerada no algoritmo, tomando a difração de Fresnel no obstáculo principal ao longo de cada enlace.
Como forma de avaliação do algoritmo, adotou-se a comparação de resultados referentes a um mesmo cenário tomado como exemplo. Os dados para comparação qualitativa foram gerados a partir do programa de planejamento de sistemas de radiocomunicação CelPlanner™. Guardadas as devidas diferenças entre as duas ferramentas testadas, os resultados foram coerentes com o esperado. Houve convergência nos trechos em que os ajustes PP eram comuns às duas abordagens, e diferenças marcantes em perfis com transições de morfologia ou trechos de bosques urbanos.
Por fim, a metodologia complementar para ferramentas de predição de cobertura discutida neste trabalho tem a vantagem de incorporar, de forma mais realista, o comportamento eletromagnético do sinal de rádio sujeito a transições de morfologia. A desvantagem é o acréscimo de algum custo computacional, referente à necessidade de iterações no método de Millington. Ainda, medidas experimentais são necessárias para validar efetivamente a presente proposta.
AGRADECIMENTOS
Os autores agradecem à empresa CelPlan, que gentilmente cedeu uma licença temporária para realização de testes e comparações que enriqueceram este trabalho (Contrato de Licenciamento de Software e Base de Dados Geográficos para fins Acadêmicos, de 04/09/2008).
REFERÊNCIAS
[1] T. S. Rappaport, Wireless Communications: Principles and Practice, 2nd Ed, Prentice-Hall, 2001.
[2] J. D. Parsons, The Mobile Radio Propagation Channel, 2nd Ed, Wiley,
2000.
[3] H. L. Bertoni, Radio Propagation for Modern Wireless Systems, Prentice-Hall, 2000.
[4] T. K. Sarkar, Z. Ji, K. Kim, A. Modouri, M. S.-Palma, “A Survey of Various Propagation Models for Mobile Communication”, IEEE
Antennas and Propagation Magazine, vol. 45, n.º 3, pp. 51-82,
jun. 2003.
[5] M. Hata, “Empirical formula for propagation loss in land mobile radio services”, IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 29, n.º 3, pp. 317-325, ago. 1980.
[6] W. C. Y. Lee, Mobile Communications Engineering: Theory and
Applications, 2nd Ed, McGraw-Hill, 1998.
[7] G. Millington, “Groundwave Propagation over an Inhomogeneous Smooth Earth”, IEE Proceedings, vol. 96, p. 53, mar. 1949.
[8] Groundwave Propagation Curves for Frequencies Between 10 kHz and 30 MHz, Rec. UIT-R P.368-7, 1992.
[10] M. H. C. Dias, M. S. Assis, “An Empirical Model for Propagation Loss Through Tropical Woodland in Urban Areas at UHF”, IEEE
Transactions on Antennas and Propagation, vol. 59, n.º 1,
pp. 333-335, jan. 2011.
[11] www.celplan.com.br/planner.html, acessada em 07 jan. 2011. [12] R. M. L. Silva, “Características da propagação ponto-área na faixa de 2
a 15 GHz com aplicações em comunicações móveis”, Dissertação de mestrado, orientada por M. S. Assis, Seção de Engenharia Elétrica, Instituto Militar de Engenharia, 2004.
[13] R. M. L. Silva, M. S. Assis, “Previsão da atenuação de propagação em sistemas ponto-área na faixa entre 2 a 15 GHz”, in Anais do 11º
Simpósio Brasileiro de Microondas e Optoeletrônica e 6º Congresso Brasileiro de Eletromagnetismo – MOMAG 2004, São Paulo, Brasil,
16-19 ago. 2004.
[14] L. Sevgi, “A Mixed-Path Groundwave Field-Strength Prediction Virtual Tool for Digital Radio Broadcast Systems in Medium and Short Wave Bands”, IEEE Antennas and Propagation Magazine, vol. 48, n.º 4, pp. 19-27, ago. 2006.
[15] Propagation by Diffraction, Rec. UIT-R P.526-10, 2007.
[16] J. Deygout, “Multiple Knife-edge Diffraction of Microwaves”, IEEE
Transactions on Antennas and Propagation, vol. 14, n.º 4,
pp. 480-489, jul. 1966.
[17] F. R. Durand, L. A. Junior, “Educational Software for Project and Analysis of Radiowave Propagation”, IEEE Latin America
Transactions, vol. 6, n.º 7, pp. 638-646, dez. 2008.
[18] G. M. O. Silva, “Desevolvimento de Algoritmo para Predição de Cobertura de Bloqueio de Rádio-Frequência em HF/VHF/UHF”, Dissertação de mestrado, orientada por M. H. C. Dias, Seção de Engenharia Elétrica, Instituto Militar de Engenharia, 2009.
[19] T. G. Farr, P. A. Rosen, E. Caro, R. Crippen, R. Duren, S. Hensley, M. Kobrick, M. Paller, E. Rodriguez, L. Roth, D. Seal, S. Shaffer, J. Shimada, J. Umland, M. Werner, M. Oskin, D. Burbank, D. lsdorf, “The Shuttle Radar Topography Mission”, Reviews of Geophysics, vol. 45, RG2004, mai. 2007.
[20] P. R. A. Santos, C. Gaboardi, L. C. Oliveira, “Avaliação da precisão vertical dos modelos SRTM para a Amazônia”, Revista Brasileira de
Cartografia, vol. 58, n.º 1, pp. 101-107, abr. 2006.
[21] www2.jpl.nasa.gov/srtm, acessada em 07 jan. 2011.
Maurício Henrique Costa Dias é Engenheiro de Comunicações graduado pelo Instituto Militar de Engenharia (IME), em 1992, e concluiu seu mestrado em Engenharia Elétrica em 1998, também pelo IME. Em 2003, obteve o título de D.C. em Engenharia Elétrica pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio). Desde 1992 é oficial de carreira do Exército Brasileiro - atualmente Major, e desde 2003 trabalha no IME como professor e pesquisador. Sua principal área de atuação e interesse é a de Eletromagnetismo Aplicado, com ênfase em Antenas, Propagação e Compatibilidade Eletromagnética. O Dr Dias é membro da Sociedade Brasileira de Telecomunicações (SBrT) e da Sociedade Brasileira de Microondas e Optoeletrônica (SBMO).
José Carlos Araujo dos Santos é Engenheiro de Comunicações graduado pelo Instituto Militar de Engenharia (IME) em 1983, concluiu o curso de mestrado em Engenharia Elétrica em 1986 também pelo IME, e o doutorado em Engenharia Eletrônica pela Universidade de Leeds em 1991. Em 2005, concluiu o curso de MBA em Gestão de Negócios e Tecnologia da Informação da Fundação Getúlio Vargas, no Rio de Janeiro. Atualmente é Professor Associado do Instituto Militar de Engenharia. Atua na área de Engenharia Elétrica, com ênfase em Teoria Eletromagnética, Microondas, RF e Antenas. O Dr Santos é membro da Sociedade Brasileira de Telecomunicações (SBrT) e da Sociedade Brasileira de Microondas e Optoeletrônica (SBMO).
Guilherme de Magalhães Ottoni da Silva é Engenheiro de Comunicações graduado pelo Instituto Militar de Engenharia (IME), em 2001, e concluiu seu mestrado em Engenharia Elétrica em 2009, também pelo IME. Desde 2001 é oficial de carreira do Exército Brasileiro - atualmente Capitão, e desde 2009 trabalha como pesquisador do Grupo de Guerra Eletrônica do Centro Tecnológico do Exército (CTEx)
