Desenvolvimento de um simulador para ambiente indoor para redes de nova
geração
Development of a simulator for indoor environment for next generation
networks
DOI:10.34117/bjdv6n5-538
Recebimento dos originais: 24/04/2020 Aceitação para publicação: 27/05/2020
Lidia Gianne Souza da Rocha
Engenheira da Computação pela Universidade Federal do Pará Instituição: Universidade Federal de São Carlos
Endereço Institucional: Rod. Washington Luís Km 235, SP-310, CEP 13565-905, São Carlos, São Paulo, Brasil.
E-mail: lidia@estudante.ufscar.br
Sidnir Carlos Baia Ferreira
Engenheiro de Telecomunicações pela Universidade Federal do Pará Instituição: Universidade Federal do Pará
Endereço Institucional: Rua Augusto Corrêa, 01, Guaná, CEP 66075-110, Belém, Pará, Brasil. E-mail: sidnircarlos@ufpa.br
André Augusto Pacheco de Carvalho
Mestre em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Pará Instituição: Universidade Federal do Pará
Endereço Institucional: Rua Augusto Corrêa, 01, Guaná, CEP 66075-110, Belém, Pará, Brasil. E-mail andrepcarvalho@gmail.com
Jasmine Priscyla Leite de Araújo
Doutora em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Pará Instituição: Universidade Federal do Pará
Endereço Institucional: Rua Augusto Corrêa, 01, Guaná, CEP 66075-110, Belém, Pará, Brasil. E-mail: jasmine@ufpa.br
RESUMO
Em um futuro próximo as ondas milimétricas começarão a ser comercializadas, e o entendimento de como elas funcionam precisa ser de conhecimento da comunidade científica e comercial por esta razão um simulador que represente essas novas redes se faz necessário. Atualmente, não foi encontrado um simulador que seja capaz de predizer os melhores locais para instalação de roteadores sem fio. Sendo assim, neste trabalho será apresentado um simulador em desenvolvimento capaz de medir e predizer os dados de nível de sinal de um ambiente indoor para redes de próxima geração levando em consideração os modelos de propagação já existentes e alguns já propostos para essa faixa de frequência.
Palavras-Chave: simulador; propagação; redes móveis; wifi. ABSTRACT
simulator representing these new networks is necessary. Currently, a simulator that can predict the best locations for wireless routers has not been found. Therefore, a simulator is being developed capable of measuring and predicting signal level data from an indoor environment to next generation networks considering existing propagation models and some already proposed for this frequency range.
Key words: simulator; propagation; mobile networks; wifi.
1. INTRODUÇÃO
Para atender à nova demanda de transmissão de dados será necessário um planejamento mais eficiente da cobertura e capacidade de redes de acesso sem fio e o desenvolvimento de técnicas de compartilhamento de frequências, que possibilitem a utilização conjunta das bandas disponíveis por diferentes sistemas e serviços na mesma região geográfica [FERNANDES 2017]. Em 2020, o Wi-Fi tende a representar 49% do tráfego IP total. Além disso, 47% do tráfego de internet será realizado por celulares. Até 2020 o tráfego de redes fixas cairá de 52%, de 2015, para 33% [CISCO SYSTEMS 2015]. Após analisar as estatísticas, encontrou-se a necessidade de analisar essas redes, com o objetivo de aumentar seu desempenho em ambientes internos.
Embora, nos últimos 10 anos, tenham ocorrido grandes avanços nas ferramentas computacionais e de simulação disponíveis para a engenharia de radiofrequência, os métodos para a previsão de cobertura e cálculo de interferências utilizados baseiam-se ainda em modelos desenvolvidos na década de 1980 e 1990, com melhorias incrementais [CAVALCANTE 2004].
Atualmente, na literatura não foi encontrado um software que seja capaz de realizar medições, predições de sinal e otimizar o número de pontos de acesso para atender um determinado ambiente. Existem programas que fazem ações semelhantes, mas não possuem interface gráfica e acabam por ser muito demorados e suscetíveis a falhas. Os mesmos, por já terem sido desenvolvidos há algum tempo, não possuem os modelos de propagação mais recentes e não utilizam as conexões Wi-Fi da próxima geração [FURTARDO 2016]. Visando a facilidade e melhorar a velocidade de desenvolvimento de futuras análises será desenvolvido um programa para desktop que tenha integração com um dispositivo mobile, que possua interface gráfica amigável ao usuário e seja capaz de realizar todas as ações citadas acima em tempo real.
Este artigo está dividido em 6 seções. A primeira seção faz uma introdução do trabalho e mostra as motivações para realiza-lo. Na segunda seção será apresentado o padrão IEEE e quais as suas configurações para as redes de nova geração. Na terceira seção serão apresentados os modelos de propagação presentes no simulador. Na quarta seção será descrita a ferramenta em desenvolvimento. Na quinta seção será apresentado os resultados e algumas discussões sobre os mesmos. E, na última seção são apresentadas as conclusões e trabalhos futuros.
2. PADRÃO IEEE
A fim de criar padrões para integrar diferentes tecnologias e fazê-los trabalhar em conjunto, o IEEE começou a trabalhar nos padrões da família 802. A família IEEE 802 é uma série de especificações para rede local (LAN), cujas especificações estão relacionadas com as duas camadas mais baixas do modelo OSI, as quais incorporam componentes físicos e de enlace de dados. Todas as redes IEEE 802 possuem um componente de acesso ao meio chamado de Media Access Control (MAC) e uma camada física (PHY). O MAC é um conjunto de regras para a Análise de Desempenho de redes locais de acesso sem fio (Wireless Area Network – WLAN) para Ambientes Indoor e que determinam o acesso à mídia e como enviar dados, por fim os detalhes de transmissão e recepção são deixados para a camada física (PHY) [GAST 2005].
Em 1997, após quase vinte anos do desenvolvimento das redes LAN com fio, o IEEE enfrentou um novo desafio que previa o aumento do uso de laptops e posteriormente dos
smartphones. No ano mencionado, o padrão IEEE 802.11 foi proposto com o objetivo de fornecer
uma solução sem fio confiável, rápida, barata, robusta e que pudesse crescer em um padrão com ampla aceitação do público, usando a banda ISM regulada de 2,4-2,5 GHz [BERG 2011]; visava também atender as expectativas de seus utilizadores de forma idêntica as LANs com fio e melhorar o desempenho [O’Hara 2005] a partir de aspectos como: Mobilidade, Facilidade e velocidade de implantação, flexibilidade e custo.
No simulador em desenvolvimento foi implementado os modelos: IEEE 802.11n, IEEE 802.11ac, IEEE 802.11ad e IEEE 802.11ay. As características de cada modelo podem ser vistas na Tabela 1.
IEEE 802.11 IEEE 802.11n IEEE 802.11ac IEEE 802.11ax IEEE 802.11ay
Máxima taxa de dados 72.2 Mbps (20 MHz, 400ns) 150 Mbps (40 MHz, 400ns) 96.3 Mbps (20 MHz, 400ns) 200 Mbps (40 MHz, 400ns) 433.3 Mbps (80 MHz, 400ns) 10.53 Gbit/s 20 Gbit/s
866.7 Mbps (160 MHz, 400ns) Frequência 2.4, 5 GHz 5 GHz 2.4, 5 GHz 60 GHz Protocolo MAC CSMA/CA CSMA/CA
Protocolo PHY OFDM OFDM MIMO-OFDM OFDM
Largura de Banda
20, 40 MHz 20, 40, 80, 160 MHz
* 8000 MHz
Modulação 64 QAM 256 QAM * *
MIMO 4x4 8 x 8 (UL)
4 x 4 (DL, MU-MIMO)
* *
Tabela 1. Principais propriedades para os diferentes padrões 802.11 presentes no simulador
3. MODELOS DE PROPAGAÇÃO
O conhecimento do meio de transmissão é indispensável quando se objetiva realizar um bom planejamento de cobertura e desempenho radioelétrico. Nos sistemas sem fio o meio de propagação é o canal rádio, cujas características e efeitos sobre a informação trafegada são de natureza complexa, impossibilitando uma análise completamente determinística [NAJNUDEL 2004].
Por isso, os modelos empíricos são uma alternativa plausível. Esses modelos são baseados em medidas feitas anteriormente e tentam gerar um padrão que pode ser útil para definir totalmente um determinado cenário. No entanto, esses modelos não são complexos o suficiente para prever mudanças instantâneas ou variações de sinal específicas, essas especificardes são supridas pelos modelos determinísticos, porém esses modelos exigem maior poder computacional e descrição precisa do ambiente tornando difícil a implementação dos mesmos. Sendo assim, modelos empíricos se mostram mais vantajosos devido a baixa complexidade e redução dos parâmetros de entrada, o que consequentemente gera redução do custo computacional [LIDON 2013].
Em um primeiro momento foram adicionados no simulador quatro modelos de propagação para ambientes indoor clássicos da literatura, sendo eles: Motley Keenan, ITU-R P.1238-8, Close IN e Sombreamento Log-Normal.
O modelo empírico mais simples é o do Sombreamento Log-Normal [RUDD 2001], que pode ser representado pela Equação 1. Tendo 𝐿𝑜 como a perda inicial, 𝑑 a distância euclidiana entre o transmissor e o receptor e 𝑛 o coeficiente de perda. Uma consideração é que o modelo apresenta uma variável aleatória e a distância de referência pode ser 1, 100 ou 1000 metros.
𝐿𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 = 𝐿𝑜+ 10 ∗ 𝑛 ∗ log (𝑑) (1)
O ITU-R P.1238-8 [SERIES 2012] foi desenvolvido para predições de sinais na faixa de frequência de 90 MHz a 10 GHz em ambientes fechados. Este modelo considera os seguintes efeitos de propagação: Reflexão e difração em objetos fixos; Transmissão através de paredes, pisos e outros obstáculos fixos; Confinamento da energia em corredores e Pessoas e objetos em movimento no ambiente. O modelo foi descrito na Equação 2. Onde 𝑓 é a frequência em MHz, 𝐿𝑓 é o coeficiente de
atenuação por piso atravessado (dB) e 𝐾𝑓 é o número de pisos atravessados.
𝐿𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 = 20 ∗ log(𝑓) + 𝑛 ∗ log(𝑑) + 𝐿𝑓(𝐾𝑓) − 28 (2)
O coeficiente de atenuação por piso atravessado (𝐾𝑓) segue o padrão descrito na Tabela 2.
Tipo de ambiente Residencial Escritório Comercial
Coeficiente (𝐿𝑓) 4 * 𝐾𝑓 15 + 4 (𝐾𝑓− 1) 6 + 3 (𝐾𝑓− 1) Tabela 2. Coeficiente de atenuação por piso atravessado
O modelo de MotleyKeenan [MOTLEY 1988] é o mais completo para ambientes fechados. Sua expressão matemática é muito abrangente, mas requer o conhecimento de um grande volume de dados, para definir o valor dos seus parâmetros de entrada. A fórmula é descrita na Equação 3. Onde 𝐾𝑓,𝑖 é o número de pisos com as mesmas características, 𝐿𝑓,𝑖 é a perda de propagação do sinal através
do piso i (dB), 𝐾𝑤,𝑖 é o número de paredes com a mesma característica, 𝐿𝑤,𝑖 é a perda de propagação
do sinal através da parede j (dB), I é o número de pisos atravessados pelo sinal e J é o número de paredes atravessadas pelo sinal.
𝐿𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 = 𝐿𝑜+ 10 ∗ 𝑛 ∗ log(𝑑) + ∑𝐼𝑖=1𝐾𝑓,𝑖 ∗ 𝐿𝑓,𝑖+ ∑𝐽𝑗=1𝐾𝑤,𝑖∗ 𝐿𝑤,𝑖 (3)
Alguns dos valores de perda por obstáculo foram obtidos experimentalmente, segundo a literatura, e são apresentados na Tabela 3.
Obstáculo 1.8 Ghz 2.4 Ghz 5.2 Ghz Concreto espesso
(sem janela)
Vidraça 2 13 15 Parede com Janela
(valor exato depende da razão entre área de janelas e de concreto) 2 a 13 13 a 17 15 a 36
Tabela 3. Perdas por obstáculo
–– e é considerado também uma variável aleatória do modelo. A equação pode ser vista na Equação 4. 𝑋σ é a variável aleatória gaussiana com média zero e desvio padrão σ. FSPL é a perda inicial no espaço livre, descrita na Equação 5. Onde c é a velocidade da luz e f a frequência de portadora utilizada no roteador.
𝑃𝐿(𝑑𝐵𝑚) = 𝐹𝑆𝑃𝐿(𝑑𝐵𝑚) + 10 ∗ 𝑛 ∗ 𝑙𝑜𝑔10(𝑑) + 𝑋σ (4)
𝐹𝑆𝑃𝐿(𝑑𝐵𝑚) = 20𝑙𝑜𝑔10(4𝜋𝑓
𝑐 ) (5)
O simulador será capaz de gerar a cobertura do sinal, perda de percurso, SNR, SINR, intensidade do campo elétrico e capacidade do sinal para cada modelo que foi citado anteriormente.
4 FERRAMENTA EM DESENVOLVIMENTO
O simulador será usado para planejamento de redes indoor, podendo ser utilizado também para verificação do nível de campo elétrico e se este está de acordo com as especificações de exposição à radiação não-ionizante.
O simulador foi desenvolvido em três interfaces diferentes para atender ao maior número de clientes. O primeiro modo é a sua versão desktop, que já está quase finalizada. O segundo modo é a versão web, para possibilitar a realização das simulações de qualquer lugar com o uso da internet. O terceiro modo é a versão mobile, a qual também já está quase concluída, capaz de realizar medições de cobertura e de campo elétrico, além de exportar um log compatível com o programa para realizar as predições de modo mais eficiente. No log está presente a potência recebida, intensidade do campo elétrico, latitude e longitude, e em breve será adicionada a altitude.
A versão desktop está sendo desenvolvida em python e terão seis modos de operação, tendo cada um suas próprias especificações. Como visto na Figura 1. O primeiro modo é o básico, visto na Figura 2, feito para leigos no assunto que queiram ter conhecimento sobre como está o desempenho de sua rede Wi-Fi em certo ambiente usando como métricas o cálculo da capacidade, potência
recebida, perda, SNR, intensidade do campo elétrico e SINR. Nesse modo é apenas necessário colocar o cenário do ambiente indoor, o qual se deseja fazer o estudo, selecionar o tipo de conexão, a posição do roteador e o que deseja avaliar. O programa realizará o cálculo a partir do modelo de propagação Motley Keenan.
Figura 1. Janela inicial do simulador em modo desktop
No segundo modo será possível gerar o mapa de calor de um ambiente de acordo com o modelo de propagação escolhido, diferente do modo de operação básico onde o modelo de propagação padrão foi escolhido como o Motley Keenam. Na segunda aba no programa, visto na Figura 1, é onde ficam as informações necessárias para realizar cada procedimento listado na aba da esquerda. No terceiro modo será possível gerar um gráfico comparando os modelos de propagação escolhidos. No quarto modo será possível realizar o cálculo do expoente de perda (n) e do desvio padrão, informações necessárias para três dos quatro modelos de propagação oferecidos pelo simulador. O quinto modo é onde será possível otimizar a localização dos pontos de acesso do ambiente escolhido resultando na posição ótima ou quase-ótima atendendo a um determinado critério como por exemplo, cobertura. O simulador pode também otimizar levando em consideração a posição das tomadas do ambiente ou não. Na opção de otimizar com tomada, o usuário define o número de roteadores, a localização das tomadas e o cenário, e através de um algoritmo genético o simulador irá exportar o mapa de calor para as melhores localizações dos roteadores, considerando maior capacidade do sinal e um nível de exposição do sinal permitido pela ANATEL.
Figura 2. Janela do modo básico do simulador em modo desktop
O sexto modo é onde o usuário pode criar o ambiente que deseja simular, através de uma interface gráfica, como visto na Figura 3, podendo definir a espessura das paredes e onde estarão localizadas as janelas, por exemplo. As janelas são as linhas vermelhas e as paredes as linhas pretas, que vão ficando mais grossas de acordo com a espessura. Após desenhar o ambiente e clicar no botão “exportar” e será gerado um arquivo txt na pasta do simulador, que poderá ser importado pelos modos anteriores.
Figura 3. Janela de construção de ambiente do simulador em modo desktop
A interface gráfica da ve
rsão web ainda está em desenvolvimento, mas terá as mesmas opções da versão desktop, só que poderá ser acessada de qualquer lugar, por qualquer dispositivo. Outra diferença da versão web é que serão gerados gráficos e mapas de calor interativos com o usuário a partir do framework Plotly.js, como visto na Figura 4.
Figura 4. Gráficos gerados a partir do framework Plotly.js
A versão mobile será usada para fazer as medições de potência recebida e de intensidade do campo elétrico, podendo ser vista na Figura 5. O cálculo da intensidade do campo elétrico é importante pois há estudos que alegam que os mesmos podem ser nocivos à saúde [KNAVE 2001] [REPACHOLI 2001] [KESARI 2013]. Segundo a resolução 303/2002 da ANATEL, o ser humano deve ser exposto a no máximo 61 V/m (em média) dependendo da frequência utilizada.
No aplicativo é possível definir uma frequência entre 1.8 e 5.8 GHz para realizar as medições. E ele possui dois botões, um para gravar o log (botão à esquerda) e outro para começar a medir (botão à direita). Com esse aplicativo será possível realizar as medições necessários para o ambiente e depois exportar o log para a versão desktop ou web utilizarem. O modelo de log pode ser visto na Figura 6.
Figura 6. Log exportado pelo aplicativo. 5. RESULTADOS E DISCUSSÕES
Nesta seção será mostrado os resultados das simulações realizadas, considerando como ambiente indoor o Laboratório de Computação e Telecomunicações - LCT localizado na Universidade Federal do Pará - UFPA. Foram realizadas medições nas três radiais principais da sala para usar de exemplo para as simulações. Utilizando um roteador com uma potência de transmissão de 15.5 dBm, tecnologia IEEE 802.11ac, na frequência de 5.2 GHz.
Na Figura 7 é possível observar a potência recebida à esquerda e a perda de percurso à direita. Na Figura 8 é possível é mostrado o SNR à esquerda e o SINR à direita. O SNR e SINR ficaram, demasiadamente, semelhantes devido não existir nenhuma parede nesse ambiente. O SINR tende a mudar quando o cenário apresenta paredes. Já na Figura 9, é possível ver a intensidade do campo elétrico à esquerda e a capacidade do sinal à direita. Todos foram simulados para os quatro modelos de propagação presentes no simulador.
Figura 8. SNR e SINR para 5.2 Ghz
Na Figura 10 é possível ver a comparação entre os modelos de propagação. Onde é possível perceber que o modelo ITU-R P.1238-8 é o que mais representa os dados medidos.
Figura 10. Comparação entre os modelos de propagação do simulador
Na Figura 11 é o mostrado o gráfico gerado a partir dos dados medidos para se ter conhecimento do coeficiente de perda (n) e do desvio padrão. E na Tabela 4 é apresentado o valor do desvio padrão para todos os modelos.
Figura 11. Cálculo do n e do desvio padrão no modelo do Sombreamento Log Normal
Modelos Sombreamento Log Normal Close IN ITU-R P.1238-8 Motley Keenan Desvio padrão 6.13 7.09 6.16 5.85
Tabela 4. Desvio padrão referente a cada modelo de propagação presente no simulador
O valor do expoente de perda igual a 1.71 está coerente com o ambiente medido pois foram feitas em linha de visada com o ponto de acesso. Os dados simulados a partir do modelo Motley Keenan apresentaram um menor desvio padrão em relação aos dados medidos, sendo assim o modelo que mais se aproximou nesse cenário.
6. CONCLUSÕES
O objetivo deste trabalho foi desenvolver uma ferramenta capaz de ajudar na análise e projeto de redes sem fio. As contribuições foram: simulação do desempenho de WLANs, representação satisfatória de ambientes indoor 2D de um andar, possibilidade de análise em diferentes bandas de frequência, fornecer informações precisas sobre cobertura e capacidade, código facilmente escalável para incorporar novas funcionalidades.
Com essas funcionalidades alcançadas, esta ferramenta é capaz de realizar simulações de ambientes indoor WLAN com a precisão necessária para fornecer resultados importantes em métricas diversas, como potência recebida, SIR, capacidade e outras. Usando esta ferramenta de simulação, não existe apenas a possibilidade de verificar a pesquisa teórica no contexto da rede sem fio (como as diferenças no desempenho WLAN ao alternar frequências), mas também para fornecer aos usuários a capacidade de realizar simulações para testar seus próprios sistemas com os layouts planos selecionados e finalmente melhorar o seu projeto.
Em trabalhos futuros, pretende-se desenvolver o módulo seis para otimizar as posições dos APs usando o algoritmo genético.
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