Rendimiento y modelamiento de sistemas de comunicación inalámbrica simulados en la banda de 28GHz en Entornos 5G​

Resumen:

El siguiente trabajo de investigación analiza el rendimiento de algunas características básicas de un sistema de comunicación inalámbrico basado en Multiplexación por división de frecuencias con codificación y Prefijo Cíclico (CP-COFDM) en la banda de 28 GHz perteneciente al entorno 5G para microceldas urbanas (UMi) en escenarios con y sin línea de visión (NLOS/LOS). El rendimiento de los sistemas de comunicación ha sido implementado en Simulink y el modelamiento de canal en NYUSIM v1.6.1 compatible con MATLAB®.

El estudio de los canales obtenidos ha brindado la posibilidad de adecuar los parámetros de simulación del sistema CP-COFDM con el fin de adaptar a diferentes escenarios de comunicación y así obtener resultados como Tasa de Error de Bit (BER), diagramas de constelación y diagramas espectrales de potencia.

Introducción:

Las comunicaciones móviles tienen una impacto sustancial en términos de tasa de transmisión pico, eficiencia espectral, densidad de usuarios, movilidad y latencia.  Estos factores han permitido un crecimiento exponencial de los servicios y aplicaciones a través de internet móvil. Los sistemas de transmisión y recepción están perfeccionándose permanentemente para lograr un mejor desempeño frente a fenómenos físicos como frecuencia selectiva, desvanecimiento, propagación por múltiples trayectos, Doppler y ruido para optimizar el uso del espectro disponible. Las nuevas técnicas que lideran estas mejoras incluyen una complejidad adicional para la modulación, multiplexación, codificación de errores, estimación de canales y esquemas de ecualización de señal dentro de la comunicación digital.

La evolución de las redes inalámbricas actuales hacia el nuevo 5G marcará un nuevo hito en esta transformación que pretende proporcionar al usuario los recursos necesarios para llevar al Internet de las Cosas (IoT) y diferentes aplicaciones a una escala nunca vista.

Las ventajas de las redes 5G se pueden resumir en diferentes aspectos en la Tabla 1, donde el interés de estudio de este trabajo de investigación se centra en la frecuencia y en los algoritmos para la modulación y demodulación en las etapas de transmisión y recepción. A pesar que el estándar 5G IMT-2020 [1] [2] aún no está completo, lo que trata de aproximar este estudio es una forma estándar de un sistema de comunicación digital.

Dentro de este contexto de transición, el trabajo de investigación analiza el rendimiento de un sistema de comunicación inalámbrica basado en Multiplexación por División de Frecuencia Ortogonal Codificada y con Prefijo Cíclico (CP-COFDM) para sistemas de onda milimétrica a  pertenecientes a entornos 5G con dos diferentes esquemas de inserción de pilotos y dos diferentes escenarios con y sin línea de visión (NLOS/LOS).

Ventajas

Descripción

Velocidad de descarga

20 Gb/s

Latencia

1 a 5 ms

Consumo

90% menos

Conexión simultánea

Factor por 100 la capacidad actual

Frecuencia

6 GHz a 100 GHz

Capacidad y algoritmos mejorados para la modulación y demodulación

Tabla 1. Beneficios de la red 5G[1]

Arquitectura del sistema de comunicaciones inalámbricas simuladas

En la transmisión se incluyen las siguientes etapas: generación de datos y codificación, modulación digital, multiplexación OFDM, inserción de pilotos y prefijo cíclico. Por el lado del receptor se incluyen las etapas complementarias como: sincronización de trama, demultiplexación, eliminación de prefijo cíclico, estimación de canal e interpolación, ecualización del canal, demodulación digital y decodificación. En la Figura 1 se presentan las etapas tanto en el transmisor como en el receptor.

La idea principal detrás de OFDM es transmitir datos utilizando varias subportadoras en paralelo y simultáneamente, con una duración del símbolo proporcionalmente más larga que un sistema de un solo operador.

Una señal OFDM se define brevemente como:

Donde  es el número de muestras por símbolo,  se define como los símbolos complejos del demodulador e  se define como el algoritmo de Transformada Inversa de Fourier Discreta que permite generar una señal discreta en el tiempo desde sus muestras espectrales. En la práctica, la Transformada Inversa Rápida de Fourier (IFT) para mejorar la eficiencia del algoritmo.

Figura 1. (a) Etapas en el transmisor, (b) Etapas en el receptor.

Los escenarios en los que prevalece la trayectoria múltiple debido a la dispersión del canal originan dos tipos de interferencia: Interferencia entre portadoras (ICI) e Interferencia entre símbolos (ISI) [3]. Para eliminar el ISI, se introduce un intervalo de guardia (GI) mayor que la extensión de retardo del canal (DS). Para eliminar ICI, se introduce un Prefijo Cíclico (CP) tomando muestras al final del período del símbolo e insertándolas al principio. El CP es mayor que el retardo máximo de señal en el canal debido a la propagación [4].

Esquemas de inserción de pilotos y estimación de canal

Un piloto es una parte de los datos transmitidos que el receptor conoce bien y que se utiliza para estimar el canal de comunicaciones. En este trabajo, los pilotos se insertan bajo dos esquemas diferentes. El primero llamado Preámbulo de Pilotos, y el segundo Pilotos Asistidos. Bajo la primera perspectiva, los pilotos se modulan en subportadoras consecutivas para cada símbolo OFDM manteniendo un desplazamiento de frecuencia con respecto a las subportadoras de datos; mientras que, en el segundo caso, los pilotos se modulan simultáneamente con subportadoras de datos y, finalmente, se concatenan para componer solo un flujo de transmisión. Ambas perspectivas difieren sustancialmente en los requisitos de ancho de banda debido a la cantidad de pilotos insertados. Los esquemas son representados en la Figura 2

Los pilotos se insertan principalmente para la estimación de canales, la estimación de compensación de frecuencia de portadora (CFO) y ecualización. El CFO se origina debido a problemas de sincronización.

Figura 2. Esquemas de inserción de pilotos: (a) Preámbulo de pilotos, (b) Pilotos de asistencia.

Por último, la estimación de canal se realizó con el método de Mínimos Cuadrados (LS), la interpolación un Filtro de Repuesta al Impulso Finito (FIR).

Estudio estadístico del canal de onda milimétrica

Este trabajo incluye dos posibles entornos LOS/NLOS para un canal de 5G de onda milimétrica a  para evaluar dos esquemas diferentes de CP-COFDM como se comentó anteriormente. Una condición NLOS se refiere a la falta de la ruta directa entre el transmisor y el receptor. Es una condición física cuya probabilidad aumenta con la distancia del enlace y está relacionada con la degradación de la potencia de la señal, la intensificación de la propagación por trayectos múltiples y, por lo tanto, con el aumento de la propagación del retardo de la señal. Además, el canal incluye Doppler debido a la movilidad del suscriptor con respecto a los dispersores y el transmisor.

Las características del canal de onda de 5G de  se extrajeron de un estudio anterior [5] que logró el Perfil de retardo de potencia (PDP) de referencia a partir de simulaciones extensivas con el uso de NYUSIM [6]. Este simulador elaborado por NYU WIRELESS de código abierto en MATLAB® se ha desarrollado en base a extensas mediciones de canales de propagación de banda ancha en el mundo real en múltiples frecuencias de onda milimétrica de  en diversos entornos exteriores en zonas urbanas microcelda (UMi), macrocelda urbana (UMa) y macrocelda rural (RMa).

A partir de este modelo, la demora representativa de la energía del símbolo disperso en el receptor se calculó como la propagación del retardo RMS.

La transmisión de datos es segura dentro de Tc definido como el tiempo de coherencia del canal y se requiere una nueva estimación de canal más allá de este intervalo. El modelo de Clarke restringe el tiempo de coherencia a alrededor del  de la inversa de la frecuencia Doppler [3]. Las condiciones del canal se han calculado para nuestros escenarios UMI-LOS y UMI-NLOS como se muestra en la Tabla 1. Se define Bc como el ancho de banda de coherencia del canal, Lcp la longitud del prefijo cíclico y Df la longitud de separación en subportadoras para los pilotos.

Tabla 2. Parámetros del sistema OFDM

El sistema estudiado en este trabajo fue completamente simulado y evaluado en Simulink de MATLAB®, con la ayuda de los toolboxes de Comunicaciones y DSP.

Para evaluar el rendimiento del sistema para los dos esquemas propuestos y los escenarios LOS/NLOS, los datos transmitidos y recibidos se comparan utilizando el bloque BER de Simulink que funciona en el modo de computación de trama completa, y la aplicación bertool de MATLAB® que compara el rendimiento BER del sistema a través de simulaciones de Monte-Carlo con expresiones teóricas cerradas en términos de la energía de bits a la tasa de densidad espectral de potencia de ruido (Eb/No) [7]. Los resultados incluidos en este documento muestran las curvas BER del sistema para tasas Eb/No que abarcan de 0 a 25 dB para escenarios LOS / NLOS UMi, modulación QPSK y 8-PSK y codificador RS con tasas de codificación de 9/15 y 11/15. Estas características se comparan con las curvas teóricas proporcionadas por bertool para comunicaciones no codificadas utilizadas como referencias.

Resultados:

Por cuestiones de importancia, se resaltan los resultados más importantes en término de Tasa de Error de Bit (BER).

  1. Esquema de preámbulo de pilotos

  2. La simulación para esta arquitectura usa las mismas herramientas, mismos escenarios y el mismo intervalo Eb/No = 16 dB para el esquema de pilotos asistidos. La Figura 3(a) resume estos resultados.

    Es notable una ganancia para el caso NLOS. Por ejemplo, cuando QPSK es utilizado, se alcanza una BER de 10-3 cuando Eb/No = 16 dB, una ganancia de 5 dB con respecto al esquema asistido por pilotos. Esta ganancia también se mantiene para la modulación 8PSK. Esta es una mejora importante en el comportamiento del sistema y sugiere un mejor procesamiento de la señal recibida para este esquema. Esta mejora está asociada a un mayor número de pilotos que da como resultado una mejor interpolación de canales y, por lo tanto, una mejor estimación de canales.

  3. Esquema de pilotos asistidos

  4. Figura 3(b) resume el rendimiento del sistema en términos de BER para la arquitectura de pilotos asistidos. Los escenarios LOS se resuelven mucho mejor que los escenarios NLOS. Por ejemplo, el requisito de Eb/No se reduce en casi 15 dB para lograr una BER de 10-3 en una condición LOS en comparación con el caso NLOS. Este comportamiento es el esperado ya que la condición LOS se ve menos afectada por la trayectoria múltiple y generalmente se modela como Ricean; sin embargo, una condición NLOS es un escenario más probable, por lo que las estadísticas de Rayleigh describen mejor el canal.

    Para el caso de LOS, se observa una ganancia adicional de alrededor de 1 dB cuando los datos usan la modulación QPSK en lugar de 8-PSK, y cuando se emplea una tasa de codificación más baja. Esta tendencia se mantiene para el escenario NLOS, pero la ganancia se reduce ligeramente.

    Además, las simulaciones exhiben una ganancia de alrededor de 2 dB a 3 dB en relación con las curvas teóricas no codificadas para el caso NLOS. Estos resultados son consistentes con la teoría y confirman la integridad de las simulaciones y también la necesidad de implementar mejores códigos de corrección de errores cuando se utilizan modulaciones de orden mayor.

Figura 3. BER para los esquemas de pilotos: (a) Preámbulo de pilotos, (b) Pilotos asistidos.

Agradecimientos:

Este trabajo se realizó en el marco de financiamiento de USFQ-Poligrant 12282. El estudio realizado en [5] tuvo la colaboración del Ing. William Toscano. En el estudio previo y en el trabajo de investigación presentado se tuvo la colaboración de René Játiva, PhD como profesor titular.

Referencias:

[1]       3GPP 5G, «NR; Multiplexing and channel coding», ene. 02, 2018.

[2]       5G – PPP, «Final Evaluation Report from te 5G Infraestructure Association on IMT-2020 Proposals IMT-2020/ 14,15,15 PARTS OF 17», Internationational Telecomunications Union, Final Evaluation 5D/50-E, 2020. [En línea]. Disponible en: https://5g-ppp.eu/wp-content/uploads/2020/02/5G-IA-Final-Evaluation-Report-3GPP-1.pdf.

[3]       F. Gaitán, «Simulation of an OFDM system for a Wireless Battery Management System», Master’s Thesis, Universitat Politècnica de Catalunya, España., 2014.

[4]       V. Hinostroza y G. López, «Estimación y caracterización del canal de comunicación wimax», Magazine, vol. 7, n.o 40-41, pp. 80-93, 2010.

[5]       R. Játiva, A. Salazar, y W. Toscano, «Reference models for 5G wireless communications channels», Ecuador, 2019, pp. 3-6, doi: 10.1109/ETCM48019.2019.9014870.

[6]       S. Sun, G. R. MacCartney Jr., y T. S. Rappaport, «A Novel Millimeter-Wave Channel Simulator and Applications for 5G Wireless Communications», ArXiv170308232 Cs Math, mar. 2017, Accedido: jun. 09, 2020. [En línea]. Disponible en: http://arxiv.org/abs/1703.08232.

[7]       MathWorks, «Bertool: User’s Guide (R2020a)», Bertool, 2020. https://la.mathworks.com/help/comm/ref/linearequalizer.html.

Anthony S. Salazar

Ingeniero Electrónico de la Universidad San Francisco de Quito. Actualmente es candidato a la Maestría en Tecnologías de la Información con mención en Redes de Comunicación en la Pontificia Universidad Católica del Ecuador.

En 2019, publicó un artículo en el congreso IEEE ETCM con estudios en modelos de canal 5G mediante software de simulación. Actualmente es candidato para publicar un trabajo de investigación en IEEE ANDESCON 2020 sobre rendimiento de sistemas de comunicación digital en la banda de 28 GHz en entornos 5G. Además, sus nuevos proyectos de investigación abarcan temas como modelamiento con el estándar 5G NR 3GPP, sistemas OFDM, estimación de canal con Redes Neuronales Artificiales y Deep Learning.

Como miembro estudiantil IEEE, fue secretario de la rama estudiantil IEEE USFQ en 2019 participando en el evento de intercambio ChaskIEEE realizado en la Escuela Politécnica Nacional, así como otras actividades de voluntariado con Young Professionals.

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