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MAESTRÍA EN INGENIERÍA EN TELECOMUNICACIONES
TESIS DE MAESTRÍA
T E M A
PACKET SCHEDULING: EVALUACIÓN Y PROPUESTA DE NUEVOS ESQUEMAS PARA
OPTIMIZAR UNA RED LTE, CASO DE APLICACIÓN: CIUDAD DE TUCUMÁN
AUTOR:
ING. DANIEL JARAMILLO.
TUTOR:
ING: GUSTAVO MAHNIC
AÑO 2016
2
DEDICATORIA
A mis padres y hermanos que siempre a pesar de la distancia estuvieron conmigo y
me brindaron todo su apoyo incondicional para con tesón lograr culminar esta
investigación, a toda mi familia que con sus palabras me alentaban a nunca
rendirme, también quiero dedicarle este trabajo a mi Patria querida el Ecuador.
3
AGRADECIMIENTO
Primeramente quiero agradecer a mi tutor Ing. Gustavo Mahnic por la orientación
brindada durante el desarrollo de esta investigación.
Al equipo de Ingeniería de Red de Acceso Inalámbrico del Interior (IRDA-I) de
Movistar de la República Argentina cuyos profesionales aportaron con este estudio.
A la Escuela de Graduados de Ingeniería Electrónica y Telecomunicaciones (EGRIET)
donde tuve el orgullo de seguir formándome y conocer grandes amistades y colegas.
4
RESUMEN
En Argentina inició el despliegue de la tecnología de cuarta generación en AMBA e
Interior recientemente en el año 2015, la región NOA inició en el tercer trimestre
del año pasado, es una red nueva y es necesario realizar un estudio de planificación
de optimización sobre la red LTE desplegada hasta el momento en la provincia de
Tucumán.
LTE es la interfaz radioeléctrica basada en Orthogonal Frequency Division Multiple
Access (OFDMA) para el enlace descendente (DL) y Single Carrier FDMA (SC_FDMA)
para el enlace ascendente (UL), para tener eficiencia en la provisión de calidad de
servicio (QoS), es necesario un diseño eficaz de gestión y asignación de recursos.
Se inició con una primera parte de investigación teórica sobre toda la tecnología de
cuarta generación y de las estrategias utilizadas en la asignación de recursos del
sistema LTE mediante Packet Scheduling (Round Robin, Proportional Fair,
Proportional Demand & Max C/I).
Seguidamente se realizó un análisis del software utilizado ATOLL para realizar las
simulaciones, se realizó una descripción matemática de como el software realiza la
asignación de recursos, una vez entendido el funcionamiento de la herramienta se
procede a realizar las predicciones y simulaciones necesarias para poder observar
el impacto de cada una de las estrategias en la obtención de los throghputs por
usuario, por celda y totales de la red, así como la cantidad de usuarios que puedan
satisfacer sus demandas de tráfico en cada caso, tomando como referencia las
condiciones de la red desplegada en la ciudad de Tucumán.
Luego del análisis de los resultados obtenidos en las simulaciones como conclusión
general se obtuvo que la estrategia Proportional Fair es la que mejor se desempeña
para el caso de aplicación en la ciudad de Tucumán, teniendo como libertad que el
planificador lo haga según las necesidades requeridas como brindar más robustez o
rendimiento a la red teniendo en consideración aplicar la diversidad de transmisión
o la multiplexación espacial.
5
I NDICE GENERAL
DEDICATORIA ............................ ...................................................................................................2
AGRADECIMIENTO........................................................................................................................3
RESUMEN......................................................................................................................................4
ÍNDICE GENERAL............................................................................................................................5
ÍNDICE DE FIGURAS................................ .......................................................................................8
ÍNDICE DE TABLAS.......................................................................................................................10
LISTA DE ACRÓNIMOS.................................................................................................................11
INTRODUCCIÓN...........................................................................................................................14
CUERPO CENTRAL DE LA TESIS....................................................................................................15
1. CAPITULO...........................................................................................................................16
1.1 COMUNICACIONES MÓVILES ...................................................................................16
1.1.1 Comunicaciones móviles de primera generación..........................................16
1.1.2 Comunicaciones móviles de segunda generación..........................................17
1.1.3 Comunicaciones móviles 2.5 G......................................................................20
1.1.4 Comunicaciones móviles 3G..........................................................................21
1.1.5 Comunicaciones móviles 4G..........................................................................23
1.2 SISTEMA LTE............................... .............................................................................24
1.2.1 Acceso múltiple multiportadora....................................................................24
1.2.2 Arquitectura del Sistema...............................................................................25
1.2.3 Red de Acceso E-UTRAN................................................................................26
1.2.4 Red Troncal EPC.............................................................................................27
1.3 PACKET SCHEDULING....................... ........................................................................27
1.3.1 Downlink y Uplink Packet Scheduling............................................................28
1.3.2 Dominio temporal y frecuencial del Packet Scheduling.................................30
1.3.3 Scheduling semi - persistente........................................................................31
1.3.4 Estrategias de Packet Scheduling..................................................................31
1.3.5 Round Robin (RR)...........................................................................................32
1.3.6 Proportional Fair (PF).....................................................................................32
1.3.7 Proportional Demand (PD).............................................................................33
1.3.8 Maximum C/I Scheduler (Max C/I).................................................................33
2. CAPITULO II........................................................................................................................34 2.1 ATOLL........................................................................................................................34
6
2.1.1 Diseño de una Red LTE en ATOLL...................................................................35 2.1.2 Predicciones de Cobertura.............................................................................35 2.1.3 Simulaciones Monte Carlo.............................................................................37
2.2 CÁLCULOS DE SCHEDULING Y RRM..........................................................................41 2.2.1 Selección de los usuarios para la asignación de recursos..............................41 2.2.2 Cálculo de las demandas mínimas y máximas de throughput.......................43 2.2.3 Asignación de los recursos para satisfacer las demandas mínimas de Throughput........................................................................................................45 2.2.4 Asignación de los recursos para satisfacer las demandas máximas de Throughput........................................................................................................47
2.3 MIMO (MULTIPLE INPUT MULTIPLE OUTPUT)..........................................................52 2.3.1 Diversidad en Transmisión y Recepción.........................................................52 2.3.2 Multiplexación espacial o Single.User MIMO(SU-MIMO)..............................52 2.3.3 Adpatative MIMO Switch (AMS)....................................................................53 2.3.4 Multi User MIMO (MU-MIMO)......................................................................53
3. CAPITULO III.......................................................................................................................54
3.1 DESPLIEGUE DE RED.................................................................................................54 3.1.1 Frecuency Bands............................................................................................55 3.1.2 Modelo de Propagación.................................................................................56 3.1.3 Link Budget....................................................................................................57 3.1.4 Número de sitios para la cobertura...............................................................61 3.1.5 Modelo de Servicios y terminales..................................................................61
3.2 ESTUDIO DE COBERTURA POR NIVEL DE SEÑAL.......................................................63 3.2.1 Despliegue y cobertura en la ciudad de Tucumán.........................................63
3.3 PLANING CELL...........................................................................................................66
3.3.1 Mapas de Tráfico...........................................................................................66 3.3.2 Asignación de Vecinos....................................................................................68 3.3.3 Planificación de PCI........................................................................................68
4. CAPITULO IV.......................................................................................................................69
4.1 PREDICCIÓN DE ESTRATEGIAS DE PACKET SCHEDULING..........................................69 4.1.1 Round Robin (RR) en DL.................................................................................72 4.1.2 Estrategias PF, PD y Max (C/I) en DL..............................................................76 4.1.3 Round Robin (RR) en UL.................................................................................78 4.1.4 Estrategias PF, PD y Max (C/I) en UL..............................................................79
4.2 SIMULACIÓN DE ESTRATEGIAS DE PACKET SCHEDULING CON MAPA DE TRÁFICO..........................................................................................................................82
4.2.1 Grupo de Simulaciones.................................................................................83 4.2.2 Ganancia de diversidad multiusuario (MUG) para estrategia PF...................92 4.2.3 Estudio del Target Throughput para servicio de voz y datos.........................93 4.2.4 Estudio del Bearer Selection Criterion...........................................................96 4.2.5 Estudio del Uplink Bandwith Allocation Target..............................................98
7
4.3 PROPUESTAS A EMPLEAR EN LAS ESTRATEGIAS DE PACKET SCHEDULING...........100 4.3.1 Propuesta de emplear diversidad de transmisión y recepción....................100 4.3.2 Propuesta de emplear diversidad MU-MIMO para cada estrategia............103
4.4 ESTUDIO SOBRE UN ENB SIMULANDO UN EVENTO...............................................105 4.4.1 Simulaciones sobre eNB LTE001..................................................................105
CONCLUSIONES.........................................................................................................................107 ANEXOS.....................................................................................................................................110 REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS.................................................................................................111
8
I NDICE DE FIGURAS
Figura 1.1: Red GSM....................................................................................................................19
Figura 1.2: Arquitectura GSM......................................................................................................20
Figura 1.3: Arquitectura GSM/GPRS...........................................................................................21
Figura 1.4: Arquitectura UMTS....................................................................................................22
Figura 1.5: Estándares de comunicaciones móviles....................................................................23
Figura 1.6: Dominio de frecuencia de acceso múltiple de LTE....................................................25
Figura 1.7: Arquitectura de red LTE............................................................................................26
Figura 1.8: Scheduling de paquetes en OFDMA..........................................................................28
Figura 1.9: Physical Resource Block de LTE.................................................................................29
Figura 1.10: Esquema funcional para Scheduling en LTE............................................................30
Figura 1.11: Diversidad multiusuario en Packet Scheduling.......................................................31
Figura 2.1: Algoritmo de simulaciones LTE en ATOLL.................................................................38
Figura 3.1: Proceso de dimensionamiento LTE...........................................................................54
Figura 3.2: Downlink Budget.......................................................................................................58
Figura 3.3:Uplink Budget.............................................................................................................60
Figura 3.4: Computation zone en ciudad de Tucumán...............................................................63
Figura 3.5: Simulación de cobertura por nivel de señal sitios comerciales.................................64
Figura 3.6: Simulación de cobertura por nivel de señal sitios comerciales + planificados..........65
Figura 3.7: Adaptación de enlace en LTE....................................................................................67
Figura 4.1: Parque Terminales 2G/3G/4G...................................................................................71
Figura 4.2: Simulación RR_G1 en DL...........................................................................................72
Figura 4.3: Histograma RR_G1 en DL..........................................................................................72
Figura 4.4: Simulación RR_G2 en DL...........................................................................................73
Figura 4.5: Histograma & Inverse CDF RR_G2 en DL...................................................................73
Figura 4.6: Simulación RR_G3 en DL...........................................................................................74
Figura 4.7: Histograma & Inverse CDF RR_G3 en DL...................................................................74
Figura 4.8: Simulación RR_G4 en DL...........................................................................................75
Figura 4.9: Histograma & Inverse CDF RR_G4 en DL...................................................................75
Figura 4.10: Comparación de estrategias de Packet Scheduling para resultados Coverage by
Throughput DL.............................................................................................................................77
Figura 4.11: Comparación de la estrategia RR en 4 grupos de predicciones..............................78
Figura 4.12: Simulación RR_G1 en DL.........................................................................................79
Figura 4.13: Histograma RR_G1 en DL........................................................................................79
Figura 4.14: Comparación de estrategias de Packet Scheduling para resultados Coverage by
Throughput UL.............................................................................................................................80
Figura 4.15: Comparación de la estrategia RR en 4 grupos de predicciones para UL.................81
Figura 4.15: Mapa de Tráfico Total Number of users (all activity statues)..................................83
Figura 4.16: Parámetros de Schedulers.......................................................................................83
Figura 4.17: Simulación Total Number of users (all activity statues)..........................................85
Figura 4.18: Simulación Total Number of users (all activity statues)..........................................85
9
Figura 4.19: Comparación de estrategias de Scheduling Coverage by Throughput DL...............86
Figura 4.20: Comparación de estrategias de Scheduling Coverage by Throughput UL...............86
Figura 4.21: Mediciones de UL y DL en LTC029...........................................................................87
Figura 4.22: LTC029.....................................................................................................................87
Figura 4.23: Mediciones UL y DL en LTC008................................................................................88
Figura 4.24: LTC008.....................................................................................................................88
Figura 4.25: Coverage by Throughput DL para RR (Izquierda) y PF (derecha).............................89
Figura 4.26 : Coverage by Throughput UL para RR(Izquierda) y PF (derecha)............................89
Figura 4.27 : Ganancia multiusuario en PF..................................................................................91
Figura 4.28 : Estudio sobre único eNB LTE001..........................................................................104
10
I NDICE DE TABLAS
Tabla 2.1: Predicciones que se pueden realizar en ATOLL..........................................................37 Tabla 2.2: Diferencias métodos de cálculo…………………………………..............................................42 Tabla 2.3: Demandas de Throughput para PEAk RLC Throughput..............................................44 Tabla 2.4: Demandas de Throughput para Effective RLC Throughput........................................44 Tabla 2.5: Demandas de Throughput para Application RLC Throughput....................................45 Tabla 3.1: Bandas de LTE Release 10..........................................................................................55 Tabla 3.2: Modelos de propagación típicos................................................................................56 Tabla 3.3: Antena Tx Ganancia (dBi)...........................................................................................59 Tabla 3.4: Cálculo para downlink MAPL......................................................................................59 Tabla 3.5: Cálculo para uplink MAPL...........................................................................................60 Tabla 3.6: Parámetros de servicios LTE.......................................................................................62 Tabla 3.7: Características de los terminales de red LTE..............................................................62 Tabla 3.8: Análisis de polígono de cobertura eNB comerciales..................................................64 Tabla 3.9: Análisis de polígono de cobertura eNB comerciales + planificados...........................65 Tabla 3.10: Parámetro de entorno de la red LTE........................................................................66 Tabla 3.11: Características de los Radio Bearers de LTE.............................................................67 Tabla 4.1: Grupos con características de simulación..................................................................70 Tabla 4.2: Parque Terminales 2G/3G/4G...................................................................................70 Tabla 4.3: Parque Terminales 2G/3G/4G....................................................................................71 Tabla 4.4: Demandas de las simulaciones Grupo 1.....................................................................90 Tabla 4.5: Simulación Total Number of users (all activity statues).............................................90 Tabla 4.6: Simulación de Tabla 4.5 con nuevos valores de MUG para PF...................................92 Tabla 4.7: Estadísticas para estudio de Throughput para Datos y voz........................................94 Tabla 4.8: Estadísticas para estudio de Target Bearer Selection criterion..................................96 Tabla 4.9: Estadísticas para estudio de Uplink Allocation Target...............................................98 Tabla 4.10: Características para estudio de diversidad de Tx y Rx..............................................99 Tabla 4.11: Simulación de estudio de diversidad de Tx y Rx.....................................................100 Tabla 4.12: Características para estudio de diversidad MU-MIMO..........................................102 Tabla 4.13: Simulaciones con diversidad MU-MIMO................................................................103 Tabla 4.14: Demandas de Evento..............................................................................................105 Tabla 4.15: Demandas de Evento..............................................................................................105
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LISTA DE ACRO NIMOS
1G: Primera Generación
2.5G: Generación 2.5
2G: Segunda generación
3G: Tercera Generación
3GPP: Third Generation Partnership Project
ACP: Automatic Cell Planning
AFP: Automatic Frecuency Planning
AMBA Area Metropolitana de Buenos Aires
AMPS: Advanced Mobile Phone System, desarrollado en EE.UU. en los
80's
AS: Access Stratum
AUC: Autentication Center
BER: Bit Error Rate
BLER: Block Error Rate
BSC: Base Station Controller
BSR: Buffer Status Report
BTS: Base Transerver Station
CDMA: Code Division Multiple Access
CEPT: Conference of European Postal and Telecommunications
CFD-I Función de Distribución Acumulativa Inversa
EDGE: Enhanced Data Rates fos Global Evolution
EIR: Equipment Identification Register
eNB: Evolved NodeB
EPC: Evolved Packet Core
EPRE: Energy per Resorce Element
EPS: Evolved Packet System
ETSI: European Telecomication Standard Institute
E-UTRAN: Evolved- UMTS Terrestrial Radio Access Network
FDD: Frecuency Division Duplexing
FFT: Fast Fourier Transform
FM: Frecuency Modulation
GGSN: Gateway GPRS Support Node
GPRS: General Packet Radio Services
HARQ: Hybrid Automatic Repeat Request
HLR: Home Location Register
HSCD: High - Speed Circuit - Switched Data
HSDPA: High Speed Downlink Packet Access
HSPA: High Speed Packet Access
12
HSS: Home Subscriber Server
HSUPA: High Speed Uplink Packet Access
ICIC: Inter-Cell Interference Coordination
IEEE: Institute of Electrical and Electronics Engineers
IFTT: Inverse FFT
IMEI: Identificador Internacional de equios móviles
IMS: IP Multimedai Subsystem
IP: Internet Protocol
ISI: Interferencia Intersimbólica
IT: Information Technology
KPI Key Performance Indicator
LAN: Local Area Network
LTE: Long Term Evolution
MAC: Medium Access Control
MAPL Maximum Allowed Path Loss
MIMO Multiple Input - Multiple Output
MME: Mobility Management Entity
MMS: Multimedia Message Service
MRC Maximun Ratio Combining
MSC: Movile Switch Center
MUG Ganancia Multiusurio
NMT: Nordic Mobile Telephony, desarrollado por Ericsson en 1986
NOA Nor-Oeste Argentino
OFDMA: Orthogonal Frequency Division Multiple Access
PAPR: Peak-to-Average Power Ratio
PCI Physical Cell Id
PCRF: Policy Control and Charging Rules Function
PCU: Packet Contro Unit
PDCCH: Physical Downlink Control Channel
PDSCH: Physical Downlink Shared Channel
PF: Proportional Fair
P-GW: Packet Data Network Gateway
PRB: Physical Resource Block
PSK: Phase Shift Keying
PUCCH: Physical Uplink Control Channel
PUSCH: Physical Uplink Shared Channel
QAM: Quadrature Amplitude Modulation
QoS: Quality of Service
QPSK: Quadrature -PSK
RLC: Radio Link Control
RR: Round Robin
RRM: Radio Resource Managment
RSRP Received Reference Signal Energy per Resource Element
13
SC-FDMA: Single Carrier- Frequency Division Multiple Access
SGSN: Serving GPRS Support Node
S-GW: Serving Gateway
SIM: Módulo de identificación del abonado
SINR: Signal to Interference Noise Ratio
SMS: Short Message Service
SRB: Scheduler Resource Block
SRS: Sounding Reference Signals
SU-MIMO Single User MIMO
TAC: Total Acces Comunication System, se utilizó en España hasta
su extinción en 2003
TD - CDMA: TIme - Division CDMA
TDD: Time Division Duplex
TTI: Transmission Time Interval
UE: User Equipment
UMB: Ultra - Mobile Broadband
UMTS: Universal Mobile Comunication System
VLR: Visitor Location register
W-CDMA: Wideband - CDMA
WIMAX: Worldwide Interoperability for Microwave Access
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INTRODUCCIO N
Por la gran cantidad de variables presentes en una red de comunicaciones móviles,
como los son las interferencias, movilidades de los usuarios, servicios demandados,
condiciones de propagación, entre otras, sumado al hecho de que LTE es un sistema
que opera completamente en modo paquete, es indispensable disponer de un
mecanismo que permita compartir de forma organizada los recursos de radio entre
los usuarios, estos mecanismos son denominados Packet Schedulers y son los que se
encargan de asignar los recursos que disponen las celdas de la red a los usuarios que
un determinado tiempo solicitan transmitir o recibir información y asegurar que se
cumplan los requisitos mínimos de calidad de servicio.
Entonces al utilizar diferentes estrategias de Packet Scheduling y observar y evaluar
su respuesta ante diferentes modificaciones de sus variables empleando el software
de simulación ATOLL permitirá que se pueda aprovechar de mejor manera los
recursos de radio en la tecnología 4G y configurarlos según la necesidad que tenga
en la red como satisfacer cobertura o mejorar el rendimiento.
La presente investigación se enfocará en analizar las estrategias de asignación de
recursos de radio para tecnología LTE y determinar las que mejor comportamiento
tengan bajo distintas condiciones de red basándose en el despliegue actual de la
ciudad de Tucumán.
Las simulaciones que se realicen estarán limitadas a las opciones de la versión del
software del que disponemos ATOLL 3.1.0 con el módulo AFP (Automatic Frecuency
Planning) y poder modelar las redes LTE lo más apegado a la realidad.
15
CUERPO CENTRAL
16 1.1 COMUNICACIONES MÓVILES
CAPITULO I
En la siguiente sección se describe análisis teórico sobre las comunicaciones móviles
haciendo enfoque en la tecnología LTE y PACKET SCHEDULING, se describe las
herramientas y definición de criterios necesarias para el desarrollo de la tesis.
1.1 COMUNICACIONES MÓVILES
Se realiza una breve introducción de la evolución que tuvieron los sistemas
móviles celulares desde la primera generación en donde pocas personas podían
disponer del servicio hasta llegar a la cuarta generación que es en la que se
realizará mayor énfasis por circunstancias de desarrollo del proyecto.
El concepto celular nace en 1947 en los laboratorios Bell gracias a D.H. Ring
con la ayuda de W.R. Young. El sistema celular que diseñaron define la división
de un territorio extenso en pequeñas áreas con geometría hexagonal
denominadas celdas, en cada una de las cuales se encuentra un transmisor de
baja potencia. También tomaron en cuenta el concepto de re-uso frecuencial
entre distintas celdas alejadas suficientemente entre sí y el mecanismo de
handover automático que permitiera la continuidad de la comunicación al
trasladarse de celda en celda. Para ese entonces no existía la tecnología que
permitiera implementar el sistema celular y el espectro necesario aún no estaba
disponible, por lo que pasaron treinta años antes de poderse implementar las
ideas propuestas[1].
1.1.1 Comunicaciones móviles de primera generación
Los sistemas móviles de primera generación fueron los primeros en poner en
práctica el concepto celular, se caracterizaban por ser analógicos y ofrecían
únicamente servicios de voz. Estos sistemas no ponían en práctica el mecanismo
de control de potencia, lo que significa que todos los terminales transmitían a la
misma potencia sin importar su ubicación o condiciones del entorno y por ello
el consumo de batería y las interferencias ocasionadas eran elevados. Limitados
por la tecnología presente en el momento, los equipos seguían siendo
voluminosos y pesados, por lo que en su mayoría seguían siendo
implementados en los vehículos [2].
17 1.1 COMUNICACIONES MÓVILES
Los sistemas de primera generación rápidamente tuvieron éxito en sus países
de origen y fueron siendo adoptados por otros países. En este sentido, el sistema
NMT fue introducido en varios países del oriente de Europa pero bajo una nueva
versión, NMT-900, que utilizaba la banda de 900 MHz en vez de la de 450 MHz
que ya era insuficiente. Asimismo, el sistema TACS fue adoptado por algunos
países del medio oriente y del sur de Europa y el sistema norteamericano AMPS
fue adoptado en ciertos países de América del Sur y del lejano oriente
incluyendo Australia y Nueva Zelanda. El sistema NMT fue el primero en
introducir el concepto de roaming internacional para utilizar el servicio en los
distintos países donde operaba.
Varios aspectos eran comunes para los sistemas de primera generación. Todos
utilizaban la técnica FDD definiendo bandas distintas para el enlace ascendente
y el descendente, que generalmente se situaban en torno a los 900 MHz.
Empleaban la modulación analógica FM para la voz, dividían el espectro
disponible en canales que repartían a las estaciones base, de manera que para
evitar interferencias se asignaban canales distintos a las estaciones bases
vecinas, y por cada llamada se asignaba un canal dedicado para cada enlace por
todo el tiempo de duración de la misma. Sin embargo, a pesar de que los
sistemas de primera generación se basaban en los mismos principios de
funcionamiento, ninguno de ellos era compatible entre sí, por lo que un teléfono
móvil de aquella época no podía ser utilizado en otros países que no operaran
su mismo sistema.
1.1.2 Comunicaciones móviles de segunda generación (2G)
En Europa, debido a las predicciones de saturación de la capacidad de los
sistemas de primera generación y al problema de la incompatibilidad entre
todos los sistemas existentes, se empezaron las investigaciones para desarrollar
un único sistema global que permitiera la movilidad entre países aprovechando
los grandes avances tecnológicos que tuvieron lugar en los años 80, tales como
los avances en las tecnologías de semiconductores y circuitos integrados, para
dar lugar a una nueva generación de telefonía móvil.
En este sentido, la CEPT creó en 1982 el grupo GSM, cuyas siglas en un comienzo
significaban Groupe Speciale Mobile y posteriormente fueron rebautizadas a
Global System for Mobile Communications es el estándar más usado de Europa.
Se denomina estándar de segunda generación porque, a diferencia de la primera
generación de teléfonos portátiles, las comunicaciones se producen de un modo
completamente digital[3].
18 1.1 COMUNICACIONES MÓVILES
El estándar GSM usa las bandas de frecuencia de 900MHz y 1800 MHz. Sin
embargo, en los Estados Unidos se usa la banda de frecuencia de 1900 MHz. Por
esa razón, los teléfonos portátiles que funcionan tanto en Europa como en los
Estados Unidos se llaman tri-banda y aquellos que funcionan sólo en Europa se
denominan bi-banda, permite un rendimiento máximo de 9,6 kbps, y
transmisiones de voz y de datos digitales de volumen bajo, por ejemplo,
mensajes de texto SMS o mensajes multimedia MMS.
Como se dijo anteriormente las redes de telefonía móvil se basan en el concepto
de celdas, estas redes se basan en el uso de un transmisor-receptor central en
cada celda, denominado "estación base" o BTS, cuanto menor sea el radio de una
celda, mayor será el ancho de banda disponible. Por lo tanto, en zonas urbanas
muy pobladas, hay celdas con un radio de unos cientos de metros mientras que
en zonas rurales hay celdas enormes de hasta 30 kilómetros que proporcionan
cobertura.
En una red celular, cada celda está rodeada por 6 celdas contiguas (por esto las
celdas generalmente se dibujan como un hexágono). Para evitar interferencia,
las celdas adyacentes no pueden usar la misma frecuencia. En la práctica, dos
celdas que usan el mismo rango de frecuencia deben estar separadas por una
distancia equivalente a dos o tres veces el diámetro de la celda.
En la red GSM, la terminal del usuario se llama estación móvil. Una estación
móvil está constituida por una tarjeta SIM, que permite identificar de manera
única al usuario y a la terminal móvil.
Las terminales (dispositivos) se identifican por medio de un número único de
identificación de 15 dígitos denominado IMEI. Cada tarjeta SIM posee un
número de identificación único (y secreto) denominado IMSI . Este código se
puede proteger con una clave de 4 dígitos llamada código PIN.
Por lo tanto, la tarjeta SIM permite identificar a cada usuario
independientemente de la terminal utilizada durante la comunicación con la
estación base. Las comunicaciones entre una estación móvil y una estación base
se producen a través de un vínculo de radio, por lo general denominado interfaz
de aire o también interfaz Um.
19 1.1 COMUNICACIONES MÓVILES
Figura 1.1: Red GSM
Fuente: Extraído de [3]
Todas las estaciones base de una red celular están conectadas a un controlador
de estaciones base o BSC, que administra la distribución de los recursos. El
sistema compuesto del controlador de estaciones base y sus estaciones base
conectadas es el Subsistema de estaciones base.
Por último, los controladores de estaciones base están físicamente conectados
al Centro de conmutación móvil (MSC) que los conecta con la red de telefonía
pública y con Internet; lo administra el operador de la red telefónica. El MSC
pertenece a un Subsistema de conmutación de red (NSS) que gestiona las
identidades de los usuarios, su ubicación y el establecimiento de
comunicaciones con otros usuarios.
La MSC se conecta a bases de datos que proporcionan funciones adicionales:
El Registro de ubicación de origen (HLR): es una base de datos que
contiene información (posición geográfica, información administrativa, etc.)
de los abonados registrados dentro de la zona del conmutador (MSC).
El Registro de ubicación de visitante (VLR): es una base de datos que
contiene información de usuarios que no son abonados locales. El VLR
recupera los datos de un usuario nuevo del HLR de la zona de abonado del
usuario. Los datos se conservan mientras el usuario está dentro de la zona y
se eliminan en cuanto abandona la zona o después de un período de
inactividad prolongado (terminal apagada).
El Registro de identificación del equipo (EIR): es una base de datos que
contiene la lista de terminales móviles.
El Centro de autenticación (AUC): verifica las identidades de los usuarios.
20 1.1 COMUNICACIONES MÓVILES
La red celular compuesta de esta manera está diseñada para admitir
movilidad a través de la gestión de traspasos (movimientos que se realizan
de una celda a otra).
Figura 1.2: Arquitectura GSM
Fuente: Extraído de [4]
Finalmente, las redes GSM admiten el concepto de roaming: el movimiento
desde la red de un operador a otra.
1.1.3 Comunicaciones móviles 2.5G
Algunas de las tecnologías 2.5G que surgieron como evolución del sistema
GSM fueron HSCSD, GPRS y EDGE. El sistema HSCSD fue propuesto por la ETSI a
comienzos de 1997 con la idea de emplear más de un time slot por usuario de
forma paralela para la transmisión de datos, de esta manera la velocidad total
de transmisión sería la de un slot en GSM multiplicada por el número de slots
utilizados, que podía llegar a ser de hasta cuatro. Este sistema funcionaba muy
bien para aplicaciones en tiempo real pero seguía empleando conmutación por
circuito, lo que representaba una disminución drástica de los recursos
disponibles para los usuarios de voz pues los canales debían ser reservados para
un usuario por el tiempo total de la conexión sin importar si se estuviera
transmitiendo información o no[5].
Posteriormente la ETSI propone el sistema GPRS como una extensión del
sistema GSM para la transmisión de la información empleando la técnica de
conmutación de paquetes. Esta técnica permite una mayor eficiencia espectral
ya que los recursos no son asignados de manera exclusiva para una única
comunicación sino compartidos entre varios usuarios, y además se toma en
cuenta la asimetría de los servicios de paquetes de datos pues la asignación de
los recursos en los enlaces ascendente y descendente se realiza de manera
separada.
21 1.1 COMUNICACIONES MÓVILES
Por otro lado, el coste de implementación del sistema GPRS es bajo ya que al ser
una extensión de GSM se utiliza todo el hardware existente añadiendo solo dos
nuevos nodos SGSN y GGSN para el tráfico de paquetes e incorporando una
unidad PCU en las BSC, con la capacidad de que los canales sean asignados
dinámicamente a GSM o GPRS dependiendo de los niveles de tráfico dando
siempre prioridad a los servicios de voz. GPRS utiliza distintos esquemas de
codificación dependiendo de la calidad del radio enlace, el tipo de terminal y el
tráfico de datos de la celda (CS1: 9.05 kbps, CS2: 13.4 kbps, CS3: 15.6 kbps y CS4:
21.4 kbps) y permite utilizar varios time slots por conexión, con lo cual se
lograría una velocidad máxima teórica de 171.2 kbps utilizando 8 time slots y el
esquema CS4 [6].
Figura 1.3: Arquitectura GSM/GPRS
Fuente: Extraído de [4]
El sistema 2.5G que surge como mejora del sistema GSM/GPRS es EDGE. Así
como la tecnología GPRS complementó a GSM con la adición de una codificación
adaptativa, EDGE complementa a GPRS con la introducción de la modulación
adaptativa. En este sentido, además de la modulación GMSK empleada en GSM
y GPRS, EDGE introduce la modulación 8PSK que permite triplicar la tasa de
transmisión de datos de GPRS a cambio de una menor área de cobertura. La
máxima velocidad de transmisión en EDGE es de 384 kbps utilizando 8 time slots
y el más eficiente de los esquemas de modulación/codificación (MCS9)[5].
1.1.4 Comunicaciones móviles 3G
Los sistemas 3G se plantearon tasas objetivo de 144 kbps para entornos
vehiculares de gran velocidad, 384 kbps para espacios abiertos y velocidades de
hasta 2 Mbps para entornos interiores de baja movilidad. Con estas velocidades
los usuarios pueden utilizar sus terminales móviles en una variedad de servicios
desde llamadas telefónicas, acceso a redes LAN corporativas, acceso a Internet,
22 1.1 COMUNICACIONES MÓVILES
envío de correo electrónico, transferencia de archivos e imágenes de calidad e
incluso servicios de video conferencias y transmisión de audio y video en
tiempo real[2].
La primera publicación del sistema UMTS estuvo disponible en 1999
conocida como Release 99. En ella se especifican dos modos de operación en
cuanto al acceso radio: el modo FDD empleando la técnica de acceso W-CDMA,
donde el canal físico lo define un código y una frecuencia, y el modo TDD
empleando la técnica de acceso TD-CDMA, donde el canal físico lo define un
código, una frecuencia y un time slot. El uso de la tecnología CDMA implica un
cambio en la arquitectura de red de acceso radio GSM/GPRS/EDGE permitiendo
la posibilidad de emplear un reuso frecuencial de factor 1, siempre que se
tengan controladas las interferencias intercelulares, para lograr de esta manera
una gran eficiencia espectral
Figura 1.4: Arquitectura UMTS
Fuente: Extraído de [4]
Las mejoras más importantes de las características del acceso radio UMTS se
describen en la Release 5 con la adición de HSDPA y en la Release 6 con HSUPA
que juntas se conocen como HSPA, esta mejora los servicios de paquetes de
datos introduciendo mayores velocidades y menores retardos, manteniendo al
mismo tiempo una buena cobertura y una gran capacidad en el sistema. Para
lograr esto, HSPA introduce nuevos esquemas de modulación de mayor nivel,
control de potencia rápido, fast scheduling y mecanismos de retransmisión
híbrida HARQ con redundancia incremental. De esta manera se logran
velocidades de hasta 14.4 Mbps en HSDPA y 5.7 Mbps en HSUPA [7]
23 1.1 COMUNICACIONES MÓVILES
1.1.5 Sistemas móviles de cuarta generación (4G)
El continuo crecimiento en la demanda de servicios de paquetes de datos y la
posibilidad de elaborar terminales cada vez más avanzados aptos para ofrecer
nuevas aplicaciones con mayores capacidades para imágenes, audio, video, e-
mail y otras aplicaciones multimedia llevó a la necesidad de crear una nueva
generación de comunicaciones móviles. En este sentido, la ITU-R estableció los
requisitos para las redes de cuarta generación bajo el nombre de IMT-Advanced.
Algunos de los requisitos consisten en una red basada completamente en
conmutación por paquete con una arquitectura plana basada en el protocolo IP,
velocidades de transferencia de datos mayores a 100 Mbps para altas
movilidades y de 1 Gbps para entornos relativamente fijos, interoperabilidad
con estándares existentes, canalizaciones flexibles, menores tiempos de
latencia, entre otros [8].
Como se observa en la Figura 1.5, existen tres organizaciones que se han
encargado de desarrollar estándares de comunicaciones móviles con el fin de
cumplir los requisitos del IMT-Advanced. La 3GPP empezó a finales de 2004 la
primera especificación del sistema LTE que fue concluida a finales de 2008 y ha
evolucionado posteriormente a LTE-Advanced. Por otro lado, la IEEE ha creado
la familia 802.16 conocida como WiMAX donde la versión 802.16m, también
conocida como WirelessMAN-Advanced, ha sido aprobada por la ITU-R como
una tecnología IMT-Advanced. Por último, la 3GPP2 comenzó el desarrollo del
sistema UMB como evolución del sistema CDMA2000 con las intenciones de
convertirse en un sistema de 4G pero el proyecto fue dejado inconcluso para
pasar a apoyar a LTE [8]
Figura 1.5: Estándares de comunicaciones móviles
Fuente: Extraído de [8]
24 1.2 SISTEMA LTE
Hasta ahora se han expuesto las características más resaltantes de cada una
de las generaciones de comunicaciones móviles, a continuación se abarcará con
mayor detalle el sistema LTE, sistema sobre el cual se basa el presente proyecto
de tesis.
1.2 SISTEMA LTE
LTE es el primer sistema en ofrecer todos los servicios, incluida la voz, sobre
el protocolo IP dejando atrás la conmutación de circuitos para pasar a un nuevo
sistema basado completamente en conmutación de paquetes. Además, las
velocidades pico de la interfaz radio que introduce LTE superan ampliamente a
aquellas conseguidas en los sistemas anteriores, soportando velocidades de al
menos 100 Mbps en el downlink y 50 Mbps en el uplink, que permite a los
usuarios la posibilidad de movilizarse a grandes velocidades y al mismo tiempo
disfrutar de los servicios multimedia [9].
1.2.1 Acceso múltiple multiportadora.
El sistema LTE se caracteriza por ofrecer una canalización flexible que
permite alcanzar altas velocidades de transmisión y facilitar la migración
gradual hacia LTE de bandas espectrales ocupadas por 2G y 3G. En este sentido,
las posibles canalizaciones son: 1,4 MHz, 3 MHz, 5 MHz, 10 MHz y 20 MHz,
siendo esta última la considerada para alcanzar velocidades de transmisión en
el orden de 100 Mbps en el downlink. Además de la canalización flexible, LTE
permite trabajar en bandas pareadas con FDD y no pareadas con TDD [9].
En vista de que el ancho de banda de 20 MHz introduciría elevadas
distorsiones debido a la interferencia intersimbólica (ISI) ocasionada por la
propagación multitrayecto, se adoptó la técnica de acceso múltiple OFDMA en
el downlink que permite dividir el espectro en múltiples portadoras de banda
estrecha ortogonales entre sí con una separación fija de 15 KHz. Para obtener
los distintos anchos de banda mencionados se varía el número de
subportadoras, manteniendo la separación entre ellas constante. Incluso
utilizando OFDMA queda presente cierta interferencia, por lo tanto se emplea
un prefijo cíclico que permite eliminar la ISI ofreciendo de esta manera una gran
eficiencia espectral [6].
Gracias al scheduler empleado en OFDMA se pueden asignar las portadoras
eficientemente a los usuarios dependiendo de las condiciones del canal y los
requisitos de los servicios de cada uno de ellos, concediendo más o menos
portadoras a cada usuario según el caso y ofreciendo diversidad frecuencial al
25 1.2 SISTEMA LTE
asignar portadoras no contiguas a un mismo usuario. Por otro lado, la
implementación de esta técnica se hace sencilla en el dominio digital gracias a
la implementación de los procesos de FFT e IFFT [9].
En el uplink se adoptó una variante de OFDMA llamada SC-FDMA que
presenta una significante reducción de la relación entre la potencia instantánea
transmitida y la potencia media, denominado PAPR, evitando complejidades en
el amplificador de frecuencia de los terminales móviles y aumentando la batería
de los mismos.
Figura 1.6: Dominio de frecuencia de acceso múltiple de LTE
Fuente: Extraído de [8]
1.2.2 Arquitectura del sistema
La arquitectura del sistema LTE se diseñó en base a tres requisitos
fundamentales: conmutación de paquetes únicamente, baja latencia y costos
reducidos. Para lograr los objetivos, se planteó una arquitectura plana sin
ningún nivel de jerarquización con la menor cantidad de nodos e interfaces
posibles. La arquitectura de LTE comprende una nueva red de acceso
denominada E-UTRAN y una nueva red troncal denominada EPC, la
combinación de la red de acceso y la red troncal recibe el nombre de EPS,
también llamada bajo el término LTE [9].
26
Figura 1.7: Arquitectura de red LTE
Fuente: Extraído de [9]
1.2.3 Red de Acceso E-UTRAN
Esta red de acceso está formada por un único elemento de red llamado eNB
que constituye la estación base de E-UTRAN. Los eNBs realizan todas las
funciones de la red de acceso que en las redes 3GPP anteriores eran llevadas a
cabo por las estaciones base junto a los controladores de red (BTS y BSC en GSM,
NodeB y RNC en UMTS), de allí que sea denominada una arquitectura plana. En
este sentido, las funciones que realizan los eNBs incluyen la gestión de recursos
radio (control de los Radio Bearers, control de admisión radio, control de la
movilidad, scheduling de paquetes y asignación dinámica de los recursos tanto
en uplink como en downlink), compresión de cabeceras, seguridad en la interfaz
radio y conectividad con la red troncal EPC [9].
Para llevar a cabo todas las funciones mencionadas, los eNBs están
interconectados a los equipos de usuario (UE) mediante la interfaz Uu donde
aplican los protocolos AS. Asimismo, la interfaz que conecta a los eNBs entre sí
es denominada X2, y la interfaz que conecta un eNB a la red troncal EPC es
denominada S1, que a su vez se divide en S1-MME para el plano de control y S1-
U para el plano de usuario [9].
27 1.3 PACKET SCHEDULING
1.2.4 Red Troncal EPC
La red troncal de LTE es la responsable de proporcionar un servicio de
conectividad IP para permitir el acceso a las distintas redes externas y
plataformas de servicios como IMS y a la vez controlar el establecimiento de los
Bearers. Los elementos principales del EPC son: el MME, el S-GW y el P-GW, pero
además de estas entidades se encuentran también el HSS y el PCRF [8].
Las funciones principales del MME son el establecimiento, mantenimiento y
liberación de los Bearers así como el establecimiento de la conexión y la
seguridad entre la red y el UE. Por otro lado, las funciones asociadas al plano de
usuario se concentran en el S-GW y el P-GW, quienes además se encargan de
servir de anclaje para la gestión de movilidad entre LTE y redes 3GPP y no 3GPP
respectivamente. El HLR es la base de datos principal que contiene la
información de los subscriptores tales como los perfiles de QoS, las restricciones
de roaming, información permanente y dinámica del usuario, etc. Por su lado, el
PCRF se encarga de controlar los servicios portadores que ofrece la red LTE y
de los mecanismos de tarificación [9].
1.3 PACKET SCHEDULING
Con la introducción de la transmisión en modo paquete surgió la necesidad
de crear nuevos mecanismos que permitieran conseguir un uso eficiente de los
recursos de radio disponibles entre los diferentes usuarios. Estos mecanismos
se conocen como gestión de recursos radio o RRM (Radio Resource
Management) y constituyen una parte esencial en el funcionamiento del sistema
LTE así como de sus antecesores UMTS y HSPA. El objetivo de RRM es optimizar
la asignación de los recursos radio logrando que la mayor cantidad de usuarios
tenga acceso a la red y al mismo tiempo garantizar los niveles de calidad de
servicio necesarios asociados a cada uno de los servicios establecidos en el
segmento radio [7].
Una de las principales funciones de RRM es el Packet Scheduling o scheduler
de paquetes, encargado de asignar los recursos a los usuarios dentro del área de
cobertura de la celda decidiendo qué usuarios transmiten en cada momento y
bajo qué esquemas de modulación y codificación. En otras palabras, el scheduler
permite asignar los recursos dinámicamente a los usuarios para que éstos
puedan realizar sus transmisiones de forma ordenada [9].
Por otro lado, el uso de un scheduler apropiado en conjunto con la técnica
ICIC permite que el sistema LTE trabaje con un factor de reuso frecuencial igual
28 1.3 PACKET SCHEDULING
a 1, es decir que todos los recursos de radio están disponibles en todas las
celdas. Para esto, el scheduler debe ser capaz de evitar las interferencias de
células adyacentes a usuarios que se ubican en el borde de la celda, asignándoles
recursos que no estén siendo utilizados por las celdas vecinas. Esta
coordinación entre schedulers se logra gracias a la interfaz X2 entre eNBs [9].
1.3.1 Downlink y Uplink Packet Scheduling
En el caso de LTE, las funciones del Packet Scheduling son llevadas a cabo por
los eNBs para la asignación de los recursos radio tanto en el downlink como en
el uplink. En ambos casos, el scheduler toma las decisiones acerca de la
asignación de los recursos tomando en cuenta el estado de los buffers (para
asignar recursos solo a los usuarios que tienen información por enviar o
recibir), las prioridades y requisitos de QoS de los servicios asociados a los
usuarios (en tanto que aquellos que requieran enviar más información
necesitan un mayor número de portadoras) y la información del estado del canal
que observa cada usuario en las diferentes subportadoras (tomando en cuenta
la SINR para no asignarle a un usuario aquellas portadoras donde presenta
elevada atenuación o interferencia) [9].
Figura 1.8: Scheduling de paquetes en OFDMA
Fuente: Extraído de [9]
A diferencia de los sistemas de comunicaciones antecesores en LTE no
existen canales de tráfico dedicados sino compartidos. En otras palabras, los
recursos son asignados a los usuarios únicamente cuando tienen datos para
enviar o recibir. De esta manera el scheduler asigna el canal PDSCH que
transporta los datos de usuario en el enlace descendente, cuando los usuarios
tienen información para recibir, o el canal PUSCH, que transporta los datos de
usuario en el enlace ascendente, cuando los usuarios tienen información para
enviar. En ambos casos la asignación se le comunica al usuario mediante el canal
de control PDCCH para que puedan modular/demodular los canales de tráfico
respectivos en el dominio tiempo-frecuencia que le fueron asignados. Cabe
destacar que en el caso del enlace ascendente el móvil debe enviar su petición
29 1.3 PACKET SCHEDULING
previamente al eNB para que el scheduler pueda asignarle los recursos, esto se
lleva a cabo mediante el canal de control PUCCH a través de los Scheduling
Request [9].
El Packet Scheduling está implementado en la capa RLC1/MAC2 pues opera a
corto plazo, es decir que permite reaccionar a las rápidas variaciones del canal
radio y asignar recursos cada TTI, que corresponde a la duración de una
subtrama siendo igual a 1 ms. El mínimo recurso radio asignable a un usuario
corresponde a un SRB que consiste en dos PRB consecutivos. Asimismo, cada
PRB consiste en un bloque de 180 kHz conformado por 12 subportadoras
adyacentes espaciadas a 15 kHz entre sí, con una duración igual a 0,5 ms, que es
la duración de un time slot. En un PRB se pueden transmitir 6 ó 7 símbolos
OFDMA (dependiendo de la longitud del prefijo cíclico empleado) con
modulación QPSK, 16QAM o 64QAM [9].
Figura 1.9: Physical Resource Block de LTE
Fuente: Extraído de [9]
Los procedimientos de Packet Scheduling en el uplink para SC-FDMA son
similares a los empleados en el downlink para OFDMA, sin embargo, debido a
que estas funciones residen en el eNB, la asignación de los recursos en el enlace
ascendente es más compleja que en el enlace descendente ya que requiere de
mayor señalización del sistema. Por ejemplo, el UE debe transmitir al eNB unas
señales denominadas SRS para estimar la calidad del canal en cualquier PRB,
además debe reportar el estado de su buffer enviando los BSR y debe informar
su disponibilidad de potencia por medio de los mensajes power headroom para
que el scheduler pueda establecer el esquema de modulación y codificación.
Además, a diferencia del downlink, en el uplink las subportadoras asignadas a un
usuario deben ser contiguas por basarse en SC-FDMA [8].
1 RLC: Radio Link Control.- permite establecer enlace fiable a través de la interfaz de aire 2 MAC: Medium Access Control.- permite el acceso ordenado de los diferentes usuarios a l medio de transmisión.
30 1.3 PACKET SCHEDULING
Figura 1.10: Esquema funcional para Scheduling en LTE
Fuente: Extraído de [9]
1.3.2 Dominio temporal y frecuencial del Packet Scheduling
Para mejorar la capacidad del sistema, LTE establece soporte de Packet
Scheduling en el dominio temporal y frecuencial. En el dominio temporal el
scheduler permite explotar la diversidad multiusuario considerando que en una
determinada subtrama ciertos usuarios observarán un canal de mayor calidad
que otros usuarios, y en este sentido el scheduler les asignará recursos a los
usuarios del primer grupo. Cabe destacar que la ganancia que ofrece la
diversidad multiusuario será mayor en la medida que la red tenga más usuarios
y que las variaciones del canal sean más rápidas. Por otro lado, el concepto de
diversidad multiusuario se extiende al dominio frecuencial ya que el scheduler
explota los desvanecimientos lentos en frecuencia en tanto que se evita asignar
un PRB a un usuario que presente grandes desvanecimientos en las frecuencias
de dicho PRB, y de esta manera se pueden asignar recursos a múltiples usuarios
en las subportadoras donde cada uno obtenga una mejor calidad de canal [9].
31 1.3 PACKET SCHEDULING
Figura 1.11: Diversidad multiusuario en Packet Scheduling
Fuente: Extraído de [9]
1.3.3 Scheduling semi - persistente
Además del scheduling dinámico descrito anteriormente, LTE introduce el
scheduler semi-persistente en el cual los recursos radio son asignados a los
usuarios para un conjunto sucesivo de varias subtramas en vez de cada TTI. El
uso de un scheduler semi-persistente es útil cuando se trata de un servicio con
pequeños volúmenes de tráfico que llegan de forma regular, como es el caso de
VoIP (Voice over IP), pues reduce significativamente la cantidad de mensajes de
señalización y permite ofrecer un servicio de voz con calidad comparable a los
sistemas basados en modo circuito [18].
1.3.4 Estrategias de Packet Scheduling
El estándar indica que se debe implementar el Packet Scheduling como una
de las funcionalidades de RRM, sin embargo no especifica el algoritmo que se
debe utilizar, por lo tanto cada fabricante es responsable de implementar la
estrategia que mejor considere. En este sentido, se han definido diversas
técnicas de Packet Scheduling, algunas de las cuales toman en consideración las
condiciones del canal (channel-aware scheduling), otras que intentan realizar
una asignación justa entre usuarios y otras cuyo objetivo es maximizar la
capacidad de la red, a continuación se describen las cuatro estrategias de Packet
Scheduling que pueden configurarse dentro de la herramienta ATOLL para la
planificación de una red de telefonía celular LTE.
32 1.3 PACKET SCHEDULING
1.3.5 Round Robin (RR)
Esta estrategia asigna los recursos a los usuarios de manera cíclica por la
misma cantidad de tiempo sin tomar en cuenta las condiciones del canal. Se
considera una estrategia justa en el sentido que todos los usuarios tienen la
misma cantidad de recursos asignados, pero a la vez es injusta en el sentido que
aquellos usuarios con condiciones más favorables obtienen un throughput
mayor a los que presentan peores condiciones de canal, que para igualar a los
primeros requerirían un mayor número de recursos [9].
Se considera que RR es una estrategia simple y fácil de implementar pero a
la vez no es muy eficiente, porque al no tomar en cuenta las condiciones del
canal no se garantiza que exista buena calidad en el enlace entre la estación base
y el usuario al que se le ha asignado un recurso, lo que se refleja en una reducida
capacidad de la celda, y en consecuencia de la red en general, en comparación a
otras estrategias [9].
1.3.6 Proportional Fair (PF)
Esta estrategia sí toma en cuenta las condiciones del canal (es channel-
aware) y su objetivo es conseguir un equilibrio entre ser una estrategia justa y
optimizar el throughput de cada usuario, para ello el scheduler asigna recursos
a un usuario cuando la calidad del canal que dicho usuario observa en un
determinado momento (calidad instantánea) es mayor a la calidad media que el
mismo usuario ha percibido en el tiempo [8].
Siguiendo con la idea, el SRB l es asignado al usuario k con la mayor
prioridad que viene definida por:
𝑃𝑘 =𝑟𝑙
(𝑘)
𝑇𝑘(𝑡)
Donde 𝑇𝑘(𝑡) representa el throughput medio que el usuario k ha obtenido
en una ventana de tiempo en el pasado y 𝑟𝑙(𝑘) representa la tasa instantánea que
el usuario k puede obtener en el SRB l. Una vez que la asignación del SRB se ha
llevado a cabo se actualiza el valor del throughput medio 𝑇𝑘(𝑡).
La estrategia PF está diseñada para sacar provecho a la diversidad
multiusuario y al mismo tiempo mantener niveles comparables entre los
throughputs de los distintos usuarios. Como el scheduler selecciona al usuario
con la mejor calidad instantánea sobre calidad media, para cada usuario se
evitan los canales donde observan malas condiciones. Además, los usuarios que
33 1.3 PACKET SCHEDULING
han pasado un tiempo a la espera de recursos obtienen mayor prioridad
logrando de esta manera una repartición justa
1.3.7 Proportional Demand (PD)
Esta estrategia asigna los recursos de manera proporcional a las demandas
máximas de throughput, con lo cual los usuarios que solicitan niveles mayores
de throughput máximo obtendrán mayores throughput que aquellos que
solicitan menores niveles de throughput máximo [11].
1.3.8 Maximum C/I Scheduler (Max C/I)
En esta estrategia el scheduler asigna los recursos cada TTI a los usuarios
que presenten las mejores condiciones SINR. Con esta estrategia se consigue
maximizar la capacidad de la celda pero es una estrategia injusta ya que los
recursos solo estarán disponibles para los usuarios con las mejores condiciones
del canal, y aquellos que se encuentran en los bordes de las celdas (donde se
presencian mayores interferencias y atenuaciones) se verán penalizados al
punto que no podrán cumplir con los requisitos de QoS [10].
Se debe tener presente que la estrategia que el planificador elija utilizar lo hará
de acuerdo a las necesidades específicas que presente la red que dispone ya que
como se detalló en los cuatro punto anteriores puede inclinarse por realizar una
repartición entre todos los usuarios de la red al utilizar RR y verificar la
imparcialidad de la asignación de recursos o aprovechar las condiciones de
radio y dando más recursos aquellos que tengan la capacidad al seleccionar PF,
además también puede canalizar los recursos según la demanda de cada usuario
PD o simplemente obviar a aquellos usuarios que tienen baja relación SINR
aplicado Max C/I, para este caso de aplicación se realizará el estudio
correspondiente mediante simulaciones para elegir la estrategia que garantice
la mayor cantidad de usuarios con buena calidad de servicio en la ciudad de
Tucumán.
2.1 ATOLL 34
CAPITULO II
En este capítulo se va a realizar un estudio minucioso de la herramienta de
simulación que se utilizará para evaluar las distintas estrategias de Packet
Scheduling que se ha revisado y sus distintas funcionalidades para realizar las
simulaciones de las red LTE; se trata de ATOLL con su versión 3.1 el cual cuenta con
módulo LTE.
2.1 ATOLL
ATOLL es una plataforma (64 bits multi-tecnología) de diseño y optimización
de redes inalámbricas tiene integrado capacidades de diseño para redes con
tecnología 3GPP (GSM/UMTS/LTE) y 3GPP2 (CDMA/LTE). Es una potente
herramienta utilizada por operadores y vendors para evaluar y optimizar sus
redes, también se utiliza para: small cell planning y Wi-Fi Offloading.
Incluye un set integrado de herramientas de planificación AFP y ACP
permitiendo a los operadores rendimientos mediante tareas de optimización
de una simple aplicación utilizando base de datos e infraestructura IT.
Atoll soporta ambientes multiusuario a través de una arquitectura de base de
datos que provee derechos de administración, compartición manejo e
integración de datos además de una fácil integración con otros sistemas IT,
permite automatización de tareas a través de un estándar macro lenguaje e
incluye un avanzado Kit de desarrollo de software C++ que facilita la
personalización e integración IT.
Una funcionalidad también muy importante es que soporta multi-formato y
multi-resolución geográfica. Alta resolución y set de datos urbanos y rurales
que son soportados y mostrados interactivamente como multilples capas
incluyendo gráficos de ingeniería y predicciones, además posee
funcionalidades integradas como editor de cartografía y se integra con
herramienta GIS tales como MapInfo y ArcView.
2.1 ATOLL 35
2.1.1 Diseño de una Red LTE en ATOLL
En primer lugar en la planificación de redes inalámbricas se debe recopilar
información necesaria del Hardware a instalar, datos de la tecnología a manejar
e información geográfica que se utilizará en el despliegue.
Para iniciar se debe crear un nuevo proyecto; se utilizará las plantillas
definidas en el software con parámetros específicos de cada tecnología en este
caso el template LTE según las especificaciones de 3GPP, seguido a esto se debe
agregar los mapas del terreno, emplazamientos (sites), transmisores
(transmitters), celdas (cells) y demás parámetros de ingeniería.
ATOLL permite realizar predicciones básicas de cobertura por nivel de señal
recibida sin tomar en cuenta las interferencias, éstas comprenden estudios de
nivel de señal recibida de distintas señales LTE en cada pixel del mapa,
coberturas por transmisor que permite estudiar configuración de la red sin
tomar datos de tráfico, también se debe establecer vecindades de cada celda
para luego realizar una asignación de frecuencias y evitar en mayor medida las
interferencias, además se debe asignar el Cell Id para el procedimiento de
selección de celdas; estos dos procedimientos de pueden realizar en forma
manual o automática.
En el estudio propuesto es necesario realizar cargas de tráfico a las celdas
que conforman la red porque a medida que la carga de una celda se incrementa
se reduce el área de cobertura que ésta ofrece, para esto se puede utilizar
simulaciones Monte Carlo basadas en mapas de tráfico o listas de usuarios,
también se pueden definir valores manualmente para cada celda. Las
predicciones en esta etapa se calculan en base a la calidad de la señal recibida
tomando en cuenta las interferencias SINR, área de servicio e indicadores de
calidad.
Al final se analiza el resultado de las simulaciones y las predicciones de
cobertura por calidad de señal para realizar modificaciones, si es necesario en
los parámetros configurados para optimizar resultados siendo este el objetivo
del proyecto al proponer las diferentes estrategias que se deben adoptar.
2.1.2 Predicciones de cobertura
En ATOLL existen dos tipos de predicciones de cobertura las que permiten
analizar los niveles de señal y aquellas que permiten evaluar la calidad de la
señal; las primeras no dependen de las condiciones tráfico y de interferencia
mientras que las segundas sí.
36 2.1 ATOLL
En el mapa que se mostrará de la simulación cada píxel es considerado como
un usuario no interferente que dispone de movilidad y servicio; en cuanto a
éste se toman en cuenta los valores de tasa de transferencia máxima y mínima
que puede emplear dicho servicio, así como el Throughput y las pérdidas.
La movilidad determina los umbrales de selección de las tasas de transmisión
(Bearers) y las curvas de calidad de recepción empleadas en los cálculos ya que
los requisitos de C/(I+N) para la selección de diferentes Radio Bearers depende
en gran medida de la velocidad del móvil, por último, también se tiene la opción
de elegir el tipo de terminal ya que éste influye en la figura de ruido establecida
y afectará los cálculos en el Downlink de igual forma que el número de antenas
afectará los casos que empleen diversidad.
Las predicciones de calidad de señal se basan en valores de DL Traffic Load
y UL Noise Rise establecidos en la tabla de celdas o calculados por simulaciones
Monte Carlo para calcular C/(I+N) en cada píxel del mapa, se debe recalcar que
el software permite establecer un valor de UL Traffic Load éste solo es un
indicador de las cargas de las celdas en el Uplink ya que UL Noise Rise es tomado
en consideración en las predicciones; la siguiente tabla muestra las distintas
predicciones que pueden realizarse en ATOLL.
37 2.1 ATOLL
Clasificación Nombre Descripción
Por nivel de Señal
Coverage by Signal Level Permite predecir las zonas de cobertura según los niveles de señal del transmisor en cada píxel del mapa
Coverage by Transmitter Permite predecir las zonas de cobertura por transmisor analizando para cada píxel del mapa el mejor transmisor
Overlapping Zones Permite calcular las zonas donde existe cobertura de dos o más transmisores.
Effective Signal Analysis Permite calcular los niveles de señal de diferentes canales utilizados por LTE (SS, PBCH, PDSCH, PDCCH, PUSCH)
Por Calidad de Señal
Coverage by C/(I+N) Level
Permite predecir los niveles de interferencia y de portadora a interferencia y ruido para cada píxel del mapa.
Service Area Analysis Permite calcular y mostrar los mejores Radio Bearers disponibles para cada píxel del mapa basado en C/(I+N).
Effective Service Analysis Permite mostrar las zonas donde un servicio se encuentra disponible tanto en DL como en UL.
Coverage by Throughput Permite calcular y mostrar para cada píxel del mapa los Channel Throughputs y Cell Capacities basados en los niveles C/(I+N) y en los Radio Bearers disponibles.
Coverage by Quality Indicator
Permite calcular y mostrar diferentes indicadores de calidad (BLER, BER etc) basados en los Radio Bearers y en los niveles de C/(I+N).
Tabla 2.1: Predicciones que se pueden realizar en ATOLL
Fuente: Elaboración propia
2.1.3 Simulaciones Montecarlo
El método Montecarlo es un método numérico que permite resolver
problemas físicos y matemáticos mediante la simulación de variables aleatorias,
fue bautizado así por su clara analogía con los juegos de ruleta de los casinos, el
más célebre de los cuales es el de Montecarlo, casino cuya construcción fue
propuesta en 1856 por el príncipe Carlos III de Mónaco, siendo inaugurado en
1861.
El uso real de los métodos de Montecarlo como una herramienta de
investigación, proviene del trabajo de la bomba atómica durante la Segunda
38 2.1 ATOLL
Guerra Mundial. Este trabajo involucraba la simulación directa de problemas
probabilísticos de hidrodinámica concernientes a la difusión de neutrones
aleatorios en material de fusión.
Aún en la primera etapa de estas investigaciones, John von Neumann y
Stanislao Ulam refinaron esta curiosa “Ruleta rusa” y los métodos “de división”.
Sin embargo, el desarrollo sistemático de estas ideas tuvo que esperar el trabajo
de Harris y Herman Kahn en 1948, aproximadamente en el mismo año, Fermi,
Metropolos y Ulam obtuvieron estimadores para los valores característicos de
la ecuación de Schrödinger para la captura de neutrones a nivel nuclear.
La importancia actual del método se basa en la existencia de problemas que
tienen difícil solución por métodos exclusivamente analíticos o numéricos, pero
que dependen de factores aleatorios o se pueden asociar a un modelo
probabilístico artificial (resolución de integrales de muchas variables,
minimización de funciones, etc.) posibilitando la realización de experimentos
con muestreos de números pseudoaleatorios en una computadora. A diferencia
de los métodos numéricos que se basan en N evaluaciones en un espacio M-
dimensional para producir una solución aproximada.
Gracias al avance en el diseño de los ordenadores, cálculos Montecarlo que en
otros tiempos hubieran sido inconcebibles, hoy en día se presentan como
asequibles para la resolución de ciertos problemas. En estos métodos el error
absoluto 1/√N, por tanto, ganar una cifra decimal en la precisión implica
aumentar N en 100 veces. La base es la generación de números aleatorios de los
que se sirve para calcular las probabilidades [17].
Las Simulaciones que se realizan en el software corresponden a una foto
instantánea de la red para determinados usuarios, los resultados principales es
la distribución de los mismos geográficamente y su demanda de tráfico , la
asignación de los recursos a cada uno de ellos y también la carga de tráfico en
las celdas; estos resultados se pueden visualizar también en modo tabla que
también muestra información estadística relacionada, en la siguiente figura se
muestra el algoritmo que utiliza el software:
39 2.1 ATOLL
Figura 2.1: Algoritmo de simulaciones LTE en ATOLL
Fuente: Extraído de [11]
A continuación se realiza una descripción de cada uno de los pasos del
algoritmo:
1. Generación de usuarios.- ATOLL realiza una distribución de usuarios
mediante el algoritmo Monte Carlo. Los usuarios son generados
utilizando una distribución de Poisson basándose en los mapas de tráfico
que contienen la información de entorno (Environment); en este sentido,
cada móvil generado tiene asignado un servicio, una movilidad y un tipo
de terminal de acuerdo al perfil de usuario que se le ha asignado
previamente. También se determina para cada móvil el status de
40 2.1 ATOLL
transmisión (p. ej. inactivo, activo en el DL, activo en el UL o activo en DL
y UL) de acuerdo a las probabilidades de actividad para cada servicio.
Cabe destacar que el status del móvil influye directamente en los
siguientes pasos del proceso de las simulaciones tanto en los cálculos de
RRM como en los cálculos de interferencia.
2. Determinación de la mejor celda servidora.- Se determina la mejor
celda servidora para cada móvil según los niveles de señal recibidos en
el downlink de las señales de referencia de los distintos transmisores
siendo seleccionada aquella con mejor señal recibida.
3. Determinación del área de servicio.- Para cada móvil se determina si
se encuentra dentro del área de servicio de la celda seleccionada como
mejor servidora para esto se debe cumplir que el EPRE de la señal de
referencia recibido por el móvil sea mayor o igual al mínimo RSRP
definido para la celda.
4. Cálculos en el Downlink.- Se calcula la C/(I+N) de las señales de
referencia, SS, PBCH, PDSCH y PDCCH para cada móvil en el downlink, se
determina el mejor Bearer disponible según la C/(I+N) del canal PDSCH,
se calcula el Channel Throughput en la ubicación del móvil, se realiza la
asignación de los recursos a los usuarios de cada celda de acuerdo a las
prioridades de los servicios y a las demandas de throughput y por último
se calcula el User Throughput de cada usuario según los recursos que le
fueron asignados.
5. Cálculos en el Uplink.- De forma similar al downlink, en el uplink se
calcula la C/(I+N) de los canales PUSCH y PUCCH, se determina el mejor
Bearer disponible según la C/(I+N) de los canales PUSCH y PUCCH, se
realiza el control de potencia en el uplink, se calcula el Channel
Throughput, se lleva a cabo la asignación de los recursos y se calcula el
User Throughput de cada usuario.
6. Resultados.- Una vez que se han asignado los recursos a todos los
móviles se actualizan los valores de Traffic Load y UL Noise Rise de
acuerdo a la cantidad total de recursos en uso en cada celda. De acuerdo
a los valores de UL Noise Rise y Max UL Noise Rise de cada celda se realiza
el control de potencia de transmisión de los móviles de las celdas vecinas
para ser tomados en cuenta en las siguientes iteraciones, este proceso se
repite hasta su convergencia que es cuando finaliza la simulación y se
muestran los resultados principales: Downlink Traffic
2.2 CÁLCULOS DE SCHEDULING Y RRM 41
Loads, Uplink Traffic Loads, Uplink Noise Rise, Downlink ICIC ratio, Uplink
ICIC noise rise, Downlink AAS usage, Uplink MU-MIMO capacity gain,
Maximum PUSCH C/(I+N), Number of connected users in downlink y
Number of connected users in uplink.
2.2 CÁLCULOS DE SCHEDULING Y RRM
A continuación se procede a detallar los algoritmos y ecuaciones que
intervienen en los cálculos de scheduling y RRM en ATOLL :
Peak RLC Channel/ User Throughput: se refiere al máximo throughput
de la capa RLC de canal o usuario que puede ser obtenido en una
determinada ubicación utilizando el Radio Bearer más alto disponible, es
la tasa de datos bruta sin considerar la retransmisión debido a errores ni
la codificación y encriptación de las capas superiores.
Effective RLC Channel/User Throughput: es el throughput neto de la
capa RLC que puede ser obtenido en una determinada ubicación
utilizando el Radio Bearer más alto disponible tomando en consideración
la reducción debido a retransmisión de errores.
Application Channel/ User Throughput: es el throughput de la capa de
aplicación que puede ser obtenido en una determinada ubicación
utilizando el Radio Bearer más alto disponible tomando en consideración
la reducción de throughput debido a la información de encabezados, bits
de relleno, encriptación y codificación.
Channel Throughput: corresponde al Peak RLC, Effective RLC o
Application Throughput que puede ser obtenido en una determinada
ubicación utilizando el Radio Bearer más alto disponible con la cantidad
total de recursos de la celda (downlink o uplink).
Allocated Bandwidth Throughputs: corresponde al Peak RLC, Effective
RLC o Application Throughput que puede ser obtenido en una
determinada ubicación utilizando el Radio Bearer más alto disponible
con el número de canales calculado.
User Throuhput: corresponde al Peak RLC, Effective RLC o Application
Throughput que puede ser obtenido en una determinada ubicación
utilizando el Radio Bearer más alto disponible con el número de recursos
asignados a un usuario.
42 2.2 CÁLCULOS DE SCHEDULING Y RRM
Traffic Loads: corresponde a los porcentajes de tramas en uso de una
celda asignadas para el tráfico de usuario en downlik y el uplink
Uplink Noise Rise: es una medida de la interferencia en el uplink , define
la interferencia máxima que puede tolerar una celda respecto a sus
celdas vecinas.
Cell Capacity: se refiere al Peak RLC, Effective RLC o Application
Throughput que puede ser obtenido en una determinada ubicación
tomando en consideración los límites de carga máxima de celdas.
En la Tabla 2.2 se resumen las diferentes consideraciones en los principales
métodos de cálculo de scheduling:
Retransmisión por Errores
Codificación Encriptación Encabezado Bits de relleno
Peak RLC Channe/User
Effective RLC Channel/User
X
Application Channel/User
X X X X
Tabla 2.2: Resumen diferencias métodos de cálculo
Fuente: Elaboración propia
A continuación se definen los parámetros de los schedulers en ATOLL
Target Throuhgput for Voice Services: Se refiere al throughput que el
scheduler tendrá como objetivo al momento de asignar los recursos para
los servicios de voz.
Target Troughput for Data Services: se refiere al throughput que el
scheduler tendrá como objetivo al momento de asignar los recursos para
los servicios de datos.
Bearer Selection Criterion: se refiere al método empleado por ATOLL
para la selección del mejor Radio Bearer para los calculos de throughput,
las opciones son:
Bearer Index.- Se selecciona el Radio Bearer con mayor índice entre
los disponibles en el equipo de recepción.
Peak RLC Throughput.- Se selecciona el Radio Bearer con el que se
obtiene su mayor throughput entre los disponibles en el equipo de
recepción.
43 2.2 CÁLCULOS DE SCHEDULING Y RRM
Effective RLC Throughput.- se selecciona el Radio Bearer con el que
se obtiene su mayor throughput entre los disponibles en el equipo de
recepción.
Uplink Bandwidth Allocation Target: establece el objetivo en la
asignación de los recursos para el enlace ascendente, las opciones son:
Full Bandwidth.- Se utilizan todos los Frecuency Blocks para el cálculo
de C/(I+N) de los canales PUSCH y PUCCH.
Mantain Conection: el número de Frecuency Blocks se reduce uno a
uno para incrementar C/(I+N) de los canales PUSCH y PUCCH para
que el móvil pueda obtener por lo menos el menor Bearer posible.
Best Bearer.- el número de Frecuency Blocks se reduce uno a uno para
incrementar C/(I+N) de los canales PUSCH y PUCCH para que el
móvil pueda obtener el mejor Bearer posible
En ATOLL la asignación de recursos se lleva a cabo por el scheduler teniendo en
cuenta los siguientes criterios:
2.2.1 Selección de los usuarios para la asignación de recursos
Para el proceso de asignación de recursos el scheduler selecciona 𝑁𝑈𝑠𝑒𝑟𝑠𝑇𝑋𝑖
usuarios del total de usuarios generados por la simulación Monte Carlo
(𝑁𝑈𝑠𝑒𝑟−𝐺𝑒𝑛𝑒𝑟𝑎𝑡𝑒𝑑𝑇𝑋𝑖 ) según se haya definido el Max Number of Users(𝑁𝑈𝑠𝑒𝑟−𝑀𝑎𝑥
𝑇𝑋𝑖 )
para cada celda, es decir:
𝑁𝑈𝑠𝑒𝑟𝑇𝑋𝑖 = 𝑀𝑖𝑛(𝑁𝑈𝑠𝑒𝑟−𝑀𝑎𝑥
𝑇𝑋𝑖 − 𝑁𝑈𝑠𝑒𝑟−𝐺𝑒𝑛𝑒𝑟𝑎𝑡𝑒𝑑𝑇𝑋𝑖 ) (2.1)
Si no se establece una limitación del número de usuarios máximo por celda
el scheduler selecciona a todos los usuarios generados en la simulación, el
término 𝑇𝑋𝑖 hace referencia a la celda i en cuestión.
2.2.2 Cálculo de las demandas mínimas y máximas de throughput
Dependiendo del Target Throughput seleccionado en las propiedades del
scheduler las demandas mínimas y máximas de throuhput de cada servicios on
calculadas de la siguiente forma:
Target Throughput = Peak RLC Troughput
44 2.2 CÁLCULOS DE SCHEDULING Y RRM
Las demandas mínimas y máximas de throughput en el downlink y en el
uplink serán iguales a las establecidas directamente en las propiedades
del servicio que utiliza el usuario 𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙 ∈ 𝑁𝑢𝑠𝑒𝑟𝑠
𝑇𝑋𝑖 tal como se muestra en la
siguiente tabla; en el caso de la demanda máxima del uplink se toma el
valor mínimo entre la demanda máxima establecida en el servicio o la
calculada según el número de Frecuency Blocks asignados al usuario, es
decir, según el Allocated Bandwidth Throughput (𝐴𝐵𝑇𝑃𝑃−𝑈𝐿𝑀𝑖 )
Min Throughput Demand Max Throughput Demand
DL 𝑇𝑃𝐷𝑀𝑖𝑛−𝐷𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
𝑇𝑃𝐷𝑀𝑎𝑥−𝐷𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
UL 𝑇𝑃𝐷𝑀𝑖𝑛−𝑈𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
𝑀𝑖𝑛(𝑇𝑃𝐷𝑀𝑎𝑥−𝑈𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
, 𝐴𝐵𝑇𝑃𝑃−𝑈𝐿𝑀𝑖 )
Tabla 2.3: Demandas de Throughput para PEAk RLC Throughput
Fuente: Elaboración propia
Target Throughput = Effective RLC Troughput
En este caso las demandas mínimas y máximas de throughput en el
downlink y en el uplink serán siempre iguales o superiores al caso
establecido en el Target de Peak RLC Throughput por que se toma en
cuenta el BLER del Radio Bearer seleccionado por el usuario 𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙 ∈
𝑁𝑢𝑠𝑒𝑟𝑠𝑇𝑋𝑖 , en la siguiente tabla se muestran las ecuaciones utilizadas.
Min Throughput Demand Max Throughput Demand
DL
𝑇𝑃𝐷𝑀𝑖𝑛−𝐷𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
=𝑇𝑃𝐷𝑀𝑖𝑛−𝐷𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
[1 − 𝐵𝐿𝐸𝑅 (𝐵𝐷𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
)] 𝑇𝑃𝐷𝑀𝑎𝑥−𝐷𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
=𝑇𝑃𝐷𝑀𝑎𝑥−𝐷𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
[1 − 𝐵𝐿𝐸𝑅 (𝐵𝐷𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
)]
UL
𝑇𝑃𝐷𝑀𝑖𝑛−𝑈𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
=𝑇𝑃𝐷𝑀𝑖𝑛−𝑈𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
[1 − 𝐵𝐿𝐸𝑅 (𝐵𝑈𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
)] 𝑇𝑃𝐷𝑀𝑎𝑥−𝐷𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
=𝑀𝑖𝑛(𝑇𝑃𝐷𝑀𝑎𝑥−𝑈𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
, 𝐴𝐵𝑇𝑃𝑃−𝑈𝐿𝑀𝑖 )
[1 − 𝐵𝐿𝐸𝑅 (𝐵𝑈𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
)]
Tabla 2.4: Demandas de Throughput para Effective RLC Throughput
Fuente: Elaboración propia
Target Throughput = Application RLC Troughput
Se modela el troughput de la capa de aplicación mediante un throughput
Offset 𝑇𝑃𝑂𝑓𝑓𝑠𝑒𝑡𝑀𝑖 y un Scaling Factor 𝑓𝑇𝑃−𝑆𝑐𝑎𝑙𝑖𝑛𝑔
𝑀𝑖 con respecto al throughput
de la capa RLC que permiten suprimir la información de encabezados y
otros tipos de información que no aparecen en la capa de aplicación , por
eso, las demandas mínimas y máximas de throughput en downlink y en
45 2.2 CÁLCULOS DE SCHEDULING Y RRM
el uplink serán superiores a los otros dos casos en la tabla 2.4 se
muestran las ecuaciones utilizadas.
Min Throughput Demand Max Throughput Demand
DL 𝑇𝑃𝐷𝑀𝑖𝑛−𝐷𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
=𝑇𝑃𝐷𝑀𝑖𝑛−𝐷𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
+ 𝑇𝑃𝑂𝑓𝑓𝑠𝑒𝑡𝑀𝑖
[1 − 𝐵𝐿𝐸𝑅 (𝐵𝐷𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
)] ∗ 𝑓𝑇𝑃−𝑆𝑐𝑎𝑙𝑖𝑛𝑔𝑀𝑖
𝑇𝑃𝐷𝑀𝑎𝑥−𝐷𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
=𝑇𝑃𝐷𝑀𝑎𝑥−𝐷𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
+ 𝑇𝑃𝑂𝑓𝑓𝑠𝑒𝑡𝑀𝑖
[1 − 𝐵𝐿𝐸𝑅 (𝐵𝐷𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
) ∗ 𝑓𝑇𝑃−𝑆𝑐𝑎𝑙𝑖𝑛𝑔𝑀𝑖 ]
UL 𝑇𝑃𝐷𝑀𝑖𝑛−𝑈𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
=𝑇𝑃𝐷𝑀𝑖𝑛−𝑈𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
+ 𝑇𝑃𝑂𝑓𝑓𝑠𝑒𝑡𝑀𝑖
[1 − 𝐵𝐿𝐸𝑅 (𝐵𝑈𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
)] ∗ 𝑓𝑇𝑃−𝑆𝑐𝑎𝑙𝑖𝑛𝑔𝑀𝑖
𝑇𝑃𝐷𝑀𝑎𝑥−𝐷𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
=𝑀𝑖𝑛(𝑇𝑃𝐷𝑀𝑎𝑥−𝑈𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
, 𝐴𝐵𝑇𝑃𝑃−𝑈𝐿𝑀𝑖 ) + 𝑇𝑃𝑂𝑓𝑓𝑠𝑒𝑡
𝑀𝑖
[1 − 𝐵𝐿𝐸𝑅 (𝐵𝑈𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
)] ∗ 𝑓𝑇𝑃−𝑆𝑐𝑎𝑙𝑖𝑛𝑔𝑀𝑖
Tabla 2.5: Demandas de Throughput para Application RLC Throughput
Fuente: Elaboración propia
2.2.3 Asignación de los recursos para satisfacer las demandas
mínimas de Throughput
Las demandas mínimas de throughput son las tasas de datos mínimas que un
servicio específico debe obtener para poder trabajar apropiadamente. Si el
scheduler no consigue asignar la cantidad de recursos necesaria para satisfacer
las demandas mínimas de throughput del servicio de un usuario, entonces el
usuario no recibe ningún recurso y será rechazado debido a “Resource
Saturation”.
Para asignar los recursos el software primeramente ordena los usuarios
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙 ∈ 𝑁𝑢𝑠𝑒𝑟𝑠
𝑇𝑋𝑖 según el scheduler seleccionado; si se trata de Roud Robin (RR),
Propotional Fair (PF) o Maximun C/I, se ordenan de manera descendente según
la prioridad de sus servicios 𝑝𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
, mientras que para la estrategia Max C/I se
ordena de manera descendente según la C/(I+N) del canal PDSCH y los canales
PUSCH y PUCCH.
De esta manera iniciando 𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙 = 1 hasta 𝑀𝑖
𝑆𝑒𝑙 = 𝑁𝑢𝑠𝑒𝑟𝑠𝑇𝑋𝑖 el software asigna los
recursos en el downlink y en el uplink necesarios para satisfacer las demandas
mínimas de throughput de cada usuario, el cálculo de los recursos se realiza
según se muestra en las siguientes ecuaciones:
𝑅𝑀𝑖𝑛−𝐷𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
=𝑇𝑃𝐷
𝑀𝑖𝑛−𝐷𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
𝐶𝑇𝑃𝑃−𝐷𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙 (2.2)
𝑅𝑀𝑖𝑛−𝑈𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
=𝑇𝑃𝐷
𝑀𝑖𝑛−𝑈𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
𝐶𝑇𝑃𝑃−𝑈𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙 (2.3)
46 2.2 CÁLCULOS DE SCHEDULING Y RRM
Donde 𝐶𝑇𝑃𝑃−𝐷𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
y 𝐶𝑇𝑃𝑃−𝑈𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
corresponden al Peak Channel Throughput en el
downlink y en el uplink respectivamente y son calculados según las ecuaciones
2.4 y 2.5 para el caso de los schedulers RR y Max C/I y según las ecuaciones 2.6
y 2.7 cuando se utiliza el scheduler PF.
𝐶𝑇𝑃𝑃−𝐷𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
=𝑅𝐷𝐿
𝑇𝑋𝑖 × 𝑛𝐵𝐷𝐿𝑀𝑖
𝐷𝐹𝑟𝑎𝑚𝑒 (2.4)
𝐶𝑇𝑃𝑃−𝑈𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
=𝑅𝑈𝐿
𝑇𝑋𝑖 × 𝑛𝑈𝐿𝑀𝑖
𝐷𝐹𝑟𝑎𝑚𝑒 (2.5)
𝐶𝑇𝑃𝑃−𝐷𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
=𝑅𝐷𝐿
𝑇𝑋𝑖 × 𝑛𝐵𝐷𝐿𝑀𝑖
𝐷𝐹𝑟𝑎𝑚𝑒× 𝐺𝑀𝑈𝐺−𝐷𝐿
𝑇𝑋𝑖 (2.6)
𝐶𝑇𝑃𝑃−𝑈𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
=𝑅𝑈𝐿
𝑇𝑋𝑖 × 𝑛𝑈𝐿𝑀𝑖
𝐷𝐹𝑟𝑎𝑚𝑒× 𝐺𝑀𝑈𝐺−𝑈𝐿
𝑇𝑋𝑖 (2.7)
𝑅𝐷𝐿𝑇𝑋𝑖 y 𝑅𝑈𝐿
𝑇𝑋𝑖 representan la cantidad total de recursos en el downlink y en el
uplink de la celda 𝑇𝑋𝑖.
𝑛𝐵𝐷𝐿
𝑀𝑖 y 𝑛𝑈𝐿𝑀𝑖 representa la eficiencia espectral del Radio Bearer seleccionado por
el usuario 𝑀𝑖 en el downlink y en el uplink.
𝐷𝐹𝑟𝑎𝑚𝑒 es la duración de la trama LTE (en el caso de las simulaciones es igual a
1s por que se realiza la asignación de recursos en 100 tramas cada una de
10ms).
𝐺𝑀𝑈𝐺−𝐷𝐿𝑇𝑋𝑖 y 𝐺𝑀𝑈𝐺−𝑈𝐿
𝑇𝑋𝑖 representa la ganancia de diversidad multiusuario asignada
al usuario 𝑀𝑖 en función del número de usuarios conectados en el downlink o en
el uplink en la celda 𝑇𝑋𝑖.
ATOLL finaliza la asignación de recursos en el downlink o en el uplink cuando
se han asignado todos los recursos disponibles de la celda para satisfacer las
demandas mínimas de throughput de los usuarios, es decir, cuando el número
total de los recursos utilizados para cubrir la demandas mínimas es igual al Max
Traffic Load de la celda 𝑇𝑋𝑖 tal como se muestra en las ecuaciones 2.8 y 2.9.
∑ 𝑅𝑀𝑖𝑛−𝐷𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
= 𝑇𝐿𝐷𝐿−𝑀𝑎𝑥𝑇𝑋𝑖
(2.8)
∑ 𝑅𝑀𝑖𝑛−𝑈𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
= 𝑇𝐿𝑈𝐿−𝑀𝑎𝑥𝑇𝑋𝑖
47 2.2 CÁLCULOS DE SCHEDULING Y RRM
(2.9)
Aquellos usuarios con status "Active DL+UL" deben haber conseguido sus
demandas mínimas throughput en ambos enlaces para poder ser considerados
"Connected Dl + UL" de lo contrario son rechazados por "Resource Saturation" y
los recursos que le habían sido asignados se utilizan para otros usuarios.
Los usuarios que tienen un Min Throughput Demand mayor a las capacidades
de su equipo terminal son rechazados debido a "No Service", esto sucede
cuando:
𝑅𝑀𝑖𝑛−𝐷𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
>𝑇𝑃𝑈𝐸−𝐷𝐿
𝑀𝑎𝑥
𝐶𝑇𝑃𝑃−𝐷𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙 (2.10)
𝑅𝑀𝑖𝑛−𝑈𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
>𝑇𝑃𝑈𝐸−𝑈𝐿
𝑀𝑎𝑥
𝐶𝑇𝑃𝑃−𝑈𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙 (2.11)
Los usuarios con status "Active UL" cuyo Min Throughput Demand sean
mayores al Allocated Bandwidth Throughput también son rechazados por
"Resource Saturation"
2.2.4 Asignación de los recursos para satisfacer las demandas
máximas de Throughput
Si en una celda 𝑇𝑋𝑖 se han asignado los recursos necesarios para satisfacer
las demandas mínimas de todos los usuarios y aún así quedan recursos libres
ecuaciones 2.12 y 2.13 el siguiente paso para ATOLL es asignar esos recursos
restantes para satisfacer las demandas máximas de throughputs de los
usuarios:
∑ 𝑅𝑀𝑖𝑛−𝐷𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
< 𝑇𝐿𝐷𝐿−𝑀𝑎𝑥𝑇𝑋𝑖
(2.12)
∑ 𝑅𝑀𝑖𝑛−𝑈𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
< 𝑇𝐿𝑈𝐿−𝑀𝑎𝑥𝑇𝑋𝑖
(2.13)
Los recursos restantes son calculados como la diferencia entre los Max Traffic
Loads y el total de recursos asignados para satisfacer las demandas mínimas
como se muestra en las siguientes ecuaciones 2.14 y 2.15. Por otro lado para
cada usuario 𝑀𝑖 se calcula la demanda de throughput restante como el menor
valor entre la diferencia del Max Throughput Demand y el Min Throughput
48 2.2 CÁLCULOS DE SCHEDULING Y RRM
Demand o la capacidad máxima del equipo de dicho usuario ecuaciones 2.16 y
2.17.
𝑅𝑅𝑒𝑚−𝐷𝐿𝑇𝑋𝑖 = 𝑇𝐿𝐷𝐿−𝑀𝑎𝑥
𝑇𝑋𝑖 − ∑ 𝑅𝑀𝑖𝑛−𝐷𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
(2.14)
𝑅𝑅𝑒𝑚−𝑈𝐿𝑇𝑋𝑖 = 𝑇𝐿𝑈𝐿−𝑀𝑎𝑥
𝑇𝑋𝑖 − ∑ 𝑅𝑀𝑖𝑛−𝐷𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
(2.15)
𝑇𝑃𝐷𝑅𝑒𝑚−𝐷𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
= 𝑚𝑖𝑛(𝑇𝑃𝐷𝑀𝑎𝑥−𝐷𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
− 𝑇𝑃𝐷𝑀𝑖𝑛−𝐷𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
, 𝑇𝑃𝑈𝐸−𝐷𝐿𝑀𝑎𝑥 )
(2.16)
𝑇𝑃𝐷𝑅𝑒𝑚−𝑈𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
= 𝑚𝑖𝑛(𝑇𝑃𝐷𝑀𝑎𝑥−𝑈𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
− 𝑇𝑃𝐷𝑀𝑖𝑛−𝑈𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
, 𝑇𝑃𝑈𝐸−𝑈𝐿𝑀𝑎𝑥 )
(2.17)
Los algoritmos empleados por ATOLL para asignar los recursos a fin de
satisfacer las demandas máximas de Throughput de los usuarios depende del
scheduler seleccionado y son:
Round Robin
El Objetivo de esta estrategia es asignar la misma cantidad de recursos a
los usuarios de manera justa, para cumplir este objetivo ATOLL divide la
cantidad de recursos restantes de cada celda entre el número de usuarios
de dicha celda tal como se muestra en las ecuaciones 2.18 y 2.19
𝑅𝑅𝑒𝑚−𝐷𝐿𝑇𝑋𝑖
𝑁𝑈𝑠𝑒𝑟𝑠−𝐷𝐿𝑇𝑋𝑖 (2.18)
𝑅𝑅𝑒𝑚−𝑈𝐿𝑇𝑋𝑖
𝑁𝑈𝑠𝑒𝑟𝑠−𝑈𝐿𝑇𝑋𝑖 (2.19)
Posteriormente se calcula el número de recursos que cada usuario
necesita para obtener su demanda de throughput restante con las
siguientes ecuaciones:
𝑅𝐷𝑅𝑒𝑚−𝐷𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
=𝑇𝑃𝐷𝑅𝑒𝑚−𝐷𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
𝐶𝑇𝑃𝑈𝑠𝑒𝑟𝑠−𝐷𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙 (2.20)
49 2.2 CÁLCULOS DE SCHEDULING Y RRM
𝑅𝐷𝑅𝑒𝑚−𝑈𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
=𝑇𝑃𝐷𝑅𝑒𝑚−𝑈𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
𝐶𝑇𝑃𝑈𝑠𝑒𝑟𝑠−𝑈𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙 (2.21)
Finalmente los recursos asignados a cada usuario mediante la
estrategia RR se definen según la ecuaciones 2.22 y 2.23
𝑅𝑀𝑎𝑥−𝐷𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
= 𝑀𝑖𝑛 (𝑅𝑅𝑒𝑚−𝐷𝐿
𝑇𝑋𝑖
𝑁𝑈𝑠𝑒𝑟𝑠−𝐷𝐿𝑇𝑋𝑖
, 𝑅𝐷𝑅𝑒𝑚−𝐷𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
)
(2.22)
𝑅𝑀𝑎𝑥−𝑈𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
= 𝑀𝑖𝑛 (𝑅𝑅𝑒𝑚−𝑈𝐿
𝑇𝑋𝑖
𝑁𝑈𝑠𝑒𝑟𝑠−𝑈𝐿𝑇𝑋𝑖
, 𝑅𝐷𝑅𝑒𝑚−𝑈𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
)
(2.23)
Cada usuario que logra obtener su demanda máxima de throughput
es eliminado de la lista de usuarios restantes de la celda 𝑇𝑋𝑖.
Posteriormente ATOLL recalcula los recursos restantes de dicha celda
con las siguientes ecuaciones antes de seguir el proceso de asignación de
recursos con el próximo usuario.
𝑅𝑅𝑒𝑚−𝐷𝐿𝑇𝑋𝑖 = 𝑇𝐿𝐷𝐿−𝑀𝑎𝑥
𝑇𝑋𝑖 − ∑ 𝑅𝑀𝑖𝑛−𝐷𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
− ∑ 𝑅𝑀𝑎𝑥−𝐷𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
(2.24)
𝑅𝑅𝑒𝑚−𝑈𝐿𝑇𝑋𝑖 = 𝑇𝐿𝑈𝐿−𝑀𝑎𝑥
𝑇𝑋𝑖 − ∑ 𝑅𝑀𝑖𝑛−𝑈𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
− ∑ 𝑅𝑀𝑎𝑥−𝑈𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
(2.25)
ATOLL finaliza la asignación de recursos en el downlink o en el uplink
cuando se hayan agotado todos los recursos restantes de la celda
ecuaciones 2.26 y 2.27 o cuando todos los usuarios de la celda han
obtenido el máximo throughput demandado.
𝑅𝑅𝑒𝑚−𝐷𝐿𝑇𝑋𝑖 = 0 (2.26)
𝑅𝑅𝑒𝑚−𝑈𝐿𝑇𝑋𝑖 = 0 (2.27)
Proportional Fair
El objetivo de esta estrategia es distribuir los recursos entre los
usuarios de manera tal que cada usuario obtenga el mayor throughput
50 2.2 CÁLCULOS DE SCHEDULING Y RRM
posible que éste puede obtener en media bajo las condiciones de su
ubicación. Sin embargo, como las simulaciones se realizan para un
instante de tiempo y no tienen memoria, el algoritmo que emplea ATOLL
para la estrategia PF es similar al descripto para RR con la diferencia de
que los Channel Throughputs que observan los usuarios se ven
incrementados por la ganancia de diversidad multiusuario tal como se
definió en las ecuaciones 2.6 y 2.7.
Porportional Demand
El objetivo de esta estrategia es asignar recursos a los usuarios
ponderados de acuerdo a sus demandas de throughput restantes, para
esto el software primero calcula los recursos que cada usuario
necesita para obtener su demanda de throughput restante como se
definió en las ecuaciones 2.20 y 2.21, luego se calcula la cantidad
efectiva de recursos restantes de cada celda para distribuir entre los
usuarios atendidos por cada una de ellas con las siguientes
ecuaciones:
𝑅𝐸𝑓𝑓−𝑅𝑒𝑚−𝐷𝐿𝑇𝑋𝑖 = 𝑚𝑖𝑛 (𝑅𝑅𝑒𝑚−𝐷𝐿
𝑇𝑋𝑖 , ∑ 𝑅𝐷𝑅𝑒𝑚−𝐷𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
)
(2.30)
𝑅𝐸𝑓𝑓−𝑅𝑒𝑚−𝑈𝐿𝑇𝑋𝑖 = 𝑚𝑖𝑛 (𝑅𝑅𝑒𝑚−𝑈𝐿
𝑇𝑋𝑖 , ∑ 𝑅𝐷𝑅𝑒𝑚−𝑈𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
)
(2.31)
Por último los recursos asignados a cada usuario mediante el
scheduler PD para satisfacer las demandas máximas de throughput se
lleva a cabo aplicando las ecuaciones 2.32 y 2.33.
𝑅𝑀𝑎𝑥−𝐷𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
= 𝑅𝐸𝑓𝑓−𝑅𝑒𝑚−𝐷𝐿𝑇𝑋𝑖 ×
𝑅𝐷𝑅𝑒𝑚−𝐷𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
∑ 𝑅𝐷𝑅𝑒𝑚−𝐷𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
(2.32)
𝑅𝑀𝑎𝑥−𝑈𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
= 𝑅𝐸𝑓𝑓−𝑅𝑒𝑚−𝑈𝐿𝑇𝑋𝑖 ×
𝑅𝐷𝑅𝑒𝑚−𝑈𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
∑ 𝑅𝐷𝑅𝑒𝑚−𝑈𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
51 2.2 CÁLCULOS DE SCHEDULING Y RRM
(2.33)
Maximum C/I
Objetivo de esta estrategia es alcanzar el máximo Agregated
Throughput para cada celda, esto se consigue asignando los recursos a
los usuarios con las mejores condiciones de C/(I+N), es por esto que
ATOLL ordena los usuarios por orden decreciente según esta relación a
diferencia de las demás estrategias.
Empezando desde el usuario con la mejor condición del canal se
asignan los recursos para satisfacer las demandas máximas de
throughput como se muestra en las ecuaciones 2.34 y 2.35
𝑅𝑀𝑎𝑥−𝐷𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
=𝑇𝑃𝐷𝑅𝑒𝑚−𝐷𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
𝐶𝑇𝑃𝑃−𝐷𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
(2.34)
𝑅𝑀𝑎𝑥−𝑈𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
=𝑇𝑃𝐷𝑅𝑒𝑚−𝑈𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
𝐶𝑇𝑃𝑃−𝑈𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
(2.35)
ATOLL finaliza las asignación de recursos en el downlink o en el uplink
cuando se han asignado todos los recursos restantes de la celda para
satisfacer las demandas máximas de throughput ecuaciones 2.36 y 2.37
o cuando todos los usuarios de la celda han obtenido el máximo
throughput demandado.
∑ 𝑅𝑀𝑎𝑥−𝐷𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
= 𝑅𝑅𝑒𝑚−𝐷𝐿𝑇𝑋𝑖
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
(2.36)
∑ 𝑅𝑀𝑎𝑥−𝑈𝐿
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
= 𝑅𝑅𝑒𝑚−𝑈𝐿𝑇𝑋𝑖
𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙
(2.37)
2.3 MIMO 52
2.3 MIMO (MULTIPLE INPUT MULTIPLE OUTPUT)
En ATOLL es posible modelar los sistemas MIMO en redes LTE utilizando
diferentes técnicas de transmisión y recepción clasificadas de la siguiente
manera:
2.3.1 Diversidad en Transmisión y Recepción
Consiste en emplear más de una antena de transmisión y/o recepción para
enviar y recibir varias veces la misma señal, en el receptor las señales recibidas
son combinadas constructivamente por lo que el nivel de señal es más resistente
a interferencias de lo que sería una sola señal, esto se logra empleando el
método de combinación por selección óptima o combinación MRC, sin embargo
en ATOLL se modela mediante una ganancia de diversidad que establece el
usuario la cual permite incrementar directamente la relación C/(I+N) de la señal
en el receptor.
De esta manera en ATOLL se puede definir para cada celda el tipo de
diversidad que emplea así como las ganancias en el downlink y en el uplink para
los equipos receptores en función de diferentes combinaciones de número de
antenas de transmisión y recepción, movilidades, Radio Bearers y BLER,
Durante los cálculos de las simulaciones, los usuarios que utilicen un terminal
MIMO y que estén conectados a una celda que emplee diversidad de transmisión
y/o recepción verán incrementados sus C/(I+N) por las ganancias de
diversidad.
2.3.2 Multiplexación espacial o Single User MIMO(SU-MIMO)
SU-MIMO consiste en emplear más de una antena de transmisión para enviar
diferentes señales (data streams) por cada una. El receptor a su vez puede
emplear más de una antena para recibir las distintas señales. Al utilizar SU-
MIMO con M antenas transmisoras y N antenas receptoras teóricamente se
incrementa el throughput M o N veces según el valor menor en el enlace del
transmisor al receptor. Con esto se logra aumentar la capacidad del canal para
una C/(I+N). Esta técnica se emplea cuando las condiciones de C/(I+N) son
buenas.
2.3 MIMO 53
Al igual que en el caso de diversidad en transmisión y recepción, en ATOLL se
puede definir independientemente para cada celda si se emplea SU-MIMO.
Los usuarios que utilicen un terminal MIMO y que estén conectados a una
celda que emplee SU-MIMO verán incrementados sus Channel Throughputs
dependiendo de la C/(I+N) de los canales PDSCH o PUSCH.
2.3.3 Adpatative MIMO Switch (AMS)
ATOLL permite emplear esta técnica para conmutar entre el uso de SU-MIMO
a diversidad en transmisión y recepción a medida que las condiciones del canal
empeoran. En este sentido, los usuarios que tengan una C/(I+N) superior a un
umbral definido como AMS Threshold podrán beneficiarse por las ganancias de
SU-MIMO, mientras que aquellos que se encuentren por debajo del umbral
aplicarán las ganancias de diversidad en transmisión y recepción.
2.3.4 Multi User MIMO (MU-MIMO)
Es una técnica que puede ser empleada en el uplink en aquellas celdas que
tienen más de una antena receptora y consiste en multiplexar a dos usuarios
que presenten buenas condiciones de canal (por encima de un umbral definido
en ATOLL como MU-MIMO Threshold) en un mismo recurso en el dominio
frecuencia-tiempo. Esta técnica proporciona un incremento considerable en las
capacidades de las celdas en el uplink y puede ser empleada con solo una antena
transmisora en los terminales de los usuarios.
Las ganancias por MU-MIMO pueden definirse directamente en el Cells Table
o pueden ser calculadas durante las simulaciones Monte Carlo como resultado
del proceso de scheduling y RRM. Al usar MU-MIMO, los schedulers son capaces
de asignar recursos sobre dos tramas paralelas multiplexadas espacialmente en
el mismo plano frecuencia-tiempo. Para ello, un móvil conectado a la antena 1
crea una cantidad de recursos virtuales disponibles en la segunda antena que
serán asignados al siguiente usuario sin incrementar el tráfico total de la celda.
De esta manera, cada nuevo móvil que se conecta consume los recursos
virtuales hechos disponibles por el móvil anterior y, si es necesario, consumirá
nuevos recursos reales creando al mismo tiempo nuevos recursos virtuales en
la otra antena. La ganancia MU-MIMO resultante es la relación entre los Traffic
Loads de todos los móviles conectados a las dos tramas paralelas en el uplink y
el UL Traffic Load de la celda. Para las predicciones de cobertura, los Channel
Throughputs son incrementados por la ganancia en cada píxel del mapa que
emplee esta diversidad.
3.1 DESPLIEGUE DE LA RED 54
CAPITULO III
Luego de haber definido los criterios de Packet Scheduling que utiliza el software, en
este capítulo se explicará el proceso de planificación de la red LTE en ATOLL.
3.1 DESPLIEGUE DE LA RED
ATOLL es una herramienta que permite planificar redes de múltiples
tecnologías de comunicaciones móviles, en este caso se crea un proyecto del
tipo LTE seleccionando el Template LTE. En el siguiente gráfico se muestra el
proceso de dimensionamiento de la cobertura LTE.
Figura 3.1: Proceso de dimensionamiento LTE
Fuente: Huawei Technologies 2015
Entonces para calcular el MAPL (Maximum Allowed Path Loss) es realizar el
"Link Budget", luego el máximo "Path Loss" permitido se utiliza para calcular el
radio de la celda por modelos de propagación.
3.1 DESPLIEGUE DE LA RED 55
3.1.1 Frecuency Bands
El ancho de banda de canal de 10MHz que del que dispone el operador es (10
MHz en la banda AWS y 10MHz en la banda de 700APT).
A continuación se muestra las frecuencias que se van a utilizar para el caso
de aplicación y en general para el país ya que en Argentina se está realizando
el despliegue en la banda 4 (AWS), la figura 3.1 muestra las Bandas LTE.
Tabla 3.1: Bandas de LTE Release 10
Fuente: Huawei Technologies 2015
3.1 DESPLIEGUE DE LA RED 56
Entonces utilizando las formulas correspondientes 3.1 y 3.2 obtenemos los
números de canales de UL y DL o las FDL y FUL.
𝐹𝐷𝐿 = 𝐹𝐷𝐿𝐿𝑜𝑤+ 0.1(𝑁𝐷𝐿 − 𝑁𝐷𝐿_𝑂𝑓𝑓𝑠𝑒𝑡) (3.1)
𝐹𝑈𝐿 = 𝐹𝑈𝐿𝐿𝑜𝑤+ 0.1(𝑁𝑈𝐿 − 𝑁𝑈𝐿_𝑂𝑓𝑓𝑠𝑒𝑡) (3.2)
Para el caso de AWS se utiliza el canal UL y DL en 2000 por los que tenemos:
𝐹𝐷𝐿 = 2110 + 0.1(2000 − 1950) = 2115
𝐹𝑈𝐿 = 1710 + 0.1(2000 − 1950) = 1715
3.1.2 Modelo de Propagación
Se utiliza el modelo de propagación Cost -Hata pero se realiza una
modificación a éste basándose en recomendaciones de HUAWEI que en el
software figura como Cost - Hata_HUAWEI, a continuación una breve
descripción de los diferentes modelos y en detalle el que vamos a utilizar:
Modelo de Propagación Condición de aplicación
Okumura - Hata
1. Frecuencia de 150MHz a 1500MHz 2. Radio de celda de 1Km a 20Km 3. BS altura de la antena: 30m a 200m 4. Altura del terminal: 1m a 10m
Okumura - Hata Huawei
Modificación de Okumura - Hata (Cm)
Cost -Hata
1. Frecuencia de 1500MHz a 2000MHz 2. Radio de celda de 1Km a 20Km 3. BS altura de la antena: 30m a 200m 4. Altura del terminal: 1m a 10m
Cost - Hata Huawei
Modificación de Cost - Hata (Cm)
Tabla 3.2: Modelos de propagación típicos
Fuente: Huawei Technologies 2015
Huawei basado en prácticas y experiencias recomienda incluir un escalar
empírico (Cm) para tomar en cuenta la morfología del terreno sobre el cual se
va a aplicar el modelo de propagación de esta forma se tiene:
𝐶𝑚 = {0𝑑𝐵 ≫ 𝐴𝑟𝑒𝑎𝑠 𝑈𝑟𝑏𝑎𝑛𝑎 𝑦 𝑠𝑢𝑏𝑢𝑟𝑏𝑎𝑛𝑎
3𝑑𝐵 ≫ 𝐴𝑟𝑒𝑎𝑠 𝑚𝑒𝑡𝑟𝑜𝑝𝑜𝑙𝑖𝑡𝑎𝑛𝑎𝑠
3.1 DESPLIEGUE DE LA RED 57
Cost Hata
Como se observó en la tabla anterior está basado en el modelo de
Okumura pero diseñado para cubrir un mayor rango de frecuencias,
Cost (Coopération européenne dans le domaine de la recherche
Scientifique et Technique) es un foro de la Unión Europea para
cooperar en investigaciones científicas que desarrolló este modelo
de acuerdo a varios experimentos e investigaciones.
El modelo de Cost- Hata es formulado como:
𝐿 = 46.3 + 33.9 log (𝑓) − 13.82 log (ℎ_𝐵 ) − 𝑎(ℎ_𝑅 ) + [44.9 −
6.55 log (ℎ_𝐵 ) ] ∙ log (𝑑) + 𝐶𝑚 (3.3)
Para ambientes urbanos y denso-urbanos:
𝑎(ℎ𝑅) = [1.1 log(𝑓) − 0.7)] ∙ ℎ𝑅 − [1.56 log(𝑓) − 0.8] (3.4)
Donde,
L = Median path loss (dB)
f = Frecuencia de Transmisión (MHz)
hB = Altura efectiva de la antena de BTS (m)
d = Distancia de enlace. (km)
hR = Altura efectiva de la antena del terminal (m)
a(hR) = Factor de corrección de altura del terminal móvil descrita en el modelo de Hata para áreas urbanas.
3.1.3 Link Budget
Hay diferentes tipos de "Link Budget" en LTE, que se diferencian para los
diferentes tipos de canales que se manejan en LTE, para esta aplicación es
necesario ahondar en el "Link Budget " de canal de datos: PUSCH y PDSCH,
algunos parámetros que se deben considerar son los siguientes:
Morfología
3.1 DESPLIEGUE DE LA RED 58
Modo duplex
Entorno de usuario
Ancho de banda del sistema
Canal modelo
Esquema MIMO
Modelo para downlink:
Figura 3.2: Downlink Budget
Fuente: Huawei Technologies 2015
De esta manera el flujo de downlink MAPL es:
𝑀𝐴𝑃𝐿(𝑑𝐵) = 𝐸𝐼𝑅𝑃𝑝𝑒𝑟𝑆𝑢𝑏𝑐𝑎𝑟𝑟𝑖𝑒𝑟(𝑑𝐵𝑚) −
𝑀𝑖𝑛 𝑆𝑖𝑔𝑛𝑎𝑙 𝑅𝑒𝑐𝑒𝑝𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑆𝑡𝑟𝑒𝑛𝑔ℎ𝑡 (𝑑𝐵𝑚) − 𝑃𝑒𝑛𝑒𝑡𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑙𝑜𝑠𝑠 (𝑑𝐵) −
𝑆ℎ𝑎𝑑𝑜𝑤 𝐹𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑀𝑎𝑟𝑔𝑖𝑛 (𝑑𝐵)
(3.5)
𝐸𝐼𝑅𝑃 𝑝𝑒𝑟 𝑆𝑢𝑏𝑐𝑎𝑟𝑟𝑖𝑒𝑟 (𝑑𝐵𝑚) = 𝑆𝑢𝑏𝑐𝑎𝑟𝑟𝑖𝑒𝑟 𝑃𝑜𝑤𝑒𝑟 (𝑑𝐵𝑚) +
𝑇𝑥 𝐴𝑛𝑡𝑒𝑛𝑛𝑎 𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑑𝐵𝑖) − 𝑇𝑥 𝐵𝑜𝑑𝑦 𝐿𝑜𝑠𝑠(𝑑𝐵)
(3.6)
𝑆𝑢𝑏𝑐𝑎𝑟𝑟𝑖𝑒𝑟 𝑃𝑜𝑤𝑒𝑟(𝑑𝐵𝑚) = 𝑀𝑎𝑥 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑥 𝑃𝑜𝑤𝑒𝑟(𝑑𝐵𝑚) − 10 ∙
log (# 𝑜𝑓 𝑠𝑢𝑏𝑐𝑎𝑟𝑟𝑖𝑒𝑟𝑠 𝑡𝑜 𝑑𝑖𝑠𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡𝑒𝑑 𝑝𝑜𝑤𝑒𝑟)
(3.7)
3.1 DESPLIEGUE DE LA RED 59
𝑀𝑖𝑛 𝑆𝑖𝑔𝑛𝑎𝑙 𝑅𝑒𝑐𝑒𝑝𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑆𝑡𝑟𝑒𝑛𝑔ℎ𝑡 (𝑑𝐵𝑚) = 𝑅𝑒𝑐𝑒𝑖𝑣𝑒𝑟 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦(𝑑𝐵𝑚) −
𝑅𝑥 𝐴𝑛𝑡𝑒𝑛𝑛𝑎 𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑑𝐵𝑖) + 𝑅𝑥 𝐶𝑎𝑏𝑙𝑒 𝐿𝑜𝑠𝑠(𝑑𝐵) + 𝐼𝑛𝑡𝑒𝑟𝑓𝑒𝑟𝑒𝑛𝑐𝑒 𝑀𝑎𝑟𝑔𝑖𝑛(𝑑𝐵)
(3.8)
En la siguiente tabla se muestra los valores típicos de la ganancia de la antena
del eNB para un sitio de tres sectores que se deben tener en cuenta:
Banda de frecuencia (Mhz)
700
850
900
1500
1800
AWS
2100
2300
2600
eNB Ganancia de la antena (dB)
Dense Urbano
15 18 18
Urbano
15 18 18
Sub Urbano
15 18 18
Rural 15 18 18
Tabla 3.3: Antena Tx Ganancia (dBi)
Fuente: Huawei Technologies 2015
Y la Tabla de a continuación resume todos los parámetros presentes en el
cálculo para Downlink MAPL:
Tx Fórmula
Potencia de transmisión máxima total (dBm) A
RB para distribuir la energía C
Subportadoras para distribuir la energía D=12*C Potencia de subportadora (dBm) E=A-10*log(D)
Tx Ganancia de la antena (dBi) G Tx Pérdida por cable (dB) H
EIRP por subportadora (dBm) J=E+G-H Rx Fórmula
SINR (dB) K
Rx Figura de Ruido (dB) L Sensibilidad del receptor (dBm) M=K+L-174+10*Log(15000)
Rx Pérdida del cuerpo P Margen de interferencia (dB) Q
Fuerza mínima de señal de recepción (dBm) R=M+P+Q "Path Loss & Shadow Fading Margin" Fórmula
Pérdida de penetración (dB) S
Shadow Fading Margin (dB) T "Path Loss" (dB) U=J-R-S-T
Tabla 3.4: Cálculo para downlink MAPL
Fuente: Huawei Technologies 2015
3.1 DESPLIEGUE DE LA RED 60
Modelo para Uplink:
Figura 3.3:Uplink Budget
Fuente: Huawei Technologies 2015
La Tabla que se muestra a continuación resume los parámetros para el cálculo
de uplink MAPL:
Tx Fórmula
Potencia total máxima Tx (dBm) A
RB para distribuir la energía C Subportadoras para distribuir la energía D=12*C
Potencia de subportadora (dBm) E=A-10*log(D)
Tx Pérdida del cuerpo (dB) I EIRP por subportadora (dBm) J=E-I
Rx Fórmula SINR (dB) K
Rx Figura de Ruido (dB) L Sensibilidad del receptor (dBm) M=K+L-174+10*Log(15000)
Rx ganancia de la antena (dBi) N
Rx pérdida de cable (dB) O Margen de interferencia (dB) Q
Fuerza mínima de señal de recepción (dBm) R=M-N+O+Q "Path Loss & Shadow Fading Margin" Fórmula
Pérdida de penetración (dB) S Shadow Fading Margin (dB) T
"Path Loss" (dB) U=J-R-S-T Tabla 3.5: Cálculo para uplink MAPL
Fuente: Huawei Technologies 2015
3.1 DESPLIEGUE DE LA RED 61
3.1.4 Número de sitios para la cobertura
Después del "Link Budget" de radio de la celda, el número de sitios para la
cobertura puede ser calculado por las siguientes fórmulas:
𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑠𝑖𝑡𝑖𝑜 =𝑀𝑒𝑡𝑎 𝑑𝑒 á𝑟𝑒𝑎 𝑑𝑒 𝑐𝑜𝑏𝑒𝑟𝑡𝑢𝑟𝑎
á𝑟𝑒𝑎 𝑑𝑒 𝑐𝑜𝑏𝑒𝑟𝑡𝑢𝑟𝑎 𝑑𝑒𝑙 𝑠𝑖𝑡𝑖𝑜
(3.9)
𝐴 =3√3𝑅2
2
(3.10)
Al utilizar las fórmulas teniendo un cuenta un radio de cobertura del haz
central de 600 m se obtiene un área de cobertura de 0.95 Km2, ya que la
superficie a cubrir de la ciudad de Tucumán es de 91Km2 obteniendo un
número total de 95 sitios, para el caso de la operadora se tiene planificado
realizar la primera etapa del despliegue 4G sobre los nodos 3G actualmente en
servicio comercial; por lo que se dispone de 46 sitios que están irradiando y
son sobre los que se va a realizar el análisis.
3.1.5 Modelo de Servicios y terminales
Se emplearán los servicios definidos en ATOLL, a continuación se muestra un
ejemplo de modelado:
3.1 DESPLIEGUE DE LA RED 62
FTP Web
Browsing Video
Conferencing VoIP
Type Data Data Voice Voice
Priority 0 1 2 3
DL
Activity factor 1 1 0.5 0.6
Average requested throughput
256 kbps 64 kbps 64 kbps 12.2 kbps
Highest Bearer 15 15 15 15
Lowest Bearer 1 1 1 1
Max throughput demand
1024 kbps 256 kbps 128 kbps 24.4 kbps
Min throughput demand
10 kbps 64 kbps 64 kbps 12.2 kbps
UL
Activity factor 1 1 0.5 0.6
Average requested throughput
32 kbps 32 kbps 64 kbps 12.2 kbps
Highest Bearer 15 15 15 15
Lowest Bearer 1 1 1 1
Max throughput demand
128 kbps 128 kbps 128 kbps 24.4 kbps
Min throughput demand
10 kbps 32 kbps 64 kbps 12.2 kbps
Tabla 3.6: Parámetros de servicios LTE
Fuente: Elaboración propia
Además se establecen las antenas a utilizar por los terminales móviles ya que
por defecto utilizaban antenas isotrópicas ideales y se fijó una altura de
receptor de 1.5 m.
Mobile Terminal MIMO terminal
Min Power -40 dBm -40 dBm Max Power 23 dBm 23 dBm
Noise figure 8 dB 8 dB Losses 0 dB 0 dB
LTE Equipment Default UE equipment Default UE equipment
UE Category UE Category 5 UE Category 5 Antenna model Omni 11 dBi Omni 11 dBi
Diversity support None MIMO MIMO Number of Tx antenna ports
- 2
MIMO Number of Rx antenna ports
- 2
Tabla 3.7: Características de los terminales de red LTE
Fuente: Elaboración propia
3.2 ESTUDIO DE COBERTURA POR NIVEL DE SEÑAL 63
3.2 ESTUDIO DE COBERTURA POR NIVEL DE SEÑAL
Para comprobar que el despliegue de la red fuera adecuado se realizó un
estudio de cobertura por nivel de señal del tipo Coverage by Signal Level para
una sensibilidad igual a -105 dBm.
3.2.1 Despliegue y cobertura de la ciudad de Tucumán
El primer paso a seguir es importar los Sites, Transmitters y Cells (ANEXOS)
de la red según las coordenadas y datos de ingeniería y se define el área de
cálculo abarcando la zona de interés que para este caso es toda la ciudad de
Tucumán.
En la figura 3.4 se muestra el despliegue de red y el polígono de trabajo
definido para la ciudad de Tucumán.
Figura 3.4: Computation zone en ciudad de Tucumán
Fuente: Elaboración propia
En la Figura 3.5 se puede apreciar la cobertura que brindan los eNB que
actualmente se encuentran en servicio comercial; se observa que existen
algunos huecos de cobertura en localidades satélites a Tucumán capital ya que
el despliegue aún no ha llegado a cubrir dichas
3.2 ESTUDIO DE COBERTURA POR NIVEL DE SEÑAL 64
localidades como Alderetes y Banda Río Salí; se puede apreciar que sus nodos
aún se encuentran en estado planificado:
Figura 3.5: Simulación de cobertura por nivel de señal sitios comerciales
Fuente: Elaboración propia
A continuación se muestra el análisis del polígono de cobertura, detallando la
calidad de cobertura por la superficie, en la cual se puede apreciar que es
necesario la activación de más sitios ya que aún se tiene casi 29 Km sin ninguna
cobertura:
Tabla 3.8: Análisis de polígono de cobertura eNB comerciales
Fuente: Elaboración propia
Ya que no se obtiene una cobertura con por lo menos margen regular en al
menos el 70% de la superficie se decide realizar la simulación activando
también los sitios que se tienen planificados para lograr una mayor cobertura
de la zona de interés, entonces:
3.2 ESTUDIO DE COBERTURA POR NIVEL DE SEÑAL 65
Figura 3.6: Simulación de cobertura por nivel de señal sitios comerciales + planificados
Fuente: Elaboración propia
En la Figura 3.6 se observa mejoría en la superficie cubierta; se procede a
realizar el análisis de la nueva simulación obtenida:
Tabla 3.9: Análisis de polígono de cobertura eNB comerciales + planificados
Fuente: Elaboración propia
Al activar también los eNB planificados se logra un incremento significativo en
la cubertura de la ciudad y localidades satélites en la que ya el 68% de la
superficie obtiene un nivel de señal por encima de la sensibilidad definida, por
lo cual se procede a la fase de optimización de la red.
3.3 PLANING CELL 66
3.3 PLANING CELL
La optimización de la red LTE para la ciudad de Tucumán consiste en la
creación de mapas de tráfico, la asignación de vecinos, la planificación de
frecuencia y la asignación de PCI.
3.3.1 Mapas de Tráfico
Se crea un mapa de tráfico acorde a datos de la ciudad de Tucumán con
Environments definidos por defecto en ATOLL, las densidades de usuarios para
cada environment se modificarán dependiendo de cada simulación, la siguiente
Tabla muestra las características originales del software:
Dense Urban Urban Sub Urban
Rural
User Profile Business Standard Business Standard Standard Standard
Mobility Pedestrian Pedestrian Pedestrian Pedestrian Pedestrian Pedestrian
Density (Subscribers/km2)
800 800 400 400 200 200
Tabla 3.10: Parámetro de entorno de la red LTE
Fuente: Software ATOLL
Se observa que el software define como default usuarios tipo Pedestrian para
cada entorno, también los umbrales de selección de diferentes servicios
portadores de radio (Bearer Selection Threshold) se definen con el mismo valor
para los cuatro tipos de movilidades. En un entorno real los umbrales de
selección de los Radio Bearers depende del tipo de movilidad del usuario siendo
más favorable para los usuarios fijos que aquellos en movimiento para el
desarrollo del proyecto se utilizarán los valores cargados por default en el
software, pero, cabe destacar que se puede agregar otros tipos de usuarios con
distintas movilidades en cada entorno.
En la Figura 3.7 se muestran los Bearer Selection Thresholds definidos por
defecto en ATOLL y que se utilizarán en las simulaciones:
3.3 PLANING CELL 67
Figura 3.7: Adaptación de enlace en LTE
Fuente: Software ATOLL
En la figura anterior se observa la eficiencia espectral como el número total de
bits de datos que se pueden transmitir usando alguna de las
modulaciones/esquemas de códigos por Hz, a continuación una tabla extraída
del software donde se detalla los Radio Bearers:
Tabla 3.11: Características de los Radio Bearers de LTE
Fuente: Software ATOLL
3.3 PLANING CELL 68
3.3.2 Asignación de Vecinos
La asignación de vecinas se realiza de manera automática, lo que hay que tener
en cuenta es de establecer un número máximo de vecinas para la misma
frecuencia (Intra-Frecuency) con una distancia máxima de 4000 m. Se debe
considerar el Shadowing para una probabilidad de cobertura de 85% en el
borde de la celda y un margen RSRP de 5 dB entre la zona de cobertura de la
celda servidora y las celdas vecinas, además considerar un porcentaje de
solape entre celdas servidoras para ser consideradas vecinas.
3.3.3 Planificación de PCI
La asignación del Physical Cell Id es automática para cada celda tomando en
consideración los vecinos definidos en el punto anterior y permitiendo asignar
ID's dentro del dominio completo del 0 a 503, hay que tener claro esta
planificación es similar a la de cualquier otro de radio, es decir, la distancia de
reutilización debe ser tan grande como sea posible, además hay limitaciones
debido a que el PCI determina la posición de la señal de referencia en el
dominio de la frecuencia.
4.1 SIMULACIONES 69
CAPITULO IV
En este capítulo se muestran los estudios realizados sobre la red LTE en ATOLL con
el objetivo de evaluar las diferentes estrategias de PACKET SCHEDULING.
4.1 ESTRATEGIAS DE PACKET SCHEDULING
En este punto se realizan las predicciones con el objetivo de comparar las
distintas estrategias mediante predicciones de tipo Coverage by Throughput
DL/UL, se desarrollará predicciones para cada estrategia de Packet Scheduling
(RR, PF, PD, Maximun C/I) para el UL y para el DL.
Los parámetros comunes a todas la predicciones son los siguientes:
Resolución: 50 m
Load Conditions: Cells Table
Terminal: MIMO terminal
Service: Web Browsing
Mobility: Pedestrian
Layer: Best
Shadowing taken into account: Cells edge coverage probability 85%
Display Field: Effective RLC Cell Capacity (Kbps)
La siguiente tabla muestra los valores que fueron modificados dentro del Cells
Table para las predicciones, el resto de valores se mantuvieron como default
según de la plantilla de LTE:
4.1 SIMULACIONES 70
Parámetros de celdas Grupo 1 Grupo 2 Grupo 3 Grupo4
Traffic Load DL 100% 50% 20% 20%
Traffic Load UL 100% 50% 20% 20%
UL Noise Rise 6dB 6dB 6dB 3dB Max UL Noise Rise 6dB 6dB 6dB 6dB
Number of Users DL 1 1 1 10 Number of Users UL 1 1 1 10
Max Number of Users - - - 20 Diversity Support DL - - - -
Diversity Support UL None None None None
Tabla 4.1: Grupos con características de simulación
Fuente: Software ATOLL
Como se observa en la tabla 4.1 se realizan cuatro grupos de predicciones en
la que va modificando diferentes parámetros, al realizarse simulaciones en UL
y DL por las cuatro estrategias de Packet Scheduling y esto por los cuatro
grupos tendremos en total 32 simulaciones; ilustradas sobre el mapa de la
ciudad de Tucumán.
El grupo 3 y 4 será la representación estimada al rendimiento de la red actual;
replicando ya que se ha tomado en cuenta el parque de terminales a
Noviembre de 2015 a nivel nacional mostrado en la Tabla 4.2 y en la Figura
4.1.
Noviembre Dispositivos Parque x 1000 Porcentaje Parciales por Tecnología
Porcentaje
2G 2G Voz 60 0.63%
2735 28.80% 2G Voz y Datos
2675 28.17%
3G 3G Rel.99 85 0.90%
4963 52.26% 3G + HSDPA 4878 51.37%
4G
LTE 1696 17.86% 1696 17.86%
LTE NO BAND 4 102 1.07% 102 1.07%
Tabla 4.2: Parque Terminales 2G/3G/4G
Fuente: Departamento Terminales y SIM
4.1 SIMULACIONES 71
Figura 4.1: Parque Terminales 2G/3G/4G
Fuente: Departamento Terminales y SIM
Dada que el caso de estudio es para la ciudad de Tucumán se toma como referencia el
parque de terminales LTE en la región Norte mostrado en la Tabla 4.3 que detalla dicha
distribución.
Noviembre Dispositivos Parque x 1000 Porcentaje
4G
LTE 183 10.79%
LTE NO BAND 4 8.4 0.49%
Tabla 4.3: Parque Terminales 2G/3G/4G
Fuente: Departamento Terminales y SIM
28.80%
52.26%
17.86%
2G
3G
4G
4.1 SIMULACIONES 72
4.1.1 Round Robin en Downlink:
La Figura 4.2 muestra la cobertura por rendimiento en el DOWNLINK, en
donde se observa que dicha cobertura es mínima provocando grandes
espacios ausentes de la misma.
Figura 4.2: Simulación RR_G1 en DL
Fuente: Software ATOLL
La misma simulación podemos analizarla mediante histograma Figura 4.3, se
puede observar que el 35,2% del área tiene rendimientos menores a 2Mbps, el
9,6% a 8 Mbps el 3,2% a 10 Mbps y son porcentajes muy pequeños con
velocidades relativamente bajas para la tecnología, que más adelante también
se muestrará estos valores como una función de distribución acumulativa
inversa CFD-I por sus siglas en inglés para la comparación de las estrategias.
4.1 SIMULACIONES 73
Figura 4.3: Histograma RR_G1 en DL
Fuente: Software ATOLL
En la Figura 4.4 se muestra la simulación de cobertura de la estrategia Round Robin para
el grupo 2, se puede observar que hay una ligera mejora con respecto al anterior ya que
la carga de tráfico es menor.
Figura 4.4: Simulación RR_G2 en DL
Fuente: Software ATOLL
4.1 SIMULACIONES 74
En el histograma correspondiente a la estrategia RR (Figura 4.5) en el grupo 2
también se ve la leve mejoría ya que ahora hay un 11,2% que tiene velocidades
de 8Mbps a diferencia del anterior que era un 9%.
Figura 4.5: Histograma & Inverse CDF RR_G2 en DL
Fuente: Software ATOLL
En la Figura 4.6 se observa la simulación de cobertura correspondiente a la
estrategia Round Robin en el grupo 3 es decir con cara al 20% (este porcentaje
sigue siendo exagerado ya que como vimos anteriormente la carag actual de la
red llega a 10%) se puede apreciar que la pisada de cobertura es mucha mayor
a las dos mostradas anteriormente.
Figura 4.6: Simulación RR_G3 en DL
Fuente: Software ATOLL
4.1 SIMULACIONES 75
La Figura 4.7 muestra el histograma correspondiente a la figura anterior
donde se logra observar una mejor cobertura con respecto a las anteriores ya
que se tiene un 12% a 8 Mbps, un 4,8% a 10 Mbps y empiezan a aparecer
piquitos a alta velocidad como 18Mbps.
Figura 4.7: Histograma & Inverse CDF RR_G3 en DL
Fuente: Software ATOLL
La figura 4.8 muestra la predicción de cobertura del grupo 4 de la estrategia
Round Robin se debe recordar que este grupo también tiene definido una carga
de 20% pero posee un número de usuarios superiores y UL Noise Rise de 3dB
aspectos que no incidieron en la pisada de cobertura:
Figura 4.8: Simulación RR_G4 en DL
Fuente: Software ATOLL
4.1 SIMULACIONES 76
A continuación se realiza el análisis mediante el histograma (Figura 4.9) se
aprecia que el resultado es idéntico al del grupo3 donde no se obtiene ninguna
mejoría y los parámetros como el número de usuarios y el UL Noise Rise no
afectan el throughput en esta estrategia y en el DL en el caso del ruido.
Figura 4.9: Histograma & Inverse CDF RR_G4 en DL
Fuente: Software ATOLL
4.1.2 Estrategias PF, PD y Max (C/I) en DL
Para las siguientes estrategias PF, PD y M(C/I) ya que las simulaciones de
cobertura sobre el mapa tienen una variación mínima y no se logra realizar
una comparación visual se presentarán solo las curvas de función de
distribución acumulativa inversas en porcentaje en donde se logra apreciar de
mejor manera (Figura 4.10).
Se observa que las predicciones se basan en los valores de Traffic Load DL,
independientemente del Scheduler seleccionado el Cells Table, en este caso
dichos valores se han establecido iguales para las diferentes estrategias de
Packet Scheduling dentro de cada grupo de predicciones.
También se aprecia que el cuarto grupo de predicciones, PF obtiene los
mejores resultados debido a que el Channel Troughput es incrementado por la
ganancia de diversidad multiusuario ya que es caso en donde se tienen varios
usuarios.
4.1 SIMULACIONES 77
0
20
40
60
80
100
120
0 5 10 15 20 25 30
% Superficie
Throughput
Grupo 3 DL
RR_G3_DL
PF_G3_DL
PD_G3_DL
MCI_G3_DL
0
20
40
60
80
100
120
0 5 10 15 20 25 30 35
% Superficie
Throughput
Grupo 1 DL
RR_G1_DL
PF_G1_DL
PD_G1_DL
MCI_G1_DL
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 5 10 15 20 25 30 35
% Superficie
Throughput
Grupo 4 DL
RR_G4_DL
PF_G4_DL
PD_G4_DL
MCI_G4_DL
Figura 4.10: Comparación de estrategias de Packet Scheduling para resultados Coverage by Throughput DL
Fuente: Elaboración propia
0
20
40
60
80
100
120
0 5 10 15 20 25 30 35
Título del eje
Título del eje
Grupo 2 DL
RR_G2_DL
PF_G2_DL
PD_G2_DL
MCI_G2_DL
4.1 SIMULACIONES 78
Al realizar una comparación de la misma estrategia de Packet Scheduling entre
los 4 grupos de predicciones, tal como se muestra en la Figura 4.11 para el de
RR en el DL, se observa que los peores resultados en cuanto a capacidad de la
red se presentan con las condiciones del G1, lo cual se debe a que las celdas
tienen todos sus recursos ocupados y están cargadas al máximo, siguiendo el
orden de peor a mejor, el que sigue es el G2 que es un poco mejor que el
anterior ya que en este caso sus celdas tienen el 50% de sus recursos ocupados
aunque también están cargadas al máximo. Por último, con las condiciones del
tercer y cuarto grupo los resultados son iguales, esto se debe a que en ambos
casos la carga de tráfico en DL (Traffic Load DL) son iguales siendo las únicas
diferencias el UL Noise Rise y el número de usuarios; lo que confirma que las
predicciones en DL no dependen del UL Noise Rise y que la estrategia de RR no
se beneficia por la diversidad multiusuario ya que no toma en cuenta las
condiciones de canal como lo observamos anteriormente en la estrategia de
PF.
Figura 4.11: Comparación de la estrategia RR en 4 grupos de predicciones
Fuente: Elaboración propia
4.2.2 Round Robin en Uplink
A continuación se presenta las simulaciones correspondientes al UPLINK, ya
que por visualización los resultados son muy semejantes se lo realizará como
en el caso anterior para el downlink llevando los valores a una planilla Excel y
graficando los resultados de CFD inversa para una mejor apreciación. Solo se
muestra el primer resultado:
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 5 10 15 20 25 30
% Cobertura
Throughput (Mbps)
Comparación de RR en DL
RR_G1_DL
RR_G2_DL
RR_G3_DL
RR_G4_DL
4.1 SIMULACIONES 79
Figura 4.12: Simulación RR_G1 en DL
Fuente: Software ATOLL
En la Figura 4.12 se observa que el UL dispone una cobertura más homogénea
donde no se tiene huecos de cobertura, en el histograma Figura 4.13 se nota que
se tiene porcentajes de cobertura con mucho mejor rendimiento por ejemplo:
13.2% a 10 Mbps, 4.8% a 24 Mbps y un 6% a 35Mbps.
Figura 4.13: Histograma RR_G1 en DL
Fuente: Software ATOLL
4.2.3 Estrategias PF, PD y Max (C/I) en UL
En la siguiente figura se muestran las curvas de las estrategias
correspondientes RR, PF, PD y M(C/I) en una misma gráfica:
4.1 SIMULACIONES 80
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
% Superficie
Throughput
Grupo 2 UL
RR_G1_UL
PF_G1_UL
PD_G1_UL
MCI_G1_UL
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
% Superficie
Throughput
Grupo 4 UL
RR_G4_UL
PF_G4_UL
PD_G4_UL
MCI_G4_UL
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
% Superficie
Throughput
Grupo 1 UL
RR_G1_UL
PF_G1_UL
PD_G1_UL
MCI_G1_UL
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
% Superficie
Throughput
Grupo 3 UL
RR_G1_UL
PF_G1_UL
PD_G1_UL
MCI_G1_UL
Figura 4.14: Comparación de estrategias de Packet Scheduling para resultados Coverage by Throughput UL
Fuente: Elaboración propia
4.1 SIMULACIONES 81
Como se observa en la Figura 4.14 para el caso del UL las predicciones toman en
cuenta el parámetro UL Noise Rise para realizar el cálculo de cobertura
independientemente del scheduler seleccionado, entonces en los tres primeros
grupos casi no se observa variación de rendimiento caso contrario ocurre con
el cuarto grupo en el que se vuelve a notar diferencia con el scheduler PF al
utilizar la diversidad multiusuario aunque su aporte es mínimo. El parámetro
que impacta notablemente el Throughput es el UL Noise Rise que en Grupo 4 es
notable que tiene mejores resultados con casi un 6% subiendo a velocidad
35Mbps.
A continuación se procede a realizar una comparación de la estrategia RR para
los cuatro grupos de predicciones, se puede observar en la Figura 4.15 que los
tres primeros grupos obtienen idéntico resultado ya que UL Noise Rise es igual,
el mejor rendimiento se obtiene con las condiciones del cuarto grupo donde se
ha reducido el UL Noise Rise a la mitad. También se nota que el UL alcanza mayor
Throughput con respecto al DL, esto se debe a que en el UL las predicciones se
rigen por el UL Noise Rise y no por el UL Traffic Load. Se puede concluir entonces
que para las condiciones de la red planteada donde no se toma en cuenta el
número de usuarios, un UL Noise Rise de 3dB permite alcanzar mayor
rendimiento con respecto a uno de 6dB puesto que limita la interferencia
máxima de cada celda a dicho valor, con lo cual la cobertura se hace mayor.
Figura 4.15: Comparación de la estrategia RR en 4 grupos de predicciones para UL
Fuente: Elaboración propia
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
% Superficie
Throughput Mbps
Comparación RR en UL
RR_G1_UL
RR_G2_UL
RR_G3_UL
RR_G4_UL
4.2 SIMULACION CON MAPA DE TRÁFICO 82
Por último es importante mencionar que en ATOLL la única estrategia que
obtiene ganancias por diversidad multiusuario es PF, a pesar de que la
estrategia Max C/I también es channel - aware (actúa según niveles de calidad
de señal de cada usuario) que debería beneficiarse por la diversidad
multiusuario que en las predicciones no se nota.
4.2 SIMULACIÓN DE ESTRATEGIAS DE PACKET
SCHEDULING CON MAPA DE TRÁFICO
En este punto se realizan las predicciones con el objetivo de comparar las
distintas estrategias de Packet Scheduling mediante predicciones del tipo
Coverage by Throughput DL y UL, las condiciones de carga son tomadas de las
simulaciones que se realizaron anteriormente.
En el capítulo anterior se mostró que para los mapas de tráfico en el software se
establecían valores de densidad de usuarios (Subscribers/Km2). Para este caso
se ha decidido primero realizar un análisis de tráfico para que los resultados
sean lo más apegado posible a la realidad de la red de la ciudad de Tucumán.
Para conseguir esto se utilizó el OSS de HUAWEI U2000 para extraer
información del Throughput de las celdas 4G que actualmente están activas en
la ciudad se realizó un análisis de los primeros días del mes de Diciembre de
2015 analizando los valores de Service DL Throughput (Mbit/s) y Service UL
Throughput (Mbit/s), ANEXOS.
Con los valores obtenidos del software de gestión se realiza una distribución
entre los servicios que Atoll toma en cuenta para la realización del mapa de
tráfico: FTP Download, Video Conferencing, VoIP, Web Browsing y se arma la
tabla necesaria para poder ser importada; el tipo de mapa de tráfico que se
realizará es el de: Total Number of users (all activity status), en la Figura 4.15 se
observa el mapa de tráfico obtenido.
Ya que ahora se manejará datos de la red actual de la operadora y se obtendrá
valores más reales, es importante mencionar las condiciones que la operadora
exige para ingresar un nuevo eNodeB en servicio comercial
Condiciones de medición.- la persona en campo dedeberá asegurarse de contar
con las mejores condiciones de Radio teniendo en cuenta los siguientes
parámetros y valores de referencia.
RSRP > -85 dBm (Ej buenos valores : -80 , - 78 etc.)
RSRQ > -9 dB (Ej buenos valores : -8 -5 .. etc)
4.2 SIMULACION CON MAPA DE TRÁFICO 83
SINR > 25 db
Prueba de Throughput.- Una vez que se ha cumplido con las condiciones
anteriores se debe verificar que los valores de Throughput tanto de DL como de
UL superen los siguientes valores:
Throughput DL = 25Mbps
Throughput UL = 15 Mbps
Figura 4.15: Mapa de Tráfico Total Number of users (all activity statues),
Fuente: Software ATOLL
4.2.1 Grupo de Simulaciones
Se realizan 4 simulaciones (Una para cada estrategia de Packet Scheduling),
antes en la Figura 4.16 se muestran la configuración de los Schedulers en todas
las predicciones realizadas previamente:
4.2 SIMULACION CON MAPA DE TRÁFICO 84
Figura 4.16: Parámetros de Schedulers
Fuente: Software ATOLL
Se procede a realizar las siguientes modificaciones:
Target Throughput for Voice Services: Effective RLC Throughput
Target Throughput for Data Services: Effective RLC Throughput
Bearer Selection Criterion: Bearer Index
Uplink Bandwidth Allocation Target: Best Bearer
Propiedades de las simulaciones:
Max Traffic Load DL:100%
Max Traffic Load UL: 100%
Max UL Noise Rise = 6dB (Cell table)
Generator initialisation: 1 (Genera igual distribución de usuarios)
Number of simulation: 1
Global Scaling Factor: 1
Una vez obtenidos los resultados de las simulaciones se realizan 8 predicciones
de Coverage by Throughput una para cada estrategia en DL y UL
respectivamente con las siguientes características:
Resolution: 50m
Load conditions: Según cada caso se selecciona una de las 4 realizadas
anteriormente
Terminal: MIMO
Service: FTP Download
Mobility: Pedestrian
Layer: Best
Shadowing taken into account: Cell edge coverage probability 85%
Display Field: Effective RLC Cell Capacity
La siguiente figura muestra la distribución de usuarios el área de estudio de la
ciudad de Tucumán:
4.2 SIMULACION CON MAPA DE TRÁFICO 85
Figura 4.17: Simulación Total Number of users (all activity statues),
Fuente: Software ATOLL
La descripción de cada estado del usuario es la siguiente:
Figura 4.18: Simulación Total Number of users (all activity statues),
Fuente: Software ATOLL
En la Figura 4.19 y Figura 4.20 se muestran los resultados de las curvas Inverse
CDF para las predicciones en el DL y en el UL respectivamente. Se observa que
la que tiene el peor comportamiento es Max C/I seguida de RR y PD que obtienen
el mismo resultado, seguidamente se comprueba lo simulado anteriormente
con valores por default de Atoll al obtener PF el mejor comportamiento:
4.2 SIMULACION CON MAPA DE TRÁFICO 86
Figura 4.19: Comparación de estrategias de Scheduling Coverage by Throughput DL
Fuente: Elaboración propia
Figura 4.20: Comparación de estrategias de Scheduling Coverage by Throughput UL
Fuente: Elaboración propia
A continuación de la Figura 4.21 a Figura 4.24 se muestran capturas de pantalla
de mediciones de UL y DL que se realizaron en la ciudad de Tucumán y se puede
apreciar que se cumple con las condiciones de radio y que coinciden con el
Troughput conseguido en las simulaciones.
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
% Cobertura
Throughput Mbps
Grupo 1 predicciones con Tráfico DL
RR_G4_DL
PF_G4_DL
PD_G4_DL
MCI_G4_DL
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
% Cobertura
Throughput Mbps
G1 Predicciones con Tráfico UL
RR_G4_UL
PF_G4_UL
PD_G4_UL
MCI_G4_UL
4.2 SIMULACION CON MAPA DE TRÁFICO 87
Figura 4.21: Mediciones de UL y DL en LTC029
Fuente: G-NetTrack
Figura 4.22: LTC029
Fuente: Elaboración propia
4.2 SIMULACION CON MAPA DE TRÁFICO 88
Figura 4.23: Mediciones UL y DL en LTC008
Fuente: G-NetTrack
Figura 4.24: LTC008
Fuente: Elaboración propia
4.2 SIMULACION CON MAPA DE TRÁFICO 89
La siguientes figuras muestran las simulaciones de cobertura por Throughput
en Downlink y Uplink para las estrategias Round Robin y Proportional Fair, en
este caso ya con los datos de tráfico extraídos del OSS de HUAWEI se pudo
obtener imágenes más apegadas a la realidad del estado de la red, en la Figura
4.25 que representa el análisis del Downlink se puede notar como en la imagen
de la parte izquierda la estrategia RR se llega a obtener el mayor porcentaje del
área de cobertura con rendimiento de 5Mbps, también se aprecia varios huecos
de cobertura, con respecto a la imagen de la parte derecha representa la
cobertura de la estrategia PF se observa una mejora notable en la que se tiene
un gran porcentaje con Troughput de 30 Mbps y que el hueco de cobertura se
reduce significativamente.
Con respecto a la Figura 4.26 detalla las simulaciones correspondientes al
Uplink donde en la parte izquierda está representada la estrategia RR y como se
dijo anteriormente ya que el UL se basa en el UL Noise Rise se tiene una mejor
cobertura y no se tiene huecos de cobertura y el rendimiento es mucho mejor
con mayor porcentaje de cobertura sobre los 30 Mbps, la parte izquierda en
cambio muestra la cobertura sobre la ciudad de Tucumán en UL utilizando la
estrategia PF en la que la cobertura se incrementó con mejor rendimiento sobre
los 35 Mbps esto como se vino analizando gracias al MUG y UL Noise Rise
definido.
4.2 SIMULACION CON MAPA DE TRÁFICO 90
Figura 4.25: Coverage by Throughput DL para RR (Izquierda) y PF (derecha)
Fuente: Software Atoll
Figura 4.26 : Coverage by Throughput UL para RR(Izquierda) y PF (derecha)
Fuente: Atoll
4.2 SIMULACION CON MAPA DE TRÁFICO 91
La siguiente Tabla 4.4 contiene la cantidad de usuarios y throughput máximos y
mínimos demandados por la red LTE en los enlaces UL y DL.
Demand
Conected Users 36943
Conected DL 1870
Conected UL 1770 Active DL + UL 31731
Inactive 1572 Max Throughput Demand (DL)
23696 Mbps
Min Throughput Demand (DL)
622 Mbps
Max Throughput Demand (UL)
3441 Mbps
Min Throughput Demand (UL)
378 Mbps
Tabla 4.4: Demandas de las simulaciones Grupo 1
Fuente: Software ATOLL
La Tabla 4.5 contiene las estadísticas de las cuatro simulaciones para cada
estrategia de Packet Sheduling:
RR PF PD Max C/I
Conected Users 27344 28718 27336 28469
Conected DL 1565 1603 1566 1298
Conected UL 1509 1519 1511 1401
Active DL + UL 22900 24226 22889 24399 Inactive 1370 1370 1370 1370
No Coverage 32 32 32 32 No Service 5099 5104 5092 5082
Scheduler Saturation 1205 1520 1204 2229 Resource Saturation 3578 1888 3594 1426
Effective RLC Aggregated Throughput (DL)
483 Mbps 996 Mbps 400 Mbps 996 Mbps
Effective RLC Aggregated Troughput (UL)
2224 Mbps
2488 Mbps
2065 Mbps
2416 Mbps41
Tabla 4.5: Simulación Total Number of users (all activity statues)
Fuente: Software ATOLL
Las estrategias RR y PD consiguen similar cantidad de usuarios conectados y
rechazados ya que en estas estrategias el scheduler otorga los recursos a los
usuarios dando prioridad a sus servicios. Para Max C/I el scheduler ordena a los
4.2 SIMULACION CON MAPA DE TRÁFICO 92
usuarios según la relación de C/(I+N) que perciben del canal, y como los
usuarios con elevada relación pueden establecer Radio Bearers más altos que a
su vez requieren menos cantidad recursos para un mismo servicio por eso se
obtiene la mayor cantidad de usuarios conectados. En el caso del PF el scheduler
toma en cuenta la condición del canal y se beneficia de la diversidad
multiusuario por eso obtiene gran cantidad de usuarios conectados y mejor
Troughput.
También se observa que existe una gran cantidad de usuarios rechazados por
"Resource Saturation" y varios que no obtienen algún Bearer por lo que se
quedan sin servicio, el Effective RLC Aggregated Throughput DL en cada caso es
diferente y se observa que el mejor resultado se consigue con las estrategias PF
y Max C/I ya que son estrategias channel aware , seguido están la estrategia RR
y por último PD, pero muy por debajo del Max Throughput Demand.
4.2.2 Ganancia de diversidad multiusuario (MUG) para estrategia PF
En todas las simulaciones realizadas se ha observado que la estrategia PF
obtiene los mejores agregated throughputs, por lo que a continuación se detalla
las MUG establecidas por defecto en ATOLL.
En la siguiente figura se muestra la curva de MUG en función del número de
usuarios que está definida en el software para la estrategia PF para todos los
tipos de movilidades; se puede observar que la ganancia se estabiliza a partir de
18 usuarios, pues es posible garantizar que al menos uno de ellos consiga las
mejores condiciones del canal.
Figura 4.27 : Ganancia multiusuario en PF
Fuente: Atoll
Se procede a repetir las simulaciones de la estrategia PF con las condiciones del
apartado 4.2.1 para distintos valores de relación C/(I+N) menores a las
establecidas en el software (15.6dB) con la cual se logra una eficiencia
4.2 SIMULACION CON MAPA DE TRÁFICO 93
superior a la de 18.6 dB, también se observó si se establece valores superiores
al de por default PF empieza a comportarse como RR; en la Tabla 4.6 se obtienen
las estadísticas de las simulaciones donde se observa como disminuye
notablemente la cantidad de usuarios que tenían saturación de scheduler con la
estrategia PF al igual que con la estrategia Max C/I pero PF siempre es un poco
más eficiente.
También se observa que para la estrategia de RR obtiene los mismos resultados
sin importar el incremento de usuarios o la relación C/(I+N) porque RR no se
beneficia de la ganancia de diversidad multiusuario por ser unchannel - aware.
Por otro lado en PF se observa que para un solo usuario la eficiencia es igual que
para RR, a partir de 2 usuarios la eficiencia espectral se incrementa con respecto
a RR y a partir de 18 se estabiliza.
RR PF PD Max C/I
Conected Users 27344 29536 27336 29396
Conected DL 1565 1578 1566 1313 Conected UL 1509 1506 1511 1459
Active DL + UL 22900 25103 22889 25275 Inactive 1370 1349 1370 1349
No Coverage 32 32 32 32
No Service 5099 5110 5092 5090 Scheduler Saturation 1205 379 1204 659
Resource Saturation 3578 1886 3594 1766
Effective RLC Aggregated Throughput (DL)
483 Mbps 989 Mbps 400 Mbps 918 Mbps
Effective RLC Aggregated Troughput (UL)
2224 Mbps 2473 Mbps 2065 Mbps 2395 Mbps
Tabla 4.6: Simulación de Tabla 4.5 con nuevos valores de MUG para PF
Fuente: Software ATOLL
4.2.3 Estudio del Target Throughput para servicio de voz y datos
Se realizan tres grupos de simulaciones (uno para cada Target: Peak RLC
Throughput, effective RLC Throughput y Aplication Throughput) los demás
parámetros de los schedulers se configuran de la siguiente manera:
Bearer Selection Criterion: Bearer Index
Uplink Bandwidth Allocation Target: Best Bearer
4.2 SIMULACION CON MAPA DE TRÁFICO 94
Propiedades de las simulaciones:
Max Traffic Load DL:100
Max Traffic Load UL: 100%
Max UL Noise Rise = 6dB
Generator initialisation: 1
Number of simulation: 1
Global Scaling Factor: 1
También se utiliza los valores de MUG del apartado anterior para la estrategia
de PF con la que se consiguió mejorar resultados, la Tabla 4.4 mostraba la
cantidad de usuarios y throughputs máximos y mínimos demandados por la red
LTE.
La Tabla 4.7 muestra que con los schedulers RR y PD no se cumple con el Target
Throughput en el DL caso contrario en el UL, con los schedulers Max C/I y PF se
cumple satisfactoriamente con las demandas de la red, siempre sacando ventaja
PF ya que logra conectar 500 usuarios más con respecto a Max C/I , sobre RR
más de 7000 y sobre PD con más de 2000 usuarios, ratificando la eficiencia de
MUG todo esto en el Target Peak, también se obtiene menor cantidad de
usuarios rechazados por "Resource Saturation" que en los otros tres casos, esto
se debe a que las demandas mínimas y máximas de rendimiento de cada usuario
son menores porque no se toma en cuenta la reducción de throughput debido a
las retransmisiones por los errores ni a los encabezados de las capas superiores
a RLC, por lo tanto los recursos de las celdas alcanzan para más usuarios.
También con el Target Throughput establecido en Application Throughput y
Effective Throughput se obtienen resultados similares y con los cuales existen
más usuarios rechazados por "Resource Saturation" ya que las demandas
mínimas y máximas son superiores a los otros casos, con lo cual los recursos se
agotan con menos usuarios.
De esta manera, establecer el Target Throughput de los servicios de voz y datos
a Application/Effective Throughput es el más exigente de los casos y planificar
una red ATOLL bajo este parámetro es el más apropiado para la red del
operador para que los rendimientos definidos para dichos servicios sean lo más
semejantes a los de la capa de aplicación.
4.2 SIMULACION CON MAPA DE TRÁFICO 95
RR PF
Target Peak RLC Effective RLC Application Peak RLC Effective RLC Application
Conected Users 23486 27344 27344 30440 29918 29918
Conected DL 1594 1509 1509 1608 1603 1603
Conected UL 1511 1565 1565 1520 1520 1520
Active DL + UL 23486 22900 22900 25942 25425 25425
Inactive 1370 1370 1370 1370 1370 1370
No Coverage 5103 5099 5099 5110 5110 5110
No Service 32 32 32 32 32 32
Scheduler Saturation 1259 1205 1205 401 379 379
Resource Saturation 2905 3578 3578 1351 1886 1886
Effective RLC Aggregated Throughput (DL)
565 Mbps 483 Mbps 483 Mbps 1140 Mbps 996 Mbps 996 Mbps
Effective RLC Aggregated Troughput (UL)
2232 Mbps 2224 Mbps 2224 Mbps 2482 Mbps 2491 Mbps 2491 Mbps
PD Max C/I
Target Peak RLC Effective RLC Application Peak RLC Effective RLC Application
Conected Users 27968 27336 27336 29944 29768 29768
Conected DL 1597 1566 1566 1361 1328 1328
Conected UL 1516 1511 1511 1474 1473 1473
Active DL + UL 23485 22889 2289 25739 25597 25597
Inactive 1370 1370 1370 1370 1370 1370
No Coverage 5091 5092 5092 5090 5090 5090
No Service 32 32 32 32 32 32
Scheduler Saturation 1265 1204 1204 658 659 659
Resource Saturation 2904 3594 3594 1594 1766 1766
Effective RLC Aggregated Throughput (DL)
452 Mbps 400 Mbps 400 Mbps 1035 Mbps 923 Mbps 923 Mbps
Effective RLC Aggregated Troughput (UL)
2077 Mbps 2065 Mbps 2065 Mbps 2393 Mbps 2407 Mbps 2407 Mbps
Tabla 4.7: Estadísticas para estudio de Throughput para Datos y voz
Fuente: Software ATOLL
4.2 SIMULACION CON MAPA DE TRÁFICO 96
4.2.4 Estudio del Bearer Selection Criterion
Se realizan tres grupos de simulaciones (uno para cada Bearer Selection
Criterion: Bearer Index, Peak RLC Throughput y Effective RLC Throughput), cada
grupo contiene cuatro simulaciones una para cada estrategia de Packet
Scheduling.
En la Tabla 4.8 se revisan las asignaciones de Radio Bearer para cada móvil
según cada uno de los criterios de asignación de los Bearers y se pudo observar
que para los Bearer Selection Criterion establecidos en Bearer Index y en Peak
RLC Throughput los móviles obtienen el mismo Radio Bearer porque a medida
que el índice es mayor también la eficiencia del Bearer es mayor, por lo tanto,
como el cálculo del Peak RLC Throughput depende de la eficiencia del Bearer,
coincide que el Peak RLC Throughput es máximo cuando se utiliza el Bearer de
mayor índice disponible.
En el caso del criterio Effective RLC Throughput se observa que a los móviles se
les asigna un Radio Bearer de menor índice que para los otros dos criterios, esto
se debe a que para el cálculo de este criterio depende del BLER (Tabla 2.3), por
lo tanto ATOLL evalúa si es preferible asignarle al usuario un Radio Bearer de
menor índice y por ende de menor eficiencia a cambio de tener un BLER =0.
Es importante destacar que bajo este estudio se obtuvo mejor Effective RLC
Aggregated Throughput la estrategia Max C/I, además que es preferible
establecer el criterio en Effective RLC Throughput en el caso que se desee
minimizar el BLER ya que los errores producidos también inciden directamente
con los KPI's de la red, caso contrario, si se desea mejorar rendimiento utilizar
Bearer Index.
4.2 SIMULACION CON MAPA DE TRÁFICO 97
RR PF
Target Bearer Index Peak RLC Effective RLC Bearer Index Peak RLC Effective RLC
Conected Users 27344 27344 27168 29918 29918 29586
Conected DL 1509 1509 1509 1603 1603 1601
Conected UL 1565 1565 1563 1520 1520 1483
Active DL + UL 22900 22900 22726 25425 25425 25135
Inactive 1370 1370 1370 1370 1370 1367
No Coverage 32 32 32 32 32 32
No Service 5099 5099 5104 5110 5110 5256
Scheduler Saturation 1205 1205 1167 379 379 283
Resource Saturation 3578 3578 3787 1886 1886 2155
Effective RLC Aggregated Throughput (DL)
483 Mbps 483 Mbps 476 Mbps 996 Mbps 996 Mbps 1002 Mbps
Effective RLC Aggregated Troughput (UL)
2224 Mbps 2224 Mbps 2295 Mbps 2491 Mbps 2491 Mbps 1404 Mbps
PD Max C/I
Target Bearer Index Peak RLC Effective RLC Bearer Index Peak RLC Effective RLC
Conected Users 27336 27336 27163 29768 29768 29662
Conected DL 1566 1566 1561 1328 1328 1306
Conected UL 1511 1511 1510 1473 1473 1473
Active DL + UL 2289 2289 22722 25597 25597 25513
Inactive 1370 1370 1370 1370 1370 1370
No Coverage 32 32 32 32 32 32
No Service 5092 5092 5096 5090 5090 5091
Scheduler Saturation 1204 1204 1165 659 659 644
Resource Saturation 3594 3594 3802 1766 1766 1883
Effective RLC Aggregated Throughput (DL)
400 Mbps 400 Mbps 399 Mbps 923 Mbps 923 Mbps 928 Mbps
Effective RLC Aggregated Troughput (UL)
2065 Mbps 2065 Mbps 2130 Mbps 2407 Mbps 2407 Mbps 2496 Mbps
Tabla 4.8: Estadísticas para estudio de Target Bearer Selection criterion
Fuente: Software ATOLL
4.2 SIMULACION CON MAPA DE TRÁFICO 98
4.2.5 Estudio del Uplink Bandwith Allocation Target
Se realizan tres grupos de simulaciones (uno para cada Uplink Bandwidth
Allocation: Full Bandwidth, Mantain Conection y Best Bearer), cada grupo
contiene cuatro simulaciones una para cada estrategia de Packet Scheduling.
En la Tabla 4.9 se puede observar que con el Target establecido en Full
Bandwidth para la estrategia de RR la saturación de scheduler se da en mayor
cantidad de usuarios que utilizando Best Bearer, esto se debe al que el ruido es
mayor ya que se toma en consideración el ancho de banda total, mientras que
en el otro caso se reduce gracias a la disminución de Frecuency BLocks asignados
a los usuarios logrando que algunos consigan aunque sea el menor Radio Bearer
posible.
También se puede apreciar que el Effective Aggregated Troughput en el DL varía
al utilizar como Target el Best Bearer a pesar de que en el DL debería ser
independiente del Target seleccionado, esto se debe a que en el último caso
existen menor cantidad de usuarios DL + UL conectados, porque no han
conseguido sus recursos en el enlace ascendente, con lo cual los recursos que se
habían asignado en el UL son removidos y otorgados a otros usuarios activos en
el DL, es por eso que bajo este Target se observa que hay más usuarios
conectados en DL y en consecuencia el Throughput es un poco mayor con
respecto a los otros.
Es importante destacar que la modificación de los parámetros de los schedulers
permitió mejorar el rendimiento aunque fue muy ligero el aumento en cuanto a
los Aggregated Throughputs conseguidos por cada estrategia mostrada en las
tablas anteriores, lo que nos lleva a ratificar la relevancia del scheduler
seleccionado (RR, PF, PD, Max C/I) en los resultados obtenidos.
4.2 SIMULACION CON MAPA DE TRÁFICO 99
RR PF
Target Full Bandwidth Mantain Connection Best Bearer Full Bandwidth Mantain Connection Best Bearer
Conected Users 27262 27262 27168 29748 29748 28577
Conected DL 1562 1562 1563 1595 1595 1606
Conected UL 1509 1509 1509 1512 1512 1386
Active DL + UL 22821 22821 22726 25277 25277 24217
Inactive 1370 1370 1370 1364 1364 1368
No Coverage 32 32 32 32 32 32
No Service 5099 5099 5104 5169 5169 5143
Scheduler Saturation 1189 1189 1167 367 367 250
Resource Saturation 3676 3676 3787 2008 2008 3284
Effective RLC Aggregated Throughput (DL)
480 Mbps 480 Mbps 476 Mbps 989 Mbps 989 Mbps 1096 Mbps
Effective RLC Aggregated Troughput (UL)
2224 Mbps 2224 Mbps 2295 Mbps 1730 Mbps 1730 Mbps 912 Mbps
PD Max C/I
Target Full Bandwidth Mantain Connection Best Bearer Full Bandwidth Mantain Connection Best Bearer
Conected Users 27141 27141 27255 29066 29066 29066
Conected DL 1562 1562 1532 1379 1379 1379
Conected UL 1500 1500 1528 1220 1220 1220
Active DL + UL 22715 22715 22882 25116 25116 25116
Inactive 1364 1364 1313 1351 1351 1351
No Coverage 32 32 28 32 32 32
No Service 5168 5168 5088 5678 5678 5678
Scheduler Saturation 1166 1166 1221 413 413 413
Resource Saturation 3748 3748 3515 2098 2098 2098
Effective RLC Aggregated Throughput (DL)
404 Mbps 404 Mbps 408 Mbps 1030 Mbps 1030 Mbps 1030 Mbps
Effective RLC Aggregated Troughput (UL)
1069 Mbps 1069 Mbps 1072 Mbps 1053 Mbps 1053 Mbps 1053 Mbps
Tabla 4.9: Estadísticas para estudio de Uplink Allocation Target
Fuente: Software ATOLL
4.3 PROPUESTAS A EMPLEAR 100
4.3 PROPUESTAS A EMPLEAR EN LAS ESTRATEGIAS DE
PACKET SCHEDULING
A continuación se presentan propuestas a emplear en cada una de las cuatro
estrategias de Packet Scheduling (RR, PF, PD y Max C/I) y observar el impacto
que se tiene sobre la red.
4.3.1 Propuesta de emplear diversidad de transmisión y recepción
En las simulaciones realizadas previamente MIMO Terminal ha dispuesto de
dos antenas transmisoras y receptoras que no han afectado las mismas ya que
en los parámetros de celdas no se utiliza ningún tipo de diversidad (Diversity
Support DL y Diversity Support UL están definidos en None) por lo que el
software ATOLL no está tomando en cuenta las ganancias por diversidad que
supone disponer de dos antenas en terminal MIMO.
Se realizan 8 grupos de predicciones activando la ganancia por diversidad
modificando el número de antenas Tx y Rx en las celdas manteniendo las
características por defecto de los terminales Mobile y MIMO (Tabla 3.7) para
cada grupo se realizan 4 simulaciones por cada estrategia de Packet Scheduling,
la Tabla 4.10 contiene las características de cada grupo.
Diversity Support
DL
Diversity Support
UL
Number of Transmision
Antenna Ports
Number of Reception Antenna
Ports
Grupo 1 None None 1 1 Grupo 2 Transmit diversity Receive diversity 1 1 Grupo 3 Transmit diversity Receive diversity 1 2 Grupo 4 Transmit diversity Receive diversity 2 1 Grupo 5 Transmit diversity Receive diversity 2 2 Grupo 6 Transmit diversity Receive diversity 2 4 Grupo 7 Transmit diversity Receive diversity 4 2 Grupo 8 Transmit diversity Receive diversity 4 4
Tabla 4.10: Características para estudio de diversidad de Tx y Rx
Fuente: Elaboración propia
4.3 PROPUESTAS A EMPLEAR 101
Estrategia Total Conected
Users
Connected DL
Connected UL
Connected DL + UL
No Coverage
No Service
Scheduler Saturation
Resource Saturation
Effective RLC Aggregated Thr
(DL)
Effective RLC Aggregated Thr
(UL) G
rup
o 1
RR 31869 1828 1555 26777 34 671 1873 2807 863 Mbps 2486 Mbps
PF 34530 1819 1716 29460 34 603 518 1258 1678 Mbps 2375 Mbps
PD 31509 1806 1697 26471 34 643 1901 2856 843 Mbps 2168 Mbps
Max C/I 33000 1809 1695 27961 34 657 397 2855 1168 Mbps 2850 Mbps
Gru
po
2
RR 33265 1887 1772 28019 34 61 2721 1192 1603 Mbps 2704 Mbps
PF 35755 1860 1761 30570 34 67 832 255 2828 Mbps 2675 Mbps
PD 32920 1861 1757 27738 34 59 2707 1223 1597 Mbps 2488 Mbps
Max C/I 35108 1859 1757 29930 34 72 523 1206 2308 Mbps 2623 Mbps
Gru
po
3
RR 32963 1866 1764 27766 34 11 2721 1214 1588 Mbps 2871 Mbps
PF 35807 1866 1765 30609 34 13 830 259 2820 Mbps 2897 Mbps
PD 32957 1866 1765 27759 34 9 2718 1225 1592 Mbps 2741 Mbps
Max C/I 35147 1866 1765 29949 34 12 520 1230 2300 Mbps 2856 Mbps
Gru
po
4
RR 32908 1861 1757 27726 32 62 2695 1246 1550 Mbps 2501 Mbps
PF 35756 1860 1761 30571 32 72 810 273 2727 Mbps 2677 Mbps
PD 32909 1861 1757 27727 32 61 2695 1246 1532 Mbps 2597 Mbps
Max C/I 35070 1859 1757 29892 32 70 535 1236 2219 Mbps 2624 Mbps
Gru
po
5
RR 32939 1866 1765 27741 32 11 2708 1253 1546 Mbps 2748 Mbps
PF 35809 1866 1765 30611 32 12 805 285 2720 Mbps 2898 Mbps
PD 32939 1866 1764 27742 32 11 2707 1254 1528 Mbps 2745 Mbps
Max C/I 35113 1866 1765 29915 32 12 533 1253 2212 Mbps 2857 Mbps
Gru
po
6
RR 32946 1866 1768 27745 32 1 2709 1255 1543 Mbps 2924 Mbps
PF 35820 1866 1769 30618 32 1 806 284 2719 Mbps 2893 Mbps
PD 32946 1866 1768 27745 32 1 2709 1255 1525 Mbps 2922 Mbps
Max C/I 35134 1866 1768 29933 32 1 534 1242 2206 Mbps 3018 Mbps
Gru
po
7
RR 32928 1866 1765 27730 28 10 2675 1302 1500 Mbps 2745 Mbps
PF 35816 1866 1765 30618 28 13 801 285 2647 Mbps 2899 Mbps
PD 32928 1866 1765 27730 28 10 2675 1302 1482 Mbps 2742 Mbps
Max C/I 35089 1866 1765 29891 28 12 521 1293 2151 Mbps 2855 Mbps
Gru
po
8 RR 32935 1866 1768 27734 28 1 2678 1301 1496 Mbps 2923 Mbps
PF 35828 1866 1769 30626 28 1 802 284 2646 Mbps 3046 Mbps
PD 32935 1866 1768 27734 28 1 2678 1301 1478 Mbps 2921 Mbps
Max C/I 35099 1866 1768 29898 28 1 522 1293 2142 Mbps 3015 Mbps
Tabla 4.11: Simulación de estudio de diversidad de Tx y Rx
Fuente: Software ATOLL
4.3 PROPUESTAS A EMPLEAR 102
Analizando los resultados obtenidos de la simulación en la Tabla 4.11 se
compara los Grupos 1 y 2 se observa de que a pesar de que en ambos casos sólo
existe solo una antena de Tx y una Rx en las celdas, al establecer en el software
que se emplee diversidad de transmisión y recepción en la red es mejor porque
el terminal MIMO se beneficia de las dos antenas que posee gracias a la
diversidad de transmisión, también es muy importante notar que
independientemente del scheduler que se seleccione los usuarios que no tienen
servicio se reducen notablemente.
En todos los grupos se muestra que la estrategia PF supera a Max C/I en cuanto
a los Effective RLC Aggregated Trougputs a pesar de que se ha utilizado los
nuevos valores de MUG establecidos en el apartado 4.2.2. Así la estrategia PF es
más favorecida respecto a las demás estrategias al emplear diversidad de Tx y
Rx ya que los usuarios consiguen Radio Bearers de mayores índices como
consecuencia del aumento de sus C/(I+N) con lo cual los Channel Troughputs se
incremental y al multiplicarlos por las MUG, PF supera a Max C/I.
Con los grupos 4, 5 y 6 al mantener el número de antenas transmisoras en 2 e ir
variando las receptoras se obtiene similares resultados destacando que la
estrategia PF del grupo 8 obtiene uno de los mejores Troughputs en UL de todas
las simulaciones, es decir al utilizar las 4 antenas en Tx y Rx.
Es importante indicar que en todos los grupos donde se activó la diversidad los
usuarios rechazados "Resource Saturation" aumenta ligeramente con respecto a
las simulaciones anteriores, esto se debe a que aumentar el Channel Troughput
se reducen los recursos necesarios para satisfacer las demandas mínimas y
máximas de troughput de usuarios.
También se puede apreciar que a medida que se incrementa el número de
antenas de Tx menor es el número de usuarios rechazados por "No Service", esto
se debe a que los terminales MIMO se benefician de la diversidad de transmisión
en las celdas que disponen de dos antenas para combinar las señales
constructivamente comprobando que mientras más antenas transmisoras
tenga la celda mayores son sus C/(I+N).
Analizando la configuración actual de la red del operador es coherente ya que
se obtienen los mejores resultados en la simulación, y queda como
recomendación si se quiere mejorar aún más considerar aplicación de la
estrategia PF en grupo 8.
4.3 PROPUESTAS A EMPLEAR 103
4.3.2 Propuesta de emplear diversidad MU-MIMO para cada estrategia.
Se realiza el estudio para observar el impacto de emplear diversidad MU-
MIMO en la red LTE, se realizan cuatro grupos de simulaciones modificando el
número de antenas transmisoras de las celdas manteniendo constante el
número de antenas receptoras, para cada grupo se realizaron cuatro
simulaciones una para cada estrategia (RR, PF, PD, Max C/I), la Tabla 4.12
muestra las condiciones.
Diversity Support
DL
Diversity Support
UL
Number of Transmision
Antenna Ports
Number of Reception
Antenna Ports
Grupo 1 None None 1 1 Grupo 2 SU-MIMO MU-MIMO 1 2 Grupo 3 SU-MIMO MU-MIMO 2 2 Grupo 4 SU-MIMO MU-MIMO 4 2
Tabla 4.12: Características para estudio de diversidad MU-MIMO
Fuente: Elaboración propia
En la Tabla 4.13 se muestran los resultados obtenidos se puede analizar que los
resultados del Grupo1 y Grupo 2 son iguales porque no se considera MU-MIMO
con una sola antena transmisora y a medida que aumenta el número de antenas
transmisoras en las celdas se observa que los usuarios rechazados por
"Scheduler Saturation" disminuye pero esto tiene un costo ya que los recursos
se agotan más rápidamente por lo que se incrementa considerablemente el
número de usuarios rechazados por "No Service". Aun así se ratifica que la
multiplexación garantiza cumplir con el rendimiento mínimo demandado por la
Red.
Se observa que la configuración del Grupo 3 (configuración actual de la red) y la
estrategia PF es el mejor resultado obtenido con respecto a rendimiento, sin
embargo si lo que queremos es aumentar la cantidad de usuarios con mejor
experiencia se elegiría el PF del grupo 4 ya que se logra conseguir la menor
cantidad de usuarios con saturación de scheduler.
4.3 PROPUESTAS A EMPLEAR 104
Estrategia Total Conected
Users
Connected DL
Connected UL
Connected DL + UL
No Coverage
No Service
Scheduler Saturation
Resource Saturation
Effective RLC Aggregated Thr
(DL)
Effective RLC Aggregated Thr
(UL)
Gru
po
1
RR 31511 1806 1696 26474 34 643 1900 2855 857 Mbps 2174 Mbps
PF 34530 1819 1716 29460 34 603 518 1258 1678 Mbps 2375 Mbps
PD 31509 1806 1697 26471 34 643 1901 2856 843 Mbps 2168 Mbps
Max C/I 33000 1809 1695 27961 34 657 397 2855 1168 Mbps 2280 Mbps
Gru
po
2
RR 31511 1806 1696 26474 34 643 1900 2855 459 Mbps 2035 Mbps
PF 34530 1819 1716 29460 34 603 518 1258 934 Mbps 2217 Mbps
PD 31509 1806 1697 26471 34 643 1901 2856 446 Mbps 2031 Mbps
Max C/I 33000 1809 1695 27961 34 657 397 2855 587 Mbps 2099 Mbps
Gru
po
3
RR 26979 1535 1498 22593 32 5031 1185 3716 857 Mbps 2174 Mbps
PF 29621 1590 1521 25149 32 4787 382 2121 1678 Mbps 2375 Mbps
PD 26979 1535 1498 22593 32 5031 1185 3716 843 Mbps 2168Mbps
Max C/I 27838 1543 1493 23449 32 5040 314 3719 1168 Mbps 2280 Mbps
Gru
po
4
RR 20054 1333 1112 16797 28 13681 653 2527 375 Mbps 1684 Mbps
PF 22125 1188 1146 18744 28 13139 110 1541 698 Mbps 663 Mbps
PD 20071 1133 1133 16810 28 13669 653 2522 359 Mbps 16884 Mbps
Max C/I 20646 1128 1112 17392 28 13650 57 2562 465 Mbps 1722 Mbps
Tabla 4.13: Simulaciones con diversidad MU-MIMO
Fuente: Software ATOLL
ESTUDIO EVENTO 105
4.4 ESTUDIO SOBRE UN eNB SIMULANDO EVENTO
Se realizó un análisis de rendimiento sobre un eNB simulando cubrir un evento
aplicando las cuatro estrategias de Packet Scheduling con los parámetros
identificados para obtener los mejores resultados en rendimiento, es decir,
estableciendo el Scheduler en Aplication Throughput, selección del Bearer en
Index e implementando diversidad de transmisión y recepción con 2 antenas
que es la disposición actual de la Red, a continuación ubicación y usuarios de
evento sobre LTE001:
Figura 4.28 : Estudio sobre único eNB LTE001
Fuente: Atoll
4.4.1 Simulaciones sobre eNB LTE001
En la Tabla 4.14 se muestran las demandas del evento:
ESTUDIO EVENTO 106
Demand
Conected Users 1236
Conected DL 72
Conected UL 60 Active DL + UL 1062
Inactive 42 Max Throughput Demand (DL)
786 Mbps
Min Throughput Demand (DL)
21 Mbps
Max Throughput Demand (UL)
114 Mbps
Min Throughput Demand (UL)
13 Mbps
Tabla 4.14: Demandas de Evento
Fuente: Software ATOLL
Obteniendo los resultados mostrados en la Tabla 4.15 donde se puede apreciar
que para un evento en que la cantidad de usuarios es constante las estrategias
en cuestión de comportamiento de números de usuarios tienen idéntico
resultado, destacando a PF que obtiene mejor Throughput en el DL, el
rendimiento en el UL es semejante.
RR PF PD Max C/I
Conected Users 1234 1234 1234 1234
Conected DL 71 71 71 71
Conected UL 59 59 59 59 Active DL + UL 1062 1062 1062 1062
Inactive 42 42 42 42 No Coverage 2 2 2 2
No Service 0 0 0 0 Scheduler Saturation 0 0 0 0
Resource Saturation 0 0 0 0
Effective RLC Aggregated Throughput (DL)
67 105 Mbps 65 Mbps 89 Mbps
Effective RLC Aggregated Troughput (UL)
101 103 Mbps 101 Mbps 102 Mbps
Tabla 4.15: Demandas de Evento
Fuente: Software ATOLL
CONCLUSIONES 107
CONCLUSIONES
Las estrategias de Packet Scheduling empleadas en la red LTE de la ciudad de
Tucumán condicionan el rendimiento que se puede obtener por celda o total de
la red, también influye en el número de usuarios total que lleguen a conectarse
en le red, en la planificación de la red se puede tener la libertad de elegir lo que
el operador desee priorizar como puede ser el mejor Agreggated Troughput o la
repartición más justa posible.
En el software ATOLL se logró representar las cuatro estrategias de Packet
Scheduling: Round Robin, Proportional Fair, Proportional Demand y Maximum
C/I, en el presente trabajo se sometió al análisis de dichas estrategias la Red
desplegada en la ciudad de Tucumán durante el año 2015.
De los primeras predicciones realizadas se concluye que en todas las estrategias
de Packet Scheduling se toma como referencia las condiciones de carga tomadas
del Cell Table por que se rigen únicamente de los valores de Traffic Loads y UL
Noise Rise establecidos por el usuario independientemente del Scheduler
seleccionado, se observó que bajo esta modalidad el rendimiento de la red era
similar para RR, PD y Max C/I, a diferencia de PF que obtiene mejores
resultados.
Una vez de obtener los primeros resultados fue necesario bajar información del
Throughput de las celdas 4G que actualmente están activas en la ciudad de
Tucumán para realizar un análisis de tráfico para que los resultados sean lo más
apegados a la realidad de la red. Para conseguir esto se utilizó el OSS de HUAWEI
U2000 para extraer información se realizó un análisis de los primeros días del
mes de Diciembre de 2015 analizando los valores de Service DL Throughput
(Mbit/s) y Service UL Throughput (Mbit/s).
Con la información obtenida se procedió a realizar predicciones de cobertura
del tipo Effective RLC Aggregated Troughput permitiendo ilustrar los resultados
del rendimiento de la red y se puede observar de mejor manera la respuesta de
la red ante cada una de la estrategias seleccionadas, cabe mencionar que a partir
de este punto, las simulaciones realizadas ya no fueron gráficas sino que se
analizaba los valores numéricos obtenidos.
CONCLUSIONES 108
En total se realizaron 91 simulaciones de tráfico y 40 predicciones de cobertura
por rendimiento, en las simulaciones se fueron variando los diferentes
parámetros de los Schedulers en las que se concluyó que con la estrategia
Proportional Fair siempre se obtiene el mayor rendimiento de la red, teniendo
como contrincante a la estrategia Max C/I que bajo diferentes condiciones
llegaba a obtener ligero mejor rendimiento en el UL, entonces bajo lo
mencionado es importante destacar que en el software la estrategia que se
beneficia por la ganancia por diversidad multiusuario es PF que es channel-
aware al igual que Max C/I, lo que se pudo comprobar con el estudio de las
ganancias multiusuario MUG definidas en el Scheduler.
Una vez que se pudo definir el Scheduler que mejor respuesta tiene en la red, se
procedió a realizar un estudio para presentar propuestas que ayuden a
optimizar un poco más aún el rendimiento de la red, por lo que se analizó
implementar diversidad de transmisión en la que se obtuvo buenos resultados
ya que se pudo reducir significativamente los usuarios rechazados y obteniendo
mayor cantidad de usuarios conectados con el costo de aumentar los usuarios
con saturación de Scheduler concluyendo que a medida que se incrementa el
número de antenas se obtiene mejor robustez.
Para la propuesta de utilizar MU-MIMO a medida que aumenta el número de
antenas transmisoras en las celdas se observa que los usuarios rechazados por
"Scheduler Saturation" disminuye pero esto tiene un costo ya que los recursos
se agotan más rápidamente por lo que se incrementa considerablemente el
número de usuarios rechazados por "No Service" sin embargo se ratifica que el
Troughput cumple con las exigencias mínimas de la red.
Una vez realizado el análisis de todos los escenarios que se pueden dar se
observó que la cantidad de usuarios que se quedan sin servicio o los recursos
de Sheduler se agotan, aunque estas cantidades se logran reducirlas al máximo
como en el caso que aplicamos diversidad se concluye que la solución es agregar
sitios nuevos en los huecos de cobertura que se observan en la simulación.
Como parte final del estudio se realizó un análisis simulando un evento en el que
el número de usuarios es constante y se tiene el servicio sólo de un eNB
concluyendo que a nivel de comportamiento de usuarios el resultado es idéntico
para todas las estrategias destacando el rendimiento de la estrategia PF y Max
C/I.
Durante este estudio se logró identificar la mejor estrategia de Scheduling a
aplicarse sobre la red de la ciudad de Tucumán es PF y Max C/I, también se logró
mejorar su rendimiento variando diferentes parámetros y aplicando diversidad
de transmisión y recepción, no se observó un rendimiento bueno con estrategias
CONCLUSIONES 109
RR y PD por lo que se sugiere realizar nuevos estudios bajo diferentes
condiciones como por ejemplo Indoor y observar si se obtiene mejores
resultados.
La experiencia que se ha dado durante el despliegue de la red 4G concuerda con
el resultado del estudio al seleccionar la estrategia PF, sin embargo no debería
encasillarse en un método ya que constantemente se vienen aplicando mejoras
en el RAN de los eNB, en el caso específico del operador se trata de tomar en
consideración recomendaciones correspondientes a la empresa vendor
HUAWEI para tecnologías UMTS y LTE en el interior del país.
El Operador móvil trabaja con programas propietarios; antes de iniciar el
despliegue de la Red LTE en el país, bajo directiva Global CTO se adquirió las
licencias correspondientes para la utilización al Software ATOLL para el
desarrollo de la planificación de la nueva red a implementar, el planificador
dispone de un acceso el cual es controlado por la gerencia de administración y
seguridad de datos, el planificador puede evaluar diferentes escenarios y elegir
el que mejor desempeño brinde.
La estrategia PF es independiente del modelo de ciudad ya que para este caso
de estudio se definió un cluster de nodos de la ciudad de Tucumán sobre los
cuales se realizó el análisis, se debe tomar en cuenta que la densidad de usuarios
de la ciudad, las relación SINR y además la morfología del terreno inciden
directamente sobre los cálculos que realiza el Scheduler, por lo que se
recomienda que siempre antes de realizar algún despliegue de la tecnología se
realice una simulación o prueba sobre la ciudad donde se va a implementar la
tecnología. Como observación en el estudio realizado sobre un eNB para un
evento la estrategia permite mejorar el Throughput cuando hay mayor cantidad
de usuarios conectados y que tengan buena SINR por lo que una característica
es aplicarla en el conjunto de ciudades que manejan gran cantidad de usuarios
actualmente el consumo de datos sobre el cluster de la ciudad de Tucumán está
sobre los 159 Gbyte diarios.
ANEXOS 110
ANEXOS
TABLAS: SITES, TRANSMITERS & CELLS a
utilizarse en software ATOLL
TABLAS: THROUGHPUT OSS HUAWEI U2000
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS 111
REFERENCIAS BIBLIOGRA FICAS
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