Posicionamento de pico-células numa rede LTE

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1 Posicionamento de pico-células numa rede LTE Pedro André Branco Serra Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de Computadores Júri Presidente: Prof. Fernando Duarte Nunes (IST) Orientador: Prof. António José Castelo Branco Rodrigues (IST) Vogal: Prof. Paulo Luís Serras Lobato Correia (IST) Outubro 2013

2 Agradecimentos Em primeiro lugar gostaria de agradecer ao meu orientador, o Professor António Rodrigues pela oportunidade de desenvolver esta dissertação. Agradeço-lhe ainda toda a orientação, sugestões, aconselhamento e disponibilidade que me ofereceu durante a elaboração deste trabalho. Gostaria também de agradecer à minha família, ao meu Pai, Mãe e Irmão, bem como aos meus amigos mais próximos por todo o apoio e incentivo que sempre me deram. i

3 Resumo Como forma de aumentar a capacidade da rede de comunicações móveis, o operador escolhe habitualmente colocar mais macro-células nas zonas em que há uma grande intensidade de tráfego de dados. Esta abordagem tem como desvantagem o elevado custo de implementação. No projeto LTE (Long Term Evolution) propõe-se a colocação de células mais pequenas com menor cobertura, chamadas pico-células, como alternativa à abordagem anterior. Estas pico-células, apesar de cobrirem uma área menor têm um custo de implementação muito inferior ao de uma macro-célula. A introdução de mais células numa rede já existente pode trazer problemas devido à interferência causada pelo elevado número de células e a proximidade entre as mesmas. O trabalho aqui apresentado pretende estudar a forma como as pico-células são colocadas no sistema de forma a otimizar os resultados proporcionados pela sua introdução. Os vários cenários de colocação das pico-células simulados foram analisados através da medição do valor de SINR (Signal to Noise and Interference Ratio) e dos valores dos débitos binários dos utilizadores da rede. Mostra-se que o resultado da introdução de pico-células na rede depende grandemente das posições em que estas são colocadas, mas que seguindo algumas regras pode ter um efeito positivo. É também estudada uma técnica de aumento da cobertura dos sectores das picocélulas de modo a que estas sirvam mais utilizadores, desta forma aliviando a carga das macro-células e aumentando o desempenho do sistema. Palvras-chave: LTE, Pico-células, Posicionamento, Interferência ii

4 Abstract As a way to increase the capacity of the mobile communications network, the service provider usually chooses to place more macrocells in the areas in which there is a big intensity of data traffic. This approach has, as a disadvantage, an elevated cost of implementation. The LTE (Long Term Evolution) project proposes the placement of smaller cells with smaller coverage, called picocells, as an alternative to the previous approach. These picocells, despite of covering a smaller area, have a far lower implementation cost than that of a macrocell. The introduction of more cells in a previously existent network can bring problems due to the interference caused by the high number of cells and the proximity between them. The work here presented aims to study the way in which the picocells are placed in the system in order to optimize the results of their introduction. The various scenarios of picocell placement simulated were analized through the measuring of the SINR (Signal to Noise and Interference Ratio) value and the values of the throughputs of the network users. It is shown that the result of the introduction of picocells in the network greatly depends on the positions in which these are placed, but by following some rules there can be a positive outcome. Furthermore, a technique of increasing the coverage of the picocells sectors is also studied. This technique allows the picocells to serve more users, therefore offloading the macrocells and increasing system performance. Keywords: LTE, Picocells, Positioning, Interference iii

5 Conteúdo 1 Introdução Motivação Estrutura Estado da Arte Long Term Evolution Rede de Acesso OFDMA e SC-FDMA MIMO Long Term Evolution Advanced Pico-células Modelos do Sistema e Simulador Simulador enodebs Perdas de propagação (Pathloss) Fast Fading UEs e Schedulers Distribuição 3GPP Hotspot capacity enhancement Distribuição aleatória uniforme Schedulers Parâmetros de simulação Resultados Colocação de uma pico-célula Cenário com duas pico-células próximas Cenários com várias pico-células utilizando a distribuição 3GPP Hotspot Capacity Enhancement Cenários com várias pico-células utilizando a distribuição de UEs aleatória 38 5 Conclusão e Trabalho Futuro 45 iv

6 Lista de Figuras 1.1 Tendência de crescimento do tráfego mundial de dados móveis (adaptada de [2]) Arquitetura geral do GSM, GPRS, UMTS e LTE/EPS (adaptado de [4]) Arquitetura de uma rede LTE (adaptado de [4]) Exemplo simplificado do espectro de sub-portadoras do OFDM Símbolo OFDM no domínio temporal [7] Estrutura de Resource Blocks do LTE [6] Comparação entre OFDMA e SC-FDMA [8] Ilustração do funcionamento de alguns modos MIMO Componentes do LTE-A [9] Fluxograma de funcionamento do simulador Posições dos macro-enodebs Diagrama de radiação para um sector de uma macro-célula ([15]) Macro-células simuladas Posições da pico-célula dentro do sector da macro-célula Numeração das posições para a colocação da pico-célula Diagramas de SINR médio total e da pico-célula dependendo da posição da pico-célula Diagramas dos máximos do SINR médio total e da pico-célula dependendo da posição da pico-célula Exemplo da colocação das duas pico-células em referência a uma posição central Diagramas de SINR médio total e das pico-células dependendo da posição das pico-células Diagramas de SINR médio total e das pico-células dependendo da posição das pico-células Percentagem de pico-células simuladas Variação do SINR médio (Sem CRE) Débito binário médio por utilizador (Sem CRE) v

7 LISTA DE FIGURAS vi 4.11 Débito binário médio por utilizador das pico-células (Sem CRE) Débito binário do percentil 5 dos utilizadores (Sem CRE) Débito binário médio por utilizador (N pico = 6) Débito binário médio por utilizador das pico-células (N pico = 6) Débito binário do percentil 5 dos utilizadores (N pico = 6) Variação do SINR médio (Sem CRE) Débito binário médio por utilizador (Sem CRE) Débito binário médio por utilizador das pico-células (Sem CRE) Débito binário do percentil 5 dos utilizadores (Sem CRE) Débito binário médio por utilizador (N pico = 6) Débito binário médio por utilizador das pico-células (N pico = 6) Débito binário médio por utilizador das macro-células (N pico = 6) Débito binário do percentil 5 dos utilizadores (N pico = 6)

8 Lista de Tabelas 2.1 Parâmetros chave do LTE [13, 14] Propriedades do objeto enodeb Nova propriedade do objeto enodeb Cenários de propagação do modelo WINNER II (adaptado de [17]) Parâmetros do UE Parâmetros de simulação Diferença entre o SINR médio de todas as células do cenário com uma pico-célula no ponto (i, j) e o SINR médio de todas as células do cenário sem pico-célula [db] Diferença entre o SINR médio da pico-célula no ponto (i, j) e o SINR médio de todas as células do cenário sem pico-célula [db] Diferença entre o SINR médio de todas as células do cenário com duas pico-células centradas no ponto (i, j) e o SINR médio de todas as células do cenário sem pico-célula [db] Diferença entre o SINR médio das pico-células centradas no ponto (i, j) e o SINR médio de todas as células do cenário sem pico-célula [db] Diferença entre o SINR médio das células todas dos casos com duas picocélulas versus os casos com uma pico-célula [db] Diferença entre o SINR médio das pico-células dos casos com duas picocélulas versus os casos com uma pico-célula [db] vii

9 Lista de Abreviações 3GPP ACK AMPS BLER BTS CLSM CQI CRE E-UTRAN EDGE enb enodeb EPC EPS FFT GPRS GSM HSPA ICI IEEE 3rd Generation Partnership Project Acknowledgement Analogue Mobile Phone System Block Error Rate Base Transceiver Station Closed Loop Spatial Multiplexing Channel Quality Indicator Cell Range Extension Evolved UMTS Terrestrial Access Network Enhanced Data rates for GSM Evolution evolved NodeB evolved NodeB Evolved Packet Core Evolved Packet System Fast Fourier Transform General Packet Radio Service Global System for Mobile Communications High Speed Packet Access Inter-Carrier Interference Institute of Electrical and Electronics Engineers viii

10 LISTA DE TABELAS ix IFFT IMT-A IP ISD ISI ITU-R LTE LTE-A MCL MCS MIMO NB NLOS OFDM OFDMA PAPR POTS RN ROI RSRP SC-FDMA SINR TD TDMA TM Inverse Fast Fourier Transform International Mobile Telecommunications Advanced Internet Protocol Inter Site Distance Inter-Symbol Interference International Telecomunications Union Radiocommunication Sector 3GPP Long Term Evolution 3GPP Long Term Evolution Advanced Minimum Coupling Loss Modulation and Coding Scheme Multiple Input Multiple Output NodeB Non-Line Of Sight Orthogonal Frequency Division Multiplexing Orthogonal Frequency Division Multiple Access Peak to Average Power Ratio Plain Old Telephone Service Relay Node Region of Interest Reference Signal Receiving Power Single Carrier Frequency Division Multiple Access Signal to Interference and Noise Ratio Transmit Diversity Time Division Multiple Access Transmission Mode

11 LISTA DE TABELAS x TTI UE UMTS W-CDMA WiMAX Transmission Time Interval User Equipment Universal Mobile Telecommunications System Wideband Code Division Multiple Access Worldwide Interoperability for Microwave Access

12 Capítulo 1 Introdução O aumento dos serviços de banda larga móveis levou à necessidade de criar sistemas de comunicações móveis capazes de suportar os grandes débitos binários resultantes. Em resposta a este aumento de recursos utilizados, em Março de 2008, a ITU-R (International Telecomunications Union Radiocommunication Sector) definiu o conjunto de especificações IMT-A (International Mobile Telecommunications Advanced) [1]. Este documento visa normalizar as características principais de um sistema de comunicações de nova geração a chamada 4G. As duas tecnologias candidatas a esta nova geração são o Mobile WiMAX (Worldwide Interoperability for Microwave Access) definido na norma IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers) m e o LTE (3GPP Long Term Evolution) mas estas não atingem os objetivos requeridos para serem denominados sistemas 4G. No entanto, ambas as suas evoluções, nomeadamente o WiMAX Release 2 e o LTE-A (3GPP Long Term Evolution Advanced), são capazes de superar os objetivos impostos pela ITU, desta forma podendo ser consideradas tecnologias de 4 a geração. Este trabalho foca-se nas tecnologia LTE e sua evolução, ambas definidas nas normas 3GPP (3rd Generation Partnership Project) Release 8 a 10. Embora esta tecnologia seja capaz de atingir os requisitos para o 4G, a arquitetura atual da rede consistente apenas de macro-células não é suficiente para oferecer tais desempenhos a um grande número de utilizadores. Assim, em vez de os operadores melhorarem a sua cobertura através do posicionamento de mais macro-células, que são equipamentos caros, pondera-se a utilização de células mais pequenas, com menor cobertura as chamadas pico-células. As pico-células são formadas por equipamentos mais baratos e com menores consumos energéticos, sendo portanto ideais para a colocação em zonas de HotSpot onde é esperada uma grande concentração de utilizadores ou para melhorar o serviço da rede num aspeto geral. O seu preço reduzido introduz ainda a possibilidade de o equipamento ser colocado em casa do cliente para seu uso pessoal, sendo neste caso chamada de femto-célula. A introdução deste novo tipo de célula dentro das macro-células já existentes leva ao 1

13 CAPÍTULO 1. INTRODUÇÃO 2 aumento da interferência entre células e portanto a sua colocação deve ser estudada por forma a que as novas células melhorem o desempenho da rede em vez de o piorarem. 1.1 Motivação A crescente utilização de aplicações baseadas na mobilidade e em grandes transferências de dados leva por sua vez à crescente procura de serviços de dados móveis. A figura 1.1 ilustra a previsão de crescimento do tráfego de dados móveis nos próximos anos. Ao analisar a tendência demonstrada na figura, é de notar que estão previstos aumentos da ordem de 78% para o ano 2013 em comparação com Este enorme aumento do tráfego de dados móveis leva à necessidade de implementar uma rede capaz de suportar os desempenhos exigidos pelos utilizadores. Figura 1.1: Tendência de crescimento do tráfego mundial de dados móveis (adaptada de [2]) Em 2012, as ligações de 4G representaram apenas 0.9% das ligações móveis mundiais e 14% do tráfego de dados móveis, no entanto prevê-se que estes valores subam consideravelmente para 10% e 45%, respetivamente, no ano É ainda de realçar que os dados apresentados na figura 1.1 não têm em conta o tráfego de dados móveis descarregado através de dispositivos Wi-Fi ou femto-células, que representou, em 2012, 33% do tráfego de dados móveis. Prevê-se também que este tráfego atinja um valor da ordem de 21 EB/mês no ano 2017 [2]. Estas previsões indicam-nos que tanto a 4 a geração de redes móveis como as femto e pico-células vão representar uma grande parte do tráfego de dados móveis. O grande aumento do número de pequenas células introduz interferência na rede e portanto a sua colocação deve ser estudada com cuidado por forma a minimizar este tipo de problemas.

14 CAPÍTULO 1. INTRODUÇÃO Estrutura No capítulo 2 descrevem-se as tecnologias analisadas ao longo do trabalho e dá-se uma introdução histórica às redes de comunicações móveis. Posteriormente, descrevem-se os modelos utilizados para descrever o sistema, no capítulo 3 bem como as alterações efetuadas sobre o simulador original para implementar alguns desses modelos. Neste capítulo especificam-se também os parâmetros de simulação utilizados nos vários cenários testados. O capítulo 4 descreve especificamente cada cenário simulado e analisa os resultados das simulações realizadas. Para finalizar, no capítulo 5 conclui-se sobre os resultados obtidos. Do trabalho apresentado nesta dissertação resultou a seguinte submissão para publicação: P. Serra, A. Rodrigues, Picocell positioning in an LTE network, 7 o Congresso do Comité Português da URSI, Lisboa, Portugal, 22 de Novembro de (submetido para publicação)

15 Capítulo 2 Estado da Arte A primeira geração de redes de comunicações móveis era formada por vários sistemas analógicos independentes por exemplo o AMPS (Analogue Mobile Phone System) utilizado nos EUA. Estes sistemas surgiram nos anos 80 e estavam diretamente relacionados com a POTS (Plain Old Telephone Service) a rede de telefonia tradicional. O GSM (Global System for Mobile Communications) foi a primeira tecnologia digital de comunicações móveis. Ficou conhecida como a tecnologia principal das redes de 2 a geração (2G). Esta é uma rede orientada à comutação por circuitos estando assim ligada à rede de telefonia tradicional. Posteriormente foram criadas redes orientadas à comutação por pacotes (ainda pertencentes à 2 a geração), nomeadamente o GPRS (General Packet Radio Service) e o EDGE (Enhanced Data rates for GSM Evolution) que funcionam sobre a mesma rede de núcleo que o GSM. Todas estas tecnologias fazem uso do TDMA (Time Division Multiple Access) para fornecer o acesso à rede por parte de vários utilizadores. Posteriormente foi introduzido o UMTS (Universal Mobile Telecommunications System), baseado em W-CDMA (Wideband Code Division Multiple Access), orientado também à comutação por pacotes. Baseia-se na mesma arquitetura de rede de núcleo que o GSM e UMTS. Esta é a principal tecnologia da 3 a geração de redes móveis (3G) pois permite alcançar maiores débitos binários e melhor qualidade de serviço que as soluções 2G. Ainda parte das tecnologias 3G, encontra-se o HSPA (High Speed Packet Access), também baseado em W-CDMA. Este é capaz de débitos binários superiores aos até então obtidos pelo UMTS. O LTE é a nova evolução das comunicações móveis. Faz parte do grupo de documentos 3GPP Release 8 que foi finalizado em Dezembro de 2008 [3]. Também conhecido como E-UTRAN (Evolved UMTS Terrestrial Access Network), representa a rede de acesso do sistema EPS (Evolved Packet System) [4]. O LTE é a primeira tecnologia com uma arquitetura completamente orientada para a comutação de pacotes IP (Internet Protocol). Baseia-se em técnicas de OFDMA (Orthogonal Frequency Division Multiple Access) no downlink (ligação da estação de base para o utilizador), SC-FDMA (Single Carrier Frequency Division Multiple Access) no uplink (ligação entre o utilizador e a estação de 4

16 CAPÍTULO 2. ESTADO DA ARTE 5 base) e esquemas MIMO (Multiple Input Multiple Output). A figura 2.1 ilustra a arquitetura das várias tecnologias referidas anteriormente. Figura 2.1: Arquitetura geral do GSM, GPRS, UMTS e LTE/EPS (adaptado de [4]) Long Term Evolution O LTE foi concebido com os seguintes objetivos em vista: atrasos reduzidos; débitos superiores por utilizador; aumento do débito para os utilizadores na cell-edge (uniformização do serviço); custo por bit reduzido, implicando um aumento da eficiência espectral; maior flexibilidade na utilização do espectro (quer de bandas novas ou já existentes); arquitetura da rede simplificada; mobilidade sem interrupções; consumos energéticos razoáveis para o terminal móvel. Consequentemente, alguns dos requisitos do LTE são débitos binários de pico superiores a 100 Mbps no downlink (aproximadamente 7 vezes superior ao 3GPP Release 6) e eficiências espectrais médias por célula na ordem de bps/hz/célula (entre 3 e 4 vezes superior ao obtido pelo 3GPP Release 6). No uplink, pretendem-se débitos de pico superiores a 50 Mbps e eficiências espectrais médias por célula na ordem de 1 BTS (Base Transceiver Station), NB (NodeB), enb (evolved NodeB)

17 CAPÍTULO 2. ESTADO DA ARTE bps/hz/célula, resultando em aumentos de 5 vezes e de 2 a 3 vezes, respetivamente, quando comparados com o 3GPP Release 6. Há ainda mais flexibilidade na escolha do serviço pois o LTE oferece larguras de banda entre 1.4 MHz e 20 MHz quando a versão anterior oferecia apenas uma largura de banda (5 MHz) [5] Rede de Acesso A arquitetura da rede de acesso do LTE a E-UTRAN é composta por apenas um tipo de nó (como já foi ilustrado na figura 2.1), o enodeb (evolved NodeB). Assim, não existe uma centralização do controlo da rede estando este distribuído pelos vários nós. Ao estabelecer uma arquitetura plana da rede, reduzem-se as latências do sistema, melhorando o serviço. Revela-se então necessária uma forma de comunicação entre os vários enodeb, esta surge sob a forma de interfaces X2. Esta forma de comunicação serve para efetuar operações de handover, coordenação da interferência, entre outras. Os enodeb estão ainda ligados ao EPC (Evolved Packet Core) através de interfaces S1 por forma a completarem as transferências de dados dos utilizadores. Esta arquitetura está ilustrada na figura 2.2. Figura 2.2: Arquitetura de uma rede LTE (adaptado de [4]) OFDMA e SC-FDMA A interface de rádio do LTE é composta por OFDMA no downlink, SC-FDMA no uplink e esquemas MIMO, como foi referido anteriormente.

18 CAPÍTULO 2. ESTADO DA ARTE 7 O OFDMA é baseado na tecnologia OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing). Esta consiste na divisão do espectro de frequências em várias sub-portadoras ortogonais entre si. Esta ortogonalidade é obtida por o máximo de uma sub-portadora coincidir sempre com um zero de todas as outras. Desta forma, elimina-se a ICI (Inter- Carrier Interference) e por as sub-portadoras estarem todas muito próximas umas das outras, garante-se uma eficiência espectral muito elevada. Esta divisão é ilustrada na figura 2.3. Figura 2.3: Exemplo simplificado do espectro de sub-portadoras do OFDM Outro tipo de interferência eliminado pelo OFDM é a ISI (Inter-Symbol Interference). Isto deve-se ao facto de um intervalo de guarda Cyclic Prefix ser posto entre cada símbolo no domínio do tempo permitindo que a informação seja recuperada corretamente mesmo que um símbolo se sobreponha em parte de outro (figura 2.4). Figura 2.4: Símbolo OFDM no domínio temporal [7] Os processos de modulação e desmodulação deste sistema são efetuados computacionalmente através de algoritmos de FFT (Fast Fourier Transform) e IFFT (Inverse Fast Fourier Transform). Desta forma todas as sub-portadoras são introduzidas digitalmente e é apenas necessária uma frequência portadora para todo o conjunto de símbolos OFDM. No caso de OFDM todas as sub-portadoras são atribuídas a um só utilizador, com o objetivo de aumentar o desempenho da sua ligação. No caso do OFDMA pretende-

19 CAPÍTULO 2. ESTADO DA ARTE 8 se fornecer acesso à rede a múltiplos utilizadores através da atribuição de uma ou mais sub-portadoras a cada um deles. No LTE, o OFDMA é ainda utilizado em conjunto com TDMA transformando as dimensões da frequência e do tempo numa grelha composta por Resource Blocks que são conjuntos de sub-portadoras OFDMA combinados com intervalos de tempo TDMA (figura 2.5). Estes blocos são então distribuídos pelos vários utilizadores, fornecendo-lhes serviço. A alocação de um número maior ou menor de Resource Blocks a cada utilizador está relacionada com a largura de banda atribuída a esse utilizador, permitindo uma maior flexibilidade do sistema. Figura 2.5: Estrutura de Resource Blocks do LTE [6] A utilização de OFDMA no downlink permite atingir grandes eficiências espectrais e, consequentemente, altos débitos binários. No entanto, esta tecnologia induz um alto PAPR (Peak to Average Power Ratio) o que leva à necessidade de utilizar amplificadores mais lineares, mais caros e com maiores consumos energéticos. Estas desvantagens não constituem problema para os equipamentos das estações de base tornando possível utilizar OFDMA no downlink mas a sua utilização em dispositivos móveis levaria a equipamentos muito complexos e, portanto, muito caros. Desta forma, escolheu-se utilizar SC-FDMA para o uplink pois tem um baixo PAPR e uma implementação mais simples que o OFDMA. Em vez de utilizar sub-portadoras estreitas e tão juntas como o OFDMA, o SC-FDMA utiliza sub-portadoras com larguras de banda maiores para cada utilizador. Na figura 2.6 é possível observar que cada conjunto de 4 símbolos é enviado simultaneamente em 4 sub-

20 CAPÍTULO 2. ESTADO DA ARTE 9 portadoras diferentes no caso de OFDMA. No entanto, toda a largura de banda utilizada pelas mesmas 4 sub-portadoras OFDMA é utilizada por apenas uma sub-portadora SC- FDMA e os símbolos são enviados sequencialmente. Figura 2.6: Comparação entre OFDMA e SC-FDMA [8] MIMO Os esquemas MIMO consistem na utilização de várias antenas de transmissão e de receção. Existem 8 modos de transmissão MIMO TM (Transmission Mode): TM1 Single transmit antenna TM2 Transmit diversity TM3 Open loop spatial multiplexing TM4 Closed loop spatial multiplexing TM5 Multi-user MIMO TM6 Closed loop spatial multiplexing, rank = 1 TM7 Beamforming TM8 Dual-layer beamforming Alguns destes modos fazem uso das antenas múltiplas para oferecer robustez ao fluxo de dados enviando a mesma informação através de várias antenas como é o caso do TD (Transmit Diversity); outros aproveitam a capacidade de multiplexagem espacial para enviar fluxos de informação diferentes através de cada antena, aumentando o débito binário total por exemplo o CLSM (Closed Loop Spatial Multiplexing); e existem ainda modos que utilizam o controlo cuidado dos sinais enviados para cada antena por forma a

21 CAPÍTULO 2. ESTADO DA ARTE 10 Figura 2.7: Ilustração do funcionamento de alguns modos MIMO Tabela 2.1: Parâmetros chave do LTE [13, 14] Largura de Banda [MHz] 1.4, 3, 5, 10, 15, 20 TTI 2 mínimo [ms] 1 Modulações QPSK, 16-QAM, 64-QAM Número de portos de antenas 1, 2, 4 criarem feixes direcionados aumentando o ganho do conjunto de antenas em determinada direção os modos de Beamforming. Estes casos estão ilustrados na figura 2.7. Alguns dos parâmetros chave do LTE estão resumidos na tabela Long Term Evolution Advanced O LTE-Advanced é a evolução do LTE. Tem como objetivo aumentar os débitos binários conseguidos pelo seu predecessor, melhorar as eficiências espectrais, aumentar o número de utilizadores ativos e melhorar o desempenho nos limites das células. Os débitos binários de pico atingidos por esta especificação são de 3 Gbps no downlink e 1.5 Gbps no uplink, desta forma atingindo os requisitos impostos pelo IMT-A [1]. A principal funcionalidade introduzida pelo LTE-A é a capacidade de agregação de portadoras (carrier aggregation). Esta função permite atingir larguras de banda até 100 MHz (5 vezes superior ao máximo permitido pelo LTE). Cada portadora individual é referida como uma componente, cada componente pode ter uma largura de banda das permitidas pela norma LTE (1.4, 3, 5, 10, 15, 20 MHz) e um máximo de 5 componentes podem ser agregadas (5 20 Mhz = 100 MHz). As componentes podem pertencer à mesma banda (sendo adjacentes ou não) ou até serem de bandas de frequência diferentes; podem também ter larguras de banda diferentes entre elas (figura 2.8). O LTE-A apresenta também esquemas MIMO de maior ordem (até 8x8) e suporte para Relay Nodes. Um RN (Relay Node) consiste numa estação de base que se liga através de uma interface rádio a outra estação de base chamada doadora que por sua vez estabelece a ligação à rede de núcleo. Estes permitem aumentar a cobertura do sinal de rádio em locais onde a instalação de um cabo que interligue a estação de base à rede de núcleo seria 2 TTI (Transmission Time Interval)

22 CAPÍTULO 2. ESTADO DA ARTE 11 Figura 2.8: Componentes do LTE-A [9] muito complicada. 2.3 Pico-células Uma pico-célula é uma estação de base cujo sinal cobre uma área reduzida. Ao diminuir a área de cobertura, diminui-se a distância entre o utilizador e a estação de base, desta forma aumentando o SINR (Signal to Interference and Noise Ratio) indicando uma melhoria da qualidade do sinal recebido. A forma mais comum de aumentar o SINR é a colocação de mais estações de base. No entanto, a colocação de macro-células é bastante dispendiosa devido ao custo do equipamento, os custos de colocação do equipamento (muitas vezes em lugares de difícil acesso ou alugado a terceiros) bem como custos de funcionamento e de manutenção (as macro-células utilizam equipamentos complexos). Assim, surgiu o conceito de pico-célula, uma estação de base com menor cobertura de sinal (menor potência de emissão) mas menos dispendiosa de implementar. As células pequenas podem ser utilizadas de várias formas: 1. No exterior (outdoor) 2. Em ambientes empresariais (indoor) 3. Dentro de casa dos clientes (indoor) No primeiro caso, as células são tipicamente colocadas pelo operador para cobrir zonas onde é esperado um tráfego intenso (Hotspots). Na perspetiva do operador, é preferível colocar pico-células nestas zonas do que macro-células pois a área que se pretende cobrir é pequena (logo não se justifica utilizar células com coberturas muito grandes) mas o número de utilizadores é elevado. Nos casos 2 e 3, o equipamento das células é vendido ao cliente para aumentar a cobertura do sinal dentro de um espaço fechado no caso 2 o edifício da empresa, no caso 3 a casa do cliente. Nestes casos, o equipamento é instalado pelo cliente tornando a

23 CAPÍTULO 2. ESTADO DA ARTE 12 localização da nova célula desconhecida para o operador o que pode levar a problemas de gestão da interferência. No caso em que a célula é colocada dentro de casa (indoor), passa a ser denominada uma femto-célula ou Home enodeb. As femto-células são instaladas pelo cliente e têm uma potência de emissão mais baixa que as pico-células. Podem também ter políticas de acesso diferentes: Open Access Closed Access Na situação de open access (acesso aberto), a célula está publicamente disponível para todos os utilizadores, quer estes sejam os donos da célula ou não (por exemplo um utilizador que esteja a passar à porta de casa de um cliente que comprou a femto-célula). Na situação de closed access (acesso fechado), a femto-célula está apenas disponível para um grupo de utilizadores restrito gerido pelo cliente que comprou a célula. No caso das pico-células, estas utilizam usualmente uma política de acesso aberto (open access) pois são colocadas pelo operador em zonas de hotspot e pretende-se aumentar a qualidade do serviço nessa área para todos os utilizadores. Como o objetivo das pico-células é o offload de parte do tráfego da macro-célula, foi ainda introduzida a ideia de um valor de bias que influenciasse a escolha por parte de um UE sobre qual a célula a que se deve ligar. A esta técnica deu-se o nome de CRE (Cell Range Extension) [10] e é aplicada da forma descrita na equação (2.1). onde: CellID serving = arg max i {RSRP i + bias i } (2.1) CellID serving é o identificador da célula que vai servir o UE em questão; RSRP i (Reference Signal Receiving Power) é a potência de emissão medida pelo UE através dos sinais de referência do LTE para cada célula i; bias i é o valor de bias atribuído à célula i. Atribuindo um valor de bias às pico-células é possível aumentar a sua cobertura sem aumentar a sua potência de emissão. Desta forma, há um maior offload das macro-células sem a introdução de mais pico-células. Como o espectro eletromagnético é um recurso limitado, todas as estações de base da rede funcionam sobre a mesma frequência central. As várias estações de base (pico, femto ou macro) vão criar interferência umas com as outras e por isso, a colocação das células pequenas introduzidas na rede já existente deve ser estudada para reduzir este efeito. Neste trabalho, por questões de simplicidade de implementação do simulador, optou-se por utilizar apenas a variante de pico-célula com a política de acesso aberta.

24 Capítulo 3 Modelos do Sistema e Simulador 3.1 Simulador Os cenários estudados neste trabalho foram simulados através do simulador LTE Downlink System Level Simulator (v1.6r885) [11] desenvolvido pela Vienna University of Technology. Este simulador baseia-se no software MATLAB [12] e está orientado para a simulação ao nível da ligação e do sistema LTE. Assim, é possível simular cenários cujo objetivo seja refletir os efeitos do planeamento de células, scheduling ou interferência. O funcionamento do simulador é resumido no fluxograma da figura 3.1. Os blocos representados na figura 3.1 a azul são os blocos onde não foram efetuadas alterações. Os blocos a laranja sofreram modificações e os blocos a verde foram acrescentados. O simulador começa por receber do utilizador todos os parâmetros que definem o cenário que se pretende simular. Depois desta inicialização foi introduzido um novo conjunto de operações que consiste em preparar as variáveis que vão receber os valores dos resultados médios do cenário ou conjunto de cenários testados. Entramos agora no primeiro ciclo da simulação. Este ciclo foi introduzido para permitir simular várias vezes o mesmo tipo de cenário com o objetivo de obter um resultado médio após várias simulações. Este ciclo começa pelo cálculo dos valores que vão permanecer constantes durante cada simulação. Para tal começa-se pela criação dos objetos dos enodebs, os mapas para o pathloss macroscópico (sem fading) e do shadow fading (de variação lenta), depois criamse os objetos dos utilizadores e dos schedulers e por fim é gerado o mapa do fast fading (de variação rápida). A forma como o simulador efetua os cálculos destes valores está especificada em maior pormenor nas secções 3.2, 3.3, 3.4 e 3.5. De seguida inicia-se o ciclo principal de simulação. Este ciclo é executado até o número de TTIs simulados atingir o valor especificado (T T I final ). Dentro deste ciclo, os utiliza- 1 UE (User Equipment), MCS (Modulation and Coding Scheme), BLER (Block Error Rate), CQI (Channel Quality Indicator), ACK (Acknowledgement) 13

25 CAPÍTULO 3. MODELOS DO SISTEMA E SIMULADOR 14 Figura 3.1: Fluxograma de funcionamento do simulador 1 dores são movimentados de acordo com a sua posição atual e a direção e velocidade a que se deslocam, os enodebs recebem os dados de feedback dos utilizadores e é feito o novo escalonamento dos UEs para utilização no próximo TTI simulado. Depois é utilizado um modelo de qualidade da ligação que a partir do estado do canal calcula o SINR, seguido por um modelo de desempenho da ligação que a partir do SINR calculado anteriormente obtém o novo CQI (Channel Quality Indicator) uma medida da qualidade do canal enviada em feedback para o enodeb no próximo TTI. Calcula também o esquema de modulação e codificação (MCS) dado pelo scheduler e diretamente obtido a partir do CQI de feedback e partindo destes valores obtém uma aproximação do valor de BLER (Block Error Rate). Este valor é indicativo da qualidade da ligação. Para terminar o ciclo é enviado o feedback para os enodebs com o valor de CQI calculado anteriormente. Quando o número de TTIs simulados atinge o valor final pretendido (T T I final ), os resultados obtidos da simulação são juntos aos obtidos em simulações anteriores para cálculo de resultados médios (bloco a verde). A média dos resultados obtidos oferece uma maior certeza da veracidade do resultado do que o resultado obtido a partir de apenas

26 CAPÍTULO 3. MODELOS DO SISTEMA E SIMULADOR 15 uma simulação. Este valor médio tem tendência a convergir num valor final com cada nova simulação efetuada. Desta forma, são definidas à partida tolerâncias para os valores pertinentes dos resultados nos casos simulados: o débito médio por UE, o débito médio por UE de pico-célula e o débito médio do percentil 5 dos UEs (cell edge). Estas tolerâncias são utilizadas como fator de decisão para parar a simulação. As equações (3.1) e (3.2) representam este fator de decisão. R i representa o valor médio dos resultados r das i simulações já efetuadas. ε R representa a tolerância dada ao valor em teste. Quando os valores de R,i calculados para a nova simulação i e para todos os resultados que se pretendem incluir nesta decisão se tornam inferiores às tolerâncias escolhidas para cada um deles, então termina-se este conjunto de simulações e passa-se ao cenário seguinte. i j=1 R i = r j (3.1) i R,i = Ri R (i 1) < εr (3.2) Como os resultados tendem para um valor final fixo à medida que o número de simulações aumenta, então pode-se dizer que o erro do resultado medido é inferior à tolerância escolhida. Assim escolheram-se os resultados do débito binário médio por utilizador, débito binário médio por utilizador das pico-células e débito binário médio do percentil 5 como fatores determinantes para terminar as simulações do cenário corrente. As tolerâncias escolhidas são de 0.1 Mb/s para todos os valores referidos. Além de proporcionar um fator de decisão dependente do erro obtido, a introdução deste bloco de cálculo dos resultados médios representa um aumento do desempenho do simulador. Da forma como o simulador está programado, quando este acaba um ciclo de TTIs, ele guarda todos os dados calculados num ficheiro e apaga-os da memória RAM do computador. Ao pôr estes cálculos dentro do primeiro ciclo da simulação, podemos realizá-los assim que o simulador acaba o segundo ciclo da simulação antes de os eliminar da memória. Caso contrário, seria necessário realizar todas as simulações primeiro e depois carregar os ficheiros de resultados para a memória RAM um a um para extrair os valores que se pretende utilizar e depois voltar a eliminar os dados da memória. Esta operação é muito pesada computacionalmente pois as leituras do disco rígido são lentas e a forma como o MATLAB elimina dados da memória é também muito lenta. 3.2 enodebs Os enodebs são caracterizados pelo simulador através de um objeto com as seguintes propriedades: tipo de enodeb, tipo de antena, potência máxima de emissão, ganho de antena máximo e posição. A tabela 3.1 descreve os parâmetros utilizados para este objeto

27 CAPÍTULO 3. MODELOS DO SISTEMA E SIMULADOR 16 quando se trata de um enodeb do tipo macro ou do tipo pico. Tabela 3.1: Propriedades do objeto enodeb Tipo de enodeb Macro Pico Tipo de antena TR Omnidirecional Potência máxima de emissão 49 dbm 30 dbm Ganho máximo da antena 15 dbi 5 dbi A este objeto foi adicionada outra propriedade chamada bias de CRE que assume os valores da tabela 3.2. Este parâmetro tem vários valores possíveis para o caso dos pico-enodebs que serão posteriormente testados. Tabela 3.2: Nova propriedade do objeto enodeb Tipo de enodeb Macro Pico Bias de CRE 0 db 0, 8, 16 db Figura 3.2: Posições dos macro-enodebs Os objetos dos enodebs são gerados pelo código do simulador e as suas posições são calculadas para formar o cenário de anéis concêntricos no caso dos macro-enodebs (figura 3.2), ou são aleatória e homogeneamente distribuídos no caso dos pico-enodebs. Para haver controlo sobre o posicionamento dos pico-enodebs, alterou-se o simulador para que este aceite uma lista de posições pré-calculadas para as pico-células como exemplificado em (3.3).

28 CAPÍTULO 3. MODELOS DO SISTEMA E SIMULADOR 17 x 1 y 1 x 2 y 2.. (3.3) x n y n Onde x i, y i representa a posição do pico-enodeb i dentro da região de interesse ROI (Region of Interest). Estas posições podem ser totalmente aleatórias, aleatórias mas condicionadas ou mesmo pré-planeadas como se verificará nas simulações realizadas no capítulo 4. O diagrama de radiação das antenas de cada sector das macro-células é o descrito na recomendação da 3GPP TR [15]. Definido na equação (3.4). [ ( θ A (θ) = min 12 θ 3dB onde: θ 3db = 65 é a largura do feixe a 3 db A m = 20 db é a atenuação máxima ) 2, A m ], 180 θ 180 (3.4) Figura 3.3: Diagrama de radiação para um sector de uma macro-célula ([15]) O diagrama de radiação resultante é o da figura 3.3. O ganho máximo da antena é G = 15 dbi que é agora somado à atenuação calculada anteriormente. Este diagrama aplica-se aos casos em que cada macro-célula da rede está dividida em 3 sectores diferentes, cada um com a sua antena e um diagrama de radiação com aproximadamente 120 de abertura.

29 CAPÍTULO 3. MODELOS DO SISTEMA E SIMULADOR 18 No caso das pico-células, é utilizado um diagrama de radiação omnidirecional (A(θ) = 0 db) e com ganho de antena G = 5 dbi, existindo apenas um sector por pico-célula. 3.3 Perdas de propagação (Pathloss) O modelo utilizado no cálculo das perdas de propagação macroscópicas é o sugerido pela 3GPP no documento TR [15]. Este modelo consiste de dois cenários diferentes: urbano e rural. No caso presente utiliza-se o modelo urbano. Este modelo rege-se através de um valor de MCL (Minimum Coupling Loss) e uma expressão para as perdas de propagação dadas por (3.5) e (3.6) para o caso urbano. MCL = 70 db (3.5) L = 40 ( Dhb ) log 10 (R) 18 log 10 (Dhb) + 21 log 10 (f) + 80 [db] (3.6) onde: R é a distância em km entre a estação de base e o utilizador f é a frequência da portadora em MHz Dhb é a altura da antena da estação de base em metros, medida a partir da altura média dos telhados Utilizando uma frequência de portadora de f = 2000 MHz e uma altura da antena Dhb = 15 m, obtém-se a relação: P L db = log 10 (R) [db] (3.7) O simulador começa por definir a sua ROI: uma área grande o suficiente para incluir todos os enodebs especificados, tendo em conta a ISD (Inter Site Distance) especificada (500 metros nos cenários aqui testados). Esta área é representada por uma matriz em que cada ponto da matriz representa uma pequena área do mapa especificada pela resolução que o utilizador pretende. Após obter este conjunto de pontos uniformemente distribuídos pela região de interesse, dá-se início ao cálculo do mapa das perdas de propagação. Assim, utilizando as expressões de (3.5) e (3.6), para cada ponto (x, y) e para cada sector, i sec, de cada enodeb o simulador vai calcular as perdas de propagação P L db,x,y,isec obtendo uma matriz de duas dimensões para cada sector analisado. Este cálculo tem em atenção o diagrama de antena de cada sector de célula analisado. Partindo deste resultado, calcula-se a potência de receção para cada ponto (x, y) da ROI e para cada sector i sec como se descreve na equação (3.8).

30 CAPÍTULO 3. MODELOS DO SISTEMA E SIMULADOR 19 P R,x,y,isec = P T,isec 10 P L db,x,y,isec /10 L shadow fading, (x,y) ROI isec (3.8) onde P T,isec é a potência de emissão de cada enodeb pertencente ao sector i sec, P L db,x,y,isec são as perdas de percurso (pathloss) em cada ponto (x, y) para o enodeb i sec e L shadow fading são as perdas devido ao shadow fading. O shadow fading (variação lenta) é modelado utilizando o modelo de Claussen [16]. Este modelo cria um mapa de duas dimensões com uma distribuição log-normal em que cada ponto do espaço está correlacionado com 4 ou 8 dos seus vizinhos (8 nos casos aqui demonstrados). De seguida calculam-se os valores de SNR e SINR para cada ponto do mapa e para cada sector: SNR x,y,isec = P R,x,y,i sec N T (3.9) P R,x,y,isec SINR x,y,isec = N T + j sec P R,x,y,jsec P R,x,y,isec (3.10) SNR db,x,y,isec = 10 log 10 (SNR x,y,isec ) (3.11) SINR db,x,y,isec = 10 log 10 (SINR x,y,isec ) +bias db,isec (3.12) onde N T representa o ruído térmico do equipamento de receção e o parâmetro bias db,isec foi adicionado ao simulador original e representa o valor de bias utilizado na técnica CRE para cada enodeb i sec. Aqui, atribui-se um valor de bias de 0 db para os sectores de células macroscópicas e um valor superior para as pico-células. Este valor é introduzido para afetar a escolha do sector a que cada ponto pertence e é posteriormente removido para não afetar o valor final do SINR. De seguida calculam-se os valores de SNR e SINR para cada ponto do mapa sem dependência do sector, isto é, obtêm-se apenas os valores associados ao sector i sec que fornece melhor cobertura. Isto é concretizado escolhendo, para cada ponto da ROI, o sector i sec que oferece um maior valor de SNR ou SINR. Obtém-se ainda qual o identificador de sector (i sec ) que dá cobertura a cada ponto do mapa (Sector). SNR db,x,y = max i sec {SNR db,x,y,isec } (3.13) Sector x,y = arg max i sec {SINR db,x,y,isec } (3.14) SINR db,x,y = max i sec {SINR db,x,y,isec } bias db,jsec, j sec = Sector x,y (3.15) O cálculo a azul na equação (3.15) representa a subtração do valor de bias correspon-

31 CAPÍTULO 3. MODELOS DO SISTEMA E SIMULADOR 20 dente ao sector a que o ponto (x, y) a ser calculado pertence. Desta forma, a introdução do parâmetro bias db,isec foi utilizada na decisão sobre a que sector determinado ponto pertence (aumentando a área coberta pelos sectores com um bias maior pico-células) mas foi depois retirado aquando do cálculo final do SINR na equação (3.15), não alterando este valor. Neste ponto da simulação, temos várias matrizes com os valores de SNR, SINR, e o Sector correspondentes a todos os pontos (x, y) da ROI. 3.4 Fast Fading O modelo que o simulador utiliza para o cálculo do fast fading é o modelo WINNER II [17]. Este projeto inclui modelos de propagação e modelos de Cluster Delay Line que podem usados para descrever tanto o shadow fading como o fast fading. No entanto, utiliza-se apenas a parte do modelo que descreve o fast fading. O projeto WINNER suporta larguras de banda superiores a 20 MHz, bandas de frequência entre os 2-6 GHz bem como cenários indoor e outdoor-indoor (de fora do edifício para dentro). O WINNER é composto por vários cenários descritos na tabela 3.3 Tabela 3.3: Cenários de propagação do modelo WINNER II (adaptado de [17]) Cenário A1 A2 B1 B2 B3 B4 B5a B5b B5c B5d B5f C1 C2 C3 C4 D1 D2 Definição Indoor office / residential Indoor to outdoor Typical urban micro-cell Bad urban micro-cell Large indoor hall Outdoor to indoor micro-cell LOS stat. feeder, rooftop to rooftop LOS stat. feeder, street-level to street-level LOS stat. feeder, below-rooftop to street-level NLOS stat. feeder, above rooftop to street-level Feeder link BS FRS. Approximately RT to RT level Suburban Typical urban macro-cell Bad urban macro-cell Outdoor to indoor macro-cell Rural macro-cell a) Moving networks: BS MRS, rural b) Moving networks: MRS MS, rural Dos cenários descritos, os que têm um maior interesse para os cenários simulados são: B1, B2, C2 e C3; pois são os relacionados com pico e macro-células em ambiente urbano. Como o simulador utilizado aplica o mesmo modelo a todos os enodebs igualmente (sejam

32 CAPÍTULO 3. MODELOS DO SISTEMA E SIMULADOR 21 pico ou macro enodebs), então optou-se por escolher o cenário C3 Bad urban macro-cell (este é também o cenário utilizado por defeito pelo simulador). O modelo C3 descreve cenários urbanos com edifícios de alturas variadas não homogéneas. Tem um atraso de propagação e dispersão angular altos e condições sem linha de vista NLOS (Non-Line Of Sight). 3.5 UEs e Schedulers Os equipamentos de utilizador (UEs) são caracterizados pelo simulador através dos parâmetros da tabela 3.4. Tabela 3.4: Parâmetros do UE Fator de ruído Densidade de ruído térmico Velocidade do equipamento 9 db -174 dbm/hz 3 km/h Estes valores descrevem o equipamento recetor individualmente, no entanto existem ainda várias formas de distribuir os UEs pela ROI. Originalmente o simulador apenas dispunha de uma distribuição com um número constante de UEs por célula. Esta distribuição não diferencia entre o tipo de célula em que o UE se encontra (pico ou macro) e portanto não é adequada para esse tipo de cenário. Assim foram introduzidas duas novas distribuições para posterior utilização: Distribuição 3GPP TR , tabela A a (Hotspot capacity enhancement) [18] UEs distribuídos de forma aleatória e uniforme pelas células centrais Distribuição 3GPP Hotspot capacity enhancement Esta distribuição de UEs é a distribuição 4a apresentada na tabela A da recomendação TR da 3GPP [18]. Esta é utilizada para simulações de melhoramento da capacidade das células em casos de hotspots, isto é, zonas com um grande número de utilizadores. O número de UEs por região geográfica de macro-célula é constante N UE mas está dividido entre a macro-célula (N UE,macro ) e as pico-células que se encontram dentro da macro-célula (N UE,pico ). A 3GPP define N UE com um valor de 30 ou 60 em cenários com fading escolheu-se N UE = 30 nos cenários simulados. O número de pico-células colocadas dentro de cada área macro (N pico ) é igual para todas as macro-células e pode assumir valores de 1, 2, 4, 10 (um valor de N pico igual a 6 foi também utilizado).

33 CAPÍTULO 3. MODELOS DO SISTEMA E SIMULADOR 22 Posteriormente dá-se início à colocação dos UEs. O número de UEs colocados em cada pico-célula é dado por: N UE,pico = NUE e o número de UEs por cada macro-célula é o restante dos UEs totais: 15 (3.16) N UE,macro = N UE N UE,pico N pico (3.17) O UEs são distribuídos uniformemente sobre a área da célula a que pertencem, seja uma pico-célula ou uma macro-célula. Para evitar que os UEs das células exteriores do mapa (que sofrem menos interferência das células adjacentes) interfiram com o resultado médio de todos os UEs, apenas são analisados os UEs nas células centrais do mapa, isto é, os sectores da macro-célula central (a vermelho na figura 3.4) e todas as pico-células que se encontrem no interior desta macro-célula. Como o simulador não tem em conta a interferência entre utilizadores (pois é desprezável face à interferência entre células), a remoção destes UEs não provoca qualquer modificação nos resultados e portanto os UEs são apenas colocados nas células referidas. Figura 3.4: Macro-células simuladas Distribuição aleatória uniforme Nesta distribuição pretende-se que o número de UEs que estão conectados a um enodeb não seja constante como no caso anterior. Sendo constante, é impossível testar técnicas de extensão dos sectores das pico-células como é o caso da técnica CRE.

34 CAPÍTULO 3. MODELOS DO SISTEMA E SIMULADOR 23 Assim, são eleitos todos os pontos da ROI em que é possível inserir um UE. À semelhança da distribuição anterior, evita-se a colocação de UEs nas zonas exteriores da ROI para evitar que os seus valores interfiram com os resultados médios dos UEs que se encontram no centro do mapa. Portanto, escolhem-se apenas os pontos pertencentes à macro-célula central (a vermelho na figura 3.4) e a todas as pico-células que tenham sido inseridas no seu interior. A partir desta lista de coordenadas (x, y) escolhe-se aleatoriamente um ponto para cada UE que se pretende simular até atingir o número de UEs pretendido nos casos simulados com esta distribuição, utilizou-se N UE = 30. Os UEs são colocados em cada célula de modo aleatório, tendo maior probabilidade de serem introduzidos numa célula com uma área maior (e portanto mais pontos da ROI) do que numa célula com área menor, sendo portanto possível testar os efeitos de técnicas de extensão de células Schedulers Tendo definidos os conjuntos de enodebs e de UEs, com as suas localizações e as células a que cada UE está ligado, o simulador inicializa agora os schedulers de cada enodeb. Nos cenários simulados, o scheduler utilizado é o round-robin em que todos os utilizadores são tratados sem a existência de prioridades, isto é, os recursos disponíveis são distribuídos uniformemente. 3.6 Parâmetros de simulação Os parâmetros da tabela 3.5 são os parâmetros de simulação comuns. Nalguns cenários, alguns destes parâmetros não são utilizados e as modificações são referidas na descrição do cenário.

35 CAPÍTULO 3. MODELOS DO SISTEMA E SIMULADOR 24 Tabela 3.5: Parâmetros de simulação Parâmetro Valor(es) Frequência central 2 GHz Largura de Banda 20 MHz Número de antenas de emissão 4 Número de antenas de receção 4 ISD (Inter Site Distance) 500 m Modo MIMO CLSM Número de TTIs simulados 100 Potência de emissão da macro-célula 49 dbm Potência de emissão da pico-célula 30 dbm Fator de ruído do UE 9 db Densidade de ruído térmico do UE -174 dbm/hz Scheduler round-robin Número de pico-células por sector 2, 4, 6 CRE bias 0, 8,16 db Distância mínima entre o pico-enodeb e o macro-enodeb 75 m Distância mínima entre pico-enodebs 40 m

36 Capítulo 4 Resultados Neste capítulo, os modelos e o simulador descritos no capítulo 3 são postos em funcionamento simulando diversos cenários com pico-células. 4.1 Colocação de uma pico-célula Os primeiros cenários a serem simulados são compostos por uma grelha hexagonal com distância entre macro-enodebs igual à descrita na tabela 3.5 (500 metros) e apenas um pico-enodeb colocado no mapa. A posição deste pico-enodeb é variada de cenário para cenário com o intuito de estudar os efeitos que a sua colocação tem na qualidade do sinal do sistema. Este pico-enodeb tem um valor de bias de CRE igual a 0 db. Comecemos então por analisar as posições onde vai ser colocada a pico-célula. As macro-células em análise são compostas por 3 sectores de 120 o. Estes sectores vão impor padrões de SINR radialmente simétricos dentro dos referidos 120 o. Assim, ao analisar um segmento de círculo com 60 o de abertura centrado na macro-célula central estamos a analisar todas as posições diferentes que a pico-célula pode assumir dentro da macrocélula, como se pode observar na figura 4.1. As marcas na figura 4.1 assinalam as posições onde vai ser colocada a pico-célula para simulação. Estas posições variam num ângulo entre 0 e 60 o com passos de 5 o medido a partir da horizontal e distâncias entre os 75 e 250 metros do centro da célula com passos de 25 metros 75 m é o limite mínimo imposto pela 3GPP [18], como foi referido na tabela 3.5, e 250 m é o limite da orla exterior da macro-célula (ISD/2). Para ajudar à identificação de cada posição, foram numeradas de acordo com a figura 4.2. Ao analisar todas estas posições para a pico-célula, pretende-se obter uma perceção de quais são as melhores áreas para colocar uma pico-célula no interior de uma macro-célula. Esta simulação é realizada sem haver interferência de outras pico-células que pudessem existir na proximidade da primeira. 25

37 CAPÍTULO 4. RESULTADOS 26 Figura 4.1: Posições da pico-célula dentro do sector da macro-célula O resultado analisado nestas simulações é o SINR. Como o simulador gera um mapa com uma dada resolução e calcula o valor do SINR para cada ponto desse mapa, então, como forma de comparar os resultados dos vários cenários testados, calcula-se o valor médio do SINR de todos os pontos do mapa obtendo-se uma medida da qualidade geral do sinal e o valor médio do SINR dos pontos pertencentes à pico-célula colocada medindo-se a qualidade do sinal nessa área. Através destas medições, geraram-se os diagramas da figura 4.3, respetivamente do SINR médio geral e do SINR médio da pico-célula. Cada ponto do diagrama representa a posição em que a pico-célula foi colocada para o cenário simulado. O valor médio do SINR calculado em cada caso está representado através do sistema de cores utilizado para os pontos referidos. Neste caso, uma posição da pico-célula que dê resultado a um SINR médio total baixo, por exemplo, dará origem a um ponto no diagrama colocado na posição da pico-célula referida e com uma cor fria (azul). Por outro lado, uma colocação que dê origem a um SINR alto está representada por uma cor quente (vermelho). No caso da figura 4.3 b, existem ainda pontos representados a preto que correspondem a posições da pico-célula cuja interferência da macro-célula é tão elevada que o sinal da pico-célula não foi suficientemente forte para levar à criação de um novo sector, logo não existe uma medida do SINR médio da nova célula. Na tabela 4.1 estão apresentados os valores da diferença entre o valor do SINR médio de todas as células do cenário em causa (em db) e o valor de SINR de um cenário composto apenas por macro-células (em db, também). A expressão (4.1) representa a medida aqui descrita: SINR com pico (i,j),db SINR sem pico,db [db] (4.1) Devido às grandes dimensões do mapa simulado, as alterações provocadas pela in-

38 CAPÍTULO 4. RESULTADOS 27 Figura 4.2: Numeração das posições para a colocação da pico-célula trodução do um novo sector da pico-célula são muito reduzidas. A tabela 4.1 demonstra que, para todas as posições da pico-célula simuladas, a introdução de uma nova célula não afeta significativamente o valor de SINR da rede. No entanto, o facto de o SINR médio total se manter quase constante não significa que o débito binário total do sistema não venha a sofrer alterações pois a nova célula estará a retirar tráfego à macro-célula distribuindo melhor os recursos da rede. A tabela 4.2 é semelhante à tabela 4.1 exceto que o valor de SINR que está a ser comparado com o valor de referência deixou de ser o SINR médio de todos os pontos do mapa, para ser o SINR médio dos pontos pertencentes à pico-célula. Analisando estes valores de SINR médio radialmente ao longo de cada ângulo simulado em busca de pontos de máximos locais, obtêm-se os resultados ilustrados na figura 4.4. Onde os pontos de máximo estão representados com a cor vermelha. Na figura 4.4 a podemos observar que, para cada ângulo, uma das posições associadas a um máximo é a mais junta ao centro da macro-célula. Isto deve-se ao facto de nesta situação não ser criado um novo sector para a pico-célula devido a uma forte interferência da macro-célula (como observado na figura 4.3 b). Para posições progressivamente mais distantes do centro da macro-célula, a interferência causada pelo sinal da pico-célula no sinal da macro-célula torna-se cada vez mais significativa diminuindo o SINR, desta forma criando um máximo local junto ao centro da macro-célula.

39 CAPÍTULO 4. RESULTADOS 28 ( a) SINR médio total ( b) SINR médio da pico-célula Figura 4.3: Diagramas de SINR médio total e da pico-célula dependendo da posição da pico-célula Tabela 4.1: Diferença entre o SINR médio de todas as células do cenário com uma picocélula no ponto (i, j) e o SINR médio de todas as células do cenário sem pico-célula [db] j i θ[ o ]\d[m] A outra posição associada a um máximo do SINR encontra-se junto à orla da célula. Aqui, o sinal proveniente da macro-célula é suficientemente fraco para que o sinal da nova célula colocada (pico-célula) seja o predominante, dando origem a um novo sector. Quanto mais afastado do centro da macro-célula este novo sector estiver, mais fraca será a interferência causada pela mesma e portanto maior será o SINR. Nos ângulos mais elevados (mais íngremes na figura 4.4 a), a posição de máximo não se encontra no extremo da macro-célula porque a interferência causada pelo sector da macro-célula vizinha mais próxima nessa direção se torna muito elevada (figura 4.1). No caso do SINR da pico-célula, a figura 4.4 b demonstra que as melhores posições para maximizar o SINR da pico-célula se encontram também na orla da macro-célula. Analisando conjuntamente as figuras 4.3 e 4.4 podemos concluir que as melhores localizações para a colocação de uma pico-célula no sistema são no exterior da macro-célula e

40 CAPÍTULO 4. RESULTADOS 29 Tabela 4.2: Diferença entre o SINR médio da pico-célula no ponto (i, j) e o SINR médio de todas as células do cenário sem pico-célula [db] j i θ[ o ]\d[m] ( a) Máximos do SINR médio total ( b) Máximos do SINR médio da pico-célula Figura 4.4: Diagramas dos máximos do SINR médio total e da pico-célula dependendo da posição da pico-célula também fora do feixe principal do sector da macro-célula (na figura 4.3 a, os pontos que se encontram junto ao feixe têm cores mais frias). 4.2 Cenário com duas pico-células próximas Após a simulação dos cenários com uma pico-célula na secção 4.1, pretende-se agora inquirir sobre os efeitos da colocação de duas pico-células muito próximas uma da outra em várias posições do mapa, à semelhança da secção 4.1. Assim, para cada posição assinalada na figura 4.2 foi colocada uma pico-célula 20 metros a um lado e uma picocélula 20 metros para o outro lado, como exemplificado na figura 4.5. Tomando como referência uma das posições representadas na figura 4.2 (representada na figura 4.5 pela cruz preta), as posições reais para cada uma das pico-células colocadas estão agora representadas pelos pontos azuis. A sua colocação é feita 20 metros na per-

41 CAPÍTULO 4. RESULTADOS 30 Figura 4.5: Exemplo da colocação das duas pico-células em referência a uma posição central pendicular à linha entre a posição de referência e o centro da macro-célula (representada pelo tracejado preto). Ao afastar as pico-células 20 metros para cada lado, estas acabam com uma distância entre elas de 40 metros (o mínimo recomendado pela 3GPP, tabela 3.5). Recorre-se novamente ao SINR médio de todo o mapa e ao SINR médio dos sectores correspondentes às pico-células como medidas da qualidade do sinal para cada cenário simulado. Assim, à semelhança da secção 4.1, obtêm-se os diagramas da figura 4.6 que utilizam o mesmo sistema de cores para representar o valor do SINR para cada cenário. A estes diagramas correspondem os valores das tabelas 4.3 e 4.4 expressos também segundo a expressão (4.1) em db. ( a) SINR médio total ( b) SINR médio das pico-células Figura 4.6: Diagramas de SINR médio total e das pico-células dependendo da posição das pico-células Analisando os diagramas da figura 4.6 e os valores das tabelas 4.3 e 4.4 podemos verificar que as melhores posições para a colocação de um par de pico-células muito

42 CAPÍTULO 4. RESULTADOS 31 Tabela 4.3: Diferença entre o SINR médio de todas as células do cenário com duas picocélulas centradas no ponto (i, j) e o SINR médio de todas as células do cenário sem pico-célula [db] j i θ[ o ]\d[m] Tabela 4.4: Diferença entre o SINR médio das pico-células centradas no ponto (i, j) e o SINR médio de todas as células do cenário sem pico-célula [db] j i θ[ o ]\d[m] próximas uma da outra continua a ser na orla da macro-célula (onde estão representadas as cores mais quentes do esquema de cores vermelho). Existem novamente pontos com alto SINR médio junto ao centro da macro-célula (figura 4.6 a) no entanto, estes pontos correspondem a situações onde a interferência causada pela macro-célula levou a que pelo menos uma das pico-células não criasse um novo sector (pontos a preto na figura 4.6 b). Os máximos locais para cada ângulo simulado encontram-se representados na figura 4.7 a vermelho para os casos do SINR médio total e dos sectores das pico-células. Confirmam-se assim que as melhores localizações para a colocação das pico-células são no exterior da macro-célula pois é lá que se encontra a maioria dos máximos locais para ambos os diagramas da figura 4.7 (excetuando-se um ponto esporádico presente no centro do diagrama da figura 4.7 b).

43 CAPÍTULO 4. RESULTADOS 32 ( a) Máximos SINR médio total ( b) Máximos do SINR médio das picocélulas Figura 4.7: Diagramas de SINR médio total e das pico-células dependendo da posição das pico-células Comparam-se agora estes resultados com os resultados obtidos na secção 4.1 com o fim de determinar se a adição de uma nova pico-célula muito próxima da primeira afeta gravemente a qualidade do sinal tanto para o caso geral como para o caso dos utilizadores das pico-células. Assim, geraram-se os valores das tabelas 4.5 e 4.6, segundo a expressão (4.2). SINR 2 pico (i,j) SINR 1 pico (i,j) (4.2) Tabela 4.5: Diferença entre o SINR médio das células todas dos casos com duas picocélulas versus os casos com uma pico-célula [db] j i θ[ o ]\d[m] Analisando os resultados obtidos na tabela 4.5, podemos verificar que para a qualidade geral do sinal, o SINR médio do mapa inteiro foi ligeiramente diminuído quando foi introduzida uma nova pico-célula. A tabela 4.6, indica também que a introdução de mais

44 CAPÍTULO 4. RESULTADOS 33 Tabela 4.6: Diferença entre o SINR médio das pico-células dos casos com duas pico-células versus os casos com uma pico-célula [db] j i θ[ o ]\d[m] que uma pico-célula diminui o SINR do conjunto das pico-células. No entanto, ao serem colocadas mais células no sistema, os recursos da rede são melhor distribuídos por todos os seus utilizadores. 4.3 Cenários com várias pico-células utilizando a distribuição 3GPP Hotspot Capacity Enhancement Nesta secção pretende-se analisar cenários mais complexos com a introdução de várias pico-células. Entre os vários cenários, variam-se as distâncias das pico-células ao centro da macro-célula, o número de pico-células por sector e ainda o valor de bias para a técnica de CRE descrita na secção 2.3. Este conjunto de simulações utiliza os parâmetros definidos na secção 3.6 (descritos na sua maioria na tabela 3.5) e a distribuição de utilizadores descrita na subsecção GPP Hotspot capacity enhancement em que se utiliza um valor de N UE de 30, isto é, existem 30 UEs por cada sector de macro-célula que são distribuídos entre as pico-células e a macro-célula como descrito na subsecção Em primeiro lugar analisamos a razão entre o número de sectores de pico-células simulados e o número de pico-células introduzidas no sistema. Existe uma diferença entre estes números porque algumas pico-células estão sujeitas a uma grande interferência do sinal da macro-célula e portanto os utilizadores que se encontrem nessas zonas conectamse à macro-célula. A figura 4.8 representa estes valores que nos dão uma ideia inicial para os melhores casos para a colocação das pico-células. É utilizado um valor fixo para o número de pico-células por sector, N pico = 6. Partindo dos resultados descritos na figura 4.8, podemos desde já verificar que a distância ao centro da macro-célula, d, é um fator importante para o funcionamento

45 CAPÍTULO 4. RESULTADOS 34 Figura 4.8: Percentagem de pico-células simuladas do sistema. Analisando o caso com bias CRE = 0 db isto é, sem a utilização da técnica CRE podemos verificar que quando as pico-células se encontram próximas do centro da macro-célula (barras a azul na figura 4.8) apenas 25% das mesmas tiveram condições de interferência suficientemente boas para o seu funcionamento. No entanto, no caso em que as pico-células foram colocadas no exterior da macro-célula (barras a vermelho na figura 4.8), temos que 88% das pico-células são viáveis e portanto têm o potencial para melhorar o desempenho do sistema. Analisando agora o efeito da técnica de CRE, verificamos que esta pode representar um papel importante no sistema. Com o aumento do valor de bias CRE aumenta também o número de pico-células viáveis passando de 25%, no caso de bias CRE = 0 db e d baixo, até 95% quando se altera para bias CRE = 16 db Vamos agora excluir a técnica de CRE (colocando o valor bias CRE = 0 db) e analisar os efeitos da distância ao centro da macro-célula, d, e do número de pico-células por sector, N pico, sobre o sistema. Comecemos pela análise do SINR. A figura 4.9 descreve a forma como o valor do SINR médio da região simulada varia de acordo com o número de pico-células por sector e a sua distância ao centro da macro-célula. Podemos verificar que a introdução de pico-células no sistema levou ao aumento da interferência inter-células dando origem a valores de SINR mais baixos. Quando o número de pico-células introduzidas aumenta, o SINR diminui. Verifica-se ainda que a colocação das pico-células nas zonas mais exteriores da macro-célula diminuem também o SINR ligeiramente. Estes fenómenos ocorrem porque as pico-células causam interferência no sinal mais forte pertencente à macro-célula mas não introduzem um sinal forte o suficiente para aumentar o SINR. Ao colocar as pico-células no exterior da macro-célula o sinal da macro-célula é mais fraco e portanto os sectores das pico-células são maiores que no caso em que estão mais próximas do centro da macro-célula. Como os sectores são maiores

46 CAPÍTULO 4. RESULTADOS 35 Figura 4.9: Variação do SINR médio (Sem CRE) mas mantêm um sinal fraco, o SINR médio é afetado negativamente. Apesar de o SINR diminuir, não significa que a introdução de pico-células piore o desempenho do sistema pois as novas células vão reduzir a carga da macro-célula e servir um número mais reduzido de utilizadores. Na figura 4.10 representa-se o débito binário médio por utilizador do sistema. Analisando o gráfico, podemos observar que o débito sobe com o aumento do número de pico-células por sector, significando que a sua introdução no sistema é uma melhoria face ao caso com apenas macro-células. Colocar as pico-células em zonas mais distantes da macro-célula garante também melhores resultados que colocá-las próximas, em especial para casos com um maior número de pico-células por sector. Figura 4.10: Débito binário médio por utilizador (Sem CRE) Do ponto de vista da operadora de telecomunicações, o débito binário médio por

47 CAPÍTULO 4. RESULTADOS 36 utilizador é o valor que se pretende maximizar, pois os utilizadores pagam por unidade de tráfego. Assim, para a operadora, o melhor cenário será a colocação de muitas picocélulas por sector (6 nos casos simulados) e colocá-las preferencialmente nas zonas mais exteriores da macro-célula. Figura 4.11: Débito binário médio por utilizador das pico-células (Sem CRE) O débito binário médio por utilizador das pico-células está representado na figura Estes valores são muito superiores ao valor obtido no caso com apenas macrocélulas (linha a preto na figura) e também são superiores aos valores médios de todos os utilizadores (figura 4.10), logo a colocação de pico-células representa uma grande melhoria da qualidade do serviço para os utilizadores que são servidos pelas mesmas. A colocação das pico-células nas zonas mais afastadas do centro da macro-célula é uma mais valia tanto para os utilizadores das pico-células (figura 4.11) como para o resultado geral do sistema (figura 4.10). As figuras 4.10 e 4.11 dão-nos uma medida da qualidade do serviço após a colocação das pico-células, no entanto são compostas por valores médios que podem ser influenciados por utilizadores com muito alto débito enquanto outros têm um serviço muito mau. Na figura 4.12 representa-se o débito binário do percentil 5 de cada cenário testado. Esta medida representa os 5% piores resultados dos débitos dos utilizadores e é considerada por representar os utilizadores que se encontram na orla da célula (cell edge). Podemos observar que a introdução das pico-células é uma melhoria face ao caso da macro-célula e que o valor do débito binário do percentil 5 aumenta com o aumento do número de picocélulas por sector. No entanto esta medida é pouco afetada pela distância das pico-células ao centro da macro-célula. Voltemos agora a considerar a técnica de CRE. Esta técnica utiliza um valor de bias que influencia a escolha do equipamento terminal acerca de qual a célula a que este se deve ligar. Desta forma aumenta-se o tamanho dos sectores das pico-células sem aumentar a

48 CAPÍTULO 4. RESULTADOS 37 Figura 4.12: Débito binário do percentil 5 dos utilizadores (Sem CRE) potência do sinal transmitido. As figuras 4.13, 4.14 e 4.15 descrevem a variação do débito binário médio por utilizador, débito binário médio por utilizador das pico-células e débito binário do percentil 5 em função do valor de bias CRE para o caso com 6 pico-células por sector. Figura 4.13: Débito binário médio por utilizador (N pico = 6) Analisando todas estas figuras, verificamos que nas zonas distantes o valor de bias CRE afeta muito pouco os resultados e para as zonas mais próximas do centro da macro-célula, a utilização de CRE piora os resultados. O aumento dos sectores das pico-células não se revelou vantajoso pois o número de UEs a elas conectados não aumentou devido à distribuição de UEs utilizada. Adicionalmente, estes UEs têm uma relação sinal interferência (SINR) muito baixa devido ao fraco sinal da pico-célula que os serve piorado pela introdução do valor de bias, sem existir o offload da macro-célula pretendido. Esta

49 CAPÍTULO 4. RESULTADOS 38 Figura 4.14: Débito binário médio por utilizador das pico-células (N pico = 6) Figura 4.15: Débito binário do percentil 5 dos utilizadores (N pico = 6) técnica é melhor analisada através da utilização de distribuições de UEs semelhantes à usada na secção 4.4 e explicada na subsecção em que os UEs são distribuídos aleatoriamente e portanto têm uma maior probabilidade de serem colocados numa pico-célula caso o seu sector seja maior. 4.4 Cenários com várias pico-células utilizando a distribuição de UEs aleatória Nesta secção são efetuadas simulações semelhantes às da secção 4.3 mas desta vez utilizando a distribuição de UEs aleatória descrita na subsecção Nesta distribuição, os UEs são distribuídos pela ROI sem serem diretamente atribuídos a uma determinada

50 CAPÍTULO 4. RESULTADOS 39 célula. Desta forma, a área de cobertura de uma célula torna-se um fator importante para determinar quantos UEs se ligam à mesma. Isto torna possível testar técnicas como a técnica de CRE referida anteriormente. Comecemos por comparar esta distribuição à anterior nos casos em que foi bem sucedida. Desta forma, analisam-se os cenários em que não é utilizada a técnica de CRE (bias CRE = 0 db). A figura 4.16 representa a variação do SINR médio da ROI para os vários valores do número de pico-células por sector macro, N pico. Estes valores não são afetados pela distribuição de UEs utilizada e portanto ambas as figuras 4.16 e 4.9 são quase idênticas. Figura 4.16: Variação do SINR médio (Sem CRE) Passando à análise dos valores dos débitos binários dos UEs, a figura 4.17 representa a variação do débito binário médio por utilizador dependendo do número de pico-células por sector macro e a distância destas pico-células ao centro da macro-célula. Comparando as figuras 4.10 e 4.17 podemos observar que, apesar dos valores obtidos serem diferentes, o débito binário sobe com o aumento do número de pico-células e que o caso em que as pico-células se encontram longe do macro-enodeb é melhor em ambas as figuras. Os valores obtidos diferem pois na distribuição testada na secção 4.3 o número de UEs por pico-célula é constante enquanto que na distribuição agora utilizada pode variar levando a que nalguns casos existam mais UEs associados a pico-células do que anteriormente. A figura 4.18 representa o débito binário por utilizador de pico-célula. Comparada com a figura 4.11, podemos observar novamente que, apesar dos valores diferentes em ambos os casos, as figuras apresentam semelhanças. Parece existir um ponto ótimo para o número de pico-células por sector em N pico = 4 para o caso em que são colocadas na zona distante, e um mínimo para o mesmo valor de N pico no caso em que são colocadas na zona próxima. Este comportamento pode dever-se ao facto de na zona próxima as

51 CAPÍTULO 4. RESULTADOS 40 Figura 4.17: Débito binário médio por utilizador (Sem CRE) pico-células oferecem muita interferência aos utilizadores da macro-célula sem fazerem o offload pretendido enquanto que no caso da zona distante já existe offload bem comom interferências inferiores. Figura 4.18: Débito binário médio por utilizador das pico-células (Sem CRE) Por fim, temos também os valores do débito binário do percentil 5 dos utilizadores que representam os utilizadores na orla das células (cell edge) na figura Comparada com a figura 4.12, verificamos que existem semelhanças entre as duas pois o valor do débito aumenta à medida que o número de pico-células por sector aumenta. No entanto existem algumas diferenças, em especial para N pico igual a 6. Estas diferenças devem-se ao facto de o número de UEs associado às pico-células variar de um caso para o outro o que leva a que existam mais UEs a serem servidos pela macro-célula no caso da figura A semelhança entre as figuras 4.10 e 4.17 leva-nos a crer que ambas as distribuições

52 CAPÍTULO 4. RESULTADOS 41 Figura 4.19: Débito binário do percentil 5 dos utilizadores (Sem CRE) são boas aproximações ao caso real e que os resultados obtidos são pertinentes. Passemos agora aos casos em que é utilizada a técnica de CRE através da inclusão de um valor de bias na decisão do UE sobre qual a célula a que este se deve ligar. Estes casos não são passíveis de serem simulados utilizando a distribuição usada na secção 4.3 pois esta utiliza um número de UEs constante por pico-célula, eliminando assim as vantagens obtidas através da extensão dos sectores das pico-células. Desta forma, fixou-se o número de pico-células por sector em N pico = 6 e simulou-se para valores de bias CRE = (0, 8, 16) db. A figura 4.20 descreve o débito binário médio por utilizador do sistema nas condições descritas anteriormente. Figura 4.20: Débito binário médio por utilizador (N pico = 6) Contrariamente ao observado na figura 4.13, verificamos que a utilização da técnica de

53 CAPÍTULO 4. RESULTADOS 42 CRE tem um efeito positivo no sistema. Podemos verificar que o aumento do valor de bias leva ao aumento do débito por utilizador. Este é um bom resultado do ponto de vista da operadora de telecomunicações pois aumenta o tráfego total da rede, que é posteriormente cobrado aos utilizadores. É de notar também que existe uma grande disparidade entre os valores das zonas próxima e distante. Do ponto de vista do utilizador, interessa-lhe que o seu débito seja o mais alto possível, em especial nas zonas onde está colocada a pico-célula (zonas de tráfego intenso onde a operadora escolheu colocar uma pico-célula para melhorar a qualidade de serviço). Assim analisa-se o débito binário médio por utilizador de pico-célula em função do bias CRE utilizado (figura 4.21). Figura 4.21: Débito binário médio por utilizador das pico-células (N pico = 6) Através da análise da figura, é possível observar que do ponto de vista dos utilizadores das pico-células é preferível a aplicação das pico-células sem a utilização da técnica de CRE, pois o débito diminui bastante quando o valor de bias CRE aumenta. Para o caso em que a técnica de CRE não é utilizada (bias CRE = 0 db) os utilizadores das pico-células têm um débito binário muito superior à média do sistema (figura 4.20). Este valor diminui com o aumento do bias utilizado tornando-se muito próximo ou mesmo inferior à média do sistema para bias CRE = 16 db tornando-se pouco vantajoso para os utilizadores das pico-células. É de notar ainda que para bias CRE = 0 db existe uma diferença desprezável entre os casos da zona distante ou próxima do macro-enodeb. Esta diferença aumenta com o aumento do valor de bias utilizado o que significa que com a utilização da técnica de CRE, os UEs das pico-células se tornam mais suscetíveis à interferência proveniente da macro-célula. Visto que a introdução da técnica de CRE tem como objetivo facilitar o offload da macro-célula para as pico-células, faz sentido analisar também a variação do débito dos utilizadores da macro-célula dependendo do bias utilizado. Esta análise está descrita na

54 CAPÍTULO 4. RESULTADOS 43 figura Podemos observar que a técnica de CRE foi bem sucedida no offload das macrocélulas pois com o aumento do valor de bias CRE aumenta também o débito binário médio dos utilizadores das macro-células. Isto deve-se ao facto de existirem mais utilizadores associados às pico-células devido à extensão do seu sector proveniente da utilização da técnica CRE. Ao se ligarem às pico-células, estes utilizadores obtêm maiores débitos binários (como se pode observar na figura 4.21) para si mesmos e ao aliviarem a carga da macro-célula disponibilizam mais recursos para os utilizadores que ainda se encontram ligados a esta célula consequentemente aumentando o seu débito binário. Figura 4.22: Débito binário médio por utilizador das macro-células (N pico = 6) Como foi referido anteriormente, para bias CRE = 16 db, o valor do débito binário para os utilizadores das macro-células aproxima-se muito do débito binário para os utilizadores das pico-células e maximiza o débito geral da rede. No caso em que as pico-células são colocadas pela operadora de telecomunicações este é o valor ideal a utilizar por maximizar o débito total do sistema. No entanto, se as pico-células são colocadas com o objetivo de melhor a qualidade do serviço na área em que são colocadas comparativamente ao resto da rede, devem ser utilizados valores de bias CRE mais baixos com o fim de aumentar os débitos das pico-células. Para assegurar que todos os utilizadores da rede são servidos igualmente, é necessário analisar o débito binário do percentil 5 dos utilizadores isto é, dos 5% dos utilizadores com piores débitos. Este valor descreve os utilizadores que se encontram no extremo das células (cell edge) e está representado na figura Analisando a figura, podemos observar que a introdução da técnica de CRE prejudica a igualdade dos utilizadores da rede pois o débito do percentil 5 diminui com o aumento de bias CRE. Isto significa que tem de existir um balanço (tradeoff ) entre: desempenho máximo da rede onde utilizar o maior valor de bias CRE é ótimo;

55 CAPÍTULO 4. RESULTADOS 44 Figura 4.23: Débito binário do percentil 5 dos utilizadores (N pico = 6) desempenho das pico-células onde o valor máximo de bias CRE torna o seu desempenho igual ao das macro-células; igualdade entre os utilizadores da rede e garantia da qualidade do serviço independentemente da localização do utilizador onde a técnica de CRE é prejudicial. É de notar ainda que existe uma grande diferença entre os valores para as zonas próxima e distante do centro da macro-célula na maioria dos gráficos apresentados anteriormente. Esta diferença vem do facto de existir menor interferência da macro-célula nas zonas exteriores e de existirem também maiores distâncias entre as pico-células colocadas diminuindo a interferência causada entre si.

56 Capítulo 5 Conclusão e Trabalho Futuro Neste capítulo pretende-se sumarizar e analisar os resultados obtidos no capítulo 4. O objetivo deste trabalho é o de analisar a colocação de pico-células em cenários já existentes com redes compostas por macro-células. A introdução de pico-células é utilizada para aumentar a capacidade do sistema em alternativa à técnica atual de introduzir mais macro-células. Pretende-se então estudar os efeitos que a localização das pico-células, o número de pico-células colocadas e a técnica de extensão de sectores chamada CRE têm sobre o sistema. Inicialmente estudou-se os efeitos da introdução de uma pico-célula no sistema variando a sua localização. Como seria de esperar, a pico-célula tem uma influência mais positiva no sistema quando é colocada em áreas com um sinal do macro-enodeb mais fraco. Assim, a colocação da pico-célula fora do feixe principal do macro-enodeb e nas zonas mais exteriores da macro-célula dá origem a valores médios de SINR superiores, sugerindo um melhor desempenho do sistema. De seguida procurou-se aferir sobre a introdução de duas pico-células muito próximas. A colocação das células segue regras semelhantes às do caso anterior sendo preferível que a sua posição seja fora do feixe principal do macro-enodeb e nas zonas exteriores da macro-célula desta forma evitando grandes interferências por parte do macro-enodeb. Comparando este caso com o caso com apenas uma pico-célula, conclui-se que no aspeto geral de todo o mapa simulado (ROI) o SINR geral diminui. Após a análise aos casos com uma e duas pico-células colocadas, procedeu-se à simulação de cenários mais complexos em que se varia o número de pico-células por sector de macro-célula, a distância da colocação das pico-células em relação ao centro da macrocélula em que são colocadas e o valor de bias da técnica de CRE (Cell Range Extension) utilizado. Concluiu-se que à medida que mais pico-células são introduzidas no sistema, melhores são os resultados obtidos pois há um maior offload da rede de macro-células já existente obtendo-se melhores débitos binários tanto para a totalidade dos utilizadores como para os utilizadores das pico-células. A distância ao centro da macro-célula afeta 45

57 CAPÍTULO 5. CONCLUSÃO E TRABALHO FUTURO 46 o sistema da mesma maneira que os casos anteriores (com uma ou duas pico-células) quanto mais longe do centro da macro-célula forem colocadas, melhor o desempenho do sistema devido à redução da interferência da macro-célula sobre as pico-células e ao aumento da distância entre as pico-células por se tratar de uma área maior. Quanto à técnica de CRE, não foram visíveis melhorias quando esta é utilizada em conjunto com a distribuição de UEs proposta pela 3GPP [18] (ver secção 3.5.1). A introdução de um valor de bias aumenta a área das pico-células para que hajam mais utilizadores a serem servidos pelas mesmas à custa de uma diminuição do SINR destas células. Devido à distribuição utilizada (recomendada pela 3GPP), o número de utilizadores por pico-célula é constante e portanto esta técnica não surte um efeito positivo. Procedeu-se então à análise de casos semelhantes utilizando uma distribuição de UEs aleatória e uniforme. Esta distribuição permite a simulação de técnicas de extensão dos sectores pois os UEs não são diretamente associados a determinadas células, são apenas distribuídos pelo mapa da simulação e ligam-se à célula que está no momento a cobrir o ponto onde se encontram. Inicialmente simularam-se os cenários em que a distribuição anterior foi bem sucedida com o objetivo de validar os resultados obtidos caso estes fossem semelhantes, o que se verificou. Passou-se depois à simulação de cenários onde se utiliza a técnica de CRE descrita anteriormente. Concluiu-se que esta técnica oferece um bom offload da macro-célula por parte das pico-células, no entanto é necessário haver um equilíbrio. Este equilíbrio (tradeoff ) é entre o desempenho total do sistema (vantajoso para a operadora), o desempenho das pico-células (caso se pretenda que estas tenham um melhor serviço que as macro-células) e a igualdade entre os utilizadores da rede e garantia da qualidade de serviço. O valor de bias utilizado é o fator decisivo para regular o equilíbrio entre as grandezas mencionadas. Podemos então dizer que a utilização de pico-células é benéfica para o sistema. A sua introdução melhora os débitos binários do conjunto total dos utilizadores, sendo assim uma mais valia para o operador da rede móvel, e melhora significativamente o débito binário dos utilizadores servidos pelas pico-células. A técnica de CRE cumpre o seu objetivo de offload da macro-célula. A colocação das pico-células nas zonas de menor interferência é um fator importante que não deve ser desprezado. Nas simulações mais complexas verificou-se que o desempenho do sistema melhora bastante quando as picocélulas são colocadas nas zonas distantes do centro da macro-célula. Conjugando este resultado com os resultados obtidos quando foi simulada a colocação de apenas uma picocélula, conclui-se que a colocação cuidada das pico-células em áreas de baixa interferência da macro-célula (orlas da célula e fora do feixe principal da antena do sector) e mantendo maiores distâncias entre as pico-células origina resultados muito positivos. De futuro dever-se-ia estudar os efeitos da introdução de femto-células em vez de pico-células. Femto-células são células pequenas colocadas em casa dos clientes ou nos escritórios das empresas (indoor). Esta abordagem traz outra dificuldade na implementação

58 CAPÍTULO 5. CONCLUSÃO E TRABALHO FUTURO 47 devido à necessidade de introduzir perdas de inserção (Penetration Loss) devidas à perda de potência do sinal eletromagnético quando atravessa as paredes do edifício. Uma simplificação inicial seria a de incluir toda a femto-célula no interior do edifício, assumindo que todos os UEs que estejam fora do edifício se conectam à macro-célula e todos os que estão no interior à femto-célula.

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