MAESTRÍA EN INGENIERÍA EN...

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 4.5: Histograma & Inverse CDF RR_G2 en DL...................................................................73





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

11

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

14

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].


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].


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.


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.


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


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.


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


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,


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


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]


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


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


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


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


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


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


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


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.


Figura 1.10: Esquema funcional para Scheduling en LTE


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].


Figura 1.11: Diversidad multiusuario en Packet Scheduling


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.


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


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


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


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.


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


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


UL 𝑇𝑃𝐷𝑀𝑖𝑛−𝑈𝐿


𝑀𝑖𝑛(𝑇𝑃𝐷𝑀𝑎𝑥−𝑈𝐿


, 𝐴𝐵𝑇𝑃𝑃−𝑈𝐿𝑀𝑖 )

Tabla 2.3: Demandas de Throughput para PEAk RLC Throughput


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.


DL

𝑇𝑃𝐷𝑀𝑖𝑛−𝐷𝐿


=𝑇𝑃𝐷𝑀𝑖𝑛−𝐷𝐿


[1 − 𝐵𝐿𝐸𝑅 (𝐵𝐷𝐿


)] 𝑇𝑃𝐷𝑀𝑎𝑥−𝐷𝐿


=𝑇𝑃𝐷𝑀𝑎𝑥−𝐷𝐿




)]

UL

𝑇𝑃𝐷𝑀𝑖𝑛−𝑈𝐿


=𝑇𝑃𝐷𝑀𝑖𝑛−𝑈𝐿


[1 − 𝐵𝐿𝐸𝑅 (𝐵𝑈𝐿


)] 𝑇𝑃𝐷𝑀𝑎𝑥−𝐷𝐿


=𝑀𝑖𝑛(𝑇𝑃𝐷𝑀𝑎𝑥−𝑈𝐿


, 𝐴𝐵𝑇𝑃𝑃−𝑈𝐿𝑀𝑖 )



)]

Tabla 2.4: Demandas de Throughput para Effective RLC Throughput


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


el uplink serán superiores a los otros dos casos en la tabla 2.4 se

muestran las ecuaciones utilizadas.


DL 𝑇𝑃𝐷𝑀𝑖𝑛−𝐷𝐿


=𝑇𝑃𝐷𝑀𝑖𝑛−𝐷𝐿


+ 𝑇𝑃𝑂𝑓𝑓𝑠𝑒𝑡𝑀𝑖



)] ∗ 𝑓𝑇𝑃−𝑆𝑐𝑎𝑙𝑖𝑛𝑔𝑀𝑖



=𝑇𝑃𝐷𝑀𝑎𝑥−𝐷𝐿





) ∗ 𝑓𝑇𝑃−𝑆𝑐𝑎𝑙𝑖𝑛𝑔𝑀𝑖 ]

UL 𝑇𝑃𝐷𝑀𝑖𝑛−𝑈𝐿


=𝑇𝑃𝐷𝑀𝑖𝑛−𝑈𝐿








=𝑀𝑖𝑛(𝑇𝑃𝐷𝑀𝑎𝑥−𝑈𝐿


, 𝐴𝐵𝑇𝑃𝑃−𝑈𝐿𝑀𝑖 ) + 𝑇𝑃𝑂𝑓𝑓𝑠𝑒𝑡

𝑀𝑖




Tabla 2.5: Demandas de Throughput para Application RLC Throughput


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


=𝑇𝑃𝐷

𝑀𝑖𝑛−𝐷𝐿


𝐶𝑇𝑃𝑃−𝐷𝐿

𝑀𝑖𝑆𝑒𝑙 (2.2)

𝑅𝑀𝑖𝑛−𝑈𝐿


=𝑇𝑃𝐷

𝑀𝑖𝑛−𝑈𝐿


𝐶𝑇𝑃𝑃−𝑈𝐿



Donde 𝐶𝑇𝑃𝑃−𝐷𝐿


y 𝐶𝑇𝑃𝑃−𝑈𝐿


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.



=𝑅𝐷𝐿

𝑇𝑋𝑖 × 𝑛𝐵𝐷𝐿𝑀𝑖

𝐷𝐹𝑟𝑎𝑚𝑒 (2.4)



=𝑅𝑈𝐿

𝑇𝑋𝑖 × 𝑛𝑈𝐿𝑀𝑖

𝐷𝐹𝑟𝑎𝑚𝑒 (2.5)



=𝑅𝐷𝐿

𝑇𝑋𝑖 × 𝑛𝐵𝐷𝐿𝑀𝑖

𝐷𝐹𝑟𝑎𝑚𝑒× 𝐺𝑀𝑈𝐺−𝐷𝐿

𝑇𝑋𝑖 (2.6)



=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



= 𝑇𝐿𝐷𝐿−𝑀𝑎𝑥𝑇𝑋𝑖

(2.8)

∑ 𝑅𝑀𝑖𝑛−𝑈𝐿



= 𝑇𝐿𝑈𝐿−𝑀𝑎𝑥𝑇𝑋𝑖


(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


>𝑇𝑃𝑈𝐸−𝐷𝐿

𝑀𝑎𝑥



𝑅𝑀𝑖𝑛−𝑈𝐿


>𝑇𝑃𝑈𝐸−𝑈𝐿

𝑀𝑎𝑥



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



< 𝑇𝐿𝐷𝐿−𝑀𝑎𝑥𝑇𝑋𝑖

(2.12)

∑ 𝑅𝑀𝑖𝑛−𝑈𝐿



< 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


Demand o la capacidad máxima del equipo de dicho usuario ecuaciones 2.16 y

2.17.

𝑅𝑅𝑒𝑚−𝐷𝐿𝑇𝑋𝑖 = 𝑇𝐿𝐷𝐿−𝑀𝑎𝑥

𝑇𝑋𝑖 − ∑ 𝑅𝑀𝑖𝑛−𝐷𝐿



(2.14)

𝑅𝑅𝑒𝑚−𝑈𝐿𝑇𝑋𝑖 = 𝑇𝐿𝑈𝐿−𝑀𝑎𝑥




(2.15)

𝑇𝑃𝐷𝑅𝑒𝑚−𝐷𝐿


= 𝑚𝑖𝑛(𝑇𝑃𝐷𝑀𝑎𝑥−𝐷𝐿


− 𝑇𝑃𝐷𝑀𝑖𝑛−𝐷𝐿


, 𝑇𝑃𝑈𝐸−𝐷𝐿𝑀𝑎𝑥 )

(2.16)

𝑇𝑃𝐷𝑅𝑒𝑚−𝑈𝐿


= 𝑚𝑖𝑛(𝑇𝑃𝐷𝑀𝑎𝑥−𝑈𝐿


− 𝑇𝑃𝐷𝑀𝑖𝑛−𝑈𝐿


, 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


=𝑇𝑃𝐷𝑅𝑒𝑚−𝐷𝐿


𝐶𝑇𝑃𝑈𝑠𝑒𝑟𝑠−𝐷𝐿



𝑅𝐷𝑅𝑒𝑚−𝑈𝐿


=𝑇𝑃𝐷𝑅𝑒𝑚−𝑈𝐿


𝐶𝑇𝑃𝑈𝑠𝑒𝑟𝑠−𝑈𝐿


Finalmente los recursos asignados a cada usuario mediante la

estrategia RR se definen según la ecuaciones 2.22 y 2.23

𝑅𝑀𝑎𝑥−𝐷𝐿


= 𝑀𝑖𝑛 (𝑅𝑅𝑒𝑚−𝐷𝐿

𝑇𝑋𝑖

𝑁𝑈𝑠𝑒𝑟𝑠−𝐷𝐿𝑇𝑋𝑖

, 𝑅𝐷𝑅𝑒𝑚−𝐷𝐿


)

(2.22)

𝑅𝑀𝑎𝑥−𝑈𝐿


= 𝑀𝑖𝑛 (𝑅𝑅𝑒𝑚−𝑈𝐿

𝑇𝑋𝑖

𝑁𝑈𝑠𝑒𝑟𝑠−𝑈𝐿𝑇𝑋𝑖

, 𝑅𝐷𝑅𝑒𝑚−𝑈𝐿


)

(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




− ∑ 𝑅𝑀𝑎𝑥−𝐷𝐿



(2.24)

𝑅𝑅𝑒𝑚−𝑈𝐿𝑇𝑋𝑖 = 𝑇𝐿𝑈𝐿−𝑀𝑎𝑥

𝑇𝑋𝑖 − ∑ 𝑅𝑀𝑖𝑛−𝑈𝐿



− ∑ 𝑅𝑀𝑎𝑥−𝑈𝐿



(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


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



)

(2.30)

𝑅𝐸𝑓𝑓−𝑅𝑒𝑚−𝑈𝐿𝑇𝑋𝑖 = 𝑚𝑖𝑛 (𝑅𝑅𝑒𝑚−𝑈𝐿

𝑇𝑋𝑖 , ∑ 𝑅𝐷𝑅𝑒𝑚−𝑈𝐿



)

(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.



= 𝑅𝐸𝑓𝑓−𝑅𝑒𝑚−𝐷𝐿𝑇𝑋𝑖 ×

𝑅𝐷𝑅𝑒𝑚−𝐷𝐿


∑ 𝑅𝐷𝑅𝑒𝑚−𝐷𝐿



(2.32)



= 𝑅𝐸𝑓𝑓−𝑅𝑒𝑚−𝑈𝐿𝑇𝑋𝑖 ×

𝑅𝐷𝑅𝑒𝑚−𝑈𝐿


∑ 𝑅𝐷𝑅𝑒𝑚−𝑈𝐿




(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



=𝑇𝑃𝐷𝑅𝑒𝑚−𝐷𝐿




(2.34)



=𝑇𝑃𝐷𝑅𝑒𝑚−𝑈𝐿




(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


= 𝑅𝑅𝑒𝑚−𝐷𝐿𝑇𝑋𝑖


(2.36)

∑ 𝑅𝑀𝑎𝑥−𝑈𝐿


= 𝑅𝑅𝑒𝑚−𝑈𝐿𝑇𝑋𝑖


(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.


3.1.1 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



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


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


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


Modo duplex

Entorno de usuario

Ancho de banda del sistema

Canal modelo

Esquema MIMO

Modelo para downlink:

Figura 3.2: Downlink Budget


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)


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)


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



Modelo para Uplink:

Figura 3.3:Uplink Budget


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



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:


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


Min throughput demand


UL

Activity factor 1 1 0.5 0.6

Average requested throughput


Highest Bearer 15 15 15 15

Lowest Bearer 1 1 1 1

Max throughput demand


Min throughput demand


Tabla 3.6: Parámetros de servicios LTE


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


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


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


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


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


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:


Figura 3.6: Simulación de cobertura por nivel de señal sitios comerciales + planificados


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


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


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


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


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


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


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


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


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.



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


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.



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.



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:



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.



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


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


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



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


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


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


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)


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),


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:


Figura 4.16: Parámetros de Schedulers


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:


Figura 4.17: Simulación Total Number of users (all activity statues),


La descripción de cada estado del usuario es la siguiente:

Figura 4.18: Simulación Total Number of users (all activity statues),


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:


Figura 4.19: Comparación de estrategias de Scheduling Coverage by Throughput DL


Figura 4.20: Comparación de estrategias de Scheduling Coverage by Throughput UL


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


Figura 4.21: Mediciones de UL y DL en LTC029

Fuente: G-NetTrack

Figura 4.22: LTC029



Figura 4.23: Mediciones UL y DL en LTC008

Fuente: G-NetTrack

Figura 4.24: LTC008



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.


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


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


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)


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


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


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





Tabla 4.6: Simulación de Tabla 4.5 con nuevos valores de MUG para PF


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


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.


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


565 Mbps 483 Mbps 483 Mbps 1140 Mbps 996 Mbps 996 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







Tabla 4.7: Estadísticas para estudio de Throughput para Datos y voz



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.


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







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







Tabla 4.8: Estadísticas para estudio de Target Bearer Selection criterion



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.


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







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







Tabla 4.9: Estadísticas para estudio de Uplink Allocation Target


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



Estrategia Total Conected

Users

Connected DL

Connected UL

Connected DL + UL

No Coverage

No Service

Scheduler Saturation

Resource Saturation

Effective RLC Aggregated Thr

(DL)


(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



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.


4.3.2 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


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.


Estrategia Total Conected

Users

Connected DL

Connected UL

Connected DL + UL

No Coverage

No Service

Scheduler Saturation

Resource Saturation


(DL)


(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


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


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


67 105 Mbps 65 Mbps 89 Mbps


101 103 Mbps 101 Mbps 102 Mbps

Tabla 4.15: Demandas de Evento


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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[17] Carlos Andrés Pérez Vargas, Simulación de Procesos Empresariales,

Método de Montecarlo. 2011

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