CARLOS GOMEZ CALERO

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UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID
ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR
DE INGENIEROS DE TELECOMUNICACIÓN
TESIS DOCTORAL
CONTRIBUCIÓN AL DISEÑO DE ESQUEMAS DE
TRANSMISIÓN–RECEPCIÓN PARA SISTEMAS DE
COMUNICACIONES DE NUEVA GENERACIÓN CON
MÚLTIPLES ANTENAS
CARLOS GÓMEZ CALERO
Ingeniero de Telecomunicación
2009
UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID
ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR
DE INGENIEROS DE TELECOMUNICACIÓN
TESIS DOCTORAL
CONTRIBUCIÓN AL DISEÑO DE ESQUEMAS DE
TRANSMISIÓN–RECEPCIÓN PARA SISTEMAS DE
COMUNICACIONES DE NUEVA GENERACIÓN CON
MÚLTIPLES ANTENAS
Autor: Carlos Gómez Calero
Ingeniero de Telecomunicación
Director: Ramón Martı́nez Rodrı́guez-Osorio
Doctor Ingeniero de Telecomunicación
2009
Tribunal nombrado por el Magfco. y Excmo. Sr. Rector de la Universidad Politécnica
de Madrid, el dı́a 5 de junio de 2009.
PRESIDENTE: Dr. Miguel Calvo Ramón
VOCAL:
Dr. LLuis Jofre Roca
VOCAL:
Dr. Rafael Pedro Torres Jiménez
VOCAL:
Dra. Matilde Pilar Sánchez Fernández
SECRETARIO: Dr. Leandro de Haro Ariet
SUPLENTE:
Dr. Bazil Taha Ahmed
SUPLENTE:
Dr. José Marı́a Molina Garcı́a-Pardo
Realizando el acto de defensa y lectura de la Tesis el dı́a ..... de .................. de 2009,
en la E.T.S.I. de Telecomunicación.
Acuerda otorgarle la calificación de:
EL PRESIDENTE
LOS VOCALES
EL SECRETARIO
A Saray
Agradecimientos
Bueno, llegó el momento. Me siento a escribir pensando en todos estos años atrás que
han marcado una etapa importante en mi vida. Con 21 años llegué al Grupo de Radiación
(GR). A pesar de ser el más “yogurı́n” me acogieron muy bien y desde entonces ha sido
para mı́ como una segunda casa. Durante estos más de 6 años en el Grupo he crecido como
ingeniero y como persona. Como ingeniero, he aprendido todo lo que he podido, desde los
innumerables cursos y congresos, hasta lo adquirido de los buenos compañeros de trabajo
que he tenido a lo largo de todo este tiempo. Y también, como persona he aprendido
de cada uno que he conocido en estos años, de los cuales me llevo buenos amigos. En el
Grupo empecé y terminé la “superior” y luego el doctorado. Han sido años de sacrificio
en los que tienes que dejar atrás otras cosas. Echando un vistazo a las fotos, me doy
cuenta de la infinidad de recuerdos y viajes que hemos hecho estos años y de la gente que
he conocido. Se cierra para mı́ una etapa de la que quisiera agradecer a todos los que en
algún momento me han apoyado a lo largo de estos años.
En primer lugar, quisiera agradecer a Miguel Calvo y Manolo Jr. por haberme metido
en el GR. Miguel siempre ha estado involucrado en muchos trabajos en los he participado,
y Manolo fue de los primeros que me facilitó la integración en el grupo y del que admiro
su capacidad de trabajo y sobre todo, su trato con las personas.
A mi director de Tesis, Ramón, por haber revisado todo con minuciosidad y haberme
dirigido la Tesis estos años. He sido desde tu alumno en clase de grado (y máster) a tu
compañero de clase, pasando por tu primer doctorando. Gracias por permitirme dar clase
en la Escuela e iniciarme en el mundo espacial. También me gustarı́a agradecer a Leandro,
por haber sido el que me ha permitido trabajar en temas de MIMO, desde mi Proyecto
Fin de Carrera hasta dı́a de hoy y, de alguna manera, orientarme en la Tesis.
Gracias a Laura, por haberme dirigido el Proyecto y por haberme aguantado estos
años. Has sido una referencia para muchos de nosotros en el GR. Eres una de las personas
del Grupo de las que más he aprendido, no sólo como ingeniera trabajando codo con codo,
sino de tu humildad como persona y buena amiga.
A Jony, el mexicanito: gracias por todo. En estos años hemos sido compañeros en
muchas situaciones: de despacho, de trabajo, de viaje, de habitación, de cursos, congresos,
equipos de fútbol, futbolı́n, cenas familiares, noches en la uni midiendo, etc. Esta tesis no
hubiera salido adelante sin tu ayuda. De ti me llevo tu serenidad y grandı́sima amistad.
A Luis Cuéllar, gracias por tu trabajo y aportación a esta Tesis. Jony y yo te agradeceremos siempre tu ayuda en los demostradores. Gracias por ofrecerte siempre a trabajar
y colaborar sin pedir nada a cambio.
A Pablo, gracias por todo este tiempo como compañero y amigo en el que hemos ido
de la mano en este camino del doctorado. Tu constancia y sacrificio hacen que llegues
a donde te propones. Gracias por los buenos e inolvidables momentos, de los que me
llevo enormes recuerdos, como los viajes y visitas a tu tierra. A Fernando Martı́n, gracias
por tantos buenos ratos pasados en el GR, desde los cientos de partidos de fútbol hasta
los viajes, como aquel inolvidable a Estados Unidos. A José Manuel, el “Suizo”, por su
sencillez y poner la nota de cordura. Gracias por tu apoyo. A Miguel Salas, por tu apoyo
y ánimos durante estos años. Siempre consigues sacarme una sonrisa y es fácil llevarse
bien contigo. Gracias a ti y a Gisela. A Sara, gracias por tu apoyo y compartir nuestro
sufrimiento todo este tiempo y enseñarme a jugar al golf. A José Luis Masa por tu ayuda
en la Tesis y por dar la oportunidad a Saray de entrar al Grupo y al mundo del diseño de
antenas. A Yasar, gracias por todos años vividos contigo y por poner el grado de madurez
en tantos momentos. A Bazil, gracias por tus ánimos diarios y tu apoyo en estos años.
Como no, gracias a “mis chicos”, a Luis González, Jaime y Óscar. Ha sido un placer
dirigiros el Proyecto y haber trabajado con vosotros. Vuestro trabajo a servido como
parte de esta Tesis. Luis, con tu forma de ser hiciste que nuestro paso por la superior
fuera más ameno. Me llevo un buen amigo. A Isa, gracias por tu apoyo este tiempo y tu
amistad. Y también a Esther, por tu amistad y los buenos ratos pasados.
Quisiera agradecer a Nima Jamaly y Per-Simon Kildal, de la Universidad de Chalmers
(Suecia), su colaboración en las medidas en la cámara reverberante y trabajos en común.
A la pareja de argentinos, Cristian y Marı́a, gracias por vuestra ayuda estos años. A
Marı́a, su gran trabajo y ayuda, y al pibito, su voluntad siempre de ayudar, tanto en la
fabricación y medidas de las antenas de esta Tesis, como en la vida en general. Nunca me
has negado un favor, incluso jugar algún partido a las 4 de la mañana. Además, quisiera
agradecer a los que coincidieron conmigo en el GR todos estos años: a los Pou, Javi y
Carlos, Nacho, Ale, Paco, Alfonso, Alberto, Eddy, Javi Torres, Alcino, Abdul, Pedro,
Javi, José Manuel Serna, Sandra Kingler, Kaoru, y un largo etcétera. También gracias
a los profesores que me han ayudado alguna vez como José Luis Besada, Belén, Jambri
o Manuel Sierra. Gracias a Pablo Caballero por las medidas de las antenas y charlas
en el café estos años, y a Armando, por su ayuda. Gracias a todos los que alguna vez
participaron en el GR Team, que tan buenos (y desastrosos) momentos hemos tenido.
Gracias a Alberto, Juanjo y Fernando Cruz, por acogerme cuando entré al Grupo, por
los buenos momentos vividos durante estos años y vuestra amistad. Alberto, eres una
gran persona y de ti he aprendido mucho en este tiempo. Gracias a Manu y Clara por
vuestro apoyo desde la lejanı́a y a Alfredo y Nydia por los buenos ratos pasados.
Gracias a Manu y MªÁngeles, por vuestro apoyo y ser compañeros de este largo viaje.
A Raúl y Sara, gracias por vuestros apoyos y por estar ahı́ en todo momento. Sois
unos grandes amigos. Siento no haber podido tener más tiempo libre con vosotros.
A Los Halcones, gracias por hacer que disfrutemos cada domingo de nuestro deporte
favorito. A Seryi (el capi), Javi (vecino), Charly, Luque, Carlos Simón, Samu, Alberto,
David, Pedro, Miguel, Jony, Bea y Saray, por tantos momentos vividos este tiempo.
A Modes y Chechu, por estar ahı́ siempre en la sombra. A Sete, por su amistad y
apoyo. A Emsule, de alguna manera, por permitirme indirectamente hacer el doctorado.
A Sergio, gracias por el cariño que nos mostraste a lo largo tu vida. Siempre te
tendremos presente.
Gracias a mis abuelos, a los que están y los que nos dejaron: Andrés, Satur, Manuel
y Cristina. Gracias por vuestro cariño y vuestro esfuerzo. Vuestra vitalidad ha sido y es
un ejemplo a seguir para todos nosotros.
A mis padres, Miguel Ángel y Encarni, gracias por vuestro incondicional apoyo y
cariño durante toda mi vida. Todo vuestro sacrificio como padres y como trabajadores
creedme que ha merecido la pena. Apostasteis por darnos una buena educación desde
pequeños y siempre guiarnos por los estudios como base en la vida. Lo que soy os lo debo
a vosotros. No tengo palabras suficientes para agradecéroslo y espero que, de algún modo,
se haya visto recompensado. Gracias.
A mis hermanos, Miguel y Cristi. Gracias por todo vuestro cariño a vuestro hermano
pequeño, el “mocoso”. Nos hacemos mayores y siempre os he tenido como guı́as en muchos
aspectos de la vida. A Cristi, por tu apoyo y comprensión en este mundo de la universidad.
Y a Miguel, por el tuyo en este mundo de la tecnologı́a. A mis “cuñaos”, Pedro y Marta
por vuestra forma de ser y vuestro apoyo en los últimos años.
A mi “otra” familia. Gracias a Avelino y Ludivina por haberme acogido como un hijo
más todos estos años. A mis otros cuñaos, Serena y Chema por vuestro ánimo desde mi
etapa con vosotros en la biblio de la Carlos III. En especial, a Serena, por tu positivismo
en la vida que nos ha enseñado a cómo seguir adelante.
Por último, quiero dejar para el final mis mejores palabras de agradecimiento a la
persona más importante en mi vida y a la que va dedidaca esta Tesis. A ti, Saray,
GRACIAS por haber sido mi punto de apoyo en todos estos años, estar a mi lado y haber
sabido aguantar sin queja alguna tantas tardes, fines de semana, puentes, fiestas y demás
sin salir conmigo por estar trabajando. De ti es de quien más aprendo dı́a a dı́a. No
hay palabras suficientes en esta Tesis para agradecerte tu amor, cariño, ánimo, apoyo y
comprensión. Esta Tesis es de los dos. Te quiero.
Gracias, en general, a los que alguna vez confiaron en mı́ y me mostraron su apoyo.
“Para avanzar no es necesario correr,
sólo dar el primer paso y caminar sin miedo”
Resumen
En los últimos años, el mercado de las telecomunicaciones ha sufrido un crecimiento importante gracias, entre otros, al aumento de la demanda en comunicaciones inalámbricas.
Se ha tendido a sustituir las conexiones de cable por conexiones inalámbricas y ello ha
supuesto un gran impacto en las redes de acceso. Sistemas como los de acceso a internet,
la telefonı́a móvil o comunicaciones entre dispositivos cercanos, han aumentado el número
de usuarios que se han movido a la tecnologı́a inalámbrica.
Todo ello, junto con los nuevos servicios que ofrecen los operadores, demanda mayores
velocidades de transmisión y una mejora de la calidad para las nuevas aplicaciones de
usuario, lo que ha generado un abanico de oportunidades en investigación. Desde el
punto de vista de procesado de señal, se han desarrollado nuevas técnicas de modulación
o codificación que permiten mejorar las prestaciones frente a las actuales. Dado que el
objetivo es maximizar la eficiencia espectral y el ancho de banda es limitado, se han
buscado nuevas técnicas. Una vez explotada la diversidad en frecuencia, tiempo e incluso
código, se ha propuesto la diversidad espacial como un método alternativo para mejorar
la calidad de las señales e incrementar la tasa binaria. Ası́, surgieron los sistemas multiantena.
Los sistemas inalámbricos con múltiples antenas en transmisión y recepción han suscitado gran interés en los últimos años. Esta tecnologı́a se conoce como MIMO (MultipleInput Multiple-Output), mediante la cual se ha demostrado un aumento en la tasa binaria,
con lo que se ha propuesto para los nuevos sistemas de comunicaciones inalámbricos. Las
prestaciones logradas con los sistemas MIMO dependen de factores tales como el canal
radio de propagación, los algoritmos de procesado y el número y caracterı́sticas del array
de antenas. Ası́, el objetivo principal de esta Tesis ha sido investigar las prestaciones que
ofrecen los sistemas con múltiples antenas atendiendo a las distintas caracterı́sticas del
canal radio creado mediante el diseño de antenas y la realización de medidas.
Ası́ pues, se ha contribuido al estudio, diseño y caracterización de esquemas en transmisión y recepción para MIMO para sistemas de comunicaciones de nueva generación,
como son WLAN o DVB-T2. En concreto, se abordan esquemas desde una perspectiva
del array de antenas e implementación real, teniendo en cuenta aspectos electromagnéticos,
de propagación de canal y procesado de señal para evaluar su influencia en las prestaciones
de sistemas MIMO.
En primer lugar, se han estudiado distintos tipos de arrays de antenas para evaluar
sus prestaciones en sistemas MIMO. Para ello, se han diseñado diferentes arrays en base a
su polarización, diagrama o aplicación. Además, ha realizado un estudio de los diferentes
parámetros de un array de antenas y cómo afectan a los sistemas MIMO, centrándose en
el parámetro de capacidad. Ası́ pues se tienen en cuenta parámetros electromagnéticos
para incluirlos en modelos de canal, ası́ como ver la implicación en algoritmos de procesado espacio-temporales. Por otro lado, se han evaluado las prestaciones de las antenas
diseñadas a través de medidas en cámara reverberante.
En segundo lugar, se han diseñado y desarrollado demostradores MIMO para la banda
de ISM, donde se encuentran numerosos sistemas de comunicaciones. Considerando el uso
de plataformas Software-Defined-Radio (SDR), se han realizado varios prototipos, uno de
ellos de banda estrecha y otro de banda ancha incluyendo la técnica OFDM.
Por otro lado, se han analizado esquemas de procesado MIMO para el futuro estándar
de la televisión digital terrestre (DVB-T2). Una de las técnicas a incluir es el uso de
múltiples antenas. Sin embargo, es necesario diseñar nuevos esquemas para que el sistema
sea compatible con el actual, además de realizar la estimación de canal MIMO. Además,
y aprovechando la experiencia obtenida en el desarrollo de los demostradores MIMO para
WLAN, se ha diseño e implementado un prototipo para DVB-T2 para caracterizar el canal
MIMO.
Y, por último, para evaluar las diferentes prestaciones MIMO mediante medidas, haciendo uso de los demostradores MIMO implementados, se han realizado campañas de
medidas de canal MIMO para distintos entornos y atendiendo a diferentes aplicaciones
(WLAN y DVB-T2). En primer lugar se han llevado a cabo medidas en interiores con
las diferentes antenas para WLAN implementadas, incluyendo varios posibles escenarios
como son oficinas y pasillos. Y, por otro lado, se han realizado medidas del canal de
propagación MIMO en UHF para DVB-T2.
Las contribuciones de esta Tesis se han visto reflejadas en varios artı́culos publicados
tanto en revistas técnicas como en congresos nacionales e internacionales de reconocido
prestigio en el ámbito de antenas, propagación y procesado de señal en comunicaciones.
Abstract
In the last years, the telecommunications market has suffered an important increase
thanks to the growing demand in wireless communications. The cable connections have
been replaced by wireless connections and it has entailed a great impact in the access
networks. Services such as internet access, mobile phone or communication among close
devices have increased the number of users which have moved to the wireless technology.
The incoming new services offered by operators added to the discussed above, demand
higher data rate and an enhancement of the quality for the new user applications, which
has generated a variety of research chances. From the signal processing point of view,
new techniques have been developed regarding the modulation or coding, which allow
enhancing the performances comparing to the current systems. Since the objective is to
maximize the spectral efficiency and due to the fact that the bandwidth is limited, new
techniques have been studied. Once the frequency, time and even code diversity have been
exploited, the spatial diversity has been proposed as an alternative method to improve
robustness against channel impairments and to increase the data rate. Regarding that,
the multi-antenna systems emerged.
Wireless systems with multiple antennas in transmission and reception have entailed
a great interest in the last years. This technology is known as MIMO (Multiple-Input
Multiple-Output) and thanks to it an increase in the data bit rate has been demonstrated. Thus, it has been proposed for the new wireless communication systems. The
performances obtained by MIMO systems depend on the factors such as the radio propagation channel, the processing algorithms and the number and the characteristics of the
antenna array. Therefore, the main objective of this Thesis has been to research the performances offered by systems with multiple antennas regarding the different characteristics
of the created MIMO radio channel by the realization of measurements and designing new
antennas.
Thus, it has been contributed to the study, design and characterization of the transmission and reception schemes for MIMO for new generation communication systems,
such as WLAN and DVB-T2. Particularly, schemes from an antenna array and real implementation perspective are dealt, taking into account channel propagation and signal
processing aspects to evaluate their influence on the MIMO performances.
First of all, different types of antenna arrays have been studied to evaluate their
performances in MIMO systems. To do that, different types of antenna arrays have been
designed based on their polarization, radiation pattern or application. Moreover, a studio
of the different antenna array parameters and how they affect to the MIMO capacity has
been realized. So, electromagnetic parameters are taking into account to be included in
channel models, and check their impact in space-time algorithms. On the other hand,
the designed antennas performances have been evaluated by measurements in reverberant
chamber.
Secondly, MIMO demonstrators for the ISM band (where several communications
systems are working) have been designed and developed. Considering the use of SoftwareDefined-Radio (SDR) platforms, two prototypes have been carried out, one for narrow
band and the other for wide band including the OFDM technique.
On the other hand, MIMO processing schemes have been analyzed for the future
standard of digital terrestrial television (DVB-T2). One of the techniques to be included
is the use of multiple antennas. However, it is necessary to realize new schemes to make
the system compatible with the current one, besides doing the MIMO channel estimation.
Moreover, and taking in advantage the experience obtained in the developing of the MIMO
demonstrators for WLAN, a prototype for DVB-T2 has been designed and implemented
in order to characterize the MIMO channel.
Finally, to evaluate the MIMO performances by means of measurements, several measurements campaigns with the developed MIMO demonstrators have been carried out
for different environment and regarding to different applications (WLAN and DVB-T2).
On one hand, indoor measurements have been done with the implemented antennas for
WLAN, including several scenarios such as offices and corridors. And, on the other hand,
channel measurements in UHF have been carried out for DVB-T2 systems.
The contributions of this Thesis have been presented in several papers published in
national and international technical journals and well-known conferences in the area of
antennas, propagation and signal processing for communications.
Índice General
1 Introducción
1
1.1
Introducción y motivación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2
1.2
Objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3
1.3
Estructura . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4
2 Introducción a los sistemas multi-antena
7
2.1
Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
9
2.2
Sistemas con múltiples antenas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11
2.2.1
Antennas adaptativas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11
2.2.2
Diversidad en recepción: sistemas SIMO . . . . . . . . . . . . . . .
14
2.2.2.1
Combinación por selección (SC) . . . . . . . . . . . . . .
14
2.2.2.2
Combinación por umbral . . . . . . . . . . . . . . . . . .
14
2.2.2.3
Combinación de máxima relación . . . . . . . . . . . . . .
15
2.2.2.4
Combinación de igual ganancia . . . . . . . . . . . . . . .
15
2.2.3
2.3
. . . . . . . . . . . . .
15
Sistemas MIMO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
15
2.3.1
2.3.2
Diversidad en transmisión: sistemas MISO
Caracterización de canales MIMO . . . . . . . . . . . . . . . . . .
18
2.3.1.1
Caracterización MIMO banda estrecha . . . . . . . . . .
19
2.3.1.2
Caracterización MIMO banda ancha . . . . . . . . . . . .
20
2.3.1.3
Caracterización espacial . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
21
2.3.1.4
Descomposición en valores singulares . . . . . . . . . . .
22
Capacidad de los sistemas MIMO . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
23
2.3.2.1
23
Caso determinista . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
ii
ÍNDICE GENERAL
2.3.2.2
Caso aleatorio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
26
Técnicas de codificación MIMO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
28
2.3.3.1
Diversidad espacio–temporal . . . . . . . . . . . . . . . .
29
2.3.3.2
Multiplexación espacial . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
32
Modelos de canal MIMO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
34
2.4.1
Modelos fı́sicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
34
2.4.1.1
Deterministas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
35
2.4.1.2
Estocásticos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
36
2.4.1.3
Modelo extendido Saleh–Valenzuela . . . . . . . . . . . .
38
2.4.1.4
Modelo de Zwick . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
38
2.4.1.5
Modelo de canal direccional de banda ancha . . . . . . .
38
2.4.1.6
Modelos de uno y dos anillos . . . . . . . . . . . . . . . .
39
2.4.1.7
Modelo de doble canal direccional . . . . . . . . . . . . .
39
Modelos analı́ticos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
39
2.4.2.1
Modelo i.i.d. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
40
2.4.2.2
Modelo de Kronecker . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
40
2.4.2.3
Modelo Weichselberger . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
41
Modelos estandarizados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
41
2.4.3.1
Modelo COST 259/273 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
41
2.4.3.2
Modelo SCM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
42
2.4.3.3
Modelo IEEE 802.11n . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
42
2.4.3.4
Modelo IEEE 802.16a . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
43
Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
43
Bibliografı́a . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
43
2.3.3
2.4
2.4.2
2.4.3
2.5
ÍNDICE GENERAL
iii
3 Diseño de antenas para sistemas MIMO
51
3.1
Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
52
3.2
Monopolos para WLAN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
54
3.2.1
Diseño del elemento unitario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
54
3.2.2
Configuraciones MIMO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
57
3.3
Dipolos de polarización cruzada para WLAN . . . . . . . . . . . . . . . .
60
3.4
Antena plana para UWB
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
62
3.4.1
Diseño del elemento unitario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
62
3.4.2
Filtro notch para ISM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
66
3.4.3
Antena con filtro notch . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
69
3.4.4
Configuraciones MIMO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
70
Antenas planas para terminales MIMO: Metodologı́a de diseño . . . . . .
74
3.5.1
Antena de doble banda para portátil . . . . . . . . . . . . . . . . .
77
3.5.1.1
Diseño del elemento unitario . . . . . . . . . . . . . . . .
77
3.5.1.2
Configuraciones MIMO . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
81
Antena tribanda para PDA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
86
3.5.2.1
Diseño del elemento unitario . . . . . . . . . . . . . . . .
86
3.5.2.2
Configuraciones MIMO . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
88
Conclusiones y contribuciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
93
Bibliografı́a . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
96
3.5
3.5.2
3.6
4 Efecto del array de antenas MIMO
101
4.1
Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.2
Estudio de la influencia de los parámetros del array de antenas en la ca-
103
pacidad MIMO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
105
4.2.1
Modelo de canal SCM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
105
4.2.2
Efecto de la antena . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
109
4.2.2.1
Estudio preliminar del tipo de array de antenas
. . . . .
110
4.2.2.2
Espaciado entre elementos . . . . . . . . . . . . . . . . .
116
Configuración de array y acoplamiento mutuo . . . . . . . . . . . .
117
4.2.3
iv
ÍNDICE GENERAL
4.2.3.1
Efecto del array en algoritmos MIMO . . . . . . . . . . .
120
Evaluación de antenas MIMO en cámara reverberante . . . . . . . . . . .
123
4.3.1
Monopolos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
127
4.3.1.1
Array de dos Monopolos . . . . . . . . . . . . . . . . . .
127
4.3.1.2
Array de cuatro Monopolos . . . . . . . . . . . . . . . . .
128
Dipolos cruzados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
134
4.3.2.1
Array de dos dipolos cruzados . . . . . . . . . . . . . . .
135
4.3.2.2
Array de cuatro dipolos cruzados . . . . . . . . . . . . . .
136
4.3.3
Antenas para UWB . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
137
4.3.4
PIFAs para GSM y WLAN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
139
4.3.5
Capacidad MIMO en función del tipo de antenas . . . . . . . . . .
142
Efecto del array de antenas MIMO y el usuario . . . . . . . . . . . . . . .
143
4.4.1
Efecto en el usuario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
144
4.4.2
Efecto del usuario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
144
Conclusiones y contribuciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
147
Bibliografı́a . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
149
4.3
4.3.2
4.4
4.5
5 Diseño de un testbed MIMO y medidas de banda estrecha con diferentes
antenas a 2.45 GHz
155
5.1
Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
157
5.2
Diseño e implementacón del UMAT (UPM Multi-Antenna Testbed) . . .
158
5.2.1
Aspectos de diseño . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
160
5.2.2
Subsistema de procesado . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
161
5.2.2.1
Software-Radio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
161
5.2.2.2
Procesado online . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
162
5.2.2.3
Procesado offline
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
163
5.2.3
Subsistema de radiofrecuencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
166
5.2.4
Integración del sistema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
168
5.2.4.1
Errores de implementación . . . . . . . . . . . . . . . . .
168
Medidas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
171
5.3
ÍNDICE GENERAL
v
5.3.1
Capacidad de canal MIMO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.3.2
Comparación de la capacidad del canal MIMO usando doble y única
173
polarización . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.3.3
174
Comparación de capacidad del canal MIMO para diferentes antenas
de usuario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
178
Conclusiones y contribuciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
179
Bibliografı́a . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
182
5.4
6 Diseño de un testbed MIMO-OFDM y medidas de canal de banda ancha
con diferentes antenas a 2.45 GHz
187
6.1
Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
189
6.2
Demostrador MIMO-OFDM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
190
6.2.1
Procesado de señal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
190
6.2.1.1
Estructura de trama . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
191
6.2.1.2
Estimación de canal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
192
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
194
6.2.2.1
Módulo de sincronismo . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
194
6.2.2.2
Módulo FFT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
195
6.2.3
Errores de implementación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
196
6.2.4
Escáner automático para realizar las medidas . . . . . . . . . . . .
196
6.2.5
Aplicación del testbed MIMO–OFDM . . . . . . . . . . . . . . . .
196
Medidas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
198
6.3.1
Escenarios de medida . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
199
6.3.2
Análisis de la capacidad del canal MIMO con distintos esquemas de
6.2.2
6.3
Receptor
antena en el transmisor y receptor . . . . . . . . . . . . . . . . . .
201
6.3.2.1
Caso MIMO 4 × 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
204
6.3.2.2
Caso MIMO 4 × 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
220
Conclusiones y contribuciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
227
Bibliografı́a . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
229
6.4
vi
ÍNDICE GENERAL
7 Diseño de un prototipo MIMO y medidas de canal para sistemas DVBT2
233
7.1
Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
234
7.2
Diseño del MIMO testbed para DVB-T2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
237
7.2.1
Procesado de señal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
237
7.2.1.1
Estructura de datos en DVB-T2 . . . . . . . . . . . . . .
238
7.2.1.2
Plataforma Software-Radio . . . . . . . . . . . . . . . . .
240
7.2.1.3
Estimación de canal MIMO . . . . . . . . . . . . . . . . .
241
7.2.2
Esquema MIMO compatible con DVB-T . . . . . . . . . . . . . . .
244
7.2.3
Módulo de RF/FI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
248
7.2.4
Antenas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
250
7.2.5
Integración . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
251
Medidas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
251
7.3.1
Calibración . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
252
7.3.2
Configuración de las medidas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
253
7.3.3
Medidas de canal MIMO UHF . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
253
7.3.4
Capacidad MIMO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
261
Conclusiones y contribuciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
263
Bibliografı́a . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
266
7.3
7.4
8 Conclusiones, contribuciones, lı́neas futuras y publicaciones
269
8.1
Conclusiones y contribuciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
270
8.2
Lı́neas futuras . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
273
8.3
Publicaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
273
8.3.1
Revistas internacionales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
273
8.3.2
Capı́tulos en libros . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
274
8.3.3
Congresos internacionales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
274
8.3.4
Congresos nacionales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
276
8.3.5
Patentes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
277
8.3.6
Premios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
277
ÍNDICE GENERAL
vii
8.3.7
Ponencias invitadas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
277
8.3.8
Trabajos dirigidos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
277
viii
ÍNDICE GENERAL
Índice de Figuras
2.1
Evolución de las diferentes técnicas de acceso . . . . . . . . . . . . . . . .
10
2.2
Configuraciones tı́picas de antena para diversidad espacial . . . . . . . . .
12
2.3
Diferencia entre haces conmutados y array adaptativo . . . . . . . . . . .
13
2.4
Combinador lineal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
14
2.5
Sistema MIMO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
16
2.6
Ventajas ofrecidas por MIMO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
17
2.7
Ganancia por multiplexación Vs ganancia por diversidad . . . . . . . . . .
17
2.8
Ejemplo de PAS para dos dispersores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
21
2.9
Representación gráfica del canal MIMO equivalente . . . . . . . . . . . . .
23
2.10 Capacidad MIMO caso determinista . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
25
2.11 Arquitectura general de codificación para los canales MIMO . . . . . . . .
28
2.12 Esquema de Alamouti . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
30
2.13 Esquema de diversidad por retardo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
31
2.14 Sistema MIMO 3 × 3 con multiplexación espacial . . . . . . . . . . . . . .
32
2.15 Esquema del codificador HE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
33
2.16 Esquema del codificador VE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
33
2.17 Clasificación de modelos de canal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
35
2.18 Modelo con dispersores alrededor de la BS . . . . . . . . . . . . . . . . . .
37
3.1
Aplicación del teorema de las imágenes al monopolo . . . . . . . . . . . .
55
3.2
Monopolo implementado . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
56
3.3
Estructura de la antena simulada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
57
3.4
Estructura de la antena simulada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
58
x
ÍNDICE DE FIGURAS
3.5
Antenas implementadas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
58
3.6
Coeficientes de acoplamiento medidos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
59
3.7
Medida de la respuesta de la antena . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
59
3.8
Simulación de los dipolos cruzados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
60
3.9
Diagrama de radiación de los dipolos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
61
3.10 Implementación del array de dipolos cruzados . . . . . . . . . . . . . . . .
61
3.11 Medida de la respuesta de la antena . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
61
3.12 Dimensiones de la antena UWB . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
63
3.13 Coeficiente de reflexión para diferentes valores de L1 . . . . . . . . . . . .
64
3.14 Coeficientes de reflexión para distintos valores de Lt . . . . . . . . . . . .
64
3.15 Implementación de la antena UWB . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
65
3.16 Coeficiente de reflexión medido para la antena UWB . . . . . . . . . . . .
65
3.17 Diagrama de radiación de la antena UWB a 3.6 GHz . . . . . . . . . . . .
66
3.18 Diagrama de radiación de la antena UWB a 5.3 GHz . . . . . . . . . . . .
66
3.19 Representación gráfica del filtro notch UWB . . . . . . . . . . . . . . . . .
67
3.20 Dimensiones de la ranura . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
67
3.21 Coeficiente de reflexión para diferentes valores de anchura de las ranuras .
68
3.22 Coeficiente de reflexión para diferentes valores de espaciado entre ranuras
68
3.23 Coeficiente de reflexión variando la longitud de las ranuras . . . . . . . . .
68
3.24 Parámetros S medidos del filtro notch . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
69
3.25 Foto de la implementación de la antena de UWB y el filtro notch . . . . .
69
3.26 Coeficientes de reflexión medidos de la antena, el filtro y la antena con filtro 70
3.27 Diagrama de radiación de la antena notch UWB . . . . . . . . . . . . . .
70
3.28 Configuraciones MIMO para la antena UWB . . . . . . . . . . . . . . . .
71
3.29 Coeficiente de reflexión medido para la configuración UWB MIMO A . . .
72
3.30 Coeficiente de reflexión medido para la configuración UWB MIMO B . . .
72
3.31 Coeficiente de reflexión medido para la configuración UWB MIMO C . . .
73
3.32 Coeficiente de reflexión medido para la configuración UWB MIMO D . . .
73
3.33 Diagramas de radiación de la configuración A . . . . . . . . . . . . . . . .
74
ÍNDICE DE FIGURAS
xi
3.34 Diagramas de radiación de la configuración B . . . . . . . . . . . . . . . .
75
3.35 Diagramas de radiación de la configuración C . . . . . . . . . . . . . . . .
76
3.36 Diagramas de radiación de la configuración D . . . . . . . . . . . . . . . .
77
3.37 Metodologı́a de diseño de antenas MIMO . . . . . . . . . . . . . . . . . .
78
3.38 Evolución hacia antenas PIFA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
78
3.39 Esquema general de una PIFA
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
79
3.40 Estructura de capas para la PIFA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
80
3.41 Dimensiones de la antena de doble banda . . . . . . . . . . . . . . . . . .
81
3.42 Coeficiente de reflexión de la PIFA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
81
3.43 Dimensiones del portátil . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
82
3.44 Estructura de la PIFA en 3D para introducirla en el portátil . . . . . . . .
82
3.45 Posiciones de las antenas solas
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
83
3.46 Parámetros S de las PIFAs sin portátil . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
83
3.47 Diagramas de radiación de las PIFAs sin portátil . . . . . . . . . . . . . .
84
3.48 Posición de las antenas en un portátil . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
84
3.49 Respuesta de la antena de doble banda . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
84
3.50 Diagramas de radiación de la configuración 1 . . . . . . . . . . . . . . . .
85
3.51 Diagramas de radiación de la configuración 2 . . . . . . . . . . . . . . . .
85
3.52 CDF de la capacidad para diferentes configuraciones de la antena de doble
banda . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
86
3.53 CDF de la capacidad para diferentes configuraciones de la antena de doble
banda . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
86
3.54 Dimensiones de la antena tribanda . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
87
3.55 Situación de la antena en el terminal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
87
3.56 Coeficiente de reflexión de la PIFA en la PDA . . . . . . . . . . . . . . . .
88
3.57 Coeficiente de reflexión de la PIFA en la PDA . . . . . . . . . . . . . . . .
88
3.58 Configuraciones de la PIFA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
89
3.59 Resultados de las 6 configuraciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
89
3.60 Configuraciones MIMO del array de antenas para la PDA . . . . . . . . .
90
3.61 Parámetros S de la configuración A . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
90
xii
ÍNDICE DE FIGURAS
3.62 Diagramas de radiación de la configuración A . . . . . . . . . . . . . . . .
90
3.63 Parámetros S de la configuración B . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
91
3.64 Diagramas de radiación de la configuración B . . . . . . . . . . . . . . . .
91
3.65 Parámetros S de la configuración C . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
92
3.66 Diagramas de radiación de la configuración C . . . . . . . . . . . . . . . .
92
3.67 Función acumulativa de la capacidad para diferentes configuraciones de la
antena tribanda . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
92
3.68 Vistas de la implementación de la antena tribanda . . . . . . . . . . . . .
93
3.69 Coeficiente de reflexión de la antena tribanda . . . . . . . . . . . . . . . .
94
3.70 Coeficiente de acoplamiento de la antena tribanda . . . . . . . . . . . . .
94
3.71 Medida en cámara anecoica de la PIFA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
94
3.72 Diagramas de radiación de las PIFAs tri-banda medidas . . . . . . . . . .
95
4.1
Parámetros angulares de BS y MS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
105
4.2
Capacidad del canal MIMO en función del número de antenas . . . . . . .
110
4.3
Diagrama de radiación de la antena tipo 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . .
111
4.4
Diagrama de radiación de la antena tipo 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . .
112
4.5
Diagrama de radiación del array tipo 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
113
4.6
Diagrama de radiación del array tipo 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
113
4.7
Diagrama de radiación del array tipo 5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
114
4.8
Cdf de la capacidad de los distintos diagramas . . . . . . . . . . . . . . .
115
4.9
Capacidad en función del espaciado entre elementos . . . . . . . . . . . .
116
4.10 Configuraciones 4 × 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
118
4.11 Capacidad MIMO 4 × 4 variando el tipo de configuración de array . . . .
119
4.12 Capacidad MIMO 4 × 4 variando el tipo de configuración de array y espa-
ciado entre elementos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
120
4.13 Configuraciones 9 × 9 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
120
4.14 Capacidad MIMO 9 × 9 para diferentes configuraciones
. . . . . . . . . .
121
4.15 Capacidad MIMO 9 × 9 para diferentes configuraciones
. . . . . . . . . .
121
4.16 Ventana principal del MIMOSim . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
122
ÍNDICE DE FIGURAS
xiii
4.17 Diagrama UML del MIMOSim . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
123
4.18 Simulación distintas configuraciones del array de PIFAs con algoritmo Alamouti y V-BLAST . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
123
4.19 Dibujo de la cámara reverberante (de [42]) . . . . . . . . . . . . . . . . . .
124
4.20 Cámara reverberante . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
125
4.21 Medidas de las antenas en la cámara reverberante . . . . . . . . . . . . . .
126
4.22 Ejemplo de medida con la explicación de los parámetros medidos . . . . .
127
4.23 CDF del array de 2 monopolos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
128
4.24 Capacidad del array de 2 monopolos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
129
4.25 CDF de los monopolos para espaciados de 0.1λ y 0.2λ . . . . . . . . . . .
129
4.26 CDF de los monopolos para espaciados de 0.3λ y 0.4λ . . . . . . . . . . .
130
4.27 CDF de los monopolos para espaciados de 0.5λ y 0.6λ . . . . . . . . . . .
130
4.28 CDF de los monopolos para espaciados de 0.7λ y 0.8λ . . . . . . . . . . .
130
4.29 CDF de los monopolos para espaciados de 0.9λ y λ . . . . . . . . . . . . .
131
4.30 Ganancia por diversidad de los monopolos en función del espaciado . . . .
131
4.31 Eficiencia de los monopolos en función del espaciado . . . . . . . . . . . .
132
4.32 Correlación entre los monopolos en función del espaciado
. . . . . . . . .
133
4.33 Capacidad de los monopolos en función del espaciado y la SNR . . . . . .
134
4.34 Capacidad de los monopolos en función del espaciado . . . . . . . . . . . .
134
4.35 CDF del array de 2 dipolos cruzados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
135
4.36 Capacidad del array de 2 dipolos cruzados . . . . . . . . . . . . . . . . . .
136
4.37 CDF del array de dipolos cruzados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
136
4.38 Capacidad del array de 4 dipolos cruzados . . . . . . . . . . . . . . . . . .
137
4.39 CDF del array de antenas UWB . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
138
4.40 Capacidad del array de antenas UWB . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
139
4.41 CDF de la configuración B de antenas UWB
. . . . . . . . . . . . . . . .
139
4.42 CDF del array de PIFAs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
140
4.43 Capacidad del array de PIFAs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
141
4.44 Comparación de la capacidad MIMO obtenida para todas las antenas
. .
142
4.45 Ganancia por diversidad con y sin usar la red de Butler . . . . . . . . . .
143
xiv
ÍNDICE DE FIGURAS
4.46 Simulaciones SAR con cabeza . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
144
4.47 Simulaciones SAR con mano y cabeza . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
145
4.48 Posiciones de las antenas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
145
4.49 Respuesta de la antena con el usuario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
146
4.50 Capacidad del array de PIFAs con el usuario . . . . . . . . . . . . . . . .
146
4.51 Medidas con el phantom en cámara reverberante . . . . . . . . . . . . . .
147
4.52 Capacidades obtenidas para cada una de las antenas con el phantom . . .
148
5.1
Diagrama de bloques del MIMO RUSK (de [14]) . . . . . . . . . . . . . .
158
5.2
Esquema MIMO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
159
5.3
Placa 4292 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
162
5.4
Módulos receptor y transmisor de procesado . . . . . . . . . . . . . . . . .
162
5.5
Ventana principal del Medidor de Canal MIMO . . . . . . . . . . . . . . .
164
5.6
Ventana principal del probador de algoritmos . . . . . . . . . . . . . . . .
166
5.7
Esquema del trasmisor de FI-RF . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
166
5.8
Esquema del receptor de RF-FI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
167
5.9
Implementación del módulo de RF . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
167
5.10 Integración del UMAT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
169
5.11 Efecto del error de frecuencia en la constelación . . . . . . . . . . . . . . .
170
5.12 |h11 (t)| sin canal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
171
5.13 Mapa de medidas 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
172
5.14 Punto de vista del transmisor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
173
5.15 Punto de vista del transmisor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
173
5.16 Capacidad para Tx en posición interior (B) . . . . . . . . . . . . . . . . .
175
5.17 Capacidad para Tx en posición exterior (C) . . . . . . . . . . . . . . . . .
176
5.18 CDF de capacidad para los 4 casos de medidas . . . . . . . . . . . . . . .
177
5.19 CDF de capacidad en entorno oficina, para distintas configuraciones de array178
5.20 Foto de las diferentes PIFAs para terminal de usuario . . . . . . . . . . .
179
5.21 Capacidad MIMO para 4 × 2 con diferentes antenas en el receptor . . . .
180
5.22 CDF de capacidad en pasillos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
181
ÍNDICE DE FIGURAS
xv
6.1
Esquema general del testbed MIMO-OFDM . . . . . . . . . . . . . . . . .
190
6.2
Estructura de la trama enviada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
192
6.3
|ĥ1j (t, f )| para el caso medido de h11 = 1, hij = 0 para i 6= j . . . . . . . .
193
6.4
Plataforma Software-Radio XtremeDSP . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
194
6.5
Módulo de sincronismo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
195
6.6
Ventana principal de la aplicación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
197
6.7
Ventana principal de la aplicación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
197
6.8
Diagrama de flujo de la medida de antena reconfigurable con el testbed .
198
6.9
Mapa con las posiciones del transmisor y receptor . . . . . . . . . . . . . .
199
6.10 Fotos de los escenarios de medida . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
202
6.11 CDF de la capacidad - Escenario 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
204
6.12 Capacidad de los monopolos en función de la separación y de la SNR Escenario 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
205
6.13 Capacidad de los monopolos en función de la separación para SNR=20dB
- Escenario 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
205
6.14 Capacidad sin (linea sólida) y con CSI (lı́nea discontinua) en tx en función
de la SNR - Escenario 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
206
6.15 Comparación de la capacidad en función de la SNR - Escenario 1 . . . . .
206
6.16 CDF de la capacidad - Escenario 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
207
6.17 Capacidad de los monopolos en función de la distancia y la SNR - Escenario 2208
6.18 Capacidad de los monopolos en función de la distancia para SNR=20dB Escenario 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
208
6.19 Capacidad sin y con CSI en tx en función de la SNR - Escenario 2 . . . .
209
6.20 Comparación de la capacidad en función de la SNR - Escenario 2 . . . . .
209
6.21 CDF de la capacidad - Escenario 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
210
6.22 Capacidad de los monopolos en función de la distancia y la SNR - Escenario 3211
6.23 Capacidad de los monopolos en función de la distancia para SNR=20dB Escenario 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
211
6.24 Capacidad sin y con CSI en tx en función de la SNR - Escenario 3 . . . .
212
6.25 Comparación de la capacidad en función de la SNR - Escenario 3 . . . . .
212
6.26 CDF de la capacidad - Escenario 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
213
xvi
ÍNDICE DE FIGURAS
6.27 Capacidad de los monopolos en función de la distancia y la SNR - Escenario 4213
6.28 Capacidad de los monopolos en función de la distancia para SNR=20dB Escenario 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
214
6.29 Capacidad sin y con CSI en tx en función de la SNR - Escenario 4 . . . .
214
6.30 Comparación de la capacidad en función de la SNR - Escenario 4 . . . . .
215
6.31 CDF de la capacidad - Escenario 5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
215
6.32 Capacidad de los monopolos en función de la distancia y la SNR - Escenario 5216
6.33 Capacidad de los monopolos en función de la distancia para SNR=20dB Escenario 5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
216
6.34 Capacidad sin y con CSI en tx en función de la SNR - Escenario 5 . . . .
217
6.35 Comparación de la capacidad en función de la SNR - Escenario 5 . . . . .
217
6.36 Capacidad en función de los escenarios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
218
6.36 Comparación de la CDF de la capacidad para en función de los escenarios
220
6.37 CDF de la capacidad 4 × 2- Escenario 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
221
6.38 Capacidad en función de la SNR 4 × 2- Escenario 1 . . . . . . . . . . . . .
222
6.39 CDF de la capacidad 4 × 2- Escenario 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
222
6.40 Capacidad en función de la SNR 4 × 2- Escenario 2 . . . . . . . . . . . . .
223
6.41 CDF de la capacidad 4 × 2- Escenario 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
224
6.42 Capacidad en función de la SNR 4 × 2- Escenario 3 . . . . . . . . . . . . .
225
6.43 CDF de la capacidad 4 × 2- Escenario 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
225
6.44 Capacidad en función de la SNR 4 × 2- Escenario 4 . . . . . . . . . . . . .
226
6.45 CDF de la capacidad 4 × 2- Escenario 5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
227
6.46 Capacidad en función de la SNR 4 × 2- Escenario 5 . . . . . . . . . . . . .
227
7.1
Esquema general del transmisor de DVB-T . . . . . . . . . . . . . . . . .
235
7.2
Esquema general del MIMO testbed para DVB-T2 . . . . . . . . . . . . .
237
7.3
Estructura de la trama en DVB-T2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
238
7.4
Señal OFDM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
239
7.5
Diagrama de bloques del transmisor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
239
7.6
Distribución de pilotos dispersos para la antena 1 . . . . . . . . . . . . . .
241
ÍNDICE DE FIGURAS
xvii
7.7
Distribución de pilotos dispersos para la antena 2 . . . . . . . . . . . . . .
242
7.8
Agrupación de pilotos dispersos para las antenas 1 y 2 . . . . . . . . . . .
242
7.9
Estimación del canal MIMO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
244
7.10 Compatibilidad para receptores SISO y MIMO . . . . . . . . . . . . . . .
245
7.11 Resultados de BER/SNR del esquema propuesto . . . . . . . . . . . . . .
248
7.12 Transmisor RF . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
248
7.13 Receptor RF . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
249
7.14 Implementación del módulo de RF transmisor y receptor . . . . . . . . . .
249
7.15 Implementación de la antena para medidas MIMO en DVB-T2 . . . . . .
250
7.16 Coeficiente de reflexión de las antenas de DVB-T2 . . . . . . . . . . . . .
250
7.17 Diagrama de radiación del dipolo a 594 MHz . . . . . . . . . . . . . . . .
251
7.18 Integración del transmisor y receptor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
252
7.19 Vista superior de la posición del transmisor y receptor en las medidas . .
253
7.20 Posición de los equipos desde el punto de vista del transmisor . . . . . . .
254
7.21 Fotos de los escenarios de medida para DVB-T2 . . . . . . . . . . . . . . .
254
7.22 Módulo de los hij para caso outdoor LoS HH . . . . . . . . . . . . . . . .
255
7.23 Módulo de los hij para caso outdoor LoS HV . . . . . . . . . . . . . . . .
256
7.24 Módulo de los hij para caso outdoor LoS VV . . . . . . . . . . . . . . . .
256
7.25 Módulo de los hij para caso outdoor NLoS HH . . . . . . . . . . . . . . .
257
7.26 Módulo de los hij para caso outdoor NLoS HV . . . . . . . . . . . . . . .
257
7.27 Módulo de los hij para caso outdoor NLoS VV . . . . . . . . . . . . . . .
258
7.28 Módulo de los hij para caso indoor NLoS HH . . . . . . . . . . . . . . . .
258
7.29 Módulo de los hij para caso indoor NLoS HV . . . . . . . . . . . . . . . .
259
7.30 Módulo de los hij para caso indoor NLoS VV . . . . . . . . . . . . . . . .
259
7.31 Resultados de capacidad para DVB-T2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
263
7.32 Comparación capacidad SISO vs MIMO para DVB-T2 . . . . . . . . . . .
264
7.33 Comparación de la CDF de la capacidad para todos los escenarios medidos 264
xviii
ÍNDICE DE FIGURAS
Índice de Tablas
2.1
Técnicas de codificación MIMO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
29
2.2
Secuencia transmitida . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
30
4.1
Parámetros utilizados en el modelo de canal . . . . . . . . . . . . . . . . .
109
4.2
Medidas de los 2 dipolos cruzados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
135
4.3
Medidas de los 4 dipolos cruzados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
137
4.4
Medidas de los arrays A y C de UWB . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
138
4.5
Medidas del array de PIFAs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
141
4.6
Diferencias al incluir el phantom . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
147
5.1
Comparación de potencias emitidas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
168
6.1
Parámetros principales de la señal OFDM . . . . . . . . . . . . . . . . . .
191
6.2
Escenarios de medida . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
200
6.3
Tipos de antenas empleadas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
200
6.4
Comparación capacidades MIMO 4 × 2, escenario 1 . . . . . . . . . . . . .
221
6.5
Comparación capacidades MIMO 4 × 2, escenario 2 . . . . . . . . . . . . .
223
6.6
Comparación capacidades MIMO 4 × 2, escenario 3 . . . . . . . . . . . . .
224
6.7
Comparación capacidades MIMO 4 × 2, escenario 4 . . . . . . . . . . . . .
226
6.8
Comparación capacidades MIMO 4 × 2, escenario 5 . . . . . . . . . . . . .
227
7.1
Codificador MIMO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
239
7.2
Resumen de parámetros principales del testbed MIMO . . . . . . . . . . .
240
7.3
Comparación de potencias medias del canal . . . . . . . . . . . . . . . . .
260
xx
ACRÓNIMOS
7.4
Comparación de XPD medidos para DVB-T2 . . . . . . . . . . . . . . . .
260
7.5
Factor K medidos para DVB-T2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
262
7.6
Comparación de correlaciones entre antenas . . . . . . . . . . . . . . . . .
265
Acrónimos
3G
Tercera Generación
3GPP
Third Generation Partnership Project
4G
Cuarta Generación
ADF
Average Duration of Fades
AoA
Angle of Arrival
AoD
Angle of Departure
BER
Bit Error Rate
BPSK
Binary Phase Shift Keying
BS
Base Station
CDF
Cummulative Distribution Function
CIR
Carrier-Interference Rate
CSI
Channel State Information
D-BLAST
Diagonal-Bell Labs Layered Space Time Architecture
DAB
Digital Audio Broadcasting
DE
Diagonal Encoding
DoA
Direction of Arrival
DoD
Direction of Departure
DSP
Digital Signal Processing
DVB-C
Digital Video Broadcasting - Cable
DVB-H
Digital Video Broadcasting - Hanheld
xxii
ACRÓNIMOS
DVB-S
Digital Video Broadcasting - Satellite
DVB-T
Digital Video Broadcasting - Terrestrial
DVB-T2
Digital Video Broadcasting - Terrestrial 2
EDGE
Enhanced Data rates for GSM Evolution
EDTV
Enhanced Definition Television
ET
Espacio–Temporal
ETSIT
European Telecommunications Standards Institute
EWC
Enhanced Wireless Consortium
FDMA
Frequency Division Multiple Access
FEC
Forward Error Correction
FFT
Fast Fourier Transform
FI
Frecuencia Intermedia
FPGA
Field Programmable Gate Array
GI
Guard Interval
GPRS
General Packet Radio Service
GSM
Global System for Mobile communication
HDTV
High Definition Television
HE
Horizontal Encoding
HSPA
High Speed Packet Access
IFA
Inverted-F Antenna
IFFT
Inverse Fast Fourier Transform
ILA
Inverted-L Antenna
ISI
Inter-Symbol Interference
IP
Internet Protocol
LAN
Local Area Network
LCR
Level Crossing Rate
ACRÓNIMOS
xxiii
LDTV
Limited Definition Television
LMDS
Local Multi-point Distribution Service
LNA
Low Noise Amplifier
LoS
Line of Sight
MAN
Metropolitan Area Network
MEMS
Micro-Electro-Mechanical Systems
MIMO
Multiple-Input Multiple-Output
MISO
Multiple-Input Single-Output
ML
Maximum Likelihood
MMSE
Minimum Mean Square Error
MPEG
Moving Pictures Experts Group
MRC
Maximum Ratio Combining
MS
Mobile Station
NLoS
Non-Line of Sight
OFDM
Orthogonal Frequency Division Multiplexing
OSUC
Ordered SUccessive Cancellation
QPSK
Quadrature Phase Shift Keying
PAS
Power Azimuth Spectrum
PC
Personal Computer
PDA
Personal Digital Assistant
PDP
Power Delay Profile
PEC
Perfect Electromagnetic Conductor
PIFA
Planar Inverted-F Antenna
RF
RadioFrecuencia
RFID
Radio Frequency IDentification
SAR
Specific Absortion Rate
xxiv
ACRÓNIMOS
SC
Selection Combining
SCM
Spatial Channel Model
SDR
Software Defined Radio
SIMO
Single-Input Multiple-Output
SINR
Signal to Interference plus Noise Ratio
SNR
Signal to Noise Ratio
SDTV
Standard Definition Television
STBC
Space-Time Block Codes
SUI
Stanford University Interim
SVD
Singular Value Descomposition
TCP
Transfer Control Protocol
TDMA
Time Division Multiple Access
TDT
Televisión Digital Terrestre
TGn
Task Group n
UMTS
Universal Mobile Telecommunication System
UWB
UltraWideBand
V-BLAST
Vertical-Bell Labs Layered Space Time Architecture
VE
Vertical Encoding
WCDMA
Wideband Code Division Multiple Access
WiMAX
Worldwide interoperability for Microwave Access
WLAN
Wireless Local Area Network
WWiSE
World Wide Spectrum Efficiency
XPD
Cross-Polarization Discrimination
ZF
Zero Forcing
i.i.d.
independent and identically distributed
Capı́tulo 1
Introducción
Contenido
1.1
Introducción y motivación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2
1.2
Objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3
1.3
Estructura . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4
2
1. INTRODUCCIÓN
1.1
Introducción y motivación
En los últimos años, se han creado numerosos servicios para los sistemas inalámbricos
de comunicaciones móviles. Esto ha generado un aumento de la tasa binaria en los sistemas, además de una mejora de la calidad de la señal. Para ello, se han estudiado y
desarrollado diferentes técnicas. Una de ellas se basa en la búsqueda de nuevas técnicas
de procesado de señal, como pueden ser la utilización de nuevos canales de datos orientados a paquete (HSPA), como el caso de UMTS. Otra solución radica en el hecho de
emplear antenas inteligentes a un lado del radioenlace, como por ejemplo, en la estación
base. Además, en el procesado de señal se pueden incluir la multiplexación por división
en el código (CDMA), con lo que esta técnica presenta importantes ventajas. Siguiendo
la estrategia del uso de varios elementos radiantes, en los últimos años han tomado gran
interés las técnicas MIMO (Multiple-Input Multiple-Output).
Los sistemas MIMO se basan en situar varios elementos radiantes tanto en el lado del
transmisor como en el del receptor con el objetivo de aprovechar la diversidad (espacial o
de propagación que introduce el canal de propagación) o de hacer uso de la multiplexación
espacial. En el caso del uso de diversidad, se envı́a la señal por las diferentes antenas de
manera redundante para combatir los desvanecimientos del canal de propagación y mejorar
la calidad de la señal. En el caso del empleo de multiplexación espacial, se transmiten
los datos por cada una de las antenas (sin redundancia espacial), lo que permite un
aumento en la tasa binaria. Por todo ello, esta técnica se ha propuesto para los nuevos
sistemas de comunicaciones móviles. Las prestaciones logradas con los sistemas MIMO
dependen de factores tales como el canal de propagación, los algoritmos de procesado
espacio-temporales y el número y caracterı́sticas del array de antenas.
Por otro lado, para poder evaluar las prestaciones de los sistemas MIMO en entornos
reales, no sólo es necesario analizar su efecto de forma teórica o mediante simulaciones,
sino que resulta de gran interés el realizar prototipos o demostradores reales. En este
sentido, una consideración a tener en cuenta es el uso de las denominadas plataformas
Software-Defined-Radio (SDR). Estas plataformas permiten realizar prototipado rápido y
flexible, de manera que se pueda cambiar el esquema de procesado de señal o la aplicación
gracias a los DSPs (Digital Signal Processors) y FPGAs (Field Programable Gate Arrays).
Los sistemas MIMO tienen diversos ámbitos de aplicación. Los sistemas de nueva generación están estudiando incorporar MIMO en sus esquemas para aprovechar sus ventajas.
Ası́ sucede con el caso de WLAN o WiMAX. Además, también se está investigando acerca
de la posibilidad de incluir MIMO en los futuros estándares de radiodifusión, como son el
DVB-T.
Ası́ pues, estos sistemas con múltiples antenas se presentan como solución a la mejora
1.2. Objetivos
3
de la eficiencia espectral y sus numerosas aplicaciones lo hacen atractivo desde un punto
de vista de investigación. En los últimos años se han realizado un gran número de trabajos
interesantes sobre sistemas MIMO desde el punto de vista teórico y práctico. Esta Tesis
pretende contribuir a la evaluación de sistemas con múltiples antenas desde una perspectiva de prototipado y de array de antenas que incluya las caracterı́sticas de propagación
de canal de los sistemas de nueva generación.
1.2
Objetivos
El objetivo principal de la Tesis es aportar aspectos novedosos al estudio, diseño y
caracterización de esquemas en transmisión y recepción para sistemas de múltiples antenas
(MIMO) para sistemas de comunicaciones como son WLAN o DVB-T2. A diferencia de
muchos otros, este trabajo considera el sistema MIMO completo, en sus perspectivas de
procesado de señal, electromagnético y aspectos prácticos. Para ello, a lo largo de la Tesis
propuesta se pretenden cumplir los siguientes objetivos:
• Diseñar e implementar diferentes antenas para MIMO. Para evaluar la influencia del
array de antenas, es necesario tener en cuenta el tipo de antena bajo estudio. Por
ello, se diseñarán diferentes tipos de arrays de antenas en base a su polarización,
diagrama o banda de trabajo. Posteriormente, se llevarán a cabo las distintas implementaciones para caracterizar los arrays mediante medidas. Además, se pretende
proponer una metodologı́a de diseño que tenga en cuenta aspectos del canal.
• Estudiar el efecto de la antena en las prestaciones de los sistemas MIMO. Para ello
se realizará un estudio de los diferentes parámetros de un array de antenas y cómo
afectan a los sistemas MIMO, centrándose en términos de capacidad. Ası́ pues se
tendrán en cuenta parámetros electromagnéticos para incluirlos en modelos de canal,
ası́ como ver la implicación en algoritmos de procesado espacio-temporales. Además
se evaluarán las prestaciones de las antenas diseñadas a través de medidas en cámara
reverberante.
• Diseñar y desarrollar demostradores MIMO para WLAN. Considerando el uso de
plataformas Software-Defined-Radio (SDR), se realizará la implementación de un
demostrador MIMO para la banda de WLAN. Ası́ pues, se realizarán varios modelos,
uno de ellos de banda estrecha y otro de banda ancha incluyendo OFDM.
• Estudio de esquemas de procesado MIMO para DVB-T2. El estándar actual de
DVB-T presenta una serie de carencias que se solventarán con el futuro estándar
DVB-T2. Una de las técnicas a incluir en el estándar es el uso de múltiples antenas.
4
1. INTRODUCCIÓN
Sin embargo, es necesario realizar nuevos esquemas para que el sistema sea compatible con el actual, además de realizar la estimación de canal. Por lo tanto, se
estudiarán los esquemas actuales y se diseñará y evaluará un nuevo esquema MIMO
para su uso en DVB-T2.
• Diseño e implementación de un prototipo para DVB-T2. Aprovechando la experiencia obtenida tras el prototipado en MIMO para WLAN, se llevará a cabo la
realización de un prototipo MIMO de DVB-T2 para caracterizar el canal MIMO.
• Medidas de canal MIMO. Haciendo uso de los demostradores MIMO implementados,
se caracterizará la capacidad del canal MIMO para distintos entornos y atendiendo
a diferentes aplicaciones (WLAN y DVB-T2). En primer lugar se llevarán a cabo
medidas en interiores con las diferentes antenas para WLAN implementadas, incluyendo varios posibles escenarios como son oficinas, pasillos, etc. Además, se llevarán
a cabo medidas del canal de propagación MIMO en UHF para DVB-T2.
1.3
Estructura
El presente documento consta de 8 capı́tulos y se estructura de la siguiente manera:
• En primer lugar, en el capı́tulo 2 se presenta una introducción a los sistemas multiantena, donde se describe el encuadre cientı́fico-tecnológico y se presenta el estado
del arte ası́ como los aspectos más importantes relacionados con los temas a tratar
en la Tesis.
• Después, en el capı́tulo 3 se describe el diseño de las diferentes antenas MIMO realizadas en la Tesis, ası́ como su implementación. Para ello se detallan los diferentes
estudios realizados y la metodologı́a novedosa a seguir a la hora de diseñar antenas
MIMO.
• En el capı́tulo 4 se realiza un estudio pormenorizado del efecto de la geometrı́a del
array de antenas en las prestaciones de sistemas MIMO en términos de capacidad
de canal MIMO. Se presentan estudios por simulación y mediante medidas de las
antenas diseñadas en cámara reverberante.
• En el capı́tulo 5 se describe el diseño y la implementación de un demostrador MIMO
para la banda ISM a 2.45 GHz. Además, se presentan las medidas MIMO realizadas
con las diferentes antenas para diferentes entornos de propagación.
• Seguidamente, el capı́tulo 6 se centra en el diseño e implementación de un testbed
MIMO-OFDM, como mejora del presentado en el capı́tulo anterior. Asimismo, se
1.3. Estructura
5
analiza la capacidad para distintos esquemas MIMO en función del tipo de antena
y escenario en banda ancha.
• El capı́tulo 7 se centra en la descripción del diseño de un prototipo MIMO para el
futuro estándar de televisión DVB-T2, ası́ como en el análisis de las medidas de los
canales MIMO llevadas a cabo en distintos escenarios.
• Para finalizar, en el capı́tulo 8 se concluye la Tesis con las conclusiones y lı́neas
futuras. Además, se enumeran las contribuciones que hasta la fecha han resultado
de esta Tesis.
6
1. INTRODUCCIÓN
Capı́tulo 2
Introducción a los sistemas
multi-antena
Contenido
2.1
Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
9
2.2
Sistemas con múltiples antenas . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11
2.2.1
Antennas adaptativas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11
2.2.2
Diversidad en recepción: sistemas SIMO . . . . . . . . . . . . . .
14
2.2.2.1
Combinación por selección (SC) . . . . . . . . . . . . .
14
2.2.2.2
Combinación por umbral . . . . . . . . . . . . . . . . .
14
2.2.2.3
Combinación de máxima relación . . . . . . . . . . . . .
15
2.2.2.4
Combinación de igual ganancia . . . . . . . . . . . . . .
15
2.2.3
2.3
Diversidad en transmisión: sistemas MISO
. . . . . . . . . . . .
Sistemas MIMO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.3.1
2.3.2
2.3.3
15
15
Caracterización de canales MIMO . . . . . . . . . . . . . . . . .
18
2.3.1.1
Caracterización MIMO banda estrecha . . . . . . . . .
19
2.3.1.2
Caracterización MIMO banda ancha . . . . . . . . . . .
20
2.3.1.3
Caracterización espacial . . . . . . . . . . . . . . . . . .
21
2.3.1.4
Descomposición en valores singulares . . . . . . . . . .
22
Capacidad de los sistemas MIMO . . . . . . . . . . . . . . . . . .
23
2.3.2.1
Caso determinista . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
23
2.3.2.2
Caso aleatorio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
26
Técnicas de codificación MIMO . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
28
2.3.3.1
29
Diversidad espacio–temporal . . . . . . . . . . . . . . .
2.3.3.1.1
Códigos ET de bloques . . . . . . . . . . . . .
29
2.3.3.1.2
Códigos ET de Trellis . . . . . . . . . . . . . .
31
8
2. INTRODUCCIÓN A LOS SISTEMAS MULTI-ANTENA
2.3.3.1.3
2.3.3.2
2.4
31
Multiplexación espacial . . . . . . . . . . . . . . . . . .
32
2.3.3.2.1
Codificador Horizontal (HE) . . . . . . . . . .
33
2.3.3.2.2
Codificador Vertical (VE) . . . . . . . . . . . .
33
2.3.3.2.3
Combinación de HE y VE . . . . . . . . . . . .
34
Modelos de canal MIMO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.4.1
2.4.2
2.4.3
2.5
Diversidad por retardo . . . . . . . . . . . . .
34
Modelos fı́sicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
34
2.4.1.1
35
Deterministas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.4.1.1.1
Basados en medidas . . . . . . . . . . . . . . .
35
2.4.1.1.2
Trazado de rayos . . . . . . . . . . . . . . . . .
36
2.4.1.2
Estocásticos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
36
2.4.1.3
Modelo extendido Saleh–Valenzuela . . . . . . . . . . .
38
2.4.1.4
Modelo de Zwick . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
38
2.4.1.5
Modelo de canal direccional de banda ancha . . . . . .
38
2.4.1.6
Modelos de uno y dos anillos . . . . . . . . . . . . . . .
39
2.4.1.7
Modelo de doble canal direccional . . . . . . . . . . . .
39
Modelos analı́ticos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
39
2.4.2.1
Modelo i.i.d. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
40
2.4.2.2
Modelo de Kronecker . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
40
2.4.2.3
Modelo Weichselberger . . . . . . . . . . . . . . . . . .
41
Modelos estandarizados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
41
2.4.3.1
Modelo COST 259/273 . . . . . . . . . . . . . . . . . .
41
2.4.3.2
Modelo SCM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
42
2.4.3.3
Modelo IEEE 802.11n . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
42
2.4.3.4
Modelo IEEE 802.16a . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
43
Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
43
Bibliografı́a . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
43
2.1. Introducción
2.1
9
Introducción
En los últimos diez años el sector de las comunicaciones inalámbricas ha sido sin duda
alguna el que más ha evolucionado tecnológicamente en el segmento de la industria de las
telecomunicaciones. Ası́ pues, las Tecnologı́as de la Información y Comunicaciones (TIC)
se han visto involucradas en una evolución continua hacia el desarrollo de nuevos sistemas
de comunicaciones que permitan aplicaciones al usuario cada vez más fiables, rápidas y de
mayor calidad. Todo ello evoluciona además hacia el trı́o every: everybody–everywhereeverytime, donde se busca un sistema en el que todo el mundo esté conectado en todas
partes y en todo momento. Un ejemplo son las comunicaciones móviles celulares, que en
la última década han sufrido un gran empuje gracias a la gran demanda que hoy en dı́a
se estima en dos billones de usuarios en todo el mundo.
Poco a poco la tecnologı́a inalámbrica va sustituyendo a la cableada, como por ejemplo
el caso de las tecnologı́as de acceso a los hogares, centros de negocio o campus en muchos
lugares del mundo. Además, están emergiendo una gran cantidad de aplicaciones nuevas,
tales como telemedicina remota, redes inalámbricas de sensores, autopistas automáticas,
etc.
Las comunicaciones inalámbricas abarcan un gran número de sistemas y aplicaciones
que van desde la ya conocida telefonı́a móvil hasta las comunicaciones por satélite, pasando
por las Wireless Local Area Network (WLAN), los sistemas Local Multi-point Distribution Service (LMDS), los sistemas de identificación por radio frecuencia Radio Frequency
IDentification (RFID), etc. En cuanto a las comunicaciones móviles, la Segunda Generación (2G) supuso un cambio generacional al pasar de la tecnologı́a analógica a la digital
con el Global System for Mobile communication (GSM). Esto permitió dotar no sólo
al sistema de mayor flexibilidad, sino que también supuso una nueva lı́nea en cuanto a
aplicaciones.
A partir de ese punto, el continuo crecimiento del mercado ha supuesto un avance en
la tecnologı́a y, por ende, en las técnicas de acceso de usuario. Se observó una creciente
demanda de mayor tasa binaria de datos, ya que el GSM ofrecı́a tasas de 9.6 Kbps, y
se buscó dar respuesta mediante el General Packet Radio Service (GPRS) o Enhanced
Data rates for GSM Evolution (EDGE), llegando a tasas de 384 Kbps. Sin embargo, las
numerosas aplicaciones seguı́an demandando mayor tasa binaria del sistema.
En este sentido, y tras largos años de investigación y espera, la Tercera Generación (3G)
logró conseguir llegar a los 2 Mbps gracias a su mayor ancho de banda y a la mejora en
la eficiencia espectral con el Wideband Code Division Multiple Access (WCDMA). De
esta manera, además de incrementar el ancho de banda, se introdujo una nueva dimensión
en la técnica de acceso múltiple, ya que además de las conocidas técnicas Frequency Di-
10
2. INTRODUCCIÓN A LOS SISTEMAS MULTI-ANTENA
vision Multiple Access (FDMA) y Time Division Multiple Access (TDMA), se añadió el
código como tercera dimensión. Ası́ pues, los usuarios acceden con códigos pseudoaleatorios diferentes a la estación base, de manera que el espectro se ensancha o desensancha
dependiendo de si es el usuario deseado o uno interferente.
A pesar de ello, las aplicaciones continuaron demandando mayor velocidad de transmisión y los expertos siguieron trabajando en la búsqueda de nuevas técnicas. Ası́ surgió el
High Speed Packet Access (HSPA), el cual se basa en la mejora de la interfaz radio propuestas en las versiones 5 y 6 del estándar del Third Generation Partnership Project (3GPP),
tanto para el enlace ascendente como el descendente [1,2]. Estas técnicas se conocen como
la 3.5G.
Ası́, en los últimos años se ha trabajado en la mejora de las técnicas de acceso, como
son las WLAN o Worldwide interoperability for Microwave Access (WiMAX). La Figura
2.1 presenta un claro ejemplo de la evolución de las técnicas de acceso [3], donde se ve una
tendencia a la búsqueda de nuevos sistemas que permitan mayor tasa de datos en áreas
de movilidad limitada.
Figura 2.1: Evolución de las diferentes técnicas de acceso
La Cuarta Generación (4G) se presenta como una versión evolucionada de la 3G, donde
se busca una capacidad del sistema 10 veces mayor que la que ofrece la 3G.
Por lo tanto se esperan velocidades máximas de transmisión entorno a 100 Mbps en
movilidad y 1 Gbps en estacionario [4] para el 2010. Además, con la 4G se busca una
integración de todos los sistemas, lo que supone numerosos retos en cuanto a estaciones
base, red y aspectos de servicio [5].
2.2. Sistemas con múltiples antenas
2.2
11
Sistemas con múltiples antenas
Como se ha comentado anteriormente, muchos de los retos tecnológicos pasan por la
búsqueda de nuevos diseños de esquemas que permitan ofrecer mayor robustez al sistema,
además de una mayor tasa binaria. Dado que se han explotado técnicas de acceso basadas
en tiempo, frecuencia y código, en los últimos años se han realizado numerosos trabajos
de investigación introduciendo una nueva dimensión: el dominio espacial. Ası́, surgieron
las denominadas antenas inteligentes.
2.2.1
Antennas adaptativas
Las estaciones base de los sistemas de comunicaciones móviles utilizan diferentes estrategias de antena para dar cobertura a los usuarios presentes en las diferentes celdas. La
selección de uno u otro tipo de antena dependerá de la geometrı́a del sector celular (macro,
micro o picoceldas, autopistas, calles, etc.), del tráfico previsto y de la complejidad y coste
asociados al despliegue. A continuación se explican las distintas posibilidades de sistemas
de antena, donde se distinguen soluciones tradicionales y esquemas inteligentes.
En primer lugar, se consideran las antenas sectoriales. Es la estrategia más sencilla ya que no posee nivel de control de haz alguno y consiste en desplegar antenas
sectoriales convencionales en las estaciones base, cuyos diagramas de radiación son cuasiomnidireccionales y estáticos. Las principales ventajas de estos sistemas son su simplicidad
y bajo coste.
Posteriormente surgieron las antenas multihaz para disminuir el número de estaciones
base necesarias para dar cobertura a una región determinada. Sus diagramas de radiación
tienen direcciones preferentes de transmisión y recepción. El efecto es una sectorización
o división de las celdas, puesto que cada antena puede dar servicio a un margen angular
menor.
Un paso más en el camino hacia las antenas inteligentes son los sistemas de antenas
con diversidad espacial y consisten en la utilización de dos o más antenas sectoriales lo
suficientemente separadas para contrarrestar los efectos de la propagación. En recepción,
se usan dos métodos de diversidad: por conmutación y por combinación. La diversidad
por conmutación, consiste en seleccionar en cada momento la antena que produce mayor
nivel de recepción. Por el contrario, la diversidad por combinación se basa en combinar
de forma coherente las señales de las antenas para proporcionar ganancia. Si el sistema de
diversidad es la combinación de relación máxima (Maximum Ratio Combining (MRC)),
se maximiza la relación señal a ruido tras la combinación.
La Figura 2.2 muestra las diferentes configuraciones que se emplean para obtención de
diversidad espacial y para conformación [6], donde se aprecia que para conformación, es
12
2. INTRODUCCIÓN A LOS SISTEMAS MULTI-ANTENA
(a) Esquema para conformación
(b) Esquema para diversidad espacial
Figura 2.2: Configuraciones tı́picas de antena para diversidad espacial
necesario que las antenas estén juntas para maximizar la correlación, caso que no ocurre
para la diversidad espacial, donde se separan los elementos radiantes para minimizar la
correlación.
Todos los tipos de antena explicados hasta ahora no requieren la utilización de sistemas
de procesado, por lo que no pueden considerarse dentro de ninguna familia de antenas
inteligentes. Los esquemas que se presentan a continuación sı́ corresponden a diferentes
tipos de antenas inteligentes, con distintos grados de complejidad y prestaciones.
La técnica más simple de las antenas inteligentes es la antena de haces conmutados. El
sistema radiante genera varios haces fijos, cada uno de ellos apuntando en una dirección
distinta, de modo que entre todos se cubre toda la zona deseada (un sector o una celda).
La inteligencia del sistema se encarga de seleccionar el haz que mejor servicio da a cada
usuario en particular, en función de algún parámetro de control (mayor nivel de potencia
recibida, mejor SNR y/o mejor C/I).
Una técnica más compleja que la anterior es la que se conoce como phased array o
haz de seguimiento. Requiere la utilización de un array de fase progresivo, es decir, un
array en el que se pueden controlar electrónicamente las fases con las que se alimentan
los distintos elementos, de modo que puede modificarse a voluntad la dirección en la que
apunta el lóbulo principal de la antena.
Otro método más popular en la actualidad son las antenas adaptativas. En este caso,
la salida de cada elemento del array se pondera con un factor de peso cuyo valor se asigna
dinámicamente, de modo que se conforma el diagrama de radiación para maximizar algún
parámetro de la señal (por ejemplo, la relación señal a interferencia más ruido o SINR).
De este modo, el diagrama sintetizado habitualmente presentará un lóbulo principal en la
2.2. Sistemas con múltiples antenas
13
dirección del usuario deseado y mı́nimos (e incluso nulos) de radiación en las direcciones
de las fuentes de interferencia.
De esta forma, los sistemas de arrays adaptativos modifican su diagrama de radiación
en función del entorno, es decir, del conjunto de señales incidentes en el array de antenas
situado en la estación base (como muestra la Figura 2.3). Ası́, el filtrado espacial permite
crear canales espaciales y proporciona una mayor reducción del nivel de interferencia. Se
han realizado trabajos de investigación para el uso de antenas adaptativas para UMTS
(3G) [7–9], incluso ha sido incluido en algunos estándares [10].
Figura 2.3: Diferencia entre haces conmutados y array adaptativo
Dinámicamente el procesado espacial crea un haz diferente para cada usuario de forma
que cada canal convencional (frecuencia y tiempo y/o código) puede reutilizarse en la
célula proporcionando factores de reutilización menores que 1. Algunas de las prestaciones
evaluables del sistema adaptativo son la mejora en la relación portadora-interferencia
(CIR), la capacidad de aumentar el número de usuarios, el aumento de ganancia respecto
a una estación base convencional o la disminución de la energı́a radiada [11].
Sin embargo, a pesar de sus indudables ventajas, las antenas adaptativas presentan
ciertas desventajas. Éstas se centran en una mayor complejidad tanto en la parte de
software como de hardware, en un mayor tamaño debido a los elementos radiantes además
de las cadenas de radiofrecuencia correspondientes, y en un incremento en el coste para
la estación base.
Estos sistemas de antenas adaptativas pueden ser usadas tanto en transmisión como
en recepción. A continuación se detallan otras técnicas a ambos lados del enlace radio,
todas ellas basadas en diversidad espacial.
14
2. INTRODUCCIÓN A LOS SISTEMAS MULTI-ANTENA
2.2.2
Diversidad en recepción: sistemas SIMO
Los sistemas Single-Input Multiple-Output (SIMO) se basan en situar varios elementos
radiantes en el receptor. Con el objetivo de tener diversidad en el receptor, los caminos
por desvanecimientos independientes asociados con las múltiples antenas se combinan para
obtener una señal que posteriormente pasa por un demodulador estándar. La mayorı́a de
las técnicas de combinación son lineales: la salida es la suma de las señales de las diferentes
ramas multiplicadas por unos pesos, como muestra la Figura 2.4 para diversidad en el caso
de M ramas. Existen diferentes técnicas de combinación [12] para mejorar la calidad de
las señales recibidas a través de mitigar el efecto de los desvanecimientos.
Figura 2.4: Combinador lineal
2.2.2.1
Combinación por selección (SC)
En este caso el combinador selecciona la señal en la rama con mayor SNR. Esto es
equivalente a elegir la rama con mayor potencia si el consideramos el mismo nivel de ruido
en todas las ramas. Dado que sólo una rama se usa cada vez, este combinador permite
el uso de un único receptor, ya que conmuta entre las ramas de las antenas. La ganancia
media de SNR y la correspondiente ganancia por diversidad incrementa con el número de
antenas, pero no linealmente.
2.2.2.2
Combinación por umbral
La combinación por selección para los sistemas que transmiten continuamente pueden
requerir un receptor en cada rama para monitorizar contı́nuamente la SNR de la rama.
Un tipo de combinación más simple, llamada combinación por umbral, evita la necesidad
para un receptor dedicado en cada rama mediante el escaneado de cada rama en orden
secuencial dando como salida la primera señal cuya SNR esté por encima de un umbral
determinado.
2.3.
Sistemas MIMO
2.2.2.3
15
Combinación de máxima relación
En este caso, la salida es la suma de todas las ramas multiplicadas por unos pesos
complejos de manera que las señales son alineadas en fase. Los pesos en cada rama se
eligen para maximizar la relación señal a ruido. Ası́ pues, ese combinador es más complejo
que los anteriores, ya que se necesita obtener los pesos (amplitud y fase) para cada antena
receptora. Lo que se obtiene a la salida es una señal cuya SNR es la suma de las SNR en
cada rama.
2.2.2.4
Combinación de igual ganancia
Dado que para el caso del MRC se requiere en cada rama receptora el conocimiento
de la SNR que varı́a en el tiempo, la cual es difı́cil de medir, como alternativa existe otro
combinador, el combinador de igual ganancia. Éste es más simple que el MRC y combina
las señales en fase en las ramas con pesos iguales, sin calcular la amplitud de los mismos.
2.2.3
Diversidad en transmisión: sistemas MISO
Cuando se tiene diversidad en transmisión, se tiene una situación con varias antenas
en el transmisor, conocido como Multiple-Input Single-Output (MISO), con lo que la
potencia total es dividida entre el número de antenas. La diversidad en transmisión es
preferible a la de recepción cuando se tiene una situación donde se dispone de más espacio,
mayor potencia y mayor capacidad de procesado en el lado del transmisor que en el del
receptor, como por ejemplo el caso de los sistemas celulares. Fundamentalmente, el diseño
de la diversidad en transmisión depende si la respuesta del canal tanto en amplitud como
en fase es conocida o no en el lado del transmisor.
En el caso de que se conozca el canal en el transmisor, las prestaciones del esquema
de diversidad en transmisión se acercan a las del caso de diversidad en el receptor. Sin
embargo, cuando no se dispone del conocimiento del canal en el transmisor, la ganancia de
diversidad en transmisión requiere una combinación del espacio y tiempo y/o frecuencia
a través de esquemas como el de Alamouti [13] y otros códigos ortogonales similares [14].
2.3
Sistemas MIMO
Al contrario que las antenas adaptativas, los sistemas Multiple-Input Multiple-Output
(MIMO) se basan en una configuración donde múltiples elementos radiantes se distribuyen
en el transmisor y el receptor [15]. Las ventajas principales que ofrecen estos sistemas son
la ganancia por diversidad espacial y la ganancia por multiplexación espacial.
16
2. INTRODUCCIÓN A LOS SISTEMAS MULTI-ANTENA
Tradicionalmente se han usado diversos métodos de multiplexación para optimizar
las fuentes disponibles, tales como la frecuencia, tiempo o código. En los últimos años,
la explotación del dominio espacial también ha sido considerada como un modo muy
interesante de incrementar la capacidad de los sistemas inalámbricos. La generación de
antenas inteligentes más avanzada la constituyen los sistemas MIMO, como se muestra en
la Figura 2.5. Estos sistemas basan su configuración en situar múltiples antenas a ambos
lados del enlace con el objetivo de obtener diversidad o multiplexación espacial.
Figura 2.5: Sistema MIMO
En el caso de utilizar MT y MR antenas en transmisı́ón y recepción, respectivamente,
la matriz del canal H estará formada por MR × MT subcanales de propagación. Los
sistemas MIMO combaten las pérdidas por desvanecimiento debidas al multitrayecto utilizando la ortogonalidad entre esos MR × MT subcanales. A medida que aumenta el
número de antenas en ambos extremos, disminuye la probabilidad de que se desvanezcan
simultáneamente. Las ventajas principales que ofrecen estos sistemas se han representado
en la Figura 2.6, donde se detallan la ganancia por diversidad espacial y la ganancia por
multiplexación espacial.
Una opción del empleo de sistemas MIMO es para obtener ganancia por capacidad
mediante descomposición del canal MIMO en canales paralelos y multiplexación de los
streams de datos diferentes en esos canales. Esta ganancia de capacidad se conoce como
ganancia de multiplexación espacial.
Sin embargo, la SNR asociada con cada uno de dichos canales depende de los valores
singulares de la matriz del canal, como se verá en las secciones posteriores. En análisis de
capacidad esto se tiene en cuenta mediante la asignación de una baja tasa de datos a esos
canales. Sin embargo, estrategias prácticas para estos canales tı́picamente tendrán peores
prestaciones si no se emplean técnicas de codificación de canal.
No es necesario usar las antenas puramente para multiplexación o diversidad. Algunas dimensiones espacio-temporales se pueden usar para ganancia por diversidad y las
restantes para ganancia por multiplexación. Ası́ pues, el compromiso entre diversidad y
2.3.
Sistemas MIMO
17
Figura 2.6: Ventajas ofrecidas por MIMO
multiplexación, o más genérico, entre la tasa binaria, probabilidad de error y la complejidad para los sistemas MIMO se han estudiado ampliamente en la literatura [16, 17].
Para un número finito de bloques no es posible conseguir diversidad completa y ganancia por multiplexación completa simultáneamente, teniendo un compromiso entre ambas
ganancias. Una caracterización simple del compromiso se puede encontrar en [17] para
canales con bloques de desvanecimiento para altos valores de SNR (SNR→ ∞).
En la Figura 2.7 se muestra dicho compromiso para valores altos de SNR donde r
es la ganancia por multiplexación, R es la tasa de datos y d es la ganancia lograda por
diversidad.
Ganancia por diversidad d(r)
20
15
10
5
0
0
1
2
3
Ganancia por multiplexación r=R/log(SNR)
4
Figura 2.7: Ganancia por multiplexación Vs ganancia por diversidad
18
2. INTRODUCCIÓN A LOS SISTEMAS MULTI-ANTENA
2.3.1
Caracterización de canales MIMO
A la hora de caracterizar un sistema MIMO, es necesario tener en cuenta el tipo de
canal a considerar. Esto se hace para obtener resultados óptimos en cuanto a comportamiento del canal, por lo que se debe considerar las caracterı́sticas del mismo en el diseño
del sistema MIMO. Además, el estudio del canal permite obtener modelos tanto teóricos
como experimentales, que ofrecen valores lı́mite de comportamiento, y pueden servir como
referencia para caracterizar sistemas o prototipos reales y su eficiencia.
Un canal MIMO con MT elementos en transmisión y MR elementos en recepción
tı́picamente se caracteriza mediante una matriz H de dimensiones MR ×MT que representa
la respuesta al impulso del canal [18]:

h1,1 (τ, t)
h1,2 (τ, t)

 h2,1 (τ, t)
h2,2 (τ, t)

H (τ, t) = 
.
..
..

.

hMR ,1 (τ, t) hMR ,2 (τ, t)
···
···
..
.
h1,MT (τ, t)
h2,MT (τ, t)
..
.
· · · hMR ,MT (τ, t)







(2.1)
Donde hi,j (τ, t) representa la respuesta del canal variante en el tiempo entre el elemento
transmisor j y el elemento receptor i. Ésta es la respuesta en el instante de tiempo t a un
impulso aplicado en el instante t − τ .
La señal recibida tras el canal MIMO se modela como:
yi (t) =
MT
X
j=1
hi,j (τ, t) ∗ sj (t) + ni (t)
i = 1, ...MR
(2.2)
donde yi (t) expresa la señal recibida en la antena receptora i, hi,j (τ, t) indica el coeficiente
de la matriz H correspondiente, sj (t) representa la señal enviada por el transmisor j y
ni (t) expresa el ruido captado por la antena receptora i.
De esta manera, la relación de entrada – salida de la matriz del canal MR × MT para
un caso de banda estrecha puede ser escrita como:
y = Hs + n
donde y = [yo
y1
···
yMR −1 ]T es el vector de señal recibida1 MR × 1, H es la matriz
del canal MR × MT , s = [so
y n = [no
n1
···
(2.3)
s1
···
sMT −1 ]T es el vector de señal transmitida MT × 1,
nMR −1 ]T es el vector de ruido MR × 1. Generalmente se asume que
los elementos de la matriz del canal H son independientes e idénticamente distribuidos
circularmente simétricos complejos Gaussianos con media cero y varianza unidad. Una
variable aleatoria Gaussiana circularmente simétrica compleja es una variable z = (x +
1
El superı́ndice
T
denota transposición.
2.3.
Sistemas MIMO
19
jy) ∼ CN (0, σ 2 ), en la que x e y son independientes e idénticamente distribuidas reales
Gaussianas, distribuidas con N (0, σ 2 /2).
Los canales de propagación MIMO se clasifican como los canales radio [19], distinguiendo dos tipos de caracterización: canales de banda estrecha y de banda ancha.
2.3.1.1
Caracterización MIMO banda estrecha
En determinadas ocasiones los sistemas radio están limitados en una banda limitada
en frecuencia. Se considera un canal de propagación radio de banda estrecha si todos los
retardos multitrayecto están dentro de un único bin, o intervalo de resolución temporal.
En este caso, los desvanecimientos son no selectivos en frecuencia, esto es, desvanecimiento
plano. Se cumple pues que
T >> στ
(2.4)
donde T es el tiempo de sı́mbolo y στ representa la dispersión del retardo.
Por otro lado, se consideran dos casos para la variación temporal de la respuesta del
canal. El primero de ellos se denomina desvanecimiento lento y muestra cambios en la
señal a lo largo de una gran distancia o amplio periodo de tiempo. Estadı́sticamente se
caracteriza mediante una distribución log-normal y se debe a diferentes pérdidas en el
camino por las distancias, cambios en el entorno, etc. El segundo de ellos se denomina
desvanecimiento rápido y representa los cambios que se producen en la señal en cortas
distancias o intervalos de tiempo. Este efecto se debe a los distintos multitrayectos que
se suman en fase o contrafase en el receptor. Las caracterı́sticas de desvanecimiento de
la envolvente del canal pueden ser modeladas como una distribución Rice de un modo
general, mientras que la fase sigue una distribución uniforme.
La distribución Rice de la envolvente se caracteriza por la potencia de las componentes
de visión directa del canal y de la potencia de las componentes de dispersión del canal.
La relación de estos dos valores se denomina factor-K Rice, y su estudio puede darnos
una idea de la probabilidad de un desvanecimiento de una cierta profundidad. Ası́, en
situaciones de LoS, la amplitud de la señal recibida sigue una distribución Rice mientras
que en situaciones de NLoS se rige por una distribución Rayleigh.
Otras caracterı́sticas del multritrayecto se calculan utilizando estadı́sticos de segundo
orden. Entre ellas están el número de cruces por un cierto nivel por unidad de tiempo
(Level Crossing Rate (LCR)) y la duración media de los desvanecimientos (Average Duration of Fades (ADF)). Ası́, el producto LCR·ADF es igual a la probabilidad absoluta
r
|, con r el nivel de tensión de la
de rebasar un desvanecimiento de profundidad |20 log rrms
señal.
20
2. INTRODUCCIÓN A LOS SISTEMAS MULTI-ANTENA
Dependiendo del tipo de canal considerado la forma del espectro Doppler puede ser
diferente. El espectro Doppler de los canales inalámbricos fijos está generalmente en
el rango de frecuencias de 0.1 − 2 Hz, mientras que para los canales de comunicaciones
móviles el espectro Doppler sigue una forma de bañera Jake. La medida de este parámetro
es también un aspecto clave en la caracterización del canal.
Otra caracterı́stica del canal es el tiempo de coherencia, que se calcula de la función de
autocorrelación RT de la función de transferencia del canal h(t). Esta autocorrelación da
una idea de cómo de rápidos son los cambios del canal en el tiempo. Se denomina tiempo
de coherencia (Tc ) para el nivel de correlación ρ, al valor para el cual RT (Tc ) = ρ. Como
referencia se suele tomarse ρ = 0.5. Por ejemplo, para canales con dispersión Doppler
clásica, la función de coherencia temporal (autocorrelación) sigue una distribución de
Bessel de orden cero.
2.3.1.2
Caracterización MIMO banda ancha
En este caso, hay que tener en cuenta otros factores a la hora de caracterizar el canal
MIMO. En este caso, la señal tendrá variaciones en frecuencia, lo que provocará situaciones
con desvanecimientos en frecuencia, además de en el dominio del tiempo.
Una de las principales caracterı́sticas es el perfil potencia retardo (Power Delay Profile
(PDP)) para un instante determinado. Representa la densidad de la potencia recibida
en función del retardo τ y describe la potencia de los diferentes componentes del multitrayecto. A partir de él se pueden definir varios parámetros como son el retardo máximo
y la dispersión (o ensanchamiento) del retardo. La dispersión del canal se debe a las
reflexiones de la señal desde los objetos más cercanos a los más alejados. Generalmente se
cuantifica por medio del ensanchamiento del retardo rms, el cual puede ser obtenido de la
respuesta al impulso h(t). La dispersión puede ser temporal y angular. La primera de ellas
provoca interferencia entre sı́mbolos (ISI), por lo que es necesario el uso de ecualizadores.
En la dispersión angular el rayo se dispersa obteniendo un cono en su lugar.
El ensanchamiento o dispersión del retardo se define como
1/2
 Z τmax
(τ − τd )2 P (τ )dτ

 τmin

Z τmax
στ = 


P (τ )dτ
(2.5)
τmin
con τmin y τmax siendo el retardo mı́nimo y máximo obtenidos del corte con un determinado umbral de ruido y donde τd es el retardo medio obtenido de
Z τmax
τ · P (τ )dτ
τ
τd = Zmin
τmax
P (τ )dτ
τmin
(2.6)
2.3.
Sistemas MIMO
21
Por otro lado, y al igual que en el caso de la caracterización temporal, se denomina
función de coherencia de frecuencia (o autocorrelación) del canal (RF ) a la transformada
de Fourier de la PDP, la cual representa el grado de correlación en la transmisión de dos
frecuencias. De ahı́, se define la banda de coherencia del canal Bc , que se obtiene para un
nivel de correlación ρ determinado tal que RF (Bc ) = ρ, tomando generalmente un valor
de correlación de 0.5.
2.3.1.3
Caracterización espacial
Otro grado diferente a la caracterización del canal en el dominio del tiempo o la frecuencia es el del espacio. Ası́, se distingue la respuesta del canal en función de las diferentes
direcciones angulares en elevación y azimut tanto del transmisor como del receptor.
Un parámetro importante es el espectro angular de potencia, Power Azimuth Spectrum
(PAS), que representa la potencia recibida o transmitida relativa en función del ángulo y
obviamente depende de las condiciones espaciales del canal como por ejemplo localización
de los dispersores. En general se suele considerar el PAS del transmisor independiente del
receptor, definiéndolo para cada uno de los casos como
P AS(t, Ω) = |h(t, Ω)|2
(2.7)
Por otro lado, al igual que en el caso del retardo, en este caso también se definen la
dirección angular media Ωd y la dispersión angular σΩ (del transmisor o receptor). En la
Figura 2.8 se muestra un ejemplo de distintas distribuciones de PAS para el caso de dos
conjuntos de dispersores con Direction of Arrival (DoA) de ±90◦ y un σΩ de 30◦ para un
transmisor.
Figura 2.8: Ejemplo de PAS para dos dispersores
Además, como se comentó para el caso del tiempo y la frecuencia, también se define
la función de autocorrelación espacial para los canales MIMO y representa el grado de
22
2. INTRODUCCIÓN A LOS SISTEMAS MULTI-ANTENA
correlación de las direcciones angulares. De aquı́ se puede obtener el ángulo de coherencia,
al igual que se hizo para los casos de tiempo y ancho de banda.
Otro aspecto importante es la función de correlación espacial observada en el transmisor y receptor, que ha sido extensivamente estudiada por medio de simulaciones con
modelos de canal y medidas. No sólo depende de las caracterı́sticas del array de antenas
(como espaciado entre elementos o diagrama de radiación) sino también de las caracterı́sticas del escenario considerado (por ejemplo, espectro de potencia o ensanchamiento
en acimut). Los coeficientes de correlación espacial en el array transmisor se definen como:
ρT1,2x = h|hm,1 |2 , |hm,2 |2 i
(2.8)
donde el coeficiente de correlación de dos variables a y b se calcula como [20]:
E{ab} − E{a}E{b}
ρ = ha, bi = p
2
(E{a } − E{a}2 ) (E{b2 } − E{b}2 )
(2.9)
donde E{·} denota esperanza. Los coeficientes de correlación en el receptor se calculan de
la misma manera.
2.3.1.4
Descomposición en valores singulares
En los sistemas MIMO, la tasa binaria de transmisión o la mejora de capacidad depende de los subcanales ortogonales que se creen. La idea de ortogonalidad representa la
independencia entre dichos subcanales. Ası́ pues, mediante el teorema de descomposición
de valores singulares, la matriz de canal H, con H ∈ CMR ×MT , puede ser descompuesta
de la siguiente manera2 [21]:
HHH = UDVH
(2.10)
donde D es una matriz diagonal no negativa de dimensiones MR ×MT y U y V representan
las matrices unitarias de dimensiones MR ×MR y MT ×MT , respectivamente. Esto significa
que UUH = IMR y VVH = IMT . Además, los elementos de la diagonal de la matriz D
son las raı́ces no negativas de los autovalores de la matriz HHH . Los valores singulares
(σi ) y los autovalores (λi ) se relacionan mediante
σi2 = λi
(2.11)
Desde un punto de vista de sistemas MIMO, los vectores singulares de la matriz U y V
se interpretan como los pesos que conforman la señal, por lo que se obtienen r subcanales
2
El superı́ndice
H
denota la transpuesta conjugada.
2.3.
Sistemas MIMO
23
ortogonales, mientras que los valores singulares representan la ganancia de cada subcanal.
Ası́ pues, tendremos tantos subcanales ortogonales como rango de la matriz H:
r = rank(H) ≤ min(MT , MR )
(2.12)
En la Figura 2.9 se muestra una representación del modelo descrito en esta sección,
donde el canal se descompone en el min(MT , MR ) subcanales paralelos e independientes
con ganancia en potencia λi con i = 1... min(MT , MR ).
Figura 2.9: Representación gráfica del canal MIMO equivalente
2.3.2
Capacidad de los sistemas MIMO
Varios estudios teóricos [18], [22] han demostrado un incremento en capacidad con
el despliegue de múltiples elementos de antena a ambos lado del enlace. Los trabajos
pioneros en esta área fueron presentados por Foschini [23] y Telatar [24] a finales de los
90. La notable eficiencia espectral que dichos estudios predicen con estos sistemas cuando
el canal posee alta dispersión dio paso a un creciente interés en los sistemas MIMO.
Las prestaciones logradas en un sistema MIMO depende principalmente de tres aspectos: las caracterı́sticas de propagación del canal, los algoritmos MIMO usados en
transmisión y recepción y, finalmente, la configuración del array de antena con sus caracterı́sticas de radiación y polarización. Existen diferentes parámetros que caracterizan
el canal MIMO. Algunos de los principales son la capacidad del canal, los coeficientes de
correlación, la dispersión del canal, el factor K y el espectro Doppler.
2.3.2.1
Caso determinista
En este apartado asumiremos que el canal se conoce perfectamente en el receptor.
Aunque es el canal es aleatorio, en este caso estudiamos la capacidad considerándolo para
que el canal sea determinista. Con el canal MIMO se puede lograr mayor capacidad que
la capacidad de Shannon para un canal tradicional SISO (Single Input Single Output).
24
2. INTRODUCCIÓN A LOS SISTEMAS MULTI-ANTENA
La capacidad teórica de un canal SISO tradicional viene expresada como:
CSISO = log2 1 + ρ |h|2
bps/Hz
(2.13)
donde h es la ganancia compleja del canal y ρ es la relación señal a ruido SNR.
Si aumentamos el número de antenas en recepción (MR ), la capacidad del sistema
SIMO será [18]:
CSIM O = log2
1+ρ
MR
X
i=1
|hi |2
!
bps/Hz
(2.14)
donde hi es la ganancia compleja del canal en el receptor i.
Por el contrario, si en lugar de aumentar el número de antenas en recepción, lo hacemos
en transmisión con MT antenas, la capacidad del sistema MISO viene expresada por:
CM ISO

MT
X
ρ
|hj |2 
= log2 1 +
MT

bps/Hz
(2.15)
j=1
donde hj es la ganancia compleja del canal en el receptor j.
Por lo tanto, y centrándonos en un sistema MIMO, la expresión general de la capacidad
viene dada por:
ρ
C = max log2 det IMR +
HRss HH
Rss
MT
bps/Hz
(2.16)
donde IMR expresa la matriz identidad de MR × MR y Rss = E{ssH } es la matriz de
correlación de la señal enviada s (2.3), que debe cumplir una limitación de potencia
transmitida T r(Rss ) ≤ MR . En función del método de distribución de potencia empleado,
la matriz de covarianza Rss toma distintos valores. Generalmente se consideran dos casos:
sin y con información del canal (CSI, Channel State Information) en el transmisor.
Cuando el canal no se conoce en el transmisor, la opción más razonable es distribuir
uniformemente la potencia entre cada una de las antenas transmisoras. Este es el caso
general. De este modo, la matriz de covarianza es la matriz identidad (Rss = IMR ), y la
capacidad puede quedar reducida a [24]
ρ
H
HH
C = log2 det IMR +
MT
bps/Hz
(2.17)
2.3.
Sistemas MIMO
25
Esta expresión es válida bajo unas determinadas hipótesis, las cuales incluyen el
conocimiento perfecto del canal en el receptor, canal estacionario Rayleigh, y la misma
potencia transmitida independientemente del número de antenas transmisoras. La capacidad final del sistema lograda depende de los algoritmos y esquemas transmisor–receptor
usados en el sistema.
Por otro lado, para el caso de (2.17), suponiendo MR = MT y H = IMT , se obtiene [25]:
ρ
bps/Hz → ρ/ ln(2) cuando MT → ∞
(2.18)
C = MT log2 1 +
MT
Como se aprecia, la capacidad aumenta principalmente de forma lineal con el incremento de MT . Este resultado es una ventaja significativa en el uso de múltiples antenas.
Un ejemplo visual del aumento de la capacidad empleando mayor número de antenas
se observa en la Figura 2.10, obtenida según (2.17).
Capacidad MIMO caso determinista
MT=MR=1
30
M =M =2
T
R
MT=MR=3
MT=MR=4
Capacidad (bps/Hz)
25
20
15
10
5
0
5
10
15
20
25
SNR (dB)
Figura 2.10: Capacidad MIMO caso determinista
Por otro lado, si descomponemos HHH en sus autovalores positivos λi , con i = 1, . . . r
(donde r es el rango de H), nos queda la expresión:
C=
r
X
i=1
ρ
λi
log2 1 +
MT
bps/Hz
(2.19)
Por lo tanto, en este último caso (2.19) podemos observar cómo la eficiencia espectral
de un canal MIMO es la suma de las capacidades de los r canales SISO con ganancias
√
λi por canal.
En el caso de tener CSI en el transmisor, la distribución de potencia óptima que
maximiza la capacidad sigue el esquema llamado Water-filling o SVD (Singular Value
26
2. INTRODUCCIÓN A LOS SISTEMAS MULTI-ANTENA
Descomposition) del canal [26]. Existe un algoritmo para encontrar la solución, y la
capacidad resultante queda
CW F =
k
X
log2 (µλi )+
bps/Hz
(2.20)
i=1
donde el parámetro µ se elige para satisfacer
k X
1 +
µ−
ρ=
λi
(2.21)
i=1
donde (·)+ denota sólo los términos positivos y λi son los autovalores distintos de cero de
la matriz de correlación del canal HHH . El objetivo es transmitir mayor potencia a través
de los subcanales ortogonales mejores, los cuales se asocian a los autovalores de mayor
valor. En un canal real, la actual tasa binaria lograda está limitada tanto por el canal
como por los esquemas de procesado de señal en el transmisor y receptor y configuración
del array de antenas, entre otros. Ası́ pues esta capacidad teórica es el lı́mite superior del
sistema.
2.3.2.2
Caso aleatorio
En este caso, el canal no es determinista como en la sección anterior. Los canales reales
sufren diversos procesos (como ruido, dispersión, multitrayecto) que provocan en la señal
variaciones aleatorias en el nivel de la señal recibida, o fading. Éste puede clasificarse
en flat–fading o variaciones de la señal independientes de la frecuencia (desvanecimiento
plano), y frequency–selective fading, o variaciones de la señal dependientes de la frecuencia
(desvanecimiento selectivo en frecuencia).
Caso de canal MIMO con desvanecimiento plano
Vamos a considerar en este apartado la probabilidad de desvanecimiento de los canales
MIMO. En particular, se asume que H = Hω (matriz i.i.d. ∼ CN (0, σ 2 )) con perfecto
conocimiento del canal en el receptor pero sin información del estado del canal en el
transmisor. Además, asumimos un modelo de canal con bloques de información donde el
canal es constante para cada bloque. Tendremos pues dos tipos de capacidad en canales
con desvanecimiento: capacidad ergódica y capacidad de outage.
Capacidad ergódica
Si las palabras código transmitidas abarcan un número infinito de bloques independientes del desvanecimiento, la capacidad de Shannon también se conoce como capacidad
2.3.
Sistemas MIMO
27
ergódica y se obtiene eligiendo s para ser Gaussiana circularmente simétrica compleja con
Rss = IMT , resultando [24]:
ρ
H
HH
C = E log2 det IMR +
MT
donde la esperanza es con respecto al canal aleatorio.
1
MT
bps/Hz
(2.22)
Si fijamos MR como MT y
HHH → IMR , la capacidad ergódica para un valor alto de MT es igual a:
C = MR log2 (1 + ρ)
bps/Hz
(2.23)
Por lo tanto, la capacidad ergódica crece linealmente con el número de antenas receptoras, lo que significa una ganancia de la capacidad significativa de los canales MIMO con
desvanecimiento.
Capacidad de outage
Se define la capacidad Cout,q de outage con respecto a un cierto tanto por ciento q%,
y representa la capacidad que está garantizada para un (100−q)% de las realizaciones de
la variable aleatoria que supone el canal, por lo que:
P (C ≤ Cout,q ) = q%
(2.24)
donde C indica la capacidad de la expresión (2.16).
Caso de canal MIMO con desvanecimiento selectivo en frecuencia
En este caso, la capacidad se obtiene como la suma de las capacidades de varios subcanales planos en frecuencia de desvanecimientos. De este modo, tenemos N subcanales,
de B/N Hz y con desvanecimiento plano cada uno de ellos. En este caso, la capacidad
ergódica viene dada por la expresión:
C=E
(
N
ρ
1 X
H
Hi Hi
log2 det IMR +
N
MT
i=1
)
bps/Hz
(2.25)
28
2. INTRODUCCIÓN A LOS SISTEMAS MULTI-ANTENA
2.3.3
Técnicas de codificación MIMO
En este apartado vamos a describir algunos de las técnicas de codificación en MIMO
[18]. Para ello, consideramos el esquema de la Figura 2.11, donde los bits de información
qK se introducen a un codificador FEC (Forward Error Correction), mapeo de sı́mbolos y
entrelazado. En el proceso se añaden q(N − K) bits de paridad resultando en N sı́mbolos
T
qK bits
Codificador
Espacio-Temporal
...
Codificación temporal
+ mapeo de símbolos
+ entrelazado
N
símbolos
MT
Palabra código
Espacio-Temporal
Figura 2.11: Arquitectura general de codificación para los canales MIMO
a la salida cuya constelación es de tamaño 2q . Los N sı́mbolos resultantes se introducen en
un codificador de espacio–tiempo que añade MT T − N sı́mbolos de paridad y empaqueta
los MT T sı́mbolos de salida en una matriz de MT × T . Esta matriz es transmitida sobre
T periodos de sı́mbolo y es conocida como palabra código espacio–temporal (ET). La tasa
de señal (en bps/Hz) en el canal es, por tanto:
qK
T
qK
= q
qN
= qrt rs
N
q
T
(2.26)
donde rt = qK/qN es la tasa del codificador externo, rs = N/T expresa la tasa del código
ET, q es el exponente de la modulación, qK son los bits de información en el primer
bloque, T es el número de tiempos de sı́mbolo para transmitir los qK bits de información
y qN es el número de bits de datos tras el codificador externo.
Cabe señalar que dependiendo de la forma del transmisor y receptor utilizado se tiene
distintos valores de rs , variando éste entre 0 ≤ rs ≤ MT . El 0 indica que no se transmite
información por las antenas transmisoras y en el caso del lı́mite superior, MT , cada antena
transmite un dato distinto. Por ello, vamos a tener dos tipos de técnicas de codificación
en MIMO: la diversidad espacio–temporal (donde rs ≤ 1) y la multiplexación espacial
(donde rs = MT ).
En la Tabla 2.1 se muestran las distintas técnicas de codificación MIMO en función
de si se conoce el canal en el transmisor y del tipo de objetivo que se desee alcanzar:
diversidad o multiplexación espacial.
2.3.
Sistemas MIMO
29
Diversidad espacial
Multiplexación espacial
STBC, QSTBC
BLAST
STTC
(V-BLAST, D-BLAST,...)
Beamforming
Waterfilling (SVD)
No CSI en Tx
CSI en Tx
Tabla 2.1: Técnicas de codificación MIMO
2.3.3.1
Diversidad espacio–temporal
Para asegurar la ganancia por diversidad espacial, las antenas deben estar separadas
una distancia mayor que la distancia de coherencia del canal, que es la mı́nima separación para tener desvanecimientos independientes entre antenas. Esta distancia depende
de la dispersión angular del multitrayecto [27]. El objetivo de este tipo de codificación
es aprovechar la máxima diversidad espacial posible en el canal MIMO a través de las
palabras código transmitidas para mejorar la calidad de señal recibida. Entre las diferentes técnicas encontramos los códigos espacio–temporales, que pueden ser de bloques o de
trellis; y diversidad por retardo.
2.3.3.1.1
Códigos ET de bloques
Los códigos ET de bloque (o STBC, Space-Time Block Codes) se aplican sobre un
bloque de sı́mbolos de entrada, produciendo una matriz de salida donde las filas representan antenas (espacio) y las filas representan tiempo. Estos códigos presentan la ventaja
de tener una decodificación sencilla.
A continuación vamos a describir algunos de estos códigos, como son el esquema de
Alamouti, los códigos Unitarios y el código Cayley.
• Código de Alamouti
Unos de los trabajos pioneros en los códigos ET fue el de Alamouti [13], considerando
un canal MIMO con dos antenas transmisoras y cualquier número de antenas receptoras. Por ejemplo, para el caso de un MIMO 2 × 1, el esquema es el que se muestra
en la Figura 2.12.
En el primer periodo de sı́mbolo se transmiten simultáneamente dos señales sobre las
dos antenas transmisoras. El sı́mbolo de la antena 1 se denomina s1 , y el de la antena
2, s2 . En el siguiente periodo se transmiten los sı́mbolos −s∗2 y s∗1 , respectivamente3 ,
por cada una de las antenas. La secuencia que se transmite se representa en la Tabla
2.2.
3
El superı́ndice
∗
denota el conjugado.
30
2. INTRODUCCIÓN A LOS SISTEMAS MULTI-ANTENA
t+T
t
-s2*
s1
Tx 1
h1
s1*
Rx
s2
Tx 2
h2
Figura 2.12: Esquema de Alamouti
Tx antena 1
Tx antena 2
Tiempo t
s1
s2
Tiempo t + T
−s∗2
s∗1
Tabla 2.2: Secuencia transmitida
Si consideramos h1 y h2 como la respuesta del canal a ambos caminos de cada antena
transmisora a la de recepción, tenemos las señales recibidas:
r1 = r(t) = h1 s1 + h2 s2 + n1
(2.27)
r2 = r(t + T ) = −h1 s∗2 + h2 s∗1 + n2
(2.28)
donde n1 y n2 son variables aleatorias complejas. Cabe señalar que h1 y h2 se
asumen invariantes durante dos sı́mbolos consecutivos.
Posteriormente esas señales se combinan junto con una estimación de canal y todo
ello se manda a un decodificador ML (Maximum Likelihood ).
Por otro lado, el esquema de Alamouti puede ser extendido a canales con más de dos
antenas en transmisión a través de los códigos ET de bloque ortogonales (OSTBC,
Orthogonal Space-Time Block Coding).
• Códigos Unitarios
Estos códigos ET son códigos de bloque con la estructura de grupo. Una colección c
de t × n matrices de código se puede formar de un código ET de bloque con longitud
n, sobre t antenas transmisoras. Cada matriz de código se puede representar de la
forma:
C = DG
(2.29)
2.3.
Sistemas MIMO
31
donde D es una matriz inicial t × n fija, y G pertenece a un grupo algebraico G de
matrices unitarias n × n (GG∗ = 1).
• Códigos de Cayley
Estos códigos son eficaces para conseguir un alta tasa binaria, y fáciles de codificar
y decodificar, mediante un decodificador ML o esférico. Además se puede utilizar
en sistemas con cualquier número de transmisores y receptores. Pueden emplearse
mediante modulación y codificación diferencial o coherente.
2.3.3.1.2
Códigos ET de Trellis
Estos códigos denominados STTC (Space–Time Trellis Coding), al contrario que los
códigos ET de bloque, se aplican sobre un sı́mbolo de entrada a la vez, produciendo un
vector de sı́mbolos de salida cuya longitud representa el número de antenas. Por ejemplo,
para un sı́mbolo de entrada xi , se produce a la salida del decodificador ET Trellis MT
sı́mbolos de códigos: ci1 , ci2 , . . . , ciMT . Estos códigos se transmiten simultáneamente por
las MT antenas transmisoras.
Los códigos ET de Trellis poseen la ventaja de proporcionar diversidad completa y
además el beneficio de la codificación. Sin embargo, tienen las desventajas de la dificultad
de diseño y la complejidad de implementación de los codificadores y decodificadores.
2.3.3.1.3
Diversidad por retardo
Este esquema convierte diversidad espacial en diversidad frecuencial [28]. Para el caso
de un sistema MIMO 2×1, esto se realiza transmitiendo la señal de datos desde la primera
antena y una réplica retardada a través de la segunda antena, como muestra la Figura
2.13. Asumiendo que el retardo inducido por la segunda antena equivale a un periodo de
h1
h2
Ts
Figura 2.13: Esquema de diversidad por retardo
32
2. INTRODUCCIÓN A LOS SISTEMAS MULTI-ANTENA
sı́mbolo, el canal efectivo visto por la señal de datos es un canal SISO con desvanecimiento
selectivo en frecuencia con una respuesta al impulso de:
h[k] = h1 δ[k] + h2 δ[k − 1]
(2.30)
donde h1 y h2 denotan las ganancias del canal entre las antenas transmisoras 1 y 2 y la
antena receptora, respectivamente. El canal efectivo en (2.30) parece un canal SISO con
dos trayectos (sı́mbolos espaciados) con caminos independientemente del desvanecimiento
y con igual media de energı́a por camino.
2.3.3.2
Multiplexación espacial
El objetivo de la multiplexación espacial es distinto al de la codificación por diversidad
espacio–temporal. En este caso se busca maximizar la tasa binaria transmitiendo MT
sı́mbolos independientes por cada periodo de sı́mbolo, de modo que rs = MT .
Un esquema básico se basa en tomar un conjunto de sı́mbolos en el transmisor y
enviarlos en paralelo (al mismo tiempo y en la misma banda de frecuencia) por cada
una de las MT antenas, como muestra la Figura 2.14. El receptor utiliza las diferentes
firmas espaciales de la matriz de canal H para separar los diferentes paquetes de bits
transmitidos en cada antena. Por tanto, este aumento de capacidad se obtiene sin la
necesidad de utilizar un mayor ancho de banda o potencia transmitida, con el inconveniente
b1
b2
b3
Modulación y mapeo
b1
b2
b3
A1
B1
A2
B2
A3
B3
Procesado de señal
de aumentar el hardware en transmisor y receptor al emplear más de una antena.
C1
b1
b2
C2
C3
A1
B1
C1
A2
B2
C2
A3
B3
C3
b3
Figura 2.14: Sistema MIMO 3 × 3 con multiplexación espacial
b1
b2
b3
2.3.
Sistemas MIMO
2.3.3.2.1
33
Codificador Horizontal (HE)
El flujo de datos a transmitir se demultiplexa en MT flujos de datos separados. Posteriormente se realiza sobre ellos una codificación temporal, un mapeo y un entrelazado,
como muestra la Figura 2.15. La tasa espacial es claramente rs = MT . El esquema del
HE (Horizontal Encoding) puede lograr una diversidad de orden MR , enviando los bits
de datos desde sólo una antena transmisora y recibiéndolos por MR antenas receptoras.
Este esquema puede lograr una ganancia de array máxima de MR .
qK
MT
Codificación temporal + mapeo
de símbolos + entrelazado
MT
….
Demultiplexación
1 : MT
qK
MT
T
Codificación temporal + mapeo
de símbolos + entrelazado
N
MT
….
qK bits
N
símbolos
MT
N
símbolos
MT
Figura 2.15: Esquema del codificador HE
2.3.3.2.2
Codificador Vertical (VE)
En esta arquitectura, primero se realiza una codificación temporal, mapeo y entrelazado del flujo de bits y posteriormente se demultiplexan para ser transmitidos por las
antenas, según muestra la Figura 2.16. Esta forma de codificación puede lograr ganancia
por diversidad del orden MT MR .
N
símbolos
MT
qK bits
Codificación temporal
+ mapeo de símbolos
+ entrelazado
N
símbolos
T
N
MT
MT
Demultiplexación
1 : MT
N
símbolos
MT
Figura 2.16: Esquema del codificador VE
Sin embargo, este esquema presenta una complejidad mayor que el caso anterior (HE).
La tasa espacial del VE (Vertical Encoding) es rs = MT . La ganancia de codificación
depende del codificador temporal y la ganancia de array máxima que se puede lograr es
MR .
34
2. INTRODUCCIÓN A LOS SISTEMAS MULTI-ANTENA
2.3.3.2.3
Combinación de HE y VE
Una de las posibles variaciones de los anteriores esquemas es la codificación diagonal
(DE: Diagonal Encoding) que combina la técnica HE y la VE. La caracterı́stica del DE
radica en el hecho de tener una tasa espacial MT y una ganancia por diversidad del orden
MT MR , donde el sistema mantiene la complejidad del decodificador del HE. Uno de estos
esquemas es el D-BLAST (Diagonal-Bell Labs Layered Space Time Architecture) [23]. Por
último, cabe señalar que la ganancia de array puede llegar a ser MR .
2.4
Modelos de canal MIMO
En los últimos años, se han estudiado diferentes modelos de canal MIMO. Muchos
de ellos están basados en medidas, y otros en estadı́stica. Un modo de distinguir los
modelos es atendiendo al tipo de canal que se está considerando, ya sea de banda estrecha
(desvanecimiento plano) o banda ancha (desvanecimiento selectivo en frecuencia), modelos
variantes con el tiempo o invariantes con el tiempo.
Los modelos de canal MIMO de banda estrecha se caracterizan en términos de su
estructura espacial. Por contra, los modelos de banda ancha requieren un modelado
adicional de las caracterı́sticas del multitrayecto. Para el caso de canales variantes con
el tiempo, se requiere adicionalmente un modelo para la evolución temporal del canal de
acuerdo a ciertas caracterı́sticas del espectro Doppler.
Existe otro punto de vista para clasificar los modelos de canal [29]: modelos fı́sicos
y analı́ticos (Figura 2.17). Los modelos fı́sicos de canal caracterizan un entorno basados en la propagación de ondas electromagnéticas mediante la descripción de la propagación multitrayecto entre la posición del transmisor y la del receptor [30, 31]. Lo que se
hace es modelar parámetros de propagación de ondas tales como la amplitud, Direction
of Departure (DoD) o DoA. Otros modelos más sofisticados incorporan polarización y
variación temporal.
2.4.1
Modelos fı́sicos
Los modelos fı́sicos de canal MIMO se pueden divir en tres grandes: modelos deterministas, modelos estocásticos basados en geometrı́a y modelos estocásticos no geométricos.
El modelo determinista caracteriza los parámetros fı́sicos de propagación de un modo completamente determinista como son el trazado de rayos y los datos medidos almacenados.
El modelo estocástico basado en geometrı́a caracteriza la respuesta al impulso mediante las leyes de propagación de ondas aplicados a geometrı́as especı́ficas del transmisor,
2.4. Modelos de canal MIMO
35
Figura 2.17: Clasificación de modelos de canal
receptor y dispersores, es decir, para escenarios particulares. En cambio, los modelos estocásticos no geométricos determinan los parámetros fı́sicos tales como la DoA, DoD o los
retardos, de una manera completamente estocástica mediante funciones de distribución
de probabilidad, sin asumir una geometrı́a subyacente [32].
2.4.1.1
Deterministas
Como se ha comentado antes, los modelos deterministas se pueden subdividir en los
modelos basados en medidas realizadas y almacenadas, y los modelos basados en trazado
de rayos.
2.4.1.1.1
Basados en medidas
Utilizan medidas obtenidas de prototipos, testbeds de laboratorio [33] y sistemas de
medida similares (como channel sounders) para calcular la respuesta al impulso de un
entorno muy especı́fico (en el que se realiza la medida), ası́ como diversos parámetros
que caracterizan el canal. Las medidas se pueden obtener de sistemas realmente de tipo
MIMO, con arrays de antenas tanto en transmisión como en recepción, o de sistemas
MIMO virtuales o sintetizados, en los que el transmisor consta de una única antena y varias
antenas en el array receptor, y las medidas del canal MIMO se consiguen mediante un
post-procesado de las medidas obtenidas tras mover la antena transmisora a las posiciones
correspondientes del array transmisor virtual. Estos últimos esquemas son menos costosos,
ya que requieren menos hardware, pero no permiten estudiar los efectos reales debidos al
array transmisor (como acoplamientos entre antenas transmisoras, etc).
Además, permiten caracterizar un cierto canal MIMO de forma muy precisa, pero el
mismo hecho de utilizar medidas reales hace que los resultados obtenidos sean de algún
36
2. INTRODUCCIÓN A LOS SISTEMAS MULTI-ANTENA
modo especı́ficos del entorno en que se realizaron las medidas, y se requieren estudios
complejos para extrapolar los resultados a modelos más generales. Existen gran cantidad
de ejemplos de campañas de medidas [34], que han llevado a obtener varias bases de datos
y recomendaciones para distintos sistemas de comunicaciones radio, como [35] para 3G.
A pesar de las numerosas campañas de medidas realizadas [36, 37], es raro que las
respuestas al impulso almacenadas se usen como por ejemplo para simular canales radio,
ya que este método afectará significativamente a los recursos de memoria que requieren y
al hecho de que las respuestas del canal son para entornos especı́ficos.
2.4.1.1.2
Trazado de rayos
Con los algoritmos de trazado de rayos, primero se especifican las posiciones del transmisor y receptor y luego todos los posibles caminos (rayos) se generan de acuerdo a
consideraciones geométricas y a teorı́a de óptica geométrica. Generalmente se determinan
un número máximo de sucesivas reflexiones o difracciones.
Para obtener el mapeado de una señal de entrada al canal a una señal de salida (y por
lo tanto todos los elementos de la matriz de canal MIMO H), se debe tener en cuenta los
diagramas de radiación y vectores de polarización en el transmisor y receptor [38]. Esto
tiene la ventaja de poder evaluar fácilmente diferentes tipos de antenas y configuraciones.
Dado que todos los rayos en el receptor se caracterizan individualmente en términos de
amplitud, fase, retardo, ángulo de salida y de llegada, el trazado de rayos permite una
completa caracterización de la propagación [39] ası́ como reflexiones y difracciones.
Sin embargo, los tradicionales métodos de trazado de rayos no consideran los dispersores difusos, los cuales pueden tener un efecto significativo en muchos entornos de
propagación. Esto tiene un notable impacto en la dispersión temporal y angular y, por
tanto, en las prestaciones del esquema MIMO. Esto ha provocado numerosos trabajos de
investigación al respecto, introduciendo algún tipo de modelo con dispersores difusos para
un trazado de rayos en 3D [40].
La principal desventaja que tienen estos modelos radica en que son especı́ficos de
un determinado tipo de entorno. Dependiendo del propósito del modelo de canal, esta
precisión se puede ver como una ventaja (si se necesita saber las prestaciones exactas para
un escenario especı́fico) o como una desventaja (si se necesita diseñar los parámetros de
sistema para un escenario tı́pico).
2.4.1.2
Estocásticos
Cualquier modelo estocástico basado en geometrı́a se determina por las posiciones de
los dispersores. En aproximaciones geométricas deterministas (como el trazado de rayos
2.4. Modelos de canal MIMO
37
visto en la subsección anterior), las posiciones de los dispersores se almacenan en una base
de datos. Por el contrario, los modelos de canal estocásticos basados en geometrı́a elijen
las posiciones de los dispersores de manera estocástica (aleatoria) de acuerdo a una cierta
distribución de probabilidad.
El predecesor de estos modelos de canal [41] situó dispersores en un modo determinista en un cı́rculo alrededor de una estación base y asumió que sólo ocurrı́an dispersiones
simples, como muestra la Figura 2.18.
Figura 2.18: Modelo con dispersores alrededor de la BS
Más tarde, varios grupos de investigadores propusieron aumentar el modelo de dispersión simple usando dispersores situados aleatoriamente [42,43]. Esta colocación aleatoria refleja la realidad fı́sica bastante mejor. Esta dispersión simple consistı́a en que entre
el transmisor y el receptor, además de la contribución de Line of Sight (LoS), todos los
caminos consisten en dos subcaminos conectando el dispersor al transmisor y receptor,
respectivamente.
Ası́, estos modelos tenı́an algunas ventajas, como el reproducir muchos efectos implı́citamente. Por ejemplo, los desvanecimientos a pequeña escala se crean por superposición
de ondas provenientes de dispersores individuales. Además, también hay parámetros
incluidos de manera implı́cita como las desviaciones de DoA y retardo causados por el
movimiento del receptor. Por otro lado, las dependencias del PDP y el PAS no llevan a
una complicación del modelo.
Existen diferentes versiones de estos modelos, que difieren principalmente en las distribuciones de los dispersores. El más simple se obtiene cuando los dispersores se sitúan de
una manera uniforme. Otras aproximaciones sugieren situar los dispersores aleatoriamente
alrededor del receptor [43].
Un efecto importante de propagación aparece debido a la existencia de clusters de dispersores lejanos, como por ejemplo edificios altos, montañas y demás. Ası́, los dispersores
38
2. INTRODUCCIÓN A LOS SISTEMAS MULTI-ANTENA
provocan un incremento en la dispersión temporal y angular y puede, por ende, significar
una cierta influencia en las prestaciones de los sistemas MIMO.
Todas las consideraciones anteriores se basan en la hipótesis de dispersión de una sola
reflexión. Esto es restrictivo en la medida que la posición de un dispersor determina la
DoD, DoA y el retardo. Sin embargo, muchos entornos como son microceldas y picoceldas
presentan dispersiones de múltiples rebotes para los cuales la DoD, DoA y los retrasos
están completamente desacoplados. Para microceldas existen modelos [44] que incluyen
múltiples reflexiones y difracciones. Para picoceldas existen modelos donde se sitúan
transmisor y receptor en diferentes salas [45].
En estos modelos estocásticos podemos encontrar en la literatura numerosos estudios
que se presentan a continuación.
2.4.1.3
Modelo extendido Saleh–Valenzuela
El modelo Saleh–Valenzuela [46] se basa en un fenómeno de clusters generalmente
observado en medidas de canales radio y ha sido ampliamente aceptado para canales
SISO de banda ancha. Posteriormente, se ha realizado una extensión al dominio espacial
en [47, 48]. Particularmente, el modelo Saleh–Valenzuela extendido se basa en hipótesis
de que las estadı́sticas de DoD y la DoA son independientes e idénticas.
Este modelo es adecuado para simulaciones debido a sus escasos requerimientos computacionales si lo comparamos con modelos de trazado de rayos. Sin embargo, este modelo
no es adecuado para modelar movimientos de grandes del transmisor y receptor, ya que
cambiarı́an significativamente las caracterı́sticas de DoD, DoA y retardos del cluster en
las simulaciones.
2.4.1.4
Modelo de Zwick
Este modelo surge debido a que para canales indoor y desvanecimientos debidos al
multitrayecto, el agrupamiento (o clustering) no sucede cuando la tasa de muestreo es
suficientemente alta [49]. Por lo tanto, este modelo genera clusters independientemente y
sin desvanecimientos de amplitud.
2.4.1.5
Modelo de canal direccional de banda ancha
En este modelo basado en geometrı́a los parámetros se eligen para un entorno de
microcelda [50]. Se asume que los dispersores se distribuyen en un área elı́ptica y se
consideran un solo rebote. La ventaja de este modelo radica en su simplicidad y sus
requerimientos computacionales bajos.
2.4. Modelos de canal MIMO
2.4.1.6
39
Modelos de uno y dos anillos
En el modelo de un anillo, la estación base se sitúa elevada y por lo tanto no se ve
afectada por los dispersores, al contrario que ocurre en la estación móvil, donde el receptor
está rodeado de dispersores [51]. Se asumen ciertas simplificaciones, como NLoS entre la
BS y el MS, sólo una reflexión en cada rayo y la misma potencia recibida de cada rayo en
el array receptor.
Un paso más es el modelo de dos anillos, donde tanto la BS como el MS están rodeados
de dispersores. Éste, por ejemplo, puede ser el caso de comunicaciones inalámbricas en
interiores. Ambos modelos son fáciles de simular computacionalmente hablando, pero
como desventaja no modelan bien el comportamiento para situaciones de LoS.
2.4.1.7
Modelo de doble canal direccional
En este modelo, los parámetros se computan a través de distribuciones espaciales de los
dispersores [30]. Las caracterı́sticas de multitrayecto se simulan como lı́neas de retardo con
cada multitrayecto caracterizado con varios parámetros como la amplitud, retardo, DoA,
DoD, etc. Por lo tanto, se incluye la información angular tanto en el lado del transmisor
como el del receptor. Es bastante completo y se ha considerado para simulaciones de
canales de banda ancha.
2.4.2
Modelos analı́ticos
Por otro lado, al contrario que los modelos fı́sicos, los modelos de canal MIMO
analı́ticos caracterizan la respuesta al impulso o función de transferencia del canal entre las antenas transmisoras y receptoras de una manera analı́tica. Estos modelos son
muy populares para sintetizar las matrices MIMO en el contexto del sistema y desarrollo
de algoritmos y verificación.
Los modelos analı́ticos se pueden dividir en dos grupos: los modelos basados en correlación y los motivados en propagación. Los modelos basados en correlación caracterizan la
matriz del canal MIMO estadı́sticamente en términos de correlación entre las entradas de la
matriz. En esta Tesis se utilizarán estos modelos basados en correlación para las distintas
simulaciones de canales MIMO. Los modelos basados en correlación más conocidos son
el modelo de Kronecker [52–55] y el modelo de Weichselberger [56]. Por el contrario, el
segundo grupo modela la matriz del canal a través de parámetros de propagación, como
por ejemplo el modelo de dispersores finitos [57], el modelo de máxima entropı́a [58] y la
representación virtual del canal [59].
40
2. INTRODUCCIÓN A LOS SISTEMAS MULTI-ANTENA
Los modelos basados en correlación se basan en distribuciones complejas Gaussianas
[57] de los coeficientes de canal MIMO (esto es, desvanecimiento Rayleigh o Rice). Ası́, la
matriz del canal se puede dividir en una parte estocástica de media cero Hs y una parte
puramente determinista Hd de acuerdo con [60]:
r
r
K
1
Hd +
Hs
H=
1+K
1+K
(2.31)
donde K ≥ 0 denota el factor de Rice. La matriz Hd tiene en cuenta las componentes
de LoS y otras contribuciones sin desvanecimientos. La matriz Hs caracteriza las com-
ponentes NLoS por una matriz Gaussiana. Por cuestiones de simplicidad y para un caso
tı́pico de interiores, se asume que K = 0 y por lo tanto H = Hs . En la forma más general,
la distribución compleja Gaussiana de h = vec{H} viene dada por
f (h) =
1
π nm det {RH }
4
exp(−hH RH h)
(2.32)
Donde
RH = E hH h
(2.33)
se conoce como la matriz de correlación completa [54] y describe las estadı́sticas del canal
espacial MIMO.
2.4.2.1
Modelo i.i.d.
El modelo analı́tico de canal MIMO más simple es el modelo i.i.d., donde todos los elementos de la matriz H de canal MIMO están incorrelados y, por lo tanto, estadı́sticamente
independientes. Además tienen igual varianza σ 2 , con lo que queda RH = σ 2 I.
Fı́sicamente, esta situación corresponde a un canal MIMO espacialmente blanco, que
se da en situaciones de entornos ricos en dispersores caracterizados por dispersores distribuidos uniformemente en todas las direcciones. Este modelo tiene la ventaja de su
simplicidad para realizar simulaciones dados sus escasos requerimientos computacionales.
2.4.2.2
Modelo de Kronecker
Este modelo fue usado en [52, 53] para análisis de capacidad antes de ser propuesto
por [55] en el proyecto SATURN [61]. Se basa en la correlación de potencia o matriz
de covarianza del canal radio MIMO. La expresión de matriz de covarianza completa se
4
hT1
Para una matriz de n × m H = [h1 · · · hm ], vec{·} devuelve un vector de longitud nm con vec{H} =
· · · hTm .
2.4. Modelos de canal MIMO
41
simplifica suponiendo independencia entre el transmisor y el receptor, por lo que la matriz
completa de covarianza se expresa mediante el producto de Kronecker (de ahı́ el nombre
del modelo) de las matrices de correlación transmisora y receptora.
A pesar de que este modelo es bastante conocido y usado, no proporciona la esperada
capacidad en ciertas situaciones, especialmente para el efecto keyhole, que reduce el rango
de la matriz del canal en situaciones donde la propagación entre transmisor y receptor se
produce a través de efectos como difracciones o propagación por guı́a de onda, tales como
túneles o pasillos [62].
Esto se debe a que se considera que las componentes que llegan al receptor no tienen
información sobre las condiciones fı́sicas del transmisor y en algunos casos como en [63]
se deben tener en cuenta.
2.4.2.3
Modelo Weichselberger
Este modelo [56] trata de evitar la restricción del modelo de Kronecker. En este
caso se permite una cierta potencia acoplada entre el transmisor y el receptor, por lo
que se muestra una dependencia de correlación entre ambos. Ası́ pues, se basa en la
descomposición de los autovalores de las matrices de correlación del transmisor y receptor.
Si se atiende a términos de capacidad y diversidad, este modelo presenta mejores
prestaciones [64] que el anterior modelo de Kronecker.
2.4.3
Modelos estandarizados
Los modelos estandarizados son importantes como herramienta para el desarrollo de
nuevos sistemas radio. Permiten unificar criterios para evaluar los beneficios de las diferentes técnicas (ya sea en procesado de señal, antena, acceso múltiple, etc.) con el objetivo
de mejorar las prestaciones MIMO por ejemplo en términos de capacidad. A continuación
se describen algunos de los modelos MIMO estandarizados que existen, como son el COST
259/273, el modelo Spatial Channel Model (SCM) o los modelos del IEEE para WLAN y
WiMAx.
2.4.3.1
Modelo COST 259/273
Las iniciativas del COST 259 (Flexible personalized wireless communications) y COST
273 (Towards mobile broadband multimedia networks) desarrollaron modelos de canal
que incluyen caracterı́sticas direccionales de la propagación radio y son adecuados para la
simulación de antenas inteligentes y sistemas MIMO.
42
2. INTRODUCCIÓN A LOS SISTEMAS MULTI-ANTENA
El modelo COST 259 [31] es un modelo fı́sico de canal direccional que da un modelo
para el retardo y la dispersión angular en la BS y el MS para diferentes entornos radio.
Existen dos restricciones en este modelo. Por un lado, los dispersores se asumen estacionarios por lo que las variaciones temporales del canal se deben únicamente al movimiento de
la MS, por lo que excluye ciertos entornos, como por ejemplo entornos indoor con personas
moviéndose alrededor. Por otro lado, las atenuaciones de los retardos se modelan como
variables aleatorias gaussianas. Esto requiere un número suficiente de clusters en cada
retardo, una condición que no se da en determinadas situaciones.
El modelo COST 273 [65] muestra una simplificación considerable del modelo anterior,
pero difiere en varios aspectos clave como son la definición de un número de nuevos
entornos radio, la elección de parámetros basados en medidas recientes, y un modelado
de la distribución de DoAs y DoDs diferente al modelo COST 259.
2.4.3.2
Modelo SCM
Este modelo [66] fue desarrollado por el 3GPP/3GPP2 para ser una referencia común
en evaluar diferentes conceptos MIMO. El objetivo de este modelo fue desarrollar especificaciones para evaluación a nivel de sistema y a nivel de enlace.
El modelo se basa en un modelo geométrico de 2D que incluye varias opciones como
la consideración de LoS, simple o doble polarización, posibilidad de incluir diferentes diagramas de radiación tanto en el transmisor como en el receptor, etc. De este modelo se ha
desarrollado una versión en Matlab dentro del marco del proyecto WINNER [67], interesante herramienta para simular canales MIMO de una manera no demasiado compleja.
Una versión más avanzada es el modelo en 3D del SCM, que tiene en cuenta parámetros
en todas las direcciones espaciales [50].
2.4.3.3
Modelo IEEE 802.11n
Este modelo se centra en entornos indoor para WLAN y fue desarrollado por el grupo
de trabajo n del IEEE 802.11 [68], también llamado modelo 802.11 TGn. Se consideraron escenarios de interiores como oficinas grandes y pequeñas, casas residenciales y
espacios abiertos, para LoS y NLoS. El modelo especifica hasta 6 entornos (A a F). Una
implementación del modelo se puede encontrar en [69].
El modelo IEEE 802.11n es un modelo fı́sico que usa una aproximación estocástica
no geométrica. La respuesta al impulso se describe como la suma de clusters. Para cada
instante, cada camino del canal MIMO se modela por (2.31), donde se elije un modelo de
Kronecker para la componente de NLoS.
2.5. Conclusiones
2.4.3.4
43
Modelo IEEE 802.16a
Este modelo también se conoce como modelo de canal Stanford University Interim
(SUI) y fue desarrollado para acceso inalámbrico macrocelular a 2.5 GHz, y posteriormente
fue mejorado en el marco del estándar IEEE 802.16a [70]. En este modelo es válido para
antenas omnidireccionales y directivas e incluye un modelo para el factor K Rice. El
modelo de pérdidas debidas al canal sufre tres áreas: terrenos de colinas con densidad de
árboles, terrenos llanos con poca densidad de árboles y terreno mixto.
2.5
Conclusiones
En este capı́tulo se han descrito los principios básicos de los sistemas MIMO. En primer
lugar se ha descrito la evolución de los sistemas de comunicaciones inalámbricos además de
introducir el concepto multi-antena en los sistemas de comunicaciones emergentes, desde
el uso de antenas adaptativas a un lado del enlace radio hasta el empleo de varias antenas
en el transmisor y receptor.
Se han descrito por lo los parámetros principales que caracterizan a los sistemas MIMO
en la que se basa la presente Tesis, tanto desde una visión de canal hasta de técnicas
de procesado, con lo que se considera como base para los capı́tulos siguientes, ya que se
analizará la capacidad de canales MIMO mediante simulación utilizando modelos de canal
como el del 3GPP o el modelo de Kronecker, empleando algoritmos MIMO como Alamouti
o BLAST, ası́ como parámetros de canal que se caracterizarán mediante distintas medidas
de canales MIMO.
Bibliografı́a
[1] 3GPP, “UTRA High Speed Downlink Packet Access (HSDPA), Overall description,”
3GPP, TS 25.308 V 6.3.0, 2004. [Online]. Available: http://www.3gpp.org
[2] I. Forkel, H. Klenner, and A. Kemper, “High speed downlink packet access (HSDPA):
enhanced data rates for UMTS evolution,” Comput. Netw., vol. 49, no. 3, pp. 325–340,
2005.
[3] S. Y. Hui and K. H. Yeung, “Challenges in the migration to 4G mobile systems,”
IEEE Communications Magazine, vol. 41, no. 12, pp. 54–59, Dec. 2003.
[4] ITU-R, “Framework and overall objectives of the future development of IMT-2000
and systems beyond IMT-2000,” ITU-R M.1645, 2003.
44
BIBLIOGRAFÍA
[5] K. Tachikawa, “A perspective on the evolution of mobile communications,” IEEE
Communications Magazine, vol. 41, no. 10, pp. 66–73, Oct 2003.
[6] E. Tiirola and J. Ylitalo, “Comparison of beamforming and diversity approaches for
the coverage extension of W-CDMA macro cells,” Vehicular Technology Conference,
2001. VTC 2001 Fall. IEEE VTS 54th, vol. 3, pp. 1274–1278 vol.3, 2001.
[7] R. Martı́nez, Estudio sobre las prestaciones de antenas inteligentes en sistemas de
comunicaciones móviles de Tercera Generación (UMTS). ETSI de Telecomunicación,
2004.
[8] M. Calvo, L. de Haro, A. Martı́nez, L. Garcı́a, J. Garcı́a-Madrid, C. Gómez-Calero,
and C. Palau, “Plug-In Adaptive Antenna System and Operating Method Thereof,”
Patent, no. PCT/ES2004/000371, 2004.
[9] M. Calvo, V. Burillo, L. de Haro, and J. Hernando, Sistemas de Comunicaciones
Móviles de Tercera Generación IMT-2000 (UMTS).
Fundación Airtel Vodafone,
2002.
[10] 3GPP, “Beamforming enhancements,” 3GPP, TS 25.887 V 6.0.0, 2004. [Online].
Available: http://www.3gpp.org
[11] C. Gómez-Calero, M. Calvo, M. Sierra, and L. de Haro, “Antenas inteligentes de
UMTS,” Antena de Telecomunicación, no. 147, pp. 14–17, September 2004.
[12] A. Goldsmith, Wireless Communications. Cambridge University Press, 2005.
[13] S. Alamouti, “A simple transmit diversity technique for wireless communications,”
IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 16, pp. 1451–1458, October
1998.
[14] B. Vucetic and J. Yuan, Space-Time Coding. John Wiley & Sons, Ltd, 2003.
[15] A. Paulraj and C. Papadias, “Space-time processing for wireless communications,”
IEEE Signal Processing Magazine, vol. 14, no. 11, pp. 49–83, Noviembre 1997.
[16] H. El Gamal, G. Caire, and M. Damen, “Lattice coding and decoding achieve the
optimal diversity-multiplexing tradeoff of MIMO channels,” IEEE Transactions on
Information Theory, vol. 50, no. 6, pp. 968–985, June 2004.
[17] L. Zheng and D. N. C. Tse, “Diversity and Multiplexing: A Fundamental Tradeoff
in Multiple-Antenna Channels,” IEEE Transactions on Information Theory, vol. 49,
no. 5, pp. 1073–1096, May 2003.
BIBLIOGRAFÍA
45
[18] A. Paulraj, D. Gore, R. Nabar, and H. Bölcskei, “An overview of MIMO communications - A key to gigabit wireless,” Proceedings of the IEEE, vol. 92, no. 2, pp. 198
– 217, 2004.
[19] J.M.H. Rábanos, Comunicaciones móviles. Centro de estudios Ramón Aceres, S.A.,
2004.
[20] J. Kermoal, L. Schumacher, P. Mogensen, and K. Pedersen, “Experimental investigation of correlation properties of MIMO Radio Channels for Indoor Picocell Scenarios,”
Proc. of 2000 IEEE Vehicular Tech., pp. 14–21, September 2000.
[21] J. Andersen, “Array gain and capacity for known random channels with multiple
element arrays at both ends,” IEEE Journal on Selected Areas in Communications,
vol. 18, no. 11, pp. 2172–2178, Nov 2000.
[22] A. Goldsmith, S. Jafar, N. Jindal, and S. Vishwanath, “Capacity limits of MIMO
channels,” IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 21, no. 5, June
2003.
[23] G. J. Foschini, “Layered space-time architecture for wireless communications in fading
environments when using multi-element antennas,” Bell Labs Tech. Journal, pp. 41–
59, 1996.
[24] E. Telatar, “Capacity of multi-antenna Gaussian channels,” Eur. Trans. Telecomm.
ETT, vol. 10, no. 6, pp. 585–596, November 1999.
[25] G. Foschini and M. Gans, “On Limits of Wireless Communications in a Fading Enviroment when Using Multiple Antennas,” Wireless Personal Communications, vol. 6,
pp. 311–335, March 1998.
[26] M. Kassouf and H. Leib, “Shannon capacity and eigen-beamforming for space dispersive multipath MIMO channels,” Wireless Communications and Networking, 2003.
WCNC 2003. 2003 IEEE, vol. 1, pp. 156–161 vol.1, 16-20 March 2003.
[27] H. Bölcskei and A. Paulraj, The Communications Handbook, 2nd ed.
CRC Press,
2002, ch. Multiple-input multiple-output (MIMO) wireless systems, pp. 90.1 – 90.14.
[28] N. Seshadri and J. Winters, “Two signaling schemes for improving the error perfomance of frequency-division-duplex (FDD) transmission systems using transmitter
antenna diversity,” Int. J. Wireless Information Networks, vol. 1, no. 1, pp. 49–60,
1994.
[29] P. Almers, E. Bonek, A. Burr, et al., “Survey of Channel and Radio Propagation
Models for Wireless MIMO Systems,” EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking, vol. 2007, no. 19070, p. 19, 2007.
46
BIBLIOGRAFÍA
[30] M. Steinbauer, A. Molisch, and E. Bonek, “The double-directional radio channel,”
Antennas and Propagation Magazine, IEEE, vol. 43, no. 4, pp. 51–63, Aug 2001.
[31] A. Molisch, H. Asplund, R. Heddergott, M. Steinbauer, and T. Zwick, “The COST259
Directional Channel Model¿Part I: Overview and Methodology,” IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 5, no. 12, pp. 3421–3433, December 2006.
[32] J. Wallace and M. Jensen, “Statistical characteristics of measured MIMO wireless
channel data and comparison to conventional models,” Vehicular Technology Conference, 2001. VTC 2001 Fall. IEEE VTS 54th, vol. 2, pp. 1078–1082 vol.2, 2001.
[33] L. Garcı́a-Garcı́a, “Contribution to the characterization and evaluation of multiple
antenna system for communications: prototyping, propagation and antenna perspective,” Ph.D. dissertation, E.T.S.I. de Telecomunicación, UPM, 2007.
[34] L. Schumacher, L. T. Berger, and J. Ramiro-Moreno, “Recent Advances in Propagation Characterization and Multiple Antenna Processing in the 3GPP Framework,”
in URSI Radio Conference, August 2002.
[35] G. T. R1-01-0890, “Recommended Delay Spread Models for HSDPA,” Nortel Networks, Tech. Rep., August 2001.
[36] J. Wallace, M. Jensen, A. Swindlehurst, and B. Jeffs, “Experimental characterization
of the MIMO wireless channel: data acquisition and analysis,” IEEE Transactions
on Wireless Communications, vol. 2, no. 2, pp. 335–343, Mar 2003.
[37] A. Molisch, M. Steinbauer, M. Toeltsch, E. Bonek, and R. Thoma, “Capacity of
MIMO systems based on measured wireless channels,” IEEE Journal on Selected
Areas in Communications, vol. 20, no. 3, pp. 561–569, Apr 2002.
[38] H. L. Bertoni, Radio Propagation for Modern Wireless Systems. Prentice Hall Professional Technical Reference, 1999.
[39] C. Cheon, G. Liang, and H. Bertoni, “Simulating radio channel statistics for different
building environments,” IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 19,
no. 11, pp. 2191–2200, Nov 2001.
[40] V. Degli-Esposti, D. Guiducci, A. de’Marsi, P. Azzi, and F. Fuschini, “An advanced
field prediction model including diffuse scattering,” IEEE Transactions on Antennas
and Propagation, vol. 52, no. 7, pp. 1717–1728, July 2004.
[41] W. Lee, “Effects on Correlation Between Two Mobile Radio Base-Station Antennas,”
IEEE Transactions on Communications, vol. 21, no. 11, pp. 1214–1224, Nov 1973.
BIBLIOGRAFÍA
47
[42] P. Petrus, J. Reed, and T. Rappaport, “Geometrical-based statistical macrocell channel model for mobile environments,” IEEE Transactions on Communications, vol. 50,
no. 3, pp. 495–502, Mar 2002.
[43] J. Fuhl, A. Molisch, and E. Bonek, “Unified channel model for mobile radio systems
with smart antennas,” Radar, Sonar and Navigation, IEE Proceedings -, vol. 145,
no. 1, pp. 32–41, Feb 1998.
[44] M. Toeltsch, J. Laurila, K. Kalliola, A. Molisch, P. Vainikainen, and E. Bonek, “Statistical characterization of urban spatial radio channels,” IEEE Journal on Selected
Areas in Communications, vol. 20, no. 3, pp. 539–549, Apr 2002.
[45] C. Bergljung and P. Karlsson, “Propagation characteristics for indoor broadband
radio access networks in the 5 GHz band,” Personal, Indoor and Mobile Radio Communications, 1998. The Ninth IEEE International Symposium on, vol. 2, pp. 612–616
vol.2, Sep 1998.
[46] A. Saleh and R. Valenzuela, “A Statistical Model for Indoor Multipath Propagation,”
IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 5, no. 2, pp. 128–137, Feb
1987.
[47] J. Wallace and M. Jensen, “Modeling the indoor MIMO wireless channel,” IEEE
Transactions on Antennas and Propagation, vol. 50, no. 5, pp. 591–599, May 2002.
[48] C.-C. Chong, C.-M. Tan, D. Laurenson, S. McLaughlin, M. Beach, and A. Nix,
“A new statistical wideband spatio-temporal channel model for 5-GHz band WLAN
systems,” IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 21, no. 2, pp.
139–150, Feb 2003.
[49] Q. Spencer, B. Jeffs, M. Jensen, and A. Swindlehurst, “Modeling the statistical time
and angle of arrival characteristics of an indoor multipath channel,” IEEE Journal
on Selected Areas in Communications, vol. 18, no. 3, pp. 347–360, Mar 2000.
[50] M. Shafi, M. Zhang, A. Moustakas, P. Smith, A. Molisch, F. Tufvesson, and S. Simon,
“Polarized MIMO channels in 3-D: models, measurements and mutual information,”
IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 24, no. 3, pp. 514–527,
March 2006.
[51] R. Luebbers, “Finite conductivity uniform GTD versus knife edge diffraction in prediction of propagation path loss,” IEEE Transactions on Antennas and Propagation,
vol. 32, no. 1, pp. 70–76, Jan 1984.
48
BIBLIOGRAFÍA
[52] C.-N. Chuah, J. Kahn, and D. Tse, “Capacity of multi-antenna array systems in indoor wireless environment,” Global Telecommunications Conference, 1998. GLOBECOM 98. The Bridge to Global Integration. IEEE, vol. 4, pp. 1894–1899 vol.4, 1998.
[53] D. Chizhik, F. Rashid-Farrokhi, J. Ling, and A. Lozano, “Effect of antenna separation
on the capacity of BLAST in correlated channels,” IEEE Communications Letters,
vol. 4, no. 11, pp. 337–339, Nov 2000.
[54] D.-S. Shiu, G. Foschini, M. Gans, and J. Kahn, “Fading correlation and its effect on
the capacity of multielement antenna systems,” IEEE Transactions on Communications, vol. 48, no. 3, pp. 502–513, Mar 2000.
[55] J. Kermoal, L. Schumacher, K. Pedersen, P. Mogensen, and F. Frederiksen, “A
stochastic MIMO radio channel model with experimental validation,” IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 20, no. 6, pp. 1211–1226, Aug 2002.
[56] W. Weichselberger, M. Herdin, H. Ozcelik, and E. Bonek, “A stochastic MIMO channel model with joint correlation of both link ends,” IEEE Transactions on Wireless
Communications, vol. 5, no. 1, pp. 90–100, Jan. 2006.
[57] A. Burr, “Capacity bounds and estimates for the finite scatterers MIMO wireless
channel,” IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 21, no. 5, pp.
812–818, June 2003.
[58] M. Debbah and R. Muller, “MIMO channel modeling and the principle of maximum
entropy,” IEEE Transactions on Information Theory, vol. 51, no. 5, pp. 1667–1690,
May 2005.
[59] A. Sayeed, “Deconstructing multiantenna fading channels,” IEEE Transactions on
Signal Processing, vol. 50, no. 10, pp. 2563–2579, Oct 2002.
[60] P. Soma, D. Baum, V. Erceg, R. Krishnamoorthy, and A. Paulraj, “Analysis and
modeling of multiple-input multiple-output (MIMO) radio channel based on outdoor
measurements conducted at 2.5 GHz for fixed BWA applications,” Communications,
2002. IEEE International Conference on, vol. 1, pp. 272–276, 2002.
[61] D. McNamara, M. Beach, P. Fletcher, and P. Karlsson, “Initial investigation of
multiple-input multiple-output (MIMO) channels in indoor environments,” Communications and Vehicular Technology, 2000. SCVT-200. Symposium on, pp. 139–143,
2000.
[62] D. Chizhik, G. Foschini, M. Grans, and R. Valenzuela, “Keyholes, Correlations and
Capacities of Multielement Transmit and Receive Antennas,” IEEE Transactions on
Wireless Communications, vol. 1, no. 2, pp. 361–368, April 2002.
BIBLIOGRAFÍA
49
[63] H. Ozcelik, M. Herdin, W. Weichselberger, J. Wallace, and E. Bonek, “Deficiencies
of ’Kronecker’ MIMO radio channel model,” Electronics Letters, vol. 39, no. 16, pp.
1209–1210, Aug. 2003.
[64] M. Herdin, G. Gritsch, B. Badic, and E. Bonek, “The influence of channel models
on simulated MIMO performance,” Vehicular Technology Conference, 2004. VTC
2004-Spring. 2004 IEEE 59th, vol. 1, pp. 304–307 Vol.1, May 2004.
[65] A.F. Molish, H. Hofstetter, et al., The COST273 channel model.
New York, USA:
Springer, 2006, ch. COST 273 Final Report.
[66] 3GPP,
“Spatial
channel
model
for
multiple
input
multiple
output
(MIMO) simulations,” 3GPP TR 25.996 V6.1.0, 2003. [Online]. Available:
http://www.3gpp.org/ftp/Specs/html-info/25996.htm
[67] http://www.ist-winner.org.
[68] V. Erceg, “TGn Channel Models,” IEEE 802.11-03/940r4, 2004.
[69] L. Schumacher and B. Dijkstra, “Description of a MATLAB implementation of the
Indoor MIMO WLAN channel model proposed by the IEEE 802.11 TGn Channel
Model Special Committee,” may 2004.
[70] V. Erceg, K.V.S. Hari, M.S. Smith et al., “Channel models for fixed wireless applications,” Contribution IEEE 802.16.3c-01/29r4, IEEE 802.16 Broadband Wireless
Access Working Group.
50
BIBLIOGRAFÍA
Capı́tulo 3
Diseño de antenas para sistemas
MIMO
Contenido
3.1
Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
52
3.2
Monopolos para WLAN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
54
3.2.1
Diseño del elemento unitario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
54
3.2.2
Configuraciones MIMO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
57
3.3
Dipolos de polarización cruzada para WLAN
. . . . . . . . .
60
3.4
Antena plana para UWB . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
62
3.5
3.4.1
Diseño del elemento unitario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
62
3.4.2
Filtro notch para ISM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
66
3.4.3
Antena con filtro notch . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
69
3.4.4
Configuraciones MIMO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
70
Antenas planas para terminales MIMO: Metodologı́a de diseño 74
3.5.1
3.5.2
3.6
Antena de doble banda para portátil . . . . . . . . . . . . . . . .
77
3.5.1.1
Diseño del elemento unitario . . . . . . . . . . . . . . .
77
3.5.1.2
Configuraciones MIMO . . . . . . . . . . . . . . . . . .
81
Antena tribanda para PDA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
86
3.5.2.1
Diseño del elemento unitario . . . . . . . . . . . . . . .
86
3.5.2.2
Configuraciones MIMO . . . . . . . . . . . . . . . . . .
88
Conclusiones y contribuciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
93
Bibliografı́a . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
96
52
3. DISEÑO DE ANTENAS PARA SISTEMAS MIMO
3.1
Introducción
Inicialmente, los sistemas MIMO se han estudiado desde un punto de vista de la teorı́a
de la información, considerando ciertos aspectos ideales. Es conocido que las prestaciones
de los sistemas MIMO dependen generalmente de tres aspectos clave. El primero de ellos
es el canal fı́sico de propagación, ya que de él dependerá la matriz del canal MIMO y,
por tanto, la capacidad a obtener variará si tenemos entornos indoor, outdoor o diferenciamos entre pasillos, oficinas con o sin visión directa, etc. El segundo aspecto es el
de procesado de señal y, concretamente, el tipo de algoritmo que usamos para enviar y
recibir la información, ya sea espacio-temporal para diversidad [1] o para multiplexación
espacial [2]. El tercer aspecto, y en el que nos vamos a centrar en este capı́tulo, es el del
array de antenas. El efecto de la antena es importante ya que, entre otras cosas, influye
en la matriz del canal MIMO, ya sea por las caracterı́sticas de su diagrama de radiación,
acoplamientos, polarización, etc. Por lo tanto, a la hora de diseñar el array de antenas de
un sistema MIMO es preciso tener en cuenta las caracterı́sticas del canal MIMO en el que
va a emplearse la antena.
Ası́ pues, muchos de los estudios en MIMO consideran las antenas como ideales sin
tener en cuenta ningún aspecto de éstas. En los últimos años se han producido numerosos
estudios que incluyen varios parámetros y aspectos electromagnéticos del array de antenas
en las prestaciones de los sistemas MIMO [3–9]. Desde el punto de vista de procesado de
señal, se trata a la antena como un sensor ideal, ya que los estudios se centran en el diseño
de algoritmos. Y aun cuando se evalúan los modelos de canal, los efectos de la antena se
asumen como despreciables, o simplemente se suponen corregidos en el post-procesado.
Sin embargo, desde un punto de vista más real, la antena juega un papel importante
ya que permite la transición de la señal generada al medio de transmisión o canal radio.
Por lo tanto, si se asumen antenas omnidireccionales, sin acoplos, sin pérdidas y perfectamente adaptadas, se obtendrán resultados no realistas. Ası́ pues, desde un punto de
vista electromagnético, el elemento radiante se caracteriza por distintas caracterı́sticas
como la cantidad de potencia que es capaz de transmitir o recibir cuando se excita con
una cierta distribución de corriente o en qué dirección espacial se confina la mayor cantidad de energı́a. Además, cuando se emplean múltiples antenas, es necesario tener en
cuenta otros aspectos, como son los acoplos entre elementos radiantes, ya que cambiarán
las caracterı́sticas antes mencionadas.
Los principales parámetros que definen una antena son el diagrama de radiación, la
ganancia, la directividad, la eficiencia, el ancho de banda, la impedancia y la adaptación.
Desde el punto de vista de la antena como un transformador de la onda guiada al medio,
se pueden dividir los principales parámetros en dos grupos. En el primero de ellos se puede
3.1. Introducción
53
ver la antena desde su aspecto circuital, ya que la antena tiene un circuito equivalente
representado por una impedancia Zi
Zi = Ri + jXi = (Rrad + Rperd ) + jXi
(3.1)
donde Ri representa la parte real formada por una resistencia debida a la radiación y
otra a las pérdidas, y Xi representa la parte imaginaria. Ası́ pues, la antena tendrá un
coeficiente de reflexión debido a su impedancia, dado por
ρ=
Zi − Z0
Zi + Z0
(3.2)
siendo Z0 la impedancia de la lı́nea, generalmente Z0 = 50 Ω. De este modo, la antena
trabaja en un ancho de banda que cumpla la condición de un coeficiente de reflexión
determinado para las frecuencias deseadas.
Por otro lado, y debido a que no toda la energı́a que se entrega a la antena es radiada,
ya que existe una resistencia de pérdidas según (3.1), se define la eficiencia de radiación
de la antena, η, como
η=
Prad
Rrad
=
Pent
Rrad + Rperd
(3.3)
Desde el punto de vista de radiación, el diagrama de radiación, la ganancia y la directividad son los tres principales parámetros que definen a la antena [10]. El primero
representa las propiedades direccionales de radiación de una antena en el espacio. La
directividad se define como la relación entre la intensidad de radiación en una dirección
y la intensidad de radiación de una antena isótropa que radiara la misma potencia total.
Y por último, el término de ganancia proviene de que esta magnitud indica lo que la
antena refuerza su intensidad de radiación en la dirección considerada con respecto a la
antena isótropa (que distribuye la intensidad de radiación de manera uniforme en todas
las direcciones del espacio).
En el caso de sistemas radiantes con múltiples antenas, se tiene que tener en cuenta
el acoplamiento mutuo producido por los elementos radiantes [11–14], lo que provoca un
cambio en el diagrama de radiación además de una variación en la impedancia de la antena
y, por tanto, en su coeficiente de reflexión.
Por otro lado, desde el punto de vista hardware, las antenas son una de las áreas más
potenciales en el desarrollo de hardware para comunicaciones móviles. En estos sistemas
se puede distinguir entre antenas de estación base (BS) o antenas de estación móvil (MS).
En las primeras, un campo de investigación es el uso de antenas inteligentes que mejoren
la capacidad, el rango o el nivel de potencia transmitido. En cuanto a las antenas de MS,
la eficiencia, el tamaño y el ancho de banda representan los tres vértices de un triángulo de
compromiso. En los últimos años han aparecido más aplicaciones para las comunicaciones
inalámbricas y móviles. Primero llegó el GSM, Bluetooth y UMTS, teniendo en cuenta
54
3. DISEÑO DE ANTENAS PARA SISTEMAS MIMO
WLAN en sus dos bandas (2.45 GHz y 5.3 GHz) y en los últimos años el UWB o RFID. Ası́
pues, y dado que el uso de MIMO requiere varias antenas en cada terminal, es importante
el diseño de este tipo de antenas ya que repercutirán en las prestaciones del sistema.
En este capı́tulo se describe el diseño de distintos tipos de antenas para sistemas
MIMO. En primer lugar se describe el diseño de un array de monopolos para WLAN a
2.45 GHz y después se detalla el diseño de un array de dipolos con polarización cruzada
también para WLAN a la misma frecuencia. Posteriormente, se presentan varios diseños
de una antena MIMO para UWB desde 3.1 a 10.6 GHz. Y por último, se presenta una
metodologı́a de diseño para antenas MIMO planas para terminales móviles, como son un
portátil y una Personal Digital Assistant (PDA).
3.2
Monopolos para WLAN
El primer diseño se basa en un array de cuatro monopolos que trabajan a la frecuencia
de 2.45 GHz, para aplicaciones WLAN. A continuación se describe cada una de las etapas
de la antena ası́ como las simulaciones y medidas realizadas.
3.2.1
Diseño del elemento unitario
El elemento radiante se ha diseñado para ser una antena lineal. Bajo la denominación
de antenas lineales se estudian las construidas con hilos conductores eléctricamente delgados, de diámetro muy pequeño comparado con la longitud de onda. En esas condiciones
las corrientes fluyen longitudinalmente sobre la superficie del hilo [15].
A la hora de analizar el monopolo, se hace del mismo modo que se analiza un dipolo,
tal como resulta de aplicar el teorema de las imágenes.
Si se aplica el teorema de las imágenes a un dipolo resulta que se puede sustituir
éste por un elemento de corriente de longitud mitad y un plano conductor perfecto. Este
elemento es el monopolo. La aplicación del teorema de las imágenes en termodinámica al
caso del dipolo es inmediata [10], permitiendo sustituir el dipolo por un monopolo sobre
un plano conductor perfecto.
Debido a que el campo radiado en el semiespacio superior tiene que ser el mismo que el
campo radiado por el dipolo, mientras que en el semiespacio inferior el campo radiado debe
ser nulo debido a la presencia del conductor eléctrico perfecto, la intensidad de radiación
del monopolo debe ser la mostrada en (3.4). Del mismo modo, la potencia radiada por el
monopolo se calcula según (3.5) obteniendo que es la mitad de la potencia radiada por un
dipolo. De este modo, la directividad del monopolo (3.6) será el doble de la directividad
del dipolo. La impedancia de entrada (3.7) del monopolo es la mitad de la del dipolo, por
3.2. Monopolos para WLAN
55
Figura 3.1: Aplicación del teorema de las imágenes al monopolo
lo que la impedancia de entrada para el monopolo resonante se encuentra entre 35 y 40
Ω.
Um = Ud (0 ≤ θ ≤ π/2)
Um = 0 (π/2 ≤ θ ≤ π)
Prad,m =
Z
2π
θ=0
Z
π/2
θ=0
1
Um (θ, φ) · sin θ dθ dφ = Prad,d
2
(3.5)
Um
= 2Dd
Prad,d
(3.6)
V
1 2V
1
=
= Zin,d
I
2 I
2
(3.7)
Dm = 4π
Zin,m =
(3.4)
Para calcular el punto de resonancia utilizamos la fórmula de Tai (3.8) que expresa la
impedancia del dipolo recto.
ZIN =
122, 65 − 102kL + 27, 5 (kL)2 −
kL
L
2
− 1 cot
− 165, 5 + 70kL − 10(kL)
−j 120 ln
a
2
(3.8)
Donde a representa el radio del monopolo, k la constante de fase y L la longitud del
monopolo. Dado que el ancho de banda aumenta con el diámetro del monopolo a diseñar,
se ha elegido un grosor de 3 mm para dichos elementos radiantes.
Debido a que la longitud del monopolo es la mitad que la del dipolo, se obtiene que la
longitud del monopolo diseñado es 2.8 cm. Una vez obtenido el valor de la longitud, para
situarlo en el plano de masa y posterior conectorización, se une a un conector tipo SMA
hembra. Concretamente el modelo de conector utilizado para ello es el SMA-50-0-63/199
NE de Shunner, ya que es el que permite atornillarse a la pared del plano de masa y es
56
3. DISEÑO DE ANTENAS PARA SISTEMAS MIMO
el que menor espacio ocupa. La Figura 3.2 muestra el monopolo, realizado mediante una
varilla de latón de espesor 3 mm y longitud 2.8 cm, unido al conector SMA. El ajuste de la
condición de resonancia se realizó manualmente. En primer lugar se cortaron las varillas
de los dipolos y, posteriormente, se fueron ajustando uno a uno centrando la banda en los
2.45 GHz deseados.
Figura 3.2: Monopolo implementado
Como ya se ha comentado en el apartado anterior, los monopolos se sitúan sobre un
plano de masa común. Dado que uno de los objetivos del demostrador MIMO es el poder
realizar distintas configuraciones de antena para sus posteriores medidas y estudio, y que
el elemento radiante diseñado necesita un plano de masa para su deseado diagrama de
radiación, se ha diseñado un plano de masa donde es posible variar la posición de cada
antena.
En los sistemas MIMO un tema importante es la correlación entre las distintas antenas
en el transmisor y receptor. Dicha correlación sigue una función de Bessel [16] para un
array lineal uniforme, con lo que variando la distancia entre las antenas se puede conseguir
mayores o menores coeficientes de correlación. Para ello, sobre el plano de masa se van a
situar las cuatro antenas diseñadas y unos agujeros en los que se podrán colocar dichas
antenas con una separación de 0.1 veces la longitud de onda (que a la frecuencia de diseño
de 2.45 GHz, λ es de 12.25 cm). Por lo tanto existe la posibilidad de variar la distancia
entre las antenas en pasos de 0.1 λ. Entre los extremos hay un total de 3 longitudes de
onda. Por ejemplo, en el caso de utilizar las cuatro antenas, la máxima separación posible
es de λ, pero si por el contrario utilizamos sólo dos antenas, podremos separarlas hasta 3
λ.
Para la realización del plano de masa se ha utilizado el AutoCAD 2005r como herramienta de dibujo. El material del que está realizado es aluminio con un espesor de 3 mm.
Para apoyarlo se utilizan unas patas metálicas atornilladas a los seis agujeros de los lados
3.2. Monopolos para WLAN
57
del plano de masa.
3.2.2
Configuraciones MIMO
Para obtener el diagrama de radiación de las antenas utilizamos el CST Microwave
Studior como herramienta de simulación electromagnética en 3D. En este programa situamos el plano de masa y los cuatro monopolos distanciados entre ellos a una longitud
de onda. Consideramos el plano de masa y la varilla del monopolo como conductores
perfectos. Además, se ha simulado la alimentación en guı́a. En la Figura 3.3 se observa
la estructura simulada en el programa.
Figura 3.3: Estructura de la antena simulada
Una vez realizada la simulación, tras elegir un mallado fino sobre los elementos más
detallados de la estructura como puedan ser monopolos o agujeros, se obtienen los diagramas de radiación de los diferentes monopolos. En la Figura 3.4 se muestran los diagramas
de acimut y elevación de los monopolos simulados en la estructura de la Figura 3.3. Cabe
señalar que debido a la simetrı́a de la estructura, los monopolos de los extremos radian
de manera similar y lo mismo sucede con los dos centrales.
Considerando la numeración de los monopolos (1 a 4) en base a los que aparecen en
la estructura de la Figura 3.3 de izquierda a derecha, se obtienen los diagramas simulados
para el monopolo 1 y 2, es decir, los dos primeros de la izquierda, ya que los diagramas
de radiación de los otros dos (3 y 4) se consideran simétricos a los monopolos 2 y 1,
respectivamente.
Los diagramas obtenidos en la simulación muestran los resultados esperados según
la teorı́a, ya que en el plano horizontal radia de manera omnidireccional y, en el plano
58
3. DISEÑO DE ANTENAS PARA SISTEMAS MIMO
0<θ<2π con φ = 90º
0<φ<2π con θ = 90º
90
90
10 (dBi)
10 (dBi)
60
2
120
60
120
0
−10
150
−6
150
30
30
−14
−20
−22
180
180
0 (º)
210
210
330
240
Monopolo 1
Monopolo 2
0 (º)
330
240
300
300
Monopolo 1
Monopolo 2
270
(a) Acimut
270
(b) Elevación
Figura 3.4: Estructura de la antena simulada
vertical, deberı́a radiar sólo en la mitad superior, pero existe una pequeña radiación en
el plano z≤0 debido a que el plano de masa no es infinito. Por ese motivo, el monopolo
2 tiene mejor diagrama en ese plano, ya que tiene los nulos más pronunciados que el
monopolo 1, dado que ve más plano de masa a ambos lados que el monopolo 1.
Una vez realizado el diseño y la construcción tanto del plano de masa como de los
distintos monopolos, a continuación se muestran los resultados medidos de la antena. La
Figura 3.5 muestra la implementación de las cuatro antenas situadas sobre el plano de
masa.
l
Figura 3.5: Antenas implementadas
Para el estudio de los valores de acoplamiento medidos entre los elementos radiantes,
se han realizado varias medidas. La Figura 3.6 representa los coeficientes de acoplamiento
en función de la frecuencia y la distancia de separación entre dos monopolos situados sobre
el plano de masa.
Por otro lado, se han realizado las medidas del coeficiente de reflexión posicionando
3.2. Monopolos para WLAN
59
Coeficientes de acoplamiento
d=0.1 λ
d=0.3 λ
d=0.5 λ
d=0.7 λ
d=0.9 λ
d= λ
d=1.5 λ
−6
−8
−10
|S21| (dB)|
−12
−14
−16
−18
−20
−22
−24
2.3
2.35
2.4
2.45
2.5
frecuencia (GHz)
2.55
2.6
Figura 3.6: Coeficientes de acoplamiento medidos
cada monopolo a medir en el centro del plano de masa. En la Figura 3.7(a) se muestra el
módulo del coeficiente de reflexión de los cuatro monopolos construidos en transmisión.
De igual modo, la Figura 3.7(b) representa los coeficientes de reflexión medidos para los
cuatro monopolos de la antena de recepción.
|S | Antenas Tx
|S | Antenas Rx
11
11
−6
−4
monopolo 1
monopolo 2
monopolo 3
monopolo 4
monopolo 1
monopolo 2
monopolo 3
monopolo 4
−6
−8
−12
−10
11
|S | (dB)
−10
11
|S | (dB)
−8
−14
−12
−16
−14
−18
−16
−20
2
2.2
2.4
2.6
Frecuencia (GHz)
2.8
(a) Coeficiente de reflexión Tx
3
−18
2
2.2
2.4
2.6
Frecuencia (GHz)
2.8
3
(b) Coeficiente de reflexión Rx
Figura 3.7: Medida de la respuesta de la antena
Los resultados medidos comprueban el buen funcionamiento en reflexión de las antenas
construidas. Se muestra cómo la banda de frecuencias se sitúa entorno a los 2.45 GHz
en los que se va a trabajar. Si consideramos un ancho de banda para un coeficiente de
reflexión menor que −14 dB, tenemos que las antenas realizadas poseen un ancho de banda
de unos 250 MHz.
60
3. DISEÑO DE ANTENAS PARA SISTEMAS MIMO
3.3
Dipolos de polarización cruzada para WLAN
Dado que como primer diseño se realizaron antenas omnidireccionales de una polarización (vertical), en esta sección se presenta el diseño de un array de antenas omnidireccionales con doble polarización.
Para el elemento radiante se han usado dipolos λ/2, por lo que el diseño es muy similar
al utilizado en la sección 3.2. En este caso el array está formado por 4 dipolos con una
inclinación de (±45◦ ). Ası́ pues, la idea es tener dos dipolos alternos en polarización +45◦
y los otros dos dipolos en −45◦ . Los elementos radiantes se sitúan sobre una estructura
vertical, como muestra la Figura 3.8, donde se aprecia la estructura simulada en CST
Microwave Studior .
Figura 3.8: Simulación de los dipolos cruzados
La separación entre cada par de antenas es de media longitud de onda. Por otro lado,
la Figura 3.9 representa el diagrama de radiación en acimut y elevación de un elemento
del array. Se aprecia la omnidireccionalidad esperada de este tipo de antenas en el plano
acimutal.
Por lo tanto, vamos a tener un array de cuatro antenas en el transmisor y otro array
similar en el receptor. La Figura 3.10 muestra la implementación final del array de antenas,
donde se aprecian los dipolos cruzados.
La Figura 3.11(a) y la Figura 3.11(b) muestran los coeficientes de reflexión y de
acoplamiento medidos para las cuatro antenas, obteniendo una reflexión aceptable para
un |S11 | = −14 dB para todas las antenas.
3.3. Dipolos de polarización cruzada para WLAN
(a) Acimut
61
(b) Elevación
Figura 3.9: Diagrama de radiación de los dipolos
Figura 3.10: Implementación del array de dipolos cruzados
−10
S
−4
11
S
22
−6
S
12
S
13
−12
S
S
14
33
S44
−8
S
−14
23
S
24
−16
|S | dB
−12
S34
−18
ij
ii
|S | dB
−10
−14
−20
−16
−22
−18
−24
−20
−26
−22
2
2.2
2.4
2.6
Frequency [GHz]
2.8
(a) Coeficiente de reflexión
3
2
2.2
2.4
2.6
Frequency [GHz]
2.8
(b) Coeficiente de acoplamiento
Figura 3.11: Medida de la respuesta de la antena
3
62
3. DISEÑO DE ANTENAS PARA SISTEMAS MIMO
3.4
Antena plana para UWB
En los últimos años han aparecido nuevas aplicaciones de los sistemas de UltraWideBand (UWB) y han surgido muchos trabajos de investigación al respecto. Los
sistemas UWB emplean pulsos del orden de nanosegundos para ocupar una banda de
frecuencias muy grande. El objetivo de estos sistemas es el de aumentar la tasa binaria
de las distintas aplicaciones debido al lı́mite de los actuales sistemas inalámbricos.
En cuanto a los elementos radiantes para UWB, se han presentado en la literatura
varias antenas [17]. Un tipo de ellas son las antenas planas. Para conseguir el gran ancho
de banda, existen diferentes formas como son Vivaldi, bowtie o monopolos. Incluso se
han usado antenas independientes de la frecuencia tales como fractales, pero sus prestaciones generalmente se han desestimado debido a la dispersión. Posiblemente, la forma
de monopolo es la más usada como antena para UWB. En base a esto, se encuentran
numerosas formas del monopolo: cuadrado, circular o elı́ptico, en tecnologı́a microstrip o
coplanar [18–20].
Por otro lado, para una antena UWB el tamaño y el coste son condiciones importantes.
Ası́, las antenas microstrip ofrecen una solución atractiva para diseños compactos y de
bajo coste. En esta sección se describen el diseño y la implementación de antenas planas
MIMO para UWB basadas en tecnologı́a microstrip. Para ello se han realizado por un
lado el diseño del elemento radiante y por otro lado, un filtro notch cuyo objetivo es
eliminar la banda ISM.
3.4.1
Diseño del elemento unitario
Como elemento radiante se ha elegido un monopolo impreso adaptado en toda la banda
de frecuencias (3.1 GHz a 10.6 GHz). La estructura de la antena se basa en tecnologı́a
microstrip donde el dieléctrico es fibra de vidrio con constante dieléctrica εr = 4.4 y altura
0.9 mm. En la cara inferior, se sitúa el plano de masa y en la superior, se encuentran la
lı́nea de alimentación y el elemento radiante.
En la Figura 3.12 se presentan las dimensiones de la antena desde la vista superior.
El cobre de la cara superior está dibujado en negro y el de la cara posterior (el plano
de masa), en gris. Como se puede apreciar, el elemento radiante tiene una combinación
entre una forma triangular y semicircular como las Planar Inverted Cone Antenna (PICA)
[21], añadiendo además una ranura en medio para lograr el ancho de banda deseado. El
tamaño más grande de la estructura lo tiene el dieléctrico, cuyas medidas son la anchura es
w1 =40mm y la altura es de 55 mm. Sin embargo, el plano de masa tiene las dimensiones
correspondientes a la lı́nea de alimentación, ya que la propia lı́nea se basa en tecnologı́a
3.4. Antena plana para UWB
63
microstrip. Ası́ pues, la hgnd = 35mm, con lo que el plano de masa de la lı́nea será también
el del monopolo.
Figura 3.12: Dimensiones de la antena UWB
El triángulo superior tiene un ángulo de 120◦ y una longitud de L1 = 10mm. La
anchura de la antena es w2 = 19.67 mm y su altura viene dada por h2 = 8.07 mm y
h3 = 5.23 mm. Por otro lado, la lı́nea de alimentación se diseña para estar adaptada a
50 Ω, por lo que tiene una anchura de 1.54 mm y una altura igual que el plano de masa
más un espacio que se deja para que el monopolo no esté justo encima del plano de masa,
con h1 = 1 mm. Por último, se ha introducido una ranura para crear una resonancia y
permitir cubrir toda la banda de frecuencias de UWB. Las dimensiones de esta ranura
son ws = 3.4 mm y hs = 0.3 mm.
Por otro lado, se han realizado varios estudios paramétricos para obtener el diseño
final de la antena. Cabe señalar, que para este tipo de antenas, el coeficiente de reflexión
en toda la banda tiene que ser menor de −10 dB. En la Figura 3.13 se muestran diferentes
respuestas del coeficiente de reflexión para varios valores del radio de L1 . Un incremento
en 2 mm supone un cambio bastante importante en la respuesta en frecuencia.
Dado que es un monopolo, el objetivo de este tipo de antenas, al igual que la diseñada
en 3.2, es conseguir que
Lt = h2 + h3 = λ/4
(3.9)
Ası́ pues, en la Figura 3.14 se muestra un estudio del efecto de la longitud total, Lt según
(3.9), donde se representan los coeficientes de reflexión para distintos valores de Lt . Para
64
3. DISEÑO DE ANTENAS PARA SISTEMAS MIMO
0
−5
|S11| [dB]
−10
−15
−20
−25
L1=8mm
L1=10mm
L1=12mm
−30
−35
2
3
4
5
6
7
Frequency [GHz]
8
9
10
11
Figura 3.13: Coeficiente de reflexión para diferentes valores de L1
cumplir los requerimientos en toda la banda de frecuencias, el mejor valor es Lt =13.3 mm,
como se muestra en la Figura 3.14.
0
−10
|S11| [dB]
−20
−30
−40
Lt=13.3mm
Lt=11.3mm
−50
Lt=9.3mm
L =7.3mm
t
−60
2
3
4
5
6
7
Frequency [GHz]
8
9
10
11
Figura 3.14: Coeficientes de reflexión para distintos valores de Lt
Una vez se ha diseñado el elemento unitario radiante, se procede a la implementación
y medidas. La Figura 3.15 muestra la construcción final de la antena.
Por otro lado, la Figura 3.16 representa el coeficiente de reflexión medido para la
antena diseñada. Como se muestra, la antena satisface los requisitos para este tipo de
antenas desde 3.1 GHz a 10.6 GHz. Se aprecia a 5.7 GHz que se supera el umbral de
|S11| < −10 dB, pero por un pequeño valor de 0.4 dB.
Además, se ha medido el diagrama de radiación en cámara anecoica para las frecuencias
de 3.6 GHz y 5.3 GHz, representados en la Figura 3.17 y Figura 3.18, respectivamente. La
3.4. Antena plana para UWB
65
Figura 3.15: Implementación de la antena UWB
5
0
−5
11
|S | [dB]
−10
−15
−20
−25
−30
−35
−40
3
4
5
6
7
8
Frequency [GHz]
9
10
11
Figura 3.16: Coeficiente de reflexión medido para la antena UWB
antena tiene una ganancia de 2.2 dBi. En las medidas del diagrama de radiación, θ = 0◦
representa el eje z de la Figura 3.12 y φ = 0◦ representa el eje x de la misma Figura.
Para el diagrama de radiación a 3.6 GHz, la Figura 3.17 muestra que la antena radia la
energı́a en todas las direcciones excepto cuando θ = 180◦ , debido a que el plano de masa
de la antena está situado en dicho nivel de elevación. Además, el máximo se distribuye
en varias direcciones en azimut, especialmente para φ = 40◦ y φ = 120◦ .
Por otro lado, para el caso del diagrama medido a 5.3 GHz, los resultados varı́an al
caso anterior. A esta frecuencia, el diagrama de radiación es más uniforme que en el caso
anterior, y el máximo y el mı́nimo de se mantienen para un cierto ángulo de elevación.
Claramente, se puede distinguir que la potencia máxima se radia para θ = 60◦ . En esta
elevación existen dos lóbulos principales para φ = 0◦ y φ = 180◦ . Este comportamiento
de la antena es correcto ya que la frecuencia de 5.3 GHz está más próxima del centro de
66
3. DISEÑO DE ANTENAS PARA SISTEMAS MIMO
|E(θ,φ)| dBi
180
0
160
−5
−10
120
−15
100
−20
80
−25
60
−30
θ
140
−35
40
−40
20
−45
0
0
50
100
150
φ
200
250
300
350
Figura 3.17: Diagrama de radiación de la antena UWB a 3.6 GHz
|E(θ,φ)| dBi
180
0
160
−10
140
−20
120
100
θ
−30
80
−40
60
−50
40
20
0
−60
0
50
100
150
φ
200
250
300
350
Figura 3.18: Diagrama de radiación de la antena UWB a 5.3 GHz
la banda de UWB (3.1 GHz - 10.6 GHz) que la frecuencia de 3.6 GHz. La polarización es
lineal con la componente copolar en φ = 0◦ y la contrapolar en φ = 90◦ .
3.4.2
Filtro notch para ISM
El filtro notch se ha diseñado para eliminar las posibles interferencias que se crean en
la banda ISM (5.3 GHz), como por ejemplo los sistemas WLAN o WiMAX. La estructura
del filtro es un diseño novedoso donde la parte importante radica en el plano de masa. El
filtro se situa en la lı́nea de alimentación, por lo que se ha utilizado las mismas dimensiones
del plano de masa y lı́nea de alimentación de la Figura 3.12.
El filtro diseñado utiliza la misma lı́nea de alimentación de la antena UWB pero el
plano de masa tiene diferentes ranuras para crear la banda eliminada del filtro [7]. Esta
técnica se conoce como Photonic Band Gap (PBG) [8]. En este caso, se han introducido
hasta 3 ranuras en forma de U en el plano de masa según muestra la Figura 3.19.
El diseño del filtro tiene el objetivo de trabajar correctamente para la banda de UWB
3.4. Antena plana para UWB
67
Figura 3.19: Representación gráfica del filtro notch UWB
excepto en la banda de 5.2 GHz a 5.4 GHz para cancelar las posibles interferencias. Las
ranuras introducidas son iguales y sus dimensiones vienen representadas en la Figura 3.20.
Figura 3.20: Dimensiones de la ranura
Las Figuras 3.21, 3.22 y 3.23 representan el estudio del coeficiente de reflexión para
distintos parámetros de las ranuras. La Figura 3.21 muestra la influencia de la anchura de
la ranura para toda la banda de frecuencias. Por cuestiones de simplicidad, se ha diseñado
la ranura con una anchura igual a tres veces la anchura w de cada subranura. En la banda
ISM se obtienen las mejores prestaciones para altos valores de w, sin embargo presenta
un lóbulo a 7.5 GHz bastante cerca al lı́mite requerido de -10 dB.
Por otro lado, la Figura 3.22 muestra las variaciones producidas por el espaciado entre
las propias ranuras, dado por s. Los resultados muestran que el filtro es más selectivo
cuando el espaciado es mayor.
Y finalmente, se presenta el estudio de cómo influye la longitud de cada ranura al
coeficiente de reflexión. La longitud de la ranura (LU ) se varió entre 6 y 9 mm. La Figura
3.23 muestra todos los resultados. La selectividad del filtro aumenta con altos valores de
longitud. Por lo tanto, este es el parámetro más determinante para centrar el filtro a la
68
3. DISEÑO DE ANTENAS PARA SISTEMAS MIMO
Figura 3.21: Coeficiente de reflexión para diferentes valores de anchura de las ranuras
Figura 3.22: Coeficiente de reflexión para diferentes valores de espaciado entre ranuras
banda deseada.
Figura 3.23: Coeficiente de reflexión variando la longitud de las ranuras
Una vez realizados los estudios paramétricos, se tomaron los siguientes valores de
diseño: w = 0.3mm, s = 2mm, LU = 8mm . La Figura 3.24 representa los parámetros S
3.4. Antena plana para UWB
69
medidos del filtro implementado. Los coeficientes de transmisión presentan un comportamiento similar para ambos puertos 1 y 2. Sin embargo, se aprecia una ligera variación
en los coeficientes de reflexión medidos para ambos puertos, lo que es obvio ya que las
ranuras no son iguales vistas desde cada puerto. El puerto 1 es el que está situado a la
izquierda en la Figura 3.19 para alimentar la lı́nea y el 2 el situado en el lado opuesto.
Los resultados muestran buenas prestaciones para el filtro notch diseñado ya que no deja
pasar la banda ISM.
Figura 3.24: Parámetros S medidos del filtro notch
3.4.3
Antena con filtro notch
Una vez diseñados y construidos por separado la antena UWB y el filtro notch para la
banda ISM se procede a realizar una antena en la que el plano de masa tenga las ranuras
correspondientes del filtro. La Figura 3.25 muestra la antena y el filtro por separado con
los puertos 1 y 2 señalados. Como se observa, el filtro coincide con el tamaño del plano
de masa de la antena.
Figura 3.25: Foto de la implementación de la antena de UWB y el filtro notch
70
3. DISEÑO DE ANTENAS PARA SISTEMAS MIMO
La Figura 3.26 representa la comparación de los coeficientes de reflexión de la antena,
el filtro notch y la antena con el filtro en el mismo circuito (antena notch). Los resultados
muestran una banda de cancelación de la antena con el filtro que coincide con la banda
ISM, aunque se nota un empeoramiento del coeficiente de reflexión de 6.5 a 8 GHz.
Figura 3.26: Coeficientes de reflexión medidos de la antena, el filtro y la antena con filtro
Por otro lado, se ha medido el diagrama de radiación en cámara anecoica de la antena
notch a las frecuencias de 3.6 GHz y 5.3 GHz. La Figura 3.27(a) y la Figura 3.27(b)
muestran ambos diagramas, donde se ve que la ganancia de la antena a 3.6 es de 1.2 dBi y
a la frecuencia de 5.3 GHz es de -15.7 dBi, lo que era de esperar ya que es en esa frecuencia
donde se sitúa la banda ISM cancelada por el filtro notch.
|E(θ,φ)| dBi
|E(θ,φ)| dBi
180
0
180
160
−5
160
140
−10
140
120
−15
120
100
−20
100
80
−25
−30
−40
θ
θ
−20
−30
60
−35
40
−40
20
80
−50
60
−60
40
20
−70
−45
0
0
50
100
150
φ
200
250
300
350
(a) Frecuencia=3.6 GHz
0
0
50
100
150
φ
200
250
300
350
(b) Frecuencia= 5.3 GHz
Figura 3.27: Diagrama de radiación de la antena notch UWB
3.4.4
Configuraciones MIMO
Una vez se tiene el elemento radiante unitario diseñado, con y sin filtro notch, el
siguiente paso es añadir otra antena para formar un array MIMO. Para ello, se ha tenido
3.4. Antena plana para UWB
71
en cuenta una anchura máxima de la estructura de 70 mm, ya que es el tamaño tı́pico de
una PDA. Además, dado que tı́picamente los terminales MIMO llevarán dos antenas, se
han evaluado distintas estrategias de añadir otra antena, como el cambiar de orientación
las antenas. Sin embargo, y dado que el plano de masa se consideró común, se ha optado
por emplear la misma estructura y separar los elementos radiantes, ya que convienen que
estén alimentados desde el mismo lado.
Por lo tanto, se ha añadido otro elemento pero con dos configuraciones según el espaciado entre elementos. Además, de cada una de esas configuraciones, se han hecho dos
versiones: con y sin filtro notch. Ası́ pues, se han implementado 4 configuraciones A, B,
C y D; donde la A y C tienen un espaciado de 30 mm entre elementos (0.6λ en el centro
de la banda, a 6 GHz) sin y con filtro notch, y la B y D tienen un espaciado de 40 mm
(0.8λ a 6 GHz) sin y con filtro, respectivamente.
La Figura 3.28 muestra las 4 configuraciones MIMO realizadas. A la izquierda se
observan la cara superior de las configuraciones A y C (sin filtro notch) y en la parte de
la derecha se observan las configuraciones C y D (con filtro notch).
Figura 3.28: Configuraciones MIMO para la antena UWB
Una vez construidas las antenas MIMO se han realizado las medidas correspondientes
a los parámetros S y a los diagramas de radiación. En este caso, no sólo tendremos la
respuesta del coeficiente de reflexión, sino que también se obtendrán los acoplos entre
72
3. DISEÑO DE ANTENAS PARA SISTEMAS MIMO
elementos, importante parámetro en un sistema MIMO ya que las correlaciones entre
elementos dependerán de este parámetro.
Las Figuras 3.29, 3.30, 3.31 y 3.32, representan los parámetros S medidos de las configuraciones MIMO A, B, C y D, respectivamente. Se observa cómo las configuraciones B
y D, que son las que tienen el filtro notch, presentan un peor coeficiente de reflexión en la
banda ISM, lo cual se adecúa al objetivo buscado. Además, los resultados muestran que
para el caso de mayor espaciado entre elementos, los acoplos entre las antenas disminuyen,
como se aprecia en el caso C comparado con el A. Esto implicará una menor correlación
entre antenas, lo que mejorará las prestaciones del sistema MIMO. Por ejemplo, a la frecuencia 5.3 GHz, la configuración A presenta un |S11 |=-19.2 dB, mientras que en el caso
de usar el filtro, tenemos un |S11 |=-2.8 dB, lo que reflejarı́a buena la mayor parte de la
señal, que es el objetivo buscado.
Configuration MIMO A
0
S
11
S
12
−5
S
21
S
22
−10
|Sij| [dB]
−15
−20
−25
−30
−35
−40
3
4
5
6
7
Frequency [GHz]
8
9
10
11
Figura 3.29: Coeficiente de reflexión medido para la configuración UWB MIMO A
Configuration MIMO B
0
S
11
S
12
−5
S
21
S
22
−10
|Sij| [dB]
−15
−20
−25
−30
−35
−40
3
4
5
6
7
Frequency [GHz]
8
9
10
11
Figura 3.30: Coeficiente de reflexión medido para la configuración UWB MIMO B
Por otro lado, se han medido los diagramas de radiación en cámara anecoica para cada
una de las configuraciones MIMO. Ası́ pues, las Figuras 3.33, 3.34, 3.35 y 3.36 muestran
los diagramas de radiación para las configuraciones A, B, C y D, respectivamente. Los
resultados muestran una disminución de la ganancia de antena considerable a la frecuencia
de 5.3 GHz para el caso de antena notch, es decir, los casos B y D. En dichas figuras, P1
3.4. Antena plana para UWB
73
Configuration MIMO C
0
S
11
S
12
−5
S
21
S
22
−10
|Sij| [dB]
−15
−20
−25
−30
−35
−40
3
4
5
6
7
Frequency [GHz]
8
9
10
11
Figura 3.31: Coeficiente de reflexión medido para la configuración UWB MIMO C
Configuration MIMO D
0
S
11
S
12
−5
S
21
S
22
−10
|Sij| [dB]
−15
−20
−25
−30
−35
−40
3
4
5
6
7
Frequency [GHz]
8
9
10
11
Figura 3.32: Coeficiente de reflexión medido para la configuración UWB MIMO D
y P2 representan los puertos de la antena 1 y 2, respectivamente.
Por lo tanto, el diseño de estas antenas MIMO para UWB se presentan como solución
al problema de si el receptor quiere o no eliminar las posibles interferencias creadas en la
banda ISM.
Dado que la construcción de estas antenas es sencilla, se han hecho varias configuraciones MIMO (A, B, C y D) y posteriormente, se ha procedido a medir las caracterı́sticas de
esta antena tanto sus parámetros electromagnéticos como sus parámetros MIMO (capı́tulo
4). Sin embargo, esta no es una metodologı́a a seguir, ya que en el caso de antenas más
complejas, no es rentable ni eficiente el construir varios diseños y evaluarlos posteriormente.
Por ello, en la siguiente sección se describe una novedosa metodologı́a para diseñar
antenas MIMO basándose en el diseño del elemento radiante, evaluar las configuraciones
MIMO mediante simulación y posteriormente, elegir la configuración que más se adapte
a las necesidades y construirla.
74
3. DISEÑO DE ANTENAS PARA SISTEMAS MIMO
|E(θ,φ)| dBi
|E(θ,φ)| dBi
180
180
0
0
160
−5
160
−5
140
−10
140
−10
−15
−15
120
120
−20
−20
100
θ
−25
−25
θ
100
80
80
−30
−35
−30
60
−35
60
40
−40
40
−40
−45
−45
20
20
−50
−50
0
0
50
100
150
φ
200
250
300
0
350
(a) Configuración A P1 f=3.6 GHz
0
50
100
150
φ
200
250
300
350
(b) Configuración A P2 f=3.6 GHz
|E(θ,φ)| dBi
|E(θ,φ)| dBi
180
180
0
160
0
160
−10
−10
140
140
120
120
−20
−20
100
θ
−30
80
θ
100
−30
80
−40
60
40
60
−40
40
−50
20
0
−50
20
−60
0
50
100
150
φ
200
250
300
350
(c) Configuración A P1 f=5.3 GHz
0
−60
0
50
100
150
φ
200
250
300
350
(d) Configuración A P2 f=5.3 GHz
Figura 3.33: Diagramas de radiación de la configuración A
3.5
Antenas planas para terminales MIMO: Metodologı́a de
diseño
En esta sección se describe el diseño de antenas planas para terminales MIMO de
usuario. Por lo tanto, uno de los objetivos es el diseño de antenas compactas que permitan
introducirse en el terminal. Para ello se va a seguir un nuevo procedimiento que tiene en
cuenta no sólo los aspectos electromagnéticos de las antenas, sino que también evalua
parámetros de sistema.
Ası́ pues, la metodologı́a seguida se muestra en la Figura 3.37. En ella se pueden
distinguir diferentes fases. En la primera fase, se diseña el elemento radiante unitario
mediante el uso de programas de software de simulación electromagnética como el CST
Microwave Studior , mediante el cual se obtienen las dimensiones de la antena, además del
diagrama de radiación y los parámetros de dispersión, introducidos anteriormente como
especificaciones.
Una vez diseñado el elemento unitario, se pasa a la fase de diseñar la configuración
MIMO. En este caso se ha considerado el mismo elemento unitario para todas las antenas,
pero la propia configuración MIMO puede alterar las caracterı́sticas electromagnéticas de
las antenas y se puede volver a la fase anterior para rediseñar cada elemento radiante.
3.5. Antenas planas para terminales MIMO: Metodologı́a de diseño
|E(θ,φ)| dBi
75
|E(θ,φ)| dBi
180
180
0
0
160
160
−5
140
−10
−5
140
−10
−15
120
−15
120
100
−20
100
80
−25
80
60
−30
60
θ
θ
−20
−25
−30
−35
−35
40
40
−40
20
−40
20
−45
−45
0
0
50
100
150
φ
200
250
300
0
350
−50
0
50
(a) P1 f=3.6 GHz
100
150
φ
200
250
300
350
(b) P2 f=3.6 GHz
|E(θ,φ)| dBi
|E(θ,φ)| dBi
180
180
−25
160
−25
160
−30
140
−30
140
−35
−35
−40
120
120
−40
−45
100
θ
−50
80
−55
−60
60
−45
θ
100
80
−50
60
−55
−65
40
−60
40
−70
20
−65
20
−75
−70
0
0
50
100
150
φ
200
250
300
(c) P1 f=5.3 GHz
350
0
0
50
100
150
φ
200
250
300
350
(d) P2 f=5.3 GHz
Figura 3.34: Diagramas de radiación de la configuración B
Para diseñar las configuraciones MIMO es necesario fijar con antelación las caracterı́sticas
del material y configuración (colocación de la baterı́a, etc.) del terminal donde va a ir el
array de antenas, para tener en cuenta las dimensiones, ya sea una PDA, portátil, etc.
Ası́, de este modo, se tiene en cuenta el efecto del terminal (por ejemplo, del tamaño)
sobre el comportamiento del array.
Cuando se diseña la configuración MIMO, se obtienen tanto el diagrama de radiación
de cada antena como la matriz de parámetros S del conjunto, que nos dará los coeficientes
de reflexión y los acoplos entre elementos. Ası́ pues, se introducen esos parámetros en un
simulador de canal MIMO. En este case se ha procedido a simular las configuraciones con
un sistema MIMO [22]. Los parámetros electromagnéticos a introducir son la componente
φ y la componente θ del diagrama de radiación (Eφ y Eθ , respectivamente). Cabe señalar
que se ha elegido el modelo de canal SCM ya que permite incluir el diagrama de radiación
en el modelo para la obtención de la matriz H del canal, al contrario que otros modelos,
como por ejemplo el de Kronecker [23].
Para incluir los acoplamientos en el cálculo de la capacidad MIMO, se parte de la
ecuación (2.17) teniendo en cuenta los parámetros S según (3.10), siendo CR y CT las
matrices de correlación receptora y transmisora, respectivamente, dadas por (3.11) [24–
26]. En este caso, para estudiar el efecto del receptor, se supone el transmisor ideal sin
76
3. DISEÑO DE ANTENAS PARA SISTEMAS MIMO
|E(θ,φ)| dBi
|E(θ,φ)| dBi
180
180
0
160
0
160
−5
−5
140
140
−10
−10
120
120
−15
−15
100
θ
−20
−20
θ
100
80
80
−25
−25
60
60
−30
−30
40
40
−35
−35
20
20
−40
−40
0
0
50
100
150
φ
200
250
300
0
350
0
50
(a) P1 f=3.6 GHz
100
150
φ
200
250
300
350
(b) P2 f=3.6 GHz
|E(θ,φ)| dBi
|E(θ,φ)| dBi
180
180
0
160
0
160
−10
−10
140
140
−20
120
−20
120
−30
100
−30
θ
θ
100
80
−40
80
−40
60
60
−50
40
−50
40
−60
20
0
20
−70
0
50
100
150
φ
200
250
300
(c) P1 f=5.3 GHz
350
0
−60
0
50
100
150
φ
200
250
300
350
(d) P2 f=5.3 GHz
Figura 3.35: Diagramas de radiación de la configuración C
acoplamientos, con lo que CT = IMT .
C = log2 det IMR
ρ
+
CR HHH CT
MT
bps/Hz
CR = IMR − SH S
(3.10)
(3.11)
Las fases de diseño de configuración MIMO y evaluación mediante el simulador de canal
se realizan para distintas posiciones (configuraciones MIMO) de las antenas hasta obtener
la que ofrece mejores prestaciones MIMO a nivel de capacidad mediante la comparación
de todas las configuraciones realizadas. Ası́ pues, se obtiene el array MIMO final del
que se llevará a cabo una futura construcción y medidas de la antena de parámetros S y
diagrama de radiación en cámara anecoica para validar los resultados.
En esa sección se describe el diseño de dos tipos de antenas MIMO para terminales
siguiendo la metodologı́a propuesta: antenas MIMO de doble banda para WLAN (2.45
GHz y 5.3 GHz) y antenas MIMO tri-banda para GSM y WLAN (1800 MHz, 2.45 GHz,
5.3 GHz), integradas en un ordenador portátil y PDA, respectivamente.
3.5. Antenas planas para terminales MIMO: Metodologı́a de diseño
|E(θ,φ)| dBi
|E(θ,φ)| dBi
180
180
−5
160
−5
160
−10
−10
140
140
−15
−15
120
120
−20
−20
100
100
−25
θ
θ
−25
80
80
−30
−30
60
−35
60
−35
40
−40
40
−40
−45
20
−45
20
−50
0
77
0
50
100
150
φ
200
250
300
−50
0
350
0
50
(a) P1 f=3.6 GHz
100
150
φ
200
250
300
350
(b) P2 f=3.6 GHz
|E(θ,φ)| dBi
|E(θ,φ)| dBi
180
180
−25
160
160
−30
−35
140
−30
140
−40
−40
120
120
−45
100
θ
−50
−50
θ
100
80
−55
80
60
−60
60
−60
−65
40
−70
40
−70
20
20
−75
0
0
50
100
150
φ
200
250
300
350
(c) P1 f=5.3 GHz
−80
0
0
50
100
150
φ
200
250
300
350
(d) P2 f=5.3 GHz
Figura 3.36: Diagramas de radiación de la configuración D
3.5.1
Antena de doble banda para portátil
En primer lugar se describe el diseño del elemento radiante unitario y posteriormente
se procede a situar las configuraciones MIMO en un portátil
3.5.1.1
Diseño del elemento unitario
Los diseños de antenas actuales para terminales móviles requieren minimizar el
tamaño, entre otros aspectos. Ası́ pues, en un caso general, si partimos de un dipolo
λ/2 e incluimos un plano de masa, obtenemos un monopolo λ/2, reduciendo de esta manera a la mitad el tamaño de la antena. En este caso, si doblamos el monopolo, se obtiene
una Inverted-L Antenna (ILA) como resultado. Sin embargo, se puede añadir un cortocircuito entre el plano de masa y el elemento radiante, teniendo una antena en forma de
F invertida (Inverted-F Antenna (IFA)). Por último, añadiendo un parche en la parte correspondiente al elemento radiante conseguimos una Planar Inverted-F Antenna (PIFA),
como muestra la Figura 3.38.
Ası́ pues, una PIFA [27] se logra generalmente cortocircuitando su parche radiante o
cable al plano de masa de la antena con un pin de corto y puede resonar en un tamaño
mucho menor para una frecuencia de trabajo fija. Debido a su tamaño compacto, los
78
3. DISEÑO DE ANTENAS PARA SISTEMAS MIMO
Figura 3.37: Metodologı́a de diseño de antenas MIMO
Figura 3.38: Evolución hacia antenas PIFA
diseños de PIFAs han atraı́do mucha atención y, recientemente, han aparecido distintas
PIFAs de doble banda o multibanda para aplicaciones en teléfonos móviles [28].
Por otro lado, para conseguir una doble banda de funcionamiento, existen diversas configuraciones de los parches superiores de las PIFAs. Estos diseños de PIFAs generalmente
ocupan un volumen compacto y pueden ser integradas dentro del móvil, permitiendo el
uso de antenas internas. Este tipo de antenas, comparadas con otras que radian omnidireccionalmente, tienen la ventaja de una radiación hacia atrás baja, lo que implica que
se pude reducir la absorción de energı́a electromagnética de la cabeza del usuario. Estas caracterı́sticas permiten diseños novedosos de PIFAs, la mayorı́a de ellos capaces de
3.5. Antenas planas para terminales MIMO: Metodologı́a de diseño
79
soportar doble banda para ser aplicados a los teléfonos móviles del mercado.
Las técnicas de diseño incluyen el uso de ranuras insertadas en forma de L o dobladas
[29, 30], incluso en formas de U [31] o con resonadores LC [32], para separar el parche
radiante en dos subparches de diferentes tamaños, los cuales proveen dos caminos de resonancia de diferentes longitudes para lograr las dos frecuencias de operación (por ejemplo,
para GSM).
Figura 3.39: Esquema general de una PIFA
En nuestro caso, se desea incluir la banda de operación de WLAN a 2.4 GHz. A este
respecto existen diferentes diseños de PIFAs tribanda para las bandas de 900, 1800 y 2450
MHz, los cuales incluyen el uso de dos o tres parches separados, un parche en forma de
meandro y una ranura en forma de branch-line con una doblez al final. Recientemente, en
[33] se utilizó un plano de masa en forma de L en lugar de un plano de masa convencional,
con lo que se obtuvo una mayor reducción en la parte radiación hacia atrás de la antena
y se mejoraron las prestaciones de la misma.
A la hora de diseñar una PIFA hay que tener en cuenta numerosos aspectos [34].
Tomamos como referencia una PIFA simple con parche rectangular y aire de substrato
entre el parche y el plano de masa, como muestra la Figura 3.39. Generalmente, el
cortocircuito se realiza en la esquina del parche y tiene una anchura determinada (W).
Además, la alimentación se sitúa a una cierta distancia del corto (F). Ası́, la frecuencia
de resonancia se puede estimar con simples ecuaciones. Por sencillez en el montaje, se ha
elegido un corto muy estrecho (W ≈ 0), cuya condición de resonancia es:
L1 + L2 + H = λ/4
(3.12)
Además, el punto de alimentación influye en la impedancia de entrada, ası́ como en
la polarización del parche. Por ejemplo, si se diseña con polarización lineal, es necesario
poner el punto de alimentación en cualquier punto en la lı́nea central del parche. Por otro
lado, la altura (H) y anchura (W) del corto proporciona el ancho de banda de la antena.
80
3. DISEÑO DE ANTENAS PARA SISTEMAS MIMO
En primer lugar, se ha diseñado una antena para un portátil. Para este tipo de
terminal de usuario, la antena tiene que ser pequeña ya que el tamaño y grosor de la
antena ası́ como el espacio para situarla viene restringido por el grosor del portátil. Ası́
pues, la geometrı́a propuesta se basa en una PIFA, ya que aprovecha la introducción de
un cortocircuito en el parche tradicional para reducir su tamaño, lo cual es adecuado para
terminales pequeños. Ası́ pues, se ha diseñado una antena con un parche que incluye una
ranuras en forma de U con el objetivo de obtener dos frecuencias de resonancia (2.45 GHz
y 5.3 GHz), para las dos bandas de WLAN (IEEE 802.11n).
Figura 3.40: Estructura de capas para la PIFA
La Figura 3.40 muestra la estructura de la PIFA diseñada, donde se detallan la configuración de las capas. En primer lugar, el plano de masa se sitúa en la parte inferior de
la antena y tiene un grosor de 1 mm. Después se coloca el dieléctrico 1, hecho de foam
Rohacell con una constante diéléctrica εr = 1.05. A continuación se sitúa el dieléctrico 2
de fibra de vidrio (1 mm de espesor y εr = 4.1), donde va a ir impreso el parche radiante.
Además, dos vı́as atraviesan los dieléctricos desde el plano de masa hasta el parche: el
cortocircuito y la alimentación.
El procedimiento de diseño se realiza mediante la variación de los diferentes parámetros
para obtener la respuesta en frecuencia deseada. Para este tipo de antenas compactas
tı́picamente se usa un mı́nimo de -6 dB como coeficiente de reflexión. Los parámetros
estudiados han sido varios, como por ejemplo:
• La posición de los pines para el cortocircuito y la alimentación
• La anchura y longitud de las distintas partes de la ranura
• El espaciado entre los lados de la ranura en forma de U
• La distancia de la ranura al cortocircuito
Las simulaciones se han realizando usando Ensemble, ya que reduce el tiempo de simulación, teniendo en cuenta plano de masa infinito en el diseño para una primera aproximación.
3.5. Antenas planas para terminales MIMO: Metodologı́a de diseño
81
Tras obtener un primer diseño, la Figura 3.41 muestra el esquema del parche rectangular con una sola ranura, cuyas medidas son (mm): L = 17, W = 9, L1 = 6, W1 = 5,
Wslot = 1, Ls = 2, xf = 3, y f = 4.5, xs = 1, ys = 8. El corto se ha situado hacia la
esquina para mejorar el coeficiente de reflexión.
Figura 3.41: Dimensiones de la antena de doble banda
Por otro lado, la Figura 3.42 representa el coeficiente de reflexión obtenido para la
antena diseñada. Se aprecian dos claras bandas de funcionamiento que son 2.45 GHz y
5.3 GHz, es decir, las bandas ISM para aplicaciones WLAN.
0
−2
680 MHz
300 MHz
−6
|S
11
(dB)|
−4
−8
−10
−12
2.5
3
3.5
4
4.5
frequency (GHz)
5
5.5
6
Figura 3.42: Coeficiente de reflexión de la PIFA
3.5.1.2
Configuraciones MIMO
Con el objetivo de obtener prestaciones MIMO, se han llevado a cabo la simulación
de dos configuraciones atendiendo al espaciado entre elementos: λ y 2λ (a 2.45 GHz). El
82
3. DISEÑO DE ANTENAS PARA SISTEMAS MIMO
array de antenas se colocará en la tapa de un portátil según muestra la Figura 3.43. Las
dimensiones del portátil son 210 mm de altura, 320 mm de longitud y 14 de espesor. Se
han tomado estas medidas como tı́picas de un portátil. Tanto las antenas como el portátil
han sido simuladas con CST Microwave Studior . La base del portátil se supone sólida,
la pantalla es un Perfect Electromagnetic Conductor (PEC) y la tapa está cubierta de un
dieléctrico (ABS) de εr = 3.6. Cabe señalar que estas simulaciones presentan el problema
de la duración, ya que al configurar el mallado de la simulación en CST, se generan un
número muy grande de celdas y la simulación tarda del orden de 40 horas con un PC
Pentium 4.
Figura 3.43: Dimensiones del portátil
Por lo tanto, es necesario cambiar las dimensiones de la PIFA para que entre en el
hueco del portátil, sobre todo el grosor y anchura del plano de masa. La Figura 3.44
muestra la estructura en 3D de la antena. El FOAM y la fibra de vidrio aparecen como
transparentes para distinguir mejor los pines de alimentación y cortocircuito. La longitud
y anchura vienen expresados por L y W , con L =36 mm y W =11 mm. La altura del
dieléctrico es h =9mm y la del plano de masa 10 mm.
Figura 3.44: Estructura de la PIFA en 3D para introducirla en el portátil
Antes de incluir las antenas en el portátil se procede separar las antenas 2λ para
obtener el coeficiente de reflexión, acoplos y diagrama de radiación para cada una de
3.5. Antenas planas para terminales MIMO: Metodologı́a de diseño
83
las antenas para comprobar su correcto funcionamiento. La Figura 3.45 muestra esta
separación.
Figura 3.45: Posiciones de las antenas solas
La Figura 3.46 representa los parámetros S de las antenas. Se muestra que las antenas
están adaptadas en las bandas de trabajo y que los acoplos entre ellas son prácticamente
despreciables, ya que en las bandas de trabajo están por debajo de -30 dB. La antena 1
es la de la izquierda y la 2 la situada más a la derecha en la Figura 3.45.
0
−10
|Sij| dB
−20
−30
−40
|S11|
−50
|S12|
|S21|
−60
−70
|S22|
2
2.5
3
3.5
4
4.5
frequency (GHz)
5
5.5
6
Figura 3.46: Parámetros S de las PIFAs sin portátil
Por otro lado, en la Figura 3.47 se representan los diagramas de radiación de cada una
de las antenas. Se observa cómo claramente las dos antenas radian de similar manera, lo
que era de esperar dado que no tienen ninguna influencia de portátil ni nada exterior. La
polarización es lineal con dirección φ = 0◦ .
Se procede pues a situar las antenas dentro de la tapa del portátil como muestra la
Figura 3.48. En este caso, la respuesta de las antenas se verá afectada por la estrutura
que lo rodea. Las configuraciones MIMO serán 2, con separaciones entre las antenas de λ
y 2λ, respectivamente.
Una vez simuladas las configuraciones, se obtienen la respuesta de cada antena en
términos de coeficiente de reflexión y acoplos, según muestra la Figura 3.49. Se obtiene
84
3. DISEÑO DE ANTENAS PARA SISTEMAS MIMO
|E(θ,φ)| dBi , Antenna 1
|E(θ,φ)| dBi , Antenna 2
180
180
1
160
1
160
0
0
140
140
−1
120
−1
120
−2
−2
100
−3
80
−4
θ
−3
θ
100
−4
80
−5
60
−5
60
−6
40
20
0
−6
40
−7
0
50
100
150
φ
200
250
−7
−8
20
−9
0
−8
300
0
50
100
(a) Antena 1
150
φ
200
250
300
(b) Antena 2
Figura 3.47: Diagramas de radiación de las PIFAs sin portátil
d=Ȝ
Figura 3.48: Posición de las antenas en un portátil
que prácticamente ambas configuraciones tienen similar coeficiente de reflexión y que la
configuración 2 presenta menor nivel de acoplamiento en las bandas de trabajo.
0
−5
|S | config. 1
ii
ii
ij
|S |(dB)
|S | config.2
−10
−15
|Sij| config. 1
−20
|S | config. 2
ij
−25
2
3
4
frecuencia (GHz)
5
6
Figura 3.49: Respuesta de la antena de doble banda
Las Figuras 3.50 y 3.51 representan los diagramas de radiación para ambas configuraciones y ambas antenas. Se observa una variación importante debido a la cercanı́a de
3.5. Antenas planas para terminales MIMO: Metodologı́a de diseño
85
la estructura del portátil a las antenas y, por tanto, afecta de forma significativa en sus
diagramas.
|E(θ,φ)| dBi Antenna 1
|E(θ,φ)| dBi Antenna 2
180
180
4
160
5
160
2
140
140
0
120
−4
θ
−6
80
100
80
−8
60
−10
60
−10
−12
40
−5
θ
100
0
120
−2
40
−14
20
0
0
50
100
150
φ
200
250
−15
20
−16
0
300
0
50
100
(a) Antena 1
150
φ
200
250
300
(b) Antena 2
Figura 3.50: Diagramas de radiación de la configuración 1
|E(θ,φ)| dBi Antenna 1
|E(θ,φ)| dBi Antenna 2
180
180
4
160
2
140
0
120
−2
2
140
0
120
−2
−4
100
θ
θ
100
4
160
−4
80
−6
60
−6
80
−8
60
−10
−8
40
−10
20
0
−12
0
50
100
150
φ
200
250
300
(a) Antena 1
40
−12
20
0
−14
0
50
100
150
φ
200
250
300
(b) Antena 2
Figura 3.51: Diagramas de radiación de la configuración 2
Los datos simulados son introducidos en el simulador de canal MIMO y como resultado,
la Figura 3.53 muestra la Cummulative Distribution Function (CDF) de la capacidad
MIMO obtenida. El modelo de canal en el cual se basan las simulaciones es el 3GPP [22]
y la configuración de los parámetros se detallan en [35]. En los resultados se aprecia que
la capacidad depende del ángulo de θ por donde vengan los rayos. La Figura 3.52 ilustra
la representación de este ángulo θ.
Además, se presentan las curvas comparándolas con el caso de un array de dipolos
ideales en el receptor. Se aprecia un ligero empeoramiento de la capacidad con el uso de
este tipo de antenas para varios tilts de apuntamiento. Esto es debido a que el diagrama
de radiación para cada caso varı́a de forma notoria para diferentes valores de θ.
86
3. DISEÑO DE ANTENAS PARA SISTEMAS MIMO
Figura 3.52: CDF de la capacidad para diferentes configuraciones de la antena de doble
banda
Probabilidad (C<abcisa)
1
0.8
0.6
dipolo
config1 θ=45º
config2 θ=45º
config1 θ=60º
config2 θ=60º
0.4
0.2
0
0
2
4
6
8
10
capacidad (bps/Hz)
12
14
Figura 3.53: CDF de la capacidad para diferentes configuraciones de la antena de doble
banda
3.5.2
Antena tribanda para PDA
De la misma manera que en el apartado anterior, se procede a diseñar un array de
antenas para una PDA. En este caso el parche opera en las dos bandas de WLAN y además
en la banda de GSM 1800.
3.5.2.1
Diseño del elemento unitario
La geometrı́a propuesta se basa también en una PIFA, al igual que el caso anterior de
las antenas para portátil. La estructura de capas es la representada en la Figura 3.40. En
este caso, en el parche superior se ha introducido otra ranura para añadir otra frecuencia
3.5. Antenas planas para terminales MIMO: Metodologı́a de diseño
87
de resonancia, ya que se requiere que sea tri-banda.
Al igual que en el caso de la sección anterior, para el diseño de la antena se han
realizado estudios de cómo influyen los parámetros de las dos ranuras en forma de U a la
respuesta de la antena. La Figura 3.54 muestra las dimensiones de la PIFA donde el corto
se ha diseñado mediante un pin.
Figura 3.54: Dimensiones de la antena tribanda
La antena está compuesta por un plano de masa de 70 x 110 mm2 (tamaño tı́pico de
una PDA) y un parche cuyas medidas se adecúan para resonar a la banda más baja y son
(mm): L = 21, W = 15, L1 = 18, W1 = 13, L2 = 8.54, W2 = 7, Wslot = 1, xf = yf = 7.5,
xs = 1, ys = 8.5. Para ver cómo se sitúa la antena en el terminal de usuario (en este caso
una PDA), la Figura 3.55 ilustra la colocación de la antena dentro de la PDA.
Figura 3.55: Situación de la antena en el terminal
El coeficiente de reflexión refleja tres bandas de trabajo que corresponden con las
bandas de GSM y WLAN, según muestra la Figura 3.56.
Por otro lado, la Figura 3.57 representa el diagrama de radiación de la antena en la
estructura de la PDA. Se observa un máximo de radiación en la dirección de elevación
88
3. DISEÑO DE ANTENAS PARA SISTEMAS MIMO
2
0
−2
dB
−4
−6
−8
−10
−12
−14
1.5
2
2.5
3
3.5
frequency [GHz]
4
4.5
5
5.5
Figura 3.56: Coeficiente de reflexión de la PIFA en la PDA
θ = 50◦ . Cabe señalar que todas las simulaciones, tanto de diagramas de radiación
como posteriormente de análisis de capacidad MIMO, se han realizado con los datos a la
frecuencia de WLAN 2.45 GHz.
|E(θ,φ)| dBi
180
2
160
0
140
120
−2
100
θ
−4
80
−6
60
40
−8
20
−10
0
0
50
100
150
φ
200
250
300
Figura 3.57: Coeficiente de reflexión de la PIFA en la PDA
3.5.2.2
Configuraciones MIMO
Una vez realizado el diseño de la antena, se introduce en el diseño otra PIFA para la
utilización de las técnicas MIMO. Los diseños de las antenas, además de las configuraciones
MIMO, se han simulado con el CST Microwave Studior .
Se ha realizado un riguroso estudio para 6 configuraciones diferentes con las antenas
juntas, pero los resultados en cuanto a capacidad no mostraban una clara mejora de una
configuración en concreto [36]. La Figura 3.58 muestra las configuraciones realizadas y
la Figura 3.59 muestra los resultados obtenidos donde apenas se aprecia variación en
términos de capacidad.
3.5. Antenas planas para terminales MIMO: Metodologı́a de diseño
89
Figura 3.58: Configuraciones de la PIFA
Cdf of capacity for θ=40º
1
0.9
Probability (C<abcisa)
0.8
0.7
0.6
0.5
dipole
config1
config2
config3
config4
config5
config6
0.4
0.3
0.2
0.1
0
0
2
4
6
capacity (bps/Hz)
8
10
12
Figura 3.59: Resultados de las 6 configuraciones
Ası́ pues, se procedió a estudiar 3 nuevas configuraciones separando más las antenas
en la PDA (Figura 3.60) para obtener las prestaciones de un canal MIMO 2 × 2. Como se
aprecia en dicha figura, se ha dejado un lugar (en color naranja) en el que irı́a la baterı́a
de la PDA, el cual se ha rellenado con dieléctrico foam.
Para cada una de las tres configuraciones (A, B y C) se han obtenido los parámetros
de dispersión y los diagramas de radiación embebidos de cada una de las antenas. Para la
configuración A, se han separado las antenas en un mismo eje. La Figura 3.61 representa
los parámetros S y la Figura 3.62 el diagrama de radiación tanto para la antena 1 y la
antena 2. Los diagramas obtenidos son iguales en elevación pero opuestos en azimut. Esto
se debe a que cada antena ve condiciones de contorno contrarias a la otra (por ejemplo,
la 1 está más cerca del borde de la izquierda y la 2 de la derecha).
Para la configuración 2, se ha tratado de girar la antena 2 con el objetivo de obtener
distintos valores de acoplamientos y diagrama de radiación. La Figura 3.63 representa los
parámetros S donde se obtienen valores más altos de acoplamiento para 2.45 GHz y menos
para las otras bandas. Por otro lado, la Figura 3.64 muestra los diagramas de radiación
para ambas antenas. Se muestra que la antena 2 tiene otras caracterı́sticas de radiación
diferentes.
90
3. DISEÑO DE ANTENAS PARA SISTEMAS MIMO
(b) Configuración B
(a) Configuración A
(c) Configuración C
Figura 3.60: Configuraciones MIMO del array de antenas para la PDA
0
−10
dB
−20
−30
−40
|S |
11
−50
|S |
12
|S21|
|S |
22
−60
1.5
2
2.5
3
3.5
4
frequency [GHz]
4.5
5
5.5
Figura 3.61: Parámetros S de la configuración A
|E(θ,φ)| dBi Antenna 1
|E(θ,φ)| dBi Antenna 2
180
180
160
160
2
140
2
140
0
0
120
120
−2
−2
100
θ
θ
100
80
80
−4
60
−4
60
−6
40
20
0
−6
40
−8
0
50
100
150
φ
200
(a) Antena 1
250
300
20
0
−8
0
50
100
150
φ
200
250
(b) Antena 2
Figura 3.62: Diagramas de radiación de la configuración A
300
3.5. Antenas planas para terminales MIMO: Metodologı́a de diseño
91
0
−10
−20
dB
−30
−40
−50
|S |
11
|S |
−60
12
|S21|
|S |
22
−70
1.5
2
2.5
3
3.5
4
frequency [GHz]
4.5
5
5.5
6
Figura 3.63: Parámetros S de la configuración B
|E(θ,φ)| dBi Antenna 1
|E(θ,φ)| dBi Antenna 2
180
180
2
160
4
160
140
2
140
0
0
120
120
−2
−2
100
−4
θ
θ
100
80
80
−4
60
−6
60
−6
40
−8
40
−10
20
20
−8
−12
0
0
50
100
150
φ
200
250
300
0
0
50
100
(a) Antena 1
150
φ
200
250
300
(b) Antena 2
Figura 3.64: Diagramas de radiación de la configuración B
Por último, en la configuración C se varió además la antena 1, cambiando la orientación
con respecto a la antena 2. Ası́, la Figura 3.65 muestra los parámetros S de las antenas,
donde se aprecian unos acoplamientos mayores que la configuración A en la banda de 2.45
GHz. En los diagramas de radiación (Figura 3.66) se observa que la antena 1 ha cambiado
ligeramente su diagrama, pasando el máximo a φ = 153◦ .
Una vez simuladas las diferentes configuraciones en la PDA, se simula el efecto de las
antenas en el canal MIMO de la misma manera que en la sección 3.5.1. Como resultado,
la Figura 3.67 muestra la CDF de la capacidad obtenida para las tres configuraciones
tomando el diagrama en φ para un θ = 45◦ , comparadas con un array de dipolos λ/2. Se
observa que la configuración 1 es la que proporciona una mayor capacidad. Para modelar
el transmisor se ha considerado un array de dipolos ideales.
Por lo tanto, y tras haber realizado el estudio del array en el canal MIMO, se realiza la
implementación de la configuración 1 debido a que es la que ofrece mejores prestaciones.
Ası́ pues, en la Figura 3.68 se muestra la implementación del array de antenas sobre un
92
3. DISEÑO DE ANTENAS PARA SISTEMAS MIMO
0
−10
−20
dB
−30
−40
−50
|S |
11
|S |
−60
12
|S21|
|S |
22
−70
1.5
2
2.5
3
3.5
4
frequency [GHz]
4.5
5
5.5
6
Figura 3.65: Parámetros S de la configuración C
|E(θ,φ)| dBi Antenna 1
|E(θ,φ)| dBi Antenna 2
180
180
160
2
140
160
2
140
0
0
120
120
100
100
−2
−4
θ
θ
−2
80
80
−6
−4
60
60
−8
40
40
−10
−6
20
20
−12
0
0
50
100
150
φ
200
250
300
−8
0
0
50
(a) Antena 1
100
150
φ
200
250
300
(b) Antena 2
Figura 3.66: Diagramas de radiación de la configuración C
Probabilidad (C<abcisa)
1
0.8
dipolo
config1
config2
config3
0.6
0.4
0.2
0
0
2
4
6
8
10
capacidad (bps/Hz)
12
14
Figura 3.67: Función acumulativa de la capacidad para diferentes configuraciones de la
antena tribanda
plano de masa del tamaño simulado para la PDA.
3.6. Conclusiones y contribuciones
(a) Superior
93
(b) Lateral
Figura 3.68: Vistas de la implementación de la antena tribanda
Además, se han medido los parámetros S de la antena implementada. En la Figura 3.69
y Figura 3.70 se muestran la comparación de los coeficientes de reflexión y acoplamientos
obtenidos de la simulación y las medidas. Como se aprecia, en las medidas se mantiene el
nivel de coeficiente de reflexión simulado en las bandas de trabajo para las bandas de GSM
1800, WLAN a 2.45 GHZ y a 5.3 GHz. Para la resonancia de la banda más alta, a 5.3 GHz,
se ha desplazado 15 MHz hacia arriba, pero no es ningún problema ya que la banda de
WLAN va desde 5.2 a 5.7 GHz. Esto se debe a la los errores de la propia implementación,
ya que las soldaduras y el montaje fue artesanal. Para una mayor precisión y dado, que
esta antena es un prototipo, se realizarı́a una segunda versión, teniendo en cuenta este
efecto en el diseño. El ancho de a banda a −6 dB obtenido para las frecuencias de 1800
MHz, 2.4 GHz y 5.4 GHz es respectivamente de: 140, 154 y 310 MHz.
Posteriormente, se ha medido el diagrama de radiación en cámara anecoica. En la
Figura 3.71 se muestra una imagen tomada de las medidas y en la Figura se representan
los diagramas de radiación para las antenas 1 y 2. Las antenas presentan una directividad
de 4.67 dBi y una polarización lineal en φ = −45◦ .
3.6
Conclusiones y contribuciones
Las prestaciones de los sistemas MIMO dependen de las caracterı́sticas del array de
antenas a cada lado del enlace radio. No sólo depende del tipo de elemento radiante, sino
94
3. DISEÑO DE ANTENAS PARA SISTEMAS MIMO
−5
−10
WLAN 2
|S |(dB)
−15
ii
−20
−25
WLAN 1
|S | medido
11
|S | medido
−30
22
|S | simulado
GSM
−35
22
|S | simulado
11
−40
2
3
4
frecuencia (GHz)
5
Figura 3.69: Coeficiente de reflexión de la antena tribanda
−10
−20
−30
ij
|S |(dB)
−40
−50
|S21| medido
−60
|S | medido
12
−70
|S | simulado
12
−80
−90
1.5
|S | simulado
21
2
2.5
3
3.5
4
frecuencia (GHz)
4.5
5
5.5
Figura 3.70: Coeficiente de acoplamiento de la antena tribanda
Figura 3.71: Medida en cámara anecoica de la PIFA
también del diagrama de radiación, acoplamientos o la posición que ocupen las antenas
en el espacio dado para las mismas.
3.6. Conclusiones y contribuciones
95
|E(θ,φ)| dBi, Antenna 1
|E(θ,φ)| dBi, Antenna 2
0
0
160
160
−5
−5
140
140
−10
−10
120
120
−15
−15
−20
−20
80
θ
100
θ
100
−25
80
−30
−25
60
60
−35
−30
40
40
−40
−35
20
−45
20
−40
0
0
50
100
150
φ
200
250
(a) Antena 1
300
350
−50
0
0
50
100
150
φ
200
250
300
350
(b) Antena 2
Figura 3.72: Diagramas de radiación de las PIFAs tri-banda medidas
Ası́, uno de los temas actuales abiertos en MIMO es el diseño de antenas. Como
contribución, en este capı́tulo se ha realizado el diseño de diferentes tipos de antenas
MIMO para evaluar sus prestaciones en los siguientes capı́tulos. Ası́ pues, en primer lugar
se ha elegido una antena omnidireccional que se puede usar como referencia para WLAN
a 2.45 GHz: los monopolos. Se han diseñado e implementado cuatro monopolos para el
transmisor y otros cuatro para el receptor con el objetivo de estudiar el efecto de variar la
distancia entre elementos en las prestaciones MIMO. Los monopolos presentan un ancho
de banda del 10% a la frecuencia diseñada para un coeficiente de reflexión por debajo de
-14 dB.
Como segundo diseño se ha realizado un array de dipolos de polarización cruzada que
presenta la ventaja no sólo de ofrecer diversidad espacial sino que también por polarización,
lo que es interesante para estudios de canales MIMO en diferentes entornos. Se ha realizado
un array de hasta cuatro elementos en el transmisor y otro array igual para el receptor para
aplicaciones WLAN a 2.45 GHz. Estas antenas permiten comparar el caso de polarización
lineal en un canal MIMO (caso de los monopolos) con el de polarización ±45◦ .
Por otro lado, para los nuevos sistemas de comunicaciones UltraWideBand, se ha
diseñado un conjunto de antenas planas que ofrecen la opción de emplear un filtro notch
que elimine las posibles interferencias en la banda ISM a 5.3 GHz. El filtro se basa en un
novedoso método de introducir ranuras en el plano de masa variando las condiciones de la
lı́nea microstrip. El número de ranuras en forma de U afecta en la selectividad del filtro,
siendo ésta mayor a medida que aumentamos en número de ranuras. La longitud de las
ranuras marcan la frecuencia notch y las demás dimensiones afectan al nivel de lóbulos del
filtro y del coeficiente de transmisión y recepción del filtro en la banda deseada. Además,
dado su bajo coste, se han construido hasta cuatro arrays MIMO de 2 antenas cada uno
para sistemas MIMO en UWB.
96
BIBLIOGRAFÍA
Y por último, se ha realizado una metodologı́a de diseño novedosa para antenas MIMO
en terminales de usuario. Esta metodologı́a se basa en el diseño en primer lugar del
elemento radiante, que será una antena compacta dadas las caracterı́sticas de un terminal
tı́pico de usuario. En segundo lugar se procede al estudio de diferentes configuraciones
MIMO dentro de las limitaciones de tamaño del terminal y se simula el efecto que tienen
los parámetros electromagnéticos (como el diagrama de radiación o los parámetros S)
sobre la capacidad MIMO obtenida mediante el modelo SCM. Este proceso se sigue hasta
obtener la configuración MIMO adecuada. Finalmente, una vez diseñada, se procede a la
implementación.
Ası́ pues, siguiendo esta novedosa metodologı́a se han diseñado dos tipos de arrays de
antenas basándose en una estructura de PIFA para disminuir el tamaño de la antena. El
primer diseño cubre las bandas de WLAN para aplicaciones de ordenadores portátiles.
Los resultados muestran que para este tipo de antenas, el ángulo de elevación de la DoA
afecta a las prestaciones MIMO en cuanto a capacidad, ya que el diagrama varı́a con
dicho ángulo dado las limitaciones del plano de masa de la propia antena. Además, para
separaciones del orden de λ o mayores, no se aprecia una gran ventaja por el hecho de
separar más las antenas, ya que la correlación es despreciable a dichas distancias.
En cambio, el segundo modelo se basa en antenas tri-bandas para una PDA que cubren
las bandas de GSM y WLAN. Se han utilizado dos ranuras en forma de U en el parche para
obtener las tres frecuencias de trabajo. Para llevar a cabo la implementación de este último
array, se ha seguido la metodologı́a de diseño incluyendo parámetros electromagnéticos de
la antena en un simulador de canal MIMO. La mejor respuesta en cuanto a capacidad se
obtiene con una mayor separación entre antenas aproximadamente de 0.4λ. Las medidas
de los parámetros de dispersión muestran una similitud con las simulaciones realizadas.
Bibliografı́a
[1] S. Alamouti, “A simple transmit diversity technique for wireless communications,”
IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 16, pp. 1451–1458, October
1998.
[2] G. J. Foschini, “Layered space-time architecture for wireless communications in fading
environments when using multi-element antennas,” Bell Labs Tech. Journal, pp. 41–
59, 1996.
[3] M. Jensen and J. Wallace, “A review of antennas and propagation for MIMO wireless
communications,” IEEE Transactions on Antennas and Propagation, vol. 52, no. 11,
pp. 2810–2824, November 2004.
BIBLIOGRAFÍA
97
[4] B. Clerckx, D. Vanhoenacker-Janvier, C. Oestges, and L. Vandendorpe, “Mutual
coupling effects on the channel capacity and the space-time processing of MIMO
communication systems,” in IEEE International Conference on Communications,
vol. 4, May 2003, pp. 2638–2642.
[5] K. Sulonen, P. Suvikunnas, L. Vuokko, J. Kivinen, and P. Vainikainen, “Comparison of MIMO antenna configurations in picocell and microcell environments,” IEEE
Journal on Selected Areas in Communications, vol. 21, no. 5, pp. 703–712, June 2003.
[6] V. Jungnickel, V. Pohl, and C. von Helmolt, “Capacity of MIMO Systems With
Closely Spaced Antennas,” IEEE Communications Letters, vol. 7, no. 8, pp. 361–
363, August 2003.
[7] L. Dong, H. Ling, and R. Heath, “Multiple-input multiple-output wireless communication systems using antenna pattern diversity,” in IEEE Global Telecommunications
Conference, vol. 1, November 2002, pp. 997–1001.
[8] P. Fletcher, M. Dean, and A. Nix, “Mutual coupling in multi-element array antennas
and its influence on MIMO channel capacity,” Electronics Letters, vol. 39, no. 4, pp.
342–344, February 2003.
[9] C. Gómez-Calero, N. Jamaly, L. González Dı́az, and R. Martı́nez Rodrı́guez-Osorio,
“Effect of Mutual Coupling and Human Body on MIMO Performances,” in 3rd European Conference on Antennas and Propagation, Berlin, Germany, march 2009.
[10] M. Sierra Castañer, J.L. Besada, L. de Haro, Radiación y Propagación.
ETSI de
Telecomunicación, Madrid, 2004.
[11] N. Chiurtu, B. Rimoldi, E. Telatar, and V. Pauli, “Impact of correlation and coupling
on the capacity of MIMO systems,” in 3rd IEEE International Symposium on Signal
Processing and Information Technology, December 2003, pp. 154–157.
[12] S. Krusevac, P. Rapajic, R. Kennedy, and P. Sadeghi, “Mutual Coupling Effect on
Thermal Noise in Multi-antenna Wireless Communication Systems,” in 6th Australian
Communications Theory Workshop, February 2005, pp. 209 – 214.
[13] H. Mbonjo, J. Hansen, and V. Hansen, “MIMO Capacity and Antenna Array Design,”
in IEEE Global Telecommunications Conference, vol. 5, December 2004, pp. 3155–
3159.
[14] J. Wallace and M. Jensen, “Mutual Coupling in MIMO Wireless Systems: A Rigorous
Network Theory Analysis,” IEEE Transactions on Wireless Communication, vol. 3,
no. 4, pp. 1317–1325, July 2004.
98
BIBLIOGRAFÍA
[15] C. A. Balanis, Antenna Theory: Analysis and Design, 2nd ed.
Wiley, May 1996.
[16] J. Salz and J. Winters, “Effect of fading correlation on adaptive arrays in digital
mobile radio,” IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 43, no. 4, pp. 1049–
1057, Nov 1994.
[17] H. Schantz, The Art and Science of Ultrawideband Antennas. Artech House,Boston,
US, 2005.
[18] S. H. Choi, J. K. Park, S. K. Kim, and J. Y. Park, “A new Ultra-Wideband Antenna
for UWB Applications,” Microwave and Optical Technology Letters, vol. 40, pp. 399–
401, 2004.
[19] Y. Kim and D. Kwon, “CPW-fed planar ultra wideband antenna having a frequency
band notch function,” Electronics Letters, vol. 40, no. 7, pp. 403 – 405, 2004.
[20] J. Liang, C. Chiau, X. Chen, and C. Parini, “Printed circular disc monopole antenna
for ultra-wideband applications,” Electronics Letters, vol. 40, no. 20, pp. 1246 – 1247,
2004.
[21] S.-Y. Suh, W. Stutzman, and W. Davis, “A new ultrawideband printed monopole
antenna: the planar inverted cone antenna (PICA),” IEEE Transactions on Antennas
and Propagation, vol. 52, no. 5, pp. 1361–1364, May 2004.
[22] J. Salo, Giovanni, J. Salmi, P. Kyösti, M. Milojevic, D. Laselva, and C. Schneider.
(2005, Jan.) MATLAB implementation of the 3GPP Spatial Channel Model (3GPP
TR 25.996). [Online]. Available: http://www.tkk.fi/Units/Radio/scm/
[23] J. Kermoal, L. Schumacher, K. Pedersen, P. Mogensen, and F. Frederiksen, “A
stochastic MIMO radio channel model with experimental validation,” IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 20, no. 6, pp. 1211–1226, Aug 2002.
[24] S. Blanch, J. Romeu, and I. Corbella, “Exact representation of antenna system diversity performance from input parameter description,” Electronics Letters, vol. 39,
no. 9, pp. 705–707, May 2003.
[25] L. Jofre, A. Cardama, and S. Blanch, “Antennas for User terminals: Small Antennas,” in Antennas for new systems of mobile communications.
European School of
Antennas, June 2007.
[26] R. Serrano, S. Capdevila, D. Nyberg, J. Romeu, and L. Jofre, “Port balance, efficiency
and correlation impact evaluation for MIMO compact multiantenna systems,” Antennas and Propagation Society International Symposium, 2008. AP-S 2008. IEEE,
pp. 1–4, July 2008.
BIBLIOGRAFÍA
99
[27] M. Martı́nez, “Design of antennas for mobile communications devices: practical aspects. Design considerations,” in Antennas for new systems of mobile communications. European School of Antennas, June 2007.
[28] ——, “Design of antennas for mobile communications devices: practical aspects. State
of the art,” in Antennas for new systems of mobile communications. European School
of Antennas, June 2007.
[29] T. Taga and K. Tsunekawa, “Performance analysis of a built-in planar inverted-F
antenna for 800 MHz hand portable radio units,” IEEE Journal on Selected Areas of
Communications, vol. 5, pp. 921–929, June 1987.
[30] S. Tarvas and A. Isohatala, “An internal dual-band mobile phone antenna,” in IEEE
International Symposium on Antennas and Propagation, vol. 1, July 2000, pp. 266–
269.
[31] S. Tarvas, J. Mikkola, S.Kibela, and A. Isohatala, “Planar dual-frequency antenna
and radio apparatus employing a plannar antenna,” U.S. Patent No. 6252552, June
26 2001.
[32] P. Salonen, M. Keskilammi, and M. Kivikoski, “New slot configurations for dual-band
planar inverted-F antenna,” Microwave Opt. Technol. Lett., vol. 28, pp. 293–298,
March 5 2001.
[33] G. Lui and R. Murch, “Compact dual-frequency PIFA designs using LC resonators,”
IEEE Trans. on Antennas and Propagat., vol. 49, pp. 1016–1019, July 2001.
[34] F. Hsiao and K. L. Wong, “On the impedance bandwith of a planar inverted-F
antenna for mobile handset antenna,” Microwave Opt. Technol. Lett., vol. 33, pp.
314–316, May 20 2002.
[35] C. Gómez-Calero, L. González, and R. Martı́nez, “Tri-Band Compact Antenna Array for MIMO Mobile Terminals at GSM 1800 and WLAN Bands,” Microwave and
Optical Technology Letters, vol. 50, no. 7, pp. 1914–1918, July 2007.
[36] L. González, “Diseño, implementación y medidas de antenas para terminales móviles
en sistemas MIMO,” Master’s thesis, E.T.S.I de Telecomunicación, 2007.
100
BIBLIOGRAFÍA
Capı́tulo 4
Efecto del array de antenas MIMO
Contenido
4.1
Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.2
Estudio de la influencia de los parámetros del array de antenas en la capacidad MIMO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
103
105
4.2.1
Modelo de canal SCM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105
4.2.2
Efecto de la antena . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109
4.2.2.1
Estudio preliminar del tipo de array de antenas
. . . . 110
4.2.2.1.1
Tipo 1: array de dipolos verticales . . . . . . . 111
4.2.2.1.2
Tipo 2: seno en el plano horizontal
4.2.2.1.3
Tipo 3: diversidad por diagrama . . . . . . . . 112
4.2.2.1.4
Tipo 4: diversidad por polarización (dipolos
. . . . . . 112
vertical y horizontal) . . . . . . . . . . . . . . 113
4.2.2.1.5
Tipo 5: diversidad por polarización (dipolos
cruzados ±45◦ ) . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114
4.2.2.2
4.2.3
Transmisor variable . . . . . . . . . . . . . . . 114
4.2.2.1.7
Transmisor fijo . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
Espaciado entre elementos . . . . . . . . . . . . . . . . 116
4.2.2.2.1
Transmisor variable . . . . . . . . . . . . . . . 116
4.2.2.2.2
Transmisor fijo . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117
Configuración de array y acoplamiento mutuo . . . . . . . . . . . 117
4.2.3.1
4.3
4.2.2.1.6
Efecto del array en algoritmos MIMO . . . . . . . . . . 120
Evaluación de antenas MIMO en cámara reverberante . . . .
4.3.1
123
Monopolos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127
4.3.1.1
Array de dos Monopolos . . . . . . . . . . . . . . . . . 127
4.3.1.2
Array de cuatro Monopolos . . . . . . . . . . . . . . . . 128
102
4. EFECTO DEL ARRAY DE ANTENAS MIMO
4.3.1.2.1
Función de distribución acumulativa de la
señal recibida . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129
4.3.2
4.4
4.5
4.3.1.2.2
Ganancia por diversidad . . . . . . . . . . . . 131
4.3.1.2.3
Eficiencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131
4.3.1.2.4
Correlación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132
4.3.1.2.5
Capacidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133
Dipolos cruzados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134
4.3.2.1
Array de dos dipolos cruzados . . . . . . . . . . . . . . 135
4.3.2.2
Array de cuatro dipolos cruzados . . . . . . . . . . . . . 136
4.3.3
Antenas para UWB . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137
4.3.4
PIFAs para GSM y WLAN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139
4.3.5
Capacidad MIMO en función del tipo de antenas . . . . . . . . . 142
Efecto del array de antenas MIMO y el usuario . . . . . . . .
143
4.4.1
Efecto en el usuario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144
4.4.2
Efecto del usuario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144
Conclusiones y contribuciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
147
Bibliografı́a . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
149
4.1. Introducción
4.1
103
Introducción
Un elemento a tener muy en cuenta a la hora de diseñar un sistema MIMO es el elemento radiante. Los sistemas con múltiples antenas ofrecen mejores prestaciones cuando
el rango de la matriz de transferencia es mayor, una situación que se logra cuando la
correlación entre las diferentes antenas es baja. Ası́ pues, es necesario considerar distintas
propiedades de las antenas, como son la configuración del array, el diagrama de radiación,
la polarización y el acoplamiento mutuo [1–3].
La capacidad obtenida en los sistemas MIMO depende del número de elementos empleados en el array, de la distancia entre dichos elementos y la geometrı́a que ocupan en el
espacio. Existen diversas medidas atendiendo a diferentes configuraciones de array [4, 5].
En los sistemas MIMO, a medida que aumentamos el número de antenas a cada lado del
enlace, obtenemos mayor capacidad. Aunque no siempre ocurre ası́, ya que, por ejemplo,
en [6] se muestra que para un área pequeña determinada, situar demasiadas antenas no
mejora las prestaciones del sistema. En [7] se comparan las prestaciones MIMO sobre
arrays compactos limitados en espacio, pero no en número de antenas.
Existen numerosos trabajos que discuten acerca de la mejora lograda por el espaciado
entre antenas dentro del array. En [4] se obtiene ligera mejora al aumentar la distancia, al
igual que en [8], donde se tiene menor correlación al separar las antenas en un ordenador
portátil. Sin embargo, en [9] se obtiene mayor capacidad para menor espaciado entre
elementos además de un lı́mite entorno a 5λ.
En [10] se realiza un array de cuatro monopolos y se varı́a la distancia entre ellos
desde 0.2 a 2.5λ. De 0.2λ la capacidad disminuye hasta λ/2, a partir de la cual empieza
a aumentar hasta un espaciado de 2.5λ.
Otro parámetro a considerar es la geometrı́a o tipo de array, ya sea lineal, circular,
etc. En [4] se emplean distintas configuraciones, desde lineal hasta un array esférico. Por
otro lado, en [11] se simula el efecto de la orientación de la antena y cómo afecta a la
capacidad: para un ángulo del receptor varı́a el ángulo del array transmisor y viceversa.
Afecta en gran medida para dispersiones angulares pequeñas.
La diversidad angular se obtiene cuando las antenas tienen distinto diagrama de radiación. En [12] se compara la diversidad por ángulo y por espacio, utilizando cuatro
lóbulos de apuntamiento y cuatro antenas. Obtiene mejor diversidad angular cuando se
apunta con los diagramas a los dispersores del canal.
Por otro lado, es necesario realizar distintas antenas con diferentes diagramas para
estudiar las prestaciones del sistema en diferentes terminales [8]. En [13] se utiliza diversidad gracias a usar diferentes diagramas de radiación, donde la capacidad está limitada
por la correlación entre los subcanales y depende del entorno.
104
4. EFECTO DEL ARRAY DE ANTENAS MIMO
Y en [14] se simula un array de cuatro antenas y se compara la capacidad radiando con
diagramas de radiación diferentes. Para canales correlados se obtiene mayor capacidad
mediante el uso de diagramas de radiación distintos al omnidireccional.
Por otro lado, la diversidad en polarización se basa en transmitir las señales usando diferentes polarizaciones. Varios trabajos han sugerido que en un entorno rico en
multitrayecto, los tres vectores de componentes cartesianas de los campos eléctricos y
magnéticos pueden proveer seis señales incorreladas en el receptor [15–18]. En [19] se
simula la capacidad de un canal MIMO con tres dipolos ortogonales, teniendo que para
un receptor limitado en tamaño, la diversidad por polarización posee decorrelación local,
lo que aumenta la capacidad del canal.
Se han realizado pruebas con antenas de una y doble polarización, además de circular,
para evaluar su influencia en entornos Non-Line of Sight (NLoS) [20], logrando mayor
capacidad en el caso de la utilización de la doble polarización. En [21] se comparan por
simulación las prestaciones de sistemas MIMO doblemente polarizados, concluyendo que
para dos dipolos paralelos se tiene mayor capacidad que antenas doblemente polarizadas.
El acoplamiento mutuo entre antenas es un tema clave de interés para los sistemas
MIMO [22]. Se sabe que la distorsión del diagrama con espaciados de antena pequeños
crea diversidad angular que puede reducir la correlación de las señales [23–25]. Aunque
no en todos los casos, ya que en [26,27] se obtienen peores resultados al incluir los acoplos
entre antenas.
Por otro lado, se han realizado desarrollos teóricos para evaluar el efecto del acoplamiento sobre los sistemas MIMO [25, 28–30]. Estas aproximaciones construyen funciones
de transferencia relacionando las señales electrónicas en el receptor a las señales de entrada
en los terminales de las antenas transmisoras.
Un paso más allá en los sistemas MIMO es el uso de antenas reconfigurables en
función del entorno [31–33]. La reconfigurabilidad se puede realizar mediante MicroElectro-Mechanical Systems (MEMS) ofreciendo una mejora de prestaciones adaptándose
al entorno, variando diagramas de radiación e impedancias caracterı́sticas. Además, las
antenas reconfigurables integradas con técnicas de codificación espacio–temporales al entorno de propagación proveen un grado de libertad adicional.
Ası́ pues, este capı́tulo trata de aportar cómo influyen los parámetros del array a
la capacidad MIMO mediante simulaciones y medidas. Por tanto, se ha realizado un
estudio de la influencia de los distintos parámetros del array de antenas en las prestaciones
MIMO. En primer lugar se ha analizado, mediante un modelo de canal, cómo afecta el
número de elementos, el espaciado entre elementos, el tipo de array, el acoplamiento
mutuo y el efecto del array de antenas sobre los algoritmos MIMO mediante simulación.
Todos estos parámetros se pueden incluir como criterios de diseño a la hora de realizar
4.2. Estudio de la influencia de los parámetros del array de antenas en la
capacidad MIMO
105
antenas MIMO. Por otro lado, se han evaluado las prestaciones de los distintos arrays
de antenas implementadas y descritas en el capı́tulo anterior mediante medidas en una
cámara reverberante.
4.2
Estudio de la influencia de los parámetros del array de
antenas en la capacidad MIMO
En esta sección se realiza un estudio de cómo influyen los diferentes parámetros del
array de antenas en la capacidad del canal MIMO. Para ello, en primer lugar se describen los modelos de canal utilizados y se van variando diferentes parámetros como son
el número de elementos, tipo de elemento, espaciado entre elementos, configuración del
array y acoplamiento mutuo y efecto en algoritmos MIMO.
4.2.1
Modelo de canal SCM
El modelo de canal utilizado para simular los efectos de variación de diversas caracterı́sticas eléctricas y fı́sicas de la agrupación de antenas ha sido el 3GPP-3GPP2 SCM [34].
Es un modelo basado en propagación, que incluye parámetros fı́sicos en la simulación pero
también una base estocástica, ya que algunos de los parámetros se obtienen como variables
aleatorias. Por lo tanto, tiene las ventajas de los modelos de canal de tipo fı́sico y de
tipo estocástico. En la Figura 4.1 se muestra un esquema de los parámetros angulares
atendiendo a la estación base (Base Station (BS)) y terminal móvil (Mobile Station (MS)).
Cluster n
N
Subcamino m
array BS
N
: BS
'n ,m ,AoD
'n ,m ,AoA
: MS
Tn ,m , AoA
v
Gn ,AoA
Gn, AoD
TMS
Tn ,m , AoD
T BS
Tv
array MS
dirección perpendicular
al array MS
dirección perpendicular al
array BS
MS dirección
de trayecto
Figura 4.1: Parámetros angulares de BS y MS
Los parámetros indicados en la figura 4.1 son:
106
4. EFECTO DEL ARRAY DE ANTENAS MIMO
• ΩBS : Orientación del array de antenas de la BS, definida como la diferencia entre la
dirección perpendicular al array BS y la dirección de referencia del norte absoluto
(N).
• θBS : Dirección LoS–Angle of Departure (AoD) entre la BS y MS, con respecto a la
dirección perpendicular del array BS.
• δn,AoD : AoD para el camino n (n = 1 . . . N ) con respecto a LoS AoD θ0,BS .
• ∆n,m,AoD : Offset angular para el subcamino m (m = 1 . . . M ) del camino n con
respecto a δn,AoD .
• θn,m,AoD : AoD absoluta para el subcamino m (m = 1 . . . M ) del camino n en la BS
con respecto a la dirección perpendicular de la BS.
• ΩM S : Orientación del array de antenas de la MS, definida como la diferencia entre
la dirección perpendicular al array MS y la dirección de referencia del norte absoluto
(N).
• θM S : Ángulo entre la BS-MS LoS y la dirección perpendicular a la MS.
• δn,AoA : Angle of Arrival (AoA) para el camino n (n = 1 . . . N ) con respecto a LOS
AoA θ0,M S .
• ∆n,m,AoA : Offset para el subcamino m (m = 1 . . . M ) del camino n con respecto a
δn,AoA .
• ΩM S : AoA absoluta para el subcamino m (m = 1 . . . M ) del camino n en la MS con
respecto a la dirección perpendicular de la BS.
• v: vector velocidad de la MS.
• θv : Ángulo del vector velocidad con respecto a la dirección perpendicular de la MS:
θv =arg(v).
Una vez definidos los parámetros correspondientes, se procede a general los coeficientes
de la matriz del canal. Para un elemento S del array lineal de la BS y un elemento
U del array lineal de la MS, los coeficientes del canal para uno de las N componentes
multicamino vienen dadas por una matriz U × S de amplitudes complejas. La matriz
del canal se denota por las n componentes multicamino (n = 1 . . . N ) como Hn (t). La
componente (u, s) (s = 1 . . . S; u = 1 . . . U ) de Hn (t) viene dada por (4.1):
hu,s,n (t) =
r
M
Pn σSF X
(ψBS · ψM S · ϑM S )
M
m=1
(4.1)
4.2. Estudio de la influencia de los parámetros del array de antenas en la
capacidad MIMO
107
con:
q
GBS (θn,m,AoD ) · exp (j (kds sin(θn,m,AoD ) + Φn,m ))
q
GM S (θn,m,AoA ) · exp (j (kdu sin(θn,m,AoA )))
=
ψBS =
(4.2)
ψM S
(4.3)
ϑM S
= exp (jk kvk cos (θn,m,AoA − θv ) t)
(4.4)
donde
• Pn es la potencia del camino n.
• σSF es el desvanecimiento lento de caracterı́stica lognormal, aplicado como un
parámetro general a los n caminos para una simulación dada.
• M es el número de subcaminos por camino.
• θn,m,AoD es la AoD para el subcamino m del camino n.
• θn,m,AoA es el AoA para el subcamino m del camino n.
• GBS (θn,m,AoD ) es la ganancia de la antena de la BS de cada elemento del array.
• GM S (θn,m,AoA ) es la ganancia de la antena de la MS de cada elemento del array.
• j es la raı́z cuadrada de -1.
• k es el número de onda donde es la longitud de onda portadora en metros.
• ds : es la distancia en metros desde el elemento de la antena s de la BS a la antena
de referencia (s = 1). Para la antena de referencia, s = 1, d1 =0.
• du : es la distancia en metros desde el elemento de la antena u de la MS a la antena
de referencia (u = 1). Para la antena de referencia, u = 1, d1 =0.
• Φn,m es la fase del subcamino m del camino n.
• kvk es la magnitud del vector velocidad de la MS.
• θv es el ángulo del vector velocidad de la MS.
Una opción que permite este modelo de canal es la de introducir polarización tanto
en las antenas como en el canal, ya que debido a que el espaciado en muchos terminales
móviles entre antenas es menor que media longitud de onda. Ası́ pues, utilizando diversidad en polarización se reduce el espaciado entre antenas y, por lo tanto, el espacio
que ocupa el array. El procedimiento para calcular los coeficientes de la matriz del canal
108
4. EFECTO DEL ARRAY DE ANTENAS MIMO
es similar a (4.1) pero teniendo en cuenta la parte que se acopla de una componente de
polarización a otra. Ası́ pues, tenemos que:
r
M
Pn σSF X T
hu,s,n (t) =
χBS · ζv,h · χM S · ψBS · ψM S · ϑM S
M
(4.5)
m=1
con:
χBS
ζv,h
χM S
=
"
(v)
χBS (θn,m,AoD )
(h)
#
χBS (θn,m,AoD )


√
(v,h)
r
exp jΦ(v,v)
exp
jΦ
n1
n,m
n,m

=  √
(h,v)
(h,h)
rn2 exp jΦn,m
exp jΦn,m
" (v)
#
χM S (θn,m,AoA )
=
(h)
χM S (θn,m,AoA )
(4.6)
(4.7)
(4.8)
donde:
(v)
• χBS (θn,m,AoD ) es la respuesta compleja de la antena de la BS para la componente
de polarización V.
(h)
• χBS (θn,m,AoD ) es la respuesta compleja de la antena de la BS para la componente
de polarización H.
(v)
• χM S (θn,m,AoA ) es la respuesta compleja de la antena de la MS para la componente
de polarización V.
(h)
• χM S (θn,m,AoA ) es la respuesta compleja de la antena de la MS para la componente
de polarización H.
(·)
• χM S (·) es la ganancia de la antena.
• rn1 es la variable aleatoria que representa la relación de potencia de las ondas del
camino n que dejan la BS en la dirección vertical y llegan a la MS en la dirección
horizontal (v-h) con respecto a aquellas que dejan en la dirección vertical y llegan
en la dirección vertical (v-v). Cabe señalar que rn =1/XPD.
• rn2 es la variable aleatoria que representa la relación de potencia de las ondas del
camino n que dejan la BS en la dirección horizontal y llegan a la MS en la dirección
vertical (h-v) con respecto a aquellas que dejan en la dirección vertical y llegan en
la dirección vertical (v-v). Las variables rn 1 y rn 2 son i.i.d.
(x,y)
• Φn,m es la diferencia de fase del subcamino m del camino n entre la componente x
(horizontal h o vertical v) del elemento de la BS y la componente y (horizontal h o
vertical v) del elemento de la MS.
4.2. Estudio de la influencia de los parámetros del array de antenas en la
capacidad MIMO
109
Sin embargo, en algunas aplicaciones en las que puede no ser de interés conocer la
pérdida por camino, es necesario incluir en (4.5) una normalización de potencia de las
matrices del canal teniendo en cuenta que la pérdida del camino depende de la polarización.
A causa de esto, cuando la opción de polarización se activa, los elementos de la matriz del
canal no tienen potencia unidad. Además, las potencias de los elementos de la matriz del
canal dependen de los valores aleatorios de la relación de discriminación de polarización
cruzada (XPD). En algunas aplicaciones puede no ser de interés en la pérdida del camino, y
se prefiere normalizar la potencia de los elementos de la matriz del canal a una constante, es
decir, independiente de las relaciones XPD. De este modo, la expresión (4.7) se modificarı́a
de la siguiente manera:
ζv,h
 s


=


r
xpd1
1
(v,v)
(v,h)
exp jΦn,m
exp jΦn,m
1 + xpd1
1 + xpd1
s
r
1
xpd2
(h,v)
exp jΦn,m
exp jΦ(h,h)
n,m
1 + xpd2
1 + xpd2






(4.9)
donde xpd1 = 1/rn1 y xpd2 = 1/rn2 .
4.2.2
Efecto de la antena
Para realizar las distintas simulaciones, se ha utilizado la implementación en Matlab
del modelo de canal SCM [35]. Ası́ pues, los parámetros adecuados para un entorno tı́pico
de WLAN se configuran como muestra la Tabla 4.1 [36]. Se ha utilizado este escenario
para las simulaciones, pero la metodologı́a es válida para cualquier entorno.
Parámetro
Valor
Entorno
micro-urbano
Radio de la célula
100 m
Altura tx
3m
Altura rx
1.5 m
AoD max
180º
Velocidad MS
1 m/s
Número de muestras por iteración
100
Número de iteraciones
1000
Tabla 4.1: Parámetros utilizados en el modelo de canal
El modelo de canal genera una matriz de canal de banda ancha H(t, τ ), donde τ
representa el retardo asociado a cada camino. Con el objetivo de comparar los resultados,
110
4. EFECTO DEL ARRAY DE ANTENAS MIMO
se calcula la matriz de canal en banda estrecha para la frecuencia central f0 :
H(t) =
L
X
H(t, τn )e(−j2πfo τn )
(4.10)
n=1
Una vez obtenida la matriz H en banda estrecha (H(t)), se calcula la capacidad del
canal MIMO mediante la expresión
ρ
H
C = log2 det IMR +
HH
MT
bps/Hz
(4.11)
Cabe señalar que en las simulaciones realizadas sin variar la Signal to Noise Ratio
(SNR), se utilizará una SNR=10 dB, al igual que el espaciado entre elementos, que será
de λ/2, tanto para el array de antenas transmisoras como el del array en recepción.
4.2.2.1
Estudio preliminar del tipo de array de antenas
En primer lugar, y para comparar de un modo genérico las capacidades obtenidas
con el modelo SCM, la Figura 4.2(a) muestra la CDF de un canal MIMO en función del
número de antenas en transmisión y recepción. Ası́ pues, tenemos canales MT ×MR donde
MT = MR = 1 a 4. Se compara además la capacidad obtenida mediante el modelo de
canal SCM y un canal Rayleigh i.i.d. Por otro lado, según (4.11) la capacidad MIMO
varı́a en función de la SNR. En este sentido se ha obtenido la capacidad media para los
sistemas MIMO MT × MR , con MT = MR = 1 a 4 (Figura 4.2(b)).
10
1
1x1
2x2
3x3
4x4
Probabilidad (C<abcisa)
0.6
1x1 SCM
2x2 SCM
3x3 SCM
4x4 SCM
1x1 i.i.d.
2x2 i.i.d.
3x3 i.i.d.
4x4 i.i.d.
0.4
0.2
0
0
2
4
6
8
10
capacidad (bps/Hz)
12
(a) CDF de la capacidad
14
16
capacidad (bps/Hz)
8
0.8
6
4
2
0
0
5
10
SNR (dB)
15
20
(b) Capacidad frente a la SNR
Figura 4.2: Capacidad del canal MIMO en función del número de antenas
Una vez observado el efecto de MT × MR elementos radiantes sobre la capacidad
del canal MIMO, a continuación se va a incluir el diagrama de radiación, obtenido de
simulaciones electromagnéticas, en el cálculo de la matriz del canal. Para ello, se ha
4.2. Estudio de la influencia de los parámetros del array de antenas en la
capacidad MIMO
111
variado el tipo de antena. Cabe señalar que se ha utilizado el canal con polarización ya
que se acerca más a la situación real.
Además se han realizado dos tipos de simulaciones utilizando diferentes tipos de arrays
de antenas. En la primera, se emplea cada tipo de antena en transmisión y recepción
simultáneamente. Es decir, que si se utiliza el array de antenas tipo i en transmisión (i=1
a 5 ), también se usa el tipo i en recepción.
En la segunda, se fija como array transmisor el tipo 1, con lo que sólo variamos el tipo
de antena en recepción. De esta manera, simulamos el efecto de tener una misma estación
base y diferentes terminales de usuario.
Por otro lado, y debido a que se va a estudiar el empleo de diferentes antenas con polarización en el canal, se han añadido dos tipos de arrays de antenas que ofrecen diversidad
por polarización.
Además, cabe señalar que para las simulaciones realizadas a cabo en este capı́tulo no
se han tenido en cuenta acoplamiento entre elementos del array de antenas.
4.2.2.1.1
Tipo 1: array de dipolos verticales
El primer array de antenas está constituido por dos dipolos verticales iguales cuyo
diagrama de radiación en campo en el plano horizontal es omnidireccional, como muestra
la Figura 4.3. El diagrama en el plano vertical no se ha tenido en cuenta para el cálculo
de los coeficientes del canal, ya que el modelo SCM es 2-D y no tiene en cuenta el plano
de elevación, salvo para el cálculo de la atenuación.
|E(φ)| con θ=π/2
90
1.5
tipo 1
60
120
1
30
150
0.5
180
0
210
330
240
300
270
Figura 4.3: Diagrama de radiación de la antena tipo 1
Cabe señalar que para los demás tipos de antenas se ha considerado que en el plano
112
4. EFECTO DEL ARRAY DE ANTENAS MIMO
vertical radia igual que el tipo 1. Esto se tiene en cuenta para el cálculo de la directividad:
D0 = Z
4π
f (θ, φ) dΩ
Ω
=Z Z
θ
4π
(4.12)
f (θ, φ) sin(φ)dφdθ
φ
Donde f (θ, φ) indica el diagrama de intensidad de radiación normalizado en elevación y
azimut. Para el caso de un dipolo vertical λ/2, el diagrama de radiación es omnidireccional
en el plano horizontal, pero en el vertical lo hace siguiendo la expresión:
π
cos
(cos(θ))
2
f (θ) =
sin(θ)
(4.13)
Por lo tanto, la función (4.13) se va a utilizar como diagrama vertical para calcular la
directividad de los demás tipos de antenas.
4.2.2.1.2
Tipo 2: seno en el plano horizontal
El array tipo 2 está formado por dos elementos que radian siguiendo la función sin(φ)
como muestra la figura 4.4. De este modo, obtenemos un diagrama en el plano horizontal
más directivo que el tipo 1.
|E(φ)| con θ=π/2
120
90 2
1.5
60
1
150
30
0.5
180
0
330
210
300
240
270
Figura 4.4: Diagrama de radiación de la antena tipo 2
4.2.2.1.3
Tipo 3: diversidad por diagrama
El tercer tipo de array está formado por dos elementos que radian de diferente manera.
Ası́, una antena radia siguiendo la función sin(φ) y la otra mediante cos(φ), con lo que
se ha buscado diversidad por diagrama de radiación, como muestra la figura 4.5. En la
figura 4.5(a) se representa el diagrama de la antena 1 y en la figura 4.5(b) el de la antena
2.
4.2. Estudio de la influencia de los parámetros del array de antenas en la
capacidad MIMO
113
|E(φ)| con θ=π/2
120
90 2
60
1.5
1
150
|E(φ)| con θ=π/2
120
30
90 2
60
1.5
1
150
0.5
30
0.5
180
0
210
330
240
180
0
330
210
300
240
270
300
270
(a) Antena 1
(b) Antena 2
Figura 4.5: Diagrama de radiación del array tipo 3
4.2.2.1.4
Tipo 4: diversidad por polarización (dipolos vertical y horizontal)
Para el array de antenas tipo 4 se ha situado un dipolo vertical y otro en posición
horizontal, por lo que cada uno aprovecha una polarización (v y h, respectivamente). La
figura 4.6(a) representa el diagrama de la polarización vertical de la antena 1 para el
plano horizontal. Ası́, la figura 4.6(b) muestra el diagrama de polarización horizontal
correspondiente a la antena 2 en el plano de azimut. Cabe señalar, que la componente
contrapolar (horizontal para la antena 1 y vertical para la 2) es despreciable con respecto
a la componente polar.
|E(φ)| con θ=π/2
|E(φ)| con θ=π/2
90 1.5
90 1.5
120
60
120
60
1
1
150
150
30
0.5
180
0
330
210
300
240
270
(a) Antena 1
30
0.5
180
0
210
330
240
300
270
(b) Antena 2
Figura 4.6: Diagrama de radiación del array tipo 4
114
4. EFECTO DEL ARRAY DE ANTENAS MIMO
4.2.2.1.5
Tipo 5: diversidad por polarización (dipolos cruzados ±45◦ )
A diferencia del array tipo 4, la diversidad en polarización para el array de antenas
tipo 5 se obtiene mediante dipolos cruzados con una inclinación de ±45◦ . Por lo tanto,
la figura 4.7 muestra el diagrama de radiación de ambos dipolos para el plano horizontal.
Cabe señalar que ambas antenas tienen el mismo diagrama para ambas polarizaciones.
|E(φ)| con θ=π/2
|E(φ)| con θ=π/2
120
150
90 1
0.8 60
0.6
0.4
0.2
180
120
150
30
0
210
330
240
300
90 1
0.8 60
0.6
0.4
0.2
180
30
0
210
330
240
270
(a) Antena 1
300
270
(b) Antena 2
Figura 4.7: Diagrama de radiación del array tipo 5
4.2.2.1.6
Transmisor variable
Para el mismo tipo de antena de transmisión y recepción se ha calculado la capacidad
del canal MIMO según (4.11), normalizando la potencia del canal de todas simulaciones
con respecto al caso de la antena omnidireccional tipo 1, ası́ de este modo, se comparan
los distintos arrays respecto a uno de referencia. Para todos los casos se utiliza un array
de dos antenas en el transmisor y otro array de dos antenas en el receptor. Ası́, tenemos
un sistema MIMO 2 × 2. Este esquema se va a utilizar para el resto de simulaciones que
comparan el tipo de antena. Cabe señalar que para todos los casos se ha tenido en cuenta
un espaciado entre elementos del array de λ/2, tanto en transmisión como en recepción.
La Figura 4.8(b) muestra la CDF de la capacidad, que representa la probabilidad
de que la capacidad sea menor que el valor de la abscisa. Ası́ pues, se muestra la CDF
comparando los diferentes tipos de antenas. Si atendemos a la capacidad de outage al 10%
se obtiene que la tipo 1 presenta mayor capacidad. Además, el array tipo 3 es el segundo
en prestaciones, es decir, que la diversidad por diagrama es mejor que la diversidad por
polarización e incluso que la directividad, ya que los arrays de antenas tipo 4 y 5 tienen
menor capacidad que la 3, al igual que el array tipo 2. Cabe señalar que estos resultados
son válidos para el escenario considerado en la Tabla 4.1.
4.2. Estudio de la influencia de los parámetros del array de antenas en la
capacidad MIMO
115
4.2.2.1.7
Transmisor fijo
En este caso el transmisor está constituido por un array tipo 1 mientras que el receptor
cambia desde el tipo 1 al 3. Como se observa en la Figura 4.8(b), si atendemos a la
capacidad de outage, las prestaciones de los arrays tipo 2 y 3 han mejorado, ya que
aprovechan la omnidireccionalidad del transmisor. Sin embargo, las peores prestaciones
en cuanto a capacidad las ofrecen los arrays con diversidad de polarización (4 y 5).
Esto es debido a que el transmisor no presenta esta caracterı́stica, por lo que sólo
transmite en una polarización (vertical) y, por lo tanto, se pierde capacidad al perder
potencia recibida, ya que normalizamos la potencia del canal con respecto al caso del
array tipo 1.
(a) Transmisor variable
(b) Transmisor fijo
Figura 4.8: Cdf de la capacidad de los distintos diagramas
116
4. EFECTO DEL ARRAY DE ANTENAS MIMO
4.2.2.2
Espaciado entre elementos
En este apartado se estudia el efecto que produce la separación entre elementos en el
array de antenas transmisor y receptor sobre la capacidad media del canal MIMO. Ası́
pues, se han realizado un estudio para el caso de utilizar el mismo tipo de antena en
transmisión y recepción y otro para el caso de un array tipo 1 en el receptor, variando las
transmisoras. En ambos casos se utilizará un esquema MIMO 2 × 2. Se estudiará el caso
de los tipos 1, 2 y 3, ya que en el caso de arrays de doble polarización se ha considerado
que las antenas se sitúan en el mismo punto, sin separación alguna entre ellas.
Además, en todos los casos el espaciado entre elementos a estudiar varı́a entre 0.1λ
y 1.5λ. Cabe señalar que con el objetivo de comparar las capacidades entre antenas, las
matrices de canal MIMO obtenidas para cada tipo de antena y distancia están normalizadas con respecto a la potencia de la matriz del canal en cada espaciado del array tipo
1.
4.2.2.2.1
Transmisor variable
En este primer caso, se estudian las capacidades MIMO empleando diferentes tipos
de array de antenas, manteniendo el mismo tipo en transmisión y recepción. Ası́ pues, se
obtiene la gráfica de la Figura 4.9(a), donde se muestra que la capacidad para el caso del
array tipo 3 apenas se ve afectada por el espaciado entre los elementos, aunque mejora a
medida que aumenta éste.
Esto es debido a que hace uso de la diversidad por diagrama de radiación. Sin embargo,
para el tipo 2, se observa una caı́da en torno a un espaciado de λ/2. A partir de 0.6λ, la
capacidad aumenta hasta 1.5 veces la longitud de onda.
(a) Transmisor variable
(b) Transmisor fijo
Figura 4.9: Capacidad en función del espaciado entre elementos
4.2. Estudio de la influencia de los parámetros del array de antenas en la
capacidad MIMO
117
4.2.2.2.2
Transmisor fijo
Este apartado se centra en fijar el array de tipo 1 en el transmisor y variar el tipo
de array en el receptor. La Figura 4.9(b) representa la capacidad variando el espaciado,
donde se observa un incremento a medida que aumentamos el espaciado en el tipo 3. Sin
embargo, para un espaciado en torno a λ/2 en el tipo 2, la capacidad media se mantiene
constante, hasta que a partir de 0.6λ comienza a aumentar hasta un espaciado de 1.5 λ,
excepto en un decremento en una distancia de una longitud de onda.
4.2.3
Configuración de array y acoplamiento mutuo
Para el estudio del acoplamiento mutuo se han estudiado diferentes tipos de configuraciones de array para evaluar cómo afectan los acoplos a la capacidad MIMO atendiendo
al tipo de configuración, ya sea lineal, rectangular o circular. Para ello, se han realizado
estudios para situaciones de entornos indoor en situación NLoS se ha considerado el uso
del modelo de Kronecker [37], ya que permite aislar el transmisor considerándolo ideal
(sin acoplos entre elementos) y estudiar el caso del receptor o viceversa y puede incluir el
efecto de los acoplos. En este modelo, la matriz del canal viene dada por
H = (RR )1/2 G(RT T )1/2
(4.14)
donde R representa la matriz de correlación y G es un canal Rayleigh i.i.d. El (·)1/2 hace
referencia a la descomposición de Cholesky. Y para calcular la capacidad, si asumimos
que no hay CSI en el transmisor, ésta se obtiene mediante la expresión 4.11.
En los sistemas MIMO, la ganancia por diversidad y la capacidad dependen de los
coeficientes de correlación vistos desde los puertos de antena. Aquı́, nos vamos a centrar
en la matriz de correlación en el receptor. Los coeficientes de correlación se calculan
siguiendo la expresión [38]
CRij
p
= Di Dj
Z Z
Fi (Ω)Fi (Ω)H P (Ω)dΩ
(4.15)
4π
donde Di y Fi (Ω) son la directividad y el diagrama de radiación normalizado de la antena
i, respectivamente. P (Ω) representa el espectro de potencia angular o azimutal, Power
Azimuth Spectrum (PAS), sobre la esfera de 4π, Ω = (θ, φ) y 0 ≤ CRij ≤ 1.
En un entorno rico en dispersores, para un caso ideal de NLoS, se puede asumir un
PAS uniforme, con lo que P (Ω) = 1/4π. En este caso, los coeficientes de correlación vistos
desde los puertos de antena se pueden obtener de [38] como
CR = IMR − SH S
(4.16)
118
4. EFECTO DEL ARRAY DE ANTENAS MIMO
donde S representa la matriz de dispersión del array de antenas. En general, se desea
tener CR = IMR , lo cual se obtiene cuando todos los puertos del array están adaptados
(S = 0). Si a es el vector excitación para un array dado, la potencia disipada (PD ) en las
antenas viene expresada por
PD = aH IR − SH S a
(4.17)
Para el estudio de los acoplos se han diseñado tres configuraciones de array: lineal,
rectangular y circular. Por simplicidad, los elementos radiantes son dipolos y se han realizado las simulaciones por separado de cada una de las configuraciones en CST Microwave
Studior para espaciados entre elementos variando entre 0.1λ y λ, en pasos de 0.1λ. De las
simulaciones en CST se han obtenido los resultados de diagramas de radiación embebidos
de cada elemento ası́ como la matriz de parámetros S, todo ello para cada configuración y
cada espaciado entre elementos. Ası́ pues, no sólo vamos a ver los acoplos en los elementos
Sij , sino que también el diagrama embebido de cada elemento del array se verá afectado
y variará con respecto al caso aislado.
En primer lugar se ha estudiado el caso de un array formado por 4 antenas y dos
configuraciones: una lineal y otra con forma cuadrada, dado que la forma de un cı́rculo es
la misma que un cuadrado en el caso de 4 elementos. La Figura 4.10 muestra los esquemas
para ambas configuraciones.
(a) Lineal
(b) Cuadrada
Figura 4.10: Configuraciones 4 × 4
La Figura 4.11 muestra los resultados de capacidad obtenida para el caso de una
configuración MIMO 4 × 4 considerando el transmisor ideal (Figura 4.11(a)) y variando la
configuración en el transmisor (Figura 4.11(b)), para un transmisor con espaciado entre
elementos de λ.
Según muestra la Figura 4.11(a), hasta 0.4λ el array rectangular ofrece mejores prestaciones que el lineal, lo que es útil para el caso de que se disponga de una limitación de
espacio en el receptor destinada a la antena. A partir de ahı́, el array lineal presenta una
ligera ventaja respecto al rectangular.
4.2. Estudio de la influencia de los parámetros del array de antenas en la
capacidad MIMO
119
11.5
11
11
10
10.5
9
9.5
Linear
Square
9
8.5
8
Capacity [bps/Hz]
Capacity [bps/Hz]
10
TX Linear, Rx Linear
TX Linear, Rx Square
TX Square, Rx Linear
TX Square, Rx Square
8
7
6
7.5
5
7
6.5
0.2
0.4
0.6
0.8
spacing [d/λ]
1
1.2
1.4
(a) Tx ideal
4
0.2
0.4
0.6
0.8
spacing [d/λ]
1
1.2
1.4
(b) Variando tipo de Tx
Figura 4.11: Capacidad MIMO 4 × 4 variando el tipo de configuración de array
Un paso más allá es estudiar tanto el transmisor como el receptor variando el tipo
de configuración de array y espaciado entre elementos. En este sentido, la Figura 4.12
muestra las capacidades obtenidas para el caso de todas las combinaciones posibles. Para
un espaciado entre elementos dado en el transmisor (o receptor) lineal, las mayores capacidades se obtienen para el receptor (o transmisor) con la configuración lineal siempre
y cuando ésta sea mayor de 0.4λ, ya que para valores inferiores de espaciado entre elementos, la configuración cuadrada ofrece mejores prestaciones. Ası́ pues, para espaciados
menores que 0.4λ, la mejor configuración transmisor–receptor es la cuadrada–cuadrada.
Sin embargao, para valores superiores a 0.4λ de espaciado, las mejores prestaciones en
cuanto a capacidad se obtiene para una configuración lineal–lineal. Esto se debe a cómo
afectan los acoplos entre elementos en ambas configuraciones.
Por otro lado, para incluir la configuración de array circular, se ha elegido un esquema
MIMO de 9 × 9. Ası́, tendremos una configuración lineal, una configuración matricial (ya
que tendrá forma de matriz 3 × 3 con los elementos equiespaciados) y una configuración
circular, situando los elementos cada 40◦ . Los esquemas para ambas configuraciones se
representan en la Figura 4.13.
La Figura 4.14 muestra los resultados de capacidad obtenidos considerando el transmisor ideal (Figura 4.14(a)) y variando la configuración en el transmisor (Figura 4.14(b)),
para un transmisor con espaciado entre elementos de λ.
Además, al igual que para el caso anterior de 4 × 4, se han obtenido los resultados para
todas las combinaciones de tipo de configuración y espaciado entre elementos. La Figura
4.15 muestra todas las capacidades obtenidas.
Los resultados muestran que los acoplos influyen menos en el array lineal, después en
el circular y por último en el matricial. Esto se puede utilizar como criterio de diseño,
ya que en el caso de que se tenga un espacio limitado para situar el array MIMO, estos
120
4. EFECTO DEL ARRAY DE ANTENAS MIMO
1
1
10
0.9
0.8
10
0.9
0.8
9
9
0.7
0.7
7
0.5
8
d(λ) Tx
d(λ) Tx
8
0.6
0.6
0.5
0.4
7
0.4
6
6
0.3
0.3
5
0.2
0.2
0.1
0.1
0.1
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
d(λ) Rx
0.7
0.8
0.9
1
5
(a) Tx Lineal, Rx Lineal
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
d(λ) Rx
0.7
0.8
0.9
1
(b) Tx Lineal, Rx Cuadrada
1
1
10
0.9
10
0.9
0.8
0.8
9
9
0.7
0.7
d(λ) Tx
d(λ) Tx
8
0.6
0.5
7
8
0.6
0.5
7
0.4
0.4
6
0.3
0.3
0.2
0.2
5
6
5
0.1
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
d(λ) Rx
0.7
0.8
0.9
(c) Tx Cuadrada, Rx Lineal
1
0.1
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
d(λ) Rx
0.7
0.8
0.9
1
(d) Tx Cuadrada, Rx Cuadrada
Figura 4.12: Capacidad MIMO 4×4 variando el tipo de configuración de array y espaciado
entre elementos
(a) Matricial
(b) Circular
Figura 4.13: Configuraciones 9 × 9
resultados muestran qué array se adapta mejor a un determinado escenario.
4.2.3.1
Efecto del array en algoritmos MIMO
Se ha desarrollado un software para el estudio de cómo influye el array de antenas en
las prestaciones de los algoritmos de procesado MIMO para diversidad o multiplexación
espacial. Ası́, se ha implementado en Matlab una aplicación llamada ”MIMOSim” que
4.2. Estudio de la influencia de los parámetros del array de antenas en la
capacidad MIMO
121
26
24
22
24
Capacity [bps/Hz]
Capacity [bps/Hz]
20
22
Linear
Matrix
Circular
20
18
TX Linear, Rx Linear
TX Linear, Rx Matrix
TX Linear, Rx Circular
TX Matrix, Rx Linear
TX Matrix, Rx Matrix
TX Matrix, Rx Circular
TX Circular, Rx Linear
TX Circular, Rx Matrix
TX Circular, Rx Circular
18
16
14
12
10
8
16
6
14
0.2
0.4
0.6
0.8
spacing [d/λ]
1
1.2
4
1.4
0.2
(a) Tx ideal
0.4
0.6
0.8
spacing [d/λ]
1
1.2
1.4
(b) Variando tipo de Tx
Figura 4.14: Capacidad MIMO 9 × 9 para diferentes configuraciones
1
1
1
22
22
0.9
0.9
20
20
0.8
0.8
18
18
0.7
16
0.5
0.6
14
0.5
10
10
0.3
0.3
0.3
8
8
8
0.2
0.2
0.2
6
0.4
0.5
0.6
d(λ) Rx
0.7
0.8
0.9
6
6
0.1
0.1
1
(a) Tx Lineal, Rx Lineal
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
d(λ) Rx
0.7
0.8
0.9
0.1
0.1
1
(b) Tx Lineal, Rx Matricial
1
20
18
0.7
16
0.6
14
16
d(λ) Tx
d(λ) Tx
0.5
0.5
12
0.4
10
10
10
0.3
0.3
0.3
8
8
8
0.2
0.2
0.2
6
6
6
0.1
0.1
1
(d) Tx Matricial, Rx Lineal
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
d(λ) Rx
0.7
0.8
0.9
0.1
0.1
1
(e) Tx Matricial, Rx Matricial
1
20
18
0.7
16
14
0.5
0.3
0.2
1
(g) Tx Circular, Rx Lineal
10
0.3
8
8
0.2
6
0.9
12
0.4
10
8
0.8
14
0.5
0.4
0.7
0.6
12
10
0.5
0.6
d(λ) Rx
16
d(λ) Tx
d(λ) Tx
0.6
12
0.4
1
22
0.7
0.3
0.9
0.8
16
0.2
0.8
18
0.7
0.2
0.7
20
18
0.3
0.5
0.6
d(λ) Rx
1
0.8
0.4
0.4
0.9
20
0.8
0.5
0.3
22
0.9
14
0.2
(f) Tx Matricial, Rx Circular
1
22
0.9
0.6
14
12
0.4
0.9
0.6
0.5
12
0.4
0.8
1
22
0.7
0.7
0.9
0.8
16
0.5
0.6
d(λ) Rx
0.8
18
0.7
0.4
0.7
20
18
0.3
0.5
0.6
d(λ) Rx
1
0.8
0.2
0.4
0.9
20
0.8
14
0.3
22
0.9
0.6
0.2
(c) Tx Lineal, Rx Circular
1
22
0.9
d(λ) Tx
12
0.4
10
0.3
14
12
0.4
0.2
0.6
0.5
12
0.4
d(λ) Tx
16
d(λ) Tx
14
d(λ) Tx
d(λ) Tx
16
0.1
0.1
18
0.7
0.6
0.1
0.1
20
0.8
0.7
0.1
0.1
22
0.9
6
6
0.1
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
d(λ) Rx
0.7
0.8
0.9
1
(h) Tx Circular, Rx Matricial
0.1
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
d(λ) Rx
0.7
0.8
0.9
1
(i) Tx Circular, Rx Circular
Figura 4.15: Capacidad MIMO 9 × 9 para diferentes configuraciones
permite incluir parámetros electromagnéticos del array de antenas en simulaciones a nivel
122
4. EFECTO DEL ARRAY DE ANTENAS MIMO
de algoritmos MIMO [39].
La Figura 4.16 muestra la ventana principal de la aplicación. Este simulador se ha
desarrollado buscando la mayor usabilidad y facilidad para el usuario, integrando en la
ventana principal la introducción y presentación de datos. Básicamente se compone de tres
módulos (transmisor, canal y receptor) en los que podemos modificar varios parámetros.
En el transmisor se puede elegir el tipo de algoritmo de codificación (Alamouti [40] o
V-BLAST [41]), los parámetros para la modulación (M-PSK o M-QAM) o el número de
antenas. Por otro lado, se puede seleccionar entre un canal Rayleigh, 3GPP, W802.11n o
un canal medido y almacenado. Y, por último, en el receptor se configuran las antenas y
la relación señal a ruido para las gráficas de BER.
Figura 4.16: Ventana principal del MIMOSim
La aplicación está basada en una programación orientada a objetos para que sea
modular y pueda tener una fácil extensión añadiendo futuros módulos al sistema. La
Figura 4.17 ilustra el diagrama de clases de la aplicación mostrando las propiedades y
métodos correspondientes que la forman.
Dado que la ventaja del MIMOSim es incluir los parámetros del array de antenas
se han realizado simulaciones incluyendo los resultados de las tres configuraciones del
array de PIFAs diseñado en la sección 3.5.2, incluyendo además los resultados obtenidos
de la implementación real del array. Para ello, se ha elegido el canal 3GPP y se han
incluido los diagramas de radiación de las antenas. Como resultado, la Figura 4.18(a)
representa los resultados de BER en función de la SNR para las configuraciones A, B, C y
4.3. Evaluación de antenas MIMO en cámara reverberante
123
Figura 4.17: Diagrama UML del MIMOSim
la implementación real, obteniendo mejores prestaciones en la configuración A, finalmente
elegida para la construcción. Por otro lado, la figura 4.18(b) muestra la comparativa de
la antena implementada de la configuración 1 con ambos algoritmos MIMO, observando
mejores prestaciones en cuanto a SNR para el caso de utilizar Alamouti, dado que el
objetivo de este algoritmo es mejorar la SNR y no maximizar la tasa binaria como el
V-BLAST.
−1
10
0
10
−1
10
−2
10
−2
BER
BER
10
−3
10
−3
10
−4
10
PIFA alamouti 2x2
Config B alamouti 2x2
Config C alamouti 2x2
Config A alamouti 2x2
−5
10
0
2
4
6
8
10
Eb/No (dB)
−4
10
PIFA alamouti 2x2
PIFA MMSE−VBLAST 2x2
−5
12
(a) Distintas antenas
14
16
10
0
5
10
15
EbNo (dB)
(b) Distintos algoritmos
Figura 4.18: Simulación distintas configuraciones del array de PIFAs con algoritmo Alamouti y V-BLAST
4.3
Evaluación de antenas MIMO en cámara reverberante
Un paso más en la evaluación de antenas MIMO, en lugar de simular las caracterı́sticas
del canal MIMO e introducir los parámetros electromagnéticos de las antenas, es generar
124
4. EFECTO DEL ARRAY DE ANTENAS MIMO
artificialmente un canal MIMO multitrayecto en un entorno controlado como es una
cámara reverberante.
Una cámara reverberante es un entorno controlado para crear óptimamente un entorno
rico en multitrayecto. Se basa en una cavidad metálica que es suficientemente grande
como para soportar varios modos resonantes, los cuales son perturbados por objetos que
se desplazan dentro de la cámara, de manera que se crea un entorno de desvanecimientos.
Ası́ pues, la cámara reverberante representa un entorno multitrayecto isotrópico similar al
tipo de entorno que encontramos en interiores, con una distribución uniforme en elevación
y azimut [42]. Ası́ pues, este entorno puede generar canales Rayleigh, tı́picamente dados
en interiores con multitrayecto cuando se tiene una situación de NLoS.
De esta manera, se miden las matrices H del canal MIMO generado con las antenas
baj0 medida y se evalúan las prestaciones de las mismas. Es un método sencillo para
comparar las prestaciones de diferentes antenas, ya que se tiene un entorno controlado en
el que se puede repetir el proceso.
La cámara reverberante en la que se han llevado a cabo las medidas [43] consiste en una
pequeña cámara hecha de paredes metálicas con una plataforma para situar las antenas
que se van a medir, varias antenas colocadas en el techo y paredes laterales y plataformas
metálicas móviles que se controlan mecánicamente para generar el multitrayecto [42]. La
Figura 4.19 muestra un esquema de la cámara utilizada.
Figura 4.19: Dibujo de la cámara reverberante (de [42])
En primer lugar, en la plataforma se coloca una antena que servirá para la calibración
de las medidas. Esta antena se supone con un 100% de eficiencia de radiación. Además,
dentro de la cámara se sitúa una cabeza de plástico rellena de lı́quido para simular las
4.3. Evaluación de antenas MIMO en cámara reverberante
125
condiciones de la cabeza del usuario (phantom) por si se quieren realizar medidas incluyendo su influencia. Y por último, es necesario incluir el array de antenas MIMO que se
quieren medir para mantener las propiedades de la cámara.
El equipamiento de la cámara reverberante se basa en un analizador de redes con
cuatro puertos, de los que se utilizan tres de ellos para las medidas: uno para las 3 antenas
transmisoras situadas en el techo y paredes, que se controlan mediante un conmutador, y
los otros dos son para los puertos de las antenas MIMO bajo medida. Para la calibración,
antes de medir la antena de referencia, es preciso calibrar todos los cables de medida.
Después, uno de los dos puertos destinados a las antenas receptoras se carga con 50 Ω y
se configuran los parámetros adecuados (frecuencia inicial, final, número de puntos, etc.)
en el programa que controla los equipos. Una vez configurado, se procede a realizar las
medidas para la calibración. La Figura 4.20 ilustra el equipamiento de medida, tanto los
equipos como la propia cámara reverberante.
Figura 4.20: Cámara reverberante
Una vez calibrada la antena de referencia, se procede a medir el arrary de antenas
MIMO. Se conecta cada puerto del analizador a cada uno de los puertos de las antenas
en el caso de que sea un array de dos elementos. Para el caso de tener cuatro elementos,
es necesario conectar dos y cargar los otros dos y realizar el correspondiente número de
medidas para medir todos los puertos, y en el postprocesado se unen todas las medidas para
obtener los resultados del array completo. Ası́ pues, con la configuración, la plataforma
de las antenas va girando ası́ como las planchas metálicas se van moviendo por las paredes
interiores de la cámara para todas las frecuencias de la banda a medir. De esta manera, se
van obteniendo los parámetros S con los que posteriormente offline se obtendrá la matriz
H del canal MIMO medido para el array de antenas.
En este capı́tulo se presentan las medidas realizadas en la cámara reverberante de los
126
4. EFECTO DEL ARRAY DE ANTENAS MIMO
arrays de antenas diseñados y descritos en el capı́tulo 3: monopolos, dipolos cruzados,
antenas para UWB y PIFAs. Como ejemplos, en la Figura 4.21 se muestran todas las
antenas MIMO en la plataforma de la cámara reverberante para ser medidas. De esta
manera, se pretende evaluar las prestaciones de los distintos esquemas de antena realizados
en cuanto a diagrama, polarización, etc.
(a) Monopolos
(b) Dipolos
(c) Antenas UWB
(d) PIFAs
Figura 4.21: Medidas de las antenas en la cámara reverberante
Las medidas de la cámara reverberante nos proporcionan resultados obtenidos de las
respuestas del canal MIMO medidas. Ası́, se obtienen resultados de eficiencia embebida de
las antenas, correlación, ganancia por diversidad y capacidad. La eficiencia de radiación
embebida es la eficiencia de radiación cuando sólo se excita un elemento y todos los demás
están presentes y son cargados con una impedancia de 50 Ω. Por otro lado, para medir
la ganancia por diversidad se suele hacer mediante la función de distribución acumulativa
(CDF) de las señales recibidas comparadas con un método de combinación, en este caso
el usado es la combinación por selección, o SC (Selection Combining), en el cual se elige
en cada momento la antena que más potencia esté recibiendo.
Por lo tanto, la ganancia por diversidad es la diferencia entre la combinación por
selección (SC) y una referencia al 1% de la CDF. Además, diferenciamos varias definiciones
4.3. Evaluación de antenas MIMO en cámara reverberante
127
de ganancia por diversidad como son la ganancia por diversidad aparente y efectiva.
La ganancia por diversidad aparente se define como la diferencia entre los niveles de
potencia en dB (al 1% del nivel de CDF) de la CDF de la combinación de las señales (SC)
y la CDF de la señal en el puerto con el valor más alto de nivel medio de señal.
Y por último, la ganancia por diversidad efectiva es la diferencia entre los niveles de
potencia en dB (al 1% del nivel de CDF) de la CDF de la combinación de las señales
(SC) y la CDF de la señal en el puerto de la antena ideal de referencia con el 100% de
eficiencia de radiación. La Figura 4.22 muestra un ejemplo de medida con el significado
de los parámetros explicados.
0
Cumulative probability
10
−1
10
Antenna 1
Antenna 2
Antenna 3
Antenna 4
SC
Theor. Rayleigh
Theor. SC
Apparent Diversity gain at 1%
Ant 2 & Ant 3
radiation efficiency
−2
10
−3
10
−40
Ant 1 & Ant 4
radiation efficiency
−30
Effective diversity gain at 1%
−20
−10
Relative received power [dB]
0
10
Figura 4.22: Ejemplo de medida con la explicación de los parámetros medidos
4.3.1
Monopolos
En primer lugar se describen las medidas realizadas para el array de monopolos descritos en la sección 3.2. Dado que el array está formado por cuatro elementos radiantes,
se van a realizar dos tipos de configuraciones MIMO: para el caso de 2 y el caso de 4
elementos.
4.3.1.1
Array de dos Monopolos
Para el caso de tener dos elementos radiantes, se ha medido una configuración de
array con una separación de λ entre elementos, situándolos lo más centrados posible del
128
4. EFECTO DEL ARRAY DE ANTENAS MIMO
centro del plano de masa. La Figura 4.23 representa la CDF de las señales recibidas en
cada uno de los puertos según la potencia recibida normalizada. Según se aprecia, las
antenas presentan buenos resultados, prácticamente prestaciones cercanas a las ideales.
Esto significa, que la eficiencia de radiación de las antenas bajo medida son iguales que la
antena usada como referencia, supuesta del 100%. Por lo tanto, la ganancia por diversidad
efectiva y aparente obtenida es prácticamente la misma, 10.15 dB 10.2 dB, prácticamente
coincidente con la teórica usando la antena de referencia como caso ideal. Cabe señalar
que la cámara reverberante tiene un error de ±0.3 dB de precisión.
0
10
Cumulative probability
Branch 1
Branch 2
Selection comb.
Theor. rayleigh
Theor. sel. comb.
−1
10
−2
10
−3
10
−35
−30
−25
−20
−15
−10
−5
0
Relative received power/dB
5
10
15
Figura 4.23: CDF del array de 2 monopolos
Por otro lado, se ha obtenido la capacidad del esquema MIMO 3 × 2 medido, mediante
la expresión (4.11) usando la matriz del canal MIMO obtenida. La Figura 4.24 muestra la
capacidad en función de la SNR. Se obtienen buenos resultados ya que se asemejan al caso
de la antena ideal de referencia. Esto era de esperar, ya que según los resultados obtenidos,
la eficiencia de radiación y ganancia por diversidad tenı́an valores prácticamente idénticos
al caso ideal.
4.3.1.2
Array de cuatro Monopolos
Por otro lado, se han realizado medidas para evaluar las prestaciones MIMO en el caso
de tener un array de 4 monopolos. En este caso, para evaluar la influencia del espaciado
entre elementos en las prestaciones MIMO, se han estudiado 10 casos distintos, que varı́an
desde un espaciado de 0.1λ a λ en pasos de 0.1λ.
4.3. Evaluación de antenas MIMO en cámara reverberante
129
16
Reference antenna
Monopoles
14
Capacity [bps/Hz]
12
10
8
6
4
2
0
0
5
10
15
20
25
SNR [dB]
Figura 4.24: Capacidad del array de 2 monopolos
4.3.1.2.1
Función de distribución acumulativa de la señal recibida
Las Figuras 4.25, 4.26, 4.27, 4.28 y 4.29 muestran todas las CDFs obtenidas para cada
uno de las 10 configuraciones medidas en la cámara reverberante.
Los resultados muestran cómo se obtienen mejoras a medida que se aumenta de espaciado entre elementos, pero no linealmente. Además, se aprecia que las antenas 1 y 4
obtienen resultados parejos en todas las configuraciones. Lo mismo sucede con las antenas
2 y 3. Esto se debe a que sobre la base del plano de masa, los monopolos se situan del 1
al 4 de izquierda a derecha, lo cual implica que las condiciones de contorno del monopolo
1 serán similares a las del 4 y viceversa. Lo mismo ocurre con los monopolos 2 y 3 que
son los situados en el medio y, por lo tanto, los acoplos se verán más destacados en este
caso ya que ambos están rodeados de, al menos, un monopolo a cada lado.
0
0
10
10
Antenna 1
Antenna 2
Antenna 3
Antenna 4
SC
Theor. Rayleigh
Theor. SC
Antenna 1
Antenna 2
Antenna 3
Antenna 4
SC
Theor. Rayleigh
Theor. SC
−1
−1
Cumulative probability
10
Cumulative probability
10
−2
−2
10
10
−3
10
−40
−3
−35
−30
−25
−20
−15
−10
Relative received power [dB]
(a) d=0.1λ
−5
0
5
10
10
−40
−35
−30
−25
−20
−15
−10
Relative received power [dB]
−5
0
(b) d=0.2λ
Figura 4.25: CDF de los monopolos para espaciados de 0.1λ y 0.2λ
5
10
130
4. EFECTO DEL ARRAY DE ANTENAS MIMO
0
0
10
10
Antenna 1
Antenna 2
Antenna 3
Antenna 4
SC
Theor. Rayleigh
Theor. SC
Antenna 1
Antenna 2
Antenna 3
Antenna 4
SC
Theor. Rayleigh
Theor. SC
−1
−1
Cumulative probability
10
Cumulative probability
10
−2
−2
10
10
−3
10
−40
−3
−35
−30
−25
−20
−15
−10
Relative received power [dB]
−5
0
5
10
−40
10
−35
−30
−25
(a) d=0.3λ
−20
−15
−10
Relative received power [dB]
−5
0
5
10
5
10
5
10
(b) d=0.4λ
Figura 4.26: CDF de los monopolos para espaciados de 0.3λ y 0.4λ
0
0
10
10
Antenna 1
Antenna 2
Antenna 3
Antenna 4
SC
Theor. Rayleigh
Theor. SC
Antenna 1
Antenna 2
Antenna 3
Antenna 4
SC
Theor. Rayleigh
Theor. SC
−1
−1
Cumulative probability
10
Cumulative probability
10
−2
−2
10
10
−3
10
−40
−3
−35
−30
−25
−20
−15
−10
Relative received power [dB]
−5
0
5
10
−40
10
−35
−30
−25
(a) d=0.5λ
−20
−15
−10
Relative received power [dB]
−5
0
(b) d=0.6λ
Figura 4.27: CDF de los monopolos para espaciados de 0.5λ y 0.6λ
0
0
10
10
Antenna 1
Antenna 2
Antenna 3
Antenna 4
SC
Theor. Rayleigh
Theor. SC
Antenna 1
Antenna 2
Antenna 3
Antenna 4
SC
Theor. Rayleigh
Theor. SC
−1
−1
Cumulative probability
10
Cumulative probability
10
−2
−2
10
10
−3
10
−40
−3
−35
−30
−25
−20
−15
−10
Relative received power [dB]
(a) d=0.7λ
−5
0
5
10
10
−40
−35
−30
−25
−20
−15
−10
Relative received power [dB]
−5
0
(b) d=0.8λ
Figura 4.28: CDF de los monopolos para espaciados de 0.7λ y 0.8λ
4.3. Evaluación de antenas MIMO en cámara reverberante
0
131
0
10
10
Antenna 1
Antenna 2
Antenna 3
Antenna 4
SC
Theor. Rayleigh
Theor. SC
Antenna 1
Antenna 2
Antenna 3
Antenna 4
SC
Theor. Rayleigh
Theor. SC
−1
−1
Cumulative probability
10
Cumulative probability
10
−2
−2
10
10
−3
10
−40
−3
−35
−30
−25
−20
−15
−10
Relative received power [dB]
−5
0
5
10
10
−40
−35
−30
−25
(a) d=0.9λ
−20
−15
−10
Relative received power [dB]
−5
0
5
10
(b) d=λ
Figura 4.29: CDF de los monopolos para espaciados de 0.9λ y λ
4.3.1.2.2
Ganancia por diversidad
Se ha realizado un estudio de cómo influye el espaciado entre elementos a la ganancia
por diversidad. La Figura 4.30 muestra la ganancia por diversidad aparente en función
del espaciado de los monopolos.
Los resultados muestran un aumento de ganancia por diversidad a medida que se
aumenta el espaciado entre elementos hasta un espaciado de 0.5λ, a partir del cual la
curva converge, excepto para 0.8λ donde se aprecia un decrecimiento.
16.5
16
Diversity Gain [dB]
15.5
15
14.5
14
13.5
13
12.5
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
d/λ
Figura 4.30: Ganancia por diversidad de los monopolos en función del espaciado
4.3.1.2.3
Eficiencia
También se ha realizado un estudio de la eficiencia media de las antenas a la frecuencia
de 2.45 GHz con un ancho de banda de 100 MHz, para los distintos espaciados entre
132
4. EFECTO DEL ARRAY DE ANTENAS MIMO
elementos.
La Figura 4.31 muestra los resultados obtenidos para las cuatro antenas bajo medida.
Claramente se aprecia cómo los monopolos 1 y 4 presentan igual comportamiento, al
igual que los monopolos 2 y 3. Los monopolos 2 y 3 presentan peor eficiencia ya que se
ven afectados principalmente por los acoplos procedente de las antenas 1 y 3, y 2 y 4,
respectivamente. Mientras, los monopolos 1 y 4 principalmente se ven afectados por los
acoplos de únicamente los monopolos 2 y 3, respectivamente. Al igual que para el caso
de ganancia por diversidad, la eficiencia aumenta según aumentamos el espaciado entre
elementos hasta aproximadamente media longitud de onda, a partir de la cual los valores
se mantienen, llegando a valores de 98% de eficiencia.
0
−1
Efficiency [dB]
−2
−3
−4
−5
Antenna 1
Antenna 2
Antenna 3
Antenna 4
−6
−7
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
d/λ
Figura 4.31: Eficiencia de los monopolos en función del espaciado
4.3.1.2.4
Correlación
Se ha calculado la correlación entre elementos de la matriz del canal MIMO H mediante la expresión
E{ab} − E{a}E{b}
ρ = ha, bi = p
2
(E{a } − E{a}2 ) (E{b2 } − E{b}2 )
(4.18)
De esta manera se han obtenido los valores de correlación para cada par de monopolos
entre el 1 y el 4.
La Figura 4.32 muestra los coeficientes de correlación obtenidos en función del espaciado entre elementos. Se muestra que la correlación disminuye a medida que vamos
aumentando el espaciado, ya que los acoplos producidos entre antenas son menores. Los
mayores acoplos se obtienen para las antenas más juntas (1 y 2, 2 y 3, y 3 y 4) y con el
menor espaciado entre ellas.
4.3. Evaluación de antenas MIMO en cámara reverberante
133
0.7
Correlation
ρ12
0.6
ρ13
0.5
ρ23
0.4
ρ34
ρ14
ρ24
0.3
0.2
0.1
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
d/λ
Figura 4.32: Correlación entre los monopolos en función del espaciado
4.3.1.2.5
Capacidad
Por último, se ha evaluado cómo influye el espaciado en la capacidad del canal MIMO
3 × 4. La capacidad se ha obtenido mediante la expresión 2.17, mediante la matrices H
medidas. Los resultados, en función de la SNR y el espaciado entre elementos se presentan
en la Figura 4.33.
Para un espaciado dado, la capacidad aumenta a medida que aumenta la SNR. Por
otro lado, dada una SNR, la capacidad aumenta para el espaciado, pero no linealmente.
Por ejemplo, si se quiere obtener una capacidad de 10 bps/Hz, en el caso de que el sistema
lo limite la SNR (por ejemplo 10 dB) y no el espacio para las antenas, con espaciado entre
elementos de 0.5λ se consigue la capacidad objetivo. Sin embargo, si el espacio reservado
para las antenas es el que está limitado, podemos conseguir dicha capacidad aumentando
la SNR. Por ejemplo, si el array está limitado a 0.4λ, los monopolos tienen que estar
separados 0.1λ, lo que para obtener 10bps/Hz es necesario trabajar con una SNR de 15
dB. Esto puede servir como un criterio de diseño de antenas o sistemas MIMO.
Si calculamos la capacidad para una determinada SNR, por ejemplo SNR=10 dB,
se obtiene una respuesta mostrada en la Figura 4.34. Los resultados de la capacidad
obtenidos convergen en la misma conclusión que los mostrados para la ganancia por diversidad, eficiencia o correlación; es decir, que aumenta con el espaciado entre elementos
debido a que los acoplos mutuos entre monopolos disminuyen con la distancia, pero a partir de unos 0.5λ prácticamente la mejora debida al aumento en espaciado no ofrece tanta
mejora como para valores menores de 0.5λ. Además, incluso para el menor espaciado
entre elementos la capacidad obtenida es mayor que para el caso SISO (5.6 bps/Hz).
134
4. EFECTO DEL ARRAY DE ANTENAS MIMO
25
Capacity [bps/Hz]
20
15
10
5
0
30
1
20
0.8
0.6
10
0.4
0
SNR [dB]
0.2
0
d/λ
Figura 4.33: Capacidad de los monopolos en función del espaciado y la SNR
10.5
10
Capacity [bps/Hz]
9.5
9
8.5
8
7.5
7
6.5
6
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
d/λ
Figura 4.34: Capacidad de los monopolos en función del espaciado
4.3.2
Dipolos cruzados
El segundo tipo de array MIMO medido es el de los dipolos cruzados. El diseño del
array es el detallado en la sección 3.3. Al igual que en el caso anterior de los monopolos, se
han evaluado las prestaciones para dos configuraciones MIMO distintas: 2 y 4 elementos.
4.3. Evaluación de antenas MIMO en cámara reverberante
4.3.2.1
135
Array de dos dipolos cruzados
En la primera configuración se han medido dos dipolos cruzados. Esto es, se ha
elegido dos monopolos con polarización cruzada, uno en +45º y otro en -45º. La Figura
4.35 representa la CDF de la potencia recibida obtenida con las dos antenas. Al igual que
en el caso de los monopolos, se observa que los resultados se asemejan al caso ideal con la
antena de referencia. Esto quiere decir, que la eficiencia de las antenas bajo medida son
casi iguales que las de la antena bajo medida.
0
10
Cumulative probability
Antenna 1
Antenna 2
SC
Theor. Rayleigh
Theor. SC
−1
10
−2
10
−3
10
−40
−30
−20
−10
Relative received power
0
10
Figura 4.35: CDF del array de 2 dipolos cruzados
Por otro lado, los resultados de ganancia por diversidad, eficiencia embebida de cada
una de las antenas y valores de correlación se muestran en la Tabla 4.2. La diversidad
por polarización resulta pues interesante ya que se obtienen altos valores de ganancia
por diversidad teniendo las antenas en la misma posición (sin espaciado entre elementos).
Incluso se observa que la correlación para los dipolos es bastante baja, lo que permitirá
un valor alto de capacidad MIMO.
Ganancia por diversidad aparente
9.962
Ganancia por diversidad efectiva
9.814
Eficiencia embebida antena 1
-0.16 dB
Eficiencia embebida antena 2
-0.19 dB
Correlación
0.00616
Tabla 4.2: Medidas de los 2 dipolos cruzados
Por último, se obtienen los valores de capacidad MIMO comparando con la antena de
referencia considerada como ideal. La Figura 4.36 representa la capacidad en función de
la SNR, donde se muestra el buen comportamiento de los dipolos cruzados, llegando a
estar casi en el lı́mite del caso ideal.
136
4. EFECTO DEL ARRAY DE ANTENAS MIMO
16
Capacity/(bit s
−1
−1
Hz )
14
Reference antenna
Dipoles
12
10
8
6
4
2
0
5
10
15
20
25
SNR/dB
Figura 4.36: Capacidad del array de 2 dipolos cruzados
4.3.2.2
Array de cuatro dipolos cruzados
Para la configuración de 4 dipolos cruzados, se sitúan los 4 elementos por parejas de
±45◦ separados media longitud de onda. Ası́, la Figura 4.37 muestra los valores de CDF
medidos para el array de 4 elementos. Al igual que para el caso de los 2 elementos, se
observa un comportamiento bastante bueno de los dipolos ya que las curvas se aproximan
a las del caso ideal.
0
Cumulative probability
10
−1
10
Antenna 1
Antenna 2
Antenna 3
Antenna 4
SC
Theor. Rayleigh
Theor. SC
−2
10
−3
10
−40
−30
−20
−10
Relative received power
0
10
Figura 4.37: CDF del array de dipolos cruzados
Por otro lado, los resultados de ganancia por diversidad, eficiencia embebida de cada
una de las antenas y valores de correlación se muestran en la Tabla 4.3, donde se muestran
bajos valores de correlación para las antenas, lo que valida el uso de antenas con diversidad
de polarización para emplearlas en sistemas MIMO.
Por último, se calcula la capacidad MIMO para las matrices de canal MIMO obtenidas.
La Figura 4.38 representa la capacidad del caso 3 × 4. Se obtienen valores cercanos de
4.3. Evaluación de antenas MIMO en cámara reverberante
Ganancia por diversidad aparente
15.59
Ganancia por diversidad efectiva
15.47
Eficiencia embebida antena 1
-0.15 dB
Eficiencia embebida antena 2
-0.20 dB
Eficiencia embebida antena 3
-0.24 dB
Eficiencia embebida antena 4
-0.19 dB
Correlación 12
0.02
Correlación 13
0.0009
Correlación 14
0.00799
Correlación 23
0.0192
Correlación 24
0.0301
Correlación 34
0.0102
137
Tabla 4.3: Medidas de los 4 dipolos cruzados
capacidad, cercanos al lı́mite puesto por el caso ideal de la antena de referencia.
25
Reference antenna
Dipoles
Capacity/(bit s−1 Hz−1)
20
15
10
5
0
0
5
10
15
20
25
SNR/dB
Figura 4.38: Capacidad del array de 4 dipolos cruzados
4.3.3
Antenas para UWB
Como tercer tipo de antenas, se han medido las antenas para UWB detalladas en la
sección 3.4. Concretamente se han medido las antenas de la configuración A y C, que son
las que no tienen el filtro notch, donde la configuración A tiene mayor espaciado entre
elementos que la C. De esta manera, se va a evaluar el espaciado entre los elementos del
array, ya que la configuración C presenta mayor distancia entre elementos que la A.
138
4. EFECTO DEL ARRAY DE ANTENAS MIMO
La Figura 4.39 presenta los resultados obtenidos en la frecuencia de 3.6 GHz. Además
se han medido a la frecuencia 5.3 GHz, pero dado que los resultados son prácticamente
iguales, por simplicidad sólo se muestra a una frecuencia. Se obtienen mejores prestaciones
ligeramente para la configuración C, es decir, para la que presenta mayor espaciado.
0
0
10
10
Branch 1
Branch 2
Selection comb.
Theor. rayleigh
Theor. sel. comb.
−1
Cumulative probability
Cumulative probability
Branch 1
Branch 2
Selection comb.
Theor. rayleigh
Theor. sel. comb.
10
−2
10
−3
10
−35
−1
10
−2
10
−3
−30
−25
−20
−15
−10
−5
Relative received power/dB
0
5
10
10
−35
−30
−25
(a) Config. A
−20
−15
−10
−5
Relative received power/dB
0
5
10
(b) Config. C
Figura 4.39: CDF del array de antenas UWB
Además, en la Tabla 4.4 se presentan los resultados obtenidos donde se aprecia una
pequeña mejora para el caso C, donde se obtiene menor correlación entre elementos radiantes.
Config. A
Config. C
Ganancia por diversidad aparente
9.53
9.57
Ganancia por diversidad efectiva
8.62
8.71
Eficiencia embebida antena 1
-0.91 dB
-0.85 dB
Eficiencia embebida antena 2
-1.05 dB
-0.84 dB
Correlación
0.0225
0.00956
Tabla 4.4: Medidas de los arrays A y C de UWB
Por otro lado, se han calculado las capacidades de los canales MIMO medidos para
ambas configuraciones. Prácticamente se obtiene la misma capacidad con una diferencia
menor que 0.2 bps/Hz, como muestra la Figura 4.40, que compara ambas configuraciones
con el caso ideal.
Ası́ pues, las antenas para UWB diseñadas se presentan como candidatas para comunicaciones inalámbricas empleando MIMO. Por otro lado, y para comprobar la utilidad
del filtro notch que elimina la banda ISM a 5.3 GHz, se han realizado medidas correspondientes a la configuración B del array de antenas UWB. La idea es que a esta frecuencia
4.3. Evaluación de antenas MIMO en cámara reverberante
14
Reference Antenna
A
C
12
Capacity [bps/Hz]
139
10
8
6
4
2
5
10
15
20
25
SNR [dB]
Figura 4.40: Capacidad del array de antenas UWB
la respuesta de la antena sea deficiente y, por ende, no deberı́a funcionar correctamente
tampoco para MIMO.
La Figura 4.41 representa la CDF de los valores de señal recibidos para la configuración
B en distintas bandas de frecuencia. Ası́, la Figura 4.41(a) presenta los resultados para
la frecuencia 3.6 y la Figura 4.41(b) lo hace para la frecuencia 5.3 GHz, en la banda ISM.
Se observa que debido al filtro notch las prestaciones se deterioran notablemente, lo que
demuestra la mitigación de dicha banda mediante el novedoso filtro diseñado.
0
0
10
10
Branch 1
Branch 2
Selection comb.
Theor. rayleigh
Theor. sel. comb.
−1
Cumulative probability
Cumulative probability
Branch 1
Branch 2
Selection comb.
Theor. rayleigh
Theor. sel. comb.
10
−2
10
−3
10
−35
−1
10
−2
10
−3
−30
−25
−20
−15
−10
−5
0
Relative received power/dB
5
10
15
(a) 3.6 GHz
10
−50
−45
−40
−35
−30
−25
−20
Relative received power/dB
−15
−10
−5
(b) 5.3 GHz
Figura 4.41: CDF de la configuración B de antenas UWB
4.3.4
PIFAs para GSM y WLAN
Por último, el tipo de antenas medidas en la cámara reverberante ha sido el array de
PIFAs para un terminal de usuario diseñado y detallado en la sección 3.5.2. En este caso
140
4. EFECTO DEL ARRAY DE ANTENAS MIMO
se han evaluado las prestaciones del array para las diferentes frecuencias de trabajo para
la que está diseño el array de antenas: para GSM a 1800 MHz, WLAN a 2.45 GHz y la
otra banda de WLAN a 5.3 GHz.
La Figura 4.42 representa la CDF obtenida para las dos antenas en cada una de las
bandas de trabajo. Las dos antenas presentan un comportamiento similar en cuanto al
nivel de señal recibida.
0
0
10
10
Branch 1
Branch 2
Selection comb.
Theor. rayleigh
Theor. sel. comb.
−1
Cumulative probability
Cumulative probability
Branch 1
Branch 2
Selection comb.
Theor. rayleigh
Theor. sel. comb.
10
−2
10
−3
10
−35
−1
10
−2
10
−3
−30
−25
−20
−15
−10
−5
Relative received power/dB
0
5
10
10
−35
(a) Banda GSM a 1800 MHz
−30
−25
−20
−15
−10
−5
Relative received power/dB
0
5
10
(b) Banda WLAN a 2.45 GHz
0
10
Cumulative probability
Branch 1
Branch 2
Selection comb.
Theor. rayleigh
Theor. sel. comb.
−1
10
−2
10
−3
10
−35
−30
−25
−20
−15
−10
−5
Relative received power/dB
0
5
10
(c) Banda WLAN a 5.3 GHz
Figura 4.42: CDF del array de PIFAs
La Tabla 4.5 muestra los resultados de ganancia por diversidad, eficiencia embebida
de cada una de las antenas y valores de correlación. En este caso, comparando con los
casos anteriores de monopolos y dipolos con polarización cruzada, las antenas presentan
un ligero decremento de las prestaciones en cuanto a eficiencia debido a que las antenas
compactas planas presentan menor eficiencia que el caso de antenas lineales normales
como monopolos o dipolos.
Además, se ha calculado la capacidad obtenida del canal MIMO para las diferentes
bandas de frecuencias en función de la SNR. Ası́, la Figura 4.43 muestra la capacidad para
4.3. Evaluación de antenas MIMO en cámara reverberante
141
1.8 GHz
2.45 GHz
5.3 GHz
Ganancia por diversidad aparente
9.55
9.374
9.42
Ganancia por diversidad efectiva
8.46
8.42
8.22
Eficiencia embebida antena 1
-1.09 dB
-0.946 dB
-1.2 dB
Eficiencia embebida antena 2
-1.28 dB
-1.53 dB
-1.37 dB
Correlación
0.0164
0.0156
0.0305
Tabla 4.5: Medidas del array de PIFAs
cada uno de los casos comparado con el caso ideal de referencia. La Figuras 4.43(a), 4.43(b)
16
14
12
Capacity/(bit s−1 Hz−1)
Capacity/(bit s−1 Hz−1)
14
16
Reference antenna
PIFAs
10
8
6
12
10
8
6
4
4
2
2
0
0
5
10
15
20
0
0
25
Reference antenna
PIFAs
5
10
SNR/dB
(a) Banda GSM a 1800 MHz
11
10
Capacity/(bit s−1 Hz−1)
Capacity/(bit s−1 Hz−1)
25
12
Reference antenna
PIFAs
12
10
8
6
4
9
GSM
WLAN1
WLAN2
8
7
6
5
2
0
0
20
(b) Banda WLAN a 2.45 GHz
16
14
15
SNR/dB
4
5
10
15
20
SNR/dB
(c) Banda WLAN a 5.3 GHz
25
3
5
10
15
20
SNR/dB
(d) Comparación
Figura 4.43: Capacidad del array de PIFAs
y 4.43(c) muestran respectivamente los resultados para la banda GSM, WLAN a 2.45 GHz
(WLAN1) y WLAN a 5.3 GHz (WLAN2). Por otro lado, la Figura 4.43(d) representa
la comparación de las capacidades obtenidas para las distintas bandas de trabajo. Los
resultados para la banda GSM son ligeramente peores que para los casos de WLAN 1 y
2, aunque los valores obtenidos son bastante altos, con lo que valida su uso como array
142
4. EFECTO DEL ARRAY DE ANTENAS MIMO
MIMO para terminal de usuario.
4.3.5
Capacidad MIMO en función del tipo de antenas
A continuación se presentan a modo de comparativa resumen los resultados en cuanto
a capacidad obtenida de los canales MIMO medidos con los distintos tipos de antenas
usados para comparar cómo varı́a la capacidad en función del tipo de elemento radiante.
La Figura 4.44 muestra las capacidades en función de la SNR para los tipos de antena y
según el número de elementos.
13
Monopoles
Dipoles
UWB
PIFAs
12
capacity [bps/Hz]
11
10
9
8
7
6
5
4
3
5
10
15
20
SNR [dB]
(a) 3 × 2
25
capacity [bps/Hz]
20
Dipoles
Monopoles d=λ
Monopoles d=0.1λ
Monopoles d=0.3λ
15
10
5
0
0
5
10
15
20
25
SNR [dB]
(b) 3 × 4
Figura 4.44: Comparación de la capacidad MIMO obtenida para todas las antenas
Los resultados medidos muestran que las mejores prestaciones las ofrecen los monopolos, seguidos de los dipolos, antenas para UWB y por último las PIFAs para terminales
4.4. Efecto del array de antenas MIMO y el usuario
143
de usuario. Las antenas para terminales presentadas muestran buenas prestaciones comparadas con otros tipos de antena más compactas y complejas [44] también medidas en
cámara reverberante.
Por otro lado, se ha estudiado cómo afecta el uso de hacer beamforming a través
de una red de Buttler. Una matriz ideal de Butler es una red pasiva y sin pérdidas
que transforma la señal con la que se excita uno de sus n puertos a n señales de salida
con igual amplitud y distinta fase. Incluso la red de Butler realiza una transformación
(espacial) de Fourier. Ası́, y basándonos en [45], con las medidas realizadas de los cuatro
monopolos se ha realizado un estudio de excitación de los puertos con y sin utilizar una
red virtual de Butler. En [46] se presenta el estudio donde se observa que si se mantienen
los niveles de potencia, las formas de diagramas de los elementos o sus ganancias no
presentan una notable mejora para entornos ricos en multitrayectos. La Figura 4.45
muestra la comparación de la ganancia por diversidad para el caso de no usar la red de
Butler (element ports) y usando la red de Butler (beam ports). Se muestra que apenas hay
diferencia para el caso de un escenario NLoS rico en multitrayecto como es el generado
por la cámara reverberante.
Figura 4.45: Ganancia por diversidad con y sin usar la red de Butler
4.4
Efecto del array de antenas MIMO y el usuario
En esta sección se va a estudiar el efecto que produce el array de antenas MIMO en el
usuario y viceversa. Cabe señalar que, en primer lugar, la antena produce unas radiaciones
en el usuario que son medidas mediante la tasa de absorción especı́fica (SAR) y, en segundo
144
4. EFECTO DEL ARRAY DE ANTENAS MIMO
lugar, el usuario produce unas variaciones en las prestaciones de las antenas, modificando
su impedancia y, por tanto, sus diagramas de radiación y parámetros de dispersión [47].
Por lo tanto, en este último caso el usuario variará las prestaciones finales del sistema
MIMO.
4.4.1
Efecto en el usuario
Para estudiar el SAR, nos hemos centrado en el caso del array de PIFAs para terminal
de usuario, ya que de las antenas diseñadas es el caso más tı́pico que se puede encontrar.
El array de PIFAs se ha simulado con un phantom en CST Microwave Studio. La Figura
4.46 muestra dos cortes diferentes de la cabeza para calcular la densidad de pérdida de
potencia y, por tanto, el SAR. Para esta configuración, el SAR máximo se da en el lateral
de la cabeza del usuario y es de 0.53 W/Kg mientras que el máximo permitido es de 2
W/Kg.
(a) Vista lateral
(b) Vista superior
Figura 4.46: Simulaciones SAR con cabeza
Además, el array de PIFAs se introdujo en el simulador ERMES [48] incluyendo no
sólo la cabeza del usuario sino también la mano en las simulaciones (Figura 4.47). En esta
caso, la mayor cantidad de potencia se centró en el dedo ı́ndice del usuario, con un SAR
de 0.81 W/Kg.
4.4.2
Efecto del usuario
Se ha evaluado el efecto del usuario en las prestaciones MIMO para el caso del array
de dipolos, antenas para UWB y PIFAs. En primer lugar nos centraremos en el estudio
del array de PIFAs mediante la medida de parámetros de dispersión de las antenas para
distintas posiciones de la mano del usuario y la cabeza. En segundo lugar, se muestran
los resultados medidos en cámara reverberante usando un phantom cerca de las antenas.
4.4. Efecto del array de antenas MIMO y el usuario
(a) Vista 1
145
(b) Vista 2
Figura 4.47: Simulaciones SAR con mano y cabeza
En la Figura 4.48 se ilustran todas las posiciones del array de PIFAs y el usuario
sujetándolo como si fuera un terminal móvil.
(a) Mano 1
(b) Mano 2
(c) Mano 3
(d) Mano 4
(e) Cabeza
Figura 4.48: Posiciones de las antenas
Las Figuras de la 4.48(a) a la 4.48(d) representan diferentes formas de sostener el
terminal cubriendo distintas secciones del array de antenas con la mano del usuario. Para
el caso de la cabeza, la situación más común es la de la Figura 4.48(e), con el plano de
masa mirando hacia el usuario.
En la Figura 4.49(a) se muestran los coeficientes de reflexión medidos y en la Figura
4.49(b) los coeficientes de acoplamiento, donde no se muestran importantes variaciones en
las bandas de GSM y WLAN.
Los parámetros se han incluido en el modelo de Kronecker según las expresiones (4.14)
y (4.16). Ası́ se han obtenido las curvas de capacidad mostradas en la Figura 4.50, donde
no se aprecia una notable diferencia y sı́ que la respuesta en frecuencia sigue una forma
similar a la de los coeficientes de acoplamiento de la Figura 4.49(b). Sin embargo, cuando
se cubre casi toda la totalidad de los elementos radiantes, en la banda de 1.8 GHz, la
capacidad se reduce hasta en un 1 bps/Hz (mano 3 y 4 ).
Por otro lado, se ha estudiado el efecto de la cabeza del usuario en las prestaciones
MIMO ofrecidas por las antenas incluyendo un phantom en las medidas en la cámara
reverberante. Para ello, se han elegido los dipolos, antenas de UWB (configuración A)
146
4. EFECTO DEL ARRAY DE ANTENAS MIMO
0
−10
−2
−15
−4
−20
−25
−6
−30
|S |(dB)
−10
12
11
|S |(dB)
−8
Normal
Mano 1
Mano 2
Mano 3
Mano 4
Cabeza
−12
−14
−16
−18
−20
1.5
−35
−40
Normal
Mano 1
Mano 2
Mano 3
Mano 4
Cabeza
−45
−50
−55
−60
2
2.5
3
3.5
4
4.5
Frequency [GHz]
5
5.5
6
−65
1.5
(a) Coeficientes de reflexión
2
2.5
3
3.5
4
4.5
Frequency [GHz]
5
5.5
6
(b) Coeficientes de acoplamiento
Figura 4.49: Respuesta de la antena con el usuario
6.5
6
Capacity [bps/Hz]
5.5
5
4.5
4
Normal
Mano 1
Mano 2
Mano 3
Mano 4
Cabeza
3.5
3
2.5
2
2
2.5
3
3.5
4
Frequency [GHz]
4.5
5
5.5
Figura 4.50: Capacidad del array de PIFAs con el usuario
y PIFAs, todos ellos con dos elementos radiantes. Las situaciones de las antenas con el
phantom en la cámara reverberante se muestran en la Figura 4.51. Cabe señalar, que la
posición del array de PIFAs serı́a con el plano de masa al revés, es decir, mirando a la
cabeza, pero como por conexionado no se podı́a hacer, se colocó como muestra la Figura
4.51(c).
Con las medidas obtenidas, se presentan en la Figura 4.52, donde se aprecia que el mero
hecho de juntar las antenas a lo que serı́a la cabeza del usuario deteriora las prestaciones
MIMO.
A modo de resumen de los parámetros obtenidos, en la Tabla 4.6 se muestran las
diferencias obtenidas al poner el phantom cerca de los diferentes tipos de antenas, tomando
SNR de 10 y 20 dB para el cálculo de capacidad. Se observa cómo en todos los casos se
empeoran las prestaciones, incluso la correlación entre antenas, aunque prácticamente ese
aumento sea despreciable.
4.5. Conclusiones y contribuciones
147
(a) Dipolos
(b) Antenas de UWB
(c) Array de PIFAs
Figura 4.51: Medidas con el phantom en cámara reverberante
Tabla 4.6: Diferencias al incluir el phantom
4.5
Dipolos
Antenas UWB
PIFAs
Eficiencia [dB]
-2.6
-3.22
-2.9
Ganancia por diversidad [dB]
-2.6
-3.7
-1.9
Capacidad [bps/Hz] @ SNR=10 dB
-1.3
-2.4
-1.5
Capacidad [bps/Hz] @ SNR=20 dB
-1.6
-3.3
-2
Cross-correlation max.
+0.021
+ 0.007
+0.028
Conclusiones y contribuciones
En este capı́tulo se ha realizado un pormenorizado estudio de cómo influyen los distintos parámetros de un array de antenas en las prestaciones MIMO. En primer lugar
se han analizado los parámetros como son el número de elementos, tipo de diagrama de
radiación y espaciado entre elementos usando el modelo de canal del 3GPP. Se muestra
como el mejor caso se obtiene con el mayor número de elementos, un diagrama lo más
omnidireccional posible y con un mayor espaciado entre los elementos radiantes. Estos
resultados son válidos para el escenario considerado
Además, se ha realizado un estudio de la efecto de las configuraciones de array, ası́
148
4. EFECTO DEL ARRAY DE ANTENAS MIMO
15
16
14
UWB A without phantom
UWB A with phantom
Dipoles without phantom
Dipoles with phantom
capacity [bps/Hz]
capacity [bps/Hz]
12
10
8
6
10
5
4
2
0
0
5
10
15
20
0
0
25
5
10
15
20
25
SNR [dB]
SNR [dB]
(a) Dipolos
(b) Antenas de UWB
15
capacity [bps/Hz]
PIFAs without phantom
PIFAs with phantom
10
5
0
0
5
10
15
20
25
SNR [dB]
(c) Array de PIFAs
Figura 4.52: Capacidades obtenidas para cada una de las antenas con el phantom
como la influencia de los acoplamientos mediante el modelo de Kronecker. Los resultados
muestran una clara mejora en las prestaciones en cuanto a capacidad para el caso de la
configuración lineal. Sin embargo, atendiendo además al espaciado entre elementos, para
el caso de un array de cuatro antenas se obtienen mejores resultados con la configuración
rectangular en el caso de que el espaciado sea menor que 0.4λ.
Después se ha realizado un estudio de las prestaciones atendiendo al tipo de elemento
radiante mediante medidas realizadas en cámara reverberante. Se han analizado la eficiencia, la ganancia por diversidad, las correlaciones y la capacidad para cada uno de
los arrays de antenas MIMO diseñados y construidos en el capı́tulo anterior. Dado que
la cámara reverberante genera un canal Rayileigh, tı́picamente para indoor en situación
de NLoS, los resultados para esos entornos muestran que los monopolos ofrecen mejores
prestaciones, seguidos de los dipolos cruzados, antenas para UWB y PIFAs.
Y, por último, se ha realizado un estudio de cómo influye el array de antenas en el
usuario mediante simulaciones y se ha obtenido que para el caso de las PIFAs el SAR es
menor que el lı́mite permitido, notando que la mayor cantidad de potencia la recibe el
BIBLIOGRAFÍA
149
usuario en el dedo ı́ndice al sujetar el terminal. Además, se ha realizado un estudio del
efecto del usuario en las prestaciones de la antena y, por lo tanto, de los sistemas MIMO,
mediante medidas con un phantom en la cámara reverberante. Se muestra claramente un
deterioro notable de las prestaciones MIMO para todos los array de antenas medidos.
De todos los resultados anteriores, se pueden obtener criterios de diseño que nos permitan elegir el esquema de antena apropiado para un caso determinado, ya sea por limitación
de espacio en el terminal o por otros motivos.
Bibliografı́a
[1] C. Borja, A. Algans, M. Royo, J. Anguera, and C. Puente, “Impact of the antenna
technology and the antenna parameters on the performance of MIMO systems,” IEEE
Antennas and Propagation Society International Symposium, vol. 2, pp. 507–510,
June 2003.
[2] K. Rosengren and P. Kildal, “Radiation efficiency, correlation, diversity gain and
capacity of a six-monopole antenna array for a MIMO system: theory, simulation and
measurement in reverberation chamber,” IEE Proceedings - Microwaves, Antennas
and Propagation, vol. 152, no. 1, pp. 7–16, February 2005.
[3] M. Jensen and J. Wallace, “A review of antennas and propagation for MIMO wireless
communications,” IEEE Transactions on Antennas and Propagation, vol. 52, no. 11,
pp. 2810–2824, November 2004.
[4] K. Sulonen, P. Suvikunnas, L. Vuokko, J. Kivinen, and P. Vainikainen, “Comparison of MIMO antenna configurations in picocell and microcell environments,” IEEE
Journal on Selected Areas in Communications, vol. 21, no. 5, pp. 703–712, June 2003.
[5] P. Suvikunnas, J. Salo, J. Kivinen, and P. Vainikainen, “Empirical comparison of
MIMO antenna configurations,” in IEEE 61st Vehicular Technology Conference,
vol. 1, June 2005, pp. 53–57.
[6] C. Waldschmidt, S. Schulteis, and W. Wiesbeck, “Complete RF System Model for
Analysis of Compact MIMO Arrays,” IEEE Transactions on Vehicular Technology,
vol. 53, no. 3, pp. 579–586, May 2004.
[7] D. Gesbert, T. Ekman, and N.Christophersen, “Capacity limits of dense palm-sized
MIMO arrays,” in IEEE Global Telecommunications Conference, vol. 2, November
2002, pp. 1187 – 1191.
150
BIBLIOGRAFÍA
[8] T. Krauss, I. Lisica, and Z. Xiangyang, “An Experimental Evaluation of the Subscriber Antenna Pattern Effect in a MIMO-OFDM System,” in 58th IEEE Vehicular
Technology Conference, vol. 1, October 2003, pp. 622–627.
[9] J. Lv, Y. Lu, Y. Wang, H. Zhao, and C. Y. Han, “Antenna Spacing Effect on Indoor MIMO Channel Capacity,” in Microwave Conference Proceedings APMC, vol. 3,
December 2005.
[10] V. Jungnickel, V. Pohl, and C. von Helmolt, “Capacity of MIMO Systems With
Closely Spaced Antennas,” IEEE Communications Letters, vol. 7, no. 8, pp. 361–
363, August 2003.
[11] L. Xin and N. Zai-ping, “Effect of array orientation on capacity of MIMO wireless
channels,” in 7th International Conference on Signal Processing, vol. 3, September
2004, pp. 1870–1872.
[12] A. Forooshani and S. Noghanian, “Comparison of Space and Angle Diversity Techniques for Indoor MIMO System,” in IEEE Antennas and Propagation Society International Symposium, July 2006, pp. 141–144.
[13] L. Dong, H. Ling, and R. Heath, “Multiple-input multiple-output wireless communication systems using antenna pattern diversity,” in IEEE Global Telecommunications
Conference, vol. 1, November 2002, pp. 997–1001.
[14] B. Wang and A. Burr, “Effect of element radiation patterns on the capacity of MIMO
system,” in IEEE International Symposium on Microwave, Antenna, Propagation and
EMC Technologies for Wireless Communications, vol. 2, August 2005, pp. 1448–1451.
[15] M. Andrews, P. Mitra, and R. de Carvalho, “Tripling the capacity of wireless communications using electromagnetic polarization,” Nature, vol. 409, no. 6818, pp. 316–318,
January 2001.
[16] N. Das, T. Inoue, T. Taniguchi, and Y. Karasawa, “An Experiment on MIMO System
having Three Orthogonal Polarization Diversity Branches in Multipath-rich Environment,” in IEEE 60th Vehicular Technology Conference, vol. 2, September 2004, pp.
1528–1532.
[17] S. K. Yong and J. Thompson, “Three-dimensional spatial fading correlation models for compact MIMO receivers,” IEEE Transactions on Wireless Communications,
vol. 4, no. 6, pp. 2856–2869, November 2005.
[18] T.-I. Lee and Y. E. Wang, “On the Limit of Wireless Communication Capacity from
Polarization Diversity,” in IEEE Antennas and Propagation Society International
Symposium, vol. 1, July 2006, pp. 137–140.
BIBLIOGRAFÍA
151
[19] L. Dong, H. Choo, R. Heath, and H. Ling, “Simulation of MIMO Channel Capacity
with Antenna Polarization Diversity,” IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 4, no. 4, pp. 1869–1873, July 2005.
[20] A. Grau, S. Liu, B. Cetiner, and F. D. Flaviis, “Investigation of the influence of
antenna array parameters on adaptive MIMO performance,” in IEEE Antennas and
Propagation Society International Symposium, vol. 2, June 2004, pp. 1704–1707.
[21] A. Nieto, “Dual polarized omnidirectional array element for MIMO systems,” Master’s thesis, KTH, 2002.
[22] C. A. Balanis, Antenna Theory: Analysis and Design, 2nd ed.
Wiley, May 1996.
[23] P. Fletcher, M. Dean, and A. Nix, “Mutual coupling in multi-element array antennas
and its influence on MIMO channel capacity,” Electronics Letters, vol. 39, no. 4, pp.
342–344, February 2003.
[24] B. Clerckx, D. Vanhoenacker-Janvier, C. Oestges, and L. Vandendorpe, “Mutual
coupling effects on the channel capacity and the space-time processing of MIMO
communication systems,” in IEEE International Conference on Communications,
vol. 4, May 2003, pp. 2638–2642.
[25] J. Wallace and M. Jensen, “Mutual Coupling in MIMO Wireless Systems: A Rigorous
Network Theory Analysis,” IEEE Transactions on Wireless Communication, vol. 3,
no. 4, pp. 1317–1325, July 2004.
[26] P. Uthansakul, M. Uthansakul, and M. Bialkowski, “Improving MIMO system capacity by compensating mutual coupling in transmitting/receiving array antennas,”
in IEEE Antennas and Propagation Society International Symposium, vol. 2, June
2004, pp. 1724–1727.
[27] B. Lindmark, “Capacity of a 2x2 MIMO antenna system with mutual coupling losses,”
in IEEE Antennas and Propagation Society International Symposium, vol. 2, June
2004, pp. 1720–1723.
[28] N. Chiurtu, B. Rimoldi, E. Telatar, and V. Pauli, “Impact of correlation and coupling
on the capacity of MIMO systems,” in 3rd IEEE International Symposium on Signal
Processing and Information Technology, December 2003, pp. 154–157.
[29] S. Krusevac, P. Rapajic, R. Kennedy, and P. Sadeghi, “Mutual Coupling Effect on
Thermal Noise in Multi-antenna Wireless Communication Systems,” in 6th Australian
Communications Theory Workshop, February 2005, pp. 209 – 214.
152
BIBLIOGRAFÍA
[30] H. Mbonjo, J. Hansen, and V. Hansen, “MIMO Capacity and Antenna Array Design,”
in IEEE Global Telecommunications Conference, vol. 5, December 2004, pp. 3155–
3159.
[31] D. Piazza and K. Dandekar, “Reconfigurable antenna solution for MIMO-OFDM
systems,” Electronics Letters, vol. 42, no. 8, pp. 446–4477, April 2006.
[32] B. Cetiner, H. Jafarkhani, Q. Jiang-Yuan, J. H. J. Yoo, A. Grau, and F. D. Flaviis,
“Multifunctional reconfigurable MEMS integrated antennas for adaptive MIMO systems,” IEEE Communications Magazine, vol. 42, no. 12, pp. 62–70, December 2004.
[33] L. Liu and H. Jafarkhani, “Transmit beamforming for a large reconfigurable antenna
array,” in IEEE Global Telecommunications Conference, vol. 6, December 2005.
[34] 3GPP,
“Spatial
channel
model
for
multiple
input
multiple
output
(MIMO) simulations,” 3GPP TR 25.996 V6.1.0, 2003. [Online]. Available:
http://www.3gpp.org/ftp/Specs/html-info/25996.htm
[35] J. Salo, Giovanni, J. Salmi, P. Kyösti, M. Milojevic, D. Laselva, and C. Schneider.
(2005, Jan.) MATLAB implementation of the 3GPP Spatial Channel Model (3GPP
TR 25.996). [Online]. Available: http://www.tkk.fi/Units/Radio/scm/
[36] L. Garcia-Garcia, B. Lindmark, N. Jalden, and C. Orlenius, “MIMO capacity of
antenna arrays evaluated using radio channel measurements, reverberation chamber
and radiation patterns,” Microwaves, Antennas and Propagation, IET, vol. 1, no. 6,
pp. 1160–1169, Dec. 2007.
[37] J. Kermoal, L. Schumacher, K. Pedersen, P. Mogensen, and F. Frederiksen, “A
Stochastic MIMO Radio Channel Model with Experimental Validation,” IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 20, no. 6, pp. 1211–1226, August
2002.
[38] S. Blanch, J. Romeu, and I. Corbella, “Exact representation of antenna system diversity performance from input parameter description,” Electronics Letters, vol. 39,
no. 9, pp. 705–707, May 2003.
[39] J. Calvo, “Estudio y simulación de técnicas de codificación en Sistemas EspacioTemporales con múltiples antenas en transmisión y recepción,” Master’s thesis,
E.T.S.I de Telecomunicación, 2007.
[40] S. Alamouti, “A simple transmit diversity technique for wireless communications,”
IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 16, pp. 1451–1458, October
1998.
BIBLIOGRAFÍA
153
[41] G. J. Foschini, “Layered space-time architecture for wireless communications in fading
environments when using multi-element antennas,” Bell Labs Tech. Journal, pp. 41–
59, 1996.
[42] K. Rosengren and P.-S. Kildal, “Radiation efficiency, correlation, diversity gain and
capacity of a six-monopole antenna array for a MIMO system: theory, simulation and
measurement in reverberation chamber,” Microwaves, Antennas and Propagation,
IEE Proceedings -, vol. 152, no. 1, pp. 7–16, Feb. 2005.
[43] http://www.bluetest.se/products.html.
[44] R. Serrano, S. Capdevila, D. Nyberg, J. Romeu, and L. Jofre, “Port balance, efficiency
and correlation impact evaluation for MIMO compact multiantenna systems,” Antennas and Propagation Society International Symposium, 2008. AP-S 2008. IEEE,
pp. 1–4, July 2008.
[45] A. Grau, J. Romeu, S. Blanch, L. Jofre, and F. De Flaviis, “Optimization of Linear
Multielement Antennas for Selection Combining by Means of a Butler Matrix in
Different MIMO Environments,” IEEE Transactions on Antennas and Propagation,
vol. 54, no. 11, pp. 3251–3264, Nov. 2006.
[46] N. Jamaly, C. Gómez Calero, P.-S. Kildal, J. Carlsson, and A. Wolfgang, “Study of
Excitation on Beam Ports versus Element Ports in Performance Evaluation of Diversity and MIMO Arrays,” in 3rd European Conference on Antennas and Propagation,
Berlin, Germany, 3 2009.
[47] C. Gómez Calero, N. Jamaly, L. González Dı́az, and R. Martı́nez Rodrı́guez-Osorio,
“Effect of Mutual Coupling and Human Body on MIMO Performances,” in 3rd European Conference on Antennas and Propagation, Berlin, Germany, 3 2009.
[48] http://www.cimne.upc.es.
154
BIBLIOGRAFÍA
Capı́tulo 5
Diseño de un testbed MIMO y
medidas de banda estrecha con
diferentes antenas a 2.45 GHz
Contenido
5.1
Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.2
Diseño e implementacón del UMAT (UPM Multi-Antenna
Testbed) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
158
5.2.1
Aspectos de diseño . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 160
5.2.2
Subsistema de procesado . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161
5.2.2.1
Software-Radio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161
5.2.2.2
Procesado online . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162
5.2.2.3
Procesado offline
5.2.2.3.1
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163
Medidor de canales MIMO . . . . . . . . . . . 163
5.2.2.3.1.1
Transmisor . . . . . . . . . . . . . . . . 163
5.2.2.3.1.2
Receptor . . . . . . . . . . . . . . . . . 164
5.2.2.3.2
Probador de algoritmos . . . . . . . . . . . . . 165
5.2.3
Subsistema de radiofrecuencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 166
5.2.4
Integración del sistema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168
5.2.4.1
5.3
157
Errores de implementación . . . . . . . . . . . . . . . . 168
5.2.4.1.1
Error de frecuencia . . . . . . . . . . . . . . . 169
5.2.4.1.2
Frecuencia de muestreo . . . . . . . . . . . . . 170
5.2.4.1.3
Etapa de RF . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171
Medidas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.3.1
171
Capacidad de canal MIMO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173
5. DISEÑO DE UN TESTBED MIMO Y MEDIDAS DE BANDA
ESTRECHA CON DIFERENTES ANTENAS A 2.45 GHZ
156
5.3.2
Comparación de la capacidad del canal MIMO usando doble y
única polarización . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 174
5.3.3
Comparación de capacidad del canal MIMO para diferentes antenas de usuario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 178
5.4
Conclusiones y contribuciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
179
Bibliografı́a . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
182
5.1. Introducción
5.1
157
Introducción
Desde que surgieron los primeros esquemas MIMO, se produjo un aumento en el
número de investigaciones en cuanto a esquemas espacio-temporales o de multiplexación
espacial y modelos de canal MIMO. Sin embargo, para evaluar el funcionamiento y prestaciones de los sistemas MIMO es necesario realizar sistemas reales y prototipos. Ası́ pues,
hubo numerosos centros de investigación que fueron los pioneros en desarrollar medidores
de canal MIMO para realizar medidas en distintos entornos.
El objetivo de medir un canal MIMO es evaluar la capacidad, extraer modelos que
sirvan para estudiar prestaciones y seleccionar esquemas de módulos óptimos, desarrollar
nuevos algoritmos para aprovechar la diversidad del canal o determinar la viabilidad de
aplicar MIMO en un entorno en particular.
Surgió pues una lı́nea de creciente interés en cuanto a la implementación real y medidas
con testbeds MIMO. Las simulaciones de canal se pueden usar para validar algoritmos
diseñados para sistemas MIMO, pero se basan en ciertas simplificaciones o suposiciones y
nunca se van a considerar tan precisos como un canal real.
En la literatura se pueden encontrar varias implementaciones MIMO desarrolladas
[1, 2]. Algunos de los anteriores son channel sounders [3], usados para realizar medidas
del canal, y no incluyen ningún algoritmo de codificación MIMO. Otros prototipos consideran parte de procesado de señal [1, 4]. Más tarde, aparecieron prototipos que incluyen
procesado y medidas de canal además de ofrecer la posibilidad de variar las caracterı́sticas
del array de antenas [5].
Una de los medidores de canal más aceptados es el RUSK con la extensión MIMO
(Figura 5.1), desarrollado por MEDAV [6]. A pesar de sus ventajas, sus principales
desventajas son que, en primer lugar, es demasiado caro y, en segundo lugar, que el
sistema se ha diseñado sin tener versatilidad, lo que no permite tener otros usos distintos.
A la hora de caracterizar los testbeds MIMO, los principales aspectos son el tipo
de entorno para el cual está destinado, el nivel de implementación (ya sea prototipo,
demostrador producto comercial, etc.), la plataforma hardware y software empleado, la
técnica de modulación y codificación empleada, el número de antenas posibles, etc. Ası́,
uno de los primeros prototipos [7] fue desarrollado para medir en el laboratorio en banda
estrecha y supuso un importante logro. Después le siguieron medidores de canal como [8,9]
para medidas tanto en interiores como exteriores. Después surgieron otros testbeds que
se basan en medidas en tiempo real pero con pre y post-procesado en offline [1, 10, 11].
Un paso más allá es incluir un canal de retorno entre el receptor y el transmisor. Ası́,
en [12] se presenta un testbed de banda estrecha con un cable como canal de retorno. Y,
5. DISEÑO DE UN TESTBED MIMO Y MEDIDAS DE BANDA
ESTRECHA CON DIFERENTES ANTENAS A 2.45 GHZ
158
para finalizar, en la actualidad se han desarrollado plataformas de propósito general para
probar algoritmos MIMO mediante medidas como por ejemplo [13].
Figura 5.1: Diagrama de bloques del MIMO RUSK (de [14])
A pesar de los diversos testbeds desarrollados, hay aún algunos temas que quedan
abiertos para ser clarificados en cuanto a algunas caracterı́sticas del canal MIMO, tales
como la relación entre la polarización y el retardo en diferentes escenarios, correlaciones
de la matriz del canal MIMO en función del tipo de elemento radiante, etc.
Dado que los testbeds suelen usarse para una aplicación especı́fica (medidas de canal,
validación de algoritmos, etc.), en esta Tesis se ha considerado de especial importancia
el diseño y la implementación de demostradores MIMO para estudiar y analizar varios
aspectos de canal incluyendo la posibilidad de variar el tipo de antena y validar diferentes
algoritmos. Ası́ pues, un punto fuerte es la flexibilidad gracias a la implementación basada
en Software Defined Radio (SDR).
En este capı́tulo se describe el diseño y la implementación de un demostrador MIMO
para la banda ISM a 2.45 GHz, ası́ como el análisis de la capacidad de canal medidas
con diferentes antenas y en distintos escenarios. En el demostrador se van a integrar las
antenas implementadas y descritas en el capı́tulo 3.
5.2
Diseño e implementacón del UMAT (UPM Multi-Antenna Testbed)
Como se ha comentado anteriormente, existen en la actualidad varios testbeds MIMO.
Algunos de ellos se basan en analizadores de redes con varios puertos, equipos de medida
que conmutan las salidas o entradas de las antenas o, por último, existen implementaciones
basadas en SDR que permiten mayor flexibilidad. Sin embargo, en estas últimas es de
gran importancia el estudio de los errores producidos debido a la implementación real
dado que se tienen que tener en cuenta en el diseño.
Cuando se empezó a diseñar este demostrador, existı́an pocos testbeds pero poco a
poco han ido surgiendo numerosos centros que han construido sus propios prototipos. Sin
embargo, muchos de estos nuevos testbeds son para propósitos distintos: medidores de
5.2. Diseño e implementacón del UMAT (UPM Multi-Antenna Testbed) 159
canal, probar algoritmos MIMO o analizar una cierta configuración de antena. Por contra, el demostrador MIMO realizado (UMAT) ha sido diseñado para un triple propósito:
medir canales MIMO, probar algoritmos y evaluar diferentes configuraciones del array de
antenas.
En primer lugar, el UMAT ha sido diseñado para enviar señales por múltiples transmisores y que múltiples receptores puedan recibir la señal a la vez dichas señales tras
haber pasado por el canal de propagación.
La Figura 5.2 muestra el esquema general del sistema MIMO diseñado tanto para el
transmisor como para el receptor. Consiste en un sistema MIMO MT × MR , con MT y
MR de 1 a 4.
I
D
Filtro
interpolador
DSP +
FPGA
I
D
90º
Fs
D
Filtro
interpolador
RF
FI
hi , j W , t CANAL
MIMO
RF
FI
FI
A
RF
FI
Filtro
diezmador
A
Q
D
fOL
f OL
Fs
DSP +
FPGA
DSP +
FGPA
Filtro
diezmador
I
Q
90º
Fs
I
IF
A
90º
FI
DSP +
FPGA
DSP +
FPGA
RF
90º
RF
QUAD
IF
Fs
FI
I
Q
90º
D
D
Q
Filtro
diezmador
Fs
Fs
Filtro
interpolador
IF
D
90º
FI
I
Q
A
A
Q
DSP +
FGPA
Filtro
diezmador
Fs
RF
FI
A
Q
I
A
90º
Fs
Filtro
interpolador
FI
DSP +
FPGA
FI
D
DSP +
FPGA
I
RF
90º
FI
QUAD
RF
FI
A
Q
IF
Conexión TCP/IP
Tx scheme
Rx scheme
Rx
Esquemas y
algoritmos
del usuario
Tx
Esquemas y
algoritmos
del usuario
Matlab GUI
Figura 5.2: Esquema MIMO
El funcionamiento del esquema es como sigue: en primer lugar se generan las señales a
transmitir en el PC. Esto se realiza en lo que llamaremos procesado fuera de tiempo real
(offline). Una vez generadas esas señales, se introducen a la parte de procesado en tiempo
real (online), que está formado por plataformas SDR y se encarga de enviar las señales
al siguiente subsistema. Éste es el denominado módulo o subsistema de radiofrecuencia
RF y tiene como objetivo amplificar, filtrar y subir las señales en frecuencia para su
transmisión. Para que eso ocurra, es necesario el subsistema de antena, cuya finalidad
reside en transmitir al medio las señales procedentes de la etapa anterior.
Además, cabe señalar que la señal transmitida se centra en la frecuencia de 2.45 GHz.
En el lado del receptor se realiza la operación contraria al caso del transmisor. Es decir,
se reciben las señales a través de las antenas, se amplifican, filtran y bajan en frecuencia,
se muestrean y se envı́a al PC receptor para su posterior procesado offline.
A continuación, se describen los distintos subsistemas en los que se divide el demostrador realizado: el subsistema de procesado, de RF y de antena.
5. DISEÑO DE UN TESTBED MIMO Y MEDIDAS DE BANDA
ESTRECHA CON DIFERENTES ANTENAS A 2.45 GHZ
160
5.2.1
Aspectos de diseño
A la hora de implementar un demostrador, es necesario tener en cuenta ciertos aspectos
de diseño, como el módulo de conversión A/D y D/A, módulo de procesado, RF y antenas.
• Módulo de conversión A/D y D/A
Los principales parámetros que hay que seleccionar son la resolución vertical, la
frecuencia máxima de muestreo, el ancho de banda y el rango de tensiones de entrada
del ADC y salida del DCA. La resolución vertical representa el número de bits
utilizados para la señal digitalizada. La frecuencia máxima de muestreo (ADC)
debe ser suficiente para evitar aliasing, según la frecuencia de FI a la entrada del
conversor. El ancho de banda debe ser suficiente para la señal recibida; y el rango
de tensiones de entrada(ADC)/salida (DCA) tiene que ser suficiente para que no se
sature al recibir señal de etapas FI (Rx), y para que ofrezca la potencia necesaria
(Tx).
• Módulo de procesado
En cuanto a la plataforma a utilizar existen varias posibilidades: Procesadores digitales de propósito general (DSPs), FPGAs (Field Programable Gate Array) o los
ASICs (Application Specific Integrated Circuit). En primer lugar, los DSPs son los
más sencillos de programar (tiempo de desarrollo bajo-medio) y muy reconfigurables
y flexibles, además de fácil de modularizar y con capacidad de cálculo media. Por
otro lado, las FPGAs son reprogramables, versátiles y con alta capacidad de cálculo,
aunque complejas de programar (tiempo de desarrollo largo). Por último, los ASICs
no son reprogramables, por lo que tienen poca flexibilidad. su capacidad de cálculo
es alta, lo que les hace interesantes para tareas o aplicaciones muy especı́ficas.
Si se eligen DSPs, para la selección, se deben tener en cuenta algunos parámetros
principales. El primero es el tipo de aritmética: Punto fijo o coma flotante. En punto
fijo se obtiene una mayor capacidad de cálculo para operaciones lineales. Coma
flotante es más versátil para otro tipo de operaciones y simplifica la programación.
El segundo es la velocidad de reloj, ya que cuanto mayor sea más capacidad de
cálculo y mayor número de instrucciones. Por otro lado, la capacidad de cálculo
está relacionada con velocidad de reloj y capacidad de paralelizar. Y por último,
hay que tener en cuenta los buses de comunicación externa, memoria, etc.
• Módulo de RF-FI
Para un medidor MIMO que no sea del tipo de los arrays virtuales, se necesita cadena
de RF por antena. Los parámetros a seleccionar son: el esquema de la cadena RF-FI:
5.2. Diseño e implementacón del UMAT (UPM Multi-Antenna Testbed) 161
simple o doble conversión; la frecuencia intermedia, ya que a mayor FI, se requiere
mejor ADC y DAC y a menor FI, las etapas de RF son más complejas.
• Módulo de array de antenas
Los principales parámetros que hay que seleccionar para el array de antenas son el
número de elementos del array, la separación entre elementos, el tipo de elementos
radiantes y el diagrama de radiación de cada elemento.
5.2.2
Subsistema de procesado
El módulo de procesado del demostrador MIMO se encarga realizar las tareas correspondientes al procesado de señal, tanto en transmisión como en recepción.
Para describirlo, este apartado se divide en las siguientes partes: la plataforma SDR
utilizada, el procesado que se realiza en tiempo real (que llamaremos online), la comunicación entre los DSPs y el PC y, por último, el procesado que no se realiza en tiempo real
(que llamaremos offline). En [15] se realizó una primera versión del procesado de señal
prototipo MIMO y en esta sección se presentan las mejoras incluı́as, sobre todo en cuanto
a sincronización entre transmisores.
5.2.2.1
Software-Radio
El concepto Software-Radio ( [16], [17] y [18]) se define como una tecnologı́a de
gran popularidad que permite construir sistemas radio flexibles, multiservicios, multiestándares, reconfigurables y reprogramables por software. Se trata, por tanto, de realizar una conversión digital lo más cercano a la antena posible. Es una especialización del
sistema en el dominio digital, a ser posible en software.
La tecnologı́a elegida para la implementación de este demostrador ha sido la de los
DSPs. En particular, se han usado DSPs de Texas Instruments, dado que la programación
se realizza en C y las placas estaban disponibles de otro proyecto [19]. Los programas
implementados se ejecutan sobre placas de Pentek, de modelo 4292 [20]. Contiene cuatro
procesadores digitales (DSPs) del tipo TMS32C6203 de Texas Instruments (como muestra
la Figura 5.3).
El receptor es el modelo 6235 e incluye dos módulos de adquisición de datos completo y
canales receptores en un módulo VIM-2 mezzanine, compatible con cualquier plataforma
VIM. Incluyen el conversor analógico digital (ADC), un conversor digital a frecuencia
inferior (downconverter ) y un FPGA compartido.
5. DISEÑO DE UN TESTBED MIMO Y MEDIDAS DE BANDA
ESTRECHA CON DIFERENTES ANTENAS A 2.45 GHZ
162
Figura 5.3: Placa 4292
Por otro lado, el transmisor (modelo 6229) contiene dos canales completos, idénticos
e independientes de interpolación y traslación en frecuencia, adecuados para conectar un
sistema basado en DSP con un transmisor radio.
Tanto el módulo receptor como el transmisor se muestran en la Figura 5.4.
(a) Módulo digital 6235
(b) Módulo digital 6229
Figura 5.4: Módulos receptor y transmisor de procesado
5.2.2.2
Procesado online
El procesado online se encarga de la parte que se realiza en tiempo real. Por lo tanto,
en transmisión, una vez recibido los datos desde PC, los envı́a (en FI) al módulo de RF.
En recepción ocurre lo contrario, es decir, que recibe la señal en FI del módulo de RF y
la almacena para su posterior envı́o al PC.
La sincronización de los DSPs se realiza a través de un bus de sincronismo LVDS
(Low-Voltage Differential Signal ) situado en el panel frontal. Este bus de sincronismo
incluye muestras de reloj, sincronismo y señales de puertas. Permite a un modelo 6235
a actuar como un bus maestro, llevando la muestra del reloj a un cable del panel frontal
usando la señalización diferencial LVDS.
La lı́nea de sincronismo en el bus permite la sincronización de la fase del oscilador
local, la conmutación de frecuencia, la fase del filtro diezmador y datos de la BIFO sobre
múltiples 6235.
5.2. Diseño e implementacón del UMAT (UPM Multi-Antenna Testbed) 163
En nuestro caso, pueden existir 1 ó 2 módulos 6235 ejecutándose. Si el demostrador
MIMO requiere un número de antenas receptoras mayor que 2, es decir un MIMO MT ×
MR , con MR > 2, se necesitan 2 módulos 6235. En caso contrario, sólo se precisa de un
módulo. En ambos casos, el módulo maestro será el 1, es decir, el que va asociado a los
DSPs A y B. Si MR > 2, se utiliza otro módulo que será el esclavo, y estará asociado a
los DSPs C y D.
5.2.2.3
Procesado offline
El procesado que no se realiza en tiempo real se desarrolla en el PC una vez almacenados los datos necesarios. En el caso del transmisor, se procesa y prepara la señal a enviar
a los DSPs; y en el caso del receptor, se procesa la señal recibida de los DSPs.
En este apartado se detallan las distintas aplicaciones del demostrador MIMO realizado. Entre ellas destacan la de medidor de canal (o channel sounder ) y la de probador
de algoritmos MIMO. Ambas aplicaciones se han desarrollado en Matlab bajo un entorno
amigable y de fácil manejo.
5.2.2.3.1
Medidor de canales MIMO
Como primera aplicación, el demostrador MIMO opera como medidor de canal. Se
pueden llevar a cabo diversas medidas para obtener las caracterı́sticas del escenario especı́fico donde se esté usando el demostrador, en términos de matriz H del canal y capacidad.
La ventana principal de esta aplicación se muestra en la Figura 5.5. Ésta se ejecuta
al escribir “channelsounder ” en el comando de Matlab. En ella se muestra al usuario
la posibilidad de manejar el medidor de canal desde un mismo PC a través de TCP/IP.
Lo relacionado con el transmisor, se conectará al nodo transmisor y lo correspondiente al
receptor, lo hará al PC que actúa como nodo receptor. Además, esta aplicación también
puede ejecutarse desde cualquiera de dichos nodos.
A continuación se describen los módulos del transmisor y receptor que se han desarrollado para esta aplicación.
5.2.2.3.1.1
Transmisor
Para la distinción de las señales transmitidas por cada antena, se genera un código
pseudoaleatorio de 256 bits. Este código es similar al utilizado en UMTS [21] para los
códigos cortos de aleatorización Gold, que sirven para identificar la señal transmitida por
5. DISEÑO DE UN TESTBED MIMO Y MEDIDAS DE BANDA
ESTRECHA CON DIFERENTES ANTENAS A 2.45 GHZ
164
Figura 5.5: Ventana principal del Medidor de Canal MIMO
cada antena, ya que presentan buenas propiedades de autocorrelación y se pueden distinguir los distintos códigos mediante la correlación. El número total de códigos disponibles
es 224 ya que la semilla generadora está constituida por 24 bits. También se probaron
secuencias de Golay, pero finalmente se optó por las Gold por su facilidad de distinción
entre señales.
5.2.2.3.1.2
Receptor
En primer lugar se reciben los datos de los DSPs correspondientes. Una vez recibidos,
se cambia el formato y se hace la operación inversa a la realizada en el transmisor, es
decir, se obtienen la I y la Q de cada entero de 32 bits.
Seguidamente se calibra en módulo y fase la señal compleja. La etapa de sincronismo
se realiza en dos pasos. En primer lugar, se encuentra el bloque de sincronismo grueso o
etapa de adquisición, cuyo objetivo fundamental es conseguir una sincronización gruesa
entre el receptor y la señal recibida. Para realizarlo, se aprovechan las propiedades de
los códigos utilizados, ya que su función de autocorrelación es de un valor muy alto en
el instante en el que la señal recibida y el código están perfectamente sincronizados, en
comparación con otro instante.
Para ello, se realiza la búsqueda del valor máximo de correlación de la señal recibida
por la antena i con el código transmitido por la antena j. La correlación es una integral de
ambas señales, con lo que no es más que el sumatorio de cada muestra de la señal recibida
por cada muestra del conjugado del código utilizado.
5.2. Diseño e implementacón del UMAT (UPM Multi-Antenna Testbed) 165
El resultado de dicha correlación nos da el valor del instante de sincronismo grueso
donde debemos comenzar a tratar la señal recibida. Ese instante se pasa al siguiente
módulo, es decir, al sincronismo fino. Este módulo realiza el seguimiento del sincronismo
y permite una alineación fina y continua del código con la señal recibida. Se toman los
dos instantes anteriores, el mismo instante y los dos posteriores a éste, y se cogen 256
muestras (se realiza un diezmado k : 1 con k = 4) a partir de dichos valores temporales.
El resultado de las cinco operaciones se compara y se elige el valor donde se ha dado
mayor correlación como inicio de ese paquete. Esto se repite para todos los paquetes, a
diferencia del sincronismo grueso que se realiza sólo para el primer paquete recibido.
La señal recibida sincronizada y diezmada al igual que los valores de correlación se
introducen en el módulo de corrección de fase. Este módulo no realiza una corrección de
la fase total porque estarı́amos eliminando la fase introducida por el canal, por lo que
este bloque tiene el objetivo de mitigar el error de frecuencia. Para ello, se calcula el
error en media entre cada valor de correlación y el siguiente (que equivale a paquetes de
256 muestras) y el anterior, que será un error constante en todas las cadenas receptoras.
Ese error (en fase), se multiplica a la señal sincronizada de todas las cadenas receptoras
del demostrador MIMO. Todo este proceso de sincronismo y corrección de fase se calcula
para la señal recibida por la antena 1 y con los instantes de sincronismo y error de fase,
se corrigen las señales recibidas por las otras antenas.
5.2.2.3.2
Probador de algoritmos
Una segunda aplicación se basa en la prueba de algoritmos MIMO, con la intención
de verificar la codificación espacio temporal y los diferentes esquemas de modulación a
emplear. Atendiendo al número de antenas en transmisión y recepción son posibles varias
configuraciones. De este modo, se pueden establecer varios esquemas MIMO MT × MR
variando MT y MR entre uno y cuatro. La posibilidad de evaluar diferentes esquemas
MIMO es interesante para investigación experimental y académica. Por ejemplo, se puede
implementar el esquema de Alamouti y comprobar su eficiencia en diferentes entornos.
La Figura 5.6 muestra la ventana principal de esta aplicación. En ella se muestra al
usuario la posibilidad de manejar la aplicación desde un sólo PC (transmisor, receptor u
otro que controle a ambos).
Las prubas realizadas para probador de algoritmos MIMO se pueden encontrar en [22],
donde se realizaron pruebas con el UMAT para medidas de codificación espacio-temporal.
5. DISEÑO DE UN TESTBED MIMO Y MEDIDAS DE BANDA
ESTRECHA CON DIFERENTES ANTENAS A 2.45 GHZ
166
Figura 5.6: Ventana principal del probador de algoritmos
5.2.3
Subsistema de radiofrecuencia
El módulo de RF se basa en un esquema heterodino [23] en ambas cadenas de transmisor y receptor [24]. En el transmisor, tenemos en primer lugar un mezclador para
realizar la conversión de frecuencia superior de la señal en Frecuencia Intermedia (FI)
que entra en la cadena de RF. Para ello, se utiliza un oscilador local cuya señal se divide
en cuatro ramas, mediante un divisor, para mezclarla con la señal FI de cada cadena
transmisora. Para eliminar las mezclas espúreas producidas por el conversor se introduce
seguidamente un filtro centrado en la frecuencia de transmisión. Posteriormente, esa señal
filtrada es amplificada por una etapa formada por tres amplificadores, con un filtro entre
los dos últimos para reducir los posibles productos de intermodulación o el nivel de los
armónicos generados. Antes de la salida a la toma de antena que radiará la señal al medio,
es necesario introducir un filtro que elimine las señales generadas fuera de la banda de
trabajo para no interferir en otros sistemas de comunicaciones que operen en esa banda de
frecuencias. El diagrama de bloques que componen el transmisor se muestra en la Figura
5.7.
Figura 5.7: Esquema del trasmisor de FI-RF
5.2. Diseño e implementacón del UMAT (UPM Multi-Antenna Testbed) 167
En el receptor, la señal de entrada es en RF, que posteriormente se bajará en frecuencia.
Para ello, se requiere la entrada de una señal del oscilador local, que a su vez será dividida
en cuatro señales y se enviarán cada una a su correspondiente mezclador para realizar
la conversión. Antes de ese proceso, la señal en RF en cada cadena pasa por un Low
Noise Amplifier (LNA) para disminuir la figura de ruido del receptor aparte de otra etapa
amplificadora, se filtra y se amplifica por medio de tres amplificadores, lo que, junto con
la conversión en frecuencia, nos dará las señales en FI correspondientes a cada cadena. El
diagrama de bloques que componen el receptor se ilustra en la Figura 5.8.
Figura 5.8: Esquema del receptor de RF-FI
Se han diseñado dichas cadenas de RF transmisoras para proporcionar una potencia de
salida de +20 dBm para medidas de indoor/outdoor. En lo que respecta a los componentes
utilizados para la realización de las etapas de RF se han elegido componentes comerciales
conectorizados. En la Figura 5.9 se muestra, con más detalle, la implementación de dicho
módulo de RF, en donde se puede observar la distribución de los componentes en la
implementación, tanto para el transmisor como para el receptor.
(a) Transmisor
(b) Receptor
Figura 5.9: Implementación del módulo de RF
La Tabla 5.1 muestra una comparación de los diferentes niveles de potencia de transmisión de varios experimentos MIMO. La media de las mismas suele ser del orden de 25
dBm, para exterior e interior. En nuestro caso, y debido a que el demostrador MIMO se
5. DISEÑO DE UN TESTBED MIMO Y MEDIDAS DE BANDA
ESTRECHA CON DIFERENTES ANTENAS A 2.45 GHZ
168
centra en entornos de interiores para una distancia de unos 100 metros, y dado que se ha
diseñado para emplear componentes de bajo coste, se busca una potencia de transmisión
de +20 dBm, con lo que nos centramos en entornos indoor.
Proyecto
f (GHz)
Entorno
[25]
5.2
Exterior a interior
[26]
5.2
Urbano, microcelda
[27]
2.15
[28]
2.4
Interior
[29]
5
Interior
42
17
[30]
2.11
Exterior
1500
23
[31]
2
Interior, exterior
200
25
Interior picocelda,
exterior microcelda
Distancia (m)
PT X (dBm)
33
200
27
115
26
27
Tabla 5.1: Comparación de potencias emitidas
5.2.4
Integración del sistema
Una vez diseñadas e implementadas cada una de las partes que componen todo el
sistema, tanto en transmisión como en recepción, se realiza la integración del mismo
(Figura 5.10). Para realizar medidas en diferentes entornos y distintas situaciones, se ha
situado el receptor en una plataforma móvil, como muestra la Figura 5.10(b).
Una vez integrado todo el sistema, se han tenido en cuenta aspectos de calibración
previa a las medidas. Para ello se han medido las respuestas de cada enlace por separado
con el objetivo de corregir las diferencias existentes entre las cadenas tanto en módulo como
en fase. Además, debido a la frecuencia de trabajo, diferentes interferencias externas han
sido detectadas y se ha realizado un algoritmo para mitigar este efecto. Esta corrección
se realiza de manera software en transmisión y en recepción [32].
5.2.4.1
Errores de implementación
A continuación se detallan los efectos producidos debido a la implementación real del
demostrador MIMO. Estos efectos son importantes a la hora de realizar las medidas y
procesar los datos obtenidos [32]. Concretamente, se describen los efectos producidos por
utilizar distintos osciladores locales, los correspondientes al uso de diferentes relojes en la
conversión analógico/digital, los debidos a la cuantificación del conversor y finalmente, los
producidos por las cadenas de RF.
5.2. Diseño e implementacón del UMAT (UPM Multi-Antenna Testbed) 169
(a) Transmisor
(b) Receptor
Figura 5.10: Integración del UMAT
5.2.4.1.1
Error de frecuencia
Puesto que los osciladores utilizados en transmisión y recepción son diferentes, la
frecuencia intermedia recibida y esperada pueden ser ligeramente diferentes. Por lo tanto,
5. DISEÑO DE UN TESTBED MIMO Y MEDIDAS DE BANDA
ESTRECHA CON DIFERENTES ANTENAS A 2.45 GHZ
170
y suponiendo que las cuatro cadenas tienen igual comportamiento, las señales demoduladas
pueden sufrir un cierto error de frecuencia. Este error de frecuencia provoca un error de
fase, que puede ser modelado por (5.1):
∆θ = 2π · ∆f · t
(5.1)
Este efecto produce un giro en la constelación recibida. Debido a que la memoria del
DSP es limitada y que se ha utilizado una representación en punto fijo para la aumentar
la velocidad del cómputo de las operaciones realizadas, es necesario realizar la corrección
por software en el procesado offline. Para ello, se calcula la diferencia de fase en media
600
parte imaginaria
400
señal recibida sin corregir
señal recibida corregida
200
0
−200
−400
−600
−800
−600
−400
−200
0
200
400
600
800
parte real
Figura 5.11: Efecto del error de frecuencia en la constelación
entre todos los paquetes recibidos y se corrige. Cabe señalar que para medidas de canales
MIMO no hay que corregir el error entero de la fase de la señal recibida, ya que de esta
manera se estarı́a quitando el efecto que produce el canal en la medida. Por este motivo
se corrige error de fase en media para las cuatro señales recibidas, ya que todas han sido
mezcladas con el mismo oscilador (uno en el transmisor y otro en el receptor).
En la Figura 5.11 se muestra la constelación recibida de varias tramas sin corregir este
error y una vez corregido.
5.2.4.1.2
Frecuencia de muestreo
Con el fin de medir el canal MIMO es importante tener en cuenta el efecto producido
por el uso de distintos relojes en los DAC y ADC, respectivamente.
A diferencia del caso anterior, este efecto se caracteriza porque el instante de muestreo
se desplaza en función de la diferencias de frecuencias existentes. De este modo, la muestra
óptima se va desplazando a lo largo del tiempo, de manera que cambia de muestra cada
cierto periodo. La Figura 5.12 muestra claramente este efecto. Una posible explicación se
5.3. Medidas
171
10
5
0
-5
0
-15
dB
dB
-10
-20
-0.2
-0.4
-25
-0.6
-30
10
20
30
40
tiempo (ms)
50
-35
-40
0
50
100
150
200
tiempo (ms)
250
300
Figura 5.12: |h11 (t)| sin canal
basa en que la diferencia de frecuencias varı́a y se va desplazando el instante óptimo de
muestreo
Para analizarlo, se ha suprimido el canal y la parte de RF de modo que se conecta la
FI del transmisor a la FI del receptor mediante un cable. De esta manera obtenemos la
respuesta del canal que deberı́a ser constante en módulo. Sin embargo, como se muestra
en la Figura 5.12 se aprecia un rizado producido por este efecto. Este rizado, sin embargo,
no es mayor a 0.5 dB y se repite cada 7 ms, con lo que no se tiene en cuenta para su
corrección.
5.2.4.1.3
Etapa de RF
En un sistema ideal todos los módulos de las etapas de RF serı́an independientes
y mantendrı́an una estabilidad perfecta en amplitud y fase. Sin embargo, en un sistema
real debe ser asumida una cierta inestabilidad debida a un recubrimiento imperfecto de los
cables y módulos de RF. Para solucionarlo es necesaria una calibración tanto en amplitud
como en fase de cada cadena de RF transmisora y receptora. La calibración es una matriz
por la que se multiplican las señales recibidas y transmitidas para una portadora. Esta
calibración se realiza mediante software antes de enviar las señales al procesado online y
una vez recibidas en el PC.
5.3
Medidas
En este apartado se muestran los resultados obtenidos de las medidas realizadas con
el demostrador MIMO y diferentes configuraciones de antenas. A diferencia de otras
campañas de medidas (por ejemplo en [33]), se han realizado medidas para comparar la
capacidad del canal MIMO con diferentes esquemas de antena.
172
5. DISEÑO DE UN TESTBED MIMO Y MEDIDAS DE BANDA
ESTRECHA CON DIFERENTES ANTENAS A 2.45 GHZ
La campaña de medidas fue llevada a cabo en la Escuela Técnica Superior de Ingenieros
de Telecomunicación de la UPM, en Madrid.
Atendiendo al análisis de propagación para canales MIMO multipolarizados, se han
realizado medidas en diferentes escenarios (Figura 5.13) en la cuarta planta del edificio B
y C de dicha Escuela. El primero consiste en un escenario de propagación tipo pasillo.
Aunque la mayorı́a de los trabajos previos se han centrado en escenarios tipo oficina, el
escenario pasillo es también importante, especialmente para comunicaciones inalámbricas
de baja movilidad dentro de los edificios (con punto de acceso situado en el pasillo). Se
consideraron dos posiciones diferentes para el transmisor, para tener en cuenta casos de
interiores (indoor) y exteriores (outdoor). Para ambas localizaciones del transmisor, el
receptor se situó a lo largo del pasillo desde la posición 1 de la Figura 5.13 hasta la posición
2. Para escenarios indoor el transmisor fue colocado en la posición B, esto es, al final del
pasillo, como si de un punto de acceso WLAN se tratase. Para las medidas de outdoor a
indoor, el transmisor se situó en la azotea del edificio contrario al pasillo (edificio B), más
alto que las posiciones indoor.
Figura 5.13: Mapa de medidas 2
En segundo lugar, se hicieron varias medidas también en entorno de oficinas. Con el
transmisor en A, el receptor fue colocado en 7 posiciones diferentes en otra oficina con
varios ordenadores (Rx 3 en la Figura 5.13). Todas las medidas fueron llevadas a cabo
teniendo en cuenta las dos configuraciones de array: monopolos y dipolos cruzados. Las
figuras 5.14 y 5.15 muestran los puntos de vista desde las antenas transmisoras en medidas
outdoor (situación C) e indoor (situación B), respectivamente.
5.3. Medidas
173
(a) Dipolos
(b) Monopolos
Figura 5.14: Punto de vista del transmisor
(a) Dipolos
(b) Monopolos
Figura 5.15: Punto de vista del transmisor
5.3.1
Capacidad de canal MIMO
Para la evaluación de la capacidad teórica del canal MIMO, se ha considerado un
sistema con MT antenas en transmisión y MR antenas en recepción, donde la relación
entre el vector de entrada x y el de salida y, para el caso de banda estrecha viene dada
por la matriz de canal, H:
y = Hx + n
(5.2)
La capacidad se calculó para el caso de que no se conozca el canal en el transmisor.
En este caso, dicha capacidad viene dada por la conocida expresión
ρ
H
C = log2 det IMR +
HH
bps/Hz
MT
(5.3)
Para eliminar el efecto de las pérdidas por trayecto y poder calcular la capacidad
adecuadamente para un cierto nivel de SNR en recepción, generalmente se normaliza la
matriz H en potencia. En este caso, se ha utilizado como parámetro de normalización la
5. DISEÑO DE UN TESTBED MIMO Y MEDIDAS DE BANDA
ESTRECHA CON DIFERENTES ANTENAS A 2.45 GHZ
174
norma de Frobenius, lo que equivale a normalizar respecto de la potencia media recibida
por cada uno de los enlaces Tx–Rx hij . La matriz normalizada queda:
Hnorm =
H
1
p
kHF k
MT MR
=
1
√
MT MR
H
v
u MR MT
uX X
t
hij h∗
(5.4)
ij
i=1 j=1
Esta normalización de H (nivel de SNR fijo en recepción) supone que en el sistema
se realiza control de potencia instantáneo, y es la que se suele utilizar para estudio de
algoritmos (por ejemplo, ver [34]).
5.3.2
Comparación de la capacidad del canal MIMO usando doble y
única polarización
Un aspecto que está atrayendo gran interés últimamente es la posibilidad de usar
antenas con múltiple polarización en sistemas MIMO. Si bien la diversidad en polarización
se lleva utilizando en sistemas de comunicaciones radio durante varios años, su uso en
MIMO surge no hace mucho, como consecuencia de la necesidad de reducir el espacio en
que se sitúan las antenas, sobre todo en el terminal de usuario [35]. Por ello el estudio
tanto del canal como de los algoritmos cuando se utilizan antenas con doble polarización
es relevante.
Para comparar las posibles prestaciones de un sistema MIMO con y sin diversidad
en polarización, se realizaron medidas a lo largo de un pasillo situando en transmisor
tanto en el interior como en el exterior del edificio (ver Figura 5.13). Se consideraron dos
configuraciones de arrays:
• Configuración con una polarización: se utilizó un array de 4 monopolos y separación
d=λ entre elementos, tanto en transmisión como en recepción.
• Configuración con doble polarización: se utilizaron dos grupos de doble dipolo
cruzado inclinados 45◦ . La separación entre los dos grupos de doble dipolo es de
d=λ/2. Esta configuración se usa tanto en recepción como en transmisión.
Para ambas configuraciones de array y los dos emplazamientos de transmisor, se desplazó el módulo de receptores a lo largo del pasillo, siguiendo la misma ruta y tomando
las medidas en los mismos puntos, de modo que la comparación para distintas posiciones
de transmisor y distintas condiciones de polarización fuese posible.
La Figura 5.16 y la Figura5.17 presentan la capacidad obtenida para cada uno de
los 4 casos medidos, obtenida para el caso de que no hay información de canal en el
5.3. Medidas
175
transmisor (no CSI) y normalización de H, según las ecuaciones (5.3) y (5.4). Se asume
una SNR de 20 dB en el receptor para el cálculo de capacidad. Se tomaron medidas en 17
puntos equidistantes a lo largo de la ruta. En la representación gráfica de los mapas de
capacidad se ha realizado una interpolación de valores para mostrar transiciones suaves.
Cabe notar que en los 17 puntos se incluyen tanto casos de LoS como de NLoS. Puesto
que se normaliza la potencia recibida, es razonable esperar que el caso LoS ofrezca menor
capacidad debido a la menor diversidad espacial, si bien puesto que el caso NLoS se
produce en un pasillo con pocos dispersores la ventaja en riqueza de multitrayectos que
se puede esperar es pequeña.
(a) Monopolos
(b) Dipolos
Figura 5.16: Capacidad para Tx en posición interior (B)
En primer lugar, se comparan los resultados para entorno indoor (transmisor en emplazamiento indoor), a partir de la Figura 5.16. Se observa claramente que la capacidad
obtenida es mayor cuando se utilizan antenas con doble polarización en el entorno de
tipo pasillo medido. Por otro lado, la Figura 5.17 permite comparar la capacidad que
se obtiene cuando el transmisor se sitúa en emplazamiento de exterior (entorno outdoorindoor). También en este tipo de entorno se observa una mayor capacidad obtenida con
las antenas de doble polarización. Nótese que tanto para estas dos figuras como para
las dos figuras analizadas anteriormente, se ha normalizado la matriz H para calcular la
capacidad.
En conclusión, podemos afirmar que el sistema con doble polarización ofrece mejores
176
5. DISEÑO DE UN TESTBED MIMO Y MEDIDAS DE BANDA
ESTRECHA CON DIFERENTES ANTENAS A 2.45 GHZ
(a) Monopolos
(b) Dipolos
Figura 5.17: Capacidad para Tx en posición exterior (C)
prestaciones para el escenario tipo pasillo medido. Este resultado es razonable, ya que
el entorno medido presenta poca riqueza en diversidad espacial (pocos dispersores) y por
tanto el uso de diversidad en polarización incrementa la decorrelación entre antenas y por
tanto mejora la capacidad para el caso estudiado de no Channel State Information (CSI).
En cuanto a los diferentes emplazamientos de transmisores, no se han observado grandes
diferencias en los resultados de capacidad analizados.
Con la intención de profundizar un poco más en el estudio de la capacidad obtenida
para cada caso medido, se ha calculado la función de distribución acumulada (CDF) de la
capacidad para los 4 casos estudiados, al igual que se hizo para las medidas de la sección
5.3.1. En las figuras anteriores se ha estudiado la capacidad normalizando a una SNR
recibida fija; sin embargo, para poder analizar y comparar los casos LoS y los NLoS se
consideró normalizar H no al valor de potencia instantáneo (norma de Frobenius), sino
que se normalizó a un único valor de forma que la SNR media recibida para cada uno de
los cuatro casos medidos fuera el mismo. De este modo se pretende tener en cuenta las
distintas condiciones LoS/NLoS para los dos emplazamientos de transmisor, y a la vez
independizar los resultados de la potencia transmitida o las pérdidas de espacio libre o de
la inserción de las señales en el edificio (en el caso outdoor). Desde el punto de vista de
sistema, esto equivaldrı́a a realizar control de potencia, pero sólo en largos periodos de
tiempo (no instantáneamente).
5.3. Medidas
177
Tomando SNR=20 dB, en la Figura 5.18 se presenta la CDF de la capacidad para este
tipo de normalización. Puesto que sólo se tienen 17 puntos medidos, la curva presenta un
aspecto poco suave, pero permite hacernos una idea de varios aspectos de la propagación
en el canal MIMO. En primer lugar, se observa que el efecto de tener visión o no visión
directa entre Tx y Rx es bastante significativo: las posiciones en LoS conllevan una mayor
potencia recibida, y por tanto mayor capacidad. Este comportamiento es más marcado
en el entorno medido indoor que en el outdoor-indoor, como era de esperar, ya que para
la posición en exterior del transmisor no hay visión directa tan clara. En segundo lugar,
podemos observar también en esta figura que los dipolos ofrecen mayor capacidad tanto
en entorno indoor como en entorno outdoor-indoor. La capacidad es ligeramente más alta
para los casos en indoor que para los casos en entorno outdoor-indoor. Debemos tener
en cuenta aquı́ que, al normalizar para obtener igual SNR recibida media el efecto de
distintas ganancias de antenas es eliminado.
Figura 5.18: CDF de capacidad para los 4 casos de medidas
Por último, se ha estudiado también el entorno tipo oficina (posición 3 en la Figura
5.13) con simple y doble polarización. Para este entorno se tomaron 7 puntos de medida
a lo largo de la sala, obteniéndose medidas primero con los monopolos como módulo
de antenas y luego con los dipolos. Se consideraron dos configuraciones para el array de
monopolos: separación d=λ/2 y separación d=λ, tanto en recepción como en transmisión.
La Figura 5.19 muestra la CDF de la capacidad para cada configuración de antena.
Puesto que se tomaron las medidas en los mismos puntos para las tres configuraciones,
la normalización de H se realizó al mismo valor de referencia en los 3 casos: la media de
la norma de Frobenius para el conjunto de medidas tomadas con los monopolos separadas
d=λ. Por tanto, en este caso la comparación tiene en cuenta las diferencias debidas a
5. DISEÑO DE UN TESTBED MIMO Y MEDIDAS DE BANDA
ESTRECHA CON DIFERENTES ANTENAS A 2.45 GHZ
178
1
0.9
0.8
Prob(C<abscisa)
0.7
0.6
Monop. d=λ
Monop. d=λ/2
Dipolos
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
5
6
7
8
9
10
11
Capacidad [bps/Hz]
12
13
14
Figura 5.19: CDF de capacidad en entorno oficina, para distintas configuraciones de array
distintas ganancias en las antenas, al contrario que en los previos casos. A partir de la
Figura 5.19 podemos concluir que la mayor capacidad se obtiene en este entorno con el
array de monopolos con el mayor espaciamiento entre elementos, es decir, d=λ. Este
resultado es razonable, ya que una mayor separación entre antenas ofrece una menor
correlación entre las señales recibidas y por tanto una mayor ganancia por diversidad.
Además, es de interés observar que, al contrario que en los resultados obtenidos con
normalización de la SNR recibida (Figura 5.18), que la configuración de dobles dipolos
ofrece una capacidad menor que las configuraciones con monopolos, lo que puede ser
explicado por la menor ganancia de antena ofrecida por los dipolos comparada con la de
los monopolos.
5.3.3
Comparación de capacidad del canal MIMO para diferentes antenas de usuario
Además de las medidas con monopolos y dipolos cruzados con doble polarización, se
han llevado a cabo medidas con diferentes antenas en el receptor, concretamente con las
antenas planas diseñadas en la sección 3.5.2, además de otra antena diseñada en el Royal
Institute of Technology (KTH), Estocolmo (Suecia) [36] e implementada en el Institute of
Informatics & Telecommunications, National Centre for Scientific Research Demokritos,
Athens, Grecia [37]. Por tanto, se ha realizado una colaboración con otros centros de
investigacion europeos. En la Figura 5.20 se muestra una comparación de las antenas
bajo medida, donde la Figura 5.20(a) muestra el array de PIFAs detallado en la sección
3.5.2 (para aclarar, la llamaremos PIFA 1) y la Figura 5.20(b) muestra el otro array de
PIFAs.
Dado que la nueva antena bajo medida (PIFA 2) tiene cuatro puertos, se medirán
5.4. Conclusiones y contribuciones
(a) PIFA 1
179
(b) PIFA 2
Figura 5.20: Foto de las diferentes PIFAs para terminal de usuario
sólo dos, los dos situados más arriba en la Figura 5.20(b). Estas medidas de la PIFA 2
se llevaron a cabo dentro de la red de excelencia de antenas ACE [38], a través de dos
paquetes de trabajo (Smart Antennas y Antenna Measurement Techniques).
En la Figura 5.21 se presentan los resultados de las antenas medidas en el pasillo para
el caso de transmitir con 4 monopolos. Los resultados de ambas antenas se han comparado
con un array de 2 monopolos separados λ/2.
Se muestra que la capacidad en la PIFA 1 mantiene valores altos de capacidad para
situaciones cerca de la esquina en NLoS y en LoS hasta cerca del transmisor. Sin embargo,
la PIFA 2 los valores altos de capacidad los mantiene para la situación de LoS, aunque
la capacidad no disminuye tanto como para el caso anterior. Por último, a modo de
comparación, los monopolos ofrecen una capacidad con máximos y mı́nimos a lo largo del
pasillo, sobre todo en situación de LoS, lo que parece ser debido al efecto keyhole.
Por otro lado, la Figura 5.22 se muestra la comparación de las CDFs de la capacidad
del canal MIMO obtenidas para los tres tipos de array de antenas en recepción.
En media, los monopolos son los que ofrecen mejores prestaciones para el entorno de
pasillo medido. Sin embargo, para valores tı́picos de capacidad de outage al 10%, las
mejores prestaciones se obtienen de la PIFA 1, seguido de cerca por los monopolos y, por
último, la PIFA 2. La forma de las curvas se debe a que sólo tenemos 26 puntos de medida.
Debido a eso, y a el largo tiempo de medida del testbed, surge la necesidad de mejorarlo
para obtener un mayor número de medidas, reduciendo el tiempo de almacenamiento y
transferencia de los datos al PC e, incluso, que permita medidas de banda ancha.
5.4
Conclusiones y contribuciones
En los últimos años ha habido un avance en sistemas MIMO en cuanto a nuevos
algoritmos y estrategias que incluyen o no información del canal en el transmisor y/o
180
5. DISEÑO DE UN TESTBED MIMO Y MEDIDAS DE BANDA
ESTRECHA CON DIFERENTES ANTENAS A 2.45 GHZ
(a) PIFA 1
(b) PIFA 2
(c) Monopolos
Figura 5.21: Capacidad MIMO para 4 × 2 con diferentes antenas en el receptor
5.4. Conclusiones y contribuciones
181
Figura 5.22: CDF de capacidad en pasillos
receptor. Para evaluar las prestaciones tanto de estos algoritmos, ası́ como evaluar los
diferentes entornos posibles con múltiples antenas es necesario desarrollar demostradores
que permitan obtener medidas de canales MIMO reales.
En este sentido, a lo largo de estos últimos cinco años han ido surgiendo testbeds para
MIMO que están diseñados para una situación especı́fica, ya sea como sonda de canal,
para probar algoritmos o como plataforma de medida de arrays de antenas MIMO. Ası́
pues, se ha diseñado e implementado un novedoso demostrador MIMO que incluye varios
aspectos que lo hacen interesante en investigación, ya que puede servir tanto como medidor
de canal, como probador de algoritmos o como evaluador de diferentes antenas MIMO.
En el diseño del demostrador MIMO se ha buscado la flexibilidad desde un punto de
vista sistémico, por lo que se basa en plataformas SDR y permite a un usuario inexperto
evaluar sus elementos bajo estudio (ya sean antenas, algoritmos o canales). A la hora de
diseñar e integrar las diferentes partes que componen el demostrador, hay que considerar
los aspectos debidos a la implementación, por lo que van a surgir errores que es necesario
mitigar para un anális del canal más preciso. Ası́ pues, los principales errores surgidos son
los debidos a las cadenas de procesado (errores debidos a las variaciones de las frecuencias
de muestreo), y los debidos a la parte de RF (error de frecuencia en los osciladores locales
y diferencia de respuesta en amplitud y fase de las diferentes cadenas de RF).
Por otro lado, se ha realizado una campaña de medidas para comparar las prestaciones
de los canales MIMO con diferentes polarizaciones en cuanto a capacidad. Como novedad
se han medido escenarios indoor y outdoor situando el transmisor (haciendo las veces de
estación base o punto de acceso de WLAN) en dos posiciones: al fondo de un pasillo en
la última planta y en la azotea encima de esa misma posición. Desde el punto de vista
de red, estas posiciones permiten analizar la mejor situación del transmisor (o estaciones
182
BIBLIOGRAFÍA
base). El sistema con doble polarización ofrece mejores prestaciones para el escenario
tipo pasillo medido. Este resultado es razonable, ya que el entorno medido presenta
poca riqueza en diversidad espacial (pocos dispersores) y por tanto el uso de diversidad
en polarización disminuye la correlación entre antenas y por tanto mejora la capacidad
para el caso estudiado de no Channel State Information (CSI). En cuanto a los diferentes
emplazamientos de transmisores, no se han observado grandes diferencias en los resultados
de capacidad analizados.
La mayor capacidad se obtiene en este entorno con el array de monopolos con el
mayor espaciamiento entre elementos (λ). Este resultado es razonable, ya que una mayor
separación entre antenas ofrece una menor correlación entre las señales recibidas y por
tanto una mayor ganancia por diversidad.
Por último se han analizado dos arrays de antenas MIMO para terminales de usuario
(PDA) con dos antenas en el receptor. Se ha realizado una colaboración con otros centros
de investigación europeos. Se muestra que para la capacidad de outage al 10%, la PIFA
diseñada en el capı́tulo 3 ofrece mejores prestaciones en cuanto a capacidad con respecto
a la antena del NSCR. Si analizamos la estructura de la antena para esta última, podemos
comprobar cómo la configuración de las antenas es una de las analizadas en el diseño de
la PIFA 1 (capı́tulo 3), que ofrecı́a menor capacidad con respecto a la configuración final
implementada.
Bibliografı́a
[1] S. Caban, R. Langwieser, C. Mehlführer, E. Aschbacher, W. Keim, G. Maier,
B. Badic, M. Rupp, and A. Scholtz, “Design of a flexible and scalable 4 × 4 MIMO
testbed,” Digital Signal Processing Workshop, 2004 and the 3rd IEEE Signal Processing Education Workshop. 2004 IEEE 11th, pp. 178–181, September 2004.
[2] R. M. Rao, W. Zhu, S. Lang, C. Oberli, D. Browne, J. Bhatia, J.-F. Frigon, J. Wang,
P. Gupta, and H. Lee, “Multi-antenna Testbeds for Research and Education in Wireless Communications,” IEEE Communications Magazine, vol. 42, no. 12, pp. 72–81,
December 2004.
[3] D. Chizhik, G. Foschini, M. Grans, and R. Valenzuela, “Keyholes, Correlations and
Capacities of Multielement Transmit and Receive Antennas,” IEEE Transactions on
Wireless Communications, vol. 1, no. 2, pp. 361–368, April 2002.
[4] M. A. I. et al., “Georgia Tech MIMO-OFDM Link Prototype,” in Workshop on
MIMO Implementation Aspects. Atlante, GA: IEEE Radio and Wireless Conference
RAWCON 2004, September 2004.
BIBLIOGRAFÍA
183
[5] C. Gómez-Calero, “Diseño, implementación y medidas de un sistema MIMO para
comunicaciones inalámbricas,” Master’s thesis, E.T.S.I de Telecomunicación, 2005.
[6] RUSK MIMO: Broadband Vector Channel Sounder for MIMO Channels, 2001.
[7] P. Wolniansky, G. Foschini, G. Golden, and R. Valenzuela, “V-BLAST: an architecture for realizing very hard data rates over the rich-scattering wireless channel,”
Proc. of URSI ISSSE, pp. 295–300, Sept. 1998.
[8] R. Stridh and B. Ottersten, “Spatial characterization of indoor radio channel measurements at 5 GHz,” Proc. of the 2000 IEEE Sensor Array and Multichannel Signal
Processing Workshop, pp. 58–62, March 2000.
[9] P. Soma, D. Baum, V. Erceg, R. Krishnamoorthy, and A. Paulraj, “Analysis and
modeling of multiple-input multiple-output (MIMO) radio channel based on outdoor
measurements conducted at 2.5 GHz for fixed BWA applications,” IEEE International Conference on Communications, 2002. ICC 2002, vol. 1, pp. 272–276, 2002.
[10] A. van Zelst and T. Schenk, “Implementation of a MIMO OFDM-based wireless LAN
system,” Signal Processing, IEEE Transactions on, vol. 52, no. 2, pp. 483–494, Feb.
2004.
[11] C. Pietsch, W. Teich, J. Linder, C. Waldschmidt, and W. Wiesbeck, “A highly flexible
MIMO demonstrator,” International IET/IEEE Workshop on Smart Antennas, April
2005.
[12] D. Samuelsson, J. Jaldén, P. Zetterberg, and B. Ottersten, “Realization of a Spatially
Multiplexed MIMO System,” EURASIP Journal on Applied Signal Processing, March
2005.
[13] www.signalion.com.
[14] http://www.channelsounder.de/mimoextension.html.
[15] C. Gómez-Calero, Diseño, implementación y medidas de un sistema MIMO para
comunicaciones inalámbricas. E.T.S.I. de Telecomunicación, 2005.
[16] E. Buracchini, “The Software Radio Concept,” IEEE Communications Magazine,
vol. 38, no. 9, pp. 138–143, Sept. 2000.
[17] J. Mitola, “The software radio architecture,” IEEE Communications Magazine,
vol. 33, no. 5, pp. 26–38, May 1995.
[18] A. Pérez-Neira, X. Mestre, and J. Fonollosa, “Smart Antennas in Software Radio
Base Stations,” IEEE Communications Magazine, vol. 39, no. 2, pp. 166–173, Feb.
2001.
184
BIBLIOGRAFÍA
[19] M. Calvo, L. de Haro, A. Martı́nez, L. Garcı́a, J. Garcı́a-Madrid, C. Gómez-Calero,
and C. Palau, “Plug-In Adaptive Antenna System and Operating Method Thereof,”
Patent, no. PCT/ES2004/000371, 2004.
[20] Pentek, Model 4292: Quad TMS320C6203 Processor VME Board.
[21] M. Calvo, V. Burillo, L. De Haro, J. M. Hernando, Sistemas de Comunicaciones
Móviles de Tercera Generación IMT-2000 (UMTS).
Fundación Airtel Vodafone,
2002.
[22] F. J. Simón, “Algoritmos de codificación espacio-temporales. Estudio por simulación y
medidas en canales con multitrayecto,” Master’s thesis, E.T.S.I de Telecomunicación,
UPM, 2006.
[23] M. Sierra and B. Galocha and J.L. Fernández and M. Sierra, Electrónica de comunicaciones. Prentice Hall, Madrid, 2003.
[24] C. Gómez and L. Garcı́a, “Subsistema de RF-FI de un testbed MIMO versión 2,”
Grupo de Radiación, Tech. Rep., 2006.
[25] S. Wyne, P. Almers, G. Eriksson, J. Karedal, and A. M. F. Tufvesson, “Outdoor
to indoor office MIMO measurements at 5.2 GHz,” VTC2004-Fall. 2004 IEEE 60th
Vehicular Technology Conference, vol. 1, pp. 101–105, Sept. 2004.
[26] N. Skentos, A. Kanatas, G. Pantos, and P. Constantinou, “Capacity results from short
range fixed MIMO measurements at 5.2 GHz in urban propagation environment,”
2004 IEEE International Conference on Communications, vol. 5, pp. 3020–3024, June
2004.
[27] K. Sulonen, P. Suvikunnas, L. Vuokko, J. Kivinen, and P. Vainikainen, “Comparison
of MIMO Antenna Configurations in Picocell and Microcell Environments,” IEEE
Journal on Selected Areas in Communications, vol. 21, no. 5, pp. 703–712, June
2003.
[28] A. Swindlehurst, G. German, J. Wallace, and M. Jensen, “Experimental measurements of capacity for MIMO indoor wireless channels,” 2001 IEEE Third Workshop
on Signal Processing Advances in Wireless Communications, pp. 20–23, March 2001.
[29] A. van Zelst and T. Schenk, “Implementation of a MIMO OFDM-based wireless LAN
system,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 52, no. 2, pp. 483–494, Feb.
2004.
[30] D. Chizhik, J. Ling, P. 3, R. Valenzuela, N. Costa, and K. Huber, “Multiple-inputmultiple-output measurements and modeling in Manhattan,” IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 21, no. 3, pp. 321–331, April 2003.
BIBLIOGRAFÍA
185
[31] J. Fonollosa, R. Gaspa, X. Mestre, A. Pages, M. Heikkila, J. Kermoal, L. Schumacher,
A. Pollard, and J. Ylitalo, “The IST METRA project,” IEEE Communications Magazine, vol. 40, no. 7, pp. 78–86, July 2002.
[32] C. Gómez, L. Garcı́a, J. Simón, and L. de Haro, “Efectos reales de implementación,
medidas de canal y algoritmos espacio-temporales con un demostrador MIMO,” in
XXI Simposium Nacional de la Unión Cientı́fica Internacional de Radio, September
2006.
[33] Óscar Fernández Fernández, “Caracterización Experimental y Modelado de Canal
MIMO para aplicaciones WLAN y WMAN,” Ph.D. dissertation, Universidad de
Cantabria, 2007.
[34] J. Wallace and M. Jensen, “Measured characteristics of the MIMO wireless channel,”
in IEEE 54th Vehicular Technology Conference, vol. 4, no. 11, October 2001, pp.
2038–2042.
[35] C. Waldschmidt and C. Kuhnert, “On the integration of MIMO systems into handheld
devices,” in ITG Workshop on Smart Antennas, no. 11, 2004, pp. 1–8.
[36] B. Lindmark and L. Garcı́a-Garcı́a, “Compact antenna array for MIMO applications
at 1800 and 2450 MHz,” Microwave and Optical Technology Letters, vol. 48, no. 10,
pp. 2034–2037, October 2006.
[37] T. Zervos, A. Alexandridis, K. Peppas, F. Lazarakis, K. Dangakis, C. Soras, and
B. Lindmark, “The influence of MIMO terminal user’s hand on channel capacity,”
First European Conference on Antennas and Propagation, pp. 1–5, Nov. 2006.
[38] www.antennasvce.org.
186
BIBLIOGRAFÍA
Capı́tulo 6
Diseño de un testbed
MIMO-OFDM y medidas de canal
de banda ancha con diferentes
antenas a 2.45 GHz
Contenido
6.1
Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
189
6.2
Demostrador MIMO-OFDM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
190
6.2.1
6.2.2
6.3
Procesado de señal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 190
6.2.1.1
Estructura de trama . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 191
6.2.1.2
Estimación de canal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192
Receptor
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194
6.2.2.1
Módulo de sincronismo . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194
6.2.2.2
Módulo FFT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 195
6.2.3
Errores de implementación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 196
6.2.4
Escáner automático para realizar las medidas . . . . . . . . . . . 196
6.2.5
Aplicación del testbed MIMO–OFDM . . . . . . . . . . . . . . . 196
Medidas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
198
6.3.1
Escenarios de medida . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199
6.3.2
Análisis de la capacidad del canal MIMO con distintos esquemas
de antena en el transmisor y receptor
6.3.2.1
. . . . . . . . . . . . . . . 201
Caso MIMO 4 × 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204
6.3.2.1.1
Escenario 1: Tx Pasillo, Rx Pasillo LoS . . . . 204
6.3.2.1.2
Escenario 2: Tx Pasillo, Rx Pasillo NLoS . . . 207
6. DISEÑO DE UN TESTBED MIMO-OFDM Y MEDIDAS DE CANAL
188
DE BANDA ANCHA CON DIFERENTES ANTENAS A 2.45 GHZ
6.3.2.2
6.4
6.3.2.1.3
Escenario 3: Tx Pasillo, Rx Oficina NLoS . . . 210
6.3.2.1.4
Escenario 4: Tx Oficina, Rx Oficina NLoS . . 212
6.3.2.1.5
Escenario 5: Tx Oficina, Rx Oficina LoS . . . 215
6.3.2.1.6
Comparación de escenarios . . . . . . . . . . . 218
Caso MIMO 4 × 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 220
6.3.2.2.1
Escenario 1: Tx Pasillo, Rx Pasillo LoS . . . . 220
6.3.2.2.2
Escenario 2: Tx Pasillo, Rx Pasillo NLoS . . . 222
6.3.2.2.3
Escenario 3: Tx Pasillo, Rx Oficina NLoS . . . 223
6.3.2.2.4
Escenario 4: Tx Oficina, Rx Oficina NLoS . . 224
6.3.2.2.5
Escenario 5: Tx Oficina, Rx Oficina LoS . . . 226
Conclusiones y contribuciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
227
Bibliografı́a . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
229
6.1. Introducción
6.1
189
Introducción
Las ventajas del uso de múltiples antenas a cada lado del enlace radio han sido ampliamente estudiadas en los últimos años. Desde los trabajos presentados por Foschini [1]
y Telatar [2], se ha comprobado que la capacidad aumenta con el uso de sistemas MIMO
tanto en trabajos pioneros [3, 4], como en los capı́tulos anteriores de esta Tesis.
Ası́ pues, el interés de los sistemas MIMO se ha ampliado hasta tal punto que los
nuevos sistemas de comunicaciones inalámbricas han optado por incluir esta técnica en
sus futuros estándares. En dichos estándares se incluye la técnica de OFDM (Orthogonal
Frequency Division Multiplexing), que convierte un canal selectivo en frecuencia en una
serie de subcanales paralelos planos en frecuencia. Para ello, las subportadoras tienen
la mı́nima separación requerida para mantener la ortogonalidad de sus formas de onda
correspondientes en el dominio temporal.
Por lo tanto, se hace un uso muy eficiente del ancho de banda disponible. OFDM
es un esquema de modulación en bloque donde un bloque de sı́mbolos de información
se transmiten en paralelo en las subportadoras. El tiempo de duración de un sı́mbolo
OFDM es mayor que el de un sistema de portadora única. Un modulador OFDM se
puede implementar mediante la Transformada Discreta Inversa de Fourier (IDFT) en un
bloque de sı́mbolos de información seguidos de un DAC.
Para mitigar los efectos de interferencia entre sı́mbolos (ISI) causados por el ensanchamamiento temporal del canal, a cada bloque se le coloca un prefijo cı́clico o un intervalo
de guarda que consiste en repetir las últimas muestras del sı́mbolo OFDM al comienzo de
la transmisión del sı́mbolo. Como resultado, se mitigan los efectos de la ISI y habilita al
receptor para un procesado mediante la Transformada Rápida de Fourier (FFT).
De esta manera, se han realizado estudios para incluir OFDM con MIMO para los
sistemas de comunicaciones de banda ancha tales como WLAN, WiMAX o la 4G [5–8].
Para ello, surgió la necesidad de realizar prototipos o testbeds MIMO con OFDM, como
los presentados en [9–13].
Sin embargo, estos trabajos se centran más en la parte de canal o aspectos de procesado de señal sin tener en cuenta el efecto del elemento radiante. En esta fase de la
investigación, se ha partido del demostrador MIMO del capı́tulo anterior y se ha diseñado
e implementado un nuevo testbed para poder medir canales MIMO-OFDM con diferentes
configuraciones de array de antenas. Además, se presentan los resultados de capacidad
obtenidos mediante medidas con los diferentes tipos de antenas diseñadas.
6. DISEÑO DE UN TESTBED MIMO-OFDM Y MEDIDAS DE CANAL
190
DE BANDA ANCHA CON DIFERENTES ANTENAS A 2.45 GHZ
6.2
Demostrador MIMO-OFDM
Partiendo del demostrador UMAT del capı́tulo anterior, se ha mejorado para hacer
una nueva versión (UMATRIX, UPM Multi-Antenna Testbed for Indoor eXperiments) que
incluye OFDM para la medida de canales MIMO de banda ancha y la posibilidad de medir
antenas reconfigurables.
El esquema general del testbed MIMO es el mostrado en la Figura 6.1. Permite la utilización de hasta 4 antenas tanto en el transmisor como en el receptor. El funcionamiento
del sistema es similar al descrito para el UMAT: en primer lugar se generan las señales
OFDM a transmitir en el PC (offline). Una vez esas señales generadas, se introducen a
la parte de procesado en tiempo real (online), que está formado por plataformas SDR
(Software-Defined Radio) y se encarga de enviar las señales al subsistema de RF y tiene
como objetivo amplificar, filtrar y subir las señales en frecuencia para su envı́o. Estas etapas del transmisor, ası́ como el subsistema de RF del receptor es el mismo que el diseñado
para el UMAT, que opera en la misma banda y tiene ancho de banda suficiente. En el
Figura 6.1: Esquema general del testbed MIMO-OFDM
lado del receptor se realiza la operación contraria al caso del transmisor. Es decir, se
reciben las señales a través de las antenas, se amplifican, filtran y bajan en frecuencia,
se muestrean, se procesan y se almacenan en el PC. Además, se añade un módulo que
controla las diferentes configuraciones de la antena reconfigurable bajo medida.
Dado que lo novedoso del nuevo testbed es la parte de procesado de señal [14] y el
módulo que permite medir antenas reconfigurables, nos centraremos en la descripción de
estas etapas.
6.2.1
Procesado de señal
Debido a que el objetivo es tener un demostrador de banda ancha, se empleará la
técnica OFDM, ya que es eficiente para transmitir señales de banda ancha sobre canales
selectivos en frecuencia. La idea principal es dividir en frecuencia un canal de banda
6.2. Demostrador MIMO-OFDM
191
Tabla 6.1: Parámetros principales de la señal OFDM
Parámetro
Sı́mbolo
Valor
Frecuencia de muestreo
Fs
6.25 MHz
Tiempo útil de sı́mbolo
Tu
1024/F s = 163.84 µs
Tiempo de guarda
Tg
T s/8 = 40.96 µs
Tiempo de sı́mbolo
Ts
184.32 µs
Separacion entre portadoras
∆f
1/Tu≈ 6.1 kHz
Número de portadoras
N
768
Ancho de banda
BW
4687500 Hz
ancha en estrechos subcanales. Ası́, cada subcanal es un canal con desvanecimiento plano
a pesar de la naturaleza selectiva en frecuencia de un canal de banda ancha. Para generar
dichos subcanales en OFDM, se aplica una transformada rápida inversa de Fourier (IFFT)
a un bloque de N sı́mbolos de datos:
x(n) =
N −1
2πfc kn
1 X
X(k)ej N
N
(6.1)
k=0
Para evitar ISI debida al ensanchamiento del retardo del canal, se insertan en el bloque
un prefijo cı́clico. Este prefijo cı́clico se conoce como intervalo de guarda (GI), donde el
número de muestras del prefijo cı́clico, deberı́a ser mayor que la longitud de la respuesta al
impulso del canal. Los efectos de las muestras del prefijo cı́clico eliminan la ISI. Ası́ pues,
la transformada rápida de Fourier (FFT) se utiliza en el receptor para recuperar el bloque
de sı́mbolos recibidos. En la Tabla 6.1 se detallan los parámetros más caracterı́sticos del
sistema. Los valores se han elegido para ajustarse a la frecuencia de muestreo del UMAT.
Se ha considerado el modo de 1K portadoras para que el procesado en FPGA no sea
demasiado complejo.
6.2.1.1
Estructura de trama
En el transmisor se genera continuamente una trama compuesta por 8 sı́mbolos OFDM,
como muestra la Figura 6.2. El primer sı́mbolo se utiliza para sincronización del receptor
y es un sı́mbolo nulo. Después, se introduce el sı́mbolo de referencia que se utilizará en
el receptor para estimar el canal. Posteriormente se incluyen 6 sı́mbolos de datos. Éstos,
debido a que el objetivo es medir el canal, se generan aleatoriamente.
6. DISEÑO DE UN TESTBED MIMO-OFDM Y MEDIDAS DE CANAL
192
DE BANDA ANCHA CON DIFERENTES ANTENAS A 2.45 GHZ
Figura 6.2: Estructura de la trama enviada
6.2.1.2
Estimación de canal
La estimación de canal en sistemas MIMO es una etapa muy importante ya que, en
los sistemas MIMO las prestaciones de los algoritmos dependen de dicha estimación.
La señal recibida en cada portadora viene dada por la siguiente expresión
Rk = Hk Xk + Nk
(6.2)
donde X es el vector de señales enviadas por cada antena, H indica la matriz del canal
MIMO y N representa el ruido en el canal, todo ello para la subportadora k-ésisma. La
matriz del canal MIMO viene expresada según

h1,1,k · · · h1,MT ,k

..
..
..
Hk = 
.
.
.

hMR ,1,k · · · hMR ,MT ,k




(6.3)
donde cada elemento de la matriz representa la respuesta del canal entre cada par de
antenas transmisor-receptor.
Por otro lado, se han estudiado diferentes maneras de obtener el canal. Para ello,
utilizaremos como pilotos códigos ortogonales que permitan en el receptor separar las
diferentes contribuciones de cada antena. Debido a que el número de antenas máximo es
4, es necesaria una matriz de 4 × 4 elementos. En nuestro caso, utilizaremos la matriz de
pilotos:

1

 1

P=
 1

−1
−1
1
1
1
1
−1
1
1
1


1 


−1 

1
(6.4)
donde el número de filas representa el espacio y las columnas pueden representar tanto el
tiempo como la frecuencia. En una primera opción se eligió la frecuencia, por lo que de
6.2. Demostrador MIMO-OFDM
193
este modo, se asumı́a que el canal era invariante en 4 subportadoras. Sin embargo, y con
el objetivo de medir canales selectivos en frecuencia, se optó por el tiempo como eje en
las columnas.
Para una mejor sincronización en el receptor, multiplicamos la matriz de pilotos P
por una señal pseudoaleatoria (S). Se ha elegido un código pseudoaleatorio para que la
aleatorizar la energı́a en la transmisión. Ası́ pues, en el receptor para cada subportadora
k, tendremos (6.2) con
X k = Sk P
(6.5)
Si tomamos
H
Yk = XH
k Xk Xk
−1
(6.6)
para estimar el canal multiplicamos la señal recibida por Y, obteniendo:
Ĥk = Rk Yk
= Hk (Sk P) Yk + Nk Yk
= Hk + Nk Y k
(6.7)
En la Figura 6.3 se muestra el canal MIMO estimado basado en el esquema anterior
utilizando el testbed. Para ello, se unieron cada antena transmisora con su respectiva receptora (h11 = h22 = h33 = h44 = 1), con el objetivo de ver la ortogonalidad de los pilotos.
Como puede comprobarse, el h11 | se diferencia del resto en unos 30 dB aproximadamente,
lo que significará el margen de ruido de estimación.
Figura 6.3: |ĥ1j (t, f )| para el caso medido de h11 = 1, hij = 0 para i 6= j
6. DISEÑO DE UN TESTBED MIMO-OFDM Y MEDIDAS DE CANAL
194
DE BANDA ANCHA CON DIFERENTES ANTENAS A 2.45 GHZ
Por otro lado, y una vez que se ha obtenido el canal en el receptor, se calcula la
capacidad del canal MIMO. Dado que no se conoce el canal en el transmisor y por ende,
se distribuye uniformemente la potencia por cada una de las antenas transmisoras, la
capacidad en cada subportadora k viene expresada por
ρ
H
H k Hk
Ck = log2 det IMR +
MT
bps/Hz
(6.8)
donde IMR es la matriz identidad de tamaño MR × MR , MT es el número de antenas
transmisoras y ρ es la relación señal a ruido.
6.2.2
Receptor
El receptor del testbed MIMO es la parte más compleja del sistema. Una vez que
las señales son bajadas en frecuencia y convertidas de analógico a digital, pasan a ser
procesadas en la FGPA donde se realiza el sincronismo y la FFT.
El módulo de procesado en tiempo real en el receptor se ha realizado utilizando dos
plataformas XtremeDSP con de FPGAs de Xilinx (Figura 6.4) [15]. Cada plataforma
cuenta con dos DAC y ADC para recibir o transmitir las señales. Además, cuenta con
una FGPA Virtex IV de Xilinx para los programas del usuario y otra Virtex II para la
gestión del reloj.
Figura 6.4: Plataforma Software-Radio XtremeDSP
6.2.2.1
Módulo de sincronismo
El objetivo del módulo de sincronismo es determinar el comienzo del sı́mbolo OFDM
próximo al sı́mbolo nulo dentro de la misma trama. La salida contiene el intervalo de
muestras donde está el sı́mbolo de referencia, el ı́ndice que indica el principio del sı́mbolo
de referencia y los valores máximos de correlación. Genera como salidas la señal que
recibe a la entrada, una señal que indica un intervalo donde está contenido el sı́mbolo
de referencia, una señal que indica el comienzo del sı́mbolo de referencia dentro de ese
6.2. Demostrador MIMO-OFDM
195
intervalo y los valores del máximo del resultado de la autocorrelación dentro del intervalo
(Figura 6.5).
El módulo detector de sı́mbolo es una máquina de estados que detecta el final del
sı́mbolo nulo, genera una ventana temporal que nos asegure que hemos almacenado el
sı́mbolo de referencia completo y mientras observa el resultado de la autocorrelación para
localizar el ı́ndice que se corresponde con el inicio del sı́mbolo.
Para la sincronización en el tiempo con el sı́mbolo de referencia y la estimación del error
de frecuencia, se aplica el esquema de autocorrelación del prefijo cı́clico descrito en [16]. El
módulo de sincronismo consiste en un bloque de medida de potencia, un bloque correlador
y un detector de sı́mbolo. Una vez realizado todo lo anterior, el ı́ndice del pico máximo
de correlación pasa al módulo de FFT para extraer la información OFDM tras eliminar
el intervalo de guarda.
Figura 6.5: Módulo de sincronismo
6.2.2.2
Módulo FFT
Este módulo recibe las señales de salida de los módulos de sincronismo de los receptores.
Las señales se almacenan en un buffer independiente para cada uno de los receptores. La
escritura en estos bufferes está controlada por la señal que se genera en el módulo de
sincronismo. Cuando ambos bufferes están llenos, tenemos una captura completa del
sı́mbolo de referencia para ambos canales. La máquina de estados al detectar este evento
manda secuencialmente los 1024 datos del sı́mbolo, a partir del ı́ndice, al módulo que
realiza la FFT de 1024 puntos. Este módulo es compartido por los receptores, debido al
alto consumo de recursos en la FPGA. La máquina de estados se encarga de conmutar
entre los datos de los 2 canales y almacenarlos en el buffer de salida correspondiente.
6. DISEÑO DE UN TESTBED MIMO-OFDM Y MEDIDAS DE CANAL
196
DE BANDA ANCHA CON DIFERENTES ANTENAS A 2.45 GHZ
6.2.3
Errores de implementación
Al ser un sistema real, se han analizado también los aspectos de implementación,
tales como errores de frecuencia por tener distintos relojes de muestreo en transmisión y
recepción, ası́ como los errores producidos por usar distintos osciladores locales, distintos
relojes internos a ambos lados del enlace radio, ya que es necesaria una sincronización,
estimación del offset de frecuencia y posterior corrección.
Teniendo en cuenta todo lo anterior, podemos incluir todos estos errores, obteniendo
las señales recibidas según
T
∆t(n)
j 2πk T d +2πk T +φ0 +2πk∆f Ts
Rk = Xk Hk · e
u
u
+ I k + Nk
(6.9)
donde Td representa el offset temporal del sı́mbolo, ∆t(n) el offset temporal del muestreo
en el sı́mbolo n, φ0 el offset de fase, ∆f el offset de frecuencia y Ik es la ICI (Inter-Carrier
Interference) debida al offset de frecuencia para la portadora k-ésimia.
Estos errores se han tratado en la etapa de procesado de manera que se han mitigado estos efectos, teniendo mucho cuidado de corregir todos los errores sin afectar a la
matriz del canal, ya que si corregimos toda la fase, eliminaremos el efecto del canal de
propagación.
6.2.4
Escáner automático para realizar las medidas
Para realizar las distintas medidas se ha utilizado una nueva plataforma móvil (con
respecto al UMAT) que posee un escáner en el que se puede barrer en dos dimensiones [17].
La Figura 6.6 muestra una imagen con el receptor del testbed donde el array de antenas
bajo medida (AUT) se sitúa sobre una plataforma que se moverá a lo largo de los ejes x e
y. El escáner se puede desplazar hasta 92 cm en cada eje. Para las medidas realizadas en
diferentes escenarios y con diferentes antenas se configura el escáner para medir 10 × 10
puntos, es decir, un total de 100 posiciones, con una separación entre puntos de cada eje
de λ/2. Ası́, se pretende medir el canal en menos de 1m2 , superficie de correlación en
indoor [18].
6.2.5
Aplicación del testbed MIMO–OFDM
Uno de los principales objetivos del testbed MIMO de banda ancha es que permita
realizar medidas de antenas reconfigurables en diferentes entornos. Ası́ pues, se ha desarrollado una herramienta de fácil manejo diseñada en el entorno Matlab para la integración de
la parte de procesado y la parte de medidas. Concretamente, en la Figura 6.7. se muestra
6.2. Demostrador MIMO-OFDM
197
Figura 6.6: Ventana principal de la aplicación
Figura 6.7: Ventana principal de la aplicación
la ventana principal de la aplicación, donde se van mostrando los puntos medidos, las
señales recibidas y la capacidad MIMO del canal obtenida.
Cabe señalar que el testbed tiene un scanner que puede barrer cualquier punto en
un área de hasta 6λ × 6λ [17]. El esquema de funcionamiento es el siguiente: en cada
punto de medida, se reciben 32 sı́mbolos de pilotos donde se estima el canal, de modo
que obtendremos la respuesta del mismo tanto en frecuencia como en tiempo. Una vez
6. DISEÑO DE UN TESTBED MIMO-OFDM Y MEDIDAS DE CANAL
198
DE BANDA ANCHA CON DIFERENTES ANTENAS A 2.45 GHZ
hecho esto, se cambia la configuración del array de antenas mediante un switch conectado
al PC por un puerto RS232 y se vuelve a medir. Cuando se terminan las configuraciones,
se cambia el punto del scanner y se vuelve a hacer todo el proceso. Esto se detalla en la
Figura 6.8, donde se muestra el diagrama de flujo del sistema de medida. Cabe señalar
que todo el módulo correspondiente a la medida de antenas reconfigurables se realizó en
colaboración con el KTH de Suecia para la medida de una antena reconfigurable [19] a
la frecuencia de 2.45 GHz. Además, se realizaron pruebas con el control de antena desde
el testbed con las antenas reconfigurables y se comprobó el correcto funcionamiento. La
medida de una matriz de 10 × 10 tarda unos 8 minutos y medio.
Figura 6.8: Diagrama de flujo de la medida de antena reconfigurable con el testbed
6.3
Medidas
A continuación se describen las medidas realizadas con el MIMO-OFDM testbed. Para
ello, se han empleado hasta cuatro tipo de antenas diferentes y se han medido diferentes
entornos con el objetivo de comparar las prestaciones de los canales MIMO en función del
tipo de elemento radiante empleado.
En primer lugar, se describen los procedimientos de medida empleados ası́ como los
distintos escenarios medidos y las distintas antenas utilizadas para el estudio. Posteriormente, se muestran los resultados más señalados de las medidas, como son los evaluados
en cuanto a capacidad del canal MIMO.
6.3. Medidas
6.3.1
199
Escenarios de medida
Las medidas han sido realizadas en la cuarta planta del edificio C de la Escuela Técnica
Superior de Ingenieros de Telecomunicación de la UPM en Madrid, al igual que las realizadas en el capı́tulo anterior. La Figura 6.9 muestra los distintos escenarios medidos.
En primer lugar se evalúa un escenario de propagación tipo pasillo. Para ello, se ha
situado el transmisor en el punto A, al final del pasillo, y el receptor en varias posiciones.
Ası́, para realizar medidas de tipo LoS se ha colocado el receptor en el punto 1, en lı́nea
con el transmisor. En cambio, para realizar medidas en NLoS se han considerado dos
tipos de escenarios.
El primero de ellos se basa en situar el receptor en el punto 2, es decir, en el pasillo
pero sin tener visión directa con el transmisor.
Figura 6.9: Mapa con las posiciones del transmisor y receptor
El segundo de ellos se basa en colocar el receptor en NLoS pero en escenario de oficina.
Ası́ pues, se ha situado en el punto 3, que es un laboratorio.
Por otro lado, para realizar medidas en un escenario de propagación de tipo oficina,
se ha situado tanto el transmisor como el receptor dentro de los despachos. Ası́ pues, el
transmisor se situó en la posición B mientras que el receptor se colocó en el punto 4 para
una situación de NLoS, y en el punto 5 para una situación de LoS. La altura relativa entre
transmisor y receptor es de 1 m aproximadamente.
En la Tabla 6.2 se resumen los diferentes escenarios de medida enumerándolos de 1 a
5, en función de las posiciones del transmisor y receptor mencionadas anteriormente.
Además, dado que uno de los objetivos de las medidas es el de comparar diferentes
canales de propagación MIMO empleando diferentes elementos radiantes, se han usado
6. DISEÑO DE UN TESTBED MIMO-OFDM Y MEDIDAS DE CANAL
200
DE BANDA ANCHA CON DIFERENTES ANTENAS A 2.45 GHZ
Tabla 6.2: Escenarios de medida
Transmisor
Pasillo
Oficina
Receptor
Escenario de Medida
Pasillo - LoS
1
Pasillo - NLoS
2
Oficina - NLoS
3
Oficina - NLoS
4
Oficina - LoS
5
distintas antenas para cada escenario medido excepto para el escenario 6, en el que sólo
se empleó un esquema MIMO 4 × 2. Para todas las medidas se han empleado las ante-
nas diseñadas e implementadas que se detallan en el capı́tulo 2, como son los arrays de
monopolos, de dipolos de polarización cruzada y de PIFAs para terminales de usuario.
La Tabla 6.3 muestra las distintas antenas empleadas en las medidas en función del
esquema MIMO empleado. Ası́, se han evaluado esquemas MIMO 4 × 4 y 4 × 2 para los
escenarios de medida de 1 a 5.
Tabla 6.3: Tipos de antenas empleadas
MT
MR
Transmisor
Receptor
Monopolos (d=0.1λ)
Monopolos (d=0.2λ)
Monopolos (d=0.3λ)
Monopolos (d=0.4λ)
4
4
Monopolos (d=λ)
Monopolos (d=0.5λ)
Monopolos (d=0.6λ)
Monopolos (d=0.7λ)
Monopolos (d=0.8λ)
Monopolos (d=0.9λ)
Monopolos (d=λ)
Dipolos
Monopolos (d=λ)
4
2
Dipolos
Dipolos
Monopolos (d=λ)
PIFAs
Dipolos
PIFAs
6.3. Medidas
201
Cabe señalar que para el caso de los dipolos, cuando se emplean tanto los 4 dipolos
como los 2 dipolos, se utilizan las polarizaciones ±45◦ , es decir, del tipo “XX” ó “X”.
Para el caso del escenario 6, se ha medido el canal usando un esquema MIMO 4 × 2
con: 1) monopolos separados λ en el transmisor y monopolos separados λ/2 y PIFAs, en
el receptor; y 2) dipolos en el transmisor y dipolos con polarización ±45◦ (X) y PIFAs en
el receptor.
Por otro lado, la Figura 6.10 ilustra los distintos escenarios de medida, donde se aprecia
el pasillo para situaciones de LoS (Figura 6.10(a) y NLoS (Figura 6.10(a)), el escenario
de propagación tipo oficina para NLoS(Figura 6.10(c) y 6.10(d)) y LoS (6.10(e)).
El procedimiento de medida es el que sigue. Para cada escenario de medida se realiza
una calibración previa del transmisor y receptor para corregir posibles errores. Seguidamente, se procede a situar las antenas correspondientes en el transmisor y receptor. En
el transmisor se genera una trama OFDM que se repite continuamente con una potencia
de +15 dBm.
En el receptor se configura el escáner para mover las antenas bajo medida en 10
posiciones en el eje x y 10 en el eje y (ver Figura 6.6) separados λ/2, es decir, un total
de 10 × 10 = 100 puntos de medida para cada tipo de antena. Ası́ pues, tendremos 100
puntos de medida cada uno de ellos con 768 portadoras y 128 muestras en el eje temporal.
En el receptor, la FGPA realiza la etapa de sincronismo y FFT, y envı́a las señales I y Q
al PC, donde se almacenan en un fichero. Posteriormente, se post-procesan las medidas
obteniendo las matrices H de canal correspondientes y los resultados que se derivan de
dichas matrices del canal MIMO. Por otro lado, para todas las medidas, las antenas se
han situado en posición broadside, es decir, el array de antenas transmisoras se sitúa en
paralelo al array de antenas receptoras.
6.3.2
Análisis de la capacidad del canal MIMO con distintos esquemas
de antena en el transmisor y receptor
Para los distintos escenarios de medida y los diferentes tipos de configuraciones de
antenas presentados en las tablas 6.2 y 6.3, respectivamente, se ha evaluado la capacidad
del canal de propagación MIMO.
La principal ventaja de los sistemas MIMO es que permite aumentar la capacidad
sin tener que aumentar la potencia transmitida ni el ancho de banda. Estudios teóricos
como los de [3,4], demostraron un incremento en capacidad con el despliegue de múltiples
elementos de antena a ambos lado del enlace.
Dado que las prestaciones logradas en un sistema MIMO dependen principalmente
de las caracterı́sticas de propagación del canal, los algoritmos MIMO empleados y la
6. DISEÑO DE UN TESTBED MIMO-OFDM Y MEDIDAS DE CANAL
202
DE BANDA ANCHA CON DIFERENTES ANTENAS A 2.45 GHZ
(a) Escenario 1 (transmisor)
(b) Escenario 2 (receptor)
(c) Escenario 3
(d) Escenario 4
(e) Escenario 5 (receptor)
Figura 6.10: Fotos de los escenarios de medida
configuración del array de antenas, en esta sección a diferencia de otras campañas de
medidas [11, 20, 21] se ha realizado un estudio de la influencia del array de antenas (atendiendo al número de elementos, tipo de elemento radiante y polarización) en distintos
escenarios sobre la capacidad MIMO.
6.3. Medidas
203
Para comparar las medidas es necesario eliminar el efecto de las pérdidas por trayecto
y poder calcular la capacidad adecuadamente para un cierto nivel de SNR en recepción.
Para ello, generalmente se normaliza la matriz H en potencia. Al igual que en el capı́tulo
anterior, se ha utilizado como parámetro de normalización la norma de Frobenius. Sin
embargo, si para cada tipo de antena realizamos esta normalización, se estará eliminando
en efecto de la ganancia de la antena. Para ello, para cada escenario se han normalizado todas las medidas respecto a la matriz normalizada de una configuración de antena
que tomaremos como referencia, que para todos los casos es el array de monopolos con
espaciado de λ. Ası́ pues, la matriz normalizada queda:
Hnorm =
H
1
p
kHF k
MT MR
=
1
√
MT MR
H
v
u MR MT
uX X ref ref ∗
t
h h
ij
(6.10)
ij
i=1 j=1
Esta normalización de H (nivel de SNR fijo en recepción) supone que en el sistema
se realiza control de potencia instantáneo, y es la que se suele utilizar para estudio de
algoritmos (por ejemplo, ver [22]).
Una vez normalizado el canal con la expresión (6.10), para el cálculo de la capacidad
MIMO se van a considerar dos casos. El primero de ellos es el caso de no CSI en el
transmisor, por lo que la capacidad se calcula mediante
C = log2 det IMR
ρ
HHH
+
MT
bps/Hz
(6.11)
El segundo caso es el de tener CSI en el transmisor, por lo que la distribución de
potencia óptima que maximiza la capacidad sigue el esquema llamado Water-filling o
SVD (Singular Value Descomposition) del canal [23]. Ası́, la capacidad resultante queda
CW F =
k
X
log2 (µλi )+
bps/Hz
(6.12)
i=1
donde el parámetro µ se elige para satisfacer
k X
1 +
µ−
ρ=
λi
(6.13)
i=1
donde (·)+ denota sólo los términos positivos y λi son los autovalores distintos de cero
de la matriz de correlación del canal HHH . El objetivo es transmitir mayor potencia a
través de los subcanales ortogonales mejores, los cuales se asocian a los autovalores de
mayor valor.
6. DISEÑO DE UN TESTBED MIMO-OFDM Y MEDIDAS DE CANAL
204
DE BANDA ANCHA CON DIFERENTES ANTENAS A 2.45 GHZ
6.3.2.1
Caso MIMO 4 × 4
Para el caso de 4 × 4 se han utilizado los monopolos con separación de λ entre ele-
mentos como antena de referencia para la normalización. A continuación se presentan los
resultados para los diferentes escenarios de medida.
6.3.2.1.1
Escenario 1: Tx Pasillo, Rx Pasillo LoS
La Figura 6.11 representa la CDF de la capacidad para el primer escenario medido. Se
muestra diferencias para el tipo de antenas empleadas. El mejor caso es el de los dipolos
de polarización cruzada, que presenta mejores resultados en pasillo cuando tiene visión
directa que el resto de antenas ya que hace uso de diversidad por polarización además de
la espacial, como se vio en el capı́tulo anterior.
1
0.9
0.8
P(C<abcissa)
0.7
0.6
0.5
M d=0.1λ
M d=0.2λ
M d=0.3λ
M d=0.4λ
M d=0.5λ
M d=0.6λ
M d=0.7λ
M d=0.8λ
M d=0.9λ
M d=λ
Dipoles
0.4
0.3
0.2
0.1
0
5
10
15
20
Capacity [bps/Hz]
25
30
Figura 6.11: CDF de la capacidad - Escenario 1
Para el caso de los monopolos, se ha realizado un estudio de la influencia de la separación entre elementos. Para ello, la Figura 6.12 representa la capacidad media obtenida
en función de la SNR y la distancia entre elementos en función de la longitud de onda. La
capacidad aumenta con la SNR y con la distancia, observando una disminución en 0.3λ.
Para ver la variación de la capacidad con la distancia más en detalle, nos centramos en
un valor de SNR. Tomamos una SNR de 20 dB y analizamos la capacidad media obtenida
para el caso de no tener CSI en el transmisor. La Figura 6.13 muestra los resultados.
La capacidad aumenta a medida que separamos más los monopolos, debido a que la
correlación entre elementos disminuye. Sin embargo, para el caso de 0.3λ decae, por lo
que para este escenario, en caso de limitación de espacio conviene tener menor separación
entre elementos (0.2λ o incluso 0.1λ) mejor que 0.3λ.
6.3. Medidas
205
30
30
25
Capacity [bps/Hz]
25
20
20
15
15
10
5
10
30
25
1
20
0.8
15
5
0.6
10
0.4
5
0.2
0
SNR [dB]
d/λ
Figura 6.12: Capacidad de los monopolos en función de la separación y de la SNR Escenario 1
19.5
19
Capacity [bps/Hz]
18.5
18
17.5
17
16.5
16
15.5
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
d/λ
Figura 6.13: Capacidad de los monopolos en función de la separación para SNR=20dB Escenario 1
Por otro lado, para comparar la capacidad en función de la SNR con más detalle, se
han tomado los casos de los monopolos con separación de una longitud de onda, ası́ como
los dipolos cruzados. La Figura 6.14(a) muestra la capacidad de los monopolos y la Figura
6.14(b) lo hace para el caso de los dipolos, comparando ambas la capacidad de outage al
10% y la capacidad media obtenida para el caso general de no tener CSI en el transmisor
y radiar la misma potencia por las antenas y para el caso de usar el esquema Waterfilling.
Se muestra que para todos los casos, el esquema de Waterfilling mejora la capacidad para
todas las SNR, aunque para altos valores de SNR (cercanos a 30 dB) los resultados se
aproximan más, coincidiendo con otras campañas de medidas similares [24]. Además se
observa cómo la diferencia entre la capacidad de outage y la capacidad media aumenta
6. DISEÑO DE UN TESTBED MIMO-OFDM Y MEDIDAS DE CANAL
206
DE BANDA ANCHA CON DIFERENTES ANTENAS A 2.45 GHZ
Monopoles d=λ
Dipoles
30
30
25
25
Capacity [bps/Hz]
Capacity [bps/Hz]
20
15
10
20
15
10
Cout,No CSI
Cout,No CSI
Cout,WF
5
Cout,WF
5
Cmean,No CSI
Cmean,No CSI
Cmean,WF
0
5
10
15
SNR [dB]
20
25
Cmean,WF
30
0
5
(a) Monopolos d=λ
10
15
SNR [dB]
20
25
30
(b) Dipolos
Figura 6.14: Capacidad sin (linea sólida) y con CSI (lı́nea discontinua) en tx en función
de la SNR - Escenario 1
a medida que aumenta la SNR, pasando de 1.7 bps/Hz con una SNR=0dB a 6.3 bps/Hz
con una SNR=30dB para el caso de los monopolos.
Por último, se ha realizado un estudio de la capacidad en función de la SNR para
todos los casos de antenas medidos, es decir, para los monopolos con todos los espaciados
entre elementos y para el caso de los diplos con polarización cruzada. La Figura 6.15
muestra los resultados obtenidos, donde se aprecia que los dipolos son los que mejores
M d=0.1λ
M d=0.2λ
M d=0.3λ
M d=0.4λ
M d=0.5λ
M d=0.6λ
M d=0.7λ
M d=0.8λ
M d=0.9λ
M d=λ
Dipoles
30
Capacity [bps/Hz]
25
20
15
10
5
0
5
10
15
SNR [dB]
20
25
30
Figura 6.15: Comparación de la capacidad en función de la SNR - Escenario 1
prestaciones ofrecen para este tipo de escenarios y el caso de los monopolos separados 0.3λ
es el peor. Además, para valores bajos de SNR (de 0 a 10 dB), el hecho de usar diferentes
configuraciones de antena no supone un cambio notablemente en las prestaciones y, a
6.3. Medidas
207
medida que aumentamos la SNR, los cambios en capacidad son más apreciables. Por
ejemplo, si nos fijamos en el caso de los monopolos con separaciones 0.6λ y 0.7λ, la
variación en términos de capacidad para el caso de tener una SNR=10dB es de 0.38
bps/Hz, mientras que en caso de SNR=30dB es de 1bps/Hz. Si por ejemplo tuviésemos
un sistema como WLAN con un ancho de banda de 20 MHz, la mejora (supuesta una
eficiencia espectral de 1) en este último caso serı́a de 20 Mbps. Además, del caso mejor al
peor hay una diferencia (si tomamos SNR=30 dB) de 5 bps/Hz, con lo que es de relevancia
de la elección del tipo de configuración de array.
6.3.2.1.2
Escenario 2: Tx Pasillo, Rx Pasillo NLoS
Este escenario es similar al anterior pero con el receptor más alejado del transmisor y
en NLoS. La Figura 6.16 representa la CDF de la capacidad donde se muestra diferentes
prestaciones en función del tipo de configuración de array usada. El mejor caso es el de
los dipolos de polarización cruzada, que sigue presentando mejores resultados en pasillo
debido a la diversidad por polarización. Sobre todo la mejora se puede observar para el
caso de la capacidad de outage al 10%, donde presenta una mejora de 1 bps/Hz respecto
al mejor caso de los monopolos.
1
0.9
0.8
P(C<abcissa)
0.7
0.6
0.5
M d=0.1λ
M d=0.2λ
M d=0.3λ
M d=0.4λ
M d=0.5λ
M d=0.6λ
M d=0.7λ
M d=0.8λ
M d=0.9λ
M d=λ
Dipoles
0.4
0.3
0.2
0.1
0
10
12
14
16
18
20
22
Capacity [bps/Hz]
24
26
28
30
Figura 6.16: CDF de la capacidad - Escenario 2
Además, para el caso de los monopolos, se ha realizado un estudio de la influencia
de la separación entre elementos. Para ello, la Figura 6.17 representa la capacidad media
obtenida en función de la SNR y la distancia entre elementos. Se observa que la capacidad
aumenta ligeramente con la SNR y con la distancia. En este caso no aparece el efecto del
caso anterior a 0.3λ de espaciado.
Para ver la variación de la capacidad con la distancia más en detalle, nos centramos
6. DISEÑO DE UN TESTBED MIMO-OFDM Y MEDIDAS DE CANAL
208
DE BANDA ANCHA CON DIFERENTES ANTENAS A 2.45 GHZ
30
30
25
Capacity [bps/Hz]
25
20
20
15
15
10
5
10
30
25
1
20
0.8
15
5
0.6
10
0.4
5
0.2
0
SNR [dB]
d/λ
Figura 6.17: Capacidad de los monopolos en función de la distancia y la SNR - Escenario
2
para una SNR=20 dB. La Figura 6.18 muestra los resultados. La capacidad aumenta
ligeramente a medida que separamos más los monopolos excepto para el caso de 0.7λ
donde disminuye. Además, para valores mayores que λ/2, la capacidad no aumenta más
que la obtenida en 0.6λ, por lo que si tuviésemos limitación de espacio convendrı́a situar
los monopolos en esta separación.
19.6
19.4
Capacity [bps/Hz]
19.2
19
18.8
18.6
18.4
18.2
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
d/λ
Figura 6.18: Capacidad de los monopolos en función de la distancia para SNR=20dB Escenario 2
Para comparar la capacidad en función de la SNR con más detalle, la Figura 6.19(a)
muestra la capacidad de los monopolos (separados λ) y la Figura 6.19(b) lo hace para el
caso de los dipolos. Ambas comparan la capacidad de outage al 10% y la capacidad media
obtenida para el caso general de no tener CSI en el transmisor y radiar la misma potencia
6.3. Medidas
209
por las antenas y para el caso de usar el esquema Waterfilling. Se muestra que para todos
los casos, el esquema de Waterfilling mejora la capacidad para SNRs de hasta 25 dB.
La diferencia entre la capacidad de outage (Cout,10% ) y la capacidad media aumenta a
medida que aumentamos la SNR. Además, el hecho de tener conocimiento del canal en el
transmisor supone una mejora en términos de capacidad, por ejemplo para el caso de los
monopolos, de unos 1.2 bps/Hz para SNR=0dB y unos 0.1 bps/Hz para SNR=30dB.
Monopoles d=λ
Dipoles
30
30
25
20
Capacity [bps/Hz]
Capacity [bps/Hz]
25
15
10
20
15
10
Cout,No CSI
Cout,No CSI
Cout,WF
5
Cout,WF
5
Cmean,No CSI
Cmean,No CSI
Cmean,WF
0
5
10
15
SNR [dB]
20
25
Cmean,WF
30
0
5
(a) Monopolos d=λ
10
15
SNR [dB]
20
25
30
(b) Dipolos
Figura 6.19: Capacidad sin y con CSI en tx en función de la SNR - Escenario 2
Por otro lado, se ha realizado un estudio de la capacidad en función de la SNR para
todos los casos de antenas medidos. La Figura 6.20 muestra los resultados obtenidos. Se
M d=0.1λ
M d=0.2λ
M d=0.3λ
M d=0.4λ
M d=0.5λ
M d=0.6λ
M d=0.7λ
M d=0.8λ
M d=0.9λ
M d=λ
Dipoles
30
Capacity [bps/Hz]
25
20
15
10
5
0
5
10
15
SNR [dB]
20
25
30
Figura 6.20: Comparación de la capacidad en función de la SNR - Escenario 2
aprecia que los dipolos son los que mejores prestaciones ofrecen para este tipo de escenarios
y los monopolos separados 0.1λ y 0.2λ son los de peores prestaciones. En este escenario la
6. DISEÑO DE UN TESTBED MIMO-OFDM Y MEDIDAS DE CANAL
210
DE BANDA ANCHA CON DIFERENTES ANTENAS A 2.45 GHZ
variación de capacidad dependiendo del tipo de configuración de antena aumenta con la
SNR. Además, la elección del tipo de configuración de antena es importante, ya que por
ejemplo, si nos fijamos en el caso de los monopolos con separaciones 0.1λ y los dipolos,
la diferencia en términos de capacidad para el caso de tener una SNR=10dB es de 1.5
bps/Hz, mientras que en caso de SNR=30dB es de 3.8 bps/Hz.
6.3.2.1.3
Escenario 3: Tx Pasillo, Rx Oficina NLoS
En este escenario, el receptor se situó en un laboratorio, a diferencia de los casos
anteriores. La Figura 6.21 representa la CDF de la capacidad para una SNR de 20 dB.
A diferencia de los escenarios anteriores, en este caso los dipolos con polarización cruzada
son los que ofrecen peores prestaciones. Si por ejemplo atendemos a la CDF al 10%, la
capacidad de outage obtenida es mejor para el caso de los monopolos con mayor espaciado
entre elementos, como son los casos de 0.9λ y λ. Las separaciones de 0.1λ y 0.2λ son las
que ofrecen peores resultados de capacidad usando los monopolos.
1
0.9
0.8
P(C<abcissa)
0.7
0.6
0.5
M d=0.1λ
M d=0.2λ
M d=0.3λ
M d=0.4λ
M d=0.5λ
M d=0.6λ
M d=0.7λ
M d=0.8λ
M d=0.9λ
M d=λ
Dipoles
0.4
0.3
0.2
0.1
0
10
12
14
16
18
20
22
Capacity [bps/Hz]
24
26
28
30
Figura 6.21: CDF de la capacidad - Escenario 3
Por otro lado, la Figura 6.22 representa la capacidad media obtenida en función de la
SNR y la distancia entre elementos. Se observa que la capacidad aumenta poco con la
SNR y con la distancia en menor medida.
La Figura 6.23 muestra los resultados de la capacidad en función del espaciado de los
monopolos comparando el caso de no tener CSI en el transmisor para una SNR=20 dB.
La capacidad aumenta pero se mantiene constante a partir de 0.3λ.
Por otro lado, la Figura 6.24(a) muestra la capacidad de los monopolos (separados una
longitud de onda) y la Figura 6.24(b) lo hace para el caso de los dipolos, comparándose
en ambas la capacidad de outage al 10% y la capacidad media obtenida. Además se tiene
6.3. Medidas
211
30
30
25
Capacity [bps/Hz]
25
20
20
15
15
10
5
10
30
25
1
20
0.8
15
5
0.6
10
0.4
5
0.2
0
SNR [dB]
d/λ
Figura 6.22: Capacidad de los monopolos en función de la distancia y la SNR - Escenario
3
19.8
19.75
Capacity [bps/Hz]
19.7
19.65
19.6
19.55
19.5
19.45
19.4
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
d/λ
Figura 6.23: Capacidad de los monopolos en función de la distancia para SNR=20dB Escenario 3
en cuenta el caso general de no tener CSI en el transmisor y el caso de usar el esquema
de Waterfilling. Se muestra que para todos los casos, el esquema de Waterfilling mejora
la capacidad para SNRs de hasta 25 dB.
Para finalizar, la Figura 6.25 muestra la comparación de la capacidad de todas las
antenas en función de la SNR, donde se muestra que los dipolos son los que peores prestaciones ofrecen para este tipo de escenarios y los monopolos separados 0.9λ y λ son los de
mejores prestaciones, con ligera variación respecto de otras configuraciones. En este escenario la variación de capacidad dependiendo del tipo de configuración de antena aumenta
con la SNR. Por ejemplo, si nos fijamos en el caso de los monopolos con separaciones λ y
los dipolos, la variación en términos de capacidad para el caso de tener una SNR=10dB
6. DISEÑO DE UN TESTBED MIMO-OFDM Y MEDIDAS DE CANAL
212
DE BANDA ANCHA CON DIFERENTES ANTENAS A 2.45 GHZ
Monopoles d=λ
Dipoles
30
30
25
20
20
Capacity [bps/Hz]
Capacity [bps/Hz]
25
15
15
10
10
Cout,No CSI
Cout,No CSI
Cout,WF
5
Cout,WF
5
Cmean,No CSI
Cmean,No CSI
Cmean,WF
0
5
10
15
SNR [dB]
20
25
Cmean,WF
30
0
5
(a) Monopolos d=λ
10
15
SNR [dB]
20
25
30
(b) Dipolos
Figura 6.24: Capacidad sin y con CSI en tx en función de la SNR - Escenario 3
M d=0.1λ
M d=0.2λ
M d=0.3λ
M d=0.4λ
M d=0.5λ
M d=0.6λ
M d=0.7λ
M d=0.8λ
M d=0.9λ
M d=λ
Dipoles
30
Capacity [bps/Hz]
25
20
15
10
5
0
5
10
15
SNR [dB]
20
25
30
Figura 6.25: Comparación de la capacidad en función de la SNR - Escenario 3
es de 1.7 bps/Hz, mientras que en caso de SNR=30dB es de 2.7 bps/Hz.
6.3.2.1.4
Escenario 4: Tx Oficina, Rx Oficina NLoS
En este escenario, el transmisor se situó en un laboratorio (posición B de la Figura
6.9), y el receptor en una oficina sin visión directa. La Figura 6.26 representa la CDF de la
capacidad tomando una SNR de 20 dB. En este caso los dipolos con polarización cruzada
tampoco presentan las mejores prestaciones, que se obtienen para el caso de 0.6λ. Las
separaciones de 0.1λ y 0.2λ son las que ofrecen peores resultados de capacidad empleando
monopolos.
Además, la Figura 6.27 representa la capacidad media obtenida en función de la SNR
6.3. Medidas
213
1
0.9
0.8
P(C<abcissa)
0.7
0.6
0.5
M d=0.1λ
M d=0.2λ
M d=0.3λ
M d=0.4λ
M d=0.5λ
M d=0.6λ
M d=0.7λ
M d=0.8λ
M d=0.9λ
M d=λ
Dipoles
0.4
0.3
0.2
0.1
0
10
12
14
16
18
20
22
Capacity [bps/Hz]
24
26
28
30
Figura 6.26: CDF de la capacidad - Escenario 4
y la distancia entre elementos, mostrando que la capacidad aumenta con la SNR y con la
distancia muy ligeramente.
30
30
25
Capacity [bps/Hz]
25
20
20
15
15
10
5
10
30
25
1
20
0.8
15
0.6
10
SNR [dB]
5
0.4
5
0
0.2
d/λ
Figura 6.27: Capacidad de los monopolos en función de la distancia y la SNR - Escenario
4
Por otro lado, La Figura 6.28 muestra los resultados de la capacidad en función del
espaciado de los monopolos comparando el caso de no tener CSI en el transmisor tomando
una SNR de 20 dB. La capacidad aumenta con el espaciado hasta 0.4λ, que se obtiene el
mayor valor. Además, se reduce la capacidad para separaciones de 0.8λ y 0.9λ.
Si comparamos la capacidad en función de la SNR, las Figuras 6.29(a) y 6.29(b)
muestran las capacidades para el caso de los monopolos separados λ y el caso de los
6. DISEÑO DE UN TESTBED MIMO-OFDM Y MEDIDAS DE CANAL
214
DE BANDA ANCHA CON DIFERENTES ANTENAS A 2.45 GHZ
19.6
19.4
Capacity [bps/Hz]
19.2
19
18.8
18.6
18.4
18.2
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
d/λ
Figura 6.28: Capacidad de los monopolos en función de la distancia para SNR=20dB Escenario 4
dipolos, respectivamente, comparándose en ambas la capacidad de outage al 10% y la
capacidad media obtenida. Además se tiene en cuenta el caso general de no tener CSI en
el transmisor y el caso de usar el esquema de Waterfilling. Se muestra que para todos los
casos, el esquema de Waterfilling mejora la capacidad para SNRs de hasta 28 dB.
Monopoles d=λ
Dipoles
30
30
25
20
20
Capacity [bps/Hz]
Capacity [bps/Hz]
25
15
15
10
10
Cout,No CSI
Cout,No CSI
Cout,WF
5
Cout,WF
5
Cmean,No CSI
Cmean,No CSI
Cmean,WF
0
5
10
15
SNR [dB]
20
(a) Monopolos d=λ
25
Cmean,WF
30
0
5
10
15
SNR [dB]
20
25
30
(b) Dipolos
Figura 6.29: Capacidad sin y con CSI en tx en función de la SNR - Escenario 4
A modo de comparación de cómo influyen la capacidad de las distintas configuraciones
con la SNR, la Figura 6.30 muestra que los monopolos separados 0.6λ son los que ofrecen
mejores prestaciones y los monopolos separados 0.1λ las peores. También en este escenario
la variación de capacidad dependiendo del tipo de configuración de antena aumenta con
la SNR. Por ejemplo, si nos fijamos en los casos de los monopolos con separaciones 0.1λ
y 0.6λ, la variación en términos de capacidad para el caso de tener una SNR=10dB es de
1.7 bps/Hz, mientras que en caso de SNR=30dB es de 3.4 bps/Hz.
6.3. Medidas
215
M d=0.1λ
M d=0.2λ
M d=0.3λ
M d=0.4λ
M d=0.5λ
M d=0.6λ
M d=0.7λ
M d=0.8λ
M d=0.9λ
M d=λ
Dipoles
30
Capacity [bps/Hz]
25
20
15
10
5
0
5
10
15
SNR [dB]
20
25
30
Figura 6.30: Comparación de la capacidad en función de la SNR - Escenario 4
6.3.2.1.5
Escenario 5: Tx Oficina, Rx Oficina LoS
En este escenario, el receptor se situó en el mismo laboratorio que el transmisor en
LoS. La Figura 6.31 representa la CDF de la capacidad tomando una SNR de 20 dB. En
este caso los dipolos con polarización cruzada tampoco presentan las mejores prestaciones,
que se obtienen para el caso de 0.4λ. La separació de λ es la que ofrece peores resultados
de capacidad empleando monopolos.
1
0.9
0.8
P(C<abcissa)
0.7
0.6
0.5
M d=0.1λ
M d=0.2λ
M d=0.3λ
M d=0.4λ
M d=0.5λ
M d=0.6λ
M d=0.7λ
M d=0.8λ
M d=0.9λ
M d=λ
Dipoles
0.4
0.3
0.2
0.1
0
10
12
14
16
18
20
22
Capacity [bps/Hz]
24
26
28
30
Figura 6.31: CDF de la capacidad - Escenario 5
Además, en la Figura 6.32 se representa la capacidad media obtenida en función de
la SNR y la distancia entre elementos, mostrando que la capacidad aumenta con la SNR
pero no con la distancia para todos los valores.
6. DISEÑO DE UN TESTBED MIMO-OFDM Y MEDIDAS DE CANAL
216
DE BANDA ANCHA CON DIFERENTES ANTENAS A 2.45 GHZ
30
30
25
Capacity [bps/Hz]
25
20
20
15
15
10
5
10
30
25
1
20
0.8
15
5
0.6
10
0.4
5
0.2
0
SNR [dB]
d/λ
Figura 6.32: Capacidad de los monopolos en función de la distancia y la SNR - Escenario
5
Para un mayor detalle, La Figura 6.33 muestra los resultados de la capacidad en función
del espaciado de los monopolos comparando el caso de no tener CSI en el transmisor para
una SNR=20 dB. Se observa que la capacidad aumenta con el espaciado hasta 0.4λ, que
se obtiene el mayor valor. Además, se reduce la capacidad para separaciones de 0.7λ, 0.9λ
y λ.
20.3
20.2
20.1
Capacity [bps/Hz]
20
19.9
19.8
19.7
19.6
19.5
19.4
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
d/λ
Figura 6.33: Capacidad de los monopolos en función de la distancia para SNR=20dB Escenario 5
Por otro lado, atendiendo a la capacidad en función de la SNR, las Figuras 6.34(a)
y 6.34(b) muestran las capacidades para el caso de los monopolos separados λ y el caso
de los dipolos, respectivamente. Se compara además en ambas la capacidad de outage al
10% y la capacidad media obtenida y se tiene en cuenta el caso general de no tener CSI
6.3. Medidas
217
en el transmisor y el caso de usar el esquema Waterfilling. Se muestra que para todos los
casos, el esquema de Waterfilling mejora la capacidad para SNRs de hasta 23 dB.
Dipoles
30
25
25
20
20
Capacity [bps/Hz]
Capacity [bps/Hz]
Monopoles d=λ
30
15
10
15
10
Cout,No CSI
Cout,No CSI
Cout,WF
5
Cout,WF
5
Cmean,No CSI
Cmean,No CSI
Cmean,WF
0
5
10
15
SNR [dB]
20
25
Cmean,WF
30
0
5
(a) Monopolos d=λ
10
15
SNR [dB]
20
25
30
(b) Dipolos
Figura 6.34: Capacidad sin y con CSI en tx en función de la SNR - Escenario 5
Por último, la Figura 6.35 muestra que los monopolos separados 0.4λ son los que
ofrecen mejores prestaciones y los monopolos separados λ las peores.
M d=0.1λ
M d=0.2λ
M d=0.3λ
M d=0.4λ
M d=0.5λ
M d=0.6λ
M d=0.7λ
M d=0.8λ
M d=0.9λ
M d=λ
Dipoles
30
Capacity [bps/Hz]
25
20
15
10
5
0
5
10
15
SNR [dB]
20
25
30
Figura 6.35: Comparación de la capacidad en función de la SNR - Escenario 5
También en este escenario la variación de capacidad dependiendo del tipo de configuración de antena aumenta con la SNR. Por ejemplo, si nos fijamos en los casos de los
monopolos con separaciones 0.4λ y λ, la variación en términos de capacidad para el caso
de tener una SNR=10dB es de 0.7 bps/Hz, mientras que en caso de SNR=30dB es de 1
bps/Hz.
6. DISEÑO DE UN TESTBED MIMO-OFDM Y MEDIDAS DE CANAL
218
DE BANDA ANCHA CON DIFERENTES ANTENAS A 2.45 GHZ
6.3.2.1.6
Comparación de escenarios
La Figura 6.36 muestra la comparación de los escenarios medidos para dos tipos de
configuraciones de array de antenas: los monopolos con espaciado entre elementos de λ y
los dipolos de polarización cruzada.
Dipoles
30
30
25
25
Capacity [bps/Hz]
Capacity [bps/Hz]
Monopoles d=λ
20
15
scenario 1
scenario 2
scenario 3
scenario 4
scenario 5
10
20
15
scenario 1
scenario 2
scenario 3
scenario 4
scenario 5
10
5
5
0
5
10
15
SNR [dB]
20
25
30
0
5
(a) Monopolos d=λ
10
15
SNR [dB]
20
25
30
(b) Dipolos
Figura 6.36: Capacidad en función de los escenarios
Para el caso de los monopolos, se muestra que las mejores prestaciones en cuanto a
capacidad se dan en el escenario 3, es decir, en el del transmisor en el pasillo y el receptor
en un laboratorio en una situación de NLoS. Además, se obtiene que los valores más bajos
de capacidad se dan para el caso tener tanto el transmisor como el receptor en el pasillo
pero en LoS, debido a que los canales están más correlados.
Por otro lado, para el caso de los dipolos, las mejores prestaciones se obtienen para el
escenario 2, es decir, ambos transmisor y receptor en pasillo pero en NLoS. Y los valores
más bajos en cuanto a capacidad se dan para los escenarios 3 y 4, ambos en situación de
NLoS y con el receptor en oficina.
Además, se ha realizado un estudio de las prestaciones de las antenas en los diferentes
escenarios medidos. Ası́, las Figura 6.36 muestra los resultados de la CDF de capacidad
para todos los escenarios en función del tipo de array de antenas.
Los resultados muestran que para los monopolos el peor escenario es el 1 (tomando la
CDF al 10%), es decir, cuando transmisor y receptor se situan en pasillo y con LoS, y el
peor es el 3. Por el contrario, para los dipolos con polarización cruzada, el mejor escenario
(tomando la CDF al 10%) son el 3 y el 5, donde aprovecha la diversidad por polarización
mejor que los monopolos.
6.3. Medidas
219
4×4 Monopoles d=0.1λ
4×4 Monopoles d=0.2λ
1
1
scenario 1
scenario 2
scenario 3
scenario 4
scenario 5
0.9
0.9
0.8
0.7
0.7
0.6
0.6
P(C<abcissa)
P(C<abcissa)
0.8
0.5
0.5
0.4
0.4
0.3
0.3
0.2
0.2
0.1
0.1
0
5
10
scenario 1
scenario 2
scenario 3
scenario 4
scenario 5
15
20
Capacity [bps/Hz]
25
0
30
5
(a) Monopolos d=0.1λ
10
0.8
0.7
0.7
0.6
0.6
0.5
25
30
0.5
0.4
0.4
0.3
0.3
0.2
0.2
0.1
0.1
5
10
15
20
Capacity [bps/Hz]
25
0
30
5
(c) Monopolos d=0.3λ
10
15
20
Capacity [bps/Hz]
(d) Monopolos d=0.4λ
4×4 Monopoles d=0.5λ
4×4 Monopoles d=0.6λ
1
1
scenario 1
scenario 2
scenario 3
scenario 4
scenario 5
0.9
0.8
0.8
0.7
0.7
0.6
0.6
0.5
0.5
0.4
0.4
0.3
0.3
0.2
0.2
0.1
0.1
5
10
scenario 1
scenario 2
scenario 3
scenario 4
scenario 5
0.9
P(C<abcissa)
P(C<abcissa)
30
scenario 1
scenario 2
scenario 3
scenario 4
scenario 5
0.9
P(C<abcissa)
P(C<abcissa)
0.8
15
20
Capacity [bps/Hz]
25
0
30
5
(e) Monopolos d=0.5λ
10
15
20
Capacity [bps/Hz]
(f) Monopolos d=0.6λ
4×4 Monopoles d=0.7λ
4×4 Monopoles d=0.8λ
1
1
scenario 1
scenario 2
scenario 3
scenario 4
scenario 5
0.9
0.8
0.8
0.7
0.7
0.6
0.6
0.5
0.5
0.4
0.4
0.3
0.3
0.2
0.2
0.1
0.1
5
10
scenario 1
scenario 2
scenario 3
scenario 4
scenario 5
0.9
P(C<abcissa)
P(C<abcissa)
25
1
scenario 1
scenario 2
scenario 3
scenario 4
scenario 5
0.9
0
30
4×4 Monopoles d=0.4λ
1
0
25
(b) Monopolos d=0.2λ
4×4 Monopoles d=0.3λ
0
15
20
Capacity [bps/Hz]
15
20
Capacity [bps/Hz]
(g) Monopolos d=0.7λ
25
30
0
5
10
15
20
Capacity [bps/Hz]
(h) Monopolos d=0.8λ
25
30
6. DISEÑO DE UN TESTBED MIMO-OFDM Y MEDIDAS DE CANAL
220
DE BANDA ANCHA CON DIFERENTES ANTENAS A 2.45 GHZ
4×4 Monopoles d=0.9λ
4×4 Monopoles d=λ
1
1
scenario 1
scenario 2
scenario 3
scenario 4
scenario 5
0.9
0.9
0.8
0.7
0.7
0.6
0.6
P(C<abcissa)
P(C<abcissa)
0.8
0.5
0.5
0.4
0.4
0.3
0.3
0.2
0.2
0.1
0.1
0
5
10
scenario 1
scenario 2
scenario 3
scenario 4
scenario 5
15
20
Capacity [bps/Hz]
25
30
0
5
(i) Monopolos d=0.9λ
10
15
20
Capacity [bps/Hz]
25
30
(j) Monopolos d=λ
4×4 Dipoles
1
scenario 1
scenario 2
scenario 3
scenario 4
scenario 5
0.9
0.8
P(C<abcissa)
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
5
10
15
20
Capacity [bps/Hz]
25
30
(k) Dipolos
Figura 6.36: Comparación de la CDF de la capacidad para en función de los escenarios
6.3.2.2
Caso MIMO 4 × 2
Para el caso de 4 × 2 se ha utilizado el array de 2 monopolos con separación de λ entre
elementos como antena de referencia para la normalización. A continuación se presentan
los resultados para los diferentes escenarios de medida.
6.3.2.2.1
Escenario 1: Tx Pasillo, Rx Pasillo LoS
La Figura 6.37 representa la CDF de la capacidad para el primer escenario medido.
Se muestra una notable diferencia en función del tipo de antenas empleadas. Las mejores
prestaciones para este escenario tipo pasillo y con LoS se obtienen para el caso de transmitir con dipolos y recibir con el array de PIFAs. En este caso, la diversidad de los dipolos
se basa en polarización, ya que al tener sólo 2 elementos y no existe diversidad espacial,
ya que ambas se sitúan en el mismo punto y esto supone una disminución en las prestaciones [25]. Si atendemos a la capacidad de outage podemos comprobar cómo el peor caso
es el de transmitir con monopolos y recibir con el array de PIFAs.
6.3. Medidas
221
1
0.9
0.8
P(C<abcissa)
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
Monopoles−Monopoles
Monopoles−PIFAs
Dipoles−Dipoles
Dipoles−PIFAs
0.1
0
4
6
8
10
12
14
Capacity [bps/Hz]
16
18
20
Figura 6.37: CDF de la capacidad 4 × 2- Escenario 1
La Tabla 6.4 muestra la comparación de la capacidad obtenida para distintas antenas
tomando una SNR de 20 dB para el caso de no tener CSI en el transmisor y el caso de
tener CSI y usar el algoritmo de Waterfilling. Esto puede ser un criterio de diseño como
parámetros de planificación para el operador. Se muestra que para la capacidad de outage
los valores se aumenta en 1.6 bps/Hz el hecho de conocer el canal en el transmisor, y para
el valor medio de la capacidad supone una mejora de unos 2.5 bps/Hz.
Tabla 6.4: Comparación capacidades MIMO 4 × 2, escenario 1
Transmisor
Monopolos (d=λ)
Dipolos
Receptor
Cout
Cmean
Cout,W F
Cmean,W F
(bps/Hz)
(bps/Hz)
(bps/Hz)
(bps/Hz)
Monopolos (d=λ)
8.6
11.3
10.2
13.4
PIFAs
7.9
10.6
9.5
12.7
Dipolos
8.2
10.6
9.9
12.7
PIFAs
9.6
12.0
11.6
14.1
Por otro lado, se ha realizado un estudio de cómo influye la SNR en los valores de
capacidad. En este sentido, la Figura 6.38 muestra los resultados de capacidad media
para todas las antenas sin y con CSI en el transmisor. La capacidad aumenta con la SNR
y se obtiene que con el uso del canal en el transmisor, la ganancia de capacidad MIMO
con y sin CSI en el lado del transmisor permanece aproximadamente constante para todas
las SNRs, y es de 1.6 bps/Hz. Además, el empleo de dipolos a ambos lados del enlace
radio ofrece similares prestaciones al uso de monopolos en el transmisor y PIFAs en el
receptor.
6. DISEÑO DE UN TESTBED MIMO-OFDM Y MEDIDAS DE CANAL
222
DE BANDA ANCHA CON DIFERENTES ANTENAS A 2.45 GHZ
20
Monopoles−Monopoles
Monopoles−Monopoles −WF
Monopoles−PIFAs
Monopoles−PIFAs −WF
Dipoles−Dipoles
Dipoles−Dipoles −WF
Dipoles−PIFAs
Dipoles−PIFAs −WF
18
Capacity [bps/Hz]
16
14
12
10
8
6
4
2
0
5
10
15
SNR [dB]
20
25
30
Figura 6.38: Capacidad en función de la SNR 4 × 2- Escenario 1
6.3.2.2.2
Escenario 2: Tx Pasillo, Rx Pasillo NLoS
La Figura 6.39 representa la CDF de la capacidad para el escenario pasillo en NLoS
para una SNR de 20 dB. Los resultados son similares al caso del escenario anterior, ya
que se muestra mejores prestaciones para el caso de transmitir con dipolos y recibir con
el array de PIFAs. Si atendemos a la capacidad de outage el transmitir con monopolos y
recibir con el array de PIFAs ofrece las mismas prestaciones que transmitir y recibir con
los dipolos cruzados.
1
0.9
0.8
P(C<abcissa)
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
Monopoles−Monopoles
Monopoles−PIFAs
Dipoles−Dipoles
Dipoles−PIFAs
0.1
0
4
6
8
10
12
14
Capacity [bps/Hz]
16
18
20
Figura 6.39: CDF de la capacidad 4 × 2- Escenario 2
Además, la Tabla 6.5 muestra la comparación de la capacidad para los distintos tipos
de antenas medidas sin y con el conocimiento del canal en el transmisor para una SNR de
20 dB. La capacidad de outage al 10% presenta una mejora con el uso de Waterfilling de
6.3. Medidas
223
Tabla 6.5: Comparación capacidades MIMO 4 × 2, escenario 2
Transmisor
Receptor
Monopolos (d=λ)
Cout
Cmean
Cout,W F
Cmean,W F
(bps/Hz)
(bps/Hz)
(bps/Hz)
(bps/Hz)
Monopolos (d=λ)
7.9
11.3
9.9
13.1
PIFAs
7.5
10.9
9.2
12.7
Dipolos
7.5
10.6
9.2
12.7
PIFAs
8.7
11.6
10.6
13.4
Dipolos
1.8 bps/Hz en media, y el conocimiento del canal en el transmisor supone una mejora de
unos 1.8 bps/Hz en la capacidad media.
La Figura 6.40 muestra los resultados de capacidad media para todas las antenas sin
y con CSI en el transmisor, variando la SNR para todas las configuraciones de antena. La
ganancia que se obtiene con el uso del canal en el transmisor no tiene mucha variación
a medida que aumenta la SNR. Además, el empleo de dipolos a ambos lados del enlace
radio ofrece similares prestaciones al uso de monopolos en el transmisor y PIFAs en el
receptor.
20
Monopoles−Monopoles
Monopoles−Monopoles −WF
Monopoles−PIFAs
Monopoles−PIFAs −WF
Dipoles−Dipoles
Dipoles−Dipoles −WF
Dipoles−PIFAs
Dipoles−PIFAs −WF
18
16
Capacity [bps/Hz]
14
12
10
8
6
4
2
0
5
10
15
SNR [dB]
20
25
30
Figura 6.40: Capacidad en función de la SNR 4 × 2- Escenario 2
6.3.2.2.3
Escenario 3: Tx Pasillo, Rx Oficina NLoS
En este escenario, el receptor se situó en un laboratorio. En este caso, las mejores
prestaciones en cuanto a capacidad (tanto outage como media) se obtienen transmitiendo
y recibiendo con monopolos, como muestra la Figura 6.41.
6. DISEÑO DE UN TESTBED MIMO-OFDM Y MEDIDAS DE CANAL
224
DE BANDA ANCHA CON DIFERENTES ANTENAS A 2.45 GHZ
1
0.9
0.8
P(C<abcissa)
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
Monopoles−Monopoles
Monopoles−PIFAs
Dipoles−Dipoles
Dipoles−PIFAs
0.1
0
4
6
8
10
12
14
Capacity [bps/Hz]
16
18
20
Figura 6.41: CDF de la capacidad 4 × 2- Escenario 3
Tabla 6.6: Comparación capacidades MIMO 4 × 2, escenario 3
Transmisor
Monopolos (d=λ)
Receptor
Cout
Cmean
Cout,W F
Cmean,W F
(bps/Hz)
(bps/Hz)
(bps/Hz)
(bps/Hz)
Monopolos (d=λ)
8.6
11.6
10.6
13.8
PIFAs
8.3
11.3
10.2
13.4
Dipolos
8.4
11.6
9.2
13.4
PIFAs
8.1
11.3
9.9
13.1
Dipolos
Si comparamos los valores de capacidad para el caso de sin usar y usando CSI en el
lado transmisor, observamos una mejora de unos 1.8 bps/Hz en el caso de usar Waterfilling
para la capacidad de outage, y de unos 2.1 bps/Hz para los valores medios de capacidad,
com muestra la Tabla 6.6.
En lo que respecta a la capacidad en función de la SNR, la Figura 6.42 muestra los
resultados de capacidad en función de la SNR para todas las antenas medidas. Se aprecia
que hay poca variación de capacidad para una SNR dada, aunque el peor caso es el de
transmitir con dipolos y recibir con PIFAs.
6.3.2.2.4
Escenario 4: Tx Oficina, Rx Oficina NLoS
Para este escenario, se situaron en oficinas distintas el transmisor y el receptor. La
Figura 6.43 muestra los resultados de la CDF de la capacidad obtenida sin CSI en el
transmisor y para una SNR de 20 dB. En este caso, las mejores prestaciones se obtienen
con el empleo de monopolos en ambos lados del enlace radio y las peores prestaciones se
obtienen para el uso de PIFAs en el receptor.
6.3. Medidas
225
20
Monopoles−Monopoles
Monopoles−Monopoles −WF
Monopoles−PIFAs
Monopoles−PIFAs −WF
Dipoles−Dipoles
Dipoles−Dipoles −WF
Dipoles−PIFAs
Dipoles−PIFAs −WF
18
Capacity [bps/Hz]
16
14
12
10
8
6
4
2
0
5
10
15
SNR [dB]
20
25
30
Figura 6.42: Capacidad en función de la SNR 4 × 2- Escenario 3
1
0.9
0.8
P(C<abcissa)
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
Monopoles−Monopoles
Monopoles−PIFAs
Dipoles−Dipoles
Dipoles−PIFAs
0.2
0.1
0
4
6
8
10
12
14
Capacity [bps/Hz]
16
18
20
Figura 6.43: CDF de la capacidad 4 × 2- Escenario 4
Atendiendo a la importancia de tener o no CSI en el transmisor, la Tabla 6.7 muestra
los resultados obtenidos para las diferentes antenas. En cuanto a la capacidad de outage al
10% se aprecian mejoras del orden de 1.8 bps/Hz, y para los valores de capacidad media,
se obtiene una mejora de 2.1 bps/Hz en caso de disponer del conocimiento del canal en el
transmisor.
Por otro lado, la Figura 6.44 representa la comparación de la capacidad obtenida para
todas las antenas en función de la SNR. Se observa que los monopolos y dipolos ofrecen
similares prestaciones, aunque en algunas SNR los monopolos presentan mayor capacidad.
6. DISEÑO DE UN TESTBED MIMO-OFDM Y MEDIDAS DE CANAL
226
DE BANDA ANCHA CON DIFERENTES ANTENAS A 2.45 GHZ
Tabla 6.7: Comparación capacidades MIMO 4 × 2, escenario 4
Transmisor
Receptor
Monopolos (d=λ)
Cout
Cmean
Cout,W F
Cmean,W F
(bps/Hz)
(bps/Hz)
(bps/Hz)
(bps/Hz)
Monopolos (d=λ)
8.6
11.3
10.6
13.4
PIFAs
8.1
10.9
9.9
13.1
Dipolos
8.4
11.3
10.2
13.4
PIFAs
8.2
10.9
10.2
13.1
Dipolos
20
Monopoles−Monopoles
Monopoles−Monopoles −WF
Monopoles−PIFAs
Monopoles−PIFAs −WF
Dipoles−Dipoles
Dipoles−Dipoles −WF
Dipoles−PIFAs
Dipoles−PIFAs −WF
18
16
Capacity [bps/Hz]
14
12
10
8
6
4
2
0
5
10
15
SNR [dB]
20
25
30
Figura 6.44: Capacidad en función de la SNR 4 × 2- Escenario 4
6.3.2.2.5
Escenario 5: Tx Oficina, Rx Oficina LoS
En este escenario, tanto transmisor como receptor se situaron en el mismo laboratorio.
Los resultados obtenidos en cuanto a capacidad muestran valores similares para todas las
antenas (Figura 6.45).
Los mejores casos se obtienen empleando PIFAs en el receptor, aunque si atendemos
a los valores de capacidad mostrados en la Tabla 6.8, se aprecia cómo los resultados son
semejantes, apenas 0.3 bps/Hz de diferencia. El hecho de emplear Waterfilling mejora
en unos 1.8 bps/Hz tanto para la capacidad de outage como para la capacidad media.
Además, si se compara la capacidad frente a la SNR para todas las antenas, se obtienen
resultados similares, como muestra la Figura 6.46, con una mejora del uso del CSI en el
transmisor de unos 2.8 bps/Hz.
6.4. Conclusiones y contribuciones
227
1
0.9
0.8
P(C<abcissa)
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
Monopoles−Monopoles
Monopoles−PIFAs
Dipoles−Dipoles
Dipoles−PIFAs
0.1
0
4
6
8
10
12
14
Capacity [bps/Hz]
16
18
20
Figura 6.45: CDF de la capacidad 4 × 2- Escenario 5
Tabla 6.8: Comparación capacidades MIMO 4 × 2, escenario 5
Transmisor
Receptor
Monopolos (d=λ)
Cout
Cmean
Cout,W F
Cmean,W F
(bps/Hz)
(bps/Hz)
(bps/Hz)
(bps/Hz)
Monopolos (d=λ)
8.3
11.3
10.2
13.4
PIFAs
8.6
11.6
10.6
13.8
Dipolos
8.5
11.6
10.6
13.4
PIFAs
8.5
11.6
10.6
13.4
Dipolos
20
Monopoles−Monopoles
Monopoles−Monopoles −WF
Monopoles−PIFAs
Monopoles−PIFAs −WF
Dipoles−Dipoles
Dipoles−Dipoles −WF
Dipoles−PIFAs
Dipoles−PIFAs −WF
18
Capacity [bps/Hz]
16
14
12
10
8
6
4
2
0
5
10
15
SNR [dB]
20
25
30
Figura 6.46: Capacidad en función de la SNR 4 × 2- Escenario 5
6.4
Conclusiones y contribuciones
La llegada de los sistemas de comunicaciones inalámbricos de nueva generación incluyen MIMO como técnica para mejorar la eficiencia espectral y aumentar la capacidad.
6. DISEÑO DE UN TESTBED MIMO-OFDM Y MEDIDAS DE CANAL
228
DE BANDA ANCHA CON DIFERENTES ANTENAS A 2.45 GHZ
Además, se incluye OFDM para combatir el multitrayecto gracias a la división del espectro de banda ancha en múltiples bandas estrechas. Ello supone numerosos estudios y
pruebas para comprobar dichas prestaciones. Este capı́tulo contribuye al estudio de cómo
influye el uso de diferentes esquemas de antena a la capacidad MIMO mediante el diseño
de un testbed y las posteriores medidas.
En primer lugar se ha realizado el diseño y la implementación de un testbed MIMOOFDM de banda ancha basado en Software-Radio. El testbed es capaz de generar señales
OFDM cargadas en offline y recibirlas en tiempo real, mediante el sincronismo basado en
correlación y el módulo de FFT que se realiza en FPGAs. Además, incluye un escáner
que permite barrer hasta 6λ × 6λ en dos ejes ortogonales en el plano horizontal. Este
escáner permite realizar medidas con diferentes antenas gracias a su plataforma, medidas
con arrays reales o arrays virtuales, ya que se puede elegir el paso de medida en función
de λ.
Posteriormente se ha realizado un estudio de las prestaciones en cuanto a capacidad de
las diferentes antenas diseñadas y detalladas en esta Tesis para la frecuencia de 2.45 GHz.
Para ello, se han analizado 5 escenarios distintos de media para dos esquemas MIMO:
4 × 4 y 4 × 2. Para el primer caso, los resultados muestran que para el caso de transmitir
y recibir en pasillo, los dipolos de polarización cruzada presentan mejores prestaciones en
cuanto a capacidad. Sin embargo, en entornos de oficinas, el array de monopolos es el que
mejores prestaciones consigue.
En general, a medida que aumenta la distancia entre monopolos aumenta la capacidad
hasta valores de λ/2, donde no se obtiene un considerable aumento en capacidad debido
a la separación, llegando incluso a decaer para escenarios en LoS.
Para el caso de 4 antenas en el transmisor y 2 en el receptor, se han realizado medidas
con antenas para terminales como el array de PIFAs. Empleando dipolos cruzados en
el transmisor y PIFAs en el receptor se logra la mejor capacidad para todos los tipos de
antena en escenario tipo pasillo para LoS y NLoS ya que, en este caso, en el lado del receptor, los dipolos cruzados no ofrecen diversidad espacial, sino que sólo ofrecen diversidad
por polarización. Por otro lado, para oficinas en NLoS se obtienen mejores prestaciones
con monopolos en el transmisor. Además, se muestra que el uso del Waterfilling mejora
notablemente la capacidad, obteniendo incrementos de unos 2 bps/Hz.
Ası́ pues, la capacidad depende del tipo de antenas empleadas tanto en el lado del
transmisor como el del receptor para cada tipo de escenario. Además, cabe tener en
cuenta la diversidad espacial, por polarización y la importancia del diseño de las antenas
y geometrı́a del array. Haciendo uso de los resultados de las medidas de este y el anterior
capı́tulo, un paso más es el diseño de antenas reconfigurables (según la metodologı́a del
capı́tulo 3) lo más versátiles posibles en cuanto a polarización, espaciado y tipo de ele-
BIBLIOGRAFÍA
229
mentos para ser usadas en sistemas MIMO [26, 27], ya que en ciertos escenarios conviene
tener diversidad por polarización, en otros espacial, además del tipo de antena. Además,
el testbed diseñado en este capı́tulo permite realizar medidas de antenas reconfigurables
para evaluar las prestaciones en entornos indoor, lo que resulta atractivo desde el punto
de vista de evaluación de las prestaciones en cuanto a reconfigurabilidad de las antenas
diseñadas.
Bibliografı́a
[1] G. J. Foschini, “Layered space-time architecture for wireless communications in fading
environments when using multi-element antennas,” Bell Labs Tech. Journal, pp. 41–
59, 1996.
[2] E. Telatar, “Capacity of multi-antenna Gaussian channels,” Eur. Trans. Telecomm.
ETT, vol. 10, no. 6, pp. 585–596, November 1999.
[3] A. Paulraj, D. Gore, R. Nabar, and H. Bölcskei, “An overview of MIMO communications - A key to gigabit wireless,” Proceedings of the IEEE, vol. 92, no. 2, pp. 198
– 217, 2004.
[4] A. Goldsmith, S. Jafar, N. Jindal, and S. Vishwanath, “Capacity limits of MIMO
channels,” IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 21, no. 5, June
2003.
[5] H. Sampath, S. Talwar, J. Tellado, V. Erceg, and A. Paulraj, “A fourth-generation
MIMO-OFDM broadband wireless system: design, performance, and field trial results,” IEEE Communications Magazine, vol. 40, no. 9, pp. 143–149, September 2002.
[6] H. Bolckei, D. Gesbert, and A. Paulraj, “On the capacity of OFDM-based spatial
multiplexing systems,” IEEE Transactions on Communications, vol. 50, no. 2, pp.
225–234, February 2002.
[7] G. Stuber, J. Barry, S. McLaughlin, Y. Li, M. Ingram, and T. Pratt, “Broadband
MIMO-OFDM wireless communications,” Proceedings of the IEEE, vol. 92, no. 2, pp.
271–294, February 2004.
[8] H. Yang, “A road to future broadband wireless access: MIMO-OFDM-Based air
interface,” IEEE Communications Magazine, vol. 43, no. 1, pp. 53–60, January 2005.
[9] M. A. I. et al., “Georgia Tech MIMO-OFDM Link Prototype,” in Workshop on
MIMO Implementation Aspects. Atlante, GA: IEEE Radio and Wireless Conference
RAWCON 2004, September 2004.
230
BIBLIOGRAFÍA
[10] A. Gupta, A. Forenza, and J. Heath, R.W., “Rapid MIMO-OFDM software defined
radio system prototyping,” Signal Processing Systems, 2004. SIPS 2004. IEEE Workshop on, pp. 182–187, 13-15 Oct. 2004.
[11] A. van Zelst and T. Schenk, “Implementation of a MIMO OFDM-based wireless LAN
system,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 52, no. 2, pp. 483–494, Feb.
2004.
[12] D. Perels, S. Haene, P. Luethi, A. Burg, N. Felber, W. Fichtner, and H. Bolcskei,
“ASIC implementation of a MIMO-OFDM transceiver for 192 Mbps WLANs,” SolidState Circuits Conference, 2005. ESSCIRC 2005. Proceedings of the 31st European,
pp. 215–218, 12-16 Sept. 2005.
[13] J. A. G. Naya, T. M. F. Caramés, H. J. P. Iglesias, M. G. López, and L. C. Ribas, “Arquitectura multicapa distribuida para demostradores MIMO,” in XXIII Simposium
Nacional de la Unión Cientı́fica Internacional de Radio, September 2008.
[14] C. Gómez-Calero, J. Mora, L. Cuéllar, L. de Haro, and R. Martı́nez, “Módulo de
procesado de señal de un MIMO-Testbed OFDM para medidas de antenas reconfigurables,” in XXIII Simposium Nacional de la Unión Cientı́fica Internacional de
Radio, September 2008.
[15] XtremeDSP Development Kit-IV User Guide, Nallatech, Mars 2005.
[16] J. van de Beek, M. Sandell, and P. Borjesson, “ML estimation of time and frequency
offset in OFDM systems,” IEEE Transactions on Signal Processing, [see also IEEE
Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing], vol. 45, no. 7, pp. 1800–
1805, Jul 1997.
[17] J. Mora, C. Gómez-Calero, L. Cuéllar, and L. de Haro, “Caracterización espacial de
canal mediante sistemas multiantena con OFDM,” in XXIII Simposium Nacional de
la Unión Cientı́fica Internacional de Radio, September 2008.
[18] H. Boche, A. Bourdoux, J. Fonollosa, T. Kaiser, A. Molisch, and W. Uschick, “Smart
Antennas: State of the Art,” IEEE Vehicular Technology Magazine, pp. 8–17, March
2006.
[19] M. Mowlér, B. Khalid, B. Lindmark, and B. Ottersten, “Switched MEMS antenna
for handheld devices,” in ICT-MobileSummit 2008, Mar. 2008.
[20] A. Swindlehurst, G. German, J. Wallace, and M. Jensen, “Experimental measurements of capacity for MIMO indoor wireless channels,” 2001 IEEE Third Workshop
on Signal Processing Advances in Wireless Communications, pp. 20–23, March 2001.
BIBLIOGRAFÍA
231
[21] D. Chizhik, J. Ling, P. 3, R. Valenzuela, N. Costa, and K. Huber, “Multiple-inputmultiple-output measurements and modeling in Manhattan,” IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 21, no. 3, pp. 321–331, April 2003.
[22] J. Wallace and M. Jensen, “Measured characteristics of the MIMO wireless channel,”
in IEEE 54th Vehicular Technology Conference, vol. 4, no. 11, October 2001, pp.
2038–2042.
[23] M. Kassouf and H. Leib, “Shannon capacity and eigen-beamforming for space dispersive multipath MIMO channels,” Wireless Communications and Networking, 2003.
WCNC 2003. 2003 IEEE, vol. 1, pp. 156–161 vol.1, 16-20 March 2003.
[24] L. Garcia-Garcia, B. Lindmark, N. Jalden, and C. Orlenius, “MIMO capacity of
antenna arrays evaluated using radio channel measurements, reverberation chamber
and radiation patterns,” Microwaves, Antennas and Propagation, IET, vol. 1, no. 6,
pp. 1160–1169, Dec. 2007.
[25] V. Anreddy and M. Ingram, “Capacity of measured Ricean and Rayleigh indoor
MIMO channels at 2.4 GHz with polarization and spatial diversity,” Wireless Communications and Networking Conference, 2006. WCNC 2006. IEEE, vol. 2, pp. 946–
951, April 2006.
[26] D. Piazza and K. Dandekar, “Reconfigurable antenna solution for MIMO-OFDM
systems,” Electronics Letters, vol. 42, no. 8, pp. 446–4477, April 2006.
[27] B. Cetiner, H. Jafarkhani, Q. Jiang-Yuan, J. H. J. Yoo, A. Grau, and F. D. Flaviis,
“Multifunctional reconfigurable MEMS integrated antennas for adaptive MIMO systems,” IEEE Communications Magazine, vol. 42, no. 12, pp. 62–70, December 2004.
232
BIBLIOGRAFÍA
Capı́tulo 7
Diseño de un prototipo MIMO y
medidas de canal para sistemas
DVB-T2
Contenido
7.1
Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
234
7.2
Diseño del MIMO testbed para DVB-T2 . . . . . . . . . . . .
237
7.2.1
7.3
7.4
Procesado de señal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 237
7.2.1.1
Estructura de datos en DVB-T2 . . . . . . . . . . . . . 238
7.2.1.2
Plataforma Software-Radio . . . . . . . . . . . . . . . . 240
7.2.1.3
Estimación de canal MIMO . . . . . . . . . . . . . . . . 241
7.2.2
Esquema MIMO compatible con DVB-T . . . . . . . . . . . . . . 244
7.2.3
Módulo de RF/FI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 248
7.2.4
Antenas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 250
7.2.5
Integración . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 251
Medidas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
251
7.3.1
Calibración . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 252
7.3.2
Configuración de las medidas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 253
7.3.3
Medidas de canal MIMO UHF . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 253
7.3.4
Capacidad MIMO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 261
Conclusiones y contribuciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
263
Bibliografı́a . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
266
7. DISEÑO DE UN PROTOTIPO MIMO Y MEDIDAS DE CANAL PARA
234
SISTEMAS DVB-T2
7.1
Introducción
La difusión de Televisión Digital Terrestre (TDT) sigue el sistema europeo basado
en las especificaciones del DVB-T (Digital Video Broadcasting-Terrestrial ) [1], realizadas
en el ETSI (European Telecommunications Standards Institute). Dicho estándar ha sido
adoptado por los paı́ses Europeos, ası́ como por otros paı́ses, como Brasil, Uruguay o
Colombia.
Como se recoge en la propia norma, el proyecto DVB es un consorcio de organizaciones
tanto públicas como privadas, con objeto de establecer el marco para la introducción de
servicios de televisión digital basados en MPEG-2. En el sistema se definen los esquemas de
modulación y codificación de canal para difusión de servicios terrestres de LDTV (Limited
Definition Television), SDTV (Standard Definition Television), EDTV (Enhanced Definition Television) y HDTV (High Definition Television). Dentro del proyecto DVB se han
definido estándares para la transmisión por satélite (DVB-S y DVB-S2), cable (DVB-C),
televisión terrestre (DVB-T) y televisión terrestre para dispositivos portátiles (DVB-H).
Las ventajas introducidas por la televisión digital frente al sistema tradicional donde
la imagen y el sonido se transmiten mediante modulación analógica son numerosas [2].
En primer lugar, permiten una mayor calidad de imagen y sonido. Ambos son codificados
mediante una adaptación del estándar MPEG-2, siendo la calidad resultante directamente
proporcional a la velocidad binaria con la que se codifica cada uno de los flujos. Asimismo,
la señal es mucho más robusta a los efectos de las interferencias que la televisión analógica.
En el estándar DVB-T el flujo binario resultante de codificar imagen, sonido y los datos
del programa se transmite utilizando una modulación OFDM.
Por otro lado, la TDT supone un mejor aprovechamiento del espectro que la televisión
analógica tradicional. Para la transmisión de un canal UHF analógico se requiere una
canalización de 8 MHz, siendo necesario además liberar los canales adyacentes al canal
donde se realiza la emisión para evitar interferencias que perjudicarı́an la calidad de la
señal recibida, a costa de limitar el número de emisiones simultáneas.
La codificación digital permite que en el ancho de banda disponible en un solo canal
UHF (unos 20 Mbps en la actual configuración de TDT en España) se puedan transmitir
varios programas simultáneamente. El número de programas simultáneos depende de la
calidad de imagen y sonido deseadas, siendo un valor común la transmisión simultánea
de cuatro programas. La flexibilidad de la codificación MPEG-2 permite cambiar estos
parámetros en cualquier momento de manera transparente a los usuarios. Por otro lado,
como se mencionó anteriormente, la modulación digital OFDM minimiza la potencia de
señal de un canal que llega a los adyacentes. Además, se pueden variar ciertos parámetros
OFDM, como el intervalo de guarda, para asegurarse de reducir las interferencias entre
7.1. Introducción
235
canales al mı́nimo.
Además, en cada canal radio se emite un único flujo MPEG-2, que puede contener
un número arbitrario de flujos de vı́deo, audio y datos. Aunque varios operadores compartan en uso de un canal multiplexado (múltiplex), cada uno puede gestionar el ancho
de banda que le corresponde para ofrecer los contenidos que desee. Puede, por ejemplo,
emitir un flujo de vı́deo, dos de audio (por ejemplo, en dos idiomas a la vez) o información
complementaria (subtı́tulos en tres idiomas, subtı́tulos para sordos, en un partido información con las estadı́sticas de los jugadores, o en una carrera automovilı́stica información
de tiempos y posiciones, etc.).
El sistema de Televisión Digital DVB-T está recogido en el estándar ETSI EN 300 744.
En él se especifican tanto los esquemas de codificación de canal como los de modulación.
Como en los demás estándares del consorcio DVB, la señal de entrada normalizada
es la denominada MPEG-2 Transport Stream (TS), que es una modificación del estándar
MPEG-2 según la norma ISO/IEC 13818-1. Los paquetes de transporte que componen
el flujo tienen una longitud de 188 bytes, siendo el primer byte de sincronización con un
valor fijo de 0x47 (01000111).
En la Figura 7.1 se muestra de manera esquemática el diagrama de bloques funcional
del sistema DVB-T.
Figura 7.1: Esquema general del transmisor de DVB-T
El sistema DVB-T es muy flexible, disponiéndose de una serie de opciones:
• 2 modos de transmisión: 2k (1.705 portadoras); 8k (6.817 portadoras)
• 3 esquemas de modulación: QPSK; 16-QAM; 64-QAM
• 5 relaciones de codificación para protección interna de errores: 1/2, 2/3, 3/4, 5/6,
7/8.
• 4 longitudes para el intervalo de guarda: 1/4, 1/8, 1/16, 1/32
7. DISEÑO DE UN PROTOTIPO MIMO Y MEDIDAS DE CANAL PARA
236
SISTEMAS DVB-T2
• Modulación jerárquica o no jerárquica
Un aspecto a destacar de la técnica OFDM es que permite la operación, tanto en áreas
pequenas como en grandes, de Redes de Frecuencia Única (Single Frequency NetworksSFN). Esto significa que mediante este sistema es posible la recepción cuando se radian
idénticos programas desde diferentes transmisores que operan en la misma frecuencia. En
estas condiciones se obtiene la máxima eficiencia del espectro, lo cual adquiere especial
relevancia cuando se usa en las bandas de UHF asignadas para TV.
Sin embargo, para mejorar la eficiencia espectral y mejorar la recepción en móviles,
es necesario imponer una serie de requisitos a la TDT de los que actualmente carece.
Éste es el caso de la segunda versión del DVB-T: el DVB-T2. En este futuro estándar
se requiere mayor eficiencia espectral para receptores fijos de servicios HDTV y usuarios
móviles, un sistema eficiente de potencia y un incremento de la robustez de la señal, entre
otros aspectos.
DVB-T2 ha sido propuesto recientemente por el proyecto DVB [3] como una evolución
del DVB-T cuando el proceso del apagón analógico termine, para dar una respuesta técnica
más novedosa a las necesidades del mundo digital, proceso por el cual alguna de las frecuencias libres de UHF usadas para la televisión analógica se asignarán para diferentes
servicios tales como 3G y 4G, forzando a mejorar la eficiencia espectral para proveer multicast en HD con el mismo canal de 8 MHz. Además, el DVB-T2 incluye mejoras respecto
al anterior sistema, tales como el uso de constelaciones rotadas para mayor robustez frente
a desvanecimientos, distorsionar la constelación para reducir el PAPR, etc.
Al igual que el DVB-T, se espera que el DVB-T2 sea recibido en terminales de TV en
entornos móviles, en entornos de interiores o en entornos de baja velocidad del usuario.
Por lo tanto, el DVB-T2 provee un esquema MISO, con dos antenas en el transmisor y una
en el receptor. Sin embargo, para obtener mayores prestaciones tanto en calidad de señal
recibida, ası́ como el aumento de la capacidad del sistema, en este capı́tulo se presenta
un novedoso testbed MIMO con dos antenas tanto en el transmisor como en el receptor.
Actualmente, en el mundo se han presentado pocos trabajos de MIMO para DVB-T ó
DVB-T2, apenas se pueden encontrar más que los realizados por la BBC [4–6]. Otro
aspecto era inicialmente el conseguir que el el DVB-T2 sea compatible con los receptores
actuales de DVB-T. Ası́, era necesario lograr un esquema de codificación que permitiera
la retrocompatibilidad. Sin embargo, finalmente, se propuso una estructura de trama
diferente y se ha optado por no ser compatibles.
Para evaluar las prestaciones de los esquemas MIMO propuestos para DVB-T2, es necesario diseñar e implementar un prototipo. Por lo tanto, en este capı́tulo se ha diseñado
un prototipo MIMO 2 × 2 para sistemas DVB-T2, que trabaja en el canal 36 (centrado en
7.2. Diseño del MIMO testbed para DVB-T2
237
594 MHz). Para ello, se tienen que llevar a cabo las etapas de diseño e implementación
correspondientes a los distintos submódulos: procesado de señal, RF y antenas. Está
basado en plataformas software-radio y permite medir canales MIMO en UHF para distintas polarizaciones de antena, ya que existen pocos trabajos al respecto [7–9]. El testbed
presentado abre una nueva vı́a de investigación en cuanto a pruebas reales de esquemas
de DVB-T2 empleando MIMO.
7.2
Diseño del MIMO testbed para DVB-T2
El esquema general del testbed se representa en la Figura 7.2, donde se observa que
tanto el transmisor como el receptor se componen de tres módulos principales: procesado
de señal, RF/FI y antenas. Las señales son generadas previamente en un PC y almacenadas. La aplicación se encarga de enviarlas a la parte de procesado y se envı́an en tiempo
real a través del canal MIMO, previo paso por las cadenas de RF y las antenas.
Respecto a la parte de RF, se ha realizado el diseño de manera que permita generar la
potencia suficiente para realizar medidas no sólo en entornos de interiores, sino también
para evaluar las medidas MIMO en exteriores.
Por otro lado, para el subsistema de antena se deben tener en cuenta varios aspectos.
Se debe considerar la polarización, ya que el esquema propuesto también permite el uso
de diversidad por polarización.
Figura 7.2: Esquema general del MIMO testbed para DVB-T2
7.2.1
Procesado de señal
La parte más importante del testbed es la de procesado de señal, ya que de ella depende
la precisión de los resultados a obtener. En primer lugar, hay que tener en cuenta la
estructura de datos a transmitir y recibir, por lo que se ha seguido la del borrador del
estándar de DVB-T2 [10].
7. DISEÑO DE UN PROTOTIPO MIMO Y MEDIDAS DE CANAL PARA
238
SISTEMAS DVB-T2
Después, se ha realizado un estudio pormenorizado de la estimación de canal MIMO en
DVB-T2, ya que actualmente no se encuentra nada en la literatura. Además, se propone
un nuevo esquema de codificación MIMO para que sea compatible con los receptores
actuales de DVB-T.
Finalmente, es necesario llevar a cabo todo el procesado de señal en plataformas
software-radio, ya que permiten mayor flexibilidad y escalabilidad en futuras versiones.
7.2.1.1
Estructura de datos en DVB-T2
La estructura de la trama sigue la misma que la detallada en [10]. En la Figura 7.3 se
muestra la estructura de las tramas a enviar, donde se observa que la trama se divide en
tres pares diferentes.
Figura 7.3: Estructura de la trama en DVB-T2
La primera de ellas corresponde al sı́mbolo P1, el cual se usa para señalizar el comienzo
de la trama. Se basa en un sı́mbolo de 1K con copias desplazadas en frecuencia al principio
y al final, de modo que se obtiene un sı́mbolo de tamaño 2K. Ası́ pues, este sı́mbolo permite
la detección rápida, robusta y simple de una señal de DVB-T2 y una rápida sincronización
en frecuencia.
Después, se encuentra el sı́mbolo P2, que se encarga de señalizar la estructura de
la trama. Los bits están fuertemente protegidos (codificación y modulación robustos) y
dan una idea del tipo de datos que se encuentran en los sı́mbolos de datos que siguen.
Por simplicidad, y dado que en el testbed el tamaño de la FFT, modulación y demás
parámetros se eligen previamente y son valores fijos, se ha optado por transmitir un
sı́mbolo P2 similar a otro sı́mbolo de datos cualquiera.
Finalmente, se encuentra los sı́mbolos de datos. En nuestra estructura de trama, se ha
elegido un número de sı́mbolos de datos de 8, ya que cada estructura de pilotos, como se
comentará posteriormente, se basa en cuatro sı́mbolos OFDM, por lo que de este modo,
7.2. Diseño del MIMO testbed para DVB-T2
239
se transmiten 2 conjuntos de éstos para cada trama. En la Figura 7.4 se muestra una
representación gráfica de una señal OFDM, donde se aprecia la parte útil y el intervalo
de guarda en el eje temporal y todo ello para todas las portadoras.
Figura 7.4: Señal OFDM
El diagrama de bloques del transmisor es el mostrado en la Figura 7.5.
Figura 7.5: Diagrama de bloques del transmisor
Se generan los datos aleatoriamente y se pasan al codificador MIMO el cual aplica
una modificación del esquema de Alamouti [11], en el que se transmiten los sı́mbolos sin
modificación alguna por una rama y los modificados por la otra (conocido como Alamouti
distribuido). En la Tabla 7.1 se muestra el esquema Alamouti distribuido [12], para cada
par de subportadoras OFDM k-ésima y k-ésima+1.
portadora
Tx antena 1
Tx antena 2
ki
s1
−s∗2
ki+1
s2
s∗1
Tabla 7.1: Codificador MIMO
A partir del codificador MIMO, los siguientes bloques se duplican para que cada rama
transmisora siga el mismo proceso. Seguidamente, se insertan los pilotos continuos y
dispersos para la posterior estimación del canal en el receptor. Después, se realiza la
IFFT y se añade el intervalo de guarda (GI) para evitar la interferencia entre sı́mbolos
7. DISEÑO DE UN PROTOTIPO MIMO Y MEDIDAS DE CANAL PARA
240
SISTEMAS DVB-T2
debida al ensanchamiento del retardo del canal. Finalmente, se inserta el sı́mbolo P1 y
las dos señales se envı́an a los DACs para ser enviados al módulo de RF.
Por otro lado y a modo de resumen, en la Tabla 7.2 se muestran los parámetros más
importantes del testbed.
Tabla 7.2: Resumen de parámetros principales del testbed MIMO
7.2.1.2
Parámetro
Sı́mbolo
Valor
Modo FFT
-
2K
Modulación
-
QPSK, 16 ó 64QAM
Frecuencia de muestreo
Fs
91.429 MHz
Tiempo útil de sı́mbolo
Tu
2048/F s = 224 µs
Tiempo de guarda
Tg
T s/8 = 28 µs
Tiempo de sı́mbolo
Ts
252 µs
Ancho de banda
BW
8 MHz
Frecuencia
fc
594 MHz
Plataforma Software-Radio
La plataforma Software-Radio empleada es el mismo modelo que la empleada en el
receptor del testbed MIMO-OFDM del capı́tulo anterior, sólo que en este caso se emplea
una tarjeta XtremeDSP de Nallatech [13] en el transmisor y otra en el receptor. Esta
tarjeta está basada en el modulo BenADDA de Nallatech, que dispone de 2 conversores
ADC de 105 MHz, 2 DAC de 160 MHz, una FPGA VirteX II Pro V2P30 y 4 MBytes de
memoria SRAM.
En el transmisor, los datos se envı́an a la tarjeta mediante una DMA a través del
bus PCI. En primer lugar, un módulo los almacena en la memoria externa SRAM de la
tarjeta. Una vez completado el ciclo de escritura de los datos, el mismo módulo se encarga
de leerlos de la memoria y extraerlos de una manera continua y cı́clica. Los datos I/Q de
cada canal pasan a través de los módulos donde la señal se interpola por un factor de 10
y se sube a la FI de 36 MHz mediante un mezclado complejo. Por último, los datos se
envı́an a los conversores DAC, que operan a la frecuencia F= 91428571 Hz. Se ha elegido
esta frecuencia en particular debido a que es aproximadamente 10 veces el inverso del
7.2. Diseño del MIMO testbed para DVB-T2
241
periodo fundamental de muestra para un canal de 8 MHz, que según la norma DVB-T [1]
es T=7/64 µs.
En el receptor, las señales en FI se bajan en frecuencia con el downconverter digital y
se diezman por un factor 10. La señal proveniente del canal 1 se utiliza para obtener el
sincronismo en el tiempo de los sı́mbolos recibidos. El algoritmo de sincronismo se basa
en la correlación del prefijo cı́clico de los sı́mbolos OFDM [14]. En primer lugar, se estima
el inicio de la trama gracias a la correlación del sı́mbolo P1. Seguidamente se elimina el
sı́mbolo P2 y se procede a recibir los sı́mbolos de datos, eliminando el intervalo de guarda
y realizando la FFT de los valores recibidos.
7.2.1.3
Estimación de canal MIMO
Uno de los aspectos más importantes en MIMO es la estimación de canal, ya que las
prestaciones de estos sistemas dependen de la matriz del canal MIMO obtenida.
En concreto, y dado que para el testbed se ha elegido el modo 2K y un intervalo de
guarda de 1/8, el estándar [10] propone que para este caso se emplee el patrón de pilotos
dispersos para MISO PP1.
Los pilotos, para cada sı́mbolo OFDM, se situan cada 12 portadoras. Si se atiende al
eje temporal, los pilotos comienzan en la primera portadora y el inicio se desplaza en 3
portadoras para los siguientes 3 sı́mbolos OFDM. Por lo tanto, la estructura de pilotos se
hace en bloques de cuatro sı́mbolos OFDM en el tiempo y se diferencian si se emplea una
antena u otra.
Para una mejor explicación, la Figura 7.6 y la Figura 7.7 muestran la distribución de
los pilotos dispersos para las primeras portadoras para el caso de la antena 1 y la antena
2, respectivamente. En el caso de la antena 2, los pilotos correspondientes a los sı́mbolos
1 y 3 se invierten para poder distinguir la antena transmisora. Además, cabe señalar que
los pilotos dispersos se generan según una secuencia pseudoaleatoria y PRBS según [10].
Figura 7.6: Distribución de pilotos dispersos para la antena 1
7. DISEÑO DE UN PROTOTIPO MIMO Y MEDIDAS DE CANAL PARA
242
SISTEMAS DVB-T2
Figura 7.7: Distribución de pilotos dispersos para la antena 2
Ası́ pues, si Xk representa el vector de sı́mbolos transmitidos por ambas antenas para
la portadora k-ésima, el vector recibido Rk viene expresado por
Rk = Hk Xk + Nk
(7.1)
donde H representa la matriz de canal MIMO y N representa el vector de ruido para los
dos receptores, ambos para la portadora k-ésima. Dado que el testbed tiene dos antenas
en el transmisor y otras dos en el receptor, la matriz de canal MIMO queda de la forma
"
#
h11,k h12,k
Hk =
(7.2)
h21,k h22,k
donde cada elemento de la matriz representa el subcanal entre cada par de antenas
transmisora-receptora.
Dado que en la literatura no se dispone aún de ningún esquema para estimar el canal
en DVB-T2, en esta sección se presenta un esquema para estimar el canal para el caso
MIMO para DVB-T2 que se ha propuesto en [15].
En primer lugar, se asume que el canal en el tiempo no varı́a en cuatro sı́mbolos de
datos, al igual que se hace en otros estimadores de canal para DVB-T [16–19]. Por lo
tanto, se agrupan los pilotos de cada cuatro sı́mbolos OFDM de datos en un solo sı́mbolo,
de manera que se obtiene una portadora piloto de cada 3 portadoras. La Figura 7.8
muestra esta agrupación para el caso de ambas antenas (1 y 2).
Figura 7.8: Agrupación de pilotos dispersos para las antenas 1 y 2
En términos generales, las señales recibidas por cada antena para la portadora k-ésima
7.2. Diseño del MIMO testbed para DVB-T2
243
vienen dadas por
r1,k = x1,k · h11,k + x2,k · h12,k + n1,k
(7.3)
r2,k = x1,k · h21,k + x2,k · h22,k + n2,k
(7.4)
donde xi,k representa la señal piloto enviada por la antena i. A partir de este punto, se
consideran dos casos para estimar el canal. El primero de ellos es el caso en el que para
una portadora dada, los pilotos de ambas antenas son iguales, por lo que x1,k = x2,k . Este
es el caso marcado con la letra A en la Figura 7.8. El otro caso es el contrario, es decir,
en el que para una portadora dada, los pilotos de ambas antenas son opuestos, por lo que
x1,k = −x2,k . Este es el caso marcado con la letra B en la Figura 7.8.
Ası́ pues, vamos a tener que para el caso A:
a
r1,k
= xa1,k · h11,k − xa1,k · h12,k + na1,k = xa1,k (h11,k − h12,k ) + na1,k
a
r2,k
= xa1,k · h21,k − xa1,k · h22,k + na2,k = xa1,k (h21,k − h22,k ) + na2,k
(7.5)
(7.6)
Y para el caso B:
b
r1,k
= xb1,k · h11,k + xb1,k · h12,k + nb1,k = xb1,k (h11,k + h12,k ) + nb1,k
b
r2,k
= xb1,k · h21,k + xb1,k · h22,k + nb2,k = xb1,k (h21,k + h22,k ) + nb2,k
(7.7)
(7.8)
Si operamos con las señales obtenidas de (7.5) y (7.7), se obtiene que
xa
h̃11,k =
1,k
a + rb
r1,k
1,k xb
1,k
2xa1,k
(7.9)
xa
h̃12,k =
h̃21,k =
1,k
a − rb
r1,k
1,k xb
1,k
−2xa1,k
(7.10)
xa
1,k
a + rb
r2,k
2,k xb
1,k
2xa1,k
(7.11)
xa
h̃12,k =
1,k
a − rb
r2,k
2,k xb
1,k
−2xa1,k
Y se obtiene la matriz estimada de canal:
"
#
h̃11,k h̃12,k
H̃k =
h̃21,k h̃22,k
(7.12)
(7.13)
Para comprobar el algoritmo presentado de estimación de canal, se ha realizado una
prueba conectando el módulo de procesado de señal del transmisor con el receptor en FI.
Para ello, la salida de la rama 1 del transmisor se unió a la entrada 1 del receptor y la
7. DISEÑO DE UN PROTOTIPO MIMO Y MEDIDAS DE CANAL PARA
244
SISTEMAS DVB-T2
rama 2 del transmisor se conectó a la entrada 2 del receptor. De este modo, si el algoritmo
funciona correctamente, el resultado a esperar se aprecia mejor en términos de fase, ya que
deberı́an salir valores de fase coherentes para los casos h11 y h22 y otros valores para h12
y h21 , ya que no están conectados. La Figura 7.9 muestra el módulo y la fase estimados
del canal MIMO para los cuatro elementos de la matriz H. Se observa cómo el módulo de
las señales conectadas están unos 15 dB por encima de las otras no conectadas y la fase
para los casos h11 y h22 es lineal y siguen una pendiente debido al error de frecuencia ya
que se emplean distintas tarjetas en el transmisor y receptor, y se según (5.1) se estimó
en 3.1 KHz.
35
∠h
11
−60
30
∠h
25
∠ h21
12
−65
−70
20
Phase [rad]
−80
ij
|h | [dB]
−75
−85
|h |
−90
∠h
22
15
10
5
0
11
|h |
12
−95
−5
|h |
21
−100
|h |
−10
22
200
400
600
800
1000
carriers
1200
1400
1600
200
400
(a) Módulo
600
800
1000
carriers
1200
1400
1600
(b) Fase
Figura 7.9: Estimación del canal MIMO
7.2.2
Esquema MIMO compatible con DVB-T
El objetivo es estudiar un esquema transmisor-receptor que permita el uso de sistemas
MIMO a la vez que se compatibilicen con el uso de los sistemas actuales SISO. Este es
el caso del DVB-T2 con el DVB-T (Figura 7.10). La implantación de un nuevo sistema
de televisión digital terrestre tiene que ser gradual y dado que actualmente no se ha
producido el apagón analógico, los usuarios apenas han adquirido los receptores de DVBT. Esto implica que si se intenta implantar un nuevo sistema no compatible con el actual,
los usuarios finales puede que no acepten bien el cambio y se vea destinado al fracaso o a
la implantación en un periodo bastante más lejano.
Dado que en este caso, se considera un array de 2 elementos en el transmisor y 2
elementos en el receptor, el esquema de codificación propuesto es:
X=
"
γ1 s1
γ1 s2
−γ2 s∗2 γ2 s∗1
#
(7.14)
7.2. Diseño del MIMO testbed para DVB-T2
245
Figura 7.10: Compatibilidad para receptores SISO y MIMO
donde (·)∗ denota el complejo conjugado. De este modo, cada fila representa el dominio
espacial y cada columna, el dominio frecuencial. En (7.14), γ1 y γ2 representan el factor de
ganancia por el que se van a multiplicar las señales de las antenas 1 y 2, respectivamente,
de modo que se cumpla la condición de transmitir la misma potencia total que en el caso
de tener una antena (sistema actual SISO):
MT
X
i=1
|γi |2 = 1
(7.15)
Ası́ pues, para que el código descrito en (7.14) sea ortogonal, es necesario que cumpla:
XH X = k |s1 |2 + |s1 |2 I2
(7.16)
En nuestro caso:
XH X =
"
|s1 |2 |γ1 |2 + |s2 |2 |γ2 |2
|γ1 |2 s∗2 s1 − |γ2 |2 s∗2 s1
|γ1 |2 s∗1 s2 − |γ2 |2 s∗1 s2
|s1 |2 |γ1 |2 + |s2 |2 |γ2 |2
#
(7.17)
Y para que se cumpla (7.16), se tiene que cumplir que
|γ1 |2 = |γ2 |2 = k
(7.18)
Hasta ahora, el reparto de la potencia total por cada una de las antenas se hacı́a
equitativo, es decir, con k = 1/2, de manera que se cumple (7.15). Sin embargo, esto
valdrı́a para cualquier sistema MIMO, pero no para que el sistema MIMO sea compatible
con el SISO, ya que si se transmite igual potencia por cada antena, el receptor SISO no
es capaz de distinguir las señales, ya que le llegan señales distintas de aproximadamente
el mismo nivel de potencia.
Por lo tanto, para que el esquema planteado sea compatible con un sistema SISO
convencional una posibilidad es que la potencia transmitida por cada antena sea diferente,
tanto mejor cuanto mayor sea la diferencia de potencias, transmitiendo por la de mayor
potencia la señal compatible con el SISO. Además, no se tenı́a en cuenta la polarización
7. DISEÑO DE UN PROTOTIPO MIMO Y MEDIDAS DE CANAL PARA
246
SISTEMAS DVB-T2
de la antena, por lo que es necesario incluir este parámetro, ası́ como la discriminación
de polarización cruzada que introduce (XPD) el canal. Por lo tanto, para conseguir la
compatibilidad se hace necesario que:
|γ1 |2 6= |γ2 |2
(7.19)
además de introducir un nuevo esquema MIMO en el receptor.
Si consideramos que los subcanales creados entre las antenas transmisoras-receptoras
forman la matriz de canal MIMO H, tenemos que
H=
"
h11 h12
h21 h22
#
(7.20)
Ası́ pues, según la Figura 1, las señales recibidas por cada antena receptora son:
r1 = γ1 s1 h11 − γ2 s∗2 h12 + n1
(7.21)
r2 = γ1 s1 h21 − γ2 s∗2 h22 + n2
(7.22)
r1′ = γ1 s2 h11 + γ2 s∗1 h12 + n′1
(7.23)
r2′ = γ1 s2 h21 + γ2 s∗1 h22 + n′2
(7.24)
Donde r1 y r2 representan la señal recibida en la portadora k-ésima por la antena 1
y la antena 2, respectivamente, y r1′ y r2′ representan la señal recibida en la portadora
k + 1-ésima por cada una de las antenas. Para ello, suponemos (al igual que el esquema
de Alamouti) que el canal no varı́a en dos portadoras consecutivas, es decir que:
hij (k) = hij (k + 1)
(7.25)
para i y j de 1 a 2. Dado que la potencia transmitida es distinta por cada antena y que
es necesario que el receptor sea capaz de anular la influencia de un sı́mbolo en el otro
sı́mbolo recibido (esto es, que sea ortogonal), es necesario introducir un nuevo factor que
permita estimar los sı́mbolos enviados, considerando ası́ un nuevo subcanal virtual entre
cada par de antenas transmisor-receptor. Este nuevo subcanal virtual es el equivalente al
que tendrı́a el sistema si no se hubiese introducido ningún factor γ en (7.21), de manera
que
hvij = βj hij
(7.26)
Ası́ pues, para realizar la correcta estimación de los sı́mbolos, suponiendo conocimiento
perfecto del canal en el receptor, utilizamos (7.21) teniendo en cuenta (7.26):
′ v∗
v∗
′ v∗
∗ v
′ v∗
∗ v
′ v∗
s̃1 = r1 hv∗
11 + r1 h12 + r2 h21 + r2 h22 s̃2 = −r1 h12 + r1 h11 − r2 h22 + r2 h21
(7.27)
7.2. Diseño del MIMO testbed para DVB-T2
247
Ası́ pues, desarrollando (7.27), tenemos que:
′∗ v
v∗
′∗ v
s̃1 = r1 hv∗
11 + r1 h12 + r2 h2 1 + r2 h22
= s1 γ1 β1 |h11 |2 + |h21 |2 + γ2 β2 |h12 |2 + |h22 |2
+s∗2 [h12 h∗11 (β2 γ1∗ − β1∗ γ2 ) + h22 h∗21 (β2 γ1∗ − β1∗ γ2 )]
∗
∗ ∗
′∗
+n1 β1∗ h∗11 + n′∗
1 β2 h12 + n2 β1 h12 + n2 β2 h22
(7.28)
∗
v
′∗ v∗
s̃2 = −r1∗ hv12 + r1′ hv∗
11 − r2 h2 2 + r2 h21
= s2 γ1 β1 |h11 |2 + |h21 |2 + γ2 β2 |h12 |2 + |h22 |2
+s∗1 [h12 h∗11 (β1∗ γ2 − β2 γ1∗ ) + h22 h∗21 (β1∗ γ2 − β2 γ1∗ )]
∗
−n1 β2∗ h∗12 + n′1 β1∗ h11 − n∗2 β2∗ h22 + n′∗
2 β1 h21
(7.29)
Teniendo en cuenta todo lo anterior, para que el código sea ortogonal, es necesario
anular las componentes del sı́mbolo no deseado cuando se estima el adecuado. Esto es,
tiene que cumplirse que:
β2 γ1∗ − β1∗ γ2 = 0
(7.30)
Por lo tanto, se deduce que para que el nuevo esquema sea ortogonal, es necesario que
los canales virtuales creados sean los canales amplificados tanto como se haya atenuado
la señal de cada antena, es decir
β1 = γ1
(7.31)
β2 = γ2
(7.32)
Este parámetro γ debe ser conocido en el receptor, ya que es un parámetro elegido
en la etapa de diseño y puede variar en función de las prestaciones que se deseen obtener
para los usuarios convencionales (que utilicen receptores SISO de primera generación) ası́
como para los usuarios que aprovechen el uso de múltiples antenas en el receptor. De
esta manera, los factores introducidos en el decodificador (7.31) permiten recuperar la
ortogonalidad del código (7.14) y, por ende, distinguir los sı́mbolos recibidos deseados
anulando el resto.
Se ha realizado un estudio de hasta qué valores de γ2 el nuevo esquema y el SISO
tradicional mantienen sus prestaciones, siempre cumpliendo (7.15). Ası́, la Figura 7.11
representa las curvas de BER para distintos valores de γ2 con un esquema 2 × 1 para un
receptor SISO de DVB-T y un receptor MISO con el nuevo esquema, obteniendo que a
pesar de tener una diferencia de potencias considerable en el transmisor, las prestaciones
del código se mantienen para valores de γ2 -10 dB ó 10−2 . Para ello, se propone que la
antena 1 transmita en polarización horizontal (como en el sistema DVB-T actual) y la
antena 2 transmita en polarización vertical con menos potencia, aprovechando además la
7. DISEÑO DE UN PROTOTIPO MIMO Y MEDIDAS DE CANAL PARA
248
SISTEMAS DVB-T2
XPD del canal como un factor que discrimina más las señales. Si se asumen una XPD de
10 dB, la potencia de la antena 2 vista desde el receptor será 10 dB menor que la potencia
de la antena 1.
Figura 7.11: Resultados de BER/SNR del esquema propuesto
7.2.3
Módulo de RF/FI
El módulo de RF/FI se encarga de convertir a la frecuencia deseada, amplificar y
filtrar las señales recibidas. En el transmisor, las señales se reciben en FI=36 MHz y
se filtra antes de mezclarse con el oscilador local para subirse en frecuencia a 594 MHz.
Tras la conversión se amplifica y se se filtra el canal antes de pasar al amplificador de
potencia, que envı́a las señales a los puertos de las antenas correspondientes. La Figura
7.12 muestra un esquema del transmisor. La potencia máxima de salida es de +2W.
Figura 7.12: Transmisor RF
El receptor sigue el esquema de la Figura 7.13. Debido a la experiencia en anteriores
7.2. Diseño del MIMO testbed para DVB-T2
249
diseños de RF de otros testbeds, se ha incluido un atenuador variable controlado por
tensión que permite cambiar la atenuación desde las placas de procesado de 3 a 38 dB
en pasos de 5 dB. Esto se hace para adecuar las señales recibidas para la entrada a los
ADCs. Si la atenuación es mı́nima la etapa receptora amplifica 57 dB. Por el contrario,
con una atenuación máxima, ésta amplifica 22 dB.
Figura 7.13: Receptor RF
Para la implementación de la parte de RF se han utilizado componentes conectorizados.
Todo ello se ha incluido en una caja y en el caso del receptor, los atenuadores variables
se controlan por un puerto paralelo que conecta a las placas de procesado de señal. La
Figura 7.14 muestra la implementación del transmisor y receptor. En la parte superior de
la Figura 7.14(b) se puede apreciar el conexionado RS232 para el control del atenuador
variable.
(a) Transmisor RF
(b) Receptor RF
Figura 7.14: Implementación del módulo de RF transmisor y receptor
7. DISEÑO DE UN PROTOTIPO MIMO Y MEDIDAS DE CANAL PARA
250
SISTEMAS DVB-T2
7.2.4
Antenas
Para el array de antenas se ha diseñado una antena Yagi como elemento radiante,
la cual se basa en un dipolo λ/2 con un elemento de reflector. Dado que la frecuencia
de trabajo es 594 MHz el elemento activo de la antena tiene una dimensión de 23 cm.
La Figura 7.15 muestra una imagen de la antena diseñada e implementada. Un estudio
a realizar en sistemas de DVB-T2 es el efecto del uso de doble polarización (vertical y
horizontal) en la transmisión de las señales [4].
Figura 7.15: Implementación de la antena para medidas MIMO en DVB-T2
Ası́ pues, se han realizado cuatro antenas iguales (2 para el transmisor y 2 para el
receptor). Las medidas de los coeficientes de reflexión para las cuatro antenas se representan en la Figura 7.16. Dado que la frecuencia de trabajo es 594 MHz, se obtiene un
coeficiente de reflexión menor que -17 dB para el canal a medir de 8 MHz. Si se desease
cubrir toda la banda de TV, se tendrı́a que diseñar una antena con mayor ancho de banda.
0
−2
−4
|S11| [dB]
−6
−8
−10
−12
−14
Tx 1
Tx 2
Rx 1
Rx 2
−16
−18
−20
500
550
600
Frequency [MHz]
650
700
Figura 7.16: Coeficiente de reflexión de las antenas de DVB-T2
7.3. Medidas
251
La Figura 7.17 representa el diagrama de radiación normalizado del dipolo medido en
cámara anecoica. Se muestra que el nivel mı́nimo de polar/contrapolar es de 25 dB para
θ = 0◦ .
0
φ=0º,CP
φ=90º,CP
φ=0º,XP
φ=90º,XP
−5
−10
dB
−15
−20
−25
−30
−35
−40
−150
−100
−50
0
θ (º)
50
100
150
Figura 7.17: Diagrama de radiación del dipolo a 594 MHz
7.2.5
Integración
Una vez realizados todos los módulos que componen tanto el transmisor como el receptor, se procede a la integración. La Figura 7.18 muestra la implementación final del
transmisor y receptor. Para el caso del transmisor, los módulos se han situado en el rack
de 19” utilizado en anteriores testbeds. Sin embargo, el receptor se ha situado en una
plataforma móvil para realizar medidas en diferentes escenarios.
7.3
Medidas
Para finalizar, se han realizado medidas de canales MIMO para la aplicación de DVBT2 en la banda UHF. En primer lugar, y gracias al prototipo de DVB-T2 propuesto, se han
llevado a cabo medidas de canales con dos antenas en el transmisor y dos en el receptor
en distintos escenarios. Se han realizado medidas situando el transmisor en la azotea
un edificio la E.T.S.I. de Telecomunicación de la UPM y el receptor tomará diferentes
ubicaciones para obtener resultados en entornos outdoor e indoor. Para ello, se situará el
receptor en distintos edificios de la E.T.S.I de Telecomunicación y en ubicaciones cercanas
al edificio.
Otro aspecto a considerar es el uso de la diversidad en polarización. Ası́ pues, se
han introducido antenas transmisoras que permitan transmitir señales en polarización
7. DISEÑO DE UN PROTOTIPO MIMO Y MEDIDAS DE CANAL PARA
252
SISTEMAS DVB-T2
(a) Transmisor DVB-T2
(b) Receptor DVB-T2
Figura 7.18: Integración del transmisor y receptor
horizontal y vertical, respectivamente. Apenas se pueden encontrar medidas de canales
MIMO en UHF en la literatura [4].
7.3.1
Calibración
Antes de realizar las medidas es necesario calibrar tanto el transmisor como el receptor
para eliminar las posibles diferencias en amplitud y en fase de la parte de procesado y de la
parte de RF. Por lo tanto, el procedimiento a seguir es calibrar primero el receptor y luego
el transmisor. Para calibrar el receptor se envı́a una señal por la rama 1 del transmisor
y mediante un atenuador de 60 dB y un divisor se introduce en los receptores 1 y 2. Ası́
pues, se calculan los valores del receptor. Para el transmisor, se envı́an las señales por las
ramas 1 y 2 del transmisor y se conectan a los receptores 1 y 2, respectivamente, a través
de sendos atenuadores de 60 dB. El cálculo de los valores del transmisor se obtienen tras
aplicar la calibración del receptor a las señales obtenidas. Como resultado, se obtiene
una matriz de calibración Hcal que se multiplicará por la matriz H medida (Hmedida ), de
manera que la H resultante será:
H = Hmedida · Hcal
(7.33)
7.3. Medidas
7.3.2
253
Configuración de las medidas
Las medidas con el prototipo MIMO de DVB-T2 se han realizado en la Escuela Técnica
Superior de Ingenieros de Telecomunicación de la UPM. El transmisor se situó en la azotea
del edificio C y el receptor se colocó en varias posiciones para medir distintos escenarios.
Ası́, el receptor se situó en el parking de ese mismo edificio en situación de LoS (posición
1), en el parking de el edificio B en situación de NLoS (posición 2) y en un pasillo de la
segunda planta del edificio B en situación de NLoS (posición 3). La Figura 7.19 muestra
una vista aérea de las situaciones del transmisor y receptor, y la Figura 7.20 ilustra las
posiciones desde el punto de vista del transmisor.
Figura 7.19: Vista superior de la posición del transmisor y receptor en las medidas
Para todas las medidas, las antenas se espaciaron una longitud de onda, tanto en el
transmisor como en el receptor. Se enviaron distintas señales DVB-T2 con modulaciones
QPSK, 16QAM y 64QAM. Se almacenaron bloques de 100 sı́mbolos de datos OFDM
recibidos con 2K portadoras cada sı́mbolo. Para cada tipo de señal y escenario se midió
con las antenas (tanto del transmisor como del receptor) en polarización horizontal (HH),
vertical (VV) y en polarización horizontal (antena 1) y vertical (antena 2), HV. La Figura
7.21 muestra los distintos tipos de escenarios medidos.
7.3.3
Medidas de canal MIMO UHF
Una vez realizadas las medidas, se han calculado los distintos elementos que forman la
matriz del canal MIMO para cada uno de los escenarios. En esta sección, se muestran los
resultados obtenidos para el caso de QPSK. La Figura 7.22 muestra los resultados para
el caso de outdoor LoS HH, la Figura 7.23 para el caso HV y la Figura 7.24 para el caso
7. DISEÑO DE UN PROTOTIPO MIMO Y MEDIDAS DE CANAL PARA
254
SISTEMAS DVB-T2
Figura 7.20: Posición de los equipos desde el punto de vista del transmisor
(a) Escenario 1
(b) Escenario 2
(c) Escenario 3
Figura 7.21: Fotos de los escenarios de medida para DVB-T2
VV. La Figura 7.25 representa el canal para el caso outdor NLoS HH, la Figura 7.26 para
el HV y la Figura 7.27 para el VV. Y el último caso se refleja en la Figura 7.28 (caso HH),
7.3. Medidas
255
Figura 7.29 (HV) y Figura 7.30 (HV).
(a) |h11 |
(b) |h12 |
(c) |h21 |
(d) |h22 |
Figura 7.22: Módulo de los hij para caso outdoor LoS HH
La potencia recibida varı́a en función del escenario medido. Ası́, se ha realizado un
estudio de la potencia media, pero en lugar de obtener la de la señal recibida como en
otros estudios [20], se ha calculado la potencia media del canal. De esta manera se evita
la dependencia del nivel de señal recibida con el nivel de señal transmitida y ası́ sólo se
tiene información de la potencia media de la matriz H del canal de propagación en sı́. En
general, el cálculo de la potencia media requiere promediar muestras a lo largo de una
ventana deslizante que depende de los desvanecimientos [21, 22]. Para el tipo de entornos
medidos y presentados en este capı́tulo, el tamaño más adecuado para la ventana es de
entre 4λ y 10λ [20, 23]. En este caso, se considera todo el rango medido como ventana
para promediar.
Ası́ pues, y dado que se han obtenido medidas para varias configuraciones de antena,
varias medidas, frecuencias e instantes temporales, la potencia media del canal para cada
configuración de antena se ha obtenido mediante
Pm =
Nf
Nt X
1 X
P (tu , fv )
Nt Nf
(7.34)
tu =1 fv =1
donde NT representa el número de sı́mbolos OFDM (100), Nf indica el número de porta-
7. DISEÑO DE UN PROTOTIPO MIMO Y MEDIDAS DE CANAL PARA
256
SISTEMAS DVB-T2
(a) |h11 |
(b) |h12 |
(c) |h21 |
(d) |h22 |
Figura 7.23: Módulo de los hij para caso outdoor LoS HV
(a) |h11 |
(b) |h12 |
(c) |h21 |
(d) |h22 |
Figura 7.24: Módulo de los hij para caso outdoor LoS VV
7.3. Medidas
257
(a) |h11 |
(b) |h12 |
(c) |h21 |
(d) |h22 |
Figura 7.25: Módulo de los hij para caso outdoor NLoS HH
(a) |h11 |
(b) |h12 |
(c) |h21 |
(d) |h22 |
Figura 7.26: Módulo de los hij para caso outdoor NLoS HV
7. DISEÑO DE UN PROTOTIPO MIMO Y MEDIDAS DE CANAL PARA
258
SISTEMAS DVB-T2
(a) |h11 |
(b) |h12 |
(c) |h21 |
(d) |h22 |
Figura 7.27: Módulo de los hij para caso outdoor NLoS VV
(a) |h11 |
(b) |h12 |
(c) |h21 |
(d) |h22 |
Figura 7.28: Módulo de los hij para caso indoor NLoS HH
7.3. Medidas
259
(a) |h11 |
(b) |h12 |
(c) |h21 |
(d) |h22 |
Figura 7.29: Módulo de los hij para caso indoor NLoS HV
(a) |h11 |
(b) |h12 |
(c) |h21 |
(d) |h22 |
Figura 7.30: Módulo de los hij para caso indoor NLoS VV
7. DISEÑO DE UN PROTOTIPO MIMO Y MEDIDAS DE CANAL PARA
260
SISTEMAS DVB-T2
doras (2048) y P representa la potencia media en el punto de medida y viene expresado
por
P (tu , fv ) =
kH (tu , fv )k2F ro
=
MT MR
MR X
MT
X
hij (tu , fv ) hij (tu , fv )∗
i=1 j=1
MT MR
(7.35)
La Tabla 7.3 muestra la comparación de la potencia media del canal para cada uno
de los escenarios medidos en función de la polarización de las antenas. Se aprecia que de
pasar a tener visión directa en outdoor a no tener (además de la distancia), la potencia
disminuye en unos 18 dB de media. Sin embargo, para el caso de indoor, la potencia sólo
disminiye en unos 6 dB debido a que estaba a una distancia similar que el caso 1.
Tabla 7.3: Comparación de potencias medias del canal
Escenario
Potencia media (dB)
de medida
HH
HV
VV
1 - Outdoor LoS
-63.5
-62.8
-63.2
2 - Outdoor NLoS
-81.1
-81.8
-73.7
3 - Indoor NLoS
-67.9
-68.8
-69.5
Además, se ha calculado la XPD para todos los escenarios mediante [24]
XV = E |hV V |2 /E |hHV |2
XH = E |hHH |2 /E |hV H |2
(7.36)
(7.37)
La media de ambas nos da la XPD. Ası́ pues, los resultados se muestran en la Tabla 7.4,
donde se observa una media de XPD del canal de unos 10 dB.
Tabla 7.4: Comparación de XPD medidos para DVB-T2
Escenario de medida
XPD (dB)
1 - Outdoor LoS
11.1
2 - Outdoor NLoS
10.3
3 - Indoor NLoS
7.9
Por otro lado, las distribuciones de probabilidad de Rayleigh y Rice son las más usadas
para modelar los desvanecimientos de la envolvente de la señal en áreas locales [25,26]. En
entornos ricos en multitrayecto tanto la parte real como la parte imaginaria de la señal se
pueden considerar como variables aleatorias Gaussianas independientes e idénticamente
7.3. Medidas
261
distribuidas de media cero y varianza σ 2 , y su envolvente sigue una distribución de
Rayleigh. Por el contrario, si existe un rayo dominante, la distribución de la envolvente de
la señal sigue una distribución Rice, ya que tanto la parte real como la imaginaria siguen
siendo variables aleatorias Gaussianas de media distinta de cero.
Ası́ pues, la relación entre la potencia de la componente del rayo directo y la potencia
de las componentes de dispersión del canal se denomina factor K Rice, y su estudio puede
darnos una idea de la probabilidad de un desvanecimiento de una cierta profundidad. El
factor K Rice viene expresado por
K=
ν2
2σ 2
(7.38)
donde ν es la magnitud de la componente dominante y σ 2 es proporcional a la potencia de
la componente Rayleigh. Ası́, en situaciones de LoS, la amplitud de la señal recibida sigue
una distribución Rice mientras que en situaciones de NLoS se rige por una distribución
Rayleigh y el factor K de (7.38) es cero [27].
Una manera de estimar el valor de K [28] se basa en calcular la relación entre el valor
medio y el valor cuadrático según [29]:
r
π −K
K
K
e 2 (1 + K)I0
+ KI1
E {r} = σ
2
2
2
2
2
2
2
E r
= ν + 2σ = 2σ (K + 1)
(7.39)
(7.40)
donde I0 es la función modificada de Bessel de orden 0, obteniendo la expresión:
Er
√
=
Er2
r
K
K
π
K
e− 2 (1 + K)I0
+ KI1
4(K + 1)
2
2
(7.41)
Una vez calculado el factor K para todas las medidas, en la Tabla 7.5 se muestran los
resultados obtenidos. Para el caso MIMO, la K calculada es la media de las respectivas K
obtenidas en cada antena receptora. Se obtiene mayor K Rice para el caso de LoS, sobre
todo empleando diversidad en polarización.
7.3.4
Capacidad MIMO
La principal ventaja de los sistemas MIMO es que permite aumentar la capacidad sin
tener que aumentar la potencia transmitida ni el ancho de banda [30–33].
7. DISEÑO DE UN PROTOTIPO MIMO Y MEDIDAS DE CANAL PARA
262
SISTEMAS DVB-T2
Tabla 7.5: Factor K medidos para DVB-T2
Escenario
K Rice
de medida
HH
HV
VV
1 - Outdoor LoS
1.4
3.6
2.1
2 - Outdoor NLoS
1.5
2.1
1.6
3 - Indoor NLoS
1.3
1.4
0.8
Dado que la capacidad obtenida en el canal MIMO depende de las caracterı́sticas de
propagación del canal y la configuración del array de antena, se ha realizado un estudio
de la influencia de la polarización del array de antenas en distintos escenarios.
Para comparar los distintos escenarios medidos, se normaliza la matriz H en potencia.
En este caso, se ha utilizado como parámetro de normalización la norma de Frobenius,
lo que equivale a normalizar respecto de la potencia media recibida por cada uno de los
enlaces Tx–Rx hij . En este caso, se ha normalizado a la potencia media del canal obtenida
mediante (7.34) y (7.35) y detallada en la Tabla 7.3, para cada medida.
Una vez normalizado el canal, para el cálculo de la capacidad MIMO se supone no
CSI en el transmisor (ya que el DVB-T2 es de tipo broadcasting), por lo que la capacidad
para cada portadora en cada sı́mbolo OFDM se calcula mediante
ρ
H
Ck = log2 det IMR +
bps/Hz
H k Hk
MT
(7.42)
Los resultados de capacidad para cada escenario en función de la frecuencia y el tiempo,
se muestran en la Figura 7.31. Se muestra que la capacidad para el entorno LoS en HV y
VV presenta menos variación que para el resto de los casos NLoS.
La Figura 7.32 muestra la comparación de usar dos antenas en el transmisor y dos en
el receptor (caso MIMO) con un caso SISO (como el actual en DVB-T). Se observa una
clara mejora para todos los casos con el empleo de MIMO, siendo bastante notoria en el
caso de indoor HH.
Por otro lado, se ha comparado la capacidad MIMO obtenida para todos los escenarios
medidos. La Figura 7.33 muestra la CDF de la capacidad obtenida para todos los casos.
Se observa que en general a medida que el entorno presenta mayor dispersión, la capacidad
aumenta, excepto para el caso de LoS HV. La capacidad es menor para el caso de outdoor
LoS, después aumenta para el caso del oudoor sin visión directa y aumenta más aún para
el caso de tener un escenario de interiores.
A modo de resumen, en la Tabla 7.6 se muestra la comparación de los valores de
capacidad de outage, la capacidad media y la desviación estándar. En cuanto a capacidad
7.4. Conclusiones y contribuciones
263
(a) Outdoor LoS HH
(b) Outdoor LoS HV
(c) Outdoor LoS VV
(d) Outdoor NLoS HH
(e) Outdoor NLoS HV
(f) Outdoor NLoS VV
(g) Indoor NLoS HH
(h) Indoor NLoS HV
(i) Indoor NLoS VV
Figura 7.31: Resultados de capacidad para DVB-T2
de outage y capacidad media, los valores más altos se obtienen para el caso de outdoor
LoS HV y las situaciones de indoor para todas las polarizaciones.
7.4
Conclusiones y contribuciones
Las nuevas aplicaciones multimedia han supuesto el desarrollo de nuevas técnicas para
la futura televisión digital. Los sistemas actuales de DVB-T, que apenas han tenido su
asentamiento en nuestro paı́s hasta que no llegue el apagón analógico, se verán reemplazados por su segunda versión, el DVB-T2. Una de las novedades es la inclusión de
técnicas MIMO para mejorar la eficiencia espectral, aumentar la capacidad y la recepción
en usuarios en situaciones adversas.
Debido a ello, se ha diseñado un prototipo MIMO para DVB-T2. A pesar de que el
estándar incluye únicamente un esquema MISO de 2 × 1, el prototipo desarrollado, que
1
1
0.9
0.9
0.8
0.8
0.8
0.7
0.7
0.7
0.6
0.6
0.6
0.5
CDF
1
0.9
CDF
CDF
7. DISEÑO DE UN PROTOTIPO MIMO Y MEDIDAS DE CANAL PARA
264
SISTEMAS DVB-T2
0.5
0.4
0.4
0.3
0.3
0.3
0.2
0.2
0.1
0.2
0.1
0.1
SISO
MIMO
0
0
2
4
6
8
Capacity [bps/Hz]
10
12
SISO
MIMO
0
14
2
4
6
8
10
Capacity [bps/Hz]
12
14
SISO
MIMO
0
16
0.9
0.9
0.9
0.8
0.8
0.8
0.7
0.7
0.7
0.6
0.6
0.6
CDF
1
0.5
0.5
0.4
0.4
0.3
0.3
0.3
0.2
0.2
4
6
8
10
Capacity [bps/Hz]
12
14
0
16
5
10
(e) Outdoor NLoS HV
0.8
0.8
0.7
0.7
0.7
0.6
0.6
0.6
CDF
0.8
CDF
1
0.5
0.5
5
0.4
0.4
0.3
0.3
0.3
0.2
0.2
12
14
15
0.2
0.1
0.1
SISO
MIMO
10
10
0.5
0.4
0.1
SISO
MIMO
0
16
(g) Indoor NLoS HH
16
(f) Outdoor NLoS VV
0.9
8
Capacity [bps/Hz]
14
Capacity [bps/Hz]
1
6
0
Capacity [bps/Hz]
0.9
4
12
SISO
MIMO
0
15
1
2
10
0.1
0
0.9
0
8
Capacity [bps/Hz]
SISO
MIMO
(d) Outdoor NLoS HH
0
6
0.2
0.1
SISO
MIMO
2
4
0.5
0.4
0.1
2
(c) Outdoor LoS VV
1
0
0
(b) Outdoor LoS HV
1
CDF
CDF
(a) Outdoor LoS HH
CDF
0.5
0.4
2
4
6
8
10
Capacity [bps/Hz]
12
14
SISO
MIMO
16
0
2
(h) Indoor NLoS HV
4
6
8
10
Capacity [bps/Hz]
12
14
16
(i) Indoor NLoS VV
Figura 7.32: Comparación capacidad SISO vs MIMO para DVB-T2
1
0.9
Outdoor LoS HH
Outdoor LoS HV
Outdoor LoS VV
Outdoor NLoS HH
Outdoor NLoS HV
Outdoor NLoS VV
Indoor NLoS HH
Indoor NLoS HV
Indoor NLoS VV
0.8
0.7
CDF
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
2
4
6
8
10
Capacity [bps/Hz]
12
14
16
Figura 7.33: Comparación de la CDF de la capacidad para todos los escenarios medidos
7.4. Conclusiones y contribuciones
265
Tabla 7.6: Comparación de correlaciones entre antenas
Escenario
Cout
Cmean
σc
de medida
(bps/Hz)
(bps/Hz)
(bps/Hz)
HH
7.46
8.99
1.30
HV
11.5
12.54
0.76
VV
7.53
9.71
1.45
HH
8.32
10.18
1.50
HV
7.47
10.28
1.71
VV
8.31
10.99
1.62
HH
10.36
12.01
1.17
HV
9.79
12.03
1.38
VV
10.00
11.72
1.25
1 - Outdoor LoS
2 - Outdoor NLoS
3 - Indoor NLoS
se basa en plataformas software-radio que permite medir canales MIMO 2 × 2. Para ello,
se ha realizado un nuevo esquema que permite estimar el canal basado en las portadoras
piloto dispersas que se transmiten por ambas antenas. Este método agrupa las portadoras
piloto de dos en dos en función de su posición y estima el canal para cada pareja.
Por otro lado, y dado que en un primer boceto, el nuevo estándar DVB-T2 iba a ser
compatible con el actual de DVB-T, se diseñó un esquema de codificación MIMO basado
en el distinto reparto de potencias entre las antenas transmisoras, de manera que no
afecte a un receptor de DVB-T convencional. Sin embargo, el nuevo borrador no incluye
ninguna compatibilidad entre ambos sistemas, ya que, de hecho, la estructura de trama
ha cambiado.
Para finalizar, se presentan las medidas MIMO realizadas en diferentes entornos variando la polarización de las antenas transmisoras. Las mayores capacidades se obtienen
cuando no existe visión directa entre transmisor y receptor, excepto para el caso de diversidad por polarización, que presenta buenas prestaciones y permite mejorar la capacidad.
Una aplicación de la diversidad por polarización es su empleo en DVB-T2, para buscar
la retrocompatibilidad con el DVB-T actual, dado que basta con añadir una antena de
polarización vertical tanto en el transmisor como en el receptor. Además, en el terminal
del usuario, gracias a la diversidad por polarización, el espaciado entre antenas se puede
reducir, sin necesidad de requerir mayor dificultad en cuanto a limitaciones de espacio.
Además, se puede aprovechar la XPD del canal para realizar nuevos esquemas de procesado MIMO, como el propuesto. Un paso más es realizar medidas en movimiento con
diversidad de polarización para comprobar su utilidad en vehı́culos de baja velocidad, ası́
como el de validar el algoritmo propuesto.
266
BIBLIOGRAFÍA
Bibliografı́a
[1] ETSI, “Digital Video Broadcasting (DVB); Framing structure, channel coding and
modulation for Digital Terrestrial Television (DVB-T),” ETSI EN 300 744. V1.5.1
(2004-06), 2004.
[2] L. Cuéllar, “Cancelador de ecos para un repetidor no sı́ncrono de Televisión Digital
Terrestre: estudio e implementación,” Master’s thesis, E.T.S.I de Telecomunicación,
2006.
[3] http://www.dvb.org.
[4] J. Mitchell, P. Moss, and M. J. Thorp, “A dual polarisation MIMO broadcast TV
system,” BBC, Research White Paper WHP 144, December 2006.
[5] J. Boyer, P. Brown, K. Hayler, M. L. Garcia, J. Mitchell, P. Moss, and M. Thorp,
“MIMO for Broadcast - results from a high-power UK trial,” BBC, Research White
Paper WHP 157, October 2007.
[6] C. Wang, G.-N. Sung, J.-Y. Liao, J. Chang, and R. Hu, “Handheld DVB-T Digital
TV with An Automatic Antenna Selection Method for Mobile Reception,” in International Conference on Consumer Electronics, 2007. ICCE 2007. Digest of Technical
Papers, Jan. 2007, pp. 1–2.
[7] A. Hammons, J. Hampton, N. Merheb, and M. Cruz, “Cooperative MIMO field
measurements for military UHF band in low-rise urban environment,” in 5th IEEE
Sensor Array and Multichannel Signal Processing Workshop, 2008. SAM 2008, July
2008, pp. 122–126.
[8] R. Di Bari, M. Bard, Y. Zhang, K. Nasr, J. Cosmas, K.-K. Loo, R. Nilavalan, H. Shirazi, and K. Krishnapillai, “Laboratory Measurement Campaign of DVB-T Signal
With Transmit Delay Diversity,” IEEE Transactions on Broadcasting, vol. 54, no. 3,
pp. 532–541, Sept. 2008.
[9] T. Willink, “Characteristics of urban vehicular MIMO channels at different frequencies,” in 3rd European Conference on Antennas and Propagation, Berlin, Germany,
march 2009.
[10] ETSI, “Digital Video Broadcasting (DVB); Frame structure channel coding and
modulation for a second generation digital terrestrial television broadcasting system
(DVB-T2),” Draft ETSI EN 302 755 V1.1.1 (2008-04), 2008.
BIBLIOGRAFÍA
267
[11] S. Alamouti, “A simple transmit diversity technique for wireless communications,”
IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 16, pp. 1451–1458, October
1998.
[12] J. Mietzner and P. A. Hoeher, “Distributed space-time codes for cooperative wireless
networks in the presence of different propagation delays and path losses,” in 3rd IEEE
Sensor Array and Multichannel Signal Processing Workshop, July 2005.
[13] http://www.nallatech.com/.
[14] J. van de Beek, M. Sandell, and P. Borjesson, “ML estimation of time and frequency
offset in OFDM systems,” IEEE Transactions on Signal Processing, [see also IEEE
Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing], vol. 45, no. 7, pp. 1800–
1805, Jul 1997.
[15] C. Gómez-Calero, L. Cuéllar, L. Haro, and R. Martı́nez, “A Novel MIMO DVB-T2
prototype: design a channel measurements with different polarizations,” 2009.
[16] Y.-S. Lee, H.-N. Kim, and K. S. Son, “Noise-Robust Channel Estimation for DVB-T
Fixed Receptions,” IEEE Transactions on Consumer Electronics, vol. 53, no. 1, pp.
27–32, February 2007.
[17] A. Palin and J. Rinne, “Symbol synchronization in OFDM system for time selective
channel conditions,” in Proceedings of The 6th IEEE International Conference on
Electronics, Circuits and Systems, vol. 3, 1999, pp. 1581–1584 vol.3.
[18] S.-H. Chen, W.-H. He, H.-S. Chen, and Y. Lee, “Mode detection, synchronization,
and channel estimation for DVB-T OFDM receiver,” in IEEE Global Telecommunications Conference, 2003. GLOBECOM ’03, vol. 5, Dec. 2003, pp. 2416–2420 vol.5.
[19] R.-D. Fang and H.-P. Ma, “A DVB-T/H Baseband Receiver for Mobile Environments,” in 2007 WSEAS International Conference on Circuits, Systems, Signal and
Telecommunications, Queensland, Australia, January 2007.
[20] Óscar Fernández Fernández, “Caracterización Experimental y Modelado de Canal
MIMO para aplicaciones WLAN y WMAN,” Ph.D. dissertation, Universidad de
Cantabria, 2007.
[21] W.C.Y. Lee, Mobile Communications Design Fundamentals.
John Wiley & Sons,
Inc., 1993.
[22] W. Lee, “Estimate of local average power of a mobile radio signal,” IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 34, no. 1, pp. 22–27, Feb 1985.
268
BIBLIOGRAFÍA
[23] E. Green, “Radio link design for microcellular systems,” BT Technology Journal,
vol. 8, no. 1, pp. 85–96, Jan 1990.
[24] V. Anreddy and M. Ingram, “Capacity of measured Ricean and Rayleigh indoor
MIMO channels at 2.4 GHz with polarization and spatial diversity,” Wireless Communications and Networking Conference, 2006. WCNC 2006. IEEE, vol. 2, pp. 946–
951, April 2006.
[25] D. Parsons, The Mobile Radio Propagation Channel. John Wiley & Sons, Inc., 1992.
[26] O. Fernández, M. Domingo, and R. Torres, “Experimental analysis of wireless data
transmission systems in space platforms,” IEEE Antennas and Propagation Magazine, vol. 46, no. 4, pp. 38–60, Aug. 2004.
[27] H. Hashemi, “The indoor radio propagation channel,” Proceedings of the IEEE,
vol. 81, no. 7, pp. 943–968, Jul 1993.
[28] A. Abdi, C. Tepedelenlioglu, M. Kaveh, and G. Giannakis, “On the estimation of the
K parameter for the Rice fading distribution,” IEEE Communications Letters, vol. 5,
no. 3, pp. 92–94, Mar 2001.
[29] S. Rice, “Mathematical analysis of random noise,” The Bell System Technical Journal, vol. 23, no. 3, pp. 282–332, 1944.
[30] G. J. Foschini, “Layered space-time architecture for wireless communications in fading
environments when using multi-element antennas,” Bell Labs Tech. Journal, pp. 41–
59, 1996.
[31] E. Telatar, “Capacity of multi-antenna Gaussian channels,” Eur. Trans. Telecomm.
ETT, vol. 10, no. 6, pp. 585–596, November 1999.
[32] A. Goldsmith, S. Jafar, N. Jindal, and S. Vishwanath, “Capacity limits of MIMO
channels,” IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 21, no. 5, June
2003.
[33] A. Paulraj, D. Gore, R. Nabar, and H. Bölcskei, “An overview of MIMO communications - A key to gigabit wireless,” Proceedings of the IEEE, vol. 92, no. 2, pp. 198
– 217, 2004.
Capı́tulo 8
Conclusiones, contribuciones,
lı́neas futuras y publicaciones
Contenido
8.1
Conclusiones y contribuciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
270
8.2
Lı́neas futuras
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
273
8.3
Publicaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
273
8.3.1
Revistas internacionales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 273
8.3.2
Capı́tulos en libros . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 274
8.3.3
Congresos internacionales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 274
8.3.4
Congresos nacionales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 276
8.3.5
Patentes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 277
8.3.6
Premios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 277
8.3.7
Ponencias invitadas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 277
8.3.8
Trabajos dirigidos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 277
8. CONCLUSIONES, CONTRIBUCIONES, LÍNEAS FUTURAS Y
PUBLICACIONES
270
8.1
Conclusiones y contribuciones
En los últimos años, la demanda de nuevas aplicaciones para sistemas inalámbricos ha
requerido una mayor tasa de datos y mejora de la calidad de la señal. Una solución ha
sido el empleo de múltiples antenas a cada lado del enlace radio. Estos sistemas MIMO
permiten mejorar la eficiencia espectral y aumentar la capacidad. A lo largo de esta Tesis
se presentan diferentes trabajos de investigación relacionados con el estudio del uso de
sistemas MIMO para los sistemas de comunicaciones emergentes.
El trabajo realizado en esta Tesis se centra en los cinco capı́tulos que van desde el
3 hasta el 7, ambos inclusive. Para cada uno de ellos se han descrito las conclusiones
y contribuciones. La Tesis tiene un gran enfoque empı́rico y experimental. Como conclusión general de la Tesis, los sistemas multi-antena ofrecen notorias mejoras respecto a
los sistemas tradicionales con una antena en el transmisor y receptor. El incremento del
número de antenas lleva consigo el aumento de complejidad en el diseño de los esquemas
transmisor-receptor, tanto a nivel de procesado de señal, de etapas de RF ası́ como del
array de antenas. La mayorı́a de los resultados presentados se han obtenido de medidas realizadas tras haber llevado a cabo distintas implementaciones para la evaluación de
sistemas MIMO reales, lo que aporta un paso más en la comparación de diferentes prestaciones MIMO incluyendo efectos no ideales, a diferencia de los basados en simulaciones.
Con ello se ha demostrado la dificultad a la hora de llevar a la práctica los problemas
reales con efectos no ideales, de los que se ha presentado soluciones para mitigarlos.
Se ha demostrado que las prestaciones MIMO dependen del algoritmo utilizado, del
tipo de array de antenas y de las caracterı́sticas de propagación del canal. En esta Tesis se
han realizado diferentes esquemas en cuanto al array de antena para evaluar su influencia,
ası́ como la evaluación de diferentes canales de propagación mediante medidas. Cabe
señalar que se han realizado trabajos en común con otras universidades y centros de
investigación europeos tales como la Universidad de Chalmers, el KTH o el NSCR.
En primer lugar, se han diseñado diferentes tipos de antenas MIMO para evaluar sus
prestaciones en los siguientes capı́tulos. Como antenas omnidireccionales se han diseñado
monopolos λ/4 y dipolos λ/4 de polarización cruzada que presenta la ventaja no sólo de
ofrecer diversidad espacial sino que también por polarización, lo que es interesante para
estudios de canales MIMO en diferentes entornos. Por otro lado, para los nuevos sistemas
de comunicaciones UltraWideBand, se ha diseñado un conjunto de antenas planas que
ofrecen la opción de emplear un novedoso filtro notch que elimine las posibles interferencias
en la banda ISM a 5.3 GHz.
Y, además, se ha realizado una metodologı́a de diseño novedosa para antenas MIMO
basada en el diseño del elemento radiante, el estudio de diferentes configuraciones MIMO
8.1. Conclusiones y contribuciones
271
y la simulación el efecto que tienen los parámetros electromagnéticos sobre la capacidad
MIMO obtenida mediante un modelo de canal. Ası́, se han diseñado para terminales de
usuario antenas planas (PIFAs) de doble banda para un portátil y tribanda para una
PDA. Los resultados muestran que para este tipo de antenas, el ángulo de elevación de la
DoA afecta a las prestaciones MIMO en cuanto a capacidad
En segundo lugar, se han realizado varios estudios de cómo influyen los distintos
parámetros de un array de antenas en las prestaciones MIMO. Se ha realizado un estudio
de la efecto de las configuraciones de array, ası́ como la influencia de los acoplamientos
mediante el modelo de Kronecker. Los resultados muestran en general una clara mejora
en las prestaciones en cuanto a capacidad para el caso de la configuración lineal. Sin
embargo, para el caso de tener un array de cuatro elementos, la configuración cuadrada
ofrece mejores prestaciones que la lineal para espaciados menores que 0.4λ.
Después se ha realizado un estudio de las prestaciones atiendiendo al tipo de elemento
radiante mediante medidas en cámara reverberante. Se han analizado la eficiencia, la
ganancia por diversidad, las correlaciones y la capacidad para cada uno de los arrays de
antenas MIMO diseñados y construidos en el capı́tulo anterior. Los monopolos ofrecen
mejores prestaciones, seguidos de los dipolos cruzados, antenas para UWB y PIFAs. Y,
por último, se ha realizado un estudio de cómo influye el array de antenas en el usuario
y viceversa, mediante simulaciones y medidas en cámara reverberante. Se muestra un
deterioro de las prestaciones MIMO para todas los array de antenas medidos con el usuario
situado al lado de las antenas.
En tercer lugar, se ha contribuido al diseño y la implementación de un demostrador
MIMO basado en software-radio que incluye varios aspectos que lo hacen interesante
en investigación, ya que puede servir tanto como medidor de canal, como probador de
algoritmos o como evaluador de diferentes antenas MIMO. A la hora de diseñar e integrar
las diferentes partes que componen el demostrador, hay que considerar los aspectos debidos
a la implementación, por lo que van a surgir errores que es necesario mitigar para un
análisis del canal más preciso. Ası́ pues, los principales errores surgidos son los debidos a
las cadenas de procesado (errores debidos a las variaciones de las frecuencias de muestreo),
y los debidos a la parte de RF (error de frecuencia en los osciladores locales y diferencia
de respuesta en amplitud y fase de las diferentes cadenas de RF). El sistema con doble
polarización ofrece mejores prestaciones para el escenario tipo pasillo medido, ya que el
entorno medido presenta poca riqueza en diversidad espacial (pocos dispersores) y por
tanto el uso de diversidad en polarización disminuye la correlación entre antenas y por
tanto mejora la capacidad para el caso estudiado de no Channel State Information (CSI).
La mayor capacidad se obtiene en este entorno con el array de monopolos con el mayor
espaciamiento entre elementos (λ). Por último se han analizado dos arrays de antenas
272
8. CONCLUSIONES, CONTRIBUCIONES, LÍNEAS FUTURAS Y
PUBLICACIONES
MIMO para terminales de usuario (PDA) con dos antenas en el receptor. Se muestra
que para la capacidad de outage al 10%, la PIFA diseñada ofrece mejores prestaciones en
cuanto a capacidad con respecto a la antena del NSCR.
En cuarto lugar, y dada las limitaciones del demostrador MIMO para almacenar los
datos medidos y, teniendo en cuenta que las antenas y algoritmos que trabajen para el
futuro WLAN van a emplear la técnica OFDM, se ha realizado el diseño y la implementación de un testbed MIMO-OFDM basado en Software-Radio que incluye un escáner
que permite barrer hasta 6λ × 6λ en dos ejes ortogonales en el plano horizontal.
Posteriormente se ha realizado un estudio de las prestaciones de las diferentes antenas
diseñadas y detalladas en esta Tesis para la frecuencia de 2.45 GHz. Para ello, se han
analizado dos esquemas MIMO: 4 × 4 y 4 × 2. Para el primer caso, los resultados muestran
que para el caso de transmitir y recibir en pasillo, los dipolos de polarización cruzada
presentan mejores prestaciones en cuanto a capacidad. Sin embargo, en entornos de
oficinas, el array de monopolos es el que mejores prestaciones consigue. Además, en
banda ancha, a medida que aumenta la distancia entre monopolos aumenta la capacidad
hasta valores de λ/2, donde no se obtiene un considerable aumento en capacidad debido
a la separación, llegando incluso a decaer para escenarios en LoS.
Y para finalizar, y dado que las nuevas aplicaciones multimedia han supuesto el desarrollo de nuevas técnicas para la futura televisión digital, se ha diseñado un prototipo
MIMO para DVB-T2. A pesar de que el estándar incluye únicamente un esquema MISO
de 2 × 1, el prototipo desarrollado permite medir canales MIMO 2 × 2. Para ello, se ha
realizado un nuevo esquema que permite estimar el canal basado en las portadoras piloto
dispersas que se transmiten por ambas antenas. Este método agrupa las portadoras piloto
de dos en dos en función de su posición y estima el canal para cada pareja. Los resultados
presentan la validación de la estimación. Por otro lado, se diseñó un esquema de codificación MIMO basado en el reparto distinto de potencias entre las antenas transmisoras,
de manera que no afecte a un receptor de DVB-T convencional. Dicho esquema ha dado
lugar a una posible patente.
Además, se presentan las medidas MIMO realizadas en diferentes entornos donde la
mayor capacidad se obtiene en situación de LoS transmitiendo con diversidad de polarización. Para los demás casos, en indoor se obtiene más capacidad que en outdoor,
teniendo o no visión directa. La diversidad por polarización tiene como aplicación el
DVB-T2, para buscar la retrocompatibilidad con el DVB-T actual. Además, se puede
aprovechar la XPD del canal junto con la diversidad de polarización para realizar nuevos
esquemas de procesado MIMO, como el propuesto.
8.2. Lı́neas futuras
8.2
273
Lı́neas futuras
En general, los sistemas MIMO han sido un tema en los últimos años que ha supuesto
una importante investigación con muchas áreas cubiertas y otras aún abiertas. Por ejemplo, en cuanto a aplicaciones para MIMO. Algunos sistemas como el de televisión digital
(DVB-T) o los nuevos sistemas de comunicaciones vehiculares, requieren simulaciones y
medidas para determinar las prestaciones MIMO.
Por ejemplo, en comunicaciones entre vehı́culos, recientemente se han realizado simulaciones del efecto de la posición de las antenas en los vehı́culos dependiendo de la densidad
de tráfico. Sin embargo, se requieren testbeds para evaluar dichos canales MIMO en
múltiples situaciones y entornos.
Por otro lado, es interesante el estudio de la influencia de la posición y distancia entre
elementos del array de antenas del transmisor para el caso de DVB-T2. Además, se
requiere la incluisión de señal de vı́deo de DVB-T2 en el prototipo diseñado para medir la
calidad de imagen en distintos escenarios, además de incluir una situación con el receptor
montado en un vehı́culo.
Por último, y atendiendo al diseño de antenas para MIMO, se proponen otras tecnologı́as tales como antenas multimodo o basadas en elementos parásitos. En este sentido,
se está investigando en antenas reconfigurables cambiando el diagrama en función de los
elementos parásitos elegidos o incluso cambiando las frecuencias de trabajo, la polarización
o el nivel de acoplamiento entre las antenas gracias a conmutadores del tipo diodos PIN
o MEMS. Además, el testbed OFDM para 2.45 GHz diseñado permite realizar medidas
de antenas reconfigurables para evaluar las prestaciones en entornos indoor.
8.3
Publicaciones
8.3.1
Revistas internacionales
1. Gómez-Calero, C., González, L., Martı́nez, R., “Tri-band Compact Antenna Array
for MIMO User Mobile Terminals at GSM 1800 and WLAN bands”, Microwave and
Optical Technology Letters, Vol. 50, no.7, pp. 1914–1918, July 2008.
2. L. Garcı́a-Garcı́a, C. Gómez-Calero, J. Mora, L. de Haro, R. Martı́nez, “MIMO
Channel Measurements and Propagation Analysis of Dual-Polarized Scenarios”, enviado a ETRI Journal, 2009.
3. C. Gómez-Calero, B. Taha Ahmed, R. Martı́nez, “A Novel Ultra-Wideband Frequency Planar Notch-Filter Antenna”, enviado a Microwave and Optical Technology
Letters, 2009.
8. CONCLUSIONES, CONTRIBUCIONES, LÍNEAS FUTURAS Y
PUBLICACIONES
274
4. C. Gómez-Calero, N. Jamaly, R. Martı́nez, L. de Haro, “Comparison of Different
MIMO Antenna Arrays and the Effect of the User on their Performances”, enviado
al IEEE Antennas and Wireless Propagation Letters, 2009.
5. C. Gómez-Calero, L. Cuéllar, L. Haro, R. Martı́nez, “A novel 2x2 MIMO DVB-T2
prototype: design, channel estimation and measurements with polarization diversity”, enviado al IEEE Transaction on Broadcasting, 2009.
8.3.2
Capı́tulos en libros
1. M. Calvo, L. de Haro, R. Martı́nez, L. Garcı́a, C. Gómez, B.T. Ahmed, F.J. Garcı́a,
J. Mora, A. Qatawneh and Y. Kurdi, “Smart Antenna Systems, Antenna Research
Activity in Spain, Spanish Antenna Network, Vol. 1, pp. 103–108, July 2005.
8.3.3
Congresos internacionales
1. L. Garcı́a, C. Gómez, L. de Haro and R. Martı́nez, “Design and implementation of
a MIMO testbed for wireless channel measurements and algorithms testing”, International ITG/IEEE Workshop on Smart Antennas 2005, April 2005.
2. C. Gómez, L. Garcı́a, L. de Haro, “A flexible demonstrator for evaluation of antenna configurations and algorithms testing in MIMO systems”, AMTA (Antenna
Measurement Techniques Associtaion) 2005, Newport, Rhode Island, EEUU, Nov.
2005.
3. C. Gómez, L. Garcı́a, L. de Haro, “A Multi-Antenna Testbed for Research in Indoor
Wireless Communications”, 8th International Symposium on DSP and Communication Systems, Noosa Heads, Australia, Dec. 2005.
4. Gómez-Calero, C.; Garcı́a-Garcı́a, L.; Martı́nez, R.; de Haro, L., “Comparison of
antenna configurations in different scenarios using a wideband MIMO testbed,” Antennas and Propagation Society International Symposium 2006, IEEE, pp. 301-304,
9-14 July 2006.
5. L. Garcı́a, C. Gómez, J. Mora, R. Martı́nez and L. de Haro, “Comparison of MIMO
single and multi-polarized measured channels in indoor WLAN scenarios”, Proc of
European Conference on Antennas and Propagation (EuCAP 2006), Nice, France,
Nov. 2006.
6. C. Gómez-Calero, L. Garcı́a-Garcı́a and L. de Haro-Ariet, “New test-bed for evaluation of antenna and system performance for MIMO systems”, Proc of European
8.3. Publicaciones
275
Conference on Antennas and Propagation (EuCAP 2006), Nice, France, November
2006.
7. L. de Haro-Ariet, C. Gómez-Calero, L. Garcı́a-Garcı́a, J. Mora-Cuevas, “Test-Bed
for Evaluation of Antenna and System Performance for Dual Polarized MIMO Systems”, 5th Workshop on the Internet, Telecommunications and Signal Processing,
Hobart, Australia, December 2006.
8. Gómez-Calero, C.; González-Dı́az, L.; Martı́nez-Rodrı́guez-Osorio, R., “Multi-band
Planar Inverted-F Antennas for MIMO mobile terminals,” Antennas and Propagation International Symposium, 2007 IEEE, pp.2413-2416, 9-15 June 2007.
9. C. Gómez-Calero, L. González, R. Martı́nez, “U-shaped Slot PIFAs for MultiAntenna Mobile Applications”, 2007 International Symposium on Antennas and
Propagation, August 20-24, 2007, Toki Messe, Niigata, Japan.
10. C. Gómez, L. González and R. Martı́nez, “Design, influence in Space-Time coding and implementation of MIMO planar antennas for WLAN applications”, The
Second European Conference on Antennas and Propagation (EuCAP 2007), ISBN:
9780863418426, Edimburgh, UK, Nov. 2007.
11. J. Mora-Cuevas, C. Gómez-Calero, L. Garcı́a-Garcı́a, L. de Haro, “Effect of the
Polarization Diversity on the DOA Estimation using Multiple Antennas”, The Second European Conference on Antennas and Propagation (EuCAP 2007), ISBN:
9780863418426, Edimburgh, UK, Nov. 2007.
12. C. Gómez-Calero, R. Martı́nez-Rodrı́guez-Osorio, “Influence of Array Configuration
on MIMO Channel Capacity”, submitted to 2008 IEEE Symposium on Antennas
and Propagation, San Diego, CA, USA, July 2008.
13. J. Mora-Cuevas, C. Gómez-Calero, L. Cuéllar, L. de Haro, “A Wideband OFDM
MIMO Measurement System for Antenna Evaluation”, 2008 IEEE Symposium on
Antennas and Propagation, San Diego, CA, USA, July 2008.
14. C. Gómez, L. González and R. Martı́nez, “Effect of Mutual Coupling and Human
Body on MIMO Perfonmances, The Third European Conference on Antennas and
Propagation (EuCAP 2009), Berlin, 2009.
15. C. Gómez-Calero, J. Mora-Cuevas, L. Cuéllar, R. Martı́nez, L. de Haro, “Measurement of Diversity Gain and Capacity on a MIMO-OFDM Channel Comparing
Different Types of Antennas, The Third European Conference on Antennas and
Propagation (EuCAP 2009), Berlin, 2009.
8. CONCLUSIONES, CONTRIBUCIONES, LÍNEAS FUTURAS Y
PUBLICACIONES
276
16. J. Mora-Cuevas, C. Gómez-Calero, L. Cuellar-Navarrete, L. de Haro-Ariet, “Frequency Diversity for Spatial Characterization of Wideband Channel with Multiple
Antennas, The Third European Conference on Antennas and Propagation (EuCAP
2009), Berlin, 2009.
17. Nima Jamaly, Carlos Gómez-Calero, Per-Simon Kildal, Jan Carlsson, Andreas Wolfgang, “Study of Excitation on Beam Ports versus Element Ports in Performance
Evaluation of Diversity and MIMO Arrays, The Third European Conference on
Antennas and Propagation (EuCAP 2009), Berlin, 2009.
18. L. de Haro, C. Gómez-Calero, L. Cuéllar, R. Martı́nez, “A 2x2 Novel MIMO Testbed
for DVB-T2 Systems, IEEE International Symposium on Broadband Multimedia
Systems and Broadcasting, Bilbao, 2009.
8.3.4
Congresos nacionales
1. C. Gómez, L. Garcı́a and L. de Haro, “Diseño e implementación de un demostrador
MIMO para medidas de canal y pruebas de algoritmos”, XX Simposium Nacional
de la Unión Cientı́fica Internacional de Radio, Gandı́a, Spain, Sept. 2005.
2. C. Gómez, L. Garcı́a, J. Simón and L. de Haro, “Efectos reales de implementación,
medidas de canal y algoritmos espacio-temporales con un demostrador MIMO”, XXI
Simposium Nacional de la Unión Cientı́fica Internacional de Radio, Oviedo, Spain,
Sept. 2006.
3. C. Gómez, L. Garcı́a, R. Martı́nez and L. de Haro, “Prototipo Multi-Antena para
comunicaciones inalámbricas en sistemas WLAN y 4G”, XVI Jornadas Telecom
I+D, Madrid, Spain, Nov. 2006.
4. O. Vallés, C. Gómez-Calero, R. Martı́nez, “Diseño de un Transceptor MIMO 2x2
para WLAN basado en Software Radio”, XXII Simposium Nacional de la Unión
Cientı́fica Internacional de Radio, Tenerife, Spain, Sept. 2007.
5. C. Gómez-Calero, J. Calvo, L. González, L. Garcı́a-Garcı́a, J. Mora, R. Martı́nez
and L. de Haro, “Efecto de la antena en sistemas MIMO WLAN: simulación, implementación y medidas”, XXII Simposium Nacional de la Unión Cientı́fica Internacional de Radio, Tenerife, Spain, Sept. 2007.
6. J. Mora-Cuevas, C. Gómez-Calero, L. Garcia-Garcia, L. de Haro, “Efecto de la
polarización en la estimación de la DOA con múltiples antenas”, XXII Simposium
Nacional de la Unión Cientı́fica Internacional de Radio, Tenerife, Spain, Sept. 2007.
8.3. Publicaciones
277
7. J. Mora-Cuevas, C. Gómez-Calero, L. Cuéllar, L. de Haro, “Caracterización espacial
de canal mediante sistemas multiantena con OFDM ”, XXIII Simposium Nacional
de la Unión Cientı́fica Internacional de Radio, Madrid, Spain, Sept. 2008.
8. C. Gómez-Calero, J. Mora, L. Cuéllar, L. de Haro, R. Martı́nez, “Módulo de procesado de señal de un MIMO-Testbed OFDM para medidas de antenas reconfigurables”,
XXIII Simposium Nacional de la Unión Cientı́fica Internacional de Radio, Madrid,
Spain, Sept. 2008.
8.3.5
Patentes
1. Patente “Método de transmission-recepción retrocompatible para sistemas MIMO”,
número de solicitud P200802213.
8.3.6
Premios
1. Premio al Best Student Paper (1st place) en el 2005 AMTA (Antenna Measurement
Techniques Association) Symposium, por el paper: A flexible demonstrator for evaluation of antenna configurations and algorithms testing in MIMO systems, recibido
en Newport, Rhode Island, EEUU, Noviembre 2005.
2. Premio RESA (Red ESpañola de Antenas) a la Mejor Contribución en Antenas y
Propagación de Ondas en XXII Simposium Nacional de la Unión Cientı́fica Internacional de Radio, por el artı́culo “Efecto de la antena en sistemas MIMO: Diseño,
simulación y medidas”, recibido en Tenerife, Septiembre 2007.
8.3.7
Ponencias invitadas
1. MIMO techniques, en el curso europeo Athens “Antenna Design and Mesurements
Techniques”, en la UPM, abril 2007.
2. MIMO techniques laboratory session, en el curso internacional “Antenna Measurement”,organizado por la European School of Antennas, junio 2006 y 2008.
8.3.8
Trabajos dirigidos
1. “Diseño, implementación y medidas de antenas para terminales móviles en sistemas
MIMO”, Luis González Dı́az, ETSI de Telecomunicación, UPM, Julio 2007.
278
8. CONCLUSIONES, CONTRIBUCIONES, LÍNEAS FUTURAS Y
PUBLICACIONES
2. “Estudio y simulación de técnicas de codificación en sistemas espacio-temporales
con múltiples antenas en transmisión y recepción”, Jaime Calvo Tiemblo, ETSI de
Telecomunicación, UPM, Julio 2007.
3. “Diseño e implementación en Software-Radio de un transmisor/receptor de sistemas
MIMO para WLAN ”, Óscar Vallés Arasanz, ETSI de Telecomunicación, UPM, Diciembre 2007.
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