Characterization of wireless propagation in complex indoor environments

Abstract

En este trabajo de investigación se ha propuesto un nuevo modelo de propagación determinista para analizar la propagación radioeléctrica en entornos complejos. En primer lugar, se ha realizado un profundo análisis de los modelos de propagación usados más frecuentemente en la literatura. Se demuestra que las técnicas determinísticas en su versión de trazado de rayos o lanzado de rayos consiguen un compromiso entre la exactitud de los resultados y el tiempo de simulación. Por ello, en esta tesis se ha implementado un nuevo método determinista basado en lanzado de rayos. El algoritmo se explica en detalle a lo largo del trabajo, así como un análisis de convergencia con el fin de detener los parámetros óptimos de entrada del algoritmo para mejorar su eficiencia. Además, se proponen dos nuevas técnicas híbridas de aceleración que dan lugar a resultados precisos con un tiempo de simulación considerablemente menor. Finalmente, se han presentado diversas aplicaciones del método propuesto y los resultados de simulación se han comparado con medidas reales logrando buenos resultados con valores de error muy pequeños.

In this research work, a novel deterministic approach for radio propagation prediction in complex environments is presented. First, an in-depth analysis of the recent propagation models used in the technical literature is made. Conclusions show that deterministic methods based on ray tracing or ray launching techniques achieve a trade-off between accuracy results and inherent computational time. Because of that, a deterministic method has been implemented in this work based on the ray launching technique. The algorithm is explained in detail and a convergence analysis of the algorithm is done. Besides, two novel acceleration techniques are presented achieving accurate results with a significant reduction in simulation computational time. Finally, several applications of the proposed method are presented and simulation results are compared with real measurements achieving good results with very low levels of difference errors.