La tecnología de telefonía móvil 5G promete cambiar la sociedad tal y como la conocemos. Esta nueva tecnología mejora la experiencia del usuario al aumentar la velocidad de datos de la red y el número de usuarios simultáneos, a la vez que se reducen la latencia y el consumo de energía. Para garantizar todas estas mejoras, se produce un salto tecnológico en el que intervienen todas las capas de la red. Desde el punto de vista de la capa física, la principal innovación es el aumento de frecuencia hacia la banda de ondas milimétricas. Hasta la fecha, los sistemas de comunicaciones se han basado en el espectro sub-6 GHz, que actualmente está saturado debido a su ancho de banda limitado. Para solucionar este problema, se está estudiando la viabilidad de la banda de ondas milimétricas (30 GHz - 300 GHz) para aplicaciones de comunicaciones comerciales, ya que esta banda ofrece grandes ventajas, como una gran disponibilidad de espectro. Sin embargo, también existen varios retos tecnológicos asociados a las ondas milimétricas, como unas mayores pérdidas por atenuación y el cambio de paradigma en los mecanismos de propagación en comparación con la banda sub-6 GHz. Por tanto, para cumplir los requisitos necesarios de esta banda, es esencial realizar un estudio y una caracterización detallados del canal de propagación implicado en la comunicación. En esta tesis, la principal contribución se centra en la caracterización y medida de canales de comunicaciones en la banda de ondas milimétricas. Para ello, se plantea el estudio de la capa física del canal de comunicaciones desde diferentes perspectivas, como la optimización, simulación, emulación, clasificación, caracterización y medida. Por tanto, se pueden identificar cuatro contribuciones principales. En primer lugar, se propone el uso de algoritmos de optimizaci´on basados en algoritmos evolutivos para optimizar los indicadores clave de rendimiento en un despliegue de red simulado. La simulación de canales de propagación mediante simuladores y modelado de canal simplifica la complejidad del análisis en comparación con las costosas campañas de medida, lo que la convierte en una solución adecuada en las primeras fases de desarrollo y despliegue de una red. La optimización de los parámetros de red desde un simulador proporciona as´ı una primera aproximación a los requisitos de una red de comunicaciones real. Al optimizar la potencia de transmisión en los elementos radiantes de la red, es posible mejorar simultáneamente varios de sus parámetros de rendimiento en múltiples capas En segundo lugar, se han desarrollado técnicas de emulación e identificación ´on de canal para la emulación y clasificación de canales de propagación. Por un lado, la emulación de canal, basada en la reconstrucción de canales objetivo en el laboratorio, es una solución intermedia entre los simuladores teóricos y las complejas campañas de medida. La recreación de escenarios con características específicas es ´util para la prueba de dispositivos en condiciones específicas de funcionamiento y para analizar el canal de comunicaciones. Esta tesis concibe la técnica de time-rating como un método de postprocesado para la emulación de canales. Por otro lado, la identificación de escenarios es crucial para comprender los entornos en los que tienen lugar las comunicaciones y decidir cómo deben establecerse. En esta tesis se plantea el uso de técnicas de reducción de la dimensionalidad como estrategia de clasificación de varios escenarios de propagación. Tanto las técnicas de emulación de canal como las de clasificación de escenarios se han validado mediante medidas en entornos controlados. En tercer lugar, el conocimiento del canal de propagación es esencial para establecer la comunicación en un enlace. Por tanto, es necesario caracterizar los perfiles espaciales y temporales del canal de comunicaciones determinando la dirección de llegada (DoA) y el tiempo de llegada (ToA) de las componentes multitrayecto del canal. Por este motivo, en esta tesis se desarrollan técnicas basadas en la estimación conjunta de la DoA y el ToA mediante beamformers invariantes en frecuencia, que son robustos a los amplios anchos de banda empleados en la banda de ondas milimétricas. En particular, se han propuesto dos técnicas diferentes, una basada en arrays elípticos para caracterización 2D y la otra basada en matrices teóricas para la caracterización 3D. Finalmente, la tesis concluye con la presentación de una campaña de medidas en un entorno industrial en condiciones operativas. La caracterización ´on del canal de propagación basada en simulaciones y en la emulación del canal se complementa y valida mediante campañas de medida en las etapas finales del desarrollo de una red de comunicaciones. Estos entornos industriales han cobrado especial relevancia debido a la automatización de los procesos industriales en las fábricas. Sin embargo, estos entornos son particularmente complejos debido a su naturaleza variable en el tiempo y su elevada densidad, lo que conlleva una alta probabilidad de bloqueo de los enlaces. Por lo tanto, esta tesis analiza las condiciones de propagación radioeléctrica en dichos entornos y analiza cómo las técnicas de gestión de red proporcionan cobertura en estos desafiantes escenarios.
5G wireless technology promises to change society as we know it. This new technology enhances the user experience by increasing the network data rate and the number of concurrent users, and reducing latency and power consumption. To ensure all these improvements, there is a technological leap where all layers of the network are involved. From a physical layer perspective, the main innovation is the frequency increase towards the millimeter wave band, also known as the mmWave band. To date, communication systems have been based on the sub-6 GHz spectrum, which is currently saturated due to the limited bandwidth. To address this issue, the research community is focusing on the feasibility of the mmWave band (30 GHz - 300 GHz) for commercial communications applications, since this band offers great advantages, such as large spectrum availability. However, there are also several technological challenges associated with millimeter waves, such as higher attenuation losses and the paradigm shift in propagation mechanisms compared to the sub-6 GHz band. In order to meet the necessary requirements of this band, it is therefore essential to perform a detailed study and characterization of the propagation channel involved in the communication. In this thesis, the main contribution is focused on the characterization and measurement of communication channels in the mmWave band. To this end, it proposes the study of the physical layer of the communication channel from different perspectives, such as optimization, simulation, emulation, classification, characterization and measurement. Four main contributions can therefore be identified. First, the use of optimization algorithms based on evolutionary algorithms has been proposed to optimize key performance indicators in a simulated network deployment. The simulation of propagation channels through simulators and channel modeling simplifies the complexity of the analysis compared to costly measurement campaigns, making it a suitable solution in the early stages of network development. Optimizing network parameters from a simulator thus provides a first approximation to the requirements of a real communication network. By optimizing the transmit power in the radiating elements of the network, it is possible to simultaneously improve several network parameters at multiple layers of such network. Second, channel emulation and identification techniques have been developed for the emulation and classification of propagation channels. On the one hand, channel emulation, based on the reconstruction of target channels in the laboratory, is an intermediate solution between theoretical simulators and complex measurement campaigns. The recreation of scenarios with specific characteristics is useful for testing devices under specific operating conditions and for analyzing the communication channel. This thesis contemplates the time-gating technique as a postprocessing method for channel emulation. On the other hand, scenario identification is crucial to understanding the environments in which communications take place and deciding how they should be conducted. In this thesis, dimensionality reduction techniques are considered as a classification strategy for several propagation scenarios. Both channel emulation and scenario classification techniques have been validated through measurements in controlled environments. Third, the knowledge of the channel response with respect to an incident wave is essential for establishing communication on a link. Therefore, it is necessary to characterize the spatial and temporal profiles of the communication channel by determining the direction-of-arrival and time-of-arrival of the channel multipath components. For this reason, this thesis develops techniques based on the joint estimation of the direction-of-arrival and time-of-arrival based on frequency invariant beamformers, which are robust to the large bandwidths employed in the mmWave band. In particular, two different techniques have been proposed, one based on elliptical arrays for 2D characterization, and the other based on toric arrays for 3D characterization. Finally, the thesis concludes with the presentation of a measurement campaign in an industrial environment under operational conditions. The characterization of the propagation channel based on simulations and channel emulation is complemented and validated by measurement campaigns in the final stages of the development of a communication network. These industrial environments have become particularly relevant due to industrial processes automation in factories. However, these environments are particularly challenging due to their time-varying and high-density nature, leading to the high probability of link blockage. Therefore, this thesis examines the radio propagation conditions in such environments and analyses how network management techniques provide coverage in these challenging scenarios.
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