Modelo de propagación simplificado para LTE en la frecuencia de 2.1GHz

Abstract For 2.1 GHz, propagation models used to estimate signal attenuation in LTE (Long Term Evolution) mobile communications systems are mainly the Xia-Bertoni and Walfisch-Bertoni Model [ 2, 3, 5, 9, 10, 15], which are models applicable up to 3GHz. For these models the equations depend on different variables of the propagation environment (effect of roofs and height of buildings, among others), which makes them precise, however, they are more complex in their calculation [ 8, 13]. In this paper, an analysis of path loss is made using the simplified empirical propagation method, which depends on fewer variables than the traditionally used models and the data collected in the field presents a better performance for the frequency of 2.130 GHz. The final part of the paper shows the equations of the simplified model for two areas of Mexico City, which are used to generalize the model to other areas with similar characteristics.Resumen Para la frecuencia de 2.1 GHz, los modelos de propagación utilizados para estimar la atenuación de la señal en sistemas de comunicaciones móviles celulares LTE (Long Term Evolution), son principalmente el Modelo Xia-Bertoni y Walfisch-Bertoni [ 2, 3, 5, 9, 10, 15], los cuales son modelos aplicables hasta la frecuencia de 3GHz. Para estos modelos, las ecuaciones dependen de distintas variables del entorno de propagación (efecto de techos y altura de edificios, entre otros), lo cual los hace precisos, sin embargo, resultan más complejos en su cálculo [ 8, 13]. En este trabajo, se hace un análisis de las pérdidas de propagación por trayectoria usando el método empírico de pérdidas simplificado, el cual depende de menos variables que los modelos tradicionalmente usados, y por los datos recopilados en campo, presentan un mejor desempeño para la frecuencia de 2.130 GHz. En la parte final del trabajo se muestran las ecuaciones del modelo simplificado para dos áreas de la ciudad de México, las cuales son usadas para generalizar el modelo a otras áreas con características similares