Corrección del modelo de propagación en redes de televisión digital terrestre en entornos urbanos

This article presents an ideal propagation model for the design of Digital Terrestrial Television (DTT) networks in Bogotá City. Here was developed, evaluated and compared three propagation models commonly used for the design of this type of networks; these are the methods Stanford University Interim (SUI), Xia-Bertoni and Okumura-Hata. Those were chosen because they allow to calculate the propagation losses over the UHF band and the cartographic information required to estimate the losses by diffraction is not high precision. Here, we found two of the selected models are close to the actual model in a range of 10-15 dB. So, all the models were adjusted and corrected by MATLAB in order to obtain an accurate estimate of signal propagation losses. The models were evaluated with statistical criteria of significance such as correlation coefficient, mean square error, standard deviation and so on [1]. As a result, both Okumura-Hata and Xia-Bertoni models were found to fit easily into the real model, however, the error of the Xia-Bertoni model is smaller compared to the Okumura model.Este artículo presenta un modelo de propagación idóneo para el diseño de redes Televisión Digital Terrestre (TDT) en la ciudad de Bogotá. En el desarrollo se encuentra la evaluación y comparación de tres modelos de propagación comúnmente usados para el diseño de este tipo de redes; estos son los métodos Stanford University Interim (SUI), Xia-Bertoni y Okumura-Hata, escogidos porque permiten calcular las pérdidas de propagación sobre la banda UHF y la información cartográfica que requieren para estimar las pérdidas por difracción no es de alta precisión. Aquí se determina que dos de los modelos escogidos son cercanos al modelo real en un rango de 10 – 15 dB. Dado esto, se ajustaron y se efectuó una corrección, por medio de Matlab, a los todos los modelos con el fin de obtener una acertada estimación de pérdidas en la propagación de la señal. Los modelos fueron evaluados con criterios estadísticos de significancia como lo son el coeficiente de correlación, error medio cuadrado, desviación estándar etc. [1] Como resultado se determinó que tanto el modelo Okumura-Hata como el Xia-Bertoni se ajustaban fácilmente al modelo real, sin embargo, el error del modelo Xia Bertoni es menor en comparación con Okumura