ferramenta de predição para otimização da cobertura de ... · 2.2.2 modelo hata (okumura-hata)...

20
1 Ferramenta de predição para otimização da cobertura de rede celular Cristiano de Andrade Leite Orientador: Stanley Loh Universidade Luterana do Brasil (ULBRA) – Curso de Sistemas de Informação [email protected] Resumo. A complexidade do planejamento das redes móveis celulares tem sido o grande desafio para os Engenheiros de telecomunicações. Atualmente, no Brasil, as redes são compostas por diferentes tecnologias, como GSM e 3G, e ainda é possível encontrarmos operadoras mantendo tecnologias como TDMA e CDMA. A combinação de todas essas tecnologias num mesmo espectro de freqüência é um desafio complexo e que se tornou ainda mais dispendioso diante de novas leis municipais, os chamados planos diretores, que restringem a instalação das estações de distribuição de sinal. As tecnologias de geoprocessamento têm oferecido soluções que combinadas a conceitos de Engenharia poderão gerar ferramentas para modelar os mais complexos projetos de radiofreqüência, permitindo a inserção de premissas de projetos e simulações de design de rede que favorecerão a tomada de decisões. Desta forma, este artigo abordará os principais conceitos de transmissão de sinais de radiofreqüência, dentro do contexto de telefonia móvel, bem como as tecnologias disponíveis para compor uma ferramenta computacional de predição de cobertura de redes moveis capaz de revelar deficiências que possivelmente seriam percebidas somente após a instalação dos sistemas de transmissão. Palavras chave: GIS, Predição, Google Earth, KML, Cobertura Celular, Sistemas móveis. 1 Introdução A expansão acelerada das redes móveis tem demandado projetos que nem sempre atendem aos objetivos gerados pelas áreas de planejamento no que tange a cobertura de rede, objetivos de negócio ou legislações vigentes. Para o atendimento dessas metas seria de muita relevância que fossem disponibilizadas ferramentas capazes de prover um ambiente de simulação, onde fossem gerados modelos de teste para otimização desses projetos. O desenvolvimento deste trabalho concentra-se em apresentar uma proposta da criação de uma ferramenta de predição da cobertura para uma rede celular, baseada na utilização da tecnologia de geoprocessamento, com uma base de dados extraída do planejamento de rede e projetada sob modelos de propagação em mapas de relevo. A estrutura a ser construída terá seu foco voltado ao mercado de telecomunicações, aplicado ao contexto da área de Engenharia de radiofreqüência de uma operadora de telefonia móvel.

Upload: hoangdang

Post on 10-Nov-2018

220 views

Category:

Documents


0 download

TRANSCRIPT

Page 1: Ferramenta de predição para otimização da cobertura de ... · 2.2.2 Modelo Hata (Okumura-Hata) Apesar da praticidade, o modelo de Okumura não foi projetado para uso computacional,

1

Ferramenta de predição para otimização da cobertura de rede celular

Cristiano de Andrade Leite

Orientador: Stanley Loh

Universidade Luterana do Brasil (ULBRA) – Curso de Sistemas de Informação [email protected]

Resumo. A complexidade do planejamento das redes móveis celulares tem sido o grande desafio para os Engenheiros de telecomunicações. Atualmente, no Brasil, as redes são compostas por diferentes tecnologias, como GSM e 3G, e ainda é possível encontrarmos operadoras mantendo tecnologias como TDMA e CDMA. A combinação de todas essas tecnologias num mesmo espectro de freqüência é um desafio complexo e que se tornou ainda mais dispendioso diante de novas leis municipais, os chamados planos diretores, que restringem a instalação das estações de distribuição de sinal. As tecnologias de geoprocessamento têm oferecido soluções que combinadas a conceitos de Engenharia poderão gerar ferramentas para modelar os mais complexos projetos de radiofreqüência, permitindo a inserção de premissas de projetos e simulações de design de rede que favorecerão a tomada de decisões. Desta forma, este artigo abordará os principais conceitos de transmissão de sinais de radiofreqüência, dentro do contexto de telefonia móvel, bem como as tecnologias disponíveis para compor uma ferramenta computacional de predição de cobertura de redes moveis capaz de revelar deficiências que possivelmente seriam percebidas somente após a instalação dos sistemas de transmissão.

Palavras chave: GIS, Predição, Google Earth, KML, Cobertura Celular, Sistemas móveis.

1 Introdução A expansão acelerada das redes móveis tem demandado projetos que nem sempre atendem aos objetivos gerados pelas áreas de planejamento no que tange a cobertura de rede, objetivos de negócio ou legislações vigentes. Para o atendimento dessas metas seria de muita relevância que fossem disponibilizadas ferramentas capazes de prover um ambiente de simulação, onde fossem gerados modelos de teste para otimização desses projetos. O desenvolvimento deste trabalho concentra-se em apresentar uma proposta da criação de uma ferramenta de predição da cobertura para uma rede celular, baseada na utilização da tecnologia de geoprocessamento, com uma base de dados extraída do planejamento de rede e projetada sob modelos de propagação em mapas de relevo. A estrutura a ser construída terá seu foco voltado ao mercado de telecomunicações, aplicado ao contexto da área de Engenharia de radiofreqüência de uma operadora de telefonia móvel.

Page 2: Ferramenta de predição para otimização da cobertura de ... · 2.2.2 Modelo Hata (Okumura-Hata) Apesar da praticidade, o modelo de Okumura não foi projetado para uso computacional,

2

Com uma visualização prévia da área de cobertura, o engenheiro projetista poderá redefinir variáveis do sistema que permitam o seu refinamento, de forma a atender determinados critérios de qualidade da cobertura, exigida pela operadora ou por organismos reguladores, como a ANATEL (Agência Nacional de Telecomunicações). Sendo assim, este documento apresenta um capítulo com o embasamento teórico das técnicas de Engenharia aplicadas a propagação de sinais e introduz as técnicas de manipulação de dados, com o padrão KML (Keyhole Markup Language), para navegadores de mapas como o Google Earth.

2 Referencial Teórico Neste capítulo pretende-se abordar os conceitos relacionados aos objetivos deste trabalho. Sendo assim, apresenta-se o embasamento teórico em forma de revisão dos conceitos relacionados a Comunicações Móveis, Geoprocessamento, utilização da formatação KML para gerar referências em mapas na ferramenta Google Earth, bem como das tecnologias que estão ligadas a esta.

2.1 Mecanismos Básicos de Propagação

2.1.1 Canal de comunicação móvel Um sistema de comunicação é composto por três elementos: a transmissão, a recepção e o meio, denominado canal, por onde a informação viaja desde o transmissor até o receptor. O meio pode ser de dois tipos: confinado ou não confinado. No tipo confinado a informação é transmitida de forma confinada em um determinado meio como uma fibra óptica, par trançado, cabo coaxial, etc. O tipo não confinado é representado basicamente pelo ar, sendo normalmente chamado canal de rádio. A definição de canal de comunicação móvel estende a definição de meio não confinado, com a peculiaridade da mobilidade, ou seja, o elemento transmissor e ou o receptor não possuem uma posição permanentemente fixa. Por apresentar um padrão estocástico, uma vez que não se pode prever o caminho seguido pelo usuário ou mesmo à existência de obstáculos no seu caminho, o canal pode ser observado através de variações no nível de sinal do receptor [4].

2.1.2 Onda eletromagnética É constituída de um campo elétrico e de um campo magnético, a intensidade destes campos varia com o tempo. Os dois vetores, campos elétrico e magnético, são ortogonais entre si e perpendiculares à direção de propagação da onda. A oscilação de cada um deles é representada por uma senóide, que apresenta, ciclicamente os máximos e mínimos. A distância entre dois máximos ou dois mínimos consecutivos é denominada comprimento de onda (λ). O número de máximos ou de mínimos que durante certo intervalo de tempo, passa por um ponto determina a frequência da onda. A onda eletromagnética propaga-se no vácuo com a velocidade da luz [5].

2.1.3 Onda portadora Para realizar a transmissão da informação p elo canal de comunicação móvel, utiliza-se a chamada onda portadora. Ela é constituída por um sinal senoidal com três variáveis:

Page 3: Ferramenta de predição para otimização da cobertura de ... · 2.2.2 Modelo Hata (Okumura-Hata) Apesar da praticidade, o modelo de Okumura não foi projetado para uso computacional,

3

amplitude, freqüência e fase. Por definição esse sinal existe ao longo de todo o tempo, ou seja, com “t” variando de -∞ a +∞ [5].

2.1.4 Modulação A informação não pode ser enviada diretamente pelos canais de transmissão, para isso é utilizada uma técnica conhecida como modulação, nela uma onda portadora, cujas propriedades são mais adequadas aos meios de transmissão é modificada para representar a informação que se deseja transmitir. A Modulação pode ser definida como a alteração sistemática de uma onda portadora de acordo com sinal modulante, podendo ainda incluir alguma forma de codificação. O sinal modulante é a própria informação que se deseja transmitir [5].

2.1.5 Propagação no Espaço livre A propagação no espaço livre pressupõe um sistema de comunicação com transmissor e receptor no espaço livre. Assume ainda como premissa que as antenas de transmissão e recepção possuem ganho unitário. Desta forma determinou-se que a diferença entre a potência transmitida e a recebida caracteriza a perda devido à dispersão da energia da onda pelo meio. Essa perda é chamada atenuação no espaço livre e existem em todos os enlaces de radiocomunicações [4]. As equações 1 e 2 são utilizadas para os cálculos de atenuação de enlaces no espaço livre, as equações são iguais, apenas a unidade de freqüência pode se transformada para aquela que for mais adequada à aplicação. Equação 1. A0[dB]=32.4 + 20log f[MHz] + 20log d[km] Equação 2. A0[dB]=92,5 + 20log f[GHz] + 20log d[km]

2.1.6 Reflexão Reflexão é a modificação da direção de propagação de uma onda que incide sobre uma superfície que separa dois meios diferentes e retorna para o meio principal. Na ocorrência de reflexão o fenômeno de multivias é observado e conseqüentemente haverá interferência na recepção entre raios que percorrem caminhos de comprimentos diferentes [6]. Se essas reflexões ocorrerem em regiões muito planas o sinal refletido terá um nível comparável com o sinal direto, de forma que poderá causar uma atenuação muito grande do sinal resultante na recepção, dependendo da diferença de fase entre os dois sinais [6]. O estudo da reflexão é complexo e despende um grande trabalho de análise de relevo do solo ao longo do percurso do enlace.

2.1.7 Refração A refração é a mudança de direção de uma onda que ocorre quando ela penetra em outro meio. Se a direção do raio formar exatamente um ângulo reto com a superfície, não há refração, mas em todos os outros casos, o raio é inclinado em relação à normal (uma linha imaginária perpendicular a superfície) quando penetra em um meio mais denso e será inclinado novamente quando dela se afastar após ser refratado.

Page 4: Ferramenta de predição para otimização da cobertura de ... · 2.2.2 Modelo Hata (Okumura-Hata) Apesar da praticidade, o modelo de Okumura não foi projetado para uso computacional,

4

O ângulo formado entre a normal e o raio é chamado de ângulo de refração, e esta relacionado ao engulo de incidência por uma grandeza chamada índice de refração. A refração ocorre porque as ondas viajam a velocidades ligeiramente diferentes em meios variados, e isto se aplica a todas as formas de radiação [6].

2.1.8 Difração O fenômeno da difração pode ser explicado pelo Principio de Huygen, que diz que todos os pontos de um frente de onda podem ser considerados como uma fonte de ondas secundárias que se combinam para formar uma nova onda frente de ondas. Para compreensão e cálculo do valor mediano da atenuação causada pelo fenômeno da difração pode-se utilizar o conceito óptico-geométrico de Fresnell, chamado de Zonas Elipsóides de Fresnell [6].

Figura 1: Difração com um obstáculo

2.2 Modelos de Predição Padronizados Devido ao fato de o canal móvel ser aleatório apresentando variabilidade de acordo com a condição de ambiente onde o sinal se propaga, é necessário desenvolver modelos de predição do sinal que considere aspectos do canal rádio móvel, de tal forma que se tenha uma alta probabilidade de o enlace atender as necessidades dos sistemas de comunicação, na área de cobertura e durante uma boa porcentagem do tempo.

2.2.1 Modelo de Okumura O Modelo de Okumura [1] é um dos modelos clássicos utilizados para a predição do sinal em sistemas móveis. Este modelo é aplicável para a faixa de freqüências de 150 MHz a 3 GHz e para células de 1 km a 100 km. O trabalho de Okumura foi baseado em um levantamento empírico de curvas de atenuação na cidade de Tókio em um sistema de comunicações móvel. Foram realizadas exaustivas medidas considerando as seguintes condições:

• Área urbana; altura da estação base = 200 m; altura da estação móvel = 3 m, terreno quase plano; trajeto do enlace composto somente por terra.

O resultado do trabalho de Okumura é uma série de gráficos de curvas de atenuação e fatores de correção. Este modelo é muito utilizado na fase inicial do projeto, onde não há necessidade de cálculos rigorosos [7].

Page 5: Ferramenta de predição para otimização da cobertura de ... · 2.2.2 Modelo Hata (Okumura-Hata) Apesar da praticidade, o modelo de Okumura não foi projetado para uso computacional,

5

2.2.2 Modelo Hata (Okumura-Hata) Apesar da praticidade, o modelo de Okumura não foi projetado para uso computacional, pois envolve a análise de curvas. Dessa forma, Hata [2] desenvolveu uma solução analítica para o modelo de Okumura, apresentada nas equações de 3.0 a 3.4. Estas equações facilitam o trabalho de informatização do cálculo da atenuação mediana, podendo ser utilizado também em programas de predição de cobertura [7]. Amu[dB] = 69.55 + 26.16 log f[MHz] – 13,82 log hb[m] – a(hm) + [44.9 - 6.55hb[m]] log d[km] Equação 3.0: valor da atenuação mediana urbana, incluída a atenuação do espaço livre. 8.29[log(1.54hm)]² - 1.1, f ≤ 300 MHz a (hm) = 3.2[log(11.75hm)]² - 4.97, f ≤ 300 MHz Equação 3.1: valor da atenuação para cidade grande. a (hm) = [1.1 log f [MHz] – 0.7] hm – [1.56 log f[MHz] – 0.8] Equação 3.2: valor da atenuação para cidade média ou pequena Ams[dB] = Amu[dB] – 2[log(f[MHz]/28)]² - 5.4 Equação 3.3: sistemas de ambientes suburbanos Amr[dB] = Amu[dB] – 4.78(log f[MHz])² - 18.33log f[MHz] – 40.98 Equação 3.4: ambientes rurais ou áreas desobstruídas.

2.2.3 Modelo Hata Estendido O modelo Hata-Okumura [3] permite a predição da área de cobertura para sistemas de 150 a 1500MHZ. Esta limitação exclui um importante serviço de comunicações móveis situado na faixa de 1800MHZ. Desta forma, a comunidade européia, através do programa EURO-COST (European Co-operative for Scientific and Technical Reserch), propôs o Modelo Hata Estendido que permite o cálculo da atenuação na faixa de freqüência de 1500MHZ ≤ f ≤ 2000MHZ. A expressão para o cálculo da atenuação é dada pela equação abaixo: Amu[dB] = 46.3 + 33.9 log f[MHz] – 13,82 log hb[m] –a(hm) + [44.9 – 6.55hb[m]] logd[km] + Cm Para áreas suburbanas e de tamanho médio, Cm assume o valor de 0dB e para centros metropolitanos utiliza-se 3dB [4].

2.3 SIG Um SIG, Sistema de informações geográficas, ou GIS (Geographic Information System) numa definição de sentido mais restrita, é um sistema composto por um conjunto de hardware, software, usuário, dado e metodologia ou técnicas de análise, que permite o uso integrado de dados georreferenciados para uma finalidade específica. Com o desenvolvimento da informática e de modelos matemáticos para aplicação da

Page 6: Ferramenta de predição para otimização da cobertura de ... · 2.2.2 Modelo Hata (Okumura-Hata) Apesar da praticidade, o modelo de Okumura não foi projetado para uso computacional,

6

cartografia em meio computadorizado, os SIG foram se tornando populares, com interfaces de fácil utilização e customização.

2.3.1 Google Earth O Google Earth é uma ferramenta de pesquisa e apresentação de dados geográficos. Uma forma de browser que permite viajar por mapas do globo terrestre com relevo, visualizando lugares, marcando pontos de interesse, compartilhando informações. Essa ferramenta permite a importação de bases de dados, possibilitando uma ampla customização dos recursos disponíveis. O aplicativo é um cliente web (localizado no seu computador) que se comunica através da Internet com um grande número de servidores web. Normalmente, um cliente web se comunica com um servidor web através de HTTP. Quando o cliente emite um pedido, na verdade ele envia uma requisição HTTP GET, um comando para o servidor. Este comando inclui o nome do arquivo ou solicita outras informações relevantes. O arquivo pedido no servidor da web pode ser um programa ou script que está escrito em uma linguagem como HTML, Perl, JavaScript, PHP, MySQL ou XML. Estes programas usam CGI (Common Gateway Interface) que é uma norma para escrever aplicações que rodam em servidores web [8].

2.4 KML KML (Keyhole Markup Language) é um formato de dados XML usado para exibir informações geográficas. Assim como um navegador web lê e exibe arquivos HTML, um navegador Earth, como o Google Earth, lê e exibe arquivos KML. KML é uma linguagem legível, composta de texto e pontuação. O arquivo pode ser criado e editado com um editor de texto básico e então exibido em um navegador [8].

2.4.1 KML: um padrão internacional O padrão KML foi originalmente criado em 2001 por um uma companhia chamada Keyhole como um formato de dados para o navegador Earth Viewer. Desde então tem evoluído para um padrão internacional de apresentação visual de informações geográficas. Seu nome oficial é OpenGIS KML 2.2 Encoding Standard(OGC KML), que é controlada pela Open Geospatial Consortium[8]. Este trabalho utilizará como navegador o Google Earth. Entretanto, o KML é suportado por uma grande variedade de aplicações, incluindo o Microsoft Virtual Earth, Microsoft WorldWide Telescope, NASA WordWind, ESRI ArcGIS Explorer, Google Maps, Adobe PhotoShop, Autodesk Auto CAD, and Yahoo! Pipes. A lista de navegadores, aplicações de mapas e dispositivos móveis que suportam KML cresce diariamente.

2.4.2 Estrutura do Arquivo Todo arquivo KML começa necessariamente com as duas linhas apresentadas abaixo:

<?xml version=”1.0” encoding=”UTF-8”?> <kml xmlns=”http://www.opengis.net/kml/2.2”>

Ele pode conter somente um elemento <kml> que deverá ser fechado </kml> ao final do arquivo. O arquivo também contém elementos <Placemark>, marcador, que possui

Page 7: Ferramenta de predição para otimização da cobertura de ... · 2.2.2 Modelo Hata (Okumura-Hata) Apesar da praticidade, o modelo de Okumura não foi projetado para uso computacional,

7

outros três elementos filhos. Os colchetes angulares < > indicam os nomes desses elementos:

• <name> Etiqueta do marcador. • <description> Texto (e opcional imagens) que provê informações adicionais

sobre o marcador. Essa descrição aparece no balão de informação que é apresentado na forma de pop up quando o usuário pressionar na etiqueta do marcador no painel de lugares ou no ícone do marcador no visualizador do Google Earth [8].

• <Point> Contém o elemento <coordinates> que armazena os valores para a longitude, latitude e altitude do marcador.

Figura 2: Tela principal do navegador Google Earth com marcadores e suas principais

informações.

2.4.3 Elementos Simples ou Complexos Quando um elemento inicia por letra maiúscula, ele é um elemento complexo. Isto significa que ele pode conter outros elementos. Por exemplo, o <Point> é um elemento complexo que contém o elemento simples <coordinates>. Os elementos Simples iniciam por letras minúsculas, eles não podem conter outros elementos e contêm somente caracteres de dados (em termos XML: letras, dígitos) [8].

2.4.4 Placemarks (Marcadores) O elemento <Placemark> é utilizado para marcar um ponto de interesse na superfície da Terra. Para criar um marcador simples – com um nome, descrição, ponto de vista específica e localização – utiliza-se a interface de usuário de uma aplicação como o Google Earth conforme se pode observar na figura 2.

2.4.5 Placemarks com Points Atualmente é muito comum a utilização de elementos <Placemark> com um elemento filho <Point>. Desta maneira é possível desenhar um ícone e uma etiqueta em visão 3D no Google Earth. Um marcador pode conter um ou mais elementos geométricos, como

Page 8: Ferramenta de predição para otimização da cobertura de ... · 2.2.2 Modelo Hata (Okumura-Hata) Apesar da praticidade, o modelo de Okumura não foi projetado para uso computacional,

8

uma <LineString>, <Polygon> ou <Model>. O elemento geométrico em um <Placemark> é opcional, mas se for omitido, o balão irá flutuar na visualização 3D. [8]

2.4.6 Balloon (Balões de Informação) No Google Earth um balão de informação inclui os seguintes elementos:

• O elemento <name>: em negrito. • O marcador <description>: links para direção com sentido de –> para.

O balão padrão tem fundo branco e uma extremidade que aponta para as coordenadas do marcador, se for incluído um elemento <Point>. A figura 2 apresenta um exemplo de balões [8].

2.4.7 Ícones Customizados Para adicionar ícones customizados é utilizado o elemento <IconStyle>, com ele se pode especificar uma imagem para ser usada como ícone. Também é possível especificar um dos ícones padrão do Google Earth na web. Se o arquivo escolhido foi fornecido pelo usuário será necessário incluí-lo no arquivo KMZ, ou posta-lo em um web Server.

2.4.8 ViewPoint Quando o usuário faz um duplo clique em um marcador, o Google Earth automaticamente faz uma aproximação direta sobre o marcador. Esta aproximação pode ser controlada especificando o elemento <LookAt> ou <Camera> que define o exato ponto de vista de interesse [8].

2.4.9 O elemento LookAt Este elemento descreve um ponto de vista usando um ponto de referência na superfície da Terra. Os elementos filhos para <LookAt> são descritos a seguir:

• <longitude> A longitude do ponto em que o ponto de vista está olhando. • <latitude> A latitude do ponto em que se está olhando. • <altitude> Distância da superfície da Terra em metros. • <heading> Direção (Norte, Sul, Leste, Oeste) em Graus. • <tilt> Ângulo entre a direção da posição de LookAt e a superfície normal da

Terra. Um valor de 0 ° indica uma vista de cima olhando para baixo. Um <tilt> com valor de 90° indicada uma vista ao longo do horizonte.

• <range> Distância de um ponto específico pela <longitude>, <latitude> e <altitude>, unidade em metros.

• <altitudeMode> Especifica como a <altitude> definida será interpretada. Os valores possíveis são: clampToGround, relativeToGround e Absolute.

2.4.10 Geometria Um marcador pode conter um <Point> que define a sua localização geográfica. Além disso, ele pode conter qualquer membro de uma família de elementos geométricos ou a combinação dos seguintes elementos: <Point>, <LineString>, <LinearRing>, <Polygon>, <MultiGeometry> e <Model> [8]. Um elemento de geometria define a forma fundamental do objeto associado a um marcador. No caso de um <Point>, <LineString>, ou <Polygon>, as coordenadas da

Page 9: Ferramenta de predição para otimização da cobertura de ... · 2.2.2 Modelo Hata (Okumura-Hata) Apesar da praticidade, o modelo de Okumura não foi projetado para uso computacional,

9

geometria definem a sua forma. A forma de um <Model> é definida por um conjunto de coordenadas contidas em um arquivo externo. Outros elementos que podem afetar a forma são os seguintes: <altitudeMode> que indica como interpretar a altitude, <extrude> define se a forma deve ser estendida para o chão, e <tessellate> que especifica se as longas sequências de linhas devem ser subdivididas em segmentos menores para que eles possam seguir a curvatura da Terra.

2.4.10.1 Coordenadas O elemento <Point> contém um elemento filho, <coordenadas>, que especifica a longitude, latitude e altitude da sua posição [8].

• Longitude: As linhas de longitude correm do Norte para o Sul, com 0° definido pelo Meridiano Principal, Greenwich na Ingalterra. Os valores da longitude vão de 0 até 180°, viajando de Leste ou Oeste do Meridiano Principal.

• Latitude: As linhas vão de Leste para Oeste, com 0 Graus definido pela linha do Equador. Os valores da latitude vão de 0 até 90° do Equador para o Pólo Norte e de 0° até 90° do Equador para o Pólo Sul.

• Altitude: O valor da altitude define a localização de um ponto acima do nível do mar. Ele é expresso em metros e sua especificação é opcional.

2.4.10.2 Line Strings Uma <LineString> é a coleção de dois ou mais valores de coordenadas. Cada coordenada na série é conectada para a próxima por um segmento de linha.

2.4.10.3 Polygons Polígonos são formas fechadas compostas por três ou mais segmentos de linha. As faces de um polígono podem ser coloridas. A figura 3 apresenta um exemplo da utilização de polígonos.

Figura 3: Exemplo de aplicação de polígonos.

Page 10: Ferramenta de predição para otimização da cobertura de ... · 2.2.2 Modelo Hata (Okumura-Hata) Apesar da praticidade, o modelo de Okumura não foi projetado para uso computacional,

10

2.4.10.4 Simple Polygon Um polígono simples possui um outer boundary, que é um conjunto de coordenadas que começa e termina no mesmo ponto, na mesma coordenada, de maneira a fechar um loop. São elementos importantes do polígono: <description> inclui um padrão de tabela HTML com quatro linhas (que usam a tag <tr>) e duas colunas (que usam a tag <td>), <Style> inclui o elemento <LineStyle> que especifica linhas brancas para o contorno do polígono e um elemento <PolyStyle> que especifica a cor de preenchimento para a face, e o <Polygon> que contém os elementos <outerBoundaryIs>, <LinearRing> e <coordinates>, esses definirão a geometria do marcador.

2.4.11 Network Links Um Network Link contém o URL de outro arquivo KML ou KMZ. Quando o Google Earth abrir o arquivo KML fonte, ele também irá recuperar e carregar o arquivo KML referenciado no elemento <NetworkLink>. Network links são úteis em um muitos casos diferentes:

• Quando os dados mudam frequentemente, o recurso de intervalo de atualização facilita exibição dos dados atualizados.

• Para conjuntos de dados muito grandes, o recurso de região permite que se controle quais as partes do conjunto de dados são mostrados em uma determinada visão.

• Quando já foi enviado uma grande quantidade de dados, se pode usar o recurso de atualização para fazer pequenas mudanças com os dados já obtidos.

2.4.12 Updating KML O recurso de Update é útil quando já foi transmitido uma grande quantidade de dados usando um Network Link e subsequentemente se deseja alterar uma pequena quantidade desses dados . Existem três tipos de atualização: Create, Change e Delete.Um elemento <NetworkLinkControl> pode especificar um número qualquer de cada um desses tipos, assim a atualização será realizada na ordem em que foram listadas no elemento. 3 Ferramentas de Predição Existentes O mercado oferece algumas ferramentas de predição para planejamento e otimização de redes. Atualmente as mais utilizadas são: o ASSET, desenvolvida pela Aircom International, o NetAct Planner, criado pela Nokia e o A9955 Radio Network Planning Tool desenvolvido pela Alcate-Lucent. Suas capacidades avançadas de concepção de rede permitem automatizar tarefas demoradas como a configuração de localização das torres, planejamento de tráfego, análise de rede, dimensionamento da rede e planejamento de parâmetros.

3.1 Descrição de Funcionamento A dinâmica de funcionamento das ferramentas é muito semelhante, sendo o aprimoramento do algoritmo de predição o maior diferencial entre elas. As ferramentas trabalham com dados reais da rede celular, devem ser fornecidos parâmetros como, a localização geográfica da torre (latitude e longitude), altura do sistema irradiante,

Page 11: Ferramenta de predição para otimização da cobertura de ... · 2.2.2 Modelo Hata (Okumura-Hata) Apesar da praticidade, o modelo de Okumura não foi projetado para uso computacional,

11

modelo e ganho das antenas, azimute das antenas, potência de transmissão, modelo de ambiente (área rural, urbana, urbana densa), entre outros. No projeto de um sistema celular é utilizado um mapa com o relevo da região informada, sobre esse mapa são plotadas áreas coloridas que representam a predição dos níveis desejados de sinal celular. A figura 4 apresenta um exemplo do resultado gerado pela ferramenta após o processamento de um projeto, as diferentes cores representam os diferentes níveis de intensidade de sinal calculados pela ferramenta.

Figura 4: Exemplo do resultado de uma predição gerada pelo ASSET.

3.2 Análise das Ferramentas Existentes As ferramentas disponíveis no mercado têm foco no planejamento de rede, ou seja, planejar as novas estações de transmissão que são chamadas Site. As principais diferenças entre os fabricantes dizem respeito às customizações dos diagramas de propagação, bases de dados geográficos e interfaces gráficas de operação. Todas as ferramentas apresentadas manipulam modelos criados a partir de mapas, não são utilizados mapas convencionais, como por exemplo, o Google Earth. Esse detalhe é importante, porque um dos requisitos desejados da ferramenta a ser desenvolvida é a localização dos Sites. Ela consiste em indicar no mapa o ponto exato onde se encontra a torre de transmissão. Isso permitirá uma visualização macro da região em estudo que poderá ainda ser enriquecida com dados de localização de empresas sediadas em torno do Site e qual o tipo de serviço elas utilizam.

Page 12: Ferramenta de predição para otimização da cobertura de ... · 2.2.2 Modelo Hata (Okumura-Hata) Apesar da praticidade, o modelo de Okumura não foi projetado para uso computacional,

12

4 SOLUÇÃO PROPOSTA

A proposta deste trabalho concentra-se em apresentar uma solução com a criação de uma ferramenta de predição de cobertura para uma rede celular. Com o foco do sistema voltado para otimização da cobertura da rede, tendo como objetivo auxiliar a área de Engenharia de Radiofreqüência (RF) de uma operadora de telefonia móvel no processo de otimização de cobertura celular.

4.1 Processo Atual A Figura 5 apresenta o processo de otimização, executado pelo Engenheiro de Radiofreqüência. No processo são seguidas as etapas do Planejamento de Rede, elas definem os objetivos do novo Site e sua implantação. Os objetivos podem ser dois tipos: aumento da área de cobertura ou aumento de capacidade de trafego. Para o objetivo de aumento da cobertura é desejável que não ocorra sobreposição de sinal para um mesmo usuário. No caso do aumento de cobertura, é desejável que os sinais transmitidos por diferentes sistemas sejam recebidos por um mesmo usuário, ou seja, se sobrepõem em alguns pontos. Para ambos os casos, é necessário iniciar um processo de ajustes para melhoria da cobertura dos Sites que são vizinhos ao novo instalado na rede. Esse processo é denominado otimização. O responsável por executar essa atividade é o Engenheiro de RF, ele dispõe de uma amostragem da cobertura gerada a partir de medições de sinal obtidas por uma atividade conhecida como Drive Test. Como o próprio nome sugere, no Drive Test, um carro equipado com vários aparelhos celulares, conectados a um sistema de coleta de dados, circula por vários pontos no entorno do novo Site fazendo medições dos níveis de sinal que são recebidos. O sistema tem capacidade de registrar até seis dieferentes sinais recebidos e seus respectivos níveis. De posse desses dados o Engenheiro poderá realizar uma comparação entre os níveis de sinal registrados pelo sistema de Drive e a cobertura prevista. Essa comparação será realizada tanto em relação ao nível de sinal recebido, como da qualidade do sinal recebido, que é chamada de relação sinal ruído. Além disso, as mesmas métricas qualitativas definidas para o planejamento devem ser consideradas: sobreposição celular, a transição de células, e de contenção de cobertura e cada célula. O resultado dessa análise resultará na necessidade de ajustes do sistema de transmissão, normalmente os ajustes demandam o deslocamento do técnico em antenas para realizar a atividade. Após o termino dos ajustes será necessário repetir o Drive Test, a análise dos seus resultados e possivelmente realizar novos ajustes. Este é um processo continuo, que demanda tempo e gera um considerável custo operacional.

Page 13: Ferramenta de predição para otimização da cobertura de ... · 2.2.2 Modelo Hata (Okumura-Hata) Apesar da praticidade, o modelo de Okumura não foi projetado para uso computacional,

13

Definir os objetivos da rede

Selecionar Reuso de sites

Verificar objetivos de cobertura e

capacidade

Implantar todos os nós da rede

Pré-otimização Otimização de RF Otimização de Serviço (AMR)

Otimização De Serviço (PS e CS)

Ativação Comercial Otimização contínua

Planejamento de Rede

Otimização inicial

Otimização contínua

Figura 5: processo de otimização de cobertura da rede.

4.2 A Ferramenta Proposta O Engenheiro de RF deverá importar uma base de dados com todas as informações dos Sites da rede. A base de dados é composta pela localização geográfica e uma série de parâmetros do sistema de transmissão pertencentes a cada um dos Sites. Esta é a principal entrada de dados no sistema. Com a base carregada na ferramenta será possível uma visualização dos Sites e seus parâmetros atuais. A figura 6 apresenta a visualização dos Sites. Esta visualização dos Sites é a primeira saída gerada pela ferramenta e se dará através do navegador Google Earth. Ela é construída a partir de elementos como o Placemark, Ballon e Polygon, disponíveis no padrão KML. Utilizando seus conhecimentos de Engenharia, o projetista poderá fazer ajustes nos parâmetros do sistema de transmissão, testando quais valores são os mais adequados a rede. Um exemplo de ajuste seria a alteração da direção de uma antena de transmissão, realizada através da alteração do parâmetro Azimute. Um MENU no navegador permitirá que o Engenheiro selecione o Site, o Setor do Site e o novo valor do Azimute da antena, se decidir aplicar, as alterações serão exibidas instantaneamente no navegador. Ao definir os novos parâmetros o projetista poderá solicitar a predição da área de cobertura, esta será a segunda saída gerada pela ferramenta. Ela consiste na geração de uma figura com os níveis de sinais calculados para o Site em análise, a figura é apresentada no navegador como um Overlay KML no mapa da região do Site e são utilizadas cores para diferenciar os níveis de sinal. A predição utiliza os modelos de propagação para calcular os possíveis valores desses níveis.

A nova ferramenta não dispensará o uso das atuais ferramentas de medição, como o Drive Test, mas diminuirá o tempo, custo e o impacto para o cliente ao reduzir o número de intervenções para ajustar a cobertura de um sistema de transmissão.

Page 14: Ferramenta de predição para otimização da cobertura de ... · 2.2.2 Modelo Hata (Okumura-Hata) Apesar da praticidade, o modelo de Okumura não foi projetado para uso computacional,

14

Figura 6: Tela principal da ferramenta apresentando a localização de sites e seus setores, representados por triangulos amarelos, e o menu de navegação de sites a esquerda.

O desenvolvimento desta ferramenta será efetuado com um levantamento de requisitos, de onde serão definidas as principais funcionalidades do sistema. A metodologia será apresentada no capitulo seguinte, com a notação UML(Unified Modeling Language) referenciando a estruturação, detalhamento e especificação dos requisitos.

4.3 Metodologia O desenvolvimento de sistemas de software pode ser norteado por diferentes metodologias que são estudadas pela Engenharia de Software. Neste projeto será utilizado o UML, que é uma Linguagem Visual, não de programação, baseada no paradigma da orientação a objetos e que servirá de padrão para auxiliar a definição das características da ferramenta, tais como: • Requisitos • Comportamento • Estrutura lógica Serão utilizados os diagramas UML de Casos de Uso e Classe. O diagrama de Casos de Uso é a técnica usada para descrever e definir os requisitos funcionais de um sistema, ele permite identificar como o sistema se comporta em várias situações que podem ocorrer durante sua operação.

Page 15: Ferramenta de predição para otimização da cobertura de ... · 2.2.2 Modelo Hata (Okumura-Hata) Apesar da praticidade, o modelo de Okumura não foi projetado para uso computacional,

15

O diagrama de classes demonstra a estrutura estática das classes de um sistema. As classes podem se relacionar com outras através de diversas maneiras: associação (conectadas entre si), dependência (uma classe depende ou usa outra classe), especialização (uma classe é uma especialização de outra classe), pacotes (classes agrupadas por características similares). Todos estes relacionamentos são apresentados no diagrama de classes, juntamente com as suas estruturas internas que são os atributos e operações.

4.4 Projeto Conceitual O projeto conceitual apresenta uma visão em alto nível da arquitetura definida para a implementação da ferramenta, destacando os pontos principais que devem ser desenvolvidos para que os objetivos do projeto sejam alcançados. Nesta etapa foram gerados os diagramas UML de Casos de Uso e Classes.

4.4.1 Requisitos Funcionais Os requisitos funcionais foram definidos com base no no processo de otimização de cobertura da rede celular, eles representam as necessidades do Engenheiro de RF na sua atividade ajuste da rede. Os requisitos elencados são:

• Importação de Base de Dados: uma base de dados da rede celular contendo as informações dos Sites será disponibilizada no formato XML e deverá ser armazenada em um banco de dados da ferramenta em desenvolvimento. Essas informações revelam a localização geográfica do site e as caracteristicas de seu sistema de transmissão: frequência de operação, número de setores, potência de transmissão, número do canal de controle broadcast BCCH, modelo de antenas, azimute, tilt, altura das antenas, altura da torre, modelo de ambiente.

• Geração de Arquivo KML: a partir da base importada deverá ser gerado um arquivo no formato KML contendo todos os dados da rede. A formatação do arquivo permitirá uma vizualição da localização dos sites, devidamente identificados, agrupados por cidade e com a projeção dos setores da área de cobertura. O arquivo gerado deverá permitir atualização dinâmica, caso contrário a alteração de paramêtros para a atividade de otimização perderá a funcionalidade.

• Otimizar a Rede: a ferramenta permitirá o ajuste dos paramêtros do site em análise e a visualização dos resultados, em tempo de processamento, no navegador. O usuário poderá alterar valores de frequência, potência, azimute, altura das antenas, tilt, modelo das antenas, entre outros. Os valores dos paramêtros são estáticos, ou seja, não são lidos da rede. Eles foram obtidos do planejamento de redes e são atualizados quando ocorre alguma alteração de projeto.

Page 16: Ferramenta de predição para otimização da cobertura de ... · 2.2.2 Modelo Hata (Okumura-Hata) Apesar da praticidade, o modelo de Okumura não foi projetado para uso computacional,

16

Figura 7: Tela da ferramenta apresentando as opções de otimização da cobertura de um site através do Menu Configuração.

• Gerar Predição: o usuário poderá gerar a predição da área de cobertura total do site em análise. Essa funcionalidade gerará uma imagem formada por pontos coloridos que representarão os niveis de intensidade de sinal. A imagem será inserida no arquivo KML, gerado anteriormente, em forma de um Overlay. A figura 8 apresenta o resultado de uma predição, no mapa as áreas coloridas representam os diferentes níveis de sinal, no rodapé do lado esquerdo uma escala de cores com os valores dos níveis em dB.

• Exportar Dados para Ordem de Serviço: a atividade de otimização poderá demandar uma ação externa, ou seja, será necessário ajustes locais no site em análise. Para executar essa atividade o técnico que a executará, deverá receber as informações levantadas durante a atividade de otimização na ferramenta.

• Compartilhar Projetos: os projetos de otimização poderão ser compartilhados de forma que possam servir como referência para novos projetos, além de manter um histórico de atividades no Site.

Page 17: Ferramenta de predição para otimização da cobertura de ... · 2.2.2 Modelo Hata (Okumura-Hata) Apesar da praticidade, o modelo de Okumura não foi projetado para uso computacional,

17

Figura 8: Tela da ferramenta apresentando a predição de cobertura de um site.

O diagrama 9 apresenta o diagrama de casos de uso, uma representação conceitual dos requisitos funcionais elencados para o desenvolvimento da ferramenta.

Figura 9: Diagrama de casos de uso.

4.4.2 Diagrama de Classes As classes apresentadas no diagrama da figura 9 demonstram as principais funcionalidades da ferramenta em desenvolvimento. A classe Base Dados é responsável por fornecer os métodos que irão importar uma base de dados com as informações da rede celular, o método CarregarBase( ): void executa essa função. A classe Otimiza Site representa a parte da ferramenta que permitirá ao operador manipular os Sites da Rede gerando os novos parâmetros que irão prover a otimização do site, tudo isto através dos métodos Alterar...( ): void. Uma das classes mais importantes do sistema é a Gerador

Page 18: Ferramenta de predição para otimização da cobertura de ... · 2.2.2 Modelo Hata (Okumura-Hata) Apesar da praticidade, o modelo de Okumura não foi projetado para uso computacional,

18

KML, ela é responsável por criar o arquivo KML que será lido pelo navegador e apresentará a localização dos Sites da rede, suas características e área de cobertura. Os métodos desta classe inserem os elementos que formam o arquivo KML, para cada elemento é carregado um atributo da classe Base Dados. A classe Gerador KML utiliza padrões estabelecidos e obtidos no sistema através da classe Padrão KML para que possam interpretados pelo Google Earth. A classe ainda interage com os modelos de predição, através da classe Modelo Predição.

Figura 10: Diagrama de Clases com as principais Classes do projeto.

4.5 Projeto Lógico O projeto lógico especifica os objetos e suas relações, elencados durante o Projeto Conceitual.

4.5.1 Modelo E-R A modelagem de dados especificada a estrutura de dados e as regras de negócio necessárias para representar a ferramenta e seus requisitos. A modelagem do banco foi baseada no modelo E-R. A figura 11 apresenta o diagrama de E-R da ferramenta, com suas entidades, atributos e seus relacionamentos.

Page 19: Ferramenta de predição para otimização da cobertura de ... · 2.2.2 Modelo Hata (Okumura-Hata) Apesar da praticidade, o modelo de Okumura não foi projetado para uso computacional,

19

Figura 11: Modelo E-R do Banco de Dados

5 Cronograma Neste capitulo será apresentado um cronograma com as atividades que foram elencadas durante a elaboração da metodologia, bem como o prazo para execução de cada uma das atividades para atingir o objetivo de entrega deste projeto. O cronograma deste projeto é apresentado pela figura 12, ele foi estruturado em semanas e sem determinação de data inicial. O tempo total para desenvolvimento da nova ferramenta está previsto em 4 meses, sendo as principais etapas: Análise de Funcionalidades, Construção da Arquitetura, Desenvolvimento do Sistema, Definição do Piloto e Implantação.

Page 20: Ferramenta de predição para otimização da cobertura de ... · 2.2.2 Modelo Hata (Okumura-Hata) Apesar da praticidade, o modelo de Okumura não foi projetado para uso computacional,

20

Figura 12: Cronograma de atividades a serem desempenhadas

6 Referências Bibliográficas

[1] OKUMURA, Y. et al., Field Strength and its Variability in VHF and UHF Land-Mobile Radio Service, Reviews of the Electrical Communications Laboratory (Japan), Vol. 16, 1968. [2] HATA, Masaharu., Empirical Formula for Propagation Loss in Land Mobile Radio Services, IEEE Trans. OnVehicular Technology, 1980. [3] COST 231 COST 231 Urban transmission loss models for mobile radio in the 900- and 1800 MHz bands (Revision 2), COST231 TD(90) 119 Rev. 2. [4] LIMA, André Gustavo Monteiro. Comunicações Móveis: do Analógico ao IMT 2000, Axcel Books, 2003. [5] SVERZUT, José Umbert. Redes GSM, GPRS, EDGE e UMTS: Evolução a Caminho da Terceira Geração (3G), Érica 2005. [6] MITSUGO, Edson et al. Projetos de Sistemas de Rádio, Érica 2002. [7] ALENCAR, Marcelo Sampaio. Telefonia Celular Digital, Érica 2004. [8] WERNECKE, Josie, 2009. Geographic Visualization for the Web, Pearson Education, Inc 2009.