Seção: Tutoriais

A proposta do trabalho foi coletar dados de taxas de DL e UL, medidas de PING e medições de RSRP e SINR a fim de concluir qual seria a melhor solução para ambientes indoor tendo a melhor relação custo versus benefício, para que, com base nestes testes, os projetistas pudessem escolher a solução mais adequada para cada tipo de ambiente, baseado em dados reais de campo.

Pelos resultados dos testes realizados ficou claro que a solução MIMO (cenário 1) possui performance melhor em praticamente todos os indicadores apresentados neste material (medidas de cobertura, qualidade de sinal, taxa de transferência de DL e taxa de transferência de UL) que a solução SISO (cenário 2), sendo assim indicado para soluções que necessitem de alta performance (cobertura e qualidade) e alta capacidade.

Os ganhos de desempenho médios pelo uso da técnica MIMO em relação à técnica SISO foram de 40%, focando mais em ganho de taxa de transferência (aumento de capacidade de rede).

Os testes efetuados não mostraram a diferença na latência em diferentes cenários de cobertura e interferência, pois o método de aferição utilizado não incluiu os atrasos devidos as retransmissões.

A influência do PING pode ocorrer devido a condições muito ruins de cobertura ou qualidade, de modo que possa haver perdas de pacotes fazendo assim existir retransmissões na rede aumentando a latência da mesma.

Vale lembrar que para implementação de uma solução MIMO em empreendimentos de porte médio, tem-se um incremento de investimento de aproximadamente 1,6 vezes do valor de um projeto SISO, ou seja, a recomendação seria de uso do MIMO somente para ambientes de grandes demandas de taxas/capacidade, cobertura e qualidade ótimos.

Já a técnica SISO seria indicada para ambientes que não necessitam de taxas/capacidade tão altas e níveis médios de cobertura e qualidade, de modo que assim haja um balanceamento entre custo, melhor desempenho e experiência dos usuários.

Referências

[1] KUNHN,Volker.Wireless Comunications over MIMO channels: Applications to CDMA and Multiple Antenna Systems.The Atrium, Southern Gate, Chichester, West Sussex Po198sq, England: John Wiley & Sons Ltd,2006.390p.

[2] Biglieri Ezio, Constantinides Anthony, Goldsmith Andrea,Paulraj Arogyaswami, and Poor H. Vicent, MIMO wireless Communications, Cambridge,UK.

[3] Wubben D, Bohnke R, K¨uhn V and Kammeyer KD 2004b Near-Maximum-Likelihood Detection of MIMO Systems using MMSE-Based Lattice Reduction. IEEE International Conference on Communications (ICC’2004), Paris, France.

[4] Yair Shapira, IMSinformation Symposium, The Challenge & opportunity of providing Im-Building coverage based on Multiple Antenna Technologies