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SOFTWARE DE DIMENSIONAMENTO DE REDES SEM FIO PARA AMBIENTES INDOOR

YGOR COSTA LIMA

Engenharia de Computação

Instituto de Educação Superior de Brasília - IESB

http://www.iesb.br e-mail: [email protected]

Resumo – As redes sem fio surgiram nos últimos anos em complemento ao mundo das redes com fio dando um novo alcance às redes locais. No planejamento destas redes, a cobertura deve ser observada com maior cuidado, pois, a falta de cobertura em uma determinada área pode gerar uma desconexão de serviço, e a cobertura excessiva pode gerar um problema de segurança da informação. Por estes e outros motivos, cada vez mais, redes sem fio são projetadas utilizando-se softwares de predição específicos para diminuir os efeitos causados por estes dois problemas. Estas são algumas das razões que apontam para a importância de se desenvolver uma ferramenta nacional que simule a cobertura de uma rede sem fio para ambientes indoor e que possa facilitar os testes de cobertura. Abstract -The wireless networks appeared in the last years in complement of the wired networks giving a new reach to the local nets. In the planning of these nets, the covering should receive better care, because, the covering lack in a certain area can generate a service disconnection, and the excessive covering can generate a problem of security of the information. For these and other reasons, more and more, wireless networks are being projected using specific prediction software to reduce the effects caused by these two problems. These are some of the reasons that appear for the importance of developing a national tool that simulates the covering of a wireless network for indoor places and that can facilitate the covering tests. Keywords – Rede sem fio, indoor, software, dimensionamento 1 Introdução

O Instituto de Ensino Superior de Brasília criou uma linha de pesquisa na área de propagação em ambientes fechados, com o objetivo de desenvolver tecnologia relacionada a este tema, que está em crescente evolução atualmente. Esta linha de pesquisa possui vários objetivos, desde o aprimoramento de modelos de propagação em ambientes fechados, ao desenvolvimento de softwares, baseados em plataforma livre, para o cálculo de cobertura, utilizando para isso modelos determinísticos e/ou empíricos, que possuam as funcionalidades de importar plantas baixas de softwares CAD e levar em consideração os diagramas de radiação das antenas.

O primeiro passo nesta linha de pesquisa foi o desenvolvimento de um software em linguagem Java que leva em consideração um dos modelos One-Slope,

Montley-Keenan e o modelo da ITU definido pela recomendação p.1283. Esta primeira versão do software, descrita neste artigo, considera apenas antenas do tipo Omnidirecionas.

2 Desenvolvimento Para a implementação do software foi

necessário definir quais modelos de propagação que seriam implementados. Estes modelos se dividem, basicamente, em modelos empíricos e determinísticos. Embora este cálculo também possa ser efetuado utilizando as equações de Maxwell, tal abordagem é matematicamente muito complexa.

Modelos determinísticos são dependentes das informações a respeito do ambiente em questão, como o tipo de material, as mobílias, o posicionamento, etc. Pela sua abrangência, por um lado,

Revista Digital Online – www.revdigonline.com Vol 4 – Fevereiro/2005


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permite considerar todos os aspectos envolvidos, por outro, precisam ser redefinidos para cada ambiente.

Este tipo de modelo utiliza a forma de um raio óptico, fazendo uso da técnica de lançamento de raios (Ray Tracing), baseada em ótica geométrica, para simular os efeitos da reflexão, difração e espalhamento da onda emitida por um rádio-transmissor. Esta técnica consiste basicamente em um número pré-determinado de raios lançados da antena do transmissor em uma direção específica. Para cada raio são analisados seu traçado e suas intersecções com as paredes e pisos, determinando se os raios incidentes são penetrados ou refletidos em alguma direção. Cada raio penetrado e refletido é novamente analisado até uma nova interseção com outro obstáculo. A seqüência se repete até que: a amplitude do raio caia abaixo de um valor limiar pré-definido; ou que, após um certo número de interações, o mesmo não atinja o receptor. Desta maneira a potência recebida será a soma das potências dos raios recebidos por vários percursos dos raios traçados.

O modelo de traçado de raios deve ser usado junto com outras técnicas que possibilitem a otimização de processamento, pois ele pode se tornar muito pesado computacionalmente.

Existem modelos que utilizam técnicas estatísticas para otimizar o processamento do método de traçado de raios, pois o padrão e o comprimento dos raios dos caminhos são relacionados com parâmetros estatísticos de características específicas de ambientes fechados, como a geometria plana do chão [5].

Os modelos empíricos são baseados em medições feitas nos ambientes em questão e, a partir destes dados, são efetuados modificações e ajustes no modelo de atenuação no espaço livre dada pela equação de Friis.

No projeto do software não é possível

implementar todos os modelos de propagação existentes atualmente, devido à grande quantidade dos mesmos, o que tornaria a complexidade do software muito elevada e inviabilizando assim a sua implementação. Por este motivo foram implementados os seguintes modelos: Modelo de perda dependente da distância (COST231 One-Slope), Modelo de Motley-Keenan (COST231 para paredes múltiplas), Modelo da UTI-R (definido pela recomendação P.1283).

No modelo COST231 One-Slope a atenuação média do sinal transmitido aumenta exponencialmente com a distância [1,2].

O modelo de Modelo de Motley-Keenan considera que a atenuação entre a antena transmissora e a antena receptora é causada, também, por perdas na penetração do sinal em paredes e pisos, o que pode variar dependendo do tipo de material utilizado em sua construção e da freqüência utilizada. Desta forma, diferentemente do modelo COST231 One-Slope, o modelo de Montley-Keenan considera a atenuação em cada parede que se encontra no percurso do sinal.

Esta característica deste modelo introduz um fator de correção na equação do modelo One-Slope. Assim a atenuação no percurso para este modelo pode ser calculada através do somatório das atenuações causadas por cada parede e piso entre o receptor e o transmissor somada à atenuação decorrente da distância.

O modelo da UIT-R é utilizado para predições de propagação em freqüências entre 900MHz e 100GHz. Este modelo não considera as perdas nas paredes, apenas em pisos, somado a um fator de correção [3].

4 Linguagem de Programação

Para a implementação do software foi escolhida a linguagem Java por apresentar alta potencialidade, facilidade de personalização e por possuir bibliotecas específicas para construção de interfaces gráficas e ser uma linguagem orientada a objeto, permitindo com isso modelar o sistema como um conjunto de objetos cooperativos entre si, aumentando assim, a possibilidade de estudo da complexidade do sistema.

Estes objetos são compostos por dados e processos (mensagens). Os dados representam o estado do objeto e as mensagens o seu comportamento. Este tipo de linguagem de programação enfoca o encapsulamento, permitindo com isso um controle de acesso ao estado do objeto (um dado só pode ser acessado utilizando uma mensagem para tal). Com este enfoque, a manutenção e o desenvolvimento do software tornam-se mais produtivos, pois é possível, além de facilitar o entendimento do sistema, o reaproveitamento de código para a continuação da linha de pesquisa [6] [7].



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5 Modelo Entidade

Relacionamento

A proposta do software necessita de um repositório multiplataforma para não perder a característica principal, a independência de plataforma (sistema operacional). Devido a esta restrição e à dificuldade de encontrar repositórios livres orientados a objeto, o repositório utilizado foi o MySQL Server 4.1, o qual é um repositório relacional, multiplataforma e com poucas funcionalidades, com isso reduzindo os requisitos computacionais necessários para executar o sistema.

6 Validação

Para a validação do software, foram realizados cálculos manualmente, em diversos pontos, para cada tipo de ambiente (sem parede, com uma parede, com duas paredes). Após estes cálculos, os ambientes foram representados no software e seus resultados foram comparados nos diversos pontos do ambiente.

Para demonstrar a validação, serão apresentados os procedimentos de comparação, tomando como referência um ponto em cada tipo de ambiente. O equipamento escolhido para a demonstração, representado por um círculo azul, será composto por um rádio, com potência de transmissão igual a 1 dB, e uma antena, com um ganho de 1 dB. O ponto onde ocorreu o cálculo está representado pelo término da linha horizontal que inicia do equipamento e termina no ponto de referência. A distância do ponto de medição ao equipamento está apresentada, em metros, no canto inferior direito da figura. Este cálculo é realizado automaticamente pelo software. As paredes são representadas por uma linha vertical. O número do equipamento de onde provém o sinal de maior intensidade, está apresentado após a letra “A:“, o valor do sinal no ponto, apresentado após a letra “S:“ em dB. A freqüência utilizada é apresentada em MHz dentro da caixa de texto após a palavra ”Freqüência.”.

Para o cálculo da atenuação são utilizadas as equações referentes ao modelo selecionado e os valores de n obtidos segundo as tabelas encontradas em [1] e [8].

A figura 1 representa um ambiente sem paredes entre o equipamento transmissor e o ponto de referência.

Figura 1: Cálculo utilizando o modelo One Slope sem atravessar parede.

Na figura 1, foi utilizando o modelo

One Slope para cálculo da cobertura. O valor do sinal, calculado pelo software, no ponto de referência nesta simulação foi de -61 dB e o resultado do cálculo manual é apresentado na equação 1.

)log10log20))300/4log(20(][ dnfPGdBS ra ++−+= π

)07,10log*14,3*10800log*20558,27(11 ++−−+=S

][999,60 dBS −= (1)

Figura 2: Cálculo utilizando o modelo UIT atravessando uma parede do tipo leve.

Na figura 2, foi utilizando o modelo UIT para cálculo da cobertura. Segundo o software, o valor no ponto de referência é de -55 dB. Este modelo também não considera perdas ocasionadas por



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obstáculos, considerando apenas a atenuação referente aos pisos. Nesta versão, o software considera os pisos como independentes, e esta atenuação é considerada nula. Assim, o resultado do cálculo fica idêntico ao de um ambiente sem paredes.

O resultado do cálculo manual é apresentado na equação 2.

)28)(loglog20(][ −++−+= pAdnfPGdBS fra

)2806,10log*2/)2033(800log*20(11 −++−+=S

][677,54 dBS −= (2)

Figura 3: Cálculo utilizando o modelo Montley-Keenan atravessando duas

paredes do tipo leve. Na figura 3 é representado um

ambiente com duas paredes do tipo leve entre o equipamento e o ponto de referência. Nela o software apresenta o valor do sinal igual à –65 dB. O valor do sinal, segundo os cálculos teóricos é apresentado na equação 3.

∑∑==

+++

+−+=N

jpjpj

N

nwiwi

ra

dBAkdBAkdn

fPGdBS

11][][log10

log*20)300/14,3*4log(*20(][

0)1,21,2(1,10log*14,3*10800log*20558,27(11

+++++−−+=S

][782,64 dBSinal −= (3)

Comparando-se os resultados, é

possível verificar que os resultados obtidos

pelo software são iguais ou bem próximos ao teórico.

7 Conclusão

A grande evolução e popularização

das redes sem fio estão possibilitando diversos serviços, os quais visão permitir uma maior mobilidade aos usuários. Porém, atualmente, existe uma grande dificuldade de projetar redes sem fio devido às dificuldades de predição de sua cobertura.

O software apresentado neste artigo, JSISCAF 1.0, visa facilitar o projeto de redes sem fio, tomando como base para os cálculos de predição os modelos atuais mais utilizados. Ele permite ainda ao usuário, a escolha do modelo para o cálculo da predição e a independência de plataforma, por possuir um banco de dados e ser desenvolvido em uma linguagem multiplataforma, não obrigando o usuário a possuir um determinado sistema operacional.

Por fim, este software contribuiu para o desenvolvimento, na área de projeto de rede sem fio, visando a crescente tendência de mercado de utilizar redes sem fio, especialmente em ambientes fechados.

Para a continuação da linha de pesquisa, existem as propostas de implementação do software utilizando modelos determinísticos, modificação do JSiscaf para levar em consideração vários tipos de antenas e seus diagramas de radiação, a possibilidade de importação de plantas baixas desenvolvidas em softwares CAD e automatizar a instalação do software juntamente com o seu banco de dados.

Agradecimentos Agradeço a todos os professores

do IESB, pelo excelente trabalho e pelo apoio no desenvolvimento de trabalhos relacionados a pesquisas.

Referências Bibliográficas [1] MIKAS, Z. F. P. Measurement and

prediction of signal propagation for wlan system. Dissertação (Mestrado) — Czech Techinical University in Prague, 2002.



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[2] SARKAR, T. K. A survey of varius propagation models for mobile communication. [S.l.]: Sarkar, 2003.

. [3] PROPAGATION Data and Prediction

Models for the Planning of Indoor Radio communication system and Radio Local Area Netwoorks in the Freqquency Range 900 MHz to 100 GHz.

[4] SOUZA, R. M. D. PROPAGAÇÃO NO

INTERIOR DE EDIFICAÇÕES. Dissertação (Mestrado) — INSTITUTO MILITAR DE ENGENHARIA, 1998.

[5] HASSAN-ALI, M.; PAHLAVAN, K. A

New Statistical Model for Site-Specific Indoor Radio Propagation Prediction Based on Geometric Optics and Geometric Probability. [S.l.], JANEIRO 2002.

[6] HOTSTMANN, C. S.; CORNELL, G.

Core Java - Fundamentos. [S.l.]: Makron books, 2001.

[7] DEITEL, H. M.; DEITEL, P. J. Java

Como Programar. [S.l.]: Bookman, 2003.

[8] RAPPAPORT, T. S. Wireless

Communications Principles Practice. [S.l.]: Prentice Hall, 1996.

Biografia

Ygor Costa Lima, engenheiro de computação formado pelo Instituto de Educação Superior de Brasília.



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