ES2835374T3 - Procedimiento y dispositivo para calcular los parámetros estadísticos del canal de propagación - Google Patents

Abstract

Procedimiento de cálculo, en tiempo real o prácticamente real, de valores de estadísticas de un canal de propagación con el fin de asignar recursos a uno o más enlaces de comunicación entre dos nodos en una red de comunicación que comprende al menos las siguientes etapas: estimar, en tiempo real o prácticamente real, unos parámetros estadísticos Kl que corresponden a la relación entre la potencia de la señal recibida en una línea de visión directa y la potencia de los trayectos difusos y Gl correspondiente a la relación ganancia/ruido promedio de un modelo de canal de Rice modelizado para cada enlace l de la red usando una información procedente de secuencias de aprendizaje contenidas en una señal recibida que permiten estimar el canal de propagación, (61), a partir de las estimaciones del canal de propagación memorizadas, al nivel de un receptor, ejecutar en paralelo las siguientes etapas: - detectar si hay un cambio en la distribución estadística de las estimaciones del canal que se traduce en una interrupción, (62), si se detecta una interrupción, conservar una parte de las estimaciones del canal y estimar las estadísticas Kl, usando una parte TW/2 de las estimaciones del canal de propagación siendo TW el número de estimaciones del canal utilizado para efectuar la detección de interrupción, de lo contrario, cuando no se detecta ninguna interrupción, estimar la estadística Kl del canal en las TW últimas estimaciones del canal, (64), - estimar la estadística Gl del canal usando una ventana temporal deslizante, (66), transmitir (65) los valores de las estadísticas de canal calculadas en una etapa de asignación de recursos que tiene en cuenta limitaciones del servicio y define la asignación de recursos en función de las estimaciones de las estadísticas del canal.

Description

DESCRIPCIÓN

Procedimiento y dispositivo para calcular los parámetros estadísticos del canal de propagación

La invención se refiere a un procedimiento y a un dispositivo que permiten calcular dinámicamente los parámetros estadísticos del canal de propagación en un sistema de comunicación. En particular, permite asignar dinámicamente parámetros de transmisión en canales aleatorios para redes inalámbricas. Se puede usar en el campo de las telecomunicaciones. Permite la gestión del uso de recursos físicos en redes inalámbricas de tipo ad hoc. Encuentra su aplicación en sistemas embebidos.

Uno de los problemas que se plantean es el de asignar recursos de manera óptima, por ejemplo, la potencia, el esquema de codificación y modulación, a los diferentes nodos de una red para maximizar el rendimiento de esta red, de manera dinámica con el fin de poder adaptar la red de manera permanente a las condiciones de propagación que evolucionan en función de la movilidad de los nodos.

Existen soluciones que permiten asignar recursos físicos en un contexto de usuario único que se basan en una estimación de la estadística del canal de propagación. No obstante, las soluciones existentes consideran que esta estadística no varía a lo largo del tiempo. Ahora bien, al ser los terminales de comunicación móviles, es probable que la estadística varíe a lo largo del tiempo. Por tanto, es importante estimar esta estadística en tiempo real para poder usar los recursos físicos de manera óptima.

La técnica anterior se puede clasificar en tres planteamientos: la estimación de la estadística del canal y la asignación de una potencia asociada [1-2], la estimación de la estadística del canal [3-4] y la asignación de potencia basándose en el conocimiento estadístico del canal [5].

En el planteamiento [1], los autores proponen una estrategia de asignación de potencia teniendo en consideración el canal Nakagamim. Los autores también proponen diferentes estimadores de los parámetros estadísticos de este canal y evalúan el desempeño de su algoritmo de asignación de potencia cuando se han estimado las estadísticas del canal. En el planteamiento [2], se propone un procedimiento de asignación de potencia basado en una estimación de la estadística del canal Nakagami-m.

Existe un gran número de referencias que tratan la estimación de la estadística del Canal de Rice. En el planteamiento [3], los autores evocan el uso de una ventana deslizante para tratar el caso de una estadística que puede variar a lo largo del tiempo. En el planteamiento [4], los autores estiman la estadística del Canal de Rice a partir de datos reales, usando una ventana deslizante como se propone en [3]. Ninguna de estas referencias aborda el problema de la asignación de recursos.

En el planteamiento [5], se efectúa una asignación de potencia que tiene por objetivo minimizar la potencia de emisión en un contexto de múltiples usuarios, cuando se considera que la estadística del canal es perfectamente conocida.

En los procedimientos conocidos de la técnica anterior, la estadística del canal se considera constante, excepto en el planteamiento [4] donde se utiliza una ventana deslizante de tamaño constante. Ahora bien, en sistemas de comunicaciones reales, esta estadística puede variar más o menos rápidamente a lo largo del tiempo debido a la movilidad de los terminales. Asimismo, la asignación de recursos realizada en estos trabajos se centra en contextos de un único usuario, con el objetivo de maximizar o minimizar una única función de coste.

Las enseñanzas técnicas del documento WO 01/59963 se refieren a un procedimiento y a un sistema para calcular el factor de Rice en tiempo real o prácticamente en tiempo real. Este documento utiliza una ventana temporal periódica y no deslizante para estimar la estadística del canal, estimando que el uso de una ventana deslizante es demasiado caro. Además, ni menciona ni sugiere la detección de una posible interrupción.

La idea de la presente invención consiste, en particular, en estimar la estadística del canal en tiempo real. Esta estimación se realiza mediante la utilización de una ventana deslizante (que puede ser de tamaño variable), combinada con la utilización de herramientas procedentes de la detección de interrupciones. La ventana deslizante permite seguir las variaciones de la estadística del canal cuando esta última evoluciona continuamente a lo largo del tiempo. El tamaño de la ventana está adaptada a la velocidad de variación de la estadística: cuanto más rápido varía la estadística, más pequeña será la ventana para seguir mejor la evolución de la estadística. Las herramientas de detección de interrupciones permiten seguir las evoluciones discontinuas de la estadística, por ejemplo, cuando se pasa de una configuración sin línea de visión entre el emisor y el receptor a una configuración con una fuerte línea de visión entre emisor/receptor. Estas herramientas permiten detectar este tipo de discontinuidades para seguir mejor la evolución de la estadística.

La invención se refiere a un procedimiento para calcular en tiempo real o prácticamente real, los valores de las estadísticas de un canal de propagación con el fin de asignar recursos a uno o más enlaces de comunicación entre dos nodos en una red de comunicación que comprende al menos las siguientes etapas:

estimar, en tiempo real o prácticamente real, los parámetros estadísticos Ki que corresponden a la relación entre la potencia de la señal recibida en una línea de visión directa y la potencia de las trayectorias difusas y Gi que corresponde a la relación ganancia/ruido promedio de un modelo de canal de Rice modelizado para cada enlace l de la red usando la información procedente de secuencias de aprendizaje contenidas en la señal recibida que permiten estimar el canal de propagación,

a partir de las estimaciones del canal de propagación memorizadas, al nivel de un receptor, ejecutar en paralelo las siguientes etapas:

- detectar si hay un cambio en la distribución estadística de las estimaciones del canal que se traduce en una interrupción,

si se detecta una interrupción, conservar una parte de las estimaciones del canal y estimar la estadística Ki, usando una parte T^w/2 de las estimaciones del canal de propagación siendo T^w el número de estimaciones del canal utilizado para efectuar la detección de interrupción,

de lo contrario, cuando no se detecta ninguna interrupción, estimar la estadística Ki del canal efectuada en las T^w últimas estimaciones del canal,

- estimar la estadística Gi del canal usando una ventana temporal deslizante.

Transmitir los valores de las estadísticas de canal calculadas a una etapa de asignación de recursos que tiene en cuenta las limitaciones del servicio y define la asignación de recursos en función de las estimaciones de las estadísticas del canal.

Para detectar una interrupción se calcula, por ejemplo, la fase para cada muestra estimada del canal, se separan en dos subconjuntos el conjunto de las fases calculadas y se comparan entre sí las dos distribuciones estadísticas así obtenidas, si se detecta un cambio en las distribuciones estadísticas, se conserva únicamente uno de los dos subconjuntos, de lo contrario, se conservan todas las estimaciones del canal.

La comparación del contenido de las dos distribuciones estadísticas se puede efectuar usando una prueba basada en la verosimilitud estadística de las estimaciones del canal, con la ayuda de pruebas estadísticas de idoneidad para dos muestras.

Se estima el parámetro Ki que traduce una relación entre la potencia de la trayectoria de la línea de visión y la potencia de las trayectorias difusas, por ejemplo, maximizando la verosimilitud logarítmica estadística de la fase de estimaciones del canal.

El procedimiento puede incluir una etapa de cálculo de las estadísticas del canal y una etapa de transmisión de las estadísticas del canal calculadas hacia un administrador de recursos, asignando dicho administrador de recursos los recursos a los enlaces de comunicación de la red ad-hoc.

El procedimiento también puede incluir una etapa de cálculo de las estadísticas del canal según las etapas indicadas anteriormente y una etapa de transmisión de las estadísticas del canal calculadas dentro de un enlace de comunicación entre un emisor y un receptor, y cada enlace de comunicación decide sobre la asignación de recursos en función de las limitaciones.

Se adjudica, por ejemplo, a cada enlace de comunicación una potencia de emisión, una proporción de la banda de frecuencia utilizada dentro de la red ad-hoc, así como un esquema de modulación y codificación, adjudicándose dichos parámetros con el fin de maximizar o minimizar una o más de dichas magnitudes: la potencia energética total o la suma de los flujos de los enlaces de comunicaciones.

El modelo utilizado para la modelización del canal es un modelo de Rice.

La invención también se refiere a un sistema de cálculo de las estadísticas de un canal de propagación con el fin de asignar recursos en una red de comunicación que incluye varios enlaces de comunicación, caracterizado porque incluye un asignador de recursos y un procesador configurado para ejecutar las etapas del procedimiento según la invención.

El asignador de recursos puede estar incluido en un terminal distinto de los emisores/receptores de los enlaces de comunicación a los que se asignan los recursos.

La invención también tiene como objetivo un sistema de asignación de recursos en una red de comunicación ad-hoc caracterizado porque cada emisor/receptor de un enlace de comunicación que solicita una asignación de recursos está configurado para ejecutar las etapas del procedimiento según la invención.

Otras características y ventajas se apreciarán mejor tras la lectura de la siguiente descripción junto con las figuras que representan:

• figura 1, un ejemplo de una red ad hoc con un asignador de recursos, y la figura 2, la transmisión de las estadísticas, • figura 3, un ejemplo de una red ad hoc sin asignador de recursos, y la figura 4, la transmisión de las estadísticas, • figura 5, un ejemplo de las etapas para el procedimiento de estimación y asignación de recursos,

• figura 6, un ejemplo detallado del procedimiento de estimación de estadísticas,

• figura 7, un ejemplo detallado del procedimiento de detección de interrupciones.

• figura 8, un ejemplo detallado del procedimiento de estimación basado en una ventana deslizante.

La siguiente descripción se aporta a modo ilustrativo y en absoluto limitativo, teniendo en consideración una red compuesta por enlaces de comunicación entre dos nodos móviles que se comunican entre sí. Uno de los objetivos de la presente invención es asignar recursos físicos a los enlaces de comunicación en términos de potencia de emisión, banda de frecuencia y esquema de modulación y codificación basándose únicamente, durante el funcionamiento normal de la red, en un conocimiento estadístico del canal de propagación. Esto permite, en particular, evitar un intercambio excesivo de información en la red con el fin de reducir la señalización necesaria.

Pueden contemplarse diferentes configuraciones. Como se ilustra en la figura 1, el sistema puede incluir un primer enlace de comunicación 10 con un emisor Tx1 y un receptor Rx1, un segundo enlace de comunicación 20 que tiene un emisor Tx2 y un receptor Rx2, y un terminal 30 elegido para ser el administrador de los recursos. El enlace de comunicación se define entre dos nodos de la red de comunicación, no representados. Regularmente, los emisores transmiten secuencias de aprendizaje para estimar el canal de propagación. Estas estimaciones del canal se almacenan en una memoria 11, 21 del lado del receptor Rx1, Rx2. En este caso, cada receptor reagrupa la información estadística de los enlaces hacia el administrador de recursos, como se ha ilustrado en la figura 2. El terminal 30 además de los medios de comunicación conocidos de la técnica anterior comprende un procesador 31 configurado para ejecutar las etapas del procedimiento según la invención y un asignador de recursos 32 o administrador de recursos. A partir de los valores estadísticos estimados, el terminal 30 podrá realizar la asignación de recursos, usando un procedimiento conocido por los expertos en la técnica. El administrador de recursos 32 adjudica a cada enlace de comunicación 10, 20, una potencia de emisión, una proporción de la banda de frecuencia B, así como un esquema de modulación y codificación MC. Estos parámetros se adjudican para maximizar o minimizar una o más magnitudes. Por ejemplo, es posible determinar los parámetros mencionados anteriormente para minimizar el consumo energético total con las limitaciones de flujo para ciertos usuarios, mientras que, para otros enlaces de comunicación, el objetivo puede ser maximizar su flujo con limitaciones de potencias máximas de emisión.

La asignación la puede realizar bien una de las partes involucradas en la comunicación (emisor o receptor), o bien un dispositivo distinto de los emisores/receptores, externo al enlace de comunicación.

En resumen, el procedimiento, en esta variante de realización, estima la estadística del canal como se detallará a continuación. Si la estadística del canal ha variado, la información se transmite desde un enlace de comunicación 10, 20, hacia el terminal 30 cuyo calculador 31 o procesador calcula entonces la asignación óptima de recursos y el administrador de recursos 32 indica a cambio a los enlaces de comunicación los recursos que tienen a su disposición.

En otro ejemplo ilustrado en la figura 3, cada enlace de comunicación 10, 20, calcula unos valores estadísticos y los receptores de cada enlace de comunicación comunican la estadística del canal al emisor asociado. Un enlace de comunicación incluye un asignador de recursos 12, 22 que realizará la asignación de recursos de manera descentralizada, según la figura 4. En esta configuración "descentralizada", cada enlace de comunicación de la red de comunicación comprende medios de comunicación conocidos de la técnica anterior, un asignador de recursos 12, 22 y un procesador 13, 23, configurado para ejecutar las etapas del procedimiento según la invención. El procesador se puede colocar al nivel del emisor de un enlace o al nivel de un receptor. En este caso, cada enlace de comunicación podrá asignar los recursos de comunicación, a partir de los valores estadísticos estimados.

El ejemplo detallado a continuación, aportado a modo de ilustración y en modo alguno limitativo, se basa en una técnica de modulación ortogonal de acceso múltiple al canal. Por ejemplo, es posible usar una modulación de acceso múltiple por división de frecuencia ortogonal o OFDMA (por sus siglas en inglés de "Orthogonal Frequency Division Multiple Access") o una modulación de acceso de una sola portadora SC-FDMA (por sus siglas en inglés de "Single Carrier Frequency Division Multiple Access", acceso múltiple por división de frecuencia de una sola portadora).

Donde L es el número de enlaces en la red. Estos L enlaces comparten una banda de frecuencia B, que se divide en N^c subportadoras. La señal recibida por un receptor en el instante i para el enlace l en la subportadora n se escribe:

yi [n ,i] := A [i]h [n JM n,i] b[n,i\, (1)

donde x[n,i] es la señal emitida con la subportadora n en el instante i, A [¡] es un coeficiente de atenuación real que corresponde a los desvanecimientos a gran escala ("large scale fading") en el instante i, hi[n, i] es un coeficiente de atenuación complejo que corresponde a los desvanecimientos a pequeña escala ("small scale fading") y b[n, i] es un ruido blanco complejo, que se considera gaussiano, centrado y de varianza 2a¡¡. En el contexto de esta invención, la varianza 2 se considera conocida por el receptor y suficientemente baja, como se detallará a continuación. Este valor se puede obtener, por ejemplo, mediante un proceso de calibración conocido por los expertos en la técnica.

En el enlace l, un emisor transmite su señal con una potencia de emisión P, con

E [|x ¿ [n ,í]|2] = Pt,

donde

es el operador de expectativa matemática. yi se define como la proporción de banda de frecuencia asignada al enlace l para comunicarse, y MCSi el esquema de modulación y codificación del enlace l. Además, se define el conjunto de potencias para los enlaces L, I=1..L, P := [P1,..., Pl], el conjunto de y : = [Y1 , . , Yl] y el conjunto de los esquemas de modulación y codificación MCS : = [MCS-,...,MCSl].

A efectos de simplificar la escritura, en la ecuación (1) así como en el resto de la descripción, los índices temporales están discretizados, lo que significa que el instante i corresponde en realidad al instante iTs siendo Ts el período de muestreo.

En la ecuación (1), los desvanecimientos a largo plazo A/[i] se componen de la pérdida de potencia de la señal emitida con respecto a la señal recibida debido a la distancia entre el emisor Rxi y receptor Txi, conocida como "pathloss" en inglés (pérdida de trayectoria) y de la pérdida de potencia debido a la presencia de un gran obstáculo entre el emisor Rxi y receptor Txi, conocida por el nombre de fenómeno de enmascaramiento o "shadowing" en inglés. La pérdida de trayectoria es determinista, mientras que el enmascaramiento es aleatorio. Estos dos fenómenos se agrupan bajo la denominación de desvanecimiento a gran escala. Además, Ai[i] varía lentamente a lo largo del tiempo mucho más lento que h[n, i].

Los desvanecimientos a pequeña escala hi[n, i] son también atenuaciones de la potencia emitida con respecto a la señal recibida, que se deben a fenómenos físicos como la reflexión o la difracción de la señal transmitida. hi[n, i] varía a lo largo del tiempo mucho más rápido que A i[/].

En el contexto de esta invención, se considera un modelo estadístico de canal de propagación muy conocido: el canal de Rice, De este modo, se considera que h[n, i] sigue una distribución normal compleja de media >ui[i] y varianza 2 ct¡2[/]. Asimismo, sin pérdida de generalidad, se considera que hi[n, i] tiene una potencia normalizada, lo que significa

E[\hl [n,i]\2]: ^{= ü i = 1.}

Por tanto, es posible demostrar que |hi[n, i] | sigue una ley de Rice de parámetros estadísticos K [i] : = Im*2[*].| y Ql. Físicamente, K [i] representa la relación entre la potencia de la señal recibida en la línea de visión directa y la potencia de las trayectorias difusas. El procedimiento también se puede aplicar a todo tipo de modelos de canales, adaptando los estimadores de las estadísticas del canal.

Con la ayuda de las notaciones definidas anteriormente, es posible definir hi[n, i]: = Ai[i]h[n, i] como un coeficiente de canal que reagrupa a la vez los desvanecimientos a pequeña escala y a gran escala. Para Ai[i] constante, hi[n, i] sigue una compleja ley gaussiana de la media A ⁱ[/]uⁱ[/] y de potencia

varía lentamente y por lo tanto se puede considerar constante durante un cierto período de tiempo que depende de la velocidad del emisor y del receptor. De este modo, durante este período de tiempo, el canal se comporta como un canal de Rice de parámetros estadísticos K [i] y Ai[/]2. La relación promedio de ganancia a ruido está definida por:

G [i] := ^ L . (2)_íab

Para entender bien la invención, se aporta el siguiente ejemplo detallado en el caso de un sistema centralizado como se ilustra en la figura 1. Para estimar las estadísticas del canal, la primera operación que debe realizar el procesador de un enlace de comunicación es estimar el canal de propagación h[n, /]. Para hacerlo, se considera el uso de símbolos piloto (contenidos en una señal recibida al nivel del receptor de un enlace de comunicación), es decir, símbolos conocidos por el receptor. De este modo, dado (1), cuando se conoce Xn[n, i], el canal se puede estimar de la siguiente manera:

hi[n, i] = ^y¡[n, q

*![n, q

En el contexto de una comunicación de múltiples portadoras, los h[n, i] (y por lo tanto los hi[n, /]) están correlacionados en frecuencia, es decir que fu[m, i] está correlacionado con h[n 2, i]. No obstante, para simplificar la escritura, se supone que esta correlación es insignificante, lo que es realista cuando la diferencia entre las subportadoras adjudicadas al enlace l es superior a la banda de coherencia del canal. De este modo, para el resto de la descripción, la dependencia en n se omitirá cuando se haga referencia a las estimaciones del canal.

Usando la ecuación (2), es posible demostrar que, para A î] constante, h [i] sigue una distribución normal compleja de media j [ i ] y de potencia

A^/[i]2 2<rí2/P ⁱ.

En los siguientes ejemplos, h/[i] se escribe de la siguiente forma:

hi[i] = A/[i] (|j/[i]|eJ'(e¡0+w¿¡)+g,[i])+ b/[i]

donde 6° es la fase inicial de la componente principal de la señal recibida, gi[i] es una variable aleatoria compleja gaussiana de media nula y de varianza 2a¡i [i], b [i] es una variable aleatoria compleja gaussiana de media nula y de varianza 2a¡/P i y w¿ : = 2 n f¡dcos^Sf) siendo f d la frecuencia Doppler del enlace y ft0 el ángulo de llegada de la componente especular del enlace j. En el contexto de la invención, w¿ se considera conocido. Esta magnitud se puede estimar con la ayuda de los estimadores propuestos en la referencia [6] de la técnica anterior, que por lo tanto no se tratan en la descripción.

La densidad de probabilidad de la fase de hi[i], denotada q>[i], se puede escribir como sigue, cuando 2a¡¡ = 0:

siendo q(i) =J~K¡cos(9 — 0° — w°¿) y ®i. - [ki, 0¡0].

La ecuación (3) muestra que la distribución estadística de la fase de h [i] es no estacionaria ya que depende de i.

Durante una primera etapa, la fase de hi[i] se volverá estacionaria mediante la siguiente operación:

hi[i] := e~JW°lhi[i]

La densidad de probabilidad de la fase de h [i] se escribe como sigue cuando 2a¡¡ = 0

pi(<p,®)= —_{2 n} e~K(1 qJ _yne^2 (1 erf(q))) (4)

siendo q = ¡K cos(8 — 0°).

En el resto de la descripción, se considera 2a¡¡ lo suficientemente pequeño como para que la ecuación (4) represente correctamente la densidad de probabilidad de la fase de las muestras de canal estimadas.

Como se ha mencionado anteriormente, uno de los objetivos de la presente invención es calcular los parámetros estadísticos de un canal de propagación en tiempo real con el fin de, por ejemplo, realizar una asignación de recursos basada únicamente en el conocimiento estadístico del canal de propagación. De este modo, el procedimiento incluye al menos las siguientes dos operaciones:

1- estimar los parámetros estadísticos Ki y Gi del canal de propagación para cada enlace, I=1 ...L, esto se realiza al nivel de cada enlace de comunicación,

2- realizar una asignación de recursos en base a estas estimaciones de las estadísticas del canal, el administrador agrupa el conjunto de la información estadística relativa a todos los enlaces entre los enlaces de comunicación.

En el caso de la segunda variante de realización, un caso descentralizado, cada enlace de comunicación ejecutará estas operaciones con el fin de asignar recursos a partir de los parámetros estadísticos estimados del canal de propagación.

La figura 5 ilustra las etapas ejecutadas por el procesador de cada enlace de comunicación.

A partir de la secuencia de aprendizaje 51 contenida en la señal recibida al nivel de un receptor, el procesador de un enlace de comunicación estima el canal 52, luego las estadísticas del canal 53. Esta información se transmite al asignador de recursos (o al emisor del enlace de comunicación 54) para realizar la asignación de recursos 55. Durante la última etapa 56, el administrador de recursos o cada receptor de un enlace de comunicación procederá a la asignación de los recursos para una próxima emisión.

El procedimiento según la invención tiene en cuenta la variabilidad temporal de las estadísticas del canal. Para hacerlo, en la figura 6, se consideran dos tipos de variaciones a modo de ejemplo ilustrativo: 1) variaciones disruptivas y 2) variaciones continuas a lo largo del tiempo.

La parte izquierda de la figura 6 ilustra el caso de variaciones disruptivas de las estadísticas del canal que son susceptibles de producirse en particular con respecto al valor de Ki ya que este parámetro refleja una relación entre la potencia de la trayectoria en la línea de visión directa y la potencia de las trayectorias difusas. Este valor puede variar, por ejemplo, al pasar de una configuración de comunicación donde hay una línea de visión directa entre el emisor y el receptor, a una configuración sin línea de visión directa.

Después de la estimación del canal 61, el procesador de un enlace de comunicación mira si se ha detectado una interrupción 62. En caso de que se detecte una interrupción (es decir, una interrupción en una comunicación), el procesador estima Ki en base a las Tw/ 2 últimas estimaciones del canal, 63. Cuando el procesador no detecta una interrupción, entonces el procesador estimará 64 el parámetro Ki en base a las Tw últimas estimaciones del canal procedentes de la etapa de estimación del canal. Luego, el procesador transmitirá las estadísticas calculadas al asignador de recursos (administrador de la red) o al emisor del enlace de comunicación que realizó estos cálculos, 65.

Una variación disruptiva del parámetro Ki se traduce de la siguiente manera:

para i = 1, ...,TD

para i = TD 1, ...,TW

donde Td representa el instante en el que se produjo el cambio de valor de la estadística, y Tw representa el número de estimaciones del canal usado para efectuar la detección de interrupciones. El problema de la detección de interrupciones se expresa en forma de un problema de pruebas de hipótesis que se escribe como sigue:

Ho: el parámetro Ki es constante Vi e [1, ..., T^w]

Hⁱ : K^|[i] - K'^ Vi £ [1, ... ,TD],K ¡[i] = K fv i £ [Td+1,...,T w], el parámetro varía con la muestra Td.

La hipótesis H^o corresponde al caso donde Ki no ha variado, mientras que Hⁱ corresponde al caso de una variación de Ki.

Con respecto a las variaciones continuas a lo largo del tiempo de las estadísticas del canal, estas últimas se producen asimismo por la movilidad de los enlaces de comunicación, la parte derecha de la figura 6 ilustra el uso de una ventana deslizante 66 antes de la transmisión de las estadísticas calculadas, 65. En efecto, A^/[i] tiene en cuenta la pérdida de potencia debido a la distancia entre el emisor y el receptor. Generalmente, es común usar la relación A ^l[i] ~ dⁱ[i]-“ donde ~ significa una relación de proporcionalidad, y di es la distancia entre el emisor y el receptor del enlace j en el instante i y a es un coeficiente de atenuación comprendido entre 2 y 4. La distancia d[i] cambia con el tiempo debido a la movilidad de los enlaces de comunicación y, en consecuencia, la potencia de la señal recibida variará con el tiempo. Asimismo, Aⁱ[i] también está sujeto a fluctuaciones aleatorias, introduciendo así también una variación en la potencia recibida.

De este modo, está claro que cuando las estadísticas del canal varían a lo largo del tiempo, es contraproducente usar las estimaciones de canal más antiguas, ya que la distribución estadística de estas estimaciones de canal es diferente de la distribución estadística en el instante actual.

Para poder tener en cuenta estos dos tipos de posibles variaciones de las estadísticas, el procedimiento según la invención utiliza un planteamiento que combina el uso de ventanas deslizantes y de las herramientas resultantes de la detección de interrupciones para estimar mejor las estadísticas del canal para realizar la asignación de recursos óptima asociada.

En lo sucesivo, se detalla el planteamiento basado en la detección de interrupciones. La detección de interrupciones tiene por objeto detectar si Ki (parámetro del canal de Rice) ha variado de manera disruptiva a lo largo del tiempo.

A modo de ejemplo, el resto de la descripción se basa en la detección de interrupciones de parámetros Ki en la fase de estimaciones de canal para superar las no estacionalidades introducidas por los efectos de enmascaramiento.

Desde este punto de vista, el procedimiento utiliza, por ejemplo, procedimientos de detección de interrupciones no paramétricas, del mismo modo que [7].

La idea de la presente invención es también ofrecer un sistema que no sea muy complejo. Para ello, la figura 7 ilustra un ejemplo para ejecutar el procedimiento de detección de interrupciones. Un número Tw de estimaciones de canal

[hi[1], ..., h[Tw]] está disponible 71. Se calcula la fase de cada una de estas estimaciones de canal. Este conjunto de fases q> = [q>i, ...,<Ptw] está dividido en dos subconjuntos de tamaño Tw/ 2 : <pi: - [^ 1, ..., <pTw¡ 2] 72 y y>2 73. Las distribuciones estadísticas de ^1 y ^2 se comparan entonces, 74, probando K. Si no se detecta ningún cambio en las distribuciones estadísticas, entonces, el pro Ace _dimiento de detección de interrupciones finaliza hasta la llegada de la muestra estimada del siguiente canal, [lii,..., h jw], 75. si se detecta una interrupción, las muestras de <pi se borran

de la memoria para conservar solo las de ^ 2,

76.

Se puede elegir cualquier prueba estadística de ajuste a los datos para comparar las distribuciones de ^1 y ^ 2. Por ejemplo, es posible usar la estadística Zc procedente de [8] que se escribe como sigue:

donde Rkm es el rango de %k (m) en y, siendo %k(m) el mésimo mayor elemento de %k en y. La estadística Z^c luego se compara con un umbral, obtenido por simulación de Monte Carlo, por ejemplo. Si la estadística es inferior al umbral, entonces se detecta una interrupción. En caso contrario, no se detecta ninguna interrupción.

Según otra variante de realización, el procedimiento utiliza una estimación por ventana deslizante que tiene como objetivo particular estimar a la vez Ki y Gi.

La estimación basada en una ventana deslizante ilustrada en la figura 8 consiste simplemente en usar únicamente las últimas estimaciones de canal estimadas para realizar la estimación de Ki y Gi,

Para ello, el procedimiento adaptará el tamaño de la ventana deslizante a la variabilidad de las estadísticas del canal, al estar la variabilidad de la potencia de la señal recibida vinculada a la velocidad relativa del receptor con respecto al emisor. De este modo, se podría adoptar un tamaño de ventana proporcional que evolucione de manera proporcional a la inversa de la velocidad relativa, lo que se traduce de la siguiente manera:

donde vr,/ es la velocidad relativa del emisor con respecto al receptor en el enlace l.

Se dispone de P estimaciones de canal [h-i,..., h^p ], 81, se calcula las estadísticas del canal 82, luego se suprime la muestra más antigua 83, antes de añadir la nueva estimación de canal 84. Por ejemplo, para la estimación de Gi P = Tf,g1-

Ahora se explican los estimadores de la estadística del canal de propagación.

Como 2&Ü resulta conocido, estimar Gi equivale a estimar A^/]2 Cuando A^/[/]2 es constante durante un cierto período de tiempo, este parámetro corresponde al momento de segundo orden del canal y se puede estimar mediante la siguiente ecuación:

Una estimación de Gi se obtiene entonces con la fórmula

La estimación de Ki se puede efectuar usando 1) los módulos de las estimaciones de canal, 2) la fase de estimaciones del canal o 3) las muestras complejas de las estimaciones de canal.

Para liberarse de los efectos de enmascaramiento en la estimación del parámetro Ki, esta estimación se realizará usando la fase de estimaciones de canal. Para hacerlo, el planteamiento que se describe a continuación usa la maximización de la verosimilitud logarítmica de la fase de estimaciones de canal. En la práctica, las estimaciones de canal están correlacionadas en frecuencia, pero también en el tiempo. No obstante, para permitir desarrollos analíticos y no depender de un modelo de correlación específico, se realizará la hipótesis de que se puede considerar que las estimaciones de canal están descorrelacionadas temporalmente. Esta hipótesis es realista si las estimaciones se realizan en instantes separados por un período de tiempo suficientemente largo. Como las estimaciones de canal se consideran independientes, es posible de este modo escribir la verosimilitud de la fase de las estimaciones de canal mediante la siguiente fórmula:

donde T^k es el número de estimaciones de canal disponibles para realizar la estimación. En particular, T^k = T^w/ 2 cuando se ha detectado una interrupción, y en ausencia de detección de una interrupción, T^k = T^w es el tamaño de la ventana de estimación. Por ejemplo, se puede elegir T^k = TFfil. Según la ecuación (7), la verosimilitud logarítmica se escribe de la siguiente manera

t k

l°g(L(<p, <&)) = ^ log(pi(<p¿, <!>))

i = 1

La estimación de parámetros Ki se basa en la maximización de la verosimilitud logarítmica de los datos. Por tanto, se propone el siguiente estimador:

$ = argmaxlog(L(<p, <t>))

o

El estimador propuesto corresponde al máximo de verosimilitud aplicada a la fase de estimaciones de canal.

En la práctica, el procedimiento de estimación propuesto comprende una primera etapa de estimación aproximada basada en una cuadrícula y una segunda etapa basada en el método de Newton.

Para la primera etapa, primero se considera una cuadrícula de la forma [0, Kmáx] x [0,2n] donde Kmáx es un valor máximo para K. Normalmente, es posible fijar Kmáx en 10 o 20 dependiendo de las aplicaciones y de la complejidad deseada, sabiendo que aumentar Kmáx aumenta la complejidad de esta primera etapa. Los dos intervalos [0,Kmáx] y [0,2n] están discretizados. [0,Kmáx] se discretiza con una etapa de Kpaso y [0,2n] con un paso de ©paso. La estimación aproximada consiste en calcular la verosimilitud de los datos para todas las combinaciones posibles de [0,Kmáx] y [0,2n], es decir, para todas las parejas (pKpaso,qSpaso) siendo p y q números enteros positivos o cero elegidos de manera que pKpaso ^ Kmáx y qQpaso^ 2n. Se conserva la pareja (p * Kpaso, q* 0paso) que maximiza la verosimilitud logarítmica de los datos. Esta primera etapa permite obtener una estimación aproximada de O que servirá como inicialización durante la segunda etapa.

La estimación aproximada de la primera etapa se usa a continuación, en una segunda etapa como inicialización del método de Newton para obtener una estimación más precisa. El método de Newton es un método iterativo y la expresión que sirve para calcular la iteración k 1 es la siguiente:

donde g \ es el vector de gradiente de la verosimilitud logarítmica de los datos evaluados en

y H f es la matriz

Hessiana de esta verosimilitud logarítmica, también evaluada en . Estas dos magnitudes se expresan de la siguiente manera:

Los cálculos de las derivadas contenidas en el gradiente y la matriz de Hessiana son fácilmente ejecutados por un experto en la técnica y no se describen en este documento.

El método de Newton es conocido por converger cuadráticamente cuando la inicialización se sitúa cerca de la solución óptima. De este modo, el propósito de la primera estimación aproximada es asegurar una rápida convergencia hacia los estimadores de máxima verosimilitud.

El estimador propuesto tiene las ventajas de no depender de un modelo de correlación particular, de ser insensible al fenómeno de enmascaramiento multiplicativo y de usar toda la información de fase disponible en las estimaciones de canal.

La siguiente tabla, resume las herramientas y metodología desarrolladas para la estimación de los parámetros estadísticos del canal.

Resumiendo, se efectúa una detección de interrupción para seguir las variaciones bruscas de Ki, Cuando no se detectan variaciones bruscas, se utiliza una ventana deslizante para estimar este parámetro.

En lo que respecta a Gi, este parámetro siempre se estima mediante una ventana deslizante, cuyo tamaño se puede adaptar a la velocidad relativa del emisor con respecto al receptor.

Una vez que los receptores han estimado las estadísticas de sus canales, dadas las configuraciones de las redes consideradas, según la variante de realización ilustrada en la figura 1 para el caso centralizado, los receptores comunicarán las estadísticas de su canal al asignador de recursos. Según la segunda variante de realización ilustrada en la figura 2, los receptores comunican las estadísticas al emisor.

En el primer caso, el asignador de recursos resolverá un problema de optimización de tipo:

maximizar f(E ,Y,M CS,K,G)

E,y,MCS

con la limitación: g(E, y, MCS, K, G) < 0, i = 1, ..., Nc donde F representa la función objetivo del problema, que depende de las variables de optimización y de las estadísticas estimadas, las funciones gi representan las limitaciones mínimas que deben respetarse, K = [£ 1,..., K i ] y G = [G-i,..., G^l]. Por ejemplo, en el planteamiento [5], se resuelve el problema de minimización de la potencia con limitaciones de flujo mínimo y de potencia máxima. De este modo, en esta referencia, f corresponde a la suma de las potencias consumidas por los diferentes usuarios y las gi corresponden a las limitaciones máximas de flujo y potencia.

Cabe destacar que podría ser posible tratar planteamientos multiobjetivo. Por ejemplo, podría ser posible minimizar la potencia de emisión de ciertos enlaces con limitaciones de flujo mínimo y maximizar el flujo de los enlaces restantes con limitaciones de potencia máxima. Este tipo de problema podría resolverse de manera codiciosa ("greedy" en inglés) resolviendo primero el problema de minimización de la potencia y, en segundo lugar, el problema de maximización de los flujos de los otros enlaces usando los recursos restantes después de la primera etapa.

En el segundo caso, donde los receptores solo comunican su estimación de la estadística al emisor, la banda de frecuencia ya no se considera una variable de optimización ya que los receptores no pueden elegir qué subportadoras usar de manera autónoma. De este modo, cada emisor debe resolver un problema de optimización de la siguiente forma:

maximizar f (E hMCSi,Kh G,)

^e 1,^{m c s} 1

con la limitación: g(E , MCS, K i, G ) < 0, i = 1,..., Nc por ejemplo, es posible abordar el problema de la minimización de la potencia de emisión con una limitación de flujo y de potencia máxima.

El procedimiento según la invención permite, en particular, asignar mejor los recursos (potencia, esquema de codificación y de modulación, a los distintos nodos de una red para maximizar el rendimiento de esta última, todo esto de manera dinámica para poder adaptarse constantemente a las evoluciones de las condiciones de propagación que varían según la movilidad de los nodos. Permite una optimización dinámica de la potencia de cada estación teniendo en cuenta la movilidad y las interferencias potenciales y el mejor uso de la potencia según un criterio dado, con limitaciones de flujo o maximización del flujo con una limitación de potencia máxima o combinando los dos criterios.

Referencias

[1] Ko, Y. C., y Alouini, M. S. (2003). Estimation of Nakagami-m fading channel parameters with application to optimized transmitter diversity systems. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2(2), 250-259.

[2] Yang y col., Patente de EE. UU., n.°: 8.355.360 B2, method and apparatus for allocating downlink power in an orthogonal frequency division multiplexing communication system.

[3] C. Tepedelenlioglu, A. Abdi y G. B. Giannakis, "The Ricean K factor: estimation and performance analysis", en IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 2, n.° 4, páginas 799-810, julio de 2003.

[4] G. G. Messier y J. A. Hartwell, "An Empirical Model for Nonstationary Ricean Fading," en IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 58, n.° 1, páginas 14-20, enero 2009.

[5] X. Leturc, C. J. Le Martret y P. Ciblat, "Multiuser power and bandwidth allocation in ad hoc networks with Typei HARQ under Rician channel with statistical CSI," 2017 International Conference on Military Communications and Information Systems (ICMCIS), Oulu, 2017, páginas 1-7.

[6] Dogandzic, A., y Zhang, B. (2005). Dynamic shadow-power estimation for wireless communications. IEEE transactions on signal processing, 53(8), 2942-2948.

[7] Medawar, S., Handel, P., y Zetterberg, P. (2013). Approximate maximum likelihood estimation of Rician K-factor and investigation of urban wireless measurements. IEEE Transactions on Wireless Communications, 12(6), 2545­ 2555.

[8] Yang, L., Cheng, J., y Holzman, J. F. (2015). Maximum Likelihood Estimation of the Lognormal-Rician FSO Channel Model. IEEE Photonics Technology Letters, 27(15), 1656-1659.

Claims (10)

REIVINDICACIONES

1. Procedimiento de cálculo, en tiempo real o prácticamente real, de valores de estadísticas de un canal de propagación con el fin de asignar recursos a uno o más enlaces de comunicación entre dos nodos en una red de comunicación que comprende al menos las siguientes etapas:

estimar, en tiempo real o prácticamente real, unos parámetros estadísticos Ki que corresponden a la relación entre la potencia de la señal recibida en una línea de visión directa y la potencia de los trayectos difusos y Gi correspondiente a la relación ganancia/ruido promedio de un modelo de canal de Rice modelizado para cada enlace l de la red usando una información procedente de secuencias de aprendizaje contenidas en una señal recibida que permiten estimar el canal de propagación, (61),

a partir de las estimaciones del canal de propagación memorizadas, al nivel de un receptor, ejecutar en paralelo las siguientes etapas:

- detectar si hay un cambio en la distribución estadística de las estimaciones del canal que se traduce en una interrupción, (62),

si se detecta una interrupción, conservar una parte de las estimaciones del canal y estimar las estadísticas Ki, usando una parte T^w/2 de las estimaciones del canal de propagación siendo T^w el número de estimaciones del canal utilizado para efectuar la detección de interrupción,

de lo contrario, cuando no se detecta ninguna interrupción, estimar la estadística Ki del canal en las T^w últimas estimaciones del canal, (64),

- estimar la estadística Gi del canal usando una ventana temporal deslizante, (66),

transmitir (65) los valores de las estadísticas de canal calculadas en una etapa de asignación de recursos que tiene en cuenta limitaciones del servicio y define la asignación de recursos en función de las estimaciones de las estadísticas del canal.

2. Procedimiento según la reivindicación 1 caracterizado porque para detectar una interrupción se calcula la fase para cada estimación del canal, se separa (72, 73) en dos subconjuntos el conjunto de fases calculadas y se comparan entre sí las distribuciones estadísticas de las fases de los dos conjuntos, si se detecta un cambio en las distribuciones estadísticas, se conserva únicamente las estimaciones del canal correspondientes a uno de los dos subconjuntos (75), de lo contrario, se conservan todas las estimaciones del canal (76).

3. Procedimiento según la reivindicación 2 caracterizado porque se compara el contenido de las dos distribuciones estadísticas usando una prueba basada en la verosimilitud estadística de las fases de las estimaciones de canal, con la ayuda de pruebas estadísticas de idoneidad para dos muestras.

4. Procedimiento según la reivindicación 1 caracterizado porque el parámetro Ki que traduce una relación entre la potencia de la trayectoria en la línea de visión y la potencia de las trayectorias difusas se estima maximizando la verosimilitud logarítmica de la fase de estimaciones del canal.

5. Un procedimiento de asignación de recursos en una red de tipo ad-hoc según la reivindicación 1 caracterizado porque la etapa de asignación de recursos para cada enlace de comunicación de una red ad-hoc es efectuada por un dispositivo distinto a los emisores/receptores en el enlace de comunicación.

6. Un procedimiento de asignación de recursos en una red de tipo ad-hoc según la reivindicación 1 caracterizado porque la etapa de asignación de recursos es ejecutada por cada uno de los enlaces de comunicación de la red adhoc en función de las limitaciones.

7. Procedimiento según una de las reivindicaciones 5 o 6 caracterizado porque se adjudica a cada enlace de comunicación una potencia de emisión, una proporción de la banda de frecuencia utilizada dentro de la red ad-hoc, así como un esquema de modulación y codificación, adjudicándose dichos parámetros con el fin de maximizar o minimizar una o más de dichas magnitudes: la potencia energética total o la suma de los flujos de los enlaces de comunicaciones.

8. Sistema de cálculo de las estadísticas de un canal de propagación con el fin de asignar recursos en una red de comunicación que comprende varios enlaces de comunicación (10, 20) caracterizado porque comprende un asignador de recursos (12, 22, 32) y un procesador configurado para ejecutar las etapas del procedimiento según una de las reivindicaciones 1 a 7.

9. Sistema de asignación de recursos según la reivindicación 8 caracterizado porque el asignador de recursos (32) está incluido en un terminal (30) distinto de los emisores/receptores (Tx1, Rx1, Tx2, Rx2) a los que se asignan recursos.

10. Sistema de asignación de recursos según la reivindicación 9 en una red de comunicación ad-hoc caracterizado porque cada emisor/receptor (Tx1, Rx1, Tx2, Rx2) que solicita una asignación de recursos está configurado para ejecutar las etapas del procedimiento según una de las reivindicaciones 1 a 7.