Capitolo 5
.Conclusioni
Abbiamo dimostrato come il nostro Software può essere utilizzato per il calcolo della copertura elettromagnetica di reti wireless. Per farne un adeguato uso occorre conoscere la planimetria del luogo dove si vuole installare la WLAN e le proprietà morfologiche degli oggetti coivolti. Inoltre occorre capire l’uso che il cliente ultimo andrà a fare della rete Wi-Fi. Questo servirà per poter determinare la fascia di prodotti da utilizzare.
All’atto pratico, prima di dichiarare operativa una rete WLAN, vengono effettuate diverse misurazioni sul throughput (data rate effettivo) nelle zone in cui è richiesta la copertura.
Va ricordato inoltre che la qualità del servizio dipende fortemente dall’entità dell’interferenza prodotta dagli apparecchi Bluetooh, dai telefoni DECT e da altri dispositivi a microonde. Per questo motivo le prestazioni di una WLAN, a differenza della rete LAN, dal progetto cartaceo alla realizzazione pratica possono variare anche di molto.
Il Software sviluppato, in collaborazione con l’Università di Ingegneria di Pisa e il Centro Ricerche FIAT dove ho svolto questo lavoro di tesi specialistica, è nato da una specifica esigenza di monitorare la qualità del taglio/saldatura operata con luce laser. L’informazione associata andrebbe elaborata da uno specifico centro di calcolo distante una trentina di metri dal punto trasmittente, il laser appunto, e questa distanza si è scelto1 di coprirla con una rete Wireless.
Quindi si capisce il motivo per cui, a priori, è stato necessario sviluppare un modello di predizione della radio propagazione e viste le specifiche industriali è stato preferibile orientarsi su un modello
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che non vincolasse l’utente a strutturare un database preciso dell’ambiente e ottenere risultati soddisfacenti preferibilmente in tempi brevi.
Ecco perché nasce lo sviluppo di un modello statistico anziché deterministico, in più è stato possibile rendere operativo un modello statistico di nuova concezione sviluppato dal Dott. Mudhafar Hassan-Ali, Member, IEEE e Kaveh Pahlavan, Fellow, IEEE con i quali sono stato in contatto in tutti questi mesi. Tale modello a differenza di modelli statistici antecedenti fornisce risultati sperimentali più accurati [26]2, dato che si basa su una derivazione statistica del
Ray-tracing , modello deterministico di predizione ottimo per eccellenza.
Inoltre tale modello si basa sulla probabilità geometrica delle caratteristiche dell’ambiente dalla quale poi è derivata una semplice formulazione della potenza media dovuta da cammini multipli. Tale equazione ha tre parametri chiave, che sono direttamente relazionati alla geometria dell’ambiente e al tipo di materiale, dei diversi oggetti presenti, attraverso semplici equazioni. I risultati ottenuti dal nostro simulatore sono stati confrontati con una campagna di misure condotta con strumenti forniti dalla National Instrument e con i risultati ottenuti facendo una simulazione attraverso il Ray-Tracing , ne è venuto fuori che il modello ha validità più che buona fornendo ha un bound di errore di 5dB rispetto al Ray-Tracing e ai valori delle misure.
Questo modello può quindi essere usato per inibire l’uso della tecnica brute-force RT per la predizione della radio propagazione in ambienti indoor. Il vantaggio si presenta appunto, come precedentemente annunciato, in termini di semplicità di calcolo rispetto al RT.
In futuro tale modello può essere migliorato includendo percorsi dovuti a fenomeni difrattivi, trovando applicazione in ambienti microcellulari dove riflessione e diffrazione sono i meccanismi di propagazione maggiori. Inoltre l’analisi può essere estesa a geometria three-dimensional .
Per avere un’idea della differenza dei tempi di calcolo richiesti dal nuovo modello e dal
Ray-Tracing riportiamo qui di seguito i dati relativi allo sviluppo del RT in ambiente 2o piano del Dipartimento di Ingegneria delle Telecomunicazioni.
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Fig. 5.1 – Risoluzione 780x360 = 280800 pti; Durata della simulazione: 10h 30m (circa)
