{"id":4744,"date":"2021-03-19T13:49:58","date_gmt":"2021-03-19T13:49:58","guid":{"rendered":"https:\/\/transferencia.tec.mx\/?p=4744"},"modified":"2023-09-10T11:39:49","modified_gmt":"2023-09-10T11:39:49","slug":"la-red-5g-ondas-milimetricas-y-redes-neuronales","status":"publish","type":"divulgacion-ciencia","link":"https:\/\/tecscience.tec.mx\/es\/divulgacion-ciencia\/la-red-5g-ondas-milimetricas-y-redes-neuronales\/","title":{"rendered":"La red 5G, ondas milim\u00e9tricas y redes neuronales"},"content":{"rendered":"

Por Diego Fernando Carrera y Leyre Azpilicueta<\/a><\/strong><\/p>\n

Las redes 5G est\u00e1n siendo desplegadas en muchos pa\u00edses y sus primeras impresiones no suelen cumplir la expectativa de los usuarios quienes esperan adem\u00e1s de mayores velocidades de conexi\u00f3n, una cobertura m\u00e1s amplia y aplicaciones que aprovechen las ventajas de esta nueva generaci\u00f3n de redes m\u00f3viles. Sin embargo, 5G de ultra banda ancha (UWB<\/em>, por sus siglas en ingl\u00e9s), que utiliza la banda de frecuencias de ondas milim\u00e9tricas ha impresionado por las velocidades de transferencia de datos que se pueden lograr alcanzar, velocidades que est\u00e1n incluso por encima de 2 Gbps.<\/p>\n

De acuerdo con el an\u00e1lisis t\u00e9cnico de Gartner sobre tecnolog\u00edas de infraestructura m\u00f3vil 2020, las comunicaciones en la banda de ondas milim\u00e9tricas podr\u00edan tardar entre dos y cinco a\u00f1os en convertirse en una tecnolog\u00eda convencional utilizada por los usuarios finales. Esto se debe al rango limitado de cobertura, que requiere un despliegue denso de equipos de radio, lo que resulta en una alta inversi\u00f3n para los proveedores de servicios m\u00f3viles.<\/p>\n

Las antenas MIMO<\/h2>\n

Las grandes p\u00e9rdidas de potencia que sufre la se\u00f1al en la banda de frecuencia entre 28 GHz y 300 GHz, donde la longitud de onda var\u00eda entre 10 mm y 1 mm, respectivamente, ha dado paso al desarrollo de tecnolog\u00edas que ayudan a obtener un enlace de comunicaci\u00f3n a estas frecuencias, como el arreglo masivo de antenas Multiple-input Multiple-output (MIMO masivo), con el cual es posible direccionar con precisi\u00f3n las se\u00f1ales de radio desde la estaci\u00f3n base (BS<\/em>, por sus siglas en ingl\u00e9s) hasta los usuarios, tal como se muestra en la figura 1. Los arreglos de antenas MIMO masivo han sido indispensables para lograr una transmisi\u00f3n de datos en la banda de ondas milim\u00e9tricas.<\/p>\n

Debido a la alta p\u00e9rdida de potencia que sufre la se\u00f1al de ondas milim\u00e9tricas, es una tarea dif\u00edcil detectar la informaci\u00f3n que se ha transmitido desde el usuario deseado. Por esto se ha desarrollado la formaci\u00f3n de haces (beamforming<\/em>), una t\u00e9cnica que permite concentrar la se\u00f1al en un haz de radiaci\u00f3n bastante angosto. Con esto la p\u00e9rdida de potencia que experimenta la se\u00f1al a altas frecuencias es aliviada con la ganancia que adquiere al ser dirigida la radiaci\u00f3n hacia el dispositivo deseado.<\/p>\n

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Figura 1. Direccionamiento de la se\u00f1al de radio (beamforming) desde un radio de ondas milim\u00e9tricas hasta el usuario deseado (intended UE).<\/figcaption><\/figure>\n

En el escenario de la figura 1 se puede observar una celda de cobertura m\u00f3vil en ondas milim\u00e9tricas. Entre la estaci\u00f3n base o BS<\/em> (cruz roja) y los usuarios (c\u00edrculos azules) debe establecerse un enlace con beamforming<\/em>. En este ejemplo, entre el usuario deseado y la BS<\/em> existe un beamforming con l\u00ednea de vista, es decir no existe obst\u00e1culo alguno entre los dos extremos de la se\u00f1al.<\/p>\n

Aunque con beamforming se puede lograr establecer comunicaci\u00f3n, estos enlaces poseen una buena cobertura cuando existe l\u00ednea de vista (sin obst\u00e1culos) entre la BS<\/em> y el usuario. Sin embargo, en la realidad no siempre sucede esto.<\/p>\n

La mayor parte del tiempo el usuario experimentar\u00e1 una baja cobertura y por ende una baja potencia de la se\u00f1al cuando no exista l\u00ednea de vista entre la BS y el dispositivo m\u00f3vil (usuario).<\/em><\/strong><\/p><\/blockquote>\n

Esto se debe a que los obst\u00e1culos en el entorno dificultan la comunicaci\u00f3n. La se\u00f1al de ondas milim\u00e9tricas tiene una muy baja capacidad de pasar a trav\u00e9s de obst\u00e1culos como una pared u otro material, pese a que esta se\u00f1al es capaz de rebotar con facilidad sobre diferentes materiales. Es por estas razones que este tipo de tecnolog\u00eda es costosa, debido a que es necesario que los proveedores de servicios m\u00f3viles desplieguen una mayor cantidad de BS en un \u00e1rea determinada, aumentando as\u00ed la inversi\u00f3n necesaria para el gasto de capital (CAPEX<\/em>, por sus siglas en ingl\u00e9s) y el gasto operacional (OPEX<\/em>, por sus siglas en ingl\u00e9s). Los proveedores tambi\u00e9n requieren obtener una mayor rentabilidad de sus inversiones para as\u00ed poder desplegar m\u00e1s equipos y tener una mayor cobertura de se\u00f1al 5G UWB <\/em>en un \u00e1rea determinada.<\/p>\n

Desde el punto de vista del operador, lo que se desea es una mayor cobertura de la BS <\/em>para as\u00ed aumentar la distancia de sitio entre celdas (ISD<\/em>, por sus siglas en ingl\u00e9s), ya que, a mayor distancia entre celdas, se requieren menos BSs<\/em> y por ende los gastos de CAPEX<\/em> y OPEX<\/em> se reducen.<\/p>\n

\u00bfCu\u00e1l es la cobertura de una estaci\u00f3n base o BS?<\/em><\/h2>\n

Varios estudios han determinado que una BS <\/em>de ondas milim\u00e9tricas puede llegar a cubrir una distancia (ISD)<\/em> de 1000 metros, aunque esto solo se cumple para el enlace de comunicaciones de bajada (DL<\/em>, por sus siglas en ingl\u00e9s), es decir que esta distancia es posible cuando la BS transmite hacia los usuarios, no cuando los usuarios transmiten a la BS.<\/p>\n

En el enlace de comunicaci\u00f3n de subida (UL<\/em>, por sus siglas en ingl\u00e9s), es decir la comunicaci\u00f3n que existe cuando los usuarios transmiten hacia la BS<\/em>, la distancia ISD<\/em> se reduce a 250 metros. Este fen\u00f3meno se manifiesta porque en el DL<\/em>, la BS<\/em> puede transmitir las se\u00f1ales de ondas milim\u00e9tricas con mayor potencia que cuando los usuarios transmiten hacia la BS.<\/em> Esto se debe a que los usuarios utilizan dispositivos m\u00f3viles que est\u00e1n limitados en potencia, debido a que funcionan con bater\u00edas. Este no es el caso para la BS<\/em> que puede f\u00e1cilmente transmitir una se\u00f1al con una potencia 100 veces mayor a la potencia de transmisi\u00f3n de un dispositivo m\u00f3vil. Debido a que las comunicaciones en ondas milim\u00e9tricas se dan tanto en el UL<\/em> como en el DL<\/em>, no se puede llegar a cubrir una ISD de 1000 metros, ya que el UL<\/em> restringe esta distancia a una cuarta parte de la cobertura del DL<\/em> y no puede existir una comunicaci\u00f3n m\u00f3vil en un solo sentido, debe existir un enlace de UL y uno de DL.<\/p>\n

La inteligencia artificial y 5G<\/h2>\n

Por otro lado, en los \u00faltimos a\u00f1os hemos visto grandes avances en t\u00e9cnicas de inteligencia artificial en muchas \u00e1reas que implican comunicaciones m\u00f3viles. Muchas aplicaciones dise\u00f1adas con redes neuronales han sido exitosas y se emplean en su mayor parte en la optimizaci\u00f3n de la red 5G. Sin embargo, el mayor obst\u00e1culo para las ondas milim\u00e9tricas se encuentra en el borde de la red, donde se requiere un procesamiento optimizado de las se\u00f1ales, para reducir la latencia y poder establecer un enlace de comunicaci\u00f3n incluso con una baja potencia de la se\u00f1al. El uso de redes neuronales en la capa f\u00edsica de las comunicaciones m\u00f3viles tambi\u00e9n est\u00e1 limitado a la utilidad de su aplicaci\u00f3n, ya que existen muchos algoritmos de procesamiento de se\u00f1ales que se desempe\u00f1an de manera \u00f3ptima. Sin embargo, es necesario identificar cuales son los problemas adecuados para resolver con una estrategia de inteligencia artificial.<\/p>\n

Para establecer un buen enlace de comunicaci\u00f3n inal\u00e1mbrica de ondas milim\u00e9tricas es necesario tener una buena potencia de la se\u00f1al y que los datos que se transmitan lleguen al receptor con la menor cantidad de errores. En una comunicaci\u00f3n digital se transmiten y reciben unos y ceros, los d\u00edgitos binarios, con los que se procesa la informaci\u00f3n (voz, audio, video, hipertexto, etc.). Para que un enlace inal\u00e1mbrico sea confiable se requiere que la tasa de datos, las secuencias de unos y ceros digitales, lleguen al receptor con una probabilidad de error de por lo menos 10e-6. Es decir que, al transmitir un mill\u00f3n de bits, tan s\u00f3lo un bit sea detectado de manera err\u00f3nea en el receptor. Est\u00e1 en una m\u00e9trica que se tiene en muchos tipos de sistemas de comunicaciones inal\u00e1mbricas. Para obtener esta tasa de error de bit (BER,<\/em> por sus siglas en ingl\u00e9s) es necesario que la se\u00f1al llegue al receptor con una potencia adecuada. Si la potencia de la se\u00f1al es d\u00e9bil, la tasa BER<\/em> aumenta y, por lo tanto, la comunicaci\u00f3n se degrada hasta el punto en que no es posible detectar las se\u00f1ales. Es aqu\u00ed donde las redes neuronales tienen un gran potencial.<\/p>\n

Las redes neuronales tienen la capacidad de detectar las se\u00f1ales en ondas milim\u00e9tricas incluso cuando estas sufren de una gran p\u00e9rdida de potencia debido a los obst\u00e1culos y el tipo de materiales que existe en el entorno de un escenario m\u00f3vil.<\/em><\/strong><\/p><\/blockquote>\n

En un estudio realizado por investigadores del Grupo de Investigaci\u00f3n de Enfoque Estrat\u00e9gico Telecomunicaciones para la Transformaci\u00f3n Digital<\/a> del Tecnol\u00f3gico de Monterrey, se ha analizado c\u00f3mo aplicar un tipo de red neuronal conocido como Extreme Learning Machine (ELM<\/em>, por sus siglas en ingl\u00e9s) al problema de capa f\u00edsica de comunicaciones de ondas milim\u00e9tricas, que se relaciona con detectar las se\u00f1ales de ondas milim\u00e9tricas incluso cuando la potencia con la que se recibe la se\u00f1al es baja.<\/p>\n

ELM<\/em> es un tipo de red neuronal de una sola capa oculta que se puede utilizar para detectar se\u00f1ales sin la necesidad de entrenar esta red fuera de l\u00ednea, como es el caso con los algoritmos de aprendizaje profundo (Deep Learning<\/em>). El algoritmo de ELM<\/em> se puede implementar en tiempo real en el enlace de comunicaciones y as\u00ed se puede detectar las se\u00f1ales con una baja tasa de BER.<\/p>\n

En este estudio dise\u00f1amos una red ELM<\/em> para aumentar la distancia ISD<\/em> y lograr tener una mayor cobertura m\u00f3vil en la banda de frecuencias milim\u00e9tricas. Nos concentramos en el UL,<\/em> que es el enlace que est\u00e1 limitado a una distancia ISD<\/em> de 250. Si se logra detectar los s\u00edmbolos con una tasa baja de BER<\/em> cuando la potencia de se\u00f1al recibida en la BS<\/em> es baja, en consecuencia, se podr\u00e1 aumentar la distancia de cobertura de los radios de ondas milim\u00e9tricas.<\/p>\n

An\u00e1lisis y simulaciones<\/h2>\n

Para este estudio se dise\u00f1\u00f3 un algoritmo ELM<\/em> para que se adecue al formato de comunicaci\u00f3n m\u00f3vil 5G UWB<\/em> en la frecuencia de 28 GHz, como se muestra en la figura 2.<\/p>\n

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Figura 2. Red neuronal ELM dise\u00f1ada para detectar se\u00f1ales de ondas milim\u00e9tricas.<\/figcaption><\/figure>\n

El receptor ELM<\/em> se dise\u00f1\u00f3 de manera que sea entrenado en l\u00ednea (en tiempo real) con se\u00f1ales conocidas tanto por el usuario como por la BS<\/em>, las se\u00f1ales que est\u00e1n representadas con flechas rojas en la figura 2. De esta manera la red neuronal aprende a detectar la se\u00f1al de referencia (se\u00f1al conocida en el receptor) y con esto est\u00e1 lista para detectar las se\u00f1ales de informaci\u00f3n, es decir se\u00f1ales que no conoce el receptor, las cuales est\u00e1n representadas por las flechas azules en la gr\u00e1fica de la figura 2.<\/p>\n

Tambi\u00e9n se simul\u00f3 un escenario m\u00f3vil multi-usuario, con arreglos de antenas MIMO masivo, tal como se muestra en la figura 3. Estos arreglos de antenas cumplen con las especificaciones de radios de ondas milim\u00e9tricas comerciales, como el radio Ericsson AIR 5121, el cual cuenta con un arreglo de 512 antenas y es capaz de generar ocho haces de radiaci\u00f3n de manera simult\u00e1nea, con esto la BS<\/em> puede comunicarse al mismo tiempo con hasta 8 usuarios, dedicando subarreglos de 64 antenas que generan un beamforming individual por usuario.<\/p>\n

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Figura 3. Ericsson AIR 5121, radio comercial de ondas milim\u00e9tricas (lado izquierdo). Simulaci\u00f3n del arreglo de 512 antenas (lado derecho).<\/figcaption><\/figure>\n

Existen dos algoritmos de detecci\u00f3n de se\u00f1ales que se usan ampliamente en comunicaciones m\u00f3viles, conocidos como receptor de combinaci\u00f3n de relaci\u00f3n m\u00e1xima (MR<\/em>, por sus siglas en ingl\u00e9s) y el receptor de error cuadr\u00e1tico medio m\u00ednimo (MMSE<\/em>, por sus siglas en ingl\u00e9s). Estos dos receptores se han utilizado para ser comparados con el receptor ELM<\/em>. La comparaci\u00f3n realizada consiste en cuatro simulaciones con las que se analiza la tasa de BER<\/em> de los diferentes receptores con diferentes potencias de se\u00f1al. EL receptor MR<\/em> es ampliamente utilizado en radios comerciales debido a la baja complejidad computacional que supone el uso de este m\u00e9todo. Por otro lado, el receptor MMSE<\/em> se desempe\u00f1a de mejor manera que el receptor MR<\/em>, aunque supone una alta carga computacional para el receptor.<\/p>\n

Se establecieron cuatro niveles de potencia: Bajo, medio, normal y \u00f3ptimo. Podemos visualizar a estos niveles de potencia como el n\u00famero de barras de cobertura celular que se muestra en nuestros dispositivos m\u00f3viles. As\u00ed el nivel bajo corresponde a una barra de cobertura. Dos, tres y cuatro barras corresponden a los niveles medio, normal y \u00f3ptimo, respectivamente.<\/p>\n

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Figura 4. Tasas de error de bit con los receptores MR, MMSE y ELM con potencia: (a) Baja. (b) Media. (c) Normal. (d) \u00d3ptima.<\/figcaption><\/figure>\n

En la figura 4 (a) se muestran las curvas de BER<\/em> de los diferentes receptores comparados cuando la potencia de recepci\u00f3n de se\u00f1al es bajo. Se observa que la ELM (<\/em>l\u00ednea azul)<\/em> entrega la menor tasa de BER<\/em>, aunque estos niveles de error de bit no llegan al nivel adecuado que corresponde a una tasa de error por debajo de 10e-6. En la figura 4 (b), podemos observar que con un poco m\u00e1s de potencia, el receptor basado en el algoritmo ELM<\/em> cumple con el objetivo de obtener un BER<\/em> por debajo de 10e-6, mientras que los receptores MR<\/em> y MMSE<\/em> a\u00fan presentan altas tasas de BER<\/em>.<\/p>\n

Seg\u00fan los datos de la figura 4 (c) y (d), para mantener una comunicaci\u00f3n confiable con los receptores MR y MMSE en 5G UWB, se necesita una potencia de se\u00f1al normal u \u00f3ptima, que en t\u00e9rminos t\u00e9cnicos equivale a una potencia isotr\u00f3pica radiada equivalente (EIRP<\/em>, por sus siglas en ingl\u00e9s) de 30 y 40 dBm, respectivamente.\u00a0 Sin embargo, con una estrategia de red neuronal como ELM<\/em>, con un nivel de potencia medio se puede obtener los mismos resultados que presentan los receptores MR<\/em> y MMSE<\/em> con potencia \u00f3ptima, es decir con un EIRP<\/em> de 20 dBm se puede obtener los mismos resultados, pero con una potencia se se\u00f1al que es 100 veces menor a la que se tiene con un EIRP<\/em> de 40 dBm.<\/p>\n

El receptor basado en ELM<\/em> no solo es capaz de detectar se\u00f1ales de ondas milim\u00e9tricas con una menor tasa de error y menor potencia de se\u00f1al, sino que tambi\u00e9n es un algoritmo que supone una menor carga computacional que el receptor MMSE, <\/em>uno de los receptores m\u00e1s utilizados en comunicaciones inal\u00e1mbricas, ya que el n\u00famero de operaciones computacionales requeridas para detectar se\u00f1ales con el algoritmo ELM<\/em> supone un 16% del n\u00famero de operaciones que se requieren procesar con el receptor MMSE<\/em>.<\/p>\n

Estos resultados han mostrado que es posible aumentar la distancia de cobertura con se\u00f1ales de ondas milim\u00e9tricas utilizando estrategias de inteligencia artificial, con las cuales se puede obtener mejores resultados que con algoritmos convencionales de procesamiento de se\u00f1al.<\/p>\n

En el Tec de Monterrey, Campus Monterrey, seguimos trabajando en este proyecto, y analizando las ventajas de utilizar algoritmos basados en inteligencia artificial y su impacto en el desempe\u00f1o de redes inal\u00e1mbricas. Este proyecto se enmarca en el nuevo Laboratorio de Radio Frecuencia del Grupo de Investigaci\u00f3n en Telecomunicaciones para la Transformaci\u00f3n Digital<\/a>, del Tecnol\u00f3gico de Monterrey.<\/p>\n

El autor:<\/h2>\n

Diego Fernando Carrera<\/strong> es doctor en Ciencias de Ingenier\u00eda por el Tecnol\u00f3gico de Monterrey. Sus intereses de investigaci\u00f3n incluyen procesamiento estad\u00edstico de se\u00f1ales, estimaci\u00f3n y detecci\u00f3n de se\u00f1ales, 5G \/ 6G, sistemas MIMO masivo, ondas milim\u00e9tricas y codificaci\u00f3n de canales.<\/p>\n

Referencias:<\/h2>\n

Carrera, D.F.; Zabala-Blanco, D.; Vargas-Rosales, C.; Azurdia-Meza, C.A. Extreme Learning Machine-Based Receiver\u00a0 for\u00a0 Multi-User\u00a0 Massive\u00a0 MIMO\u00a0 Systems. IEEE\u00a0 Communications\u00a0 Letters 2020,\u00a0 pp. 1\u20131. doi:10.1109\/LCOMM.2020.3031195.<\/p>\n

F. Carrera, C. Vargas-Rosales, N. M. Yungaicela-Naula and L. Azpilicueta, \u00abComparative Study of Artificial Neural Network Based Channel Equalization Methods for MmWave Communications,\u00bb in IEEE Access, doi: 10.1109\/ACCESS.2021.3065337.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Por Diego Fernando Carrera y Leyre Azpilicueta Las redes 5G est\u00e1n siendo desplegadas en muchos pa\u00edses y sus primeras impresiones no suelen cumplir la expectativa de los usuarios quienes esperan adem\u00e1s de mayores velocidades de conexi\u00f3n, una cobertura m\u00e1s amplia y aplicaciones que aprovechen las ventajas de esta nueva generaci\u00f3n de redes m\u00f3viles. 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