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dc.contributor.advisorPortilla Figueras, José Antonio 
dc.contributor.advisorCuadra Rodríguez, Lucas 
dc.contributor.authorAhmadzadeh, Amir Masoud 
dc.date.accessioned2020-02-13T11:23:38Z
dc.date.available2020-02-13T11:23:38Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10017/41006
dc.description.abstractEl objetivo de esta tesis es estudiar la capacidad de los sistemas LTE (Long􀀊Term Evolution) y Mobile WiMAX (Mobi/e Worldwide fnteroperab;/ity far Microwave Access), definida ésta como "el número máximo de usuarios simultáneos, con diferentes perfiles de servicios, que puede soportar cada nodo de acceso, para cada configuración del sistema". Para poder calcular ésta y la tasa binaria (throughput) se requiere primero calcular dinámicamente !a cantidad de recursos demandados y disponibles, que, a su vez, dependen de cómo se forma la correspondiente MAU (Mínimum Allocation Unit), tanto en LTE como en WiMAX. Ambas tecnologías, propuestas como respuesta a la iniciativa IMT (lnternational Mobile Telecommunications)-Advanced, tienen en común que el cómputo de estos MAUs es complejo debido a que parte de los recursos (overhead) tiene que utilizarse para labores necesarias de señalización, control o sincronización. Aunque el conjunto de tecnologías 3G (Third Generation) basadas en WCDMA (Wide-bond Code Division Mu/tiple Access) y HSPA (High-Speed Packet Access) constituyen en la actualidad el fundamento de las redes móviles de banda ancha más empleadas, LTE es, sin embargo, la tecnología móvil con el crecimiento más rápido de toda la historia. LTE es capaz de proporcionar velocidades de datos muy elevadas con una latencia extremadamente reducida, especialmente en el enlace descendente, DL (downlink), a expensas de incrementar su complejidad. Éstas son algunas de las características que convierten a LTE en una tecnología de banda ancha móvil con enormes posibilidades, no solo para usuarios domésticos sino también para aplicaciones novedosas en comunicaciones M2M (machine-to-machine), servicios de salud tipo mHea/th, los nuevos servicios asociados a las ciudades inteligentes (smart grids). Hay varias razones que explican este rápido despliegue de las redes LTE. Por un lado, el mercado de dispositivos móviles está creciente a tasas muy elevadas(::: 80%), constituyendo ya los teléfonos inteligentes (smartphones) el 75% de los dispositivos de usuario. Por otro lado, la técnica OFDMA (Orthogonal Frequency Division Mu/tiple Access) en el enlace descendente permite que LTE sea capaz de soportar tasas de datos más elevadas que las de HSPA. Hay incluso nuevos comportamientos de usuarios, sobre todo del segmento de población más joven, que están modificando sus preferencias a la hora de ver TV, desplazándose progresivamente desde el televisor convencional al streaming en sus smartphones. La combinación de todos estos factores está espoleando una demanda fuertemente creciente de servicios novedosos y muy intensivos en Mbps (HDTV, vídeo bajo demanda (VoG), gaming, etc.): el tráfico de datos ha crecido un ::: 65% entre los primeros cuatrimestres de 2015 y 2016. Además de la utilización de OFDM, LTE y Mobile-WiMAX tiene otros aspectos en común, como la posible integración de técnicas AMC (Adaptive Modulation and Cading) y MIMO (Multip/e􀀬lnput ond Multip/e-Output) para poder proveer conexiones más fiables y rápidas. Sin embargo, y a pesar de estas similitudes, LTE y Mobile-WiMAX constituyen soluciones tecnológicas muy complejas que exhiben numerosas diferencias. En particular, un elemento crucial que aumenta la dificultan inherente a ambas se encuentra se encuentra en su flexibilidad en el sentido de que se dejan abiertos muchos aspectos de configuración para que cada empresa pueda diseñar la opción que considere más adecuada. El rendimiento de estas redes depende pues de la forma en la que se soluciona el problema de optimización entre la adecuación de los recursos disponibles en cada configuración a los recursos consumidos por !os usuarios. En esta Tesis se realiza diferentes trabajos de investigación tendentes a: 1. Modelar de forma exacta la velocidad de datos (throughput) disponible para los usuarios. Esto requiere calcular en paralelo los recursos disponibles -una vez descontado el overhead -y los recursos demandados. 2. Calcular, utilizando la heurística anterior, !a capacidad (o número máximo de usuarios simultáneos, con diferentes perfiles de servicios, que puede soportar cada nodo de acceso, para cada configuración del sistema). La validez de los modelos obtenidos se ha probado de forma exitosa en una gran variedad de configuraciones posibles en ambas tecnologías, publicando !os resultados en varias revistas y congresos internacionales.es_ES
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.language.isoengen
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectHeurísticaes_ES
dc.subjectRadiocomunicacioneses_ES
dc.subjectComunicaciones móvileses_ES
dc.titleContribution to the Design and Operation of Advanced Mobile Communlcations Systemses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisen
dc.subject.ecienciaTelecomunicacioneses_ES
dc.subject.ecienciaTelecommunicactionen
dc.contributor.affiliationUniversidad de Alcalá. Departamento de Teoría de la Señal y Comunicacioneses_ES
dc.contributor.affiliationUniversidad de Alcalá. Programa de Doctorado en Tecnologías de la Información y las Comunicacioneses_ES
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionen
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen


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