INNOVACIÓN Y TECNOLOGIA
2016
INNOVACIÓN Y TECNOLOGIA
El Instituto de Electrónica Aplicada – IEA, se complace en presentar la revista “Innovación y Tecnología”, en su segunda edición electrónica que corresponde a la gestión 2016, el objetivo de la revista, es la difusión de los trabajos realizados por estudiantes de la Carrera de Ingeniería Electrónica, docentes y estudiantes investigadores del IEA, que está dirigida a la comunidad universitaria y sociedad en general. En este segundo número se presentan trabajos que se están realizando en el marco de las líneas de investigación del IEA, como ser: tecnología satelital, radiodifusión digital, aplicaciones de software de código abierto, que consideran los avances de los proyectos de nanosatelites y radio digital. Este número incluye también artículos de los trabajos presentados por estudiantes de la carrera de Ingeniería Electrónica en la Feria Estudiantil de Investigación, Innovación e Interacción Social de la UMSA, asimismo, artículos de los estudiantes investigadores del IEA y de la Carrera de Ingeniería Electrónica.
Wilber S. Flores Bustillos Director IEA
La opinión vertida en cada uno de los artículos es de responsabilidad de los autores, está prohibida la reproducción total o parcial por cualquier medio existente, sin la autorización del IEA y de sus autores.
ÍNDICE APLICACIÓN DE TÉCNICAS DE VISIÓN ARTIFICIAL PARA EL CONTEO AUTOMATIZADO DE LEUCOCITOS Jimmy Héctor Linares Ruiz, Jorge Antonio Nava Amador
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DISEÑO DE UN SISTEMA DE GESTIÓN PARA LA DIGITALIZACIÓN DE HISTORIAS CLÍNICAS EN EL ÁREA DE EMERGENCIAS DEL HOSPITAL DE CLÍNICAS 15 Néstor Raúl Romero Chavarría DISEÑO DE UNA INTERFAZ HOMBRE-COMPUTADOR BASADA EN SEÑALES DE EOG, APLICADO EN COMUNICACIÓN A TRAVÉS DE UN MONITOR 21 Álvarez Surci Américo, y Gonzales Laura Edgar DISEÑO DE UNA RED UNICAST Y MULTICAST ESCALABLE E IMPLEMENTACIÓN DE UN SERVIDOR DE VIDEO STREAMING PARA DAR SERVICIOS MULTIMEDIA EN LA CARRERA DE INGENIERÍA ELECTRÓNICA UMSA 27 Bruno Luis Villarroel Dávalos EL INTERNET DE LAS COSAS, UN MUNDO CONECTADO Alfonso Jorge Gallegos García LOS PROCESOS DE NACIMIENTO Y MUERTE APLICADOS A TELECOMUNICACIONES Edgar Gonzales Laura PROTOCOLO DE MEDICIONES DE INTERFERENCIAS DE TELEVISIÓN DIGITAL DE LA NORMA ISDB-TB CON ZONIFICACIÓN LA PAZ EL ALTO José Víctor Cari Nina
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REPETIDORES COMO SOLUCIÓN A PROBLEMAS DE MALA PROPAGACIÓN DE SEÑAL CELULAR 51 Ari Zurita, Álvaro Nino, Ari Zurita, Marco Leonel
SIMULADOR DE SISTEMAS ROBÓTICOS: UN CASO DE ESTUDIO EN SLAM Víctor H. Sillerico J.
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TECNOLOGÍA SATELITAL: PROYECTOS MULTIDISCIPLINARIOS DE INVESTIGACIÓN DEL INSTITUTO DE ELECTRÓNICA APLICADA E. Vino, J. Maydana, J. Torrez, W. Laura
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TRANSMISIÓN EXPERIMENTAL DE RADIO DIGITAL DRM CON SOFTWARE LIBRE 75 Juan Pablo Patón Mamani VIRTUALIZACIÓN DE SERVIDORES EN EL INSTITUTO DE ELECTRÓNICA APLICADA 81 Ramiro Vladimir Mora Miranda
Aplicación de Técnicas de Visión Artificial para el Conteo Automatizado de Leucocitos. Jimmy Hector Linares Ruiz Jorge Antonio Nava Amador
Carrera de Ingeniería Electrónica, Facultad de Ingeniería, Universidad Mayor de San Andrés jhlinares@umsa.com janava@umsa.com
RESUMEN El método tradicional para realizar el leucograma es mediante análisis manual microscópico e individual de las células blancas, este procedimiento tiene resultados imprecisos y períodos de espera que podrían mejorarse. Entonces, para garantizar la calidad del análisis y sus tiempos de realización, se plantea una solución para automatizar parcialmente el procedimiento, considerando técnicas de visión artificial. El sistema desarrollado contempla la adquisición manual de la imagen de una muestra, su preprocesamiento, la localización y segmentación de leucocitos, la extracción de características, y el reconocimiento y clasificación mediante una Red Neuronal Artificial para disponer del conteo correspondiente. PALABRAS CLAVES: Leucograma, Conteo Diferencial Automatizado, Procesamiento Digital de Imágenes, Segmentación de células Blancas, Extracción de Características, Redes Neuronales Artificiales. 1. INTRODUCCIÓN. El hemograma o cuadro hemático es una de las pruebas más solicitadas al laboratorio clínico, y sin duda alguna, la prueba de laboratorio que más aporta al clínico en la evaluación de un paciente [1], dicho examen consta de entre otros análisis, del leucograma, que corresponde al conteo diferencial de los leucocitos, éste se realiza mediante el conteo y la clasificación una a una de las células blancas vistas a través del microscopio, procedimiento lento y tedioso; sin embargo se han desarrollado diferentes soluciones con el fin de automatizar dicho análisis [3], [6], que en algunos casos han cumplido los requerimientos de precisión y tiempo, no obstante estas soluciones suelen ser costosas. Por otro lado, la ciudad de La Paz cuenta con una poblacional significativa [9], provocando la constante saturación de los servicios de salud [2], especialmente aquellos de niveles superiores donde se cuenta con servicios de atención especializada y servicios de diagnóstico complementario; esta situación impide que el paciente reciba una atención eficiente y oportuna. Es en ese entorno que el gobierno a través del Ministerio de Salud ha desarrollado el programa Mi Salud orientado a descentralizar y mejorar la atención en centros de salud de primer nivel; no obstante, debido a que dichos centros no
cuentan con los servicios especializados o servicios de diagnóstico complementarios, tienen que derivar a los pacientes a los hospitales de niveles superiores, como es el Hospital de Clínicas que brinda servicios a toda la población del departamento de La Paz, y que desde hace se puede evidenciar la constante saturación en la mayoría de sus servicios [2]. En estas circunstancias, este proyecto expone el desarrollo de un sistema que permite realizar el conteo de células blancas de forma automática, considerando como parámetro de calidad, el tiempo en el que se efectúa el conteo y la precisión que se alcanza en la clasificación. El sistema de conteo permitirá resolver mínimamente problemas como: • • •
Periodos de espera para obtener resultados. Precisión sujeta a restricciones subjetivas. Reducción de la carga laboral en los especialistas.
Además, debido a que el margen de error debe ser minimizado, el sistema tendría la capacidad de interacción, para que el laboratorista pueda realizar modificaciones y observaciones en los resultados de la clasificación, a fin de que se tengan resultados precisos y confiables.
1.1. Antecedentes.
La situación actual del Laboratorio de Hematología y Oncohematología en el Hospital de Clínicas, es desbordante, dado que aglutina a la mayoría de la población de pacientes con enfermedades hematológicas y oncohematológicas, y los mecanismos que emplean no son los suficientes para un trabajo de esta magnitud, específicamente el procedimiento utilizado para el análisis de los hemogramas y el conteo de leucocitos (leucograma), éste se apoya en el uso de un microscopio óptico y un dispositivo de conteo (Figura 1), con el que se procede a contar y diferenciar una a una las células que se observan a través del microscopio, situación que puede provocar rápidamente la fatiga en el profesional a cargo, y disminuir la calidad del trabajo, tanto en precisión como en tiempo[5].
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Figura 1. Fotografía del mecanismo para el conteo.
1.2. Planteamiento del Problema.
1.4. Justificación.
El Laboratorio de Hematología y Oncohematología que analiza los exámenes clínicos de todos los pacientes solicitantes, trabaja de manera ardua para abastecer oportunamente los exámenes solicitados ya sea de rutina o de emergencias; para dicho fin los métodos que utilizan son completamente manuales, esta condición tiene distintos efectos, como:
•
• •
•
Periodos de espera para la entrega de análisis de muestras, aplazando el diagnóstico y tratamiento oportuno del paciente. La precisión de la clasificación y conteo de las células puede verse afectado por el agotamiento del laboratorista a cargo, y otras circunstancias subjetivas. La cantidad de exámenes que se realizan y el tiempo que toma cada uno de ellos, está limitado por la capacidad del personal a cargo.
Estos aspectos afectan el desempeño de la unidad y consecuentemente el tratamiento oportuno de los pacientes. Además de lo expuesto anteriormente en referencia al procedimiento de trabajo para la obtención del leucograma en el Laboratorio de Hematología y Oncohematología del Hospital de Clínicas, se presentan desafíos académicos en ciernes, al tratar con el Procesamiento de Imágenes y Máquinas de Aprendizaje. Al tratarse de líneas de trabajo interdisciplinarias, es importante señalar que el procesamiento de imágenes aplicado a la segmentación de células de la sangre es un desafío para la investigación, debido a que de la revisión del estado del arte se puede concluir que no existen métodos validados completamente, sino distintos enfoques basados en técnicas multiespectrales y en sistemas de lógica difusa[10], los cuales han demostrado los mayores márgenes de precisión; el problema se halla fundamentalmente en las inconsistencias de iluminación y en la oclusión de las células, además que las mismas se llegan a encontrar mezcladas con otras células, con partículas de polvo, y otros; aspectos que se resolvieron en cierto grado con el sistema desarrollado.
1.3. Objetivo.
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El objetivo fue diseñar un sistema de conteo automatizado de leucocitos, a partir de la aplicación de métodos y técnicas que forman parte de la Visión Artificial, como el Procesamiento Digital de Imágenes, la Extracción de Características, y Máquinas de Aprendizaje; con la finalidad de reconocer y clasificar leucocitos, en imágenes tomadas a través de microscopios del Laboratorio de Hematología y Oncohematología del Hospital de Clínicas.
•
•
Será una herramienta para colaborar en el examen de sangre, inicialmente en el Laboratorio de Hematología del Hospital de Clínicas, contribuyendo al mejoramiento del servicio de leucogramas. Fortalece el conocimiento y la investigación con referencia a las técnicas y metodología aplicada en la Visión Artificial, tales como Procesamiento Digital de Señales, Extracción de Características, e Inteligencia Artificial aplicada al reconocimiento y clasificación de patrones. La propuesta de mejoras en la realización del examen de sangre representaría una potencial implicación económica favorable e indirecta para el sistema hospitalario, ya que aumentaría la cantidad de muestras procesadas y mejoraría la precisión de las mismas. Con el consiguiente ahorro en tiempo para el paciente, el especialista y el uso eficiente de los recursos.
2. METODOLOGÍA.
La metodología aplicada está basada en el desarrollo de sistemas electrónicos mediante RUP (Rational Unified Process) [18]. De sus fases se consideraron: • • • •
La evaluación de Requerimientos. El diseño del sistema. El desarrollo de un prototipo. Realización de pruebas.
2.1. Evaluación de los Requerimientos. La evaluación de los requerimientos consideró: •
•
•
El análisis e investigación de los aspectos inherentes al mecanismo que actualmente manejan los laboratoristas para realizar el conteo de células, concretamente relacionados con la caracterización de los leucocitos; La investigación del estado del arte en referencia a las técnicas de Procesamiento Digital de Imágenes e Inteligencia Artificial, relacionadas al conteo automatizado de células [4]; La identificación y evaluación de los componentes tecnológicos necesarios, los cuales permitieron recoger la información de campo;
3 •
•
La identificación y evaluación de las técnicas de procesamiento de imágenes [15], [16] para extraer automáticamente las características de las células blancas; La identificación y evaluación de los sistemas de inteligencia artificial que permitan clasificar las células.
2.1.1. Caracterización del Leucocito.
Las células blancas o leucocitos, son células móviles que se encuentran en la sangre transitoriamente, y tienen como función ejecutar la respuesta inmunitaria. El análisis de los leucocitos también denominado leucograma, brinda información fundamental en el diagnóstico de una amplia variedad de enfermedades y estados clínicos. Hacen parte de éste: 1) el recuento total de leucocitos el cual determina la concentración total de células blancas por unidad de volumen, y 2) el recuento diferencial de leucocitos que brinda información cualitativa y cuantitativa respecto a la concentración de subpoblaciones de células blancas en la sangre periférica 1. Las subpoblaciones de leucocitos [11] que se identifican en sangre periférica bajo condiciones normales son: Los neutrófilos segmentados, constituyen entre el 50 al 70% del total de leucocitos en sangre periférica.
Figura 2. Fotografía microscópica de un Neutrófilo Segmentado.
Los linfocitos, comprenden entre el 20 a 40 % del total en sangre periférica.
Figura 3. Fotografía Microscópica de un Linfocito.
Los monocitos, son leucocitos que comprenden entre el 3 al 11% del total en sangre periférica.
Figura 4. Fotografía microscópica de un Monocito.
Los Eosinófilos, son muy poco frecuentes, comprenden entre un 0 a un 5% del total en sangre periférica.
Figura 5. Fotografía Microscópica de un Eosinófilo.
Los basófilos, son los leucocitos menos numerosos comprendiendo entre un 0 a 1% en el frotis de sangre periférica, debido a este número tan reducido es muy difícil encontrarlo.
Figura 6. Fotografía microscópica de un Basófilo.
2.1.2. Técnicas de Visión Artificial.
Las técnicas y estrategias que se consideraron de la Visión Artificial, estuvieron apoyadas en reconocer las características propias de la aplicación a resolver, específicamente aquellas características que permiten al operador humano realizar esta tarea. En el entendido que la Visión Artificial busca imitar el desempeño humano a través del análisis de información visual para una aplicación específica. Este enfoque se vuelve potencialmente útil porque permite reconocer las técnicas adecuadas de Procesamiento Digital de Imágenes que permitirán segmentar al objeto, para lo que se tienen muchas técnicas de segmentación [15], [16], como umbralamiento de brillo o de color, bordes o contornos, regiones, emparejamiento, modelos de contorno activo, conectividad difusa, y otras. A partir de una imagen del objeto segmentado, es posible obtener información de características del objeto, esta etapa se denomina extracción de características [13], [15], [16] y permite llevar la información de una imagen a un vector característico, también denominado modelo relacional. El uso de Redes Neuronales Artificiales para el reconocimiento de patrones tiene una amplia aplicación dentro del campo de la medicina [3], [4], [5], [6]. Para desarrollar una aplicación basada en Redes Neuronales Artificiales inicialmente se requiere la elección de la estructura de la red, esta elección es delicada dado que de esto depende la cantidad de parámetros adaptativos que va a tener la red y por lo tanto el nivel de ajuste que alcanzara el sistema. Este aspecto es el principal inconveniente de aplicar las Redes Neuronales Artificiales, debido a que no
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La sangre periférica es aquella sangre que circula a través de vasos de calibre menor, los cuales se encuentran en zonas periféricas del cuerpo, tomando como punto de referencia el corazón.
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4 existen fundamentos formales para realizar una elección adecuada [13]. De la misma forma se debe elegir una función de activación, que para el caso de clasificación se sugiere el uso de funciones sigmoideas [13], [14] debido a que las mismas son diferenciables lo cual facilita el entrenamiento de la red, además de que permiten interpretar las salidas como términos de probabilidad. Posteriormente a la definición de la estructura y sus características, la red neuronal debe pasar a través de un procedimiento de aprendizaje supervisado, el cual optimiza una función de error basado en la variación de los parámetros adaptativos de la red. Este procedimiento requiere la elección de una función de error adecuada considerando los aspectos establecidos en [13], donde se exponen algunas opciones para distintos tipos de aplicación. Finalmente, el entrenamiento se realiza a través de un algoritmo de aprendizaje supervisado [17], que en general se basa en un método de optimización de la función error, con el fin de modificar adecuadamente los parámetros adaptativos.
3. DESCRIPCIÓN DEL SISTEMA.
Figura 8. Acoplamiento Cámara – Microscopio.
El pre-procesamiento de la imagen tiene que ver con el mejoramiento de la imagen capturada la cual inicialmente tiene una resolución de 4.608 x 2.592 pixeles; dicho procesamiento comprende el filtrado de la porción de la imagen que no contiene información respecto a las células.
Figura 9. Imagen Original Capturada.
Para este fin, se ubicaron los límites de la circunferencia, y se rescató el rectángulo de área máxima inscrito en la circunferencia (Figura 9), obteniendo una imagen resultante de un tamaño promedio de 1.945 x 1.945 pixeles.
Con todas las consideraciones metodológicas y los aspectos anteriormente citados, se definió la estructura del sistema (Figura 6), que se divide en cuatro etapas:
• • • •
La adquisición y el pre procesamiento de la imagen. La localización de las células blancas. La segmentación y la extracción de características La clasificación y el conteo.
Figura 10. Imagen Recortada a partir de la imagen original.
3.2. Localización de los leucocitos.
Para la segunda etapa, es necesario discriminar entre las los leucocitos, los eritrocitos y las plaquetas; para ello se emplearon técnicas de segmentación por umbralamiento adaptativo [15], el resultado final de esta etapa fueron imágenes individuales de los leucocitos.
Figura 7. Esquema de operación por etapas del sistema.
3.1. Adquisición procesamiento.
de
la
imagen
y
Pre
La adquisición de las imágenes se realizó de forma manual, a través de un microscopio marca Olimpus, modelo Vanox BH-2; y una cámara digital Sony modelo DSC-W730, con la cual se capturó una cantidad mínima de 40 imágenes por cada muestra. Adicionalmente surgió la necesidad de construir un acoplamiento que fijase el lente de la cámara al ocular del microscopio [8], dicho acoplamiento se ilustra en la Figura 8.
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Figura 11. En la parte izquierda se encuentra la imagen con los leucocitos localizados. En la parte derecha se ven los recortes de imagen de dichos leucocitos.
Existen casos donde dos o más leucocitos pueden estar muy próximos entre sí, o un leucocito puede tener un núcleo con porciones muy dispersas; para discriminar estos casos se utilizó una distancia de pixeles promedio entre regiones [7], si la distancia entre regiones es mayor el sistema define ambas regiones como células independientes, y en el caso de ser menor el sistema la constituye como una sola célula.
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3.3. Segmentación Características.
y
Extracción
de
Esta etapa es un procesamiento digital de señales de alto nivel, debido a que el resultado es un vector de características a partir de una imagen individual de un leucocito; produciendo una transformación y reducción de información, que surge desde una imagen de 3 canales de 8 bits cada una, de un tamaño promedio de 80 x 80 pixeles, a un vector de algunas decenas de números representativos que permiten llevar a cabo la clasificación. La segmentación tiene por finalidad eliminar los elementos ajenos al leucocito, los cuales se encuentran alrededor del mismo, y así aislar los componentes celulares de interés, es decir el citoplasma y el núcleo. Esto debido a que la extracción de características se facilita con la segmentación evitando tomar en cuenta regiones que no corresponden a la célula.
aproximado de entre tres a cinco minutos, hasta el punto donde se tiene los resultados del conteo listos para su impresión.
4. PRUEBAS Y RESULTADOS. 4.1. Pruebas de Funcionalidad.
Se verificó su funcionalidad, introduciendo al sistema una muestra completa que previamente fue analizada y clasificada manualmente; el sistema presentó los siguientes resultados:
Basófilos
Resultados Conteo Manual 112 47 27 12 0
TOTAL
198
Tabla1 Neutrófilos Linfocitos Monocitos Eosinófilos
Basófilos
Resultados Conteo Automatizado 111 50 26 11 0
TOTAL
198
Tabla 2 Neutrófilos Linfocitos Monocitos Eosinófilos
Tablas 1 y 2. Comparación de resultados del Conteo Manual y el Conteo Automatizado.
Con ello se verificó la funcionalidad del sistema comprobando la precisión del conteo automatizado con los resultados del conteo manual.
Figura 12.Ejemplos de Segmentación. Columna A. Imágenes originales. Columna B. Célula Segmentada. Columna C. Núcleo Segmentado. Columna D. Contorno del Núcleo.
Para la extracción de características se adoptaron características de color, forma, tamaño y textura [16], la elección de las características se realizó considerando los aspectos establecidos en [11], [12], donde se exponen detalladamente las características principales de cada subpoblación de leucocitos para su identificación visual.
3.4. Sistema de Clasificación.
Para la clasificación se utilizó una Red Neuronal Artificial del tipo FeedForward (alimentación hacia adelante), entrenada mediante el algoritmo de aprendizaje supervisado Scaled Conjugated Gradient - SCG (Gradiente Conjugado Escalado) [17], cuya característica principal es su velocidad de convergencia. Adicionalmente se eligió la utilización de la función de error de Cross Entropy (Entropía Cruzada), porque que es adecuada para esta aplicación [15]. El sistema realiza la clasificación entre seis diferentes clases, las cuales son: Neutrófilos, Linfocitos, Monocitos, Eosinófilos, Basófilos y Artefactos; estos últimos se refieren a elementos no identificados como partículas de polvo, manchas producidas por un rotulado erróneo, irregularidades en el portaobjetos, y otros. El sistema para la ejecución de todas las etapas excluyendo la adquisición, tiene un costo computacional en tiempo
Figura 13.Interfaz Gráfica de Usuario.
Los resultados obtenidos son mostrados en una interfaz, donde adicionalmente se pueden verificar y corregir errores en la clasificación. Los resultados de la clasificación son presentados en forma tabular para posteriormente pasar a un reporte con el formato dispuesto por el laboratorio. El desempeño del sistema de clasificación se puede analizar en la siguiente Matriz de Confusión: Clasificación Automatizada Matriz de Confusión Neutrofilos Linfocitos Monocitos Eosinofilos Basofilos Neutrofilos 111 0 1 0 0 Linfocitos 0 46 1 0 0 Monocitos 0 3 24 0 0 Clasif. Real Eosinófilos 0 1 0 11 0 Basófilos 0 0 0 0 0 TOTAL 111 50 26 11 0
TOTAL 112 47 27 12 0 198
Tabla 3. Matriz de Confusión del resultado de la clasificación para la muestra.
4.2. Resultados Generales. En la verificación de resultados se utilizaron cuatro muestras diferentes con más de doscientas imágenes
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6 capturadas, contabilizando más de ochocientas células diferentes. Los resultados exitosos y erróneos obtenidos se resumen en la siguiente tabla:
N° Muestra 1 Muestra 2 Muestra 3 Muestra 4 TOTAL
Resumen de Resultados Clasificacion Automatizada Clasificacin Clasificación Cantidad Exitosa Erronea Total Cantidad Porcentaje Cantidad Porcentaje TOTAL 192 96,97 6 3,03 198 214 94,69 12 5,31 226 209 94,57 12 5,43 221 171 93,44 12 6,56 183 786 94,93 42 5,07 828
Tabla 4. Precisión del sistema para cada muestra de prueba.
4.3. Evaluación del Examen Clínico. Las especificaciones de desempeño utilizadas para evaluar un examen clínico se basan en dos medidas estadísticas, estas medidas de desempeño se basan en pruebas binarias. Entonces el enfoque empleado fue en el análisis de la subpoblación de leucocitos A y la existencia de una subpoblación de leucocitos B, de esta manera: •
•
La Sensibilidad a los leucocitos A se mide a partir de la proporción de leucocitos A exitosamente clasificados, respecto del total de leucocitos A que existen en la muestra; y su interpretación corresponde a la proporción de leucocitos A que son correctamente clasificados. La Especificidad a los leucocitos A se mide a partir de la proporción de los leucocitos que no son tipo A (leucocitos B), que no han sido clasificados erróneamente como leucocitos A; su interpretación corresponde a la proporción de leucocitos de otras subpoblaciones (leucocitos B), que en la clasificación no se confunden con los leucocitos A. De esta forma se tienen los siguientes resultados: Sensibilidad Especificidad Neutrofilos 95,76 97,61 Linfocitos 98,05 98,04 Monocitos 66,67 99,47 Eosinófilos 92,00 99,24 Basófilos 100,00 97,17
Tabla 4. Medidas de Sensibilidad y Especificidad para todas las subpoblaciones de leucocitos expresadas en tanto por cien.
4.4. Costo Computacional en Tiempo por muestra. En tanto que en el procedimiento del conteo manual hasta el llenado del informe, consume un aproximado de entre 3 a 7 minutos, dependiendo de la experiencia del operador; en el caso del sistema automatizado, posteriormente a la adquisición manual de las imágenes, se consume la misma cantidad de tiempo que en el caso del sistema (en función de la cantidad de imágenes que se procesan por muestra, en promedio 50 imágenes/muestra); sin embargo, un procesamiento por lotes de muestras, permitiría que el rendimiento del sistema sea elevado en la variable tiempo.
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5. CONCLUSIONES RECOMENDACIONES.
Y
• El procedimiento seguido ha permitido obtener un sistema funcional que permite desarrollar la automatización del conteo de células blancas en muestras de sangre humana, a través de la aplicación de Visión Artificial. • Los niveles de precisión alcanzados son satisfactorios, tomando en cuenta que el conteo se proyectan como valores absolutos y no como estimaciones a partir de una muestra reducida (cien células en el conteo manual). • Los niveles de sensibilidad y especificidad son aceptables excluyendo el caso de los monocitos para lo cual se recomienda analizar características que permitan una diferenciación óptima del resto de las subpoblaciones de leucocitos. • Las técnicas de Procesamiento de Imágenes aplicadas han sido seleccionadas, de manera que el sistema responda adecuadamente frente a variaciones en la fuente de iluminación del microscopio y cambios en la coloración provocada por la tinción; esto debido a que ambas características son las principales fuentes de incertidumbre en este tipo de análisis. Entre las recomendaciones se tiene: • Aplicar el procesamiento por lotes de muestras, para incrementar el desempeño en tiempo de ejecución. • Investigar la etapa para la realizar la adquisición automatizada [4], donde se identificó principalmente un posicionado del microscopio automático y un mecanismo para el auto enfoque del microscopio.
6. AGRADECIMIENTOS.
Los autores desean agradecer la ayuda del Dr. Omar Rodas Director de la Jefatura de Enseñanza del Hospital de Clínicas, la Dra. Mónica Guzmán Directora de la Unidad de Hematología y Oncohematología del Hospital de Clínicas y de ambos operadores de laboratorio de dicha unidad por su soporte durante la toma de muestras y por las dudas aclaradas
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Diseño de un sistema de gestión para la digitalización de historias clínicas en el área de emergencias del hospital de clínicas Néstor Raúl Romero Chavarría
Carrera de Ingeniería Electrónica, Universidad Mayor de San Andrés La Paz, Bolivia nestor.rrc@gmail.com
Abstract– En este documento se describe el diseño de un sistema informático que permite el almacenamiento y administración de expedientes clínicos, o historias clínicas, generados en un centro hospitalario; con aplicación en el área de Emergencias del Hospital de Clínicas de La Paz. El acceso a este sistema se limita a personal médico del centro hospitalario y tiene por objetivo facilitar y ampliar la disponibilidad de las historias clínicas posibilitando el acceso a las mismas desde cualquier terminal que cuente con acceso a la red del hospital. Adicionalmente se propone un diseño a grandes rasgos de un Centro de Datos para una red hospitalaria nacional.
I. INTRODUCCIÓN Una historia clínica consiste en un formulario en el cual el médico registra la información más relevante a la enfermedad o problema que aqueja a un determinado paciente. En una historia clínica se almacenan los datos personales del paciente, las condiciones en las que éste ingreso al hospital anotando el tipo de mal que le aqueja, el área del cuerpo sobre la cual se presenta el problema y las observaciones del médico que realizó la revisión. Dependiendo de la especialidad o del hospital que realice este registro existen datos adicionales que pueden ser tomados en cuenta según el médico responsable del llenado crea conveniente, esto se debe a que no existe un formato definido por algún ente regulador. Sin embargo, el uso de historias clínicas es imprescindible para el desempeño de la labor de un médico, para realizar un correcto seguimiento del estado, tratamiento y evolución de un paciente. Esta situación exige por tanto contar con información útil, actual y fidedigna.
A. Antecedentes Actualmente las historias clínicas son documentos físicos que conserva el hospital y que demandan una gran cantidad de espacio para su almacenamiento debido a la elevada cantidad de registros que se realizan diariamente. En el sistema actual de almacenamiento mediante el uso de ficheros que ocupan bastante espacio se hace dificultosa la tarea del personal del hospital de buscar un registro en particular cuando un paciente no presenta actividad constante, llegando en algunos casos a perderse la información de pacientes que se ausentan del hospital por largos períodos de tiempo. Tras un tiempo de estudio del sistema de almacenamiento de Historias Clínicas en varios Centros de Salud de la ciudad de La Paz se puede observar lo siguiente:
• • • • • • • • • •
Existe un problema en el método de almacenamiento de historias clínicas. Las enfermeras pierden tiempo al buscar las historias clínicas. Los pacientes tardan en ser atendidos. Existe un riesgo de duplicación de historias clínicas. Las historias clínicas corren riesgo de perderse. Obtener datos estadísticos de las historias para obtener datos a futuro es demasiado complicado. Cada cierto tiempo las enfermeras deben revisar las historias clínicas para asegurarse de que las historias clínicas no se repitan. Los médicos no pueden acceder con facilidad a las historias clínicas y no tienen certeza de la información médica del paciente. Dado que un paciente puede tener una única historia clínica existe un serio problema de disponibilidad de la información. Pueden existir problemas de interpretación de la información cuando la historia clínica es revisada por varios médicos.
Ante esta situación tanto a nivel nacional como internacional se han realizado en los últimos años diferentes propuestas de implementación de sistemas que resuelvan la problemática del manejo de registros en formato físico. A continuación, se mencionan algunas de las más importantes: 1) Propuestas a nivel internacional: En Estados Unidos la integración de los hospitales mediante registros digitalizados (EHR, Electronic Health Records) se desarrolla desde la década de los 90s. Con la finalidad de lograr una completa compatibilidad en los datos generados por cada hospital se estableció el estándar HL7 (Health Level 7), que relaciona las bases de datos con el lenguaje estructurado XML de forma que independientemente del formato que emplee cada Hospital los datos son compatibles para su transferencia a otros centros. Similar al caso de Estados Unidos se pueden mencionar proyectos como EpSOS en la Unión europea que fue puesto en marcha el 2011, Epicrisis en Argentina, y la historia clínica Florence en Chile. 2) Propuestas a nivel nacional: Dentro del territorio de Bolivia se tiene conocimiento de algunos emprendimientos particulares que responden en su mayoría a centros de salud privados, donde la disponibilidad de recursos económicos permite la elaboración y ejecución de proyectos de elevada inversión con la intención de mejorar sus servicios. Como ejemplos podemos mencionar los casos del Hospital Arco Iris, la Caja Petrolera de Salud, el Hospital Los Pinos, y La Caja de Salud de la Banca Privada de Chuquisaca. Sin
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embargo, se puede afirmar que en Bolivia aún no existe una política real de interconexión y/o informatización de centros de salud orientada a la integración de servicios como en otros países.
B. Objetivo del Proyecto Diseñar un sistema de gestión que permita digitalizar la información generada a través de historias clínicas y almacenarla en un Centro de Datos permitiendo un mejor manejo y control de la información generada, y como caso de estudio la aplicación del sistema en el área de Emergencias del Hospital de Clínicas.
C. Justificación •
• • • •
II.
El uso de historias clínicas en formato físico no permite que la información que contienen estos esté disponibles en dos lugares al mismo tiempo, a diferencia de medios digitales que pueden ser compartidos. Es necesario recurrir a un archivero para encontrar las historias clínicas lo que retrasa y dificulta la atención al paciente. Las historias clínicas se ven expuestas a pérdidas causadas por: desastres catastróficos (incendios, inundaciones, etc.) y al desgaste natural con el paso del tiempo. Bolivia no puede quedar al margen de la integración y evolución de los sistemas de información que administran las historias clínicas. Se reduce el espacio necesario para el almacenamiento de la información, espacio que puede ser mejor utilizado en la atención de pacientes.
ANÁLISIS DE REQUERIMIENTOS
Para la implementación de un prototipo del sistema de gestión de Historias Clínicas se tomó como caso de estudio la Unidad de Emergencias del Hospital de Clínicas de la ciudad de La Paz, por la facilidad de acceso y elevada asistencia de pacientes a este hospital que hacen que el llenado de historias clínicas sea un trabajo adicional que consume bastante tiempo al personal de atención. El Hospital de Clínicas tiene instalada una red de topología árbol puesta en funcionamiento en el año 2007 que interconecta 80 computadoras ubicadas principalmente en el área administrativa del complejo y en las jefaturas de cada unidad. El uso de estos equipos está orientado básicamente a la gestión administrativa del hospital, elaboración de informes, sistema de facturación entre otros.
Fig. 1Red de topología árbol
A. Requerimientos de Llenado de la Historia Clínica • • •
El llenado de registros debe ser ágil e intuitivo de forma que el tiempo de llenado se reduzca en comparación con el llenado de historias clínicas en formato físico. Debe ser permitido sólo a personal médico capacitado. Debe permitir una atención eficaz al paciente evaluándolo en base a los antecedentes de su registro.
B. Requerimientos para el Software de Gestión • • • •
• • •
Debe garantizar la confidencialidad de los datos. Debe validar al personal médico mediante el uso de un usuario y contraseña. Debe ser capaz de detectar duplicación de datos. Los datos contenidos en la base de datos deben poder ser visualizados por cualquier miembro del personal médico que los requiera a solicitud del paciente y en cualquier momento y terminal de la red interna de la unidad. Los datos contenidos en la base de datos deben poder ser modificados una única vez y solamente por la misma persona que los introdujo. Debe contar con la posibilidad de elaborar graficas estadísticas en base a los datos almacenados en el servidor. El personal de administración del sistema debe tener capacidad de respuesta inmediata frente a fallas y debe estar capacitado en el manejo de bases de datos, administración y configuración de servidores y aplicaciones web, entre otros.
El software escogido para el desarrollo e implementación del sistema se detalla a continuación: •
• •
Software propietario o Sistema operativo Windows XP y Windows 7 o Base de datos SQL Server 2008 R2 Management Studio o Internet Explorer Software propietario de uso gratuito o Google Chrome o JFreeChart Software libre o Servidor Apache Tomcat 7.0.50 o Java Development Kit JDK 1.7.0_51 o Entorno de desarrollo IDE Netbeans 7.2.1 o Mozilla Firefox o Safari o Adobe flash player
C. Requerimientos de Hardware para la Red La red interna para el área de Emergencias del Hospital de Clínicas tendría que contar con el siguiente equipamiento para la implementación del sistema: • •
16
Un equipo servidor y base de datos para alojar la aplicación Computadoras de escritorio que funcionen como terminales de la red distribuidas de la siguiente manera: o Un terminal al ingreso para la distribución de pacientes al personal médico.
o
•
III.
Un terminal por cada médico que realice la consulta de los pacientes. o Un terminal en el área de jefatura para la supervisión del sistema. o Un terminal para administración del servidor y la base de datos. Adicionalmente se pueden incluir a la red enrutadores inalámbricos que permitan el acceso a la red a través de computadoras portátiles, tablets y smartphones, para dar mayor facilidad de acceso a la información al personal médico.
DESARROLLO DEL PROYECTO
A. Diseño Conceptual, Caso de Estudio Hospital de Clínicas La interacción del sistema de gestión propuesto con el médico se puede representar mediante los siguientes casos de uso: TABLA I CASO DE USO: CONSULTA MÉDICA
Acción del Actor
Respuesta del Sistema
1) El paciente llega al hospital
2) El triage recibe al paciente y lo envía al médico correspondiente 4) El médico anota los datos del paciente
3) El paciente encuentra al médico y le describe su situación
8) El paciente recibe la receta y sale del consultorio
5) El médico realiza un examen físico del paciente 6) El médico emite un diagnóstico 7) El médico extiende una receta
Cursos alternos 7) El médico indica al paciente que debe internarse
9) El médico inicia una nueva consulta
B. Diseño del Sistema de Gestión 1) Base de datos: El gestor de bases de datos empleado es SQL Server 2008 alojado en el equipo servidor de la red local. Las conexiones a la base de datos se realizan mediante el gestor de conexiones de Windows ODBC. La base de datos creada para la aplicación se denomina Historias_Clinicas, y está compuesta de la tabla Personal de ocho campos, la tabla Paciente de quince campos y la tabla Consulta de cuarenta y cinco campos. 2) Servidor Apache Tomcat: Para la elaboración de este proyecto el servidor escogido es Jakarta Tomcat de Apache en su versión 7.0.50 (última versión disponible a febrero 2014) debido a que éste soporta aplicaciones web en lenguaje Java (que es el lenguaje de la aplicación del proyecto) y además es de distribución gratuita, lo que lo hace fácilmente accesible. 3) Proyecto web en Netbeans 7.2.1: El proyecto web desarrollado en Netbeans cuenta con archivos de cuatro extensiones diferentes que desarrollan tareas específicas. El total de páginas desarrolladas para el proyecto es de 62. En la siguiente tabla se resume el tipo de archivos empleados. TABLA III RESUMEN DE ARCHIVOS DEL SISTEMA HCE
Extensión XHTML
Lenguajes HTML
JSP
Java + HTML
JS
Javascript
CSS
CSS
TABLA II CASO DE USO: LLENADO DE HCE
Acción del Actor
Respuesta del Sistema
1) El médico recibe a un paciente y entra al Sistema HCE 3) El médico ingresa su nombre de usuario y contraseña 5) El médico introduce los datos personales del paciente
2) El sistema pide nombre de usuario y contraseña
7) El médico introduce los datos de la consulta del paciente 9)El médico cierra la sesión
4) Se despliega la pantalla de inicio 6) El sistema verifica que el usuario es nuevo y guarda los datos 8) Se guardan los datos y se despliega la pantalla de inicio
Cursos alternos 4) Nombre de usuario o contraseña incorrectos 6) El usuario no es nuevo, se cargan los datos del paciente 8) Existe algún error en los datos, se despliega un mensaje
Descripción Contiene la página de presentación del sistema Permite la interacción de formularios de historias clínicas con la base de datos SQL Se componen de funciones que facilitan la interacción del usuario con los formularios de historias clínicas Permite la estilización de las páginas definiendo posiciones, colores, y otros parámetros relacionados con la estética de las páginas.
C. Diseño del Centro de Datos 1) Cantidad de datos para almacenamiento: Inicialmente el centro de datos debe contar con la capacidad para almacenar los registros de consultas del total de habitantes del territorio nacional cuyo dato más reciente según el Instituto Nacional de Estadística es de 10’426,155 habitantes en el año 2010 o 11’410,653 para 2015. Considerando este total de habitantes 11’410,653 se requerirían 11’410,653 Mb de almacenamiento que es igual a 10.88 Tb. Haciendo una proyección a 10 años el total de registros sería de 14’568,171 equivalente a 13.89 Tb, que representa un crecimiento de 27.7%
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2) Espacio requerido (dimensiones del terreno): Según la cantidad de espacio necesario para el almacenamiento de datos y la proyección de crecimiento, calculados anteriormente se propone de inicio contar con espacio para cuatro gabinetes. La estimación del terreno resultante se detalla en la siguiente tabla. TABLA IV ESTIMACIÓN DE DIMENSIONES DEL TERRENO
Espacio de rack 4 gabinetes Infraestructura de las instalaciones (1- 2) x área de gabinetes Área de descarga (0.10 – 0.15) x área de gabinetes Laboratorio de configuración y pruebas Telecom/Carriers/NOC/Seguridad (1 – 1.5) x área de gabinetes Cuarto de conferencias, comedor: Subtotal Circulación (35 %) Total
4 x 4.65 = 19 m2 38 m2
Con el propósito de integrar la información de todo centro de salud dentro del territorio nacional se propone la estructura de una red WAN nacional cuyos componentes son todas las entidades que forman parte del sistema de salud actual de Bolivia. La red WAN nacional contaría con dos Centros de Datos, uno primario y uno de respaldo o secundario por motivos de seguridad y disponibilidad de la información. Estos dos Centros de Datos estarían a cargo del Ministerio de Salud, como directo responsable de su monitoreo y mantenimiento, y se conectarían a la red nacional mediante internet.
3 m2 29 m2
En cada departamento el Servicio Departamental de Salud (SEDES) contaría con una base de datos correspondiente a su jurisdicción, que se actualizaría con la actividad de cada Centro de Salud, para posteriormente trasladar la información recién generada al Centro de Datos.
m2 92 m2 33 m2 125 m2
Cada Centro de Salud contaría con un sistema de información que mediante una conexión a internet accedería a la base de datos del SEDES correspondiente para el almacenamiento y consulta de historias clínicas.
D. Diseño Conceptual de una Red WAN Nacional
Con estas consideraciones la red WAN propuesta se muestra en la siguiente imagen:
3 m2
Fig 2. Diagrama de la red nacional WAN propuesta
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IV. •
• • •
•
•
CONCLUSIONES
Los sistemas actuales de administración de historias clínicas en el territorio nacional y particularmente en el Hospital de Clínicas no son ni eficientes ni eficaces, por lo que existe el riesgo de manipular incorrectamente la información. El sistema diseñado cumple con las funcionalidades básicas requeridas por un centro de salud para el almacenamiento de historiales clínicos. El sistema se desarrolló de tal forma que fuese escalable y pueda dar servicio a todo el complejo hospitalario sin la necesidad de reprogramar todo el sistema. La ampliación de la cobertura del sistema a varios centros de salud con varios sistemas diferentes requiere del empleo de normas y estándares internacionales para la convergencia de la información. Para un centro de salud con afluencia elevada de pacientes se requiere de un servidor de mayor capacidad de procesamiento y almacenamiento para que el sistema pueda mantener un funcionamiento óptimo ante una elevada demanda. El personal médico y administrativo que utilice el sistema debe ser previamente capacitado para conocer todas las características del sistema y aprovechar de mejor manera sus funcionalidades.
RECONOCIMIENTOS Al tutor de este proyecto de grado, Ing. Marcelo Ramírez, al Director de Carrera Javier Sanabria y a los miembros del tribunal docente Ing. Ramiro Puch y Lic. Juan Contreras por el apoyo y consejo brindado durante la elaboración del documento final.
REFERENCIAS [1] Sistema de Salud de Bolivia, Carmen Ledo, PhD, René Soria, MC, MSP, AS. [2] El Sistema de Historia Clínica Digital del SNS, Ministerio de sanidad y política social, España [3] Centro de Datos guía de diseño, CORNING LANscape [4] Norma ICREA-Std-131-2013 2da. Edición, www.icreainternational.org/nuevoportal/documentos/FeERRATAS.pdf [5] Definición de aspectos eléctricos (UPS y Grupo Generador) http://www.itescam.edu.mx/principal/sylabus/fpdb/recursos/r 84313.PDF
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Diseño de una Interfaz Hombre-Computador Basada en Señales de EOG, Aplicado en Comunicación a Través de un Monitor Álvarez Surci Américo, y Gonzales Laura Edgar americo.etn@gmail.com edgarcatavi@hotmail.com
Resumen— En este trabajo se presenta el diseño de un sistema de registros de movimientos oculares mediante Electrooculografía (EOG) para posteriormente obtener consignas de control utilizadas en la selección de “ideas” para la comunicación a través de un monitor, ofreciendo una alternativa de comunicación a personas con discapacidad vocal o en estado de parálisis que no hayan perdido la función de seguimiento visual, para este fin se utiliza una serie de bio-electrodos ubicados en las cercanías de los ojos para registrar los potenciales generados por el dipolo eléctrico ocular que está en el rango de micro-voltios diseñando la electrónica analógica y digital para poder adquirir estas señales y procesarlas considerando las características en frecuencia, amplitud, tiempo de latencia y otras características que este tipo de bio-señal EOG presenta entre sus características. Además de realizar el procesamiento de señales la computadora este ofrece un entorno gráfico con alertas sonoras para que el receptor pueda realizar alguna acción a la idea transmitida por el usuario del interfaz, proponiendo un prototipo “Plug and Play” que tiene la principal característica de no requerir tiempos prolongados de aprendizaje como otras interfaces que utilizan bio-señales, representando esto mayores ventajas. Índices— Electrooculografía, Electrooculograma, Interfaz Hombre Computadora, Comunicación Alternativa, EOG, HCI, Bio-señales.
I. INTRODUCCIÓN El cuerpo requiere de sistemas de medida para poder obtener información realizando acciones determinadas a cada evento que ocurra ya sea dentro del mismo o en su exterior, siendo estos sistemas de medida una combinación de una serie de sensores especializados y varios elementos. Uno de estos sistemas de medida es el Ojo humano el cual, a través de músculos oculares, sistema de lentes, fotorreceptores y elementos estructurales puede llegar a percibir imágenes y traducirlos luego en información eléctrica enviada al sistema de procesamiento (cerebro). Para que el ojo humano por ejemplo envié la imagen de algún objeto en forma de señal eléctrica al cerebro para su procesamiento se debe primeramente fijar la mirada con dirección hacia el objeto, para de esta manera poder "observarlo", interviniendo en este simple hecho de mover los
ojos una serie de elementos produciendo una serie de fenómenos eléctricos los cuales pueden ser registrados por diferentes técnicas: - Electrooculografía (EOG): Medida de potencial eléctrico que existe entre la córnea y la retina. - Electromiografía (EMG): Medida de la actividad eléctrica producida por los músculos. - Electrorretinografía (ERG): Medida de potenciales generados por la actividad electro-fisiológica de las células de la retina producto de estímulos visuales. - Electroencefalografía (EEG): Medida de la actividad eléctrica cerebral. Eligiendo trabajar con señales EOG para el desarrollo de una HCI basando esta elección en el análisis realizado en la Tesis Doctoral de Albano Carrera González [14] en la que presenta una comparativa de HCI aplicadas a tecnologías de rehabilitación. Además, que este tipo de registros cuenta con un índice de confiabilidad del 95% [15] que representaría poder contar con un dispositivo “Plug and Play”. II. ELECTROOCULOGRAFÍA - EOG Según el diccionario de términos Médicos de la Universidad de Navarra: “La Electrooculografía es una prueba electrofisiológica que recoge las alteraciones del potencial de la retina en reposo y las producidas por el movimiento ocular o la estimulación luminosa”. Este potencial es registrado por una prueba de EOG, generado por la retina a través de una serie de procesos ópticos y fotoquímicos en el proceso de la visión. La luz penetra al ojo por la pupila, abertura situada en el polo anterior y central del globo ocular. El diámetro de esta abertura está controlado por los músculos del iris, siendo el iris el diafragma que controla la cantidad de luz que ingresa al ojo. Posteriormente la luz debe de pasar por unos lentes para poder enfocar la imagen sobre las células receptoras, siendo la córnea el primer lente de tipo convexo seguido del cristalino el cual es de forma biconvexa, siendo este sistema de lentes capaz de dirigir la luz. Una vez que la luz pasa por el sistema de lentes y por los medios acuosos del ojo (humor Vítreo) llega al polo posterior del ojo donde se encuentra la retina [6] compuesta por dos tipos de fotorreceptores: los conos y los bastones y es ahí donde realmente se realiza el proceso de la visión debido a que estas células nerviosas receptoras son sensibles a la luz, donde las imágenes energéticas transportadas por la luz se convierten en señales de pequeños impulsos electroquímicos que
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conducidas por el nervio Ăłptico, son transmitidas a la parte posterior del cerebro para su interpretaciĂłn significativa [9]. En los fotorreceptores fluye una corriente elĂŠctrica continua (corriente oscura) desde el segmento interno al segmento externo por el exterior de la membrana celular y del segmento externo al interno por el interior, haciendo mĂĄs positivo el potencial de la membrana del fotorreceptor (banda sinĂĄptica) permitiendo una continua liberaciĂłn de neuro-transmisores (Glutamato) permitiendo mayor sinapsis entre el fotorreceptor y el nervio Ăłptico. En consecuencia, la capa externa que sobresale de la retina es negativa, teniendo un gradiente constante de potencial [12]. Esta diferencia a los lados de la membrana celular constituye un diferencial de potencial que genera un campo elĂŠctrico que puede ser registrado. Como resultado se puede considerar al globo ocular como un dipolo elĂŠctrico donde la parte posterior del ojo (retina) es elĂŠctricamente negativa respecto a la zona de la cĂłrnea que serĂa elĂŠctricamente positiva generando una seĂąal para EOG que puede ser registrada [10].
en general tienen una amplitud comprendida en el rango de 50đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡ a 3500đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡, con un rango de frecuencia de đ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇ − 100đ??ťđ??ťđ??ťđ??ťđ??ťđ??ťđ??ťđ??ť [1]. TABLA I PARĂ METROS PRINCIPALES DE EOG Y EL MOVIMIENTO SACĂ DICO. EOG: 50đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡ − 3500 đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡ [1] đ??´đ??´đ??´đ??´đ?‘’đ?‘’đ?‘’đ?‘’đ?‘’đ?‘’đ?‘’đ?‘’đ?‘’đ?‘’đ?‘’đ?‘’ Amplitud SacĂĄdico: 0.4 mV − 1 mV 0.4 mV − đ??´đ??´đ??´đ??´đ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?‘ 1 mV[2]. feog
Frecuencia
fsac
Velocidad
vgo
Angular
vmax
Ă rea de Comportamiento Lineal DuraciĂłn Latencia
R lin dsac tL
EOG: DC − 100Hz[1].
SacĂĄdico (Blink): 1 − 10Hz. Referido
en [2] un rango sacĂĄdico voluntario experimental 5 − 9Hz. EOG: 1 − 30 °⠄s [2].
Sacådico (Blink): 400 °⠄s como
velocidad MĂĄxima[3].
EOG-SacĂĄdico: −38.7° a + 30.7°[5].
Variando aproximadamente 20ÂľV por
grado[3].
SacĂĄdico: 30ms − 120ms con una duraciĂłn media de 80ms[3].
SacĂĄdico: 180 − 300ms [16].
III. DISEĂ‘O DE LA INTERFAZ BASADA EN EOG
Fig. 1. El Ojo como Dipolo ElĂŠctrico. LĂneas del campo elĂŠctrico.
La prueba de EOG recoge las alteraciones del potencial en la retina producidas por el movimiento ocular. DistinguiĂŠndose cinco movimientos oculares independientes: dos que estabilizan el ojo durante el movimiento de la cabeza (sistema vestibular y sistema de movimientos opto-cinĂŠticos); y tres para fijaciĂłn del objeto de interĂŠs (sistema de sacudidas, sistema de persecuciĂłn uniforme y el sistema de convergencia) [10]. El movimiento ocular utilizado en este trabajo, es el de FijaciĂłn, en especĂfico el movimiento sacĂĄdico. El rasgo mĂĄs distintivo de un SacĂĄdico en EOG es la amplitud que el sacĂĄdico presenta, relacionada intrĂnsecamente con el Angulo de movimiento del globo ocular [15]. A mayor ĂĄngulo de movimiento ocular mayor amplitud de seĂąal sacĂĄdico registrado en EOG. El movimiento de los ojos es registrado usualmente con 5 electrodos, utilizados de la siguiente manera: - Dos electrodos para el registro del movimiento horizontal (DH – DerivaciĂłn Horizontal), situados usualmente en las sienes de la persona. - Dos electrodos para el registro del movimiento vertical (DV – DerivaciĂłn Vertical), uno encima de la ceja y otro en el maxilar superior (bajo el parpado). - Un electrodo de referencia, generalmente ubicado en un ĂĄrea “inactivaâ€? como el lĂłbulo de la oreja, la mastoides u otro Las seĂąales registradas de EOG varĂan de persona a persona,
22
El realizar una interfaz que utilice alguna bio-seĂąal, como las seĂąales electrooculograficas, requiere en general de una serie de elementos para poder obtener la carga Ăştil de la seĂąal [4]-[13]-[15] teniendo generalmente una interfaz las siguientes etapas: etapa de amplificaciĂłn, conversiĂłn A/D, procesamiento de seĂąales, extracciĂłn de caracterĂsticas Ăştiles, algoritmos de traducciĂłn, sistema de monitoreo o dispositivo de control y un sistema de realimentaciĂłn [11]. Amplificador de InstrumentaciĂłn Pre-Amplificador Diferencial
Acondicionamie nto de SeĂąal
Filtro Pasa Banda
Amplificador
Conversor A/D
APLICACIĂ“N
Fig. 2. Diagrama del Hardware del Interfaz.
A. Pre-Amplificador Diferencial La ganancia (G) viene en función de un resistor (Rg), que viene conectado en el INA114 entre los pines 1 y 8, obedeciendo la ecuación: 50ΚΊ G=1+ Rg Ajustando la ganancia con una resistencia R g , utilizando en
el diseño una resistencia R g = 2.7ΚΩ, para de esta manera conseguir aproximadamente un factor de ganancia de 20. Para evitar las posibles descargas electrostáticas, se implementa una protección con diodos a la entrada del sistema. B. Filtro Pasa Banda Para la implementación del filtro pasa banda se optara en este trabajo en colocar dos filtros en serie: un filtro pasa altos (fPA) y un filtro pasa Bajos (fPB), optando por esta manera de diseño, por la complejidad presentada en el Filtro pasa altos por tener que llegar a la frecuencia de corte súbitamente y contar además con una respuesta plana sin sobresaltos ni oscilaciones en comparación del Filtro baja Bajos que la única condición observada es que no tenga oscilaciones con una respuesta plana, sin que el factor de la frecuencia de corte sea crítico. Filtro Pasa Bajos: Como esta frecuencia de corte de 10Hz no es decisiva en el diseño del sistema para la aplicación planteada se utilizará un filtro Butterworth, que por trabajar en baja frecuencia y tener bajo orden no presentará las oscilaciones. Filtro Pasa Altos: La frecuencia de corte inferior es de 1Hz siendo la frecuencia de corte y el posible sobresalto factores significativos en el diseño de la interfaz, por tal razón se optará con un filtrado de quinto orden Bessel, que no presenta sobresaltos en cambios bruscos de nivel, además por su alto orden la pendiente es mayor. La ganancia que se añadida por la etapa de filtrado será de 3db o 2 veces la entrada. C. Amplificación y Acondicionamiento de Señal Este amplificador deberá contar con un factor de ganancia de G=30, para luego añadirle un nivel DC a manera de offset para de esta manera llevar a la señal a niveles aceptados por el conversor A/D. Para realizar la implementación física del factor de ganancia y offset se trabaja con Amp-Op en diferentes topologías: Seguidor de Tensión, Amplificador Inversor, Sumador Inversor. D. Conversión A/D, algoritmo de adquisición, trasmisión de datos e instalador del driver Dentro de un Micro-controlador como el 18F4550 de Microchip se encuentra embebido un conversor A/D de 10 bits, además que esté integrado presenta comunicación por USB para la transmisión de datos a una computadora personal, por tales razones este micro-controlador será utilizado en el diseño del interfaz, pudiendo elegir otra tecnología que cumpla con estas dos características. Para el desarrollo del Instalador de nuestro interfaz se utilizará el driver genérico proporcionado por Microchip, realizando una serie de cambios en VID&PID y otras características necesarias para el interfaz desarrollado. El driver genérico se encuentra en las bibliotecas para aplicaciones de Microchip (Microchip Libraries for Applications - MLA), siendo este driver compatible con Windows 7-8 x86 y x64.
E. Procesamiento por computadora, software de programación LabVIEW (Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench) es un software de programación gráfica que utiliza iconos en lugar de líneas de texto para la creación de aplicaciones. Este programa cuenta con dos elementos principales: - Panel Frontal (Front Panel), empleado como interfaz de usuario, donde se presenta la GUI de un programa para la realización de una aplicación. - Diagrama de Bloques (Block Diagram), o diagrama de flujo que contiene el código fuente gráfico que define la creación de aplicaciones, ahí se presenta todos los elementos necesarios que realizan acciones matemáticas y lógicas. Escogiendo LabVIEW porque nos brinda la comodidad de realizar tanto el procesamiento digital de señales como el interfaz gráfico a la vez. IV. ALGORITMO DE PROCESAMIENTO DE MOVIMIENTOS OCULARES Concluido el diseño del interfaz, se observan las señales obtenidas en la interfaz gráfica, estudiándose estas señales electrooculografícas para obtener las posibles consignas de control para realizar la aplicación propuesta. Siguiendo para esto una comparación teórica de lo que se espera obtener con lo registrado en la implementación física sobre un usuario. Se puede apreciar Fig. 3, que en movimientos horizontales por ejemplo el comportamiento es lineal cuando no existe movimiento, teniendo una señal de referencia, cuando se produce un movimiento de los ojos la señal registrada es superior inferior a la señal de referencia.
Fig. 3. Movimiento Horizontal y Señal Registrada.
Cada movimiento ocular sacádico tiene una amplitud, que está estrechamente relacionada con la iluminación y el Angulo de movimiento ocular, fuera de aquello, las señales registradas
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son claramente identificables por la forma que presentan, como la amplitud y la orientación (por arriba o debajo de la señal de referencia) acudiendo a esta característica para la obtención de las consignas de control. Presentando a continuación Fig. 4, los cinco movimientos oculares que se utilizaran para la obtención de cuatro consignas de control: 1. Mirada al frente (sin movimiento), de la cual se obtendrá la señal de referencia. 2. Mirada a la derecha, de la cual se obtendrá la consigna de control “derecha”. 3. Mirada a la izquierda, de la cual se obtendrá la consigna de control “izquierda”. 4. Mirada hacia arriba, de la cual se obtendrá la consigna de control “arriba”. 5. Mirada hacia abajo, de la cual se obtendrá la consigna de control “abajo”.
cuando se quiera elegir un mensaje a transmitir al medio (elegido el estado) el usuario debe de realizar un pestañeo consecutivo de por lo menos 3 vece para elegir el estado y transmitir la idea, escogiendo esta manera de selección, ya que el interfaz es completamente manejado por el movimiento ocular. La elección de la idea a transmitir a través de los pestañeos consecutivos se lo realiza con algún sonido que alerte al receptor que hay un mensaje que el usuario del interfaz quiere transmitir, el algoritmo de detección de pestañeos consecutivos también lo realiza una máquina de estados finitos, del tipo Moore, Fig. 5.
Fig. 5. Máquina de Estados, zapping de estados para el Usuario.
Fig. 4. Movimiento Ocular – señal registrada – Consigna de Control.
El algoritmo se fundamentará en comparadores de nivel, cuando una señal de EOG supera un nivel de tensión esto indicará que efectivamente el globo ocular se dirigió hacia una dirección, por consiguiente, se está enviando una señal de control para realizar una acción determinada. Este nivel de tensión deberá ser ajustada para realizar una correcta adquisición de información, para esto se deberá conocer los límites máximos de la señal de EOG generada por un movimiento sacádico por el usuario del interfaz, variando estos niveles entre usuarios [16]. Estas consignas de control obtenidas se podrían utilizar para controlar una máquina de estados, para controlar la aplicación y que realice las acciones que se pretende, como la selección de ideas para comunicar necesidades básicas. Cada movimiento ocular activara el siguiente o anterior estado, teniendo 10 estados (10 ideas) que se relacionan en una máquina de estados finita. Una vez navegado en los estados,
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La elección de ideas por parte del usuario, se lo realiza navegando en una serie de íconos que se cambian de color cuando pasamos encima de ellos contando con una imagen y nombre de la idea, para hacer más sencilla la elección. Además de denotar ideas de acciones, también se pueden expresar estados de ánimo como el estar feliz o estar enojado. V. IMPLEMENTACIÓN Y APLICACIÓN En primeras etapas del proyecto se trabajó con un gel conductivo (pasta Ten20) y con electrodos secos de cúpula [8], para posteriormente trabajar con electrodos de NaCl adhesivos de ECG, presentando este último mejores prestaciones al momento de realizar este tipo de registros, pudiendo deberse a aspectos fisiológico del tipo de interfaz y nuestro medio ambiente. La posición de los electrodos se basa siguiendo la norma del ISCEV, donde se presenta la posición de los electrodos de DH y DV además del electrodo de referencia [7]. Teniendo el sistema implementado sobre un usuario, Fig. 6, registrando el movimiento ocular del usuario sobre el programa implementado en el ordenador obteniendo las señales de los movimientos sacádicos para realizar el control del movimiento en la interfaz gráfica propuesta como aplicación. Observándose los picos de amplitud producto de un movimiento sacádico.
control en diferente medida dependiendo en cuanto se mueva el globo ocular como se observa en [16]. Proponiendo en un futuro trabajar en poder obtener niveles cuantizados de relación entre movimiento ocular y amplitud generada. Como las señales de control obtenidas son fácilmente distinguibles asemejando el control a un cursor, se pudiera optar por manejar cualquier dispositivo robótico, juego electrónico, o interfaz como si se tratase de un cursor de direcciones, simplemente que se efectúa la elección de una flecha del cursor con el movimiento de los ojos, considerando el alto índice de confiabilidad y el poco entrenamiento (aprendizaje) que este tipo de interfaz con EOG requiere. VII. AGRADECIMIENTOS Agradecer al Instituto de Electrónica de la UMSA, particularmente al Ing. Wilber Flores por todo el apoyo ofrecido para la culminación de este proyecto. Además agradecer al Ing. Edgar Gonzales guía y tutor de este trabajo. VIII. REFERENCIAS [1]
Fig. 6. Posición de los Bio-Electrodos.
Realizado el algoritmo que adapta y extrae las consignas de control sobre LabVIEW acudiendo a diferentes iconos que se supone serán cómodos de manejar para hacer efectiva la comunicación a través de una computadora utilizando el movimiento de los ojo, apreciando la interfaz en la Fig. 7.
[2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13]
Fig. 7. Interfaz Gráfica propuesta para comunicación por Computadora
VI. CONCLUSIONES Las consignas de control obtenidas con los movimientos sacádicos, se obtuvieron al comparar con umbrales de amplitud, que si sobrepasan un límite se realiza alguna acción como la de navegar entre ideas básicas para comunicar, si se llegara a identificar que amplitud de señal se genera por cada grado de movimiento ocular se pudiera tener más acciones de
[14] [15] [16]
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Diseño de una Red Unicast y Multicast Escalable e Implementación de un Servidor de Video Streaming para dar Servicios Multimedia en la Carrera de Ingeniería Electrónica UMSA Bruno Luis Villarroel Dávalos Instituto de Electrónica Aplicada, Universidad Mayor de San Andrés, La Paz, Bolivia brunexetn36@gmail.com
Abstract— Este documento describe el proceso por el cual se hace el diseño e implementación de un servidor de video streaming que ofrezca los servicios de VoD (Video en Demanda) y video en tiempo real; todo esto mediante tecnologías open source, además se describe el diseño de la red de distribución IP unicast y multicast que sea capaz de trabajar adecuadamente en la entrega de dichos servicios a los usuarios finales que así lo requieran, esto gracias a los protocolos de enrutamiento OSPF y PIM-SM. Palabras claves— Streaming, Multicast, Unicast, VLC, NginxRTMP, V4L, Transmisión de Video.
I. INTRODUCCIÓN El Internet creció demasiado rápido desde que fue creado a causa del diseño neutral que posee. Los estándares abiertos, las tecnologías libres y transparentes han fortalecido mucho éste desarrollo. Gracias al entorno abierto, los desarrolladores pueden crear con facilidad páginas web, los desarrolladores de software pueden basarse en proyectos ya existentes para extender y ampliar otras áreas de conocimiento con la red; y usuarios pueden navegar la red, enviar correos y usar un rango amplio de aplicaciones. Hoy se puede notar que hay mucho contenido multimedia en Internet. Desde que inicialmente empezó con el intercambio de información de texto y datos principalmente y ahora desde que se ha transformado en un flujo digital de información de cualquier forma. Podemos obtener flujo de datos constantemente, noticias y correo como texto, datos coleccionados en bases de datos, imágenes gráficas, música, video, y mucho más. Esta bastante claro que toda esta forma de datos citada anteriormente es diferente y podrían necesitar formas distintas de ser manejados adecuadamente; por esa razón cada tipo de archivo tiene una forma óptima de ser transferido y leído. [1] Streaming se podría hacer de varias formas si se habla del uso de la red. Las tres formas de enviar contenido son a través de unicast, multicast y broadcast. Todos tienen sus ventajas y desventajas, pero sin embargo el backbone de Internet y los proveedores de servicio de Internet (ISP) no soportan todas las formas de envío. Hoy la mayoría del streaming se lo hace por una conexión unicast, donde cada usuario
que quiera descargar tenga su propia conexión. Esto es apropiado para streaming en demanda, donde usuarios envían flujos de contenido almacenado en un servidor para descargar un simple archivo. [2] No obstante, cuando se tiene contenido en vivo (charlas, videoconferencias o conciertos) los que miran acceden al mismo origen simultáneamente; dichos host también quieren que el flujo de contenido esté en vivo, así que si lo empezaran a ver más tarde entonces tampoco se desearía que el flujo comience desde el principio. Esto significa que los mismos datos en vivo tienen que ser enviados simultáneamente a distintos receptores. Con un sistema unicast todos aquellos usuarios necesitarían una conexión separada y toda la carga estaría en ese único servidor. Esto no es eficiente y por eso hay las otras dos técnicas: Multicast y broadcast. Usan la estructura de la red para duplicar o multiplicar el stream en vivo hacia los receptores y remueven la carga del servidor. La técnica es simple pero sin embargo no es soportado e incluso bloqueado por los proveedores de servicio y el backbone de Internet. En éste siglo 21 el acceso del Internet de banda ancha y tasa de datos de bajada de varios Megabit por segundo (Mbit/s) se está consolidando a un progreso firme. Con el incremento del número de hogares que se acostumbran al streaming y descarga de videos y el uso del protocolo de Internet (IP) para habilitar una recuperación interactiva del contenido de video desde la web hace que todo lo referente a multimedia sea con lo que ahora se maneje la red de redes. [3]
A. Problema general El problema fundamental que se observa es que nuestra carrera no cuenta con una red unicast bien definida, eso hace que la única prioridad sean los datos; y por lo tanto se deja a un lado lo que es voz y video. Por ende el proyecto se basa en lograr un diseño nuevo de una red unicast y multicast escalable y la implementación de un servidor de video streaming para dar servicios multimedia a la carrera Ingeniería Electrónica UMSA, para lo cual se observará el funcionamiento actual de la pseudo-red con la que cuenta la carrera donde se llevará a cabo métodos de testeo para ver las fluctuaciones de tráfico con la que se cuenta y el ancho de banda neto con la que se trabaja, ya que éste factor es tremendamente importante para lo que se
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pretende realizar y que además se asegure el soporte multicast y no hayan problemas de calidad de servicio posteriormente; con éste modelo piloto se pretende dejar un precedente que sirva para en un futuro alcanzar una comunicación multimedia, que sea de gran calidad para el desarrollo de conferencias y reuniones o videos a distancia que sean complementos para toda la facultad, para estudiantes e incluso docentes y que además haya una conexión interactiva entre todas las carreras de la facultad y entre sus nuevos institutos y/o áreas de especialización que se construyan posteriormente. Además de lograr tener una comunicación a distancia por medio de multicast, se tendrá una red que sacará el máximo rendimiento de la red facultativa cuando simultáneamente se utilice difusión de video, dando así en primer lugar una mejor calidad de transmisión tanto de datos como de video, y en un segundo lugar que alumnos o docentes que deseen acceder a la transmisión dentro de la facultad, puedan ingresar a la videoconferencia desde sus dispositivos remotos enviando una petición para que el video sea compartido con sus respectivos destinatarios; por supuesto que esto será para proyectos a futuro. Con soluciones económicas para transmitir video, muchas actividades pueden ser favorecidas como por ejemplo: Telemedicina, educación a distancia, video vigilancia, entretenimiento, presentaciones y conferencias.
tecnología que facultó al usuario experimentar una presentación multimedia en el acto, mientras estaba siendo descargada desde Internet. [5] Un servidor de streaming es usado para enviar trozos del archivo al usuario final, tan pronto como unas cuantas tramas son recibidas, el reproductor de medios puede empezar a reproducirlo. Cuando se reciben nuevas tramas, estas son almacenadas en un buffer (la cual es una sección de memoria o espacio en el disco), desplegadas en el tiempo apropiado y luego descartadas; el nuevo video se extrae por medio de la red para que el buffer se mantenga completamente lleno. El proceso completo de streaming se ilustra en la Figura 1. Los flujos son contenidos basados del servidor, significando que todo el video se guarda o almacena en el servidor streaming, el cual solamente descarga unas cuantas tramas de video a la vez; por consiguiente, el reproductor no guarda el video permanentemente al disco duro hasta que el stream se termine y no haya algo restante en el disco duro para poder verlo. El streaming de un servidor de medios hacia un cliente permite una visión instantánea favorable y también deja que los espectadores hagan acciones especiales dentro del video como dar saltos y otras clases de control, tan solo enviando comandos de regreso al servidor de medios. [6]
B. Conceptos básicos sobre Streaming Para responder a la pregunta de lo que es exactamente streaming de medios habría que ver las muchas perspectivas que se toman en cuenta para resolver éste asunto. De una forma concisa se nota que en streaming ya se accede al archivo antes de que sea completamente descargado; es la misma diferencia cuando se ve una película en un canal de televisión, o primero ordenarlo en DVD o Blu-Ray para ponerlo más tarde en el reproductor de medios. [4] Hay muchos formatos, códecs y contenedores para medios. Las tecnologías más usadas comúnmente son MPEG y todas sus variantes, Flash, QuickTime, Windows Media, los cuales no son de código abierto; mientras que WebM, OGG, Theora, Vorbis son tecnologías representativas de código abierto. Cada uno de ellos tiene un carácter, conducta y posibilidades específicos. El concepto de streaming de medios salió a la luz a la vez que las tecnologías multimedia se habían establecido en las computadoras de escritorio; los clips de audio y video estaban digitalizados, codificados (por ejemplo, usando el estándar de compresión MPEG-1), y presentados como archivos en el sistema de archivos de la computadora. Para ver la información grabada en dichos archivos, los usuarios de la PC corrían software especial diseñado para descomprimirlos, reproducirlos e interpretarlos en la pantalla. La primera extensión y por cierto la más natural de éste paradigma en Internet era el concepto de medios descargables; lo más probable era que archivos de medios comprimidos desde la web fuesen descargados en máquinas locales, donde pudieran se reproducidas nuevamente usando el software estándar multimedia. Sin embargo, esta no era una solución aceptable para los usuarios con cantidades limitadas de espacio en disco, velocidades de conexión lenta y paciencia limitada. Por lo tanto, esto creó la necesidad del streaming de medios, una
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Fig. 1 Proceso completo de streaming
En resumen, las etapas conceptuales dentro del proceso de streaming abarcan lo que es captura, codificador, servidor, cliente, decodificador y reproductor.
C. Adquisición de audio y video Uno de los aspectos más importantes en el proceso de streaming es la adquisición de audio y video mediante los dispositivos de captura. En esta etapa del proceso hay una dependencia sólida del sistema operativo que se esté ocupando. Como la instalación, manejo, administración y testeo se lo hizo en las últimas versiones de distribuciones Linux (Ubuntu y Debian), se tuvo que adecuar a la forma cómo los drivers son manejados. Los drivers se comunican con las aplicaciones mediante las interfaces de programación de aplicaciones (API). Los dispositivos específicos de captura utilizados en este trabajo fueron los siguientes: • Cámaras USB (Webcams): Se utilizó el dispositivo Logitech HD Webcam C270 el cual fue instalado fácilmente en Linux mediante la API Video 4 Linux 2. Esta webcam posee tecnología RightLight, captura el video hasta 1280x720 pixeles, toma fotos hasta 3 Megapixeles, mic incorporado con tecnología RightSound y es fácil de adherir a una PC de escritorio y/o una laptop.
• Cámara SONY: Se utilizó el modelo x70 el cual posee características full HD y permitió hacer los videos en vivo hasta una resolución HD sin ningún problema. Además, se utilizaron las siguientes interfaces de programación de aplicaciones (API): • Video for Linux 2 (V4L2): Ésta es una versión mejorada de la API Video for Linux y apareció en el kernel de Linux desde la versión 2.5. Esta versión se orientó tanto a la captura de video como a la reproducción, esto es útil para el caso de los dispositivos que poseen salidas de video. Esta nueva versión es mucho más robusta, completa y compleja que la versión anterior. Video for Linux 2 tiene módulos de compatibilidad hacia atrás. • Open Sound System (OSS): Esta es una API orientada a la captura y reproducción de sonido. Era la API que se incluía en el kernel Linux desde la versión 2.4 y anteriores. Esta API soporta una gran cantidad de dispositivos de hardware tales como tarjetas de sonido y chipset de audio incluidos en placas madres. • Advanced Linux Sound Architecture (ALSA): Es la sucesora de la API OSS, en los kernel Linux de la serie 2.6 en adelante. ALSA también tiene módulos de compatibilidad con aplicaciones programadas en OSS.
D. Tipos de streaming Las transmisiones en tiempo real de contenido multimedia (Live Streaming) son uno de los servicios más demandados por las instituciones educativas debido a que permiten la difusión en directo de actividades académicas e institucionales entre los miembros de la comunidad universitaria a través de Internet. Sumado a esta tendencia, los contenidos requieren reproducirse en diferido por temas de investigación o simple difusión. Para ello se requiere la publicación de las grabaciones y que estos estén disponibles bajo demanda (Video on Demand). Existen varios tipos de streaming, pero los más importantes y los cuales serán utilizados en el proyecto se describen a continuación: [7] •
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Video en demanda (video on demand): Éste tipo de streaming se refiere a la transmisión de contenido multimedia almacenado en un servidor y que puede ser visualizada en cualquier momento por el usuario. El mejor ejemplo de este tipo es YouTube, ya que en él se pueden encontrar millones de vídeos que han sido subidos por gente de todo el mundo, los cuales se pueden visualizar cuando es requerido sin importar la hora y además las resoluciones y formatos son variados que el usuario puede utilizar cualquier dispositivo de salida. [8] Video en tiempo real (livestream): A diferencia del streaming por demanda que puede ser visto en cualquier momento, el streaming en directo puede ser consumido únicamente en el momento en que se está realizando la transmisión; viene siendo similar a la televisión convencional, donde un televisor sintoniza señales que están siendo transmitidas en tiempo real, no importando si son pregrabados o no, la señal está siendo transmitida en ese momento, de tal forma que al encender el
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televisor será sintonizado lo que la televisora esté enviando en ese preciso instante. [9] Streaming adaptativo: Es una técnica para detectar las capacidades de ancho de banda de los usuarios en tiempo real y luego ajustar la calidad del flujo de video en consecuencia. Esto resulta en menos buffering, tiempos de inicio rápido una mejor experiencia en general para conexiones de alta y baja velocidad, el streaming adaptivo trabaja teniendo múltiples tasa de bits disponibles de los cuales el reproductor o servidor (o CDN) pueden utilizar, basado en la velocidad y habilidad de conexión del usuario. Aunque los usuarios finales verían una reproducción de video suave, sería desconocido para ellos, por el hecho de que múltiples streams están disponibles y podrían ser conmutados si su conexión llega a mejorar o rebajar. Cuando un streaming adaptivo está correctamente implementado no debería haber interrupción de la reproducción. Los mejores protocolos adaptativos son HLS (HTTP live streaming) de la empresa Apple y streaming dinámico sobre HTTP (MPEG-DASH). [10]
II. DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN Para poder implementar una solución de streaming se optó por trabajar netamente en herramientas basadas en proyectos de código abierto, además de contar con los códecs para audio y video más eficientes. En la arquitectura de red de pruebas todas las máquinas tenían instalado el sistema operativo Ubuntu GNU/Linux en sus versiones 14.04 y 16.04.
A. Plataformas Propuestas Después de hacer una exhaustiva búsqueda y además de hacer un estudio y pruebas de los mejores proyectos de streaming de código abierto que sean los más aptos para el proyecto, se optó por 2 soluciones que poseían las condiciones necesarias para cumplir con los objetivos tanto de documentación, escalabilidad, flexibilidad y compatibilidad con FFmpeg. La primera está basada en el proyecto de VideoLAN, el cual es una solución integral y completa para el streaming de video y que además posee licencia GNU (GPL). La segunda plataforma está basada en el servidor web más rápido del mercado Nginx, con su módulo de servidor streaming Nginx RTMP capaz de ofrecer live streaming y VoD; pero lo que llamó más la atención es que puede ofrecer streaming adaptativo como HLS y MPEG-DASH. Se trabajó con los códecs MPEG-2 (video) con MP3 (audio), H.264 (video) con AAC (audio) y VP8 (video) con Vorbis (audio), todos estos códecs contenidos en contenedores MP4, FLV y WebM; se escogieron todos estos códecs para hacer las respectivas pruebas, además son los más utilizados en la actualidad y los que tienen más soporte en ambos proyectos de streaming. Además como software codificador se eligió trabajar con Open Broadcaster, ya que será el encargado de mandar el stream procesado hacia el servidor; la elección se debió a que OBS está basado totalmente en FFmpeg, «la navaja suiza del mundo multimedia en Internet ».
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B. Proyecto VideoLAN [11] VLC reproduce absolutamente cualquier tipo de medio, es decir que soporta un enorme número de formatos multimedia, y no requiere que se descargue códecs adicionales. VLC se destaca por ser también un servidor de streaming completo, con características extendidas como video en demanda, transcodificación sobre la marcha, controles de velocidad granular, adelantamiento trama a trama y más; además puede ser usado como un servidor para flujos unicast o multicast en una red IPv4 o IPv6 con un alto ancho de banda. Además posee un pequeño pero robusto administrador de medios llamado VideoLAN Manager (VLM) diseñado para controlar flujos múltiples con solamente una instancia de VLC. Permite una sincronización amigable entre video en demanda (VoD) y streaming múltiple; sin embargo, como es una característica nueva en VLC, únicamente puede ser controlado por la interfaz telnet o la interfaz HTTP. VLC también cuenta con una interfaz web de administración de contenidos, el cual permite administrar el servidor de manera remota. El acceso a la interfaz de VLC se lo puede habilitar vía interfaz gráfica o telnet y luego accediendo a través de la dirección IP donde la plataforma se encuentre implementada, con acceso en el puerto 8080; esta interfaz de administración cuenta con tres módulos de administración remota: La interfaz principal (main interface), interfaz VLM y guía de mosaico (mosaic wizard).
principal repositorio está en GitHub con algunos ejemplos informativos y pautas. Considerando que es un proyecto de recurso abierto y que ha sido desarrollado creando librerías que dejan que el sistema sea integrado en otros lenguajes de programación, otras funcionalidades han sido creadas alrededor de la interfaz de línea de comando utilizando la salida de los resultados para manejar los errores y analizar la información del streaming. Con la habilidad de personalizar factores como las dimensiones del streaming, bitrates, administración de latencia y tasas de transferencia máximas, FFmpeg ofrece la flexibilidad y el desempeño requerido.
D. Dispositivos y Software Utilizado Los dispositivos más importantes para el desarrollo de este proyecto fueron el servidor HPE Proliant ML110 Gen9, dos máquinas broadcaster y varias PC cliente para medir la capacidad del servidor y de la red. Las características fundamentales del servidor HPE son las siguientes: • El último procesador Intel Xeon E5-2600 v3. • Se expande para incluir 5 slots PCIe, 8 unidades de disco LFF o 16 unidades de disco SFF y 8 DDR4 DIMMS con hasta un 23% de rendimiento para necesidades de crecimiento de negocios. • Eficiencia de energía con ASHRAE A3. • Arreglo inteligente dinámico SATA HPE embebido, controlador B140i para booteo y datos. • Como algo opcional, los controladores HPE Smart Array incrementan el desempeño de unidad de disco, disponibilidad de datos con la tecnología 12 Gbps SAS o adaptadores de bus HPE Smart Host (HBA) con confiabilidad, conectividad SAS de alto rendimiento capaz de correr en modo HBA o en modo simple RAID.
Fig. 2 Interfaz web del reproductor VLC
C. Proyecto NGINX-RTMP [12] Nginx es un servidor web similar a Apache que permite desplegar sitios web al sistema y a los administradores web. El módulo Nginx RTMP es un plugin que está integrado en el motor Nginx que habilita streaming en vivo a través del protocolo RTMP y en formato Adobe Flash. El módulo Nginx RTMP es un módulo de código abierto que proporciona a los desarrolladores la oportunidad de emitir stream en vivo y en demanda; este servidor es open source y no hay costo asociado con su uso. Las dificultades con el módulo RTMP es que la documentación está basada en un blog de artículos, sin embargo el
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Fig. 3 Servidor HPE Proliant a la derecha corriendo el Proxmox VE
Antes de poder usar el servidor con las características de video streaming se tuvo que instalar el software Proxmox Virtual Environment (Proxmox VE), el cual es un software de entorno de virtualización de recurso abierto, está basado en la distribución Debian de Linux y permite el despliegue y administración de máquinas virtuales y contenedores; inclusive posee una consola web y herramientas de línea de comandos para trabajar con facilidad.
Se utilizó dos PC de buenas condiciones para que sean las encargadas de la codificación (máquinas broadcaster), las cuales tenían instaladas Open Broadcater y VLC para mandar el flujo comprimido y codificado hacia el servidor Proliant; sus características principales son: Procesador Intel(R) Core™ i5-2500 3.30 GHz, sistema operativo de 64 bits, memoria RAM de 8 GB, tarjeta gráfica Gallium 0.4 en NVA8. Se utilizó 4 PC con similares características a las máquinas broadcaster para que sean clientes de los streams enviados por el servidor, se pudieran hacer todas las respectivas pruebas de rendimiento y escalabilidad de los flujos codificados por las máquinas broadcaster y que se pudiera emular una red LAN unicast y multicast para una implementación completa. Los programas más indispensables para este proyecto fueron: Wireshark, analizador de paquetes IP que trata de capturar todos los paquetes de la red y desplegarlos detalladamente para un posterior análisis; GNS3, un emulador de software de red que permite la combinación de dispositivos virtuales y reales; SSH, para conexión remota broadcaster-servidor; SCP, para enviar los medios multimedia vía línea de comandos hacia el servidor y finalmente OBS (Open Broadcaster), el programa por el cual se codificó los flujos entrantes de ambas cámaras para mandarlos principalmente al servidor Nginx RTMP para su posterior reproducción en las PC clientes.
Para VLC específicamente se trabajó más que nada con su interfaz VLM mediante la línea de comandos, ya que permitía un manejo de los flujos en una forma eficaz; es decir, se podía trabajar con multistreaming y hacerlo con una simple orden. Mediante la interfaz web fue una forma también factible de trabajar en la creación del streaming, comandos VLM y protocolos de anuncio SDP/SAP. La instalación de ambos programas servidores se lo hizo mediante la línea de comandos de Linux en el cliente SSH Putty, para VLC se instaló la versión 3.0 desde origen y para Nginx RTMP se hizo una personalización de instalación; es decir, se extrajo los comandos adecuados para el proyecto según el Wiki de Roman Arutyunyan (encargado principal de las actualizaciones de éste programa servidor). Para el diseño de la red se estimó un número de 70 clientes en la carrera de Ingeniería Electrónica, debido a que la cantidad de espacios en la carrera puede crecer (los puertos desocupados de los switches); según el ancho de banda de subida y bajada que tiene el servidor se hicieron los cálculos necesarios para que no se tenga problemas en VoD (se tomó el caso más desfavorable, la emisión en conjunto de los 70 host). Para la emisión multicast desde inicio no se tuvo problemas porque la emisión sería mandada una sola vez y se replicaría gracias al router principal hacia todos los host interesados, mientras que para video en demanda y video agendado la transmisión se lo hizo mediante unicast, por lo tanto ahí se tuvieron las limitaciones de ancho de banda y capacidad del servidor. Para el diseño de la red se tomó la topología estrella debido a su escalabilidad y detección de fallas, OSPF (Open Shortest Path First) fue el protocolo de enrutamiento preferido y para multicast se trabajó con los protocolos PIM-SM (PIM de modo esparcido), IGMP (Internet Group Membership Protocol) para controlar la entrega de tráfico multicast hacia usuarios interesados y autorizados y finalmente IGMP Snooping, protocolo multicast íntegramente para los switches (para la administración del tráfico multicast).
Fig. 4 Manipulación de OBS, captura y compresión del flujo entrante de la cámara Logitech
E. Diseño de Red y Servidor El servidor HPE Proliant tiene los servicios de video en demanda (VoD), video en tiempo real mediante las cámaras y video agendado. Los programas de software streaming de video principales instalados son VLC y Nginx RTMP, los cuales son el núcleo principal para que el servidor de video funcione. Los códecs de video y audio escogidos a lo largo de muchas pruebas fueron H.264 y AAC respectivamente, en contenedores MP4 y FLV. El servidor VLC permite la entrada de cualquier formato de video, el cual posteriormente es codificado a los formatos adecuados para su posterior distribución. Mientras que el servidor Nginx RTMP tiene como codificador al programa OBS que envía los flujos de las cámaras hacia el servidor y éste los transcodifica mediante FFmpeg a los clientes que soliciten los medios.
Fig. 5 Esquema de la topología de red del proyecto
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III. PRUEBAS Y ANÁLISIS A. Pruebas en el Servidor de Video y la Red Se trabajó con los protocolos multimedia UDP, RTP, RTSP y RTMP; UDP se utilizó en sus formas unicast y multicast en el servidor VLC para transmisión en vivo, RTP (parecido a UDP) fue utilizado con el rango adecuado multicast y también se trabajó con los protocolos de anuncio SDP/SAP (para una fácil reproducción de los flujos emitidos en el lado del cliente), RTSP fue el protocolo multimedia para video en demanda en VLC; el cual permitía que el host final reprodujese el video como quisiera (adelantarlo, retrasarlo, pausarlo, detenerlo y demás). El protocolo RTMP y los protocolos adaptativos HLS y MPEG-DASH netamente fueron utilizados con el servidor Nginx RTMP por el simple hecho de que el codificador OBS hacía el trabajo de envío del flujo codificado hacia el servidor Proliant. Las pruebas más importantes se detallan a continuación:
Fig.9 Pruebas RTMP con Nginx RTMP
Fig.10 Pruebas multicast en VLC mostrados en Wireshark
Fig. 6 Pruebas con VLC
Fig.11 Protocolo RTP con VLC Fig.7 Pruebas con UDP en VLC
Fig.8 Pruebas OBS con Nginx RTMP
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Fig.12 Pruebas RTSP en VLC
Fig.13 Video en demanda mediante VLC
Actualmente en la carrera se tiene el servidor HPE Proliant Gen9 ML110, es en éste servidor en el que se instaló el software de streaming de video, se cuenta con otros servidores pero en estado pasivo para dar servicios en un futuro Data Center que será implementado en los nuevos predios del IEA. No se puede dar garantías para que el servidor alcance el desempeño requerido con la estructura implementada, ya que hay muchos factores que afectarían dicho performance como objetivos específicos del servidor y la conducta de personalización del usuario. La selección de estructura del servidor está substancialmente basado en la respuesta del tráfico esperado, principalmente se procede desde la suposición que el servidor con un gran número de usuarios será altamente frecuentado. El tráfico del servidor será provocado por solicitudes de los usuarios finales que necesiten ver la transmisión; bastará con el servidor HPE Proliant para abastecer la cantidad de host en la carrera Ingeniería Electrónica, pero hablando de un flujo multicast; mientras que si se toma el caso más desfavorable de emisión que sería que todos los usuarios solicitaran una transmisión al unísono el servidor no sería capaz de entregar los servicios debido a la saturación de solicitudes. La solución más favorable a la que se pudo llegar y que además entregará los streams de manera íntegra y eficaz sin ningún problema es el siguiente:
Fig.14 Creación de streaming mediante la interfaz web
Fig.16 Servidor de video escalable con todas las características óptimas
IV. CONCLUSIONES Fig.15 Creando archivos VLM
B. Escalabilidad del servidor [13] Con respecto a la escalabilidad, se debe hacer llegar la transmisión de contenido multimedia a un gran número de clientes y por tanto se debe tener la capacidad de respuesta a las condiciones cambiantes. No debe haber demoras en la etapa de conversión y de edición porque causaría un «cuello de botella» si no hay un buen manejo de estos factores. La red está diseñada para que cuando se tengan más servidores en un futuro para cada carrera no hallan problemas de cambios en el tráfico de red, de calidad de servicio ni de ancho de banda respectivamente, por eso que la red unicast y multicast se adecuará a los futuros cambios en implementación que existan.
En éste artículo se detalló de forma general los pasos que se siguieron para la realización de la implementación del servidor de video streaming mediante los programas que fueron escogidos. Se explicó todos los protocolos multimedia que se utilizó con cada uno de los programas escogidos. Se explicó la forma definitiva de escalar el servidor de streaming para poder ofrecer el servicio de manera óptima, se detalló el diseño que se hizo en la red unicast y multicast y finalmente se hizo hincapié a las formas de transmisión que se tomó para VLC y Nginx RTMP.
RECONOCIMIENTOS Se expresa gratitud al Instituto de Electrónica Aplicada por el soporte que dio a lo largo de la realización del proyecto, por el
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préstamo de sus laboratorios y equipos, sin los cuales no se hubiera podido concebir dicho servidor de video streaming.
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EL INTERNET DE LAS COSAS, UN MUNDO CONECTADO ALFONSO JORGE GALLEGOS GARCÍA Carrera de Ingeniería Electrónica Facultad de Ingeniería Universidad Mayor de San Andrés alfogal@outlook.com
RESUMEN - Este documento ofrece un panorama sobre el Internet de las Cosas, tiene como misión influir en el presente para estimular la actitud innovadora de la sociedad para un futuro tecnológico inminente. El concepto de internet de las cosas lo propuso Kevin Ashton en el Auto-ID Center del MIT en 1999. Internet de las cosas (IdC) o en inglés Internet of Things (IoT) es un concepto que se refiere a la interconexión digital de objetos cotidianos con internet. El Internet de las cosas es el punto en el tiempo en el que a internet se conectaron más dispositivos que personas. En el 2003, la población mundial de personas era aproximadamente de 6300 millones de personas y alrededor de 500 millones de dispositivos conectados a internet, lo que resulta en 0.08 dispositivos por persona. Los teléfonos inteligentes y tabletas influyeron en el crecimiento dramático de los dispositivos conectados a internet, en el 2010 el número aumento a 12500 millones mientras que la población llego a los 6800 millones, el número de dispositivos conectados por persona era de 1.84, existía más de un dispositivo conectado por persona. Según el IBSG de Cisco se estima que el IoT nació en algún momento entre 2008 y 2009, Cisco IBSG prevé que habrá alrededor de 50 mil millones de dispositivos conectados al internet para el 2020.
objetos cotidianos que quedan conectados a Internet a través de redes fijas e inalámbricas. El hecho de que Internet esté presente al mismo tiempo en todas partes permite que la adopción masiva de esta tecnología sea más factible. Dado su tamaño y costo, los sensores son fácilmente integrables en hogares, entornos de trabajo y lugares públicos. De esta manera, cualquier objeto es susceptible de ser conectado y manifestarse en la Red. Además, el IoT implica que todo objeto puede ser una fuente de datos. Esto está empezando a transformar la forma de hacer negocios, las empresas, y el día a día de millones de personas.
PALABRAS CLAVES: IoT, IdC, Internet de las cosas, internet of Things, planeta 2.0, TIC, Tecnologías de la información y la comunicación.
Las raíces y conceptos del IdC se encuentran en el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT), en el cual se fundó el grupo del Auto-ID Center fundado en 1999. En la actualidad el IdC está compuesta por diversas redes, en la cual se involucran para medir, controlar, incrementar la seguridad, etc. Permitiendo que IdC sea la herramienta más versátil y con mayor potencial.
I.
INTRODUCCIÓN.
El Internet de las Cosas hace referencia a un mundo conectado hasta el último rincón, donde las cosas y seres físicos están en interacción con entornos virtuales de datos en el mismo espacio y tiempo. Imaginamos con poder medir y controlar todo lo que nos rodea, esto será posible usando la información extraída a través de millones de sensores que poblarán nuestro entorno y que podrán estar integrados en cualquier objeto de nuestra vida diaria. El Internet de las Cosas (IdC) o Internet of Things (IoT) consiste en que las cosas tengan conexión a Internet en cualquier momento y lugar. En un sentido más técnico, consiste en la integración de sensores y dispositivos en
Es importante ponerse de acuerdo en una definición. Según el Grupo de soluciones empresariales basadas en Internet (IBSG, Internet Business Solutions Group) de Cisco, IdC es sencillamente el punto en el tiempo en el que se conectaron a Internet más “cosas u objetos” que personas. El crecimiento explosivo de los Smartphones y las Tablets elevó a 12,5 mil millones en 2010 la cantidad de dispositivos conectados a Internet, en tanto que la población mundial aumentó a 6,8 mil millones, por lo que el número de dispositivos conectados por persona es superior a 1 (1,84 para ser exactos) por primera vez en la historia. Si se desglosan aún más estas cifras, Cisco IBSG estima que IdC “nació” en algún punto entre 2008 y 2009. A. Antecedentes.
B. Planteamiento del Problema. La población mundial se incrementa al pasar de los años y los recursos del planeta se ven más escasos para cubrir las necesidades básicas, las personas tenemos el deber y la obligación de proteger a nuestro planeta. La desinformación y desconocimiento de las tendencias tecnológicas que pueden solucionar los problemas cotidianos, empresariales y hasta mundiales, implica la falta del uso de las herramientas disponibles, produciendo un estancamiento en el uso eficiente de los recursos (agua, electricidad, aire, materia prima, etc.). El conocimiento del
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concepto de IdC, permite resolver por lo menos los siguientes problemas; • • • • •
Tiempos prolongados de implementación de tecnología. Reducir la brecha tecnológica. Medir en tiempo real diferentes variables (temperatura, humedad, luz, presión, nivel de agua, etc.), permitiendo analizar en tiempo oportuno los datos. Aumentar la eficiencia de los hogares, la industria, las ciudades y países. Creación de nuevos negocios enfocados a brindar servicios, aplicaciones y soluciones relacionados con IdC.
La falta de conocimiento de la sociedad, no permite la inclusión de nuevos métodos y tecnologías, reduciendo la capacidad de desarrollar proyectos que pueden beneficiar a todos, por ejemplo: medir la velocidad de deshielo de los nevados, el nivel de dióxido de carbono que produce un determinado equipo o empresa, el nivel de agua de las represas, vibraciones en la tierra, el nivel de rayos ultravioletas, organización del transporte, mejora de la educación, niveles de contaminación en las ciudades, gestión eficiente de los recursos, etc. Por consiguiente, IdC adquiere una importancia sin precedentes porque se trata de la primera evolución real del internet, será una revolución donde se mejorará la forma en la que vivimos, interactuamos, trabajamos y entendemos. El IdC tiene un impacto en diferentes áreas en las cuales todas las ciudades del mundo tienen problemas, como ser; logística, salud, medio ambiente, recursos básicos, recursos energéticos, respuesta en tiempo oportuno, respuesta en tiempo preventivo, etc. El IdC permite que los datos se conviertan en conocimiento creando un sistema sensorial alrededor del mundo. C.
Objetivo.
Incentivar a futuros innovadores, informando sobre la tendencia tecnológica del Internet de las Cosas; explicando el futuro de los objetos conectados e informando sobre los riesgos de seguridad y privacidad. D. Justificación. • •
•
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La nueva era del internet junto al IdC nos permitirá estar informados mediante los datos y el procesamiento de la información. El internet rompe fronteras, nos permite estar en lugares que eran inalcanzables, colocando sensores en seres vivos, en diversos lugares geográficos, en objetos y todos conectados a internet. Enlaza objetos físicos y virtuales, capturando datos, transmitiendo información e identificando variables.
•
Permite generar más sabiduría, seleccionando la información, generando conocimiento y permitiéndonos actuar con sensatez. II.
METODOLOGÍA.
Organizar el contenido de la información y motivar a los innovadores a explotar sus ideas e iniciativas que propone este nuevo planeta 2.0 en el cual las tendencias tecnológicas abrirán un campo laboral y empresarial, donde el límite es la imaginación de lo que se quiera conectar a la red. Se desarrolla según los siguientes puntos: • • • • III.
Plantear escenarios donde el IdC tendrá más impacto. Informar sobre recursos disponibles para su implementación. Informar de las predicciones. Informar sobre los riesgos de seguridad y privacidad. ESCENARIOS DE IMPACTO DE IdC.
A. La domótica: Permite a los habitantes integrar la tecnología en sus hogares, con sistemas de seguridad, confort, gestión energética y comunicaciones. El IdC mediante los sensores distribuidos en la vivienda podrá controlar: la climatización, las persianas, desconexión de dispositivos, iluminación, alarmas de intrusos, detectores y alarmas de incendio, alerta médica, en si la automatización de los distintos sistemas mediante el internet. B. La salud. La medicina será uno de los sectores en donde el IdC tendrá un gran impacto. El internet de las cosas tuvo su primera participación en la medicina con la capsula Pillcam en el 2004, una cámara que mediante su ingestión oral obtiene imágenes del tubo digestivo. Los wearables permiten medir las variables en el cuerpo, como ser: la temperatura, el pulso, la presión e incluso nuestro sueño. Los pacientes se benefician de estar en constante conocimiento de los datos y enviándolos a su centro de salud, permitiendo a los médicos tomar decisiones de manera preventiva, inmediata y brindando pronósticos futuros, elevando la calidad de la salud como nunca antes. C. El transporte. El internet de las cosas esta hoy en los sistemas de transporte, conectando vehículos, estaciones, infraestructuras, puntos de servicios, mecánicos, especialistas, proveedores y muchos otros.
Los objetos conectados permiten aumentar la eficiencia de los conductores, mediante un panel de control central en el vehículo o una pulsera inteligente en el conductor, que brinde información sobre la velocidad, consumo promedio de combustible, tiempo de conducción, recibiendo notificaciones, llamadas y estar en contacto.
Esto dará otro enfoque hacia el consumidor, ofreciendo de manera personalizada los productos, mediante mensajes específicos.
Los sistemas integrados junto a la conectividad en las unidades de transporte público, logra aumentar la seguridad, la calidad del servicio y rutas más eficientes. El internet de las cosas permite conocer en tiempo real las condiciones de tránsito, reducir congestionamientos, atención oportuna de incidentes en las autopistas, conocer el tiempo de llegada a las estaciones y puntos de parada.
Se trata de una revolución en donde miles de productos, como refrigeradores, vehículos y hasta cepillos de dientes, estén conectados a internet ofreciendo datos sobre cuando deberíamos comprar algún nuevo producto.
Al conectar los medios de transporte con el internet de las cosas, se crea una infraestructura inteligente en donde el transporte reduce sus costos y aumenta su eficiencia. D. La educación. Los objetos conectados y la posibilidad de interactuar con ellos mediante el internet, nos permite tener acceso a una cantidad ilimitada de información desde cualquier lugar y momento, permitiendo aprender, investigar y experimentar. En la medida en que los organismos de educación empiecen a hacer uso de las soluciones que provee el internet de las cosas, los estudiantes tendrán acceso a una visión en tiempo real de lo que deseen conocer, con una contribución en la reducción de los costos para llevar la información académica hacia los alumnos. E. Ciudades inteligentes. Todas las ciudades del mundo enfrentan desafíos, como los económicos, ambientales, sociales y de urbanización. Mediante redes integradas, sensores y sistemas inteligentes se contribuye para resolver los retos presentes y futuros. Con el internet de las cosas, se puede gestionar de manera centralizada los servicios que se brinda a la sociedad, como: el alumbrado público, información turística, estacionamientos, la distribución del agua, condiciones meteorológicas, repuesta eficiente de oficiales de policía y bomberos. La infraestructura pública, la seguridad y los servicios ciudadanos conectados aumentan el crecimiento eficiente de la ciudad, facilitando el control, mantenimiento y ahorro energético. F. Publicidad. El cambio que se producirá en la industria del marketing y la publicidad no tendrá referentes, los motores de búsqueda y análisis, conocerán nuestras tendencias en cuanto a moda, alimentación, entretenimiento y temas de nuestro interés.
Existirán nuevos formatos y soportes que permitan llegar e impactar al consumidor, relacionando experiencias individuales, emociones y la localización de cada uno de los objetivos.
G. La imaginación es el límite. El internet de las cosas puede ser aplicado a cualquier objeto, permitiendo que la gama de posibilidades para desarrollar proyectos y las aplicaciones que se produzcan sea ilimitada, depende de la creatividad de los innovadores el llevar sus necesidades, gustos y conocimientos al siguiente nivel. IV.
RECURSOS DISPONIBLES DESARROLLO.
PARA
SU
El Open Source, es software y hardware abierto cuyas especificaciones y diagramas esquemáticos son de acceso público, permitiendo compartir el conocimiento y fomentar el desarrollo de proyectos a través del intercambio abierto de códigos y diseños. Representando un ahorro significativo en tiempo y dinero. Mediante estos recursos la implementación a reducido su costo de manera dramática y nos permite desarrollar los proyectos que queramos. Los sensores, módulos para conectar a internet, software y placas de hardware libre son accesibles. Entre algunos desarrolladores, organizaciones y emprendedores de la cultura libre tenemos a Arduino, Adafruit, Uzebox, Eyebeam, Mozilla Firefox, 7Zip, Audacity, entre otros. La existencia del open source es un gran avance para la libertad y la flexibilidad, ya que permite difundir y captar la información para implementar nuestros proyectos. V.
PREDICCIONES.
El IBSG (Internet Business Solutions Group) de Cisco prevé que habrá aproximadamente 50 mil millones de dispositivos conectados a internet para el 2020 mientras que la población mundial ascenderá a 7,6 mil millones lo que nos da en 6,58 dispositivos conectados por persona, es importante recalcar que estos cálculos no tienen considerado los avances en la tecnología de internet o de los dispositivos y solo son cifras basadas en datos actualmente válidos. La cantidad de dispositivos conectados por persona parece bajo, pero esto se debe a que el cálculo se basa en la cantidad total de la población mundial, de la cual gran cantidad no está conectada a internet.
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La economía mundial que se moverá con la implementación de esta tecnología generará miles de millones de dólares, este dinero estará disponible para empresas que todavía no existen, para los innovadores y desarrolladores de nuevos servicios, aplicaciones y proyectos. El análisis indica que el crecimiento de las redes de telecomunicaciones que den soporte a los dispositivos del internet de las cosas será el factor más importante. En el futuro cercado los usuarios adoptarán esta tecnología en su ropa, sus refrigeradores, sillas, zapatillas, cepillos de dientes, vehículos, cafeteras, etc. Cada día son más las cosas que se conectan a internet y producirá cambios en nuestra forma de vivir. Para el 2020 la cantidad de información que se producirá y mediante los datos que se generen se podrá predecir las necesidades de las personas y darles repuestas a sus intereses, es decir ¿por qué esperar que el consumidor llegue al punto de distribución si las cosas ya lo pedirán por él? VI.
RIESGOS DE SEGURIDAD Y PRIVACIDAD.
Las amenazas que se presentan con el Internet de las Cosas, son principalmente en las categorías de seguridad y privacidad, por lo tanto, se debe mantener un control mediante normas del acceso a la información.
Algunas recomendaciones para mejorar la seguridad son: • • • •
Una estrategia es adoptar un enfoque integrado del aumento de la inteligencia en seguridad, esto significa compartir la información respecto a amenazas y vulnerabilidades y así maximizar los servicios de seguridad. B. Privacidad. Uno de los retos más grandes frente a los nuevos escenarios tecnológicos es la protección de la privacidad de los usuarios del IdC, esto por la recolección y análisis de la información generada. El uso del internet ya genera una exposición de nuestra privacidad, pero con el aumento del número de dispositivos capaces de navegar por la red el problema se multiplica. El problema de que la información sensible que estamos acostumbrados a enviar y recibir de forma digital sea susceptible a ser capturada. Uno de los problemas más grandes referente a la privacidad, es el poder estar siempre localizados, identificados y monitorizados en tiempo real, es decir que sabrán donde estas, que estás haciendo y a todo momento. C. Seguridad y privacidad.
A. Seguridad. Miles de millones de dispositivos estarán enviando datos, estos se encontrarán como la fuente de los recursos de las empresas y los dispositivos de usuarios, lo que implica nuevos puntos de ataque para hackers maliciosos. El tener una gran conectividad con lleva mayores riesgos, una forma habitual para el robo de credenciales es el phising. Por lo tanto, es necesario mejorar las normas de seguridad para estar protegidos y trabajar en técnicas de cifrado y encriptación para elevar la seguridad de los dispositivos conectados a internet. Los problemas de autenticación débil, se debe a que los dispositivos no utilizan una autenticación mutua o contraseñas de alto nivel, esto también se debe a que los usuarios no suelen tener muchos conocimientos sobre los principios de seguridad. Al tener niveles de autenticación bajos se convierten en blancos fáciles para los agresores, los cuales podrían tomar el control de tu hogar, tu empresa y dispositivos que se encuentren conectados a la red, sería óptimo que los dispositivos realicen la encriptación de las comunicaciones en la capa de aplicación.
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Utilizar contraseñas de alto nivel y únicas para cuentas en dispositivos y redes Wi-Fi. Usar el cifrado más fuerte como WPA2. Instalar las actualizaciones cuando estén disponibles. Esconder el SSID de nuestras redes Wi-Fi.
El asunto de la privacidad y la seguridad va a acompañarnos de manera indefinida, probablemente para siempre, pero si deseas privacidad apaga todos tus dispositivos que se conectan a internet, comenzando por tu celular. Si las personas tuvieran idea del poder de los geo-localizadores y de los motores de análisis nadie llevaría ninguno de estos dispositivos encima. El problema es que nos quejamos de la falta de privacidad, pero los inconvenientes de proteger nuestra privacidad son tantos que la mayoría de la gente no está dispuesta a hacerlo. VII. • • •
RESULTADOS.
La tendencia del Internet de las cosas está lista para que las empresas generen ganancias mundiales de miles de millones de dólares. Dado el nivel de accesibilidad a esta tecnología, se prevé una reestructuración en casi todos los sectores. La calidad de la infraestructura y de las herramientas tecnológicas de una empresa es el factor decisivo y de mayor importancia para maximizar su eficiencia.
•
Cada vez más empresas obtienen acceso a la tecnología y a las innovaciones y depende de ellas cómo aprovechan estas para maximizar el valor que se obtiene de IdC. VIII.
CONCLUSIONES
• El internet de las cosas se presenta como una de las tendencias tecnológicas principales de nuestro siglo. • El internet de las cosas está relacionado con el futuro cercano, sus posibilidades y el valor en el mercado de uno u otro servicio. • Para que el Internet de las Cosas obtenga aprobación entre el público general, los proveedores de servicios y otras entidades deberán brindar aplicaciones que contribuyan con valor tangible a las vidas de las personas. • Las nuevas tecnologías siempre tienen huecos en distintos niveles, los cuales se llenan y solucionan mediante la experiencia y la capacidad de los profesionales. • El internet de las cosas representa la próxima evolución de Internet. Dado que los seres humanos avanzan y evolucionan mediante la conversión de datos en información, conocimiento y sabiduría, IdC posee el potencial para cambiar el mundo tal como lo conocemos, para mejor. REFERENCIAS [1] Cisco IBSG, 2011. [2] Oficina de censos de EE. UU., 2010; Forrester Research, 2003. [3] Cisco IBSG, 2010; Oficina de Censos de EE. UU., 2010. [4] World Internet Stats: Usage and Population Statistics, 30 de junio de 2010. [5] “Researchers Debut One-Cubic-Millimeter Computer, Want to Stick It in Your Eye”, Christopher Trout, Endadget, febrero de 2011, [6] “Augmented Business”, The Economist, noviembre de 2010. [7] Evans D. (2011, Abril). Internet de las cosas Como la próxima evolución de Internet lo cambia todo. [8] Fundación de la Innovación Bankinter (2011). El Internet de las cosas En un mundo conectado de objetos inteligentes [9] Velasco J. (2014, Enero 16). Qué es el “Internet de las cosas” [10] Gartner – Gartner’s 2015 Hype Cycle for Emerging Technologies Identifies the Computing Innovations That Organizations Should Monitor. [9] Instituto Nacional de Estadística. (2012). “Indicadores Demográficos”. Censo 2012.
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Los Procesos de Nacimiento y Muerte Aplicados a Telecomunicaciones Edgar Gonzales Laura. Instituto de ElectrĂłnica Aplicada Universidad Mayor de San AndrĂŠs edgarcatavi@hotmail.com
Resumen— Dentro de los procesos de Poisson se utiliza la teorĂa de colas para describir la llegada de solicitud de servicio en muchos casos de gran interĂŠs. En un sistema de colas prĂĄctico, el resultado de llegada y finales de conversaciĂłn de los usuarios de alguno de las empresas telefĂłnicas en nuestro medio, y como estudio algĂşn sitio en particular llamada celda de radiobase (sector que cubre la antena de empresa telefĂłnica). Es costumbre ver este proceso como un miembro de una clase mĂĄs amplia de procesos estocĂĄsticos que se hace referencia comĂşnmente como el nacimiento y muerte. Dentro de este marco, cada peticiĂłn entrante es considerado como un nacimiento y cada usuario que, despuĂŠs de ser servido, deja el sistema se considera como una muerte. Para el proceso de Poisson la tasa media de llegadas es especificado por Îť como parĂĄmetro de distribuciĂłn. En este artĂculo se describe y se aplica al tipo de colas M/M/MC/C y M/M/C. Palabras clave— procesos de Poisson, teorĂa de colas, servicios de conmutaciĂłn.
I. INTRODUCCIĂ“N A. Conceptos. Dos son los conceptos mĂĄs utilizados para o importantes para las telecomunicaciones: 1) Hora ocupada El volumen de trĂĄfico de voz transportada por una red celular estĂĄ cambiando continuamente con respecto al tiempo. La mayorĂa de los sistemas experimentarĂĄn un bajo nivel de uso durante la tarde. El perĂodo ininterrumpido de sesenta minutos durante el cual el trĂĄfico estĂĄ en un mĂĄximo es conocido como la hora ocupada. La cantidad de trĂĄfico durante la hora ocupada generalmente se utiliza como base para los cĂĄlculos de trĂĄfico y dimensionamiento de los recursos. Picos mĂĄs cortos (menos de sesenta minutos) de uso de trĂĄfico pueden ser experiencia debido a eventos especiales, tales como atascos de trĂĄfico, accidentes automovilĂsticos o mal tiempo. Sin embargo, el dimensionamiento del sistema que atender a estos eventos especiales no serĂa econĂłmicamente viable.
Figura 1 Uso de trĂĄfico diario tĂpica en un sistema celular
2) ParĂĄmetro QoS En general, una definiciĂłn de la calidad de servicio “QoSâ€?depende en gran medida del tipo de servicio de comunicaciĂłn proporcionado por la red. Para la conmutaciĂłn de circuitos de voz, el indicador mĂĄs comĂşn de la calidad del servicio es la probabilidad de bloqueo. La probabilidad de bloqueo se define como la probabilidad de que una solicitud de servicio denegado debido a que todas las troncales sitio siendo ocupados. En la prĂĄctica comĂşn de ingenierĂa, la probabilidad de bloqueo se refiere comĂşnmente como el grado de servicio (GoS), y se puede definir formalmente como: đ??şđ??şđ??şđ??şđ??şđ??şđ??şđ??şđ??şđ??şđ??şđ??ş = 1 −
đ??şđ??şđ??şđ??şđ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ??şđ??şđ??şđ??ş đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘† đ?‘Ąđ?‘Ąđ?‘Ąđ?‘Ąđ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†ĂĄđ?‘“đ?‘“đ?‘“đ?‘“đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘† đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘“đ?‘“đ?‘“đ?‘“đ?‘“đ?‘“đ?‘“đ?‘“đ?‘“đ?‘“đ?‘“đ?‘“đ?‘“đ?‘“đ?‘“đ?‘“đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚ đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘† đ?‘Ąđ?‘Ąđ?‘Ąđ?‘Ąđ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†ĂĄđ?‘“đ?‘“đ?‘“đ?‘“đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†
(1)
La definiciĂłn GoS no asume ningĂşn tipo de cola. En otras palabras, si se hace el intento de llamada y estĂĄn ocupados todos los recursos, se rechaza la llamada inmediatamente. Esto es anĂĄlogo a la situaciĂłn que se presenta en las redes de telefonĂa fija cuando un usuario coge el telĂŠfono y obtiene una seĂąal de ocupado, incluso antes de marcar el nĂşmero. Mientras que en las redes de telefonĂa fija contemporĂĄneos este es un evento bastante raro, las redes de comunicaciones mĂłviles estĂĄn diseĂąados con un objetivo GoS entre 1 y 2%. En las
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palabras, podemos esperar que en una red celular tĂpica, 1 de cada 50 llamadas pueden ser bloqueadas. Algunos de los servicios prestados en el modo de conmutaciĂłn de circuitos permite cola de llamadas individuales. Por ejemplo, los servicios de voz de despacho, asĂ como gran cantidad de servicios de conmutaciĂłn de circuitos de datos pueden retrasar la transmisiĂłn hasta que el canal estĂŠ disponible. En tales escenarios, Gobierno de SudĂĄn no representa una medida vĂĄlida de la calidad del sistema y se utilizan indicadores alternativos. Los mĂĄs comunes son la probabilidad de retardo, probabilidad de demoras que superen determinado lĂmite, un nĂşmero medio de llamadas en la cola, el nĂşmero mĂĄximo de llamadas en la cola. II. MODELOS PARA SERVICIOS DE CONMUTACIĂ“N DE CIRCUITOS TRONCALIZADOS
En esta secciĂłn vamos a analizar dos modelos de canalizaciĂłn que se utilizan comĂşnmente en el dimensionamiento del trĂĄfico de las redes celulares inalĂĄmbricas. La diferente principal entre los dos modelos es en el tratamiento de la solicitud de servicio que se producen mientras todos los servidores estĂĄn ocupados. En el caso o el modelo de concentraciĂłn de enlaces Erlan B, peticiĂłn que no puede encontrar un servidor disponible se borran del sistema. Este rĂŠgimen de funcionamiento se refiere a veces como las "llamadas perdidas despejadas" y el rĂŠgimen que se hicieron durante los intervalos de tiempo en los que todos los servidores estĂĄn ocupados se colocan en una cola de una capacidad infinita. Por lo tanto, no hay llamadas perdidas, y este rĂŠgimen de funcionamiento se conoce como las "llamadas perdidas a cabo". Hay numerosos sistemas que puede ser usados como modelo usando Erlang B o Erlang C. Sin embargo, en el anĂĄlisis de un problema de trĂĄfico en particular, un ingeniero tiene que asegurarse de que los supuestos de los modelos ya sea de Erlang B o C de Erlang siguen siendo vĂĄlidos. A. FĂłrmula Erlan B La fĂłrmula Erlang B, es la fĂłrmula mĂĄs utilizada para el cĂĄlculo GoS en un sistema celular. La fĂłrmula se aplica en lo bĂĄsico una por celda asumiendo que cada emplazamiento de cĂŠlula puede ser modelado como un sistema de colas de un tipo M / M / C / C. Las caracterĂsticas analizadas en el uso de la fĂłrmula B de Erlang son los siguientes: 1. El proceso de llegada de llamadas es un proceso de Poisson. 2. Servicio de tiempo (es decir. La celebraciĂłn tiempo de guardia) se distribuye de manera exponencial.
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3. Hay C servidores idĂŠnticos dentro de la instalaciĂłn de servicio. Para el servicio de voz esto se traduce en canales C de voz disponibles en el sitio. 4. No hay cola en el sistema. Cualquier intento de llamada que se hace mientras que todas las lĂneas estĂĄn ocupadas se elimina del sistema y se considera pĂŠrdida. Un parĂĄmetro de calidad de servicio comĂşnmente adoptada en el sistema M / M / C / C es la probabilidad de bloqueo de llamadas o de Gobierno de SudĂĄn. Esta es la probabilidad de que una llamada entrante va a encontrar todos los canales en el sitio ocupado. La fĂłrmula de pĂŠrdida de Erlang B se utiliza para el cĂĄlculo de la SMO en los sistemas de M / M / C / C. Un diagrama de transiciĂłn de estados para un sistema M / M / C / C se presenta en la siguiente figura:
Figura 2. Diagrama de Estado para el sistema de colas M / M / C / C
Desde el diagrama de estado que tenemos el resumen de los parĂĄmetros de rendimiento para este modelo. DescripciĂłn
TrĂĄfico ofrecido
Probabilidad de que no haya llamadas en la celda Probabilidad de tener exactamente n llamadas en la celda Probabilidad de bloqueo Tasa media de llegada de las llamadas atendidas Promedio del nĂşmero de llamadas activas Uso medio de la cadena
SĂmbolo đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚
đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒ0 đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘›đ?‘›đ?‘›đ?‘›
đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľ[đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚, đ??śđ??śđ??śđ??ś] đ?œ†đ?œ†đ?œ†đ?œ†0 đ?‘›đ?‘›đ?‘›đ?‘›ďż˝ đ?œŒđ?œŒđ?œŒđ?œŒ
FĂłrmula đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚ =
đ?œ†đ?œ†đ?œ†đ?œ† Âľ
1 đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚2 đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ??śđ??śđ??śđ??ś 1 + đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚ + + â‹Ż + 2! đ??śđ??śđ??śđ??ś! đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘›đ?‘›đ?‘›đ?‘› đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘›đ?‘›đ?‘›đ?‘› = đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒ đ?‘›đ?‘›đ?‘›đ?‘›! 0 đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ??śđ??śđ??śđ??ś đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒ đ??śđ??śđ??śđ??ś! 0 đ?œ†đ?œ†đ?œ†đ?œ†0 = đ?œ†đ?œ†đ?œ†đ?œ†(1 − đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľ[đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚, đ??śđ??śđ??śđ??ś]) đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľ[đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚, đ??śđ??śđ??śđ??ś] =
đ?œ†đ?œ†đ?œ†đ?œ†0 Âľ đ?‘›đ?‘›đ?‘›đ?‘›ďż˝ đ?œŒđ?œŒđ?œŒđ?œŒ = đ??śđ??śđ??śđ??ś
����� =
Tabla 1. Ecuaciones para la fĂłrmula Erlan B
AplicaciĂłn 1. Un sitio de la cĂŠlula tiene 5 radios AMP. La tasa media de llegadas de llamadas dentro del ĂĄrea de cobertura del sitio celular es de 60 llamadas por hora. Si los tiempos de retenciĂłn de llamadas se distribuyen de forma exponencial con una media de 90 segundos, el cĂĄlculo de la probabilidad de bloqueo. La tasa media de llegadas estĂĄ dada por:
đ?œ†đ?œ†đ?œ†đ?œ† = 60 đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™/â„Žđ??şđ??şđ??şđ??şđ??şđ??şđ??şđ??şđ??şđ??şđ??şđ??ş
La tasa de cobertura media viene dada por: 1 1 Âľ= = = 40 đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™/â„Žđ??şđ??şđ??şđ??şđ??şđ??şđ??şđ??şđ??şđ??şđ??şđ??ş 90 đ??ťđ??ťđ??ťđ??ť 3600 El trĂĄfico ofrecido es:
đ?œ†đ?œ†đ?œ†đ?œ† 60 = = 1.5 đ??¸đ??¸đ??¸đ??¸ Âľ 40 La probabilidad de bloqueo se puede calcular como: đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ??śđ??śđ??śđ??ś đ??śđ??śđ??śđ??ś! đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľ[đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚ = 1.5, đ??śđ??śđ??śđ??ś = 5] = đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ??śđ??śđ??śđ??ś ∑đ??śđ??śđ??śđ??śđ?‘˜đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˜=0 đ??śđ??śđ??śđ??ś! 1.55 5! = 1.52 1.53 1.54 1.55 1 + 1.5 + + + + 2! 3! 4! 5! ≈ 0.0142 Es decir, el 1.4%. Para facilitar el uso de fĂłrmula Erlang B, en la prĂĄctica cotidiana de ingenierĂa, se presenta con frecuencia, ya sea en forma de curvas paramĂŠtricas o en la forma de tablas. Las curvas de Erlang B se muestran en la figura adjunta. đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚ =
Figura 3. RepresentaciĂłn de la fĂłrmula Erlang B a travĂŠs de una familia de curvas
Para ilustrar el uso de la tabla de Erlang B, considere las siguientes aplicaciones. AplicaciĂłn 2. Se considera una cĂŠlula 4G que implementa el servicio GPRS con 2 antenas de cobertura. Supongamos que en el lado de la tasa media de la llegada de llamadas es de 300 llamadas / hora. Suponiendo que el tiempo medio de conexiĂłn de la llamada es de 120 s, calcular el nĂşmero medio de intervalos de tiempo disponibles para el servicio GPRS. La tasa media de llegada:
đ?œ†đ?œ†đ?œ†đ?œ† = 300 đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚/â„Žđ??şđ??şđ??şđ??şđ??şđ??şđ??şđ??şđ??şđ??şđ??şđ??ş
La tasa de conexiĂłn de llamdas (por intervalo de tiempo): 1 Âľ= = 30 đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™/â„Žđ??şđ??şđ??şđ??şđ??şđ??şđ??şđ??şđ??şđ??şđ??şđ??ş 120 3600
El trĂĄfico ofrecido es: 300 đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚ = = 10 đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘’đ?‘’đ?‘’đ?‘’đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™ 30 Suponiendo que uno de los intervalos de tiempo se utiliza como control de canal el nĂşmero de intervalos de tiempo disponibles para el servicio de voz dado como: đ??śđ??śđ??śđ??ś = 2 ∗ 8 − 1 = 15 La probabilidad de bloqueo en esta cĂŠlula viene dada por: 1015 15! đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľ[10,15] = = 0.0365 10đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˜ ∑15 đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˜=0 đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˜! O sea, es del 3.6 % El siguiente cĂłdigo implementado en R sirve para ayudar con la resoluciĂłn: AplicaciĂłn para calcular los parĂĄmetros para la Erlan B lambda=60 mu=40 n=10 C=5 #TrĂĄfico ofrecido a=lambda/mu #Probabilidad de que no haya llamadas al sitio du=0 for (k in 0:C) { du=du+a^k/factorial(k) } du [1] 4.461719 P0=1/du P0 [1] 0.2241289 #Probabilidad de tener exactamente n llamadas en el sitio Pn=a^n/factorial(n)*P0 #Probabilidad de bloqueo B_a_C=a^C/factorial(C)*P0 B_a_C [1] 0.01418316 #Tasa media de llegada de las llamadas atendidas lambda_0=lambda*(1-B_a_C) lambda_0 [1] 59.14901 #Promedio del nĂşmero de llamadas activas n_prom=lambda_0/mu n_prom
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[1] 1.478725 #Uso medio de la cadena ro=n_prom/C ro [1] 0.2957451 Usando el cĂłdigo anterior, nos encontramos con la media del trĂĄfico servido como: đ?œ†đ?œ†đ?œ†đ?œ†đ?‘Žđ?‘Žđ?‘Žđ?‘Ž đ?œ†đ?œ†đ?œ†đ?œ†(1 − đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľ[đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚, đ??śđ??śđ??śđ??ś]) 300(1 − 0.0365) = = Âľ 30 Âľ = 9.635 đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘’đ?‘’đ?‘’đ?‘’đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™ El promedio de utilizaciĂłn de intervalos de tiempo se puede calcular como: đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?œ†đ?œ†đ?œ†đ?œ†đ?‘Žđ?‘Žđ?‘Žđ?‘Ž 9.635 = = = 0.64 đ?œŒđ?œŒđ?œŒđ?œŒ = 15 đ??śđ??śđ??śđ??ś đ??śđ??śđ??śđ??ś Por lo tanto por alrededor de 1-Ď = 36% del tiempo, cada intervalo de tiempo disponible para el trĂĄfico de datos GPRS. Alternativamente, si suponer gastos generales de configuraciĂłn insignificante para el trĂĄfico de datos, el nĂşmero medio de intervalos de tiempo disponibles para GPRS de servicio se puede calcular como: đ??śđ??śđ??śđ??śđ??şđ??şđ??şđ??şđ??şđ??şđ??şđ??şđ??şđ??şđ??şđ??şđ??şđ??şđ??şđ??ş = (1 − đ?œŒđ?œŒđ?œŒđ?œŒ)đ??śđ??śđ??śđ??ś = 0.36 ∗ 15 = 5.4 El promedio de utilizaciĂłn de intervalos de tiempo se puede calcular como: Como observaciĂłn final, tomamos nota de que la fĂłrmula B de Erlang se deriva bajo el supuesto de tiempo de servicio distribuido exponencialmente. Sin embargo, se ha comprobado que esta fĂłrmula es vĂĄlida para una distribuciĂłn arbitraria de los tiempos de servicio tambiĂŠn. đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?‘ =
B.FĂłrmula Erlang C El sistema de cola utilizada para la derivaciĂłn de la fĂłrmula Erlang C es de tipo M / M / C. En otras palabras, se supone lo siguiente: 1. La solicitud de servicios de llegada puede ser modelado como un proceso de Poisson 2. La retenciĂłn de tiempos de llamadas son del tipo distribuciĂłn exponencial 3. El sistema tiene servidores idĂŠnticos C 4. El sistema tiene servidores idĂŠnticos C 5. La cola es de una capacidad ilimitada A diferencia del sistema M / M / C / C que se utilizĂł en la derivaciĂłn de la fĂłrmula Erlang B, M / M / C no rechaza ninguna solicitud de llamada. A condiciĂłn de que la tasa media de llegadas es menor que la tasa de desconexiĂłn promedio, el sistema, es estable y en Ăşltima instancia, todas las solicitudes serĂĄn atendidas. Por esa razĂłn, en el sistema M / M / C el GoS proporcionado por la fĂłrmula Erlang B es insuficiente para los indicadores de rendimiento y necesitan algo diferente
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para ser examinados. El tipo de medida mås relevante depende de la aplicación. Algunos de los cålculos mås comúnmente utilizados los siguientes: • Probabilidad de servicio de solicitud de retraso • demora media para todas las solicitudes • retraso medio en la solicitud que se coloca en la cola • 90% de retardo • El número medio de petición en la cola, y asà sucesivamente. El siguiente diagrama describe el proceso que lleva para el caso de la fórmula Erlang C.
Figura 3. Diagrama de Estado para el sistema de colas M / M / C
Las ecuaciones mĂĄs importantes son: DescripciĂłn SĂmbolo TrĂĄfico ofrecido Uso del canal
đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚
Probabilidad de que la celda no tenga llamadas
đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒ0
Probabilidad de tener exactamente n llamadas en la celda
đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘›đ?‘›đ?‘›đ?‘›
Probabilidad de servicio de solicitud de retraso NĂşmero promedio de solicitudes en la cola Tiempo medio de solicitud de llamada presente en la cola Tiempo medio que pasan a retrasar la peticiĂłn de llamada en la cola
đ?œŒđ?œŒđ?œŒđ?œŒ
đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x; (> 0) or đ??¸đ??¸đ??¸đ??¸đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘? [đ??śđ??śđ??śđ??ś, đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚] đ??żđ??żđ??żđ??żđ?‘žđ?‘žđ?‘žđ?‘ž
đ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇ1 or đ?‘‡đ?‘‡đ?‘‡đ?‘‡đ?‘žđ?‘žđ?‘žđ?‘ž đ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇ2
FĂłrmula đ?œ†đ?œ†đ?œ†đ?œ† Âľ đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚ đ?œŒđ?œŒđ?œŒđ?œŒ = đ??śđ??śđ??śđ??ś đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚ =
đ??śđ??śđ??śđ??śâˆ’1
đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˜ đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ??śđ??śđ??śđ??ś �� + ďż˝ đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˜! đ??śđ??śđ??śđ??ś! (1 − đ?œŒđ?œŒđ?œŒđ?œŒ)
−1
đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˜=0
đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘›đ?‘›đ?‘›đ?‘› =
⎧
đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˜ đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒ đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˜! 0
, đ?‘›đ?‘›đ?‘›đ?‘› ≤ đ??śđ??śđ??śđ??ś
đ??śđ??śđ??śđ??ś ⎨đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚ đ?‘›đ?‘›đ?‘›đ?‘›âˆ’đ??śđ??śđ??śđ??ś ⎊ đ??śđ??śđ??śđ??ś! đ?œŒđ?œŒđ?œŒđ?œŒ đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒ0 , đ?‘›đ?‘›đ?‘›đ?‘› > đ??śđ??śđ??śđ??ś đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ??śđ??śđ??śđ??ś đ??śđ??śđ??śđ??ś! (1 − đ?œŒđ?œŒđ?œŒđ?œŒ) đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘›đ?‘›đ?‘›đ?‘› đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ??śđ??śđ??śđ??ś đ??śđ??śđ??śđ??śâˆ’1 ∑đ?‘›đ?‘›đ?‘›đ?‘›=0 + đ?‘›đ?‘›đ?‘›đ?‘›! đ??śđ??śđ??śđ??ś! (1 − đ?œŒđ?œŒđ?œŒđ?œŒ) đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚ đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x; (> 0) đ??śđ??śđ??śđ??ś − đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚
đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x; (> 0)
đ??ťđ??ťđ??ťđ??ť đ??śđ??śđ??śđ??ś − đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚
đ??ťđ??ťđ??ťđ??ť đ??śđ??śđ??śđ??ś − đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚
Tabla 2. Ecuaciones para la fĂłrmula Erlan C
Para facilitar el uso de Erlang C prĂĄctica de la ingenierĂa todos los dĂas, es frecuentemente proporcionada ya sea en las formas de las curvas o en la forma de una tabla. Se dan las curvas de Erlang C.
đ??ťđ??ťđ??ťđ??ť 6 = = 1.8 đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™ đ??śđ??śđ??śđ??ś − đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚ 5 − 1.667 Probabilidad de un retraso de mĂĄs de 4 segundos se puede calcular como: đ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇ2 =
đ??śđ??śđ??śđ??śâˆ’đ?‘Žđ?‘Žđ?‘Žđ?‘Ž
Figura 4. RepresentaciĂłn de la fĂłrmula Erlang C a travĂŠs de una familia de curvas
AplicaciĂłn 2. Considere un sistema de despacho en el que 100 usuarios se transmite de nuevo a un sistema central utilizando el enfoque de conversaciĂłn de empuje. Los usuarios pueden iniciar la transmisiĂłn en un instante arbitrario en el tiempo y la longitud de sus mensajes se distribuye de manera exponencial con un valor medio de 6 seg. El sistema estĂĄ funcionando con 5 canales. Suponiendo que cada usuario genera 10 mensajes por horas, calcular los siguientes: • Probabilidad de que un mensaje se retrasa • demora media para todos los mensajes • retraso medio de mensajes retrasados • Probabilidad que un retraso mensaje excede los 4 segundos El promedio de trĂĄfico ofrecido: 10 ∗ 6 đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚ = 100 ∗ = 1.667 đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘’đ?‘’đ?‘’đ?‘’đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™ 3600 la utilizaciĂłn media de la cadena se da como: đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚ 1.667 = 0.333 đ?œŒđ?œŒđ?œŒđ?œŒ = = 5 đ??śđ??śđ??śđ??ś Probabilidad de un mensaje de retraso estĂĄ dada por: đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ??śđ??śđ??śđ??ś đ??śđ??śđ??śđ??ś! (1 − đ?œŒđ?œŒđ?œŒđ?œŒ) đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x; (> 0) = đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ??śđ??śđ??śđ??ś đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘›đ?‘›đ?‘›đ?‘› ∑đ??śđ??śđ??śđ??śâˆ’1 đ?‘›đ?‘›đ?‘›đ?‘›=0 đ?‘›đ?‘›đ?‘›đ?‘›! + đ??śđ??śđ??śđ??ś! (1 − đ?œŒđ?œŒđ?œŒđ?œŒ) 1.6675 5! (1 − 0.333) = 1.6675 1.667đ?‘›đ?‘›đ?‘›đ?‘› ∑4đ?‘›đ?‘›đ?‘›đ?‘›=0 + đ?‘›đ?‘›đ?‘›đ?‘›! 5! (1 − 0.333) 0.1608 = = 0.03 5.1503 + 0.1608 O sea 3%. La demora media para todos los mensajes viene dada por: 6 đ??ťđ??ťđ??ťđ??ť đ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇ1 = đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x; (> 0) = 0.03 = 0.054 đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™ 5 − 1.667 đ??śđ??śđ??śđ??ś − đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚ La demora media para los mensajes retardados:
5−1.667
đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x; (> 4) = đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x; (> 0)đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘† − đ??ťđ??ťđ??ťđ??ť đ?‘Ąđ?‘Ąđ?‘Ąđ?‘Ą = 0.03đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘† − 6 4 = 0.0033 #AplicaciĂł para calcular los parĂĄmetros para la Erlan C mu=6 C=5 #TrĂĄfico ofrecido a=100*10*6/3600 a [1] 1.666667 #Uso del canal ro=a/C #Probabilidad de que no llama al sitio de las cĂŠlulaso du=0 D=C-1 for (k in 0:D) { du=du+a^k/factorial(k) } du=du+a^C/(factorial(C)*(1-ro)) P0=1/du P0 [1] 0.1883447 #Probabilidad de servicio de solicitud de retraso E_C_a=(a^C)/(factorial(C)*(1-ro))/du E_C_a [1] 0.03027661 #NĂşmero promedio de solicitudes en la cola L_q=E_C_a*a/(C-a) L_q [1] 0.0151383 #Tiempo medio de solicitud de llamada presente en la co la D_1=E_C_a*mu/(C-a) D_1 [1] 0.05449789 #Tiempo medio que pasan a retrasar la peticiĂłn de llama da en la cola D_2=mu/(C-a) D_2 [1] 1.8 #Probabilidad de un retraso de mĂĄs de 4 segundos se pue de calcular como: t=4 P_mayor_t=E_C_a*exp(-(C-a)/mu*t) P_mayor_t [1] 0.003281016 AplicaciĂłn 3. Determinar el retardo de probabilidades de pĂŠrdida đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x; (> 0) y đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x; (> đ?‘Ąđ?‘Ąđ?‘Ąđ?‘Ą) y retrasos đ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇ1 y đ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇ2 para una cĂŠlula con: a) 24 canales de voz si las horas de trĂĄfico intenso es de 20 erlangs, el tiempo de retardo aceptable
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es de 4 segundos, y la llamada promedio de tiempo de mantenimiento es de 4 segundos. b) 20 canales de voz si las horas de trĂĄfico intenso es de 16 erlangs, el tiempo de retardo aceptable es de 3 segundos, y la llamada promedio de tiempo de mantenimiento es de 5 segundos. 4 đ??ťđ??ťđ??ťđ??ť = 0.298 = 0.298 đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™ 24 − 20 đ??śđ??śđ??śđ??ś − đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚ đ??ťđ??ťđ??ťđ??ť 4 = = 1 đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™ đ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇ2 = đ??śđ??śđ??śđ??ś − đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚ 24 − 20
đ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇ1 = đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x; (> 0)
5 đ??ťđ??ťđ??ťđ??ť = 0.256 = 0.32 đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™ 20 − 16 đ??śđ??śđ??śđ??ś − đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚ đ??ťđ??ťđ??ťđ??ť 5 đ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇ2 = = = 1.25 đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™đ?‘™ đ??śđ??śđ??śđ??ś − đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚đ?‘‚ 20 − 16
đ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇ1 = đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x; (> 0)
III. CONCLUSIONES
ďƒź El uso de la teorĂa de colas es importante para determinar y hallar las probabilidades de bloqueo de las radiobases para empresas de telecomunicaciones ya que, por las regulaciones existentes en el paĂs, deben garantizar un buen funcionamiento y atenciĂłn a las llamadas que realizan los usuarios. El ente regulador es la ATT (Autoridad de Telecomunicaciones y Transporte) ďƒź En el caso del estudio de probabilidades de bloqueo el dato importante es el hecho que si se tiende a sobrepasar un 90 %, la mejor sugerencia de un Ingeniero de telecomunicaciones es que se debe implementar otra antena para atenciĂłn de llamadas. En el caso de que en celda de radiobase este saturada de antenas, es decir no hay espacio donde instalar, se debe sugerir que se coloque otra celda de radiobase. ďƒź Las ecuaciones no son complicadas de realizar en lenguaje R, lo que me falto investigar fue el cĂłmo generar las grĂĄficas como las curvas.
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REFERENCIAS [1] Luis Rincon. “IntroducciĂłn a los procesos estocĂĄsticosâ€?. UNAM 2012 [2] Miguel A. Aguirre. “Introduction to space Systemsâ€?. Springer 2013. [3] Jorge C. Cananos. “Probabilidad y estadĂstica aplicaciones y mĂŠtodos “. UNAM 1988. [4] SAFCO Technologies, Inc. RF. “Engineering Continuing Education & Training RF Planning CriteriaFor Wireless System Designsâ€?. SAFCO Technologies, Inc USA 1997 [5] Juan Jose Pasos Arias, AndrĂŠs SuarĂŠz GonzĂĄlez, Rebeca DĂaz Redondo. “TeorĂa de colas y simulaciĂłn de eventos Discretosâ€?. Pearson Prentice Hall. Madrid 2002. Edgar Gonzales Laura. (M’79) Se titulĂł como Ingeniero ElectrĂłnico en Sistemas de control de la Universidad Mayor de AndrĂŠs, La Paz – Bolivia, en 2009. Entre el 2009 y 2010 fue ayudante y posteriormente notario electoral del Tribunal supremo electoral de Bolivia. Entre el 2010 al 2011 fue consultor para el tema de avalĂşo de rabiobases para las empresas TIGO y VIVA. Entre el 2011 al 2014 trabajo en la parte de InvestigaciĂłn y desarrollo de proyectos y prospecciĂłn eĂłlica. TambiĂŠn fue Ingeniero de proyectos para Sistemas de seguridad y desarrollo ElectrĂłnico. Desde 2014 hasta la actualidad, es docente investigador en el Instituto de ElectrĂłnica Aplicada (I.E.A.) de la carrera de IngenierĂa ElectrĂłnica en el ĂĄrea de robĂłtica.
Protocolo de Mediciones de Interferencias de Televisión Digital de la Norma ISDB-Tb con Zonificación La Paz - El Alto José Víctor Cari Nina Universidad Mayor de San Andrés Facultad de Ingeniería Carrera de Ingeniería Electrónica jvcetn@outlook.com
Abstract - El presente trabajo se elaboró como un aporte más al campo de las telecomunicaciones, específicamente al área de radiodifusión de televisión terrestre, motivados por el avance tecnológico que hoy en día se está desarrollando. Además, tiene el firme propósito de tener ya trazadas herramientas para la transición de la etapa analógica a la digital en el ámbito de la televisión en Bolivia. I. INTRODUCCIÓN Debido al avance de los medios de comunicación masiva, el máximo exponente en la actualidad es la televisión, y hacer que su funcionamiento sea lo más eficientemente posible y sin presentar ninguna falla compete mucho trabajo organizado en distintas áreas de supervisión y medición por parte de técnicos e ingenieros. El servicio de radiodifusión televisiva es un factor muy importante para el desarrollo de la información dentro de la sociedad, porque se puede llegar a lugares densamente poblados como también de poca población. Hoy en día la televisión es un factor importante para tener la información diaria completa y rápida, en consecuencia, a cada momento se van realizando medidas y pruebas para mantener una señal optima en el aire y/o mejorar esta señal de acuerdo al avance tecnológico. Por lo tanto, para el caso de Televisión Digital se hace necesario e importante tener trazados protocolos de medición para todos los medios de TV digital masivos, que se vayan a implementar en un futuro cercano dentro de nuestro medio. II. DESARROLLO A.
TV Digital
La televisión digital es un gran avance con respecto a la televisión analógica debido a la inmunidad al ruido de canal, calidad de imagen y video además de otras ventajas más, que la televisión analógica no puede ofrecer. Todas estas ventajas son posibles debido a las técnicas de muestreo, cuantificación, codificación y sobre todo a las técnicas de modulación. Dicho
de otro modo, los datos a diferencia de las señales analógicas viajan en forma más eficiente hacia el receptor. Esto permite tener mejor calidad de imagen y video en el receptor, adicionándole a esto la interactividad y el segmento destinado a receptores móviles denominado one-seg. La figura 1 muestra un pequeño esquema de los procesos que tiene la televisión digital para enviar las señales desde la generación de la señal fuente hasta salir por la antena de transmisión.
Figura 1. Esquema del sistema de Transmisión
El primer bloque muestra de forma resumida la creación de los flujos elementales, robusteciéndolo mediante una paquetización de flujos elementales para poder realizar la primera multiplexación con una salida serial de TS también llamados (Transport Stream) los cuales están constituidos por 188 bytes en donde el primer byte es usado como byte de sincronismo. Cada paquete BTS constituido por 204 bytes tiene una velocidad de transmisión de 32,5079 Mbps, y además esta velocidad es constante. En la entrada del sistema de transmisión las señales ya codificadas (audio y video) y los datos deben ser multiplexados para luego ser modulados. La transmisión digital terrestre debe utilizar necesariamente el entrelazado de tiempo para obtener una codificación con la menor tasa de errores para la recepción móvil, en donde se hacen inevitables las variaciones de intensidad de campo. Por diseño de la norma ISDB-Tb el espectro de la radiodifusión de televisión digital está constituido por 13
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segmentos OFDM sucesivos, con cada segmento ocupando 1/14 del ancho de banda del canal de televisión. Un segmento OFDM debe tener una configuración que permita la conexión de múltiples segmentos para abastecer un ancho de transmisión que atienda a la necesidad del medio. Es decir que, si se modulara una sola portadora, podría suceder que en varios momentos se desvaneciera la señal totalmente, perdiendo toda la información modulante. En cambio, resulta muy beneficioso distribuir los datos (TSP) en una gran cantidad de frecuencias estrechamente separadas que no interaccionen entre sí (OFDM); y poder recuperar parte de la información transmitida a partir de las frecuencias que no han sufrido alteración durante el proceso de propagación. Debido al uso de segmentos en la transmisión la norma ISDB-Tb es de tipo jerárquico es decir que la codificación debe realizarse en unidades de segmento OFDM. Además, un canal de televisión debe ser usado simultáneamente para servicio de recepción fija y móvil lo que también es conocido como transmisión jerárquica. Dentro de este marco pueden ser definidas tres capas jerárquicas. También un segmento puede ser usado para recepción parcial, siendo también considerada como capa jerárquica. Cada capa jerárquica esa constituida por uno o más segmentos OFDM. Los parámetros como esquema de modulación de portadoras OFDM, tasa de código interno y del entrelazado de tiempo pueden ser especificados para cada capa jerárquica.
f BANDA DE GUARDA 1
ANCHO DE BANDA 6 MHz
BANDA DE GUARDA 2
Figura 2
Dentro del diseño para el funcionamiento óptimo de la norma ISDB-Tb se desarrollaron los siguientes cálculos a partir de la segmentación de los 6 MHz. La figura 3 muestra al ancho de banda de 6 MHz segmentado en 13 partes, de los cuales se puede apreciar que la numeración de segmentación es impares a la izquierda y pares a la derecha con un segmento central inicializado en cero que es usado para transmisión a receptores móviles y portátiles.
11 9 7 5 3 1 0 2 4 6 8 1012
BANDA DE GUARDA 1
ANCHO DE BANDA 6 MHz
BANDA DE GUARDA 2
Figura 3
Tomando las bandas de guarda de 200 kHz cada una, nos da un total de 400 kHz los que no podrán utilizarse del total de 6 MHz. Entonces, se organiza e l c ana l en por c ione s iguales las cuales la nor ma d eno min a “segmentos” podemos calcular de acuerdo al número de segmentos el ancho de banda para cada segmento mediante la siguiente ecuación:
NS =
AB BG
Donde: AB: Ancho de banda del canal BG: Banda de Guarda Remplazando tenemos:
NS =
6000 KHz = 15 400 KHz
Pero debido a que la anchura de uno de los segmentos se deberá repartir entre las bandas de guarda, solo quedarían 14 disponibles para el servicio. Pero el estándar ISDB-Tb c o n t e m p l a además la posibilidad de ofrecer un servicio de banda angosta que utiliza un solo segmento (y de allí la denominación “one-seg”). El segmento destinado a one-seg debe ocupar el centro de la banda, a fin de que el receptor pueda sintonizarlo fácilmente. Si este segmento ocupa la posición central y se deja igual cantidad de segmentos a derecha e izquierda de él, la banda de 14 segmentos quedara distribuida en 13 segmentos reservando lo restante a las bandas de guarda. Por lo tanto, la anchura de cada segmento será:
ABS =
6000 KHz = 428.57 KHz 14
También mencionamos que la modulación utilizada en el sistema ISDB-Tb es la OFDM y debido a que se ha segmentado la banda se puede ver que cada segmento tiene un ancho de banda de 428.57 KHz y de ahí el nombre de OFDM– BST. Como el sistema ISDB-Tb está diseñado para 13 segmentos
48
entonces el ancho de banda total ocupado por los 13 segmentos serĂĄ de.
ABISDB = N S * 428.57 = 13 * 428.57 = 5.571MHz TambiĂŠn es necesario saber cuĂĄl es la frecuencia central de trabajo del sistema ISDB-Tb. En los cĂĄlculos que realizaremos mĂĄs adelante, la frecuencia central de trabajo del canal digital estarĂĄ desfasada 1/7. Este desfase se debe a que la norma hizo estudios de interferencia de canal adyacente, en el caso cuando el canal digital se encuentre entre dos seĂąales de canal analĂłgico, como muestra la figura 4.
la amplitud como en la fase de la seĂąal, pudiĂŠndose obtener modulaciones con muchas mĂĄs posibilidades. TambiĂŠn hay diferentes tipos, en funciĂłn del nĂşmero de posibles seĂąales que conforman la modulaciĂłn: 4-QAM, con 4 posibles seĂąales, 16-QAM con 16 posibles seĂąales, etc. 3) ModulaciĂłn OFDM MĂĄs que un modulador, OFDM puede ser considerado como un tipo de gestiĂłn de modo de transmisiĂłn esto debido a que su operaciĂłn estĂĄ en base a seĂąales ya moduladas, a diferencia de los tipos de modulaciĂłn normales los cuales pueden transportar una sola portadora por cada modulaciĂłn; OFDM optimiza este hecho para de esta manera transportar mĂĄs de una portadora, es decir que ODFM transporta un gran nĂşmero de portadoras distribuidas a lo largo del canal asignado de manera que entre cada portadora no exista interferencia. Debido a la existencia de muchas portadoras, la seĂąal digital se ira distribuyendo en cada portadora creando como resultado final un dato sĂmbolo de longitud mucho mayor que el sĂmbolo de una sola portadora. C. ParĂĄmetros de Calidad 1) BER
Figura. 4 Adyacencia entre canales Digital y AnalĂłgico
Entre la portadora de video de la seĂąal analĂłgica y la portadora de la seĂąal digital existe mĂĄs espacio que entre la portadora de sonido y la portadora de la seĂąal digital, esto quiere decir que la portadora de sonido de la seĂąal analĂłgica es mĂĄs propensa a interferencia por parte de las portadoras digitales, luego de hacer los cĂĄlculos y ajustes respectivos la frecuencia central de trabajo llegarĂĄ a ser como sigue:
B.
đ?‘“đ?‘“đ?‘“đ?‘“đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?_đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘? = đ?‘“đ?‘“đ?‘“đ?‘“đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘? +
Modulaciones en ISDB-TB
1 7
1) ModulaciĂłn PSK En este tipo de modulaciĂłn la informaciĂłn viaja en la fase de la seĂąal. Por ejemplo, en la modulaciĂłn BPSK (Binary PSK) si el bit a transmitir es un 0, se transmite la portadora tal cual. Si el bit a transmitir es un 1, se invierte la fase de la portadora. El receptor sabe quĂŠ bit le ha llegado midiendo la fase de la portadora que llega. En funciĂłn del nĂşmero de fases diferentes que se pueda utilizar se obtendrĂĄn diferentes modulaciones: BPSK (dos fases, 0 y 180Âş), QPSK (cuatro fases, 0Âş, 90Âş, 180Âş y 270Âş), etc. 2) ModulaciĂłn QAM En este tipo de modulaciĂłn la informaciĂłn viaja tanto en
El BER es el parĂĄmetro fundamental que puede determinar la calidad de seĂąal demodulada en el receptor para los sistemas de transmisiĂłn digital.
2) MER
đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľ =
đ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?‘ ° đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘ đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľ đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??¸đ??¸đ??¸đ??¸đ??¸đ??¸đ??¸đ??¸đ??¸đ??¸đ??¸đ??¸đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘œđ?‘œđ?‘œđ?‘œđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľ đ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?‘ ° đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘ đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľ đ?‘‡đ?‘‡đ?‘‡đ?‘‡đ??¸đ??¸đ??¸đ??¸đ??¸đ??¸đ??¸đ??¸đ?‘‡đ?‘‡đ?‘‡đ?‘‡đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ?‘‡đ?‘‡đ?‘‡đ?‘‡đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľ
Es la representaciĂłn numĂŠrica del vector de error, el cual es la diferencia entre la seĂąal patrĂłn que tiene que recibirse con respecto a la seĂąal que se recibe. đ?‘€đ?‘€đ?‘€đ?‘€đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľ =
đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘œđ?‘œđ?‘œđ?‘œđ?‘œđ?‘œđ?‘œđ?‘œđ?‘œđ?‘œđ?‘œđ?‘œđ?‘œđ?‘œđ?‘œđ?‘œđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľ đ?‘‡đ?‘‡đ?‘‡đ?‘‡đ?‘œđ?‘œđ?‘œđ?‘œđ?‘œđ?‘œđ?‘œđ?‘œđ?‘œđ?‘œđ?‘œđ?‘œđ?‘‡đ?‘‡đ?‘‡đ?‘‡ đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘ đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??¸đ??¸đ??¸đ??¸đ??¸đ??¸đ??¸đ??¸đ?‘œđ?‘œđ?‘œđ?‘œđ??¸đ??¸đ??¸đ??¸ đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘œđ?‘œđ?‘œđ?‘œđ?‘œđ?‘œđ?‘œđ?‘œđ?‘œđ?‘œđ?‘œđ?‘œđ?‘œđ?‘œđ?‘œđ?‘œđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľ đ?‘‡đ?‘‡đ?‘‡đ?‘‡đ?‘œđ?‘œđ?‘œđ?‘œđ?‘œđ?‘œđ?‘œđ?‘œđ?‘œđ?‘œđ?‘œđ?‘œđ?‘‡đ?‘‡đ?‘‡đ?‘‡ đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ?‘…đ?‘…đ?‘…đ?‘…đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľ
3) RelaciĂłn SeĂąal a Ruido:
La SNR es un parĂĄmetro que sirve para medir el margen que hay entre la potencia de una seĂąal y la potencia del ruido que la corrompe. ComĂşnmente este parĂĄmetro se mide en el receptor para determinar el alcance de un transmisor o para determinar la calidad de seĂąal dentro de un ambiente con presencia de ruido. Por lo general es expresado en decibeles: đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘†đ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?‘ [đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘] = 10 log ďż˝
đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?Ăąđ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘? ďż˝ đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;
4) RelaciĂłn Portadora a Ruido C/N:
Este parĂĄmetro se define como la relaciĂłn seĂąal portadora a ruido de una seĂąal modulada (pasa-banda). En este caso se define como el margen que existe entre la potencia promedio
49
de la portadora recibida y la potencia promedio del ruido obtenido a la salida de los filtros de recepciĂłn. Al igual que la SNR se mide en decibeles: đ??śđ??śđ??śđ??ś
đ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?‘
[đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľ] = 10 log ďż˝
đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘? đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?
D. RelaciĂłn de ProtecciĂłn:
ďż˝
La relaciĂłn de protecciĂłn es la relaciĂłn que existe entre el nivel de potencia deseada a nivel de potencia no deseada, esta relaciĂłn nos ayuda a determinar si existe interferencia entre una seĂąal y otra. Por definiciĂłn esta relaciĂłn se puede expresar de la siguiente manera:
E.
đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľ đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘ đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ??¸đ??¸đ??¸đ??¸đ??¸đ??¸đ??¸đ??¸đ??¸đ??¸đ??¸đ??¸đ??¸đ??¸đ??¸đ??¸đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľ[đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľ] = 10 log ďż˝ MĂŠtodos de EvaluaciĂłn Subjetiva
đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘? ďż˝ đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ??źđ??źđ??źđ??źđ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?
Se pueden utilizar varios mĂŠtodos de mediciĂłn subjetiva, sin embargo, para los fines acadĂŠmicos usaremos para nuestro caso la recomendaciĂłn de la UIT de las mediciones subjetivas. F.
Interferencias
Se define el efecto de una energĂa no deseada sobre la recepciĂłn en un sistema de radiocomunicaciĂłn, provocando degradaciĂłn en la calidad o pĂŠrdida de informaciĂłn. Dentro del estudio de interferencias se pueden encontrar una variedad de factores que pueden interpretarse como interferencias, las cuales pueden estar presentes de alguna u otra manera en una situaciĂłn. Dentro de la gran variedad de interferencias que pueden existir dentro de este proyecto citaremos las interferencias de Co-Canal y canal adyacente las cuales se las estudiarĂĄ mĂĄs adelante, pero citaremos algunos tipos de interferencias que existen. 1) Interferencia Causada por Ruido Impulsivo Un tipo de interferencias que podemos citar es el ruido impulsivo el cual se manifiesta como una perturbaciĂłn en un receptor de radiofrecuencia causada por una fuente de emisiĂłn de radiaciĂłn electromagnĂŠtica externa. Esta fuente puede ser cualquier objeto natural (o artificial), sistemas elĂŠctricos de potencia, motores, lĂneas de transmisiĂłn de alta potencia, etc. 2) Interferencia Causada Multitrayectoria
por
DistorsiĂłn
de
Otro tipo de interferencia que podemos citar es la distorsiĂłn por multitrayectoria el cual es un tipo de distorsiĂłn que se presenta en las comunicaciones inalĂĄmbricas de
50
radiofrecuencia. Es causada por la propagaciĂłn de la seĂąal a travĂŠs de mĂşltiples cambios hacia el receptor (“ecosâ€?). En el destino el receptor recibe la seĂąal por el camino primario principal y tambiĂŠn por los caminos secundarios. Esto Ăşltimo es causado por los rebotes de la seĂąal con montaĂąas, edificios, casas, autos, ĂĄrboles, objetos, etc. 3) Interferencia Causada Por Efecto Doppler. El efecto Doppler es un fenĂłmeno que se presenta en las comunicaciones mĂłviles debido al movimiento del transmisor y/o receptor. Este efecto hace que la frecuencia de la onda que llega al receptor difiera de la frecuencia emitida por el transmisor. Cuando la distancia entre el transmisor y el receptor permanece constante, la frecuencia emitida es idĂŠntica a la de la frecuencia recibida. Sin embargo, cuando la distancia entre el transmisor y receptor se incrementa, la onda recibida es de menor frecuencia que la onda transmitida. El efecto es contrario cuando la distancia va disminuyendo. 4) Interferencia Co-Canal Este tipo de interferencia se produce cuando la seĂąal deseada y la seĂąal no deseada se encuentran en la misma banda de frecuencias, esto se traduce en el receptor como ruido o pĂŠrdida de la calidad de la imagen original, podemos citar dentro de este tipo de interferencias dos tipos de interferencias los cuales son a) interferencia Co-canal constructiva, la cual es cuando la seĂąal deseada y no deseada estĂĄn en fase haciendo la seĂąal resultante mĂĄs fuerte, b) interferencia Co-canal destructiva, cuando la seĂąal deseada y no deseada no estĂĄn en fase, esto se representa como una seĂąal distorsionada no logrando identificarse la seĂąal original. 5) Interferencia De Canal Adyacente. Este tipo de interferencia se produce cuando la seĂąal deseada y no deseada se encuentra lado a lado en la banda de frecuencias, la interferencia puede producirse si la seĂąal no deseada estuviera fuera de banda o tuviera seĂąales armĂłnicas fuera de banda, en consecuencia, la seĂąal deseada no es posible interpretarlas. G. Protocolos de EvaluaciĂłn Para el protocolo de mediciones de este proyecto tomaremos en cuenta las interferencias causadas por Cocanal y canal adyacente, entre seĂąales de canales analĂłgicos y digitales, asumiremos las probables interferencias que puedan existir entre las seĂąales de TV Digital y analĂłgico. A medida que la televisiĂłn digital se vaya implementando en nuestro paĂs, muchos canales de televisiĂłn irĂĄn compartiendo adyacencia con canales digitales, esto implica una interferencia de canal adyacente. Sin embargo, la norma
ISDB-Tb ya realizĂł los estudios referentes al caso de interferencia por consiguiente presenta las relaciones de protecciĂłn ideales como referencia a considerar. La siguiente tabla muestra los valores de relaciĂłn de protecciĂłn calculados en Brasil para los cuales se interpreta si existe o no interferencia entre canales adyacentes o cocanal. Debemos considerar estos valores como una referencia para el cĂĄlculo de las potencias respectivas de funcionamiento tanto para canales analĂłgicos y/o digitales. Si bien la bibliografĂa nos muestra los valores de protecciĂłn en dB que se deben tener en cuenta, cabe destacar que no nos muestran los mĂŠtodos y pasos que se deben seguir tanto para los mĂŠtodos analĂticos, de laboratorio o prĂĄcticos, es por eso que en este capĂtulo y en el siguiente se mostrarĂĄn los pasos sugerentes y mĂŠtodos a seguir para conseguir los datos obtenidos en el paĂs vecino del Brasil.
Una vez montado todo el equipamiento es necesario que los encargados de llevar a cabo las medidas se familiaricen con los instrumentos y el sistema ISDB-Tb para poder efectuar el manipuleo y mediciĂłn de los equipos con los instrumentos de medida correspondientes. Es muy necesario que en la sala o laboratorio donde se va a implantar todos los equipos de medida y otros instrumentos se instale una Jaula de Faraday y una sala exclusiva para los transmisores que serĂĄn uno de canal digital y otro de canal analĂłgico. En la siguiente figura se presenta una propuesta de laboratorio en donde se puede montar el equipamiento necesario para realizar las mediciones.
RELACION DE PROTECCION SEĂ‘AL INTERFERENTE: TRANSMISION ANALOGICA CONDICION DE CONDICION DE SEĂ‘AL INTERFERIDA: DIGITAL INTERFERENCIA PROTECCION ≤ +đ?&#x;?đ?&#x;?đ?&#x;?đ?&#x;?
CO-CANAL CANALADYACENTE INFERIOR CANAL ADYACENTE SUPERIOR SEĂ‘AL INTERFERENTE: TRANSMISION DIGITAL SEĂ‘AL INTERFERIDA: DIGITAL CO-CANAL CANALADYACENTE INFERIOR CANAL ADYACENTE SUPERIOR SEĂ‘AL INTERFERENTE: TRANSMISION DIGITAL SEĂ‘AL INTERFERIDA: ANALOGICO CO-CANAL CANALADYACENTE INFERIOR CANAL ADYACENTE SUPERIOR
≤ −đ?&#x;‘đ?&#x;‘đ?&#x;‘đ?&#x;‘ ≤ −đ?&#x;‘đ?&#x;‘đ?&#x;‘đ?&#x;‘
> +đ?&#x;?đ?&#x;?đ?&#x;?đ?&#x;? > −đ?&#x;‘đ?&#x;‘đ?&#x;‘đ?&#x;‘ > −đ?&#x;‘đ?&#x;‘đ?&#x;‘đ?&#x;‘
OBSERVACIONES OBLIGADO PARA FULL - SEG Y ONE - SEG OBLIGADO PARA FULL - SEG Y ONE - SEG OBLIGADO PARA FULL - SEG Y ONE - SEG
CONDICION DE CONDICION DE OBSERVACIONES INTERFERENCIA PROTECCION > +đ?&#x;?đ?&#x;?đ?&#x;?đ?&#x;? OBLIGADO PARA FULL - SEG Y ONE - SEG ≤ +đ?&#x;?đ?&#x;?đ?&#x;?đ?&#x;? > −đ?&#x;?đ?&#x;?đ?&#x;?đ?&#x;? ≤ −đ?&#x;?đ?&#x;?đ?&#x;?đ?&#x;? OBLIGADO PARA FULL - SEG Y ONE - SEG > −đ?&#x;?đ?&#x;?đ?&#x;?đ?&#x;? ≤ −đ?&#x;?đ?&#x;?đ?&#x;?đ?&#x;? OBLIGADO PARA FULL - SEG Y ONE - SEG
CONDICION DE CONDICION DE INTERFERENCIA PROTECCION > +đ?&#x;‘đ?&#x;‘đ?&#x;‘đ?&#x;‘ ≤ +đ?&#x;‘đ?&#x;‘đ?&#x;‘đ?&#x;‘ ≤ −đ?&#x;”đ?&#x;”
≤ −đ?&#x;”đ?&#x;”
OBSERVACIONES
> −đ?&#x;”đ?&#x;”
I.
Intensidad de Campo en FunciĂłn de la Altura (đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľďż˝âƒ— đ?‘“đ?‘“đ?‘“đ?‘“(â„Ž) ):
Si el valor de la intensidad de campo coincide con alguna de las alturas que se muestran en las grĂĄficas entonces se puede ver rĂĄpidamente el valor de la intensidad de campo, caso contrario la intensidad de campo requerida deberĂĄ interpolarse o extrapolarse a partir de las intensidades de campo obtenidas de dos curvas utilizando la ecuaciĂłn siguiente:
> −đ?&#x;”đ?&#x;”
Tabla 1: Relaciones de ProtecciĂłn
El anĂĄlisis presentado es un mĂŠtodo genĂŠrico, el cual puede ser usado por cualquier estaciĂłn de radiodifusiĂłn de TV que tenga como canales adyacentes canales analĂłgicos y/o digitales por la parte superior o inferior del mismo. Comenzando a hacer un anĂĄlisis de interferencias, estas pueden generarse en varios puntos de la transmisiĂłn de TV Digital, a continuaciĂłn, citaremos algunos tipos de interferencias de las cuales se tomarĂĄn en cuenta las mĂĄs probables, tambiĂŠn se mostrarĂĄn en la siguiente figura las probables causas de interferencia que pueden existir en nuestro entorno, consideraremos el caso del canal 16 UHF en el cual se estĂĄn emitiendo seĂąales de TV Digital del canal 7 (Bolivia TV). H. Protocolo De Medida De Laboratorio Un laboratorio de mediciones de esta naturaleza para poder realizar las medidas respectivas puede ser realizado con el montaje del equipamiento e instrumental necesarios para realizar las medidas de manera satisfactoria.
Donde:
đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľďż˝âƒ— = đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘– + (đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?‘ − đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘– )
â„Ž â„Žđ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–
log
â„Žđ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x; â„Žđ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–
log
[đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľ
đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡ đ?‘šđ?‘šđ?‘šđ?‘š
]
â„Žđ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘– : 600 m si â„Ž1 > 1200 m, de no ser asĂ, la altura efectiva nominal mĂĄs cercana por debajo de â„Ž1 .
â„Žđ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?‘ : 1200 m si â„Ž1 > 1200 m, de no ser asĂ, la altura efectiva nominal mĂĄs cercana por encima de â„Ž1 .
đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘– : Valor de la intensidad de campo para â„Žđ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘– a la distancia requerida.
đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?‘ : Valor de la intensidad de campo para â„Žđ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?‘ a la distancia requerida
J.
Intensidad de Campo en FunciĂłn de la Distancia (đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľďż˝âƒ— đ?‘“đ?‘“đ?‘“đ?‘“(đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘) ):
Si el valor de la intensidad de campo coincide con alguna de las curvas entonces el valor de la intensidad de campo se puede visualizar de manera directa, caso contrario
51
si la distancia no coincide con alguno de los valores de distancia del grĂĄfico se debe hacer una interpolaciĂłn. đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľďż˝âƒ— = đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘– + (đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?‘ − đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘– )
đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?1 đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘– đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘? log đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–
log
[đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľ
đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡ đ?‘šđ?‘šđ?‘šđ?‘š
La pĂŠrdida de espacio libre viene dada a travĂŠs de la siguiente ecuaciĂłn:
]
K. Intensidad de Campo en FunciĂłn de la Frecuencia (đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľďż˝âƒ— đ?‘“đ?‘“đ?‘“đ?‘“(đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–) ):
Los valores de la intensidad de campo para una frecuencia requerida deberĂĄn obtenerse interpolando entre los valores correspondientes a los de las frecuencias nominales de 100 MHz, 600 MHz y 2000 MHz. En el caso de frecuencias por debajo de 100 MHz o por encima de 2 000 MHz, la interpolaciĂłn debe ser reemplazada por una extrapolaciĂłn a partir de los dos valores de frecuencia nominal mĂĄs cercanos. đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľďż˝âƒ— = đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘– + (đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?‘ − đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘– )
đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘– log đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘? đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘– đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x; log đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–
[đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľ
đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡ đ?‘šđ?‘šđ?‘šđ?‘š
]
NOTA: Cabe rescatar aquĂ que la norma brasileĂąa despuĂŠs de haber realizado estudios respecto a la intensidad de campo ha propuesto una ecuaciĂłn para el cĂĄlculo de la intensidad de campo que viene dada de la siguiente forma: đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľ[50,90] = 2 ∗ đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľ[50,50] − đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľ[50,10]
L. Potencia Efectiva Radiada:
La potencia efectiva radiada es la potencia neta que sale del sistema transmisor para recepcionarse en el receptor, de acuerdo a las recomendaciones de la norma brasileĂąa y tambiĂŠn adoptada en nuestro paĂs, su cĂĄlculo viene dado a travĂŠs de la siguiente ecuaciĂłn:
Donde:
đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľ[đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘] = đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??´đ??´đ??´đ??´đ??´đ??´đ??´đ??´đ??´đ??´đ??´đ??´ − đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?‘
PER: Potencia Efectiva Radiada [dBk] đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?‘ : Intensidad de campo calculada por las grĂĄficas de la UIT đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??´đ??´đ??´đ??´đ??´đ??´đ??´đ??´đ??´đ??´đ??´đ??´ : Intensidad de campo recomendada por la ATT đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡ đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡đ?œ‡ cuyos valores son de 60 đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľ para VHF y de 72 đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľ đ?‘šđ?‘šđ?‘šđ?‘š đ?‘šđ?‘šđ?‘šđ?‘š para UHF. M.
đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘…đ?‘…đ?‘…đ?‘…đ?‘‡đ?‘‡đ?‘‡đ?‘‡ = đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ??´đ??´đ??´đ??´đ?‘‡đ?‘‡đ?‘‡đ?‘‡ + đ??şđ??şđ??şđ??şđ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?_đ??´đ??´đ??´đ??´đ?‘‡đ?‘‡đ?‘‡đ?‘‡ + đ??şđ??şđ??şđ??şđ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?_đ?‘…đ?‘…đ?‘…đ?‘…đ?‘‡đ?‘‡đ?‘‡đ?‘‡ − đ??żđ??żđ??żđ??żđ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘? − đ??żđ??żđ??żđ??żđ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?‘ − đ??żđ??żđ??żđ??żđ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;
đ??żđ??żđ??żđ??ż0 = 32,4 + 20 log đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘ + 20 log đ?‘“đ?‘“đ?‘“đ?‘“ [đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľ] O.
Con las ecuaciones descritas se procede a calcular las potencias de recepciĂłn de las seĂąales de los canales deseado y no deseado esto para poder calcular la relaciĂłn de protecciĂłn entre canales adyacentes o Co-canal. La ecuaciĂłn de relaciĂłn de protecciĂłn de protecciĂłn que se describe a continuaciĂłn puede tambiĂŠn ser descrita de otra manera para simplificar su cĂĄlculo.
Donde
Expresando la potencia deseada y no deseada en dBm: đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒ = 10 log
52
đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒ[đ?‘Šđ?‘Šđ?‘Šđ?‘Š]
Despejando P[W]:
1đ?‘šđ?‘šđ?‘šđ?‘š
đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒ[đ?‘Šđ?‘Šđ?‘Šđ?‘Š] = 10
[dBm]
đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒ[đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘] 10
Reemplazamos ecuaciones tenemos: đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľ = 10 log
10
10
đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒ[đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘] 10 đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?
đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒ[đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘] 10 đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?_đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?
Por propiedad de logaritmos distribuimos el logaritmo como una diferencia: đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒ[đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘] 10
đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľ = 10(log 10
∴ đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľ = 10 ďż˝
− log 10
đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒ[đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘šđ?‘šđ?‘šđ?‘š] đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘? 10
−
đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľ = đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒ[đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘šđ?‘šđ?‘šđ?‘š] P.
đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?
đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒ[đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘] 10
đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒ[đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘šđ?‘šđ?‘šđ?‘š] đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;
Finalmente simplificando tenemos:
Potencia de RecepciĂłn:
De forma anĂĄloga la potencia de recepciĂłn viene dada a travĂŠs de la siguiente ecuaciĂłn:
đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘? đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?_đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?
đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?_đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘? : Potencia no deseada [Watts]
La potencia de transmisiĂłn puede calcularse a travĂŠs de la siguiente ecuaciĂłn:
N.
đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľ = 10 log
đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘? : Potencia deseada [Watts]
Potencia de TransmisiĂłn:
đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ??´đ??´đ??´đ??´đ?‘‡đ?‘‡đ?‘‡đ?‘‡ = đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľđ??ľ + đ??żđ??żđ??żđ??żđ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘? + đ??żđ??żđ??żđ??żđ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?‘ − đ??şđ??şđ??şđ??şđ??´đ??´đ??´đ??´đ?‘‡đ?‘‡đ?‘‡đ?‘‡
RelaciĂłn de ProtecciĂłn Expresada en dBm:
− đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒ[đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘šđ?‘šđ?‘šđ?‘š]
)
đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?
10
ďż˝
đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?_đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?
Altura Efectiva o Altura Media de la Antena
La altura media de la antena o altura efectiva đ??ťđ??ťđ??ťđ??ťđ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘? es la altura de la antena sobre el nivel medio del terreno que generalmente se usan para distancias comprendidas entre 3 y 15 Km en direcciĂłn a la antena receptora. Y estĂĄ dada por la siguiente ecuaciĂłn: â„Žđ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘? = â„Ž0 + â„Žđ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘? − â„Žđ?‘šđ?‘šđ?‘šđ?‘šđ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?
Altura Efectiva de una Antena
â„Žđ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘? : Altura efectiva de la antena â„Ž0 : Altura cota del terreno
â„Žđ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘? : Altura de la torre
â„Žđ?‘šđ?‘šđ?‘šđ?‘šđ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘? : Altura media del terreno
Q.
Altura Media del Terreno
La altura media del terreno estĂĄ comprendida entre los radios de 3 y 15 Km, cuyo centro de origen se encuentra en el punto donde se encuentra la antena de transmisiĂłn, se procede con el cĂĄlculo marcando 8 radiales y en cada radial se realiza la medida de doce puntos lo mĂĄs equi-espaciados posible, considerando la cota inicial con referencia a la altura a nivel del mar.
Se tiene por propĂłsito hacer un anĂĄlisis de las interferencias que pueden existir entre canales adyacentes analĂłgicos y digitales cuando estos se encuentran en el canal superior o inferior, por lo cual se pudo evidenciar los distintos tipos de comportamiento que tienen los canales analĂłgicos en presencia de los canales digitales y viceversa. Se pudo evidenciar que los canales analĂłgicos necesitan mĂĄs potencia de transmisiĂłn que los digitales, pero si se igualaran las potencias tanto de canales analĂłgicos y digitales el canal analĂłgico se verĂa afectado debido a que en el espectro del canal analĂłgico existe una portadora de video, una de sonido, una de croma, sin embargo en el espectro del canal digital no se puede evidenciar las portadoras debido a que el sistema de transmisiĂłn ISDB-Tb no tiene solo una portadora de video, ni de audio, sino mĂĄs bien cuenta con muchas mĂĄs portadoras de video, audio y datos codificados de manera digital, lo cual lo hace mĂĄs robusto. IV. BIBLIOGRAFĂ?A [1]TDT-Sistema de Transmision ABNT NBR 15601_2007Esp_2008 [2]Codificacion Video,Audio y Multiplexacion ABNTNBR 15602_2D1_2007Esp_2008 [3]Receptores ABNTNBR 15604_2007Esp_2008 [4]Protocolos, interfaces ABNTNBR 15607_2D1_2008Esp_2008 [5]Multiplexacion,Servicios de Informacion Radiodifusion ABNTNBR 15603_2D1_2007Esp_2008 [6]RM 323-12 Reglamento de Otorgamiento de Licencias [7]RM 294-12 Plan Nacional de Frecuencias PNF
3 Radiales del Terreno
III.CONCLUSIONES
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Repetidores como Solución a Problemas de Mala Propagación de Señal Celular Ari Zurita, Álvaro Nino. Ari Zurita, Marco Leonel. Universidad Mayor de San Andrés, Facultad de Ingeniería, Carrera de Ingeniería Electrónica
alvaroari76@gmail.com leonel_marco@hotmail.com; leonel.marco.ari@gmail.com
Resumen— Se analiza una solución a los problemas de mala propagación radioeléctrica de telefonía celular sea 2G/3G en ambientes interiores a través del uso de equipos Repetidores, para dicho análisis se emplea el modelo de propagación semiempírico Ericsson que cuantifica las pérdidas de potencia que experimenta la señal transmitida en distintos ambientes. Índice de Términos— Modelo de Propagación, Repetidor, atenuación en interior, 2G/3G. I. INTRODUCCIÓN Un Repetidor es un componente de una red de comunicación que permite extender la cobertura de dicha red o mejorar la señal en un área ya cubierta, sin realizar gestiones de tráfico, puede cubrir áreas que tienen bloqueada la señal por obstáculos. Los campos de aplicación son túneles, áreas montañosas, subsuelos, “aplicación en ambientes interiores, la señal es típicamente amplificada entre 50 y 80 dB” [1].
Repetidores con Filtrado RF (Repetidores de banda completa). • Filtrados en IF (Repetidores en banda selectiva y canal selectivo). 1) Repetidor de banda completa: Seleccionan toda la banda, la amplificación será para uno o varios operadores de telefonía móvil. Este tipo de equipos son generalmente menos costosos, y tienen la capacidad de operar en cualquier banda. 2) Repetidor de banda selectiva: Se ajusta a la banda del operador, tiene un mejor aprovechamiento de la potencia de salida, sin afectar a operadores adyacentes. Puede amplificar todos los canales del operador, esto dependerá de la RBS (Estación radio base) Donora. 3) Repetidor de Canal Selectivo: Seleccionan solo los canales requeridos por el operador tiene un aprovechamiento óptimo de la potencia nominal del equipo, repiten solo los canales deseados. 4) Repetidor de ancho de banda variable: Tienen una máxima flexibilidad y capacidad de ajustarse a cualquier escenario. •
B. Rango Dinámico de potencia Las etapas de funcionamiento de un Repetidor dependen de la potencia de la señal de entrada, estos cuentan con un control automático de ganancia (AGC) para que la potencia de salida se mantenga también fija [1]. 1) Rango de operación línea: La señal de entrada, es tal que el Repetidor con determinada ganancia tendrá una salida proporcional al nivel de entrada.
Fig. 1. Repetidor como elemento de una red de telefonía móvil.
A. Tipos de Repetidores La clasificación de los equipos Repetidores depende del tipo de filtrado que realicen. Los Repetidores pueden ser clasificados también con respecto a cómo procesan la señal, de acuerdo a ello se pueden, clasificar en:
Fig.2. Rango de operación lineal.
2) Rango de operación lineal con actuación del AGC: Si la potencia de entrada se incrementa por encima de la potencia de salida nominal, actuará el control automático de ganancia, que
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limita el exceso de potencia recortando la ganancia del amplificador para que la potencia de salida se mantenga estable.
Fig. 3. Rango de operaciĂłn lineal con actuaciĂłn del AGC.
3) Rango de operaciĂłn de sobrecarga: Llega un momento en que el AGC no puede controlar ese nivel de seĂąal excesivo y peligroso, ĂŠste ingresarĂĄ en una zona de saturaciĂłn.
Fig. 4. Rango de operaciĂłn de sobrecarga.
4) Nivel de potencia de entrada excesivo: El AGC no puede controlar, por ello el equipo se protegerĂĄ para evitar daĂąos en sus amplificadores y se apagarĂĄ automĂĄticamente.
planta externa, lo que incrementa el tema econĂłmico y tiempos de implementaciĂłn. Para la soluciĂłn con un equipo Repetidor, ĂŠste no tendrĂĄ incremento en los canales, solo serĂĄ una extensiĂłn de la cobertura radioelĂŠctrica de la celda, sin gestiĂłn de trĂĄfico, es decir que usarĂĄ los canales asignados a una RBS macro, lo que implica que deberĂĄ tenerse en cuenta que el ĂĄrea en la que se quiere implementar este tipo de equipos no represente un incremento sustancial de usuarios, este tipo de soluciĂłn es ideal para lugares como tĂşneles, oficinas, subsuelos, etc. La implementaciĂłn de un equipo Repetidor no requiere de un equipo adicional para la transmisiĂłn, como se dijo, solo es una extensiĂłn de una celda de una RBS. III. ESTUDIO DEL MODELO DE PROPAGACIĂ“N ERICSSON Las caracterĂsticas de propagaciĂłn para sistemas de comunicaciĂłn en un ambiente interior son Ăşnicas cuando se comparan con sistemas instalados en ambientes exteriores. Los resultados sobre las pĂŠrdidas por propagaciĂłn obtenidos para estructuras varĂan enormemente, debido a las caracterĂsticas de cada entorno, por lo que es necesario contemplar un modelo de propagaciĂłn que se ajuste a requerimientos generales. El modelo de propagaciĂłn Ericsson es un modelo semiempĂrico, considera la atenuaciĂłn de seĂąal por paredes, pisos y la atenuaciĂłn en espacio libre. La pĂŠrdida de trayectoria se puede expresar con la siguiente ecuaciĂłn [2]. đ??żđ??żđ??żđ??ż(đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘) = 20 log ďż˝
4đ?œ‹đ?œ‹đ?œ‹đ?œ‹đ?œ‹đ?œ‹đ?œ‹đ?œ‹ Îť
ďż˝ + đ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇ ∗ [đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘ − đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘? ] + đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˜ + đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘? + đ??śđ??śđ??śđ??ś
(1)
Fig. 5. Nivel de potencia de entrada excesivo.
II. CONSIDERACIONES PARA EL USO DE UN REPETIDOR El mantener o adicionar capacidad de trĂĄfico, estarĂĄ en funciĂłn del tipo de locaciĂłn que se quiere cubrir o mejorar, esto determina si se usa una micro RBS o un Repetidor para la soluciĂłn del problema de cobertura. Para el caso de una micro RBS, ĂŠsta incrementa el nĂşmero de canales para resolver principalmente el problema de congestiĂłn debido a incrementos temporales de usuarios, como acontecimientos, ferias, reuniones, congresos, donde el incremento de trĂĄfico serĂĄ temporal. TambiĂŠn puede aplicarse para resolver problemas de mala cobertura, debido a zonas negras o de difĂcil acceso, se tiene que tener en cuenta que requerirĂĄ de infraestructura y un medio de transmisiĂłn, sea satelital, radioenlace de microondas o
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Fig. 6. GrĂĄfica de pĂŠrdida de trayecto debido a reflexiĂłn y difracciĂłn.
El primer tĂŠrmino es la pĂŠrdida de propagaciĂłn en espacio libre donde “dâ€? es la distancia entre la antena y el usuario. El segundo tĂŠrmino, (es un parĂĄmetro estadĂstico) que describe la pĂŠrdida de trayectoria, debido a la interferencia de reflexiĂłn o difracciĂłn por objetos que se interponen, entre el transmisor y el receptor. El tercer y cuarto tĂŠrminos estĂĄn asociados con la atenuaciĂłn por pisos y paredes, “kâ€? y “pâ€? son el nĂşmero de pisos y paredes respectivamente. Donde F y W son valores de atenuaciĂłn promedio [dB] para los pisos y las paredes del edificio. El quinto tĂŠrmino, “Câ€? es una constante que corresponde a
la diferencia entre la ganancia efectiva de la antena en un ambiente interior y la ganancia nominal proporcionada por los fabricantes de antenas es aproximadamente 3 dB. El resultado del modelo de predicciĂłn puede diferir hasta 20 Ăł 25 dB a partir de los valores de pĂŠrdida de trayectoria real. Basados en los resultados de mediciones realizadas con el modelo de predicciĂłn de pĂŠrdida de trayectoria en diferentes tipos de edificios, Ericsson proponen un conjunto de parĂĄmetros para diferentes tipos de construcciĂłn. Los factores de atenuaciĂłn entre pisos han sido basados en mediciones con una sola planta entre el receptor y el transmisor [2]. Tipo de edificio Aeropuerto Centro de conferencias Centro comercial Hospital Parqueo
Tabla I Valor de las constantes segĂşn tipo de edificaciĂłn AtenuaciĂłn AtenuaciĂłn C[dB] D[dB/m] por piso por pared F[dB] W [dB] 15 4.0 3.0 0.2 30 3.7 3.0 0.2
đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘? [m]
-
25
3.0
3.0
0.5
65 65
11 3.6 3.0 0.2 65 12 4.3 3.0 0.2 65 Nota: C, es una constante debida a la diferencia entre la ganancia nominal y la ganancia efectiva de la antena. D, es un factor por atenuaciĂłn por difracciĂłn o reflexiĂłn. Y đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘? , distancia de referencia mĂnima.
teniendo en cuenta las antenas de transmisiĂłn y recepciĂłn, perdidas debido a cable, conectores y las perdidas debido a la propagaciĂłn en interior donde se puede emplear el modelo de propagaciĂłn semi-empĂrico de Ericsson. 3) Dimensionamiento del Repetidor por su potencia: Obtenido la potencia para que una portadora pueda cubrir un ĂĄrea determinada seleccionamos la potencia nominal de un equipo Repetidor, se deberĂĄ tomar en cuenta que la potencia nominal del Repetidor se distribuirĂĄ entre las portadoras existentes en la sub-banda, por lo que si se tiene un Repetidor de canal selectivo la potencia nominal serĂĄ aprovechando de manera Ăłptima, estos dos aspectos deben ser tomados en cuenta. La potencia nominal se repartirĂĄ entre las distintas portadoras ello debe tomarse en consideraciĂłn en el momento de seleccionar la potencia adecuada y no sobre dimensionar el equipo Repetidor. La siguiente ecuaciĂłn permite determinar la potencia en dBm, de cada portadora en funciĂłn de la potencia nominal del equipo. đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒ đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?œ‹đ?œ‹đ?œ‹đ?œ‹đ?œ‹đ?œ‹đ?œ‹đ?œ‹đ?œ‹đ?œ‹đ?œ‹đ?œ‹đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘? (đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘) = đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘‡đ?‘‡đ?‘‡đ?‘‡đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘‡đ?‘‡đ?‘‡đ?‘‡ (đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘) − 13.29 log(n) (2) Donde:
IV. ANà LISIS TÉCNICO PARA LA IMPLEMENTACIÓN DE UN
n: Es el nĂşmero de portadoras simultĂĄneas P: Potencia en dBm
REPETIDOR
A. La intensidad de seĂąal en el exterior Si no existe seĂąal de entrada al amplificador no se obtendrĂĄ seĂąal a la salida. La antena externa debe captar un nivel mĂnimo de seĂąal en su punto de instalaciĂłn dependiente de la ganancia y la potencia nominal del Repetidor. B. SelecciĂłn del tipo de Repetidor El operador tiene asignado una banda de frecuencia, por lo tanto, la selecciĂłn del Repetidor puede ser de banda selectiva o canal selectivo, dĂĄndole prioridad a su banda de trabajo y tecnologĂa. 1) DeterminaciĂłn de parĂĄmetros mĂnimos de intensidad de seĂąal para un equipo mĂłvil: Analizamos los niveles Ăłptimos requeridos que debemos alcanzar en un equipo mĂłvil con la implementaciĂłn de un Repetidor. Para ello se obtiene la Intensidad de seĂąal basada en la recolecciĂłn de datos realizado por el fabricante Ericsson para este tipo de cĂĄlculos, obteniendo como resultado, que el rango de intensidad de seĂąal adecuado por un equipo mĂłvil estĂĄ entre -87 dBm a -67 dBm para una conexiĂłn estable y sin interferencias Sin embargo, segĂşn datos empĂricos seĂąalan que potencias hasta -95 dBm aĂşn pueden establecer una llamada y niveles hasta -100 dBm se conectarĂĄn esporĂĄdicamente a la red. 2) DelimitaciĂłn de la cobertura y cĂĄlculos de propagaciĂłn: Para delimitar la cobertura, se debe determinar de la potencia mĂnima que una portadora debe poseer para poder atravesar una cierta distancia y poder cubrir el ĂĄrea de implementaciĂłn. Este cĂĄlculo se obtiene a travĂŠs de un presupuesto de enlace
V. IMPLEMENTACIĂ“N Se deberĂĄ examinan detalladamente los equipos a ser utilizados, las caracterĂsticas del equipo Repetidor son detalladas por los fabricantes, recomendamos para la seĂąal hacia la RBS una antena donora tipo Yagi que permite buscar la mejor seĂąal, tiene alta ganancia, evita interferencias de otras Radio Bases y se utiliza para cubrir un sĂłlo punto. Como antena servidora una tipa Panel que es Ăştil para cubrir zonas con dimensiones rectangulares, generalmente entre 45 y 120 grados, puede cubrir varios puntos. Ambas antenas deben estar especificadas en la banda de operaciĂłn en la cual se trabaja. A. TecnologĂas presentes en sitio Para evidenciar que tecnologĂa tiene cada operador en sus bandas de frecuencia, se debe conocer las portadoras que recibimos en nuestros equipos mĂłviles, el nĂşmero ARFCN “nĂşmero de canal absoluto de radiofrecuenciaâ€? [3] permite la identificaciĂłn de las frecuencias. Posterior a ello se puede verificar dichas portadoras atreves de un analizador de espectro. Tabla II CĂĄlculo de frecuencia de portadoras mediante el ARFCN y UARFCN. ARFCN GSM 850
128-251
GSM 1900
512-810
UMTS 850
4413, 4438, 4357 412-687
UMTS 1900
đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˜đ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ?‘‡đ?‘‡đ?‘‡đ?‘‡đ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇ [MHz]
đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˜đ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ?‘‡đ?‘‡đ?‘‡đ?‘‡đ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇ =869.2+0.2(n-128) đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˜đ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ?‘‡đ?‘‡đ?‘‡đ?‘‡đ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇ =1.850,2+0,2(n512) đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˜đ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ?‘‡đ?‘‡đ?‘‡đ?‘‡đ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇ =0.2(n) đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˜đ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ?‘‡đ?‘‡đ?‘‡đ?‘‡đ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇ =0.2(n) +1850.1
đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˘đ?‘˘đ?‘˘đ?‘˘đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘? [MHz]
đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˘đ?‘˘đ?‘˘đ?‘˘đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘? =824.2+ 0.2(n-128) đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˘đ?‘˘đ?‘˘đ?‘˘đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘? =1.850.2 + 0.2(n-512) đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˘đ?‘˘đ?‘˘đ?‘˘đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘? =0.2(n) -45 đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˘đ?‘˘đ?‘˘đ?‘˘đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘? =0.2(n) +1770.1
57
B. Pruebas de sistema radiante El sistema radiante estarĂĄ formado por la antena donora y servidora. Se debe realizar pruebas en distintas posiciones y ubicaciones de la antena Donora con la finalidad de obtener potencias de portadoras, que permitan un comportamiento lineal del Repetidor, se debe cuidar que dichas portadoras conserven un espectro simĂŠtrico con respecto a la frecuencia central. La instalaciĂłn de la antena Servidora, tiene como criterio la cantidad de ambientes que se quiere cubrir, los obstĂĄculos presentes en lĂnea directa e indirecta y disposiciĂłn de un ĂĄrea libre para el equipo. C. MediciĂłn de la aislaciĂłn El aislamiento entre antenas refleja la cantidad de energĂa irradiada y reabsorbida por el sistema. Las seĂąales transmitidas por la antena Servidora pueden ser captadas indebidamente por la antena Donora y viceversa. Como el Repetidor no realiza traslaciĂłn de frecuencias, la banda es la misma entre las dos antenas. El sistema comienza a funcionar como un oscilador, que lleva al Repetidor a quedar completamente fuera de servicio [1]. En tĂŠrminos prĂĄcticos, un sistema con Repetidor puede oscilar cuando la diferencia entre el aislamiento y la ganancia es menor que 15 dB. El procedimiento para la mediciĂłn del aislamiento consiste en la introducciĂłn de una seĂąal proveniente de un generador de radiofrecuencia dentro de la banda de operaciĂłn en la antena Donora, y en la antena Servidora se conecta un analizador de espectro, que medirĂĄ cuanta potencia es retroalimentada a la misma. Para el caso de implementaciĂłn la frecuencia de prueba tiene que ser elegida con cuidado, pues no debe provocar interferencias con la red existente o con otro proveedor de telefonĂa celular [1].
1) Condiciones mecĂĄnicas: Se toma en cuenta las dimensiones de los equipos a implementar y la disponibilidad de espacio para la instalaciĂłn de los mismos. 2) Condiciones elĂŠctricas: La alimentaciĂłn del Repetidor debe ser de 110-220 VAC 50-60 Hz y debe contar con un terminal para conexiĂłn a Tierra. 3) Seguridad: En caso que el equipo tenga placas expuestas no aisladas se debe manipular el mismo con el uso de manilla antiestĂĄtica [4]. Un equipo Repetidor nunca debe ser encendido sin la conexiĂłn de ambas antenas y previniendo se tenga una distancia entre ambas, con el fin de evitar retroalimentaciones destructivas para el equipo. VI.
CONCLUSIONES
Por lo expuesto es indispensable mejorar la seĂąal en mĂşltiples ambientes urbanos o rurales, donde las caracterĂsticas de infraestructura o geogrĂĄficas no permitan una buena propagaciĂłn de la seĂąal y no se pueda realizar de la ampliaciĂłn o extensiĂłn de red. Se realizaron pruebas tĂŠcnicas de laboratorio en un entorno real a travĂŠs de instrumentos como ser el analizador de espectro y el generador de radiofrecuencias, lo que nos permitiĂł hallar valores de atenuaciĂłn de diversos materiales en la frecuencia de 850 MHz, pudiendo ser usados para la implementaciĂłn de equipos similares. Tabla III AtenuaciĂłn de materiales a 893MHz. Tipo de material Perdida en [dB] Panel de vidrio 1.33 Cabeza humana 2.01 Pared de ladrillo y yeso (20 cm) 5.02 Pilar de concreto (45 x 45 cm) 10.00 Pilar de concreto (70 x 100) 20.00 Pilar de concreto circular (R= 45 cm) 30.00
En el entorno urbano no se debe buscar la potencia mĂĄs alta, si no la adecuada para que el equipo trabaje en un rĂŠgimen de linealidad, esta bĂşsqueda se debe hacer por medio de un analizador de espectro, caso contrario se podrĂa daĂąar el equipo Repetidor por un exceso de nivel de potencia. REFERENCIAS
Fig. 7. ConexiĂłn para prueba de aislamiento de antena.
đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘Ąđ?‘Ąđ?‘Ąđ?‘Ąđ?‘Ąđ?‘Ąđ?‘Ąđ?‘Ąđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇ − đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘Ąđ?‘Ąđ?‘Ąđ?‘Ąđ?‘šđ?‘šđ?‘šđ?‘šđ?œ‹đ?œ‹đ?œ‹đ?œ‹đ?œ‹đ?œ‹đ?œ‹đ?œ‹đ?œ‹đ?œ‹đ?œ‹đ?œ‹đ?œ‹đ?œ‹đ?œ‹đ?œ‹ = đ??´đ??´đ??´đ??´đ??´đ??´đ??´đ??´đ??´đ??´đ??´đ??´đ??´đ??´đ??´đ??´đ??´đ??´đ??´đ??´đ??´đ??´đ??´đ??´đ??´đ??´đ??´đ??´đ??´đ??´đ??´đ??´đ??´đ??´đ??´đ??´
(3)
D. Puesta en funcionamiento Para la instalaciĂłn de los sistemas radiantes y del Repetidor se debe tomar en cuenta los siguientes aspectos:
58
[1] Fiplex Communications. Indoor coverage solutions. CĂłrdova: Fiplex Communications, Inc, 2007. [2] Ericsson. Ericsson radio systems. (n d): Centro internacional de entrenamiento en telecomunicaciones Ericsson, 1995, pp. 18-55. [3] Clayton, J. Diccionario ilustrado de telecomunicaciones. Madrid: McGraw-Hill Interamericana, 2002. [4] AlarcĂłn, E. & Crovetto, C. Las redes y el futuro de las comunicaciones. Lima: Megabyte s.a.c., 2005 pp. 117.
Simulador de Sistemas Robóticos: Un Caso de Estudio en SLAM Víctor H. Sillerico J.
Instituto de Electrónica Aplicada Universidad Mayor de San Andrés La Paz, Bolivia victor.sillericojusto.bo@ieee.org Abstract—La simulación de ambientes físicos realistas posibilita la investigación de sistemas robóticos complejos. Los ambientes simulados son una plataforma para realizar experimentos en una variedad de tópicos concernientes a la robótica como optimización de la locomoción bípeda, auto localización a partir de datos ruidosos, planificación de trayectorias, etc, sin la necesidad de resolver problemas relacionados con la implementación física de los mismos y minimizando los costos experimentales permitiendo a los investigadores replicar y ampliar sus resultados de una forma independiente del h a r d w a r e . En este artículo se hace una revisión sobre la simulación de robots que ejecutan la tarea de SLAM (Simultaneous Localization and Mapping). Para demostrar la utilidad directa de la simulación, se aprovechó la ventaja de tener un modelo del robot Turtlebot y de este modo utilizar los recursos que posee para ejecutar el algoritmo Gmapping.
I. I NTRODUCCIÓN Los investigadores dedicados a desarrollar aplicaciones en el campo de la robótica se enfrentan a muchos retos para llevar a cabo sus experimentos y que los mismos permitan obtener resultados con cierto grado de confiabilidad. Los robots por lo general tienen un costo elevado y requieren mantenimiento que tampoco resulta barato, todo esto conduce a que los investigadores pasen más tiempo realizando tareas adicionales a la evaluación de sus algoritmos y comportamientos inteligentes. La simulación de sistemas robóticos ha cobrado mucha importancia en los últimos años, es así que es impulsada por competencias robóticas de reconocimiento internacional tales como la RoboCup (RC) que posee una liga dedicada a la simulación la cual involucra a una gran cantidad de equipos participantes [5]. Por otra parte, se han desarrollado simuladores como Gazebo, Webots, USARsim, V-REP, entre otros, que permiten modelar a la perfección sistemas robóticos complejos que no están al alcance de todos. Los simuladores robóticos se usan por lo general para evaluar algoritmos de control en diferentes plataformas [5]. En el contexto de la localización y mapeo simultaneo conocido como SLAM por sus siglas en inglés, son de gran utilidad ya que para realizar esta tarea se equipa a los robots con sensores especiales (telemetro láser) que tienen un costo elevado, razón por la cual pocos investigadores pueden acceder a uno, pero
con la ayuda de los simuladores, este factor ya no es una limitante. En la sección II se revisa la formulación del problema de SLAM y el algoritmo Gmapping empleado en el experimento, en la sección III se describe la plataforma de experimentación sujeta a simulación y los elementos que la conforman, en la sección IV se presentan los resultados obtenidos, y finalmente el artículo finaliza con conclusiones y futuras direcciones para la investigación. II. P RELIMINARES A. Formulación del problema de SLAM Existen diferentes niveles de dificultad cuando se habla de la localización de robots móviles, en el nivel más alto de dicha jerarquía se encuentra el problema de SLAM, que se pregunta si es posible para un robot determinar su localización respecto a su entorno y al mismo tiempo construir un mapa del ambiente que le rodea, para llevar a cabo esta tarea requiere guardar y procesar información proveniente de un sistema sensorial que le permite interactuar con el mundo, sin embargo esta información está contaminada con ruido y tiene cierto grado de incertidumbre, por lo que se han optado por soluciones probabilísticas al problema de SLAM [9]. La génesis del problema de SLAM bajo un enfoque probabilístico ocurrió en 1986 en la Conferencia de Robótica y Automatización de la IEEE que se realizó en San Francisco, California. En ese entonces los métodos probabilísticos comenzaban a ser introducidos en el campo de la robótica y la inteligencia artificial, muchos investigadores esperaban aplicar métodos teóricos de estimación a los problemas de localización y mapeo, incluidos Peter Cheeseman, Jim Crowley, and Hugh Durrant W hyte [7]. Las soluciones probabilísticas presentan ventajas sobre otras opciones debido a su robustez ante mediciones ruidosas y su habilidad de representar formalmente la incertidumbre en el proceso de medición y estimación [7]. Considerando un robot móvil que se desplaza en un entorno tomando observaciones de un número desconocido de puntos de referencia, como se muestra en la Figura 1, en el instante k, se definen las siguientes variables:
59
El modelo de observación describe la probabilidad de hacer una observación zk la locación del vehículo y la locación del punto de referencia son conocidos, se describe en la forma P (zk|xk, m)
(2)
El modelo de movimiento para el vehículo se describe en términos de una distribución de probabilidad sobre la transición de estados en la forma P (xk|xk−1, uk )
Fig. 1. El problema esencial de SLAM. Se requiere una estima simultanea tanto de la localización del robot como de los puntos de referencia. • • •
•
xk: el vector de estado que describe la locación y orientación del vehículo. uk: el vector de control aplicado en el tiempo k-1 para conducir al vehículo a un estado xk en el tiempo k. mi: el vector que describe la locación del i-ésimo punto de referencia, cuya verdadera locación se asume invariante en el tiempo. zik: una observación tomada desde el vehículo, de la locación del i-ésimo punto de referencia en el tiempo k.
Así mismo los siguientes conjuntos son definidos: • • • •
X0:k = {x0, x1, x2, ..., xk} = {X0:k−1, xk}: que representa la historia de las locaciones del vehículo. U0:k = {u1, u2, u3, ..., uk} = {U0:k−1, uk}: que representa la historia de las entradas de control. m = {m1, m2, m3, ..., mn}: que representa el conjunto de todos los puntos de referencia. Z0:k = {z1, z2, z3, ..., zk} = {Z0:k−1, zk}: que representa el conjunto de todas las observaciones de los puntos de referencia.
Muchos de los modelos probabilísticos empleados para proporcionar una solución al problema de SLAM se basan en el Filtro de Bayes, que es una extensión de la regla de Bayes. La forma probabilística del problema de SLAM requiere el computo, en todo instante k, de la distribución de probabilidad P (xk, m|Z0:k, U0:k, x0)
(1)
que describe la densidad de probabilidad conjunta posterior de las locaciones de los puntos de referencia y del estado del vehículo dadas las observaciones realizadas y las entradas de control hasta e incluido el instante k. Por lo general se busca una solución recursiva al problema de SLAM, además un modelo de transición de estados y un modelo de observación deben ser definidos para describir el efecto de la entrada de control y la observación respectivamente.
60
(3)
El algoritmo de SLAM es implementado, en una forma estándar, en dos pasos, uno de predicción y otro de corrección. Paso de Predicción P (xk, m|Z0:k−1, U0:k, x0) = ∫P (xk|xk−1, uk )... ... ∗ P (xk−1, m|Z0:k−1, U0:k−1, x0)dxk−1
(4)
Paso de Corrección P (xk, m|Z0:k, U0:k, x0) = ... ... P (zk|xk, m)P (xk, m|Z0:k−1, U0:k, x0) P(zk|Z0:k−1, U0:k )
(5)
Las soluciones típicas al problema de SLAM contemplan el uso de Filtros de Kalman, y Filtros de Partículas, que son implementaciones populares del Filtro de Bayes. B. Algoritmo Gmapping Los Filtros de Partículas como el Rao-Blackwellized se han introducido como medios eficaces para resolver el problema de la localización y mapeo simultaneo (SLAM). Gmapping utiliza un Filtro de Partículas en el que cada partícula lleva un mapa individual del entorno. En consecuencia, un aspecto clave es reducir el número de partículas, por lo que se recurre a técnicas adaptativas para el aprendizaje de mapas de cuadricula. Gmapping calcula una distribución propuesta precisa teniendo en cuenta no solo el movimiento del robot, sino también la m´ as reciente, lo que disminuye drásticamente la incertidumbre acerca de la postura del robot en la etapa de predicción del filtro, además aplica una técnica selectiva de re-muestreo, que reduce seriamente el problema del empobrecimiento de las partículas [ 2], [3]. III. PLATAFORMA DE EXPERIMENTACIÓN VIRTUAL Se trabajó con un Sistema de control basado en ROS (Robotic Operating System) de un robot Turtlebot para localización y mapeo en interiores. El experimento consiste en la navegación del Turtlebot en un ambiente simulado, el proceso de mapeo es realizado usando el algoritmo Gmapping. El método de SLAM implementado en ROS ha demostrado ser una manera para que los robots realicen la localización y mapeo de forma autónoma [ 1].
A.
Sistema Operativo Robótico (ROS)
ROS es un meta-sistema operativo para robots, es decir, una librería de código que debe ser instalada en un sistema operativo y que será invocada desde un programa ejecutable. Entre sus ventajas destaca que se abstrae del hardware, controla los dispositivos a bajo nivel, implementa las funcionalidades más comunes en el manejo de robots, intercambia mensajes entre procesos y es capaz de administrar paquetes de código. También proporciona librerías y herramientas para obtener, construir, escribir y ejecutar código a través de múltiples ordenadores. ROS engloba una estructura o red del tipo p2p (peer to peer o puesto a puesto) donde los procesos se comunican entre ellos usando la infraestructura de comunicaciones de ROS. Esta comunicación es síncrona cuando se utilizan servicios (comunicación tipo petición/respuesta). Es asíncrona cuando se usan “topics” o temas; un “topic” es un bus por donde circulan mensajes intercambiados por nodos, que son pequeños programas que hacen tareas.
Fig. 2. Grafo del sistema ROS que describe la relación entre los elementos que participan en el experimento de simulación.
ROS es independiente del lenguaje, tres bibliotecas principales se han definido para ROS, por lo que es posible programar en ROS con C ++, Python o Lisp. Además de estas tres bibliotecas, dos bibliotecas experimentales se ofrecen, por lo que es posible programar ROS en Java o Lua. El software ROS se organiza en paquetes. Antes de escribir cualquier programa, el primer paso es crear un espacio de trabajo que contiene los paquetes, y a continuación, crear el propio paquete [1]. B.
Gazebo
Como se indica en su página web, Gazebo comenzó como un proyecto en la Universidad del Sur de California. Más tarde, fue integrado en el marco de ROS por John Hsu, quien era estudiante de último año e investigador de Willow Garage, quienes se encargan del mantenimiento de ROS. Gazebo es un proyecto completo de código abierto, disponible para cualquier persona bajo la licencia Apache 2.0. Gazebo es el simulador por defecto utilizado en el contexto de ROS. Aunque son proyectos separados, hay un paquete para Gazebo en el repositorio oficial de ROS (ros-indigo-gazebo-ros). Este es un paquete actualizado por los mismo mantenedores de Gazebo. Contiene plugins que permiten la interacción entre ROS y Gazebo. Estos complementos se pueden unir a los objetos en la escena del simulador, y proporcionar métodos ROS de comunicación fáciles, tales como los “topics” ambos publicados y suscritos por Gazebo y los servicios. Gazebo al ser empaquetado como un nodo ROS puede fácilmente ser integrado a un sistema ROS complejo C. Turtlebot Turtlebot es una plataforma de desarrollo integrado para aplicaciones de ROS, es un kit de robótica de bajo costo con software de código abierto.
Fig. 3. Ambiente con multiples objetos simulado para que el robot Turtlebot pueda realizar la tarea de S LAM.
D. Descripción del experimento de simulación En la Figura 2 se puede apreciar el grafo ROS que describe cómo interactúan los nodos del sistema, el nodo slam gmapping es el encargado de ejecutar el algoritmo de SLAM, requiere de información del telemetro laser (en este caso el Turtlebot cuenta con un kinetic que es usado para proporcionar la misma funcionalidad), y también datos de odometria, los cuales son proporcionados por el robot Turtlebot (en este caso provenientes del robot simulado en Gazebo), finalmente la información resultante de la ejecución del algoritmo se envía a RVIZ, que es una herramienta para interactuar con el robot, que se utilizara para visualizar el mapa que se va generando a medida que el robot ejecuta la exploración de su entorno. En la Figura 3 se observa el ambiente simulado, que cuenta con múltiples objetos, los cuales deben aparecer en el mapa que se creara. IV. RESULTADOS En la Figura 4 se puede apreciar el mapa obtenido después del proceso de SLAM, que se obtuvo con ayuda del simulador Gazebo. Las cuadriculas en blanco representan espacios vacíos, por el contrario, las cuadriculas de color verde representan obstáculos o lugares sin explorar.
61
Fig. 4. Mapa de ocupación de rejilla cuadriculada, obtenido por el robot Turtlebot, después de explorar todo su e n t o r n o .
V.
CONCLUSIONES
A través del experimento presentado en este artículo se pudo evidenciar la importancia de los simuladores robóticos, como Gazebo, que permiten fácilmente elaborar plataformas experimentales para la evaluación de algoritmos, en esta oportunidad se trabajó en el contexto de la localización y mapeo simultáneo (SLAM) de robots móviles, que es un tema de mucho interés en el ámbito de la robótica ya que la solución a este problema permite la autonomía real de los robots, sin embargo, elementos especiales, como el telemetro laser, cuyo precio es elevado, son requeridos, y por ende representaban una limitante para los interesados en seguir esta línea de investigación. Con el desarrollo de simuladores sofisticados se ha logrado un camino alternativo para quienes deseen involucrarse, no solo con el tema del SLAM, sino también con otros tantos tópicos relacionados con la robótica. R EFERENCIAS [1] B. Gerkey, M. Quigley y W. Smart. Programing Robots with ROS [2] C. Stachniss, G. Grisetti y W. Burgard. Improving grid-based SLAM with Rao-Blackwellized Particle Filters by adaptive proposals ans selective resampling. [3] C. Stachniss, G. Grisetti y W. Burgard. Improved techniques for grid mapping with Rao-Blackwellized Particle Filters. [4] D. Budden, M. Prokopenko, P. Wang y O. Obst. Robocup Simulation Leagues. [5] H. Durrant-Whyte and T. Bailey. Simultaneous localization and mapping(SLAM): Part I [6] H. Durrant-Whyte and T. Bailey. Simultaneous localization and mapping(SLAM): Part II [7] L. Nogueira. Comparative analysis between Gazebo and V-REP robotic simulator [8] S. Thrun. Particle Filters in Robotics
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Tecnología Satelital: Proyectos Multidisciplinarios de Investigación del Instituto de Electrónica Aplicada E. Vino, J. Maydana, J. Torrez, W. Laura Instituto de Electrónica Aplicada Facultad de Ingeniería Universidad Mayor de San Andrés emvc2004@gmail.com
Abstract—El presente artículo expone el progreso en el desarrollo de proyectos de grado que se llevan a cabo en el Instituto de Electrónica Aplicada (IEA) de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Mayor de San Andrés. La línea de investigación de Tecnología Satelital del IEA centra sus esfuerzos en promover proyectos de pasantía y de proyectos de grado específicamente en el área nanosatelital. Los subsistemas involucrados en los mencionados proyectos son el Subsistema de Telemetría, Rastreo y Comando, el Subsistema de Comunicaciones y la Estación Terrena. Se describirán los antecedentes, objetivos, trabajo realizado y resultados esperados de cada proyecto con el fin de motivar a los lectores por el área satelital. Además, el desarrollo de estos proyectos tiene como objetivo el poder recopilar información, capacitar a profesional y estudiantes y adquirir experiencia práctica, todo con el fin de sentar las bases para poder implementar el primer nanosatélite hecho en Bolivia en un futuro cercano.
satelital. Asimismo, desde el 2015 promueve pasantías y a partir del 2016 promueve proyectos de grado a nivel licenciatura en el área satelital. Es dentro de esta última línea de acción que se llegan a concebir cinco proyectos relacionados al área satelital, tres de los cuales se describen a continuación. II. SUBSISTEMA DE TELEMETRÍA PARA UN SATÉLITE EDUCATIVO
El subsistema de telemetría permite la medición remota de magnitudes físicas que interactúan en un satélite. El envío de información hacia la estación terrena permite determinar el funcionamiento de todo el sistema abordo [3]. Este subsistema además está compuesto por los telecomandos y señales de rastreo que en su conjunto permiten conocer el Palabras Clave — Satélites, Interfaz Gráfica, Telemetría, estado de salud del satélite, las acciones que realizará y su posicionamiento. Comunicaciones Satelitales, Cubesat. I. INTRODUCCIÓN Desde su creación en 1999, varios proyectos Cubesat han sido desarrollados e implementados por distintas instituciones alrededor del mundo [1]. En esta ola de proyectos, el punto de partida, en especial para instituciones sin experiencia en el capo satelital, ha sido el desarrollo de proyectos entorno a un satélite educativo. Dicha alternativa permite no sólo la capacitación de recursos humanos, sino también concretar experiencias en el diseño de satélites. Asimismo, se generan productos tangibles, entre ellos proyectos de grado en los que se detalla la recopilación bibliográfica y el aporte personal para la investigación en su conjunto y experimentos tanto de laboratorio como en campo.
La telemetría proporciona información del satélite mediante sensores que monitorean: temperatura, aceleración, magnetismo, voltaje, corriente, etc. Los enlaces de telemetría normalmente son separados de los enlaces de la carga útil en comunicaciones, sin embargo, también suelen trabajar en la misma frecuencia que generalmente está en la banda de UHF.
Los comandos contienen información específica codificada que será interpretada por la computadora a bordo del satélite. Dicha información primero debe ser validada y posteriormente se tomarán decisiones bajo las instrucciones enviadas. Estos comandos son enviados como respuesta a la telemetría que llega del satélite o deliberadamente para la activación o desactivación de uno o más componentes del Con la puesta en órbita del satélite de comunicaciones satélite. Túpac Katari, Bolivia ingresó a la era espacial, siendo el El rastreo se refiere a la posición del satélite y al octavo país en Latinoamérica en contar con un satélite propio [2]. Este hito permitió la creación de la Agencia Espacial movimiento en su órbita que consiste en enviar señales o Boliviana (ABE) cuya misión es el desarrollo y la aplicación balizas desde el satélite [4], hacia una estación terrena con información crítica para la determinación de su de las ciencias espaciales en beneficio de los bolivianos. orientación. Los componentes mencionados se observan en la En esta coyuntura, El Instituto de Electrónica Aplicada Figura 1. (IEA) crea la línea de investigación “Tecnología Satelital” cuyo propósito es el desarrollo de tecnología principalmente nano satelital y la formación de recursos humanos en el área
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Satélite Demosat
ESTACIÓN TERRENA
Enlace de comandos y tonos de rastreo Enlace de telemetría COMANDOS
TELEMETRIA
Figura 1. Escenario de comunicación Fuente: Elaboración Propia
En la Figura se introduce el escenario de laboratorio en el cual se realizan las pruebas de telemetría y telecomandos para el presente proyecto. La nave de vuelo es representada por el Satélite Educativo DemoSat de la compañía Ardusat, los módulos XBEE permiten la comunicación inalámbrica y una computadora portátil hace de estación terrena. A. Componentes principales del subsistema La clasificación permite identificar hasta dónde se considera telemetría en un sistema satelital cuyos componentes se mencionan a continuación [5]: • • • • • • • • • • • • • •
Fenómenos físicos a medir. Sensores. Alambrado de campo. Acondicionamiento de señales. Sistema multiplexor. Conversor analógico digital (CAD). Bus de comunicaciones I2C, CAN. Interfaz de usuario para despliegue de información. Procesador de datos. Modulador, transmisor y antena. Forma de onda o canal de transmisión. Antena, receptor de radio frecuencia, sección de frecuencia intermedia, demodulador de portadora. Sistema demultiplexor. Procesamiento de información en la estación terrena.
B. Protocolos de comunicación para Nanosatélites Uno de los entes que elabora recomendaciones de formatos de datos y métodos de transmisión para la telemetría y comandos es el Comité de Consultas para Sistemas de Datos Espaciales (CCSDS por sus siglas en inglés) [6], cuyas recomendaciones abarcan: • •
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Recomendación de paquetes de telemetría Recomendación de telecomandos
•
Recomendación de sistemas de órbita avanzados
Los protocolos más utilizados en satélites son: • Pacsat: Es un estándar extensamente usado para microsatélites de órbita baja. es el protocolo de transferencia de archivos desarrollado para las misiones satelitales [7]. • RT Logic´s telemetrix t505 (RTL): Lo utilizan como decodificador de datos en los centros de procesamiento para telemetría y control, adecuado como una aplicación que proporciona una interface basada en el Protocolo de Control de Transmisión/Protocolo de Internet (TCP/IP) [8]. • Protocolo Inter-Integrated Circuit (I2C) caso especial: Se considera como el único medio de interconexión entre los módulos del satélite en el que se pueden multiplexar varios dispositivos utilizando los mismos pines. Para este efecto existen direcciones de 7 bits que identifican los componentes físicos y se considera un maestro, que es el dispositivo que controla en cierto instante el bus I2C y muchos esclavos que son todos los demás puntos conectados [9]. • Protocolo CSP (Cubesat Space Protocol): Se lo considera como un protocolo equivalente a TCP/IP pero para sistemas embebidos, está pensado para emular el comportamiento de internet en el envío de mensajes deñ host sobre una red, viendo a la estación terrena simplemente como otro punto de la red. Esta implementada en Universal Asynchronous ReceiverI2C, Transmitter (UART), Keep It Simple Stupid (KISS), CCSDS y otros protocolos de la capa de enlace [10]. • Protocolo AX.25: El AX.25 (Amateur Packet Radio Link Layer Protocol) se encuentra conforme a las recomendaciones ISO 3309, 4335 y 6256. En un principio sigue la recomendación de la UIT X.25 y la Q.921 usando múltiples enlaces, distinguidos por el campo de direcciones en un solo canal compartido. Este protocolo permite el establecimiento de más de una conexión de capa de enlace por dispositivo. Funciona en semi duplex y full-duplex y permite la conexión consigo mismo [11]. • Protocolo High Level Data Link Control (HDLC):El protocolo HDLC, lo diseñaron para proporcionar un mecanismo de detección y corrección de errores de propósito general en los enlaces digitales; este protocolo es muy extenso, por lo que pocas veces se utiliza [12]. • Protocolo Automatic Packet/Position Reporting System (APRS): El sistema automático de información de posición, es un protocolo de comunicaciones basado en AX.25. Este permite
ver en un mapa la posición en la que está una estación fija o movil de radioaficionado para la difusión de datos en tiempo real de forma libre a través de una red [13]. C. Frecuencias y modulación empleadas Las frecuencias y esquemas de modulación utilizados dependen de la capacidad de la estación terrena. En general se indica que las frecuencias de recepción, transmisión y modulación se ajusten al tipo de proyecto utilizado o monitoreado por la red, en este caso nanosatélites universitarios en su mayoría, que utilizan bandas de muy alta frecuencia (VHF), ultra alta frecuencia (UHF), bandas S y L. Las frecuencias de radioaficionados más comunes son [14]: • • • •
130 - 145 MHz (VHF) en enlaces ascendentes y descendentes. 430 - 445 MHz (UHF) en enlaces ascendentes y descendentes. 2.4 GHz (S) en enlaces descendentes. 1.2 MHz (L) en enlaces ascendentes.
El protocolo más utilizado por radioaficionados es el AX.25 (Amateur Packet Radio Link Layer Protocol), con una tasa de transferencia entre 1200 bps y 9600 bps con modulación de las tramas AFSK (Audio Frequency Shift keying), FM (Frequency Modulation), SSB (Single-Sideband Modulation). D. Mecanismos de Control y corrección de errores
un bloque de símbolos de datos, a los que agrega redundancia para producir un bloque de símbolos codificados. 3) Código Binario Golay: El código binario Golay se lo representa de dos maneras, los cuales se utilizan en la comunicación digital: •
•
Código Golay Extendido Binario. Codifica 12 bits de datos en una palabra de 24 bits, de tal manera que cualquier error de 3 bits pueda ser corregido y cualquier error de 4 bits pueda ser detectado. Código Binario Perfecto de Golay. Tiene una longitud de 23 bits y es obtenido directamente del código binario extendido.
E. Satélite Educativo DemoSat Según Wikipedia, un Cubesat es “un tipo de satélite miniaturizado para investigación espacial que usualmente tiene el volumen exacto de 10 cc, una masa de no más de 1.33 Kg y usa típicamente componentes comerciales (COTS for sus siglas en inglés) para su electrónica”. El satélite educativo DemoSat es un modelo a escala de un Cubesat, sin embargo, no está destinado para la órbita. El Demosat cuesta una fracción de un Cubesat completamente funcional. Dado que cuenta con muchos sensores similares o iguales a los de un Cubesat, es una herramienta ideal para experimentos científicos y adquisición de datos en tierra. Este sistema cuenta con sensores que se observan en las siguientes imágenes cortesía de Ardusat.org.
Entre los mecanismos más utilizados para detectar y corregir los datos transmitidos se mencionan los siguientes: • • • • • • • • •
Dígito verificador. Forward Error Correctión (FEC). Código binario de Golay. Código Hamming. Bit de Paridad. Reed – Salomon. Codificador convolucional. Verificador de redundancia vertical (VRC). Verificador de redundancia cíclica (CRC).
Figura 2 (a): Satélite Educativo DemoSat
De los códigos correctores de errores en la transmisión de datos mencionados arriba los más destacados son los siguientes: 1) Código Hamming: El código de Hamming, Se aplica a unidades de datos de cualquier longitud y usa la relación de bit de datos y de redundancia. 2) Código Reed – Salomón: Es un código corrector de error basado en bloques, donde el codificador procesa
Figura 2 (b): Sensores del DemoSat (VistaSuperior)
65
Tabla 1. Características de sensores deTemperatura Distibuidor
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Herencia de vuelo
Costo [Sus] 2,05
10
No requiere I2C,SMBus
Ardusat-1 Ardusat-x
-20a 100 Digi-Key MCP9808 Electronics -40 a125
+/-0.5 +/-1.0
2.7 a 5.5
200
No requiere I2C
-
Digi-Key 0 a 65 TMP112 Electronics -40 a125
+/-0.5 +/-1.0
1.4 a 3.6
15
No requiere I2C, SMBus
-
-25 a 85 -40 a125
+/-0.5 +/-1.0
2.7 a 5.5
100
No requiere I2C, SMBus
-
Digi-Key -10a 100 TMP103 Electronics -40 a125
+/-2.0 +/-3.0
1.4 a 3,6
15
No requiere I2C, SMBus
-
-2 a 100 -55 a125
+/-2.0 +/-3.0
3 a 5.5
250
No requiere I2C
UAPSAT-1
TMP175
LM75
1,13 3,12 2,75 1,60 0,58
Se eligieron los dos sensores más adecuados a los requerimientos para una misión satelital: 1) Sensor de temperatura TMP102
La implementación del subsistema de Telemetría de un satélite lleva a una caracterización y selección de componentes que permitan cumplir el objetivo de proporcionar información acerca del estado de salud del satélite a la Estación Terrena. El análisis de estos datos, mediante un software, determina cómo se están comportando todos los subsistemas. En caso de algún percance grave, el subsistema de telemetría y telecomandos es el último en dejar de funcionar ya que permite realizar maniobras finales para evitar perjudicar a otras misiones espaciales.
Para la caracterización, se analizan varios sensores que cumplan las condiciones mencionadas y se los compara según los parámetros pertinentes. Por ejemplo, para el caso del sensor de temperatura, se especifican el rango de medición, la precisión, el consumo de corriente, voltaje necesario y el precio como se muestra en la siguiente tabla.
Acond. y Bus
1.4a 3.6
Figura 2c: Sensores del DemoSat (Vista Inferior)
Los satélites están sometidos a fuerzas y cambios de temperatura extremas. Estos llegan a afectar a los subsistemas que conforman el sistema completo del satélite, por lo que los parámetros físicos deben ser monitoreados continuamente y en caso de mal funcionamiento de algún subsistema, tomar recaudos. Por esta razón, en el proyecto es necesario realizar una selección de componentes que respondan de manera satisfactoria a este ambiente extremo, especialmente tomando en cuenta la temperatura de operación dentro del satélite que va desde -30 a 60 °C en un Cubesat y la premisa de disminuir al máximo el consumo de corriente que es muy limitado en un artefacto espacial tan pequeño del Cubesat, cuya potencia total de operación es en promedio de 1 a 2 Watts por unidad.
Corriente [uA]
+/-2.0 +/-3.0
AVNET
E. Análisis de selección de sensores para un satélite
Rango Precisión Voltaje [ºC] [ºC] [V]
Sparkfun -25 a 85 Electronics TMP102 -40 a125 INC.
Newark
Una de las ventajas del Demosat es que proporciona datos en tiempo real para analizarlos lo cual emula las características de un escenario satelital real.
Modelo
Figura 3: Sensor de Temperatura TMP102. Fuente: https://www.sparkfun.com/products/11931
•
• • • • •
El consumo de corriente es de 10μA, mucho menor que los otros dispositivos. No requiere de un circuito de acondicionamiento externo de la señal de entrada puesto es acondicionada internamente para su tratamiento digital. Maneja dos tipos de bus el I2C y el SMBus lo cual ofrece flexibilidad. Posee herencia de vuelo de nanosatélites como: Ardusat-1, Ardusat-X [15] y [16]. Su costo es uno de los más bajos con 2,05 dólares. El voltaje de suministro varía entre 1.4V y 3.6V. La precisión de las medidas cambia según la temperatura en la cual trabaja, para una temperatura de (-25ºC a +85ºC) la precisión que utiliza es de (+/2.0 ºC) y para una temperatura de operación de (40ºC a +125ºC) la precisión con la cual trabaja es de (+/-3.0ºC).
2) Sensor de temperatura LM75
• • • • • • • • • • •
Figura 4: Sensor de temperatura LM75 Fuente: https://www.switch-science.com/catalog/1813/
• • • •
• • •
Su Suministro de voltaje es de mayor rango: entre 3,0V a 5,5V lo cual añade flexibilidad. La señal no requiere acondicionamiento externo es tratada internamente para su salida como datos digitales. Utiliza solamente el bus de tipo I2C. El consumo de corriente de 250 μA es elevado a comparación del componente seleccionado anteriormente, pero aun así es considerado de bajo consumo. Cuenta con herencia de vuelo del satélite UAPSAT-1 [17]. El costo es muy reducido en comparación con el anterior, este tiene un costo de 0.58 dólares. La precisión con la que cuenta es similar a la anterior, la diferencia que presenta para temperaturas de (25ºC a +100ºC) la precisión de medida es (+/-2.0ºC) y para temperaturas de (-55ºC a +125ºC) la precisión con la cual trabaja es de (+/-3.0ºC).
El sensor con el cual contamos a disposición para realizar pruebas de experimentación en el satélite educativo DemoSat es el Sensor de temperatura TMP102, y por tal razón se trabajará con este dispositivo para el monitoreo de temperatura. El procedimiento mostrado, la caracterización y la selección de componentes se repiten para la selección de los sensores restantes componentes del subsistema de telemetría. Los tipos de sensores con los que debe contar un Cubesat, y por consiguiente, un satélite educativo, se describen a continuación. F. Requerimientos para trabajar con un nanosatélite Educativo Se seleccionaron, en primer lugar, las funciones vitales de cada subsistema a ser monitoreadas por el subsistema de telemetría. El requerimiento de material para el Prototipo del Subsistema de Telemetría, Rastreo y Comando (TR&C) para un Nanosatélite Educativo y los componentes que se utilizan son:
• •
Sensor de temperatura. Sensor de corriente. Sensor de voltaje. Magnetómetro Barómetro Microcontrolador de placa reducida (Seeeduino). Batería recargable. Interfaz inalámbrico XBee (Tx/Rx). Cables de conexión. Protoboard. Códigos para grabar en el microcontrolador de placa reducida. Comandos AT. Memoria SD.
Aparte de la lista anterior, se utilizan complementariamente los siguientes sensores que en su mayoría vienen con el Demosat: Sensor de Posicionamiento (GPS) Sensor Infrarrojo Sensor Ultravioleta Giroscopio en 3 ejes Acelerómetro en 3 ejes Sensor de Luminosidad
• • • • • •
La relación de los principales componentes nombrados los observamos en el siguiente diagrama de bloques. Sensor de voltaje
XBee (Tx/Rx)
Comandos AT
Sensor de corriente
Microcontrolador de placa reducida
Batería recargable
Sensor de temperatura
Cables de conexión Protoboard Códigos para grabar en el microcontrolador de placa reducida
Figura 5: Diagrama de bloques del satélite educativo Fuente: Elaboración Propia
G. Estación terrena Como se mencionó, se utilizará a una computadora portátil como estación terrena. Además, para poder comunicarla con el Demosat y los sensores, se utilizarán: • • • •
Interfaz inalámbrico XBee (Tx/Rx). Cables USB Software Visual Studio 2015Community Comandos AT.
Para poder comunicar la estación terrena con el satélite, interpretar la telemetría y visualizar la información del mismo,
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se utilizará una interfaz gráfica GUI simple. Esta interfaz se implementará mediante el programa Visual Studio 2015 Community, cuyas características permiten interactuar con los componentes físicos y definir parámetros de visualización. Este programa es es especial para el desarrollo de aplicaciones complejas en un periodo corto de tiempo. La característica más destacable es, gran número de tareas se realizan sin escribir códigos, simplemente con operaciones gráficas realizadas con el mouse sobre el formulario, utilizando ventanas, botones, menús y cualquier elemento de Windows de forma sencilla. Todos los elementos mencionados arriba, los observamos relacionados en el siguiente diagrama de bloques.
A. Radio definida por Software La tecnología de Radio definida por software (SDR por sus siglas en inglés) aporta flexibilidad y rentabilidad a los nuevos tipos de servicios de comunicaciones [18]. SDR es un sistema de radio comunicación donde los componentes típicamente implementados en hardware como ser moduladores, demoduladores, filtros, etc. son implementados en software [19]. Esta tecnología tiene potencial para impulsar las comunicaciones mediante los proveedores de servicios y desarrolladores de productos a través a los usuarios finales. Lo cual permite flexibilidad y precisión para que la comunicación pueda alcanzar su pleno potencial ayudando a reducir costos y a aumentar la eficiencia un sistema de comunicaciones.
Figura 7. Diagrama de bloques funcional deSDR Fuente: SDR La alternativa para la evolución inalámbrica a nivelfísico
Figura 6. Diagrama de bloques de la estación terrena Fuente: Elaboración Propia
III. IMPLEMENTACIÓN DE UNA PLATAFORMA DE COMUNICACIONES PARA LA ESTACIÓN TERRENA Con este proyecto se realizar el diseño de una plataforma que permite la experiencia de manejo de protocolos de comunicación satelital y el análisis de datos TT&C (por las siglas en inglés de Telemetría, Seguimiento y Comando) provenientes satélites en órbita. En el desarrollo del proyecto se identificarán los datos recibidos por telemetría de Satélites de Radio Aficionados para el análisis de Datos y pruebas de Comandos, cuando sea posible, para una comunicación Half Dúplex y Full Dúplex. La plataforma servirá como referencia para la implementación de esta tecnología aplicada para otras áreas de comunicación, distintas aplicaciones o una segunda versión más robusta de esta estación terrena. Además, indirectamente rompe, al igual que el estándar Cubesat, la gran brecha entre la tecnología Aeroespacial de comunicación y la comunidad estudiantil, permitiendo introducir prácticas nuevas en la formación universitaria.
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La Sección de RF. - También llamada RF Front-End es responsable de transmitir y recibir las señales de Radio frecuencia para adecuarlas y convertirlas en frecuencias intermedias. La Sección de IF es la encargada de pasar la señal de frecuencia intermedia (IF) a banda base y digitalizarla. Los encargados de la conversión analógica-digital o digitalanalógica de la señal son los módulos ADC/DAC. La Sección de Banda Base es la encargada de todo el procesamiento de banda base de la señal, ecualización, manejo de tiempos, entre otros y también comprende en la implementación de protocolos del nivel de enlace [19]. El escenario de experimentación para la implementación de la plataforma de comunicaciones se muestra en la siguiente figura.
Figura 8. Escenario de Experimentación SDR Fuente: Elaboración Propia
Cabe mencionar que la antena Yagi utilizada fue diseñada en un anterior proyecto del IEA cuyo fin es también la comunicación con satélites de radio aficionados en VHF y UHF. Además, se utilizan amplificadores de alta ganancia y bajo ruido con los que cuenta el IEA.
A continuación, se muestran los bloques más importantes utilizados en el diseño de la plataforma de comunicaciones tanto para transmisión TX como para recepción RX: Tabla 2. Características de bloques TX
B. Periférico de Radio USRP
Abre una sesión Tx en los dispositivos especificados y devuelve el identificador de sesión que utiliza para identificar esta sesión de instrumento en todos los subsiguientes VIs NIUSRP.
Dentro del escenario mostrado en la anterior figura, una parte fundamental con la que se trabaja en este proyecto es el periférico de radio USRP (por sus siglas en inglés Universal Software Radio Peripherial). Este dispositivo es diseñado y comercializado por el equipo de Ettus Research y su compañía padre National Instruments. El propósito de estos productos es el generar una plataforma de hardware muy barata a comparación del resto de equipos usados para SDR.
Configura propiedades de la señal Tx o Rx. Utiliza el Modulation Toolkit VI de doble precisión de punto flotante. Cierra el identificador de sesión en eldispositivo.
Su comunicación es mediante una computadora host a través de un enlace de alta velocidad como un cable USB para controlar el USRP y transmitir y recibir sus datos. El USRP utilizado en el proyecto es el N200 y cuenta con una Tarjeta Madre la cual permite la configuración, programación y el acceso a los dispositivos de entrada salida E/S [20]. Además, al igual que los demás dispositivos de su familia, requiere el uso de tarjetas hija para operaciones analógicas como conversión up/down, filtrado y otros acondicionamientos de señal. Esta modularidad permite al USRP trabajar con aplicaciones que operan desde DC hasta 6 GHz.
Tabla 3. Características de bloques RX Abre una sesión de Rx al dispositivo (s) que especifique en el nombre de dispositivo de parámetros y devuelve un identificador de sesión del instrumento. Configura propiedades de la señal Tx o Rx. El niUSRP Iniciado VI comienza la adquisición de la señal en una sesión de Rx. Utiliza el Modulation Toolkit VI de doble precisión de punto flotante. Detiene una adquisición que se inició con anterioridad Cierra el identificador de sesión en eldispositivo.
Figura 9. Diagrama USRP N200 Fuente: P. Rodrigues, Development of a PLC signal Analyzer prototype using the USRP module the GNU Radio software and a PLC-USRP interface prototype
C. Interfaz LabVIEW NI LabVIEW es un lenguaje de programación gráfico diseñado por National Instruments para ingenieros y científicos que requieran desarrollar aplicaciones de pruebas, control y medidas. La programación gráfica de LabVIEW lo hace fácil de usar por educadores e investigadores para incorporar el software a varios cursos y aplicaciones. Con LabVIEW, los educadores e investigadores pueden usar un enfoque de diseño de sistemas gráficos para diseñar, generar prototipos y desplegar sistemas embebidos. Combina la potencia de la programación gráfica con hardware para simplificar y acelerar drásticamente el desarrollo de diseños [21].
D. Desarrollo del Proyecto Para el presente proyecto se diseñó una interfaz gráfica que permite la recepción de señales en CW, FM y SSB. Además, dicha interfaz permite la TX y RX de señales en el rango de frecuencias deseado. Esto fue posible gracias a la adquisición por parte del IEA de la tarjeta hija WBX. Además, se puede monitorear las señales del espectro con el bloque funcional d Medidor de Espectro de LabVIEW. La interfaz gráfica para la comunicación FM se muestra en la siguiente Figura 10. Finalmente, el diagrama de bloques funcional del programa detrás de la interfaz se implementó en 7 etapas. •
Etapa 1. Inicio de Sesión del Dispositivo y configuración de los parámetros: Portadora, ganancia, antena y BW.
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establecer comunicación con el satélite. Esto se hace según la posición de la computadora que alberga al software. A. Modelo de predicción de órbitas satelitales Los modelos simplificados de perturbaciones o SGP por sus siglas en inglés (Simplified Perturbations Models) son un conjunto de 5 modelos matemáticos, SGP, SGP4, SDP4, SGP8 y SDP8, utilizados para calcular vectores de estado orbital de satélites relativos al sistema de coordenadas inerciales terrestres [1]. Este conjunto de modelos es frecuentemente referido como SGP4 de manera conjunta debido a la frecuencia de uso de ese modelo en particular con conjuntos de elementos de dos líneas TLES, por sus siglas en inglés (Two-Line elements) producidas por la NORAD y la NASA. Figura 10. Interfaz gráfica para comunicaciónFM Fuente: Elaboración Propia
• • • • • • •
Etapa 2. Lectura y selección del Archivo .wav de audio. Etapa 3. Lectura de datos de un archivo .wav en una matriz de formas de onda. Etapa 4. Modulación FM Etapa 5. Modulation Toolkit VIs envío al dispositivo Etapa 6. Visualización de la señal Etapa 7. Forma de onda de entrada de acuerdo con los valores definidos por el usuario para t0 y dt Etapa 8. Cierre de sesión del Dispositivo y del archivo de Audio .wav
Estos modelos predicen el efecto de las perturbaciones causadas por la forma de la tierra, efectos de arrastre, radiación y gravitación causadas por otros cuerpos como ser el sol y la luna[22][23]. Los modelos SGP son aplicables para objetos cercanos a la tierra con un periodo orbital menor a 225 minutos, Los modelos SDP son aplicables a objetos con un periodo orbital mayor a 225 minutos, lo que corresponde a una altitud de 5877.5 km asumiendo una órbita circular[24]. 1) Error El modelo SGP4 tiene un error de aproximadamente 1 km en una posición orbital definida y crece a una tasa de 1 a 3 km por día[2]. Esta información es actualizada frecuentemente por la NASA y NORAD debido a este error. El modelo SGP original fue desarrollado por KOZAI en 1959, refinado por Hilton y Kuhlman en 1966[23]. Las referencias de ecuaciones y cálculos pueden obtenerse del Spacetrack Report No. 3, documento original del SGP4 (http://celestrak.com/NORAD/documentation/spacetrk.pdf). 2) TLE
Figura 11. Diagrama de bloques funcional delprograma Fuente: Elaboración Propia
IV. IMPLEMENTACIÓN DE UNA INTERFAZ GRÁFICA PARA LA ESTACIÓN TERRENA EDUCATIVA DEL IEA El software permitirá decodificar los datos obtenidos mediante la USRP y mostrarlos en pantalla, ya sean telemetría o datos de la carga útil. El software inicialmente tiene opciones para mostrar en pantalla los datos de 5 satélites de radioaficionados en funcionamiento. Además, el software, mediante los elementos orbitales, muestra las pasadas de los satélites y horas que marcan el inicio de su pasada, su apogeo y el final de su pasada incluyendo el azimut, elevación, rango y altitud para poder apuntar la antena al momento de querer
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Son tres líneas de datos, que representan una lista de elementos orbitales de un objeto orbitando la tierra en un determinado momento. Esta representación es específica para ser utilizada por los modelos SGP [25][26]. El formato del TLE es como se muestra a continuación:
Figura 12. Formato del TLE Fuente: https://www.easyaq.com/newsdetail/id/1376973200.shtml
3) Coordenadas Las coordenadas geográficas utilizadas son del formato decimal y con signo [27][28], en este sistema las coordenadas expresadas en grados y referenciadas a una orientación cardinal deben ser convertidas a un formato decimal y el signo indica su posición cardinal, los puntos de longitud Oeste y latitud Sur son negativos.
C. Descripción del funcionamiento Inicialmente cuando se detecta una conexión a internet, se pregunta si se desea actualizar los TLE de los satélites guardados. De contestar afirmativamente el programa descarga los TLE de las páginas predeterminadas para cada satélite, por ejemplo del https://www.celestrak.com/NORAD/. La siguiente imagen muestra la interfaz completa:
B. Desarrollo del programa La herramienta utilizada para la programación es Visual Studio 2013 con el lenguaje C#, además de las librerías gratuitas creadas por Michael F. Henry (http://www.zeptomoby.com/satellites/). Estas librerías solo proporcionan una codificación de las ecuaciones necesarias para realizar los cálculos de la órbita y convertir los datos del TLE asociado a un satélite en coordenadas y datos como ser el azimuth, elevación, rango, distancia, latitud y longitud referentes a una locación definida en este caso La Paz, Bolivia (latitud, longitud y altura). A continuación, se muestra el diagrama de flujo del programa desarrollado en Visual Studio, con el cual se obtienen los datos mencionados:
Figura 14. Interfaz gráfica completa Fuente: Elaboración Propia
En la parte superior Datos de ubicación y entrada se muestran los datos predefinidos de ubicación del observador en este caso La Paz Bolivia con sus coordenadas y altitud. En la opción de lista Satélite se muestra inicialmente el primer satélite incluido en el programa, pero puede ser cambiado seleccionando otro satélite de la lista como se muestra a continuación:
Figura 15. Menú desplegable para la selección de satélite Fuente: Elaboración Propia
Los Datos y resultados muestran los valores obtenidos del procesamiento del TLE del satélite seleccionado, así como la hora local como la hora en formato UTC dato necesario para el cálculo de los resultados:
Figura 13. Diagrama de flujo del programa para la estación terrena Fuente: Elaboración Propia
El Mapa de seguimiento de la trayectoria al detectar una conexión a internet muestra en tiempo real la ubicación del satélite calculada por el programa, utilizando los mapas del servidor de BING. El botón de pausar/reanudar seguimiento permite pausar en un instante determinado el seguimiento en tiempo real que se viene realizando por el programa y al presionarlo de nuevo este se reanuda.
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La Predicción de pasos sobre ubicación accede a la página de Heavens Above, página especializada en rastreo de satélites, del satélite seleccionado y muestra los pasos visibles en la ubicación definida inicialmente. El botón de GUARDAR permite descargar la información que se encuentra dentro del control del navegador para su fuera de línea. D. Resultados En base a prueba y error, comparando con un resultado obtenido por otra aplicación de cálculo similar, se encontró un ajuste lineal mínimo que reduce la diferencia por redondeo de los resultados obtenidos. El programa desarrollado produce un resultado con 10 dígitos decimales para cada valor de variable dentro del programa, entonces los resultados obtienen una precisión aceptable. Sin embargo, al momento de redondear los resultados para ser mostrados en pantalla estos se alejan un poco del valor medio, por lo que actúa el ajuste lineal acerca y corrige mínimamente este valor. Para la comparación de resultados se tomó en cuenta el programa Wxtrack desarrollado por David Taylor, cuya descripción se detalla a continuación: El punto de inicio fue el programa en Turbo Pascal que puso a disposición el Dr. S Kelso en (www.celestrak.com). A partir de ello y de reproducir los casos de estudio exitosamente, fue posible extender el software en un modelo orientado a objetos usado por el lenguaje de programación Delphi de Borland, y predecir orbitas. El paso final f u e mostrar el rastreo de la órbita desde la tierra en una forma más visual. Este programa está diseñado para predecir la órbita de satélites como rutas sobre la tierra. Los elementos de predicción esenciales están disponibles como componentes utilizables para la elaboración de software. Este programa es gratuito para uso aficionado, pero para soporte técnico o funcionalidades avanzadas debe ser registrado. Finalmente, se compararon los resultados del programa con uno de los sitios web más utilizados para esta tarea: www.satview.org, siempre utilizando los TLE necesarios de www.celestrak.com/NORAD/elements/. En la siguiente tabla se muestran los resultados obtenidos para los siguientes datos de satélite: TLE: de fecha 03 – Noviembre – 2016 a las 11:00 a.m. Posición: La Paz, Bolivia, (latitud:-16.5, longitud:-68.15), altitud: 3700 metros SAUDISAT 1C SO-50 Hora: 22:04:25 UTC
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Tabla 4. Comparación de resultados
V.
CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
El desarrollo de proyectos de investigación en el área satelital no sólo es el punto inicial para la carrera espacial en el área académica boliviana, también permite a los estudiantes aplicar el conocimiento adquirido en su carrera y trabajar en un equipo multidisciplinario. El diseño de un satélite requiere de preparación tanto teórica como práctica y los proyectos mencionados son claros ejemplos de cómo se puede adquirir experiencia en ambos ámbitos. Dentro de la experiencia adquirida por los proyectos llevados a cabo en el IEA, se pueden llegar ya a ciertas conclusiones y recomendaciones. Las mismas pueden ser reformuladas en un artículo de Lessons Learned (lecciones aprendidas en inglés) que permitan desarrollar nuevos proyectos o mejorar los proyectos realizados en el IEA. A continuación, recalcamos algunas de estas. El subsistema de telemetría fue abordado a partir de las especificaciones de la CCSDS. Se realizó la caracterización de los sensores mínimos necesarios y también de otros con los que se disponía en el IEA. El presente trabajo permitirá, en un futuro proyecto, enfocarse más en la detección y corrección de errores en un ambiente satelital. Se sugiere utilizar un protocolo propio para las pruebas en laboratorio ya que el AX.25 es muy robusto para este propósito. Además, es necesario tomar en cuenta los telecomandos y telemetría generada por la carga útil del satélite que podría ser una simple cámara CMOS. Con el programa realizado en Visual Studio se podrá visualizar cualquier tipo de datos en una computadora para la experimentación de comunicaciones en tiempo real del satélite educativo. La plataforma de comunicaciones se basó en experiencias pasadas de comunicaciones mediante un radio de UHF, tanto para el apuntamiento como para el cálculo de la potencia. Se espera poder implementar comunicaciones digitales para complementar su funcionalidad. De momento se encuentra en la fase de pruebas, cuyo actual contratiempo es la comunicación full dúplex en código morse y en FM dado el retardo que se presenta al utilizar un dispositivo digital para comunicación analógica. Así también, es necesario implementar mejoras en el diseño de LabVIEW para un mejor filtrado de señales ya que se espera una recepción de tonos morse con demasiado ruido para poder reconocerlos directamente mediante software. La sección de envío y recepción de datos del Software de la interfaz para la estación terrena se encuentra en desarrollo al igual que la codificación y decodificación de audio morse. En
la parte de predicción de pasos de satélites se implementó un módulo que funciona cuando el programa se encuentra en modo fuera de línea que muestra los pasos sobre la ubicación, pero estos se encuentran con un error aún grande. Es necesario investigar cómo se puede utilizar de mejor forma los datos obtenidos por el programa para obtener un menor error. También se planificó añadir un módulo de comunicación serial para el procesamiento de datos de una interfaz de sensores que permita observar en tiempo real el movimiento de una antena y así mejorar el apuntamiento de la misma.
[7] Boletín Informativo Enero 1995. Fundación de Desarrollo de Satélites de Aficionados a las Radiocomunicaciones. Chile, 1995. [Consultado Diciembre de 2016]. [En línea]. Disponible en: http://www.satelites.8m.com/comunicaciones.htm
Los resultados obtenidos provienen de una serie de ecuaciones matemáticas que pueden ser optimizadas y de este modo mejorar la precisión de los datos con los datos reales de telemetría del satélite. Este trabajo puede realizarse con una investigación profunda sobre la teoría orbital y las perturbaciones climáticas, etc. También es posible desarrollar una o varias versiones del programa en diferentes plataformas como ser android, IOS, MAC, esto con el fin de tener un nivel de portabilidad mayor y de este modo poder acceder a esta información más fácilmente
[10] The Cubesat Space Protocol. [En línea]. [Consultado Diciembre de 2016]. Disponible en: https://github.com/GomSpace/libcsp
En el desarrollo de proyectos del IEA, la ingeniería de sistemas es un paso obviado de momento dado que aún no se cuenta con un programa espacial ni del gobierno ni de alguna institución privada. Sin embargo, esto no imposibilita el desarrollo de tecnología satelital en Bolivia y es gracias a la iniciativa del IEA que se puede empezar una etapa 0 de capacitación, captación y motivación de recursos humanos para una futura etapa de planificación de una misión espacial, la primera en su tipo en Bolivia. Por lo que se espera que los trabajos realizados y a realizarse sirvan como bases para futuros proyectos satelitales de mayor magnitud. REFERENCIAS [1] L. Berthoud. M. Schenk. (2016, August). How to set up a CubeSat Project – Preliminary survey Results. Presentado en la 30 a Conferencia Annual AIAA/USU sobre Pequeños Satélites. [2] W. Pérez., “Bolivia ingresa a la era espacial con el lanzamiento del TKSAT-1” en La Razón (Edición Impresa). La Paz, Bolivia. Disponible en: http://www.la-razon.com/index.php?_url=/sociedad/Boliviaingresa- espacial-lanzamiento-TKSAT-1_0_1964803548.html [3] C Net. Telemetría [En línea]. [Consultado Diciembre 2016]. Disponible en: http://www.radiocomunicaciones.net/telemetria.html
de
[4] D. Buitrago, N. Valverde, E. Gaona. Sistema de Telemetría del Picosatélite Colombia-1. Presentado en Ninth LACCEI Latin American and Caribean Conference 2011. Medellín, Colombia. Disponible en: http://www.laccei.org/LACCEI2011Medellin/StudentPapers/TE010_Buitrago_SP.pdf
[8] Satellite TT&C Ground Networks. RT Logic A KRATOS Company. Colorado, USA, 2015. [En línea]. [Consultado Diciembre de 2016]. Disponible en: http://www.rtlogic.com/~/media/datasheets/rtl-dst_satttc.pdf [9] I2C PIC Comunicación Serial. [En línea]. [Consultado Diciembre de 2016]. Disponible en: http://microcontroladores-mrelberni.com/i2c-piccomunicacion-serial/
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Transmisión Experimental de Radio Digital DRM con Software Libre Juan Pablo Patón Mamani
Instituto de Electrónica Aplicada Universidad Mayor de San Andrés La Paz, Bolivia
juanpablo.patonmamani@gmail.com Abstract—Se realiza un estudio acerca de las emisiones bajo el estándar Europeo Radio Digital Mundial (DRM, de Digital Radio Mondiale) con elementos de radio definida por software (SDR, de Software Defined Radio) en el programa GNURadio (Software libre) provisto de los bloques gr-drm, que enlazan una salida al dispositivo periférico universal de SDR (USRP, de Universal Software Radio Peripheral). Se analiza su recepción en ordenadores a través del receptor RTL-2832u, comúnmente usado por radioaficionados (HAM Radio) y se prueba la señal recibida mediante los programas Dream (Software Libre) y SoDiRa (Software Comercial) y se evalúa las diferencias entre la reproducción de los archivos de audio y la recepción con el dispositivo SDR.
DRM está diseñado como un sistema OFDM para hacer frente a distintas condiciones de canal. Se pueden identificar las siguientes características: • Ancho De Banda de la señal, determina la cantidad de espectro utilizado. El parámetro requerido es la Ocupación del Espectro (SO, de Spectrum Ocupancy) que se define según las condiciones de la zona de transmisión. Tabla 1: Ocupación del espectro (SO) en DRM Clase de Ocupación de Espectro (SO) 0 1 2 3 4
I. INTRODUCCIÓN Existe una tendencia a la migración de emisiones de difusión analógica a emisiones digitales por sus características de potencia, facilidad de uso y fidelidad. El lanzamiento de esta tecnología en difusión debe justificar la inversión realizada y brindar facilidades de acceso a nuevos consumidores. Se analizan medios de implementación en radio-difusión digital con software libre y dispositivos receptores de bajo costo accesibles para nuevos radio-consumidores.
II. Desarrollo
A. Estándar Digital Radio Mondiale (DRM) El estándar de difusión DRM, fue diseñado para reemplazar a la modulación AM ofreciendo mejor calidad de audio y servicios de usuario. Es capaz de coexistir con tecnologías actuales de radio-difusión. El estándar DRM es un sistema abierto, la descripción completa del sistema es publicada abiertamente y contiene suficientes detalles técnicos para permitir a fabricantes la implementación de toda o parte la cadena de difusión. Se entiende por cadena de difusión a todas las partes interesadas; fabricantes, distribuidores, comerciantes, estaciones de radio, entidades reguladoras y radio-consumidores. Inicialmente DRM se implementó para frecuencias por debajo de los 30 MHz (DRM30). El año 2005 el Consorcio DRM aprobó realizar una ampliación con el fin de proveer servicios de radio en frecuencias superiores (DRM+). La última actualización incluye las Bandas II (87.5-107.9 MHz) y III (174-240 MHz) y en general se considera al estándar para transmisiones por debajo de los 300 MHz [4].
5
Ancho de Banda de Canal 4.5 kHz 5 kHz 9 kHz 10 kHz 18 kHz 20 kHz (DRM30) 100 kHz (DRM+)
• Eficiencia De Transmisión, considera el ruido, multitrayectoria y efecto Doppler para un equilibrio entre eficiencia y error de robustez. Se definen un Modo de Robustez (RM, de Robustness Mode) para las condiciones de un canal en particular. Tabla 2: Modos de Robustez (RM) en DRM30
Modo de Robustez A B C D E
Descripción Canales Gaussianos, con leve desvanecimiento Canales selectivos de tiempo y frecuencia con dispersión de retardo Modo B, con alta Dispersión Doppler Modo B, con retardo severo y dispersión Doppler Canales de Tiempo y frecuencia selectivos (DRM+)
B. Arquitectura DRM La arquitectura DRM está compuesta por tres canales lógicos: 1) Canal Principal de Servicios (MSC, de Main Service Channel), contiene la carga útil, el flujo de audio y datos, para el audio requiere un codificador de fuente y para los datos un pre-codificador. El codificador de fuente emplea Codificación de Audio Avanzada (AAC, de Advanced Audio Coding) en DRM30 y MPEG-4 con Codificación de Audio Avanzada Extendida y
75
Figura 1: Estructura de Bloques DRM [4]
de Alta Eficiencia (xHE-AAC, de Extender High Efficiency Advanced Audio Coding) en DRM+. El audio y datos se unen en un multiplexor que genera una trama con dos niveles de protección. 2) Canal de Descripción de Servicios (SDC, de Service Description Channel), ofrece datos descriptivos como: hora, fecha, etiqueta de la estación y parámetros técnicos para decodificar el canal principal. 3) Canal de Acceso Rápido (FAC, de Fast Access Channel) es portador de información de la estación, pero rápidamente decodificable para escaneo de estaciones. A cada canal lógico se aplica Codificadores de Canal (Channel Encoder) y Dispersores de Energía (Energy Dispersal). Los Codificadores de Canal agregan bits adicionales a los canales de audio y datos para solucionar el problema de retardo, mientras la Dispersión de Energía evita regularidad no deseada mediante un proceso de aleatorización para series de bits repetidos. También existe un generador piloto de símbolos que ayuda a la codificación en el receptor. Estos símbolos especifican tiempo, frecuencia y ganancia referenciales de las celdas. La información de los canales lógicos y el Generador Piloto se unen en el Mapeo de Celdas OFDM que posteriormente enlazan al generador de celdas OFDM y salida al modulador. C. Radio Definida Por Software Se refiere a un sistema de radio-comunicación donde componentes de procesamiento de señales frecuentemente implementados con hardware (Mezcladores, filtros, amplificadores, moduladores y demoduladores) son reemplazados por software en un ordenador o sistema embebido. Estos sistemas permiten el reemplazo de software, facilitando la creación de radios en distintos estándares con el mismo hardware mientras la radio convencional requiere de circuitos dedicados para cada estándar.
76
Un sistema SDR comprende de un ordenador u otro conversor análogo-digital precedido por una interfaz RF (RF, de Radio Frecuency) encargada de la transmisión o recepción. D. GNURadio Es software libre de código abierto que brinda una serie de herramientas para el procesamiento de señales mediante bloques de instrucciones en lenguaje Python [1] y C++. Se puede usar con hardware de radiofrecuencia para hacer SDR de bajo costo o sin hardware como un entorno de simulación en GNU/Linux. El programa GNURadio está compuesto de librerías en Lenguaje C++ para el manejo de hardware reconfigurable y librerías Python que facilitan la programación de clases y enlazado en forma de bloques de entradas y salidas. Se genera instrucciones con ficheros de texto plano con extensión “.py” o una interfaz gráfica que permite la construcción y conexión de bloques de código. E. Bloques gr-drm Los bloques “gr-drm” son un conjunto de bloques en GNURadio para radio digital bajo el estándar DRM [2]. Cubren la arquitectura, construcción y enlazado de canales lógicos del estándar DRM mediante una estructura jerárquica de clases con la clase principal “tp” (tp de transmit parameters) en las que define los parámetros de transmisión modo de robustez y velocidad de muestreo. Incluye la estructura del multiplexor OFDM, Dispersor de Energía, codificador de Canal, Generador Piloto y otros propios del estándar. F. SDR-Sharp Es software de recepción para realizar SDR en ordenadores personales. Está desarrollado en lenguaje C#. Puede ser usado en la recepción de señales del espectro radioeléctrico con diversos dispositivos SDR compatibles, entre ellos, el RTL2832u comúnmente usado por radioaficionados. Su señal se puede enviar como entrada a la tarjeta de audio del ordenador.
G. DREAM Es un programa de software libre diseĂąado como receptor de radio digital basado en software de ordenador bajo el estĂĄndar DRM. Fue desarrollado por Volker Fischer y Alexander Kurpiers como un recurso para desarrolladores de software interesados en la funciĂłn de codificaciĂłn de audio. EstĂĄ DiseĂąado para soportar radio sobre el estĂĄndar DRM en onda corta, media, larga y VHF (DRM+). El nĂşmero de portadoras OFDM es relativamente pequeĂąo lo cual motiva a la creaciĂłn de receptores de uso convencional para ordenadores personales. H. SoDiRa Es un programa de Radio definida por software para la demodulaciĂłn audio en distintos formatos, incluidos DRM y DRM+. Existe una versiĂłn gratuita del programa que puede usarse para pruebas de recepciĂłn.
tarjeta WBX (Daugther Board) instalada para transmisiĂłn y recepciĂłn desde 50MHz hasta 2.2GHz. El USRP enlaza al programa GNURadio como Interfaz RF con la finalidad de realizar una traslaciĂłn de frecuencia segĂşn las caracterĂsticas de transmisiĂłn de la tarjeta que tiene mayor ganancia a 450MHz. B. Receptor Se emplea el modulo receptor RTL-2832u, un dispositivo interfaz IF de bajo costo empleado por radioaficionados, que enlaza al ordenador mediante conexiĂłn USB para implementar SDR. Permite la visualizaciĂłn y escucha de seĂąales en distintas bandas dentro del espectro radio elĂŠctrico desde 27 MHz hasta 1.4 GHz. IV. PREPARACIĂ“N DE LA PRUEBA Con GNURadio instalado en Ubuntu 16.04 y la librerĂa grdrm cargada en el programa. Se enlazo al dispositivo USRP para su transmisiĂłn a 445 MHz, donde la transmisiĂłn presenta mayor ganancia. La recepciĂłn se realiza en un ordenador con SDRSharp instalado y conectado al RTL-2832u y la seĂąal se envĂa como fuente a la tarjeta de audio virtual JackAudio que sirve como puente a los programas DREAM y SoDiRa, encargados de decodificar la seĂąal DRM y enviarla a la salida de los auriculares del ordenador. Los programas decodificadores actĂşan sobre la seĂąal de audio generada segĂşn el ancho de banda configurado en recepciĂłn.
Figura 2: Programa SoDiRa [7]
I. Jack Audio Es un programa que permite la creaciĂłn de una tarjeta virtual de sonido dentro de un ordenador. Se emplea en aplicaciones que requieren la conexiĂłn de fuentes de audio para gestiĂłn de sonido muestreado como seĂąal digital.
III. DESCRIPCIĂ“N DE EQUIPOS Se emplea enlace de comunicaciĂłn mediante el esquema mostrado en la figura: LP0410
USRP Ettus GNURadio en PC
RTL 2832U
SDRSharp y Dream
Figura 3: Esquema de transmisor y recepciĂłn SDR
A. Transmisor La transmisiĂłn se realiza mediante un dispositivo Universal de Radio Definida por Software (USRP, de Universal Software Radio Peripheral) N200 de la marca Ettus Research con la
V. PARĂ METROS DE MEDIDA Se tomaron los siguientes parĂĄmetros de estudio durante la mediciĂłn: • SNR relaciĂłn seĂąal a ruido, Definida por la potencia Ăştil en recepciĂłn. • Potencia de transmisiĂłn, potencia de recepciĂłn de la seĂąal. • Ancho de Banda de Canal, el ancho de banda que ocupa el canal segĂşn el S.O. definido. • TamaĂąo de Error de ModulaciĂłn (MER), promedio del grado de dispersiĂłn de los sĂmbolos de demodulaciĂłn de los valores esperados. ∑đ?’Œđ?’Œđ?’Œđ?’Œďż˝đ?’Šđ?’Šđ?’Šđ?’ŠĚƒđ?’Œđ?’Œđ?’Œđ?’Œ đ?&#x;?đ?&#x;?đ?&#x;?đ?&#x;? + đ?’’đ?’’đ?’’đ?’’ ďż˝đ?’Œđ?’Œđ?’Œđ?’Œ đ?&#x;?đ?&#x;?đ?&#x;?đ?&#x;? ďż˝ đ?‘´đ?‘´đ?‘´đ?‘´đ?‘´đ?‘´đ?‘´đ?‘´đ?‘´đ?‘´đ?‘´đ?‘´ = ∑đ?’Œđ?’Œđ?’Œđ?’Œ((đ?’Šđ?’Šđ?’Šđ?’Šđ?’Œđ?’Œđ?’Œđ?’Œ − đ?’Šđ?’Šđ?’Šđ?’ŠĚƒđ?’Œđ?’Œđ?’Œđ?’Œ )đ?&#x;?đ?&#x;?đ?&#x;?đ?&#x;? + (đ?’’đ?’’đ?’’đ?’’đ?’Œđ?’Œđ?’Œđ?’Œ − đ?’’đ?’’đ?’’đ?’’ ďż˝đ?’Œđ?’Œđ?’Œđ?’Œ )đ?&#x;?đ?&#x;?đ?&#x;?đ?&#x;? ) Donde: đ?š¤đ?š¤đ?š¤đ?š¤Ěƒđ?‘˜đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˜ es ideal y đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˜ , es el componente real I del k-k-ĂŠsimo sĂmbolo de la constelaciĂłn. đ?‘žđ?‘žđ?‘žđ?‘žďż˝đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˜ es ideal y đ?‘žđ?‘žđ?‘žđ?‘žđ?‘˜đ?‘˜đ?‘˜đ?‘˜ , es el componente real Q del k-ĂŠsimo sĂmbolo de la constelaciĂłn.
VI. REALIZACIĂ“N DE LA PRUEBA El programa SDRSharp arroja el espectro mostrado en la figura:
77
SDC WMER Frecuencia Central Retardo Doppler Ancho de Banda DRM Interespaciado
Figura 4: Espectro radioeléctrico generado en SDRSharp
22
23.4
23.8
dB
5.494 5.086 5.327
kHz
0.76 0.52
0.62 0.41
0.93 0.41
Hz ms
10
10
10
kHz
2
2
2
s
El programa permite ver las constelaciones según el tipo de modulación empleada:
Del cual se colectó los siguientes datos: Medición Frecuencia Central Ancho de Banda Potencia de Transmisión Piso de Ruido Relación Señal a Ruido
Valor 444,95 10.5 -32.1
Unidad MHz KHz dBFS
-65.5 33.4
dBFS dB
DRM presenta la etiqueta de la estación y el mensaje de
Parametro Medidas Unidad Modulacion 4-16 16-16 4-64 SNR 24.6 18.4 26.5 dB MSC WMER 12.7 16.2 16.0 dB FAC WMER 8.4 20.9 21.3 dB Frecuencia Central 5.558 5.686 5.5686 kHz
Figura 6 : Constalaciones en recepción para 64(MSC)-4(SDC) QAM
B. Medidas SoDiRa Se colectaron los siguientes datos de la estación:
usuario.
Figura 7: Recepción de Señal con SoDiRa
VII.
Figura 5: Recepción de señal con DREAM
Con los datos encontrados de la frecuencia y potencia de recepción se precede a la evaluación de las distintas modulaciones. A.
Mediciones con DREAM
Se colectaron los siguientes datos: Parametro Modulacion SNR MSC WMER
78
Medidas Unidad 4-16 16-16 4-64 16.8 22.5 22.7 dB 22 23.4 23.8 dB
CONCLUSIONES
Se ha logrado implementar un entorno de transmisión de señales de radio mediante el dispositivo periférico universal de radio definida por software (USRP) para lo cual se ha sincronizado la misma con el software de código abierto GNURadio. En dicho entorno se la realizado la transmisión de señales de radiodifusión para el estándar DRM30. Con la herramienta de hardware abierto RTL-2832u se ha logrado captar las señales de radio emitidas por el dispositivo universal de radio y se las ha decodificado bajo las normas del estándar de radio especificado. La recepción fue satisfactoria y se logró escuchar la señal emitida por el USRP tanto con un decodificador de audio como la señal provista por la de transmisión
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VIRTUALIZACIÓN DE SERVIDORES EN EL INSTITUTO DE ELECTRÓNICA APLICADA. Ing. MSc. Ramiro Vladimir Mora Miranda Instituto de Electrónica Aplicada. Tel: (591) 71224554 ramiro@entelnet.bo
RESUMEN - Son muchas las razones por las cuales la virtualización de servidores se va convirtiendo en una herramienta cada vez más demandada. El contar con servidores virtuales, reduce los costos de operación, aumenta la eficiencia energética, disminuye los requerimientos de hardware, aporta con soluciones de recuperación ante desastres y proporciona alta disponibilidad de los servicios. En los últimos años, la responsabilidad con el medio ambiente se ha transformado en una necesidad, y la virtualización colabora con la reducción de las emisiones de huella de carbono *. La instalación de una plataforma que permita la virtualización de servidores, a partir de un hipervisor sólido y confiable, con una configuración en cluster, fue el trabajo desarrollado en el Instituto de Electrónica Aplicada durante el segundo semestre de la gestión 2016. Palabras clave: Máquina Virtual, Virtualización, Cluster, Servidores, Ecología. I. INTRODUCCIÓN [1]. De acuerdo con el sitio web Technet de Microsoft, se describe a la virtualización como: “poder compartir una misma infraestructura de hardware por varios sistemas operativos funcionando de forma totalmente independiente”. Virtualizar aporta ventajas y posibilidades únicas, permite reducir costos, desde la instalación y configuración de equipos hasta los procesos de copias de seguridad, supervisión, gestión y administración de la infraestructura crítica. Disminuye el número de servidores físicos, reduce el porcentaje de desuso de los recursos de los que se dispone, aumentando su eficiencia energética y también, brinda la posibilidad de centralizar y automatizar procesos cuya administración normalmente consume mucho tiempo, pudiendo aprovisionar y migrar máquinas virtuales de una manera rápida y confiable, manteniendo alta la calidad del servicio y bajo el tiempo de respuesta ante una eventualidad del mismo. II. MÁQUINA VIRTUAL E HIPERVISOR [2].
*
Totalidad de gases de efecto invernadero emitidos por efecto directo o indirecto de un individuo, organización, evento o producto.
El modelo de Máquina Virtual (Virtual Machine), se basa en el paradigma de anfitrión/huésped (Host/Guest) en el que, cada sistema huésped (guest) opera en una imitación virtual en la capa del hardware. Mediante este modelo se le concede al sistema operativo huésped, trabajar sin modificaciones, permitiendo al administrador crear diversos huéspedes que utilicen diferentes sistemas operativos. El huésped, no “conoce” el sistema operativo del equipo que le sirve como anfitrión (host) debido a la característica virtual con la que hace uso de los recursos del hardware; cada máquina virtual es “engañada” ya que cree que posee de forma exclusiva los recursos hardware de los que dispone, cuando en realidad lo hace de manera virtual. Sin embargo, esta actividad demanda recursos de procesamiento por parte del equipo anfitrión (host) para ello este equipo utiliza lo que se denomina hipervisor o hypervisor, el que le permite coordinar las instrucciones dirigidas desde el huésped al equipo anfitrión. El hipervisor, es denominado Supervisor de Máquina Virtual o Virtual Machine Monitor (VMM), encargándose de administrar todas las solicitudes de los huéspedes al hardware, gestiona y ejecuta códigos que son necesarios para privilegios adicionales. Existen tres tipos principales de hipervisores en el mercado [3]: Hipervisores de tipo 1. Llamados nativos, unhosted o baremetal, en ellos el hipervisor se ejecuta directamente sobre el hardware físico; el hipervisor se carga antes que ninguno de los sistemas operativos invitados, y todos los accesos directos al hardware son controlados a través de él. b) Hipervisores de tipo 2. Llamados hosted, en ellos el hipervisor se ejecuta en el contexto de un sistema operativo completo, que se carga antes que el hipervisor. Las máquinas virtuales se ejecutan en un tercer nivel, por encima del hipervisor. c) Hipervisores híbridos. En este modelo, tanto el sistema operativo anfitrión como el hipervisor interactúan directamente con el hardware físico. Las máquinas virtuales se ejecutan en un tercer nivel con respecto al hardware, por encima del hipervisor, pero también interactúan directamente con el sistema operativo anfitrión. a)
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Figura 1. Hipervisores Tipo 1 (izq.) y Tipo 2 (der.)
III. VIRTUALIZACIÓN DE HARDWARE. Las tecnologías desarrolladas tanto por Intel como AMD, implementan la virtualización con soporte hardware específico que suelen tratar con funciones como el almacenamiento y recuperación del estado de la CPU en transiciones entre el sistema operativo invitado (Host) y el VMM (Virtual Machine Monitor). La tecnología de virtualización Intel® (Intel® VT) representa un creciente portafolio de tecnologías y características que hacen práctico el trabajo de virtualización, al eliminar los gastos generales de rendimiento y mejorar la seguridad. Intel® VT proporciona asistencia de hardware al software de virtualización, reduciendo su tamaño, coste y complejidad. También se presta especial atención a reducir los overheads de virtualización que se producen en caché, E/S y memoria. Durante la última década, un número significativo de vendedores de hipervisor, desarrolladores de soluciones y usuarios han sido habilitados con Intel® VT, que ahora está sirviendo a una amplia gama de clientes en los sectores de consumo, empresa, cloud, comunicación, computación técnica y muchos sectores más. [4] Por su parte AMD dispone de una tecnología análoga a la de Intel denominada AMD-V o AMD-SVM. La tecnología de virtualización de AMD proporciona entornos sólidos y escalables de virtualización mientras que mantiene la eficiencia en consumo de potencia. Las capacidades y funcionalidades que proporciona esta tecnología en la virtualización x86 permiten por ejemplo alojar un mayor número de máquinas virtuales, más usuarios y más transacciones por máquina virtual (Direct Connect Architecture), acelerar las aplicaciones que se ejecutan en las máquinas virtuales (RVI o Rapid Virtualization Indexing), mejoras en los cambios de una máquina virtual a otra, o migración en caliente de máquinas virtuales [5]. La memoria es factor muy importante, ya que la virtualización necesita enmascarar la organización de la memoria a las máquinas virtuales: los procesadores AMD disponen de la gestión de la memoria integrada en el chip del procesador, mientras que los procesadores Intel la tienen fuera del chip. IV. CLÚSTER DE SERVIDORES [6] Se puede definir como un cluster de servidores al conjunto de computadoras conectadas por una red de forma que funcionen como si se tratase de un solo equipo. Su principal características
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es el alto rendimiento y escalabilidad que brindan este tipo de soluciones. Los equipos que forman parte del cluster no deben ser necesariamente homogéneos, es decir, que posean el mismo hardware ni el mismo software, estos pueden ser de diferentes características y capacidades. El contar con un cluster no solo garantiza un alto rendimiento sino también eficiencia, asegurando que cuando se produzca una eventualidad a nivel de hardware en alguno de los equipos que lo conforman, no ponga en riesgo el funcionamiento ni la disponibilidad de todo el sistema, ya que la operación comprometida, puede fácilmente ser asumida por otro. V.
MATERIALES Y MÉTODOS.
Para la instalación y configuración de un cluster de virtualización se emplearon dos equipos, el primero un HP Proliand y el segundo un equipo PC Intel Genérico. Como plataforma de virtualización se seleccionó a ProxMox, por ser del tipo 1 y de distribución gratuita, basada en Linux y que permite la configuración de equipos en cluster. VI. RESULTADOS. A. Instalación y Configuración de PROXMOX. En el campo de la virtualización existen muchas soluciones, tanto a nivel de usuario como a nivel empresarial. Proxmox Virtual Environment, es una solución simple de usar y además es un proyecto de código abierto, que soporta una configuración en cluster. B. Hipervisor PROXMOX VE [7] Proxmox Virtual Environment, es desarrollado y mantenido por Proxmox Server Solutions GmbH, con el apoyo financiero de Internet Foundation Austria (IPA). Es una completa plataforma de virtualización basada en sistemas de código abierto que permite la virtualización tanto sobre OpenVZ como KVM. ProxMox, está clasificada como una distribución de hipervisor tipo 1 (bare-metal), basada en Debian con solo los servicios básicos para de esta forma obtener un mejor rendimiento. Presenta una interfaz gráfica muy sencilla esta herramienta permite la migración en vivo de máquinas virtuales, clustering de servidores, copias de seguridad automáticas, etc.
Al utilizar OpenVZ se puede cambiar tanto memoria RAM como espacio en disco asignados, en tiempo real y sin reiniciar el sistema. Un aspecto muy interesante son las plantillas, que consisten en un sistema operativo con algún software preinstalado, que se descargan directamente desde la interfaz de administración y es posible crear una máquina virtual a partir de ellas.
Figura 2. Pantalla de selección del tipo de instalación
Si se desea instalar con las opciones recomendadas, simplemente se presiona la tecla Enter.
KVM (Kernel-based Virtual Machine), permite ejecutar múltiples máquinas virtuales (Windows, Linux, Unix 32 o 64 bits), en la que cada máquina tendrá su propio hardware virtual. KVM utiliza una versión modificada de QUEMU, que es un emulador de procesadores con capacidad de virtualización (lo que hace QUEMU convierta el código binario de la arquitectura de la máquina física en un código que pueda entender la máquina virtual). ProxMox permite ejecutar múltiples “instancias” de sistemas operativos aislados sobre un único servidor físico, con la ventaja de que cada máquina virtual, usa los recursos hardware del servidor anfitrión, consiguiendo con esto mejoras en el rendimiento, escalabilidad, densidad, administración dinámica de recursos y más. C. Hardware Empleado: A continuación, las características principales de los equipos empleados. 1.
2.
Figura 3. Condiciones del contrato de ProxMox
En la siguiente pantalla se presenta las condiciones de uso; si se está de acuerdo, se puede presionar el botón “I Agree”. A continuación, el programa pregunta por la unidad de almacenamiento donde radicará ProxMox.
HP Proliant ML110 Gen9 • Intel Xeon E5-2603v3 Six Core (1.6 GHz 15MB) • 8GB (1 x 8GB) PC4-2133 Mhz • HDD 2 TB SATA de 7200 RPM EQUIPO GENÉRICO • Intel Core i7 • 8 GB DDR4 • HDD 1 TB SATA D. Instalación del Hipervisor PROXMOX
Para realizar la instalación del hipervisor, primero se debe contar con la imagen tipo ISO del sistema, la que se puede descargar de la página principal de ProxMox (proxmox.com).
Figura 4. Definición de la región y zona de operación
Se debe definir el país, la zona horaria y el idioma del teclado a ser empleado.
Al arrancar el equipo con el CD de instalación, se muestra una primera pantalla donde se pueden especificar algunos parámetros, necesarios para personalizar la instalación.
Figura 5. Declaración de credenciales de acceso
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El programa instalador, requiere la definición de una contraseña para el usuario root, como también una dirección de correo electrónico que será empleado para notificar alguna eventualidad suscitada en el servidor.
Al reiniciarse la máquina se tendrá un servidor Debian en el que se puede acceder a través del usuario root y la contraseña definida en la etapa anterior. Antes de proceder con la configuración es importante realizar la actualización del sistema. E. Actualización. Para realizar la actualización, es importante contar con un acceso a Internet. Este proceso de actualización se ejecuta a través del comando: root@iea:# apt-get update && apt-get dist-upgrade Es muy probable que se genere un error durante este proceso, debido a la falta de una licencia que permita la conexión a los repositorios tipo Enterprise de ProxMox, es posible realizar la compra de una suscripción, sin embargo, si no se cuenta con este pago es posible renombrar la línea:
Figura 6. Definición de nombres y números IP
Lo siguiente es definir los campos: • •
• • •
FQDN (Fully Qualified Domain Name): Es el nombre completo de la máquina es decir, el nombre de máquina y el nombre de dominio al que pertenece. Dirección IP: Si en la red existe un servidor DHCP la dirección IP se asignará automáticamente, sin embargo es recomendable que esta dirección se asigne de forma manual. Máscara: Acorde a la red. Gateway: La dirección IP empleada para la conexión WAN. Servidor DNS: Dirección IP del servidor DNS que puede ser local o externo.
Es importante contar con una conexión a Internet para poder realizar las actualizaciones periódicas
https://enterprise.proxmox.com/debian/dists/wheezy/pveenterprise/binary-amd64/Packages del archivo /etc/apt/sources.list.d/pve-enterprise.list Y nuevamente se ejecuta el comando de actualización. Una vez concluida la actualización, debe reiniciar el servidor. ProxMox permite el acceso al servidor a través de la página web, que tendrá la siguiente URL https://Dirección_IP:8006 El navegador no aceptará el certificado de seguridad, por lo tanto, se deberá aceptar la advertencia. Para acceder a la plataforma se debe ingresar el username root y la contraseña es la misma que se empleó en la etapa anterior. F. Configuration del Cluster También es posible acceder a la plataforma mediante protocolo SSH empleando las mismas credenciales definidas anteriormente. Para crear el cluster, se debe ejecutar el siguiente comando en el servidor principal. IEA1# pvecm create NOMBRE_DEL_CLUSTER Para verificar la creación del cluster, se puede ejecutar el comando: IEA1# pvecm status
Figura 7. Proceso de instalación
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A continuación, se deberá añadir un equipo al cluster, para esto, primero se debe accede a ese equipo, nuevamente se puede emplear el protocolo SSH, el recomendable que no existan máquinas virtuales en este segundo equipo.
Ejecutando el siguiente comando, se adjuntar un segundo equipo al cluster: IEA2# pvecm add DIRECCIÓN_IP_CLUSTER La DIRECCIÓN_IP_CLUSTER es el número IP del primer servidor configurado. Para verificar se puede ejecutar el comando: IEA2# pvecm status Si el proceso se realizó de forma correcta, se deberá apreciar en respuesta los números IP de los equipos que conforman el cluster.
alization-technology/intel-virtualizationtechnology.html. [Accedido 22 11 2016]. [5] AMD, "Virtualization Solutions," AMD, [Online]. Disponible: http://www.amd.com/enus/solutions/professional/virtualization. [Accedido 22 11 2016]. [6] A. Maria Del Pilar Alegre Ramos, Seguridad Informática, Madrid: Paraninfo, 2011. [7] L. Zone, "Proxmox VE, una gran herramienta de virtualización," [Online]. Disponible: http://linuxzone.es/2012/01/30/proxmox-ve-una-granherramienta-de-virtualizacion/. [Accedido 22 11 2016].
IEA2# pvecm nodes VII.
CONCLUSIONES
La huella ecológica se refiere a cuántos recursos se utilizan del medio ambiente para poder vivir: cuánta agua, cuánta energía, qué alimentos, los materiales de los que está hecha la ropa. Sin embargo, para un centro de datos, el ahorro se produce a través de la fusión de los usuarios más máquinas físicas en un único servidor, con lo que disminuye, entre un 80 y un 90 por ciento, el consumo energético y los costos. En este sentido, por cada servidor virtualizado, los usuarios pueden ahorrar en torno a 7.000 kilovatios hora (kWh), o cuatro toneladas de emisiones de CO 2 al año. Los equipos virtualizados y alojados en servidores en un centro de datos también pueden reducir el consumo de energía y los costos en un 35 por ciento. “Hoy en día, la mayor parte de los servidores y ordenadores siguen consumiendo entre un 70 y un 80 por ciento de su energía estimada, incluso cuando no están en uso”, indica Stephen Herrod, responsable de tecnología de VMware. Por lo tanto, este tipo de iniciativas colaboran significativamente con la reducción de la emisión de gases contaminantes y proporciona una solución sostenible y confiable, a la que todos los centros de cómputo deberían apostar. VIII.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
[1] Microsoft, "La Virtualización, también para mí.," [Online]. Disponible: https://technet.microsoft.com/eses/library/dd567671.aspx. [Accedido 22 11 2016]. [2] K. Dan, Virtualization A Manager’s Guide, USA: O’Reilly, 2011. [3] DataKeeper, "¿Qué son los Hipervisores?," DataKeeper, [Online]. Disponible: http://www.datakeeper.es/?p=716. [Accedido 24 11 2016]. [4] Intel, "Intel® Virtualization Technology (Intel® VT)," Intel, [Online]. Disponible: http://www.intel.la/content/www/xl/es/virtualization/virtu
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