Resumen

El artículo presenta una estimación de la distribución del ángulo de recepción basada en características temporales como el espectro de retardo de potencia (PDS) o el perfil de retardo de potencia (PDP). En este caso, nos centramos en dicho entorno inalámbrico, donde el fenómeno de propagación predomina en el plano acimutal. Como base para determinar la función de densidad de probabilidad (PDF) del ángulo de llegada (AOA), se utiliza un modelo geométrico de canal (GCM) en forma de modelo multielíptico para los componentes de dispersión retardada y la PDF de von Mises para los componentes de dispersión local. Por lo tanto, este estimador se denomina distribución basada en el modelo multielíptico (DBMM). Los parámetros del GCM se definen en función del PDS o PDP y de la posición relativa del emisor y del receptor. A diferencia de los modelos estadísticos conocidos anteriormente, el DBMM garantiza la PDF de estimación del AOA utilizando las características temporales del canal para diferentes condiciones de propagación. Basándose en los resultados de las mediciones tomadas de la literatura, se muestra la verificación del DBMM, la evaluación de la precisión y la comparación con otros modelos. Los resultados de la comparación muestran que el DBMM es el único modelo que proporciona el menor error por mínimos cuadrados para diferentes entornos.

• Materias:Propagación de ondas Electromagnetismo Redes de telecomunicaciones Radiofrecuencia Teoría de Antenas
• Subjects:Wave propagation Electromagnetism Telecommunications networks Radio frequency Antenna theory
• Palabras claves:modelo multielíptico, características temporales, ángulo de llegada, pdf de aoa, fenómeno de propagación predominante, parámetros de gcm, distribución del ángulo de recepción, modelo estadístico conocido, resultados de la medición, función de densidad de probabilidad
• Keywords:multielliptical model, temporal characteristics, angle of arrival, pdf of aoa, propagation phenomenon predominates, parameters of gcm, reception angle distribution, known statistical model, results of measurement, probability density function