Unconventional distributions for wireless fading modeling

Resumen

El rápido desarrollo de los sistemas de comunicaciones inalámbricos en la última década ha venido de la mano de la profusión de nuevos casos de uso en al ámbito de 4G, 5G y sus evoluciones, así como al uso de nuevas bandas de frecuencia. Por este motivo, se ha puesto de manifiesto la necesidad de disponer de modelos más precisos que permitan capturar los efectos que sufre la señal al propagarse por el medio inalámbrico. En esta tesis doctoral, se propone el uso de un conjunto de distribuciones no convencionales para el modelado de canales inalámbricos, como contraposición a las distribuciones habitualmente empleadas en la literatura basadas en suma de rayos o combinación de clusters de señales. En primer lugar, se realiza una reformulación de la distribución Log-Logística para su uso en canales inalámbricos, y que viene motivada por la validación empírica realizada por otros autores en diversos entornos. A partir de dicha reformulación, se establecen las condiciones para que un canal inalámbrico puede modelarse mediante la distribución Log-Logística, y se identifican una serie de inconsistencias existentes en la literatura en este sentido. Por último, se ejemplifica cómo esta distribución es útil para el análisis de prestaciones de sistemas de comunicaciones afectados por fading. En segundo lugar, se realiza una reformulación de la distribución de Lomax para el modelado de canales inalámbricos, motivada por la conexión de dicha distribución con una señal compleja cuyas componentes en fase y cuadratura se distribuyen de acuerdo con la distribución Student-t (en lugar de Gaussiana). A partir de dicha reformulación, se establecen las condiciones para que un canal inalámbrico puede modelarse mediante la distribución de Lomax, y se analizan las ventajas del uso de esta distribución en relación con otras alternativas que presentan el mismo número de parámetros. La posibilidad de calcular estadísticos de Laplace, como la función generadora de momentos generalizada, permite su aplicación directa a un mayor número de escenarios, y una mayor versatilidad para el análisis de prestaciones de sistemas de comunicaciones afectados por fading severo.