Tiêu đề Taller práctico_S1 Tendencias ✅

Taller Práctico con MATLAB: Simulación de Redes 5G y 6G Objetivo: Los estudiantes usarán MATLAB para simular aspectos clave de las redes móviles 5G y 6G, comprendiendo mejor las características y tecnologías habilitadoras de estas redes. Actividad 1: Simulación de una Red 5G Descripción: En esta actividad, los estudiantes simularán una red 5G con Massive MIMO y evaluarán su desempeño en términos de capacidad y latencia. Instrucciones: 1. Configurar el entorno de simulación: - Utilizar las funciones de MATLAB para definir los parámetros de una red 5G, incluyendo la configuración de antenas Massive MIMO. 2. Simulación de la capa física: - Implementar la transmisión y recepción de datos utilizando OFDM (Orthogonal Frequency-Division Multiplexing) y Massive MIMO. 3. Evaluación del desempeño: - Medir la capacidad de la red en términos de throughput (rendimiento) y latencia.
Código de ejemplo: % Parámetros de la simulación numAntenas = 64; % Número de antenas en la estación base numUsuarios = 10; % Número de usuarios bandwidth = 100e6; % Ancho de banda en Hz numSubcarriers = 1024; % Número de subportadoras % Generar datos aleatorios para la transmisión datos = randi([0 1], numUsuarios, numSubcarriers); % Configurar la matriz de canal para Massive MIMO canal = (randn(numUsuarios, numAntenas) + 1i*randn(numUsuarios, numAntenas)) / sqrt(2); % Transmitir datos utilizando OFDM y Massive MIMO txSignal = ifft(datos, numSubcarriers, 2); rxSignal = canal * txSignal.'; % Agregar ruido ruido = (randn(size(rxSignal)) + 1i*randn(size(rxSignal))) / sqrt(2); rxSignal = rxSignal + ruido; % Detectar los datos recibidos rxDatos = fft(rxSignal.', numSubcarriers, 2); % Calcular el throughput y la latencia throughput = sum(sum(abs(rxDatos).^2)) / numUsuarios; latencia = 1 / bandwidth * numSubcarriers; % Mostrar resultados disp(['Throughput: ', num2str(throughput), ' bps']); disp(['Latencia: ', num2str(latencia), ' segundos']);
Actividad 2: Simulación de una Red 6G con Superficies Inteligentes Descripción: En esta actividad, los estudiantes simularán una red 6G utilizando superficies inteligentes (Large Intelligent Surfaces, LIS) para mejorar la cobertura y la capacidad. Instrucciones: 1. Configurar el entorno de simulación: - Definir los parámetros de una red 6G con superficies inteligentes. 2. Simulación de la comunicación: - Implementar la transmisión de datos utilizando holographic MIMO y LIS. 3. Evaluación del desempeño: - Medir la mejora en la cobertura y capacidad en comparación con la red 5G. Código de ejemplo: % Parámetros de la simulación numSuperficies = 5; % Número de superficies inteligentes superficieSize = [10, 10]; % Tamaño de cada superficie numUsuarios = 20; % Número de usuarios bandwidth = 200e6; % Ancho de banda en Hz numSubcarriers = 2048; % Número de subportadoras % Generar datos aleatorios para la transmisión datos = randi([0 1], numUsuarios, numSubcarriers);
% Configurar las matrices de canal para LIS canalLIS = cell(numSuperficies, 1); for i = 1:numSuperficies canalLIS{i} = (randn(numUsuarios, prod(superficieSize)) + 1i*randn(numUsuarios, prod(superficieSize))) / sqrt(2); end % Transmitir datos utilizando holographic MIMO y LIS txSignal = ifft(datos, numSubcarriers, 2); rxSignalLIS = zeros(size(txSignal)); for i = 1:numSuperficies rxSignalLIS = rxSignalLIS + canalLIS{i} * txSignal.'; end % Agregar ruido ruido = (randn(size(rxSignalLIS)) + 1i*randn(size(rxSignalLIS))) / sqrt(2); rxSignalLIS = rxSignalLIS + ruido; % Detectar los datos recibidos rxDatosLIS = fft(rxSignalLIS.', numSubcarriers, 2); % Calcular el throughput y la latencia throughputLIS = sum(sum(abs(rxDatosLIS).^2)) / numUsuarios; latenciaLIS = 1 / bandwidth * numSubcarriers; % Mostrar resultados disp(['Throughput LIS: ', num2str(throughputLIS), ' bps']); disp(['Latencia LIS: ', num2str(latenciaLIS), ' segundos']);