Desarrollo de modelos avanzados de propagación de ondas de radio en entornos urbanos mediante formulaciones híbridas utd-po e inteligencia artificial
[ESP] Hoy en día, el diseño y la planificación de los sistemas de comunicaciones inalámbricas en entornos urbanos complejos requieren modelos de propagación de ondas de radio que sean, simultáneamente, precisos y computacionalmente eficientes. La creciente densificación de las redes, el uso de bandas de frecuencia cada vez más elevadas y la complejidad geométrica de los escenarios urbanos hacen necesario el desarrollo de nuevas formulaciones capaces de describir con mayor fidelidad los múltiples fenómenos como la difracción que afectan a la propagación electromagnética. En este contexto, las formulaciones híbridas basadas en la Teoría Uniforme de la Difracción (UTD) y la Óptica Física (PO) han demostrado ser una herramienta especialmente adecuada para el análisis de la propagación de ondas de radio en presencia de múltiples obstáculos, ya que permiten modelar de forma eficiente fenómenos de difracción múltiple con una complejidad matemática reducida en comparación con otros métodos electromagnéticos de carácter completamente numérico. No obstante, la aplicación de estas formulaciones híbridas a escenarios urbanos reales presenta aún importantes desafíos, especialmente en situaciones de incidencia compleja con transmisores a baja altura, así como en entornos con presencia de vegetación, lo que motiva la necesidad de extender y generalizar los modelos existentes. Por otro lado, en los últimos años, las técnicas de inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML) han emergido como una alternativa complementaria para la modelización de las pérdidas de propagación en entornos urbanos, aprovechando información geoespacial y datos reales procedentes de medidas experimentales para capturar comportamientos complejos difíciles de describir mediante modelos deterministas clásicos. Sin embargo, estos enfoques requieren una cuidadosa selección de características, así como un análisis riguroso de su capacidad de generalización en diferentes frecuencias y escenarios. Por todo ello, el objetivo principal de esta tesis doctoral es el desarrollo de modelos avanzados de propagación de ondas de radio en entornos urbanos mediante dos enfoques complementarios. Por un lado, se proponen nuevas formulaciones híbridas UTD-PO para el análisis de la difracción múltiple en escenarios urbanos, considerando diferentes configuraciones geométricas, alturas del transmisor, tipos de obstáculos y bandas de frecuencia, extendiendo formulaciones previas tanto para una asunción de onda plana incidente como esférica. Por otro lado, se desarrollan y analizan modelos de predicción de pérdidas de propagación basados en técnicas de ML, utilizando características geoespaciales y métodos de reducción de dimensionalidad, clasificación y regresión, aplicados a distintos entornos urbanos y frecuencias de operación. La propuesta de ambos enfoques permite ofrecer una visión integral del problema de la propagación radioeléctrica urbana, aportando soluciones tanto desde el punto de vista físico-determinista como desde el enfoque basado en datos.[ENG] Today, the design and planning of wireless communication systems in complex urban environments require radio wave propagation models that are both accurate and computationally efficient. The increasing densification of networks, the use of progressively higher frequency bands, and the geometric complexity of urban scenarios make it necessary to develop new formulations capable of more faithfully describing the multiple phenomena¿such as diffraction¿that affect electromagnetic propagation. In this context, hybrid formulations based on the Uniform Theory of Diffraction (UTD) and Physical Optics (PO) have proven to be particularly suitable tools for analyzing radio-wave propagation in the presence of multiple obstacles, as they enable the efficient modeling of multiple diffraction phenomena with reduced mathematical complexity compared with other full-wave numerical electromagnetic methods. Nonetheless, the application of these hybrid formulations to real urban scenarios still presents significant challenges, especially in situations involving complex incidence, low-height transmitters, and environments with the presence of vegetation, which motivates the need to extend and generalize existing models. In recent years, artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) techniques have also emerged as complementary alternatives for modeling propagation loss in urban environments, leveraging geospatial information and real measurement data to capture complex behaviors that are difficult to describe using classical deterministic models. However, these approaches require careful feature selection as well as rigorous analysis of their ability to generalize across different frequencies and scenarios. The main objective of this doctoral thesis is the development of advanced radio-wave propagation models in urban environments through two complementary approaches. First, new hybrid UTD¿PO formulations are proposed for the analysis of multiple diffraction in urban scenarios, considering different geometric configurations, transmitter heights, types of obstacles, and frequency bands, extending previous formulations for both plane and spherical waves. Second, propagation-loss prediction models based on ML techniques are developed and analyzed, using geospatial features and methods for dimensionality reduction, classification, and regression, applied to various urban environments and operating frequencies. The proposal of both approaches provides a comprehensive perspective on the problem of urban radio propagation, offering solutions from both the physical¿deterministic and data-driven standpoints.
Propagación radioeléctrica, Entornos urbanos, Teoría Uniforme de la Difracción (UTD), Óptica Física (PO), Machine Learning (ML)
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