Desarrollo de modelos avanzados de propagación de ondas de radio en entornos urbanos mediante formulaciones híbridas utd-po e inteligencia artificial
type: CreativeWork
description: [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 …
abstract: [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 …
author: Lorente López, José
keywords: Propagación radioeléctrica, Entornos urbanos, Teoría Uniforme de la Difracción (UTD), Óptica Física (PO), Machine Learning (ML)
date published: 2025
date modified: 2026-07-24T05:39:29Z
provider: Universidad Politécnica de Cartagena
publisher: Networked Digital Library of Theses and Dissertations
type: WebPage
source organization: Universidad Politécnica de Cartagena

PropertyValue
property ID: DOI
value: 10.31428/10317/25170