UNIDAD 5 SERIES DE TIEMPO

Piedra Morales Karla Patricia

UNIDAD 6

CONTINUACION PROGRAMA ESPECIAL PARA SIMULACION

6.4: CONCLUCION

Las conclusiones que se pueden obtener de una simulación dependen del grado en que el modelo refleja el sistema real, aunque también depende del diseño de la simulación en un sentido estadístico. De hecho, muchos analistas consideran la simulación como una forma de prueba de hipótesis donde cada ejecución de simulación ofrece uno o más datos de muestra que son susceptible al análisis formal a través de los métodos estadísticos inferenciales. Los procedimientos estadísticos que normalmente se usan en la evaluación de los resultados de simulación incluyen el análisis de varianza, análisis de regresión y prueba t. En la mayoría de las situaciones, el análisis tiene más información disponible  con la cual comparar los resultados de simulación: datos operativos antiguos del sistema real, datos operativos del desempeño de sistemas semejantes y la percepción del analista de la operación del sistema real. Sin embargo, se debe admitir que la información obtenida de estas fuentes probablemente no sea suficiente para validar las conclusiones derivadas de la simulación. Por lo tanto, la única prueba real de una simulación es que tan bien se desempeña el sistema real después de haber implantado los resultados del estudio.

Las simulaciones se han hecho con un simulador de un sistema basado en la capa física WirelessMAN-OFDM de la norma IEEE 802.16-2004, implementado en Matlab. Las pruebas se han realizado en los entornos de los canales SUI (los cuales hemos modificado incluyendo un espectro Doppler clásico), que modelan las condiciones del canal para las aplicaciones fijas de la norma. Las conclusiones obtenidas han sido, bajo las condiciones expuestas: • El sistema tiene un mejor comportamiento cuando se utiliza la estimación inicial del canal, calculado en el preámbulo de la trama, para realizar la ecualización de canal en todos los símbolos de la misma. Es conveniente matizar que en las aplicaciones móviles de la norma, las cuales utilizan la capa física WirelessMAN-OFDMA, si es conveniente realizar un seguimiento del canal a lo largo de toda la trama. En este caso, dicha capa física específica un patrón de símbolos piloto en los s´ımbolos OFDM de datos que permite realizar la estimaci´on del canal en los mismos con una mayor precisión que la que se obtiene en la capa física WirelessMAN-OFDM. • Para la estimaci´on del canal en las posiciones piloto es recomendable utilizar el estimador LS ya que, debido a las dificultades que se encuentran a la hora de evaluar con precisión la matriz de correlación del canal, presenta mejores prestaciones en la mayoría de los casos. Esto, junto a su simplicidad, hace que en la práctica sea el estimador que normalmente se suele implementar. • Por ´último, en los resultados obtenidos en las simulaciones se ha observado

que las prestaciones del estimador no tienen una gran dependencia del método de interpolación empleado, para los escenarios en los que hemos trabajado.

RESUMEN 2

6.4.1. COMPARACION ENTRE LAS CONFIGURACIONES SIMULADAS

Con la base de los resultados de simulación. Es posible que se tenga un nuevo experimento de simulación. Se podrían cambiar muchos factores: parámetros, variables, reglas de decisión, condiciones de inicio y duración de ejecución. Respecto a los parámetros, quizá sea interesante repetir la simulación con varios costos o precios diferentes de un producto para ver qué cambios se generan. Además, los valores del experimento también podrían der condiciones iniciales útiles para las simulaciones subsecuentes. Por último, ya sea que intentar diferentes duraciones de ejecuciones constituya un nuevo experimento en ves de duplicar un experimento anterior depende de los tipos de eventos que se presenten al cabo del tiempo en la operación del sistema. Por ejemplo, puede ser que el sistema tenga más de un nivel de operaciones estable y que llegar al segundo nivel dependa del tiempo. Por consiguiente, aun cuando la primera serie de ejecuciones de, por decir, 100 periodos que muestre condiciones estables duplicar la duración de las series puede arrojar condiciones nuevas y diferentes, aunque igualmente estables. En este caso, la ejecución de simulación de más de 200 periodos se podría considerar como un experimento nuevo.

RESUMEN 3

: SELECCIÓN DE LA MEJOR CONFIGURACION

Los modelos de simulación permiten obtener información variables (por ejemplo, la media, la mediana los intervalos de confianza) que no tiene un valor exacto, pero las que, o ‘bien conocemos, bien suponemos una distribución. Si Algunas

Variables “resultado” dependen de estas variables “distribuidas” por medias fórmulas conocidas supuestas entonces las variables “resultado” también tendrán distribución. Los Modelos De Simulación Permiten definirlas distribuciones, y luego obtener, a través simulaciones, una distribución empírica de las variables de entrada salida, así como los estadísticos correspondientes.

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