ANÁLISIS DEL DESEMPEÑO DE LA ANTIGÜEDAD DE LA INFORMACIÓN EN UNA RED LTE-A PARA APLICACIONES DE INTERNET DE LAS COSAS

Resumen

Un sistema ciberfísico (CPS) integra sensores, actuadores y redes de comunicación que permiten la interacción continua entre el entorno físico y el digital. Las actualizaciones de información oportunas en este tipo de sistemas son críticas. El objetivo de esta investigación es analizar el desempeño de la métrica Antigüedad de la Información (AoI) en un CPS. Este sistema utiliza conectividad celular basado en LTE-Advanced (LTE-A) para aplicaciones de Internet de las Cosas (IoT) en tiempo real. Se desarrolló una investigación cuantitativa de tipo experimental-simulada, utilizando un simulador de eventos discretos implementado en Python y funciones complementarias en MATLAB. El estudio se centró en el canal de acceso aleatorio (RACH) y evaluó indicadores clave como la AoI promedio, la probabilidad de acceso exitoso y el número de transmisiones de preámbulo. Los resultados evidencian que un mayor número de dispositivos y una mayor frecuencia de actualizaciones incrementan la AoI, reducen la probabilidad de acceso exitoso y aumentan la carga sobre el RACH. Además, se demostró que los patrones de generación de actualizaciones asincrónicos de generación de mensajes (Phi2) ofrecen mejor rendimiento que los sincronizados (Phi1) en condiciones de alta demanda de tráfico. En conclusión, la métrica AoI se confirma como un indicador eficaz para dimensionar redes celulares IoT y diseñar estrategias dinámicas de gestión de recursos en escenarios de tráfico masivo.

Abstract

A cyber-physical system (CPS) integrates sensors, actuators, and communication networks that enable continuous interaction between the physical and digital environments. Timely updates of information in this kind of system are critical. The objective of this research is to analyze the performance of the Age of Information (AoI) metric in a CPS. This system uses cellular connectivity based on LTE-Advanced (LTE-A) for real-time Internet of Things (IoT) applications. A quantitative research study of an experimental-simulated type was developed, using a discrete event simulator implemented in Python and complementary functions in MATLAB. The study focused on the random access channel (RACH) and evaluated key indicators such as the average AoI, the probability of successful access, and the number of preamble transmissions. The results show that a higher number of devices and a greater frequency of updates increase the AoI, reduce the probability of successful access, and increase the load on the RACH. Moreover, it was demonstrated that asynchronous message generation update patterns (Phi2) offer better performance than synchronized ones (Phi1) under high traffic demand conditions. In conclusion, the AoI metric is confirmed as an effective indicator for dimensioning IoT cellular networks and designing dynamic resource management strategies in massive traffic scenarios.