[en] This master's thesis explores the implementation of a ray tracing channel model in the Vienna 5G System Level Simulator (SLS) to enhance the accuracy of channel modelling in wireless communication networks. Ray tracing tools can be used to construct detailed channel models that capture real-world propagation characteristics such as path loss and signal delays. These models are critical for simulating signal propagation in complex environments and accurately assessing link-level performance metrics like signal-to-noise ratio (SNR), bit error rate (BER), and throughput. By incorporating precise channel models derived from ray tracing, the simulator can predict network performance under diverse scenarios and eventually facilitate more adequate network design and optimisation. A key innovation of this work involves calculating small-scale fading characteristics directly from ray tracing data instead of stochastic channel model standards. The Power Delay Profile (PDP) is manually extracted from ray tracing outputs and used to calculate channel coefficients, ensuring accurate representation of channel conditions despite the higher computational cost. Through empirical analysis and simulation results, this thesis demonstrates that the proposed ray tracing-integrated approach provides comparable performance to existing channel models like Rayleigh and Pedestrian models in scenarios involving static users. Future enhancements could automate PDP extraction to support simulations with dynamic user mobility, further advancing the realism and accuracy of network performance evaluations.

[es] Este trabajo de fin de máster explora la implementación de un modelo de canal de trazado de rayos en el simulador de nivel de sistema (SLS) 5G de Viena para mejorar la precisión del modelado de canales en redes de comunicación inalámbrica. Las herramientas de trazado de rayos se pueden utilizar para construir modelos de canal detallados que capturen características de propagación del mundo real, como pérdida de trayectoria y retrasos de señal. Estos modelos son fundamentales para simular la propagación de señales en entornos complejos y evaluar con precisión las métricas de rendimiento a nivel de enlace, como la relación señal-ruido (SNR), la tasa de error de bits (BER) y el rendimiento. Al incorporar modelos de canal precisos derivados del trazado de rayos, el simulador puede predecir el rendimiento de la red en diversos escenarios y, eventualmente, facilitar un diseño y una optimización de red más adecuados. Una innovación clave de este trabajo implica el cálculo de características de desvanecimiento a pequeña escala directamente a partir de datos de trazado de rayos en lugar de estándares de modelos de canal estocásticos. El perfil de retardo de potencia (PDP) se extrae manualmente de las salidas de trazado de rayos y se utiliza para calcular los coeficientes del canal, lo que garantiza una representación precisa de las condiciones del canal a pesar del mayor costo computacional. A través de análisis empíricos y resultados de simulación, esta tesis demuestra que el enfoque propuesto de integración de trazado de rayos proporciona un rendimiento comparable a los modelos de canal existentes, como los modelos Rayleigh y Pedestrian, en escenarios que involucran usuarios estáticos. Las mejoras futuras podrían automatizar la extracción de PDP para respaldar simulaciones con movilidad dinámica de usuarios, lo que mejoraría aún más el realismo y la precisión de las evaluaciones de rendimiento de la red.