[ca] Aquest treball de fi de màster explora la implementació d'un model de canal de traçat de raigs al simulador de nivell del sistema 5G de Viena (SLS) per millorar la precisió del modelatge de canals en xarxes de comunicació sense fil. Les eines de traçat de raigs es poden utilitzar per construir models de canal detallats que capturen característiques de propagació del món real, com ara la pèrdua de camí i els retards del senyal. Aquests models són crítics per simular la propagació del senyal en entorns complexos i per avaluar amb precisió mètriques de rendiment a nivell d'enllaç com la relació senyal-soroll (SNR), la taxa d'error de bits (BER) i el rendiment. Mitjançant la incorporació de models de canal precisos derivats del traçat de raigs, el simulador pot predir el rendiment de la xarxa en diversos escenaris i, finalment, facilitar un disseny i optimització de la xarxa més adequats. Una innovació clau d'aquest treball consisteix en calcular les característiques d'esvaïment a petita escala directament a partir de dades de traçat de raigs en lloc dels estàndards de model de canal estocàstic. El Power Delay Profile (PDP) s'extreu manualment de les sortides de traçat de raigs i s'utilitza per calcular els coeficients del canal, assegurant una representació precisa de les condicions del canal malgrat el cost computacional més elevat. Mitjançant l'anàlisi empírica i els resultats de simulació, aquesta tesi demostra que l'enfocament integrat de traçat de raigs proposat proporciona un rendiment comparable als models de canals existents com els models Rayleigh i Pedestrian en escenaris que impliquen usuaris estàtics. Les millores futures podrien automatitzar l'extracció de PDP per donar suport a simulacions amb mobilitat dinàmica de l'usuari, avançant encara més el realisme i la precisió de les avaluacions del rendiment de la xarxa.

[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.