Kako radio oprema može poboljšati pokrivenost signala baznih prijenosnika?

Uloga radio opreme u prijenosu signala BTS-a i pouzdanosti mreže

Bazne stanice za prijenos, ili BTS u skraćenom obliku, objedinjuju nekoliko važnih dijelova uključujući prijemnike, pojačala snage i antene. Ovi dijelovi rade zajedno kako bi pretvorili glasovne pozive i podatke u radio talase koji putuju kroz naše mreže za mobilne telefone. Srce većine modernih BTS sistema je ono što nazivamo distribuirana konfiguracija. Evo kako to funkcioniše: Jedinice za obradu signala (BBU) brinu se o svim zadacima obrade signala, dok udaljene radio jedinice (RRU) zapravo prenose frekvencije. Ovi komponenti povezani su brzim optičkim kabelima kako bi se osiguralo glatko i bez kašnjenja funkcionisanje (prema istraživanju kompanije Fibconet iz prošle godine). Tako što postave RRU odmah pored samih antena, operateri mreže mogu značajno smanjiti gubitak signala na velikim rastojanjima. Kako bi održali dobre konekcije, inženjeri koriste sofisticirane metode poput modulacije OFDM uz različite strategije ispravljanja grešaka. Ove tehnologije pomažu u borbi protiv smetnji signala, koje su posebno primjetne u guštvanim gradskim područjima gdje mnogo uređaja konkuriše za prostor na istim frekvencijama.

Pouzdanost radio modula zaista je važna kada je u pitanju neometano funkcionisanje mreža zahvaljujući njihovim mogućnostima redundantnosti. Većina problema koje uočavamo nastaje zbog automatskog prebacivanja kada signali iziđu iz traka. Prema nedavnim industrijskim podacima iz Hebeimailing-a iz 2024. godine, skoro svi prekidi u mreži zapravo potiču od kvarova RF kablova ili konektora koji se pokvare. Zbog toga mnogi operateri sada daju prioritet upotrebi opletenih koaksijalnih kablova i redovno zakazuju provjere jačine signala na svojim sistemima. Kada sve pravilno funkcioniše, današnje instalacije baza mogu održavati gotovo savršen nivo usluge dostupnosti od 99,99 posto, čak i u periodima povećane potražnje tokom vršnih sati.

Antenski sistemi i radio-poboljšana distribucija signala

Antenski sistemi i njihova uloga u proširenju pokrivenosti

Današnje osnovne stanice ili jedinice BTS-а u velikoj mjeri zavise od pametnih postavki antena kako bi se suočile s onim dosadnim rupama u pokrivenosti koje svi previše dobro poznajemo. Ominidirekcione modele šire signale u svim pravcima oko njih, pokrivajući skoro sve unutar dosega. Direkcijske antene funkcionišu drugačije — one koncentrišu snagu prema određenim područjima. Testovi na terenu iz prošle godine zapravo su pokazali da ovi direkcijski pristupi povećavaju jačinu signala na rubovima ćelija od 35 do 50 posto u predgrađima, prema nekim izvještajima iz industrije. Pravilna instalacija odgovarajuće vrste antene ima veliki značaj kada je cilj eliminisati one frustrirajuće mrtve zone gdje usluga jednostavno iščezne.

Tehnologije formiranja snopa i MIMO u modernim radio-opremama BTS

Beamforming funkcioniše tako što mijenja fazu i jačinu radio signala kako bi se fokusirao na specifične uređaje. Ovo može značajno poboljšati kvalitet signala, ponekad čineći signale otprilike 12 dB jačim u odnosu na one koje pružaju statične antene. Kombinovanje beamforming tehnologije sa MIMO tehnologijom otvara nove mogućnosti. Višestruki ulazi i izlazi omogućavaju više tokova podataka istovremeno, što znači da mreže mogu obraditi triput više prometa bez potrebe za dodatnim spektralnim prostorom. Testovi u terenu iz prošle godine pokazali su još nešto zanimljivo. Kada su inženjeri strategijski postavili udaljene radio jedinice širom stadiona, smanjili su one dosadne gubitke na koaksijalnim kablovima za pola. Još bolje, uspjeli su zadržati latenciju ispod 2 milisekunde tokom velikih događaja na kojima je istovremeno povezano hiljade ljudi.

Procjena visine, nagiba i polarizacije antena radi optimalnog radio pokrivanja

Planeri mreže optimizuju pokrivanje kroz tri ključna parametra antena:

• Prilagodbe visine (30–50 m tipično) ravnoteža dosega signala uz upravljanje smetnjama
• Električni nagib (4–10°) precizno podešavanje vertikalnih obrazaca pokrivenosti prema reljefu
• Unakrsno polarizovane antene (±45°) borba protiv slabljenja signala u urbanim višeputnim okruženjima

Ispravna usklađenost ovih faktora osigurava dostupnost lokacije od 98% za 4G/5G usluge prema 3GPP modelima širenja signala u urbanim sredinama.

Modeliranje širenja radio-signalâ i planiranje pokrivenosti

Modeliranje širenja signala korištenjem podataka o radio-okruženju

Modeliranje načina na koji se radio signali šire kroz različite okruženja uključuje analizu stvari poput visine terena, zgrada gusto smještenih u određenim područjima i mjesta gdje drveće raste najgušće. Kada je riječ o određivanju ponašanja signala, stručnjaci danas koriste metode poput praćenja zraka (ray tracing) uz algoritme mašinskog učenja. Ovi alati pomažu u otkrivanju problema sa putanjama signala i prilično tačno mogu ukazati na rupe u pokrivenosti. Istraživanje je pokazalo da su ovi modeli postizali tačnost od oko 3,5 dB pri testiranju u predgrađima 2023. godine, prema nalazima instituta Ponemon. Uzmimo primjer nedavnog istraživanja u kojem su istraživači trenirali konvolucione neuronske mreže na stvarnim urbaniim pejzažima. Uspjeli su predvidjeti gubitke milimetarskih talasnih signala s uspješnošću od oko 89 posto u različitim urbanim sredinama. Sve ovo znači da projektanti mreža više ne moraju graditi toranj samo da bi provjerili da li će raditi. Umjesto toga, mogu pokretati simulacije na računarskim modelima, što kompanijama štedi otprilike sedamsto četrdeset tisuća dolara svaki put kada započnu planiranje novog lansiranja mreže.

Planiranje pokrivenosti i odabir lokacije za BTS sa prediktivnom radio analitikom

Kada je riječ o pronalaženju najboljih mjesta za instalaciju BTS-a, prediktivna analitika objedinjuje modele propagacije, karte koje prikazuju gdje su koncentrisani pretplatnici i predviđanja o tome koliko prometa će mreža obraditi. Operateri obično slijede četverodijelni proces: prvo analizu okoline, zatim planiranje pokrivenosti, nakon toga podešavanje parametara i na kraju određivanje dimenzija. Ovaj pristup smanjuje probleme s kapacitetom za oko dvije trećine u mrežama koje služe više operatera. Novi alati koji koriste one napredne 3D radio toplotne mape pokazali su se izuzetno efikasni, smanjujući greške tokom odabira lokacije za više od 40% u poređenju sa tradicionalnim provjerama jačine signala. Uzmimo simulacije bilansa veze kao primjer – ove kalkulacije uzimaju u obzir nivo snage na ulazu i izlazu i zapravo mogu proširiti zone pokrivenosti u ruralnim područjima skoro za jednu četvrtinu, bez potrebe za dodatnim ulaganjima u opremu.

Urbane i ruralne izazove u širenju radio talasa kod ugradnje BTS-a

U gradskim sredinama potrebne su veće margine signala od 7–9 dB kako bi se ublažilo zaklanjanje usljed nebodera, dok ruralne mreže imaju 12–18% veću varijaciju pokrivenosti zbog neravnomjernog reljefa. Alati za planiranje zasnovani na umjetnoj inteligenciji rješavaju ove ekstreme, postižući 91% tačnost pokrivenosti već pri prvoj simulaciji u hibridnim terenima.

Optimizacija pokrivenosti 5G BTS-a naprednim radio tehnologijama

optimizacija pokrivenosti 5G bazne stanice korištenjem milimetarskih radio sistema

Sistemi radija na milimetarskim talasima bave se delikatnom ravnotežom između pokrivenosti i kapaciteta u 5G tehnologiji, radeći u visokim frekvencijskim opsezima od 28 do 47 GHz, prema nalazima objavljenim u časopisu Nature prošle godine. Ovi sistemi mogu obezbjediti propusne opsege izmjerene u više gigaherca, što se prevodi u brzine prijenosa podataka otprilike deset puta veće u odnosu na stare mreže ispod 6 GHz koje smo koristili. Ali postoji jedan problem. Signal ne putuje baš daleko — zapravo, svega oko 300 do 500 metara prije nego što počne slabiti. To znači da operateri moraju pažljivo razmisliti o tome gdje postavljaju ove sisteme, često se oslanjajući na tehnike poput formiranja snopa (beamforming) i nečega što se naziva Massive MIMO kako bi pravilno usmjerili signale. Nekakva istraživanja objavljena 2023. godine pokazala su zanimljive rezultate kada se mmWave tehnologija kombinuje sa tradicionalnim frekvencijama ispod 6 GHz. Gradovi prepunjeni zgradama imali su značajno poboljšanje u rupama mrežne pokrivenosti, zapravo smanjenje za oko 41%, što čini ove hibridne pristupe prilično obećavajućima za rješavanje problema povezanosti u urbanim sredinama.

Male ćelije i distribuirane radio jedinice u poboljšanju pokrivenosti 5G

Kada distribuirane radio jedinice (DRU) rade zajedno sa ugradnjom malih ćelija, one zapravo zaobilaze one dosadne probleme širenja signala koji pate od mmWave tehnologije stvaranjem veoma gustih mrežnih postavki. Operateri su otkrili da postavljanje otprilike 120 do 150 čvorova po kvadratnom kilometru znatno poboljšava prijem signala unutar zgrada, povećavajući stopu prodiranja za oko 60 posto. Osim toga, time se smanjuje opterećenje glavnih makro BTS sistema. Ovo smo vidjeli u praksi tokom testova u Seulu, gdje su ove instalacije DRU postigle pouzdanu pokrivenost od skoro 98% u onim problematičnim visokim zgradama. Pri tome su primijenili pametnu tehniku prebacivanja prometa naprijed-nazad između frekvencijskih opsega od 28 GHz i 3,5 GHz u realnom vremenu, u zavisnosti od toga koji opseg u svakom trenutku daje bolje rezultate.

Dinamičko dijeljenje spektra i njegov uticaj na dosegnost radio signala

Dinamičko dijeljenje spektra ili DSS omogućava da mreže 4G i 5G rade istovremeno na frekvencijskim opsezima od 1,8 do 2,1 GHz. Ovaj pametan pristup operatorima daje otprilike trećinu veće pokrivenosti mrežom 5G bez potrebe za dodatnim licencama spektra. Sistem automatski prilagođava tehnike modulacije, prebacujući se između QPSK i 256-QAM u zavisnosti od potreba signala, što održava stabilne konekcije čak i kada se korisnik nalazi na rubu ćelije sa jačinom signala od samo 65 dBm. Testovi na terenu pokazuju da operateri koji implementiraju DSS imaju približno petinu manje prekida poziva tamo gdje se obične makro ćelije spajaju s visokobrzinskim mmWave područjima. To je logično, s obzirom da su ova prijelazna područja uvijek bila problematična za konzistentnu uslugu.

Praćenje i optimizacija radio pokrivenosti kroz metode zasnovane na podacima

Metode procjene jačine radio signala za praćenje u realnom vremenu

Praćenje jačine signala postao je standardna praksa za operatore mreža koji prate ključne pokazatelje kao što su stopa grešaka po bitu (BER) i odnos signal/šum (SNR). Kada mreže analiziraju BER u stvarnom vremenu, mogu smanjiti probleme sa pokrivenošću za otprilike trećinu tokom perioda velikog opterećenja. U međuvremenu, detaljne SNR karte pomažu u utvrđivanju područja u kojima signali slabiju, često na razmacima od oko 200 metara. Danas napredni sistemi zapravo povezuju BER i SNR podatke sa lokalnim vremenskim uslovima i rasporedom zgrada. To omogućava inženjerima da dinamički podešavaju nivoe snage na različitim dijelovima radiofrekventne infrastrukture, iako implementacija svega ovoga bez problema ostaje izazov za mnoge terenske timove koji rade u kompleksnim urbanim sredinama.

Identifikacija mrtvih zona pokrivenosti korištenjem podataka iz vožnje i radio podataka prikupljenih putem crowd-sourcinga

Hibridni pristup za otkrivanje problema sa signalom uključuje dva glavna elementa: specijalne test vozače koji voze i prikupljaju podatke, kao i anonimne informacije većine povezanih uređaja na tržištu, vjerojatno pokrivajući otprilike 85% njih. Kada su ti test automobili na putu, oni zapravo prate jačinu signala na različitim tačkama duž glavnih cesta, označavajući mjesta gdje se prijem spušta ispod nivoa koje smatramo prihvatljivim (-90 dBm je granica). Ali nije riječ samo o tim velikim testovima. Pravi čarolija se dešava kada svakodnevni korisnici također doprinose podacima sa svojih uređaja. Ove informacije dobijene od korisnika pokazuju male mrtve zone, koje su ponekad široke svega 50 metara, skrivene između zgrada u centrima gradova. Prema izvještajima iz industrije, ovaj kombinovani metod otkriva probleme otprilike 40 posto češće nego što su to stariji postupci radili nekada.

Radio analitika zasnovana na umjetnoj inteligenciji za prediktivno održavanje pokrivenosti

Analizirajući podatke o prethodnim performansama, modeli mašinskog učenja sada mogu predvidjeti kada pokrivenost počinje opadati otprilike tri dana unaprijed. Jedan određeni AI sistem koji radi u slojevima postigao je tačnost od oko 98,6% u određivanju najboljih postavki modulacije. Testovi na terenu su pokazali da je to zapravo smanjilo broj prekinutih poziva za otprilike 20-25%, prema istraživanju objavljenom u časopisu Nature prošle godine. Ono što ove sisteme čini stvarno korisnima je njihovo funkcionisanje uz promjene pravila o spektru. Kada postoji previše saobraćaja u jednom području, oni automatski prebacuju dio saobraćaja na frekvencije koje se manje koriste. To pomaže u održavanju stabilnog kvaliteta usluge za većinu korisnika, pri čemu oko 95% korisnika izvještava o tome da nema problema čak ni tokom vršnih perioda.