Hogyan javíthatja a rádióberendezés a bázisátjelző állomások jelborítását?

A rádióberendezés szerepe a BTS-jelátvitelben és a hálózati megbízhatóságban

Az alapállomásokat, rövidítve BTS-eket több fontos alkatrész alkotja, beleértve a vevőadókat, a teljesítményerősítőket és az antennákat. Ezek együttesen hanghívásokat és adatokat alakítanak át rádióhullámmá, amelyek így haladnak keresztül a mobilhálózatokon. A legtöbb modern BTS-rendszer szíve az úgynevezett elosztott felépítés. Íme, hogyan működik: az alapsávi egységek (BBU-k) végzik a jel feldolgozásával kapcsolatos feladatokat, míg a távoli rádióegységek (RRU-k) közvetlenül sugározzák a frekvenciákat. Ezeket az alkatrészeket gyors optikai kábelek kötik össze, hogy a működés zavartalan és késleltetésmentes legyen (a Fibconet tavalyi kutatása szerint). Az RRU-k antennákhoz közeli elhelyezésével a hálózatszolgáltatók jelentősen csökkenthetik a távolság miatti jelcsillapodást. A jó kapcsolattartás fenntartása érdekében a mérnökök kifinomult módszerekre, például az OFDM modulációra és különféle hibajavítási stratégiákra támaszkodnak. Ezek a technológiák segítenek a jelzavarok elleni küzdelemben, amelyek különösen sűrű városi területeken válnak észrevehetővé, ahol sok eszköz verseng egymással ugyanazon frekvenciákért.

A rádiómodulok megbízhatósága valóban fontos szerepet játszik a hálózatok zavartalan működésében, különösen a redundancia képességeik miatt. A legtöbb probléma akkor merül fel, amikor az automatikus átkapcsolás beindul, ha a jelek elhalványulnak. A Hebeimailing 2024-es iparági adatai szerint majdnem minden hálózati kimaradás az RF-kábelek vagy csatlakozók hibájára vezethető vissza. Ezért egyre több üzemeltető prioritásként kezeli a páncélozott koaxkábelek használatát, és rendszeres ellenőrzéseket végez a jel erősségének figyelésére az egész rendszerben. Amikor minden megfelelően működik, a mai adóállomás-konfigurációk akár 99,99 százalékos rendelkezésre állást is biztosíthatnak, még csúcsforgalmi időszakokban is.

Antennarendszerek és rádiósegédletű jelosztó rendszerek

Antennarendszerek és szerepük a lefedettség bővítésében

A mai alapállomás-adóvevők vagy BTS-egységek nagymértékben az intelligens antennarendszerekre támaszkodnak, hogy kezelni tudják azokat a bosszantó lefedettségi réseket, melyekkel sajnos mindannyian jól tisztában vagyunk. Az omnidirekcionális modellek minden irányba kisugároznak, így szinte az összes környező területet lefedik. A direkcionális antennák másképp működnek: egy adott terület felé koncentrálják az energiát. Terepi tesztek szerint tavaly ezek a direkcionális megoldások az ipari jelentések szerint 35–50 százalékkal növelték a jel erősségét a cellák szélén elővárosi területeken. Nagy jelentőséggel bír tehát, hogy a megfelelő típusú antennát helyesen telepítsék annak érdekében, hogy megszüntessék azokat a bosszantó halott zónákat, ahol a szolgáltatás egyszerűen megszűnik.

Sugárformálás és MIMO technológiák modern rádiós berendezésű BTS-ekben

A beamforming a rájel fázisának és erősségének változtatásával működik, így a jel koncentrálódik a meghatározott eszközökre. Ez jelentősen javíthatja a jelminőséget, néha akár körülbelül 12 dB-rel erősebb jelet biztosítva, mint amit az állandó antennák nyújtanak. A beamforming MIMO-technológiával való párosítása új lehetőségeket nyit meg. A több bemenet és kimenet lehetővé teszi egyszerre több adatfolyam átvitelét, ami azt jelenti, hogy a hálózatok háromszor annyi forgalmat képesek kezelni anélkül, hogy további sávszélességre lenne szükség. A tavalyi terepi tesztek érdekes eredményt is mutattak. Amikor a mérnökök stratégiai helyeken telepítették el a távoli rádióegységeket a stadionokban, a bosszantó koaxiális kábelveszteségeket felére csökkentették. Még jobb, hogy sikerült a késleltetést 2 milliszekundum alatt tartani olyan nagy események során is, amikor egyszerre több ezer ember csatlakozik.

Antenna magasságának, dőlésszögének és polarizációjának értékelése optimális rádiófedettség érdekében

A hálózattervezők a lefedettséget három fő antenna-paraméterrel optimalizálják:

• Magassági beállítások (30–50 m tipikus) jelhatóság kiegyensúlyozása interferenciakezeléssel
• Elektromos dőlésszög (4–10°) finomhangolja a függőleges lefedettségi mintákat a terephez igazítva
• Keresztpolarizált antennák (±45°) csökkentik a jelgyengülést városi többszörös visszaverődési környezetben

Ezen tényezők megfelelő beállítása biztosítja a 98%-os helyfoglalási elérhetőséget 4G/5G szolgáltatások esetén a 3GPP városi terjedési modellek szerint.

Rádióalapú jelterjedés modellezése és lefedettségi tervezés

Jelterjedés modellezése rádiókörnyezeti adatok felhasználásával

A rájelzések különböző környezetekben történő terjedésének modellezése során olyan tényezőket vizsgálnak, mint a terep magassága, az egyes területeken sűrűn elhelyezkedő épületek, valamint ahol a fák a legsűrűbben nőnek. A jelviselkedés meghatározásánál szakértők ma már sugárkövetési módszereket és gépi tanulási algoritmusokat használnak. Ezek az eszközök segítenek azonosítani a jelútak problémáit, és meglehetősen pontosan tájékoztatnak a lefedettségi résekről is. Egyes kutatások szerint ezek a modellek körülbelül 3,5 dB pontossági hibahatárt értek el elővárosi területeken végzett tesztek során 2023-ban, a Ponemon Intézet eredményei szerint. Vegyük például a legutóbbi kutatást, amelyben a kutatók konvolúciós neurális hálózatokat tanítottak valós városi környezetekre. Sikerült megjósolniuk a milliméterhullámú jelcsillapodást különböző városi környezetekben körülbelül 89 százalékos sikerrátel elérve. Mindez azt jelenti, hogy a hálózattervezőknek nem kell először tornyokat építeniük csak azért, hogy kipróbálják, működnek-e. Ehelyett számítógépes modelleken futtathatnak szimulációkat, ami minden új hálózatindítás tervezésekor körülbelül hétszáznegyvenezer dollárt takarít meg a vállalatoknak.

Fedettségi tervkészítés és telephely-választás BTS-hez prediktív rádióanalitikával

Amikor a BTS-telepítések legjobb helyeinek megtalálásáról van szó, a prediktív analitika ötvözi a terjedési modelleket, az előfizetők koncentrációját mutató térképeket, valamint a hálózat forgalmának előrejelzését. A szolgáltatók általában egy négy lépésből álló folyamatot követnek: először környezetanalízis, majd lefedettségi terv, paraméterek finomhangolása, végül kapacitás-meghatározás. Ez a módszer körülbelül kétharmadával csökkenti a kapacitási problémákat többszolgáltatós hálózatokban. Az új, modern 3D rádió-hőtérképeken alapuló eszközök is nagyon hatékonyak, amelyek a telephely-választás során elkövetett hibákat több mint 40%-kal csökkentik az egyszerű jelsterősség-mérésekhez képest. Vegyük példának a linkbudget szimulációkat – ezek a számítások mind az uplink, mind a downlink teljesítményszinteket figyelembe veszik, és vidéki területeken akár negyedével is kiterjeszthetik a lefedettségi területet új berendezések beszerzése nélkül.

Városi és vidéki rádióterjedési kihívások a BTS telepítésénél

A városi telepítések 7–9 dB-mal magasabb jelzártot igényelnek az északfélépületek okozta árnyékolás kiegyenlítéséhez, míg a vidéki hálózatok 12–18%-kal szélesebb lefedettségi varianciával néznek szembe a terep egyenetlenségei miatt. Az AI-alapú tervezőeszközök ezeket a szélsőségeket képesek feloldani, hibrid tereptípusokon 91%-os pontosságot elérve az első próbálkozásra.

5G BTS-lefedettség optimalizálása fejlett rádiótechnológiákkal

5G bázisállomás-lefedettség optimalizálása milliméterhullámú rádiórendszerek használatával

Az mmWave rádiórendszerek az elmúlt év Nature által közzétett eredményei szerint a 28 és 47 GHz közötti magas frekvenciatartományokban működve kezelik a 5G-technológiában a lefedettség és kapacitás közötti kényes egyensúlyt. Ezek a rendszerek több gigaherznyi sávszélességet képesek biztosítani, ami kb. tízszer gyorsabb adatátviteli sebességet jelent a korábban használt 6 GHz alatti hálózatokhoz képest. Ám van egy buktató: a jel nem jut el nagyon messzire, mindössze kb. 300–500 méter után elkezd elhalványulni. Ez azt jelenti, hogy az üzemeltetőknek gondosan meg kell fontolniuk, hová helyezik ezeket a rendszereket, gyakran olyan technikákra támaszkodva, mint a sugárformázás (beamforming) és a Massive MIMO nevű eljárás, hogy a jeleket megfelelően összpontosíthassák. A 2023-ban publikált néhány kutatás érdekes eredményeket mutatott az mmWave-technológia és a hagyományos 6 GHz alatti frekvenciák kombinálásakor. A sűrűn beépített városokban a hálózati lefedettségi rések számottevően csökkentek, ténylegesen kb. 41%-kal, ami e hibrid megközelítéseket ígéretessé teszi az urbanisztikus környezetekben fellépő csatlakozási problémák megoldásában.

Kis cellák és elosztott rádióegységek az 5G lefedettségének javításában

Amikor az elosztott rádióegységek (DRU-k) együttműködnek a kis cellás telepítésekkel, hatékonyan kikerülik azokat a kellemetlen terjedési problémákat, amelyek az mmWave technológiát jellemzik, szupersűrű hálózati kialakítások építésével. A szolgáltatók azt tapasztalták, hogy körülbelül 120 és 150 csomópont négyzetkilométerenként jelentősen javítja a jelek épületek belsejébe jutását, növelve a behatolási rátát körülbelül 60 százalékkal. Emellett csökkenti a fő makró BTS rendszerek terhelését. Ezt gyakorlatban is láthattuk a szöuli tesztek során, ahol ezek a DRU telepítések majdnem 98%-os megbízható lefedettséget értek el a nehézkes nagy épületekben. Okos módon váltogatták a forgalmat valós időben a 28 GHz és a 3,5 GHz-es frekvenciasávok között, attól függően, hogy melyik volt éppen a hatékonyabb.

Dinamikus sávszélesség-megosztás és hatása a rádiójel terjedésére

A dinamikus sávszélesség-megosztás (DSS) lehetővé teszi a 4G és 5G hálózatok egyidejű működését az 1,8–2,1 GHz-es frekvenciasávokon. Ez az okos megoldás körülbelül egyharmaddal növeli a 5G lefedettséget extra spektrumengedélyek nélkül. A rendszer automatikusan igazítja modulációs technikáit, a jel igényei szerint váltva QPSK és 256-QAM között, így stabil kapcsolatot biztosít akkor is, ha valaki éppen egy cella szélén tartózkodik, csupán 65 dBm jelerejű helyen. Terepi tesztek szerint a DSS-t alkalmazó hálózatszolgáltatók körülbelül ötödvel kevesebb hívás megszakadást tapasztaltak ott, ahol a hagyományos makrocellák találkoznak a nagy sebességű mmHullámú területekkel. Egyébként sem volt könnyű dolguk ezeknek az átmeneti zónáknak korábban, hiszen mindig problémásak voltak a folyamatos szolgáltatás szempontjából.

Rádiólefedettség figyelése és optimalizálása adatalapú módszerekkel

Rádiójelerősség-értékelési technikák valós idejű monitorozáshoz

A jel erősségének monitorozása szabványos gyakorlattá vált azoknál a hálózatüzemeltetőknél, akik figyelemmel kísérik a kulcsfontosságú mutatókat, mint például a bithibás arány (BER) és a jel-zaj arány (SNR). Amikor a hálózatok valós időben elemzik a BER-t, a terhelési időszakok alatt körülbelül harmadával csökkenthetik a lefedettségi problémákat. Eközben a részletes SNR-térképek segítenek azonosítani azokat a területeket, ahol a jelek gyengélnek, gyakran körülbelül 200 méteres pontossággal. Napjainkban az előrehaladott rendszerek valójában összekapcsolják a BER- és SNR-adatokat a helyi időjárási viszonyokkal és az épületek elrendezésével. Ez lehetővé teszi a mérnökök számára, hogy dinamikusan állítsák a teljesítményszinteket a rádiófrekvenciás infrastruktúra különböző részein, bár ennek zavartalan működtetése továbbra is kihívást jelent számos terepi csapat számára, különösen összetett városi környezetekben.

Hálózati vakfoltok azonosítása útvonaltesztekkel és felhasználóktól származó rádióadatokkal

A hibrid megközelítés a jelproblémák észlelésére két fő összetevőt von magába: speciális tesztautókat, amelyek adatokat gyűjtenek az úton, valamint névtelen információkat a külső összekapcsolt eszközök többségéről, valószínűleg azok mintegy 85%-át lefedve. Amikor ezek a tesztautók közlekednek, alapvetően nyomon követik a jel erősségét a főbb utak különböző pontjain, és megjelölik azokat a helyeket, ahol a vétel az elfogadható szint alá csökken (-90 dBm a határérték). De nem csak ezekről a nagy léptékű tesztekről van szó. Az igazi varázslat akkor történik, amikor a mindennapi felhasználók is hozzájárulnak saját eszközeik adataival. Ez a közösségből származó információ apró, néha csupán 50 méter széles halott zónákat mutat, amelyek városközpontokban az épületek között rejtőznek. A szakmai jelentések szerint ez a kombinált módszer kb. 40 százalékkal gyakrabban talál problémákat, mint a korábbi technikák régen.

Mesterséges intelligencián alapuló rádióanalitika előrejelző lefedettség-karbantartáshoz

A múltbeli teljesítményadatok elemzésével a gépi tanulási modellek ma már képesek előre jelezni, hogy mikor kezd csökkenni a lefedettség, körülbelül három nappal a tényleges esemény előtt. Egy rétegekben működő, különösen hatékony MI-rendszer akár 98,6%-os pontossággal határozza meg az optimális modulációs beállításokat. A tavaly a Nature-ben publikált kutatás szerint a gyakorlati tesztek során ez körülbelül 20–25%-kal csökkentette a megszakadt hívások számát. Az ilyen rendszerek igazi haszna abban rejlik, hogy hogyan alkalmazkodnak a változó spektrum-szabályokhoz. Amikor egy adott területen túl nagy a forgalom, a rendszer automatikusan átirányítja azt a kevésbé használt frekvenciákra. Ez segít fenntartani a szolgáltatás minőségét a legtöbb felhasználó számára, és a felhasználók körülbelül 95%-a panaszmentes szolgáltatást jelent még csúcsidőszakban is.