無線機器は基地局（BTS）の信号カバレッジをどのように改善できるか？

BTSの信号伝送およびネットワーク信頼性における無線機器の役割

基地局送受信機（BTS）は、トランシーバー、パワーアンプ、アンテナなどいくつかの重要な部品を統合しています。これらは協働して音声通話やデータを電波に変換し、携帯電話ネットワークを通じて送信します。現代のBTSシステムの中心にあるのは、いわゆる分散型構成です。その仕組みとは、ベースバンドユニット（BBU）が信号処理のすべてのタスクを担当し、リモート無線ユニット（RRU）が実際に周波数を送信するというものです。これらのコンポーネントは高速な光ファイバーで接続され、遅延なく円滑に動作させます（昨年のFibconetの調査による）。RRUをアンテナのすぐ近くに設置することで、通信事業者は距離による信号損失を大幅に削減できます。良好な接続を維持するため、エンジニアはOFDM変調やさまざまな誤り訂正技術といった高度な手法に頼っています。これらの技術は信号干渉の問題に対抗するもので、特に多くのデバイスが同じ周波数帯域を競い合う都市部の混雑したエリアではその効果が顕著になります。

無線モジュールの信頼性は、冗長性機能によりネットワークを円滑に運用し続ける上で非常に重要です。私たちが目にするほとんどの問題は、信号が途切れると自動切り替えが発生することに起因しています。2024年にHebeimailingが発表した業界データによると、ほぼすべてのネットワーク障害はRFケーブルやコネクタの劣化によるものです。そのため、多くの事業者は現在、シールド付き同軸ケーブルの使用を優先し、システム全体での信号強度の定期点検を実施しています。すべての構成要素が適切に連携すれば、現代の基地局装置は需要が高まる繁忙時間帯でも99.99％の可用性を維持し、ほぼ完璧なサービスレベルを保つことができます。

アンテナシステムおよび無線増強型信号分配

カバレッジ拡大におけるアンテナシステムの役割

今日の基地局送受信機（BTS）は、厄介な電波カバレッジのギャップに対処するために、スマートアンテナ構成に大きく依存しています。全方向性モデルは、周囲360度に信号を均等に広げることで、範囲内のほぼすべての場所をカバーします。一方、指向性アンテナは特定のエリアに向けて電力を集中させるという異なる方式で動作します。業界の報告書によると、昨年の現地テストでは、郊外地域においてこれらの指向性アンテナにより、セル境界での信号強度が35～50％向上したとの結果が出ています。迷惑なサービスの死角を解消しようとする際には、適切な種類のアンテナを正しく設置することが非常に重要です。

現代の無線装備付きBTSにおけるビームフォーミングおよびMIMO技術

放射線信号の相と強さを変化させ 特定の装置に焦点を当てます これは信号の質を大幅に向上させ,時には静的アンテナが提供するより約12dBの信号を強くなることもあります MIMO技術とビームフォームを組み合わせることで 新たな可能性が開かれます 複数の入力と出力が同時に複数のデータストリームを可能にします つまりネットワークはスペクトル空間を余分に必要としなくても 3倍以上のトラフィックを処理できます 昨年に行われた実験も 興味深い結果を示しました 遠隔無線装置を スタジアムに戦略的に配置すると 厄介な同軸ケーブルの損失を 半分に削減しました さらに良いことに 大規模なイベントで何千人もの人が同時に接続されているときに 2ミリ秒未満の遅延を保つことができました

最適な無線通信範囲を測るためのアンテナの高さ,傾斜,偏振を評価する

ネットワークプランナーがカバーを最適化するには 3つの重要なアンテナパラメータが必要です

• 高さ調整 干渉管理によるバランス信号の到達距離 (30~50m)
• 電気傾き (410°) 地形に合わせて垂直カバーパターンを細かく調整する
• 交差偏光アンテナ (±45°) 都市多路環境における戦闘信号の消える

これらの要素を適切に調整することで,3GPP都市普及モデルに従って4G/5Gサービスに 98%の位置利用が保証されます.

放射系信号伝播モデリングと覆盖計画

信号伝播モデリング

異なる環境で伝播する無線信号のモデル化には 地面の高さや 特定の地域にある建物や 木々が最も密集している場所なども 求められます 信号の振る舞いを把握する際には 専門家は現在 線路追跡や機械学習アルゴリズムなどの 方法を使っています 信号路線の問題を特定し 覆盖の穴を正確に 特定することができます 2023年に郊外でテストされた時 このモデルが 3.5 dB の精度を記録したそうです ポネモン研究所によると 例えば 最近の研究では 都市景観を 複合神経ネットワークで訓練しました 都市部で89%の成功率で 毫米波信号損失を予測することができました ネットワーク設計者は 塔を最初に作れるか 確かめるために 塔を建てなくてもいいのです コンピュータモデルでシミュレーションを実行できます これにより企業は新しいネットワークの展開を計画するたびに 740万ドル節約できます

予測的ラジオ分析によるBTSのカバー計画とサイト選択

BTSの設置のための最適な場所を見つけるには 予測分析は 普及モデルや 加入者の集中場所を示す地図, ネットワークが処理するトラフィック量に関する予測を組み合わせます キャリアは通常,まず4つのプロセス環境分析を進め,その後,カバープランニング,パラメータ調整,そして最後に寸法を決定します. このアプローチによって,複数のキャリアが利用するネットワークでは,容量問題は約3分の2削減されます. 古い信号強度チェックと比較して 40%以上削減しました 実験の初期段階では この計算は上下電力のレベルを考慮し,新しい設備投資を必要とせずに,農村部における覆盖面をほぼ4分の"拡大することができます.

都市と農村におけるBTSの普及におけるラジオ普及の課題

都市部への展開では、高層ビルによるシャドウイングを補うために7～9dB高い信号マージンが必要となる一方、農村部のネットワークは地形の不均一性により12～18%広いカバレッジ変動に直面する。AI駆動型の計画ツールはこれらの極端な状況を解決し、混合地形において初回試行で91%のカバレッジ精度を実現する。

高度な無線技術を用いた5G基地局カバレッジの最適化

ミリ波無線システムを用いた5G基地局カバレッジの最適化

MmWave無線システムは、昨年のNatureの調査によると、5G技術におけるカバレッジと容量の難しいバランスを28～47GHzという高周波数帯域で運用することで解決しています。これらのシステムは複数ギガヘルツ単位の帯域幅を提供でき、これはこれまで使用されてきた従来の6GHz以下のネットワークと比較して約10倍高速なデータ速度に相当します。しかし、問題点もあります。信号の到達距離が非常に短く、わずか300～500メートルほどで減衰し始めてしまうのです。このため、通信事業者はこれらのシステムをどこに設置するかを慎重に検討する必要があり、ビームフォーミングやマッシブMIMOと呼ばれる技術を頻繁に活用して信号を適切に集中させる必要があります。2023年に発表されたある研究では、mmWave技術を従来の6GHz以下周波数と組み合わせた場合の興味深い結果が示されました。建物が密集した都市部ではネットワークのカバレッジ不足が大幅に改善され、実に約41％の削減が見られたことから、このようなハイブリッド方式は都市環境における接続性の課題を解決する上で非常に有望であることがわかりました。

5Gカバレッジ強化のためのスモールセルおよび分散型無線ユニット

分散型無線ユニット（DRU）がスモールセル展開と連携して動作する際、これらは超高密度ネットワーク構成を構築することで、mmWave技術の厄介な伝播問題を実際に回避します。通信事業者は、毎平方キロメートルあたり約120～150のノードを設置することで、建物内への信号到達率が大幅に向上し、電波浸透率が約60％改善されることを発見しました。また、これによりメインのマクロBTSシステムの負荷も軽減されます。ソウルで実施された実証試験では、このようなDRUの設置により、高層ビルが密集する困難なエリアでもほぼ98％の信頼性のあるカバレッジを達成しています。彼らは28GHz帯と3.5GHz帯の周波数間をリアルタイムで状況に応じて最適に切り替えながらトラフィックを分散させるという巧妙な手法を用いました。

動的スペクトラム共有とその無線信号到達範囲への影響

動的スペクトラム共有（DSS）により、4Gおよび5Gネットワークが1.8～2.1GHzの周波数帯域で同時に動作することが可能になります。この巧妙なアプローチにより、追加のスペクトラムライセンスを必要とせずに、事業者が約3分の1ほど5Gカバレッジを拡大できます。システムは自動的に変調方式を調整し、信号の状況に応じてQPSKと256-QAMの間を切り替えるため、セルエリアの端で信号強度がわずか65dBmの場合でも接続の安定性を維持できます。実地テストでは、DSSを導入した通信事業者が、通常のマクロセルと高速mmWaveエリアの接続部分において通話切断が約5分の1減少したことが示されています。これらの境界領域は一貫したサービス提供において常に問題となるため、これは理にかなっています。

データ駆動型技術による無線カバレッジの監視と最適化

リアルタイム監視のための無線信号強度評価技術

信号強度の監視は、ビットエラー率（BER）や信号対雑音比（SNR）などの主要指標を追跡するネットワーク事業者にとって標準的な取り組みとなっています。ネットワークがリアルタイムでBERを分析することで、混雑時のカバレッジ問題を約3分の1に削減できます。一方、詳細なSNRマップにより、信号が弱くなるエリアを特定でき、多くの場合約200メートル間隔での特定が可能です。現在では、高度なシステムが実際にBERとSNRのデータを地域の天候条件や建物の配置と連携させています。これにより、エンジニアは無線周波数インフラの異なる部分で動的に出力レベルを調整できますが、複雑な都市環境に対応する現場チームにとっては、これらすべてを円滑に動作させることが依然として課題です。

ドライブテストおよびクラウドソーシングされた無線データを用いたカバレッジ盲点の特定

信号問題を検出するためのハイブリッド方式は、2つの主要な要素を組み合わせています。1つ目はデータ収集のために走行する特別なテストカー、2つ目はおそらく全接続デバイスの約85％をカバーすると考えられる、匿名化された多数の接続デバイスからの情報です。これらのテストカーが道路上を走行する際、主要道路沿いのさまざまな地点での信号強度を追跡し、受信レベルが許容範囲を下回る場所（-90 dBmがしきい値）を特定します。しかし、これだけにとどまりません。日常的にスマートフォンなどのデバイスを使用する一般ユーザーが自身の端末データを提供することで、真の効果が発揮されます。この群知的（クラウドソースド）な情報により、都市中心部の建物の間に隠れている、幅わずか50メートル程度の微小な電波の届かないエリア（デッドゾーン）も可視化できます。業界の報告によると、この組み合わせ手法は、従来の方法に比べて問題を約40％多く検出できるといわれています。

予測的カバレッジ保守のためのAI駆動型無線アナリティクス

過去のパフォーマンスデータを分析することで、機械学習モデルは現在、カバレッジの劣化が起こる約3日前にそれを予測できるようになりました。層状に動作する特定のAI構成は、最適な変調設定を特定する際に約98.6%の精度を達成しました。昨年『ネイチャー』に発表された研究によると、実地試験では実際に通話切断がおよそ20〜25%削減されました。こうしたシステムが特に有用なのは、変化する周波数帯域規則にも対応して動作する点です。ある地域でトラフィックが多すぎる場合、自動的にその一部をあまり使用されていない周波数に移行します。これにより、ピーク時でも約95%のユーザーが問題を報告しないなど、大多数の利用者にとってサービス品質が安定して維持されます。