ರೇಡಿಯೋ ಸಾಮಗ್ರಿಗಳು ಬೇಸ್ ಟ್ರಾನ್ಸೀವರ್ ಸ್ಟೇಷನ್‌ಗಳ ಸಿಗ್ನಲ್ ಕವರೇಜ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು?

BTS ಸಿಗ್ನಲ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಮಿಷನ್ ಮತ್ತು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯಲ್ಲಿ ರೇಡಿಯೋ ಸಾಮಗ್ರಿಗಳ ಪಾತ್ರ

ಬೇಸ್ ಟ್ರಾನ್ಸೀವರ್ ಸ್ಟೇಷನ್‌ಗಳು, ಅಥವಾ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ BTS, ಟ್ರಾನ್ಸೀವರ್‌ಗಳು, ಪವರ್ ಆಯಕರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಆಂಟೆನಾಗಳಂತಹ ಹಲವು ಮುಖ್ಯ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಭಾಗಗಳು ಕೂಡಿ ಧ್ವನಿ ಕರೆಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ನಮ್ಮ ಮೊಬೈಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ಪ್ರಯಾಣಿಸುವ ರೇಡಿಯೋ ತರಂಗಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತವೆ. ಬಹುತೇಕ ಆಧುನಿಕ BTS ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಹೃದಯವೆಂದರೆ ವಿತರಣಾ ರಚನೆ ಎಂದು ನಾವು ಕರೆಯುವುದು. ಇದು ಹೀಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ: ಬೇಸ್‌ಬ್ಯಾಂಡ್ ಘಟಕಗಳು (BBUs) ಸಿಗ್ನಲ್ ಪ್ರಾಸೆಸಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ, ಅಂತೆಯೇ ದೂರದ ರೇಡಿಯೊ ಘಟಕಗಳು (RRUs) ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಆವರ್ತನಗಳನ್ನು ಪ್ರಸಾರ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಈ ಘಟಕಗಳನ್ನು ವಿಳಂಬವಿಲ್ಲದೆ ಸುಗಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ತ್ವರಿತ ಫೈಬರ್ ಆಪ್ಟಿಕ್ ಕೇಬಲ್‌ಗಳಿಂದ ಸಂಪರ್ಕಿಸಲಾಗಿರುತ್ತದೆ (ಕಳೆದ ವರ್ಷದ ಫಿಬ್‌ಕೊನೆಟ್ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಪ್ರಕಾರ). RRUs ಅನ್ನು ಆಂಟೆನಾಗಳ ಸಮೀಪದಲ್ಲೇ ಇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಒದಗಿಸುವವರು ದೂರದ ಮೇಲೆ ಸಿಗ್ನಲ್ ನಷ್ಟವನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಉತ್ತಮ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ಇಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು OFDM ಮಾಡ್ಯುಲೇಶನ್ ಜೊತೆಗೆ ವಿವಿಧ ದೋಷ ಸರಿಪಡಿಸುವ ತಂತ್ರಗಳಂತಹ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುತ್ತಾರೆ. ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಸಿಗ್ನಲ್ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಾಧನಗಳು ಒಂದೇ ಆವರ್ತನದಲ್ಲಿ ಸ್ಥಳಕ್ಕಾಗಿ ಸ್ಪರ್ಧಿಸುವ ಜನಸಂದಣಿಯ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ಅವುಗಳ ನಂತರತೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳಿಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು ಸುಗಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ರೇಡಿಯೋ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ಗಳ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿದೆ. ಸಂಕೇತಗಳು ತಮ್ಮ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಂಡಾಗ ಆಟೋಮ್ಯಾಟಿಕ್ ಸ್ವಿಚ್‌ಗಳು ಕ್ರಿಯಾಶೀಲವಾಗುವುದರಿಂದ ನಾವು ಕಾಣುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಉಂಟಾಗುತ್ತವೆ. 2024 ರಲ್ಲಿ ಹೆಬೆಯ್‌ಮೈಲಿಂಗ್‌ನಿಂದ ಲಭ್ಯವಾದ ಇತ್ತೀಚಿನ ಕೈಗಾರಿಕಾ ದತ್ತಾಂಶಗಳ ಪ್ರಕಾರ, ಬಹುತೇಕ ಎಲ್ಲಾ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಅಂತರಗಳು RF ಕೇಬಲ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಕನೆಕ್ಟರ್‌ಗಳು ಹಾಳಾಗುವುದರಿಂದ ಉಂಟಾಗುತ್ತವೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ಅನೇಕ ಆಪರೇಟರ್‌ಗಳು ಈಗ ಶೀಲ್ಡೆಡ್ ಕೋಆಕ್ಸಿಯಲ್ ಕೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ತಮ್ಮ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಕೇತ ಶಕ್ತಿಯ ಮೇಲೆ ನಿಯಮಿತ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸುತ್ತಾರೆ. ಎಲ್ಲವೂ ಸರಿಯಾಗಿ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿದಾಗ, ಇಂದಿನ ಬೇಸ್ ಸ್ಟೇಶನ್ ಸೆಟಪ್‌ಗಳು ದಟ್ಟಣೆಯ ಗಂಟೆಗಳಲ್ಲಿ ಬೇಡಿಕೆ ಹೆಚ್ಚಾದಾಗ ಕೂಡ 99.99 ಪ್ರತಿಶತ ಲಭ್ಯತೆಯೊಂದಿಗೆ ಸುಮಾರು ಪರಿಪೂರ್ಣ ಸೇವಾ ಮಟ್ಟಗಳನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಲ್ಲವು.

ಆಂಟೆನಾ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ರೇಡಿಯೋ-ಬಲಪಡಿಸಿದ ಸಂಕೇತ ವಿತರಣೆ

ಆಂಟೆನಾ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕವರೇಜ್ ವಿಸ್ತರಣೆಯಲ್ಲಿ ಅವುಗಳ ಪಾತ್ರ

ಇಂದಿನ ಬೇಸ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಸೀವರ್ ಸ್ಟೇಶನ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಬಿಟಿಎಸ್ ಘಟಕಗಳು ನಾವೆಲ್ಲರೂ ಚೆನ್ನಾಗಿ ತಿಳಿದಿರುವ ಸೋತಿಕೆಯ ಕಾರಣಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಲು ಬುದ್ಧಿವಂತ ಆಂಟೆನಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ. ಓಮ್ನಿಡೈರೆಕ್ಷನಲ್ ಮಾದರಿಗಳು ತಮ್ಮ ಸುತ್ತಲೂ ಎಲ್ಲಾ ದಿಕ್ಕುಗಳಲ್ಲಿ ಸಿಗ್ನಲ್‌ಗಳನ್ನು ಹರಡುತ್ತವೆ, ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಒಳಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಡೈರೆಕ್ಷನಲ್ ಆಂಟೆನಾಗಳು ಭಿನ್ನವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತವೆ - ಅವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರದೇಶಗಳ ಕಡೆಗೆ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತವೆ. ಕಳೆದ ವರ್ಷದ ಫೀಲ್ಡ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಕೆಲವು ಉದ್ಯಮ ವರದಿಗಳ ಪ್ರಕಾರ ಉಪನಗರ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಸೆಲ್ ಅಂಚುಗಳಲ್ಲಿ ಸಿಗ್ನಲ್ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು 35 ರಿಂದ 50 ಪ್ರತಿಶತದಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಿಸಿದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಿವೆ. ಸೇವೆ ಕೇವಲ ಮಾಯವಾಗುವ ಆ ಬೇಸರದ ಡೆಡ್ ಸ್ಪಾಟ್‌ಗಳನ್ನು ತೊಡೆದುಹಾಕಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವಾಗ ಸರಿಯಾದ ರೀತಿಯ ಆಂಟೆನಾವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಅಳವಡಿಸುವುದು ಬಹಳ ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿದೆ.

ಆಧುನಿಕ ರೇಡಿಯೊ-ಸಜ್ಜುಗೊಂಡ ಬಿಟಿಎಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಬೀಮ್‌ಫಾರ್ಮಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮಿಮೊ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ

ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಾಧನಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲು ರೇಡಿಯೊ ಸಂಕೇತಗಳ ಹಂತ ಮತ್ತು ಬಲವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ಬೀಮ್‌ಫಾರ್ಮಿಂಗ್ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಸಂಕೇತದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು, ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಸ್ಥಿರ ಆಂಟೆನಾಗಳು ಒದಗಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಸುಮಾರು 12 dB ಶಕ್ತಿಯುತವಾಗಿ ಮಾಡಬಹುದು. MIMO ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದೊಂದಿಗೆ ಬೀಮ್‌ಫಾರ್ಮಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಜೋಡಿಸುವುದು ಹೊಸ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ತೆರೆಯುತ್ತದೆ. ಹಲವಾರು ಡೇಟಾ ಪ್ರವಾಹಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅನುಮತಿಸುವ ಬಹು ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳು, ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ವರ್ಣಾಂತರ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆ ಮೂರು ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಚಾರವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು ಎಂದರ್ಥ. ಕಳೆದ ವರ್ಷದ ಫೀಲ್ಡ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಇನ್ನಷ್ಟು ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ಅಂಶವನ್ನು ತೋರಿಸಿದವು. ಸ್ಟೇಡಿಯಂಗಳ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ಇಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ದೂರಸ್ಥ ರೇಡಿಯೊ ಘಟಕಗಳನ್ನು ತಾರ್ಕಿಕವಾಗಿ ಇರಿಸಿದಾಗ, ಅವರು ಕೆಟ್ಟದಾಗಿ ಕಾಡುವ ಸಮಾಕ್ಷ ಕೇಬಲ್ ನಷ್ಟಗಳನ್ನು ಅರ್ಧದಷ್ಟು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿದರು. ಇನ್ನೂ ಉತ್ತಮವಾಗಿ, ಸಾವಿರಾರು ಜನರು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿರುವ ದೊಡ್ಡ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅವರು 2 ಮಿಲಿಸೆಕೆಂಡುಗಳ ಕೆಳಗೆ ಲೇಟೆನ್ಸಿ ಅನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಫಲರಾದರು.

ಆದರ್ಶ ರೇಡಿಯೊ ಕವರೇಜ್‌ಗಾಗಿ ಆಂಟೆನಾದ ಎತ್ತರ, ಟಿಲ್ಟ್ ಮತ್ತು ಧ್ರುವೀಕರಣವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು

ಮೂರು ಪ್ರಮುಖ ಆಂಟೆನಾ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಯೋಜಕರು ಕವರೇಜ್ ಅನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ:

• ಎತ್ತರದ ಸರಿಹೊಂದಿಸುವಿಕೆಗಳು (30–50 ಮೀ ಸಾಮಾನ್ಯ) ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪ ನಿರ್ವಹಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂತುಲಿತ ಸಿಗ್ನಲ್ ತಲುಪುವಿಕೆ
• ವಿದ್ಯುತ್ ಓರೆ (4–10°) ಭೂಪ್ರದೇಶಕ್ಕೆ ತಕ್ಕಂತೆ ಲಂಬ ಕವರೇಜ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ
• ಅಡ್ಡ-ಧ್ರುವೀಕೃತ ಆಂಟೆನ್ನಾಗಳು (±45°) ನಗರದ ಬಹುಪಥ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಸಿಗ್ನಲ್ ಅಳಿವನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತದೆ

ಈ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಗುರುತಿಸುವುದು 3GPP ನಗರ ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಗಳ ಪ್ರಕಾರ 4G/5G ಸೇವೆಗಳಿಗೆ 98% ಸ್ಥಳದ ಲಭ್ಯತೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ರೇಡಿಯೋ-ಆಧಾರಿತ ಸಿಗ್ನಲ್ ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಕರಣ ಮತ್ತು ಕವರೇಜ್ ಯೋಜನೆ

ರೇಡಿಯೋ ಪರಿಸರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿ ಸಿಗ್ನಲ್ ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಕರಣ

ವಿವಿಧ ಪರಿಸರಗಳ ಮೂಲಕ ರೇಡಿಯೋ ಸಂಕೇತಗಳು ಹೇಗೆ ಪ್ರಸಾರವಾಗುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಮಾದರಿಕರಣ ಮಾಡುವುದು ಭೂಮಿಯ ಎತ್ತರ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ನಿಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿರುವ ಕಟ್ಟಡಗಳು ಮತ್ತು ಮರಗಳು ಅತ್ಯಂತ ಸಾಂದ್ರವಾಗಿ ಬೆಳೆಯುವ ಸ್ಥಳಗಳಂತಹ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಕೇತದ ವರ್ತನೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಾಗ, ತಜ್ಞರು ಈಗ ಕಿರಣ ಟ್ರೇಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಂತಹ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ಈ ಸಾಧನಗಳು ಸಂಕೇತ ಮಾರ್ಗಗಳಲ್ಲಿನ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನಾವೀಕರಣ ಕುಳಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಸಹ ತುಂಬಾ ನಿಖರವಾಗಿ ತಿಳಿಸಬಲ್ಲವು. 2023 ರಲ್ಲಿ ಪೊನೆಮನ್ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಕಂಡುಕೊಂಡ ಪ್ರಕಾರ, ಉಪನಗರಗಳಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿದಾಗ ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಸುಮಾರು 3.5 dB ನಷ್ಟು ನಿಖರತೆಯ ಮಾರ್ಜಿನ್ ಅನ್ನು ತಲುಪಿದೆ ಎಂಬುದಾಗಿ ಕೆಲವು ಸಂಶೋಧನೆಗಳು ತೋರಿಸಿವೆ. ಇತ್ತೀಚಿನ ಕೆಲಸವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ, ಅಲ್ಲಿ ಸಂಶೋಧಕರು ನಗರ ಪ್ರದೇಶಗಳ ನೈಜ ದೃಶ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ಕನ್ವೊಲ್ಯೂಷನಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡಿದ್ದಾರೆ. ವಿವಿಧ ನಗರ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಮಿಲಿಮೀಟರ್ ತರಂಗ ಸಂಕೇತದ ನಷ್ಟಗಳನ್ನು ಸುಮಾರು 89 ಪ್ರತಿಶತ ಯಶಸ್ಸಿನ ಪ್ರಮಾಣದೊಂದಿಗೆ ಮುಂಗಾಣಬಹುದಾಗಿತ್ತು. ಇದರ ಅರ್ಥ ಏನೆಂದರೆ, ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ವಿನ್ಯಾಸಕಾರರು ಅವು ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತವೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡಲು ಟವರ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ. ಬದಲಾಗಿ, ಅವರು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಮಾದರಿಗಳ ಮೇಲೆ ಸಿಮ್ಯುಲೇಷನ್‌ಗಳನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡಬಹುದು, ಇದು ಪ್ರತಿ ಬಾರಿ ಹೊಸ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ರೋಲ್‌ಔಟ್ ಯೋಜಿಸುವಾಗ ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ಸುಮಾರು ಎಪ್ಪತ್ತು ನಾಲ್ವತ್ತು ಸಾವಿರ ಡಾಲರ್‌ಗಳನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಿಡಿಕ್ಟಿವ್ ರೇಡಿಯೋ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಬಿಟಿಎಸ್‌ಗಾಗಿ ಕವರೇಜ್ ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳ ಆಯ್ಕೆ

BTS ಅಳವಡಿಕೆಗಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವಾಗ, ಪ್ರಾಗ್ನೊಸ್ಟಿಕ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಪ್ರಸಾರ ಮಾದರಿಗಳು, ಚಂದಾದಾರರು ಹೆಚ್ಚಾಗಿರುವ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುವ ನಕ್ಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಜಾಲವು ಎಷ್ಟು ಸಂಚಾರವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆಂಬ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಗಿಸುವವರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನಾಲ್ಕು-ಹಂತದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತಾರೆ: ಮೊದಲು ಪರಿಸರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ನಂತರ ಕವರೇಜ್ ಯೋಜನೆ, ನಂತರ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಅಳತೆಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು. ಬಹು-ಆಪರೇಟರ್ ಜಾಲಗಳಲ್ಲಿ ಈ ವಿಧಾನವು ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಸುಮಾರು ಎರಡು-ಮೂರರಷ್ಟು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಆ ಫ್ಯಾಂಸಿ 3D ರೇಡಿಯೋ ಹೀಟ್‌ಮ್ಯಾಪ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಹೊಸ ಉಪಕರಣಗಳು ಸೈಟ್ ಆಯ್ಕೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಹಳೆಯ ಶೈಲಿಯ ಸಿಗ್ನಲ್ ಶಕ್ತಿ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳ ಹೋಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ 40% ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿವೆ. ಲಿಂಕ್ ಬಜೆಟ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಷನ್‌ಗಳನ್ನು ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ - ಇವು ಅಪ್‌ಲಿಂಕ್ ಮತ್ತು ಡೌನ್‌ಲಿಂಕ್ ಪವರ್ ಮಟ್ಟಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ ಗ್ರಾಮೀಣ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಹೊಸ ಉಪಕರಣಗಳ ಹೂಡಿಕೆಯ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆ ಕವರೇಜ್ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಸುಮಾರು ಒಂದು ಕಾಲಾಂಶದಷ್ಟು ವಿಸ್ತರಿಸಬಲ್ಲವು.

BTS ಅಳವಡಿಕೆಯಲ್ಲಿ ನಗರ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಮೀಣ ರೇಡಿಯೋ ಪ್ರಸಾರದ ಸವಾಲುಗಳು

ಅಧಿಕ ಕಟ್ಟಡಗಳಿಂದ ನೆರಳಾಗುವುದನ್ನು ಎದುರಿಸಲು ನಗರ ಜಾಲಗಳು 7–9 dB ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಿಗ್ನಲ್ ಮಾರ್ಜಿನ್ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಗ್ರಾಮೀಣ ಜಾಲಗಳು ಅಸಮನವಾದ ಭೂಪ್ರಕೃತಿಯಿಂದಾಗಿ 12–18% ವ್ಯಾಪಕ ಕವರೇಜ್ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತವೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ-ಚಾಲಿತ ಯೋಜನಾ ಉಪಕರಣಗಳು ಈ ಚರಮಾವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತವೆ, ಮಿಶ್ರ ಭೂಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ 91% ಮೊದಲ ಪ್ರಯತ್ನದಲ್ಲೇ ಕವರೇಜ್ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತವೆ.

ಉನ್ನತ ರೇಡಿಯೊ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳೊಂದಿಗೆ 5G BTS ಕವರೇಜ್ ಅನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡುವುದು

ಮಿಲಿಮೀಟರ್-ವೇವ್ ರೇಡಿಯೊ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ 5G ಬೇಸ್ ಸ್ಟೇಶನ್ ಕವರೇಜ್ ಅನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡುವುದು

MmWave ರೇಡಿಯೋ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು ಕಳೆದ ವರ್ಷ ನೇಚರ್ ನಡೆಸಿದ ಅಧ್ಯಯನದ ಪ್ರಕಾರ 28 ರಿಂದ 47 GHz ಗಳ ಹೆಚ್ಚಿನ ಆವರ್ತನ ಶ್ರೇಣಿಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮೂಲಕ 5G ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಕವರೇಜ್ ಮತ್ತು ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ನಡುವಿನ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಸಮತೋಲನವನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು ಬಹು-ಗಿಗಾಹರ್ಟ್ಸ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಅಳೆಯಲ್ಪಡುವ ಬ್ಯಾಂಡ್‌ವಿಡ್ತ್‌ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಬಲ್ಲವು, ಇದು ನಾವು ಬಳಸುತ್ತಿರುವ ಹಳೆಯ ಸಬ್-6 GHz ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಸುಮಾರು ಹತ್ತು ಪಟ್ಟು ವೇಗವಾದ ಡೇಟಾ ವೇಗವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಇಲ್ಲಿ ಒಂದು ಸಮಸ್ಯೆ ಇದೆ. ಸಿಗ್ನಲ್ ತುಂಬಾ ದೂರ ಪ್ರಯಾಣಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಸುಮಾರು 300 ರಿಂದ 500 ಮೀಟರ್‌ಗಳ ಮೊದಲು ಅದು ಕ್ಷೀಣಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ಆಪರೇಟರ್‌ಗಳು ಈ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಇಡಬೇಕೆಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಯೋಚಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ, ಆಗಾಗ್ಗೆ ಬೀಮ್‌ಫಾರ್ಮಿಂಗ್ ಮತ್ತು Massive MIMO ಎಂಬುದನ್ನು ಉಪಯೋಗಿಸಿ ಆ ಸಿಗ್ನಲ್‌ಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. 2023 ರಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟವಾದ ಕೆಲವು ಸಂಶೋಧನೆಗಳು mmWave ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಸಬ್-6 GHz ಆವರ್ತನಗಳೊಂದಿಗೆ ಮಿಶ್ರಣ ಮಾಡಿದಾಗ ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ತೋರಿಸಿತು. ಕಟ್ಟಡಗಳಿಂದ ತುಂಬಿದ ನಗರಗಳು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಕವರೇಜ್ ಕೊರತೆಗಳಲ್ಲಿ ಸುಮಾರು 41% ಕಡಿಮೆಯಾಗುವಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಗಮನಾರ್ಹ ಸುಧಾರಣೆಯನ್ನು ಕಂಡವು, ಇದು ನಗರ ಪರಿಸರಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಪರ್ಕತೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಈ ಮಿಶ್ರ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಹಳ ಆಶಾದಾಯಕವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.

5G ಕವರೇಜ್ ಹೆಚ್ಚಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ಸಣ್ಣ ಸೆಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವಿತರಣಾ ರೇಡಿಯೊ ಘಟಕಗಳು

ವಿತರಣೆಗೊಂಡ ರೇಡಿಯೋ ಘಟಕಗಳು (DRUs) ಸಣ್ಣ ಸೆಲ್ ನಿಯೋಜನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ, mmWave ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಾಧಿಸುವ ಈ ಸಮಸ್ಯಾತ್ಮಕ ಪ್ರಸಾರ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಸೂಪರ್ ಸಾಂದ್ರ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಸೆಟಪ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಾಣ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಸುತ್ತಮುತ್ತ ಪಡೆಯುತ್ತವೆ. ಪ್ರತಿ ಚದರ ಕಿಲೋಮೀಟರ್‌ಗೆ ಸುಮಾರು 120 ರಿಂದ 150 ನೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ಇರಿಸುವುದರಿಂದ ಕಟ್ಟಡಗಳ ಒಳಗೆ ಸಿಗ್ನಲ್‌ಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಭೇದಿಸುವಿಕೆಯ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಸುಮಾರು 60 ಪ್ರತಿಶತದಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಿಸುವಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ಕ್ಯಾರಿಯರ್‌ಗಳು ಕಂಡುಕೊಂಡಿದ್ದಾರೆ. ಅಲ್ಲದೆ ಇದು ಮುಖ್ಯ ಮ್ಯಾಕ್ರೋ BTS ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಮೇಲಿನ ಒತ್ತಡವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸಿಯೋಲ್‌ನಲ್ಲಿ ನಡೆಸಿದ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಈ DRU ಅಳವಡಿಕೆಗಳು ಆ ಸವಾಲಿನ ಹೈ-ರೈಸ್ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಸುಮಾರು 98% ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಕವರೇಜ್ ಅನ್ನು ತಲುಪಿದ್ದನ್ನು ನಾವು ನೈಜ ಜೀವನದಲ್ಲಿ ನೋಡಿದ್ದೇವೆ. ಯಾವುದು ಕೊಟ್ಟ ಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆಯೋ ಅದರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ 28 GHz ಮತ್ತು 3.5 GHz ಆವರ್ತನ ಬ್ಯಾಂಡ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಸಂಚಾರವನ್ನು ನಿಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮರುಕಳಿಸುವ ಈ ಚತುರ ಕೆಲಸವನ್ನು ಅವರು ಮಾಡಿದರು.

ಡೈನಾಮಿಕ್ ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಮ್ ಶೇರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ರೇಡಿಯೋ ಸಿಗ್ನಲ್ ತಲುಪುವಿಕೆ ಮೇಲಿನ ಅದರ ಪ್ರಭಾವ

ಡೈನಾಮಿಕ್ ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಮ್ ಶೇರಿಂಗ್ ಅಥವಾ DSS ಎಂಬುದು 1.8 ರಿಂದ 2.1 GHz ಫ್ರೀಕ್ವೆನ್ಸಿ ಬ್ಯಾಂಡ್‌ಗಳಲ್ಲಿ 4G ಮತ್ತು 5G ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಮ್ ಲೈಸೆನ್ಸ್‌ಗಳ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆ ಆಪರೇಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ಸುಮಾರು ಒಂದು ಮೂರನೇ ಭಾಗದಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚು 5G ಕವರೇಜ್ ಅನ್ನು ನೀಡುವ ಈ ಚತುರ ವಿಧಾನವು ಸಿಗ್ನಲ್‌ಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ QPSK ಮತ್ತು 256-QAM ನಡುವೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಮಾಡ್ಯುಲೇಶನ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು 65 dBm ಸಿಗ್ನಲ್ ಪ್ರಬಲತ್ವದೊಂದಿಗೆ ಸೆಲ್ ಪ್ರದೇಶದ ಅಂಚಿನಲ್ಲಿ ಯಾರಾದರೂ ಇದ್ದರೂ ಸಹ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಕ್ಷೇತ್ರ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು DSS ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸಿದ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಸಾಮಾನ್ಯ ಮ್ಯಾಕ್ರೋ ಸೆಲ್‌ಗಳು mmWave ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಸಂಧಿಸುವ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ ಸುಮಾರು ಐದನೇ ಒಂದು ಭಾಗ ಕರೆ ಡ್ರಾಪ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಕಡಿತವನ್ನು ಗಮನಿಸಿವೆ. ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಈ ಸಂಕ್ರಮಣ ಸ್ಥಳಗಳು ಯಾವಾಗಲೂ ಸ್ಥಿರ ಸೇವೆಗೆ ಸಮಸ್ಯಾತ್ಮಕವಾಗಿವೆ.

ಡೇಟಾ-ಆಧಾರಿತ ತಂತ್ರಗಳ ಮೂಲಕ ರೇಡಿಯೊ ಕವರೇಜ್ ಅನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡುವುದು

ನಿಜವಾದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಗಾಗಿ ರೇಡಿಯೊ ಸಿಗ್ನಲ್ ಪ್ರಬಲತ್ವ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ತಂತ್ರಗಳು

ಬಿಟ್ ತಪ್ಪು ಪ್ರಮಾಣ (BER) ಮತ್ತು ಸಿಗ್ನಲ್-ಟು-ಶಬ್ದ ಅನುಪಾತ (SNR) ನಂತಹ ಪ್ರಮುಖ ಸೂಚಕಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಆಪರೇಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಿಗ್ನಲ್ ಶಕ್ತಿ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಅಭ್ಯಾಸವಾಗಿದೆ. ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು BER ಅನ್ನು ನಿಜವಾದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿದಾಗ, ದಟ್ಟಣೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಮೂರನೇ ಭಾಗದಷ್ಟು ಕವರೇಜ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಈ ಮಧ್ಯೆ, SNR ನ ವಿವರವಾದ ನಕ್ಷೆಗಳು ಸಿಗ್ನಲ್‌ಗಳು ಹೋರಾಡುವ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸುಮಾರು 200 ಮೀಟರ್‌ಗಳ ಅಂತರದಲ್ಲಿ. ಈಗಿನ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ, ಉನ್ನತ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು BER ಮತ್ತು SNR ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ಥಳೀಯ ಹವಾಮಾನ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಕಟ್ಟಡಗಳ ರಚನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುತ್ತವೆ. ಇದು ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ರೇಡಿಯೊ ಆವರ್ತನ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದ ವಿವಿಧ ಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ಚಾಲಕತ್ವದಲ್ಲಿ ಶಕ್ತಿ ಮಟ್ಟಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಸಂಕೀರ್ಣ ನಗರ ಪರಿಸರಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುವ ಅನೇಕ ಫೀಲ್ಡ್ ತಂಡಗಳಿಗೆ ಇದನ್ನು ಸರಾಗವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು ಸವಾಲಾಗಿ ಉಳಿದಿದೆ.

ಡ್ರೈವ್-ಟೆಸ್ಟ್ ಮತ್ತು ಸಾಮೂಹಿಕ-ಮೂಲದ ರೇಡಿಯೊ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿ ಕವರೇಜ್ ಅಂಧ ಚುಕ್ಕಿಯ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ

ಸಿಗ್ನಲ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಸಂಯುಕ್ತ ವಿಧಾನವು ಎರಡು ಪ್ರಮುಖ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುತ್ತದೆ: ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಸುತ್ತುವ ವಿಶೇಷ ಪರೀಕ್ಷಾ ಕಾರುಗಳು, ಹಾಗೂ ಬಹುತೇಕ ಸಂಪರ್ಕಿತ ಸಾಧನಗಳಿಂದ ಗುರುತಿನ ರಹಿತ ಮಾಹಿತಿ, ಅಂದಾಜು 85% ರಷ್ಟು ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ಈ ಪರೀಕ್ಷಾ ಕಾರುಗಳು ರಸ್ತೆಯಲ್ಲಿ ಚಲಿಸುವಾಗ, ಪ್ರಮುಖ ರಸ್ತೆಗಳ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ವಿವಿಧ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ ಸಿಗ್ನಲ್‌ಗಳು ನಾವು ಸಮಾಧಾನಕರ ಮಟ್ಟಕ್ಕಿಂತ ಕೆಳಗೆ ಇಳಿಯುವ (ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹ ಮಟ್ಟಕ್ಕಿಂತ ಕೆಳಗೆ -90 dBm ಕಡಿತ) ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಆದರೆ ಇದು ಕೇವಲ ದೊಡ್ಡ ಮಟ್ಟದ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಸೀಮಿತವಾಗಿಲ್ಲ. ಪ್ರತಿದಿನದ ಬಳಕೆದಾರರು ತಮ್ಮ ಸಾಧನಗಳ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕೊಡುಗೆ ನೀಡಿದಾಗ ನಿಜವಾದ ಮ್ಯಾಜಿಕ್ ಆಗುತ್ತದೆ. ಈ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಿಂದ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿಯು ನಗರ ಕೇಂದ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಕಟ್ಟಡಗಳ ನಡುವೆ 50 ಮೀಟರ್‌ಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಅಗಲದ ಚಿಕ್ಕ ಚಿಕ್ಕ ಡೆಡ್ ಝೋನ್‌ಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಮತ್ತು ಕೈಗಾರಿಕಾ ವರದಿಗಳ ಪ್ರಕಾರ, ಈ ಸಂಯೋಜಿತ ವಿಧಾನವು ಹಿಂದಿನ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ಹಳೆಯ ತಂತ್ರಗಳಿಗಿಂತ 40 ಪ್ರತಿಶತ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುತ್ತದೆ.

ಮುಂಗಾಣಿಕೆಯ ಕವರೇಜ್ ನಿರ್ವಹಣೆಗಾಗಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ-ಚಾಲಿತ ರೇಡಿಯೊ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ

ಹಿಂದಿನ ಪ್ರದರ್ಶನ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ನೋಡುವ ಮೂಲಕ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಈಗ ಮೂರು ದಿನಗಳ ಮೊದಲೇ ಕವರೇಜ್ ಕುಸಿಯಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವಾಗ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಬಲ್ಲವು. ಪದರುಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ AI ರಚನೆಯು ಉತ್ತಮ ಮಾಡ್ಯುಲೇಶನ್ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವಾಗ ಸುಮಾರು 98.6% ನಷ್ಟು ನಿಖರತೆಯ ದರವನ್ನು ತಲುಪಿತು. ಕಳೆದ ವರ್ಷ ನೇಚರ್ ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟವಾದ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಪ್ರಕಾರ, ಕ್ಷೇತ್ರ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಇದು ಸುಮಾರು 20-25% ರಷ್ಟು ಕರೆಗಳು ಕೆಡವುವುದನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಿವೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿಸುವುದು ಅವು ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಂ ನಿಯಮಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಎಂಬುದಾಗಿದೆ. ಒಂದು ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಚಾರ ಇದ್ದಾಗ, ಅವು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಅದರ ಕೆಲವು ಭಾಗಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸದ ಆವರ್ತನಗಳಿಗೆ ಸ್ಥಳಾಂತರಿಸುತ್ತವೆ. ಇದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಜನರಿಗೆ ಸೇವೆಯ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಉಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಶಿಖರ ಸಮಯದಲ್ಲೂ ಸುಮಾರು 95% ಬಳಿಕರು ಯಾವುದೇ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಲ್ಲ ಎಂದು ವರದಿ ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ.