W jaki sposób sprzęt radiowy może poprawić zasięg sygnału stacji bazowych?

Rola sprzętu radiowego w transmisji sygnału BTS i niezawodności sieci

Stacje bazowe, znane również jako BTS, łączą w sobie kilka ważnych elementów, takich jak nadajniki-odbiorniki, wzmacniacze mocy i anteny. Współpracują one, aby przekształcać rozmowy głosowe i dane w fale radiowe przesyłane przez nasze sieci telefonii komórkowej. Sercem większości nowoczesnych systemów BTS jest tzw. architektura rozproszona. Działa ona w następujący sposób: jednostki basebandowe (BBU) zajmują się całym przetwarzaniem sygnału, podczas gdy zdalne jednostki radiowe (RRU) faktycznie nadają częstotliwości. Te komponenty są połączone szybkimi kablami światłowodowymi, co zapewnia płynne działanie bez opóźnień (według badań przeprowadzonych przez Fibconet w zeszłym roku). Umieszczając RRU bezpośrednio obok samych anten, dostawcy sieci mogą znacząco zmniejszyć straty sygnału na drodze. Aby utrzymać dobre połączenie, inżynierowie korzystają z zaawansowanych metod, takich jak modulacja OFDM oraz różne strategie korekcji błędów. Technologie te pomagają w walce z interferencjami sygnału, które szczególnie ujawniają się w zatłoczonych obszarach miejskich, gdzie wiele urządzeń konkurowe o dostęp do tych samych częstotliwości.

Niezawodność modułów radiowych ma ogromne znaczenie, gdy chodzi o bezproblemowe działanie sieci dzięki ich możliwościom redundancji. Większość problemów, z którymi się spotykamy, wynika z automatycznych przełączników uruchamiających się, gdy sygnały wychodzą z toru. Zgodnie z najnowszymi danymi branżowymi firmy Hebeimailing z 2024 roku, niemal wszystkie przestoje sieci spowodowane są uszkodzeniem kabli RF lub złączy. Dlatego wielu operatorów obecnie stawia na stosowanie ekranowanych kabli koncentrycznych i planuje regularne kontrole poziomu sygnału w całym systemie. Gdy wszystko działa prawidłowo, współczesne instalacje stacji bazowych mogą zapewniać niemal doskonały poziom usług na poziomie dostępności 99,99 procent, nawet podczas szczytowego obciążenia w godzinach szczytu.

Systemy antenowe i rozszerzane sygnały radiowe

Systemy antenowe i ich rola w poszerzaniu zasięgu

Współczesne stacje bazowe transceiverów lub jednostki BTS w dużej mierze polegają na inteligentnych zestawach antenowych, aby rozwiązać te irytujące luki w zasięgu, które wszyscy dobrze znamy. Modele omnidirectionalne rozpraszają sygnały we wszystkich kierunkach dookoła, obejmując niemal wszystko w zasięgu. Anteny kierunkowe działają inaczej – skupiają moc w kierunku określonych obszarów. Testy terenowe z zeszłego roku wykazały, że te rozwiązania kierunkowe zwiększyły siłę sygnału na brzegach komórek o 35–50 procent w obszarach podmiejskich, według niektórych raportów branżowych. Prawidłowy wybór i poprawna instalacja odpowiedniego typu anteny ma ogromne znaczenie przy eliminowaniu tych denerwujących martwych stref, gdzie usługa po prostu znika.

Technologie beamforming i MIMO w nowoczesnych radiowych stacjach bazowych BTS

Beamforming działa poprzez zmianę fazy i mocy sygnałów radiowych, dzięki czemu skupiają się one na konkretnych urządzeniach. Może to znacząco poprawić jakość sygnału, czasem zwiększając jego moc o około 12 dB w porównaniu do anten statycznych. Połączenie technologii beamforming z MIMO otwiera nowe możliwości. Wielokrotne wejścia i wyjścia pozwalają na jednoczesne przesyłanie kilku strumieni danych, co oznacza, że sieci mogą obsłużyć trzy razy więcej ruchu bez potrzeby dodatkowej przestrzeni w paśmie częstotliwości. Testy terenowe z zeszłego roku ujawniły również ciekawy fakt. Gdy inżynierowie celowo rozmieszczali zdalne jednostki radiowe na stadionach, zmniejszyli straty związane z kablami koncentrycznymi o połowę. Co więcej, im udało się utrzymać opóźnienie poniżej 2 milisekund podczas dużych wydarzeń, gdy jednocześnie podłączonych było tysiące osób.

Ocenianie wysokości, nachylenia i polaryzacji anteny w celu optymalnego pokrycia radiowego

Planiści sieci optymalizują pokrycie za pomocą trzech kluczowych parametrów anteny:

• Regulacja wysokości (30–50 m typ.) równoważy zasięg sygnału przy zarządzaniu interferencjami
• Nachylenie elektryczne (4–10°) precyzyjnie dostraja wzorce pokrycia pionowego do ukształtowania terenu
• Anteny skrzyżowane polaryzacyjnie (±45°) zapobiegają zanikom sygnału w miejskich środowiskach wielodrogowych

Poprawne dostrojenie tych czynników zapewnia dostępność lokalizacji na poziomie 98% dla usług 4G/5G zgodnie z modelami propagacji miejskiej 3GPP

Modelowanie propagacji sygnału radiowego i planowanie pokrycia

Modelowanie propagacji sygnału z wykorzystaniem danych środowiska radiowego

Modelowanie propagacji sygnałów radiowych przez różne środowiska obejmuje analizę takich czynników jak wysokość terenu, zagęszczenie budynków w określonych obszarach oraz miejsca, gdzie drzewa rosną najgęściej. W celu określenia zachowania sygnału eksperci korzystają obecnie z metod takich jak śledzenie promieni (ray tracing) w połączeniu z algorytmami uczenia maszynowego. Te narzędzia pomagają wykrywać problemy z trasami sygnału i dość dokładnie wskazują strefy braku pokrycia. Badania wykazały, że te modele osiągają dokładność na poziomie około 3,5 dB przy testach przeprowadzonych w rejonach podmiejskich w 2023 roku, według danych Instytutu Ponemon. Przykładem może być najnowsza praca, w której badacze przeszkolili konwolucyjne sieci neuronowe na rzeczywistych krajobrazach miejskich. Udało im się przewidzieć straty sygnału fali milimetrowej z sukcesem wynoszącym około 89 procent w różnych warunkach urbanistycznych. Oznacza to, że projektanci sieci nie muszą już budować wież jedynie po to, aby sprawdzić ich skuteczność. Zamiast tego mogą uruchamiać symulacje na modelach komputerowych, co pozwala firmom zaoszczędzić około siedmiuset czterdziestu tysięcy dolarów za każdym razem, gdy rozpoczynają planowanie nowego wdrożenia sieci.

Planowanie pokrycia i wybór lokalizacji dla stacji BTS z wykorzystaniem predykcyjnej analizy radiowej

Gdy chodzi o znalezienie najlepszych miejsc na instalacje BTS, analiza predykcyjna łączy modele propagacji, mapy pokazujące miejsca koncentracji abonentów oraz prognozy dotyczące natężenia ruchu sieciowego. Operatorzy zazwyczaj stosują czteroczęściowy proces: najpierw analizę środowiska, następnie planowanie pokrycia, potem dostosowanie parametrów, a na końcu ustalanie wymiarów. Takie podejście zmniejsza problemy związane z pojemnością o około dwie trzecie w sieciach obsługujących wiele operatorów. Nowe narzędzia wykorzystujące te nowoczesne 3D radiowe mapy cieplne okazały się również bardzo skuteczne, zmniejszając błędy podczas wyboru lokalizacji o ponad 40% w porównaniu do tradycyjnych pomiarów mocy sygnału. Weźmy na przykład symulacje budżetu łącza – te obliczenia analizują poziomy mocy zarówno w kierunku wstępnym, jak i zstępnym i mogą rzeczywiście powiększyć obszary pokrycia w regionach wiejskich o prawie jedną czwartą bez konieczności inwestowania w nowe urządzenia.

Wyzwania propagacji fal radiowych w obszarach zurbanizowanych i wiejskich wdrażane przy rozmieszczaniu stacji bazowych BTS

Wdrożenia w obszarach zurbanizowanych wymagają o 7–9 dB wyższych zapasów sygnału, aby zniwelować efekt ekranowania przez drapacze chmur, podczas gdy sieci wiejskie napotykają o 12–18% większą zmienność pokrycia z powodu nierównego terenu. Narzędzia planistyczne oparte na sztucznej inteligencji rozwiązują te skrajności, osiągając dokładność pokrycia przy pierwszej próbie na poziomie 91% na terenach hybrydowych.

Optymalizacja pokrycia stacji bazowej 5G za pomocą zaawansowanych technologii radiowych

optymalizacja pokrycia bazy 5G przy użyciu systemów radiowych w paśmie milimetrowym

Systemy radiowe mmWave rozwiązują trudne zadanie zapewnienia równowagi między zasięgiem a pojemnością w technologii 5G, działając w zakresie wysokich częstotliwości od 28 do 47 GHz, według badań opublikowanych przez Nature w zeszłym roku. Systemy te mogą zapewniać pasma o szerokości mierzonej w kilku gigahercach, co przekłada się na prędkości transmisji danych około dziesięć razy wyższe niż w przypadku starszych sieci sub-6 GHz, których wcześniej używaliśmy. Istnieje jednak pewien haczyk. Sygnał nie pokonuje dużych odległości — rzeczywiście, zaczyna słabnąć już po około 300–500 metrach. Oznacza to, że operatorzy muszą bardzo starannie dobierać miejsca instalacji tych systemów, często polegając na takich technikach jak formowanie wiązki (beamforming) czy tzw. Massive MIMO, aby poprawnie skupić sygnały. Badania opublikowane w 2023 roku wykazały interesujące wyniki w przypadku łączenia technologii mmWave z tradycyjnymi częstotliwościami sub-6 GHz. W miastach gęsto zabudowanych zaobserwowano znaczące zmniejszenie luk w zasięgu sieci — o około 41% — co czyni te podejście hybrydowe obiecującym rozwiązaniem problemów z łącznością w środowiskach zurbanizowanych.

Małe komórki i rozproszone jednostki radiowe w zwiększaniu zasięgu 5G

Gdy rozproszone jednostki radiowe (DRU) współpracują z wdrożeniami małych komórek, skutecznie omijają te denerwujące problemy propagacji sygnału, które powszechnie występują w technologii mmWave, tworząc jednocześnie bardzo gęste konfiguracje sieci. Operatorzy zauważyli, że rozmieszczenie od około 120 do 150 węzłów na każdy kilometr kwadratowy znacząco poprawia jakość sygnału wewnątrz budynków, zwiększając współczynnik penetracji o około 60 procent. Dodatkowo zmniejsza to obciążenie głównych systemów makro BTS. Obserwowaliśmy to na własnych oczach podczas testów przeprowadzonych w Seulu, gdzie instalacje DRU osiągnęły niemal 98-procentową niezawodność pokrycia w trudnych warunkach wysokich budynków. Zastosowano tu sprytną metodę przełączania ruchu w czasie rzeczywistym pomiędzy pasmami częstotliwości 28 GHz i 3,5 GHz, w zależności od tego, które w danej chwili działało lepiej.

Dynamiczne współdzielenie widma i jego wpływ na zasięg sygnału radiowego

Dynamiczne współdzielenie widma (DSS) umożliwia jednoczesną pracę sieci 4G i 5G w pasmach częstotliwości od 1,8 do 2,1 GHz. To pomysłowe rozwiązanie daje operatorom około trzecią część większego zasięgu 5G bez konieczności uzyskiwania dodatkowych licencji na pasma częstotliwości. System automatycznie dostosowuje techniki modulacji, przełączając się między QPSK a 256-QAM w zależności od potrzeb sygnałów, co zapewnia stabilne połączenia nawet wtedy, gdy użytkownik znajduje się dokładnie na krawędzi obszaru komórki przy sile sygnału wynoszącej zaledwie 65 dBm. Testy terenowe wykazały, że operatorzy wdrażający DSS odnotowali około dwudziestoprocentowe zmniejszenie liczby zerwanych rozmów w miejscach, gdzie standardowe komórki makro stykają się z szybkimi obszarami mmWave. Ma to sens, ponieważ te strefy przejściowe zawsze były problematyczne pod względem ciągłości obsługi.

Monitorowanie i optymalizacja pokrycia radiowego za pomocą technik opartych na danych

Techniki oceny mocy sygnału radiowego do monitorowania w czasie rzeczywistym

Monitorowanie poziomu sygnału stało się standardową praktyką dla operatorów sieci, którzy śledzą kluczowe wskaźniki, takie jak współczynnik błędów bitów (BER) i stosunek sygnału do szumu (SNR). Gdy sieci analizują BER w czasie rzeczywistym, mogą zmniejszyć problemy z zasięgiem o około jedną trzecią w godzinach szczytu. Tymczasem szczegółowe mapy SNR pomagają wykryć obszary, gdzie sygnały są słabe, często z dokładnością do około 200 metrów. Obecnie zaawansowane systemy łączą dane BER i SNR z lokalnymi warunkami pogodowymi oraz układem budynków. Umożliwia to inżynierom dynamiczną regulację poziomów mocy w różnych częściach infrastruktury radiowej, choć płynne funkcjonowanie tego rozwiązania nadal stanowi wyzwanie dla wielu zespołów terenowych działających w złożonych środowiskach miejskich.

Identyfikacja martwych stref pokrycia za pomocą danych radiowych z testów jazdy i crowdsourcingu

Hybrydowe podejście do wykrywania problemów z sygnałem łączy dwa główne elementy: specjalne samochody testowe jeżdżące po terenie i zbierające dane oraz anonimowe informacje z większości połączonych urządzeń, obejmujące prawdopodobnie około 85% z nich. Gdy te samochody testowe są na drodze, śledzą siłę sygnałów w różnych punktach wzdłuż głównych arterii komunikacyjnych, zaznaczając miejsca, gdzie jakość odbioru spada poniżej akceptowalnego poziomu (-90 dBm to próg odcięcia). Ale nie chodzi tylko o te duże kampanie testowe. Prawdziwe czary dzieją się, gdy zwykli użytkownicy również przesyłają dane ze swoich urządzeń. Te dane pochodzące od użytkowników pokazują drobne martwe strefy, czasem nie szersze niż 50 metrów, ukryte pomiędzy budynkami w centrach miast. Według raportów branżowych, ta metoda kombinowana wykrywa problemy o około 40 procent częściej niż starsze techniki stosowane dawniej.

Analityka radiowa wspomagana przez sztuczną inteligencję dla predykcyjnej konserwacji pokrycia siecią

Analizując dane dotyczące wcześniejszej wydajności, modele uczenia maszynowego mogą teraz przewidywać, kiedy jakość pokrycia zaczyna się pogarszać, około trzy dni wcześniej. Jedno konkretne ustawienie sztucznej inteligencji działające warstwowo osiągnęło dokładność na poziomie około 98,6%, jeśli chodzi o wyznaczanie optymalnych ustawień modulacji. Testy terenowe wykazały, że rzeczywiście zmniejszyło to liczbę utraconych połączeń o około 20–25%, według badań opublikowanych w zeszłym roku w czasopiśmie Nature. To, co czyni te systemy naprawdę przydatnymi, to ich zdolność do działania w zgodzie ze zmieniającymi się przepisami dotyczącymi widma. Gdy w jednym obszarze występuje zbyt duże obciążenie ruchem, automatycznie przenoszą część tego ruchu na częstotliwości, które są mniej intensywnie wykorzystywane. Pomaga to utrzymać stabilny poziom jakości usług dla większości użytkowników, przy czym około 95% użytkowników nie zgłasza problemów nawet w godzinach szczytu.