Как радиооборудование может улучшить покрытие сигнала базовых станций?

Роль радиооборудования в передаче сигнала БС и надежности сети

Базовые приемопередающие станции, или БПС для краткости, объединяют несколько важных компонентов, включая приемопередатчики, усилители мощности и антенны. Все они работают совместно, преобразуя голосовые вызовы и данные в радиоволны, передаваемые по сетям сотовой связи. Основой большинства современных систем БПС является так называемая распределенная архитектура. Вот как она работает: блоки базовой полосы (BBU) выполняют все задачи обработки сигнала, в то время как удаленные радиоустройства (RRU) фактически передают частоты. Эти компоненты соединены высокоскоростными оптоволоконными кабелями, что обеспечивает бесперебойную работу без задержек (согласно исследованию Fibconet прошлого года). Размещая RRU непосредственно рядом с антеннами, операторы связи могут значительно сократить потери сигнала на расстоянии. Для поддержания качественного соединения инженеры используют сложные методы, такие как модуляция OFDM, а также различные стратегии коррекции ошибок. Эти технологии помогают бороться с помехами в сигнале, которые особенно заметны в густонаселённых городских районах, где множество устройств конкурируют за место на одних и тех же частотах.

Надежность радиомодулей действительно имеет большое значение для бесперебойной работы сетей благодаря их возможностям резервирования. Большинство проблем возникает из-за автоматических переключений при потере сигнала. Согласно последним отраслевым данным компании Hebeimailing за 2024 год, почти все сбои в работе сети вызваны неисправностями ВЧ-кабелей или разъёмов. Именно поэтому многие операторы сейчас отдают приоритет использованию экранированных коаксиальных кабелей и регулярно проводят проверки уровня сигнала в своих системах. При правильной работе всех компонентов современные базовые станции могут обеспечивать практически идеальный уровень обслуживания — 99,99 % доступности, даже при пиковых нагрузках в часы повышенного спроса.

Антенные системы и распределение сигнала с усилением по радиоканалу

Антенны и их роль в расширении зоны покрытия

Современные базовые станции, или блоки BTS, во многом зависят от использования умных антенных систем для устранения надоедливых зон с плохим покрытием, с которыми мы все слишком хорошо знакомы. Антенны всенаправленного действия распространяют сигналы во всех направлениях вокруг себя, охватывая практически всё в пределах досягаемости. Направленные антенны работают иначе — они концентрируют мощность на определённых участках. Полевые испытания прошлого года показали, что такие направленные решения повышают уровень сигнала на границах сот между 35 и 50 процентами в пригородных районах, согласно некоторым отраслевым отчётам. Правильный выбор типа антенны и её корректная установка имеют большое значение для устранения раздражающих мёртвых зон, где связь просто пропадает.

Технологии формирования луча и MIMO в современных радиооборудованных базовых станциях BTS

Формирование луча работает за счёт изменения фазы и мощности радиосигналов, чтобы сфокусировать их на конкретных устройствах. Это может значительно улучшить качество сигнала, иногда делая его примерно на 12 дБ сильнее по сравнению с тем, что обеспечивают статические антенны. Сочетание формирования луча с технологией MIMO открывает новые возможности. Несколько входов и выходов позволяют передавать несколько потоков данных одновременно, что означает, что сети могут обрабатывать в три раза больше трафика без необходимости выделения дополнительного спектра. Полевые испытания прошлого года также показали интересные результаты. Когда инженеры стратегически размещали удалённые радиоузлы на стадионах, им удалось сократить потери в коаксиальных кабелях вдвое. Ещё лучше то, что им удалось поддерживать задержку менее 2 миллисекунд во время крупных мероприятий, когда одновременно подключено несколько тысяч человек.

Оценка высоты, наклона и поляризации антенны для оптимального радиопокрытия

Специалисты по планированию сетей оптимизируют покрытие с помощью трёх ключевых параметров антенн:

• Корректировка высоты (30–50 м типично) баланс дальности сигнала с управлением помехами
• Электрический наклон (4–10°) тонкая настройка вертикальных диаграмм покрытия в соответствии с рельефом местности
• Кросс-поляризованные антенны (±45°) борьба с замиранием сигнала в городских условиях многолучевого распространения

Правильная настройка этих параметров обеспечивает доступность местоположения на уровне 98 % для услуг 4G/5G в соответствии с моделями распространения сигнала в городской среде по стандарту 3GPP

Моделирование распространения радиосигналов и планирование покрытия на основе радиоизлучения

Моделирование распространения сигнала с использованием данных о радиообстановке

Моделирование распространения радиосигналов в различных условиях предполагает анализ таких факторов, как высота местности, плотность застройки зданиями в определённых районах и места с наибольшей густотой деревьев. В вопросах определения поведения сигнала специалисты сегодня используют такие методы, как трассировка лучей в сочетании с алгоритмами машинного обучения. Эти инструменты помогают выявлять проблемы с путями распространения сигналов и достаточно точно прогнозировать зоны с плохим покрытием. Некоторые исследования показали, что точность таких моделей составляет около 3,5 дБ при тестировании в пригородных зонах в 2023 году, согласно данным Института Понемона. Например, в недавних работах исследователи обучали свёрточные нейронные сети на реальных городских ландшафтах и достигли успеха в прогнозировании потерь миллиметровых волн с точностью около 89 процентов в различных городских условиях. Это означает, что проектировщикам сетей больше не нужно строить вышки только для того, чтобы проверить их работоспособность. Вместо этого они могут запускать моделирование на компьютерных моделях, что позволяет компаниям экономить примерно семьсот сорок тысяч долларов каждый раз при планировании нового развёртывания сети.

Планирование покрытия и выбор местоположения для БС с использованием прогнозной радиоаналитики

Когда речь заходит о поиске лучших мест для установки БС, предиктивная аналитика объединяет модели распространения сигналов, карты с концентрацией абонентов и прогнозы объема трафика, который будет обрабатываться сетью. Операторы, как правило, придерживаются четырехэтапного процесса: сначала анализ окружающей среды, затем планирование покрытия, далее корректировка параметров и, наконец, определение размерности сети. Такой подход сокращает проблемы с ёмкостью примерно на две трети в сетях, обслуживающих несколько операторов. Новые инструменты, использующие современные 3D-радиокарты покрытия, также оказались весьма эффективными, сократив ошибки при выборе мест размещения станций более чем на 40% по сравнению с традиционными проверками уровня сигнала. Возьмем, к примеру, моделирование бюджета радиолинии — эти расчеты учитывают уровни мощности как в восходящей, так и в нисходящей линиях связи и фактически могут расширить зоны покрытия в сельских районах почти на четверть без необходимости дополнительных инвестиций в оборудование.

Особенности распространения радиосигнала в городской и сельской местности при развертывании БС

В городских зонах развертывания требуются на 7–9 дБ более высокие запасы по сигналу для компенсации экранирования от небоскрёбов, тогда как сельские сети сталкиваются с на 12–18% большей вариативностью покрытия из-за неровного рельефа. Планирующие инструменты на основе ИИ решают эти проблемы, обеспечивая точность покрытия при первом запуске на уровне 91% на смешанной местности.

Оптимизация зоны покрытия базовой станции 5G с использованием передовых радиотехнологий

оптимизация зоны покрытия базовой станции 5G с использованием радиосистем миллиметрового диапазона

Системы радиосвязи в миллиметровом диапазоне решают сложную задачу баланса между зоной покрытия и ёмкостью в технологии 5G, работая в высоких частотных диапазонах от 28 до 47 ГГц, как показали исследования Nature в прошлом году. Эти системы могут обеспечивать полосу пропускания, измеряемую несколькими гигагерцами, что позволяет достичь скорости передачи данных примерно в десять раз выше по сравнению с более старыми сетями ниже 6 ГГц, которые мы использовали ранее. Однако есть одна проблема: сигнал распространяется на очень небольшое расстояние — всего около 300–500 метров, после чего начинает затухать. Это означает, что операторам необходимо тщательно подходить к выбору мест размещения таких систем, зачастую прибегая к таким методам, как формирование лучей (beamforming) и технология Massive MIMO, чтобы правильно фокусировать сигналы. Некоторые исследования, опубликованные в 2023 году, показали интересные результаты при комбинировании технологий mmWave с традиционными частотами ниже 6 ГГц. В городах с плотной застройкой наблюдалось значительное уменьшение разрывов в покрытии сети — примерно на 41%, что делает такие гибридные подходы весьма перспективными для решения проблем подключения в городских условиях.

Малые соты и распределённые радиоузлы для расширения покрытия 5G

Когда распределённые радиоузлы (DRU) работают совместно с развертыванием малых сот, они фактически обходят назойливые проблемы распространения сигнала, характерные для технологии mmWave, за счёт создания сверхплотных сетевых конфигураций. Операторы выяснили, что размещение порядка 120–150 узлов на каждый квадратный километр значительно улучшает приём сигнала внутри зданий, повышая уровень проникновения примерно на 60 процентов. Кроме того, это снижает нагрузку на основные макросетевые системы BTS. Мы наблюдали реальное применение этого подхода во время испытаний в Сеуле, где установки DRU обеспечили почти 98-процентное надёжное покрытие в сложных условиях высотных районов. При этом использовался хитрый приём — трафик динамически переключался между частотными диапазонами 28 ГГц и 3,5 ГГц в реальном времени в зависимости от того, какой диапазон показывал наилучшие результаты в конкретный момент.

Динамическое совместное использование спектра и его влияние на радиус действия радиосигнала

Динамическое совместное использование спектра (DSS) позволяет сетям 4G и 5G работать одновременно в диапазонах частот от 1,8 до 2,1 ГГц. Этот эффективный подход даёт операторам примерно на треть большее покрытие 5G без необходимости получения дополнительных лицензий на спектр. Система автоматически адаптирует методы модуляции, переключаясь между QPSK и 256-QAM в зависимости от требований сигналов, что обеспечивает стабильное соединение даже при нахождении пользователя на границе соты с уровнем сигнала всего 65 дБм. Полевые испытания показали, что у операторов, внедривших DSS, количество обрывов вызовов сократилось примерно на пятую часть в местах сопряжения обычных макросетей с высокоскоростными зонами mmWave. Это логично, поскольку эти переходные участки всегда были проблемными для стабильного обслуживания.

Мониторинг и оптимизация радиопокрытия с помощью методов, основанных на данных

Методы оценки уровня мощности радиосигнала для мониторинга в реальном времени

Контроль уровня сигнала стал стандартной практикой для сетевых операторов, отслеживающих ключевые показатели, такие как частота битовых ошибок (BER) и отношение сигнал/шум (SNR). Когда сети анализируют BER в режиме реального времени, они могут сократить проблемы с покрытием примерно на треть в часы пиковой нагрузки. В то же время детализированные карты SNR помогают точно определить участки, где сигнал ослабевает, зачастую с точностью до 200 метров. В наши дни передовые системы объединяют данные BER и SNR с местными метеоусловиями и планировкой зданий. Это позволяет инженерам динамически регулировать уровни мощности в различных частях радиочастотной инфраструктуры, хотя наладка всей этой системы остаётся сложной задачей для многих полевых групп, работающих в условиях сложной городской застройки.

Определение зон отсутствия покрытия с использованием данных радиозондирования при выездных тестах и от пользователей

Гибридный подход к обнаружению проблем с сигналом объединяет два основных компонента: специальные тестовые автомобили, которые разъезжают и собирают данные, а также анонимную информацию от большинства подключенных устройств, охватывая, вероятно, около 85% из них. Когда эти тестовые автомобили находятся в движении, они отслеживают уровень сигнала в различных точках вдоль магистралей, отмечая участки, где качество приёма падает ниже допустимого уровня (-90 дБм — это пороговое значение). Но дело не только в масштабных тестах. Настоящее преимущество проявляется, когда обычные пользователи также вносят свои данные с устройств. Эта информация, собранная от пользователей, выявляет мелкие зоны с плохим приёмом, иногда шириной всего 50 метров, скрытые между зданиями в центрах городов. Согласно отраслевым отчётам, такой комбинированный метод обнаруживает проблемы примерно на 40 процентов чаще, чем более старые методы, использовавшиеся ранее.

Аналитика радиосигналов на основе ИИ для прогнозирования обслуживания покрытия

Анализируя данные о прошлой производительности, модели машинного обучения теперь могут прогнозировать снижение качества покрытия примерно за три дня до его возникновения. Одна из конкретных конфигураций ИИ, работающая по принципу слоёв, достигла точности около 98,6%, когда речь идёт об определении наилучших параметров модуляции. Полевые испытания показали, что это сократило количество обрывов вызовов примерно на 20–25%, согласно исследованию, опубликованному в журнале Nature в прошлом году. Особую ценность этим системам придаёт их способность работать в условиях изменяющихся правил использования спектра. Когда в одном районе наблюдается чрезмерная нагрузка, они автоматически перенаправляют часть трафика на частоты, которые используются в меньшей степени. Это помогает поддерживать стабильное качество обслуживания для большинства пользователей, и около 95% пользователей не сообщают о проблемах даже в часы пиковой нагрузки.