อุปกรณ์วิทยุสามารถปรับปรุงการครอบคลุมสัญญาณของสถานีฐานถ่ายทอดสัญญาณได้อย่างไร

บทบาทของอุปกรณ์วิทยุในการส่งสัญญาณ BTS และความน่าเชื่อถือของเครือข่าย

สถานีฐานถ่ายทอดสัญญาณ หรือที่เรียกสั้นๆ ว่า BTS รวมองค์ประกอบสำคัญหลายอย่างเข้าด้วยกัน เช่น เครื่องรับ-ส่งสัญญาณ (transceivers), เครื่องขยายสัญญาณกำลังสูง (power amplifiers) และเสาอากาศ ซึ่งทำงานร่วมกันเพื่อแปลงการโทรเสียงและข้อมูลให้กลายเป็นคลื่นวิทยุที่ส่งผ่านเครือข่ายโทรศัพท์มือถือของเรา หัวใจหลักของระบบ BTS ในปัจจุบันส่วนใหญ่ใช้โครงสร้างแบบกระจาย (distributed setup) โดยหน่วยประมวลผลสัญญาณฐานความถี่ต่ำ (Baseband Units - BBUs) จะทำหน้าที่จัดการงานประมวลผลสัญญาณทั้งหมด ในขณะที่หน่วยวิทยุระยะไกล (Remote Radio Units - RRUs) จะทำหน้าที่ส่งสัญญาณความถี่จริง องค์ประกอบเหล่านี้เชื่อมต่อกันด้วยสายไฟเบอร์ออปติกความเร็วสูง เพื่อให้การทำงานราบรื่นโดยไม่มีความล่าช้า (ตามรายงานการวิจัยจาก Fibconet เมื่อปีที่แล้ว) การติดตั้ง RRUs ไว้ใกล้กับเสาอากาศโดยตรงนี้ ทำให้ผู้ให้บริการเครือข่ายสามารถลดการสูญเสียสัญญาณจากระยะทางได้อย่างมาก เพื่อรักษาระดับการเชื่อมต่อที่ดี วิศวกรจะอาศัยเทคนิคอันซับซ้อน เช่น การมอดูเลตแบบ OFDM ร่วมกับกลยุทธ์การแก้ไขข้อผิดพลาดต่างๆ เทคโนโลยีเหล่านี้ช่วยต่อต้านปัญหาการรบกวนสัญญาณ ซึ่งมักปรากฏชัดเจนในพื้นที่เมืองที่มีผู้คนหนาแน่น และมีอุปกรณ์จำนวนมากแข่งขันกันใช้ช่องสัญญาณเดียวกัน

ความน่าเชื่อถือของโมดูลวิทยุถือเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งในการรักษาระบบเครือข่ายให้ทำงานได้อย่างราบรื่น เนื่องจากความสามารถในการสำรองระบบ (redundancy) ที่มีอยู่ ปัญหาส่วนใหญ่ที่เราพบเกิดขึ้นจากการสลับอัตโนมัติเมื่อสัญญาณหลุดหรือลดลง ตามข้อมูลอุตสาหกรรมล่าสุดจาก Hebeimailing ในปี 2024 พบว่าการหยุดทำงานของเครือข่ายเกือบทั้งหมดเกิดจากสาย RF หรือตัวเชื่อมต่อที่เสื่อมสภาพ ด้วยเหตุนี้ ผู้ให้บริการจำนวนมากจึงให้ความสำคัญกับการใช้สายโคแอ็กเซียลแบบมีฉนวนป้องกัน และจัดกำหนดการตรวจสอบระดับสัญญาณอย่างสม่ำเสมอในระบบของตน เมื่อทุกอย่างทำงานร่วมกันอย่างเหมาะสม ชุดสถานีฐานในปัจจุบันสามารถรักษาระดับการให้บริการที่เกือบสมบูรณ์แบบได้ถึง 99.99 เปอร์เซ็นต์ แม้ในช่วงเวลาที่มีความต้องการใช้งานสูง

ระบบเสาอากาศและการกระจายสัญญาณที่เสริมด้วยคลื่นวิทยุ

ระบบเสาอากาศและบทบาทในการขยายพื้นที่ให้บริการ

สถานีฐานถ่ายทอดสัญญาณ (BTS) ในปัจจุบันขึ้นอยู่กับระบบเสาอากาศอัจฉริยะเป็นอย่างมาก เพื่อแก้ไขปัญหาช่องว่างการครอบคลุมสัญญาณที่เราทุกคนคุ้นเคยกันดี เสาอากาศแบบรอบtิศทางจะกระจายสัญญาณออกไปในทุกทิศทางรอบตัวมัน ทำให้ครอบคลุมทุกอย่างที่อยู่ในระยะได้อย่างทั่วถึง ขณะที่เสาอากาศแบบทิศทางทำงานต่างออกไป โดยจะเน้นกำลังส่งไปยังพื้นที่เฉพาะเจาะจง ผลการทดสอบภาคสนามเมื่อปีที่แล้วแสดงให้เห็นว่าแนวทางการใช้เสาอากาศแบบทิศทางสามารถเพิ่มความแรงของสัญญาณบริเวณขอบเซลล์ได้ระหว่าง 35 ถึง 50 เปอร์เซ็นต์ ในพื้นที่ชานเมือง ตามรายงานของอุตสาหกรรมบางฉบับ การเลือกใช้ประเภทเสาอากาศที่เหมาะสมและติดตั้งอย่างถูกต้อง จึงมีความสำคัญอย่างยิ่งในการกำจัดจุดที่สัญญาณหายไปอย่างน่ารำคาญ

เทคโนโลยีการสร้างลำแสง (Beamforming) และ MIMO ในสถานีฐานที่ติดตั้งอุปกรณ์วิทยุรุ่นใหม่

การสร้างลำรังสีแบบบีมฟอร์มมิ่งทำงานโดยการเปลี่ยนเฟสและความแรงของสัญญาณวิทยุ เพื่อให้มุ่งเป้าไปที่อุปกรณ์เฉพาะเจาะจง สิ่งนี้สามารถเพิ่มคุณภาพของสัญญาณได้อย่างมาก บางครั้งทำให้สัญญาณแรงขึ้นประมาณ 12 dB เมื่อเทียบกับเสาอากาศแบบคงที่ การจับคู่เทคโนโลยีบีมฟอร์มมิ่งกับเทคโนโลยี MIMO เปิดโอกาสใหม่ๆ ขึ้นมา โดยการมีหลายช่องส่งและรับพร้อมกัน ทำให้สามารถส่งข้อมูลหลายชุดในเวลาเดียวกัน ซึ่งหมายความว่าเครือข่ายสามารถรองรับปริมาณการใช้งานได้มากขึ้นถึงสามเท่า โดยไม่จำเป็นต้องใช้พื้นที่สเปกตรัมเพิ่มเติม นอกจากนี้ การทดสอบภาคสนามเมื่อปีที่แล้วยังแสดงผลลัพธ์ที่น่าสนใจอีกด้วย เมื่อวิศวกรติดตั้งหน่วยวิทยุระยะไกลไว้ในตำแหน่งยุทธศาสตร์ทั่วบริเวณสนามกีฬา พวกเขาสามารถลดการสูญเสียจากสายสัญญาณโคแอ็กเชียลลงได้ถึงครึ่งหนึ่ง และที่สำคัญยิ่งกว่านั้น ยังสามารถควบคุมความหน่วง (latency) ให้อยู่ต่ำกว่า 2 มิลลิวินาที แม้ในงานใหญ่ที่มีผู้คนนับพันเชื่อมต่อพร้อมกัน

การประเมินความสูง มุมเอียง และโพลาไรเซชันของเสาอากาศ เพื่อให้ได้การครอบคลุมสัญญาณวิทยุอย่างเหมาะสมที่สุด

ผู้วางแผนเครือข่ายจะปรับแต่งการครอบคลุมสัญญาณผ่านพารามิเตอร์หลักสามประการของเสาอากาศ:

• ปรับความสูง (ระยะทางสัญญาณสมดุลทั่วไป 30–50 ม.) พร้อมการจัดการสัญญาณรบกวน
• การเอียงสัญญาณไฟฟ้า (4–10°) ปรับแต่งรูปแบบการครอบคลุมแนวตั้งให้เหมาะสมกับภูมิประเทศ
• เสาอากาศแบบข้ามขั้วโพลาไรซ์ (±45°) ลดปัญหาสัญญาณหายในสภาพแวดล้อมเมืองที่มีการสะท้อนหลายเส้นทาง

การจัดตำแหน่งปัจจัยเหล่านี้อย่างเหมาะสมจะทำให้มีความพร้อมใช้งานของตำแหน่งถึง 98% สำหรับบริการ 4G/5G ตามโมเดลการแพร่กระจายสัญญาณในเขตเมืองของ 3GPP

การสร้างแบบจำลองการแพร่กระจายสัญญาณและการวางแผนการครอบคลุมโดยใช้คลื่นวิทยุ

การสร้างแบบจำลองการแพร่กระจายสัญญาณโดยใช้ข้อมูลสภาพแวดล้อมของคลื่นวิทยุ

การสร้างแบบจำลองการแพร่กระจายของสัญญาณวิทยุผ่านสภาพแวดล้อมต่างๆ เกี่ยวข้องกับการพิจารณาปัจจัยต่างๆ เช่น ความสูงของภูมิประเทศ อาคารที่ตั้งอยู่หนาแน่นในบางพื้นที่ และตำแหน่งที่ต้นไม้มีความหนาแน่นมากที่สุด เมื่อต้องวิเคราะห์พฤติกรรมของสัญญาณ ผู้เชี่ยวชาญในปัจจุบันใช้วิธีการต่างๆ เช่น การติดตามเส้นทางรังสี (ray tracing) ร่วมกับอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) เครื่องมือเหล่านี้ช่วยระบุปัญหาเกี่ยวกับเส้นทางสัญญาณ และสามารถบอกข้อมูลเกี่ยวกับจุดบกพร่องในการครอบคลุมสัญญาณได้อย่างแม่นยำพอสมควร งานวิจัยบางชิ้นแสดงให้เห็นว่า แบบจำลองเหล่านี้มีค่าความคลาดเคลื่อนความแม่นยำประมาณ 3.5 dB เมื่อทดสอบในเขตชานเมืองในปี 2023 ตามผลการศึกษาของสถาบันโพนีแมน ตัวอย่างเช่น งานวิจัยล่าสุดที่นักวิจัยฝึกเครือข่ายประสาทเทียมชนิดคอนโวลูชันแนล (convolutional neural networks) โดยใช้ข้อมูลจากภูมิประเทศในเมืองจริง ซึ่งสามารถทำนายการสูญเสียสัญญาณคลื่นมิลลิเมตรได้อย่างถูกต้องประมาณ 89 เปอร์เซ็นต์ ในสภาพแวดล้อมในเมืองหลากหลายรูปแบบ สิ่งนี้หมายความว่า ผู้ออกแบบเครือข่ายไม่จำเป็นต้องสร้างสถานีส่งสัญญาณเพื่อทดสอบการทำงานก่อน อีกต่อไป แต่สามารถจำลองสถานการณ์บนแบบจำลองคอมพิวเตอร์แทน ซึ่งช่วยประหยัดเงินให้บริษัทได้ประมาณเจ็ดแสนสี่หมื่นดอลลาร์สหรัฐทุกครั้งที่เริ่มวางแผนการติดตั้งเครือข่ายใหม่

การวางแผนการครอบคลุมและการเลือกสถานที่ติดตั้ง BTS ด้วยการวิเคราะห์สัญญาณวิทยุเชิงทำนาย

เมื่อพูดถึงการค้นหาสถานที่ที่ดีที่สุดสำหรับการติดตั้ง BTS การวิเคราะห์เชิงทำนายจะรวมแบบจำลองการแพร่กระจาย สภาพแผนที่ที่แสดงความหนาแน่นของผู้ใช้บริการ และการคาดการณ์ปริมาณการจราจรที่เครือข่ายจะต้องรองรับ เครือข่ายมือถือมักปฏิบัติตามกระบวนการสี่ขั้นตอน ได้แก่ การวิเคราะห์สภาพแวดล้อมก่อน จากนั้นวางแผนการครอบคลุม ตามด้วยการปรับแต่งพารามิเตอร์ และสุดท้ายคือการกำหนดขนาดแนวทางนี้ช่วยลดปัญหาความสามารถในการรองรับลงได้ประมาณสองในสามของเครือข่ายที่ให้บริการหลายผู้ให้บริการ เครื่องมือใหม่ที่ใช้แผนที่ความร้อนวิทยุ 3 มิติ (3D radio heatmaps) พิสูจน์แล้วว่ามีประสิทธิภาพมาก โดยสามารถลดข้อผิดพลาดในการเลือกสถานที่ติดตั้งได้มากกว่า 40% เมื่อเทียบกับการตรวจสอบระดับสัญญาณแบบเดิม ยกตัวอย่างเช่น การจำลองงบประมาณลิงก์ (link budget simulations) การคำนวณเหล่านี้พิจารณาทั้งระดับพลังงานขาขึ้น (uplink) และขาลง (downlink) และสามารถขยายพื้นที่การครอบคลุมในเขตชนบทได้เกือบหนึ่งในสี่โดยไม่ต้องลงทุนอุปกรณ์ใหม่

ความท้าทายในการแพร่กระจายสัญญาณวิทยุระหว่างเขตเมืองกับชนบทในการติดตั้ง BTS

การติดตั้งในเขตเมืองต้องการระยะสัญญาณเพิ่มขึ้น 7–9 เดซิเบล เพื่อลดผลกระทบจากสัญญาณถูกบังโดยตึกสูง ขณะที่เครือข่ายในพื้นที่ชนบทเผชิญความแปรปรวนของการครอบคลุมสูงกว่า 12–18% เนื่องจากภูมิประเทศที่ไม่สม่ำเสมอ เครื่องมือวางแผนที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์สามารถแก้ไขปัญหาเหล่านี้ได้ โดยทำให้การคาดการณ์การครอบคลุมมีความแม่นยำถึง 91% ในการใช้งานจริงบนพื้นที่ผสมผสาน

การเพิ่มประสิทธิภาพการครอบคลุมสถานีฐาน 5G ด้วยเทคโนโลยีวิทยุขั้นสูง

การเพิ่มประสิทธิภาพการครอบคลุมสถานีฐาน 5G โดยใช้ระบบวิทยุคลื่นความถี่มิลลิเมตร

ระบบวิทยุ mmWave จัดการกับความสมดุลที่ซับซ้อนระหว่างการให้บริการครอบคลุมพื้นที่และการรองรับปริมาณข้อมูลในเทคโนโลยี 5G โดยทำงานในช่วงความถี่สูงตั้งแต่ 28 ถึง 47 กิกะเฮิรตซ์ ตามผลการศึกษาของ Nature เมื่อปีที่แล้ว ระบบเหล่านี้สามารถให้แบนด์วิดธ์ที่วัดได้หลายกิกะบิตต่อวินาที ซึ่งเท่ากับความเร็วในการส่งข้อมูลที่เร็วกว่าเครือข่ายเดิมที่ใช้ความถี่ต่ำกว่า 6 กิกะเฮิรตซ์ ประมาณสิบเท่า อย่างไรก็ตาม มีข้อจำกัดอยู่ตรงที่สัญญาณไม่สามารถเดินทางได้ไกลนัก โดยแทบจะหายไปหลังจากเพียง 300 ถึง 500 เมตร นั่นหมายความว่าผู้ให้บริการจำเป็นต้องพิจารณาอย่างรอบคอบเกี่ยวกับตำแหน่งการติดตั้งระบบเหล่านี้ มักต้องอาศัยเทคนิคต่างๆ เช่น beamforming และสิ่งที่เรียกว่า Massive MIMO เพื่อควบคุมทิศทางของสัญญาณให้มีประสิทธิภาพ งานวิจัยบางชิ้นที่เผยแพร่ในปี 2023 แสดงผลลัพธ์ที่น่าสนใจเมื่อนำเทคโนโลยี mmWave มาผสมผสานกับความถี่แบบดั้งเดิมต่ำกว่า 6 กิกะเฮิรตซ์ โดยในเมืองที่มีอาคารหนาแน่นพบว่าช่องโหว่ของการครอบคลุมเครือข่ายลดลงอย่างมีนัยสำคัญ คิดเป็นประมาณ 41% ทำให้วิธีการผสมผสานนี้ดูมีแนวโน้มดีในการแก้ปัญหาการเชื่อมต่อในสภาพแวดล้อมเขตเมือง

เซลล์ขนาดเล็กและหน่วยวิทยุแบบกระจายสำหรับการเสริมสัญญาณ 5G

เมื่อหน่วยวิทยุแบบกระจาย (DRUs) ทำงานร่วมกับการติดตั้งเซลล์ขนาดเล็ก จะช่วยลดปัญหาการแพร่กระจายสัญญาณที่เกิดขึ้นบ่อยในเทคโนโลยี mmWave โดยการสร้างโครงข่ายที่หนาแน่นเป็นพิเศษ ผู้ให้บริการพบว่าการติดตั้งประมาณ 120 ถึง 150 โหนดต่อหนึ่งตารางกิโลเมตร ทำให้สัญญาณสามารถเข้าไปยังภายในอาคารได้ดีขึ้นอย่างมาก และเพิ่มอัตราการทะลุผ่านสัญญาณได้ประมาณ 60 เปอร์เซ็นต์ นอกจากนี้ยังช่วยลดภาระจากระบบสถานีฐานหลัก (macro BTS) อีกด้วย เรื่องนี้เราได้เห็นตัวอย่างจริงจากการทดสอบในกรุงโซล ซึ่งการติดตั้ง DRU สามารถครอบคลุมพื้นที่ได้อย่างน่าเชื่อถือถึงเกือบ 98% ในพื้นที่อาคารสูงที่มีความท้าทาย โดยพวกเขาใช้วิธีสลับการรับส่งข้อมูลระหว่างย่านความถี่ 28 กิกะเฮิรตซ์ และ 3.5 กิกะเฮิรตซ์ แบบเรียลไทม์ ขึ้นอยู่กับสภาพที่เหมาะสมที่สุดในแต่ละช่วงเวลา

การแบ่งปันสเปกตรัมแบบไดนามิกและผลกระทบต่อระยะการเข้าถึงสัญญาณวิทยุ

การแบ่งปันสเปกตรัมแบบไดนามิก หรือ DSS ช่วยให้เครือข่าย 4G และ 5G สามารถทำงานพร้อมกันได้ในช่วงความถี่ 1.8 ถึง 2.1 กิกะเฮิรตซ์ แนวทางอัจฉริยะนี้ทำให้ผู้ให้บริการได้รับพื้นที่ให้บริการ 5G เพิ่มขึ้นประมาณหนึ่งในสาม โดยไม่จำเป็นต้องขอใบอนุญาตใช้สเปกตรัมเพิ่มเติม ระบบจะปรับเปลี่ยนเทคนิคโมดูเลชันโดยอัตโนมัติ ระหว่าง QPSK และ 256-QAM ตามความต้องการของสัญญาณ ซึ่งช่วยรักษาการเชื่อมต่อให้มีเสถียรภาพแม้ในจุดที่อยู่ขอบเขตเซลล์และมีความแรงสัญญาณเพียง 65 dBm การทดสอบภาคสนามแสดงให้เห็นว่าผู้ให้บริการเครือข่ายที่ใช้ DSS มีจำนวนการหลุดสายลดลงประมาณหนึ่งในห้า ในบริเวณที่เซลล์แมโครปกติพบกับพื้นที่ mmWave ความเร็วสูง ซึ่งสมเหตุสมผล เพราะพื้นที่เปลี่ยนผ่านเหล่านี้เคยเป็นปัญหาในการให้บริการที่ต่อเนื่องเสมอมา

การตรวจสอบและปรับปรุงประสิทธิภาพการครอบคลุมสัญญาณวิทยุผ่านเทคนิคที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

เทคนิคการประเมินความแรงของสัญญาณวิทยุสำหรับการตรวจสอบแบบเรียลไทม์

การตรวจสอบความแรงของสัญญาณได้กลายเป็นแนวทางปฏิบัติมาตรฐานสำหรับผู้ให้บริการเครือข่ายที่ติดตามตัวชี้วัดสำคัญ เช่น อัตราความผิดพลาดของบิต (BER) และอัตราส่วนสัญญาณต่อเสียงรบกวน (SNR) เมื่อเครือข่ายวิเคราะห์ BER แบบเรียลไทม์ จะสามารถลดปัญหาการครอบคลุมสัญญาณลงได้ประมาณหนึ่งในสามในช่วงเวลาที่มีการใช้งานหนัก ในขณะเดียวกัน แผนที่ SNR แบบละเอียดช่วยระบุพื้นที่ที่สัญญาณอ่อนแอ ซึ่งมักจะแยกย่อยได้ถึงระดับห่างกันประมาณ 200 เมตร ในปัจจุบัน ระบบขั้นสูงเชื่อมโยงข้อมูล BER และ SNR เข้ากับสภาพอากาศท้องถิ่นและผังอาคารต่างๆ ซึ่งช่วยให้วิศวกรสามารถปรับระดับพลังงานได้อย่างไดนามิกในส่วนต่างๆ ของโครงสร้างพื้นฐานความถี่วิทยุ แม้กระนั้น การทำให้ทุกอย่างทำงานได้อย่างราบรื่นยังคงเป็นความท้าทายสำหรับทีมภาคสนามจำนวนมากที่ต้องเผชิญกับสภาพแวดล้อมในเมืองที่ซับซ้อน

การระบุจุดบอดของสัญญาณโดยใช้ข้อมูลวิทยุจากการทดสอบขับขี่และข้อมูลจากแหล่งข้อมูลรวม

แนวทางแบบผสมผสานสำหรับการตรวจจับปัญหาสัญญาณนั้นประกอบด้วยสององค์ประกอบหลัก ได้แก่ รถยนต์ทดสอบพิเศษที่ขับเคลื่อนไปรอบๆ เพื่อเก็บรวบรวมข้อมูล รวมกับข้อมูลแบบไม่เปิดเผยชื่อจากอุปกรณ์ที่เชื่อมต่อส่วนใหญ่ในปัจจุบัน ซึ่งครอบคลุมอุปกรณ์ประมาณ 85% เมื่อรถยนต์ทดสอบเหล่านี้อยู่บนท้องถนน จะทำการติดตามความแรงของสัญญาณที่ตำแหน่งต่างๆ ตามถนนสายหลัก โดยทำเครื่องหมายบริเวณที่สัญญาณต่ำกว่าระดับที่เราถือว่าเพียงพอ (-90 dBm คือเกณฑ์ต่ำสุด) แต่ไม่ใช่แค่การทดสอบขนาดใหญ่เท่านั้น ความสำคัญที่แท้จริงเกิดขึ้นเมื่อผู้ใช้งานทั่วไปร่วมแบ่งปันข้อมูลจากอุปกรณ์ของตนเองด้วย ข้อมูลจากกลุ่มผู้ใช้เหล่านี้แสดงให้เห็นถึงจุดที่สัญญาณหายไป (dead zones) ขนาดเล็กมาก บางครั้งอาจแค่ 50 เมตร กว้าง ซ่อนตัวอยู่ระหว่างอาคารในศูนย์กลางเมือง และจากรายงานของอุตสาหกรรม วิธีการรวมกันนี้สามารถค้นพบปัญหาได้บ่อยกว่าวิธีการเดิมเก่าๆ ประมาณ 40 เปอร์เซ็นต์

การวิเคราะห์สัญญาณวิทยุด้วยปัญญาประดิษฐ์เพื่อบำรุงรักษาระดับการครอบคลุมล่วงหน้า

จากการดูข้อมูลประสิทธิภาพในอดีต โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องสามารถทำนายได้ว่าการครอบคลุมสัญญาณจะเริ่มลดลงล่วงหน้าประมาณสามวัน ระบบปัญญาประดิษฐ์แบบหนึ่งที่ทำงานเป็นชั้นๆ สามารถทำได้ความแม่นยำประมาณ 98.6% เมื่อต้องระบุค่าการปรับสัญญาณที่เหมาะสมที่สุด การทดสอบภาคสนามแสดงให้เห็นว่าระบบนี้ช่วยลดจำนวนการโทรหลุดลงได้ประมาณ 20-25% ตามรายงานการวิจัยที่ตีพิมพ์ในวารสารเนเจอร์เมื่อปีที่แล้ว สิ่งที่ทำให้ระบบเหล่านี้มีประโยชน์อย่างแท้จริงคือความสามารถในการทำงานร่วมกับกฎระเบียบด้านสเปกตรัมที่เปลี่ยนแปลงไป เมื่อมีการใช้งานหนาแน่นเกินไปในพื้นที่หนึ่ง ระบบจะย้ายการใช้งานบางส่วนไปยังความถี่ที่ยังไม่ได้ใช้มากนัก โดยช่วยรักษาระดับคุณภาพบริการให้คงที่สำหรับผู้ใช้ส่วนใหญ่ ซึ่งมีผู้ใช้ประมาณ 95% รายงานว่าไม่มีปัญหาใดๆ แม้ในช่วงเวลาที่มีการใช้งานสูงสุด