Як може радіообладнання покращити покриття сигналу базових станцій передавача?

Роль радіообладнання у передачі сигналу БС та надійності мережі

Базові трансиверні станції, або скорочено BTS, об'єднують кілька важливих компонентів, включаючи приймачі-передавачі, підсилювачі потужності та антени. Ці елементи працюють разом, перетворюючи голосові дзвінки та дані на радіохвилі, які поширюються через наші мережі мобільного зв'язку. Основу більшості сучасних систем BTS становить так звана розподілена архітектура. Ось як вона працює: блоки базової смуги (BBU) виконують усі завдання щодо обробки сигналів, тоді як віддалені радіо-блоки (RRU) фактично передають частоти. Ці компоненти з’єднані швидкими оптоволоконними кабелями, щоб забезпечити плавну роботу без затримок (згідно з дослідженням Fibconet минулого року). Розташування RRU безпосередньо біля самих антен дозволяє операторам зв'язку значно зменшити втрати сигналу на відстані. Для підтримання якісного зв'язку інженери використовують складні методи, такі як модуляція OFDM, а також різні стратегії виправлення помилок. Ці технології допомагають боротися з перешкодами у передачі сигналу, що особливо помітно в густонаселених міських районах, де багато пристроїв конкурують за місце на однакових частотах.

Надійність радіомодулів має велике значення для безперебійної роботи мереж завдяки їхнім можливостям резервування. Більшість проблем виникає через автоматичні перемикання, які спрацьовують, коли сигнали виходять із траєкторії. Згідно з останніми даними галузі від Hebeimailing за 2024 рік, майже всі перебої в роботі мережі пов’язані з пошкодженням ВЧ-кабелів або з’єднувачів. Саме тому багато операторів тепер віддають перевагу екранованим коаксіальним кабелям і планують регулярні перевірки рівня сигналу в усіх системах. Коли все працює налагоджено, сучасні базові станції здатні забезпечувати практично ідеальний рівень обслуговування — 99,99 відсотка доступності, навіть під час пікового навантаження в години пік.

Антенні системи та посилене радіосигналом розповсюдження сигналу

Антенні системи та їхня роль у розширенні покриття

Сучасні базові приймально-передавальні станції або блоки BTS значною мірою залежать від інтелектуальних антенних систем для усунення тих знайомих усім проблем із покриттям. Омніспрямлені моделі поширюють сигнали в усіх напрямках навколо себе, забезпечуючи покриття практично всього, що знаходиться в межах досяжності. Спрямлені антени працюють інакше — вони концентрують потужність на певних ділянках. Польові випробування минулого року показали, що такі спрямлені підходи збільшували потужність сигналу на краях секторів на 35–50 відсотків у пригородних зонах, згідно з деякими галузевими звітами. Вибір правильного типу антени та її правильне встановлення мають велике значення для усунення тих неприємних мертвих зон, де сервіс просто зникає.

Технології формування променя та MIMO у сучасних радіостанціях BTS

Beamforming працює за рахунок зміни фази та потужності радіосигналів таким чином, щоб вони фокусувалися на певних пристроях. Це може значно покращити якість сигналу, іноді роблячи сигнали приблизно на 12 дБ сильнішими, ніж у разі статичних антен. Поєднання beamforming із технологією MIMO відкриває нові можливості. Кілька входів і виходів дозволяють передавати кілька потоків даних одночасно, що означає: мережі можуть обробляти втричі більше трафіку без необхідності в додатковому частотному діапазоні. Минулорічні польові випробування також показали цікаві результати. Коли інженери стратегічно розміщували віддалені радіо-блоки на стадіонах, вони скоротили дратівливі втрати в коаксіальних кабелях удвічі. Ще краще те, що їм вдалося підтримувати затримку менше 2 мілісекунд під час масових заходів, коли одночасно було підключено тисячі людей.

Оцінка висоти, нахилу та поляризації антени для оптимального радіопокриття

Планувальники мереж оптимізують покриття через три ключові параметри антен:

• Коригування висоти (30–50 м типово) баланс досяжності сигналу з управлінням перешкодами
• Електричний нахил (4–10°) тонко налаштовує вертикальні шаблони покриття відповідно до рельєфу місцевості
• Крос-поляризовані антени (±45°) протидія затуханню сигналу в умовах міського багатопроменевого поширення

Правильне вирівнювання цих факторів забезпечує доступність місцезнаходження на рівні 98% для послуг 4G/5G згідно з міськими моделями поширення сигналу 3GPP

Моделювання поширення радіосигналу та планування покриття на основі радіоінформації

Моделювання поширення сигналу з використанням даних про радіооточення

Моделювання поширення радіосигналів через різні середовища передбачає аналіз таких факторів, як висота місцевості, щільність забудови в певних районах і місця, де дерева ростуть найгустіше. Для визначення поведінки сигналу фахівці зараз використовують такі методи, як трасування променів разом із алгоритмами машинного навчання. Ці інструменти допомагають виявляти проблеми з трактами сигналів і досить точно прогнозувати зони затухання покриття. Згідно з даними інституту Понемона, дослідження 2023 року показали, що ці моделі досягають похибки приблизно 3,5 дБ у пригородних зонах. Наприклад, нещодавно дослідники навчали згорткові нейронні мережі на реальних міських ландшафтах і змогли передбачити втрати міліметрових хвиль із успішністю близько 89 відсотків у різних міських умовах. Це означає, що проектувальники мереж більше не змушені будувати вежі лише для перевірки їхньої ефективності. Натомість вони можуть запускати симуляції на комп'ютерних моделях, що економить компаніям приблизно сімсот сорок тисяч доларів США кожного разу, коли розпочинається планування нового розгортання мережі.

Планування покриття та вибір місць для БС із використанням передбачувального радіоаналізу

Коли йдеться про пошук найкращих місць для встановлення BTS, передбачувальний аналіз об'єднує моделі поширення сигналу, карти концентрації абонентів і прогнози щодо обсягу трафіку, який повинна обслуговувати мережа. Оператори зазвичай дотримуються чотириетапного процесу: спочатку аналіз середовища, потім планування покриття, далі коригування параметрів і, нарешті, визначення розмірності. Такий підхід скорочує проблеми з ємністю приблизно на дві третини в мережах, що обслуговують кількох операторів. Нові інструменти, які використовують сучасні 3D радіокарти теплових зон, також довели свою ефективність, зменшивши помилки під час вибору місць розташування більш ніж на 40% порівняно з традиційними перевірками рівня сигналу. Візьмемо, наприклад, моделювання бюджету каналу — ці розрахунки враховують рівні потужності як у зворотному, так і в прямому каналах і фактично можуть розширити зони покриття в сільській місцевості майже на чверть без необхідності інвестування в нове обладнання.

Міські та сільські виклики поширення радіосигналу під час розгортання BTS

У містах необхідні маржі сигналу на 7–9 дБ вищі, щоб компенсувати ефект затінення від хмарочосів, тоді як у сільській місцевості рівень варіативності покриття на 12–18% ширший через нерівність рельєфу. Інструменти планування на основі штучного інтелекту усувають ці крайні явища, забезпечуючи точність покриття 91% з першої спроби на гібридних територіях.

Оптимізація покриття базових станцій 5G за допомогою передових радіотехнологій

оптимізація покриття базової станції 5G з використанням радіосистем міліметрового діапазону

Системи радіо на основі mmWave вирішують складне завдання щодо балансу між покриттям та ємністю в технології 5G, працюючи в діапазоні високих частот від 28 до 47 ГГц, згідно з дослідженнями Nature минулого року. Ці системи можуть забезпечувати смугу пропускання, що вимірюється кількома гігагерцами, що дає швидкість передачі даних приблизно в десять разів вищу порівняно зі старими мережами нижче 6 ГГц, якими ми користувалися. Але є одне «але». Сигнал поширюється недалеко — всього близько 300–500 метрів, перш ніж починає затухати. Це означає, що операторам потрібно уважно продумувати місце розташування таких систем, часто вдаючись до таких методів, як формування пучка (beamforming) та так звана масивна MIMO (Massive MIMO), щоб правильно фокусувати сигнали. Деякі дослідження, опубліковані у 2023 році, показали цікаві результати при поєднанні технології mmWave з традиційними частотами нижче 6 ГГц. У містах із великою кількістю будівель спостерігалася суттєва покращення покриття мережі, фактично скорочення прогалин приблизно на 41%, що робить такі гібридні підходи дуже перспективними для вирішення проблем із підключенням у міських умовах.

Малі соти та розподілені радіоодиниці для підвищення покриття 5G

Коли розподілені радіоодиниці (DRU) працюють разом із розгортанням малих сот, вони фактично обходять ті неприємні проблеми поширення сигналу, що виникають у технології mmWave, шляхом створення надщільних мереж. Оператори з'ясували, що розміщення приблизно 120–150 вузлів на кожен квадратний кілометр значно поліпшує прийом сигналу всередині будівель, збільшуючи глибину проникнення сигналу близько на 60 відсотків. Крім того, це зменшує навантаження на основні макро-BTS системи. Це було продемонстровано на практиці під час тестів у Сеулі, де такі установки DRU забезпечили майже 98% надійне покриття в складних умовах багатоповерхових районів. При цьому вони використовували хитрий підхід: перемикали трафік у реальному часі між смугами частот 28 ГГц та 3,5 ГГц, вибираючи найефективніший варіант залежно від поточної ситуації.

Динамічний розподіл спектру та його вплив на дальність радіосигналу

Динамічний розподіл спектру (DSS) дозволяє мережам 4G та 5G працювати одночасно у діапазонах частот від 1,8 до 2,1 ГГц. Цей ефективний підхід дає операторам приблизно на третину більше покриття 5G без необхідності отримувати додаткові ліцензії на смугу частот. Система автоматично адаптує методи модуляції, перемикаючись між QPSK та 256-QAM залежно від потреб сигналів, що забезпечує стабільність з'єднання навіть для користувачів на краю сектора базової станції з рівнем сигналу всього 65 дБм. Польові випробування показали, що провайдери, які впровадили DSS, зафіксували зниження кількості обірваних дзвінків приблизно на п’яту частину в місцях, де звичайні макро-клітини межують із високошвидкісними ділянками mmWave. Це цілком логічно, оскільки саме ці перехідні зони завжди були проблемними для стабільного зв'язку.

Моніторинг і оптимізація радіопокриття за допомогою методів, заснованих на даних

Методи оцінки потужності радіосигналу для моніторингу в реальному часі

Моніторинг рівня сигналу став стандартною практикою для операторів мереж, які відстежують ключові показники, такі як частота бітових помилок (BER) та співвідношення сигнал/шум (SNR). Коли мережі аналізують BER у реальному часі, вони можуть зменшити проблеми з покриттям приблизно на третину під час періодів навантаження. Тим часом деталізовані карти SNR допомагають точно визначити ділянки, де сигнали слабшають, часто з точністю до 200 метрів. У наш час передові системи фактично об'єднують дані BER і SNR з місцевими погодними умовами та плануванням будівель. Це дозволяє інженерам динамічно регулювати рівні потужності в різних частинах радіочастотної інфраструктури, хоча налагодження всього цього процесу залишається складним завданням для багатьох польових груп, які працюють у складних урбанізованих середовищах.

Виявлення зон поганого покриття за допомогою радіовимірювань під час проїзду та суспільних радіоданих

Гібридний підхід до виявлення проблем із сигналом поєднує два основні компоненти: спеціальні тестові автомобілі, які їздять та збирають дані, а також анонімну інформацію від більшості підключених пристроїв, охоплюючи приблизно 85% з них. Коли ці тестові автомобілі перебувають у русі, вони відстежують рівень сигналу в різних точках основних доріг, позначаючи місця, де якість прийому опускається нижче прийнятного рівня (-90 дБм — це межа). Але справа не лише в масштабних тестах. Справжнє чарівництво відбувається, коли звичайні користувачі також надають дані зі своїх пристроїв. Ця інформація від учасників допомагає виявити дрібні «мертві зони», іноді шириною всього 50 метрів, які ховаються між будівлями в центрах міст. Згідно з галузевими звітами, такий комбінований метод виявляє проблеми приблизно на 40% частіше, ніж старіші методи, що використовувалися раніше.

Аналітика радіосигналів на основі штучного інтелекту для прогнозування обслуговування покриття

Аналізуючи дані про попередню продуктивність, моделі машинного навчання тепер можуть передбачати, коли якість покриття починає погіршуватися, приблизно за три дні до цього. Один із конкретних варіантів штучного інтелекту, що працює за принципом шарів, досяг точності близько 98,6%, коли йшлося про визначення найкращих параметрів модуляції. Згідно з дослідженням, опублікованим у журналі Nature минулого року, польові випробування показали, що це фактично зменшило кількість обірваних дзвінків приблизно на 20–25%. Справжню корисність цим системам надає те, як вони працюють разом із змінними правилами спектру. Коли в одній зоні виникає надмірний трафік, вони автоматично перенаправляють частину трафіку на частоти, які використовуються менше. Це допомагає підтримувати стабільну якість послуг для більшості користувачів, і близько 95% користувачів не повідомляють про проблеми навіть у години пік.