Keine 80 Prozent der Mobilkommunikation aus Innenräumen (Allgemein)

H. Lamarr , München, Mittwoch, 01.06.2022, 00:39 (vor 908 Tagen) @ H. Lamarr

Was Frequencia als Fakt verkauft, dass nämlich 80 Prozent der Mobilkommunikation aus Gebäuden heraus stattfindet, ist gemäß dem schwedischen Netzwerkausrüster Ericsson nicht mehr als eine überholte Faustregel, die inzwischen von genaueren Abschätzungen abgelöst wurde. Die Pauschalangabe 80 Prozent blieb dabei auf der Strecke. Einerseits geht Frequencia damit das zentrale Argument für die angestrebte erzwungene Indoor/Outdoor-Trennung verloren, andererseits signalisiert Ericsson, dass eine freiwillige Trennung der Versorgungsbereiche unter bestimmten Umständen für Mobilfunknetzbetreiber wirtschaftlich sogar vorteilhaft ist.

Bislang wurde vermutet, so Ericsson, dass 70 Prozent bis 80 Prozent des mobilen Datenverkehrs innerhalb von Gebäuden stattfindet, einschließlich des Datenverkehrs, der mit gebäudeinternen Funksystemen bedient wird. Doch mit dem Aufkommen von 5G erwies sich diese Angabe als zu ungenau für eine zutreffende Netzplanung der Mobilfunkbetreiber. Genauere Daten mussten her, um die Planung gebäudeinterner Millimeterwellen-Funkzellen auf wirtschaftlich tragfähige Beine zu stellen. Denn wegen der hohen Gebäudedurchdringungsverluste von Millimeterwellen (mmWave) kann eine hohe Verkehrsnachfrage in Innenräumen gebäudeinterne Funkzellen wirtschaftlicher machen als eine Versorgung von außen. Man denke nur an die Stromkosten für Funkmasten mit hoher Sendeleistung. Deshalb wurden zwei neue Methoden entwickelt, um den Anteil des Indoor-Datenverkehrs in Außenbasisstationen genauer abzuschätzen. Ziel: Durch die Quantifizierung der Verkehrsnachfrage und der Abdeckung drinnen und draußen können zusätzlich benötigte Ressourcen besser bestimmt werden, damit die geringste Menge an Funkleistung den Durchdringungsverlusten zum Opfer fällt.

Bevor es um diese neuen Methoden geht noch ein kurzer Blick auf den physikalischen Grund, warum die Innenversorgung von Gebäuden mit Außenbasisstationen erst mit Millimeterwellen von 5G zum Problem wurde.

Gebäudedurchdringung fällt Millimeterwellen schwer

In städtischen Gebieten findet ein Großteil des mobilen Datenverkehrs in Innenräumen statt, die aufgrund der Dämpfung des Funksignals durch Wände und Fenster jedoch nur aufwendig von Außenbasisstationen versorgt werden können. Bei 5G-Netzen ist dies wegen der Verwendung höherer Frequenzen eine noch größere Herausforderung. 5G-Funkysteme können in einem breiten Spektrum von Trägerfrequenzen betrieben werden, je nach Region von unter 1 GHz im Low-Band bis zu 39 GHz im mmWave-Spektrum. Niedrigere Frequenzen haben gute Abdeckungseigenschaften, während hohe Frequenzen für die Kapazität nützlich sind, da sie größere Bandbreiten zulassen. Aber: Die Signaldämpfung nimmt mit der Frequenz zu.

Die Auswirkung der Frequenz auf die Streckendämpfung lässt sich anhand der Messung der Signalstärke zwischen zwei 500 Meter voneinander entfernten Antennen bei Sichtverbindung veranschaulichen. Im Extremfall hat ein 39-GHz-Signal im Vergleich zu einem 800-MHz-Signal einen um 34 dB (fast 100 Prozent) höheren Pfadverlust im freien Raum.

Eine weitere Herausforderung bei den höheren Frequenzbändern ist die Dämpfung von Signalen, wenn sie Gebäude durchdringen. Im Hinblick auf die Signalausbreitung lassen sich Gebäude grob in zwei Typen einteilen: moderne, wärmegedämmte Gebäude mit metallisierten Glasfenstern, folienbeschichteten Wandpaneelen, gedämmten Hohlwänden und dickem Stahlbeton sowie traditionelle Gebäude ohne derartige Materialien. Der mittlere Gebäudeverlust für ein thermisch effizientes Gebäude ist gemäß Empfehlung ITU-R P.2109-0 bei 800 MHz 50-Mal höher als bei einem Gebäude aus herkömmlichen Materialien und bei 39 GHz etwa 240-Mal höher.

Methode 1: Statistische Datenauswertung

Zur Erfassung der Pfadverluste im Uplink wird in jedem Übertragungszeitintervall eine Stichprobe des bei einer Basisstation ankommenden Signals gesammelt, was zu einer ausreichenden Anzahl von Stichproben führt, um die Verwendung der Gaußschen Mischungsmodellierung zu ermöglichen. Für ein Smartphone, das sich in einem Gebäude befindet und mit einer Außenbasisstation verbunden ist, ist der Pfadverlust höher als für ein Smartphone, das sich im Freien befindet, was auf den Durchdringungsverlust des Gebäudes zurückzuführen ist. Das Modell funktioniert, indem es alle Datenproben in einem bestimmten geografischen Gebiet oder einer Zelle nimmt und dann eine Pfadverlustverteilung für den Datensatz erstellt. Anschließend unterteilt das Modell die Daten in Nutzercluster, indem es die beste Anpassung an eine Reihe von Gaußverteilungen mit jeweils eigenem statistischen Profil ermittelt. Schließlich kann durch die Analyse der Daten aus jeder Verteilung bestimmt werden, welche Nutzer-Cluster sich in Innenräumen und welche im Freien befinden.

Der statistische Ansatz wurde an 316 4G-Funkzellen (Makrozellen und Kleinzellen) einer Großstadt erprobt. 191 Funkzellen waren in der Innenstadt mit Hochhäusern, 112 in städtischem Gebiet und 13 in Wohngebieten. Die Tabelle zeigt die ermittelten Prozentsätze (Durchschnittswerte) des Verkehrs in Außenbasisstationen, der von Indoor-Benutzern in den drei Beobachtungszonen erzeugt wurde.

Indoor-Verkehrsanteile in Außenbasisstationen

Die niedrigen Prozentwerte für die Innenstadt beruhen auf Gebäuden, die über gebäudeinterne Funkversorgungssysteme verfügen und keine Außenbasisstation in Anspruch nehmen. Die Ergebnisse deutet darauf hin, dass der Einsatz von Funkzellen in Innenstadtgebäuden erhöht werden könnte, um die Nachfrage zu befriedigen, die vor allem in modernen, wärmegedämmten Gebäuden besteht.

Die Ergebnisse für Stadtgebiete legen nahe, dass der Dienstanbieter in Erwägung ziehen sollte, dort gebäudeinterne Funkversorgung einzusetzen und erst dann die Anzahl der Kleinzellen zu erhöhen.

Hinweis: Da die Summen in der Tabelle nicht algebraisch gebildet wurden, kamen möglicherweise unterschiedliche Gewichtungsfaktoren für Marko- und Kleinzellen zur Anwendung. Ericsson macht dazu keine Angaben.

Methode 2: KI-Ansatz "unüberwachtes Lernen"

Im Vergleich zum statistischen Ansatz erlauben die Techniken des maschinellen Lernens die Verwendung von Daten, ohne dass deren Beitrag zum Ergebnis direkt angegeben wird. Mit einer Technik, die als unüberwachtes Lernen bezeichnet wird, können mehr Datenquellen mit geringem Aufwand hinzugefügt und subtilere Informationen in den Daten ohne direkte menschliche Interaktion genutzt werden.

Um ein Mobiltelefon dem Innen- oder Außenbereich zuzuordnen, wird unüberwachtes Lernen auf technische Daten wie RSRP (Reference-Signal Received Power), Akkuladestatus und Durchsatz angewendet. Das maschinelle Lernmodell teilt den Merkmalsraum (eine Reihe von Messwerten, die die Daten beschreiben) in eine Reihe von Clustern auf und sagt voraus, ob ein Cluster zu den Innen- oder Außenaktivitäten gehört. Alle Stichproben von Mobiltelefonen, die in einen Innenraum-Cluster fallen, werden als Innenraum eingestuft.

Die Methode des unüberwachten Lernens wurde auf ein größeres Gebiet angewandt, das alle drei im vorherigen Ansatz erwähnten Stadtbezirke umfasste. Sie ist in der Lage, mehr Daten effizient zu verarbeiten und kann mehrere Eingaben verarbeiten, anstatt sich wie die statistische Methode auf eine einzige Messung zu verlassen. So können detailliertere Ergebnisse erzielt werden, da die Zuordnung auf der Ebene der Geräte/Stichproben und nicht auf der Ebene eines Gesamtmaßes erfolgt. Dies ermöglicht nicht nur die Berechnung eines Innenraum-Verkehrsverhältnisses, sondern auch die Berechnung beliebiger Indoor/Outdoor-Verhältnisse unter Verwendung desselben Modells. Der Prozentsatz der Geräte, die sich in Innenräumen befinden, und der prozentuale Anteil des Datenverkehrs, den Geräten in Innenräumen verursachen, lässt sich so berechnen. 61 Prozent der Mobiltelefone wurden in dem untersuchten Datensatz als Innenraumgeräte erkannt, wobei 59 Prozent des Datenverkehrs von Basisstationen im Freien abgewickelt wurden, die diese Innenraumgeräte bedienten. Diese Ergebnisse stimmen mit den Ergebnissen der statistischen Methode gut überein.

Quelle: Planning in-building coverage for 5G: from rules of thumb to statistics and AI

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Jedes komplexe Problem hat eine Lösung, die einfach, naheliegend, plausibel – und falsch ist.
– Frei nach Henry Louis Mencken (1880–1956) –

Tags:
5G, Gebäudedämpfung, Frequencia, Millimeterwellen, Indoor/Outdoor-Trennung, Pfadverluste, Verkehrsaufkommen aus Innenräumen