Оптимизация телекоммуникационной инфраструктуры для улучшения качества покрытия мобильными сетями связи в Крыму

Мы предложили использовать отраслевой сервис Epsilon Metrics Telecom, который позволил решить 2 задачи:

1. собрать и проанализировать разные геопространственные данные: о текущем уровне покрытия сотовой связи, действующих базовых станциях, объектах транспортной и городской инфраструктуры рядом, возможность и условия аренды земельных участков, стоимость электроэнергии и многие другие

2. рассчитать оптимальное месторасположение для каждой новой башни сотовой связи с учётом физического окружения и экономических показателей.

На платформе Epsilon Metrics мы провели весь цикл от сбора данных до визуализации результатов вычислений.

Шаг 1. Собираем данные о качестве покрытия сотовой связи всеми представленными в регионе операторами. Данные необходимы по нескольким причинам: во-первых, они позволяют увидеть реальную картину покрытия в исследуемом регионе, во-вторых - определить координаты областей со слабым покрытием или без покрытия, и разбить территорию региона на «зоны охвата» действующих базовых станций.

Данные собрали с использованием мобильного приложения Epsilon Metrics «Mobile Sense». Сбор данных выполнили по транспортным магистралям и дорогам.

Шаг 2. Выполняем интерполяцию собранных данных на территорию исследуемого региона с использованием модели Кригинга.

В результате этого шага получили карту покрытия сотовой связи всех работающих в регионе операторов. Карта исследуемого региона разбита на гексагоны различных цветов в зависимости от силы сигнала.

Далее применяем математическое моделирование для вычисления локаций для строительства новых башен сотовой связи и размещения на них базовых станций. В качестве математического инструментария используем мультипликативные взвешенные диаграммы Вороного.

Шаг 3. Выполняем сегментацию исследуемого района на взвешенные полигоны Вороного по значениям силы сигнала. Внутри каждого полигона Вороного находится действующая базовая станция.

Шаг 4. Загружаем другие влияющие на определение месторасположения башен данные. Для расчётов использовали две группы параметров:

• Затраты на сооружение и обслуживание башен в той или иной локации (например, стоимость электроэнергии зависит от длины кабельных линий и удаленности места от точки подключения, на стоимость владения влияет стоимость аренды земельного участка и другие),
• Платёжеспособный спрос на доступность сотовой связи в зоне охвата (плотность населения, точки притяжения трафика абонентов, базовые станции конкурентов в исследуемой области и многие другие)

Состав параметров определили совместно с командой Заказчика.

Шаг 5. Проводим оптимизацию диаграммы Вороного по набору параметров для определения оптимального соотношения «Качество покрытия сети / Стоимость» по всей сети. На карте отмечены рассчитанные потенциальные места расположения новых базовых станций.

Шаг 6. Проводим согласование выбранных локаций со всеми участниками (представители различных компаний, участвующих в финансировании, проектировании, строительстве и эксплуатации базовых станций) каждого месторасположения.

С минимальными затратами оценили качество покрытия сотовой сети в заданном регионе. Стоимость сбора данных покрытия с использованием нашего инструмента для сбора «полевых» геопространственных данных оказалась на 70 % ниже, чем стоимость проведения сравнительных драйв-тестов с использованием традиционных измерительных комплексов.

Построили цифровую интерактивную карту покрытия сотовой сети заданного региона.

На основании собранных технических данных о качестве покрытия и данных из внешних и внутренних источников рассчитали локации для стройки новых базовых станций с оптимальным соотношением «Качество/Стоимость».

Настроили информационные панели и отчеты для всех участников процесса оценки качества покрытия, определения оптимального месторасположения и согласования адресной программы для строительства башен сотовой связи.