[논문 리뷰] 5G Coverage, Prediction, and Trial Measurements

Tristan Curry, Hassan Abbas|arXiv (Cornell University)|2020. 03. 21.

Advanced MIMO Systems Optimization참고 문헌 2인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 3.5GHz 대역의 n78 대역에서 시드니에서 5G NR 링크 예산 및 커버리지 예측을 수행하며, Atoll RF 기반 계획과 CrossWave 전파 모델을 사용하고, 실시간 시험 측정 결과와의 비교를 통해 예측의 정확성을 검증한다. 이는 NRSRP가 -91 dBm일 때 200 Mbps의 전송 속도를 달성할 수 있음을 확인하며, 드라이브 테스트 데이터와 Lee의 방법을 통한 느린 페이딩 분석을 통해 예측 정확도를 검증한다.

ABSTRACT

When planning a 5G network in the sub-6GHz bands, similar cell planning techniques to LTE can be applied. Looking at the Australian environment, the n78 band (3.3-3.8GHz TDD) is approximately 1GHz higher than the 2.6GHz band used in existing LTE networks. As a result, the coverage footprint can be similar, and therefore co-locating 5G NR (New Radio) on existing LTE base stations is a common strategy for initial network rollout. Any difference in coverage can be compensated by beamforming gain, less downtilting, or increasing the gNodeB's transmit power. This paper presents an initial link budget for data services, provides a coverage prediction, and measurements for a 5G NR NSA (Non Stand Alone) trial radiating at 3.5GHz with 60 MHz bandwidth. The coverage prediction is generated using RF planning tool Atoll, which is then compared to coverage measurements from the trial. These findings can be used to help plan a future 5G network in the Sydney metro area or similar environment.

연구 동기 및 목표

• 기존의 LTE 셀 계획 기법이 호주에서의 5G NR 초도 배포, 특히 3.3–3.8 GHz 대역의 n78 대역에 효과적으로 적용될 수 있는지 평가하기 위해.
• 60 MHz 대역폭을 고려한 3.5GHz 대역에서의 데이터 서비스를 위한 5G NR 링크 예산 수립, 경로 손실, 빔포밍, 송신 전력 등을 고려하여.
• 고해상도 지형 및 건물 데이터를 사용한 Atoll RF 기반 계획 도구와 CrossWave 전파 모델을 활용한 커버리지 예측 생성.
• 실제 5G NR NSA 시험 현장의 NRSRP 및 전송 속도 측정 결과와 비교하여 예측 정확도 검증.
• 도시 환경에서 빔 선택, 빠른 페이딩, 느린 페이딩이 신호 품질 및 전송 속도에 미치는 영향 평가.

제안 방법

• 3GPP 권고 기준 매개변수를 사용하여 60 MHz 대역폭, 3.5 GHz 대역, 64안테나 gNodeB, 3차원 벡터 건물 데이터를 포함한 5G NR 링크 예산 수립.
• Atoll에서 2m 해상도 디지털 지형도 및 클러터 데이터를 사용하여 CrossWave 전파 모델 적용, 경로 손실 및 커버리지 시뮬레이션.
• 드라이브 테스트 데이터에서 빠른 페이딩을 분리하기 위해 Lee의 방법(2L = 40λ, N = 36, d = 0.8λ)을 사용하여 국소 신호 에너지 평균 계산.
• 두 날 동안 드라이브 테스트 수행, 스캐너 및 speedtest 도구를 사용하여 NRSRP, NRSRQ, SINR, 전송 속도 측정.
• 빔별 NRSRQ 및 SINR 값과 빔 방향 및 경로 특성 간 상관관계 분석을 통해 빔포밍 성능 평가.
• 이론적 SINR–NRSRQ 관계식 $\text{SINR} = \frac{1}{\frac{1}{n \times \text{NRSRQ}} - x}$ 적용을 통해 신호 품질 변동 해석.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 기존의 LTE 셀 계획 기법은 n78 대역(3.5 GHz)에서의 初期 5G NR 배포에 효과적으로 적용될 수 있는가?
• RQ2 실제 5G NR NSA 배포 환경에서 특정 NRSRP 수준(예: -91 dBm)에서 도달 가능한 데이터 전송 속도는 얼마인가?
• RQ3 Atoll 기반 커버리지 예측의 정확도는 CrossWave 모델을 사용하여 실측 NRSRP 측정 결과와 비교했을 때 어느 정도인가?
• RQ4 도시 환경에서 빔포밍 및 다중 경로 전파가 NRSRQ 및 SINR에 미치는 영향은 어느 정도인가?
• RQ5 빠른 페이딩 및 느린 페이딩 성분이 NRSRP 측정 및 예측 모델의 신뢰성에 미치는 영향은 어느 정도인가?

주요 결과

• 5G NR 링크 예산은 UE의 NRSRP가 -90.62 dBm일 때 200 Mbps 전송 속도를 예측하며, 측정된 성능과 밀접하게 일치함.
• 측정된 전송 속도는 NRSRP가 -91 dBm ± 1 dB일 때 평균 200 Mbps를 기록하여 링크 예산의 예측 정확도를 확인함.
• Lee의 방법을 적용하여 빠른 페이딩을 제거한 후 Atoll와 CrossWave 모델을 사용한 커버리지 예측이 측정된 NRSRP와 강력한 일치를 보임.
• 시험 위치를 햖스한 빔 인덱스 6이 가장 높은 NRSRQ 및 SINR를 기록했으며, 빔 인덱스 2는 주로 반사 경로에 의해 높은 값을 기록함.
• 특히 관심 영역에서 비선형 관계로 인해 NRSRQ는 SINR보다 변동성이 적음.
• 지연 시간은 높은 변동성(평균 58.5 ms, 중앙값 19.5 ms)을 보이며, 300 ms까지의 이상치는 IP 라우팅 문제 및 패킷 손실로 인한 것으로 추정됨.