Die Publikation konzentriert sich auf die steigende Nachfrage nach zuverlässigen Mobilfunknetzen für zukünftige Anwendungen wie Teleoperation, die besonders empfindlich auf die Netzverfügbarkeit reagieren. Sie beschäftigt sich mit Herausforderungen, wie eingeschränkter Verfügbarkeit in bestimmten Gebieten oder Zeiträumen, die durch den Wettbewerb und die Eigenschaften des Mobilfunkzugangs begrenzt werden.
Um diese Probleme zu lösen, entwickelten innerhalb des CC5G.NRW das Team der TU Dortmund eine Smartphone-App und spezielle Hardware zur automatisierten Datenerfassung von Mobilfunknetzen. Das Ergebnis ist DoNext, ein umfangreicher Datensatz mit 4G- und 5G-Mobilfunknetzdaten, der über zwei Jahre in Dortmund gesammelt wurde. Dieser Datensatz ist unserer Kenntnis nach der bisher größte öffentlich zugängliche seiner Art.
Maschinelle Lernmethoden wurden auf diesen Datensatz angewandt, um seine Nützlichkeit bei der Vorhersage von Leistungskennzahlen zu demonstrieren. Dabei wurden Konnektivitätskarten durch räumliche Aggregation erzeugt, die Planungen und Vorhersagen von Leistungskennzahlen über verschiedene Standorte ermöglichen. Die Studie zeigt auch die Modellierung der Signalstärke mithilfe von Transferlernen für beliebige Orte innerhalb einzelner Mobilfunknetz-Zellen, einschließlich privater und eingeschränkter Bereiche.
Autoren:
- Hendrik Schippers, TU Dortmund, Competence Center 5G.NRW
- Melina Geis, TU Dortmund, Competence Center 5G.NRW
- Stefan Böcker, TU Dortmund, Competence Center 5G.NRW
- Prof. Dr. Christian Wietfeld, TU Dortmund, Competence Center 5G.NRW