Trial on Air-Abdeckungsvorhersagen für autonome Drohnen in einem 5G-Netzwerk

 

– Revolutionärer Einsatz von Drohnen im Bereich Mobilfunk

 

Autonome Drohnen, die über eine Mobilfunk-Anbindung gesteuert werden, sind bereits ein wesentlicher Teil von Industrie- und Produktionsanlagen und werden in ganz unterschiedlichen Bereichen eingesetzt (siehe Abbildung 1). Für die Planung der Funknetzabdeckung im Luftraum entwickelt die STF Gruppe Ansätze zur Berechnung von 5G-Vorhersagemustern in 3D, die als vordefinierte Flugmuster auf der Grundlage der besten verfügbaren Netzabdeckung verwendet werden können. Mit dieser Vorhersage soll eine bestmögliche Flugroute bei optimalem Empfang berechnet werden.

Abbildung 1: Mobilfunkdrohne im Einsatz
Abbildung 1: Mobilfunkdrohne im Einsatz

Zur Sicherstellung der Drohnenvernetzung wird eine entsprechende Anforderung an die Luftraum-Funknetzabdeckung von unseren Kunden als Teil des 5G-Netzwerkdesigns betrachtet.

Beim Einsatz von Drohnen im industriellen Bereich ergeben sich verschiedene Herausforderungen:

  • Line-of-Sight Einschränkungen (VLOS)
  • Dienstgüte (QoS) von Echtzeit-Datenübertragungen
  • Für den sicheren Betrieb ist ein Mindestmaß an Funkversorgung im Luftraum notwendig (Interferrenz- und Versorgungspegel)
  • Sicherheitsaspekte bei Verbindungsabbruch
  • Die Notwendigkeit, AR/VR-Echtzeitdienste zu unterstützen
  • Qualitativ hochwertiges Videostreaming von der Drohnenkamera

Um diese Herausforderungen zu bewältigen und die Drohnen-Use-Cases effizient umsetzen zu können, empfiehlt sich der Einsatz von 5G Netzwerken. Die Drohnen müssen sich jedoch innerhalb einer angemessenen Funkversorgung (Interferrenz- und Versorgungspegel) bewegen.

Unser Anspruch ist es:

  • das Potenzial von unseren Planungstools für spezifische 3D-Vorhersagen in der Luft zu bewerten
  • das Verhalten der Funkverbindung bei Verwendung einer Phasenarray-Aktivantenne zu beschreiben
  • 3D-Karten für eine optimal vernetzte Flugroute zu generieren

Das Modell in Abbildung 2 zeigt ein typisches Industriegebiet. Annahme und Simulation der Referenzantenne erfolgte hier auf einem 31 Meter hohen Mast.

Als 5G-Signalquelle dient ein integriertes Phasenarray-System von Ericsson (AIR-Lösung). Die Clustergröße beträgt etwa 1 km (siehe Abbildung 3).

Die Besonderheit bei üblichen 5G-Antennen ist, dass sie für die Bereitstellung einer Versorgung in Richtung Erdboden optimiert sind. Durch die in Abbildung 4 dargestellte Funkvorhersage für eine vertikale Ebene auf einer Höhe von bis zu 110m wird dies bestätigt. Erkennbar sind rote Zonen im Luftraum, in denen der Signalpegel unter -110 dBm fällt und damit die Netzwerkverbindung nicht mehr sichergestellt ist. Diese Bereiche sollten daher bei einer Befliegung gemieden werden, um die Kontrolle über die Drohne aufrecht erhalten zu können.

 

Bisherige Erkenntnisse

In den berechneten vertikalen Versorgungsquerschnitten der 5G-Signalverteilung bestehen Pegelunterschiede von 10–30 dB. In der Praxis bedeutet dies, dass die Funkversorgung im Luftraum erheblich variiert. Grund dafür ist, dass der Flugbereich der Drohnen außerhalb der Versorgungsbereiche von typischen 5G-Antennen (siehe oben) liegt. Unsere Experten erstellen auf Wunsch kundenspezifische Antennendiagramme und modellieren die Abdeckung für SS-RSRP sowie für PDSCH SNIR.

Mit dem Ergebnis aus diesem Pilotprojekt sind wir in der Lage, für die Flugbereiche der Drohne 3D-Vorhersagen für die Umsetzung verschiedener Drohnen-Use-Cases zu treffen. Diese Abdeckungsvorhersagen können später zum Vorprogrammieren von Flugrouten verwendet werden. Die Koordinaten der berechneten Versorgungsbereiche können dann im WGS84-Format zur Verfügung gestellt werden.  Diese lassen sich sowohl für Drohneneinstellungen als auch die Bestimmung der optimalen Flugrouten verwenden.

Abbildung 2: Visualisierung der Industriegebiete und Schattenobjekte
Abbildung 2: Visualisierung der Industriegebiete und Schattenobjekte
Abbildung 3: Phasenarray-System
Abbildung 3: Phasenarray-System
Abbildung 4: SS-RSRP-Vorhersage
Abbildung 4: SS-RSRP-Vorhersage

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