Bornkessel, Christian; Hein, Matthias A.; Kopacz, Thomas; Schießl, Sascha; Heberling, Dirk: Konzepte für zuverlässige Immissionsmessungen an 5G massive MIMO-Basisstationen. In: emv : Internationale Fachmesse und Kongress für Elektromagnetische Verträglichkeit, Köln, 2020, S. 449-455
Zusammenfassung: | |
Das in Aufbau befindliche 5G-Mobilfunknetz erfordert geeignete Immissionsbewertungsverfahren zur Erstellung von Standortbescheinigungen, zur Überprüfung der Einhaltung von Immissionsgrenzwerten und zur Ermittlung der Immission in öffentlich zugänglichen Bereichen. Gemäß den deutschen Bestimmungen ist dabei die Immission bei maximal möglicher Anlagenauslastung maßgeblich [1]. Messverfahren für konventionelle 2G/3G/4G-Mobilfunksysteme können für 5G-Basisstationen nicht mehr angewendet werden, da das bisher abgestrahlte, zeitlich konstante Antennendiagramm bei 5G in dynamische Einzelstrahlungsrichtungen (Beams) für Signalisierungsdaten (Broadcast Beams) und Verkehrsdaten (Traffic Beams) aufgeteilt wird. Darüber hinaus sind zellspezifische Referenzsignale, die als Grundlage für eine Immissionsextrapolation auf die maximale Verkehrsauslastung in 4G-Systemen dienten, in 5G nicht mehr verfügbar. Insofern ergeben sich folgende Fragen im Hinblick auf die Entwicklung eines geeigneten 5G-Messverfahrens: 1. Welche Strahl-Konfiguration erzeugt die höchste Immission an einem bestimmten Messpunkt („Worst Case“-Konfiguration)? 2. Wie geht man mit der dynamischen Strahlschwenkung und der räumlichen Trennung von Signalisierungs- und Verkehrsdaten (Broadcast und Traffic Beams) um? 3. Welche verkehrslastunabhängigen Signale stehen für die Hochrechnung auf die maximale Auslastung der Station zur Verfügung? | |
Lizenzbestimmungen: | CC BY 3.0 DE |
Publikationstyp: | BookPart |
Publikationsstatus: | publishedVersion |
Erstveröffentlichung: | 2020 |
Die Publikation erscheint in Sammlung(en): | EMV 2020 Köln |
Pos. | Land | Downloads | ||
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Anzahl | Proz. | |||
1 | Germany | 321 | 65,64% | |
2 | United States | 30 | 6,13% | |
3 | Austria | 26 | 5,32% | |
4 | Switzerland | 24 | 4,91% | |
5 | Spain | 20 | 4,09% | |
6 | Russian Federation | 11 | 2,25% | |
7 | Czech Republic | 11 | 2,25% | |
8 | India | 8 | 1,64% | |
9 | China | 7 | 1,43% | |
10 | Europe | 6 | 1,23% | |
andere | 25 | 5,11% |
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