ビーム傾斜

ビームチルトは、アンテナの垂直面放射パターンのメインローブを水平面の下（または上）に向けるために無線で使用されます。

最も簡単な方法は、機械的なビームチルトです。これは、アンテナを物理的に設置して、片側の信号の角度を下げる方法です。ただし、これにより反対側の角度も上がるため、非常に限られた状況でしか役に立ちません。

より一般的なのは電気ビームチルトで、アンテナ素子間の位相を微調整して、信号が（通常は）全方向に下がるようにします。^[1] これは、アンテナが非常に高い位置にあり、信号のエッジがターゲット（放送視聴者、携帯電話ユーザーなど）を完全に逃してしまう可能性がある場合に非常に便利です。

電気的な傾斜では、フロントローブとバックローブは同じ方向に傾斜します。たとえば、電気的な下方向傾斜では、フロントローブとバックローブの両方が下方向に傾斜します。これは、信号がすべての方向に下を向いている上記の例で使用されている特性です。逆に、機械的な下方向傾斜では、フロントローブが下方向に傾斜し、バックローブが上方向に傾斜します。実際のケースのほとんどでは、アンテナは下方向にのみ傾斜しますが、上方向に傾斜させることは技術的に可能です。

機械的な傾斜を伴わない純粋な電気的な傾斜の使用は、見た目の理由から魅力的な選択肢であり、目立つ場所での統合アンテナの受け入れを求めるオペレータにとって非常に重要です。

GSMおよびUMTSセルラーネットワークでは、機械的な傾斜はほぼ常に固定されていますが、電気的な傾斜はリモートアクチュエータと位置センサーを使用して制御できるため、運用コストを削減できます。リモート電気傾斜はRETと略され、アンテナデバイスの制御インターフェースに関するアンテナインターフェース標準グループのオープン仕様の一部です。^[2]

時々、機械的傾斜と電気的傾斜が一緒に使用され、主に異常な地形に対応するために、一方の方向のビーム傾斜を他方の方向よりも大きくします。ビーム傾斜は、ヌルフィルとともに無線通信の焦点を制御する重要なパラメーターであり、これらを組み合わせることで、あらゆる状況に対してほぼ無限の組み合わせの 3D放射パターンを作成できます。

ビーム傾斜の最適化

ビームチルト最適化は、モバイルネットワークで使用されるネットワーク最適化手法であり、一連のネットワークパフォーマンス指標を最適化するために、アンテナの垂直傾斜角の傾きを制御することを目的としています。

ビームチルト最適化に関するさまざまな研究^[3]は、カバレッジ容量最適化（CCO）に焦点を当てており、その目的は、ビームチルトを制御して、ネットワークセル内の無線カバレッジと容量を共同で最適化し、隣接セルからの干渉を減らすことです。

ビーム傾斜の最適化には主に 2 種類のアプローチがあります。

ルールベースアルゴリズム：ドメイン知識と制御理論に基づいた最適化戦略で構成され、主にユーティリティメトリックの最適化に基づいています^[4]、またはファジーロジック（FL）を使用して代表的なネットワークパフォーマンス指標をモデル化するしきい値ベースのポリシーに基づいています^{[5] 。}
データ駆動型アルゴリズム ：ネットワークデータの可用性に基づいた学習技術（例：コンテキストバンディット（CB）技術）の使用に基づく最適化戦略、または環境と直接対話することによる最適化戦略（例：強化学習（RL）技術^[3]^[6]）

参考文献

^ Alexander, WC (2002年11月6日). 「オーバーシュートと近接カバレッジ」. Radio World . 2010年8月3日時点のオリジナルよりアーカイブ。2009年8月14日閲覧。{{cite news}}: CS1 maint: unfit URL (link)
^ 「アーカイブコピー」（PDF）www.torni.fi。2011年7月20日時点のオリジナル（PDF）からアーカイブ。 2022年1月12日閲覧。{{cite web}}: CS1 maint: archived copy as title (link)
^ ab Dandanov, Nikolay; Al-Shatri, Hussein; Klein, Anja; Poulkov, Vladimir (2016-10-27). 「モバイルネットワークにおけるカバレッジと容量の最適なトレードオフを実現するアンテナ傾斜の動的自己最適化」。ワイヤレスパーソナルコミュニケーション。92 (1): 251–278。doi : 10.1007 /s11277-016-3849-9。ISSN 0929-6212。S2CID 37595264 。
^ Eckhardt, Harald; Klein, Siegfried; Gruber, Markus (2011 年 5 月)。「LTE 基地局の垂直アンテナ傾斜の最適化」。2011 IEEE 第 73 回車両技術会議 (VTC 春)。IEEE。pp. 1–5。doi : 10.1109/ vetecs.2011.5956370。ISBN 978-1-4244-8332-7. S2CID 9179981。
^ Saeed, Arsalan; Aliu, Osianoh Glenn; Imran, Muhammad Ali (2012 年 4 月)。「ファジーロジックを使用した自己修復セルラーネットワークの制御」。2012 IEEE ワイヤレス通信およびネットワーク会議 (WCNC)。IEEE。pp. 3080–3084。doi : 10.1109 / wcnc.2012.6214334。ISBN 978-1-4673-0437-5. S2CID 12043190。
^ Balevi, Eren; Andrews, Jeffrey G. (2019年12月). 「ディープ強化学習による異種セルラーネットワークでのオンラインアンテナチューニング」. IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking . 5 (4): 1113–1124. arXiv : 1903.06787 . doi :10.1109/tccn.2019.2933420. ISSN 2332-7731. S2CID 81979656.

[1] Alexander, WC (2002年11月6日). 「オーバーシュートと近接カバレッジ」. Radio World . 2010年8月3日時点のオリジナルよりアーカイブ。2009年8月14日閲覧。{{cite news}}: CS1 maint: unfit URL (link)

[2] 「アーカイブコピー」（PDF）www.torni.fi。2011年7月20日時点のオリジナル（PDF）からアーカイブ。 2022年1月12日閲覧。{{cite web}}: CS1 maint: archived copy as title (link)

[:1-3] Dandanov, Nikolay; Al-Shatri, Hussein; Klein, Anja; Poulkov, Vladimir (2016-10-27). 「モバイルネットワークにおけるカバレッジと容量の最適なトレードオフを実現するアンテナ傾斜の動的自己最適化」。ワイヤレスパーソナルコミュニケーション。92 (1): 251–278。doi : 10.1007 /s11277-016-3849-9。ISSN 0929-6212。S2CID 37595264 。

[4] Eckhardt, Harald; Klein, Siegfried; Gruber, Markus (2011 年 5 月)。「LTE 基地局の垂直アンテナ傾斜の最適化」。2011 IEEE 第 73 回車両技術会議 (VTC 春)。IEEE。pp. 1–5。doi : 10.1109/ vetecs.2011.5956370。ISBN 978-1-4244-8332-7. S2CID 9179981。

[5] Saeed, Arsalan; Aliu, Osianoh Glenn; Imran, Muhammad Ali (2012 年 4 月)。「ファジーロジックを使用した自己修復セルラーネットワークの制御」。2012 IEEE ワイヤレス通信およびネットワーク会議 (WCNC)。IEEE。pp. 3080–3084。doi : 10.1109 / wcnc.2012.6214334。ISBN 978-1-4673-0437-5. S2CID 12043190。

[6] Balevi, Eren; Andrews, Jeffrey G. (2019年12月). 「ディープ強化学習による異種セルラーネットワークでのオンラインアンテナチューニング」. IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking . 5 (4): 1113–1124. arXiv : 1903.06787 . doi :10.1109/tccn.2019.2933420. ISSN 2332-7731. S2CID 81979656.