Branchen für Telekommunikationstürme schaffen?

Ich arbeite in der Mobilfunknetzbranche und habe die Aufgabe übernommen, ein Plugin für QGIS zu erstellen c++/python, das folgende Aufgaben erfüllt:

• Schritt 1: Erstelle Punkte für jeden mobilen Turm basierend auf Lat / Long jedes Turms (diesen Teil habe ich ausgeführt)

• Schritt 2: Weiter: Sektorisierung: Jeder dieser Türme hätte Antennen, die auf unterschiedliche Azimute ausgerichtet sind. daher muss ich für jede Antennenrichtung ein Symbol erstellen (würde am Ende wie ein Blütenblatt in einer Blume oder nach innen gerichtete Dreiecke aussehen)

• Schritt 3: Wenn ich auf einen Sektor klicke, sollten alle in der Nähe befindlichen Sektoren, die dem Sektor zugewandt sind, in irgendeiner Weise hervorgehoben werden (damit ich die Nachbarn finden kann)

Was ich anfangen muss, ist eine große Excel-Datei, die den Sektornamen, die Breite, die Länge, die Ausrichtung der Antenne usw. enthält.

Hat jemand eine Meinung?

Planen und Optimieren von Telekommunikationszellen mithilfe von QGIS

Erstellen Sie Punkte oder Standorte:

1. Erstellen Sie eine Datenbank in CSV (stellen Sie sicher, dass die Antennengrößen in absteigender Reihenfolge sortiert sind: höchste zuerst bis niedrigste zuletzt, sodass eine Maskierung durch Überlagerung von Zellen vermieden werden kann)

2. Importieren Sie in QGIS mit "Begrenzte Textebene hinzufügen"

3. Wählen Sie die Felder X und Y und dann Datum

Site Sectors erstellen: Verwenden Sie das Plugin "Shape Tools", um Site Sectors zu erstellen

Sektor aus "Azimut" machen: In diesem Szenario werden 2 zusätzlich definierte Spalten benötigt, um einen Sektor zu bilden. Sie können aus dem tatsächlichen "Azimut" des Sektors abgeleitet werden.

Per se würde ein Versatz von - / + 20 Grad zur tatsächlichen Ausrichtung den Sektor BW 40 Grad vom Knoten entfernt machen oder je nach Benutzeranforderungen erforderlich sein.

1. Startwinkelfeld: 1. abgeleitete Spalte mit - 20 Grad. Winkel: Wählen Sie hier die entsprechende Spalte aus

2. Endwinkelfeld: 2. abgeleitete Spalte mit +20 Grad. Winkel: Wählen Sie hier die entsprechende Spalte aus

3. Radiusfeld: Die Antennengröße oder Sektorgröße sollte wie üblich in einer separaten Spalte abgeleitet werden und der Radius sollte unter "Formwerkzeuge" eingegeben werden.

   4. Ebeneneigenschaften -> Stil -> Steuerelement - Renderreihenfolge -> Ausdruck -> Antennengröße -> Wählen Sie Absteigend unter (Aufsteigend / Beschreibung), damit die Größe der Sektorüberlagerungs - Renderreihenfolge unten groß und oben klein für ist Ab Sichtbarkeit wird der Karten-Canvas erstellt, falls CSV-Daten oder Tabellendaten nicht zuvor angeordnet wurden

https://twitter.com/vamsi_uppala/status/984504617215049728

Entfernungsmatrix: Mithilfe dieses integrierten Algorithmus kann die Entfernung zwischen dem Quellstandort und dem nächsten Nachbarn ermittelt werden, um die Sektorgröße des Standorts basierend auf der Standortdichte / -häufigkeit in einer bestimmten Geografie abzuleiten, sodass Sektorüberlappungen vermieden werden können, während die entsprechende Sichtbarkeit bei jedem Zoom erhalten bleibt Stufen (per se 1/3 der Entfernung, die unter Verwendung des Algorithmus berechnet wurde, wurde in dem folgenden Beispiel verwendet. Im Fall eines Mehrtechnologienetzwerks könnten technologienahe Größen oder Größen verwendet werden, um ein Visualisierungsthema zu ergeben).

Dieser Prozess würde ein besseres Repräsentationsnetzwerk mit allen Ähnlichkeiten ermöglichen, während mit KPIs oder Nachbaranalysen gearbeitet wird.

Hinweis: Die Liste der eindeutigen Standorte muss verarbeitet werden, da das Tool Nullabstände generiert, wenn Zellen desselben Standorts verarbeitet werden, um die Entfernung zum nächsten Nachbarn zu ermitteln.

Für eine schnellere Verarbeitung kann das NNJoin-Plugin als Ersatz für den nächsten Nachbarn verwendet werden (es kann eine Umrechnung der Entfernung in Karteneinheiten (Grad) zu Metern oder km (Metrik) erforderlich sein).

Nachbarn erstellen:

Erstellen Sie das WKT-Format, das aus den Start- und Endpunkten der Nachbarmarkierung besteht

Der Startpunkt ist der koordinierte (Lat1 Long2) und der Endpunkt sind die Koordinaten des Zielstandorts (Lat2 Long2).

Erstellen Sie eine neue Spalte mit der Bildung von LineString (Long1 Lat1, Long2 Lat2), oder leiten Sie sie später mithilfe des Feldrechners über die Layereigenschaften ab.

Die Verwendung von Sector Centroids wäre besser für ein angemessenes Rendering und eine einfache Identifizierung unter Berücksichtigung von Multi-Techno-Sites.

Nachbarschaftsbeziehungen können mit Netzwerkstatistiken wie "Handover Count / Late HO / Early HO / HO Fail etc." gepatcht werden. Ableiten eines Themas für die Linienstärke oder Farbe zur einfachen Identifizierung. Diese Verbrauchssteuer könnte "Absolviert" im Menü "Stil" verwenden. Bei einer Größe, die mit HO-Relationen über 800.000 und einer Zellenzahl von ~ 40.000 ausprobiert wurde, ist dieser Prozess der Erstellung von nbrs mit HO-Statistiken fast augenblicklich.

Nachbarerstellung aus Distanzmatrix-Algorithmus:

Nachbarn, die durch den Distance Matrix-Algorithmus und die Darstellung auf der Karte nach Quellstandort abgeleitet wurden. Dies ist jedoch die Darstellung des nächsten Nachbarn unter der Annahme einer Omini-Präsenz, die im Fall einer Nachbarn-Addition auf Standortebene wie LNADJW und LNADJG verwendet werden könnte, wobei SON die Beziehungen aus diesem definierten Profil definieren würde (Nachbar von interessantem Punkt von zwei Richtungspunkten müssen noch bewertet werden, um dem drahtlosen Szenario zu entsprechen):

Die folgende Formel kann im Geometrie-Generator verwendet werden, um die Beziehungen im Handumdrehen darzustellen (Layereigenschaften-> Einzelsymbol-> Marker-> Einfacher Marker-> Symbol-Layertyp-> Geometrie-Generator-> Geometrietyp-> LineString / MultiLineString): make_line (Schwerpunkt (Geometrie (get_feature ('NetworkSiteDatabase', 'Site', "InputID"))), Schwerpunkt (Geometrie (get_feature ('NetworkSiteDatabase', 'Site', "InputID"))))

Das Erstellen von TAC- und LAC-Grenzen ist für QGIS einfach (100,00 Sites erledigen dies in 1 Minute): 1. Erstellen Sie "Voronoi-Polygone" aus Punkten

2. Verwenden Sie den Algorithmus "Grenzen auflösen" unter "Process Toolbox" Grass, um einzelne Zellgrenzen mit Brutto-TAC-, LAC-, BSC- oder Clustergrenzen usw. zusammenzuführen.

Im Folgenden wird ein beispielhafter Arbeitsablauf gezeigt, bei dem 10 km x 10 km Rasterabstand zum Platzieren von Zellenstandorten für die indische Geographie verwendet werden. Dies führt zu 36.032 Standorten mit 108.096 Zellen. Und für jeden Bezirk ist eine eindeutige TAC-Grenze dargestellt, um das Verständnis zu erleichtern. Die Ausgabe lautet dann wie folgt:

Dies ist eine grobe Darstellung der Planung und entspricht in erster Linie den täglichen Kapazitäts- und Abdeckungserweiterungen der Netzbetreiber, es sei denn, sie verfügen über sehr strenge Anflugmethoden, bei denen Einschränkungen bei der Dimensionierung eingehalten werden. Funkausbreitungsmodelle, Terrain, Clutter, Kapazitäts- und Service-Versprechen (Zellkantendurchsatz, durchschnittlicher Durchsatz, Reichweite und Art der Dienste usw.)

Interlacing von KPIs auf Sektoren: CSV oder Excel können mit zusätzlichen KPIs auf Zellen-, Standort- und Beziehungsebene verwendet werden.

oder Verwenden Sie "Join Button" im Popup-Fenster "Layer Properties" als VLOOKUP-Funktion, um Daten aus regulären KPI-Berichten abzurufen und auf der Karte mit dem allgemeinen Feld ex als thematisch darzustellen. Name der Zelle / des Segments bei KPI auf Zellebene oder Relation bei Handover-bezogenen usw.

Und ordnen Sie das Thema entsprechend an: Verwenden Sie "Rulebased" mit "Graduated", um mit mehreren Bedingungen auf einmal zu generieren.

Verwenden Sie das "TimeManager" -Plugin , um KPI-Diagramme zu überprüfen und ihre Dynamik zu ermitteln, indem Sie den stündlichen, täglichen Zeitintervall-Zeitraffer durch die ausgewählte Zeichenfläche ziehen.

Nützliche Plugins:

"Kalkulationstabelle"

1. Direktes Excel-Arbeitsblatt in QGIS importieren
2. Klassifizierung von Spaltendaten (Integer, Decimal, String usw.)
3. Die Dateidaten können beim Import mit den entsprechenden Geodaten (Lat Long für Punkte; WKT für HO-Linien oder Polygone, falls vorhanden) bei der Auswahl des Datums aufgezeichnet werden
4. KPI-Berichte können durch diesen Prozess einfach auf die Zuordnung übertragen werden

"TableManager" Zum Bearbeiten von Spaltenüberschriften unterwegs

"OpenLayer" und "QuickMapservices": Für Karten-Overlays z. Google Map, Bing Map, OSM, Aster-Höhendaten usw.

Timing Advance Plot: Verwenden Sie die Option "Diagrams" im Popup "Layer Properties" und erstellen Sie ein "Tortendiagramm" oder ein "Balkendiagramm", um die Erreichbarkeit des Standortsignals durch TA / PRACH-Beispiele zu visualisieren.

Anwendung eines Diagrammthemas für TA und Darstellung aller Stichproben in der Lernmethode:

TA- oder PRACH-Thema bei Anwendung einer Methode mit variabler Größe oder skalierter Größe durch Aggregation von TA-Stichproben mit Überschreitung von mehr als 6,9 km:

TA-Aggregation durch Feldrechner (in diesem Fall wurden die Daten mit 1 multipliziert, um sie in eine Ganzzahl umzuwandeln und eine Summation durchzuführen):

Ein Beispiel für ein Laufwerkstestdiagramm ist unten dargestellt:

QKonsolidieren: Zum Teilen kompletter Projektdateien mit dem Team usw., wobei alle Projekteigenschaften beibehalten werden.

Andere Tipps:

1. Nehmen Sie HO-Beziehungen aus dem Sektor der zusammengestellten Site von 4G (da es sich um SON handelt) und replizieren Sie denselben Satz von Sektoren der zusammengestellten Site (auf 2G <-> 2G oder 3G <-> 2G oder 3G <-> 2G oder 23G -> 4G). Dies kann auf monatlicher oder halbjährlicher Basis auf OSS-Ebene skaliert werden und ist auf die Höchstleistung der HO-Anzahl und die Höchstzahl der zulässigen Beziehungen beschränkt.

2. Ähnlich wie oben könnte es für Nachbarn von 3G -3G auf 3G - 2G verwendet werden, wo der Standort 4G-Nähe verfehlt.

3. Speichern des Ebenenstils in der Spatlite-Datenbank:

4. Die thematische Darstellung von Laufwerkstestplots konnte einfach gehandhabt und der Prozess auf einen typischen Cluster mit Dateigrößen über 200 MB oder mehr skaliert werden. Die Routenanpassung vor und nach der Fahrt kann sehr einfach durchgeführt werden, indem entweder der Plot auf GPS-Fehler oder die Behälterentfernungen (je nachdem, welcher Wert an sich hoch ist ~ 20 m) gepuffert werden, sodass der Pre- oder Post-Plot herausgeschnitten und der Behältervergleich durchgeführt werden kann angemessen und daher Benchmarking. QGIS verfügt über ein On-The-Go-Layer-Styling für Prozesse (Kopieren / Einfügen) von thematischen Eigenschaften, die in verschiedenen aktiven Layern oder im lokalen m / c gespeichert sind (vom Benutzer mit Texteditor wie NotePad ++, Submlime usw. zugänglich und bearbeitbar). und Themen sind auch zwischen Team etc. gemeinsam nutzbar.

Beispiel-RSRP durch einfache Pfadverlustberechnungen für das Abstrahlmuster in Ominirichtung (Bin / Point-Karte mit 100-m-Intervall wurde entlang des Linienvektors der indischen Eisenbahn erstellt). Zur Darstellung des Diagramms zur Vorhersage der Abdeckung (Constraints) könnte ein individueller Abstand (Multi-Ring-Puffer) verwendet werden weggelassen: Neigung der Antenne, Erhöhungen, Reflexionen, Absorption und viele andere):

Darstellung des Fahrplots aus regelmäßigen Erfassungskonturen:

1. Zeichnen Sie einen regelmäßigen Abstand "Multi-Ring-Puffer" vom ausgewählten Standort (Lat-Länge), um Ringe mit variablem Abstand um den angegebenen Punkt zu erstellen. Das Auflösen der Abstandspuffer würde die Darstellung erleichtern
2. Punkte entlang Linienvektoren erzeugen
3. Schneiden Sie den Punktevektor über den Ringpuffer für mehrere Entfernungen, um die entsprechenden Entfernungen zur Site auszuwählen
4. Verwenden Sie die entsprechende RF-Modellformel, um den Pfadverlust des freien Raums zu berechnen und bin darzustellen
5. Verwenden Sie den Sichtfeldansatz, um die Bodenerhebung in die Vorhersage einzubeziehen (* Wird derzeit untersucht).
6. Antennenkippungen verwenden, Antennenmuster (* Wird derzeit untersucht)
7. Verwenden Sie das Clutter-Absorptionsmodell (* Wird derzeit untersucht).

Wenden Sie COST 231 (Urban RF Propagation Model) in Verbindung mit der Entfernung an, die durch MultiRingBuffer vom Standortschwerpunkt berechnet wird. Dieser Prozess könnte jedoch weiter verfeinert werden, um das Richtantennen-Strahlungsmuster in Verbindung mit der Interpolation von Bins für die gewünschte Pixelierung aufzuzeichnen.

Der Feldrechner kann verwendet werden, um die thematische Abdeckung der Streckenkarte (Punkte entlang der Linie) zu überprüfen und Iterationsprüfungen für verschiedene Frequenzen und andere Konstanten durchzuführen.

Kosten 231 Urban RF-Modell: Formel im Feldrechner: TX Power- (46,3 + 33,9 * LOG10 (Frequenzband in MHz) -13,82 * LOG10 (20) - (3,2 * LOG10 (11,75 * 1) ^ 2-4,97) + (44,9-6,55 * LOG10 (BTS-TX-Antenne Ht.)) * LOG10 ("Entfernung in km") + 3)

Hata Urban RF-Modell: Formel im Feldrechner verwendet Sendeleistung - (69,55 + 26,16 * log10 (1900) -13,89 * log10 (BTS-Sendeantenne Ht.) - (0,8+ (1,1 * log10 (1900) -0,7) * 1,5- 1,56 * log10 (Frequenzband in MHz)) + (44,9-6,55 * log10 (BTS-TX-Antenne Ht.)) * Log10 ("Entfernung in km")):

Hata Rural RF-Modell: Verwendete Formel: Sendeleistung - ((69,55 + 26,16 * log10 (Frequenzband in MHz) -13,89 * log10 (BTS-Sendeantenne Ht.) - (0,8+ (1,1 * log10 (Frequenzband in MHz)) ) -0,7) * 1,5-1,56 * log10 (Frequenzband in MHz) + (44,9-6,55 * log10 (BTS-TX-Antenne Ht.)) Log10 ("Entfernung in km") - 4,78 (log10 (Frequenzband) in MHz)) ^ 2 + 18,33 * log10 (Frequenzband in MHz) -40,94)

Serving Cell Representation mit Hublines (nur Idealbedingung FSL):

https://github.com/NationalSecurityAgency/qgis-shapetools-plugin/issues/9

Schritt 2 QGIS ist nicht gut genug bekannt, aber was ich mit Sektoren in Arcgis (für Zelltürme und Tornadosirenen) getan habe, sind Polygone, die deren Abdeckung widerspiegeln. Bestimmen Sie den Radius, der eine bestimmte Leistung widerspiegeln soll, und den Winkel, den Sie für den Sweep verwenden möchten. Zeichnen Sie eine Linie von der Mitte in einem Winkel von Azimut - (Sweep / 2) für Länge = Radius. Zeichnen Sie als Nächstes eine Tangentialkurve von diesem Punkt aus mit dem gewünschten Schwenkwinkel und Azimut und kehren Sie dann zu Ihrem Mittelpunkt zurück. Und das gibt Ihnen den Polygonsektor.

Schritt 3 Hier ist es etwas komplizierter. Angenommen, Sie haben einen Radius zum Definieren von "In der Nähe", dann puffern Sie eine Auswahl um Ihren Turmpunkt mit diesem Radius (wenn Sie möchten, dass Sektoren einander gegenüberliegen, verwenden Sie anstelle eines Puffers ein Sektorpolygon mit Ihrem Auswahlradius, der wie in konstruiert ist Schritt 2). Durchlaufen Sie die ausgewählten Türme. Verwenden Sie für jeden Turm einen Arkustangens, um die Peilung zu bestimmen. z.B

bearing = arctan((y1-y0)/(x1-x0)

Dabei ist x0, y0 die Position Ihres ursprünglichen Turms und x1, y1 die Position eines ausgewählten Turms. Sobald Sie die Peilung haben, vergleichen Sie diese mit dem Azimut der Sektoren auf dem anderen Turm. Drehen Sie zuerst das Lager in die entgegengesetzte Richtung. ZB wenn der Winkel kleiner als 180 ist, addieren Sie 180. Wenn er größer als 180 ist, subtrahieren Sie 180. Wenn die Peilung zwischen den Sweep-Werten für den Sektor auf dem ausgewählten Turm liegt, haben Sie eine Übereinstimmung.

Wenn Sie beispielsweise 225 (genau nach Südwesten) lagern, beträgt die umgedrehte Peilung 45 (genau nach Nordwesten). Angenommen, Sie haben Sektoren mit einer Ausrichtung von 60, 180 und 300 und einem Schwenkwinkel von 120 Grad. Der erste Sektor deckt 0 bis 120, der zweite 120 bis 240 und der dritte 240 bis 0 ab. Nur der erste Sektor hat das umgedrehte Lager 45 in sich, das ist also der Sektor, der Ihrem Sektor zugewandt ist.