📘 AI時代系列(4)：AI 驅動的電信網路規劃與設計 🌐
20/100 第二週：📌 無線接入網規劃
📌 第 2 章：無線接入網規劃（10 單元）總結
本章重點勾勒出 5G/6G 無線接入網路（RAN）設計與演進的核心框架。從基礎的 RAN 與 NR 架構，到頻譜分配與小區規劃，再到 MIMO、波束賦形、干擾管理等關鍵技術，完整展現了現代行動通訊如何兼顧「廣覆蓋、低延遲、高容量」。同時，也涵蓋了異質網路 HetNet、Wi-Fi 與蜂巢融合、以及 O-RAN 的開放式架構，顯示出未來網路正走向多層級、多廠商、跨技術的協同模式。最後，透過實地測試與 AI 自動化驗收，確保規劃能真正落地，提供穩定且高效的用戶體驗。
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🔑 總結重點
1🏗 RAN × NR：未來網路的骨幹與靈魂
RAN 是 5G 的神經系統，NR 為新空中介面，支撐高速率、低延遲、萬物互聯。
2📶 頻譜戰略：掌握「空氣中的黃金」
低頻廣覆蓋、中頻均衡、高頻毫米波極速傳輸，AI 讓頻譜動態分配更智慧。
3🗺 小區佈局：打造零死角的智慧網格
從 Macro 到 Femto，多層級小區互補，實現容量與覆蓋的完美平衡。
4📡 MIMO 革命：多天線開啟頻譜新紀元
多路並行 + 波束聚焦，讓容量翻倍、連線更穩、網速更快。
5🔦 波束賦形 × 干擾管理：光影之術的通訊藝術
訊號如手電筒般精準聚焦，AI 實現多用戶同頻而互不干擾的奇蹟。
6🏙 小基站 × HetNet：城市網路的微型革命
宏小區鋪主幹，小基站補熱點，形成靈活高效的異構網路。
7🌐 Wi-Fi × 蜂巢融合：無縫體驗的智慧通道
AI 智慧分流，室內 Wi-Fi 與戶外蜂巢協奏一曲零斷線交響。
8🔓 O-RAN：開放重構電信生態的革命力量
打破閉壟斷，拆分 RU/DU/CU，讓多供應商協作創新、降低成本。
9🧪 測試與驗收：讓理論化為真實品質
從規劃到商轉，AI 驅動自動化測試與持續監控，確保每一比特都值得信賴。
➡️ 核心觀念：無線接入網規劃是一個「設計 → 部署 → 優化 → 驗收」的完整循環，AI 技術讓它更智慧化、動態化。
📌 無線接入網規劃（RAN Planning）
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│ 1️⃣ RAN 與 NR 基礎 → 架構骨幹 + 新空中介面
│ └─ 支援 eMBB / URLLC / mMTC
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│ 2️⃣ 頻譜分配與規劃 → 最珍貴資源
│ ├─ 低頻：廣覆蓋
│ ├─ 中頻：主流平衡
│ ├─ 高頻：毫米波，高速率熱點
│ └─ AI：動態調度，提高利用率
│
│ 3️⃣ 小區設計 → 多層級架構
│ ├─ Macro / Micro / Pico / Femto
│ └─ 組合避免死角，兼顧容量
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│ 4️⃣ MIMO 與 Massive MIMO
│ ├─ 多天線並行 → 頻譜效率↑
│ └─ 波束集中 → 可靠性↑，干擾↓
│
│ 5️⃣ 波束賦形與干擾管理
│ └─ 精準聚焦，SINR 提升，多用戶同頻共存
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│ 6️⃣ HetNet（異構網路）
│ ├─ 宏小區：廣域覆蓋
│ └─ 小基站：熱點補充，室內室外協同
│
│ 7️⃣ Wi-Fi + 蜂巢融合
│ └─ AI 智慧分流，室內外無縫體驗
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│ 8️⃣ O-RAN 開放架構
│ └─ 拆分 RU / DU / CU，多供應商合作，降成本
│
│ 9️⃣ 測試與驗收
│ ├─ 實地量測 RSRP / SINR / Throughput
│ └─ AI 自動化驗收與監控
│
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➡️ 核心觀念：規劃 → 部署 → 優化 → 驗收，AI 讓流程更智慧化與動態化
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🧩 選擇題測驗：AI 驅動的無線接入網規劃
1️⃣ RAN 與 NR 基礎
題目：
5G NR 能同時支援 eMBB、URLLC、mMTC 的關鍵原因是什麼？ A. 採用 AI 預測用戶需求 B. NR 擁有多樣化頻段與彈性架構設計 C. 所有頻段均採用相同的天線模式 D. 使用單一頻段簡化協定
✅ 正確答案： B
📘 解析：
NR（New Radio）具備多頻段、多制式雙工、低延遲與高容量設計，能依需求靈活調整傳輸參數，支援三大類應用場景。
2️⃣ 頻譜規劃
題目：
下列哪一項最適合用於「體育場館、演唱會等高容量熱點」？ A. 低頻（<1GHz） B. 中頻（1–6GHz） C. 高頻毫米波（>24GHz） D. 任何頻段都可
✅ 正確答案： C
📘 解析：
毫米波雖覆蓋範圍小，但能提供極高頻寬與速率，非常適合瞬間高流量環境。
3️⃣ 小區規劃與覆蓋設計
題目：
為什麼都市地區常需部署 Micro 或 Pico Cell？ A. 減少設備成本 B. 提高信號穿透力 C. 分擔宏小區容量、避免死角 D. 提升電池壽命
✅ 正確答案： C
📘 解析：
高樓密集導致訊號遮蔽，小區縮小可提升容量並補足覆蓋不足區域。
4️⃣ MIMO 與 Massive MIMO
題目：
Massive MIMO 相較於傳統 MIMO 的最大特點是？ A. 使用更少的天線 B. 天線數量大幅增加，可同時服務多用戶 C. 僅適用於低頻段 D. 不需波束控制
✅ 正確答案： B
📘 解析：
Massive MIMO 利用數十至上百天線組成陣列，可同時形成多條波束，提高容量與頻譜效率。
5️⃣ 波束賦形與干擾管理
題目：
波束賦形（Beamforming）能提升通訊品質的主因是什麼？ A. 增加傳輸功率 B. 擴大頻寬範圍 C. 將訊號能量集中指向特定用戶 D. 減少基地台數量
✅ 正確答案： C
📘 解析：
波束賦形透過天線相位控制集中能量，提升 SINR 並降低非目標方向干擾。
📝 測驗題（理解 + 應用）
1. RAN 與 NR
問題：為什麼 5G NR 能同時支援 eMBB、URLLC 與 mMTC？
答案：因為 NR 的設計高度彈性，涵蓋從低頻到高頻的廣頻譜，並提供多樣化的雙工模式（如 FDD、TDD），同時在協定層設計上支援超低延遲機制（URLLC）、大規模連接能力（mMTC）、以及高吞吐需求（eMBB）。再配合 Massive MIMO 與波束賦形等技術，NR 能靈活因應不同應用場景的需求。
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2. 頻譜規劃
問題：低頻、中頻與高頻（毫米波）的主要應用差異？
答案：低頻（<1GHz）具有傳輸距離遠、穿透力強的優勢，適合廣域覆蓋與農村地區。中頻（1–6GHz）兼顧速率與覆蓋，是 5G 的主流選擇，常用於都市和郊區。高頻毫米波（>24GHz）能提供極高頻寬與超高速率，適合體育場、車站、演唱會等高容量熱點，但覆蓋範圍有限，需要密集小基站部署。
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3. 小區設計
問題：在演唱會場館，為什麼僅靠宏小區無法滿足需求？
答案：宏小區雖然覆蓋範圍大，但單一小區的容量有限，當數萬名觀眾同時上網時，頻寬無法平均分配，會導致速度大幅下降甚至掉線。因此需要透過 Pico/Femto Cell 等小基站進行流量分流與容量補充，確保每位用戶都能維持基本體驗。
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4. MIMO
問題：MIMO 如何提升頻譜效率？
答案：MIMO（多輸入多輸出）透過多天線架構實現「空間多工」，在同一頻段內同時傳輸多條獨立資料流，讓單位頻寬能承載更多資料。這種方式相當於將有限的頻譜「重複利用」在空間維度中，大幅提升頻譜效率與資料傳輸速率。
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5. 波束賦形
問題：為什麼波束賦形能同時提升訊號品質與降低干擾？
答案：波束賦形（Beamforming）能控制多天線的相位與功率，將能量集中指向目標用戶，如同「定向聚光燈」。這樣不僅提升了目標用戶的 SINR（訊號雜訊比），還能抑制其他方向的干擾，使同頻多用戶能同時運作，達到容量與品質雙提升。
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6. HetNet
問題：都市與鄉村 HetNet 部署的最大差異？
答案：在都市中，人口密度高、流量集中，因此 HetNet 需要大量小基站（Micro、Pico、Femto）補充容量，並處理干擾與切換問題；而在鄉村，重點在於廣域覆蓋，通常以宏小區為主，小基站需求較少。這反映了 HetNet 在不同場景下的規劃策略會有很大差異。
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7. Wi-Fi + 蜂巢
問題：為什麼需要 Wi-Fi 與 5G 融合？
答案：Wi-Fi 在室內擁有低成本與高速率優勢，而 5G 則提供室外覆蓋、移動性與可靠性。透過融合，流量可在室內分流到 Wi-Fi，減輕蜂巢網路壓力，同時讓用戶在室內外之間移動時獲得無縫體驗。這對企業應用與智慧城市尤為重要。
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8. O-RAN
問題：O-RAN 拆分 RU/DU/CU 的好處？
答案：O-RAN 打破傳統單一供應商的綁定，將基地台拆分為 RU（無線單元）、DU（分佈單元）、CU（集中單元），並透過開放介面互通。這樣的好處是可以由不同廠商提供組件，降低成本，並支援雲端化、虛擬化與 AI 智慧管理，提升靈活度與創新性。
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9. 測試驗收
問題：為什麼不能只依靠模擬，而必須進行實地測試？
答案：模擬能提供理論規劃依據，但無法完全反映真實環境中的變數，如建築遮蔽、地形起伏、其他電磁干擾與人群分佈。實地測試才能收集真實的 RSRP、SINR、Throughput 等數據，並驗證切換與容量表現，確保網路能真正符合用戶需求。
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🔬 實務案例
1. 都市 CBD 覆蓋問題：
某電信商在市中心 CBD，宏小區已建置完成，但用戶仍抱怨「網路卡、速度慢」。
o 解決方案：新增 Micro/Pico Cell，並導入 Massive MIMO 波束管理。
o 結果：高峰時段流量分流，網速提升 70%。
2. 體育場館容量挑戰：
演唱會現場 5 萬人同時上網，單一宏基站無法支撐。
o 解決方案：臨時架設小基站（Pico Cell），並利用 Wi-Fi Offload。
o 結果：掉線率降低，觀眾可順利直播/分享。
3. O-RAN 減少建設成本：
新興電信商採用 O-RAN，RU 由供應商 A 提供，DU/CU 由供應商 B 提供，並在雲端虛擬化。
o 成本降低 30%，同時可靈活升級不同模組。
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🛠 動手實作：RAN 規劃模擬 —— 小區設計實驗
目標：透過模擬軟體（如 Atoll、NS-3、甚至簡易 Python 模擬），設計一個城市小區規劃，觀察覆蓋與干擾效果。
步驟：
1. 定義場景：
o 一個 2 公里 x 2 公里都市區域，建築物密集。
o 預計部署 3 個宏基站，半徑 1 公里。
2. 模擬覆蓋：
o 計算 RSRP，確認是否有死角。
o 如果有遮蔽區，增加 Micro/Pico Cell。
3. 加入容量需求：
o 模擬 5000 名用戶同時上網。
o 檢查 Throughput 與 SINR 是否符合需求。
4. 引入 AI 元素：
o 使用簡單演算法（如 K-means 或流量預測）模擬用戶熱點分佈。
o 自動決定小基站位置。
5. 輸出結果：
o 生成覆蓋圖與容量分布圖。
o 與設計目標比較（例如：90% 用戶 RSRP > -95 dBm，平均下載速率 > 50 Mbps）。
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✅ 收穫：透過這個實驗，你能直觀感受到 基地台數量、位置、天線技術與干擾管理 如何影響實際網路品質，這就是「規劃 → 驗證 → 優化」的循環。
