မီလီမီတာ လှိုင်းများ၏ ပျံ့နှံ့မှု ဂုဏ်သတ္တိများနှင့် ဆက်သွယ်ရေးတွင် သက်ရောက်မှုများ

မီလီမီတာလှိုင်းဆက်သွယ်ရေး၏ ပျံ့နှံ့မှု အခြေခံများ

မီလီမီတာဝေ့ (mmWave) ကို 30-300 GHz ဘန်းဒ်များတွင် အသုံးပြုခြင်းသည် ဒေတာနှုန်းအများကြီးလိုအပ်သော 5G စနစ်များအတွက် အဓိက အားဖြစ်စေသည့်အင်းဂျင်ဖြစ်သည်။ ကျယ်ပြန့်သော ခန်းလှိုင်းများကို (~1 GHz) အသုံးပြုခြင်းဖြင့် အက်ပ်ပလီကေးရှင်းများ၏ လျင်မြန်သော လိုအပ်ချက်များကို ဖြည့်ဆည်းပေးနိုင်သော မီလီယံ ဘစ်(ဂစ်)များကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်သည်။ ဥပမာ- စိတ်ကူးယဉ် အမြင်နှင့် ကားများကို အလိုအလျောက် မောင်းနှင်ခြင်းတို့ဖြစ်သည်။ 2023 ခုနှစ်တွင် Nature မှ ထုတ်ဝေသော အစီရင်ခံစာတွင် ဦးတည်သော အန်တီနာများကို အသုံးပြု၍ 1 km အကွာအဝေးတွင် mmWave သည် 10 Gbps အထိ ရှိသော်လည်း မိုက်ခရိုဝေ့ဖ်များ၏ ပုံမှန် ကြိမ်နှုန်းများတွင် ပျံ့နှံ့မှု ဂုဏ်သတ္တိများမှာ အတော်လေးကွာပြားခြားနားသည်။

အခမဲ့ ဧရာမှာ မိုက်ခရိုဝိတ်လှိုင်းလမ်းကြောင်းဆုံးရှုံးမှုသည် မိုက်ခရိုဝိတ်လှိုင်း၏ နှုန်းထပ်ကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေပြီး sub-6 GHz ဘန်းဒ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက 20–30 dB ပိုမိုဆုံးရှုံးမှုရှိပါသည်။ ပြင်ပတွင် ပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာ ပြဿနာများက ဤပြဿနာများကို ပိုမိုဆိုးရွားစေပါသည်—မိုးရွာချိန်တွင် 60 GHz တွင် 5-15 dB/km အား လျော့နည်းစေပြီး ကွန်ကရစ်ကဲ့သို့သော အဆောက်အဦးပြုလုပ်ရာတွင် 40-60 dB ထိ ဆုံးရှုံးမှုဖြစ်စေပါသည်။ သစ်ပင်များကြောင့် ဆုံးရှုံးမှုမှာ 10-20 dB ဖြစ်ပြီး တစ်နေရာတည်းတွင် အတူတူအာမခံရရှိစေရန် အင်ဂျင်နီယာပညာဖြင့် ဖြေရှင်းနိုင်ပါသည်။

ဖေ့စ် အက်ရေး (phased array) အင်တီနာများနှင့်အတူ ထုတ်လွှင့်ခြင်း ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန် လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် ဦးတည်ထားသော ထုတ်လွှင့်ရေဒီယိုလမ်းကြောင်းများ တည်ဆောက်ခြင်းဖြင့် ပျံ့နှံ့မှုဆိုင်ရာ ကန့်သတ်ချက်များကို ကျော်လွှားနိုင်ပါသည်။ ဤသို့ဦးတည်ထားသော ဘီများသည် ကြိမ်နှုန်းကို နေရာအလိုက် ထပ်မံအသုံးပြုနိုင်စေပြီး ဟန့်တားမှုများကို လျော့နည်းစေပါသည်။ မြို့နယ်များတွင် အသုံးပြုမှုများပြားသော နေရာများတွင် ဤအကျိုးကျေးဇူးမှာ အထူးအရေးပါပါသည်။ နောင်တွင် ထုတ်လုပ်ထားသော အဆောက်အဦများတွင် orthogonal multicarrier modulation (OMM) နှင့် massive MIMO တို့၏ အမျိုးအစားနှစ်မျိုးစလုံးကို အသုံးပြုပါသည်။ mmWave ဘန်းများ၏ ကြိမ်နှုန်းအသုံးပြုမှုနှင့် မိုက်ခရိုဝေ့ဖ်စနစ်များ၏ စွမ်းရည်ကို အသုံးချ၍ အများဆုံး အချက်အလက်ပို့ဆောင်နိုင်မှုကို ရရှိနိုင်ပါသည်။

မီလီမီတာဝေ့ဖ်ဆက်သွယ်ရေး အချက်အလက်များအပေါ် သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်၏သက်ရောက်မှု

မီလီမီတာဝေ့ဖ် (mmWave) ဆက်သွယ်ရေးစနစ်များသည် လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှုများတွင် အသီးသီးကွဲပြားသော သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုများကို ရင်ဆိုင်နေရပြီး အချက်အလက်များ၏ တည်ငြိမ်မှုကို အကြီးအကျယ်ထိခိုက်စေပါသည်။

ရာသီဥတုကြောင့် အချက်အလက်များ အားနည်းခြင်း ဖြစ်စဉ်များ

မီးလုံးတစ်လုံးသည် 60 GHz မျှော်လင့်ကြေးတွင် ဒီဂရီ 20 dB/km အထိ လျော့နည်းစေပြီး နှင်းများနှင့် မှိုင်များသည် ဖောက်ထွက်မှုများကို ဖြစ်စေသည့် အပိုဆောင်း ပြောပြီး အဆင့်များကို ဖျက်ဆီးသည်။ ဤရာသီ ဖြစ်ရပ်များသည် မီတာလှိုင်းများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက mmWave ချိတ်ဆက်မှုများကို ပိုမိုထိခိုက်စေသည်။

အပင်များနှင့် အဆောက်အဦများကို ဖြတ်ကျော်သော ဆုံးရှုံးမှု သက်ရောက်မှုများ

ကွင်းဆွဲတိုင်းတာမှုများအရ သစ်ပင်တစ်ပင်သည် mmWave လှိုင်းများကို ဒီဂရီ 35 dB လျော့နည်းစေပြီး သစ်ရွက်များသည် လက်ခံရရှိသော အခြေအနေကို ၉၈% အထိ တားဆီးသည်။ နှစ်ရောင်ခြယ်ထားသော မီးသ glass ကဲ့သို့သော အဆောက်အဦ ပစ္စည်းများသည် 28 GHz တွင် ဒီဂရီ 40 အထိ လျော့နည်းသွားသည်။

မိုးရွာခြင်းနှင့် လေထုက စုပ်ယူမှု စိန်ခေါ်မှုများ

အောက်စီဂျင်စုပ်ယူမှုသည် GHz 60 တွင် ထိပ်ဆုံးရောက်ရှိပြီး ဓာတ်ထုထဲတွင် dB/km 15 ဆုံးရှုံးမှုဖြစ်စေပြီး ဆိုးရွားသောအခြေအနေများတွင် မုန်တိုင်းကြောင့် dB/km 30 ကျော်လွန်သော ဆုံးရှုံးမှုများကိုဖြစ်စေသည်။ ဤသက်ရောက်မှုများသည် လက်တွေ့အသုံးချနိုင်သော အကွာအဝေးများကိုလျော့နည်းစေပြီး အကြံပြုထားသော fade margin တွက်ချက်မှုများနှင့် ဒိုင်နမစ်ပါဝါပြင်ဆင်မှုပရိုတိုကောល်များကိုလိုအပ်စေသည်။

မီလီမီတာလှိုင်းဆက်သွယ်ရေးတွင် လမ်းကြောင်းဆုံးရှုံးမှုမော်ဒယ်လ်များ

လွတ်လပ်သောနေရာ နှင့် မြို့ပြပတ်လည်မျှော်လင့်မော်ဒယ်လ်များ

ပတ်ဝန်းကျင်အလိုက် millimeter wave (mmWave) ပျံ့နှံ့မှုသည် ထူးခြားသောဂုဏ်သတ္တိများရှိပါသည်။ Free-space path loss (FSPL) ကို ဆက်သွယ်ရေးအကွာအဝေး၏ နှစ်ထပ်ကိန်း၏ ပြောင်းပြန်ဖြင့် \(\frac{1}{R^2}\) ဟု ဖော်ပြနိုင်ပါသည်။ သို့ရာတွင်၊ မြို့နယ်များတွင် ချိတ်ဆက်မှုသည် ပို၍ရှုပ်ထွေးသော ဓာတ်တို့ကို ဖြစ်ပေါ်စေပြီး path loss exponents မှာ 2.5–4.5 (LOS) နှင့် 4.7–9.2 (non-LOS) အကွာအဝေးတွင်ရှိပါသည်။ 28 GHz တွင် အပင်ထုတ်ဆုံးရှုံးမှုမှာ 6–8 dB/m ဖြစ်ပြီး ကွန်ကရစ်နံရံများသည် 40–60 dB ဆုံးရှုံးမှုဖြစ်စေပါသည်။ mmWave အကွာအဝေးသည် beamforming မရှိဘဲ 150–200 မီတာအထိ နည်းပါးသွားပါမည်။ အဘယ်ကြောင့်နည်းဟူ၍မူလကျယ်ပြန့်သောအကွာအဝေးမှာ 1–2 km ဖြစ်ပါသည်။ အက်ဒေပ်တီဗ် အင်တင်နာ အချို့သည် တစ်ကြိမ်တွင် တစ်ခုသော လမ်းကြောင်းသို့ စွမ်းအင်ကို ညွှန်ကြားခြင်းဖြင့် ဆုံးရှုံးမှုကို တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း ပြန်လည်ရရှိနိုင်သော်လည်း လက်တွေ့အသုံးချမှုအကွာအဝေးများကို ဆုံးဖြတ်သည့်အခါတွင် အတားအဆီးများ၏ သိပ်သည်းမှုကို အဓိကထားပါသည်။

မျဉ်းအားဖြင့် မူတည်သော ပျောက်ကွယ်မှုဂုဏ်သတ္တိများ

မီလီမတ်အလိုင်း (mmWave) စနစ်များတွင် 24 GHz (ရေအငွေ့ကြောင့်) နှင့် 60 GHz (အောက်ဆီဂျင်ကြောင့်) တွင် ဖိအားများသည် 0.2–15 dB/km ဆုံးရှုံးမှုကို ထပ်တိုးပေးသည်။ ပုံမှန်မိုးရွာသောအခါတွင် 30–40 GHz ကြားတွင် မိုးကြောင့်ဆုံးရှုံးမှုသည် 2–8 dB/km ဖြစ်သည်။ 73 GHz အချက်များသည် FSPL ညီမျှခြင်းများတွင် \(f^2\) များကြောင့် 24 GHz နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက အကွာအဝေးတူတူတွင် 1.8× ပိုမိုသော အခမဲ့နေရာဆုံးရှုံးမှုကို ခံစားရသည်။ ဤအချက်သည် အရေးကြီးသော ကုန်သွယ်မှုတစ်ရပ်ကို ဖြစ်ပေါ်စေသည် - ပိုမြင့်မားသော ဖရီကွင်စီများသည် ပိုကျယ်သော ဘန်ဒ်အကျယ် (2 GHz ချန်နယ်များ) ကို ခွင့်ပြုသော်လည်း 100 GHz အောက်ရှိ အကွာအဝေးများထက် 4 ဆပိုမိုသ dense ဖြစ်သော ဘေ့စ်စတေးရှင်များကို လိုအပ်သည်။ ယနေ့ခေတ်တွင် အဆင့်မြင့်ပစ္စည်းများကြောင့် ဤကန့်သတ်ချက်များကို လျော့ပေါ့စေသည်။ ဥပမာ- E-band မှိုကြိုးများတွင် 5G backhaul links တွင် 90\% ထိရောက်သော ဘန်ဒ်များကို ခွင့်ပြုသော metasurface antennas နှင့် low-loss dielectrics

ယုံကြည်စွာဆက်သွယ်ရေးအတွက် မျက်စိနှင့်မျက်စိဆက်သွယ်မှုလိုအပ်ချက်

မီလီမီတာဝေ့ (mmW) ဆက်သွယ်ရေးစနစ်များတွင် အမြင့်မားဆုံး ကြိမ်နှုန်း (24–100 GHz) ဖြင့် လည်ပတ်မှုကြောင့် ထုတ်လွှင့်သူများနှင့် လက်ခံသူများကြား တိကျသော ညီမျှမှု လိုအပ်ပါသည်။ နိမ့်ကျော်ကြိမ်နှုန်း အချက်ပြများသည် အတားအဆီးများကို ဖြတ်၍ ပျံ့နှံ့နိုင်သော်လည်း mmWave မှ စွမ်းအင်၏ 60-90% သည် အတားအဆီးများကြောင့် စုပ်ယူခံရပါသည် (ITU 2023)။ ထိုကန့်သတ်ချက်ကြောင့် အတားအဆီးကင်းသော LOS သည် 5G/6G အခြေအနေများတွင် မာလ်တီဂစ်ဘစ် အမြန်နှုန်းကို ရရှိရန် မရှိမဖြစ် လိုအပ်သော အခြေအနေ ဖြစ်ပါသည်။

လူသားလှုပ်ရှားမှုများနှင့် တည်ဆောက်ပုံများမှ တားစီးမှုများ

မြို့နယ်များတွင် LOS ကို တားစီးသော အဓိက အချက် သုံးချက်ကို မိတ်ဆက်ပေးပါသည်-

• စေတီယွန်း အတားအဆီးများ ကွန်ကရစ်နှောင့်များသည် mmWave အချက်ပြများကို 40–60 dB လျော့နည်းစေပြီး ဂလက်စ်သည် အချက်ပြမှုကို 15–25 dB လျော့နည်းစေပါသည်
• ရွေ့လျားနေသော အတားအဆီးများ လမ်းလျှောက်သူတစ်ဦးက 20–35 dB အချက်ပြမှု ဆုံးရှုံးမှုကို ဖြစ်စေပြီး ယာဉ်များ သွားလာမှုကြောင့် 0.8–3.2 စက္ကန့်ကြာ ပြတ်တောက်မှုများ ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်
• ပတ်ဝန်းကျင် အပြောင်းအလဲများ ရာသီဥတုအလိုက် အပင်များ ပြောင်းလဲမှုကြောင့် အပင်များကြောင့် စွမ်းအင် လျော့နည်းမှုကို 12–18 dB ပြောင်းလဲစေပါသည်

ဒီအကျိုးသက်ရောက်မှုများသည် မြို့နယ်များတွင် ပို၍ဆိုးရွားလာပြီး beamforming စွက်ဖက်မှုမရှိပါက LOS ရရှိနိုင်မှုသည် 54–72% အထိကျဆင်းသွားပါသည်။

NLOS အခြေအနေများအတွက် Beamforming ဖြေရှင်းချက်များ

Phased array အန္တင်နာများသည် အတားအဆီးများကို ကျော်လွှားရန် EIRP (Equivalent Isotropically Radiated Power) beamsteering ကို 27 dBm တွင် ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ခေတ်မှီစနစ်များသည် အောက်ပါအတိုင်း ပြုလုပ်နိုင်ပါသည်-

• 1.2° ဘီမ်အကျယ်တိကျမှုအတွက် 1024-element အန္တင်နာ အုပ်စုများ
• AI-driven RF path prediction ကို အသုံးပြု၍ ဘီမ်ပြန်လည်ညှိနှိုင်းမှုကို 3ms အောက်တွင်ပြုလုပ်ခြင်း
• နံရံများမှ အလင်းပြန်ခြင်းကနေ NLOS ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို 78% အထိရရှိခြင်း

UAV ဆက်သွယ်ရေး facilities နှင့်ပတ်သက်သော 2024 လေ့လာမှုတစ်ခုအရ adaptive beamforming သည် fixed-sector antennas နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက မြို့တွင်းဆက်သွယ်ရေးပြတ်တောက်မှု ဖြစ်နိုင်ခြေကို 63% လျော့နည်းစေကြောင်း ပြသပေးပါသည်။ ဤနည်းလမ်းသည် lidar mapping ကို စွမ်းဆောင်ရည်အရ ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် dynamic spectrum sharing ကို ပေါင်းစပ်၍ blockage events အတွင်း QoS ကို ထိန်းသိမ်းထားပေးပါသည်။

MmWave ဆက်သွယ်ရေးအတွက် Channel Modeling နည်းလမ်းများ

3D အာကာသ ပျံ့နှံ့မှု စနစ်များ

မီလီမီတာ လှိုင်း (mmWave) ဆက်သွယ်ရေးစနစ်များအတွက် အဆင့်မြင့် 3D အာကာသမော်ဒယ်များသည် မြို့ပတ်ဝန်းကျင်များနှင့် အမှန်တကယ် တုံ့ပြန်မှုများကို နားလျော်စွာ နားလည်သဘောပေါက်စေရန် အရေးကြီးပါသည်။ အခြေခံ 2D မော်ဒယ်များနှင့်မတူဘဲ LOS ဖြစ်နိုင်ခြေကို စမ်းသပ်ရန် စွမ်းဆောင်ရည်များကို အသုံးပြုပါသည်။ ဥပမာ- ဆောက်လုပ်မှုအရွယ်အစားများနှင့် အချိန်ပြောင်းနေသောအတားအဆီးများကို Saleh-Valenzuela မော်ဒယ်ကို အသုံးပြု၍ စမ်းသပ်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် မော်ဒယ်များသည် တည်ဆဲအဆောက်အဦများ၏ ပုံစံအလိုက် ၁၂-၁၈ dB အတွင်း ကွဲပြားသော ဒစ်ဖရက်ရှင်းဆုံးရှုံးမှုကို ခန့်မှန်းနိုင်ပါသည်။

များပြားသောလမ်းကြောင်းများကြောင့် ဖျက်စီးမှုနှင့် ပြန်လည်ထွက်ပေါ်မှု အခြေအနေများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း

MmWave ၏ တိုတောင်းသောလှိုင်းအလျားများကြောင့် များပြားသောလမ်းကြောင်းများကို ဖြစ်ပေါ်စေပြီး sub-6 GHz အချက်အလက်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ၆-၉ dB အထိ ကျဆင်းမှုများကို ခံစားရပါသည်။ အတွင်းပိုင်းလေ့လာမှုများအရ ၂၀-၃၀% သာ ပြန်လည်ဖြန့်ကျက်သောစွမ်းအင်များကို အသုံးဝင်သော များပြားသောလမ်းကြောင်းများအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲနိုင်ပါသည်။ ထို့ကြောင့် စွမ်းဆောင်ရည်များကို ပြန်လည်ပြင်ဆင်ရန်လိုအပ်ပါသည်။

စက်မှုလုပ်ငန်းတွင် တိုက်ဆိုင်မှု- အကျယ်ပြန့်ဆုံးနှုန်းနှင့် ကန့်သတ်ထားသော အကွာအဝေး အကျိုးဆက်များ

MmWave ဘက်စ်များသည် 400-800 MHz ချန်နယ် ပိုက်ဆံကျယ်ကို ပေးစွမ်းနိုင်သော်လည်း 28 GHz တွင် ၎င်း၏ အခမဲ့နေရာ လမ်းကြောင်းဆုံးရှုံးမှုမှာ 3 GHz တွင် 29 dB ပိုများပါသည်။ ဂီဂါဘစ် သြင်းအားကို ထိန်းသိမ်းရန် မြို့ပတ်ဝန်းကျင်များတွင် မီးကြိမ်အခြေပြုစနစ်များထက် 4× ပိုမိုသိုထုပ်ထားသော ဆဲလ်အရွယ်အစားငယ်များကို 150-200 မီတာ အကွာအဝေးတွင် တပ်ဆင်ရန် ကွန်ရက်များအား တွန်းအားပေးပါသည်။

မြို့ပြတွင် အကောင်အထည်ဖော်ထားသည့် နမူနာလေ့လာမှု

26 GHz မှိုင်းနှုန်းကို အသုံးပြုသည့် စပိန်နိုင်ငံမာဒရစ်မြို့ရှိ trial တွင် beamforming နှင့် real-time blockage prediction တို့ကို ပေါင်းစပ်၍ များပြားသော ဘူတာများတွင် ယုံကြည်စွာ ဆက်သွယ်မှု reliability ကို 94% အထိ ရရှိခဲ့ပါသည်။ သို့ရာတွင် pedestrian movement ကြောင့် RSS fluctuation သည် 3-5 dB အထိရှိခဲ့ပါသည်။ ထို့ကြောင့် မြို့ပြနယ်များတွင် AI-driven channel adaptation လိုအပ်နေပါသည်။

ရာဇဝတ် အခြေခံစခန်း ဆက်သွယ်ရေးကွန်ရက်များအတွက် စီမံခန့်ခွဲမှု

Signal Interference ကိုလျော့နည်းစေရန် နေရာရွေးချယ်ခြင်း

မီလီမီတာ စမ်းသပ်ရေးကွန်ယက်များတွင် အခြေစိုက်စခန်းများကို အကောင်းဆုံးနေရာချထားခြင်းဖြင့် အနှောင့်အယှက်ဖြစ်မှုကို နည်းပါးစေပါသည်။ အတားအဆီးများကြောင့် အချက်ပြမှုများ အလွန်မြန်စွာ ကျဆင်းသွားပါသည်။ မြို့ပတ်ဝန်းကျင်တွင် တပ်ဆင်မှုများကို အကောင်းဆုံးနေရာချထားခြင်းသည် ပတ်ဝန်းကျင်မှ အချက်ပြမှုကို တားစီးခြင်းနှင့် အချက်ပြမှုများ တိုက်ဆိုင်းခြင်းတို့ကို ဖြေရှင်းရန် လိုအပ်ပါသည်။ ရှုပ်ထွေးသော ပျံ့နှံ့မှု မော်ဒယ်လ်လုပ်ခြင်းဖြင့် စနစ်အစီအစဉ်ချသူများသည် ကျော်လွန်သော ချန်နယ်အနှောင့်အယှက်ကို လျော့နည်းစေပြီး ကွတ်ကျော်နှုန်းကို အများဆုံးဖြစ်စေရန် နေရာများကို တိကျစွာ ဖော်ထုတ်နိုင်ပါသည်။ နေရာအတွက် ကုန်းပြင်မျက်နှာသွင်ပြင်ကို သိရှိခြင်းဖြင့် နေရာများကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် ပုံမှန်အားဖြင့် အကွာအဝေးကို နှိုင်းယှဉ်ပြီး အသေးစားဧရိယာများကို ၄၅% လျော့နည်းစေပြီး ပျမ်းမျှအချင်းကို ၂၄% လျော့နည်းစေနိုင်ပါသည်။ အဓိက အချက်များမှာ အဆောက်အဦးသို့မဟုတ် အဆင့်များ၏ ပိုမိုများပြားမှု၊ အမြင့်ခြားနားချက်နှင့် အကူးအပြောင်းကို တားမြစ်ရန် လက်ရှိအခြေခံအဆောက်အဦးများကို မပြင်ဆင်ဘဲ အနှောင့်အယှက်ကို တားဆီးနိုင်ရန်ဖြစ်ပါသည်။

အနာဂတ် တိုးတက်မှုများ- RF-MmWave တွဲဖက် တည်ဆောက်ပုံများ

MmWave နည်းပညာကို sub-6 GHz ဘန်ဒ်များနှင့် စွဲဖော်ထားသည့် Dual-band တည်ဆောက်ပုံများကို အနာဂါတက် ကွန်ရက်များအတွက် လက်တွေ့ကျသော အရေအတွက်များအဖြစ် ဖော်ပြခဲ့ပါသည်။ ဤမျိုးစပ်တည်ဆောက်ပုံသည် mmWave massive MIMO ကို မြို့ပြများရှိ အများအပြားသော မြင့်မားသော အသုံးပြုမှုနှုန်းများအတွက် RF ကြိမ်နှုန်းများနှင့် ပေါင်းစပ်ပြီး မြို့ပြနှင့် ကျေးလှက်ဒေသများအတွက် ကျယ်ပြန့်သော ကွတ်ကာကွယ်မှုကို ပေးစွမ်းပါသည်။ ဉာဏ်ရည်စွမ်းသော ပိုင်းခြားမှုပရိုတိုကောល်များသည် အသုံးပြုသူများကို ဘန်ဒ်များအလိုက် လှုပ်ရှားမှုနှင့် ဝန်ဆောင်မှုများအရ စီမံပေးပါသည်။ mmWave ကွန်ရက်သာ အသုံးပြုထားသည့်နှုန်းနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ဤစနစ်သည် တပ်ဆင်မှုသိပ်သည်းမှုကို ၆၀% လျော့နည်းစေပြီး လက်ပြောင်းရွှေ့ပြောင်းမှုဖြစ်ပေါ်သည့်အခါ QoS ကို ထိန်းသိမ်းပေးပါသည်။ တောင်ပေါ်ဒေသများတွင် ဆက်တိုက်ချိတ်ဆက်မှုများ လိုအပ်သော စက်မှုလုပ်ငန်း IoT အသုံးပြုမှုများအတွက် ဤပေါင်းစပ်ထားသော ဖြေရှင်းချက်သည် ကောင်းမွန်သော အဖြေကို ပေးစွမ်းနိုင်ပါသည်။