Datensatz zur Pfaddämpfung aus Feldmessungen bei 3,5 GHz für die fünfte Mobilfunkgeneration in Innenräumen

Warum Ihr Telefonsignal in Innenräumen nachlässt

Wenn Ihnen auf dem Flur, im Klassenraum oder in der Bibliothek die Balken am Telefon verschwinden, stoßen Sie auf ein leises, aber entscheidendes Problem: Funk­signale schwächen sich bei der Ausbreitung ab. Diese Abschwächung, auch Signalverlust genannt, bestimmt, wie schnell und zuverlässig Ihre drahtlose Verbindung ist. Da unsere Wohnungen, Büros und Campusbereiche zunehmend mit 5G-Geräten und vernetzten Sensoren gefüllt werden, benötigen Ingenieure belastbare Zahlen dazu, wie Wände, Türen und Raumaufteilungen die Signalstärke beeinflussen. Diese Arbeit liefert genau das: sorgfältig gemessene Daten, die zeigen, wie sich ein für 5G relevantes Signal in realen Gebäuden verhält.

Signalstärke in realen Gebäuden messen

Die Autorinnen und Autoren konzentrierten sich auf eine Frequenz von 3,5 Gigahertz, einen der wichtigsten „Sweet Spots“ für 5G-Netze in Innenräumen, da sie Geschwindigkeit und Abdeckung ausgleicht. Statt nur mit Computersimulationen oder kleinen Experimenten zu arbeiten, führten sie umfangreiche Messkampagnen in drei alltäglichen Innenräumen eines Forschungszentrums in Mexiko-Stadt durch: einem langen Korridor mit Büros und Laboren, einem kompakten Studentenbau mit Lernräumen und einem modernen Bibliotheksgeschoss mit Regalen und Arbeitsbereichen. Alle drei Orte enthalten vertraute Hindernisse wie Backsteinwände, Glasfronten, Gipskartontrennwände, Holztüren, Metallstützen und sogar einen Fahrstuhlschacht.

In jedem Gebäude platzierten die Forschenden einen Sender, der kontinuierlich ein 3,5-GHz-Signal mit festgelegter Sendeleistung abstrahlte. Anschließend gingen sie mit einem Empfänger ein sorgfältig geplantes Raster von Punkten auf dem Fußboden ab, die ungefähr einen Meter voneinander entfernt lagen. An jedem Punkt nutzten sie Präzisionsmessgeräte und angepasste Antennen, um die Signalstärke zu protokollieren. Diese Messungen wiederholten sie in zwei Konfigurationen: einmal mit Sender- und Empfängerantennen auf gleicher Höhe und einmal mit unterschiedlichen Höhen, um verschiedene praxisnahe Installationen wie deckenmontierte Zugangspunkte und Handgeräte nachzubilden.

Rohdaten in nutzbare Informationen verwandeln

Jeder Punkt des Rasters wurde vollständig beschrieben: seine Entfernung zum Sender, wie viele Backstein-, Glas-, Holz- oder Gipskartonwände sich direkt im Pfad befanden, ob Säulen oder ein Fahrstuhl im Weg lagen, und der gemessene Signalpegel. Wo eine Messung nicht möglich war – etwa weil ein Regal oder schweres Mobiliar die Stelle belegte – markierte das Team diese Fälle und schloss sie später aus. Nach dem Mittelwertbilden mehrerer schneller Stichproben an jedem Punkt zur Reduktion zufälliger Schwankungen wandelten sie die empfangene Leistung in „Pfadverlust“ um, also in die gesamte Signalreduktion zwischen Sender und Empfänger. So entstanden sechs vollständige Datensätze zur Signalstärke und sechs korrespondierende Datensätze zum Pfadverlust über die drei Gebäude und die zwei Antennenaufbauten hinweg.

Prüfung der Datenqualität

Da diese Messungen von anderen Forschenden und Ingenieuren wiederverwendet werden sollen, legten die Autorinnen und Autoren großen Wert auf die Qualitätssicherung. Sie überprüften, ob Entfernungen und Hinderniszählungen physikalisch sinnvoll sind, entfernten unmögliche oder fehlende Einträge und sorgten dafür, dass keine doppelten Datensätze vorhanden waren. Um die Zusammenhänge zwischen den verschiedenen Faktoren zu untersuchen, verwendeten sie die Spearman-Korrelation, eine statistische Methode, die sowohl lineare als auch sanft gekrümmte Beziehungen erfassen kann. Wie zu erwarten war, nahm der Signalverlust mit der Distanz zu, und zusätzliche Wände verschiedener Materialien verschlechterten ihn tendenziell. Die Plots zeigten außerdem eine gesunde Streuung der Werte statt künstlicher Muster, was darauf hindeutet, dass die Messungen die Vielfalt realer Innenraumbedingungen erfassen.

Was andere mit diesen Messungen anfangen können

Die abschließenden Datensätze werden offen als einfache tabellenähnliche Dateien bereitgestellt, wobei jede Zeile einen Messpunkt beschreibt und jede Spalte ein Merkmal wie Entfernung, Anzahl der Wände je Typ sowie den resultierenden Signalpegel oder Verlust liefert. Mit diesen Informationen können Netzwerkplaner Formeln für die Vorhersage von Innenraumabdeckung testen und verfeinern, das Verhalten bei 3,5 GHz mit anderen Frequenzen vergleichen oder die platzsparendere Aufstellung von Basisstationen und Routern planen. Datenwissenschaftler können zudem Machine‑Learning‑Methoden anwenden, um neue Vorhersagemodelle zu entwickeln, ohne eigene zeitaufwändige Feldkampagnen durchführen zu müssen.

Wie das Ihre künftigen Verbindungen verbessert

Alltäglich ausgedrückt geht es in dieser Arbeit darum, dafür zu sorgen, dass Ihr Telefon, Laptop oder Smart‑Sensor auch tief im Inneren eines Gebäudes eine starke Verbindung behält. Indem die Autorinnen und Autoren kartieren, wie ein 3,5-GHz-Signal in unterschiedlichen Raumaufteilungen und durch verschiedene Materialien abschwächt, liefern sie einen „Ground Truth“-Datensatz, auf dem andere aufbauen können. Ihre Messungen bestätigen, dass der Signalverlust mit der Entfernung und mit jedem zusätzlichen Wall oder Hindernis stetig zunimmt – nun aber quantifiziert und detailliert für realistische Innenraumszenarien. Wenn Ingenieure diese öffentlichen Datensätze zur Feinabstimmung ihrer Modelle und Entwürfe nutzen, sollte das zu zuverlässigerem 5G‑Service in Innenräumen heute führen und die Planung für künftige 6G‑Netze sowie das wachsende Internet der Dinge verbessern.

Zitation: Perdomo-Reyes, P., Galvan-Tejada, G.M. & Meneses-Viveros, A. Path Loss Dataset from Field Measurements at 3.5 GHz for the Fifth Generation of Wireless Communications in Indoor Environments. Sci Data 13, 521 (2026). https://doi.org/10.1038/s41597-026-06650-4

Schlüsselwörter: 5G-Innenraumabdeckung, Funk-Pfadverlust, 3,5-GHz-Messungen, Funkausbreitungsdaten, kabellose Innenraumnetzwerke