I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m pu t er   E ng ineering   ( I J E CE )   Vo l.   1 6 ,   No .   4 A u g u s t   20 2 6 ,   p p .   1 944 ~ 1 9 5 4   I SS N:  2088 - 8 7 0 8 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijece. v 1 6 i 4 . pp 1 9 4 4 - 1 9 5 4           1944       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij ec e. ia esco r e. co m   Perf o rma nce   a na ly sis  of 5G  N R ne t wo rk plann ing  at  2 3 0 0  MHz  in Indo nesia A  c o mpa ra tive study  of Lo S and  NLo S   s cena rio s       P utr i R a hm a wa t i 1 ,   L ia   H a f iz a 1 ,   M uh a m m a d Ada m   Nug r a ha 2 ,   Sy if a   M a lia h Ra chm a wa t i 3   1 Te l e c o mm u n i c a t i o n   En g i n e e r i n g   S t u d y   P r o g r a m,   S c h o o l   o f   El e c t r i c a l   E n g i n e e r i n g ,   Te l k o m   U n i v e r si t y ,   W e s t   J a k a r t a ,   Ja k a r t a ,   I n d o n e si a   2 D i g i t a l   S t r a t e g y ,   P l a n n i n g ,   a n d   A r c h i t e c t u r e   D i v i s i o n ,   P E R U R I ,   Ja k a r t a ,   I n d o n e s i a   3 D e p a r t me n t   o f   I C o n v e r g e n c e   E n g i n e e r i n g ,   K u m o h   N a t i o n a l   I n st i t u t e   o f   Te c h n o l o g y ,   G u mi ,   S o u t h   K o r e a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J an   6 ,   2 0 2 6   R ev is ed   Ma y   1 0 ,   2 0 2 6   Acc ep ted   J u l 2 2 ,   2 0 2 6       Th is  st u d y   p re se n ts  a   sy ste m a ti c   c o m p a ra ti v e   a n a ly sis   o f   5 G   n e r a d io   (NR)   n e two rk   p lan n i n g   a t   2 3 0 0   M Hz   fo Ba n d u n g   Cit y ,   In d o n e sia ,   e v a lu a ti n g   li n e - of - si g h ( Lo S )   a n d   n o n - li n e - of - sig h (NLo S p r o p a g a ti o n   sc e n a rio to   d e term in e   in fra stru c tu re   re q u ire m e n ts  a n d   p e rf o rm a n c e   c h a ra c teristics   fo r   u rb a n   d e p lo y m e n t.   E m p l o y i n g   t h e   3 G P P   T R   3 8 . 9 0 1   U r b a n   M a c r o   p ro p a g a t i o n   m o d e l ,   l i n k - b u d g e t   a n a l y s i s ,   a n d   A t o l l - b a se d   s i m u la t i o n   f o r   a   1 6 7 . 3 1   k m ²   u r b a n   a r e a ,   t h e   s t u d y   e v a l u a t e s   c o v e r a g e   p e r f o rm a n c e   u n d e r   p r o j e c t e d   2 0 2 5   d e p l o y m e n t   c o n d i t i o n s .   T h e   r e s u l t s   r e v e a l   s i g n i f i c a n t   d i f f e re n c e s   b e t w e e n   p r o p a g a t i o n   s c e n a r i o s .   L o S   c o n d i t i o n s   r e q u i r e   4 5   g N o d e B s   f o r   u p l i n k   c o v e r a g e ,   a c h i e v i n g   a   s y n c h r o n i z a t i o n   s i g n a l   r e fe r e n c e   s i g n a l   re c e iv e d   p o w e r   ( S S - R S R P )   o f   - 9 4 . 6 3   d B m   a n d   a   s y n c h r o n i z a t i o n   s i g n a l   s i g n a l - to - i n t e r f e re n c e - p l u s - n o i s e   r a t i o   ( S S - S I N R )   o f   1 0 . 8 7   d B ,   b o t h   c a t e g o r i z e d   a s   G o o d .   I n   c o n t r a s t ,   t h e   N L o S   s c e n a r i o   re q u i r e s   s u b s t a n t ia l l y   d e n s e d e p l o y m e n t   w i t h     6 3 5   g N o d e B s ,   r e s u l t i n g   i n   i m p r o v e d   S S - R S R P   p e r f o r m a n c e   o f   - 7 1 . 9 8   d B m   ( E x c e l le n t )   a n d   S S - S I N R   o 1 2 . 3 2   d B   ( G o o d ) ,   a l o n g   w i t h   m o r e   u n i f o r m   c o v e r a g e   d i s t r i b u t i o n .   T h e   fin d in g in d ica te  th a t   imp ro v e d   k e y   p e rfo rm a n c e   in d ica to r   ( KPI )   p e rf o rm a n c e   a n d   c o v e ra g e   u n if o rm it y   in   NL o S   e n v iro n m e n ts   c a n   b e   a c h iev e d   th r o u g h   su b st a n ti a ll y   in c re a se d   in fra str u c tu re   d e n sit y ,   h ig h li g h ti n g   t h e   trad e - o ff  b e twe e n   n e two rk   q u a li t y ,   d e p lo y m e n c o m p lex it y ,   a n d   i n fra stru c tu re   c o st   in   u r b a n   5 G   NR p lan n in g .   K ey w o r d s :   5 n ew  r ad io   L in e - of - s ig h t   Netwo r k   p lan n i n g   No n - lin e - of - s ig h t   Ur b an   Ma cr o   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Pu tr i Rah m awa ti   T elec o m m u n icatio n   E n g i n ee r i n g   Stu d y   Pr o g r am ,   Sch o o o f   E lectr ical  E n g in ee r in g ,   T elk o m   Un iv er s ity   W est  J ak ar ta,   J ak ar ta,   I n d o n es ia   E m ail: p u tr ir r ah m awa ti@ telk o m u n iv er s ity . ac . id       1.   I NT RO D UCT I O N   T h r ap id   g r o wth   o f   m o b ile  d ata  tr af f ic  an d   t h in cr ea s in g   d em an d   f o r   h ig h er   d ata  r ates  h av d r i v en   th ev o l u tio n   o f   m o b ile   tech n o lo g y   t o war d   t h f if t h   g en er atio n   ( 5 G)   o f   wir eless   n etwo r k s   [ 1 ] .   T h e   r eq u ir em e n ts   o f   em e r g in g   ap p licatio n s   s u ch   as  v ir tu al  r e ality ,   au to n o m o u s   v eh icles,  s m ar t   cities,  an d   m ass iv e   I n ter n et  o f   T h in g s   ( I o T )   d e p lo y m en ts   ar cr itical  to   th is   ev o lu tio n .   5 n ew  r ad io   ( NR )   in tr o d u ce s   s ig n if ican t   im p r o v em e n ts   o v e r   p r ev io u s   g en er atio n s ,   o f f e r in g   b etter   m o b ile   b r o ad b a n d   ex p er ie n c e,   h ig h - r eliab ilit y ,   lo w - laten cy   co m m u n icatio n s ,   an d   m ass iv m ac h in e - t y p co m m u n icatio n s   [ 2 ] ,   [ 3 ]   I n d o n esia,  o n o f   t h f astes t - g r o win g   c o u n tr ies  in   So u th ea s Asi a,   f ac es  r i s in g   d em an d   f o r   m o b ile  d ata  s er v ices,  m a k in g   5 G   im p lem en tatio n   p r io r ity   f o r   tel ec o m m u n icatio n s   s er v ice  p r o v id er s .   Mo b ile  d ata   tr af f ic  in   I n d o n esia  is   p r o jecte d   to   g r o s ig n if ican tly   i n   th co m in g   y ea r s ,   d r i v en   b y   v id e o   s tr ea m in g ,   s o cia l   m ed ia,   an d   b u s in ess   ap p licatio n s .   T o   m ee th is   d em a n d ,   ca r ef u n etwo r k   p lan n in g   an d   ac c u r ate  d eter m i n atio n   o f   p r o p ag atio n   ch ar ac te r is tics   ar ess en tial f o r   d esig n in g   ef f i cien t a n d   ef f ec tiv 5 NR   ce llu lar   n etwo r k s   [ 4 ]   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         P erfo r ma n ce   a n a lysi s   o f 5 N R   n etw o r p la n n in g   a t 2 3 0 0   MHz   in     ( P u tr i R a h ma w a ti )   1945   T h im p lem en tatio n   o f   5 N R   in   I n d o n esia  ca n   b ac h iev e d   th r o u g h   two   d e p lo y m e n ar c h itectu r es:  non - s tan d al o n ( NSA)   an d   Stan d alo n ( SA)   [ 5 ] .   T h NSA  ar ch itectu r u s es  th ex is tin g   4 lo n g   ter m   ev o lu tio n   ( L T E )   in f r astru ctu r to   s u p p o r t   5 n etwo r k s ,   en ab lin g   m o r e   co s t - ef f ec tiv e   an d   r ap i d   d ep lo y m en t.   I n   co n tr ast,  th SA  ar ch itectu r u s es  th co m p lete  5 in f r astru ctu r e,   in clu d i n g   th 5 G   co r n etwo r k .   Fo r   in itial  d ep lo y m en in   I n d o n es ia,   th NSA  ap p r o ac h   is   co n s id er ed   m o r p r ac tical  an d   ec o n o m ically   f ea s ib le,   esp ec ially   f o r   u r b an   a r ea s   s u ch   as B an d u n g   C ity   [ 6 ]   Fre q u en cy   b an d   s elec tio n   is   cr itical  f ac to r   in   5 NR   d ep lo y m en t.  Alth o u g h   th h ig h - f r eq u e n cy   b an d   ( m m W av e)   o f f er s   m u c h   h ig h e r   d ata  r ates  an d   ca p a city ,   it  h as  lim ited   co v er ag e   an d   p o o r   b u ild in g   p en etr atio n .   T h e   m id - b an d   f r eq u en cies  ( 2 - 6   GHz )   p r o v id e   b etter   b alan ce   b etwe en   c o v er ag a n d   ca p ac ity   an d   ar e   th u s   c o n s id er ed   s u itab le  f o r   u r b an   en v ir o n m e n ts   [ 7 ] ,   [ 8 ] .   W ith in   th is   r an g e,   th e   2 , 3 0 0   MH b a n d   is   co n s id er ed   a   p r o m is in g   o p tio n   f o r   t h ea r ly   d ep lo y m en o f   5 NSA  in   I n d o n esia,  o f f e r in g   ad eq u ate  co v er ag e   an d   ca p ac ity .   Pre v io u s   s tu d ies h av ex p l o r e d   th d ep l o y m en o f   5 NR   in   v ar io u s   I n d o n esian   cities u s in g   d if f er e n t   f r eq u e n cy   b an d s .   T h p er f o r m an ce   o f   5 NR   at  3 . 5   GHz   in   B an d u n g   C ity   [ 9 ]   was  ex am in ed ,   with   f o cu s   o n   lin e - of - s ig h ( L o S)  an d   n o n - lin e - of - s ig h ( NL o S)  s ce n ar io s .   T h eir   f in d in g s   s h o w   th at  at  3 . 5   GHz ,     1 4 2   g No d eBs   ar r eq u ir ed   f o r   u p lin k   an d   4 3   f o r   d o wn lin k   u n d er   L o co n d itio n s ,   wh ile   2 2 6 0   g No d eBs   ar e   r eq u ir ed   f o r   u p lin k   an d   5 6 0   f o r   d o wn lin k   u n d er   NL o c o n d itio n s .   Ho wev er ,   r esear ch   o n   th p er f o r m an ce   o f   5 NSA  at  2 3 0 0   MH in   I n d o n esian   u r b a n   en v ir o n m e n ts   r em ain s   lim ited .     T h er ef o r e,   th is   s tu d y   f o cu s es  o n   a n aly zin g   5 G   NR   co v er a g e   p er f o r m a n ce   in   B an d u n g   C ity   u s in g   th 2 3 0 0   MH f r e q u en cy   b an d .   B an d u n g   C ity   is   d esig n ate d   as  o n o f   I n d o n esia’ s   m ajo r   u r b an   ce n ter s ,   with   a n   ar ea   o f   1 6 7 . 3 1   k m ²   an d   p o p u latio n   o f   ap p r o x im ately   2 . 5   m illi o n .   L o an d   NL o p r o p a g atio n   s ce n ar io s   a r u s ed   in   th is   s tu d y   to   p r o v id th o r o u g h   u n d e r s tan d in g   o f   th n etwo r k   r eq u ir em en ts   f o r   ef f ec ti v 5 G   d ep lo y m e n [ 1 0 ]   T h is   s tu d y   p r o v id es  th r ee   m ai n   co n tr ib u tio n s .   First,  it  p r ese n ts   co m p ar ativ ev alu atio n   o f   5 NR   d ep lo y m e n at  2 , 3 0 0   MH i n   an   I n d o n esian   u r b a n   en v ir o n m en u n d er   b o t h   L o an d   NL o p r o p ag atio n   co n d itio n s .   Seco n d ,   it  q u an titativ ely   ex am in es  th tr ad e - o f f   b etwe en   in f r astru ctu r e   d en s ity   an d   k ey   p er f o r m an ce   in d icato r s   ( KPI s )   in   d en s NL o d ep lo y m e n s ce n ar io s .   T h ir d ,   it  an aly ze s   th s ca lab ilit y   im p licatio n s   o f   lar g e - s ca le  2 , 3 0 0   MH 5 NSA  d ep lo y m e n in   u r b an   a r ea s   u s in g   3 GP T R   3 8 . 9 0 1 - b ased   p r o p a g atio n   m o d elin g   a n d   Ato ll si m u latio n .   T h s tr u ctu r o f   th is   p a p er   is   as  f o llo ws:   Sectio n   2   p r esen ts   th m eth o d o lo g y ,   i n clu d in g   li n k - b u d g et  ca lcu latio n s ,   p r o p a g atio n   m o d els,  an d   co v er a g p lan n i n g   ap p r o ac h es;  s ec tio n   3   d is cu s s es  th r esu lts   an d   an aly s is   o f   co v er a g r e q u ir e m en ts an d   s ec tio n   4   p r o v id es  co n clu s io n s   an d   r ec o m m e n d atio n s   f o r   f u t u r e   r esear ch .       2.   M E T H O   T h m eth o d o lo g y   u s ed   in   th is   s tu d y   f o llo ws  a   s tr u ctu r ed   ap p r o ac h   t o   n etwo r k   p lan n in g   an d   co v er a g an aly s is   f o r   5 NR   d ep lo y m en in   I n d o n esia.  f lo wch a r o f   th r esear ch   m eth o d o lo g y   is   illu s tr ated   in   Fig u r 1 .   I n   th f ir s s tep ,   r e lev an d ata  f o r   ar ea   p la n n in g   in   B an d u n g   C ity ,   in clu d in g   to tal  s u r f ac ar ea ,   p o p u latio n   d en s ity ,   a n d   g e o g r ap h ical  ch ar ac ter is tics ,   wer e   co llected .   B an d u n g   C ity ,   with   to tal  ar ea   o f   1 6 7 . 3 1   k m ²   [ 1 1 ] ,   r ep r esen ts   ty p ical   u r b a n   e n v ir o n m en t   in   I n d o n esia,   ch ar ac ter ize d   b y   v a r y in g   b u ild in g   h eig h ts   an d   p o p u latio n   d is tr ib u tio n .           Fig u r 1 .   W o r k f lo o f   th p r o p o s ed   co v e r ag a n d   b ase  s tatio n   esti m atio n   m eth o d o lo g y       Fo llo win g   d ata  c o llectio n ,   t h tech n ical  r eq u ir e m en ts   f o r   5 G   NR   d ep lo y m en at   2 3 0 0   MH z,   in clu d in g   lin k - b u d g et  p ar am e ter s ,   p r o p ag atio n   m o d els,  an d   co v er ag e - p lan n in g   p ar am eter s ,   wer d eter m in e d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   1 6 ,   No .   4 Au g u s t   20 2 6 :   1 9 4 4 - 1 954   1946   [ 1 2 ] .   T h ese  tech n ical  s p ec if i ca tio n s   ar ess en tial  f o r   ac c u r ately   esti m atin g   ce ll  r ad iu s   an d   co v er ag e   ar ea .   Ma x im u m   allo wab le  p ath   lo s s   ( MA PL)   ca lcu latio n s   f o r   u p lin k   an d   d o wn lin k   tr an s m is s io n s   in   L o an d   NL o s ce n ar io s   ar ce n tr al  t o   th m eth o d o lo g y .   T h ce ll  r ad iu s   an d   co v e r ag a r ea   f o r   ea ch   s ce n ar io   ar d eter m in ed   u s in g   th MA PL  v alu es,  wh ich   th en   allo th n u m b er   o f   g No d eBs   r eq u ir ed   to   c o v er   t h en tire   city   to   b e   esti m ated .   Netwo r k   p er f o r m a n ce   is   u ltima tely   ev alu ated   u s in g   5 G   NR   KPI s ,   with   a   p a r ticu lar   f o cu s   o n   t h e   s y n ch r o n izatio n   s ig n al  r ef er e n ce   s ig n al  r ec eiv ed   p o wer   ( SS - R S R P)  an d   s y n ch r o n izati o n   s ig n al  s ig n al - to - in ter f er en ce - p lu s - n o is r atio   ( SS - SIN R )   p ar am eter s .     2 . 1 .     5 G   NR  pla nn ing   pa ra met er s   An   im p o r tan asp ec o f   5 G   d ep lo y m e n is   n etwo r k   co v er ag p lan n in g ,   esp ec ially   in   u r b an   en v ir o n m en ts   wh er e   s ig n al  p r o p ag atio n   ca n   b e   s ig n if ican t ly   af f ec ted   b y   b u ild in g   d e n s ity   an d   h ei g h t.  T h e   co v er ag p la n n in g   p r o ce s s   b eg in s   b y   d ef in in g   th p lan n in g   ar ea   ( B an d u n g   C ity )   an d   s elec tin g   th ap p r o p r iate   f r eq u e n cy   b an d   ( 2 , 3 0 0   MH z)   an d   b an d wid t h   ( 3 0   MH z) .   Ne x t,  p ar am eter s   f o r   th u s er   eq u ip m en ( UE )   an d   g No d eB ar d ef i n ed ,   in cl u d in g   tr an s m itter   p o wer ,   an ten n g ain ,   an d   r ec eiv er   s en s itiv ity .     2 . 2 .     Co v er a g e   pla nn ing   m et ho d   C o v er ag p lan n in g   is   cr itical  p h ase  in   5 n etwo r k   d ep lo y m en t,  d eter m in in g   th o p tim al  p lace m en an d   co n f ig u r atio n   o f   g No d e B s   to   en s u r s ea m less   s er v ice  d eliv er y   ac r o s s   th ta r g et  ar ea .   T h is   r esear c h   em p lo y s   s y s tem atic  ap p r o ac h   to   co v er ag p lan n in g   th at  in teg r ates  lin k - b u d g et  an a ly s is ,   p r o p ag atio n   m o d elin g ,   an d   s ite - d en s ity   ca lcu latio n s .   T h m eth o d o lo g y   b eg in s   with   d eter m in in g   f u n d am en tal  r ad io   lin k   p ar am eter s   th r o u g h   c o m p r e h e n s iv lin k - b u d g et  ca lcu latio n s ,   th en   s elec tin g   p r o p a g atio n   m o d el  b ased   o n   d ep lo y m e n en v ir o n m en c h ar ac ter is tics .   I cu lm in ates  in   d e ter m in in g   th r e q u ir ed   n u m b e r   o f   b ase  s tatio n s   to   ac h iev th d esire d   co v er ag o b jectiv es  [ 1 3 ] .     2 . 2 . 1 .   L ink - bu dg et   a pp ro a ch   T h ca lcu latio n   in   wir eless   n etwo r k   p lan n i n g   t h at  ac co u n ts   f o r   all  g ai n s   an d   lo s s es  f r o m   th e   tr an s m itter   to   th e   r ec eiv e r   is   k n o wn   as  th e   lin k - b u d g et.   Fo r   5 NR   d ep lo y m en t,  m a n y   p ar am eter s   ar e   in clu d ed   in   t h lin k - b u d g et,   in clu d in g   tr an s m itter   p o wer ,   an t en n g ain ,   p ath   lo s s ,   an d   r ec ei v er   s en s itiv ity .   T h e   lin k - b u d g et  a n aly s is   s er v es  as   th e   f o u n d atio n   f o r   d eter m in i n g   co v er a g ar ea s   an d   en s u r in g   ad eq u ate  s ig n al   s tr en g th   th r o u g h o u t h n et wo r k .   I t   in clu d es  tr a n s m itter   p o wer ,   an ten n a   g ain ,   p ath   lo s s ,   an d   r ec eiv er   s en s itiv ity   [ 1 4 ] .   MA PL   r ep r e s en ts   th m ax im u m   s ig n al  att en u atio n   th at   ca n   b e   to ler ated   wh ile  m ain tain in g   ac ce p tab le  s er v ice  q u ality   b etwe en   th tr an s m itter   an d   r ec eiv er .   T h is   cr itical  p ar am eter   is   ca lcu lated   u s in g   ( 1 ) ,   wh ich   ac co u n ts   f o r   all  co n tr ib u tin g   f ac t o r s   in   th tr a n s m is s io n   lin k   [ 1 2 ] :     (  ) =   (  )        (  )        (  )       (  )         (  )     ( 1 )     T h MA PL  v al u d ir ec tly   d eter m in es  th m ax im u m   co v er ag d is tan ce ,   m ak i n g   it   ess en tial  f o r   ca lcu latin g   th n u m b er   o f   r eq u ir ed   b ase  s tatio n s   in   g iv en   ar ea .   E f f ec tiv is o tr o p ic  r ad i ated   p o wer   ( E I R P)   q u an tifie s   th to tal  r ad iated   p o wer   f r o m   th tr a n s m itter ,   ac co u n tin g   f o r   all  g ain s   an d   lo s s es  in   th tr an s m is s io n   s y s tem .   As   ex p r ess ed   in   ( 2 ) ,   E I R co m b in es  th tr an s m itter   p o wer   o u tp u t   with   an ten n g ain   wh ile  s u b tr ac tin g   lo s s es f r o m   ca b les an d   o th e r   eq u i p m en t:       (  ) =  _   (  ) +     (  )     (  )     (  )   ( 2 )     R ec eiv er   s en s itiv ity   is   th m i n im u m   s ig n al  p o wer   lev el  th a th r ec eiv in g   e q u ip m e n ca n   d etec an d   s u cc ess f u lly   d em o d u late  wh il m ain tain in g   th r eq u ir ed   q u ality   o f   s er v ice.   T h is   p ar am et er ,   ca lcu lated   u s in g   ( 3 ) ,   d ep en d s   o n   th t h er m a n o is f lo o r ,   t h r ec eiv e r s   s ig n al - to - in ter f er en ce - p lu s - n o is r atio   ( SIN R )   r eq u ir em e n t,  an d   ad d itio n al  n o is co n tr ib u tio n s :            =   (  ) +        (  ) +       (  )   ( 3 )         = 10    ( 10 )          ( 4 )     wh er T   is   tem p er at u r i n   K elv in   ( ty p ically   2 9 0 K) ,   K   is   1 . 3 8   ×  1 0 ⁻²³  J /K  ( B o ltzm an n   co n s tan t) ,   an d   B   is   b an d wid th   in   Hz.   Fo r   th is   r ese ar ch ,   s p ec if ic  p ar am eter s   f o r   5 NSA  d ep lo y m e n at  2 , 3 0 0   MH wer u s ed ,   as  d escr ib ed   in   T ab le   1 .   T h es p ar am eter s   ar b ased   o n   in d u s tr y   s tan d ar d s   an d   p r ac tical  ap p licatio n   co n s id er atio n s   f o r   u r b an   e n v ir o n m en ts   [ 1 5 ] .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         P erfo r ma n ce   a n a lysi s   o f 5 N R   n etw o r p la n n in g   a t 2 3 0 0   MHz   in     ( P u tr i R a h ma w a ti )   1947   T ab le  1 .   5 NR   lin k - b u d g et  p ar am eter s   f o r   2 3 0 0   MH z   S c e n a r i o   Lo S   N Lo S   U n i t   P a r a me t e r   U p l i n k   D o w n l i n k   U p l i n k   D o w n l i n k     F r e q u e n c y   2 , 3 0 0   2 , 3 0 0   2 , 3 0 0   2 , 3 0 0   M H z   B a n d w i d t h   30   30   30   30   M H z   S u b - c a r r i e r   S p a c e   15   15   15   15   k H z   M a x   T o t a l   T x   P o w e r   23   5 3 . 8   23   5 3 . 8   d B m   A l l o c a t e d   N u mb e r   R B   1 6 0   1 6 0   1 6 0   1 6 0   -   S u b - c a r r i e r   P o w e r   - 9 . 8 3   2 0 . 9 7   - 9 . 8 3   2 0 . 9 7   d B m   Tx   A n t e n n a   G a i n   0   10   0   10   d B i   Tx   C a b l e   L o ss   0   0   0   0   dB   Tx   B o d y   B l o c k   L o ss   3   0   3   0   dB   EI R P   p e r   S u b - c a r r i e r   - 1 2 . 8 3   3 0 . 9 7   - 1 2 . 8 3   3 0 . 9 7   d B m   B a se   S t a t i o n   A n t e n n a   H e i g h t   25   25   25   25   m       2 . 2 . 2 .   L o S a nd   NL o pro pa g a t io n m o del   T h d if f er e n ce   b etwe en   L o an d   NL o p r o p ag atio n   s ce n ar io s   is   il lu s tr ated   in   Fig u r 2 .   I n   th L o co n d itio n ,   clea r ,   u n o b s tr u c ted   tr an s m is s io n   p ath   ex is ts   b etwe en   th b ase  s tatio n   an d   u s er   e q u ip m e n t ,   allo win g   r a d io   wa v es  to   p r o p a g ate  d ir ec tly   th r o u g h   t h Fre s n el  Z o n e.   T h is   d ir ec t   p ath wa y   ty p ically   r esu lts   in   s tr o n g er   s ig n al   r ec ep tio n   an d   l o wer   p ath   lo s s .   I n   c o n tr ast,  th NL o co n d itio n   o cc u r s   wh e n   p h y s ical  o b s tacle s   s u ch   as  b u ild in g s ,   tr ee s ,   o r   o t h er   en v ir o n m en tal  s tr u ctu r es  o b s tr u ct  th d ir ec s ig n al  p ath   [ 1 6 ] .   Un d e r   NL o S   co n d itio n s ,   r ad io   s ig n als  m u s r ely   o n   r ef lectio n ,   d i f f r ac tio n ,   an d   s ca tter in g   to   r ea ch   th r e ce iv er ,   wh ich   lead s   to   h ig h e r   p at h   lo s s   an d   s ig n a d eg r ad ati o n .   U n d er s tan d in g   th ese  two   p r o p ag atio n   s ce n ar io s   is   ess en tial  f o r   ac cu r ate  n etwo r k   p la n n in g   a n d   p er f o r m an ce   p r ed ictio n   in   u r b an   en v ir o n m en ts ,   as  th ey   d ir ec tly   in f lu en c e   co v er ag e   ar ea ,   s ig n al  q u ality ,   an d   th n u m b e r   o f   b ase  s tat io n s   r eq u i r ed   f o r   ef f ec tiv e   5 NR   d ep lo y m e n t.  Giv en   th s ig n if ican t im p ac t o f   th ese  p r o p ag atio n   s ce n ar i o s   o n   n etwo r k   p e r f o r m an ce ,   s elec tin g   an   ap p r o p r iate   p r o p a g atio n   m o d el  is   cr u cial  f o r   ac cu r ate  p lan n in g   an d   an aly s is .           Fig u r 2 .   I ll u s tr atio n   o f   L o S   a n d   NL o S p r o p ag atio n   s ce n ar io s       Fo r   th is   s tu d y ,   th Ur b an   Ma cr o   ( UM a)   p r o p ag atio n   m o d e l,  b ased   o n   3 GPP  T R   3 8 . 9 0 1 ,   is   u s ed ,   wh ich   is   co n s id er ed   s u itab le  f o r   u r b a n   en v ir o n m e n ts   s u ch   as  B an d u n g   C ity   [ 1 7 ] .   T h U Ma   m o d el  co n s id er s   L o an d   NL o s ce n ar io s   u s in g   d if f e r en p ath - lo s s   eq u atio n s .   Fo r   th e   L o s ce n ar i o ,   th e   p at h   lo s s   is   ca lcu lated   u s in g   ( 5 ) :       ( ) = 28 . 0 + 40    10 ( 3 ) + 20    10 (  ) 9    10 (  ) 2 + (       ) 2   ( 5 )     Fo r   th NL o S scen ar io ,   t h p at h   lo s s   is   ca lcu lated   u s in g   ( 6 ) :       (  ) = 13 . 54   + 39 . 08    10 ( 3 ) + 20    10 (  ) 0 . 6   (      1 . 5 )   ( 6 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   1 6 ,   No .   4 Au g u s t   20 2 6 :   1 9 4 4 - 1 954   1948   w h er 3   is   d ef in e d   as  th e   3 D   d i s tan ce   b etwe en   th e   b ase  s tatio n   an d   u s er   ter m in al   ( m ) ,      is   d e f in ed   as  t h ce n ter   f r e q u en c y   ( GHz ) ,      is   d ef in ed   as  t h b r ea k p o i n d is tan ce   ( m ) ,      is   d ef in ed   as  th e   b ase  s tatio n   h eig h t ( m ) ,   an d      is   d ef in ed   as th u s er   ter m in al  h eig h t ( m ) .     2 . 2 . 3 .   Num ber  o f   g No deB   d et er m ina t io n     Fo llo win g   th lin k - b u d g et  c alcu latio n   an d   t h d eter m i n atio n   o f   t h p r o p ag atio n   m o d el ,   th n ex t   cr itical  s tep   in   5 NR   n etwo r k   p lan n in g   is   to   d ef in e   th c o v er ag a r ea   a n d   d eter m in e   th e   r eq u i r ed   n u m b er   o f   g No d eBs   f o r   t h d e p lo y m e n ar ea .   T h co v er ag e   p lan n in g   m eth o d o lo g y   u s ed   in   th is   r e s ea r ch   f o llo ws  th e   3 GPP  T R   3 8 . 9 0 1   s tan d ar d   f o r   UM s ce n ar io s ,   wh ich   h as  b ee n   v alid ated   f o r   u r b an   e n v ir o n m en ts   with   h ig h - r is b u ild in g s   an d   v ar y in g   in f r astru ctu r d en s ity   [ 1 8 ] ,   [ 1 9 ] .   B ef o r ca lcu latin g   th co v e r a g ar ea ,   th 2 d is tan ce   ( ce ll   r ad iu s )   b etwe en   th tr an s m itt er   an ten n an d   th e   r ec eiv e r   m u s b e   d ete r m in ed .   T h is   2 D   d is tan ce   is   d er iv ed   f r o m   th e   3 d is tan ce ,   t ak in g   i n to   ac c o u n t   th h eig h d if f er en ce   b etwe en   th b ase  s tatio n   an d   th e   u s er   te r m in al,   as sh o wn   in   ( 7 ) :     3 = ( 2 ) 2 + (       ) 2     ( 7 )     On ce   th ce ll r ad iu s   is   d eter m i n ed ,   th c o v er a g ar ea   p er   g N o d eB ca n   b ca lcu late d   u s in g   ( 8 ) :      = 2 . 6     ( 2 ) 2   ( 8 )       wh er ₂ᴅ   is   d ef in ed   as th 2 d i s tan ce   ( ce ll r ad iu s )   b etwe en   th b ase  s tatio n   an d   th u s er   ter m in al.   T h e   n u m b e r   o f   g N o d e B s   r e q u i r e d   t o   c o v e r   t h e   e n t i r e   a r e a   o f   B a n d u n g   C i t y   ( 1 6 7 . 3 1   k m ² )   i s   c al c u l a t e d   u s i n g   ( 9 ) :      =        ( 9)       w h er    r ep r esen ts   th to tal   n u m b er   o f   b ase  s tatio n s   r eq u ir e d ,      d en o tes  th to tal   ar ea   t o   b e   co v er ed   ( in   k m ²) ,   an d      r ep r ese n ts   th co v er a g ar ea   p r o v i d ed   b y   s in g le  g No d eB s ite  ( in   k m ²) .     2 . 3 .    Sim ula t i o n a nd   k ey   per f o rm a nce  ind ica t o rs   T h 5 n etwo r k   s im u latio n   i n   th is   s tu d y   was  co n d u cted   u s in g   th Ato ll  ap p licatio n ,   an   in d u s tr y - s tan d ar d   s o f twar e   p latf o r m   f o r   wir eless   n etwo r k   p lan n in g   a n d   o p tim izatio n .   T h is   s o f twar s u p p o r ts   p r ec is p r o p a g atio n   m o d elin g ,   s ce n a r io   cr ea tio n ,   p ar am eter   c o n f i g u r atio n ,   a n d   d etailed   an aly s is   o f   5 n etwo r k   p er f o r m an ce   [ 2 0 ] ,   [ 2 1 ] T h e   Ato ll  s im u latio n   e n v ir o n m e n was  co n f i g u r e d   u s in g   th lin k - b u d g et   an d   d ep lo y m e n p ar am eter s   p r esen ted   in   T ab le  1 ,   in clu d in g   c ar r ier   f r eq u en cy ,   b an d wid th ,   tr an s m itter   p o wer ,   an ten n g ain ,   an ten n h eig h t,   an d   p r o p ag atio n   ass u m p tio n s   b ased   o n   th 3 GPP  T R   3 8 . 9 0 1   Ur b a n   Ma cr o   m o d el.   T h ese  p ar am eter s   wer e   co n s is ten tly   ap p lied   ac r o s s   b o th   L o an d   NL o s im u latio n   s ce n ar io s   to   en s u r e   co m p ar ab le  n etwo r k   p er f o r m an ce   ev alu atio n .   T o   e v alu ate  th p er f o r m an ce   o f   th 5 N SA  d ep lo y m en t,  we   u s KPI s   d ef in ed   f o r   5 NR   n etwo r k s .   T h ese  KPI s   ar ca t eg o r ized   ac co r d in g   to   in d u s tr y   s tan d ar d s   [ 2 2 ]   as   s h o wn   in   T ab le  2 .   T h p r im ar y   KPI s   u s ed   i n   th is   s tu d y   ar e:   i)   SS - R SR P:  I n d icate s   th s ig n al  s tr en g th   r ec eiv ed   b y   th u s er   e q u ip m e n t.   ii)  SS - SIN R : M ea s u r es th s ig n al  q u ality   e x p er ien ce d   b y   t h u s er   eq u i p m en t.       T ab le  2 .   SS - R SR P a n d   SS - SI NR   R an g f o r   5 NR   p er f o r m an ce   ev alu atio n   C a t e g o r y   SS - R S R P   ( d B m)   SS - S I N R   ( d B )   Ex c e l l e n t   >=  - 85   > =   1 5   G o o d   - 1 0 0   t o   - 85   1 0   t o   1 5   F a i r   - 1 1 5   t o   - 1 0 0   5   t o   1 0   P o o r   - 115   < 5       3.   RE SU L T S AN D I SCU SS I O   3 . 1 .     Co v er a g pla nn ing   a na ly s is   T h co v e r ag p lan n in g   an aly s is   b eg in s   with   th f u n d am e n t al  lin k - b u d g et  ca lcu latio n ,   wh ich   s er v es  as  th co r n er s to n f o r   d eter m i n in g   n etwo r k   co v e r ag r e q u ir em en ts   in   5 NSA  d ep lo y m e n ts .   T h lin k - b u d g et   ca lcu latio n   is   es s en tial  f o r   d eter m in in g   th m ax im u m   allo wab le  p ath   lo s s   ( MA PL)   th at  ca n   b to ler ated   wh ile  m ain tain in g   ac ce p ta b le  s er v i ce   q u ality   b etwe en   th b ase   s tatio n   an d   u s er   eq u ip m en t.   T h is   an aly s is   was   co n d u cte d   f o r   b o t h   L o an d   NL o p r o p a g atio n   s ce n ar i o s   at  2 3 0 0   MH in   B an d u n g   C ity .   Path   lo s s   f o r   b o th   s ce n ar io s   was  ca lcu lated   u s in g   th Ur b a n   Ma cr o   ( UM a)   p r o p ag atio n   m o d el,   as  d ef in ed   i n   3 GPP  T R   3 8 . 9 0 1 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         P erfo r ma n ce   a n a lysi s   o f 5 N R   n etw o r p la n n in g   a t 2 3 0 0   MHz   in     ( P u tr i R a h ma w a ti )   1949   T h ca lcu latio n s   in co r p o r ated   th lin k - b u d g et  p a r am eter s   s p ec if ied   in   T ab le  1 .   T h p a th   lo s s   r esu lts   an d   co r r esp o n d in g   c o v er a g ar ea s   ar p r esen ted   in   T ab le  3 .       T ab le  3 .   Path   lo s s   an d   c o v er a g ar ea   r esu lts   f o r   2 3 0 0   MH z   P a r a me t e r   S y mb o l   U M a   Lo S   U M a   N L o S       U p l i n k   D o w n l i n k   U p l i n k   D o w n l i n k   C e l l   R a d i u s (m )   d2D   1 3 8 3 . 4 3   2 3 6 4 . 5 5   3 1 8 . 3 9   9 3 8 . 6 9   H e i g h t   o f   g N o d e B   ( m)   h B S   25   25   25   25   U ser Te r m i n a l   H e i g h t   ( m)   h U T   1 . 5   1 . 5   1 . 5   1 . 5   P a t h   L o ss ( d B )   PL   1 1 4 . 7 1   1 2 4 . 0 2   1 1 6 . 8 4   1 3 5 . 1 5   Th e r m a l   N o i se  P o w e r   ( d B m)   TN   - 1 5 3 . 9 3   - 1 5 3 . 9 3   - 1 5 3 . 9 3   - 1 5 3 . 9 3   C o v e r a g e   A r e a   ( k )   CA   3 . 7 1   1 0 . 8 5   0 . 2 6 4   1 . 7 0 9   R e q u i r e d   N u mb e r   o f   g N o d e B   g N o d e B   45   15   6 3 5   98       3 . 2 .     Required  nu m ber  o f   g N o deB   B ased   o n   th co v er ag ar ea   s h o wn   in   T ab le  3   an d   th to tal   d ep lo y m en ar ea   o f   B an d u n g   C ity ,   th e   r eq u ir ed   n u m b er   o f   g N o d eBs   was  d eter m in ed   f o r   ea ch   p r o p ag atio n   s ce n ar io .   T h g No d eB   r eq u ir em e n ts   v ar y   s ig n if ican tly   with   p r o p ag atio n   co n d itio n s .   Fo r   L o d ep lo y m en t,  4 5   g No d eBs   ar n ee d ed   t o   ac h iev ad eq u ate  u p lin k   co v e r ag e,   wh ile  o n ly   1 5   g No d eBs   s u f f ice  f o r   d o wn lin k   co v er a g e,   u n d e r s co r in g   th e   n etwo r k s   u p lin k - co n s tr ain ed   n atu r e.   T h e   NL o s ce n ar io   r e q u ir es  s u b s ta n tially   h ig h e r   in f r astru ctu r e   d en s ity ,   with   6 3 5   g No d eBs   f o r   u p lin k   an d   9 8   g No d eBs   f o r   d o wn lin k r ep r e s en tin g   1 4 - f o ld   an d   6 . 5 - f o l d   in cr ea s o v er   t h L o s ce n ar io .   B ec au s n etwo r k   d ep lo y m en m u s s atis f y   b o th   u p lin k   an d   d o wn lin k   r e q u ir em en ts ,   th f in al  s ite  co u n t is d eter m in ed   b y   t h e   m o r d em a n d in g   u p lin k   co n s t r ain t: 4 5   g No d eBs   f o r   L o S a n d   6 3 5   g No d eBs   f o r   NL o S.  T h is   tr an s lates  to   s it d en s ity   o f   ap p r o x im ately   3 . 8   s ites   p er   k m ²  f o r   NL o d ep lo y m en t,  r ef lectin g   th ch allen g o f   ac h iev in g   5 G   co v er ag at  2 3 0 0   MH in   d e n s u r b an   en v ir o n m en ts   wh er d ir ec lin e - of - s ig h p ath s   ar f r e q u en tly   o b s tr u cte d .     3 . 3 .     Net w o rk   deplo y m ent   a n d si m ula t io n a na ly s is   Fo llo win g   th co v er ag e - p lan n in g   ca lcu latio n s ,   n etwo r k - d ep lo y m en s im u latio n s   wer e   co n d u cted   u s in g   Ato ll r ad io - p lan n in g   s o f twar to   v alid ate  p r ed icted   co v er ag p er f o r m a n ce   an d   e v alu ate  th ac tu al  s ig n al  d is tr ib u tio n .   T h s im u latio n   i n co r p o r ated   th ca lcu lated   g N o d eB  q u an titi es,  th at  is ,   4 5   s it es  f o r   L o an d   6 3 5   s ites   f o r   NL o S,  ac r o s s   th d e p lo y m en a r ea   at  2 , 3 0 0   MH z.   Fig u r 3   illu s tr ates  th s im u la ted   co v e r ag m ap s ,   with   Fig u r 3 ( a )   s h o win g   th e   L o p r o p ag atio n   en v ir o n m e n ( 4 5   g No d eBs )   ch ar ac te r ized   b y   m u ltico lo r e d   h ex ag o n al  ce lls   in d icatin g   v ar y in g   s ig n al - s tr en g th   d is tr ib u tio n ,   an d   Fig u r 3 ( b )   p r es en tin g   th NL o p r o p a g atio n   en v ir o n m en t ( 6 3 5   g No d eBs )   d is p lay in g   m o r u n if o r m   co v er ag with   a   d en s er   s ite  lay o u t.            ( a)             ( b )     Fig u r 3 .   C o m p a r is o n   o f   s ig n a l c o v er ag d is tr ib u tio n   a n d   b as s tatio n   lay o u t in   ( a)   L o S   p r o p ag atio n   en v ir o n m en t ( 4 5   g No d eB)  an d   ( b )   NL o p r o p a g atio n   e n v ir o n m en t ( 6 3 5   g No d eB)       3 . 3 . 1 .   SS - RSRP   a na ly s is     T h SS - R SR is   cr itical  k ey   p er f o r m a n ce   in d icato r   in   5 NR   n etwo r k s ,   m ea s u r in g   t h av er a g p o wer   o f   th s y n ch r o n izatio n   s ig n al  r ec eiv ed   f r o m   th e   s er v i n g   ce ll.   SS - R SR s er v es  as  f u n d am e n tal  m etr ic   f o r   ass ess in g   co v er ag q u ality   an d   th d is tr ib u tio n   o f   s ig n al   s tr en g th   ac r o s s   th d ep lo y m e n ar ea .   SS - R SR P   an aly s is   was  co n d u cted   f o r   b o th   L o S   an d   NL o p r o p a g atio n   s ce n ar i o s   to   e v alu ate  th e   d is tr ib u tio n   o f   s ig n al   s tr en g th   u n d er   d i f f er en p r o p ag atio n   co n d itio n s .   T h e   s im u latio n   r esu lts   p r o v id e   in s ig h ts   in to   th co v er ag e   q u ality   ac h iev e d   b y   t h ca lcu l ated   g No d eB d ep l o y m en ts .   T h L o S scen ar io   r eq u ir es 4 5   g No d eB s ites   to   co v er   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   1 6 ,   No .   4 Au g u s t   20 2 6 :   1 9 4 4 - 1 954   1950   th tar g et  ar ea ,   y ield in g   an   a v er ag SS - R SR o f   - 9 4 . 6 3   d B m   with   s tan d ar d   d ev iatio n   o f   1 4 . 7 9   d B ,   as  illu s tr ated   in   Fig u r 4 ( a) .   T h i s   p er f o r m a n ce   m ee ts   th KPI   th r esh o ld   o f   - 9 5   to   - 8 5   d B m ,   class if ied   as  g o o d   s ig n al  q u ality .   C o n v e r s ely ,   th NL o s ce n ar i o   n ec ess itates  s ig n if ican tly   d en s er   d e p lo y m en o f   6 3 5   s ites ,   as  s h o wn   in   Fig u r 4 ( b ) ,   r esu ltin g   in   a   s u p er i o r   a v er ag e   SS - R S R o f   - 7 1 . 9 8   d B m   a n d   a   lo we r   s tan d ar d   d e v iatio n   o f   7 . 3 9   d B .   T h is   ac h iev es e x ce llen t sig n al  q u ality   ( KPI   r an g o f   - 7 5   to   - 6 5   d B m )   with   m o r u n if o r m   c o v er a g e   ac r o s s   th d ep lo y m en t a r ea .            ( a)             ( b )     Fig u r 4 .   SS - R SR P c o v er ag p er f o r m an ce   f o r   5 NR   n etwo r k   at  2 3 0 0   MH z:  ( a)   SS - R SR P   h is to g r am   f o r   L o s ce n ar io   an d   ( b )   SS - R SR P h is t o g r am   f o r   NL o S scen ar i o       3 . 3 . 2 .   SS - SI NR  a na ly s is   T h SS - SIN R   is   k e y   p e r f o r m an ce   in d icato r   th at  m ea s u r es   th q u ality   o f   th r ec eiv ed   s ig n al  r elativ to   in ter f e r en ce   a n d   n o is i n   5 NR   n etwo r k s .   T h s im u lati o n   r esu lts   p r o v i d in s ig h ts   i n t o   ac h iev a b le  s ig n al   q u ality   th at   d ir ec tly   co r r elate s   with   m o d u latio n   s ch em es  an d   u s er   th r o u g h p u t.   T h e   L o s ce n ar io   with     4 5   g No d eB  s ites   ac h iev es  a n   av er ag SS - SIN R   o f   1 0 . 8 7   d B   with   s tan d ar d   d ev iatio n   o f   5 . 6 0   d B ,   as  illu s tr ated   in   Fig u r e   5 .   T h is   p e r f o r m a n ce   m ee ts   th e   KPI   th r e s h o ld   o f   1 0 - 1 5   d B ,   in d icatin g   g o o d   s ig n al  q u ality   with   r elativ ely   u n if o r m   d is tr ib u tio n .   C o n v er s ely ,   th NL o s ce n ar io   with   s ig n if ican tly   d en s er   d e p lo y m e n o f   6 3 5   s ites ,   s h o wn   in   Fig u r 5 ( a) ,   d em o n s tr ates  s u p er io r   s ig n al  q u ality ,   with   a n   a v er ag SS - SIN R   o f     1 2 . 3 2   d B   an d   a   s tan d ar d   d ev ia tio n   o f   8 . 6 3   d B .   T h is   r e p r esen ts   1 . 4 5   d B   im p r o v em en o v e r   L o S,  p o s itio n in g   th p er f o r m an ce   i n   th m id - to - u p p er   r an g o f   g o o d   class if icatio n   ( 1 0 - 1 5   d B )   an d   a p p r o ac h in g   th e x ce llen ca teg o r y   ( 1 5   d B ) .   T h s ig n al  q u ality   h is to g r am s   in   F ig u r e   5 ( b )   d em o n s tr ate  th tr ad e - o f f   b etwe en   d ep lo y m e n d e n s ity   an d   in t er f er en ce   m an a g em en t,   wh er d en s er   NL o d ep lo y m en t   r ed u ce s   in ter - ce ll   d is tan ce s   an d   im p r o v es  s ig n al - to - in ter f e r en ce   r atio s ,   en ab lin g   h ig h er - o r d er   m o d u lat io n   s ch em es  a n d   en h an ce d   n etwo r k   th r o u g h p u ac r o s s   th d ep lo y m en t a r ea .            ( a)             ( b )     Fig u r 5 .   SS - SIN R   co v er ag e   p er f o r m a n ce   f o r   5 NR   n etwo r k   at  2 3 0 0   MH z:  ( a)   SS - SIN R   h is to g r am   f o r   L o s ce n ar io   an d   ( b )   SS - SIN R   h is to g r am   f o r   NL o S scen ar i o   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         P erfo r ma n ce   a n a lysi s   o f 5 N R   n etw o r p la n n in g   a t 2 3 0 0   MHz   in     ( P u tr i R a h ma w a ti )   1951   3 . 4 .     Co m pa ra t iv perf o r m a nce  a na ly s is   T o   p r o v i d co m p lete  u n d er s tan d in g   o f   n etwo r k   p e r f o r m an ce   u n d er   d if f er en p r o p ag atio n   co n d itio n s ,   co m p a r ativ an aly s is   o f   k ey   p er f o r m a n ce   in d icato r s   b etwe en   L o an d   NL o s ce n ar io s   is   p r esen ted .   T h is   an aly s is   s y n th esizes  SS - R S R an d   SS - SIN R   r esu lts   to   ev alu ate  th o v er all  ef f ec tiv en ess   o f   ea ch   d ep lo y m en s tr ateg y   an d   q u a n tify   th p er f o r m an ce   t r ad e - o f f s   ass o ciate d   with   in f r astru ctu r d e n s ity   d ec is io n s .   T ab les  4   an d   5   p r e s en s y s tem atic  co m p ar is o n s   o f   SS - R S R an d   SS - SIN R   p e r f o r m a n ce   m etr ics,  r esp ec tiv ely ,   r ev ea lin g   th im p ac o f   d ep lo y m en d en s ity   o n   s ig n al  s tr en g th   an d   s ig n al  q u ality   f o r   L o an d   NL o p r o p ag atio n   s ce n ar io s .   T h NL o s ce n a r io   d em o n s tr ates  b etter   p er f o r m a n ce   ac r o s s   k ey   m et r ics.  Sig n al  s tr en g th   im p r o v es  b y   2 2 . 6 5   d B   ( f r o m   - 9 4 . 6 3   d B m   in   L o t o   - 7 1 . 9 8   d B m   in   NL o S) ,   ac h iev in g   ex ce llen KPI   class if icatio n   co m p ar ed   to   g o o d   in   L o S.       T ab le  4 .   SS - R SR P p er f o r m an c co m p ar is o n   b etwe en   L o S a n d   NL o S   s ce n a r io s   P a r a me t e r   Lo S   S c e n a r i o   N Lo S   S c e n a r i o   M e a n   S S - R S R P   - 9 4 . 6 3   d B m   - 7 1 . 9 8   d B m   S t d .   D e v i a t i o n   1 4 . 7 9   d B   7 . 3 9   d B   N u mb e r   o f   g N o d e B s   45   6 3 5   K P I   C a t e g o r y   G o o d   Ex c e l l e n t     T ab le  5 .   SS - SIN R   p er f o r m an c co m p ar is o n   b etwe en   L o S a n d   NL o S scen a r io s   P a r a me t e r   Lo S   S c e n a r i o   N Lo S   S c e n a r i o   M e a n   S S - S I N R   1 0 . 8 7   d B   1 2 . 3 2   d B     S t d .   D e v i a t i o n   5 . 6 0   d B     8 . 6 3   d B   N u mb e r   o f   g N o d e B s   45   6 3 5   K P I   C a t e g o r y   G o o d   G o o d         T h is   en h an ce m en s tem s   f r o m   1 4 - f o ld   in c r ea s in   s ite  d en s ity   ( f r o m   4 5   to   6 3 5   g No d eBs ) ,   r ed u cin g   av er ag u s er - to - ce ll d is tan ce s .   T h NL o d ep lo y m en t   also   e x h ib its   5 0 lo wer   SS - R SR P   s tan d ar d   d ev iatio n   ( 7 . 3 9   d B   v er s u s   1 4 . 7 9   d B ) ,   in d icatin g   m o r u n if o r m   co v er a g e.   Sig n al  q u ality   im p r o v es  b y   1 . 4 5   d B   in   NL o ( 1 2 . 3 2   d B   v e r s u s   1 0 . 8 7   d B ) ,   c o n f ir m in g   th at  e n h an ce d   s ig n a s tr en g th   o u tweig h s   in cr ea s ed   in ter f er en ce   f r o m   d en s d ep lo y m e n t.  T h ese  r esu lts   q u an titativ ely   d em o n s tr ate  th s u b s tan tial  in f r astru ctu r e - d en s ity   tr ad e - o f f   r eq u ir ed   to   ac h iev en h a n ce d   KPI   p er f o r m an ce   in   d en s NL o d ep lo y m e n s ce n ar io s .   Ho wev er ,   L o ex h ib its   m o r co n s is ten s ig n al  q u ality   with   lo wer   SS - SIN R   v ar iab ilit y   ( 5 . 6 0   d B   v er s u s   8 . 6 3   d B ) .   T h d is tr ib u tio n   p atter n s   r ev ea th at  NL o ac h iev es  co n ce n tr ated ,   u n im o d al  co v er ag f r o m   d en s in f r astru ctu r e,   wh er ea s   L o S   ex h ib its   b im o d al  p atter n   w ith   d is tin ct  ce ll - ce n ter   a n d   c ell - ed g r e g io n s .   B o th   s ce n ar io s   m ain tain   g o o d     SS - SIN R   cla s s if icat io n ,   s u p p o r tin g   r eliab le  5 s er v ice  d eliv er y .   Alth o u g h   th e   NL o d ep lo y m en s ce n ar io   ac h iev e d   s u p er io r   SS - R S R an d   SS - SIN R   p er f o r m an ce ,   th ese  im p r o v e m en ts   wer o b t ain ed   at  th e   ex p e n s o f   s u b s tan tially   h ig h er   in f r astru ctu r e   d en s ity ,   r eq u ir in g     6 3 5   g No d eBs   co m p ar ed   to   o n ly   4 5   s ites   in   th L o s ce n ar io .   Su ch   d e n s d ep lo y m en t   m ay   s ig n if ican tly   in cr ea s ca p ital  ex p en d itu r ( C APEX ) ,   o p er atio n al  ex p e n d i tu r ( OPEX ) ,   s ite  ac q u is itio n   co m p lex ity ,   e n er g y   co n s u m p tio n ,   an d   lo n g - ter m   m ain ten an ce   r eq u ir e m en ts .   T h er ef o r e,   wh ile  d en s NL o d ep lo y m en ca n   en h an ce   c o v er a g u n if o r m ity   an d   s ig n al  q u ality   i n   u r b an   e n v ir o n m en ts ,   p r ac tical  5 d e p lo y m en t   s tr ateg ies  s h o u ld   ca r ef u lly   b ala n ce   n et wo r k   p er f o r m an ce   o b jectiv e s   with   ec o n o m ic  f ea s ib ilit y   an d   in f r astru ctu r e   s ca lab ilit y   co n s id er atio n s .   T o   co n tex tu alize   d ep lo y m e n ef f icien cy   ac r o s s   f r eq u e n cy   b an d s   an d   v alid ate  th p r ac tical  im p licatio n s   o f   f r eq u e n cy   s ele ctio n   o n   in f r astru ctu r r e q u ir e m en ts ,   T ab le  6   co m p a r es  th 2 , 3 0 0   MH r esu lts   with   th o s o f   p r ev io u s   s tu d ies  in   s im ilar   u r b an   en v ir o n m en t s .   T h 2 , 3 0 0   MH f r e q u en c y   o f f er s   d ep lo y m en t   ef f icien cy   ad v a n tag es  o v er   m id - b an d   f r eq u en cies .   T h non - lin e - of - s ig h ( NL o S)  s ce n ar io s   ex ce p tio n al   p er f o r m an ce   ( - 7 1 . 9 8   d B m   SS - R SR P,  1 2 . 3 2   d B   SS - SIN R )   s u r p ass es  all  r ef er en ce d   s tu d i es,  co n f ir m in g   th at  d en s d ep lo y m en o v er c o m es  f r eq u e n cy   lim itatio n s .   T h 2 , 3 0 0   MH f r eq u e n cy   o f f e r s   s tr ateg ic  ad v an ta g es:  lo wer   p r o p ag atio n   lo s s   en a b les  co s t - ef f ec tiv wid e - a r ea   lin e - of - s ig h ( L o S)  c o v er a g e,   w h ile  s u p p o r tin g   b est - in - class   p er f o r m an ce   th r o u g h   in f r astru ctu r in ten s if icatio n   i n   NL o s ce n ar io s .   T h is   s u g g ests   th at  2 3 0 0   MH is   s u itab le  o p tio n   f o r   f le x ib le  u r b an   d e p lo y m e n t ,   b al an cin g   co v e r ag ec o n o m ics  with   p er f o r m an ce   s ca lab ilit y .       T ab le  6 .   C o m p a r is o n   with   s tate - of - th e - Ar t 5 d e p lo y m e n t stu d ies   S t u d y   F r e q u e n c y   ( M H z )   S c e n a r i o   A r e a   ( k )   g N o d e B s   SS - R S R P   ( d B m)   C a t e g o r y   SS - S I N R   ( d B )   C a t e g o r y   [ 2 3 ]   3 , 3 0 0   Lo S   2 8 . 4 8   10   - 8 1 . 2 2   G o o d   1 3 . 0 3   G o o d   [ 2 4 ]   3 , 3 0 0   Lo S   7 . 6 4   9   - 89   G o o d   9 . 3   N o r mal   [ 2 5 ]   2 , 6 0 0   Lo S   7 . 2   8   - 9 5 . 9 4   G o o d   4 . 7 1   P o o r   2 , 6 0 0   N Lo S   7 . 2   3 1 4   - 8 5 . 8 7   G o o d   2 . 1 5 3   P o o r   T h i Study   2 , 3 0 0   Lo S   1 6 7 . 3 1   45   - 9 4 . 6 3   G o o d   1 0 . 8 7   G o o d   2 , 3 0 0   N Lo S   1 6 7 . 3 1   6 3 5   - 7 1 . 9 8   Ex c e l l e n t   1 2 . 3 2   G o o d       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   1 6 ,   No .   4 Au g u s t   20 2 6 :   1 9 4 4 - 1 954   1952   4.   CO NCLU SI O   T h is   r esear ch   h as  s u cc ess f u ll y   an aly ze d   th e   co v er ag r e q u i r em en ts   an d   p er f o r m a n ce   ch a r ac ter is tics   o f   5 NR   n etwo r k   p lan n in g   a th 2 , 3 0 0   MH f r eq u en cy   b an d   f o r   b o th   lin e - of - s ig h ( L o S)  an d   non - lin e - of - s ig h ( NL o S)  s ce n ar io s   in   B an d u n g   C ity ,   I n d o n esia,  co v er in g   an   ar ea   o f   1 6 7 . 3 1   k m ².   T h r o u g h   co m p r eh e n s iv lin k - b u d g et  ca lcu latio n s ,   p r o p ag atio n   m o d elin g   u s in g   th e   Ur b an   Ma cr o   m o d el  in   3 G PP   T R   3 8 . 9 0 1 ,   an d   s im u latio n   an aly s is   with   Ato ll   s o f twar e,   s ev er al  s ig n if ican f in d in g s   h av b ee n   estab lis h ed   r eg ar d in g   n etwo r k   d ep lo y m e n t r eq u ir em en ts   u n d er   v ar y i n g   p r o p a g atio n   co n d iti o n s .   T h an aly s is   r ev ea ls   d r am atic  d is p ar ity   in   in f r astru ctu r e   r eq u ir em en ts   b etwe en   L o an d   NL o s ce n ar io s .   T h L o s ce n ar io   r eq u ir es  o n l y   4 5   g No d eBs   to   a ch iev co v er ag e,   with   an   av er ag SS - R SR o f   - 9 4 . 6 3   d B m   an d   SS - SIN R   o f   1 0 . 8 7   d B ,   b o th   ca teg o r ized   a s   “Go o d . ”  I n   s tar k   co n tr ast,  t h NL o s ce n ar io   d em an d s   6 3 5   g No d eBs ,   r ep r e s en tin g   1 4 - f o ld   in cr ea s in   s ite  d en s ity   to   o v er c o m p r o p ag atio n   c h allen g es.   Ho wev er ,   th is   d en s d e p lo y m en s tr ateg y   y ield s   s u p e r io r   s ig n al  q u ality ,   with   an   av er ag SS - R SR o f     - 7 1 . 9 8   d B m   ( ca teg o r ized   as  E x ce llen t”)   an d   SS - SIN R   o f   1 2 . 3 2   d B   ( class if ied   as  Go o d ”) ,   d em o n s tr atin g   th at  in cr ea s ed   i n f r astru ctu r e   d en s ity   in   NL o e n v ir o n m en ts   is   ass o ciate d   with   i m p r o v e d   n etwo r k   p er f o r m an ce .   T h ese  f in d in g s   u n d er s co r t h cr itical  tr ad e - o f f   b etwe en   in f r astru ct u r co s ts   an d   s er v ice  q u ality   in   u r b a n   5 d ep lo y m en ts .   W h ile  NL o co n d itio n s   r eq u ir e   s u b s tan tially   h ig h er   ca p ital  ex p en d itu r d u to   d en s g No d eB  p lace m e n t,  th r esu ltin g   n etwo r k   p e r f o r m a n ce   m etr ics  s till   s u r p ass   th o s ac h iev ed   i n   L o s ce n ar io s   with   s p ar s er   d ep lo y m en t.  T h 2 , 3 0 0   MH b an d ,   with   3 0   MH b an d wid th ,   is   h ig h ly   ef f ec tiv f o r   u r b an   d ep lo y m en wh en   c o u p led   with   ap p r o p r iate  s ite  d en s ity .   Fu tu r r esear ch   s h o u ld   ex p lo r c o s t - o p tim izatio n   s tr ateg ies  b y   in v esti g atin g   ca r r ier   ag g r eg atio n   ac r o s s   o th er   f r eq u e n cy   b an d s   to   en h an ce   ca p ac it y   wh ile  m ain tain in g   co v e r ag e   e f f icien cy   ac r o s s   d iv er s I n d o n esian   u r b an   m o r p h o lo g ies.  Fu r th er m o r e ,   f u tu r wo r k   co u l d   also   co n s id er   th in clu s io n   o f   ca p ac ity - r elat ed   KPI s ,   s u ch   as  th r o u g h p u t   esti m atio n ,   tr af f ic  m o d elin g ,   an d   u s er   d e n s ity   an aly s is ,   to   en ab le   a   m o r e   in teg r ated   o p tim izatio n   o f   b o th   co v er ag a n d   n etwo r k   ca p ac ity .   I n   ad d itio n ,   f u tu r s tu d ies  m ay   in co r p o r ate  s en s itiv ity   an aly s is   in v o lv in g   b an d wid th   allo ca tio n ,   an ten n h eig h v ar iatio n ,   an d   alter n ativ d e p lo y m e n co n f i g u r atio n s   to   f u r th er   e v alu ate  th r eliab ilit y   an d   s ca lab ilit y   o f   5 NR   n etwo r k   p lan n in g   in   u r b an   a r ea s .       ACK NO WL E DG M E N T S   T h au t h o r s   e x ten d   th eir   g r ati tu d to   r esear ch e r s   f r o m   T elk o m   Un iv e r s ity   an d   th e   Dig ital   Stra teg y ,   Plan n in g ,   an d   Ar ch itectu r e   Div is io n   o f   PERUR I   f o r   th eir   s ig n if ican t c o n tr i b u tio n s   to   th is   r esear ch .       F UNDING   I NF O R M A T I O   T h is   r esear ch   r ec ei v ed   n o   s p e cif ic  g r an t   f r o m   an y   f u n d in g   a g en cy   i n   th e   p u b lic,   co m m er ci al,   o r   n o t - f o r - p r o f it secto r s .       AUTHO CO NT RI B UT I O NS ST A T E M E N T   T h is   jo u r n al  u s es  th C o n tr ib u to r   R o les  T ax o n o m y   ( C R ed iT)   to   r ec o g n ize  in d iv id u al  au th o r   co n tr ib u tio n s ,   r ed u ce   au th o r s h ip   d is p u tes,  an d   f ac ilit ate  co llab o r atio n .     Na m o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   Pu tr i Rah m awa ti                               L ia  Haf iza                               Mu h am m ad   A d am   Nu g r ah a                               S y ifa M a li a h   Ra c h m a wa ti                                 C     C o n c e p t u a l i z a t i o n   M     M e t h o d o l o g y   So     So f t w a r e   Va     Va l i d a t i o n   Fo     Fo r mal   a n a l y s i s   I     I n v e s t i g a t i o n   R     R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   &   E d i t i n g   Vi     Vi su a l i z a t i o n   Su     Su p e r v i s i o n   P     P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu     Fu n d i n g   a c q u i si t i o n         CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E NT   Au th o r s   s tate  n o   co n f lict o f   in t er est.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         P erfo r ma n ce   a n a lysi s   o f 5 N R   n etw o r p la n n in g   a t 2 3 0 0   MHz   in     ( P u tr i R a h ma w a ti )   1953   I NF O RM E CO NS E N T     W d ec lar th at  all  d ata  s u p p o r tin g   th e   f in d in g s   o f   t h is   s tu d y   ar a v ailab le  with in   th p ap er .   T h e   s im u latio n   p ar am eter s ,   n etw o r k   co n f ig u r atio n s ,   an d   a n al y tical  m eth o d s   ar f u lly   d o c u m en ted   to   e n s u r r ep r o d u cib ilit y .   No   p r o p r ietar y   o r   c o n f id e n tial in f o r m atio n   was u s ed   in   co n d u ctin g   th is   r e s ea r ch .       E T H I CAL AP P RO V AL     T h is   s tu d y   co m p lies   with   estab lis h ed   s tan d ar d s   f o r   telec o m m u n icatio n s   n etwo r k   p la n n in g   r esear ch ,   en s u r in g   th at  all  s im u latio n   p r o ce d u r es  an d   m eth o d o l o g ies  ad h er to   3 GPP  s p ec if icatio n s   an d   I T U - r ec o m m en d atio n s .   All  m eth o d s   wer e   co n d u cted   r esp o n s ib ly ,   with   ca r e f u c o n s id er atio n   f o r   tec h n ical   ac cu r ac y ,   d ata  tr an s p ar e n cy ,   a n d   o v e r all  r esear ch   in te g r ity .       DATA AV AI L AB I L I T   T h d ata  th at  s u p p o r th f in d in g s   o f   th is   s tu d y   ar av aila b le  o n   r eq u est  f r o m   th co r r esp o n d in g   au th o r ,   PR .   Geo g r ap h ic  an d   d em o g r ap h ic  d ata  f o r   th B an d u n g   C ity   Statis tics   Ag en cy   ( B PS   Ko ta  B an d u n g ) .   Dep lo y m en a r ea s   wer o b ta in ed   f r o m   g o v er n m en s o u r c es  an d   ar cited   c o r r ec tly   in   th m an u s cr ip t.   Netwo r k   p lan n i n g   p a r am eter s   ar b ased   o n   p u b licly   av ailab l 3 GPP s tan d ar d s   ( T R   3 8 . 9 0 1 ,   T S 3 8 . 1 0 4 ) ,   w h ich   h av b ee n   ap p r o p r iately   r ef er e n ce d .         RE F E R E NC E S   [ 1 ]   F .   A d a c h i ,   K e y n o t e   t a l k   # 1 :   W i r e l e s e v o l u t i o n   a n d   c h a l l e n g e f o r   5 G   w i r e l e ss  n e t w o r k s,   i n   2 0 1 5   2 n d   N a t i o n a l   Fo u n d a t i o n   f o r   S c i e n c e   a n d   T e c h n o l o g y   D e v e l o p m e n t   C o n f e r e n c e   o n   I n f o rm a t i o n   a n d   C o m p u t e S c i e n c e   ( N I C S ) ,   S e p .   2 0 1 5 ,   p p .   x x i x x i i ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / N I C S . 2 0 1 5 . 7 3 0 2 1 6 5 .   [ 2 ]   X .   Li n   e t   a l . ,   5 G   n e w   r a d i o :   U n v e i l i n g   t h e   e ss e n t i a l s   o f   t h e   n e x t   g e n e r a t i o n   w i r e l e ss  a c c e ss  t e c h n o l o g y ,   I E EE  C o m m u n i c a t i o n s   S t a n d a r d s M a g a z i n e ,   v o l .   3 ,   n o .   3 ,   p p .   3 0 3 7 ,   S e p .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / M C O M S TD . 0 0 1 . 1 8 0 0 0 3 6 .   [ 3 ]   J.  L .   C a r c e l ,   B .   M o u h o u c h e ,   M .   F u e n t e s,   E.   G a r r o ,   a n d   D .   G o me z - B a r q u e r o ,   I M T - 2 0 2 0   k e y   p e r f o r m a n c e   i n d i c a t o r s:   e v a l u a t i o n   a n d   e x t e n si o n   t o w a r d 5 G   n e w   r a d i o   p o i n t - to - mu l t i p o i n t ,   i n   2 0 1 9   I EE I n t e r n a t i o n a l   S y m p o s i u m   o n   Br o a d b a n d   M u l t i m e d i a   S y s t e m a n d   Br o a d c a st i n g   ( BM S B) ,   J u n .   2 0 1 9 ,   p p .   1 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / B M S B 4 7 2 7 9 . 2 0 1 9 . 8 9 7 1 9 4 8 .   [ 4 ]   A .   A .   K u s u ma   a n d   M .   S u r y a n e g a r a ,   U p g r a d i n g   m o b i l e   n e t w o r k   t o   5 G :   Th e   t e c h n o e c o n o mi c   a n a l y si s   o f   m a i n   c i t i e s   i n   I n d o n e si a ,   i n   2 0 1 9   1 6 t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   Q u a l i t y   i n   Re s e a r c h   ( Q I R) :   I n t e rn a t i o n a l   S y m p o s i u m   o n   E l e c t ri c a l   a n d   C o m p u t e r   E n g i n e e r i n g ,   Ju l .   2 0 1 9 ,   p p .   1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / Q I R . 2 0 1 9 . 8 8 9 8 2 6 0 .   [ 5 ]   K .   A r i a n sy a h ,   R .   A .   W a h a b ,   a n d   A .   F .   S .   A d m a j a ,   I d e n t i f y i n g   k e y   i ssu e o f   5 G   a d o p t i o n   i n   I n d o n e si a ,   i n   2 0 1 9   I EEE  1 3 t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   T e l e c o m m u n i c a t i o n   S y s t e m s,   S e r v i c e s,   a n d   A p p l i c a t i o n s   ( T S S A) ,   O c t .   2 0 1 9 ,   p p .   7 1 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TSS A 4 8 7 0 1 . 2 0 1 9 . 8 9 8 5 4 9 3 .   [ 6 ]   M .   I .   N a s h i r u d d i n ,   P .   R a h m a w a t i ,   M .   A .   N u g r a h a ,   A .   T.   H a n u r a n t o ,   M .   S u r y a n e g a r a ,   a n d   Y .   N .   F u a d a h ,   S e n s i t i v i t y   o p t i o n o f   5 G   n o n - st a n d a l o n e   d e p l o y m e n t   st r a t e g i e s:   a   si m u l a t i o n   m o d e l   f o r   e mer g i n g   c o u n t r i e s ,   T E J o u rn a l ,   p p .   3 6 4 9 ,   F e b .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 8 4 2 1 / TE M 1 3 1 - 0 4 .   [ 7 ]   A .   Ti k h o mi r o v ,   E .   O m e l y a n c h u k ,   a n d   A .   S e me n o v a ,   R e c o mm e n d e d   5 G   f r e q u e n c y   b a n d s e v a l u a t i o n ,   i n   2 0 1 8   S y st e m s   o f   S i g n a l s   G e n e r a t i n g   a n d   Pr o c e ssi n g   i n   t h e   Fi e l d   o f   o n   B o a r d   C o m m u n i c a t i o n s ,   M a r .   2 0 1 8 ,   p p .   1 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / S O S G . 2 0 1 8 . 8 3 5 0 6 3 9 .   [ 8 ]   C .   Li n g ,   H .   C h e n ,   C .   Li ,   Q .   Q i n ,   a n d   X .   Y i n ,   C h a r a c t e r i z a t i o n   o f   mm W a v e   a n d   S u b - 6   G H z   p r o p a g a t i o n   c h a n n e l s   i n   man u f a c t u r i n g   sce n a r i o s ,   I EEE   G l o b e c o m   W o rks h o p s 2 0 2 3 ,   p p .   1 4 6 9 1 4 7 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / G C W K S H P S 5 8 8 4 3 . 2 0 2 3 . 1 0 4 6 4 5 6 8 .   [ 9 ]   P .   R a h m a w a t i ,   M .   I .   N a s h i r u d d i n ,   A .   T.   H a n u r a n t o ,   a n d   A .   A k h m a d ,   A ssessi n g   3 . 5   G H z   f r e q u e n c y   f o r   5 G   n e w   r a d i o   ( N R )   i mp l e m e n t a t i o n   i n   I n d o n e s i a s   U r b a n   a r e a ,   i n   2 0 2 2   I EEE   1 2 t h   A n n u a l   C o m p u t i n g   a n d   C o m m u n i c a t i o n   W o rks h o p   a n d   C o n f e re n c e   ( C C W C ) ,   J a n .   2 0 2 2 ,   p p .   0 8 7 6 0 8 8 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / C C W C 5 4 5 0 3 . 2 0 2 2 . 9 7 2 0 9 0 3 .   [ 1 0 ]   G .   Li u ,   Y .   H u a n g ,   Z.   C h e n ,   L.   Li u ,   Q .   W a n g ,   a n d   N .   Li ,   5 G   d e p l o y m e n t :   S t a n d a l o n e   v s.   n o n - st a n d a l o n e   f r o t h e   o p e r a t o r   p e r s p e c t i v e ,   I EEE  C o m m u n i c a t i o n Ma g a zi n e ,   v o l .   5 8 ,   n o .   1 1 ,   p p .   8 3 8 9 ,   N o v .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / M C O M . 0 0 1 . 2 0 0 0 2 3 0 .   [ 1 1 ]   B P S   K o t a   B a n d u n g ,   B a n d u n g   c i t y   i n   f i g u r e 2 0 2 4 .   2 0 2 4 ,   A c c e s se d :   O c t .   1 5 ,   2 0 2 4 .   [ O n l i n e ] .   A v a i l a b l e :   h t t p s : / / b a n d u n g k o t a . b p s. g o . i d / i d / p u b l i c a t i o n / 2 0 2 4 / 0 2 / 2 8 / 9 9 1 b 8 4 5 1 f d d b 9 b d d 7 d 3 7 4 8 9 4 / k o t a - b a n d u n g - d a l a m - a n g k a - 2 0 2 4 . h t m l   .   [ 1 2 ]   K .   B e c h t a ,   J .   D u ,   a n d   M .   R y b a k o w sk i ,   R e w o r k   t h e   r a d i o   l i n k   b u d g e t   f o r   5 G   a n d   b e y o n d ,   I EEE  Ac c e ss ,   v o l .   8 ,     p p .   2 1 1 5 8 5 2 1 1 5 9 4 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 0 . 3 0 3 9 4 2 3 .   [ 1 3 ]   K .   H a n e d a   e t   a l . ,   5 G   3 G P P - l i k e   c h a n n e l   m o d e l s   f o r   o u t d o o r   u r b a n   mi c r o c e l l u l a r   a n d   ma c r o c e l l u l a r   e n v i r o n m e n t s ,   i n   2 0 1 6   I EEE   8 3 r d   Ve h i c u l a r   T e c h n o l o g y   C o n f e re n c e   ( VT C   S p r i n g ) ,   M a y   2 0 1 6 ,   p p .   1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / V TC S p r i n g . 2 0 1 6 . 7 5 0 3 9 7 1 .   [ 1 4 ]   S .   S u n ,   T.   A .   Th o m a s,   T.   S .   R a p p a p o r t ,   H .   N g u y e n ,   I .   Z .   K o v a c s ,   a n d   I .   R o d r i g u e z ,   P a t h   l o ss,   s h a d o w   f a d i n g ,   a n d   l i n e - of - si g h t   p r o b a b i l i t y   m o d e l f o r   5 G   U r b a n   M a c r o - c e l l u l a r   s c e n a r i o s,   i n   2 0 1 5   I E EE  G l o b e c o m   Wo r k s h o p ( G C   W k s h p s) ,   D e c .   2 0 1 5 ,     p p .   1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / G LO C O M W . 2 0 1 5 . 7 4 1 4 0 3 6 .   [ 1 5 ]   H u a w e i   T e c h n o l o g i e s,   5 G   l i n k   b u d g e t :   B e st   p a r t n e r   f o r   i n n o v a t i o n ,   h u a w e i . c o m ,   2 0 1 8 .   [ O n l i n e ] .   A v a i l a b l e :   h t t p s : / / w w w . h u a w e i . c o m.   [ 1 6 ]   3 G P P ,   N R ;   b a se  st a t i o n   ( B S )   r a d i o   t r a n sm i ssi o n   a n d   r e c e p t i o n ,   p o r t a l . 3 g p p . o rg ,   D e c .   2 0 2 2 .   [ 1 7 ]   3 G P P ,   S t u d y   o n   c h a n n e l   m o d e l   f o r   f r e q u e n c i e f r o 0 . 5   t o   1 0 0   G H z   ( R e l e a s e   1 6 ) ,   p o rt a l . 3 g p p . o r g ,   Ja n .   2 0 2 0 .   [ O n l i n e ] .   A v a i l a b l e :   h t t p s: / / p o r t a l . 3 g p p . o r g / .   [ 1 8 ]   T.   C u r r y   a n d   R .   A b b a s,   5 G   c o v e r a g e ,   p r e d i c t i o n ,   a n d   t r i a l   me a su r e me n t s,”   a rX i v   p re p ri n t   a rX i v : 2 0 0 3 . 0 9 5 7 4 ,   M a r .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 4 8 5 5 0 / a r X i v . 2 0 0 3 . 0 9 5 7 4 .   [ 1 9 ]   S .   A h m a d i ,   5 G   N R :   A r c h i t e c t u r e ,   t e c h n o l o g y ,   i m p l e m e n t a t i o n ,   a n d   o p e r a t i o n   o f   3 G P P   n e w   r a d i o   s t a n d a r d s .   A c a d e m i c   P r e s s ,   2 0 1 9 .   [ 2 0 ]   3 G P P ,   S t u d y   o n   c h a n n e l   m o d e l   f o r   f r e q u e n c i e f r o 0 . 5   t o   1 0 0   G H z   ( R e l e a s e   1 7 ) ,   p o rt a l . 3 g p p . o rg ,   Ja n .   2 0 2 4 .   [ O n l i n e ] .   A v a i l a b l e :   h t t p s: / / p o r t a l . 3 g p p . o r g / d e s k t o p mo d u l e s/ S p e c i f i c a t i o n s / S p e c i f i c a t i o n D e t a i l s . a s p x ? s p e c i f i c a t i o n I d = 3 1 7 3 .   [ 2 1 ]   S .   K u sm a r i y a n t o ,   D .   F a d i l l a ,   F .   H .   P a r t i a n s y a h ,   G .   A sm u n g i ,   a n d   W .   A .   P r i y o n o ,   5 G   N R   n e t w o r k   p l a n n i n g   i n   M a l a n g   C i t y ,   Ea s t   Jav a   U si n g   A t o l l   s o f t w a r e ,   i n   2 0 2 2   1 1 t h   El e c t ri c a l   P o w e r,   E l e c t r o n i c s ,   C o m m u n i c a t i o n s,   C o n t r o l s   a n d   I n f o rm a t i c s   S e m i n a r   ( EEC C I S ) ,   A u g .   2 0 2 2 ,   p p .   1 9 1 1 9 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / EE C C I S 5 4 4 6 8 . 2 0 2 2 . 9 9 0 2 9 4 7 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.