Радиопокрытие 4G в дипломе: геоаналитика, метрики и защищаемая ВКР
В марте 2026 года «МегаФон» отчитался о расширении сети 4G в 16 муниципальных округах Красноярского края — доступ к связи получили жители почти 40 сельских территорий. За сухой строкой пресс-релиза стоит нормальная инженерная задача: спланировать радиопокрытие в условиях сложного рельефа, разнести частотно-территориальный план, обеспечить транспорт до опорных узлов и не выйти за бюджет. Именно такие кейсы операторов дают готовую фактуру для ВКР по инфраструктуре, геоаналитике и SRE-подходам к мониторингу сети. Ниже — как превратить новость в защищаемую работу и не утонуть в нормоконтроле.
FAQ: что студенты спрашивают первым делом
Где брать исходные данные по покрытию, если оператор их не отдаёт?
Используйте три источника: открытые данные Россвязи и GIS-слои OpenStreetMap (населённые пункты, рельеф), синтетический датасет drive-test, сгенерированный по модели Хата или COST-231, и публичные карты покрытия операторов. В тексте ВКР обязательно укажите модель распространения и допущения — это снимет половину вопросов комиссии.
Обязательно ли поднимать реальную лабораторную сеть?
Нет. Достаточно эмуляции в srsRAN или Open5GS + визуализации в QGIS. Комиссия оценивает корректность методики, а не факт развёртывания базовой станции.
Какие метрики защищать на слайдах?
RSRP (уровень сигнала), SINR (качество), DL/UL Throughput, процент покрытой территории, CAPEX на одного абонента. Плюс SLO вида «RSRP ≥ −110 dBm на 95 % территории населённых пунктов».
Как оформить карты покрытия по ГОСТ?
Растровые карты идут в приложения как рисунки с подрисуночной подписью (ГОСТ 7.32), векторные слои — в архив на диске, который сдаётся вместе с ВКР. В основной части достаточно одной сводной карты и таблицы с зонами.
Темы ВКР, которые вырастают из кейса «МегаФона»
-
Тема 1. Геоаналитическая модель планирования покрытия 4G для сельских территорий.
Актуальность: именно такие задачи решал оператор в Красноярском крае. Цель — разработать методику расчёта зон покрытия с учётом рельефа и плотности населения. Задачи: 1) обзор моделей распространения (Okumura-Hata, COST-231); 2) сбор геоданных и подготовка слоёв в PostGIS; 3) расчёт RSRP-карты в Python; 4) валидация на контрольной выборке. Главы: гл. 1 — теория радиораспространения; гл. 2 — архитектура GIS-пайплайна (C4-диаграмма); гл. 3 — эксперименты и метрики точности.
-
Тема 2. Мониторинг качества сети доступа на базе OpenTelemetry и SLO.
Актуальность: расширение сети автоматически множит объём телеметрии с узлов. Цель — спроектировать конвейер сбора метрик с RAN и ядра. Задачи: 1) описать источники метрик (gNB, MME, PGW); 2) настроить коллектор OpenTelemetry; 3) построить дашборды Grafana; 4) рассчитать SLO. Главы: гл. 1 — обзор observability-стека; гл. 2 — схема развёртывания в Kubernetes (UML deployment); гл. 3 — нагрузочные тесты и ошибки бюджета.
-
Тема 3. Экономическая модель развёртывания 4G в малонаселённых районах.
Актуальность: в кейсе речь о почти 40 территориях — прямая отсылка к TCO. Цель — построить модель CAPEX/OPEX и срок окупаемости. Задачи: 1) классифицировать сценарии (макро / small cells / РРЛ); 2) рассчитать TCO на 5 лет; 3) сравнить варианты; 4) оценить чувствительность к тарифу. Главы: гл. 1 — теория экономики телеком-проектов; гл. 2 — финансовая модель в Excel/Python; гл. 3 — сценарный анализ по PMBOK 7.
-
Тема 4. Отказоустойчивость транспортной сети агрегации при подключении новых БС.
Актуальность: новые площадки требуют резервирования каналов. Цель — спроектировать схему с резервированием и оценить доступность. Задачи: 1) анализ топологий (кольцо, звезда, mesh); 2) расчёт доступности по ISO/IEC 25010; 3) имитационная модель в AnyLogic; 4) сравнение сценариев отказа. Главы: гл. 1 — теория надёжности; гл. 2 — архитектура транспортного сегмента; гл. 3 — эксперименты по MTBF/MTTR.
Основная часть: как встроить кейс в главы ВКР
Глава 1. Анализ предметной области — где пригодится статья
Пресс-релиз — не академический источник, но фактура для постановки задачи — отличная. Опишите ландшафт: площадь края, число населённых пунктов, среднюю плотность абонентов, долю покрытия до 2025 года. Сравните с целевым состоянием «почти 40 территорий». Постройте таблицу «до/после» — это войдёт в первую главу и сразу покажет прикладной характер.
Глава 2. Проектирование — диаграммы и архитектура
Здесь уместны:
- C4-диаграмма контекста GIS-платформы (оператор, регулятор, источники данных);
- UML Deployment для observability-стека (Prometheus, OTel Collector, Grafana, Alertmanager);
- BPMN для процесса «заявка на подключение населённого пункта → обследование → проект → монтаж»;
- ER-модель БД для хранения drive-test данных (PostgreSQL + PostGIS).
Каждая диаграмма — со спецификацией на отдельной странице приложения.
Глава 3. Практика: считаем метрики покрытия
Ниже — минимальный скрипт, который можно взять за основу главы 3 и приложений. Он читает drive-test, считает долю покрытой территории и агрегирует KPI по сотам.
import pandas as pd
import numpy as np
# lat, lon, rsrp_dbm, sinr_db, cell_id
df = pd.read_csv("drive_test_krsk.csv")
df["covered"] = np.where(df["rsrp_dbm"] >= -110, 1, 0)
kpi = df.groupby("cell_id").agg(
coverage_ratio=("covered", "mean"),
avg_rsrp=("rsrp_dbm", "mean"),
avg_sinr=("sinr_db", "mean"),
samples=("rsrp_dbm", "count"),
).sort_values("coverage_ratio")
print(kpi.head(10))
# SLO: доля замеров с RSRP >= -110 dBm
slo = df["covered"].mean()
print(f"Coverage SLO: {slo:.2%}")
Дополнительно считайте error budget: если SLO 95 %, а факт 93 % — это минус 2 п. п., которые надо объяснить на защите. Такая логика тянется из SRE-практики и хорошо заходит комиссии.
Инструментальный стек
| Слой | Инструмент | Зачем в ВКР |
|---|---|---|
| Геоданные | QGIS, PostGIS | Слои, рельеф, расчёт зон |
| Расчёты | Python (NumPy, Pandas) | Метрики RSRP/SINR |
| Планирование | Atoll, srsRAN | Эмуляция БС, частотный план |
| Мониторинг | OpenTelemetry, Grafana | Обоснование observability |
| Оркестрация | Kubernetes | Развёртывание edge-сервисов |
Чек-лист «Что проверить перед сдачей»
- Задачи в введении дословно совпадают с задачами по главам и выводами.
- Все рисунки и таблицы пронумерованы и упомянуты в тексте по ГОСТ 7.32.
- Метрики (RSRP, SINR, SLO, TCO) есть не только в тексте, но и в выводах глав.
- Список литературы содержит ГОСT 34.602, ISO/IEC 25010 и хотя бы 2 отраслевых отчёта.
- Скрипты и конфиги вынесены в приложения с указанием версий ПО.
- Уникальность текста — не ниже порога вуза, включая гл. 1.
- Ссылка на первоисточник оформлена по правилам цитирования.
Типичные ошибки студентов на таких темах
1. Пересказ пресс-релиза вместо анализа. Вставляют текст новости в гл. 1 как есть. Как избежать: оставьте из пресс-релиза только факты (16 округов, ~40 территорий), а дальше — модель, метрики, диаграммы.
2. Нет связи теории LTE с расчётами. Описывают OFDMA, MIMO, но не показывают, как это влияет на RSRP. Как избежать: в гл. 2 заведите таблицу «параметр стандарта → вход модели → метрика на выходе».
3. Синтетические данные без допущений. Комиссия почти всегда спрашивает о происхождении датасета. Как избежать: отдельный подраздел «Ограничения и допущения» — 15 строк, и вопрос снят.
Экспертная поддержка
На подготовку полноценной ВКР по инфраструктурному кейсу уходит в среднем 120 академических часов: геоданные, скрипты, диаграммы и нормоконтроль. Если нужна помощь с дипломом — от выбора темы до финальной вычитки, эксперты компании бесплатно проконсультируют и подскажут, где взять данные под ваш регион. Работаем по любой теме: от радиопокрытия до SRE-стеков.
Чему вы научитесь
- Строить геоаналитическую модель покрытия и валидировать её на drive-test.
- Настраивать observability-стек (OpenTelemetry + Grafana) и считать SLO.
- Проектировать архитектуру транспортной сети с резервированием.
- Считать TCO и делать сценарный анализ по PMBOK 7.
- Оформлять расчётные скрипты и карты в приложениях по ГОСТ 34.602 и ГОСТ 7.32.
Источник: «МегаФон» расширил покрытие 4G в 16 муниципальных округах Красноярского края (опубликовано 2026-03-25)