¿Qué tan bien llega realmente la 5G al teléfono? Un récord a escala de ciudad en Viena ofrece pistas

Coches, escáneres y teléfonos: Viena se convierte en un laboratorio de redes móviles

Un equipo de la TU Wien transformó coches comunes en un laboratorio móvil para medir las redes móviles de Viena. Entre el 27 de junio de 2024 y el 8 de marzo de 2025, los vehículos recorrieron calles urbanas y carreteras suburbanas más tranquilas. En 18 días de pruebas de conducción, cubrieron unos 100 kilómetros cuadrados y generaron un extenso registro público sobre lo que los teléfonos pueden detectar.

El conjunto de datos publicado contiene 2 893 129 filas de mediciones, agrupadas en 986 698 entradas con marca temporal y operador. Estas apuntan a unas 929 217 ubicaciones GPS únicas tras redondear las coordenadas a cinco decimales. Además, identifican 7 911 identidades de celda distintas, lo que permite a los analistas comparar muchos emplazamientos en lugar de una sola antena.

Cada coche llevaba un escáner de banda ancha que escuchaba las señales LTE y 5G cercanas sin conectarse a ellas. También transportaba tres teléfonos compatibles con 5G, montados en el salpicadero y conectados al software de pruebas. El escáner ofrece una visión desde la red de lo que está desplegado y visible. Los teléfonos, una perspectiva del usuario sobre la celda servidora, incluida la calidad de la señal y la tasa de datos.

La configuración del escáner utilizó un receptor PCTEL IBflex, dos antenas en el techo y una unidad GPS. El software Keysight Nemo Outdoor, instalado en un portátil, controlaba todo el proceso de recopilación. Esto hacía que el monitoreo fuera agnóstico a la tecnología, permitiendo observar las señales LTE y NR en el mismo recorrido.

Los registros del teléfono anotan lecturas de calidad radioeléctrica como potencia recibida, calidad de señal, intensidad total recibida y calidad ajustada por interferencia. También incluyen el caudal de bajada y subida, así como la anticipación temporal. Estos valores provienen de las interfaces de diagnóstico del dispositivo, no de una aplicación de prueba de velocidad mostrada en pantalla.

La campaña es multioperador, pero los registros actuales basados en teléfonos para 5G proceden de un solo operador. Esa limitación también se aplica a los metadatos estimados de celdas 5G incluidos en la publicación. Los datos constan de cuatro partes: mediciones del escáner, mediciones del terminal, información estimada de emplazamientos y modelos de edificios y terreno de alta resolución.

Las frecuencias bajas llegan más lejos. Las altas, se desvanecen en las calles estrechas

En las calles urbanas densas, las ondas de radio no se propagan igual en todas las frecuencias. Una señal celular en una banda baja alcanza distancias mayores y resiste mejor al atravesar muros, ventanas, esquinas o masas de edificios. Las mediciones del recorrido de prueba en Viena hacen visible este patrón con claridad. La banda LTE de menor frecuencia presente en los datos es la de 800 MHz, que registró la potencia recibida más alta a lo largo de las calles medidas. Las capas LTE de banda media, a 1800 MHz y 2600 MHz, resultaron más débiles. La capa de mayor frecuencia, una banda C de 5G alrededor de los 3500 MHz, fue la más débil de todas, ya que sus ondas sufren mayor pérdida de trayectoria y penetran peor en los edificios. Una banda de 5G cercana a los 2100 MHz se situó entre esos extremos, con un comportamiento más próximo al de la banda media que al de las capas muy bajas o muy altas.

La calidad de la señal recibida obedece a la misma lógica física. El LTE de banda baja ofreció las lecturas de calidad más estables, con una RSRQ mediana cercana a menos nueve decibelios. Esta cifra es relevante porque describe qué tan limpia es la señal recibida en relación con la interferencia y el ruido. Las capas de banda media y alta mostraron una variación mucho mayor de un lugar a otro. En las calles densas, más celdas se concentran en un área menor, por lo que los teléfonos y los escáneres pueden detectar varios transmisores cercanos simultáneamente. Sus señales se superponen, rebotan en las fachadas y compiten por el mismo espectro radioeléctrico. El resultado es una calidad menos predecible en las bandas más altas, incluso cuando la red cuenta con muchos emplazamientos desplegados.

Este comportamiento de frecuencia ayuda a explicar por qué los operadores utilizan las bandas bajas como base de cobertura. Permiten llenar edificios y cubrir áreas más grandes empleando menos sitios. Las bandas más altas pueden añadir capacidad donde hay mucha gente junta, pero se atenúan más rápido cuando la señal se enfrenta a obstáculos urbanos densos. Las mediciones muestran que ambos efectos coexisten en la misma ciudad: las ondas de baja frecuencia viajan más lejos por las calles, mientras que las de alta frecuencia reducen su alcance útil a medida que aumentan los muros y el tráfico.

Cuando una señal detectada no se corresponde con ninguna celda

Un escáner capta una señal de radio mucho antes de identificar qué celda la emite. En el conjunto de datos de las pruebas en carretera de Viena, cada señal LTE o 5G detectada se contrastó con los eventos de difusión decodificados cercanos, utilizando como claves la identidad física de la celda, el número de canal y el archivo de medición. El objetivo era sencillo: vincular lo que el receptor escuchaba con la información de red que identificaba al transmisor.

Esta asociación no siempre resultaba posible, ya que una señal sin identidad de celda no puede ubicarse en un mapa con seguridad. De los 2 649 377 registros de señal examinados, 472 645 no coincidieron con ningún evento de difusión decodificado, lo que representa el 17,84 % del total. En LTE, el porcentaje sin correspondencia fue del 14,90 %, mientras que en 5G NR alcanzó el 18,81 %.

Entre los registros que sí se asociaron, los problemas de temporización fueron frecuentes, pero los espaciales, raros. En conjunto, el 13,84 % presentó valores atípicos en el tiempo y solo el 0,53 % mostró anomalías espaciales. LTE registró un 17,99 % de valores atípicos temporales y un 1,96 % espaciales. 5G NR obtuvo cifras del 12,48 % y el 0,06 %, respectivamente. Aproximadamente dos tercios de todos los registros fueron totalmente consistentes en ambas dimensiones.

Estos desfases apuntan a una decodificación asíncrona y a la memorización intermedia dentro de los registros del escáner. Una ventana de asociación estricta de diez segundos resultó demasiado ajustada para esa variabilidad, por lo que los datos publicados emplean un respaldo espacial. Cada registro de señal se vincula al evento de difusión candidato más cercano entre las coincidencias exactas de clave. Se siguen informando estadísticas de temporización, lo que permite a los usuarios elegir distintos umbrales.

Localización de antenas mediante círculos de tiempo y registros públicos

El timing advance (avance de temporización) es la pista radioeléctrica que revela a qué distancia se sitúa un teléfono respecto a su celda servidora. Cada valor de este parámetro permite trazar un círculo centrado en la ubicación medida. Como el radio del círculo equivale a esa distancia, numerosos círculos deberían superponerse cerca de cada transmisor. En el caso del LTE, el método recurrió a las entradas del registro público austriaco de transmisores para acotar los emplazamientos candidatos. Esos registros aportaron direcciones plausibles antes de ajustar cualquier geometría radioeléctrica. Las alturas de las antenas se extrajeron de imágenes de Google Earth Pro, en lugar de tomarse de los archivos de los operadores. En cada jornada de medición, se seleccionaron las diez estaciones base LTE más frecuentemente observadas por operador. A lo largo de dieciocho días, este criterio generó cincuenta sitios LTE distintos para cada operador en esa capa. Esta regla repartió el trabajo entre más calles, momentos y celdas, evitando concentrarse solo en unas pocas potentes.

En cuanto al 5G no autónomo, los registros del teléfono no exponen directamente los nombres de las estaciones base. Por ello, la misma identidad física de celda se consideró un único sitio dentro de una sola jornada. Esta suposición resulta más segura porque cada recorrido cubría un área limitada y el espacio de identidades es amplio. Una celda requería al menos cinco mediciones desde lugares distintos antes de poder ser localizada. Para la estimación, se conservaron las treinta identificaciones válidas más frecuentes por día. Se dibujaron círculos de temporización alrededor de cada punto del teléfono y su superposición sirvió para probar la geometría. Si un grupo de círculos encajaba en un solo lugar, ese grupo se utilizó para la localización. Los grupos pequeños e inconsistentes se descartaron para que los datos mixtos no desviaran la estimación del sitio.

Para los sitios LTE con metadatos de referencia, las ubicaciones estimadas presentaron un error cuadrático medio de 38,55 metros. Las orientaciones de sector mostraron un error circular absoluto medio de 27,95 grados. Estos valores son físicamente plausibles, aunque no demuestran las posiciones reales de las antenas. En el caso del 5G, no existía una referencia externa fiable porque los registros del teléfono carecían de etiquetas directas de sitio. Una verificación interna comparó las distancias derivadas del avance de temporización con las distancias en línea recta a los sitios estimados. En las 17 433 muestras utilizadas para esa comprobación, la mediana residual fue de 69,6 metros. El percentil 95 alcanzó los 318,8 metros y el percentil 99 llegó a los 585,4 metros. Este resultado indica que los sitios 5G inferidos respetan las restricciones de temporización, pero no constituye una prueba independiente.

Una ciudad medible, aunque nunca del todo conocida

Cien kilómetros cuadrados de Viena ya están disponibles en un conjunto de datos abierto. Su valor no reside tanto en ninguna cifra aislada como en lo que esos datos permiten hacer. El escáner observa la red desde fuera. Los teléfonos muestran cómo la experimentan los usuarios, y los modelos de edificios les dan a ambos un escenario físico. Juntos, respaldan mapas de radiofrecuencia, comprobaciones de cobertura, gemelos digitales y aprendizaje automático que pueden contrastarse con calles reales en lugar de simuladas. Esto ofrece una oportunidad poco frecuente para pasar de los paneles de control de las operadoras hacia infraestructuras públicas para la investigación inalámbrica.

Los obstáculos también son claros, porque la parte más nítida del panorama sigue estando parcialmente oculta. Muchas señales del escáner no pueden vincularse a una identidad de celda decodificada, y los registros de teléfonos en 5G no autónomo carecen de etiquetas estables de estaciones base. Las posiciones estimadas de las antenas ayudan a colmar esa brecha, pero solo cubren un subconjunto de emplazamientos y se basan en círculos de temporización, registros públicos e imágenes. Los registros de caudal contienen pausas reales, conmutaciones y huecos de programación, por lo que un análisis que trate todas las muestras como iguales interpretará mal la red. Esas limitaciones no son defectos que ocultar. Definen dónde debe comenzar un modelado riguroso.

La oportunidad más amplia es que otras ciudades puedan seguir el mismo camino, combinando pruebas en carretera con datos abiertos de edificios y registros públicos de transmisores. Si las operadoras exponen más identificadores, los dispositivos informan de información de haz más limpia y el clima se incorpora a las trazas, estos mapas podrían convertirse en herramientas vivas para la planificación. Entonces, una ciudad deja de ser solo un lugar donde los teléfonos se conectan. Se convierte en un instrumento que puede leerse, compararse y mejorar. ¿Puede confiarse en un mapa de radiofrecuencia cuando las antenas se infieren a partir de las señales que emiten?