Subscribe to continue reading
Subscribe to get access to the rest of this post and other subscriber-only content.

Subscribe to get access to the rest of this post and other subscriber-only content.

เริ่มต้นง่ายๆ แค่เลือกแท็บ “Social Network Analysis” ในบานหน้าต่างงาน (Task Pane)
การตั้งค่าการวิเคราะห์ทำได้ดังนี้


หลังจากคำนวณการวิเคราะห์เครือข่ายทางสังคมเสร็จแล้ว คุณมีตัวเลือกในการแสดงผลดังนี้
การวิเคราะห์เครือข่ายทางสังคมจะดีขึ้นเมื่อมีการใช้น้ำหนักที่แตกต่างกันสำหรับความสัมพันธ์แต่ละแบบ ใน Analyst’s Notebook คุณสามารถกำหนดน้ำหนักได้สองวิธี
การใช้น้ำหนักช่วยให้คุณเห็นความสำคัญที่แตกต่างกันของความสัมพันธ์แต่ละแบบ ทำให้การวิเคราะห์เครือข่ายตรงกับความเป็นจริงมากขึ้น

เพื่อคำนวณและวิเคราะห์ผลลัพธ์การวิเคราะห์เครือข่ายทางสังคมของคุณ ให้เลือกแท็บ Results (ผลลัพธ์) เพื่อแสดงหน้าผลลัพธ์
เริ่มการวิเคราะห์เครือข่ายทางสังคมได้ง่ายๆ โดยคลิกปุ่ม “Calculate” (คำนวณ)
เมื่อคำนวณเสร็จ
คุณสามารถจัดเรียงข้อมูลได้โดย
ผลลัพธ์จะแสดงในรูปแบบรายการที่เข้าใจง่าย ให้คุณเห็นว่าใครมีค่าความเป็นศูนย์กลางสูงที่สุดในแต่ละประเภท

หลังจากคำนวณเสร็จ คุณมีตัวเลือกหลายอย่างในการจัดการกับผลลัพธ์
ไอคอนที่แทนคนหรือสิ่งในเครือข่าย มีป้ายชื่อกำกับ
วัดว่ามีเส้นทางสั้นที่สุดกี่เส้นที่ผ่านคนๆ นั้น
ถ้าเลือก “ใช้ทิศทางการเชื่อมโยง” ลูกศรจะกำหนดว่าเส้นทางใดนับได้
หมายเหตุ: ไม่มีการแยกคอลัมน์ขาเข้า/ขาออก เพราะเส้นทางยังคงเป็นเส้นทางเดิมไม่ว่าจะกลับทิศลูกศรอย่างไร
วัดว่าคนนั้นอยู่ใกล้คนอื่นๆ ในเครือข่ายแค่ไหน
ถ้าเลือก “ใช้ทิศทางการเชื่อมโยง” จะมีสองคอลัมน์:
นับจำนวนการเชื่อมต่อที่คนนั้นมีกับคนอื่น
ถ้าเลือก “ใช้ทิศทางการเชื่อมโยง” จะมีสองคอลัมน์:
หมายเหตุเรื่องน้ำหนัก:
วัดว่าคนนั้นเชื่อมต่อกับคนสำคัญในเครือข่ายมากแค่ไหน
ถ้าเลือก “ใช้ทิศทางการเชื่อมโยง” จะมีสองคอลัมน์:
การถ่วงน้ำหนักมีผล: เส้นเชื่อมที่มีน้ำหนัก 3 จะสำคัญกว่าเส้นเชื่อมไม่มีน้ำหนัก 3 เท่า
เส้นที่เชื่อมระหว่างหน่วย แสดงในรูปแบบ: ชื่อหน่วย A → ชื่อการเชื่อมโยง → ชื่อหน่วย B
วัดว่ามีเส้นทางสั้นที่สุดกี่เส้นที่ผ่านเส้นเชื่อมนั้น
ค่าที่กำหนดให้แต่ละเส้นเชื่อม เพื่อแสดงความสำคัญหรือความแข็งแกร่งของความสัมพันธ์
👉Reference – ข้อมูลทั้งหมดในบทความนี้ มาจากคู่มือ Analyst’s Notebook : Social Network Analysis

👉Social Network Analysis (SNA) หรือการวิเคราะห์เครือข่ายทางสังคม ใช้ในการตรวจสอบโครงสร้าง ความสัมพันธ์ของ Chart โดยเน้นไปที่ความสัมพันธ์ระหว่าง Entities
การวิเคราะห์เครือข่ายทางสังคม (Social Network Analysis หรือ SNA) คือวิธีศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างคนหรือกลุ่มคน SNA ช่วยให้เราเข้าใจว่า
SNA ช่วยให้เราสร้างแผนผังและวัดความสัมพันธ์ในกลุ่มคนหรือองค์กร และช่วยคาดการณ์ว่าพวกเขาอาจทำอะไรในอนาคต
SNA รวมความรู้เรื่ององค์กร เข้ากับ คณิตศาสตร์ เพื่อให้เราเข้าใจวิธีทำงานของกลุ่มและองค์กรได้ดีขึ้น
การศึกษาโครงสร้างเครือข่ายช่วยให้เรารู้
SNA เป็นเพียงเครื่องมือช่วยวิเคราะห์ ไม่ใช่คำตอบสำเร็จรูป มันเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีสำหรับการวิเคราะห์เพิ่มเติม
SNA จะมีประสิทธิภาพสูงสุดเมื่อใช้ร่วมกับการวิเคราะห์โดยมนุษย์ และต้องระวังว่า
ความเป็นศูนย์กลางเป็นแนวคิดสำคัญในการวิเคราะห์เครือข่ายทางสังคม มันบอกว่าใครหรืออะไรมีอิทธิพลมากที่สุดในเครือข่าย
เครือข่ายที่มีความเป็นศูนย์กลางสูง
เครือข่ายที่มีความเป็นศูนย์กลางต่ำ
โปรแกรม Analyst’s Notebook วัดความเป็นศูนย์กลางได้ 4 แบบ
โปรแกรมยังสามารถปรับการวัดให้ละเอียดขึ้นได้โดยคำนึงถึง
ความเป็นศูนย์กลางแบบระหว่าง วัดว่าคนหนึ่งเป็น “สะพาน” เชื่อมต่อระหว่างคนอื่นๆ ในเครือข่ายมากแค่ไหน
คนที่มีค่าความเป็นศูนย์กลางแบบระหว่างสูงเรียกว่า “ผู้ควบคุมประตู” เพราะพวกเขา
ผู้ควบคุมประตูอาจมีลักษณะได้ 2 แบบ
จากตัวอย่าง ลินดา ไบรท์แมน (Linda BRIGHTMAN) มีคะแนนความเป็นศูนย์กลางแบบระหว่างสูงที่สุด เพราะเธอเป็นคนเดียวที่เชื่อมต่อระหว่างสองกลุ่มในเครือข่าย หากไม่มีเธอ ทั้งสองกลุ่มจะไม่สามารถติดต่อกันได้เลย

ในขณะที่ความเป็นศูนย์กลางแบบระหว่าง (Betweenness) วัดความสำคัญของคน “Link Betweenness” วัดความสำคัญของเส้นเชื่อมระหว่างคน
มันวัดว่าเส้นเชื่อมนั้นมีข้อมูลเดินทางผ่านมากแค่ไหน หรือพูดง่ายๆ คือ “ถนนเส้นนี้มีการจราจรหนาแน่นแค่ไหน”
เส้นเชื่อมที่มีค่า Link Betweenness สูง
ในตัวอย่างที่กล่าวถึง เส้นเชื่อมที่มีค่า Link Betweenness สูงแสดงด้วยสีแดง
ถ้าเส้นเชื่อมนี้ถูกตัด
เปรียบเสมือนถนนหลักที่เชื่อมระหว่างสองเมือง ถ้าถนนนี้ถูกปิด จะไม่มีทางอื่นให้เดินทางระหว่างเมืองได้

ความเป็นศูนย์กลางแบบใกล้ชิด วัดว่าคนหนึ่งอยู่ “ใกล้” กับคนอื่นๆ ในเครือข่ายแค่ไหน นี่ไม่ใช่ระยะทางจริง แต่เป็นจำนวนก้าวที่ต้องใช้เพื่อเข้าถึงคนอื่นๆ
คนที่มีค่าความเป็นศูนย์กลางแบบใกล้ชิดสูง
คนที่อยู่ริมขอบของเครือข่าย (มีการเชื่อมต่อน้อย) จะมีค่าความเป็นศูนย์กลางแบบใกล้ชิดต่ำ เพราะ:
ความเป็นศูนย์กลางแบบใกล้ชิดคำนึงถึงทั้งการเชื่อมต่อทางตรงและทางอ้อม
จากตัวอย่างที่กล่าวถึง เอสรี ดุ๊ค (Esry DUKE) และ โรเบิร์ต โฮลเดอร์ (Robert HOLDER) มีคะแนนความใกล้ชิดสูงสุด หมายความว่า

ความเป็นศูนย์กลางแบบระดับ คือการวัดว่าคนหนึ่งมีการเชื่อมต่อกับคนอื่นมากแค่ไหน เป็นการนับจำนวนเพื่อนหรือคนรู้จักโดยตรงของแต่ละคนในเครือข่าย
วิธีวัดง่ายมาก
ค่านี้บอกเราว่า
จากตัวอย่างที่กล่าวถึง ไอรีน เบเกอร์ (Irene BAKER) มีค่าความเป็นศูนย์กลางแบบระดับสูงที่สุด นั่นหมายความว่า
เปรียบเสมือนคนที่มีเพื่อนในงานปาร์ตี้มากที่สุด และทักทายผู้คนมากที่สุด

ความเป็นศูนย์กลางแบบไอเกนเวกเตอร์ วัดว่าคนหนึ่งมีการเชื่อมต่อกับคนสำคัญในเครือข่ายมากแค่ไหน หรือพูดง่ายๆ คือ “คุณรู้จักคนดังมากแค่ไหน”
แทนที่จะแค่นับจำนวนการเชื่อมต่อ (แบบ Degree) Eigenvector พิจารณาด้วยว่า
คนที่มีค่า Eigenvector สูง
ในเครือข่ายที่ความสัมพันธ์มีทิศทาง (เช่น ใครส่งข้อมูลให้ใคร) จะมีการวัดเพิ่มเติม 2 แบบ
ทั้งสองส่วนสัมพันธ์กัน ฮับที่ดีส่งข้อมูลไปหาออทอริตี้ที่ดี และออทอริตี้ที่ดีรับข้อมูลจากฮับที่ดี
จากตัวอย่างที่กล่าวถึง วาเลอรี กรีน (Valerie Green) มีค่า Eigenvector สูงที่สุด เพราะ

ทิศทางการเชื่อมโยง คือการแสดงว่าข้อมูลหรือสิ่งของเคลื่อนที่ไปในทิศทางไหนระหว่างคนในเครือข่าย โดยใช้ลูกศรชี้ทิศทาง
การดูทิศทางช่วยให้เรารู้ว่า
ทิศทางการเชื่อมโยงมี 2 แบบ
คนที่ข้อมูลไหลผ่านทั้งสองทิศทาง (รับและส่ง) จะมีค่าความเป็นศูนย์กลางสูงกว่าคนที่ข้อมูลไหลผ่านทิศทางเดียว (แค่รับหรือแค่ส่ง)
จากตัวอย่างที่กล่าวถึง ลินดา ไบรท์แมน (Linda BRIGHTMAN) มีลักษณะพิเศษคือ

การถ่วงน้ำหนักการเชื่อมโยง คือการให้ค่าความสำคัญที่แตกต่างกันกับความสัมพันธ์แต่ละแบบในเครือข่าย เพราะในชีวิตจริง ไม่ใช่ทุกความสัมพันธ์จะมีความสำคัญเท่ากัน
การถ่วงน้ำหนักช่วยให้
ในชีวิตจริง
การถ่วงน้ำหนักมีผลต่อการวิเคราะห์
เปรียบเสมือนการดูไม่เพียงแค่ว่ามีถนนเชื่อมระหว่างเมืองหรือไม่ แต่ดูด้วยว่าถนนนั้นเป็นทางด่วนหรือทางเล็กๆ ซึ่งจะมีผลต่อความสำคัญของเส้นทางและเมืองที่เชื่อมต่อกัน

การจัดรูปแบบแบบมีเงื่อนไข คือวิธีการเน้นข้อมูลสำคัญในแผนภูมิเครือข่ายที่ซับซ้อน โดยใช้สี ขนาด หรือความหนาที่แตกต่างกัน เพื่อให้เห็นสิ่งสำคัญได้ชัดเจน
เมื่อเครือข่ายมีความซับซ้อน
ในโปรแกรม Analyst’s Notebook คุณสามารถ
โปรแกรมช่วยเน้นข้อมูลสำคัญโดย
จากตัวอย่างที่กล่าวถึง
เปรียบเสมือนการใช้ไฮไลท์เน้นข้อความสำคัญในหนังสือ ทำให้เราสามารถหาข้อมูลสำคัญได้อย่างรวดเร็ว แม้ในหน้าที่มีข้อความมาก

Reference – ข้อมูลทั้งหมดในบทความนี้ มาจากคู่มือ Analyst’s Notebook : Social Network Analysis
✅Note: – ติดตามเรื่อง Conditional Formatting (การจัดรูปแบบแบบมีเงื่อนไข) ได้ในบทความต่อไปนะครับ ! 😊

Subscribe to get access to the rest of this post and other subscriber-only content.

Subscribe to get access to the rest of this post and other subscriber-only content.

ภาพนี้แสดงให้เห็นถึงแนวคิดการระบุหรือวิเคราะห์ตำแหน่ง (Location) โดยอ้างอิงจากเซลล์สัญญาณของสถานีฐาน (Cell Tower) ที่ให้บริการในพื้นที่นั้น ๆ รวมถึงการสำรวจคุณภาพสัญญาณ (RFPS survey) ในบริเวณใกล้เคียง จุดสำคัญของภาพนี้มีรายละเอียดดังนี้

ตำแหน่งที่ต้องการวิเคราะห์หรือสนใจ (เช่น จุดเกิดเหตุ หรือจุดที่มีการใช้งานโทรศัพท์)
ในภาพแสดงเป็นจุดเล็ก ๆ ตรงกลาง
วงกลมที่เล็กที่สุด หรือเส้นประวงเล็ก แสดงขอบเขตของเซลล์หลัก (Main Serving Cell) ที่โทรศัพท์หรืออุปกรณ์จะเชื่อมต่อได้ดีที่สุดที่จุดเกิดเหตุ
“Cell Serves at location” หมายถึง สถานีฐานที่โทรศัพท์/อุปกรณ์จะเชื่อมต่อในขณะนั้น เนื่องจากมีสัญญาณที่แรงหรือเหมาะสมที่สุด
วงกลมอื่น ๆ ที่ใหญ่กว่า หรือทับซ้อนกัน แสดงขอบเขตการครอบคลุมของเซลล์อื่น ๆ ที่อยู่บริเวณใกล้เคียง (Neighbour Cells)
ถึงแม้ว่าอุปกรณ์จะเชื่อมต่ออยู่กับเซลล์หลัก แต่ก็ยังสามารถรับรู้หรือวัดค่าความแรงสัญญาณของเซลล์ข้างเคียง (Neighbour Cells) ได้
การมีเซลล์เพื่อนบ้านหลาย ๆ เซลล์ ทำให้เครือข่ายสามารถบริหารจัดการการส่งต่อสัญญาณ (Handover) เมื่อผู้ใช้เคลื่อนที่ หรือใช้เพื่อช่วยระบุตำแหน่งที่แม่นยำขึ้น
“RFPS” มักย่อมาจาก Radio Frequency Propagation Survey หรือการสำรวจการแพร่กระจายคลื่นความถี่วิทยุ
เป็นกระบวนการตรวจวัด/บันทึกค่าความแรงของสัญญาณ (Signal Strength), คุณภาพของสัญญาณ, และพารามิเตอร์อื่น ๆ ในพื้นที่จริง
จุดประสงค์หลัก คือการยืนยันหรือปรับแต่งข้อมูลการครอบคลุมของสัญญาณ (Coverage) ให้ตรงกับสภาพแวดล้อมจริง เพื่อให้ทราบว่าในพื้นที่นั้น ๆ สัญญาณของแต่ละสถานีฐานเป็นอย่างไร
เส้นลูกศร “RFPS survey taken in vicinity” ในภาพบ่งบอกว่า มีการลงพื้นที่ไปเก็บข้อมูลสัญญาณบริเวณใกล้จุดเกิดเหตุ เพื่อให้ทราบว่าสถานีฐานใดครอบคลุม หรือส่งสัญญาณได้ดีที่สุด ณ จุดนั้น

การวิเคราะห์หลักฐานดิจิทัล (Digital Forensics) เป็นกระบวนการที่ใช้ในการระบุ, เก็บรักษา, วิเคราะห์ และรายงานหลักฐานดิจิทัลที่พบในอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์และสื่อดิจิทัลต่างๆ เพื่อนำไปใช้ในการสืบสวนทางอาญาหรือทางแพ่ง โดยมีเป้าหมายเพื่อตรวจสอบและยืนยันเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นจากข้อมูลดิจิทัล ซึ่งการวิเคราะห์หลักฐานดิจิทัลมีความสำคัญในการสืบสวนอาชญากรรมทางไซเบอร์และอาชญากรรมอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับอุปกรณ์ดิจิทัล

การวิเคราะห์หลักฐานดิจิทัลเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการสืบสวนและดำเนินคดีอาชญากรรม แต่ต้องใช้ความระมัดระวังและรอบคอบในการดำเนินการ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องและน่าเชื่อถือ


ประเภทเครือข่ายโทรศัพท์มือถือมีการพัฒนามาหลายยุคสมัย โดยแต่ละยุคก็จะมีเทคโนโลยีและคุณสมบัติที่แตกต่างกันไป สามารถแบ่งออกได้ดังนี้
นอกจากนี้ ยังมีเทคโนโลยีเครือข่ายอื่นๆ ที่อาจพบในการสำรวจคลื่นความถี่ เช่น WIFI, Bluetooth, Ultra-Wide Band (UWB), Near Field Communication (NFC), IoT (Internet of Things), Low Power Wide Area Networks (LPWAN), และ Satellite Communications Networks
การทำความเข้าใจประเภทของเครือข่ายโทรศัพท์มือถือแต่ละประเภท มีความสำคัญในการวิเคราะห์ข้อมูลคลื่นความถี่เพื่อวัตถุประสงค์ทางด้านนิติวิทยาศาสตร์ โดยเฉพาะการวิเคราะห์ข้อมูลจากบันทึกการโทร (CDR) เพื่อระบุตำแหน่งที่ตั้งของโทรศัพท์เป้าหมาย

ทฤษฎีคลื่นวิทยุเป็นพื้นฐานที่สำคัญในการทำความเข้าใจการทำงานของเครือข่ายโทรศัพท์มือถือ โดยคลื่นวิทยุถูกสร้างขึ้นเมื่อมีกระแสไฟฟ้าสลับไหลผ่านเสาอากาศ ซึ่งกระแสสลับนี้จะสร้างสนามแม่เหล็กและสนามไฟฟ้าที่เปลี่ยนแปลงไปรอบๆ เสาอากาศ และเมื่อกระแสสลับนี้มีการเปลี่ยนแปลงทิศทางการไหลอย่างต่อเนื่อง จะทำให้เกิดคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้าที่แผ่ออกไปจากเสาอากาศในลักษณะของคลื่นวิทยุ
คลื่นวิทยุสามารถเดินทางได้หลายวิธี ซึ่งขึ้นอยู่กับความถี่ของคลื่น
ผลกระทบของความถี่ต่อการแพร่กระจาย (Effects of Frequency on Propagation) โดยทั่วไป คลื่นความถี่ต่ำจะเดินทางได้ไกลกว่าคลื่นความถี่สูง ที่กำลังส่งเท่ากัน คลื่นความถี่ต่ำจะใช้พลังงานน้อยกว่าในการเดินทาง และสามารถเดินทางผ่านสิ่งกีดขวางได้ดีกว่า ในขณะที่คลื่นความถี่สูงจะถูกดูดซับและสะท้อนได้ง่ายกว่า
การทำความเข้าใจทฤษฎีคลื่นวิทยุเหล่านี้เป็นสิ่งสำคัญในการวิเคราะห์ข้อมูลคลื่นความถี่ที่ใช้ในการสืบสวนทางนิติวิทยาศาสตร์ และเพื่อให้เข้าใจถึงปัจจัยต่างๆ ที่มีผลต่อการแพร่กระจายของคลื่นวิทยุในสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกัน

การวิเคราะห์เซลล์ไซต์ (Cell Site Analysis) เป็นเทคนิคที่ใช้ในการระบุตำแหน่งโดยประมาณของโทรศัพท์มือถือ ณ เวลาที่มีการโทรออกหรือรับสาย หรือในกรณีของการสืบสวนสด ก็สามารถใช้เพื่อระบุตำแหน่งปัจจุบันของโทรศัพท์ได้ การวิเคราะห์นี้อาศัยข้อมูลจากบันทึกการโทร (Call Detail Records – CDR) ที่ได้จากผู้ให้บริการเครือข่าย และผลการสำรวจคลื่นวิทยุ (Radio Frequency – RF) ในพื้นที่
บทความนี้เขียนมาหลังจากได้ศึกษาหนังสือ Cell Site Analysis ตอนแรกก็ชั่งใจว่าจะเขียนเผยแพร่ ดี ไม่ดี กลัวถูกน้อง ๆ ด่าว่า แต่มาคิดอีกทีตอนนี้ความรู้มันทันกันหมด คงเหลือแต่นักสืบที่ยังไม่ทัน เลยต้องตัดสินใจเขียน คิดว่าน่าจะเกิดประโยชน์มากกว่าโทษ 💯✌️
การวิเคราะห์เซลล์ไซต์เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ในการสืบสวนคดีอาญา แต่ก็มีข้อจำกัดที่ควรพิจารณาอย่างรอบคอบ ควรใช้ร่วมกับหลักฐานอื่น ๆ เพื่อให้ได้ผลสรุปที่น่าเชื่อถือ
เป็นวิธีระบุตำแหน่งมือถือจากการใช้งาน โดยดูจาก
มีข้อจำกัดสำคัญคือ
วิธีการทำงานหลักๆ คือ สำรวจสัญญาณในพื้นที่ จัดทำรายงานวิเคราะห์ และต้องระมัดระวังในการตีความผล เพื่อให้ได้ข้อมูลที่น่าเชื่อถือที่สุด
เทคนิคการสำรวจคลื่นวิทยุ (Forensic Radio Survey) เป็นกระบวนการที่ใช้ในการรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับสัญญาณวิทยุจากเซลล์ไซต์ต่างๆ ในพื้นที่ที่สนใจ เพื่อสนับสนุนการวิเคราะห์เซลล์ไซต์ (Cell Site Analysis). การสำรวจนี้จะช่วยยืนยันหรือหักล้างสมมติฐานเกี่ยวกับการปรากฏตัวของโทรศัพท์มือถือในสถานที่และเวลาที่เกิดเหตุการณ์สำคัญ. โดยทั่วไปแล้ว การสำรวจคลื่นวิทยุจะทำเพื่อวัตถุประสงค์หลัก 3 ประการ ❤️📝
อุปกรณ์ที่ใช้ในการสำรวจคลื่นวิทยุมีหลายประเภท แบ่งออกเป็น 2 ประเภทหลัก
การสำรวจคลื่นวิทยุเป็นเครื่องมือสำคัญในการสนับสนุนการวิเคราะห์เซลล์ไซต์ โดยให้ข้อมูลที่จำเป็นในการยืนยันหรือหักล้างสมมติฐานเกี่ยวกับตำแหน่งที่ตั้งของโทรศัพท์มือถือ การสำรวจนี้มีหลายประเภทและเทคนิค ซึ่งควรเลือกใช้ให้เหมาะสมกับวัตถุประสงค์ของการสืบสวน
คือการเก็บข้อมูลจากเสาสัญญาณเพื่อยืนยันตำแหน่งของมือถือ โดยมีจุดประสงค์
วิธีการสำรวจทำได้หลายรูปแบบ
ใช้อุปกรณ์ 2 ประเภท
ข้อสำคัญ ต้องสำรวจเร็วที่สุดหลังเกิดเหตุ และใช้ข้อมูลจากหลายแหล่งเพื่อความแม่นยำ

วันนี้ได้มีโอกาส นั่งศึกษาหนังสือเกี่ยวกับการวิเคราะห์ Cell Site Analysis เลยอยากมากเขียนอธิบายเกี่ยวกับเรื่อง “สถานีฐาน” (Cell Sites) ในระบบโทรศัพท์มือถือ จะพยายามอธิบายให้เข้าใจง่ายนะครับ ไม่รู้จริงไม่..😊🤣

Cell Sites (สถานีฐาน) หรือที่เรียกว่า “cell towers” (เสาสัญญาณโทรศัพท์มือถือ) คืออะไร?
สถานีฐานหรือที่เราเห็นเป็นเสาสัญญาณโทรศัพท์มือถือ เป็นจุดที่ช่วยให้โทรศัพท์มือถือของเราสามารถติดต่อกับเครือข่ายได้ เปรียบเหมือนสะพานที่เชื่อมระหว่างมือถือกับระบบเครือข่ายหลัก
สถานีฐานประกอบด้วยอะไรบ้าง?
การระบุตำแหน่งสถานีฐาน
สถานีฐานแต่ละแห่งจะมีรหัสประจำตัว 2 แบบ:
ความสามารถในการรองรับผู้ใช้งาน
ขึ้นอยู่กับจำนวนช่องสัญญาณที่มี โดยจะระบุเป็นตัวเลข เช่น:
คือการติดตามตำแหน่งของโทรศัพท์มือถือ โดยดูจากประวัติการใช้งานและความแรงของสัญญาณ

เสาอากาศเป็นอุปกรณ์สำคัญที่ช่วยรับ-ส่งสัญญาณระหว่างเสาสัญญาณกับโทรศัพท์มือถือ โดยจะมีตัวรับ-ส่งสัญญาณหลายตัววางซ้อนกันในแนวตั้ง เพื่อส่งสัญญาณไปในทิศทางที่ต้องการ
ลักษณะการทำงานของเสาอากาศ
การใช้มุมในเสาสัญญาณ

การเอียงของเสา
Centroids จุดศูนย์กลางของสัญญาณ
ผู้ให้บริการบางรายจะคำนวณจุดที่น่าจะมีสัญญาณดีที่สุด และบอกรัศมีที่มีโอกาสพบโทรศัพท์ในแต่ละระยะทางจากจุดนั้น
