Romania February 2022
MNO SPEED BENCHMARK
The following table shows average download and upload speeds per MNO.
The measurements were made across the whole country and across the whole spectrum of available Radio Access Technologies (3G, 4G, 5G if available).
Digi
16881 samplesOrange
28030 samplesTelekom
6422 samplesVodafone
17622 samplesMNO LATENCY BENCHMARK
As described in our data collection methodology, latency is measured to the CDN endpoints. Operators who interconnect with CDNs well tend to offer better user experience in latency-sensitive applications as well as score well in our latency comparison.
Latency (ms)
69707 samplesRegion | All operators | Digi | Orange | Telekom | Vodafone | Sample count # |
---|---|---|---|---|---|---|
Bucharest | 29.83 | 17.53 | 43.47 | 20.74 | 33.52 | 19,601 |
Cluj | 31.56 | 17.23 | 32.41 | 21.29 | 38.33 | 4,493 |
Brașov | 29.31 | 16.66 | 36.55 | 14.04 | 28.30 | 3,912 |
Constanța | 20.76 | 18.00 | 35.23 | 15.14 | 16.91 | 3,452 |
Ilfov | 27.36 | 21.67 | 29.37 | 17.42 | 28.20 | 2,727 |
Timiș | 25.76 | 18.55 | 30.38 | 18.38 | 28.04 | 2,664 |
Iași | 27.50 | 12.95 | 32.22 | 26.11 | 21.88 | 2,657 |
Prahova | 24.61 | 21.24 | 31.75 | 13.24 | 24.79 | 2,379 |
Buzău | 18.18 | 16.36 | 29.42 | 10.10 | 16.97 | 1,787 |
Dolj | 23.40 | 15.34 | 30.74 | 15.11 | 28.86 | 1,762 |
Bacău | 24.29 | 13.33 | 27.38 | 26.00 | 23.06 | 1,671 |
Bihor | 24.00 | 16.38 | 29.04 | 20.66 | 41.04 | 1,365 |
Neamț | 18.99 | 13.98 | 20.05 | 15.02 | 21.50 | 1,359 |
Suceava | 20.48 | 17.49 | 21.40 | 8.76 | 21.28 | 1,296 |
Argeș | 22.07 | 17.45 | 25.47 | 14.90 | 20.54 | 1,272 |
Hunedoara | 19.33 | 26.09 | 22.07 | 10.80 | 22.28 | 1,190 |
Galați | 19.86 | 20.54 | 18.34 | 24.15 | 20.21 | 1,143 |
Arad | 24.01 | 17.27 | 28.74 | 21.59 | 21.02 | 1,132 |
Mureș | 24.04 | 24.46 | 24.75 | 27.19 | 20.38 | 1,052 |
Sibiu | 27.37 | 20.18 | 25.82 | 20.51 | 45.02 | 988 |
Maramureș | 20.17 | 18.44 | 21.01 | 12.63 | 26.92 | 951 |
Dâmbovița | 14.65 | 26.12 | 21.27 | 14.22 | 10.71 | 902 |
Alba | 16.99 | 16.11 | 19.60 | 14.36 | 13.19 | 898 |
Gorj | 22.67 | 25.10 | 25.99 | 17.43 | 25.16 | 821 |
Călărași | 21.42 | 20.22 | 33.07 | 27.89 | 16.17 | 818 |
Bistrița-Năsăud | 17.80 | 23.20 | 18.74 | 14.33 | 14.28 | 746 |
Vâlcea | 21.90 | 14.75 | 23.52 | 9.06 | 27.22 | 677 |
Tulcea | 25.71 | 18.81 | 26.59 | 17.13 | 28.86 | 667 |
Olt | 22.54 | 11.90 | 28.63 | 20.26 | 23.20 | 656 |
Vaslui | 22.26 | 13.18 | 28.18 | 10.16 | 28.01 | 649 |
Vrancea | 21.06 | 19.24 | 18.00 | 14.14 | 25.95 | 634 |
Brăila | 26.31 | 21.87 | 35.88 | 8.84 | 24.10 | 622 |
Teleorman | 20.03 | 19.61 | 28.44 | 9.92 | 15.14 | 602 |
Satu Mare | 20.70 | 18.56 | 21.24 | 11.24 | 27.29 | 590 |
Caraș-Severin | 20.98 | 22.25 | 17.49 | 14.56 | 25.46 | 540 |
Botoșani | 27.80 | 13.70 | 28.73 | 18.46 | 41.86 | 532 |
Sălaj | 17.17 | 14.21 | 19.58 | 9.20 | 5.53 | 467 |
Mehedinți | 24.32 | 20.11 | 28.69 | - | 26.61 | 434 |
Covasna | 18.86 | 19.35 | 21.20 | - | 7.93 | 382 |
Ialomița | 19.42 | 19.52 | 17.46 | 16.01 | 22.19 | 381 |
Giurgiu | 21.02 | 16.39 | 44.59 | 11.06 | 20.22 | 295 |
Harghita | 17.32 | - | 17.32 | - | - | 187 |
Sample Distribution
- 1 - 5
- 5 - 10
- 10 - 25
- 25 - 50
- 50 - 100
- 100 - 1000
- 1000+
DATA COLLECTION METHODOLOGY
Our data is collected from end user devices running Android and iOS systems. All measurements are executed towards a CDN that has a large geographical footprint and hosts a significant part of the content that is being accessed by the users. This ensures our results are a good approximation of the user’s actual quality of experience.
All measurements must contain accurate location information using GPS or wi-fi geolocation methods. Measurements are considered only from the apps that have been approved by SpeedChecker. Submitted measurements are checked to see if they are within expected ranges and additional security precautions are implemented to ensure measurement data is not being manipulated.
The data collection process aims to deliver a single measurement sample from every device in our crowdsourcing system device pool and we strive to remove all duplicates. Due to privacy settings on some users phones we cannot reliably detect unique devices therefore some devices have contributed to more than 1 measurement into this dataset.
MEASUREMENT METHODOLOGY
The methodology is based on the concept of the ITU-T Q.3960 (2016) “Framework of Internet related performance measurements” and “Supplement 71 to ITU-T Q-series Recommendations”.
This test methodology aims at delivering an accurate measurement of the maximum bandwidth available over a given internet connection. This is achieved by transferring multiple parallel data streams over separate TCP connections within a predefined amount of time. The transferred data consists of randomly generated data with high entropy.
# | Parameter | Unit | ITU Range | Current Setting |
1 | Number of parallel threads | # | 1 ≤ n ≤ 10 | Dynamic addition from 1 to 10 |
2 | Duration of pre-test | s | 0 ≤ Tp ≤ 5 | 1s |
3 | Duration of the downlink test | s | 5 ≤ Td ≤ 15 | 5s |
4 | Duration of the uplink subtest | s | 5 ≤ Tu ≤ 15 | 5s |
5 | Number of ‘pings’ during delay subtest | # | 5 ≤ p ≤ 20 | p = 10 |
COVERAGE METHODOLOGY
SpeedChecker has developed a robust and reliable methodology of assessing cellular coverage worldwide. Our data-driven approach is using billions of cellular measurements conducted by hundreds of millions of mobile devices.
Process
SpeedChecker data analysis process for mobile coverage involves four primary steps: collection, filtering, spatial aggregation, and summarization. The results of that process are used to determine coverage score on a country and operator level.
Collection
Millions of cellular measurements are received daily from Android devices around the world.
Filtering
Filtering is applied to ensure that only relevant measurements are used:
- Erroneous out-of-range measurements are excluded from datasets
- Measurements executed by inactive devices are excluded
- Measurements with inaccurate location are excluded
Spatial Aggregation
Filtered multi-RAT signal measurements collected for last 12 months are grouped into tiles of approximately 1 km2. All tiles where at least one operator service was detected are summed up to form a total country coverage footprint. Average signal strength is calculated per tile per RAT for each operator. Each operator is then assigned with a score per tile depending on average signal strength and particular RAT availability (higher RAT and stronger signal will contribute a higher score).
Summarization
Finally, scores from all tiles are summed up per operator. This forms the total operator coverage score. Total operator coverage score is then divided by the total country coverage footprint to produce an overall OPERATOR COVERAGE SCORE.
*RAT – Radio Access Type
Rumania Febrero 2022
COMPARATIVA DE VELOCIDAD DE LOS OPERADORES MÓVILES
La siguiente tabla muestra las velocidades medias de descarga (bajada) y carga (subida) por operador. Las mediciones se realizaron en todo el país y en todo el espectro de tecnologías de acceso radio disponibles (3G, 4G, 5G si está disponible).
Digi
16881 muestrasOrange
28030 muestrasTelekom
6422 muestrasVodafone
17622 muestrasCOMPARATIVA DE LATENCIA DE LOS OPERADORES MÓVILES
Tal y como se describe en nuestra metodología de recopilación de datos, la latencia se mide hasta los extremos de las CDN. Los operadores que se interconectan bien con las CDN tienden a ofrecer una mejor experiencia de usuario en aplicaciones sensibles a la latencia y obtienen una buena puntuación en nuestro análisis comparativo de latencia.
Latencia (ms)
69707 muestrasRegion | All operators | Digi | Orange | Telekom | Vodafone | Sample count # |
---|---|---|---|---|---|---|
Bucharest | 29.83 | 17.53 | 43.47 | 20.74 | 33.52 | 19,601 |
Cluj | 31.56 | 17.23 | 32.41 | 21.29 | 38.33 | 4,493 |
Brașov | 29.31 | 16.66 | 36.55 | 14.04 | 28.30 | 3,912 |
Constanța | 20.76 | 18.00 | 35.23 | 15.14 | 16.91 | 3,452 |
Ilfov | 27.36 | 21.67 | 29.37 | 17.42 | 28.20 | 2,727 |
Timiș | 25.76 | 18.55 | 30.38 | 18.38 | 28.04 | 2,664 |
Iași | 27.50 | 12.95 | 32.22 | 26.11 | 21.88 | 2,657 |
Prahova | 24.61 | 21.24 | 31.75 | 13.24 | 24.79 | 2,379 |
Buzău | 18.18 | 16.36 | 29.42 | 10.10 | 16.97 | 1,787 |
Dolj | 23.40 | 15.34 | 30.74 | 15.11 | 28.86 | 1,762 |
Bacău | 24.29 | 13.33 | 27.38 | 26.00 | 23.06 | 1,671 |
Bihor | 24.00 | 16.38 | 29.04 | 20.66 | 41.04 | 1,365 |
Neamț | 18.99 | 13.98 | 20.05 | 15.02 | 21.50 | 1,359 |
Suceava | 20.48 | 17.49 | 21.40 | 8.76 | 21.28 | 1,296 |
Argeș | 22.07 | 17.45 | 25.47 | 14.90 | 20.54 | 1,272 |
Hunedoara | 19.33 | 26.09 | 22.07 | 10.80 | 22.28 | 1,190 |
Galați | 19.86 | 20.54 | 18.34 | 24.15 | 20.21 | 1,143 |
Arad | 24.01 | 17.27 | 28.74 | 21.59 | 21.02 | 1,132 |
Mureș | 24.04 | 24.46 | 24.75 | 27.19 | 20.38 | 1,052 |
Sibiu | 27.37 | 20.18 | 25.82 | 20.51 | 45.02 | 988 |
Maramureș | 20.17 | 18.44 | 21.01 | 12.63 | 26.92 | 951 |
Dâmbovița | 14.65 | 26.12 | 21.27 | 14.22 | 10.71 | 902 |
Alba | 16.99 | 16.11 | 19.60 | 14.36 | 13.19 | 898 |
Gorj | 22.67 | 25.10 | 25.99 | 17.43 | 25.16 | 821 |
Călărași | 21.42 | 20.22 | 33.07 | 27.89 | 16.17 | 818 |
Bistrița-Năsăud | 17.80 | 23.20 | 18.74 | 14.33 | 14.28 | 746 |
Vâlcea | 21.90 | 14.75 | 23.52 | 9.06 | 27.22 | 677 |
Tulcea | 25.71 | 18.81 | 26.59 | 17.13 | 28.86 | 667 |
Olt | 22.54 | 11.90 | 28.63 | 20.26 | 23.20 | 656 |
Vaslui | 22.26 | 13.18 | 28.18 | 10.16 | 28.01 | 649 |
Vrancea | 21.06 | 19.24 | 18.00 | 14.14 | 25.95 | 634 |
Brăila | 26.31 | 21.87 | 35.88 | 8.84 | 24.10 | 622 |
Teleorman | 20.03 | 19.61 | 28.44 | 9.92 | 15.14 | 602 |
Satu Mare | 20.70 | 18.56 | 21.24 | 11.24 | 27.29 | 590 |
Caraș-Severin | 20.98 | 22.25 | 17.49 | 14.56 | 25.46 | 540 |
Botoșani | 27.80 | 13.70 | 28.73 | 18.46 | 41.86 | 532 |
Sălaj | 17.17 | 14.21 | 19.58 | 9.20 | 5.53 | 467 |
Mehedinți | 24.32 | 20.11 | 28.69 | - | 26.61 | 434 |
Covasna | 18.86 | 19.35 | 21.20 | - | 7.93 | 382 |
Ialomița | 19.42 | 19.52 | 17.46 | 16.01 | 22.19 | 381 |
Giurgiu | 21.02 | 16.39 | 44.59 | 11.06 | 20.22 | 295 |
Harghita | 17.32 | - | 17.32 | - | - | 187 |
Distribución de muestras
- 1 - 5
- 5 - 10
- 10 - 25
- 25 - 50
- 50 - 100
- 100 - 1000
- 1000+
METODOLOGÍA DE RECOPILACIÓN DE DATOS
Nuestros datos se recopilan a partir de dispositivos de usuarios finales con sistemas Android e iOS. Todas las mediciones se ejecutan hacia una CDN que tiene una gran huella geográfica y aloja una parte significativa del contenido al que acceden los usuarios. Esto garantiza que nuestros resultados sean una buena aproximación de la calidad de experiencia real del usuario.
Todas las mediciones deben contener información precisa sobre la ubicación mediante métodos de geolocalización GPS o Wi-Fi. Sólo se tienen en cuenta las mediciones de las aplicaciones que han sido aprobadas por MedUx. Las mediciones enviadas se comprueban para ver si están dentro de los rangos esperados y se implementan precauciones de seguridad adicionales para garantizar que los datos de las mediciones no sean manipulados.
El proceso de recopilación de datos tiene como objetivo entregar una única muestra de medición de cada dispositivo en el pool de dispositivos del sistema de crowdsourcing y nos esforzamos por eliminar todos los duplicados. Debido a la configuración de la privacidad de los teléfonos de algunos usuarios, no podemos detectar de forma fiable los dispositivos únicos, por lo que algunos dispositivos han contribuido a más de una medición en este conjunto de datos.
METODOLOGÍA DE MEDICIÓN
La metodología se basa en el concepto de la norma ITU-T Q.3960 (2016) “Marco de las mediciones de rendimiento relacionadas con Internet” y el “Suplemento 71 a las Recomendaciones de la serie Q del UIT-T”.
Esta metodología de pruebas tiene como objetivo ofrecer una medición precisa del ancho de banda máximo disponible en una determinada conexión a Internet. Esto se consigue transfiriendo múltiples flujos de datos paralelos a través de conexiones TCP separadas en un tiempo predefinido. Los datos transferidos consisten en datos generados aleatoriamente con alta entropía.
# | Parámetro | Unidad | ITU Rango | Configuración actual |
1 | Número de subprocesos paralelos | # | 1 ≤ n ≤ 10 | Adición dinámica del 1 al 10 |
2 | Duración de la prueba previa | s | 0 ≤ Tp ≤ 5 | 1s |
3 | Duración de la prueba de enlace descendente | s | 5 ≤ Td ≤ 15 | 5s |
4 | Duración de la subprueba de enlace ascendente | s | 5 ≤ Tu ≤ 15 | 5s |
5 | Número de ‘pings’ durante la subprueba de retraso | # | 5 ≤ p ≤ 20 | p = 10 |
METODOLOGÍA DE PUNTUACIÓN DE COBERTURA
SpeedChecker ha desarrollado una metodología robusta y confiable para evaluar la cobertura celular en todo el mundo. Nuestro enfoque basado en datos utiliza miles de millones de mediciones celulares realizadas por cientos de millones de dispositivos móviles.
Proceso
El proceso de análisis de datos de SpeedChecker para la cobertura móvil consta de cuatro pasos principales: recopilación, filtrado, agregación espacial y resumen. Los resultados de ese proceso se utilizan para determinar el puntaje de cobertura a nivel de país y operador.
Coleccionar
Millones de medidas moviles se reciben diariamente desde aparatos de Android en todo el mundo.
Filtrado
El filtrado se aplica para garantizar que solo se utilicen las medidas relevantes:
- Las mediciones erróneas fuera de alcance se excluyen de los conjuntos de datos
- Se excluyen las medidas ejecutadas por dispositivos inactivos
- Se excluyen las medidas con localizasion inexacta
Agregación especial
Las medidas de señales multi-RAT filtradas recopiladas durante los últimos 12 meses se agrupan en mosaicos de aproximadamente 1 km2. Todos los mosaicos en los que se detectó al menos un servicio de operador se suman para formar una huella de cobertura total del país. La intensidad de la señal promedio se calcula por mosaico por RAT para cada operador. Luego, a cada operador se le asigna una puntuación por mosaico según la intensidad de la señal promedio y la disponibilidad de RAT particular (una RAT más alta y una señal más fuerte contribuirán a una puntuación más alta).
Resumen
Finalmente, las puntuaciones de todos los mosaicos se suman por operador. Esto forma el puntaje total de cobertura del operador. La puntuación de cobertura total del operador se divide luego por la huella de cobertura total del país para producir una PUNTUACIÓN DE COBERTURA DEL OPERADOR general.
*RAT – Tipo de acceso de radio
Roumanie Février 2022
La rapidité
La taille de la barre sera redimensionnée dynamiquement en fonction du score de couverture. Le calcul de la largeur est la même approche que sur l’onglet Vitesse (voir ci-dessus)
Digi
16881 échantillonsOrange
28030 échantillonsTelekom
6422 échantillonsVodafone
17622 échantillonsLatence
La taille de la barre sera redimensionnée dynamiquement en fonction du score de couverture. Le calcul de la largeur est la même approche que sur l’onglet Vitesse (voir ci-dessus)
Latence (ms)
69707 échantillonsRegion | All operators | Digi | Orange | Telekom | Vodafone | Sample count # |
---|---|---|---|---|---|---|
Bucharest | 29.83 | 17.53 | 43.47 | 20.74 | 33.52 | 19,601 |
Cluj | 31.56 | 17.23 | 32.41 | 21.29 | 38.33 | 4,493 |
Brașov | 29.31 | 16.66 | 36.55 | 14.04 | 28.30 | 3,912 |
Constanța | 20.76 | 18.00 | 35.23 | 15.14 | 16.91 | 3,452 |
Ilfov | 27.36 | 21.67 | 29.37 | 17.42 | 28.20 | 2,727 |
Timiș | 25.76 | 18.55 | 30.38 | 18.38 | 28.04 | 2,664 |
Iași | 27.50 | 12.95 | 32.22 | 26.11 | 21.88 | 2,657 |
Prahova | 24.61 | 21.24 | 31.75 | 13.24 | 24.79 | 2,379 |
Buzău | 18.18 | 16.36 | 29.42 | 10.10 | 16.97 | 1,787 |
Dolj | 23.40 | 15.34 | 30.74 | 15.11 | 28.86 | 1,762 |
Bacău | 24.29 | 13.33 | 27.38 | 26.00 | 23.06 | 1,671 |
Bihor | 24.00 | 16.38 | 29.04 | 20.66 | 41.04 | 1,365 |
Neamț | 18.99 | 13.98 | 20.05 | 15.02 | 21.50 | 1,359 |
Suceava | 20.48 | 17.49 | 21.40 | 8.76 | 21.28 | 1,296 |
Argeș | 22.07 | 17.45 | 25.47 | 14.90 | 20.54 | 1,272 |
Hunedoara | 19.33 | 26.09 | 22.07 | 10.80 | 22.28 | 1,190 |
Galați | 19.86 | 20.54 | 18.34 | 24.15 | 20.21 | 1,143 |
Arad | 24.01 | 17.27 | 28.74 | 21.59 | 21.02 | 1,132 |
Mureș | 24.04 | 24.46 | 24.75 | 27.19 | 20.38 | 1,052 |
Sibiu | 27.37 | 20.18 | 25.82 | 20.51 | 45.02 | 988 |
Maramureș | 20.17 | 18.44 | 21.01 | 12.63 | 26.92 | 951 |
Dâmbovița | 14.65 | 26.12 | 21.27 | 14.22 | 10.71 | 902 |
Alba | 16.99 | 16.11 | 19.60 | 14.36 | 13.19 | 898 |
Gorj | 22.67 | 25.10 | 25.99 | 17.43 | 25.16 | 821 |
Călărași | 21.42 | 20.22 | 33.07 | 27.89 | 16.17 | 818 |
Bistrița-Năsăud | 17.80 | 23.20 | 18.74 | 14.33 | 14.28 | 746 |
Vâlcea | 21.90 | 14.75 | 23.52 | 9.06 | 27.22 | 677 |
Tulcea | 25.71 | 18.81 | 26.59 | 17.13 | 28.86 | 667 |
Olt | 22.54 | 11.90 | 28.63 | 20.26 | 23.20 | 656 |
Vaslui | 22.26 | 13.18 | 28.18 | 10.16 | 28.01 | 649 |
Vrancea | 21.06 | 19.24 | 18.00 | 14.14 | 25.95 | 634 |
Brăila | 26.31 | 21.87 | 35.88 | 8.84 | 24.10 | 622 |
Teleorman | 20.03 | 19.61 | 28.44 | 9.92 | 15.14 | 602 |
Satu Mare | 20.70 | 18.56 | 21.24 | 11.24 | 27.29 | 590 |
Caraș-Severin | 20.98 | 22.25 | 17.49 | 14.56 | 25.46 | 540 |
Botoșani | 27.80 | 13.70 | 28.73 | 18.46 | 41.86 | 532 |
Sălaj | 17.17 | 14.21 | 19.58 | 9.20 | 5.53 | 467 |
Mehedinți | 24.32 | 20.11 | 28.69 | - | 26.61 | 434 |
Covasna | 18.86 | 19.35 | 21.20 | - | 7.93 | 382 |
Ialomița | 19.42 | 19.52 | 17.46 | 16.01 | 22.19 | 381 |
Giurgiu | 21.02 | 16.39 | 44.59 | 11.06 | 20.22 | 295 |
Harghita | 17.32 | - | 17.32 | - | - | 187 |
Distribution des échantillons
- 1 - 5
- 5 - 10
- 10 - 25
- 25 - 50
- 50 - 100
- 100 - 1000
- 1000+
MÉTHODOLOGIE DE COLLECTE DES DONNÉES
Nos données sont collectées à partir d’appareils d’utilisateurs finaux fonctionnant sous les systèmes Android et iOS. Toutes les mesures sont exécutées vers un CDN qui a une grande empreinte géographique et qui héberge une partie importante du contenu auquel accèdent les utilisateurs. Cela garantit que nos résultats sont une bonne approximation de la qualité d’expérience réelle de l’utilisateur.
Toutes les mesures doivent contenir des informations précises sur la localisation en utilisant des méthodes de géolocalisation GPS ou wi-fi. Les mesures ne sont prises en compte que pour les applications qui ont été approuvées par SpeedChecker. Les mesures soumises sont vérifiées pour voir si elles se situent dans les fourchettes prévues et des précautions de sécurité supplémentaires sont mises en œuvre pour garantir que les données de mesure ne sont pas manipulées.
Le processus de collecte des données vise à fournir un échantillon de mesure unique pour chaque appareil de notre système de crowdsourcing et nous nous efforçons d’éliminer tous les doublons. En raison des paramètres de confidentialité sur les téléphones de certains utilisateurs, nous ne pouvons pas détecter de manière fiable les appareils uniques. Par conséquent, certains appareils ont contribué à plus d’une mesure dans cet ensemble de données.
MÉTHODOLOGIE DE MESURE
La méthodologie est basée sur le concept du ITU-T Q.3960 (2016) “Cadre des mesures de performance liées à l’Internet” et du “Supplément 71 aux recommandations de la série Q de l’UIT-T”.
Cette méthodologie de test vise à fournir une mesure précise de la bande passante maximale disponible sur une connexion Internet donnée. Pour ce faire, on transfère plusieurs flux de données parallèles sur des connexions TCP distinctes dans un laps de temps prédéfini. Les données transférées sont constituées de données générées aléatoirement avec une entropie élevée.
# | Paramètre | Unité | ITU Gamme | Paramètre actuel |
1 | Nombre de threads parallèles | # | 1 ≤ n ≤ 10 | Ajout dynamique de 1 à 10 |
2 | Durée du pré-test | s | 0 ≤ Tp ≤ 5 | 1s |
3 | Durée du test de liaison descendante | s | 5 ≤ Td ≤ 15 | 5s |
4 | Durée du sous-test de liaison montante | s | 5 ≤ Tu ≤ 15 | 5s |
5 | Nombre de «pings» pendant le sous-test de retard | # | 5 ≤ p ≤ 20 | p = 10 |
MÉTHODOLOGIE DE CALCUL DU SCORE DE COUVERTURE
SpeedChecker a développé une méthodologie robuste et fiable pour évaluer la couverture cellulaire dans le monde entier. Notre approche, basée sur les données, utilise des milliards de mesures cellulaires effectuées par des centaines de millions d’appareils mobiles.
Processus
Le processus d’analyse des données SpeedChecker pour la couverture mobile comprend quatre étapes principales : la collecte, le filtrage, l’agrégation spatiale et la synthèse. Les résultats de ce processus sont utilisés pour déterminer le score de couverture au niveau du pays et de l’opérateur.
Collecte
Des millions de mesures cellulaires sont reçues chaque jour des appareils Android du monde entier.
Filtrage
Le filtrage est appliqué pour garantir que seules les mesures pertinentes sont utilisées:
- Les mesures erronées hors de portée sont exclues des ensembles de données
- Les mesures exécutées par des appareils inactifs sont exclues
- Les mesures dont la localisation est inexacte sont exclues
Agrégation spatiale
Les mesures de signaux multi-RAT* filtrées collectées au cours des 12 derniers mois sont regroupées en tuiles géographiques d’environ 1 km2. Toutes les tuiles où au moins un service opérateur a été détecté sont additionnées pour former une empreinte de couverture totale du pays. La puissance moyenne du signal est calculée par tuile et par RAT pour chaque opérateur. Chaque opérateur se voit ensuite attribuer un score par tuile en fonction de l’intensité moyenne du signal et de la disponibilité de la RAT (une RAT plus élevée et un signal plus fort donnent un score plus élevé).
Synthèse
Enfin, les scores de toutes les tuiles sont additionnés par opérateur. Cela donne le score total de couverture de l’opérateur. Le score total de couverture de l’opérateur est ensuite divisé par l’empreinte de couverture totale du pays pour produire un SCORE DE COUVERTURE DE L’OPÉRATEUR global.
*RAT – Type d’accès radio