FR 2851864 A1 20040903 FR 0302384 A 20030227 L'invention concerne la prédiction et l'évaluation de la qualité de service des réseaux radio et de téléphonie mobile, et en particulier la prédiction de la qualité de service radio des réseaux de troisième génération (UMTS) pour les services temps réel. Ces prédictions et évaluations permettent à un opérateur souhaitant déployer un réseau UMTS d'estimer la qualité de service (QoS) offerte pour les services " temps réel ", pour une configuration donnée sur une zone d'un réseau. Par service " temps réel " on désigne les services présentant des débits garantis. L'amélioration de la qualité des réseaux mobiles, ou leur évaluation a donné lieu à une littérature abondante (voir [1, 2, 3] par exemple) aussi bien pour les réseaux de 2ème génération que pour les réseaux de 3ème génération. Des outils de modélisation ou de mesure ont été développés dans le 15 but de prédire des paramètres nécessaires à l'évaluation des réseaux. Les grandeurs élémentaires comme les puissances émises ou reçues, par les terminaux ou les stations, par exemple, sont calculées ou mesurées. Toutefois, si ces grandeurs élémentaires sont intéressantes et même nécessaires à l'évaluation de la qualité radio des réseaux, elles ne sont pas 20 toujours suffisantes pour prédire la qualité d'un réseau. En effet, il est clairement établi aujourd'hui que la qualité d'un réseau s'évalue à partir de certains estimateurs de qualité, critères plus complexes et plus significatifs. Ces estimateurs de qualité sont typiquement: - la probabilité de non-couverture (outage) dans le réseau; 25 - la probabilité d'accès au réseau; - la probabilité de maintien de la communication pendant une durée donnée; - la probabilité de bonne qualité d'une communication pendant une durée donnée. Les estimateurs listés ci-dessus sont typiquement recommandés par l'Autorité de Régulation des Télécommunications (ART) en France, par exemple, et correspondent à la qualité de service subjective perçue par un utilisateur. Ces estimateurs définissent la qualité du réseau et des tests comparatifs entre plusieurs réseaux sont menés sur la base ces estimateurs. Actuellement, l'estimation de la qualité d'un réseau d'accès radio UMTS peut être réalisée de deux manières. La première manière consiste à simuler un réseau, à calculer des grandeurs élémentaires comme les puissances émises et reçues, et à analyser ces grandeurs élémentaires [1, 2] de manière à évaluer directement la qualité du réseau. La qualité du réseau étudié est estimée de manière empirique, sur la 10 base de méthodes reposant sur l'expérience. On dira par exemple que la qualité est mauvaise dans une zone o le champ reçu est faible, mais on ne pourra garantir une bonne qualité pour un champ reçu fort. L'inconvénient de cette technique est qu'elle reste rudimentaire donc souvent peu représentative du comportement réel du réseau, qui repose en 15 pratique sur des phénomènes plus complexes. Par exemple, l'évaluation délivrée par cette technique repose sur des grandeurs qui s'avèrent aléatoires. La prise en compte empirique de ces grandeurs aléatoires entraîne donc des erreurs. Cette estimation empirique nécessite en outre la prise en compte 20 d'un grand nombre de grandeurs élémentaires. Elle est fastidieuse à réaliser. La seconde technique est expérimentale et consiste à mesurer des estimateurs de qualité sur site. C'est la méthode utilisée par l'ART en France. Cependant, les estimateurs de qualité ne sont pas toujours mesurables directement ou présentent une variance importante sur site. Il est nécessaire pour les estimer de réaliser un grand nombre de mesures pour atteindre une précision acceptable. Par exemple, la probabilité de maintien d'une communication sur un 30 temps donné et en un point donné, fonction du trafic, du shadowing (effet de masque généré par des obstacles), etc. L'intervention de la notion de durée et de maintien est difficile à traduire sur les observables et la mesure directe des estimateurs de qualité est longue, coteuse et, au final, encore peu fiable. C'est pourquoi, lors des campagnes de mesure de test, on préfère 5 parfois encore mesurer des grandeurs élémentaires et se ramener à la première technique. Le but est ici de proposer une technique d'évaluation précise des différents estimateurs de qualité d'un réseau, par exemple de troisième génération, pour les services temps réel. Cette technique permet d'évaluer simplement des estimateurs de qualité à partir de grandeurs élémentaires mesurées ou simulées en permettant de prendre en compte des évanouissements lents aléatoires du champ (shadowing). Cette méthode utilise donc en entrée des résultats de mesure ou de 15 simulation et permet d'obtenir en sortie une mesure de la qualité du réseau, telle qu'elle serait perçue par un utilisateur. Grâce à la prise en compte analytique des évanouissements lents aléatoires tels que le shadowing (effet de masque d aux obstacles), cette méthode augmente encore la précision et la rapidité par rapport aux 20 méthodes antérieures. Une conséquence de cette méthode est en outre de pouvoir déterminer le paramètre élémentaire limitant la qualité afin de le modifier pour augmenter la qualité globale. Ce but est atteint selon l'invention grâce à un procédé d'évaluation 25 de la qualité de service d'un réseau de télécommunications, notamment de téléphonie mobile, comprenant une première étape consistant à mesurer ou simuler une série de grandeurs élémentaires représentatives du fonctionnement du réseau et influant sur la qualité de service, et une deuxième étape consistant à réaliser une analyse de ces grandeurs afin de 30 délivrer une évaluation de la qualité de service dans le réseau, caractérisé en ce que la deuxième étape inclut les sous-étapes suivantes: a) fournir un critère représentatif de la perception d'une certaine qualité de service par un utilisateur, sous la forme d'une expression composite incorporant un sous-groupe (F) des grandeurs élémentaires, et incorporant également au moins un paramètre aléatoire de fonctionnement du réseau, b) introduire les grandeurs élémentaires mesurées ou simulées appartenant au sous-groupe (F) dans cette expression composite; c) fournir une répartition statistique du paramètre aléatoire, l'introduire dans l'expression composite et en déduire une répartition statistique du critère représentatif de la qualité de service. D'autres caractéristiques, buts et avantages de l'invention 10 apparaîtront à la lecture de la description détaillée faite en référence aux figures annexées sur lesquelles: - La figure 1 représente une répartition statistique d'un paramètre de shadowing au niveau mobile, sur laquelle est rapportée une borne minimale pour différents critères élémentaires; - La figure 2 représente cette même répartition, sur laquelle est rapportée une borne maximale pour différentes stations; - La figure 3 est un schéma simplifié illustrant une simulation de réseau. Comme nous l'avons vu plus haut, il est possible d'obtenir, par la 20 mesure et/ou la simulation, les valeurs de critères élémentaires dans un réseau UMTS. En un point du réseau, ces critères peuvent être les suivants (mais ne sont pas limitatifs): - le critère de couverture UpLink (c'est-à-dire d'un mobile vers une station) (critère 1); - le critère de couverture DownLink (c'est-à-dire d'une station vers un mobile) (critère 2); - le critère de réception d'au moins un pilote (critère 3); - le critère de qualité de communication minimale (BLER minimal) (critère 4); le critère de contrôle de charge pour les services temps réel dans le réseau (critère 5); - le critère de contrôle d'admission pour les services temps réel dans le réseau (critère 6); - le critère de couverture UpLink dégradé (critère 7); - le critère de couverture DownLink dégradé (critère 8); - le critère de réception dégradée d'au moins un pilote (critère 9); le critère sur le nombre de channel elements disponibles à la Node B (critère 10); - le critère sur le nombre de codes disponibles à la Node B. (critère 11); La méthode consiste à combiner ces critères de façon à former les critères composites de qualité du réseau tel qu'elle serait perçue par un utilisateur. Ces critères peuvent être les suivants (mais ne sont pas 10 limitatifs): - le critère de non-couverture (routage); - le critère d'accès au réseau; - le critère de maintien de la communication pendant une courte durée donnée; - le critère de bonne qualité d'une communication pendant une durée donnée. En particulier, la méthode décrit la prise en compte de la notion de durée (pour le maintien de la communication et la bonne communication). Pour chaque point du réseau les paramètres composites sont 20 calculés en prenant en compte analytiquement les évanouissements lents du champ. La variance des paramètres composites est donc réduite, et la précision de calcul amélioré par rapport aux méthodes antérieures. Une conséquence de cette méthode est de fournir le critère limitant (composite ou non) de la qualité globale du réseau. Cette identification 25 permet de modifier le paramétrage du réseau pour améliorer la qualité offerte. Cette méthode est basée sur un traitement statistique des données, et des évanouissements lents du champ, que nous détaillons ici. Soit R un réseau d'accès mobile situé sur une zone Z (figure 3). Par 30 " réseau d'accès mobile " nous désignons un ensemble B de stations de base, fixes et de paramètres connus, et un ensemble M de mobiles, ces deux ensembles situés sur Z. R est décrit par un ensemble de paramètres, et nous considérons l'ensemble L des liaisons montantes ou descendantes entre B et M (figure 1). L peut être observé grâce à des simulations ou à des mesures et dépend du paramétrage connu de R. Nous désignerons par D l'ensemble 5 des données décrivant L et le paramétrage de R. Les données de D peuvent être géolocalisées et sont de types différents: par exemple le champ généré par b1 e B en un point de Z, la puissance émise par un mobile mj E M pour atteindre une station bi E B, etc... Pour les 11 critères définis précédemment, nous définissons un 10 ensemble F de critères, portant sur D, en un point P de Z: - le critère de couverture UpLink, c'est-à-dire d'un mobile vers une station (critère 1) s'exprime comme pUL(pU,, o Pa est la puissance maximale du mobile, et pUL est la puissance nécessaire au mobile pour atteindre son CIR (rapport de signal à bruit) cible à la station; - le critère de couverture DownLink, c'est-à-dire d'une station vers un mobile (critère 2), s'exprime comme p"L(P4"H, o P,,," est la puissance maximale autorisée pour un lien DL, et pDL est la puissance nécessaire à la station pour atteindre le CIR cible au mobile; - le critère de couverture en pilote (critère 3) s'exprime de la façon 20 suivante: il existe au moins une station b telle que Ej) /10 > Seuil Absolu, o EC)b est la puissance du pilote de b reçue et Jo est l'interférence totale reçue; - le critère de BLER, ou Block Error Rate (critère 4) doit être inférieur à un BLER maximal, pour maintenir la communication, et inférieur à un BLER 25 cible pour assurer une bonne communication; - le critère composite de charge (critère 5) est utilisé pour le maintien et la bonne communication des mobiles présents dans le réseau. Des exemples de critères de contrôle de charge peuvent être trouvés dans [4]; - le critère composite de contrôle d'admission (critère 6). Ce critère est utilisé lors de l'accès dans le réseau de nouveaux mobiles. Des exemples de critères de contrôle d'admission peuvent être trouvés dans [4] ; - le critère de maintien en UpLink (critère 7), puL Seuil _ Absolu _ Dégradé, avec Seuil _ Absolu _ Dégradé Les critères de cet ensemble F sont composés pour former des sousensembles (ou critères composites) Fi, de F. On cherche à déterminer les probabilités de non-couverture 20 (outage), d'accès, de maintien et de bonne communication d'un mobile m en un point P de Z. Cette probabilité est fonction de la distribution du trafic et des évanouissements du champ. Afin de rendre compte de la variabilité du trafic, et du shadowing, N tirages de Monte Carlo sont réalisés et les paramètres utiles du réseau sont 25 calculés (interférences, puissances émises et reçues) pour former l'ensemble D. les mobiles des différents services sont positionnés dans le réseau selon la distribution de trafic de chacun des services. La variable aléatoire de shadowing est prise en compte de la façon suivante: sur un lien entre une station b et le point P le shadowing est 30 partagé en deux, la première partie, é,, est affectée au niveau de la station b, tandis que le reste, éb' est affectée au niveau du mobile m. Pour ces N tirages la valeur de m est tirée, selon une loi gaussienne centrée et d'écart-type connu. La variable Em qui suit une loi gaussienne d'écart-type connu est prise en compte de manière analytique comme suit. Les écart-types de,b et,m peuvent être obtenus à partir des donnée des 5 modèles de propagation, ou des valeurs usuelles sont utilisées tirées de [5] par exemple. Pour ces N tirages on s'intéresse à la probabilité d'accès en P par exemple. Une condition élémentaire du critère composite d'accès est que le mobile atteigne son CIR (rapport de signal à bruit) cible au niveau d'une 10 station, c'est-à-dire que le CIR atteint pour la puissance maximale du mobile soit supérieur au CIR cible (critère n 1): iULnmax iUL Crb (Jm) > CIRtaget (1) Le CIRbULmax atteint s'exprime comme une fonction fbl) connue (voir [6] par exemple) de la puissance maximale du mobile Pma", de 15 I'affaiblissement Affb,m, du shadowing &b en b, du shadowing &men m, de l'interférence lb reçue en b, du bruit thermique No, etc. La condition (1) peut donc s'écrire de la façon suivante m ' fb(l)(PbUkmx, AffbmbIb>N0) (2) Pour assurer l'accès, en plus du critère n 1, les critères n 2 à 6 20 doivent être vérifiés. Ces critères s'expriment comme des fonctions connues [6], fb(k) pour k = 2, ..., 6. On combine alors ces 6 critères pour trouver le plus contraignant: m A titre de remarque, on notera que selon l'algorithme d'accès mis en place, les stations de l'ensemble m doivent aussi vérifier un critère relatif sur 5 le EJ!I0 reçu du CPICH. Dans ce cas, pour qu'une station b' appartienne à f, elle doit vérifier la condition suivante: JEC /IO)b EC/IO)bl Le calcul de la probabilité d'outage correspond à la combinaison des critères nil à 5, et 10 et 11. La combinaison est identique à la combinaison décrite ci-dessous. Pour le calcul des probabilités de maintien et de bonne 20 communication, la durée intervient. Généralement, cette durée est fixée à 2 mn (selon le protocole de mesure de l'ART). Pour le calcul de la probabilité de maintien, les critères n05, 7, 8, 9, et 11 sont combinés comme ci-dessus, et ceci pour les tirages des valeurs de L correspondant à une durée de 2 mn. On dispose ainsi d'une 25 série de réalisations, sur laquelle la méthode est appliquée. Le calcul de la probabilité de bonne communication est réalisé de manière identique mais utilise les critères nil, 2, 3, 4, 10 et 11 appliqués à la série temporelle de données de D. L'invention décrite selon cette variante consiste en une méthode de 30 calcul de sous-espaces de l'espace des probabilités correspondant aux critères composites de qualité comme la " probabilité de non-couverture " (outage probability), " l'accès au réseau ", " le maintien d'une communication de qualité dégradée ", ou " le maintien d'une communication de bonne qualité ". Ces critères composites sont 5 déterminés à l'aide de 11 critères élémentaires ou composites qui sont donnés précédemment. Enfin, ces calculs de bonne qualité peuvent être effectués en tout point de Z, et en particulier sur une grille aussi fine que souhaitée. On peut alors intégrer les résultats sur des sous-zones Zi de Z. Les sous-zones 10 peuvent correspondre à des zones géographiques, ou à des zones d'exploitation (zones gérées par un équipement unique comme un RNC par exemple). Cette méthode peut s'appliquer sur tout critère élémentaire ou composite connu à ce jour, ou inconnu. Les onze critères cités ne sont donc 15 pas exhaustifs. Pour mettre en oeuvre cette méthode de calcul des probabilités de respecter des critères composites, on utilise typiquement une méthode de simulation rapide d'un réseau UMTS. Cette méthode permet d'obtenir en un temps très court une évaluation des paramètres du réseau (puissances, 20 nombre de channel elements utilisés, etc.) à un instant donné, et ceci pour des réalisations de variables aléatoires différentes (situations du réseau, nombre et positions des mobiles, etc.). Ces modélisations peuvent être effectuées sur des durées, et la série temporelle des paramètres est donnée en sortie. En utilisant les résultats des simulations, la méthode exposée ici évalue les indicateurs de qualité, en tout point du réseau, soit: - la probabilité instantanée de " non couverture "; - la probabilité d'accès; la probabilité de maintien pour une durée donnée; - la probabilité de " bonne communication " instantanée, soit la probabilité pour un mobile d'avoir une " bonne communication " dans le réseau pendant une durée donnée. [1] J. Maucher et al., " UMTS EASYCOPE: A tool for UMTS network and algorithm evaluation ", IEEE Conf. Broadband Communications, pp. 50-1 50-6, February 2002. [2] B. Schrôder et al., "An analytical approach for determining coverage probabilities in large UMTS networks", IEEE Conf., pp. 1750-1754,2001. [3] A. G. Volko, et al., "Voice QoS in third-generation mobile systems ", IEEE on selected Areas in Communications, Vol. 17, No. 1, Janvier 1999. [4] Si Wu, K.Y. Michael Wong, and Bo Li, "A Dynamic Call Admission Policy With Precision QoS Guarantee Using Stochastic Control for Mobile Wireless Networks", IEEE Transactions on networking, Vol. 10, No. 2, pp. 257-272, April 2002. [5] K.S. Gilhousen, et al. "On the capacity of a cellular CDMA system," IEEE Trans. Veh. Technol., Vol. 40, pp. 303-311, May 1991. [6] J. Laiho et al., Radio Network Planning and Optimisation for UMTS, 20 John Wiley & Sons: Chichester, 2002. REVENDICATIONS 1. Procédé d'évaluation de la qualité de service d'un réseau de télécommunications, notamment de téléphonie mobile, comprenant une 5 première étape consistant à mesurer ou simuler une série de grandeurs élémentaires représentatives du fonctionnement du réseau et influant sur la qualité de service, et une deuxième étape consistant à réaliser une analyse de ces grandeurs afin de délivrer une évaluation de la qualité de service dans le réseau, caractérisé en ce que la deuxième étape inclut les sous10 étapes suivantes: a) fournir un critère représentatif de la perception d'une certaine qualité de service par un utilisateur, sous la forme d'une expression composite incorporant un sous-groupe (F) des grandeurs élémentaires, et incorporant également au moins un paramètre aléatoire de fonctionnement 15 du réseau, b) introduire les grandeurs élémentaires mesurées ou simulées appartenant au sous-groupe (F) dans cette expression composite; c) fournir au moins une répartition statistique d'au moins un paramètre aléatoire, l'introduire dans l'expression composite et en déduire 20 une répartition statistique du critère représentatif de la qualité de service. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en que la répartition statistique du critère de qualité de service est utilisée dans une étape d) pour établir une probabilité de respect d'une qualité de service donnée. 3. Procédé selon la revendication 1 ou la revendication 2, caractérisé 25 en ce que le critère composite incorpore au moins un paramètre aléatoire (8b' sm), représentatif d'un phénomène de shadowing dans le réseau. 4. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que la répartition statistique fournie pour ledit au moins un paramètre de shadowing (&m), est une répartition gaussienne, dont on fournit le centre et 30 l'écart type. 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que le critère composite incorpore deux paramètres aléatoires de shadowing (,b lm) l'un représentant le shadowing au niveau d'un terminal mobile considéré, l'autre représentant le shadowing au niveau d'une station de transmission considérée. 6. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que l'étape c) 5 est réalisée à partir de répartitions statistiques respectives des deux paramètres aléatoires de shadowing (Rb D m), une première de ces répartitions statistiques ayant la forme d'une série de tirages aléatoires effectifs, l'autre de ces répartitions statistiques ayant la forme d'une loi de répartition. 7. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que ledit respect d'une certaine qualité de service est exprimé sous la forme d'une inégalité dont le respect dépend du critère composite. 8. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que ledit respect d'une qualité de service donnée inclut plusieurs inégalités 15 nécessaires (fb),...,f)6)), et en ce que l'étape d) inclut le fait d'établir une probabilité que l'ensemble de ces inégalités soit vérifié, en calculant un extremum sur un même membre de ces différentes inégalités. 9. Procédé selon la revendication 7 ou la revendication 8, caractérisé en ce que ledit respect d'une qualité de service donnée inclut plusieurs 20 inégalités correspondant chacune à une condition de mise en liaison d'un terminal avec une station différente du réseau, et l'étape d) inclut le fait d'établir une probabilité qu'au moins une de ces inégalités soit vérifiée. 10. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'étape d) consiste à établir une probabilité de 25 maintien d'une qualité donnée sur une durée prédéfinie, et en ce que cette probabilité de maintien est calculée sous la forme d'une probabilité de respect du critère composite sur un nombre de tirages du paramètre aléatoire, nombre de tirages choisi représentatif de la durée prédéfinie. 11. Procédé selon la revendication 10, caractérisé en ce que la 30 probabilité de respect du critère composite sur la durée prédéfinie est calculée en tenant compte en outre d'une suite temporelle de données en présence sur les liaisons du réseau, chaque tirage du paramètre aléatoire étant associé à un instant de la suite temporelle pour la prise en compte des données en présence à chaque instant dans le réseau. 12. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comprend la mise en oeuvre des étapes a) à c) pour 5 une série d'emplacements de terminal mobile dans le réseau, et l'étape ultérieure consistant à dresser une représentation géographique de la qualité de communication dans le réseau.