(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
無線通信ノード（１２）において無線ユーザ機器（ＵＥ）（１０）モビリティステータスを判定するための方法であって、
ａ−無線チャネル上で通信するＵＥに関連付けられるＵＥの測定を実行するステップと、
ｂ−第１の時間において前記無線チャネルのチャネル特性を判定するステップ（Ｓ２）と、
ｃ−より遅い第２の時間において前記無線チャネルのチャネル特性を判定するステップ（Ｓ３）と、
ｄ−前記第１の時間及び前記第２の時間において判定される前記チャネル特性に基づいて、チャネル特性誤差メトリックを判定するステップ（Ｓ４）と、
ｅ−前記チャネル特性誤差メトリックを所定の閾値と比較するステップ（Ｓ５）と、
を含み、
当該方法は、
ｆ−前記閾値比較に基づいて、時間及び周波数のうちの少なくとも１つにわたる前記無線チャネルの変動の程度に対応するＵＥモビリティステータスを判定すること（Ｓ６，Ｓ７）、を含み、
前記ＵＥモビリティステータスは、チャネル変動のより高い程度を示す、より高いＵＥモビリティステータスに対応する第１の状態と、チャネル変動のより低い程度を示す、より低いＵＥモビリティステータスに対応する第２の状態と、を含み、
前記方法は、
ある実行回数の繰り返しにわたり生成される前記ＵＥモビリティステータスの複数の異なるＵＥモビリティ状態の候補のうちの１つの回数の、繰り返しの前記実行回数による除算結果に対応するイベントレートを判定することと、
判定される前記イベントレートを所定のレート閾値と比較することと、
前記レート閾値との比較に基づいて、前記ＵＥモビリティステータスを判定することと、
をさらに含むこと、
によってさらに特徴付けられる、方法。
【請求項２】
前記ＵＥモビリティステータスに影響を及ぼす１つの要因は、前記第１の時間から前記第２の時間までの前記ＵＥの移動である、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ＵＥモビリティステータスは、３つ以上の異なるＵＥモビリティ状態と、２つ以上の異なる所定の閾値と、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記ＵＥモビリティステータスは、ＵＥごとに判定される、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記ＵＥモビリティステータスは、少なくとも１つの無線リソースブロックごとに判定され、無線ブロックは、無線通信について複数のＵＥに同時に割り当てられ得る、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記第１の時間及びより遅い前記第２の時間において判定される前記チャネル特性はＮ個のサブキャリアに基づいて生成され、Ｎは１よりも大きい整数変数であり、Ｎの値は所望のノイズ抑制を達成するために充分に大きく設定される、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記イベントレートを所定の時間間隔にわたって少なくとも１つの無線リソースブロックごとに判定し、少なくとも１つの無線リソースブロックは、無線通信について複数のＵＥに同時に割り当てられ得ること、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
所定の時間間隔にわたって複数の無線リソースブロックのグループごとに前記イベントレートを判定すること、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
所定の時間間隔にわたってＵＥごとの前記イベントレートを判定すること、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記ＵＥモビリティステータスの測定は、前記第１の時間における前記ＵＥからのリファレンスシーケンスを含むアップリンク送信を受信することと、当該リファレンスシーケンスを用いて前記第１の時間における前記無線チャネルの前記チャネル特性を判定することと、より遅い前記第２の時間において受信されるリファレンスシーケンスを用いて、前記第２の時間における前記無線チャネルの前記チャネル特性を判定することと、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
異なるタイプのリファレンスシーケンスが異なるアプリケーションについて用いられる、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記第１の時間と前記第２の時間との間の時間間隔は、用いられるリファレンスシーケンスのタイプに依存する、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
各リファレンスシーケンスは、ある数の周波数サブキャリアを用いて通信され、周波数サブキャリアの前記数は、設定に依存し又は前記無線通信ノードによって決定される、請求項１０に記載の方法。
【請求項１４】
前記リファレンスシーケンスを処理して前記チャネル特性を判定することは、前記方法の第１のアプリケーションについては無線リソースブロックごとに実行され、前記方法の異なる第２のアプリケーションについてはＵＥごとに実行される、請求項１０に記載の方法。
【請求項１５】
前記ＵＥモビリティステータスの測定は、前記ＵＥから送信されるデータシンボルを含むアップリンク送信を受信することを含み、
前記方法は、
前記データシンボルをデコードすることと、
デコードされた前記データシンボルを精度についてチェックすることと、
前記第１の時間及び前記第２の時間のうちの少なくとも１つにおける、少なくとも１つの正確にデコードされたデータシンボルから再構築される、ＵＥにより送信されたデータシンボルを用いて、前記第１の時間及び前記第２の時間のうちの少なくとも１つにおける前記無線チャネルの前記チャネル特性を判定することと、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
前記データシンボルは、ペイロードデータシンボル又はシグナリングデータシンボルのいずれかである、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
判定された前記ＵＥモビリティステータスが第１の状態にある場合には第１のタイプのチャネル推定アルゴリズムが用いられ、判定された前記ＵＥモビリティステータスが異なる第２の状態にある場合には第２のタイプのチャネル推定アルゴリズムが用いられるように、判定された前記ＵＥモビリティステータスをアップリンクチャネル推定について用いること、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
アップリンクチャネル推定についての前記ＵＥモビリティステータスは、無線リソースブロックごとに判定される、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
ある無線リソースブロックについては第１のタイプのチャネル推定アルゴリズムを用い、別の無線リソースブロックについては異なる第２のタイプのチャネル推定アルゴリズムを用いること、をさらに含む、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
アップリンクチャネル推定についての前記ＵＥモビリティステータスは、複数の無線リソースブロックのグループごとに判定される、請求項１７に記載の方法。
【請求項２１】
判定された前記ＵＥモビリティステータスが第１の状態にある場合には第１のタイプのＭＩＭＯスキームが用いられ、判定された前記ＵＥモビリティステータスが異なる第２の状態にある場合には第２のタイプのＭＩＭＯスキームが用いられるように前記無線通信ノードにおいて用いられるＭＩＭＯスキームを選択するために、判定された前記ＵＥモビリティステータスを用いること、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２２】
ダウンリンク閉ループＭＩＭＯアプリケーションについてはＵＥモビリティステータスが低い状態にある１つ以上のＵＥを識別することと、アップリンクマルチユーザＭＩＭＯアプリケーションについてはモビリティステータスが低い１つ以上のＵＥを識別することと、をさらに含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
判定された前記ＵＥモビリティステータスが第１の状態にある場合には第１のタイプの適応アンテナビーム形成スキームが用いられ、判定された前記ＵＥモビリティステータスが異なる第２の状態にある場合には第２のタイプの適応アンテナビーム形成スキームが用いられるように、判定された前記ＵＥモビリティステータスを前記無線通信ノードにおいて用いられる適応アンテナビーム形成スキームを選択するために用いること、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２４】
低いＵＥモビリティステータスについてはマルチアンテナビーム形成適応が選択され、高いＵＥモビリティステータスについてはシングルビームアンテナスキームが選択される、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
前記チャネル特性誤差メトリックは、下記のうちの１つを含む、請求項１に記載の方法：前記第１の時間において判定される前記チャネル特性と前記第２の時間において判定される前記チャネル特性との間の平均誤差、前記第１の時間において判定される前記チャネル特性と前記第２の時間において判定される前記チャネル特性との間の平均二乗誤差、及び、前記第１の時間において判定される前記チャネル特性と前記第２の時間において判定される前記チャネル特性との間の相関。
【請求項２６】
無線通信ノード（１０）における無線ユーザ機器（ＵＥ）（１２）モビリティステータスを判定するための装置であって、
ａ−無線チャネル上で通信するＵＥに関連付けられる測定を実行し、
ｂ−第１の時間（Ｈ１）において前記無線チャネルのチャネル特性を判定し、
ｃ−より遅い第２の時間（Ｈ２）において前記無線チャネルのチャネル特性を判定し、
ｄ−前記第１の時間において判定される前記チャネル特性及び前記第２の時間において判定される前記チャネル特性に基づいて、チャネル特性誤差メトリックを判定し（２６，２８）、
ｅ−前記チャネル特性誤差メトリックを所定の閾値と比較する（３２）、
ように構成されるデータプロセッサを備え、
当該データプロセッサは、
ｆ−前記閾値比較に基づいて、時間及び周波数のうちの少なくとも１つにわたる前記無線チャネルの変動の程度に対応するＵＥモビリティステータスを判定し（３４）、
前記ＵＥモビリティステータスは、チャネル変動のより高い程度を示す、より高いＵＥモビリティステータスに対応する第１の状態と、チャネル変動のより低い程度を示す、より低いＵＥモビリティステータスに対応する第２の状態と、を含み、
前記データプロセッサは、
ある実行回数の繰り返しにわたり生成される前記ＵＥモビリティステータスの複数の異なるＵＥモビリティ状態の候補のうちの１つの回数の、繰り返しの前記実行回数による除算結果に対応するイベントレートを判定し、
判定される前記イベントレートを所定のレート閾値と比較し、
レートの前記閾値比較に基づいて、前記ＵＥモビリティステータスを判定する、
ようにさらに構成されることを特徴とする、装置。
【請求項２７】
前記ＵＥモビリティステータスは、３つ以上の異なるＵＥモビリティ状態と、２つ以上の異なる所定の閾値と、を含む、請求項２６に記載の装置。
【請求項２８】
前記データプロセッサは、前記ＵＥモビリティステータスをＵＥごとに判定するように構成される、請求項２６に記載の装置。
【請求項２９】
前記データプロセッサは、前記ＵＥモビリティステータスを少なくとも１つの無線リソースブロックごとに判定するように構成され、無線リソースブロックは、無線通信について複数のＵＥに同時に割り当てられ得る、請求項２６に記載の装置。
【請求項３０】
前記データプロセッサは、所定の時間間隔にわたり無線リソースブロックごとに前記イベントレートを判定するように構成され、無線リソースブロックは、無線通信について複数のＵＥに同時に割り当てられ得る、請求項２６に記載の装置。
【請求項３１】
前記データプロセッサは、所定の時間間隔にわたりＵＥごとに前記イベントレートを判定するように構成される、請求項２６に記載の装置。
【請求項３２】
前記データプロセッサは、前記第１の時間におけるアップリンクＵＥ送信においてリファレンスシーケンスを受信し及び使用して、前記第１の時間における前記無線チャネルの前記チャネル特性を判定し、より遅い前記第２の時間における前記アップリンクＵＥ送信においてリファレンスシーケンスを受信し及び使用して、前記第２の時間における前記無線チャネルの前記チャネル特性を判定するように構成される、請求項２６に記載の装置。
【請求項３３】
前記データプロセッサは、前記リファレンスシーケンスを処理して、第１のアプリケーションについては少なくとも１つの無線リソースブロックごとに、異なる第２のアプリケーションについてはＵＥごとに、前記チャネル特性を判定するように構成される、請求項３２に記載の装置。
【請求項３４】
無線基地局に含まれる、請求項２６に記載の装置。
【請求項３５】
前記データプロセッサは、アップリンクチャネル推定についての前記ＵＥモビリティステータスを無線リソースブロックごとに判定するように構成される、請求項２６に記載の装置。
【請求項３６】
前記データプロセッサは、ある無線リソースブロックについては第１のタイプのチャネル推定アルゴリズムを用い、別の無線リソースブロックについては異なる第２のタイプのチャネル推定アルゴリズムを用いるように構成される、請求項３５に記載の装置。
【請求項３７】
前記データプロセッサは、アップリンクチャネル推定についての前記ＵＥモビリティステータスを複数の無線リソースブロックのグループごとに判定するように構成される、請求項２６に記載の装置。
【請求項３８】
前記ＵＥモビリティステータスの測定は、前記ＵＥからのデータシンボルを含むアップリンク送信を受信することを含み、
前記データプロセッサは、
前記データシンボルをデコードし、
デコードされた前記データシンボルを精度についてチェックし、
前記第１の時間における第１の正確にデコードされたデータシンボルから再構築される、ＵＥにより送信された前記データシンボルを用いて、前記第１の時間における前記無線チャネルの前記チャネル特性を判定し、より遅い前記第２の時間における第２の正確にデコードされたデータシンボルから再構築される、ＵＥにより送信された前記データシンボルを用いて、前記第２の時間における前記無線チャネルの前記チャネル特性を判定する、
ように構成される、請求項２６に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
[関連出願]
本願は、２０１０年７月１５日に出願されたＰＣＴ親特許出願（ＰＣＴ／ＩＢ２０１０／００２０７０）の一部継続出願であり、当該出願の開示は、参照によって本明細書に取り入れられる。
【０００２】
本技術は、無線通信に関し、特に、無線チャネル変動を検出することに関する。
【背景技術】
【０００３】
本願において、無線チャネルを介して何らかの手法で通信するユーザ機器（ＵＥ：user  equipment）についての「ＵＥモビリティステータス」という用語は、当該無線チャネルの経時的な変動の程度に対応する。（ＬＴＥが非限定的な一例である）セルラ通信システムにおいて、ＵＥのモビリティステータスは、アップリンクチャネル推定、閉ループＭＩＭＯ、マルチユーザＭＩＭＯ（ｖ−ＭＩＭＯ）、適応アンテナビーム形成、無線リソーススケジューリング、干渉管理等といった、当該システムによって採用される多くの技術の設計について有用な情報を提供することができる。例えば、ＵＥモビリティステータスが既知である場合、これらの技術は、より有効に且つ効率的であるように設計されることができる。
米国特許出願公開第２００７／０１４７５３３号明細書は、アグリゲートチャネルを形成する複数のチャネルの知識に基づいて算出されるアンテナ重みと共にビーム形成された信号を送信するための送信アンテナのアレイを採用する。当該アグリゲートチャネルについての特性のセット、例えば、電力遅延プロファイル、周波数相関、アグリゲートチャネルの予期されるビーム形成利得、送信アンテナの数、ビーム形成重み適用遅延値、予期されるドップラープロファイル、又は伝搬チャネルの予期される遅延プロファイルなどが算出される。チャネル推定は、算出された特性のセット基づく。国際公開第２０１０／１２０２１７号は、チャネル変動（channel  variability）に基づいてチャネル品質情報（ＣＱＩ：channel  quality  information）を補償することを説明する。国際公開第２０１１／００７２５８号は、受信されるリファレンス信号を用いて、チャネル推定技法を選択する。欧州特許第１５９２１３９号明細書は、端末からのダウンリンク無線品質情報レポーティングに統計的な処理を実行し、それを用いてダウンリンクトランスポートフォーマットを判定する。米国特許出願公開第２０１１／００９６６８０号明細書は、リファレンス信号（ＲＳ：reference  signal）又はサブキャリアの別のセットについて為される他の既知の信号測定に基づいて、ＯＦＤＭ信号における所与のサブキャリアについてのチャネル品質推定を導き出す。サブキャリアの第１のセットについて電力遅延プロファイルが算出され、電力遅延プロファイルの遅延拡散に依存して、第１のチャネル品質推定値を外挿し又は第１のチャネル品質推定値を平均化することによって、第２のチャネル品質推定値が判定される。米国特許出願公開第２００８／００４９８１４号明細書は、受信されるパイロットシンボルをフィルタリングすることによってチャネルインパルス応答を各々取得する第１の可変タップ係数フィルタ及び第２の固定タップ係数フィルタを用いてチャネルを推定し、チャネル相関性に従って１つを選択する。
【０００４】
２０１０年７月１５日に出願された親ＰＣＴ特許出願（ＰＣＴ／ＩＢ２０１０／００２０７０）は、その開示が参照によって本明細書に包含され、２つのＵＥモビリティステータスモードを有するように設計されるアップリンクチャネル推定を説明する。当該出願において、チャネル推定は、ＵＥが低いＵＥモビリティステータスにある場合には平均化アルゴリズムを、ＵＥが高いＵＥモビリティステータスにある場合には補間アルゴリズムを採用する。こうしたタイプのデュアルＵＥモビリティステータスモードチャネル推定は、平均化のみ又は補完のみのいずれかを用いるシングルＵＥモビリティステータスモード推定よりも、様々なチャネル状況下で有効且つ効率的である。ただし、ＵＥモビリティステータスは種々の他のアプリケーション例において用いられ得る。有意な利得を提供する１つのアプリケーション例は、ＵＥがＵＥモビリティステータス「低」にある場合には閉ループＭＩＭＯを、ペアの又はグループ化されるＵＥがＵＥモビリティステータス「低」にある場合にはアップリンクｖ−ＭＩＭＯを用いることである。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本願において対処する問題は、種々のアプリケーション及び技術において広く用いるためのＵＥモビリティステータスを、どのようにして有効に、効率的に且つリアルタイムで判定するかである。例えば、ダウンリンク閉ループＭＩＭＯのアプリケーションにおいて、ＵＥは、ダウンリンクチャネル品質情報（ＣＱＩ：channel  quality  information）を測定し、当該閉ループを形成するアップリンク制御チャネルを介してサービング基地局に当該ダウンリンクＣＱＩをレポートする。これらのＵＥは、ＵＥモビリティによって引き起こされるダウンリンクチャネル変動がＣＱＩレポーティング期間の時間にわたって充分に小さくなって、レポートされるＣＱＩが実際のチャネル品質をより厳密に且つ正確に表すことを確保するように、ゆっくりと移動しなければならない。そのため、有効に且つリアルタイムでＵＥモビリティステータスを判定することができるメカニズムが、ダウンリンク閉ループＭＩＭＯ技術についてその所望の設計利得を達成するために重要である。こうしたタイプのアプリケーションについて、ＵＥモビリティステータスを１ミリ秒の時間スケールで判定するためのアップリンクチャネル推定手続きは、新たなシナリオをカバーするために数百ミリ秒に拡張される必要があり得る。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
無線ユーザ機器（ＵＥ）モビリティステータスは、無線通信ノードにおいて判定される。無線チャネル上で通信するＵＥに関連付けられるＵＥモビリティステータス測定（measurements）が実行される。ＵＥモビリティステータスは、時間及び周波数のうちの少なくとも１つにわたる無線チャネルの変動の度合いに対応する。第１の時間及びより遅い第２の時間における無線チャネルのチャネル特性が判定される。判定されるチャネル特性に基づいて、チャネル特性誤差メトリックが判定され、所定の閾値と比較される。ＵＥモビリティステータスは、閾値比較の１回以上の繰り返しに基づいて判定される。ＵＥモビリティステータスに典型的に影響を及ぼす１つの要因は、第１の時間から第２の時間までのＵＥの移動である。
【０００７】
一例において、ＵＥモビリティステータスは、チャネル変動のより高い程度を示す、より高いＵＥモビリティステータスに対応する第１の状態と、チャネル変動のより低い程度を示す、より低いＵＥモビリティステータスに対応する第２の状態と、を含む。ＵＥモビリティステータスは、３つ以上の異なるＵＥモビリティ状態と、２つ以上の異なる所定の閾値と、を含んでもよい。
【０００８】
ＵＥモビリティステータスは、ＵＥごと、無線リソースブロックごと（無線リソースブロックは、無線通信について複数のＵＥに同時に割り当てられ得る）、及び／又は、複数の無線リソースブロックのグループごとに判定されてもよい。
【０００９】
一例において、第１の時間及びより遅い第２の時間において判定されるチャネル特性はＮ個のサブキャリアに基づいて生成され、Ｎは１よりも大きい整数変数である。Ｎの値は、好適には、所望のノイズ抑制を達成するために充分に大きく設定される。
【００１０】
例示的な実施形態において、ステップａ〜ｅが複数回繰り返して実行される。各繰り返しの結果は、複数の異なるＵＥモビリティ状態の候補のうちの１つに対応するＵＥモビリティ状態イベントである。ＵＥモビリティステータスは、複数回の繰り返しから結果として得られるＵＥモビリティ状態イベントに基づいて判定される。ある実行回数の繰り返しにわたり生成される複数の異なるＵＥモビリティ状態の候補のうちの１つの、繰り返しの当該実行回数による除算結果に対応するイベントレートが判定され得る。判定されたイベントレートは、所定のレート閾値と比較される。ＵＥモビリティステータスは、レートと閾値との比較に基づいて判定され得る。実装例に依存して、イベントレートは、所定の時間間隔にわたって、ＵＥごと、無線リソースブロックごと、又は、リソースブロックのグループごとに判定され得る。
【００１１】
１つの例示的な実施形態は、アップリンク送信されるリファレンスシーケンスを用いてＵＥモビリティステータスを判定する。第１の時間において受信されるＵＥからのリファレンスシーケンスが用いられて、当該第１の時間における無線チャネルのチャネル特性が判定され、より遅い第２の時間において受信されるリファレンスシーケンスを用いて、当該第２の時間における無線チャネルのチャネル特性が判定される。異なるタイプのリファレンスシーケンスが、異なるアプリケーションについて用いられ得る。第１の時間と第２の時間との間の時間間隔は、用いられるリファレンスシーケンスのタイプに依存し得る。１つの例示的なアプリケーションにおいて、各リファレンスシーケンスは、ある数の周波数サブキャリアを含み、周波数サブキャリアの当該数は、設定に依存し、又は無線通信ノードによって決定される（made）。リファレンスシーケンスを処理してチャネル特性を判定することは、方法の第１のアプリケーションについては無線リソースブロックごとに実行されることができ、方法の異なる第２のアプリケーションについてはＵＥごとに実行されることができる。
【００１２】
別の例示的な実施形態は、アップリンク送信されるデータシンボルを用いてＵＥモビリティステータスを判定する。ＵＥからの受信されるデータシンボルは、デコードされ及び精度についてチェックされる。少なくとも１つの正確にデコードされたデータシンボルから再構築された、ＵＥにより送信されたデータシンボルが用いられて、第１の時間及び第２の時間のうちの少なくとも１つにおける無線チャネルのチャネル特性が判定される。データシンボルは、ペイロードデータシンボル又はシグナリングデータシンボルのいずれかであってよい。
【００１３】
１つの例示的なアプリケーションは、判定されたＵＥモビリティステータスが第１の状態にある場合には第１のタイプのチャネル推定アルゴリズムが用いられ、判定されたＵＥモビリティステータスが異なる第２の状態にある場合には第２のタイプのチャネル推定アルゴリズムが用いられるように、判定されたＵＥモビリティステータスをアップリンクチャネル推定について用いる。アップリンクチャネル推定についてのＵＥモビリティステータスは、１つの例示的な実装において無線リソースブロックごとに判定されてもよい。さらに、第１のタイプのチャネル推定アルゴリズムは、ある無線リソースブロックについて用いられることができ、異なる第２のタイプのチャネル推定アルゴリズムは、別のリソースブロックについて用いられることができる。別の例示的な実装において、アップリンクチャネル推定についてのＵＥモビリティステータスは、複数の無線リソースブロックのグループごとに判定される。
【００１４】
別の例示的なアプリケーションは、判定されたＵＥモビリティステータスが第１の状態にある場合には第１のタイプのＭＩＭＯスキームが用いられ、判定されたＵＥモビリティステータスが異なる第２の状態にある場合には第２のタイプのＭＩＭＯスキームが用いられるように無線通信ノードにおいて用いられるＭＩＭＯスキームを選択するために、判定されたＵＥモビリティステータスを用いる。ＵＥモビリティステータスが低い状態にある１つ以上のＵＥがダウンリンク閉ループＭＩＭＯアプリケーションについて識別されてもよく、モビリティステータスが低い１つ以上のＵＥがアップリンクマルチユーザＭＩＭＯアプリケーションについて識別されてもよい。
【００１５】
さらに別の例示的なアプリケーションは、判定されたＵＥモビリティステータスが第１の状態にある場合には第１のタイプの適応アンテナビーム形成スキームが用いられ、判定されたＵＥモビリティステータスが異なる第２の状態にある場合には第２のタイプの適応アンテナビーム形成スキームが用いられるように無線通信ノードにおいて用いられる適応アンテナビーム形成スキームを選択するために、判定されたＵＥモビリティステータスを用いる。ＵＥモビリティステータス低についてはマルチアンテナビーム形成適応が選択され、ＵＥモビリティステータス高についてはシングルビームアンテナスキームが選択される。
【００１６】
非限定的な例示的なチャネル特性誤差メトリックは、第１の時間において判定されるチャネル特性と第２の時間において判定されるチャネル特性との間の平均誤差、第１の時間において判定されるチャネル特性と第２の時間において判定されるチャネル特性との間の平均二乗誤差、及び、第１の時間において判定されるチャネル特性と第２の時間において判定されるチャネル特性との間の相関を含む。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１Ａ】ＵＥモビリティステータス測定についての２次元信号モデルの非限定的な例である。
【図１Ｂ】ＵＥモビリティステータス測定についての２次元信号モデルの別の非限定的な例である。
【図２】サービングノードと、当該サービングノードのセル又はサービスの地理的な領域内に位置するサービングされるＵＥとを有するセルラ通信システムを示す。
【図３】ＵＥモビリティステータスを判定するためにネットワークノードによって遂行される手続きの例を図示する非限定的なフローチャートである。
【図４】ネットワークノードについての処理回路の非限定的な機能ブロック図の例である。
【図５】ＵＥモビリティステータス判定の一例を複素空間において図示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
下記の説明は、説明のためであって限定のためではない特定の実施形態などの具体的な詳細を示す。ただし、これらの具体的な詳細以外に他の実施形態が採用され得ることが当業者によって理解されるであろう。幾つかの例において、周知の方法、インタフェース、回路及び装置の詳細な説明は、不必要な詳細で説明を不明瞭にしないように省略される。個々のブロックは、様々なノードに対応する図面において示される。これらのブロックの機能は、個々のハードウェア回路を用いて、適切にプログラムされるデジタルマイクロプロセッサ又は汎用コンピュータと連動してソフトウェアプログラム及びデータを用いて、並びに／又は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：applications  specific  integrated  circuitry）を用いて、並びに／又は、１つ以上のデジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：digital  signal  processors）を用いて、実装され得ることを当業者は理解するであろう。無線インタフェースを用いて通信するノードも、適切な無線通信回路を有する。ソフトウェアプログラム命令及びデータは、コンピュータ読取可能な記憶媒体に記憶されてもよく、当該命令がコンピュータ又は他の適切なプロセッサ制御によって実行される場合に、当該コンピュータ又はプロセッサは機能を実行する。
【００１９】
従って、例えば、本願における図面は例示的な回路又は他の機能ユニットの概念図を表し得ることが当業者によって理解されるであろう。同様に、任意のフローチャート、状態遷移図、疑似コードなどは実質的にコンピュータ読取可能な媒体において表され、従ってコンピュータ又はプロセッサが明示的に示されるか否かを問わず、コンピュータ又はプロセッサによって実行され得る様々な処理を表すことが理解されるであろう。
【００２０】
図示される様々な要素の機能は、ハードウェア回路、及び／又は、コンピュータ読取可能な媒体に記憶されるコード化された命令の形のソフトウェアを実行することが可能なハードウェアといった、ハードウェアの使用を通じて提供され得る。従って、そのような機能及び図示される機能ブロックは、ハードウェア実装されるもの及び／又はコンピュータ実装されるものとして、従って機械実装されるものとして理解されるべきである。
【００２１】
ハードウェア実装の観点から、機能ブロックは、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）ハードウェア、縮小命令セットプロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）及び／又はフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）を含むがこれに限定されない（例えば、デジタル又はアナログ）ハードウェア回路、並びに、（適当な場合には）そのような機能を実行することが可能なステートマシンを含み又は包含し得るが、これらに限定されない。
【００２２】
コンピュータ実装の観点から、コンピュータは１つ以上のプロセッサ又は１つ以上のコントローラを備えると一般的に理解され、コンピュータ、プロセッサ及びコントローラという用語は互換的に採用され得る。コンピュータ、プロセッサ又はコントローラによって提供される場合、単一の専用コンピュータ若しくはプロセッサ若しくはコントローラによって、単一の共有コンピュータ若しくはプロセッサ若しくはコントローラによって、又はそのうちの幾つかは共有され若しくは分散され得る複数の個別のコンピュータ若しくはプロセッサ若しくはコントローラによって、機能は提供され得る。また、「プロセッサ」又は「コントローラ」という用語は、上記に挙げたハードウェアの例など、そのような機能を実行すること、及び／又は、ソフトウェアを実行することが可能な他のハードウェアも指す。
【００２３】
本技術は、任意のセルラ通信システム及び／又はネットワークに適用され得る。本明細書において、無線ユーザ機器（ＵＥ）は、任意のタイプのモバイル無線ノード、例えば、移動局（ＭＳ：mobile  station）、端末、ラップトップ、ＰＤＡ、小型基地局、センサ、リレー等として理解される。ネットワークノードは、基地局ノード、リレーノード、ピコセル、フェムトセル、パーソナルエリアネットワークノード、ｅＮｏｄｅＢとして機能するＵＥ、ＷｉＦｉアクセスポイントなどといった、ＵＥと通信してネットワークとアクセスすることができる任意のノードとすることができる。
【００２４】
ＵＥモビリティは、周波数ドメイン及び時間ドメインの双方において無線チャネル特性に強く影響を及ぼし、周波数及び時間において変動するチャネル応答特性をもたらす無線チャネルフェージング現象を引き起こす。異なるＵＥモビリティの速さ（speed）は、他のチャネル状況が与えられれば時間及び周波数において異なる程度のチャネル変動を反映し得る異なるドップラー効果を生成する。ＵＥの速さ又は速度（velocity）は、大抵、ＵＥモビリティステータスに影響を及ぼす最も重要な要因であるが、当該速さ又は速度は必ずしも最も重要とは限らず、しばしば他の要因が存在する。関連する要因に関わらず、ＵＥモビリティステータスは、ある期間にわたる、例えば、（移動している又は固定された）ＵＥが測定信号を当該ＵＥのサービングｅＮｏｄｅＢに送信する際の、無線チャネル応答特性における変動の程度のメトリックである。ＵＥモビリティステータスは、チャネル変動の程度を反映するために用いられる１つ以上のメトリック、及び、本技術が用いられるシステムのパフォーマンスによって決定され得る１つ以上の設計パラメータの定義に依存する。
【００２５】
システムの１つのタイプは、セルラ通信システムを含む。多くのセルラ通信システムは、何らかの形の直交周波数分割多重アクセス（ＯＦＤＭＡ：Orthogonal  Frequency  Division  Multiple  Access）技術を用いており、データ送信が幾つかのサブストリームに分割され、各サブストリームが別個のサブキャリア上に変調される。ＯＦＤＭＡベースのシステムは、利用可能な帯域幅を、時間、周波数、符号のうちの２つ、及び／又はこれらの任意の組み合わせによって定義される無線リソースブロック（ＲＢｓ：resource  blocks）にサブ分離する（sub-divide）。非限定的なＬＴＥベースの一例として、リソースブロックは、周波数ドメイン及び時間ドメインにおいて、それぞれ１８０ＫＨｚ及び０．５ｍｓであり得る。全体の／利用可能なアップリンク及びダウンリンク送信帯域幅は、例えば、２０ＭＨｚ、１００ＭＨｚ等、非常に大きくなり得る。
【００２６】
概観として、ネットワークノードは、ＵＥモビリティ及び他の要因によって引き起こされる無線チャネル応答特性の変動に関連するＵＥモビリティステータス測定値（measurements）を受信して、２つの固定された時点（time  instants）の間のチャネル変動の大きさを推定する。これは、非限定的な１つの例示的な実施形態において、該当する（concerned）ＵＥによって物理アップリンク共有チャネル（ＰＵＳＣＨ：physical  uplink  shared  channel）上で送信される復調リファレンス信号（ＤＭＲＳ：demodulation  reference  signals）、又は、サウンディングリファレンスチャネル上で送信されるサウンディングリファレンス信号（ＳＲＳ：sounding  reference  signals）といった、受信される既知のリファレンス信号を用いることによって為され得る。非限定的な別の例示的な実施形態においては、ＰＵＳＣＨ又は物理アップリンク制御チャネル（ＰＵＣＣＨ：physical  uplink  control  channel）上で受信される、デコードされ、巡回冗長検査された（ＣＲＣ：cyclic  redundancy  checked）ＵＥデータも、ＵＥモビリティステータス測定値の精度を改善して、より正確なチャネル推定を達成するために用いられ得る。
【００２７】
双方の例示的な実施形態において、２つの時点間のチャネル応答特性変動の大きさは、所定の大きさの閾値と比較されて、ＵＥについての関連付けられるＵＥモビリティステータス、例えば、２モードステータス実装におけるステータス「高」又はステータス「低」が最初に決定される。最初の決定の後、好適には、関連付けられるＵＥモビリティステータスの１回以上の付加的な決定の繰り返しが続いて、特定の回数のＵＥモビリティステータス判定の繰り返し内でのあるＵＥモビリティステータスイベントが発生するレートに基づいて最終的な決定が為される。
【００２８】
適切な大きさの閾値、繰り返しの回数、及びレートの閾値を判定するための技法が下記に記載されるが、これらの設計パラメータについての具体的な値は、好適には特定のアプリケーションに依存して判定される。また、ＵＥモビリティステータス判定のために用いられるメトリックは、ＵＥごと、無線リソースブロック（ＲＢ）ごと、又は複数のＲＢのグループごとに処理されてもよい。ＲＢごと又はＲＢのグループごとの処理は、特定のＵＥとは独立して実行されてもよい。ＲＢごと又はＲＢのグループごとのアプローチは、（１）ＵＥの移動は一定のままであっても、異なるＲＢが周波数ドメインにおいて異なるチャネル変動を経験し得る状況において、（２）特定のＵＥ各々を識別する必要が無いので、実装コストを低減するために、（３）チャネル推定及び最尤合成（ＭＲＣ：maximum  likelihood  combining）／干渉低減合成（ＩＲＣ：interference  reduction  combining）の独立した並列処理を可能にするために、及び（４）最終的な判定についてレートの測定値を計算するためにより多くの測定イベントを生成するために、有利であり得る。
【００２９】
ＵＥのモビリティステータスを推定し及び判定するために、ＵＥモビリティステータスを有効に且つ好適にはリアルタイムで反映する、ＵＥモビリティについての何らかのタイプの測定値が取得されなければならない。ＵＥのアップリンク無線チャネル特性変動についての経時的な測定値が好適である。図１Ａは、ＵＥモビリティステータス測定についての２次元信号モデルである。一方の次元は周波数であり、他方は時間である。例えばＬＴＥシステムにおけるｅＮｏｄｅＢの受信機など、ネットワークノードに既知の２つの例示的なリファレンスシーケンス（ＲＳ：reference  sequences）が、アップリンク無線チャネル上でＵＥによってネットワークノードへ送信される。この非限定的なＬＴＥの例において、各リファレンスシーケンスは、時間ドメインにおいては１つのシングルキャリア周波数分割多重アクセス（ＳＣ−ＦＤＭＡ：single  carrier-frequency  division  multiple  access）シンボルを、周波数ドメインにおいては複数のサブキャリアを占有する。２つのリファレンスシーケンス（シンボル１及びシンボル２）の間の時間間隔（time  interval）は、好適には、例えばＵＥモビリティによって引き起こされる、経時的なチャネル特性変動を有効に反映するのに充分な長さである。さらに、周波数ドメインにおける各リファレンスシーケンスのサブキャリアの数は、好適には、充分なノイズ抑制を可能にする（permit）のに充分な大きさである。しかしながら、２つのリファレンスシーケンスの間の時間間隔、及び周波数ドメインにおける各リファレンスシーケンスのサブキャリアの数は、任意の適切な値を有してもよく、好適には、ＵＥモビリティステータスが重要となる特定のアプリケーション各々に基づいて判定される。
【００３０】
他方で、今述べたリファレンス信号及び２つのパラメータは、標準によって判定され得るかもしれない。例えば、デュアルＵＥモビリティステータスモードの推定アルゴリズムでのＰＵＳＣＨチャネル推定のＬＴＥへの適用について、２つの復調リファレンスシーケンスシンボル（ＤＭＲＳ）が当該モデルの２つの通常のリファレンスシーケンスの代わりに用いられてもよい。この場合において、通常の巡回プレフィックス（ＣＰ：cyclic  prefix）がサブフレームにおいて用いられ、当該サブフレームについてＵＥにいくつのＲＢが割り当てられるかに依存して各ＤＭＲＳのサブキャリアの数がリソースブロック（ＲＢ）の整数倍であるとき、２つのＤＭＲＳの間の時間間隔は７個の（７）ＳＣ−ＦＤＭＡシンボルである。この例において、サブキャリアの間隔が１５ＫＨｚ離れている場合、ＲＢは１２個のサブキャリアを含む。同様に、何らかのアプリケーションについてこのモデルにおいてＳＲＳが用いられる場合、２つの時間的に連続するＳＲＳシンボルが用いられてもよく、関連のある時間間隔及びサブキャリアの数は、標準によって与えられ得る。
【００３１】
図１Ｂは、ＵＥモビリティステータス測定についての２次元信号モデルの別の非限定的な例である。この実施形態は、無線チャネル、例えばＬＴＥにおけるＰＵＳＣＨ又はＰＵＣＣＨ上で単独で又は１つ以上のリファレンス信号と共に受信される、デコードされ及びＣＲＣをパスした（CRC-passed）データを採用する。図１Ｂに示される例は、共に用いられることができるデータシンボル及びリファレンスシンボルの双方を示す。あるいは、データシンボルのみが用いられてもよく、又は、時間間隔はデータシンボルとリファレンスシンボルとの間にマーキングされ得る。デコードされ及びＣＲＣをパスしたデータシンボルを用いることにより、アップリンクチャネル推定及びＵＥモビリティステータス推定の精度を改善することができる。シンボル０に対してシンボル７、シンボル１に対してシンボル８、．．．、等、様々な手法で１つの時間間隔、例えばＴＴＩにおいてシンボルの複数個のペアが形成されることができる。最初は、時間間隔ＴＴＩについて受信されるオリジナルの信号が保存される（saved）。次に、デコードされたデータが、例えば既知の手法で取得され、例えばＣＲＣチェックによって精度がチェックされる。正確にデコードされたデータは、既知の変調符号化スキームを用いて、受信されたＴＴＩにおいてオリジナルのデータ信号についてＵＥによって送信された、受信された各データシンボルを再構築するために使用される。再構築されたデータシンボルが用いられて、オリジナルに受信された各データシンボルの各サブキャリアサンプルに、再構築された各データシンボルの対応するキャリアサンプルの複素共役を乗じることによって、受信されたオリジナルの信号に含まれる対応するデータ情報が除去される。この乗算の積は、当該サブキャリア及び当該シンボルに対応するチャネル応答サンプルを提供する。正確にデコードされたデータを用いることによって、結果として得られるチャネル応答サンプルは、２つのリファレンスシーケンスシンボルを用いる最初の（first-time）チャネル推定から取得されるものよりも正確であるはずである。その後、通常の巡回プレフィックスが用いられる場合、第１のシンボルにおいてデコードされたデータを用いて推定されるチャネル応答は、第７のシンボルにおいて推定されるものと比較される。同様に、第２のシンボルは第８のシンボルとペアを組むことができるなどである。
【００３２】
下記の表１は、幾つかの典型的なアプリケーションにおいてＵＥモビリティ測定モデルを用いるための幾つかの非限定的な例を与える。
【００３３】
【表１】
0005920938.tif 000002
【００３４】
図２は、セル１４と呼ばれる、サービングノードのサービスの地理的な領域内に位置するユーザ機器（ＵＥ）１２にサービングするサービングノード（システムに依存して、当該サービングノードは、基地局、ノードＢ、進化型（evolved）ノードＢ（ｅＮｏｄｅＢ又はｅＮＢ）等と呼ばれることができる）を有するセルラ通信システムを示す。通信は、ｅＮＢ１０とＵＥ１２との間で双方向的である。ｅＮＢ１０からＵＥ１２への通信は、ダウンリンク方向において行われると呼ばれる一方、ＵＥ１２からｅＮＢ１０への通信は、アップリンク方向において行われると呼ばれる。図１において与えられるリファレンス信号モデルに基づいて、ＬＴＥアプリケーションにおけるＰＵＳＣＨ又はＳＲＳチャネルといったアップリンクチャネル上で、ＵＥのサービング基地局へのリファレンスシーケンス送信を実行しているＵＥが図示される。
【００３５】
図３は、ＵＥモビリティステータスを判定するためにネットワークノード、例えば図２における基地局、によって遂行される手続きの例を図示する非限定的なフローチャートである。ネットワークノードは、無線チャネル上で通信するＵＥに関連付けられるＵＥモビリティステータス測定を実行する（ステップＳ１）。それらの測定に基づいて、無線チャネルのチャネル特性が、第１の時間において及びより遅い第２の時間において判定される（ステップＳ２）。ネットワークノードは、第１の時間において判定されるチャネル特性と第２の時間において判定されるチャネル特性とに基づいて、チャネル特性誤差メトリックを判定する（ステップＳ３）。チャネル特性誤差メトリックは、所定の大きさの閾値と比較される（ステップＳ４）。当該閾値比較に基づいて、第１の時間とより遅い第２の時間との間の測定期間について、最初のＵＥモビリティステータス判定が為される（ステップＳ５）。幾つかのアプリケーションは、この最初のＵＥモビリティステータス判定だけで充足されるように処理され得る。他のアプリケーションは、複数のＵＥモビリティステータス判定から利益を受け得る。その場合、ネットワークノードは、複数の測定期間にわたるＵＥモビリティステータスを判定する（ステップＳ６）。所定の期間にわたるＵＥモビリティステータスの各判定結果の発生レートが判定され、当該レートは所定のレート閾値と比較される（ステップＳ７）。
【００３６】
図４は、図３におけるステップを実行するネットワークノードについての処理回路の非限定的な機能ブロック図の例である。処理回路の各機能がここで説明される。最初に、時間ドメインリファレンス信号シーケンスｘ１及びｘ２を含む信号が、例えばネットワークノード又は何らかの他のノードにおける無線回路によって、ＲＦからベースバンドに変換された後に受信され、処理回路１０において処理される。ＦＦＴ（fast  frequency  transform）ユニット１２は、当該信号の時間ドメインリファレンスシーケンスｘ１及びｘ２を受信し、それらを周波数ドメインに変換する。シーケンス除去ユニットは、ネットワークノードにとって既知である、ｘ１＊及びｘ２＊によって表される各リファレンスシーケンスの複素共役に受信信号を乗じることによって、２つのリファレンスシーケンスをこれらのそれぞれの受信信号から除去する。シーケンス除去は、ｘ１及びｘ２にそれぞれ対応するチャネル周波数応答シンボルを表すＨ１及びＨ２を生成する。
【００３７】
実際には、Ｈ１及びＨ２は、送信の期間にノイズ及び干渉と混ざることがあり、従って、ＵＥモビリティステータスを判定するためにＨ１及びＨ２が用いられる前に、Ｈ１及びＨ２は、ノイズ抑制フィルタリングによってさらに処理される必要がある。一般に、このノイズ抑制フィルタリングは、周波数ドメイン又は時間ドメインのいずれかにおいて為されることができる。図４は、時間ドメインフィルタ１８が用いられる非限定的な例を示す。例えば、ＵＥのペアから１８０度オフセットされる２つの同一のＤＭＲＳが同じ周波数リソース及び時間リソースを占有する技術のアップリンクｖ−ＭＩＭＯアプリケーションを考慮されたい。このような例示的な状況下では、Ｈ１及びＨ２の各々は、１つのＵＥに各々対応する２つのチャネル周波数応答を含み、これらはフィルタリングによって分離されなければならない。２つのペアのＵＥからの２つのリファレンスシーケンス間の１８０度のオフセットを活かすために、時間ドメインにおけるフィルタリングがここでは好適である。時間ドメインフィルタリングは、有効な任意の形態とすることができる。例えば、最大サンプルベースの時間ウィンドウフィルタは、ｖ−ＭＩＭＯを用いるＰＵＳＣＨチャネル推定のアプリケーションにおけるこの時間ドメインフィルタリングについての良い候補となり得る。このタイプのフィルタリングは、入力時間シーケンスのうち最大の大きさのサンプルの位置を特定し（locates）、時間ウィンドウを用いて当該最大のサンプルから十分に遠いサンプルを除外する（filter  out）。フィルタは、最大のサンプルの周囲の残りのサンプルを出力する。時間ウィンドウの幅は、配置されるサイトにおけるチャネル応答の最大の時間拡散に依存する設計パラメータである。時間ドメインフィルタリングを実行するために、ＩＦＦＴユニット１６及びＦＦＴユニット２０が必要である。ＩＦＦＴユニット１６は、Ｈ１及びＨ２周波数応答を時間ドメインに変換し、ＦＦＴユニット２０は、時間フィルタ出力を周波数ドメインに変換する。
【００３８】
スプリッタユニット２２は、ｘ１及びｘ２に対応する２つのチャネル周波数応答シーケンスを表す２つの時間ドメインフィルタリングされた複素シーケンスＨ１及びＨ２を分割する。これら２つの周波数ドメイン複素シーケンスは、ＵＥモビリティステータス判定手続きへの入力である。２つの異なる時間におけるチャネル周波数応答シーケンス間の誤差を生成するために、スプリッタ２２は、Ｈ１及びＨ２を２つの異なるパスにルーティングする。例えば、Ｈ１は遅延ユニット２４において遅延される。遅延ユニットは、Ｈ１とＨ２との間のタイミング差を補償する。遅延の量は、２つのリファレンスシーケンス間の時間間隔に基づいて判定されてもよく、好適には、技術の適用にも依存する。誤差判定ユニット２６は、Ｈ１とＨ２との間の誤差、例えばサンプルごとにＨ１をＨ２から減算した差を判定し、これはＲＢにおけるサブキャリア上の信号に対応する。これを達成するための数学的な詳細は、下記の式において示される。
【００３９】
誤差は、１つ以上の基準に基づいて誤差処理ユニット２８によって処理される。誤差処理アルゴリズムは、当該メトリックに基づいてＵＥモビリティステータスの有効な判定を可能にする有意義なメトリックを提供する任意の形とすることができる。非限定的な例示的なメトリックの候補がここで説明される。
【００４０】
１つの例示的なメトリックは、平均誤差メトリックであってもよい。Ｈ１及びＨ２の平均誤差は、例えば下記のように算出され得る。ここで、Ｎは、Ｈ１及びＨ２によって含まれるサブキャリアの数である：
【００４１】
【数１】
0005920938.tif 000003
【００４２】
図５は、ｆ（Ｈ１）の大きさによって正規化されるこのメトリックの生成の幾何学的説明を示す。
【００４３】
別の例示的なメトリックは、Ｈ１及びＨ２の平均二乗誤差を算出する平均二乗誤差である。例示的な計算は、Ｈ１及びＨ２の同じ定義と共に下記に提供される。
【００４４】
【数２】
0005920938.tif 000004
【００４５】
第３の例は、Ｈ１及びＨ２の大きさの積によって正規化されるＨ１とＨ２との間の相関を算出する正規化相関メトリックである。下記の計算は、Ｈ１とＨ２の同じ定義を用いる。
【００４６】
【数３】
0005920938.tif 000005
ここで、（  ）＊は、その複素共役を表す。
【００４７】
前述したように、メトリックは、当該メトリックが有意義であって、ＵＥモビリティに起因するチャネル特性変動を反映するのに有効である限り、任意の形式とすることができる。誤差メトリックの一般的な形式は、ｇ（Ｈ２，Ｈ１）によって表される、Ｈ１とＨ２との間の誤差の関数として記述され得る。ｇ（Ｈ２，Ｈ１）は、閾値のセットによって定義され及び判定される限定された数の離散的な（discrete）ＵＥモビリティ状態（states）の観点での、ＵＥモビリティステータスの指標である。１つの閾値を用いると、２つのＵＥモビリティ状態、即ち、ステータス「低」及びステータス「高」が定義される。このようなＵＥモビリティに関する２つの状態の情報は、多くのアプリケーションについて充分である。ただし、ＵＥモビリティステータスのさらなる粒度（granularity）から利益を受けるであろうアプリケーションについてどれが有益であり得るのかに依存して、ＵＥモビリティ状態の数は２より大きくし得る。例えば、２つの閾値を用いて３つのＵＥモビリティ状態が定義され、３つの閾値を用いて４つのモビリティ状態が定義され得る等である。
【００４８】
ユニット２８における誤差処理は、「ＵＥごと」、「ＲＢごと」又は「ＲＢのグループごと」に実行され得る。ＵＥごとに処理されるリファレンスシーケンス処理は、処理が各ＵＥに対するものであることを意味する。ただし、占有される周波数帯域全体は、当該帯域が１つのＵＥによって用いられるのか、又は複数のＵＥによって用いられるのかに関わらず、全体として取り扱われてもよい。この場合、誤差メトリックは（ＵＥごとの代わりに）ＲＢごとに判定され、各特定のＲＢにわたりチャネル特性応答がどのくらい変動するかを１つ以上の適切に設計される閾値に従って示す。ＵＥごとの処理と比較すると、このタイプの処理（handling）は、アップリンクチャネル推定など、幾つかのアプリケーションについてさらなる利益をもたらし得る。
【００４９】
例えば、ＰＵＳＣＨチャネル推定及びデュアルＵＥモビリティステータス（「高」／「低」）アルゴリズムを用いるアプリケーションを考慮されたい。目標は、ＵＥが一定の速さで移動するとしても、異なるＲＢが周波数ドメインにおける異なるチャネル変動を経験し得るという事実を活用することである。これは、チャネル推定が、チャネル変動からの周波数ダイバーシティを活かすために異なるＲＢを計算に入れる（account  for）ことを可能にする。
【００５０】
ＲＢごとの処理の別の利益は、各特定のＵＥを識別する必要がもはやないという理由で低減される実装コストである。ＵＥ識別の除外は、他のタスクのための処理リソースを解放する。ＲＢごとの処理の別の利益は、チャネル推定及びＭＲＣ／ＩＲＣ合成（combining）の並列処理が可能になること（enablement）である。ＭＲＣ／ＩＲＣ合成はＲＢごとに為されることができるため、帯域全体のチャネル推定が完了するまで待機する必要がない。ＲＢごとの処理による別の利益は、より多くの測定イベントが生成されて、レート測定値を統計的に改善することができることである。
【００５１】
下記の非限定的な例示的なステップは、アップリンクチャネル推定を例にとり、ユニット２８によるＲＢごとの誤差処理を実行するために用いられ得る。第１に、（この例において）１５ＫＨｚの周波数間隔に対して各ＲＢについてのサブキャリアの数のパラメータＮを１２に設定する。第２に、ＲＢごとに、アップリンクチャネル推定に関与する周波数帯域の様々な部分を占有するＵＥとは独立に、誤差メトリックを算出する。第３に、各ＲＢの誤差メトリックを予め定義される大きさの閾値と比較することによって、２つの異なる時点にまたがる各ＲＢにわたるチャネル変動を判定する。最後に、ＵＥモビリティステータスが「低」である場合には平均化アルゴリズム、又は、ＵＥモビリティステータスが「高」である場合には補間アルゴリズムを、チャネル推定のために各ＲＢに適用する。
【００５２】
前述したように、パラメータＮの値は、好適には、ノイズ抑制に対して充分に大きい。Ｎがあまりに小さい場合、ノイズ抑制フィルタリングはあまりに弱くなり、メトリックの精度に不利な影響を及ぼし得る、算出されるメトリックにおける多量の残存するノイズを残す。ＲＢごと又はＲＢのグループごとの誤差処理について、これは問題ではない。なぜなら、例えば１２個のサブキャリアを含むＲＢは、パラメータＮがノイズ抑制に対して小さすぎないことを確保し、残りの効果は閾値の大きさを適切に選択することによってさらに低減されることができるからである。そのため、ＵＥモビリティステータス判定の充分な精度は、ＲＢごとの誤差処理について実現することができる。他方、ＬＴＥシステムにおける単一のＲＢは、１８０ＫＨｚの帯域幅を有し、これは、多くのアプリケーションにおける周波数キャリアにおけるほとんどのフェージングチャネルのコヒーレント帯域幅よりも小さい。結果として、ＲＢ内のチャネル周波数応答の変動は、通常小さい。メトリックを算出する前に各ＲＢのチャネル特性応答に移動平均を実行することによって、チャネル特性応答への移動平均により生成される著しい歪みの影響を被ることなく、ノイズ抑制はさらに強化されることができる。
【００５３】
図４に戻ると、大きさ判定ユニット３０は、処理された誤差メトリックの大きさを判定する。処理された誤差メトリックの大きさは、閾値ユニット３２によって比較されて、チャネル変動の程度についての最初の判定が為される。処理された誤差メトリックの大きさは、次いで、閾値ユニット３２において閾値と比較される。単一の閾値の例について、誤差メトリックの大きさが当該閾値を超える場合、ＵＥモビリティステータスはステータス「高」であると判定され、そうでない場合にはステータス「低」である。
【００５４】
この閾値処理の例は、平均誤差メトリックの例と共に図５においてグラフを使って表現される。複素平面は、その半径が閾値に等しい円によって２つの決定領域に分離される。誤差メトリックが円の領域に入る場合、２つの時点にまたがるチャネル特性応答の小さな変動に起因してＵＥモビリティステータスはＵＥモビリティステータス「低」の状態にある。そうでない場合、ＵＥはＵＥモビリティステータス「高」の状態にある。
【００５５】
レーティング及び最終判定ユニット３４は、閾値ユニット３２から決定を受信する。１つの誤差はＵＥモビリティ判定について充分であり得るが、複数の異なる時点にわたって誤差判定及び閾値処理が複数回繰り返して実行される場合には、より良好な結果が取得され得る。レーティング及び最終判定ユニット３４は、各ＵＥモビリティステータスという結果になった繰り返しの回数をカウンティングすることができる。例えば、ＵＥモビリティステータス「低」又はＵＥモビリティステータス「高」（本例においては２つのＵＥモビリティ状態のみを仮定する）は、最初のＵＥモビリティ判定に加えて、後続のＭ回にわたる繰り返しによって判定される。ここで、Ｍは整数である。レートｒは、２つの状態の例において、
【００５６】
【数４】
0005920938.tif 000006
【００５７】
と定義され得る。複数回の繰り返しの状況において、最終的なＵＥモビリティステータス判定は、レートと閾値との比較に基づく。ｒ＞Ｒの場合、ＵＥはＵＥモビリティステータス「低」にある。そうでない場合、ＵＥはＵＥモビリティステータス「高」にある。ここで、Ｒは、例えば０と１との間の所定の実数である。
【００５８】
ユニット３４による「イベントカウンティング」のための幾つかの非限定的な例示的な方法が、非限定的な２つのＵＥモビリティ状態（「高」／「低」）の状況について、ここで説明される。一例において、送信時間間隔（ＴＴＩ：transmission  time  intervals）ごとに２つのリファレンスシンボルを用いるＲＢごとに、イベントはカウンティングされてもよい。ＴＴＩごとの各ＲＢについての算出されるメトリックが閾値よりも大きい場合、イベント「高」がカウンティングされる。そうでない場合、イベント「低」がカウンティングされる。別の例は、ＴＴＩごとに２つのリファレンスシンボルを用いるＵＥごとにイベントをカウンティングする。ＴＴＩごとの各ＵＥについての算出されるメトリックが閾値よりも大きい場合、イベント「高」がカウンティングされる。そうでない場合、イベント「低」がカウンティングされる。第３の方法は、イベント「低」又はイベント「高」を算出するためにサウンディングリファレンス信号（ＳＲＳ）を用いる。少なくとも２ミリ秒だけ離れた２つの隣接するＳＲＳシンボルが用いられて、メトリックが算出される。算出されるメトリックが閾値よりも大きい場合、イベント「高」がカウンティングされる。そうでない場合、イベント「低」がカウンティングされる。別の方法は、ＣＲＣチェック又は同様のものをパスした後に、例えばＰＵＳＣＨ又はＰＵＣＣＨからの、デコードされるデータを用いて推定されるチャネル応答を用いる。予め定義される間隔だけ離れた２つの正確にデコードされるデータシンボルは、まずこれらの対応するチャネル応答を推定するために用いられ、次いで前述の（previous）方法と同様の手法でメトリックを算出するために用いられる。算出されるメトリックが閾値よりも大きい場合、イベント「高」がカウンティングされる。そうでない場合、イベント「低」がカウンティングされる。
【００５９】
閾値ユニット３２において用いられる閾値のような設計パラメータＭ及びＲは、任意の適切な値であってよい。適切な値を判定するための１つの非限定的な例示的な方法は、用いられるべきアプリケーションの観点からのパフォーマンスシミュレーション及びラボテストによるものである。ステップ１：適当なリファレンスシーケンスタイプ（例えば、ＤＭＲＳ、ＳＲＳ、ＰＵＳＣＨ、又はＰＵＣＣＨ）、時間間隔、及び誤差処理オペレーションモード（ＵＥごと、ＲＢごと、又はＲＢのグループごとの処理）が判定され、ＵＥモビリティステータスを知得する必要がある特定の技術アプリケーション、及び、パフォーマンスと実装の複雑さとの間の設計トレードオフに基づいてもよい。これは、メトリックの算出において用いられるサブキャリアの数を判定する。１つの非限定的な例として、ＲＢごとの誤差処理が用いられる場合、Ｎは１２であり得る。ステップ２：状態の数、及び各状態を識別することができる対応する閾値の数が、当該アプリケーションについて判定される。ステップ３：算出において用いられるべきメトリックのタイプが、パフォーマンスと実装の複雑さとの間の設計トレードオフに基づいて選択され得る。ステップ４：パフォーマンスシミュレータが、例えばＬＴＥシステムといったシステム及びアプリケーションの要件について作られる。シミュレータは、リファレンス信号モデルを用いるリファレンスシーケンス送信、ＳＲＳ信号送信、ＵＥアップリンクチャネル推定についてのＰＵＳＣＨ送信又はＰＵＣＣＨ送信、ＵＥモビリティマネジメント及び図４に示されるユニットの機能性をシミュレーションする。ステップ５：シミュレーションがコンピュータ上で実行されて、種々のチャネル状況下での閾値、Ｍ及びＲの様々な値について、信号対干渉雑音比に対するブロック誤り率などのシステムパフォーマンス曲線が生成される。特定のアプリケーションに依存して、他の曲線が用いられてもよい。ステップ６：当該アプリケーションについて意図される目標／目的を達成するために、要求される閾値、Ｍ及びＲが、シミュレーションから生成されるパフォーマンス曲線に基づいて選択される。閾値、Ｍ及びＲの選択後、選択された値を微調整するために、ラボテストによる検証は有益であり得る。
【００６０】
様々な実施形態が示され及び詳細に説明されたが、特許請求の範囲は任意の特定の実施形態又は例に限定されない。上記説明はいずれも、任意の特定の要素、ステップ、範囲又は機能が必須であり、それが特許請求の範囲に含まれなければならないことを暗示するものとして読まれるべきではない。特許される主題は、特許請求の範囲によってのみ定義される。法的保護の範囲は、許可される請求項において記載される文言及びそれらの均等物によって定義される。当業者に既知の上述された好適な実施形態の要素の構造的及び機能的な均等物は、参照により本明細書に明示的に取り入れられ、本願の特許請求の範囲によって包含されることが意図される。さらに、ある装置又は方法が、述べられた技術によって解決されるべきあらゆる課題に対処する必要はなく、それは本願の特許請求の範囲によって包含されるべきである。いずれのクレームも、「ための手段（means  for）」又は「ためのステップ（step  for）」という文言が用いられない限り、米国特許法第１１２条の第６パラグラフの適用を受けることを意図しない。さらに、本明細書におけるいかなる実施形態、特徴、コンポーネント、又はステップも、当該実施形態、特徴、コンポーネント、又はステップが特許請求の範囲において記載されるかに関わらず、公衆に開放されることを意図するものではない。
【図１Ａ】
0005920938.tif 000007
【図１Ｂ】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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