(57)【要約】無線通信システムの受信総広帯域電力（６１Ａ）が、時間間隔の間、相当回数測定される。好ましくは、コード電力((C/I)i)も直接または間接に測定される。通常総受信電力である第１の電力量（６３Ａ、６３Ｂ）の確率分布が、好ましくは雑音および干渉信号に関連する第２の電力量（６２Ａ、６２Ｂ）の確率分布も、測定値のセットから、好ましくはカルマンフィルタリング技術を使用して推定される。決定されるノイズ増大量の条件付確率分布は、少なくとも総電力（６３Ａ、６３Ｂ）の確率分布に基づく。その条件付確率分布から、ノイズ増大量の値が計算される。好ましい実施形態では、ノイズ増大量は、総電力と最低ノイズとの商に基づき、それ故、ノイズ増大の条件付確率分布は、最低ノイズ量（６４）の条件付確率分布に基づく。最低ノイズ量（６４）の条件付確率分布は、それはそれで、ノイズおよび干渉信号に関連する第２の電力量（６２Ａ、６２Ｂ）の極値の確率分布ならびにノイズ電力フロアの事前決定確率分布に基づく。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
無線通信システム（７０）におけるノイズ増大の推定方法であって、
受信総広帯域電力を測定する工程（２１０）と、
少なくとも測定された前記受信総広帯域電力（６１Ａ）から、第１の電力量（６３Ａ、６３Ｂ）の確率分布を推定する工程（２１２）と、
少なくとも前記受信総広帯域電力（６１Ａ）の測定値に基づき、最低(floor)ノイズ量（６４）の条件付確率分布を計算する工程（２１６）と、
前記第１の電力量の前記確率分布および前記最低ノイズ量（６４）の前記条件付確率分布に少なくとも基づき、ノイズ増大量の条件付確率分布を提供する工程（２１４）と、
前記ノイズ増大量の前記条件付確率分布に基づき、前記ノイズ増大量の値を計算する工程（２２０）と
を備えることを特徴とする方法。
【請求項２】
前記ノイズ増大量の前記条件付確率分布に基づき、前記ノイズ増大量の標準偏差を計算する計算工程をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１の電力量は受信総広帯域電力量であることを特徴とする請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記計算工程は、前記受信総広帯域電力量の前記確率分布の推定値および前記受信総広帯域電力量の事前推定確率分布に基づくことを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記無線通信システム（７０）の自セル（３０）の無線リンク電力関連量((C/I)i)を測定する工程と、
前記受信総広帯域電力（６１Ａ）の測定値および前記無線リンク電力関連量((C/I)i)の測定値から、第２の電力量（６２Ａ、６２Ｂ）の確率分布を推定する工程とをさらに備え、
前記電力量（６２Ａ、６２Ｂ）は、隣接セル干渉電力と帯域内非通信システム干渉電力と熱雑音の最低ノイズ電力との合計であり、
それにより、前記計算工程（２１６）はさらに、前記第２の電力量（６２Ａ、６２Ｂ）および前記電力量の事前推定確率分布に基づくことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
前記無線リンク電力関連量は干渉レベル((C/I)i)であり、それにより、無線リンク電力は、干渉レベルを前記受信総広帯域電力（６１Ａ）の関連量に関係付けることで導出可能であることを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記電力量の確率分布を推定する工程および前記受信総広帯域電力量の確率分布を推定する工程は、時間変動カルマンフィルタリングで実行されることを特徴とする請求項５または６に記載の方法。
【請求項８】
前記第１の電力量は、前記カルマンフィルタの少なくとも１状態に相当することを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記時間変動カルマンフィルタリングは、状態ベクトル
【数８６】
2009506624.tif 000079
を有し、
上式で、P1Code(t)、...、PnCode(t)は無線リンク電力であり、PE+N+Noise(t)は、隣接セル干渉電力と帯域内非通信システム干渉電力と熱雑音の最低(floor)電力との前記合計であることを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記時間変動カルマンフィルタリングは、前記第２の電力量の前記推定確率分布を得るために平滑化工程をさらに備えることを特徴とする請求項８または９に記載の方法。
【請求項１１】
前記最低ノイズ量の前記条件付確率分布を計算する工程はさらに、前記第２の電力量（６２Ａ、６２Ｂ）の極値の条件付確率分布に基づくことを特徴とする請求項５乃至１０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１２】
前記極値は前記第２の電力量（６２Ａ、６２Ｂ）の最小値であることを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
最低ノイズ量の前記条件付確率分布を計算する工程はスライディングウィンドウ内で実行されることを特徴とする請求項１１または１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記ノイズ増大量は分子と分母の商であり、前記分子は前記第１の電力量（６３Ａ、６３Ｂ）の前記推定確率分布に相当する確率変数を少なくとも有し、前記分母は前記最低ノイズ量（６４）の前記条件付確率分布に相当する確率変数を有することを特徴とする請求項１乃至１３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１５】
前記分子は、
総受信広帯域電力と、
隣接セル干渉電力と外部帯域内干渉電力と熱雑音電力との合計と、
前記自セルの無線リンク電力と熱雑音電力との合計と、
前記自セルのＴＰＣ無線リンク電力と熱雑音電力との合計と、
前記自セルのＥ−ＵＬ無線リンク電力と熱雑音電力との合計と
のリストから選択されることを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記最低ノイズ量（６４）の前記分母は、
隣接セル干渉電力と外部帯域内干渉電力と熱雑音電力との合計と、
隣接セル干渉電力と熱雑音電力との合計と、
総受信広帯域電力と
のリストのうち１項目を有することを特徴とする請求項１４または１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記最低ノイズ量（６４）は、無線基地局の代表集合に関して確立された最低ノイズ電力の事前確率分布を考慮することを特徴とする請求項１乃至１６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１８】
最低ノイズ値の事前決定確率分布を取得する工程をさらに備え、
それにより前記計算工程はさらに、前記最低ノイズ値の前記事前決定確率分布に基づくことを特徴とする請求項１乃至１７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１９】
前記ノイズ増大量の値を計算する工程は、前記ノイズ増大量の前記条件付確率分布の条件付平均の計算を含むことを特徴とする請求項１乃至１８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２０】
前記ノイズ増大量の前記条件付確率分布に基づき、前記ノイズ増大量の前記値の標準偏差を計算する工程をさらに備えることを特徴とする請求項１乃至１９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２１】
前記無線通信システム（７０）は、広帯域符号分割多元接続（ＷＣＤＭＡ）システムであることを特徴とする請求項１乃至２０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２２】
無線通信システム（７０）の加入コントロール方法であって、
請求項１乃至２１のいずれかにより前記無線通信システム（７０）のノイズ増大量を推定する工程と、
前記ノイズ増大量の推定値に基づき加入コントロールを実行する工程と
を備えことを特徴とする方法。
【請求項２３】
前記加入コントロールを実行する工程は強化アップリンク制御を含むことを特徴とする請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
無線通信システム（７０）のノード（２０、７２）であって、
受信総広帯域電力（６１Ａ）の測定値を取得する手段（８０）と、
前記測定受信総広帯域電力（６１Ａ）から、第１の電力量（６３Ａ、６３Ｂ）の確率分布を推定する手段（８１）と、
少なくとも前記測定受信総広帯域電力（６１Ａ）に基づき、最低ノイズ量（６４）の条件付確率分布を計算する手段（８２）と、
前記第１の電力量（６３Ａ、６３Ｂ）の前記確率分布と前記最低ノイズ量（６４）の前記条件付確率分布とに少なくとも基づき、ノイズ増大量の条件付確率分布を提供する手段（８２）と、
前記ノイズ増大量の前記条件付確率分布に基づき、前記ノイズ増大量の値を計算する手段（８３）と
を備えることを特徴とするノード。
【請求項２５】
受信総広帯域電力の前記測定値を取得する手段（８０）は、受信総広帯域電力の測定手段を備えることを特徴とする請求項２４に記載のノード。
【請求項２６】
前記ノードは無線基地局（２０）であることを特徴とする請求項２４または２５に記載のノード。
【請求項２７】
受信総広帯域電力の前記測定値を取得する手段（８０）は、受信総広帯域電力を代表するデータを受信する手段を備えることを特徴とする請求項２４に記載のノード。
【請求項２８】
前記ノードはＷＣＤＭＡシステムのノードであることを特徴とする請求項２４乃至２７のいずれか１項に記載のノード。
【請求項２９】
無線通信システム（７０）であって、
請求項２４乃至２８のいずれか１項に記載の少なくとも１つの第１のノード（２０、７２）と、
情報交換のために前記少なくとも１つの第１のノードに接続または統合された第２のノード（７２）と、
加入コントロール手段（８５）も備える前記第２のノード（７２）と
を備える無線通信システム。
【請求項３０】
前記少なくとも１つの第１のノードは無線基地局（２０）であり、前記第２のノードは無線ネットワークコントローラ（７２）であることを特徴とする請求項２９に記載の無線通信システム。
【請求項３１】
前記加入コントロール手段（８５）は、強化アップリンク制御手段を備えることを特徴とする請求項２９または３０に記載の無線通信システム。
【請求項３２】
前記無線通信システム（７０）は、ＷＣＤＭＡを利用するシステムであることを特徴とする請求項２９乃至３１のいずれか１項に記載の無線通信システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に移動通信システムの電力関連量の推定方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
広帯域符号分割多元接続（ＷＣＤＭＡ、Wideband Code Division Multiple Access）通信システムは、通信サービスの今後の開発で使用されてもよい多くの魅力的な特性を有する。例えばＷＣＤＭＡおよび類似のシステムに固有の技術的課題は、干渉条件が良好で、且つ強化(enhanced)アップリンクチャネルをサポートする当該セルのアップリンクに十分な容量がある時間間隔へと強化アップリンクチャネルをスケジューリングすることである。セルの既存ユーザはすべて、ＷＣＤＭＡシステムのアップリンク干渉レベルの一因となることはよく知られている。さらに、隣接セルの端末も、同じく干渉レベルの一因となる。この理由は、ＣＤＭＡ技術が使用されるとき、セルの全ユーザおよび共通チャネルが同じ周波数帯で送信されるからである。セルの負荷は、同じセルの干渉レベルに直接関係する。
【０００３】
セルの安定性を維持するために、負荷は一定レベル以下に維持される必要がある。少なくともＷＣＤＭＡでは、アップリンクユーザチャネルの大部分は電力制御されているので、これは守られることになる。この電力制御は、特定のサービス要件を満足可能であるために、各チャネルの受信電力レベルを一定の信号対干渉比（ＳＩＲ、Signal to Interference Ratio）に維持することを目指す。このＳＩＲレベルは、通常、無線基地局（ＲＢＳ、Radio Base Station)の受信電力が干渉レベルより数デシベル下であるようなものである。次いで、いわゆるレーキ受信機の逆拡散が各チャネルを信号レベルに高め、送信されたビットは、信号処理チェーンの後方に配置される例えばチャネルデコーダおよび音声コーデックによってさらに処理されてもよい。
【０００４】
ＲＢＳは、各チャネルをその特定の好ましいＳＩＲ値に維持しようとするが、追加のユーザまたは既存ユーザの集中的なデータトラヒックが干渉レベルを上げ、それによって他のユーザに対するＳＩＲが一時的に減少することがある。ＲＢＳの応答は、他の全ユーザに電力増を命令することであり、干渉を一層増大させるものである。通常このプロセスは、一定の負荷レベル以下では安定している。高容量のチャネルが突然現れると、干渉の発生が増大して不安定になるリスク、いわゆるパワーラッシュが増加する。それ故、不安定の回避を保証可能なように、ＷＣＤＭＡの強化アップリンク（Ｅ−ＵＬ、Enhanced Uplink）チャネルのような高容量アップリンクチャネルをスケジュールする必要がある。そうするためには、瞬間的な負荷を、ＲＢＳで推定しなければならない。これで、不安定点までに残されている容量の許容範囲の評価が可能になる。
【０００５】
例えばＣＤＭＡシステムのセルの負荷は、通常電力に関連する量、典型的にノイズ増大またはＲｏＴ(Rise over Thermal)により示される。総電力レベルおよび最低ノイズ（理想的には熱雑音）などの電力量が決定される必要がある。先行技術による非常に変動する電力量または最低ノイズの決定には、通常比較的大きな不確実さが関係していて、その不確実さの大きさは、利用可能な容量の許容範囲のすべてとほぼ同じ大きさのことさえある。それ故、強化アップリンクチャネル機能の実装は、強化アップリンクに接続されている負荷の推定が改善されなければ、実際非常に困難である。
【０００６】
相当数のノイズ増大の尺度が存在する。最も重要な尺度は、たぶんＲｏＴ(Rise over Thermal)で、これは、セルの総干渉とＲＢＳ受信機の最低熱雑音電力との商と定義される。他の尺度では、例えば最低(floor)熱雑音に関して帯域内非ＷＣＭＡ干渉を含む。
【０００７】
この点で、その制御に負荷推定を必要とする、等しく重要なパラメータは、セルのカバレッジであるといえるだろう。カバレッジは、通常に機能するためには特定のＳＩＲで動作する必要がある特定のサービスに通常関連する。この場合、アップリンクセルの境界は、最大出力で動作する端末によって定義される。ＲＢＳにおける最大受信チャネル電力は、端末の最大電力とデジタル受信機までの経路損失とによって定義される。経路損失は、端末とＲＢＳとの間の距離の直接の関数なので、ＲＢＳからの上限の距離が生じる。ＲＢＳから全方向に向かうこの距離がカバレッジを定義する。
【０００８】
そして、干渉レベルのいかなる増加も、端末電力の増加によって補償され得ないＳＩＲの減少をもたらすということになる。その結果、サービスを維持するために経路損失が減少される必要がある。このことは、端末がＲＢＳに近い方に移動する必要があることを意味しており、すなわちセルのカバレッジは減少する。
【０００９】
上記の検討から明らかなことは、事業者が計画したセルカバレッジを維持するためには、負荷を一定レベル以下に保つ必要があるということである。このことは、負荷推定はカバレッジのためにも重要であることを意味する。特に、負荷推定は、ＲＢＳの強化アップリンクトラヒックの高速スケジューリングの適用範囲の視点から重要である。さらに、相当数のＲＢＳを制御する無線ネットワークコントローラ（ＲＮＣ、Radio Network Controller）の参加制御および輻輳制御機能も、セルの瞬間的ノイズ増大の正確な情報から恩恵を受ける。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
先行技術のＣＤＭＡ通信ネットワークの一般的問題は、負荷推定の精度が、注意深い負荷制御が困難な精度だということである。特に、強化アップリンクチャネルと関係するノイズ増大の決定は、主に最低ノイズまたは他の電力関連量の推定の困難さによって引き起こされる大きな不確実さに見舞われる。
【００１１】
本発明の一般目的は、例えば負荷推定などの電力関連量を決定するために、改良した方法および装置を提供することである。本発明の別の目的は、電力関連量をより正確に決定する方法および装置を提供することである。本発明のまた別の目的は、ノイズ増大の推定を改良する方法および装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記の目的は、添付の特許請求の範囲による方法および装置によって達成される。総括的にいえば、無線通信システムの受信総広帯域電力が、時間間隔中に相当回数測定される。好ましくは、コード電力または対応する無線リンク電力も測定される。特定の実施形態では受信総広帯域電力量である第１の電力量の確率分布は、好ましくはカルマンフィルタリング技術を使用して、測定量のセットから推定される。好ましくは、干渉および雑音に関連する第２の電力量の確率分布もまた推定される。決定されるノイズ増大量の条件付確率分布は、第１の電力量の推定確率分布に少なくとも基づく。ノイズ増大量の条件付確率分布からノイズ増大量の値および好ましくはその標準偏差も計算される。好ましい実施形態では、ノイズ増大量は総電力と最低ノイズとの商に基づき、ノイズ増大量の条件付確率分布は、それ故、受信総広帯域電力量の確率分布と最低ノイズ量の条件付確率分布とに基づく。最低ノイズ量の条件付確率分布は、順に、干渉および雑音関連電力量の極値の確率分布と、事前決定のノイズ電力フロアの確率分布とに基づく。
【００１３】
従って、本発明の利点は、隣接セルの干渉、外部干渉源および急速な電力変動があっても、正確なノイズ増大値が提供されることである。
【００１４】
本発明は、さらなる目的およびその利点と一緒に、添付の図面と一緒に以下の説明を参照することで最もよく理解されることがある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
開示全体を通して、式の太字は、ベクトルまたはマトリクス量を指す。
【００１６】
本詳細説明は、負荷推定実行方法および問題の深刻さを明らかにするために先行技術ソリューションが遭遇する問題についてのいくぶん深い検討を取り入れている。この検討は、典型的なＷＣＤＭＡシステムに関して行われるが、着想はＷＣＤＭＡに限定されない。それは、むしろ多くの種類のセルラシステムに適用可能である。
【００１７】
［基準点および測定点］
ＲＢＳの典型的な信号チェーンを図１に示す。アンテナ１からの受信広帯域信号は、ケーブルおよびフィルタ等から構成されるアナログ信号調整チェーン２をまず通過する。温度ドリフトとともに構成要素間のばらつきによって、信号が受信機３に入るとき、システムのこの部分のスケール係数は、約２〜３デシベル不確定になる。このことは後述する。受信機３では、多くの操作が行われる。負荷推定のために通常想定されることは、総受信広帯域電力が、図１の５で示される段階で測定されることである。さらに、本発明の想定では、コード電力測定値すなわちセルの各個別のチャネル／ユーザの電力値は、段階６で利用可能である。推定量に対する基準点は４と呼ばれる。推定量が有効であり、測定値が得られるチェーン内の場所を、図１に概略的に示す。
【００１８】
最低(floor)の熱雑音電力の推定が困難な理由はいくつかある。先に示した理由のひとつは、最低熱雑音電力および他の受信電力がアナログ受信機フロントエンドの構成要素の不確実性によって影響を受けることである。信号基準点は、定義によりアンテナコネクタにある。しかし、測定値は、デジタル受信機のアナログ信号調整チェーン後に取得される。これらの不確実性は熱ドリフトも有する。
【００１９】
アナログ信号調整電子機器チェーンは、ＲＢＳ（バッチ）間に補償が困難な２〜３デシベルのスケール係数の誤差を持ち込む。それ故、最低熱雑音電力のデフォルト値によって割り算されるＲＴＷＰ（受信総広帯域電力、Received Total Wideband Power）測定値は、想定される最低熱雑音電力とは２〜３デシベル整合しないことがある。その影響で、ノイズ増大推定値もまた２〜３デシベル誤っていることになるだろう。ＷＣＤＭＡシステムのノイズ増大間隔の許容値は、通常では０〜７デシベルであることを考慮すると、２〜３デシベルの誤差は許容できない。
【００２０】
幸運なことに、総受信電力を形成する全電力（付属書Ａ参照）は、スケール係数誤差γ（ｔ）によって等しく影響を受けるので、ノイズ増大率NR(t)（付属書Ａ参照）が計算されるとき、スケール係数誤差は、以下に示すように打ち消される。
【００２１】
【数１】
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【００２２】
上式で、NRDigitalReceiver(t)およびNRAntenna(t)は、デジタル受信機３（図１）およびアンテナ１（図１）でそれぞれ測定されるノイズ増大率であり、PTotal,DigitalReceiver(t)およびＰTotal,Antenna（ｔ）は、それぞれデジタル受信機３およびアンテナ１における総受信電力であり、PNDigitalReceiverおよびPNAntennaは、それぞれデジタル受信機３およびアンテナ１で測定される熱雑音レベルである。しかし、ここで留意すべきは、式（１）が、デジタル受信機の最低ノイズPNDigitalReceiverの測定を必要とすることである。これは、本発明が取り組む主要な課題である。
【００２３】
［電力測定］
詳細説明では、以下の一般表記を使用する。
【００２４】
総受信広帯域電力の測定は、受信機で実行される。この測定値はPTotal(t)で示され、ここでｔは離散型の時間を示す。測定率はT-1Ｈｚである。
【００２５】
本開示ではコード電力は、ＷＣＤＭＡシステムで使用される各個別のコードに関連する無線リンク電力を示すために使用される。一般用語「無線リンク電力」は一般用語「コード電力」を含むと見なされるが、本開示でＷＣＤＭＡが例示のシステムである場合、２つの用語は同等であると見なすことができよう。コード電力の測定は、セルの制御されたチャネルに関しては受信機で実行されてもよい。この測定値はPi,MeaurementCode(t)で示される。測定率はTi-1Ｈｚである。
【００２６】
PiCode,Controlで示される制御チャネルｉに対応するデータチャネルｉ（ＣＳまたはＰＳ）のコード電力は、PiCode,Data(t)で示され、直接測れない。その代わり、実際の受信コード信号電力に以下のように連動する。
【００２７】
【数２】
2009506624.tif 000004
【００２８】
上式で、スケール係数ηｉ（ｔ）は、サービスに依存し、いかなる任意の瞬間においても受信機が知ることができるが、おそらくＴＦＣＩデコーディング後に繰り延べられる。nCodeは接続で使用された実行コート゛数を示し、βiData(t)およびβiControl(t)はいわゆるベータ係数で、その商の二乗は、制御シグナリングとユーザのデータトラヒックとの電力関係を定義する。
【００２９】
全サンプリング期間は、最小サンプリング期間があり、他のすべてのサンプリング期間がこのサンプリング期間の整数倍になるようなものである。
【００３０】
開示を通して使用される量は、PiCode(t)であり、これは、チャネルｉ全体に対する制御信号電力およびデータチャネル電力の合計を示すために使用される。留意すべきことは、測定Pi,MeasurementCode(t)は制御チャネル電力だけを測定することである。従って、理想的な雑音のない状況は次のようになる。
【００３１】
【数３】
2009506624.tif 000005
【００３２】
［電力制御ループ］
図２は、チャネルｉに対する簡単な電力制御ループのモデルを示す。(C/I)Tarで示されるコード電力対干渉比の目標１０が提供され、これに基づき負荷率LiTarが計算され（１１）、これは、PTotalで示される総電力１２とPiCodeRefで示されるチャネルに対するコード電力基準値１４との間の関係を示す。従って、負荷率LiTarは、コード電力基準値１４を提供するために総電力１２を掛けられる（１３）。コード電力PiCodeは、所望の値からの差を取得するために、コード電力基準値１４から引かれ（１５）、差は内側ループコントローラ１６の入力として使用される。内側ループコントローラは、例えば定常状態の誤差ゼロを達成するために動作する。誤差項１８は、内側ループコントローラ１６からの出力に通常加えられ（１７）、PiCode（上記参照）で示されるチャネルｉの測定出力チャネル電力１９を与える。次いで、この出力電力１９は、減算器１５へのフィードバックで使用される。
【００３３】
出力チャネル電力１９の変化は総電力１２に影響するので、全出力チャネル電力と総電力１２とを結ぶ外側電力制御ループも存在する。
【００３４】
［ノイズ増大］
背景技術欄で示したように、チャネルが追加される結果、総電力１２が増加する。図２に見られるように、総電力１２の増加は、出力チャネル電力１９を増加させる。外側電力制御ループを介して、これは、順に総電力１２をさらに増加させる。比較的小さい負荷に対しては、および比較的小さな負荷の追加に対しては、この制御動作は一定の閾値以下では通常安定している。しかし、この閾値を越えるとき、または非常に大きな負荷の追加に対しては、不安定になることがある。
【００３５】
図３は、この状態を示す図である。ノイズ増大ＮＲは、総電力と、アンテナコネクタで測定され最低ノイズとも呼ばれる熱雑音レベルＰＮとの比と定義され、負荷の尺度である。ノイズ増大閾値NRthrの上では、状況は不安定になる。総ビットレートとノイズ増大ＮＲとの関係１００は、制御ループの設計から知られ、追加チャネルのスケジューリングは、一時的なノイズ増大ＮＲが一旦判定されると実行されてもよい。極容量Ｃpoleはビットパー秒で最大ビットレート容量を示す。閾値NRthrと熱雑音レベルＰＮで規定されるレベルとの間の典型的な差ΔＮは、通常７デシベルである。しかし、最低ノイズすなわち熱雑音レベルＰＮは、容易に入手できない。例えば、受信機のスケール係数の不確実性は、上記のように２〜３デシベルもの大きさのことがあり、利用可能な範囲の大部分はこのような持ち込まれた不確実性によって影響を受ける。
【００３６】
電力推定および干渉測定の数学的アプローチについては、付属書Ａに示す。
【００３７】
［最低ノイズの観察可能性］
最低熱雑音電力の推定が困難な理由の一つは、デジタル受信機で全測定が行われる場合でさえ、最低ノイズが、少なくとも１つのＲＢＳでは直接測定できないことにあることは今や明らかである。その理由は、隣接セル干渉および外部信号源からの干渉も受信機に影響を及ぼし、そのような信号源のどの平均値も最低ノイズから分離できないからである。自セルのチャネルの電力測定が実行されてもよい。しかし、このような測定は、状況をいくぶん改善することもあるが、問題を解決しない。
【００３８】
図４は、ＲＢＳ２０に関する電力測定値への寄与を示す。ＲＢＳ２０は、セル３０に関連する。セル３０内には相当数の携帯端末２５が存在し、携帯端末２５は異なるリンクを通じてＲＢＳ２０と通信し、各々はPiCode(t)だけ総受信電力に寄与する。セル３０は、同じＷＣＤＭＡシステム内に相当数の隣接セル３１を有し、各隣接セルはＲＢＳ２１と関連する。隣接セルも、携帯端末２６を備える。携帯端末２６は、無線周波数電力を放出し、このすべての寄与の合計はＰＮで示される。例えばレーダ基地４１などのネットワーク外の他の放射源もあってもよい。このような外部放射源からの寄与は、ＰＥで示される。最後に、ＰＮ項が受信機自体から生じる。
【００３９】
上記からはっきりしていることは、ＰＮ（ｔ）およびＰＮは測定可能でなく、従って何らかの方法で推定または消去が必要なことである。このことは、付属書Ｂでさらに記述する。
【００４０】
付属書Ｂに示すように、総広帯域電力測定値PMeasurementTotal(t)は、次のように表される。
【００４１】
【数４】
2009506624.tif 000006
【００４２】
上式で、
【００４３】
【数５】
2009506624.tif 000007
【００４４】
であり、eTotal(t)は測定雑音をモデル化する。
【００４５】
PE+N(t)およびＰＮの線形推定は観測可能な問題ではないことは数学的に証明され得る。PE+N+PNの合計だけが、利用可能な測定値から観測可能である。このことは、コード電力測定が行われる場合も当てはまる。PE+N(t)もＰＮも正の量であるから、各々が２つの合計から推定され得ないことは明白である。PE+N(t)とＰＮの１つを消去可能にする利用可能な数学的モデル化もない。言い換えると、問題は、最低ノイズを隣接セル干渉およびセルラシステム外の帯域内干渉源から生じる電力平均値から分離するために使用してもよい従来技術がないことである。結局のところ、最低ノイズ電力と隣接および外部干渉電力との合計だけが、観測され得る。この事実を簡単な方法で述べると、２つの（正の）数の合計がわかっている場合、この情報だけでは、２つの数の各々を決定するには十分でない。
【００４６】
［最低ノイズ推定］
ノイズ増大の推定が困難なまた別の理由は、最低熱雑音が、いつも求められる量ではないことである。恒常的な帯域内干渉がＲＢＳ受信機に大きく影響を及ぼす状況がある。これら恒常的干渉源は、先に検討した安定性に影響を及ぼさず、むしろ雑音温度の上昇すなわち最低熱雑音の上昇に見える。
【００４７】
先行技術の一代替案は、十分に高い負荷推定性能を達成するために、現場で各ＲＢＳの最低熱雑音を個別に決定するコストのかかる方法の使用である。デジタル受信機で見られる最低熱雑音電力のデフォルト値の確立は、工場または現場において多数のＲＢＳに対して実行される量測定を必要とする。両方の代替案は、費用がかかり、ハードウェアの変更があり次第繰り返される必要がある。
【００４８】
問題を解決する上記のアプローチは、各ＲＢＳの個別の較正を必要とするだろう。しかし、これは非常に費用がかかり、極めて魅力に乏しい。さらに、恐らく０．７〜１．０デシベルのアナログ信号調整電子機器の温度ドリフト誤差はまだ残るだろう。
【００４９】
PE+N+PNの合計だけが、総広帯域電力および全チャネルに対するコード電力測定から観測され得るという事実を受け入れて、何らかの役立つ情報をまだ引き出し得るかどうか調査しなければならない。本発明は、上に挙げた問題を回避する解決策を達成することを目的とする。回避する必要がある一つの特定の問題は、最低ノイズはＲＢＳで入手され得る測定値から観察可能ではない量である、ということである。
【００５０】
最低熱雑音電力推定の一原理は、最低熱雑音電力を測定または推定した電力量の最小値を推定することである。この最小値は、通常所定の時間間隔にわたって計算される。当該電力は、最低ノイズの電力と隣接および外部の干渉電力との合計か、または総受信広帯域電力であることが好ましい。それ故、一アプローチは、瞬間総受信広帯域電力を上記２つの最小値の１つから確立した最低熱雑音電力で割り算して、ノイズ増大を計算することだろう。
【００５１】
確立した最低熱雑音電力での割り算を使用する原理は、相当数の特性を有し、その特性の一部は、少なくともある種のアプリケーションでは不利なことがある。この推定原理は、出力変数として、最低熱雑音電力の特定の値を確立する。これは、最適でもないし必要でもない。本当に必要な出力量はノイズ増大であり、以下に見られるように、これは直接推定されてもよい。さらに、この推定原理は、最低熱雑音電力の推定値の精度について何も提供しないし、ノイズ増大に関しても何も提供しない。これは、最低熱雑音電力の一つの値だけが推定されることの結果である。
【００５２】
さらに、この推定原理は、ＲＢＳの集合に関する例えば真の最低熱雑音電力の確率分布などの利用可能な事前情報を考慮していない。これは、さらに次の結論をもたらす。上記の着想によって取得される最低熱雑音電力の推定は、常に真の値より高いほうに偏っている。これは、最低熱雑音電力と隣接セルＷＣＤＭＡ電力と非ＷＣＤＭＡ帯域内干渉電力との合計は、常に最低熱雑音電力と少なくとも同じ大きさがあることによる。従って、最小値が所定の時間間隔にわたって推定されるとき、真の熱雑音電力より大きな値が常に取得される。この結果は、ノイズ増大が過小評価される、すなわちセルの負荷が過小評価されることになる。その結果、積極的過ぎるスケジューリングで、例えばセルを不安定に導くことがあり得た。
【００５３】
［本発明による装置の好ましい実施形態］
本発明では、決定目標は、ノイズ増大の一次元の確立密度の推定であり、１つの値だけではない。全部そろった確率分布が推定されるという事実の重要な利点は、推定値の分散（標準偏差）を計算する可能性である。それによって、推定プロセスの質が自動的に評価される。このような不確実性の尺度は、例えば強化アップリンクチャネルが後の段階でスケジュールされるとき非常に役に立ちそうである。
【００５４】
本発明の好ましい実施形態について、図５のブロック図に概略的に示す。好ましい実施形態は、符号分割多元接続携帯電話システムの負荷推定分野に関する。好ましい実施形態の開示は、ＷＣＤＭＡタイプのセルラシステムの強化アップリンク（Ｅ−ＵＬ）に関する負荷推定機能について記述する。しかし、留意すべきは、ＣＤＭＡタイプの他のセルラシステムの状況も、同様のはずであり、それ故詳細検討のほとんどは、これらのシステムでもまた有効であるはずである。以下の説明では、確率分布は、デジタルシステムによって、通常は分布をヒストグラムのように離散化することによって処理される。
【００５５】
最適非線形ノイズ増大推定装置は、３つの主要ブロックを備える。第１の電力推定ブロック５１では、カルマンフィルタ装置が、例えば、受信総広帯域電力測定値ＲＴＷＰ６１Ａなどの、相当数の入力６１Ａ〜Ｅを受け取り、電力推定値６２Ａ、６３Ａ、および対応する標準偏差６２Ｂ、６３Ｂである出力６２Ａ、６２Ｂ、６３Ａ、６３Ｂを提供する。現在好ましい実施形態では、入力６１Ａは、上記のように受信総広帯域電力測定値ＲＴＷＰ６１Ａである。また、入力６１Ｂは、チャネルｉのコード電力対干渉比（Ｃ／Ｉ）測定値であり、入力６１Ｃは、チャネルｉのベータ係数であり、入力６１Ｄは、チャネルｉのコード数であり、入力６１Ｅは、高速電力制御ループにより命じられた対応するコード電力対干渉比である。出力６２Ａは、隣接セルＷＣＤＭＡ干渉電力と帯域内非ＷＣＤＭＡ干渉電力と最低熱雑音との合計の電力量の推定値であり、出力６３Ａは、受信総広帯域電力推定値であり、出力６３Ｂは、対応する分散である。出力は、カルマンフィルタ装置からなので、これらのパラメータは、フィルタによって作り出された推定ガウス分布を定義するのに必要なパラメータだけである。従って、電力推定値の全部の確率分布情報を定義する十分な情報が与えられる。動的状態空間モデル６５および時間変数カルマンフィルタ５１については、付属書Ｃにより詳細に記述する。
【００５６】
第２の条件付確率分布推定ブロック５２では、ベイズ統計に基づく装置が、入力として電力推定値６２Ａおよび対応する標準偏差６２Ｂを受け取り、極値の推定確率分布を備える出力６４を提供する。その極値は、隣接セル干渉電力と外部帯域内干渉電力と熱雑音電力との合計の推定値PEstimateE+N+Noiseの通常は最小値である。最低ノイズ電力の事前予測確率分布についての情報を与えるパラメータ６６が、最適推定を達成するために条件付確率分布推定ブロック５２に提供される。条件付確率分布推定のより詳細な説明については、付属書Ｄに記載する。
【００５７】
第３のノイズ増大推定ブロック５３では、ベイズ統計に基づく装置が、入力としてPEstimateE+N+Noiseの最小値の推定確率分布６４、電力推定値６３Ａ、および対応する標準偏差６３Ｂを受け取り、主に推定ノイズ増大RoTEstimateおよび対応する標準偏差σRoT,Estimateを備える出力６７を提供する。この実施形態では、好ましいノイズ増大量は、次により定義される。
【００５８】
【数６】
2009506624.tif 000008
【００５９】
上式でPTotal(t)は総受信電力である。
しかし、他のノイズ増大量が使用されてもよい。
【００６０】
どのノイズ増大量が使用されるべきかについての情報を与えるパラメータ６８は、この実施形態ではノイズ増大推定ブロック５３に提供され、好ましくは事前予測ノイズ増大確率分布６９も提供される。条件付確率分布のより詳細な説明は、付属書Ｅに記載する。
【００６１】
推定ノイズ増大RoTEstimateおよび対応する標準偏差σRoT,Estimateは、ノイズ増大の推定条件付確率分布に基づき、条件付平均値として通常計算される。これは、ノイズ増大の最適推定値であり、付属書Ｆにさらに記載する。
【００６２】
好ましい実施形態の本開示は、理論上最適の非線形アルゴリズムの詳細を明らかにする。好ましい実施形態の第１のブロック５１では、自セルの無線リンク電力は受信総広帯域電力から直接減算されない。代わりに最適状態空間フィルタリング技術、この実施形態ではカルマンフィルタリングが、隣接セルＷＣＤＭＡ電力と非ＷＣＤＭＡ帯域内干渉と最低熱雑音電力との合計である信号を推定するために適用される。高電力無線リンクに関する測定擾乱が、上記信号の最小値の計算を妨害するだろう異常値を作り出すだろうリスクは、このアプローチで最小にされる。
【００６３】
カルマンフィルタリングアプローチは、さらに以下の利点を有する。カルマンモデルに予測変動を持ち込むことによって時間変動システムを素早く処理してもよい。このことは、高電力ＷＣＤＭＡ無線リンクの集中的なデータトラヒックがフィルタされるときには理想的である。大きく時間変動する信号をフィルタする他の技術は、通常不鮮明さを持ち込む。代わりにカルマンフィルタは、信号を生成するシステムが知られているやり方で素早く時間変動していても、測定誤差を除去する能力がある。本願では、速い時間変動性は、各デコードされた無線リンクの実際のベータ係数によってモデル化される。これらのベータ係数は、例えばＷＣＤＭＡシステムの高集中的なデータトラヒックの時間変動を描写する。
【００６４】
さらに、カルマンフィルタリングは、最適時間変動フィルタリング利得の自動計算を提供するために、物理的事前情報を使用することができる。特に、好ましい実施形態で提案のカルマンフィルタは、各無線リンクを制御する高速電力制御ループモデルを組み込んでいる。モデルの精度およびモデリングエラーの事前推定値は、カルマンフィルタの利得を自動計算するために使用される。
【００６５】
カルマンフィルタリングブロックの出力は、推定値およびその推定分散のパラメータで示したガウス確率分布で構成される。
【００６６】
本方法は、受信広帯域電力（ＲＴＷＰ）６１Ａいくつもの測定値、および場合によっては、コード電力対干渉比値６１Ｂから引き出した自セルの全無線リンクの個別電力の間接の測定値を使用するのが好ましい。
【００６７】
また、本発明によれば、ブロック５３のノイズ増大の推定値は、介在する熱雑音電力値を必ずしも確立しないで、直接求められる。この推定値は、事前情報が過大評価の問題を避ける可能性を持っているかを考慮することも許されている。カルマンフィルタリングから出力される２つのガウス確率分布の中の１つは、確率分布の受信サンプルの最小電力の確率分布推定を実行するために使用される。推定は、スライディングウィンドウを形成する所定の時間間隔から収集されたサンプルで実行される。さらに、推定プロセスは、ＲＢＳの代表集合に関して確立された、最低熱雑音電力の事前確率分布を考慮する。これは、顕著な利点を有する。
【００６８】
最小電力値の純粋な決定は、必然的に最低熱雑音電力を過大評価する。これは、上記のアプローチで避けられる。その理由は、処理されるガウス確率分布の測定サンプルの最大値が事前確率分布の最大値に近いとき、最小電力の確率分布の推定は事前分布の一部を取り除いて動作するからである。これにより、確率分布推定値の重心は低い値に向けて順に押される。特定のＲＢＳの真の最低熱雑音電力をいくぶん下まわる重心の値を取得することも実際に可能である。技術的には、これは、使用されるベイズ統計方法の特性であり、ＲＢＳの代表集合に関して評価する場合に好ましくは小さな誤差をもたらす。
【００６９】
さらに、最小電力の確率分布推定はソフトタイプのアルゴリズムなので、異常値への感度は減少される。
【００７０】
好ましい実施形態の最後の部分では、ノイズ増大の条件付確率分布の正確な推定値がまず計算される。これは、２つのランダム変数の商の分布に関する式をそのまま利用することによって実行される。分子は、カルマンフィルタから直接取得される瞬間受信総広帯域電力のガウス分布推定値によって表される。分母は、最小電力の条件付確率分布推定値によって表される。１つの大きな利点は、推定値の標準偏差の計算のためにもノイズ増大の推定確率分布を使用する可能性であり、それによって推定器の精度の推定値を提供することである。
【００７１】
［本発明の実施例］
上記のアルゴリズムに加えて、それらを既存のＲＢＳシステムとインタフェースさせるには、高度化を必要とする。このセクションの目的は、それについて検討することである。
【００７２】
上記の説明では、電力推定はアップリンク通信にかかわると想定している。このような場合、電力測定は、無線アクセスネットワークのノード、通常は無線基地局で実行される。しかし、少なくとも手順の一部、例えば決定および推定ステップまたはそのいずれかは、通信ネットワークの他の部分、例えば無線ネットワークコントローラでも実行されてもよい。図６は、本発明によるシステムの実施形態の主要部を示す。無線通信システム７０は、ＵＴＲＡＮ(Universal mobile telecommunication system Terrestrial Radio Access Network)７１を備える。携帯端末２５は、ＵＴＲＡＮ７１のＲＢＳ２０と無線連絡している。ＲＢＳ２０は、無線ネットワークコントローラ（ＲＮＣ、Radio Network Controller）７２で制御され、ＲＮＣ７２は、順にコアネットワークＣＮ７３の移動通信交換局／在圏ロケーションレジスタ（ＭＳＣ／ＶＬＲ、Mobile services Switching Centre/Visitor Location Register）７４および在圏ＧＰＲＳサポートノード（ＳＧＳＮ、Serving General packet radio system Support Node）７５に接続する。
【００７３】
この実施形態では、ＲＢＳ２０は、少なくとも瞬間受信総広帯域電力の測定値、この特定の実施形態ではコード電力も含む測定値を取得する手段８０と、測定電力から受信総広帯域電力量の確率分布を推定する手段８１とを備える。ＲＢＳ２０は、受信総広帯域電力量の推定確率分布に基づきノイズ増大量の条件付確率分布を提供する手段８２と、提供されたノイズ増大量の条件付確率分布に基づき、ノイズ増大量を計算する手段８３とをさらに備える。これらの手段８０〜８３は、個別の装置としてまたは少なくとも一部統合された装置として実装されてもよい。
【００７４】
図５による評価の実施時、推定手段８１は、合計のPE+N+Noiseの推定確率分布、すなわちカルマン電力推定機能のすべてを提供するようにさらに構成される。さらに、提供手段８２は、最低ノイズの条件付確率分布、すなわちPE+N+Noise量の最小値を推定するようにさらに構成される。ノイズ増大条件付確率分布推定は、それ故この最低ノイズ条件付確率分布にも基づいている。それ故、提供手段８２は、推定機能５２（図５）と、推定機能５３（図５）の一部とを備える。その場合、計算手段８３は、推定機能５３（図５）の残りの部分を備える。
【００７５】
図６では、無線ネットワークコントローラは、機能の中でもとりわけ、加入コントロール手段８５を備える。加入コントロール手段８５は、強化アップリンク制御機能を備えるのが好ましい。加入コントロール手段８５は、特にノイズ増大推定に関して情報交換するためにＲＢＳ２０に接続する。
【００７６】
代替実施形態では、手段８１〜８３は、図６の破線の箱で示すように、代わりにＲＮＣ７２内に備えられる。少なくとも実際の測定の一部は、アンテナとの近さのために通常ＲＢＳ２０に留まる。どうであれ、少なくとも受信総広帯域電力を表すデータを受信するための通信手段８０は存在する。また、当業者なら誰でもわかるように、手段８０〜８３の他の代替構成も可能である。手段８０〜８３が無線ネットワークコントローラ７２にある場合、手段８０〜８３は、手段８５と一体化されるのが好ましい。
【００７７】
［代替実施形態］
これまでの検討で明確に表されたように、ノイズ増大推定プロセスは、式（６またはＡ４）によりセルの総ノイズ増大を推定することを目的とする。しかし、同じフレームワーク内の他の関連代替物を取り扱うことも容易である。一例として、自セルの無線リンクだけによるノイズ増大を描写する以下のノイズ増大尺度を考慮する。この場合、式（６）に相当するノイズ増大の定義は、以下のようになる。
【００７８】
【数７】
2009506624.tif 000009
【００７９】
無線リンク電力の合計の分布は、次式を使用してカルマンから取得されてもよい。
【００８０】
【数８】
2009506624.tif 000010
【００８１】
上式で、x^(t|t)
は推定状態ベクトルであり、これに合計のガウス確率分布は従う。PN^(t|t)の条件付分布は、付属書Ｅに記述するように、最低ノイズに対する条件付確率分布によって与えられる。この場合、手順は、２つの独立した確率分布の合計Ｚ＝Ｘ＋Ｙの分布に対する公式の適用によって、分子の分布をまず計算することである。
【００８２】
【数９】
2009506624.tif 000011
【００８３】
このように取得された分布は、（Ｅ７）の展開によって使用される（Ｅ１）の分子のガウス分布を置換する。手順の残りは、上記のノイズ増大に対する条件付確率分布の計算と同一である。留意すべきは、この場合も手順は、関与する全確率分布が一次元であることから複雑さが少ないことである。
【００８４】
他のノイズ増大尺度もあり得る。一代替案は、非通信システム干渉のいかなる寄与も排除または無視することである。これは、ＲｏＴ推定に使用されるものより極めて短いスライディングウィンドウの選択によって取得されてもよい。逆に、外部干渉と隣接セル干渉だけによって引き起こされるノイズ増大も、考慮されてもよい。さらに、強化アップリンク無線リンクだけを有するセルのノイズ増大、すなわち外部干渉なし、ＷＣＤＭＡ隣接セル干渉なし、非強化アップリンクＴＰＣ無線リンク電力なしのノイズ増大もまた使用されてもよい。
【００８５】
好ましい実施形態では、全無線リンクのＲＴＷＰと個別電力の両方が測定され、カルマンフィルタリング手順に統合される。しかし、代替でＲＴＷＰ６１Ａの数多い測定値だけが使用されてもよい。この場合、カルマンフィルタリングは、個別の無線リンクに相当する状態なしで実行され、処理を簡素化する。しかし、この場合最低ノイズの推定値は、総電力の確率分布を描写するカルマン推定値に基づく必要があり、推定値の精度を低くする。
【００８６】
このような実施形態の電力モデルおよびカルマンフィルタについては、付属書ＢおよびＣの後の部分に提示する。
【００８７】
測定する電力の選択は、例えば推定したいと望むノイズ増大量に応じて変ってもよい。しかし、全代替案に共通なことは、電力量が測定され、それにノイズ増大量が基づくことである。
【００８８】
［追加の特徴］
（無線リンクの追加）
無線リンクが追加されるとき、カルマンフィルタ／カルマンスムーザの次元が変化する（付属書Ｃ参照）。これは、例えばより高い次元の新しい推定器を再初期化することによって処理することができよう。この場合、前に存在した状態に関する初期値は前の推定器から取られ、新しい初期値が追加の状態に関して設定される。これは、状態推定および共分散に対して行われる。
【００８９】
留意すべきは、このことは、式（Ｆ１）または（Ｆ２）に影響を及ぼさないことである。
【００９０】
（無線リンクの削除）
無線リンクが削除されるとき、カルマンフィルタ／カルマンスムーザの次元が変化する。これは、例えばより低い次元の新しい推定器を再初期化することによって処理することができよう。この場合、前に存在した状態に関する初期値は前の推定値から取られる。これは、状態推定および共分散に対して行われる。
【００９１】
留意すべきは、このプロセスは、式（Ｆ１）または（Ｆ２）に影響を及ぼさないことである。
【００９２】
（ランダムアクセス電力抑制）
端末がネットワークに接続するとき、その電力は、検出されるまで自動的に増加する（引用文献［１］１１１頁参照）。これは、PE+N+Noise(t)およびPTotal(t)の電力スパイクをもたらすことがある。これが処理されなければ、好ましくない瞬間的誤差が対応する推定値に起こることがある。
【００９３】
いずれにしろ、この種の電力スパイクは、追加のロジック、推定値の変化率の制限、または複数モードタイプのカルマンフィルタ／カルマンスムーザの導入によって処理できよう。このようなフィルタは、例えば元は目標追跡アプリケーション用に開発されたＩＭＭフィルタコンセプトの周りに組み立てできよう。
【００９４】
（再開）
再開時、最低ノイズ確率分布推定ステップの初期過渡応答は、PE+N+Noise(t)の推定値がスライディングウィンドウの期間に等しい時間バックアップされない限り、それ自体を明らかにする。
【００９５】
［数値例］
提案のアルゴリズムの性能を例証するために、ＭＡＴＬＡＢスクリプトセットが開発された。例示のシミュレーションが３０分にわたって実行された。
【００９６】
図７には、シミュレーションによって生成され、アルゴリズムの評価に使用された、推定および真のノイズが示されている。
【００９７】
シミュレート例は、提案の方法が真のノイズ増大の１デシベル未満内の正確さのノイズ増大推定値を作り出す能力を有することを示す。しかし、より詳細なシミュレーション調査が、より広い動作条件セットのもとで性能を確立し、その結果を他の方法と比較するために必要である。
【００９８】
留意すべきは、ＲＢＳ総体に対する熱雑音電力レベルの事前分布の適用は、提案の方法に恩恵を与えてもよいことである。その理由は、電力測定値が求めている最低ノイズより相当上に留まる場合でさえも、熱雑音レベルに届くことがあるからである。その場合は、測定値は事前分布の高電力部分を切り取り、それによって条件付分布の重心をより低い部分に動かす。従って、条件付平均は、最小値を形成するために使用される電力測定値以上の値に限定されない。結果は、最低ノイズを過大評価する傾向は減少する。これは、ノイズ増大を過小評価する傾向の減少に相当し、積極的過ぎるスケジューリングのリスクを減少することに相当するので利点である。
【００９９】
［本発明による方法の好ましい実施形態］
図８Ａは、本発明による方法の実施形態の主なステップのフロー図である。手順はステップ２００から始まる。ステップ２１０で、瞬間受信総広帯域電力が受信機で測定される。受信総広帯域電力量の確率分布は、受信総広帯域電力測定値からステップ２１２で推定される。ステップ２１４で、ノイズ増大量の条件付確率分布は、少なくとも受信総広帯域電力量の推定確率分布に基づき提供される。ノイズ増大量の値は、ノイズ増大量の条件付確率分布に基づき、ステップ２２０で計算される。手順はステップ２９９で終了する。
【０１００】
図８Ｂは、本発明による方法のもう少し精巧な実施形態のフロー図である。図８Ａと類似のステップはもう一度詳細には検討しない。ステップ２１１で、自セルの瞬間無線リンク電力またはそれに直接関連する量が測定される。PE+N+Noiseの確率分布は、測定瞬間無線リンク電力および測定総電力からステップ２１３で推定される。ステップ２１４は、この実施形態では２つのサブステップを備える。ステップ２１６では、PE+N+Noiseの最小値の条件付確率分布が推定される。ノイズ増大量の条件付確率分布は、受信総広帯域電力量の確率分布とPE+N+Noiseの最小値の条件付確率分布との商の条件付確率分布を推定することによって、ステップ２１７で推定される。
【０１０１】
［本発明の利点］
本発明の利点の一部は以下の通りである。
【０１０２】
開示のノイズ増大推定アルゴリズムは、デジタル受信機の相対負荷量（「ノイズ増大」）の推定によって、ＲＢＳフロントエンドスケール係数誤差の問題を回避する。
【０１０３】
開示のアルゴリズムは、異なる測定値のセットに対して設定されてもよい。重要な一事例は、受信総広帯域電力だけがノイズ増大の推定に使用される場合である。別の事例は、追加の無線リンク電力測定も、セルの各無線リンクに対して個別に実行される場合である。
【０１０４】
本開示のアルゴリズムは、
瞬間ベータ係数およびＳＩＲ目標値設定と、
ＲＢＳの代表集合に関して確立された最低熱雑音電力の事前分布と
を考慮してもよい。
【０１０５】
時間変動カルマンフィルタの適用の結果として、高度に集中的な電力信号が正確に追跡されてもよい。
【０１０６】
アルゴリズムのソフト演算は、最適フィルタリングが自セルの無線リンク電力の電力引き算に適用されることと共に、例えば高電力無線リンクの測定エラーによる、最低熱雑音電力の質が悪い推定のリスクを減少する。
【０１０７】
アルゴリズムの計算上の複雑さは、第１のカルマンフィルタリングステップにより一次元推定へノイズ増大推定問題を縮小することによって、かなり低く抑えられてもよい。
【０１０８】
アルゴリズムは、ささいな修正で、相当数の特定のノイズ増大推定値の推定に使用されてもよい。これらは、例えば以下を含む。
・ＲｏＴによって表現されるセルの全部そろったノイズ増大。
・非ＷＣＤＭＡ干渉を除くセルのノイズ増大。これは、ＲｏＴ推定に使用されるものより極めて短いスライディングウィンドウの選択により取得されてもよい。
・外部干渉およびＷＣＤＭＡ隣接セル干渉だけによって引き起こされるセルのノイズ増大。
・通常の無線リンクだけを含む、すなわち外部干渉なし、ＷＣＤＭＡ隣接セル干渉なし、強化アップリンク干渉なしの、セルのノイズ増大。
・強化アップリンク無線リンクだけを含む、すなわち外部干渉なし、ＷＣＤＭＡ隣接セル干渉なし、非強化アップリンクＴＰＣ無線リンク電力なしの、セルのノイズ増大。
【０１０９】
総括的にいえば、本発明は、
「最適ノイズ増大推定アルゴリズムであって、ソフトに事前情報および電力測定に基づき、ノイズ増大の条件付確率分布を推定し、続いて最適推定値計算を行う」
と要約されてもよい。
【０１１０】
上記の実施形態は、本発明の説明に役立つ少数の例であると理解されるべきである。当業者には当然のことながら、様々な修正、組み合わせおよび変更は、本発明の範囲から逸脱することなしに、実施形態に行われてもよい。特に、異なる実施形態の異なる部分解決策が、技術的に可能なところでは、他の構成に組み合わされてもよい。しかし、本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲によって規定される。
【０１１１】
＜付属書Ａ＞
［電力、負荷率およびノイズ増大］
電力および干渉の測定値への数学的アプローチについて、ここに示す。電力および干渉の測定値は逆拡散前に定義される。逆拡散後の値が求められる場合、拡散率でのスケーリングが必要である。量を信号処理チェーンのどのレベルに変換するためにも、同様のスケーリングが適用されてもよい。上記の主な想定と首尾一貫するために、以下に記述するコード電力対干渉比（Ｃ／Ｉ）は、逆拡散前のコード電力対干渉比を指す。このことは、時には表記の(C/I)chipに反映されており、下付文字chipはチップレートの電力を指す。
【０１１２】
制御チャネルｉの干渉レベルは、定義により次式に従う。
【０１１３】
【数１０】
2009506624.tif 000012
【０１１４】
上式で、PiCode,Control(t)は制御チャネルｉに関するコードチャネル電力であり、PTotal(t)は総受信電力であり、ηｉ（ｔ）は制御チャネル電力とデータチャネル電力との既知のスケール係数である（式（２）参照）。
【０１１５】
従って、その結果として、外側電力制御ループ（図２参照）によって命令される負荷率LiTar(t)は、次のように表現されてもよい。
【０１１６】
【数１１】
2009506624.tif 000013
【０１１７】
上式で、Tarは目標値を指す。
【０１１８】
再び留意すべきは、時間指標は、相対的干渉値の（遅い）外側電力制御ループ更新を示す。
【０１１９】
また留意すべきは、ＳＩＲ（信号対干渉比、Signal-to-Interference Ratio）値に関して表現された、逆拡散前のコード電力PiCode(t)と総電力PTotal(t)との対応関係は、逆拡散後に定義されると、次の通りである。
【０１２０】
【数１２】
2009506624.tif 000014
【０１２１】
上式で、Ｎｉは拡散率である。
【０１２２】
負荷推定で求められる量は、前述のように通常ノイズ増大ＮＲ（ｔ）であり、以下によって定義される。
【０１２３】
【数１３】
2009506624.tif 000015
【０１２４】
上式で、ＰＮはアンテナコネクタで測定した熱雑音レベルである。PTotal(t)で意味するものを数学的に定義することが残っている。ここで使用する定義は次のものであり、アンテナコネクタで測定される。
【０１２５】
【数１４】
2009506624.tif 000016
【０１２６】
【数１５】
2009506624.tif 000017
【０１２７】
ここで、ＰＮ（ｔ）は隣接セルから受信した電力を示し、PE(t)はＷＣＤＭＡシステム外の信号源から受信した電力を示す。ここで大きな困難は、熱雑音電力ＰＮを隣接セルおよび外部信号源からの干渉PE+N(t)から分離する必要性である。
【０１２８】
＜付属書Ｂ＞
［電力モデル］
目標信号対干渉比SIRiTar(t)に変更がなく、それ故(C/I)chip,iTarに変更がなく、且つ電力制御が適正に動作している間、制御チャネルに対する受信コードチャネル電力および対応する定常状態のデータチャネルは、高速電力制御ループが効率的に動作していると想定すると、比較的一定のはずである。その場合、コード電力PiCodeに対する適切な動的モデルは、離散時間型ランダムウォークによって与えられる。
【０１２９】
【数１６】
2009506624.tif 000018
【０１３０】
ここで、wiCode(t)は平均値ゼロの白色ガウス外乱であると想定される。Tminはシステムの最短サンプリング期間である。
【０１３１】
留意すべきは、ランダムウォークは、電力PiCode(t)が正の量であるので、適切なモデルである。時間定数を持つモデルが含まれるだろう場合は、当然そのモデルへ正の入力信号が導入され、その値が推定される必要があるだろうことにもなる。特に、ランダムウォークは、推定量が「ほぼ一定」であることを表現する方法である。
【０１３２】
他方、例えば劣悪なチャネル状況、無線アクセスベアラ（ＲＡＢ、Radio Access Bearer）の変化、またはパケットトラヒックの変動のせいで、(C/I)chip,iTar(t)が変化する状況では、より一般的なモデルが必要である。そのようなモデルは、図２による高速電力制御ループの簡単なモデルの採用によって含まれてもよい。
【０１３３】
(C/I)chip,iTar(t)は、外側電力制御ループによって更新される。チャネルの制御チャネル部分とデータチャネル部分との合計の負荷率と総電力PTotal(t)とを掛けることによって、チャネルのコード電力基準値PiCodeRef(t)が取得される。
【０１３４】
このより一般的な事例では、定常状態誤差ゼロに到達するために、コントローラ１６（図２）は積分演算器を有すると想定するのが適している。純粋な積分器が使用される場合は、コード電力に関する差分方程式は以下のようになる。
【０１３５】
【数１７】
2009506624.tif 000019
【０１３６】
Ｅ［］は統計的期待値を示し、δt,sはクロネッカーのデルタを示し、riCodeはTiの時間中のPiCode(t)の平均ドリフトに似ていて、Ｋは積分利得である。
【０１３７】
ここで、（１−Ｋ）は、高速電力制御ループの真の時間定数に似ているはずである。従って、式（Ｂ１）および式（Ｂ２〜４）は、セルの制御チャネルおよびトラヒックチャネルのモデル化の２つの代替案を構成する。留意すべきは、モデル（Ｂ２〜４）は、受信機で見られる基準電力PiCodeRef(t)を計算することである。この基準電力は、高速電力制御ループが達成しようとしているのと同じ値である。それ故、(C/I)chip,iTar(t)の変更が命令されるとき、チャネル電力の過渡応答はかなりよくモデル化されるはずである。もっともモデルは不確実である。電力命令のビットエラーが命令された実際の端末電力を不確実にするからである。これは、式（Ｂ２）の付加的なシステムノイズWiCode(t)で表現される必要がある。
【０１３８】
外部電力PE(t)および隣接セル電力PN(t)についての事前情報は入手できないので、それらを一緒にランダムウォークでモデル化するのが自然である。すなわち、次のようになる。
【０１３９】
【数１８】
2009506624.tif 000020
【０１４０】
上式で、wE+N(t)はガウスシステムノイズである（式（Ｂ１）〜（Ｂ３）参照）。
【０１４１】
また熱雑音PN(t)もランダムウォークモデルでモデル化されるが、非常に小さなガウスシステムノイズwN(t)である。
【０１４２】
【数１９】
2009506624.tif 000021
【０１４３】
デジタル受信機で実行される測定には、総受信広帯域電力PTotal(t)およびサービングセルの全関連チャネルｉに対する受信制御コード電力PiCode,Control(t)をふくむ。熱雑音レベルPN(t)ならびに隣接セルおよび外部信号源からの干渉PE+N(t)は直接測定できない。コード電力測定値は、次のように書いてもよい。
【０１４４】
【数２０】
2009506624.tif 000022
【０１４５】
【数２１】
2009506624.tif 000023
【０１４６】
上式で、eiCode(t)はガウス測定ノイズである。１＋ηｉ（ｔ）による割り算は、制御チャネル電力だけが測定されることによる。
【０１４７】
総広帯域電力測定値は以下で表されてもよい。
【０１４８】
【数２２】
2009506624.tif 000024
【０１４９】
ここで、eTotal(t)は、総広帯域電力測定に影響を及ぼす測定ノイズをモデル化する。留意すべきは、強化アップリンクチャネルが、このフレームワーク内で取り扱われてもよいことである。
【０１５０】
ＲＴＷＰの頻繁な測定だけに基づく実施形態に対して、ランダムウォークモデルが適用されてもよい。
【０１５１】
【数２３】
2009506624.tif 000025
【０１５２】
ここで、√ｒはTCorrelation期間中のPTotal(t)の平均ドリフトに似る。PTotal(t)は推定されるＲＴＷＰの現在の（未知の）真の値を示す。
【０１５３】
測定式は以下の通りである。
【０１５４】
【数２４】
2009506624.tif 000026
【０１５５】
【数２５】
2009506624.tif 000027
【０１５６】
上式で、測定ノイズｅ（ｔ）は、rMeasurementに等しい分散を有する。
【０１５７】
＜付属書Ｃ＞
［カルマンフィルタベースの電力推定］
［動的状態空間モデル］
PE+N(t)+PN(T)の合計は、PE+N+Noise(t)によって示される。式(B5)および式(B6)に従って、PE+N+Noise(t)のモデルは以下のようになる。
【０１５８】
【数２６】
2009506624.tif 000028
【０１５９】
状態ベクトルは次のように選択される。
【０１６０】
【数２７】
2009506624.tif 000029
【０１６１】
測定ベクトルは次のように選択される。
【０１６２】
【数２８】
2009506624.tif 000030
【０１６３】
式（Ｂ２）、(Ｂ３)、（Ｂ４）、（Ｂ７）、（Ｂ８）、（Ｂ９）、（Ｂ１０）、（Ｃ１）、（Ｃ２）、（Ｃ３）、（Ｃ４）の関係は、以下の状態空間モデルになる。
【０１６４】
【数２９】
2009506624.tif 000031
【０１６５】
［時間変動カルマンフィルタ］
前の付属書の終わりに与えられたモデルのような状態空間モデルに対しても、最小２乗法的（ＬＬＭＳ、Least Mean Square Sense）な線形最適推定器がカルマンフィルタによって与えられる。カルマンフィルタの利点は、時間変動する線形システムもやはり最適に維持することである。これは、まさに上記で遭遇した事例である。
【０１６６】
引用文献［２］の１４２頁および２４７頁に従って、状態空間モデルのカルマンフィルタは以下であり、
【０１６７】
【数３０】
2009506624.tif 000032
【０１６８】
以下の再帰ベクトルおよびマトリクス関係によって与えられる。
【０１６９】
【数３１】
2009506624.tif 000033
【０１７０】
マトリクスＡ、Ｂ、Ｃ（ｔ）、Ｒ1、Ｒ2は、式（Ｃ５）〜（Ｃ８）で明示的に与えられるか、式（Ｃ９）の直接比較をすることによってそれにならう。入力ベクトルｕ（ｔ）は、
【０１７１】
【数３２】
2009506624.tif 000034
【０１７２】
により与えられる。
【０１７３】
総電力は知れられていないので、式（Ｃ１１）のフィルタ推定値で置換されてもよい（式（Ｃ１４）参照）。ひとつの代替案では、総電力推定値は直接測定値として得られるだろう。留意すべきは、推定値の使用は重要でない変更に見えることもあるが、しかしそうではないことを強調する。その理由は、持ち込まれる状態ベクトルからのフィードバックである。
【０１７４】
カルマンフィルタを実行するためには、状態ベクトルおよび共分散マトリクスの繰り返し用に初期値が必要とされる。これらは、いつものようにガウスでありユーザから供給されると想定される。必要な値は次の通りである。
【０１７５】
【数３３】
2009506624.tif 000035
【０１７６】
状態繰り返し用の初期値は、事前情報を最も与えられていそうな値として選択されるべきである。状態共分散に対する初期値は、初期状態ベクトルの推定値の不確実性を反映するように、選択されるべきである。
【０１７７】
最小値用の推定器に進む前に、総電力に対するフィルタ推定値が決められる。それは、例えば入力信号生成で必要とされる。これは、次式に従う。
【０１７８】
【数３４】
2009506624.tif 000036
【０１７９】
対応する共分散は、同様の手段で計算されてもよい。
【０１８０】
【数３５】
2009506624.tif 000037
【０１８１】
留意すべきは、カルマンフィルタは、状態推定値および状態推定値の共分散推定値を作り出すことである。カルマンフィルタの既知の属性と共に、結果は、推定状態のガウス確率分布のサンプルを表す信号セットになる。
【０１８２】
次いで、図５に関して述べられた出力６２Ａ、６２Ｂ、６３Ａ、６３Ｂは、以下によりそれぞれ与えられる。
【０１８３】
【数３６】
2009506624.tif 000038
【０１８４】
ここで、x^n+1(t|t)
はフィルタ推定値の第ｎ＋１番目の構成要素であり、Pn+1,n+1(t|t)
は対応する共分散構成要素である。PTotal(t)およびP^Total(t)
は真および推定の総電力である。
【０１８５】
［カルマンスムーザ拡張］
最小値の理論上の最適推定値を求めるには、カルマンスムーザ推定値の計算を必要とする。総電力の迅速な推定にカルマンフィルタが必要とされるのに対して、スムーザははるかに遅いペースで更新されてもよく、それによって計算上の複雑さを減少してもよい。例えば、２、３分ごとに一回スムーザを計算し、続いて最小値推定プロセスでこれらの推定値をソフト組み合わせすれば十分であろう。このことは、この後の付属書でさらに記述する。
【０１８６】
留意すべきは、シミュレーションから後で判明することであるが、カルマンスムーザの性能利得はおそらく重要ではないはずだということである。しかし、完全さおよび理論を一貫させるために、ここではスムーザが導き出される。
【０１８７】
カルマンスムーザは、推定値P^E+N+Noise (t'|t)（ここでt'?|t-TLag,t|）
を計算することを目的としている。これは、固定点スムーザであり、例えば引用文献［２］１４９〜１５０頁で取り扱われている。それは、従来のカルマンフィルタの状態ベクトルの拡張で計算されてもよい。必要な状態ベクトルの拡張は、以下により定義される。
【０１８８】
【数３７】
2009506624.tif 000039
【０１８９】
次いで、スムーザ式の展開は、共分散予測マトリクスの時間進化を支配するリカッチ式を考慮することで前進する。
【０１９０】
【数３８】
2009506624.tif 000040
【０１９１】
リカッチ式および対応する利得（この利得はカルマン予測利得であり、式（Ｃ１４）で与えられるカルマンフィルタ利得と誤解されるべきでない）は、以下により与えられる（引用文献［２］１４９〜１５０頁参照）。
【０１９２】
【数３９】
2009506624.tif 000041
【０１９３】
留意すべきは、ｋ２（ｔ）は、１つより多くの測定値があるので行ベクトルである。式（Ｃ２０）〜（Ｃ２７）の式（Ｃ２８）および（Ｃ２９）への代入は、以下の一群の式をもたらす。
【０１９４】
【数４０】
2009506624.tif 000042
【０１９５】
従って、右上の一群が、予測されるように従来のカルマン予測器に縮退する。
【０１９６】
これらの繰り返しの初期値の定義が残っている。ｔ＝ｔ’からカルマンフィルタ推定値を始めて、拡張した状態ベクトルの初期値は、当然次のようになる。
【０１９７】
【数４１】
2009506624.tif 000043
【０１９８】
従って、P22(t'|t'-TMin)はP11(t'|t'-TMin)の右下の要素に当然等しいのに対して、P12(t'|t'-TMin)はP11(t'|t'-TMin)の最も右の列に等しい。
【０１９９】
【数４２】
2009506624.tif 000044
【０２００】
［ＲＴＷＰ測定だけ用のカルマンフィルタ］
総ＲＴＷＰだけが測定される場合用に提案のアルゴリズムは、予測更新フィルタである。下付文字が予測と更新のステップとを区別する。
【０２０１】
【数４３】
2009506624.tif 000045
【０２０２】
式（Ｃ３７）〜（Ｃ４１）が、Ｔｍｉｎの幅でｔを増加して繰り返される。
【０２０３】
初期化は、以下によりｔ＝０で行われる。
【０２０４】
【数４４】
2009506624.tif 000046
【０２０５】
上に見られるように、更新利得KUpdate(t)は、上に見られるモデルパラメータrMeasurementおよび前のサンプリング時に取得された予測の共分散PPredictionCov(t-Tmin)から計算される。次いで、最新の測定値PUpdateTotal(t)で更新された総広帯域電力が、予測PPredictionTotal(t)および新しい測定値PMeasurementTotal(t)を使用して計算される。次のステップは、予測の共分散およびrMeasurementから更新共分散KUpdateCov(t)を計算することである。繰り返しの最後のステップでは、PPredictionTotal(t)の新しい値およびPPredictionCov(t)が計算され、時間が進められる。
【０２０６】
＜付属書Ｄ＞
［
【０２０７】
【数４５】
2009506624.tif 000047
【０２０８】
の条件付確率分布の推定］
注釈：最小電力の推定は非常に当然である。しかし、最小値使用の選択は、実際にはその場その場である。一般事例では、量の極値は、ある意味で推定PE+N+Noise量に依存し、以降の計算のための基礎として使用することが可能であるだろう。しかし、最も簡単な実施形態として、量
【０２０９】
【数４５】
2009506624.tif 000048
【０２１０】
が、ここでは考慮される。
【０２１１】
［表記法、条件付確率およびベイズ規則］
以下では、確率分布に関するベイズ規則および条件付平均値の定義が、広範囲に使用される。以下の定義および結果は、例えば引用文献［２］１２〜１４頁または推定に関する他のいずれかの教科書の中に見つけられてもよい。
【０２１２】
確率分布：確率分布fA(x)およびfB(y)をそれぞれ有する２つの事象ＡおよびＢを考慮する。その場合、ＡおよびＢの同時確率分布は、fA,B(x,y)で示される。
【０２１３】
留意すべきは、事象および条件付けは下付文字で表現されるのに対して、独立変数は括弧内に表れることである。この表記法は、確率分布および累積確率分布が使用されるときだけ使用される。例えばカルマンフィルタの状態推定および共分散が言及されるときは、条件付けも括弧内に現れてもよい。
【０２１４】
条件付確率分布：条件付確率分布fA|B(x)およびfB|A(y)は、次式により定義される。
fA,B(x,y)=fA|B(x)fB(y)=fB|A(y)fA(x)       (D1)
留意すべきは、確率分布の表記法の結果、条件付けも下付文字で表現されることである。
【０２１５】
上式の解は、今度は有名なベイズの規則になる。
fA|B(x)=fB|A(y)fA(x)/fB(y)              (D2)
留意すべきは、上記の規則は交差する円線図を使用することによって、最もよく理解される。確率分布の結果を得るための正式な証明は、例えば確率事例に対する動機の無限小限定版を使用してもよい。
【０２１６】
［最小値の条件付確率−モデルおよび一般式］
このセクションでは、最小推定器の一般属性が導き出される。その目的に向けて、次の表記が採用される。PE+N+Noise(t')のカルマンフィルタまたはカルマンスムーザ推定値は、次式で示される。
【０２１７】
【数４６】
2009506624.tif 000049
【０２１８】
ここで、ｔ’は[t-TLag,t]内のある時間を示す。ｔ’＝ｔの場合は、付属書Ｃのカルマンフィルタが使用される。条件付分布は、軽い条件のもとでは、すべてガウスの十分統計量、すなわち条件付確率分布を記述するためには二次の属性だけが必要とされる。このことは式（Ｄ３）の最後の式の条件付けの中に反映されている。条件付分布は次のようになる。
【０２１９】
【数４７】
2009506624.tif 000050
【０２２０】
上式でKalmanは、推定値がカルマンフィルタまたはｔ’＜ｔの場合カルマンスムーザで計算されることを示す。量
【０２２１】
【数４８】
2009506624.tif 000051
【０２２２】
は、それぞれ電力推定値および対応する共分散、すなわち推定器への入力を示す。留意すべきは、式（Ｄ４）は、時間t-TLagにおける対応する推定値がカルマンフィルタの初期値として使用されると想定していることである。
【０２２３】
次いで、電力推定の最小値に対する条件付分布はさらに展開されてもよい。その目的に向けて、真の電力を表す
【０２２４】
【数４９】
2009506624.tif 000052
【０２２５】
と推定値を表す
【０２２６】
【数５０】
2009506624.tif 000053
【０２２７】
との関係に関して、次のモデルが想定される。
【０２２８】
【数５１】
2009506624.tif 000054
【０２２９】
これは、十分統計量の上記検討と一致する。
【０２３０】
【数５２】
2009506624.tif 000055
【０２３１】
の分布に対する表記は、これ以降以下のように単純化する。
【０２３２】
ｆΔx（ｘ）    （Ｄ７）
留意すべきは、この分布は、（行われている想定のほとんどはガウスであるが）ガウスであると想定する必要はない。
【０２３３】
【数５３】
2009506624.tif 000056
【０２３４】
の最小値の条件付確率分布t'∈[t-TLag,t]は、次に時間間隔［−∞，ｔ］から取得されるデータｙ（ｔ）を使用して推定される。この時点で、図９を参照するのは適している。図９は、以下に続く推定アルゴリズムの展開で使用される時間間隔を示す。
【０２３５】
図９は、電力関連量Ｐ＊の時間変動１１０を示す図を示す。典型的な事例では、電力関連量はPE+N+Noise(t)の記述である。ある時間間隔中に電力関連量Ｐ＊は、高い値を提示する。しかし、あるときは電力関連量は小さくなり、測定電力へのいつもの寄与の多くがなくなることを示す。
【０２３６】
以下でわかるように、スムーザ推定値は、時間間隔[t-TLag,t]にわたって動作する最小電力の条件付確率推定アルゴリズムへの入力として理論上必要である。展開で最適性を正式に維持するために、スムーザ推定値は、[t-TLag,t]内の全データを使用しても計算されるべきである。しかし、実際の実施では、これらのスムーザ推定値は、選択された平滑化時間例の周りのデータの短い寸描だけを使用して通常計算される。次いで、[t-TLag,t]からこのようないくつかの平滑化推定値が、条件付確率分布を推定するために組み合わされる。しかし次の検討では、展開をあまり複雑にしないように、間隔[t-TLag,t]はすべての量で維持される。さらなる単純化は、スムーザ推定値のカルマンフィルタ推定値での置換により取得されてもよい。シミュレーションの示すところでは、これは非常にわずかの性能の低下で行われることがある。
【０２３７】
最小値の条件付分布は、今度は以下のように書かれてもよい（式（Ｄ５）参照）。
【０２３８】
【数５４】
2009506624.tif 000057
【０２３９】
上式で（Ｄ８）の最後の量は、最小値の初期情報を示す。以下では、確率分布に関するベイズの規則および条件付平均の定義は、広範囲に使用される。
【０２４０】
次いで、以下の定義を使用してベイズの規則および条件付確率の定義を式（Ｄ８）に適用する。
【０２４１】
【数５５】
2009506624.tif 000058
【０２４２】
次いで、次の等式の連鎖が、ベイズの規則、条件付確率分布の定義、および結果fB,C|A(x,y)=f(B|A),(C|A)(x,y)を使用して、適用できる（後の結果は、３つの円の図を描くことによって容易にチェックされる）。
【０２４３】
【数５６】
2009506624.tif 000059
【０２４４】
最後のステップは、円線図を描くことによって再び容易に証明されてもよい。さて上記の定義によれば、（Ｄ９）の分子の第１の因数は事前情報であり、それ故に条件付けは消える。分子の第２の因数は以下でさらに展開するのに対して、分子の最後の因数および分母は、正規化定数の一部として処理されてもよい。次いで、Ａ、Ｂ、Ｃの定義を後退代入することにより以下の関係が証明される。
【０２４５】
【数５７】
2009506624.tif 000060
【０２４６】
覚えておく必要のある（Ｄ１０）の一つの帰結は、スムージングの問題が目前にあることである。それ故、上記で取り扱ったカルマンフィルタリングベースの前処理ステップは、正式にカルマンスムーザステップを有する必要がある。しかし、実際には、カルマンフィルタは通常十分である。
【０２４７】
［最小電力の条件付平均の最終拡張］
このサブセクションの出発点は、条件付ｐｄｆ（確率分布関数、probability distribution function）が事前情報（初期値）および測定依存の因数の産物として与えられることを述べる式（Ｄ１０）である。事前情報はユーザによって供給され、ＰＮに関する事前情報の不確実性を反映すべきである。留意すべきは、スライディングウィンドウが動かされ、新しい推定値が計算されるときはいつも、同じ事前情報がまた適用されることである。従って、事前情報は、推定器の基本設定では更新されない。
【０２４８】
全部そろった条件付ｐｄｆを決めるために、式（Ｄ１０）の第１の因数のさらなる処理が必要である。式（Ｄ７）の誤差分布fΔP(x)は、定義（Ｄ５）および（Ｄ６）と共に、この目的に向けた中心である。また、以下の計算では、Ｆ（）は累積分布、すなわちｆの積分を示す。Ｐｒ（．）は事象の確率を示す。
【０２４９】
以下の等式が、今度は式（Ｄ１０）の第１の因数を保つ。
【０２５０】
【数５８】
2009506624.tif 000061
【０２５１】
式（Ｄ１１）の第４の等式は、カルマンスムーザが十分統計、すなわち式（Ｄ５）および（Ｄ６）を提供するとの想定から得られる。最後の等式は、（Ｄ７）から得られる。明らかに、最も自然な想定は、FΔP(s)にガウス分布を使用することである。しかし、式（Ｄ１１）は、実際には他の分布もまた許容する。
【０２５２】
分布関数の第１の因数の展開の最後のステップは、式（Ｄ１１）を微分して次式を得ることである。
【０２５３】
【数５９】
2009506624.tif 000062
【０２５４】
式（Ｄ１０）と組み合わせて、最終結果を得る。
【０２５５】
【数６０】
2009506624.tif 000063
【０２５６】
この結果は、図５と関連して述べられた出力６４である。式は複雑に見えることもある。幸運なことに、評価するには複雑でない。ガウスの一次元関数であり、累積ガウス分布は以下で与えられるからである。
【０２５７】
【数６１】
2009506624.tif 000064
【０２５８】
量
【０２５９】
【数６２】
2009506624.tif 000065
【０２６０】
は、カルマンスムーザまたはより簡単なカルマンフィルタから出力として容易に入手可能である。
【０２６１】
＜付属書Ｅ＞
［ノイズ増大の条件付確率分布推定］
真のノイズ増大は次式で与えられる。
【０２６２】
【数６３】
2009506624.tif 000066
【０２６３】
上記の量は、本発明の開示の前の部分で導き出された条件付確率分布に記述された確率変数によって置換される必要があるからである。入力は、図５に関連して述べられた、または式（Ｃ１８）、（Ｃ１９）、（Ｄ１３）で述べられた量６３Ａ、６３Ｂ、６４によって構成される。
【０２６４】
留意すべきは、分母の分布はゆっくり変ると予期することができ、従ってその更新速度もまた分子の分布の更新速度より大幅に遅くてもよいことである。分子の分布の更新率は、例えばセルの集中的な高速データトラヒックによる速い電力変化を追跡するために、高速である必要がある。
【０２６５】
モデルを述べるために、式（Ｄ５）および（Ｄ６）に類似の想定が総電力に対して行われる。すなわち、以下のようになる。
【０２６６】
【数６４】
2009506624.tif 000067
【０２６７】
ノイズ増大に対する条件付確率分布展開のための第２の入力は、最小電力の条件付分布、すなわち式（Ｄ１３）である。
【０２６８】
ノイズ増大に対する条件付確率分布展開のための最後の入力は、事前情報である。
【０２６９】
【数６５】
2009506624.tif 000068
【０２７０】
次のステップは、式（Ｄ９）および（Ｄ１０）の展開に進む。以下の定義が採用される。
【０２７１】
A:=Nr(t)、独立変数ｚ
B:=Nr0、独立変数ｚ
B:=P0,Total(t)、独立変数ｘ
【０２７２】
【数６６】
2009506624.tif 000069
【０２７３】
、独立変数ｙ
これらの定義から、次のようになる（（Ｄ９）の展開参照）。
【０２７４】
【数６７】
2009506624.tif 000070
【０２７５】
さて、上の定義によれば、（Ｅ５）の分子の第１の因数は事前情報であり、従って条件付けは消える。分子の第２の因数は、以下でさらに展開するが、分子の最後の因数および分母は、正規化定数の一部として処理されてもよい。次いで、Ａ、Ｂ、Ｃの定義を後退代入することにより、次の関係が証明される。
【０２７６】
【数６８】
2009506624.tif 000071
【０２７７】
P0,Total(t)の条件付分布は、式（Ｃ１４）および（Ｃ１５）から容易に計算されてもよいことと、
【０２７８】
【数６９】
2009506624.tif 000072
【０２７９】
の条件付分布は式（Ｄ１３）で入手可能であることから、対応する２つの確率変数の商として式（Ｅ６）の第１の因数の条件付分布を計算することは容易である。
【０２８０】
これがどのように行われるかを示すために、商の確率分布がまず導き出される。２つの独立の確率変数ＸおよびＹの商Ｚの確率分布は、以下になる。
【０２８１】
【数７０】
2009506624.tif 000073
【０２８２】
ここで、P0,Total(t)および
【０２８３】
【数７１】
2009506624.tif 000074
【０２８４】
は、それぞれＸおよびＹに相当する。代わりに、総電力推定値が最小値の条件付分布の評価に使用される場合は、P0,Total(t)および
【０２８５】
【数７２】
2009506624.tif 000075
【０２８６】
が、それぞれＸおよびＹに相当する。
【０２８７】
従って、変数ｙおよびｚの離散化によって、次のようになる。
【０２８８】
【数７３】
2009506624.tif 000076
【０２８９】
留意すべきは、離散化は、解析的に解くことができない式の積分を評価するために必要である。離散化は、正確な条件付確率分布がヒストグラムによって近似されることを意味する。
【０２９０】
＜付属書Ｆ＞
［ノイズ増大および対応する標準偏差の推定］
引用文献［２］１２３〜１２６頁を参照して、最適ノイズ増大推定値は、式（Ｅ８）のノイズ増大の条件付確率分布の平均値で与えられる。従って、推定値および分散を取得することは容易である。
【０２９１】
【数７４】
2009506624.tif 000077
【０２９２】
【数７５】
2009506624.tif 000078
【０２９３】
留意すべきは、（Ｆ１）および（Ｆ２）は、代わりに総電力の最小値の条件付分布が使用される場合にも有効なことである。修正はささいである。
【０２９４】
式（Ｆ１）および（Ｆ２）は、推定値の最終結果である。留意すべきことは、これらの２つの量が最低ノイズを介在させて推定することなしに取得されることである。推定器が最適でソフトであることにもまた留意すべきである。
【０２９５】
＜引用文献＞
［１］  Ｈ．Ｈｏｌｍａ・Ａ．Ｔｏｓｋａｌａ：ＵＭＴＳ用ＷＣＤＭＡ−第三世代移動通信用無線アクセス：英国チチェスター、Ｗｉｌｅｙ、２０００年、１１１頁
［２］  Ｔ．Ｓｏｄｅｒｓｔｒｏｍ：離散時間型確率システム：英国ロンドン、Ｓｐｒｉｎｇｅｒ、２００２年、１２〜１４、１２３〜１２６、１４２、１４９〜１５０、２４７頁
【図面の簡単な説明】
【０２９６】
【図１】負荷推定を実行する無線基地局の信号チェーンを示す図である。
【図２】電力制御の簡略化典型モデルを示す図である。
【図３】ノイズ増大とセルの総ビットレートとの典型的な関係を示す図である。
【図４】典型的な携帯電話網で起こる信号電力の概略図である。
【図５】本発明の好ましい実施形態の機能の概略図である。
【図６】本発明によるシステムの実施形態の主要部分のブロック図である。
【図７】本発明の実施形態によるノイズ増大推定シミュレーション結果を示す図である。
【図８Ａ】本発明による方法の実施形態の主なステップのフロー図である。
【図８Ｂ】本発明による方法の実施形態の主なステップのフロー図である。
【図９】総受信電力測定値に由来する電力量の典型的時間変動を示す図である。
【図１】
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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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【図６】
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【図７】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図９】
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【国際調査報告】
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