(57)【要約】  瞬間信号電力の測定値を処理する処理ステップを繰り返すことにより、信号電力の関係量を推定する。処理の関係する各部分ステップにおいて、関係する各マトリックス(９９)について、無視できるほど小さいと示される要素（９８）が、代わりに正確にゼロに等しくなるように変更される。これにより、計算の複雑さをかなり減じることができる。本原理が、無線通信システムにおける信号電力の関係量の判定に適用される。
2009516419.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
セルラ通信システムにおける電力を推定する方法であって、
複数の時間インスタンスにおいてｍ＞１であるｍ＋１の信号電力の瞬間値を測定するステップ（２１０）と、
前記測定された信号電力の瞬間値に基づき前記電力の推定結果を判定するステップ（２２０）とを有し、
前記判定するステップ(２２０)は、推定すべき前記電力を表すｎ＞１であるｎ＋１の状態変数（Ａ〜Ｌ）を利用する処理ステップ（２２２）の反復を含み、
前記ｎ＋１の状態変数（Ａ〜Ｌ）が、前記測定された信号電力の瞬間値と、前記ｎ＋１の状態変数および前記測定された信号電力の瞬間値と前記推定電力との間の推定誤りに関係する（ｎ＋１）×（ｍ＋１）次元の第１の相互依存マトリックスとに依存し、
前記処理ステップ(２２２)は、前記処理ステップ（２２２）において使用する前記第１の相互依存マトリックスにおけるゼロパターンを作成するステップ（２２４）を含み、前記ゼロパターンを作成するステップが、共に第１の基準を満たす２つの異なるチャネルに関係する状態変数と推定誤りとの間の相互依存をゼロに設定するステップを含み、
前記第１の基準が、前記チャネルで利用可能なビット速度に基づくことを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法において、
前記信号電力がチャネル電力と総電力とのグループから選択され、推定すべき前記電力が前記チャネル電力と、総電力と、隣接セルの干渉電力及び熱雑音電力の和とのグループから選択されることを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１または２に記載の方法において、
前記第１の相互依存マトリックスが利得マトリックスであることを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項１または３に記載の方法において、
前記第１の相互依存マトリックスが関係する前記測定された信号電力の瞬間値と前記推定電力との間の推定誤りが、前記ｎ＋１の状態変数に関係する（ｎ＋１）×（ｎ＋１）次元の第２の相互依存マトリックスから得られる状態変数の共分散により表されることを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項４に記載の方法において、
前記第２の相互依存マトリックスが共分散マトリックスであることを特徴とする方法。
【請求項６】
請求項４または５に記載の方法において、
前記処理ステップ(２２２)が、前記第２の相互依存マトリックスにおけるゼロパターンを作成するステップ（２２４）を含み、前記ゼロパターンを作成するステップが、共に前記第１の基準を満たす２つの異なるチャネルに関係する状態変数間の相互依存をゼロに設定するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項７】
請求項１乃至６のいずれか１項に記載の方法において、
前記利用可能なビット速度が第１の閾値より遅ければ、前記第１の基準が満たされることを特徴とする方法。
【請求項８】
請求項７に記載の方法において、
前記第１の閾値が、前記セルラ通信システムのどの単一音声チャネルに利用可能なビット速度より速いことを特徴とする方法。
【請求項９】
請求項１乃至８のいずれか１項に記載の方法において、
前記第１の相互依存マトリックスにおけるゼロパターンを作成する前記ステップ（２２４）が、第１のチャネルが前記第１の基準を満たし第２のチャネルが前記第１の基準を満たさない２つの異なるチャネルに関係する状態変数と推定誤りとの間の相互依存をゼロに設定するステップをさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の方法において、
前記第２の相互依存マトリックスにおけるゼロパターンを作成する前記ステップ（２２４）が、第１のチャネルが前記第１の基準を満たし第２のチャネルが前記第１の基準を満たさない２つの異なるチャネルに関係する状態変数間の共分散をゼロに設定するステップをさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項１１】
請求項９または１０に記載の方法において、
前記第２の基準が、前記チャネルで利用可能なビット速度に基づくことを特徴とする方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載の方法において、
前記利用可能なビット速度が第２の閾値より遅ければ、前記第２の基準が満たされることを特徴とする方法。
【請求項１３】
請求項１２に記載の方法において、
前記第２の閾値が、前記セルラ通信システムのどの単一チャネルに利用可能なビット速度より速いことを特徴とする方法。
【請求項１４】
請求項１乃至１３のいずれか１項に記載の方法において、
前記判定するステップはカルマンフィルタリングを含み、前記処理ステップは前記カルマンフィルタリングの１サイクルを含むことを特徴とする方法。
【請求項１５】
請求項１乃至１４のいずれか１項に記載の方法において、
ｍ＝ｎであることを特徴とする方法。
【請求項１６】
セルラ通信システムにおける電力を推定する装置であって、
複数の時間インスタンスにおいてｍ＞１であるｍ＋１の信号電力の測定された瞬間値を取得する手段と、
前記信号電力の測定された瞬間値を取得する前記手段に接続し、前記信号電力の測定された瞬間値に基づき前記電力の推定結果を判定する手段とを有し、
前記電力の推定結果を判定する手段は、推定すべき前記電力を表すｎ＞１であるｎ＋１の状態変数（Ａ〜Ｌ）を利用して処理手順を反復する手段を含み、
前記ｎ＋１の状態変数（Ａ〜Ｌ）が、前記信号電力の測定された瞬間値と、前記ｎ＋１の状態変数および前記信号電力の測定された瞬間値と前記推定電力との間の推定誤りに関係する（ｎ＋１）×（ｍ＋１）次元の第１の相互依存マトリックスに依存し、
前記反復される処理手順が、前記処理手順において使用する前記第１の相互依存マトリックスにおけるゼロパターンを作成するステップを含み、前記ゼロパターンを作成するステップが、共に第１の基準を満たす２つの異なるチャネルに関係する状態変数と推定誤りとの間の相互依存をゼロに設定するステップを含み、  前記第１の基準が、前記チャネルで利用可能なビット速度に基づくことを特徴とする装置。
【請求項１７】
請求項１６に記載の装置において、
前記信号電力がチャネル電力と総電力とのグループから選択され、推定すべき前記電力が前記チャネル電力と、総電力と、隣接セルの干渉電力と熱雑音電力との和とのグループから選択されることを特徴とする装置。
【請求項１８】
請求項１６または１７に記載の装置において、
前記第１の相互依存マトリックスが利得マトリックスであることを特徴とする装置。
【請求項１９】
請求項１６乃至１８のいずれか１項に記載の装置において、
前記電力の推定結果を判定する手段は、前記ｎ＋１の状態変数に関係する（ｎ＋１）×（ｎ＋１）次元の第２の相互依存マトリックスから得られる状態変数の共分散により、前記第１の相互依存マトリックスが関係する前記信号電力の測定された瞬間値と前記推定電力との間の推定誤りを表すよう構成されることを特徴とする装置。
【請求項２０】
請求項１９に記載の装置において、
前記第２の相互依存マトリックスが共分散マトリックスであることを特徴とする装置。
【請求項２１】
請求項１９または２０に記載の装置において、
前記処理手順が前記第２の相互依存マトリックスにおけるゼロパターンを作成する手順を含み、前記ゼロパターンを作成する手順が、共に前記第１の基準を満たす２つの異なるチャネルに関係する状態変数間の相互依存をゼロに設定する手順を含むことを特徴とする装置。
【請求項２２】
請求項１６乃至２１のいずれか１項に記載の装置において、
前記利用可能なビット速度が第１の閾値より遅ければ、前記第１の基準が満たされることを特徴とする装置。
【請求項２３】
請求項２２に記載の装置において、
前記第１の閾値が、前記セルラ通信システムのどの単一音声チャネルに利用可能なビット速度より速いことを特徴とする装置。
【請求項２４】
請求項１６乃至２３のいずれか１項に記載の装置において、
前記電力の推定結果を判定する手段は、第１のチャネルが前記第１の基準を満たし、第２のチャネルが前記第１の基準を満たさないが第２の基準を満たす、２つの異なるチャネルに関係する状態変数と推定誤りとの間の相互依存をゼロにさらに設定することにより、前記第１の相互依存マトリックスにおけるゼロパターンを作成する手順を実行するよう構成されることを特徴とする装置。
【請求項２５】
請求項２４に記載の装置において、
前記電力の推定結果を判定する手段は、第１のチャネルが前記第１の基準を満たし、第２のチャネルが前記第１の基準を満たさないが第２の基準を満たす、２つの異なるチャネルに関係する状態変数間の共分散をゼロにさらに設定することにより、前記第２の相互依存マトリックスにおけるゼロパターンを作成する手順を実行するよう構成されることを特徴とする装置。
【請求項２６】
請求項２４または２５に記載の装置において、
前記第２の基準が、前記チャネルで利用可能なビット速度に基づくことを特徴とする装置。
【請求項２７】
請求項２６に記載の装置において、
前記利用可能なビット速度が第２の閾値より遅ければ、前記第２の基準が満たされることを特徴とする装置。
【請求項２８】
請求項２７に記載の装置において、
前記第２の閾値が、前記セルラ通信システムのどの単一チャネルに利用可能なビット速度より速いことを特徴とする装置。
【請求項２９】
請求項１６乃至２８のいずれか１項に記載の装置において、
前記電力の推定結果を判定する手段はカルマンフィルタ部を含み、前記処理手順が前記カルマンフィルタ部の１サイクルを含むことを特徴とする装置。
【請求項３０】
請求項１６乃至２９のいずれか１項に記載の装置において、
ｍ＝ｎであることを特徴とする装置。
【請求項３１】
請求項１６乃至３０のいずれか１項に記載の装置において、
前記信号電力の測定された瞬間値を取得する手段が、信号電力の瞬間値を測定する手段を含むことを特徴とする装置。
【請求項３２】
請求項１６乃至３０のいずれか１項に記載の装置において、
前記信号電力の測定された瞬間値を取得する手段が、信号電力の測定された瞬間値を受信する手段を含むことを特徴とする装置。
【請求項３３】
請求項１６乃至３２のいずれか１項に記載の装置を含むことを特徴とするセルラ通信システムのノード。
【請求項３４】
請求項３３に記載のノードを含むことを特徴とするセルラ通信システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は全般的に無線通信ネットワークに関し、詳細にはセル通信ネットワークにおける電力関係量の推定に関する。
【背景技術】
【０００２】
無線通信ネットワークでは、無線信号を種々のアンテナから送信する。アンテナの地理的分布および信号を送信する周波数と電力は、種々の信号が互に干渉する程度を決定する。良好な信号品質および高い伝送ビット速度を可能にするために、今日の無線通信ネットワークでは異なる電力関係量を測定および／または推定する。
【０００３】
１つの例は、ＷＣＤＭＡタイプのセルラシステムにおける拡張アップリンク（enhanced uplink：Ｅ−ＵＬ）に関する機能である。特定の技術的課題は、拡張アップリンクチャネルをサポートするための、干渉状態が好都合であり、且つ注目セルのアップリンクに十分な容量が存在する時間間隔に対する拡張アップリンクチャネルのスケジューリングである。制限なしに干渉レベルが上昇して送信電力が増すことを回避するために、雑音上昇レベルを追跡しなければならない。このような雑音の上昇量は、無線周波数の総電力および好ましくは異なるチャネル電力の測定に基づき得る。
【０００４】
セルのサービス範囲は、電力関係量を推定することが必要な別の問題点である。サービス範囲は、通常、正常に機能するために特定の信号対干渉比(Signal to Interference Ratio：ＳＩＲ）で動作することが必要である特定のサービスに関係する。それで、セル境界は、最大出力電力で動作する端末により規定される。無線基地局（Radio Base Station：ＲＢＳ）における最大受信チャネル電力は、端末の最大電力および受信機への経路損失により規定される。経路損失は端末とＲＢＳとの間の距離の直接の関数であるので、ＲＢＳからの最大距離が得られる。ＲＢＳから全方位に取るこの距離は、サービス範囲を規定する。運用会社が計画したセルのサービス範囲を維持するためには、干渉が特定レベルを上回らないようにする必要があることになる。
【０００５】
従って、無線通信システムの異なる電力、総電力並びに個々の無線リンクの電力を推定することが必要な場合が多い。電力はほぼ時間と共に変動し、幾つかの場合では変動はどちらかと言えば速い。総電力は典型的に個々の無線リンクの電力より遥かに大きい。その上典型的に異なる電力間には関係がある。これにより、電力の測定のみならず、好ましくは予期する変動モデルを考慮する測定に基づく電力関係量の推定も必要になる。カルマン（Ｋａｌｍａｎ）フィルタは、このような推定の試験的選択でありうる。
【０００６】
一方、明らかになるように、電力推定に使用するカルマンフィルタの複雑さは、大きな問題を呈する。これは、基本アルゴリズムの複雑さが、セルの監視電力を制御する無線リンク数の３乗で増大するからである。例として、５０の無線リンクに対する典型的な実施形態の複雑さは、１０msの測定間隔の場合に５０ＭＦＬＯＰＳのオーダでありうる。２msの測定間隔の場合、複雑さは２００ＭＦＬＯＰＳを超えるであろう。このような複雑さは過大であり、今日の通信ネットワークノードに実装する場合に過大なコストになりうる。
【０００７】
カルマンフィルタは状態ベクトルを推定するものであり、その次元は典型的にはセルの無線リンク数（ｎ）プラス１（残存電力）に等しい。これは、各無線リンクの電力が１次元の動的モデルによりモデル化されることを想定している。カルマンフィルタの測定マトリックスは同じ次元であるので、カルマンフィルタの共分散および利得の更新は厄介になる。複雑さの低減が必要であろう。
【０００８】
カルマンフィルタの複雑さの低減を実行するために、まず、カルマンフィルタを反復実行する場合に最初は単純なマトリックス構造が保存されるかを調べた。提起する問題は、システムおよび測定マトリックスのある要素に現れるゼロが、カルマンフィルタの共分散マトリックスおよびカルマン利得マトリックスの同じ要素にも生じたかに関するものである。残念ながら、これらのマトリックスにおいてゼロが全然保存されなかったのは明らかである。１つの単一反復後に、全ての要素は既にゼロでなくなった。その理由は、カルマン利得の計算に使用する逆マトリックスであることが突き止められた。反転ステップは得られるマトリックス全てに亘って非ゼロ要素を拡散させる。従って、カルマン利得マトリックスの構造および対応する共分散マトリックスを複雑さの低減に活用するこの試みは、不可能である。
【非特許文献１】Ｔ．セーダーシュトレーム（Ｔ．Ｓｏｅｄｅｒｓｔｒｏｅｍ）著の「離散時間推計システム（Discrete Time Stochastic Systems）」、ｐ．１２−１４，１２３−１２６，１４２，１４９−１５０，２４７、シュプリンガ出版、ロンドン、英国、２００２年
【発明の開示】
【０００９】
無線通信システムにおける電力関係量の推定のために従来システムが抱える一般的な問題は、推定手順が計算容量に過大な要求を生じることである。
【００１０】
従って、本発明の一般的な目的は、余り計算工数を必要としない電力関係量の推定を達成することである。本発明のさらなる目的は、速く変化する電力の探知に良好な特性を持つ電力関係量の推定を達成することである。
【００１１】
以上の目的は、包含する特許請求の範囲に対応する方法、デバイスおよびシステムにより提供される。一般的に言えば、瞬間的信号電力の測定値を処理する処理ステップを繰り返すことにより、信号電力関係量を推定する。処理が関係する各部のステップにおいて、各関係マトリックスに対して無視できるほど小さいと示される要素を変更して代わりに正確にゼロに等しくする。計算の複雑さは、それによりかなり減少しうる。この原理を、無線通信システムにおける信号電力関係量の判定に適用する。
【００１２】
本発明の有する１つの利点は、近似的な複雑さ低減ステップの適用により、アルゴリズムの計算の複雑さを妥当な程度に低く保つことができることである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
添付する図面と共に以下の説明を参照することにより、本発明をそのさらなる目的および利点と共に最良に理解できよう。
【００１４】
ＷＣＤＭＡシステムにおける雑音上昇を判定する方法およびシステムにより、本発明を以下に説明することにする。とはいえ、この特定の適用は本発明を有利に適用することができる一例に過ぎない。また、他のタイプの無線通信システム並びに他のタイプの電力関係量の推定に、本発明の長所を適用可能であることを当業者は理解できる。非常に相違するサイズの幾つかの相互に関係する電力量を推定すべきシステムに、本発明は最も有利に適用される。
【００１５】
まず、システムの一例の簡単な説明を提示する。図１は、ＷＣＤＭＡ通信システム１を示す。本システムのサービスエリヤを幾つかのセル３０に分割する。無線基地局（radio base station：ＲＢＳ）２０はセル３０と関連付けられる。セル３０内に幾つかの移動体端末（mobile terminal）２５が存在し、移動体端末２５は異なるリンクを経てＲＢＳ２０と通信する。各移動体端末２５は、ＲＢＳ受信機における総受信電力に量ＰiCode(ｔ）により寄与する。セル３０は同一のＷＣＤＭＡシステム内に幾つかの隣接セル３１を有し、各隣接セル３１はＲＢＳ２１と関連付けられる。隣接セル３１はまた移動体端末２６を含む。移動体端末２６は無線周波数電力を放射し、全てのこのような影響(contributions)の総和をＰNにより表す。また、例えば、レーダ局（ladar station）４１などの他のネットワークの外部放射ソースが存在しうる。このような外部ソースからの寄与をＰEにより表す。最後に、熱雑音(thermal noise)に起因する受信機自体から項ＰNが生じる。リンクは、例えば、ＡＭＲ１２．２／ＳＲＢ３．４  ＲＡＢ、ＰＳ６４／ＳＲＢ３．４  ＲＡＢ、または拡張アップリンク無線リンク（enhanced uplink radio link：Ｅ−ＤＣＨ）を使用する異なるタイプでありうる。
【００１６】
例えばＷＣＤＭＡおよび類似システムにおける特定の技術的課題は、干渉状態が好都合であり、注目のセルのアップリンクに拡張アップリンクチャネルをサポートするのに十分な容量が存在する、時間間隔に対する拡張アップリンクチャネルのスケジューリングである。セルの全てのユーザが同一の周波数帯域において送信するので、セルに存在するユーザ並びに隣接セルのユーザが干渉レベルに影響する。セルの安定性を保持して拡張アップリンクチャネルを可能にするために、負荷を一定のレベルを下回るように維持しなければならない。これは、干渉レベルが増加すると個々のリンクそれぞれの電力を増加させがちであり、さらに干渉が増すので、電力制御を利用するシステムでは特に困難である。
【００１７】
セルの負荷は、電力に関係するある量、典型的には雑音上昇、即ち熱に関わる上昇（rise over thermal：ＲＯＴ）を意味することが多い。総電力および雑音下限(noise floor：理想的には熱雑音)などの電力量が判定されなければならない。大きく変動する電力量または雑音下限の判定は典型的に比較的大きな不確定性と関連し、その不確定性は全体として利用可能な容量マージンと同じオーダの大きさでさえありうる。従って、実際、接続する負荷の推定(load estimation)を改善することなしに、拡張アップリンクチャネルの容量機能(capacity functionality)を実現することは非常に困難であろう。
【００１８】
負荷の推定を改善するために、異なる種類の推定手順を測定される電力量に適用することができる。信号電力関係量を推定するこのような推定手順は、典型的に複数の時間段階(time instances)におけるｍ個の信号電力に関する瞬間値の測定結果に基づく。この手順では、典型的に測定する信号電力に関連する状態変数の数ｎ、即ちｎ＝ｍを推定することができる。このような推定は、典型的に処理ステップの反復として実行され、反復により状態変数を連続して更新する。処理ステップは、典型的に、状態変数間および／または測定結果の相互依存を表す、典型的に（ｎ＋１）×（ｍ＋１）次元の少なくとも１つの相互依存マトリックスも含む。次元は、測定する値の数ｍプラス１つの総電力、およびチャネルに対応する状態変数の数ｎプラス残存電力に対応する１つに状態変数により設定される。これらの相互依存は、典型的な場合、共分散マトリックスまたは利得マトリックスの計算に現れうる。
【００１９】
以下に記述し、例示する実施形態では、異なるリンクに関する信号電力の測定結果並びに総電力の測定結果に基づき、カルマンフィルタ手法を使用する。異なるリンクに対する信号電力並びに隣接セルの干渉電力と熱雑音電力との和として、状態変数が選択される。それ故、結果は、異なるリンクに対する推定信号電力並びに隣接セルの干渉電力と熱雑音電力との和を含み、その結果から負荷の推定を行うことができる。特に、負荷の推定は雑音上昇の推定でありうる。
【００２０】
背景技術の節で記述したように、標準的処理に対応する比較的多数の状態変数のカルマンフィルタリングは、非常に大きな計算資源を必要とする。
【００２１】
計算上の複雑さを削減するために、他のマトリックス要素に比較して一部のマトリックス要素が最終結果に対して無視できるという意味で、カルマン利得マトリックスおよび共分散マトリックスに「ゼロ要素の近似構造(approximate structure of zero elements)」があるかを、本発明に従って調べた。これを調べるために、カルマンフィルタにおいて使用する全てのマトリックスについて、要素のＲＭＳ値によりカルマンフィルタ符号を要素計算のための符号により補完した。モデルシステムに対するカルマンフィルタ共分散マトリックスの結果を、図２に示す。
【００２２】
図２から、対角線および端部以外の全ての要素は小さく見えることが分かる。異なる低ビット速度の通話とデータリンク、例えばＡＭＲ１２．２／ＳＲＢ３．４  ＲＡＢまたはＰＳ６４／ＳＲＢ３．４  ＲＡＢを利用するデータリンクとの間の結合を記述する全ての要素は、「殆ど」ゼロであるように見える。一方、大電力Ｅ−ＤＣＨチャネル間の結合、少なくとも大電力Ｅ−ＤＣＨチャネル対の間の結合を考慮することが必要であろう。このようなチャネルは典型的には殆どなく、従って、実質的な近似的複雑さの低減はいずれにしても達成可能であるはずである。対角線における全ての要素並びに端部の要素が重要であり、後者は総電力の異なるリンク電力との結合に対応する。
【００２３】
これから出てくる主要なアイデアは、振り返ってみると簡単である。各関係するステップにおいて、各関係するマトリックスについて、無視できるほど小さいと示される要素を代わりに正確にゼロに等しく変更する。単に近似的にゼロである要素を表すことが分かっている計算を全く実行する必要がないので、計算の複雑さはこれによりかなり減少させることができる。注目のマトリックスを単に整理して、幾つかの大きなブロックマトリックスがゼロのみを持った複数の大きなブロックマトリックスを形成することにより、主マトリックスの演算を、ブロックマトリックスがかなり小さなサイズを有した幾つかのブロックマトリックスの演算に分割することができる。この例示的な実施形態はカルマンフィルタに基づくとはいえ、本発明は、幾つかの信号電力に関連する少なくとも３つの状態変数並びにその間の相互依存を利用し、処理ステップの反復の概念を利用した任意の推定原理に適用することができる。
【００２４】
図３Ａ乃至図３Ｄからなる図３は、ゼロパターンのアイデアを示す図である。図３Ａにマトリックス９９を概略的に示す。マトリックス９９は、マトリックス９９の２つの軸と関連する異なる状態変数Ａ乃至Ｌを有する。各状態変数は、例えばリンクの信号電力または隣接セルの干渉電力と熱雑音電力との和と関連しうる。図３Ａで、状態変数Ｅは隣接セルの干渉電力と熱雑音電力との和に対応し、状態変数Ｂ、ＨおよびＫは拡張アップリンク無線リンクと関連する。残りの状態変数は「正規の(normal)」通話リンクの信号電力と関連する。マトリックス９９の要素９８の影を付すものは、最終結果に対するおよその寄与レベルを示す。ここで、全ての対角線要素、並びに隣接セルの干渉電力と熱雑音電力との和を含む全ての要素が特別の重要性を有すると結論付けることができる。２つの拡張アップリンク無線リンクを含む要素も重要ではあるが、総電力の場合より小さい。残りの要素の最終結果に対する寄与は無視できるとはいえ、寄与は正確にはゼロではない。
【００２５】
状態変数の順序は任意であるので、状態変数を「サイズ」の順に再配置することが可能である。最も可能性のある最大値、例えば利用可能な最大総ビット速度を有する状態変数を、図３Ｂにおいて最後に配置する。次いで、残りの状態変数をサイズの降順に配置し、「最小の」状態変数を上部に示す。その場合、最終結果に大きく寄与するマトリックスの要素がマトリックスの下および／または右の部分または対角線に集合することを直ちに見ることができる。重要性の小さい要素は、一般に上部の対角線でない位置およびマトリックスの左に集合する。
【００２６】
本発明のアイデアによれば、重要性の小さい要素は近似的に正確にゼロに設定し、計算を簡単化することができる。図３Ｃで、２つの異なる状態変数を含み、双方が一定の第１の閾値Ｔ１を下回る予測「サイズ」を有する全ての要素をゼロに設定する。これにより、ブロックマトリックス１００は対角線のみに非ゼロ要素を含むことになる。その他のブロックマトリックス１０１〜１０３は、なお本質的に全ての位置に非ゼロ要素を含む。図３Ｃによるマトリックスの処理は、図３Ａまたは図３Ｂによるマトリックスの処理より複雑さはかなり小さい。
【００２７】
図３Ｃのマトリックスをさらに調べることにより、さらに近似を行うことができることが分かる。図３Ｄで、第１の閾値Ｔ１より小さい第１の状態変数および第１の閾値Ｔ１より大きいが第２の閾値Ｔ２より小さい第２の状態変数を含む要素も、ゼロに設定する。これは、対角線ブロックマトリックス１００の他に、次にゼロのみを含む２つのブロックマトリックス１０４および１０５が存在することを意味する。ブロックマトリックス１０６〜１１１はなお非ゼロ要素を含んでいる。この近似によりさらに処理の複雑さを低減する。また、隣接セルの干渉電力と熱雑音電力との和に関連する要素は近似により影響を受けないことを認めることができる。単一チャネルに関係するマトリックス要素のみが影響を受ける。
【００２８】
以上の近似のアイデアを適用することができるマトリックスは、他のタイプも有することができる。例えば、カルマンフィルタの利得マトリックスは状態変数と推定誤りとの間の相互依存を表し、次いで相互依存は、例えばチャネル、総電力または隣接セルの干渉電力と熱雑音電力よの和に関連する。
【００２９】
以上の考察において、状態変数の「サイズ」、例えば利用可能なビット速度または予測電力を使用して、マトリックスを少なくとも１つの閾値を使用してブロックマトリックスに分割した。一方、サイズに関係する基準を使用して状態変数または推定誤りをグループ化し、部分領域を形成することができる。１つの可能性としては、特定の閾値レベルを定義する必要なしに、状態変数が所定のＲＡＢセットから選択されたＲＡＢを使用する通信を有するチャネルと関連するかを判定することである。隣接セルの干渉電力と熱雑音電力との和、および総電力は、任意の単一チャネルより遥かに大きいと想定される。
【００３０】
大きなマトリックス演算を幾つかのより小さなマトリックス演算に削減するこれらのアイデアを、以下で例示システムに適用する。大筋のみを以下で考察するが、数学的詳細の完全な開示は［付録Ａ］に示す。
【００３１】
従って、基本的なアイデアは相互依存マトリックス(interdependency matricses)においてゼロパターンを作成することである。相互依存マトリックスは、例えばカルマンフィルタの利得マトリックスにおけるように状態変数と推定誤りとの間の相互依存を表すか、または相互依存マトリックスは２つの状態ベクトルの成分間の相互依存、即ち共分散を表す。ゼロパターンは、状態変数と推定誤り（即ち、それぞれ２つの状態ベクトル）に関係するチャネルが共に一定の第１の基準を満たすか否かに基づく。マトリックスは、ゼロパターンが一定のブロックマットリックスにゼロ要素を集めてより効率的な処理が可能なように、好ましく配置される。効率のより良い改善のために第２の基準を利用することができ、チャネルに関係する状態変数／推定誤りの一方のみが第１の基準を満たし、他方は第２の基準を満たす組み合わせが、ゼロに設定される。第１の基準では、例えば利用可能なビット速度が、前記セルラ通信システムのどの単一音声チャネルのビット速度より速い第１の閾値ビット速度より遅いことがありうる。第２の基準では、例えば利用可能なビット速度が、前記セルラ通信システムのどの単一チャネルのビット速度より速い第２の閾値ビット速度より遅いことがありうる。
【００３２】
ゼロパターンを、最も好ましくは、相互依存マトリックスの第１のタイプであるカルマンフィルタの利得マトリックスに適用する。一方、ゼロパターンを、さらに処理手順の他の相互依存マトリックス、例えば時間変化するカルマンフィルタの共分散マトリックスにも適用することができれば、さらに有利である。
【００３３】
本発明による方法に関する一実施形態の主要なステップを、図５に示す。手順はステップ２００で始まる。ステップ２１０で、信号電力の瞬間値、例えば、ｍ＞１であるチャネル電力の数ｍおよび好ましくはまた総電力を、複数の時間インスタンスにおいて測定する。ステップ２２０で、信号電力の瞬間測定値に基づき、電力推定結果を判定する。このステップ２２０は、処理ステップ２２２の反復を含み、処理ステップ２２２の反復は、推定すべき電力に関連するｎ＋１の状態変数並びに少なくとも１つの相互依存マトリックスを利用する。第１の種類の相互依存マトリックスは、（ｎ＋１）×（ｍ＋１）次元を有する。好ましくは、異なる状態変数間の相互依存を表す第２の種類の相互依存マトリックスを考察することもできる。これらのマトリックスは、典型的に（ｎ＋１）×（ｎ＋１）次元を有する。好ましくはｎ＝ｍである。処理ステップ２２２は、さらに該処理ステップにおいて使用する少なくとも１つの相互依存マトリックスにおける、ゼロパターンのステップ２２４での作成を含む。ゼロパターンは、共に第１の基準を満たす２つの異なるチャネルに関係する状態変数と推定誤りとの間の相互依存をゼロに設定することにより、作成される。手順はステップ２９９で終了する。
【００３４】
本発明による装置５０の実施形態に関する主要部を、図６に示す。この装置５０は、例えば図１のシステムなどのセルラ通信システムのノードに含まれるのが効果的である。装置５０は、セルラ通信システムにおける電力を推定することを意図する。装置５０は、複数の時間インスタンスにおける幾つかの信号電力に関する瞬間測定値を取得する手段５２を含む。瞬間測定値を取得するこの手段５２は、特定の実施形態では入力部５４を介して信号電力を実際に測定する測定デバイスでありうる。その他の特定の実施形態では、瞬間測定値を取得する手段５２は、入力部５４を介して瞬間測定値を受信する受信機を含み、実際の測定は別のデバイスにおいて実行する。瞬間測定値を取得する手段５２は、電力の推定結果を判定する手段である推定器５６に接続される。判定は、瞬間測定値を取得する手段５２からの瞬間測定値の入力に基づく。推定器５６はプロセッサ５８を含み、プロセッサ５８は、推定すべき電力と関連するｎ＞１である少なくともｎ＋１の状態変数並びに相互依存マトリックスを利用して処理手順を反復する手段を構成する。第１の種類の相互依存マトリックスは状態変数と推定誤りとの間の相互依存を表し、その場合マトリックスの次元は（ｎ＋１）×（ｍ＋１）となる。好ましくは、状態ベクトルの異なる状態変数間の相互依存を表す第２の種類の相互依存マトリックスを考えることができる。これらのマトリックスは、典型的に（ｎ＋１）×（ｎ＋１）次元を有する。プロセッサ５８はゼロパターン適用器６０を含み、ゼロパターン適用器は、プロセッサ５８において使用する相互依存マトリックスにおけるゼロパターンを作成する配置される。ゼロパターンは、共に第１の基準を満たす２つの異なるチャネルに関係する状態変数と推定誤りとの間の相互依存をゼロに設定することにより、作成される。推定電力を出力部６２に提供し、通信システムにおいて例えば雑音上昇の推定にさらに使用する。
【００３５】
以上に示すように、測定信号電力の数が推定状態変数の数と一致することは、これは現在最も好都合であると信じられるが、絶対的な必要条件ではない。測定信号電力の数と状態変数の数が相違する場合、相互依存マトリックスは正方形ではない(non-quadric)であろう。例えばカルマンフィルタにおける利得マトリックスの場合、利得マトリックスは（ｎ＋１）×（ｍ＋１）次元を有し、ｍは測定値の数を表し、ｎは状態変数の数を表す。以上に提示する原理はこの場合にも適用できるであろうが、［付録］で考察する「対角線」要素は同一チャネルに関係する要素と理解しなければならない。このようなシステムの共分散マトリックスは、なお正方形(quadric)である。
【００３６】
複雑さを低減したアルゴリズムの性能が試験された。一例のシミュレーションを３０分以上実行した。１００msの測定間隔を使用した。パラメータ設定の幾つかの部分をここに提示する。ＡＭＲ１２．２／ＳＲＢ３．４  ＲＡＢを使用する４５の無線リンクを組み込んだ。制御およびデータのデューティファクタは、共に０．７であった。ＰＳ６４／ＳＲＢ３．４  ＲＡＢを使用する５つの無線リンクを組み込んだ。制御およびデータのデューティファクタは、共に０．７であった。共に０．７の制御およびデータのデューティファクタを持つフォーマット  ２(format 2)を使用する１つの拡張アップリンク無線リンクを組み込んだ。適用する電力制御定数は全ての無線リンクに対して０．９であった。符号電力測定誤りはＡＭＲ１２．２／ＳＲＢ３．４  ＲＡＢのＣ／Ｉ目標に関して２ｄＢであると想定した。全てのその他の無線リンクは、１ｄＢの符号電力測定誤りを有すると想定した。ＲＳＳＩ測定誤りは、名目の熱雑音電力下限に関して−３ｄＢであると想定した。
【００３７】
完全な５２の状態のカルマンフィルタおよび本発明による複雑さを低減したカルマンフィルタバージョンを次いでデータに動作させ、その出力を比較した。動作中に特定の問題に遭遇せず、２つのフィルタの出力は視覚的には互に区別できなかった。結論は、提案する複雑さの低減方式は良好に動作するということであるように思われる。２つのフィルタの出力の一部を、図４に示す。図４の上部は完全カルマンフィルタに対応し、図４の下部は複雑さを低減したカルマンフィルタバージョンに対応する。
【００３８】
最終論評が必要である。図２の初期調査で観測した非対角線マトリックス要素の大きな減衰は、平均化効果であろう。換言すれば、少数の無線リンクがセルにおいて動作する場合、減衰はさほど大きくはないであろう。このような場合に複雑さを低減したフィルタが問題に遭遇するときには、無線リンク数が一定数を下回る場合の対処法としては完全カルマンフィルタを動作させることであろう。平均化効果を提供するのに必要な無線リンク数は１０より少ないと思われるが、５つの無線リンクもかなり良好な結果を与えると思われる。その場合、このように少ない無線リンクを持つ完全フィルタの複雑さはとにかく低く、妥当な計算工数により可能な完全カルマンフィルタの稼動を行うのに十分である。
【００３９】
上記の実施形態は本発明の少数の説明例と理解すべきである。本発明の範囲を逸脱することなく実施形態に対して多様な修正、組み合わせおよび変更をなしうることは当業者により理解されるであろう。特に、種々の実施形態における種々の部分的解決策を技術的に可能な他の構成において組み合わせることができる。一方、本発明の範囲は添付する特許請求の範囲により定義される。
[付録Ａ]
［非特許文献１］の１４２ページおよび２４７ページに従い、状態空間モデルに基づくカルマンフィルタ、
【００４０】
【数１】
2009516419.tif 000003
【００４１】
を取り扱う。フィルタは、以下の循環ベクトルおよびマトリックス関係式によりさらに与えられ、ブロック文字は非スカラー量を表す。
【００４２】
【数２】
2009516419.tif 000004
【００４３】
以上において、
ｔは、時間を表し、
ＴMINは、サンプリング周期を表し、
ｘは、推定する状態を表し、
ｙは、測定マトリックスを表し、
ｕは、入力信号を表し、
ｗは、システム雑音を表し、
ｅは、測定雑音を表し、
Ａは、システムマトリックスを表し、
Ｂは、入力マトリックスを表し、
Ｃは、測定マトリックスを表し、
Ｋfは、カルマンフィルタの利得マトリックスを表し、
Ｐ（ｔ｜ｔ−ＴMIN）は、予測された状態共分散マトリックスを表し、
Ｐ（ｔ｜ｔ）は、フィルタされた状態共分散マトリックスを表し、
Ｒ２は、測定の共分散マトリックスを表し、
Ｒ１は、システム雑音の共分散マトリックスを表す。
２つの状態の共分散マトリックスは、以下の表記においてその指標(indexing)においてのみ相違することに注意されたい。
【００４４】
電力の推定に適用するカルマンフィルタのこれら５つの主な式を、以下で１つずつ言及する。
【００４５】
カルマン利得
カルマン利得式は（Ａ３）により与えられる。
【００４６】
本発明のアイデアは、次の仮定に動機を与える。
【００４７】
【数３】
2009516419.tif 000005
【００４８】
ここで、ｎEULは、拡張アップリンクチャネル数を表す。演算子Ｄqxq(）は、原マトリックスのｑ個の第１の対角線要素を含む対角線マトリックスに所定の対称マトリックスを対応付ける。この演算子は、正確にずっと以前の考察で参照した（対角線でない）要素のゼロ化を表すものである。
【００４９】
マトリックスＰ(ｔ｜ｔ−ＴMIN）は、幾つかの異なる次元のマトリックスブロックにより構成される。下付き文字は、マトリックスブロックの次元を示す。上付き文字は、複雑さの低減に関係する補助情報を示す。スカラー、例えばマトリックスの下部右の要素は、太字でないマトリックスブロックとして示す。ゼロマトリックスには下付き文字をつけない。太字１は、適する次元の１で満たされた列ベクトルを表す。
【００５０】
カルマンフィルタ式への入力である全ての他のマトリックスが対応して分割される。即ち、Ｐ(ｔ｜ｔ−ＴMIN）に対するのと同じゼロパターンが適用される。
【００５１】
【数４】
2009516419.tif 000006
【００５２】
マトリックスＣ(t)Ｐ(ｔ｜ｔ−ＴMIN)ＣT(t)＋Ｒ2の計算、即ち反転に従い、結果は以下の通りとなる。
【００５３】
【数５】
2009516419.tif 000007
【００５４】
ここで、
【００５５】
【数６】
2009516419.tif 000008
【００５６】
である。
【００５７】
従って、Ｐ(ｔ｜ｔ−ＴMIN）の初期構造は保存され、これが（Ａ１４）を反転する場合に劇的な複雑さの低減を可能にするということである。以上の乗算ステップの計算コストは、凡そ７ｎ＋３ｎEUL2の算術演算となる。
【００５８】
従来のガウシアン（Gaussian）削除手順によれば、要素の行演算を実行し、反転を計算する以下のマトリックスの設定により、反転手順の第１のステップを定式化する。
【００５９】
【数７】
2009516419.tif 000009
【００６０】
1-2および2-1ブロックのゼロが略１００％の反転マトリックスのマトリックスブロックを表すことを観測することから、反転ステップの複雑さの低減が得られる。
【００６１】
反転手順は以下のようになる。（Ａ２０）の最終行から縮尺(scale)した行を減算する。行１により開始して行ｎ−ｎEULに進む。このステップは（Ａ２０）を以下のように変形する。
【００６２】
【数８】
2009516419.tif 000010
【００６３】
コストは、４(ｎ−ｎEUL）の算術演算であり、殆ど乗算および加算である。
【００６４】
要素行の演算を繰り返し実行することにより、反転すべきマトリックスである（Ａ２１）の次元（ｎEUL＋１）×（ｎEUL＋１）の下部右ブロックを上部の三角マトリックスに変形することにより進む。得られる結果は以下の通りである。
【００６５】
【数９】
2009516419.tif 000011
【００６６】
コストは、凡そ０．５ｎEUL3の算術演算であり、殆ど乗算および加算である。
【００６７】
要素行の演算を実行することにより、反転すべきマトリックスである（Ａ２２）の次元（ｎEUL＋１）×（ｎEUL＋１）の下部右ブロックにおいて逆代置を実行する。結果は以下の通りである。
【００６８】
【数１０】
2009516419.tif 000012
【００６９】
コストは、凡そ０．５ｎEUL2（ｎ＋２）である。
【００７０】
ブロック
【００７１】
【数１１】
2009516419.tif 000013
【００７２】
をゼロにより置換するために逆代置を行う。これは（Ａ２３）の最終行に関する縮尺バージョンの減算により実行する。結果は以下の通りである。
【００７３】
【数１２】
2009516419.tif 000014
【００７４】
コストは、凡そ（ｎ−ｎEUL)(ｎ＋２）の算術演算であり、殆ど乗算および加算である。
【００７５】
最後に縮尺を実行し、絵の左部における単位マトリックスを達成する。コストは、凡そ（ｎ＋２)2の算術演算であり、殆ど乗算である。
【００７６】
最終結果は反転であり、ゼロ構造を保存しない。反転コストは、凡そ２ｎ2＋０．５（ｎ＋ｎEUL）ｎEUL2の算術演算である。即ち、２ｎ3の通常コストと比較して非常に大きな節減である。反転すべきマトリックスを共に乗算するコストは無視できることに注意されたい。
【００７７】
カルマン利得の最終計算は、マトリックスの反転計算に続き、さらに２つのマトリックスの乗算を必要とする。まず、以下に留意する。
【００７８】
【数１３】
2009516419.tif 000015
【００７９】
ここで、
【００８０】
【数１４】
2009516419.tif 000016
【００８１】
である。
Ｓ(t)が対称でないことに注意されたい。このマトリックスの乗算コストは、凡そ３ｎ＋ｎEUL2の算術演算である。
【００８２】
計算の最終ステップは、マトリックス反転の結果（Ａ２４）および（Ａ２５）及至（Ａ３２）を使用して、Ｓ(t)Ｑ-1(t)を計算することである。
【００８３】
ここで、Ｑ-1(t)は対称性以外に特別な構造を持たない。幸い、Ｓ(t)の構造は、複雑さがマトリックスの次数において３次にならないようにする。これを、以下のように見ることができる。
【００８４】
【数１５】
2009516419.tif 000017
【００８５】
Ｑ-1(t)の対称性を使用して、マトリックスブロックおよび対応する複雑さは、以下により与えられる。
【００８６】
【数１６】
2009516419.tif 000018
【００８７】
カルマン利得マトリックスの計算における最終ステップは、実験結果を活用して、上記主要なアイデアに従い要素をゼロに設定することである。これは、以下のようになる。
【００８８】
【数１７】
2009516419.tif 000019
【００８９】
最終マトリックスの乗算の計算の複雑さを評価することが残る。マトリックスブロック毎に総計すると、以下のようになる。なお、対角線のみを計算する必要がある。
【００９０】
【数１８】
2009516419.tif 000020
【００９１】
従って、最終ステップの複雑さは、凡そｎ2＋ｎEUL3の算術演算になる。
【００９２】
従って、カルマン利得計算の完全な複雑さ−カルマン利得の複雑さ−は、総計すると凡そ以下のようになる。
【００９３】
【数１９】
2009516419.tif 000021
【００９４】
状態フィルタの更新
この式の有する複雑さの低減は、ほんの僅かである。一方、完全を期すためにブロックマトリックス式を明確に書き出す。結果は以下の通りである。
【００９５】
【数２０】
2009516419.tif 000022
【００９６】
状態フィルタ更新の複雑さは、以下のようになる。
【００９７】
【数２１】
2009516419.tif 000023
【００９８】
状態共分散の更新
この更新式の処理を２つのステップ、即ち各マトリックスの乗算に対して１ステップに分割する。
【００９９】
状態共分散の更新式に関する第１のマトリックスの乗算は以下の通りであり、（Ａ１４）と同様に処理することができる。
【０１００】
【数２２】
2009516419.tif 000024
【０１０１】
ここで、
【０１０２】
【数２３】
2009516419.tif 000025
【０１０３】
従って、対称性は失われるが、Ｐ(ｔ｜ｔ−ＴMIN）の初期構造は保存される。
【０１０４】
第１のマトリックス乗算ステップの複雑さは、凡そ４ｎ＋＋ｎEUL2の算術演算になる。
【０１０５】
第２のステップでは、Ｋf(t)と結果である（Ａ５４）のＵ(t)を乗算する。（Ａ４３）を使用して、このステップを以下のように記述することができる。
【０１０６】
【数２４】
2009516419.tif 000026
【０１０７】
構造は保存されないが、対称性を再獲得することに注意されたい。この理由は、状態共分散の予測から減算する場合に結果は対称でなければならないからである。（Ａ５５）のマトリックスブロックは、以下のようになる。
【０１０８】
【数２５】
2009516419.tif 000027
【０１０９】
複雑さの評価の前に、最後の減算ステップが実行されて主要な複雑さ低減のアイデアに従い非対角線要素のゼロ化が続くことを注記する。これは、以下の最終式となる。
【０１１０】
【数２６】
2009516419.tif 000028
【０１１１】
低減後、次いで最終マトリックス乗算の複雑さを計算することができる。複雑さは、凡そ５ｎ＋ｎEUL3の算術演算となる。最後の減算は、凡そ３ｎ＋ｎEUL2の算術演算により寄与する。
【０１１２】
総計すると、フィルタ共分散更新ステップの総数−フィルタ共分散更新の複雑さ−は、以下の通りとなる。
【０１１３】
【数２７】
2009516419.tif 000029
【０１１４】
状態予測
この式の複雑さの低減は、ほんの僅かである。一方、完全を期すために、ブロックマトリックス式を明確に書き出す。結果は、以下の通りである。
【０１１５】
【数２８】
2009516419.tif 000030
【０１１６】
状態フィルタ更新の複雑さは、以下の通りとなる。
【０１１７】
【数２９】
2009516419.tif 000031
【０１１８】
共分散の予測
マトリックスＡおよびＲ1は共に対角線状であるので、共分散予測式の複雑さの評価は明瞭となる。ブロックマトリックスを書き出すと、以下を得る。
【０１１９】
【数３０】
2009516419.tif 000032
【０１２０】
ブロックマトリックスは、以下の通りとなる。
【０１２１】
【数３１】
2009516419.tif 000033
【０１２２】
共分散予測の複雑さは、凡そ以下の通りである。
【０１２３】
【数３２】
2009516419.tif 000034
【０１２４】
複雑さが低減された削減カルマンフィルタの複雑さ
カルマンフィルタの５つの主な式のそれぞれの複雑さを総計すると、最終結果−カルマンフィルタの複雑さ−は、以下の通りとなる。
【０１２５】
【数３３】
2009516419.tif 000035
【図面の簡単な説明】
【０１２６】
【図１】本発明を効果的に適用することができるＷＣＤＭＡシステムの概要を示す図である。
【図２】カルマンフィルタの共分散マトリックスに関する要素毎のＲＭＳ値を示す図である。
【図３】本発明に従いマトリックスに適用するゼロパターンの実施形態に関する概要図である。
【図４】推定された総電力に関する近似の重大な影響がないことを示す図である。
【図５】本発明による方法に関する実施形態の主要なステップを示すフローチャートである。
【図６】本発明による装置の実施形態に関する主要部を示すブロック図である。
【図１】
2009516419.tif 000036
【図３】
2009516419.tif 000037
【図４】
2009516419.tif 000038
【図５】
2009516419.tif 000039
【図６】
2009516419.tif 000040
【図２】
2009516419.tif 000041
【国際調査報告】
2009516419.tif 000042
2009516419.tif 000043
2009516419.tif 000044