(57)【要約】複数のマルチサービスサブシステムを有するワイヤレス通信システムにおける所定のサービスのユーザは、ワイヤレス通信システムの結合されたキャパシティ範囲に応じてサブシステムの一つに割り当てられる。結合されたキャパシティ範囲は、複数のマルチサービスサブシステムのそれぞれのキャパシティ範囲に基づいて決定される。複数のマルチサービスサブシステムキャパシティ範囲は、第２のサービスのユーザの増加についての関数としての第１のサービスにおけるユーザの相対的な減少を利用して決定される。
2005523610.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のサブシステムを有し、複数のサービスを提供するマルチアクセス通信システムにおいてユーザを割り当てる方法であって、
前記複数のサブシステムのうちのあるサブシステム対応する複数のキャパシティ範囲を決定する工程と、
決定された前記複数のキャパシティ範囲に基づいて結合されたキャパシティ範囲を決定する工程と、
前記複数のサブシステムにおける少なくとも１のユーザを、決定された前記結合されたキャパシティ範囲から得られる情報を利用して割り当てる工程と
を備えることを特徴とする方法。
【請求項２】
前記複数のキャパシティ範囲を決定する工程は、
前記複数のサブシステムのうちのあるサブシステムにおける前記複数のサービスについてのユーザの固定的な組み合わせについて、前記あるサブシステム内の前記複数のサービスの全てが許容される品質を達成する、前記あるサブシステムの最大の総負荷を決定する工程と、
前記あるサブシステムにおける前記複数のサービスについてのユーザのありうべき組み合わせについて、前記最大の総負荷を決定する工程を反復する工程と
を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】
前記結合されたキャパシティ範囲を決定する工程は、決定された前記複数のキャパシティ範囲を合計する工程を備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記複数の決定されたキャパシティ範囲のそれぞれは線形であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記少なくとも１のユーザを割り当てる工程は、前記決定された線形のキャパシティ範囲のそれぞれの傾きに基づくことを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記割り当てる工程は、
所定のトリガに応答してトータルサービスミックスを計算する工程と、
前記複数のサブシステムのそれぞれについて最適なサービスミックスを決定する工程と、
前記所定のトリガに先だって、サービス及びサブシステム毎の相対的な負荷を計算する工程と、
相対的に負荷が最小となるサブシステムを決定する工程と
を備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記割り当てる工程は、
新規の到来を、前記相対的に負荷が最小となるサブシステムに割り当てる工程を備え、前記所定のトリガが前記新規の到来であることを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記割り当てる工程は、
前記複数のサブシステムにおける相対的な負荷がバランスされているか否かを決定する工程と、
前記相対的な負荷がバランスされていないとの決定に応じて、前記複数のサブシステムにおけるサービスの再割当を行う工程と
を備えることを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項９】
前記割り当てる工程が、
トータルサービスミックスを計算する工程と、
ユーザを、計算された前記トータルサービスミックスについてのサブシステム毎の最適なサービスミックスに応じて前記複数のサブシステムに分配する工程と
を備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記結合されたキャパシティ範囲を決定する工程が、
決定された前記複数のキャパシティ範囲のうち第１の決定されたキャパシティ範囲をミラーリングする工程と、
ミラーリングされた前記第１の決定されたキャパシティ範囲の原点を、固定されたサービスミックスに対応する線上に配置する工程と、
ミラーリングされた前記第１の決定されたキャパシティ範囲を、決定された前記複数のキャパシティ範囲のうち第２の決定されたキャパシティ範囲の原点から、前記第２の決定されたキャパシティ範囲との一致点を維持しつつ、離れる方向に移動させる工程と
を備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記複数のサービスは、前記複数のサブシステムにおいてできる限りミックスされることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記複数のサービスは、前記複数のサブシステムにおいてできるだけ孤立していることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記決定する方法は、前記通信システムの１つのセルに関連して実行されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記決定する方法は、単一サイトに属する複数のセルについて実行されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記決定する方法は、単一基地局に属する複数のセルについて実行されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
前記決定する方法は、複数のセルについて実行されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
前記割り当てる方法は、前記通信システムの複数のユーザそれぞれの個々のコストを利用する工程を備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
前記ユーザの個々のコストは、前記複数のキャパシティ範囲の少なくとも一つのキャパシティ範囲をユーザがどの程度占めるかの割合を備えることを特徴とする請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記ユーザの個々のコストは、相対的リソースコスト、要求されるパワー、干渉寄与、基地局からの距離、パスゲイン、要求されるパケット転送時間、チャネル品質、信号対干渉比、チャネル量、移動局の速度のいずれかを備える基準に基づくことを特徴とする請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
第１のサブシステムにおけるいずれかのユーザのコストが、第２のサブシステムにおいてより小さくなるか否かを決定する工程と、
前記第２のサブシステムにおけるいずれかのユーザのコストが、前記第１のサブシステムにおいてより小さくなるか否かを決定する工程と、
前記第１のサブシステムにおいてコストがより小さくなると識別されたユーザと、前記第２のサブシステムにおいてコストがより小さくなると識別されたユーザとをペアリングする工程と、
前記第１のサブシステム前記第２のサブシステムの間で、ペアリングされた前記ユーザをスワッピングする工程と
を備える割当工程を更に備えることを特徴とする請求項１８に記載の方法。
【請求項２１】
前記割当システムは、バイアスされたユーザのコストを利用することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項２２】
前記割り当てる工程は、
前記相対的に負荷が最小となるサブシステムに新規の到来を割り当てる工程と、
前記所定のトリガが前記新規の到来であり、
前記複数のサブシステムにおいて相対的な負荷がバランスされているかを決定する工程と、
相対的な負荷がバランスされていないとの決定に応じて、前記複数のサブシステムについてサービスの再割当を行う工程と
を備えることを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項２３】
前記割り当てる方法は、前記通信システムの複数のユーザそれぞれの個々のコストを利用する工程を備え、
前記ユーザの個々のコストは、前記複数のキャパシティ範囲の少なくとも一つのキャパシティ範囲をユーザがどの程度占めるかの割合を備えることを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項２４】
前記割り当てる方法は、前記通信システムの複数のユーザそれぞれの個々のコストを利用する工程を備え、
前記ユーザの個々のコストは、前記複数のキャパシティ範囲の少なくとも一つのキャパシティ範囲をユーザがどの程度占めるかの割合を備えることを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項２５】
前記割り当てる方法は、前記通信システムの複数のユーザそれぞれの個々のコストを利用する工程を備え、
前記ユーザの個々のコストは、前記複数のキャパシティ範囲の少なくとも一つのキャパシティ範囲をユーザがどの程度占めるかの割合を備えることを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項２６】
前記割り当てる方法は、前記通信システムの複数のユーザそれぞれの個々のコストを利用する工程を備え、
前記ユーザの個々のコストは、前記複数のキャパシティ範囲の少なくとも一つのキャパシティ範囲をユーザがどの程度占めるかの割合を備えることを特徴とする請求項９に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
［関連する出願］
本件特許出願は、２００２年４月１７日に出願された、米国仮特許出願第６０／３７３,６３１号に基づく優先権を主張してなされた出願であり、かつ、当該出願の内容は引用により記載に代えるものである。
【０００２】
本発明は、一般的に、マルチアクセスシステムにおける複数サービスのワイヤレス通信システムにおける割当に関連する。より詳細には、割当サービスは、例えば、ワイドバンドＣＤＭＡ（Wideband Code Division Multiple Access:ＷＣＤＭＡ）やＧＳＭ／ＥＤＧＥ(Global System for Mobile Communications/Enhanced Data for GSM Evolution)のようなマルチアクセスにおける音声及びデータサービスのようなサービスの割当に関連する。
【背景技術】
【０００３】
将来のワイヤレスネットワークについて期待される２つの特徴は、複合サービス（:multiple services、例えば、音声及びデータ）のサポートと、複合無線インタフェース標準（multiple radio interface standards、即ち、マルチアクセス(multi-access)）の利用である。期待されるこれらの特徴は、複合無線インターフェース標準を利用して異なるサブシステム上に複合サービスを最適にマッピングするにはどうしたらよいかという問題を提起する。特に、異なるサブシステムについての所定の複合サービスキャパシティ範囲（収容能力の範囲）（multi-service capacity regions）及びトラヒック負荷（traffic load）に関するもので、異なるサブシステム上でトラヒックをどのように分配するかを決定する枠組み（scheme）が要求される。
【０００４】
サービスに基づいて接続が選択される現在のアプローチは、必ずしも最適なものではない。更に、インタフェース標準に基づくサブシステムへの各サービスの割当は、マルチサービス・トランキング・ゲイン（multi-service trunking gain）（即ち、結合されたサービスキャパシティ（combined service capacity）が、各サービス単体のキャパシティよりも比較的高い場合）を利用していない。さらに、アクセスカバーエリアの限界（即ち、最後のセルの境界）まで一つのアクセスを主として選択することは、利用可能な全てのアクセスポイントの選択を制御するよりも、遙かにコストがかかる。アクセス毎のサービスミックスは、結果として、しばしば制御不能となり、カバーエリアと移動性に依存してランダムとなる。例えば、ＵＭＴＳ（Universal Mobile Telecommunications System）におけるＧＳＭ（Grobal System for Mobile Communications）の圧縮モードハンドオーバの測定値（compressed mode handover measurement）は、結果として、ＵＭＴＳの貧弱なカバーエリアにおけるＵＭＴＳからＧＳＭへのトラヒックフローとなる。
【０００５】
[発明の概要]
これら及び他の障害は、本発明の実施形態によって解消されるものであり、本発明の実施形態では、マルチアクセスシステムにおけるマルチサービス割当の方法を提供する。マルチアクセス通信システムにおけるユーザの割当方法は、複数のキャパシティ範囲の決定を含むものである。マルチアクセス通信システムは、複数のサブシステムを包含し、複数のサービスを提供するものである。複数のキャパシティ範囲のそれぞれは、複数のサブシステムうちのあるサブシステムに対応する。本方法はまた、決定された複数のキャパシティ範囲に基づいて結合されたキャパシティ範囲を決定する工程と、少なくとも複数のサブシステムにおける１のユーザを決定された結合されたキャパシティ範囲を利用して割り当てる工程とを含むものである。
本発明の典型的な実施形態に関するより完全な理解は、添付する図面を参酌し、以下の、本発明の好適で典型的な実施形態の詳細な記述を参照することにより達成される。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００６】
複合サービスシステム（multiple-service systems）では、許容されるユーザの最大数がサービスミックス（service mix）に典型的に依存する。所定のサービスミックスが与えられれば、複合サービスシステムにおけるキャパシティは、単一サービスシステムと同様に測定することができる。しかしながら、複合サービスシステムでは、１つではなく、複数のサービスが許容可能な品質を達成するものでなければならない。このように、固定的なサービスミックスでは、キャパシティは総負荷（aggregate load）の最大値として定義することができ、これについて全てのサービス品質要求が維持される。サービス１０１及び１０２、サービスミックスαについて、キャパシティはLtotmax(α)＝maxLtot:Q101(α,Ltot)≧Q101min及び、Q102(α,Ltot)≧Q102minと定義される。ここでQ101minとQ102minは、サービス１０１及びサービス１０２のそれぞれについて、許容される品質の最低レベルを表す。キャパシティは、また、[U101max(α)U102max(α)]=Ltotmax(α)*[α101,α102]のペアとして表現することもできる。
【０００７】
図１は、品質（Ｑ）を、２サービスシステムにおける総負荷（Ltot）の関数として表す図である。固定的なサービスミックスは、第１のサービス（サービス１０１）のユーザ（U101）と第２のサービス（サービス１０２）のユーザ（U102）の総数として定義することができ、Ltot=U101+U102と表される。サービス１０１は、例えば音声サービスであってもよいし、一方のサービス１０２は例えばデータサービスであってもよい。サービスミックス（α）は、各サービスタイプのユーザの比率として定義され、例えば、α＝[U101/Ltot,U102/Ltot]で表される。よって、キャパシティ（Ltotmax(α)）は、[Ltot,α]のペアで表すか、或いは、サービスミックスのサービス毎のユーザの最大数のペア[U101max(α),U102max(α)]で表すことができる。全ての可能性のあるサービスミックスの範囲について（即ち、全てのαについて）キャパシティを決定することにより、キャパシティ範囲ＫはＫ＝[U101 U102]:Q101≧Q101min及びQ102≧Q102minとして定義することができる。キャパシティ範囲は、このようにLtotmax(α)によって区画される。
【０００８】
キャパシティ範囲は、異なるサービスのユーザにサービスするための、例えばネットワークやネットワークの１以上のセルのキャパシティの指標(measure)となる。一般に、キャパシティ範囲は、システムによってサポートされる異なるサービスのユーザ数のセットとして定義される。キャパシティ範囲の限界は、例えば、関数ＵN(Ｕ1,....,ＵN-1)として表現することができ、これは、サービス１からサービスＮ−１のユーザの数の関数としてサービスＮのユーザの最大数を表している。
【０００９】
ユーザーのシステムによるサポートが定義される手法は変化することがある。本発明は、キャパシティ範囲の限界が見出せる限り、システムによるサポートがどのように定義されるかにかかわらず、適用可能である。キャパシティ範囲Ｋの定義の特定の例は、以下を含む。
１．Ｋ＝｛Ｕ1,...., ＵN｝:Ｑ1＞Ｑ1min,....,ＱN＞ＱNmin
換言すれば、ある最低限の品質レベルが全てのサービスについて達成されるサービス１からＮのユーザ数のセットである。
２．Ｋ＝｛Ｕ1,...., ＵN｝:Ｐtot＜Ｐmax
換言すれば、トータルの出力パワーＰtotがある最大値Ｐmaxを越えないサービス１からＮのユーザ数のセットである。
３．Ｋ＝｛Ｕ1,...., ＵN｝:Ｃtot＜Ｃmax
換言すれば、利用チャネルの総数Ｃtotが利用可能なチャネル数Ｃmaxを越えないサービス１からＮのユーザ数のセットである。
【００１０】
キャパシティ範囲は、典型的に、異なるサービスをユーザに提供するネットワーク又はネットワークの一部のキャパシティと見なされる。一般的には、考慮されるネットワークのエリアが小さくなればなるほど、キャパシティ範囲の時間依存性は高くなる（the more time-varying）。キャパシティ範囲はまた、典型的に、例えば、セルサイズや無線環境に依存してエリア又はセルの間で異なる。更に、アクセス選択のコストが考慮されると、キャパシティ範囲は典型的には増加する。
【００１１】
図２は、典型的なキャパシティ範囲２００を示す図である。キャパシティ範囲２００は、カーブLtotmax(α)によって区画される。これは、全てのαについてサービス２０１及び２０２の[Ｕ201max(α),Ｕ202max(α)]のペアを接続して構成されるカーブと等価である。キャパシティ範囲２００内におけるトラヒック負荷については、サービス２０１及びサービス２０２の両方について許容範囲内の品質が保持される。キャパシティ範囲２００はまた、非パラメータ関数Ｕ202max(Ｕ201max)として表現することもできる。言い換えれば、Ｕ202max(Ｕ201max)は、サービス２０１のユーザ数の関数として、サービス２０２のユーザの最大数を表している。図２において、サービスミックスは、基点（the origin）からの角度に対応し、総負荷(aggregate load)は、サービスタイプ毎のユーザ数の合計（例えば、Ｕ201+Ｕ202）に対応する。言い換えれば、総負荷は、図２における所定の点のサービス２０２とサービス２０１の座標の合計に対応する。
【００１２】
２つの異なるシステムＣのサブシステムＡ及びＢについては、注意すべき点がある。サブシステムＡは、例えば、サブシステムＢよりもあるサービスミックスについては良好であっても良い。逆に、サブシステムＢはサブシステムＡよりも他のサービスミックスについては良好であっても良い。システムＣのキャパシティは、キャパシティ範囲を可能な限り延長すべき固定的なサービスミックスについて測定することもできるし、或いは、他のサービスのユーザ数ができる限り多くなるように、あるサービスのユーザー数を固定することにより測定することもできる。
【００１３】
より形式的に、更に図２を参照すると、キャパシティを最大化する場合、二つの目的関数（objective function）が存在し、固定的サービスミックス（α）についての総負荷(Ltot=U201+U202)、又は、サービス２０１のユーザの固定数U201についてのU202(U201)がこれに相当する。手近の同一の制御変数（control variable）を用いて、これらの異なる目的関数を利用すると必然的に同一のキャパシティ範囲に落ち着くこととなる。どの目的関数が好ましいかは、いずれの目的関数が採用される分析にもっとも適応するかに依存する。
【００１４】
キャパシティ範囲の分析は、マルチアクセス複合サービスシステム（multi-access multi-service systems）に適用することができる。マルチアクセス複合サービスシステムでは、結合されたキャパシティ範囲は、全てのサービスタイプについて許容される品質が達成されている間にシステムの全てのサブシステムにより収容可能なユーザの最大数を限定する。結合されたキャパシティ範囲の形状は、コンビネーションにより結合されたキャパシティ範囲を形成するサブシステムのキャパシティ範囲の形状に依存し、また、当該サブシステム上でどのようなサービスタイプが分配されるかに依存する。本発明の実施形態は、サブシステムにサービスを割り当てて、結合されたキャパシティ範囲を最大化するために利用することができる。特に、所定のトータルサービスミックスについては、システム内でサービスされるユーザの総数を最大化するために、どのサービスミックスがサブシステムにおいて利用されるべきかを決定することができる。
【００１５】
所定のトータルトラヒック負荷については、本発明の実施形態によれば、個々のキャパシティ範囲から見いだされる個々のサブシステム毎の最適なサービスミックスが許可される。最適なサービスミックスは、当該最適なサービスミックスにより、トータルサービスミックスについて搬送されるトラヒックのトータルが最大化されるという意味で最適である。更に、サービス割当アルゴリズムは、最適な全体としてのキャパシティ範囲を達成するために、見いだされた最適なサービスミックスを利用するものである。
【００１６】
システムの結合された音声サービスキャパシティ（ν）は、システムを構成するサブシステムにおけるキャパシティの合計として与えられる。例えば、サブシステムｘ及びｙを有するシステムでは、ν＝νｘ＋νｙとなる。サブシステムｘ及びサブシステムｙのそれぞれが、２つのサービス、データ（ｄ）及び音声（ν）を提供する場合、ｄ（ν）＝ｄｘ（νｘ）＋ｄｙ（νｙ）となる。ここで、ｄ（ν）は、システム全体についての音声ユーザの関数としてのデータユーザを表す。
【００１７】
図３は、サブシステム３０１及び３０２を含むマルチアクセスシステムにおける音声ユーザ数の関数としてのデータユーザ数を示す図である。図３において、ｄ301（ν301）は、サブシステム３０１における音声ユーザ数の関数としてのデータユーザ数を表す。同様に、ｄ302（ν302）は、サブシステム３０２における音声ユーザ数の関数としてのデータユーザ数を表す。図３は、ｄ301及びν301の所定値における矢印３０３により示されるサブシステム３０１のキャパシティを示している。図３はまた、ｄ302及びν302の所定値におけるサブシステム３０２のキャパシティ３０４を示している。ベクトル計算により、矢印３０３及び３０４は、矢印３０６によって示されるシステム全体の結合されたキャパシティを生成するために追加される。サブシステム３０１と３０２との間で、異なるサービスタイプをサポートするための相対的なコストが異なる場合（即ち、あるシステムにおいて、所定のサービスタイプが１ユーザにつき他のサブシステムよりも多くのリソースを必要とする場合）、サブシステムサービス割当は、サブシステム３０１及び３０２からなるシステム全体の結合されたキャパシティに影響を与える。
【００１８】
例えば、図３において、サブシステム３０１に所定数のデータユーザを追加することにより、同一数の音声ユーザが除去されることになる。というのも、関数ｄ301(ν301)の傾きが１だからである。さらに、関数ｄ301(ν301)の傾きがコンスタントであるため、データユーザ数を所定数増やすために除去されなければならない音声ユーザ数は、コンスタントのままである。一方、座標Ｘにおいては（at point X）、サブシステム３０２に同一数のデータユーザを追加するコストは、サブシステム３０２における音声ユーザの所定数に対する比率となる（a fraction of the certain number of voice users）。というのも、関数ｄ302(ν302)はコンスタントでないからである。それゆえ、サブシステム３０２におけるデータユーザを所定数増やすために除去されなければならない音声ユーザ数は、サブシステム３０２における音声ユーザ数に応じて変化する。このように、システム３０２にデータユーザを割り当てることにより、サブシステム３０１にデータユーザを割り当てるよりも大きな結合されたキャパシティが生ずることとなるという意味で、座標Ｘでは異なるサービス割当の選択肢が結合されたキャパシティに影響することになる。結合されたキャパシティにおけるゲインは、他のサービスから除去されるユーザ数を考慮してコストを最小化するようにサービスを割り当てることにより、このように達成される。
【００１９】
図４は、結果として最適な結合されたキャパシティとなる、サブシステム４０１及び４０２についての最適なサブシステムサービスミックスを示す図である。所定のトータルサービスミックスについて、トータルサービスミックスを実行するサブシステムサービスミックスの全てのありうべき組み合わせが、結果として得られる結合されたキャパシティについてテストされる。ここでは、最も高いキャパシティを生成するサブシステムサービスミックスのコンビネーションが、最適となる。図４では、ケースＡ、ケースＢ及びケースＣの場合が示されている。以下に記載するように、ケースＢは最適なケースであり、一方、ケースＡ及びケースＣは最適ではないケースを示している。図４において、サブシステム４０１及び４０２のそれぞれにとっての最適なサブシステムサービスミックスは、矢印４０３及び４０４のそれぞれによって示されるケースＢに示されるものである。ｄ401及びν401、ｄ402及びν402のそれぞれの値について、結合されたキャパシティが全ての値（ν、ｄ）について決定される。矢印４０６は、矢印４０３と４０４を足し合わせた結果の最適なトータルサービスミックスを示している。上述の所定のトータルサービスミックスについての結合されたキャパシティの検証は、結合されたキャパシティ範囲を認定するために全てのトータルサービスミックスについて繰り返し実行される。この結合されたキャパシティ範囲は、全てのありうべきサブシステムサービスミックスのコンビネーションによって定義される。
【００２０】
ケースＡでは、矢印４０８と４１０が、サブシステム４０１及び４０２のそれぞれについての、所定のありうべきサービスミックスを示している。ケースＡでは、より良いサブシステムサービスミックスを、データユーザをサブシステム４０１からサブシステム４０２へ移動させ、音声ユーザをその逆にすることにより、見いだすことができる。よりよいサブシステムミックスは、各サブシステムキャパシティ範囲の傾きによって与えられる音声ユーザ毎のサポートされるデータユーザにおけるデルタ（the delta in supported data users per voice user）に依存し、サブシステム４０２に０おいては、サブシステム４０１の場合よりも遙かに大きくなる。ケースＡでは、データユーザをサブシステム４０１からサブシステム４０２へ移動させることにより、サブシステム４０２において失われるよりも多くのデータキャパシティが、サブシステム４０１内で開放される。
【００２１】
ケースＣでは、矢印４１２及び４１４が、サブシステム４０１及び４０２のそれぞれの所定のありうべきサービスミックスを表す。ケースＣの場合、ケースＡと逆の状況になっている。ケースＣにおける傾きは、サブシステム４０１においてサブシステム４０２よりも大きくなっており、それによって、より好ましいソリューションは、データユーザをサブシステム４０２からサブシステム４０１へ移動させることにより見いだされる。データユーザは典型的に、システム内では傾きのきつい箇所に置かれるべきであって、音声ユーザはその逆になる。
【００２２】
より好ましいソリューションは、個々のサブシステムキャパシティ範囲の傾きが、問題となるサービスミックスについて異なる限りは、認定することができる。一方、もし個々のサブシステムキャパシティ範囲の傾きが、所定のサービスミックスと等価である場合には、ケースＢにおいては、より好ましいソリューションを見つけることはできない。このように、問題のサービスミックスは局所的に最適（又は局所的に最小）のソリューションである。従って、局所的に最適なサービスミックスは、対応する、等価なサブシステムキャパシティ範囲の傾きによって特徴づけられる。全体的に最適なものを認定するためには、あらゆる端点ソリューション（end-point solutions）を含めて全ての局所的な最適なサービスミックスが認定され、互いに比較されなければならない。
【００２３】
音声ユーザ毎のサポートされるデータにおけるデルタ（a delta in supported data users per voice user）は、キャパシティ範囲の限界の負の導関数
2005523610.tif 000003
によって与えられる。ここで、以下の割当ルールにより極大値を認定することができる。
【００２４】
ルール１  もし、
2005523610.tif 000004
であれば、
2005523610.tif 000005
までは、ｖ１が増加し、ｖ２は減少する。
【００２５】
ルール２  もし、
2005523610.tif 000006
であれば、
2005523610.tif 000007
までは、ｖ１が減少し、ｖ２は増加する。
【００２６】
ルール１及び２の直感的な意味は、導関数が負であるという事実によっていくらか曖昧になりえる。しかしながら、ルール１は以下のように解釈することができる。もし、ｄ1のν1の増加に伴った減少が、ｄ2のν2の増加に伴った減少よりもゆっくりであれば、ν1は、ν2の犠牲の下に増加すべきである。
【００２７】
最適なサービス割当の上記特性に関するより包括的な数学的導出(more comprehensive mathematical derivation)は、数学的導出(Mathematical Derivation)と冠された詳細な記述の項において以下に提供される。数学的導出の項では、任意の数のサービス及びサブシステムに関するケースが記述される。数学的導出の項の分析は、比較的簡単であるが、最適な結合されたキャパシティ範囲と最適なサービスミックスの形態を理解するために利用することができる視覚的なアプローチによって以下に補完される。
【００２８】
図５は、２つの異なるサブシステム（即ち、図４に示されるサブシステム４０１及びサブシステム４０２）の２つのサービスキャパシティ範囲を示す図であり、最適なサービスマッピングの導出を視覚的に示している。図５において、サブシステム４０２のキャパシティ範囲はミラーされ、サブシステム４０２のミラーされたキャパシティ範囲の原点は、問題のトータルサービスミックスに対応する線上に配置される。サブシステム４０２のミラーされたキャパシティ範囲をできるだけ外側に移動させることにより、サブシステム４０２のキャパシティ範囲とサブシステム４０２のミラーされたキャパシティ範囲の間の一致点を維持しながら、最適なサービスミックスを見いだすことができる。２つのキャパシティ範囲の交点は、最適なサービスマッピングに位置する（ν401,d401）及び（ν402,d402）。サブシステム４０２のミラーされたキャパシティ範囲の原点は（ν,d）に位置することになり、最適な結合されたキャパシティを示す。とりわけ、図５に対応するソリューションは、図４におけるものと同一である。
【００２９】
キャパシティ範囲の交点が、キャパシティ範囲の内側の点（即ち、全ての音声又は全てのデータのシングルサービスエンドポイントの間）となる場合、図５に示すように２つの導関数は等価である。もし、両方のキャパシティ範囲が、（キャパシティ範囲の外側の点に対して）凸状（convex）の場合、内側の最大値（inner maximum）が存在し、ゆえに、サービスはサブシステムのそれぞれにおいて理想的にミックスされるべきである。一方、もし両方のキャパシティ範囲が凹状(concave)の場合、サービスが可能な限り異なるキャパシティ範囲に分割されるべきことを示すので、交点は常にキャパシティ範囲の端点（extreme point）に生ずるであろう。
【００３０】
本発明の実施形態は、システムの結合されたキャパシティ限界において利用される最適なサービスミックスを見いだすために利用することができる。利用可能なサービス割当アルゴリズムは、トラヒック負荷が増加した場合に、結合されたキャパシティ限界が最適となるように、あらゆるトラヒック負荷について、サブシステム間にユーザを割り当る。
【００３１】
図１０は、本発明の原理に対応するサービス割当アルゴリズムのフローチャートである。フロー１０００では、新規の到来(new arrival)、着信呼（terminated call）、ハンドオーバ又は他の所定のトリガの全てについて、ステップ１００２においてあらゆる新規の到来（new arrival）を含む、新たなトータルサービスミックスLtotが計算される。次に、ステップ１００４では、サブシステム（αm）毎の最適なサービスミックスが、（例えば、テーブルルックアップを通じて）新しいトータルサービスミックスについて導出される。ステップ１００６では、相対的負荷（relative load）（lsub）がサービスｎ及びサブシステムｍ：lsub＝Ｕmn/Ｕmnmax(αm)毎に計算される。Ｕmは、サブシステムｍにおけるサービスｎのユーザ数を規定しており、Ｕmnmaxは、問題のサービスミックスについての（キャパシティ範囲からの）サブシステムキャパシティである。
【００３２】
ステップ１００８では、新規の到来が、相対的に負荷が最小のサブシステム（relatively least-loaded subsystem）に割り当てられる。（もし、サービスタイプn=kなら、minm(lmk)。）ステップ１０１０では、相対的負荷がバランスされたかどうかを決定する。もし、例えば、最適なサービス割当において大きな変化があったために、ステップ１０１０において相対的負荷がバランスされていないと決定された場合には、ステップ１０１２において、サブシステム内で相対的負荷のバランスをとるためにサービスは再割り当てされる。ステップ１０１２からステップ１０１４へ移行すると処理が終了する。もし、ステップ１０１０で、相対的負荷がバランスされていると決定されれば、ステップ１０１４において処理を終了する。
【００３３】
フロー１０００において示されるアルゴリズムは、トータルサービスミックスを測定し、当該測定されたトータルサービスミックスについてのサブシステム毎の最適なサービスミックスに応じてサブシステム内のユーザを分配するものとして記述することができる。サブシステム毎のユーザの絶対数は、相対的な方法においてバランスされ、それによってスペアリソースの量もまたバランスされる。スペアリソースのバランスは、ユーザの移動などによるリソース要求の変化を取り扱うための等価な能力をサブシステムに与える。
【００３４】
図６Ａ及び６Ｂは、本発明の原理に対応する典型的なサービスの割当を示す図である。図６Ａは、サブシステム６０１及びサブシステム６０２のキャパシティ範囲を示し、また、サブシステム６０１及び６０２を含むトータルのシステム（即ち、システム６０３）についての結合されたキャパシティ範囲を示す。システム６０３及びサブシステム６０１及び６０２のキャパシティ範囲は、図６Ａにおいてラベルが付されている。
【００３５】
図６Ｂは、サブシステム６０１及び６０２のそれぞれにおける音声及びデータのユーザの数を示している。このように、システム６０３のトータルシステム負荷は、９音声ユーザと８データユーザであり、このうち６音声ユーザと２データユーザはサブシステム６０１に割り当てられており、３音声ユーザと６データユーザはサブシステム６０２に割り当てられている。９番目のデータユーザが到来すると、新しいサービスミックスは、αtot=[9 9]/(9+9)=[0.5 0.5]となる。言い換えれば、５０％の音声ユーザと５０％のデータユーザである。この５０／５０ミックスについて、図６Ａに示すように、サブシステム１の最適な音声／データサービスミックスは、α601=[12 4]/(12+4)=[0.75 0.25]、α602=[6 14]/(6+14)=[0.3 0.7]である。さらに、U601voicemax=12、U602datamax=4,U602voicemax=6,U602datamax=14であることが分かる。９番目のユーザの到来以前の相対的負荷は、よって、図６Ａから分かるように、l601voice=6/12=0.5,l601data=2/4=0.5,l602voice=3/6=0.5,l602data=6/14=0.43,である。相対的なデータ負荷はサブシステム６０２においてより低いので、新しい（即ち、９番目の）データユーザはサブシステム６０２に割り当てられる。
【００３６】
本発明の原理に対応するサービス割当は、例えば、異なるサブシステム内の個々のユーザの無線状況などの、個々のユーザの特性を考慮するように拡張することができる。個々のユーザの無線状況は、個々のユーザをサポートして、割当られたエリア上の平均的値から顕著に異ならせるためのコスト要因となる。更に、ユーザは、あるサブシステムでは良好な無線状況にあるが、他のサブシステムにおいては貧弱な状況におかれることになっても良い。
【００３７】
例えば、サブシステムＡ及びＢを含む２アクセスシステムでは、各ユーザに、重みｃiA及びｃiBのセットを割り当てることができる。ｃiA及びｃiBは、時変数（time-variant）であってもよく、サブシステムＡ及びサブシステムＢにおけるユーザをサポートするための相対的な無線リソースコストを反映している。重み１．０は、例えば、問題のサブシステムおける問題のサービスのユーザをサポートするための平均的なコストに対応する。例えば、要求されるパワー、干渉寄与（interference contribution）、基地局からの距離、パスゲイン、要求されるパケット転送時間、チャネル品質（符号ツリー利用率（fraction of code tree usage）又はタイムスロット数）、キャリア干渉率（carrier-interference ratio:C/I）、スペクトルノイズ密度（spectral noize density）（No）(Eb/No)に対するビット毎のエネルギー（energy per bit:Eb）及び移動速度のように、相対的リソースコスト以外の測定基準（metrics）が利用され、結合される。
【００３８】
最小コスト割当手法は、サブシステム毎の最適なサービスミックスに関係なく、ｃiA及びｃiBが最小となるシステムにユーザを割り当てる。しかしながら、複合サービスシステムでは、当該割当手法がサブシステムにおける最適でないサービスミックス（sub-optimal service mixes）をもたらすことがある。それは、結果として、代わりに(in return)最適とは言えない（less-than optimal）結合されたキャパシティ範囲となる。パフォーマンスを改善するためには、最小コスト割当手法を、上記の最適サービスミックス手法と組み合わせることができる。本発明の別の実施形態では、最適サービスミックス手法を、個々のユーザコストを考慮することにより拡張することができる。
【００３９】
本発明の実施形態においては、サブシステムサービスミックスを、異なるサブシステムのユーザをサポートする相対的なコストをバイアスすることにより、所望のレベルに制御することができる。もし、音声ユーザのより大きな比率（a larger fraction of voice users）が、サブシステムＢよりもサブシステムＡにおいて求められる場合、当該コストはサブシステムＢにおいて拡大され、サブシステムＡにおいて縮小される。音声ユーザの比率βがサブシステムＡに割り当てられるべきであれば、サブシステムＡ及びＢにおけるユーザの重みを、Prob（ｆ（β）ciA＜ｆ（１−β）ciB）＝βとなるように、二つのコストオフセットｆ（β）及びｆ（１−β）と掛け合わせることができる。音声ユーザは、ｆ（β）ciAとｆ（１−β）ciBが最小となるサブシステムに割り当てられる。コストオフセットｆ（β）は、相対的ユーザコストの分配(the destribution of the rlative user costs)から導出できる。ｆ（β）の典型的な特徴は、β＝０．５について、Prob（ｆ（β）ciA＜ｆ（１−β）ciB）＝Prob（ciA＜ciB）＝０．５となるように、ｆ（β＝０．５）＝１である。更に、ｆ（β）は、βの増加に伴い減少する。言い換えると、ユーザの所望の比率（the desired fraction of users）が大きくなればなるほど、コストオフセットは低くなる。少数のユーザを、このようにサブシステムに割り当てることができる。ここで、サブシステムでは、最適なサービスミックスを維持するために、それらの相対的なコストが他のサブシステムにおけるものよりも大きくなる。
【００４０】
リソースコストの合計を減少させるために既にサービスを受けているユーザをスワッピングすることで、個々のユーザコストを考慮して最適なサービスミックスを拡張することができる。ユーザ・スワッピング・アプローチは、まず、ユーザのセットを最適サービスミックスに基づいて割り当てることにより実現できる。ユーザのセットは周期的にスキャンされ、他のシステムにおいてよりコストが少なくなる、異なるサブシステムのユーザのペアがスワップされる。例えば、第１のサブシステムのユーザと第２のサブシステムのユーザとがペアを構成する。もし第１のサブシステムのユーザが第２のサブシステムにおいてコストとがより少なくなり、かつ、第２のサブシステムのユーザが第１のサブシステムにおいてコストがより少なくなる場合、第１のユーザと第２のユーザとをスワップすることができる。結果として、システムにおけるトータルコストは削減され、その一方でサブシステム毎のサービスミックスの平均は維持される。
【００４１】
最適サービスミックス手法において個々のユーザを考慮する別の方法は、最適サービスミックス手法と最小コスト割当手法との両方を常に、或いは、一定期間毎に試して、ある意味で最適な結果を得られる手法を選択することである。このように常に割当が行われ、両手法が試される。そして、所定の基準（some pre-defined metric）に応じて最良の結果を達成する手法が選択される。当該基準は、例えば、相対的負荷或いは、残存リソース量であっても良い。
【００４２】
図７Ａ〜Ｆは、本発明の原理に対応する結合されたキャパシティ範囲の典型的な例を示す図である。ある環境下では、既にサービスされているユーザは、別のサブシステムに再割り当てされなければならないかもしれない。その極端な例を図７Ｄは示している。図７Ｄにおいて、トータルサービスミックスが[＜０．５  ＞０．５]から［＞０．５  ＜０．５］となる場合、全ての音声及びデータユーザは、理想的にサブシステムを変更するべきである。このような劇的なふるまいは、主にサブシステムにおけるミキシングサービスが凹型のキャパシティ範囲とならないようにする場合に期待される。サブシステムの再割当を維持するための努力が支払われる場合、異なるサービスタイプはその柔軟性が異なっていてもよい。切迫した遅延要求の少ないサービスは、例えば再割当で被害を被ることが、より要求が切迫しているサービスよりも少ない。
【００４３】
本発明の原理は、長期的な見通しはもちろんのこと、短期間において適用されるものであり、同様に、小規模及び大規模のエリアについても適用される。原理的には、サービス割当の正確性は、サービス割当が行われるサブシステム毎のキャパシティ範囲の正確性によって決定される。サブシステム毎のキャパシティ範囲の正確性が、サービス割当が行われる時間及び範囲をより反映するにつれ、全体的な正確性とパフォーマンスがより改善されることとなる。本発明の原理は、例えば、セル、セルのセット、システムレベルへのサービス割当や、例えば、パケット、メッセージ、トークスパート（talk spurts）、呼及びセッションの割当にも適用することができる。
【００４４】
本発明の原理はまた、アクセス内のベアラ選択（bearer selection）にも適用することができる。例えば、ＵＭＴＳにおいて、データサービスは専用チャネルや、高速ダウンリンクパケット接続（High Speed Downlink Packet Access:HSDPA）のような共通チャネル上で搬送することができる。ベアラの選択は、ベアラの異なる特性に基づいた本発明の原理に基づいて実行することができる。さらに、本発明の原理は、異なるサブシステムのアクセスポートが共通サイトであるか（即ち、共通に設置されているか）否かには関係なく適用できる。
【００４５】
図を更に参照すると、図７ＡからＦは、サブシステム毎及び結合されたものの両方について、キャパシティ範囲の６つの例を示している。結合されたキャパシティ範囲上のそれぞれの点から見ていくと、サブシステム内のサービス割当に対応するベクトルは、各原点に向かって追跡することができる。
【００４６】
図７Ａ及び図７Ｂに示されるキャパシティ範囲は、同一の二つのサブシステムを想定している。図７Ａ及び図７Ｂのサブシステム７０１とサブシステム７０２は、線形なキャパシティ範囲を有するが、サブシステム７０１及びサブシステム７０２の傾きは異なっている。図７Ａには結合されたキャパシティ範囲７０３が示され、図７Ｂには結合されたキャパシティ範囲７０４が示されている。図７Ａ及び図７Ｂは、図７Ａには最適なサービス割当の利用が示されている一方、図７Ｂには、割当に関する最低のケースが示されている点で異なる。
【００４７】
図７Ａにおいて、
2005523610.tif 000008
が常に真であるので、できるだけ多くの音声ユーザをサブシステム７０２に割り当て、できるだけ多くのデータユーザをサブシステム７０１に割り当てることにより、最適なサービス割当を見いだすことができる。言い換えれば、音声ユーザはできるだけサブシステム７０２に割り当てられる。というのも、サブシステム７０２はサブシステム７０１よりも音声ユーザを取り扱うのに相対的に好ましいからである。同様に、データユーザはできるだけサブシステム７０１に割り当てられる。というのも、サブシステム７０１はデータユーザを取り扱うのに相対的に好ましいからである。
【００４８】
図７Ｂにおける割当原理は、図７Ａに示すものとは逆となる。図７Ｂにおいて、ユーザはコストが最大になるように割り当てられる。図７Ａと図７Ｂとを比較すると、トータルシステムキャパシティ範囲７０３は、トータルシステムキャパシティ範囲７０４よりも遙かに大きくなっていることが分かる。例として、トータル音声負荷が２の場合を見ると、図７Ａでは、図７Ｂに示される４倍のデータユーザを扱っていることが示されている。
【００４９】
図７Ａ及び図７Ｂのキャパシティ範囲の間の相違点を別の方法で説明すると、以下のようになる。データのみの端点（data-only endpoint）と、データユーザの減少の一方での音声ユーザの増加の観点から見た場合、図７Ａと図７Ｂは、当該２つのシステムいずれかに新しい音声ユーザの全てを割り当てている点で同一視できる。図７Ａでは、音声ユーザはサブシステム７０２に追加され、結果として、パフォーマンスは図７Ｂよりも良くなる。ここで、サブシステム７０２は、音声ユーザ毎のコストが除去されたデータユーザのコストよりも低い。更に、図７Ａと図７Ｂとの相違は、キャパシティ範囲の傾きの違いに直接に依存する。よって、相違が大きければ大きなゲインがもたらされ、傾きが等価であればゲインはもたらされない。
【００５０】
均等なサービスミックスを両方のサブシステムに提供するためにサービスを割り当てる手法のパフォーマンスも、図７Ａに示されている。均等なサービスミックス手法により、結合されたキャパシティ範囲７０５はわずかに凹型となる。結合されたキャパシティ範囲７０５の均等なサービスミックス手法のゲインは、個々のキャパシティ範囲の傾きの違いによって決定される。図７Ａに示されるように、線形のキャパシティ範囲では、割当原理は簡単となる。所定のサービスは、できる限り、当該サービスをサポートするのに相対的にもっとも良いシステムへ向けられるべきである。結果として、サービスは複数のシステムのうちの１つにおいてのみミックスされ、その一方で、他のシステムは１つのタイプのユーザにサービスするだけとなる。
【００５１】
少なくとも一つの凸型のキャパシティ範囲では、図７Ｃに示すように状況が異なる。図７Ｃにはサブシステム７０６と７０７のキャパシティ範囲が示されているが、ここでは、内部の最適な点(inner optimal point)を発見することができる。また、システム７０８の結合されたキャパシティ範囲が示されている。システム７０８は、サブシステム７０６と７０７とを含んでいる。最適なサービスミックスに到達するためには、サービスはできるだけサブシステム７０７（即ち、凸型のキャパシティ範囲を有するサブシステム）においてミックスされるべきである。更に、サービスミックスは
2005523610.tif 000009
となるべきである。サブシステム７０７においてサービスをミックスした結果は、サブシステム７０６（即ち、線形なキャパシティ範囲を有するサブシステム）におけるサービスのミックスでもある。このように、サービスはサブシステム７０６と７０７との両方においてミックスされる。
【００５２】
図７Ｄは、一つの線形キャパシティ範囲と一つの凹型キャパシティ範囲を有する状況を示している。サブシステム７０９のキャパシティ範囲は線形であり、サブシステム７１０のキャパシティ範囲は凹型である。システム７１１の結合されたキャパシティ範囲も図７Ｄに示されている。システム７１１はサブシステム７０９と７１０とを有する。図７Ｄでは、サービスミックスにつき
2005523610.tif 000010
が成立する。しかしながら、図７Ｄでは、極小値に対応する
2005523610.tif 000011
が成立する。図７Ｄにおける最適サービスミックスは、代わりに、サブシステム７１０の凹型キャパシティ範囲の端点（at the endpoints of the concave capacity region）において発見することができる。結果として、サブシステム７１０（即ち、凹型キャパシティ範囲を有するサブシステム）ではサービスは決してミックスされない。しかしながら、線形の結合キャパシティ限界を達成することは依然として可能である。図７Ｅ及び７Ｆは、図７Ａと図７Ｃと同様の例を示すが、ここではサブシステム数が２から３に変わっている。
【００５３】
図７Ａから図７Ｆから導き出される結論は以下のようになる。
【００５４】
１．線形のキャパシティ範囲では、サービスはできるだけ、それらをサポートする点において相対的に最良のサブシステムに割り当てられるべきである。
【００５５】
２．サービスは典型的には凸型のキャパシティ範囲を有するサブシステムにおいてミックスされるべきである。
【００５６】
３．サービスは典型的には凹型のキャパシティ範囲を有するサブシステムにおいてミックスされるべきではない。
【００５７】
本発明の原理に対応する負荷分散手法(load-sharing strategy)を採用することにより達成可能なゲインは、個々のサブシステムのキャパシティ範囲の特性に依存する。比較されるサブシステムのキャパシティ範囲が異なるほど、典型的に、得られるゲインは高くなる。
【００５８】
図８Ａ及び図８Ｂは、ＧＳＭ／ＥＤＧＥ及びＷＣＤＭＡサブシステムにおける、典型的な音声及びワールド・ワイド・ウェブ（ＷＷＷ）についてのキャパシティ範囲を示す図である。ＧＳＭ／ＥＤＧＥ無線アクセスネットワーク（ＧＥＲＡＮ）とＷＣＤＭＡの両方についての、ミックスされた音声及びＷＷＷサブシステムのキャパシティ範囲が存在する。図８Ａは、低品質のＷＷＷと音声サービスを提供するＷＣＤＭＡとＧＳＭ／ＥＤＧＥのサブシステムキャパシティ範囲を示す。図８Ｂは、高品質のＷＷＷと音声サービスを提供するＷＣＤＭＡとＧＳＭ／ＥＤＧＥのサブシステムキャパシティ範囲を示す。図８Ａと図８Ｂのそれぞれは、結合されたキャパシティ範囲も示す。
【００５９】
図８Ａと図８Ｂの両方において、相当に線形なキャパシティ範囲がしばしば達成される。これは、干渉の平均につき干渉が制限された状況下において期待されるものである。線形な範囲は、典型的であるが、必ずしも存在するとは限らない。ブロッキング又はキューイングの形態を有するシステムでは、耐えうる最大限の干渉がサービスミックスに依存するケースと同様、非線形のキャパシティ範囲が発生し得る。そのようなシナリオの例には、１／３周波数の再利用を行うＧＥＲＡＮベースのシステム（GERAN-based systems with 1/3 frequency reuse）、ここでは例えばＭＲ５９音声ベアラはブロッキングを制限する(MR59 voice bearers become blocking limited)、が含まれ、また、レギュラーのベアラとＨＳＤＰＡベースのベアラとのミックスを有するＷＣＤＭＡが含まれる。
【００６０】
図８Ａと図８Ｂに示されるキャパシティ範囲は、特定システム、無線及びトラヒックについての仮定の下に導き出され、マルチアクセスキャパシティの評価について直接に利用される必要はない。しかしながら、キャパシティ範囲の形状が、条件が異なっても劇的に変化することはないと考えられるならば、図８Ａ及び図８Ｂに示されるキャパシティ範囲を、等価な条件下において単一サービスの端点（single-service endpoints）に適するようにリスケールすることができる。正確な概算（fair approximation）は、システムの干渉が制限されている限り、生じるものである。
【００６１】
特定の音声サービス、システム、無線、及びトラヒックの条件について、ＷＣＤＭＡ音声キャパシティは、図８Ａ及び８Ｂに示すようにＧＳＭのものよりおよそ２から３倍高いものとなる。さらに、ＷＣＤＭＡのＷＷＷキャパシティ範囲は、ＧＳＭと等価から、数倍高いものまでの範囲を有する。ＧＳＭ／ＥＤＧＥのＷＷＷキャパシティに対するＷＣＤＭＡのＷＷＷキャパシティの比率は、ユーザの品質要求に強く依存している。キャパシティ範囲の観点からすれば、状況は図８Ａと図８Ｂのように示される。ＧＳＭ／ＥＤＧＥキャパシティ範囲を基準とすると、ＷＣＤＭＡのＷＷＷキャパシティはユーザの品質要求に強く依存していることが分かる。
【００６２】
低品質要求について、ＧＳＭ／ＥＤＧＥのＷＷＷキャパシティとＷＣＤＭＡのＷＷＷキャパシティは比較可能である。一方、高品質要求については、キャパシティの違いは顕著である。低ＷＷＷ要求について、本発明の原理によれば、ＷＷＷユーザはできる限り、ＧＳＭ／ＥＤＧＥシステムにおかれるべきであり、音声ユーザはＷＣＤＭＡシステムにおかれるべきである。しかしながら、高ＷＷＷ品質要求については、状況は逆転し、ＷＷＷユーザはＷＣＤＭＡシステムにおかれるべきであり、音声ユーザはＧＳＭ／ＥＤＧＥシステムにおかれるべきである。図８Ａ及び図８Ｂに示される低品質及び高品質の状況の区別は、キャパシティ範囲が等価な傾きを有し、サブシステム選択により結合されたキャパシティが影響を受けないためのＷＷＷ品質要求の閾置となる。上記の結果は、ＧＳＭ／ＥＤＧＥが、ＷＣＤＭＡと比較して相対的に低品質ＷＷＷサービスには有効である一方、ＧＳＭ／ＥＤＧＥが高品質サービスについては相対的に貧弱であるという事実により説明することができる。
【００６３】
上述の低品質及び高品質のＷＷＷサービスは、もちろん、音声サービスと共に同時に提供されても良く、これにより３サービスシステムとなる。結果として得られる典型的な３次元キャパシティ範囲は、図９Ａと図９Ｂに示される。サービスは２システムの場合と同様に、サービスコストが他のサービスとの関連で最小となるサブシステムに割り当てられる。図９Ａ及び図９Ｂでは、高品質ＷＷＷサービスは、できるだけＷＣＤＭＡにマッピングされる。音声サービスは、ＷＣＤＭＡの負荷が高品質ＷＷＷサービスにより最大になっていない限りＷＣＤＭＡにマッピングされる。
【００６４】
[数学的導出（Mathmatical Derivation）]
２サービス、２アクセスの場合の最適なサービス割当の導出を以下に記載する。また、２サービス、２アクセスの場合の導出結果が、どのようにして任意の数のサービスと任意の数のサブシステムについて一般化できるかを記載する。２システム、２サービスの場合の最適なサービスマッピングの認定は、以下のように実行することができる。
【００６５】
音声−データキャパシティ範囲が２つのシステムが与えられると、音声負荷のトータルν＝ν１＋ν２について、d1（ν1）及びd2（ν2）、どのようなν１とν２とが、耐えうるデータ負荷ｄ＝ｄ１＋ｄ２を最大とするのか（最適化理論では(In optimization theory terms)、ｄは目的関数であり、ν１及びν２は制御変数である。）。これについて、固定的な音声負荷をνとすると、ｄは以下によって与えられる。
ｄ（ν１、ν２）＝ｄ１（ν１）＋ｄ２（ν２）＝ｄ１（ν１）＋ｄ２（ν−ν１）
ここで、ｍａｘ（０、ν−ν２max）≦ν１≦ｍｉｎ（ν、ν１max）
ｄを最大化するためには、ν１に対するｄの導関数が以下のように導かれる。
2005523610.tif 000012
ゼロ（the zeros）は、ν１＊について、以下のように求められる。
2005523610.tif 000013
ゼロスロープ点（zero-slope points）がｄの極大値又は極小値に対応すると認定されるかどうかは、ｄの第２の導関数がゼロより小さいか、又は、大きいかにそれぞれ依存する。
2005523610.tif 000014
第１の導関数についてゼロが発見されない場合、ｄの最大値はν１の極値（extreme values of ν１）に求められる。
2005523610.tif 000015
ν１＊＝ｍａｘ（ν１）＝ｍｉｎ（ν、ν１max）
2005523610.tif 000016
ν１＊＝ｍｉｎ（ν１）＝ｍａｘ（０、ν−ν２max）
ｄの全体的な最大値を発見するためには、ν１の極値を含めた全ての極大値が比較されなければならない。更に、サービスミックスの全ての範囲における最適なサービス割当を発見し、結合されたキャパシティ範囲を計算するためには、第１及び第２の導関数についての上記計算が、全てのトータル音声負荷ν∈［０、ν１max＋ν２max］について繰り返されなければならない。最適な分散点（optimal sharing points）は、音声ユーザに対するデータユーザのコストが両方のサブシステムにおいて等価であることによって特徴づけられる。これは直感的に喜ばしいことである。というのも、もしそうでなかった場合、よりよい解決策が、データユーザをより高価なサブシステムからより安価なサブシステムに移動させることとなるからである。
【００６６】
端点（endpoints）の間における最大値は、第２の導関数の合計がゼロよりも大きい場合にのみ発見される。このことは、両方のシステムのキャパシティ範囲が凸型であるか、或いは他方が凹型である以上に一方が凸型であることを直感的に意味する。もしそうでなければ、音声及びデータユーザをできるだけ区別することにより、より効果的な負荷分散が極値において見いだされるであろう。上記のように、ν１は、音声ユーザのサブシステム１におけるコストがサブシステム２におけるコストよりも小さくなる場合に最大化されるべきであり、また、その逆についても同様で、音声ユーザのサブシステム１におけるコストがサブシステム２におけるコストよりも大きくなる場合に最小化されるべきである。
【００６７】
上記の２つのサービス最適化手順を修正して、任意の数のサービスを保持することができる。３サービスの場合、その概要は以下のように説明することができる。音声−データ−ストリーミングのキャパシティ範囲が２つのサブシステムについて与えられると、音声及びストリーミング負荷のトータルν＝ν１＋ν２とｓ＝ｓ１＋ｓ２について、d1（ν1、ｓ1）及びd2（ν2、ｓ２）、どのようなν１とν２、ｓ１とｓ２が、耐えうるデータ負荷ｄ＝ｄ１＋ｄ２を最大とするのか（最適化理論では(In optimization theory terms)、ｄは目的関数であり、ν１、ν２、ｓ１及びｓ２は制御変数である。）。これについて、固定的な音声及びストリーミング負荷をν及びｓとすると、ｄは以下によって与えられる。
【００６８】
ｄ（ν1、ν2、ｓ1、ｓ2）＝d1（ν1、ｓ1）＋d2（ν2、ｓ2）＝d1（ν1、ｓ1）＋d2（ν−ν1、ｓ−ｓ1）
ｄを最大化するためには、ν1と1に対するｄの偏導関数（partial derivatives）は、以下のように求められる。
2005523610.tif 000017
2005523610.tif 000018
ゼロは、ν１＊及びｓ１＊について、以下のように求められる。
2005523610.tif 000019
2005523610.tif 000020
ｄの極大値、極小値又は鞍点（saddle-point）に対応するゼロスロープ点（zero-slope points）が認定されるかどうかは、ｄの第２の導関数の特性に依存する。さらに、もしがゼロより小さいか、又は、大きいかにそれぞれ依存する。さらに、第１の導関数のジョイントゼロ（joint zero）が発見されないか、または、第１の導関数が最小値に対応する場合、ｄの最大値は、ν１の極値において発見される。第１の導関数はもはや一価関数ではなく（no longer single-valued）、むしろストリーミング負荷の関数(functions of the streaming load)である。また、上記の本発明の原理に対応する視覚的手法はまた、サブシステムの数が２つに限定される限りは、３サービスシステムについても適用可能である。
【００６９】
トータルサービスミックスα~について、サブシステムのキャパシティＣｍ（α~ｍ）、ｍ＝1,...Mが与えられた場合、どの相対的なサブシステムサービス割当βｎｍ＊、m=1,...,M、n=1,....,Nが、結合されたキャパシティＣ＾（α~）を最大化するか。分析的に直接Ｃ＾（α~）をβｎｍについて最大化することは、ある意味冗長である。数字の上では、例えば傾斜法（gradient method）を用いることにより容易になし得ることかもしれない。
【００７０】
分析を簡単化するためには、サブシステムキャパシティはまず、ＣNm＝ｆNm（Ｃ1m,...,ＣN-1m）の形態で表現される。そして、サービス１からＮ−１の結合されたキャパシティ、即ちＣ1,...,ＣN-1は、コンスタントに維持され、結合されたサービスＮのキャパシティＣ＾Nを最大化するサービス割当Ｃ1m,...,ＣN-1mが導出される。この最適化を実行すれば、トータルサービスミックスとサブシステムサービス割当に対応する値が算出されるであろう。サービス1,...,N-1までのキャパシティ範囲についてこの手順を繰り返すことにより、トータルサービスミックスとほぼ最適な相対的サブシステムサービス割当との間の完全なマッピングを得ることができる。大凡のサービスＮの結合されたキャパシティは、以下のように求められる。
2005523610.tif 000021
固定的な結合されたキャパシティＣ1,...,ＣN-1について、これらのサービスについてのＭ番目のサブシステムのキャパシティは、サブシステム1,..., M-1のサブシステムキャパシティにより以下のように与えられる。
2005523610.tif 000022
このＣ＾Ｎを利用すると、
2005523610.tif 000023
Ｃ＾Ｎを最大化するためには、ＣＮｍについての偏導関数は以下のようになる。
2005523610.tif 000024
2005523610.tif 000025
極値において、全ての偏導関数はゼロとなる。局所的にほぼ最適な値は、サブシステムサービス割当Ｃnm*について、全てのサブシステムにおけるサービスｎに対する偏導関数が、サブシステムＭにおける対応する導関数と等価になるように特定される。さらに、このことはすべてのｍについて維持されるので、
2005523610.tif 000026
となる。このように、ほぼ最適なサービス割当は、全てのサービスに関する偏導関数が全てのサブシステムにおいて等価であることによって特徴づけられる。これらの点が、Ｃ＾Ｎの極大、極小、又は鞍点（saddle points）に対応するかどうかは、２次の偏導関数
2005523610.tif 000027
に依存する。更に、境界点（boundary points）は、全体の最大値が確立されるよりも前に、探索され内側の極大値と比較されなければならない。
【００７１】
ほぼ最適なサブシステムサービス割当Ｃｎｍ＊と、結果として得られるＣｎ＊とＣ＊が決定されると、トータルサービスミックスのペアとほぼ最適な相対的サブシステムサービス割当は、以下のように簡単に算出できる。
【００７２】
βｎｍ＊＝Ｃｎｍ＊／Ｃｎ＊
サービス1,..., N-1についてのキャパシティの範囲に対し当該手順を繰り返すことにより、トータルサービスミックスとほぼ最適な相対的サブシステムサービス割当との間の完全なマッピングを得ることができる。ランダムに探索を行うメカニズムは、本発明の原理に対応して適用することができる。このようなメカニズムは、例えば、許容されるソリューションが発見されるまで、異なる組み合わせについて試すことができる。
【００７３】
本発明の実施形態は、添付する図面において図示されており、また詳細な記述において説明しているが、本発明は開示された実施形態に限定されるものではないことは理解されるべきである。その一方で、本発明は、特許請求の範囲に記載された発明から逸脱することなく、無限に再構成し、修正し、置換することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００７４】
【図１】２サービスシステム（two-service system）における、総負荷（aggregate load）（Ｌtot）の関数としての品質（Ｑ）を示す図である。
【図２】典型的なキャパシティ範囲を示す図である。
【図３】サブシステム１及び２を含むマルチアクセスシステムにおけるデータユーザ数を、音声ユーザ数の関数として示した図である。
【図４】結果として得られる最適な結合されたキャパシティと同様に、サブシステム１及び２のための最適なサブシステムサービスミックスを示す図である。
【図５】最適なサービスマッピングの視覚的な導出を示す、２つの異なるサブシステム（即ち、サブシステム１及びサブシステム２）についての２つのサービスキャパシティ範囲の図である。
【図６Ａ】本発明の原理に対応したサービス割当の典型例を示す図である。
【図６Ｂ】本発明の原理に対応したサービス割当の典型例を示す図である。
【図７Ａ】本発明の原理に対応した結合されたキャパシティ範囲の典型例を示す図である。
【図７Ｂ】本発明の原理に対応した結合されたキャパシティ範囲の典型例を示す図である。
【図７Ｃ】本発明の原理に対応した結合されたキャパシティ範囲の典型例を示す図である。
【図７Ｄ】本発明の原理に対応した結合されたキャパシティ範囲の典型例を示す図である。
【図７Ｅ】本発明の原理に対応した結合されたキャパシティ範囲の典型例を示す図である。
【図７Ｆ】本発明の原理に対応した結合されたキャパシティ範囲の典型例を示す図である。
【図８Ａ】ＧＳＭ／ＥＤＧＥ及びＷＣＤＭＡのための、音声及びワールド・ワイド・ウェブ（ＷＷ）のキャパシティ範囲を示す図である。
【図８Ｂ】ＧＳＭ／ＥＤＧＥ及びＷＣＤＭＡのための、音声及びワールド・ワイド・ウェブ（ＷＷ）のキャパシティ範囲を示す図である。
【図９Ａ】低品質及び高品質のＷＷＷサービス及び音声サービスを提供するトリプル・サービスシステムの３次元的なキャパシティ範囲を示す図である。
【図９Ｂ】低品質及び高品質のＷＷＷサービス及び音声サービスを提供するトリプル・サービスシステムの３次元的なキャパシティ範囲を示す図である。
【図１０】本発明の原理に対応するサービス割当アルゴリズムのフローチャートである。
【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６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図７Ｃ】
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【図７Ｄ】
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【図７Ｅ】
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【図７Ｆ】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【図１０】
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【国際調査報告】
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