(57)【要約】クラスタ内でのステーションの配置を規定する規則体系を与える工程と、規則にしたがってステーションを１または複数のカテゴリーに分類するとともに、この分類に基づいてクラスタ内にステーションを配置する工程と、ネットワークのトポロジーに影響を与える変化を決定する工程と、変化に基づき、規則を考慮して、少なくともクラスタ内でのステーションの配置を適合させる工程とを用いて、クラスタ状態でグループ化された様々なステーションを有するネットワークのトポロジーを組織化するための方法であって、ネットワークの許可された様々なトポロジー変化が予め規定され、ファジー論理、デュアル論理、あるいは、他の論理によって、規則のための少なくとも１つの入力変数がコード化され、ネットワークのトポロジーに影響を与える変化に基づいて、コード化された入力変数から、少なくとも１つの規則が少なくとも１つの出力変数を形成し、各出力変数が、行なわれる許可されたネットワークトポロジー変化のための決定変数である方法。【特許請求の範囲】
【請求項１】
クラスタ内でのステーションの配置を規定する規則体系を与える工程と、
前記規則にしたがってステーションを１または複数のカテゴリーに分類するとともに、この分類に基づいてクラスタ内にステーションを配置する工程と、
ネットワークのトポロジーに影響を与える変化を決定する工程と、
前記変化に基づき、前記規則を考慮して、少なくともクラスタ内でのステーションの配置を適合させる工程と、
を用いて、クラスタ状態でグループ化された様々なステーションを有するネットワークのトポロジーを組織化するための方法であって、
ネットワークの許可された様々なトポロジー変化が予め規定され、
ファジー論理、デュアル論理、あるいは、他の論理によって、規則のための少なくとも１つの入力変数がコード化され、
ネットワークのトポロジーに影響を与える変化に基づいて、コード化された前記入力変数から、少なくとも１つの規則が少なくとも１つの出力変数を形成し、
前記各出力変数は、行なわれる許可されたネットワークトポロジー変化のための決定変数である、ことを特徴とする方法。
【請求項２】
少なくとも１つの入力変数がファジーコード化される、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
ネットワークトポロジー変化が、
−  クラスタの形成
−  クラスタの削除
−  クラスタの移動
−  ステーションのクラスタ変化
である、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
ファジーコード化された入力変数が言語変数である、ことを特徴とする請求項２または請求項３に記載の方法。
【請求項５】
規則のうちの少なくとも１つがマンダニ型である、ことを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
クラスタ状態でグループ化される様々なステーションを有するネットワークであって、
少なくとも１つのステーションに設けられ、クラスタ内でのステーションの配置を規定する規則体系が内部に記憶される記憶装置と、
前記規則にしたがってステーションを１または複数のカテゴリーに分類するとともに、この分類に基づいてクラスタ内にステーションを配置するための装置と、
ネットワークのトポロジーに影響を与える変化を決定するための装置と、
前記変化に基づき、前記規則を考慮して、少なくともクラスタ内でのステーションの配置を適合させるための装置と、
を有するネットワークにおいて、
許可された様々なネットワークトポロジー変化が前記記憶装置内に記憶され、
ファジー論理、デュアル論理、あるいは、他の論理によって、規則のための少なくとも１つの入力変数をコード化するための装置が設けられ、
ネットワークのトポロジーに影響を与える変化に基づいて、コード化された前記入力変数から、少なくとも１つの規則が少なくとも１つの出力変数を形成し、これらの各出力変数は、行なわれる許可されたネットワークトポロジー変化のための決定変数である、ことを特徴とするネットワーク。
【請求項７】
コード化するための前記装置がファジー論理を用いて動作する、ことを特徴とする請求項６に記載のネットワーク。
【請求項８】
全てのクラスタは、ネットワークのステーションである中央コントローラを有し、このコントローラは、それ自体で、少なくともトポロジー変化をその存在および／または機能に関して実行する、ことを特徴とする請求項６に記載のネットワーク。
【請求項９】
少なくとも１つのステーションは、２つのクラスタの通信に参加する転送者として設けられ、ネットワークは、別個のトポロジー変化として、
−  転送者の形成
−  転送者の削除
−  異なるステーションへの転送者の送信
を許容する、ことを特徴とする請求項８に記載のネットワーク。
【請求項１０】
前記ステーションがデータ解析の対象となる、従来のデータ解析における請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の方法の使用。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、以下の工程、すなわち、
−  クラスタ内でのステーションの配置を規定する規則体系を与える工程と；
−  上記規則にしたがってステーションを１または複数のカテゴリーに分類するとともに、この分類に基づいてクラスタ内にステーションを配置する工程と；
−  ネットワークのトポロジーに影響を与える変化を決定する工程と；
−  上記変化に基づき、上記規則を考慮して、少なくともクラスタ内でのステーションの配置を適合させる工程と；  
を用いて、クラスタ状態でグループ化された様々なステーションを有するネットワークのトポロジーを組織化するための方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
無線通信における分類プロセスは、「監視されない学習（ｕｎｍｏｎｉｔｏｒｅｄ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）」として知られている。これは、周知のカテゴリー割り当てを有する基準オブジェクトが存在しないことを意味している。この場合、オブジェクトの「クラスタリング」という用語は、一般に使用される。ここで考えているケースのオブジェクトは、ステーションと同一視されなければならず、また、カテゴリーは、ステーション群と同一視されなければならない。方法は、特に無線通信におけるクラスタリング問題に合わせられなければならない。
【０００３】
クラスタに基づくネットワークの一例が図１に示されている。各クラスタにおいて、セントラルコントローラまたはクラスタセンタ（ＣＣ）として知られるステーションは、ＭＡＣフレームを形成するとともに、そのクラスタ内の全ての端末（図１に示されないＷＴ＝無線端末）に対して送信スロットを割り当てる。ＭＡＣレベルに基づいて、クラスタは、クラスタの重なり領域内に位置された、いわゆる転送者または転送端末（ＦＴ）に接続される。各ステーションは、１つのクラスタに対して割り当てられなければならない。例えば地理的な距離またはステーションのＲＳＳ（受信信号強度）値に関する所定のクラスタ境界を超えていないために、上記割り当てが不可能な場合には、ステーションそれ自体が新たなクラスタを開く。
【０００４】
クラスタに基づくオフィス通信は、通常、関連するリアルタイムアプリケーションを含んでいる。これは、ＬＡＮが動作されていると、ユーザ間の通信接続が実際に使える状態にあり中断されてはならないからである。このことは、クラスタリングアルゴリズムがトポロジー変化を用いて最短時間内に特徴の動的変化に反応しなければならないことを意味している。このため、ここでは、反復アルゴリズムが大いに評価されなければならない。特に、反復アルゴリズムがどのくらい速く解決に収束するかについての保証などあり得ない。規則に基づく方法は、リアルタイム要件にうまく合っていると思われる。例えば、特定の状況が生じる時にいずれの即時クラスタリング工程をとるべきかを決めるために、規則を使用することができる。
【０００５】
一般に、様々な分類品質基準が存在する。例えば、正しく分類されたオブジェクトの数および分類の明瞭性は、非常に重要であると考えられる。オフィス通信において、分類の安定性、すなわち、ハンドオーバー（ＨＯ）の最小化は、最も重要な基準を表わす。
【０００６】
また、クラスタ内のオブジェクトの最も考えられる同質性および様々なクラスタの最も考えられる異質性を追求しなければならない。一般的な場合と同様に、ここでの同質性とは、特徴ドメイン内のオブジェクトの相対的密接度のことである。
【０００７】
クラスタの最も考えられる安定性は、分類の更なるオブジェクトである。特定の最小限の安定性は欠くことができない。なぜなら、例えば２つのＣＣのうちの一方が含まれていたが未だ終了されていない古いハンドオーバーにもかかわらず新たなＣＣハンドオーバーが開始された場合には、ネットワークが崩壊するからである。この要件に密接に関連付けられるのは、所定の時間区間で行なわれるトポロジー変化の数の問い合せである。ネットワークは、特定の数の同時に起こるトポロジー変化だけに対処することができる。なぜなら、そうでない場合には、幾つかの端末への接続が少なくとも一時的に切断されてしまうためである。
【０００８】
オブジェクトおよび／またはカテゴリーが不明瞭に規定されたか否かに応じて、４つの異なるタイプの分類が存在する。ここで考えているクラスタに基づくネットワークにおいては、オブジェクトが不明瞭に規定されても良い。すなわち、オブジェクトの特徴として言語変数が導入されても良い。ここで考えているケースにおいては、たった１つのＣＣに対して１つのＷＴ（ＦＴを除く）を常に一度に割り当てることができるため、最終的にカテゴリーが明瞭に規定される。しかしながら、例えば割り当て値の経時的な変化の表示を得るために、また、良い時期にクラスタ変化を設定するために、ＷＴを付加的な情報としてカテゴリーまたはＣＣに対して不明瞭に（曖昧に）割り当てることが望ましい場合がある。
【０００９】
最後に、ネットワークのトポロジーは動的に変化し得るトポロジーであり、そのため、動的なクラスタ解析方法を使用することができる。
【００１０】
以上概略的に説明した状況は、選択される方法に関する要件を生み出す。以下の要件は絶対不可欠である。
【００１１】
−  方法がリアルタイムで可能でなければならない：
−  クラスタが最小限の安定性（５００ｍｓ程度の安定性）を有していなければならない；
−  クラスタリングは、全ての時間区間で常に前のクラスタ割り当ても考慮していなければならず、また、ネットワーク全体を再び急にクラスタリングする（まとめる）ことができない；
−  方法は、厳しい２次的な条件を考慮しなければならない；
−  方法は、全てのオブジェクトをクラスタ内に配置しなければならない；
−  方法は、トレーニングデータセットが無くても行なうことができなければならない；
−  方法は、真のオブジェクトを表わすクラスタセンタを形成しなければならない。
【００１２】
方法の望ましい特徴の中には、以下のものがある。
【００１３】
−  方法は、分散実行に適していなければならない；
−  方法は、クラスタの数を最小に抑えなければならない；
−  方法それ自体が学習能力を有し且つ自動改善を行なって変更された条件に反応できれば望ましい；
−  分類中に方法によって成される決定が専門家に理解できなければならない；
−  逆に、システム設計者の専門知識を方法に組み込むことができれば良い。
【００１４】
この場合、方法の分散実行能力は、必須の特徴と必須でない特徴との間の境界にある。実際に、十分に中心付けて方法を実行することは、おそらくできないことであり、なぜなら、これが、制御情報の交換によるネットワークの重い負荷を暗示しているからである。しかしながら、中央コントローラがトポロジー変化に関して決定を行なうことができるという意味で、特定の大きさの中心付け（集中化）を実現できる。しかしながら、例えばクラスタ変化（ＷＴ−ＨＯ）に関する決定を、完全に自動的に、したがって、端末によって中央分散的に行なうことができれば、完全に実用的となり得る。
【００１５】
したがって、この種の事象がステーションによって開始されるか否かに関して、また、この種の事象が何時にステーションによって開始されるかに関しては、問題を決定問題または制御問題として表わすこともできる。
【００１６】
トポロジー変化の最小化以外に、方法の目的は、クラスタ間でのトラフィックの不要な転送を避けるため、クラスタの数の最小化を明確に含んでいなければならない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１７】
これに鑑みて、本発明の目的は、オフィス通信において最適化され且つ他の用途を排除しない前述した種類の方法を開発することである。特に、監視されない動的ファジークラスタリングを行なうことができる。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
上記目的は、本発明にしたがって、すなわち、
−  ネットワークの許可された様々なトポロジー変化が予め規定され、
−  ファジー論理、デュアル論理、あるいは、他の論理によって、規則のための少なくとも１つの入力変数がコード化され、
−  ネットワークのトポロジーに影響を与える変化に基づいて、コード化された上記入力変数から、少なくとも１つの規則が少なくとも１つの出力変数を形成し、
−  上記各出力変数が、行なわれる許可されたネットワークトポロジー変化のための決定変数であることにより、
達成される。
【００１９】
少なくとも１つの入力変数がファジーコード化されることが好ましい。
【００２０】
これにより、ＣＣハンドオーバー、ＷＴハンドオーバー、または、ＦＴハンドオーバーが行なわれているか否かに関して、新たなクラスタが開放され或いは古いクラスタが閉じられているか否かに関して、ＦＴが形成され或いは削除されているか否かに関して情報が出力される。方法の基本原理は、新たに加えられたオブジェクト（対象物）ではなく既に分類された動的オブジェクトの配置に主に重点が置かれる用途が考慮されるということである。この場合、１つのクラスタに対するオブジェクトの割り当ては、最後の時間区間によって既に知られている。次の時間区間でクラスタを再分類する代わりに、この割り当てに対して或いはクラスタ構造全体に対して変更（変化）を行なう必要があるか否かを調べることを唯一の策とする。
【００２１】
クラスタの重なり合いおよび対応するＦＴのセットアップをネットワークのコンセプトが必要としているため、本発明の更なる好ましい実施形態にしたがって、
−  転送者の形成、
−  転送者の削除、
−  異なるステーションへの転送者の送信、
のトポロジー変化が更に規定される。
【００２２】
本発明に係る方法において、規則の出力変数は、オブジェクトのクラスタ割り当てを規定しないが、トポロジー変化（変更）が行なわれるか否かを決定する。方法の基本原理は、新たに加えられたオブジェクトではなく既に分類された動的オブジェクトの配置に主に重点が置かれる用途が考慮されるということである。この場合、１つのクラスタに対するオブジェクトの割り当ては、最後の時間区間によって既に知られている。次の時間区間でクラスタを再分類する代わりに、この割り当てに対して或いはクラスタ構造全体に対して変更（変化）を行なう必要があるか否かを調べることを唯一の策とする。
【００２３】
ファジーコード化された入力変数が言語変数であることが好ましい。
【００２４】
同様に、規則のうちの少なくとも１つがマンダニ型であることが好ましい。その理由は、この種の規則を使用して、特定のクラスタリング事象に関する決定が「はい／いいえ」の形式で成され、そのため、理想的には言語的な出力変数が適しているためである。
【００２５】
また、本発明は、クラスタ状態でグループ化される様々なステーションを有するネットワークであって、
−  少なくとも１つのステーションに設けられ、クラスタ内でのステーションの配置を規定する規則体系が内部に記憶される記憶装置と、
−  上記規則にしたがってステーションを１または複数のカテゴリーに分類するとともに、この分類に基づいてクラスタ内にステーションを配置するための装置と、
−  ネットワークのトポロジーに影響を与える変化を決定するための装置と、
−  上記変化に基づき、上記規則を考慮して、少なくともクラスタ内でのステーションの配置を適合させるための装置と、
を有するネットワークにおいて、
−  許可された様々なネットワークトポロジー変化が上記記憶装置内に記憶され、
−  ファジー論理、デュアル論理、あるいは、他の論理によって、規則のための少なくとも１つの入力変数をコード化するための装置が設けられ、
−  ネットワークのトポロジーに影響を与える変化に基づいて、コード化された上記入力変数から、少なくとも１つの規則が少なくとも１つの出力変数を形成し、これらの各出力変数は、行なわれる許可されたネットワークトポロジー変化のための決定変数であることを特徴とするネットワークに関する。
【００２６】
少なくとも１つの入力変数をファジー化することが好ましい。
【００２７】
全てのクラスタは、ネットワークのステーションである中央コントローラ（ＣＣ）を有し、このコントローラは、それ自体で、少なくともトポロジー変化をその存在および／または機能に関して実行することが好ましい。
【００２８】
少なくとも１つのステーションが、２つのクラスタの通信に参加する転送者として設けられ、ネットワークは、別個のトポロジー変化として、
−  転送者の形成、
−  転送者の削除、
−  異なるステーションへの転送者の送信
を許容することを特徴とするネットワークが有益である。
【００２９】
また、本発明は、従来のデータ解析における前述した方法の使用であって、ステーションがデータ解析の対象となる方法の使用に関する。
【００３０】
好ましいアプリケーションとの重要な差は、データ解析においては、外側の「グローバル」オブザーバによって分類が行なわれるのに対し、ＣＣにおいては、また、適用可能な場合にはＷＴであっても、分散形態で分離が行なわれるという事実に内在している。
【００３１】
アプリケーションは、更に、無線ネットワークにおいて、中央コントローラとしてのクラスタセンタが常に同時にオブジェクトすなわちステーションを表わしていることを特徴とする。一方、データ解析の一般的なケースにおいては、ＣＣが特徴領域の仮想点を表わしていても良い。
【００３２】
また、従来のデータ解析において、二次的条件は、一般に、クラスタ内のオブジェクトの最大間隔に関しては、特徴領域で存在している。しかしながら、クラスタに基づくＬＡＮでは、例えば地理的な間隔すなわちステーションのＲＳＳ値に関して、この種の所定のクラスタ境界が存在する。しかしながら、このことは、１つのクラスタに対するオブジェクトの割り当てが０または１の値しかとることができないことを意味しているのではなく、割り当て値０が必然的にクラスタ境界の外側で適用されることを意味しているにすぎない。
【００３３】
データ解析と適用例との間の特に重要な１つの差は、クラスタリングプロセスの最大持続時間に関する要件にある。データ解析において、重点は、主に、できる限り最適な分類の最終結果に置かれている。この結果を得るための分類プロセスの持続時間は、ここでは、従属的な役割だけを果たす。
【００３４】
カテゴリーの数に関しては、一般的なケースと特定のケースとの間に更なる差が存在する。一般に、カテゴリーの数は、分類の様々な品質基準を使用して得られる。考えられる全ての数のカテゴリーから、品質基準を最も良く満たすカテゴリーが選択される。クラスタに基づくネットワークの特定のケースにおいて、クラスタの数は、それ自体、１つの品質基準を表わしている。これは、クラスタの数が最小限に抑えられなければならないからである。
【００３５】
知識に基づく方法または規則に基づく方法の大きな利点は、ファジー制御との関連で実際に何度も実証されたそのリアルタイム能力にある。また、規則に基づく方法は、クラスタ割り当ての安定性および同時に起きるトポロジー変化の数の制限を保証できる十分な適応性があると考えられる。規則に基づく方法の更なる利点は、厳しい二次的な条件を規則の形態で考慮することができるという事実において見出すことができる。また、規則がしかるべく定められる場合には、全てのオブジェクトを１つのクラスタに対して割り当てることができる。知識に基づく方法は、一般に、例えば専門家によって知識習得が行なわれる場合には、トレーニングデータセットを必要としない。最後に、規則に基づくシステムを用いると、ここで考えているアプリケーションにおいて必要とされる適切なオブジェクトを選択することにより、ＣＣの形成を行なうことができる。アプリケーションが複雑であるため、方法が過去の誤りから学習できるように或いは方法が自己最適化特性を有するように、専門知識を方法に組み込むことが有益であると考えられる。また、方法の決定形成は、専門家に理解できなければならない。
【００３６】
従来の規則に基づく分類方法は、個々の各オブジェクトを１または複数のカテゴリーに割り当てる。規則の出力変数は、例えばオブジェクトすなわちステーションが割り当てられるクラスタを示している。動的分類問題の場合、この変形例においては、規則により出力されたクラスタが前の時間区間でステーションが割り当てられたクラスタと一致しているか否かに関するチェックが各時間区間毎に行なわれなければならない。一致していなかった場合には、クラスタ変化が開始されなければならない。動的分類の場合、この種の規則に基づく方法は、極めて骨の折れるものであると考えられる。これは、オブジェクトが最初にクラスタに割り当てられ、その後にのみ、状況の変化が実際にかなり問題となるか否かに関してチェックが行なわれるからである。
【００３７】
規則の出力変数が、クラスタに対するオブジェクトのファジー（曖昧）な割り当て値である場合には、例えば、（新たな）クラスタに対するオブジェクトの割り当て値と前のクラスタに対する割り当て値との間の差が特定の値を超えると、クラスタ変化を開始できる。この種の規則を用いても、オブジェクトが最初にクラスタに割り当てられ、その後にのみ、クラスタ変化が開始されるべきか否かに関してチェックを行なうことができる。
【００３８】
従来の規則に基づく分類方法の更なる欠点は、動的分類において必要なクラスタ数の動的変化を実現することが難しいという事実において見出すことができる。
【００３９】
本発明に係る方法の基本的な考えは、オブジェクトの静的なクラスタ割り当てをせずに、動的なトポロジー変化を考慮することである。したがって、本発明に係る方法は、従来の規則に基づく分類方法よりも、ファジー制御手法とかなり似ている。これは、規則において入力変数として使用される値が動的なプロセスから引き出される動的分類問題が含まれているからである。規則の出力変数は、トポロジー変化に関する決定を左右する。トポロジー変化は、制御装置と見なし得る動的システムにおける介入を表わしている。このようにして物事が考慮される場合には、動的分類問題をファジー制御問題として解釈できることは言うまでもない。
【００４０】
Ｓ．  Ｍａｎｎの「Ｅｉｎ  Ｌｅｒｎｖｅｒｆａｈｒｅｎ  ｚｕｒ  Ｍｏｄｅｌｌｉｅｒｕｎｇ  ｚｅｉｔｖａｒｉａｎｔｅｒ  Ｓｙｓｔｅｍｅ  ｍｉｔｔｅｌｓ  ｕｎｓｃｈａｒｆｅｒ  Ｋｌａｓｓｉｆｉｋａｔｉｏｎ（「時間的に変化するシステムのファジー分類によるモデリングのための学習方法」）」（学術論文、カルル・マルクス・シュタット技術大学、１９８３年）によれば、クラスタ構造における以下の動的変化同士の間で差異が作られる
−  新たなクラスタの形成、
−  クラスタの合併、
−  クラスタの分割、
−  クラスタの削除、
−  クラスタの移動。
【００４１】
結果として必然的にクラスタ構造の変化を生じない更なる動的変化を考慮すると都合が良く、
−  オブジェクトのカテゴリー割り当ての変化。
【００４２】
１または複数のカテゴリーに対してオブジェクトをファジーに割り当てる場合、この事象は、特定の割り当て境界値に届かない或いは境界値を越えるものとして解釈できる。技術的な観点からは、一方における新たなクラスタの形成およびクラスタの分割と、他方におけるクラスタの合併およびクラスタの削除は、同様の問題を示している。新たなクラスタが形成される場合およびクラスタが分割される場合には、それぞれの場合において新たなＣＣが形成される。両方の場合において、既に存在するＣＣは、新たなＣＣを形成し且つＣＣ機能を引き継ぐ端末を要求するための決定を行なわなければならない。その後、新たなＣＣの近傍のＷＴは、新たなクラスタとは無関係に変化することができる。クラスタの合併および削除の場合において、それぞれの場合の既存のＣＣは、ＣＣ機能を中止し、ＷＴとなる。したがって、合併は、１つのクラスタ内の全てのＷＴが異なるクラスタへ変化し、その後、当該クラスタが削除されたことによるものであると言える。
【００４３】
これらの理由により、本発明に係る方法の好ましい実施形態においては、以下のトポロジー変化の間で差異が作られ、
−  新たなクラスタの形成、
−  クラスタの削除、
−  クラスタの移動、
−  ステーションのカテゴリー割り当ての変化。
【００４４】
知識表示の性質の問合せ以外に、この知識を取得する問合せも生じる。したがって、規則に基づく知識表示の場合、ルールベースがどのように構成され得るかについての問合せも同様に重要である。これに関連して、以下の３つの主要な方法のカテゴリー間で差異が作られなければならない：
−  データに基づく方法：これらの方法を用いると、過去の経験を使用して決定が行なわれる。したがって、この種の方法は、履歴データの代表的な能力および過去に成された決定の正確さと同じでしかない、
−  知識に基づく方法：この場合、決定は、人間の知識に基づいて行なわれる。例えば、専門家によって規則を定めることができる、
−  モデルに基づく方法：この種の方法は、プロセスのモデルまたは達成される目的の可測性に基づいている。これらは、最も幅広い意味では、最適化方法である。これは、できる限り最適に目的を果たすことが狙いだからである。目的の達成の可測性が与えられる場合には、達成される目的の充足度に基づいて規則を評価して選択できる人工知能方法が使用されても良い。
【００４５】
本発明においては、以下に詳細に説明する知識に基づく手法が好ましいが、モデルに基づく方法も適している。遺伝子アルゴリズムを使用するルールベースの構造が一例として考えられる。また、このモデルに基づく手法は、専門家によって作られたルールベースを向上させ且つそれをシステム挙動の動的変化に適合させるため、システム動作中にも使用できる。
【００４６】
規則に基づく推論システムの構築において、入出力変数の選択、割り当て関数、ファジー化・非ファジー化機構、規則、推論・集約演算子が必須である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４７】
以下、図面に示される実施例を参照して本発明を説明するが、本発明はこれらの実施例に限定されるものではない。
【００４８】
知識に基づく分類方法、特に規則に基づく分類方法が全ての必須要件を満たすことについては既に明らかにしてきた。しかしながら、また、これらの方法は、幾つかの他の望ましい特性を有している。最も重要な特性は、方法の分散実行能力に関するものである。以下、分散決定を行なうために規則を使用できることについて明らかにする。規則に基づく方法の他の重要な特性は、規則を一般に簡単に理解できるということである。また、専門知識を規則に組み込むこともでき、あるいは、専門化が直接に規則を作ることもできる。最後に、規則を自動的に適合させることができるとともに、それらを動的分類プロセス中に向上させることもできる。
【００４９】
以下、図１に示されるネットワークと類似するネットワークについて言及する。ここで考えている実施例においては、予め規定された７つのトポロジー変化のうちの４つ（ＣＣ形成、ＣＣ削除、ＣＣハンドオーバー、ＷＴハンドオーバー）だけに関して、曖昧な（ファジーな）出力変数が定められる。３つのＦＴ関連のトポロジー変化は、出願「Ｎｅｔｚｗｅｒｋ  ｍｉｔ  ｍｅｈｒｅｒｅｎ  Ｓｕｂ−Ｎｅｔｚｗｅｒｋｅｎ  ｚｕｒ  Ｂｅｓｔｉｍｍｕｎｇ  ｖｏｎ  Ｂｒｕｃｋｅｎ−Ｔｅｒｍｉｎａｌｓ」（ブリッジ端末の決定のための複数のサブネットワークを有するネットワーク）（独国特許第１００  ５３  ８５４．１号）に記載されている特定のアルゴリズムによって制御される。アルゴリズムの入力変数またはオブジェクトおよびステーションの特徴が最初に規定される。ローカルネットワークの場合、考えられるいくつの変数は、以下の通りである。
【００５０】
−  自分のＣＣが受けられるレベル（ＲＳＳ値）、または
−  最後の時間区間で自分のＣＣが受けられたＲＳＳ値の変化（軌道）、
−  隣接するＣＣが受けられるＲＳＳ値（自分以外のＣＣが受けられる場合）
−  自分のＣＣが受けられる受信品質すなわちＰＥＲ、
−  隣接するＣＣが受けられる受信品質すなわちＰＥＲ、
−  自分のＣＣのトラフィック負荷、
−  隣接するＣＣのトラフィック負荷、
−  クラスタ内のＷＴの数、
−  １つのステーションの平均ＲＳＳ値、
−  隣接するステーションと比較した１つのステーションの平均ＲＳＳ値、
−  １つのステーションと直接隣り合うステーションの数、
−  隣接するステーションと比較した１つのステーションと直接隣り合うステーションの数、
−  １つのステーションのクラスタ内トラフィックの合計、
−  隣接するステーションと比較した１つのステーションのクラスタ内トラフィックの合計、
−  １つのステーションの速度、
−  最後のＣＣハンドオーバーからの時間、
−  最後のＷＴハンドオーバーまたはＦＴハンドオーバーからの時間、
−  自分のＣＣが受けられるＲＳＳ値の変化速度、
−  電源のタイプ（ソケットまたはバッテリ）。
【００５１】
既に成された選択は、専門知識の結合を含んでいるとともに、次のセクションで作られる規則に密接に関連付けられる。ここで、個々の入力変数の考えられる利益について簡単に言及する。次のセクションにおいては、作られる規則に関連する入力変数の意味が更に明らかになる。自分のＣＣの受信レベルすなわちＲＳＳ値、自分のＣＣのＲＳＳ値と隣接するＣＣのＲＳＳ値との間の差、ＰＥＲは、１つのステーションのクラスタ割り当て時の決定基準として役立つ。個々のクラスタの過負荷を避けるため、自分のクラスタおよび隣接するクラスタにおけるトラフィック負荷は、入力変数として使用される。基本的に、転送トラフィックを最小限に抑えるために互いに接続される全てのユーザを１つのクラスタ内に含めることは、確かに望ましいと考えられる。しかしながら、一方、クラスタは、特定の容量限界を超えて負荷されるべきではない。
【００５２】
１つのステーションの平均ＲＳＳ値は、受けられた全てのステーションにおける受信レベルの平均値として理解されなければならない。このＲＳＳ値は、隣接するステーショのＲＳＳ値と比較して、クラスタシフト（クラスタ移動）のための１つの基準として役立つことができる。また、接続性、すなわち、直接に隣り合うものの数は、入力変数として使用されても良い。クラスタ変化の更なる基準は、１つのステーションのその隣り合うステーションとのクラスタ内トラフィックである。
【００５３】
ＲＳＳ値、接続性、クラスタ内トラフィックは、グラフ理論に関する方法で使用される１つのノードの度合い（ｄｅｇｒｅｅ）に類似する基準である。これは、これらの測定された各値が、直接隣接するものに対するエッジ評価による合計を表わしているからである。これらの累積値は、後述するファジー化中に、割り当て値へと変換される。ここでは、合計およびファジー化のシーケンスがグラフ理論に関する方法と交換されたが、線形演算では役割を果たさない。
【００５４】
１つの非常に有用な入力変数は、ステーションの速度である。これは、トポロジー変化が頻繁に生じるため、比較的高速で移動するステーションがＣＣとなるのにうまく適していないからである。残念ながら、端末の速度を常に測定値として利用できるとは限らない。多くの場合、例えば、「固定」対「移動」あるいは「商用電源式動作」対「バッテリ式動作」といったように、ステーションが予め割り当てられ得るカテゴリーを少なくとも形成することができる。
【００５５】
入力変数「最後のトポロジー変化からの時間」を使用して、必要な安定性をクラスタに与えることができる。
【００５６】
幾つかの動的分類方法においては、固有値の軌道が使用される。軌道の一例は、考えられる入力変数と見なされる「ＲＳＳ値の変化」である。しかしながら、ここで考えている用途における限られた利益および必要なメモリ関与のため、ここでは、いくら可能であっても、軌道が使用されない。しかし、偶発的事象または非常に短い効果に基づいてトポロジー変化が生じないように、入力変数の少なくとも１つのスライド平均値情報を引き受けることが望ましい。
【００５７】
先に言及して説明した考えられる入力変数について要約するため、以下のものが変数として使用されて規定される。
【００５８】
−  「レベルＣＣ」：自分のＣＣが受けられるレベル。
−  「レベル隣接複数ＣＣ」：最も高いレベルで受けられた隣接するクラスタのレベル。
−  「レベル隣接ＣＣ」：１つの特定の隣接するクラスタが受けられるレベル（どのクラスタが参照されるかについては、当該規則の説明のところで明らかにする）。
−  「レベル差」：隣接するＣＣの最大レベルと前のＣＣのレベルとの間の差。
−  「ＰＥＲ  ＣＣ」：自分のＣＣが受けられるＰＥＲ。
−  「ＰＥＲ隣接複数ＣＣ」：最も小さいＰＥＲで受けられた隣接するクラスタのＰＥＲ。
−  「ＰＥＲ隣接ＣＣ」：１つの特定の隣接するクラスタが受けられるＰＥＲ（どのクラスタが参照されるかについては、当該規則の説明のところで明らかにする）。
−  「トラフィックＣＣ」：自分のクラスタ内のトラフィック。短期間の変動を除去するため、クラスタ形成および削除に関する決定で使用される全てのトラフィック値は、スライド平均値である。
−  「トラフィック隣接複数ＣＣ」：最も小さいトラフィック量を有する隣接するクラスタのトラフィック。
−  「トラフィック隣接ＣＣ」：１つの特定の隣接するクラスタのトラフィック（どのクラスタが参照されるかについては、当該規則の説明のところで明らかにする）。
−  「速度ＣＣ」：前のＣＣの速度。
−  「速度ＣＣ複数候補」：最も遅いＣＣ候補の速度。
−  「速度ＣＣ候補」：１つの特定のＣＣ候補の速度（どの候補が参照されるかについては、当該規則の説明のところで明らかにする）。
−  「ＷＴ数」：１つのクラスタ内で関連付けられ且つ急激な値として定められるＷＴの数。
−  「供給複数ＷＴ」：この入力変数は、０または１の値をとり得る急激な値である。１つのクラスタの全てのＷＴが他のＣＣによって適切に供給され得る場合に、値１をとる。たった１つのＷＴすら適切に供給されない場合には、値０をとる。「適切に供給」という用語は、新たなＣＣが受けられる受信レベルが特定の最小値を超え且つトラフィック負荷の考慮を含めて新たなＣＣがＷＴに適応することができることを意味している。後者は、ＷＴの適応後であっても、新たなＣＣのクラスタ内のトラフィック負荷が特定の値を下回っていなければならないことを意味している（ｓｅｃｔｉｏｎ＼ｒｅｆ｛ｓｕｂｓｅｃ：ｖｅｒｆａｈｒｅｎ：ｗｉｓｓｅｎｓｂａｓｉｅｒｔｅｒｅｇｅｌｂａｓｉｓ｝）｝参照）。
−  「供給ＷＴ」：変数「供給複数ＷＴ」と同様に、この入力変数は、０または１の値をとり得る急激な変数である。１つのクラスタによって１つの特定のＷＴの供給だけをチェックするという点だけが変数「供給複数ＷＴ」の場合と異なる。
−  「ＲＳＳ平均値差」：ＣＣ候補の最大平均ＲＳＳ値と前のＣＣの平均ＲＳＳ値との間の差。
−  「クラスタ内トラフィック差」：ＣＣ候補のクラスタ内トラフィックと前のＣＣのクラスタ内トラフィックとの間の差。
−  「接続性差」：ＣＣ候補の接続性と前のＣＣの接続性との間の差。
−  「ＣＣハンドオーバーからの時間」：最後のＣＣハンドオーバーからの時間。
−  「レベルＣＣ候補」：前のＣＣがＣＣ候補を受けるレベル。
−  「レベルＣＣ候補−隣接複数ＣＣ」：最も高いレベルでＣＣ候補を受ける隣接するクラスタのレベル。
【００５９】
殆どの入力変数は、言語変数として規定されることが好ましい。
【００６０】
出力変数は、「はい／いいえ／たぶん」タイプの値をとることができる決定変数を表わしている。先に特定したトポロジー変化によれば、以下の出力変数が生じる。
【００６１】
−  「新たなクラスタの形成」（はい／いいえ／たぶん）
−  「クラスタの削除」（はい／いいえ／たぶん）
−  「クラスタの移動」（はい／いいえ／たぶん）
−  「オブジェクトのクラスタ変化」（はい／いいえ／たぶん）
−  「新たなＦＴの形成」（はい／いいえ／たぶん）
−  「ＦＴの削除」（はい／いいえ／たぶん）
−  「ＦＴの移動」（はい／いいえ／たぶん）
考えられる７つの各トポロジー変化毎に、シグナリング処理が規定されなければならない。以下では、トポロジー変化と同意語として、シグナリング処理が使用される。
【００６２】
−  「ＣＣ形成」
−  「ＣＣ削除」
−  「ＣＣハンドオーバー」
−  「ＷＴハンドオーバー」
−  「ＦＴ形成」
−  「ＦＴ削除」
−  「ＦＴハンドオーバー」
例えばＪ．  Ｈａｂｅｔｈａ，  Ａ．  Ｈｅｔｔｉｃｈ，  Ｊ．  Ｐｅｔｚ，  Ｙ．  Ｄｕの「ＥＴＳＩ−ＢＲＡＮ  ＨＩＰＥＲＬＡＮ／２臨時ネットワークのための中央コントローラハンドオーバー処理およびサービス保証の品質を用いたクラスタリング」（ＩＥＥＥ、モバイル専門ネットワーキング＆コンピューティング（ＭｏｂｉＨＯＣ）に関する年次研修会、１３１頁〜１３２頁、２０００年８月）に記載されているように、ＷＴハンドオーバーはＨＩＰＥＲＬＡＮ／２規格中に存在し、ＣＣハンドオーバー処理は既にこの規格中に組み込まれていた。例えば分類介入の理由を記録できる更なる出力変数も考えられる。すなわち、
−  「ＣＣ形成理由レベル？」（はい／いいえ／たぶん）
−  「ＣＣ形成理由トラフィック？」（はい／いいえ／たぶん）
−  「ＣＣ削除理由複数ＷＴ数？」（はい／いいえ／たぶん）
−  「ＣＣ削除理由トラフィック？」（はい／いいえ／たぶん）
−  「ＣＣハンドオーバー理由ＲＳＳ？」（はい／いいえ／たぶん）
−  「ＣＣハンドオーバー理由クラスタ内トラフィック？」（はい／いいえ／たぶん）
−  「ＣＣハンドオーバー理由接続性？」（はい／いいえ／たぶん）
−  「ＣＣハンドオーバー理由速度？」（はい／いいえ／たぶん）
−  「ＷＴハンドオーバー理由レベル？」（はい／いいえ／たぶん）
−  「ＷＴハンドオーバー理由ＰＥＲ？」（はい／いいえ／たぶん）
−  「ＷＴハンドオーバー理由レベル差？」（はい／いいえ／たぶん）
−  「ＷＴハンドオーバー理由トラフィック？」（はい／いいえ／たぶん）
−  「ＥＳＳＥＮＴＩＡＬ？」（はい／いいえ／たぶん）
上に挙げられた出力変数の最後は、クラスタリング介入が不可欠であったか否かを記録する。
【００６３】
入力変数のファジー化においては、簡単のため、全ての入力変数において、等しい数の５つの言語的用語が選択される。これらの用語は、一般に、以下のように定めることができる。
【００６４】
Ｂ：大（Ｂｉｇ）
ＭＢ：中間大（Ｍｅｄｉｕｍ  Ｂｉｇ）
Ｍ：中間（Ｍｅｄｉｕｍ）
ＭＳ：中間小（Ｍｅｄｉｕｍ  Ｓｍａｌｌ）
Ｓ：小（Ｓｍａｌｌ）
図２は、区間［０，１］における言語的用語の割り当て機能の考えられる選択を示している。
【００６５】
図３は、割り当て機能の他の考えられる選択を示している。これは、ルールベースの規則において、例えば、値「中間大以上」が期待されることを表わすために用語「中間大」を使用できるという利点を有している。これは、そのブレークポイントを上回る決定範囲全体で用語「中間大」の割り当て機能が値１をとるため、可能である。これにより、用語「中間」を除き、他の全ての用語を代わりに「大以上」「中間大以上」「中間小以下」「小以下」と解釈することができる。
【００６６】
しかしながら、以下では、図２に従った割り当て機能の選択を前提とする。これにより、例えば、値「中間大以上」を表わすために、表現（「中間大」ＯＲ「大」）を使用しなければならない結果となる。ＯＲ演算として、割り当て機能の算術的合計が選択される。このようにすると、機能「中間大」のブレークポイントを上回る全ての値において、用語（「中間大」ＯＲ「大」）は、同様にして、１の割り当て値をとることができる。簡単のため、ここで、最初に、正規化された区間［０，１］における全ての入力変数において言語的用語の同じ割り当て機能が使用されることを前提としなければならない。
【００６７】
割り当て機能の正規化においては、基本変数の決定範囲を区間［０，１］上にどのくらいまで限りなくマッピングすることができるかといった問題が生じる。解決策の１つの選択肢は、十分大きい値によって基本変数の決定範囲を制限することである。１つの選択肢は、正規化演算子として双曲線正接を使用することである。双曲線正接は、区間（−１，１）上に実数全体をマッピングする。ここでは、効率的に計算するため、無限の範囲の値で、変数の正規化の以下の式が使用される。
【数１】
2005522096.tif 000002
【００６８】
スカラー因子αは、特定の各変数に適するように選択された。関係する変数は、全てのＰＥＲ関連入力変数、速度関連入力変数、量関連入力変数、時間関連入力変数である。受信レベル関連入力変数（「レベルＣＣ」、「レベル隣接複数ＣＣ」、「レベル隣接ＣＣ」）においては、異なる種類の正規化が選択された。これは、ＨＩＰＥＲＬＡＮ／２規格においては所謂サービスレベル数（ＳＬＮ）に対するレベル値の正規化が既に行なわれているためである。
【００６９】
ＨＩＰＥＲＬＡＮ／２規格では、受けられた全てのＣＣの受信レベルをＷＴが自分のＣＣに報告する。このため、レベルは、ビットシーケンスとしてコード化されなければならない。レベルの送信のために６ビットが規定された。したがって、レベルをコード化するために、６４段階（０から６３）を利用することができる。規格にしたがって、レベルがｄＢｍで測定される。−８５ｄＢｍの端末のいわゆる感度が必要である。感度は、装置が依然としてＰＤＵの到達を検知することができる最小受信レベルを表わしている。受信レベルのコード化（コーディング）は、−９１ｄＢｍの感度限界を僅かに下回るレベルで始まる。このレベルは、ＳＬＮ＝０として規定される（これにより、ビットシーケンス００００００として送信される）。−９１ｄＢｍよりも上において、最大−４０ｄＢｍまでのレベルは、１ｄＢｍの工程でコード化される。すなわち、−４０ｄＢｍのレベルは、ＳＬＮ＝５１（または、ビットシーケンス１１００１１）に対応している。−４０ｄＢｍから−２０ｄＢｍのレベルは、２ｄＢｍの工程でコード化される。すなわち、信号段階ＳＬＮ＝６１は、−２０ｄＢｍのレベルに対応している。信号段階ＳＬＮ＝６２は、−２０ｄＢｍを上回る全てのレベルを識別する。信号段階ＳＬＮ＝６３は、更なる目的のために取っておかれる。
【００７０】
ＨＩＰＥＲＬＡＮ／２規格における受信レベルのコード化は、ルールベースのこの入力変数のための正規化をどのようにして行なうことができるかを例示する。６２で割るだけで、基本変数のコード化された値を区間［０，１］に対して正規化することができる。描かれたマッピングすなわちレベルの正規化仕様は以下で使用される。
【００７１】
更なるレベル関連入力変数は、「レベル差」である。レベルコーディング（無次元ＳＬＮの形態を成す）が使用されると、「レベル差」が−６２から６２の値をとり得ることは明らかである。したがって、レベル差の正規化仕様は、
【数２】
2005522096.tif 000003
【００７２】
ＰＥＲは、受信品質の方法として、前のセクションで規定された。３つのＰＥＲ関連入力変数が使用される（「ＰＥＲ  ＣＣ」、「ＰＥＲ隣接複数ＣＣ」、「ＰＥＲ隣接ＣＣ」）。ＰＥＲは０から１の値をとる。それにもかかわらず、ＰＥＲの変換が好ましい。これは、ＰＥＲの興味のある値が、決定範囲のうちの０．００１から０．１の低い範囲にあるからである。例えば、１％のＰＥＲすなわち０．０１のＰＥＲは、許容できると考えられる。したがって、ここでは、以下のＰＥＲの正規化を提案する。
【数３】
2005522096.tif 000004
【００７３】
変換の結果、値の範囲は、約［０，１］を保つが、例えば、０．１のＰＥＲが０．６３という正規化された値を生じ、それにより、望む通り、区間の中間の範囲に「シフト（移動）」される。
【００７４】
入力変数「トラフィックＣＣ」、「トラフィック隣接複数ＣＣ」、「トラフィック隣接ＣＣ」の場合には、０から１の間すなわちクラスタの容量の０から１００％の間にあるトラフィック負荷が基本変数として使用される。トラフィック負荷は、ＭＡＣフレームの相対稼働率（容量利用率）を示す。トラフィック負荷の正規化は不要である。
【００７５】
入力変数の次のグループ（「速度ＣＣ」、「速度ＣＣ複数候補」、「速度ＣＣ候補」）は、基本変数「速度」によって規定される。ステーションの速度が変動し得る値の範囲は、ここで考えているシナリオに大きく依存している。例えば、空き領域のシナリオにおいては、１００ｋｍ／ｈの車の速度が考えられる。このネットワークでは、オフィス通信を向上させるためのネットワークコンセプトが構築されるため、徒歩の速度が必須条件となり得る室内のシナリオを想定することができる。２ｍ／ｓの値が最大速度としてとられる。時として更に速い速度が生じる場合、これは、値２ｍ／ｓでマッピングできる。速度を小さくランク付ける（ｓｍａｌｌ）、中間にランク付けるか（ｍｅｄｉｕｍ）、あるいは、大きくランク付けるか（ｂｉｇ）か否かの評価を直感的にかなり均一に０．２ｍ／ｓの間隔で行なわなければならないため、最大値２ｍ／ｓで割ることにより、リニアな正規化が行なわれる。
【００７６】
更なる言語的な入力変数は、「ＷＴ数」である。クラスタ内に１０個のＷＴがある場合には、大（ｂｉｇ）として分類される。このため、１０を超える全ての数字は、値１０でマッピングされる（あるいは、用語「大（Ｂｉｇ）」のための割り当て値１を得る）。その後、値１０で割ることにより、全ての値が区間［０，１］に対して正規化される。
【００７７】
入力変数「ＲＳＳ平均値差」は、ＲＳＳ値またはＲＳＳレベルに関連付けられる。この程度まで、０から６２の値を用いたＲＳＳ値の同じコード化が必須条件である。ここで考えている入力変数は、隣接する全てのステーションの最大平均ＲＳＳ値と、ここで考えているステーションの平均ＲＳＳ値との間の差である。そのため、レベル差変数に対する場合と同様に、ＲＳＳ平均値差の値は、−６２から６２の間をとり得る。したがって、方程式（２）の場合と同じ正規化仕様が使用される。
【００７８】
「累積トラフィック差」は、隣接する全てのステーションの最大トラフィックと、ここで考えているステーションのトラフィックとの間の差を表わしている。ステーションの全ての接続の累積データ転送速度（すなわち、物理層におけるグロスビットレート｝）により、あるいは、所謂シンボルレート（物理層におけるボーレート｝）により、トラフィックを測定することが明らかであると考えられる。シンボルレートは、送信容量の実際の占有率を示している。使用される変調方法に応じて、同じデータ転送速度において異なるシンボルレートが生じる場合がある。例えばＨＩＰＥＲＬＡＮ／２システムにおける接続品質に応じて、変調方法の選択が適応的に行なわれる。良好な受信状態において、同じデータ転送速度で低いシンボルレートを伴う高値変調方法が使用されることにより、容量占有率が低くなる。同じ累積データ転送速度を用いて、より良い「ＲＳＳ平均値差」を示すステーション、すなわち、空間の点に関して良好に配置されたステーションをＣＣとして優先することが好ましいと考えられる。２つのステーションのうち、高い「ＲＳＳ平均値差」によって区別されるステーションは、平均して良好な受信状態により、おそらく、高値変調方法を使用し、したがって、低い全シンボルレートを示す。シンボルレートが基本変数として選択された場合、最も高いシンボルレートを有するステーションがＣＣとなる。すなわち、データ転送速度が同じ場合、受信状態が悪い方のステーションが選択される。これは論理的ではないと考えられる。そのため、グロスデータ転送速度が基本変数として選択され、シンボルレートは基本変数として選択されない。ＨＩＰＥＲＬＡＮ／２システムにおいては、最高値変調方法が使用される場合、５４Ｍｂｉｔ／ｓという最大グロスデータ転送速度が可能である。グロスという用語は、データがユーザデータではなくコーディング・制御情報を含んでいることを示そうとするものである。したがって、「累積トラフィック差」は、０から５４Ｍｂｉｔ／ｓの値をとり得る。リニアな正規化は、基本変数の全ての値を５４Ｍｂｉｔ／ｓで割ることを意味している。しかしながら、約１０Ｍｂｉｔ／ｓの差を既に「大（Ｂｉｇ）」として分類できるため、以下の正規化を使用できる。
【数４】
2005522096.tif 000005
【００７９】
解析される最後の入力変数は、「ＣＣＨＯからの時間」である。この点で、最後のＣＣハンドオーバーから少なくとも約５００ｍｓが経過しなければならなかったことを思い出さなければならない。ルールベースの構成との関連で次のセクションにおいて明確になるように、これは、ファジーセット「大（Ｂｉｇ）」の支持量の下限が５００ｍを上回らなければならないことを意味している。更なる要件は、正規化が、最後のＣＣハンドオーバーからの上側に開いた時間区間を、区間［０，１］上にマッピングしなければならないということである。また、これらの要件は、以下の指数関数を使用する正規化によって満たされても良い。
【数５】
2005522096.tif 000006
【００８０】
また、割り当て関数が、それらの基本変数により、各言語変数毎に別個に規定されても良い。このようにすれば、各場合において、関数の形式を具体的に選択し或いは最適化することができる、この場合、割り当て関数は、区間［０，１］において正規化された形式で、あるいは、正規化されない形式で、関連する基本変数により直接に規定されても良い。第２の変形例においては、正規化および非正規化が無しで済ませられる、個々の入力変数の割り当て関数のブレークポイントおよびゼロポイントの最後の位置は、シミュレーション実行によってのみ最適化されても良い。この方法では、割り当て関数のゼロポイントまたはブレークポイントの移動が特定の変数の場合に有益であるか否かが分からないため、個々の変数毎に割り当て関数を別個にリストアップすることはやめた。その代わり、選択された特定の正規化により得られる全ては、それぞれの個々の基本変数に関して値を図２または図３に基づく言語的用語に分割することが直観的理解に繋がるということである。
【００８１】
既に述べたように、マンダニ型の規則が選択される。したがって、規則の出力変数は言語変数である。これらは、言語値「いいえ」、「たぶん」、「はい」が選択される決定変数を表わしている。
【００８２】
図４は、全ての出力変数において均一な割り当て関数を示している。入力変数と比べると、割り当て関数の重なり合いは必要なくなる。これは、出力変数においては、基本変数の値が与えられず、割り当て関数の非ファジー化によって基本変数が得られるからである。したがって、基本変数の全ての値を割り当て関数によってカバーする必要はない。
【００８３】
以下、規則は、知識に基づいている、すなわち、規則が専門知識に基づいて定められている。続いて、自動規則作成方法について説明する。
【００８４】
様々な考えられるトポロジー変化は概ね互いに無関係であるため、また、規則の分散適用を可能にするため、規則のために、１つの出力変数を伴う形式が選択される（マルチプル・インプット・シングル・アウトプットすなわちＭＩＳＯ）。このようにして、幾つかの規則をＣＣに記憶して適用することができ、他の規則をＷＴに記憶して適用することができる。既に述べたように、ＦＴ関連規則は定められない。
【００８５】
規則が適用される場合には、動的クラスタリング方法においては通例の監視段階と適合段階とが１回の処理で行なわれる。監視は、規則の左側によって、ある程度まで行なわれる。変化の検知は、その右側が変化を伴う規則の左側の履行に対応している。規則の必須要件が適用される場合にはいつでも、対応する規則が有効になる。しかしながら、全ての規則が適合またはトポロジー変化を伴っているとは限らない。これは、適合が不要なケースも規則によってカバーしなければならないからである。
【００８６】
以下、４つの異なるクラスタリング手段（ＣＣ形成、ＣＣ削除、ＣＣハンドオーバー、ＷＴハンドオーバー）に関する規則を、ここで考えているローカルネットワークの場合において作成し、ここに説明する。ＣＣの場合には、ＷＴの場合におけるルールベースと異なるルールベースが規定される。これは、ＣＣが異なる決定を行なわなければならないからである。
【実施例１】
【００８７】
最初に、ＣＣルールベースおよび特に別個のＣＣを形成するための規則について説明する。
【００８８】
１．トラフィックＣＣ＝「大（Ｂｉｇ）」、且つ、トラフィック隣接複数ＣＣ＝「大（Ｂｉｇ）」、且つ、速度ＣＣ候補＝「小（ｓｍａｌｌ）」である場合には、
ＣＣ形成＝「はい」、且つ、必須事項＝「いいえ」、且つ、ＣＣ形成理由トラフィック＝「はい」となる。
【００８９】
この規則によれば、自分のクラスタおよび隣接するクラスタの両方がそれらの容量限界に達した場合には、新たなＣＣが形成されなければならない。ここでの必須条件は、低速で移動する適当なＷＴをＣＣにすることができるということである。全ての速度関連の必須条件は、任意的なものであると見なされなければならず、例えば、方法の性能評価では使用されない。新たなＣＣの形成は、容量の過負荷を避けるための予防手段であるため、必須事項と見なされない。
【００９０】
２．トラフィックＣＣ＝「大（Ｂｉｇ）」ではない場合には、ＣＣ形成＝「いいえ」である。
【００９１】
この規則は、前の規則と相対するものである。クラスタ内のトラフィック負荷が未だ大きくない（Ｂｉｇでない）場合には、別個のクラスタの形成は不要である。
【００９２】
３．トラフィック隣接複数ＣＣ＝「大（Ｂｉｇ）」ではない場合には、ＣＣ形成＝「いいえ」である。
【００９３】
この規則は、最初の規則が適用されない更なる状態を説明している。隣接するクラスタ内のトラフィック負荷が大きくない場合には、ここでもやはり、新たなクラスタが開放されてはならない。なお、ＷＴハンドオーバーのコンテキストに関する規則よりも、トラフィック隣接複数ＣＣ＝「小（ｓｍａｌｌ）」が適用される場合に特定の他の必須条件が満たされていればＷＴハンドオーバーを必要とする規則が優先される。
【００９４】
４．速度ＣＣ候補＝「小（ｓｍａｌｌ）」でない場合には、ＣＣ形成＝「いいえ」である。
【００９５】
全てのＣＣ候補が少なくとも「中間小（Ｍｅｄｉｕｍ  Ｓｍａｌｌ）」の速度で移動する場合には、新たなクラスタが開放されてはならない。この規則は、最初の規則に対する最後の反例を示しており、全てのＣＣによって記憶されて適用されても良い（随意的）。
【００９６】
以下の規則は、クラスタの削除に関して設定することができる。
【実施例２】
【００９７】
１．トラフィックＣＣ＝「小（ｓｍａｌｌ）」、且つ、トラフィック隣接複数ＣＣ＝「小（ｓｍａｌｌ）」、且つ、ＷＴ数＝「小（ｓｍａｌｌ）」、且つ、「供給複数ＷＴ」の場合には、ＣＣ形成＝「はい」、且つ、ＣＣ削除理由複数ＷＴの数＝「はい」である。
【００９８】
ＣＣが少量のトラフィックしか負わないで済む場合、特に僅かな数のＷＴおよびＦＴだけが関連付けられる場合には、ＣＣがクラスタを削除できる。しかしながら、必須条件は、隣接するクラスタも僅かなトラフィックしか有していないということであり、通知後であって且つ削除実行前に、関連付けられる全てのＷＴが、適切なレベルで受けられる隣接するクラスタに変わることができるということである。適切とは、例えば、言語的用語「レベル＝中間」の割り当て関数の少なくとも上限レベルで関連するＷＴが他のＣＣを受けることを意味している。「供給複数ＷＴ」という条件は、どの程度の急激な条件が曖昧な規則（ファジー規則）に組み込まれるかについての一例である。「供給複数ＷＴ」は、関連する全てのＷＴにおいて新たなＣＣの受信のための限界レベルを超え且つ同時にトラフィック負荷の考慮を含めて新たなＣＣがＷＴに適応することができる場合に１の値をとる２進変数を表わしている。最後の条件は、ＷＴの適応において当該クラスタ内のトラフィック負荷が特定の値を超えて上昇してはならないように、定めることができる。これらの条件が１つのＷＴにおいて違反されると直ぐに、「供給複数ＷＴ」は０の値をとる。
【００９９】
２．トラフィックＣＣ＝「小（ｓｍａｌｌ）」ではない場合には、ＣＣ削除＝「いいえ」である。
【０１００】
これは、前の規則に対して第１の相対するものである。
【０１０１】
３．トラフィック隣接複数ＣＣ＝「小（ｓｍａｌｌ）」ではない場合には、ＣＣ削除＝「いいえ」である。
【０１０２】
これは、最初のＣＣ削除規則に対して第２の相対するものである。
【０１０３】
４．複数ＷＴの数＝「小（ｓｍａｌｌ）」ではない場合には、ＣＣ削除＝「いいえ」である。
【０１０４】
これは、上記クラスタ削除規則に対して第３の相対するものである。
【０１０５】
５．「供給複数ＷＴ」でない場合には、ＣＣ削除＝「いいえ」である。
【０１０６】
全てのＷＴを異なるクラスタに送信できるとは限らない場合、ＣＣはそのクラスタを削除してはならない。
【実施例３】
【０１０７】
ここでは、クラスタ移動またはＣＣハンドオーバーに関する規則を設定する。規則は全てのＣＣによって実行される。
【０１０８】
ＲＳＳ平均値差＝「大（Ｂｉｇ）」、且つ、ＣＣハンドオーバーからの時間＝「大（Ｂｉｇ）」、且つ、速度ＣＣ候補＝「小（ｓｍａｌｌ）」、且つ、レベルＣＣ候補＝「中間大（Ｍｅｄｉｕｍ  Ｂｉｇ）」または「大（Ｂｉｇ）」である場合には、ＣＣハンドオーバー＝「はい」、且つ、必須事項＝「いいえ」、且つ、ＣＣハンドオーバー理由ＲＳＳ＝「はい」である。
【０１０９】
最大平均ＲＳＳ値を示すＣＣ候補の平均ＲＳＳ値と現在のＣＣの平均ＲＳＳ値との間の差が大（Ｂｉｇ）である場合には、ＣＣハンドオーバーが都合の良い場合がある。しかしながら、必須条件は、最後のＣＣハンドオーバーが既にいつの間にか行なわれていたということである。  「ＣＣハンドオーバーからの時間＝大（Ｂｉｇ）」  というタイムバリアの結果、クラスタには所望の安定性が与えられる。選択されるタイムバリアよりも下で０の割り当て値が適用されるように、割り当て関数が規定されなければならない。このようにすると（必須条件を繋ぐための最小演算子を組み合わせて使用すると）、最小限の安定性が得られる。ＣＣハンドオーバーの更なる（任意の）必須条件として、ここでは、ＣＣ候補の速度が小さいことが必要とされる。最後に、古いＣＣがＣＣ候補を中間レベルまたは高レベルで受けることが必須条件である。シミュレーション実行において、この条件は、非常に遠く離れて位置する端末へのＣＣハンドオーバーが開始されるのを防止するために有用であることが分かった。その結果、クラスタ内の他のステーションがもはや供給されない。結果として生じるＣＣハンドオーバーは、必須事項として分類されない。
【０１１０】
２．ＲＳＳ平均値差＝「大（Ｂｉｇ）」、且つ、ＣＣハンドオーバーからの時間＝「大（Ｂｉｇ）」、且つ、速度ＣＣ候補＝「小（ｓｍａｌｌ））、且つ、レベルＣＣ候補−隣接複数ＣＣ＝「小（ｓｍａｌｌ）」である場合には、ＣＣハンドオーバー＝「はい」、且つ、必須事項＝「いいえ」、且つ、ＣＣハンドオーバー理由ＲＳＳ＝「はい」である。
【０１１１】
これは、ＲＳＳ平均値に基づくＣＣハンドオーバーを削除するための更なる規則である。前の規則との唯一の差は、最後の必須条件にある。古いＣＣとＣＣ候補との間の短い距離の代わりに、ここでは、ＣＣ候補が他のＣＣの近傍に配置されないことが必要である。この条件は、ＣＣの集中を防止しようとするものである。
【０１１２】
３．ＲＳＳ平均値差＝「大（Ｂｉｇ）」ではない場合には、ＣＣハンドオーバー＝「いいえ」である。
【０１１３】
この規則は、前の２つの規則１，２に対して第１の相対するものである。
【０１１４】
４．ＣＣハンドオーバーからの時間＝「大（Ｂｉｇ）」ではない場合には、ＣＣハンドオーバー＝「いいえ」である。
【０１１５】
最後のＣＣハンドオーバーが長い間行なわれていなかった場合には、新たなＣＣハンドオーバーが行なわれてはならない。この規則では、所定のタイムバリアよりも下では強制的にＣＣハンドオーバーを行なわせないことが重要である。すなわち、μ（「大（Ｂｉｇ）」ではない）＝１−μ（「大（Ｂｉｇ）」である）が適用される場合、「大（Ｂｉｇ）ではない」は、常に、バリアよりも下で１の割り当て値を示す。
【数６】
2005522096.tif 000007
【０１１６】
この規則は、最初の２つのＣＣハンドオーバー規則に対して第２の相対するものを表わしている。
【０１１７】
５．速度ＣＣ候補＝「小（ｓｍａｌｌ）」でない場合には、ＣＣハンドオーバー＝「いいえ」である。
【０１１８】
この規則は、最初の２つのＣＣハンドオーバー規則に対して更なる（任意の）相対するものである。ＣＣ候補の速度が小（Ｓｍａｌｌ）でない場合には、トポロジーを不安定にしないようにＣＣを形成してはならない。
【０１１９】
６．レベルＣＣ候補＝（「中間大（Ｍｅｄｉｕｍ  Ｂｉｇ）」または「大（Ｂｉｇ）」）でない場合には、ＣＣハンドオーバー＝「いいえ」である。
【０１２０】
この規則は、規則１に対する最後の相対するものである。この規則は、ＣＣ候補が古いＣＣの近傍に配置されていない場合には有効ではない。
【０１２１】
７．レベルＣＣ候補−隣接複数ＣＣ＝「小（ｓｍａｌｌ）」でない場合には、ＣＣハンドオーバー＝「いいえ」である。
【０１２２】
この規則は、規則２に対する最後の相対するものである。この規則は、ＣＣ候補が他のＣＣの近傍に配置されている場合には有効ではない。
【０１２３】
８．速度ＣＣ＝（「中間大（Ｍｅｄｉｕｍ  Ｂｉｇ）」または「大（Ｂｉｇ）」）、且つ、速度ＣＣ候補＝「小（ｓｍａｌｌ）」でない場合には、ＣＣハンドオーバー＝「はい」、且つ、必須事項＝「いいえ」、且つ、ＣＣハンドオーバー理由速度＝「はい」である。
【０１２４】
これまでに速いステーションがＣＣとして機能しているといったことが起きている場合には、更に速度が遅い候補が現れると直ぐにＣＣ機能をやめなければならない。この規則は、基準の１つとして基本的に速度が考慮されなければならない場合にのみ、ＣＣにより使用される。
【０１２５】
９．速度ＣＣ＝（「小（ｓｍａｌｌ）」または「中間小（Ｍｅｄｉｕｍ  Ｓｍａｌｌ）」または「中間（Ｍｅｄｉｕｍ）」）である場合には、ＣＣハンドオーバー＝「たぶん」である。
【０１２６】
この規則は、前の規則で扱われなかったＣＣの速度範囲をカバーする。ＣＣハンドオーバー決定に関して、この規則は役割を果たすことができない。このことは、ＣＣハンドオーバーを必要とする他の規則が最も強く目立つ場合にＣＣハンドオーバーが行なわれなければならないことを意味しており、また、他の規則がＣＣハンドオーバーを否定する傾向がある場合にＣＣハンドオーバーが省かれなければならないことを意味している。この規則は、基準の１つとして基本的に速度が考慮されなければならない場合に、ＣＣによって適用されるだけである。
【０１２７】
１０．速度ＣＣ候補＝「小（ｓｍａｌｌ）」でない場合には、ＣＣハンドオーバー＝「いいえ」である。
【０１２８】
速度が小さい個々のＣＣ候補を利用できない場合には、ＣＣハンドオーバーが常に省かれなければならない。この規則は、規則８に対して第２の相対するものを表わしている。同様に、この規則は、基準の１つとして基本的に速度が考慮されなければならない場合に、ＣＣによって適用されるだけである。
【０１２９】
ＲＳＳ平均値差に基づくＣＣハンドオーバーに加え、ＣＣルールベースは、クラスタ内トラフィック差およびＣＣ候補と現在のＣＣとの間の接続性差に基づく完全にアナログのＣＣハンドオーバー規則も含んでいるが、これについては詳細に説明しない。この時点で、複数の異なる基準を組み合わせて決定全体を形成することができるファジー規則形成についての利点は明らかとなる。
【実施例４】
【０１３０】
ＣＣルールベースにおける規則の最後のグループは、ＷＴハンドオーバーに関するものである。これらは、ＣＣが開始するＷＴハンドオーバーである。これらの規則は、単にネットワークリソースの最適化のためのものであり、したがって、ＦＴのために行なわれてはならない。これは、それらの安定性がネットワークの最適化よりも重要な目的を表わしてしまうからである。
【０１３１】
１．トラフィックＣＣ＝「大（Ｂｉｇ）」、且つ、トラフィック隣接複数ＣＣ＝「小（ｓｍａｌｌ）」、且つ、「供給ＷＴ」である場合には、
ＷＴハンドオーバー＝「はい」、且つ、必須事項＝「いいえ」、且つ、ＷＴハンドオーバー理由トラフィック＝「はい」である。
【０１３２】
この規則は、クラスタ内のトラフィック量が非常に高いけれども、トラフィック負荷が小さい少なくとも１つの隣接するクラスタが存在するケースを扱っている。そのようなケースにおいては、新たなクラスタが開放されてはならないが、その代わり、自分のクラスタのＷＴを隣接するクラスタに送信しようとする試みがなされる。しかしながら、ここでの必須条件は、ハンドオーバーの対象となり得るＷＴが当該隣接クラスタによって適応され得るということである。変数「供給ＷＴ」はこれを問い合わせる。変数は、変数「供給複数ＷＴ」と同様の方法で隣接するクラスタの適切なレベルおよび適切な容量をチェックする急激な２進変数である。変数「供給ＷＴ」と変数「供給複数ＷＴ」との間の唯一の差は、前者が特定のＷＴの供給をチェックするという点である。このＷＴに関する条件が満たされると、ＷＴが隣接するクラスタに送信される。規則の適用は、規則が呼び出される度に最初の２つの条件が真っ先にチェックされるように進まなければならない。これらが予め規定される特定の程度まで満たされた場合にだけ、その後、クラスタ内の個々のＷＴ毎に第３の条件がチェックされなければならない。前述したように、ＦＴは、その重要な規則により、異なるクラスタへの送信のための候補ではない。引き起こされたＷＴハンドオーバーは、必須事項と見なされない。
【０１３３】
２．トラフィックＣＣ＝「大（Ｂｉｇ）」でない場合には、ＷＴハンドオーバー＝「いいえ」である。
【０１３４】
この規則は、前の規則に対して第１の相対するものであり、自分のクラスタ内のトラフィックが「大（Ｂｉｇ）」でない場合にＷＴハンドオーバーが不要であることを意味している。
【０１３５】
３．トラフィック隣接複数ＣＣ＝「小（ｓｍａｌｌ）」でない場合には、ＷＴハンドオーバー＝「いいえ」である。
【０１３６】
この規則は、第１の規則に対して第２の相対するものであり、トラフィック量が小さい他のクラスタが存在しない場合にはＷＴハンドオーバーが行なわれてはならないことを意味している。この場合には、代わりに、新たなクラスタが形成される（ＣＣ形成規則参照）。
【実施例５】
【０１３７】
ここでは、ＷＴルールベースを一例として説明する。以下の規則は、ＷＴがそれ自体をＣＣに変えなければならないか否かの問い合わせに関するものである。
【０１３８】
１．レベルＣＣ＝「小（ｓｍａｌｌ）」、且つ、レベル隣接複数ＣＣ＝「小（ｓｍａｌｌ）」の場合には、ＣＣ形成＝「はい」、且つ、必須事項＝「はい」、且つ、ＣＣ形成理由レベル＝「はい」である。
【０１３９】
この規則は、各ステーションが１つのクラスタに対して割り当てられることを保証している。ステーションが１つのクラスタに対して予め割り当てられていたかどうかとは関係なく、ステーションは、全てのＣＣが非常に弱いレベルで受けられた場合にだけ、あるいは、いずれのＣＣも所定の範囲内に無い場合に、この規則にしたがって新たなクラスタを開放する。新たなクラスタの形成は、ここでは、必須事項として見なされなければならない。規則は、ＷＴおよび任意のクラスタに対して未だ割り当てられていない全てのステーションによって実行される。
【０１４０】
２．レベルＣＣ＝「小（ｓｍａｌｌ）」でない場合には、ＣＣ形成＝「いいえ」である。
【０１４１】
この規則は、前の規則に対して第１の相対するものである。
【０１４２】
３．レベル隣接複数ＣＣ＝「小（ｓｍａｌｌ）」でない場合には、ＣＣ形成＝「いいえ」である。
【０１４３】
少なくとも１つの隣接するＣＣが「中間小（Ｍｅｄｉｕｍ  Ｓｍａｌｌ）」以上のレベルで受けられる場合には、更なるクラスタが形成されない。
【実施例６】
【０１４４】
以下、対象のクラスタ変化に関する規則またはＷＴハンドオーバーに関する規則が定められる。
【０１４５】
１．レベルＣＣ＝「小（ｓｍａｌｌ）」、且つ、レベル隣接複数ＣＣ＝（「中間大（Ｍｅｄｉｕｍ  Ｂｉｇ）」または「大（Ｂｉｇ）」）である場合には、ＷＴハンドオーバー＝「はい」、且つ、必須事項＝「はい」、且つ、ＷＴハンドオーバー理由レベル＝「はい」である。
【０１４６】
自分のＣＣが弱くしか受けられないが、他のＣＣが同時に少なくとも中間のレベルを供給する場合には、この隣接するＣＣに対するハンドオーバーが開始されなければならない。このハンドオーバーは必須事項と見なされる、これは、レベルが弱いため、前のＣＣとの接続が断たれる虞があるからである。
【０１４７】
２．レベルＣＣ＝「小（ｓｍａｌｌ）」でない場合には、ＷＴハンドオーバー＝「いいえ」である。
【０１４８】
自分のＣＣのレベルが小（Ｓｍａｌｌ）でない場合には、ハンドオーバーが開始されてはならない。
【０１４９】
３．レベル隣接複数ＣＣ＝（「小（Ｓｍａｌｌ）」または「中間小（Ｍｅｄｉｕｍ  Ｓｍａｌｌ）」）である場合には、ＷＴハンドオーバー＝「いいえ」である。
【０１５０】
この規則は、第１の規則に対して第２の相対するものである。この規則は、隣接する全てのＣＣが中間小レベル以下で受けられるケースを扱っている。この場合、隣接する全てのＣＣに対する端末のハンドオーバーは意味を成さない。
【０１５１】
４．ＰＥＲ  ＣＣ＝「大（Ｂｉｇ）」、且つ、ＰＥＲ隣接複数ＣＣ＝「小（Ｓｍａｌｌ）」である場合には、ＷＴハンドオーバー＝「はい」、且つ、必須事項＝「はい」、且つ、ＷＴハンドオーバー理由ＰＥＲ＝「はい」である。
【０１５２】
自分のＣＣが受けられるＰＥＲが大（Ｂｉｇ）であり、同時に、更に小さいＰＥＲを有する他のＣＣが受けられる場合には、このＣＣに対するハンドオーバーが開始されなければならない。接続の中断が懸念されるため、ハンドオーバーは必須事項と見なされる。
【０１５３】
５．ＰＥＲ  ＣＣ＝「大（Ｂｉｇ）」でない場合には、ＷＴハンドオーバー＝「いいえ」である。
【０１５４】
自分のＣＣが高いＰＥＲで受けられない場合には、端末ハンドオーバーは、不要と考えられる。この規則は、前の規則４に対して第１の相対するものである。
【０１５５】
６．ＰＥＲ隣接複数ＣＣ＝「小（Ｓｍａｌｌ）」でない場合には、ＷＴハンドオーバー＝「いいえ」である。
【０１５６】
小さいＰＥＲで受けられる隣接するＣＣが存在しない場合には、ハンドオーバーを開始する意味が無い。これは、自分のクラスタ内の受信状態が弱いか否かとは関係なく、適用される。後者の場合、クラスタ形成に関する規則が有効になる。
【０１５７】
７．レベルＣＣ＝（「小（Ｓｍａｌｌ）」または「中間小（Ｍｅｄｉｕｍ  Ｓｍａｌｌ）」または「中間（Ｍｅｄｉｕｍ）」）、且つ、レベル差＝「大（Ｂｉｇ）」である場合には、ＷＴハンドオーバー＝「はい」、且つ、必須事項＝「いいえ」、且つ、ＷＴハンドオーバー理由レベル＝「はい」である。
【０１５８】
この規則は、自分のＣＣと比べてかなり強く受信され得る隣接するＣＣのおかげでそれ自体を暗示するハンドオーバーのケースを扱っている。この規則は、自分のＣＣが中間レベルを供給する場合であっても有効になり得る。無論、この種のＷＴハンドオーバーは必須事項ではない。
【０１５９】
８．レベルＣＣ＝（「小（Ｓｍａｌｌ）」または「中間小（Ｍｅｄｉｕｍ  Ｓｍａｌｌ）」または「中間（Ｍｅｄｉｕｍ）」）、且つ、レベル差＝「大（Ｂｉｇ）」でない場合には、ＷＴハンドオーバー＝「いいえ」である。
【０１６０】
この規則は、前の規則７に対して相対するものであり、大（Ｂｉｇ）のレベル差が存在しない場合にはＷＴハンドオーバーが開始されなければならないことを意味している。自分のＣＣのレベルが「中間大（Ｍｅｄｉｕｍ  Ｂｉｇ）」または「大（Ｂｉｇ）」であるケースは、既に、ＷＴハンドオーバーに関する規則２によってカバーされている。最後の２つの規則は、最良の隣接するＣＣと自分のＣＣとの間のレベル差を、ハンドオーバー基準として使用している。なお、ここでは、それは、常に、確率的影響を排除するために考慮されるレベルのスライド平均値である。レベル差のファジーな加算平均を行なう端末ハンドオーバーアルゴリズムは、Ｇ．  Ｅｄｗａｒｄｓ，  Ａ．  Ｋａｎｄｅｌ，  Ｓ．  Ｒａｖｉの「無線通信のためのファジーハンドオーバーアルゴリズム」（Ｆｕｚｚｙ  Ｓｅｔｓ  ａｎｄ  Ｓｙｓｙｔｅｍｓ、第１１０巻、３７９頁〜３８８頁、２０００年）によって提案された。レベル差「Ｄｅｌｔａ  ＲＳＳ」のファジーな加算平均は、ここでは以下のようにして計算される。
【数７】
2005522096.tif 000008
【０１６１】
μ（ΔＲＳＳｎ）は、端末ハンドオーバーのための決定基準を表わしている。この値が閾値３．０を超える場合には、関連する隣接するセルに対するハンドオーバーが開始される。μＡ（ΔＲＳＳｎ）およびμＮ（ΔＲＳＳｎ）は、図５に示される２つのファジーなセット「許容可能」「許容不可能」に対する割り当てを表わしている。どの程度頻繁に連続的にレベル差が許容不可能な値を示すかを測定するために、方程式（６）が使用される。
【０１６２】
最後の２つの規則の代わりに、Ｇ．  Ｅｄｗａｒｄｓ等による端末ハンドオーバー基準（上記参照）を使用することができる。
【０１６３】
要するに、ＣＣの新たなクラスタおよびＷＴの他のクラスタを形成するために幾つかの規則が使用されると言える。クラスタを削除するための規則は、常にＣＣによって実行される。これは、ＣＣがＣＣ機能を中止しているか否かをＣＣそれ自体だけで決定しなければならないといった事実に対応している。また、クラスタ移動またはＣＣハンドオーバーに関する規則は、ＣＣによってのみ使用される。ここでも、先と同様に、ＣＣ機能を異なるステーションに送信すべきか否かをＣＣそれ自体が決定する。
【０１６４】
より重要な役目のため、ＷＴハンドオーバーに関する規則は、ＷＴ自体によって管理される。これらのＷＴハンドオーバーは、端末で開始されるハンドオーバーである。しかしながら、ＣＣで開始されるハンドオーバーも提案される。そのため、対応する規則がＣＣで管理される。
【０１６５】
上記各規則は、従来のエキスパートシステムによって知られる確信係数の概念によって更に加重されても良い。推論の結果として決定された規則の出力割り当て関数には、規則の確信係数が掛け合わされる。確信係数は、例えば０から１の間の値をとる。全ての規則に同じ加重が与えられることが好ましい。
【０１６６】
規則の入出力変数および規則自体が規定されると、推論マシンの動作モードに関して決定を行なわなければならない。基本的に、この決定は、使用される演算子の選択に関係している。その後、規則の必須条件を繋げるための演算子、出力変数をスケーリングするための含意演算子、規則の集約のための演算子が規定されなければならない。また、既に述べたように、補足としての決定にしたがって否定演算子が選定された。ＯＲ演算のために算術的合計が選択された。
【０１６７】
最もファジーな制御システムにおいては通例のように、シングルルールに基づく推論が行なわれなければならない。ここでは、最初に、規則の必須条件の集約の問い合わせが成される。この目的のため、最小演算子が主に使用される。１つの理由は、適用度合いが最も少ない規則の必須条件の充足度に対応する程度まで規則が最大限に適用できるからである。しかしながら、前述したように、最小演算子が何をおいてもＴ規格をマッピングするため、この時点で、全てのＴ規格によってこのサムの規則が満たされることが明らかになろう。このことは、最小演算子を使用して、サムの規則を依然として満たすが同時に必須条件の連鎖が成されないために充足度を最大にする演算子が選択されることを意味している。ここで生み出された方法において、最小演算子のこの特徴は望ましいと考えられる。そのため、この演算子は、必須条件の集約のために選択される。ここで考えているケースにおいては、最小演算子が使用される場合に厳しい条件を考慮できることが重要である。ここで、厳しい条件とは、セット｛０，１｝からの充足度を意味している。厳しい条件が満たされない場合には、最小演算子は（任意のＴ規格と同様に）、結果として得られる規則の充足度が全体として同様に０となることを保証する。
【０１６８】
選択される次の演算子は、含意のタイプに関係している。ファジーな制御との関連で、マンダニ型の規則を有する殆どのシステムにおいて、以下の２つの演算子のうちの一方が使用される。
【数８】
2005522096.tif 000009
【０１６９】
特定の入力ベクトルｘ＊における必須条件の充足度もここで示される。必須条件の集約のために最小演算子が使用される場合には、以下が得られる。
【数９】
2005522096.tif 000010
【０１７０】
図６は、１つの入力変数を用いた例を使用して、２つの推論演算子を図式的に示している。マンダニ含意が切り落とされて示されている理由は明らかである。
【０１７１】
この発明においては、スケール推論が選択されることが好ましい。これは、スケール選択がより速いコンピュータ演算を表わしているからである。
【０１７２】
最後に、規則によって生じる出力変数の複数の割り当て関数は、出力変数毎に、１つの割り当て関数に集約されなければならない。ここで考えているケースにおいては、例外なく、規則がＭＩＳＯ形式で定められるため、規則の集約が各クラスタリング演算毎に別個に行なわれても良い。しかしながら、規則の分散実行の場合には、同じ場所で管理され或いは同じステーションによって管理される規則だけが集約されても良い。このことは、ＣＣルールベースの規則が全てのＣＣによって集約されるのに対し、ＷＴがＷＴルールベースの全ての規則を評価することを意味している。全てのＳ規格は、割り当て関数の考えられる集約演算子である。従来のザデー結合演算子は最大演算子である。最大演算子は、他の全てのＳ規格の下でマッピングする。集約演算子の選択に関しての決定は、非ファジー化演算子の選択に密接に関連付けられる。したがって、この決定は、非ファジー化演算子の選択と共に行なわれなければならない。最も一般的な演算子の中には、連続性、明瞭性、計算効率、複式計算等の基準を満たす合計中心方法および領域中心方法がある。著者は、様々な規則によって言語的出力値が複数回出力されたか否かを非ファジー化規則が考慮しなければならないという必須条件を意味するために複式計算を利用する。領域中心方法と合計中心方法との違いが図７および図８に示されている。
【０１７３】
領域中心方法においては、個々の割り当て関数が最大演算子によって集約され、その後、結果として得られる割り当て関数の重要な点として出力値が決定される。
【０１７４】
図８は、合計中心方法において、算術的合計が集約演算子として使用され、その結果、領域中心方法と比較して暗い領域が２回計算されることを、重なり合う領域のダークグレー彩色により示している。
【０１７５】
本発明の場合、集約・非ファジー化方法として、領域中心規則が選択される。この方法は、ゼロよりも大きい充足度を有する全ての規則が出力決定に影響を与えるという有用な特性を有している。領域中心集約・非ファジー化規則は、数学的には、個々のケースにおいて以下の通りである。
【数１０】
2005522096.tif 000011
【０１７６】
連続割り当て関数の場合、以下が適用される。
【数１１】
2005522096.tif 000012
【０１７７】
これらの式において、μＳ（ｒ）（ｙ１）は、点ｙ１でのｒ番目の規則における出力変数のスケール割り当て関数を表わしている。スケール推論の使用｝については既に述べた。これらの出力変数に関して管理される規則の数は、式中にＲで示されている。
【０１７８】
演算が行なわれるか否かについては、４つの各非ＦＴ関連クラスタリング演算に関して決定が行なわれなければならない。選択された図４の割り当て関数の対称性により、例えば、値ｙ＊＝０．５を決定限界として規定することができる。非ファジー化された値がこの限界を上回る場合には、トポロジー変化が行なわれる。また、非ファジー化された値がこの限界を下回る場合には、トポロジー変化が行なわれない。閾値を更に大きい（または小さい）値の方へシフトさせることにより、「たぶん」という提言は、「決定しない」（または、それぞれ「はい決定」）に寄与する傾向にある。
【０１７９】
閾値による決定は、クラスタリング演算が必須事項であるか否かを示す出力変数において行なわれる。トポロジー変化の理由、すなわち、割り当て関数に対して最大の割り当て度合いを持つ理由を保つ出力変数に関しては、「はい」が選択される。
【０１８０】
ＦＴ関連トポロジー変化に関しては、規則が定められない。これは、ＦＴの選択のために、独国特許第１００  ５３  ８５４．１号の主題である特定のアルゴリズムが作成されたためである。その分散バージョンにおいて、アルゴリズムは、ＣＣによって実行でき、ＦＴ形成およびＦＴハンドオーバー事象の開始を制御するために使用できる。特に、接続された２つのＣＣのうちの一方をＦＴがもはや適切なレベルで受けない場合には、ＦＴ削除事象がＦＴそれ自体によって開始される。この種のケースにおいて、ＦＴは、最初に、ＦＴ機能を担うことができる他のＷＴを見つけようとする。しかしながら、適当な候補が所定の範囲内に無い場合、ステーションは、ＦＴ機能を強制的に中止しなければならない。
【図面の簡単な説明】
【０１８１】
【図１】クラスタに基づくネットワークの概略図を示している。
【図２】入力変数の割り当て関数の一例を示す図である。
【図３】入力変数の割り当て関数の更なる例を示す図である。
【図４】本発明の実施形態で使用されるファジーな出力変数を示す図である。
【図５】ファジーな加算平均のためのグラフを示している。
【図６】マンダニ推論とスケール推論との対比を示す図である。
【図７】合計中心方法のグラフを示す図である。
【図８】領域中心方法の図を示す図である。
【図１】
2005522096.tif 000013
【図２】
2005522096.tif 000014
【図３】
2005522096.tif 000015
【図４】
2005522096.tif 000016
【図５】
2005522096.tif 000017
【図６】
2005522096.tif 000018
【図７】
2005522096.tif 000019
【図８】
2005522096.tif 000020
【国際調査報告】
2005522096.tif 000021
2005522096.tif 000022