(57)【要約】  １）無線環境モデル、２）モビリティモデル、および３）アプリケーション／ユーザコンテキストモデルを含み得る認知モデルのクラスが、無線通信ネットワークにおいて使用される。物理モデラ（１４）によって実装される無線環境モデルは、無線環境の物理的側面、たとえばシャドーイング損失、多重経路伝播、干渉レベルおよび雑音レベルなどを表す。モビリティモデラ（１６）によって実装されるモビリティモデルは、地理データベース（１２）から取得される経緯度、および／または、たとえば道路名などの論理識別子、並びにユーザ端末の速度などによって、ユーザの動きを表す。アプリケーションコンテキストモデラ（２２）によって実装されるコンテキストモデルは、現在の状態と、こうしたアプリケーション処理それぞれにおけるダイナミクス、および複数のアプリケーション処理の間のダイナミクスとを表す。こうしたデータは、ネットワーク性能を最適化するのに利用される。
2005512423.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
基地局であるＢＳに関する物理的な無線環境をモデル化して無線通信を向上する方法であって、
地理データベースから位置データを取得するステップ、および、
前記地理データベースによって提供される前記位置データに関連付けられた物理属性データベースからデータを取得するステップ
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
位置データを取得する前記ステップはさらに、物理的な位置に関連する属性を取得するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
属性を取得する前記ステップはさらに、丘、山、水域、樹木、建造物や橋などの人工物、前記位置データに関連付けられた大気属性などの土地の構成に関連するデータを取得することを含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
位置データに関連付けられた物理属性を取得する前記ステップは、多重経路特性をモデル化するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
多重経路特性をモデル化する前記ステップは、遅延スプレッドエネルギ、重要経路の数、数または範囲で表される該経路の位置、前記重要経路のエネルギ、大規模なフェージングまたはシャドーイング損失、およびドップラーシフトをモデル化することを含むことを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
ユーザ機器であるＵＥに関する物理的な無線環境をモデル化して無線通信を向上する方法であって、
地理データベースから位置データを取得するステップ、および、
前記地理データベースによって提供される前記位置データに関連付けられた物理属性データベースからデータを取得するステップ
を含むことを特徴とする方法。
【請求項７】
位置データを取得する前記ステップはさらに、物理的な位置データに関連する属性を取得するステップを含むことを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項８】
属性を取得する前記ステップはさらに、丘、山、水域、樹木、建造物や橋などの人工物、前記位置データに関連付けられた大気属性などの土地の構成に関連するデータを取得することを含むことを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項９】
位置データに関連付けられた属性を取得する前記ステップはさらに、多重経路特性をモデル化するステップを含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項１０】
多重経路特性をモデル化する前記ステップは、遅延スプレッドエネルギ、重要経路の数、数または範囲で表される該経路の位置、前記重要経路のエネルギ、大規模なフェージングまたはシャドーイング損失、およびドップラーシフトをモデル化することを含むことを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
基地局であるＢＳとユーザ機器であるＵＥの間の無線経路の物理環境をモデル化して無線通信を向上する方法であって、
前記ＢＳが、前記無線経路を組み込む領域に関連する地理データベースから位置データを取得するステップ、および、
前記ＢＳが、物理属性データベースから、前記領域に関連付けられた物理属性を取得するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項１２】
位置データを取得する前記ステップはさらに、前記領域に関連する属性を取得するステップを含むことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
属性を取得する前記ステップはさらに、丘、山、水域、樹木、建造物や橋などの人工物、および前記領域の大気属性などの土地の構成を取得することを含むことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記領域に関連付けられた無線関連属性を取得するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
無線関連属性を取得する前記ステップは、多重経路特性をモデル化するステップを含むことを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
多重経路特性をモデル化する前記ステップは、遅延スプレッドエネルギ、重要経路の数、数または範囲で表される該経路の位置、前記重要経路のエネルギ、大規模なフェージングまたはシャドーイング損失、およびドップラーシフトをモデル化することを含むことを特徴とする請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
基地局に関する物理的な無線環境をモデル化して無線通信を向上する方法であって、
地理データベースからユーザ機器であるＵＥの位置データを取得するステップ、および、
前記地理データベースからの位置データに基づき、ＵＥに関連付けられたモビリティ情報を取得するステップ
を含むことを特徴とする方法。
【請求項１８】
モビリティ情報を取得する前記ステップは、経緯度と、速度と、ＵＥが通り得る信号機、他の交通標識および道路標識などの道路トポロジと、交通量とを取得することを含むことを特徴とする請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
位置データを取得する前記ステップは、物理的な位置に関連する属性を取得するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１７に記載の方法。
【請求項２０】
属性を取得する前記ステップはさらに、丘、山、水域、樹木、建造物や橋などの人工物、および前記ＵＥに関連付けられた大気属性などの土地の構成に関連するデータを取得することを含むことを特徴とする請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
属性を取得するステップは前記位置データに関連付けられた無線関連属性を取得することを含み、遅延スプレッドエネルギ、重要経路の数、数または範囲で表される該経路の位置、前記重要経路のエネルギ、大規模なフェージングまたはシャドーイング損失、およびドップラーシフトなどの多重経路特性をモデル化することを含むことを特徴とする請求項１９に記載の方法。
【請求項２２】
ユーザ機器であるＵＥに関する物理的な無線環境をモデル化して無線通信を向上する方法であって、
地理データベースからユーザ機器であるＵＥの位置データを取得するステップ、および、
前記地理データベースからの位置データに基づき、前記ＵＥに関連付けられたモビリティ情報を取得するステップ
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２３】
属性を取得する前記ステップは前記位置データに関連付けられた無線関連属性を取得することを含み、遅延スプレッドエネルギ、重要経路の数、数または範囲で表される該経路の位置、前記重要経路のエネルギ、大規模なフェージングまたはシャドーイング損失、およびドップラーシフトなどの多重経路特性をモデル化すること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】
基地局におけるアプリケーションコンテキストをモデル化して無線通信を向上する方法であって、
現在使用中のアプリケーションを調査するステップ、および、
現在の使用に基づいてアプリケーションコンテキストをモデル化するステップ
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２５】
アプリケーションコンテキストをモデル化する前記ステップは、現在のデータレートおよびサービス品質（ＱｏＳ）要件をモデル化することを含むことを特徴とする請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
アプリケーションコンテキストをモデル化する前記ステップはさらに、推定される未来のデータレート、および推定されるサービス品質（ＱｏＳ）要件を提供することを含むことを特徴とする請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
アプリケーションコンテキストをモデル化する前記ステップは、現在使用中の前記アプリケーションの処理のサポートをモデル化するステップを含むことを特徴とする請求項２４に記載の方法。
【請求項２８】
前記調査するステップは、前記現在のアプリケーションが音声通信、ウェブのブラウズ、ｅメール、ＦＴＰ、ＳＭＳ、ＭＭＳ、画像伝送およびメッセージ通信の１つであるか判定することを含むことを特徴とする請求項２４に記載の方法。
【請求項２９】
前記アプリケーションコンテキストは、前記現在のアプリケーションが音声通信であるとき、発話特性および現在使用中の音声圧縮アルゴリズムに基づいて、生成されるデータの量をモデル化することを含むことを特徴とする請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
前記現在のアプリケーションのサポートをモデル化する前記ステップは、前記現在のアプリケーションをサポートするための符号化および処理を提供することを含むことを特徴とする請求項２７に記載の方法。
【請求項３１】
検出されたアプリケーションに応答して、通信パラメータを選択するステップをさらに含むことを特徴とする請求項２４に記載の方法。
【請求項３２】
１つの基地局であるＢＳおよび複数のユーザ機器であるＵＥを備える無線ネットワークであって、
前記基地局が、前記基地局付近の無線環境をモデル化するローカルなモデラを有し、
前記複数のＵＥがそれぞれ、それぞれの各ＵＥ付近の無線環境をモデル化する無線環境モデラを有し、
前記ＵＥがそれぞれ、ローカルに取得した環境モデルデータを前記基地局に伝送し、および、
前記ＢＳが、ローカルに前記複数のＵＥから取得した環境のモデルに基づいて、ネットワーク動作パラメータおよび／またはＵＥ動作パラメータを調整かつ／または選択する認知コントローラを有する
ことを特徴とするネットワーク。
【請求項３３】
パラメータを選択することは、伝送されたパワー、符号化方法、データレート、ＡＲＱパラメータ、ビーム形状を含む輻射パターン、呼承認ポリシー、輻輳制御ポリシー、およびキュー作成ポリシーの１つまたは複数を選択／調整することを含むことを特徴とする請求項３２に記載のネットワーク。
【請求項３４】
各ＵＥは、前記ＢＳによる使用のために、モビリティ属性をモデル化するモビリティモデラを有することを特徴とする請求項３２に記載のネットワーク。
【請求項３５】
各モビリティモデラは、道路または街路のトポロジ、速度、および交通量の少なくとも１つをモデル化することを特徴とする請求項３４に記載のネットワーク。
【請求項３６】
各ＵＥはさらに、前記ＢＳによる使用のために、コンテキストをモデル化するコンテキストモデラを備えることを特徴とする請求項３２に記載のネットワーク。
【請求項３７】
前記ＢＳは、前記ＢＳによる使用のために、モビリティ属性をモデル化するモビリティモデラを有することを特徴とする請求項３２に記載のネットワーク。
【請求項３８】
前記ＢＳはさらに、前記ＢＳによる使用のために、コンテキストをモデル化するコンテキストモデラを備えることを特徴とする請求項３２に記載のネットワーク。
【請求項３９】
各ＵＥは、関連付けられたＵＥによってモデル化されたデータの少なくとも１つを送信する手段を備えることを特徴とする請求項３７に記載のネットワーク。
【請求項４０】
前記ＢＳは、モデル化されたデータを前記ＵＥから受信する手段を備えることを特徴とする請求項３９に記載のネットワーク。
【請求項４１】
前記ＢＳは、ローカルなＢＳモデラおよびＵＥモデラからのモデル化されたデータを解析する手段と、前記解析する手段に応答して前記ＵＥの少なくとも１つに調整／選択データを送信する手段とを備えることを特徴とする請求項３２に記載のネットワーク。
【請求項４２】
前記ＢＳは、前記ローカルなＢＳモデラおよび前記ＵＥモデラからのモデル化されたデータを解析する手段と、前記解析する手段に応答して伝送パラメータを調整する手段とを備えることを特徴とする請求項３２に記載のネットワーク。
【請求項４３】
少なくとも１つのユーザ機器であるＵＥとの無線通信のために、ネットワークによって使用される装置であって、
前記ネットワークと前記少なくとも１つのＵＥの間に位置する、物理特性に関するデータを提供する物理モデラと、
物理的な無線環境を介して前記少なくとも１つのＵＥに情報を伝送するのに利用される技術を、前記物理モデラによって提供されるデータに従って選択かつ／または調整する手段と
を備えることを特徴とする装置。
【請求項４４】
前記少なくとも１つのＵＥに伝送される情報を調整するために、ＵＥの位置速度、道路トポロジ、および交通量を考慮するモビリティモデラを備えることを特徴とする請求項４３に記載の装置。
【請求項４５】
前記少なくとも１つのユーザ機器のアプリケーション環境を含むデータを含み、前記ＵＥに伝送される情報を調整するために、未来の瞬間におけるアプリケーション環境を予測するアプリケーション／ユーザコンテキストモデラを備えることを特徴とする請求項４３に記載の装置。
【請求項４６】
１つの基地局であるＢＳおよび少なくとも１つのユーザ機器であるＵＥを有する無線通信ネットワークであって、
前記ＢＳが、前記ＢＳと前記少なくとも１つのＵＥの間に位置する、物理特性に従って通信を制御する物理モデラを有し、および、
遭遇した前記物理特性に従って調整された情報を前記少なくとも１つのＵＥに伝送することを備えることを特徴とするネットワーク。
【請求項４７】
前記少なくとも１つのＵＥに伝送される情報を調整するために、ＵＥの位置、速度、道路トポロジ、および交通量を考慮するモビリティモデラをさらに備えることを特徴とする請求項４６に記載のネットワーク。
【請求項４８】
前記少なくとも１つのユーザ機器の前記アプリケーション環境を含むデータを含むアプリケーション／ユーザコンテキストモデラと、未来の瞬間におけるアプリケーション環境を予測して前記ＵＥに伝送される情報を調整する手段とをさらに備えることを特徴とする請求項４５に記載のネットワーク。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は無線通信に関する。より詳細には本発明は、認知無線（cognitive rario）、無線通信における様々なクラスの認知無線モデラ（modeler）の利用、および認知モデラからの情報に基づいて無線チャネルの最適な使用を行う方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
認知無線は、３つの層、すなわち認知モデル、認知モデルの記述子を伝達する言語、および認知記述子を解析し判断を行うプロセッサを含む。本発明は、認知モデルの３つのクラスを包含する。
【発明の開示】
【０００３】
認知モデルの３つのクラスを、以下のように提案する。
【０００４】
１）無線環境モデル
２）モビリティモデル（Mobility models）
３）アプリケーション／ユーザコンテキストモデル
無線環境は物理的側面を表し、モビリティはユーザ端末の今後の位置を予測する一方、アプリケーションは、現在の状態と、こうしたアプリケーション処理のそれぞれにおけるダイナミクス（dynamics）、および複数のアプリケーション処理の間のダイナミクスを表す。
【０００５】
本発明は、以下の説明および図面によって理解されよう。図面において、同じ要素は同じ番号で指定する。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００６】
本発明は、認知モデルの３つのクラスを提案する。
【０００７】
１）無線環境モデル
２）モビリティモデル
３）アプリケーション／ユーザコンテキストモデル
無線環境モデルは、無線環境の物理的側面、たとえばシャドーイング損失、多重経路伝播、干渉、雑音レベルなどを表す。
【０００８】
モビリティモデルは、経緯度および／または、たとえば街路名などの論理識別子、並びにユーザ端末の移動速度などによって、ユーザの動きを表す。モビリティモデルは、ユーザ端末の今後の位置の予測に使われる。
【０００９】
アプリケーション／ユーザコンテキストは、ユーザが現在いるアプリケーション環境を表し、未来の瞬間におけるアプリケーション環境の予測に使うことができる。たとえば、アプリケーションコンテキストは、ユーザがｈｔｔｐ／ｔｃｐ／ｉｐプロトコルを使ってウェブをブラウズすること、ユーザが音声呼出しで会話すること、たとえば音楽のダウンロードなどのファイル転送を行うことからなる場合がある。
【００１０】
コンテキストモデルは、現在の状態と、これら各アプリケーション処理のそれ自体のダイナミクス、および複数のアプリケーション処理の間のダイナミクスを表す。たとえば、インターネットのブラウズはしばしば、パケットセッション、パケットコール、個々のパケットの数、その持続期間および分解（separation）などによってモデル化される。このことは、アプリケーション処理におけるコンテキストのモデル化を表す。複数のアプリケーション処理間のコンテキストのモデル化は、ユーザがあるアプリケーション処理から別のアプリケーション処理にどのように移ることができるか、などのダイナミクスを表すことからなる。
【００１１】
図１および図２は、認知無線の原理および上述した３つのタイプの認知モデルに基づいた、ユーザ機器（ＵＥ）およびネットワークの実施形態をそれぞれ示す。
【００１２】
図１は、３つのタイプの認知モデルを使用する実施形態であり、図２は、３つのタイプの認知モデルおよび認知無線リソースマネージャを使用する認知無線ネットワークの例である。テーブル１（図３）、２（図４）および３（図５）は、物理モデラ、モビリティモデラ、およびコンテキストモデラの属性をそれぞれ詳述する。この３つの部分は独立している。システムは、モデルの３つのクラスの１つまたは複数を用いて構築することができる。
【００１３】
図１は、地理データベース１２、物理モデラ１４およびモビリティモデラ１６を備えるユーザ装置であるＵＥ１０を示す。地理データベースは、地理位置、および地理位置に対する位置関連属性を格納する。この属性は、土地の構成、たとえば丘、山など、建造物、樹木、大気属性などを含むことができる。物理モデラ１４は、地理的な位置に関連付けられた無線関連属性、たとえば多重経路属性、シャドーイング属性、およびドップラー属性を提供する。
【００１４】
モビリティモデラ１６は、ＵＥに関連付けられた情報、たとえばＵＥの経緯度、速度、ＵＥが通り得る、信号機などの道路トポロジ（topology）、および交通量を提供する。このデータは、チャネルプロセッサ１８に転送され、このプロセッサは、モデム２６に伝送するデータの準備、すなわちチャネルへのアプリケーションデータのマッピング、および受信したデータの識別を行い、受信したデータを適切な宛先に向ける。データは、ベースバンドにおいて、ＲＦ部２８で適切な無線周波数に変調され、ネットワークとの通信のために、アンテナ装置３０を介して伝送される。
【００１５】
インターネットのブラウズ、発話行為（speech activity）ｅメール、インスタントメッセージなどを含み得るアプリケーションは、モデル化のために、アプリケーションコンテキストモデラ２２およびアプリケーションプロセッサ２４に供給される。たとえば、インターネットのブラウズはしばしば、パケットセッション、パケットコール、個々のパケットの数、その持続期間および分解などによってモデル化される。このデータは、後続の伝送のために、モビリティモデラ１６および物理モデラ１４に関してそれぞれ本明細書において上述したやり方で、チャネルプロセッサ１８に提供される。アプリケーション回路２０によって処理される様々なアプリケーションを図５に示す。アプリケーションプロセッサ２４は、データを適切な宛先に転送するための符号化および処理を組み込み、たとえば、インターネットのブラウズ（ＴＣＰ／ＩＰ）、音声通信、画像、ショートメッセージサービス（ＳＭＳ）およびマルチメディアサービス（ＭＭＳ）に必要な符号化および処理を提供する。
【００１６】
図２は、ネットワーク装置を示し、ここで同じ要素は同じ番号で指定され、アプリケーションコンテキストモデラ２２、物理的モデラ１４およびモビリティモデラ１６にそれぞれ結合される認知無線リソースコントローラ（ＲＲＣ）をさらに含む。ＲＲＣ３２は通常、空中を介したパケットの最適な伝送を制御し、さらに、分光（spectral）リソースを管理して、サービス品質（ＱｏＳ）の維持を保証する。ユーザトラフィックおよび無線チャネル性能は、エアインターフェースパラメータの制御のために定期的に監視される。空中帯域幅の割振りおよび収入（revenue）の極大化が制御されて、通信事業者のポリシーとともに、使用料金、加入料、または他の利用者ポリシーに基づいて収入を生み出すために、ＱｏＳが慎重に適用されるようにする。ＲＲＣは、モデラ１４、１６および２２からの情報を使用して、無線チャネルをより効率的に使用する。
【００１７】
一般に、物理モデラ１４は、無線チャネルの測定をいくつか行う。たとえば、物理モデラ１４は、干渉レベルおよび／または雑音レベルを測定し、チャネルインパルス応答を測定し、多重経路特性（multipath characteristics）を推定する。こうした特性には、全エネルギ、遅延スプレッド、重要経路（「フィンガ（finger）」とも呼ばれる）の数、およびこうした重要経路（significant paths）の位置、ドップラーシフト、大規模な経路の損失などが含まれる。こうした測定技術は、文献において十分に確立されている。さらに、物理モデラ１４は、１つまたは複数のＵＥの位置を判定することもできる。モデラ１４は、ＵＥ内で実装される場合は、そのＵＥ自体の位置を判定することができ、ネットワーク内で実装される場合は、複数のＵＥの位置を判定することができる。ＵＥは、それ自体の位置を、簡略化のために図示はしないが、ＧＰＳ（全地球測位システム）またはネットワーク支援ＧＰＳによって判定することができる。ネットワークは、基地局の三角測量原理を利用してＵＥの位置を判定することができる。
【００１８】
位置情報は、地域の地勢図にも、道路、交差点、ランドマーク、建造物、丘、公園などにも関連することができる。このような関連に基づき、物理的な無線環境は、屋内、人口の密集した都市部、都市部、地方、丘、高速道路などにあるものとして特徴づけることができる。こうした測定結果は、物理モデラ１４のパラメータを形成する。
【００１９】
同様に、モビリティモデラ１６は、そのＵＥ、または地勢図に関連して複数のＵＥの今後の位置を推定する。たとえば、ＵＥが高速道路上に位置し、ある一定の速度で移動している場合、その今後の位置を推定することができる。ＵＥが、繁華街地域にある交差点近くに位置する場合、道路情報が、今後の位置のいくつかの選択肢を、関連付けられた確率とともに提供する。ＵＥの可能な今後の位置の組は、関連付けられた確率とともに、モビリティモデラ１６のパラメータとなる。
【００２０】
最後に、アプリケーションコンテキストがモデル化される。ユーザが関与する特定のアプリケーションに依存して、現在のデータレートおよび予測データレート並びにＱｏＳ要件を推定することができる。たとえば、ユーザ機器（ＵＥ）が音声会話に関与していると仮定すると、生成されるデータの量は、一般的な発話特性（speech characteristics）および現在使われている音声圧縮アルゴリズムに基づいてモデル化することができる。同様に、ユーザがウェブブラウジングセッションに関与している場合、パケットの流れは、統計的なやり方でモデル化することができる。たとえば、ウェブのブラウズは通常、ある特定の構造を有するＴＣＰ／ＩＰプロトコルを利用して実施される。一例として、ＴＣＰセッションには、少量のデータ転送を含む３者間ハンドシェイクが常に先行する。ハンドシェイクの後には通常、いくつかの要求−応答タイプのトランザクションが続く。要求メッセージはサイズが小さく、応答ははるかに大きくてよい。同様に、ｅメールアプリケーション、ファイル転送プロトコル（ＦＴＰ）アプリケーション、ショートメッセージ（ＳＭＳ）アプリケーション、マルチメディアシステム（ＭＭＳ）アプリケーション、画像メッセージ通信アプリケーションなどは、プロトコル構造およびデータ統計によって特徴づけることができる。こうした特性は、アプリケーションコンテキストモデラ２２のパラメータを形成する。
【００２１】
様々なモデラを、ＵＥおよび／またはネットワーク内で実装することができる。ネットワーク、および任意選択でＵＥも、いわゆる認知コントローラを実装し、認知コントローラは、無線リソースコントローラ３２として示され、モデラ１４、１６および２２からのパラメータを入力として受け入れ、こうした入力を、最適な無線性能の判定のために処理する。具体的には、認知コントローラ（ＲＲＣ）３２は、最適なデータレート、誤り訂正符号化方式、アンテナビーム幅、パワーレベル、アプリケーションキューの大きさなどを判定する。現在の無線パラメータは、それに応じて調整される。いくつかの場合では、無線データ伝送の確認モードをターンオンしまたはターンオフするなど新しい処理を呼び出すことができる。このような場合、無線パラメータは、選択されるか、または放棄される。ＵＥ内およびネットワーク内の認知コントローラ（ＲＲＣ）３２には、ＵＥまたはネットワーク内のローカルな最適化の場合のように、ローカル認知モデルパラメータを入力することができる。ネットワーク内の認知コントローラ（ＲＲＣ）には、ローカルな認知モデルパラメータ、並びに、ネットワークに伝送された、様々なＵＥの認知モデルパラメータを入力することもできる。この場合、各ＵＥは、無線チャネルの１つまたは複数を使用し、認知モデルパラメータデータを報告する。適切な１組のメッセージ、および報告構造（reporting structure）が、プロトコルのために使用される。ネットワークは次いで、ローカルな認知モデルデータ並びにリモートの（すなわち、複数のＵＥからの）認知モデルデータを処理し、最適な性能または性能の向上のために様々な調整を行う。こうした調整の一部はネットワーク内でローカルに影響を受け、それ以外は、適切なコマンドプロトコルを用いて、関係するＵＥに伝送される。この結果、様々な認知モデルによって生成されるデータを用いることによって、物理条件、ユーザ条件およびアプリケーション条件の最適な変更の実施に努める認知無線システムがもたらされる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明のユーザ機器（ＵＥ）の実施形態を示すブロック図である。
【図２】本発明のネットワークの実施形態を示すブロック図である。
【図３】本発明の物理モデル属性の概略を示す図である。
【図４】本発明のモビリティモデラ属性を示す図である。
【図５】本発明のアプリケーションコンテキストモデルを示す図である。
【図１】
2005512423.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
2005512423.tif 000006
【図５】
2005512423.tif 000007
【手続補正書】
【提出日】平成16年6月24日(2004.6.24)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
基地局であるＢＳに関する物理的な無線環境をモデル化して無線通信を向上する方法であって、
地理データベースから前記ＢＳの位置データを取得するステップ、
前記ＢＳの該位置に対応する無線環境データを含む物理属性データベースを確立するステップ、および、
前記位置データに関連付けられた前記物理属性データベースから、ＢＳ無線環境データを取得するステップを含み、
前記ＢＳ無線環境データは、前記無線通信の動作パラメータを認知的に制御するために使用されることを特徴とする方法。
【請求項２】
位置データを取得する前記ステップは、前記ＢＳの物理的な位置に関連するデータを取得することを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
位置データを取得する前記ステップはさらに、丘、山、水域、樹木、建造物と橋の少なくとも１つを含む人工物、および前記位置データに関連付けられた大気属性の少なくとも１つを含む土地情報に関連するデータを取得することを含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
物理属性データベースを確立する前記ステップは、多重経路特性をモデル化するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
多重経路特性をモデル化する前記ステップは、遅延スプレッドエネルギ、重要経路の数、数または範囲で表される該経路の位置、前記重要経路のエネルギ、大規模なフェージングまたはシャドーイング損失、およびドップラーシフトをモデル化することを含むことを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
ユーザ機器であるＵＥに関する物理的な無線環境をモデル化して無線通信を向上する方法であって、
地理データベースから前記ＵＥの位置データを取得するステップ、
前記ＵＥの該位置に対応する無線環境データを含む物理属性データベースを確立するステップ、および、
前記位置データに関連付けられた前記物理属性データベースから、ＵＥ無線環境データを取得するステップを含み、
前記ＵＥ無線環境データは、前記無線通信の動作パラメータを認知的に制御するために使用されることを特徴とする方法。
【請求項７】
位置データを取得する前記ステップは、前記ＵＥの物理的な位置に関連するデータを取得することを含むことを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項８】
位置データを取得する前記ステップはさらに、丘、山、水域、樹木、建造物と橋の少なくとも１つを含む人工物、および前記位置データに関連付けられた大気属性の少なくとも１つを含む土地情報に関連するデータを取得することを含むことを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項９】
物理属性データベースを確立する前記ステップは、多重経路特性をモデル化するステップをさらに含むことを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項１０】
多重経路特性をモデル化する前記ステップは、遅延スプレッドエネルギ、重要経路の数、数または範囲で表される該経路の位置、前記重要経路のエネルギ、大規模なフェージングまたはシャドーイング損失、およびドップラーシフトをモデル化することを含むことを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
基地局であるＢＳとユーザ機器であるＵＥの間の無線経路の物理環境をモデル化して無線通信を向上する方法であって、
前記ＢＳが、前記無線経路を組み込む領域に関連する地理データベースから位置データを取得するステップ、
前記位置データに対応する無線環境データを含む物理属性データベースを確立するステップ、および、
前記ＢＳが、前記領域に関連付けられた前記物理属性データベースから、無線環境データを取得するステップを含み、
前記無線環境データは、前記無線通信の動作パラメータを認知的に制御するために使用されることを特徴とする方法。
【請求項１２】
位置データを取得する前記ステップは、前記領域の物理的な位置に関連するデータを取得することを含むことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
位置データを取得する前記ステップはさらに、丘、山、水域、樹木、建造物と橋の少なくとも１つを含む人工物、および前記領域の大気属性の少なくとも１つを含む土地の構成に関連するデータを取得することを含むことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記領域に関連付けられた無線関連属性を取得するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１５】
無線関連属性を取得する前記ステップは、多重経路特性をモデル化するステップを含むことを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
多重経路特性をモデル化する前記ステップは、遅延スプレッドエネルギ、重要経路の数、数または範囲で表される該経路の位置、前記重要経路のエネルギ、大規模なフェージングまたはシャドーイング損失、およびドップラーシフトをモデル化することを含むことを特徴とする請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
基地局に関する物理的な無線環境をモデル化して無線通信を向上する方法であって、
地理データベースからユーザ機器であるＵＥの位置データを取得するステップ、および、
前記地理データベースからの前記位置データに基づき、前記ＵＥに関連付けられたモビリティ情報を取得するステップを含み、
前記モビリティ情報は、前記無線通信の動作パラメータを認知的に制御するために使用されることを特徴とする方法。
【請求項１８】
モビリティ情報を取得する前記ステップは、経緯度と、速度と、ＵＥが通り得る信号機、他の交通標識および道路標識などの道路トポロジと、交通量とを取得することを含むことを特徴とする請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
位置データを取得する前記ステップは、前記ＵＥの物理的な位置に関連する物理属性データを取得するステップを含むことを特徴とする請求項１７に記載の方法。
【請求項２０】
前記物理属性データを取得する前記ステップはさらに、丘、山、水域、樹木、建造物と橋の少なくとも１つを含む人工物、および前記ＵＥに関連付けられた大気属性の少なくとも１つを含む土地の構成に関連するデータを取得することを含むことを特徴とする請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記物理属性データを取得する前記ステップは前記位置データに関連付けられた無線関連属性を取得することを含み、遅延スプレッドエネルギ、重要経路の数、数または範囲で表される該経路の位置、前記重要経路のエネルギ、大規模なフェージングまたはシャドーイング損失、およびドップラーシフトの少なくとも１つを含む多重経路特性をモデル化することを含むことを特徴とする請求項１９に記載の方法。
【請求項２２】
ユーザ機器であるＵＥに関する物理的な無線環境をモデル化して無線通信を向上する方法であって、
地理データベースからユーザ機器であるＵＥの位置データを取得するステップ、および、
前記地理データベースからの位置データに基づき、前記ＵＥに関連付けられたモビリティ情報を取得するステップを含み、
前記モビリティ情報は、前記無線通信の動作パラメータを認知的に制御するために使用されることを特徴とする方法。
【請求項２３】
位置データを取得する前記ステップは前記位置データに関連付けられた無線関連属性を取得することを含み、遅延スプレッドエネルギ、重要経路の数、数または範囲で表される該経路の位置、前記重要経路のエネルギ、大規模なフェージングまたはシャドーイング損失、およびドップラーシフトの少なくとも１つを含む多重経路特性をモデル化すること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】
基地局におけるアプリケーションコンテキストをモデル化して無線通信を向上する方法であって、
現在使用中のアプリケーションを調査するステップ、および、
該現在の使用に基づいてアプリケーションコンテキストをモデル化するステップを含み、
前記アプリケーションコンテキストは、前記無線通信の動作パラメータを認知的に制御するために使用されることを特徴とする方法。
【請求項２５】
アプリケーションコンテキストをモデル化する前記ステップは、現在のデータレートおよびサービス品質（ＱｏＳ）要件をモデル化することを含むことを特徴とする請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
アプリケーションコンテキストをモデル化する前記ステップはさらに、推定される未来のデータレート、および推定されるサービス品質（ＱｏＳ）要件を提供することを含むことを特徴とする請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
アプリケーションコンテキストをモデル化する前記ステップは、現在使用中の前記アプリケーションの処理のサポートをモデル化するステップを含むことを特徴とする請求項２４に記載の方法。
【請求項２８】
前記調査するステップは、前記現在のアプリケーションが音声通信、ウェブのブラウズ、ｅメール、ＦＴＰ、ＳＭＳ、ＭＭＳ、画像伝送およびメッセージ通信の１つであるか判定することを含むことを特徴とする請求項２４に記載の方法。
【請求項２９】
前記アプリケーションコンテキストは、前記現在のアプリケーションが音声通信であるとき、発話特性および現在使用中の音声圧縮アルゴリズムに基づいて、生成されるデータの量をモデル化することを含むことを特徴とする請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
前記現在のアプリケーションのサポートをモデル化する前記ステップは、前記現在のアプリケーションをサポートするための符号化および処理を提供することを含むことを特徴とする請求項２７に記載の方法。
【請求項３１】
検出されたアプリケーションに応答して、通信パラメータを選択するステップをさらに含むことを特徴とする請求項２４に記載の方法。
【請求項３２】
複数のユーザ機器であるＵＥと１つの基地局であるＢＳとを備える無線ネットワークであって、
前記ＵＥはそれぞれ、それぞれの各ＵＥ付近の無線環境をモデル化し、ＵＥ無線環境データを生成する無線環境モデラと、前記無線環境データを前記ＢＳに伝送する伝送装置とを備え、
前記ＢＳは、各ＢＳ付近の無線環境をモデル化し、ＢＳ無線環境データを生成するモデラと、ローカルに前記ＵＥから取得した前記無線環境データに基づいて、動作パラメータを調整し、または選択する認知コントローラとを備える
ことを特徴とするネットワーク。
【請求項３３】
パラメータを選択することは、伝送されたパワー、符号化方法、データレート、ＡＲＱパラメータ、ビーム形状を含む輻射パターン、呼承認ポリシー、輻輳制御ポリシー、およびキュー作成ポリシーの１つまたは複数を選択／調整することを含むことを特徴とする請求項３２に記載のネットワーク。
【請求項３４】
各ＵＥは、前記ＢＳによる使用のために、モビリティ属性をモデル化するモビリティモデラを有することを特徴とする請求項３２に記載のネットワーク。
【請求項３５】
各モビリティモデラは、道路または街路のトポロジ、速度、および交通量の少なくとも１つをモデル化することを特徴とする請求項３４に記載のネットワーク。
【請求項３６】
各ＵＥはさらに、前記ＢＳによる使用のために、コンテキストをモデル化するコンテキストモデラを備えることを特徴とする請求項３２に記載のネットワーク。
【請求項３７】
前記ＢＳは、前記ＢＳによる使用のために、モビリティ属性をモデル化するモビリティモデラを有することを特徴とする請求項３２に記載のネットワーク。
【請求項３８】
前記ＢＳはさらに、前記ＢＳによる使用のために、コンテキストをモデル化するコンテキストモデラを備えることを特徴とする請求項３２に記載のネットワーク。
【請求項３９】
各ＵＥは、関連付けられたＵＥによってモデル化されたデータの少なくとも１つを送信する手段を備えることを特徴とする請求項３７に記載のネットワーク。
【請求項４０】
前記ＢＳは、モデル化されたデータを前記ＵＥから受信する手段を備えることを特徴とする請求項３９に記載のネットワーク。
【請求項４１】
前記ＢＳは、ローカルなＢＳモデラおよびＵＥモデラからのモデル化されたデータを解析する手段と、前記解析する手段に応答して前記ＵＥの少なくとも１つに調整／選択データを送信する手段とを備えることを特徴とする請求項３２に記載のネットワーク。
【請求項４２】
前記ＢＳは、ローカルなＢＳモデラおよびＵＥモデラからのモデル化されたデータを解析する手段と、前記解析する手段に応答して伝送パラメータを調整する手段とを備えることを特徴とする請求項３２に記載のネットワーク。
【請求項４３】
少なくとも１つのユーザ機器であるＵＥとの無線通信のために、ネットワークによって使用される装置であって、
前記ネットワークと前記少なくとも１つのＵＥの間に位置する、物理特性に関するデータを提供する物理モデラと、
前記ＵＥのモビリティ情報を生成するモビリティモデラと、
物理的な無線環境を介して前記少なくとも１つのＵＥに情報を伝送するのに利用される技術を、前記物理モデラによって提供されるデータおよび前記モビリティ情報に従って選択かつ／または調整する手段と
を備えることを特徴とする装置。
【請求項４４】
前記モビリティモデラは、前記少なくとも１つのＵＥに伝送される情報を調整するために、ＵＥの位置、速度、道路トポロジ、および交通量を考慮することを特徴とする請求項４３に記載の装置。
【請求項４５】
前記少なくとも１つのＵＥのアプリケーション環境をモデル化するアプリケーション／ユーザコンテキストモデラと、
未来の瞬間におけるアプリケーション環境を予測して前記ＵＥに伝送される情報を調整する手段と
をさらに備えることを特徴とする請求項４３に記載の装置。
【請求項４６】
１つの基地局であるＢＳと少なくとも１つのユーザ機器であるＵＥとを有する無線通信ネットワークであって、
前記ＢＳは、前記ＢＳと前記少なくとも１つのＵＥの間に位置する、物理特性に従って通信を制御する物理モデラを有し、
前記ＵＥのモビリティ情報を生成するモビリティモデラと、
遭遇した前記物理特性および前記モビリティ情報に従って調整された情報を前記少なくとも１つのＵＥに伝送する伝送装置と
を備えることを特徴とするネットワーク。
【請求項４７】
前記モビリティモデラは、前記少なくとも１つのＵＥに伝送される情報を調整するために、ＵＥの位置、速度、道路トポロジ、および交通量を考慮することを特徴とする請求項４６に記載のネットワーク。
【請求項４８】
前記少なくとも１つのユーザ機器の前記アプリケーション環境をモデル化するアプリケーション／ユーザコンテキストモデラと、
未来の瞬間におけるアプリケーション環境を予測して前記ＵＥに伝送される情報を調整する手段と
をさらに備えることを特徴とする請求項４５に記載のネットワーク。
【国際調査報告】
2005512423.tif 000008
2005512423.tif 000009