(57)【要約】  無線データ通信のための方法及びシステム。複数のデータオブジェクトを含むデータ収集の通信のための要求が受け取られる。該複数のデータオブジェクトの各々に対して、コンテンツ重要度及び誤り耐性が評価される。該データオブジェクトの送信命令は、評価されたコンテンツ重要度、誤り耐性、過去のチャネル状態及び予測したチャネル状態に基づいて決定され、１つ以上のデータオブジェクトが決定された命令に基づいて選定される。エラー制御レベルは、データ収集の通信を実現するために、誤り耐性及び現在のチャネル状態に基づいて、選定されたデータオブジェクトを伝達するデータパケットの送信のために選定される。【選択図】図２
2008512069.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
無線データ通信のための方法であって、
複数のデータオブジェクトを含むデータ収集の通信のための要求を受け入れることと、
前記複数のデータオブジェクトの各々に対して、コンテンツ重要度及び誤り耐性を評価することと、
チャネル状態、コンテンツ重要度及び誤り耐性に基づいて、前記データオブジェクトの送信命令を決定することと、
送信のために、前記決定された送信命令に基づいて、１つ以上のデータオブジェクトを選定することと、
前記誤り耐性及びチャネル状態に基づいて、前記選定されたデータオブジェクトを伝達するために、少なくとも１つのデータパケットの送信のためのエラー制御レベルを選定することと、
を備える方法。
【請求項２】
前記送信命令を決定することがリアルタイムで実行される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記エラー制御レベルを選定することがリアルタイムで実行される、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記コンテンツ重要度を評価することが、前記データオブジェクトと共に受け取ったタグを読み取ることと、前記データオブジェクトの内容を解析する学習アルゴリズムを用いることとのうちの少なくとも一方を備える、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記誤り耐性を評価することが、前記データオブジェクトの圧縮の種類、前記データオブジェクトのフォーマット及び前記データオブジェクトを圧縮するのに用いる圧縮パラメータのうちの少なくとも１つに基づいて、ルックアップテーブルから少なくとも１つの誤り耐性レベルを抽出することを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記送信命令を決定することが、前記評価されたコンテンツ重要度、前記評価された誤り耐性及び過去のチャネル状態に基づいている、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記送信命令を決定することが、前記複数のデータオブジェクトの各々に対して、コンテンツ重要度、予測したチャネル状態の下での予測した品質、および現在のチャネル状態の下での推定した現在の品質に基づいて、ランクを決めることを備え、
前記データオブジェクトを選定することが、前記決められたランクに基づいている、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記ランクを決めることが、
前記予測した品質と前記推定した現在の品質との比を計算することと、
前記コンテンツ重要度によって前記比に重みを付けて、前記ランクを決めることと、
を備える、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記ランクを決めることが、
予測したチャネル状態の下で用いられる最小エラー制御レベルにおける前記残留エラーレベルを予測して、前記評価された誤り耐性に基づいて、前記予測した残留エラーレベルにおける前記予測した品質を判断することにより、前記予測した品質を推定することと、
現在のチャネル状態の下で用いられる最小エラー制御レベルにおける残留エラーレベルを推定して、前記推定した誤り耐性に基づいて、前記推定した残留エラーレベルにおける前記現在の品質を判断することにより、前記現在の品質を推定することと、
前記予測した品質と前記推定した現在の品質との比を計算することと、
前記コンテンツ重要度によって前記ランクに重みを付けて前記ランクを決めることと、
を備える、請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
過去のチャネル状態に基づいて、前記予測したチャネル状態を判断することをさらに備える、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記エラー制御方法を選定することが、前記評価された誤り耐性及び現在のチャネル状態に基づいている、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記エラー制御レベルを選定することが、
複数の残留エラーレベルに対して、前記選定されたオブジェクトの品質に対する影響と、現在のチャネル状態の下で残留エラーレベルを保障することに関するコストとを判断することと、
前記判断された影響及びコストに基づいて、ユーティリティ関数に従って、前記選定されたオブジェクトのユーティリティを最大化する残留エラー制御レベルを選定することと、
を備える、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記選定されたエラー制御レベルを適応エラー制御へ転送することと、
前記選定されたエラー制御レベルに基づいて、前記選定されたデータオブジェクトに対してエラー制御方法を実行することと、
ウェブ応答を、前記エラー制御方法がそれに基づいて実行される前記選定されたデータオブジェクトを含む前記要求に送信されることと、
をさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
複数のデータオブジェクトのための無線送信の命令を決定する方法であって、
前記複数のデータオブジェクトを含むデータ収集の通信のための要求を受け入れることと、
前記複数のデータオブジェクトの各々に対して、コンテンツ重要度及び誤り耐性を評価することと、
チャネル状態、前記評価されたコンテンツ重要度及び前記評価された誤り耐性に基づいて、前記データオブジェクトの無線送信の命令を決定することと、
送信のために、前記決定された命令に基づいて、前記複数のデータオブジェクトのうちの１つ以上を選定することと、
を備える方法。
【請求項１５】
前記決定することがリアルタイムで実行される、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記コンテンツ重要度を評価することが、前記データオブジェクトと共に受け取ったタグを読み取ることと、学習アルゴリズムを用いて、前記データオブジェクトの内容を解析することとのうちの少なくとも一方を備える、請求項１４に記載の方法。
【請求項１７】
前記誤り耐性を評価することが、前記データオブジェクトの圧縮の種類、前記データオブジェクトのフォーマット、および前記データオブジェクトを圧縮するのに用いる圧縮パラメータのうちの少なくとも１つに基づいて、ルックアップテーブルから少なくとも１つの誤り耐性レベルを抽出することを備える、請求項１４に記載の方法。
【請求項１８】
前記命令を決定することが、前記複数のデータオブジェクトの各々に対して、コンテンツ重要度、予測したチャネル状態の下での予測した品質、および現在のチャネル状態の下での推定した現在の品質に基づいてランクを決めることを備え、
前記データオブジェクトを選定することが、前記決められたランクに基づいている、請求項１４に記載の方法。
【請求項１９】
前記ランクを決めることが、
前記予測した品質と前記推定した現在の品質との比を計算することと、
前記コンテンツ重要度によって前記比に重みを付けて前記ランクを決めることと、
を備える、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記ランクを決めることが、
予測したチャネル状態の下で用いられる最小制御レベルにおける前記残留エラーレベルを予測して、前記評価された誤り耐性に基づいて、前記予測した残留エラーレベルにおける前記予測した品質を判断することにより、前記予測した品質を推定することと、
現在のチャネル状態の下で用いられる残留エラーレベルを推定し、前記推定した誤り耐性に基づいて、前記推定した残留エラーレベルにおける前記現在の品質を判断することにより、前記現在の品質を推定することと、
前記予測した品質と前記推定した品質との比を計算することと、
前記コンテンツ重要度によって前記比に重みを付けて前記ランクを決めることと、
を備える、請求項１８に記載の方法。
【請求項２１】
過去のチャネル状態に基づいて、前記予測したチャネル状態を判断することをさらに備える、請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
データオブジェクトの１つ以上のデータパケットのためのエラー制御レベルを決めるための方法であって、
データオブジェクトの要求を受け入れることと、
前記データオブジェクトの誤り耐性を評価することと、
前記データパケットの通信を実現するために、前記評価された誤り耐性及び現在のチャネル状態に基づいて、前記データオブジェクトのうちの１つ以上のデータパケットのためのエラー制御レベルを選定することと、
を備える方法。
【請求項２３】
前記選定することがリアルタイムで実行される、請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
前記誤り耐性を評価することが、前記データオブジェクトの圧縮の種類、前記データオブジェクトのフォーマット及び前記データオブジェクトを圧縮するのに用いる圧縮パラメータのうちの少なくとも１つに基づいて、ルックアップテーブルから少なくとも１つの誤り耐性レベルを抽出することを備える、請求項２２に記載の方法。
【請求項２５】
前記エラー制御レベルを選定することが、
複数の残留エラー制御レベルに対して、前記データオブジェクトの品質に対する影響と、現在のチャネル状態の下で残留エラーレベルを保障することに関するコストとを判断することと、
前記判断された影響及びコストに基づいて、ユーティリティ関数に従って、前記選定されたオブジェクトのユーティリティを最大化する残留エラー制御レベルを選定することと、
を備える、請求項２２に記載の方法。
【請求項２６】
無線データ送信のためのシステムであって、
複数のデータオブジェクトのコンテンツ重要度及び誤り耐性を評価するコンテンツ特性化モジュールと、
チャネル状態、コンテンツ重要度及び誤り耐性に基づいて、前記複数のデータオブジェクトの送信命令を決定し、前記決定した送信命令に基づいて、送信のための１つ以上のデータオブジェクトを選定する送信命令決定モジュールと、
前記誤り耐性及び前記チャネル状態に基づいて、前記選定したデータオブジェクトのデータパケットのためのエラー制御レベルを選定し、前記データパケットの通信を実現するエラー制御レベル選定モジュールと、
を備える、システム。
【請求項２７】
前記選定したエラー制御レベルに基づいて、前記選定したデータオブジェクトに対してエラー制御方法を実行する適応エラー制御モジュールをさらに備える、請求項２６に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の分野は、無線通信である。本発明の具体的で例示的な用途は、無線３Ｇ通信ネットワークにおける無線ウェブアクセスに関する。
【背景技術】
【０００２】
ウェブの使用、ファイルの転送、マルチメディアアプリケーション、および他の一般的なアプリケーションは、データ通信ネットワークに対して高い要求を出し、チャネルに出される帯域幅及びエラーレートの要求に対応する戦略を要する。無線ネットワークは、ユビキタスマルチメディアアクセスに対する増大する要求に対応する通信戦略のための、著しく強い必要性を有する。コンテンツリッチなマルチメディアアクセスのための増大する要求を満足させる際の大きな障害は、無線チャネル変動により引き起こされる動的エラー状態である。
【０００３】
上記の懸案事項に対応するため、伝送に冗長性を導入して、エラーの存在に対抗する、いくつかのリンク及び物理層の誤り制御技術が提案されている。しかし、冗長データ伝送により、該物理／リンク層技術は、消費するエネルギ及び経験する待ち時間に関して、非常に高い通信オーバヘッドにつながる可能性がある。
イメージ及びビデオ等の特定のアプリケーションオブジェクトタイプに関する情報を用いることにより、無線マルチメディアにおける誤った伝送に対処するために、多くの適応技術が提案されている。該技術の１つのクラスは、ＵＬＰ（Ｕｎｅｑｕａｌ  Ｌｏｓｓ  Ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ）フレームワークに基づいている。このフレームワークにおいて、（パケットの総数として表される）ターゲット帯域幅を前提として、目的は、現在のチャネル状態の下で、データの品質を最大化するために、該オブジェクトの異なる部分を異ならせて保護することである。該チャネル状態は推測的に分かり、かつ伝送期間中、静的であると仮定する。
【０００４】
ＰＥＴ（Ｐｒｉｏｒｉｔｙ  Ｅｎｃｏｄｉｎｇ  Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ）と呼ばれる上記技術の別のクラスにおいては、各パケットは、下位の層において、上位の層によって与えられたいくつかの優先情報を用いて、異ならせて保護される。この技術の利点は、該物理層のチャネル状態が変化したときに、潜在的に、保護レベルを動的に変えることができるということである。しかし、このようなＰＥＴ技術は、変化する無線チャネル状態に基づいて、どのようにして優先度を最適に異なるパケットに割当てるかを指定しない。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の好ましい実施形態は、特に、無線データ通信のための方法及びシステムを提供する。好ましい方法において、複数のデータオブジェクトを含むデータ収集の通信のための要求が受け入れられる。該複数のデータオブジェクトの各々に対して、コンテンツ重要度及び誤り耐性が評価される。該データオブジェクトの送信命令は、チャネル状態、及び評価されたコンテンツ重要度及び誤り耐性に基づいて決定され、送信のために、該決定された送信命令に基づいて、１つ以上のデータオブジェクトが選定される。送信のために選定された該データオブジェクトを伝送する場合、評価された誤り耐性及び該チャネル状態に基づいて、データパケットの送信のために、エラー制御レベルが選定される。
【０００６】
複数のデータオブジェクトのための無線伝送の命令を決定する、本発明の別の方法及びシステムが提供される。上記複数のデータオブジェクトを含むデータ収集の通信のための要求が受け入れられる。該データオブジェクトの各々に対して、コンテンツ重要度及び誤り耐性が評価される。該データオブジェクトのための無線伝送の命令は、チャネル状態、該評価されたコンテンツ重要度及び該評価された誤り耐性に基づいて決定される。該複数のデータオブジェクトのうちの１つ以上が、送信のために、該決定された命令に基づいて選定される。
【０００７】
データオブジェクト１つ以上のデータパケットのためのエラー制御レベルを決める、本発明のまた別の方法及びシステムが提供される。データオブジェクトのための要求が受け入れられ、該データオブジェクトの誤り耐性が評価される。該データパケットの通信を実現するために、該データオブジェクトのうちの１つ以上のデータパケットに対して、該評価された誤り耐性及び現在のチャネル状態に基づいて、エラー制御レベルが選定される。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
無線ネットワークの特性のうちの１つは、他の無線チャネル及び無線デバイスの可動性からの干渉によって引き起こされる、多くの場合、ビット誤り率（Ｂｉｔ  Ｅｒｒｏｒ  Ｒａｔｅ；ＢＥＲ）または信号対雑音比（Ｓｉｇｎａｌ  ｔｏ  Ｎｏｉｓｅ  Ｒａｔｉｏ；ＳＮＲ）として表される、変動するチャネル状態である。これまでのエラー制御技術は、単に、経験したチャネル状態に基づいて、エラー制御レベルを決定することに重点的に取り組んでいたが、本発明の好ましい実施形態は、オブジェクトの誤り耐性ならびに現在のチャネル状態に基づいて、異なる種類のオブジェクトを送信することに関するエラー制御のオーバヘッドを低減することを対象とする。本発明の好ましい実施形態は、ＦＥＣ（ｆｏｒｗａｒｄ  ｅｒｒｏｒ  ｃｏｎｔｒｏｌ）と呼ばれる誤り制御方法のクラスに重点的に取り組み、この場合、受信側で、データペイロードを正しく復号できるように、適当な冗長性がデータパケットに付加される。
【０００９】
本発明の好ましい方法及びシステムは、異なる度合いの誤り耐性を有する、異なる種類のデータオブジェクトを送信する際のエラー制御技術のオーバヘッドを賢明に低減する。アクセスしたウェブページにおける異なるデータオブジェクト等の異なる種類のデータオブジェクトは、エラーに対して異なるレベルの許容範囲を有する。例えば、ウェブページにおいて、イメージオブジェクトは、潜在的に、テキストオブジェクトよりも多いエラーを許容することができる。また、異なるオブジェクトは、全体的なコンテンツ品質に対して、異なるレベルの重要度の一因となり、例えば、ウェブページにおけるナビゲーションに用いられるイメージは、他のイメージよりも低い重要度を有してもよい。別の実施例として、（多くの場合において、ウェブページのトップに配置されている）最新のニュースは、該ウェブページのより下の方に配置されている古いコンテンツよりもより大きな重要度であってもよい。
【００１０】
一般的に、本発明の好ましい実施形態は、データ特性、すなわち、誤り耐性及びコンテンツの重要度、およびチャネル状態の変化を用いて、データ通信のコストを低減すると共に、品質を最適化する。好ましくは、このことは、送信命令選定および／またはエラーレベル選定によってなされる。例えば、ウェブページにおける各オブジェクトに対して、エラーのないアクセスを保障する代わりに、該オブジェクトにおいて一定レベルの残留エラーを容認することにより、アクセスコストを低減することができる。しかし、該残留エラーレベルが増加した場合、該オブジェクトの品質は、該オブジェクトの誤り耐性により低下する。そのため、好ましくは、各オブジェクトに対する残留エラーは、品質とアクセスコストとの間で所望のトレードオフを実現するために慎重に選定される。
【００１１】
また、任意のオブジェクトに対してターゲットエラーレベルを実現することは、現在のチャネル状態に強く依存するため、より高いエラー許容度を有するオブジェクトを、低誤り耐性のオブジェクトと比較して貧弱なチャネル状態の下で、低コストで送信することができる。従って、好ましい方法及びシステムにおいて、現在のチャネル状態に最も良くマッチする命令で、オブジェクトの送信をスケジューリングすることにより、ウェブセッションのアクセスコストが低減され、オブジェクトの誤り耐性のダイバーシティを活用する。
【００１２】
このようにして、好ましい方法及びシステムは、アプリケーションデータ特性を解析するデータ特性化、送信命令選定及びエラー制御を用いて、各オブジェクトの送信のスケジュールおよび実行時における残留エラーレベルを決定して、品質とアクセスコストの間のトレードオフを制御する。実験結果は、本発明の実施形態による例示的なアプローチを用いて、著しい節約を、品質の最小限のロスと共に実現することができることを実証した。
【００１３】
説明のため、好ましい実施形態は、第３世代（３Ｇ）無線データネットワークに関して論じる。発明者らは、特に、１ｘＥＶ−ＤＶ、すなわち、新たな無線データ規格からの実施例を用いることにする。しかし、本発明の特定の方法及びシステムを、エラー制御レベルを動的に変化させるメカニズムを実現できる他の無線データプロトコルに用いてもよい。
【００１４】
様々なチャネル状態に対応するために、１ｘＥＶ−ＤＶ規格は、変調、チャネルコーディング、および物理層におけるパケット長に動的に適応する技術を導入する。適応アルゴリズムは、変調スキーム、チャネルコーディング及びパケットサイズの組合せを選択して、１％未満のパケットエラーレートを保とうと試みる。チャネルコーディングの場合、該物理層は、基本的な１／５レートのターボエンコーダを用いて、適切なパンクチャリング（ｐｕｎｃｔｕｒｉｎｇ）及び打切り（ｔｒｕｎｃａｔｉｏｎ）で異なる強度のチャネルコーディングを生成し、異なるエラーコーディングレベルを作り出す。記載した好ましい実施形態において、適応チャネルコーディングは、エラープロテクションの強度を動的に変化させるのに用いられる。
【００１５】
次に、図面について説明すると、図１には、本発明の例示的な方法及びシステムを用いることができる無線ネットワークが示されている。１つ以上のユーザまたはクライアント１０を含む各移動局は、無線基地局（Ｒａｄｉｏ  Ｂａｓｅ  Ｓｔａｔｉｏｎ；ＲＢＳ）１２と関連しており、また、例えば、当業者には公知である無線通信プロトコルを介して接続される。一連のＲＢＳ１２は、基地局制御装置（Ｂａｓｅ  Ｓｔａｔｉｏｎ  Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ；ＢＳＣ）１４によって制御される。ＢＳＣ１４は、異なるＲＢＳ間の携帯電話のハンドオフ、電力制御、データのスケジューリング等を含む無線資源管理の機能性を実施する。
【００１６】
ＲＢＳ１２及びＢＳＣ１４は、無線ユーザ１０のためのアクセスを提供するキャリヤ無線アクセスネットワーク１６を構成する。キャリヤデータネットワーク１８は、キャリヤ無線アクセスネットワーク１６に接続されており、ＡＡＡ（ａｕｔｈｅｎｔｉｃａｔｉｏｎ，ａｕｔｈｏｒｉｚａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ａｃｃｏｕｎｔｉｎｇ）システム２０と、ＰＤＳＮ（ｐａｃｋｅｔ−ｄａｔａ  ｓｅｒｖｉｎｇ  ｎｏｄｅ）２２と、ＰＤＳＮ／ＦＡ（ｐａｃｋｅｔ−ｄａｔａ  ｓｅｒｖｉｎｇ  ｎｏｄｅ  ｆｏｒｅｉｇｎ  ａｇｅｎｔ）２４とを含んでもよい。
【００１７】
データ通信の場合、ＰＤＳＮ（Ｐａｃｋｅｔ  Ｄａｔａ  Ｓｅｒｖｉｃｅ  Ｎｏｄｅ）２２は、接続されたインターネット２６に対するゲートウェイとして機能する専用ノードであり、モバイルＩＰベースの実施のための外国のエージェントとして代用することができる。また、ＰＤＳＮ２２は、有線の世界と無線の世界との間のプロキシサーバとして機能することができ、無線データのためのコンテンツアダプテーション（ｃｏｎｔｅｎｔ  ａｄａｐｔａｔｉｏｎ）及びトランスコーディング（ｔｒａｎｓｃｏｄｉｎｇ）、スプリットトランスポートプロトコル（ｓｐｌｉｔ−ｔｒａｎｓｐｏｒｔ  ｐｒｏｔｏｃｏｌ）等の多くの重要なタスクを実施する。コンテンツサーバ２８は、ウェブデータコンテンツをインターネット２６へ供給する。ＰＤＳＮ／ＦＡ２４は、それ自体がＡＡＡ３４と接続されているＰＳＤＮ／ＨＡ（ｐａｃｋｅｔ−ｄａｔａ  ｓｅｒｖｉｎｇ  ｎｏｄｅ  ｈｏｍｅ  ａｃｃｅｓｓ）３２を含むホームネットワーク３０に接続してもよい。
【００１８】
例示的なオブジェクトスケジューリング及びエラー制御システムの全体のフレームワークを図２に示す。例示的なシステム４０は、ＰＤＳＮ２２と同一場所に配置されたプロキシサーバを有するプロキシベースのアーキテクチャを用いる。一般に、クライアント１０が、ドキュメント（例えば、ウェブページ）要求４２を行うと、プロキシサーバ２２は、コンテンツサーバ２８から、該ウェブページの全ての構成オブジェクト４４、すなわち、イメージ、ビデオ及びＨＴＭＬファイルをダウンロードする。オブジェクト４４は、例えば、キャッシュ内に格納することができる。次に、プロキシサーバ２２内のコンテンツデータ及び特性化モジュール４６が、該ウェブページ及びオブジェクト４４を解析して、該コンテンツの重要度を評価し、各オブジェクトの誤り耐性を推定する。
【００１９】
次いで、アプリケーションオブジェクトスケジューリングモジュール４８が、過去のチャネル状態及び将来に対して予測したチャネル状態を用いて、該オブジェクトの送信の命令を決定する。過去のチャネル状態及び予測したチャネル状態を生成するのに用いられるチャネル状態上方は、ＢＳＣ１４からアクセスされる。無線通信規格、すなわち、３ＧＰＰで指定されたフィードバック制御チャネルを用いて、各アクティブデータセッションのための物理層チャネル情報（例えば、ＳＮＲ（Ｓｉｇｎａｌ−ｔｏ−ｎｏｉｓｅ  ｒａｔｉｏ）を受け取る。
【００２０】
ＢＥＲ（Ｂｉｔ  Ｅｒｒｏｒ  Ｒａｔｅ）として指定され、およびコンテンツ及びデータ特性化モジュール４６からのオブジェクト特性を用いたチャネル状態の推測を考慮して、ＢＳＣ１４内のエラー制御レベル選択モジュール６０は、選択したオブジェクトのパケットのための適当なエラーレベルを選定して、アクセスコストとコンテンツ品質との間で所望のトレードオフを実現する。該物理層内のアルゴリズムを利用する適応エラー制御モジュール６２は、上部層のエラーレベル選択モジュール６０によって与えられた情報を用いて、適当なチャネルコーディングを選ぶ。そして、ウェブ応答６４がクライアント１０へ転送される。
【００２１】
次に、図３も参照して、コンテンツ及びデータ特性化モジュール４６の動作をより詳細に説明する。コンテンツ及びデータ特性化モジュール４６は、オブジェクト４４に対して使用可能な何らかのコンテンツ解析モジュールを用いて、アプリケーションレベルのデータ特性、特に、オブジェクトのコンテンツ重要度及び誤り耐性を決めることができる。ある実施形態において、該コンテンツ重要度は、サービスプロバイダによって、オブジェクト４４のコンテンツと共に、タグとして明確に提供することができる。例えば、ウェブページにおいては、＜ＭＥＴＡＤＡＴＡ＞タグと＜ＩＭＧ＞タグとを関連付けて、該ウェブページ内に存在する他のオブジェクトと比較したこのイメージの相対的重要度を生成することができる。他の実施形態は、Ｒｕｉｈｕａ  Ｓｏｎｇ、Ｈａｉｆｅｎｇ  Ｌｉｕ、Ｊｉ−Ｒｏｎｇ  Ｗｅｎ及びＷｅｉ−Ｙｉｎｇ  Ｍａの“Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ｂｌｏｃｋ  Ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ  Ｍｏｄｅｌｓ  ｆｏｒ  Ｗｅｂ  Ｐａｇｅｓ”（第１３回ワールドワイドウェブ会議（Ｔｈｅ  Ｔｈｉｒｔｅｅｎｔｈ  Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ  Ｃｏｎｖｅｒｅｎｃｅ；ＷＷＷ２００４），２０３〜２１１頁、２００４年５月ニューヨーク）に記述されているような何らかの種類の機械学習アルゴリズムを用いて、該コンテンツを解析し、異なるオブジェクトの重要度を推測することができる。例えば、ニュースのウェブページにおいては、主要記事が、他のカテゴライズされたヘッドラインと比較して、最も高い重要度を有してもよい。
【００２２】
オブジェクトの誤り耐性を評価するために、本発明の好ましい実施形態は、ルックアップテーブルを用い、オブジェクトの圧縮の種類、フォーマット、および使用する圧縮パラメータに基づいて、異なる残留エラーレベルに伴う品質劣化を推定する。該ルックアップテーブルは、典型的なデータからなる多数のセットを有するシミュレーションから構成されている。該ルックアップテーブルにおいては、異なるオブジェクトに対する品質劣化を表すため、好ましい実施形態は、イメージオブジェクト及びビデオオブジェクトに対してピーク信号対雑音比（Ｐｅａｋ−Ｓｉｇｎａｌ−ｔｏ−Ｎｏｉｓｅ−Ｒａｔｉｏ；ＰＳＮＲ）を用いる。テキストオブジェクトに対しては、好ましくは、本明細書において、ＣＴＷＲ（Ｃｏｒｒｅｃｔ−ｔｏ−Ｔｏｔａｌ−Ｗｏｒｄｓ−Ｒａｔｉｏ）と呼ぶ比を用いる。該ＣＴＷＲは、正しい語と、テキストオブジェクトに存在する語の総数の比として定義される。
【００２３】
従って、好ましい実施形態においては、コンテンツ及びデータ特性化モジュール４６の出力として、各オブジェクト４４が、２つのメタデータ情報、すなわち、（１）コンテンツ重要度（Ｃｏｎｔｅｎｔ  Ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ；ＱＣ）及び（２）誤り耐性と関連付けられている。例示的な実施形態において、コンテンツ重要度は、１〜１００の間の数によって表され、ただし、全てのオブジェクトのＱＣの合計は、１００でなければならない。誤り耐性は、好ましくは、組（ＲＥ，ＱＤ）を含む誤り耐性テーブルと呼ばれるテーブルによって表され、ただし、ＲＥは、許容される残留エラーレベルを表し、ＱＤは、該残留エラーレベルの場合に、品質劣化に対する影響（例えば、ＰＳＮＲまたはＣＴＷＲ）を表す。例えば、イメージオブジェクトの誤り耐性は、（ＲＥ，ＱＤ）＝｛（０．００００１，２３），（０．０００１，２２），（０．００１，２１）｝として表すことができ、ただし、各組において、最初の要素は、ＢＥＲに関する残留エラーレベルを表し、２番目の要素は、ＰＳＮＲ尺度によって測定され、かつｄＢ単位で表される、イメージの得られた品質である。
【００２４】
オブジェクト及び過去のチャネル状態に対するメタデータを考慮して、アプリケーションオブジェクトスケジューリングモジュール４８は、送信のためのオブジェクトをスケジューリングする。そして、送信すべきオブジェクト、該オブジェクトの誤り耐性及び現在のチャネル状態を考慮して、エラーレベル選択モジュール６０は、各オブジェクトのデータパケットのための残留エラーレベルを決定する。好ましい実施形態における目的は、データ通信（例えば、ウェブセッション）のアクセスコストを低減すると共に、全体的なコンテンツ品質への影響を最小限にすることである。
【００２５】
次に、コンテンツ品質、コンテンツ送信及びエラー制御の間の最適なトレードオフを実現すると同時に、無線通信媒体を用いて複数のデータオブジェクトを送信するための数学的定式化を用いて、本発明で公開された上記方法の背後にある動機を提示する。説明のため、無線ウェブアクセスを例示的なアプリケーションとして用いる。ウェブセッションＷが、Ｎ個の異なるオブジェクトへのアクセスを含むと仮定する。オブジェクトｉのコンテンツ重要度をＱＣｉで示し、誤り耐性を、上述したように、組（ＲＥｉ及びＱＤｉ）で表す。全体のコンテンツアクセス品質（Ｑ）は、全てのオブジェクトの品質の加重和で表すことができ、すなわち、Ｑ＝ｓｕｍ（ＱＣｉ＊Ｑｉ）、ただし、Ｑｉは、受信側におけるオブジェクトの品質（例えば、ＰＳＮＲまたはＣＴＷＲ）である。同様に、アクセスコストは、Ｃ＝ｓｕｍ（Ｃｉ）で表すことができ、ただし、Ｃｉは、受信側でｉ番目のオブジェクトを受信することに関するコストを表す。コストＣｉは、費やした総時間または送信したバイトの総数として表され、これらは、待ち時間またはエネルギ消費に直接影響を及ぼす。このコストは、通信規格によってサポートされる、異なるエラー制御レベルに対するオーバヘッドの予め特性化されたテーブルを形成するために、オフラインで決められる。
【００２６】
各オブジェクト送信のスケジュールを表すために、例示的な方法は、２進数Ｓからなる配列を用い、ただし、例えば、Ｓ（ｉ，ｊ）＝１は、ｉ番目のオブジェクトがｊ番目のスロットで送信中であることを示す。オブジェクトｉのために選択された残留エラーレベルは、ＥＴｉで表され、ただし、ＥＴｉは、配列ＲＥｉ及びＱＤｉに対する指数である。この解析においては、スロットモードで送信されると仮定する。全Ｎ個のオブジェクトを送信するのに必要なスロットの最大数をＭＳと仮定する。チャネル状態を表すために、発明者らは、サイズＭＳの配列ＣＣを関連付け、ただし、ＣＣｊは、ｊ番目のスロットで経験するチャネル状態（例えば、ＳＮＲ）を表す。チャネルコーディングのオーバヘッドコストに対する影響及び残留エラーレベルは、容量ＣｘＭのマトリクスＣｏｓｔＥＣによって表され、ただし、Ｃは、考えられるばらばらのチャネル状態の数であり、Ｍは、可能性があるエラーレベルの数である。ＣｏｓｔＥＣは、オフラインで展開されたＥｒｒｏｒＣｏｎｔｒｏｌＤＢと呼ばれるシミュレーションモデルであり、ＡＷＧＮ（Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｗｈｉｔｅ  Ｇａｕｓｓｉａｎ  Ｎｏｉｓｅ）チャネルモデルを採用する１ｘＥＶ−ＤＶ規格で使用可能な適応エラー制御メカニズムを用いて、オブジェクトのエラーレベルを実現することに関するコストを捕捉する。ＥｒｒｏｒＣｏｎｔｒｏｌＤＢは、無線データ規格の物理層の仕様の一部として利用可能である。
【００２７】
コンテンツのコストと品質との間のトレードオフを実現するため、例示的な方法は、ユーティリティベースの最大化問題を用い、ただし、ユーティリティ関数ＵｔｉｌｉｔｙＦｕｎｃｔｉｏｎは、品質とコストの間の所望の優先度を捕捉する。適当なユーティリティ関数は、ユーザ、例えば、技術を展開するオペレータが決めることができる。用いることができるユーティリティ関数のいくつかの実施例は、Ｑ／Ｃα及びＱαＣであり、ただし、αは、正の実数である。最適化問題の公式は、以下のように示される。
ｍａｘｉｍｉｚｅ  Ｕ（Ｑｕａｌ，Ｃｏｓｔ）
ただし、
【００２８】
【数１】
2008512069.tif 000003
【００２９】
この公式において、その目的は、次の制約の下で、すなわち、（１）各オブジェクトに対する残留エラーレベル（ＥＴｉ）は、最大許容エラーレベルより小さくなければならない、および（２）１つのオブジェクトのみを、（先の制約に示すような）スロットごとの送信に対してスケジューリングすることができる、という制約の下で、オブジェクトｉに対する最適な残留エラーレベルＥＴｉと、オブジェクトｉのためのスロットＳ（ｉ，＊）を選択することにより、ユーティリティ（Ｕ）関数を最大化することである。オブジェクト（Ｑｉ）の品質劣化はＥＴｉによって決まり、コスト（Ｃｉ）は、残留エラーレベル（ＥＴｉ）、送信のスケジュール（Ｓ）、およびその送信中に経験するチャネル状態（ＣＣ）の影響を受ける。
【００３０】
上記の最適化は、ラグランジュの方法を用いて解くことができるが、実行時に計算される非常に高い複雑性を有することになる。そのため、好ましい方法は、その決定を２つの段階、すなわち、アプリケーションオブジェクトスケジューリングモジュール４８によって実行される、本明細書においてＡＯＳ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｏｂｊｅｃｔ  ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ）と呼ぶオブジェクトの送信命令を決める段階と、ＢＳＣ１４内のエラー制御レベル選択モジュール６０によって実行される、本明細書においてＥＬＳ（Ｅｒｒｏｒ  Ｌｅｖｅｌ  Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ）と呼ばれるターゲット残留エラーレベルを判断する段階とに分けることによって、該問題を単純化する。上述したラグランジュの方法を代わりに用いる場合、エラーレベルに関する決定は、ＰＤＳＮ２２で実行される。ラグランジュの方法の利用は、劣った解をもたらし得るが、ＰＤＳＮ２２は、チャネル状態に関して遅延したフィードバックを受け取るため、最適化は次善のものとなる。上記の２つのステップを解くのに用いられる例示的なアルゴリズムのフローチャートを図４及び図５に示す。ＡＯＳの目的は、オブジェクトのスケジューリングをチャネル変動にマッチングさせることにより、チャネル状態の遅い変化を活用することであり、一方、ＥＬＳは、エラーターゲットレベルを動的に変化させることにより、（マルチパスフェージング等の）チャネル状態の速い変化を探知する。
【００３１】
ＡＯＳの場合、例示的なアプリケーションオブジェクトスケジューリングモジュール４８は、直列化されたオブジェクトの送信スケジュールを可能にするために、スケジューリング問題を制限する。いずれかのオブジェクト４４の送信後、送信のための次のオブジェクトを選択するために、発見的アルゴリズムが用いられる。該発見的教授法とは、悪いチャネル状態の下で、高いエラー許容レベル（すなわち、高い残留エラーの下でのより小さな劣化）を有するオブジェクトを選択することであり、逆もまた同様である。
【００３２】
この例示的なスキームにおいては、将来のチャネル状態を予測するのに用いられる、ＰａｓｔＣｈａｎｎｅｌＣｏｎｄｉｔｉｏｎｓと呼ばれるテーブルに、現在のチャネル状態（ＣｕｒｒＣＣ）を格納する（ステップ６６）。例示的な方法は、（２００１年の無線及び携帯電話システムのモデリング、解析及びシミュレーションに関する第４回ＡＣＭ国際会議の議事録における、Ａｌｍｕｄｅｎａ  Ｋｏｎｒａｄ、Ｂｅｎ  Ｙ．Ｚｈａｏ、Ａｎｔｈｏｎｙ  Ｄ．Ｊｏｓｅｐｈ及びＲｅｉｎｅｒ  Ｌｕｄｗｉｇの無線ネットワークのためのマルコフベースのチャネルモデルアルゴリズムで用いられる有限状態チャネルと同様の）ＰａｓｔＣｈａｎｎｅｌＣｏｎｄｉｔｉｏｎｓ内の過去のサンプルに基づいてチャネル状態を予測するために、ＣｈａｎｎｅｌＭｏｄｅｌと呼ばれるマルコフベースのモデルを用いて、将来のチャネル状態を予測する（ステップ６８）。
【００３３】
一般的に、その後、ＡＯＳモジュール４８は、各オブジェクトのランクを決める。各オブジェクトに対して（ステップ７０）、最小エラー制御レベルを用いて、該オブジェクトが現在のチャネル状態の下で送信される場合の各オブジェクトの品質（ＣｕｒｒＱｕａｌ）を予測する。品質を予測するために、まず、該最小エラー制御レベル（ＥｒｒｏｒＣｏｎｔｒｏｌＬｅｖｅｌＭＩＮ）が、各エラー制御レベルの有効性を特性化するエラー制御データベース（ＥｒｒｏｒＣｏｎｔｒｏｌＤＢ）を用いて、現在のチャネル状態の下で用いられる場合の残留エラーレベル（ＣｕｒｒＲＥＬ）を評価する（ステップ７２）。残留エラーレベルＣｕｒｒＲＥＬを用い、コンテンツ特性化ステップで生成されるオブジェクトのＥｒｒｏｒＲｅｓｉｌｉｅｎｃｙＴａｂｌｅ（モジュール４６）を用いて、該オブジェクトの品質（ＣｕｒｒＱｕａｌｉ）を推定する。同様に、ＣｕｒｒＱｕａｌを推定する同様のステップを用い、予測されたチャネル状態情報ＰｒｅｄＣＣを用いて該オブジェクトが送信された場合の各オブジェクトの品質（ＰｒｅｄＱｕａｌｉ）を推定する（ステップ７４）。
【００３４】
次に、各オブジェクトに対して、アプリケーションオブジェクトスケジューリングモジュール４８が、該オブジェクトのコンテンツ重要度によって重み付けされた、予測された品質（ＰｒｅｄＱｕａｌ）と現在の状態（ＣｕｒｒＱｕａｌ）の下での品質との比として定義されたランクを計算する（ステップ８０）。一旦、全てのオブジェクトが評価されると（ステップ７０）は、最小のランクを有するオブジェクトが送信のために選択される（ステップ８２）。２つのオブジェクトが同じランクを有する場合には、最大のコンテンツ重要度ＱＣを有するオブジェクトが送信のために選定される。オブジェクトが選定された後、再び、残りのオブジェクトで、オブジェクトスケジューリングプロセス（ステップ７０、７２、７４、８０及び８２）が始まる。
【００３５】
一旦、オブジェクトが送信のために選定されると（ステップ８２）、エラーレベル選定モジュール６０が、最大上昇アプローチを用いて残留エラーレベルを選定する。好ましいスキームにおいては、各残留エラーレベルＲＥＫに対して（ステップ８４）、エラーレベル選定モジュール６０が、コストマトリクスＣｏｓｔＥＣを用いて、現在のチャネル状態ＣｕｒｒＣＣの下で残留エラーレベルを保障するコストＣＫに対する推定を計算する（ステップ８６）。また、エラーレベル選定モジュール６０は、コンテンツ特性化モジュール４６によって生成されるＥｒｒｏｒＲｅｓｉｌｉｅｎｃｙＴａｂｌｅを用いて、残留エラーレベルＲＥＫの場合の当該オブジェクトの品質に対する影響ＱＫを判断する（ステップ８８）。各エラーレベルに対する計算された品質ＱＫ及びコストの組合せＣＫに基づいて、オブジェクトユーティリティＵＫが、上述したように、好ましくは用いられるＵｔｉｌｉｔｙＦｕｎｃｔｉｏｎに従って計算される（ステップ９０）。各残留エラーレベルに対するＵＫが判断されると（ステップ８４）、エラー選定モジュール４８が、全体のユーティリティを最大化するエラーレベルＲＥＫ（ターゲットエラーレベル）を選定する（ステップ９２）。
【００３６】
エラーレベルＲＥＫは、選択されたオブジェクトのためのデータパケットを送信するエラー制御方法を決める物理層モジュール（適応エラー制御６２）に送られる。そして、適応エラー制御６２は、選定されたエラー制御レベルに従ってエラー制御方法を実行することができ、ウェブ応答６４は、無線でクライアント１０へ送信される。プロセス（ステップ８４、８６、８８、９０及び９２）は、選定されたオブジェクトのための全てのデータパケットに対して繰り返すことができる。代替として、該プロセスは、該選定されたオブジェクトの全てのパケットに対して、一度だけ実行してもよい。
【００３７】
次に、この例示的なアプローチの経験的な推定について説明する。発明者らは、例示的な送信命令選定及びエラー選定方法を実施するＭＡＴＬＡＢベースのシミュレーションフレームワークを開発し、該方法を他の現存するアプローチと比較した。該シミュレーションフレームワークは、３つの入力、すなわち、（１）ＲＵＮＥと呼ばれる非常に正確な物理シミュレーション環境から生成されたチャネル状態を表すＳＮＲトレースファイルと、（２）残留ビット誤り率、現在のチャネル状態及びチャネルコーディングレベルの間の関係を表す予め特性化されたテーブルと、（３）アプリケーションデータ特性とを要する。異なるチャネル状態は、基地局からのモバイルノードの距離及びその速度を変化させることにより生成される。発明者らの現在のシミュレーションでは、遅延したチャネル状態フィードバック（５０ｍｓの遅延）を採用し、ＲＵＮＥによって生成された入力ネットワーク状態を用いる。この項の残りの部分においては、Ｄ＿Ｖによって異なるチャネル状態を表し、ただし、Ｄは、携帯電話の基地局からの距離であり、Ｖは、該携帯電話の速度（ｍ／ｓ）である。
【００３８】
発明者らの実験の場合、４つの埋め込みオブジェクト、２つのイメージ及び２つのテキストオブジェクトを有するＣＮＮからの単純化したニュースのウェブページを選ぶ。発明者らは、上述したような誤り耐性及びコンテンツ重要度特性に関して、各オブジェクトを特性化し、該特性を、発明者らのシミュレーションへの入力として用いた。
【００３９】
発明者らの推定において、発明者らが考察するエラー制御スキームは、（１）静的ＦＥＣ、ただし、固定ＦＥＣ（Ｆｏｒｗａｒｄ  Ｅｒｒｏｒ  Ｃｏｎｔｒｏｌ）強度が用いられる（コーディングレート０．８を有するターボコーダ）、（２）現在、１ｘＥＶ−ＤＶ規格で提案されているスキームと同様の適応ＦＥＣ、（３）アプリケーションオブジェクトスケジューリング（ＥＬＳ）を伴わない、本発明の実施形態によるエラーレベル選定、および（４）本発明の実施形態による（ＡＯＳ−ＥＬＳ）アプリケーションオブジェクトスケジューリングを伴うエラーレベル選定である。
【００４０】
図６、図７及び図８は、それぞれ、コスト、品質、および品質／コストに関する、異なるチャネル状態の下での上記のエラー制御スキームの比較評価を示す。これらの図は、２５のシミュレーションに対する平均結果を示す。各図において、チャネル状態は、変化する移動性及び基地局からの距離を伴う、異なるテストケースによって表される。この比較の場合、品質よりもコストにより大きな重要度を与えるユーティリティ関数Ｕ（Ｑ，Ｃ）＝Ｑ／Ｃ３を用いる。
【００４１】
図６からは、本発明の例示的な実施形態、すなわち、ＥＬＳ及びＡＯＳ−ＥＬＳが、アクセスコストにおいて著しい節約、すなわち、最大で５９．３％の節約（チャネル状態  ０＿２．４の場合）、および平均で３７．４％の節約につながることが見て分かる。各テストケースの場合のバープロットにおける最後の２つのバーを比較することにより、スケジューリングは、適度な移動性状態において、すなわち、携帯電話の速度が、０．５ｍ／ｓ〜１５ｍ／ｓである場合に、より有効であることが分かる。このことは、次のように説明することができる。低い移動性チャネル状態の場合、スケジューリングゲインは、各オブジェクトによって経験されるチャネル状態が同じであるため、最小である。対照的に、高い移動性テストケースの場合、オブジェクトレベルにおいて該チャネル状態の高い変動を予測し、かつ該高い変動を活用することは困難である。コスト低減を実現する際、ウェブアクセスの品質が低減される。図７を見て分かるように、ＡＯＳ−ＥＬＳスキームは、平均して２０％の品質劣化につながる。品質とコストを一緒に比較するために、異なるスキームによって実現されるＱ／Ｃ比をプロットする（図８）。発明者らのアプローチが、ほとんどのテストケースの場合に、より高いＱ／Ｃにつながることが図を見て分かる。
【００４２】
上記ＡＯＳ−ＥＬＳフレームワークのスケジューリング機能性は、チャネル予測の正確さに依存するため、発明者らは、その結果を理想的な解と比較し、この場合、将来のチャネル状態の知識が利用可能であると仮定した。発明者らの結果は、理想的な解からの偏差は、移動性の増加に伴って増加し、最大で１４．４％のオフセットを有することを示している。従って、より良好なチャネル予測を使用することによりエラーマージンを低減し、そのため、より良好な解につながることに留意することが重要である。
【００４３】
本発明の様々な実施形態を示して説明してきたが、当業者には、他の変更、置換及び代替が明白であることを理解すべきである。このような変更、置換及び代替は、添付クレームに記載されている本発明の趣旨及び範囲から逸脱することなく実行することができる。
本発明の様々な特徴は、添付クレームに記載されている。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】本発明の実施形態の送信命令選定及びエラーレベル選定システム及び方法に用いるための例示的な無線アーキテクチャを示す。
【図２】送信命令選定及びエラーレベル選定システムのための例示的なアーキテクチャを示す。
【図３】本発明の実施形態による送信命令選定モジュール及びエラー制御選定モジュールのための例示的な入力／出力インタフェースを示す。
【図４】例示的な送信命令選定方法におけるステップを示す。
【図５】例示的なエラーレベル選定方法におけるステップを示す。
【図６】本発明の実施形態による技法を含む、様々なエラー制御方法を含む実験の場合の正規化コストを示す。
【図７】様々なエラー制御方法の品質比較を示す。
【図８】様々なエラー制御方法の品質／コスト比較を示す。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【国際調査報告】
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