(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動デバイスが取る進路に沿った無線電気通信システムの干渉プロファイルを量子化する方法であって、
サーバーによって、測定ウィンドウに対応する前記進路に沿った前記移動デバイスのロケーションを取得するステップと、
前記サーバーによって、前記移動デバイスが測定ウィンドウにおいて行われた測定の後に前記サーバーに提供しなければならないフィードバック情報のフォーマットを、前記移動デバイスの前記ロケーションを用いることによって求めるステップであって、前記フォーマットは、前記測定ウィンドウの連続した期間内の前記フィードバック情報の量子化及び前記測定の量子化を表す情報を示す、ステップと、
前記サーバーによって、前記求められたフォーマットに関連した情報を含むメッセージを前記移動デバイスに転送するステップと、
前記移動デバイスによって、前記メッセージを受信するステップと、
前記移動デバイスによって、前記測定ウィンドウの間、前記進路に沿った前記無線電気通信システムにおける干渉に関連した測定を取得するステップと、
前記移動デバイスによって、前記フォーマットによるフィードバック情報を取得するために、前記測定ウィンドウの間に行われた前記測定を処理するステップであって、前記測定は、前記進路に沿った前記無線電気通信システムにおける干渉に関連するものであって、前記測定ウィンドウの連続した期間の間、少なくとも、該期間内に行われる測定からの量子化された干渉関連値と、同じ量子化された干渉関連値を有する時間インデックス内に行われる測定の数を表す重みとを取得するために、前記測定を処理する、ステップと、
前記移動デバイスによって、フィードバック情報を前記サーバーに転送するステップと、
前記サーバーによって、前記フィードバック情報を受信するステップと、
前記サーバーによって、前記フィードバック情報を干渉プロファイルに関連したデータベースのフォーマットに変換するステップと、
前記サーバーによって、前記変換されたフィードバック情報を用いて前記データベースを更新するステップと、
を含む、方法。
【請求項２】
前記測定ウィンドウの連続した期間内の量子化を表す前記情報は、前記測定ウィンドウ内で一様な間隔の時間インデックスに関連し、前記干渉関連値の前記量子化を表す前記情報は、各時間インデックスについて同じである、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記測定ウィンドウの連続した期間内の前記量子化を表す前記情報は、前記測定ウィンドウ内で一様な間隔の時間インデックスに関連し、前記干渉関連値の前記量子化を表す前記情報は、前記時間インデックスによって変化する、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記測定ウィンドウの連続した期間内の前記フィードバック情報の前記量子化及び前記測定の前記量子化を表す前記情報は、ｋ平均アルゴリズムを用いることによって求められた重心座標に関連している、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
重心座標は、前記測定ウィンドウに対応する前記データベースの部分から求められたトレーニングシーケンスから求められる、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記フィードバック情報を前記変換するステップは、前記期間を、前記進路に沿った前記移動デバイスのロケーションにマッピングする第１のマッピング関数と、重みを、前記データベースに記憶された干渉関連値のフォーマットにマッピングする第２のマッピング関数とを用いて行われる、請求項１から５までのいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
前記フィードバック情報を前記変換するステップは、前記第１および前記第２のマッピング関数の結果から、前記データベースと同じサイズを有する一時データベースを用いて更に行われ、これらのデータベースは、マトリックスの形態にあり、前記一時データベースの前記マトリックスは、前記マッピングされた重みを用いて更新される、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
フィードバック情報が、各重みについて、該重みに対応する重心座標を更に含む場合、前記フィードバック情報を前記変換するステップは、前記データベースの前記マトリックスを前記重心によって規定されるボロノイ領域に重ね合わせることと、前記一時データベースにおけるクラスターの位置に関連したマスクを適用することとによって更に行われ、各マッピングされた重みは、前記一時データベースにおけるクラスターの位置に関連した前記マスクに従って前記一時データベースの前記マトリックスを更新することに用いられる、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記フィードバック情報を前記変換するステップは、前記一時データベースにおける前記マッピングされた重みに関連したマスクを適用することによって更に行われ、各マッピングされた重みは、前記量子化された干渉関連値に関連した前記マスクに従って前記一時データベースの前記マトリックスを更新することに用いられる、請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
移動デバイスが取る進路に沿った無線電気通信システムの干渉プロファイルを量子化するシステムであって、
サーバーに設けられ、測定ウィンドウに対応する前記進路に沿った前記移動デバイスのロケーションを取得する手段と、
前記サーバーに設けられ、前記移動デバイスが前記測定ウィンドウにおいて行われた測定の後に前記サーバーに提供しなければならないフィードバック情報のフォーマットを、前記移動デバイスの前記ロケーションを用いることによって求める手段であって、前記フォーマットは、前記測定ウィンドウの連続した期間内の前記フィードバック情報の量子化及び前記測定の量子化を表す情報を示す、手段と、
前記サーバーに設けられ、前記求められたフォーマットに関連した情報を含むメッセージを前記移動デバイスに転送する手段と、
前記移動デバイスに設けられ、前記メッセージを受信する手段と、
前記移動デバイスに設けられ、前記測定ウィンドウの間、前記進路に沿った前記無線電気通信システムにおける干渉に関連した測定を取得する手段と、
前記移動デバイスに設けられ、前記フォーマットによるフィードバック情報を取得するために、前記測定ウィンドウの間に行われた前記測定を処理する手段であって、前記測定は、前記進路に沿った前記無線電気通信システムにおける干渉に関連するものであって、前記測定ウィンドウの連続した期間の間、少なくとも、該期間内に行われる測定からの量子化された干渉関連値と、同じ量子化された干渉関連値を有する時間インデックス内に行われる測定の数を表す重みとを取得するために、前記測定を処理する、手段と、
前記移動デバイスに設けられ、フィードバック情報を前記サーバーに転送する手段と、
前記サーバーによって、前記フィードバック情報を受信する手段と、
前記サーバーに設けられ、前記フィードバック情報を干渉プロファイルに関連したデータベースのフォーマットに変換する手段と、
前記サーバーに設けられ、前記変換されたフィードバック情報を用いて前記データベースを更新する手段と、
を備えることを特徴とする、システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、包括的には、移動デバイスが取る進路に沿った無線電気通信システムの干渉プロファイルを量子化する方法及びデバイスに関する。
【背景技術】
【０００２】
コグニティブ無線は、動的にプログラミング及び構成することができるインテリジェント無線である。送受信機は、それらの近傍において最良の無線チャネルを用いるように設計されている。そのような無線送受信機は、無線スペクトルにおいて利用可能なチャネルを自動的に検出し、その後、それに応じて、１つのロケーションにおいて所与のスペクトル帯域内でより多くの同時並行の無線通信を可能にするようにそれらの送信パラメーター又は受信パラメーターを変更する。このプロセスは、動的スペクトル管理の形態である。
【０００３】
コグニティブ無線の主要な原理は、送信のための最良のリソースを見つけるために、無線環境をサウンディングすることにある。これは、無線環境がサウンディングと送信期間との間に変化していない場合にのみ可能である。電気通信デバイスが移動すると、その無線環境は高速に変化し、これによって、コグニティブ無線手法を用いることが可能でなくなる。
【０００４】
コグニティブ無線は、例えば、通信ベース列車制御（ＣＢＴＣ）システムのような移動システムに適用される。通信ベース列車制御システムは、列車と、交通管理及びインフラストラクチャ制御のための追跡機器との間に電気通信を利用する。ＣＢＴＣシステムによって、従来のシグナリングシステムを用いるよりも正確に、列車の精密な位置を知ることができる。この結果、鉄道交通を管理する、より効率的で安全な方法が得られる。地下鉄及び他の鉄道システムは、安全性を維持しつつ又は安全性を更に改善しつつ、運転間隔を改善することができる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、移動デバイスが取る進路に沿った干渉の知識を改善することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
このために、本発明は、移動デバイスが取る進路に沿った無線電気通信システムの干渉プロファイルを量子化する方法であって、
サーバーによって、測定ウィンドウに対応する前記進路に沿った前記移動デバイスの前記ロケーションを取得するステップと、
前記サーバーによって、前記移動デバイスが測定ウィンドウにおいて行われた測定の後に前記サーバーに提供しなければならないフィードバック情報のフォーマットを、前記移動デバイスの前記ロケーションを用いることによって求めるステップと、
前記サーバーによって、前記求められたフォーマットに関連した情報を含むメッセージを前記移動デバイスに転送するステップと、
前記移動デバイスによって、前記メッセージを受信するステップと、
前記移動デバイスによって、前記測定ウィンドウの間、前記進路に沿った前記無線電気通信システムにおける干渉に関連した測定を取得するステップと、
前記移動デバイスによって、前記フォーマットによるフィードバック情報を取得するために、前記測定ウィンドウの間に行われた前記測定を処理するステップと、
前記移動デバイスによって、フィードバック情報を前記サーバーに転送するステップと、
前記サーバーによって、前記フィードバック情報を受信するステップと、
前記サーバーによって、前記フィードバック情報を干渉プロファイルに関連したデータベースのフォーマットに変換するステップと、
前記サーバーによって、前記変換されたフィードバック情報を用いて前記データベースを更新するステップと、
を含むことを特徴とする、方法に関する。
【０００７】
本発明は、また、移動デバイスが取る進路に沿った無線電気通信システムの干渉プロファイルを量子化するシステムであって、
測定ウィンドウに対応する前記進路に沿った前記移動デバイスの前記ロケーションを取得する、サーバーに含まれる手段と、
前記移動デバイスが前記測定ウィンドウにおいて行われた測定の後に前記サーバーに提供しなければならないフィードバック情報のフォーマットを、前記移動デバイスの前記ロケーションを用いることによって求める、前記サーバーに含まれる手段と、
前記求められたフォーマットに関連した情報を含むメッセージを前記移動デバイスに転送する、前記サーバーに含まれる手段と、
前記メッセージを受信する、前記移動デバイスに含まれる手段と、
前記測定ウィンドウの間、前記進路に沿った前記無線電気通信システムにおける干渉に関連した測定を取得する、前記移動デバイスに含まれる手段と、
前記フォーマットによるフィードバック情報を取得するために、前記測定ウィンドウの間に行われた前記測定を処理する、前記移動デバイスに含まれる手段と、
フィードバック情報を前記サーバーに転送する、前記移動デバイスに含まれる手段と、
前記サーバーによって、前記フィードバック情報を受信する手段と、
前記フィードバック情報を干渉プロファイルに関連したデータベースのフォーマットに変換する、前記サーバーに含まれる手段と、
前記変換されたフィードバック情報を用いて前記データベースを更新する、前記サーバーに含まれる手段と、
を備えることを特徴とする、システムに関する。
【０００８】
したがって、各移動デバイスが移動した後のフィードバック情報からデータベースを更新することによって、位置ベースコグニティブ無線システムを効率的に適用することができ、本発明は、測定のフォーマットをデータベースのフォーマットに変換することを可能にする。
【０００９】
さらに、測定の量子化されたものを用いることによって、移動デバイスからサーバーに転送されるデータの量は限られたものとなる。
【００１０】
特定の特徴によれば、前記フォーマットは、前記時間内の前記フィードバック情報の量子化及び前記測定の量子化を表す情報を示し、前記進路に沿った前記無線電気通信システムにおける干渉に関連した前記測定は、前記測定ウィンドウの連続した期間の間、少なくとも、該期間内に行われる測定からの量子化された干渉関連値と、同じ量子化された干渉関連値を有する前記期間インデックス内に行われる測定の数を表す重みとを取得するために処理される。
【００１１】
したがって、干渉関連値の確率密度関数を推定し、移動デバイスからサーバーにフィードバックすることができる。
【００１２】
特定の特徴によれば、前記時間内の量子化を表す前記情報は、前記測定時間ウィンドウ内で一様な間隔の時間インデックスに関連し、前記干渉関連値の前記量子化を表す前記情報は、各時間インデックスについて同じである。
【００１３】
したがって、フィードバック情報のフォーマットは制限され、サーバー側におけるフィードバック情報の再構築は簡単である。
【００１４】
特定の特徴によれば、前記時間内の前記量子化を表す前記情報は、前記測定時間ウィンドウ内で一様な間隔の時間インデックスに関連し、前記干渉関連値の前記量子化を表す前記情報は、前記時間インデックスによって変化する。
【００１５】
したがって、各時間インデックスの干渉関連値の量子化の動的な範囲は、量子化のより良好な精度を可能にする。
【００１６】
特定の特徴によれば、前記時間内の前記フィードバック情報の前記量子化及び前記測定の前記量子化を表す前記情報は、ｋ平均アルゴリズムを用いることによって求められた重心座標に関連している。
【００１７】
したがって、量子化の追加の精度を更に提供するベクトル量子化が可能になる。
【００１８】
特定の特徴によれば、重心座標は、前記測定時間ウィンドウに対応する前記データベースの部分から求められたトレーニングシーケンスから求められる。
【００１９】
したがって、重心は、データベースに記憶されているような干渉関連値の事前確率分布に従って、量子化ステップに起因した不正確さを更に制限するように選ばれる。
【００２０】
特定の特徴によれば、前記フィードバック情報を前記変換するステップは、前記期間を、前記進路に沿った前記移動デバイスのロケーションにマッピングする第１のマッピング関数と、重みを、前記データベースに記憶された干渉関連値のフォーマットにマッピングする第２のマッピング関数とを用いて行われる。
【００２１】
したがって、フィードバックフォーマットは、データベース更新を適用するためにデータベースフォーマットに変換される。
【００２２】
特定の特徴によれば、前記フィードバック情報を前記変換するステップは、前記マッピング関数の前記結果から、前記データベースと同じサイズを有する一時データベースを用いて更に行われ、これらのデータベースは、マトリックスの形態にあり、前記一時データベースの前記マトリックスは、前記マッピングされた重みを用いて更新される。
【００２３】
したがって、データベース更新は、時間インデックスごとにデータベースに記憶されているヒストグラムの正規化を保存することによって行うことができる。
【００２４】
特定の特徴によれば、フィードバック情報が、各重みについて、該重みに対応する重心座標を更に含む場合、前記フィードバック情報を前記変換するステップは、前記データベースの前記マトリックスを前記重心によって規定されるボロノイ領域に重ね合わせることと、前記一時データベースにおけるクラスターの位置に関連したマスクを適用することとによって更に行われ、各マッピングされた重みは、前記一時データベースにおけるクラスターの位置に関連した前記マスクに従って前記一時データベースの前記マトリックスを更新することに用いられる。
【００２５】
したがって、データベース更新は、干渉関連値の現実の確率密度関数が連続していること、及び情報交換オーバーヘッドを削減するために測定の量子化、すなわち離散化が行われることを考慮に入れている。マスクによって提供される補正は、位置領域における干渉関連値の統計的特性に関係している。
【００２６】
特定の特徴によれば、前記フィードバック情報を前記変換するステップは、前記一時データベースにおける前記マッピングされた重みに関連したマスクを適用することによって更に行われ、各マッピングされた重みは、前記量子化された干渉関連値に関連した前記マスクに従って前記一時データベースの前記マトリックスを更新することに用いられる。
【００２７】
したがって、データベース更新は、干渉関連値の現実の確率密度関数が連続していること、及び情報交換オーバーヘッドを削減するために測定の量子化、すなわち離散化が行われることを考慮に入れている。マスクによって提供される補正は、干渉値領域における干渉関連値の統計的特性に関係している。
【００２８】
本発明の特性は、例示の実施形態の以下の説明を読むことから更に明らかになり、その説明は添付の図面を参照しながら行われる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】線路網に適用される無線電気通信システムの干渉プロファイル量子化のシステムのアーキテクチャの一例を表す図である。
【図２】移動デバイスに備えられる測定収集デバイスのアーキテクチャの一例を表す図である。
【図３】本発明が実施されるサーバーのアーキテクチャの一例を表す図である。
【図４】本発明による測定収集デバイスによって実行されるアルゴリズムの一例を表す図である。
【図５】本発明による、移動デバイスからフィードバック情報を受信するフォーマットを求めるためにサーバーによって実行されるアルゴリズムの一例を表す図である。
【図６ａ】本発明による、データベースを更新するサーバーによって実行されるアルゴリズムの第１の例を表す図である。
【図６ｂ】本発明による、データベースを更新するサーバーによって実行されるアルゴリズムの第２の例を表す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
図１は、線路網に適用される無線電気通信システムの干渉プロファイル量子化のシステムのアーキテクチャの一例を表している。
【００３１】
システムは、サーバーＳｅｒｖを備え、サーバーＳｅｒｖは、無線電気通信システムを通じて列車と通信する、線路ＲＬに沿った複数の沿線無線ユニットＷＲＵに接続されている。
【００３２】
列車ＴＲのような移動デバイスが移動すると、その無線環境は高速に変化し、これによって、コグニティブ無線手法を実施することが困難になる。
【００３３】
本発明によれば、移動デバイスＴＲは、測定収集デバイスＭＥを備える。
【００３４】
沿線無線ユニットによってカバーされるエリアには、幾つかの干渉体が存在する。干渉体が線路及び／又は沿線無線ユニットに近いほど、その干渉体が沿線無線ユニットの列車無線通信性能に与える影響は大きくなる。
【００３５】
干渉体は一定である場合もあるし、時間内に変動する場合もある。
【００３６】
サーバーＳｅｒｖは、例えば、クラスターを表す値を含むマトリックス又は表の形態にあるデータベースを保持する。
【００３７】
このデータベースは、干渉レベル、ＳＩＮＲ、干渉の特性関数のような干渉情報のランダム分布を表す。このデータベースは、空間の小さなコンパクト領域にクラスター化される（clusterized）所与のカバレッジエリアについて規定される。例えば、線路の場合、位置クラスターは、線路の区画（segments）である。位置クラスターごとに、干渉に関連した確率変数の分布が、離散形式、すなわち、ヒストグラムの形態で記憶される。
【００３８】
列車は、サーバーＳｅｒｖに転送される測定に関連した情報のフォーマットを測定収集デバイスＭＥに示すサーバーＳｅｒｖからの要求に基づいて周期的又は非周期的な測定を行うものと仮定される。測定収集デバイスＭＥは、この情報を沿線無線ユニットＷＲＵにフィードバックし、これらの沿線無線ユニットＷＲＵは、この情報をサーバーＳｅｒｖに転送する。サーバーＳｅｒｖは、各沿線無線ユニットＷＲＵによってカバーされるエリアにおける干渉のフィンガープリントデータベースを構築し、データベースを更新及び／又は精緻化するためのフィードバック情報を取得するために移動デバイスにメッセージを転送することができる。
【００３９】
このデータベースは位置クラスター及び干渉関連値に分解される。データベースに記憶される位置クラスターのサイズは、クラスター内の各位置における干渉の記述の精度と、雑音に対する干渉記述のロバスト性と、データベースを更新するのに必要とされる交通の量との間のトレードオフを構成する。
【００４０】
さらに、無線環境は変化するので、各位置クラスターにおける無線環境の変化に従ってデータベースを更新しなければならない。１つの位置クラスターデータベースのロバスト性は、測定の数とともに改善し、この測定の数は、移動デバイスの速度又は各位置クラスター内の移動の数に従って変動する可能性がある。
【００４１】
列車ＴＲでは、測定ウィンドウが規定される。この測定ウィンドウの間、列車は、サーバーＳｅｒｖによって規定することができる幾つかの時間インデックスにおいて、例えばミリ秒毎において行われる全ての測定を収集し、干渉レベルに関連した確率変数の確率密度関数の離散推定値を構築する。この確率密度関数の離散推定値は、時間次元及び干渉関連値次元の２次元で規定される。確率密度関数の離散推定値の各クラスターは、時間／干渉関連値の平面の領域に属する測定数のサンプル（the number of measurements samples）を含む。次に、この確率密度関数の離散推定値は、サーバーＳｅｒｖによって示されるフォーマットによりサーバーＳｅｒｖにフィードバックされる。確率密度関数の離散推定値を規定するデータの量、及びこの離散推定値のフィードバックの平均周期は、フィードバックトラフィックのオーバーヘッドを規定する。
【００４２】
本発明によれば、サーバーＳｅｒｖは、移動デバイスが取る進路に沿った無線電気通信システムの干渉プロファイルを量子化し、
−サーバーＳｅｒｖは、測定ウィンドウに対応する進路に沿った移動デバイスのロケーションを取得し、
−サーバーＳｅｒｖは、移動デバイスのロケーションを用いることによって、移動デバイスが測定ウィンドウにおいて行われた測定の後にサーバーに提供しなければならないフィードバック情報のフォーマットを求め、
−サーバーＳｅｒｖは、求められたフォーマットに関連した情報を含むメッセージを移動デバイスに転送し、
−サーバーＳｅｒｖは、移動デバイスによってメッセージを受信し、
−移動デバイス、すなわち列車ＴＲは、測定ウィンドウの間、進路に沿った無線電気通信システムにおける干渉に関連した測定を取得し、
−移動デバイスは、上記フォーマットによるフィードバック情報を取得するために、測定ウィンドウの間に行われた測定を処理し、
−移動デバイスは、フィードバック情報をサーバーに転送し、
−サーバーＳｅｒｖは、フィードバック情報を受信し、
−サーバーＳｅｒｖは、干渉プロファイルに関連したデータベースのフォーマットにフィードバック情報を変換し、
−サーバーＳｅｒｖは、変換されたフィードバック情報を用いてデータベースを更新する。
【００４３】
図２は、移動デバイスに備えられる測定収集デバイスのアーキテクチャの一例を表している。
【００４４】
測定収集デバイスＭＥは、例えば、バス２０１によって互いに接続された構成要素と、図４に開示するようなプログラムによって制御されるプロセッサ２００とに基づくアーキテクチャを有する。
【００４５】
バス２０１は、プロセッサ２００を、リードオンリーメモリＲＯＭ２０２、ランダムアクセスメモリＲＡＭ２０３、及び無線インターフェース２０５にリンクする。
【００４６】
メモリ２０３は、図４に開示されているようなアルゴリズムに関連するプログラムの変数及び命令を受信するように意図されたレジスタを含む。
【００４７】
プロセッサ２００は、無線インターフェース２０５を通じて、干渉に関する測定を受信する。無線インターフェース２０５は、測定収集デバイスＭＥとワイヤレス無線ユニットＷＲＵとの間のデータの転送を可能にする。ＷＲＵは、受信データをサーバーＳｅｒｖに転送するとともに、必要に応じて、サーバーＳｅｒｖから受信されたデータを測定収集デバイスに転送する。
【００４８】
リードオンリーメモリ、又は場合によっては、フラッシュメモリ２０２は、図４に開示されているような、測定収集デバイスＭＥが電源オンされているときの、ランダムアクセスメモリ２０３に対するアルゴリズムに関連するプログラムの命令を含む。
【００４９】
測定収集デバイスＭＥは、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）、ＤＳＰ（デジタル信号プロセッサ）若しくはマイクロコントローラ等のプログラム可能なコンピューティングマシンによって、１組の命令若しくはプログラムの実行によってソフトウェアにおいて実施することができるか、又はそうでない場合、ＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）若しくはＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）等のマシン若しくは専用コンポーネントによってハードウェアにおいて実施することができる。
【００５０】
換言すれば、測定収集デバイスＭＥは、図４に開示されているようなアルゴリズムに関連したプログラムを測定収集デバイスＭＥに実行させる、回路、又は回路を含むデバイスを備える。
【００５１】
図３は、サーバーＳｅｒｖのアーキテクチャの一例を表している。
【００５２】
サーバーＳｅｒｖは、例えば、バス３０１によって互いに接続された構成要素と、図５、図６ａ又は図６ｂに開示するようなプログラムによって制御されるプロセッサ３００とに基づくアーキテクチャを有する。
【００５３】
バス３０１は、プロセッサ３００を、リードオンリーメモリＲＯＭ３０２、ランダムアクセスメモリＲＡＭ３０３、及びネットワークインターフェース３０６にリンクする。
【００５４】
メモリ３０３は、図５、図６ａ又は図６ｂに開示されているようなアルゴリズムに関連するプログラムの変数及び命令を受信するように意図されたレジスタを含む。
【００５５】
プロセッサ３００は、ネットワークインターフェース３０６を通じて、ワイヤレス無線ユニットによって転送されたフィードバック情報を測定収集デバイスＭＥから受信する。
【００５６】
リードオンリーメモリ、又は場合によっては、フラッシュメモリ３０２は、図５、図６ａ又は図６ｂに開示されているような、サーバーＳｅｒｖが電源オンされているときの、ランダムアクセスメモリ３０３に対するアルゴリズムに関連するプログラムの命令を含む。
【００５７】
サーバーＳｅｒｖは、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）、ＤＳＰ（デジタル信号プロセッサ）若しくはマイクロコントローラ等のプログラム可能なコンピューティングマシンによって、１組の命令若しくはプログラムの実行によってソフトウェアにおいて実施することができるか、又はそうでない場合、ＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）若しくはＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）等のマシン若しくは専用コンポーネントによってハードウェアにおいて実施することができる。
【００５８】
換言すれば、サーバーＳｅｒｖは、図５、図６ａ又は図６ｂに開示されているようなアルゴリズムに関連したプログラムをサーバーＳｅｒｖに実行させる、回路、又は回路を含むデバイスを備える。
【００５９】
図４は、本発明による測定収集デバイスによって実行されるアルゴリズムの一例を表している。
【００６０】
本アルゴリズムは、プロセッサ２００によって実行される一例において開示される。
【００６１】
ステップＳ４００において、プロセッサ２００は、メッセージが無線インターフェース２０５を通じて受信されたか否かを確認する。このメッセージは、サーバーＳｅｒｖによって転送されたものであり、測定ウィンドウにおいて測定が行われた後に測定エンティティＭＥがサーバーＳｅｒｖに提供しなければならないフィードバック情報のフォーマットを示すフィードバックフォーマット表示を含む。
【００６２】
フィードバック情報のフォーマットは、点が一様な時間間隔にある場合に複数の測定が行われる期間に関連付けられた時間インデックスｔと、ｄＢ単位の干渉電力、ｄＢ単位のＳＩＮＲのような量子化された干渉関連値ｚとを含む三重項値（ｔ，ｚ，ｗ）を収集したものによって規定されるヒストグラムとすることができる。フィードバックフォーマット表示は、ヒストグラムのビン（bins）の重心又は中心とも呼ばれる対（ｔ，ｚ）を規定する。各重心（ｔ，ｚ）に関連付けられた３つ目の値ｗは、測定及び以下で説明するような距離メトリックに従って測定収集デバイスＭＥにおいて計算される。
【００６３】
フィードバックフォーマット表示は、フィードバック情報がデシベル単位で表されているのか又は線形領域で表されているのかを示すことができる。
【００６４】
フィードバックフォーマット表示は、測定ウィンドウが開始しなければならない周期及び／又は測定ウィンドウが開始しなければならない時点及び／又は測定ウィンドウの継続時間を示すことができる。
【００６５】
例えば、時間インデックスｔは、測定時間ウィンドウ内において一様な間隔にあり、量子化された干渉関連値ｚは、干渉関連値の範囲において一様な間隔にあり、重心から構成される規則的なグリッドを形成する全ての期間について同じである。フィードバックフォーマット表示によって、測定収集デバイスＭＥはグリッドを構築することが可能になる。例えば、フィードバックフォーマット表示は、時間インデックスｔ及び量子化された干渉関連値ｚの最大値及び最小値をそれらのそれぞれの数とともに含む。
【００６６】
例えば、時間インデックスｔは、測定時間ウィンドウ内において一様な間隔にあり、量子化された干渉関連値ｚは、干渉関連値の範囲において一様な間隔にあり、干渉関連値の範囲は、時間インデックスｔによって同じではない。これによって、各時間インデックスｔに関連付けられた各期間に従って干渉関連値量子化のダイナミクスを適応させることが可能になる。例えば、フィードバックフォーマット表示は、時間インデックスの最大及び最小値を時間インデックスの数とともに含む。例えば、フィードバックフォーマット表示は、量子化された干渉関連値ｚの最大及び最小値を、各時間インデックスｔの量子化された干渉関連値ｚの数とともに含む。例えば、フィードバックフォーマット表示は、ｋ＝１〜Ｋである全ての重心座標ｔ（ｋ）、ｚ（ｋ）を含む。これによって、ベクトル量子化に用いることができる非矩形の量子化セルを有することが可能になる。例えば、重心は、以下で説明するようにサーバーＳｅｒｖによってｋ平均アルゴリズムを用いることによって求められる。
【００６７】
ステップＳ４０１において、プロセッサ２００は、新たな測定ウィンドウを開始する時刻であるか否かを確認する。
【００６８】
例えば、ステップＳ４０１において受信されたメッセージは、測定ウィンドウをいつ開始しなければならないのかを示す。
【００６９】
新たな測定ウィンドウを開始する時刻である場合、プロセッサ２００はステップＳ４０２に移動する。そうでない場合、プロセッサ２００はステップＳ４０１に戻る。
【００７０】
ステップＳ４０２において、プロセッサ２００は、干渉に関連した測定を無線インターフェースから取得する。
【００７１】
例えば、干渉に関連した測定は、１ミリ秒毎に行われる。
【００７２】
次のステップＳ４０３において、プロセッサ２００は、測定ウィンドウを中断しなければならないか否かを確認する。
【００７３】
測定ウィンドウを中断しなければならない場合、プロセッサ２００はステップＳ４０２に戻る。そうでない場合、プロセッサ２００はステップＳ４０４に移動する。
【００７４】
ステップＳ４０４において、プロセッサ２００は、測定ウィンドウの間に行われた測定を処理する。
【００７５】
プロセッサ２００は、ステップＳ４００において受信されたフィードバックフォーマット表示及び距離メトリックに従って、測定ウィンドウの間に行われた測定を処理する。
【００７６】
プロセッサ２００は、必要に応じて、フィードバックフォーマット表示から、ｋ＝１〜Ｋである各重心の座標ｔ（ｋ）、ｚ（ｋ）を計算することができる。
【００７７】
したがって、三重項（ｔ，ｚ，ｗ）は、重心座標ｔ（ｋ）、ｚ（ｋ）から、重心ｔ（ｋ）、ｚ（ｋ）の関連付けられた各量子化セルの重みｗ（ｋ）を計算することによって与えられる。ここで、ｋは、フィードバック三重項（ｔ，ｚ，ｗ）のインデックスであり、ｋ＝１〜Ｋである。重心の重みｗ（ｋ）の計算は、オンラインで行われる。重心の重みは、測定が有する重心の中心との距離メトリックが、他のいずれの重心の中心との距離メトリックよりも近いときにインクリメントされる。通常、ユークリッド距離が用いられる。
【００７８】
次のステップＳ４０５において、プロセッサ２００は、形成されたヒストグラムの三重項又は好ましくは重みｗ（ｋ）のみを無線インターフェース２０５を通じてワイヤレス無線ユニットＷＲＵに転送することを命令する。このワイヤレス無線ユニットＷＲＵは、これらの形成された三重項又は重みをサーバーＳｅｒｖに転送する。
【００７９】
サーバーＳｅｒｖは、フィードバックフォーマット表示を知っているので、サーバーは、三重項（ｔ（ｋ），ｚ（ｋ），ｗ（ｋ））を形成するために、重心座標ｔ（ｋ）、ｚ（ｋ）のリストを再計算し、各重心（ｔ（ｋ）、ｚ（ｋ））を、受信された重みｗ（ｋ）に関連付けることができる。
【００８０】
図５は、本発明による、移動デバイスからフィードバック情報を受信するフォーマットを求めるためにサーバーによって実行されるアルゴリズムの一例を表している。
【００８１】
本アルゴリズムは、プロセッサ３００によって実行される一例において開示される。
【００８２】
ステップＳ５００において、プロセッサ３００は、新たな測定ウィンドウが必要とされているか否かを確認する。例えば、干渉が時間内に変化すると、データベースを周期的に又は以前の測定ウィンドウに続いて更新する必要があり、この場合、干渉の変化が検出されており、確認する必要がある。
【００８３】
新たな測定ウィンドウを開始する時刻である場合、プロセッサ３００はステップＳ５０１に移動する。そうでない場合、プロセッサ２００はステップＳ５００に戻る。
【００８４】
ステップＳ５０１において、プロセッサ３００は、測定収集デバイスＭＥが備えられている列車の軌道、又はそのような軌道の予測を取得する。列車の軌道は、列車の対応する理論的速度と組み合わせた列車の進路を含む。したがって、サーバーＳｅｒｖは、時間と位置との間のマッピング、より詳細には、時間インデックスと位置との間のマッピングを行うことができる。時間インデックスは、測定用に定められるような離散時間に基づいて規定される。
【００８５】
次のステップＳ５０２において、プロセッサ３００は、サーバーＳｅｒｖがそれに応答して受信する情報のフィードバックフォーマット表示を求める。
【００８６】
このフィードバックフォーマット表示は、例えば、サーバーＳｅｒｖに格納されたデータベースに従って求められる。このデータベースは、位置に関する干渉環境に関係した情報を含む。例えば、測定は、精緻化される必要があるか又は以前の測定よりも正確である必要がある。したがって、サーバーＳｅｒｖは、列車の軌道から抽出された列車の位置及び測定時間ウィンドウに応じたデータベースの部分を抽出する。
【００８７】
フォーマットは、期間インデックスｔと、ｄＢ単位の干渉電力、ｄＢ単位のＳＩＮＲのような量子化された干渉関連値ｚとを含む三重項値（ｔ，ｚ，ｗ）を収集したもののヒストグラムとすることができる。
【００８８】
例えば、時間インデックスｔは、測定時間ウィンドウ内において一様な間隔にあり、量子化された干渉関連値ｚは、干渉関連値の範囲において一様な間隔にある。それでも、時間インデックス及び量子化された干渉関連値ｚの最大値及び最小値を求めなければならない。時間インデックスについて、時間インデックスに対応する期間は、測定ウィンドウの開始から終了まで同じである。量子化された干渉関連値ｚについて、サーバーＳｅｒｖは、これまでに経験した最小値及び最大値をデータベースから抽出することができ、それらの最小値及び最大値を、用いられる新たな最大値及び最小値を較正することに用いることができる。
【００８９】
例えば、時間インデックスｔは、測定時間ウィンドウ内において一様な間隔にあり、量子化された干渉関連値ｚは、干渉関連値の範囲において一様な間隔にあり、干渉関連値の範囲は、時間インデックスｔについて同じでない。時間インデックスについて、時間インデックスに対応する期間は、測定ウィンドウの開始から終了まで同じである。それでも、各時間インデックスｔに関連付けられた期間ごとに、量子化された干渉関連値の最大値及び最小値を求めなければならない。
【００９０】
量子化された干渉関連値ｚの最大値及び最小値について、サーバーは、時間インデックスｔごとに、この時間インデックスに関連付けられた期間及び列車軌道に従って、位置の中でこれまでに経験した最小値及び最大値をデータベースから抽出することができる。
【００９１】
例えば、フィードバックフォーマット表示は、ｋ＝１〜Ｋである全ての重心座標ｔ（ｋ）、ｚ（ｋ）を含む。これによって、ベクトル量子化に用いることができる、時間及び量子化された干渉関連値の非矩形の量子化セルを有することが可能になる。例えば、重心は、以下で説明するようにサーバーＳｅｒｖによってｋ平均アルゴリズムを用いることによって求められる。
【００９２】
重心は、ｋ平均アルゴリズム等のベクトル量子化器を用いることによって計算される。
【００９３】
ｋ平均アルゴリズムは、トレーニングシーケンスを必要とする。サーバーＳｅｒｖは、測定時間ウィンドウに対応するデータベースの位置クラスターを抽出し、これらの位置クラスターをトレーニングシーケンスの生成に用いる。
【００９４】
サーバーＳｅｒｖは、データベースの抽出された位置クラスターの所定の数のサンプルを有するトレーニングシーケンスを計算する。次に、サーバーＳｅｒｖは、列車軌道及び測定時間ウィンドウに従って各位置クラスターにおいて費やされた時間の量に比例するデータベースの位置クラスターごとのサンプルの数を計算する。
【００９５】
次に、サーバーＳｅｒｖは、抽出された位置クラスターの各位置について、この抽出された位置クラスターの位置ごとの計算された数のサンプルを生成する。データベースの各位置クラスターについて、データベースは、値のビンから構成されるヒストグラムを含み、このヒストグラムを表すために、計算された数のサンプルのトレーニングシーケンスを生成することができる。これは、従来、各位置クラスター及び各ビンの重みの累積ヒストグラムを生成することによって行うことができ、ビンの中心は、干渉関連値に関連付けられ、最初のビンから現在のビンまでのビン重みによって与えられる。次に、乱数が、０と１との間で一様に生成される。この生成された乱数に最も近いビン重みを有する累積ヒストグラムのビンが、サンプル値として選択される。以下同様に、乱数の生成及びサンプル値の選択が行われる。
【００９６】
最後に、抽出されたクラスターの全ての位置について生成された全てのサンプルが、データベースに記憶された確率密度関数と列車軌道とに適合したトレーニングシーケンスにアペンドされる。したがって、列車が、或る位置においてより多くの時間を費やした場合、この位置についてより多くのサンプルが生成され、各位置のランダム無線環境は正確にモデル化される。次に、重心ｔ（ｋ）、ｚ（ｋ）が、例えば、ｋ平均アルゴリズムを用いることによってトレーニングシーケンスから求められる。
【００９７】
ｋ平均アルゴリズムは、ｔ（ｋ）及びｚ（ｋ）を重心の座標として求める。
【００９８】
フィードバックフォーマット表示は、フィードバック情報がデシベル単位で表されているのか又は線形領域で表されているのかを示すことができる。
【００９９】
フィードバックフォーマット表示は、測定ウィンドウが開始しなければならない周期及び／又は測定ウィンドウが開始しなければならない時点及び／又は測定ウィンドウの継続時間を示すことができる。
【０１００】
次のステップＳ５０３において、プロセッサ３００は、無線インターフェース３０５を通じてメッセージを転送することを命令する。このメッセージは、前述したように、測定エンティティＭＥが、測定ウィンドウにおいて行われた測定の後に、少なくとも重みｗをサーバーＳｅｒｖに提供することを可能にするフィードバックフォーマット表示を含む。
【０１０１】
フィードバックフォーマットは、点が一様な時間間隔にある場合に複数の測定が行われる期間に関連付けられた時間インデックスｔと、ｄＢ単位の干渉電力、ｄＢ単位のＳＩＮＲのような量子化された干渉関連値ｚとを含む三重項値（ｔ，ｚ，ｗ）を収集したものによって規定されるヒストグラムとすることができる。フィードバックフォーマット表示は、ヒストグラムのビンの重心又は中心とも呼ばれる対（ｔ，ｚ）を規定する。各重心（ｔ，ｚ）に関連付けられた３つ目の値ｗは、測定及び以下で説明するような距離メトリックに従って測定収集デバイスＭＥにおいて計算される。
【０１０２】
フィードバックフォーマット表示は、フィードバック情報がデシベル単位で表されているのか又は線形領域で表されているのかを示すことができる。
【０１０３】
フィードバックフォーマット表示は、測定ウィンドウが開始しなければならない周期及び／又は測定ウィンドウが開始しなければならない時点及び／又は測定ウィンドウの継続時間を示すことができる。
【０１０４】
例えば、時間インデックスｔは、測定時間ウィンドウ内において一様な間隔にあり、量子化された干渉関連値ｚは、干渉関連値の範囲において一様な間隔にあり、重心から構成される規則的なグリッドを形成する全ての期間について同じである。フィードバックフォーマット表示によって、測定収集デバイスＭＥは、グリッドを規定することが可能になる。例えば、フィードバックフォーマット表示は、時間インデックスｔ及び量子化された干渉関連値ｚの最大値及び最小値をそれらのそれぞれの数とともに含む。
【０１０５】
例えば、時間インデックスｔは、測定時間ウィンドウ内において一様な間隔にあり、量子化された干渉関連値ｚは、干渉関連値の範囲において一様な間隔にあり、干渉関連値の範囲は、時間インデックスｔによって同じではない。これによって、各時間インデックスｔに関連付けられた各期間に従って干渉関連値量子化のダイナミクスを適応させることが可能になる。例えば、フィードバックフォーマット表示は、時間インデックスの最大及び最小値を時間インデックスの数とともに含む。例えば、フィードバックフォーマット表示は、量子化された干渉関連値ｚの最大及び最小値を、各時間インデックスの量子化された干渉関連値ｚの数とともに含む。例えば、フィードバックフォーマット表示は、ｋ＝１〜Ｋである全ての重心座標ｔ（ｋ）、ｚ（ｋ）を含む。これによって、ベクトル量子化に用いることができる非矩形の量子化セルを有することが可能になる。
【０１０６】
図６ａは、本発明による、データベースを更新するサーバーによって実行されるアルゴリズムの第１の例を表している。
【０１０７】
本アルゴリズムは、プロセッサ３００によって実行される一例において開示される。
【０１０８】
ステップＳ６００において、プロセッサ３００は、測定収集デバイスＭＥによって形成されたヒストグラムの三重項、又は、期間及び量子化が一定である場合には重みｗを、ネットワークインターフェース３０６を通じて受信する。
【０１０９】
次のステップＳ６０１において、プロセッサ３００は、測定収集デバイスＭＥが備えられている列車の軌道を取得する。
【０１１０】
サーバーＳｅｒｖに格納されているデータベースは、干渉情報のランダム分布に関する離散値を収集したものを含む。このデータベースは、例えば、少なくとも１つのマトリックスＤＢの形態にあり、各マトリックスは、システムによってカバーされる領域に関連している。このマトリックスは、例えば、（Ｉ＊Ｊ）マトリックスである。ビンに記憶された各値ＤＢ（ｉ，ｊ）は、位置ｘ（ｉ）及び値ｙ（ｊ）に関連付けられている。ここで、ｘは、領域内の列車の可能な位置を量子化した位置のベクトルであり、ｙは、干渉関連値の範囲を量子化した値のベクトルである。測定収集デバイスＭＥによって形成されたヒストグラムの、データベースのヒストグラムに対応するフォーマットへの変換は、ヒストグラムフォーマットに依存する。
【０１１１】
次のステップＳ６０２において、プロセッサ３００は、受信されたヒストグラム、又は、期間及び量子化が一定である場合には受信された重みｗを処理する。
【０１１２】
プロセッサ３００は、データベースにおける、換言すれば、データベースのマトリックスのビンにおける、各三重項又は各重みに対応する単数又は複数の位置を求める。
【０１１３】
プロセッサ３００は、列車の軌道に対応するとともに、期間インデックスを線路ＲＬに沿った位置、すなわち、位置クラスターにマッピングすることを可能にするマッピング関数ＴＰ（）を用いる。
【０１１４】
値（ｔ（ｋ），ｚ（ｋ），ｗ（ｋ））を有する所与のフィードバックインデックスｋについて、プロセッサ３００は、｜ＴＰ（ｔ（ｋ））−ｘ（ｉ’（ｋ））｜が最小化されるようなインデックスｉ’（ｋ）を見つける。
【０１１５】
したがって、ｉ’（ｋ）は、測定ウィンドウ内の時刻ｔ（ｋ）における第ｋの測定の測定収集デバイスＭＥの位置に対応するデータベースにおける位置クラスターの行インデックスである。
【０１１６】
プロセッサ３００は、データベースに記憶された値を量子化された干渉関連値ｚにマッピングすることを可能にするマッピング関数ＭＬ（）を更に用いる。マッピング関数ＭＬ（）は、好ましくは全単射である。例えば、ｄＢ単位のＳＩＮＲレベルをフィードバックし、これを順次（in linear）記憶することができる。
【０１１７】
次に、値（ｔ（ｋ），ｚ（ｋ），ｗ（ｋ））を有する所与のフィードバックインデックスｋについて、｜ＭＬ（ｚ（ｋ））−ｙ（ｊ’（ｋ））｜が最小化されるような列インデックスｊ’（ｋ）を見つけることができる。したがって、ｊ’（ｋ）は、第ｋの量子化された干渉関連値ｚを、干渉情報のランダム分布に関する値であって、データベースフォーマットに従って量子化された値に変換することに対応するデータベースにおける列インデックスである。
【０１１８】
プロセッサ３００は、データベースＤＢと同じサイズを有し、最初に０値を用いて初期化される一時データベースＤＢＴを更に用いる。
【０１１９】
より正確に言えば、プロセッサ３００は、受信した、量子化された干渉関連値ｚを変換し、一時データベースＤＢＴのビンを満たす。
【０１２０】
プロセッサ３００は、各ビン値ＤＢＴ（ｉ’（ｋ），j’（ｋ））をｗ（ｋ）だけインクリメントする。
【０１２１】
ｋ平均アルゴリズムが、規則的でない量子化ビンに関連付けられた重心のコードブックを求める測定収集デバイスＭＥによって用いられる場合、プロセッサ３００は、一時データベースＤＢＴのマトリックスのグリッド、又は、一時データベースＤＢＴ及びデータベースＤＢが同じサイズを有するのでデータベースＤＢのマトリックスのグリッドを、重心によって規定されるボロノイ領域に重ね合わせる。
【０１２２】
データベースＤＢのビンを有する受信ヒストグラムの直接量子化は、幾つかの測定をそれらの重心を介して誤った位置ｘ（ｉ’（ｋ））及び値ｙ（ｊ’（ｋ））に関連付ける場合がある。
【０１２３】
プロセッサ３００は、その場合、変換プロセスにおいてマスクを適用する。すなわち、各ビン値ＤＢＴ（ｉ’（ｋ），ｊ’（ｋ））をｗ（ｋ）によって設定するだけでなく、全てのビン値ＤＢＴ（ｉ，ｊ）をｗ（ｋ）＊Ｍ（ｉ，ｊ，ＴＰ（ｔ（ｋ）），ＭＬ（ｚ（ｋ）））値だけインクリメントすることによってマスクを適用する。ここで、ｉは、１〜Ｉまで変化し、ｊは１〜Ｊまで変化する。例えば、重心（ｘ（ｉ），ｙ（ｊ））が、距離メトリック、例えば、ユークリッド距離によると、点（ＴＰ（ｔ（ｋ）），ＭＬ（ｚ（ｋ）））の最も近いものである場合には、Ｍ（ｉ，ｊ，ＴＰ（ｔ（ｋ）），ＭＬ（ｚ（ｋ）））＝１であり、そうでない場合には、Ｍ（ｉ，ｊ，ＴＰ（ｔ（ｋ）），ＭＬ（ｚ（ｋ）））＝０である。別の選択肢では、Ｍ（ｉ，ｊ，ＴＰ（ｔ（ｋ）），ＭＬ（ｚ（ｋ）））＝１／ｎである。ここで、ｎは、全てのｉ及びｊについてのＭ（ｉ，ｊ，ＴＰ（ｔ（ｋ）），ＭＬ（ｚ（ｋ）））値の和である。
【０１２４】
別の例では、独立したマスクが、位置及び値の次元において適用される。この独立したマスクは、データベースＤＢがデシベル単位で表された干渉情報に関するものであるときは、Ｍ（ｉ，ｊ，ＴＰ（ｔ（ｋ）），ＭＬ（ｚ（ｋ）））＝Ｍｐ（ｉ，ＴＰ（ｔ（ｋ）））＋Ｍｖ（ｊ，ＭＬ（ｚ（ｋ）））となるようになっており、データベースＤＢが線形領域における干渉情報に関するものであるときは、Ｍ（ｉ，ｊ，ＴＰ（ｔ（ｋ）），ＭＬ（ｚ（ｋ）））＝Ｍｐ（ｉ，ＴＰ（ｔ（ｋ）））＊Ｍｖ（ｊ，ＭＬ（ｚ（ｋ）））となるようになっている。
【０１２５】
Ｍｐ（）は、一時データベースＤＢＴにおける位置に関連したマスクであり、Ｍｖは、一時データベースＤＢＴにおける重みに適用されるマスクである。
【０１２６】
ここで、受信される量子化された干渉関連値が、フェージングが発生するシステムにおいてｄＢ単位で表されている場合、ｄＢ単位のこのフェージングの分布は非対称であることに留意しなければならない。
【０１２７】
平均電力Ｐｉ（ｄＢ）を有する干渉が受信された場合、ｄＢ単位のフェージングの分布に従った測定は、Ｐｉ  ｄＢだけシフトされる。
【０１２８】
例えば、−２０ｄＢ減衰された測定は、０ｄＢにある測定よりも起こる可能性は低く、クラスタリング計算におけるその重みはより低くなるべきである。クラスターを構築するためのメトリックは、その場合、フェージングの確率密度関数に関連付けられる。
【０１２９】
この場合、Ｍｖ（ｊ，ＭＬ（ｚ（ｋ））））＝ｐｖ（｜ＭＬ（ｚ（ｋ）））−ｙ（ｊ）｜）を選ぶことができる。ここで、ｐｖは、ｄＢ単位のフェージングの確率密度関数であり、例えば、以下の式となる。
【数１】
0006489572.tif 000002
【０１３０】
同様に、位置の次元におけるマスクは、一般的なパスロスモデルに従うことができ、これによって、Ｍｐ（ｉ，ＴＰ（ｔ（ｋ）））＝ｐｐ（｜ＴＰ（ｔ（ｋ））−ｘ（ｉ）｜）及び以下の式が得られる。
【数２】
0006489572.tif 000003
ここで、α及びβは、環境に従って調節することができるパラメーターである。
【０１３１】
別の例では、パラメーターα（ｉ）及びβ（ｉ）は、線路に沿ったロケーションにも依存し、これによって、Ｍｐ（ｉ，ＴＰ（ｔ（ｋ）））＝ｐｐ（ｉ，｜ＴＰ（ｔ（ｋ））−ｘ（ｉ）｜）及び以下の式が得られる。
【数３】
0006489572.tif 000004
【０１３２】
次のステップＳ６０３において、プロセッサ３００は、一時データベースＤＢＴをデータベースＤＢにマージする。
【０１３３】
換言すれば、本発明は、第ｋの測定に関連したデータベースＤＢＴに記憶された位置及び値に関連付けられたデータベースＤＢのビンを突き止め、データベースＤＢの同じビンに含まれる測定の一時データベースＤＢＴのビンに含まれる重みをともに組み合わせる。
【０１３４】
プロセッサ３００は、例えば、確率密度関数の離散推定値の加重平均を用いることによって、一時データベースＤＢＴをデータベースＤＢとマージする。まず、プロセッサ３００は、Ｎ（ｉ）を、データベースＤＢの第ｉ行の重みの和として定義する。
【０１３５】
データベースマトリックスＤＢ及び一時データベースＤＢＴの各行ｉについて、プロセッサ３００は以下の計算を実行する：
−一時データベースの第ｉ行の重みＤＢＴ（ｉ，ｊ）の和としてＮ’（ｉ）を計算し、
−各行ｉについて、値ＤＢ（ｉ，ｊ）を（ＤＢ（ｉ，ｊ）＊Ｎ（ｉ）＋ＤＢＴ（ｉ，ｊ））／（Ｎ（ｉ）＋Ｎ’（ｉ））に設定し、
−Ｎ（ｉ）をＮ（ｉ）＋Ｎ’（ｉ）に更新する。
【０１３６】
代替的に、プロセッサ３００は以下の計算を実行する：
−一時データベースＤＢＴを、その第ｉ行の和が１に等しくなるような正規化一時データベースＮＤＢＴに正規化し、
−各行ｉについて、値ＤＢ（ｉ，ｊ）を（ＤＢ（ｉ，ｊ）＊Ｎ（ｉ）＋ＮＤＢＴ（ｉ，ｊ））／（Ｎ（ｉ）＋１）に設定し、
−Ｎ（ｉ）をＮ（ｉ）＋１に更新する。
【０１３７】
代替的に、プロセッサ３００は以下の計算を実行する：
−一時データベースＤＢＴを、その第ｉ列の和が１に等しくなるような正規化一時データベースＮＤＢＴに正規化し、
−各行ｉについて、値ＤＢ（ｉ，ｊ）をＤＢ（ｉ，ｊ）＋μ＊（ＮＤＢＴ（ｉ，ｊ）−ＤＢＴ（ｉ，ｊ））に設定する（ここで、μ＜１）。
【０１３８】
図６ｂは、本発明による、データベースを更新するサーバーによって実行されるアルゴリズムの第２の例を表している。
【０１３９】
ステップＳ６５０において、プロセッサ３００は、測定収集デバイスＭＥによって形成されたヒストグラム、又は、期間及び量子化が一定である場合には重みｗを、ネットワークインターフェース３０６を通じて受信する。
【０１４０】
次のステップＳ６５１において、プロセッサ３００は、測定収集デバイスＭＥが備えられている列車の列車軌道を取得する。
【０１４１】
サーバーＳｅｒｖに格納されているデータベースは、干渉情報のランダム分布に関する離散値を収集したものを含む。このデータベースは、例えば、少なくとも１つのマトリックスＤＢの形態にあり、各マトリックスは、システムによってカバーされる領域に関連している。このマトリックスは、例えば、（Ｉ＊Ｊ）マトリックスである。記憶された各値ＤＢ（ｉ，ｊ）は、位置ｘ（ｉ）及び値ｙ（ｊ）に関連付けられている。ここで、ｘは、領域内の列車の可能な位置を量子化した位置のベクトルであり、ｙは、干渉関連値の範囲を量子化した値のベクトルである。測定収集デバイスＭＥによって形成されたヒストグラムの、データベースのヒストグラムに対応するフォーマットへの変換は、ヒストグラムフォーマットに依存する。
【０１４２】
次のステップＳ６５２において、プロセッサ３００は、受信されたヒストグラム、又は、期間及び量子化が一定である場合には受信された重みｗを処理する。
【０１４３】
プロセッサ３００は、データベースにおける、換言すれば、データベースのマトリックスのビンにおける、各三重項又は各重みに対応する単数又は複数の位置を求める。
【０１４４】
プロセッサ３００は、列車の軌道に対応するとともに、期間インデックスを線路ＲＬに沿った位置、すなわち、位置クラスターにマッピングすることを可能にするマッピング関数ＴＰ（）を用いる。
【０１４５】
値（ｔ（ｋ），ｚ（ｋ），ｗ（ｋ））を有する所与のフィードバックインデックスｋについて、プロセッサ３００は、｜ＴＰ（ｔ（ｋ））−ｘ（ｉ’（ｋ））｜が最小化されるようなインデックスｉ’（ｋ）を見つける。
【０１４６】
したがって、ｉ’（ｋ）は、測定ウィンドウ内の時刻ｔ（ｋ）における第ｋの測定の測定収集デバイスＭＥの位置に対応するデータベースにおける位置の行インデックスである。
【０１４７】
プロセッサ３００は、データベースに記憶された値を量子化された干渉関連値ｚにマッピングすることを可能にするマッピング関数ＭＬ（）を更に用いる。マッピング関数ＭＬ（）は、好ましくは全単射である。例えば、ｄＢ単位のＳＩＮＲレベルをフィードバックし、これを順次記憶することができる。
【０１４８】
次に、値（ｔ（ｋ），ｚ（ｋ），ｗ（ｋ））を有する所与のフィードバックインデックスｋについて、｜ＭＬ（ｚ（ｋ））−ｙ（ｊ’（ｋ））｜が最小化されるような列インデックスｊ’（ｋ）又は位置クラスターを見つけることができる。したがって、ｊ’（ｋ）は、第ｋの量子化された干渉関連値ｚを、干渉情報のランダム分布に関する値であって、データベースフォーマットに従って量子化された値に変換することに対応するデータベースにおける列インデックスである。
【０１４９】
プロセッサ３００は、データベースＤＢと同じサイズを有し、最初に０値を用いて初期化される一時データベースＤＢＴを更に用いる。
【０１５０】
より正確に言えば、プロセッサ３００は、受信した、量子化された干渉関連値ｚを変換し、一時データベースＤＢＴのビンを満たす。
【０１５１】
プロセッサ３００は、各ビン値ＤＢＴ（ｉ’（ｋ），j’（ｋ））をｗ（ｋ）だけインクリメントする。
【０１５２】
次のステップＳ６０３において、プロセッサ３００は、一時データベースＤＢＴをデータベースＤＢにマージする。
【０１５３】
換言すれば、本発明は、第ｋの測定に関連したデータベースＤＢＴに記憶された位置及び値に関連付けられたデータベースＤＢのビンを突き止め、データベースＤＢの同じクラスターに含まれる測定の一時データベースＤＢＴのビンに含まれる重みをともに組み合わせる。
【０１５４】
プロセッサ３００は、例えば、確率密度関数の離散推定値の加重平均を用いることによって、一時データベースＤＢＴをデータベースＤＢとマージする。まず、プロセッサ３００は、Ｎ（ｉ）を、データベースＤＢの第ｉ行の重みの和として定義する。
【０１５５】
データベースマトリックスＤＢ及び一時データベースＤＢＴの各行ｉについて、プロセッサ３００は以下の計算を実行する：
−一時データベースの第ｉ行の重みＤＢＴ（ｉ，ｊ）の和としてＮ’（ｉ）を計算し、
−各行ｉについて、値ＤＢ（ｉ，ｊ）を（ＤＢ（ｉ，ｊ）＊Ｎ（ｉ）＋ＤＢＴ（ｉ，ｊ））／（Ｎ（ｉ）＋Ｎ’（ｉ））に設定し、
−Ｎ（ｉ）をＮ（ｉ）＋Ｎ’（ｉ）に更新する。
【０１５６】
代替的に、プロセッサ３００は以下の計算を実行する：
−一時データベースＤＢＴを、その第ｉ行の和が１に等しくなるような正規化一時データベースＮＤＢＴに正規化し、
−各行ｉについて、値ＤＢ（ｉ，ｊ）を（ＤＢ（ｉ，ｊ）＊Ｎ（ｉ）＋ＮＤＢＴ（ｉ，ｊ））／（Ｎ（ｉ）＋１）に設定し、
−Ｎ（ｉ）をＮ（ｉ）＋１に更新する。
【０１５７】
代替的に、プロセッサ３００は以下の計算を実行する：
−一時データベースＤＢＴを、その第ｉ行の和が１に等しくなるような正規化一時データベースＮＤＢＴに正規化し、
−各行ｉについて、値ＤＢ（ｉ，ｊ）をＤＢ（ｉ，ｊ）＋μ＊（ＮＤＢＴ（ｉ，ｊ）−ＤＢＴ（ｉ，ｊ））に設定する（ここで、μ＜１）。
【０１５８】
ｋ平均アルゴリズムが、規則的でない量子化ビンに関連付けられた重心のコードブックを求める測定収集デバイスＭＥによって用いられる場合、プロセッサ３００は、データベースＤＢのマトリックスのビンを、重心によって規定されるボロノイ領域に重ね合わせる。
【０１５９】
データベースＤＢを有する受信ヒストグラムの直接量子化は、幾つかの測定をそれらの重心を介して誤った位置ｘ（ｉ）及び値ｙ（ｊ）に関連付ける場合がある。
【０１６０】
プロセッサ３００は、その場合、マージプロセスにおいてマスクを適用する。すなわち、ＤＢＴ（ｉ，ｊ）を用いて値ＤＢ（ｉ，ｊ）を更新するだけでなく、全てのビン値ＤＢ（ｉ，ｊ）をＤＢＴ（ｉ’’，ｊ’’）＊Ｍ’’（ｉ’’，ｉ，ｊ’’，ｊ）値だけインクリメントすることによってマスクを適用する。ここで、ｉ’’及びｊ’’は、一時データベースＤＢＴのインデックスを示す。例えば、重心（ｘ（ｉ），ｙ（ｊ））が、距離メトリック、例えば、ユークリッド距離によると、点（ｘ（ｉ’），ｙ（ｊ’））の最も近いものである場合には、Ｍ’’（ｉ’’，ｉ，ｊ’’，ｊ）＝１であり、そうでない場合には、Ｍ’’（ｉ’’，ｉ，ｊ’’，ｊ）＝０である。別の選択肢では、Ｍ’’（ｉ’’，ｉ，ｊ’’，ｊ）＝１／ａである。ここで、ａは、全てのｉ’’及びｊ’’についてのＭ’’（ｉ’’，ｉ，ｊ’’，ｊ）値の和である。
【０１６１】
別の例では、独立したマスクが、位置及び値の次元において適用される。この独立したマスクは、データベースＤＢがデシベル単位で表された干渉情報に関するものであるときは、Ｍ’’（ｉ’’，ｉ，ｊ’’，ｊ）＝Ｍｐ’’（ｉ’’，ｉ）＋Ｍｖ’’（ｊ’’，ｊ）となるようになっており、データベースＤＢが線形領域における干渉情報に関するものであるときは、Ｍ’’（ｉ’’，ｉ，ｊ’’，ｊ）＝Ｍｐ’’（ｉ’’，ｉ）×Ｍｖ’’（ｊ’’，ｊ）となるようになっている。
【０１６２】
Ｍｐ’’（）は、一時データベースＤＢＴにおける位置クラスターに関連したマスクであり、Ｍｖは、一時データベースＤＢＴにおける重みに適用されるマスクである。
【０１６３】
ここで、受信される量子化された干渉関連値が、フェージングが発生するシステムにおいてｄＢ単位で表されている場合、ｄＢ単位のこのフェージングの分布は非対称であることに留意しなければならない。
【０１６４】
平均電力Ｐｉ（ｄＢ）を有する干渉が受信された場合、ｄＢ単位のフェージングの分布に従った測定は、Ｐｉ  ｄＢだけシフトされる。
【０１６５】
例えば、−２０ｄＢ減衰された測定は、０ｄＢにある測定よりも起こる可能性は低く、ビン計算におけるその重みはより低くなるべきである。ビンを構築するためのメトリックは、その場合、フェージングの確率密度関数に関連付けられる。
【０１６６】
この場合、Ｍｖ’’（ｊ’’，ｊ）＝ｐｖ（｜ｙ（ｊ’’）−ｙ（ｊ）｜）を選ぶことができる。ここで、ｐｖは、ｄＢ単位のフェージングの確率密度関数であり、例えば、以下の式となる。
【数４】
0006489572.tif 000005
【０１６７】
同様に、位置の次元におけるマスクは、一般的なパスロスモデルに従うことができ、これによって、Ｍｐ’’（ｉ’’，ｉ）＝ｐｐ（｜ｘ（ｉ’’）−ｘ（ｉ）｜）及び以下の式が得られる。
【数５】
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ここで、α及びβは、環境に従って調節することができるパラメーターである。
【０１６８】
別の例では、パラメーターα（ｉ）及びβ（ｉ）は、線路に沿ったロケーションにも依存し、これによって、Ｍｐ’’（ｉ’’，ｉ）＝ｐｐ（ｉ，｜ｘ（ｉ’’）−ｘ（ｉ）｜）及び以下の式が得られる。
【数６】
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【０１６９】
当然のことながら、本発明の範囲から逸脱することなく、上述した本発明の実施形態に対して多くの変更を行うことができる。
【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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