(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ワイヤレス送信をスケジュールするためのリソースを割り当てる中央コントローラを介して、少なくとも１つのアクセスポイントと少なくとも１つのユーザ端末とを含む、大規模ＭＩＭＯセルを含むワイヤレスネットワークを操作する方法であって、
前記中央コントローラが、少なくとも１つのアクセスポイントから、少なくとも１つのユーザ端末について、ユーザセットのサイズと、１つ又は複数のユーザ端末からなるグループでサービス提供した場合に前記ユーザ端末に提供できるレートを示すユーザレート情報と、を受信するステップと、
前記中央コントローラが、ユーザレート情報及び前記ユーザセットのサイズに基づいて、前記少なくとも１つのアクセスポイントについて、前記ユーザ端末間のアクセスポイントリソースの割り当てを決定するステップと、
前記中央コントローラが、各アクセスポイントのユーザ端末間の前記アクセスポイントリソースの割り当てを示す情報を前記各アクセスポイントに送信するステップと、
を含み、
前記アクセスポイントリソースの割り当てを示す前記情報は、前記アクセスポイントがユーザセットにあるユーザ端末をスケジュールする時に、前記少なくとも１つのアクセスポイントとユーザ端末とのペアについて、且つ少なくとも１つの電力マスクについて、前記ユーザセットのサイズで各ユーザ端末が１つのアクセスポイントから提供されるリソースの配分比を指定する１つ又は複数の活動の配分比を含む方法。
【請求項２】
前記アクセスポイントが、スケジューリングの送信及びパイロットの送信に関する情報を前記ユーザ端末に配布するステップ、
をさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記活動の配分比が、少なくとも１つの電力マスクについてユーザ端末をスケジュールする時の、前記少なくとも１つのアクセスポイントとユーザ端末とのペアに関するものである請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記方法は、
前記中央コントローラがワイヤレスネットワーク全体の効用の尺度を適用するステップ、
をさらに含み、
前記ワイヤレスネットワーク全体の効用の尺度を適用するステップは、前記ユーザ端末に割り当てられたリソースに基づいて前記ワイヤレスネットワークから提供された局所的に平均されたレートを組み合わせて１つの尺度にすることを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記ワイヤレスネットワーク全体の効用の尺度がα公平性の基準に基づく請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記ユーザレート情報が、ユーザ端末とアクセスポイントとの間のワイヤレスチャネルの伝搬特性に依存する請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記中央コントローラが、各アクセスポイントについてのユーザ端末間のアクセスポイントリソースの割り当てを示す情報を、前記各アクセスポイントに送信するステップと、
前記中央コントローラから前記各アクセスポイントに提供された、アクセスポイントとユーザ端末のペアのリソースの割り当てを示す情報と、ユーザの制約及び適用の制約の一方又は両方と、に基づいて、各アクセスポイントがユーザのスケジューリングを行うステップと、
をさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項８】
ユーザのスケジューリングが、中央コントローラによって決定されたリソース割り当てに基づいて各アクセスポイントで独立して行われる請求項４に記載の方法。
【請求項９】
前記方法は、
アクセスポイントがユーザ端末のセットにパイロットリソース要素のサブセットを割り振るステップ、
をさらに含み、
前記パイロットリソース要素のサブセットを割り振るステップは、
前記パイロットリソース要素を第１の順番に順序付けるステップと、
前記ユーザ端末のセットにあるユーザ端末を第２の順番に順序付けるステップと、
前記中央コントローラによって決定された前記リソース割り当てに基づいて、前記ユーザ端末のセットにあるユーザ端末が前記パイロットリソース要素のサブセットから割り振られるパイロットリソース要素の数を決定するステップと、
前記パイロットリソース要素の前記第１の順番と、クライアントに割り振られたパイロットリソース要素の数とに従って、パイロットリソース要素を前記第２の順番で前記ユーザ端末に割り振るステップと、
を含む請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記パイロットリソース要素の前記第１の順番が、前記第１の順番にある所定数の連続したパイロットリソース要素だけが同じリソースブロックになるように選択される請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記中央コントローラがリソースの割り当てを指定したユーザ端末に関して前記中央コントローラから第１のアクセスポイントに送信される情報が、当該ユーザ端末と、前記第１のアクセスポイントと異なる第２のアクセスポイントとの間のリソースの割り当てを示す情報を含む請求項２に記載の方法。
【請求項１２】
少なくとも１つのアクセスポイント及び少なくとも１つのユーザ端末を含む、大規模ＭＩＭＯセルを含むワイヤレスネットワークで使用するコントローラであって、
少なくとも１つのアクセスポイントから、少なくとも１つのユーザ端末について、ユーザセットのサイズと、１つ又は複数のユーザ端末からなるグループでサービス提供した場合に前記ユーザ端末に提供できるレートを示すユーザレート情報と、を受信する受信機と、
ユーザレート情報及び前記ユーザセットのサイズに基づいて、前記少なくとも１つのアクセスポイントについて、前記ユーザ端末間のアクセスポイントリソースの割り当てを決定するリソース割り当てユニットと、
各アクセスポイントのユーザ端末間の前記アクセスポイントリソースの割り当てを示す情報を前記各アクセスポイントに送信する送信機と、
を備え、
前記アクセスポイントリソースの割り当てを示す前記情報は、前記アクセスポイントがユーザセットにあるユーザ端末をスケジュールする時に、前記少なくとも１つのアクセスポイントとユーザ端末とのペアについて、前記ユーザセットのサイズで各ユーザ端末が１つのアクセスポイントから提供されるリソースの配分比を指定する１つ又は複数の活動の配分比を含むコントローラ。
【請求項１３】
前記リソース割り当てユニットが、前記ユーザ端末に割り当てられたリソースに基づいて前記ワイヤレスネットワークから提供された局所的に平均されたレートに、ワイヤレスネットワーク全体の効用の尺度を適用する請求項１２に記載のコントローラ。
【請求項１４】
前記ワイヤレスネットワーク全体の効用の尺度がα公平性の基準に基づく請求項１３に記載のコントローラ。
【請求項１５】
前記ユーザレート情報が、ユーザ端末とアクセスポイントとの間のワイヤレスチャネルの伝搬特性に依存する請求項１２に記載のコントローラ。
【請求項１６】
複数のアクセスポイントと、
複数のユーザ端末と、
コントローラと、
を備える、大規模ＭＩＭＯセルを含むワイヤレスネットワークであって、
前記コントローラは、
前記複数のアクセスポイントの少なくとも１つから、少なくとも１つのユーザ端末について、ユーザセットのサイズと、１つ又は複数のユーザ端末からなるグループでサービス提供した場合に前記ユーザ端末に提供できるレートを示すユーザレート情報と、を受信する受信機、
ユーザレート情報及び前記ユーザセットのサイズに基づいて、前記少なくとも１つのアクセスポイントについて、前記ユーザ端末間のアクセスポイントリソースの割り当てを決定するリソース割り当てユニット、及び、
複数のアクセスポイント各々のユーザ端末間の前記アクセスポイントリソースの割り当てを示す情報を各アクセスポイントに送信する送信機、
を含み、
前記アクセスポイントリソースの割り当てを示す前記情報は、前記アクセスポイントがユーザセットにあるユーザ端末をスケジュールする時に、前記少なくとも１つのアクセスポイントとユーザ端末とのペアごとに、前記ユーザセットのサイズで各ユーザ端末が１つのアクセスポイントから提供されるリソースの配分比を指定する１つ又は複数の活動の配分比を含む、ワイヤレスネットワーク。
【請求項１７】
前記リソース割り当てユニットが、前記ユーザ端末に割り当てられたリソースに基づいて前記ワイヤレスネットワークから提供された局所的に平均されたレートに、ワイヤレスネットワーク全体の効用の尺度を適用する請求項１６に記載のワイヤレスネットワーク。
【請求項１８】
前記ワイヤレスネットワーク全体の効用の尺度がα公平性の基準に基づく請求項１７に記載のワイヤレスネットワーク。
【請求項１９】
前記ユーザレート情報が、ユーザ端末とアクセスポイントとの間のワイヤレスチャネルの伝搬特性に依存する請求項１６に記載のワイヤレスネットワーク。
【請求項２０】
前記少なくとも１つのアクセスポイントが、
中央コントローラから前記少なくとも１つのアクセスポイントに提供された、アクセスポイントとユーザ端末のペアのリソースの割り当てを示す情報と、ユーザの制約及び適用の制約の一方又は両方と、に基づいて、ユーザのスケジューリングを行う、請求項１６に記載のワイヤレスネットワーク。
【請求項２１】
前記少なくとも１つのアクセスポイントが、中央コントローラによって決定された前記リソース割り当てに基づいて、前記複数のアクセスポイントのうちの他のアクセスポイントとは独立してユーザのスケジューリングを行う、請求項２０に記載のワイヤレスネットワーク。
【請求項２２】
前記少なくとも１つのアクセスポイントが、
パイロットリソース要素を第１の順番に順序付け、
前記ユーザ端末のセットにあるユーザ端末を第２の順番に順序付け、
前記中央コントローラによって決定された前記リソース割り当てに基づいて、前記ユーザ端末のセットにあるユーザ端末が前記パイロットリソース要素のサブセットから割り振られるパイロットリソース要素の数を決定し、
前記パイロットリソース要素の前記第１の順番と、クライアントに割り振られたパイロットリソース要素の数と、に従って、パイロットリソース要素を前記第２の順番で前記ユーザ端末に割り振ることによって、
パイロットリソース要素のサブセットをユーザ端末のセットに割り振る、
請求項２１に記載のワイヤレスネットワーク。
【請求項２３】
前記パイロットリソース要素の前記第１の順番は、前記第１の順番にある所定数の連続したパイロットリソース要素だけが同じリソースブロックになるように選択される請求項２２に記載のワイヤレスネットワーク。
【請求項２４】
実行可能命令を記憶している１つ又は複数のコンピュータ可読記憶媒体であって、
前記命令は、実行されると、少なくとも１つのアクセスポイント及び少なくとも１つのユーザ端末を含む、大規模ＭＩＭＯセルを含むワイヤレスネットワークで使用する方法を、コントローラに実行させ、
前記方法は、
少なくとも１つのアクセスポイントから、少なくとも１つのユーザ端末について、ユーザセットのサイズと、１つ又は複数のユーザ端末からなるグループでサービス提供した場合に前記ユーザ端末に提供できるレートを示すユーザレート情報と、を受信するステップと、
ユーザレート情報及び前記ユーザセットのサイズに基づいて、前記少なくとも１つのアクセスポイントについて、前記ユーザ端末間のアクセスポイントリソースの割り当てを決定するステップと、
各アクセスポイントのユーザ端末間の前記アクセスポイントリソースの割り当てを示す情報を前記各アクセスポイントに送信するステップと、
を含み、
前記アクセスポイントリソースの割り当てを示す前記情報は、前記アクセスポイントがユーザセットにあるユーザ端末をスケジュールする時に、前記少なくとも１つのアクセスポイントとユーザ端末とのペアについて、且つ少なくとも１つの電力マスクについて、前記ユーザセットのサイズで各ユーザ端末が１つのアクセスポイントから提供されるリソースの配分比を指定する１つ又は複数の活動の配分比を含む、
コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２５】
リソース割り当てユニットが、前記ユーザ端末に割り当てられたリソースに基づいて前記ワイヤレスネットワークから提供された局所的に平均されたレートに、ワイヤレスネットワーク全体の効用の尺度を適用し、前記ワイヤレスネットワーク全体の効用の尺度はα公平性の基準に基づく、
請求項２４に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２６】
前記ユーザレート情報が、ユーザ端末とアクセスポイントとの間のワイヤレスチャネルの伝搬特性に依存する、
請求項２４に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
[0002]本発明の実施形態は、ワイヤレス通信の分野に関し、より詳細には、本発明の実施形態は、ユーザ機器（ＵＥ）とアクセスポイント（ＡＰ）の間のワイヤレス通信で使用するリソースを、中央のコントローラを使用して割り当てることに関する。
【０００２】
［優先権］
[0001]本特許出願は、２０１３年１２月１０日に出願された、「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ，  Ｌｏａｄ  Ｂａｌａｎｃｉｎｇ，  ａｎｄ  Ｐｉｌｏｔ−Ａｓｓｉｇｎｍｅｎｔｓ  ｉｎ  Ｒｅｃｉｐｒｏｃｉｔｙ−Ｂａｓｅｄ  ＭＩＭＯ  Ｃｅｌｌｕｌａｒ  Ｄｅｐｌｏｙｍｅｎｔｓ」という名称の対応する仮特許出願第６１／９１４，３１９号に対する優先権を主張し、同出願を参照により組み込む。
【背景技術】
【０００３】
[0003]相互依存性（reciprocity）に基づくチャネル獲得を利用するセルラＭａｓｓｉｖｅ  ＭＩＭＯは、将来の無線アクセス技術に鑑みて非常に魅力的な候補になりつつある。それは、特に過密な（小さいセルの）配備で使用される場合に、単位面積当たりのスループットが大幅に増大することが約束されるためである。Ｍａｓｓｉｖｅ  ＭＩＭＯは、ユーザトラフィックのホットスポットを含むユーザ負荷の大きなばらつきに対処するための候補としても検討されている。これに関して効果的に対処しなければならないそのような配備の側面の１つは負荷平衡である。すなわち、各セルからの相対信号強度だけに基づくのではなく、各セルの近隣の相対的なユーザトラフィックの負荷も考慮してセルにユーザを関連付けることであり、目標はネットワーク全体の動作を最適化することである。現在、負荷平衡のためのいくつかの発見的方法がすでに存在する。従来の技術では、ユーザと基地局の関連付けは、一般に受信信号強度指標（ＲＳＳＩ）呼ばれる最大の受信ビーコン信号強度に基づいて決定される。一般に、そのような方式は、異種混成ネットワークのシナリオでは任意に準最適になる場合がある。「バイアス法（biasing）」は、異種混成のネットワークによく提案される発見的方法であり、この方法では、基地局の階層に依存する「偏り（bias）」の項でＲＳＳＩを意図的に増減させて、低い階層の基地局に向かうようにユーザの関連付けを本質的に操作し、したがってマクロセルの「負担を軽減（off-load）」し、ネットワーク階層間の負荷の平衡を改善する。負荷平衡は、小さいセルにはさらに重要な役割を果たす。なぜならば、小さいセルは本質的に計画性が低く、そのためにマクロセルの配備に比べると不規則で、有効エリアの被覆範囲に大きな変動性があるからである。
【０００４】
[0004]不均等な負荷分散は、小さなセルのネットワークにおける主要な課題の１つと考えられる。負荷を効率的に平衡させることができないと、（小さいセルの使用により）ネットワークのアクセスポイントの密度が増大した結果予想される性能の利得が、全ユーザ間で非常に不均等に分配される可能性がある。小さいセル間にユーザ負荷を動的に配置するための様々な負荷平衡技術が提案されている。これらの技術は、一般に、従来の物理層の方式を考慮して設計されており、１つのＡＰが特定の周波数及び時間リソースで最大で１人のユーザにしかサービスを提供しない。しかし、ＭＵ−ＭＩＭＯ、特にＭａｓｓｉｖｅ  ＭＩＭＯにより物理層で大きな利得が予想されることは、現在では広く認められている。
【０００５】
[0005]以下では、ダウンリンクのＭＵ−ＭＩＭＯの一般的な分野、必要とされるチャネル状態情報を送信機で取得する方法、Ｍａｓｓｉｖｅ  ＭＩＭＯの場合のネットワーク効用の最適化、負荷平衡、及びレート計算の方法についての簡単な説明を提供する。
【０００６】
[0006]従来のダウンリンクのＭＵ−ＭＩＭＯ手法は、過去十年における研究の中心となっている。これらの手法は、基地局で複数のアンテナを使用し、同時に複数のユーザにサービスを提供することによってスペクトル効率の増大をもたらすと言われており、ユーザ端末に複数のアンテナを必要としない。これは、各ユーザと送信側の基地局との間のチャネル状態情報（ＣＳＩ）の知識を使用して実現される。ＣＳＩＴ（送信機で入手できるＣＳＩ）があることにより、各ユーザ端末（ＵＥ）が自機のストリームだけを見るように、送信機でユーザストリームをプリコーディング（precode）することができる。Ｍ個の送信アンテナを持つ基地局を想定すると、Ｋ台の単一アンテナのユーザ端末に同時にサービス提供することができ、１台の端末にサービスを提供するシステムに関して、およそｍｉｎ（Ｍ，Ｋ）に等しい多重化利得が得られる。
【０００７】
[0007]送信機がこの動作を確実に実現するためには、送信機が十分に正確なＣＳＩＴを持つ必要があり、すなわち送信機は、自機と各ユーザとの間のチャネルを十分な精度で知る必要がある。ＣＳＩＴを取得するために使用される技術は２つの部類に分類される。第１の部類では、ダウンリンクでＭ個のパイロット（基地局の送信アンテナごとに１つ）を使用して、各ユーザ端末が、そのユーザ端末自体の（１つ又は複数の）アンテナと基地局のアンテナとの間のチャネル係数を推定できるようにする。この動作により、各基地局の送信アンテナとユーザ端末の受信アンテナとの間のチャネルに関する、各受信側ユーザ端末の各ＣＳＩ（ＣＳＩＲ）が得られる。そして、ＣＳＩＲ、すなわち各ユーザ端末で入手できるＣＳＩ情報を、アップリンク送信を使用して送信機にフィードバックして、ＣＳＩＴ、すなわち送信側の基地局におけるＣＳＩを提供する。この部類のＣＳＩＴ取得手法には、（ｉ）Ｍ（送信側基地局のアンテナ素子の数）と共に線形に増減するダウンリンクのパイロットオーバーヘッド、及び（ｉｉ）各ユーザ端末と各基地局アンテナとの間のチャネルを基地局が利用できるようにする役割を担うアップリンクのフィードバックオーバーヘッド、の２つのオーバーヘッドがある。各ユーザ端末が１つのアンテナを有する場合には、アップリンクのフィードバックは、ＭＫ個のチャネル係数（複素スカラー数）を、各ユーザ端末のアンテナと各基地局アンテナとの間のチャネルごとに１つずつ、基地局に提供する役割を担う。アップリンクのオーバーヘッドは、原理上はｍｉｎ（Ｍ，Ｋ）と共に線形に増大させることができるが、実際に使用される方法では、このオーバーヘッドはＭとＫの積として増大する。ダウンリンクのオーバーヘッドは、配備することができるアンテナアレイのサイズＭを制限する。同様に、アップリンクのオーバーヘッドは、増大するＭ及びＫに対して非常に高速に増大するため、ＭとＫの両方を制限する。
【０００８】
[0008]第２の部類のＣＳＩＴ取得技術は、相互依存性に基づくトレーニング手法と呼ばれる。この手法は、チャネルの相互依存性として知られる物理的なワイヤレスチャネルの特性を利用して、適切に選択された（Ｍ，Ｋ）の特定ペアの下で、非常に効率的にＣＳＩＴをトレーニングして、非常に高レートの送信を可能にする。特に、アップリンクで各ユーザからパイロットが送信され（Ｋ個のパイロットが必要であるが、それより多いパイロットを使用することも可能である）、それに対応する基地局におけるパイロットの観察を直接使用して、ダウンリンク送信用のプリコーダを形成する。アップリンクのトレーニングと、それに続くダウンリンクのデータ送信とが時間及び周波数において十分に近く（当該チャネルのコヒーレンス時間及びコヒーレンス帯域幅以内に）発生すると、アップリンクのトレーニングで、必要とされる（ダウンリンクチャネルの）ＣＳＩが送信機で直接得られる。なぜならば、同じ時間及び周波数におけるアップリンクチャネルとダウンリンクチャネルとが同じであるからである。この部類の技術では、アップリンクのオーバーヘッドはＫと共に、すなわち同時にサービスを受けるユーザ端末の数と共に線形に増減する。これらの手法は、アップリンクとダウンリンクのデータ送信に共用される単一の送受信機を使用して、ユーザ端末チャネルのコヒーレンス帯域幅内でアップリンクのトレーニングとダウンリンク送信を行えるように、一般にはＴＤＤ（Time  Division  Duplex：時分割複信）に依拠するものとして構想される。
【０００９】
[0009]相互依存性に基づくトレーニング手法の魅力的な側面の１つは、トレーニングオーバーヘッドの増大を全く招くことなく、送信アンテナアレイのサイズＭを増大し続けて、「大規模（massive）」にすることができることである。Ｍ＞Ｋでは、Ｍを増しても同時に多重化されるストリームの数Ｋは増えないが（すなわちＫ個のストリームが各ユーザに１つずつ同時に送信される）、Ｍを増大させると、トレーニングの費用を増すことなく、各ストリームで「ビーム形成」の大きな利得が生じる（それはストリーム当たりのレートの向上につながる）。或いは、Ｍを増大させると、ユーザ端末に対する目標レートを得るために必要な送信電力を減らすことができ、それにより環境に配慮した送信手法が可能になる。Ｍａｓｓｉｖｅ  ＭＩＭＯの別の利点はユーザレートが高耐性になることであり、すなわち多数のアンテナを使用すると、ユーザが得るレートが小さな規模のフェーディングで大きく変化することがない。
【００１０】
[0010]相互依存性に基づくトレーニング手法の課題は、同じ時間及び周波数における「複合」アップリンクチャネルとダウンリンクチャネルとが同じでないことである。具体的には、アップリンクとダウンリンクの物理チャネルコンポーネントは同じであるが、「送信元ノード」（送信アンテナから情報を運ぶ信号を送信する役割を担う）と宛先ノード（受信アンテナに接続されている）との間の各複合チャネルが、送信機（送信機の回路）及び受信機（受信機の回路）を原因とする付加的な障害を含んでいる。送信機の役割と受信機の役割が入れ替わると、異なる障害が各ノードで発生し、それにより２つの複合チャネルの相互依存関係がなくなる。複合ＤＬチャネルとＵＬチャネルが概ね相互依存関係になるように受信機及び送信機を較正する各種の較正技術が存在する。以下の説明では、相互依存性が完全に成立するものとする。
【００１１】
[0011]しばしば「ホットスポット」と呼ばれる高トラフィックエリアにおける小さいセルの配備は、急増するトラフィック需要に対処する有望な解決策と考えられる。配備のシナリオによっては、小さいセルの層がマクロセル層と共存する可能性もある。電力及び帯域幅の点で効率的な方式で高トラフィック需要に対処することを目指す別の補完的な有望な方向性は、Ｍａｓｓｉｖｅ  ＭＩＭＯである。Ｍａｓｓｉｖｅ  ＭＩＭＯでは、ユーザにサービスを提供するアンテナの数が、サービスを受けるユーザの数よりもはるかに多い。例えばダウンリンクのＭａｓｓｉｖｅ  ＭＩＭＯでは、サービスを受けるユーザの数がアンテナの数よりもはるかに少ないことを利用して、ゼロ強制ビーム形成（Zero  Forcing  Beamforming）、さらにはより単純な共役ビーム形成（Conjugate  Beam  Forming）のいずれかを使用して、同時に多数のユーザにサービスを提供することができる。アンテナの数が多くなるにつれて、送信ビームがより鋭くなり、はるかに低い送信電力レベルで所望の受信信号レベルを実現できるようになる。さらに、大きなアンテナアレイを使用すると、実現されるユーザレートが高耐性化し、すなわち高速の（例えばレイリー）フェーディングを原因とするユーザレートの変動が事実上無視できるようになる。
【００１２】
[0012]従来のマクロセルの配備では、ユーザは自身を最も電力が大きいマクロ基地局（ＢＳ）に関連付ける。例えばホットスポットの場合など、近隣にある異なるＢＳのトラフィック負荷にはばらつきが生じることもあるが、一般には、セルのサイズと計画のために、そのようなばらつきは比較的小さい。より小さく、計画性の低いセルの場合は、ある小さいセルと隣の小さいセルとで、トラフィック負荷がはるかに大きなばらつきを示す場合がある。その結果、ユーザが単に最も強い信号が受信されるＢＳに関連付けをすると、異なる小さなＢＳ間に、はるかに大きな負荷の変動性が生じる可能性がある。明らかなように、多くのＢＳが過負荷になる一方で、他の近隣のＢＳは、はるかに少ないユーザにサービスを提供している可能性もある。好都合な点として、小さいセルの配備の場合は、（平均して）より多くのＢＳが近くにあるため、多くのユーザは数個のＢＳから信号を受信できる可能性がある。その結果、多くの近年の研究は、小さいセルによってもたらされる利用可能なリソースを最大限に利用するために負荷平衡及び関連付けの方法を検討している。
【００１３】
[0013]好適な負荷平衡及びユーザ関連付けの技術を設計する問題は、同じ時間及び周波数リソースに２人以上のユーザがスケジュールされる場合、すなわちマルチユーザ送信の手法では、一般により難しくなる。実際、例えば線形ゼロ強制ビーム形成（ＬＺＦＢＦ：Linear  Zero-Forcing  Beamforming）などのマルチユーザ送信方式の文脈で各ユーザが受信するレートは、ユーザ自身のチャネルだけでなく、そのようなマルチユーザ送信のためにそのユーザと一緒にスケジュールされている他のユーザの数と、これら他のユーザのチャネルにも依存する。ＬＺＦＢＦプリコーディングが適用される場合にユーザレートの合計を最大にするようにユーザセットをスケジュールする問題が検討されており、１つのみのＢＳを持つ単一のセルを検討する際には、ユーザ選択に貪欲アルゴリズムが提案されている。
【００１４】
[0014]明らかなように、ＢＳ間の負荷の平衡を実現することができ、ＭＵ−ＭＩＭＯ送信とスケジューリングから所期の利益を達成する実際的な方法を提供することは、一般には簡単ではない。
【００１５】
相互依存性に基づくＭａｓｓｉｖｅ  ＭＵ−ＭＩＭＯ
[0015]Ｍ個の送信アンテナのアレイから、ｓ台の単一アンテナのユーザ端末へのＭＵ−ＭＩＭＯ送信を可能にする問題を考えたい。ｉ番目の基地局の送信アンテナとｋ番目のユーザ端末との間のダウンリンク（ＤＬ）チャネルは、
【数１】
0006516733.tif 000002
で与えられ、
【数２】
0006516733.tif 000003
及び
【数３】
0006516733.tif 000004
はそれぞれ、基地局アンテナｉからの送信信号、２つのアンテナ間の複合ＤＬチャネル、ユーザ端末ｋの受信機における観察、及び雑音を表す。このモデルは、どの周波数及び時間リソースでも適用することができる。一般に、上記式の変数は周波数及び時間に依存する。この依存性は、現在は記法では便宜上無視されているが、記法を誤用すると、様々なリソースブロック間の時間分割を考慮する場合に使用される。ユーザ端末ｋの受信機にあるＲＦからベースバンドへの変換を行うハードウェア（例えば利得制御装置、フィルタ、混合器、Ａ／Ｄ等）によって生じる振幅及び位相のずれ、並びに、基地局アンテナｉから送信される信号を生成する送信機にあるベースバンドからＲＦへの変換を行うハードウェア（例えば増幅フィルタ、混合器、Ａ／Ｄ等）によって生じる振幅及び位相のずれは、すべてＤＬの複合チャネルに含まれる。
【００１６】
[0016]同様に、ｋ番目のユーザ端末とｉ番目の基地局アンテナの間のアップリンクチャネルは、
【数４】
0006516733.tif 000005
で与えられ、
【数５】
0006516733.tif 000006
及び
【数６】
0006516733.tif 000007
はそれぞれ、ユーザ端末ｋからの送信信号、２つのアンテナ間の複合アップリンク（ＵＬ）チャネル、基地局アンテナｉの受信機における観察、及び雑音を表す。基地局アンテナｉの受信機にあるＲＦからベースバンドへの変換を行うハードウェア（例えば利得制御装置、フィルタ、混合器、Ａ／Ｄ等）によって生じる振幅及び位相のずれ、並びに、ユーザ端末ｋから送信される信号を生成する送信機にあるベースバンドからＲＦへの変換を行うハードウェア（増幅フィルタ、混合器、Ａ／Ｄ等）によって生じる振幅及び位相のずれを含んでいるスカラー（複素）係数
【数７】
0006516733.tif 000008
は、すべて複合ＵＬチャネルに含まれる。
【００１７】
[0017]アップリンクでは、次のモデルが存在し、
【数８】
0006516733.tif 000009
【数９】
0006516733.tif 000010
は、シンボル時間ｔにおけるサブキャリアｎのユーザシンボルからなる大きさｓ×１（すなわちｓ行×１列）のベクトルであり、
【数１０】
0006516733.tif 000011
は、一定のキャリア位相のずれと、異なる端末のタイミング基準間の相対遅延を原因とする周波数に依存する時間位相のずれの定数とを含むＭ×ｓのチャネル行列であり、
【数１１】
0006516733.tif 000012
及び
【数１２】
0006516733.tif 000013
は、ユーザ端末における受信信号のベクトル及び雑音である。
【００１８】
[0018]ダウンリンクでは、次のモデルが存在し、
【数１３】
0006516733.tif 000014
【数１４】
0006516733.tif 000015
は、シンボル時間ｔにおけるサブキャリアｎのユーザシンボルの（行）ベクトルであり、
【数１５】
0006516733.tif 000016
は、一定のキャリア位相のずれと、異なる端末間のタイミング基準間の相対遅延を原因とする周波数に依存する時間位相のずれの定数とを含むｓ×Ｍのチャネル行列であり、
【数１６】
0006516733.tif 000017
及び
【数１７】
0006516733.tif 000018
は、ユーザ端末における受信信号の（行）ベクトル及び雑音である。ネットワークＭＩＭＯ／合同送信／ＣｏＭＰ又は他の干渉緩和技術が考慮されないため、十分に近い距離にある他のＡＰが干渉を発生させる。それら他のアクセスポイントからの干渉が雑音項に含まれる。
【００１９】
[0019]完全な較正を仮定すると、複合ＵＬチャネルとＤＬチャネルは相互依存関係になり、
【数１８】
0006516733.tif 000019
となる。
【００２０】
[0020]簡潔のために、熱雑音は無視する。ダウンリンクのチャネル行列を推定するために、ｓ台のユーザ端末が、ｓ個のＯＦＤＭシンボルからなるブロックを送信し、その結果アップリンクのトレーニング位相は
【数１９】
0006516733.tif 000020
と書くことができ、
【数２０】
0006516733.tif 000021
は、スケーリングされたユニタリ行列である。したがって、基地局はチャネル行列の推定
【数２１】
0006516733.tif 000022
を得ることができる。
【００２１】
[0021]ダウンリンクのビーム形成を行うために、複合ダウンリンクチャネル行列
【数２２】
0006516733.tif 000023
を使用する。
【００２２】
[0022]ＺＦＢＦプリコーディング行列は、
【数２３】
0006516733.tif 000024
として計算することができ、Λは、行列Ｗの各行に課される対角要素としてλｍを含む対角行列である。すべてのｍについて、行の正規化｜｜ｗｍ｜｜２＝１である。
【００２３】
[0023]したがって、各ビームの電力が等しいダウンリンクのＺＦＢＦプリコーディング信号は、対角要素がｇｉである対角行列Ｇを使用して、距離に依存する経路損失モデルも考慮に入れる。
【数２４】
0006516733.tif 000025
【００２４】
[0024]その結果得られるチャネル行列は、ｓ≦Ｍであれば対角行列になることに注目されたい。
【００２５】
ＭＵ−ＭＩＭＯのユーザスケジューリングの背景
[0025]当該分野の文献にはいくつかの利用可能な方法があるが、ＢＳでマルチユーザのＭＩＭＯ送信をスケジュールする場合、広く受け入れられている部類の方法ではスケジューリングのポリシーを用い、これは、ＢＳにおける所与のスケジューリングの瞬間に、最も高い予想加重合計レートをもたらすと予想されるユーザのサブセットをスケジュールする。送信のためにスケジュールされた各セットにある各ユーザの予想レートは、そのスケジュールされたセットにあるすべてのユーザの瞬間的なチャネルの関数である。実際、１つ前の節で説明したＬＺＦＢ送信を仮定すると、任意のリソースブロックにおいて、係数λｋは、（ＺＦＢＦでサービスを受ける）スケジューリングセットにあるすべてのユーザの瞬間的なチャネル行列に依存し、特に、
【数２５】
0006516733.tif 000026
と表すことができ、
【数２６】
0006516733.tif 000027
は、ｔ番目のリソースブロックでユーザセットＳにあるＵＥｋの複合ダウンリンクチャネル行列を表す。明らかなように、ユーザセットＳ及び／又はリソースブロック（ｔ）の選択はλｋに影響するので、予想ユーザレートは、スケジューリングセットと瞬間的なチャネルの実現両方の関数になる。スケジューリングの時間インスタンスを固定し、ＬＺＦＢＦ送信を仮定すると、加重合計レートを最大にするサブセットＳを選択する問題は、アンテナの数における組み合わせになるなぜならば、スケジューリングのために検討することが可能なサブセットＳの数は、合同スケジューリングのために検討することが可能な最大ユーザ数と共に指数関数的に高速に増大するからである。この問題の解決法の１つは、ユーザセットの選択に貪欲アルゴリズムに依拠し、複雑さは最大で２次である。
【００２６】
[0026]スケジューリングポリシーによって生成されるスケジューリングの割り振りを定義する別の重要な要素は、加重合計レートを最大化する動作を行う前に、各スケジューリング瞬間に「ユーザ重み」を選択するための方法である。この重みを選択する方法は多く存在するが、（公平性の基準の広い部類に属する公平性の基準に関して、ほぼ最適な性能を得られることから）広く受け入れられている部類の方法は、「仮想待ち行列」の使用に依拠して、加重合計レートの最適化における瞬間的なユーザ重みを決定するものである。
【００２７】
負荷平衡
[0027]従来、セルラネットワークにおける関連付けはユーザ端末に基づいている。ユーザは、近隣ＢＳのビーコンに対する自身の信号レベルを測定し、受信信号が最も強い基地局に関連付けをする。この原理を一般化したものが異種混成のネットワークで使用されている。マクロセルと小さいセルからの信号強度を比較する場合、ユーザ端末は、「偏り（bias）」を適用して、（マクロセルに対して）小さいセルへの関連付けを優先することもできる。
【００２８】
[0028]トラフィック負荷の不均衡は小さいセルの方がはるかに顕著であることから、近年小さいセルにおける負荷平衡についての研究が行われている。実際、小さいセルは、セルのサイズが均一でないために、またサービスを提供する最小の平均ユーザ数のために、セル関連付けのポリシーの影響をはるかに受けやすい。この不均一性の結果、最大ＳＩＮＲによるセルの関連付けに基づくと、トラフィック負荷が極めて不均衡になる。各ユーザとそのすぐ近くにあるＢＳの間で情報を交換する方法が存在し、そのような方法は、近隣ユーザとのシグナリングの交換を使用して負荷を平衡させることを試みる。「セルの呼吸（cell  breathing）」と呼ばれる別の関連技術は、セルの送信電力を調節することにより、セルの負荷状況（過負荷又は過小負荷）に応じて受信可能範囲を動的に変化させる（縮小又は拡大する）ことに依拠する。そのような技術は、シングルユーザ送信だけをスケジュールする小さいセルに着目していることに留意されたい。
【００２９】
[0029]上記の方法には重大な制約がある。まず、ＭＵ−ＭＩＭＯ送信のユーザレートは単に広範な信号対干渉プラス雑音比（ＳＩＮＲ）の関数であるのではなく、一般にはスケジューリングセットとチャネル実現に依存することから、その結果得られる負荷平衡技術は、単純なリソース効率的な方式では拡張することができない。さらに、相互依存性に基づくＭａｓｓｉｖｅ  ＭＩＭＯ  ＴＤＤの性質のために、ユーザとその近傍にあるすべてのＢＳとの間のリンクの広範なＳＩＮＲは、ユーザから１回のアップリンクのパイロットの同報通信を行うことを前提として入手することができる。
【発明の概要】
【００３０】
[0030]ＭＩＭＯセルラ配備（例えば相互依存性に基づくＭＩＭＯセルラ配備）におけるスケジューリング、負荷平衡、及び／又はパイロットの割り振りのための方法及び装置が本明細書に開示される。一実施形態では、方法は、中央コントローラが、少なくとも１つのＡＰから、少なくとも１つのユーザ端末について、ユーザセットのサイズと、１つ又は複数のユーザ端末からなるグループでサービス提供した場合に上記ユーザ端末に提供できるレートを示すユーザレート情報とを受信するステップと、中央コントローラが、ユーザレート情報及びユーザセットのサイズに基づいて、上記少なくとも１つのＡＰについて、ユーザ端末間のＡＰリソースの割り当てを決定するステップとを含む。
【００３１】
[0031]本発明は、以下の詳細な説明及び本発明の様々な実施形態の添付図面からより完全に理解することができるが、詳細な説明及び図面は、本発明を特定の実施形態に限定するものとは解釈すべきでなく、説明と理解だけを目的とする。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】ワイヤレスネットワークの一実施形態のブロック図である。
【図２】スケジューラユニット及びレート推定ユニットを含むアクセスポイントの一実施形態のブロック図である。
【図３】負荷平衡及びスケジューリングプロセスの一実施形態の流れ図である。
【図４】Ｔ個のリソースブロックからなるグループに対する利用可能な周波数及び時間リソースの対応付けを説明する図である。
【図５】活動の長さに関して作成されたスケジュール設計の一実施形態を説明する図である。
【図６】種々に異なるセットサイズを使用して、活動の長さに関するスケジュール設計の別の実施形態を説明する図である。
【図７】四角形の格子状のＡＰからなるワイヤレスネットワークのトポロジーを示す図である。
【図８Ａ】担当するユーザ端末を複数のグループに分割するＡＰの例を説明する図である。
【図８Ｂ】図８ＡのＡＰについての周波数及び時間リソースの抽象化を説明する図である。
【図９】中央コントローラの一実施形態のブロック図である。
【図１０】中央コントローラの一実施形態のメモリに記憶されるコード（例えばプログラム）及びデータのセットを説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００３３】
[0032]本発明の実施形態は、中央のコントローラとＡＰのセットとの間で共有される処理と情報の組み合わせを使用する、負荷平衡及びスケジューリングの技術を含む。
【００３４】
[0033]本発明の実施形態は、大きなアンテナアレイと多数のユーザを伴う配備を含む、相互依存性に基づくシングルユーザ及びマルチユーザのＭＩＭＯセルラ配備における、スケジューリング、負荷平衡、及びパイロットの割り振りを可能にする方法及び装置を含む。開示されるスケジューリング、負荷平衡、及びパイロットの割り振り技術は、これらに限定されないが、マクロセル、小さいセル、異種混成ネットワークの配備を含む各種のワイヤレスネットワークに効率的な動作を提供するために使用することができる。
【００３５】
[0034]本発明の実施形態は、アクセスポイント（ＡＰ）と、これらのＡＰに結合された中央コントローラ（例えばプロセッサ）とを共同で使用して、ＡＰからサービスを受けるエリア全体の負荷平衡及びスケジューリングを行うことを検討する。本発明の実施形態は、負荷平衡の問題とスケジューリングの問題を効率的に切り離すことを利用し、それによると、中央コントローラが（周期的に）ユーザ及びＡＰ間のリソース割り当てを行い、一方、ユーザのスケジューリングは、中央コントローラとの間で共有される情報に基づいて、ＡＰでより細かい時間スケールで行われるが、その他の点では互いから独立している。一実施形態では、中央コントローラは、個々の長期間のユーザレートを使用して、ネットワーク全体の基準に基づいて負荷平衡を行う。一実施形態では、ユーザレートは選択され、可能性としては、瞬間的なスケジューリングセットとは無関係のネットワーク全体の目標に対して最適化される。
【００３６】
[0035]本発明の実施形態は、各ユーザに受け取られる長期間のレートを、各ＡＰでそのユーザの活動の配分比（例えば、当該ユーザを含んでいるマルチユーザセットにサービスを提供するために割り当てられるＡＰのリソースの配分比）に結び付ける。一実施形態では、そのような活動の配分比は、スケジュールされるユーザセットのサイズの関数でもある。中央コントローラ（活動の配分比を算出する）からそのような活動の配分比を取得すると、ＡＰはその活動の配分比を使用して、提供されたユーザの活動の配分比に従いながら、しかしより粗い時間スケールで（その時間スケールで活動の配分比が更新される）、（場合によっては非常に多数の）リソースブロックにわたって個々のユーザのスケジューリングを行う。
【００３７】
[0036]一実施形態では、中央コントローラで行われる負荷平衡は、広範なフェーディング特性だけに依拠し、広範なフェーディング特性は急速には変化せず、ＵＥごとに、そのＵＥとその近傍にある各ＡＰとの間の広範な信号強度に影響される。活動の配分比が取得されてＡＰに送信されると、一実施形態では、パイロットオーバーヘッド、制御情報を配布するオーバーヘッド、ユーザ固有の適用の制約、ユーザ端末のバッテリの考慮事項等の１つ又は複数を考慮に入れながら、ユーザのスケジューリングが行われることに留意されたい。
【００３８】
[0037]本発明の実施形態は、（広い部類の公平性基準からの）公平性の基準に従って、リソース効率的な方式で負荷平衡を行う順方向の方法を含む。本発明の実施形態はスケジューリングの割り振りも可能にし、これは、中央コントローラから提供される所与の活動の配分比のセットに従って、非常に低い制御シグナリングのオーバーヘッドを可能にするか、並びに／又は制御シグナリングにおける種々のトレードオフ、及びユーザ固有の種々の適用の制約を可能にする。
【００３９】
[0038]本発明の実施形態は、大きなアンテナアレイと多数のユーザを伴う、例えば３．５ＧＨｚ以上などのＴＤＤ配備の相互依存性に基づくＭＵ−ＭＩＭＯのためのネットワーク動作を可能にする。このネットワーク動作では、多くの小さなセル間の負荷平衡が可能になり、そのため、ネットワーク内のすべてのユーザに対して高い多重化の利得を公平にもたらすことができ、他方で、ＡＰは、例えば用途やユーザに基づく基準に合わせて、（負荷を平衡させるリソース割り当てに基づく）送信をなお柔軟にスケジューリングすることができる。
【００４０】
[0039]用語「ＡＰ」及び「基地局（ＢＳ）」は説明全体にわたって使用されることに留意されたい。本明細書に記載される技術は、ＡＰを含むワイヤレス通信ネットワーク及びＢＳを含むワイヤレス通信ネットワークで使用することができ、したがって、少なくとも特許請求の範囲の目的では、「ＡＰ」と「ＢＳ」は同義で使用される可能性がある。また、用語「ユーザ」、「ユーザ端末」、及び「ユーザ機器」は同義で使用される。
【００４１】
[0040]以下の説明では、多数の詳細を述べて本発明のより完全な説明を提供する。但し、当業者には、本発明はこれらの具体的な詳細を用いずに実施できることは明らかであろう。他の例では、本発明を曖昧にしないように、よく知られる構造及び装置は詳細に示すのではなく、ブロック図の形態で示す。
【００４２】
[0041]以下の詳細な説明の一部は、コンピュータメモリ中のデータビットに対する動作のアルゴリズム的表現及び記号的表現の形で述べる。そのようなアルゴリズム的な記述及び表現は、自分の研究内容を他の当業者に最も効果的に伝えるためにデータ処理技術の当業者に使用される手段である。アルゴリズムは、本明細書では、また一般に、所期の結果に至る自己充足的なステップの連続と認識される。ステップは、物理的な数量の物理的な操作を必要とするステップである。必ずしもそうであるとは限らないが、通常、そのような数量は、記憶、転送、組み合わせ、比較、及びその他の方法で操作されることが可能な電気信号又は磁気信号の形をとる。時に、主として広く使用されているという理由から、そのような信号を、ビット、値、要素、シンボル、文字、項、数などと呼ぶことが利便であることが分かっている。
【００４３】
[0042]但し、これらの用語及び同様の用語はすべて該当する物理的数量に関連付けられ、そのような数量に付与される利便な標識に過ぎないことを念頭に置かれたい。以下の説明から明らかなように、特に指摘しない限り、説明全体を通じて、「処理する」又は「算出する」又は「計算する」又は「判定する」又は「表示する」などの用語を利用する説明は、コンピュータシステムのレジスタ及びメモリ内で物理的（電子的）数量として表されるデータを操作して、コンピュータシステムメモリ若しくはレジスタ、又は他の類似の情報記憶装置、送信装置、若しくは表示装置内で同様に物理的数量として表される他のデータに変換する、コンピュータシステムや同様の電子計算装置の動作及び処理を言うことが理解される。
【００４４】
[0043]本発明は、本明細書に記載される動作を行う装置にも関する。この装置は、要求される目的のために特別に構築するか、又は、コンピュータに記憶されたコンピュータプログラムによって選択的に起動若しくは再構成される汎用コンピュータからなることもできる。そのようなコンピュータプログラムはコンピュータ可読記憶媒体に記憶することができ、コンピュータ可読記憶媒体は、これらに限定されないが、フレキシブルディスク、光ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、及び光磁気ディスクを含む任意種のディスク、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、磁気若しくは光学カード、又は電子命令を記憶するのに適した任意種類の媒体などであり、それぞれコンピュータシステムバスに結合される。
【００４５】
[0044]本明細書に提示されるアルゴリズム及び表示は、本質的にどの特定のコンピュータ又は他の装置にも関連しない。本明細書の教示に従って各種の汎用システムをプログラムと共に使用することができ、又は、必要とされる方法ステップを行うためのより特化した装置を構築することが利便であると判明する可能性もある。各種のそのようなシステムのために必要とされる構造は以下の説明に述べる。また、本発明の説明では、どの特定のプログラミング言語も参照しない。各種のプログラミング言語を使用して、本明細書に記載される本発明の教示を実装できることが認識されよう。
【００４６】
[0045]機械可読媒体は、機械（例えばコンピュータ）で読み取ることが可能な形態で情報を記憶又は送信する任意の機構を含む。例えば、機械可読媒体は、読出し専用メモリ（「ＲＯＭ」）、ランダムアクセスメモリ（「ＲＡＭ」）、磁気ディスク記憶媒体、光学記憶媒体、フラッシュメモリ装置等を含む。
【００４７】
ワイヤレス通信ネットワークの概要
[0046]本発明の実施形態は、ワイヤレスチャネルの広範な伝搬特性（又は広範なフェーディング）を使用して効率的にワイヤレス通信ネットワークを操作することができる、負荷平衡及びスケジューリング方法並びにパイロットの設計を含む。一実施形態では、ワイヤレス通信ネットワークは、Ｍａｓｓｉｖｅ  ＭＩＭＯセルからなるネットワークである。本発明の実施形態は、マルチユーザ送信の負荷平衡とユーザのスケジューリングを切り離すことを可能にする。中央のコントローラユニットがＡＰ間の負荷を選択する。一実施形態では、中央コントローラは、ＡＰとＵＥの各ペアに与えられるリソースの配分比を決定することによって負荷を選択し、一方、各ＡＰは、各ユーザのために得るリソースの配分比並びにユーザ及び／又は適用の制約に応じて、各ＡＰ自体のスケジュールとパイロット設計を選択する。
【００４８】
[0047]図１は、Ｊ個のＡＰ及びＫ個のユーザ機器（ＵＥ）を含むワイヤレス通信ネットワークの一実施形態のブロック図であり、中央ＡＰコントローラユニット１００がネットワーク内のＡＰを制御する。図１を参照すると、通信システムは、ＵＥ００１１、００１２、及び００１ｋ〜００１Ｋと共に、ＡＰ２００１〜２００Ｊを含む。このシステムには任意数のＡＰ及びＵＥがあり得ることに留意されたい。
【００４９】
[0048]各ＡＰは中央ＡＰコントローラユニット１００にユーザレート情報に関する情報を送信し、ユーザレート情報は、ユーザがスケジュールされ、１人又は複数のユーザからなるグループでそのＡＰからサービスを受けるリソース要素でユーザに提供できるレートを示す。一実施形態では、この情報は、ＡＰとＵＥの間の広範なフェーディングチャネル条件に基づく。中央ＡＰコントローラユニット１００は、各ＵＥにサービスを提供できる各ＡＰ（ＵＥの近傍にあるＡＰのサブセットに含まれる）からそのＵＥに提供できるユーザレート情報と、各ＡＰからサービスを受けるユーザセットのサイズとに基づいて、ＵＥ間のＡＰリソースの割り当てを決定する。一実施形態では、この割り当ては、ネットワーク全体の性能の尺度を最適化することを狙いとする。一実施形態では、性能の尺度はネットワーク全体の効用関数によって把握され、効用関数は実数値関数であり、ネットワーク（すなわちネットワーク内の全ＡＰ）により（時間の経過と共に）提供される平均の長期間ＵＥレートの任意のセットを、単一の尺度／値に対応付ける。この関数を本明細書ではネットワーク全体の効用の尺度と呼び、一実施形態ではネットワーク事業者によって選択される。一実施形態では、送信リソースのセットでネットワークからユーザに提供される長期間のユーザレートは、ユーザにサービスを提供する可能性のある各ＡＰから中央コントローラに提供される上記のユーザレート情報と、コントローラが決定したＡＰリソースの割り当てとに基づいて、中央コントローラによって算出される。一実施形態では、ＡＰリソースは時間及び周波数リソース、すなわち、ＯＦＤＭプレーンの異なる周波数音及びシンボル時間に対応するリソース要素のグループを含む。ＡＰからＵＥへのリソース割り当てを行う際に、例えば遅延の制約などの付加的情報も考慮に入れる場合があることに留意されたい。この情報はＡＰ２００１．．．２００Ｊに送信される。
【００５０】
[0049]一実施形態では、中央ＡＰコントローラ１００は、ネットワークから提供される長期間のユーザレートのセット（ネットワークのＡＰからユーザに割り当てられたリソースに基づく）を単一の値に対応付けるネットワーク全体の効用関数を適用する。効用関数はネットワーク事業者によって選択される。その目標は、全ＵＥにリソースを割り当てる際に公平性の概念を取り込み、中央コントローラが、効用の尺度、すなわちネットワーク全体の効用関数の値を最大にするような方式で割り当てを行うことを目指すことにより、ＡＰからＵＥに効率的にリソースを割り当てることができる利便なツールを提供することである。
【００５１】
[0050]一実施形態では、中央コントローラは、「局所的に」平均されたユーザレートに基づいてその決定を行い、すなわち、この負荷平衡の解決法が適用される期間にわたってユーザレートが平均される。そのユーザレートは、その活動の配分比を各ＡＰで使用してスケジューリングリソースを割り振る期間（すなわち時間−周波数リソース要素のセット）にユーザに提供することができるとコントローラが予測及び／又は予想するレートである。一実施形態では、コントローラは、この負荷平衡動作を時折行う（例えば数秒〜数分ごと）。時間の経過と共に、ユーザが移動し（そのためにユーザの広範なチャネル係数が変化し）、新たなユーザがネットワークに入り、ネットワークから出るユーザもいるため、ピークレートと活動の配分比の割り当ては周期的に再更新される。一実施形態では、中央コントローラユニット１００からＡＰ２００１．．．２００Ｊの１つに送信されるリソース割り当て情報は、活動の配分比、例えばユーザがそのＡＰから提供されるリソースの配分比を含む。一実施形態では、ユーザとＡＰの間の活動の配分比は、０（負荷平衡割り当てが適用される時間間隔中に、ＡＰがそのユーザに全くサービスを提供しない場合に相当する）と、１（負荷平衡割り当てが適用される時間間隔にわたり、すべての利用可能な送信リソースブロックでＡＰがそのユーザにサービスを提供する場合に相当する）との間の数である。一実施形態では、ＵＥとＡＰのペアごとに１つの活動の配分比があり、その活動の配分比が、負荷平衡の解決法が適用されるすべてのリソースブロックにわたって適用される。一実施形態では、ＡＰの送信リソースをリソースブロックのセットに分割することができ、それにより、各リソースブロックのセットで、いくつかの異なるスケジューリングユーザセットのサイズが提供される。その場合、コントローラによって提供される活動の配分比は、スケジューリングセットのサイズに依存する可能性がある。一実施形態では、従来の周波数の再使用又は配分的な周波数の再使用を用いることができる。その場合は、送信リソースをリソースブロックのセットに分割することができ、それにより、各セットで別々の電力マスク（すなわち、ネットワーク内ＡＰ送信電力の別々のセット）が使用される（その電力マスクのセットで、用いられる周波数再使用方法を取り込む）。その場合、コントローラによって提供される活動の配分比は、電力マスクにも依存する可能性がある。但し、活動の配分比は必ずしもスケジューリングセットを特定しないことに留意されたい。これらの配分比を考慮して、様々なスケジューリングセットをＡＰのスケジューラ（例えば図２のスケジューラ２１６）で選択することができる。
【００５２】
[0051]活動の配分比並びにその他の制約（例えばユーザの制約及び／又は適用の制約）に応じて、ＡＰ２００１．．．２００Ｊは独立してＵＥをスケジュールする。独立したスケジューリングのために、２つのＡＰが同じＵＥを同じ周波数及び時間リソースにスケジュールする可能性がある。ＵＥから見ると、これはＡＰ信号の競合である。ＡＰから見ると、これは同じリソースブロックに対して異なるＡＰでスケジュールされたユーザセットの重複である。一実施形態では、ＡＰ同士が、重複を回避するための情報を交換する。一実施形態では、中央ＡＰコントローラ１００から提供される情報が、重複を回避するための情報を含む。一実施形態では、複数のＡＰから非ゼロの活動の配分比を割り当てられた各ユーザに対して、中央ＡＰコントローラ１００は、ＡＰのスケジューリングリソース割り当ての制約を示す情報もこれらのＡＰに提供することにより、ユーザが、複数のＡＰによって同じリソースブロックでの送信をスケジュールされないようにすることもできる。
【００５３】
[0052]図２は、ＡＰの一実施形態のブロック図である。図２を参照すると、ＡＰ２００は、ＭＩＭＯワイヤレス送信のための標準的なモジュールを含む。ＡＰ２００の送信プロセッサ２１５は、データ源２１０から１つ又は複数のＵＥについてのデータを受信し、ＵＥごとにデータを処理し、すべてのＵＥにデータシンボルを提供する。プロセッサ２１５は、コントローラ／プロセッサ２７０から制御情報も受信及び処理し、制御シンボルを提供する。プロセッサ２７０は、１つ又は複数の参照信号に対応する参照シンボルも生成する。送信（ＴＸ）ＭＩＭＯプロセッサ２２０は、各ＵＥのデータシンボル、制御シンボル、及び／又は参照シンボル、並びに同じＡＰ２００にあるアンテナのための参照信号、又は例えば他のＡＰやＲＲＨ等などの他のワイヤレスエンティティにあるアンテナのための参照信号にプリコーディングを行う。
【００５４】
[0053]プロセッサ２２０は、並列の出力シンボルストリームを変調器ＭＯＤ（２３０ａ〜２３０ｔ）に提供する。各ＭＯＤ２３０ａ〜２３０ｔは、出力サンプルストリームをさらに処理して（例えば、アナログへの変換、増幅、フィルタリング、及びアップコンバート）、ダウンリンク信号を得る。変調器２３０ａ〜２３０ｔからのダウンリンク信号は、それぞれアンテナ２３５ａ〜２３５ｔを介して送信される。
【００５５】
[0054]ＡＰ２００で、様々なＵＥからのアップリンク信号、又は同じＡＰ２００にある他のアンテナ、若しくは別のＡＰや他のワイヤレスエンティティにあるアンテナからのアップリンク信号は、アンテナ２３５ａ〜２３５ｔで受信され、復調器（ＤＥＭＯＤ２３０ａ〜２３０ｔ）で復調される。復調された信号は、ＭＩＭＯ検出器２４０で検出され、受信プロセッサ２４５でさらに処理されて、ＵＥ及び他のワイヤレスエンティティから送信された復号データと制御情報を得る。受信プロセッサ２４５は、ＭＩＭＯ検出器から検出された信号を受け取り、復号データをデータシンク２５０に提供し、制御情報をコントローラ／プロセッサ２７０に提供する。ＤＥＭＯＤ２３０ａ〜２３０ｔから出力された復調信号はチャネルプロセッサ２８０にも提供され、チャネルプロセッサ２８０でアップリンクチャネルが推定され、コントローラ／プロセッサ２７０に提供される。
【００５６】
[0055]ＡＰ２００は較正プロセッサユニット２９０も含む。一実施形態では、較正プロセッサ２９０はコントローラ／プロセッサユニット２７０と制御情報を交換する。較正プロセッサ２９０は較正値を計算し、その値がコントローラ／プロセッサ２７０でＵＬチャネルの推定と併せて使用されて、ダウンリンクチャネル推定を構築する。ダウンリンクチャネル推定はプリコーディングのためにＴＸ  ＭＩＭＯプロセッサ２２０に提供される。一実施形態では、較正プロセッサ２９０における処理は、較正のシグナリング及びデータ収集の側面と、相対的な較正方法の両方を伴い、相対的な較正方法は、収集されたデータと、可能性としては追加的なパラメータに基づき、そのようなパラメータには、そのＡＰ及び可能性としては他のＡＰにある送信アンテナノードの任意のサブセットに対応する過去の相対較正値が含まれる。
【００５７】
[0056]一実施形態では、ＡＰ２００はレート推定ユニット２１７も含む。レート推定ユニット２１７は、ＡＰとユーザの間の伝搬チャネルの状態に関する情報をコントローラ／プロセッサ２７０から取得する。各ＡＰのレート推定ユニット２１７は、そのＡＰがあるユーザにサービス提供した場合にそのユーザが得ることができるレートの指標を計算する。一実施形態では、このレートの指標は、ＡＰとユーザの間のワイヤレスチャネルの広範なフェーディング特性、スケジューリングセットのサイズ、及び電力マスクに依存する。レート推定ユニット２１７はその情報を図１の中央ＡＰコントローラ１００に送信する。
【００５８】
[0057]一実施形態では、ＡＰ２００は、スケジューリングユニットであるスケジューラ２１６も含む。スケジューラ２１６は、送信プロセッサユニット２１５とスケジューリング情報を交換する。その情報に応じて、送信プロセッサ２１５は、スケジュールされたユーザのデータをデータ源２１０に要求する。スケジューラ２１６はまた、特定のユーザについてアップリンクチャネルの推定を指定する情報をチャネルプロセッサ２８０に提供する。スケジューラ２１６は、中央ＡＰコントローラ１００から提供された情報を処理する。一実施形態では、中央ＡＰコントローラ１００から提供される情報は活動の配分比を含む。一実施形態では、その情報は様々なスケジューリングの制約も含む。一実施形態では、スケジューラ２１６は、各ユーザ端末における実行可能な重複のない送信を可能にするために、他のＡＰのスケジューラと通信する。
【００５９】
[0058]中央ＡＰコントローラユニット１００、スケジューラ２１６、及びレート推定ユニット２１７は共に動作して本発明の実施形態を容易にし、一実施形態では、Ｍａｓｓｉｖｅ  ＭＩＭＯ動作の負荷平衡、スケジューリングと、パイロット設計の側面の両方に関係する。
【００６０】
[0059]図３は、負荷平衡及びスケジューリングのプロセスの一実施形態の流れ図である。このプロセスは、ハードウェア（回路、専用ロジック等）、ソフトウェア（汎用コンピュータシステムや専用の機械で実行されるものなど）、ファームウェア、又はこれら３つの組み合わせからなることが可能な処理ロジックによって行われる。
【００６１】
[0060]図３を参照すると、例えばＡＰユニット２００１〜２００ＪなどのＡＰユニットの処理ロジックが、特定のセットサイズと特定の電力マスクでサービスを受けた場合にユーザが得ることが可能なレートについての情報を、中央ＡＰコントローラ（例えばコントローラ１００）に送信する（処理ブロック３１０）。中央ＡＰコントローラの処理ロジックが、ユーザレートを受信する（処理ブロック３１５）。中央ＡＰコントローラは、活動の配分比、すなわち、あるリソース領域で異なる送信設定に対して割り当てられるリソースの配分比を決定する（処理ブロック３２０）。一実施形態では、これらの設定には、異なるＡＰとクライアントのペア、マルチユーザ通信のための異なるセットサイズ、及び異なる電力マスクが含まれる。代替実施形態では、そのような異なる送信設定のサブセットのみから割り当てられたリソースの配分比が決定されることに留意されたい。
【００６２】
[0061]次に、中央ＡＰコントローラが活動の配分比をＡＰに送信し（処理ブロック３２５）、ＡＰが活動の配分比を受け取る（処理ブロック３２６）。その活動の配分比が各ＡＰで使用されて、そのＡＰのリソースを使用して、そのＡＰのマルチユーザ／シングルユーザ送信のスケジュールを設定する（処理ブロック３３０）。
【００６３】
マルチユーザのスケジューリング及び負荷平衡
[0062]ある地理的エリアが、同じ中央ＡＰコントローラによって制御されるＪ個のＡＰからなるグループからサービスを受けるとする。これらのＡＰは、マルチユーザ又はシングルユーザ送信のためにユーザのセットをスケジュールする。ユーザは、異なるＡＰで多くの異なる方式でスケジュールされる可能性がある。各ＡＰにおけるスケジューリングは、異なるＡＰに割り振られたユーザセットが変化するのに従って周波数及び時間リソース間でも異なる可能性がある。一般に、ユーザは、すべてのリソースブロックで１つのＡＰによってスケジュールされるとは限らない。セルラのシングルユーザ又はマルチユーザ送信（すなわち、ＡＰ間の合同プリコーディングを伴う連携多地点送信が考慮されない）。その結果、異なるＡＰによって各リソースブロックにスケジュールされたユーザセットは互いに素になる。
【００６４】
[0063]上記のＡＰのグループからサービスを受ける全ユーザのセットをＡで表す。セットに含まれるユーザの合計数を｜Ａ｜＝Ｋに等しくする。以下の条件を満たすユーザサブセットの集まりＳ＝｛Ｓ１，Ｓ２，．．．，ＳＪ｝は、ネットワークの実現可能なスケジューリング瞬間を構成し、ＳｉはＡＰ−ｉのスケジューリングセットを表す。
１）すべてのｉについて、｜Ｓｉ｜≦ｍｉｎ｛Ｍ，Ｌ｝
２）ｉ≠ｊについて、Ｓｉ∩Ｓｊ＝Φ
３）すべてのｉについてＳｉ⊆Ａ。
【００６５】
[0064]サブセットの集まりＳ＝｛Ｓ１，Ｓ２，．．．，ＳＪ｝が上記の規則を満たし、ｔ番目のリソースブロックで、ネットワーク内の各ＡＰｉが、Ｓｉにあるユーザのマルチユーザ送信を合計電力の制約Ｐｉでスケジュールするとする。一例として、線形ゼロ強制ビーム形成のプリコーディングを考えると、ＳｉにあるＵＥｋは、ｔ番目のリソースブロックでＡＰｉから次のレートを得る。
【数２７】
0006516733.tif 000028
明らかであるように、
【数２８】
0006516733.tif 000029
であれば、Ｒｋ，ｉ（Ｓｉ，ｔ）＝０になる。
【００６６】
[0065]所与の実現可能なスケジューリング瞬間におけるすべてのユーザＳ＝｛Ｓ１，Ｓ２，．．．，ＳＪ｝のｔ番目のリソースブロックの合計スループットは、
【数２９】
0006516733.tif 000030
となる。
【００６７】
[0066]次に、ＯＦＤＭプレーンの周波数及び時間リソースについて考える。問題の１つは、ユーザ間のある程度の公平性と効率性を満たすために各リソースブロックにスケジュールするユーザの選択である。そのために、広範なフェーディング係数が時間及び周波数において著しく変動しない周波数及び時間リソースのサブセットを考える。これらのリソースは、Ｔ個のリソースブロックのセットによって抽象化される。図４にこれらのリソースブロックを示し、ブロックは必ずしも互いと隣接しておらず、１〜Ｔの番号が付されている。
【００６８】
[0067]様々な実現可能なスケジューリング瞬間がある。各種の実現可能なスケジューリング瞬間を多くのリソースブロックに使用して、実現可能なスケジューリング瞬間間の時間分割（ＴＤＭＡ）を得る。すると、すべての実現可能なスケジューリング瞬間間のＴＤＭＡにより、Ｒｋで表される各ユーザの平均レートが決まる。ｔ番目のリソースブロックにおけるＡＰｉのスケジューリングセットをＳｉ（ｔ）とする。リソースブロックｔにおけるこのネットワークのスケジューリング瞬間はユーザのサブセットＳ（ｔ）＝｛Ｓ１（ｔ），Ｓ２（ｔ），．．．，ＳＪ（ｔ）｝で表される。
【００６９】
[0068]Ｓ＝｛Ｓ（１），Ｓ（２），．．．，Ｓ（Ｔ）｝で表される、ｔ＝１，．．．，Ｔのスケジューリング瞬間の組み合わせが、Ｔ個のリソースブロックにわたるそのネットワークの１つのスケジューリングになる。ＡＰｉの個々のスケジュールをＳｉ＝｛Ｓｉ（１），Ｓｉ（２），．．．，Ｓｉ（Ｔ）｝とする。同様に、ネットワーク内のすべてのＡＰのスケジュールをＳ＝｛Ｓ（１），Ｓ（２），．．．，Ｓ（Ｔ）｝とする。
【００７０】
[0069]すると、このスケジューリングの場合のＴ個のリソースブロックにわたるＵＥｋの総レートは次のように計算される。
【数３０】
0006516733.tif 000031
【００７１】
[0070]ダウンリンクのシステム性能を向上させ、可能性としては最適化して、ユーザレートの何らかの種類の公平性と、効率的なネットワーク動作の両方を満たすことができる。各種の公平性基準には、汎用的なネットワーク効用最大化（ＮＵＭ：Network  Utility  Maximinzation）のｍａｘＵ（Ｒ１，Ｒ２，．．．，ＲＫ）を使用することができる。ユーザのスケジューリングは、効用関数を最大にするように選択することができる。一例として、
【数３１】
0006516733.tif 000032
を最大にすることにより、ユーザ間の比例する公平性（Proportional  Fairness）を強制する。別の例では、Ｕ（Ｒ１，Ｒ２，．．．，ＲＫ）＝ｍｉｎｋＲｋでｍａｘ−ｍｉｎの公平性を使用して、最悪事例の性能に従ってネットワークを運用することができる。
【００７２】
[0071]別のよく使用される効用関数は加重合計レート
【数３２】
0006516733.tif 000033
である。
【数３３】
0006516733.tif 000034
を設定することにより（
【数３４】
0006516733.tif 000035
はｋ番目のＵＥの最適スループット）、比例する公平性を実現できることはよく知られている。しかし、一般には、
【数３５】
0006516733.tif 000036
は事前に知ることができない。ユーザの重みが反復的に更新される多くのブロックにわたって各リソースブロックで加重合計レートの最適化を実行することにより、ＰＦＳを近似することができる［当技術分野でよく知られている］。一実施形態では、Ｐ．Ｖｉｓｗａｎａｔｈらの“Ｏｐｐｏｒｔｕｎｉｓｔｉｃ  ｂｅａｍｆｏｒｍｉｎｇ  ｕｓｉｎｇ  ｄｕｍｐ  ａｎｔｅｎｎａｓ”，  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．Ｉｎｆ．Ｔｈｅｏｒｙ，  ｖｏｌ．４８，  ｎｏ．６，  ｐｐ．１２７７−１２９４，  Ｊｕｎ．２００２、及びＧ．Ｃａｉｒｅらの“Ｍｕｌｔｉｕｓｅｒ  ＭＩＭＯ  Ｄｏｗｎｌｉｎｋ  ｗｉｔｈ  Ｌｉｍｉｔｅｄ  Ｉｎｔｅｒ−Ｃｅｌｌ  Ｃｏｏｐｅｒａｔｉｏｎ：  Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅ  Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ  Ａｌｉｇｎｍｅｎｔ  ｉｎ  Ｔｉｍｅ，  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  ａｎｄ  Ｓｐａｃｅ”，  Ｆｏｒｔｙ−Ｓｉｘｔｈ  Ａｎｎｕａｌ  Ａｌｌｅｒｔｏｎ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  Ａｌｌｅｒｔｏｎ  Ｈｏｕｓｅ，  ＵＩＵＣ，  Ｉｌｌｉｎｏｉｓ，  ＵＳＡ  Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ  ２３−２６，  ２００８に記載されるようにＰＦＳの近似を行う。
【００７３】
[0072]すべての実現可能なスケジューリング瞬間のユーザレートをすべてのリソースブロックに対して事前に計算できる場合は、すべてのスケジューリングについて平均ユーザレートを計算することができ、したがって効用を計算することができる。これは、１）実現可能なスケジューリング瞬間は非常に多くあり、２）平均レートの計算は多数のリソースブロックにわたって行われるために、非常に難しい作業である。極めて難しいことに加えて、リソースブロックの一部についてのＣＳＩ情報はスケジューリング時には十分に高い品質で知ることができない可能性もあるため、現実的でもない。
【００７４】
[0073]一実施形態では、このネットワーク効用の最適化はＭａｓｓｉｖｅ  ＭＩＭＯの場合に検討される。ユーザレートが高耐性化するために、一実施形態では、必ずしもあらゆるリソースブロックであらゆる実現可能なスケジューリング瞬間についてのユーザレートを計算することなく、ＮＵＭを行う。本明細書に記載される少なくとも一部の負荷平衡及びスケジューリングのアルゴリズムは、広範なフェーディング情報に依存する。一実施形態では、本発明によりスケジュールされたユーザのレートは、小規模なフェーディングには依存せず、したがってそのユーザがスケジュールされたリソースブロックに依存しない。ユーザがＡＰから得るレートは、そのユーザが共にスケジュールされている他のユーザよりも、スケジューリングセットのサイズに依存する。これらの特性により、負荷平衡、すなわちＮＵＭ及びスケジューリングに従って平均ユーザレートを最適化する作業を２つの異なる問題に分けることが可能になる。Ｍａｓｓｉｖｅ  ＭＩＭＯの場合、平均ユーザレートは、ユーザの活動の配分比で記述することができる（すなわち、特定のセットサイズでユーザがあるＡＰにスケジュールされている時間の配分比）。したがって、ＮＵＭの最適化は、中央ＡＰコントローラでユーザの活動の配分比を最適化することによって行うことができる。
【００７５】
[0074]一実施形態では、通信システムは中央コントローラと１つのＡＰのみを含むことに留意されたい。その結果、一実施形態では、この場合にはネットワーク内の各ユーザが何らかの機構ですでにＡＰに関連付けられており、ＡＰのネットワークのインスタンスと捉えることができ、それにより各ＡＰの中央コントローラが、ユーザとＡＰの活動の配分比のセットを独立して決定し、そのセットをスケジューリングのためにＡＰと共有する。この問題の定式化は、特殊事例として、すべてのスケジューリングセットを、１つのみの要素からなるセットになるように制約することにより、どのリソースでも各ＡＰが１人のみのユーザにサービスを提供するシナリオを包含する。
【００７６】
Ｍａｓｓｉｖｅ  ＭＩＭＯのレート近似とその応用例
[0075]先に、ＡＰｉによってユーザのサブセットＳｉ内にスケジュールされた時にＵＥｋに達成可能なユーザレートを次のように導出した。
【数３６】
0006516733.tif 000037
【００７７】
[0076]Ｍ＞＞｜Ｓｉ｜であるＭａｓｓｉｖｅ  ＭＩＭＯ機構では、各ユーザのＳＩＮＲは小さい規模のフェーディング係数に依存しなくなり、引き続きセットＳｉにある各ユーザに等しい電力割り当てを仮定すると、次のように書くことができる。
【数３７】
0006516733.tif 000038
【００７８】
[0077]すると、ＡＰｉからグループＳｉでサービスを受けた場合のＵＥｋのレートは次になる。
【数３８】
0006516733.tif 000039
【００７９】
[0078]上記の式で、ユーザレートは小さい規模のフェーディングには依存せず、したがって、同じＡＰからサービスを受ける同じユーザセットは、どのリソースブロックでも当該セットのユーザに同じレートを得ることに注目されたい。言い換えると、どのリソースブロックでも、セットＳｉ（ＡＰｉからサービスを受ける）にあるＵＥｋは、セットＳｉがそのリソースブロックでＡＰｉからサービスを受けていれば、レートＲｉ，ｋ（Ｓｉ）を得る。したがって、Ｔ個のリソースブロックにわたる平均ユーザレートは、Ｔ個のリソースブロックにわたって使用される様々な実現可能なスケジューリング瞬間間の加重平均になる。Ｗ個の多くの実現可能なスケジューリングセットがあり、実現可能なスケジューリング瞬間と共に、βｗＴ個の多くのリソースブロックでＳ（ｗ）＝｛Ｓ１（ｗ），Ｓ２（ｗ），．．．，ＳＪ（ｗ）｝が使用され、０≦βｗ≦１であるとする。その場合、平均ユーザレートは次のように書き換えることができる。
【数３９】
0006516733.tif 000040
【００８０】
[0079]この時間分割のために、ネットワーク効用の最適化
【数４０】
0006516733.tif 000041
を行うことができるすべてのユーザレートのレート領域は頂点の凸包になり、各頂点は、ある実現可能なスケジューリング瞬間でユーザが得るレートに相当する。最適化パラメータは時間分割係数βｗである。
【００８１】
[0080]上記の式では、ユーザグループＳｉの影響はそのサイズのみを通じて現れることに注目されたい。ユーザは、自身にサービスを提供しているＡＰとセットのサイズに応じて異なるレートを得るが、特定のセットやリソースブロックには依存しない。この観察から、達成可能なユーザレートは、ＵＥの添え字ｋ、ＵＥにサービス提供しているＡＰの添え字ｉ、並びに、スケジューリングセットのサイズｓ、及び各ＡＰに利用可能な送信電力の関数として書くことができる。電力マスクをＰ＝［Ｐ１，Ｐ２，．．．，ＰＪ］で表すと、ＵＥのレートは次のように計算される。
【数４１】
0006516733.tif 000042
【００８２】
[0081]異なる実現可能なスケジューリング瞬間間のＴＤＭＡでは、異なるサイズのグループで、異なるＡＰから様々なユーザがサービスを受けることになる。ＵＥｋがサイズｓのセットでＡＰｉから提供されるリソースの配分比をαｉ，ｋ，ｓとする。言い換えると、Ｔ個のリソースブロックの中からαｉ，ｋ，ｓＴ個が、サイズｓのセットでＡＰｉからＵＥｋに提供される。ＵＥｋの平均レートは、活動の配分比と、セットのサイズ及びＡＰに依存するレートの式で、次のように書くことができる。セットのサイズｓは１〜ｓｍａｘとすることができ、Ｍ＞＞ｓｍａｘである。すべての可能なスケジュールセットのサイズの集合をＤとする。
【数４２】
0006516733.tif 000043
【００８３】
[0082]活動の配分比は、ネットワーク内の多くのＡＰ間にどのようにユーザ負荷を平衡させるかについて十分な情報を提供する。例えば、ＡＰｉは、サイズｓのユーザセットを
【数４３】
0006516733.tif 000044
個のリソースブロックにスケジュールする。示されるように、各ＡＰの負荷分散は活動の配分比によって決まる。平均ユーザレートを活動の配分比として書くことにより、ネットワーク効用を最大化する問題は、活動の配分比の最適化として最公式化することができる。この問題を解くと、ＡＰ間の負荷平衡が決まるが、リソースブロックで使用するスケジューリング瞬間は必ずしも決まらない。実際、結果として同じ活動の配分比になるスケジュールが２つ以上存在する可能性もある。異なるスケジュールは結果として同じレートになり、したがって、情報を配布する費用、シグナリングの費用、ユーザの適用の制約などの他の側面を考慮に入れて、同じネットワーク効用を設計することができる。
【００８４】
負荷平衡及び活動の配分比
[0083]上記のようなネットワーク効用の最適化の面で性能が低下することのない負荷平衡とユーザスケジューリングとの分離が本明細書に記載される。一般的なネットワーク効用最大化の問題は、次のように活動の配分比によって書くことができる。
【数４４】
0006516733.tif 000045
αｉ，ｓは、ＡＰｉがサイズｓのサブセットにサービスを提供する時間の配分比を表し、Λｉ，ｋは、ＵＥｋがサービスのためにＡＰｉに関連付けられている時間の配分比である。上記の最適化問題に列挙された５つの制約は、どの活動の配分比の解に対しても実現可能性を保証するためのものである。
【００８５】
[0084]活動の配分比に対するネットワーク効用の最適化により、実現可能なスケジュール瞬間間の時間分割係数に対するネットワーク効用の最適化と同じ性能が得られる。活動の配分比の最適化により、他の動作の側面や制約に関して、遅いスケジューリング瞬間を選択する柔軟性がもたらされる。効用関数の大半の事例では、より単純化された最適化ももたらされる。
【００８６】
[0085]一実施形態では、効用関数は、ユーザレートの対数の和
【数４５】
0006516733.tif 000046
である。別の実施形態では、効用関数は、ユーザレートの加重和
【数４６】
0006516733.tif 000047
である。さらに別の実施形態では、効用関数は、ユーザレートの最小値Ｕ（Ｒ１，Ｒ２，．．．，ＲＫ）＝ｍｉｎｋＲｋである。
【００８７】
[0086]一実施形態では、各ＡＰのスケジューリングセットのサイズが、｛１，２，．．．，ｓｍａｘ｝のサブセットに制約される。一実施形態では、各ＡＰのセットのサイズが事前に選択され、例えば、ＡＰｉが、サイズｓｉのセットにサービスを提供する。そのため、ユーザがあるＡＰでサービスを受ける時には、サービス提供セットのサイズは常に固定される。それにより、省略する活動の配分比でセットサイズに依存することが可能になり、また記法を誤用すると、最適化問題は次のように単純化することができる。
【数４７】
0006516733.tif 000048
αｉ，ｋは、ＵＥｋがＡＰｉからサービスを受ける時間の配分比を表す。
【００８８】
[0087]一実施形態では、ワイヤレス通信ネットワークは、異なる電力マスク間の時間分割を使用して運用される。最適な活動の配分比、したがってユーザレートは、各種の電力マスクについて計算される。例えば、電力マスクＰｅが使用される時にワイヤレス通信ネットワークに見つかる最適な活動の配分比を｛α＊ｉ，ｋ，ｓ（Ｐｅ）｝とし、また、それに対応するユーザレートを｛Ｒ＊ｉ，ｋ，ｓ（Ｐｅ）｝とする。一実施形態では、Ｅ個の多数の電力マスクに対応する時間分割値｛πｅ｝が、次の最適化問題に従って最適化される。
【数４８】
0006516733.tif 000049
【００８９】
[0088]凹の効用関数の場合は、ネットワーク最適化問題は凸問題になることに注目されたい。
【００９０】
[0089]一実施形態では、この問題の最適な解
【数４９】
0006516733.tif 000050
は、容易に利用することができる凸最適化のツールボックスで見つけることができる。一実施形態では、特定の最適化問題は分析で解くことができる。
【００９１】
[0090]任意の一般的な厳密に凹のネットワーク効用関数について、最適な平均ユーザレートは、加重和による最適化を反復的に適用することにより達成することができ、反復のたびに重みが更新される。反復のたびに、加重合計レートの最適化が解かれる。加重合計レートを効用に使用する場合、目的関数は、多くの実現可能なスケジューリング瞬間にわたる時間分割変数の線形関数になる。したがって、最適値は、時間分割変数で定義される領域内の頂点の１つで達成される。言い換えると、最適点は、すべてのリソースブロックに同じ実現可能なスケジューリング瞬間を使用して達成される。そして、すべての可能なスケジューリング瞬間に貪欲な探索を使用して最適化を行う。また、Ｍａｓｓｉｖｅ  ＭＩＭＯシステムでは、ユーザレートが高耐性化するために、ユーザのサブセットに対する貪欲な探索ははるかに単純化される。
【００９２】
[0091]一実施形態では、すべての可能なセットのサイズを可能にすることによって得られる最適な性能を使用して、セットのサイズの制約のためにどれほどの性能が失われるかを判定することができる。同様の考え方を多数の電力マスクにも使用することができる。
【００９３】
[0092]任意のユーザｋについて、求める必要がある活動の配分比は、そのユーザとそのユーザの近傍にあるＡＰとの間の活動の配分比だけであることに留意されたい。一実施形態では、単一のスケジューリングセットのサイズを各ＡＰで使用し、サイズはＡＰに依存する場合も、階層に依存する場合もある。一実施形態では、｛αｉ，ｋ，ｓ｝の一部をあらかじめゼロに設定して、一部のユーザが一部のＡＰから全くサービスを受けないか、又は特定のセットのサイズが使用されないようにする。
【００９４】
中央ＡＰコントローラから提供される所与の活動の配分比に基づくスケジューリング及びパイロットの割り振り
[0093]Ｍａｓｓｉｖｅ  ＭＩＭＯのレートの近似では、瞬間的なユーザレートは、ユーザがスケジュールされた特定のスケジューリングセットには依存せず、セットのサイズに依存する。一実施形態では、ネットワーク効用の最適化は、ユーザレートではなく活動の配分比に対して行われる。各ＡＰの活動の配分比は、そのＡＰが特定のセットサイズで特定のユーザに与えるべきリソースブロックの数を決定する。しかし、活動の配分比は、それ自体では、必ずしもＡＰのスケジュールを明瞭には記述しない。
【００９５】
[0094]活動の配分比はＡＰに配布されて、各ＡＰのスケジューラ（例えば図２のスケジューラモジュール２１６）がそのＡＰについてのスケジュールを作成する。一実施形態では、すべてのＡＰのスケジュールを作成する際に、２つのＡＰが同じリソースブロックで同じユーザに対して送信を行わない、実現可能なスケジューリング瞬間を作成するために、異なるＡＰのスケジューラが互いと通信する。通信は、有線接続及び／又はワイヤレス接続を介して行われる。一実施形態では、広範なフェーディングが、負荷平衡及びスケジューリングを行う時と、実際の送信を行う時とで同じであれば、多数のリソースブロックについてのすべてのＡＰのスケジュールは、送信の前にオフラインで決定される。オフラインのスケジューリングを使用する場合、一実施形態では、送信の前にスケジュールをＵＥと共有して、各ユーザが自身がサービスを受けるリソースブロックを知るようにすることができる。
【００９６】
[0095]活動の配分比とスケジューリングの間の関係を示すために、Ｊ＝２、Ｋ＝４、Ｔ＝５である小さな例を与える。５つのリソースブロックについてのスケジューリングＳを次のようにする。
Ｓ１（１）＝｛１，２｝，  Ｓ２（１）＝｛３｝，
Ｓ１（２）＝｛３，４｝，  Ｓ２（２）＝｛１｝，
Ｓ１（３）＝｛２，３｝，  Ｓ２（３）＝｛１，４｝，
Ｓ１（４）＝｛１，４｝，  Ｓ２（４）＝｛２，３｝，
Ｓ１（５）＝｛１，２，３｝，  Ｓ２（５）＝｛４｝，
【００９７】
[0096]スケジュールＳによると、１番目のリソースブロックでは、ＡＰ１が第１及び第２のユーザにサービスを提供し、一方、第２のＡＰが第３のユーザにサービスを提供する。そのため、ＵＥ１、２、及び３は、相互依存性に基づくＣＳＩ取得のために各自のパイロットを第１のリソースブロックについて送信する必要がある。同様に、２番目のリソースブロックでは、第１のＡＰは第３及び第４のユーザにサービスを提供し、一方、第２のＡＰは第１のユーザだけにサービスを提供する。そのため、ＵＥ１、３、及び４は第２のリソースブロックについて各自のパイロットを送信する必要がある。
【００９８】
[0097]このスケジューリングは以下の活動の配分比に準じている。
α１，１，１＝０，α１，１，２＝１／５，α１，１，３＝１／５，α２，１，１＝１／５，α２，１，２＝１／５，α２，１，３＝０，
α１，２，１＝０，α１，２，２＝２／５，α１，２，３＝１／５，α２，２，１＝１／５，α２，２，２＝１／５，α２，２，３＝０，
α１，３，１＝０，α１，３，２＝２／５，α１，３，３＝１／５，α２，３，１＝１／５，α２，３，２＝１／５，α２，３，３＝０，
α１，４，１＝０，α１，４，２＝２／５，α１，４，３＝０，α２，４，１＝１／５，α２，４，２＝１／５，α２，４，３＝０
【００９９】
[0098]活動の配分比の所与のセットについて、異なるスケジュールを作成することができる。例えば、次のスケジュール
【数５０】
0006516733.tif 000051
も同じ活動の配分比に準じている。
【数５１】
0006516733.tif 000052
【０１００】
[0099]両方のスケジュールは同じ活動の配分比を与え、したがって同じ効用を与えるが、一方のスケジュールが他方のスケジュールよりも好ましい場合もある。例えば、第２のスケジュールでは、すべてのユーザに関して、アップリンクのパイロットを送信する必要があるリソースブロックが次のように互いに連関している。すなわち、ＵＥ１は、リソースブロックｔ＝１，．．．，５でアップリンクのパイロットを送信しなければならず、ＵＥ２はリソースブロックｔ＝１，．．．，４でアップリンクのパイロットを送信しなければならず、ＵＥ３はリソースブロックｔ＝１，．．．，５でアップリンクのパイロットを送信しなければならず、ＵＥ４はリソースブロックｔ＝２，．．．，５でアップリンクのパイロットを送信しなければならない。この特性は、より高い品質と効率的なＣＳＩの取得のために好ましい可能性がある。
【０１０１】
[00100]多数のＡＰとＵＥがあるセルラネットワークでは、何らかの所与の活動の配分比と整合するスケジュール設計を作り出すことは簡単ではない場合がある。加えて、すでに上記の例で示したように、パイロットの対応付けを設計し、その情報をネットワークに配布する点で、スケジュール設計の一部がより好ましい場合もある。
【０１０２】
[00101]この何らかの所与の活動の配分比についてネットワーク内のすべてのＡＰにスケジュールを見つけるという問題は次の２つの作業に分割することができる。２つの作業の１番目は、あるＡＰに関する活動の配分比だけを考慮してそのＡＰのスケジュールを作り出すことができる方法を考案することであり、２番目の作業は、異なるＡＰの個々のスケジュール間の競合と重複を回避又は克服する方法又はアルゴリズムを考案することである。
【０１０３】
[00102]より複雑にはなるが、上記問題をこれらの作業に分割せずに、すべてのＡＰに１回限りのスケジューリング設計を選ぶ選択肢も常にある。例えば、いくつかの実現可能なスケジューリング瞬間間の時間分割を使用して所期の活動の配分比を達成することができる。
【０１０４】
[00103]以下では、単一のＡＰのスケジュールを得るいくつかの方法をまず説明する。そして、続く節で、重複を防止又は克服する方法について述べる。
【０１０５】
ＡＰにおけるスケジューリング機能と割り振りの例
[00104]一実施形態では、ＡＰは、常に同じサイズのユーザセットをスケジュールすることができる。これは、ＡＰｉについての事例であり、Ｌｉ，ｋ＝αｉ，ｋＴ個の多くのリソースブロックについてサイズｓｉのセットでＵＥｋがＡＰｉからサービスを受けるとする。各リソースブロックにスケジュールすべきｓｉ人の多数のユーザを考えると、１つのＡＰの場合のスケジューリング問題は、ｓｉ×Ｔの行列の列を１〜Ｋの数で満たすことによって表すことができ、列ｔの数はリソースブロックｔにおけるスケジューリングセットを表す。実現可能なスケジューリングを満たすために、１つの列中の数は繰り返すことはできない。また、数ｋの総出現回数はＬｉ，ｋ＝αｉ，ｋＴに等しくなければならない。以下に、そのような行列、したがってＡＰｉのスケジューリングを得るアルゴリズムの一実施形態を説明する。
１．Ｌｉ，ｋ＝αｉ，ｋＴを計算する。
２．次のようにｓｉＴ個の要素で配列を構築する。
ａ）初期化：空の配列を作成する。
ｂ）すべてのｋ＝１：Ｋについて、Ｌｉ，ｋ個のｋを配列の末尾に付ける。
３．次に、サイズｓｉＴの配列からｓｉ×Ｔの行列を構築し、配列をサイズＴのｓｉ個の部分配列に分割して、ｒ番目の部分配列が実際には配列の（ｒ−１）Ｔ＋１〜ｒＴの要素になるようにする。一例を図５に示す。
【０１０６】
[00105]リソースブロックにおけるＤＬ送信を成功させるために、その送信のために選択されたユーザは、その同じリソースブロック内のパイロット設計に従って、各自のアップリンクのパイロットを特定の周波数及び時間リソースに送信する。ｓｉ人のユーザを伴うＤＬ送信には、チャネルサウンディング（sounding）のために少なくともｓｉ個だけのＵＬリソース要素（又はリソースの次元）が必要となる。そのようなＵＬリソース要素の所定のセットを使用することができ、そのセットで、所定のＵＬパイロットコードの設計に従ってＵＥが直交パイロット符号語信号を送信することができる。このコード設計は、スケジューリングセットには依存せず、スケジューリングセットのサイズに依存する可能性がある。したがって、コード設計は、スケジュールされた第１のユーザ、スケジュールされた第２のユーザ等を表す、１〜ｓｉの汎用的なユーザＩＤを使用して記述される。一実施形態では、パイロットの混交を回避するために、スケジュールされたユーザはリソースブロックごとに１〜ｓｉの順番で標識が付けられる。ＵＥは、自機がスケジュールされたリソースブロックと自機に与えられた標識を知ることにより、いつＵＬパイロットを送信し、いつＤＬデータを受信するかを知る。標識はリソースブロックに依存することに注目されたい。
【０１０７】
[00106]次に、以下で、スケジュールされたユーザに順番を付けて標識付けするために、同じｓｉ×Ｔの行列を使用することが可能である仕組みを述べる。１つの列が、１つのリソースブロックにスケジュールされたユーザを表し、各行エントリには１人のみのユーザがある。これにより、スケジュールされたユーザに必要な順番付けがすでに得られ、任意のリソースブロックで、ｒ番目の行にあるＵＥはｒ番目のユーザとして標識付けすることができる。
【０１０８】
[00107]活動の配分比は曖昧さなくこの行列を記述し、そのためＬｉ，ｋの活動の配分比をＵＥに分配するのに十分であることに留意されたい。行列を使用して、ＵＥはスケジューリング行列を構築し、自機の標識が出現する場所を見つける。列がリソースブロックを表し、行が標識を表す。すべてのＡＰですべてのｋ及びｉについてＬｉ，ｋを知るには、多大なシグナリングが必要となる可能性がある。一実施形態では、この情報は、何らかの量子化及び圧縮を行った後に共有される。また、ＵＥは、配列中で自機の番号が開始する位置と終わる位置を知ることだけで、行列中の自機に対応する場所を判定できることにも留意されたい。一実施形態では、配列中のＵＥの開始位置及び終了位置がＵＥに配布される。
【０１０９】
[00108]このアルゴリズムの拡張は、ＡＰが異なるサイズのセットをスケジュールする時にも機能することができる。図６に示すように、リソースブロックはセットのサイズに従って順番が付けられる。同じセットのサイズを持つリソースブロックが１つの行列をなし、上記のスケジューリングアルゴリズムを適用することができる。そして、その結果得られるスケジューリング行列が、図６に示すように互いの後に付けられて、全体のスケジューリングとなる。
【０１１０】
ＡＰ間のスケジューリング競合の回避
[00109]本発明で提供される実施形態では、中央コントローラは、任意のＵＥについて非ゼロの活動の配分比を２つ以上のＡＰに割り振る場合がある。そのようなユーザは、これらのＡＰ間で「共通」ユーザとして把握される。コントローラは情報を提供することができ、その情報により、ＡＰは異なる送信リソース要素でそのような共通のユーザにサービスを提供することができ、それによりスケジューリングの競合を回避する。
【０１１１】
[00110]一実施形態では、ＡＰは、全体的な活動の配分比を大きく変えないように、又は新たな競合を生じさせないように、各自のスケジュールにあるユーザを入れ替えることにより、互いのスケジュールに対して自身のスケジュールを更新する。しかし、この方法では各自のスケジュールを更新するためにＡＰ間の協調と通信が必要となる。
【０１１２】
[00111]入れ替えによって競合の克服を試みる代わりに、次に、各ＡＰから特定のユーザにリソースを割り振ることによる競合の回避方法を説明する。
【０１１３】
[00112]基礎となる考え方は、共通ユーザを共有する２つのＡＰはそれぞれの共通ユーザに異なるリソースでサービスを提供しなければならないことに依存する。これがすべてのＡＰペアに満たされる場合には、競合は一切発生しない。したがって、ＡＰは、異なるＡＰに属する周波数及び時間リソース領域が、それに対応するグループに共通ユーザがある場合には互いに素になるように、サービスを提供するユーザをグループ化し、そのグループに特定の周波数及び時間リソース領域を割り振らなければならない。
【０１１４】
[00113]単純なネットワークトポロジーの例を図７に示す。
【０１１５】
[00114]この例では、ＡＰが四角形の格子状になっており、ユーザが領域全体に分散しているネットワークトポロジーを仮定する。次に、いくらかの効用の最適化のために、ＵＥは常に同じＡＰだけからサービスを受けるか、又は４つの最も近いＡＰのうち少なくとも２つのＡＰからサービスを受けるかのいずれかであるような活動の配分比であるとする。
【０１１６】
[00115]ＡＰ−６から見ると、ＡＰ−６に非ゼロの活動の配分比を持つユーザは次のようにグループ化される。ＡＰ−６がサービスを提供するユーザの一部は他のＡＰからは全くサービスを受けず、そのようなユーザをＡＰ−６に関してグループ０と呼ぶ。その他のユーザの一部はＡＰ−６の他にＡＰ−１、ＡＰ−２、及びＡＰ−５からサービスを受け、このグループを１番と呼ぶ。その他のユーザの一部はＡＰ−６の他にＡＰ−２、ＡＰ−３、ＡＰ−７からサービスを受け、このグループを２番と呼ぶ。その他のユーザの一部はＡＰ−６の他にＡＰ−５、ＡＰ−９、ＡＰ−１０からサービスを受け、このグループを３番と呼ぶ。そして、その他のユーザの一部はＡＰ−６の他にＡＰ−７、ＡＰ−１０、及びＡＰ−１１からサービスを受け、このグループを４番と呼ぶ。
【０１１７】
[00116]同じ標識付け方法を使用した同様のグループをネットワーク内の他のＡＰにも作ることができる。一例として、ＡＰ−６のグループ４にはＡＰ−１１のグループ１と共通ユーザがいることが示される（図８Ａを参照されたい）。ＡＰ−６とＡＰ−１１はこれらのユーザを同じリソース領域にスケジュールしてはならず、同じリソース領域にスケジュールすると、ＡＰ−６とＡＰ−１１の間に競合問題が生じる。
【０１１８】
[00117]次に、ＡＰ−６の周波数及び時間リソースの抽象化を考える。ここでは、リソースが図８Ｂに示すように四角形で表されるような形で対応付けられる。ＡＰ−６は自身のリソースを５つの領域、すなわち中央、ＮＷ、ＮＥ、ＳＷ、ＳＥに分割する。各領域は５つのユーザグループの１つに割り振られる。一例として、図８Ｂから、ＡＰ−６は自身の１番目のグループにいるユーザにはＮＷのリソース領域でサービスを提供することが理解できる。
【０１１９】
[00118]これと同じリソースの対応付け、分割、及び割り振りが他のＡＰにも適用される。
【０１２０】
[00119]ＡＰ−６の４番目のグループとＡＰ−１１の１番目のグループとの間に共通ユーザがいることによるＡＰ−６とＡＰ−１１間の競合問題を回避するために、ＡＰ−６は自身の４番目のグループにいるユーザにはＳＥのリソース領域でサービスを提供し、一方、ＡＰ−１１は自身の１番目のグループにいるユーザにはＮＷのリソース領域でサービスを提供することに注目されたい。したがって、重複はうまく回避され、ＡＰは、重複の可能性なく、そのような共通ユーザを自由に独立してスケジュールすることができる。対称性のために、任意の２つのＡＰ間で生じ得るすべての重複が、図に示されるリソースの分割で回避されることを実際に見て取ることができる。
【０１２１】
[00120]本発明の実施形態は、以前のスケジューリング及び負荷平衡手法に関して以下の利点の１つ又は複数がある。
１）本発明の実施形態は、性能を損なうことなく、中央コントローラと関係するＡＰとの間で負荷平衡とスケジューリングを切り分ける。特に、ＡＰから提供される関連情報に基づいて、中央コントローラは、特定のユーザにサービス提供するために各ＡＰで割り当てるリソースの配分比を決定することにより「粗いスケール」の負荷平衡を行う。粗いリソース割り当てに従って個々のスケジューリングを割り振ることは、ＡＰに委ねられる。
２）本発明の実施形態は、各ＡＰのスケジューリング動作の柔軟性を可能にすることにより、負荷平衡の性能を損なうことなく負荷平衡を単純化する。したがって、追加的なユーザに基づく基準／適用の基準に、各ＡＰで容易且つ柔軟に対処することができる。
３）本明細書に述べられる負荷平衡の方法は、粗い時間スケールでリソース割り当てを決定する。さらに、以前のマルチユーザのスケジューリングアルゴリズムと異なり、本発明の実施形態は負荷平衡及びスケジューリングに広範的な特性だけを使用する。それにより、負荷平衡とスケジューリングの決定に関して、オフラインの算出と配布が可能になる。
４）ＭＵ−ＭＩＭＯ送信をスケジュールするための柔軟性が各ＡＰに残される。事前に指示されたＭＵ−ＭＩＭＯ送信用のリソースの配分比（可能性としては中央コントローラから要求される特定のサイズである）を使用して各ユーザがサービスを受けるＡＰによってスケジューリングの割り振りを行うと、要求される負荷平衡の性能が達成される。その結果、各ＡＰにおける厳密な瞬間的なスケジューリングの割り振りは、結果として得られる効用を変えることなく、オーバーヘッドや他の基準に関して行うことができる。
５）（オンラインでの算出を必要とするために）非常に複雑性が高い以前のマルチユーザのスケジューリングアルゴリズムと異なり、Ｍａｓｓｉｖｅ  ＭＩＭＯの特性のために、各ＡＰのスケジューリングも大きな時間スケールで行うことができる。
６）本明細書に記載される方法を使用して、Ｍａｓｓｉｖｅ  ＭＩＭＯの配備を使用する小さいセル間の負荷平衡も可能にすることができる。
７）本明細書に記載される方法を使用して、ユーザが常時１つのＢＳからサービスを受けるのではなく、複数のＢＳから配分してサービスを受ける（Ｍａｓｓｉｖｅ  ＭＩＭＯ送信時）ことが可能な、より一般的なセルラ方式も可能にすることができる。
８）本明細書に記載される方法は、「ネットワーク全体の関連付け」の形態のＴＤＤを利用するＭＵ−ＭＩＭＯを可能にする。ユーザは、自身にサービスを提供しているＢＳ又はアンテナを知る必要がない。ユーザは、自身がサービスを受けているリソースブロックと、自身のアップリンクパイロットを送信すべきリソース要素だけを知ればよい。
【０１２２】
[00121]ユーザレートは、急速には変化しない広範なフェーディングだけに依存するので、本発明の実施形態における負荷平衡及びユーザスケジューリングは、多数のリソースブロックを考慮して行うことができる。これにより、スケジュールインスタンスをユーザに提供することが可能になり、ユーザはどのリソース要素でアップリンクパイロットを送信する必要があるかを知ることができ、リソースブロックリソースの大きなサブセットにわたってサービスを受けることができる。それにより、制御シグナリングのオーバーヘッドを大幅に節減することができる。本発明の１つ又は複数の実施形態によって対処されるいくつかの問題には以下がある。
１）Ｍａｓｓｉｖｅ  ＭＩＭＯセルラ配備のための負荷平衡及びスケジューリングの技術。
２）ＴＤＤ／相互依存性に基づくＭＵ−ＭＩＭＯのネットワークの最適化。
３）負荷平衡の制約に従ったリソース及びオーバーヘッドに関して効率的なスケジューリング設計。
４）Ｍａｓｓｉｖｅ  ＭＩＭＯの小さいセルのための低オーバーヘッドのパイロット設計。
【０１２３】
中央ＡＰコントローラの例
[00122]図９は、図１の中央ＡＰコントローラ１００などの中央ＡＰコントローラのブロック図を示す。図９を参照すると、中央ＡＰコントローラ９１０は、中央ＡＰコントローラ９１０のサブシステム間を接続するバス９１２を含み、サブシステムには、プロセッサ９１４、システムメモリ９１７（例えばＲＡＭ、ＲＯＭ等）、入出力コントローラ９１８、ディスプレイアダプタ９２６を介した表示画面９２４などの外部機器、シリアルポート９２８及び９３０、キーボード９３２（キーボードコントローラ９３３とインターフェース接続されている）、記憶インターフェース９３４、フレキシブルディスク９３８を収容するように動作するフレキシブルディスクドライブ９３７、ファイバーチャネルネットワーク９９０に接続するように動作するホストバスアダプタ（ＨＢＡ）インターフェースカード９３５Ａ、ＳＣＳＩバス９３９に接続するように動作するホストバスアダプタ（ＨＢＡ）インターフェースカード９３５Ｂ、並びに光ディスクドライブ９４０などがある。また、マウス９４６（又はシリアルポート９２８を介してバス９１２に結合された他のポイント及びクリック機器）、モデム９４７（シリアルポート９３０を介してバス９１２に結合される）、及びネットワークインターフェース９４８（バス９１２に直接結合される）も含まれる。
【０１２４】
[00123]バス９１２により、中央のプロセッサ９１４とシステムメモリ９１７との間のデータ通信が可能になる。システムメモリ９１７（例えばＲＡＭ）は、一般に、オペレーティングシステム及びアプリケーションプログラムがロードされるメインメモリである。ＲＯＭ又はフラッシュメモリは、種々のコードの中でも、周辺構成要素との対話などの基本的なハードウェア動作を制御する基本入出力システム（ＢＩＯＳ）を保持することができる。コンピュータシステム９１０に常駐するアプリケーションは、一般に、ハードディスクドライブ（例えば固定ディスク９４４）、光学ドライブ（例えば光学ドライブ９４０）、フレキシブルディスクユニット９３７、又は他の記憶媒体などのコンピュータ可読媒体を介して記憶され、アクセスされる。
【０１２５】
[00124]記憶インターフェース９３４は、コンピュータシステム９１０の他の記憶インターフェースと同様に、固定ディスクドライブ９４４など、情報を記憶及び／又は検索するための標準的なコンピュータ可読媒体に接続することができる。固定ディスクドライブ９４４は、コンピュータシステム９１０の一部である場合も、別個であって他のインターフェースシステムを通じてアクセスされる場合もある。
【０１２６】
[00125]モデム９４７は、電話リンクを介した遠隔のサーバへの直接の接続、又はインターネットサービスプロバイダ（ＩＳＰ）を介したインターネットへの接続を提供することができる。ネットワークインターフェース９４８は、例えば図１のＡＰなどのＡＰへの直接の接続を提供することができる。ネットワークインターフェース９４８は、少なくとも１つの送信機及び少なくとも１つの受信機を含む。ネットワークインターフェース９４８は、ＰＯＰ（point  of  presence）を介したインターネットへの直接のネットワークリンクを介して、ＡＰ（例えば図１のＡＰ）への直接の接続を提供することができる。ネットワークインターフェース９４８は、デジタルセルラ電話接続、パケット接続、デジタル衛星データ接続などのワイヤレス技術を使用してそのような接続を提供することができる。
【０１２７】
[00126]多くの他の機器やサブシステム（図示せず）を同様にして接続することができる（例えば文書スキャナ、デジタルカメラなど）。逆に、本明細書に記載される技術を実施するために図９に示すすべての機器が存在する必要があるとは限らない。機器及びサブシステムは、図９に示すものとは異なる方式で相互接続することができる。図９に示すようなコンピュータシステムの動作は当技術分野でよく知られており、本願では詳細には論じない。
【０１２８】
[00127]本明細書に記載される中央ＡＰコントローラの動作を実装するコードは、システムメモリ９１７（例えばメモリ９６０）、固定ディスク９４４、光ディスク９４２、又はフレキシブルディスク９３８の１つ又は複数などのコンピュータ可読記憶媒体に記憶することができる。コンピュータシステム９１０に備えられるオペレーティングシステムは、ＭＳ−ＤＯＳ（登録商標）、ＭＳ−ＷＩＮＤＯＷＳ（登録商標）、ＯＳ／２（登録商標）、ＵＮＩＸ（登録商標）、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）、又は別の知られるオペレーティングシステムである。
【０１２９】
[00128]図１０に、図９の中央コントローラのメモリ９６０など、中央ＡＰコントローラの一実施形態のメモリに記憶されるコード（例えばプログラム）及びデータのセットを示す。中央ＡＰコントローラはプロセッサと併せてコードを使用して、本明細書に記載された構成を実装するために必要な動作（例えば論理動作）を実現する。
【０１３０】
[00129]図１０を参照すると、メモリ９６０は、アクセスポイント（ＡＰ）との通信を行うために使用されるワイヤレスネットワーク通信モジュール１００１を含む。通信には、情報の受信と送信の両方が含まれる。例えば、通信モジュール１００１は、少なくとも１つのＡＰから、少なくとも１つのユーザ端末について、ユーザセットのサイズと、１つ又は複数のユーザ端末からなるグループでサービス提供した場合にユーザ端末に提供できるレートを示すユーザレート情報とを受信する。さらに、通信モジュール１００１は、各ＡＰに、そのＡＰについてのユーザ端末間のＡＰリソースの割り当てを示す情報を送信する。ＡＰリソースの割り当てを示す情報は、ユーザセットにあるユーザ端末をスケジュールする時にＡＰとユーザ端末のペアごとに、且つ少なくとも１つの電力マスクについて、ユーザセットのサイズで各ユーザ端末が１つのＡＰから提供されるリソースの配分比を指定する１つ又は複数の活動の配分比を含む。メモリは、リソース割り当てモジュール１００２も記憶し、これはプロセッサによって実行されると、ユーザレート情報及びユーザセットのサイズに基づいて、ＡＰごとにユーザ端末間のＡＰリソースの割り当てを決定する。
【０１３１】
[00130]本発明の多くの改変及び変更は、上記の説明を読むことで当業者に明らかになるであろうが、例として図示し、説明した特定の実施形態はいずれも制限的に解釈することを意図しないことを理解されたい。したがって、様々な実施形態の詳細の参照は、本発明に必須と考えられる特徴のみを記載する特許請求の範囲を限定することを意図しない。
【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８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図９】
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【図１０】
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