(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ワイヤレス・ネットワークの基地局に接続されるユーザ機器のスピードを推定するための方法であって、以下のステップを、すなわち、
−  前記ユーザ機器と、前記基地局との間で送信される無線信号の信号強度測定（Ｓ）を実行するステップと、
−  信号強度測定のスペクトル分析（１１）を実行するステップと、
−  前記信号強度測定のパワー・スペクトルにおける極大の周波数を決定するステップであって、前記パワー・スペクトルにおける前記極大は、所定のしきい値よりも高い振幅を有する、周波数の降順における最初の局所的なピークであり、
−  以前に確立された、与えられたユーザ機器のスピードをある種の決定された周波数に関連づける参照データから、決定された周波数に対応する前記ユーザ機器のスピードを推定する（１２）ステップと
を含み、
前記参照データに基づいて、前記極大の周波数に対応する与えられたユーザ機器のスピードがシャドーイングの与えられた空間非相関距離について決定される方法。
【請求項２】
推定されたスピードが、所定のスピードしきい値よりも下にある場合、以下のステップを、すなわち、
−  所定の周波数しきい値よりも下の雑音のある周波数を取り除くために、前記信号強度測定のノイズ除去を行うステップ（１４）と、
−  前記ノイズ除去された信号強度測定のスペクトル分析を実行するステップ（１５）と、
−  前記ノイズ除去された信号強度測定のパワー・スペクトルにおける極大の周波数を決定するステップと、
−  以前に確立された、与えられたユーザ機器のスピードをある種の決定された周波数に関連づける参照データから、決定された周波数に対応する前記ユーザ機器のスピードを推定するステップ（１６）と
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記空間非相関距離は、前記基地局の無線環境に関連がある、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
推定されたスピードは、前記以前に確立された参照データにおいて、決定された周波数に対して最も近い周波数に関連づけられるスピードである、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
前記信号強度測定は、ダウンリンク無線信号上で前記ユーザ機器によって実行され、次いで、前記基地局に対して報告される、請求項１乃至４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
前記ユーザ機器と、前記基地局との間の前記送信された信号は、サウンディング基準信号である、請求項１乃至５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
前記信号強度測定は、前記ユーザ機器から送信されるアップリンク信号上で前記基地局によって実行される、請求項１乃至４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
ワイヤレス・ネットワークの基地局に接続されるユーザ機器のスピードを推定するための処理ユニットであって、
−  前記ユーザ機器と前記基地局との間で送信される無線信号の信号強度測定のスペクトル分析を実行するための手段と、
−  前記信号強度測定のパワー・スペクトルにおける極大の周波数を決定するための手段と、
−  以前に確立された、与えられたユーザ機器のスピードをある種の決定された周波数に関連づける参照データから、決定された周波数に対応する前記ユーザ機器のスピードを推定するための手段であって、前記パワー・スペクトルにおける前記極大は、所定のしきい値よりも高い振幅を有する、周波数の降順における最初の局所的なピークである、手段と
を備え、
前記参照データに基づいて、前記極大の周波数に対応する与えられたユーザ機器のスピードがシャドーイングの与えられた空間非相関距離について決定される処理ユニット。
【請求項９】
前記信号強度測定のノイズ除去を行うための手段をさらに備えている、請求項８に記載の処理ユニット。
【請求項１０】
請求項８または９に記載の処理ユニットを備えている基地局。
【請求項１１】
それに接続されるユーザ機器から送信される無線信号の信号強度測定（Ｓ）を実行するように構成された、請求項１０に記載の基地局。
【請求項１２】
コンピュータの処理ユニット上で実施され、請求項１乃至７のいずれか１項に記載の方法のステップに対応する命令を実行するためのコード・セクションを含むコンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ワイヤレス・ネットワークに接続されたユーザ機器のスピードを推定するための方法およびシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
本明細書において使用されるように、用語「ユーザ機器」は、任意のユーザ端末、または、より一般的には、ワイヤレス・ネットワークに接続することができる任意のデバイス（例えば、モバイル電話、携帯型個人情報端末（ｐｅｒｓｏｎａｌ  ｄｉｇｉｔａｌ  ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、スマートフォン、タブレット・コンピュータ）を含むことを、広範に、また限定することなく意味している。
【０００３】
「ユーザ・スピード（ｕｓｅｒ  ｓｐｅｅｄ）」によって、ここでは、ユーザについての、またはより一般的にはワイヤレス・ネットワークのサービング基地局にアタッチされるユーザ機器が設けられたエンティティについての実際のスピードが、意味される。例えば、モバイル電話を提供されるユーザについてのスピード、またはワイヤレス・ネットワークに接続されるデバイスを含む乗り物についてのスピード。
【０００４】
ワイヤレス・ネットワークは、それに接続されたユーザ機器のモビリティ（ｍｏｂｉｌｉｔｙ）をサポートすることができるどのようなセルラー方式ネットワークまたは広域ネットワーク（ＷｉＭＡＸ、ＧＳＭ、２Ｇ／３Ｇ、ＣＤＭＡ、ＬＴＥなど）とすることもできる。
【０００５】
ユーザ・スピードを推定することは、そのようなワイヤレス・ネットワークにおいて、極めて重要な興味のあることである。実際に、ユーザ速度（ｕｓｅｒ  ｖｅｌｏｃｉｔｙ）は、何よりも、モビリティと、無線リソース管理とを含む異なるワイヤレス・ネットワーク機能についての重要なパラメータである。ユーザ・スピードを効率的に推定することは、ワイヤレス・ネットワーク性能と、その結果として、提供されるサービス品質（ＱｏＳ：ｑｕａｌｉｔｙ  ｏｆ  ｓｅｒｖｉｃｅ）とに対する高い影響力を有している。
【０００６】
例えば、モビリティ管理に関して、ハンドオーバ成功率が、ユーザ・スピードに直接にリンクされており、すなわち、ユーザ・スピードが、高速になればなるほど、コール脱落のより大きなリスクを有するハンドオーバ頻度が、高くなる（Ｎ．  Ｙａａｋｏｂ他、「Ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｎｇ  Ｍｏｂｉｌｅ  Ｍｏｔｉｏｎ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ  ｉｎ  Ｓｕｐｐｏｒｔｉｎｇ  Ｓｅａｍｌｅｓｓ  Ｈａｎｄｏｖｅｒ  ｆｏｒ  Ｈｉｇｈ  Ｓｐｅｅｄ  Ｍｏｂｉｌｅ  Ｎｏｄｅ」、Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ａｎｄ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ、２００８年）ことは、単純明快である。したがって、ハンドオーバ・パラメータ（オフセット、ヒステリシス、タイマー、およびフィルタリング係数）の最適な調整は、スピードに依存しているべきである。
【０００７】
Ｖ．  Ｋａｖｉｔｈａ他により提案された分析的なフレームワーク（「Ｓｐａｔｉａｌ  Ｑｕｅｕｉｎｇ  ｆｏｒ  ａｎａｌｙｓｉｓ，  ｄｅｓｉｇｎ  ａｎｄ  ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｉｎｇ  ｏｆ  Ｐｉｃｏｃｅｌｌ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ  ｗｉｔｈ  ｍｏｂｉｌｅ  ｕｓｅｒｓ」、Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ  ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ、２０１１年８月）は、ユーザ・スピードに対するハンドオーバ損失の依存性と、セル・サイズの依存性とを示している。
【０００８】
同様に、無線リソース管理に関しては、最も適切なスケジューリング・スキームは、周波数選択的なものでも、またはそうでないものでもいずれでも、ユーザ速度に依存する。周波数選択的なスケジューリングは、一般に、低速なユーザ・スピードにおいて、好まれる。そうでなければ、高いドップラー状態に起因して、周波数に依存したチャネル情報は、十分に正確ではない。高速なスピードにおいては、周波数ダイバーシティ・スケジューリング（ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  ｄｉｖｅｒｓｅ  ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ）が、より好ましい。
【０００９】
したがって、非網羅的な例によって上記で強調されるように、ユーザ速度についての正確な情報が、複数のネットワーク・メカニズムを最適化するために必要とされる。
【００１０】
ワイヤレス・ネットワークの内部のユーザ・スピードの推定のための現在に至るまでの問題解決手法は、非効率的であり、また様々な理由に起因して、精度要件を満たさない。
【００１１】
例えば、受信された信号強度測定値のスピードに依存した短期間の変動を取り込むことに基づいたこれらは、測定の期間が、これらの高速な変動のコヒーレンス持続時間よりも長い（ｈｉｇｈ）ときに、非効率的である。例えば、測定の期間が、ＬＴＥにおける復調基準信号の期間よりも長い（とりわけ、１ｍｓよりも長い）ときに、検出され得る最大速度は、上方に限界がある。例えば、５ｍｓの期間においては、検出され得る最大速度は、３０ｋｍｐｈである。１０ｍｓにおいては、スピードの推定の性能は、並の程度の２０ｋｍｐｈまででしかない。
【００１２】
実際には、測定のサンプリング周波数に関しては、従来の方法は、主として、スピードに依存した高速フェーディング特性を分析することを目指しており、すなわち、ドップラー周波数は、高速フェーディング・チャネルの共分散またはパワー・スペクトルから導き出される。しかし、ナイキスト定理は、スペクトル・エイリアシング（ｓｐｅｃｔｒｕｍ  ａｌｉａｓｉｎｇ）を、このようにして間違ったドップラー推定を回避するために、測定についての高いサンプリング周波数を課す。その結果として、これらの方法は、短いサンプリング周期を用いてのみ、適切である。
【００１３】
さらに、ほとんど知られている問題解決手法（特に、クロッシング（ｃｒｏｓｓｉｎｇ）ベースの方法（Ｚｈａｎｇ  Ｈｏｎｇ他、「Ｍｏｂｉｌｅ  ｓｐｅｅｄ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｕｓｉｎｇ  ｄｉｖｅｒｓｉｔｙ  ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ  ｉｎ  ｆａｄｉｎｇ  ｃｈａｎｎｅｌｓ」、Ｃｅｎｔｅｒ  ｆｏｒ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ  ａｎｄ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ、Ｎｅｗ  Ｊｅｒｓｙ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ  ｏｆ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ、２００４年）と、共分散ベースの方法（Ｒｏｓａ  Ｚｈｅｎｇ  Ｙａｈｏｎｇ他、「Ｍｏｂｉｌｅ  ｓｐｅｅｄ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ｂｒｏａｄｂａｎｄ  ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ  ｏｖｅｒ  ｒｉｃｉａｎ  ｆａｄｉｎｇ  ｃｈａｎｎｅｌｓ」、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  Ｏｎ  Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ、８頁、２００９年１月）とは、特に小さなドップラー拡散の場合に、雑音の影響を受けやすい。さらなる問題として、これらの問題解決手法のほとんどは、信号対雑音比（ＳＮＲ：Ｓｉｇｎａｌ  ｔｏ  Ｎｏｉｓｅ  Ｒａｔｉｏ）の知識を必要としており、ガウス雑音仮説に限定され、また実施することが複雑である。
【００１４】
先行技術のさらに別の問題は、知られている問題解決手法が、それが十分な観察ウィンドウを必要とするので、困難である信号電力または共分散の推定（パワー・スペクトル・ベースの方法に関しては、Ｂａｄｄｏｕｒ  Ｋａｒｅｅｍ  Ｅ．他、「Ｎｏｎｐａｒａｍｅｔｒｉｃ  Ｄｏｐｐｌｅｒ  ｓｐｒｅａｄ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ｆｌａｔ  ｆａｄｉｎｇ  ｃｈａｎｎｅｌｓ」、Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ  ｏｆ  Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ  ａｎｄ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ  Ｑｕｅｅｎ’ｓ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ、Ｋｉｎｇｓｔｏｎ、ＯＮ、ＣＡＮＡＤＡ  ａｎｄ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  ｏｆ  Ａｌｂｅｒｔａ、Ｅｄｍｏｎｔｏｎ、ＣＡＮＡＤＡ、２００３年）を必要とすることである。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００１５】
【非特許文献１】Ｎ．  Ｙａａｋｏｂ他、「Ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｎｇ  Ｍｏｂｉｌｅ  Ｍｏｔｉｏｎ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ  ｉｎ  Ｓｕｐｐｏｒｔｉｎｇ  Ｓｅａｍｌｅｓｓ  Ｈａｎｄｏｖｅｒ  ｆｏｒ  Ｈｉｇｈ  Ｓｐｅｅｄ  Ｍｏｂｉｌｅ  Ｎｏｄｅ」、Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ａｎｄ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ、２００８年
【非特許文献２】Ｖ．  Ｋａｖｉｔｈａ他、「Ｓｐａｔｉａｌ  Ｑｕｅｕｉｎｇ  ｆｏｒ  ａｎａｌｙｓｉｓ，  ｄｅｓｉｇｎ  ａｎｄ  ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｉｎｇ  ｏｆ  Ｐｉｃｏｃｅｌｌ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ  ｗｉｔｈ  ｍｏｂｉｌｅ  ｕｓｅｒｓ」、Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ  ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ、２０１１年８月
【非特許文献３】Ｚｈａｎｇ  Ｈｏｎｇ他、「Ｍｏｂｉｌｅ  ｓｐｅｅｄ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｕｓｉｎｇ  ｄｉｖｅｒｓｉｔｙ  ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ  ｉｎ  ｆａｄｉｎｇ  ｃｈａｎｎｅｌｓ」、Ｃｅｎｔｅｒ  ｆｏｒ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ  ａｎｄ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ、Ｎｅｗ  Ｊｅｒｓｙ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ  ｏｆ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ、２００４年
【非特許文献４】Ｒｏｓａ  Ｚｈｅｎｇ  Ｙａｈｏｎｇ他、「Ｍｏｂｉｌｅ  ｓｐｅｅｄ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ｂｒｏａｄｂａｎｄ  ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ  ｏｖｅｒ  ｒｉｃｉａｎ  ｆａｄｉｎｇ  ｃｈａｎｎｅｌｓ」、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  Ｏｎ  Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ、８頁、２００９年１月
【非特許文献５】Ｂａｄｄｏｕｒ  Ｋａｒｅｅｍ  Ｅ．他、「Ｎｏｎｐａｒａｍｅｔｒｉｃ  Ｄｏｐｐｌｅｒ  ｓｐｒｅａｄ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ｆｌａｔ  ｆａｄｉｎｇ  ｃｈａｎｎｅｌｓ」、Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ  ｏｆ  Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ  ａｎｄ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ  Ｑｕｅｅｎ’ｓ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ、Ｋｉｎｇｓｔｏｎ、ＯＮ、ＣＡＮＡＤＡ  ａｎｄ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  ｏｆ  Ａｌｂｅｒｔａ、Ｅｄｍｏｎｔｏｎ、ＣＡＮＡＤＡ、２００３年
【非特許文献６】Ｄ．  Ｌ．  Ｄｏｎｏｈｏ、「Ｄｅ−ｎｏｉｓｉｎｇ  ｂｙ  ｓｏｆｔ−ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｉｎｇ」、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．  Ｉｎｆｏｒｍ．  Ｔｈｅｏｒｙ、ｖｏｌ．４１、ｎｏ．３、６１３〜６２７頁、１９９５年５月
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
本発明の一目的は、上記の問題に対する問題解決手法を提供することであり、また先行技術よりも優れた他の利点を提供することである。
【００１７】
本発明の別の目的は、信号強度測定についての長い期間に効率的に対処するユーザ・スピード推定手順を提供することである。
【００１８】
本発明の別の目的は、ユーザ・スピードのリアル・タイムの推定方法を提案することである。
【００１９】
様々な実施形態は、上記で説明された１つまたは複数の問題の影響に対処することを対象としている。以下は、様々な実施形態のいくつかの態様の基本的な理解を提供するために、実施形態についての簡略化された概要を提示している。この概要は、これらの様々な実施形態の網羅的な概説ではない。不可欠な要素の重要性を識別すること、またはこれらの様々な実施形態の範囲を示すことは、意図してはいない。その唯一の目的は、後で考察されるより詳細な説明に対する前置きとして、簡略化された形式で、いくつかの概念を提示することである。
【課題を解決するための手段】
【００２０】
様々な実施形態は、ワイヤレス・ネットワークの基地局に接続されるユーザ機器のスピードを推定するための方法に関連しており、これらの方法は、以下のステップを、すなわち、
−  ユーザ機器と、基地局との間で送信される無線信号の信号強度測定を実行するステップと、
−  信号強度測定のスペクトル分析を実行するステップと、
−  信号強度測定のパワー・スペクトルにおける極大の周波数を決定するステップと、
−  以前に確立された、与えられたユーザ機器のスピードをある種の決定された周波数に関連づける参照データから、決定された周波数に対応するユーザ機器のスピードを推定するステップと
を含む。
【００２１】
広範な態様に従って、パワー・スペクトルにおける極大は、所定のしきい値よりも高い振幅を有する、周波数の降順における最初の局所的なピーク（すなわち、周波数の昇順における最後の局所的なピーク、または同様な意味合いでは、最も右側のピーク）である。
【００２２】
別の広範な態様に従って、推定されたスピードが、所定のスピードしきい値よりも下にある場合、上記方法は、以下のステップを、すなわち、
−  所定の周波数しきい値よりも下の雑音のある周波数を取り除くために、信号強度測定のノイズ除去を行うステップと、
−  ノイズ除去された信号強度測定のスペクトル分析を実行するステップと、
−  ノイズ除去された信号強度測定のパワー・スペクトルにおける極大の周波数を決定するステップと、
−  以前に確立された、与えられたユーザ機器のスピードをある種の決定された周波数に関連づける参照データから、決定された周波数に対応するユーザ機器のスピードを推定するステップと
をさらに含む。
【００２３】
別の広範な態様に従って、参照データは、与えられたユーザ機器のスピードをシャドーイングの与えられた空間非相関距離についてのある種の決定された周波数に関連づけ、空間非相関距離は、基地局の無線環境に関連がある。
【００２４】
別の広範な態様に従って、信号強度測定は、ダウンリンク無線信号上でユーザ機器によって実行され、次いで、基地局に対して報告される。
【００２５】
別の広範な態様に従って、ユーザ機器と、基地局との間の送信された信号は、サウンディング基準信号である。
【００２６】
別の広範な態様に従って、信号強度測定は、ユーザ機器から送信されるアップリンク信号上で基地局によって実行される。
【００２７】
さらに、様々な実施形態は、ワイヤレス・ネットワークの基地局に接続されるユーザ機器のスピードを推定するための処理ユニットに関連しており、処理ユニットは、
−  信号強度測定のスペクトル分析を実行するための手段と、
−  信号強度測定のパワー・スペクトルにおける極大の周波数を決定するための手段と、
−  以前に確立された、与えられたユーザ機器のスピードをある種の決定された周波数に関連づける参照データから、決定された周波数に対応するユーザ機器のスピードを推定するための手段と
を備えている。
【００２８】
広範な態様に従って、上記の処理ユニットは、信号強度測定のノイズ除去を行うための手段を備えている。
【００２９】
さらに、様々な実施形態は、上記の処理ユニットを備えている基地局に関連している。
【００３０】
広範な態様に従って、上記の基地局は、それに接続されるユーザ機器から送信される無線信号の信号強度測定を実行するように構成されている。
【００３１】
様々な実施形態は、さらに、上記の方法を実行するためのコンピュータ・プログラム製品に関連している。
【００３２】
様々な実施形態は、様々な修正形態と、代替形態とを受け入れる余地があるが、その特定の実施形態が、例として図面の中に示されている。しかしながら、特定の実施形態についての本明細書における説明は、開示される特定の形態だけに様々な実施形態を限定することを意図してはいないことを理解すべきである。
【００３３】
そのような実際のどのような実施形態の開発においても、実施特有の決定が、システムに関連した制約条件やビジネスに関連した制約条件との準拠など、開発者の特有の目標を達成するために行われるべきであることが、当然理解され得る。そのような開発努力は、時間がかかる可能性があるが、それにもかかわらず、本開示の恩恵を受ける当業者のための通常の理解である可能性があることが理解されるであろう。
【００３４】
様々な実施形態についての目的と、利点と、他の特徴とは、以下の開示と、特許請求の範囲とからより明らかになるであろう。好ましい実施形態についての以下の非限定的な説明は、添付の図面を参照して、例示の目的のためだけに与えられる。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】ユーザ・スピードを推定するための一実施形態のフロー・チャートを示す概略図である。
【図２ａ】ユーザ・スピードの推定のための信号ベクトルのスペクトル分析を示す曲線である。
【図２ｂ】ユーザ・スピードの推定のための信号ベクトルのスペクトル分析を示す曲線である。
【図３】スペクトル分析から推論される周波数に対するユーザ・スピードの依存性を示す曲線である。
【図４ａ】ユーザ・スピードの推定のための信号ベクトルのスペクトル分析を示す曲線である。
【図４ｂ】ユーザ・スピードの推定のための信号ベクトルのスペクトル分析を示す曲線である。
【発明を実施するための形態】
【００３６】
図１を参照すると、ユーザ・スピードの推定のための方法は、入力データとして、無線信号電力測定のベクトルＳを利用している。これらの測定は、ユーザ機器によって実行され、次いで、サービング基地局に対して報告されるか、または代わりにアップリンク測定に基づいて基地局それ自体によって実行されるかのいずれかとすることができる。それに応じて、これらの測定は、ダウンリンク物理信号またはアップリンク物理信号に基づいて実行されることもある。
【００３７】
そのような無線信号測定の例証的な例として、人は、サウンディング基準信号（ＳＲＳ：Ｓｏｕｎｄｉｎｇ  Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ  Ｓｉｇｎａｌｓ）（アップリンク・チャネルの測定のための基準信号やチャネル品質インジケータ測定のための基準信号など）上の狭帯域または広帯域の電力測定について述べることができる。これらの信号は、データ・トラフィックとは独立に、ユーザ機器からサービング基地局へと（一般に、２０ｍｓ、４０ｍｓ、８０ｍｓから一般的に広がる構成可能な周期によって）定期的に送信される。サウンディング基準信号上の電力測定のベクトルは、そのときには定期的に有利に使用可能である。
【００３８】
測定された信号強度は、スペクトル分析を通して強調され得るスピードに依存した変動の影響を受ける。実際には、タイム・ドメインにおける分析と比べて、スペクトル分析は、有利なことには、測定された信号の特定の情報（すなわち、成分の正弦波の周波数、位相、および振幅）を明らかにすることを可能にする。低速のスピードでは、測定は、「ゆっくりと」変化し、すなわち、それらは、長い持続時間にわたって相関づけられることもあるのに対して、高速のスピードでは、連続した測定値があまり変化しない間の期間が、低減される。
【００３９】
一実施形態においては、離散的フーリエ変換（ＤＦＴ：ｄｉｓｃｒｅｔｅ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を使用して、測定Ｓについてのスペクトル分析を実行する（図１におけるステップ１１）。ＤＦＴは、信号ベクトルＳを周波数ドメインへと変換する。例証的な一例として、ＦＦＴ（高速フーリエ変換（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ））アルゴリズムが、信号ベクトルＳに対して適用され、信号ベクトルＳの離散的フーリエ変換を戻す。ＦＦＴポイントの数（Ｎ＿ＦＦＴ）は、ベクトルＳの長さ以上の２の最も近い乗である。例えば、４００サンプルに等しい長さの測定ベクトルＳのために、ＦＦＴポイントの数は、５１２であるように選択される。ＤＦＴ（ＺＳ＝ｆｆｔ（Ｓ，Ｎ＿ＦＦＴ）／長さ（Ｓ））が計算される周波数タップは、（ナイキスト条件を満たすための）０からＦｓ／２へのＮ＿ＦＦＴ／２＋１ポイントのベクトルであり、そこでは、Ｆｓは、測定Ｓのサンプリング周期（すなわち、４０ｍｓまたは８０ｍｓ）の逆数に等しいサンプリング周波数である。
【００４０】
とりわけ、信号が、大きなサンプリング周期を用いてサンプリングされるときに、大きなタイム・スケールの変動、または中間のタイム・スケールの変動が、観察され、またユーザ・スピードを区別するために活用される可能性がある。
【００４１】
図２ａおよび２ｂ（低スピード（５６ｋｍｐｈ）および高スピード（１１３ｋｍｐｈ）についての、それぞれ、測定された信号ベクトルＳのフーリエ振幅スペクトルに対する周波数）は、５６ｋｍ  ｐｈおよび１１３ｋｍｐｈの、それぞれ、ユーザ・スピードに対応する２つのシミュレートされたＳＲＳ電力測定ベクトルＳのスペクトル表現を示すものである。このシミュレーションにおいては、対数正規シャドーイング・モデルと、４０ｍｓという測定のサンプリング周期と、４０ｍというシャドーイングの空間非相関距離（すなわち、それを超えると測定サンプルの相関関係がなくなると考えられる距離）とが、考慮される。
【００４２】
図２ａおよび２ｂで分かるように、ＳＲＳ電力測定についてのスペクトル分析は、スピードに依存している高調波振動数（図２ａおよび２ｂにおけるボックスで囲まれたピーク）を表している。具体的には、パワー・スペクトルにおける主要な「ピーク」の周波数は、スピードとともに増大する。実際に、これらの変動は、ユーザ・スピードに依存して多かれ少なかれ急速である。周波数ドメインにおいては、変動のこの速さは、高調波周波数、すなわち、高スピードについての高周波数と、低スピードについての低周波数とによって変換される。
【００４３】
パワー・スペクトルの中の最も右側のピークの周波数は、信号ベクトルＳのＤＦＴ変換における最後の極大（または、同様な意味合いでは、周波数降順における最初の極大）ピークに対応する周波数である。一実施形態においては、しきい値（すなわち、相対的／絶対的な最小ピーク振幅）は、その振幅が、所定のしきい値以上である場合だけに、このピークが決定されるようにするために設定される。
【００４４】
ピーク周波数（図２ａおよび２ｂにおけるボックスで囲まれたピークの周波数）は、大きなウィンドウ持続時間（数秒）において観察されるときに図３（いくつかの非相関距離についてのユーザ・スピードの関数の発振周波数）に示されるように、ユーザ・スピードとともに増大することに注意すべきである。
【００４５】
さらに、周波数ピークは、１組の異なる非相関距離（１ｍから１００ｍまで）についてのユーザ・スピードの関数の形のピーク周波数（図２ａおよび２ｂにおける最も右側のボックスで囲まれたピークの周波数）の進化を表す図３において示されるように、シャドーイング・プロファイル（すなわち、空間非相関距離）に依存する。
【００４６】
それに応じて、ユーザ・スピードと、ピーク周波数との間のこの依存性（対応）は、ピーク周波数からユーザ・スピードを推定するために利用され得る知識ベースを構成することができる。後者は、測定された信号ベクトルＳの離散的フーリエ変換から検出されるべきである。この関連で、データベース１２１は、例えば、シャドーイングの与えられた空間非相関距離について、測定された信号ベクトルＳのフーリエ振幅スペクトルから決定されるピーク周波数に対応するユーザ・スピードを決定することを可能にする曲線、関数または表の形式で、所定の参照データを含むように構成されている。非相関距離は、サービング基地局（ｅＮＢ）が展開される無線コンテキスト（すなわち、田舎、郊外、都会、限定地域など、モバイル無線環境のタイプ）に従って（すなわち、関連して）選択されることが好ましい。
【００４７】
一実施形態においては、データベース１２１は、オフラインにセットアップされる。変形形態においては、ピーク周波数のユーザ・スピード依存性は、例えば、異なる空間非相関距離についての図３に示される種類の適合曲線を通してモデル化されることもある。データベース１２１の内容は、次いで、スピード推定目的のために活用される（図１におけるステップ１２）。
【００４８】
それに応じて、周波数のスピード依存性（データベース１２１において使用可能）を利用して、検出されたピーク周波数を参照データベース１２１に対して、すなわち、ピーク周波数に対する与えられた非相関距離についてのスピードに対してマッピングすることにより、ユーザ・スピードを区別するために利用され得る（図１におけるステップ１２）。
【００４９】
それらのことを考慮して、検出された周波数（すなわち、パワー・スペクトルにおけるピークの周波数）は、データベース１２１の内容と比較されて、測定されたベクトルＳからユーザ・スピードを推定する（図１におけるステップ１２）。データベース１２１における最も近い周波数に、すなわち、−Ｓのパワー・スペクトルから検出される−ピーク周波数に対応するスピードは、推定されたスピード、すなわち、スピード＿Ｓ（Ｓから推定されるスピード）である。
【００５０】
図２ａおよび２ｂをもう一度参照すると、人は、考えられたスピードが何であろうと、スペクトルの低い周波数におけるアーティファクト・ピークの存在に気付くことができる（この出来事は、特に図２ｂの中で見ることができる）。これらのアーティファクト・ピークは、受信された信号強度の「非常にゆっくりした」変動（すなわち、スペクトル計算のウィンドウ持続時間にわたって準一定である経路損失）に対応する。これらのアーティファクト・ピークは、スピードとは独立している。
【００５１】
これらの低い周波数のアーティファクト・ピークは、低スピードの場合におけるシャドーイングに関連づけられる、低周波数におけるピークと一致し、次いで、間違った結論をもたらす可能性がある。実際には、元の信号ベクトルＳのスペクトルだけを観察することにより、これらの状態において、低スピードを正確に推定することは、困難である。
【００５２】
測定された信号強度値ＳのＤＦＴ周波数スペクトルは、一般に、０Ｈｚからの近い周波数についての雑音の多い乱雑な状態を含んでおり、低スピード領域における不正確なスピード推定をもたらしている（図４ａ、または図２ａにおける第１の左側のボックスで囲まれたピークを参照）。これは、スペクトルの中の非常に低い周波数において、ピークが、雑音のある信号とともに弱められることに起因している。低スピードに関するそのような矛盾を克服するために、元の信号ベクトルＳからの推定されたスピード（スピード＿Ｓ）（すなわち、図１におけるステップ１２の出力）は、所定のスピード値（スピード＿Ｘ）と比較される（図１におけるステップ１３）。
【００５３】
言い換えれば、アーティファクト・ピークは、低スピードの推定に影響を及ぼすだけの可能性があるので、スピード・テストは、測定ベクトルＳのスペクトル分析からの推定されたスピード（スピード＿Ｓ）上で実行される。このテストにおいては、スピード＿Ｓは、所定のスピードしきい値スピード＿Ｘと比較される（図１におけるステップ１３：スピード＿Ｓ＞スピード＿ｘであるか？）。
【００５４】
例示の一例として、所定のスピード値スピード＿Ｘは、２０ｋｍｐｈに等しくすることができる。この定数は、モバイル無線環境ごとに（すなわち、シャドーイングの空間非相関距離に応じて）、異なっている可能性がある。
【００５５】
推定されたユーザ・スピード、スピード＿Ｓが、所定のスピード値よりも大きい場合（すなわち、スピード＿Ｓ＞スピード＿Ｘである場合）、そのときには得られた推定は、信頼できるものと考えられ、またユーザ・スピードは、スピード＿Ｓに等しくなる（ユーザ・スピード＝スピード＿Ｓ：図１におけるフロー・チャートの右側のブランチの出力）。そうでなければ、元の信号ベクトルＳは、低域通過平滑化フィルタを通して渡され、その結果、所定の周波数しきい値よりも低い雑音のある周波数を取り除いている（図１におけるステップ１４）。
【００５６】
信号ベクトルＳの低域通過フィルタリング（平滑化）は、寄生的な低周波数ピーク（すなわち、パワー・スペクトルにおけるアーティファクト・ピーク）を抽出することを目指している。次いで、低域通過平滑化フィルタの出力は、元の信号ベクトルＳから取り除かれ、その結果、ほとんどシャドーイングだけの変動を含む残余信号Ｒを取得している。代わりに、ほとんどシャドーイングだけの変動は、元の信号ベクトルＳの高域通過フィルタリングを通して取得されることもある。
【００５７】
図４ａおよび４ｂに示されるように、元の信号Ｓと、その残余信号Ｒとのそれぞれのスペクトル表現を比較すると（Ｓは、８．５ｋｍ／ｈのユーザ・スピードに対応するシミュレートされたＳＲＳ電力測定である）、寄生の低周波数ピークは、Ｒのスペクトル表現において、消失している。
【００５８】
それゆえに、信号ベクトルＳは、低域通過フィルタを通して渡される。フィルタがかけられた信号Ｓ＊（すなわち、そこから得られる信号）は、次いで、残余信号Ｒ＝Ｓ−Ｓ＊（図１におけるステップ１４の出力）を生成する元の信号Ｓから抽出される。
【００５９】
有利なことに、低域通過平滑化フィルタは、ある種の周波数しきい値の上のすべての雑音のある周波数を取り除くことにより、Ｓのスペクトルを平滑化する。その結果、雑音のある周波数（図４ａの中の０Ｈｚから近い）が、（図４ｂに示されるように）低減されることになる。雑音のあるデータ・セットから実際の信号を回復することを可能にする他の任意の「ノイズ除去」機能が、低域通過フィルタ（「Ｄｅ−ｎｏｉｓｉｎｇ  ｂｙ  ｓｏｆｔ−ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｉｎｇ」、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．  Ｉｎｆｏｒｍ．  Ｔｈｅｏｒｙ、ｖｏｌ．４１、ｎｏ．３、６１３〜６２７頁、１９９５年５月の中で、Ｄ．  Ｌ．  Ｄｏｎｏｈｏによって導入されるものなど）の代わりに使用され得ることが、注目に値する。例示の一例として、ウェーブレット変換ベースの方法が、測定された信号ベクトルＳにフィルタをかけるために採用されることもある。
【００６０】
同様に、信号ベクトルＳに関しては、
−  スペクトル分析が、残余信号Ｒ（Ｒ：ｆｆｔ（Ｒ，Ｆｓ）の離散的フーリエ変換）上で実行され（図１におけるステップ１５）、
−  残余信号Ｒのパワー・スペクトルにおけるピークに対応する周波数（すなわち、ピーク周波数）は、検出され（図１におけるステップ１５）、
−  残余信号Ｒ上のスピード推定（図１におけるステップ１６）：検出されたピーク周波数は、データベース１６１の内容と比較される（データベース１２１の内容と同様に規定される）。データベース１６１から検出されたピーク周波数への最も近い周波数に対応するスピード（スピード＿Ｒ）は、残余信号Ｒからのユーザ・スピードであるように推定される（すなわち、ユーザ・スピード＝スピード＿Ｒ：図１におけるフロー・チャートの左側のブランチの出力）。その結果、スピード＿Ｒは、低スピード領域におけるユーザ・スピードの正確な推定を表すことになる。
【００６１】
データベース１２１と、１６１との両方は、ある与えられたユーザ機器のスピードをある種の決定された周波数に関連づける以前に確立された参照データを含んでいる。これらの周波数は、前もって知られているユーザ機器のスピードを用いて、無線信号の信号強度測定Ｓについての分析的モデルから実験的に、または理論的に決定されることもある。
【００６２】
一実施形態においては、データベース１２１と、１６１との両方は、与えられた非相関距離について、Ｓのパワー・スペクトルにおけるピーク周波数をその対応するユーザ・スピードに対してマッピングすることを可能にする参照曲線（または関数）を含んでいる。これらのデータベース１２１および１６１は、
−  知られている速度を有するユーザについての無線電力測定値を処理することにより学習フェーズ中に構築され、
−  シミュレーション結果から構築され、あるいは
−  チャネル・コンテキスト（すなわち、モバイル無線環境のタイプ）を考慮に入れながら、あらかじめ処理されたデータベースから選択される可能性がある。
【００６３】
有利なことに、ワイヤレス・ネットワークの内部の、とりわけＬＴＥネットワークの内部のユーザ・スピードの推定のための上記で説明された方法は、測定値の大規模または中規模の変動を利用することにより、信号強度測定の大きな期間に効率的に対処する。実際に、基準信号（サウンディング基準信号など）が、制限された容量制約条件のために長い期間の送信によって構成されるときに、上記で説明された方法は、測定値の大規模または中規模の変動を利用する。
【００６４】
さらに、開示された実施形態は、有利なことに、高い周期性（２０ｍｓよりも長い）を有する報告された電力測定に基づいて、ユーザ・スピードを区別することが効率的であるのに対して、知られている方法は、低い周期性（１ｍｓ程度の）を有する測定を用いてだけ効率的とすることができる。
【００６５】
さらに、開示された実施形態は、有利なことに、計算効率が高く、また低いＣＰＵコスト（スペクトル分析）を有しており、これは、実際のネットワークにおけるそれらの統合と、オンライン実行とをかなり容易にしている。それに応じて、上記で説明された方法は、基地局と通信するように構成された任意の適切な処理ユニットを用いて実行されることもある。
【００６６】
有利なことに、元の信号強度測定Ｓのスペクトル分析を通してのスピード推定は、それが、スペクトル分析に先立ってノイズ除去ステップを必要としないので、計算的に非常に効率的である。この「スタンドアロンの」問題解決手法は、粗い精度のスピード推定が、低スピードの場合に十分である場合に、好ましいものとすることができる。代わりに、追加の計算（すなわち、ノイズ除去ステップのための）は、スピードがどのようなものでも、また低いユーザ・スピードについてはより特別に、より正確な推定をもたらす。
【図１】
0006521945.tif 000002
【図２ａ】
0006521945.tif 000003
【図２ｂ】
0006521945.tif 000004
【図３】
0006521945.tif 000005
【図４ａ】
0006521945.tif 000006
【図４ｂ】
0006521945.tif 000007