(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たユーザ機器の速度を推定する方法であって、
−  前記ユーザ機器と前記基地局の間で送信される信号の電力を測定するステップと、
−  前記測定された信号電力の時間に関する導関数を計算するステップと、
−  前記計算された導関数の標準偏差を計算するステップと、
−  以前に確立された参照データから、前記計算された標準偏差に対応する前記ユーザ機器の速度を推定するステップであって、前記参照データは、所与のシャドーイング非相関距離に対して特定の計算された標準偏差に所与のユーザ機器の速度を関連させ、該シャドーイング非相関距離は、前記基地局の無線環境に関連する、推定するステップと
を含む方法。
【請求項２】
前記測定された信号電力の正規化ステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記測定された信号電力のフィルタリング・ステップをさらに含む、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
事前定義された数の測定された信号電力に対して実行される、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
前記ユーザ機器の速度を追跡するために、各信号電力測定でステップを更新する、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記信号電力測定は、前記ユーザ機器から送信されたアップリンク信号に対して前記基地局によって実行される、請求項１乃至５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
前記ユーザ機器と前記基地局の間で送信される信号は、測深基準信号である、請求項１乃至６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たユーザ機器の速度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の間で送信される信号の電力を測定するように構成されたモジュールと、
−  前記測定された信号電力の時間に関する導関数を計算するように構成されたモジュールと、
−  前記計算された導関数の標準偏差を計算するように構成されたモジュールと、
−  以前に確立された参照データから、前記計算された標準偏差に対応する前記ユーザ機器の速度を推定するように構成されたモジュールであって、前記参照データは、所与のシャドーイング非相関距離に対して特定の計算された標準偏差に所与のユーザ機器の速度を関連させ、該シャドーイング非相関距離は、前記基地局の無線環境に関連する、モジュールと、
を含む、処理ユニット。
【請求項９】
前記測定された信号電力をフィルタリングするためのロー・パス・フィルタをさらに含む、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含む基地局。
【請求項１１】
処理ユニットに実装されたコンピュータ・プログラムであって、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部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速度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】
本明細書で使用する場合、「ユーザ機器」という用語は、限定的ではなく広い意味で、任意のユーザ端末、またはより一般的に、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（たとえば、移動電話、携帯情報端末、スマートフォン、タブレット・コンピュータ）を含むことを意図する。
【０００３】
本明細書では、「ユーザ速度」は、ユーザ、またはより一般的に、ワイヤレス・ネットワークのサービスを提供する基地局に接続されたユーザ機器が提供されるエンティティの実際の速度を意図する。たとえば、モバイル電話が提供されるユーザの速度、またはワイヤレス・ネットワークに接続されたデバイスを含む乗り物の速度である。
【０００４】
ワイヤレス・ネットワークは、それに接続されているユーザ機器の移動性をサポートすることができる任意のセルラーまたは広域のネットワーク（ＷｉＭＡＸ、３Ｇ、ＣＤＭＡ、ＬＴＥなど）の場合がある。
【０００５】
ユーザ速度の推定は、そのようなワイヤレス・ネットワークにおいて非常に興味のあることである。実際に、ユーザの速さは、とりわけ、移動性および無線リソースの管理を含む異なるワイヤレス・ネットワーク機能にとって重要な要因である。ユーザ速度を効率的に推定することは、ワイヤレス・ネットワークのパフォーマンス、結果として、提示されるサービスの品質（ＱｏＳ）に大きな影響を及ぼす。
【０００６】
たとえば、移動性管理に関して、ハンドオーバの成功率がユーザ速度に直接的に関係しているのは明白である。つまり、ユーザ速度が速いほど、呼切断リスクがより高いハンドオーバの頻度が高くなる（Ｎ．Ｙａａｋｏｂら、「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）。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、速度依存であるべきである。
【０００７】
Ｖ．Ｋａｖｉｔｈａらによって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、ハンドオーバ損失およびユーザ速度に対するセルサイズの依存関係を示している。
【０００８】
同様に、無線リソース管理について、周波数選択式であるとなかろうと、最も適切なスケジューリング方式はユーザの速さに依存している。周波数選択式スケジューリングは、一般的に遅いユーザ速度で好まれる。そうでない場合、高いドップラーの状態のために、周波数依存のチャネル情報は、十分に正確ではない。高速では、周波数が多様なスケジューリングが好ましい。
【０００９】
したがって、網羅的でない実例によって上に強調したように、２つ以上のネットワーク・メカニズムを最適化するために、ユーザの速さについての正確な情報が必要である。
【００１０】
現在のところ、ワイヤレス・ネットワーク内におけるユーザ速度推定のための解決策は非効率的であり、様々な理由のために正確な要件を満たしていない。
【００１１】
受信された信号強度測定の速度依存型の短期的変動を取り込むことに基づくものは、測定の期間がこれらの高速変動のコヒーレンス期間より長い場合、非効率的である。
【００１２】
実際に、測定のサンプリング周波数に関して、以前の方法は、主に、速度依存の高速フェージング特性を分析することを目標とする。つまり、ドップラー周波数は、高速フェージング・チャネルの共分散またはパワー・スペクトルから得られる。しかし、ナイキストの定理は、スペクトル・エイリアシング、したがって誤ったドップラーの推定を回避するために、測定の高いサンプリング周波数を課する。結果的に、これらの方法は、短いサンプリング周期のみに適している。実際、信号の大きなサンプリング周期（時間）は、観察可能な最大ドップラー、したがって観察可能な最大ＵＥ速度を著しく制限する。
【００１３】
さらに、よく知られている解決策（特に、交差に基づく方法（Ｚｈａｎｇ  Ｈｏｎｇら、「Ｍｏｂｉｌｅ  ｓｐｅｅｄ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｕｓｉｎｇ  ｄｉｖｅｒｓｉｔｙ  ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ  ｉｎ  ｆａｄｉｎｇ  ｃｈａｎｎｅｌｓ」、Ｇｌｏｂａｌ  Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ、２００４年）および共分散に基づく方法（Ｒｏｓａ  Ｚｈｅｎｇ  Ｙａｈｏｎｇら、「Ｍｏｂｉｌｅ  ｓｐｅｅｄ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ｂｒｏａｄｂａｎｄ  ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ  ｏｖｅｒ  ｒｉｃｉａｎ  ｆａｄｉｎｇ  ｃｈａｎｎｅｌｓ」、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  Ｏｎ  Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ）、８ページ、２００９年１月）は、ノイズ、特に小さなドップラー拡散に対して感度がよい。他の問題として、これらの解決策のほとんどは、信号対雑音比（ＳＮＲ）についての知識を必要とし、ガウス雑音仮説に制限されており、実装するのが複雑である。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００１４】
【非特許文献１】Ｎ．Ｙａａｋｏｂら、「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ら、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ら、「Ｍｏｂｉｌｅ  ｓｐｅｅｄ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｕｓｉｎｇ  ｄｉｖｅｒｓｉｔｙ  ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ  ｉｎ  ｆａｄｉｎｇ  ｃｈａｎｎｅｌｓ」、Ｇｌｏｂａｌ  Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ、２００４年
【非特許文献４】Ｒｏｓａ  Ｚｈｅｎｇ  Ｙａｈｏｎｇら、「Ｍｏｂｉｌｅ  ｓｐｅｅｄ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ｂｒｏａｄｂａｎｄ  ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ  ｏｖｅｒ  ｒｉｃｉａｎ  ｆａｄｉｎｇ  ｃｈａｎｎｅｌｓ」、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  Ｏｎ  Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ）、８ページ、２００９年１月
【非特許文献５】Ａ．Ａｌｇａｎｓら、「Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｊｏｉｎｔ  ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ  ｏｆ  ａｚｉｍｕｔｈ  ｓｐｒｅａｄ，ｄｅｌａｙ  ｓｐｒｅａｄ，ａｎｄ  ｓｈａｄｏｗ  ｆａｄｉｎｇ」、ＩＥＥＥ  Ｊ．Ｓｅｌ．Ａ．Ｃｏｍｍｕｎ．２０，３，ｐｐ．５２３〜５３１、２００６年９月
【非特許文献６】Ｊ．Ｗｅｉｔｚｅｎら、「Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ  ｏｆ  ａｎｇｕｌａｒ  ａｎｄ  ｄｉｓｔａｎｃｅ  ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ  ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ  ｏｆ  ｌｏｇ−ｎｏｒｍａｌ  ｓｈａｄｏｗｉｎｇ  ａｔ  １９００  ＭＨｚ  ａｎｄ  ｉｔｓ  ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｔｏ  ｄｅｓｉｇｎ  ｏｆ  ＰＣＳ  ｓｙｓｔｅｍｓ」、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｖｅｈｉｃｕｌａｒ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ、ｐｐ．２６５〜２７３、２００２年３月
【非特許文献７】Ｇｕｄｍｕｎｄｓｏｎ，Ｍ．、「Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ  Ｍｏｄｅｌ  ｆｏｒ  Ｓｈａｄｏｗ  Ｆａｄｉｎｇ  ｉｎ  Ｍｏｂｉｌｅ  Ｒａｄｉｏ  Ｓｙｓｔｅｍｓ」、Ｅｌｅｃｔｒｏｎ．Ｌｅｔｔ、Ｖｏｌ．２７、２３、２１４５〜２１４６、１９９１年１１月
【非特許文献８】Ｓ．０．Ｒｉｃｅ、「Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  ｒａｎｄｏｍ  ｎｏｉｓｅ」、Ｂｅｌｌ  Ｓｙｓｔ．Ｔｅｃｈ．Ｊ．、ｖｏｌ．２３、ｐｐ．４６〜１５６、１９４５年１月
【非特許文献９】Ｊ．Ｂｅｎｄａｔら、「Ｒａｎｄｏｍ  Ｄａｔａ：Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ  Ｐｒｏｃｅｄｕｒｅｓ」、Ｗｉｌｅｙ  Ｓｅｒｉｅｓ  ｉｎ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  ａｎｄ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ、２０１０年
【非特許文献１０】３ＧＰＰ技術仕様３６．２１１、Ｅｖｏｌｖｅｄ  Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌ  Ｒａｄｉｏ  Ａｃｃｅｓｓ（Ｅ−ＵＴＲＡ），Ｐｈｙｓｉｃａｌ  Ｃｈａｎｎｅｌｓ  ａｎｄ  Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ
【非特許文献１１】Ｆｒａｎｃｏｉｓ  Ａｕｇｅｒ、Ｚｏｈｅｉｒ  Ｂｏｕｌｂａｉｒ、Ｆｒｅｄｅｒｉｃ  Ｍｉｑｕｅａｕ、「Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｐａｒ  ｍａｘｉｍｕｍ  ｄｅ  ｖｒａｉｓｅｍｂｌａｎｃｅ  ｄｅ  ｌａ  ｄｅｒｉｖｅｅ  ｄ’ｕｎ  ｓｉｇｎａｌ  ｂｒｕｉｔｅ：Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ａ  ｌａ  ｃａｒａｃｔｅｒｉｓａｔｉｏｎ  ｄｅ  ｖｅｒｉｎｓ  ｐｎｅｕｍａｔｉｑｕｅｓ」、１９ｅｍｅ  Ｃｏｌｌｏｑｕｅ  ｓｕｒ  ｌｅ  ｔｒａｉｔｅｍｅｎｔ  ｄｕ  ｓｉｇｎａｌ  ｅｔ  ｄｅｓ  ｉｍａｇｅｓ、ＧＲＥＴＳＩ  ２００３年
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【００１５】
様々な実施形態は、上に記述した問題の１つまたは複数の影響に取り組むことを目的としている。以下は、様々な実施形態の一部の態様について基本的な理解を提供するために、簡素化した実施形態の概要を示すものである。この概要は、これらの様々な実施形態の網羅的な概要ではない。これは、これらの様々な実施形態の範囲を表すことを意図するものではない。その唯一の目的は、後で記述するより詳細な記述の前段階として、単純化した形で一部の概念を示すことである。
【００１６】
一部の実施形態は、まだ大規模または中規模の測定の変動を利用することによって、信号強度測定の大きな期間に効率的に対処するユーザ機器の速度を推定するための方法および装置を提供する。測定された信号が、制限された容量制約のために大きな期間の送信を用いて構成されている場合、これは特に有利である。
【００１７】
一部の実施形態は、ユーザ速度の継続的で適応可能な推定のための方法および装置を提供する。
【００１８】
一部の実施形態は、信号観察のブロックごとに速度推定量を提供する。
【００１９】
一部の実施形態は、ワイヤレス・ネットワークに接続されたユーザ機器の速度を推定するために、最小限必要なメモリを用いる計算効率的でリアル・タイムの方法を提供する。
【００２０】
一部の実施形態は、３つを超える隣接した重複しない速度階級の幅内においてユーザ機器の速度階級の幅を識別する方法および装置を提供する。
【００２１】
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たユーザ機器の速度を推定するための方法に関し、方法は、以下のステップを含む：
−  ユーザ機器と基地局の間で送信される信号の電力を測定するステップ、
−  測定された信号電力の時間に関する導関数（ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅ）を計算するステップ、
−  計算された導関数の標準偏差を計算するステップ、
−  以前に確立された参照データから、計算された標準偏差に対応するユーザ機器の速度を推定するステップ。参照データは、特定の計算された標準偏差に所与のユーザ機器の速度を関連させる。
【００２２】
広い態様によると、上記の方法は、測定された信号電力の正規化ステップをさらに含む。
【００２３】
他の広い態様によると、上記の方法は、測定された信号電力のフィルタリング・ステップをさらに含む。
【００２４】
他の広い態様によると、参照データは、所与のシャドーイング非相関距離（ｓｈａｄｏｗｉｎｇ  ｄｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ  ｄｉｓｔａｎｃｅ）に対して特定の計算された標準偏差に所与のユーザ機器の速度を関連させ、シャドーイング非相関距離は、基地局の無線環境および／またはユーザ機器の無線環境に関連する。
【００２５】
他の広い態様によると、信号電力測定は、ユーザ機器から送信されたアップリンク測深基準信号に対して基地局によって実行される。あるいは、これらの信号電力測定は、基地局から送信されたダウンリンク無線信号に対してユーザ機器によって実行され得る。
【００２６】
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たユーザ機器の速度を推定するための処理ユニットに関し、処理ユニットは、以下を含む。
−  ユーザ機器と基地局の間で送信される信号の電力を測定するように構成されたモジュール、
−  測定された信号電力の時間に関する導関数を計算するように構成されたモジュール、
−  計算された導関数の標準偏差を計算するように構成されたモジュール、
−  以前に確立された参照データから、計算された標準偏差に対応するユーザ機器の速度を推定するように構成されたモジュール。参照データは、特定の計算された標準偏差に所与のユーザ機器の速度を関連させる。
【００２７】
広い態様によると、上記の処理ユニットは、測定された信号電力をフィルタリングするためのロー・パス・フィルタをさらに含む。
【００２８】
さらに、様々な実施形態は、上記の処理ユニットを含む基地局に関係する。
【００２９】
様々な実施形態は、上記の方法を実行するためのコンピュータ・プログラム製品にさらに関係する。
【００３０】
様々な実施形態は、様々な修正および代替形態が可能であるが、その具体的な実施形態は、図面の実例を使って示されている。しかし、本明細書における特定の実施形態の記述は、開示された特定の形式に様々な実施形態を限定することを意図するものではないことを理解されたい。
【００３１】
もちろん、任意のそのような実際の実施形態の開発において、システム関連および、ビジネス関連の制約への遵守など、開発者の特定の目標を達成するために実装に個別の決定が下されるべきであることを理解されるであろう。そのような開発努力は、時間がかかる可能性があるが、本開示の利益を受ける者または当業者にとっては日常的な理解である可能性があることを理解されるであろう。
【００３２】
様々な実施形態の目的、利点、および他の機能は、以下の開示および請求項からより明白になるであろう。以下に示す好ましい実施形態の限定しない記述は、添付図面を参照して例示のみを目的として提供するものである。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】信号測定のブロックごとにユーザ速度を推定するための実施形態のフローチャートを示す概略図である。
【図２】ユーザ機器の速度追跡のための実施形態のフローチャートを示す概略図である。
【図３】速度と非相関距離の間の依存を示す図である。
【図４】一部の実施形態の機能モジュールを示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００３４】
より現実的な伝播チャネル・モデルを提供する目的で、大規模な測定キャンペーンは、ワイヤレス・チャネルを通じて信号伝播現象（すなわち、経路損失、小規模および大規模のフェージング）を統計的にモデル化するために、異なる環境（たとえば、地方、都市、郊外、屋内／屋外）およびシナリオ（たとえば、ライン・オブ・サイト、妨害されたライン・オブ・サイト、非ライン・オブ・サイト）で実行される。
【００３５】
フェージングは、無線環境に反射物が存在する結果として生じ、このためにマルチ経路、したがってオリジナル信号の（異なる減衰、遅延、および位相を持つ）重畳が生じる。
【００３６】
特に、大規模なフェージング（シャドー・フェージングまたはシャドーイングとしても知られている）は、その使用の期間に比べて信号の変動率が低い場合に発生する。受信された信号の振幅および位相は、使用の期間を通じてあまり変動しない。それは、基地局とユーザ機器の間の障害から生じる。
【００３７】
異なる環境および異なる周波数について、２つの別個の場所を分離する距離を通じてシャドーイングの経験的な相関を特徴づけるために複数の測定が行われた。
−  Ａ．Ａｌｇａｎｓら、「Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｊｏｉｎｔ  ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ  ｏｆ  ａｚｉｍｕｔｈ  ｓｐｒｅａｄ，ｄｅｌａｙ  ｓｐｒｅａｄ，ａｎｄ  ｓｈａｄｏｗ  ｆａｄｉｎｇ」、ＩＥＥＥ  Ｊ．Ｓｅｌ．Ａ．Ｃｏｍｍｕｎ．２０，３，ｐｐ．５２３〜５３１、２００６年９月、
−  Ｊ．Ｗｅｉｔｚｅｎら、「Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ  ｏｆ  ａｎｇｕｌａｒ  ａｎｄ  ｄｉｓｔａｎｃｅ  ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ  ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ  ｏｆ  ｌｏｇ−ｎｏｒｍａｌ  ｓｈａｄｏｗｉｎｇ  ａｔ  １９００  ＭＨｚ  ａｎｄ  ｉｔｓ  ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｔｏ  ｄｅｓｉｇｎ  ｏｆ  ＰＣＳ  ｓｙｓｔｅｍｓ」、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｖｅｈｉｃｕｌａｒ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ、ｐｐ．２６５〜２７３、２００２年３月、および
−  Ｇｕｄｍｕｎｄｓｏｎ，Ｍ．、「Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ  Ｍｏｄｅｌ  ｆｏｒ  Ｓｈａｄｏｗ  Ｆａｄｉｎｇ  ｉｎ  Ｍｏｂｉｌｅ  Ｒａｄｉｏ  Ｓｙｓｔｅｍｓ」、Ｅｌｅｃｔｒｏｎ．Ｌｅｔｔ、Ｖｏｌ．２７、２３、２１４５〜２１４６、１９９１年１１月
は、そのような研究のための例示的な参考文献である。
【００３８】
この点で、シャドーイングは、対数正規プロセスによって申し分なくモデル化され得ることが広く知られている。実際、シャドーイングのために、基地局に関してユーザ機器の２つの離れた場所で実行された信号強度測定の相関は、これらの２つの場所を分離する距離δが増加するにつれて減少する。
【００３９】
さらに、シャドーイングの相関特性は、広く受け入れられた指数関数的な減衰する自己相関関数（ｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌ  ｄｅｃａｙｉｎｇ  ａｕｔｏｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）によってモデル化される（前述のＧｕｄｍｕｎｓｓｏｎ  ｍｏｄｅｌ：Ａ．Ａｌｇａｎｓら、「Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｊｏｉｎｔ  ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ  ｏｆ  ａｚｉｍｕｔｈ  ｓｐｒｅａｄ，ｄｅｌａｙ  ｓｐｒｅａｄ，ａｎｄ  ｓｈａｄｏｗ  ｆａｄｉｎｇ」、ＩＥＥＥ  Ｊ．Ｓｅｌ．Ａ．  Ｃｏｍｍｕｎ．２０、３、ｐｐ．５２３〜５３１、２００６年９月）。言い換えると、基地局に関してユーザ機器の距離δだけ分離された２点に対する基地局（ｅＮｏｄｅＢ）によって検知されたシャドー・フェージングψの間の相関は、以下のように分析的に公式化され得る。
【００４０】
【数１】
0006271724.tif 000002
ここで、
−  σψ２およびμψは、それぞれ対数正規のシャドーイングψのｄＢでのばらつきおよび平均である。
−  Ｄは、シャドーイング非相関距離である（つまり、自己相関が１／ｅになるように、２つの測定場所を分離する最小距離）。
【００４１】
速度ｖのユーザ機器について、上記の等式（１）で移動した距離δをντ（τは距離δの移動時間）に置き換えると以下が得られる。
【００４２】
【数２】
0006271724.tif 000003
【００４３】
さらに、ゼロ平均（つまりμｒ＝０）を持つ、ユーザ機器から基地局によって受信された信号ｒ（ｔ）は、レイリー・プロセスおよび対数正規の指数関数的過程ψ（ｔ）の積であると考えられる（Ｓ．０．Ｒｉｃｅ、「Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  ｒａｎｄｏｍ  ｎｏｉｓｅ」、Ｂｅｌｌ  Ｓｙｓｔ．Ｔｅｃｈ．Ｊ．、ｖｏｌ．２３、ｐｐ．４６〜１５６、１９４５年１月）。そのような信号のｒ（ｔ）の自己相関関数は、以下のように表現できる。
【００４４】
【数３】
0006271724.tif 000004
【００４５】
τに関する上記の等式を導き出すことで、以下が得られる。
【００４６】
【数４】
0006271724.tif 000005
ここで、ｒ’は、ｒ（ｔ）の時間ｔに関する導関数を指定するものである。
【００４７】
自己相関関数Ｒｒｒの定常性を想定すると、再び等式（４）を導き出す場合、以下が得られる。
【００４８】
【数５】
0006271724.tif 000006
これは（Ｊ．Ｂｅｎｄａｔら、「Ｒａｎｄｏｍ  Ｄａｔａ：Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ  Ｐｒｏｃｅｄｕｒｅｓ」、Ｗｉｌｅｙ  Ｓｅｒｉｅｓ  ｉｎ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  ａｎｄ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ、２０１０年）から
【００４９】
【数６】
0006271724.tif 000007
が得られる。
【００５０】
特に、τが０＋に向かう場合、Ｒｒｒ（τ）の上記の第２の導出の絶対値は、以下のとおりである。
【００５１】
【数７】
0006271724.tif 000008
【００５２】
ここで、大きな期間（たとえば、約４０ｍｓ以上）でユーザ機器から基地局によって受信された信号のｒ（ｔ）の場合を考慮する。そのような信号の実例として、比較的大きなサンプリング周期（一般的に、典型的には２０ｍｓ、４０ｍｓ、８０ｍｓ以上に及ぶ構成可能な期間）でアップリンク測定のためにユーザ機器から基地局（ｅＮｏｄｅＢ）に送られる測深基準信号（ＳＲＳ）を言及することができる（３ＧＰＰ技術仕様３６．２１１、Ｅｖｏｌｖｅｄ  Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌ  Ｒａｄｉｏ  Ａｃｃｅｓｓ（Ｅ−ＵＴＲＡ），Ｐｈｙｓｉｃａｌ  Ｃｈａｎｎｅｌｓ  ａｎｄ  Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）。測深基準信号の信号電力測定ｒ（ｔ）のベクトルは次に、有利に、定期的に使用可能である。
【００５３】
そのような場合は、ｒ（ｔ）は、大規模なフェージング効果ψ（ｔ）（つまりシャドーイング）へと減らされ得る。したがって、受信された信号電力Ｒｒｒ（τ）の自己相関関数はシャドーイングＲψ（τ）の自己相関関数によって近似され得る（つまり、
【００５４】
【数８】
0006271724.tif 000009
）。
したがって、等式（１）で得られたシャドーイングＲψ（τ）の自己相関関数の式によって等式（６）でＲｒｒ（τ）を置き換えることによって、以下が得られる。
【００５５】
【数９】
0006271724.tif 000010
【００５６】
言い換えると、等式（１）および（６）に関して、
【００５７】
【数１０】
0006271724.tif 000011
【００５８】
したがって、シャドーイングの自己相関関数の２次導関数は、速度の２乗に比例するか、または同等に、ユーザ機器の速度ｖは、信号電力測定ｒ（ｔ）の導関数の標準偏差に比例する。その結果、受信された信号電力ｒ（ｔ）の関数としてユーザ機器速度ｖの概算が得られる。
【００５９】
【数１１】
0006271724.tif 000012
ここで、ｒＮ（ｔ）は、正規化された受信された信号電力
【００６０】
【数１２】
0006271724.tif 000013
である。
【００６１】
等式（８）でｖとＤの間の線形関係を想定すると、シャドーイング非相関距離Ｄのｘ％の誤差は、ユーザ機器の推定された速度ｖのｘ％の誤差を同様に引き起こす。よって、シャドーイング非相関距離Ｄの伝播環境依存の値は、好ましくは、実験的に事前に定められ、かつ／または理論上、次いで、オンライン・ユーザ速度推定に使用されるために格納される。言い換えると、所与の無線伝播環境（シャドーイング非相関距離Ｄを持つ）における特定の標準偏差に所与のユーザ機器速度を関連させる参照データは、オフラインで確立され、次いで、要求に応じてオンラインで利用され得る。
【００６２】
一実施形態では、ユーザ機器の速度ｖは、以下のように測定された信号電力ｒ（ｔ）に基づいて推定される。
−  測定された信号電力ｒ（ｔ）は正規化される。
【００６３】
【数１３】
0006271724.tif 000014
−  正規化測定サンプルｒＮ（ｔ）の導関数は、ｒＮ’（ｔ）である。
−  正規化された測定サンプルｒＮ（ｔ）の導関数ｒＮ’（ｔ）の分散が計算される。
【００６４】
【数１４】
0006271724.tif 000015
−  標準偏差（つまりばらつきの平方根）は、次の導関数で計算される。
【００６５】
【数１５】
0006271724.tif 000016
次いで、
−  所与のシャドーイング非相関距離Ｄに対して、取得された値は、オフラインで構築されるデータベース（ルックアップテーブルなど）に格納された参照データと比較され、標準偏差とユーザ速度の間の１対１のマッピングを提供する。
【００６６】
高速フェージングおよびドップラー変動を平滑化するために、電力測定サンプルｒ（ｔ）は、有利に、上記の手順のステップの前にフィルタリングされ得る。説明のための例として、そのようなフィルタリング・ステップは、ロー・パス・フィルタの導入を通じて、または導関数の計算の前に測定サンプルｒＮ（ｔ）の簡単な平均算出（移動平均過程など）を通じて達成され得る。実際に、特に、処理された測定が不十分にフィルタリングされている場合、または処理するべき測定サンプルが不十分に平均化されている場合（たとえば、広帯域の代わりに狭帯域バンドを通じた電力測定）、時間領域において信号を平滑化することが好ましい。
【００６７】
図１に示した一実施形態では、上記の方法は、測定サンプルのブロックごとにユーザ速度を推定することで、ブロックごとの速度推定量が得られるように展開される。これを受けて、上記の方法は、以下のように、事前定義された数Ｎの測定された信号電力に対して実行される。
−  測定サンプルＸｉ＝［ｘｉ＋１，．．．，ｘｉ＋Ｎ］の組（つまりブロック）（Ｎ個のサンプルのベクトル）が正規化される（図１のステップ１０）。各要素ｋに対して、
【００６８】
【数１６】
0006271724.tif 000017
である。ここで、ｎｏｒｍは、たとえば、２ノルムの動作（ｔｗｏ−ｎｏｒｍ  ｏｐｅｒａｔｉｏｎ）を意味する。
−  正規化されたベクトルの導出が計算される（図１のステップ１１）。微分作用素（ｄｅｒｉｖａｔｉｏｎ  ｏｐｅｒａｔｏｒ）の説明のための例として、ラグランジュの補間多項式関数に基づくもの、または（Ｆｒａｎｃｏｉｓ  Ａｕｇｅｒ、Ｚｏｈｅｉｒ  Ｂｏｕｌｂａｉｒ、Ｆｒｅｄｅｒｉｃ  Ｍｉｑｕｅａｕ、「Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｐａｒ  ｍａｘｉｍｕｍ  ｄｅ  ｖｒａｉｓｅｍｂｌａｎｃｅ  ｄｅ  ｌａ  ｄｅｒｉｖｅｅ  ｄ’ｕｎ  ｓｉｇｎａｌ  ｂｒｕｉｔｅ：  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ａ  ｌａ  ｃａｒａｃｔｅｒｉｓａｔｉｏｎ  ｄｅ  ｖｅｒｉｎｓ  ｐｎｅｕｍａｔｉｑｕｅｓ」、１９ｅｍｅ  Ｃｏｌｌｏｑｕｅ  ｓｕｒ  ｌｅ  ｔｒａｉｔｅｍｅｎｔ  ｄｕ  ｓｉｇｎａｌ  ｅｔ  ｄｅｓ  ｉｍａｇｅｓ、ＧＲＥＴＳＩ  ２００３年）に記述されているものを言及することができる。
−  導関数の分散の平方根の演算、前述した分散（図１のステップ１２）：分散Ｄｉｓｐｉは、これらの導関数の分散を定量化するために、ｄｉですべての導関数ｄｋの組からブロックｉごとに計算される（ｄｉは、ブロックｉで計算されるすべての導関数｛ｄｋ｝の組である）。これは、以下の等式により導関数の分散の経験的な推定から得られる。
【００６９】
【数１７】
0006271724.tif 000018
ｋは、ブロックｉで計算された導関数の数である。
ｍは、これらＫ個の導関数を通じた平均値である。
−  データベース１４との比較（図１のステップ１３）：推定された分散は、所与のシャドーイング非相関距離Ｄに対して、速度と計算された分散Ｄｉｓｐｉの間の１対１のマッピングを提供するデータベース１４（つまりルックアップテーブル）のコンテンツと比較される。このデータベースからの最も近い分散に対応する速度は、次に、推定されたユーザ機器速度ｖである。
【００７０】
一実施形態では、ブロックｉ（Ｘｉ＝［ｘｉ＋１，．．．，ｘｋ，．．．，ｘｉ＋Ｎ］、ｉ＞ｋ＞Ｎ）の各要素ｋに対する階数１の導関数は、以下のようにサンプルの時間的なブロックを通じて平均値に対して計算される。
【００７１】
【数１８】
0006271724.tif 000019
ここで、ｎは、導出の２点間の遅延であり、Ｔは、測定サンプリング周期であり、Ｅ［ｘｋ］は、時間的なサンプルのブロックｋを通じて計算された平均値である。
【００７２】
同様に、階数３の導関数は、以下のようにブロックｉ（Ｘｉ＝［ｘｉ＋１，．．．，ｘｋ，．．．，ｘｉ＋Ｎ］、ｉ＞ｋ＞Ｎ）の各要素ｋに対して計算され得る（ｄｉは、ブロックｉで計算されたすべての導関数｛ｄｋ｝の組である）。
【００７３】
【数１９】
0006271724.tif 000020
【００７４】
有利なことに、上記の導関数によって、信号をさらに平滑化することができるため、単にシャドーイングの遅い変動を取り込むために、高速フェージング、ドップラーの変動を低減することができる。
【００７５】
図２に示した代替実施形態では、上記の方法は、測定のブロックごとに各新しい測定に対してユーザ速度を適応的に推定することが、適応可能な速度推定量につながるように展開される。ブロックごとの速度推定のための上記のステップは、ユーザ機器の速度を追跡するために、既に使用可能な最も新しいＮ−１個の以前の測定を使用している間に、各新しい信号電力測定で更新される。実際に、分散Ｄｉｓｐｉを計算するためにサンプルＸｉ＝［ｘｉ＋１，．．．，ｘｉ＋Ｎ］の「ブロック」を連続的に測定することを待つ代わりに、分散は、新しいｘｋサンプルが使用可能になるたびに更新される。
【００７６】
実際に、
−  新しいサンプルｘｋは、サイズｎの循環バッファに格納される（または階数３の導関数の場合は３ｎ）（図２のステップ２０）。
−  導関数ｄｋは、新しい入力値に対応するために、再帰的なフィルタリングによって計算される（図２のステップ２１）：新しいサンプルから計算された導関数。説明のための例として、階数１の導関数について、
【００７７】
【数２０】
0006271724.tif 000021
０≦ａ≦１（ａは１に近い）
−  分散は更新され、速度は、データベース２３のルックアップによって推定される（図２のステップ２２）。
【００７８】
有利なことに、適応可能な速度推定量は、速度追跡を可能にする：各新しいサンプルの到着の速さで推定された速度。さらに、その実装の計算上のコストはかなり低く、これは実際のネットワークのその展開に好都合である。
【００７９】
ユーザ速度は、アップリンク測深基準信号のサービスを提供する基地局によって、あるいは（無線伝播チャネルの対称性を想定して）ダウンリンク信号のユーザ機器によって実行され得る無線信号電力測定の組から推定され得る。したがって、これらの測定は、ダウンリンクまたはアップリンクの物理的な信号に基づいて実行され得て、次いで、専用の処理ユニットを使って上に記述のように処理され得る。そのような処理ユニットは、基地局（ＬＴＥ以降のｅＮｏｄｅＢ）、ユーザ機器、または測定された信号電力が報告される任意の他のシステムに含まれ得る。
【００８０】
図３では、異なる非相関距離Ｄに対する速度ｖの関数で、（等式８に関して）分散
【００８１】
【数２１】
0006271724.tif 000022
がプロットされ、分散Ｄｉｓｐは速度ｖの直線的に増加する関数であることが強調されている。さらに、等式８によって指摘されたＤとＤｉｓｐの間の反比例から予想されるように、この分散Ｄｉｓｐは、Ｄを減少させるために増加する。
【００８２】
したがって、異なる無線伝播環境に関連する複数のシャドーイング非相関距離Ｄに対して、特定の計算された分散Ｄｉｓｐｉ（つまり標準偏差）に、所与のユーザ機器速度を関連させる以前に確立された参照データをデータベースに格納することが好ましい。
【００８３】
上記の方法は、ユーザ速度の階級の幅を識別することを可能にすることにさらに注意されたい。特に、シミュレーション結果により、１１の階級で、非相関距離Ｄが何であろうと、隣接した階級を含めて、正確な分類の確率は約９０％である。
【００８４】
有利なことに、測深基準信号の比較的大きなサンプリング周期（一般的に約４０ｍｓ以上）によって利益を得ることで、低速フェージング（つまり大規模なフェージング）の変動速度は、ユーザの実際の速度を推定するために利用される。実際に、低速フェージング変動（中規模および大規模な変動）は、実際の速度を推定するためにユーザの速さに依存して、多かれ少なかれ迅速である。
【００８５】
図４は、上に記述したように、ワイヤレス・ネットワークの基地局に接続されたユーザ機器の速度を推定するための処理ユニットを示している。処理ユニットは、以下を含む。
−  ユーザ機器と基地局の間で送信される信号の電力の測定の組を作るように構成されたモジュール４０、
−  時間に関して測定された信号電力の導関数を計算するように構成されたモジュール４１、
−  計算された導関数の標準偏差を計算するように構成されたモジュール４２、
−  データベース４５内の以前に確立された参照データ（つまりルックアップテーブル）から、計算された標準偏差に対応するユーザ機器の速度を推定するように構成されたモジュール４３。参照データは、特定の計算された標準偏差に所与のユーザ機器の速度を関連させる。
【００８６】
開示された実施形態は、低速フェージングの相関特性を利用することによって、信号強度測定の大きな期間に効率的に対処する。ユーザ速度推定のために提案された方法の計算上のコストは非常に低い。その適応可能な実装は、ＣＰＵに対して非常に小さな影響しか与えずに、実際のネットワークにおいて容易に扱うことができる。
【００８７】
さらに、開示された方法およびシステムは、有利に、追加的なオーバヘッドなく、基地局（ｅＮｏｄｅＢ）に接続された任意のユーザ機器の速さを推定することを可能にする。実際に、ＵＥによって送信される測深基準信号（ＳＲＳ）は、３ＧＰＰ  ＬＴＥ（３ＧＰＰ技術仕様３６．２１１、Ｅｖｏｌｖｅｄ  Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌ  Ｒａｄｉｏ  Ａｃｃｅｓｓ（Ｅ−ＵＴＲＡ），Ｐｈｙｓｉｃａｌ  Ｃｈａｎｎｅｌｓ  ａｎｄ  Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）によって既に指定されている。
【００８８】
さらに、ユーザ速度推定のための上記の方法およびシステムは、ＣＰＵへの影響を著しく限定しながら、有利に、大きな周期で測定からの速度追跡を可能にする、
【００８９】
開示された実施形態の態様によると、ユーザ機器の速度階級は、３Ｇ、ＬＴＥ以降など、ワイヤレス・アクセス・ネットワークのリアル・タイム測定に基づいて推定され得る。
【００９０】
上記の実施形態では、ユーザ速度は、時間において平均的に一定か、またはゆっくり変更可能と思われるが、しかし、この依存関係を考慮に入れながら、時間によって異なるユーザ速度に対して有効な状態を維持することに注意されたい（とりわけ、等式２、７、および８）。
【図１】
0006271724.tif 000023
【図２】
0006271724.tif 000024
【図３】
0006271724.tif 000025
【図４】
0006271724.tif 000026