(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のベーストランシーバ局に結合されたワイヤレス分散アンテナシステム内で不均に配分されたネットワークトラフィックを平衡化する方法であって、
ａ）複数のデジタルアクセスユニット（ＤＡＵ）を提供するステップであって、前記複数のＤＡＵの各々が前記複数のベーストランシーバ局の１つ又は複数から信号を受信するように動作可能であり、前記複数のＤＡＵの各々がプロセッサを備える、ステップと、
ｂ）前記複数のＤＡＵに関連付けられ且つ前記ＤＡＵ内の前記プロセッサに結合された複数のデジタルリモートユニット（ＤＲＵ）を提供するステップと、
ｃ）前記ＤＡＵ内の前記プロセッサによって、前記複数のＤＲＵを複数のＤＲＵセクタに区画するステップと、
ｄ）前記ＤＡＵ内の前記プロセッサによって、前記複数のＤＲＵセクタに関連する拒否呼の数を測定するステップと、
ｅ）前記ＤＡＵ内の前記プロセッサによって、前記拒否呼の数が所定の閾値より大きいと判断するステップと、
ｆ）前記ＤＡＵ内の前記プロセッサによって、少なくとも要素（ｃ）〜（ｅ）を使用して反復するステップと、
を含む方法。
【請求項２】
反復するステップが、少なくとも１つの最適化アルゴリズムを利用するサブステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記少なくとも１つの最適化アルゴリズムが、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）又は分布推定アルゴリズム（ＥＤＡ）の少なくとも１つである、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記少なくとも１つの最適化アルゴリズムが少なくとも１つの線形計画法モデルを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記ＤＲＵセクタの各々が、つながったＤＲＵからなる、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
仮想基地局（ＶＢＳ）に割り当てられたライセンス／ソースの総数を判定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７】
複数のベーストランシーバ局に結合された分散アンテナシステム（ＤＡＳ）内で不均一に配分されたネットワークトラフィックを平衡化する方法であって、
ａ）複数のデジタルアクセスユニット（ＤＡＵ）を提供するステップであって、前記複数のＤＡＵの各々が前記複数のベーストランシーバ局の１つ又は複数から信号を受信するように動作可能であり、前記複数のＤＡＵの各々がプロセッサを備える、ステップと、
ｂ）前記ＤＡＵに関連付けられ且つ前記ＤＡＵ内の前記プロセッサに結合された複数のデジタルリモートユニット（ＤＲＵ）を提供するステップと、
ｃ）前記ＤＡＵ内の前記プロセッサによって、前記複数のＤＲＵを複数のＤＲＵセクタに区画するステップと、
ｄ）前記ＤＡＵ内の前記プロセッサによって、前記複数のＤＲＵセクタに関連付けられたトラフィック条件についての少なくとも１つの指標を測定するステップと、
ｅ）前記ＤＡＵ内の前記プロセッサによって、前記少なくとも１つの指標を所定の閾値と比較するステップと、
ｆ）前記ＤＡＵ内の前記プロセッサによって、区画を繰り返すことが許容されると判定するステップと、
ｇ）前記ＤＡＵ内の前記プロセッサによって、少なくとも要素（ｃ）〜（ｅ）を繰り返すステップと、
を含む方法。
【請求項８】
前記少なくとも１つの指標が、呼のハンドオフを最少にすること、又は前記ＤＲＵの各々のコンパクトさの指標を最大にすることの少なくとも１つを含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記複数のＤＲＵセクタの各々が、前記複数のセクタの周囲長を最小化することに関連して実質的にコンパクトである、請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記少なくとも１つの指標が、所定の信号対雑音比（ＳＮＲ）に関連付けられたユーザの最大数を含む、請求項７に記載の方法。
【請求項１１】
繰り返すステップが少なくとも１つの最適化アルゴリズムを利用するサブステップを含む、請求項７に記載の方法。
【請求項１２】
前記少なくとも１つの最適化アルゴリズムが、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）又は分布推定アルゴリズム（ＥＤＡ）の少なくとも１つである、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記少なくとも１つの最適化アルゴリズムが少なくとも１つの線形計画法モデルを含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
前記ＤＲＵセクタの各々が、つながったＤＲＵからなる、請求項７に記載の方法。
【請求項１５】
複数のベーストランシーバ局に通信可能に結合された分散アンテナシステム（ＤＡＳ）であって、
複数のベーストランシーバ局の１つ又は複数から信号を受信するように動作可能な１つ又は複数のデジタルアクセスユニット（ＤＡＵ）と、
前記１つ又は複数のＤＡＵに結合された複数のデジタルリモートユニット（ＤＲＵ）と、
前記複数のＤＲＵに結合され、非一時的なコンピュータ読み出し可能記憶媒体を備えるデータプロセッサであり、前記非一時的なコンピュータ読み出し可能記憶媒体は、前記非一時的なコンピュータ読み出し可能記憶媒体に有形に具現化された複数のコンピュータ可読命令を備え、前記複数のコンピュータ可読命令は前記データプロセッサによって実行されると、ネットワークトラフィックの平衡化を実現する、データプロセッサと、
を備え、前記複数のコンピュータ可読命令は、
ａ）前記データプロセッサに、前記複数のＤＲＵを複数のＤＲＵセクタに区画させる命令と、
ｂ）前記データプロセッサに、前記複数のＤＲＵセクタに関連するトラフィック条件についての少なくとも１つのシステム指標を測定させる命令と、
ｃ）前記データプロセッサに、前記少なくとも１つのシステム指標を所定の閾値と比較させる命令と、
ｄ）前記データプロセッサに、前記少なくとも１つのシステム指標が前記所定の閾値より大きいことを判定させる命令と、
ｅ）前記データプロセッサに、少なくとも要素命令（ａ）〜（ｄ）を反復することを実行させる命令と、
を含むＤＡＳ。
【請求項１６】
前記少なくとも１つのシステム指標が拒否呼の数を含む、請求項１５に記載のＤＡＳ。
【請求項１７】
前記少なくとも１つのシステム指標が、前記複数のＤＲＵセクタのうち２つの間で生じる呼のハンドオフの回数を含む、請求項１５に記載のＤＡＳ。
【請求項１８】
前記ＤＲＵセクタの各々が、つながったＤＲＵからなる、請求項１５に記載のＤＡＳ。
【請求項１９】
前記ＤＲＵセクタの各々が、前記複数のセクタの周囲長を最小化することに関連して実質的にコンパクトである、請求項１５に記載のＤＡＳ。
【請求項２０】
前記反復することが、少なくとも１つの最適化アルゴリズムを利用するサブステップを含む、請求項１５に記載のＤＡＳ。
【発明の詳細な説明】
【関連出願の相互参照】
【０００１】
[0001]本出願は、２０１２年２月１７日に出願された米国仮特許出願第６１／６００，５３０号、発明の名称「Evolutionary Algorithms for Geographic Load Balancing Using aDistributed Antenna System」に対する優先権を主張するものであり、同文献の開示は、あらゆる目的のために参照によって全体が本明細書に組み込まれる。
【発明の背景】
【０００２】
[0002]分散アンテナシステム（ＤＡＳ）は、ワイヤレスネットワークの能力を強化するために最新のセルラ通信システムで広く実装されている。ＤＡＳは、従来のワイヤレスネットワークの設備と比較したそのアーキテクチャ設計のために、従来の通信システムを上回る明らかな利点を有する。最近の研究で、ＤＡＳの使用には他にも潜在的な利点があることが明らかになっている。しかし、近年行われたＤＡＳの研究の大半は、そのような性能を最適化する負荷平衡技術には着目していない。そのため、ＤＡＳにおける負荷平衡に関する改良された方法及びシステムが当技術分野で必要とされている。
【発明の概要】
【０００３】
[0003]セルラユーザの増加に伴い、ワイヤレスネットワークではトラフィックが集中する箇所と不均衡なトラフィックの配分がよく発生する。本発明の実施形態は、高いサービス品質（ＱｏＳ）を提供するために、トラフィックの地理的な配分に従ってセルラ性能を最適化するモバイルネットワークのための負荷平衡システムに関する。一部の実施形態では、複数セクタのベーストランシーバ局（ＢＴＳ）から供給される仮想化分散アンテナシステム（ＶＤＡＳ）が、任意の地理的領域にセルラ容量を配分する能力を有する。ＶＤＡＳは、ＢＴＳ容量の一部をトラフィックの「集中箇所（hot spot）」周辺に集め、残りのＢＴＳ容量をその他のセルに再配分することができる。分散アンテナ（ＤＡ）間の負荷平衡を可能にするために、本発明の実施形態は、時間と共に変化するトラフィックに応じてＢＴＳセクタに動的にＤＡを割り振ることができる。ＶＤＡＳのセクタ区分は、一部の実施形態では整数線形制約付き最適化問題として定式化され、この問題は、ネットワークにおける２つの重要な主要性能指標（ＫＰＩ）である拒否呼とハンドオフを最少にする。一部の実施形態では、ＶＤＡＳのセクタ区分技術は、各セクタの容量需要を満たしながら、ハンドオフの回数を最少にするために、つながったコンパクトなセクタを考慮する。各種実施形態は、この問題を解くために、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）及び分布推定アルゴリズム（ＥＤＡ）の２つの進化的アルゴリズムのうち少なくとも１つを含む。困難なトラフィックシナリオについてシステム性能を評価する結果が提示される。結果は、これら２つのアルゴリズムは小規模のネットワークで優れたＫＰＩを達成することを実証している。
【０００４】
[0004]本発明の実施形態は、ＶＤＡＳワイヤレス通信システムのトラフィックを最適化する方法及び装置を含む。ＤＲＵのセクタ区分を調べて、ＶＤＡＳ  ＬＴＥシステムのトラフィックを平衡化する。適切なセクタ区分は、ソフト容量とハード容量を満たすように各セルのリソース（ライセンス）を有効に使用するものと考えられる。ハンドオフ及び干渉を減らすために、つながってコンパクトなセクタが提案される。ＤＲＵのセクタ区分は、一部の実施形態では、拒否呼とハンドオフ呼を最少にする整数線形計画法問題として定式化される。
【０００５】
[0005]ＥＤＡアルゴリズム及びＧＡアルゴリズムを含む実施が開示されてセクタ区分問題を解き、その解を互いと、また最適解又は下限解と比較する。３つの試験用問題を使用すると、ＥＤＡアルゴリズムは、ＧＡアルゴリズムに比べて明らかに良好で高速な結果を生成し、大きさの列挙が可能な問題に最適性を実現した。小さなネットワーク（１９ＤＲＵ）の場合には、ＥＤＡアルゴリズム及びＧＡアルゴリズムで際立って高い性能が示される。大きなネットワークの場合には、ＥＤＡが適度な時間で優れた品質を示す。
【０００６】
[0006]本発明の一実施形態によると、複数のデジタルリモートユニット（ＤＲＵ）を有するワイヤレス通信システム内で不均一に配分されたネットワークトラフィックを平衡化する方法が提供される。この方法は、複数のＤＲＵを複数のＤＲＵセクタに区画し、ＤＲＵセクタの少なくとも１つにおけるトラフィック条件に応じて複数のＤＲＵセクタを動的に再区画して、その再区画でソフト容量の制約又はハード容量の制約の少なくとも１つが満たされるようにするステップを含む。動的な再区画は、少なくとも１つの最適化アルゴリズムに基づく。一例として、少なくとも１つの最適化アルゴリズムは、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）又は分布推定アルゴリズム（ＥＤＡ）などの少なくとも１つの進化的アルゴリズムを含むことができる。
【０００７】
[0007]一部の実施形態では、少なくとも１つの最適化アルゴリズムは少なくとも１つの線形計画法モデルを含み、少なくとも１つの線形計画法モデルは、拒否呼を最少にする、呼のハンドオフを最少にする、又は各ＤＲＵセクタのコンパクトさの指標を最大にする、という制約のうち少なくとも１つを含む。各ＤＲＵセクタはつながったＤＲＵを含むことができ、各ＤＲＵセクタは実質的にコンパクトにすることができる。一例として、ソフト容量の制約は、許容できる信号対雑音比（ＳＮＲ）を維持するための最大ユーザ数を含むことができる。別の例として、ハード容量の制約は、仮想基地局（ＶＢＳ）に割り当てられるライセンス／ソースの総数を含むことができる。
【０００８】
[0008]本発明の別の実施形態によると、複数のデジタルリモートユニット（ＤＲＵ）を有するワイヤレス通信システム内で不均一に配分されたネットワークトラフィックを平衡化する方法が提供される。この方法は、ａ）基地局の複数のセクタに関連付けられたデジタルアクセスユニット（ＤＡＵ）を提供するステップと、ｂ）ＤＡＵに関連付けられた複数のＤＲＵを提供するステップとを含む。この方法は、ｃ）複数のＤＲＵを複数のＤＲＵセクタに区画するステップ、及びｄ）複数のＤＲＵセクタに関連する拒否呼の数を測定するステップも含む。この方法は、ｅ）拒否呼の数が所定の閾値より大きいと判断するステップ、及びｆ）少なくとも要素（ｃ）〜（ｅ）を使用して反復するステップをさらに含む。
【０００９】
[0009]本発明の特定の実施形態によると、分散アンテナシステム（ＤＡＳ）内で不均一に配分されたネットワークトラフィックを平衡化する方法が提供される。この方法は、ａ）基地局の複数のセクタに関連付けられたデジタルアクセスユニット（ＤＡＵ）を提供するステップ、及びｂ）ＤＡＵに関連付けられた複数のデジタルリモートユニット（ＤＲＵ）を提供するステップを含む。この方法は、ｃ）複数のＤＲＵを複数のＤＲＵセクタに区画するステップ、及びｄ）複数のＤＲＵセクタに関連付けられたトラフィック条件についての少なくとも１つの指標を測定するステップも含む。この方法は、ｅ）少なくとも１つの指標を所定の閾値と比較するステップ、ｆ）区画を繰り返すことが許容されると判定するステップ、及びｇ）少なくとも要素（ｃ）〜（ｅ）を繰り返すステップをさらに含む。
【００１０】
[0010]本発明の別の特定の実施形態によると、分散アンテナシステム（ＤＡＳ）が提供される。ＤＡＳは、１つ又は複数のデジタルアクセスユニット（ＤＡＵ）と、１つ又は複数のＤＡＵに結合された複数のデジタルリモートユニット（ＤＲＵ）とを備える。このシステムは、複数のＤＲＵに結合され、非一時的なコンピュータ読み出し可能記憶媒体を備えるデータプロセッサも備え、記憶媒体は、コンピュータ読み出し可能記憶媒体に有形に具現化された複数のコンピュータ可読命令を備え、命令はデータプロセッサによって実行されると、ネットワークトラフィックの平衡化を実現する。複数の命令は、ａ）データプロセッサに、複数のＤＲＵを複数のＤＲＵセクタに区画させる命令、及び、ｂ）データプロセッサに、複数のＤＲＵセクタに関連するトラフィック条件についての少なくとも１つのシステム指標を測定させる命令を含む。複数の命令は、ｃ）データプロセッサに、少なくとも１つのシステム指標を所定の閾値と比較させる命令、及び、ｄ）データプロセッサに、少なくとも１つのシステム指標が所定の閾値より大きいことを判定させる命令も含む。複数の命令は、少なくとも要素（ａ）〜（ｄ）を反復するステップをさらに含む。一部の実施形態では、特定のシステム指標に応じて、少なくとも１つのシステム指標が所定の閾値未満であることを判定するように命令を変更することができる。その場合、繰り返しは、システム指標が所定の閾値以上になるまで行われる。当業者には、多くの変形形態、改変形態、及び代替形態が認識されよう。
【００１１】
[0011]一部の実施形態では、繰り返しの回数は、ＤＲＵセクタの少なくとも１つにおけるトラフィック条件に依存することができ、再区画でソフト容量の制約又はハード容量の制約の少なくとも１つが満たされるようにする。一部の実施形態では、ソフト容量の制約は、ハンドオフを低減することを含むことができ、ハード容量の制約は、任意の時点における処理対象呼の最大数を含むことができる。一部の実施形態では、動的な区画は少なくとも１つの最適化アルゴリズムに基づく。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
[0012]各種実施形態の性質及び利点の理解は以下の図面の参照により実現することができる。添付図面では、同様の構成要素や特徴は同じ参照符号を付す場合がある。さらに、同種の各種構成要素を、参照符号の後にダッシュを付けたり、同種の構成要素を区別する第２の符号を付けることによって区別する場合がある。本明細書で第１の参照符号のみが使用される場合、その記述は、第２の参照符号に関係なく、同じ第１の参照符号を持つ同様の構成要素にはいずれも該当する。
【図１】一部の実施形態による例示的な分散アンテナシステム（ＤＡＳ）の概略図である。
【図２】図２Ａ及び２Ｂは、一部の実施形態による例示的な方法論を説明する図である。
【図３】一部の実施形態による例示的なセクタ区分問題とその解を示す図である。
【図４】図４Ａ及び４Ｂは、一部の実施形態に係る例示的なセクタ区分シナリオの図である。
【図５】図５Ａ及び５Ｂは、一部の実施形態に係る他の例示的なセクタ区分シナリオの図である。
【図６】図６Ａ及び６Ｂは、一部の実施形態に係るさらに他の例示的なセクタ区分シナリオの図である。
【図７】一部の実施形態の実施による定量的な改善を説明する図である。
【図８】一部の実施形態の実施による定量的な改善を説明する図である。
【図９】一部の実施形態の実施による定量的な改善を説明する図である。
【図１０】一部の実施形態による、母集団の大きさと、指定された性能を達成するために必要な世代数との間のトレードオフ例の図である。
【図１１】一部の実施形態による、母集団の大きさと、指定された性能を達成するために必要な世代数との間のトレードオフ例の図である。
【図１２】一部の実施形態による、母集団の大きさと、指定された性能を達成するために必要な世代数との間のトレードオフ例の図である。
【図１３】一部の実施形態による例示的フローチャートである。
【具体的な実施形態の詳細な説明】
【００１３】
[0022]３ＧＰＰ  ＬＴＥは、次世代のワイヤレスネットワークの有力な候補である。過去１５年間で、セルラモバイル通信システムは著しく成長した。高いサービス品質（ＱｏＳ）を最小のコストで提供することが緊急の課題となっている。セルラユーザの著しい増大に伴い、ワイヤレスネットワークではトラフィックの集中する箇所と偏った呼の配分がよく発生する。その結果サービス品質が低下し、呼の拒否と破棄が増加する。ＧＳＭネットワーク及びＵＭＴＳネットワークにおけるセル間の最適化は、通常ネットワークの計画段階で実施され、多くの場合は人手によって行われる。トラフィック環境が変化するのに伴って、ネットワーク性能は最適でなくなる。したがって、特にセルのトラフィック負荷が均一に配分されない時に、トラフィック環境に応じてネットワークのセル間最適化を動的に行うことが必要となる。これは３ＧＰＰ  ＬＴＥのＳＯＮ（self-organizing network）で重要な最適化問題の１つである。セル間のトラフィック負荷が平衡化されないと、高負荷のセルで拒否が発生する確率が高くなり、一方でそれに隣接するセルではリソースが最大限に利用されなくなる可能性がある。この場合には負荷平衡を行って、この問題を緩和し、さらには回避することができる。また、３ＧＰＰ  ＬＴＥ以外の他の次世代ネットワークでも同様の問題が発生する可能性がある。一部の実施形態では、本明細書に提示される解決法はそれらのアーキテクチャにも適用することができる。
【００１４】
[0023]一部の実施形態によると、この問題を解決する一手法は、分散アンテナシステム（ＤＡＳ）の諸面を活用するものである。ＤＡＳは、従来の無線基地局のアーキテクチャを、中央の処理設備と、高帯域幅ネットワークで中央設備に接続された分散アンテナ（ＤＡ）のセットの２つに分割する。ＤＡＳネットワークは、アナログ形態又はデジタル形態の無線信号を、すべての基地局の処理が行われる中央設備に移送し、中央設備から移送する。ＤＡＳは、１つの高出力アンテナを数個の分散された低出力アンテナに置き換えて、１つのアンテナと同じ受信範囲を与えることにより、電力消費を低減しつつ、地理的領域又は構造内でより信頼性の高いワイヤレスサービスを提供することができる。仮想化ＤＡＳでは、ホテル局にあるセクタに区分された複数個のｅＮｏｄｅＢのトラフィック負荷を複数個のデジタルリモートユニット（ＤＲＵ）に配分する。この相乗的な構成では、複数の事業者が同じ物理的設備に複数種の技術を使用することも可能となり、それにより、高品質で高信頼度の通信サービスを加入者に提供する費用効果の高い手段が得られる。仮想化ＤＡＳの構成に関して、トラフィックが偏るシナリオを解消するために、時間と共に変化するトラフィックに応じて、異なるｅＮｏｄｅＢセクタに複数のＤＲＵを動的に割り当てることができる。
【００１５】
[0024]仮想化ＤＡＳシステムの主な設計上の課題の１つは、ロケーションエリアの管理である。ロケーションエリア管理の問題は、次のように概略的に説明することができる。ｎ個のＤＲＵからなる任意のネットワークについて、ｅＮｏｄｅＢで対応可能なユーザの数を超えることなく、ネットワークをｍ個のサービスエリアに区分することを目的とする。所与の数のｅＮｏｄｅＢとリソースに対して最良のサービス品質（ＱｏＳ）を提供するために、呼のハンドオフと呼の拒否率を考えたとき呼のトラフィックを動的に平衡化しなければならない。これはロケーション管理の最適化問題であり、セクタに区分されたｅＮｏｄｅＢトラフィックを独立したＤＲＵに送達することによって達成することができる。
【００１６】
[0025]トラフィックリソースを集約してｅＮｏｄｅＢホテルとした後も、１つのｅＮｏｄｅＢの個々のリソースは、そのｅＮｏｄｅＢに関連付けられて特定の地理領域に受信可能範囲を提供する特定のアンテナセットに割り振られる。トラフィックリソースは固定されている。すなわち、特定のｅＮｏｄｅＢに関連付けられたリソースだけをそのｅＮｏｄｅＢに関連付けられたアンテナに割り振ることができる。ただし、ｅＮｏｄｅＢはｅＮｏｄｅＢホテルにまとめて配置されるので、システムは、個々のｅＮｏｄｅＢの集約されたトラフィックリソースを、各種アルゴリズムに従って割り振ることが可能なプールされた１つのトラフィックリソースとして使用することができる。想定は通例、すべてのエリアでトラフィック資産が最悪事例である場合を前提とし、ネットワーク設計は９９％の時間浪費され、結果として、固定されたリソースの供給が過度又は不十分になることが避けられない。トラフィックリソースは不使用状態になるか（アイドルチャネル）、又は十分に供給されず、提供されるトラフィックを処理するには不十分になる。これらの状況はどちらも、収益が失われ、機会が失われるという同じ結果をもたらす。ある場所のトラフィックリソースがアイドル状態で使用されていない時、そのトラフィック資産は投資に対して最適なリターンを提供することができない。しかし、一日のうち任意の時点で提供トラフィックに対応するのに十分な容量を持たない場所は、結果として、呼が破棄され、収益の機会が失われ、顧客を満足させることができない。広範なセンサネットワークから得られるトラフィック情報を使用して、そのサービスが必要とされる期間のみ、要求される地理的エリアに動的にトラフィックリソースを割り振る。サービスが提供されて、トラフィックリソースが必要でなくなったとトラフィックセンサネットワークが判断すると、リソースは再割当てのためにリソースプールに戻される。認識（感知）された必要性に基づいて、又は自然事象若しくは人為的事象のために途絶が生じた場合に、ネットワーク全体が自動的にネットワークを再構成する。
【００１７】
[0026]負荷平衡は、拒否の確率によって誘発される負荷平衡と、有用度に基づく負荷平衡２つの大きな区分に分類することができる。ただし、ＬＴＥのようなパケット交換型のネットワークにおける負荷不平衡のネットワークシナリオを扱った研究は非常に少ない。
【００１８】
[0027]当技術分野では、モバイルセルラネットワークと、システム容量を増大することに関する各種手法が知られている。トラフィック負荷の平衡化と、ＤＡＳの使用は、当技術分野ではこれまでほとんど検討されていない最も重要な手法の２つである。モバイルセルラネットワークにおけるトラフィックの負荷平衡は、第１世代のモバイル通信システムの頃からよく知られている可能性がある。この問題に対処するために、セルの分割、チャネルの借用、チャネル共有、動的なチャネル割当て等の多くの方法が提案されてきた。セルラネットワークにおけるＤＡＳの応用も知られている。しかし、トラフィック負荷平衡に関する研究の大半は、種々の無線リソースの割り振り方式のみに注目し、ＤＡＳに関する研究の大半は、複数セル内の無線伝搬チャネルだけを考慮してシステム容量を改善するものである。
【００１９】
[0028]本発明の一部の実施形態で説明されるＶＤＡＳを使用した地理的負荷平衡は、現在の地理的なトラフィック条件に応じて実時間で動的な負荷の再配分をもたらすトラフィック負荷平衡の新しい方式として認識される。これを使用して、特にトラフィックの集中箇所を解消するために、不均一に配分されたトラフィックを含む分散システムの動作を改善することができる。動的なセクタ区分における知識、傾斜アンテナの使用、及び動的なセルサイズの制御（セルブリージング（cell breathing）は、不均一に分散したトラフィックを平衡化することによってシステム性能を改善できることを示している。
【００２０】
[0029]本発明の一部の実施形態は、トラフィックを動的に平衡化することを目的として、独立したＤＲＵにｅＮｏｄｅＢのトラフィックを送達する。セクタへの区分によって、同じセクタに割り振られたセル間でのハンドオフも減るが、これはＤＡＳネットワークに固有の同報能力で可能となる。一部の実施形態に開示されるセクタ区分されたＤＲＵの管理は、既存の平衡化方法と異なる。これまでの動的な平衡化の研究では、固定された基本的なリソースが各セルに割り振られ、予約又は借用されたいくらかのリソースが高トラフィックのセルに割り当てられる。これに対し、開示される実施形態では、各セルの時間と共に変化するトラフィックに応じてＤＲＵをグループ化することにより、ハード容量と呼ばれる単位がリソースを制御し、ｅＮｏｄｅＢに割り当てられる。そのようにして、ハード容量を満たす動的なセクタ区分により、呼の拒否確率と呼のハンドオフを動的に低減する。
【００２１】
[0030]そのすべてで本発明のいくつかの態様を開示する本開示の残りの部分は次のような構成となっている。仮想化分散アンテナシステム及びＤＲＵの動的なセクタ区分。ＤＲＵの負荷平衡問題の定式化。その問題を解く２つの進化的アルゴリズムである遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）及び推定分散アルゴリズム（ＥＤＡ）。２つのアルゴリズムの性能を最適解又は下界解と比較する。
【００２２】
[0031]分散アンテナシステム
【００２３】
[0032]分散アンテナシステム（ＤＡＳ）は、デッドスポットをカバーするために最新のセルラ通信システムで広く実装されている。ＤＡＳでは、アンテナモジュールを一箇所に集中させるのではなく、地理的に分散させてアクセス距離を短縮する。分散された各アンテナモジュールは、専用線、光ファイバ、又は専用ＲＦリンクを介してホーム基地局（ｅＮｏｄｅＢホテル又は中央ユニット）に接続される。
【００２４】
[0033]アーキテクチャ的な観点から見ると、ＤＡＳは、従来の通信システムを上回る明らかな利点を有する。ＤＡＳは、対象とするサービスエリア内で必要な基地局の数を減らすことができるため、システムの設置費用を低減し、保守管理を簡略にすることができる。これに代わる方策は、分散アンテナを使用して全送信電力を低減することを試みるものであり、これには、改善された有効範囲が得られ、携帯電話のバッテリ寿命が伸びるという追加的な利点がある。分散アンテナシステム（ＤＡＳ）は当初は単に屋外のワイヤレス環境でデッドスポットをカバーするために導入されたものであるが、近年の研究で、電力やシステム容量等の潜在的な利点が他にあることが明らかになり、その応用分野が拡大している。さらに、ライセンスやチャネルカードなど信号処理のためのリソースがホーム基地局に集められ、共有されるので、トランキング（trunking）効率の原理により拒否確率を改善することができる。これらのアーキテクチャ上の利点に加えて、ＤＡＳは、マクロダイバーシティとアクセス距離の短縮により、電力、信号対干渉雑音比（ＳＩＮＲ）、及び容量の点で利点があることが示されている。これらの利点に基づき、多くのセルラサービス提供者やシステム製造者は、旧来のセルラシステムを分散アンテナシステムに置き換えつつある。しかし、近年のＤＡＳに関する研究の大半は、そのような利点の研究とその性能の分析に焦点を置いている。一方、ＤＡＳを使用した時間と共に変化するネットワークにおける負荷平衡に関する開示はほとんど見られない。
【００２５】
[0034]システム構造
【００２６】
[0035]図１は、本発明のいくつかの実施形態を開示する。図１に示すように、仮想化ＤＡＳでは、ＤＲＵ１１０などのデジタルリモートアンテナ（ＤＲＵ）が、光ファイバケーブル１１２などの光ファイバと、ＤＡＵ１０４（ＤＡＵ１）などのデジタルアクセスユニット（ＤＡＵ）とを介してｅＮｏｄｅＢホテル１００に接続されている。各ＤＲＵはセルにサービスを提供することができ、そのセルの範囲内にいる者は誰でもそのセル内でその特定のＤＲＵからサービスを受ける。ＤＲＵは、全ＤＲＵで図の７つのセルからなるエリア１０６などの広い領域にサービスを提供することができるように、戦略的に設置することができる。他の場合には、それより少ない数のＤＲＵを設置し、３セルエリア１０８などのより狭い領域にサービスを提供することができる。ＤＡＵは相互に接続され、ｅＮｏｄｅＢ１１０２のセクタ１、２、及び３などの複数のセクタに接続される。この能力により、独立したＤＲＵでｅＮｏｄｅＢリソースを仮想化することが可能になる。ｅＮｏｄｅＢホテル１００は、公衆交換電話網又はモバイル交換局に結合することができる。ＤＲＵは、任意のｅＮｏｄｅＢセクタに割り振られた各ＤＲＵが同報されるようにセクタ区分される。同報動作のために、ｅＮｏｄｅＢホテルとＤＲＵの間のアクセスネットワークは、マルチドロップバストポロジーにすべきである。ＤＡＵは、トラフィック需要に応じて、各セクタの無線リソースを独立したＤＲＵに動的に割り当てる。
【００２７】
[0036]アクティブなユーザ数についてのｅＮｏｄｅＢの制限はハード容量として定義される。基地局の供給業者は、割り振られるライセンス（リソース）の数に基づいて事業者に課金する。一般には、ｅＮｏｄｅＢ１０２などの３セクタのＢＴＳが、セクタ間のトラフィック需要についてのライセンスを共有する。一例として、６００個のライセンスを３セクタＢＴＳに割り当てることができる。６００個のライセンスのセットは仮想基地局（ＶＢＳ）と呼ばれる。１つのｅＮｏｄｅＢホテルが数個のＶＢＳを保持することができる。
【００２８】
[0037]動的なＤＲＵセクタの割り振り
【００２９】
[0038]一部の実施形態によると、図１との関連で説明する仮想化ＤＡＳでは、動的に変化するトラフィックに対応し、各セクタのトラフィックを平衡化するためにＤＲＵをセクタに区分することが有益である。ＤＲＵのサービスエリアでは、期間に応じてトラフィックが増減される。そのようにして、各実施形態は、１つのセクタのＤＲＵがソフト容量（例えば許容できるＳＮＲを維持するための最大ユーザ数）を満たし、１つのＶＢＳ内のセクタがハード容量（例えば１つのＶＢＳに割り当てられるライセンス／ソースの合計数）を満たすように、動的にＤＲＵをセクタ区分する方法及びシステムを提供する。一部の実施形態は、平衡化されたトラフィックについてソフト容量及びハード容量を満たす適正なセクタ区分に着目する。セクタ区分が適正でないと、不平衡のトラフィックとなる場合があり、他のセクタでは非常にトラフィックが少ない場合でも特定のセクタでは拒否される呼の数が増える。図２Ａはセクタ区分の一例を示し、この場合は、１０個のＤＲＵ、３つのセクタ、及び１つのＶＢＳがある。図のように、セクタは、ＤＲＵ内で異なる線の向きで区別することができる。例えば、水平方向の線のＤＲＵは第１のセクタ２０２を構成し、交差した線のＤＲＵは第２のセクタ２０４を構成し、縦方向の線のＤＲＵは第３のセクタ２０６を構成する。各六角形のＤＲＵ内の数字は、任意の時における現在の呼の数を表すことができる。したがって、例えば、図２Ａでセクタ２０２は現在８０＋７０＋５０＝２００個の呼に対応している。この例では、ＶＢＳのハード容量が６００ライセンスであり、１セクタ当たりのソフト容量が２００チャネルであると想定すると、不適当なセクタ区分では３５個の拒否される呼が生じ、他の２つのセクタではアイドルチャネルが生じる。これは、ある時間にセクタ２０６が５０＋４５＋８０＋６０＝２３５個の呼を有し、セクタ２０４が４０＋３５＋７５＝１５０個の呼を有していることを観察することで理解することができる。各呼にそれ自体の独立したチャネルがあり、各セクタが２００チャネルのソフト容量を有すると仮定すると、セクタ２０６は現在処理できるよりも３５個多くの呼を有しており、結果として３５個の呼が破棄又は拒否されることになる。そのような状況は、少なくとも１つのセクタが呼で高負荷になっており、他のセクタはまださらに呼を処理できる容量があることから、不適当なセクタ区分と考えることができる。
【００３０】
[0039]一方、適正なセクタ区分では、拒否される呼は生じず、トラフィックは良好に平衡化される。図２Ｂを参照すると、ＤＲＵがセクタを越えてより良好に平衡化された場合は、拒否される呼は発生しない可能性がある。その場合、５０個の呼を有するセクタ２０６のＤＲＵを、１５０個しか呼がなかったセクタ２０４に再割当てすることができる。したがって、一部の実施形態による再割当てでは、各自のチャネルのソフト容量を超えずに対応しているセクタ２０４’（４０＋３５＋７５＋５０＝２００）及び２０６’（４５＋８０＋６０＝１８５）が平衡化され、その結果、拒否又は破棄される呼がなくなる。ここで、任意のセクタに割り当てられたすべてのＤＲＵは無線信号を同報でブロードキャストすることに留意されたい。一部の実施形態では、拒否される呼の数は、最小に抑えるか、又はその他の形で最適化することが望ましい指標とすることができる。例えば、一部の実施形態では、拒否される呼の数が現在所定の閾値を上回っている場合、措置を講じてＤＲＵを他のセクタに割り当て直し、拒否される呼の数が閾値未満になるまで一連の反復を通じてセクタ間で負荷を概ね再平衡化することができる。
【００３１】
[0040]一般に、本開示は、結果としてセクタ区分が非効率的で準最適となる可能性のあるいくつかの問題を例示する。例えば、上記の六角形のエリアにサービスしているＤＲＵが図３（ａ）のように分断された場合は、他の隣接する同報グループからの干渉が著しくなる可能性がある。水平方向の線のＤＲＵ３０２が、同じく水平方向の線を持つＤＲＵ３０４と同じセクタにあるものの、明らかに分断されていることに注目されたい。このセクタ区分の分断によってもセクタ間で不必要なハンドオフが発生する。例えば、ユーザが通話中でＤＲＵ３０２からＤＲＵ３０４に行く場合、ユーザは、異なるセクタに関連付けられた縦方向の線のＤＲＵの一部を通らなければならない。ユーザが別のセクタに移動するたびにハンドオフを行わなければならず、結果として不必要なハンドオフが生じ、リソースが浪費される。したがって、任意のセクタに割り振られたセル同士はつながっている方がよい。セクタ間のハンドオフと干渉を最小にするために、本発明ではＤＲＵのセクタ区分をコンパクトにすることを検討する。図３（ｂ）は、つながっているがコンパクトでないＤＲＵのセクタ区分の例を示す。例えば、異なる線の向きで区別されるように、セクタ２０６、２０８、及び３１０は、それぞれ各自のセクタ内でＤＲＵにつながっている。しかし、それらのＤＲＵは概して線状の編成でグループ化されている。その結果、ハンドオフを行わなければならない傾向が高くなる可能性がある。この理由は、ＤＲＵがよりコンパクトにグループされた場合に比べて、セクタの周囲長が長くなるためである。他のセクタに割り振られたＤＲＵに囲まれている孤立したＤＲＵは、コンパクトにセクタ区分されたＤＲＵよりも高い干渉が生じる可能性がある。コンパクトなセクタ区分では、２つの異なるセクタ間の境界の長さを短縮することにより、ハンドオフの回数も減る。
【００３２】
[0041]これに対して、図３（ｃ）は、つながっていて且つコンパクトな構成を示す。セクタ３１２、３１４、及び３１６はすべて各自のＤＲＵがつながっており、ＤＲＵの構成は、セクタの周囲長がより短いため、例えば図３（ｂ）に比べてコンパクトであり、その結果、ユーザがセクタの境界を越えて移動し、ハンドオフを行うことを必要とする可能性が低くなる。一般に、一部の実施形態では、拒否される呼の数が最小に抑えられ（すなわち適正なセクタ区分）、ハンドオフの回数を最小にすることができ、及び／又はセルの構成がつながっておりコンパクトである（これは少なくともハンドオフの回数を最小化することに関係する）という意味で、良好に平衡化されたセクタ構成を生成することを目標とすることができる。また、各実施形態は、ＤＲＵのセクタ区分に関連する「ソフト容量」問題及び／又は「ハード容量」問題を解決又は緩和するものと考えることができる。例えば、セクタのソフト容量の制約は、セクタ間で発生するハンドオフの回数とすることができる。ハード容量の制約は、各セクタに割り当てられるチャネル数とし、それにより任意の時点における当該セクタ内の呼の最大数を決定することができる。
【００３３】
[0042]六角形のＤＲＵ環境におけるセクタ区分のコンパクトさを測定するためにコンパクト度指数（ＣＩ）が導入され、これは、１つのＶＢＳ内のセルの辺の合計数に対する、ハンドオフが生じるセルの辺の数の比と定義される。例えば、図３（ｂ）のセクタ区分のＣＩは１０／１８になり、図３（ｃ）のＣＩは７／１８になる。
【００３４】
[0043]下記でさらに説明するように、本発明の実施形態は、上記及び他の同種の問題を軽減、最小化、及び／又は最適化するために、少なくとも１つの最適化アルゴリズムに基づいて、異なるセクタへのＤＲＵの動的な再区分を行うことができる。そのアルゴリズムは、信号強度などの各種の主要性能指標（ＫＰＩ）の測定を伴い、ＫＰＩは、任意のＤＲＵを通じて動作しているユーザ数の指標を提供する。
【００３５】
[0044]ＤＲＵのセクタ区分の定式化
【００３６】
[0045]ネットワークの性能（ネットワークの種々の部分から得られるＫＰＩの数で表される）がＱｏＳ値を決定する。異なる事業者は、異なる定義された事業目標と異なる対象サービスを有する可能性がある。それらの考慮事項に基づいて、効率的で費用効果の高いネットワーク性能の管理は事業者ごとに異なる。したがって、ＱｏＳの指標を定義し、ＫＰＩのセットに対応付けることができる。ＫＰＩのセットが使用される場合、対応付けは、重み付けし正規化された関数で表す必要がある。
【００３７】
[0046]以下の説明では、セクタ間でトラフィックを平衡化し、互いにつながったコンパクトなセクタでハンドオフを最小にするために、混合整数計画法を使用したセクタ区分問題の定式化を説明する。これらの定式化は本発明の実施形態の一部として包含される。期間ｔのＤＲＵのセクタ区分を仮定すると、問題は、トラフィック需要の変化を適応的に平衡化する、期間ｔ＋１における新しいセクタ区分を得ることになる。
【００３８】
[0047]この問題を定式化するために、Ｎ個のＤＲＵがあるサービス有効エリアを考えたい。各ＤＲＵがトラフィック需要Ｔｊｉ＝１，．．．，Ｎを有するものとする。ＤＲＵＢでＵＥＡから受信される上りの電力が他のＤＲＵよりも大きければ、ＵＡはＤＲＵＢに属することに留意されたい。モバイルがＤＲＵｉからＤＲＵｊに遷移する確率をｐｉｊとする。すると、ＤＲＵｉからＤＲＵｊへのハンドオフ呼はｈｉｊ＝ｐｉｊＴｉになる。ＤＲＵｉとＤＲＵｊの間の距離はｐｉｊに反比例する。１つのｅＮｏｄｅＢホテルがＭ個のＶＢＳを有するとする。ＶＢＳｍにおけるセクタの集合とＳｅｃｔｏｒｋに割り当てられたＤＲＵの集合をそれぞれＳＯＳｍ及びＳＯＤｋとすると、｜ＳＯＳｍ｜＝３（各ｅＮｏｄｅＢ／ＶＢＳが３つのセクタを有する場合），ｍ＝１，．．．，Ｍ、且つｋ＝１，．．．，Ｋとなる。次いで、セクタ区分問題における次の３つの費用要因（ＫＰＩ）を考える。
【００３９】
[0048]（１）ＫＰＩＢＣ（拒否される呼の数の逆数）。ハード容量及びソフト容量が原因で生じる拒否される呼のペナルティ。
【数１】
0006320939.tif 000002
となるように、ＶＢＳｍのハード容量とＳｅｃｔｏｒｋのソフト容量をそれぞれＨＣｍ及びＳＣｋとする。ＤＲＵｉが
【数２】
0006320939.tif 000003
に属する時２値変数ｘｉｋ＝１になり、ＤＲＵｉがＶＢＳｍに属する時にｙｉｍ＝１になる。
【数３】
0006320939.tif 000004
【００４０】
[0049]ペナルティは呼が拒否された時にのみ発生するので、ｓｃｋだけを目的関数に適用する。この理由は、ｈｃｍはｓｃｋの関数であり、それを別の項として目的関数に追加する必要はないためである。ｓｃｋは非負の実変数である。したがって、
【数４】
0006320939.tif 000005
となる。
【００４１】
[0050]（２）ＫＰＩＨＯ（ハンドオフの回数の逆数）。３つの異なる種類のハンドオフを考える。
【００４２】
[0051]（Ａ）ｅＮｏｄｅＢ間のハンドオフ。通話中のユーザ機器（ＵＥ）があるＶＢＳから別のＶＢＳに移動する時、ＵＥはｅＮｏｄｅＢ間のハンドオフを必要とする。ｅＮｏｄｅＢ間のハンドオフは、Ｘ２インターフェース（ＵＥがＬＴＥの有効エリアを離れない限り）又はＳ１インターフェース（ＵＥが在圏セルを離れる場合）を使用して実行される。Ｘ２ハンドオフは、移動元のｅＮｏｄｅＢから移動先のｅＮｏｄｅＢに、Ｘ２ＡＰ（X2 Application Part）を使用してシグナリング接続を確立することを含む。移動先のｅＮｏｄｅＢは、ＵＥの新しい地理的位置でＭＭＥ（移動管理エンティティ）を更新する。この手順を可能にするために、ＭＭＥは、Ｓ−ＧＷ（サービングゲートウェイ）と通信して新しいエンドポイントを決める必要がある。Ｓ１ハンドオフ時には、ＭＭＥは、移動元ｅＮｏｄｅＢの再配置準備要求を受け取り、移動先ｅＮｏｄｅＢに必要な無線リソースを要求するハンドオフリソース割り振り手順を開始する。移動先ｅＮｏｄｅＢが必要な無線インターフェースパラメータをハンドオフコマンドメッセージに埋め込んで送信すると、ＭＭＥはそのハンドオフコマンドメッセージを透過的にＵＥに転送し、ＵＥはハンドオフを実行する。この主要手順はＭＭＥによって開始され、Ｓ−ＧＷで実行される。
【００４３】
[0052]ＤＲＵｉとＤＲＵｊがＶＢＳｍに属する時に２値変数をｚｉｊｍ＝１とする。すると、ｅＮｏｄｅＢ間のハンドオフ費用は、変数
【数５】
0006320939.tif 000006
を使用して算出され、費用は
【数６】
0006320939.tif 000007
になる。
【００４４】
[0053]ｅＮｏｄｅＢ間のハンドオフは、ＤＲＵｉとＤＲＵｊが異なるＶＢＳに属する、すなわちｚｉｊｍ＝０の時に発生することに留意されたい。
【００４５】
[0054]（Ｂ）ｅＮｏｄｅＢ内のハンドオフ。通話中のＵＥが１つのＶＢＳ内であるセクタから別のセクタに移動する時、モバイル機器はｅＮｏｄｅＢ内のハンドオフを必要とする。この手順は、そのＶＢＳ内で完全に処理することができるため、ＭＭＥ又はＳ−ＧＷを介する必要がない。ここで、ＤＲＵｉとＤＲＵｊがセクタｋに属する時に２値変数ｗｉｊｋ＝１とすると、ｅＮｏｄｅＢ内のハンドオフ費用は、２つの変数ｗｉｊ−ｚｉｊを使用することによって算出され、ここで
【数７】
0006320939.tif 000008
であり、
費用は
【数８】
0006320939.tif 000009
になる。
【００４６】
[0055]ｅＮｏｄｅＢ内のハンドオフは、ＤＲＵｉとＤＲＵｊが同じＶＢＳの異なるセクタに属する時に発生する。
【００４７】
[0056]（Ｃ）強制ハンドオフ。ＤＲＵが自身のセクタを変更する時、そのセル内で現在進行しているすべての呼は各自のＷＣＤＭＡ（登録商標）のパイロットＰＮオフセットを変更しなければならない。強制ハンドオフの費用は、現在のセクタ区分αｉｋを用いて算出され、αｉｋはＤＲＵｉがＳｅｃｔｏｒｋにある時にゼロに等しくなる。費用は、現在別のセクタにいるＤＲＵｉがＳｅｃｔｏｒｋに移動する時に発生するので、費用は
【数９】
0006320939.tif 000010
になる。
【００４８】
[0057]これら３種のハンドオフの費用の重み付け結合は
【数１０】
0006320939.tif 000011
になる。
【００４９】
[0058]（３）ＫＰＩＣＩ（コンパクト度指数の逆数）。この目的は、コンパクト度指数ＣＩを用いてハンドオフの境界の長さを最小にすることである。式（４）で、分子の項は、２つの異なるセクタ間のハンドオフが生じるＤＲＵの辺の数を表す。
【数１１】
0006320939.tif 000012
【００５０】
[0059]ここでＤＲＵｉとＤＲＵｊが隣接する場合にＢｉｊ＝１になる。
【００５１】
[0060]次いで、本発明の各種実施形態に含まれる定式化で必要な以下の制約を考えたい。
【００５２】
[0061]１．各ＤＲＵは１つのセクタに属さなければならない。すなわち、
【数１２】
0006320939.tif 000013
【００５３】
[0062]２．Ｓｅｃｔｏｒｋ内の任意の２つのＤＲＵ間の関係は、
ｘｉｋ＝ｘｊｋ＝１
の時且つその時に限りｗｉｊｋ＝１を満たさなければならない。したがって、
すべてのｉ、ｊ、及びｋについて、ｗｉｊｋ≦ｘｉｋ，ｗｉｊｋ≦ｘｊｋ，且つｗｉｊｋ≧ｘｉｋ＋ｘｊｋ−１  （６）
【００５４】
[0063]３．ＶＢＳｍ内の２つのＤＲＵ間の関係
ｙｉｍ＝ｙｊｍ＝１の時且つその時に限りｚｉｊｍ＝１となり、その結果、
すべてのｉ、ｊ、及びｋについて、ｚｉｊｍ≦ｙｉｍ，ｚｉｊｍ≦ｙｊｍ，且つｚｉｊｍ≧ｙｉｍ＋ｙｊｍ−１  （７）
【００５５】
[0064]４．つながったセクタ区分。１つのセクタが２つ以上のＤＲＵを有する場合、そのセクタのＤＲＵ同士はつながっていなければならない。つながったセクタの定式化のために、本発明ではＳＯＤｋにカット定理（cut theorem）を用いる。Ｓｅｃｔｏｒｋがつながっている場合は、ＳＯＤｋのセルを分断する任意のカットは、六角形のセルの辺のうち共通の辺を少なくとも１つ持つ。Ｓ１ｋをＳＯＤｋの真部分集合であるとする。すなわち、Ｓ１ｋ⊂ＳＯＤｋ,Ｓ１ｋ≠Φ,且つＳ１ｋ≠ＳＯＤｋ。また、Ｓ１ｋの対集合をＳ２ｋとし、すなわちＳ２ｋ＝ＳＯＤｋ−Ｓ１ｋとなる。２つの部分集合は連結しているので、それらの部分集合で分断されるＤＲＵ同士には少なくとも１つの共通の辺が存在する。言い換えると、
【数１３】
0006320939.tif 000014
となる。
【００５６】
[0065]すると、ＱｏＳ関数は、上記ですでに導入された３つのＫＰＩ（費用要因）の重み付けした結合となる。目的関数はＱｏＳ関数を最大にするものであることが明らかである。ハード容量及びソフト容量による拒否呼のペナルティとハンドオフ呼がある。ＤＲＵのセクタ区分は、以下のような混合整数線形計画法として定式化することができる。
【数１４】
0006320939.tif 000015
【００５７】
[0066]セクタ区分問題の特殊な事例であるグループ化問題の多くはよく知られたＮＰ困難問題であることに留意されたい。本発明の問題はＮＰ困難であるため、アルゴリズムを実行するのに要する時間は、問題の大きさと共に指数関数的に増大する。したがって、このようなアルゴリズムは、大半の場合には現実世界の大きさの問題には使用することができない。ＮＰ困難問題に対する有望な成果として、本発明は進化的アルゴリズムを研究してセクタ区分問題を解き、その性能を混合整数計画法で得られる解と比較する。
【００５８】
[0067]進化的アルゴリズム
【００５９】
[0068]進化的アルゴリズムは、困難な最適化問題を解くために使用されている。一部の実施形態では、進化的アルゴリズムを用いて、システム内のネットワークトラフィックを最適化する。最適化問題の候補解は、母集団中の個体として表される。進化的アルゴリズム（ＥＡ）は、生物進化の理論に着想を得たものである。ＥＡでは、最適化問題の候補解の費用関数値が、自然淘汰の概念における個体の適応度を示す。以下では、上記で定式化した問題を解くことに関して、遺伝的アルゴリズムと分布推定アルゴリズムの２種類の進化的アルゴリズムについて述べる。
【００６０】
[0069]Ａ．遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）
【００６１】
[0070]ＧＡは、遺伝子の組み換え、突然変異、及び適者生存などの遺伝的現象を模倣した確率的探索方法である。ＧＡは、ネットワークにおける多くの組み合わせ最適化問題を含む多数の科学及び工学分野の問題に適用されてきた。ＧＡは、母集団と呼ばれる候補解の集合に作用する。各解は、通例、染色体と呼ばれる文字列で表される。各染色体には、その染色体が母集団中の他の染色体と比べて現在の問題をどれだけ良好に解決するかを測定する適応度値が割り当てられる。現在の母集団から、通例は、選択、交叉、及び突然変異の３つの遺伝的オペレータを使用して新しい母集団が生成される。より適した染色体がより高い確率で選択されるように、新しい母集団の染色体が無作為に選択される（置き換えを伴う）。交叉については、生き残った染色体が無作為に対にされ、各対の２つの染色体が各自の文字列の部分集合を交換して２つの子孫を作る。次いで染色体を突然変異にかけ、突然変異は、文字列の要素の無作為の反転が新しい各染色体に個々に適用されることを意味する。評価、選択、交叉、及び突然変異からなるプロセスがＧＡの実行における一世代を形成する。上記プロセスは、新しく生成された母集団が順次現在の母集団に取って代わりながら繰り返される。ＧＡは、例えば所定数の世代が生成されたなど、特定の停止基準に達すると終了する。本発明の問題には、ＧＡを利用した方法が有力な候補である可能性があり、一部の実施形態で使用されることを示唆する側面がいくつかある。すなわち、ＧＡは、探索対象の空間が大きいが完全に滑らかではないことが分かっている場合、又は空間があまりよく理解されていない場合、及び大域最適解を見つけることが必須でない場合に良好に機能することが証明されている。一般には、ペナルティ関数を使用して問題の制約をエンコードし、無効な解、例えば本発明のセクタ区分の問題であればＤＲＵのつながりやコンパクトさに反する解を探索することを可能にする。無効な解を探索することができると、極小値に陥ることを防ぎ、より良好な解を生成することができる。ＧＡの各世代で、現在の母集団の個体に領域解としての適応度の格付けをする。適応度値は、式（９）の目的関数値に基づく。
【００６２】
[0071]一般に、従来のＧＡは次のパラメータ及び表記を特徴とする。
（Ｉｓ，Ｆ，Δｌ，ηｌ，βｌ，Ｐｓ，Ｐｃ，Ｐｍ，ＩＴｅｒ）（１０）
ここで
１）Ｉｓは、すべての可能性のある解からなる空間である（染色体の全探索空間）。
２）Ｆは適応度関数を表す。
３）Δｌは、ｌ代目の世代における染色体の集合（母集団）である。
４）ηｌは、ｌ代目の世代で集合Δｌから選択された最良の候補解の集合である。
５）
【数１５】
0006320939.tif 000016
と表記し、ここで
【数１６】
0006320939.tif 000017
はηｌの補集合である。
６）Ｐｓは選択の確率である。ＧＡアルゴリズムでは、集合ΔｌからＰｓ｜Δｌ｜個の個体を選択して集合ηｌを構成する。
７）Ｐｃは交叉の確率である。一様交叉プロセスでは、２つの染色体が確率Ｐｃで無作為に選択され、ＣＲの率で遺伝子が交換される。
８）Ｐｍは突然変異の確率である。突然変異では、遺伝子が確率Ｐｍで無作為に選択され、その遺伝子の値が変更される。
９）ＩＴｅｒは世代の最大数である。
【００６３】
[0072]従来のＧＡでは、各染色体は、長さｎの異なる遺伝子の文字列（ｎ次元のベクトル）で指定される。典型的なＧＡを以下の段階で説明する。
段階０：最初の母集団Δ０を生成する。最初の母集団（｜Δ０｜個の染色体）は、通例、一様（等しく確からしい）分布に従ってサンプリングを行うことによって得られる。
段階１：適応度関数Ｆに従って現在の母集団Δｌ−１の染色体を評価する。各自の適応度の順序に従って候補の解（現在の母集団の染色体）をソートする。
段階２：最良の候補解が収束基準を満たすか、又は反復回数が制限ＩＴｅｒを超えている場合は、終了し、それ以外の場合は段階３に進む。
段階３：現在の母集団Δｌ−１からＰｓΔｌ−１個の最良の候補解（染色体）を選択する。この選択は、ソートされた候補解に従って行われる。
段階４：一様交叉と反転突然変異を行ってから、それらの実施に基づいて新しい|Δｌ−１|−|ηｌ−１|個の染色体を生成する。不良の|βｌ−１|個の染色体を新しく生成された|Δｌ−１|−|ηｌ−１|個の染色体に置き換える。
段階５：段階１に進み、上記ステップを繰り返す。
【００６４】
[0073]Ｂ．分布推定アルゴリズム（ＥＤＡ）
【００６５】
[0074]他の進化的アルゴリズムと異なり、ＥＤＡでは、各世代の個体の新しい母集団は、交叉及び突然変異のオペレータを使用せずに生成される。代わりに、ＥＤＡでは、新しい母集団は確率分布に基づいて生成され、確率分布は、以前の世代で選択された最良の個体から推定される。本発明では、各主ベクトルを、本発明の実施形態のためのＥＤＡ手法の個体として導入し、また適応度関数が目的関数である。一般に、従来のＥＤＡは次のパラメータ及び表記で特徴づけることができる。
（Ｉｓ，Ｆ，Δｌ，ηｌ，βｌ，ｐｓ，Γ，ＩＴｅｒ）（１１）
ここで
１）Ｉｓは、すべての可能性のある解からなる空間である（個体の全探索空間）。
２）Ｆは適応度関数を表す。
３）Δｌは、ｌ代目の世代における個体の集合（母集団）である。
４）ηｌは、ｌ代目の世代で集合Δｌから選択された最良の候補解の集合である。
５）
【数１７】
0006320939.tif 000018
と表記し、ここで
【数１８】
0006320939.tif 000019
はηｌの補集合である。
６）ｐｓは選択の確率である。ＥＤＡアルゴリズムでは、集合ΔｌからＰｓ｜Δｌ｜個の個体を選択して集合ηｌを構成する。
７）本発明では、各世代でηｌ（選択された候補解の集合）から推定される分布をΓと表す。
８）ＩＴｅｒは世代の最大数である。
【００６６】
[0075]従来のＥＤＡでは、各個体は文字列で指定される。典型的なＥＤＡを以下の段階で説明する。
段階０：最初の母集団Δ０を生成する。最初の母集団（｜Δ０｜個の個体）は、通例、一様（等しく確からしい）分布に従ってサンプリングを行うことによって得られる。
【数１９】
0006320939.tif 000020
世代ｌ＝１，２，．．．，について、段階１から６を行う。
段階１：適応度関数Ｆに従って現在の母集団Δｌ−１の個体を評価する。各自の適応度の順序に従って候補解（現在の母集団の個体）をソートする。
段階２：最良の候補解が収束基準を満たすか、又は世代数が制限ＩＴｅｒを超えている場合は、終了し、それ以外の場合は段階３に進む。
段階３：現在の母集団Δｌ−１からＰｓΔｌ−１個の最良の候補解（個体）を選択する。この選択は、ソートされた候補解に従って行われる。
段階４：|ηｌ−１|個の最良の候補解に基づいて確率分布ｐ（θ１，θ２，．．．，θｎ）を推定する。この推定は次のように表される。
Γ＝（θ１，θ２，．．．，θｎ｜ηｌ−１）  （１３）
段階５：この新しい推定確率分布Γに基づいて新しい|Δｌ−１|−|ηｌ−１|個の個体を生成する。不良の|βｌ−１|個の個体を新しく生成された|Δｌ−１|−|ηｌ−１|個の個体に置き換える。
段階６：段階１に進み、上記ステップを繰り返す。
【００６７】
[0076]本発明の実施形態は、ＥＤＡの実装において上記の疑似コードの段階に従う。推定には、周辺分布を個別に推定する単純な方式が使用され、積形式
【数２０】
0006320939.tif 000021
を使用する。
ここで、δは指標関数であり、
【数２１】
0006320939.tif 000022
と表すことができる。
【００６８】
[0077]ＤＲＵのセクタ区分問題についてのこれら３つのアルゴリズムの効率を、本発明の各種実施形態に従って分析した。トラフィックは、ＤＲＵ間に均等に分散されているものとする。ＶＢＳ及びセクタの数は表１のように仮定する。行われる可能性のあるセクタ区分の回数は、ＤＲＵの数と共に指数関数的に増加する。提案されるアルゴリズムの性能は、アルゴリズム同士、及び定式化の最適解と比べることによって検証する。
【００６９】
[0078]式（９）で目的関数に用いられる費用係数は、ｗ１＝ｗ３＝１０、ｗ２＝１、ｃ１＝２、及びｃ２＝ｃ３＝１である。ハード容量及びソフト容量による呼の拒否を最小に抑えるために、ｗ１及びｗ５に高い重みを与え、セクタ区分ではＣＩが最優先される。ｅＮｏｄｅＢ間ハンドオフによる重みｗ１は、ｅＮｏｄｅＢ内ハンドオフの重みｗ２の２倍である。この理由は、同じｅＮｏｄｅＢの２つのセクタ間のハンドオフは完全にそのｅＮｏｄｅＢ内で処理できるのに対し、２つのｅＮｏｄｅＢ間のハンドオフはそれらのｅＮｏｄｅＢだけでなく、ＭＭＥ及びＳ−ＧＷも介するためである。必要とするシグナリング、処理、連携、及び時間がより多いため、後者の場合の方がはるかに高費用である。対して、強制ハンドオフはセクタ区分期間の開始時にしか発生しないため、ｗ２及びｗ３には等しい重みを与える。ＭＡＴＬＡＢシミュレーションを使用して１９、３７及び６１のＤＲＵ問題の最適解を提示して、特定実施形態の性能を検証する。
【００７０】
[0079]アルゴリズムのパラメータ
【００７１】
[0080]セクタ区分問題についてのアルゴリズムの性能を検査する前に、アルゴリズムパラメータの設定を宣言する。
【００７２】
[0081]ＧＡアルゴリズムでは、染色体中の各遺伝子が、対応するＤＲＵが属するセクタ及びＶＢＳを表す。本発明では、行ベクトルＸ＝（ｘ１，ｘ２．．．，ｘｎ），ｘｉ∈｛Ｓｊｋ｜ｊ＝１，．．．，｜ＳＯＳｋ｜，ｋ＝１，．．．，Ｍ｝，ｉ＝１，．．．，ｎで染色体を表し、ｘｉ＝Ｓｊｋは、ＤＲＵｉがＶＢＳｋ及びＳｅｃｔｏｒｊに属することを意味する。ＧＡは、各世代ごとに染色体の母集団を維持する。母集団Δｌ中の染色体の数を｜Δｌ｜と表す。ここで、行ベクトル
【数２２】
0006320939.tif 000023
中の上付き文字ｊは母集団中の個体を示す。一様交叉プロセスでは、２つの染色体がＰｃ＝０．９の確率で無作為に選択され、遺伝子が０．４の率で交換される。突然変異では、遺伝子が確率Ｐｍ＝０．１で無作為に選択され、その遺伝子の値が変更される。すなわち、ＤＲＵが自身のセクタを変更する。選択の確率はＰｓ＝０．５である。
【００７３】
[0082]ＥＤＡアルゴリズムでは、各個体は文字列で指定され、文字列の要素は集合Ｓから取られ、すなわち｛Ｓｊｋ｜ｊ＝１，．．．，｜ＳＯＳｋ｜，ｋ＝１，．．．，Ｍ｝、長さはｎである（ｎ次元のベクトル）。ここでＳｊｋは、ＤＲＵｉがＶＢＳｋ及びＳｅｃｔｏｒｊに属することを意味する。個体の各要素は、対応するＤＲＵが属するセクタとＶＢＳを表す。本発明では、行ベクトルＸ＝（ｘ１，ｘ２．．．，ｘｎ），ｘｉ∈Ｓ，ｉ＝１．．．ｎで個体を表す。ＥＤＡは、各世代ごとに個体の母集団を維持する。母集団Δｌ中の個体の数を｜Δｌ｜で表す。行ベクトル
【数２３】
0006320939.tif 000024
中の上付き文字ｊは母集団中の個体を示す。選択の確率はＰｓ＝０．５である。
【００７４】
[0083]最初の母集団の生成
【００７５】
[0084]一般には、どちらのアルゴリズムでも、最初の母集団は一様分布の集合Ｓから無作為に選択される。ＧＡ又はＥＤＡの母集団の大きさが探索空間全体の大きさに比べてはるかに小さいときには、すべて実行不可能な解、又は非常に少数の実行可能な解が得られる可能性があることに留意されたい。この問題を克服するために、最初の母集団のいくらかの割合（例えばｘ％）を、厳密に、アルゴリズムが適用されるセクタ区分の形態にしておく必要がある。本発明のアルゴリズムではｘ＝３０を検討する。
【００７６】
[0085]アルゴリズムの性能
【００７７】
[0086]次いで、図４Ａ、４Ｂ、５Ａ、５Ｂ、６Ａ、及び６Ｂを参照して、一部の実施形態による各種技術及び結果を示す３つのベンチマーク問題を検討する。これらの場合、トラフィックの配分には、すべての問題について平均トラフィックが５０ののＥｒｌａｎｇ分布を使用する。経験則の性能を検証するためにＭＡＴＬＡＢを使用して１９ＤＲＵ問題の最適解を見つけた。それぞれ１９ＤＲＵ（図４Ａ及び４Ｂ）、３７ＤＲＵ（図５Ａ及び５Ｂ）、及び６１ＤＲＵ（図６Ａ及び６Ｂ）のシナリオで３５世代、２００世代、及び２００世代の時点でアルゴリズムを終了する。収束率を、行われる総世代数を通じて最適（又は３７及び６１のＤＲＵ問題については見つかった最良）解が得られる回数として定義する。例えば図４Ａ、４Ｂ、５Ａ、５Ｂ、６Ａ、及び６Ｂに示す各例は、平衡化するいくつかのＤＲＵの特定の大きさ及び規模に関して１つのみの例示的問題と解を表す。これらは単なる例に過ぎず、各例の特性の多く、例えば、各ＤＲＵ内の呼の数、セクタに当初あるＤＲＵの数、各ＶＢＳ内のセクタの数、ＶＢＳの数、各セクタのソフト容量等は変化する可能性があることが明確に理解されよう。これらはすべていくつかの実施形態で可能性がある。表Ｉは、図４Ａ、４Ｂ、５Ａ、５Ｂ、６Ａ、及び６Ｂに提示する種々のシナリオの概要を示す。
【表１】
0006320939.tif 000025
【００７８】
[0087]例えば１９ＤＲＵ問題の場合、図４Ａ及び４Ｂに示すように、時間ｔ及びｔ＋１における古いグループ化と新しいグループ化の評価ＱｏＳ値は、図４Ａに示すように、１．１＊１０−３（ＫＰＩＢＣ−１＝９０，ＫＰＩＨＯ−１＝０，ＣＩ＝２２／４２）、及び３．４８８＊１０−３（ＫＰＩＢＣ−１＝０，ＫＰＩＨＯ−１＝１５５，ＣＩ＝２３／４２）になる。凡例４００は、図のように１９セルのＤＲＵ構成を構築するためのそれぞれ３つのセクタを有する２つのＶＢＳを示す。実行時間８．６４＊１０５ＣＰＵ秒（約９日間）でＭＡＴＬＡＢを使用して２８６．９０４の評価値で最適解が見つかる。この最適解に達するＥＤＡの収束率は０．０８２ＣＰＵ秒で０．９３（２００世代以上）であり、一方、ＧＡの収束率は０．０９０１ＣＰＵ秒で０．８９（２００世代以上）である（図７を相互参照されたい）。得られた最適解を図４Ｂに示す。
【００７９】
[0088]例えば図５Ａ及び５Ｂに示す３７ＤＲＵの問題の場合、時間ｔ及びｔ＋１における古いグループ化と新しいグループ化の評価ＱｏＳ値は、図５Ａ及び図５Ｂに示すように、０．５＊１０−３（ＫＰＩＢＣ−１＝１７７，ＫＰＩＨＯ−１＝０，ＣＩ＝５６／９０）及び２．４＊１０−３（ＫＰＩＢＣ−１＝７，ＫＰＩＨＯ−１＝１９４，ＣＩ＝５６／９０）となる。凡例５００は、図のように３７セルのＤＲＵ構成を構築するためのそれぞれ３つのセクタを有する３つのＶＢＳを示す。この問題は計算量を多く要するため、制限したＣＰＵ時間内の収束率を使用してＥＤＡとＧＡの性能を比較する。見つかった最良の解に達するまでのＥＤＡの収束率は０．１５３２ＣＰＵ秒で０．８７であり、一方ＧＡの収束率は０．１６９ＣＰＵ秒で０．５０である（図８を相互参照されたい）。これにより得られた改善された解を図５Ｂに示す。
【００８０】
[0089]例えば図６Ａ及び図６Ｂに示す大きな６１ＤＲＵ問題の場合、時間ｔ及びｔ＋１における古いグループ化と新しいグループ化の評価ＱｏＳ値は、図６Ａ及び図６Ｂに示すように、０．７７＊１０−３（ＫＰＩＢＣ−１＝１２８，ＫＰＩＨＯ−１＝０，ＣＩ＝８９／１５６）及び２．８＊１０−３（ＫＰＩＢＣ−１＝１３，ＫＰＩＨＯ−１＝１０５，ＣＩ＝７７／１５６）になる。凡例６００は、図のように６１個のセルのＤＲＵ構成を構築するためのそれぞれ３つのセクタを有する４つのＶＢＳを示す。この問題も計算量を多く要するため、制限したＣＰＵ時間内の収束率を使用してＥＤＡとＧＡの性能を比較する。見つかった最良の解に達するまでのＥＤＡの収束率は０．２８１５ＣＰＵ秒で０．８８であり、一方、ＧＡの収束率は０．３０１２ＣＰＵ秒で０．４９である（図９を相互参照されたい）。
【００８１】
[0090]図７、図８、及び図９は、一部の実施形態によるＥＤＡアルゴリズムとＧＡアルゴリズムを使用した性能の結果例を示す。これらの結果は、ＥＤＡは最良の解に達する収束率でＧＡを大きく上回るだけでなく、ＧＡと比べて非最適解も最良の解にはるかに近いことを示すことができる。ただし、どちらの事例でも、ＤＲＵは、実施形態による技術を全く行わなかった場合と比べるとはるかに効率的で、良好に平衡化される。
【００８２】
[0091]具体的には、図７を参照すると、グラフ７００は、例えば図４Ａ及び図４Ｂで説明した１９ＤＲＵ問題の場合のＥＤＡアルゴリズムとＧＡアルゴリズムのサービス品質（ＱｏＳ％）の指標を示す。この場合は、ＥＤＡアルゴリズムとＧＡアルゴリズムは共に同じレベルのＱｏＳに達するように思われるが、ＧＡの方が少ない数の世代で早く到達するようである。グラフ７１０は、１９ＤＲＵ問題の場合のＥＤＡアルゴリズムとＧＡアルゴリズムの呼の拒否回数の指標を示す。示されるように、拒否される呼の数は、一部の実施形態の技術を実施することにより実質的になくなる。グラフ７２０は、ＥＤＡアルゴリズムとＧＡアルゴリズムの両方を使用して発生するハンドオフの回数を示す。ここでは、本発明の実施形態による技術を使用しない場合と比べて、両アルゴリズムでハンドオフオフの回数が概ね８０％低下し、すなわち５分の１に改善される。
【００８３】
[0092]図８を参照すると、グラフ８００は、例えば図５Ａ及び図５Ｂで説明した３７−ＤＲＵ問題の場合のＥＤＡアルゴリズムとＧＡアルゴリズムのサービス品質（ＱｏＳ％）の指標を示す。この場合は、ＥＤＡアルゴリズムの方が高いレベルのＱｏＳに達するように思われるが、何も技術を行わない場合と比べると両方法でＱｏＳが劇的に向上することを明らかに見てとることができる。グラフ８１０は、３７ＤＲＵ問題の場合のＥＤＡアルゴリズムとＧＡアルゴリズムの呼の拒否回数の指標を示す。示されるように、一部の実施形態の技術を実施することにより、拒否される呼の数が劇的に低減する。グラフ８２０は、ＥＤＡアルゴリズムとＧＡアルゴリズムの両方を使用して発生するハンドオフ回数を示す。ここでは、本発明の実施形態による技術を使用しない場合と比べて、両アルゴリズムでハンドオフオフの回数が概ね７５％低下し、すなわち４分の１に改善される。
【００８４】
[0093]図９を参照すると、グラフ９００は、例えば図６Ａ及び図６Ｂで説明した６１ＤＲＵ問題の場合のＥＤＡアルゴリズムとＧＡアルゴリズムのサービス品質（ＱｏＳ％）指標を示す。この場合は、ＥＤＡアルゴリズムの方が高いレベルのＱｏＳに達するように思われるが、何も技術を行わない場合と比べると両方法でＱｏＳが劇的に向上することを明らかに見てとることができる。グラフ９１０は、６１ＤＲＵ問題の場合のＥＤＡアルゴリズムとＧＡアルゴリズムの呼の拒否回数の指標を示す。示されるように、一部の実施形態の技術を実施することにより、拒否される呼の数が劇的に減るが、ＥＤＡアルゴリズムの方が拒否される呼がさらに減るようである。グラフ９２０は、ＥＤＡアルゴリズムとＧＡアルゴリズムの両方を使用して発生するハンドオフの回数を示す。ここでは、本発明の実施形態による技術を使用しない場合と比べて、両アルゴリズムでハンドオフオフの回数が概ね９３％低下し、すなわち１４分の１に改善される。
【００８５】
[0094]これら２つのアルゴリズムは、より多くの世代にわたって実行すれば向上した解を生成する可能性が高いことは明らかである。また、世代数が同じであれば、これらのアルゴリズムは、各世代でより大きな母集団の大きさを使用した場合に向上した解を生成する可能性が高い。指定された最終的な解の性能を達成するために必要な母集団の大きさと世代数との間にはトレードオフがある。図１０、図１１、図及び１２は、ＥＤＡを使用して解かれる３つの異なるシナリオにおけるこのトレードオフを示す。具体的には、図１０は１９ＤＲＵ問題に対応し、図１１は７ＤＲＵ問題に対応し、図１２は６１ＤＲＵ問題に対応する。このトレードオフを使用して、例えばメモリを多く持つハードウェア、大きな母集団サイズが適する等、利用可能なハードウェアに合わせてアルゴリズムを設定することができる。
【００８６】
[0095]図１３を参照すると、フローチャート１３００で、一部の実施形態による例示的な方法論を示す。その説明は、先立つ図面及び本明細書で述べる説明と整合する場合がある。フローチャート１３００のステップは、例えば図１で説明した各種構成要素によって実施することができる。
【００８７】
[0096]ブロック１３０２で、一部の実施形態では、方法は、基地局の複数のセクタに関連付けられたＤＡＵを提供することができる。この提供の例は例えば図１に示している。ブロック１３０４で、方法は、ＤＡＵに関連付けられた複数のＤＲＵを提供することができる。ＤＲＵは、図１、図２Ａ、図２Ｂ、及び図３等に示すように、互いと物理的に異なるエリアに配置することができる。
【００８８】
[0097]ブロック１３０６で、複数のＤＲＵを複数のＤＲＵセクタに区画することができる。一部の実施形態では、ＤＲＵセクタはそれぞれ、基地局の異なるセクタに関連付けることができる。一部の実施形態では、複数の基地局を設けることができ、各基地局は複数のセクタを有する。一部の実施形態では、ＤＲＵは、つながったセクタに区画することができる。一部の実施形態では、区画は実質的にコンパクトにすることができる。これらの説明は、例えば図２Ａ、図２Ｂ、及び図３で説明した概念と整合する。
【００８９】
[0098]ブロック１３０８で、トラフィック条件についての少なくとも１つのシステム指標を計測することができる。システム指標は複数のＤＲＵセクタに関連付けることができる。一部の実施形態では、少なくとも１つのシステム指標は、ＤＲＵセクタで拒否される呼の数とすることができる。一部の実施形態では、少なくとも１つのシステム指標は、ＤＲＵセクタの境界に沿って発生するハンドオフの回数とすることができる。一部の実施形態では、少なくとも１つのシステム指標はＱｏＳの測定値とすることができる。
【００９０】
[0099]ブロック１３１０で、少なくとも１つのシステム指標を所定の閾値と比較することができる。例えば、閾値は、図２Ａ、図２Ｂ、及び図３で説明した例に沿うと、１つのＤＲＵセクタ当たり２００回の呼とすることができる。言うまでもなく、本開示の他の図との関連で説明した閾値を含む他の閾値を使用することが可能である。
【００９１】
[0100]ブロック１３１２で、少なくとも１つのシステム指標が所定の閾値より大きいかどうかを判定することができる。例えば、現在の総呼数が閾値の２００呼よりも高いかどうかを判定することができる。閾値より大きいと判定された場合、方法はフローチャート１３００を再度繰り返し、ブロック１３０６に戻る。次の反復では、ブロック１３０６の区画はそれまでと異なる区画にすることができる。一部の実施形態では、区画は、最適化アルゴリズム、例えば本開示に記載されるアルゴリズムに従って行うことができる。
【００９２】
[0101]システム指標が閾値より低いと判定された場合は、システムが平衡状態又は適正にセクタ区分された状態にあると判定される可能性があるため、方法は終了してもよい。一部の実施形態では、方法は引き続きトラフィックを監視してもよく、少なくとも１つのシステム指標が所定の閾値より大きいと判定されるたびにブロック１３０６に戻ることができる。図１３に示す例示的方法は、システム指標を所定の閾値以下のレベルにするための再区画に適することに留意されたい。その一例は、繰り返し動的な再区画を行って、拒否される呼の数をゼロまで減らすものである。他の実装では、再区画を行ってシステム指標を所定の閾値よりも大きい値にすることができる。一例はＱｏＳであり、反復を行ってＤＲＵセクタを再区画するのにつれてＱｏＳを増大することができる。プロセス１３１２における比較で指標が閾値より大きいか、閾値未満であるかのどちらを判定するかに応じて、指標の逆数を用いることも可能であることが理解されよう。当業者には、多くの変形形態、改変形態、及び代替形態が認識されよう。
【００９３】
[0102]上記で様々な例を説明した。上記及び他の例は以下の特許請求の範囲にある。
［発明の例］
［例１］
複数のデジタルリモートユニット（ＤＲＵ）を有するワイヤレス通信システム内で不均一に配分されたネットワークトラフィックを平衡化する方法であって、
ａ）基地局の複数のセクタに関連付けられたデジタルアクセスユニット（ＤＡＵ）を提供するステップと、
ｂ）前記ＤＡＵに関連付けられた複数のＤＲＵを提供するステップと、
ｃ）前記複数のＤＲＵを複数のＤＲＵセクタに区画するステップと、
ｄ）前記複数のＤＲＵセクタに関連する拒否呼の数を測定するステップと、
ｅ）前記拒否呼の数が所定の閾値より大きいと判断するステップと、
ｆ）少なくとも要素（ｃ）〜（ｅ）を使用して反復するステップと、
を含む方法。
［例２］
反復するステップが、少なくとも１つの最適化アルゴリズムを利用するサブステップを含む、例１に記載の方法。
［例３］
前記少なくとも１つの最適化アルゴリズムが、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）又は分布推定アルゴリズム（ＥＤＡ）の少なくとも１つである、例２に記載の方法。
［例４］
前記少なくとも１つの最適化アルゴリズムが少なくとも１つの線形計画法モデルを含む、例２に記載の方法。
［例５］
前記ＤＲＵセクタの各々が、つながったＤＲＵからなる、例１に記載の方法。
［例６］
仮想基地局（ＶＢＳ）に割り当てられたライセンス／ソースの総数を判定するステップをさらに含む、例１に記載の方法。
［例７］
分散アンテナシステム（ＤＡＳ）内で不均一に配分されたネットワークトラフィックを平衡化する方法であって、
ａ）基地局の複数のセクタに関連付けられたデジタルアクセスユニット（ＤＡＵ）を提供するステップと、
ｂ）前記ＤＡＵに関連付けられた複数のデジタルリモートユニット（ＤＲＵ）を提供するステップと、
ｃ）前記複数のＤＲＵを複数のＤＲＵセクタに区画するステップと、
ｄ）前記複数のＤＲＵセクタに関連付けられたトラフィック条件についての少なくとも１つの指標を測定するステップと、
ｅ）前記少なくとも１つの指標を所定の閾値と比較するステップと、
ｆ）区画を繰り返すことが許容されると判定するステップと、
ｇ）少なくとも要素（ｃ）〜（ｅ）を繰り返すステップと、
を含む方法。
［例８］
前記少なくとも１つのシステム指標が、呼のハンドオフを最少にすること、又は前記ＤＲＵの各々のコンパクトさの指標を最大にすることの少なくとも１つを含む、例７に記載の方法。
［例９］
前記複数のＤＲＵセクタの各々が実質的にコンパクトである、例７に記載の方法。
［例１０］
前記少なくとも１つの指標が、所定の信号対雑音比（ＳＮＲ）に関連付けられたユーザの最大数を含む、例７に記載の方法。
［例１１］
繰り返すステップが少なくとも１つの最適化アルゴリズムを利用するサブステップを含む、例７に記載の方法。
［例１２］
前記少なくとも１つの最適化アルゴリズムが、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）又は分布推定アルゴリズム（ＥＤＡ）の少なくとも１つである、例１１に記載の方法。
［例１３］
前記少なくとも１つの最適化アルゴリズムが少なくとも１つの線形計画法モデルを含む、例１１に記載の方法。
［例１４］
前記ＤＲＵセクタの各々が、つながったＤＲＵからなる、例７に記載の方法。
［例１５］
分散アンテナシステム（ＤＡＳ）であって、
１つ又は複数のデジタルアクセスユニット（ＤＡＵ）と、
前記１つ又は複数のＤＡＵに結合された複数のデジタルリモートユニット（ＤＲＵ）と、
前記複数のＤＲＵに結合され、非一時的なコンピュータ読み出し可能記憶媒体を備えるデータプロセッサであり、前記記憶媒体は、前記コンピュータ読み出し可能記憶媒体に有形に具現化された複数のコンピュータ可読命令を備え、前記命令は前記データプロセッサによって実行されると、ネットワークトラフィックの平衡化を実現する、データプロセッサと、
を備え、前記複数の命令は、
ａ）前記データプロセッサに、前記複数のＤＲＵを複数のＤＲＵセクタに区画させる命令と、
ｂ）前記データプロセッサに、前記複数のＤＲＵセクタに関連するトラフィック条件についての少なくとも１つのシステム指標を測定させる命令と、
ｃ）前記データプロセッサに、前記少なくとも１つのシステム指標を所定の閾値と比較させる命令と、
ｄ）前記データプロセッサに、前記少なくとも１つのシステム指標が前記所定の閾値より大きいことを判定させる命令と、
ｅ）少なくとも要素（ａ）〜（ｄ）を反復するステップと、
を含むＤＡＳ。
［例１６］
前記少なくとも１つのシステム指標が拒否呼の数を含む、例１５に記載のＤＡＳ。
［例１７］
前記少なくとも１つのシステム指標が、前記複数のＤＲＵセクタのうち２つの間で生じる呼のハンドオフの回数を含む、例１５に記載のＤＡＳ。
［例１８］
前記ＤＲＵセクタの各々が、つながったＤＲＵからなる、例１５に記載のＤＡＳ。
［例１９］
前記ＤＲＵセクタの各々が実質的にコンパクトである、例１５に記載のＤＡＳ。
［例２０］
繰り返すステップが、少なくとも１つの最適化アルゴリズムを利用するサブステップを含む、例１５に記載のＤＡＳ。
【図１】
0006320939.tif 000026
【図２】
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【図３】
0006320939.tif 000028
【図４】
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【図５】
0006320939.tif 000030
【図６】
0006320939.tif 000031
【図７】
0006320939.tif 000032
【図８】
0006320939.tif 000033
【図９】
0006320939.tif 000034
【図１０】
0006320939.tif 000035
【図１１】
0006320939.tif 000036
【図１２】
0006320939.tif 000037
【図１３】
0006320939.tif 000038