(57)【要約】【課題】【解決手段】  本発明は、複数の基地局および移動端末を備える通信ネットワークの少なくとも１つのパラメータまたはパラメータのセットの最適化方法であって、上記１つのパラメータまたは上記パラメータのセットの複数の所与の値に対するコスト関数がとる値を求めること、および、上記コスト関数を最小にする上記１つのパラメータの値または上記パラメータのセットのパラメータ値を選択することを含む最適化方法に関する。  本発明によれば、互いに相関関係のある複数の所与の移動端末構成について、上記移動端末と上記基地局の間の通信に関して、上記通信ネットワークの挙動を表すようにそれぞれの１つのパラメータ値または上記パラメータのセットのそれぞれの値について、上記コスト関数の値が計算される。【選択図】  図１
2005143119.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の基地局および移動端末を備える通信ネットワークの少なくとも１つのパラメータまたはパラメータのセットの最適化方法において、前記１つのパラメータまたは前記パラメータのセットの複数の所与の値に対するコスト関数がとる値を求めること、および、前記コスト関数を最小にする前記１つのパラメータの値または前記パラメータのセットのパラメータ値を選択することを含む最適化方法であって、互いに相関関係のある複数の所与の移動端末構成について、前記移動端末と前記基地局の間の通信に関して、前記通信ネットワークの挙動を表すようにそれぞれの１つのパラメータ値または前記パラメータのセットのそれぞれの値について、前記コスト関数の値が計算されることを特徴とする最適化方法。
【請求項２】
前記移動端末構成は、トラフィックテンプレートおよび移動性テンプレートに従って互いに相関関係があることを特徴とする請求項１に記載の最適化方法。
【請求項３】
前記コスト関数は、全ての前記所与の相関関係のある移動端末構成が作動している間に、前記移動端末と前記基地局の間の通信に影響を与えるイベントに基づいて計算されることを特徴とする請求項１または２に記載の最適化方法。
【請求項４】
前記イベントは、以下のタイプ、すなわち、
−遮断基準により新たな呼が遮断される
−新たな呼がアクセスされる
−通信が落ちる
−通信が停止する
−通信が終了する
のうちの１つであることを特徴とする請求項３に記載の最適化方法。
【請求項５】
前記コスト関数は、それぞれのタイプのイベントの全体のイベントの数を求めるステップと、満足しているユーザの割合を前記数から推定するステップとを含むことを特徴とする請求項３または４に記載の最適化方法。
【請求項６】
前記コスト関数がとる値は、正常終了した呼の総数と異常終了した呼の総数の比であり、正常終了した呼の総数は、終了した呼の総数から異常終了した呼の総数を引いたものであり、異常終了した呼の総数は、遮断された呼の総数、落ちた通信の総数、停止した通信の総数、飽和により終了した通信の総数、および低品質の呼の総数の合計であることを特徴とする請求項５に記載の最適化方法。
【請求項７】
前記低品質の呼は、呼の継続期間の予め決められた割合の間に瞬間的品質が十分に良好でなかった呼を含むことを特徴とする請求項６に記載の最適化方法。
【請求項８】
前記コスト関数がとる値は、サービスの等級に等しいことを特徴とする請求項１に記載の最適化方法。
【請求項９】
前記コスト関数を最小にする前記１つのパラメータの値または前記パラメータのセットのパラメータ値を選択する前記ステップは、シミュレーテッドアニーリング法によって実行されることを特徴とする請求項１から８のいずれか１項に記載の最適化方法。
【請求項１０】
パラメータのセットは、
−前記ネットワークの基地局の位置
−前記ネットワークの基地局のアンテナの放射図または傾き
−前記通信ネットワークのパイロット信号の電力
のうちの１つを含むことを特徴とする請求項１から８のいずれか１項に記載の最適化方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、通信ネットワークの少なくとも１つのパラメータの最適化方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
こうしたパラメータは、ネットワークの基地局の位置、ネットワークの基地局のアンテナの放射図または傾きを含むことができる。パラメータはまた、ＣＤＭＡ通信ネットワークのパイロット信号の電力であることができる。その電力のパラメータを本発明の説明に用いるが、本発明は、ＣＤＭＡ通信ネットワークのパイロット信号の電力に限定されない。
【０００３】
通信ネットワークは、一般に、複数の基地局およびネットワークの１つまたは複数の基地局と通信することができる移動端末を備える。ＣＤＭＡ通信ネットワークにおいて、ユーザ情報の帯域を拡散させる拡散符号を用いて通信が判別される。それぞれの基地局から受信される電力レベルに依存して、移動端末は、１つの、２つの、３つのなどの基地局と通信することができる。移動端末が受信する電力レベルを評価するために、それぞれの基地局は、情報を運ぶ(bearing)通信と同時にパイロット信号を移動端末の方に送出する。これらのパイロット信号は、一般にＣＰＩＣＨ（Ｃｏｍｍｏｎ  Ｐｉｌｏｔ  Ｃｈａｎｎｅｌ）と呼ばれる特定のチャネル上を運ばれる。ＣＰＩＣＨパイロット信号が同期化の目的に対して用いられること以外に、基地局が放出したパイロット信号の電力レベルは移動端末によって測定され、測定結果は、ネットワークに報告され、ネットワークにおいて、移動端末がどの基地局（複数可）と通信し続けるかが決定される。したがって、この決定は、基地局から移動端末によって受信されたＣＰＩＣＨ信号の電力レベルおよびマクロダイバーシティウィンドウとして知られるしきい値に従って行われる。
【０００４】
どの基地局が移動端末と通信するかを判断するためにＣＰＩＣＨレベルを用いることは、ＣＰＩＣＨパイロット信号の電力レベルを調整することによって、基地局の負荷および干渉レベルのつりあいをとることができるという結果をもたらす。実際、基地局のＣＰＩＣＨ電力レベルを減らすと、この基地局と通信する移動端末が少なくなるが、このレベルを上げると、この基地局と通信する移動端末が多くなる。
【０００５】
ネットワークのトラフィック条件に従って動的にされるのとちょうど同じようにうまく、計画プロセス中に基地局の適切なＣＰＩＣＨ電力レベルを選択することが重要である。そのため、移動端末は、少なくとも１つの適切な基地局に接続され、それによって、通信中に放出されるべき電力が、通信中の移動端末間での干渉レベルを最小にするようにできる限り小さいことが重要である。選択を誤ると、干渉レベルが、ネットワークの容量が著しく減るようになる可能性がある。
【０００６】
ＣＤＭＡ通信ネットワークのパイロット信号の電力レベルの最適化方法は既に知られている。COST  273TD(03)101において発表された「Optimization of CPICH Power and Antenna Tilt in UMTS FDD Networks」という名称の論文において、A. Gerdenitsch等は、ＣＤＭＡ通信ネットワークのパイロット信号の電力レベルの最適化問題を解くために、２つの最適化アルゴリズムを提案しており、そのうちの１つは、いわゆるシミュレーテッドアニーリング法を用いる。
【０００７】
この文書の教示によれば、ネットワークの基地局全てについて最適化されるために、最適化プロセスは、パラメータすなわちパイロット信号電力の初期値のセットに対する適合度関数すなわちコスト関数の評価で始まる。最初の評価後に、ある最適化技法に従ってパラメータを変更すること、および、パラメータ値の新たなセットについての適合度関数を、それぞれのステップにおいて評価することを含むループプロセスが開始される。それぞれのステップにおいて、対応する適合度関数が、以前の適合度関数より大きな値をとる場合、新たな値のセットが選択される。方法が収束するために、すなわち、シミュレーテッドアニーリング法がスチールを加熱し次にゆっくりと冷却する物理的プロセスと類似していることによって一般に冷却関数と呼ぶある確率より、ランダム値が小さい場合、新たな値のセットが無作為に選択される。そのため、この最後の条件は、確率が冷却関数に従って下がった条件で、以前の条件より悪い結果を受容することが可能である。プロセスの終了時に、この確率は０に近いが、方法は、適合度関数、同様に上記コスト関数を最小にするパイロット信号レベルの値のセットに収束している。
【０００８】
この文書において、最適化の目標を表す適合度関数は、
【０００９】
【数１】
2005143119.tif 000003
【００１０】
として定義される。
ここで、ｓｅｒｖｅｄ＿ｕｓｅｒｓｋは基地局ｋのサービスを提供されたユーザの数であり、Ｎはネットワーク内の基地局の総数である。
【００１１】
冷却関数は、
【００１２】
【数２】
2005143119.tif 000004
【００１３】
として定義される。
ここで、ＴＣは冷却温度を示し、ＧｏＳｎｅｗはＣＰＩＣＨ電力レベルの新たな値のセットに対するサービスの等級を示し、ＧｏＳは以前の繰り返しの値のセットに対するサービスの等級を示す。サービスの等級は、
【００１４】
【数３】
2005143119.tif 000005
【００１５】
として定義される。
ここで、ｓｅｒｖｅｄ＿ｕｓｅｒｓはネットワークにおいてサービスを提供されたユーザの総数を示し、ｅｘｉｓｔｉｎｇ＿ｕｓｅｒｓは同じエリアにおいてシミュレートされるユーザの総数を示す。
【００１６】
最適化プロセスは、特定の終了条件が満たされるまで、すなわち、温度ＴＣが所定の値より低くなるまで実行される。
【００１７】
文書に記載される方法は、移動端末の数、真の位置、および提供されるサービスの独自の構成に対してＣＰＩＣＨ電力レベルの最適化を可能にする。本方法は、地理的分布テンプレートを満たすために最初に位置を無作為に選択した状態での移動端末の固定した(frozen)瞬間的状況に対してのみであるが、最適な解決策を見出すことができる。したがって、本方法は、見出すことができる全ての場合に対する最適化が可能ではない。それは、得られる値のセットが、移動端末の変位、増減する作動中の移動端末の数、用いるサービスのタイプなどにより変わる移動端末の構成に依存するからである。
【００１８】
別の文書は、まさに今述べた問題を解決することを提案する。それは、COST  273TD(03)  103において発表された「CPICH Powers Optimization By Means Of Simulated Annealing In An UTRA FDD Environment」という名称のM. G. Lozano等の論文である。記載されている方法は、コスト関数がここでは移動端末の伝送電力の全ての合計であること、および、目標がネットワークの基地局全てのアップリンク負荷係数を最小にすることであること以外は、先の文書に記載されている方法と同じである。さらに、その文書に記載される方法は、スナップショットとも言われる移動端末のいくつかの構成のそれぞれについて最適なＣＰＩＣＨパイロット信号レベルを求め、その後、これらのスナップショット全てついて最適なＣＰＩＣＨパイロット信号レベルを求める。
【００１９】
それぞれのスナップショットについて、シミュレーションが、ネットワークのトラフィック分布に依存するパイロット電力の最適なまたは準最適な組み合わせを見出す。スナップショット全てについてパイロット電力の一般的でかつ適切な組み合わせを決定するために、基地局の異なるアップリンク負荷係数について見出された全ての組み合わせの中の中央値が良いオプションとして選ばれる。選ばれた組み合わせがほとんどの場合で良い結果を与える場合、その組み合わせの最適性は保証されない。それは、この組み合わせが、独立したスナップショットの最適化に基づく任意の操作の結果だからである。
【００２０】
提案される方法は、数分後に収束するため、あまりに時間がかかることで、方法は動的状況に適応しない。
【００２１】
両方の方法によれば、反復プロセスのそれぞれのステップにおいて、コスト関数は、考慮中の移動端末の構成すなわちスナップショットについて、干渉レベルを計算した後に評価される。より詳細には、反復プロセスのそれぞれのステップは、
ａ）それぞれの移動端末について、それぞれの基地局からの受信されたＣＰＩＣＨ電力レベルを計算し、電力がマクロダイバーシティウィンドウ内にある基地局を選択することによって、移動端末とネットワークの基地局との結合性を求めるステージと、
ｂ）次に、電力制御プロセスの解決策として、ネットワークのそれぞれの基地局が放出した伝送電力およびそれぞれの移動端末の伝送電力を求めるステージと、
ｃ）次に、電力制御解決策の結果からコスト関数を求めるステージ
を含む。
【００２２】
先に説明した文書のいずれもが、ネットワーク用を意図するＣＰＩＣＨ電力レベルの最適化方法を提供せず、これらのレベルはたびたび計算され、２つの計算（たとえば、トラフィック条件の増加後）の間でネットワークの多数の異なる構成が適用できなければならない。
【００２３】
両方の方法は時間がかかり、大きなネットワークが最適化される場合にまさに欠点になる可能がある。たとえば、先に説明した第２の文書において、電力制御のシミュレーションは、異なる構成の間には相関関係がないため、それぞれの構成について独立に行われなければならず、そのことは、シミュレーション時間が長いことを意味し、また、このタイプの最適化方法がリアルタイムで用いられることを妨げる。
【００２４】
先に説明した文書は、移動端末と基地局間の接続(connectivity)が、理想的には、先に述べた簡単なルールに従って所与の構成に対して行われることができると仮定する。それでも、実際には、接続は、動的であり、移動端末が行った電力測定値が受信された後にネットワークによって決定される。これらの操作にかかる時間が長くなる可能性があるため、遅延を持って、また、実際の構成とは異なっており、電力測定を行っている移動端末が、実際の構成に比べて異なる位置を有する構成に従って移動端末／基地局接続が行われる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２５】
先に述べたシミュレーテッドアニーリング法を使用するが、構成の全セットにわたって最適化を可能にするコスト関数が先に挙げた問題を解決するような、ＣＤＭＡ通信ネットワークのパイロット信号の電力を最適化する方法を提供することが本発明の目的である。
【課題を解決するための手段】
【００２６】
このために、本発明は、複数の基地局および移動端末を備える通信ネットワークの１つのパラメータまたはパラメータのセットの最適化方法に関しており、上記方法は、上記１つのパラメータまたは上記パラメータのセットの複数の所与の値に対するコスト関数がとる値を求めること、および、上記コスト関数を最小にする上記１つのパラメータの値またはパラメータのセットのパラメータ値を選択することを含む。
【００２７】
本発明によれば、それぞれの１つのパラメータ値またはパラメータのセットのそれぞれの値についてのコスト関数の値は、互いに相関関係のある複数の所与の移動端末構成について、上記移動端末と上記基地局の間の通信に関して、上記通信ネットワークの挙動を表すように計算される。たとえば、移動端末構成は、トラフィックテンプレートおよび移動性テンプレートに従って互いに相関関係がある。
【００２８】
有利的には、コスト関数がとる値は、全ての上記所与の相関関係のある移動端末構成が作動している間に、上記移動端末と上記基地局の間の通信に影響を与えるイベントに基づいて計算される。
【００２９】
先のまた他の問題が解決され、先の目的は、添付特許請求項で詳述される特徴による方法および装置によって実現される。
【００３０】
本発明の目的および利点は、以下の図面に示す好ましい実施形態の以下の詳細な説明を読んだ後に当業者に明らかになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３１】
本発明の方法は、いわゆるシミュレーテッドアニーリング法などの知られている最適化方法によるが、後でわかるように、コスト関数を評価することで従来技術の方法とは異なる。一般的にいって、１つのパラメータまたはパラメータのセットの最適化方法は、上記１つのパラメータまたは上記パラメータのセットの複数の所与の値に対するコスト関数がとる値を求めるステップと、上記コスト関数を最小にする上記１つのパラメータの値またはパラメータのセットのパラメータ値を選択するステップとを含む。
【００３２】
明確にするために、以下の説明は、最適化方法としてシミュレーテッドアニーリング法を考えるが、本発明は、こうした最適化方法に限定されないことが理解されなければならない。
【００３３】
同様に、本発明は、通信ネットワークのパラメータとして、ＣＤＭＡ通信ネットワークのパイロット信号の電力に限定されない。
【００３４】
図１は、複数の反復にわたって実行されるシミュレーテッドアニーリング法の図を示す。
【００３５】
ステップＳ１は、最適化されるべきパラメータ、すなわち、ネットワークの基地局が放出するパイロット信号のＣＰＩＣＨ電力レベルについての初期の値のセットが選択される初期化ステップである。このステップでは、移動端末の構成について条件が必要とされないことに留意されたい。
【００３６】
ステップＳ２は、最適化方法のそれぞれの反復についてコスト関数がとる値を求めることに関する。本発明の方法は、コスト関数がとる値が、トラフィックテンプレートおよび移動性テンプレートに従って互いに相関関係のある同じ複数の所与の移動端末構成から、それぞれの反復において求められることで、本明細書の序文で述べた方法などの従来技術の方法と異なる。これらの構成はまたスナップショットと呼ばれる。ステップＳ２はより詳細に後で述べられる。
【００３７】
ステップＳ３は、２つの比較の結果に依存した、ＣＰＩＣＨ電力レベルについての現在の値のセットか、以前の値のセットのいずれかの選択に関する。現在の値のセットは、現在の値のセットについてのコスト関数が、以前の値のセットについて、より小さい場合に選択される。そうでない場合、現在の値のセットはまた、ランダム数が、容認される確率より低い時に選択され、上記確率は一般に、アルゴリズムの実行に伴って減少する温度によって表現される。他の場合の全てにおいて、以前の値のセットが保たれる。
【００３８】
現在の値のセットが選択されると、停止条件が満たされるかどうかのテストが、ステップＳ４にて実行される。
【００３９】
以前の値のセットが保たれるか、または、停止条件に達しない時、最適化されるべき１つのパラメータまたは複数のパラメータ、すなわち、ＣＰＩＣＨ電力レベルについての１つの新たな値または新たな値のセットがステップＳ５において求められる。次に、プロセスは、この新たな１つの値または値のセットについて再開される。
【００４０】
最後に、停止条件が満たされると、パラメータすなわちＣＰＩＣＨ電力レベルについての最後の選択された１つの値または値のセットが、プロセス中に用いられた移動端末の複数の相関関係のある構成についてのパラメータの最適化を可能にする値と考えられる。
【００４１】
プロセスの終わりに、上記１つのパラメータの選択された値またはパラメータのセットの選択されたパラメータ値が上記コスト関数を最小にすることに留意されたい。
【００４２】
図２は、本発明の実施形態によるコスト関数の評価（図１に示すステップＳ２）のための反復プロセスにおいて実行されることができる異なるステップを示す。
【００４３】
ステップ２１は、移動端末のセット（すなわちスナップショット）の構成が選択される初期化ステップである。同様に、ステップ２１において、現在の反復を表す変数が初期化される。この変数は時間ｔである場合がある。
【００４４】
現在のスナップショットから、また、現時点での、最適化されるべきパラメータすなわちＣＰＩＣＨ電力レベルについての１つの値または値のセットから、接続プロセスが実行される（ステップ２２）。このために、移動端末によって行われる、受信されたパイロット信号の電力の測定に基づいて、ステップ２２は、どの移動端末がそれぞれの基地局に接続されるかを判断する。パイロット信号の電力の測定は、以前の反復において移動端末によって行われることができる。
【００４５】
次に、プロセスは、ステップ２３において、ネットワークの基地局全ての伝送電力およびネットワークの適用範囲下の移動端末全ての伝送電力を求めることができる。ステップ２３は、欧州特許Ａ−１１４８６５８号公報に記載された方法により実施することができる。
【００４６】
ステップ２４において、瞬間的品質の評価が行われる。瞬間的品質は、電力制御後のアップリンクおよびダウンリンクのＥｂ／Ｉｏレベルを観測し、Ｅｂ／Ｉｏレベルを所与の環境におけるサービスの目標品質に対応する目標Ｅｂ／Ｉｏレベルと比較することによって計算される。
【００４７】
それぞれの反復の間、新たな呼(call)を始動することができる（ステップ２５）。このステップにおいて、パイロット電力のレベルの測定が開始される。
【００４８】
同じように、呼は終了することができる（ステップ２６）。常に同じように、一定の移動端末は、たとえば、所定の変位法則に従って移動する（移動端末の速度などに基づいて道路に沿って行く）ことができる（ステップ２７）。
【００４９】
ステップ２２〜２６の間に、方法は、移動端末とその基地局の間の通信に関して通信ネットワークの挙動をシミュレートする。
【００５０】
ステップ２８において、反復変数がインクリメントされ、ステップ２９において、停止条件がチェックされる。停止条件が満たされないと、新たな反復が行われ、それは、たとえば、予め決められたテンプレートによって、現在のスナップショットと相関関係がある新たなスナップショットをここで考えることを意味する。
【００５１】
停止条件が満たされると、現在の反復が停止する。停止条件は、時間依存の条件であることができる。たとえば、停止条件は、所定の継続期間が終了した時に満たされる。停止条件はまた、複数のスナップショットが考えられる時に満たされることができる。この継続期間は、相関関係のあるスナップショットの関連のセットを考えることを可能にする。
【００５２】
なお、ステップ２２〜２９のループの終わりに、たとえば、トラフィックテンプレートおよび移動性テンプレートに従って互いに相関関係のある多数の所与の移動端末構成が考えられた。
【００５３】
ステップ３０において、１つのパラメータの値またはパラメータの値のセットについてコスト関数がとる値は、ステップ２２〜２９で考えられる複数の移動端末構成について、上記移動端末と上記基地局の間の通信に関して、上記通信ネットワークの挙動を表すように計算される。
【００５４】
コスト関数の値は、たとえば、全体の反復プロセスの期間中に起こった、移動端末と基地局の間の異なる通信にリンクしたイベントを考慮して計算される。本発明の実施形態によれば、これらのイベントは、
−遮断基準により新たな呼が遮断される
−新たな呼がアクセスされる
−たとえば、所定の期間を超えた期間の間、ビットエラー率がしきい値を超えているために、通信が落ちる
−通信が停止する（移動端末が基地局の適用範囲から外にでて、通信が終了することを意味する）
−たとえば、飽和の割合がしきい値を上回ることにより、通信が終了する
−など
であることができる。
【００５５】
最適化の現実味を増すためにこのタイプの遅延をシミュレートすることができるため、これらのイベントのいくつかは、過去に行われた決定または測定の結果であることに留意されたい。
【００５６】
コスト関数は、満足させられるユーザの割合をこれらの異なるイベントから推定することによって計算されることができる。たとえば、コスト関数は、正常終了した呼の総数と異常終了した呼の総数の比であることができる。正常終了した呼の総数は、終了した呼の総数から異常終了した呼の総数を引いたものである。異常終了した呼の総数は、遮断された呼の総数、落ちた通信の総数、停止した通信の総数、飽和により終了した通信の総数、および品質が落ちた呼（上記「低品質呼」）の総数の合計である。低品質の呼は、呼の継続期間の予め決められた割合の間に瞬間的品質が良好でなかった呼として規定されることができる。
【００５７】
コスト関数はまた、「Selection procedures for the choice of radio transmission technologies of the UMTS」という名称のETSIの技術報告書TR  101  112  V3.2.0、特に章Ｂ．１．６．５に規定されるサービスＧＯＳの等級に等しい場合がある。
【００５８】
本発明は、現実に近いトラフィックおよび移動性のテンプレート（これらは、シミュレーションの現実味および最適化の精度を上げる）に従って互いに相関関係のある複数のスナップショットをシミュレートすることによって、ＣＰＩＣＨ電力レベルの最適化を可能にする。
【００５９】
本発明の方法は、従来技術の方法より速く収束する。それは、１つの反復についての電力レベルの開始の値のセットが、以前の反復の収束値のセットであるからである。
【００６０】
本発明の方法は、移動端末と基地局の間の接続デフォルトを考慮する。その理由は、これらのデフォルトが一般に、決定時以前に行われた複数の測定から一度に行った決定から得られるためである。それぞれの反復が比較的長い期間続くため、こうしたデフォルトのタイプが考慮される。
【図面の簡単な説明】
【００６１】
【図１】本発明の方法によって用いられるシミュレーテッドアニーリング法の図である。
【図２】本発明による方法の異なるステップを示す図である。
【図１】
2005143119.tif 000006
【図２】
2005143119.tif 000007
【外国語明細書】
2005143119.tif 000008
2005143119.tif 000009
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