(57)【要約】      （修正有）【課題】非直交アクセス方式での電力割当て方法を提供する。【解決手段】主に、基地局が、ユーザから報告されたチャネル状態情報、または測定して得られたユーザチャネル状態情報に基づいて、各ユーザの信号品質を決定し、各ユーザの信号品質に基づいて、木探索により各ユーザの電力割当係数を決定し、各ユーザの電力割当係数に基づいて、各ユーザに割り当てる電力を決定して、決定された各ユーザに割り当てる電力に基づいて、各ユーザに信号を送信し、またはユーザに対し、この送信電力で信号送信を行うよう通知する、ことを含む。上記の電力割当方法に対応して、当該方法を実行する基地局も提供されている。木探索を採用して各ユーザの電力割当係数を決定することにより、ユーザのスループットの幾何平均を最大化する目標を実現するとともに、電力割当方法の計算複雑度を大幅に低減させ、実際の応用にもっと適する。【選択図】図１
2013179587.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電力割当方法であって、
基地局が、ユーザから報告されたチャネル状態情報、または測定して得られたユーザチャネル状態情報に基づいて、各ユーザの信号品質を決定し、
基地局が、各ユーザの信号品質に基づいて、木探索により各ユーザの電力割当係数を決定し、
基地局が、各ユーザの電力割当係数に基づいて、各ユーザに割り当てる電力を決定して、決定された各ユーザに割り当てる電力に基づいて、各ユーザに信号を送信し、またはユーザに対し、この送信電力で信号送信を行うよう通知する、
ことを含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記基地局が、各ユーザの信号品質に基づいて、木探索により各ユーザの電力割当係数を決定することは、
Ｍ個のユーザを信号品質に従って並べるステップａと、
ルートノードを確立して、ユーザ１が選択できるＮ個の電力割当係数に基づいて、第１レベルのＮ個のノードおよびＮ個のブランチを確立するステップｂと、
予めｍ＝２とするステップｃと、
第ｍ−１レベルの各ブランチの上でユーザｍが選択できる全ての電力割当係数の値を決定し、第ｍレベルの候補ノードおよび候補ブランチを確立するステップｄと、
上記第ｍレベルの全ての候補ブランチのブランチメトリックおよびノードメトリックをそれぞれ算出するステップｅと、
同じブランチメトリックを有する全ての候補ブランチをグループ構成し、各グループ内の各ブランチのノードメトリックをそれぞれ比較し、ノードメトリックが最大となる候補ブランチを選択して第ｍレベルのブランチとし、当該ブランチにおける候補ノードを第ｍレベルのノードとし、それ以外の候補ブランチおよび候補ノードを削除するステップｆと、
ｍ＝ｍ＋１にして、ｍがＭに等しいかどうかを判断し、ｍがＭに等しい場合、ステップｈに進み、ｍがＭに等しくない場合、ステップｄに戻るステップｇと、
第Ｍ−１レベルの各ブランチの上でユーザＭの電力割当係数を決定し、第Ｍレベルのノードおよび第Ｍレベルのブランチを確立し、第Ｍレベルの全てのブランチのノードメトリックを算出し、第Ｍレベルの全てのブランチの中から、最大のノードメトリックを有するブランチを選択して、当該ブランチにおけるノードに基づいて、Ｍ個のユーザの電力割当係数を決定するステップｈと、
を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
基地局が、ユーザから報告されたチャネル状態情報に基づいて、各ユーザの信号品質を決定する場合、前記Ｍ個のユーザを信号品質に従って並べることは、Ｍ個のユーザを、ユーザ１の信号品質が最も良く、ユーザＭの信号品質が最も悪いように、信号品質に従って降順に並べる、ことを含み、
基地局が、測定して得られたユーザチャネル状態情報に基づいて、各ユーザの信号品質を決定する場合、前記Ｍ個のユーザを信号品質に従って並べることは、Ｍ個のユーザを、ユーザ１の信号品質が最も悪く、ユーザＭの信号品質が最も良いように、信号品質に従って昇順に並べる、ことを含む、
ことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記信号品質は、信号対干渉雑音比、信号対雑音比、信号対干渉比、またはチャネル利得である、ことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項５】
上記第ｍレベルの全ての候補ブランチのブランチメトリックおよびノードメトリックをそれぞれ算出することは、
式
2013179587.tif 000037
によって、ある候補ブランチのブランチメトリックを算出し、ここで、βｉは、当該候補ブランチにおける第ｉレベルのノードに対応するユーザの電力割当係数を表し、
式
2013179587.tif 000038
によって、ある候補ブランチのノードメトリックを算出し、ここで、ＳＲｉは、当該候補ブランチにおける第ｉレベルのノードに対応するユーザの総和レートを表す、
ことを含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項６】
上記第ｍレベルの全ての候補ブランチのブランチメトリックおよびノードメトリックをそれぞれ算出することは、
式
2013179587.tif 000039
によって、ある候補ブランチのブランチメトリックを算出し、ここで、βｉは、当該候補ブランチにおける第ｉレベルのノードに対応するユーザの電力割当係数を表し、
式
2013179587.tif 000040
によって、ある候補ブランチのノードメトリックを算出し、ここで、ＳＥｉは、当該候補ブランチにおける第ｉレベルのノードに対応するユーザのスペクトル効率を表す、
ことを含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項７】
前記
2013179587.tif 000041
であり、ここで、Δ１はユーザ１の電力割当係数の探索ステップ長であり、
2013179587.tif 000042
はユーザ１の電力割当係数β１の最大値および最小値を表す、ことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項８】
前記第ｍ−１レベルの各ブランチの上でユーザｍが選択できる全ての電力割当係数の値を決定し、第ｍレベルの候補ノードおよび候補ブランチを確立することは、
第ｍ−１レベルの各ブランチの上でユーザｍが選択できる全ての電力割当係数の値
2013179587.tif 000043
を決定し、第ｍレベルの候補ノードおよび候補ブランチを確立し、
第ｍ−１レベルの各ブランチごとに、確立可能な候補ノードおよび候補ブランチの数が、
2013179587.tif 000044
である、ことを含み、
ここで、Ωｍ−１は現在の第ｍ−１レベルのブランチのブランチメトリックであり、Δｍはユーザｍの電力割当係数の探索ステップ長であり、
2013179587.tif 000045
であり、
2013179587.tif 000046
はユーザの電力割当係数βｍの最大値および最小値を表す、
ことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項９】
基地局であって、
ユーザから報告されたチャネル状態情報、または測定して得られたユーザチャネル状態情報に基づいて、各ユーザの信号品質を決定する信号品質決定手段と、
各ユーザの信号品質に基づいて、木探索により各ユーザの電力割当係数を決定する電力割当係数決定手段と、
各ユーザの電力割当係数に基づいて、各ユーザに割り当てる電力を決定して、決定された各ユーザに割り当てる電力に基づいて、各ユーザに信号を送信し、またはユーザに対し、この送信電力で信号送信を行うよう通知する電力割当手段と、
を含むことを特徴とする基地局。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、無線通信技術に関し、特に、非直交アクセス方式での電力割当方法および基地局に関する。
【背景技術】
【０００２】
非直交アクセスは、現在の新興の無線アクセス方式であり、未来の主流のアクセス方式の１つになる希望がたくさんある。非直交アクセスシステムにおいて、受信側は、マルチユーザ検出を実現するように、電力の違いおよび干渉除去技術を利用して異なるユーザを区別することができる。
【０００３】
現在、非直交アクセスシステムでは、一般的に、最適電力制御アルゴリズムが採用され、即ち、各ユーザの電力割当係数を制御することにより、ユーザのスループットの幾何平均を最大化する。ここで、あるユーザの電力割当係数とは、当該ユーザに割り当てる電力が総送信電力に占める比率を指す。上記の最適電力制御アルゴリズムは、最適なセルの総スループットとユーザ公平性との間の折衷を取ることができ、その目的関数が下記の数式１に示す通りである。
［数式１］
2013179587.tif 000003
【０００４】
ここで、Ｍは、総ユーザ数を表し、ｍは、ユーザインデックスを表し、β１，．．．，βＭは、Ｍ個のユーザの電力割当係数をそれぞれ表し、
2013179587.tif 000004
かつ
2013179587.tif 000005
を満足し、即ち、Ｐｍ＝βｍ×Ｐｔｏｔａｌであり、Ｐｔｏｔａｌは、総送信電力であり（下りの場合、基地局（ｅＮＢ）の送信電力であり、上りの場合、全てのユーザの送信電力の和であり）、Ｐｍは、ｍ番目のユーザに割り当てる電力であり、ＳＲｍは、ｍ番目のユーザの総和レートを表す。
【０００５】
下りの場合、Ｍ個のユーザを信号対干渉雑音比に従って降順に並べると、このＭ個のユーザの総和レートは、下記の数式２−１によって算出できる。
［数式２−１］
2013179587.tif 000006
ここで、ＳＩＮＲｍは、ｍ番目のユーザの信号対干渉雑音比を表す。
【０００６】
上りの場合、Ｍ個のユーザを信号対干渉雑音比に従って昇順に並べると、このＭ個のユーザの総和レートは、下記の数式２−２によって算出できる。
［数式２−２］
2013179587.tif 000007
【０００７】
ここで、ＳＩＮＲ＝Ｐｔｏｔａｌ／（ＰＮ＋ＰＩ）であり、ＰＮおよびＰＩは、雑音電力および干渉電力をそれぞれ表す。数式２−２から容易に分かるように、ＳＩＮＲｍ＝ＳＩＮＲ／Ｍを仮定すると、数式２−２と数式２−１は、同じ形式を有するため、同じアルゴリズムを採用して解を求めることができる。簡便に説明するために、以下、主に、下りを例としてアルゴリズムの詳細な説明を行う。前記アルゴリズムは、上りの場合にも同様に適用する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
上記の数式１に示す目的関数に対して解を求めるために、現在、採用可能なものは全数探索アルゴリズムである。即ち、Ｍ個のユーザの全ての可能な電力割当係数の組み合わせを全数探索し、その中から、ユーザのスループットの幾何平均を最大化にさせるＭ個のユーザの電力割当係数の組み合わせを見つける。当業者は、このような全数探索アルゴリズムは、ユーザのスループットの幾何平均を最大化にさせるＭ個のユーザの電力割当係数の組み合わせを見つけることができるが、このようなアルゴリズムの計算複雑度がユーザ数の増加につれて指数関数で増加するため、実際の応用に適しない、ということを理解できる。例えば、Ｍ＝８であり、各ユーザの電力割当係数βｍの探索ステップ長がΔ＝０．００１であり、つまり、各βｍごとに、全部で１００１個の可能な値があると仮定すれば、この８個のユーザの全ての可能な電力割当係数の組み合わせは、全部で
2013179587.tif 000008
種類の組み合わせがある。上記の全数探索アルゴリズムを使用することは、この
2013179587.tif 000009
種類の組み合わせを全数探索し、その中から、数式１における目的関数を満たす１つの電力割当係数の組み合わせを見つけることになる。明らかなように、このようなアルゴリズムでは、全数検索しようとする組み合わせの数の表現式における指数は、ユーザ数と関係があり、つまり、ユーザ数の増加につれて、このようなアルゴリズムの計算複雑度は、指数関数で増加する。従って、ユーザ数が比較的多い場合、このようなアルゴリズムは、実際の応用に適しない。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の実施例は、電力割当方法および基地局を提供することにより、計算複雑度を大幅に低減させ、実際の応用に適する。
【００１０】
本発明に係る電力割当方法は、基地局が、ユーザから報告されたチャネル状態情報、または測定して得られたユーザチャネル状態情報に基づいて、各ユーザの信号品質を決定し、基地局が、各ユーザの信号品質に基づいて、木探索により各ユーザの電力割当係数を決定し、基地局が、各ユーザの電力割当係数に基づいて、各ユーザに割り当てる電力を決定して、決定された各ユーザに割り当てる電力に基づいて、各ユーザに信号を送信し、またはユーザに対し、この送信電力で信号送信を行うよう通知する、ことを含む。
【００１１】
ここで、基地局が、各ユーザの信号品質に基づいて、木探索により各ユーザの電力割当係数を決定することは、
Ｍ個のユーザを信号品質に従って並べるステップａと、
ルートノードを確立して、ユーザ１が選択できるＮ個の電力割当係数に基づいて、第１レベルのＮ個のノードおよびＮ個のブランチを確立するステップｂと、
予めｍ＝２とするステップｃと、
第ｍ−１レベルの各ブランチの上でユーザｍが選択できる全ての電力割当係数の値を決定し、第ｍレベルの候補ノードおよび候補ブランチを確立するステップｄと、
上記第ｍレベルの全ての候補ブランチのブランチメトリックおよびノードメトリックをそれぞれ算出するステップｅと、
同じブランチメトリックを有する全ての候補ブランチをグループ構成し、各グループ内の各ブランチのノードメトリックをそれぞれ比較し、ノードメトリックが最大となる候補ブランチを選択して第ｍレベルのブランチとし、当該ブランチにおける候補ノードを第ｍレベルのノードとし、それ以外の候補ブランチおよび候補ノードを削除するステップｆと、
ｍ＝ｍ＋１にして、ｍがＭに等しいかどうかを判断し、ｍがＭに等しい場合、ステップｈに進み、ｍがＭに等しくない場合、ステップｄに戻るステップｇと、
第Ｍ−１レベルの各ブランチの上でユーザＭの電力割当係数を決定し、第Ｍレベルのノードおよび第Ｍレベルのブランチを確立し、第Ｍレベルの全てのブランチのノードメトリックを算出し、第Ｍレベルの全てのブランチの中から、最大のノードメトリックを有するブランチを選択して、当該ブランチにおけるノードに基づいて、Ｍ個のユーザの電力割当係数を決定するステップｈと、を含む。
【００１２】
基地局が、ユーザから報告されたチャネル状態情報に基づいて、各ユーザの信号品質を決定する場合、前記Ｍ個のユーザを信号品質に従って並べることは、Ｍ個のユーザを、ユーザ１の信号品質が最も良く、ユーザＭの信号品質が最も悪いように、信号品質に従って降順に並べる、ことを含み、基地局が、測定して得られたユーザチャネル状態情報に基づいて、各ユーザの信号品質を決定する場合、前記Ｍ個のユーザを信号品質に従って並べることは、Ｍ個のユーザを、ユーザ１の信号品質が最も悪く、ユーザＭの信号品質が最も良いように、信号品質に従って昇順に並べる、ことを含む。
【００１３】
前記信号品質は、信号対干渉雑音比、信号対雑音比、信号対干渉比、またはチャネル利得である。
【００１４】
上記第ｍレベルの全ての候補ブランチのブランチメトリックおよびノードメトリックをそれぞれ算出することは、
式
2013179587.tif 000010
によって、ある候補ブランチのブランチメトリックを算出し、ここで、βｉは、当該候補ブランチにおける第ｉレベルのノードに対応するユーザの電力割当係数を表し、
式
2013179587.tif 000011
によって、ある候補ブランチのノードメトリックを算出し、ここで、ＳＲｉは、当該候補ブランチにおける第ｉレベルのノードに対応するユーザの総和レートを表す、ことを含む。
【００１５】
あるいは、上記第ｍレベルの全ての候補ブランチのブランチメトリックおよびノードメトリックをそれぞれ算出することは、
式
2013179587.tif 000012
によって、ある候補ブランチのブランチメトリックを算出し、ここで、βｉは、当該候補ブランチにおける第ｉレベルのノードに対応するユーザの電力割当係数を表し、
式
2013179587.tif 000013
によって、ある候補ブランチのノードメトリックを算出し、ここで、ＳＥｉは、当該候補ブランチにおける第ｉレベルのノードに対応するユーザのスペクトル効率を表す、ことを含む。
【００１６】
ここで、
2013179587.tif 000014
であり、Δ１は、ユーザ１の電力割当係数の探索ステップ長であり、
2013179587.tif 000015
は、ユーザ１の電力割当係数β１の最大値および最小値を表す。
【００１７】
前記第ｍ−１レベルの各ブランチの上でユーザｍが選択できる全ての電力割当係数の値を決定し、第ｍレベルの候補ノードおよび候補ブランチを確立することは、
第ｍ−１レベルの各ブランチの上でユーザｍが選択できる全ての電力割当係数の値
2013179587.tif 000016
を決定し、第ｍレベルの候補ノードおよび候補ブランチを確立し、
第ｍ−１レベルの各ブランチごとに、確立可能な候補ノードおよび候補ブランチの数が、
2013179587.tif 000017
である、ことを含み、ここで、Ωｍ−１は、現在の第ｍ−１レベルのブランチのブランチメトリックであり、Δｍは、ユーザｍの電力割当係数の探索ステップ長であり、
2013179587.tif 000018
であり、
2013179587.tif 000019
は、ユーザの電力割当係数βｍの最大値および最小値を表す。
【００１８】
また、本発明の実施例では、基地局が提供されている。当該基地局は、
ユーザから報告されたチャネル状態情報、または測定して得られたユーザチャネル状態情報に基づいて、各ユーザの信号品質を決定する信号品質決定手段と、
各ユーザの信号品質に基づいて、木探索により各ユーザの電力割当係数を決定する電力割当係数決定手段と、
各ユーザの電力割当係数に基づいて、各ユーザに割り当てる電力を決定して、決定された各ユーザに割り当てる電力に基づいて、各ユーザに信号を送信し、またはユーザに対し、この送信電力で信号送信を行うよう通知する電力割当手段と、を含む。
【発明の効果】
【００１９】
本発明の実施例に係る電力割当方法は、木探索を採用して各ユーザの電力割当係数を決定することにより、ユーザのスループットの幾何平均を最大化する目標を実現するとともに、電力割当方法の計算複雑度を大幅に低減させ、実際の応用にもっと適する。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の実施例に係る電力割当方法のフローチャートである。
【図２】本発明の実施例に係る電力割当方法における木探索方法のフローチャートである。
【図３ａ】本発明の実施例に係る電力割当方法における木探索方法の各ステップの実行結果の例をそれぞれ示す図である。
【図３ｂ】本発明の実施例に係る電力割当方法における木探索方法の各ステップの実行結果の例をそれぞれ示す図である。
【図３ｃ】本発明の実施例に係る電力割当方法における木探索方法の各ステップの実行結果の例をそれぞれ示す図である。
【図３ｄ】本発明の実施例に係る電力割当方法における木探索方法の各ステップの実行結果の例をそれぞれ示す図である。
【図３ｅ】本発明の実施例に係る電力割当方法における木探索方法の各ステップの実行結果の例をそれぞれ示す図である。
【図４】本発明の実施例に係る基地局の内部構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
上記の課題を解決するために、本発明の実施例は、電力割当方法を提供している。図１に示すように、当該方法は、主に、
基地局（ｅＮＢ）が、ユーザから報告されたチャネル状態情報（下り）、または測定して得られたユーザチャネル状態情報（上り）に基づいて、各ユーザの信号品質を決定するステップ１０１と、
基地局（ｅＮＢ）が、各ユーザの信号品質に基づいて、木探索により各ユーザの電力割当係数を決定するステップ１０２と、
基地局（ｅＮＢ）が、各ユーザの電力割当係数に基づいて、各ユーザに割り当てる電力を決定して、決定された各ユーザに割り当てる電力に基づいて、各ユーザに信号を送信し（下り）、またはユーザに対し、この送信電力で信号送信を行う（上り）よう通知するステップ１０３と、を含む。
【００２２】
図１のステップ１０２に示すように、本発明の実施例では、木探索方法を採用して、各ユーザの電力割当係数を決定する。以下、図面を参照しながら、上記の木探索方法を詳しく説明するとともに、説明をさらに明確にするために、以下の概念が予め定義されている。
【００２３】
１）レベルについて、ユーザの総数Ｍに従って、全体の木探索方法をＭレベルに分けて、各ユーザが木探索方法における１つのレベルに対応する。本実施例に係る木探索方法では、まず、Ｍ個のユーザを信号品質に従って並べる必要がある。このようにして、ｍ番目のユーザは、木探索方法の第ｍレベルに対応する。具体的に、基地局が、ユーザから報告されたチャネル状態情報に基づいて、各ユーザの信号品質を決定する場合、Ｍ個のユーザを、ユーザ１の信号品質が最も良く、ユーザＭの信号品質が最も悪いように、信号品質に従って降順に並べる一方、基地局が、測定して得られたユーザチャネル状態情報に基づいて、各ユーザの信号品質を決定する場合、Ｍ個のユーザを、ユーザ１の信号品質が最も悪く、ユーザＭの信号品質が最も良いように、信号品質に従って昇順に並べる。
【００２４】
２）第ｍレベルのノードについて、第ｍレベルの各ノードのそれぞれは、ｍ番目のユーザの１種類の可能な電力割当係数を表す。
【００２５】
３）第ｍレベルのブランチについて、第ｍレベルの各ブランチのそれぞれにおけるノードは、１番目のユーザからｍ番目のユーザまでの１種類の電力割当係数の組み合わせを表す。
【００２６】
４）ブランチメトリックは、
2013179587.tif 000020
であり、木探索方法における第ｍレベルに到達する際に、第ｍレベルのあるブランチにおける全てのノードに割り当てた電力割当係数の和を示す。
【００２７】
５）ノードメトリックは、
2013179587.tif 000021
であり、木探索方法における第ｍレベルに到達する際に、第ｍレベルのあるブランチにおける全てのノードに対応するユーザのスループットの幾何平均を示す。
【００２８】
あるいは、本発明の実施例において、各ユーザのスペクトル効率で上記のノードメトリックを表すこともでき、
2013179587.tif 000022
にして、ここで、ＳＥｉは、あるブランチにおける第ｉレベルのノードに対応するユーザのスペクトル効率を表し、下記の数式３または数式４で表すことができる。
［数式３］
2013179587.tif 000023
［数式４］
2013179587.tif 000024
【００２９】
ここで、ＳＥ＿ＡＭＣｉは、あるブランチにおける第ｉレベルのノードで採用される変調符号化のスペクトル効率を表し、ＢＬＥＲおよびＢＥＲは、ブロック誤り率およびビット誤り率をそれぞれ表す。
【００３０】
図２は、本発明の実施例に係る木探索方法のフローを示す。図２に示すように、該方法は、主に、下記のステップを含む。
【００３１】
ステップ２０１で、Ｍ個のユーザを信号品質に従って並べる。
【００３２】
上記のように、本ステップでは、基地局が、ユーザから報告されたチャネル状態情報に基づいて、各ユーザの信号品質（下り）を決定する場合、Ｍ個のユーザを、ユーザ１の信号品質が最も良く、ユーザＭの信号品質が最も悪いように、信号品質に従って降順に並べてもよい一方、基地局が、測定して得られたユーザチャネル状態情報に基づいて、各ユーザの信号品質（上り）を決定する場合、Ｍ個のユーザを、ユーザ１の信号品質が最も悪く、ユーザＭの信号品質が最も良いように、信号品質に従って昇順に並べてもよい。
【００３３】
また、本ステップでは、上記の信号品質は、信号対干渉雑音比、信号対雑音比、信号対干渉比、またはチャネル利得であってよい。例えば、信号品質が信号対干渉雑音比であれば、下りの場合、本ステップにおける並べ替えによって、ユーザ１の信号対干渉雑音比が最大となる一方、ユーザＭの信号対干渉雑音比が最小となる。
【００３４】
ステップ２０２で、ルートノードを確立して、ユーザ１が選択できるＮ個の電力割当係数に基づいて、第１レベルのＮ個のノードおよびＮ個のブランチを確立する。
【００３５】
本ステップでは、確立されたブランチの数Ｎは、ユーザ１の電力割当係数の探索ステップ長Δ１および電力割当係数β１の値の範囲と関係があり、
2013179587.tif 000025
を満足し、ここで、
2013179587.tif 000026
は、β１の最大値および最小値を表し、
2013179587.tif 000027
である。例えば、Δ１＝０．００１、β１ｍｉｎ＝０、β１ｍａｘ＝１である場合、Ｎ＝１００１になる。従って、確立されたＮ個のブランチのブランチメトリックが異なり、第１レベルで、ブランチメトリックがΩ１＝β１である。
【００３６】
ステップ２０３で、予めｍ＝２とする。
【００３７】
ステップ２０４で、第ｍ−１レベルの各ブランチの上でユーザｍが選択できる全ての電力割当係数の値
2013179587.tif 000028
を決定し、第ｍレベルの候補ノードおよび候補ブランチを確立する。
【００３８】
第ｍ−１レベルの各ブランチごとに、確立可能な候補ノードおよび候補ブランチの数が、
2013179587.tif 000029
である。ここで、Ωｍ−１は現在の第ｍ−１レベルのブランチのブランチメトリックであり、Δｍはユーザｍの電力割当係数の探索ステップ長であり、
2013179587.tif 000030
であり、
2013179587.tif 000031
はユーザの電力割当係数βｍの最大値および最小値を表す。
【００３９】
ステップ２０５で、上記の全ての候補ブランチのブランチメトリックおよびノードメトリックをそれぞれ算出する。
【００４０】
本ステップでは、式
2013179587.tif 000032
によって、ある候補ブランチのブランチメトリックを算出し、ここで、βｉは、当該候補ブランチにおける第ｉレベルのノードに対応するユーザの電力割当係数を表す。
【００４１】
本ステップでは、式
2013179587.tif 000033
によって、ある候補ブランチのノードメトリックを算出し、ここで、ＳＲｉは、当該候補ブランチにおける第ｉレベルのノードに対応するユーザの総和レートを表す。
【００４２】
あるいは、式
2013179587.tif 000034
によって、ある候補ブランチのノードメトリックを算出し、ここで、ＳＥｉは、当該候補ブランチにおける第ｉレベルのノードに対応するユーザのスペクトル効率を表す。
【００４３】
ステップ２０６で、同じブランチメトリックを有する全ての候補ブランチをグループ構成し、各グループ内の各ブランチのノードメトリックをそれぞれ比較し、ノードメトリックが最大となる候補ブランチを選択して第ｍレベルのブランチとし、当該ブランチにおける候補ノードを第ｍレベルのノードとし、それ以外の候補ブランチおよび候補ノードを削除する。
【００４４】
ステップ２０７で、ｍ＝ｍ＋１にして、ｍがＭに等しいかどうかを判断し、ｍがＭに等しい場合、ステップ２０８に進み、ｍがＭに等しくない場合、ステップ２０４に戻る。
【００４５】
ステップ２０８で、第Ｍ−１レベルの各ブランチの上でユーザＭの電力割当係数を決定し、第Ｍレベルのノードおよび第Ｍレベルのブランチを確立し、第Ｍレベルの全てのブランチのノードメトリックを算出し、第Ｍレベルの全てのブランチの中から、最大のノードメトリックを有するブランチを選択して、当該ブランチにおけるノードに基づいて、Ｍ個のユーザの電力割当係数を決定する。
【００４６】
以下、具体的な例を参照しながら、本発明の実施例に係る木探索方法を詳しく説明する。本例において、Ｍ＝３、Δ１＝Δ２＝Δ３＝０．５、β１ｍｉｎ＝β２ｍｉｎ＝β３ｍｉｎ＝０、β１ｍａｘ＝β２ｍａｘ＝β３ｍａｘ＝１と仮定する。
【００４７】
図３ａに示すように、上記のステップ２０２で、１個のルートノードＳ０を確立して、ユーザ１が選択できる３個の電力割当係数に基づいて、第１レベルの３個のノードＳ１１、Ｓ１２、Ｓ１３および３個のブランチＢ１１、Ｂ１２、Ｂ１３を確立し、ここで、各ノード内に示す数は、当該ノードに対応する電力割当係数である。
【００４８】
図３ｂに示すように、ｍ＝２である場合、ステップ２０４で、第１レベルの３個のブランチＢ１１、Ｂ１２、Ｂ１３の上で、２番目のユーザが選択できる電力割当係数を決定し、６個の候補ノードＳ２１’、Ｓ２２’、Ｓ２３’、Ｓ２４’、Ｓ２５’、Ｓ２６’および６個の候補ブランチＢ２１’、Ｂ２２’、Ｂ２３’、Ｂ２４’、Ｂ２５’、Ｂ２６’を確立することができる。それから、図３ｃに示すように、ステップ２０５とステップ２０６で、上記の６個の候補ブランチのブランチメトリックおよびノードメトリックを算出した後、上記の６個の候補ブランチを３つのグルップＧ２１、Ｇ２２およびＧ２３に分ける。その後、図３ｄに示すように、各候補ブランチのグルップＧ２１、Ｇ２２およびＧ２３の内から、最大のノードメトリックを有するブランチをそれぞれ選択して、第２レベルの３個のブランチＢ２１、Ｂ２２、Ｂ２３とし、この３個のブランチＢ２１、Ｂ２２、Ｂ２３における候補ノードを第２レベルの３個のノードＳ２１、Ｓ２２、Ｓ２３とし、それ以外の候補ブランチおよび候補ノードを削除する。図３ｃと図３ｄとを比較することから分かるように、ステップ２０６では、候補ブランチＢ２２’、Ｂ２３’、Ｂ２６’が削除されるとともに、候補ノードＳ２２’、Ｓ２３’、Ｓ２６’が削除される。
【００４９】
図３ｅに示すように、ｍ＝３である場合、ステップ２０８で、第２レベルの各ブランチの上で、３番目のユーザの電力割当係数を決定し、第３レベルの３個のノードＳ３１、Ｓ３２、Ｓ３３および第３レベルの３個のブランチＢ３１、Ｂ３２、Ｂ３３を確立し、当該第３レベルの３個のブランチのノードメトリックを算出し、第３レベルの３個のブランチの中から、最大のノードメトリックを有するブランチを選択して、当該ブランチにおけるノードに基づいて、この３個のユーザの電力割当係数を決定する。本ステップ２０８で、ブランチＢ１２、Ｂ２２およびＢ３２が選択され、このようにして、３個のユーザの電力割当係数がそれぞれ０．５、０および０．５であると決定することができる。
【００５０】
上記の木探索方法から分かるように、上記の木探索方法における各レベルでも、当該レベルのノードの数およびブランチの数を
2013179587.tif 000035
以下に限定することができ、ここで、
2013179587.tif 000036
である。この値は、探索ステップ長のみと関係がある一方、現在既に処理されたユーザの数と関係がない。従って、全数探索アルゴリズムと比べると、本発明の実施例で提供される木探索方法は、ユーザのスループットの幾何平均を最大化する目標を実現するとともに、計算複雑度を大幅に低減させることができる。例えば、Δｍｉｎ＝０．００１であり、ユーザの数が４である場合、電力割当係数の組み合わせの数は、１０９の規模から１０５の規模に低減する。Δｍｉｎ＝０．００１であり、ユーザの数が６である場合、電力割当係数の組み合わせの数は、１０１５の規模から指標１０５の規模に低減する。Δｍｉｎ＝０．００１であり、ユーザの数が８である場合、電力割当係数の組み合わせの数は、１０２１の規模から指標１０５の規模に低減する。つまり、本発明の実施例に係る方法を採用すれば、計算複雑度は、ユーザ数の増加につれて、指数関数で増加することなく、線形的に増加する。従って、本発明の方法は、実際の応用にもっと適する。
【００５１】
上記の電力割当方法に対応して、本発明の実施例は、基地局（ｅＮＢ）も提供している。図４に示すように、その内部構成は、主に、
ユーザから報告されたチャネル状態情報（下り）、または測定して得られたユーザチャネル状態情報（上り）に基づいて、各ユーザの信号品質を決定する信号品質決定手段４０１と、
各ユーザの信号品質に基づいて、木探索により各ユーザの電力割当係数を決定する電力割当係数決定手段４０２と、
各ユーザの電力割当係数に基づいて、各ユーザに割り当てる電力を決定して、決定された各ユーザに割り当てる電力に基づいて、各ユーザに信号を送信し（下り）、またはユーザに対し、この送信電力で信号送信を行うよう通知する（上り）電力割当手段４０３と、を含む。
【００５２】
本実施例において、上記の電力割当係数決定手段４０２は、図２に示す木探索方法により、各ユーザの電力割当係数を決定することができる。
【００５３】
上記は、本発明の好ましい実施例にすぎず、本発明を限定するものではない。本発明の精神と原則内で行われる種々の修正、均等置換え、改善などは全て本発明の保護範囲内に含まれるべきである。
【符号の説明】
【００５４】
４０１  信号品質決定手段
４０２  電力割当係数決定手段
４０３  電力割当手段
【図１】
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【図２】
2013179587.tif 000048
【図３ａ】
2013179587.tif 000049
【図３ｂ】
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【図３ｃ】
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【図３ｄ】
2013179587.tif 000052
【図３ｅ】
2013179587.tif 000053
【図４】
2013179587.tif 000054