(57)【要約】【課題】大規模多入力多出力（ＭＩＭＯ）システムのための２ステージプリコーディング及びユーザグルーピングを提供する。【解決手段】方法は、多入力多出力通信システムにおける複数のユーザに対応したそれぞれの重み付き尤度を決定することを含む。該方法は、複数のユーザに適用される反復Ｋ平均クラスタリング手法を使用して、複数のユーザから複数のユーザグループを形成することをさらに含む。反復Ｋ平均クラスタリング手法は、それぞれの重み付き尤度に応じたものである。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
多入力多出力通信システムにおける複数のユーザに対応したそれぞれの重み付き尤度を決定し、
前記複数のユーザに適用される反復Ｋ平均クラスタリング手法を用いて前記複数のユーザから複数のユーザグループを形成し、前記反復Ｋ平均クラスタリング手法はそれぞれの重み付き尤度に応じたものである方法。
【請求項２】
前記それぞれの重み付き尤度が、
前記複数のユーザのそれぞれの共分散行列と、前記複数のグループのそれぞれのグループ中心とに応じて決定される請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記それぞれの重み付き尤度が、複数の異なる固有モードに応じて決定される請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記複数のグループのそれぞれのグループ中心及び合計尤度が、前記複数の異なる固有モードに応じて決定される請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記複数の異なる固有モードが、前記複数のユーザに対して決定されたそれぞれの共分散行列に応じて決定される請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記複数のユーザに関して、それぞれの信号対干渉及び雑音比を求める請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記それぞれの信号対干渉及び雑音比が、定められたタイムスロットにおけるユーザグルーピング情報及びユーザスケジューリング情報に応じて決定される請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記それぞれの信号対干渉及び雑音比の中から最大の信号対干渉及び雑音比を見出し、
前記複数のユーザのうち、定められたタイムスロットにおいて前記最大の信号対干渉及び雑音比を有するユーザをスケジュールする請求項６に記載の方法。
【請求項９】
前記複数のユーザの少なくともいくつかの合計レートが、前記複数のユーザに対して決定されたそれぞれの信号対干渉及び雑音比のうちの対応する信号対干渉及び雑音比に応じて決定される請求項６に記載の方法。
【請求項１０】
前記それぞれの信号対干渉及び雑音比が、前記複数のグループに対して決定されたそれぞれのプレビームフォーミング行列に応じて決定される請求項６に記載の方法。
【請求項１１】
前記それぞれの信号対干渉及び雑音比が、それぞれのプリコーディング行列に応じて決定される請求項６に記載の方法。
【請求項１２】
前記それぞれのプリコーディング行列が、
前記複数のグループ間の干渉が第１ステージにおいて抑制され、前記複数のグループ内における干渉が第２ステージにおいて抑制される、２ステージプリコーディング技法に対応する請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記複数のグループのそれぞれのグループ中心が、固有分解を使用して決定される請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記ユーザグループを形成するステップは、ロードバランシング技法を用いて前記複数のグループを形成する請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
コンピュータに請求項１に記載の方法を実行させるための、コンピュータで読み取り可能なプログラムが格納された記録媒体。
【請求項１６】
多入力多出力通信システムにおける定められたタイムスロットに複数のユーザをそれぞれ追加するのに応じて、前記複数のユーザのそれぞれのレートゲインを計算し、
前記それぞれのレートゲインから最大レートゲインを見出し、
前記定められたタイムスロットにおいて、前記複数のユーザのうちの前記最大レートゲインを有するユーザをスケジュールする方法。
【請求項１７】
前記方法が、スケジュールされたユーザのセットにメンバを追加するために反復的に実行される請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記それぞれのレートゲインに作用するように、前記複数のユーザのうちの既にスケジュールされたユーザのビームフォーミングを実行する請求項１６に記載の方法。
【請求項１９】
前記レートゲインを計算するステップは、前記複数のユーザのそれぞれが追加されている場合と追加されていない場合のスループットの差としての、それぞれの前記レートゲインを計算する、請求項１６に記載の方法。
【請求項２０】
コンピュータに、請求項１６に記載の方法を実行させるための、コンピュータで読み取り可能なプログラムが格納された記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この出願は、２０１３年９月２７日に出願された米国仮出願第６１／８８３５４８号を基礎とし、その開示の全てをここに取り込む。
【０００２】
本発明は、信号処理に関し、特に大規模多入力多出力（ＭＩＭＯ）システムのための２ステージプリコーディング及びユーザグルーピングに関する。
【背景技術】
【０００３】
大規模ＭＩＭＯ（ＭＩＭＯ）システムを対象とした従来の研究のほとんどは、時分割複信（ＴＤＤ：Time Division Duplex）モードについての考察である。しかしながら、実配備においては、ＴＤＤシステムに匹敵する数の周波数分割複信（ＦＤＤ：Frequency Division Duplex）システムが存在する。ＦＤＤシステムの基地局（ＢＳ）において、多数のアンテナを備えた２ステージプリコーディング方式が提案されている。特に、システム内の全てのユーザは、いくつかのグループにグルーピングされる。第１ステージのプリコーディングは、異なるグループ間における干渉を抑制するように設計される。第２ステージのプリコーディングは、各グループ内の異なるユーザ間における干渉を抑制するように設計される。プリコーディング方法を考える場合、ユーザをどのようにグルーピングするかは、スループット性能に直接的な影響を与える。グループ数を固定すると、既存のグルーピング方法は、いくつかの特定のグループに著しく多くのユーザをグルーピングし、他のグループには１人のユーザもグルーピングしない、または僅かなユーザしかグルーピングしないことがある。また、形成されたグループを考える場合、各グループのどのユーザが送信可能であり、どのユーザがサイレントのままでいなければならないかに関するスケジュールも、スループット性能に大きな影響を与える。そのような手法は、貴重なスペクトルリソースを利用する方法として、明らかに満足するものではない。
【発明の概要】
【０００４】
従来技術の上記及び他の欠点、並びに不利益は、大規模多入力多出力（ＭＩＭＯ）システムのための２ステージプリコーディング及びユーザグルーピングを対象とする本原理によって対処される。
【０００５】
本原理の一態様による方法は、多入力多出力通信システムにおける複数のユーザに対応したそれぞれの重み付き尤度（ｗｅｉｇｈｔｅｄ  ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ）を決定することを含む。該方法は、複数のユーザに適用される反復Ｋ平均クラスタリング手法（ｉｔｅｒａｔｉｖｅ  Ｋ−ｍｅａｎｓ  ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ  ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ）を用いて複数のユーザから複数のユーザグループを形成することをさらに含む。反復Ｋ平均クラスタリング手法は、それぞれの重み付き尤度に応じたものである。
【０００６】
本原理の別の態様による方法は、多入力多出力通信システムにおける定められたタイムスロットに複数のユーザをそれぞれ追加するのに応じて、複数のユーザの各々に関し、それぞれのレートゲイン（ｒａｔｅ  ｇａｉｎ）を計算することを含む。該方法は、それぞれのレートゲインの中から最大レートゲインを見つけることをさらに含む。該方法は、定められたタイムスロットにおいて複数のユーザのうちの最大レートゲインを有するユーザをスケジュールすることをさらに含む。
【０００７】
上述及び他の特徴、並びに利点は、本原理の実施形態の後述する詳細な説明を図面と併せて読めば明らかになるであろう。
【０００８】
本開示では、後述するように、以下の図面を参照しながら好ましい実施形態について詳細に説明する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、本原理の一実施形態による、本原理に好適な処理システム１００の一例を示している。
【図２】図２は、本原理の一実施形態による、大規模多入力多出力（ＭＩＭＯ）通信システムにおいて、プリコーディング、ユーザグルーピング及びユーザスケジューリングを行うためのシステム２００の一例を示している。
【図３】図３は、本原理の一実施形態による、多入力多出力（ＭＩＭＯ）通信システムにおいて、Ｋ平均クラスタリングを使用してユーザを異なるグループに割り当てるための方法３００の一例を示している。
【図４】図４は、本原理の一実施形態による、多入力多出力（ＭＩＭＯ）通信システムにおいて、Ｋ平均クラスタリングを使用してユーザスケジューリングを行うための方法４００の一例を示している。
【図５】図５は、本原理の一実施形態による、多入力多出力（ＭＩＭＯ）通信システムにおいて、Ｋ平均クラスタリングを使用してジョイントグループロードバランシング及びプリコーディング設計を用いるユーザグルーピングを行うための方法５００の一例を示している。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本原理は、大規模多入力多出力（ＭＩＭＯ）システムのための２ステージプリコーディング及びユーザグルーピングを対象とする。すなわち、本原理の様々な実施形態は、大規模ＭＩＭＯシステムに関連するユーザグルーピング問題、ユーザスケジューリング問題及びロードバランシング問題を対象とする。
【００１１】
実施形態では、より高いスループットまたはより良好なロードバランシングを達成するための、いくつかのユーザグルーピング方法を提案する。例えば、実施形態では、一般的なユーザグルーピングのための改良されたＫ平均クラスタリングアルゴリズムを提案する。また、実施形態では、ジョイントロードバランシング及びプリコーディング（プレビームフォーミング）設計を用いるユーザグルーピングアルゴリズムも提案する。
【００１２】
さらに、実施形態では、システムスループットを向上させるために、動的ユーザスケジューリングアルゴリズムも提案する。実施形態において、提案する動的ユーザスケジューリングアルゴリズムは、各ステップにおいて極大を達成するグリーディアルゴリズムである。したがって、高いスループットが期待できる。
【００１３】
提案する改良されたＫ平均クラスタリングアルゴリズム及び動的ユーザスケジューリングアルゴリズムは、有利なことに、既存の手法よりも高いシステムスループットを達成する。実施形態において、提案する改良されたＫ平均クラスタリングアルゴリズムは、異なる固有モードの重みを考慮し、それが異なるユーザのより良好なグルーピングをもたらす。提案するローディングバランシングアルゴリズムは、有利なことに、大規模ＭＩＭＯシステムに関するアンバランスなグループローディングの問題も解決する。
【００１４】
図１は、本原理の一実施形態による、本原理に好適な処理システム１００の一例を示している。処理システム１００は、システムバス１０２を介して他の構成要素に動作可能に接続される少なくとも１つのプロセッサ（ＣＰＵ）１０４を含む。システムバス１０２には、キャッシュ１０６、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）１０８、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）１１０、入力／出力（Ｉ／Ｏ）アダプタ１２０、サウンドアダプタ１３０、ネットワークアダプタ１４０、ユーザインターフェースアダプタ１５０及びディスプレイアダプタ１６０が動作可能に接続される。
【００１５】
第１の記憶装置１２２及び第２の記憶装置１２４は、Ｉ／Ｏアダプタ１２０によってシステムバス１０２と動作可能に接続される。記憶装置１２２及び１２４は、ディスク記憶装置（例えば磁気または光ディスク記憶装置）、ソリッドステート磁気装置等のいずれでもよい。記憶装置１２２及び１２４は、同じタイプの記憶装置であってもよく、異なるタイプの記憶装置であってもよい。
【００１６】
スピーカ１３２は、サウンドアダプタ１３０によってシステムバス１０２と動作可能に接続される。トランシーバ１４２は、ネットワークアダプタ１４０によってシステムバス１０２と動作可能に接続される。ディスプレイ装置１６２は、ディスプレイアダプタ１６０によってシステムバス１０２と動作可能に接続される。
【００１７】
第１のユーザ入力装置１５２、第２のユーザ入力装置１５４及び第３のユーザ入力装置１５６は、ユーザインターフェースアダプタ１５０によってシステムバス１０２と動作可能に接続される。ユーザ入力装置１５２、１５４及び１５６は、キーボード、マウス、キーパッド、イメージキャプチャ装置、モーションセンシング装置、マイクロフォン、あるいはこれらの装置のうちの少なくとも２つの装置の機能が組み込まれた装置等のいずれであってもよい。本原理の主旨を維持する限りにおいて、他のタイプの入力装置を使用してもよい。ユーザ入力装置１５２、１５４及び１５６は、同じタイプのユーザ入力装置であってもよく、異なるタイプのユーザ入力装置であってもよい。ユーザ入力装置１５２、１５４及び１５６は、システム１００との間で情報を入力及び出力するために用いられる。
【００１８】
処理システム１００は、当業者であれば容易に思いつくような他の要素（図示せず）を含んでいてもよく、特定の要素を除いてもよい。例えば、当業者であれば容易に理解できるが、処理システム１００には、その詳細な実装に応じて他の様々な入力装置及び／または出力装置を含むことができる。例えば、無線及び／または有線による種々の入力装置及び／または出力装置を使用できる。さらに、当業者であれば容易に理解できるが、様々な構成において追加のプロセッサ、コントローラ、メモリ等も利用できる。処理システム１００の上記及び他の変形例は、本明細書で提供される本原理の教示によって当業者であれば容易に考えられるであろう。
【００１９】
さらに、後述する図２を用いて説明するシステム２００は、本原理の実施形態を実現するシステムであることが理解されよう。処理システム１００の一部または全部はシステム２００の１つまたは複数の要素で実現されてもよい。
【００２０】
さらに、処理システム１００は、例えば図３の方法３００〜図７の方法７００の少なくとも一部など、本明細書において説明する方法の少なくとも一部を実行してもよいと理解されるべきである。同様に、システム２００の一部または全部を用いて、図３の方法３００〜図７の方法７００の少なくとも一部を実行してもよい。
【００２１】
図２は、本原理の一実施形態による、大規模多入力多出力（ＭＩＭＯ）通信システムにおいて、プリコーディング、ユーザグルーピング及びユーザスケジューリングを行うためのシステム２００の一例を示している。
【００２２】
システム２００は、バス２６６によって全てが相互に接続される、Ｋ平均ユーザクラスタ２１０、動的ユーザスケジューラ２２０、ジョイントロードバランサ及びプリコーダ２３０を含む。Ｋ平均ユーザクラスタ２１０は、ユーザグループを決定する。動的ユーザスケジューラ２２０は、ユーザスケジュールを決定する。ジョイントロードバランサ及びプリコーダ２３０は、ユーザグループを決定する。本実施形態では、Ｋ平均クラスタ２１０は少なくとも図３の方法３００を実行し、動的ユーザスケジューラ２２０は少なくとも図４の方法４００を実行し、ジョイントロードバランサ及びプリコーダ２３０は少なくとも図５の方法５００を実行する。
【００２３】
図３は、本原理の一実施形態による、多入力多出力（ＭＩＭＯ）通信システムにおいて、Ｋ平均クラスタリングを使用してユーザを異なるグループに割り当てるための方法３００の一例を示している。方法３００は、本明細書で示すアルゴリズム１に対応すると見なすことができる。
【００２４】
方法３００は、ユーザを割り当てるために重み付き尤度を基準として用いる。重み付き尤度は、異なる固有モードの重みが考慮される。グループ中心及び合計尤度の更新も、異なる固有モードの重みが考慮される。
【００２５】
ステップ３０１において、各ユーザの共分散行列を見出し、固有分解（Ｅｉｇｅｎ−ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ）Ｒｋ＝ＵｋΛｋＵｋＨを使用して、Ｕｋを計算する。
【００２６】
ステップ３０２において、各グループについて、グループ中心をＶｇとしてランダムにＵｋを選択する。
【００２７】
ステップ３０３において、式（１）で定義される重み付き尤度Ｌ（Ｒｋ，Ｖｇ）を見出す。
【００２８】
ステップ３０４において、式（２）を用いて最大重み付き尤度を有するグループにユーザを割り当てる。
【００２９】
ステップ３０５において、式（３）を用いてグループ中心Ｖｇを更新する。
【００３０】
ステップ３０６において、グループに割り当てられた各ユーザの尤度を計算する。そして、該尤度を合計尤度として加算する。
【００３１】
ステップ３０７において、該尤度が収束するか否かを判定する。収束する場合は処理を終了する。収束しない場合は、ステップ３０３に戻って処理を繰り返す。
【００３２】
以下の式は、方法３００に適用される。
【００３３】
【数１】
2016521101.tif 000003
【００３４】
ここで、ｅｉｇは固有分解後のユニタリ行列を示し、Ｓｇはグループｇのメンバセットを示し、｜Ｓｇ｜はグループｇ内のグループメンバの数を示している。
【００３５】
図４は、本原理の一実施形態による、多入力多出力（ＭＩＭＯ）通信システムにおいて、Ｋ平均クラスタリングを使用してユーザスケジューリングを行うための方法４００の一例を示している。方法４００は、本明細書で示すアルゴリズム２に対応すると見なすことができる。
【００３６】
方法４００は、既にスケジュールされたユーザのセット（最初は空）を前提として、各ユーザを追加した場合のスループットゲインを計算し、その後、それらのスループットゲインの中で最大のものを見つける。毎回、最大スループットゲインを有するユーザが、既にスケジュールされたユーザのセットに追加される。これを繰り返し行うことで、スケジュールするユーザのセットを見つけることができる。
【００３７】
ステップ４０１において、最初にユーザセットをＵ＝｛１，．．．，Ｋ｝と定義する。ここで、グループメンバセットＳｇは全てのｇで空である。
【００３８】
ステップ４０２において、全てのグループ内のスケジュールされたユーザの総数が、全てのグループのビームの総数以上であるか否かを判定する。全てのグループのビームの総数以上である場合は処理を終了する。全てのグループのビームの総数以上ではない場合はステップ４０３へ移行する。
【００３９】
ステップ４０３において、Ｕが空であるか否かを判定する。Ｕが空である場合は処理を終了する。Ｕが空ではない場合はステップ４０４へ移行する。
【００４０】
ステップ４０４において、スケジュールされていない各ユーザについて、ループＡを開始する。
【００４１】
ステップ４０５において、Ｕから１つのユーザを選択し、該ユーザが割り当てられたグループにおいてスケジュールされていると仮定する。
【００４２】
ステップ４０６において、既にスケジュールされたグループメンバ及びユーザグルーピングのためのプレビームフォーミング行列を所与として、ゼロ強制ビームフォーミングまたは正規化ゼロ強制ビームフォーミングを実行する。
【００４３】
ステップ４０７において、スケジュールされたユーザｋを有する場合のスループットと、有さない場合のスループットとの差としての、レートゲインＫ（ｋ，ｇ）を計算する。
【００４４】
ステップ４０８において、ループＡを終了する。
【００４５】
ステップ４０９において、Ｋ（ｋ＊，ｇ＊）で表されるＫ（ｋ，ｇ）の最大値を見つける。
【００４６】
ステップ４１０において、Ｋ（ｋ＊，ｇ＊）＞０であるか否かを判定する。
【００４７】
ステップ４１１において、最大レートゲインＫ（ｋ＊，ｇ＊）を有するユーザをスケジュールし、ｋ＊をＳｇ＊に追加し、ｋ＊をＵから除去する。
【００４８】
ステップ４０５、４０６及び４０７は、スケジュールされていない全てのユーザについて繰り返し実行されることが分かる。
【００４９】
図５は、本原理の一実施形態による、多入力多出力（ＭＩＭＯ）通信システムにおいて、Ｋ平均クラスタリングを使用してジョイントグループロードバランシング及びプリコーディング設計を用いるユーザグルーピングを行うための方法５００の一例を示している。方法５００は、本明細書で示すアルゴリズム３に対応すると見なすことができる。
【００５０】
ステップ５０１において、各ユーザの共分散行列を見出し、固有分解Ｒｋ＝ＵｋΛｋＵｋＨを用いてＵｋを計算する。
【００５１】
ステップ５０２において、Ｋ平均または改善されたＫ平均グルーピングアルゴリズムを用いて各グループとのユーザの関連性を見つける。
【００５２】
ステップ５０３において、式（３）または式（５）を用いてグループ中心Ｖｇを更新する。
【００５３】
ステップ５０４において、プレビームフォーミング行列を見つける。
【００５４】
ステップ５０５において、式（４）または本明細書で説明する大規模近似法を用いて平均ＳＩＮＲ（ｋ，ｇ）を求める。本実施形態では、大規模近似法についてアルゴリズム４に関連して説明する。もちろん、本原理は、本明細書で説明する大規模近似法のみに限定されるものではなく、本原理の主旨を維持する限りにおいて他の大規模近似法を用いてもよい。
【００５５】
ステップ５０６において、テーブル２におけるアルゴリズムを用いてユーティリティを最適化する。
【００５６】
ステップ５０７において、ユーティリティが収束したか否かを判定する。収束した場合は処理を終了する。収束しない場合はステップ５０３に戻る。
【００５７】
以下の式は、方法５００に適用される。
【００５８】
【数２】
2016521101.tif 000004
【００５９】
ここで、ＳＩＮＲは信号対干渉及び雑音比として定義される。
【００６０】
【数３】
2016521101.tif 000005
【００６１】
（Ｋ平均クラスタリングアルゴリズムの場合）
ここで、ｅｉｇは固有分解後のユニタリ行列を示し、Ｓｇはグループｇのメンバセットを示し、｜Ｓｇ｜はグループｇ内のグループメンバの数を示している。
【００６２】
表１は、本原理の一実施形態による、本原理で用いる様々な記号を示している。
【００６３】
【表１】
2016521101.tif 000006
【００６４】
【表２】
2016521101.tif 000007
【００６５】
【表３】
2016521101.tif 000008
【００６６】
【表４】
2016521101.tif 000009
【００６７】
【表５】
2016521101.tif 000010
【００６８】
本明細書で説明する実施形態は、全てハードウェアで実現してもよく、全てソフトウェアで実現してもよく、ハードウェアとソフトウェアの両方の要素を含んでいてもよい。好ましい実施形態では、本発明は、ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコード等を含むが、これらに限定されないソフトウェアにおいて実現される。
【００６９】
実施形態には、コンピュータもしくは任意の命令実行システムによって使用される、または関連して使用されるプログラムコードを提供する、コンピュータで利用可能な、またはコンピュータで読み取り可能な媒体からアクセスできる、コンピュータプログラム製品が含まれてもよい。コンピュータで利用可能な、またはコンピュータで読み取り可能な媒体には、命令実行システム、装置、もしくはデバイスによって使用されるか、または関連して使用されるプログラムを格納、伝達、伝搬または転送する任意の装置が含まれてもよい。該媒体は、磁気、光学、電子、電磁気、赤外線または半導体システム（または装置もしくはデバイス）、あるいは伝搬媒体であってよい。該媒体には、半導体または固体メモリ、磁気テープ、着脱可能なコンピュータディスケット、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、リジッド磁気ディスク及び光ディスク等のコンピュータで読み取り可能な媒体を含むことができる。
【００７０】
例えば、「Ａ／Ｂ」、「Ａ及び／またはＢ」、並びに「Ａ及びＢのうちの少なくとも１つ」の場合における「／」、「及び／または」、並びに「うちの少なくとも１つ」のうちのいずれかの使用は、１番目に挙げた選択肢（Ａ）のみの選択、２番目に挙げた選択肢（Ｂ）のみの選択、または両方の選択肢（Ａ及びＢ）の選択を含むことを意図したものと理解すべきである。さらに例を挙げれば、「Ａ、Ｂ及び／またはＣ」、並びに「Ａ、Ｂ及びＣのうちの少なくとも１つ」の場合、このような表現法は、１番目に挙げた選択肢（Ａ）のみの選択、２番目に挙げた選択肢（Ｂ）のみの選択、３番目に挙げた選択肢（Ｃ）のみの選択、１番目及び２番目に挙げた選択肢（Ａ及びＢ）のみの選択、１番目及び３番目に挙げた選択肢（Ａ及びＣ）のみの選択、２番目及び３番目に挙げた選択肢（Ｂ及びＣ）のみの選択、または３つの選択肢全て（Ａ及びＢ及びＣ）の選択を含むことを意図したものである。上述の例は、当業者に容易に明らかとなるように、列挙される多数の項目に応じて拡大適用される。
【００７１】
上述した説明は、あらゆる点で説明的かつ例示的なものであり、制限的なものではないと理解されるべきであり、本明細書で開示する本発明の範囲は、詳細な説明から決定されるべきではなく、特許法で認められた最大限の広さに基づいて解釈される特許請求の範囲から決定されるべきである。「追加情報」と題する本出願の付属書において追加情報が提供される。本明細書で示し、説明した実施形態は、本原理に関する例示にすぎないこと、また当業者は、本発明の範囲及び主旨から逸脱することなく、様々な変更を実施してもよいと理解されるべきである。当業者は、本発明の範囲及び主旨から逸脱することなく、他の様々な特徴の組み合わせを実施できる。
【図１】
2016521101.tif 000011
【図２】
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【図３】
2016521101.tif 000013
【図４】
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【図５】
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【国際調査報告】
2016521101.tif 000016
2016521101.tif 000017