(57)【要約】【課題】異なるクラスの混合トラフィックを分類し、無線リソースが割り当てられたユーザ端末候補を選択することを可能にする。【解決手段】複数のユーザ端末からの複数のアップリンクトラフィック要求を所定数のクラスに分類するトラフィック分類部と、各クラスに分類された１つ以上のユーザ端末について、前記各クラス特有の性能メトリックに基づいて、前記各クラスの前記１つ以上のユーザ端末をソートするユーザソート部と、トラフィックパターンとシステム負荷とを推定するトラフィックパターン及びシステム負荷推定部と、前記トラフィックパターン及びシステム負荷に関する情報に基づいて１つ以上のユーザ端末を選択し、前記選択された１つ以上のユーザ端末をリソースブロックにマッピングするスケジューラ部を含む基地局が提供される。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のユーザ端末からの複数のアップリンクトラフィック要求を予め定められた数のクラスに分類するトラフィック分類部と、
各クラスに分類された１つ又は複数のユーザ端末について、各クラス特有の性能メトリックに基づいて、各クラスの前記１つ又は複数のユーザ端末をソートするユーザソート部と、
トラフィックパターンとシステム負荷とを推定するトラフィックパターン及びシステム負荷推定部と、
前記トラフィックパターン及びシステム負荷に関する情報に基づいて１つ又は複数のユーザ端末を選択し、前記選択された１つ又は複数のユーザ端末をリソースブロックにマッピングするスケジューラ部と、
を含む、ことを特徴とする基地局。
【請求項２】
前記ユーザ端末から受信したパイロット信号の少なくとも１つのメトリックを算出するメトリック算出部と、
前記メトリック算出部によって前記パイロット信号から算出された前記メトリックに基づいて、前記ユーザ端末を少なくとも２つのタイプの内いずれかに分類するユーザタイプ分類部と、
チャネル推定手順を実行して、前記ユーザ端末それぞれのチャネル特性を取得するチャネル推定部と、
をさらに含み、
前記スケジューラ部は、
トラフィックパターン及びシステム負荷に関する情報に基づいて、アップリンクデータ送信のために１つ又は複数のユーザ端末を選択する時間領域スケジューリング部と、
前記チャネル推定から得られた情報に基づいて、前記選択された１つ又は複数のユーザ端末を物理リソースブロックにマッピングする周波数領域スケジューリング部と、
を含み、
前記周波数領域スケジューリング部は、
前記ユーザ分類部による、少なくとも２つのタイプの内いずれかへの前記ユーザ端末の分類を用いて、アップリンクデータ送信のために選択されたユーザ端末に対して空間多重化を実行する、ことを特徴とする請求項１に記載の基地局。
【請求項３】
リソース割り当てマップを作成し、前記選択された１つ又は複数のユーザ端末に前記リソース割り当てマップを送信するデータスケジューリング情報部をさらに含む、ことを特徴とする請求項１又は２に記載の基地局。
【請求項４】
前記スケジューラ部は、前記トラフィック特性に応じて、リソース割り当てのための前記トラフィッククラスの優先度を変更する、ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の基地局。
【請求項５】
前記トラフィックパターン及びシステム負荷推定部は、前記推定されたトラフィックパターン及びシステム負荷を記憶装置に記憶し、前記ユーザ端末のトラフィック特性を検出する、ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の基地局。
【請求項６】
基地局と複数のユーザ端末とを含む無線通信システムにおける前記基地局による通信方法であって、
前記ユーザ端末からの複数のアップリンクトラフィック要求を予め定められた数のクラスに分類し、
各クラスに分類された１つ又は複数のユーザ端末について、前記各クラス特有の性能メトリックに基づいて、前記各クラスの前記１つ又は複数のユーザ端末をソートし、
トラフィックパターンとシステム負荷とを推定し、
前記トラフィックパターン及びシステム負荷に関する情報に基づいて１つ又は複数のユーザ端末を選択し、前記選択された１つ又は複数のユーザ端末をリソースブロックにマッピングする、ことを特徴とする通信方法。
【請求項７】
前記ユーザ端末から受信したパイロット信号の少なくとも１つのメトリックを算出し、
前記メトリックに基づいて、前記ユーザ端末を少なくとも２つのタイプの内いずれかに分類し、
チャネル推定手順を実行して、前記ユーザ端末それぞれのチャネル特性を取得し、
トラフィックパターン及びシステム負荷に関する情報に基づいて、アップリンクデータ送信のために１つ又は複数のユーザ端末を選択する時間領域スケジューリングを行い、
前記チャネル推定から得られた情報に基づいて、前記選択された１つ又は複数のユーザ端末を物理リソースブロックにマッピングする周波数領域スケジューリングを行い、
少なくとも２つのタイプの内いずれかへの前記ユーザ端末の分類を用いて、アップリンクデータ送信のために選択されたユーザ端末に対して空間多重化を実行する、ことを特徴とする請求項６に記載の通信方法。
【請求項８】
前記トラフィック特性に応じて、リソース割り当てのための前記トラフィッククラスの優先度を変更する、ことを特徴とする請求項６又は７に記載の通信方法。
【請求項９】
前記推定されたトラフィックパターン及びシステム負荷を記憶装置に記憶し、前記ユーザ端末のトラフィック特性を検出する、ことを特徴とする請求項６乃至８のいずれか一項に記載の通信方法。
【請求項１０】
複数のユーザ端末からの複数のアップリンクトラフィック要求を予め定められた数のクラスに分類し、
各クラスに分類された１つ又は複数のユーザ端末について、前記各クラス特有の性能メトリックに基づいて、前記各クラスの前記１つ又は複数のユーザ端末をソートし、
トラフィックパターンとシステム負荷とを推定し、
前記トラフィックパターン及びシステム負荷に関する情報に基づいて１つ又は複数のユーザ端末を選択し、前記選択された１つ又は複数のユーザ端末をリソースブロックにマッピングする、
処理をコンピュータに実行させるプログラムを記憶した記録媒体。
【請求項１１】
前記ユーザ端末から受信したパイロット信号の少なくとも１つのメトリックを算出し、
前記メトリックに基づいて、前記ユーザ端末を少なくとも２つのタイプの内いずれかに分類し、
チャネル推定手順を実行して、前記ユーザ端末それぞれのチャネル特性を取得し、
トラフィックパターン及びシステム負荷に関する情報に基づいて、アップリンクデータ送信のために１つ又は複数のユーザ端末を選択する時間領域スケジューリングを行い、
前記チャネル推定から得られた情報に基づいて、前記選択された１つ又は複数のユーザ端末を物理リソースブロックにマッピングする周波数領域スケジューリングを行い、少なくとも２つのタイプの内いずれかへの前記ユーザ端末の分類を用いて、アップリンクデータ送信のために選択されたユーザ端末に対して空間多重化を実行する、
処理を、前記記憶されたプログラムが前記コンピュータにさらに実行させる、請求項１０に記載の記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、基地局、通信方法および記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
モバイルブロードバンドの使用の急増は、様々な新しいアプリケーションを生んで来た。スマートグリッド内の多数のスマートメータや、健康監視デバイス及びセンサネットワークは、その重要ないくつかの例である。これらの新しいアプリケーションのほとんどは、マシンツーマシン（Machine-to-Machine；Ｍ２Ｍ）型通信に該当し、いわゆるモノのインターネット（Internet of Things；ＩｏＴ）を形成する。セルラーシステムがＩｏＴ機器とハンドヘルドモバイルデバイスとの両方からのトラフィックを統一的に処理可能で、その結果、異なるトラフィックプロファイルと要件を持つ様々な接続デバイスを同時にかつ柔軟に処理出来るならば、モバイル事業者と利用者の両方にとって非常に有益である。しかし、そのような統合された無線アクセス及びリソース割り当てシステムの設計は、困難な問題である。以下に重要な問題をいくつか説明する。
【０００３】
ＩｏＴ機器通信のトラフィック特性は、一般的なハンドヘルドモバイルデバイス通信のトラフィック特性とは、基本的に大きく異なると言える。各ＩｏＴアプリケーションは、異なるクオリティ・オブ・サービス（Quality of Service；ＱｏＳ）要件とトラフィックパターンを持つ。１つの例を挙げると、小さなデータパケットを放出し、電力が制限されている単純なセンサーに対して、ビデオ監視は、中〜高帯域幅を必要とし、バッテリー寿命の制約を持たない。トラフィック制御、ｅヘルス、ロボットネットワークなどの別の例においては、ネットワークに何かしらのモビリティ(移動性)サポートが必要となるが、スマートメータからのデータトラフィックでは、正確なタイミングの制限が必要とされる。もう一つの問題は、ＩｏＴ機器からセルラーネットワークへのアップリンクトラフィックの量が、セルラーネットワークからＩｏＴ機器へのダウンリンクトラフィックの量よりも比較的大きいことである。しかし、Ｌｏｎｇ  Ｔｅｒｍ  Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ（ＬＴＥ）及びＬｏｎｇ  Ｔｅｒｍ  Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ  Ａｄｖａｎｃｅｄ（ＬＴＥ−Ａ）は、基本的に、ダウンリンクトラフィックがアップリンクトラフィックよりも重いハンドヘルドデバイス専用の広帯域アプリケーション向けに設計された。このことから、モバイルネットワーク事業者は、アップリンクトラフィック量の増加のためにネットワークを最適化することの重要性を認識し始めた。アップリンクが将来新しい収益を生み出す可能性を持つことが明らかになったためである。
【０００４】
したがって、将来のモバイルブロードバンドサービスのために統合されたセルラーアクセスおよびリソース割り当てシステムを提供し、アップリンクデータ通信を最適化することは、限られた無線リソースを効率的に利用し、営業利益を最大化するための鍵となる。
【０００５】
Ｔｈｉｒｄ  Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ  Ｐａｒｔｎｅｒｓｈｉｐ  Ｐｒｏｊｅｃｔ（３ＧＰＰ）［非特許文献１］及び［非特許文献２］は、規格において既に採用されている１つのアプローチである。ＬＴＥ規格のリリース１２及びリリース１３において、３ＧＰＰは、ＩｏＴ機器型通信をモバイル通信システムと統合するために、異なるユーザ端末機種を導入している。主な焦点は、低コストでバッテリー寿命の長い端末の設計、そしてシステムが多数のＩｏＴ機器に対して同時に対応可能である、ということだった。これらの新しいユーザ端末カテゴリーの主要機能の概要を、図６（３ＧＰＰリリース１２−１３）に示す。
【０００６】
これらのＬＴＥ及びＬＴＥ−Ａの提案により、セルラーネットワークにおけるＩｏＴ機能が可能になるが、ピークデータレートのサポートは最大１メガビット／秒（Ｍｂｐｓ）、そしてアンテナは単一のみと制限される。さらに、既存の提案のほとんどは、ＩｏＴ機器のリソースアクセスをいくつかの固定直交サブバンドに制限することを提案している［非特許文献５］。
【０００７】
これは、同時に接続されるＩｏＴ機器の数が、ＩｏＴ通信用に確保された直交周波数サブチャネルの数に制限されることを意味する。さらに、現在の文献のほとんどは、ＩｏＴのトラフィックを単一のクラスと見なしている。しかし、各ＩｏＴアプリケーションは、それぞれ異なるＱｏＳ要件とトラフィックパターンを持つ。
【０００８】
上記に基づき、効率的かつ拡張性のある方法でモバイルハンドヘルドデバイスとＩｏＴ機器の両方に対応し、利用可能な無線リソースを効率的に活用できる方法を見出すことが非常に重要である。この問題はまだ上記文献において慎重に検討されておらず、このような技術は未だ確立されていないが、近い将来、間違いなく通信業界において重要な研究テーマになるであろう。
【０００９】
特許文献１には、複数の移動局（ＭＳ）が、複数の通信キャリアの基地局（ＢＳ）と通信する、無線通信システムに基づく符号分割多元接続（Code Division Multiple Access；ＣＤＭＡ）におけるチャネル推定方法が開示されている。各ＭＳは、時間領域と周波数領域の同時応答を行うように設計されたパイロット信号をＢＳに送信する。ＢＳは、受信したパイロット信号を使用してＭＳと同期し、ＭＳのチャネル推定を行う。特許文献１は、同時にタイミング同期とチャネル推定に対応できるようなパイロット信号の設計を対象としている。
【００１０】
特許文献２には、トラフィックの種類およびクラスに基づいて、特定の時間および周波数リソースをＵＥに割り当てる基地局が開示されており、ここで「種類およびクラス」は「定期的にスケジュールされた送信またはオンデマンド送信」に依存する。ＵＥは、ＰＲＡＣＨ（すなわち、定期的にスケジュールされたＰＲＡＣＨ信号またはオンデマンドＰＲＡＣＨ信号）を送信するための、割り当てられた時間周波数リソースを利用する。特許文献２は、異なる種類およびクラスのＵＥのための、アクセスチャネル、アドミッション制御、及び／又はアクセス競合の問題の解決を対象とする。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】欧州特許出願公開第１５５５７８２号明細書
【特許文献２】米国特許出願公開第２０１６／０１０５９０８号明細書
【非特許文献】
【００１２】
【非特許文献１】M. Centenaro, L. Vangelista, A. Zanella and M. Zorzi, "Long-range communications in unlicensed bands: the rising stars in the IoT and smart city scenarios," in IEEE Wireless Communications, vol. 23, no. 5, pp. 60-67, October 2016.
【非特許文献２】3GPP TS 22.368: "Service requirements for Machine-type Communications (MTC)" 3GPP, March 2016.
【非特許文献３】E. Dahlman, S. Parkvall, and J. Skold, "4G LTE / LTE-Advanced for mobile broadband," Academic Press, 2011.
【非特許文献４】R. Zhang, "Scheduling for maximum capacity in SDMA/TDMA networks," IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), 2002.
【非特許文献５】W. Guibene, K. E. Nolan and M. Y. Kelly, "Survey on Clean Slate Cellular-IoT Standard Proposals," 2015 IEEE International Conference on Computer and Information Technology; Ubiquitous Computing and Communications; Dependable, Autonomic and Secure Computing; Pervasive Intelligence and Computing, Liverpool, 2015, pp. 1596-1599．
【非特許文献６】F. Khozeimeh and S. Haykin, "Self-Organizing Dynamic Spectrum Management for Cognitive Radio Networks," 2010 8th Annual Communication Networks and Services Research Conference, Montreal, QC, Canada, 2010, pp. 1-7.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
上記の特許文献１−２、非特許文献１−６の各開示の全記載内容を、本明細書に引用をもって繰り込むものとする。
【００１４】
以下の分析は、本発明の発明者によってなされたものである。
【００１５】
関連技術によれば、ＩｏＴ機器通信のために直交周波数サブチャネルを確保することは、利用可能な無線リソースを活用する効率的な方法ではない可能性がある。
【００１６】
同時に接続されるＩｏＴデバイスの最大数は、確保された周波数帯域で利用可能なサブチャネルの数によって制限される。したがって、ハンドヘルドモバイル端末とＩｏＴ機器の間で、リソースの動的な調整を行うことは困難となる。さらに、既存の文献のほとんどにおいて、ＩｏＴ機器は単一クラスのユーザとして扱われている。しかし、各ＩｏＴアプリケーションは、それぞれ異なるＱｏＳ要件とトラフィックプロファイルを持つ。
【００１７】
したがって、本発明の目的の１つは、異なるクラスの混合トラフィックを分類し、無線リソースが割り当てられたユーザ端末候補を選択することを可能にする基地局、方法および記録媒体を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
本開示の１つの側面によれば、複数のユーザ端末からの複数のアップリンクトラフィック要求を予め定められた数のクラスに分類するトラフィック分類部と、各クラスに分類された１つ以上のユーザ端末について、前記各クラス特有の性能メトリックに基づいて、前記各クラスの前記１つ以上のユーザ端末をソートするユーザソート部と、トラフィックパターンとシステム負荷とを推定するトラフィックパターン及びシステム負荷推定部と、前記トラフィックパターン及びシステム負荷に関する情報に基づいて１つ以上のユーザ端末を選択し、前記選択された１つ以上のユーザ端末をリソースブロックにマッピングするスケジューラ部とを含む基地局が提供される。
【００１９】
本開示の他の１つの側面によれば、基地局と複数のユーザ端末とを含む無線通信システムにおける前記基地局による通信方法であって、
前記ユーザ端末からの複数のアップリンクトラフィック要求を予め定められた数のクラスに分類し、
各クラスに分類された１つ以上のユーザ端末について、前記各クラス特有の性能メトリックに基づいて、前記各クラスの前記１つ以上のユーザ端末をソートし、
トラフィックパターンとシステム負荷とを推定し、
前記トラフィックパターン及びシステム負荷に関する情報に基づいて１つ以上のユーザ端末を選択し、前記選択された１つ以上のユーザ端末をリソースブロックにマッピングする、通信方法が提供される。
【００２０】
本開示の他の１つの側面によれば、
複数のユーザ端末からの複数のアップリンクトラフィック要求を予め定められた数のクラスに分類し、
各クラスに分類された１つ以上のユーザ端末について、前記各クラス特有の性能メトリックに基づいて、前記各クラスの前記１つ以上のユーザ端末をソートし、
トラフィックパターンとシステム負荷とを推定し、
前記トラフィックパターン及びシステム負荷に関する情報に基づいて１つ以上のユーザ端末を選択し、前記選択された１つ以上のユーザ端末をリソースブロックにマッピングする処理をコンピュータに実行させるプログラムを記憶した記録媒体が提供される。
【００２１】
本開示によれば、前記記録媒体は、半導体ストレージ（例えばＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory））、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、 ＣＤ（Compact Disc）又はＤＶＤ（Digital Versatile Disc）などの非一時的なコンピュータ読み出し可能な記録媒体であり、上述の本発明の第３の側面によるプログラムが記憶されている。
【００２２】
本発明によれば、混合トラフィックを異なるクラスに分割し、無線リソースを割り当てるユーザ候補を選択することが可能になる。本発明のさらに他の特徴及び利点は、本発明を実施することが企図されている最良の形態の単なる例示により、本発明の実施形態のみを図示及び説明した添付の図面と併せて以下の詳細な説明から当業者には容易に明らかになるであろう。理解されるように、本発明は、他の異なる実施形態が可能であり、そのいくつかの詳細は、本発明から逸脱することなく、様々な明白な点において変更可能である。従って、図面及び説明は、本質的に例示的であるとみなされるべきであり、限定的ではないとみなされるべきである。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の一実施形態によるモバイル通信システムの一例を示す図である。
【図２】本発明の一実施形態による基地局の構成を示す図である。
【図３】上記実施形態によるシステムの動作を示す図である。
【図４】上記実施形態による基地局の動作を示すフローチャートである。
【図５】上記実施形態による基地局の構成を示す図である。
【図６】３ＧＰＰリリース１２−１３に基づき、ＵＥカテゴリーの主要機能の概要を表形式で示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
本発明およびその利点は、添付の例示的な図面を参照した例示的な実施形態の以下の説明により、さらに理解することができる。以下では、簡便のために、例示的な実施形態として、ハンドヘルドモバイル端末およびＩｏＴ機器用のモバイル通信システムについて説明する。本発明は、任意の種類の通信機器をユーザ端末として使用可能な、任意の無線通信システムに適用することができる。初期アクセスメッセージの厳密な構成や、端末と無線アクセスネットワーク又は基地局との間の手順は、本発明の範囲に入らず、むしろ、焦点はアップリンクスケジューリングとシステム内の許可を受けたユーザの集合へのリソース割り当てのみである。以下に説明する例示的な実施形態によれば、例えば、ＱｏＳ要件を満たしつつ利用者の満足度とシステムスループットを最大化するために、各送信時間間隔（Time-to-Transmit Interval；ＴＴＩ）において、許可されたユーザの元の集合からのアップリンクデータ送信のために統一された方法で、例えば、特に限定されないが、ＩｏＴ機器やハンドヘルドモバイルデバイスを含むユーザ端末候補（ユーザ機器）の集合を適応的にスケジューリングする基地局が提供されてもよい。例示的な実施形態によれば、例えば、特に限定されないが、ハンドヘルドモバイルデバイス及びＩｏＴ機器両方のトラフィックを効率的な方法で処理可能な基地局のための、統合された無線アクセス及び無線リソース割り当てシステムが提供されてもよい。より具体的には、例えば、特に限定されないが、ハンドヘルドモバイルデバイス又はＩｏＴ機器から到着する、単一クラスにおける同様のＱｏＳプロファイルを持つトラフィックを処理できるマルチクラス・リソース割り当てスキームが提供され、その結果、無線リソースが効率的に利用され、拡張性のある方法でマルチクラス・トラフィックに対応可能となる。
【００２５】
以下に、図面を参照して例示的な実施形態を説明する。まず、図１を参照して、本発明の説明のために共通して使用されるモバイル通信システム及び装置について説明する。
【００２６】
図１はモバイル通信システムの例を示す図である。このシステムは、複数のアンテナ（１０１）を備えた基地局（ＢＳ）（１０）と、単一のアンテナ（２０１）を備えたユーザ機器（ＵＥ）（２０）とを含むが、これらに限定されない。ＵＥ（２０）は、ハンドヘルドモバイルデバイス、ＩｏＴ機器など、ＢＳ（２０）に接続できるように構成された任意のユーザ端末機器でよい。なお、単一のアンテナを備えたＵＥ（２０）の使用は、例示目的のためであり、本発明は、複数のアンテナを備えたＵＥ（２０）を含むシステムにも適用できる。
【００２７】
ＢＳ無線カバレッジ（３０）内にある各ＵＥ（２０）は、アップリンクとダウンリンクの両方向でＢＳ（１０）と通信可能である。より具体的には、ＵＥ（２０）は、アップリンクチャネルを介してＢＳ（１０）にアップリンクパイロット信号（ＬＴＥシステムの測定用参照信号（Sounding Reference Signal；ＳＲＳ）に相当）及びチャネル状態情報（Channel State Information；ＣＳＩ）を送信できるように構成される。
【００２８】
ＢＳ（１０）は、適応時間領域スケジューリング及びアップリンクパイロット信号を用いたチャネル推定の結果に基づいて、アップリンクデータスケジューリング情報を、１つ以上の選択されたＵＥ（２０）に送信する。
【００２９】
次に、ＵＥ（２０）は、受信したアップリンクデータスケジューリング情報に基づいて、アップリンクデータをＢＳ（１０）に送信することができる。
【００３０】
図２は、図１のＢＳ（１０）の構成を示す図である。ＢＳ（１０）は、アップリンク及びダウンリンクにおいてＵＥ（２０）と信号のやりとりをするための複数のアンテナ（ＢＳアンテナとも称される）（１０１）を備えている。
【００３１】
ＢＳ（１０）は、受信／送信スイッチ（１０２）と、パイロット／データスイッチ（１０３）と、メトリック算出部（１０４）と、ユーザタイプ分類部（１０５）と、チャネル推定部（１０６）と、トラフィック分類部（１０７）と、ユーザソート部（１０８）と、トラフィックパターン及びシステム負荷推定部（１０９）と、ストレージ／メモリ部（１０１０）と、適応時間領域スケジューリング部（１０１１）と、周波数領域スケジューリング部（１０１２）と、データスケジューリング情報部（１０１３）と、データ検出部（１０１４）と、スケジューラ部（１０１５）と、を含む。適応時間領域スケジューリング部（１０１１）と周波数領域スケジューリング部（１０１２）とがスケジューラ部（１０１５）を構成してもよい。
【００３２】
受信／送信スイッチ（１０２）は受信と送信を制御する。パイロット／データスイッチ（１０３）は、受信アップリンクパイロット信号と受信アップリンクデータとの受信を多重化する。
【００３３】
一般的に、ＢＳ（１０）は、ＵＥ（２０）からアップリンクデータを受信するために次のステップを実行する。
【００３４】
ＢＳ（１０）は、指定されたフレームでＵＥ（２０）からＳＲＳを受信する。
【００３５】
メトリック算出部（１０４）は、少なくとも一つのメトリック、例えば、アップリンクパイロット信号の受信信号対雑音比（Signal-to-Noise Ratio；ＳＮＲ）を算出する。
【００３６】
ユーザタイプ分類部（１０５）は、メトリック算出部（１０４）によって算出されたメトリックに基づいて、パイロット信号の送信元であるＵＥ（２０）の種類を判断する。ユーザタイプ分類部（１０５）は、メトリックを用いて、ＵＥ（２０）を少なくとも２つの種類の内の１つに分類するように構成されてもよい。
【００３７】
チャネル推定部（１０６）は、各ＵＥ（２０）のチャネル特性を取得するためにチャネル推定手順を実行する。モバイル通信システムに示されていない上位層は、ＵＥ（２０）からの各アップリンク要求について、トラフィックタイプ、クオリティ・オブ・サービス（ＱｏＳ）プロファイル、遅延要件などの必要な情報を提供する。
【００３８】
次に、トラフィック分類部（１０７）は、各アップリンク要求のＱｏＳプロファイルや遅延要件等の上位層（不図示）からの情報に基づき、アップリンクトラフィック（要求）を所定の数のクラスに分類する。
【００３９】
次に、ユーザソート部（１０８）は、各クラスにおいて指定された性能メトリックに従って、トラフィック分類部（１０７）により分類されたＵＥ（２０）をそれぞれのクラスにソートする。
【００４０】
トラフィックパターン及びシステム負荷推定部（１０９）は、好ましくは、所定の時間間隔基準、すなわち、ＴＴＩ毎に、各クラスにおけるトラフィックの特性評価を行い、トラフィックパターン及びシステム負荷を取得する。トラフィックパターン及びシステム負荷推定部（１０９）は、以前いくつかの時間間隔ごとに取得したトラフィックパターン及びシステム負荷に関する情報を記憶するストレージ／メモリ部（１０１０）内のトラフィックパターン及びシステム負荷に関する情報を更新する。
【００４１】
適応時間領域スケジューリング部（１０１１）は、システムの性能メトリックを最大化しシステム内で異なるクラス間の公平性を実現するために、トラフィックパターン及びシステム負荷推定部（１０９）によって取得された現在および過去のＴＴＩについてのトラフィックパターン及びシステム負荷に関する情報に基づいて、ＵＥ（２０）候補の中からサブセットを選択する。
【００４２】
次に、周波数領域スケジューリング部（１０１２）は、チャネル推定部（１０６）により得られたチャネル推定に関する情報と、ユーザタイプ分類部（１０５）が判定した、選択されたＵＥ（２０）の各タイプとに基づいて、適応時間領域スケジューリング部（１０１１）によって選択された１つ以上のＵＥ（２０）を物理リソースブロック（Physical Resource Block；ＰＲＢ）にマッピングする。
【００４３】
次に、データスケジューリング情報部（１０１３）は、例えば
割り当てられた物理無線リソース；
プリコーディングベクトル／行列；
変調符号化方式（Modulation and Coding Scheme；ＭＣＳ）；
データ送信の最小送信電力；
を含む情報項目を含むリソース割り当てマップを作成する。
【００４４】
次に、ＢＳ（１０）は、ＢＳアンテナ（１０１）を介して１つ以上の選択されたＵＥ（２０）に、例えば、ＬＴＥ用語における
ＰＲＢ割り当て；
プリコーディング行列インジケータ（Precoding Matrix Indicator；ＰＭＩ）；
ＭＣＳインデックス；
を含む情報項目を含むアップリンクデータスケジューリング情報を送信する。
【００４５】
ＵＥ（２０）は、ＢＳ（１０）にアップリンクデータを送信するために、ＢＳ（１０）から受信したアップリンクデータスケジューリング情報を用いる。
【００４６】
ＵＥ（２０）からアップリンクデータを受信すると、ＢＳ（１０）のデータ検出部（１０１４）は、信号検出を行う。データ検出部（１０１４）は、信号検出を行う際に、割り当てられた物理無線リソースで受信信号を復調および復号する。データ検出部（１０１４）は、信号検出の結果をモバイル通信プロトコルにおける上位層に転送する。
【００４７】
ＬＴＥシステムでは、アップリンクデータの受信および信号検出は、それぞれ物理（ＰＨＹ）層および媒体アクセス制御（Medium Access Control；ＭＡＣ）層で行われる。そして、ＭＡＣ層からのデータは、モバイル通信システムにおける上位層に転送される。
【００４８】
なお、本発明は、周知のハンドヘルドモバイル端末またはＩｏＴ機器 など、一般的なＵＥと通信するＢＳ（１０）の技術を提供するため、ＵＥ（２０）のブロック図は、本書では省略する。
【００４９】
以下、図１及び図２を参照して説明した第１の実施形態の動作例を説明する。
【００５０】
最初に、ＢＳ（１０）は、指定されたアップリンクフレームでＵＥ（２０）からアップリンクパイロット信号を受信する。
【００５１】
次に、ＢＳ（１０）は、メトリックとして、アップリンクパイロット信号のＳＮＲを算出し、当該メトリックに基づいて、ＵＥ（２０）を少なくとも２つの種類、タイプ１又はタイプ２のいずれかに分類する。
【００５２】
アップリンクパイロット信号の受信ＳＮＲが所定の閾値より小さいとき、ＢＳ（１０）はユーザ機器をタイプ１に分類する。そうでない場合、ＵＥ（２０）はタイプ２に分類される。少なくとも２つのタイプの内の１つのタイプへのＵＥ（２０）の分類は、後に、アップリンクデータ送信のためにスケジューラ部（１０１５）が選択されたＵＥに空間多重化を行う際、使用する。
【００５３】
次に、ＢＳ（１０）は、システムによって指定された、所定のクラスに関する性能メトリックに基づき、トラフィック要求を複数のクラスに分類し各クラス内のＵＥ（２０）をさらに分類する。
【００５４】
次に、ＢＳ（１０）は、トラフィックパターン及びシステム負荷情報に基づいて、アップリンクデータ送信のために適応的にＵＥ（２０）候補の集合を選択する。
【００５５】
最後に、ＢＳ（１０）は、選択したユーザ機器のためにアップリンクデータスケジューリング情報を作成する。
【００５６】
以下、図３及び図４を参照して、第１の実施形態の詳細を説明する。図３は、図１及び図２を参照して説明したＢＳ（１０）とＵＥ（２０）の両方を含むモバイル通信システムの動作を示す。
【００５７】
最初に、ＢＳ（１０）は、ＬＴＥ／ＬＴＥ−Ａフレーム構成の指定されたアップリンクフレームでＵＥ（２０）からアップリンクパイロット信号のそれぞれを受信する（動作Ｓ１１０１）。
【００５８】
次に、ＢＳ（１０）は、アップリンクパイロット信号の受信ＳＮＲを算出する（動作Ｓ１１０２）。アップリンクパイロット信号
2020512783.tif 000003
の受信ＳＮＲ（kはユーザーインデックス（サブキャリアインデックス））は、以下のように与えられる。
2020512783.tif 000004
（式１）
2020512783.tif 000005
（式２）
2020512783.tif 000006
（式３）
2020512783.tif 000007
（式４）
2020512783.tif 000008
（式５）
【００５９】
上記の式において、Xp（k）はＵＥ（２０）によって送信されるアップリンクパイロット信号であり、kはユーザーインデックス（サブキャリアインデックス）である。
y（k）とz（k）は、それぞれ、ＢＳアンテナ（１０１）のＭ本のアンテナにおける、Ｍ個の要素を持つ受信信号ベクトルとＭ個の要素を持つノイズベクトルとを表す。
h（k）は、ＵＥ（２０）の単一アンテナとＢＳ（１０）のＭ本のアンテナとの間のＭ×１チャネル行列であり、ここで、ＭはＢＳ（１０）のアンテナの総数である。ＵＥ（２０）がＮ本のアンテナを有する場合、チャネル行列h（k）はＭ×Ｎ行列となる。
<>、| |、上付き文字Ｔは、それぞれ、アンサンブル平均、ベクトルノルム、転置演算子を表す。
2020512783.tif 000009
は、アンテナ毎の雑音電力を表す。
【００６０】
ＵＥ（２０）ごとにアップリンクパイロット信号の受信ＳＮＲ値が取得された後、ＢＳ（１０）は、ユーザタイプ分類を行い、各ＵＥ（２０）を２つの種類のいずれかに分類する（動作Ｓ１１０３）。ＢＳ（１０）は、アップリンクパイロット信号の受信ＳＮＲが所定の閾値より小さい場合、ＵＥ（２０）をタイプ１に分類し、アップリンクパイロット信号の受信ＳＮＲが所定の閾値以上の場合、ＵＥ（２０）をタイプ２に分類する。
【００６１】
なお、ＵＥを２つのタイプに分類するためにＳＮＲを用いる例は、簡便のために説明されているに過ぎない。ＵＥは、ＳＮＲ又は他の同様の性能メトリックを使用して、３つ以上の種類に分類してもよい。
【００６２】
ＵＥ（２０）のタイプをUETypeとし、UEType-1とUEType-2がそれぞれタイプ１とタイプ２を示し、所定の閾値を
2020512783.tif 000010
とすると、ＵＥ（２０）を２つのタイプのいずれかに分類することは、以下のように表せる。
2020512783.tif 000011
（式６）
【００６３】
次に、ＢＳ（１０）は、ＵＥ（２０）に対してチャネル推定を行い、（動作Ｓ１１０４）、例えば、サブキャリアごとに、受信信号対干渉プラス雑音比（Signal-to-Interference-pluses-Noise Ratio；ＳＩＮＲ）の推定値を取得する。各ＵＥについてアップリンクにおけるチャネルベクトル推定値を出すためのチャネル推定アルゴリズムに関して、例えば、線形チャネル推定（ゼロフォーシング（ＺＦ）、最小平均二乗誤差（Minimum Mean Square Error；ＭＭＳＥ）などの線形検出器（Linear Detector；ＬＤ）、反復チャネル推定（反復最小二乗（Iterative Least Square；ＬＳ）チャネル推定器、反復線形最小平均二乗誤差（Iterative Linear Minimum Mean Square Error；ＬＭＭＳＥ）チャネル推定器）、又は補間を用いたチャネル推定が広く研究されて来ている。チャネル推定手順に関する詳細な説明は省略する。
【００６４】
次に、ＢＳ（１０）は、トラフィック分類を行い（動作Ｓ１１０５）、ＵＥ（２０）のアプリケーションからのアップリンクトラフィック要求を複数のクラス、好ましくはいくつかのクラスに分類する。第１の実施形態において、異なるクラスへのトラフィック分類は、上位層（ＯＳＩ（Open Systems Interconnection）参照モデル７：アプリケーション層など）から取得した情報を用いて抽出した、各要求において最低限必要とされるデータレートなど、ＵＥのＱｏＳ要件プロファイルに基づくと想定される。
【００６５】
以下に、クラスの例の１つを挙げるが、これに限定されない。
クラス１は、監視ＩｏＴ端末からのビデオストリーミングや、ハンドヘルドモバイルデバイスで実行される高解像度（High Definition；ＨＤ）アプリケーションなど、ＵＥ（２０）からの非常に高いデータレート要求を含んでもよい。
【００６６】
ＵＥ（２０）のクラス１の通信の目的は、最大同時送信で可能な限り高いデータレートを達成することである。
【００６７】
クラス２には、ハンドヘルドモバイルデバイス上の音声通話やＩｏＴ端末上で実行されるセンシングアプリケーションなど、中程度のデータレートを必要とするＵＥ（２０）が含まれる。
【００６８】
ＵＥ（２０）のクラス２の通信の目的は、最低限必要とされるデータレートを保証しつつ、最大数のＵＥ（２０）に対応することである。
【００６９】
上記２つの目的は両立せず、トラフィック分類（動作Ｓ１１０５）において、ＵＥ（２０）からの混合トラフィック要求に対して直接適用することはできない。同様に、トラフィック分類（動作Ｓ１１０５）において、それぞれが異なるＱｏＳ要件と目的を持ついくつかの他のクラスを作成してもよい。
【００７０】
Ｒｊを、クラスｊ（ｃｌａｓｓ−ｊ）における、予め決められた保証データレートとする。すべてのクラスの保証データレートは、以下のように降順で記述することができる。
2020512783.tif 000012
（式７）
ここで、添え字Ｎは、システムにおけるクラスの最大数を表す。
【００７１】
ＵＥｋ（添え字ｋのＵＥ（２０））は、ＵＥｋが以下の要件を満たす場合にのみ、指定されたクラスｊに属す。
2020512783.tif 000013
（式８）
ここで、ｒｋは、上位層から取得された情報を用いて抽出される、ＵＥｋの最低限必要なデータレートである。
【００７２】
なお、ここでは説明を簡便化するためＱｏＳを想定しているが、トラフィックの分類は、異なるＵＥの要件メトリックに基づいて行われてもよい。また、各ＵＥは、同様の方法で、容易にいくつかのクラスに分類可能な、いくつかの種類のアップリンクトラフィックを生成してもよい。
【００７３】
上述のように、各クラスは異なる目的機能を持つことができる。例えば、高いデータレートを要求するクラス１の目的は、達成可能な送信データ量を最大化することである。
【００７４】
ユーザのソート／分類において、ＢＳ（１０）は、各クラスのそれぞれの目的機能を最大化するように、ＵＥ（２０）を各クラスに分類する（動作Ｓ１１０６）。
【００７５】
例えば、ラウンドロビン（ＲＲ）方式は、制御情報のみを含むクラスにおいて、ＵＥ（２０）をソートするのに最適な方法となる。
【００７６】
ＢＳ（１０）は次にトラフィックパターンとシステム負荷を推定する（動作Ｓ１１０７）。各クラスＱＣｌａｓｓ−ｊ及びシステムＱｓｙｓｔｅｍにおける総負荷を算出するための数式は、それぞれ以下のように表せる。
2020512783.tif 000014
（式９−ａ）
2020512783.tif 000015
（式９−ｂ）
ここで、ｑｉ，ｊはＵＥｉからクラスｊへの負荷、ＫｊはクラスｊにおけるＵＥｉの総数、Ｎはシステム内のクラスの最大数を表す。
【００７７】
これらの情報はＴＴＩごとに算出され、スケジューリング決定を適応的に行うために使用されるメモリ（図２のストレージ／メモリ部１０１０）に記憶される。
【００７８】
次に、ＢＳ（１０）は、適応時間領域スケジューリング部（１０１１）を用いて、アップリンクデータ送信のためにＵＥ（２０）の候補または可能性のあるＵＥ（２０）のサブセットを選択する（動作Ｓ１１０８）。
【００７９】
ＬＴＥ／ＬＴＥ−Ａアップリンクのために提案されたほとんどの時間領域スケジューリングアルゴリズムでは、現在のＴＴＩにおけるトラフィック特性に関する情報のみに基づいて、ユーザ選択および／又は割り当て決定を行う。
【００８０】
マルチクラスや、例えばＩｏＴ機器およびハンドヘルドモバイル端末を含むいくつかの種類のＵＥからの混合トラフィックの場合、システムにおけるトラフィックパターンは非常に急速に変化する傾向がある。
【００８１】
この急速なトラフィックパターンの変化に対処するために、スケジューリング決定は、非常に速い時間間隔、すなわちＴＴＩごとに適応的かつ動的に実行される。
【００８２】
インテリジェントな選択を行うために、スケジューラ部（図２の１０１５）は、現在のＴＴＩで得られた情報に加えて、過去のいくつかのＴＴＩにおけるトラフィックパターン及びシステム負荷に関する情報も活用できる。例えば、＾Ｂｊが、システム内のすべてのクラスに対して予め決められている最大バッファスペースの内、クラスｊの最大バッファスペースだとすると、
2020512783.tif 000016
（式１０）
となり、ここで、Ｑｃｌａｓｓ−ｊは、数式９−ａで算出でき、Ｎはシステムにおけるクラス数、
2020512783.tif 000017
は全称記号であり、
2020512783.tif 000018
は１からＮ間の任意の整数であるｊを示す。
【００８３】
システム内のすべてのクラスのｄｊを比較した後、スケジューラは、提供されているトラフィックがバッファ制限に達しているクラス、すなわちｄが最小値であるクラスにより多くの無線リソースを適応的に割り当てることができる。これにより、以降のＴＴＩにおいてパケットドロップを最小限に抑えることができ、バッファオーバーフローによるパケットドロップの発生を避けることができる。
【００８４】
このような適応的な割り当ては、例えば学習方法を用いることで実現できる。学習方法の一例として、本実施形態では、ストレージ／メモリ部（１０１０）から容易に取得可能な、現在および過去の時間間隔についての各クラスにおけるトラフィック負荷の比較に基づいて、無線リソースを分配するためにＵＥ（２０）の候補の集合を適応的に選択する、ヘブの学習則を使用してもよい。
【００８５】
適応時間領域スケジューリング部（１０１１）は、異なる種類のトラフィックのＱｏＳ条件を改善するだけでなく、よりインテリジェントなＵＥ（２０）の選択決定を行うことにより、システムスループット及び異なるＵＥ（２０）間の公平性をも向上することができる。
【００８６】
例えば、各ＴＴＩにおいて、比較的小さい割当遅延マージンを有するＵＥ（２０）は、より大きな遅延マージンを有するＵＥ（２０）よりも適応的に優先される。
【００８７】
さらに、例えば、前述のように、あるクラスのトラフィックがバッファ制限に近づいている場合、適応時間領域スケジューリング部は、システム内の他のすべてのクラスよりもそのクラスを優先することでパケットドロップレートを最小限に抑えることができる。
【００８８】
すなわち、適応時間領域スケジューリング部（１０１１）は、ユーザ待機時間、スループット要件、クラス占有率の内、少なくとも１つの基準を考慮し、マルチクラス及びマルチユーザの多様性を活用することができる。
【００８９】
システム性能を最大化することに加えて、各ユーザに対して、最大の公平性、低遅延、及び最低限のスループット保証を実現するのに役立つ。ヘブの学習則に関しては、例えば［非特許文献６］を参照できる。
【００９０】
アップリンクのＬＴＥ／ＬＴＥ−Ａについて３ＰＰで定義されているアクセス技術は、高いピーク対平均電力比（ＰＡＰＲ）を回避するためのシングルキャリア周波数分割多元接続（ＳＣ−ＦＤＭＡ）である。しかし、ＵＥ（２０）へ連続したリソースブロックの割り当てが必要となる。
【００９１】
ＵＥ（２０）への２つ以上のＰＲＢの割り当てについての隣接制約（contiguity constraint）は、以下の数式で表せる。
2020512783.tif 000019
（式１１）
ここで、
2020512783.tif 000020
はバイナリ値を取るインジケータ変数であり、
ＲＢ  ｂがＵＥｋに割り当てられる場合（kはユーザインデックス）、
2020512783.tif 000021
ＲＢ  ｂがＵＥｋに割り当てられていない場合、
2020512783.tif 000022
、
Ｂはシステム内のＰＲＢの最大数を表す。
【００９２】
次に、ＢＳ（１０）は、ＵＥのタイプに基づいてＰＲＢの割り当てを行う（動作Ｓ１１０９）。
【００９３】
ＵＥ（２０）がタイプ１に属する場合、すなわち、そのアップリンクパイロット信号の受信ＳＮＲ値が所定の閾値より低い場合、ＢＳ（１０）は、各ＵＥ（２０）に固有のＰＲＢを割り当て、ＢＳ（１０）でのアップリンクデータ受信におけるユーザ間干渉などの追加の干渉を回避する。
【００９４】
固有の割り当てに対する制約は、以下の数式で表せる。
2020512783.tif 000023
ここで
2020512783.tif 000024
（式１２）
【００９５】
ＵＥ（２０）がタイプ２に属する場合、すなわち、そのアップリンクパイロット信号の受信ＳＮＲ値が所定の閾値以上の場合、ＢＳ（１０）は、空間多重化動作を行い、２つ以上のＵＥ（２０）が同時にスケジューリングされ、同じ時間および周波数の無線リソースが割り当てられる。
【００９６】
所定の関係間において送信可能なデータの量を最大化する、割り当てられたサブキャリアの数、物理的位置、およびＭＣＳの組み合わせを決定するために、サブキャリアごとのユーザのグループ化および受信ＳＩＮＲに基づいて、ＢＳ（１０）は次に、マルチユーザの多様性を利用し検索を行う（動作Ｓ１１１０）。この検索手順は上記文献で広範に研究されているため、簡潔のために本書では検索動作の詳細な説明は省略する。
【００９７】
この検索の結果を用いて、アップリンクデータスケジューリング情報およびＰＲＢ割り当てマップが作成され、選択されたすべてのＵＥに送信される（動作Ｓ１１１１）。
【００９８】
次に、ＵＥ（２０）は、アップリンクスケジューリング情報およびＰＲＢ割り当てマップを受信すると、割り当てられたＰＲＢでＢＳ（１０）にアップリンクデータを送信する（動作Ｓ１１１２）。
【００９９】
次にＢＳ（１０）は、上記アップリンクデータを検出し（動作Ｓ１１１３）、モバイル通信プロトコルの上位層にとって必要なデータを取得する。
【０１００】
以下、図４を参照してＢＳ（１０）の動作を説明する。ステップＳ１２０１において、ＢＳ（１０）は、所定の間隔でアクティブなＵＥ（２０）からのパイロット信号を指定されたフレームでチェックする。
【０１０１】
ＵＥ（２０）からパイロット信号を受信すると、ＢＳ（１０）は、アップリンクパイロット信号の受信ＳＮＲ値を推定する（ステップＳ１２０２）。
【０１０２】
次に、推定されたＳＮＲ値に基づいて、ＢＳ（１０）はＵＥを２つの種類に分類する（ステップＳ１２０３）。
【０１０３】
その後、ＢＳ（１０）は、チャネル推定を行い（ステップＳ１２０４）、すべてのＵＥ（２０）についてサブキャリアごとのＳＩＮＲを算出し、さらに、ＢＳ（１０）は、アップリンクトラフィック要求をいくつかのクラスに分類し（ステップＳ１２０５）、そして各クラスにおいてＵＥ分類を行う（ステップＳ１２０６）。
【０１０４】
ＵＥのトラフィックを異なるクラスに分類した後、ＢＳ（１０）は各クラスのシステム負荷とトラフィックパターンを推定する（ステップＳ１２０７）。
【０１０５】
この情報に基づいて、ＢＳ（１０）は、適応時間領域スケジューリングを行い、アップリンクデータ送信のためにＵＥ（２０）候補の集合を選択する（ステップＳ１２０８）。
【０１０６】
ＢＳ（１０）は次に、ＵＥ（２０）の種類に基づいて、選択されたＵＥ（２０）にＰＲＢをマッピングし（ステップＳ１２０９）、例えば各ＵＥ（２０）の送信可能なアップリンクデータ量を最大化するために、データスケジューリング情報を取得する（ステップＳ１２１０）。
【０１０７】
次に、ＢＳ（１０）は、選択されたＵＥ（２０）にアップリンクデータスケジューリング情報を送信する（ステップＳ１２１１）。
【０１０８】
ＢＳ（１０）は、指定されたアップリンクフレーム間隔でアップリンクデータ受信のチェックを行う（ステップＳ１２１２）。アップリンクデータを受信すると、ＢＳ（１０）はデータを検出し、モバイル通信プロトコルの上位層のためのバイナリデータを取得する（ステップＳ１２１３）。
【０１０９】
図４の各動作の詳細は、上述したものと同じであり、簡潔のためにここでは省略する。
【０１１０】
なお、第１の実施形態の適用は、上記の説明で使用された例に限定されない。むしろ、関連技術の当業者によれば、第１の実施形態の本質を 様々な状況に適用することが可能である。
【０１１１】
第１の実施形態の説明によれば、ユーザとトラフィックを異なるクラスへ階層的に割り当てるサービスが、アップリンクで利用可能な無線リソースの効率的な利用につながることは明らかである。例えば、特に限定されないが、ハンドヘルドモバイルデバイス及び/又はＩｏＴ機器の両方の接続デバイスの数において拡張性のある統合されたアクセス及びリソース割り当てスキームを提供し、結果としてトラフィックパターンとシステム負荷に基づき、異なるユーザクラスおよびトラフィックタイプ間で柔軟かつ動的なリソース割り当てを可能にする。
【０１１２】
別の実施形態におけるＢＳ（１０）の構成を示す図５を参照すると、ＢＳ（１０）は、プロセッサ（１２１）と、少なくともプログラム（１２３）を記憶するメモリ（１２２）とを含む。送信機／受信機（１２４）は、変調と復調を行うベースバンド処理部（不図示）と、周波数変換（アップコンバージョン及びダウンコンバージョン）を行い複数のアンテナ（ＢＳアンテナ）１０１との間でＲＦ（Radio Frequency；無線周波数）信号を送受信する無線周波数（ＲＦ）送受信部（不図示）とを含んでもよい。通信インタフェース（１２５）は、基地局（１０）と、それぞれ所定のプロトコルを使用するコアネットワーク及び／又は１つ以上の隣接基地局（１０）との間の通信を実行するように適合されている。プロセッサ（１２１）は、メモリ（１２２）に記憶されたプログラム（１２３）の指示を実行して、上記実施形態で説明したような機能を実行するように構成される。
【０１１３】
メモリ（１２２）は、半導体記憶装置（例えばＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory）、ＵＳＢ(Universal Serial Bus)フラッシュデバイス等）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Device）、ＣＤ（Compact Disc）又はＤＶＤ（Digital Versatile Disc）及び磁気テープの内、少なくとも１つを含み得る非一時的なコンピュータ読み出し可能な記録媒体であり、上記の実施形態によるプログラム（１２３）（指示）が記憶されている。
【０１１４】
なお、上記特許文献および非特許文献の各開示を、本書に引用をもって繰り込むものとする。本発明の全開示（請求の範囲を含む）の枠内において、さらにその基本的技術思想に基づいて、実施形態ないし実施例の変更・調整が可能である。また、本発明の請求の範囲の枠内において種々の開示要素（各付記の各要素、各実施例の各要素、各図面の各要素等を含む）の多様な組み合わせ乃至選択が可能である。すなわち、本発明は、請求の範囲を含む全開示、技術的思想にしたがって当業者であればなし得るであろう各種変形、修正を含むことは勿論である。
【符号の説明】
【０１１５】
１０  基地局（ＢＳ）
２０  ユーザ機器（ＵＥ）
３０  ＢＳ無線カバレッジ
１０１  ＢＳアンテナ
１０３  パイロット／データスイッチ
１０４  メトリック算出部
１０５  ユーザタイプ分類部
１０６  チャネル推定部
１０７  トラフィック分類部
１０８  ユーザソート部
１０９  トラフィックパターン及びシステム負荷推定部
１２１  プロセッサ
１２２  メモリ
１２３  プログラム
１２４  送信機／受信機
１２５  通信インタフェース
２０１  アンテナ
１０１０  ストレージ／メモリ部
１０１１  適応時間領域スケジューリング部
１０１２  周波数領域スケジューリング部
１０１３  データスケジューリング情報部
１０１４  データ検出部
１０１５  スケジューラ部
【図１】
2020512783.tif 000025
【図２】
2020512783.tif 000026
【図３】
2020512783.tif 000027
【図４】
2020512783.tif 000028
【図５】
2020512783.tif 000029
【図６】
2020512783.tif 000030
【手続補正書】
【提出日】令和1年9月27日(2019.9.27)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のユーザ端末からの複数のアップリンクトラフィック要求を予め定められた数のクラスに分類するトラフィック分類部と、
各クラスに分類された１つ又は複数のユーザ端末について、各クラス特有の性能メトリックに基づいて、各クラスの前記１つ又は複数のユーザ端末をソートするユーザソート部と、
トラフィックパターンとシステム負荷とを推定するトラフィックパターン及びシステム負荷推定部と、
前記トラフィックパターン及びシステム負荷に関する情報に基づいて１つ又は複数のユーザ端末を選択し、前記選択された１つ又は複数のユーザ端末をリソースブロックにマッピングするスケジューラ部と、
を含む、ことを特徴とする基地局。
【請求項２】
前記ユーザ端末から受信したパイロット信号の少なくとも１つのメトリックを算出するメトリック算出部と、
前記メトリック算出部によって前記パイロット信号から算出された前記メトリックに基づいて、前記ユーザ端末を少なくとも２つのタイプの内いずれかに分類するユーザタイプ分類部と、
チャネル推定手順を実行して、前記ユーザ端末それぞれのチャネル特性を取得するチャネル推定部と、
をさらに含み、
前記スケジューラ部は、
トラフィックパターン及びシステム負荷に関する情報に基づいて、アップリンクデータ送信のために１つ又は複数のユーザ端末を選択する時間領域スケジューリング部と、
前記チャネル推定から得られた情報に基づいて、前記選択された１つ又は複数のユーザ端末を物理リソースブロックにマッピングする周波数領域スケジューリング部と、
を含み、
前記周波数領域スケジューリング部は、
前記ユーザタイプ分類部による、少なくとも２つのタイプの内いずれかへの前記ユーザ端末の分類を用いて、アップリンクデータ送信のために選択されたユーザ端末に対して空間多重化を実行する、ことを特徴とする請求項１に記載の基地局。
【請求項３】
リソース割り当てマップを作成し、前記選択された１つ又は複数のユーザ端末に前記リソース割り当てマップを送信するデータスケジューリング情報部をさらに含む、ことを特徴とする請求項１又は２に記載の基地局。
【請求項４】
前記スケジューラ部は、前記トラフィックの特性に応じて、リソース割り当てのための前記トラフィックのクラスの優先度を変更する、ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の基地局。
【請求項５】
前記トラフィックパターン及びシステム負荷推定部は、前記推定されたトラフィックパターン及びシステム負荷を記憶装置に記憶し、前記ユーザ端末のトラフィック特性を検出する、ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の基地局。
【請求項６】
基地局と複数のユーザ端末とを含む無線通信システムにおける前記基地局による通信方法であって、
前記ユーザ端末からの複数のアップリンクトラフィック要求を予め定められた数のクラスに分類し、
各クラスに分類された１つ又は複数のユーザ端末について、前記各クラス特有の性能メトリックに基づいて、前記各クラスの前記１つ又は複数のユーザ端末をソートし、
トラフィックパターンとシステム負荷とを推定し、
前記トラフィックパターン及びシステム負荷に関する情報に基づいて１つ又は複数のユーザ端末を選択し、前記選択された１つ又は複数のユーザ端末をリソースブロックにマッピングする、ことを特徴とする通信方法。
【請求項７】
前記ユーザ端末から受信したパイロット信号の少なくとも１つのメトリックを算出し、
前記メトリックに基づいて、前記ユーザ端末を少なくとも２つのタイプの内いずれかに分類し、
チャネル推定手順を実行して、前記ユーザ端末それぞれのチャネル特性を取得し、
トラフィックパターン及びシステム負荷に関する情報に基づいて、アップリンクデータ送信のために１つ又は複数のユーザ端末を選択する時間領域スケジューリングを行い、
前記チャネル推定から得られた情報に基づいて、前記選択された１つ又は複数のユーザ端末を物理リソースブロックにマッピングする周波数領域スケジューリングを行い、
少なくとも２つのタイプの内いずれかへの前記ユーザ端末の分類を用いて、アップリンクデータ送信のために選択されたユーザ端末に対して空間多重化を実行する、ことを特徴とする請求項６に記載の通信方法。
【請求項８】
前記トラフィックの特性に応じて、リソース割り当てのための前記トラフィックのクラスの優先度を変更する、ことを特徴とする請求項６又は７に記載の通信方法。
【請求項９】
前記推定されたトラフィックパターン及びシステム負荷を記憶装置に記憶し、前記ユーザ端末のトラフィック特性を検出する、ことを特徴とする請求項６乃至８のいずれか一項に記載の通信方法。
【請求項１０】
複数のユーザ端末からの複数のアップリンクトラフィック要求を予め定められた数のクラスに分類し、
各クラスに分類された１つ又は複数のユーザ端末について、前記各クラス特有の性能メトリックに基づいて、前記各クラスの前記１つ又は複数のユーザ端末をソートし、
トラフィックパターンとシステム負荷とを推定し、
前記トラフィックパターン及びシステム負荷に関する情報に基づいて１つ又は複数のユーザ端末を選択し、前記選択された１つ又は複数のユーザ端末をリソースブロックにマッピングする、
処理をコンピュータに実行させるプログラム。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
本発明は、基地局、通信方法およびプログラムに関する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１７】
したがって、本発明の目的の１つは、異なるクラスの混合トラフィックを分類し、無線リソースが割り当てられたユーザ端末候補を選択することを可能にする基地局、方法およびプログラムを提供することである。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２０】
本開示の他の１つの側面によれば、
複数のユーザ端末からの複数のアップリンクトラフィック要求を予め定められた数のクラスに分類し、
各クラスに分類された１つ以上のユーザ端末について、前記各クラス特有の性能メトリックに基づいて、前記各クラスの前記１つ以上のユーザ端末をソートし、
トラフィックパターンとシステム負荷とを推定し、
前記トラフィックパターン及びシステム負荷に関する情報に基づいて１つ以上のユーザ端末を選択し、前記選択された１つ以上のユーザ端末をリソースブロックにマッピングする処理をコンピュータに実行させるプログラムが提供される。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２１】
本開示によれば、前記プログラムを記録した記録媒体は、半導体ストレージ（例えばＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory））、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、 ＣＤ（Compact Disc）又はＤＶＤ（Digital Versatile Disc）などの非一時的なコンピュータ読み出し可能な記録媒体であり、上述の本発明の第３の側面によるプログラムが記憶されている。
【国際調査報告】
2020512783.tif 000031
2020512783.tif 000032
2020512783.tif 000033