CN1255272A - 估计用户终端速度、选择小区以及无线系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及确定用户终端速度,以及在无线系统中选择小区的一种方法,该无线系统包括多个微小区和至少一个覆盖微小区的伞状小区。该方法以及应用该方法的无线系统包括装置(32和33),后者利用接收的信号功率生成一个概率,该概率表示至少在两个不同时间点测得的功率之间的互相关性。在装置(34)中利用该概率确定用户终端的速度。此外,根据用户终端的速度选择微小区或伞状小区作为用户终端活跃操作的小区。

Description

估计用户终端速度、选择小区以及无线系统
本发明涉及估计用户终端在无线系统中的移动的方法，该无线系统包括至少一个基站和用户终端，至少一个基站和用户终端在不同时间点重复测量并存储接收信号的功率，该信号的发射功率基本恒定或已知。
本发明还涉及一种在无线系统中选择小区的方法，该无线系统包括多个微小区和至少一个覆盖微小区的伞状小区；该无线系统包括至少一个基站和用户终端，该用户终端活跃在微小区或伞状小区中；至少一个基站或用户终端在不同时间点重复测量并存储接收信号的功率，该信号的发射功率基本恒定或已知。
本发明还涉及包括至少一个基站和用户终端的一种无线系统，至少一个基站或用户终端在不同时间点重复测量并存储接收信号的功率，该信号的发射功率基本恒定或已知。
本发明还涉及包括至少一个基站和用户终端的一种无线系统，该用户终端活跃在微小区或伞状小区中；至少一个基站或用户终端在不同时间点重复测量并存储接收信号的功率，该信号的发射功率基本恒定或已知。
移动系统中已开发了估计用户终端速度的多种不同方法。例如，通过观察接收信号功率值的二次变化，可以基于完成的功率测量估计速度。通过适当的测量周期，变化的平均值与用户终端的速率相关联。这种现有技术方案一般基于以下思想：速度的增加导致功率值变化加大。
速度的测量可以用于例如这样的无线系统中，其中同一区域同时被微小区网络和单个较大的伞状小区所覆盖。这种情况下，高速用户终端最好连接到伞状小区，而低速用户终端连接到微小区网络，否则可选基站的数目和中断的呼叫都会增加。
现有技术方案的一个典型问题在于，因为功率值变化范围和用户终端的速度之间没有清晰的互相关性，尤其是在强变化环境中，无法确定速度。如果无法确定速度，那么也无法优化到微小区或伞状小区的连接。
因此，本发明的一个目的是提供一种方法和无线系统，用以根据接收信号的功率值变化确定用户终端的速度，而不考虑变化的范围。此外，根据用户终端的速度优化用户终端到微小区和伞状小区的连接。
这通过前序中描述的方法实现，其特征在于，信号的测量功率用于生成一个概率，该概率表示至少在两个不同时间点测得的功率之间的互相关性，并用于估计用户终端的移动。
在无线系统中选择小区的本发明方法的特征在于，利用测得的信号功率生成一个概率，该概率表示至少在两个不同时间点测得的功率之间的互相关性，并用于估计用户终端的移动；根据估计的用户终端的移动选择微小区或伞状小区作为用户终端活跃操作的小区。
本发明无线系统的特征在于，该无线系统利用测得的信号功率生成一个概率，该概率表示至少在两个不同时间点测得的功率之间的互相关性，该无线系统利用该概率估计用户终端的移动。
本发明无线系统的特征还在于，该无线系统利用测得的信号功率生成一个概率，该概率表示至少在两个不同时间点测得的功率之间的互相关性，所述概率估计了用户终端的移动；该无线系统根据估计的用户终端的移动选择微小区或伞状小区作为用户终端活跃操作的小区。
本发明提供了许多优点。基于与接收信号功率值相关的概率测得的用户终端速度使得速度的确定更为可靠，尤其是在变化环境中。此外，还可以优化用户终端在小区层次结构中的位置，澄清越区切换算法。
下面结合附图中的例子详细描述本发明，在附图中
图1说明了蜂窝无线系统；
图2说明了包括多个微小区的伞状小区；
图3说明了接收机的框图；
图4说明了功率变化的分布；
图5说明了功率变化的分布；
图6说明了功率变化的分布；以及
图7说明了功率变化的分布。
本发明方案可以应用于蜂窝无线系统，例如GSM(全球移动通信系统)，DCS-1800(数字蜂窝系统)和CDMA(码分多址)。
现在让我们详细考察本发明的方法。本发明基于以下事实：无线系统接收的信号功率与位置相关。用户终端，即无线系统中的移动台移动越快，在不同时间点接收的信号的功率就越不可能保持不变。
在本创新方法中，利用基于功率值行为概率的统计估计器估计用户终端的移动。用户终端或基站在不同时间点重复测量并存储接收信号功率，该信号的发射功率基本恒定或已知。这种信号的一个例子是导频信号。根据测量数据，利用测得的功率生成一个概率，该概率表示至少在两个不同时间点测得的功率之间的互相关性，并用于估计用户终端的移动。此处移动是指用户终端的临时速度，其方向不确定。换句话说，本创新方法不是从功率变化范围推断用户终端的速度，而是利用功率值变化或不变的概率来估计速度。因为本创新方法唯一的兴趣点是信号功率变化或不变的概率，或类似数据，所以不需要知道接收信号的发射功率。只要求信号的发射功率保持不变或者相对于生成的概率变换缓慢。
在与包含微小区和伞状小区的无线系统相关的本发明的第二实施例中，估计用户终端的速度，此外，根据估计的用户终端速度选择微小区或伞状小区作为用户终端活跃操作的小区。活跃操作小区此处是指用户终端连接的小区，更精确地说，在小区中连接的基站。如果估计的用户终端移动快于预定阈值，则选出的用户终端活跃操作的小区是伞状小区。另一方面，如果估计的用户终端移动慢于预定阈值，则选出的用户终端活跃操作的小区是微小区。因此，伞状小区的基站仅连接到高速用户终端。同时，可以优化用户终端的越区切换，因为连接到微小区的高速用户终端会导致大量的信道/基站越区切换，还会增加呼叫被中断的风险。速度的预定阈值是无线系统特定的和伞状小区特定的，它可以例如由运营商确定。
本发明的方案如下进行。在预定的测量周期中测量信号功率。然后，根据测量周期生成信号功率的移动平均数，利用移动平均数将接收信号的测量功率值归一化。归一化信号最好作为马尔科夫链处理，其中当前状态仅取决于前一状态。归一化则最好通过以下操作来完成：将所述测量周期期间得到的，并用于处理的每一测量结果减去移动平均数。但是，归一化并不是本发明的必要操作。为了进一步改进本创新方案，在所需测量周期中从最高到最低的测量功率之间的范围被划分成预定数量的功率级。测量周期最好是从0.2s.到10s.的量级，功率级别的数量最好是从2到20的量级。每一测量功率近似为适当量级的功率级，并生成至少一个概率，该概率表示至少在两个不同时间点的功率级之间的互相关性。根据至少一个生成的概率，可以估计用户终端的速度。
除了单个概率之外，可以利用包含多个概率的概率分布进行估计。这种概率组表示了与两个连续时间点之间测得的功率的变化相关的概率分布，该概率分布可以类似地用作估计移动终端速度的单个概率。
在本创新方法中，如果利用一种概率分布模式，即最大期望值，来估计用户终端的移动，那么不需要归一化。这意味着可以根据最普遍，即最可能的功率变化来确定用户终端的速度。
概率可以描述功率的变化或不变的概率。在本创新方法中，可以至少生成一个至少在两个连续时间点保持基本不变的接收功率的概率，所述至少一个概率用于估计用户终端的速度。在这种情况下，还可以利用概率分布。功率不变的概率越小，估计的用户终端的速度越高。
如果概率表示了功率的变化概率，则在本创新方法中，至少生成一个至少在两个连续时间点变化的接收功率的概率，所述至少一个概率用于估计用户终端的速度。在这种情况下，也可以利用概率分布。功率变化的概率越小，估计的用户终端的速度越慢。
估计用户终端速度的概率与预定统计模式相匹配以提供更为精确的速度估计。预定统计模式最好基于无线系统区域中进行的测量，它一般是小区特定的模式。因此，在本创新方法中，基于在两个或多个不同时间点保持不变的测量，确定适当划分量的概率p。也可以确定不同时间点上变化的适当划分量的概率1-p。
根据用户终端的速度，更新用户终端的活跃组。在现有技术无线系统中，在基站识别中，尤其是在CDMA系统的活跃组的构建中，以已知方式使用导频信号。导频信号是一种扩频编码而未经数据调制的信号，每个基站连续向其覆盖区域广播。用户终端可以根据导频信号识别基站，因为导频信号的扩频码彼此不同。用户终端连续测量导频信号。为了减少测量负荷，现有技术系统的每个用户终端维护一个基站以及相应的导频信号扩频码测量表，前述基站的位置与该用户终端邻近，它是越区切换或连接建立的可能对象。测量表中的基站构造一组对象，这些对象可以成为活跃组的成员。从固定网到活跃组的连接可以快速建立。用户终端仅以最高优先级观察包含在测量表中的基站的导频信号。当用户终端移动时，自然必须根据需要更新测量表。在现有技术系统中，用户终端根据导频信号强度测量进行更新。换句话说，如果以足够的强度接收基站所发送的导频，则将其加入测量表。
测量结果可以以矩阵的形式进行处理，因而利用测量周期估计所述功率级之间的信号转移概率矩阵。该矩阵描述了两个不同测量周期中保持不变(或者改变)的每个功率级的概率。这样生成的矩阵对角线元素可以用于生成用户终端速度的各个不同的估计器(例如对角线元素的累加和)。但是，如果概率表示功率的不变，那么原则上用户终端移动越快，对角线元素越小。对角线元素的值也可以通过每个级出现的概率加权，因而对角线的累加和提供了信号从时刻T(n)到下一时刻T(n+1)保持在同一级中的概率，其中n是时间点的序号，它属于整个编号。
现在让我们详细考察本发明的无线系统。图1示出了包含小区的典型的无线系统，每个小区具有一个基站，并且一般具有多个用户终端，这些用户终端最好是移动话机。基站1和2以及用户终端3到5包括至少一个收发信机，用户终端3到5以及基站1和2用以向彼此发送信号6。
图2示出的无线系统包括一个伞状小区10和基本上位于伞状小区10中的微小区11到17。用户终端3在伞状小区10的覆盖区域内移动。如果用户终端3的速度大于预定阈值，那么用户终端3连接到伞状小区10。另一方面，如果用户终端3是静止的，或其速度慢于预定阈值，那么图2所示用户终端3连接到微小区15。当用户终端3缓慢移出小区15，移向例如小区17，它进行到小区17的现有技术越区切换。
图3的框图说明了用户终端3。该用户终端包括天线31、测量功率的装置32以及生成概率的装置33，确定速度的装置34。装置35表示了现有技术接收机，它对本发明并不重要。装置32测量从天线31到达的接收信号功率。装置33按照本创新方法生成一个或多个概率，或者两个或多个时间点之间的概率分布。装置34利用所述一个或多个概率或概率分布生成用户终端的速度估计，所述速度估计最好通过无线路径发送给无线系统的其它部分，并控制该用户终端在小区层次结构中的位置及其越区切换。
本创新方案的用户终端最好将它已生成的一个或多个概率或概率分布以信令形式通知给基站。涉及的无线系统包括位于基站或基站控制器，或者该基站所连接的无线系统的其它部分的神经网络或类似网络。并且，常规的自适应非线性滤波器可以充当神经网络。除了概率或分布之外，或者取而代之的是，用户终端也可以发送根据该概率或分布生成的系数，这些系数最好以已知方式用作神经网络的加权系数。
如果用户终端利用神经网络估计用户终端的移动，那么基站最好向用户终端发送神经网络系数以确定速度。基站也可以向用户终端发送某个公式，基于该公式可以根据概率分布估计用户终端的速度。
本创新方法与信令发送的方向无关，它使得可以通过信令来发送与一个或多个功率级相关的概率或概率分布元素，例如平均值或标准偏差。
图4到7说明了不同速度级的功率变化分布。在图4到7中，概率表示接收信号的功率级在不同时间点上的不变性。在图4中，用户终端以0到1.5m/s的速度移动。在这种情况下，概率分布较窄，它集中在0，即功率值的变化概率较小。在图5中，用户终端以1.5到3.0m/s的速度移动。在这种情况下，概率分布稍宽。随着速度进一步增大，到达3.0到4.5m/s，图6的概率分布更宽，概率的最大值已从图4的值0.47降到了值0.24。当速度介于4.5到6.0m/s之间时，概率的最大值已降到了值0.2以下，分布非常宽。在图4到7中，信号功率保持不变。但是，信号功率也可以稳定增大或减小。功率的变化原因可以是发射功率的改变，或者用户终端和基站之间距离的变化。如果在功率值测量时间中，接收信号的功率值增大或减小，那么分布在坐标系统中水平移动，这尤其在分布峰值的移动上表现出来。这样，最好利用分布模式确定用户终端的移动。
尽管以上结合附图所示例子描述了本发明，但显然本发明并不局限于此，在后附权利要求书所公开的创新思想范围内可以通过多种方式予以改进。

Claims (34)

1.一种估计用户终端在无线系统中的移动的方法，该无线系统包括至少一个基站(1和2)和用户终端(3到5)，至少一个基站和用户终端在不同时间点重复测量并存储接收信号(6)的功率，该信号(6)的发射功率基本恒定或已知，其特征在于，信号(6)的测量功率用于生成一个概率，该概率表示至少在两个不同时间点测得的功率之间的互相关性，并且该概率用于估计用户终端(3到5)的移动。
2.一种在无线系统中选择小区的方法，该无线系统包括多个微小区(11到17)和至少一个覆盖微小区(11到17)的伞状小区(10)；该无线系统包括至少一个基站(1和2)和用户终端(3到5)，该用户终端活跃在微小区(11到17)或伞状小区(10)中；至少一个基站或用户终端在不同时间点重复测量并存储接收信号(6)的功率，该信号(6)的发射功率基本恒定或已知，其特征在于，
利用测得的信号(6)功率生成一个概率，该概率表示至少在两个不同时间点测得的功率之间的互相关性，并用于估计用户终端(3到5)的移动；以及
根据估计的用户终端(3到5)的移动选择微小区(11到17)或伞状小区(10)作为用户终端(3到5)活跃操作的小区。
3.根据权利要求2的方法，其特征在于，如果估计的用户终端(3到5)的移动快于预定阈值，则选择伞状小区(10)作为用户终端(3到5)活跃操作的小区和/或
如果估计的用户终端(3到5)的移动慢于预定阈值，则选择微小区(11到17)作为用户终端(3到5)活跃操作的小区。
4.根据权利要求1或2的方法，其特征在于，在预定测量周期中进行测量，根据测量周期生成信号(6)功率的移动平均数，利用信号(6)功率的移动平均数归一化接收信号(6)的测量功率的值，使用归一化功率生成概率。
5.根据权利要求4的方法，其特征在于，将所述测量周期的测量结果减去移动平均数以进行归一化。
6.根据权利要求1、2或4中任意一项的方法，其特征在于，从最高到最低功率之间的范围被划分成预定数量的功率级，测量功率近似为某一功率级，并
生成至少一个概率，该概率表示至少在两个不同时间点的功率级之间的互相关性，
根据所述至少一个概率，估计用户终端(3到5)的移动。
7.根据权利要求1或2的方法，其特征在于，生成一组概率，这组概率表示了两个连续时间点之间的功率变化的概率分布，利用该概率分布估计移动终端速度(3到5)的移动。
8.根据权利要求1或2的方法，其特征在于，至少生成一个至少在两个连续时间点保持基本不变的接收功率的概率，所述至少一个概率用于估计用户终端(3到5)的移动。
9.根据权利要求8的方法，其特征在于，概率越小，估计的用户终端(3到5)的移动越快。
10.根据权利要求1或2的方法，其特征在于，至少生成一个至少在两个连续时间点变化的接收功率的概率，所述至少一个概率用于估计用户终端(3到5)的移动。
11.根据权利要求10的方法，其特征在于，概率越小，估计的用户终端(3到5)的移动越慢。
12.根据权利要求1或2的方法，其特征在于，估计移动的概率与预定统计模式相匹配以提供更为精确的用户终端(3到5)的移动估计。
13.根据权利要求1或2的方法，其特征在于，估计的用户终端(3到5)的移动用于更新用户终端(3到5)的活跃组。
14.根据权利要求1或2的方法，其特征在于，用户终端(3到5)将它已生成的概率或类似信息以信令形式通知给基站(1或2)，以估计用户终端(3到5)的移动。
15.根据权利要求1或2的方法，其特征在于，基站(1或2)将它已生成的概率或类似信息以信令形式通知给用户终端(3到5)，以估计用户终端(3到5)的移动。
16.根据权利要求1或2的方法，其特征在于，利用神经网络估计用户终端(3到5)的移动。
17.一种包括至少一个基站(1和2)和用户终端(3到5)的无线系统，至少一个基站或用户终端在不同时间点重复测量并存储接收信号(6)的功率，该信号(6)的发射功率基本恒定或已知，其特征在于，该无线系统利用测得的信号(6)功率生成一个概率，该概率表示至少在两个不同时间点测得的功率之间的互相关性，该无线系统利用该概率估计用户终端(3到5)的移动。
18.一种包括至少一个基站(1和2)和用户终端(3到5)的无线系统，该用户终端活跃在微小区(11到17)或伞状小区(10)中；至少一个基站或用户终端在不同时间点重复测量并存储接收信号(6)的功率，该信号(6)的发射功率基本恒定或已知，其特征在于，
该无线系统利用测得的信号(6)功率生成一个概率，该概率表示至少在两个不同时间点测得的功率之间的互相关性，该概率估计了用户终端(3到5)的移动；以及
该无线系统根据估计的用户终端(3到5)的移动选择微小区(11到17)或伞状小区(10)作为用户终端活跃操作的小区。
19.根据权利要求18的无线系统，其特征在于，如果估计用户终端(3到5)的移动速度快于预定阈值所指示的移动速度，则无线系统选择伞状小区(10)作为用户终端(3到5)活跃操作的小区，和/或
如果估计用户终端(3到5)的移动速度慢于预定阈值所指示的移动速度，则无线系统选择微小区(11到17)作为用户终端(3到5)活跃操作的小区。
20.根据权利要求17或18的无线系统，其特征在于，无线系统在预定测量周期中进行测量，利用信号(6)功率的移动平均数归一化接收信号(6)的功率值。
21.根据权利要求20的无线系统，其特征在于，无线系统将测量周期的测量结果减去移动平均数以进行功率值的归一化。
22.根据权利要求17、18或20中任意一项的无线系统，其特征在于，从最高到最低功率之间的范围被划分成预定数量的功率级，无线系统将测量功率近似为某一功率级，以及
无线系统生成至少一个概率，该概率表示至少在两个不同时间点的功率级之间的互相关性，以及
无线系统根据所述至少一个概率，估计用户终端(3到5)的移动。
23.根据权利要求17或18的无线系统，其特征在于，如果生成的概率表示测得的功率变化的概率分布，则无线系统利用该概率分布估计两个连续时间点之间的移动终端速度(3到5)的移动。
24.根据权利要求17或18的无线系统，其特征在于，无线系统生成一个至少在两个连续时间点保持基本不变的接收功率的概率，并利用所述概率估计用户终端(3到5)的移动。
25.根据权利要求24的无线系统，其特征在于，无线系统如此安排，使得概率越小，该无线系统估计的用户终端(3到5)的移动越快。
26.根据权利要求17或18的无线系统，其特征在于，无线系统至少生成一个至少在两个连续时间点变化的接收功率的概率，并利用所述至少一个概率估计用户终端(3到5)的移动。
27.根据权利要求26的无线系统，其特征在于，无线系统如此安排，使得概率越小，该无线系统估计的用户终端(3到5)的移动越慢。
28.根据权利要求17或18的无线系统，其特征在于，至少生成一个至少在两个连续时间点变化的接收信号(6)功率的概率，并利用所述至少一个概率估计用户终端(3到5)的移动。
29.根据权利要求28的无线系统，其特征在于，概率越小，估计的用户终端(3到5)的移动越慢。
30.根据权利要求17或18的无线系统，其特征在于，该无线系统将估计移动的概率与预定统计模式相匹配以提供更为精确的用户终端(3到5)的移动估计。
31.根据权利要求17或18的无线系统，其特征在于，基于估计的用户终端(3到5)的移动，该无线系统更新用户终端(3到5)的活跃组。
32.根据权利要求17或18的无线系统，其特征在于，用户终端(3到5)将它已生成的概率或类似信息以信令形式通知给基站(1或2)，以估计用户终端(3到5)的移动。
33.根据权利要求17或18的无线系统，其特征在于，基站(1或2)将它已生成的概率或类似信息以信令形式通知给用户终端(3到5)，以估计用户终端(3到5)的移动。
34.根据权利要求17或18的无线系统，其特征在于，该无线系统包括神经网络，利用该神经网络估计用户终端(3到5)的移动。
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