DE60025978T2

DE60025978T2 - Vorrichtung und Verfahren für die geostatische Analyse der Ausbreitung eines Funksignals

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Publication number: DE60025978T2
Application number: DE60025978T
Authority: DE
Inventors: Score Board John Herndon Arpee; Score Board Stan Herndon Gutowski; Score Board Mustafa Herndon Touati
Original assignee: Allen Telecom LLC
Current assignee: Allen Telecom LLC
Priority date: 2000-07-21
Filing date: 2000-09-14
Publication date: 2006-10-19
Anticipated expiration: 2020-09-15
Also published as: ATE318057T1; BR0004214A; DE60025978D1; EP1662827B1; EP1175115B1; KR100803677B1; ATE439019T1; EP1662827A1; AR026455A1; US6711404B1; CA2325075A1; EP1175115A3; JP2002057614A; KR20020008744A; DE60042708D1; EP1175115A2

Description

GEBIET DER ERFINDUNG
Die Erfindung betrifft Zellen-Telefonsysteme und die Modellierung solcher zum Optimieren der Ausnutzung des verfügbaren Funk-Gesamtspektrums. Spezieller betrifft die Erfindung die Verwendung gemessener Netzwerkdaten und geostatischer Modellbildungstechniken zum Verwalten von Änderungen und von Wachstum innerhalb eines Zellensystems, und durch sie sind verbesserte Frequenzpläne für Zellennetzwerke unter verschiedenen Variablen geschaffen.
HINTERGRUND DER ERFINDUNG
Das Dienstgebiet eines Funkkommunikationssystems ist in als Zellen bekannte verbundene Dienstdomänen unterteilt, wobei Funktelefon(Zellen)benutzer über Funkübertragungsstrecken mit der die Zelle bedienenden Basisstation kommunizieren. Die Zellen können weiter in Sektoren unterteilt sein. Die Basisstation ist mit dem öffentlichen Fernsprechnetz (PSTN) verbunden.
Derzeit verfügbare, kommerzielle Mobilkommunikationssysteme beinhalten typischerweise mehrere feste Zellen, von denen jede innerhalb ihres jeweiligen Dienstgebiets Signale an Mobileinheiten sendet und Signal von diesen empfängt. Bei AMPS- oder FDMA-Systemen sind jeder Basisstation mehrere Kanäle (jeweils mit einer Breite von 30 kHz) innerhalb eines Frequenzspektrums zugewiesen, über die sie mit Mobileinheiten kommunizieren kann. Eine Mobileinheit innerhalb des Bereichs der Basisstation kommuniziert mit dieser unter Verwendung dieser Kanäle. Typischerweise sind die durch eine Basisstation verwendeten Kanäle auf irgendeine Weise ausreichend voneinander getrennt (typischerweise durch Überspringen von 1, 7 oder 21 dazwischen liegenden Kanälen), damit Signale in irgendeinem Kanal nicht mit Signalen in einem anderen, von dieser Basisstation verwendeten Kanal wechselwirken. Um dies zu bewerkstelligen, ordnet ein Betreiber typischerweise einer Basisstation eine Gruppe von Kanälen zu, von denen jeder weit vom nächsten getrennt ist. Solange sich eine Mobileinheit innerhalb des Gebiets befindet, in dem das Signal von einer Basisstation ausreichend stark ist und sie nur mit dieser Basisstation kommuniziert, besteht nur eine geringe Wahrscheinlichkeit einer Wechselwirkung bei der Kommunikation. Die Erfindung arbeitet auch mit GSM- und iDEN-Systemen, die sich nicht auf dasselbe Frequenzmultiplex-Mehrfachzugriff-Verfahren stützen.
Bei einem üblichen Mobilsystemtyp, der als Zeitmultiplex-Mehrfachzugriff (TDMA) bezeichnet wird, wozu IS-54 und IS-136, GSM und iDEN gehören, ist jeder Frequenzkanal weiter in zusätzliche Kanäle innerhalb jeder Frequenz unterteilt. Jede Basisstation sendet und empfängt während einer gewissen Anzahl verschiedener Intervalle oder Zeitschlitze in Bursts. Diese Zeitintervalle innerhalb Frequenzbändern bilden dann tatsächlich die einzelnen Kanäle. Um die Kanalunterteilung innerhalb einer Frequenz zu unterscheiden und um Kanäle einer gemeinsamen Frequenz zwischen überlappenden Zellen zu unterscheiden, werden digitale Codes verwendet. Beispielsweise nutzt IS-136 Digital-Verification-Color-Codes, die für einen Kanal für eine Zelle eindeutig sind. GSM verwendet Basisstation-Kennungscodes.
Um es Mobileinheiten zu ermöglichen, Telefon-Kommunikationsinformation zu senden und zu empfangen, wenn sich die Einheiten über ein großes geografisches Gebiet bewegen, ist jede Zelle normalerweise körperlich so positioniert, dass ihr Überdeckungsgebiet an dasjenige einer Anzahl anderer Zellen angrenzt und mit diesen überlappt. Wenn sich eine Mobileinheit von einem durch eine Basisstation abgedeckten Gebiet zu einem durch eine andere Basisstation abgedeckten Gebiet bewegt, werden Kommunikationsvorgänge mit ihr von einer Basisstation auf eine andere in einem Gebiet, in dem die Überdeckung von den benachbarten Zellen überlappt, übertragen (übergeben). Wegen dieser überlappenden Abdeckung werden die den einzelnen Zellen zugeordneten Kanäle sorgfältig so ausgewählt, dass benachbarte Zellen nicht in denselben Kanälen senden oder empfangen. Diese Trennung erfolgt typischerweise durch Zuweisen einer Gruppe weit getrennter, nicht wechselwirkender Kanäle an irgendeine zentrale Zelle, und anschließendes Zuweisen anderer Gruppen weit getrennter, nicht wechselwirkender Kanäle zu den Zellen um diese zentrale Zelle herum, wobei ein Muster verwendet wird, das nicht dieselben Kanäle für die Zellen um die zentrale Zelle herum wiederverwendet. Das Muster der Kanalzuweisung wird in ähnlicher Weise für andere Zellen fortgesetzt, die an die erste Gruppe von Zellen angrenzen. Häufig übertragen benachbarte oder überlappende Zellen in derselben Frequenz, und beide werden von einer Funk-Mobileinheit empfangen. Jedoch kann die Funk-Mobileinheit, aufgrund der jeden Kanal kennzeichnenden digitalen Codes, das geeignete Signal verarbeiten und jeden zusätzlichen Empfang ignorieren.
Geostatik ist ein Werkzeug der "räumlichen Statistik", das bei jedem praktischen Problem von 1D-, 2D- oder 3D-Vorhersagen einer Zufallsvariablen angewandt werden kann. Außerdem kann es bei 4D-Vorhersagen räumlich-zeitlicher Geostatiküberwachung über die Zeit hinweg angewandt werden. Geostatik wurde seit den frühen 1950-ern in der Minentechnologie verwendet, hauptsächlich zum Bestimmen von Abschätzungen von Erzreserven und Simulationen von Explorationsszenarien. Zu beim Bergbau gesammelten Daten gehören Erdkerne und Schnitte aus einer begrenzten Anzahl von Bohrlöchern sowie Proben aus Ausbissen. In den frühen 1960-ern wurde ein theoretischer Grundrahmen der Geostatik aufgebaut, durch das neue Standardtechniken in die Minenindustrie eingebracht wurden. Über die letzten 30 Jahre hinweg wurde dieser theoretische Grundrahmen verstärkt und erfolgreich bei anderen Problemtypen angewandt, wie bei der Modulierung von Fluidströmungen und der Ausbreitung von Oberflächenwellen. Die neuen Anwendungen ermöglichen die Entwicklung neuer Lösungen und neuer Konzepte innerhalb des Grundrahmens einer fortschrittlichen Geostatiktheorie. Das Ziel dieser neuen Entwicklungen besteht darin, "räumliche Statistik" und "Differentialgleichungen", die das Verhalten eines physikalischen Phänomens beschreiben, zu kombinieren. Heutzutage ist Geostatik in weitem Umfang als Werkzeug für genaue räumliche Abschätzung anerkannt. Geostatik verfügt über korrekte Werkzeuge zum Quantifizieren der Unbestimmtheit, und daher wird sie als Risikoerfassungswerkzeug für Feldentwicklungsmanager einschlägiger Industrien angesehen. Geostatik wurde bei zahlreichen Industrieproblemen angewandt, die von klassischen Problemen der Ölsuche und der Gastechnologie zu komplexeren und herausfordernden Problemen, wie der Preisbildung auf dem Aktienmarkt, reichen.
US-A-5 926 762 offenbart ein System zum Vorhersagen von Zellentelefon-Interferenzen, Interferenzplanung und Frequenzwiederverwendungsplanung, wobei eine Kanalzuweisung dadurch ausgeführt wird, dass die Signalstärke überwacht wird, und ein Ausbreitungsmodell verwendet wird, um fehlende Kanalstärkemessungen zu interpolieren.
In US-A-5 465 390 ist ein Verfahren zum Auslegen der Infrastruktur eines Zellen-Kommunikationsnetzwerks beschrieben. Das Verfahren bestimmt den geografischen Ort und die technischen Eigenschaften jedes Senders, und es berücksichtigt Bedingungen des Eintritts/Verlassens und der Bewegung von Mobileinheiten in überlappenden Zonen zwischen benachbarten Funkzellen. So wird die Abdeckung des Netzwerks dynamisch bestimmt.
ETL 1110-1-175 (1997-06-30): "Engineering and Design – Practical Aspects of Applying Geostatistics at Hazardous, Toxic, and Radioactive Waste Sites" behandelt technische Gesichtspunkte der Geostatik, und insbesondere erfolgt eine Erörterung zur Anwendung bestimmter statistischer Modelle zum Verfolgen von Verunreinigungen des Grundwassers.
ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG
Gemäß der Erfindung sind ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Erfassen der HF-Ausbreitung in einem Funk-Kommunikationssystem geschaffen, wie sie im Anspruch 1 bzw. 10 beansprucht sind.
Der Pfadverlust ist die Schwächung, wie sie auftritt, wenn sich HF-Signale von einer Sende- zu einer Empfangsantenne ausbreiten. Die Abtastung, Erfassung und Abschätzung von Pfadverlustdaten für ein Zellennetzwerk zeigt große Ähnlichkeiten mit Standardproblemen, wie sie beim Vorhersagen von Erzkörpern oder -vorräten auftreten. Geostatik zeigt daher ein hohes Potential, für derartige Zwecke implementiert zu werden. Die bei physikalischen Effekten angewandte Geostatiktheorie sorgt für Geeignetheit bei Verwendung zum Kombinieren eines Ausbreitungsmodells und Datenmesswerten bei einem Funknetzwerk. Diese Anwendung sorgt für Effizienz beim Erfassen gesammelter Funkdaten, und für maximale Nutzung derselben, was zu genauen Vorhersagen fehlender Daten in einem Funknetzwerk führt. Das Verfahren führt eine Quantifizierung und Zuweisung von Fehlern aufgrund irgendeines Mess- oder Abschätzprozesses aus. Das Verfahren sorgt für Herunterskalierinformation, und es liefert HF-Ingenieuren ein Modell hoher Auflösung, das den Pfadverlust über ein vorgegebenes, interessierendes Gebiet beschreibt. Das Verfahren simuliert verschiedene Szenarien von Basisstationen vor einem Lauf oder zwischen aufeinanderfolgenden Läufen, was zu besseren Strategien bei der Datensammlung führt.
Geostatische Analysiertechniken bieten eine Art zum Beschreiben der räumlichen Kontinuität, die ein wesentliches Merkmal vieler natürlicher Effekte ist, und sie sorgen für Anpassungen klassischer Regressionstechniken, um diese Kontinuität auszunutzen. Bei der Geostatik liefert die Anwendung weit entwickelter Algorithmen, die entsprechend den Parametern bei der Bereitstellung eines Zellendiensts modifiziert sind, wie bei der Erfindung angegeben, deutlich verbesserte Ergebnisse gegenüber anderen Datenglättungstechniken. Der Zweck der räumlichen Kontinuitätsanalyse besteht im Quantifizieren des Variationsvermögens von Pfadverlustmessungen hinsichtlich des Abstands und der Richtung. Der geografische Ort wird nur dann berücksichtigt, wenn die Daten einen Trend zeigen, eine als nichtstationäres Verhalten bekannte Eigenschaft. Zum Quantifizieren der räumlichen Information gehört das Vergleichen von an einem Ort gemessenen Datenwerten mit Werten desselben Attributs, die an anderen Orten gemessen wurden. Beispielsweise ist es wahrscheinlicher, dass zwei eng beieinander gemessene Pfadverlustmessungen gleiche Werte zeigen als zwei weiter entfernte Pfadverlustmessungen. Durch Bestimmen der Korrelation in Bezug auf den Trennabstand können Schätzwerte für die nicht gemessenen Orte auf Grundlage der Werte an den gemessenen Orten erstellt werden.
KURZE BESCHREIBUNG DER FIGUREN
1 ist eine beispielhafte Darstellung einer erweiterten Zellenabdeckung in einem Zellen-Telefonsystem.
2 ist eine beispielhafte Darstellung von Funkabdeckungsgebieten eines Zellen-Telefonsystems.
3 ist ein Flussdiagramm zur Anwendung eines geostatischen Modells auf HF-Signalstärkedaten.
4 ist eine beispielhafte Basiskarte einer Stadt zum Veranschaulichen des Orts von Basisturm-Standorten in einem Zellen-Telefonsystem.
5 ist eine grafische Darstellung zum Veranschaulichen beispielhafter, erfolgreich decodierter Digitalcode-Signaldaten, die bei einem beispielhaften Fahrtest ohne Schlüsselverwendung für die Basiskarte in der 4 erhalten wurden.
6 ist eine tabellenmäßige Darstellung der Wechselwirkung zwischen Kanälen in einem Zellen-Telefonsystem.
7 ist eine beispielhafte Darstellung von Lücken in HF-Signalstärkedaten, die bei einem Fahrtest erhalten wurden.
8 veranschaulicht die Anwendung von Sammelkörben bei Testgebiet der Basiskarte in der 4.
9 ist ein Flussdiagramm zum Verschmelzungsprozess, bei dem ein geostatisches Modell bei HF-Signalstärkedaten angewandt ist.
10 ist eine Darstellung eines Variogramms mit mit dem Abstand abnehmender Korrelation.
11 ist ein Flussdiagramm des Schritts 3 des Verschmelzungsprozesses unter Anwendung eines geostatisches Modells auf HF-Signalstärkedaten.
12 ist eine Darstellung zum Herausfinden eines unbekannten Datenpunkts unter Verwendung von Interpolationstechniken.
13 ist eine beispielhafte grafische Darstellung zum Veranschaulichen der Ergebnisse des geostatischen Verfahrens auf die Daten der 8.
DETAILLIERTE BESCHREIBUNG BEISPIELHAFTER AUSFÜHRUNGSFORMEN
Ein Ziel der Planung und Erweiterung eines Zellen-Telefonsystems besteht im Ermitteln neuer Basismastorte und einer Frequenzwiederverwendung auf Grundlage des Ausbreitungswegs von Funksignalen zwischen Basisstationen. Vom System werden HF-Daten gesammelt, um eine weitere Analyse und Verfeinerung des Kanalverkehrs, der Interferenzen des Dienstgebiets und des Gesamtausbreitungsgebiets einer Basisstation auszuführen. Die 1 ist eine beispielhafte Darstellung eines Zellen-Telefonsystems. Es befinden sich mehrere Antennentürme und Basisstationen 10 innerhalb eines geografischen Gebiets. Anrufe von Teilnehmereinheiten 12 werden über ein Mobilvermittlungszentrum (MSC) 14 geleitet, das über eine Verbindungsanlage verfügt, wie sie dazu erforderlich ist, Mobilanlagen mit dem öffentlichen Telefonnetz (PSTN) 16 zu verbinden. Türme 10 sind mit einer Basisstationsvermittlung (BSS) 18 verknüpft, die über eine mit dem PSTN 16 verbundene Fernvermittlung verfügt. Die Abdeckung eines Funk-Telefonsystems wird typischerweise durch Zellen in Form eines Bienenwabengitters 20 veranschaulicht. Wenn der Verkehr innerhalb des Dienstgebiets einer Basisstation einer Antenne 10 überlastet wird und Teilnehmer 12 einen nicht tolerierbaren Umfang an Belegtsignalen oder ausgefallenen Anrufen erleiden, kann eine Unterteilung der Zelle 20 realisiert werden, um durch zusätzliche Basisstationen 10 Kanäle innerhalb des Systems hinzuzufügen. Durch Hinzufügen von Basisstationen wird das vorhandene Zellensystem in kleinere Zellen 22 unterteilt, wodurch innerhalb eines Abdeckungsgebiets eine größere Kanalkapazität geschaffen ist. Jedoch führt jedes Hinzufügen von Kanalkapazität und ein Ausgleichen der Frequenzwiederverwendung zwischen Basisstationen 10 zu zusätzlicher Komplexität beim Ausarbeiten der HF-Signalabdeckung innerhalb eines Systems.
Um Funkkanäle dort hinzuzufügen, wo die Spektrumszuweisung beschränkt ist, nehmen Zellenbetreiber eine Wiederverwendung identischer Kanäle vor. Die Strategie des Wiederverwendens von Kanälen beruht auf der Tatsache, dass die Signalstärke exponentiell mit dem Abstand fällt. Daher können Türme 10, die ausreichend weit voneinander entfernt sind, dieselben Funkkanäle nutzen, ohne dass es zu wechselseitiger Interferenz käme. Bei Zellensystemplanung werden dieselben Kanäle nutzenden Zellenorte getrennt, um die Interferenz zu minimieren.
Die 2 veranschaulicht HF-Abdeckungsgebiete für drei beispielhafte Basisstationszellen. Die berechnete freie Raumabdeckung aller Zellen ist die theoretische Schwächungsgrenze der HF-Signale ohne Interferenz oder Ausblendung. Türme 10 werden kaum platziert, um alle HF-Signale schwächenden Ausbreitungsfaktoren genau zu berücksichtigen. Typischerweise werden Leistungspegel und Kanalfrequenzen nach der Installation eines Turms 10 eingestellt. Das Funkabdeckungsgebiet für eine Zelle A 24 überlappt teilweise mit Zellen B 26 und C 28. Diese Überlappung bildet ein mögliches Gebiet für Interferenzen zwischen identischen Kanälen. Das Funkabdeckungsgebiet für die Zellen B 26 und C 28 weist zwischen diesen ein Loch auf. Dieses Loch ist ein mögliches Gebiet für ausgefallene Anrufe oder das Fehlen einer Dienstabdeckung aufgrund schwacher Signale.
Das Flussdiagramm der 3 veranschaulicht allgemein die Schritte der bevorzugten beispielhaften Ausführungsform zum Sammeln von HF-Daten, des Model lierens der Daten mittels Geostatik und des Anwendens modellierter Parameter auf eine Basiskarte des Systems. Um einen HF-Rohdatensatz 30 für ein Zellensystem zu bauen, werden die Daten als Erstes über ein Fahrtestverfahren 32 gesammelt. Das Sammeln der Daten 30 in einem Fahrtest 32 ist in US-A-6 606 494, Apparatus and Method für Non-disruptive Collection and Analysis of Wireless Signal Propagation, mit derselben Rechtsnachfolgerin wie in der vorliegenden Anmeldung beschrieben. Die 9 zeigt eine beispielhafte Basiskarte einer Stadt mit sechs Zellenorten 10, RF1 bis RF6. Der Laufplan 34 ist eine sorgfältig bestimmte Route, die auf effiziente Weise repräsentative HF-Signaldaten von einem Zellensystem sammelt. Der Laufplan 39 wird durch Auswerten der Verteilung der Antennen 10 des Zellensystems und durch Analyse der geografischen Merkmale des Gebiets des Zellensystems erstellt. Wie es in ebenfalls anhängigen Anmeldungen detailliert angegeben ist, wird ein mit einer geeigneten Zellensignalempfangs- und -messanlage ausgerüstetes Fahrzeug entsprechend dem Fahrtestplan 34 durch das Zellensystem gefahren, um tatsächliche Signalempfangsdaten 30 zu sammeln. Über das Zellensystem hinweg wird eine statistisch signifikante Anzahl von Messwerten erfasst, um die relative Signalstärke zwischen jeder Basisstation 10 und jedem Mobileinheitsort zu bestimmen.
Ein Fahrtest 32 kann nicht alle Daten eines Zellensystems erfassen. Jedoch ist durch die Erfindung ein Verfahren zum Herausfinden von Signaldaten 30 entlang den nicht durch den Laufplan 34 abgedeckten Wegen geschaffen. Eine Gesamtabdeckung durch Fahren ist sowohl unpraktisch als auch unmöglich. Typischerweise werden bei einem Fahrtest 32 nur im Mittel 25 % der Straßen abgedeckt. Wegen Zeit- und Ressourcenbeschränkungen ist es unpraktisch, alle Straßen in einem Zellensystem abzudecken. Es ist unmöglich, da einige Teile eines Zellensystems aufgrund natürlicher oder vom Menschen erstellter Hindernisse unzugänglich sind. Die durch den Prozess des Fahrtests 32 erhaltenen Daten 30 sind selbst in den getesteten Gebieten wegen der von Natur aus vorliegenden Unvollkommenheit der tatsächlichen Messbedingungen unvollständig, selbst wenn Teile des Fahrplans 34 mehrmals abgefahren werden.
HF-Daten 30 können bei einem Verfahren ohne Schlüsselverwendung unbehindert gesammelt werden, anstatt dass Kanäle abgeschaltet werden müssten, wie es in US-A-6 606 494, Apparatus and Method für Non-disruptive Collection and Analysis of Wireless Signal Propagation, für dieselbe Rechtsnachfolgerin wie in der vorliegenden Anmeldung beschrieben ist. Digitale Kanäle senden in jedem Datenrahmen Farbcodes aus, die die Quelle des Kanals anzeigen. Die Orts- und Farbcodedaten für jedes Signal werden als Zellen-HF-Rohdaten 30 unter Verwendung eines Verfahrens "ohne Schlüsselverwendung" gesammelt. Durch die Kombination der Kanalnummer und des Farbcodes wird ein Kennungsdatenpunkt, wie er einer Basisstation zugeordnet ist, erzeugt. Wenn der Farbcode während des Fahrtests nicht decodiert werden kann, können die Messungen das Signal nicht der Quellen-Basisstation zuordnen. Bei CDMA ist ein PN-Code derselbe Code wie ein Farbcode. Wenn der Signalpegel fällt, nimmt die Fähigkeit, den Farbcode zu decodieren, entsprechend ab. In ähnlicher Weise nimmt die Wahrscheinlichkeit des Decodierens des Farbcodes ab, wenn die Interferenz zunimmt. Beim Verfahren ohne Schlüsselverwendung kann der Fahrtest 32 Ausbeutedaten 30 liefern, wie sie als Datenpunkte in der 5 dargestellt sind. Die Sammelanlage muss nicht nur die Signalstärke bestimmen, sondern sie muss auch den digitalen Code in Zuordnung zum Signal decodieren, das den digitalen Kanal und/oder die Sendeantenne identifiziert. Genaues Decodieren eines digitalen Signals ist schwieriger als der Empfang eines HF-Rohsignals, und es ist ein stärkerer und/oder deutlicherer Signalempfang erforderlich.
Es werden Datenpunkte von mehreren Sektoren gesammelt, da sie verschiedene Ausbreitungscharakteristiken zeigen können, wie sie sich normalerweise in HF-Messdaten finden. Ausbreitungsvariationen können durch städtische, vorstädtische und ländliche Strukturdifferenzen beeinflusst sein. In einer Stadtumgebung breitet sich das Signal typischerweise entlang Straßen, die sich nicht mit dem Sektorort schneiden, stark aus, wobei sie von der Antenne weg schnell abfallen, so dass sich ein "Tunneleffekt" zeigt.
In den 6 und 7 finden sich beispielhafte Darstellungen zur Interferenz zwischen zwei benachbarten Türmen bei einem digitalen Zellensystem unter Verwendung von DVCC. Die 7 veranschaulicht das Ergebnis der HF-Interferenz in der 6. In der 6 sendet der Turm A 38 mit dem Farbcode 5 in den Kanälen 110, 120, 130 und 140. Der Turm B 40 sendet mit dem Farbcode 20 in den Kanälen 110, 120, 130 und 150. In der 7 sammelt ein Fahrtest 32 entlang den Straßen 42 zwischen den zwei Türen 38, 40 DVCC-Daten 30 von beiden Türmen. Kanäle von den Türmen 38, 40 sind mit Ausnahme der Kanäle 120 und 130 einzigartig. Der Farbcode von den Kanälen 120 und 130 kann wegen der Interferenz zwischen den ähnlichen Kanälen nicht decodiert werden. Daher kann die Quelle eines Signals in diesen zwei Kanälen nicht identifiziert werden, obwohl ein Leistungspegel erfasst werden kann, und es wird eine Datenlücke 44 erzeugt. Bei ähnlichen Leistungspegeln könnte ein Fahrtest 32 einen Farbcode von Kanälen, wie sie für jeden Turm einzigartig sind, sammeln. Jede Markierung in einer Straße 42 repräsentiert einen Datensammelpunkt aus derartigen Signalen. Wenn die Ausbreitungssignale vom Turm A 38 und vom Turm B 40 einander schneiden, sollte sich in der Datenlücke 44 Interferenz ergeben. Die Daten 30 können Interferenz aus identischen Kanälen erfahren, und ein Fahrtest 32 sammelt einen Signalmesswert, jedoch wird der Farbcode nicht decodiert, wenn zwischen den identischen Kanälen deutliche Interferenz existiert, was zu einer deutlichen Lücke 49 der Datensammlung 30 führt. Die Existenz von Lücken 44 in den gesammelten Daten 30 führt zum Erfordernis der Interpretation derselben, wie es in dieser Erfindung angegeben ist, um die Lücken 44 zu füllen.
Das Messgebiet im System ist in der 8 in ein Gitter 46 unterteilt. Ein Gitter wird verwendet, um die Datensammlung und die Abtastraten in einem Modell zu optimieren. Ein Sammelkorb 48 bildet eine Zelle des Gitters. Die Datenanalyse 52 der 3 beinhaltet den Prozess der Sammelkorbbildung von Mittelwerten von HF-Daten 30 innerhalb einer Gitterzelle 48 auf einen Wert 50, der sich im Zentrum jedes Sammelkorbs 48 befindet. Daher verfügt jeder analysierte Sammelkorbort 48 über einen einzelnen HF-Datenwert 50, der alle HF-Werte innerhalb dieses speziellen Sammelkorborts 48 repräsentiert. Durch Mittelung der Daten 30 werden Verzerrungen verringert, die sich aus einer größeren Anzahl von Messungen in bestimmen Gebieten und einer kleineren Konzentration von Messungen in anderen Gebiet ergeben könnten. Wenn ein Fahrtest 32 ausgeführt wird, erfolgt ein Abtasten mit konstanter Rate, jedoch kann die Fahrgeschwindigkeit des Abtastfahrzeugs variieren, und daher wird in einem Gebiet, in dem das Fahrzeug langsamer fährt, eine größere Anzahl von Datenabtastwerten 30 erhalten. Bei der beispielhaften Ausführungsform wird ein Gitter 46 von 100m × 100m dem Zellensystem überlagert. Die Größe und die Form des Gitters 46 können variieren. Es sind variierende Formen und Dichten von Sammelkörben 48 innerhalb eines Gitters möglich, und sie sind bei dichten Verteilungen von Daten innerhalb eines Zellensystems manchmal nützlich.
Der nächste Schritt der Datenanalyse 52 des HF-Signals besteht im Organisieren der Daten. Bei Fahrtests gesammelte Daten 30 werden als gemeinsame Datenbank 44 organisiert und zu dieser vereinigt. Dann wird aus den Daten in der vereinigten Datenbank 54 ein geostatisches Modell 56 erstellt. Ein Ziel des Modellierungsschritts 56 besteht im Erzeugen eines geostatischen Modells, das einen Wert eines Sammelkorbs 48 auf Grundlage der bekannten Werte umgebender Sammelkörbe 48 mit hohem Bestimmtheitsgrad abschätzen kann. Im Allgemeinen gehört es zur Modellierung 56 von zellbezogenen HF-Signalen unter Verwendung geostatischer Techniken, bekannte Abtastwerte der Daten 30 zu modellieren, um die Variabilität der Daten zu beschreiben. Beim Verfahren gemäß der bevorzugten Ausführungsform werden HF-Datenmodelle aus einem Abtastsatz roher HF-Signale 30, wie sie durch Basisstationen 10 in einem Zellensystemgebiet erzeugt wurden, erstellt. Die Modelle 56 werden so optimiert, dass sie zu den gemessenen Daten passen, und sie zeigen Signalverluste und Funkinterferenz über den Abtastdatensatz hinaus, sowie Cokanalinterferenz.
Modellierte Funk-HF-Signaldaten 56 können die Existenz großskaliger Trendeffekte zeigen. Auf einer Ebene niedriger Skala werden die Daten als stationär angenommen. Um den Pfadverlust abzuschätzen, können zwei Verfahren genutzt werden: das Arbeiten mit gewandelten Daten in eine normale Variable sowie ein Kriging-Vorgang im normalen Raum, um dann zum realen Raum zurückzukehren; und das bevorzugte beispielhafte Verfahren der Trendbeseitigung der HF-Daten unter Verwendung eines empirischen Trendabschätzwerts mittels einer Anpassung mittels der Summe kleinster Fehlerquadrate in der Beziehung "Pfadverlust" über "Entfernung".
Der im Flussdiagramm der 9 veranschaulichte Vereinigungsprozess 58 ist ein Werkzeug zur Vorverarbeitung von HF-Pfadverlustdaten unter Verwendung der geostatischen Kriging-Modellierungstechnik. Für jeden Sektor bei einer Basisstation 10 werden Messwerte zum HF-Pfadverlust in einem Rohformat 54 angegeben. Unter Verwendung des Verfahrens der beispielhaften Ausführungsform werden Pfadverlustmesswerte auf solche Weise verarbeitet, dass ein Pfadverlust an den Sammelkörben 48 für die gesamte Liste von Sektoren bei den globalen Sammelkorborten abgeschätzt wird. Der Kern des Vereinigungsprozesses ist die Abschätz-Arbeitsablaufprozedur, wie sie sich in den Schritten 1 bis 4 in der 9 findet. Sie ist mathematisch konsistent, und sie ist innerhalb des Rahmens der Geostatik konzipiert. Die Form des Kerns beruht auf einem Abschätzen und Filtern eines halblogarithmischen Pfadverlusttrends. Es wird der als Kriging-Wert bekannte beste lineare Abschätzwert ohne Vorhalt (BLUE = Best Linear Unbiased Estimator) dazu verwendet, Restwerte und die zugrundeliegende Unbestimmtheit zu berechnen. Restwerte sind Pfadverlustdaten, die die natürliche Abschwächung von Funksignalen entfernt von einer Basisstation zeigen, die aus der Messung der Pfadverlustdaten entfernt wurden. Die Endergebnisse werden als Kriging-Schätzwert und Kriging-Fehler des Pfadverlusts bezeichnet. Der Abschätzwert ist eine lineare Funktion der Daten mit Gewichtungen, die entsprechend den Spezifikationen des fehlenden Vorhalts und minimaler Varianz berechnet wurden. Der fehlende Vorhalt bedeutet, dass im Mittel der Abschätzfehler null ist. Minimale Varianz bedeutet, dass der quadratische Abschätzfehler so klein wie möglich ist. Beim Auswählen der Gewichtungen des linearen Abschätzwerts berücksichtigt das Kriging den Relativabstand von Messungen voneinander und vom Ort, für den ein Schätzwert gesucht wird. Die Gewichtungen werden dadurch bestimmt, dass ein System linearer Gleichungen mit Koeffizienten gelöst wird, die vom Variogramm abhängen, das die räumliche Struktur der Daten beschreibt.
Die grundlegende Vereinigungsschleife beginnt mit dem Schritt des Lesens der Eingangsdaten 60 aus der Pfadverlust-Datenbank und des Suchens nach doppelten Werten 62 in den Rohdaten 54. Diese Daten werden aus der Datenbank 54 zu den HF-Signal-Pfadverlust-Messwerten, die aus den Fahrtest-Rohdaten 30 vereinigt wurden, gelesen. Der Zweck dieses Schritts 60 besteht im Beseitigen jeder Möglichkeit, dass während des Kriging-Vorgangs eine nicht reversible Systemmatrix vorliegt. Die Daten 54 werden auf solche Weise behandelt, dass doppelte Datenelemente beseitigt werden. Doppelte Daten können auf überlappenden Fahrten oder darauf beruhen, dass am selben Ort mehrere Messwerte erfasst wurden.
Es werden Koordinaten der HF-Daten 54 entsprechend entweder den lokalen Koordinaten oder globalen Koordinaten am Ort gemessen und an die Basiskarte übertragen. Typischerweise werden in der Basiskarte 34 für den Fahrplan entweder die Breite und die Länge oder UTM-X- und UTM-Y-Koordinatensysteme verwendet. Die Anzahl der Sammelkörbe 48 hängt von der Eingangsgröße des Gitters 46 in Überlappung mit der Basiskarte 34 ab. Die Anzahl, der Ort, der Wert und andere Parameter der Eingangsdatenelemente 36 finden sich alle in den Datensätzen in der zur Vorverarbeitung organisierten vereinigten Datenbank 54.
Der zweite Schritt 64 des Vereinigungsprozesses beginnt mit der Abschätzung des Trends über einen Anpassungsalgorithmus mittels der kleinsten Fehlerquadratsumme und des Filterns des Trends aus dem Pfadverlust. Es wird angenommen, dass der Trend eine logarithmische Funktion bildet, wobei es sich um eine Funktion des physikalischen Effekts der Schwächung des Fahrtests handelt. Die Schwächung eines Funksignals ist die exponentielle Abnahme der Signalstärke abhängig vom Abstand entfernt von der Signalquelle. Eine Trendbeseitigung in den Daten 46 wird ausgeführt, um den determinierten und den zufälligen Teil des Pfadverlusts aufzuteilen. Das einfachste Verfahren zur Trendbeseitigung in den Daten 66 ist die Verwendung des normalen Verfahrens kleinster Quadrate. Daher wird für jeden Sammelkorb 48, wo sich ein Pfadverlustwert befindet, der Trend am Sammelkorb 48 dadurch abgeschätzt, dass der Pfadverlust über den Logarithmus des Abstands aufgetragen wird und das Regressionsverfahren kleinster Quadrate gemäß dem Folgenden verwendet wird: PLt = aLog10d + bwobei a die Steigung der Linie ist, b die Schnittstelle ist und PLt der Pfadverlusttrend ist. Die trendgefilterten Datenwerte werden als Reste bezeichnet. Reste ergeben sich allgemein wie folgt: Restdaten = Plm – PLtwobei Plm der Pfadverlust-Messwert ist. In der 3 sind die Trendwerte das Eingangssignal 68 in das Modell separat von der vereinigten Datenbank 54.
Für jeden HF-Messpunkt (xm, ym) bezeichnet x den radialen Abstand dm, mit dm = [xm – xrf)2 + (ym – yrf)2]½ und y bezeichnet die Pfadverlust-Messwerte PLm (xm, ym). Die Berechnung von Regressionskoeffizienten ist die folgende:
a = (SxxSy – SxSxy)/Δ
b = (Ssxy – SxSy)/Δ, mit:
S = Σ_i1/σ₁ ² Sx = Σ_ix₁/σ_i ² Sy = Σ_iy_ii/σ_i ²
Sxx = Σ_ix_i ²/σ_i ² und Sxy = x₁y_i/σ_i ² mit σ₁ = Varianz des Messfehlers
Δ = S S_xy – S_x ²
Anders gesagt, ergibt sich dann für jeden Messpunkt (xm, ym) der Pfadverlusttrend wie folgt: PLT (xm, ym) = a·log10x + b
Daher wird, um den Pfadverlustrest aufzufinden, die Formel PLR(xm, ym) = PLm(xm, ym) – PLT(xm, ym)angewandt, um den Pfadverlusttrend bei jedem Sammelkorb vom Pfadverlust-Messwert am selben Sammelkorb abzuziehen.
Nicht stationäres Verhalten wird erwartet, da der Pfadverlust (das Pfadverlustsignal) im freien Raum abklingt und ungefähr 20 log₁₀[R] beträgt, wobei R der Abstand von der Antenne ist. Annahmen zu Zwecken des Vereinigungsprozesses gehen dahin, dass die Berechnungen zu quasi-stationären Resten führen. Es wird auch angenommen, dass der Trend mit räumlicher Kontinuität omnidirektional ist. Die Annahme beinhaltet nicht die Vermutung, dass die räumliche Kontinuität für den Trend in allen Richtungen dieselbe ist. Die Annahme dient der Verwendung der Konzentration auf Abstandsparameter für den Trend, um die Berechnungen zu vereinfachen. Die Annahme kann so modifiziert werden, dass sie richtungsmäßige Trends beinhaltet, wenn der Trend in jeder Richtung hergeleitet wird.
Der Kriging-Vorgang für die Reste in den Sammelkörben ist der dritte Schritt 70 des Vereinigungsprozesses. Vor dem Kriging-Vorgang wird ein Variogramm, wie das beispielhafte Variogramm 72 in der 10, das die räumliche Kontinuität des Systems beschreibt, entwickelt oder angenommen. Bei der beispielhaften Ausführungsform sind Eigenschaften des Variogramms 72 mittels eines Katalogs verschiedener Typen des räumlichen Verhaltens der Pfadverluste bekannt. Diese Annahmen können abhängig von ihrer Relevanz für neue Datensätze optional sein. Zu Verfahren zum Überwinden der Annahmen gehört die Verwendung eines nicht stationären geostatischen Rahmens als Alternative. Eine derartige Alternative erfordert die Entwicklung eines verallgemeinerten Variogramms innerhalb des Rahmens der Theorie der charakteristischen Zufallsfunktion (IRFk = Intrinsic Random Function).
Der Variogrammterm γ_(h) ist ein Maß für die Unähnlichkeit oder die zunehmende Varianz als Funktion des Abstands. Das Variogramm ist die Summe der quadrierten Differenzen aller Datenpaare, die in einen Zwischenraum fallen, der durch das Doppelte der Anzahl der aufgefundenen Paare für diesen Zwischenraum ge teilt ist. Das Berechnen und Auftragen von γ_(h) als Funktion des zunehmenden Zwischenraumabstands, h, führt zu einer Kurve des experimentellen Variogramms 72.
Mit zunehmenden Abstand tendiert γ_(h) dazu, einen als Schwelle bekannten konstanten Wert zu erreichen. Bei einem Varioagramm ist die Schwelle die Varianz (σ) der gemessenen Daten. Der Abstand, bei dem die Schwelle durch das Variogramm erreicht wird, wird als Bereich oder Korrelationslänge bezeichnet. Die Schwelle und der Bereich sind nützliche Eigenschaften, wenn Richtungstrends in den Daten verglichen werden. Die 10 veranschaulicht ein hypothetisches, anisotropes Variogramm 72, das einen kurzreichweitigen Korrelationsbereich von 800 m und einen langreichweitigen Bereich von 2200 m zeigt.
Bei einer alternativen, beispielhaften Ausführungsform werden Parameter des Variogramms aus dem Datensatz modelliert. Die Schritte zur Modellierung des Variogramms sind das Abarbeiten eines Variogramms für gesammelte Daten, das Zuführen des Variogramms zu einem theoretischen Modell und das Anpassen des Variogramms an die Daten desselben. Für jeden Azimut und jeden untersuchten Zwischenraum(Trenn)abstand können alle gemessenen Werte räumlich korreliert und als als Variogramm bekannter statistischer Wert ausgedrückt werden, und die Berechnung erfolgt unter Verwendung des folgenden Ausdrucks: γ(h) = (Σ[Z(xi) – Z(xi+h)]2)/2nmit:
Z_(xi) = Abtastort bei xi
Z_(xi+h) = Abtastort bei xi + Zwischenraumsabstand h
n = Anzahl der Datenpaare
Bei einer zusätzlichen, alternativen Ausführungsform werden verschiedene experimentelle Variogramme berechnet, einschließlich Nahbereich, Langbereich mit Anisotropie und Langbereich mit Omnidirektionalität. Bessere Vorhersagen können dann getroffen werden, wenn Anisotropie in den Daten berücksichtigt wird. Anisotrope Variogramme berücksichtigen den skalaren Abstand in einer Richtung, wobei alles mit demselben Abstand zwischen Paaren von Datenpunkten gemessen wird. Das Nahbereichsvariogramm und Langbereichsvariogramme für HF-Signalmessungen demonstrieren, dass HF-Daten von Natur aus über den Trend verfügen, dass die Leistung als Funktion des Abstands abnimmt. Daten mit ei nem charakteristischen Trend werden als nicht stationär bezeichnet, und sie haben die Tendenz, bei der Schwelle abzuflachen (Varianz = 1,0), anstatt dass die Varianz mit dem Abstand zunehmen würde. Es wird Nichtstationarität erwartet, da der Pfadverlust im freien Raum mit ungefähr 20 log₁₀[R] abnimmt, wobei R der Abstand von der Antenne ist. Eine korrekte Variogramm-Modellbildung benötigt eine Modellbildung von Resten, um einen Vorhalt in den interpolierten Werten während der geostatischen Analyse der Daten zu vermeiden.
Bei einer zusätzlichen, alternativen Ausführungsform beruht das Auffinden eines universellen Variogramms auf dem gesamten Datensatz von allen Zellensystemsektoren, die durch die Dimensionalität des Prozesses reduziert wurden. Ein Funksystem kann theoretisch hunderte von Sektoren enthalten. Anstatt dass eine Modellbildung für jeden Sektor erfolgt, werden Listen korrelierter Sektoren erstellt. Es wird eine Hauptkomponentenanalyse angewandt, um jede Liste korrelierter Sektoren auf eine repräsentative Komponente zu reduzieren. Durch dieses Verfahren kann die Anzahl der Variogrammmodelle um Größenordnungen verringert werden.
Kriging ist eine geostatische Interpolationstechnik, die durch Computersoftwarelösungen angewandt wird. Bei der bevorzugten Ausführungsform wird der Vereinigungsprozess durch einen kundenspezifischen Softwarecode realisiert, um HF-Eingangsdaten aus der vereinigten Datenbank zu verarbeiten und Pfadverlustmessungen, die für die globalen Sammelkorborte abgeschätzt wurden, auszugeben. Der Vereinigungsprozess wird für tausende von Sektoren angewandt, was auf einem Computer effizient ausgeführt werden kann. Kriging ist ein Mittelungsverfahren mit linearer Gewichtung, ähnlich dem umgekehrt gewichteten Abstand, jedoch hängen beim Kriging die Gewichtungen von einem Modell der räumlichen Korrelation, dem Variogrammmodell, ab. Kriging nutzt das Variogramm zum Abschätzen der Variabilität. Wenn ein Datenpunkt unbekannt ist, werden die Gewichtungen und Werte benachbarter Punkte berechnet, um den unbekannten, interessierenden Punkt aufzufinden. Durch Kriging wird ein Vorhalt dadurch beseitigt, dass die räumliche Korrelation der benachbarten Punkte zusätzlich zu den Abständen vom interessierenden Punkt berücksichtigt wird.
Der dritte Schritt 70 des Vereinigungsprozesses ist im Flussdiagramm der 11 dargestellt. Die Nachbarschaftssuche 72 findet Datenpunkte innerhalb eines definierten interessierenden Gebiets. Für anisotrope Daten ist das interessierende Gebiet typischerweise von elliptischer Form, mit Zentrierung auf den interessierenden Sammelkorb 48. Die Orientierung der Ellipse wird durch die Anisotropie im Muster der räumlichen Kontinuität bestimmt. Die Hauptachse der Suchellipse ist auf den HF-Signaldaten ausgerichtet, die in einer Richtung kontinuierlicher als in einer anderen sind. Es existiert keine bestimmende Größe für das interessierende Gebiet oder dafür, wie viele Abtastwerte es enthalten müsste. Der nächste Schritt ist die Berechnung der Kriging-Matrix 74, gefolgt von einer Berechnung der rechten Seite des Kriging-Systems 76. Die linke Seite der Matrix hängt vom wechselseitigen Ort der HF-Datenpunkt ab, die in der Nachbarschaft des Zielpunkts vorhanden sind. Die rechte Seite der Kriging-Matrix hängt vom Ort der Datenpunkt in der Nachbarschaft hinsichtlich des Orts des Zielpunkts ab. Sowohl die rechte als auch die linke Seite der Matrix müssen jedesmal erstellt werden. Der Vektor der Kriging-Gewichtungen wird durch Lösen des Kriging-Systems 78 der linearen Kombination der abgeschätzten Restwerte 80 unter Verwendung der Nachbarn und deren Gewichtungen erhalten. Schließlich werden die Varianz des Pfadverlusts 82 und der Restwert 84 am Ort jedes Sammelkorbs 48 berechnet.
Im vierten Schritt 86 des Vereinigungsprozesses 58 wird auf den Kern, mit Abschätzwerten für den Trend bei den Sammelkörben 48, geschlossen, wobei der Schätzwert für den Rest hinzugefügt wird. Dann wird der Pfadverlusttrend an den Sammelkörben berechnet. Dann wird der Restwert aus dem Kriging-Vorgang wieder zum Pfadverlusttrend hinzugefügt. Dies führt zur Berechnung des Pfadverlusts gemäß dem Kriging-Vorgang für einen speziellen Sammelkorbort im Gitter.
Die sich ergebende Fähigkeit, den Pfadverlust an einem geografischen Punkt innerhalb des Modellgitters 46 zu berechnen, ist in der 12 veranschaulicht. Es sind beispielhafte Sammelkörbe 48 mit Gitterlinien 96 veranschaulicht. Der Datenwert im Zentrum jedes Sammelkorbs 50 ist mit Z₁ bis Z₆ gekennzeichnet. Der Punkt Z_a 88 ist ein geografischer Punkt, beispielsweise ein Punkt auf einer Straße der Basiskarte, wo ein Pfadverlust-Messwert unbekannt, jedoch erwünscht ist. Die Werte Z₁ bis Z₆ sind benachbarte Datenpunkte, die für den Kriging-Prozess ausgewählt wurden. Nach dem Kriging-Vorgang für die Nachbarschaft werden für jeden Sammelkorb-Zählwert Gewichtungen berechnet. Dann wird die folgende Gleichung angewandt, um den HF-Pfadverlustwert bei Z_a aufzufinden: Za = ΣλZi wobei Z_i die Zählwerte Z₁ bis Z₆ sind und λ der Gewichtungsfaktor für jeden Zählwert ist. Nach dem Aufsummieren der Werte aus der Gleichung wird ein Schätzwert für den zuvor unbekannten HF-Pfadverlust-Datenwert bei Z_a berechnet und mitgeteilt.
Das Mitteilen der Ergebnisse 90 ist der letzte Schritt des Vereinigungsprozesses. Ausgangswerte können abhängig von den Erfordernissen der Analyse der technischen Aufgabe und der Optimierungsziele für ein Funknetzwerk anwenderspezifisch angepasst werden. Der Kriging-Fehler des Pfadverlusts kann ebenfalls gemessen und als Mitteilung ausgegeben werden, 92. Ein Beispiel der Ausgangsdaten aus dem Vereinigungsprozess kann für jeden Sammelkorbort abgeschätzte Histogramme, Wahrscheinlichkeitskarten, die die Wahrscheinlichkeit über oder unter einer vorgegebenen Grenze anzeigen, sowie Risikokarten zum Abschätzen des Pfadverlusts für eine vorgegebene Wahrscheinlichkeitszahl von 0 bis 100 % beinhalten. Die 13 veranschaulicht eine grafische Darstellung 94 abgeschätzter Pfadverlustdaten für den in der 4 dargestellten Fahrweg.
Qualitätskontrolle-Ausgangswerte des Vereinigungsprozesses protokollieren den Prozess des Kerns, wenn er die Modellierungsprozesse durchläuft. Zu diesen Ausgangswerten gehören Fortschrittsindikatoren für die Vereinigungsprozessschritte, Fortschrittsindikatoren für die Vereinigungsprozessschritte in Prozent des Abschlusses sowie Statistikwerte für den Erfolg des Vereinigungsprozesses für jeden analysierten Sektor.
Bei der Gültigkeitsprüfung für das Modell werden die abgeschätzten Werte mit gemessenen Werten verglichen. Wenn durch den Kriging-Vorgang erstellte Schätzwerte keinen Vorhalt aufweisen, sollten die Mittelwerte der abgeschätzten und gemessenen Werte gleich sein. Dieses Verfahren ist in US-A-6 606 494 mit derselben Rechtsnachfolgerin wie bei der vorliegenden Anmeldung weiter erörtert.
Die abschließenden Schritte des Flussdiagramms in der 3 dienen zum Anwenden der modellierten Parameter auf einer Basiskarte 96 zum Ausgeben der Ergebnisse, 98. Ein Ziel des Auffindens eines Pfadverlusts durch einen Kriging-Vorgang besteht im Auffinden der Funksignaldaten an Sammelkörben, für die keine Daten erstellt wurden, die Daten fraglich sind, fehlen, gestört sind oder in anderer Weise nicht verwendbar sind. Um einen unbekannten Daten wert an speziellen Orten abzuschätzen, wird eine gewichtete Linearkombination verwendet. Die Gewichtungen berücksichtigen mögliche Klusterbildung, und sie berücksichtigen den Abstand zu Abtastwerten in der Nähe. Geografisch verteilte Datenwerte erfahren eine größere Berücksichtigung bei den Pfadverlust-Interpolationswerten als geklusterte Punkte. Abschätzwerte können eine globale, kumulative Verteilung, eine lokale Verteilung oder ein einzelnes Datenelement sein. Es existiert die Fähigkeit, Interferenzgebiete von Zellenkanälen unter Verwendung einer geostatischen Modellbildung genau zu erkennen. Unter Verwendung des Vereinigungsprozesses gemäß der bevorzugten Ausführungsform kann ein hoher Vertrauensgrad in die Qualität der Daten erzielt werden. Mit der Fähigkeit, einen Datenwert an jedem beliebigen Punkt im Zellensystem genau abzuschätzen, kann das geostatische Modell Gebiete genau erkennen, in denen Interferenz zwischen Kanälen auftritt, und es können die Interferenzquellen genau identifiziert werden.
Eine andere Anwendung der beispielhaften Ausführungsform einer geostatischen Modellbildung von HF-Daten in einem Zellensystem besteht im genauen Bestimmen des wahrscheinlichen Servergebiets in einem Sektor. Der wahrscheinliche Server in einem Sektor ist diejenige Basisstation, die das stärkste Signal in einem Sektor aufweist, um eine teilnehmende Mobileinheit zu bedienen, während sie sich innerhalb dieses Sektors befindet. Um die Mobileinheit mit einem ununterbrochenen Dienst über ein großes Gebiet zu versorgen, überlappt das Dienstgebiet jeder Zelle mit demjenigen benachbarter Zellen. Innerhalb der überlappenden Gebiete können eine oder zwei oder mehrere Basisstationen eine Teilnehmer-Mobileinheit bedienen. Dienstgebiete sind in US-A-6 405 043, Improving a Cellular System, mit derselben Rechtsnachfolgering wie bei der vorliegenden Anmeldung erörtert. Durch Geostatik-Vorgänge kann ein genauer Messwert für das wahrscheinliche Servergebiet für einen Sektor bestimmt werden. Das geostatische Modell kann auch das Ausbreitungsmodell für das Servergebiet eines benachbarten Sektors und das Gesamtausbreitungsgebiet sowie Servergebiete und Ausbreitungsgebiete anderer Zellen bestimmen. Das wahrscheinliche Servergebiet des interessierenden Sektors empfängt aus der Signalausbreitung von einem anderen Server interferierende Signale. Unter Verwendung von Geostatik-Vorgängen werden interferierende Ausbreitungssignale von mehreren Dienstgebieten modelliert, und interferierende Quellen und interferierende Signalausbreitung werden bestimmt, wodurch hervorragende Verfahren zum Optimieren des Zellennetzwerks geschaffen sind.
Durch geostatische Modellbildung kann bestimmt werden, wo Datenmesswerte in einem Zellensystem und Standorten, an denen eine stärkere Datenerfassung erforderlich ist, fehlen. Durch einen Fahrtest in einem Zellensystem werden Daten nur von einem Bruchteil der gesamten Straßen im Zellensystem erfasst. Daten aus bestimmten geografischen Gebieten innerhalb eines Zellensystems können fragliche oder nicht nachvollziehbare Ergebnisse nach der Modellbildung liefern, oder aufgrund von Interferenz oder topografischer Faktoren können Datenlücken auftreten. Eine geostatische Modellbildung dieser Datengebiete unter Verwendung des Vereinigungsprozesses gemäß der bevorzugten Ausführungsform liefert zahlenmäßige und grafische Ergebnisse, die in einer Basiskarte des Systems angezeigt werden, die ein Systemplaner dazu verwenden kann, die Orte im System genau zu bestimmen, die bei anschließenden Fahrtests eine stärkere Datenerfassung benötigen.
Eine weitere Nutzung der geostatischen Modellierung von HF-Daten besteht im Erkennen von Variationen im Netzwerk, wie sie dann entstehen, wenn die Signalstärke oder die Richtung der Antenne modifiziert wurde oder sich neue Interferenz in einen Sektor ausbreitet. Die Zellenunterteilung und Frequenzwiederverwendung hängen von der genauen Einstellung des Winkels und der Kippung der Antennen an einer Basisstation ab, um ein Servergebiet zu erzeugen, das Ausbreitungsinterferenz von Kanälen in der Nähe minimiert. Änderungen des Winkels und der Kippung einer Antenne können unter Verwendung geostatischer Techniken erkannt und grafisch abgebildet werden. Nach dem Analysieren und grafischen Abbilden eines ersten Satzes von Fahrtestdaten mittels Geostatik kann ein anschließend erfasster Satz von Fahrtestdaten aus denselben Sektoren, die in ähnlicher Weise analysiert und grafisch abgebildet wurden, mit dem vorigen Datensatz hinsichtlich Änderungen bei der Signalausbreitung verglichen werden. Ein geostatisches Modell eines Zellennetzwerks sorgt auch für die Fähigkeit, über reaktionäre Ansicht betreffend Änderungen in einem Zellennetzwerk hinaus zu schauen und Ausbreitungsmodelle für die Effekte aus Einstellwinkeln und Verkippungen genau vorherzusagen. Durch Vorhersagen von Servergebieten und Ausbreitungsmodellen können geostatische Techniken, wie sie beim Vereinigungsprozess implementiert werden, die Iterationen von Einstellwerten von Antennen, die zum Verringern der Ausbreitungsinterferenz in andere Sektoren erforderlich sind, während jeweilige Dienstgebiete frei von Interferenz gehalten werden, stark verringert werden.
Geostatische Modellbildung bietet einen zusätzlich verbesserten Berichtsmechanismus, um es dem Verwaltungsteam eines Trägers zu ermöglichen, das Wachstum innerhalb eines Funknetzwerks zu verfolgen und den Trend zu beobachten. Frequenzoptimierung erfordert die Fähigkeit, die Dienstqualität und die Kapitaleffizienz innerhalb eines Funknetzwerks zu verfolgen, den Trend zu beobachten und vorherzusagen. Unter Verwendung gemessener Netzwerkdaten und geostatischer Modellbildungstechniken sorgt die Vereinigungsprozessmethode für die Fähigkeit, eine grafische und zahlenmäßige Ansicht der optimalen Frequenzpläne für Zellennetzwerke bei verschiedenen Variablen zu erhalten. Die Modelle können den optimalen Frequenzplan auf Grundlage der aktuellen Verkehrserfordernisse und des projizierten Verkehrswachstums bestimmen.
Obwohl die Erfindung durch bevorzugte Ausführungsformen beschrieben wurde, ist es zu beachten, dass vom Fachmann verschiedene Modifizierungen und Änderungen vorgenommen werden können, ohne vom Schutzumfang der in den beigefügten Ansprüchen definierten Erfindung abzuweichen.

Claims

Verfahren zum Erfassen der HF-Ausbreitung in einem Funk-Kommunikationssystem, mit den folgenden Schritten: – Sammeln von Funksignaldaten (30) aus mehreren Datenelementen von einer oder mehreren Funk-Basisstationen, betreffend HF-Pfad-Verlustdaten bei diesem Funksystem; – Zuordnen der Datenelemente dieser Funksignaldaten (30) zu geografischen Orten entsprechend dem Ort, an dem jedes dieser Datenelemente gesammelt wurde; – Zuordnen der Datenelemente zu einer Quelle (10, 38, 40); – Anwenden eines Interpolationsmodells an den Funksignaldaten (30) auf Grundlage einer räumlichen Kontinuitätsanalyse; und – Verwenden dieses Interpolationsmodells zum Verwalten eines Funknetzes und zum Erzeugen eines abschließenden Ausbreitungsdatensatzes; dadurch gekennzeichnet, dass – der Schritt des Anwendens eines Interpolationsmodells Folgendes beinhaltet: – Bestimmen eines Modells (56) der räumlichen Korrelation des Systems durch Berechnen eines Variogramms; – Anwenden eines linear gewichtenden Mittelungsverfahrens abhängig vom Modell (56) der räumlichen Korrelation; – und dass der Schritt des Zuordnens der Datenelemente zu einer Quelle (10, 38, 40) das Identifizieren eines digitalen Kennungscodes (5, 20) innerhalb der Funksignaldaten (30) unter Verwendung eines schnellen Farbcode-Decodierers beinhaltet, um die Wahrscheinlichkeit des Erhaltens von Information unter nachteiligen Bedingungen zu erhöhen.
Verfahren zum Erfassen der HF-Ausbreitung in einem Funk-Kommunikationssystem nach Anspruch 1, bei dem das Anwenden eines Interpolationsmodells Folgendes beinhaltet: – Erzeugen eines Modells aus mehreren Bereichen (98) in Überlagerung mit mindestens einem Teil des Funksystems; – Erzeugen eines zweiten Restdatensatzes (66) durch Entfernen eines räumlichen Trends (64) aus den Daten in jedem Bereich (48); – Interpolieren des zweiten Restdatensatzes (66) unter Verwendung geostatistischer Techniken (70); – Hinzufügen der Daten (64) zum räumlichen Trend zum interpolierten zweiten Restdatensatz (66); – Mitteilen von Pfadverluste-Schätzwerten für das Funksignal in den Bereich (98).
Verfahren zum Erfassen der HF-Ausbreitung in einem Funk-Kommunikationssystem nach Anspruch 2, bei dem: – der Schritt des Interpolierens des zweiten Restdatensatzes unter Verwendung geostatischer Techniken ein Kriging, ein Cokriging, Kriging mit externen Drift oder Kollokations-Cokriging beinhaltet, um Pfadverluste der Funksignaldaten zu berechnen.
Verfahren zum Erfassen der HF-Ausbreitung in einem Funk-Kommunikationssystem nach Anspruch 3, bei dem die Interpolationstechniken Folgendes beinhalten: – Suchen nach einer Nachbarschaft (72) der Funksignaldaten (30) nahe einem Bereich (48); – Berechnen einer Kriging-Matrix (74); – Auffinden der Gewichtungen linearer Kombinationen (80) der Nachbarwerte und der Gewichtungen der Nachbarwerte; – Berechnen der Varianz (82) des Pfadverluste-Schätzwerts; – Berechnen des abgeschätzten Restdatenpunkts an einem Bereichsort (84).
Verfahren zum Erfassen der HF-Ausbreitung in einem Funk-Kommunikationssystem nach Anspruch 1, bei dem: – das Erzeugen eines abschließenden HF-Ausbreitungsdatensatzes das Fakturieren einer Korrelation, die als Funktion des Abstands variiert, in die Interpolation beinhaltet.
Verfahren zum Erfassen der HF-Ausbreitung in einem Funk-Kommunikationssystem nach Anspruch 1, ferner umfassend: – Verwenden des genannten abschließenden HF-Ausbreitungsdatensatzes zum Bestimmen von Datenwerten für geografische Orte, denen keinerlei dieser Datenwerte innerhalb des Funksystems (98) zugeordnet ist.
Verfahren zum Erfassen der HF-Ausbreitung in einem Funk-Kommunikationssystem nach Anspruch 1, bei dem: – die Gewichtungen verteilter Nachbardatenwerte mit geclusterten Nachbardatenwerten für die genannte Interpolationstechnik ausgeglichen werden.
Verfahren zum Erfassen der HF-Ausbreitung in einem Funk-Kommunikationssystem nach Anspruch 1, ferner umfassend: – Interpolieren mehrerer Datenquellen unter Verwendung der Varianz dieser Datenquellen, um die Signifikanz der Daten zu gewichten.
Verfahren zum Erfassen der HF-Ausbreitung in einem Funk-Kommunikationssystem nach Anspruch 1, ferner umfassend: – Erzeugen eines ersten abschließenden Ausbreitungsdatensatzes im Funksystem; – Erzeugen eines zweiten aktualisierenden Ausbreitungsdatensatzes nachdem eine vorbestimmte Zeit nach der Erzeugung des ersten Interpolationsmodells verstrichen ist, um Änderungen des Netzes im Verlauf der Zeit zu überwachen.
Vorrichtung zum Erfassen der HF-Ausbreitung in einem Funk-Kommunikationssystem, mit: – einer Funkempfangseinrichtung zum Sammeln von Funksignaldaten (30) aus mehreren Datenelementen von einer oder mehreren Funk-Basisstationen, betreffend HF-Pfadverlustdaten bei diesem Funksystem; – einer Geografischer-Ort-Einrichtung, die mit der Funkempfangseinrichtung verbunden ist, um den Datenelementen der Funksignaldaten (30) geografische Orte zuzuordnen, die dem Ort entsprechen, an denen das jeweilige Datenelement gesammelt wurde; – einer Signalstärke-Messeinrichtung zum Bestimmen der Signalstärke jedes Elements der gesammelten Daten (30); – einer digitalen Decodiereinrichtung zum Identifizieren eines digitalen Kennungscodes (5, 20) innerhalb der gesammelten Daten (30); – einem Prozessor zum Zuordnen der Datenelemente zu einer Quelle (10, 38, 40); und zum Erzeugen eines abschließenden HF-Ausbreitungsdatensatzes; und zum Anwenden eines Interpolationsmodells an den Funksignaldaten (30) auf Grundlage einer räumlichen Kontinuitätsanalyse; und zum Verwenden dieses Interpolationsmodells zum Bestimmen der wahrscheinlichen Signalstärke-Pfadverlustwerte unbekannter Datenelemente an bekannten geografischen Orten innerhalb des Funksystems; dadurch gekennzeichnet, dass – der Prozessor so konfiguriert ist, dass er ein Modell (56) der räumlichen Korrelation des Systems durch Berechnen eines Variogramms und zum Anwenden eines linear gewichtenden Mittelungsverfahrens, abhängig vom Modell (56) der räumlichen Korrelation, konfiguriert ist; – und dass die digitale Codiereinrichtung zum Identifizieren eines digitalen Kennungscodes (5, 20) innerhalb der Funksignaldaten (30) unter Verwendung eines schnellen Farbcode-Decodierers zum Erhöhen der Wahrscheinlichkeit des Erhaltens von Information unter nachteiligen Bedingungen konfiguriert ist.
Vorrichtung zum Erfassen der HF-Ausbreitung in einem Funk-Kommunikationssystem nach Anspruch 10, bei der: – der Prozess zum Fakturieren einer Korrelation, die als Funktion des Abstands variiert, in die Interpolation konfiguriert ist.
Vorrichtung zum Erfassen der HF-Ausbreitung in einem Funk-Kommunikationssystem nach Anspruch 10, bei der: – der Prozessor zum Verwenden des abschließenden HF-Ausbreitungsdatensatzes zum Bestimmen von Datenwerten für geografische Orte, denen keinerlei Datenwert innerhalb des Funksystems zugeordnet ist, konfiguriert ist.
Vorrichtung zum Erfassen der HF-Ausbreitung in einem Funk-Kommunikationssystem nach Anspruch 10, bei der: – die Gewichtungen verteilter Nachbardatenwerte mit geclusterten Nachbardatenwerten für die genannte Interpolationstechnik ausgeglichen werden.
Vorrichtung zum Erfassen der HF-Ausbreitung in einem Funk-Kommunikationssystem nach Anspruch 10, bei der: – der Prozessor zum Interpolieren mehrerer Datenquellen unter Verwendung der Varianz desselben zum Gewicht der Signifikanz der Daten konfiguriert ist.
Vorrichtung zum Erfassen der HF-Ausbreitung in einem Funk-Kommunikationssystem nach Anspruch 10, bei der: – der Prozessor zur Verwendung des abschließenden HF-Ausbreitungsdatensatzes zum Planen einer zusätzlichen Sammlung der gemessenen HF-Pfadverlustdaten konfiguriert ist.
Vorrichtung zum Erfassen der HF-Ausbreitung in einem Funk-Kommunikationssystem nach Anspruch 10, bei der der Prozessor für Folgendes konfiguriert ist: – Erzeugen eines ersten abschließenden Ausbreitungsdatensatzes im Funksystem) – Erzeugen eines zweiten aktualisierenden Ausbreitungsdatensatzes nachdem eine vorbestimmte Zeit nach der Erzeugung des ersten Interpolationsmodells verstrichen ist, um Änderungen des Netzes im Verlauf der Zeit zu überwachen.