DE60036263T2

DE60036263T2 - Verfahren und Vorrichtung zur ableitungsbasierten Optimierung von drahtloser Netzwerkleistung

Info

Publication number: DE60036263T2
Application number: DE60036263T
Authority: DE
Inventors: Kenneth L. Madison Clarkson; Karl Georg New York Hampel; John D. Piscataway Hobby; Paul Anthony Marlboro Polakos
Original assignee: Lucent Technologies Inc
Current assignee: Nokia of America Corp
Priority date: 1999-11-04
Filing date: 2000-10-30
Publication date: 2008-05-29
Anticipated expiration: 2020-10-31
Also published as: JP2001204082A; EP1098546A2; BR0006771A; AU6958600A; KR20010051456A; DE60036263D1; US6611500B1; EP1098546A3; CA2324189A1; CN1295417A; EP1098546B1

Description

Erfindungsgebiet
Die vorliegende Erfindung betrifft allgemein drahtlose Kommunikationsnetze und insbesondere die Charakterisierungs-, Einstellungs- und Optimierungsverfahren zur Verwendung bei der Auslegung, Implementierung und Handhabung solcher drahtloser Netze.
Hintergrund der Erfindung
Ein typisches drahtloses Netz enthält eine Vielzahl zusammengeschalteter Basisstationen, die drahtlosen Verkehr für eine veränderliche Anzahl fester oder mobiler Benutzer bereitstellen, die über einen geographisch wohldefinierten Versorgungsbereich verteilt sind. Die drahtlose Schnittstelle muß allgemein unter Bedingungen funktionieren, die Verlangen nach vielfachem Zugriff auf das Netz, unkontrollierbare Signalausbreitung und eine begrenzte Bandbreite umfassen. Das Verlangen nach vielfachem Zugriff auf das Netz bedeutet, daß Ort und Zeit von Dienstanforderungen nicht a priori bekannt sind. Das Netz muß daher das erforderliche Dienstniveau mit genügend Kapazität über ein großes geographisches Gebiet bereitstellen. Die oben angeführte Bedingung unkontrollierbarer Signalausbreitung deutet an, daß eine drahtlose Verbindungsstrecke zwischen einer Basisstation und einem Benutzer auf Signalausbreitung in einer Umgebung angewiesen ist, die typischerweise mit hohem Ausbreitungsverlust und Reflexion, Beugung oder Streuungseffekten an Störstellen, Gelände und sonstigen Arten von Hindernissen verbunden ist.
Die Kombination dieser Bedingungen bewirkt häufig konkurrierende Konstruktionsziele. Beispielsweise erfordert das Verlangen nach hoher Kapazität innerhalb einer begrenzten Bandbreite im allgemeinen Betrieb mit hoher Frequenzökonomie. Dies führt zu verringerter Orthogonalität zwischen Kommunikationskanälen und bewirkt gegenseitige Störungen aufgrund ihrer überlappenden Ausbreitungswege in der Umgebung. Durch diese Störung wird der Netzabdeckungsbereich verringert oder, was ebenbürtig ist, die Dienstgüte erniedrigt. Das Erfordernis nach hoher Bereichsabdeckung oder hoher Dienstgüte konkurriert daher immer mit dem Verlangen nach hoher Netzkapazität.
In TDMA-(time division multiple access) oder FDMA-(frequency division multiple access) Systemen kann die Frequenzökonomie durch Verringern des Frequenzwiederverwendungsfaktors erhöht werden. Dadurch wird auch der durchschnittliche physikalische Abstand zwischen Zellen verringert, die mit der gleichen Frequenz arbeiten, und ihre gegenseitige Störung daher erhöht. In CDMA-Systemen (code division multiple access) werden die verschiedenen Kommunikationskanäle durch Codes unterschieden. Aufgrund der Ausbreitungseffekte in der Umgebung kann die Orthogonalität zwischen Codes verwischt sein, so daß sich die Störung zwischen Kommunikationskanälen mit Verkehrsbelastung erhöht.
Neben Frequenzökonomie ist das Verkehrsaufkommen, das vom Netz behandelt werden kann, sehr davon abhängig, wie gut die räumliche Verteilung von Kapazität der des Verkehrsangebots entspricht. Damit wird Zuteilung und Bemessung von Zellen im Netz eine zusätzliche Beschränkung auferlegt, die natürlich sehr von der örtlichen Ausbreitungsumgebung abhängig ist.
Weitere Beschränkungen, die die Netzleistung beeinflussen können, umfassen z.B. zeitabhängige Schwankungen des Verkehrsverhaltens, Hardwarebegrenzungen, externe Störungseffekte wie thermisches Rauschen, morphologische Sachverhalte wie Erfordernisse der Gebäudedurchdringung usw.
Bei Auslegung oder Einstellung eines Netzes muß auch eine Vielzahl anderer Systemparameter in Betracht gezogen werden. Diese Parameter umfassen z.B. Basisstationsstandorte, Anzahl von Sektoren pro Basisstation, Antennenparameter wie Höhe, Orientierung, Neigung, Antennengewinn und Antennendiagramm, Sendeleistungspegel pro Kommunikationskanal und Basisstation, Frequenzplan, Weiterschaltungsschwellwerte, Anzahl von Trägern pro Basisstation oder Sektor usw.
Mit einigen dieser Parameter sind zugrundeliegende Beschränkungen verbunden wie beispielsweise Basisstationsstandorte oder Antennenhöhen, die durch die örtliche morphologische Umgebung vorbestimmt sein können, z.B. Verfügbarkeit von Nutzfläche, und hohen Gebäuden für Antennen usw. Zusätzlich können gewisse Parameter wie beispielsweise Antennenneigung oder Antennenorientierung in der Auslegungsphase leicht eingestellt werden, sind aber kosten- und zeitaufwendig, wenn sie im Nachhinein geändert werden müssen. Andere Parameter wie beispielsweise Frequenzplan, Leistungspegel und Weiterschaltungsschwellwerte können leicht geändert oder abgeglichen werden, selbst wenn das Netz im Dienst ist.
Als Ergebnis der Komplexität der drahtlosen Umgebung, konkurrierender Konstruktionsziele wie beispielsweise Verlangen nach hoher Kapazität und hoher Streckenleistung, und der Vielzahl von Systemparametern sind Netzkonstruktion und Einstellung schwierige Aufgaben.
Gegenwärtige Verfahren zur Netzkonstruktion umfassen Konstruktionshilfsmittel, die Netzleistung auf Grundlage der gegebenen Netzparameter unter Verwendung statistischer oder sonstiger mathematischer Ausbreitungsmodelle modellieren. Ein Beispiel eines solchen Konstruktionshilfsmittels ist das Planet-Tool von Mobile Systems International, http://www.rmrdesign.com/msi. Mit diesen und sonstigen herkömmlichen Netzkonstruktionshilfsmitteln werden gewisse Hochfrequenz-(HF-)Streckenmetriken, z.B. Signalstärke oder Signal-Interferenz-Verhältnis berechnet, die für bestimmte Netzleistungsattribute von Bedeutung sind. Die Genauigkeit dieser Vorhersagen ist in den meisten Fällen von der Genauigkeit der Ausbreitungsmodelle und der Genauigkeit der Modellierung der Umgebung, z.B. Gelände, Störstelle usw. abhängig.
Obwohl diese herkömmlichen Hilfsmittel eine ausreichend hohe Genauigkeit in der Vorhersage von Netzleistung bereitstellen können, klassifizieren sie im allgemeinen nicht die Gesamt-Netzleistung und bieten daher keine Information darüber, wie weit das Netz von seinem optimalen Zustand getrieben wird. Aufgrund der Komplexität der Wechselwirkungen im Netz muß der Abgleich von Netzleistung mit einer Annäherungsprozedur durchgeführt werden, und mögliche Verbesserungen müssen durch Vergleichen von HF-Strecken mit Aufzeichnungen für unterschiedliche Netzkonfigurationen identifiziert werden. Bei der Anzahl einzustellender Netzparameter und unterschiedlicher Konstruktionsziele ist dieses Verfahren sehr unzufriedenstellend, und es ist häufig schwierig, einem Leistungsoptimum auch nur nahe zu kommen.
Andere herkömmliche Ansätze umfassen Frequenzplanungshilfsmittel. Ein Beispiel eines solchen Hilfsmittels ist das Netzkonstruktionshilfsmittel Asset von Aircom, www.aircom.co.uk. Das Asset-Tool enthält einen Frequenzplanungsalgorithmus. Für TDMA- und FDMA-Netze, d.h. Netze, die einen größeren Frequenzwiederverwendungsfaktor als 1 aufweisen, sind viele Bemühungen angestellt worden, um Algorithmen zu erzeugen, die die Netzleistung bezüglich seines Frequenzplans verbessern. Diese Algorithmen besitzen gewöhnlich ein Ziel, das auf Verbesserung der Frequenzökonomie abzielt. Ein solcher Algorithmus kann beispielsweise versuchen, die Menge an benutzten Frequenzen während der Versorgung einer gegebenen Verkehrsdichte zu minimieren. Im allgemeinen bieten diese Algorithmen jedoch keine Informationen über die Netzleistung für jeden Frequenzplan, es sei denn sie sind mit einem Netzkonstruktionshilfsmittel wie beispielsweise dem oben angeführten PLANET-Tool verknüpft.
Ein wohlbekannter herkömmlicher Ansatz zur Netzoptimierung ist die Optimierung im Feld. Da Konstruktionshilfsmittel nicht alle Ausbreitungseffekte in der Umgebung perfekt widerspiegeln, können Netze durch Antriebsprüfungen im Feld verbessert werden. Antriebsprüfungen müssen jedoch einfach als ein alternatives Datenerfassungsverfahren angesehen werden, und die Ableitung von Netzverbesserungen unterliegt den gleichen Problemen wie oben. Weiterhin können Antriebsprüfungsdaten nur von begrenzten Bereichen gewonnen werden, sie sind kosten- und zeitaufwendig.
Obwohl viele der oben angeführten herkömmlichen Verfahren Beistand bei der Konstruktion und Einstellung eines Netzes bereitstellen können, erlauben sie im allgemeinen nicht die Optimierung der Gesamt-Netzleistung für unterschiedliche, gegenseitig konkurrierende Konstruktionsziele. Es besteht daher ein Bedarf an verbesserten Verfahren zur Verwendung bei der Netzcharakterisierung, -einstellung und -optimierung.
Kurze Beschreibung der Erfindung
Die vorliegende Erfindung bietet ein ableitungsbasiertes Optimierungsverfahren eines drahtlosen Netzes, das zum Optimieren einer Zielfunktion einer Netzleistungsmetrik bezüglich einer Anzahl mathematisch stetiger Netzabstimmparametervariablen benutzt werden kann. In einer beispielhaften Ausführungsform versucht der Optimierungsvorgang, die Zielfunktion unter Verwendung von Ableitungen erster oder höherer Ordnung der Zielfunktion bezüglich Netzabgleichparametern entsprechenden Variablen zu optimieren. Beispielhafte Zielfunktionen umfassen (i) eine Maximierung der Netzabdeckung, (ii) eine Maximierung der Netzkapazität und (iii) eine Minimierung von Netzressourcen wie auch lineare Kombinationen von 2 oder mehr dieser Funktionen. Die Netzabgleichparameter umfassen, z.B. Antennenparameter wie beispielsweise Standort, Höhe, Orientierung, Neigung und Strahlbreite, Sendeleistungspegel, Weiterschaltungsschwellwerte, die Anzahl von Kanaleinheiten pro Zelle oder Zellensektor, Leistungsverstärkerskalierungsfaktor usw. zusätzliche Netzparameter, die nicht Variablen im Optimierungsvorgang sind, dienen als Beschränkungen für den Optimierungsvorgang.
Vorteilhafterweise wird durch die Erfindung das Verfahren der Auslegung, Einstellung und Optimierung der Leistung drahtloser Netze wesentlich verbessert. Die vorliegende Erfindung kann in einem oder mehreren, auf einem Personal Computer, einem Arbeitsplatz, einem Mikrocomputer, einem Großrechner oder einer beliebigen anderen Art von programmierbaren Digitalprozessor ablaufenden Softwareprogrammen implementiert sein. Diese und weitere Merkmale und Vorteile der vorliegenden Erfindung werden aus den beiliegenden Zeichnungen und der nachfolgenden ausführlichen Beschreibung offensichtlicher werden.
Kurze Beschreibung der Zeichnungen
1 ist ein Blockschaltbild eines Verarbeitungssystems, in dem die vorliegende Erfindung implementiert werden kann. Das System kann zur Erzeugung der in 2A, 2B, 3A, 3B, 4A, 4B und 5 gezeigten beispielhaften graphischen Anzeigen benutzt werden.
2A zeigt eine zweidimensionale Aufzeichnung, die die Gesamt-Netzleistung einschließlich einer Kompromißkurve zur Bestimmung maximaler Leistung kennzeichnet.
2B zeigt einen Satz von Netz-Kompromißkurven, die für unterschiedliche Mengen an Netzressourcen erzeugt wurde.
3A zeigt eine unoptimierte Netzaufzeichnung, in der die räumliche Verteilung von Verkehrsdichte und Netzkapazität einander nicht entsprechen.
3B zeigt eine optimierte Netzaufzeichnung, in der die räumliche Verteilung von Verkehrsdichte und Netzkapazität einander entsprechen, so daß die Netzkapazität maximal ist.
4A zeigt eine Kapazitätsaufzeichnung für ein Netz mit voller Abdeckung.
4B zeigt eine Kapazitätsaufzeichnung für ein Netz mit einem Abdeckungsloch.
5 zeigt eine Aufzeichnung über Netzleistungspunkte für verschiedene, in einem Monte Carlo-Verfahren gemäß der Erfindung erhaltene Netzkonfigurationen.
Ausführliche Beschreibung der Erfindung
Die vorliegende Erfindung wird unten in Verbindung mit in einem auf Computer basierenden Verarbeitungssystem implementierten beispielhaften Verarbeitungsverfahren von Informationen von drahtlosen Netzen dargestellt. Es versteht sich jedoch, daß die Erfindung nicht auf die Verwendung mit irgendeiner bestimmten Art von Verarbeitungssystem begrenzt ist. Die offenbarten Verfahren sind zur Verwendung mit einer großen Vielzahl anderer Systeme und in zahlreichen alternativen Anwendungen geeignet. Weiterhin sind die beschriebenen Verfahren auf viele unterschiedliche Arten von drahtlosen Netzen einschließlich von TDMA-, FDMA- und CDMA-Netzen anwendbar, mit Mobilteilnehmereinheiten, Festteilnehmereinheiten oder Kombinationen von Mobil- und Festeinheiten. Der Begriff "drahtloses Netz", so wie er hier benutzt wird, soll diese und andere Arten von Netzen wie auch Teilnetze und andere Teile von solchen Netzen und Kombinationen von mehreren Netzen umfassen. Die Begriffe "optimieren", "Optimieren" und "Optimierung", so wie sie hier benutzt werden, sollen eine beliebige Art von Verbesserung der Netzleistung einschließen, z.B. eine Verbesserung, die eine Leistung bietet, die als für eine gegebene Anwendung annehmbar erachtet wird. Diese Begriffe, so wie sie hier benutzt werden, erfordern daher keine Art von wahrem Optimum, wie beispielsweise einem tatsächlichen Minimum oder Maximum einer bestimmten Leistungsfunktion.
Die vorliegende Erfindung richtet sich auf ein auf Prozessor implementiertes Verfahren und eine Einrichtung zur Optimierung eines drahtlosen Netzes.
1 zeigt ein beispielhaftes Verarbeitungssystem 10, in dem Optimierungsverfahren gemäß der vorliegenden Erfindung implementiert sein können. Das Verarbeitungssystem 10 enthält einen Prozessor 12 und einen Speicher 14, die zum Kommunizieren über einen Bus 16 verbunden sind. Das System 10 enthält weiterhin eine Eingangs-/Ausgangs-(E/A-)Steuerung 18, die mit dem Bus 16 verbunden ist, um mit dem Prozessor 12 und Speicher 14 zu kommunizieren. Die E/A-Steuerung 18 leitet in Verbindung mit dem Prozessor 12 die Funktion einer Anzahl peripherer Komponenten einschließlich einer Anzeige 20, eines Druckers 22, einer Tastatur 24 und einer externen Speichervorrichtung 26.
Eines oder mehrere Elemente des Systems 10 können Teile eines Desktop- oder tragbaren Personal Computers, eines Arbeitsplatzes, eines Mikrocomputers, eines Großrechners oder einer sonstigen Art von auf Prozessor basierende Informationsverarbeitungsvorrichtung darstellen. Der Speicher 14 und die externe Speichervorrichtung 26 können elektronische, magnetische oder optische Speichervorrichtungen sein. Die externe Speichervorrichtung 26 kann eine Datenbank von Informationen des drahtlosen Netzes, z.B. eine Datenbank von Informationen über Betriebsparameter des drahtlosen Netzes usw. sein, die zum Erzeugen von graphischen Anzeigen benutzt wird, die unten beschrieben werden. Die externe Speichervorrichtung 26 kann eine einzelne Vorrichtung sein, oder kann verteilt, z.B. über mehrere Computer oder ähnliche Vorrichtungen verteilt sein. Der Begriff "Datenbank", so wie er hier benutzt wird, soll eine beliebige Anordnung von gespeicherten Daten einschließen, die in Verbindung mit einem Netzoptimierungsverfahren benutzt werden können.
Die vorliegende Erfindung kann mindestens teilweise in der Form eines im Speicher 14 oder externen Speicherung 26 gespeicherten Computersoftwareprogramms implementiert sein. Ein solches Programm kann vom Prozessor 12 gemäß vom Benutzer gelieferter Eingangsdaten ausgeführt werden, um eine gewünschte Ausgabe in einem vorbestimmten Format z.B. auf der Anzeige 20 oder auf einem vom Drucker 22 erzeugten Ausdruck zu erzeugen. Die vom Benutzer gelieferten Eingangsdaten können an der Tastatur 24 eingegeben, aus einer oder mehreren Dateien der externen Speichervorrichtung 26 ausgelesen oder über eine Netzverbindung von einem Server oder einer sonstigen Informationsquelle erhalten werden.
Die vorliegende Erfindung bietet verbesserte Verfahren zum Optimieren der Gesamtleistung eines drahtlosen Netzes. In einer beispielhaften Ausführungsform der Erfindung ist die Gesamt-Netzleistung für eine bestimmte Netzkonfiguration durch einen Vektor mit zwei Komponenten charakterisiert, von denen einer Netzabdeckung und ein anderer Netzkapazität darstellt.
Gemäß der Erfindung wird Netzabdeckung vorteilhafterweise durch die Wahrscheinlichkeit von Dienst unter Belastung einschließlich von Störung definiert und kann weiterhin durch Verkehrsdichte gewichtet sein. Netzkapazität wird vorteilhafterweise durch das Verkehrsaufkommen bei einer gegebenen räumlichen Verteilung definiert, die mit einer gegebenen Gesamt-Zielblockierungsrate versorgt werden kann. Es ist bestimmt worden, daß diese Definitionen eine genaue und wirkungsvolle Quantifizierung davon bereitstellen, wie gut Netzressourcen benutzt werden.
2A zeigt ein Beispiel eines zweidimensionalen Kapazitäts-/Abdeckungsdiagramms, daß durch das System der 1 gemäß der Erfindung erzeugt werden kann. Im Diagramm sind Gesamt-Netzleistungsvektoren aufgetragen, die jeweils eine Netzkapazitätskomponente und eine Netzabdeckungskomponente einschließen, für verschiedene Netzkonfigurationen. So erlaubt das Diagramm den Vergleich verschiedener Netzkonfigurationen bezüglich der Gesamt-Netzleistung auf eine optisch sehr deutliche und wirkungsvolle Weise. Auch bietet es ein optisches Verständnis des Kompromisses zwischen den zwei konkurrierenden Netzleistungsmerkmalen der beispielhaften Ausführungsform, d.h. Netzkapazität und Netzabdeckung. In der Figur stellen die nichtschattierten Kreise die willkürlichen Netzeinstellungen zugeordneten Netzleistungsvektoren dar, und die schattierten Kreise stellen Kompromißpunkte für maximale Gesamt-Netzleistung dar.
Die Gesamt-Netzleistung kann damit bezüglich einer gegebenen Teilmenge von Netzparametern durch Verwendung einer auf Netzkapazität und Netzabdeckung basierenden Gesamt-Netzleistungsklassifizierung verbessert oder optimiert werden. Dies kann durch Verwendung eines Optimierungsalgorithmusses durchgeführt werden, der mögliche Netzkonfigurationen vorschlägt und sie bezüglich ihrer Gesamt-Netzleistung auswertet. Die entsprechenden Netzleistungspunkte werden in ein Kapazitäts-/Abdeckungsdiagramm aufgetragen. Diejenigen Netzkonfigurationen, die die äußere Hüllkurve aller vom Algorithmus als relevant erachteten Konfigurationen stellen die beste Kompromißkurve für das in diesem Verfahren gefundene Netz dar.
2B zeigt eine Beispielsmenge von auf diese Weise erzeugten Kompromißkurven, wobei jede der Kompromißkurven der Verwendung einer unterschiedlichen Menge von Netzressourcen, z.B. einer unterschiedlichen Anzahl von Zellen entspricht. Die Kompromißkurven zeigen auf sehr deutliche Weise die Verbesserung, die an der Gesamt-Netzleistung durch Steigern der Menge von Ressourcen erzielt werden kann.
Das oben beschriebene Optimierungsverfahren in der beispielhaften Ausführungsform kann einen beliebigen Algorithmus benutzen, der eine ausreichende Vielzahl von Netzkonfigurationen bestimmen kann. Beispielsweise kann der Algorithmus ein mathematischer Optimierungsalgorithmus sein, der direkt nach den zur besten Kompromißkurve führenden Netzkonfigurationen sucht. Ein solcher Algorithmus findet gewöhnlich bessere Kompromißkurven in einer kürzeren Zeitdauer. Als Alternative kann ein mathematischer Algorithmus benutzt werden, der für unterschiedliche Ziele zu optimieren versucht. Beispielsweise kann ein Frequenzplanungsalgorithmus benutzt werden. Jeder Frequenzplan erzeugt einen Punkt auf der Kompromißkurve und die Kompromißkurve stellt die Menge bester, vom Frequenzplanungsalgorithmus erzeugter Frequenzpläne dar. Wie schon bemerkt ist ein Beispiel eines solchen Frequenzplanungsalgorithmus der vom Netzkonstruktionshilfsmittel Asset von Aircom, www.aircom.co.uk, bereitgestellte. Es kann selbst eine Routine benutzt werden, die gewisse Netzkonfigurationen durch einen zufallsmäßigen Vorgang ändert.
Da das oben beschriebene Konzept unabhängig von dem besonderen benutzten Optimierungsalgorithmus ist, stellt es eine Methodik zur Verbesserung und/oder Optimierung von Gesamt-Netzleistung dar. Auf Grundlage dieser Methodik können verfeinerte Algorithmen entwickelt werden. Die Güte eines bestimmten Algorithmus läßt sich durch die Verbesserung messen, die er an einem Netz innerhalb der oben beschriebenen Kapazitäts-/Abdeckungsklassifizierung von Gesamt-Netzleistung erreichen kann.
Die Gesamtbandbreite und sonstige bedeutenden Netzressourcen sollten vorteilhafterweise Beschränkungen für das Verbesserungs-/Optimierungsverfahren für eine bestimmte Kompromißkurve sein. Wie oben in Verbindung mit dem Satz Kompromißkurven der 2B beschrieben, ergibt die Verwendung unterschiedlicher Mengen von Ressourcen, z.B. mehr Basisstationen oder Bandbreite, unterschiedliche Kompromißkurven, die in einer Kurve visualisiert die zugehörige Änderung der Gesamt-Netzleistung sehr deutlich zeigen. Eine solche Kurve gibt auch zu erkennen, wie sich die Gesamtleistung zwischen verschiedenen Netzkonstruktionen unter Verwendung vergleichbarer Ressourcen unterscheidet.
Es ist zu bemerken, daß die Eigenschaften von Netzabdeckung und Netzkapazität in der beispielhaften Ausführungsform durch verwandte Eigenschaften in anderen Ausführungsformen ersetzt werden können. Beispielsweise kann Netzabdeckung auf statistische Netzmetriken wie beispielsweise "Rufeinleitungsversagen" bezogen sein, und Netzkapazität kann auf "Gesamtblockierungsrate bei gegebener Verkehrsbelastung" oder einfach "Rate blockierter Verbindungen" bezogen sein. Solche Eigenschaften wie auch andere, von Netzstatistiken abgeleitete ähnliche Eigenschaften sind eng mit Netzabdeckung und Netzkapazität verwandt und führen im Grund die gleichen oder ähnliche Informationen. Die Begriffe "Netzabdeckung" und "Netzkapazität", so wie sie hier benutzt werden, sollen daher alle derartigen verwandten Eigenschaften einschließen.
Es wird nunmehr eine beispielhafte Implementierung der oben beschriebenen beispielhaften Ausführungsform ausführlicher beschrieben. In dieser Implementierung wird ein Standort als versorgt angesehen, wenn eine Kommunikationsverbindung ordnungsgemäß eingeleitet und abgeschlossen werden kann und wenn Verkehr auf der Verbindungsstrecke während der Zeit, wenn die Verbindung besteht, genügend Verbindungsgüte aufweist. Diese Bedingungen können mehrere Kommunikationskanäle mit unterschiedlichen Streckenerfordernissen umfassen.
In einem IS-95-CDMA-System kann beispielsweise die Abwärtsstrecke als versorgt angesehen werden, wenn der stärkste Pilot genügend Signalstärke bezüglich des Gesamtstörungspegels aufweist, mit Störung mit allen anderen Kommunikationskanälen und Rauschen:
wobei

Ec_ik:: Pilotleistung vom Sektor k am Antennenanschluß der Mobilstation i.
Io_ik:: Störungsleistung am Antennenanschluß der Mobilstation i bezüglich des Piloten vom Sektor k.
Etot_ik:: Gesamt-Empfangsleistung vom Sektor k am Antennenanschluß der Mobilstation i.
b:: Bruchteil von Pilotleistung zur Gesamtleistung der Zelle oder des Zellensektors.
NF_i:: Mobilstations-Rauschzahl.
N₀:: Thermisches Grundrauschen.
θ_c:: Schwellwert für ordnungsgemäße Pilotsignalwiedergewinnung.

Auf der Aufwärtsstrecke wird Versorgung erreicht, wenn jede Mobilstation mit genügend relativer Signalstärke an der Basisstation empfangen werden kann:
wobei

S_ik:: Signalleistung von Mobilstation i am Antennenanschluß des Sektors k.
I_ik:: Störungsleistung am Antennenanschluß des Sektors k bezüglich des Piloten von Mobilstation i.
NF_k:: Mobilstations-Rauschzahl.
N₀:: Thermisches Grundrauschen.
θ_RVS:: Schwellwert für ordnungsgemäße Mobilstationssignalwiedergewinnung auf der Aufwärtsstrecke.

Ein Standort hat Versorgung, wenn sowohl die Abwärts- als auch Aufwärtsstrecke Versorgung aufweisen. Diese Bedingungen müssen für jeden Benutzer nur bezüglich einer Zelle oder eines Zellensektors, d.h. des stärksten Servers, erfolgt sein. Auf der Aufwärtsstrecke kann zusätzlicher Diversity-Gewinn aus einer sanften Weiterschaltung erhalten werden. Dieser Gewinn kann in die Gesamt-Streckenbilanz eingefügt werden.
Gemäß der Erfindung ist eine Versorgungsfunktion definiert als
Eine bereichsgewichtete Gesamtversorgung kann durch Integrieren der Versorgungsfunktion über das Zielversorgungsgebiet (TCA – target coverage area) definiert werden: Covtot = ∫TCA Cov(x, y)·dx·dy/∫TCAdx·dy (4)
Als Alternative kann verkehrsgewichtete Gesamtversorgung definiert werden durch: Covtot = ∫TCATD(x, y)·Cov(x, y)·dx·dy/∫TCATD(x, y)·dx·dy (5)wobei TD(x, y) eine lokale Verkehrsdichtefunktion zuweist. Durch die verkehrsgewichtete Gesamtversorgung wird die statistische Netzleistung besser dargestellt, da sie Hochverkehrsbereiche mehr als Niederverkehrsbereiche wichtet.
Die Integrale in Gleichung (4) und (5) können durch Summen ersetzt werden, wenn statt einem Kontinuum, eine diskrete Menge von Standorten ausgewertet wird. Die Anzahl von Standorten sollte groß genug und dicht genug für eine statistisch repräsentative Versorgungsauswertung sein. Als Alternative kann die Auswertung unter Verwendung eines straßenbasierenden Rasters, wie in US-Patent US 6,631,267 von K.L. Clarkson et al. mit dem Titel "Road-Based Evaluation and Interpolation of Wireless Network Parameters" (Straßenbasierende Auswertung und Interpolierung von Parametern drahtloser Netze) beschrieben, durchgeführt werden.
Die einzelnen Leistungspegel am Empfängereingang können z.B. von herkömmlichen Netzkonstruktionshilfsmitteln, von Messungen im Feld, von Netzleistungsstatistiken oder von einer Kombination dieser und anderer Verfahren erhalten werden.
Gemäß der Erfindung wird die Gesamtkapazität eines Netzes bezüglich der räumlich veränderlichen Verkehrsverteilung definiert. Damit wird die Bereitstellung von zu vielen Ressourcen an Stellen vermieden, wo es keinen Verkehr gibt, während es in Hochverkehrsbereichen an Ressourcen mangelt. Eine solche Situation würde zur Unterverwendung von Ressourcen in manchen Bereichen und zu hohen Blockierungsraten in anderen führen.
Für Netze, die im Betrieb sind, kann die Netzkapazität bezüglich einer spezifischen Gesamt-Zielblockierungsrate BR₀ spezifiziert werden:
wobei die Fehlversuche Diensteinleitungsversagen sind, die einer Überlastung von Netzressourcen zuschreibbar sind.
3A zeigt eine Situation, in der die obige Netzkapazitätsdefinition zu bedeutend niedrigeren Kapazitätswerten für ein Netz mit einer gegebenen Verkehrsverteilung führen kann, als diejenigen, die durch einfaches Zusammenaddieren der Ressourcen aller Zellen erhalten werden. In der Figur entspricht die räumliche Verteilung einer Zielverkehrslast (durchgezogene Linie) der räumlichen Verteilung verfügbarer Netzkapazität (Blöcke) nicht. Einige Zellen besitzen daher zu geringe Kapazität (Zellen zur linken und rechten), während andere Zellen Überkapazität aufweisen (Zellen in der Mitte). Um die Gesamt-Netzblockierungsrate auf einem kleinen Zielwert zu halten (kleiner Bereich "blockierter Verkehr") muß der Gesamtverkehr bedeutend verringert werden (gepunktete Linie). In diesem Diagramm würde das einfache Zusammenaddieren der Kapazität aller Zellen (Bereich aller Blöcke) zu einem Gesamtkapazitätswert führen, der der anfänglichen Verkehrsverteilung (Bereich unter der durchgezogenen Linie) entspricht und viel höher ist als der, der unter Verwendung der obigen Netzkapazitätsdefinition erhalten wird.
3B zeigt die gleiche Situation für ein optimiertes Netz. Da die Verteilung von Kapazität und Verkehr einander in diesem Fall entsprechen, ist der Verkehr, der mit der Zielblockierungsrate (gepunktete Linie) behandelt werden kann, maximal.
Im folgenden wird die in 3B dargestellte Situation modelliert. Es wird angenommen, daß es nur eine Art Dienst über das gesamte Netz gibt. Jede Zelle bzw. jeder Zellensektor k besitzt eine bestimmte Anzahl von Verkehrskanälen Γ_k, die für Dienst benutzt werden kann. Diese Anzahl von Verkehrskanälen kann für jeden Sektor unterschiedlich sein. Weiterhin wird die räumliche Verkehrsverteilung TD(x, y) gegeben und auf die Zielkapazität des Netzes normiert: ∫TCA TD(x, y) = TCap,wobei TCap die Zielkapazität des Netzes ist und TCA der Zielversorgungsbereich ist. Diese Verkehrsverteilung wird in Einheiten von Erlang gegeben.
Während die Verkehrsverteilung TD(x, y) auf die Zielkapazität normiert ist, ist der Verkehr, der vom Netz mit der Gesamt-Zielblockierungsrate BR₀ bearbeitet werden kann, τ·TD(x, y), was bedeutend niedriger sein kann. Der Verkehrslastmultiplikator τ ist selbstverständlich von der Zielblockierungsrate abhängig: τ = τ (BR0).
In jeder Zelle bzw. jedem Zellensektor k beträgt die Gesamtverkehrslast τ·TD_k: τ· TDk = τ·∫C(k) TD(x, y), (7)wobei C(k) den Versorgungsbereich von k andeutet, d.h. den Bereich, wo Dienstanforderungen durch k bearbeitet werden. Gemäß wohlbekannter Gruppierungstheorie beträgt die zugehörige Blockierungsrate BR_k(τTD_k, Γ_k) für Zelle oder Zellensektor k:
Die Menge blockierten Verkehrs in Zelle oder Zellensektor k , BT_k(τTD_k, Γ_k) ist das Produkt von Zellenblockierungsrate und Zellenverkehr: BTk(τTDk, Γk) = τTDk·BRk(τTDk, Γk) (9)
Das Gesamtaufkommen blockierten Verkehrs im gesamten Netz ist die Summe über dem blockierten Verkehr in jeder Zelle: BTtot = ΣkτTDk·BRk(τTDk, Γk) (10)
Dies führt zur der totalen Gesamtblockierungsrate für das gesamte Netz gegeben durch das Verhältnis des Gesamtaufkommens blockierten Verkehrs und des Gesamtaufkommens von Verkehr: BRtot = ΣkτTDk·BRk(τTDk, Γk)/τTC (11)
Diese Gleichung definiert eine Funktion BR_tot(τ), aus der der Verkehrsmultiplikator τ durch Lösen von BR_tot(τ) = BR₀ gefunden werden kann, wobei BR₀ eine Gesamt-Zielblockierungsrate ist.
In der obigen Berechnung stellt τ die Kapazität des Netzes bei Zielblockierungsrate für eine gegebene Verkehrsverteilung dar. Diese Definition ist jedoch nur für volle Abdeckung allgemein sinnvoll. Für realistische Netze, die Abdeckungslöcher aufweisen, wird die Netzkapazität stattdessen definiert durch: Netzkapazität = τ·Netzabdeckung, (12)wobei Netzabdeckung wie oben definiert wird. Diese Definition stellt Kapazität als den gesamten Verkehrsumfang dar, der über den Ziel-Netzbereich mit Zielblockierungsrate bedient werden kann.
4A und 4B zeigen den Einfluß von Netzabdeckung in diesem Fall. Beide Figuren zeigen eine Situation, wo die Verteilung von Verkehrsdichte und Kapazitätsangebot pro Zelle einander perfekt entsprechen. Die Kapazität sollte daher in beiden Fällen 100% betragen. In der 4B weist jedoch das Netz ein großes Abdeckungsloch auf. Die unbenutzten Kapazitätsressourcen in diesem Bereich sind umverteilt worden und stehen in den abgedeckten Bereichen des Netzes zur Verfügung. Dadurch wird τ um 1/Abdeckung (gestrichelte Linie zu durchgezogener Linie) erhöht. Der Gesamtumfang an Verkehr, der bedient werden kann, ist jedoch nicht angestiegen. Um dies zu berücksichtigen sollte die Netzkapazität gemäß der Gleichung (12) definiert werden.
Es ist zu bemerken, daß zur Bestimmung des Verkehrsaufkommens, das durch eine Zelle oder einen Zellensektor zu bearbeiten ist, der Abdeckungsbereich jeder Zelle oder jedes Zellensektors C(k) bekannt sein muß.
In dem IS-95-CDMA-Standard kann ein Benutzer einer Zelle oder einem Zellensektor zugewiesen werden, wenn die Bedingung der Gleichung (1) auf der Abwärtsstrecke erfüllt ist. Wenn diese Bedingung für mehrere Zellen oder Zellensektoren erfüllt wird, befindet sich der Benutzer in sanfter Weiterschaltung, d.h. benutzt Ressourcen von allen diesen Zellen oder Zellensektoren. Im allgemeinen kann ein Benutzer in einem IS-95-Netz maximal drei Zellen zugewiesen werden. Der Abdeckungsbereich C(k) in einem solchen Netz definiert daher den Bereich, wo der Pilot von k unter den drei stärksten Piloten liegt, die die Bedingung der Gleichung (1) erfüllen.
Wie schon erwähnt ist der einzelne Pilotpegel aus Netzkonstruktionshilfsmitteln, aus Messungen im Feld oder aus einer Kombination dieser und anderer Verfahren erhältlich.
Zur Bestimmung des Gesamt-Leistungsvektors für eine bestimmte Netzkonfiguration kann der entsprechende Gesamt-Leistungspunkt durch Berechnen von Abdeckung und Kapazität wie oben beschrieben gefunden werden.
Im allgemeinen kann jede beliebige Zielfunktion in Verbindung mit jedem beliebigen Optimierungsverfahren zum Optimieren des Netzes auf die oben beschriebene Weise benutzt werden.
Zur direkten Optimierung der Gesamt-Netzleistung im Rahmen der obigen Klassifikation müssen zwei konkurrierende Zielfunktionen gleichzeitig angesprochen werden. Ein solches Optimierungsverfahren wird zu einer Kompromißkurve im Kapazitäts-/Abdeckungsdiagramm führen, die die beste Leistung in dieser Klassifikation darstellt, die der Optimierer finden konnte. Innerhalb des Optimierungsvorgangs kann dieses Ziel durch Optimieren auf einer der zwei Zielfunktionen, z.B. Abdecken, und Bewahren der anderen, z.B. Kapazität, als Beschränkung erreicht werden. Durch Wiederholen dieses Verfahrens für verschiedene Werte der Beschränkung wird die Optimierung zu der gewünschten Kompromißkurve führen.
Zum Erhalten eines Punkts auf der Kompromißkurve kann ein neues Ziel wie folgt definiert werden: Neues Ziel = a·Abdeckung + (1 – a)·Kapazität, a ∊ [0, 1]Optimieren auf das neue Ziel führt zu einem Punkt auf der Kompromißkurve. Wiederholen dieses Verfahrens für unterschiedliche Werte von a liefert die volle Kompromißkurve.
Nunmehr werden zwei mögliche Implementierungen des oben beschriebenen Optimierungsverfahrens, d.h. ein Monte-Carlo-Verfahren und eine Optimierung mit einem Frequenzplanungshilfsmittel, beschrieben.
Im Monte-Carlo-Verfahren werden HF-Streckenmetriken eines Netzes mit Verkehr für eine bestimmte Menge von Netzparametern, z.B. eine Anfangskonfiguration, unter Verwendung eines herkömmlichen Konstruktionshilfsmittels ausgewertet. Diese Auswertung kann auf einem geographischen Raster durchgeführt werden. Die Anzahl von Rasterpunkten sollte dicht genug für eine statistisch bedeutende Darstellung der Netzleistung sein. Aus allen HF-Streckenmetrikdaten auf diesem Raster und den Anfangsnetzkonfigurationen wird die Gesamt-Netzleistung gemäß der oben beschriebenen Klassifizierung berechnet. Der sich ergebende Gesamt-Netzleistungspunkt wird in der Kapazitäts-/Abdeckungskurve aufgetragen.
Mindestens eine Teilmenge der abgleichbaren Netzparameter, die dem Optimierungsverfahren unterworfen sind, wird innerhalb eines zufallsmäßigen Verfahrens geändert. Die HF-Streckenmetrik wird mit dem Konstruktionshilfsmittel für jede Zufallsmenge von Netzparametern neu berechnet. Die Gesamt-Netzleistung wird wie oben ausgewertet und in der Kapazitäts-/Abdeckungskurve aufgetragen. Durch die äußere Hüllkurve aller Gesamt-Leistungspunkte wird der in diesem Optimierungsverfahren gewonnene Kompromiß definiert.
5 zeigt ein Beispiel eines Verlaufs von Gesamt-Netzleistungspunkten für verschiedene, in dem oben beschriebenen Monte-Carlo-Verfahren erhaltenen Netzkonfigurationen. Die äußere Hüllkurve bildet den in diesem Verfahren gewonnenen optimalen Kompromiß.
Wie oben bemerkt ist eine andere mögliche Implementierung eine Optimierung unter Verwendung eines Frequenzplanungshilfsmittels. Zum Optimieren eines Netzes bezüglich seines Frequenzplans kann ein Konstruktionshilfsmittel in Verbindung mit einem Frequenzplanungsalgorithmus benutzt werden (z.B. dem oben angeführten Frequenzplanungshilfsmittel Asset). Für jeden Frequenzplan werden die HF-Streckenmetriken über ein ausreichend feines Raster unter Verwendung des Konstruktionshilfsmittels berechnet. Aus jedem Raster von HF-Streckenmetriken wird die Gesamt-Netzleistung gemäß der obigen Klassifizierung bestimmt. Aus der Menge sich ergebender Punkte wird der optimale Kompromiß auf die schon beschriebene Weise bestimmt.
Eine Kompromißkurve kann auf folgende Weise bestimmt werden. Angenommen, es wird eine Menge von Punkten in der Gesamt-Leistungskurve gegeben (z.B. 5). Diese Menge von Punkten kann das Ergebnis aus einem Optimierungsalgorithmus sein. Die die Punkte für beste Netzleistung darstellende Kompromißkurve kann durch den folgenden Algorithmus gefunden werden:

/* Es gibt n Punkte in der Menge, wobei jeder Punkt einen einmaligen Index i = 1, ..., n führt.
/* Die zugehörigen Werte für Netzabdeckung und Netzkapazität sind (Cov₁, Cap₁).
/* Mit der folgenden einfachen Schleifenstruktur wird die Kompromißkurve gefunden:

Die übrigen Punkte von nicht Null bilden die oben angeführte Kompromißkurve.
Es wird nunmehr ausführlich ein beispielhaftes, ableitungsbasiertes Optimierungsverfahren gemäß der Erfindung beschrieben. Dieses Optimierungsverfahren optimiert die Leistung eines drahtlosen Netzes bezüglich einer Vielzahl von mathematisch stetigen Netzparametern für ein Ziel, das eine Gesamt-Netzleistungsmetrik adressiert.
Dieses Ziel in diesem Optimierungsverfahren wird als mathematische oder numerische Funktion einer Menge von Netzabgleichparametern formuliert, die als Variablen zum Optimierungsverfahren angesehen werden. Gemäß der Erfindung kann das Optimierungsverfahren auf genauen oder annähernden Ableitungen erster oder höherer Ordnung der Zielfunktion bezüglich der Netzabgleichparameter beruhen. Dies führt zu zuverlässigen Ergebnissen, da die Abgleichparameter mathematisch stetig sind und die Gesamt-Netzleistungsmetrik örtlich differenzierbar ist, d.h. kleine Änderungen von Parametereinstellungen verursachen nur kleine Änderungen der Netzleistung. Beispiele von zur Verwendung in Verbindung mit der vorliegenden Erfindung geeigneten numerischen Optimierungsprogrammen umfassen z.B. die in Robert Fourer, David M. Gay, Brain W. Kernigham beschriebenen Programme "AMPL – A Modeling Language for Mathematical Programming" (AMPL – Eine Modellierungssprache für mathematische Programmierung), The Scientific Press (1993), Philip E. Gill, Walter Murray und Michael A. Saunders, "SNOPT: An SQP Algorithm for Large-Scale Constrained Optimization" (SNOPT: Ein SQP-Algorithmus für erzwungene Optimierung im großen Umfang), NA97-2, Dept. of Math., UC San Diego (1997) und Philip E. Gill, "User's Guide for SNOPT 5.3: A Fortran Package for Large-Scale Nonlinear Programming" (Benutzerführer für SNOPT 5.3: Eine Fortran-Packung für nichtlineare Programmierung im großen Umfang), 1997.
Wenn die mathematisch stetigen Netzparameter tatsächlich diskrete Einstellungen mit ausreichend kleiner Schrittgröße in Praxis aufweisen, können diese Einstellungen nach dem Optimierungsverfahren durch Abrunden der Einstellungen der optimalen Konfiguration erhalten werden. Dieses Abrundungsverfahren sollte die Gesamt-Netzleistung nicht bedeutend beeinflussen, da die Gesamt-Netzleistung bezüglich der Variablen stetig ist und das Maximum oder Minimum daher glatt ist.
Das oben beschriebene Optimierungsverfahren weist eine Anzahl von Vorteilen auf. Beispielsweise wird durch Schreiben der Gesamt-Netzleistung als Funktion einer Vielzahl von Abgleichparametern ihr gegeneinander abhängiger Einfluß auf die Netzleistung erfaßt und im Optimierungsverfahren in Betracht gezogen. Ein weiterer Vorteil besteht darin, daß Verwendung des analytischen Verhaltens der Gesamt-Netzleistungsmetrik bezüglich der Netzabgleichparameter die Ausnutzung von standardmäßigen Optimierungsalgorithmen erlaubt, um optimale Gesamt-Netzleistung zu erzielen.
Beispiele von Zielen, die in dem oben beschriebenen Optmimierungsverfahren optimiert werden können, sind folgende:

1. Maximierung der Netzabdeckung. Wie schon bemerkt kann Netzabdeckung durch den Bereichsbruchteil mit lokaler Abdeckung definiert werden und kann weiterhin durch Verkehrsdichte gewichtet werden. Lokale Abdeckung kann durch die Wahrscheinlichkeit von Dienst an einem gewissen Standort unter Belastung einschließlich von Störung definiert werden.
2. Maximierung von Netzkapazität. Wie schon bemerkt kann Netzkapazität durch das Verkehrsaufkommen mit einer gegebenen räumlichen Verteilung definiert werden, die mit einer gegebenen Gesamt-Zielblockierungsrate bedient werden kann.
3. Minimierung von Netzressourcen. Diese Art Ziel kann jede Art von Netzressourcen ansprechen.
4. Eine beliebige Kombination von zwei der obigen Ziele, die einen eindimensionalen Lösungsraum optimaler Konfigurationen bildet. Der Lösungsraum kann als Kurve in einem zweidimensionalen Diagramm aufgetragen werden, das den Kompromiß zwischen zwei Zielen darstellt, z.B. auf die in 2A und 2B dargestellte Weise.
5. Jedes Ziel, das direkt auf eines der obigen Ziele bezogen ist. Beispielsweise bezieht sich "Gesamtblockierungsrate bei gegebener Verkehrsbelastung" auf Netzkapazität, da eine monotone Funktion des einen als monotone Funktion des anderen beschrieben werden kann.

Beispiele von Netzabgleichparametern, die bei dem Optimierungsverfahren benutzt werden können, umfassen folgende:

1. Antennenparameter, z.B. Standort, Höhe, Orientierung, Neigung, Azimut u. Elevation, Strahlbreite.
2. Leistungspegel pro Kommunikationskanal und Verbindungsstrecke.
3. Weiterschaltungsschwellwerte.
4. Anzahl von Kanaleinheiten pro Zelle oder Zellensektor (kann als stetig behandelt werden, wenn die Anzahl groß genug ist).
5. Streckenabhängige Kosten von Gütern, z.B. erforderliche Leistung pro Leistungsverstärker, usw.
6. Die Optimierung kann für eine große Menge dieser Parameter durchgeführt werden, z.B. Antennenneigungen aller Zellensektoren usw. Dies erlaubt die Erfassung ihrer voneinander abhängigen Einflüsse auf die Gesamt-Netzleistung und Berücksichtigung im Optimierungsverfahren.
7. Alle Parameter, die nicht variabel sind, sollten als Konstanten zum Optimierungsverfahren behandelt werden, z.B. feste Netzparameter, der Ausbreitung in der Umgebung zugeordnete Parameter, räumliche Verkehrsverteilung, Kommunikationsstandard usw. Für jedes der obigen, für den Optimierungsvorgang gewählten Ziele sollten die anderen Ziele als Beschränkungen behandelt werden. Beispielsweise kann die Netzabdeckung einen gegebenen bedienten Gesamtverkehr optimiert werden, was die Netzkapazität beschränkt, usw. Weiterhin wird der Bereich aller Abgleichparameter vorzugsweise auf den eigentlichen Bereich beschränkt, in dem diese Parameter betrieben werden können oder sollten.

Modellierung der funktionalen Abhängigkeit zwischen einem gegebenen Ziel und den Netzabgleichparametervariablen umfaßt Ausbreitungseffekte, gegenseitige Wechselwirkungen zwischen Kommunikationskanälen und standardspezifische Parameter. Da die Gesamt-Netzleistungsmetrik zeitlich gemittelte Netzleistung erfaßt, können statistische Modelle zum Formulieren von Ausbreitungseffekten und gegenseitigen Wechselwirkungen benutzt werden. Solche Modelle sind in allgemeiner Hinsicht für herkömmliche Netzkonstruktionshilfsmittel beschrieben worden und können daher leicht für ein bestimmtes Netz entwickelt werden. Ausbreitungsvorhersage kann z.B. durch Strahlenverfolgungsmodelle oder durch Aufnahme tatsächlicher Messungen im Feld verbessert werden.
Der Optimierungsalgorithmus selbst kann z.B. ein beliebiger herkömmlicher Algorithmus sein, der eine numerische oder mathematische Funktion auf Grundlage von exakten oder angenäherten Ableitungen erster oder höherer Ordnung optimiert. Die Ableitungen können numerisch oder analytisch berechnet werden.
Es wird nunmehr eine beispielhafte Ausführung des oben beschriebenen ableitungsbasierten Optimierungsverfahrens beschrieben.
In dieser Ausführung wird ein Netzabdeckungsziel wie folgt definiert. Ein Standort wird als abgedeckt angesehen, wenn eine Kommunikationsstrecke ordnungsgemäß eingeleitet und abgeschlossen werden kann und wenn der Streckenverkehr während der Zeit, wenn die Strecke besteht, d.h. lokale Abdeckung besteht, genügend Streckengüte aufweist. Diese Bedingungen können mehrere Kommunikationskanäle mit unterschiedlichen Streckenerfordernissen umfassen.
Netzkapazitäts- und Netzabdeckungsziele können in dieser beispielhaften Ausführung des ableitungsbasierten Optimierungsverfahrens auf die schon in Verbindung mit dem Kompromiß von Netzabdeckung und Netzkapazität beschriebene Weise definiert werden.
Ein Netzressourcenziel kann auf folgende Weise definiert werden. Es kann verschiedene Ressourcen geben, die minimiert sind. Beispielsweise können die Gesamt-Hardwarekosten für Leistungsverstärker, dargestellt durch die Leistungspegelerfordernisse pro Zellensektor oder Zelle minimiert sein. In einem IS-95-CDMA-Systen ist das Leistungspegelerfordernis pro Sektor durch die Anzahl von Verkehrskanälen und ihren Durchschnittsleistungspegel P_Traffic und das für Pilot-, Synchron- und Funkrufkanäle benötigte Overhead P_Pilot, P_Synch bzw. P_Page gegeben. Der Leistungsverstärker kann durch gleichförmiges Verringern der Leistungspegel pro Kanal um einen Faktor λ_k oder durch Verringern des Umfangs von Verkehrskanälen Γ_k herabskaliert werden, wobei die Gesamtleistung gegeben wird durch: Ptotk = λk·(PPilot + PSynch + PPage + Γk·PTraffic)k.
Die Kosten pro Leistungsverstärker sind eine monotone Funktion seiner Leistung COG_k(Ptot_k). Diese Funktion sollte analytisch sein. Die Kosten für Leistungsverstärker im Gesamtnetz betragen: COGtot = ΣkCOGk(Ptotk)
Die HF-Umgebung kann auf folgende Weise modelliert werden. Dieses beispielhafte Modellierungsverfahren ist für ein IS-95-CDMA-System und berücksichtigt Strecken zwischen möglichen Benutzerstandorten, z.B. Mobilstationen, und Basisstationen oder Basisstationssektoren.

1. Ein Zielabdeckungsbereich wird in der Umgebung definiert.
2. Es wird eine Zielverkehrsverteilung definiert, gegeben als Verkehrsdichte pro Bereich TD(x, y) (z.B. Erl./km²). Diese Verkehrsdichte kann aus aktuellen Verkehrsdaten abgeleitet werden. Vorzugsweise wird diese Verkehrsdichte auf die Zielkapazität des Netzes im Zielversorgungsbereich normiert: ∫TCATD(x, y)·dxdy = TCap
3. Über dem Zielversorgungsbereich wird ein Raster oder ein Netz erzeugt, wobei die Rasterpunkte mögliche oder tatsächliche Benutzerstandorte darstellen. Es kann ein straßenbasierendes Gitternetz benutzt werden, wie in dem oben angeführten US-Patent US 6,631,267 von K.L. Clarkson et al. mit dem Titel "Road-Based Evaluation and Interpolation of Wireless Network Parameters" (Straßenbasierende Auswertung und Interpolation von Parametern drahtloser Netze) beschrieben. a) Rasterpunkteindex: 1 ... i ...n. b) Ort des Rasterpunkts:
= (x₁, y₁). Der Rasterabstand kann über dem Ziel-Versorgungsbereich verändert werden, z.B. um Änderungen der Verkehrsdichte zu berücksichtigen.
4. Jedem Rasterpunkt wird eine Verkehrsdichte zugewiesen: TD_i = TD(x₁, y₁)· G_i ²(Erl), wobei G_i ein lokaler Rasterabstand ist.
5. Jeder, einen möglichen Benutzer-Sender-Empfänger darstellende Rasterpunkt ist gekennzeichnet durch: a) Entsprechende Antennendaten wie beispielsweise Höhe, Strahlungsdiagramm (Azimutwinkel, Elevationswinkel), Antennenorientierung, Neigung: h_i, g_i, (ϑ, φ), α_i, β_i. b) Sendeleistungspegel (Tx Power) am Antennenanschluß: Pi c) Gesamt-Empfangsleistungspegel (Rx Power) von Basisstation k am Antennenanschluß: Etot_ik = L_ik·Ptot_k d) Empfangsleistungspegel von Pilotkanal der Basisstation k am Antennenanschluß: Ec_ik = L_ik·Pc_k, wobei L_ik ein allgemeiner, unten zu beschreibender Streckendämpfungsfaktor ist. E) Thermisches Grundrauschen + Externe Störung: N₀ F) Grundrauschen des Benutzerempfängers: NF_i
6. Basisstationen oder Basisstationssektoren führen Index und einen Standort: a) Basisstationsindex: 1 ... k ... m. b) Basisstationsstandort:
= (x_k, y_k).
7. Jede Basisstation oder jeder Basisstationssektor wird charakterisiert durch a) Entsprechende Antennendaten wie beispielsweise Höhe, Strahlungsdiagramm (Azimutwinkel, Elevationswinkel), Antennenorientierung, Neigung: h_k, g_k, (ϑ, φ), α_k, β_k. b) Maximale am Antennenanschluß verfügbare Sendeleistung: Ptot_k. c) Sendeleistungspegel des Pilotkanals am Antennenanschluß: Pc_k = b_k·Ptot_k. d) Empfangsleistungspegel der Mobilstation am Antennenanschluß: S_ik = L_ik·P_i, wobei L_ik ein allgemeiner Streckendämpfungsfaktor ist. e) thermisches Grundrauschen + externe Störung einschl. Schwundreserve: N₀. f) Grundrauschen des Benutzerempfängers: NF_k. g) Maximale Anzahl von Verkehrskanälen: Γ_k.
8. Streckendämpfungsberechnung: Es wird eine Ausbreitungsstreckendämpfungsmatrix PL_ik berechnet. Mit PL_ik wird der Ausbreitungsverlust vom Antennenverbinder der k^ten Basisstation oder des k^ten Sektors dem Antennenverbinder des i^ten Mobilstations-Sender/Empfänger zugewiesen. Das bestimmte benutzte Modell ist sehr von der örtlichen Morphologie und Topologie abhängig. Geeignete Modelle, die Mittelwerte für die Streckendämpfung PL_ik vorhersagen, sind z.B. in "Cellular System, Design & Optimization" (Zellularsystem, Konzeption u. Optimierung), Clint Smith, P.E. und Curt Gervelis, Herausgeber: McGraw-Hill (1996) beschrieben. Diese Modelle weisen im Grunde folgende Form auf: PLik = PL0·(dik/d0)k,wobei PL_ik = Streckendämpfung zwischen BS k und Mobilstandort i. dik = ||X i – Y k||.

Unter Verwendung des wohlbekannten Hata-Modells sind Beispiele der Parameter in PL_ik folgende: PL0 = 6,955·(fc(MHz))2616· (hk(m))–1382 D0 = 1 km K = 4,49 – 0,655·log10(hk(m))
Diese Parameter stellen die Streckendämpfung für eine Mobilstationshöhe von 1,5 Metern und eine Stadtumgebung dar. Für PL_ik wird um 9,88 dB für Vorstadtumgebungen und um 28,41 dB für Landgebiete verringert.
Als Teil dieses Schritts wird eine allgemeine Streckendämpfungsmatrix L_ik bestimmt, die neben der Streckendämpfung alle Parameter in der Streckenbilanz vom Antennenverbinder an der BS k bis zum Antennenverbinder an der Mobilstation i enthält. Dazu gehören auch Antennendiagramm und Gewinn für die Mobilstations- und Basisstationsantennen. Da das Ausbreitungsmodell in diesem Beispiel ein statistisches Modell ist, sollte L_ik auch Reserven für Raleigh-Schwund und logarithmischnormalen Schattenschwund einschließen, wie z.B. beschrieben in "Cellular System, Design & Optimization" (Zellularsystem, Konzeption u. Optimierung), Clint Smith, P.E. und Curt Gervelis, Herausgeber: McGraw-Hill (1996) und William C.Y. Lee, "Mobile Communications, Design Fundamentals" (Mobilkommunikation, Konzeptionsgrundsätze), 2. Auflage, John Wiley & Sons, Inc. (1993). Die allgemeine Streckendämpfungsmatrix ist gegeben durch:
Alle festen Verlust- und Gewinnparameter werden durch Ω zusammengefaßt. Die Azimut- und Elevationswinkel ϑ, φ sind definiert durch : cosϑ = X _i, Y _k, tanφ = ((h ^_k – h ^_i)/d_ik, wobei h ^_k = h_k + H(x_k, y_k) und h ^_i = h_i + H(x_i, y_i). Hier ist H(x, y) die Geländeelevation. Auch können verfeinerte Geländewirkungen, wie beispielsweise Beugungen über Hügel, enthalten sein.

9. Zuweisung von Benutzern zu Sektoren geschieht auf der Abwärtsstrecke. Sanfte Weiterschaltung wird der Einfachheit halber außer Acht gelassen. Ein Benutzer i wird dem Sektor k zugewiesen, wenn:
wobei A_k der Zuweisungsbereich des Sektors k ist.
10. Berechnung der Gesamtabdeckung wird dann wie folgt durchgeführt: a) Abwärtsstrecke: ein Benutzer besitzt lokale Abwärtsstreckenversorgung, wenn:
Bf_k: Abwärtsstrecken-Versorgungsbereich des Sektors k. b) Aufwärtsstrecke: ein Benutzer besitzt lokale Aufwärtsstreckenversorgung, wenn:
Pmax: Maximaler Mobilstationsleistungspegel Dabei wird perfekte Leistungsregelung auf der Aufwärtsstrecke angenommen. Die empfangenen Leistungspegel von Mobilstationen im Zuweisungsbereich sind alle die gleichen. Ihr Höchstwert wird durch die maximale Mobilstationsleistung und die maximale Streckendämpfung in diesem Sektor gegeben. Weiterhin ist
wobei Bf_k der Aufwärtsstrecken-Versorgungsbereich des Sektors k ist. c) Lokale Gesamtabdeckung: i ∊ Ck ⇔ (i ∊ Bfk ∧ i ∊ Brk)Damit wird die lokale Abdeckungsfunktion definiert:
Netzabdeckung Cov_tot ist gegeben durch:
11. Berechnung der Gesamtkapazität:
wie oben beschrieben. Gesamtkapazität wird dann definiert durch: τ·Cov_tot.
12. Berechnung von Ressourcen: Wie oben angegeben, Ptotk = λk·(PPilot + PSynch + PPage + Γk PTraffic)k.

Damit ist das Verfahren des Modellierens der HF-Umgebung abgeschlossen.
Nunmehr wird eine Anzahl von Beispielen von zur Optimierung in dieser Ausführung des ableitungsbasierten Optimierungsverfahrens geeigneten Netzabgleichparametervariablen beschrieben. Die folgenden Netzparameter können als Variablen zur Optimierung benutzt werden.

1. Antennendaten: Höhe, Orientierung, Neigung: : h_k, α_k, β_k.
2. Antennenstandort:
3. Sendeleistungspegel für verschiedene Kommunikationskanäle: Ptot_k, P_Pilot, P_Traffic
4. Menge von Kanaleinheiten: Γ_k. Obwohl dies kein stetiger Parameter ist, kann er als solcher im mathematischen Sinn behandelt werden.
5. Leistungsverstärker-Skalierungsfaktor: λ_k.

Es wird nun die Formulierung der Ableitungsfunktionen beschrieben. Die Ableitungen können auf mathematische oder numerische Weise behandelt werden. Wenn eine numerische Behandlung gewählt wird, kann die Ableitung durch endliche Differenzen wie folgt definiert werden:
Die gleiche oder ähnliche Formulierung kann für jede andere Zielfunktion und Variable im Optimierungsverfahren durchgeführt werden.
Da das oben beschriebene Raster diskret ist, wird die Mobilstationszuweisung zu Sektoren in diskreten Schritten stattfinden, wenn eine Variable fortlaufend geändert wird. Um sinnvolle Ergebnisse für die Ableitungen zu erhalten, ist es allgemein notwendig,
ein ausreichend feines Raster und genügend große Werte für Δβ_k zu wählen. Dies läßt sich leicht dadurch überprüfen, indem man die Optimierung für zunehmend feinere Rasterabstände durchführt. Wenn die Optimierungsergebnisse konvergieren, ist ein ausreichend feiner Rasterabstand für die bestimmte Menge von gewählten Δβ_k-Werten gefunden worden. Als Alternative können die Ableitungen analytisch bestimmt werden. Eine solche, auf einem straßenbasierenden Interpolationsverfahren basierende Ausführung ist in dem oben angeführten US-Patent US 6,631,267 von K.L. Clarkson et al. mit dem Titel "Road-Based Evaluation and Interpolation of Wireless Network Parameters" (Straßenbasierte Auswertung und Interpolation von Parametern drahtloser Netze) beschrieben.
In dem ableitungsbasierten Optimierungsverfahren können die Zielfunktion, die Beschränkungen und die Ableitungsfunktionen der Zielfunktion bezüglich aller Netzabgleichparameter als z.B. numerische Funktionen erzeugt werden. Die sich ergebenden Funktionen können durch ein beliebiges numerisches Optimierungsprogramm verarbeitet werden, das im Handel erhältlich ist, um die Optimierung durchzuführen. Wie oben bemerkt umfassen Beispiel von zur Verwendung in Verbindung mit der vorliegenden Erfindung geeigneten numerischen Optimierungsprogrammen AMPL und SNOPT.
Die graphischen Anzeigen der 2A, 2B, 3A, 3B, 4A, 4B und 5 können gemäß z.B. vom Prozessor 12 des Systems 10 ausgeführten Softwareprogrammanweisungen erzeugt werden. Ein entsprechend konfiguriertes Softwareprogramm gemäß der Erfindung kann z.B. Netzparameterdaten von einer oder mehreren Quellen erhalten, die Netzparameterdaten gemäß dem Optimierungsverfahren der Erfindung verarbeiten und eine Anzeige erzeugen, die die sich ergebenden Netzkonfigurationsinformationen in einem gewünschten Format aufträgt.
Die oben beschriebenen Ausführungsformen der Erfindung sollen nur beispielhaft sein. Beispielsweise können die oben beschriebenen Verfahren zur Auslegung eines drahtlosen Netzes oder zum Optimieren oder sonstwie Verbessern eines bestehenden Netzes benutzt werden, das bereits im Betrieb ist. Zusätzlich ist die Erfindung auf Teilnetze anwendbar, z.B. auf designierte Teile eines gegebenen drahtlosen Netzes, und auf viele verschiedene Arten von Netzen, z.B. Netzen mit Mobilteilnehmereinheiten oder Festteilnehmereinheiten oder Kombinationen von mobilen und festen Einheiten. Diese und zahlreiche sonstige alternative Ausführungsformen im Rahmen der beiliegenden Ansprüche werden dem Fachmann leicht offenbar sein.

Claims

Auf Prozessor implementiertes Verfahren zur Bereitstellung einer gewünschten Leistungshöhe in einem drahtlosen Zellularnetz mit einer Mehrzahl von Zellen jeweils mit einer zugehörigen Basisstation, mit folgenden Schritten: Auswählen eines oder mehrerer einer Luftschnittstelle des drahtlosen Zellularnetzes zugeordneter Netzparameter als Variablen; Optimieren einer Zielfunktion des drahtlosen Zellularnetzes, wobei die Zielfunktion Netzabdeckung und Netzkapazität darstellende Komponenten umfaßt, über mehrere der Mehrzahl von Zellen auf Grundlage von Ableitungen erster oder höherer Ordnung der Zielfunktion bezüglich den ausgewählten Netzparametervariablen; und Aufbauen des drahtlosen Zellularnetzes auf mindestens teilweiser Grundlage einer Ausgabe des Schritts des Optimierens.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei einer oder mehrere der ausgewählten Netzparameter durch stetige Funktionen gekennzeichnet sind.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei der Schritt des Optimierens einen Optimierungsalgorithmus zum Implementieren der Optimierung auf Grundlage von Ableitungen erster oder höherer Ordnung der Zielfunktion bezüglich der ausgewählten Netzparametervariablen nutzt.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Zielfunktion mindestens eines der folgenden umfaßt: (i) eine Maximierung der Netzabdeckung, (ii) eine Maximierung der Netzkapazität, und (iii) eine Minimierung der Netzressourcen.
Verfahren nach Anspruch 4, wobei die Zielfunktion eine lineare Kombination von mindestens zwei der folgenden umfaßt: (i) die Maximierung von Netzabdeckung, (ii) die Maximierung von Netzkapazität, und (iii) die Minimierung von Netzressourcen.
Verfahren nach Anspruch 4, wobei Netzabdeckung mindestens teilweise als ein Bruchteil des Bereichs definiert ist, in dem Dienstgüte über einem angegebenen Schwellwert liegt, bezüglich eines Zielversorgungsbereichs.
Verfahren nach Anspruch 6, wobei Netzabdeckung gemäß einem Verkehrsdichte innerhalb eines bestimmten Versorgungsbereichs darstellenden Wichtungsfaktors gewichtet wird.
Verfahren nach Anspruch 4, wobei die Netzkapazität mindestens teilweise durch ein Verkehrsaufkommen mit einer gegebenen räumlichen Verteilung definiert wird und die Fähigkeit des drahtlosen Netzes zur Anpassung an die räumliche Verkehrsverteilung darstellt.
Verfahren nach Anspruch 8, wobei die Netzkapazitätskomponente weiterhin das Verkehrsaufkommen mit der gegebenen räumlichen Verteilung darstellt, die vom Netz mit einer angegebenen Zielblockierungsrate getragen werden kann.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei die ausgewählten Netzparameter mindestens einen Antennenparameter mit mindestens einem von Antennenstandort, Antennenhöhe, Antennenorientierung, Antennenneigung und Antennenstrahlbreite umfassen.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei die ausgewählten Netzparameter einen Sendeleistungspegel für mindestens einen Kommunikationskanal und eine Verbindungsstrecke des drahtlosen Systems umfassen.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei die ausgewählten Netzparameter einen Weiterschaltungsschwellwert für mindestens einen Kommunikationskanal und eine Verbindungsstrecke des drahtlosen Systems umfassen.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei die ausgewählten Netzparameter eine Anzahl von Kanaleinheiten pro Zelle oder Zellensektor des drahtlosen Systems umfassen.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei die ausgewählten Netzparameter einen Skalierungsfaktor für einen Leistungsverstärker des drahtlosen Systems umfassen.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei zusätzliche Netzparameter, die nicht Variablen im Optimierungsvorgang sind, als Beschränkungen für den Optimierungsvorgang dienen.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei der Schritt des Optimierens ein auf statistischer Streckendämpfung basierendes Ausbreitungsumgebungsmodell benutzt.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei der Schritt des Optimierens mindestens eines von vorausgesagten Ausbreitungsdaten und aus Messungen im Feld bestimmten eigentlichen Ausbreitungsdaten benutzt.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das drahtlose Netz ein Netz umfaßt, das drahtlose Mobilteilnehmereinheiten unterstützt.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das drahtlose Netz ein Netz umfaßt, das drahtlose Festteilnehmereinheiten unterstützt.
Vorrichtung zum Bereitstellen eines gewünschten Leistungsniveaus in einem drahtlosen Zellularnetz mit einer Mehrzahl von Zellen jeweils mit einer zugehörigen Basisstation, mit folgendem: einem auf Prozessor basierenden System (10) zum (i) Identifizieren eines oder mehrerer einer Luftschnittstelle des drahtlosen Zellularnetzes zugeordneten Netzparameter als Variablen; und (ii) Optimieren einer Zielfunktion des drahtlosen Zellularnetzes, wobei die Zielfunktion Netzabdeckung und Netzkapazität darstellende Komponenten umfaßt, über mehrere der Mehrzahl von Zellen auf Grundlage von Ableitungen erster oder höherer Ordnung der Zielfunktion bezüglich der ausgewählten Netzparametervariablen; wobei das drahtlose Zellularnetz auf mindestens teilweiser Grundlage einer Ausgabe der Optimierung von Schritt (ii) aufgebaut ist.
Herstellungsgegenstand mit einem maschinenlesbaren Medium (14, 26), das eines oder mehrere Softwareprogramme zur Verwendung bei der Bereitstellung eines gewünschten Leistungsniveaus in einem drahtlosen Zellularnetz mit einer Mehrzahl von Zellen jeweils mit einer zugehörigen Basisstation speichert, wobei das eine oder die mehreren Programme bei Ausführung durch einen Prozessor (12) folgendes umfassen: Auswählen eines oder mehrerer einer Luftschnittstelle des drahtlosen Zellularnetzes zugeordneter Netzparameter als Variablen; und Optimieren einer Zielfunktion des drahtlosen Zellularnetzes, wobei die Zielfunktion Netzabdeckung und Netzkapazität darstellende Komponenten umfaßt, über mehrere der Mehrzahl von Zellen auf Grundlage von Ableitungen erster oder höherer Ordnung der Zielfunktion bezüglich der ausgewählten Netzparametervariablen; wobei das drahtlose Zellularnetz mindestens teilweise auf Grundlage einer Ausgabe des Schritts des Optimierens aufgebaut ist.