JP2001204082A - 無線ネットワーク最適化方法及び装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 無線通信ネットワークの全体としての性能を
特徴付け、調節し、及び／あるいは最適化するための技
法を提供することが本発明の課題である。 【解決手段】 本発明に従って、ネットワーク性能指標
よりなる対象関数がネットワークチューニングパラメー
タ変数に関して最適化する目的で微係数ベースの最適化
プロセスが適用される。当該最適化は、前記対象関数の
選択されたネットワークパラメータ変数に係る一次ある
いは高次の微係数に基づく。対象関数には、例えば、ネ
ットワークカバレージの最大化、ネットワーク容量の最
大化、及び、ネットワーク資源の最小化のうちの一つあ
るいは複数が含まれる。最適化プロセスにおいて変数で
はない付加的ネットワークパラメータは、最適化プロセ
スにおける拘束条件として機能する。本発明は、無線ネ
ットワークの設計、調節、及び最適化プロセスを実質的
に改善する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は無線通信ネットワー
クに関し、特に、この種のネットワークの設計、実装及
びオペレーションにおいて用いられるキャラクタリゼー
ション、調節及び最適化技法に関する。

【０００２】

【従来の技術】代表的な無線ネットワークは、地形的に
はっきりと定義されたカバレージエリアに亘って分布し
ている、可変数の固定あるいはモバイルユーザに対して
無線トラフィックを供給する、多数の相互に接続された
基地局を有している。無線インターフェースは、一般的
には、ネットワークに対する多重アクセス要求、制御不
能な信号伝播、及び限定された帯域という条件下で動作
しなければならない。ネットワークに対する多重アクセ
ス要求は、サービス要求の位置及び時刻が先験的には知
られていないことを意味する。それゆえ、ネットワーク
は、広い地形的エリアに亘って、必要とされるサービス
レベルを充分な容量で実現しなければならない。前掲の
制御不能な信号伝播は、基地局とユーザとの間の無線リ
ンクが、通常、散乱体、地形、及び他のタイプの障害物
などによる大きな伝播損失、反射、回折、あるいは散乱
効果に関連付けられた環境における信号伝播に依拠して
いる、ということを表わしている。

【０００３】これらの状況が組み合わさることにより、
競合する設計目標がしばしば生ずる。例えば、限られた
帯域内での高容量に対する要求は、一般的には高スペク
トル効率を有するオペレーションを必要とする。このこ
とは、通信チャネル間での直交性（オーソゴナリティ）
の低下につながり、結果として、そのような環境におけ
る互いに重複した伝播経路に起因する相互干渉をもたら
す。この干渉は、ネットワークのカバレージエリアを低
減するか、あるいは、等価であるが、サービス品質を低
下させる。それゆえ、広いカバレージエリアあるいは高
サービス品質に対する要求とは常に高ネットワーク容量
に関する要求と競合する。

【０００４】時分割多重アクセス（ＴＤＭＡ）あるいは
周波数分割多重アクセス（ＦＤＭＡ）システムにおいて
は、スペクトル効率は、周波数再利用ファクタを低減す
ることによって増加させられる。このことは、同一周波
数で動作しているセル間の平均的な物理距離をも低減
し、それゆえ、相互干渉を増大させる。符号分割多重ア
クセス（ＣＤＭＡ）システムにおいては、種々の通信チ
ャネルが符号によって識別される。環境における伝播効
果のために符号間の直交性が低下する可能性があり、そ
の結果、通信チャネル間の干渉がトラフィック負荷と共
に増大する。

【０００５】スペクトル効率以外に、ネットワークによ
って処理されるトラフィック量も、容量の空間的な分布
が提供されるトラフィック負荷の分布と如何によく一致
しているかに強く依存する。このことは、ネットワーク
内でのセルの割り当て及びその大きさの決定に関する拘
束条件を付加し、もちろん、局所的な伝播環境に強く依
存する。

【０００６】ネットワーク性能に影響を与えうる他の拘
束条件には、例えば、トラフィックパターンの時間依存
偏倚、ハードウエア制限、熱雑音などの外部干渉効果、
建造物への侵入に係る要求などの形態上の問題などが含
まれる。

【０００７】ネットワークが設計されるあるいは調節さ
れる場合には、上記以外にも多くのシステムパラメータ
が考慮されるべきである。このようなパラメータには、
例えば、基地局の位置、基地局当たりのセクタ数、高さ
／方位／仰角／利得／パターンなどのアンテナに係るパ
ラメータ、通信チャネル及び基地局当たりの送出パワー
レベル、周波数割り当てプラン、ハンドオフ閾値、基地
局あるいはセクタ当たりのキャリア数などが含まれる。

【０００８】例えば基地局の位置やアンテナ高などのこ
の種のパラメータのうちのいくつかには、例えば不動産
の利用可能性やアンテナ向けの高い建造物などの、局所
的な地形的環境によって予め決定されうるような、基本
的な拘束条件が存在する。加えて、アンテナ仰角やアン
テナ方位などのある種のパラメータは、設計段階におい
て容易に調節されうるが、後に変更されなければならな
くなった場合には高コストかつ長時間が必要となる。周
波数割り当てプラン、パワーレベル及びハンドオフ閾値
などの他のパラメータは、ネットワークがサービス提供
状態にある場合においても、容易に変更あるいはチュー
ニングされうる。

【０００９】無線環境の複雑さ、高容量及び高回線性能
に係る要求などの競合する設計目標、及びシステムパラ
メータの多さの結果として、ネットワーク設計及び調節
は困難な仕事である。

【００１０】ネットワーク設計に係る現在の手続きに
は、統計的あるいは他の数学的伝播モデルを利用した、
与えられたネットワークパラメータに基づくネットワー
ク性能をモデル化する設計ツールが含まれる。この種の
設計ツールの例は、モバイルシステムインターナショナ
ル社（Mobile Systems International, http://www.rmr
design.com/msi）から市販されているPlanetツールであ
る。このツール及び他の従来技術に係るネットワーク設
計ツールは、例えば信号強度あるいは信号対干渉比など
の、特定のネットワーク性能属性に関して重要な、ある
種の無線周波数（ＲＦ）回線基準を計算する。この種の
予測の正確さは、電波モデルの正確さ、及び、地形やク
ラッターなどの環境のモデリングの精密さに大きく依存
する。

【００１１】この種の従来技術に係るツールは、ネット
ワーク性能予測における高い正確さを実現するが、一般
的には、全体としてのネットワーク性能を分類すること
はせず、それゆえ、ネットワークがその最適状態からど
の程度離れているかに関する情報を提供しない。ネット
ワークにおける相互作用の複雑さゆえ、ネットワーク性
能のチューニングはトライ・アンド・エラー手続きによ
って実行されなければならず、相異なったネットワーク
コンフィギュレーションに係るＲＦ回線基準プロットを
比較することによって原理的な改善がなされなければな
らない。調節されるべきネットワークパラメータの個数
並びに相異なった設計目標を考えるとき、この手続きは
非常に不満足なものであって、性能最適点には近づくこ
とさえ難しい。

【００１２】他の従来技術に係るアプローチには、周波
数プランニングツールが含まれる。この種のツールの一
例は、エアーコム（Aircom, www.aircom.co.uk）から市
販されているAssetネットワーク設計ツールである。Ass
etツールには、周波数割り当てプラニングアルゴリズム
が含まれる。ＴＤＭＡ及びＦＤＭＡネットワーク、すな
わち、１より大きい周波数再利用ファクタを有するネッ
トワークに関しては、その周波数割り当てプランに関連
してネットワーク性能を改善するためのアルゴリズムを
作成することに多くの努力が払われてきている。これら
のアルゴリズムは、通常、スペクトル効率の改善、とい
う目的を有している。例えば、この種のアルゴリズム
は、与えられたトラフィック密度でサービスを提供する
際に用いられるスペクトル周波数量を最小化しようと試
みる。しかしながら、この種のアルゴリズムは、通常、
各周波数プランに対するネットワーク性能に係る情報
を、例えば前述されたPlanetツールなどのネットワーク
デジタルツールにリンクされない限り、提供しない。

【００１３】ネットワーク最適化に対する公知の従来技
術に係るアプローチは、インフィールド最適化である。
設計ツールは、環境における全ての伝播効果を完全には
反映しないため、ネットワークはインフィールドドライ
ブテストによって改善されうる。しかしながら、ドライ
ブテストは単にデータ取得手続きの代替として見なされ
るべきものであり、ネットワーク改善は前記と同一の問
題の影響を受ける。さらに、ドライブテストデータは限
定されたエリアからしか得られず、高コストかつ長時間
を必要とする。

【００１４】

【発明が解決しようとする課題】前述された従来技術に
係る技法の多くは、ネットワークの設計並びに調節に関
して補佐的な機能を実現するが、一般的には、それら
は、相互に競合する相異なった設計目標に関する全体と
してのネットワーク性能の最適化を許容しない。それゆ
え、ネットワークキャラクタリゼーション、調節、及び
最適化に係る改良された技法に対するニーズが存在す
る。

【００１５】

【課題を解決するための手段】本発明は、数学的に連続
であるネットワークチューニングパラメータ変数の数に
関し、ネットワーク性能の基準に係る対象関数を最適化
することに利用される、微分ベースの無線通信ネットワ
ーク最適化プロセスを提供する。

【００１６】本発明の一実施例においては、最適化プロ
セスはネットワークチューニングパラメータに対応する
変数に係る対象関数の一次あるいは高次の微係数を使用
する対象関数の最適化を試行する。例えば、対象関数
は、（ｉ）ネットワークカバレージの最大化、（ｉｉ）
ネットワーク容量の最大化、及び、（ｉｉｉ）ネットワ
ーク資源の最小化、を有し、さらにこれらの関数のうち
の複数の線型結合を有する。

【００１７】前記ネットワークチューニングパラメータ
には、例えば、高さ／方位／仰角／ビーム幅などのアン
テナに係るパラメータ、送出パワーレベル、ハンドオフ
閾値、パワーアンプスケーリングファクタなどが含まれ
る。最適化プロセスにおける変数ではない付加的なネッ
トワークパラメータは、当該最適化プロセスにおける拘
束条件として機能する。

【００１８】本発明は、無線ネットワークの性能の設
計、調節及び最適化プロセスを実質的に改善する。

【００１９】本発明は、パーソナルコンピュータ、ワー
クステーション、マイクロコンピュータ、メインフレー
ムコンピュータあるいはあらゆる別のタイプのプログラ
マブルデジタルプロセッサ上で実行される単一あるいは
複数個のソフトウエアプログラムとして実装されうる。

【００２０】

【発明の実施の形態】本発明は、以下に、コンピュータ
ベースの処理システムにおいて実装された無線ネットワ
ーク情報処理技法例と共に記述される。しかしながら、
本発明は特定のタイプの処理システムと共に用いられる
ことのみに限定されているわけではないことに留意され
たい。本明細書において開示されている技法は、他の広
範な種類のシステム及び種々の代替アプリケーションに
関して用いられるのに適している。さらに、本明細書に
記述されている技法は、モバイル加入者ユニット、固定
加入者ユニットあるいはモバイルユニットと固定ユニッ
トの組み合わせ、を有するＴＤＭＡ、ＦＤＭＡ及びＣＤ
ＭＡネットワークを含む多様な無線ネットワークに対し
て適用可能である。本明細書において用いられている
“無線ネットワーク”という術語は、これら及び他のタ
イプのネットワーク、さらにはこの種のネットワークの
サブネットワークすなわちその一部及び複数のネットワ
ークの組み合わせ、も包含することが企図されている。
本明細書において用いられている“最適化”という術語
は、ネットワーク性能のあらゆるタイプの改善、例え
ば、与えられたアプリケーションに関して受容されうる
ものと見なされる性能を実現するような改善、を含むと
解釈されるべきである。それゆえ、本明細書において用
いられているこれらの術語は、特定の性能関数の実際の
最小あるいは最大などの、あらゆるタイプの真の最適値
を必要とするものではない。

【００２１】本発明は、無線ネットワークの最適化に係
る、プロセッサを用いて実装される方法及び装置を指向
している。

【００２２】図１は、本発明に係る最適化技法が実装さ
れる処理システム例１０を示している。処理システム１
０には、バス１６を介して通信するように接続されたプ
ロセッサ１２及びメモリ１４が含まれる。システム１０
は、さらに、プロセッサ１２及びメモリ１４と通信する
目的でバス１６に接続された入出力（Ｉ／Ｏ）コントロ
ーラ１８を有している。Ｉ／Ｏコントローラ１８は、プ
ロセッサ１２と共に、ディスプレイ２０，プリンタ２
２，キーボード２４及び外部ストレージデバイス２６を
含む複数個の周辺コンポーネントのオペレーションを指
揮する。

【００２３】システム１０の単一あるいは複数個のコン
ポーネントは、デスクトップあるいはパーソナルコンピ
ュータ、ワークステーション、ミニコンピュータ、メイ
ンフレームコンピュータ、あるいは他のタイプのプロセ
ッサベースの情報処理デバイスの一部を表わしている。
メモリ１４及び外部ストレージデバイス２６は、電子
的、磁気的あるいは光学的ストレージデバイスである。
外部ストレージデバイス２６は、無線ネットワーク情報
に係るデータベース、例えば、後に記述されるグラフィ
カルディスプレイを生成するために用いられる、無線ネ
ットワークオペレーティングパラメータに関する情報に
係るデータベース、を含むことが可能である。外部スト
レージデバイス２６は、単一のデバイスであるか、ある
いは分散デバイス、例えば複数個のコンピュータや同様
のデバイスに亘って分散させられたデバイス、のいずれ
かである。本明細書において用いられている“データベ
ース”という術語は、本発明に係る最適化技法に関連し
て用いられるデータをストアするためのあらゆる配置を
含むものであることが企図されている。

【００２４】本発明は、少なくともその一部が、メモリ
１４あるいは外部ストレージデバイス２６にストアされ
るコンピュータプログラムの形態で実現される。この種
のプログラムは、ユーザによって供給された入力データ
に従ってプロセッサ１２によって実行され、所望の出力
を所定のフォーマットで、例えばディスプレイ２０上あ
るいはプリンタ２２によってプリントアウトされたもの
として、生成する。ユーザによって供給されるデータ
は、キーボード２４から入力されるか、外部ストレージ
デバイス２６の単一あるいは複数個のファイルから読み
出されるか、あるいは、サーバあるいは他の情報源から
ネットワーク接続を介して得られるか、のいずれかであ
る。

【００２５】本発明は、無線ネットワークの全体として
の性能を最適化するための改良された技法を提供する。
本発明の実施例においては、特定のネットワークコンフ
ィギュレーションに対応する全体としてのネットワーク
性能が、ネットワークカバレージを表わす成分とネット
ワーク容量を表わす成分の２成分を有するベクトルによ
って特徴付けられる。本発明に従って、ネットワークカ
バレージが、負荷がかけられた（干渉含む）状態でのサ
ービスの尤度によって規定され、さらに、トラフィック
密度によって重みづけされる。ネットワーク容量は、与
えられた全体としてのターゲットブロックレートにおい
てサービスが提供されうる、与えられた空間的分布を有
するトラフィックの量によって規定される。これらの定
義によって、ネットワーク資源が如何に良好に利用され
ているかを正確かつ効率的に定量化することが可能にな
る。

【００２６】図２は、図１に示されたシステムによって
本発明に従って生成される二次元容量／カバレージダイ
アグラムの一例を示している。このダイアグラムは、種
々のネットワークコンフィギュレーションでの、各々ネ
ットワーク容量成分とネットワークカバレージ成分とを
有する、全体としてのネットワーク性能を表わすベクト
ルをプロットしている。よって、このダイアグラムによ
り、全体としてのネットワーク性能という観点から種々
のネットワークコンフィギュレーションの比較を視覚的
に非常にクリアかつ効率的に行なうことが可能になる。
さらに、この方式によって、二つの競合するネットワー
ク性能属性、この実施例ではネットワーク容量及びネッ
トワークカバレージ、の間のトレードオフを視覚的に理
解することが可能になる。この図においては、白丸が任
意のネットワーク設定に係るネットワーク性能ベクトル
を表わし、影のついた丸が全体としてのネットワーク性
能の最大値に係るトレードオフポイントを表わしてい
る。

【００２７】よって、全体としてのネットワーク性能
が、ネットワーク容量及びネットワークカバレージに基
づく全体としてのネットワーク性能の分類を用いること
によって、与えられたネットワークパラメータのサブセ
ットに関して改善すなわち最適化される。このことは、
可能なネットワークコンフィギュレーションを提案し、
それを全体としてのネットワーク性能に関連して評価す
る最適化アルゴリズムを用いて実現される。対応するネ
ットワーク性能ポイントが、容量／カバレージダイアグ
ラムにプロットされる。このアルゴリズムによって関連
するものと考えられた全てのコンフィギュレーションの
外周を構成するネットワークコンフィギュレーション
が、ネットワークに関してこのプロセスにおいて見出さ
れた最良トレードオフ曲線を表わす。

【００２８】図３は、このようにして生成されたトレー
ドオフ曲線の組の例を示している。各々のトレードオフ
曲線は、相異なった量のネットワーク資源、例えば相異
なったセル数、を用いた場合に対応する。トレードオフ
曲線は、資源量を増大させることによる全体としてのネ
ットワーク性能の改善を非常にクリアに描写する。

【００２９】この実施例における前述された最適化プロ
セスは、充分な種類のネットワークコンフィギュレーシ
ョンを決定することが可能なあらゆるアルゴリズムを利
用することが可能である。例えば、このアルゴリズム
は、最適トレードオフ曲線につながるネットワークコン
フィギュレーションを直接検索する数学的な最適化アル
ゴリズムであることが可能である。この種のアルゴリズ
ムは、通常、より短い時間期間でよりよいトレードオフ
曲線を見出す。あるいは、相異なった目標に関する最適
化を試行する数学的なアルゴリズムも用いられうる。例
えば、周波数割り当てプランアルゴリズムが用いられ
る。各々の周波数割り当てプランはトレードオフプロッ
ト上に一つの点を生成し、トレードオフ曲線はこの周波
数割り当てプランアルゴリズムによって生成された最良
の周波数割り当てプランの組を表わす。前述されている
ように、この種の周波数割り当てプランアルゴリズムの
一例は、Aircom（www.aircom.co.uk）から市販されてい
るAssetネットワーク設計ツールによって提供されるも
のである。ある種のネットワークコンフィギュレーショ
ンをランダムプロセスによって変更するようなルーチン
も利用可能である。

【００３０】前述された概念は用いられる特定の最適化
アルゴリズムとは独立なため、全体としてのネットワー
ク性能を改善及び／あるいは最適化するための方法論を
表わしている。この方法論に基づいて、よりリファイン
されたアルゴリズムが開発されうる。特定のアルゴリズ
ムの質は、全体としてのネットワーク性能の前述された
ような容量／カバレージ分類内で、与えられたネットワ
ークに対してなすことができる改善量によって測定され
うる。

【００３１】全体としての帯域及び他の重要なネットワ
ーク資源が、特定のトレードオフ曲線に係る改善／最適
化プロセスにおける拘束条件となるべきである。図３に
示されたトレードオフ曲線に関連して記述されているよ
うに、相異なった資源の組、例えばより多くの基地局あ
るいは帯域、を用いることによって、相異なったトレー
ドオフ曲線が実現され、それが単一のプロット上に視覚
化されることによって全体としてのネットワーク性能に
おける関連した変化を非常にクリアに示すことになる。
この種のプロットは、同等な資源を用いた相異なったネ
ットワーク設計間で全体としての性能がどのように異な
るかをも明らかにする。

【００３２】この実施例における前記ネットワークカバ
レージ及びネットワーク容量プロパティは、他の実施例
においては関連するプロパティによって置換されること
が可能である。例えば、ネットワークカバレージは、
“通話発信失敗”などの統計的なネットワーク規準に関
連付けられることが可能であり、ネットワーク容量は、
“与えられたトラフィック負荷での全体としてのブロッ
クレート”すなわち簡潔には“被ブロック通話レート”
に関連付けられることが可能である。この種のプロパテ
ィは、ネットワーク統計から導出される他のプロパティ
と同様に、ネットワークカバレージ及びネットワーク容
量に緊密に関連しており、同一あるいは同等の情報を担
っている。それゆえ、本明細書においては、“ネットワ
ークカバレージ”及び“ネットワーク容量”という術語
は、その種のあらゆる関連するプロパティを包含するも
のと企図されている。

【００３３】前述された実施例の実装例が、以下により
詳細に記述される。この実装においては、通信回線が適
切に発信及び着信され、かつ、当該回線が機能中に当該
回線のトラフィックが充分な回線品質を有している場合
に、その位置がカバーされていると見なされる。これら
の状況は、相異なった回線要求を有する複数個の通信チ
ャネルを含みうる。

【００３４】例えば、ＩＳ−９５ ＣＤＭＡシステムに
おいては、フォワード回線は、最強のパイロット信号
が、他の全ての通信チャネル及び雑音から生じる全ての
干渉レベルに対して充分な信号強度を有している場合、
すなわち

【数１】 の場合に、カバーされていると見なされる。ここで、Ｅ
ｃ_ikは、移動体ｉのアンテナ部分におけるセクタｋから
のパイロット信号強度、Ｉｏ_ikは、移動体ｉのアンテナ
部分におけるセクタｋからのパイロット信号に関する干
渉強度、Ｅｔｏｔ _ikは、移動体ｉのアンテナ部分におけ
るセクタｋから受信された総強度、ｂは、セルあるいは
セルセクタにおける総強度に対するパイロット信号強度
の割合、ＮＦ_iは移動体ｉの雑音指数、Ｎ₀は熱雑音フロ
ア、及び、θ_Cは、適切なパイロット信号回復のための
しきい値である。リバース回線では、基地局において充
分な相対的信号強度を有して全ての移動体が受信されう
る場合にカバレージが実現されたことになる：

【数２】 ここで、Ｓ_ikは、セクタｋのアンテナ部分における移動
体ｉからの信号強度、Ｉ _ikは、セクタｋのアンテナ部分
における、移動体ｉからのパイロット信号に関する干渉
強度、ＮＦ_kは移動体の雑音指数、Ｎ₀は熱雑音フロア、
及び、θ_RVSは、リバース回線における適切な移動体信
号回復に係るしきい値である。

【００３５】位置は、フォワード回線とリバース回線の
双方がカバーされている場合にカバーされていることに
なる。この条件は、全てのユーザに関して、単一のセル
すなわちセルセクタ、つまり最強のサーバ、に関しての
み、満たされる必要がある。リバース回線では、ダイバ
シティ利得がソフトハンドオフによってさらに実現され
る。この利ｔろくは、全体としての回線費（リンクバジ
ェット）に追加される。

【００３６】本発明に従って、カバレージ関数が、

【数３】 のように定義される。エリアによる重み付けがなされた
全体としてのカバレージは、カバレージ関数を目標とす
るカバレージエリア（ＴＣＡ）に関して積分することに
よって得られる：

【数４】 あるいは、トラフィックによる重み付けがなされた全体
としてのカバレージは、

【数５】 のように定義される。ここで、ＴＤ（ｘ，ｙ）は局所的
なトラフィック密度関数である。トラフィックによる重
み付けがなされたカバレージは、統計的なネットワーク
性能をよりよく表現する。なぜなら、トラフィックが多
いエリアの重みがトラフィックが少ないエリアより大き
いからである。

【００３７】式（４）及び（５）における積分は、連続
的ではなく、離散的な位置の組が評価される場合には、
総和によって置換される。位置の個数は、統計的なカバ
レージ評価の代表点として用いるためには、充分多く、
かつ、充分稠密であるべきである。あるいは、評価は、
前掲のK.L.Clarksonらによる“無線ネットワークパラメ
ータのロードベース評価及び内挿”という表題の米国特
許出願に記載されているような、ロードベースメッシュ
を用いて行なうことが可能である。

【００３８】レシーバ入力におけるここの強度レベル
は、例えば、従来技術に係るネットワーク設計ツール、
インフィールド測定、ネットワーク性能統計、あるい
は、これら及び他の技法の組み合わせ、によって得られ
る。

【００３９】本発明に従って、ネットワークの全体とし
ての容量が、空間的に変化するトラフィック分布に関連
して定義される。このことにより、トラフィックが存在
しないところに多くの資源を配置しすぎること、及び、
高トラフィックエリアで資源が不足すること、が回避さ
れる。このような状況は、あるエリアではリソースが充
分に使用されず、他の領域ではブロックレートが高くな
る、ということにつながるものである。

【００４０】サービス提供中のネットワークに関して
は、ネットワーク容量は、ある固有のターゲットブロッ
クレート、ＢＲ₀、に関して規定される：

【数６】 ここで、失敗した試行は、ネットワーク資源の過負荷に
帰することが可能なサービス発信失敗である。

【００４１】図４は、前述のネットワーク容量定義が、
与えられたトラフィック分布を有するネットワークに関
して、セル資源の単なる総和から得られるものよりも著
しく低い容量値につながる状況を示している。この図で
は、ターゲットとするトラフィック負荷の分布（実線）
が利用可能なネットワーク容量の空間的分布（ブロッ
ク）と一致していない。それゆえ、いくつかのセル（左
端と右端）では容量が小さすぎ、一方、別のセル（中央
部）では容量が大きすぎる。全体としてのネットワーク
ブロックレートを小さなターゲット値に保つ（“ブロッ
クトラフィック”エリアを小さくする）ためには、総ト
ラフィックが著しく低減されなければならない（破
線）。このダイアグラムでは、全てのセルの容量の単な
る総和（全ブロックの面積）からは、初期のトラフィッ
ク分布（実線の下側の面積）を満たす総容量値が得ら
れ、これは、前述されたネットワーク容量定義を用いて
得たものよりもはるかに大きい。

【００４２】図５は、最適化されたネットワークに関す
る同一の状況を示している。この場合では、容量とトラ
フィックの分布が一致しているため、ターゲットとする
ブロックレートで処理されるトラフィック（破線）が最
大化される。

【００４３】以下の記述においては、図５に示された状
況がモデル化される。ここでは、ネットワーク全体に亘
って単一タイプのサービスのみが存在することが仮定さ
れる。全てのセルあるいはセルセクタｋは、サービスに
用いられる特定の個数のトラフィックチャネルΓ_kを有
している。このトラフィックチャネルの個数は、各セク
タ毎に異なってもよい。さらに、空間的トラフィック分
布ＴＤ（ｘ，ｙ）は、ネットワーク容量のターゲット値
に対して規格化されている：

【数７】 ここで、ＴＣａｐはネットワーク容量のターゲット値で
あり、ＴＣＡはターゲットとするカバレージエリアであ
る。このトラフィック分布は、Ｅｒｌａｎｇｓ単位で与
えられる。

【００４４】トラフィック分布ＴＤ（ｘ，ｙ）はターゲ
ット容量に対して規格化されているが、全体としてのブ
ロックレートのターゲット値ＢＲ₀でそのネットワーク
によって処理されうるトラフィックはτ・ＴＤ（ｘ，
ｙ）であり、著しく小さい可能性がある。トラフィック
負荷乗数τは、明らかにターゲットとするブロックレー
トに依存する：τ＝τ（ＢＲ₀）。

【００４５】全てのセルまたはセルセクタｋにおいて、
総トラフィック負荷はτ・ＴＤ_kである：

【数８】 ここで、Ｃ（ｋ）はｋのカバレージエリアすなわちサー
ビス要求がｋによって処理される領域である。公知のト
ランキング理論に従って、セルあるいはセルセクタｋの
関連するブロックレートＢＲｋ（τＴＤ_k，Γ_k）は

【数９】 と与えられる。セルあるいはセルセクタｋにおけるブロ
ックされたトラフィック量は、セルのブロックレートと
セルトラフィックの積となる：

【数１０】 ネットワーク全体におけるブロックされたトラフィック
の総量は、各セルにおいてブロックされたトラフィック
量の総和である：

【数１１】 このことから、ネットワーク全体に係る総ブロックレー
トが、ブロックされたトラフィックの総量と総トラフィ
ック量との比として与えられる：

【数１２】 この等式は、関数ＢＲ_tot（τ）を定義する。これよ
り、ＢＲ_tot（τ）＝ＢＲ₀を解くことによって、トラフ
ィック乗数τを見出すことが可能となる。ここで、ＢＲ
₀は、全体としてのターゲットとするブロックレートで
ある。

【００４６】上述された計算においては、τが、与えら
れたトラフィック分布に対する、ターゲットとするブロ
ックレートを実現するためのネットワーク容量を表わし
ている。しかしながら、この定義は、一般には、フルカ
バレージの場合にのみリーズナブルである。カバレージ
ホールが存在するような実際的なネットワークに関して
は、ネットワーク容量は、 ネットワーク容量＝τ・ネットワークカバレージ （１２） によって定義される。ここで、ネットワークカバレージ
は前述されたように定義されたものである。この定義
は、ネットワーク容量を、ターゲットとするネットワー
クエリアに亘ってターゲットとするブロックレートでサ
ービスを提供することが可能な総トラフィック量として
表わしている。

【００４７】図６及び図７は、この場合のネットワーク
カバレージの影響を例示している。双方の図とも、トラ
フィック密度の分布と供給されるセル当たりの容量が互
いに完全に一致している。それゆえ、双方の場合とも、
容量は１００％となる。しかしながら、図７の場合に
は、ネットワークには大きなカバレージホールが存在す
る。この領域における利用されない容量資源は再分配さ
れており、ネットワークがカバーしている領域において
利用可能である。このため、τが１／カバレージだけ
（実線に関して破線分だけ）増加させられている。しか
しながら、サービスが提供されることが可能なトラフィ
ックの総量は増大していない。このことを説明するため
には、ネットワーク容量を式（１２）に従って定義する
べきである。

【００４８】セルあるいはセルセクタによって処理され
るべきトラフィック量を決定する目的で、セルセクタの
各セルのカバレージ領域Ｃ（ｋ）が知られている必要が
あることに留意されたい。

【００４９】ＩＳ−９５ ＣＤＭＡ標準においては、フ
ォワード回線に関して式（１）の条件が満たされる場合
には、ユーザはセルあるいはセルセクタに割り当てられ
ることが可能である。この条件が複数個のセルあるいは
セルセクタに関して満たされる場合には、ユーザはソフ
トハンドオフ状態にある。すなわち、これら全てのセル
あるいはセルセクタから提供される資源を利用してい
る。一般に、ＩＳ−９５ネットワークにおけるユーザ
は、最大で三つのセルに対して割り当てられうる。それ
ゆえ、この種のネットワークにおけるカバレージ領域Ｃ
（ｋ）は、ｋが式（１）の条件を満たす三つの最も強い
パイロット信号のいずれかであるような領域を規定す
る。

【００５０】前述されているように、個々のパイロット
信号のレベルは、ネットワーク設計ツールによって、イ
ンフィールド測定あるいはこれら及びその他の技法の組
み合わせによって得られる。

【００５１】特定の一つのネットワークコンフィギュレ
ーションに係る全体としての性能を表わすベクトルを決
定するためには、前述されているようにカバレージ及び
容量を計算することによって、対応する全体としての性
能を表わす点を見つけることが必要である。

【００５２】一般に、前述されたような様式でネットワ
ークを最適化するためには、あらゆる対象関数があらゆ
る最適化技法と共に用いられうる。

【００５３】前述された分類の枠組みにおいて全体とし
てのネットワーク性能を直接最適化するためには、二つ
の競合する対象関数が同時に処理されなければならな
い。このような最適化手続きは、容量／カバレージダイ
アグラムにおける、この分類に関してオプティマイザが
見出すべき最適性能を表わすトレードオフ曲線を与え
る。この最適化プロセス内では、この目標は、これら二
つの対象関数の一方、例えばカバレージ、を最適化し
て、他方、例えば容量、を拘束条件として保ち続けるこ
とによって達成される。この手続きを種々の拘束条件値
に関して反復することによって、この最適化が所望のト
レードオフ曲線を与える。

【００５４】トレードオフ曲線上の点を得る目的で、新
たな目的関数が以下のように定義される： 新対象関数＝ａ・カバレージ＋（１−ａ）・容量， ａ
∈［０，１］ この新たな対象関数を最適化することによって、トレー
ドオフ曲線上の点が得られる。この手続きをａの相異な
った値に関して反復することにより、トレードオフ曲線
全体が得られる。

【００５５】前述された最適化手続きの二つの可能な実
装例、すなわち、モンテカルロプロセス及び周波数割り
当てツールを用いた最適化、が、以下に記述される。

【００５６】モンテカルロプロセスにおいては、実際に
トラフィックを担っている状態のネットワークのＲＦ回
線規準が、従来技術に係る設計ツールを用いて、ある特
定のネットワークパラメータの組、例えば初期コンフィ
ギュレーション、に関して評価される。この評価は、地
形的なグリッドに関して実行される。グリッド点の個数
は、ネットワーク性能の統計的に有為な表現に対して充
分な程度に稠密であるべきである。このグリッドに係る
全ＲＦ回線規準データ及び初期ネットワークコンフィギ
ュレーションから、全体としてのネットワーク性能が前
述された分類に従って計算される。結果として得られる
全体としてのネットワーク性能を表わす点が、容量／カ
バレージプロットにプロットされる。

【００５７】最適化プロセスによって変更される可能性
がある、チューニング可能なネットワークパラメータの
うちの少なくともサブセットが、ランダムプロセス内で
変更される。これらネットワークパラメータのランダム
な組の各々に関して、ＲＦ回線規準が設計ツール内で再
計算される。全体としてのネットワーク性能が前述され
ているように評価され、容量／カバレージプロットにプ
ロットされる。全体としてのネットワーク性能を表わす
全ての点の外周が、この最適化手続きにおいて得られた
トレードオフ曲線を規定する。

【００５８】図８は、前述されたモンテカルロプロセス
において得られた、種々のネットワークコンフィギュレ
ーションに対する全体としてのネットワーク性能を表わ
す点のプロット例である。外周が、このプロセスにおい
て得られた最適トレードオフ曲線を構成している。

【００５９】前述されているように、別の可能な実装
は、周波数割り当てツールを用いた最適化である。周波
数割り当てに関してネットワークを最適化する目的で、
設計ツールが周波数割り当てアルゴリズムと組み合わせ
て用いられる（例えば、前述されたAsset周波数割り当
てツール）。各々の周波数割り当てに関して、ＲＦ回線
規準が、設計ツールを用いて充分に細かいグリッドに関
して計算される。ＲＦ回線規準の各グリッドから、全体
としてのネットワーク性能が、前述された分類に従って
決定される。結果として得られた点の組から、最適トレ
ードオフ曲線が前述された方式で決定される。

【００６０】トレードオフ曲線は、以下の方式で決定さ
れうる。全体としてのネットワーク性能を表わすプロッ
トにおいて、点の組が与えられていると仮定する。この
点の組は、例えば最適化アルゴリズムの結果である（図
８など）。最適ネットワーク性能を表わす点を代表する
トレードオフ曲線は、以下のアルゴリズムで求められ
る： ／＊ 組にはｎ個の点があり、各々独自の指数ｉ＝
１，．．．，ｎを有している。 ／＊ ネットワークカバレージ及びネットワーク容量に
対する関連付けられた値は（Ｃｏｖ_i，Ｃａｐ_i）であ
る。 ／＊ 以下の簡潔なループ構造により、トレードオフ曲
線が見出される： ｆｏｒ（ｉ＝１；ｉ≦ｎ；ｉ＋＝１） ｛ ｆｏｒ（ｊ＝１；ｊ≦ｎ；ｊ＋＝１） ｛ ｉｆ（（Ｃｏｖ_j＜Ｃｏｖ_i）∧（Ｃｏｖ_j＜Ｃｏｖ_i））｛Ｃｏｖ_j＝ ０；Ｃａｐ_j＝０｝ ｝ ｝ 残存する非零点が前述のトレードオフ曲線を構成する。

【００６１】以下、本発明に従った、微分ベースの最適
化プロセス例が記述される。この最適化プロセスは、無
線ネットワークの性能を、全体としてのネットワーク性
能規準を扱う対象関数に関する数学的に連続なネットワ
ークパラメータの大きさに関して最適化する。

【００６２】この最適化プロセスにおける対象関数は、
当該最適化プロセスに係る変数として見なされるネット
ワークチューニングパラメータの組より構成される数学
的あるいは数値的関数として定式化される。本発明に従
って、当該最適化プロセスは、対象関数のネットワーク
チューニングパラメータに係る厳密あるいは近似的な一
次あるいは高次の微係数に基づく。このため、信頼性の
高い結果が得られる。なぜなら、チューニングパラメー
タは数学的に連続であって、全体としてのネットワーク
性能規準が局所的に微分可能である、すなわち、パラメ
ータセッティングのわずかな変化がネットワーク性能に
わずかの変化をもたらすだけであるからである。本発明
と共に用いられるのに適した数値的な最適化プログラム
の実例には、例えば、Robert Fourer, David M. Gay, B
rain W. Kernighamによる“ＡＭＰＬ−数学的プログラ
ミング向けモデリング言語”（The Scientific Press(1
993)）という表題の文献、Philip E. Gill, Walter Mur
ray及びMichael A. Saundersによる“ＳＮＯＰＴ：大規
模拘束最適化向けのＳＱＰアルゴリズム”（NA97-2、カ
リフォルニア州立大学サンディエゴ校数学科）という表
題の文献、及び、Philip E. Gillによる“ＳＮＯＰＴ
５．３のユーザーズガイド：大規模非線型プログラミン
グ向けＦＯＲＴＲＡＮパッケージ”という表題の文献が
含まれる。

【００６３】数学的に連続なネットワークパラメータが
実際に充分に小さなステップサイズの離散的なセッティ
ングを有する場合には、これらのセッティングは、最適
化プロセスの後に、最適コンフィギュレーションのセッ
ティングを丸めることによって得られる。この丸め手続
きは、全体としてのネットワーク性能に著しい影響を与
えることは無いと考えられる。なぜなら、全体としての
ネットワーク性能は変数に関して連続であり、それゆえ
極大あるいは極小は連続であるからである。

【００６４】前述の最適化プロセスは種々の利点を有し
ている。例えば、全体としてのネットワーク性能をチュ
ーニングパラメータの大きさの関数として記述すること
により、ネットワーク性能に係るそれらパラメータの相
互依存の影響が捕捉され、最適化プロセスにおいて考慮
される。別の利点は、全体としてのネットワーク性能規
準のネットワークチューニングパラメータに係る解析的
な振る舞いを用いることにより、最適な全体としてのネ
ットワーク性能を得るための標準的な最適化アルゴリズ
ムが活用されることである。

【００６５】前記最適化プロセスにおいて最適化されう
る対象関数の例は次の通りである： １．ネットワークカバレージの最大化。前述されている
ように、ネットワークカバレージは、局所的なカバレー
ジを有する領域の比率として定義され、さらに、トラフ
ィック密度によって重み付けされる。局所的なカバレー
ジは、干渉を含む負荷印加状態で、ある位置におけるサ
ービスの尤度として定義される。 ２．ネットワーク容量の最大化。前述されているよう
に、ネットワーク容量は、与えられた全体としてのター
ゲットブロックレートにおいてサービスが提供されう
る、与えられた空間的分布を有するトラフィック量とし
て定義される。 ３．ネットワーク資源の最小化。このタイプの対象関数
は、あらゆるタイプのネットワーク資源を取り扱うこと
が可能である。 ４．前記対象関数のうちのあらゆる二つよりなる組み合
わせ。このことによって、最適コンフィギュレーション
に係る一次元解空間が構成される。解空間は、二次元プ
ロットにおける曲線としてプロットされ、例えば図２及
び図３に示されているような、二つの対象関数間のトレ
ードオフを表わす。 ５．上記対象関数に直接関連しているあらゆる対象関
数。例えば、“与えられたトラフィック負荷における全
体としてのブロックレート”は、ネットワーク容量に関
連している。なぜなら、一方の単調関数は他方の単調関
数として記述されうるからである。

【００６６】最適化プロセスにおいて用いられうるネッ
トワークチューニングパラメータ例には、以下のものが
含まれる： １．位置、高さ、方向、傾斜、方位及び仰角、ビーム幅
などのアンテナパラメータ。 ２．通信チャネル及び回線当たりのパワーレベル。 ３．ハンドオフ閾値。 ４．セルあるいはセルセクタ当たりのチャネルユニット
数（これが充分大きければ連続的として取り扱われう
る） ５．パワーアンプ当たりに必要とされる電力などの回線
依存物品コストなど。

【００６７】最適化は、これらのパラメータよりなる大
規模な組、例えば、全セルセクタのアンテナ傾斜、に関
してなされうる。このことにより、全体としてのネット
ワーク性能に対するそれらの相互依存の影響が捕捉さ
れ、最適化手続きにおいて考慮される。

【００６８】例えば、固定ネットワークパラメータ、環
境における伝播に係るパラメータ、空間的トラフィック
分布、通信標準などの変数ではない全てのパラメータ
は、最適化プロセスにおいて定数として扱われる。最適
化プロセスに関して選択された前記対象関数の各々に対
して、他の対象関数は拘束条件として取り扱われるべき
である。例えば、提供される全体としてのトラフィック
の与えられた値に関して、ネットワークカバレージが最
適化されうるが、これは、ネットワーク容量などに対す
る拘束条件となる。さらに、全てのチューニングパラメ
ータの範囲は、これらのパラメータが実際に取ることが
可能なあるいは取るべき範囲に制限されていることが望
ましい。

【００６９】与えられた対象関数とネットワークチュー
ニングパラメータ変数との間の関数依存関係のモデリン
グには、伝播効果、通信チャネル間の相互作用、及び標
準に特徴的なパラメータが含まれる。全体としてのネッ
トワーク性能規準がネットワーク性能の時間平均を捕捉
するため、統計的モデルが伝播効果及び相互作用を定式
化するために用いられうる。この種のモデルは、従来技
術に係るネットワーク設計ツールに関して一般的に記述
され、それゆえ特定のネットワークに対して容易に開発
されうる。伝播予測は、例えば、レイトレーシングモデ
ルによって、あるいは実際のインフィールド測定を組み
入れることによって、改良されうる。

【００７０】最適化アルゴリズムそれ自体は、例えば、
厳密あるいは近似的な一次あるいは高次の微係数に基づ
いて数値的あるいは数学的関数を最適化する、あらゆる
従来技術に係るアルゴリズムである。微係数は、数値的
あるいは解析的に計算されうる。

【００７１】前述された微係数ベースの最適化プロセス
の実装例が以下に記述される。

【００７２】この実装においては、ネットワークカバレ
ージ対象関数が以下のように定義される。ある位置は、
通信回線が適切に発信及び着信され、かつ、当該回線が
機能中に当該回線のトラフィックが充分な回線品質を有
している場合に、カバーされていると見なされる、すな
わち局所的カバレージが存在する。これらの条件は、相
異なった回線要求を有する複数個の通信チャネルを含
む。

【００７３】微係数ベースの最適化プロセスのこの実装
例におけるネットワーク容量及びネットワークカバレー
ジ対象関数は、ネットワークカバレージのネットワーク
容量とのトレードオフに関して前述された方式で定義さ
れうる。

【００７４】ネットワーク資源対象関数は、以下の方式
で定義されうる。最小化される種々の資源が存在する。
例えば、セルあるいはセルセクタ当たりのパワーレベル
要求によって表わされるパワーアンプ当たりの総ハード
ウエアコストなどが最小化されうる。ＩＳ−９５ ＣＤ
ＭＡシステムにおいて、セクタ当たりのパワーレベル要
求は、トラフィックチャネル数及びその平均パワーレベ
ルＰ_Traffic、及び、パイロット信号、シンク信号、及
びページングチャネルに関して必要とされるオーバーヘ
ッド、それぞれ、Ｐ_Pilot、Ｐ_Synch、及びＰ_Page、によ
って与えられる。パワーアンプは、チャネル当たりのパ
ワーレベルをファクタλ_kだけ一様に低減することによ
って、あるいは、トラフィックチャネルの量Γｋを低減
することによって、スケールダウンされることが可能に
なり、総パワーは Ｐｔｏｔ_k＝λ_k・（Ｐ_Pilot＋Ｐ_Synch＋Ｐ_Page＋Γ_k・
Ｐ_Traffic）_k で与えられる。パワーアンプ当たりのコストは、そのパ
ワーＣＯＧ_k（Ｐｔｏｔ_k）の単調関数である。この関数
は解析的であるべきである。全体としてのネットワーク
におけるパワーアンプに係るコストは ＣＯＧ_tot＝Σ_kＣＯＧ_k（Ｐｔｏｔ_k） で与えられる。

【００７５】ＲＦ環境は、以下のようにモデル化され
る。このモデリング手続き例は、ＩＳ−９５ ＣＤＭＡ
システム向けのものであり、可能性のあるユーザ位置、
例えばモバイルユーザ、と基地局あるいは基地局セクタ
との間の回線を考慮する。 １．ターゲットとするカバレージ領域は環境において定
義される。 ２．ターゲットとするトラフィック分布は、領域当たり
のトラフィック密度ＴＤ（ｘ，ｙ）（例えば、Ｅｒｌ／
ｋｍ²）が与えられると定義される。このトラフィック
密度は、実際のトラフィックデータから導出されうる。
このトラフィック密度は、ターゲットとするカバレージ
領域内のネットワークのターゲットとする容量に関して
規格化されていることが望ましい：

【数１３】 ３．ターゲットとするカバレージ領域に亘ってグリッド
すなわちメッシュが生成される。ここで、グリッド点は
可能性のあるユーザ位置あるいは実際のユーザ位置を表
わす。K.L.Clarksonらによる“無線ネットワークパラメ
ータのロードベース評価及び補間”という表題の前掲の
米国特許出願に記述されているようなロードベースのメ
ッシュが利用されうる。 ａ）グリッド点インデックス：１．．．ｉ．．．ｎ ｂ）グリッド点の位置：

【数１４】 グリッド間隔は、例えばトラフィック密度の変化に合わ
せて、ターゲットとするカバレージ領域に亘って変化さ
せられることが可能である。 ４．トラフィック密度は、全てのグリッド点に関して割
り当てられる： ＴＤ_i＝ＴＤ（ｘ_i，ｙ_i）・Ｇ_i ²（Ｅｒｌ） ここで、Ｇ_iは局所的グリッド間隔である。 ５．可能性のあるユーザトランシーバ位置を表わす全て
のグリッドは、 ａ）高度、放射パターン（方位、仰角）、アンテナの方
向、傾斜などの関連するアンテナデータ：ｈ_i，ｇ
_i（θ、φ）、α_i、β_i ｂ）アンテナポートにおける送信電力（Ｔｘ電力）：Ｐ
_i ｃ）アンテナポートにおける基地局ｋからの総受信電
力：Ｅｔｏｔ_k＝Ｌ_ik・Ｐｔｏｔ_k ｄ）アンテナポートにおける基地局ｋからのパイロット
チャネルの受信電力：Ｅｃ_ik＝Ｌ_ik・Ｐｃ_k、ここで、
Ｌ_ikは以下に記述される一般的な経路損失ファクタであ
る ｅ）熱雑音フロア＋外部干渉：Ｎ₀ ｆ）ユーザレシーバの雑音フロア：ＮＦ_i ６．基地局あるいは基地局セクタには、個々のインデッ
クス及び位置が割り当てられている： ａ）基地局インデックス：１．．．ｋ．．．ｍ ｂ）基地局位置：

【数１５】 ７．各基地局あるいは基地局セクタは、 ａ）高度、放射パターン（方位、仰角）、アンテナの方
向、傾斜などの関連するアンテナデータ：ｈ_i，ｇ
_i（θ、φ）、α_i、β_i ｂ）アンテナポートにおける利用可能な最大送信電力：
Ｐｔｏｔ_k ｃ）アンテナポートにおけるパイロットチャネルの送信
電力レベル：Ｐｃ_k＝ｂ_k・Ｐｔｏｔ_k ｄ）モバイルのアンテナポートにおける受信電力レベ
ル：Ｓ_ik＝Ｌ_ik・Ｐ_i、ここで、Ｌ_ikは一般的な経路損
失ファクタである ｅ）フェージングマージンを含む、熱雑音フロア＋外部
干渉：Ｎ₀ ｆ）ユーザレシーバの雑音フロア：ＮＦ_k ｇ）トラフィックチャネルの最大数：Γ_k ８．経路損失計算： 伝播経路損失行列ＰＬ_ikが計算さ
れる。ＰＬ_ikは、ｋ番目の基地局あるいは基地局セクタ
のアンテナコネクタからｉ番目の移動体トランシーバの
アンテナコネクタへの伝播損失を割り当てる。用いられ
る特定のモデルは、局所的な地形や形状に強く依存す
る。経路損失ＰＬ_ikの平均的な値を予測する適切なモデ
ルは、例えば、Clint Smith, P.E.及びCurt Gervelis編
の“セルラシステム−設計及び最適化−”（McGraw-Hil
l社、１９９６年）に記載されている。これらのモデル
は、基本的には ＰＬ_ik＝ＰＬ₀・（ｄ_ik／ｄ₀）^Κ という形式を有している。ここで、ＰＬ_ikは基地局ｋと
移動体位置ｉとの間の経路損失であり、

【数１６】 である。公知のHataモデルを用いると、ＰＬ_ikにおける
パラメータは、例えば次のようになる： ＰＬ₀＝６．９５５・（ｆ_c（ＭＨｚ））^2.616・（ｈ
_k（ｍ））^-1.382 ｄ₀＝１ｋｍ Κ＝４．４９−０．６５５・ｌｏｇ₁₀（ｈ_k（ｍ）） これらのパラメータは、都市環境における１．５メート
ルの高さを有する移動体に係る経路損失を表わしてい
る。郊外環境では、ＰＬ_ikは９．８８ｄＢ低下し、田園
地帯では２８．４１ｄＢ低下する。この段階の一部とし
て、経路損失以外に、基地局ｋのアンテナコネクタから
移動体ｉのアンテナコネクタへの回線バジェットにおけ
る全てのパラメータを含む一般経路損失行列Ｌ_ikが決定
される。これは、移動体及び基地局のアンテナに係るア
ンテナパターン及び利得を含んでいる。この例における
伝播モデルは統計的モデルであるため、Ｌ_ikは、Clint
Smith, P.E.及びCurt Gervelis編の“セルラシステム−
設計及び最適化−”（McGraw-Hill社、１９９６年）及
びWilliam C.Y.Leeによる“移動体通信−設計の基礎
−”第２版（John Wiley & Sons社、１９９３年）に記
載されたレイリー（Raleigh）フェージング及びｌｏｇ
正規シャドーフェージングに係るマージンも含んでい
る。一般経路損失行列は Ｌ_ik＝Ω・ＰＬ_ik／（ｇ_k（θ−α_k，φ−β_k）・ｇ
_i（θ−α_i，φ−β_i）） で与えられる。固定された損失及び利得パラメータの全
ては、Ωにまとめられている。方位角及び仰角θ、φ
は、

【数１７】 で与えられる。ここで、

【数１８】 である。ここで、Ｈ（ｘ，ｙ）はその地点の標高であ
る。例えば丘による回折などのより細かい地点効果も含
められうる。 ９．ユーザのセクタへの割り当てはフォワード回線でな
される。簡単のために、ソフトハンドオフは無視され
る。ユーザｉは、 ｉ∈Ａ_k⇔Ｅｃ_ik／Ｉｏ_ik＝ｍａｘ_l（Ｅｃ_il／Ｉｏ_il） である場合にセクタｋに割り当てられる。ここで、Ａ_k
はセクタｋに割り当てられた領域である。 １０．全体としてのカバレージの計算が以下のように行
なわれる： ａ）フォワード回線： ユーザは、 ｉ∈Ｂｆ_k⇔（ｉ∈Ａ_k）∧（Ｅｃ_ik／Ｉｏ_ik）＞θ_c である場合に局所的フォワード回線カバレージを有して
いる。ここで、Ｅｃ_ik＝Ｐｃ_ik／Ｌ_ik、Ｅｔｏｔ_ik＝Ｐ
ｔｏｔ_k／Ｌ_ik、

【数１９】 Ｂｆ_k：セクタｋのフォワード回線カバレージ領域であ
る。 ｂ）リバース回線： ユーザは、 ｉ∈Ｂｒ_k⇔（ｉ∈Ａ_k）∧（Ｓ_ik／Ｉ_ik）≧θ_RVS の場合に局所的リバース回線カバレージを有している。
ここで、

【数２０】 であり、Ｐｍａｘ： 最大移動体パワーレベルである。

【００７６】このことは、リバース回線における完全な
パワー制御を仮定する。割り当てられたエリアにおける
移動体から受信される強度レベルは全て同一である。そ
の最大値は、最大移動体パワー及びそのセクタにおける
最大経路損失によって与えられる。さらに、

【数２１】 である。ここで、Ｂｆｋはセクタｋのリバース回線カバ
レージ領域である。 ｃ）全体としての局所的カバレージ： ｉ∈Ｃ_k⇔（ｉ∈Ｂｆ_k∧ｉ∈Ｂｒ_k） このことは、局所的カバレージ関数を定義する： Ｃｏｖ_ik＝０、可能な移動体ｉがカバーされていない場合 ＝１、可能な移動体ｉがカバーされている場合 ネットワークカバレージＣｏｖ_totは次式で与えられ
る：

【数２２】 １１．全体としての容量の計算：

【数２３】 は前述された通りである。全体としての容量は、τ・Ｃ
ｏｖ_totで定義される。 １２．資源の計算： 前述されているように、 Ｐｔｏｔ_k＝λ_k・（Ｐ_Pilot＋Ｐ_Synch＋Ｐ_Page＋Γ_k・
Ｐ_Traffic）_k である。

【００７７】このことによって、ＲＦ環境のモデリング
プロセスが完了する。

【００７８】微係数ベースの最適化プロセスの実装にお
ける最適化に適したネットワークチューニングパラメー
タ変数の例が以下に記述される。以下のネットワークパ
ラメータは、最適化における変数として用いられる： １．アンテナデータ： 高度、方位、仰角：ｈ_k、α_k、
β_k ２．アンテナ位置：

【数２４】 ３．種々の通信チャネルの送信パワーレベル： Ｐｔｏ
ｔ_k、Ｐ_Pilot、Ｐ_{Traffi c} ４．チャネルユニット量： Γ_k。これは連続パラメー
タではないが、数学的には連続的なものとして取り扱わ
れうる。 ５．パワーアンプスケーリングファクタ： λ_k

【００７９】微係数の定式化が以下に記述される。微係
数は、数学的方式あるいは数値的方式で処理される。数
値的な取り扱いが選ばれる場合には、微係数は有限の差
分に対して次式のように定義される：

【数２５】 同一あるいは同様の定式化が、この最適化プロセスにお
ける他の全ての対象関数及び変数に対してなされる。

【００８０】前述されたグリッドが離散的であるため、
移動体のセクタへの割り当ては、変数が連続的に変化す
る場合に離散的な段階でなされる。微係数に関するリー
ズナブルな結果を得るためには、充分に細かいグリッド
及びΔβ_kに対する充分に大きな値を選択することが一
般的には必要である。このことは、順次より細かいグリ
ッド間隔に関して最適化を実行することによって容易に
チェックされる。最適化結果が収束した場合には、選択
されたΔβ_kの値の特定の組に関して充分細かいグリッ
ド間隔が見出されている。あるいは、微係数は解析的に
決定されうる。ロードベース補間技法に基づくこの種の
実装は、前述されたK.L.Clarksonらによる“無線ネット
ワークパラメータのロードベース評価及び内挿”という
表題の米国特許出願に記載されている

【００８１】微係数ベースの最適化プロセスにおいて
は、対象関数、拘束条件、及び対象関数の全てのネット
ワークチューニングパラメータに関する微係数は、例え
ば数値的関数として生成される。結果として得られる関
数は、最適化を実行する目的で市販されている、あらゆ
る従来技術に係る数値的最適化プログラムによって処理
されうる。前述されているように、本発明と共に用いら
れるのに適した数値的最適化プログラムには、ＡＭＰＬ
及びＳＮＯＰＴが含まれる。

【００８２】図２から図８に示されたグラフ表示は、シ
ステム１０のプロセッサ１２によって実行されるソフト
ウエアプログラムインストラクションなどに従って生成
されうる。本発明に従って適切に設定されたソフトウエ
アプログラムが、例えば単一あるいは複数個のソースか
らネットワークパラメータデータを獲得し、当該ネット
ワークパラメータデータを本発明に係る最適化プロセス
に従って処理し、及び、結果として得られたネットワー
クコンフィギュレーション情報を所望のフォーマットで
プロットする表示を生成するために用いられる。

【００８３】以上の説明は、本発明の一実施例に関する
もので，この技術分野の当業者であれば、本発明の種々
の変形例が考え得るが、それらはいずれも本発明の技術
的範囲に包含される。

【００８４】

【発明の効果】以上述べたごとく、本発明によれば、無
線ネットワークのキャラクタリゼーション、調節、及び
最適化に係る改良された技法並びにその装置が提供され
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明に従って、キャラクタリゼーション、
調節及び／あるいは最適化プロセスが実装される処理シ
ステムを表わすブロック図。

【図２】 最大性能を決定するためのトレードオフ曲線
を含む、全体としてのネットワーク性能を特徴付ける二
次元プロットを示す図。

【図３】 相異なった量のネットワーク資源に関して生
成されたネットワークトレードオフ曲線の組を示す図。

【図４】 トラフィック密度とネットワーク容量の空間
的密度が一致していない、最適化されていないネットワ
ークを示す図。

【図５】 トラフィック密度とネットワーク容量の空間
的密度が一致していて、ネットワーク容量が最大となっ
ている最適化されたネットワークを示す図。

【図６】 完全にカバーされたネットワークに係る容量
プロットを示す図。

【図７】 カバレージホールが存在するネットワークに
おける容量プロットを示す図。

【図８】 本発明に従って、モンテカルロプロセスにお
いて得られた、種々のネットワークコンフィギュレーシ
ョンに対する全体としてのネットワーク性能点を表わす
プロットを示す図。

【符号の説明】

１０ 処理システム １２ プロセッサ １４ メモリ １６ バス １８ Ｉ／Ｏコントローラ ２０ ディスプレイ ２２ プリンタ ２４ キーボード ２６ 外部記憶装置

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (71)出願人 596077259 600 Ｍｏｕｎｔａｉｎ Ａｖｅｎｕｅ, Ｍｕｒｒａｙ Ｈｉｌｌ， Ｎｅｗ Ｊｅ ｒｓｅｙ 07974−0636Ｕ．Ｓ．Ａ. (72)発明者 ケネス エル．クラークソン アメリカ合衆国、07940 ニュージャージ ー、マディソン、シンクレアー テラス ５ (72)発明者 カール ジョージ ハンペル アメリカ合衆国、10009 ニューヨーク、 ニューヨーク、アベニュー エー．103、 アパートメント ３Ａ (72)発明者 ジョン ディー．ホビー アメリカ合衆国、08854 ニュージャージ ー、ピスカタウェイ、デイビス アベニュ ー 270 (72)発明者 ポール アンソニー ポラコス アメリカ合衆国、07746 ニュージャージ ー、マルボロ、スーザン ドライブ 19

Claims (21)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 無線ネットワークにおける所望のレベル
   の性能を実現するためのプロセッサによって実装された
   方法において、 当該方法が、単一あるいは複数個のネットワークパラメ
   ータを変数として選択する段階と、 前記無線ネットワークに係る対象関数を当該対象関数の
   前記選択されたネットワークパラメータ変数に係る一次
   あるいは高次の微係数に基づいて最適化する段階とを有
   することを特徴とする無線ネットワーク最適化方法。
2. 【請求項２】 前記選択されたネットワークパラメータ
   のうちの一つあるいは複数個が連続関数によって特徴付
   けられることを特徴とする請求項１に記載の無線ネット
   ワーク最適化方法。
3. 【請求項３】 前記最適化段階が、前記対象関数の前記
   選択されたネットワークパラメータ変数に係る一次ある
   いは高次の微係数に基づく最適化を実装する最適化アル
   ゴリズムを用いることを特徴とする請求項１に記載の無
   線ネットワーク最適化方法。
4. 【請求項４】 前記対象関数が、（ｉ）ネットワークカ
   バレージの最大化、（ｉｉ）ネットワーク容量の最大
   化、及び、（ｉｉｉ）ネットワーク資源の最小化、のう
   ちの少なくとも一つを有することを特徴とする請求項１
   に記載の無線ネットワーク最適化方法。
5. 【請求項５】 前記対象関数が、（ｉ）ネットワークカ
   バレージの前記最大化、（ｉｉ）ネットワーク容量の前
   記最大化、及び、（ｉｉｉ）ネットワーク資源の前記最
   小化、のうちの少なくとも二つからなる線型結合を有す
   ることを特徴とする請求項４に記載の無線ネットワーク
   最適化方法。
6. 【請求項６】 前記ネットワークカバレージが、ターゲ
   ットとするカバレージ領域に関してサービス品質が規定
   された閾値以上である部分領域として少なくとも一部が
   定義されることを特徴とする請求項４に記載の無線ネッ
   トワーク最適化方法。
7. 【請求項７】 前記ネットワークカバレージが、特定の
   カバレージ領域内のトラフィック密度を表わす重み付け
   ファクタに従って重み付けされることを特徴とする請求
   項６に記載の無線ネットワーク最適化方法。
8. 【請求項８】 前記ネットワーク容量が与えられた空間
   分布を有するトラフィック量によって少なくとも一部が
   定義され、前記無線ネットワークによる前記トラフィッ
   ク空間分布との一致能力を表わすことを特徴とする請求
   項４に記載の無線ネットワーク最適化方法。
9. 【請求項９】 前記ネットワーク容量成分が、さらに、
   前記ネットワークによって規定されたターゲットとする
   ブロックレートで担われうる、前記与えられた空間分布
   を有するトラフィック量を表わすことを特徴とする請求
   項８に記載の無線ネットワーク最適化方法。
10. 【請求項１０】 前記選択されたネットワークパラメー
    タが、アンテナ位置、アンテナ高度、アンテナ方位、ア
    ンテナ仰角、及びアンテナビーム幅のうちの少なくとも
    一つを含む少なくとも一つのアンテナパラメータを有す
    ることを特徴とする請求項１に記載の無線ネットワーク
    最適化方法。
11. 【請求項１１】 前記選択されたネットワークパラメー
    タが、前記無線システムの少なくとも一つの通信チャネ
    ル及び回線に係る送信電力レベルを有することを特徴と
    する請求項１に記載の無線ネットワーク最適化方法。
12. 【請求項１２】 前記選択されたネットワークパラメー
    タが、前記無線システムの少なくとも一つの通信チャネ
    ル及び回線に係るハンドオフ閾値を有することを特徴と
    する請求項１に記載の無線ネットワーク最適化方法。
13. 【請求項１３】 前記選択されたネットワークパラメー
    タが、前記無線システムのセルあるいはセルセクタ当た
    りのチャネルユニット数を有することを特徴とする請求
    項１に記載の無線ネットワーク最適化方法。
14. 【請求項１４】 前記選択されたネットワークパラメー
    タが、前記無線システムのパワーアンプに係るスケーリ
    ングファクタを有することを特徴とする請求項１に記載
    の無線ネットワーク最適化方法。
15. 【請求項１５】 最適化プロセスにおける変数ではない
    付加的なネットワークパラメータが当該最適化プロセス
    における拘束条件として機能することを特徴とする請求
    項１に記載の無線ネットワーク最適化方法。
16. 【請求項１６】 前記最適化段階が、統計的経路損失に
    基づく伝播環境モデルを用いることを特徴とする請求項
    １に記載の無線ネットワーク最適化方法。
17. 【請求項１７】 前記最適化段階が、予測された伝播デ
    ータ及びインフィールド測定によって決定された実際の
    伝播データのうちの少なくとも一方を用いることを特徴
    とする請求項１に記載の無線ネットワーク最適化方法。
18. 【請求項１８】 前記無線ネットワークが、移動体無線
    加入者ユニットをサポートするネットワークを有するこ
    とを特徴とする請求項１に記載の無線ネットワーク最適
    化方法。
19. 【請求項１９】 前記無線ネットワークが、固定無線加
    入者ユニットをサポートするネットワークを有すること
    を特徴とする請求項１に記載の無線ネットワーク最適化
    方法。
20. 【請求項２０】 無線ネットワークにおける所望のレベ
    ルの性能を実現する装置において、当該装置が、（ｉ）
    単一あるいは複数のネットワークパラメータを変数とし
    て識別し、（ｉｉ）前記無線ネットワークの対象関数を
    当該対象関数の前記選択されたネットワークパラメータ
    変数に関する一次あるいは高次の微係数に基づいて最適
    化するように機能するプロセッサベースシステムを有す
    ることを特徴とする無線ネットワーク最適化装置。
21. 【請求項２１】 無線ネットワークにおける所望のレベ
    ルの性能を実現するために用いられる単一あるいは複数
    のソフトウエアプログラムをストアする、コンピュータ
    によって読み出し可能な媒体よりなる製造物品におい
    て、 前記単一あるいは複数のプログラムがプロセッサによっ
    て実行される際に、単一あるいは複数個のネットワーク
    パラメータを変数として選択する段階と、 前記無線ネットワークに係る対象関数を当該対象関数の
    前記選択されたネットワークパラメータ変数に係る一次
    あるいは高次の微係数に基づいて最適化する段階とを有
    することを特徴とする無線ネットワーク最適化装置。