JP2002057614A - 無線通信システム中のｒｆ伝播評価方法と装置 - Google Patents
無線通信システム中のｒｆ伝播評価方法と装置Info
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Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W16/00—Network planning, e.g. coverage or traffic planning tools; Network deployment, e.g. resource partitioning or cells structures
- H04W16/18—Network planning tools
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- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Mobile Radio Communication Systems (AREA)
- Monitoring And Testing Of Transmission In General (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】移動電話システムおよびそれをモデル化して利
用可能な全無線帯域の利用を最適化する。 【解決手段】無線通信システム中における既知の地理的
な場所に対応する無線通信システム中の測定ＲＦ経路損
失データを収集し、該ＲＦ経路損失データを内挿し、該
収集された測定経路損失データから内挿経路損失信号強
度レベルのデータセットを確定し、対応する測定データ
を持たない地理的場所について該内挿データから既知の
地理的場所および選択されたデータ地点について測定さ
れたデータを含む最終的なＲＦ伝播データセットを作成
する。
用可能な全無線帯域の利用を最適化する。 【解決手段】無線通信システム中における既知の地理的
な場所に対応する無線通信システム中の測定ＲＦ経路損
失データを収集し、該ＲＦ経路損失データを内挿し、該
収集された測定経路損失データから内挿経路損失信号強
度レベルのデータセットを確定し、対応する測定データ
を持たない地理的場所について該内挿データから既知の
地理的場所および選択されたデータ地点について測定さ
れたデータを含む最終的なＲＦ伝播データセットを作成
する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、移動電話システムお
よびそれをモデル化して利用可能な全無線帯域の利用を
最適化することに、関するものである。特にこの発明に
あっては、測定されたネットワークデータと地理統計的
なモデル化手法を用いて、移動電話システム中の変動と
拡張とを管理し、かつ種々の変動下における改良周波数
を提供するものである。
よびそれをモデル化して利用可能な全無線帯域の利用を
最適化することに、関するものである。特にこの発明に
あっては、測定されたネットワークデータと地理統計的
なモデル化手法を用いて、移動電話システム中の変動と
拡張とを管理し、かつ種々の変動下における改良周波数
を提供するものである。
【０００２】
【発明の背景】無線通信システムのサービスエリアはセ
ルとして知られている接続されたサービス区域に仕切ら
れている。そこでは無線電話（移動電話）の使用者はセ
ルにサービスする基地局と、無線リンクを介して、通信
する。セルはさらにセクターに仕切られる。基地局は公
共電話ネットワーク（ＰＳＴＮ）に接続されている。
ルとして知られている接続されたサービス区域に仕切ら
れている。そこでは無線電話（移動電話）の使用者はセ
ルにサービスする基地局と、無線リンクを介して、通信
する。セルはさらにセクターに仕切られる。基地局は公
共電話ネットワーク（ＰＳＴＮ）に接続されている。
【０００３】現在利用できる商業的な移動通信システム
は複数の固定セルを含んでおり、各セルはそのサービス
エリア内の移動ユニットとの間で信号の送受信を行う。
ＡＭＰＳまたはＦＤＭＡシステムにおいては、各基地局
がある周波数帯域内で複数のチャンネル（各３０ＫＨ
ｚ）を割り当てられており、これに乗って移動ユニット
と交信できる。基地局の範囲内にある移動ユニットはこ
れらのチャンネルを使って基地局と交信する。
は複数の固定セルを含んでおり、各セルはそのサービス
エリア内の移動ユニットとの間で信号の送受信を行う。
ＡＭＰＳまたはＦＤＭＡシステムにおいては、各基地局
がある周波数帯域内で複数のチャンネル（各３０ＫＨ
ｚ）を割り当てられており、これに乗って移動ユニット
と交信できる。基地局の範囲内にある移動ユニットはこ
れらのチャンネルを使って基地局と交信する。
【０００４】一般に基地局によって使われるチャンネル
はある方法によって相互に充分に分離されており（一般
に１、７または２１介在チャンネルで飛び越し）、いず
れのチャンネル上の信号も基地局によって使われる他の
チャンネル上の信号とは干渉しないようになっている。
これを達成するには、基地局に一群のチャンネルが割当
てられて、各チャンネルはつぎのチャンネルとは大きく
分離されている。
はある方法によって相互に充分に分離されており（一般
に１、７または２１介在チャンネルで飛び越し）、いず
れのチャンネル上の信号も基地局によって使われる他の
チャンネル上の信号とは干渉しないようになっている。
これを達成するには、基地局に一群のチャンネルが割当
てられて、各チャンネルはつぎのチャンネルとは大きく
分離されている。
【０００５】移動ユニットが基地局からの信号が充分に
強くかつその基地局とのみ交信しているような範囲内に
ある限りでは、交信における干渉の可能性は小さいもの
である。この発明はまた同周波数分割多重アクセル法に
依存しないＧＳＭおよびｉＤＥＮシステムとも機能でき
るものである。
強くかつその基地局とのみ交信しているような範囲内に
ある限りでは、交信における干渉の可能性は小さいもの
である。この発明はまた同周波数分割多重アクセル法に
依存しないＧＳＭおよびｉＤＥＮシステムとも機能でき
るものである。
【０００６】一般に時分割多重アクセス（ＴＤＭＡ）と
呼ばれる移動電話システム（ＩＳ−５４とＩＳ−１３６
とを含む）においては、各ＧＳＭおよびｉＤＥＮ周波数
チャンネルはさらに各周波数内において時分割されてい
る。各基地局は多数の異なる間隔または時間長孔中に頻
繁に送受信する。それら周波数帯域中の時間間隔はつい
で効果的に個々のチャンネルを構成する。
呼ばれる移動電話システム（ＩＳ−５４とＩＳ−１３６
とを含む）においては、各ＧＳＭおよびｉＤＥＮ周波数
チャンネルはさらに各周波数内において時分割されてい
る。各基地局は多数の異なる間隔または時間長孔中に頻
繁に送受信する。それら周波数帯域中の時間間隔はつい
で効果的に個々のチャンネルを構成する。
【０００７】周波数中のチャンネル分割を区別しかつ重
複セル間の共通周波数のチャンネルを区別すべく、デジ
タルコードが使用される。例えばＩＳ−１３６はセルに
おけるチャンネルに特有なデジタル証明色彩符号を利用
する。ＧＳＭは基地局識別コードを用いる。
複セル間の共通周波数のチャンネルを区別すべく、デジ
タルコードが使用される。例えばＩＳ−１３６はセルに
おけるチャンネルに特有なデジタル証明色彩符号を利用
する。ＧＳＭは基地局識別コードを用いる。
【０００８】広汎な地理的エリアに亙って走行中に移動
ユニットが電話交信を送受信できるように、各セルは通
常、そのカバーエリアが多数の他のセルのカバーエリア
に隣接かつ重複するように、物理的に配置されている。
移動ユニットがある基地局のカバーエリアから他の基地
局のカバーエリアに走行するときには、隣接セルのカバ
ーエリアが重複するところで、移動ユニットとの交信が
該ある基地局から該他の基地局へと引き渡される（ハン
ドオフ）。
ユニットが電話交信を送受信できるように、各セルは通
常、そのカバーエリアが多数の他のセルのカバーエリア
に隣接かつ重複するように、物理的に配置されている。
移動ユニットがある基地局のカバーエリアから他の基地
局のカバーエリアに走行するときには、隣接セルのカバ
ーエリアが重複するところで、移動ユニットとの交信が
該ある基地局から該他の基地局へと引き渡される（ハン
ドオフ）。
【０００９】この重複カバーの故に、個々のセルに割り
当てられるチャンネルは注意深く選択されて、隣接する
セルが同じチャンネル上で送受信しないようにされてい
る。このような分離を行うには一般に、一群の広く分離
された非干渉チャンネルをあるセルに割り当てて、他の
一群の広く分離された非干渉チャンネルをその中心セル
を囲むセルに割り当てる。これには中心のセルを囲むセ
ルに同じチャンネルを再使用しないようなパターンを用
いる。
当てられるチャンネルは注意深く選択されて、隣接する
セルが同じチャンネル上で送受信しないようにされてい
る。このような分離を行うには一般に、一群の広く分離
された非干渉チャンネルをあるセルに割り当てて、他の
一群の広く分離された非干渉チャンネルをその中心セル
を囲むセルに割り当てる。これには中心のセルを囲むセ
ルに同じチャンネルを再使用しないようなパターンを用
いる。
【００１０】チャンネル割当てのパターンは第１群のセ
ルに隣接する他のセルについても同様に続行される。隣
接または重複するセルがしばしば同じ周波数上で送信
し、両方とも移動無線ユニットにより受信されることが
ある。しかし各チャンネルを識別するデジタルコードの
故に、移動無線ユニットは適宜な信号を処理して他の追
加的な受信は無視する。
ルに隣接する他のセルについても同様に続行される。隣
接または重複するセルがしばしば同じ周波数上で送信
し、両方とも移動無線ユニットにより受信されることが
ある。しかし各チャンネルを識別するデジタルコードの
故に、移動無線ユニットは適宜な信号を処理して他の追
加的な受信は無視する。
【００１１】地理的統計は「空間的な統計」道具であっ
て、ランダム変動の１Ｄ、２Ｄまたは３Ｄ予測のいずれ
の実務的な問題に適用できる。加えて、時間を通しての
空時地理統計的モニターの４Ｄ予測にも適用できる。地
理的統計は１９５０年代から使用されており、主として
鉱石埋蔵推定の決定や開発シナリオシミュレーションに
用いられてきた。
て、ランダム変動の１Ｄ、２Ｄまたは３Ｄ予測のいずれ
の実務的な問題に適用できる。加えて、時間を通しての
空時地理統計的モニターの４Ｄ予測にも適用できる。地
理的統計は１９５０年代から使用されており、主として
鉱石埋蔵推定の決定や開発シナリオシミュレーションに
用いられてきた。
【００１２】鉱業において採集されたデータは限られた
数の炭坑からの土や切片や露出部からのサンプルからな
る。１９６０年代には地理的統計の基本的な理論的枠組
が組み立てられ、鉱業における新しい標準的技術となっ
た。過去３０年に亙ってこの理論的枠組は強化されて、
成功裡に流体流れモデル化や表面波拡張などの他のタイ
プの問題に適用されてきた。
数の炭坑からの土や切片や露出部からのサンプルからな
る。１９６０年代には地理的統計の基本的な理論的枠組
が組み立てられ、鉱業における新しい標準的技術となっ
た。過去３０年に亙ってこの理論的枠組は強化されて、
成功裡に流体流れモデル化や表面波拡張などの他のタイ
プの問題に適用されてきた。
【００１３】新たな適用により新たな解決法が発展され
進歩した地理統計的理論の枠内での新たな概念が可能と
なった。これらの新たな発展の目的は物理的な現象を説
明する「空時的統計」と「微分方程式」を組み合わせる
ことにある。現在地理的統計は正確な空間的推定の道具
として広く認識されている。地理的統計は不確実さを定
量化する正しい道具を具えており、したがって関連産業
の実地発展の管理において危機管理であると考えられて
いる。地理的統計は古典的な採油およびガス技術の問題
からより複雑で挑戦的な株式市場での価値付けまでの種
々の産業上の問題に適用されてきたのである。
進歩した地理統計的理論の枠内での新たな概念が可能と
なった。これらの新たな発展の目的は物理的な現象を説
明する「空時的統計」と「微分方程式」を組み合わせる
ことにある。現在地理的統計は正確な空間的推定の道具
として広く認識されている。地理的統計は不確実さを定
量化する正しい道具を具えており、したがって関連産業
の実地発展の管理において危機管理であると考えられて
いる。地理的統計は古典的な採油およびガス技術の問題
からより複雑で挑戦的な株式市場での価値付けまでの種
々の産業上の問題に適用されてきたのである。
【００１４】
【解決すべき課題】経路損失はＲＦ信号が送信アンテナ
から受信アンテナへと拡張する際に起きる減衰である。
移動電話システムに亙っての経路損失データの採集、取
得および推定は鉱石の埋蔵予測で出会う標準的な問題と
非常に類似性がある。したがって地理的統計はそのよう
な目的のために実行される高い潜在性を有している。物
理的現象に地理的統計の理論を適用するに際しては、無
線ネットワークについて拡張モデルと測定値とを組み合
わせるのが適切である。
から受信アンテナへと拡張する際に起きる減衰である。
移動電話システムに亙っての経路損失データの採集、取
得および推定は鉱石の埋蔵予測で出会う標準的な問題と
非常に類似性がある。したがって地理的統計はそのよう
な目的のために実行される高い潜在性を有している。物
理的現象に地理的統計の理論を適用するに際しては、無
線ネットワークについて拡張モデルと測定値とを組み合
わせるのが適切である。
【００１５】この適用により採集が効果的になり、採集
された無線データの使用が最大となり、この結果無線ネ
ットワーク中の喪失データの精密な予測が可能となる。
この方法は測定または推定プロセスに起因するエラーを
定量化し査定する。この方法により情報が簡単となり、
ＲＦ技術者に対して関心のあるエリアに亙っての経路損
失を示す高分解能モデルを与えるものである。この方法
は走行前または連続走行間における経路損失の異なるシ
ナリオをシミュレートするもので、これによりデータ採
集のより秀れた方策を得ることができる。
された無線データの使用が最大となり、この結果無線ネ
ットワーク中の喪失データの精密な予測が可能となる。
この方法は測定または推定プロセスに起因するエラーを
定量化し査定する。この方法により情報が簡単となり、
ＲＦ技術者に対して関心のあるエリアに亙っての経路損
失を示す高分解能モデルを与えるものである。この方法
は走行前または連続走行間における経路損失の異なるシ
ナリオをシミュレートするもので、これによりデータ採
集のより秀れた方策を得ることができる。
【００１６】地理的統計分析技術により多くの自然現象
の本質的な特徴である空間的連続性を示すことができ、
この連続性を利用する古典的な回帰技術を採用すること
が可能となる。地理的統計にあっては、この発明が教示
するような移動電話サービスのパラメータに変更された
高度に発展したアルゴリズムの適用により、他のデータ
円滑化技術より顕著に向上された結果を齎すものであ
る。
の本質的な特徴である空間的連続性を示すことができ、
この連続性を利用する古典的な回帰技術を採用すること
が可能となる。地理的統計にあっては、この発明が教示
するような移動電話サービスのパラメータに変更された
高度に発展したアルゴリズムの適用により、他のデータ
円滑化技術より顕著に向上された結果を齎すものであ
る。
【００１７】空間的連続性分析の目的は、距離と方向と
について経路損失測定の変動を定量化することにある。
データが非静的として知られた傾向、性質を呈した場合
のみ、地理的な場所は考慮される。空間的な情報の定量
化に際しては、ある場所で測定されたデータを他の場所
で測定された同じ特性のデータと比較する。
について経路損失測定の変動を定量化することにある。
データが非静的として知られた傾向、性質を呈した場合
のみ、地理的な場所は考慮される。空間的な情報の定量
化に際しては、ある場所で測定されたデータを他の場所
で測定された同じ特性のデータと比較する。
【００１８】例えば非常に近接した２個の経路損失測定
値は離れたものよりもはるかに同じ値であり易い。分離
距離に関して相関を決定することにより、測定されない
場所での推定値を測定された場所での推定値に基づいて
作ることができる。
値は離れたものよりもはるかに同じ値であり易い。分離
距離に関して相関を決定することにより、測定されない
場所での推定値を測定された場所での推定値に基づいて
作ることができる。
【００１９】この発明の目的は移動電話システムおよび
それをモデル化して利用可能な全無線帯域の利用を最適
化することにある。
それをモデル化して利用可能な全無線帯域の利用を最適
化することにある。
【００２０】このためこの発明においては、無線通信シ
ステム中における既知の地理的な場所に対応する無線通
信システム中の測定ＲＦ経路損失データを収集し、該Ｒ
Ｆ経路損失データを内挿し、該収集された測定経路損失
データから内挿経路損失信号強度レベルのデータセット
を確定し、対応する測定データを持たない地理的場所に
ついて該内挿データから既知の地理的場所および選択さ
れたデータ地点について測定されたデータを含む最終的
なＲＦ伝播データセットを作成することを要旨とするも
のである。
ステム中における既知の地理的な場所に対応する無線通
信システム中の測定ＲＦ経路損失データを収集し、該Ｒ
Ｆ経路損失データを内挿し、該収集された測定経路損失
データから内挿経路損失信号強度レベルのデータセット
を確定し、対応する測定データを持たない地理的場所に
ついて該内挿データから既知の地理的場所および選択さ
れたデータ地点について測定されたデータを含む最終的
なＲＦ伝播データセットを作成することを要旨とするも
のである。
【００２１】
【実施例】移動電話システムを計画し拡張する目的は、
新たなタワー場所の決定と、基地局間の無線信号の伝播
距離に基づいた周波数再使用の決定にある。ＲＦデータ
を回集して、さらなる分析とチャンネル交信、干渉、サ
ービスエリアおよび基地局の伝播エリアの精練を行う、
ことにある。
新たなタワー場所の決定と、基地局間の無線信号の伝播
距離に基づいた周波数再使用の決定にある。ＲＦデータ
を回集して、さらなる分析とチャンネル交信、干渉、サ
ービスエリアおよび基地局の伝播エリアの精練を行う、
ことにある。
【００２２】図１に示すのは移動電話システムの一例で
ある。地理的なエリア内には複数のアンテナタワーおよ
び基地局１０が位置している。契約者ユニット１２から
の呼出しは移動スイッチセンター（ＭＳＣ）１４を通じ
て送られ、該センターのスイッチ装置は移動装置を公共
サービス電話ネットワーク（ＰＳＴＮ）１６に接続する
必要がある。基地局は基地局スイッチ（ＢＳＳ）１８に
接続されており、これがＰＳＴＮ１６に接続された遠隔
スイッチを有している。無線電話システムのカバー範囲
は蜂の巣状グリッド２０の形のセルで表わされている。
ある。地理的なエリア内には複数のアンテナタワーおよ
び基地局１０が位置している。契約者ユニット１２から
の呼出しは移動スイッチセンター（ＭＳＣ）１４を通じ
て送られ、該センターのスイッチ装置は移動装置を公共
サービス電話ネットワーク（ＰＳＴＮ）１６に接続する
必要がある。基地局は基地局スイッチ（ＢＳＳ）１８に
接続されており、これがＰＳＴＮ１６に接続された遠隔
スイッチを有している。無線電話システムのカバー範囲
は蜂の巣状グリッド２０の形のセルで表わされている。
【００２３】基地局のサービスエリア内での交信におい
て基地局１０が過剰交信状態となり契約者１２が我慢で
きない程の混雑状態または呼出し不能状態となると、セ
ル分割が実行されて、追加の基地局１０を通してシステ
ム内にチャンネルが追加される。基地局の追加は現存の
移動電話システムをより小さなセル２２に細分割して、
カバーエリア内のチャンネル容量が大きくなる。しかし
チャンネル容量を追加しかつ基地局１０間で周波数再使
用をバランスさせるとシステム内のＲＦ信号カバー技術
が複雑となる。
て基地局１０が過剰交信状態となり契約者１２が我慢で
きない程の混雑状態または呼出し不能状態となると、セ
ル分割が実行されて、追加の基地局１０を通してシステ
ム内にチャンネルが追加される。基地局の追加は現存の
移動電話システムをより小さなセル２２に細分割して、
カバーエリア内のチャンネル容量が大きくなる。しかし
チャンネル容量を追加しかつ基地局１０間で周波数再使
用をバランスさせるとシステム内のＲＦ信号カバー技術
が複雑となる。
【００２４】帯域配置が制約されているところで無線チ
ャンネルを追加するには、プロバイダーは同じチャンネ
ルを再使用する。これは、距離に伴って信号強度が幾何
級数的に減少する、という事実に基づいている。したが
って充分に遠い基地局１０は互いに干渉を招くことなし
に同じ無線チャンネルを使用することができる。移動電
話システムは同じチャンネルを用いてかつ干渉を最少と
するようにセルサイトを分離する。
ャンネルを追加するには、プロバイダーは同じチャンネ
ルを再使用する。これは、距離に伴って信号強度が幾何
級数的に減少する、という事実に基づいている。したが
って充分に遠い基地局１０は互いに干渉を招くことなし
に同じ無線チャンネルを使用することができる。移動電
話システムは同じチャンネルを用いてかつ干渉を最少と
するようにセルサイトを分離する。
【００２５】図２には３個の基地局セルについてのＲＦ
カバーエリアが示されている。セルの計算された自由空
間カバー範囲は干渉または交信遮断なしのＲＦ信号の理
論的な減衰限界である。ＲＦ信号を減衰させる伝播因子
の全てを正確に明らかにできるように基地局１０が配置
されることは稀である。パワーレベルおよびチャンネル
周波数は基地局１０が配置された後で調節されるのが普
通である。
カバーエリアが示されている。セルの計算された自由空
間カバー範囲は干渉または交信遮断なしのＲＦ信号の理
論的な減衰限界である。ＲＦ信号を減衰させる伝播因子
の全てを正確に明らかにできるように基地局１０が配置
されることは稀である。パワーレベルおよびチャンネル
周波数は基地局１０が配置された後で調節されるのが普
通である。
【００２６】セルＡ２４についての無線カバーエリアは
セルＢ２６およびＣ２８と部分的に重複する。この重複
は同じチャンネル間干渉の潜在的なエリアである。セル
Ｂ２６とＣ２８の無線カバーエリアはその間にホールを
有している。このホールが呼出し不能や弱い信号による
サービス不足の潜在的なエリアである。
セルＢ２６およびＣ２８と部分的に重複する。この重複
は同じチャンネル間干渉の潜在的なエリアである。セル
Ｂ２６とＣ２８の無線カバーエリアはその間にホールを
有している。このホールが呼出し不能や弱い信号による
サービス不足の潜在的なエリアである。
【００２７】図３にはＲＦデータを採集し、地理統計的
にデータをモデル化しかつシステムのベースマップにモ
デル化されたパラメータを適用するステップの一例を示
す。セルシステムから原ＲＦデータセット３０を構築す
るべく、データはまず走行テスト方法３２により回集さ
れる。走行テスト３２においてデータ３０を採集する手
法は本出願人による共願第０９／５６７７０９号に開示
されている。図４に６個のセルサイトＲＦ１〜ＲＦ６を
有した街路の地図を示すものである。走行計画３４にお
いては移動電話システムから効果的に代表的なＲＦ信号
を採集できるように決定されている。
にデータをモデル化しかつシステムのベースマップにモ
デル化されたパラメータを適用するステップの一例を示
す。セルシステムから原ＲＦデータセット３０を構築す
るべく、データはまず走行テスト方法３２により回集さ
れる。走行テスト３２においてデータ３０を採集する手
法は本出願人による共願第０９／５６７７０９号に開示
されている。図４に６個のセルサイトＲＦ１〜ＲＦ６を
有した街路の地図を示すものである。走行計画３４にお
いては移動電話システムから効果的に代表的なＲＦ信号
を採集できるように決定されている。
【００２８】走行計画３４は移動電話システムの基地局
１０の分布の評価およびエリアの地理統計的特徴の分析
を通して確定されるものである。共願に記載のように適
宜な移動電話信号受信測定装置を具えた車両が計画３４
にしたがって移動電話システム内を走行して実際の信号
受信データ３０を採集する。システム全体に亙って統計
的に有意性のある個数の測定値が取られて、各基地局１
０間および各移動ユニット場所間の相対信号強度が決定
される。
１０の分布の評価およびエリアの地理統計的特徴の分析
を通して確定されるものである。共願に記載のように適
宜な移動電話信号受信測定装置を具えた車両が計画３４
にしたがって移動電話システム内を走行して実際の信号
受信データ３０を採集する。システム全体に亙って統計
的に有意性のある個数の測定値が取られて、各基地局１
０間および各移動ユニット場所間の相対信号強度が決定
される。
【００２９】走行テスト３２は移動電話システムの全て
のエリアをカバーすることはできない。しかしこの発明
では走行計画３４によりカバーされていない街路に沿っ
ての信号データ３０を見出す方法を提供するものであ
る。一般的には走行テスト中には平均２５％の街路しか
カバーされていない。時間と経費の関係からシステム中
の全ての街路をカバーすることは不可能である。またシ
ステムのある部分は天然および人工の障害物の故にアク
セスできないのである。実際の測定状態が本来不完全な
ので、走行計画３４の位置部を重複して走行しても、走
行テスト３２により得られたＲＦデータ３０はテストさ
れたエリアにおいてさえも不完全なのである。
のエリアをカバーすることはできない。しかしこの発明
では走行計画３４によりカバーされていない街路に沿っ
ての信号データ３０を見出す方法を提供するものであ
る。一般的には走行テスト中には平均２５％の街路しか
カバーされていない。時間と経費の関係からシステム中
の全ての街路をカバーすることは不可能である。またシ
ステムのある部分は天然および人工の障害物の故にアク
セスできないのである。実際の測定状態が本来不完全な
ので、走行計画３４の位置部を重複して走行しても、走
行テスト３２により得られたＲＦデータ３０はテストさ
れたエリアにおいてさえも不完全なのである。
【００３０】共願０９／５６７７０９号に記載されてい
るように、ＲＦデータ３０はチャンネルを遮断するより
も非キーアップ手法により採集できる。該出願には非無
線信号伝播の非破壊的採集と分析の手法が記載されてい
る。デジタルチャンネルはチャンネルの源を示した各デ
ータフレーム中の色彩符号を送信する。
るように、ＲＦデータ３０はチャンネルを遮断するより
も非キーアップ手法により採集できる。該出願には非無
線信号伝播の非破壊的採集と分析の手法が記載されてい
る。デジタルチャンネルはチャンネルの源を示した各デ
ータフレーム中の色彩符号を送信する。
【００３１】各信号についての場所と色彩符号とは非キ
ーアップ手法により採集された生ＲＦデータ３０として
回集される。チャンネル番号と色彩符号との組合せによ
り基地局に関連付けられた識別データ地点が作成され
る。走行テスト中に色彩符号が解号されない場合には、
測定値は信号を源基地局と関連付けることができない。
ＣＤＭＡにおいてはＰＮコードは色彩符号と同じ概念で
ある。信号レベルが落ちると、色彩符号を解号する能力
もそれに応じて低下する。
ーアップ手法により採集された生ＲＦデータ３０として
回集される。チャンネル番号と色彩符号との組合せによ
り基地局に関連付けられた識別データ地点が作成され
る。走行テスト中に色彩符号が解号されない場合には、
測定値は信号を源基地局と関連付けることができない。
ＣＤＭＡにおいてはＰＮコードは色彩符号と同じ概念で
ある。信号レベルが落ちると、色彩符号を解号する能力
もそれに応じて低下する。
【００３２】同様に干渉が増加すると、色彩符号を解号
する確率も減少する。非キーアップ手法においては、走
行テスト３２により図５に示すようなデータ３０が得ら
れる。採集装置は信号強度を決定するのみならず、デジ
タルチャンネルおよび／または送信アンテナを識別する
信号を伴ったデジタルコードを解号しなければならな
い。デジタル信号を正確に解号することは生ＲＦの受信
より難しく、しかもより強いおよび／または明確な信号
受信を必要とするものである。
する確率も減少する。非キーアップ手法においては、走
行テスト３２により図５に示すようなデータ３０が得ら
れる。採集装置は信号強度を決定するのみならず、デジ
タルチャンネルおよび／または送信アンテナを識別する
信号を伴ったデジタルコードを解号しなければならな
い。デジタル信号を正確に解号することは生ＲＦの受信
より難しく、しかもより強いおよび／または明確な信号
受信を必要とするものである。
【００３３】データ地点は、それらが通常ＲＦ測定デー
タ中に見られる異なる伝播特性を呈するので、多くのセ
クターから採集される。伝播変動は市街地、公害および
田舎などの構造上の差違により影響を受ける。市街地環
境にあっては、セクター場所を有した交差のない街路に
沿って強く信号が伝播し、アンテナから急速に減衰す
る。これにより「トンネル効果」を呈する。
タ中に見られる異なる伝播特性を呈するので、多くのセ
クターから採集される。伝播変動は市街地、公害および
田舎などの構造上の差違により影響を受ける。市街地環
境にあっては、セクター場所を有した交差のない街路に
沿って強く信号が伝播し、アンテナから急速に減衰す
る。これにより「トンネル効果」を呈する。
【００３４】図６，７にＤＶＣＣ註のデジタル移動電話
システムについての隣接する２個のタワー間の干渉を示
す。図７に示すのは図６におけるＲＦ干渉の結果であ
る。ここでタワーＡ３８はチャンネル１１０，１２０，
１３０および１４０上の色彩符号５で交信し、タワーＢ
４０はチャンネル１１０，１２０，１３０および１５０
上の色彩符号２０で交信する。図７において２個のタワ
ー３８，４０間の街路４２に沿っての走行テスト３２で
は両方のタワーからＤＶＣＣデータ３０を回集する。
システムについての隣接する２個のタワー間の干渉を示
す。図７に示すのは図６におけるＲＦ干渉の結果であ
る。ここでタワーＡ３８はチャンネル１１０，１２０，
１３０および１４０上の色彩符号５で交信し、タワーＢ
４０はチャンネル１１０，１２０，１３０および１５０
上の色彩符号２０で交信する。図７において２個のタワ
ー３８，４０間の街路４２に沿っての走行テスト３２で
は両方のタワーからＤＶＣＣデータ３０を回集する。
【００３５】チャンネル１２０と１３０は別として、タ
ワー３８，４０からのチャンネルは独特なものである。
チャンネル１２０，１３０からの色彩符号は同じチャン
ネルの干渉の故に解号できない。したがって、それらの
２個のチャンネル上の信号の源は、たとえパワーレべル
がサーチされてデータギャップ４４が形成されても、識
別できない。同じパワーレベルにおいて、走行テスト３
２は各タワーに独特なチャンネルからの色彩符号は収集
できるだろう。街路４２上の各マークはそのような信号
からのデータ収集地点を示したものである。
ワー３８，４０からのチャンネルは独特なものである。
チャンネル１２０，１３０からの色彩符号は同じチャン
ネルの干渉の故に解号できない。したがって、それらの
２個のチャンネル上の信号の源は、たとえパワーレべル
がサーチされてデータギャップ４４が形成されても、識
別できない。同じパワーレベルにおいて、走行テスト３
２は各タワーに独特なチャンネルからの色彩符号は収集
できるだろう。街路４２上の各マークはそのような信号
からのデータ収集地点を示したものである。
【００３６】タワーＡ３８およびＢ４０からの伝播信号
が交差する場合には、データギャップ４４に干渉が現れ
る。データ３０は同じチャンネルからの干渉を有するか
もしれず、走行テスト３２は測定値を収集するだろう。
しかし同じチャンネル間に顕著な干渉が存在するなら
ば、色彩符号を解号しない。これによりデータ３０に顕
著なギャップ４４が出る。採集データ３０にギャップ４
４があるとギャップ４４を埋めるためにデータ３０を解
読する必要がある。
が交差する場合には、データギャップ４４に干渉が現れ
る。データ３０は同じチャンネルからの干渉を有するか
もしれず、走行テスト３２は測定値を収集するだろう。
しかし同じチャンネル間に顕著な干渉が存在するなら
ば、色彩符号を解号しない。これによりデータ３０に顕
著なギャップ４４が出る。採集データ３０にギャップ４
４があるとギャップ４４を埋めるためにデータ３０を解
読する必要がある。
【００３７】システム中の測定エリアは図８のグリッド
４６に分割される。グリッドはモデルにおけるデータ収
集とサンプリング速度を最適化するために用いられる。
ビン４８はグリッドの１個のセルである。図３のデータ
分析５２においては、グリッドセル４８内のＲＦデータ
３０の平均値を各ビン４８の中央に位置する値５０に結
合する。したがって、分析された各ビン場所４８はその
特定のビン場所４８内の全てのＲＦ値を代表する単一の
ＲＦデータ値を有している。
４６に分割される。グリッドはモデルにおけるデータ収
集とサンプリング速度を最適化するために用いられる。
ビン４８はグリッドの１個のセルである。図３のデータ
分析５２においては、グリッドセル４８内のＲＦデータ
３０の平均値を各ビン４８の中央に位置する値５０に結
合する。したがって、分析された各ビン場所４８はその
特定のビン場所４８内の全てのＲＦ値を代表する単一の
ＲＦデータ値を有している。
【００３８】データ３０の平均化は歪みを減少させる
が、この歪みとはあるエリアにおいてより多数の測定が
あることと他のエリアにおいて測定密度が小さいことに
因るものである。走行テスト３２を行うに際しては、サ
ンプリングは定常速度で行われるが、サンプリングを行
う車両の走行速度は変化することがあり、車両が低速で
走行するエリアにおいてはより多くのデータ３０が得ら
れることになる。一実施例においては１００ｍ四方のグ
リッド４６が移動電話システムを覆っている。グリッド
のサイズと形状は変化してもよい。グリッド内のビン４
８の形状と密度も変化してよく、データの分布が密であ
るときには有用である。
が、この歪みとはあるエリアにおいてより多数の測定が
あることと他のエリアにおいて測定密度が小さいことに
因るものである。走行テスト３２を行うに際しては、サ
ンプリングは定常速度で行われるが、サンプリングを行
う車両の走行速度は変化することがあり、車両が低速で
走行するエリアにおいてはより多くのデータ３０が得ら
れることになる。一実施例においては１００ｍ四方のグ
リッド４６が移動電話システムを覆っている。グリッド
のサイズと形状は変化してもよい。グリッド内のビン４
８の形状と密度も変化してよく、データの分布が密であ
るときには有用である。
【００３９】ＲＦ信号分析５２のつぎのステップはデー
タの組織化である。データベースから採集されたデータ
３０は組織化されて共通のデータベース５４に組み込ま
れる。地理統計的なモデル５６はついで該データベース
から作成される。このモデル化ステップ５６の目的は地
理統計的なモデルを作成することにあり、このモデルは
高い角度で周辺のビン４８の既知の値に基づいてビン４
８の推定を行うものである。
タの組織化である。データベースから採集されたデータ
３０は組織化されて共通のデータベース５４に組み込ま
れる。地理統計的なモデル５６はついで該データベース
から作成される。このモデル化ステップ５６の目的は地
理統計的なモデルを作成することにあり、このモデルは
高い角度で周辺のビン４８の既知の値に基づいてビン４
８の推定を行うものである。
【００４０】一般に地理統計的な手法を用いたＲＦ信号
のモデル化５６に際しては、データ３０の既知のサンプ
ルをモデル化して、データの変動性を示す。好ましき実
施例にあっては、移動電話システムエリア中の基地局１
０により発生された生ＲＦ信号３０のサンプルセットか
らＲＦデータモデルを作成する。モデル５６は測定され
たデータに合致すべく最適化されて、信号損失とサンプ
ルデータセットを越えた無線干渉と共チャンネル干渉と
を示す。
のモデル化５６に際しては、データ３０の既知のサンプ
ルをモデル化して、データの変動性を示す。好ましき実
施例にあっては、移動電話システムエリア中の基地局１
０により発生された生ＲＦ信号３０のサンプルセットか
らＲＦデータモデルを作成する。モデル５６は測定され
たデータに合致すべく最適化されて、信号損失とサンプ
ルデータセットを越えた無線干渉と共チャンネル干渉と
を示す。
【００４１】モデル化された無線ＲＦ信号データは大き
な傾向効果の存在を示すことができる。低いスケールレ
ベルにおいては、データは静的であると仮定される。経
路損失を推定するには２通りの方法が利用される。つま
り正常変数に変形されたデータを用いて通常の空間でク
リジングし、ついで実際の空間に戻る。「経路損失」対
「距離」関係の最小平方適合（ｌｅａｓｔ ｓｑｕａｒ
ｅ ｆｉｔ）を用いた経験的な傾向推定を用いてＲＦデ
ータを非傾向化する方法もある。
な傾向効果の存在を示すことができる。低いスケールレ
ベルにおいては、データは静的であると仮定される。経
路損失を推定するには２通りの方法が利用される。つま
り正常変数に変形されたデータを用いて通常の空間でク
リジングし、ついで実際の空間に戻る。「経路損失」対
「距離」関係の最小平方適合（ｌｅａｓｔ ｓｑｕａｒ
ｅ ｆｉｔ）を用いた経験的な傾向推定を用いてＲＦデ
ータを非傾向化する方法もある。
【００４２】図９に示す組込みプロセスはクリジングの
地理統計的モデル化手法を用いたＲＦ経路損失データ予
備処理のための道具である。基地局１０における各セク
ターについて、経路損失測定値が生形式５４で与えられ
る。一実施例によれば、経路損失測定に際しては地理的
なビン場所におけるセクターの全リストについてビン４
８における経路損失を推定するようにする。
地理統計的モデル化手法を用いたＲＦ経路損失データ予
備処理のための道具である。基地局１０における各セク
ターについて、経路損失測定値が生形式５４で与えられ
る。一実施例によれば、経路損失測定に際しては地理的
なビン場所におけるセクターの全リストについてビン４
８における経路損失を推定するようにする。
【００４３】組込みプロセスの核心は図９のステップ４
〜９の推定作業にあり、地理統計学と数学的に合致して
その範疇に入るものである。プロセスの中心は対数正規
分布経路損失傾向の推定とフィルターとに基づいてい
る。クリジングとして知られている最良線形非偏倚推定
法（ＢＬＵＥ）が残差とその下にある不正確さの計算に
適用される。残差とは経路損失データ測定から除かれた
基地局から離れるに伴う無線信号の自然減衰を有した経
路損失である。
〜９の推定作業にあり、地理統計学と数学的に合致して
その範疇に入るものである。プロセスの中心は対数正規
分布経路損失傾向の推定とフィルターとに基づいてい
る。クリジングとして知られている最良線形非偏倚推定
法（ＢＬＵＥ）が残差とその下にある不正確さの計算に
適用される。残差とは経路損失データ測定から除かれた
基地局から離れるに伴う無線信号の自然減衰を有した経
路損失である。
【００４４】最終的な結果は経路損失のクリジング推定
とクリジングエラーと呼ばれる。推定子は非偏倚と最小
分散の詳細に応じて計算された重みを伴ったデータの線
型関数である。非偏倚とは、平均して推定のエラーがゼ
ロであること、を意味するものである。最小分散とは平
方推定エラーがなるべく小さいことを意味する。
とクリジングエラーと呼ばれる。推定子は非偏倚と最小
分散の詳細に応じて計算された重みを伴ったデータの線
型関数である。非偏倚とは、平均して推定のエラーがゼ
ロであること、を意味するものである。最小分散とは平
方推定エラーがなるべく小さいことを意味する。
【００４５】線型推定子の重みを選択するに際しては、
クリジングが相互間および推定が求められている場所か
らの測定値の分散を示すものである。データの空間的構
造を示すバリオグラムに依存する係数を用いて線型方程
式を解くことにより重みは決定される。
クリジングが相互間および推定が求められている場所か
らの測定値の分散を示すものである。データの空間的構
造を示すバリオグラムに依存する係数を用いて線型方程
式を解くことにより重みは決定される。
【００４６】基本的な組込みループは経路損失データベ
ースからの入力データ６０の読出しステップから始ま
り、ついで生データ５４中の重複６２をサーチする。こ
のデータが読み出されるＲＦ信号経路損失測定値データ
ベースは生走行テストデータ３０から組み込まれたもの
である。このステップの目的は、クリジング中に非可逆
システム行列を有する可能性を除くことにある。データ
は、重複データが除かれるように、取り扱われる。重複
データは走行の重複または同じ場所で数個の測定値が得
られることによるものと考えられる。
ースからの入力データ６０の読出しステップから始ま
り、ついで生データ５４中の重複６２をサーチする。こ
のデータが読み出されるＲＦ信号経路損失測定値データ
ベースは生走行テストデータ３０から組み込まれたもの
である。このステップの目的は、クリジング中に非可逆
システム行列を有する可能性を除くことにある。データ
は、重複データが除かれるように、取り扱われる。重複
データは走行の重複または同じ場所で数個の測定値が得
られることによるものと考えられる。
【００４７】ＲＦデータ５４座標は地域的な座標または
世界的な座標にしたがってサイトにおいて測定される。
走行テストベースマップ３４上では経度、緯度またはＵ
ＴＭ−Ｘ、ＵＴＭ−Ｙ座標が使われる。ビン４８の個数
はベースマップ３４上のグリッド４６のサイズにより左
右される。入力データ要素３６の数、場所、値その他の
パラメータは組み込まれたデータベース５４の記録から
見出される。
世界的な座標にしたがってサイトにおいて測定される。
走行テストベースマップ３４上では経度、緯度またはＵ
ＴＭ−Ｘ、ＵＴＭ−Ｙ座標が使われる。ビン４８の個数
はベースマップ３４上のグリッド４６のサイズにより左
右される。入力データ要素３６の数、場所、値その他の
パラメータは組み込まれたデータベース５４の記録から
見出される。
【００４８】組込みプロセスの第２ステップ６４は最小
平方平均適合（ｌｅａｓｔ ｓｑｕａｒｅ ｍｅａｎ
ｆｉｔ）アルゴリズムの推定から始まり、経路損失から
の傾向をフィルターする。傾向は対数関数であると仮定
され、ＲＦデータ減衰の物理的現象の関数である。無線
信号の減衰は信号強度の信号源からの距離に伴う指数的
減少である。データ６６の非傾向化を行って、経路損失
のランダムな部分を分割する。このための最も簡単な方
法では通常最小平方法を用いる。したがって経路損失値
があるビン４８にあっては、経路損失値を距離のｌｏｇ
に対してプロットすることにより傾向が求められる。こ
れには下記の式による最小平方回帰法を用いる。
平方平均適合（ｌｅａｓｔ ｓｑｕａｒｅ ｍｅａｎ
ｆｉｔ）アルゴリズムの推定から始まり、経路損失から
の傾向をフィルターする。傾向は対数関数であると仮定
され、ＲＦデータ減衰の物理的現象の関数である。無線
信号の減衰は信号強度の信号源からの距離に伴う指数的
減少である。データ６６の非傾向化を行って、経路損失
のランダムな部分を分割する。このための最も簡単な方
法では通常最小平方法を用いる。したがって経路損失値
があるビン４８にあっては、経路損失値を距離のｌｏｇ
に対してプロットすることにより傾向が求められる。こ
れには下記の式による最小平方回帰法を用いる。
【００４９】
【数１】 ここでａは線の勾配であり、ｂは切片であり、ＰＬｔは
経路損失傾向である。傾向フィルター済みデータ値は残
差と呼ばれる。この残差は一般に下記の式で表わされ
る。
経路損失傾向である。傾向フィルター済みデータ値は残
差と呼ばれる。この残差は一般に下記の式で表わされ
る。
【００５０】
【数２】 ここでＰｌｍは経路損失測定値である。図３において傾
向値は組合せデータベース５４とは別個にモデルへの入
力６８である。
向値は組合せデータベース５４とは別個にモデルへの入
力６８である。
【００５１】各ＲＦ測定地点（ｘｍ、ｙｍ）について、
ｘは下記の式で表わされる半径距離ｄｍである。
ｘは下記の式で表わされる半径距離ｄｍである。
【００５２】
【数３】 ｙは各経路損失測定値ＰＬｍ（ｘｍ、ｙｍ）である。回
帰係数の計算はつぎの通りである。なおσ1は測定誤差
の分散である。
帰係数の計算はつぎの通りである。なおσ1は測定誤差
の分散である。
【００５３】
【数４】
【００５４】また各測定地点（ｘｍ、ｙｍ）について、
経路損失傾向は下記で得られる。
経路損失傾向は下記で得られる。
【数５】
【００５５】したがって経路損失残差を得るには下記の
式による。つまりこれにより各ビンにおける経路損失傾
向を同じビンにおける経路損失測定値から減算する。
式による。つまりこれにより各ビンにおける経路損失傾
向を同じビンにおける経路損失測定値から減算する。
【００５６】
【数６】
【００５７】経路損失（信号）は自由空間中において減
衰しほぼ２０ｌｏｇ10［Ｒ］となるので（ここでＲはア
ンテナからの距離である）、非ステイショナリティー
（ｓｔａｔｉｏｎａｒｉｔｙ）となる。組込みプロセス
のための仮定は、計算の結果擬静的残差が得られるとい
うことである。傾向もまた空間的連続性において多方向
であると仮定される。この仮定は、空間的連続性が傾向
について全ての方向に同じである、という考えを示唆す
るものではない。この仮定は簡単な計算のために距離パ
ラメータに焦点を当てることに役立つものである。傾向
が各方向に引き出されるものならば、この仮定は方向的
な傾向を含むように変更することができる。
衰しほぼ２０ｌｏｇ10［Ｒ］となるので（ここでＲはア
ンテナからの距離である）、非ステイショナリティー
（ｓｔａｔｉｏｎａｒｉｔｙ）となる。組込みプロセス
のための仮定は、計算の結果擬静的残差が得られるとい
うことである。傾向もまた空間的連続性において多方向
であると仮定される。この仮定は、空間的連続性が傾向
について全ての方向に同じである、という考えを示唆す
るものではない。この仮定は簡単な計算のために距離パ
ラメータに焦点を当てることに役立つものである。傾向
が各方向に引き出されるものならば、この仮定は方向的
な傾向を含むように変更することができる。
【００５８】ビンにおける残差をクリジングすることは
組込みプロセスの第３ステップ７０となる。クリジング
に先行して、図１０に例示する（７２）ようなシステム
の空間的連続性を示すバリオグラムが発生または仮定さ
れる。例示した実施例においては、バリオグラム７２の
性質は経路損失空間挙動の異なるタイプのカタログによ
り知られる。これらの仮定は新たなデータセットへの関
連性に応じて選択できる。この仮定を越えるには、代り
に非静的地理統計的なフレームワークを用いる。このよ
うな代替えにあっては、固有ランダム機能（ＩＲＦｋ）
理論の枠内の一般的なバリオグラムの発展を必要とす
る。
組込みプロセスの第３ステップ７０となる。クリジング
に先行して、図１０に例示する（７２）ようなシステム
の空間的連続性を示すバリオグラムが発生または仮定さ
れる。例示した実施例においては、バリオグラム７２の
性質は経路損失空間挙動の異なるタイプのカタログによ
り知られる。これらの仮定は新たなデータセットへの関
連性に応じて選択できる。この仮定を越えるには、代り
に非静的地理統計的なフレームワークを用いる。このよ
うな代替えにあっては、固有ランダム機能（ＩＲＦｋ）
理論の枠内の一般的なバリオグラムの発展を必要とす
る。
【００５９】バリオグラムγ(h)とは非同一性の測定
値、または距離の関数として増加する分散である。この
バリオグラムは遅延内の全てのデータ対の差の二乗を遅
延について見出された対の数の２倍除算した合計であ
る。増加する遅延距離ｈの関数としてγ(h)を計算プロ
ットすると、実験的なバリオグラム７２のプロットが得
られる。
値、または距離の関数として増加する分散である。この
バリオグラムは遅延内の全てのデータ対の差の二乗を遅
延について見出された対の数の２倍除算した合計であ
る。増加する遅延距離ｈの関数としてγ(h)を計算プロ
ットすると、実験的なバリオグラム７２のプロットが得
られる。
【００６０】距離γ(h)が増加するとシルとして知られ
る定常値に達する。バリオグラムについてはシルは測定
されたデータの分散（σθ）である。バリオグラムがシ
ルに到達する距離は相関長の範囲と呼ばれる。データに
おける方向的な傾向を比較するにはシルと範囲とは有効
な性質である。図１０に示す仮説的なバリオグラム７２
は８００ｍの短スケール相関範囲であり２２００ｍの長
スケール範囲である。
る定常値に達する。バリオグラムについてはシルは測定
されたデータの分散（σθ）である。バリオグラムがシ
ルに到達する距離は相関長の範囲と呼ばれる。データに
おける方向的な傾向を比較するにはシルと範囲とは有効
な性質である。図１０に示す仮説的なバリオグラム７２
は８００ｍの短スケール相関範囲であり２２００ｍの長
スケール範囲である。
【００６１】これに代わる他の実施例においては、バリ
オグラムのパラメータがデータセットからモデル化され
る。バリオグラムモデル化においては、採集されたデー
タにバリオグラムを適用し、バリオグラムを理論的なモ
デルに施し、バリオグラムを測定されたデータのバリオ
グラムに適合させる。検討された各方位角および遅延
（分離）距離について、全ての測定値は空間的に相関付
けることができ、バリオグラムとして知られている統計
的な値として表現され、かつ以下の式により計算され
る。
オグラムのパラメータがデータセットからモデル化され
る。バリオグラムモデル化においては、採集されたデー
タにバリオグラムを適用し、バリオグラムを理論的なモ
デルに施し、バリオグラムを測定されたデータのバリオ
グラムに適合させる。検討された各方位角および遅延
（分離）距離について、全ての測定値は空間的に相関付
けることができ、バリオグラムとして知られている統計
的な値として表現され、かつ以下の式により計算され
る。
【００６２】
【数７】
【００６３】ここでＺ(xi)はｘｉにおけるサンプル位置
であり、Ｚ(xi+h)はｘｉにおけるサンプル位置＋遅延距
離ｈであり、ｎはデータ対の数である。
であり、Ｚ(xi+h)はｘｉにおけるサンプル位置＋遅延距
離ｈであり、ｎはデータ対の数である。
【００６４】さらに他の実施例においては、近距離範
囲、長範囲異方性および長範囲多方向などを含む実験的
な種々のバリオグラムが計算される。データ中の異方性
を検討することによりより良い予測ができる。異方性バ
リオグラムは一方向へのスカラー距離を示すもので、全
てはデータ点対間同距離で測定される。ＲＦ信号測定に
ついての粗孔範囲バリオグラムと長範囲バリオグラムと
によれば、ＲＦデータは距離の関数として低減する動力
の固有の傾向を有している。
囲、長範囲異方性および長範囲多方向などを含む実験的
な種々のバリオグラムが計算される。データ中の異方性
を検討することによりより良い予測ができる。異方性バ
リオグラムは一方向へのスカラー距離を示すもので、全
てはデータ点対間同距離で測定される。ＲＦ信号測定に
ついての粗孔範囲バリオグラムと長範囲バリオグラムと
によれば、ＲＦデータは距離の関数として低減する動力
の固有の傾向を有している。
【００６５】固有の傾向を有したデータは非静的である
と呼ばれ、シルにおいては平坦になる傾向がなく（分散
＝１．０）、むしろ距離とともに分散が増加し続ける。
非静的性が予見される。なぜなら自由空間中での経路損
失衰退は２０ｌｏｇ10［Ｒ］であり、ここでＲはアンテ
ナからの距離である。正しいバリオグラムモデル化に
は、データの地理統計的な分析中にモデル化残差が内挿
された値を偏倚することを避ける必要がある。
と呼ばれ、シルにおいては平坦になる傾向がなく（分散
＝１．０）、むしろ距離とともに分散が増加し続ける。
非静的性が予見される。なぜなら自由空間中での経路損
失衰退は２０ｌｏｇ10［Ｒ］であり、ここでＲはアンテ
ナからの距離である。正しいバリオグラムモデル化に
は、データの地理統計的な分析中にモデル化残差が内挿
された値を偏倚することを避ける必要がある。
【００６６】さらに他の実施例においては、プロセスの
方向性により低減された全ての移動電話システムセクタ
ーからのデータの全セットに基づいて普遍的なバリオグ
ラムの発見が行われる。１個の無線システムは理論的に
は無数のセクターを包含できる。各セクターをモデル化
する代わりに、相関付けられたセクターのリストが作ら
れる。主要な成分分析を適用して、各相関付けられたセ
クターリストを代表的な成分に低減する。この方法によ
り強度の順によってバリオグラムモデルの数を低減する
ことができる。
方向性により低減された全ての移動電話システムセクタ
ーからのデータの全セットに基づいて普遍的なバリオグ
ラムの発見が行われる。１個の無線システムは理論的に
は無数のセクターを包含できる。各セクターをモデル化
する代わりに、相関付けられたセクターのリストが作ら
れる。主要な成分分析を適用して、各相関付けられたセ
クターリストを代表的な成分に低減する。この方法によ
り強度の順によってバリオグラムモデルの数を低減する
ことができる。
【００６７】クリジングはコンピューター・ソフトウェ
ア解法により適用される地理統計的な内挿手法である。
好ましき実施例においては、カストマイズされたソフト
ウェアコードを介して組込みプロセスを実行するもの
で、組込みデータベースからの入力ＲＦデータを処理し
て、全体的なビン場所で推定された経路損失測定値を出
力する。組込みプロセスはコンピューター上で効果的に
行われ得る無数のセクターに適用される。
ア解法により適用される地理統計的な内挿手法である。
好ましき実施例においては、カストマイズされたソフト
ウェアコードを介して組込みプロセスを実行するもの
で、組込みデータベースからの入力ＲＦデータを処理し
て、全体的なビン場所で推定された経路損失測定値を出
力する。組込みプロセスはコンピューター上で効果的に
行われ得る無数のセクターに適用される。
【００６８】クリジングは線型付重平均化法であって逆
付重距離に等しいが、クリジングは空間的相関性のモデ
ル、バリオグラムモデルに基づいて付重を行う。クリジ
ングはバリオグラムを用いて変動性を推定する。データ
地点が未知である場合には、隣接する地点からの重みと
値とが計算されて、関心のある未知の地点を見出す。ク
リジングは関心のある地点からの距離に加えて隣接する
地点の空間的相関を示すことにより偏倚を除去する。
付重距離に等しいが、クリジングは空間的相関性のモデ
ル、バリオグラムモデルに基づいて付重を行う。クリジ
ングはバリオグラムを用いて変動性を推定する。データ
地点が未知である場合には、隣接する地点からの重みと
値とが計算されて、関心のある未知の地点を見出す。ク
リジングは関心のある地点からの距離に加えて隣接する
地点の空間的相関を示すことにより偏倚を除去する。
【００６９】組込みプロセスの第３ステップ７０を図１
１にフローチャートで示す。隣接サーチ７２により関心
のある定義されたエリア内のデータ地点を見出す。異方
性のデータについては、関心のあるエリアは関心のある
ビン４８を中心とする楕円形である。楕円の配列は空間
連続性のパターン異方性により定義される。サーチ楕円
の主軸はある方向により連続的なＲＦ信号データ上に配
列されている。関心のあるエリアまたはどれほど多くの
サンプルが含まれるかについては決定的なサイズはな
い。
１にフローチャートで示す。隣接サーチ７２により関心
のある定義されたエリア内のデータ地点を見出す。異方
性のデータについては、関心のあるエリアは関心のある
ビン４８を中心とする楕円形である。楕円の配列は空間
連続性のパターン異方性により定義される。サーチ楕円
の主軸はある方向により連続的なＲＦ信号データ上に配
列されている。関心のあるエリアまたはどれほど多くの
サンプルが含まれるかについては決定的なサイズはな
い。
【００７０】つぎのステップはクリジング行列の計算７
４であり、これに続いてクリジングシステム７６の右側
の計算が行われる。行列の左側は的となっている地点の
近傍に存在するＲＦデータ地点の相互の場所により左右
される。クリジング行列の右側は的と会っている地点の
場所に関する隣接データ地点の場所により左右される。
４であり、これに続いてクリジングシステム７６の右側
の計算が行われる。行列の左側は的となっている地点の
近傍に存在するＲＦデータ地点の相互の場所により左右
される。クリジング行列の右側は的と会っている地点の
場所に関する隣接データ地点の場所により左右される。
【００７１】行列の左右両側は毎回確定されなければな
らない。クリジング重みのベクトルは、隣接のそれおよ
びそれらの重みを用いて、推定残差８０の線型組合せの
クリジングシステム７８を解くことにより得られる。最
後に経路損失の分散８２と各ビン４８場所における残差
８４とが計算される。
らない。クリジング重みのベクトルは、隣接のそれおよ
びそれらの重みを用いて、推定残差８０の線型組合せの
クリジングシステム７８を解くことにより得られる。最
後に経路損失の分散８２と各ビン４８場所における残差
８４とが計算される。
【００７２】組込みプロセスの第４ステップ８６はビン
４８における傾向の推定と残差の推定値の加算を中心と
して終わる。ビンにおける経路損失傾向がついで計算さ
れる。クリジングされた残差はついで経路損失傾向に戻
って加算される。これによりグリッド上の特定のビンに
ついてのクリジング経路損失の計算になる。
４８における傾向の推定と残差の推定値の加算を中心と
して終わる。ビンにおける経路損失傾向がついで計算さ
れる。クリジングされた残差はついで経路損失傾向に戻
って加算される。これによりグリッド上の特定のビンに
ついてのクリジング経路損失の計算になる。
【００７３】この結果モデルグリッド４６内の地理的な
地点における経路損失を計算する可能性を図１２に示
す。一例としてのビン４８をグリッド線４６とともに示
してある。各ビン５０の中心におけるデータ値をＺ1〜
Ｚ6と名付ける。Ｚaは経路損失測定値が未知であるが知
りたい地理的な地点（例えばベースマップの道路上の地
点である）である。値Ｚ1〜Ｚ6はクリジングプロセスの
ために選ばれた隣接データ地点である。隣接をクリジン
グした後、各ビンカウントについて重みが計算される。
つぎに以下の式を用いてＺaにおけるＲＦ経路損失値を
求める。
地点における経路損失を計算する可能性を図１２に示
す。一例としてのビン４８をグリッド線４６とともに示
してある。各ビン５０の中心におけるデータ値をＺ1〜
Ｚ6と名付ける。Ｚaは経路損失測定値が未知であるが知
りたい地理的な地点（例えばベースマップの道路上の地
点である）である。値Ｚ1〜Ｚ6はクリジングプロセスの
ために選ばれた隣接データ地点である。隣接をクリジン
グした後、各ビンカウントについて重みが計算される。
つぎに以下の式を用いてＺaにおけるＲＦ経路損失値を
求める。
【００７４】
【数８】
【００７５】ここでＺiはカウントＺ1〜Ｚ6の値であ
り、λは各カウントについての付重ファクターである。
この式から値を仮定した後、Ｚaにおける前に未知であ
ったＲＦ経路損失データ値Ｚaの推定値が計算報告され
る。
り、λは各カウントについての付重ファクターである。
この式から値を仮定した後、Ｚaにおける前に未知であ
ったＲＦ経路損失データ値Ｚaの推定値が計算報告され
る。
【００７６】結果９０の報告は組込みプロセスの最後の
ステップである。出力は、工学分析の要求および無線ネ
ットワークを最適化する目的などに応じて、需要向き仕
様化される。経路損失のクリジングエラーも測定でき、
報告として出力９２される。組込みプロセスからの出力
データの一例を挙げると、各ビン場所において推定され
たヒストグラム、与えられたカットオフの上下である確
率を示す確率マップ、０〜１００％の与えられた確率数
についての経路損失値を推定するリスクマップなどを含
むものである。図１３に示すのは図４に示す走行経路に
ついての推定経路損失データのグラフ表示９４である。
ステップである。出力は、工学分析の要求および無線ネ
ットワークを最適化する目的などに応じて、需要向き仕
様化される。経路損失のクリジングエラーも測定でき、
報告として出力９２される。組込みプロセスからの出力
データの一例を挙げると、各ビン場所において推定され
たヒストグラム、与えられたカットオフの上下である確
率を示す確率マップ、０〜１００％の与えられた確率数
についての経路損失値を推定するリスクマップなどを含
むものである。図１３に示すのは図４に示す走行経路に
ついての推定経路損失データのグラフ表示９４である。
【００７７】組込みプロセスの品質管理出力は、モデル
化プロセスを経ているので、プロセスのカウントを示す
ものである。これらの出力は、組込みプロセスステップ
の進展表示子、組込みプロセスステップの％での進展表
示子、分析された各組込みプロセスの成功の確率などを
含んでいる。
化プロセスを経ているので、プロセスのカウントを示す
ものである。これらの出力は、組込みプロセスステップ
の進展表示子、組込みプロセスステップの％での進展表
示子、分析された各組込みプロセスの成功の確率などを
含んでいる。
【００７８】モデルの有効化に際しては推定値を測定値
と比較する。クリジング推定値が偏倚していない場合に
は、推定値と測定値の平均は同じでなければならない。
この方法についてはさらに共願０９／５６７７０９号に
記載されている。
と比較する。クリジング推定値が偏倚していない場合に
は、推定値と測定値の平均は同じでなければならない。
この方法についてはさらに共願０９／５６７７０９号に
記載されている。
【００７９】図３のプロセスにおける最後のステップに
おいては、モデル化されたパラメータをベースマップ９
６に適用してその結果９８を出力する。クリジング経路
損失を見出す目的はデータが採集されていない、データ
が疑問がある、失われている、破壊されているまたは使
用できないようなビンにおける無線信号を見出すことに
ある。特定の場所における未知のデータ値を推定するに
は、付重線型組合せを用いる。重みは可能性のある集団
化を考慮して、近くのサンプルへの距離を説明する。地
理的に分散されたデータ値は集団化された地点よりも大
きな経路損失強調を受ける。
おいては、モデル化されたパラメータをベースマップ９
６に適用してその結果９８を出力する。クリジング経路
損失を見出す目的はデータが採集されていない、データ
が疑問がある、失われている、破壊されているまたは使
用できないようなビンにおける無線信号を見出すことに
ある。特定の場所における未知のデータ値を推定するに
は、付重線型組合せを用いる。重みは可能性のある集団
化を考慮して、近くのサンプルへの距離を説明する。地
理的に分散されたデータ値は集団化された地点よりも大
きな経路損失強調を受ける。
【００８０】推定は全体的な累積分散、局部的な分散ま
たは個々のデータ要素である。地理統計的なモデル化を
用いた移動電話チャンネルの緩衝のエリアを性格に識別
する可能性。好ましき実施例の組込みプロセスを用い
て、データの信頼度の高レベルが得られる。移動電話シ
ステム中のいずれかの地点におけるデータ値を正確に推
定する能力を用いて、地理統計的なモデルはチャンネル
間干渉が起きるエリアおよび干渉の源を正確に識別する
ことができる。
たは個々のデータ要素である。地理統計的なモデル化を
用いた移動電話チャンネルの緩衝のエリアを性格に識別
する可能性。好ましき実施例の組込みプロセスを用い
て、データの信頼度の高レベルが得られる。移動電話シ
ステム中のいずれかの地点におけるデータ値を正確に推
定する能力を用いて、地理統計的なモデルはチャンネル
間干渉が起きるエリアおよび干渉の源を正確に識別する
ことができる。
【００８１】移動電話システムＲＦデータの地理統計的
なモデル化応用の他の例としては、セクター中の可能性
サーバーの正確な決定がある。このセクター中の可能性
サーバーはそのセクター中の移動契約ユニットにサービ
スする最も強い信号を持っている基地局である。広いエ
リアに亙って非干渉サービスを移動ユニットに与えるべ
く、各セルのサービスエリアは隣接するセルのサービス
エリアと重複している。
なモデル化応用の他の例としては、セクター中の可能性
サーバーの正確な決定がある。このセクター中の可能性
サーバーはそのセクター中の移動契約ユニットにサービ
スする最も強い信号を持っている基地局である。広いエ
リアに亙って非干渉サービスを移動ユニットに与えるべ
く、各セルのサービスエリアは隣接するセルのサービス
エリアと重複している。
【００８２】重複エリア内において、２以上の基地局の
うちの１個が移動契約ユニットにサービスするだろう。
サービスエリアについては共願０８／８８７１０１号に
記載されている。地理的統計によりセクターについての
可能性サーバーエリアが決定できる。
うちの１個が移動契約ユニットにサービスするだろう。
サービスエリアについては共願０８／８８７１０１号に
記載されている。地理的統計によりセクターについての
可能性サーバーエリアが決定できる。
【００８３】地理統計的モデルは、隣接セクターのサー
ビスエリアについての拡張モデル、全拡張エリアおよび
他のセルからのサービスエリアと拡張エリアなどを決定
できる。関心あるセクターの可能性サーバーエリアは他
のサーバーの信号拡張からの干渉信号を受信する。地理
的統計を用いて、多くのサービスエリアからの干渉可能
性信号はモデル化され、干渉源と信号拡張が決定され
る。これにより移動電話ネットワークを最適化する秀れ
た方法が提供されるのである。
ビスエリアについての拡張モデル、全拡張エリアおよび
他のセルからのサービスエリアと拡張エリアなどを決定
できる。関心あるセクターの可能性サーバーエリアは他
のサーバーの信号拡張からの干渉信号を受信する。地理
的統計を用いて、多くのサービスエリアからの干渉可能
性信号はモデル化され、干渉源と信号拡張が決定され
る。これにより移動電話ネットワークを最適化する秀れ
た方法が提供されるのである。
【００８４】地理統計的なモデル化により、移動電話シ
ステム中でのデータ測定が欠けているところ、およびデ
ータ取得がより多く求められているところ、を決定する
ことができる。移動電話システムを走行テストすること
により、該システム中の極く一部の道路からのみデータ
が採集される。移動電話システム中のある地理的なエリ
アからのデータはモデル化すると疑問のあるまたは結論
の得られないような結果をもたらす。また干渉または地
理的な要因の故にデータギャップが起きることもある。
ステム中でのデータ測定が欠けているところ、およびデ
ータ取得がより多く求められているところ、を決定する
ことができる。移動電話システムを走行テストすること
により、該システム中の極く一部の道路からのみデータ
が採集される。移動電話システム中のある地理的なエリ
アからのデータはモデル化すると疑問のあるまたは結論
の得られないような結果をもたらす。また干渉または地
理的な要因の故にデータギャップが起きることもある。
【００８５】この発明の実施例の組込みプロセスを用い
てこれらのデータをモデル化すると、システムのベース
マップ上に数値的およびグラフ的な結果が表示されて、
これをシステム設計者が用いて爾後の走行テストにおい
てより多くのデータを要求するシステム中の場所を正確
に決定することができる。
てこれらのデータをモデル化すると、システムのベース
マップ上に数値的およびグラフ的な結果が表示されて、
これをシステム設計者が用いて爾後の走行テストにおい
てより多くのデータを要求するシステム中の場所を正確
に決定することができる。
【００８６】ＲＦデータの地理統計的モデル化のさらな
る利用としては、信号強度またはアンテナ方向が変更さ
れた場合またはセクターに新たな干渉が拡張された場合
に起きるネットワーク中の変動を識別する作業がある。
移動電話の分割および周波数再使用は基地局においてア
ンテナの角度と傾斜を正しく調整することにより可能と
なる。これにより隣接チャンネルの拡張干渉を最少にす
るエリアを形成できる。
る利用としては、信号強度またはアンテナ方向が変更さ
れた場合またはセクターに新たな干渉が拡張された場合
に起きるネットワーク中の変動を識別する作業がある。
移動電話の分割および周波数再使用は基地局においてア
ンテナの角度と傾斜を正しく調整することにより可能と
なる。これにより隣接チャンネルの拡張干渉を最少にす
るエリアを形成できる。
【００８７】アンテナの角度と傾斜の変更は地理統計的
な手法を用いて識別しグラフ化することができる。地理
的統計により走行テストの最初のステップを分析してグ
ラフ化した後、同様に分析グラフ化された同じセクター
の後続の走行テストデータセットを前のデータセット
と、信号拡張の変更について、比較できる。移動電話ネ
ットワークの地理統計的なモデルもまた、反動的な観点
を越えてセルネットワークの変更に注目しかつ角度と傾
斜の調整からの影響の拡張モデルを正確に予測すること
を、可能とする。
な手法を用いて識別しグラフ化することができる。地理
的統計により走行テストの最初のステップを分析してグ
ラフ化した後、同様に分析グラフ化された同じセクター
の後続の走行テストデータセットを前のデータセット
と、信号拡張の変更について、比較できる。移動電話ネ
ットワークの地理統計的なモデルもまた、反動的な観点
を越えてセルネットワークの変更に注目しかつ角度と傾
斜の調整からの影響の拡張モデルを正確に予測すること
を、可能とする。
【００８８】組込みプロセッサーで実行されたようなサ
ーバーエリアおよび拡張モデル地理統計的手法との予測
は、他のセクターへの拡張干渉を低減するのに必要なア
ンテナ調整の反復を大きく低減し、しかもそれぞれのサ
ービスエリアを干渉から開放する。
ーバーエリアおよび拡張モデル地理統計的手法との予測
は、他のセクターへの拡張干渉を低減するのに必要なア
ンテナ調整の反復を大きく低減し、しかもそれぞれのサ
ービスエリアを干渉から開放する。
【００８９】地理統計的なモデル化によれば、追加的な
報告メカニズムが向上し、これによりキャリアーの管理
チームが無線ネットワーク中の成長を追求しかつ傾向付
けることができる。周波数最適化は無線ネットワークに
おけるサービス品質と資本効率化の追求と傾向付けと予
見とを必要とする。
報告メカニズムが向上し、これによりキャリアーの管理
チームが無線ネットワーク中の成長を追求しかつ傾向付
けることができる。周波数最適化は無線ネットワークに
おけるサービス品質と資本効率化の追求と傾向付けと予
見とを必要とする。
【００９０】測定されたネットワークデータと地理統計
的なモデル化手法とを用いて、組込みプロセス手順は、
異なる変動下における移動電話ネットワークについての
最適周波数計画についてグラフ的および数値的な観測を
得ること、を可能とする。該モデルは現行の交信要求と
目標とされた交信成長とに基づいて最適周波数を決定で
きるのである。
的なモデル化手法とを用いて、組込みプロセス手順は、
異なる変動下における移動電話ネットワークについての
最適周波数計画についてグラフ的および数値的な観測を
得ること、を可能とする。該モデルは現行の交信要求と
目標とされた交信成長とに基づいて最適周波数を決定で
きるのである。
【００９１】この発明は以上例示した記載に限定される
ものではなく、種々の変更が可能である。
ものではなく、種々の変更が可能である。
【図１】移動電話システムのセルカバーを示す模型図で
ある。
ある。
【図２】同じく無線カバー範囲を示す模型図である。
【図３】ＲＦ信号強度データへの地理統計的手法の適用
を示す流れ図である。
を示す流れ図である。
【図４】移動電話システムの基地局の場所を示す街路図
である。
である。
【図５】図４の街路における非キーアップ走行テストに
より選られたデジタルコード信号データの一例を示すグ
ラフである。
より選られたデジタルコード信号データの一例を示すグ
ラフである。
【図６】同じくチャンネル間の干渉を示す説明図であ
る。
る。
【図７】走行テストで得られたＲＦ信号強度データにお
けるギャップを示す模型図である。
けるギャップを示す模型図である。
【図８】図４のテストエリアへのビンの施与を示す説明
図である。
図である。
【図９】ＲＦ信号強度データへ地理統計的モデルを施与
する組合せ処理を示す流れ図である。
する組合せ処理を示す流れ図である。
【図１０】距離とともに減少する相関を有したバリオグ
ラムを示すグラフである。
ラムを示すグラフである。
【図１１】組合せ処理のステップを示す流れ図である。
【図１２】内挿手法を用いて未知データ地点を発見する
説明図である。
説明図である。
【図１３】図８のデータに適用された地理統計的手法の
結果を示すグラフである。
結果を示すグラフである。
１０ 基地局 １６ 移動電話ネットワーク ２０ グリッド ３０ ＲＦデータ ３２ 走行テスト ３４ 走行計画 ４８ ビン
フロントページの続き (72)発明者 スタン グトフスキー アメリカ合衆国 ヴァージニア 22201 アーリントン エヌ． ヴァーノン スト リート 1202 (72)発明者 ムスタファ トゥアーティ アメリカ合衆国 ヴァージニア 20170 ハーンドン アストリア サークル 2171 ＃202 Ｆターム(参考） 5K067 AA11 BB03 BB04 EE02 EE10 EE16 HH21 HH23 LL11
Claims (37)
- 【請求項１】 無線通信システム中における既知の地理
的な場所に対応する無線通信システム中の測定ＲＦ経路
損失データを収集し、該ＲＦ経路損失データを内挿し、
該収集された測定経路損失データから内挿経路損失信号
強度レベルのデータセットを確定し、対応する測定デー
タを持たない地理的場所について該内挿データから既知
の地理的場所および選択されたデータ地点について測定
されたデータを含む最終的なＲＦ伝播データセットを作
成することを特徴とする無線通信システム中のＲＦ伝播
評価方法。 - 【請求項２】 ＲＦ伝播データセットを作成するに際し
て、内挿中に距離の関数として変化する相関を因子とし
て入れることを特徴とする請求項１に記載の方法。 - 【請求項３】 さらに採集ＲＦ伝播データセットを利用
して、無線通信システム中のデータ値に関連付けられな
い地理的な場所についてデータ値を決定することを特徴
とする請求項１に記載の方法。 - 【請求項４】 分散した隣接データ値の重みが内挿手法
についての集落化隣接データ値に平衡化されることを特
徴とする請求項１に記載の方法。 - 【請求項５】 さらにデータ源の分散を利用して複数の
データ源を内挿して、データの有意性を付重することを
特徴とする請求項１に記載の方法。 - 【請求項６】 さらに採集ＲＦ伝播データセットを利用
して、収集測定ＲＦ経路損失データのさらなる収集を計
画することを特徴とする請求項１に記載の方法。 - 【請求項７】 さらに無線通信システム中に第１の採集
伝播データセットを作成し、その後所定時間の経過後に
第２の交信伝播データセットを作成して、時間に亙って
のネットワーク変化をモニターすることを特徴とする請
求項１に記載の方法。 - 【請求項８】 １以上の無線基地局から無線信号データ
を収集し、そのデータ要素を各データ要素が回集された
場所に対応する地理的場所と関連付け、データ要素を源
と関連付け、空間的連続性分析に基づいて内挿モデルを
無線信号データに施与し、該内挿モデルを用いて無線ネ
ットワークを管理することを特徴とする無線通信システ
ム中のＲＦ伝播評価方法。 - 【請求項９】 データ要素を源と関連付けるに際して、
無線信号データ中のデジタル識別コードを識別すること
を特徴とする請求項８に記載の方法。 - 【請求項１０】 デジタル識別コードを識別するに際し
て、迅速色彩符号を利用して、悪条件下での情報取得の
確率を上げることを特徴とする請求項９に記載の方法。 - 【請求項１１】 無線ネットワークを管理するためにモ
デルを用いるに際して、無線通信システム内の既知の地
理的な場所において未知データ要素の推定信号強度経路
損失を決定することを特徴とする請求項８に記載の方
法。 - 【請求項１２】 内挿モデルが地理統計的な手法を利用
することを特徴とする請求項８に記載の方法。 - 【請求項１３】 地理統計的な内挿モデルを施与するに
際して、地理的な相関に基づいて線型付重平均法を適用
することを特徴とする請求項８に記載の方法。 - 【請求項１４】 さらに回集された無線データ中の空間
的傾向を定義し、無線データから空間的傾向をフィルタ
ーすることにより無線データを非傾向化し、地理統計的
モデルを施与するに際して非傾向化無線データを利用す
ることを特徴とする請求項８に記載の方法。 - 【請求項１５】 内挿モデルを施与するに際して、無線
通信システムの少なくとも一部を覆っている複数のビン
からなるモデルを作成し、各ビンにおけるデータから空
間的傾向を除くことにより第２の残差データセットを作
成し、地理統計的な手法を用いて第２の残差データセッ
トを内挿し、空間的傾向データを内挿された第２の残差
データセットに加算し、ビンにおける無線信号経路損失
推定値を報告することを特徴とする請求項８に記載の方
法。 - 【請求項１６】 第２の残差データセットを内挿するに
際して、クリジングし、共クリジングし、外部ドリフト
を用いてクリジングしまたは相関共クリジングして、無
線信号データの経路損失を計算することを特徴とする請
求項１５に記載の方法。 - 【請求項１７】 内挿に際して、ビン近傍の無線信号デ
ータの近隣をサーチし、クリジング行列を計算し、隣接
値の線型組合せの重みと隣接値の重みを見出し、経路損
失の推定の分散を計算し、ビン場所における推定残差デ
ータ地点を計算することを特徴とする請求項１６に記載
の方法。 - 【請求項１８】 １以上の無線基地局から無線信号デー
タを収集し、該信号データのデータ要素を各データ要素
が回集された場所に対応する地理的な場所に関連付け、
データ要素を源と関連付け、空間的連続性分析に基づい
て無線信号データに内挿モデルを施与し、該内挿モデル
を用いて無線通信システム中の既知地理的場所における
未知データ要素の予想信号強度経路損失値を決定するこ
とを特徴とする無線通信システム中のＲＦ伝播評価方
法。 - 【請求項１９】 内挿モデルが地理統計手法に基づいて
いることを特徴とする請求項１８に記載の方法。 - 【請求項２０】 無線通信システムの少なくとも一部に
散在する複数のビンからなるモデルを作成し、ビンにお
けるデータから空間的な傾向を除くことにより残差を作
成し、空間連続性分析に基づいた内挿手法により該残差
をモデル化し、モデル化された残差に空間的傾向を加算
し、ビンにおけるモデル化経路損失データを報告する無
線通信システム中のＲＦ伝播評価方法。 - 【請求項２１】 空間的傾向を除くに際して、回集され
た無線データ中の空間的傾向を認識し、無線信号データ
から空間的傾向をフィルターすることにより無線信号デ
ータを非傾向化し、地理統計手法を適用するに際してこ
の非傾向化されたデータを利用することを特徴とする請
求項２０に記載の方法。 - 【請求項２２】 経路損失測定値をモデル化するに際し
て、地理統計的な内挿手法を用いることを特徴とする請
求項２０に記載の方法。 - 【請求項２３】 経路損失測定値をモデル化するに際し
て、クリジング、共クリジング、外部ドリフトを用いた
クリジングまたは収集クリジングを用いて、無線信号デ
ータの経路損失を計算することを特徴とする請求項２２
に記載の方法。 - 【請求項２４】 無線システム中の既知の地理的場所か
ら回集された測定経路損失信号強度レベルのデータセッ
トを採集し、多変数統計手法を用いてデータセットを分
析し、該データセットの分析から独立のパラメータセッ
トを引き出してそれぞれが多変数統計的分析のひとつに
対応するデータセットの複数の伝播モデル中に入力する
ことを特徴とする無線通信システム中のＲＦ伝播評価方
法。 - 【請求項２５】 多変数統計的分析に際して、多変数地
理統計的分析手法を行うことを特徴とする請求項２４に
記載の方法。 - 【請求項２６】 無線システム中の既知の地理的場所か
ら回集された測定経路損失信号強度レベルのデータセッ
トを採集し、時空的統計手法を用いてデータセットを分
析し、伝播内挿パラメータを引き出して、無線通信シス
テム中の非測定地理的場所について想定ＲＦ伝播値を決
定することを特徴とする無線通信システム中のＲＦ伝播
評価方法。 - 【請求項２７】 時空的統計手法に際して、地理的統計
手法を行うことを特徴とする請求項２６に記載の方法。 - 【請求項２８】 １以上の無線基地局から無線信号デー
タを回集するための無線受信装置と、該受信装置に接続
された地理的場所装置と、回集されたデータの各要素の
信号強度を決定する信号強度測定装置と、回集データ中
のデジタル識別コードを識別するデジタル解号装置と、
回集された測定経路損失データから内挿経路損失信号強
度レベルのデータセットを確定するプロセッサーとを含
んでなり：地理的場所装置が無線信号データのデータ要
素を地理的場所と関連付け：プロセッサーが最終ＲＦ伝
播データセットを作成し、該データセットが既知地理的
場所についての測定データと対応する測定データを有し
ない地理的場所について内挿データセットから選択され
たデータ地点とを含んでいることを特徴とする無線通信
システム中のＲＦ伝播評価装置。 - 【請求項２９】 プロセッサーが距離の関数として変化
する相関を内挿に因子として入れることを特徴とする請
求項２８に記載の装置。 - 【請求項３０】 最終ＲＦ伝播データセットを用いてプ
ロセッサーが、無線通信システム中のいかなるデータ値
とも関連付けられてない地理的な場所について、データ
値を決定することを特徴とする請求項２８に記載の装
置。 - 【請求項３１】 分散隣接データ値の重みが内挿手法に
ついての集落化された隣接データ値に平衡化されること
を特徴とする請求項２８に記載の装置。 - 【請求項３２】 プロセッサーがデータ源の分散を利用
して複数のデータ源を内挿して、データの有意性を付重
することを特徴とする請求項２８に記載の装置。 - 【請求項３３】 プロセッサーがデータ源の分散を利用
して複数のデータ源を内挿して、データの有意性を付重
することを特徴とする請求項２８に記載の装置。 - 【請求項３４】 プロセッサーが最終ＲＦ伝播データセ
ットを利用して、測定ＲＦ経路損失データのさらなる採
集を計画することを特徴とする請求項２８に記載の装
置。 - 【請求項３５】 プロセッサーが無線通信システム中に
第１の最終ＲＦ伝播データセットを作成し、さらにその
所定時間経過後に第２の交信伝播データセットを作成し
て、ネットワークの時間変化をモニターすることを特徴
とする請求項２８に記載の装置。 - 【請求項３６】 １以上の無線基地局からの無線信号デ
ータを回集する無線受信装置と、該受信装置に接続され
た地理的場所装置と、回集データの各要素の信号強度を
決定する信号強度測定装置と、回集データ中のデジタル
識別コードを識別するデジタル解号装置と、データ要素
を源と関連付けるプロセッサーとを含んでなり：地理的
場所装置がデータ要素が回集された場所に対応する地理
的場所に無線信号データのデータ要素を関連付け、プロ
セッサーが空間的連続性分析に基づいて無線信号データ
に内挿モデルを施与し、かつ内挿モデルを用いて無線通
信システム中における既知の地理的場所において未知デ
ータ要素の予想信号強度経路損失値を決定することを特
徴とする無線通信システム中のＲＦ伝播評価装置。 - 【請求項３７】 内挿モデルが地理統計的な内挿手法を
利用していることを特徴とする請求項３６に記載の装
置。
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