JP2005124185A - ニューラル・ネットワークに基づくグローバル・ポジション・タイミングの拡張 - Google Patents

Abstract

【課題】 本発明は、無線通信システム基地局のタイミング情報の制御に関し、特に、基地局用の未来の時間情報を提供する上で有用なデータ・セットを作成する技術を提供する。
【解決手段】 本発明における基地局コントローラ（２２）は、ニューラル・ネットワーク（２８）によって作成されるデータ・セット（２６）からタイミング情報を受信し、データ・セット（２６）によって、ＧＰＳ（２４）から受信された過去の時間情報に基づいてタイミング情報を作成する。ＧＰＳとの有効な通信が中断されても、データ・セットを継続的に更新することで、基地局コントローラ（２４）は２週間までの未来の時間情報を継続的に利用することができる。
【選択図】図１

Description

本発明は一般に、無線通信システムの基地局用のタイミング情報を制御することに関する。より詳細には、本発明は、基地局用の未来の時間情報を提供する上で有用なデータ・セットを作成することに関する。

無線通信システムは広く使用されている。典型的な構成は、セルに有効に分割された領域を含む。基地局は通常、対応するセル内の移動ユニット用の通信の処理を担当する。場合によっては、１つのセル用に複数の基地局を提供することもできる。

基地局コントローラは、正確な通信を維持する上でタイミング情報に依拠している。これは、特定の基地局に関連付けられたセルの外側に及ぶ通信に対して特に当てはまる。ＣＤＭＡプロトコルが使用されている場合、継続的で正確な通信にとってタイミングの同期が重要である。

タイミング情報は通常、全地球測位システム（ＧＰＳ）によって提供される。タイミング情報を収集し、それを通信のサポートに有用な形態へ変換するための技術が知られている。ＧＰＳとの同期によって、内部（すなわち基地局）およびネットワークのタイミング情報が提供される。このようなタイミング情報は、ＧＰＳとの通信を介して定期的に更新しなければならない。

ＧＰＳとの通信は失われる可能性がある。ＧＰＳとの通信が可能でない、あるいは信頼性が失われている間は、正確なタイミング情報を維持することが必要である。典型的な基地局の内部のタイマは、ごく短い時間間隔を超える期間にわたって信頼できるだけの十分に正確な時間情報を提供しない。局所的な時間情報などの利用可能な他の情報源は、広域にわたって正確な時間情報を提供しない。

したがって、ＧＰＳとの通信が不能な場合に基地局で時間情報を提供する必要性がある。本発明はこうした必要性に対処するものである。

一般的に言えば、本発明は、ＧＰＳタイミングを利用できない状況において基地局でタイミング情報を提供する方法である。

無線通信の基地局用に時間情報を維持するための、本発明による１つの方法は、未来の時間情報を提供するデータ・セットを作成するためにニューラル・ネットワークを使用する工程を含む。

１つの例ではデータ・セットが第１の時間間隔中に有用であり、この方法は、後続の第２の時間間隔用に別のデータ・セットを作成する工程を含む。１つの特定の例における方法は、後続の時間間隔用に別のデータ・セットを繰り返し作成する工程を含む。データ・セットを継続的に更新することによって、しばらくの間ＧＰＳとの通信が途絶えたときでさえ、信頼できる時間情報の情報源を常に保持することが可能となる。

１つの例では、ニューラル・ネットワークがデータ・セットを作成し、このデータ・セットは、開始時刻の入力に基づいて未来の時間情報を提供するための複数の係数を含む。１つの例では、ニューラル・ネットワークは、データ・セットによって望ましいレベルの正確さが提供されるまで、繰り返しトレーニングされる。

本発明のさまざまな特徴および利点は、当業者には後述の詳細な説明から明らかになるであろう。詳細な説明に添付されている図面については、以下のように簡潔に説明することができる。

図１は、無線通信システム２０の選択された部分の概略を示している。基地局コントローラ２２は、一般的に知られた方法で基地局を介して通信を制御する。基地局コントローラ２２は、利用可能な技術を使用して全地球測位システム（Ｇlobal Ｐosition Ｓystem：ＧＰＳ）２４からタイミング情報を受信する。このタイミング情報によって、基地局コントローラ２２は、無線ネットワーク内で必要とされる継続的で正確な通信を維持することができる。

基地局コントローラ２２とＧＰＳ２４の間で有効に通信できない場合がある。このような状況のために、図示されている構成には、ＧＰＳ２４との通信が失われている間の時間情報を提供するための未来の時間データ・セット２６が含まれている。ニューラル・ネットワーク２８は未来の時間データ・セット２６を作成し、この未来の時間データ・セット２６は、１つの例では、入力された開始時刻に基づいて未来の時間情報を提供するための複数の係数を含む。

基地局コントローラ２２とＧＰＳ２４の間の通信が失敗すると、基地局コントローラ２２はデータ・セット２６から時間情報を得ようと試みる。１つの例では、コントローラ２２はデータ・セット２６に時間情報の作成を開始するよう促す。この連絡箇所では、データ・セット２６は、ニューラル・ネットワーク２８によって作成された係数を使用して開始時刻の入力が処理されるよう要求する。開始時刻の入力は、通常の方法で動作する基地局の内部タイマ３０から来る場合がある。別の例では、局所的な時間情報は外部情報源３２から得られる。さらに別の例では、ＧＰＳ２４から利用できる最新のタイミング情報（すなわち、ＧＰＳとの通信が中断する前に受信された最後のタイミング情報）がデータ・セット２６用の開始時刻として使用され、時間情報の作成が開始する。

図１内の区分けは概括的なものであり、例示を目的としたものであることに留意されたい。図の１つまたは複数の部分は、基地局コントローラの既存の部分に組み込むこともできるし、あるいは別個のコンポーネントとすることもできる。たとえば、ニューラル・ネットワーク２８およびデータ・セット２６のストレージは、基地局コントローラのハードウェア、ファームウェア、またはソフトウェアに組み込むことができる。この説明の利点を享受する当業者なら、この説明で論じているシステム２０の図示されている部分によって提供される機能を達成するには、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア、またはそれらの組合せをどのように活用すればよいかを理解できるであろう。

データ・セット２６によって、基地局コントローラ２２は、ＧＰＳ２４との通信が中断しても時間情報を得ることができる。基地局２２は、ＧＰＳとの通信がいつ利用可能であるか判定し、次いでデータ・セット２６からタイミング情報を得ることができる。データ・セット２６には、時間情報を作成して基地局コントローラ２２に提供しなければならない時間間隔の開始時刻に関する時間情報が提供される。１つの例では、ＧＰＳ２４との通信が再び利用可能になったと基地局コントローラ２２が判定するまで、データ・セット２６はコントローラに情報を提供し続ける。

基地局コントローラ２２は、ＧＰＳ２４との通信が失われている全期間にわたってデータ・セット２６から時間情報を得ることが好ましい。１つの例では、データ・セット２６は、ＧＰＳ２４との通信の中断が長引いた場合、２週間までの未来の時間情報を提供することができる。これは、適切な通信を可能にするだけの十分に正確な方法によって、推測された時間情報を基地局コントローラ２２に提供するための利用可能ないかなる手段をも凌ぐ大きな進歩である。

図２を参照すると、ニューラル・ネットワーク２８は、ＧＰＳ２４から受信された入力に基づいてデータ・セット２６を作成する。図２のフローチャート４０は、データ・セット２６を作成するための以下のプロセス例をまとめたものである。

４２において、全地球測位システムの時間情報が基地局コントローラ２２の適切な部分によって収集される。収集される時間情報の量は、データ・セット２６によってカバーされる望ましい正確さおよび時間の長さによる。この例で収集される情報は４４において事前処理され、ニューラル・ネットワーク２８によってさらに迅速に処理されるフォーマットに変換される。情報を受信すると、ニューラル・ネットワーク２８は学習し、４６においてデータ・セットを作成する。

既知のニューラル・ネットワーク技術によって、最初の複数の時間入力に基づいて予測された時間情報すなわち未来の時間情報を提供する曲線のあてはめ機能（curve fitting function）を有効に提供する係数のデータ・セット２６を作成することができる。ニューラル・ネットワークは既知のものであり、その機能および性能も十分に知られているため、この説明の利点を享受する当業者なら、適切なニューラル・ネットワーク・アーキテクチャおよび処理技法を選択して、各自の具体的な状況における必要性を満たすデータ・セットを作成することができるであろう。

図２の例によれば、４８においてテストの未来の時間情報が作成される。１つの例では、特定の時間間隔用のＧＰＳ時間情報が収集され、保存される。次いで、ニューラル・ネットワーク２８によって作成されたデータ・セット２６は、対応する時間間隔用の時間情報を作成するよう促される。次いでデータ・セットからの結果（すなわちテストの時間情報）と実際に収集されたＧＰＳタイミング情報とが５０において比較される。比較の結果は、データ・セットが未来の時間情報を予測する際の正確さを示す。５２では、テストの時間情報と実際の時間情報とのいかなる相違も、選択された閾値またはエラーの余地と比較される。

５４において、テストの時間情報と実際の時間情報との相違が許容可能な範囲にない場合、ニューラル・ネットワークは、ニューラル・ネットワークの正確さまたは複雑さを増すように変更される。１つの例では、ニューラル・ネットワークに対する変更には、ネットワーク内のレイヤ数を増やすことが含まれる。レイヤを増やすと、ニューラル・ネットワーク内の正確さが増すが、ネットワークの処理時間も増える、ということが知られている。したがって、レイヤ数と処理時間はいわゆるトレードオフの関係にあり、この説明の利点を享受する当業者なら、各自の具体的な状況における必要性を満たすようにそれぞれに対する適切なパラメータを選択することができるであろう。

別の例では、ネットワーク内のニューロンの数を増やすことによって、ネットワークの複雑さを変更する。複雑さに関する他の変更も本発明の範囲内にある。

５４におけるニューラル・ネットワークに対する変更によって、正確さが高まる結果となり、実際の時間情報とテストの時間情報とに対する次回のテストが、許容可能な範囲に収まる軽微な相違を含むにとどまるか、またはさらに願わくは、完全に一致する結果となることが好ましい。適切なレベルの正確さが得られると、データ・セット２６は５６において保存される。

図３は、データ・セット２６を作成する際に望ましいレベルの正確さに到達するためにニューラル・ネットワーク２８をトレーニングするための一実施例をフローチャートの形態で図示したものである。図２のフローチャートと同様に図３のフローチャートも、４２においてＧＰＳからタイミング情報を受信する工程を含む。図２の４４で言及した事前処理は、図３の６０から６８に示される工程を含む。この例は、６０においてデータのログをとる工程と、６２においてデータの平均を算出する工程と、６４においてデータのフル・スケール値を利用する工程とを含む。これらの値は６８において組み合わされ、この特定の例では、データの平均とデータのログとの差がデータのフル・スケール値によって除算される。これによって、事前処理出力Iが提供され、これは７０においてニューラル・ネットワークに入力される。このようにデータを事前処理することによって、データは、ニューラル・ネットワークにとってより処理しやすいフォーマットに変換され、処理が加速する。この説明の利点を享受する当業者なら、各自の具体的な状況における必要性を満たす上で必要となる適切な事前処理を選択することができるであろう。

ニューラル・ネットワークは出力Ｏを提供し、この出力Ｏは７２においてＧＰＳからのデータと組み合わされ、そのデータの平均が７４において算出される。この例におけるニューラル・ネットワークからの出力Ｏは、ＧＰＳからの出力データによって除算され、次いで７４においてその結果が、利用可能な出力データの平均によって除算される。結果として得られる情報は、７８においてニューラル・ネットワークのトレーニング用に提供され、データ・セット２６にとって望ましいレベルの正確さを達成するには、どの程度のニューラル・ネットワーク処理が必要かを判定するために使用される。トレーニングの量は、必要とされる正確さおよびニューラル・ネットワークに提供されるデータの量による。ニューラル・ネットワーク２８は、既知の技法を使用して、十分に正確な結果が得られるまでトレーニングされることが好ましい。その正確さは、作成されたデータ・セットからの結果とＧＰＳタイミング情報とを８０において比較することによって判定される。

本発明の一実施例は、望ましいレベルの正確さを得るためにニューラル・ネットワークを繰り返しトレーニングする工程を含む。本発明の別の実施例の特徴は、データ・セット２６を継続的に更新することであり、これによって信頼できる係数のセットが常に有効に利用可能となり、ＧＰＳ２４との通信が中断されるいかなる状況にも対処することができる。

図４は、データ・セット２６を継続的に更新するための１つの戦略を図示したものである。第１のデータ・セット２６Ａがニューラル・ネットワーク２８によって作成され、このデータ・セット２６Ａは、時刻Ｔ_１から始まり未来の時刻Ｔ_ｎにまで及ぶ期間にわたる時間情報を提供する上で有効な係数を提供する。時刻Ｔ_１は、前述のようにＧＰＳの入力に基づいてデータ・セット２６が作成される時点によって決まる。ニューラル・ネットワーク２８のトレーニングの量および既知のパラメータに基づいて、基地局コントローラ２２は、Ｔ_１に、またはＴ_１の後に始まり時刻Ｔ_ｎにまで及ぶ期間にわたる時間情報をデータ・セット２６から得ることができるであろう。１つの例では、データ・セットが更新され、これによって基地局コントローラ２２は、Ｔ_１からＴ_ｎに及ぶ長さの時間間隔にわたる時間情報を常に得ることができる。１つの例では、Ｔ_１とＴ_ｎの間の時間は約２週間である。

データ・セット２６Ａが作成されると、次いでニューラル・ネットワーク２８は、更新されたＧＰＳの時間情報を受信し、時刻Ｔ_１＋ｉから時刻Ｔ_ｎ＋ｉにまで及ぶデータ・セット２６Ｂを作成する。第２のデータ・セット２６Ｂによってカバーされる時間間隔の長さは、カバーされる時間が後に第１のデータ・セット２６Ａに対応する時間と比較されるものの、データ・セット２６Ａによってカバーされる時間間隔の長さと同じである。その後、Ｔ_ｎからＴ_２ｎに及ぶ時間間隔をカバーするために別のデータ・セットが作成される場合もある。このようなデータ・セットは図４の２６Ｃに示されている。

データ・セット同士のオーバーラップの量は、与えられた状況における必要性を満たすように選択することができる。１つの例では、後のデータ・セットが作成されると、前のデータ・セットを捨てることができる。たとえば図４では、データ・セット２６Ｂが作成されると、これはデータ・セット２６Ａに取って代わる。別の例では、特定の期間中に多数のデータ・セットがオーバーラップする場合は各データ・セットが維持され、これによって各データ・セットからの結果を使用して正確な時間情報を測定することができる。

本発明によって、基地局コントローラは過去のグローバル・ポジション時間情報に基づいて時間情報を入手できるようになり、これによって基地局は、ＧＰＳとの通信が中断されていても、正確なグローバル・ポジション時間情報に基づいて動作することができる。本発明は、従来の手法の能力をはるかに超える間隔に対応するそのようなタイミング情報を信頼性高く容易に提供する。たとえば、基地局コントローラに関連付けられた内部タイマは、８時間までの情報を提供することができるが、このタイミング情報は必ずしも信頼性が高くはなく、明らかにこのような短い時間を超えて対応できるものではない。対照的に本発明の一実施例は、実際のＧＰＳタイミング情報と矛盾しない、または実際のＧＰＳタイミング情報に対応する、２週間までの期間にわたる正確な情報を提供する。

ここまでの説明は例示的なものであり、一切限定するものではない。開示した例に対する、必ずしも本発明の趣旨から逸脱しない変更および修正が、当業者には明らかとなり得る。本発明に与えられる法的保護の範囲は、特許請求の範囲を精査することによってのみ決定することができる。

本発明の実施形態を含む無線通信システムの選択された部分を示す概略図である。 本発明に従って設計されたデータ・セットを作成するプロセスをまとめたフローチャートである。 図２でまとめたプロセスの選択された部分の一実施形態を示すフローチャートである。 継続的にデータ・セットを作成する手法例の概略を示すタイミング図である。

Claims (10)

1. 未来の時間情報を提供するデータ・セットを作成するためにニューラル・ネットワークを使用する工程を含む、無線通信の基地局用の時間情報を維持する方法。
2. 前記データ・セットが第１の時間間隔中に有用であり、後続の第２の時間間隔用に別のデータ・セットを作成する工程を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 外部情報源から時間情報を収集する工程と、
   前記収集された時間情報を前記ニューラル・ネットワークに入力する工程と、
   前記入力された時間情報に基づいて前記データ・セットを作成する工程とを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
4. 前記収集された時間情報が、選択された期間にわたる方法であって、
   前記選択された期間に対応する期間用の前記データ・セットからの時間情報を、前記収集された時間情報と比較する工程と、
   前記データ・セットの時間情報が、選択された範囲内で前記収集された時間情報に対応しないときには前記ニューラル・ネットワークの少なくとも1つの特徴を変更する工程とを含むことを特徴とする請求項３に記載の方法。
5. 前記データ・セットの時間情報が、前記選択された範囲内で前記収集された時間情報に対応するまで、前記比較する工程と変更する工程とを繰り返し実施する工程を含むことを特徴とする請求項４に記載の方法。
6. 外部情報源から時間情報を受信する工程と、
   前記外部情報源の時間情報がいつ利用可能でないか判定する工程と、
   前記外部情報源の時間情報が利用可能でないときに時間情報用の前記データ・セットを使用する工程とを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
7. 前記外部情報源の時間情報が利用可能になるまで、初期設定時間値および前記データ・セットを使用して時間情報を作成する工程を含むことを特徴とする請求項６に記載の方法。
8. 前記外部情報源の時間情報が全地球測位システムの時間情報を含むことを特徴とする請求項６に記載の方法。
9. 前記データ・セットは、開始時刻に基づいて未来の時間情報を作成するための複数の係数を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
10. 前記データ・セットを使用して、少なくとも２４時間を超える未来の時間情報を提供する工程を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
    

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