JP2005184799A - 通信システム内のユーザの臨機応変型ビーム形成およびスケジューリング - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザに向けて生成するビームを決定する方法を提供する。
【解決手段】本願発明は、ユーザ母集団内の各ユーザについて追跡されるパラメータに基づいてユーザ母集団からユーザを選択することができ、選択されたユーザによって好まれるビームを決定することができる。基地局で生成したビームはパイロット信号をユーザ母集団に送信するために使用することができる。基地局は、スケジューリング・アルゴリズムを実行し、ユーザ母集団内のすべてのユーザから受け取ったフィードバックに基づきユーザをスケジュールし、そして生成したビームを使用してスケジュールされたユーザに情報を送信することができる。
【選択図】図１

Description

本発明は、通信システムにおけるビーム生成およびユーザのスケジューリングに関する。

高速パケット・システムのダウンリンク・スループットを改善するためのスケジューリング手法として臨機応変型スケジューリング（Ｏｐｐｏｒｔｕｎｉｓｔｉｃ Ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ：ＯＳ）が提案されている。ＯＳ（例えば、基地局スケジューラまたはスケジューリング・アルゴリズムで採用されているような）では、基地局と基地局が受け持つＭＳとの間の伝搬チャネルに独立のフェージングが生じるという事実を利用する。この独立のフェージングにより、マルチユーザ・ダイバーシティ（Ｍｕｌｔｉ−Ｕｓｅｒ Ｄｉｖｅｒｓｉｔｙ：ＭＵＤ）と呼ばれるものが生じる。マルチユーザ・ダイバーシティは、時間変動するチャネルが最大容量に迫るときにユーザへの送信をスケジュールするダイバーシティの一形態であり、これにより、システムのスループットが向上する。

ＯＳでは、多くのデータ・サービスが遅れに対し許容性があるという事実を利用する。しかし、音声、場合によっては、ビデオなどのリアルタイム・サービスでは、許容できるパケット遅延の長さは限られており、したがってスケジューラ側でも、パケット遅延統計量を考慮しなければならない。さらに、公平性の問題にも対処しなければならない。したがって、ＯＳを実装しているスケジューラまたはスケジューリング・アルゴリズムでは、公平性と遅延統計量を考慮することで所望のシステム・スループットを評価しなければならない。

スループット、遅延統計量、および公正さの間のトレードオフの関係を妥当なものとすべくいくつかのスケジューラまたはスケジューリング・アルゴリズムが開発された。ＨＤＲ（Ｈｉｇｈ Ｄａｔａ Ｒａｔｅ）規格のダウンリンクに対するスループットおよび公平性を高めるＰＦ（Ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌ Ｆａｉｒ）スケジューラと呼ばれるスケジューラが開発されている。ＰＦスケジューラはＭＳの平均スループットの対数の総和を最大にすることが証明されている。他のスケジューラでは、それぞれのユーザに割り当てられたタイムスロットの一部を、所望の目的（サービス品質（ＱｏＳ）要件を満たすことなど）に基づいて任意に選択することができ、そしてスケジューラは時間配分制約条件に従って平均システム・スループットを最大にする。ＭＬＷＤＦ（Ｍｏｄｉｆｉｅｄ Ｌａｒｇｅｓｔ Ｗｅｉｇｈｔｅｄ Ｄｅｌａｙ Ｆｉｒｓｔ）アルゴリズムと呼ばれる、他のスケジューリング・アルゴリズムがあり、これは、Ｐｒ｛Ｗ_ｉ＞τ_ｉ｝≦δ_ｉ，ｉ＝１，・・・，ｎという式に基づく所望のサービス品質（ＱｏＳ）を持つｎ個のＭＳをサポートする。上の式において、それぞれ、Ｗ_ｉはＭＳ_ｉに対するパケット遅延、τ_ｉは遅延しきい値を表し、Ｓは遅延しきい値を超える最大確率を表す。

上記のスケジューラまたはスケジューリング・アルゴリズムの例はそれぞれ、ＯＳ手法を採用している。しかし、伝搬チャネルのコヒーレンス時間（Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｉｍｅ）が許容可能なパケット遅延と比べて長い場合、またはフェージングが弱い場合（例えば、Ｋ係数が高いライス・フェージング（Ｒｉｃｅａｎ ｆａｄｉｎｇ））、ＯＳは役立たない。

そこで、遅いチャネルまたは弱いフェージングのシナリオを扱うために、ＯＢＦ（Ｏｐｐｏｒｔｕｎｉｓｔｉｃ Ｂｅａｍｆｏｒｍｉｎｇ）と呼ばれるスケジューリング手法が提案された。ＯＢＦは、ＯＳの「自然な」機能拡張であり、一般的にいうと、単一アンテナを持つ基地局を複数アンテナを持つ基地局で置き換え、タイムスロット毎に、ここで「ビーム」と称する、異なる放射パターンを生成するアルゴリズムを実装するということである。ビームのシーケンスは、完全にランダムで非周期的であるか、または疑似ランダム方式で、固定され予め設計されているＮ本のビームの集まりから選択することが可能である。ＯＢＦ手法は、その手法の単純さにより、他の提案されているダウンリンク・ビーム形成システムから区別することができる。例えば、ＯＳと同様に、ＯＢＦは、わずかの量のアップリンク・フィードバックを必要とするが、ビーム生成アルゴリズムは独立に実行される、つまりシステムの残り部分から情報を一切受け取らない。

ＯＢＦ手法を採用している通信システムは、無相関環境と相関環境の２つの異なる環境で考察されている。無相関環境では、ＭＳとＢＳのアンテナのどれかとの間の伝搬チャネルはすべて無相関である。現実のシステムは、各ＢＳのアンテナが十分離れて配置され（例えば、２ＧＨｚで３．０４８ｍ（１０フィート）、環境内にある程度の散乱があるときに、このケースに近い。相関環境では、ＭＳと単一ＢＳのすべてのアンテナとの間の伝搬チャネルは、相関が高いが、異なるＢＳへのチャネルは無相関である。現実のシステムは、ＢＳのアンテナが互いに接近するように配置され（例えば、１／２波長分離れて）、ＢＳで拡散する角度が小さいときに、このケースに近い。一般に、相関システムは無相関システムより優れていることが証明されているため、したがって、本明細書では相関システムを取りあげる。

現在開発されているＯＢＦ手法では、スループットの高さと遅延特性のよさは相反する目的である。ＯＢＦ手法に関する研究では、主に、スケジューリング・アルゴリズムだけに注目しているが、その一方で相関システムのビーム生成アルゴリズムは所望のセル／セクタの単純周期的走査であるとみなされていた。ビーム生成アルゴリズムはスケジューラとは独立して実行され、方法はどうあれシステム状態情報を使用してビーム・シーケンスを修正しようとする試みはなされていなかった。これまでビーム形成およびスケジューリングに関する共同研究が実施されたとは信じられていない。
Ｖｉｓｗａｎａｔｈ ｅｔ ａｌ．「Ｏｐｐｏｒｔｕｎｉｓｔｉｃ Ｂｅａｍｆｏｒｍｉｎｇ Ｕｓｉｎｇ Ｄｕｍｂ Ａｎｔｅｎｎａｓ」ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ｏｎ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｔｈｅｏｒｙ，第４８巻第６号，２００２年６月 Ｇ．Ｌ．Ｓｔｕｂｅｒ著「Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ ｏｆ Ｍｏｂｉｌｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ」Ｋｌｕｗｅｒ Ａｃａｄｅｍｉｃ Ｐｕｂｌｉｓｈｅｒ、１９６６年、５２〜５５頁 Ｙｏｕｎｇ ｅｔ ａｌ「Ｔｈｅ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｏｆ Ｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ Ｒａｙｌｅｉｇｈ Ｒａｎｄｏｍ Ｖａｒｉａｔｅｓ ｂｙ Ｉｎｖｅｒｓｅ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ」ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ｏｎ Ｃｏｍｍ．、第４８巻、第７号、２０００年７月

本発明の一実施例は、ユーザに向けて生成するビームを決定する方法を対象とする。ユーザ母集団内の各ユーザについて追跡されるパラメータに基づきユーザ母集団からユーザを選択し、その選択されたユーザが好むビームを決定することができる。好ましいビームは、基地局によって生成され、パイロット信号をユーザ母集団に送信するために使用されることができる。ユーザ母集団の各ユーザは、このパイロット信号に応答する。基地局は、スケジューリング・アルゴリズムを実行し、ユーザ母集団内のすべてのユーザから受け取ったフィードバックに基づきユーザをスケジュールすることができ、好ましいビームを使用してスケジュールされたユーザに情報を送信することができる。

本発明は、以下で述べる詳細な説明と付属の図面からより完全に理解され、類似の要素は類似の参照番号とプライムで表され、複数プライム表記は他の実施形態における類似の要素を示し、これらは説明のためのみ取りあげられており、本発明の実施例を制限するものではない。

本発明の原理はＵＭＴＳ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｍｏｂｉｌｅ Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ：ＵＭＴＳ）規格のよく知られているＨＳＤＡＰ（Ｈｉｇｈ Ｓｐｅｅｄ Ｄｏｗｎｌｉｎｋ Ｐａｃｋｅｔ Ａｃｃｅｓｓ）仕様に基づく無線通信システムに好適であり、この実施例に関して説明されている場合があるが、図に示され本明細書で説明されている実施例は、例示のみを目的としており、いかなる形でも制限する意図はない。したがって、当業者にとっては、３Ｇ−１ｘ ＥＶ−ＤＯ、３Ｇ−１ｘ ＥＶ−ＤＶ、ＵＭＴＳ技術に基づく無線通信システムまたはネットワークおよび／または、例えば、ビーム形成およびスケジューリング機能を現在サポートしている、またはサポートするように適合でき、本明細書の教示により考察されている、現在開発中の第四世代無線通信システムに応用するためのさまざまな修正形態は明白であろう。

以下で使用されている用語「ユーザ」は、移動局（ＭＳ）、ユーザ機器（ＵＥ）、加入者、加入者ユーザ、アクセス端末、リモート局などと同義であり、無線通信ネットワーク内の無線資源のユーザを記述するものである。本明細書では、ユーザという用語と移動局という用語は入れ替えて使用することができる場合が多い。基地局（ノードＢともいう）という用語は、ネットワークと１つまたは複数の移動局との間のデータ接続を行う機器を記述するものである。システムまたはネットワーク（アクセス・ネットワークなど）は、１つまたは複数の基地局を含むことができる。用語「ビーム」は、基地局により生成される特定の放射パターンを意味する。

本明細書で使用されているような、「信号対干渉除去比（ＳＩＲ）」および「信号対雑音比（ＳＮＲ）」という用語は、入れ替えて使用することができ、所定の時刻での信号振幅と干渉（雑音）の量との比を表す。

これらの実施例は、ユーザ・パケット遅延を低減しながらシステム・スループット改善するため既存のスケジューリング方式とあわせて使用することができるＯＢ（臨機応変型ビーム形成（Ｏｐｐｏｒｔｕｎｉｓｔｉｃ Ｂｅａｍｆｏｒｍｉｎｇ））法を対象とする。ＭＳの好ましいビームを決定するために、ＢＳはＢＳが送信したパイロット信号に対する応答としてＭＳから受信された過去のレポート（長い時間にわたる）を処理する。

しかし、ビーム形成およびスケジューリングの方法を詳しく説明する前に、発明者は、スケジューリング・ルーチン例、本発明の方法のシミュレーションに使用されるシステム・モデル例について説明し、さらに、本発明の実施例をより適切な文脈で考察できるように公平さと待ち時間の概念について簡単に説明する。

スケジューリング・アルゴリズム
これ以降、「スケジューラ」および／または「スケジューリング・アルゴリズム」という用語は、特定のスケジューリング手法を説明するために使用される場合があり、スケジューラまたはスケジューリング・アルゴリズムはハードウェアおよび／またはソフトウェアの両方で実装できるものと理解されたい。したがって、これらの用語は、入れ替えて使用することができる。さらに、用語「ビーム」は、すでに上で説明したように、基地局により生成される特定の放射パターンを意味する。

スケジューリング・アルゴリズムには可能な選択肢が多数ある。もっとも単純なスケジューリング・アルゴリズムの１つは、ラウンド・ロビン（ＲＲ）スケジューリングと一般に呼ばれるものである。ラウンド・ロビン・スケジューリングは、典型的な時分割多重化であり、同一移動局（ＭＳ）への連続する伝送間の遅延は、すべてＭＳに関して一定であり、等しい。ラウンド・ロビン・スケジューラは、独立して実行され、チャネル状態情報の形のフィードバックを必要としない。対照的に、常に、最高のデータ転送速度で受信することができるＭＳに常に送信する最高速度スケジューリングでは、可能な最高のシステム・スループットをもたらすが、公平さと遅延はともに無視する。他のスケジューラ、つまりＰＦスケジューリング・アルゴリズムは、望ましい特性をもつことが証明されている。そこで、あるバージョンのＰＦスケジューラが、ここでは説明され、いくつかの実施例によるビーム形成法と組み合わせて動作するものとして想定されるが、以下のＰＦスケジューラ以外のスケジューリング・アルゴリズムも、本明細書では適用可能であることを理解されたい。後述のＰＦスケジューラは、Ｖｉｓｗａｎａｔｈ ｅｔ ａｌ．「Ｏｐｐｏｒｔｕｎｉｓｔｉｃ Ｂｅａｍｆｏｒｍｉｎｇ Ｕｓｉｎｇ Ｄｕｍｂ Ａｎｔｅｎｎａｓ」ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ｏｎ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｔｈｅｏｒｙ，第４８巻第６号，２００２年６月の記事の中で詳しく説明されている。

ＰＦスケジューラ
Ｔ_ｉ（ｎ）はタイムスロットｎのはじめのＭＳｉの移動平均スループットを表し、Ｊ_ｎ∈｛１，・・・，ｎ_Ｍ｝はタイムスロットｎ内での伝送について選択されたＭＳを表すものとし、ｎ_ＭはＢＳがサポートするＭＳの数であるとする（ｎ_Ｍは、固定された数として取り扱われるが、アルゴリズムの実行中に動的に変化する場合がある）。その後、タイムスロットＴ_ｉ（ｎ＋１）でのＭＳｉの移動平均スループットは、式（１）で記述することができる。

式（１）の中で、Ｔ_ｉ（０）＝δ_ｉで、δ_ｉは与えられた初期値であり、Ｔ_ｃはスケジューラのスループット平均フィルタ（Throughput averaging filter）の実効メモリを決定する自由パラメータである。式（１）から、大きなＴ_ｃはフィルタの大きな実効メモリに対応し、その逆も成り立つことがわかるであろう。

したがって、ＰＦスケジューラを実行するＢＳにより実装されるスケジューリング決定は、式（２）で記述できるが、ただしタイムスロットｎ内でＢＳは以下の式を満たすＭＳ Ｊ_ｎをスケジュールする。

つまり、式（２）は、ＢＳが、最大のＲ_ｉ（ｎ）／Ｔ_ｉ（ｎ）比を持つＭＳｉに送信するということを示している。Ｔ_ｉ（ｎ）項を分母に入れたことで、ここのところ「飢餓状態」にあった（例えば、異常に多いタイムスロットについてパケットを受け取っていなかった）ＭＳは、スケジューリング・プロセスで相対的優先度を与えられることになる。ＭＳｉが伝送に関してスケジューリングされると、伝送は速度Ｒ_ｉ（ｎ）で実行される。確率過程

は、ＭＳｉに割り当てられた時間の長期部分とする定常状態分布

を持つマルコフ連鎖であることが証明されている。

ＰＦスケジューリング・アルゴリズムの特徴として、（ａ）システム・スループットはＴ_ｃで課される限界までのＭＳの個数とＭＳの速度とともに増大すること、（ｂ）システムのスループットはＴ_ｃとともに増大するが、固定された数のＭＳについては、スループット利得率はＴ_ｃが増大し続けると飽和すること、（ｃ）Ｔ_ｃが増大すると、同じＭＳへの連続する伝送間に長い遅延が出現し始めることが挙げられる。

図１は、ＰＦ（Ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌ Ｆａｉｒ）スケジューリング・アルゴリズムのシステム・スループットに対するＭＳおよびＴ_ｃの個数の影響を示すグラフである。図１では、シミュレートされたセル・スループットは、２ｍｓのタイムスロット（Ｔｓ）、０ｄＢのＭＳのすべてに対するＳＮＲ、１ｍｓの移動体速度、および２ＧＨｚのＲＦキャリア周波数（Ｆｃ）に基づいて、ＭＳの数の関数として示されている。図１に示されているように、システム・スループットは、Ｔ_ｃで課された限界までのＭＳの数とＭＳの速度とともに高まる。

図２は、パラメータＴ_ｃの異なる値についてＰＦアルゴリズムにより決定されたタイムスロット内のパケット間遅延の累積分布関数（Ｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ：ＣＤＦ）を示す図である。特に、図２は、長いパケット間遅延（平均的パケット間遅延の数倍）の確率がＴ_ｃとともに高まることを示している。図２のｙ軸は、遅延がｘ軸上のタイムスロットの対応する数を超えない確率である。図２には、平均ＳＮＲ、タイムスロット持続時間、および移動体速度に関する、図１の場合と同じパラメータが示されている。図１および２では、関係式Ｒ_ｉ（ｎ）＝ｌｏｇ_２（１＋ＳＩＲ（ｎ））、およびレイリー・フェージングが仮定されている。

システム・モデル
以下で説明するビーム形成およびスケジューリング方法を理解しやすくするために、発明者は、以下のシステム・モデル例を作成した。ただし、後述のシステム・モデルは単に１つの可能なシステム・モデルにすぎず、他のシステム・モデルも当業で理解されているように適用可能であることは理解されるであろう。
（ａ）各チャネルは、Ｇ．Ｌ．Ｓｔｕｂｅｒ著「Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ ｏｆ Ｍｏｂｉｌｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ」Ｋｌｕｗｅｒ Ａｃａｄｅｍｉｃ Ｐｕｂｌｉｓｈｅｒ、１９６６年、５２〜５５頁の５５頁で説明されているように、ＭＳの速度に結びついた、相関レイリー・フェージング処理を受ける。相関レイリー変数列は、ＭＳ毎に独立に選択することができる。これは、Ｙｏｕｎｇ ｅｔ ａｌ「Ｔｈｅ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｏｆ Ｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ Ｒａｙｌｅｉｇｈ Ｒａｎｄｏｍ Ｖａｒｉａｔｅｓ ｂｙ Ｉｎｖｅｒｓｅ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ」ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ｏｎ Ｃｏｍｍ．、第４８巻、第７号、２０００年７月の記事で説明されているような適当な方法を使って実行される。
（ｂ）各チャネルの平均減衰は、つまり、レイリー・フェージングが除去される場合、実行シミュレーション全体にわたって一定である。
（ｃ）特に断りのない限り、ＭＳはランダムに、かつ一様に、通信可能範囲セクタのエリアに配置される。この選択処理は、シミュレーション実行毎に独立に繰り返される。
（ｄ）ＢＳは全出力で送信する。
（ｅ）ＢＳの入力バッファは、ＭＳ毎に１つずつ、常に、送信を待つデータを格納する。つまり、ＢＳへ向かう途中、またはバッファ内で待機しているときにパケットに生じた遅延は無視される。
（ｆ）簡単のため、伝送速度に関係なく、ちょうどパケット１つ分の情報を単一スロットで送信する。
（ｇ）Ｒ（ｎ）は、誤りなしで実行され、ＭＳのレポートは遅延なしでＢＳに完全に届く。データ・パケットは常に、正常に受信される。

公平性と待ち時間
公平性（Ｆａｉｒｎｅｓｓ）の概念は、一般に、各ＭＳに割り当てられた時間の長期部分π_ｉに関連付けることができる。例えば、ラウンド・ロビン・スケジューラでは、この部分は、π_ｉ＝１／ｎ_Ｍ、ｉ＝１，・・・，ｎ_Ｍであり、遅延は固定され、ｎ_Ｍタイムスロットに等しい。Ｒ_ｉ（ｎ）∝ＳＮＲ_ｉ（ｎ）、ｉ＝１，・・・，ｎ_Ｍという仮定の下で、すべてのＭＳへの伝搬チャネルが任意の倍率まで静止プロセス、独立プロセス、および等しく分散されたプロセスである場合、ＰＦアルゴリズムは、ＭＳの平均ＳＩＲに関係なくπ_ｉ＝１／ｎ_Ｍという公平性の特性を処理する。しかし、一般に、上記の主張は正しくない。

図３は、サイズの等しい２つのＭＳ母集団に対するパケット間遅延の累積分布関数（ＣＤＦ）を示すグラフである。特に、図３は、ＭＳ母集団が一方のグループの平均ＳＩＲが１０ｄＢに等しく、他方のグループの平均ＳＩＲは−１０ｄＢに等しい２つの等しいグループを含む場合のパケット間遅延のＣＤＦを示している。ＣＤＦは、Ｒ_ｉ（ｎ）＝ｌｏｇ_２（１＋ＳＩＲ_ｉ（ｎ）），ｉ＝１，・・・，ｎ_Ｍで、他のパラメータは２０ＭＳ、Ｔ_ｃ＝１００、０ｄＢの平均ＳＮＲ、１ｍｓの移動局速度、および２ＧＨｚのＲＦキャリア周波数（Ｆｃ）という仮定の下でＰＦアルゴリズムによるシミュレーションで得られた。

図３を見ると明らかなように、長い遅延に関しては（特に、約４０タイムスロットの、またはそれ以上のパケット間遅延の場合）、「より弱い」グループ（−１０ｄＢの平均ＳＩＲのグループ）は、「より強い」グループ（１０ｄＢの平均ＳＩＲ）に比べて著しく悪い。例えば、強いグループに対し遅延が１００タイムスロット（ｘ軸上で１０^２）を超える確率は１％程度でしかないが、弱いグループ内の移動局のパケット間遅延が１００タイムスロットを超える確率はほぼ６％である。

このパケット間遅延は、「待ち時間」と呼ぶことができる。待ち時間は、ＭＳが最後のパケットを受信した後経過したタイムスロットの個数と理解することができる。特定のセル内のＭＳのグループを受け持つＢＳは、そのセルを受け持つ各ＭＳに対する待ち時間を追跡することができる。以下でわかるように、与えられたタイムスロットにおいて、最も長く待っているＭＳが選択され、そのＭＳ側で好むビームが生成されるようにできる。これは、現在のタイムスロットでの伝送のため選択ＭＳがスケジューラにより選ばれる確率を高めるという効果を持つ。

臨機応変型ビーム形成（概要）
上述のように、ＯＢＦは、ＢＳで複数のアンテナを使用するＯＳの「自然な」機能拡張であり、タイムスロット毎に異なるビームを生成するアルゴリズムを実装する。相関環境では、ＢＳのアンテナへの給電が不均等（振幅に関して）であることからは何も得られない。したがって、選択は、各アンテナに同じ信号電力を供給し、給電フェーズを使用してビームを望む方に向ける。シミュレーションで使用されるＮ本のビームを１２０度の扇形に等間隔で配置し、１番目のビームおよびＮ番目のビームの頂点が扇形の境界と一致するようにした。

ＱｏＳ要件の満足
標準的なＭＳのサービス品質（ＱｏＳ）要件を満たすことは、特定のパケット遅延制約条件を満たしながら十分な平均スループットを実現することになる。ＰＦスケジューラを使用したＯＢＦの従来の研究では、システム・スループット、およびそれぞれＢＳアンテナの本数とＭＳの個数の関数として、ＭＳ毎のスループットのみを重視していた。遅延制約条件は、単にＴ_ｃを適切に選択することに起因していた。しかし、これだと、Ｔ_ｃを低減することにより遅延および遅延ジッタを制御する場合スループットのペナルティが大きくなるため、多くのものが不十分なままである。これは、例えば、ＯＳのケースに関して、図１で示唆されている。ＭＳ母集団、ＭＳ速度の分散、および個々の伝搬チャネルの動的に変化するサイズなどの他のシステム・パラメータも、パケット遅延の統計量および個々のＭＳの時間配分、さらには平均スループットに影響を及ぼす。

さらに、研究中のシステム（またはＢＳと特徴付けられる「サブシステム」、それが実行中のスケジューラ、およびＢＳが受け持っているＭＳ）は、通常、ＭＳによって認知されるエンド・ツー・エンド遅延全体に寄与する１つの要因にすぎない。遅延パフォーマンス、および十分な規則正しさと公平さによりＭＳをサポートできるかどうかを調べるために、システムの残り部分からサブシステムを切り離すことが必要である。これは、ＢＳ内のスケジューラの入力バッファにはいつでもデータが入っており、個々のパケットがバッファ内で待機するのに費やす時間は無視されると仮定することにより実行できる。したがって、大いに異なる可能性のある個々のパケット到着処理は、スケジューリング決定には影響しない。各ＭＳの個々のフェージング処理は静的処理であると仮定すると、遅延制約条件は、特定のアプリケーションにより設定できる所定の時間枠で測定された移動平均スループットが与えられたしきい値を下回る確率に関して定義することができる。

固定長の「正方形の」時間窓内で少なくとも１つのパケットが受信される必要がある場合、一般要求条件はパケット間遅延に課される時間制限に帰着することが観察されるであろう。

この場合、遅延パフォーマンスは、パケット間遅延（２つの正常に受信されたパケット間の遅延）が特定のしきい値を超える確率に関して測定することができる。このようなイベントの発生を「遅延機能停止」と呼ぶことができる。平均待ち時間は、ＢＳがサポートするＭＳの個数（ｎ_Ｍ）だけで容易に決定できる。例えば、１０台のＭＳがある場合、平均待ち時間は１０タイムスロット（平均待ち時間）である。平均待ち時間を変更する手だてはないため、遅延パフォーマンスを改善することは、パケット間遅延の確率密度関数曲線の右側の裾が縮むことを意味する（ＣＤＦは図２および３に示されている）。

ビーム形成およびスケジューリング・アルゴリズム
ＯＢＦシステムでは、スループットの高さと遅延特性の良さは相反する目的である。上述のように、現在のＯＢＦ実装では、ビーム・シーケンス生成は独立に実行するものと見られているため、相関システム（例えば、隙間なく並べられている複数のアンテナ）のビーム生成とスケジューリング・アルゴリズムとを組み合わせる試みはなされていない。したがって、比較のために、これ以降、現在のＯＢＦ手法を「標準ＯＢＦ」（ｓＯＢＦ）アルゴリズムと呼ぶことにする。

本発明の実施例によりＭＳに対し生成すべきビームを決定する方法（したがって、スケジューリング方法）では、過去のＭＳレポートを利用する。ＭＳからは追加レポートも、フィードバックも必要ない。ＢＳで利用可能な情報に基づき走査シーケンスを修正することにより、スループットおよび遅延統計量に関してシステム・パフォーマンスを改善することが可能である。

低速移動中のＭＳは、平均すると高速なフェージングで、伝搬チャネルが実際に変更されていないときに相当数のレポートを送信する。したがって、各ビームでの伝送に対する応答としてＭＳによって送信されるレポートを平均することによりＭＳにより「好まれる」ビームを識別することが可能である（適度の個数のビームを仮定する）。「好ましいビーム」は、最高の平均稼働データ率、または、例えば、所定のＭＳによりＢＳへ送られるレポート、つまりフィードバックにより示されるような対応するＳＩＲを持つ放射パターンとして理解できる。したがって、ＢＳは、例えば、ＢＳによって送信されるパイロット信号に対する応答としてＭＳが送信するレポートなど、所定のＭＳによりＢＳに送られるレポート、つまりフィードバックに基づいて所定のＭＳの「好ましいビーム」を決定し生成することができる。

以下の表記および条件を導入する、つまり、以下のアルゴリズムについて、Ｎ個の予め選択されたビーム｛ｂ_１，ｂ_２，・・・，ｂ_Ｎ｝の有限集合があり、式ｊ（ｍ）∈｛１，・・・，Ｎ｝は、ｎを現在のタイムスロットとしｍ＝０，１，・・・，ｎ−１についてタイムスロットｍで使用されるビームのインデックスを表す。

図４は、本発明の実施例により、ＭＳに対し生成されるビームを決定する方法を説明する流れ図である。図４の関数は、例えばソフトウェア・ルーチンを実行するマイクロプロセッサまたはデジタル・シグナル・プロセッサなどのハードウェアまたはソフトウェアにより実装することができる。図４に概略が示されている関数は、さらに、共同臨機応変型ビーム形成およびスケジューリング・アルゴリズムと現在のｓＯＢＦアルゴリズムの修正形態を説明するものとして考えることもできる。

図４を参照すると、初期化（ファンクション４１０）で、タイムスロット・カウンタｎは初期化され（ｎ＝０）、除外窓が空にされる。一般に、チャネル条件の悪いＭＳにビームが連続的に当たるとシステム・スループットに悪影響が生じる可能性があるため、そのようなことを防止するように設計された時間窓が除外窓である。除外窓は、固定サイズに設定されるか、または可変サイズであり、これについて以下で詳述する。

ＢＳは、ＢＳが受け持つ各ＭＳの共通パラメータを追跡する。このパラメータは、ＭＳの上述の「待ち時間」、つまり例えば、ＭＳが最後のパケットを受信してから経過したタイムスロットの数とすることが可能である。それとは別に、ＢＳは、待ち時間の代わりに、各ＭＳの短期スループットなどのパラメータを追跡することも可能であり、その場合、短期スループットを計算するために使用される平均、つまり除去処理は、アプリケーションにより指示することができ、またＭＳ毎に異なる可能性もある。さらに、ＢＳは、ＢＳが受け持つ各ＭＳの長期スループット（または平均スループット）により正規化された短期スループットを追跡することも可能である。

ＢＳは、追跡パラメータに基づいてＭＳ母集団からＭＳを選択する（ファンクション４２０）。図４は、上述の最も長く待っているＭＳだけの追跡を例示しており、これは単なる追跡可能パラメータにすぎないことと理解するものであり、計算済みの短期スループットおよび各ＭＳに対する長期スループットにより正規化された短期スループットなどの他のパラメータも、ＢＳにより追跡することも可能である。この例では、ＢＳは、最後のパケットが受信された時刻において最も「飢餓状態」にあるＭＳを選択する。したがって、与えられた伝送（パケットなど）を受信するのを最も長い期間待っていたとＢＳによって認識されたＭＳは、最も長い間待っているＭＳとして選択されることができる。ファンクション４２０に示されているように、除外窓に入っていない最も長く待っている移動局がタイムスロットｎの最初に移動体母集団内で探索される。このＭＳは、ｉ（ｎ）を所定のタイムスロットｎに対するＭＳインデックスとして、ＭＳｉ（ｎ）と呼ばれる。

選択されたＭＳについて、好ましいビームは、好ましいビーム・アルゴリズムに従って決定することができるが（ファンクション４３０）、これについて以下で詳述する。好ましいビームは、Ｎ個のあらかじめ選択されたビームの前述の有限集合から選択される。以前にビームを使用してパイロット信号を送信していた場合は、必ず各ＭＳによりＢＳにレポートが送り返されている。そのため、ＢＳは、ＭＳ母集団内のすべてのＭＳにより送信された、ビームに関する過去のレポートを収集しているはずである。

上述のように、ＢＳは、Ｎ本のビームのそれぞれについて、各ビームでの伝送に対する応答としてＭＳによって送信されるレポートに含まれる情報を平均することができる（適度の数のビームを仮定する）。そこで、集まったレポートに基づき、「好ましいビーム」は、最高の平均稼働データ率、または例えば、ＭＳのレポートにより示されているような最高の対応する平均ＳＩＲを持つ放射パターンとすることもできる。したがって、ＭＳｉ（ｎ）の好ましいビームは、好ましいビーム・アルゴリズムに従って決定することができ、その例について以下で説明する。

次に、ＢＳは好ましいビームを生成し（ファンクション４３０）、その好ましいビームを使用してパイロット信号を送信する（ファンクション４４０）。その後、ＢＳは、ＢＳが受け持つＭＳ母集団内のすべてのＭＳからレポートを受信する（ファンクション４５０）。それらのレポートはそれぞれ、ＰＦアルゴリズムに関して上述のように、ｎ番目のタイムスロットにおいて応答側移動局が受信することができる最大データ転送速度の推定値を表すＲ_ｉ（ｎ）項を含むことができる。ＭＳ母集団内の各ＭＳは、パイロット信号の信号対干渉除去比（ＳＩＲ）を測定することによりＲ_ｉ（ｎ）を計算し、その後、例えば、シャノンの容量公式Ｒ_ｉ（ｎ）＝ｌｏｇ_２（１＋ＳＩＲ（ｎ））などの望ましい変換を適用する。

次に、ＢＳのスケジューラは、レポートに基づき、どのＭＳが現在のタイムスロットでパケットを受信するかを決定する（ファンクション４６０）。これは、ＰＦスケジューラに関し上で説明した手法を使用することで実行し、「勝利側ＭＳ」を選択するようにできる。
ＢＳは、次に、速度Ｒj_ｎ（ｎ）で工程４６０においてスケジューラにより選択されたＭＳＪ_ｎにデータを送信する工程に進む（ファンクション４７０）（工程４２０で選択されたＭＳであってもなくても）（工程４３０で選択されたビームに関する式（２）を参照）。除外窓を更新し、次のタイムスロットのためにタイムスロットをインクリメントすることによりこの反復は完了する。除外窓は、ファンクション４２０で選択されたＭＳのインデックスｉ（ｎ）を除外窓に押し込むことにより更新され、それにより窓内の最も古いインデックスであるインデックスｉ（ｎ−Ｌ）が除外窓から落とされる。ファンクション４２０〜４９０は、後続のタイムスロットで繰り返すことができる。

図４で説明されているファンクションは、一部または全部を実行できる。例えば、ファンクション４１０〜４３０および４９０は、ビーム決定ルーチンの一部として実行することにより、例えば、スケジューリングまたは伝送以外の他の特定のアプリケーションのため好ましいビームを生成することができる。スケジューリングの方法は、ファンクション４１０〜４３０に従って好ましいビームを生成することを含むが、ＢＳは好ましいビーム以外のビームを使用してスケジュールされたユーザに情報を送信することができる。実施例に従って好ましいビームを決定する方法は、どのような種類のスケジューリング・アルゴリズムでも使用でき、ＰＦスケジューラはスケジューリング・アルゴリズムの単なる一例にすぎない。

好ましいビーム・アルゴリズム
好ましいビームは、以下の「好ましいビーム・アルゴリズム」に従って決定することができる。タイムスロットｎでＭＳｉによって好まれるビームは、以下の場合、ｂ_ｊである。

ただし、

式（３）において、ｊ（ｍ）はタイムスロットｎでＢＳにより生成されたビームのインデックスである。ｊ（ｍ）＝ｋとなるｍについて、δ＝１である。例えば、ｋ＝３の場合、第３のビームが生成されたすべてのｍについて、δ＝１、それ以外の場合はδ＝０である。式（３）は、タイムスロットｎでのＭＳｉの好ましいビームは、移動局ｉの最高の移動平均フィードバック率を持つビームであることを示している。つまり、Ｎ本のビームのそれぞれを１つずつ評価し、ビームの過去のすべての出現を調べ、過去のレポート（またはレポートの選択されたファンクション）の平均をとり、最高の平均を選ぶ。分母の項δ（ｌ，ｋ）は、式を正規化するために用意されている。

パラメータａ（０＜ａ＜１）は、好ましいビームでＭＳの位置を追跡できるようにする「忘却係数」である。忘却係数ａは、マクロ・セル内で通常は秒単位で測定される処理であるＭＳによる好ましいビームの変化の追跡が可能なように十分に小さくなければならず、それと同時に高速なフェージングの適切なフィルタ処理を行えるように十分に１に近くなければならない。ａを適切に選択するには、例えばシャドウ・フェージングの無相関距離、セル／セクタの物理的サイズ、および注目しているＭＳ速度範囲に基づいて選択する（無相関距離は、２点の間の距離であってそれらの点とＢＳとの間の経路損失のシャドウ・フェージング成分間の相関はある種のあらかじめ選択された値、ｅ^−１にまで減衰してしまうような２点間の距離である）。

計算労力とメモリを節約するために、式（４）〜（６）に例示されているように、前のタイムスロットからの情報を利用してＭＳ毎に式（３）を反復計算することができる。
以下の式

および

から、以下の式が得られる。

除外窓（Ｌ）
除外窓Ｌは、Ｌを高々ｎ_Ｍ−１とするＬ次元ベクトルである。ｊ番目の成分Ｌ_ｊは、ＭＳのどれかのインデックスまたは０のいずれかである。除外窓の目的を理解しやすくするために、Ｌは０に設定され、ＭＳｉは最も長く待っているＭＳを表すものとする。好ましいビーム・アルゴリズムは、ＭＳｉによって好まれるビームを繰り返し決定し（選択し）、ＭＳｉがパケットを受信するまで次の（および後続の）タイムスロットでその作業を続け、受信したらそれにより最も長く待っているＭＳであることを止める。これだと、システム・スループットによくない影響が生じる。

除外窓の目的は、したがって、「悪い」チャネルから復旧するのが遅いＭＳにビームが繰り返し当たるのを防止することである。移動の遅いＭＳでは、可能な最も長い除外窓（Ｎ＝ｎ_Ｍ−１）は最良の結果を出すように見えるが、車両速度で移動するＭＳの場合には、短い除外窓（例えば、Ｌ＝１）のほうがパフォーマンスが良いように見える。ＭＳの速度と一致するようにＬを調整するとよい。しかし、ＢＳがＭＳの速度を知っていると想定されていない。したがって、ＭＳの速度が知られていない状態でＬを選択することが必要である。しかしながら、図６に示されているように、良いパフォーマンスは、隙間を広く取った速度で得られ、これについて以下で説明する。

ビームの本数（Ｎ）は、修正されたＯＢＦアルゴリズムのパフォーマンスに影響を及ぼすことがある。発明者によるシミュレーションでは、Ｎは、ビームが十分重なり合い、しかもシステム・スループットの損失がわずかであるように、Ｎ＝１１に選択されている。ｓＯＢＦアルゴリズムにおいて、Ｎを大きくすると、長い遅延が生じる頻度が増える。本明細書で説明されている修正されたＯＢＦアルゴリズムでは、Ｎを大きくしても、伝搬チャネルの平均減衰を追跡しながら（高速フェージングを除く）、アルゴリズムで高速フェージングを効率よく除去できるように各ビームに対し十分なレポートが用意されている限り、悪影響がもたらされることはない。これは、「欠損」ビームを挿入するためにビーム生成アルゴリズムからの周期的逸脱を必要とし、それにより、Ｎ本すべてのビームを最小限の周期性で働かせることができる。これらの逸脱がタイムスロットのわずかの部分しか占有しない限り、その結果生じる損失は最小である。

ＱｏＳおよび遅延の他の尺度
上述の方法は、次のパケットを「最も長い間待っている」ＭＳを優先する目的で考案された。より一般的な場合、パフォーマンスを測定するのに、長期間続くサービス低下を基準として使用することができる。ＭＳが持つ必要のある妥当なＱｏＳ要件は以下のように述べることが可能である。
ａ）十分長い期間（平均）のスループット、
ｂ）短期間のスループットの低下は、余り頻繁に生じてはならず、また深すぎても行けない。定量的には、（ｂ）では、短期スループットはタイムスロットの部分δよりも短い間に長期スループットの一部γを下回ることを要求することができる。

「長期スループット」、「短期スループット」、およびパラメータγおよびδは、与えられたアプリケーションに基づき可変である（かつ、設定できる）。これは、ビット誤り率（ＢＥＲ）ではなく、例えば「１日の不良分」により通信リンクの品質を測定する頻繁に使用される実践に類似している。

ＱｏＳ目的をこのように定義すると、ビーム生成の方法が変わる。つまり、次のパケットを最も長く待っているＭＳによって好まれるビームを生成する代わりに、好ましいビーム・アルゴリズムは、短期スループットと長期（または平均）スループットとの最低の比を持つＭＳにより好まれるビームを生成する。

シミュレーションと結果
図５は、本発明の一実施例によるシステム・スループットと固定ＭＳ母集団の遅延機能停止の確率とを対比するグラフである。図５は、システム・スループットとＴ_ｃをパラメータとする遅延機能停止の確率とを示している。

図５では、遅延制約条件（つまり、しきい値）は、１６０ｍｓとなるように選択されている。２０台のＭＳでは、このしきい値は、平均遅延４０ｍｓの４倍に等しい。３つのシステムのスループット／遅延曲線が比較されている。第１の「ＰＦ」というラベルが付いている曲線は、単一アンテナのＰＦアルゴリズムである。標準ＯＢＦに対する第２の「ｓＯＢＦ」というラベルが付いている曲線は、ビームの単純走査を行うＯＢＦシステムである。第３の「ＪＯＢＳ」というラベルが付いている曲線は、本発明の実施例による図４に関して説明されている方法である。ラベルＪＯＢＳは、単なる識別子であり、いかなる形でも実施例を制限するものと解釈すべきではない。図５では、両方のＯＢＦシステムはＢＳで４本のアンテナを使用し、ビームの同じ集合｛ｂ_１，ｂ_２，・・・，ｂ_１１｝を生成するが、順序は異なる。すべてのＭＳに対する平均ＳＮＲ値は０ｄＢに固定され、移動局速度は８ｍ／秒に固定され、除外窓Ｌは１５に固定される。

上述のように、本発明の実施例によれば、遅延パフォーマンスは、パケット間遅延が特定のしきい値を超える確率に関して測定することができ、その場合、そのようなイベントの発生は遅延機能停止と呼ばれる。図５に示されているように、固定された移動局母集団および速度については、遅延機能停止の確率は、ＪＯＢＳに関してｓＯＢＦまたはＰＦアルゴリズムよりもかなり低い。そのため、ＪＯＢＳでは、過剰な遅延の発生確率を下げると同時に、より高いシステム・スループットを実現することができることがわかるであろう。

図６は、本発明の一実施例による信号対干渉除去比（ＳＩＲ）の累積分布関数（ＣＤＦ）を示すグラフである。図６のデータは、ＭＳをセルのエリアにランダムかつ一様に配置することにより生成されたものである。すべてのＢＳが無指向性アンテナを使用し等しい電力で連続的に送信する場合の六角形のグリッド上の干渉セルの２つのリングを考察した。それぞれのＭＳについて、平均受信電力が最高であるセクタの信号は信号とみなされる一方で、残りのセクタは干渉電力に寄与していた。

ＢＳ_ｊとＭＳ_ｉ（または他の任意のＢＳ，ＭＳのペア）の間のＡ_ｊ，ｉと表されるｄＢ経路損失は、２つの部分の総和、つまりｄ_ｊ，ｉをＢＳ_ｊとＭＳ_ｉの間の距離、ξ_ｊ，ｉをｊ，ｉリンクのシャドウ損失とする、Ａ_ｊ，ｉ＝−３５ｌｏｇｄ_ｊ，ｉ−ξ_ｊ，ｉｄＢとみなされた。ξ_ｊ，ｉは、標準偏差ａ＝８ｄＢの独立（リンク毎に）、ゼロ平均、ガウス・ランダム変数としてみなされた。図６に示されている曲線を確立するために何回もこの処理を繰り返した。

図７は、本発明の一実施例によるシステム・スループットと遅延機能停止の対比を示すグラフである。図７は、図５に示されているのと同じ実験を、ただし異なる２つの速度（すべてのＭＳに共通）について繰り返した。この場合、各移動局のＳＩＲは、図６に示されているＣＤＦとは独立に選択される。図７は、すべてのＭＳの速度が１ｍ／秒に設定される第１のケースと、すべてのＭＳの速度が８ｍ／秒である第２のケースを示している。

上で簡単に説明したように、除外窓はＭＳの個数およびその速度と一致することが望ましいと考えられる。しかし、ＢＳは、通常、一般的には等しくない、ＢＳが受け持っているＭＳの速度を知らないため、すべての速度に使用するために特定の固定された除外窓Ｌを選択する必要があった。図７では、除外窓Ｌは１５に固定されていた。

図７に示されているように、ＪＯＢＳのパフォーマンスは低速、高速の両方にわたってｓＯＢＦおよびＰＦよりも優れているが、利得は特に高速度で大きい。３つすべての一般的トレンドは、図に示されている範囲でＴが増大すると遅延機能停止は悪化する（上昇する）が、スループットは小さな利得を示しているというものである。したがって、図７から、ＪＯＢＳでは、過剰な遅延の発生確率を下げると同時に、より高いスループットを実現することができることがわかるであろう。Ｔ_ｃは任意のパラメータなので、特定のアプリケーションに適合するようにスループットと遅延との間の所望のトレードオフの関係を選択することができる。

図８は、本発明の一実施例によるＭＳスループットとＭＳ速度の対比を示すグラフである。ＯＢＦアルゴリズムの下で広く分散する速度を持つ個々のＭＳのスループットを観察するために、７つのＭＳシステム内のそれぞれのＭＳに異なる速度が割り当てられた。伝搬チャネルはｉ．ｉ．ｄである。図８を参照すると、より高速なＭＳは、低速なＭＳと比べてスループットが高いが、違うのは大きいという点であることがわかる。

図９は、システム・スループットとＭＳの平均方位角に関するＭＳの方位角の標準偏差との対比を示すグラフである。特に、図９は、システム・スループットとＢＳから見て特定の方位角を中心にＭＳ母集団がクラスタを作る程度との対比を示している。クラスタを作る程度は、ＭＳの平均方位角に関するＭＳの方位角の標準偏差により測定される。ＪＯＢＳアルゴリズムがｓＯＢＦアルゴリズムに勝っていることは、ＭＳがセル／セクタのエリア上に均等に分布していないが、例えば、商店街などの指定されたエリア内または幹線道路にそって集中している場合により明らかである。ｓＯＢＦアルゴリズムは、ＭＳの不均等な分布を無視し、負荷の軽いサブセクタ、さらには空のサブセクタであっても、それを照らすのに、負荷の重いエリアの場合と同じタイムスロットを費やす。

他方、ＪＯＢＳアルゴリズムは、ＭＳの空間的分布になじんでおり、空のエリアを避ける。この特徴を示すために、各ＭＳの方位角を、必要な切り捨て、回り込み、スケーリングを行ったラップアラウンド正規確率密度関数Ｎ（α，σ^２）（例えば、αを平均、σを標準偏差とするガウス分布を持つランダム変数）から各シミュレーション実行についてランダムにかつ独立に選択した。シミュレーション実行毎に、セクタ境界内で平均値をランダムにかつ一様に選択した。得られたシステム・スループットは、図９に、標準偏差σの関数として示されている。図９から明らかなように、σが低いときにはＪＯＢＳのパフォーマンスはｓＯＢＦよりも優れている。

図１０は、本発明の一実施例によるシステム・スループットと短期スループットが長期スループットの５０％を下回る確率とを対比するグラフである。ＪＯＢＳアルゴリズムのパフォーマンスをより一般的な遅延の尺度（異なるパフォーマンス測定基準）でテストするために、発明者は、好ましいビーム・アルゴリズムが短期スループットと長期（または平均）スループットとの比が最低であるＭＳによって好まれるビームを出力するように好ましいビーム・アルゴリズムを再構成した。次に、発明者は、システムのスループットと、Ｔ_ｃ＝１００でフィルタ処理された短期スループットが長期スループットの５０％を下回る確率との対比をシミュレートした。その結果は、図１０に示されている。このような異なる測定基準であっても、ＪＯＢＳアルゴリズムはｓＯＢＦよりもロバスト性に優れているように思われる。

したがって、上述のようにビーム形成とスケジューリングとを組み合わせると、セルラー無線通信システムの与えられたセルまたはセクタ内でサービスを受けるＭＳは必ず公平にかつ定期的にサービスを受けられるようにできる。選択されたＭＳを優先すると（最も長い間待っているＭＳとして選択されるかまたは他の基準に基づいて）、状況にもよるが、ＭＳによるパケット受信で長い中断が生じる確率が小さくなるか、または低下したサービスが続いてしまう期間（日照り続き）が短くなり、例えば、システム遅延制約条件を満たすようにしながらシステム全体のスループットを改善することができる。

本発明の実施例によれば、好ましいビームは、システム状態情報を使用して決定することができる。つまり、過剰なまたは追加信号機能を必要としないということである。これにより、ビームはセルまたはセクタを照らすように順番にまたは指定された順序で生成されるため、システム状態情報とは無関係に実行され、したがってシステム状態情報を入力として受け取らないｓＯＢＦアルゴリズムに比べてパフォーマンスが高い。

以上のように本発明の実施例を説明してきたが、さまざま点で本発明を変更できることは明白であろう。このような変更形態は、本発明の実施例の精神と範囲から逸脱したものとみなされず、このようなすべての修正は、当業者には明らかなことであろうが、請求項の範囲内に収まる。

ＰＦスケジューリング・アルゴリズムのシステム・スループットに対するＭＳおよびＴ_ｃの個数の影響を示すグラフである。 パラメータＴ_ｃの異なる値についてＰＦアルゴリズムにより決定されたタイムスロット内のパケット間遅延の累積分布関数（ＣＤＦ）を示す図である。 サイズの等しい２つのＭＳ母集団に対するパケット間遅延の累積分布関数（ＣＤＦ）を示すグラフである。 本発明の実施例により、ＭＳに対し生成するビームを決定し、伝送を受信するようにＭＳをスケジュールする方法を説明する流れ図である。 本発明の一実施例によるシステム・スループットと固定ＭＳ母集団の遅延機能停止の確率とを対比するグラフである。 本発明の一実施例による信号対干渉除去比（ＳＩＲ）の累積分布関数（ＣＤＦ）を示すグラフである。 本発明の一実施例によるシステム・スループットと遅延機能停止の対比を示すグラフである。 本発明の一実施例によるＭＳスループットとＭＳ速度の対比を示すグラフである。 システム・スループットとＭＳの平均方位角に関するＭＳの方位角の標準偏差との対比を示すグラフである。 本発明の一実施例によるシステム・スループットと短期スループットが長期スループットの５０％を下回る確率とを対比するグラフである。

Claims (10)

1. 情報をユーザに送信するため生成されるビームを決定する方法であって、
   ユーザ母集団内の各ユーザについて追跡されるパラメータに基づきユーザ母集団からユーザを選択する工程と、
   選択されたユーザについて生成される好ましいビームを決定する工程とを含むことを特徴とする方法。
2. 前記追跡されるパラメータは、ユーザが最後のパケットを受信した後経過した持続時間を表す各ユーザの待ち時間であり、
   選択する工程はさらに、
   所定タイムスロットについてタイムスロット・カウンタを初期化する工程と、
   チャネル状態が不良であるユーザをビームが連続的に照らさないように構成された除外窓を空にする工程と、
   前記所定タイムスロットの先頭で、除外窓の外にいる最も長い間待っているユーザのユーザ母集団を探索する工程とを含み、
   前記探索する工程と前記決定する工程を繰り返し実行して、各タイムスロットで最も長く待っているユーザのために生成する好ましいビームを決定することを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記追跡パラメータは、
   前記所定のアプリケーションにより指示されたフィルタ処理を使用して計算された各ユーザに対する短期スループット、または
   各ユーザについて長期スループットにより正規化された、所定のアプリケーションに基づき計算される短期スループットであることを特徴とする請求項１に記載の方法。
4. 前記決定する工程は、所定のタイムスロットについて、
   ビーム毎に選択されたユーザからすでに受信されている過去のレポートに基づき有限な複数の選択可能なビームのうちのそれぞれのビームについて移動平均データ転送速度を決定する工程と、
   最高の移動平均データ転送速度を持つビームを好ましいビームとして選択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。
5. 前のタイムスロットで好ましいビームを決定するのに使用された情報に基づき、現在のタイムスロットで所定のユーザについて好ましいビームを決定する情報を更新する工程をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
6. 伝送を受信することに関してユーザをスケジュールする方法であって、
   ユーザ母集団内の各ユーザについて追跡されるパラメータに基づきユーザ母集団からユーザを選択する工程と、
   選択されたユーザ用に好ましいビームを生成する工程と、
   好ましいビームに基づき、次の伝送を受信するためユーザ母集団内のユーザをスケジュールする工程とを含むことを特徴とする方法。
7. 前記生成する工程は、さらに、
   ビーム毎に選択されたユーザからすでに受信されている過去のレポートに基づき有限な複数の選択可能なビームのうちのそれぞれのビームについて移動平均データ転送速度を決定する工程と、
   最高の移動平均データ転送速度を持つビームを好ましいビームとして選択する工程とを含み、前記スケジュールする工程は、さらに、
   好ましいビームを使用してユーザ母集団にパイロット信号を送信する工程と、
   ユーザ母集団の各ユーザからフィードバックを受け取り、情報を含むフィードバックはユーザに対し対応可能な最大のデータ転送速度に関係する工程と、
   現在のタイムスロットで次の伝送を受け取るためユーザ母集団を優先順位付けするスケジューリング・アルゴリズムを実行する工程とを含み、
   前記選択されたユーザは、フィードバックに基づき次の伝送を受信するため優先順位で上に移動されており、選択されたユーザの対応可能な最大データ転送速度は好ましいビームに対応することを特徴とする請求項６に記載の方法。
8. 前記追跡されるパラメータは、ユーザが最後のパケットを受信した後経過した持続時間を表す各ユーザの待ち時間であり、
   前記選択されたユーザは最も長く待っているユーザであることを特徴とする請求項６に記載の方法。
9. ユーザに情報を送信する方法であって、
   （ａ）所定のタイムスロットの先頭で、タイムスロット・カウンタとチャネル条件の良好でない所定のユーザに情報を送信するために使用されるビームが連続的に当該ユーザを照らさないようにする除外窓とを初期化する工程と、
   （ｂ）所定タイムスロット内で、選択されたユーザとして除外窓の外にいる最も長い間待っているユーザのユーザ母集団を探索する工程と、
   （ｃ）選択されたユーザ用に好ましいビームを生成する工程と、
   （ｄ）好ましいビームを使用して送信されたパイロット信号への応答としてユーザ母集団内の各ユーザから、ユーザに対し対応可能な最大データ転送速度が各々に記述されているレポートを受信する工程と、
   （ｅ）勝利側ユーザを選択するため受信されたレポートに基づきスケジューリング・アルゴリズムを実行する工程と、
   （ｆ）好ましいビームを使用して情報を勝利側ユーザに送信する工程と、
   （ｇ）タイムスロット・カウンタおよび除外窓カウンタを更新する工程とを含むことを特徴とする方法。
10. 無線通信システムのユーザのためにパケット遅延を低減しながらシステム・スループットを改善する方法であって、
    ユーザ母集団の各ユーザについて追跡されるパラメータに基づきユーザ母集団からユーザを選択する工程と、
    選択されたユーザが次のパケットを受信するようにスケジュールされる確率を最大にするためそのユーザについて好ましいビームを決定する工程とを有し、好ましいビームは好ましいビームで次の伝送を受信するようにユーザ母集団内のユーザをスケジュールするためパイロット信号を送信するのに使用されることを特徴とする方法。
    

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