JP2005532754A - 信号特性観測値の使用 - Google Patents

Abstract

それぞれの用途において少なくとも一つの信号特性パラメータを使用する方法と装置。目標装置(T)が、無線通信環境(RN)において少なくとも一つの信号特性パラメータの観測値(OS)を与える。各種目標装置の観測値の間には著しい違いがあるので、この違いを考慮した一つ以上の装置モデル(DM)が使用される。選択論理(SL)により、各目標装置(T1〜T3)に対する最適装置モデル(DM1、DM2、．．．)を選択する。目標装置(T)によって与えられた観測値を、選択された装置モデル(DM)によって処理し、それぞれの用途、たとえば位置決め用途(LCM)またはネットワークプランニングで使用する。

Description

本発明は、無線通信ネットワークにおける信号特性観測値の実際的使用に関する。信号特性観測値は、主として、無線通信ネットワーク内のセルまたは基地局を選択するのに使用される。本発明は、より詳しくは、信号特性観測値のその他の使用、たとえば移動体位置決めおよびネットワークプランニングでの使用に関する。

最近の発見によれば、信号特性の観測値、たとえば信号強度、ビット誤り率(bit error rate/ratio)、SN比、その他の観測値を、移動通信装置の位置決めに使用することができる。ここで使用する‘目標装置’という言葉は、位置を決定すべき移動通信装置を意味する。

図１はそのような位置決め技法の一例を模式的に示す。目標装置Tは高周波インタフェース(radio interface)RIにより基地局BSと通信する。この例では、通信は高周波通信であると仮定している。目標装置Tは高周波インタフェースRIにおける信号値を観測する。観測値Oを、目標装置の無線通信環境をモデル化する確率モデルPMに使用し、位置評価値LEを生成する。ここで使用する目標装置という言葉は、その位置を決定すべき装置を意味する。目標装置は無線環境で信号により通信するので、目標装置の位置を決定するために、無線環境における信号値が使用される。たとえば、目標装置は無線ローカルエリアネットワーク(WLAN)で通信するデータ処理装置とすることができる。データ処理装置は汎用のラップトップもしくはパームトップコンピュータまたは通信装置とすることができ、あるいは専用の試験または測定装置たとえばWLANに接続された病院の装置とすることができる。ここで使用する位置という言葉は、1〜3個の座標から成る座標の組を意味する。いくつかの特殊なケースたとえばトンネルの場合、単一の座標で十分でありうるが、大部分の場合、この位置は座標対(x、y、または角度/半径)で表される。

移動通信装置は信号特性パラメータを測定する。信号特性パラメータの良い例は信号強度である。受信信号強度指標(indicator)を示すのに、しばしば頭字語RSSIが使用される。このRSSIは、たとえばセルまたは基地局を選択するのに使用される。

先行技術による前記方法に伴う問題は、多くの移動通信装置による信号強度またはRSSIの測定がかなり不正確である、ということである。RSSIの主用途は最適セルまたは基地局の選択のためのものであり、この目的のためには、かなり粗い測定で十分である。RSSI(または、他の任意の信号値)を位置決めまたはネットワークプランニングのために使用する場合には、ずっと高い精度が必要である。また、RSSIの主用途が最適セルまたは基地局の選択のためのものであるため、RSSIの測定は、信号強度が大きい場合に非常に不正確になりうる。この場合、サービス提供セルまたは基地局を変更する必要がないからである。これに関連する問題が、ネットワークプランニングおよび/または保守において発生する。

本発明の目的は、前記欠点を小さくするような方法と該方法を実施するための装置とを提供することである。言い換えると、本発明の目的は、移動通信装置の信号特性観測の精度を高めることである。本発明のこの目的は、独立クレームに述べることを特徴とする方法と装置によって達成される。本発明の好ましい実施形態は、従属クレームに開示されている。

本発明は、目標装置の信号特性観測値をモデル化する装置モデルのアイデアにもとづく。目標装置は、その無線通信環境において、少なくとも一つの信号特性パラメータたとえば信号強度の観測を行う。目標装置によって得られた観測値を、この装置モデルによって処理し、処理された観測値をそれぞれの用途で使用する。この用途は、信号特性観測値の正確さの向上により利益が得られるものならば何でも良い。たとえば、この用途は、位置決め、ネットワークプランニング/保守、その他とすることができる。当該目標装置に対して、最適装置モデルがいくつかの条件にもとづいて選択される。たとえば、目標装置のタイプを識別し、その結果にもとづいて、良く合う装置モデルを選択することができる。目標装置のタイプが決定できない場合には、可能性の高い位置評価値および/または評価位置間の推移を与えるものが見出されるまで、いくつかの装置モデルを試すことができる。この選択の結果はその後の使用のために保存することができる。

装置モデルの選択手段は、いくつかの装置モデルと最適装置モデル選択のための選択論理回路とを備えたコンパクトな位置評価モジュールとして具体化することができる。あるいは、いくつかの装置モデルを記憶した分散装置として具体化することができる。これらの装置モデルのうち一つが目標装置自身にダウンロードされ、該目標装置がそれ自身の位置をより良く評価することができるようにし、または補正した観測値をネットワークの定置要素内の位置評価モジュールに報告することができるようにする。

位置決め用途の場合、この装置モデルは位置決めの正確さおよび/または信頼性を高める。本発明においては、同一の確率モデルを多様な目標装置に対して使用することができる。装置モデルによって、各種目標装置間の違いが著しく減少させられるからである。

本発明は、ネットワークプランニングおよび/または保守用途の場合、各種の通信装置に関して、ネットワークパラメータたとえばサービスの質(QoS)、処理量、その他を予測する、ネットワークプランニングおよび/または保守アプリケーションの能力を高める。たとえば、ネットワークプランニングオペレータは、高性能の通信装置の場合には所定のエリアにおいて所定のQoSを実現できるが、低性能の場合にはだめである、ということをはっきり知ることができる。

装置モデルは、数学的には次のように表現することができる。類似の各種WLANカードタイプC₁、．．．、C_nに関する信号強度測定値を得るためには、一組の関数g_i(x)=y,i=1..nを定義して、関数g_iが、カードタイプC_iに関して測定された信号値xを“標準化”信号値yに変換するようにしなければならない。言い換えると、g_i(x_i)= g_j(x_j)はカードC_iに関して測定された信号値x_iがカードC_jに関して測定された信号値x_jに対応するということを意味する。

各種通信装置間の違いは簡単な因数または乗数によって解消されると考えるのが当然であろう。たとえば、RSSIの正しい値が30単位である位置において20単位のRSSIを報告する装置は、因数1.5を有するということになる。しかし、本件の発明者の発見によれば、意外なことに、現行の大部分の通信装置たとえばWLANカードの場合には、そのような簡単な因数または乗数は十分ではない。誤差は線形からほど遠いからである。実際、真の信号強度が連続的に増大する場合にも、大部分のWLANカードによって報告されるRSSIは非常に不均一なステップを有する階段関数に似ている。さらに、WLANカードは、同じ製造者の同一の製造バッチの場合でさえも、互いに違っている。このように、関数g_iは一般に簡単な乗数あるいはすっきりした数学的関数たとえば多項式に比してずっと複雑である。実際、装置モデルは階段関数によってもっとも良く記述される。

装置モデルの決定をさらに難しくするのは、計測のための既知の条件を正確に整えることが非常に難しいということである。理論的には、必要なことのすべては、十分に設備の整った高周波試験室であり、これはすべての通信装置製造者が有しているはずのものである。しかし、実際問題として、信号値観測値の実際的用途たとえば位置決めまたはネットワークプランニング用途を提供する会社がそのような設備を利用することはほとんどできない。さらに、二つの通信装置を正確に同じ位置に配置することは不可能であり、また、二つの装置が異なる時刻に同じ位置に配置された場合、途中で条件が変わっていることが多いと思われる。

したがって、装置モデルは好ましくは複数の観測値に関する統計モデルにもとづくものである。好ましい形の統計モデルの一つは、信号特性値の累積分布関数によるものである。累積分布関数の利点は自然に単調になるということである。

したがって、通信装置がいくつかの製造者および製造バッチからのものである一般的な状況の場合、装置モデルは非常に大きなロジスティックな問題を提起する。すなわち、どのようにすればすべてのブランドの通信装置に対して装置モデルを維持することができるかということである。この問題は、タイプまたはブランドに特異的な(specific)装置モデルを維持することによって軽減することができ、通信装置のタイプまたはブランドは、当該装置がネットワークにログインしたときに決定される。あるいは、装置のタイプは、なんらかの装置レジスターへの問合せにもとづいて決定することができる。好ましい形の装置モデルの一つは、タイプに特異的な装置モデルとユニットに特異的な(unit-specific)装置モデルとを有する。タイプに特異的な装置モデルは複雑なものであり、一般に複数の観測値に関する統計モデルにもとづくものである。他方、ユニットに特異的な装置モデルはずっと簡単なものにすることができ、たとえば簡単な多項式または単一の係数とすることができる。

しかし、将来、装置モデルはいまよりもっと簡単にできると予想される。現在、RSSIが大きく低下してセル変更が順調に行われていることを通信装置が知ること以外、装置製造者はRSSI(または他の信号値)を正確に測定することにほとんどまたはまったく興味をもっていない。将来、RSSI測定値がセル変更以外の用途たとえば位置決め用途のためにもっと広く使用されるようになったら、装置のRSSI測定能力が改良されると思われ、装置モデルは簡単な多項式、または極端な場合、単一の係数に近づくと思われる。

本発明のもう一つの好ましい実施形態の場合、位置決めアプリケーションが複数の異なる装置モデルを有し、問題の目標装置にもっとも良く合う装置モデルを選択する。当然の質問は、位置決めアプリケーションがどのようにして、どの装置モデルが問題の目標装置にもっとも良く合うことを知るのか、ということである。この質問に対するすっきりした答えは、もっとも良く合う装置モデルを目標装置の既知の位置にもとづいて知る、というものである。たとえば、位置決めアプリケーションが建築物内のWLANネットワークによるものであるとする。建築物は一般に十分明確な入口点(ドア)と出口点(ドア)とを有する。客が建物内に入ると、一つの装置モデルは客を入口点に配置し、また他の装置モデルは客を建物内の他の位置に配置する。客が建物のWLANネットワークにログインしたときに客を入口点に配置するモデルが明らかにもっとも良く合う装置モデルである。

本発明のもう一つの好ましい実施形態の場合、もっとも良く合う装置モデルの選択結果がその後の使用のために記憶される。この実施形態は、たとえば、数箇所の入口点があるが、一つまたは二三の出口点しかない場合に、有効でありうる。この場合、客の位置は精算場所で確実に知ることができ、したがってもっとも良く合う装置モデルを選択することができる。しかし、精算場所を過ぎると、客の位置は問題にならない。もっとも良く合う装置モデルに関する知識がメモリに記憶されていると、次に客が店舗内にはいったときにもっとも良く合う装置モデルをただちに選択することができる。

もっとも良く合う装置モデルを選択するもう一つのやり方は、データベースたとえばネットワークの申込みまたは装置レジスターにもとづいて、当該目標装置のタイプを示し、他のデータベースがそのタイプに対して最適の装置モデルを示す、というものである。

以下、本発明を、好ましい実施形態により、添付の図面を参照しつつ、より詳細に説明する。

図２は、高周波インタフェースRIにおける信号値にもとづいて目標装置の位置を評価するための位置評価モジュールLEMの一例のブロック図である。図２は、コンパクトな位置評価モジュールLEMを示すが、より複雑な実施形態も可能である。この位置評価モジュールの本質的特徴は目標装置無線環境の確率モデルPMであり、この確率モデルは、高周波インタフェースからの複数の観測値が与えられると、目標装置位置を予想することができる。この例の場合、確率モデルPMがモデル構築モジュールMCMによって構築されて、維持される。モデル構築モジュールMCMは、計測データCDもしくは一つ以上の伝搬(propagation)モデルの形の伝搬データPD、またはこれらの任意の組合せにもとづいて確率モデルを構築し、維持する。計測データCDは、既知の位置(または、これらの位置を他の手段では知り得ない場合、これらの位置の座標を物理的に決定する)での信号値の物理的測定の結果である。随意であるが、計測データレコードは、信号パラメータが時間とともに変化する場合には、測定がなされた時刻をも含むことができる。高周波インタフェースRIをモデル化するのに、計測データＣＤの代わりに、またはこれに加えて、一つ以上の伝搬モデルPDを使用することができる。伝搬モデルは、可視シミュレーションのための光線追跡(ray-tracing)法に似た方法によって構築することができる。計測値が集められる位置を計測点と呼ぶ。計測データCDはデータレコードからなり、各レコードは、当該計測点の位置と該計測点で測定された信号パラメータの集合とを含む。この位置は任意の絶対または相対座標系で表すことができる。特殊な場合、たとえば列車、公道、トンネル、水路、その他では、単一の座標で十分でありうるが、通常は、二つまたは三つの座標が使用される。

目標装置観測値集合OSと確率モデルPMとにもとづいて位置評価値LEを生成するための位置計算モジュールLCMも備えられている。たとえば、この位置計算モジュールは、ラップトップまたはパームトップコンピュータで実行されるソフトウェアプログラムとして具体化することができる。

異なる信号特性観測値間の違いを考慮するために、目標装置の観測値集合OSが装置モデルDMを通じて位置評価モジュールLEMに使用される。実際には、多くの異なる装置モデルがあり、以下で詳しく述べるように、適当なものがある論理によって選択される。図２は、計測データCDも第二の装置モデルDM´によってモデル構築モジュールに使用される実施形態を示す。第二の装置モデルDM´は基本的には第一の装置モデルDMと同様であり、各種計測装置からの計測データCDを入力することができる。他方、すべての計測データCDが単一の計測装置または複数の整合計測装置によって集められる場合には、第二の装置モデルDM´は使用しなくても良い。

図３は、位置を決定すべき目標装置Tの典型例を示すブロック図である。この例の場合、目標装置Tは高周波ネットワークRNによって通信するポータブルコンピュータとして示されている。たとえば、高周波ネットワークはWLAN(無線ローカルエリアネットワーク)ネットワークとすることができる。図３に示す実施形態の場合、確率モデルPMを有する位置評価モジュールLEMは、目標装置Tには備えられていない。そのため、目標装置Tは、該装置が接続されている一つ以上の基地局BSを通じて、該装置の観測値集合OSを位置評価モジュールLEMに送信しなければならない。位置評価モジュールLEMは、高周波インタフェースRIを通じて、目標装置にその位置評価値LEを戻す。

図４は、代替実施形態であって、該実施形態においては、目標装置に備えられたコンピュータPCが、確率モデルPMのコピーを、取りはずしのできるメモリRMたとえばCD-ROMディスク上に受信し、目標装置Tは何も送信することなく、それ自身の位置を決定することができる。もう一つの代替実施形態(独立には図示しない)として、備えられているコンピュータPCが、位置評価モジュールLEMへのインターネット(またはその他のデータ)接続を通じて確率モデルを受信することができる。広帯域移動局が高周波インタフェースRIを通じて確率モデルを受信することができる。これらの技術の組合せも使用することができ、受信機が、有線接続によりまたは取りはずしできるメモリ上に、初期確率モデルを受信するが、そのあと、モデルの更新内容が高周波インタフェースによって送信されるようにすることができる。

図３および４に示す実施形態のどちらにおいても、位置計算モジュールLCMが装置モデルDMを必要とする。したがって、図３に示す実施形態の場合、装置モデルDMは好ましくは定置ネットワーク内に位置計算モジュールLCMに接続して配置される。装置モデルのこの配置により、目標装置Tにおける資源使用が最小限に抑えられる。あるいは、装置モデルDMを目標装置Tにインストールすることができる。装置モデルのこの配置によれば、位置計算モジュールLCMから見ると、すべての目標装置が事実上同じになる。図４に示す実施形態の場合、装置モデルDMは目標装置Tにインストールしなければならない。位置計算モジュールLCMが目標装置内にあるからである。たとえば、装置モデルDMは、位置決め用途における目標装置の使用に先立って、ウェブサイト(独立には図示しない)からダウンロードすることができる。装置モデルが目標装置自身にインストールされている場合には、複数の装置モデルから最適装置モデルを選択する作業は、どの装置モデルをダウンロードするかという選択を意味する。

図５は装置モデルDMの好ましい形態を決定するプロセスを示す。前述のように、装置モデルDMは好ましくは複数の観測値に関する統計モデルにもとづく。この統計モデルの好ましい形は信号特性値の累積分布関数によるものである。たとえば、この累積分布関数は、次のように決定して使用することができる。下記の説明は信号値がWLANカードによって測定されるという仮定のもとになされるが、この説明は他のタイプの通信装置にも適用できる。

信号値は、それぞれの固定試験位置Lにおいて、すべてのカードタイプに関して、個別に、一時に一カードタイプについて測定される。この観測により、各カードタイプC_iに関する観測信号値O_i=[o_1i、．．．、o_mi]の系列が生成される。これらの観測値を使用して、下記のように関数g_iを決定することができる。

ここでは、カードC_iに関して測定された信号値x_iの相対頻度がカードC_jに関して測定された信号値x_jの相対頻度に等しい場合に、g_i(x_i)=g_j(x_j)であると定義される。xの相対頻度というのは、xよりも小さな観測信号値の百分率のことである。たとえば、カードC_iに関して測定された信号値で19(整数値(plain number)、単位省略)よりも小さなものが30%であり、カードC_jに関しては27よりも小さな信号値が30%であると仮定する。この場合、上記定義によれば、g_i(19)=g_j(27)である。

関数g_iを決定したあと、各種カードタイプに関して計測と位置決めとが実行できる。標準化信号値の目盛を定める基準カードタイプC_kを選択しなければならない。他のカードの信号値は、C_kの信号値目盛に変換してから、位置決めおよび/または計測のための値として使用される。基準カードタイプの選択は事実上性能に影響しないが、実際的な理由から、特性の良い(大きな(robust)信号値を生成する)ことがわかっているカードを選択するのが賢明である。

F_iを観測値O_iを使用して生成された累積確率分布関数であり、したがってF_i(x)が位置LにおいてカードC_iに関してxよりも小さな信号値を観測する確率を与えるとする。C_kを選択された基準カード、F_kをその累積確率分布関数、F_k ^-1をF_kの逆関数であるとする。カードC_iの変換関数g_iは次のように定義できる。
g_i(x)=F_k ^-1(F_i(x))

明らかに、基準カードC_kの変換関数はg_k(x)=xである。

それぞれのカードに関して信号値の相対頻度を比較することにしか関心がないので、いくつかの試験位置と信号源とからの信号データを結集してもかまわない。実際には、信号源は基地局であり、これはアクセスポイントともよばれる。たとえば、五つの異なる位置において八つのアクセスポイントの信号強度を測定することができ、すべての観測値を使用して、累積確率分布関数を生成する。実際、複数のアクセスポイントと試験位置とを使用することが有効である。そうすることにより、ただ一つの試験位置/アクセスポイントしか使用しない場合に比して、正確な(robust)変換関数が得られるからである。しかし、各カードタイプに関して同一の測定が行われているということが保証されていなければならない。

上記プロセスは図５のようにまとめられる。すなわち、下記のようである。ステップ51においては、基準カードC_kに関してF_k、F_k ^-1が決定される。ステップ52においては、観測信号値O_i=[o_1i、．．．、o_mi]がいくつかのカードタイプC_iに関して測定される。ステップ53においては、観測値O_iを使用して、カードタイプC_iに関する累積確率分布関数F_iが決定される。ステップ54においては、g_i(x)がF_k ^-1(F_i(x))として決定される。破線55で示すように、ステップ53と54がそれぞれのカードタイプに関して繰り返される。

必ずしも現実の基準カードC_kを使用する必要はない。その代わりに、観測された信号値を任意スケールたとえば0〜1で目盛ることができる。しかし、ユーザーは、任意スケールよりも既知の基準カードの目盛を使用するほうが安心であろう。

図６は、いくつかの装置モデルから選択するための選択論理を示す。図６にはいくつかの基地局BSを含む高周波ネットワークRNが示されている。三つの目標装置T1〜T3が基地局BSと交信している。これらの目標装置は観測値の集合OSを位置計算モジュールLCMに送信する。参照番号60は各種装置モデルDMの集合を示す。図６に示す実施形態は、各目標装置に対する最適装置モデルを選択するための選択論理回路SLを有する。参照番号61は、そのとき各目標装置に対して最適であると考えられている装置モデルを示すデータ構造(テーブル)を示す。鎖線の矢印62で示すように、データテーブル61が各目標装置に対する装置モデルの選択に使用される。この実施形態の場合、装置モデルDM1が目標装置T1に対して使用され、装置モデルDM2が目標装置T2とT3に対して使用される。(実際には、図３に示すように、目標装置は基地局を通じてその観測値の集合OSを送信するが、図６においては、この点は各種目標装置と装置モデルとの間の関係をより明確に示すために簡単化してある。)

選択論理回路SLはどのようにして各目標装置に対して最適の装置モデルを知るか。この問題に対する一つの解答は、目標装置のタイプによるというものである。破線の矢印63で示すように、選択論理回路SLはデータテーブル64を使用することができる。このテーブルは、各目標装置タイプたとえば移動局または特定モデルのWLANカードに対する最適装置モデルならびに随意に製造バッチまたは日付を示す。選択論理回路SLは高周波ネットワークRN内のデータベースDBへの問合せ65にもとづいて目標装置のタイプを決定することができる。たとえば、データベースDBは当該高周波ネットワーク内の申込みまたは装置レジスターとすることができる。このデータベースは各目標装置のタイプを記憶している。各目標装置のタイプを記憶している高周波ネットワークデータベースDBによる代わりに、位置決めアプリケーションは、装置が位置決めアプリケーションのクライアントとして登録されたときに該装置のタイプを記憶する内部データベース(独立には示さない)を使用することもできる。さらに、装置のタイプは、ログインメッセージが装置のタイプを示す場合には、そのログインメッセージにもとづいて決定することもできる。

WLAN環境においては、装置のMAC(メディアアクセスコントロール)アドレスがその製造者を示し、したがってこの情報を最適装置モデルの選択に使用することができる。

場合によっては、目標装置のタイプに関する知識を使用できないことがある。その場合には、位置決めアプリケーションは、簡単に、一度に一つずつ、いくつかの装置モデルを試し、どの装置モデルが最善の位置決め結果を与えるかを検証することができる。たとえば、最適装置モデルのこの選択は、目標装置の既知の位置たとえば十分明確な入口点を用いて行うことができる。場合によっては、目標装置の位置は、あとから、たとえば出口点、エスカレータ、その他においてしか確実には知ることができない。したがって、将来の使用のためにデータ構造61を保存し、次に同じ目標装置に出会ったときに、もっとも良く合う装置モデルをただちに選択できるようにするのが有効である。

どの位置も確実に知られない場合でも、最適装置モデルを、多数の観測値にもとづいて選択することができる。目標装置がいくつかの不可能と思われる位置に配置されるか、または目標装置がいくつかのありそうにない位置推移をしていると思われる場合には、その装置モデルは正しくないと考えられる。

図７は、選択された装置モデルによって目標装置の位置を評価する方法の概略を示す。図７に示す方法は、前述の説明から明らかであり、説明を要しないであろう。

前記実施形態は位置決め用途に関するものであるが、本発明は位置決めのみに限定されるものではない。本発明は、無線通信環境で測定される信号特性値を使用する任意の用途で使用することができる。そのような用途の他の例はネットワークプランニングおよび/または保守である。この用途は、無線通信ネットワーク内のいろいろな既知の位置での正確な信号特性観測値を必要とする。実際、ネットワークプランニングおよび/または保守用途は、本発明から二つの恩恵を受ける。第一に、本発明は、各種移動通信装置の間の違いを考慮することにより、当該ネットワークから報告される信号特性観測値の質を高める。第二に、本発明は、位置決め用途に関して前述したように、信号特性観測がなされる位置の評価の精度を高める。

当業者には明らかなように、技術の進歩に伴い、本発明の発明的概念はいろいろなやり方で具体化することができる。本発明およびその実施形態は、前述の実施形態の例のみに限定されるものではなく、特許請求の範囲に示す範囲内で変更することができる。

位置決め法を模式的に示す図である。 高周波インタフェースRIにおける信号値にもとづいて目標装置の位置を評価するための位置評価モジュールLEMを示す図である。 位置を決定すべき代表的目標装置を示すブロック図である。 位置を決定すべき代表的目標装置を示すブロック図である。 装置モデルを決定するプロセスを示す図である。 いくつかの装置モデル候補からの選択を行うための選択論理を示す図である。 選択された装置モデルによって目標装置の位置を評価する方法の概要を示す図である。

符号の説明

BS 基地局
DM 装置モデル
RM 取りはずしのできるメモリ
LEM 位置評価モジュール
LCM 位置計算モジュール、用途
MCM モデル構築モジュール
PC パーソナルコンピュータ
PM 確率モデル
RN 高周波ネットワーク、無線通信環境
RI 高周波インタフェース
T 目標装置
o 観測値

Claims (12)

1. それぞれの用途において少なくとも一つの信号特性パラメータを使用する方法であって、
   無線通信環境において少なくとも一つの信号特性パラメータの観測値(OS)を与える目標装置(T、T1〜T3)を使用する方法において、
   前記少なくとも一つの信号特性パラメータの観測値の、各種目標装置間での違いを考慮した複数の装置モデル(DM)を決定し、
   前記複数の装置モデル(DM)の中から、前記目標装置(T1〜T3)に対する一つの装置モデル(DM1、DM2、．．．)を選択し、
   目標装置(T1〜T3)によって与えられた観測値を、選択された装置モデル(DM1、DM2、．．．)によって処理し、そのように処理された観測値をそれぞれの用途(LCM)で使用する、
   ことを特徴とする方法。
2. 前記用途が位置決め用途であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記用途がネットワークプランニングおよび/または保守の用途であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
4. 前記装置モデルが統計観測値にもとづくものであることを特徴とする請求項１に記載の方法。
5. 前記装置モデルが、信号特性値の累積分布関数にもとづくものであることを特徴とする請求項４に記載の方法。
6. 前記装置モデルに、タイプ特異的な装置モデルとユニット特異的な装置モデルとが含まれることを特徴とする請求項１に記載の方法。
7. 複数の装置モデルを決定し、前記目標装置にもっとも良く合う装置モデルを選択することを特徴とする請求項１に記載の方法。
8. 目標装置の既知の位置にもとづいて装置モデルを選択することを特徴とする請求項１に記載の方法。
9. 目標装置のいくつかの評価位置にもとづいて装置モデルを選択することを特徴とする請求項１に記載の方法。
10. 目標装置のいくつかの評価された位置推移にもとづいて装置モデルを選択することを特徴とする請求項１または９に記載の方法。
11. その後の作業のために前記選択の結果を保存することを特徴とする請求項７から１１の中のいずれか１つに記載の方法。
12. それぞれの用途において少なくとも一つの信号特性パラメータを使用する装置であって、
    無線通信環境(RN)において少なくとも一つの信号特性パラメータの観測値(OS)を目標装置(T、T1〜T3)から受信する手段を有する装置において、
    前記少なくとも一つの信号特性パラメータの観測値の、各種目標装置間での違いを考慮するための複数の装置モデル(DM)と、
    前記複数の装置モデル(DM)の中から、前記目標装置(T1〜T3)に対する一つの装置モデル(DM1、DM2、．．．)を選択する手段(SL)と、
    目標装置(T1〜T3)によって与えられた観測値を、選択された装置モデル(DM1、DM2、．．．)によって処理し、そのように処理された観測値をそれぞれの用途(LCM)で使用する手段(60)と、
    を有することを特徴とする装置。

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