JP2010516166A - 無線チャネルを分類する方法 - Google Patents

Abstract

標準的なユーザ装置（ＵＥ）や移動電話機などのシンプルなハードウエアを使用して、無線チャネルのインパルス応答が収集される。生成されたデータは、インパルス応答の分布パラメータを推定することによって得られたインパルス応答の推定値に基づいて無線チャネルを分類するために使用可能である。これにより、種類の異なるフェージングを区別できるようになり、既知の無線チャネルモデルとパラメータとのマッチングを取ることで無線環境の違いを区別することが可能となる。

Description

本発明は無線チャネルの特性を測定して決定する方法および装置に関する。

無線チャネルの測定技術については研究方面で広く調査が行われている。この研究の目的は定型的な都市エリアモデルおよび郊外エリアモデルなどのチャネルモデルを開発することである。これらのモデルは様々なチャネル環境における無線特性（これらはお互いにかなり異なっている）を記述することである。実際の測定値によるこれらのモデルは、無線セル構造の計画において入力されるパラメータとして利用可能である。

これらの無線環境における違いは、無線チャネルが有している物理的な特性に起因している。無線の電磁波は伝搬する際に様々な障害物に出会い、その障害物のディメンションや表面の特性に依存して反射したり、回折したり、散乱したりするため、この様々な環境によって送信信号は異なるものへと変化してゆく。この反射や散乱の効果によって送信信号のマルチパス伝搬が発生する。すなわち、送信された信号は複数のレイへと分岐され、各レイはそれぞれの伝播路を伝搬して受信機へ到達する。これの伝搬路間ではそれぞれの伝播路長が異なっているため、これらの受信信号は時間軸上で分散することになる。これは一般に時間分散と呼ばれている。無線環境が異なれば、この時間分散の量も異なることになる。ゆえに、建物が密集している都市エリアの時間分散よりも、建物の少ない郊外エリアでの時間分散は小さくなる。

ある時刻に送信機から送信された信号はある時刻ｔ０に受信機へ到着するように出発する。これによれば、受信信号のエネルギーは経過時間τ内で入射してきたすべてのレイについての和であり、超過時間τの関数として表現できる。無線チャネルがもたらす時間分散の量は、受信信号のエネルギーが徐々に小さくなって無くなってしまう前にかかる時間に影響を及ぼす。チャネルの電力遅延プロファイルは、超過時間の関数である受信信号のエネルギーを示している。電力遅延プロファイルを使用して、超過遅延の平均値の算出と、遅延分散の２乗平均平方根（ｒｍｓ）の算出とを実行できる。超過遅延の平均値は、時刻ｔ０に信号の第一部が到着した後に、チャネルによってもたらされる余分な遅延を測定することによって得られる。遅延分散は、遅延してきた反射波について、それぞれの受信エネルギーによって重み付けを行って取得された標準偏差である。超過遅延の平均値と遅延分散とは、重要なチャネル特性を特徴付けるチャネルタイプに応じて大きく異なる値となる。

受信電力の瞬時値は、それぞれ振幅と位相とが異なって到着した多くのレイの和である。ゆえに、移動体のアンテナは、複数のレイの重なり合いが建設的であれば非常に強い信号を受信することができるが、一方で、不幸にも重なり合いが非建設的であれば非常に弱い信号を受信することになる。これらの時間軸上での変動は、一般にフェージングと呼ばれている。

レーリーモデルでは、受信したマルチパス信号が、多数（おそらく無限に多く）の電磁波によって構成されていることが明らかになっており、これらはそれぞれ独立かつほぼ同じように分散した（ｉ．ｉ．ｄ：independent and identically distributed）、同相成分と直交成分とを含んでいる。十分に多くの到達波が存在する場合、ＩＱ成分はガウシアン分布となることが、中心極限定理によってわかっている。

ｘとｙが平均値がゼロで分散がσ^２のｉ．ｉ．ｄガウシアン分布を表すものとする。受信信号ｚ＝ｘ＋ｉｙについて、受信信号の振幅｜ｚ｜の確率密度関数（ＰＤＦ）は、次式のように表現でき、これはレーリー分散となっている。

レーリーモデルは、多くの散乱波が発生するエリア、すなわち建物が密集したエリアにおいて受信信号がどのようにしてフェージングを起こすかを適切に表現しているといえる。

建物がまばらに建っている郊外エリアを伝搬する電磁波も、都市部を伝搬する電磁波と同様に反射したり、散乱したりする。建物が密集したエリアを伝搬する電磁波と比較した場合の大きな違いは、通常、見通し（ＬＯＳ：line-of-sight）波が受信機に到達することであろう。見通し波は、散乱波と比較し、非常に強力であるため、振幅の確率密度関数（ＰＤＦ）も変わってしまう。散乱波はもはやゼロ平均とはならない。

この平均値のシフトによって、振幅の確率密度関数（ＰＤＦ）もその形状を変化させる。この新しい形状はライス分布とよばれ、次式のように表現できる。

ここで、非中心度ｓは、ｓ＞０であり、スケールパラメータσは、σ＞０である。Ｉ０は、ゼロ平均のモデルについての０次のベッセル関数の修正バージョンである。ライス係数Ｋは、以下のように定義される。

これは直接波成分と散乱波成分との比を示している。相対的により強力な見通し波成分は、散乱波と比較して平均値のシフト量もより大きなものとなる。このようなシフトはライス分布をガウシアン分布へと近づけることになる。直接波の部分が弱くなるにつれて、平均値のシフトはゼロに近づいて行き、ライスの確率密度関数（ＰＤＦ）はレーリーの確率密度関数（ＰＤＦ）と等しくなってゆく。

無線チャネルの特性を決定するための既存の測定装置は、非常に複雑でしかも高価であった。この測定機器は、典型的に、ある種の無線信号を必要とし、また、無線チャネルモデルを生成する目的で開発されたものであった。例えば、既存の測定装置は、通常、特別の送信機と受信機とを備えていた。

さらに、あるエリアの無線システムを経過するときに、無線システムの性能を最適化するためには、そのエリアにおける様々な地点での無線チャネル特性についての情報を取得することが重要となる。ゆえに、各セルについて、典型的な都市部エリア、郊外エリアなどの無線チャネルモデルのうちどのモデルをセル計画ツールに入力すべきかを把握することは、重要である。

視覚的な観察によって無線環境のタイプのヒントが得られる。すなわち、測定が都市部エリアで実行されたのか、郊外エリアで実行されたかがわかるのである。しかし、２つのエリアが非常に類似しているように見えるときでさえ、電磁波の伝搬特性が顕著に異なっている場合もある。したがって、間違った無線チャネルモデルを用いて無線セルが設計されてしまうと、本来の無線チャネル特性を用いて設計したときと比較して、性能が低下してしまうのである。

よって、セル計画において間違った無線チャネルモデルを用いてしまうことで発生する問題を回避するためには、無線チャネル特性について正しい情報を得ることが望ましい。また、無線環境に関する情報がなくては、取得した複数の結果間の違いを説明することは困難となるであろうし、特定のエリアにおいて正しい無線チャネルモデルを選択することも困難となるであろう。さらに、無線チャネルの情報は即座に提供されることが望ましいし、比較的に安価に生成されることが望ましい。

本発明の目的は、無線チャネル環境を決定するための既存の手法におけるいくつかの問題を解決するかまたは少なくとも低減することを目的とする。

本発明の他の目的は、無線セル計画や既存の無線システムにおける問題に対処する際の調査ツールにおいて、無線チャネルモデルを選択することに関連した入力データとして使用するためのデータ収集ツールとして利用可能なツールを提供することである。

本発明のさらに他の目的は、比較的に安価に製造できかつメンテナンスコストも低廉な無線チャネル分類ツールを提供することである。

本発明のさらに他の目的は、高速な出力を実現しつつ、ユーザが高速に移動しているときであってもリアルタイムでチャネルの分類を実行可能なツールを提供することである。

これの課題または他の課題の少なくとも１つを達成するために、添付の特許請求の範囲に記載されたクレームにおいて定義された方法および装置が提供される。すなわち、シンプルなハードウエアを使用することによって、好ましくは移動体電話機など、標準的なユーザ装置（ＵＥ）を備えることによって、無線チャネルのインパルス応答を取得し、このインパルス応答の推定値から無線チャネルの分類が実行される。これは、例えば、分布（ＰＤＦ）のパラメータを推定することによって実行される。

これによって、異なる種類のフェージングを区別することが可能となり、その結果、収集した分布（ＰＤＦ）パラメータを既知の無線チャネルモデルとマッチングさせる（対比調査する）ことによって無線環境の違いを区別することが可能となる。時間分散をさらに用いることで、測定された無線チャネル環境について結論が得られ、すなわち、収集したデータに最も整合する無線チャネルモデルが得られる。例えば、無線チャネルは、例えば、ＩＴＵのチャネルモデル（本発明はこれにのみ限定されるわけではない）にしたがって分類されてもよい。

また、各受信したレイの分布の種類と遅延分散とを用いても無線環境の全体が分類できないときでさえ、分布係数Ｋはそれ自身でキーパラメータとなる。

本発明を限定するものではない例を用い、添付の図面を参照しつつ、本発明についてさらに詳細に説明する。

無線チャネルの分類処理と判定処理とに関連したデータの収集および表示を行うための構成を示した図である。 無線チャネルを分類するときのいくつかの基本ステップを示したフローチャートである。 図１に示した構成において実行されるいくつかのステップを示した図である。 結果を視覚的に表示する例を示した図である。

図１によれば、無線チャネルの分類処理と無線チャネルの測定処理とを実行するために使用される装置１００が示されている。装置１００は、セルラー無線ネットワークを介して無線信号を送信したり受信したりするユニット１０３を備えている。ユニット１０３は、典型的でかつ有利な従来からの移動体電話機または他のユーザ装置（ＵＥ）であり、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）１０１と通信することができるように構成されている。ユニット１０３はＰＣ１０１に一体化されていてもよい。

ユニット１０３は、セルラー無線ネットワークにおいて信号を受信したり送信したりするように構成されており、さらに、ＰＣ１０１によって処理されることになるデータをＰＣ１０１へと転送するように構成されている。ユニット１０３は、さらに、ＰＣ１０１から制御信号を受信したり、受信した制御信号に応じて無線ネットワークにおいて信号を生成したりするように構成されている。ＰＣ１０１は、ユニット１０３を制御するとともに、制御信号１０３に応じて生成されたいずれかのデータを処理するように構成されている。ＰＣ１０１からの出力は典型的には調査および誤り検出、誤り訂正に使用可能なデータであり、無線セル計画や、特定のエリアおける無線チャネル特性の視覚化に利用できるデータである。この点については図２を参照してさらに詳細に説明する。

図２によれば、無線チャネルを分類する際に図１の装置１００において実行されるステップが示されている。無線チャネルの分類処理はユニット１０３やたの適切なハードウエアからのデータに基づいて実行され、複数のステップにわたって実行される。まず、ステップ２０１で、ＵＥを用いてデータの記録が実行される。パラメータに関連したチャネルの推定値は、ＵＥの内部または外部に設置可能なロギングツール（記録装置）を使用することで、記録可能である。記録されたデータは、典型的には、物理チャネルにおけるインパルス応答のスケール（拡大縮小）処理前の測定値であるか、または、そのようなデータを導出するために使用可能なデータである。例えば、これにのみ制限されるわけではないが、巡回ＣＰＩＣＨシンボルのような既知のシンボルシーケンス、自動利得制御（ＡＧＣ）、すなわちハードウエアが受信信号に適用する増幅度、または、フィンガ遅延、すなわち推定されたインパルス応答に適用される各タップ間の遅延量を使用可能である。ＣＰＩＣＨは、共通パイロットチャネルのことであり、このチャネルの内の１つが、ＵＭＴＳや他のＣＤＭＡ無線システムにおいて使用されるパイロットシンボルを送信するために使用されるチャネルである。

次に、ステップＳ２０１で、取得されたデータが処理される。既知のシンボルシーケンスを使用することによって算出されたチャネル推定値は、スケール処理されたものであってもよいし、スケール処理がされていないものであってもよい。どのような種類のチャネル推定値が使用されるかにはかかわらず、分布の推定は、取得したデータに対して異なる事前処理を施すことで実行可能である。このような事前処理には、例えば、自動利得制御、フィンガ干渉またはシンボル分散を用いたスケール処理が含まれる。

事前処理されたサンプルについてのパラメータ推定は、種々の技術を用いて実行可能である。このような技術の例としては、最尤推定およびモーメント法がある。モーメント法では、確率密度関数（ＰＤＦ）のモーメントを使用することになり、これによりパラメータについての簡易表現が得られることになる。最尤推定によれば、観測した所定のデータのセットについての尤度関数が最大となる。これらの推定技術についての詳細な情報は、Ａｂｄｉ，Ａ．；Ｔｅｐｅｄｅｌｅｎｌｉｏｇｌｕ，Ｃ．；Ｋａｖｅｈ，Ｍ．；Ｇｉａｎｎａｋｉｓ，Ｇ．（２００１）、ライスフェージング分布についてのＫパラメータの推定方法、ＩＥＥＥ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｌｅｔｔｅｒ、Ｖｏｌｕｍｅ：５． Ｉｓｓｕｅ ３．９２〜９４頁、Ｋａｙ， Ｓｔｅｖｅｎ Ｍ． 統計的信号処理の基礎：推定定理、Ｐｒｅｎｔｉｃｅ Ｈａｌｌ ＰＴＲ． Ｕｐｐｅｒ Ｓａｄｄｌｅ ｒｉｖｅｒ， ＮＪ０７４５８． ＩＳＢＮ ０−１３−３４５７１１−７、第７章、第９章、および、Ｔａｌｕｋｄａｒ， Ｋｕｓｈａｌ Ｋ．；Ｌａｗｉｎｇ， Ｗｉｌｌｉａｍ Ｄ．（１９９１）． ライス分布におけるパラメータの推定， Ｔｈｅ Ｊｏｕｎａｒａｌ ｏｆ ｔｈｅ Ａｃｏｕｓｉｔｃａｌ Ｓｏｃｉｅｔｅｙ ｏｆ Ａｍｅｒｉｃａ． Ｖｏｌｕｍｅ：８９． Ｉｓｓｕｅ ３． １１９３−１１９７頁。

各チャネルが引き起こすフェージングなどの現象に電磁波の裏にある理論が反映されているように、推定された分布（ＰＤＦ）パラメータによって受信信号の成分についての重要な情報がもたらされる。推定されたパラメータを使用してライス係数Ｋを演算することによって、算出された係数Ｋと、例えば、ＩＴＵのチャネルモデルにおいて特定されている係数Ｋの理論値（３ＧＰＰ（２００２）、Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｇｒｏｕｐ Ｒａｄｉｏ Ａｃｃｅｓｓ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ；Ｄｅｐｏｙｍｅｎｔ ａｓｐｅｃｔｓ Ｒｅｌｅａｓｅ：５． ＴＲ ２５．９４３ ｖ５．１．０．１３）とを比較することができる。

これらのモデルは、インパルス応答の特定のタップについてのタイムインデックス（時間指標）を有している。これによって、超過遅延の平均値と、理論モデルと記録されたデータとの間の遅延分散との比較を行うことが可能となる。

超過遅延の平均値と遅延分散とについての１つの定義は以下のように表現できる。

ここで、ａ_ｋは振幅であり、Ｐ（τ_ｋ）は電力であり、τ_ｋはインパルス応答のタップの時間指標である。いずれかの適切なモデルと適切な基準モデルとを使用することで、処理されたデータは、現在の状況を最もよく表現しているモデルと整合することになる。

最後に、ステップＳ２０７で、マッチング（整合）処理の結果が、使用目的に沿ったフォーマットでもって出力される。例えば、使用目的がセル計画であれば、出力は、ＰＣ１０１のメモリへと書き込まれたり、特定の位置やエリアにおけるチャネルの特性を反映するために画面に当該出力が表示されたりしてもよい。

無線チャネル環境における急速な変化はよく発生し、これによって、推定処理と時間分散の計算とから得られた結果も時間軸上で変動することになる。ローパルフィルタを用いれば、結果を提示することが容易となり、これは、図４に示した２次元的な図表を用いることで実行可能である。

例えば、ポインターを配置することによって、見通し波の量とフィルタリング処理後の遅延分散とを示すことが可能となる。時間軸上で変化するため、過去のサンプルを表示するためにバッファメモリが使用される。これらは、ポインターの位置が更新されて無線チャネルが変化するにつれて、小さくなってゆく。遅延スプレッドと係数Ｋとの組み合わせが既知のチャネルモデルに対応した領域は、単純な楕円や色の階調を利用した背景のいずれかによって示すことができる。これは、様々なチャネルモデル間でのスムーズな遷移を直感的に示すことになろう。例を提供するために、ある種のチャネルモデルを期待されるエリアについてテストドライブを実行している間に、グラフィカルな視覚化によって、取得されたチャネルが予想したチャネルと対応しているかどうかがすぐに示される。

図３によれば、ここで説明した無線チャネルの分類化プロシージャにしたがって例示的な処理の各ステップについて、より詳細に示されている。ステップ３０１で、１つのスロットあたりの複数のチャネル推定値が収集される。ステップ３０３で、収集された複数のチャネル推定値が平均処理される。さらに次のステップＳ３０５で、平均処理されたチャネル推定値がスケール処理および重み付け処理され、より正確なデータが算出される。この処理は様々な方法で実行可能であり、例えば、ＡＧＣやチャネル推定値の分散の少なくとも一方を使用して実行できる。次のステップＳ３０９で、ステップＳ３０５において得られた出力が、振幅を表す絶対値へと表現される。ステップＳ３１１で、ライスＰＤＦパラメータの推定処理が実行される。ステップＳ３１１における推定処理は、最尤推定法やモーメント法など、種々の技術を使用して実行可能である。最後に、ステップＳ３０７で、ライス係数Ｋが、推定処理の結果を用いて算出される。

ステップＳ３０１ないしＳ３１１と並行して、ＲＡＫＥ受信機における複数のフィンガ間の時間、すなわちチップを単位としたフィンガ遅延が、ステップＳ３１３およびＳ３１５で時間へと変換される。ステップＳ３１７で、チャネル推定値の振幅と一緒に、超過遅延の平均値と遅延分散とが算出される。

ステップＳ３１１からの出力結果とＳ３１７からの出力結果とが適切なフォーマットでもって上述したように表示される。例えば、無線チャネル特性の視覚化された画像として、および／または、絶対値として表示可能である。このようなデータは、位置の測定値（ＧＰＳ）などとともに、セル計画ツールへの入力データとして使用されてもよい。

上述した方法および装置を使用することで、製造コストの安価なテストツールを提供することができる。なぜなら、標準的なテスト移動局を使用可能だからである。フィールドテスト中に通常使用される装置に対して機器を追加する必要もない。上述した方法および装置はさらに無線チャネルを分類するために十分な性能の出力結果を提供できる。算出された測定データは容易に使用でき、かつ、ＩＴＵの標準的なチャネルタイプに基づいて取得可能であるが、本発明はこれを必須とするわけではない。

Claims (17)

1. セルラー無線システムにおいて複数の無線チャネルを分類する装置（１００）であって、
   前記セルラー無線システムにおいて信号を受信する手段（１０３）と、
   前記セルラー無線システムにおいて信号を送信する手段（１０３）と、
   受信した信号からチャネルのインパルス応答を測定する手段（１０３）と、
   複数の無線チャネルモデルのセットについての複数の特性パラメータを記憶する手段（１０１）と、
   前記受信した信号の特性と前記複数の無線チャネルモデルのセットとをマッチングする手段（１０１）と、
   前記複数の無線チャネルモデルのうちどの無線チャネルモデルが、前記受信した信号の特性に対して最も良く対応しているかを決定し、該決定の結果にしたがって無線チャネルを分類する手段（１０１）と
   を備えることを特徴とする装置。
2. 前記セルラー無線システムにおいて信号を受信する前記手段および前記セルラー無線システムにおいて信号を送信する前記手段は、移動電話機であることを特徴とする請求項１に記載の装置。
3. 前記セルラー無線システムにおいて送信される信号は連続した信号であることを特徴とする請求項１または２に記載の装置。
4. 前記受信した信号を、巡回ＣＰＩＣＨシンボルなどである既知のシンボルシーケンス、自動利得制御（ＡＧＣ）およびフィンガ遅延の少なくとも１つを表すデータへと処理する手段をさらに備えることを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１項に記載の装置。
5. 前記記憶された複数の特性パラメータにおける前記複数の無線チャネルモデルは、ＩＴＵにおける複数の無線チャネルモデルまたはその一部であることを特徴とする請求項１ないし４のいずれか１項に記載の装置。
6. 前記決定された無線チャネルを画面上で視覚化する手段をさらに備えることを特徴とする請求項１ないし５のいずれか１項に記載の装置。
7. 前記インパルス応答の分布パラメータの推定値を通して導出されたインパルス応答の推定値に基づいて、複数の無線チャネルを分類するために使用されるデータを生成する手段をさらに備えることを特徴とする請求項１ないし６のいずれか１項に記載の装置。
8. セルラー無線システムにおいて複数の無線チャネルを分類する方法であって、
   前記セルラー無線システムにおいて信号を受信するステップと、
   前記セルラー無線システムにおいて信号を送信するステップと、
   受信した信号からチャネルのインパルス応答を測定するステップと、
   複数の無線チャネルモデルのセットについての複数の特性パラメータを記憶するステップと、
   前記受信した信号の特性と前記複数の無線チャネルモデルのセットとをマッチングするステップと、
   前記複数の無線チャネルモデルのうちどの無線チャネルモデルが、前記受信した信号の特性に対して最も良く対応しているかを判定し、判定の結果にしたがって無線チャネルを分類するステップと
   を有することを特徴とする方法。
9. 前記セルラー無線システムにおいて信号を受信する前記ステップと、前記セルラー無線システムにおいて信号を送信する前記ステップとが、移動無線電話機を使用して実行されることを特徴とする請求項８に記載の方法。
10. 前記セルラー無線システムにおいて送信される信号は連続した信号であることを特徴とする請求項８または９に記載の方法。
11. 前記受信した信号を、巡回ＣＰＩＣＨシンボルなどである既知のシンボルシーケンス、自動利得制御（ＡＧＣ）およびフィンガ遅延の少なくとも１つを表すデータへと処理するステップをさらに有することを特徴とする請求項８ないし１０のいずれか１項に記載の方法。
12. 前記記憶された複数の特性パラメータにおける前記複数の無線チャネルモデルは、ＩＴＵにおける複数の無線チャネルモデルまたはその一部であることを特徴とする請求項８ないし１１のいずれか１項に記載の方法。
13. 前記決定された無線チャネルを画面上で視覚化するステップをさらに有することを特徴とする請求項８ないし１２のいずれか１項に記載の方法。
14. 複数の無線チャネルを分類するために使用されるデータは、前記インパルス応答の分布パラメータの推定値を通して導出されたインパルス応答の推定値に基づいて生成されたものであることを特徴とする請求項８ないし１３のいずれか１項に記載の方法。
15. コンピュータプログラムであって、
    コンピュータによって実行されることで、コンピュータを
    無線システムにおいて送信された無線信号の信号特性に対応したデータのセットをロードする手段と、
    前記無線信号における見通し成分の量と時間分散とに対応したパラメータを算出する手段と、
    前記算出されたパラメータを含む出力信号を生成する手段
    として機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
16. 前記出力信号は画面上にプロットされるように構成されていることを特徴とする請求項１５に記載のコンピュータプログラム。
17. 前記算出されたパラメータと、記憶されている複数の無線チャネルモデルのセットとをマッチングさせる手段としてさらに前記コンピュータを機能させることを特徴とする請求項１５または１６に記載のコンピュータプログラム。