JP2011024207A - タイミング・モジュールのホールドオーバのための内蔵自己検査のシステム及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】本発明の実施例は、局所発振器を有する装置において使用される方法を含む。
【解決手段】方法は、外部レファレンス信号によって統制される局所発振器について外部レファレンス信号にロックされている間に、外部レファレンス信号の関数であり、発振器におけるドリフトを統制するために使用される関数である補正信号に少なくとも部分的に基づいて数学的モデル毎の予測補正信号を求めるよう発振器の少なくとも２つの数学的モデルを訓練する工程を含む。方法は更に、外部レファレンス信号が利用可能でなく、発振器におけるドリフトを統制するために別の補正信号を使用する場合に最小の時間誤差を少なくとも２つの数学的モデルのうちの数学的モデルも含む。方法は、訓練に使用される期間に加えた検査持続時間の必要なしに、選択された数学的モデルを使用することが可能であるように、補正信号のサンプリングされたバージョンを使用して、選択された数学的モデルを検査する工程を更に含む。
【選択図】図１

Description

本発明は、局所発振器のタイミング値を統制することに関する。

一部のネットワークでは、ネットワークのネットワーク・ノードは、ネットワーク・ノードにおけるタイミングの目的で使用される局所発振器（ＬＯ）を有し得る。ネットワーク・ノードのコストを削減するために、ＬＯは、ネットワークにタイミング信号を供給するマスタ・タイミング・レファレンス・ソースほどは正確でないことがあり得る。

外部タイミング・レファレンス・ソースが、ＬＯを統制するために使用される場合、特定の理由で、外部タイミング・レファレンスが、例えば、ＧＰＳ信号が外部タイミング・レファレンス・ソースとして使用され、ＧＰＳロックが失われた場合に、外部タイミング・レファレンスを、局所発振器を統制するために使用することができない場合、又は、ネットワーク障害が、ネットワーク・タイミング・レファレンスが利用可能でないということを意味する場合、ネットワーク・ノード、及びネットワーク・ノードの局所タイミング信号に依存し得る何れかの他のノードの性能が悪くなっていることがあり得る。外部タイミング・レファレンスが利用可能でない状態になると、ネットワーク・ノードのタイミングを修正又はリセットするために人間の介入が必要になり得る。しかし、人間の介入は、実現するのに費用がかかり、時間がかかり得る。

外部タイミング・レファレンスが利用可能でない場合、特定の持続時間の間、局所発振器の出力における誤差は特定の値に制限されるように局所発振器の動作を維持することがなお望ましい。

例えば、ワイマックス（ＷｉＭＡＸ）標準では、時間誤差の特定値は、２４時間の持続時間にわたり、２５μｓである。４Ｇロング・ターム・エボリューション（ＬＴＥ）システムでは、持続時間は更に厳しい（すなわち、２４時間に対して１０μｓである）。

本願の原理の第１の局面によれば、外部レファレンス信号によって統制される装置に局所の発振器について、一定の持続時間の間、発振器が外部レファレンス信号にロックされる工程と、外部レファレンス信号の関数であり、発振器を統制するために使用される関数である補正信号を求める工程と、補正信号をサンプリングする工程と、補正信号のサンプルを記憶する工程と、発振器の少なくとも１つの数学的モデルについて、一定の持続時間の間、発振器が外部レファレンス信号にロックされる工程と、補正信号のサンプルなしで、少なくとも補正信号に基づいて少なくとも１つの数学的モデルを訓練する工程と、外部レファレンス信号に発振器がロックされている特定の持続時間後、予測された補正信号を求める工程と、予測された補正信号と、補正信号のサンプルとの間の差を求めて、発振器におけるドリフトを統制するために、予測された補正信号が使用された場合に生じる誤差を表す周波数誤差を生成する工程と、発振器におけるドリフトを統制するために、予測された補正信号が使用された場合に生じる誤差を表す時間誤差を生成するよう周波数誤差を経時的に積分する工程と、時間誤差を出力する工程とを含む方法が提供される。

特定の実施例では、方法は更に、特定された持続時間の間に、時間誤差が、許容可能な時間誤差の閾値未満であるか否かを判定する工程を更に含む。

特定の実施例では、方法は更に、周波数誤差、時間誤差、及び特定された持続時間後の特定の間隔における閾値よりも時間誤差が少ないか否かを周期的に更新する工程を更に含む。

特定の実施例では、周波数誤差、時間誤差、及び許容可能な時間誤差の閾値よりも時間誤差が少ないか否かを判定する工程は、周波数誤差、時間誤差、及び特定された持続時間よりも少ない特定の持続時間後に、許容可能な時間誤差の閾値よりも時間誤差が少ないか否かを判定する工程を含む。

特定の実施例では、周波数誤差、時間誤差、及び時間誤差が閾値よりも少ないかを周期的に更新する工程は、外部レファレンス信号に発振器がロックされた持続時間が、特定された持続時間よりも大きくなった場合に、特定された持続時間以上の移動性の一時的なウィンドウの閾値よりも時間誤差が少ないか否か、周波数誤差、及び時間誤差を定期的に更新する工程を含む。

特定の実施例では、方法は更に、少なくとも１つの数学的モデルのうちの２つ以上の数学的モデルについて、発振器を統制するために使用した場合、どの数学的なモデルが時間誤差をもたらすかを判定する工程を含む。

特定の実施例では、方法は更に、発振器を統制するために使用された場合に、最小の時間誤差をもたらす時間誤差を、どの数学的モデルがもたらすかを判定する工程と、数学的なモデル毎に、判定された時間誤差を比較する工程と、許容可能な時間誤差の閾値よりも少ない最小の累積的時間誤差を備えた数学的モデルを選択する工程とを含む。

特定の実施例では、方法は更に、最小の時間誤差をもたらす数学的モデルについて、外部レファレンス信号が利用可能でない場合に発振器を統制するよう補正信号としてその数学的モデルを選択する工程を含む。

特定の実施例では、方法は更に、特定の持続時間に対する最小時間誤差と有しているとして選択された数学的モデルの識別情報を、特定された持続時間の間、維持する工程と、間隔毎に、最小の時間誤差を有しているとして選択された数学的モデルの識別情報を、特定された持続時間後、少なくとも１つの間隔の間、維持する工程とを更に含む。

特定の実施例では、方法は更に、識別された数学的モデルに関連付けられた数学的モデル・パラメータを維持する工程を更に含む。

特定の実施例では、方法は更に、特定された持続時間後の間隔毎に、数学的モデルそれぞれについて、その間隔に対する時間誤差を出力する工程と、その間隔毎に、数学的モデルそれぞれについて、識別された数学的モデルに関連付けられた数学的モデル・パラメータを出力する工程とを含む。

特定の実施例では、外部レファレンス信号にロックされている間に補正信号をサンプリングする工程は、補正信号のレートよりも低いレートで補正信号をサンプリングする工程を含む。

特定の実施例では、方法は更に、選択された数学的モデルを検査するための更なる検査期間なしで、最小の時間誤差を有していると判定された選択された数学的モデルを使用して、早ければ、特定された持続時間の終了時に発振器を統制する工程を含む。

特定の実施例では、方法は更に、許容可能な時間誤差の閾値よりも少ないものが、少なくとも１つの数学的モデルの何れでもないと判定された場合、数学的モデルが閾値を超えない持続時間を数学的モデル毎に求める工程を含む。

特定の実施例では、方法は更に、閾値を超えるまでの持続時間が最大の数学的モデルを選択する工程と、補正信号として、選択された数学的モデルを使用して、少なくとも、選択された数学的モデルが閾値を超えない、外部レファレンス信号が利用可能でない持続時間の間、発振器を統制する工程とを含む。

本願の原理の第２の局面によれば、外部レファレンス信号にロックされている間、外部レファレンス信号によって統制される、装置に対して局所の発振器について、発振器の少なくとも２つの数学的モデルを訓練して、外部レファレンス信号の関数であり、発振器におけるドリフトを統制するために使用される補正信号に少なくとも部分的に基づいて数学的モデル毎に、予測された補正信号を求める工程と、外部レファレンス信号が利用可能でない場合に、発振器におけるドリフトを統制するよう、最小時間誤差を有する少なくとも２つの数学的モデルのうちの数学的モデルを選択する工程と、訓練に使用される期間に加えた検査持続時間の必要なしに、選択された数学的モデルを使用することが可能であるように、補正信号のサンプリングされたバージョンを使用して、選択された数学的モデルを検査する工程とを含む方法が提供される。

本発明の第３の局面によれば、外部レファレンス信号を受信するための受信器と、タイミング情報、周波数情報、位相情報、及びそれらの組合せのうちの少なくとも１つを備える第１の信号を生成するよう構成された局所発振器（ＬＯ）と、外部レファレンス信号の関数であり、ＬＯを統制するために使用される補正信号を生成するための制御ループ・フィルタと、外部レファレンス信号からのタイミング情報、温度情報、及び補正信号のサンプルを記憶するためのサンプル・データ・バッファと、補正信号、外部レファレンス信号からのタイミング情報、及び温度情報を受信するよう構成されたＬＯの少なくとも１つの数学的モデルであって、少なくとも１つの数学的モデルそれぞれが、予測された補正信号を生成するよう構成される少なくとも１つの数学的モデルと、数学的モデル毎に、予測された補正信号と、補正信号のサンプルとの間の差を求めて、発振器におけるドリフトを統制するために、予測された補正信号が使用された場合に生じる誤差を表す周波数誤差を生成し、周波数誤差を経時的に積分して、発振器におけるドリフトを統制するために、予測された補正信号が使用された場合に生じる誤差を表す時間誤差を生成し、最小の時間誤差を有する数学的モデルを選択するよう構成された時間間隔誤差チェッカ（ＴＩＥＣ）と、選択された数学的モデルの関数である、ＴＩＥＣからの補正信号及び制御ループからの補正信号出力を受信するよう構成されたディジタル・アナログ制御（ＤＡＣ）セレクタと、ＤＡＣセレクタからの出力を受信し、信号をＬＯに供給するよう構成されたＤＡＣとを備え、ＤＡＣ制御セレクタは、外部レファレンス信号が利用可能な場合、外部レファレンス信号の関数として発振器が統制されるように制御信号をＤＣＡに供給し、少なくとも１つの数学的モデルは、予測された補正信号を生成するよう訓練され、ＴＩＥＣは、特定された持続時間後の時間誤差を求め、特定の持続時間後の特定の間隔における時間誤差を周期的に更新する。

特定の実施例では、ＬＯは、恒温槽付水晶発振器である装置が提供される。

特定の実施例では、少なくとも１つの数学的モデルは、再帰的最小二乗フィット・モデルである。

特定の実施例では、少なくとも１つの数学的モデルは、温度及び経年劣化依存パラメータを含むモデル、温度依存パラメータを含むモデル、定数値を含むモデル、及び、先行する特定の間隔における最小の時間誤差を有していると選択されたモデルのパラメータを含むモデルの少なくとも１つである。

本発明の一部の実施例を実現することができる装置を示す概略図である。 外部レファレンス信号が利用可能な場合に訓練される発振器モデルの予測補正信号及び外部レファレンス信号の関数として生成される補正信号の例を示すグラフである。 外部レファレンス信号が利用可能な場合に訓練される発振器モデルの予測補正信号から生成される累積時間誤差信号の例を示すグラフである。 本発明の実施例による、ホールドオーバ・イベント中に生じる不連続性を示す訓練処理中に記憶されるデータを示すグラフである。 本発明の局面による方法の一例を示すフローチャートである。 本発明の局面による方法の別の例を示すフローチャートである。 本発明の実施例による有限状態図である。 本発明の特定の実施例を実現することができるシステムを示す概略図である。 別々の温度範囲にわたる発振器のモデル及び発振器の動作のグラフである。

本発明の他の局面及び構成は、添付図面とともに、本発明の特定の実施例の以下の説明を読むと、当業者に明らかになるであろう。

本発明の実施例は次に、添付図面を参照して説明する。

局所発振器を有するユニバーサル無線モジュール（ＵＲＭ）が外部レファレンス信号によって統制されると、局所発振器は、外部レファレンス信号との同期化を維持する。ＵＲＭが基地局の一部であるＬＴＥシステムの例では、局所発振器は、基地局のアンテナ・ポートにおいて測定される最大周波数誤差を±５０ｐｐｂに維持し、基地局の、外部レファレンス信号に対する同期化を±１．５μｓ内に維持するように統制される。外部レファレンス信号が、利用可能であり、局所発振器を統制するために使用される場合、ＵＲＭはロック状態にあるとみなされる。外部レファレンス信号が、利用可能でない状態になった場合、又は、さもなければ、局所発振器を統制するために使用することが可能でない場合、ＵＲＭは、別の信号が、局所発振器を統制するために使用されるホールドオーバ状態にあるとみなされる。

局所発振器を統制するために使用される別の信号は、発振器の性能の数学的モデルから生じ得る。数学的モデルは、ロックされた状態においてＵＲＭが動作している場合に訓練することが可能である。

ホールドオーバ準備度は、特定のホールドオーバ持続時間にわたり、所定値未満に時間誤差をネットワーク・タイミング同期化（ＮＴＳ）モジュールが維持することが可能な状態として定義される。一部の実施例では、ＮＴＳモジュールは、以下に詳細に説明する、時間間隔誤差チェッカ及び発振器モデルを含み得る。ＮＴＳモジュールは、局所発振器を含む装置の、該装置が存在するネットワークのものとの同期化を維持するために利用されるソフトウェア、ハードウェア、又はファームウェアの他の構成部分も含み得る。本発明の特定の実現形態の場合、ホールドオーバ状態の間に訓練温度境界を超えないという制約を受けて、２４時間というホールドオーバ持続時間にわたり、９．５mｓという絶対値未満に時間誤差を維持するものとする。

本発明の特定の実現形態では、発振器は、動作中に、実質的に温度制御される発振器である、恒温槽付水晶発振器（ＯＣＸＯ）である。ロック状態の規定は、毎秒１パルス（ｐｐｓ）のタイミング信号にＯＣＸＯを位相ロックすることにより、満たされる。特定の実現形態では、タイミング信号は、ＧＰＳ受信器又はＧＮＳＳ受信器技術を使用して回復された地球測位システム（ＧＰＳ）信号又は同等の局所ナビゲーション衛星システム（ＧＮＳＳ）信号である。ＧＰＳ受信の問題により、ＧＰＳ信号に割り込みがかけられた場合、ホールド状態に入る。ホールド状態の間、±５０ｐｐｂという最大周波数精度を維持すべきであり、許容可能な時間誤差は、２４時間という期間にわたり、１０μｓに増加させる。２４時間という期間は、外部レファレンス信号が利用可能でないという理由が、時間によって、識別され、対処されることを可能にする代表的な持続時間として選択される。例えば、これは、操作者に、ＧＰＳ受信の問題に対処し、補正するために十分な時間を与え得る。

本発明は、恒温槽付水晶発振器のみに制限されない。本発明の別の実施例では、各種発振器を使用することができる。恒温槽付水晶発振器の動作は、二次関数を使用してモデリングすることが可能である。一部の種類の発振器は、ＯＣＸＯをモデリングするために使用される二次関数などの低次関数によってモデリングされる発振器よりも短い期間にわたり、より大きな時間誤差をもたらし得る高次関数によってモデリングされる。

上述の許容可能な時間誤差が関係するホールドオーバ持続時間、許容可能な時間誤差、及び最大周波数精度のパラメータ値の特定例は、前述の値の特定の例であり、本発明の範囲を制限するものでない。実現形態の詳細に応じて、パラメータ値は、特に説明された例よりも大きくても小さくてもよい。

ＧＰＳ信号又はＧＮＳＳ信号は、特定の実現形態の外部レファレンス信号として上記に識別される。しかし、更に一般的に、外部レファレンス信号は、ＧＰＳ／ＧＮＳＳ信号に制限されない一方、実現形態に特有であり得る。外部レファレンス信号は、ＧＰＳソースからの信号、又はネットワーク時間レファレンス・ソースからの信号を含み得るが、それに限定されない時間レファレンスであり得る。時間レファレンスは、１つ又は複数のリンクを有する２つのネットワーク・ノード間で、自由空間（例えば、電波）、電線管、光導管、又はそれらの特定の組合せを介して別の装置に時間情報を通信することができる。ネットワーク時間レファレンス・ソースからの信号の例には、ＩＥＥＥ１５８８対応ネットワーク・ノードからのタイミング信号がある。

本発明の実施例は一般に、時間同期化に関するが、本発明の局面を使用して、外部レファレンス・ソースと局所発振器との間の周波数同期化を監視することも可能であり得る。周波数同期化は、ＴＩＥＣからの時間誤差の増加率を利用して、レファレンス・クロックと局所発振器クロックとの間の周波数誤差が規定内にあるかを判定することによって監視することが可能である。

本発明の一部の実施例では、時間間隔誤差検査（ＴＩＥＣ）機能が、モデルの訓練中にＯＣＸＯ数学的モデルを検査するためにＵＲＭに含まれる。本発明の一部の実施例では、ＯＣＸＯモデルは、再帰的最小二乗フィット（ＲＬＳＦ）モデルである。例えば再帰的アルゴリズム残差などの特定の既知のメトリックは、ＯＣＸＯモデルの収束の明白な判定に適切でないことがあり得るので、一部の実施例では、ＴＩＥＣは、ＯＣＸＯモデルが収束する度合いの判定を可能にする。

訓練期間中、外部参照ソースが利用可能な場合、ＴＩＥＣは、履歴ロック状態補正信号データの予測に対する、ＯＣＸＯモデル係数の精度の判定を可能にする。少なくとも１つのＯＣＸＯモデルによって予測される補正信号と、履歴制御ループ補正信号との間の差の積分は、履歴補正信号データを予測するために少なくとも１つのＯＣＸＯモデルが使用された場合に生じるタイミング誤差を表す。このようにして、タイミング誤差が生じる持続時間、及びホールドオーバ・イベントにおけるＯＣＸＯモデル係数の使用によって生じるタイミング誤差を判定することが可能である。

特定の実現形態では、訓練期間中、いくつかの発振器モデルが訓練される。当初訓練期間後、モデルの精度は、以下に詳細に説明するＴＩＥ検査によって検査される。ＴＩＥ検査は、当初訓練期間に続いて等間隔で更新することができる。ホールドオーバ・イベントが生じた場合、ＴＩＥ検査メトリックが、最も高精度のモデルを識別するために使用される。当初訓練期間及び更新間隔は、実現形態特有のパラメータである。

ＴＩＥ検査は、ＮＴＳモジュールのホールドオーバ機能に関する新たなデータを操作者が提示されることを可能にする。ＴＩＥ検査機能は、各基地局がホールドオーバ準拠性を維持することができるかを操作者が判定することを可能にする。

ＴＩＥ検査は更に、それぞれの装置の局所発振器モデルの実行がどの程度効果的であるか、及び、ホールドオーバ・イベント中のシステム時間精度をモデルが効果的に維持するのがどの程度長いかに関し、何れかの時点で、装置の何れかに関する情報を、複数のＴＩＥ検査イネーブルされた装置（例えば、装置が基地局である場合）を有するネットワークにおいて、操作者が取得することを可能にする。これは、複数の装置それぞれがホールドオーバ状態に入る場合に効果的であり得、操作者は、まず、各装置のＴＩＥＣによって提供される情報に基づいて、システム時間精度閾値に満たない可能性がある装置がどれであるかを判定することが可能である。この情報に基づいて、操作者は、最初に故障する可能性が高い装置が最初に保守され、後の時点で故障する可能性が高い装置が適宜、保守され得るということを確実にするために、種々の装置に対する修理動作の優先順位をつけることが可能である。

一部の実施例では、
１． 最小訓練期間が完了していなければならないという基準、及び
２． 局所発振器モデルの１つが最小時間数及び最大時間数を有する検査時間を、特定値より少ない値だけ上回る絶対時間誤差をもたらすということをＴＩＥ検査は宣言しなければならないという基準
を満たしている場合、ＮＴＳモジュールは、ホールドオーバの準備ができていると判定される。

次に、本発明の局面によるＵＲＭ１００の例を、図１を参照して説明する。以下で具体的に説明する構成要素（図１）に加えて、ＵＲＭ１００は、本発明に特に適切な訳でないＵＲＭの通常の動作に使用される更なるハードウェア及び／又はソフトウェアを含み得、よって、詳細に説明しない。

ＵＲＭ１００は、ＧＰＳ又はＧＮＳＳタイミング信号を受信するためのアンテナ１０５を含む。アンテナ１０５はＧＰＳ受信器１１０に結合される。ＧＰＳ受信器１１０は、ディジタル位相検出器１１５に結合される。ディジタル位相検出器１１５は、制御ループ・フィルタ１２０に対する出力を供給する。制御ループ・フィルタ１２０は、ディジタル・アナログ（ＤＡＣ）制御セレクタ１２５に対する出力を供給する。ＤＡＣ１３０はＯＣＸＯ１３５に対する出力を供給する。ＯＸＣＯ１３５はディジタル位相検出器１１５に対する出力を供給する。ＧＳＰ信号が利用可能な場合、ＯＣＸＯ１３５を制御する制御ループは、ロック状態で動作し、ディジタル位相検出器１１５、制御ループ・フィルタ１２０、ＤＡＣ制御セレクタ１２５、ＤＡＣ１３０、及びＯＣＸＯ１３５を含む。制御ループ・フィルタ１２０の出力は、ＤＡＣ制御セレクタ１２５に供給されることに加え、複数のＯＣＸＯモデル１５０にも供給される。図１は、４つのＯＣＸＯモデル（すなわち、Ｍ１ １５２、Ｍ２ １５４、Ｍ３ １５６、及びＭ４ １５８）を示す。制御ループ・フィルタ１２０の出力は、時間間隔誤差チェッカ（ＴＩＥＣ）サンプリング・データ・バッファ１４５にも供給される。温度センサ１４０は、４つのＯＣＸＯモデル１５２、１５４、１５６、１５８、及びＴＩＥＣサンプリング・データ・バッファ１４５に信号を供給する。温度センサ１４０は、ＯＣＸＯに適切な現在の周囲温度情報を供給する。４つのＯＣＸＯモデル１５２、１５４、１５６、１５８、及びＴＩＥＣサンプリング・データ・バッファ１４５の出力は、時間間隔誤差チェッカＴＩＥＣ１６０に供給される。時間間隔誤差チェッカ（ＴＩＥＣ）１６０の出力は、ＴＩＥＣ１６０からデータベース１６５に転送され、ＯＣＸＯモデル１５２、１５４、１５６、１５８の１つ又は複数から出力される収束モデル・パラメータを維持するデータベース１６５に供給される。データベース１６５は、ＤＡＣ制御セレクタに信号を供給する。

ロック状態において動作する場合、ＯＣＸＯモデル１５０は、外部レファレンス信号が利用可能でない場合にＯＣＸＯを統制するために使用することが可能な補正信号を生成するよう訓練することが可能である。

ロック状態における訓練中に、制御ループ・フィルタ１２０によって出力される補正信号、及び温度センサ１４０からの周囲温度値はそれぞれ、ＯＣＸＯモデル１５０及びＴＩＥＣサンプリング・データ・バッファ１４５に供給される。４つのＯＣＸＯモデル１５２、１５４、１５６、１５８は、それらそれぞれのモデルのパラメータを定める。

ＯＣＸＯの周波数安定度は、発振器の温度、及び経年劣化の関数であり得る。一部の実施例では、モデルは、ＯＣＸＯの温度及び時間依存性周波数変動の抽出の問題に対する最適な解決策を表す再帰的な最小二乗フィット・モデルに基づく。一部の実現形態では、多次元多項式のフィットは、コンパクトかつロバストな解決策を提供する。一部の実施例では、ＯＣＸＯモデルは、モデル補正信号とロック状態制御ループ補正信号との間の誤差の二乗を最小にするよう、当該２次元フィット多項式それぞれに関連付けられた係数を修正する。一部の実施例では、モデルにおいて使用される寸法は、温度及び時間のものである。

訓練期間中、使用の特定の持続時間にわたる各モデルの使用によって生じる誤差の判定である、モデルの時間間隔誤差（ＴＩＥ）の検査が行われる。特定の持続時間にわたる許容可能な時間誤差、又はその持続時間の受け入れ可能な部分にわたる受け入れ可能な時間誤差を満たすようにモデルが動作することを確実にするよう、特定の持続時間後、かつ、次いで、周期的に継続して求めることが可能である。ＴＩＥＣサンプリング・データ・バッファ１４５からの入力に基づいて、ＴＩＥＣ１６０は、ＴＩＥを評価することにより、ＯＣＸＯモデル１５０からの出力を評価し、最も高精度の時間誤差を有するモデルを選択する。最も高精度のモデルが選択されると、そのモデルのパラメータがデータベース１６５に記憶される。一部の実施例では、最も高精度の時間誤差が、最小のＴＩＥを有するよう求められる。

ホールドオーバ状態中、ＴＩＥＣ１６０は、ＯＣＸＯを統制するための補正信号を生成するために受け入れ可能な持続時間の累積時間誤差の最小量を有するモデルを選択する。データベース１６５は、選択されたモデルからのモデル・パラメータをＤＡＣ制御セレクタ１２５に供給し、ＤＡＣ制御セレクタ１２５はパラメータをＤＡＣ１３０に供給する。ＤＡＣ１３０は次いで、信号をＯＣＸＯ１３５に供給する。

ホールドオーバ制御ル―プは、ＯＣＸＯモデル１５０と、ＴＩＥＣ１６０と、収束モデル・パラメータのデータベース１６５と、ＤＡＣ制御セレクタ１２５と、ＤＡＣ１３０と、ＯＣＸ０１３５とを含む。

一部の実施例では、図１のＯＣＸＯモデル１５０及びＴＩＥＣ１６０は、ソフトウェア、ハードウェア、又はそれらの特定の組合せで実現することができる。例えば、ソフトウェア実現形態では、ＯＣＸＯモデル１５０及びＴＩＥＣ１６０を実現するために使用される処理は、１つ又は複数のソフトウェア・モジュールとして実現される。ハードウェア実現形態では、ＯＣＸＯモデル１５０及びＴＩＥＣ１６０を実現するために使用される処理は、例えば、これに限定されないが、ＡＳＩＣ又はＦＰＧＡによって実現される。

図１はＧＰＳ受信器１１０を示しているが、ＵＲＭ１００は、別のタイプの外部レファレンス信号を受信するよう構成された別の形態の受信器を含み得る。更に、外部レファレンス信号のソースとＵＲＭ１００との間の無線通信を受信するアンテナを図１に示すが、アンテナ及び受信器に加えて、又は、アンテナ及び受信器と別に、有線接続を介して外部レファレンス信号を受信する受信器及び有線ポート接続が存在し得る。

外部レファレンス信号がＧＰＳ信号である特定の実現形態では、ロック状態下で、制御ループが、１ｐｐｓＧＰＳタイミング信号にロックされる。特定の実施例では、連続パルスの立ち上がりエッジは、名目上、１秒間離れている。受信器に存在している雑音は、±２５ｎｓ ｒｍｓ程度の１ｐｐｓ信号エッジ上の時間ジッタをもたらす。制御ループにおける処理により、ＧＰＳ受信器１１０によってもたらされるジッタを除去して、ＯＣＸＯの位相ロックの安定的なタイミング・レファレンスを可能にする。

一部の実施例では、ディジタル位相検出器１１５は、ＯＣＸＯ周波数の関数であるカウンタを使用する。カウンタは、ＧＰＳ１ｐｐｓ信号の立ち上がりエッジで開始され、ＧＰＳ１ｐｐｓ信号の立ち上がりエッジで停止する。ＧＰＳ受信器がジッタを表さず、ＯＣＸＯ１３５に周波数ドリフトが存在しない場合、位相検出器１１５の出力はカウンタの値に等しい。

本発明の一部の実施例では、周波数乗算器及び分周器は、ＯＸＣＯ１３５とともに使用される。例えば、分周器及び周波数乗算器は、ＯＣＸＯとディジタル位相検出器との間に存在し得る。分周器及び周波数乗算器を使用することにより、より低い周波数のＯＣＸＯを使用することが可能になり得、これは、ＵＲＭを実現する金銭コストを削減し得る。しかし、より一般的には、発振器周波数、及び発振器の動作のやり方は実現形態に特有である。

ＯＣＸＯモデルの重要なアーキテクチャ局面は、制御ループに平行して動作するというものである。そういうものとして、モデル係数を訓練処理中にみて、訓練の状況及び効果性を判定することが可能である。外部レファレンス信号が利用可能でない状態にあり、ＯＣＸＯモデルが完全に訓練される場合、システムは、ＯＣＸＯモデルの少なくとも１つからの補正信号の少なくとも１つを使用して、発振器周波数ドリフトを補正する。一部の実施例では、ＯＣＸＯモデルが完全に訓練されない場合、ＤＡＣ値は、補正信号のマルチポイント移動平均の最も直近の値にロックされる。

ロック状態において上記で説明したように、制御ループ・フィルタ１２０の出力は、ＯＣＸＯの統制に使用することが可能な補正信号である。一部の実施例では、補正信号の平均バージョンは、補正信号移動平均フィルタにより、補正信号から生成される（図１に図示せず）。特定の実現形態において、定常状態ロック状態条件下では、平均補正信号は、補正信号の２０００ポイント移動平均である。より一般に、平均補正信号は実現形態に特有であり、２０００ポイント移動平均に制限されない。この平均補正信号を、訓練期間中にＯＣＸＯモデルの１つ又は複数によって使用することができる。

平均補正信号が２０００ポイントのその最大長にある実現形態では、移動平均フィルタ・バッファは、平均化補正信号の新たな値を獲得するために２０００秒（約３３分）を要する。移動平均フィルタに関連付けられた遅延は、ホールドオーバ状態から回復状態への遷移中に大きな時間トランジェントをもたらし得る。前述のトランジェント・リンギングを避けるために、補正信号移動平均フィルタが特定の条件についてのみ更新される。

一部の実施例では、時間トランジェントに対する補正信号移動平均フィルタの保護に加えて、移動平均フィルタへの受け入れ可能な入力データについて、±５ｐｐｂのサンプルツーサンプル周波数誤差に対して設けられる限度も存在している。フィルタに対する入力データが、先行データ値と±５ｐｐｂだけ、異なる場合、先行データ値は保持される。前述のデータ・スクリーニングは、補正信号におけるアウトライアから、移動平均フィルタを保護し、無効外部レファレンス信号（ＧＰＳ信号の場合、ＧＰＳのジャミング又はスプーフィングによる無効ＧＰＳ信号）に対するロバスト性を加える。

ＴＩＥ検査を行う動作の方法の更に詳細な例を次に説明する。制御ループは、ＮＴＳモジュールを含む装置の電源オンに続き、一時間の間、安定化することが可能である。安定化期間中、移動平均フィルタにおけるトランジェントは消える。トランジェントが実質的に消えることを可能にするのに十分長い時間にフィルタの時定数が設定されるからである。制御ループの安定化に続き、ＮＴＳモジュールが外部レファレンス・タイミング信号にロックされると仮定すれば、制御ループ補正信号に関する少なくとも１つのＯＣＸＯモデルの訓練が開始される。モデルの訓練中、補正信号、平均化された補正信号、外部レファレンス・タイミング信号からのタイミング信号、及び温度情報が、所定のサンプリング・レートでＴＩＥＣサンプリング・データ・バッファに記憶される。特定の実現形態では、パラメータは、ＴＩＥＣサンプリングされたデータ・バッファに１５秒毎に記憶される。しかし、サンプリング・レートは、実現形態特有であり、１５秒の例に限定されない。

特定の訓練持続時間後、各モデルが、制御ループ補正状態におけるその精度に関して検査される。検査は、この時間フレームが、忘却因子に基づいたＲＬＳＦのメモリを表すので、特定の訓練持続時間に続いて行われる。

ＲＬＳＦモデルは、指数忘却因子を使用して、モデル係数の値を求めるうえでそのデータがどのようにして使用されるかに関する履歴データの重要度を重み付けする。ＲＬＳＦでは、忘却因子は、データの特定の訓練持続時間が重要であるように設定される。

忘却因子値の減少により、トラッキング帯域幅が増加する。一部の実施例では、ＲＬＳＦモデルは、５時間の重要データに等しいトラッキング帯域幅が、温度が増加しているか減少しているかに応じてモデル係数値が変動する、ＯＣＸＯの熱ヒステリシスをもたらすということを示す。例えば１２時間に忘却因子時間を増加させることにより、正の温度ランプからのモデル係数値が負のランプのものと平均化されるにつれ、熱ヒステリシスが平均化される。忘却因子は、１２時間に限定されることが意図されないが、実現形態特有の変数である。

最小温度変動がある場合などの特定の実現形態では、ＲＬＳＦモデルは、ホールドオーバ・イベント中のその温度範囲について有効な状態に留まる。すなわち、アルゴリズムの収束に対する最小温度範囲の要求は存在しない。しかし、訓練中に用いられる温度範囲は、訓練されたモデルがホールドオーバ中に正確である温度範囲を定める。

ＴＩＥＣサンプル・データ・バッファに記憶されたループ補正信号の履歴値と、訓練処理から抽出される係数に基づいてＯＣＸＯモデルから算出されるものとの間の差は、ＯＣＸＯモデルに存在している周波数誤差を表す。重要なのは、ＴＩＥＣサンプル・データ・バッファに記憶されたデータは、ＴＩＥＣの訓練に使用されないということである。これは、ＴＩＥＣが、ＴＩＥＣが処理していない「新たな」データでＴＩＥＣが行われるということを確実にするということである。

予測された補正と、ＴＩＥＣバッファ補正との間の周波数誤差の積分は、ホールドオ―バ検査時間にわたる累積時間誤差をもたらす。ＴＩＥＣサンプル・データ・バッファは、特定のサンプリング・レートで収集される信号値で埋められるので、時間誤差は、サンプリング・レートの逆数で乗算される周波数誤差の積分に等しい。積分は、サンプル時間の変数を含んでいるので、時間誤差は、任意のサンプル時間について算出することができる。より長いサンプル時間により、時間誤差算出の精度が削減され得る。

特定の実現形態では、当該相対精度を求め、よって、４つのモデルのうちの最も高精度のものの選択を可能にするよう検査される。第１のモデルは、周波数安定度の経年劣化及び温度依存性係数を含む。第２のモデルは、温度依存性係数のみを含む。第３のモデルは、ＤＡＣが一定に保持される場合に、ホールドオーバの時点で適用される定数値を含む。第４のモデルは、行われた最後のホールドオーバ検査に基づいて最適とみなされた先行して収束したモデル・パラメータを含む。前述の４つのモデルは、図１に示すＭ１乃至Ｍ４に対応し得る。前述のように、モデルの数は実現形態特有であり、４つのみの例に限定されることは意図されない。

図２は、４時間の持続時間にわたる複数の補正信号のプロット例である。水平軸は時間を表し、垂直軸は、ｐｐｓでの補正の量を表す。グラフの信号は、経年劣化・温度モデル、温度モデル、定数（ロック）ＤＡＣモデル、及び先行収束パラメータ・モデルという４つのモデル毎の予測補正信号、平均補正信号、及び外部レファレンス信号の関数であるロック状態制御ループ補正信号を含む。

図３は、図２と同様な４時間の持続時間にわたる複数のタイミング誤差信号のプロット例である。水平軸は時間を表し、垂直軸は、マイクロ秒（μｓ）での累積時間誤差（ＣＴＥ）の量を表す。グラフ内の信号は、経年劣化・温度モデル、温度モデル、一定（ロック）ＤＡＣモデル、及び先行収束パラメータ・モデルという４つのモデル毎の累積時間誤差を含む。

モデル選択の第１の段階では、モデルは、システム・ホールドオーバ規定よりも少ない時間誤差を累積する。一部の実施例では、タイミング誤差は、ＴＩＲ検査の時間誤差よりも少ない値である。何れかの持続時間にわたる時間誤差規定を満たすホールドオーバ検査にパスするということを確実にするために、最大時間誤差規定をこの初期ゲートにおいて使用することができる。

ＴＩＥ検査の第２の段階は、各モデルから生じる最大タイミング誤差の相対的な大きさを比較する。最低の最大累積タイミング誤差を表すモデルの係数が、収束係数として使用されるために記憶される。ＴＩＥ検査は、累積ロック状態動作中に等間隔で反復される。一部の実施例では、最大２４時間のデータがＴＩＥサンプル・データ・バッファに記憶される。よって、完全に埋められると、検査バッファは、装置に規定される完全な持続時間にわたるホールドオーバ検査を行うために使用することが可能である。更に、収束モデルは、モデル係数が旧くならないように等間隔でＴＩＥＣによって連続して検査し得る。一部の実施例では、等間隔で、先行収束モデル係数を連続して更新することは、ホールドオーバ時間誤差規定を満たすことに対する効果性を確認するために重要である。

一部の実施例では、訓練期間中の温度変動が最小の場合、ＴＩＥＣ時間誤差閾値を超えないとすれば、静的ＤＡＣモデルよりも、最善温度ベースのモデルが選択される。この選択の理由は、静的ＤＡＣモデルが、ホールドオーバ中に温度変動を補償することができないという点である。よって、温度モデルが、ＴＩＥ検査に対して最善でなくても、選択される。

特定の実施例では、ホールドオーバ・イベントが行われると、ＴＩＥＣサンプリング・データ・バッファに対するデータ・フローが停止する。ホールドオ―バ・イベントが終了すると、ＴＩＥＣサンプリングされたデータ・バッファが再開される。数時間のホールドオーバ・イベントが、図４に示すように、誤ったＴＩＥＣ算出をもたらし得るＴＩＥＣサンプリングされたデータ・バッファ・データにおける不連続性をもたらす。ホールドオーバ・モデルを正しく検査するために、一定のオフセットを、ホールドオーバの不連続性の検出に続く最初の時点においてモデル毎に再算出することができる。ホールドオーバの不連続性が、収集されたホールドオーバ検査データについて、サンプル時間の間の間隔を監視することによって検査される。サンプル時間が、システムに規定されたものを超えた場合、ホールドオーバの不連続性が存在している。

ＲＬＳＦモデルの場合、モデルを規定する定数パラメータ、線形パラメータ、及び二次パラメータが存在している。一部の実施例では、ホールドオーバ不連続性の場合、各モデルの定数パラメータを、平均補正信号に基づいて再算出し得る。定数項の再算出は、前述の不連続データ・セットの場合のＲＬＳＦモデルの有効性を維持する。

一部の実施例では、経年劣化及び温度ベースのモデルは、水晶発振器の経年劣化レートの誤った抽出の結果として、システムの累積時間誤差（ＣＴＥ）規定に満たないことになる。前述の場合、温度モデルは多くの場合、なお、ホールドオーバ規定を満たすのに十分高精度であり得、よって、ＴＩＥＣモデル・セレクタによって選択され得る。温度モデルがなお、ＣＴＥ規定を満たさない場合、ＲＬＳＦモデルがリセットされる。前述のイベントは、例えば、ＯＣＸＯの当初の周波数安定化中に、かなりの周波数回復が存在する場合に行われ得る。ＲＬＳＦモデルがリセットされた場合、ＴＩＥＣサンプリング・データ・バッファもリセットされる。ＲＬＳＦモデルのリセットに続き、システムは、ＴＩＥ検査が行われる前に、累積ロック状態訓練の特定の訓練持続時間を必要とする。

本発明の一部の実施例では、ＴＩＥＣメトリックは、ＮＴＳモジュールのホールドオーバ機能の推定を可能にする。一部の実施例では、ＮＴＳモジュールの実際のホールドオーバ性能に対するＴＩＥＣの精度は、制御ループによって生成される補正信号と温度との間の相関の度合いの関数である。一部の実施例では、モデルの予測機能における信頼度を求めるために、温度及び補正信号が特定のレベルに関係付けられる場合に効果的であり得る。一部の実現形態では、ピアーソン積・モーメント相関係数を、ホールドオーバ準備度状態における信頼度のレベルを増加させるためにＴＩＥＣと使用するための更なるメトリックとして使用することができる。

本発明の一部の実施例では、ＮＴＳモジュールの任務は、ＬＴＥ無線の時間及び周波数同期化要件を満たすことである。一部の実施例では、ＬＴＥ無線は、ＣＤＭＡ無線システムと相互運用するよう企図される。

ＴＩＥ検査を実現するための一般化された方法を次に図５を参照して説明する。

方法の第１の工程５−１には、外部レファレンス信号に発振器がロックされる持続時間の間、外部レファレンス信号によって統制される装置に対して局所の発振器について、外部のレファレンス信号の関数であり、発振器を統制するために使用される補正信号を求める工程が関係する。

方法の第２の工程５−２には、発振器が外部レファレンス信号にロックされている持続期間の間、補正信号をサンプリングする工程が関係する。

方法の第３の工程５−３には、発振器が外部レファレンス信号にロックされている持続期間の間、サンプリングされた補正信号を記憶する工程が関係する。

方法の第４の工程５−４には、発振器が外部レファレンス信号にロックされている持続時間の間、発振器の少なくとも１つの数学的モデルについて、少なくとも、補正信号のサンプルを含まない補正信号に基づいて少なくとも１つの数学的モデルを訓練する工程が関係する。

方法の第５の工程５−５には、発振器が外部レファレンス信号にロックされている特定された持続期間の間、予測された補正信号を求める工程が関係する。

方法の第６の工程５−６には、外部レファレンス信号に発振器がロックされている持続時間の間、予測補正信号と、補正信号のサンプルとの間の差を求めて、発振器におけるドリフトを統制するために、予測補正信号が使用されている場合に生じる誤差を表す周波数誤差を生成する工程が関係する。

方法の第７の工程５−７には、発振器が外部レファレンス信号にロックされている持続時間の間、周波数誤差を経時的に積分して、発振器におけるドリフトを統制するために予測補正信号が使用された場合に生じる誤差を表す時間誤差を生成する工程が関係する。

方法の第８の工程５−８には、時間誤差を出力する工程が関係する。

ＴＩＥ検査を実現するための更なる方法を次に図６を参照して説明する。

方法の第１の工程６−１には、外部レファレンス信号の関数であり、発振器におけるドリフトを統制するために使用される補正信号に少なくとも部分的に基づいて数学的モデル毎の予測補正信号を求めるよう発振器の少なくとも２つの数学的モデルを、外部レファレンス信号にロックされながら、外部レファレンス信号によって統制される装置に対して局所の発振器について訓練する工程が関係する。

方法の第２の工程６−２には、外部レファレンス信号が利用可能でない場合に、発振器におけるドリフトを統制するよう、最小の時間誤差を有する少なくとも２つの数学的モデルのうちの数学的モデルを、外部レファレンス信号にロックされながら選択する工程が関係する。

方法の第３の工程６−３には、訓練に使用される期間に加え、検査持続時間の必要なしで、選択された数学的モデルを使用することが可能であるように補正信号のサンプリングされたバージョンを使用して、選択された数学的モデルを、外部レファレンス信号にロックされながら検査する工程が関係する。

図６は、選択モデルの検査に先行して、数学的モデルの選択が行われる旨を表しているが、このことは、本発明の範囲を限定することを意図するものでない。一部の実施例では、モデルの検査は、モデル全部について行われ、モデルは、検査の結果に基づいて選択される。

ＮＴＳモジュールの動作状態の例は、図７を参照して説明する。

第１の状態は、ユニバーサル無線モジュールが電源オンにされた電源オン状態７１０である。電源オン状態７１０から、ＮＴＳモジュールは、ロック状態７２０又は障害状態に入る。

ハードウェア障害が検出された場合、障害状態７３０に入る。

ロック状態７２０では、発振器は外部レファレンス信号に位相ロックされ、そういうものとして、システム時間（すなわち、ストラタム１トレース可能なレファレンス・ソース）に対するタイミング誤差は、特定値よりも少ない。発振器モデルは訓練することが可能であり、このＴＩＥ検査をこの状態中に行うことが可能である。ロックされた状態７２０から、ＮＴＳモジュールは、障害状態７３０又は自動ホールドオーバ状態７６０に入り得る。

外部レファレンス信号の喪失が存在している場合に、自動ホールドオーバ状態７６０に入る。ホールドオーバ状態において、訓練されているとして発振器モデルが宣言された場合、補正信号を発振器に供給するための状態予測子として使用される。

条件付ホールドオーバは、自動ホールドオーバ状態７６０の部分集合である。ホールドオーバに入り、発振器モデル訓練が不完全な場合、発振器周波数を統制するために使用されるＤＡＣは、制御ループにおいて存在している移動平均フィルタによって求められる補正信号値に保たれる。発振器モデルは、最悪のケースの経年劣化レート及び温度感応性によって生じる周波数誤差によって生じる、ＣＴＥによって求められる時間の間、正確であり、有効であるとみなし得る。そういうものとして、条件付ホールドオーバは、特定された２４時間ホールドオーバよりもかなり短いことがあり得る。

別の条件付ホールドオーバ・シナリオでは、発振器モデルは、特定の温度範囲にわたって訓練されており、ホールドオーバ・イベント中に温度範囲を超える。ホールドオーバ温度範囲が訓練モード温度範囲を超えた場合、発振器モデルは、使用され続けるが、温度変動に対してもう正確でない。訓練温度範囲外の発振器モデルの予測における不正確さは、温度に対する二次依存性を本実現形態において有する、モデルの非線形形式の結果である。前述のシナリオでは、ホールドオーバ中にレファレンス信号が存在しないので既存のＣＴＥは未知になり、よって、有効ホールドオーバの連続した持続時間についての推定を行うことはこのシナリオにおいて可能でない。訓練中、二次モデルが、温度の関数として補正信号変動をフィットさせるよう適合される。訓練中、温度変動が、ホールドオーバ・イベント中の温度変動よりも少ない場合、訓練温度範囲外の解を外挿するために使用されるとモデルが不正確であり得る。

非線形モデルの場合、ホールドオーバ・イベント中に経験される完全な温度変動が、訓練期間中に経験されるものの部分集合であることを必要とするという点で前述の制約は妥当である。２４時間ホールドオーバ・イベントにわたって積分されると、実際のＯＣＸＯの安定度と、ＯＣＸＯモデルとの間の０．１ｐｐｂの差は、８．６４μｓという時間誤差をもたらし得る。モデル訓練範囲を超えるホールドオーバ・イベント中に導入される誤差は、図９を参照して説明する。

図９は、ホールドオーバ・イベント温度範囲がモデル訓練温度範囲よりも大きい場合に、誤差においてモデル予測がどのように生じ得るか、及び温度に対する発振器周波数の依存度を示すグラフである。プロットの垂直軸は周波数安定度に関係し、水平軸は温度に関係する。発振器周波数依存度対温度曲線は９１０に示し、モデル予測周波数依存度対温度曲線は９２０に示す。モデル訓練温度範囲は９３０に示し、ホ―ルドオーバ温度範囲は９４０に示す。モデルが、訓練範囲における発振器自体を表すが、９５０に示す、モデル訓練温度範囲と最も離れたホールドオーバ温度範囲の端において、大きなモデル予測誤差が生じる。

よって、前述の条件付ホールドオーバに入ると、いつでも、ホールドオーバのタイミング誤差規定を満たさない旨を示すようフラグをセットし得る。

自動ホールドオーバ状態７６０において、ＮＴＳモジュールは、手作業ホールドオーバ状態７４０、回復状態７５０、又はフリー・ラン状態７７０の何れか１つに入り得る。

手作業ホールドオーバ状態７４０は、人工的なホールドオーバ・イベントの生成によってホールドオーバ性能を検査することを可能にする状態である。手作業ホールドオーバ状態７４０では、ＮＴＳモジュールは、障害状態７３０及び自動ホールドオーバ状態７６０の何れか一方に入り得る。

ホールドオーバ・イベントが、特定されたシステム・ホールドオーバ時間（例えば、２４時間）超に及んだ場合、特定されたホールドオーバ時間をホールドオーバが超えた時点で、ＮＴＳモジュールはフリー・ラン状態７７０に入る。フリー・ラン状態７７０は、制御信号に対する変動を何らもたらさないが、５０ｐｐｂから２ｐｐｂに、ＮＴＳモジュールの絶対的な周波数精度規定が緩和され、何れかの時間誤差精度規定が中断する。一部の実施例では、フリー・ラン状態７７０に入った旨を示すためにフラグをセットし得る。フリー・ラン状態７７０では、ＮＴＳモジュールは、回復状態７５０又は障害状態７３０に入り得る。

有効外部参照信号が利用可能になると、回復状態７５０に入る。有効な外部レファレンスが宣言された時点で、局所に生成される１ｐｐｓ信号と外部レファレンス１ｐｐｓ信号との間の位相誤差が求められる。回復状態７５０の間、ホールドオーバ時間誤差が、制御ループに対する時間オフセットとして適用される。制御ループは、発振器の周波数を増加又は減少させることにより、時間誤差を除去する。外部レファレンス信号に対する時間誤差が特定値未満に削減されると、回復状態７５０の終了、及びロック状態７２０動作への戻りが表される。上記値は、特定の実現形態に特有である。回復状態７５０の終了時に、ホールドオーバに入る直前にこれまで凍結されている制御ループ移動平均フィルタに補正信号が入力される。回復状態７５０にある場合、ＮＴＳモジュールは、手作業ホールドオーバ７４０、自動ホールドオーバ・ロック状態７２０、障害状態７３０又はフリー・ラン状態７７０に何れかに入り得る。

本発明による、外部ソースが利用可能な訓練期間中のＴＩＥ検査及び発振器モデル訓練を行うよう構成された局所発振器を有する装置を含むシステムを次に図８を参照して説明する。システム８００は、装置８５０、及び複数の外部レファレンス・ソースを含み、何れか１つは、局所発振器を統制するために使用することが可能である。

外部レファレンス・ソースはタイミング・レファレンス・ソースである。図８では、第１の外部レファレンス・ソースは、衛星８２０から時間信号を受信し、次いで、時間信号を装置８５０にネットワーク・ノード８６０を介して転送するネットワーク・クロック８１０である。第２の外部レファレンス・ソースは、ＧＰＳタイミング情報を装置８５０に直接供給する衛星８２０である。一部の実施例では、２つ以上の衛星が、タイミング信号を供給するために利用可能であり得る。第３の外部レファレンス・ソースは、時間信号を装置８５０にネットワーク・ノード８４２、８４４、８４６を介して送信するネットワーク・クロック８４０である。第４の外部レファレンス・ソースは、基地局（ＢＴＳ）８３５を介して装置８５０にレファレンス信号を送信するネットワーク・クロック８３０である。第５の外部レファレンス・ソースは、無線移動体装置８７０を中継器として使用して、ＢＴＳ８８０を介して装置８５０にレファレンス信号を送信するネットワーク・クロック８７５である。

装置が時間信号を受信し得る種々の外部レファレンス・ソースのうち、一部は、究極的には同じソースから導き出すことができるが、何れかの時点における利用可能性に依存し、全てが、同時に利用可能であり得る訳でない。例えば、衛星８２０は、装置８５０に、ネットワーク・クロック８１０を含むネットワーク・ノードを介して、及び、直接、時間情報を供給する。特定の時点で、装置８５０に近い所における悪天候により、装置８５０は、衛星８２０からタイミング情報を受信することができないことがあり得る。しかし、衛星８２０から情報を受信する、ネットワーク・クロック８１０を含むノードの機能は、悪影響によって中断されない。ネットワーク・クロック８１０は、衛星８２０からタイミング情報を受信し、時間信号を装置８５０に転送することができる。

一部の実施例では、種々の外部レファレンス・ソースは、関係のない（すなわち、同期化されていない）ネットワーク・クロックによって生じ得る。

無線移動体装置が図８の中継装置として示される一方、無線移動体装置以外の装置は、中継装置としてふるまい得る。別の実現形態では、厳しいフェージングの問題を生じ得る都市キャニオンが存在している場所又は農村地域などの、ＢＴＳが不十分な地域に無線信号を転送するよう企図された単純化されたＢＴＳである。例えば、第１のＬＯを有する第１の装置は、第２のＬＯが外部レファレンス・ソースによって統制される、第２のＬＯを有する第２の装置から第１のＬＯを統制する旨の時間情報を受信し得る。

図８の装置８５０は、外部レファレンス・ソースの１つ又は複数から無線信号を受信するための３つのアンテナ８５５Ａ、８５５Ｂ及び８５５Ｃを有する。アンテナ８５５Ａ及び８５５Ｃは、無線移動体装置８７０及びＢＴＳ８３５それぞれから無線信号を受信し、アンテナ８５５Ｂは衛星８２０から無線信号を受信する。装置が含むアンテナの数は実現形態特有である。アンテナは、２つ以上の外部レファレンス・ソースから信号を受信するために使用することができる。

一部の実施例では、装置８５０は、無線ネットワーク接続を介して外部レファレンス・ソースの１つ又は複数に接続される。図８の装置８５０は、有線接続による、ネットワーク・ノード８４２、８４４及び８４６を介してネットワーク・クロック８４０に接続される。ネットワーク・ノード８４６とスレーブ装置８５０との間の最後のリンクは、有線リンク８５７Ａによって示す。図８の装置８５０は、有線接続により、ネットワーク・ノード８６０を介してネットワーク・クロック５１０に接続される。ネットワーク・ノード８６０と装置８５０との間の最後のリンクは、有線リンク８５７Ｂによって示す。ネットワーク・クロックへの有線接続の数は実現形態特有である。更に、ネットワーク・ノードを介した、装置とネットワーク・クロックとの間のホップの数は実現形態特有である。

一部の実施例では、ネットワーク・クロックと装置との間の接続は、有線リンク及び無線リンクの特定の組合せであり得る。

図８は、システム８００における単一の装置８５０のみを示すが、ネットワークは、本明細書及び特許請求の範囲記載のタイプの２つ以上の装置を有し得る。ネットワークにおける装置の数に影響を及ぼし得る要因は、限定列挙でないが、ネットワークのサイズ、ネットワークが包含する地形、並びに、装置及び／又は外部レファレンス・ソースの要件を含む。

外部レファレンス・ソースのタイプは、図８を参照して説明したもののみに限定されることを意図するものでない。図８に示す外部レファレンス・ソースは、外部レファレンス・ソースの例示的なタイプとして使用されるに過ぎない。装置に時間信号を供給する外部レファレンス・ソースの他のタイプには、ルビジウム又はセシウムの標準を用いた原子クロック信号、ロラン（ＬＯＲＡＮ）タイミング信号、及びテレビジョン放送信号に存在している同期化信号のネットワーク配信を行い得る外部レファレンス・ソースが含まれる。

図８は、各種外部レファレンス・ソース、及びレファレンス・ソースとスレーブ装置との間の各種接続を示す。本発明の実施例の実現形態は、実現形態特有であり、図８に特に表すレファレンス・ソース及び接続のタイプ、又は本明細書及び特許請求の範囲記載の他のタイプのレファレンス・ソース及び接続を含み得る。

一部の実施例では、外部レファレンス・ソースは、物理層（例えば、レイヤ１実現形態）において装置に時間信号を送信することが可能である。一部の実施例では、物理層実現形態は、同期イーサネット（登録商標）（ＳｙｎｃＥ）標準に応じて行われる。

一部の実施例では、外部レファレンス・ソースは、ソフトウェア層（例えば、レイヤ２実現形態）において装置に時間信号を送信することが可能である。

一部の実施例では、装置は、無線通信ネットワークにおけるＢＴＳの一部であり得る。一部の実施例では、装置は、無線通信ネットワークにおける中継器などのネットワ―ク・ノードの一部であり得る。一部の実施例では、装置は、エンタープライズ・ネットワークの一部であり得る。一部の実施例では、装置は、例えば、無線通信ネットワークにおける無線端末であり得るが、携帯電話機、あるいは無線対応コンピュータ、あるいは携帯情報端末（ＰＤＡ）に限定されない。一般に、装置は、ＬＯなどの局所化タイミング・ソースをネットワーク・エレメントが利用することが可能なネットワークにおける何れかのタイプのネットワーク・エレメントの一部であるか、又は上記何れかのタイプのネットワーク・エレメントの至近に位置し得る。一部の実施例では、本明細書及び特許請求の範囲記載のやり方で統制することが可能なＬＯの使用は、ネットワーク・エレメントにおける、より安価のタイプの使用を可能にし得る。これは相応に、ネットワーク・エレメントの金銭コストを削減する。

複数の外部レファレンス・ソースは、図８における装置８５０によって受信されるものとして示す。一次的な最も高精度の外部レファレンス・ソース信号が一時的に利用可能でない場合に二次的な外部レファレンス・ソース信号をどのようにして選択することができるかの例は、その内容全体を本明細書及び特許請求の範囲に援用する、本出願と同時係属中の米国特許出願第１２／４８７，９３３号に記載している。

一部の実施例では、装置は、上記外部レファレンス・ソースの何れかの単一時間レファレンスのみを受信するよう構成することができる。

本発明の数多くの修正及び変形が上記教示に照らして考えられる。したがって、特許請求の範囲記載の範囲内で、本発明は、本明細書及び特許請求の範囲記載のものとは別のやり方で実施することができる。

１１５ ディジタル位相検出器
１２０ 制御ループ・フィルタ
１２５ DAC制御セレクタ
１４０ 温度センサ
１４５ ＴＩＥＣサンプリング・データ・バッファ
１５０ ＯＣＸＯモデル
１６０ ＴＩＥＣ

Claims (20)

1. 方法であって、
   外部レファレンス信号によって統制される装置に対して局所の発振器について、一定の持続時間の間、前記発振器が前記外部レファレンス信号にロックされる工程と、
   前記外部レファレンス信号の関数であり、前記発振器を統制するために使用される補正信号を判定する工程と、
   前記補正信号をサンプリングする工程と、
   前記補正信号のサンプルを記憶する工程と、
   前記発振器の少なくとも１つの数学的モデルについて、前記発振器が前記外部レファレンス信号にロックされている持続時間の間、
   少なくとも、前記補正信号の前記サンプルを含まない前記補正信号に基づいて、前記少なくとも１つの数学的モデルを訓練する工程と、
   前記発振器が前記外部レファレンス信号にロックされている特定された持続時間後に、
   予測補正信号を判定する工程と、
   前記補正信号の前記サンプルと、前記予測補正信号との間の差を求めて、前記発振器におけるドリフトを統制するために前記予測補正信号が使用された場合に生じる誤差を表す周波数誤差を生成する工程と、
   前記周波数誤差を経時的に積分して、前記発振器におけるドリフトを統制するために前記予測補正信号が使用された場合に生じる誤差を表す時間誤差を生成する工程と、
   前記時間誤差を出力する工程と
   を含む方法。
2. 請求項１記載の方法であって、
   前記特定された持続時間の間に、前記時間誤差が、許容可能な時間誤差の閾値未満であるか否かを判定する工程を更に含む方法。
3. 請求項２記載の方法であって、
   前記周波数誤差、前記時間誤差、及び前記特定された持続時間後の特定の間隔における閾値よりも前記時間誤差が少ないか否かを定期的に更新する工程を含む方法。
4. 請求項２記載の方法であって、前記周波数誤差、前記時間誤差、及び前記許容可能な時間誤差の閾値よりも前記時間誤差が少ないか否かを判定する工程は、
   前記周波数誤差、前記時間誤差、及び前記特定された持続時間よりも少ない特定の持続時間後の、前記許容可能な時間誤差の閾値よりも前記時間誤差が少ないか否かを判定する工程を含む方法。
5. 請求項３記載の方法であって、
   前記周波数誤差、前記時間誤差、及び前記時間誤差が閾値よりも少ないか否かを定期的に更新する工程は、
   前記外部レファレンス信号に前記発振器がロックされている持続時間が、前記特定された持続時間よりも大きくなった場合に、前記特定された持続時間以上の移動性一時ウィンドウの閾値よりも前記時間誤差が少ないか否か、前記周波数誤差、及び前記時間誤差を更新する工程を含む方法。
6. 請求項１乃至５の何れか一項に記載の方法であって、
   前記少なくとも１つの数学的モデルのうちの２つ以上の数学的モデルについて、
   前記発振器を統制するために使用された場合に、最小の時間誤差をもたらす時間誤差を、どの数学的モデルがもたらすかを判定する工程とを含む方法。
7. 請求項６記載の方法であって、
   前記発振器を統制するために使用された場合に、最小の時間誤差をもたらす時間誤差を、どの数学的モデルがもたらすかを判定する工程は、
   数学的モデル毎の前記判定された時間誤差を比較する工程と、
   許容可能な時間誤差の閾値よりも少ない最小累積時間誤差を備えた数学的モデルを選択する工程とを含む方法。
8. 請求項６記載の方法であって、
   前記最小の時間誤差をもたらす前記数学的モデルについて、前記外部レファレンス信号が利用可能でない場合に前記発振器を統制するよう補正信号としてその数学的モデルを選択する工程を更に含む方法。
9. 請求項８記載の方法であって、
   前記特定の持続時間の間、最小の時間誤差を有しているとして選択された数学的モデルの識別情報を維持する工程と、
   間隔毎に前記最小の時間誤差を有するとして選択される数学的モデルの識別情報を、特定された持続時間後の少なくとも一間隔の間、維持する工程とを含む方法。
10. 請求項９記載の方法であって、
    前記識別された数学的モデルに関連付けられた数学的モデル・パラメータを維持する工程を更に含む方法。
11. 請求項１０記載の方法であって、
    前記特定された持続時間後に間隔毎に、数学的モデルそれぞれについて、その間隔の時間誤差を出力する工程と、
    その間隔について、数学的モデル毎に、前記識別された数学的モデルに関連付けられた前記数学的モデル・パラメータを出力する工程とを含む方法。
12. 請求項１乃至１１の何れか一項に記載の方法であって、外部レファレンス信号にロックされている間に前記補正信号をサンプリングする工程は、前記補正信号のレートよりも低いレートで前記補正信号をサンプリングする工程を含む方法。
13. 請求項７記載の方法であって、
    前記選択された数学的モデルを検査するための更なる検査期間なしで、最小の時間誤差を有していると判定された前記選択された数学的モデルを使用して、早ければ、前記特定された持続時間の終了時に前記発振器を統制する工程を更に含む方法。
14. 請求項１乃至１１の何れか一項に記載の方法であって、少なくとも１つの数学的モデルの何れもが、許容可能な時間誤差の閾値よりも少ないと判定された場合、数学的モデルが閾値を超えない持続時間を数学的モデル毎に求める工程を含む方法。
15. 請求項１４記載の方法であって、
    閾値を超える前の最長持続時間を備えた数学的モデルを選択する工程と、
    少なくとも、前記選択された数学的モデルが閾値を超えない持続時間の間、前記外部レファレンス信号が利用可能でない場合に、前記発振器を統制するよう、補正信号として、前記選択された数学的モデルを使用する工程と
    を更に含む方法。
16. 方法であって、
    外部レファレンス信号にロックされている間、外部レファレンス信号によって統制される、装置に対して局所の発振器について、
    前記外部レファレンス信号の関数であり、前記発振器におけるドリフトを統制するために使用される補正信号に少なくとも部分的に基づいて、予測補正信号を数学的モデル毎に判定するよう前記発振器の少なくとも２つの数学的モデルを訓練する工程と、
    前記外部レファレンス信号が利用可能でない場合に、前記発振器におけるドリフトを統制するよう、最小時間誤差を有する前記少なくとも２つの数学的モデルのうちの数学的モデルを選択する工程と、
    訓練に使用される期間に加え、検査持続時間の必要なしで、前記選択された数学的モデルを使用することが可能であるように前記補正信号のサンプリングされたバージョンを使用して、前記選択された数学的モデルを検査する工程と
    を含む方法。
17. 装置であって、
    外部レファレンス信号を受信するための受信器と、
    タイミング情報、周波数情報、位相情報、及びそれらの組合せのうちの少なくとも１つを備えた第１の信号を生成するよう構成された局所発振器（ＬＯ）と、
    前記外部レファレンス信号の関数であり、前記ＬＯを統制するために使用される補正信号を生成する制御ループ・フィルタと、
    外部レファレンス信号からのタイミング情報、温度情報、及び補正信号のサンプルを記憶するサンプル・データ・バッファと、
    前記補正信号、前記外部レファレンス信号からの前記タイミング情報、及び前記温度情報を受信するよう構成された前記ＬＯの少なくとも１つの数学的モデルであって、予測補正信号を生成するよう構成された少なくとも１つの数学的モデルと、
    前記補正信号のサンプルと、前記予測補正信号との間の差を求めて、前記発振器におけるドリフトを統制するために前記予測補正信号が使用された場合に生じる誤差を表す周波数誤差を生成し、
    前記周波数誤差を経時的に積分して、前記発振器におけるドリフトを統制するために前記予測補正信号が使用された場合に生じる誤差を表す時間誤差を生成し、
    最小時間誤差を有する数学的モデルを選択するよう構成された時間間隔誤差チェッカ（ＴＩＥＣ）と、
    前記選択された数学的モデルの関数である、前記ＴＩＥＣからの補正信号及び前記制御ループからの補正信号出力を受信するよう構成されたディジタル・アナログ制御（ＤＡＣ）セレクタと、
    ＤＡＣセレクタからの出力を受信し、信号をＬＯに供給するよう構成された選択された数学的モデルの関数である、ＴＩＥＣからの補正信号及び制御ループからの補正信号出力を受信するよう構成されたディジタル・アナログ制御（ＤＡＣ）セレクタと、
    前記ＤＡＣセレクタからの出力を受信し、信号を前記ＬＯに供給するよう構成されたＤＡＣとを備え、
    ＤＡＣ制御セレクタは、前記外部レファレンス信号が利用可能な場合、前記外部レファレンス信号の関数として前記発振器が統制されるように制御信号をＤＡＣに供給し、前記少なくとも１つの数学的モデルは、予測補正信号を生成するよう訓練され、前記ＴＩＥＣは、特定された持続時間後の時間誤差を求め、特定の持続時間後の特定の間隔における時間誤差を定期的に更新する装置。
18. 請求項１７記載の装置であって、前記ＬＯが恒温槽付水晶発振器である装置。
19. 請求項１７又は１８記載の装置であって、前記少なくとも１つの数学的モデルは再帰的最小二乗フィット・モデルである装置。
20. 請求項１７乃至１９の何れか一項に記載の装置であって、前記少なくとも１つの数学的モデルは、
    温度及び経年劣化依存性パラメータを含むモデル、
    温度依存性パラメータを含むモデル、
    定数を含むモデル、及び
    先行する特定の間隔における最小の時間誤差を有していると選択されたモデルのパラメータを含むモデルのうちの少なくとも１つである装置。

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