JP2013504907A - 遠隔通信ネットワーク・ノードおよび方法 - Google Patents
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Abstract
Description
(i)アルゴリズムのポピュレーションを初期化する。ポピュレーションとは、個々のアルゴリズムの集合について用いられる用語であり、初期ポピュレーション内のアルゴリズムが、少なくともある程度ランダムに生成される。
(ii)ポピュレーション内の各アルゴリズムのフィットネスを計算する。フィットネスとは、アルゴリズムのタスクを達成する際のアルゴリズム性能の尺度について用いられる用語である。
(iii)アルゴリズムのフィットネスに基づいて、「親」となるアルゴリズムを選択する。
(iv)前のステップで選択した親に、突然変異やクロスオーバなどの遺伝的演算子を適用することによって新しいアルゴリズムを作成する。
(v)新しく作成したアルゴリズムと、前世代ポピュレーションから選んだ残存物とを使用して、アルゴリズムの次世代ポピュレーションを生成する。
図4に示すように、遠隔通信ネットワーク20は、いくつかの相互接続されたセルラ基地局21、22、23、24を含む無線アクセス・ネットワーク4を含む。基地局21、22、23、24はすべて、それぞれのアルゴリズムを実行して所定のタスクを実施する。図5に示すように、各基地局は、以下でより詳細に説明するように、遺伝的プログラミングを使用してアルゴリズムの新しい改良型バージョンを提供するために使用される遺伝的プログラミング・ユニット10をそれぞれ含む。各基地局は、その近隣基地局と通信し、それを感知するように動作可能である。例えば、第1の基地局21は、近隣基地局22、23、24と通信し、それを感知するように動作可能である。
図5に示すように、遺伝的プログラミングを使用して、基地局で使用されるアルゴリズムを作成する遺伝的プログラミング・ユニット10は、遺伝的プロセッサ11、アルゴリズム実装ステージ12、およびローカル情報収集ステージ13を含む。遺伝的プロセッサは、関数およびターミナル・セット111、遺伝的演算子112、およびフィットネス関数113を進化プロセッサ15への入力として含む。関数およびターミナル・セット111はアルゴリズムのビルディング・ブロックである。遺伝的演算子112は、既存のアルゴリズムを操作して新しいものを作成する演算であり、突然変異やクロスオーバなどの演算を含む。フィットネス関数113は、フィットネス、言い換えればアルゴリズムの性能を計算するのに使用される関数である。フィットネス関数113は、例えば、ネットワーク演算子が必要とする特性に基づいてあらかじめ決定される。使用の際、進化プロセッサ15は、ネットワーク・ノードのモデル14の情報を使用して、ネットワーク・ノードのシミュレーションを実行するように動作し、様々な異なる生成されたアルゴリズムおよび性能結果がフィットネス関数13と一緒に使用され、各アルゴリズムに関連するフィットネスが計算される。こうしたシミュレーションでは、ネットワーク・ノードの最新のモデル14が使用される。
関数およびターミナル・セット111、遺伝的演算子112、フィットネス関数113、およびモデル(シミュレータ)14からのシミュレーション結果が、進化プロセッサ15に入力される。進化プロセッサ15は遺伝的プログラミングに着手する。
前述のように、遺伝的プログラミング(GP)は以下のステップを含む。
(i)アルゴリズムのポピュレーションを初期化する。ポピュレーションとは、個々のアルゴリズムの集合について用いられる用語であり、初期ポピュレーション内のアルゴリズムが、少なくともある程度ランダムに生成される。
(ii)ポピュレーション内の各アルゴリズムのフィットネスを計算する。フィットネスとは、アルゴリズムのタスクを達成する際のアルゴリズム性能の尺度について用いられる用語である。
(iii)アルゴリズムのフィットネスに基づいて、「親」となるアルゴリズムを選択する。
(iv)前のステップで選択した親に、突然変異やクロスオーバなどの遺伝的演算子を適用することによって新しいアルゴリズムを作成する。
(v)新しく作成したアルゴリズムと、前世代ポピュレーションから選んだ残存物とを使用して、アルゴリズムの次世代ポピュレーションを生成する。
遺伝的プログラミング・ユニット10では、ノードが現在どのアルゴリズムを使用しているか、負荷、呼出しのタイプなどのノードが受けているトラフィック条件などの近隣ノード25のステータスに関する情報、さらにはローカル基地局9自体についてのローカル情報を利用することによってモデル14を最新に保つようにネットワーク・ノードのモデル14に対して働くモデル構築プロセッサ16がある。
アルゴリズム検証プロセッサ17は、選択されたアルゴリズムを事前テストして、基地局内の配置に関する適性をチェックすることができる。必要なときは、配置前にテストが行われ、アルゴリズムが良好に振る舞い、ネットワーク内で望ましくない挙動を発生させないことを保証するように意図される。このテスティングは多くの場合、望ましくなく、ネットワーク・ノードの分散制御のためのself−xアルゴリズム(すなわち、自己構成、自己組織化など)にとって、予期しない挙動が生じることがあるので、特に重要である。そのような望ましくない挙動は、ネットワークの非効率な動作を引き起こすことがあり、極端な場合では、ネットワーク全体にわたるカスケーディング障害を引き起こすことがある。悪影響が一般にアルゴリズムで生じることがあり、遺伝的プログラミングによって生成されることの特定の副作用ではないことに留意されたい。
そのとき適切とみなされるアルゴリズムが、アルゴリズム実装ステージ12によってネットワーク・ノードで実装される。このアルゴリズム実装ステージ12は、アルゴリズムをそのパーズ木の形で取り、それを、使用された前のアルゴリズムを置き換えるソフトウェア命令に変換する。アルゴリズム実装ステージ12は、以下でより詳細に説明するように、アルゴリズムをそのパーズ木形から直接的に変換および実行し、パーズ木を、次いでコンパイルされるソフトウェア・コード(C++、Java)に変換し、またはパーズ木を決定テーブルに変換するアルゴリズム・リーダ(図示せず)を含む。
図7に示すように、検証済みアルゴリズムはまた、アルゴリズム実装ステージ12により、その進化プロセスに含めるように近隣基地局25(簡単のために、21と示す1つを示す)に送られる。ネイバーの観点から見ると、基地局21がこのアルゴリズムをそのネイバーのうちの1つから受信したとき、基地局21は、アルゴリズムを個体として進化プロセス中のアルゴリズムの現ポピュレーションに挿入する。
以下の例示的実施形態は、遺伝的プログラミングを使用するカバレッジ最適化アルゴリズムの作成を説明する。フェムト基地局によってサポートされるフェムトセルによって提供されるカバレッジの状況でこの実施形態を説明するが、記載の技法が、対応する基地局によってサポートされる他のセルに等しい適用性を有することを理解されよう。実施形態は、多種多様なシナリオおよび要件に対して基地局送信電力を変更するカバレッジ最適化アルゴリズムを首尾よく進化させるのに必要なビルディング・ブロックやフィットネス関数などの必要なセットアップの例を与える。上述のように、遺伝的プログラミングは進化アルゴリズムを与え、したがって、一定のタスクを実施するためのプログラムの作成を自動化するのに使用することができる。これらは、遺伝的アルゴリズムの特殊形式と見ることができる。遺伝的プログラミングは、通常はツリー構造染色体表現を使用するプログラムを進化させ、多くの場合、手作業で導出した設計よりも優れている新規な設計を作り出すことができる。したがって、基本的な目的は、遺伝的プログラミングを適用して、ネットワーク全体でグローバルに良好な挙動を生み出す、送信電力を制御するself−xアルゴリズムを配置することである。遺伝的プログラミングを首尾よく適用することを可能にするために、遺伝的プログラミング中に使用すべき関数およびターミナル・セット111、遺伝的演算子112、およびフィットネス関数113を指定することが必要である。
−ポピュレーション・サイズ:100(すなわち、各反復の間に100個の異なる進化型アルゴリズムを生成する)
−クロスオーバ率:0.9
−突然変異率:0.1
−最大ツリー深さ:8
−最大世代数:100
−LTHR:8アーラン(フェムトセルの最大負荷容量)
−OTHR:0.3(しきい値より上に測定された複数のパイロット・チャネル電力を示す受信測定レポート数が、ユーザ機器によって送り戻されたパイロット電力測定値の総数の0.3である)
−DTHR:0.1(ユーザがカバレッジ・ギャップに進入する確率が10%であることを示す)
Claims (15)
- 遺伝的プログラミングにより、基地局送信電力を調節して、セルのカバレッジを制御し、所望の基地局動作特性の実現を支援する進化型アルゴリズムを生成する方法であって、
関数およびターミナル・リストで定義される所定の関数およびターミナルを使用して、特定の基地局動作条件について前記基地局送信電力を調節すべきかどうかをそれぞれ判定する複数の進化型アルゴリズムを生成するステップと、
基地局送信電力を調節して、カバレッジを制御し、予想動作条件下で前記所望の基地局動作特性を達成する各進化型アルゴリズムの能力を示すフィットネス・レベルを求めるステップと、
生成する前記ステップおよび求める前記ステップを反復的に実施して、特定のフィットネス・レベルを達成したと判定される前記進化型アルゴリズムのうちの少なくとも1つを使用して別の進化型アルゴリズムを生成するステップと
を含む方法。 - 前記関数が、基地局動作条件と対応する所望の基地局動作特性との間の関係に基づいて異なる結果から選択するように動作可能な少なくとも条件付きステートメントを含む請求項1に記載の方法。
- 前記条件付きステートメントが、前記特定の基地局動作条件が前記対応する所望の基地局動作特性に関する所定のしきい値よりも大きいときに第1の結果を選択し、それ以外では第2の結果を選択するように動作可能なif_elseステートメントを含む請求項2に記載の方法。
- 前記ターミナルが、基地局送信電力の増大、減少、および変化なしのうちの少なくとも1つを含む請求項1乃至3のいずれか1項に記載の方法。
- 判定する前記ステップが、前記予想動作条件下で前記進化型アルゴリズムのそれぞれを使用するときの基地局の動作をシミュレートし、模擬動作メトリックを生成するステップと、そうした模擬動作メトリックを前記所望の基地局動作特性を表すフィットネス関数に適用して、前記フィットネス・レベルを求めるステップとを含む請求項1乃至4のいずれか1項に記載の方法。
- 前記所望の基地局動作特性での調節を表すように前記フィットネス関数を調節するのを支援するために、前記フィットネス関数の演算子が重み付けされる請求項5に記載の方法。
- 前記進化型アルゴリズムのうちの所望の1つを選択するステップと、前記進化型アルゴリズムのうちの前記所望の1つを表す決定テーブルを作成するステップであって、前記決定テーブルが、特定の基地局動作条件に対して必要な前記基地局送信電力に対する調節を基地局に示すように動作可能であるステップと
を含む請求項1乃至8のいずれか1項に記載の方法。 - 前記決定テーブルが、基地局動作条件と関連するしきい値との間の関係の各置換に関するエントリを含み、各エントリが、その置換に必要な前記基地局送信電力に対する調節を示す請求項9に記載の方法。
- 基地局送信電力を調節して、セルのカバレッジを制御し、所望の基地局動作特性の実現を支援する進化型アルゴリズムを利用する方法であって、
基地局動作条件を求めるステップと、
前記進化型アルゴリズムに前記基地局動作条件を適用し、前記基地局送信電力を調節すべきかどうかを判定するステップと
を含む方法。 - 前記基地局動作条件が、基地局負荷、カバレッジ重複、およびカバレッジ・ギャップのうちの少なくとも1つを含み、求める前記ステップが、
所定の期間にわたって基地局の受ける最高の負荷を測定することによって前記基地局負荷を求めるステップと、
所定のしきい値より高い電力を有する他の基地局から受信した伝送を示す受信測定レポートから前記カバレッジ重複を求めるステップと、
ハンドオーバ数および生じたカバレッジの欠如による呼断数のうちの少なくとも1つを示す受信済みの情報から前記カバレッジ・ギャップを求めるステップ
のうちの対応する少なくとも1つを含む請求項11に記載の方法。 - 基地局送信電力を調節して、セルのカバレッジを制御し、所望の基地局動作特性の実現を支援する進化型アルゴリズムを遺伝的プログラミングによって生成するように動作可能なネットワーク・ノードであって、
関数およびターミナル・リストで定義される所定の関数およびターミナルを使用して、特定の基地局動作条件について前記基地局送信電力を調節すべきかどうかをそれぞれ判定する複数の進化型アルゴリズムを生成するように動作可能な生成ロジックと、
基地局送信電力を調節して、カバレッジを制御し、予想動作条件下で前記所望の基地局動作特性を達成する各進化型アルゴリズムの能力を示すフィットネス・レベルを求めるように動作可能な決定ロジックと、
前記生成ロジックおよび決定ロジックを制御して、特定のフィットネス・レベルを達成したと判定される前記進化型アルゴリズムのうちの少なくとも1つを使用して別の複数の進化型アルゴリズムを反復的に生成するように動作可能な制御ロジックと
を備えるネットワーク・ノード。 - 遺伝的プログラミング・ユニットおよび基地局のうちの1つを含む請求項13に記載のネットワーク・ノード。
- コンピュータ上で実行されたとき、請求項1乃至12のいずれか1項に記載の方法ステップを実施するように動作可能なコンピュータ・プログラム製品。
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