JP2014505385A - アウターループリンク適応演算実行方法および装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 改良されたアウターループリンクの適応演算実行方法と装置を提供する。
【解決手段】 このアウターループリンクの適応演算実行方法は、初期探索段階において、コードワード選択に関して否定的な結果が返されるまで、アウターループリンク適応演算のスケーリング係数の増大を加速させるステップと、精密修正段階において、スケーリング係数を用いて修正されるチャネル品質指標が実際の値と一致するように、コードワード選択に関する結果に対応して上昇係数と下降係数とを使用してスケーリング係数を精密に修正するステップとを含む。
【選択図】 図４

Description

本発明は、モバイル通信技術の分野に関し、特に、アウターループリンク適応（ＯＬＬＡ）演算実行方法および装置に関する。

モバイルデータサービスは増大の一途をたどり、マルチメディアオンラインゲーム（ＭＭＯＧ）、モバイルＴＶ、Ｗｅｂ２．０、ストリームメディア等の新タイプのアプリケーションが次々と出現しているのを受けて、第３世代パートナーシッププロジェクト（３ＧＰＰ）機構はロングタームエボリューション（ＬＴＥ）仕様を開発した。大きな成功を収めたＧＳＭ／ＨＳＰＡ（Ｇｌｏｂａｌ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｍｏｂｉｌｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ／Ｈｉｇｈ Ｓｐｅｅｄ Ｐａｃｋｅｔ Ａｃｃｅｓｓ）技術の発展規格として知られる３ＧＰＰ ＬＴＥは、スループットの向上やパケット送信における遅延の低減など、セルラー通信システムのさらなるパフォーマンス向上を達成するために、新しく進化した無線アクセス技術における新仕様シリーズの確立を目指すものである。

ＬＴＥシステムは、周波数分割多重（ＦＤＤ）方式と時間分割多重（ＴＤＤ）方式のどちらでも動作できる。ＦＤＤ方式では、アップリンクとダウンリンクは１対の周波数スペクトルを使用してデータ送信を行う。ＴＤＤ方式では、アップリンクチャネルとダウンリンクチャネルは同じ周波数を共有するが、異なるタイムスロットを占有する。後者のＴＤＤシステムにはチャネルの相互依存性が存在するので、アップリンクチャネルから取得された知識を使用して、ダウンリンク無線チャネル情報を取得できる。

図１Ａは、マルチセルＬＴＥ／ＬＴＥ−Ａ／ＴＤ−ＬＴＥシステムの典型的なシナリオである。図１Ａに示すように、ＬＴＥシステムは、基幹回線網（ＥＰＣ）と、基地局装置（ｅＮＢ１〜ｅＮＢ３）と、複数のユーザ機器ＵＥ１，ＵＥ２，…，ＵＥｎ，…，ＵＥｍとを備える。図示したシステムは３個のセルを備えるが、実際の用途ではさらに多くのセルを備えることが可能である。ユーザ機器ＵＥはその無線インタフェースを介してｅＮＢとデータの送受信を行い、ｅＮＢ１〜ｅＮＢ３はそれぞれ基幹回線網ＥＰＣにさらに接続されている。

ＴＤＤシステムのダウンリンク演算においては、ユーザ機器（ＵＥ）がダウンリンクチャネルの測定と基地局装置（ｅＮＢ）への情報のフィードバックを行い、ｅＮＢはこれを使用して演算のスケジューリングと割り当てを行う。図１Ｂは、従来技術による典型的な単一セル通信システムの概略的なブロック図である。この図のシステムは、１個のｅＮＢと通信する複数のＵＥを備える。図１Ｂに示すように、ｅＮＢは、ＵＥがダウンリンクチャネルを完全に評価できるようにするため、ＬＴＥシステム内のある特定の時間と周波数との組み合わせリソース（「リソース要素ＲＥ」とも呼ばれる）において、セル固有基準信号（ＣＲＳ）をＵＥに送信する。ＣＲＳは所定の信号であり、送信機と受信機のいずれにも既知である。そのため、ＵＥは受信したＣＲＳからダウンリンクチャネルの状態を導出することができる。ＣＲＳは事前符号化されずに、セルのシステム帯域全体に送信される。ＵＥ内のデータ受信手段１０１は、ＣＲＳ／データを受信するための手段である。フィードバック計算手段１０２は、フィードバックパラメータを測定するための手段であり、例えば、ＣＲＳに基づいてチャネル品質指標（ＣＱＩ）を見積もる等の方法によりこれを行う。ＵＥ内のフィードバック計算手段１０２は、いくつかの有効なサブフレーム上のチャネル情報に基づいてＣＱＩを計算し、送信モード（ＴＭ）によって構成されたＰＤＳＣＨ送信スキームに基づいてＣＱＩを取得する。例えば、モード７およびモード８（以下、それぞれを「ＴＭ７」および「ＴＭ８」という）の場合、ＰＢＣＨアンテナポート数が１であれば、単一ポートソリューションが採用され、ＰＢＣＨアンテナポート数が複数であれば、送信ダイバーシティが採用される。フィードバック送信手段１０３は、ＣＱＩ、プリコーディング行列情報（ＰＭＩ）、ランク指標（ＲＩ）等のフィードバック情報をｅＮＢに送信するための手段である。ｅＮＢでは、スケジューラ手段１１１が、ＵＥからのフィードバック情報に基づいて各ＵＥへのリソーススケジューリングを実行する。その後、割り当て処理手段１１２がチャネルリソース割り当て処理を実行する。

また、ＴＤＤシステムはチャネル相互依存性の特徴を持つため、ＬＴＥは無線リソース制御技法と高度アンテナ技法のパフォーマンスを向上させることができる。例えば、農村地帯のような受信可能範囲が限られるエリアにおいて、受信可能範囲を拡大し、セルサイト数を少なく抑える上で最も効果的な方法の１つとされるのは、ビームフォーミングである。信号強度対雑音比が高くなると、ＵＥがデータシンボルを復号化する際のマージンが増大するため、より高効率な変調符号およびスキームを使用してスペクトル効率を高めることが可能になる。さらに、ＬＴＥリリース８および９では、アンテナポート５および７、８において単一層および２層のビームフォーミングがすでにサポートされている。

図１Ｃは、既存の仕様によるビームフォーミング演算の概略フローチャートを示す。図１Ｃに示すように、この演算は主に、ビームフォーミング重みおよびＣＱＩ取得プロセスと、ビームフォーミングおよびリンク適応プロセスで構成される。これら２つのプロセスは、破線で囲まれた大きなブロックで示されている。図に示すように、ステップＳ１０１において、ＵＥがアップリンクチャネルサウンディング基準信号（ＳＲＳ）をｅＮＢに送信する。ステップＳ１０２において、ｅＮＢがＳＲＳ情報からチャネル状態指標（ＣＳＩ）情報を取得し、そのＣＳＩ情報に基づいてビームフォーミング重みを計算する。ステップＳ１０３において、ＵＥがｅＮＢからのＣＲＳに基づいてＣＱＩを取得し、そのＣＱＩをｅＮＢに送信する。ステップＳ１０４において、ｅＮＢがＣＱＩを取得する。そして、ステップＳ１０５において、ｅＮＢが、計算されたビームフォーミング重みとＣＱＩ指標とに基づいて、事前符号化およびリンク適応演算を実行する。その後、ステップＳ１０６において、事前符号化されたデータシンボルと、これらのデータシンボルと同じ方法で事前符号化されたＵＥ固有基準信号（ＵＥ−ＲＳ）とが、ＵＥに送信される。ステップＳ１０７において、ＵＥがＵＥ−ＲＳを受信し、その受信したＵＥ−ＲＳに基づいて、受信したデータシンボルに対して復調を実行する。

ビームフォーミング演算は、コードワードを使用しない事前符号化をベースとし、ＵＥ−ＲＳに依存してデータ復調を行う。ＵＥ−ＲＳシンボルはダウンリンクデータシンボルと同じ事前符号化行列を使用して事前符号化されるため、ＵＥは実効チャネルを推定することができる。ただし、ＵＥ−ＲＳはＵＥがスケジュールされている場合にのみ送信されるので（すなわち、データ送信の周波数リソース割り当てに基づいてのみ送信されるので）、ＵＥ−ＲＳをＵＥによるＣＱＩ測定用リソースとして使用することはできない。そのため、ダウンリンクデータシンボルは送信ビームフォーミングに基づいて送信されるのに対し、ＵＥは送信ダイバーシティを想定したＣＲＳに基づいてＣＱＩを計算する。この理由から、ＵＥが報告するＣＱＩと実際のＣＱＩとの間にはＣＱＩ差が存在する。このＣＱＩ差は、実際には、送信ダイバーシティと送信ビームフォーミング間のＣＱＩ差、すなわちＣＲＳとＵＥ−ＲＳ間のＣＱＩ差である。そのため、ｅＮＢがＵＥから報告されたＣＱＩを使用してデータを送信した場合には、ビームフォーミングを採用したことによる利得が失われ、これによりスループット性能の低下が引き起こされる。したがって、スキームは、ＣＱＩの修正を実行してＣＱＩ差を縮小する必要がある。

非特許文献１(Ｋ．Ｉ．Ｐｅｄｅｒｓｅｎ、Ｆ．Ｆｒｅｄｅｒｉｋｓｅｎ、Ｔ．Ｅ．Ｋｏｌｄｉｎｇ、Ｔ．Ｆ．Ｌｏｏｔｓｍａ、およびＰ．Ｅ．Ｍｏｇｅｎｓｅｎによる「Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ ｈｉｇｈ−ｓｐｅｅｄ ｄｏｗｎｌｉｎｋ ｐａｃｋｅｔ ａｃｃｅｓｓ ｉｎ Ｃｏｅｘｉｓｔｅｎｃｅ ｗｉｔｈ ｄｅｄｉｃａｔｅｄ ｃｈａｎｎｅｌｓ（専用チャネルとの共存における高速ダウンリンクパケットアクセスの実行）」（Ｔｒａｎｓ．ｏｎ ＶＴ，ＶＯＬ．５６．ＮＯ．３、２００７年５月）)という記事で、ＵＥから報告されたＣＱＩと実際のＣＱＩとの間のＣＱＩ差を補償するためのアウターループリンク適応スキームが開示されている。このスキームは汎用的な技術的解決法なので、アップリンクとダウンリンクのどちらでも使用できる。以下では、ＯＬＬＡを使用したＣＱＩ測定プロセスについて、ＵＥ側のダウンリンク用ＯＬＬＡを用いて説明する。

図２は、ＵＥ側のＣＱＩ測定手段（図１Ｂに図示）で実行されるＣＱＩ測定方法のフローチャートを示す。図２に示すように、まずステップＳ２０１において、ＣＱＩ測定手段２０２が、データ受信手段２０１によって受信されたＣＲＳに基づいてＳＩＮＲを計算する。続くステップ２０２において、ＳＩＮＲに対してＯＬＬＡ演算が実行され、ＯＬＬＡスケーリング係数ＡをＳＩＮＲに付加する方法によるＣＱＩ修正が実行される。このスケーリング係数の計算については、図３を参照して詳細に説明する。次に、ステップＳ２０３において、ＳＩＮＲ−ＣＱＩ参照テーブルに従って修正済みＳＩＮＲがＣＱＩにマップされる。このＣＱＩは、フィードバック送信手段１０３によってｅＮＢに送信される。

図３は、ＳＩＮＲにＯＬＬＡ演算を実行する際のフローチャートを示す。図３に示すように、まずステップＳ３０１において、ＯＬＬＡ演算のスケーリング係数Ａが０に初期化される。続くステップＳ３０２において、報告されたＣＱＩに基づいてコードワード選択演算が実行された後、ステップＳ３０３に進む。ステップＳ３０３においてコードワードの受信成功が判定された場合は、ステップＳ３０４においてスケーリング係数がＡ_ｕｐｄＢの量だけ増大され、その後ステップＳ３０２に進んでコードワードの選択が継続される。ステップＳ３０３においてコードワードの受信失敗が判定された場合は、ステップＳ３０５においてスケーリング係数がＡ_ｄｏｗｎｄＢの量だけ減少され、その後ステップＳ３０２に進んでコードワードの選択が継続される。なお、こうしたＣＱＩの調整はｅＮＢでも実行できることに留意されたい。その場合、ｅＮＢは、コードワード受信の成否に関するＵＥからのＡＣＫまたはＮＡＣＫに基づき、上昇係数Ａ_ｕｐまたは下降係数Ａ_ｄｏｗｎを用いて、ＯＬＬＡスケーリング係数を修正する。

さらに、ＯＬＬＡスキームでは、ブロックエラー確率（ＢＬＥＰ）を所定のしきい値（実際の用途では、通常０．１）以内に抑えるため、Ａ_ｄｏｗｎのＡ_ｕｐに対する比率は少なくとも９倍とされる。実際の用途においては、Ａ_ｕｐ＝０．０５、Ａ_ｄｏｗｎ＝０．４５である。

Ｋ．Ｉ．Ｐｅｄｅｒｓｅｎ、Ｆ．Ｆｒｅｄｅｒｉｋｓｅｎ、Ｔ．Ｅ．Ｋｏｌｄｉｎｇ、Ｔ．Ｆ．Ｌｏｏｔｓｍａ、およびＰ．Ｅ．Ｍｏｇｅｎｓｅｎによる「Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ ｈｉｇｈ−ｓｐｅｅｄ ｄｏｗｎｌｉｎｋ ｐａｃｋｅｔ ａｃｃｅｓｓ ｉｎ Ｃｏｅｘｉｓｔｅｎｃｅ ｗｉｔｈ ｄｅｄｉｃａｔｅｄ ｃｈａｎｎｅｌｓ（専用チャネルとの共存における高速ダウンリンクパケットアクセスの実行）」（Ｔｒａｎｓ．ｏｎ ＶＴ，ＶＯＬ．５６．ＮＯ．３、２００７年５月）

このように、ＯＬＬＡは単純ながら堅牢で汎用性のあるスキームである。しかし、この修正はコードワード選択に関するＡＣＫ／ＮＡＣＫのフィードバックに基づいてＳＩＮＲ／ＣＱＩを増大または減少させることで行われる。一般に、報告されたＣＱＩと実際のＣＱＩとを一致させるには長い時間がかかり、特に、ＣＲＳに基づいて推定されたＳＩＮＲと実際のＳＩＮＲ間の差が大きい場合には、この傾向がとりわけ顕著となる。さらに、エラーに対して脆弱である。一旦エラーが発生すると、この修正は多大な影響を受けるため、所要時間は大幅に延長する。これは、システムのパフォーマンス低下の原因となる。

上記のことから、当該技術においては改良型のＣＱＩ修正スキームが緊急に必要とされている。

本発明は、上記を鑑みて、従来技術を解決するか少なくとも一部を部分的に緩和することを目的として、ＯＬＬＡ演算を増強するための解決法を提供する。

本発明の１つの態様によれば、アウターループリンク適応演算実行方法が提供される。当該方法は、初期探索段階において、コードワード選択に関して否定的な結果が返されるまで、アウターループリンク適応演算のスケーリング係数の増大を加速させるステップと、精密修正段階において、スケーリング係数を用いて修正されるチャネル品質指標が実際の値と一致するように、コードワード選択に関する結果に対応して上昇係数と下降係数とを使用してスケーリング係数を精密に修正するステップとを備える。

本発明の１つの好適な態様によれば、精密修正段階において、スケーリング係数の減少を、コードワード選択に関する複数の否定的な結果に対応して加速させる。

本発明の他の好適な態様によれば、当該方法は、初期探索段階においてスケーリング係数が初期探索しきい値に到達したときに、精密修正段階に入る。

本発明のさらに他の好適な態様によれば、精密修正段階において、初期探索しきい値を修正後のスケーリング係数で更新する。

さらに他の好適な態様によれば、上昇係数と下降係数は、所定のビットエラー率を満足するように選択される。

さらに他の好適な態様によれば、スケーリング係数の増大速度を高速上昇係数によって制御する。

さらに他の好適な態様によれば、スケーリング係数の減少速度は高速精密修正係数によって制御される。

本発明の他の態様によれば、アウターループリンク適応演算実行装置がさらに提供される。当該装置は、初期探索段階において、コードワード選択に関して否定的な結果が返されるまで、アウターループリンク適応演算のスケーリング係数の増大を加速させるように構成された初期探索手段と、精密修正段階において、スケーリング係数を用いて修正されるチャネル品質指標が実際の値と一致するように、コードワード選択に関する結果に対応して上昇係数と下降係数とを使用してスケーリング係数を精密に修正する精密修正手段とを備える。

本発明によれば、改良したＯＬＬＡ演算は、初期探索段階と精密修正段階という２つの段階から成る。初期探索段階においては、ＳＩＮＲは迅速に実際のＳＩＮＲの概略値に到達する。一方、精密修正段階においては、ＳＩＮＲは実際のＳＩＮＲに一致するように比較的小さい上昇係数および下降係数によって修正され、これによりＳＩＮＲが比較的短時間で実際のＳＩＮＲに近づくことが可能になる。このように、本発明の演算方式を使用することで、ＣＱＩの不一致の問題が効果的に改善され、ＣＱＩのフィードバック精度が高まるので、セルのスループット性能を向上させ、周波数ユーティリティを増強することができる。

本発明の上記および他の特徴は、本発明の添付図面を参照して行われる実施例の詳細な説明から明らかになるであろう。なお、添付図面では、同一の参照記号は同一もしくは類似の構成要素を示す。図面には以下の図が含まれる。

従来技術による典型的なマルチセルＬＴＥ／ＬＴＥ−Ａ／ＴＤ−ＬＴＥネットワークの概略図である。 従来技術による、ｅＮＢと通信する複数のＵＥを備える典型的な単一セル通信システムの概略的なブロック図である。 既存の仕様によるビームフォーミング演算の概略フローチャートである。 従来技術によるアウターループリンク適応（ＯＬＬＡ）演算のフローチャートである。 従来技術によるＯＬＬＡスケーリング係数を計算するフローチャートである。 本発明の一実施例によるＯＬＬＡ演算実行方法の概略フローチャートである。 本発明の一実施例による、ＯＬＬＡ演算を実行するための具体的な実装を概略的に示す例示的なフローチャートである。 本発明のＯＬＬＡ方法によるＳＩＮＲ変動と従来のＯＬＬＡ方法によるＳＩＮＲ変動を概略的に示す図である。 従来のＯＬＬＡスキームを使用した場合と、本発明による高速ＯＬＬＡを使用した場合の、修正ソリューションを採用せずに行ったＳＩＮＲ変動のシミュレーション結果を示す。 従来のＯＬＬＡスキームを使用した場合と、本発明による高速ＯＬＬＡを使用した場合の、修正ソリューションを採用せずに行ったＳＩＮＲ変動のシミュレーション結果を示す。 従来のＯＬＬＡスキームを使用した場合と、本発明による高速ＯＬＬＡを使用した場合の、修正ソリューションを採用せずに行ったＳＩＮＲ変動のシミュレーション結果を示す。 本発明の一実施例によるＯＬＬＡ演算実行装置の概略的なブロック図である。

以下では、添付図面を参照し、好適な実施例を使用して、本発明により提供されるＯＬＬＡ演算実行方法および装置を詳細に説明する。なお、これらの実施例は、当業者による本発明の理解と実装を助けることのみを目的とし、本発明の範囲を限定することを意図するものではないことを理解されたい。

最初に、本発明においては、方法のステップを実行するための具体的な順序が示されているが、これらの方法は図示する順序を厳密に守って実行する必要はなく、方法やステップの性質によっては逆の順序で実行したり同時に実行したりすることができることに留意されたい。

本書では、「チャネル品質指標（ＣＱＩ）」および「信号対干渉雑音電力比（ＳＩＮＲ）」という用語が使用されている。ＳＩＮＲとＣＱＩは互いにマッピング関係にあることを鑑みれば、本発明においてＳＩＮＲとＣＱＩは同等の意味を有すると解することができる。さらに、本書において「ＳＩＮＲ」と「ＣＱＩ」は、多くの場合、置換可能である。

次に、図４を参照して、本発明の一実施例によるＯＬＬＡ演算実行方法のフローチャートについて説明する。

図４に示すように、まずステップＳ４０１において、初期探索段階中に、コードワード選択に関して否定的な結果が返されるまでＯＬＬＡスケーリング係数の増大が加速される。

前述したように、従来のＯＬＬＡ演算を使用した場合のＣＱＩ修正プロセスはきわめて低速である。この傾向は、ＣＲＳに基づいて推定されたＳＩＮＲと実際のＳＩＮＲの間に大きな差が存在する場合にとりわけ顕著となる。例えば、ダウンリンクデータ送信にビームフォーミング技術が採用されている場合には、ＵＥがＣＲＳに基づいて計算したＳＩＮＲと実際のＳＩＮＲとの差は５ｄＢにもなるため、ＳＩＮＲは１００個近いコードワードを選択した後に実際のＳＩＮＲに近づくのが一般的である。

この事実を鑑みて、本発明の発明者は改良型のＯＬＬＡ演算方法を提案する。この方法は、「拡張ＯＬＬＡ」または「高速ＯＬＬＡ」とも呼ばれる。この方法の基本概念は、ＯＬＬＡを初期探索段階と精密修正段階という２つの段階に分割することである。この初期探索段階は高速探索が実行される段階なので、「高速探索段階」と呼ばれることもある。この段階では、ＯＬＬＡスケーリング係数は、実際のＳＩＮＲの概略値を短時間で検出するために、急速に増大される。精密修正段階では、ＯＬＬＡスケーリング係数は小刻みで修正され、修正済みＳＩＮＲはより正確な方法で徐々に実際のＳＩＮＲに一致する。

本発明の実施例によれば、ＳＩＮＲ修正の初期段階には、スケーリング係数の増大が、コードワード選択に関して否定的な結果が返されるまで加速される。例えば、初期探索段階では、ＵＥは最初にＯＬＬＡスケーリング係数Ａを使用してＳＩＮＲを修正し、次にこの修正済みＳＩＮＲが対応するＣＱＩにマップされ、ｅＮＢに返される。ｅＮＢは報告されたＣＱＩに基づいてコードワードを選択し、ダウンリンクデータ送信を実行する。ＵＥがコードワードの受信に成功すると、ＯＬＬＡスケーリング係数の増大速度が引き上げられる。実際には、ＵＥがコードワードを正常に受信できるかどうかは、基地局装置において選択されたコードワードを現在のダウンリンクチャネル上に正常に送信できるかどうかの指標となる。本発明の一実施例によれば、このスケーリング係数Ａは、そのａ倍、すなわちＡ＝Ａ＊ａに修正される。ここで、ａはスケーリング係数の増大速度を制御する高速上昇係数であり、１より大きい任意の固有値とすることができる（望ましくは２）。次に、スケーリング係数Ａで修正されたＳＩＮＲはＣＱＩにマップされ、コードワード選択を実行するためにｅＮＢに送信される。このプロセスは、ＵＥがコードワードの受信失敗を検出するまで繰り返される。この時点で初期探索段階は終了し、方法はその後の低速の精密修正段階に入る。

１つの好適な実施例においては、初期探索段階を制御するために初期探索しきい値Ｔｈがさらに設定される。この実施例では、ＯＬＬＡスケーリング係数Ａが初期探索しきい値に到達する（すなわち、これを上回るか同じになる）と、方法は同様に精密修正段階に入る。この初期探索しきい値Ｔｈは、初期探索段階を終了させるためのしきい値である。この初期探索しきい値は、実際のＳＩＮＲの概算値を知るための手順が充分加速されるほどに大きく、しかし以降の精密修正手順が不必要に長くなるほどには大きくない、１つの固有値として選択する必要がある。この値は、経験値によるなど用途に応じて選択することも、あるいはシステムシミュレーションや実際の実験によって決定することもできる。

初期探索段階の終了後、方法はステップＳ４０２、すなわち、スケーリング係数を用いて修正されるチャネル品質指標が実際の値と一致するように、コードワード選択に関する結果に対応して上昇係数と下降係数とを使用してスケーリング係数を精密に修正する精密修正段階に入る。

この精密修正段階において、コードワードの受信失敗が判定された場合は、現在決定されているＳＩＮＲが実際のＳＩＮＲよりも大きいため、ＯＬＬＡスケーリング係数をわずかに減少させる必要があることを意味する。例えば、スケーリング係数ＡはＡ_ｄｏｗｎｄＢの量だけ減少させる（すなわち、Ａ＝Ａ−Ａ_ｄｏｗｎ）ことができる。その後、この手順は繰り返し実行される。

コードワードの受信成功が判定された場合は、現在決定されているＳＩＮＲが実際のＳＩＮＲよりも小さいため、ＯＬＬＡスケーリング係数をわずかに増大させる必要があることを意味する。例えば、スケーリング係数ＡはＡ_ｕｐｄＢの量だけ増大させる（すなわち、Ａ＝Ａ＋Ａ_ｕｐ）ことができる。その後、この手順はＡの値が適正な範囲内で実質的に安定するまで引き続き実行される。

初期探索段階の間には、ＯＬＬＡスケーリング係数の上昇速度はきわめて速いので、修正済みＳＩＮＲが実際のＳＩＮＲを大幅に超過する可能性が高い。そのため、精密修正手順においては、コードワードの受信が複数回にわたって失敗することが判明した場合には、スケーリング係数の下降速度を高めて、下降プロセスを加速させるのが望ましい。例えば、Ａ＝Ａ−Ａ_ｄｏｗｎ＊ｂとする。ここで、ｂはスケーリング係数の減少速度を制御する高速精密修正係数を表わす。この値は、１より大きい任意の固有値とすることができる（望ましくは２）。あるいは、Ａ_ｄｏｗｎ＝Ａ_ｄｏｗｎ＊ｂ、Ａ＝Ａ−Ａ_ｄｏｗｎとする。ただし、精密修正段階でスケーリング係数Ａの下降速度を引き上げることはできるが、この手順は依然として精密修正段階に属する。なぜなら、修正力の観点に立って高速手順の上昇と比較すれば、この下降は依然として精密修正に属するとみなされるからである。実際には、精密修正段階において、コードワードの受信が複数回にわたって成功した場合には、ＯＬＬＡスケーリング係数の増大速度を加速することも可能である。また、同じ高速精密修正係数かまたは他の異なる高速精密修正係数によって制御することもできる。

さらに、初期探索しきい値Ｔｈが使用される実施例においては、ＯＬＬＡ演算が精密修正段階に入った後に初期探索プロセスに戻ることによって引き起こされるシステム安定性の問題を克服するため、精密修正段階に初期探索しきい値Ｔｈが修正される。例えば、高速修正しきい値Ｔｈは、ＯＬＬＡスケーリング係数が修正される都度、修正済みＯＬＬＡスケーリング係数として更新される。そのため、演算がＯＬＬＡスケーリング係数の上昇手順に入ったとしても、スケーリング係数はＯＬＬＡしきい値を下回るので、初期探索手順は再度実行されない。これによりＯＬＬＡ演算の制御が改善され、適応効率が向上するため、セルのスループット性能と周波数利用率がさらに高まる。

この精密修正段階では、ビットエラー管理も実行されるのがさらに望ましい。換言すれば、上昇係数と下降係数はそれぞれ、所定のビットエラー率を満足するように選択される。現在の規定では、ビットエラー率は１０％（すなわち、０．１）未満に維持する必要がある。ビットエラー率ＢＬＥＰと上昇係数と下降係数は、以下の式を満足することは既知である。

そのため、下降係数Ａ_ｄｏｗｎは、現在規定されるように、上昇係数Ａ_ｕｐの少なくとも９倍でなければならないことは、明らかである。下降係数Ａ_ｄｏｗｎと上昇係数Ａ_ｕｐは、それぞれ、従来のＯＬＬＡと同様にそれぞれ０．４５と０．０５に設定できるが、他の任意の固有値に設定できることは理解されるであろう。さらに、本発明の倍数は９倍に限定されず、ビットエラー率の要件に合わせて変動することに留意されたい。

次に、図５を参照して、本発明の１つの好適な実施例によるＯＬＬＡ演算の具体的な実装について説明する。

図５に示すように、まずステップＳ５０１において、初期化演算が実行される。このステップでは、例えば、初期探索しきい値Ｔｈ、高速上昇係数ａ、高速精密修正係数ｂが設定され、スケーリング係数Ａの初期値も設定される。この場合、例えば、初期探索しきい値Ｔｈは５ｄＢに設定し、高速上昇係数ａと高速精密修正係数ｂは２に設定し、スケーリング係数の初期値は、精密修正で使用された上昇係数Ａ_ｕｐに設定することができる。ただし、本発明はこれらに限定されず、これらのパラメータは任意の固有値に設定できることに留意されたい。

続いて、ＵＥは、ＳＩＮＲ−ＣＱＩ参照テーブルに基づいてスケーリング係数で最初に修正されたＳＩＮＲをＣＱＩにマップした後、このＣＱＩをｅＮＢに返す。そして、ステップＳ５０２において、ｅＮＢはそのＣＱＩに基づいてコードワードを選択し、それをＵＥに送信する。ステップＳ５０３においてＵＥによるコードワードの受信成功が判定された場合は、プロセスはステップＳ５０４に進み、ＯＬＬＡスケーリング係数を修正する。この修正では、例えば、スケーリング係数Ａが現在の値のａ倍（すなわち、Ａ＝Ａ＊ａ）に増大される。次に、ＳＩＮＲは修正済みスケーリング係数を使用して修正され、対応するＣＱＩがｅＮＢに送信される。最後に、プロセスはステップＳ５０２に戻って演算を継続する。

このようにＡの値を繰り返し高速増大させることで、スケーリング係数Ａの値を初期探索しきい値Ｔｈに到達させることができる。この場合、方法はステップＳ５０４からステップＳ５０６に進み、ＯＬＬＡスケーリング係数は、例えばＡ＝Ａ＋Ａ_ｕｐｄＢのような比較的小さい上昇係数Ａ_ｕｐを使用して増大される。ここで、Ａ_ｕｐは従来技術では例えば０．０５であるが、他の任意の固有値とすることもできる。

Ａの値を繰り返し増大させた後に、ステップＳ５０３においてコードワードの受信失敗が判定された場合には、方法はステップＳ５０７に進み、下降プロセスに入る。ステップＳ５０７において、コードワードの受信が連続的に失敗したかどうかを判定する際には、例えば失敗の回数が３回を上回るかどうかによって判定することができる。ただし、本発明はこの回数に限定されず、失敗の回数は、例えば２、４などの他の固有値にすることができる。

ステップＳ５０７において、判定結果が否定的であった場合には、現在のＯＬＬＡスケーリング係数がＡ_ｄｏｗｎの量だけ減少される（すなわち、Ａ＝Ａ−Ａ_ｄｏｗｎ）。また、プロセス全体の安定性と収束性を良好に保つため、初期探索しきい値は更新済みスケーリング係数Ａに修正されるのが望ましい。一方、判定結果が肯定的であった場合には、下降プロセスを加速させてＳＩＮＲが実際のＳＩＮＲ値に迅速に近づくようするため、現在のＯＬＬＡスケーリング係数はＡ_ｄｏｗｎのｂ倍（すなわち、Ａ＝Ａ−Ａ_ｄｏｗｎ＊ｂ）の量だけ減少される。

本発明の実施例によれば、初期探索段階と精密修正段階とを組み合わせてＯＬＬＡスケーリング係数を修正することにより、ＳＩＮＲを迅速に修正して、短時間で実際のＳＮＲと一致させることができる。図６は、本発明の高速ＯＬＬＡスキームによるＳＩＮＲ変動と従来のＯＬＬＡ方法によるＳＩＮＲ変動を概略的に示す図である。

図６から、修正済みＳＩＮＲと実際のＳＩＮＲの差は約５ｄＢであることは明らかである。本発明の高速ＯＬＬＡスキームによれば、初期探索段階は約１０コードワード後に完了でき、さらに１０コードワード後に、ＵＥはＳＩＮＲが実際の値に実質的に一致したと報告した。一方、従来のＯＬＬＡ手法によれば、少なくとも５０コードワードまでは、低速でＳＩＮＲを増大させるプロセスが未だ続いている。

本発明の発明者はさらに、従来のＯＬＬＡスキームと本発明の高速ＯＬＬＡを使用して、修正プランを採用せずに、無作為に選択されたＵＥのＳＩＮＲ変動のシミュレーションを実行した。図７Ａ〜７Ｃは、このシミュレーションの結果を概略的に示したものである。

図７Ａに示すように、未修正のＳＩＮＲの曲線と実際のＳＩＮＲの曲線の間には大きなギャップがある。従来のＯＬＬＡ手法を採用したＳＩＮＲの曲線は、図７Ｂに示すように、１００コードワード後に徐々に実際のＳＩＮＲに近づいている。一方、本発明の高速ＯＬＬＡ修正に基づくＳＩＮＲは、図７Ｃに示すように、１０コードワード後に実質的に実際のＳＩＮＲに一致しており、未修正のＳＩＮＲの曲線、および従来のＯＬＬＡで修正されたＳＩＮＲの曲線とは明白な対比をなしている。

以上のことから、本発明の高速ＯＬＬＡスキームは、従来技術に比較して、チャネル品質指標ＣＱＩすなわちＳＩＮＲを迅速に修正してその実際の値に一致させることができるため、ＣＱＩの不一致を効果的に緩和し、ＣＱＩフィードバックの精度を向上させ、さらには、セルのスループット性能と周波数利用率を高めることも可能である。加えて、本発明の高速ＯＬＬＡは汎用ＣＱＩ修正スキームなので、何らかの理由で生じるＣＱＩの不一致を効果的に補償することができる。

上記に加えて、本発明はさらにＯＬＬＡ演算実行装置を提供する。以下では、本発明の一実施例によるＯＬＬＡ演算実行装置８００を示す図８を参照して、当該装置について詳細に説明する。

図８に示すように、装置８００は初期探索手段８０１と精密修正手段８０２とを備える。初期探索手段８０１は、初期探索段階において、ＯＬＬＡスケーリング係数の増大を加速させ、コードワード選択に関して否定的な結果が返されるまでこれを継続するように構成されている。精密修正手段８０２は、精密修正段階において、スケーリング係数を用いて修正されたチャネル品質指標を実際の値と一致させるために、コードワード選択に関する結果に対応して、上昇係数と下降係数とを用いてスケーリング係数を精密修正するように構成されている。

本発明の１つの好適な実施例によれば、精密修正手段８０２はさらに、精密修正段階において、コードワード選択に関する複数の否定的な結果に対応して、スケーリング係数の減少を加速するように構成された高速下降手段８０３を備える。

本発明の他の好適な実施例によれば、初期探索手段８０１は、初期探索段階においてスケーリング係数が初期探索しきい値に到達したときに精密修正段階に入るように構成されている。

本発明のさらに他の好適な実施例によれば、精密修正手段８０２はさらに、精密修正段階において、初期探索しきい値を修正済みスケーリング係数に更新するように構成されている。

本発明のさらに他の好適な実施例によれば、上昇係数と下降係数は、所定のビットエラー率を満足するように選択される。

本発明のさらに他の好適な実施例によれば、初期探索手段８０１は、スケーリング係数の増大速度を高速上昇係数によって制御するように構成されている。

本発明のさらに他の好適な実施例によれば、初期探索手段８０２は、スケーリング係数の減少速度を高速精密修正係数によって制御するように構成されている。

なお、装置８００を構成する個々の手段の動作は、実質的には前述した方法の各ステップに対応する。したがって、装置８００内の個々の手段の詳細な動作については、図４〜７を参照して記述された本発明の方法の説明を参照されたい。

これまで、添付図面を参照して本発明の特定の実施例について説明してきたが、本発明は図示および説明されたこれらの特定の実施例には限定されず、本発明の範囲の中で様々な修正が可能であることに留意されたい。例えば、上記では、初期探索段階においてＯＬＬＡスケーリング係数Ａは現在のスケーリング係数Ａのａ倍に修正されると説明したが、例えば高速上昇係数ａの値に代えて、あるいはそれに追加して、このスケーリング係数を迅速に増大させるための他の方法を使用することもできる。また、係数ｂの値に代えて、あるいはそれに追加して、失敗回数の増大に伴って増大させることもできる。さらに、初期値ＡをＡ_ｕｐ以外の固有値に設定してもよい。

またさらに、本発明の実施例の説明においては、ＯＬＬＡ演算がＵＥで実行される１つの実施例について説明した。しかし、当業者にはＯＬＬＡ演算はｅＮＢでも実行できることは理解されるであろう。本発明の方法をＵＥではなくｅＮＢで実行する場合の違いは、ＵＥから報告されたＣＱＩを受信した後、ｅＮＢは、ＵＥからフィードバックされたコードワードの受信の成否に関するＡＣＫまたはＮＡＣＫに基づいて、ＣＱＩへの修正を実行する点にある。

さらに、上記ではビームフォーミング技術により引き起こされるＣＱＩ不一致の問題について主に説明してきたが、本発明は実際には、報告されたＣＱＩおよび実際のＣＱＩ間の不一致の問題をその理由を問わず解決するのに適した汎用的な方法である。

またさらに、本発明の実施例においては、本発明による技術的解決法が主にＬＴＥリリース８および９に関連して説明されているが、本発明はＬＴＥの旧バージョンや将来開発されるバージョン、および類似した問題を抱える他の類似システムにも適用できることに留意されたい。

本発明においては、技術的解決法がｅＮＢと組み合わせて説明されているが、本発明は実際には、ｅＮＢのほかに、類似した問題を抱える他のあらゆる基地局にも適用できる。

加えて、本発明の実施例は、ソフトウェア、ハードウェア、またはソフトウェアとハードウェアの組み合わせとして実装することが可能である。ハードウェア部分は専用の論理回路を使用して実装でき、ソフトウェア部分はメモリに格納して、マイクロプロセッサや専用設計のハードウェア等の適切な命令実行システムによって実行することができる。当該技術の標準的なスキルを有する当業者には、上記の方法およびシステムは、プロセッサに含まれるコンピュータによる実行が可能な命令または制御コードを使用して実装でき、当該コードは、磁気ディスク、ＣＤ、ＤＶＤ−ＲＯＭ等のベアラ用媒体、または読み出し専用メモリ等のプログラマブルメモリ（ファームウェア）、または光学もしくは電子信号用ベアラ等のデータベアラに格納して提供されることが、理解されるであろう。本発明の実施例の装置およびその構成要素は、超大規模集積回路やゲートアレイ等のハードウェア回路、論理チップやトランジスタ等の半導体、またはフィールドプログラマブルゲートアレイやプログラマブル論理デバイス等のプログラマブルハードウェアデバイスによって実装することも、各種プロセッサによって実行されるソフトウェアによって実装することも、あるいは、上記ハードウェア回路とソフトウェアの組み合わせ（例えば、ファームウェア）によって実装することもできる。

以上、本発明について現在考慮されている実施例を参照して述べてきたが、本発明は開示された実施例に限定されないことは理解されるであろう。本発明は、添付請求項の精神および範囲内で様々な修正および等価構成を含むことが意図されている。付記された請求項の範囲は最も広義な説明であり、変更態様、等価な構造、および機能をすべて含んでいる。

さらに、上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、これに限定されない。

（付記１）
アウターループリンクの適応演算実行方法であって、
初期探索段階において、コードワード選択に関して否定的な結果が返されるまで、アウターループリンク適応演算のスケーリング係数の増大を加速させるステップと、
精密修正段階において、スケーリング係数を用いて修正されるチャネル品質指標が実際の値と一致するように、コードワード選択に関する結果に対応して上昇係数と下降係数とを使用してスケーリング係数を精密に修正するステップと
を含むことを特徴とするアウターループリンクの適応演算実行方法。

（付記２）
精密修正段階において、スケーリング係数の減少を、コードワード選択に関する複数の否定的な結果に応じて加速させることを特徴とする付記１に記載のアウターループリンクの適応演算実行方法。

（付記３）
初期探索段階においてスケーリング係数が初期探索しきい値に到達したときに、精密修正段階に入ることを特徴とする付記１に記載のアウターループリンクの適応演算実行方法。

（付記４）
精密修正段階において、初期探索しきい値を修正後のスケーリング係数で更新することを特徴とする付記３に記載のアウターループリンクの適応演算実行方法。

（付記５）
前記上昇係数と前記下降係数は、所定のビットエラー率を満足するように選択されることを特徴とする付記１に記載のアウターループリンクの適応演算実行方法。

（付記６）
前記スケーリング係数の増大速度が高速上昇係数によって制御されることを特徴とする付記１に記載のアウターループリンクの適応演算実行方法。

（付記７）
スケーリング係数の減少速度は高速精密修正係数によって制御されることを特徴とする付記２に記載のアウターループリンクの適応演算実行方法。

（付記８）
アウターループリンク適応演算実行装置であって、
初期探索段階において、コードワード選択に関して否定的な結果が返されるまで、アウターループリンク適応演算のスケーリング係数の増大を加速させるように構成される初期探索手段と、
精密修正段階において、スケーリング係数を用いて修正されるチャネル品質指標が実際の値と一致するように、コードワード選択に関する結果に対応して上昇係数と下降係数とを使用してスケーリング係数を精密に修正するように構成される精密修正手段と
を備えることを特徴とするアウターループリンク適応演算実行装置。

（付記９）
前記精密修正手段は、
精密修正段階において、スケーリング係数の減少を、コードワード選択に関する複数の否定的な結果に応じて加速させるように構成された高速下降手段を備えることを特徴とする付記８に記載のアウターループリンク適応演算実行装置。

（付記１０）
前記初期探索手段は、初期探索段階においてスケーリング係数が初期探索しきい値に到達したときに、精密修正段階に入るように構成されることを特徴とする付記８に記載のアウターループリンク適応演算実行装置。

（付記１１）
前記精密修正手段は、精密修正段階において、初期探索しきい値を修正後のスケーリング係数で更新するように構成されることを特徴とする付記１０に記載のアウターループリンク適応演算実行装置。

（付記１２）
前記上昇係数と前記下降係数は、所定のビットエラー率を満足するように選択されることを特徴とする付記８に記載のアウターループリンク適応演算実行装置。

（付記１３）
前記初期探索手段は、スケーリング係数の減少速度を高速精密修正係数によって制御するように構成されることを特徴とする付記８に記載のアウターループリンク適応演算実行装置。

（付記１４）
前記精密修正手段は、スケーリング係数の減少速度を高速精密修正係数によって制御するように構成されることを特徴とする付記９に記載のアウターループリンク適応演算実行装置。

１１２：割り当て処理手段
１１１：スケジューリング手段
１０１：データ受信手段
１０２：フィードバック測定手段
１０３：フィードバック送信手段
８００：装置
８０１：初期探索手段
８０２：精密修正手段
８０３：高速下降手段

Claims (10)

1. アウターループリンクの適応演算実行方法であって、
   初期探索段階において、コードワード選択に関して否定的な結果が返されるまで、アウターループリンク適応演算のスケーリング係数の増大を加速させるステップと、
   精密修正段階において、スケーリング係数を用いて修正されるチャネル品質指標が実際の値と一致するように、コードワード選択に関する結果に対応して上昇係数と下降係数とを使用してスケーリング係数を精密に修正するステップと
   を含むことを特徴とするアウターループリンクの適応演算実行方法。
2. 精密修正段階において、スケーリング係数の減少を、コードワード選択に関する複数の否定的な結果に応じて加速させることを特徴とする請求項１に記載のアウターループリンクの適応演算実行方法。
3. 初期探索段階においてスケーリング係数が初期探索しきい値に到達したときに、精密修正段階に入ることを特徴とする請求項１に記載のアウターループリンクの適応演算実行方法。
4. 精密修正段階において、初期探索しきい値を修正後のスケーリング係数で更新することを特徴とする請求項３に記載のアウターループリンクの適応演算実行方法。
5. 前記上昇係数と前記下降係数は、所定のビットエラー率を満足するように選択されることを特徴とする請求項１に記載のアウターループリンクの適応演算実行方法。
6. 前記スケーリング係数の増大速度が高速上昇係数によって制御されることを特徴とする請求項１に記載のアウターループリンクの適応演算実行方法。
7. スケーリング係数の減少速度は高速精密修正係数によって制御されることを特徴とする請求項２に記載のアウターループリンクの適応演算実行方法。
8. アウターループリンク適応演算実行装置であって、
   初期探索段階において、コードワード選択に関して否定的な結果が返されるまで、アウターループリンク適応演算のスケーリング係数の増大を加速させるように構成される初期探索手段と、
   精密修正段階において、スケーリング係数を用いて修正されるチャネル品質指標が実際の値と一致するように、コードワード選択に関する結果に対応して上昇係数と下降係数とを使用してスケーリング係数を精密に修正するように構成される精密修正手段と
   を備えることを特徴とするアウターループリンク適応演算実行装置。
9. 前記精密修正手段は、
   精密修正段階において、スケーリング係数の減少を、コードワード選択に関する複数の否定的な結果に応じて加速させるように構成された高速下降手段を備えることを特徴とする請求項８に記載のアウターループリンク適応演算実行装置。
10. 前記初期探索手段は、初期探索段階においてスケーリング係数が初期探索しきい値に到達したときに、精密修正段階に入るように構成されることを特徴とする請求項８に記載のアウターループリンク適応演算実行装置。

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