JP2014533473A - 制御チャネル要素の割り当て装置および方法 - Google Patents

制御チャネル要素の割り当て装置および方法 Download PDF

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Abstract

本開示は、制御チャネル要素（ＣＣＥ）割り当て方法を提供する。この方法は、スケジューリング対象エンティティのそれぞれからフィードバックされたチャネル品質インジケータ（ＣＱＩ）に応じて、スケジューリング対象エンティティのそれぞれのアグリゲーションレベルを決定する工程と、優先度に基づいて全てのスケジューリング対象エンティティをリストの中にソートする工程と、遡及的メカニズムを用いて、それぞれにおいてスケジューリング対象エンティティが（ＣＣＥ）候補を先取りしている、少なくとも２つの（ＣＣＥ）割り当てパターンを取得する工程と、取得した少なくとも２つの（ＣＣＥ）割り当てパターンから、（ＣＣＥ）候補を先取りしているスケジューリング対象エンティティの数が最大の（ＣＣＥ）割り当てパターンを選択する工程と、選択した（ＣＣＥ）割り当てパターンに基づいて、ＣＣＥをスケジューリング対象エンティティに割り当てる工程とを有する。

Description

本発明は、無線通信システムに関し、特に、制御チャネル要素（ＣＣＥ）をユーザ装置（ＵＥ）に割り当てる方式に関する。
ＬＴＥにおいて、ＣＣＥは、ＰＤＣＣＨチャネルの基本単位であり、ＵＥにＤＬデータを受信するように、およびＵＬデータを送信するように指示するＤＣＩを搬送するために使用される。ＣＣＥは、ＬＴＥの伝送にとって非常に重要である。いったんＵＥがＣＣＥを利用できない、見逃す、または誤って解釈すると、そのＵＥがデータを送信または受信できなくなり、対応する無線リソースが無駄になるだけでなく、他のＵＥの伝送もまた影響を受けることになる。
特定のＵＥに関するＣＣＥの位置は、ｅＮＢとＵＥの両方において、パラメータ（ＲＮＴＩ、サブフレーム、アグリゲーションレベル）を用いるＬＴＥ標準の公知の式に従い、サブフレーム毎に動的に算出されるので、ＵＥは、ｅＮＢからの事前通知なしに、わずかな一定回数（通常４４回）の盲目的な試みで、そのＣＣＥを自動的に見つけることができる。リンクアダプテーションをサポートするために、複数の基本ＣＣＥ単位（１ＣＣＥ＝９ＲＥＧ＝９×４ＲＥ＝３６ＲＥ）が、様々なＵＥ無線状態に適応するための符号化率に基づいて、４つのレベル（ＣＣＥ−１、ＣＣＥ−２、ＣＣＥ−４、およびＣＣＥ−８）に一緒に集約されてもよい。
式に従って算出される異なるＵＥのＣＣＥの位置は、通常互いに重なり合う。ＵＥ間の競合を減少させるために、各ＵＥは、アグリゲーションレベルのそれぞれにおいて１つ以上のＣＣＥ候補を有する。ＣＣＥ割り当て方式は、他のＵＥのＣＣＥ割り当てと競合することなく、各ＵＥにその候補の中からＣＣＥ位置を選択させるものである。
場合によっては、その選択の仕方にかかわらず、幾つかのＵＥ（たいてい優先度の低いＵＥ）が、そのＣＣＥ割り当てを行うことができない状況が常に存在する。しかし、理想的なＣＣＥ割り当て方式は、相互に競合することを避けるために、各ＵＥに対するＣＣＥ候補を注意深く選択して、できるだけ多くのＵＥをＰＤＣＣＨチャネルに収容するものである。
異なるＵＥのＣＣＥリソース間で競合しないことに加えて、アルゴリズムは、試行回数、費用時間、および消費電力などを含む他の幾つかの制約を有する。そういうわけで、本発明の目的は、ある種の制約のもとで、きるだけ多くのＵＥがその希望しているＣＣＥリソースを得ることができるように、各ＵＥに対する候補グループの中からＣＣＥの位置をどのように選択するかというやりがいのあるものである。
本発明の第１の態様は、制御チャネル要素（ＣＣＥ）割り当て方法を提供する。この方法は、スケジューリング対象エンティティのそれぞれからフィードバックされたチャネル品質インジケータ（ＣＱＩ）に応じて、スケジューリング対象エンティティのそれぞれのアグリゲーションレベルを決定する工程と、優先度に基づいて全てのスケジューリング対象エンティティをリストの中でソートする工程と、遡及的メカニズムを用いて、それぞれスケジューリング対象エンティティがＣＣＥ候補を仮占有（先取り）している、少なくとも２つのＣＣＥ割り当てパターンを取得する工程と、取得した少なくとも２つのＣＣＥ割り当てパターンからＣＣＥ候補を先取りしているスケジューリング対象エンティティの数が最大であるＣＣＥ割り当てパターンを選択する工程と、選択したＣＣＥ割り当てパターンに基づいて、スケジューリング対象エンティティにＣＣＥを割り当てる工程とを備える。
一実施形態における取得工程は、ソートリストの中のスケジューリング対象エンティティのそれぞれに関して、ソートリストから現在処理対象となっているスケジューリング対象エンティティを取得し、現在処理対象となっているスケジューリング対象エンティティの、ソートリスト内で先に処理対象となったスケジューリング対象エンティティによって先取りされておらず、かつ、現在処理対象となっているスケジューリング対象エンティティが利用できる１つ以上のアイドルＣＣＥ候補から成る、アイドルＣＣＥ候補リストを取得する工程と、この現在処理対象となっているスケジューリング対象エンティティのアイドルＣＣＥ候補リストの中に、現在処理対象となっているスケジューリング対象エンティティに対するアイドルＣＣＥ候補が存在する場合、そのアイドルＣＣＥ候補を先取りし、ソートリストの中で次の処理対象であるスケジューリング対象エンティティに進む工程と、この現在処理対象となっているスケジューリング対象エンティティのアイドルＣＣＥ候補リストの中に、現在処理対象となっているスケジューリング対象エンティティに対するアイドルＣＣＥ候補が存在しない場合、スケジューリング対象エンティティのそれぞれがＣＣＥ候補を先取りしているＣＣＥ割り当てパターンを記憶し、その前に処理対象となっていたスケジューリング対象エンティティに戻り、当該その前に処理対象となっていたスケジューリング対象エンティティのアイドルＣＣＥ候補リストの中の次のアイドルＣＣＥ候補から処理を続行し、スケジューリングされたエンティティの全てがＣＣＥ候補を先取りしたか、または実行制限時間に達したら、取得工程を終了する工程を備えていてもよい。
別の実施形態においては、現在処理対象となっているスケジューリング対象エンティティのアイドルＣＣＥ候補リストは、現在処理対象となっているスケジューリング対象エンティティからフィードバックされたＣＱＩに応じて決定されたアグリゲーションレベルのＣＣＥ候補と、現在処理対象となっているスケジューリング対象エンティティからフィードバックされたＣＱＩに応じて決定されたアグリゲーションレベルより高いアグリゲーションレベルのＣＣＥ候補との両方を含んでもよい。
別の実施形態においては、決定工程は、スケジューリング対象エンティティからフィードバックされたＣＱＩに応じて、スケジューリング対象エンティティのそれぞれのアグリゲーションレベル、およびスケジューリング対象エンティティのアグリゲーションレベルより高いアグリゲーションレベルを決定する工程と、それぞれのアグリゲーションレベルに関連する電力を決定する工程とをさらに備えていてもよく、選択工程は、取得した少なくとも２つのＣＣＥ割り当てパターンの中から、ＣＣＥ候補を先取りしているスケジューリング対象エンティティの数が最大で、かつ先取りされたＣＣＥ候補の総電力消費が最小のＣＣＥ割り当てパターンを選択する工程をさらに備えていてもよい。
あるいは、別の実施形態においては、決定工程は、スケジューリング対象エンティティからフィードバックされたＣＱＩに応じて、スケジューリング対象エンティティのそれぞれのアグリゲーションレベル、およびスケジューリング対象エンティティのアグリゲーションレベルより高いアグリゲーションレベルを決定する工程と、それぞれのアグリゲーションレベルに関連する電力を決定する工程とをさらに備えていてもよく、選択工程は、取得した少なくとも２つのＣＣＥ割り当てパターンの中から、ＣＣＥ候補を先取りしているスケジューリング対象エンティティの数が最大で、かつ先取りされたＣＣＥ候補の電力分散が最も均一なＣＣＥ割り当てパターンを選択する工程をさらに備えていてもよい。
別の実施形態においては、アイドルＣＣＥ候補リストの中のアイドルＣＣＥ候補が、所定のインパクトルール（影響ルール）に基づいてソートされ、アイドルＣＣＥ候補は、影響の少ない方から大きい方へ順に先取りされる。
さらにこの実施形態において、所定の影響ルールは、現在処理対象となっているスケジューリング対象エンティティまでの有効距離を減算した後に生き残った少なくとも１つの残存候補を有する下位の最低優先度の以降にスケジューリング対象エンティティを有するアイドルＣＣＥ候補が、影響が小さいＣＣＥ候補であるという、影響を受けるスケジューリング対象エンティティの最低優先度改善ルールであり、以降にスケジューリング対象エンティティから現在スケジューリングされているエンティティまでの有効距離は、後続のエンティティと競合するアイドルＣＣＥ候補を有する後続のスケジューリング対象エンティティのさらに後にスケジューリング対象エンティティ数である。
別の実施形態におけるＣＣＥ割り当て方法は、選択したＣＣＥ割り当てパターンを所定の期間キャッシュする工程をさらに備えていてもよい。
さらにこの実施形態において、ＣＣＥ割り当て方法は、ソート工程後に、キャッシュしたＣＣＥ割り当てパターンをスケジューリング対象エンティティのソートリストと照合する工程と、キャッシュしたＣＣＥ割り当てパターンが一致する場合、一致するキャッシュしたＣＣＥ割り当てパターンに基づいて、ＣＣＥをスケジューリング対象エンティティに割り当ててＣＣＥ割り当て方法を終了する工程と、キャッシュしたＣＣＥ割り当てパターンが一致しない場合、次のステップに進む工程とをさらに備えていてもよい。
本開示の第２の態様は、制御チャネル要素（ＣＣＥ）割り当て装置を提供する。この装置は、スケジューリング対象エンティティのそれぞれからフィードバックされたチャネル品質インジケータ（ＣＱＩ）に応じて、スケジューリング対象エンティティのそれぞれのアグリゲーションレベルを決定するように構成された決定部と、優先度に基づいて全てのスケジューリング対象エンティティをリストの中にソートするように構成されたエンティティソート部と、遡及的メカニズムを用いて、それぞれにおいてスケジューリング対象エンティティがＣＣＥ候補を先取りしている、少なくとも２つのＣＣＥ割り当てパターンを取得するように構成された割り当てパターン取得部と、取得した少なくとも２つのＣＣＥ割り当てパターンの中から、ＣＣＥ候補を先取りしているスケジューリング対象エンティティの数が最大のＣＣＥ割り当てパターンを選択するように構成された割り当てパターン選択部と、選択したＣＣＥ割り当てパターンに基づいて、ＣＣＥをスケジューリング対象エンティティに割り当てるように構成された割り当て部とを備える。
一実施形態においては、割り当てパターン取得部は、ソートリストの中のスケジューリング対象エンティティのそれぞれに関して、ソートリストから現在スケジューリングするエンティティを取得し、現在処理対象となっているスケジューリング対象エンティティの、ソートリスト内でその前に処理対象となっているスケジューリング対象エンティティによって先取りされておらず、現在処理対象となっているスケジューリング対象エンティティが利用できる１つ以上のアイドルＣＣＥ候補から成る、アイドルＣＣＥ候補リストを取得し、この現在処理対象となっているスケジューリング対象エンティティのアイドルＣＣＥ候補リストの中に、現在処理対象となっているスケジューリング対象エンティティに対するアイドルＣＣＥ候補が存在する場合、アイドルＣＣＥ候補を先取りし、ソートリストの中でその次の処理対象であるスケジューリング対象エンティティに進み、この現在処理対象となっているスケジューリング対象エンティティのアイドルＣＣＥ候補リストの中に、現在処理対象となっているスケジューリング対象エンティティに対するアイドルＣＣＥ候補が存在しない場合、スケジューリング対象エンティティのそれぞれがＣＣＥ候補を先取りしているＣＣＥ割り当てパターンを記憶し、その前のスケジューリング対象エンティティに戻り、その前のスケジューリング対象エンティティのアイドルＣＣＥ候補リストの中の次のアイドルＣＣＥ候補から続行し、スケジューリング対象エンティティの全てがＣＣＥ候補を先取りしたか、または実行制限時間に達したら、割り当てパターン取得部の動作を終了するようにさらに構成されている。
別の実施形態においては、現在処理対象となっているスケジューリング対象エンティティのアイドルＣＣＥ候補リストは、現在処理対象となっているスケジューリング対象エンティティからフィードバックされたＣＱＩに応じて決定されたアグリゲーションレベルのＣＣＥ候補と、現在処理対象となっているスケジューリング対象エンティティからフィードバックされたＣＱＩに応じて決定されたアグリゲーションレベルより高いアグリゲーションレベルのＣＣＥ候補との両方を含む。
別の実施形態においては、割り当てパターン取得部は、所定の影響ルールに基づいてアイドルＣＣＥ候補リストの中のアイドルＣＣＥ候補をソートし、影響の小さい方から大きい方へ順にアイドルＣＣＥ候補を先取りするようにさらに構成されている。
別の実施形態においては、ＣＣＥ割り当て装置は、選択したＣＣＥ割り当てパターンを所定の期間キャッシュするように構成された割り当てパターンキャッシュ部をさらに備えていてもよい。
さらにこの実施形態における割り当てパターンキャッシュ部は、キャッシュしたＣＣＥ割り当てパターンをスケジューリング対象エンティティのソートリストと照合するようにさらに構成され、割り当て部は、キャッシュしたＣＣＥ割り当てパターンが一致する場合、一致するキャッシュしたＣＣＥ割り当てパターンに基づいて、ＣＣＥをスケジューリング対象エンティティに割り当てるようにさらに構成されている。
本発明の上記および他の目的、特徴および利点については、添付図と併せて、本発明の非限定の実施形態についての以下の詳細説明を読むことにより明らかになる。
既存のＣＣＥ割り当ての実施を示すフロー図である。 本発明の第１の実施形態によるＣＣＥ割り当て方法を示すフロー図である。 本発明の第１の実施形態によるＣＣＥ割り当て装置を示すブロック図である。 本発明の第２の実施形態によるＣＣＥ割り当て方法を示すフロー図である。 本発明の第３の実施形態によるＣＣＥ割り当て方法の一部を示すフロー図である。 ４つのデータ構造と、２分木で使用されるそれらのデータ構造間の対応関係とを示す図である。 ＣＣＥビットマップと様々なアグリゲーションレベルのＣＣＥ候補との関係を示す図である。 候補比較ルーチンのフロー図である。 影響評価ルーチのフロー図である。 本発明の第４の実施形態によるＣＣＥ割り当て方法の一部を示すフロー図である。 Ｂ＋ツリーおよび割り当てパターンの２種類のデータ構造と、それらの関係とを一緒に示す図である。 キャッシュ検索ルーチンのフロー図である。 互いを区別するためにそれぞれが異なる形状の線で示される６つの異なる入力ＲＮＴＩのリストを提供するＢ＋ツリーの検索シナリオの概略図である。 キャッシュ挿入ルーチンのフロー図である。 キャッシュ削除ルーチンのフロー図である。 本発明の第４の実施形態によるＣＣＥ割り当て装置を示すブロック図である。 ＴＴＩ毎にＤＬの８つのＵＥおよびＵＬの８つのＵＥをスケジューリングするシミュレーションシナリオを示す概略図である。
全ての図を通して、同じまたは類似の要素またはステップは、同じまたは類似の参照記号によって識別されている。
以下、本発明の実施形態について、図面に従って説明する。以下の説明においては、幾つかの特定の実施形態を、説明のためだけに使用しているが、本発明に対する何らかの制限と理解することなく、その例と理解されたい。本発明の理解をあいまいにする恐れはあるが、従来の構造また構成についての説明は省略する。
ＣＣＥの割り当ては、各サブフレーム（通常１ｍｓ）内に終了する必要があるので、ＣＣＥ割り当て方式の実行時間は、それより短い間隔内に制限する必要がある。現在行われているＣＣＥ割り当ての実施は、非常に簡単であり、以下に述べる線状の調査方法を採用している。
図１は、既存のＣＣＥ割り当ての実施を示すフロー図である。図１を参照すると、この実施は、次のステップを有する。
■ステップＳ１００：スケジューリング対象エンティティのそれぞれのアグリゲーションレベルが、そのＣＱＩフィードバックに応じて決定される。
■ステップＳ１０２：スケジューリング対象エンティティの全てが、優先度の高い方から低い方へ順にソートされる。
■ステップＳ１０４〜Ｓ１１４：ソートされたリストから、スケジューリング対象エンティティが取得され（Ｓ１０６）、決定されたアグリゲーションレベル内のスケジューリング対象エンティティのＣＣＥ候補のそれぞれが、アイドルＣＣＥ位置が見つかるまで試みられ（Ｓ１０８〜Ｓ１１２、Ｓ１１０：ＮＯ）、次いで手順は、ソートされたリストの中の次のエンティティにさらに進む（Ｓ１１４）。スケジューリングされているエンティティの全ての候補が他の候補と競合する場合（Ｓ１０８：ＹＥＳ）、そのエンティティはスキップされ、ソートされたリストの中の次のエンティティが試みられる（Ｓ１１４）。
しかし、上記の既存の実施例は、以下の問題点を有する。
１．最善の解決手段が選択されない。
所与のスケジューリング対象エンティティ（ＵＥ）に関して、既存の実施は、そのＣＣＥ候補を閲覧し、いったんアイドルＣＣＥ候補を見つけると直ぐにその位置を占有し、次にスケジューリング対象エンティティを試みる。実際のところ、最初に見つけたアイドル位置は、以降にスケジューリングされるより多くのエンティティと同時にかち合い、そうしてそれらのエンティティがＣＣＥリソースを取得するのを妨げる恐れがあるので、最善の位置ではないことがある。これに反して、他のアイドル候補を選択すると、かち合いが少なくなることがある。
最善のＣＣＥ位置を容易に算出する公知の式はない。さらに、最善のＣＣＥ位置は現在のエンティティに関連しているだけでなく、それ後続のエンティティも考慮する必要がある。発明者は、実行可能な方法が、ＣＣＥ候補について見せかけの占有および測定をして、全ての候補の中から、スケジューリング対象エンティティのほとんどを収容できる最善の候補を見つけることであることを発見した。そのような目的を達成するためには、遡及的メカニズムを導入する方がよい。
２．ＣＣＥ候補の調査の順番がランダムである。
次に、特定のスケジューリング対象エンティティにおいて候補を試みる順番は、アイドル候補を見つけるまでランダムである。しかし実際には、候補の順序は、その相対的重要性を有する。例えば、ある候補に関しては、いったんその候補が占有されると、以降の多くのエンティティのＣＣＥ候補を妨げるが、別の候補に関しては、わずかしかまたは全く競合しないことがある。競合が最小となる候補を占有すると、よりよい効果を達成し得る。従って、候補の順番を適切に決めることは、より良いＣＣＥ割り当て計画をより迅速に見つける役に立つことがある。
３．１つのＣＣＥアグリゲーションレベルしか試みられない。
ＣＱＩフィードバックに基づいて決定されたアグリゲーションレベルだけが試みられ、他のより高いアグリゲーションレベルは無視される。この理由は、より低いアグリゲーションレベルのＣＣＥを見つけることができない場合、より高いレベルのＣＣＥもまた得られないに違いないという想定に基づいているからである。
実際のところ、上記の想定は、正しくないことがある。異なるアグリゲーションレベルのＣＣＥの位置は、互いに少しも関係がないからである。あるレベルのＣＣＥプールが枯渇しても、他のレベルはそうなってはいないかもしれない。従って、決定されたレベルで失敗した場合に、より高いアグリゲーションレベルのＣＣＥを試みられるようにする方がよい（より低いアグリゲーションレベルは、無線環境のせいで調査する必要がない）。
４．ＣＣＥが競合すること以外の要因が無視される。
既存の実施は、ＣＣＥリソースどうしのかち合いのみを考慮し、ＣＣＥにおける電力消費などの他の制約については気にしていない。このＣＣＥにおける電力消費は、割り当てられたＣＣＥが他のどれとも競合しない場合でさえ、割り当てられたＣＣＥが１つのタイムスロットに余りにも多く位置している場合に、そのタイムスロットの総電力が最大送信電力を超えかねないという別の問題を招くおそれがある。また、総電力が制限を超えない場合でさえ、ＰＤＣＣＨシンボル間の不均一な電力分散は、ＲＦ送信機の性能劣化も引き起こす。従って、電力消費も考慮する方がよい。
従って、本発明は、少なくとも次の技術的問題を解決することを目的としている。
ＰＤＣＣＨ内のＣＣＥを取得することが、ＵＥをスケジューリングする前提条件である。残念ながら、所与のＵＥに対して、各アイドルＣＣＥを自由に割り当てることはできず、幾つかの候補の中からのみ選択することができる。それらの予め定められたＣＣＥ候補が、他のＵＥによって全て占有されていると、ＰＤＣＣＨの中に他のアイドルＣＣＥが依然として残っていても、ＵＥをスケジューリングすることはできない。
従って、ＰＤＣＣＨの中にどのようにしてできるだけ多くのＵＥを収容するかは、１つのＴＴＩの中に同時にスケジューリングされるＵＥ数を直接決定する非常に重要な目標になっている。異なるＵＥのＣＣＥ候補は互いに重なり合うことがあるので、候補は、非常に注意深く選択されなければならない。そうでないと、１つのＵＥの不適切なＣＣＥの選択が以降のＵＥを妨げることがあり、ＣＣＥリソースをＬＴＥ全体の性能の隘路にしてしまう。
ＰＤＣＣＨの中にＵＥを最も多く収容する目標を達成する、各ＵＥに対するＣＣＥ位置を正確に算出する公知の式は、一見したところないようである。複数のＵＥ間で様々な候補を試行することにより、最善の選択パターンを取得することができる。すなわち、ＣＣＥを割り当てられるＵＥ数に関して最善、または総電力消費に関して最善、または電力分散の均一さに関して最善、またはこれらの事項の任意の適切な組み合わせ、の１つのＣＣＥ割り当てパターンを得ることができる。
＜第１の実施形態＞
本発明の第１の実施形態として、遡及的メカニズムを採用しているＣＣＥ割り当て方式を提供する。
この実施形態によれば、各割り当てパターンは、１群のＵＥのＣＣＥの位置から成る。ＣＣＥ割り当てパターンのセットの中から最善のパターンを選択するために、遡及的メカニズムを導入する。この遡及的メカニズムは、所与のＵＥに対してアイドル候補を仮に割り当てて試み、全てのＵＥがそれぞれのＣＣＥを得るまで、またはアイドルＣＣＥが残っていなくなるまで、次のＵＥのＣＣＥの選択について調査するためにさらなるレベルに進み、次いでその次のアイドル候補を試みるために上位のＵＥレベルに戻り、次いで再び下る。
最初に入手できるＣＣＥパターンを見つけるだけの簡単なＣＣＥ検索方式と異なり、遡及的メカニズムは、最も多くのＵＥを有する最善のパターンをその中から見つけることができる全ての可能なＣＣＥ選択パターンを列挙することができる。
図２は、本発明の第１の実施形態による、ＣＣＥ割り当て方法を示すフロー図である。
図２を参照すると、ＣＣＥ割り当て方法は繰り返し手順を採用している。各繰り返しは、１回の調査試行を表し、このことは、調査試行回数がせいぜいスケジューリング対象エンティティの数に等しくなることを意味する。ＣＣＥ割り当て方法は、次のステップの１つ以上を含んでもよい。
■ステップＳ１００：スケジューリング対象エンティティのそれぞれのアグリゲーションレベルが、そのＣＱＩフィードバックに応じて決定される。
■ステップＳ１０２：全てのスケジューリング対象エンティティは、例えば優先度の高い方から低い方へ順に、リストの中にソートされる。
■ステップＳ２０４：スケジューリング対象エンティティの全てから成るリストの最後に到達したかどうかを判定する。ＮＯの場合は、手順はステップＳ２０５に進む。ＹＥＳの場合は、１つのＣＣＥ割り当てパターンが取得されていることを意味し、このＣＣＥ割り当てパターンは、スケジューリング対象エンティティによるＣＣＥ候補の先取りを意味する（ここで、スケジューリング対象エンティティの全ては、それぞれが先取りしたＣＣＥ候補を有する）。手順は、このＣＣＥ割り当てパターンを最善のＣＣＥ割り当てパターンとして記憶（Ｓ２２３）してから、ステップＳ２２４に進む。
■ステップＳ２０６：ソートリストから１つのエンティティが得られ、このエンティティのアイドルＣＣＥ候補リストが得られる。アイドルＣＣＥ候補リストは、その前のスケジューリング対象エンティティによって先取りされておらず、現在処理対象となっているスケジューリング対象エンティティが利用できるアイドルＣＣＥ候補から成る。
■ステップＳ２０８およびＳ２１０：この現在スケジューリングされているエンティティのアイドルＣＣＥ候補リストの中に、現在スケジューリングされているエンティティに対するアイドルＣＣＥ候補が存在する場合（Ｓ２０８：ＮＯ）、このアイドルＣＣＥ候補は先取りされる（すなわち、仮に占有され、後で割り当てられる）。手順は、次にスケジューリング対象エンティティにさらに移り（Ｓ２１０）、次いでステップＳ２０４に進む。
■ステップＳ２１６およびＳ２１８：この現在スケジューリングされているエンティティのアイドルＣＣＥ候補リストの中に、現在スケジューリングされているエンティティに対するアイドルＣＣＥ候補が存在しない場合（Ｓ２０８：ＹＥＳ）、１つのＣＣＥ割り当てパターンが取得されていることを意味し、このＣＣＥ割り当てパターンは、スケジューリング対象エンティティによるＣＣＥ候補の先取りを示す（ここで、ソートリストの中で現在スケジューリングされているエンティティより前の処理対象として位置している全てのスケジューリング対象エンティティは、それぞれが先取りしたＣＣＥ候補を有する）。ステップＳ２１６において、このＣＣＥ割り当てパターンは、スケジューリング対象エンティティの数に関して最善の記憶されているＣＣＥ割り当てパターンと比べられる。このＣＣＥ割り当てパターンのＣＣＥ候補を先取りしているスケジューリング対象エンティティの数が、記憶された最善のＣＣＥ割り当てパターンの数より多い場合（Ｓ２１６：ＹＥＳ）、このＣＣＥ割り当てパターンは、記憶された最善のＣＣＥ割り当てパターンとして記憶され、前に記憶された最善のＣＣＥ割り当てパターンを置換する（Ｓ２１８）。次いで手順は、ステップＳ２２０に進む。そうではなく、このＣＣＥ割り当てパターンのＣＣＥ候補を先取りしているスケジューリング対象エンティティの数が、記憶された最善のＣＣＥ割り当てパターンの数より多くない場合（Ｓ２１６：ＮＯ）、前に記憶された最善のＣＣＥ割り当てパターンは、変更されないままであり、手順は、直接ステップＳ２２０に進む。
■ステップＳ２２０およびＳ２２２：現在スケジューリングされているエンティティがスケジューリング対象エンティティの全てから成るリストの先頭になっているか、または幾つかの制約（実行時間など）が満足されているかどうかが判定される（Ｓ２２０）。ＹＥＳの場合（Ｓ２２０：ＹＥＳ）、手順はステップＳ２２４に進む。そうでなければ（Ｓ２２０：ＮＯ）、手順は、前にスケジューリングしていたエンティティに戻って、前にスケジューリングしていたエンティティのＣＣＥ候補リストの中の次のＣＣＥ候補から続行され（Ｓ２２２、Ｓ２０８）、次いで手順は、ステップＳ２１０およびＳ２０４を経て、現在スケジューリングされているエンティティに移り、前の動作を再度繰り返す。
ここで、反復遡及的メカニズムは、ステップのシーケンスＳ２０８→Ｓ２１６→Ｓ２２０→Ｓ２２２→Ｓ２０８によって導入されている。
■ステップＳ２２４：記憶されている最善のＣＣＥ割り当てパターンに従って、ＣＣＥがスケジューリング対象エンティティに割り当てられ、本発明のこの実施形態によるＣＣＥ割り当て方法は終了する。
上記のように、ＣＣＥ割り当て手順に遡及的メカニズムが導入され、その結果、スケジューリング対象エンティティの数に関して最善のＣＣＥ割り当てパターンを見つけることができる。
ステップＳ２０６において、現在処理対象となっているエンティティのアイドルＣＣＥ候補リストには、現在のエンティティのＣＱＩフィードバックに基づいて決定されたアグリゲーションレベルのアイドルＣＣＥ候補のみを含んでいるかもしれないことに留意されたい。好ましくは、現在のエンティティのアイドルＣＣＥ候補リストは、現在のエンティティのＣＱＩフィードバックに基づいて決定されたアグリゲーションレベルのアイドルＣＣＥ候補だけでなく、現在のエンティティのＣＱＩフィードバックに基づいて決定されたアグリゲーションレベルより高いアグリゲーションレベルのアイドルＣＣＥ候補もまた含んでもよい。アイドルＣＣＥ候補リストが、決定されたアグリゲーションレベルとそれより高いレベルの両方のアイドルＣＣＥ候補を含む場合は、決定されたレベルで失敗した場合に、より高いアグリゲーションレベルのＣＣＥを試みることができるようになる。
図３は、本発明の第１の実施形態によるＣＣＥ割り当て装置を示すブロック図である。
図３に示すように、本発明の第１の実施形態によるＣＣＥ割り当て装置３０００は、決定部３１００、エンティティソート部３２００、割り当てパターン取得部３３００、割り当てパターン選択部３４００、および割り当て部３５００の１つ以上を有する。
決定部３１００は、スケジューリング対象エンティティのそれぞれからフィードバックされたＣＱＩに応じて、スケジューリング対象エンティティのそれぞれのアグリゲーションレベルを決定するように構成されている（図２のステップＳ１００）。
エンティティソート部３２００は、優先度に基づいて、例えば優先度の高い方から低い方へ順に、スケジューリング対象エンティティの全てをリストの中でソートするように構成されている（図２のステップＳ１０２）。
割り当てパターン取得部３３００は、遡及的メカニズムを用いて、それぞれにおいてスケジューリング対象エンティティがＣＣＥ候補を先取りしている、利用可能なＣＣＥ割り当てパターンを取得するように構成されている（図２のステップＳ２０８→Ｓ２１６→Ｓ２２０→Ｓ２２２→Ｓ２０８）。
例えば、割り当てパターン取得部３３００は、ソートリストの中のスケジューリング対象エンティティのそれぞれに関して、ソートリストから現在スケジューリングするエンティティを得て、現在スケジューリングされているエンティティの、ソートリストの中で前に位置しているスケジューリング対象エンティティによって先取りされておらず、現在スケジューリングされているエンティティが利用可能である１つ以上のアイドルＣＣＥ候補から成るアイドルＣＣＥ候補リストを得て（図２のステップＳ２０６）、現在スケジューリングされているエンティティに対するアイドルＣＣＥ候補が、この現在スケジューリングされているエンティティのアイドルＣＣＥ候補リストに存在する場合、アイドルＣＣＥ候補を先取りして、ソートリストの中で次のスケジューリング対象エンティティに移る（図２のステップＳ２１０）、現在スケジューリングされているエンティティに対するアイドルＣＣＥ候補が、この現在スケジューリングされているエンティティのアイドルＣＣＥ候補リストに存在しない場合、それぞれのスケジューリング対象エンティティがＣＣＥ候補を先取りしているＣＣＥ割り当てパターンを記憶し、前にスケジューリングしていたエンティティに戻り、前にスケジューリングしていたエンティティのアイドルＣＣＥ候補リストの中の次のアイドルＣＣＥ候補から続行し（図２のステップＳ２２２、Ｓ２０８）、スケジューリング対象エンティティの全てがＣＣＥ候補を先取りしたか、または実行時間制限に達したら（図２のステップＳ２２０）、割り当てパターン取得部３３００の動作を終わらせるように構成されている。
図２のステップＳ２０６と同様に、現在のエンティティのアイドルＣＣＥ候補リストは、現在のエンティティのＣＱＩフィードバックに基づいて決定されたアグリゲーションレベルのアイドルＣＣＥ候補のみを有してもよい。好ましくは、現在のエンティティのアイドルＣＣＥ候補リストは、現在のエンティティのＣＱＩフィードバックに基づいて決定されたアグリゲーションレベルのアイドルＣＣＥ候補だけでなく、現在のエンティティのＣＱＩフィードバックに基づいて決定されたアグリゲーションレベルより高いアグリゲーションレベルのアイドルＣＣＥ候補もまた含んでもよい。アイドルＣＣＥ候補リストが決定されたアグリゲーションレベルとそれより高いレベルの両方のアイドルＣＣＥ候補を含む場合は、決定されたレベルで失敗した場合に、より高いアグリゲーションレベルのＣＣＥを試みることができるようになる。
割り当てパターン選択部３４００は、取得された少なくとも２つのＣＣＥ割り当てパターンの中から、ＣＣＥ候補を先取りしているスケジューリング対象エンティティの数が最大であるＣＣＥ割り当てパターンを選択するように構成されている（図２のステップＳ２１６およびＳ２１８）。
割り当て部３５００は、選択されたＣＣＥ割り当てパターンに基づいて、ＣＣＥをスケジューリング対象エンティティに割り当てるように構成されている（図２のステップＳ２２４）。
本発明の第１の実施形態によれば、遡及的メカニズムによって、スケジューリング対象エンティティ（たいていＵＥ）がＣＣＥ候補を先取りしている少なくとも２つのＣＣＥ割り当てパターンを取得することができ、取得したこれら２つのＣＣＥ割り当てパターンの中から、ＣＣＥ候補を先取りしているスケジューリング対象エンティティの数が最大のＣＣＥ割り当てパターンを選択する。従って、本技術は、簡単な既存の方式よりＣＣＥ候補により高い適応性を与える。
＜第２の実施形態＞
本発明の第２の実施形態として、ＣＣＥにおける電力消費の制約についてさらに考慮する。本発明の第１の実施形態と比べて、幾つかの小さな変更だけが必要である。従って、第１の実施形態と類似のステップおよびコンポーネントは、同じ参照番号で示し、その詳細説明は、明快にするために省略する。
上述のように、ここでは、スケジューリング対象エンティティは、そのＣＱＩフィードバックに基づいて決定されたアグリゲーションレベルのＣＣＥ候補だけでなく、決定されたアグリゲーションレベルより高いアグリゲーションレベルのＣＣＥ候補も選択することができる。アグリゲーションレベルが高いほど電力消費が大きいことを意味するので、ＣＣＥにおける電力消費の制約を考慮する。
ＣＣＥは、最終的にＰＤＣＣＨシンボル範囲の全体に分散されるので、特定のＣＣＥにおける電力消費も異なるシンボルに広げられる。候補の選択中に電力を調査しない場合、割り当てられたＣＣＥのほとんどが、特定のシンボルに集約されて、送信電力の上限を超える恐れがある。
図４は、本発明の第２の実施形態によるＣＣＥ割り当て方法を示すフロー図である。
図４を参照すると、ＣＣＥ割り当て方法は、次のステップの１つ以上を有してもよい。
■ステップＳ４００：スケジューリング対象エンティティのそれぞれのアグリゲーションレベルがそのＣＱＩフィードバックに応じて決定され、そのＣＱＩフィードバックに基づいて決定されたアグリゲーションレベルより高いアグリゲーションレベルも決定され、それぞれのアグリゲーションレベルに関連する電力が決定される。
■ステップＳ１０２：第１の実施形態と同じ。
■ステップＳ４０４：スケジューリング対象エンティティの全てから成るリストの最後に到達したかどうかが判定され、ＮＯの場合は、手順はステップＳ２０５に進み、ＹＥＳの場合は、１つのＣＣＥ割り当てパターンが取得されていることを意味する。このＣＣＥ割り当てパターンは、スケジューリング対象エンティティによるＣＣＥ候補の先取り（ここで、全てのスケジューリング対象エンティティは、それぞれが先取りしたＣＣＥ候補を有する）に加えて、これらの先取りしたＣＣＥ候補の電力消費および／または電力分散も示す。手順は、比較のためにステップＳ４１６に進む。
■ステップＳ２０６、Ｓ２０８およびＳ２１０：第１の実施形態と同じ。
■ステップＳ４１６およびＳ２１８：この現在スケジューリングされているエンティティのアイドルＣＣＥ候補リストの中に、現在スケジューリングされているエンティティに対するアイドルＣＣＥ候補が存在しない場合（Ｓ２０８：ＹＥＳ）、１つのＣＣＥ割り当てパターンが取得されていることに加えて、これらの先取りされたＣＣＥ候補の電力消費および／または電力分散も取得されていることも意味する。このＣＣＥ割り当てパターンは、スケジューリング対象エンティティによるＣＣＥ候補の先取り（ここで、ソートリストの中で現在スケジューリングされているエンティティの前に位置するスケジューリング対象エンティティの全ては、それぞれが先取りしたＣＣＥ候補を有する）を示す。ステップＳ４１６において、このＣＣＥ割り当てパターンは、スケジューリング対象エンティティの数、電力消費のトータルおよび／または電力分散に関して、記憶されている最善のＣＣＥ割り当てパターンと比較される。このＣＣＥ割り当てパターンのＣＣＥ候補を先取りしているスケジューリング対象エンティティの数が、記憶された最善のＣＣＥ割り当てパターンのスケジューリング対象エンティティの数より多い場合（Ｓ４１６：ＹＥＳ）、このＣＣＥ割り当てパターンは、記憶された最善のＣＣＥ割り当てパターンとして記憶され、前に記憶された最善のＣＣＥ割り当てパターンを置換する（Ｓ２１８）。次いで、手順はステップＳ２２０に進む。このＣＣＥ割り当てパターンのＣＣＥ候補を先取りしているスケジューリング対象エンティティの数が記憶されている最善のＣＣＥ割り当てパターンの数より少ない場合（Ｓ４１６：ＮＯ）、前に記憶された最善のＣＣＥ割り当てパターンは変更されないままである。手順は、ステップＳ２２０に直接進む。このＣＣＥ割り当てパターンのＣＣＥ候補を先取りしているスケジューリング対象エンティティの数が記憶されている最善のＣＣＥ割り当てパターンの数に等しい場合、これら２つのＣＣＥ割り当てパターンの総電力消費および／または電力分散が評価される。例えば、このＣＣＥ割り当てパターンの総電力消費が記憶されている最善のＣＣＥ割り当てパターンの総電力消費より少ない場合（Ｓ４１６：ＹＥＳ）、このＣＣＥ割り当てパターンは、記憶された最善のＣＣＥ割り当てパターンとして記憶され、前に記憶された最善のＣＣＥ割り当てパターンを置換する（Ｓ２１８）。次いで手順は、ステップＳ２２０に進む。このＣＣＥ割り当てパターンの総電力消費が記憶されている最善のＣＣＥ割り当てパターンの総電力消費より少なくない場合（Ｓ４１６：ＮＯ）、前に記憶された最善のＣＣＥ割り当てパターンは変更されないままである。手順は、ステップＳ２２０に直接進む。また別の例として、このＣＣＥ割り当てパターンの電力分散が、記憶されている最善のＣＣＥ割り当てパターンの電力分散より均一である場合（Ｓ４１６：ＹＥＳ）、このＣＣＥ割り当てパターンは、記憶された最善のＣＣＥ割り当てパターンとして記憶され、前に記憶された最善のＣＣＥ割り当てパターンを置換する（Ｓ２１８）。次いで手順は、ステップＳ２２０に進む。このＣＣＥ割り当てパターンの電力分散が、記憶されている最善のＣＣＥ割り当てパターンの電力分散より均一でない場合（Ｓ４１６：ＮＯ）、前に記憶された最善のＣＣＥ割り当てパターンは変更されないままである。手順は、ステップＳ２２０に直接進む。
■ステップＳ２２０、Ｓ２２２およびＳ２２４：第１の実施形態と同じ。
各繰り返し回の終わりにおけるパターンの評価に関して、
［１］どのＰＤＣＣＨシンボルの総電力も最大送信電力を超えないように、スケジューリング対象エンティティの割り当てられた数が同じ場合において、最小の総電力消費について、および／または
［２］スケジューリング対象エンティティの割り当てられた数が同じおよび／または総電力消費が同じ場合において、最も均一（最小平均二乗偏差）な電力分散について
電力消費が考慮されてもよい。
本発明の第２の実施形態によるＣＣＥ割り当て装置は、本発明の第１の実施形態のユニットと類似のユニットを有するが、その中に幾つかの小さな変更が行われている。例えば、決定部３１００は、スケジューリング対象エンティティからフィードバックされたＣＱＩに応じて、スケジューリング対象エンティティのそれぞれのアグリゲーションレベル、およびスケジューリング対象エンティティのアグリゲーションレベルより高いアグリゲーションレベルを決定し、それぞれのアグリゲーションレベルに関連する電力を決定するようにさらに構成されており（図４のステップＳ４００）。割り当てパターン選択部３４００は、ＣＣＥ候補を先取りしているスケジューリング対象エンティティの数が同じく最大であるＣＣＥ割り当てパターンから、先取りＣＣＥ候補の総電力消費（トータルでの消費電力）が最小および／または先取りＣＣＥ候補の電力分散が最も均一なＣＣＥ割り当てパターンを選択するようにさらに構成されている（図４のステップＳ４１６）。他のユニットは、第１の実施形態のユニットと同一であり、それ故、その詳細説明は、簡潔かつ明快にするために省略する。
本発明の第２の実施形態によれば、ＣＣＥ候補を先取りしているスケジューリング対象エンティティの数だけでなく、それぞれのＣＣＥ割り当てパターンの電力消費／電力分散も考慮される。
＜第３の実施形態＞
理論上は、第１及び第２の実施形態の遡及的メカニズムは、最善の結果を必ず得ることができるであろうが、たいてい時間がかかる。場合によっては、可能なＣＣＥ選択パターンの全てから成るセットは非常に大きいので、限られた時間間隔（＜１ｍｓ）内にセットの全てを列挙することは非常に難しくなる。
上述のように、最善のパターンを見つけるために、遡及的メカニズムは、各エンティティに対して利用可能なあらゆる候補を調査する必要がある。Ｎ個のエンティティがあり、それぞれがＭ個のＣＣＥ候補を有すると想定すると、最大試行回数は、最大でＭＮになり、従って、実行時間の制約内に全ての試行を終えることは非常に難しい。
スケジューリング対象エンティティ間のＣＣＥ候補の重なり合う関係を注意深く分析することにより、それらのＣＣＥ候補は、後続のエンティティに対する影響効果が異なることが分かった。最善のパターンをできるだけ早く見つけることができるようにするためには、影響の小さい候補を影響の大きい候補より先に調査する方がよい。
従って、所与のＵＥレベルのアイドルＣＣＥ候補リストの中での候補の調査順序は、ある種の基準に基づいて、好ましくは以降のＵＥへの影響が最小になるように、注意深く選択する必要がある。例えば、ある候補が他のＵＥと重なり合わない場合、そのＣＣＥの割り当ては他のＵＥに負の影響を及ぼすことなく、もう１つのＵＥをＰＤＣＣＨに加えるので、その候補は、優先度が高く選択されてもよい。
上記を考慮すると、本発明の実施形態に予測メカニズムが導入されてもよい。
図５は、本発明の第３の実施形態によるＣＣＥ割り当て方法の一部を示すフロー図である。
第３の実施形態は、ステップＳ２０６とＳ２０８の間にステップＳ５０７を挿入することによって、第１または第２の実施形態に組み込まれてもよい。他のステップは、第１または第２の実施形態のステップと同一または類似しており、従って、その詳細説明は簡潔にするために省略する。
新しく追加されたステップＳ５０７において、アイドルＣＣＥ候補は、所定のインパクトルール（影響ルール）に基づいてソートされる。
例として、本発明の第３の実施形態においては、アイドルＣＣＥ候補をソートするために４つの影響ルールを導入している。
●インパクト（影響）を受けるスケジューリング対象エンティティ最小化ルール
ＵＥｉに対するｋ番目の候補ＣＣＥｋは、次の基準に従って選択される。
Figure 2014533473
上式において、Ｉ（ＣＣＥｋ）＝ΣＪ＝ｉ＋１ＵＥＪ｜ＵＥＪの候補はＣＣＥｋに重なる。
影響を及ぼす後続のエンティティの数が最小のＣＣＥ候補が選択される。例えば、ＣＣＥ候補が以降にスケジューリング対象エンティティのどれとも競合しない場合、最善の選択であるはずである。
●残存ＣＣＥ候補最大化ルール
ＵＥｉに対するｋ番目の候補ＣＣＥｋは、次の基準に従って選択される。
Figure 2014533473
上式において、Ｓ（ＣＣＥｋ）＝ｍｉｎ（Ｎｕｍｉｄｌｅ＿ＣＣＥ Ｊ＝ｉ＋１（ＵＥＪ））｜ＵＥＪの候補はＣＣＥｋに重なる。
１番目の影響を受けるスケジューリング対象エンティティ最小ルールには欠点がある。例えば、スケジューリングされているエンティティが、２つのアイドルＣＣＥ候補を有し、その中の一方は、以降の他の２つのエンティティと競合するが、この２つのエンティティは、競合候補を除いても、より長く残存するＣＣＥ候補を両方とも残している。しかしそれに対して、他方のアイドルＣＣＥ候補は、以降の１つのエンティティのみに影響を及ぼすが、このエンティティはアイドルＣＣＥ候補を１つしか有さない。前にスケジューリング対象エンティティによって、この唯一のアイドルＣＣＥ候補がいったん占有されると、以降のそのエンティティは、そのＣＣＥを得られない。
従って、影響を受けるエンティティの数が最小と比べて、影響を受けるエンティティの残存ＣＣＥ候補数（Ｎｕｍｉｄｌｅ＿ＣＣＥ（＊））の方が、影響効果をより正確に示す。
●影響を受けるスケジューリング対象エンティティの最低優先度ルール
ＵＥｉに対するｋ番目の候補は、次の基準に従って選択される。
Figure 2014533473
上式において、Ｄ（ＣＣＥｋ）＝Ｐｒｉｏｒｉｔｙｍｉｎ（［Ｎｕｍｉｄｌｅ＿ＣＣＥ ｊ＝ｉ＋１（ＵＥｊ）−（ｊ−ｉ）］＞０｜ＵＥｊの候補はＣＣＥｋに重なる。
さらに考慮すると、残存ＣＣＥ候補最大ルールにはやはり問題があることを見つけることができる。例えば、ｉ番目のエンティティが、２つの候補を有し、その第１の候補は、アイドル候補が１つしかない（ｉ＋１）番目のエンティティに影響を及ぼし、その第２の候補は、アイドル候補が２つだけある（ｉ＋３）番目のエンティティに影響を及ぼす。上記の残存ＣＣＥ候補最大ルールによれば、第２の候補が、より高い優先度で選択される。しかし、スケジューリング対象エンティティは、優先度順にＣＣＥリソースを割り当てられるので、手順がｉ番目から（ｉ＋３）番目のエンティティに進むとき、（ｉ＋１）番目と（ｉ＋２）番目のエンティティが、それらのＣＣＥリソースを既に得ており、それらの候補も、（ｉ＋３）番目のエンティティ２つの候補を妨げることがある。そのような場合においては、残存ＣＣＥ候補最大ルールに反して、第１の候補が、よりよい代替であることがある。
従って、残存ＣＣＥ候補数だけでなく、現在のエンティティと影響を受けるエンティティとの距離（ｊ−ｉ）も考慮されるべきである。いったん残存ＣＣＥ候補数が距離に余裕ができないと、影響を受けるエンティティは、ＣＣＥを得ることができない最初のエンティティになることがあり、予測は停止されるべきである。ＣＣＥの取得に失敗する最初のスケジューリング対象エンティティには、最低の優先度（最遠距離）（Ｐｒｉｏｒｉｔｙｍｉｎ（＊））の候補が、選択されるべきである。
●影響を受けるスケジューリング対象エンティティの最低優先度改善ルール
ＵＥｉに対するｋ番目の候補ＣＣＥｋは、次の基準に従って選択される。
Figure 2014533473
上式において、ＤＩ（ＣＣＥｋ）＝Ｐｒｉｏｒｉｔｙｍｉｎ（［Ｎｕｍｉｄｌｅ＿ＣＣＥ ｊ＝ｉ＋１（ＵＥｊ）−ΣＵＥｊ］＞０）｜ＵＥｊの候補がＣＣＥｋに重なる。
Figure 2014533473
ここでＵＥｎの候補はＵＥｊの候補に重なる。
実際のところ、影響を受けるスケジューリング対象エンティティの最低優先度ルールは、ｉ番目と（ｉ＋３）番目のエンティティの間のパスに沿った全てのエンティティが、（ｉ＋３）番目のエンティティと重なり合う候補を常に有するという想定を課しているので、残存候補数は、距離の減算後に調査する必要がある。しかし、ほとんどの場合、この想定は厳しすぎ、パスに沿った全てのエンティティが（ｉ＋３）番目のエンティティと候補を重ね合わせることは、ほとんど不可能である。
精度を向上させるためには、ルールは、パスに沿った全てのエンティティが、（ｉ＋３）番目のエンティティと重なり合う候補を有するかどうかを調査する必要がある。重なり合う候補がある場合、距離は有効であり（すなわち、有効距離）、手順は次のエンティティに進む。そうでない場合、距離は無効であり、残存候補数から引かれるべきでない。
距離の概念のほかに、別のパラメータ「調査ステップ」（例えば、デフォルトとして３の場合、ｊはｉ＋１からｉ＋３までであることを意味する）が、評価に導入される。いわゆる調査ステップは、現在のエンティティと影響を受けるエンティティとの最大距離、すなわち、ｊがｉ＋１からｉ＋（調査ステップ）までであることを示す。調査ステップ外のエンティティに関しては、そのような長い距離にわたる影響評価は少しも正しくないことがあり、予測手順における正しくない評価はむしろ精度を下げるので、もはや考慮しない。
それ故、ＣＣＥ候補ソートステップＳ５０７において、所与のＣＣＥ候補の影響効果を評価する必要がある。これに関して、まず、影響を受けるエンティティを取得する必要がある。しかし、影響を受けるエンティティの取得は、他の多くのエンティティがあり、それらのエンティティのそれぞれが多くのＣＣＥ候補を有するので、ＣＣＥの重なりを調査するほど容易ではない。任意の１つの候補が所与のＣＣＥ候補と重なる限り、エンティティは、影響を受けると評価される。全てのエンティティの中を１つずつ探して重なりを調査するのは、もちろん時間がかかるタスクであり、できるだけ少なくなるように避けるべきである。
＜２分木＞
例えば、前述の４つの影響ルールのいずれか１つを実施するための一例として、２分木構造を採用する。
ＣＣＥ−ｎは２つのＣＣＥ−（ｎ−１）に分割することができるので、ＣＣＥ−ｉを２分木に関連付けるのは道理にかなっている。このツリーは、ルートとしてのＣＣＥ−８からリーフとしてのＣＣＥ−１まで最大で４層であり、その中の各ツリーノードは、対応するアグリゲーションレベルおよびＣＣＥ位置において、優先度の高い方から低い方へ順に、全てのＣＣＥ候補を結び付ける外部リストを有する。影響を受けるエンティティグループを取得する必要があるとき、他の全てのエンティティを探索する必要はない。代わりに、次の３ステップを行う必要があるに過ぎない。
１．同じアグリゲーションレベルの他の全ての候補を含む外部リストを探す。
２．より高いアグリゲーションレベルの全ての候補を含む親ノードの外部リストを探す。
３．より低いアグリゲーションレベルの全ての候補を含む全ての子ノードの外部リストを探す。
従って、２分木は、実際のところ、エンティティグループ全体を複数のサブグループに分割する。サブグループのそれぞれは、ＣＣＥ−８によってカバーされる。２分木構造を介することにより、グループ全体の代わりにエンティティグループのサブセットを探す必要があるだけになる。影響を受けるエンティティの取得は、ステップＳ５０７で頻繁に使用されるので、一回の実行における性能の改善は、全体の性能を大いに改善することができる。
図６Ａは、４つのデータ構造と、２分木で使用されるそれらデータ構造間の対応関係を示す。
１．ツリーノード
影響を受けるエンティティを探すために使用される２分木の内部ノード。
●親
親ノードを指す。
●左子
左子ノードを指す。
●右子
右子ノードを指す。
●外部
外部候補リストを指す。
●最善の候補
現在選択されている最善のＣＣＥ候補を指す。
●ＣＣＥ位置
現在のノードが参照するＣＣＥの開始位置。
●アグリゲーションレベル
現在のノードが参照するアグリゲーションレベル（ＣＣＥ−１からＣＣＥ−８）。
２．ＣＣＥ候補
公知の式から算出されるＣＣＥ候補。
●前
外部リスト内のその前の候補を指す。
●次
外部リスト内のその後の候補を指す。
●エンティティ
そのＣＣＥ候補を所有しているスケジューリング対象エンティティを指す。
●ＣＣＥ位置
現在のノードが参照するＣＣＥの開始位置。
●アグリゲーションレベル
現在のノードが参照するアグリゲーションレベル（ＣＣＥ−１からＣＣＥ−８）。
３．スケジューリング対象エンティティ
基本的なスケジューリングされる単位、たいていはＵＥを指す。
●ＲＮＴＩ
無線ネットワーク一時インジケータ。
●優先度
スケジューリング対象エンティティの優先度。
●候補
公知の式によって算出された一連のＣＣＥ候補。
●キャッシュ次
現在スケジューリングされているエンティティに属する最初のＢ＋ツリーノードを指す。
●キャッシュ前
現在スケジューリングされているエンティティに属する最後のＢ＋ツリーノードを指す。
ＣＣＥビットマップ
ビットマップ：各ビットはＣＣＥの占有状態を示す。
図６Ｂは、ＣＣＥビットマップと様々なアグリゲーションレベルのＣＣＥ候補との関係を示す。
図６Ｂに示すように、ＣＣＥｉ ｊの円は、矩形によって示されるＣＣＥ候補の外部リストの先頭と末尾を指す２点を有する２分木内部ノードを表す。同じリストに関連しているＣＣＥ候補は、異なるエンティティからのものでもよいが、全てがＰＤＣＣＨの同じＣＣＥ位置を指している。下の配列は、ビットマップを指し、各ビットは単一のＣＣＥ１ユニット（３６ＲＥ）を表し、従って１バイト（８ビット）はＣＣＥ８に相当する。いったんＣＣＥユニットが占有されると、対応するビットは１に設定され、そうでないと０にクリアされる。
候補比較ルーチン
２分木に基づいて、例えば、ＣＣＥ候補ソートステップＳ５０７は、２候補毎の比較を採用することによって実施されてもよい。
入力：
候補ＩおよびＪ。
出力：
１は、候補Ｉが候補Ｊより与える影響が大きいことを意味する。
０は、それらが同じ影響効果を有することを意味する。
−１は、候補Ｉが候補Ｊより与える影響が小さいことを意味する。
所与のエンティティに関して、候補比較ルーチンは、ＣＣＥ候補占有の決定を行い、さらに調査を続ける。候補の選択の仕方は、影響評価ルーチン（図７のＳ７０３）から戻されるそれぞれの影響要因の比較に基づく。
例として上記４つの影響評価ルールも用いて、候補比較ルーチンは、以下のように動作する。
１．影響を受けるエンティティ数最小
影響を与えるエンティティの数が最小のＣＣＥ候補を選択する。
２．残存候補数最大
影響を与えるエンティティの中で、残存ＣＣＥ候補数が最大のエンティティが存在するＣＣＥ候補を選択する。
３．エンティティ最低優先度
影響を与えるエンティティの中に、直接相対距離を減算後に少なくとも１つの残存候補を有する最低優先度のエンティティが存在するＣＣＥ候補を選択する。
４．エンティティ最低優先度改善
調査ステップ内の影響を与えるエンティティの中で、有効相対距離を減算後に少なくとも１つの残存候補を有する最低優先度のエンティティが存在するＣＣＥ候補を選択する。
４つの要因は、２つの候補の後続のエンティティに対する影響効果の比較において考慮され、次の優先度を有する。
△最初に影響を受けるエンティティの優先度（要因Ｏに反映される）
いわゆる最初に影響を受けるエンティティは、有効／直接相対距離の減算後に残存候補が無い最初のエンティティを意味する。言い換えると、この最初に影響を受けるエンティティは、ＣＣＥを得ることに失敗する最初のエンティティであってもよい。優先度は、ソートリストのインデックスのまさに逆である。従って、最初に影響を受けるエンティティの優先度が低ければ低いほど、多くのエンティティにＣＣＥを割り当てることができる。
△最初に影響を受けるエンティティの残存係数（要因Ｍに反映される）
残存係数は、残存候補の値−有効距離と定義される。影響評価ルーチン（図７のＳ７０３）から戻される最初に影響を受けるエンティティの残存係数は、０または負であってもよい。
△電力消費（要因Ｐに反映される）
ＣＣＥ候補による電力消費。電力が小さければ小さいほど良い選択である。
○電力の平均二乗偏差（要因ＭＳＤに反映される）
ＰＤＣＣＨシンボル間の電力消費分散。より低いＭＳＤは、より均一な電力分散を意味し、もちろん良い。
図７は、候補比較ルーチンのフロー図を示す。
ステップＳ７０１において、影響ルールの１つ（例えば、エンティティの最低優先度改善）が選択される。
ステップＳ７０３において、候補ＩおよびＪの影響要因を得るために、候補ＩおよびＪに関してそれぞれ影響評価ルーチン（後で詳細に説明）が呼び出される。影響要因には、最初に影響を受けるエンティティの優先度、最初に影響を受けるエンティティの残存係数、電力消費および／または電力の平均二乗偏差の１つ以上を含んでもよい。
ステップＳ７０５〜Ｓ７１１において、上記４つの影響要因が、優先順に考慮される。
１つのＴＴＩ内で同時にスケジューリング対象エンティティの数は多くない方がよいので、この優先度は、ＱｏＳ性能に影響を及ぼす要点になる。優先度の高いエンティティは、優先度の低いエンティティよりスケジューリングされるように最善を尽くすことが期待される。２つのＣＣＥ割り当てパターンの間で、一方のパターンが他方より優先度の高い最初に影響を受けるエンティティを有する場合、優先度の低いエンティティをより多く収容できる場合でさえ、そのパターンは避けるべきである。従って、最初に影響を受けるエンティティの優先度が最初の考慮点である（Ｓ７０５）。それでは均衡が破れない場合（Ｓ７０５：＝）、次の要因を考慮する必要がある。
上述のように、最初に影響を受けるエンティティは、残存係数が０か負であるエンティティである。残存係数が０より大きいときは、エンティティがＣＣＥを得ることができるはずであると保証することができ、そうでないときは、厳密には正しくないことがある。実際のところ、残存係数は、値が０または負のとき、ＣＣＥの取得成功の可能性があることをまさに示す。小さい残存係数は、ＣＣＥ取得の可能性が低いことを意味する。従って、２つのＣＣＥが影響を受ける同じエンティティを指している場合、最初に影響を受けるエンティティの残存係数を調査する必要がある（Ｓ７０７）。一方のＣＣＥ候補の残存係数が０に達しており、他方は−１の場合、最初に影響を受けるエンティティは、前の方のＣＣＥパターンにおいてＣＣＥを得る可能性が高いので、前の方が選択される。
上記２つのルールとも均衡を破ることができない場合、特別な点が補助要因として考慮される。電力消費が最小かつ最も均一なパターンがもちろん選択される（Ｓ７０９およびＳ７１１）。
上記の比較Ｓ７０５〜７１１を用いて、手順が、ステップＳ７２０で出力「−１」を得ると、好ましくは後で、候補Ｉが選択されるはずである。あるいは、ステップＳ７３０で出力「１」を得ると、好ましくは後で、候補Ｊが選択されるはずである。あるいは、出力「０」を得ると、候補ＩとＪのどちらかが、同じ優先度で選択されてもよい。
影響評価ルーチン
入力
ＣＣＥ候補のポインタ（例えば、候補比較ルーチンの「Ｉ」および「Ｊ」）。
出力
１．最初に影響を受けるエンティティの影響要因Ｍ
影響要因Ｍは、次のように定義される。
影響要因＝残存アイドル候補数−最初に影響を受けるエンティティまでの有効距離
２．最初に影響を受けるエンティティの逆順数Ｏ
影響を受けるエンティティがないか、または影響を受ける全てのエンティティの影響要因Ｍが０より大きい場合、Ｏ＝０をリターンする（返す）。
以下、影響評価ルーチンの詳細説明について、影響評価ルーチン（図７のＳ７０３）のフロー図を示す図８を参照して行う。
ステップＳ８０１において、手順は、所与のＣＣＥ候補から外部リストに沿って閲覧して、出会った候補のエンティティのそれぞれに関して、ビットマップにビットを設定する。
ステップＳ８０３において、手順は、現在のツリーノードから各親ツリーノードに向かって上方に進み、現在のエンティティより優先度が低いエンティティに関してのみビットを設定することだけは別にして、上記の閲覧ステップＳ８０１を繰り返す。
ステップＳ８０５において、手順は、現在のツリーノードから、各サブツリーノードに向けて下り、現在のエンティティより優先度が低いエンティティに関してのみビットを設定することだけは別にして、上記の閲覧ステップＳ８０１を繰り返す。
ステップＳ８０７において、手順は、調査ステップ範囲内のビットマップを調査する。ビットセットがない場合、所与のＣＣＥ候補によって影響を受けるエンティティがないことを意味し、手順は直ぐに影響要因０を返す。ビットセットがある場合、手順は次のステップに進む。
ステップＳ８０９において、手順は、調査ステップ内の影響を受けるエンティティを閲覧して、それらの残存ＣＣＥ候補数を調査する。
ステップＳ８１１において、候補数が少しもない場合、そのエンティティで調査を停止する必要があることを意味しており、手順は、影響要因およびそのエンティティの逆数として０を返す。候補数がある場合、手順は、ステップＳ８１３に進む。
これまで、調査されるエンティティが、依然として幾つかのアイドル候補を有することを意味している。しかし、アイドル候補が、中間エンティティの候補によって妨げられることがあるので、調査試行が調査されるエンティティに進むとき、そのようなアイドル候補がもはや入手可能でないことがある。従って、それを調整するために、依然としてさらなるステップに進む必要がある。
ステップＳ８１３において、手順は、言及されたエンティティと現在調査されているエンティティとの間のパスに沿った各中間エンティティを閲覧する。中間エンティティが調査されているエンティティのアイドル候補と重なり合うアイドル候補を有する場合（Ｓ８１４：ＹＥＳ）、ステップＳ８１５において残存候補数を１だけ減少して、手順は、ステップＳ８１１に戻る。そうでない場合、手順は、残存候補数を減少することなく、直接ステップＳ８１１に進む。
再びステップＳ８１１において、算出結果が０以下である場合、調査されるエンティティがアイドル候補を有していないかもしれないことを意味しており、手順は直ぐに終了する。そうでない場合、手順は、ステップＳ８１３に進んで、次の中間エンティティから続行する。
本発明の第３の実施形態によるＣＣＥ割り当て装置は、本発明の第１／第２の実施形態のユニットと類似のユニットを有するが、その中に幾つかの小さな変更が行われている。例えば、割り当てパターン取得部３３００は、所定の影響ルールに基づいて、アイドルＣＣＥ候補リストの中のアイドルＣＣＥ候補をソートし、影響が小さい方から大きい方へ順にアイドルＣＣＥ候補を先取りするようにさらに構成されている（図５のステップＳ５０７）。他のユニットは、第１／第２の実施形態のユニットと同一であるので、その詳細説明は、簡潔かつ明快にするために省略する。
本発明の第３の実施形態によれば、アイドルＣＣＥ候補は、影響が小さい方から大きい方へ試行される。それ故、少なくともこの実施形態は、最善のＣＣＥ割り当てパターンをできるだけ早く見つけることができる可能性が大きい。
＜第４の実施形態＞
ＣＣＥ割り当て効率をさらに向上させるために、各サブフレームの履歴上最善のパターンを記録するキャッシュメカニズムを採用してもよい。ＣＣＥ割り当て方法は、開始されると、まず入力ＵＥリストを有するキャッシュを探す。ＵＥリストが既存の記録と完全に一致する場合、遡及的割り当て方法を一切行わないで、最善のパターンを直ぐに返すことができる。ＵＥリストがフレーム期間（１０ｍｓ）よりはるかに長く存在し得ることを考慮すると、キャッシュがヒットする確率は比較的高く、キャッシュのオーバヘッドの増加を超える価値がある。
図９は、本発明の第４の実施形態によるＣＣＥ割り当て方法の一部を示すフロー図である。
第４の実施形態は、ステップＳ１０２とＳ２０４の間にステップＳ９０３を挿入することによって、第１または第３の実施形態に組み込まれてもよい。他のステップは、第１または第３の実施形態のステップと同一または類似しており、それ故、その詳細説明は簡潔にするために省略する。第４の実施形態は、ステップＳ１０２とＳ４０４の間にステップＳ９０３を挿入することによって、第２または第３の実施形態にも組み込まれてもよい。他のステップは、第１または第３の実施形態のステップと同一または類似しており、それ故、その詳細説明は簡潔にするために省略する。
新しく追加されたステップＳ９０３において、キャッシュされている最善のＣＣＥ割り当てパターンが、ステップＳ１０２において取得されたスケジューリング対象エンティティのソートリストと照合される。キャッシュされている最善のＣＣＥ割り当てパターンが一致する場合（Ｓ９０３：ＹＥＳ）、ＣＣＥは、一致するキャッシュされた最善のＣＣＥ割り当てパターンに基づいて、スケジューリング対象エンティティに割り当てられ（Ｓ２２４）、ＣＣＥ割り当て方法は終了する。キャッシュされた最善のＣＣＥ割り当てパターンが一致しない場合（Ｓ９０３：ＮＯ）、手順は、ステップＳ２０４またはステップＳ４０４に進み、第１、第２または第３の実施形態のＣＣＥ割り当て方法が行われる。
上記の照合のために、最善のＣＣＥ割り当てパターンは、最善のＣＣＥ割り当てパターンの選択後（例えば、図２または４の割り当てステップＳ２２４の前または後）、キャッシュ／記憶されてもよい。明快かつ簡潔にするために、このキャッシュステップは、図に示していない。
ＬＴＥ標準においては、ＣＣＥ候補は、ＲＮＴＩおよびサブフレーム番号を考慮している式によって算出され、それに応じて、ＣＣＥ割り当てパターンは、ＲＮＴＩのリストおよびサブフレーム番号に基づいて決定される。エンティティリスト（ＲＮＴＩのリスト）およびサブフレームがキャッシュされた記録と一致し得る限り、ＣＣＥ割り当て方法を再度実行することなく、キャッシュされた結果を再使用することができる。
しかし、前の結果をキャッシュすることは難しいことがある。その理由は次の通りである。
●検索ンデックスは、単一のＲＮＴＩではなくベクトル（ＲＮＴＩのリスト）である。リストの順と全く同じに全てのＲＮＴＩが完全に一致する必要があり、このことは、ベクトルインデックスの生成を難しくする。
●ベクトル長（スケジューリング対象エンティティの数）および調査深度（ＴＴＩ当たりスケジューリング対象エンティティ数）は、大きいことがあり（ベクトル長は１０００のことがあり、深さは３２のことがある）、迅速にアクセスするために（アレイなどの）静的なデータ構造（少なくとも１０００×３２×１０アレイ要素）が採用される場合、総メモリ消費は比較的大きくなる。（リンクリストなどの）動的データ構造が採用される場合、あまり大きいメモリを消費する必要はないが、それに応じて検索効率も悪化することがある。メモリ消費と性能との均衡点をどのように達成するかが、やりがいのある目標になる。
ここで、各サブフレームに関して、別の種類のツリー構造（Ｂ＋ツリー）を採用する。このツリー構造は、一方において動的メモリを使用して、余り多くのメモリを占有せず、他方においてＢ＋ツリー自体は、各ノードが複数の子ノードを有する複数のフォークツリーである。そのような親−子関係は、リストの中のエンティティの順序をまさに示す。いったんツリーのルートを利用可能にできると、子ブランチに沿ってさらに下って、入力リストの次のエンティティに関して調査される次のエンティティを得ることができる。この子が依然として一致する場合、さらに下る。そうでない場合、一致するノードが見つかるまで、または一致するツリーノードが全くなくなるまで兄弟リストに沿ってその次の兄弟の子ツリーノードを調査する。
Ｂ＋ツリーにおいて、いったん完全にマッチするパスが見つかると、入力エンティティリストに対応する最善のＣＣＥ割り当てパターンを有する、リーフノードに関連している外部データ構造が常にある。一致したパターンは、ＣＣＥ割り当て手順を再度実行することなく、直接返すことができる。ＵＥが少しであり、スケジューリングされるリストの順序がゆっくり変更される場合に関しては、上記のキャッシュヒット率は比較的高く、それに応じて実行効率も高くなる。
図１０は、Ｂ＋ツリーおよび割り当てパターンの２種類のデータ構造と、それらの関係とを一緒に示す。
１．Ｂ＋ツリーノード：Ｂ＋ツリーの内部キャッシュノードの機能を果たす。
●タイプ：
ノードのタイプ（通常、リーフ、兄弟）。
●子／外部：
リーフノードに関する外部割り当てパターン構造を指す。そうでなければ、その子のＢ＋ツリーノードを指す。
●兄弟次：
兄弟リストの中の次のノードを指す。
●親／兄弟前：
最初の兄弟に関してはその親ノードを指す。それ以外に関しては、兄弟リストの中の前のノードを指す。
●ＲＮＴＩ：
入力パラメータに関して調査するために使用される、現在のＢ＋ツリーノードが参照するスケジューリング対象エンティティ。
●キャッシュ次：
スケジューリングされる同じエンティティに属する次のＢ＋ツリーノードを指し、スケジューリング対象エンティティが除かれると直ぐにキャッシュからの記録の削除を促進する。
●キャッシュ前：
スケジューリングされる同じエンティティに属する前のＢ＋ツリーノードを指し、スケジューリング対象エンティティが除かれると直ぐにキャッシュからの記録の削除を促進する。
２．割り当てパターン：特定のサブフレームにおいて、スケジューリング対象エンティティから成るリストにインデックスが付けられている１つの特定のＣＣＥ割り当てパターン。
●ＣＣＥセレクタ
それぞれが２片の情報を有する、一種類の特定のＣＣＥ割り当てパターンを記録するためのアレイである。
１片の情報は、スケジューリング対象エンティティのインデックスであり、他方は、そのエンティティ内の対応するＣＣＥ候補のインデックスである。記録を使用して、ＣＣＥ割り当て装置は、ＣＣＥ割り当て方法を再度実行することなく、ＣＣＥ割り当て結果を直接帰すことができる。
Ｂ＋ツリーに基づいて、照合ステップＳ９０３は、以下に述べるキャッシュ検索ルーチンによって実施されてもよい。
キャッシュ検索ルーチン
入力：
ＣＣＥの割り当てを要求するエンティティリスト。
サブフレーム番号。
出力：
成功の場合、ポインタを割り当てパターン構造に返す。
不成功の場合、ポインタを新しく挿入されるノードが付加されるＢ＋ツリーノードに返すか、または空値を返す、並びにリストの中の最初に一致しないエンティティのインデックスを返す。
以下、キャッシュ検索ルーチンの詳細説明について、キャッシュ検索ルーチンのフロー図を示す図１１を参照して行う。
ステップＳ１１０１において、サブフレームに従ってＢ＋ツリーのルートが得られる。Ｂ＋ツリーが空（ＮＵＬＬ）である場合、ルーチンは直ぐに復帰し（Ｓ１１０３：ＹＥＳ、Ｓ１１０５）、代わりに遡及的ＣＣＥ割り当て方法が実行されるべきである。そうでない場合（Ｓ１１０３：ＮＯ）、ステップＳ１１０７に進む。
入力ＲＮＴＩリストの最後に到達していない場合（Ｓ１１０７：ＮＯ）、次のＲＮＴＩが得られる（Ｓ１１１１）。
現在のＢ＋ツリーノードが空でない場合（Ｓ１１１３：ＹＥＳ）、現在のＲＮＴＩを現在のＢ＋ノードキーと比較するかどうかが判定される（Ｓ１１１５）。空である場合（Ｓ１１１３：ＮＯ）、ルーチンは、後の挿入動作のために、その親のＢ＋ノードを戻して終了する（Ｓ１１１７）。
現在のＲＮＴＩを現在のＢ＋ノードキーと比較する場合（Ｓ１１１５：ＹＥＳ）、その子ノードに移動し続ける。そうでない場合（Ｓ１１１５：ＮＯ）、ルーチンは、兄弟リストに沿ってその兄弟を調査し続ける（Ｓ１１１９、Ｓ１１２１、Ｓ１１１５）。
現在のＲＮＴＩが兄弟リストの中で一致する場合（Ｓ１１１５：ＹＥＳ）、ルーチンは、兄弟ノードが見つけられなくなるまで（Ｓ１１１９：ＮＯ）、依然として兄弟ノードの下のその子ノードに移動し続ける（Ｓ１１２３）。ルーチンは、後で遡及的割り当て方法から戻される最善のＣＣＥパターンの挿入のために使用される前のＢ＋ツリーノードを返す。
上記ステップは、エンティティリストの最後に到達するまで繰り返され、リーフノードからの割り当てパターン構造が戻される（Ｓ１１０９）。
図１２は、Ｂ＋ツリー検索シナリオの概略図を示し、このシナリオでは、互いに区別するために、それぞれが異なる形状の線で示されている６つの異なる入力ＲＮＴＩのリストを提供する。ＴＴＩ１〜ＴＴＩ１０は１０個のサブフレームの配列であり、各ＴＴＩは、ＲＮＴＩの要素のそれぞれがＢ＋ツリーを指すＲＮＴＩの配列を有する。Ｂ＋ツリーの検索が必要であるたびに、まず、現在のサブフレーム番号のインデックスが付いている配列からＢ＋ツリーのルートを取って来る必要がある。Ｂ＋ツリーは、ルートからリーフまで複数の層を有し、層のそれぞれは兄弟リストによって構築されている。対応する点線は、ルートからリーフまでの異なる検索パスを指し、下部の凡例は、個別の入力ＲＮＴＩリストに関する検索パスに沿ったＲＮＴＩのシーケンスを示す。
キャッシュ検索ルーチンにおける上記検索のために、最善のＣＣＥ割り当てパターンの選択後、このＣＣＥ割り当てパターンは、次のキャッシュ挿入ルーチンによってキャッシュされてもよい。
キャッシュ挿入ルーチン
入力：
ＣＣＥ割り当て方法の実行からの割り当てパターン構造。
キャッシュ検索ルーチンの先の呼び出しから得たＢ＋ツリーノードのポインタ。
リストの中の最初に一致しないエンティティのインデックス。
出力：
成功または不成功。
以下、キャッシュ検索ルーチンの詳細説明について、キャッシュ挿入ルーチンのフロー図を示す図１３を参照して行う。
ステップＳ１３０１において、ＣＣＥを首尾よく得た最後のエンティティが求められる。この最後のエンティティは、Ｂ＋ツリーのリーフである。
ステップＳ１３０３において、前のキャッシュ検索ルーチンは、２つの異なる場合に失敗することがある。一方は兄弟リスト上の失敗で、他方は子ノードを求めるうえでの失敗であり、現在の状況がどちらの場合であるかが判定される。
前の場合（Ｓ１３０３：兄弟）に関しては、最初に一致しないエンティティは、まず兄弟リストに挿入される必要があり（Ｓ１３０７）、次いでルーチンは次のステップＳ１３０５に進む。後の場合（Ｓ１３０３：親）に関しては、ルーチンは直接次のステップＳ１３０５に進む。
次いで、ルーチンは、エンティティリスト（Ｓ１３０５）を細かく調べる。後続のエンティティのそれぞれに関して、新しいＢ＋ツリーノードが作成され（Ｓ１３１１）、ＣＣＥリソースに首尾よく割り当てられている最後のエンティティに出会うと、前のノードの子ノードとして結び付けられる（Ｓ１３０９、Ｓ１３２０）。
ステップＳ１３０７またはＳ１３１１においてノード作成に失敗すると、ルーチンは失敗する（Ｓ１３３０）。
留意する必要があることは、Ｂ＋ツリーノードを作成するとき、Ｂ＋ツリーに結び付けられる必要があるだけでなく、後にエンティティを解放するために使用される、対応するエンティティのキャッシュリストにも結び付けられる必要があるということである。その理由は、エンティティが解放されるとき、エンティティは複数のＢ＋ツリーの中に存在していることがあり、その対応する全てのＢ＋ノードも解放される必要があるからである。対応する全てのＢ＋ノードは、迅速に見つけられるように、エンティティ内の別のリストに結び付けられる。
スケジューリング対象エンティティが解放される必要があるとき、対応するＢ＋ツリーノードがキャッシュから除かれてもよい。この除去手順は、次のキャッシュ削除ルーチンによって実施されてもよい。
キャッシュ削除ルーチン
入力：
Ｂ＋ツリーノードへのポインタ。
次の値を有する動作フラグ。
０：子ノードと親ノードの両方を考慮する。
１：親ノードを気にしない。
２：子ノードを気にしない。
出力：
該当なし。
エンティティが削除されると、その全てのＢ＋ツリーノードは、全て解放される必要がある。さらに、それらのＢ＋ノードを含む検索パスは、もはや有効ではなく、同様に解放される必要がある。従って、その全ての子ノードは、回収される必要があり、その親ノードは、他の兄弟がない場合、同様に回収されてもよい。コードを簡潔にするために、手順は、繰り返しの実施を採用している。
デッドループを避けるために、どんな種類の動作を行う必要があるかを示すためにAction（動作）というパラメータを導入する。サブツリーノードを削除するためにその子ノードに対してキャッシュ削除ルーチンを再帰的に呼び出すとき、呼び出しが下流で行われるので、動作１（親を気にしない）を使用する必要がある。親ノードを削除するためにその親ノードに対してキャッシュ削除ルーチンを再帰的に呼び出すとき、呼び出しが上流で行われるので、動作２（子を気にしない）を使用する必要がある。
ツリーノードを解放するときに留意する必要があることは、Ｂ＋ツリーから切り離すだけでなく、対応するエンティティのキャッシュリストからも切り離す必要があるということである（Ｂ＋ノードの挿入のまさに逆）。
以下、キャッシュ検索ルーチンの詳細説明について、キャッシュ挿入ルーチンのフロー図を示す図１４を参照して行う。
ステップＳ１４０１において、現在削除されるノードが兄弟リストの先頭であるかどうかが調査される。ＮＯの場合、まだ他の兄弟があることを意味しており、削除されるノードを兄弟リストから切り離し（Ｓ１４０２）てから、ルーチンはステップＳ１４０７に進む。ＹＥＳの場合、ステップＳ１４０３に進む。
ステップＳ１４０３において、削除されるノードが他の兄弟ノードを有するか調査される。ＮＯの場合、他の兄弟がないことを意味しており、ステップＳ１４０７とＳ１４１１の両方に進む。ＹＥＳの場合、削除されるノードを、兄弟リストから切り離し（Ｓ１４０５）てから、ルーチンは、ステップＳ１４０７に進む。
ステップＳ１４０７においては、入力動作フラグが調査される。それが０または１である場合、依然としてその全ての子ノードを削除する必要があることを意味しており、１に設定された動作フラグを用いて再びキャッシュ削除ルーチンを呼び出す（親を削除しない。それらの親は、ちょうど今削除されているノードであり、削除されているからである）（Ｓ１４０９）。そうでない場合、ルーチンは何もしないで、直ぐに復帰する。
ルーチンがステップＳ１４１１に入ると、現在削除されているノードはそれ以上に他の兄弟がないことを意味しており、その子を全て削除する必要があるだけでなく、その親にもそれ以上に兄弟がない場合、その親を削除するために上方へ進む必要がある。従って、一方において、１に設定された動作フラグを用いてキャッシュ削除ルーチンを呼び出す必要があり（Ｓ１４０７）、他方において、動作フラグが０または２であるかどうかを調査する（Ｓ１４１１）。ＹＥＳである場合、その親ノードを削除する必要があることを意味しており、ルーチンはステップＳ１４１３に進む。ＮＯの場合、ルーチンは何もしないで、直ぐに復帰する。
ステップＳ１４１３においては、その親が存在するか調査される。ＹＥＳである場合、２に設定された動作フラグを用いて、キャッシュ削除ルーチンを呼び出す（子を削除しない。その子は、現在削除されているノードであり、解放されているからである）（Ｓ１４１５）。ＮＯである場合、Ｂ＋ツリーのルートに到達しており、ＲＮＴＩキャッシュがクリアされ（Ｓ１４１７）、ルーチンは終了する。
図１５は、本発明の第４の実施形態によるＣＣＥ割り当て装置を示すブロック図である。
図１５に示すように、本発明の第４の実施形態によるＣＣＥ割り当て装置５０００は、エンティティソート部３２００、割り当てパターン取得部３３００、割り当てパターン選択部３４００、および割り当て部３５００に接続された割り当てパターンキャッシュ部５６００を導入している点で、図３に示すＣＣＥ割り当て装置３０００とは異なる。
割り当てパターンキャッシュ部５６００は、所定の時間、例えば１０分間、割り当てパターン選択部３４００が選択したＣＣＥ割り当てパターンをキャッシュするように構成されている。
割り当てパターンキャッシュ部５６００は、キャッシュしたＣＣＥ割り当てパターンを、エンティティソート部３２００が取得したスケジューリング対象エンティティのソートリストと照合するようにさらに構成されている（図９のステップＳ９０３）。キャッシュしたＣＣＥ割り当てパターンが一致する場合、割り当てパターンキャッシュ部５６００は、第１、第２または第３の実施形態に従ってＣＣＥ割り当て手順を実行することなく、一致するキャッシュしたＣＣＥ割り当てパターンに基づいて、ＣＣＥをスケジューリング対象エンティティに直接割り当てるように、割り当て部３５００に指示する。キャッシュしたＣＣＥ割り当てパターンが一致しない場合、割り当てパターンキャッシュ部５６００は、第１、第２または第３の実施形態などに従ってＣＣＥ割り当てパターンを取得するように、割り当てパターン取得部３３００に指示する。
本発明の第４の実施形態によれば、取得されたＣＣＥ割り当てパターンは、フレーム期間に比べて長い期間キャッシュされる。キャッシュされたＣＣＥ割り当てパターンを用いることにより、繰り返しの割り当て手順の多くが節減され、それ故、割り当て方法の効率を向上することができる。
＜シミュレーション＞
図１６は、１群のＵＥがそれぞれのＣＣＥリソースを首尾よく割り当てられる最善のＣＣＥパターンを示す概略図である。この最善のパターンが遡及的割り当て方法における最初の調査パスではないのは明らかなので、遡及的メカニズムがＣＣＥ割り当てに導入されない場合、最善の結果は得られない。
ところで、図は、予測メカニズムにおける「影響を受けるスケジューリング対象エンティティの最低優先度改善ルール」の利点を示すことができる。予測作業の詳細を説明するために、１番目のエンティティを例に取る。概略図から、１番目のエンティティは２つのＣＣＥ候補を有する。どちらのＣＣＥ候補をまず試みるべきかを決定するとき、「影響を受けるスケジューリング対象エンティティの最低優先度改善ルール」を適用する。
１番目のＣＣＥ候補に関しては、その最初に影響を受けるエンティティは、ＵＥｉ（残存ＣＣＥ数−有効相対距離は、ゼロ以下である）であり、その残存ＣＣＥ数は１に過ぎず、中間の３つのＵＥは、全てＵＥｉと重なり合うので、有効距離は３であり、残存係数は、１−３＝−２である。
２番目のＣＣＥ候補に関しては、その最初に影響を受けるエンティティは、やはりＵＥｉであり、その残存ＣＣＥ数は２であり（その最初の２つのＣＣＥ候補は、ＵＥ１の２番目のＣＣＥと重ならない）、中間の３つのＵＥは、やはりＵＥｉと重なり合うので、有効距離は同様に３であり（しかし実際には、３つのＵＥは、全てがＵＥｉに影響を与えあるわけではない。このことは、予測が必ずしも正確ではないことも意味しており、調査ステップを制限する必要がある）、残存係数は、２−３＝−１である。
「影響を受けるスケジューリング対象エンティティの最低優先度改善ルール」によれば、最大の残存係数を有するＣＣＥである２番目のＣＣＥが、最初に試みられる。最後に、ＣＣＥ割り当て方法は、全てのＵＥがＣＣＥリソースを割り当てることができること、すなわち最善のＣＣＥパターンを見つけ出せるので、１番目のＣＣＥ候補をもはや試みる必要はない。（第１の実施形態などの）予測のない通常の遡及的割り当て方法と比べて、（第３の実施形態などの）予測のある遡及的割り当て方法は、より短い時間しか費やさないで、より良い結果を達成することができる。
上記のＣＣＥ割り当て方式について、次のパラメータを用いてシミュレーションする。
１．帯域幅：２０Ｍ
２．ＣＦＩ＝３シンボル
３．ＴＴＩ毎にＤＬにおいて８ＵＥおよびＵＬにおいて８ＵＥをスケジューリングする
４．平均性能を測定するために、上記の構成を用いてＣＣＥ割り当て手順を１００００回行う。
表１は、シミュレーション結果を示す。
Figure 2014533473
ほとんどの場合に、ＣＣＥ割り当て方式は、実行時間０．２１３９ｍｓを掛けて１６（８ＤＬ＋８ＵＬ）のスケジューリング対象エンティティの全てをＰＤＣＣＨに収容するのに、９６．３３％の成功率を達成している。
要するに、ほとんどのＵＥは、約０．２ｍｓの実行時間後に、ＣＣＥリソースを得ることができる。
これまでの説明は、本発明の好ましい実施形態を挙げているに過ぎず、本発明を制限する意図は全くない。従って、本発明の精神および原理内において行われる、全ての変更、置換、改善などは、本発明の範囲に包含されるものである。
＜略語集＞
ＣＣＥ 制御チャネル装置(Control Channel Equipment)
ＣＦＩ 制御フォーマット識別子(Control Format Identifier)
ＣＱＩ チャネル品質インジケータ(Channel Quality Indicator)
ＤＣＩ ダウンリンク制御情報(Downlink Control Information)
ＤＬ ダウンリンク(Downlink)
ｅＮＢ 進化型ノードＢ(evolved Node B)
ＬＴＥ ロングタームエボリューション(Long Term Evolution)
ＰＤＣＣＨ 物理ダウンリンク制御チャネル(Physical Downlink Control Channel)
ＰＲＢ 物理無線ブロック(Physical Radio Block)
ＲＥ リソース要素(Resource Element)
ＲＥＧ リソース要素グループ (Resource Element Group)
ＲＮＴＩ 無線ネットワーク一時識別子(Radio Network Temporary Identifier)
ＴＴＩ 送信時間間隔(Transmission Time Interval)
ＵＥ ユーザ装置(User Equipment)
ＵＬ アップリンク(Uplink)

Claims (15)

  1. 制御チャネル要素（ＣＣＥ）の割り当て方法であって、
    各スケジューリング対象エンティティからフィードバックされるチャネル品質インジケータ（ＣＱＩ）に応じて前記各スケジューリング対象エンティティのアグリゲーションレベルを決定する決定ステップと、
    優先度に基づいてリスト内で前記スケジューリング対象エンティティのすべてをソートするソートステップと、
    前記スケジューリング対象エンティティによってそれぞれ先取りされているＣＣＥ候補を有する少なくとも２つのＣＣＥ割り当てパターンを、遡及的メカニズムを使用して取得する取得ステップと、
    前記取得された少なくとも２つのＣＣＥ割り当てパターンから、ＣＣＥ割り当て候補を先取りしているスケジューリング対象エンティティの数が最大となるＣＣＥ割り当てパターンを選択する選択ステップと、
    前記選択されたＣＣＥ割り当てパターンに基づいて前記スケジューリング対象エンティティに対してＣＣＥを割り当てる割り当てステップと
    を有することを特徴とする方法。
  2. 前記取得ステップは、
    前記ソートされたリストにおいて前記スケジューリング対象エンティティのそれぞれに対して、
    前記ソートされたリストから現在処理対象となっているスケジューリング対象エンティティを取得し、前記現在処理対象となっているスケジューリング対象エンティティのアイドルＣＣＥ候補リストであって、前記ソートされたリストにおいて前の処理対象となっていたスケジューリング対象エンティティによって先取りされておらず、かつ、前記現在処理対象となっているスケジューリング対象エンティティに対して利用可能な１つ以上のアイドルＣＣＥ候補からなるアイドルＣＣＥ候補リストを取得し、
    前記現在処理対象となっているスケジューリング対象エンティティのためのアイドルＣＣＥ候補が、前記現在処理対象となっているスケジューリング対象エンティティの前記アイドルＣＣＥ候補リストの中に存在している場合、当該アイドルＣＣＥ候補を先取りし、前記ソートされたリストにおいて次の処理対象となっているスケジューリング対象エンティティに移動し、
    前記現在処理対象となっているスケジューリング対象エンティティのためのアイドルＣＣＥ候補が、前記現在処理対象となっているスケジューリング対象エンティティの前記アイドルＣＣＥ候補リストの中に１つも存在しない場合、スケジューリング対象エンティティのそれぞれによって先取りされているＣＣＥ候補とともにＣＣＥ割り当てパターンを記憶し、前の処理対象となっていたスケジューリング対象エンティティに戻り、当該前の処理対象となっていたスケジューリング対象エンティティの前記アイドルＣＣＥ候補リストにおいて次のアイドルＣＣＥ候補リストから続行し、
    前記スケジューリング対象エンティティのすべてがＣＣＥ候補を先取りするか、または、実行時間制限に達すると、前記取得するステップを終了する
    ことを特徴とする請求項１に記載の制御チャネル要素の割り当て方法。
  3. 前記現在処理対象となっているスケジューリング対象エンティティの前記アイドルＣＣＥ候補リストは、前記現在処理対象となっているスケジューリング対象エンティティからフィードバックされた前記ＣＱＩに応じて決定された前記アグリゲーションレベルのＣＣＥ候補と、前記現在処理対象となっているスケジューリング対象エンティティからフィードバックされた前記ＣＱＩに応じて決定された前記アグリゲーションレベルよりも高いアグリケーションレベルのＣＣＥ候補との双方を有していることを特徴とする請求項２に記載の制御チャネル要素の割り当て方法。
  4. 前記決定ステップは、前記スケジューリング対象エンティティのそれぞれのアグリゲーションレベルを、当該スケジューリング対象エンティティからフィードバックされた前記ＣＱＩに応じて決定するとともに、当該スケジューリング対象エンティティの当該アグリゲーションレベルよりも高いアグリゲーションレベルを決定し、前記アグリゲーションレベルのそれぞれの関連した電力を決定するステップとを含み、
    前記選択ステップは、前記取得された少なくとも２つのＣＣＥ割り当てパターンから、ＣＣＥ候補を先取りしているスケジューリング対象エンティティの数が最大で、かつ、前記先取りされているＣＣＥ候補のトータルでの電力消費が最小のＣＣＥ割り当てパターンを選択するステップを含む
    ことを特徴とする請求項３に記載の制御チャネル要素の割り当て方法。
  5. 前記決定ステップは、前記スケジューリング対象エンティティのそれぞれのアグリゲーションレベルを、当該スケジューリング対象エンティティからフィードバックされた前記ＣＱＩに応じて決定するとともに、当該スケジューリング対象エンティティの当該アグリゲーションレベルよりも高いアグリゲーションレベルを決定し、前記アグリゲーションレベルのそれぞれの関連した電力を決定するステップを含み、
    前記選択ステップは、前記取得された少なくとも２つのＣＣＥ割り当てパターンから、ＣＣＥ候補を先取りしているスケジューリング対象エンティティの数が最大で、かつ、前記先取りされているＣＣＥ候補の電力分布が最も均一なＣＣＥ割り当てパターンを選択するステップを含む
    ことを特徴とする請求項３に記載の制御チャネル要素の割り当て方法。
  6. 前記アイドルＣＣＥ候補リストにおいて前記アイドルＣＣＥ候補が予め定められたインパクトルールに基づいてソートされており、前記アイドルＣＣＥ候補はインパクトが低いものから高いものへと順番に先取りされることを特徴とする請求項２ないし５のいずれか１項に記載の制御チャネル要素の割り当て方法。
  7. 前記予め定められたインパクトルールは、影響を受けるスケジューリング対象エンティティの最低優先度改善ルールであって、前記現在処理対象のスケジューリング対象エンティティに対する有効距離を減算した後で生き残った少なくとも１つのＣＣＥ候補を有しているインパクトのあるエンティティについての最低優先度の前記アイドルＣＣＥ候補が、最もインパクトを受けないものとして認識されるルールであり、前記現在処理対象のスケジューリング対象エンティティと後続のスケジューリング対象エンティティとの間の前記有効距離は、探索のステップ内で前記後続のスケジューリング対象エンティティとアイドルＣＣＥ候補が重複している中間のスケジューリング対象エンティティの数として定義されることを特徴とする請求項６に記載の制御チャネル要素の割り当て方法。
  8. 予め定められた時間にわたって前記選択されたＣＣＥ割り当てパターンをキャッシュするステップをさらに有することを特徴とする請求項１ないし７のいずれか１項に記載の制御チャネル要素の割り当て方法。
  9. 前記ソートステップの後に、
    前記キャッシュされているＣＣＥ割り当てパターンを、スケジューリング対象エンティティのソートされたリストと照合するステップと、
    前記キャッシュされているＣＣＥ割り当てパターンが一致すると、当該一致したキャッシュされているＣＣＥ割り当てパターンに基づいて前記スケジューリング対象エンティティに対してＣＣＥを割り当て、前記割り当て方法を終了するステップと、
    前記キャッシュされているＣＣＥ割り当てパターンが１つも一致しなければ、後続のステップに進むステップと
    を有することを特徴とする請求項８に記載の制御チャネル要素の割り当て方法。
  10. 制御チャネル要素（ＣＣＥ）の割り当て装置であって、
    各スケジューリング対象エンティティからフィードバックされるチャネル品質インジケータ（ＣＱＩ）に応じて前記各スケジューリング対象エンティティのアグリゲーションレベルを決定するように構成された決定部と、
    優先度に基づいてリスト内で前記スケジューリング対象エンティティのすべてをソートするように構成されたエンティティソート部と、
    前記スケジューリング対象エンティティによってそれぞれ先取りされているＣＣＥ候補を有する少なくとも２つのＣＣＥ割り当てパターンを、遡及的メカニズムを使用して取得する割り当てパターン取得部と、
    前記取得された少なくとも２つのＣＣＥ割り当てパターンから、ＣＣＥ割り当て候補を先取りしているスケジューリング対象エンティティの数が最大となるＣＣＥ割り当てパターンを選択する割り当てパターン選択部と、
    前記選択されたＣＣＥ割り当てパターンに基づいて前記スケジューリング対象エンティティに対してＣＣＥを割り当てる割り当て部と
    を有することを特徴とする制御チャネル要素の割り当て装置。
  11. 前記割り当てパターン取得部は、
    前記ソートされたリストにおいて前記スケジューリング対象エンティティのそれぞれに対して、
    前記ソートされたリストから現在処理対象となっているスケジューリング対象エンティティを取得し、前記現在処理対象となっているスケジューリング対象エンティティのアイドルＣＣＥ候補リストであって、前記ソートされたリストにおいて前の処理対象となっていたスケジューリング対象エンティティによって先取りされておらず、かつ、前記現在処理対象となっているスケジューリング対象エンティティに対して利用可能な１つ以上のアイドルＣＣＥ候補からなるアイドルＣＣＥ候補リストを取得し、
    前記現在処理対象となっているスケジューリング対象エンティティのためのアイドルＣＣＥ候補が、前記現在処理対象となっているスケジューリング対象エンティティの前記アイドルＣＣＥ候補リストの中に存在している場合、当該アイドルＣＣＥ候補を先取りし、前記ソートされたリストにおいて次の処理対象となっているスケジューリング対象エンティティに移動し、
    前記現在処理対象となっているスケジューリング対象エンティティのためのアイドルＣＣＥ候補が、前記現在処理対象となっているスケジューリング対象エンティティの前記アイドルＣＣＥ候補リストの中に１つも存在しない場合、スケジューリング対象エンティティのそれぞれによって先取りされているＣＣＥ候補とともにＣＣＥ割り当てパターンを記憶し、前の処理対象となっていたスケジューリング対象エンティティに戻り、当該前の処理対象となっていたスケジューリング対象エンティティの前記アイドルＣＣＥ候補リストにおいて次のアイドルＣＣＥ候補リストから続行し、
    前記スケジューリング対象エンティティのすべてがＣＣＥ候補を先取りするか、または、実行時間制限に達すると、前記割り当てパターン取得部の動作を終了する
    ように構成されていることを特徴とする請求項１０に記載の制御チャネル要素の割り当て装置。
  12. 前記現在処理対象となっているスケジューリング対象エンティティの前記アイドルＣＣＥ候補リストは、前記現在処理対象となっているスケジューリング対象エンティティからフィードバックされた前記ＣＱＩに応じて決定された前記アグリゲーションレベルのＣＣＥ候補と、前記現在処理対象となっているスケジューリング対象エンティティからフィードバックされた前記ＣＱＩに応じて決定された前記アグリゲーションレベルよりも高いアグリケーションレベルのＣＣＥ候補との双方を有していることを特徴とする請求項１１に記載の制御チャネル要素の割り当て装置。
  13. 前記割り当てパターン取得部は、前記アイドルＣＣＥ候補リストにおいて前記アイドルＣＣＥ候補を予め定められたインパクトルールに基づいてソートし、前記アイドルＣＣＥ候補をインパクトが低いものから高いものへと順番に先取りするように構成されていることを特徴とする請求項１１または１２に記載の制御チャネル要素の割り当て装置。
  14. 予め定められた時間にわたって前記選択されたＣＣＥ割り当てパターンをキャッシュする割り当てパターンキャッシュ部さらに有することを特徴とする請求項１０ないし１３のいずれか１項に記載の制御チャネル要素の割り当て装置。
  15. 前記割り当てパターンキャッシュ部は、前記キャッシュされているＣＣＥ割り当てパターンを、スケジューリング対象エンティティのソートされたリストと照合するように構成されており、
    前記割り当て部は、前記キャッシュされているＣＣＥ割り当てパターンが一致すると、当該一致したキャッシュされているＣＣＥ割り当てパターンに基づいて前記スケジューリング対象エンティティに対してＣＣＥを割り当てるように構成されていることを特徴とする請求項１４に記載の制御チャネル要素の割り当て装置。
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