JP2015515781A - マルチセクタ指向性アンテナを使用するｍｉｍｏシステム中でワイヤレス接続を制御するための方法および装置 - Google Patents

Abstract

セクタ化された指向性アンテナを使用するＭＩＭＯワイヤレス伝送システム中で送信および／または受信のためのアンテナセグメントを選択する方法は、ランク付けされたリンクアンテナパターンの初期セットから、最良の平均ランクを有するリンクアンテナパターンを選択するステップと、所定の時間間隔で、最良の平均ランクから所定距離内にある平均ランクを有するリンクアンテナパターンのサブセットを連続的に選択するステップと、選択するステップで選択されたリンクアンテナパターンの平均リンク性能を決定するステップと、決定するステップで平均リンク性能が決定されたリンクアンテナパターンの平均ランクを決定するステップと、最良の平均ランクを有するリンクアンテナパターンを選択するステップと、次の所定の時間間隔でプロセスを繰り返すステップとを含む。

Description

本発明は、ＭＩＭＯシステム中でワイヤレス接続を制御する方法に関し、このシステムの複数のアンテナのうちの少なくとも１つは、２つ以上のアンテナセクタを使用する指向性アンテナであり、アンテナセクタのうちの少なくとも１つは、指向性アンテナ放射特性またはパターンを得るために選択的にアクティブ化される。本明細書のコンテキストにおいて、ＭＩＭＯは、Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｉｎｐｕｔ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｏｕｔｐｕｔ（多入力多出力）の頭字語である。ＭＩＭＯは一般に、送受信のために複数のアンテナを使用するワイヤレス伝送に関係し、送信アンテナと受信アンテナの複数の組合せ、および対応する信号伝搬路を提供する。ＭＩＭＯは、全送信電力を複数のアンテナにわたって拡散することによって、ダイバーシティ利得を介したリンク信頼性の向上、および／または、アレイ利得を介したスペクトル効率の向上をもたらすことができる。

家庭および企業でユニファイドコミュニケーション、ＩＰＴＶ、コラボレーティブアプリケーションへの傾向が高まり、またそれに対応して高スループットワイヤレス通信に対する需要が増加するのに伴って、多入力多出力（ＭＩＭＯ）が、将来のワイヤレスネットワークのための重要な技術の１つになってきた。ＭＩＭＯは、複数の全方向性アンテナを信号処理技法と組み合わせて、利用可能な無線リソースの次元を、時間、周波数、および空間に拡張する。ＭＩＭＯは、多くの標準プロトコル、例えばＩＥＥＥ８０２．１１ｎパート１１で採用されており、高スループットを必要とするストリーミングされる音声および高解像度ビデオトラフィックを搬送するのに、広く展開されてきた。

長く関心を持たれてきた別のワイヤレス技術は、指向性アンテナである。指向性アンテナは、所定の狭ビームを使用して、ＲＦエネルギーの焦点を所望の受信機に向ける。これにより、スループット利得が達成され、干渉が低減される。さらに、アンテナの指向性は、見通し線経路を可能にする屋外環境では特に、アンテナの正しい配向を決定するのを容易にする。最近では、屋内環境での指向性アンテナが、見通し線経路がなくてもノード間で少数の強力な経路を提供することが示された。

ＭＩＭＯと指向性アンテナとの組合せが論じられた（例えば、非特許文献１参照）。しかし、結果は指向性アンテナの固定配向に基づき、これにより、指向性アンテナを使用する利益がせいぜいわずかであるという結論に至った。

ＭＩＭＯと指向性アンテナとを散乱の少ない環境で使用することが論じられている（例えば、非特許文献２参照）。

ＭＩＭＯと指向性アンテナとを使用する関連分野では、複数のアンテナの配向を決定するためにパケット誤り率を収集することが論じられている（例えば、非特許文献３参照）。関連するレート適応アルゴリズムが論じられている（例えば、非特許文献４参照）。

複数のセクタを有する無線アクセスネットワークであって、移動局にデータを送信するためにそれぞれのセクタにサービスする２つ以上のセクタ送信機を備える無線アクセスネットワークが開示されている（例えば、特許文献１参照）。

達成可能なレートを改善しながら、アンテナ選択を使用して複数プライマリユーザ環境における干渉制約を合同で満たすことが論じられている（例えば、非特許文献５参照）。

コグニティブ無線設定における周波数再利用のためのアンテナ選択アルゴリズムが論じられている（例えば、非特許文献６参照）。

ネットワーク干渉を最小化しネットワーク容量を最大化するための、測定ベースの最適化フレームワークが提示されている（例えば、非特許文献７参照）。

米国特許出願公開第２００６／０２３４７７７号明細書

Ｎ．Ｒａｚａｉ−Ｇｈｏｄｓ，Ｍ．Ａｂｄａｌｌａ ａｎｄ Ｓ．Ｓａｌｏｕｓ，"Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ＭＩＭＯ ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ ｃｈａｎｎｅｌｓ ｕｓｉｎｇ ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ ａｎｔｅｎｎａ ａｒｒａｙｓ，"Ｐｒｏｃ．ＩＥＥＥ Ｓａｒｎｏｆｆ Ｓｙｍｐ．，Ｐｒｉｎｃｅｔｏｎ，ＮＪ，ＵＳＡ，Ｍａｒｃｈ ２００９ Ｃ．Ｈｅｒｍｏｚｉｌｌａ，Ｒ．Ｆｅｉｃｋ，Ｒ．Ａ．Ｖａｌｅｎｚｕｅｌａ ａｎｄ Ｌ．Ａｈｕｍａｄａ，"Ｉｍｐｒｏｖｉｎｇ ＭＩＭＯ ｃａｐａｃｉｔｙ ｗｉｔｈ ｄｉｒｅｃｔｉｖｅ ａｎｔｅｎｎａｓ ｆｏｒ ｏｕｔｄｏｏｒ−ｉｎｄｏｏｒ ｓｃｅｎａｒｉｏ，"ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｃｏｍｍ．，ｖｏｌ．８，ｎｏ．８，ｐｐ．２１７７−２１８８，Ｍａｙ ２００９ "Ｄｅｍｙｓｔｉｆｙｉｎｇ ｂｅａｍｆｏｒｍｉｎｇ"，（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｏｗｉｒｅ．ｓｅ／ｐｒｏｄｕｋｔｂｌａｄ／Ｒｕｃｋｕｓ／Ｂｅａｍｆｏｒｍｉｎｇ−ＷＰ−０３０９０９．ｐｄｆ），ｂｙ Ｒｕｃｋｕｓ Ｗｉｒｅｌｅｓｓ，Ｉｎｃ．，Ｓｕｎｎｙｖａｌｅ，ＣＡ，ＵＳＡ Ｊ．Ｃ．Ｂｉｃｋｅｔ，"Ｂｉｔ−ｒａｔｅ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ｉｎ ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｎｅｔｗｏｒｋｓ"，ＰｈＤ Ｄｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎ，ＭＩＴ，Ｂｏｓｔｏｎ，ＭＡ，ＵＳＡ，２００５ Ｍｕｈａｍｍａｄ Ｆａｉｎａｎ Ｈａｎｉｆ，Ｐｅｔｅｒ Ｊ．Ｓｍｉｔｈ，Ｄｅｓｍｏｎｄ Ｐ．Ｔａｙｌｏｒ ａｎｄ Ｐｈｉｌｉｐｐｅ Ａ．Ｍａｒｔｉｎ，"ＭＩＭＯ Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ Ｒａｄｉｏｓ ｗｉｔｈ Ａｎｔｅｎｎａ Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ"，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｃｏｍｍ．，ｖｏｌ．１０，ｎｏ．１１，ｐｐ．３６８８−３６９９，Ｎｏｖｅｍｂｅｒ ２０１１ Ｊｕｎ Ｚｈｏｕ，Ｊｏｈｎ Ｔｈｏｍｐｓｏｎ ａｎｄ Ｉｏａｎｎｉｓ Ｋｒｉｋｉｄｉｓ，"Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ａｎｔｅｎｎａｓ Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｌｉｎｅａｒ Ｐｒｅｃｏｄｉｎｇ ＭＩＳＯ Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ Ｒａｄｉｏ"，Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ ａｎｄ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，５ Ａｐｒｉｌ ２００９ Ａｎａｎｄ Ｐｒａｂｈｕ Ｓｕｂｒａｍａｎｉａｎ，Ｈｅｎｒｉｋ Ｌｕｎｄｇｒｅｎ，Ｔｈｅｏｄｏｒｏｓ Ｓａｌｏｎｉｄｉｓ ａｎｄ Ｄｏｎ Ｔｏｗｓｌｅｙ，"Ｔｏｐｏｌｏｇｙ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ Ｕｓｉｎｇ Ｓｅｃｔｏｒｉｚｅｄ Ａｎｔｅｎｎａｓ ｉｎ Ｄｅｎｓｅ ８０２．１１ Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ"

本発明の目的は、追加の指向性利得がなくても、ＭＩＭＯチャネルの構造を変更することによって、高いスループット利得を維持するために、少なくとも１つのマルチセクタ指向性アンテナを有するＭＩＭＯワイヤレスアクセスポイントを有利な方式で制御することである。別の目的は、ＭＩＭＯ環境における不安定なリンク品質およびリンクスループットを回避することである。本発明は、アンテナのどのセクタがアクティブ化されるかに応じて、全方向性放射アンテナのみを使用する場合と比較したときにスループットが上昇または低下する場合があり、また、スループットの上昇または低下がアクティブ化パターンの小さいサブセット中のみで見られる、という知見に基づく。本明細書におけるアクティブ化パターンとは、伝送においてアンテナのどのセクタがアクティブであるかを指す。本発明はさらに、上昇するスループットを有するアクティブ化パターンが、主として環境に依存し、アクティブ化されるセクタの数、Ｔｘセクタアクティブ化であるかＲｘセクタアクティブ化であるか、またはアンテナ配向とは関連がないという知見に基づく。本発明はさらに、マルチセクタアンテナが使用されるときの干渉レベルが、アクティブ化されるセクタの数に比例するという知見に基づく。平均スループットの平均ランクが最良である１つの構成が選択される際の選択元として、高性能のアンテナ構成のみを含むサブセットを決定することによって、本発明の方法は、性能閾値がもはや満たされなくなった後で、任意にパターンを選択する場合に起こりうるような、低い性能を示すセクタパターンの選択を回避する。したがって、本発明の方法は、低性能アンテナパターンを選択することによるリンク損失の確率を低下させる。高性能のアンテナセクタパターンは、所定の時間にわたって、かつ異なる日時および／または曜日に決定された、平均ランク測定基準に従って決定される。本発明の方法は一般に、既存のＭＩＭＯワイヤレスアクセスポイントと比較したとき、選ばれた任意の時間期間にわたってより高い平均スループットを提供し、また、接続が所定の性能閾値未満に低下した場合にプロービングに必要な時間を短縮する。加えて、本発明の方法は、実際の構成に応じて、適切なアンテナパターンまたはアンテナ構成を選択することによって、付近で動作する他のデバイスとの干渉を低減し、空間再利用を増大させることができる。

上ですでに示したように、ＭＩＭＯと指向性アンテナとを単純に組み合わせても、必ずしも利益のみが生み出されるとは限らない。例えば、屋外環境における二地点間ＭＩＭＯを考えてみる。ＭＩＭＯは、散乱の多いマルチパス環境で容量利得を達成する。しかし、屋外環境は通常、単一の強力な見通し線経路を有し、指向性アンテナは、ＭＩＭＯリンクの容量を減少させることになる。対照的に、散乱の多いマルチパスを提供する環境、例えば屋内環境で、ＭＩＭＯに対する指向性アンテナがどのように機能するかは、すぐには明らかでない。一方では、指向性アンテナは、その狭ビームの結果としてマルチパスまたは信号散乱が低減されるせいで、ＭＩＭＯリンクの容量を減少させるかもしれないと主張することはできる。しかし他方では、指向性が伝搬路の構造を変化させるかもしれず、指向性によるこの構造的変化および信号増大がリンク容量を改善する可能性もある。

本発明によれば、アンテナ選択ユニットが、送信（Ｔｘ）および／または受信（Ｒｘ）のための異なる指向性アンテナパターンを生み出すために、アンテナシステムの異なるアンテナ素子を選択的にアクティブ化するように適合される。以下の明細書では、「リンクアンテナパターン」という表現は、２つのＭＩＭＯワイヤレスノード間のワイヤレスリンクの送信機および受信機ノードそれぞれにおける指向性アンテナパターンのＴｘ−Ｒｘ組合せを指す。本発明によれば、性能が所定の閾値レベル未満に低下した場合にリンクアンテナパターン選択がその中から行われる、リンクスループットを最大化するリンクアンテナパターンのセットが決定される。リンク性能は、測定されたスループット、信号対雑音比またはＳＮＲ、受信信号強度またはＲＳＳ、パケット誤り率またはＰＥＲなどの点から決定することができる。本発明によれば、リンク性能測定基準のうちの１または複数が、セットのリンクアンテナパターンの各々について決定される。動作中、ある時間間隔で、またはワイヤレスリンクの使用が低いときに、リンクアンテナパターンのうちの１または複数がセットから選択され、リンク性能測定が実施される。リンク性能測定は、ある時間期間にわたって行われて、平均結果が得られる。パターンは、それらの平均結果に従ってランクを割り当てられ、それらのランクに従って選択される。すなわち、最良の平均ランクを示すパターンが選択される。

本発明の一態様による方法によれば、最初の測定ステップで、複数のアンテナの各々の中のセクタが選択的にアクティブ化されるが、これは、以下のようにして行われる。すなわち、１または複数のアンテナ上で複数のセクタをアクティブ化することを含めて、全てのアンテナまたはリンクアンテナパターンについてアクティブ化されるセクタの、複数の、またはさらには全ての、可能な組合せが連続的に設定される。このステップは、アンテナごとに、送信のための複数の指向性放射ビームフォームと、受信のための指向性受信感度パターンとを連続的に設定する。個別デバイスの各々の送信および受信パターンは異なる場合があることに留意されたい。パターンごとに、異なるダイバーシティ環境が生成され、このダイバーシティ環境は、ＭＩＭＯ原理に従って有利な信号経路を示すことができる。加えて、異なるアンテナに全送信電力のうちの異なるシェアが供給されることがあり、これにより様々な信号経路上の信号伝搬がさらに多様になる。アクティブ化されるアンテナセクタと、個々のアンテナに供給される送信電力との複数の組合せの各々につき、受信信号強度、スループット、および／もしくは誤り率、またはより一般的なリンク性能が決定される。誤り率は、ビット誤り率、パケット誤り率、ブロック誤り率などを含みうる。この決定は、事前定義済みのデータパケットを送り、受け取られたデータに関する対応する情報を受信機から受け取ることによって、またはいずれか他の既知の方式で行うことができる。このように得られた情報は、メモリに記憶され、経時的なリンク性能の安定性および達成されたそれぞれのスループットに従って、リンクアンテナパターンがランク付けされる。ランク付けの詳細については、本明細書において後でさらに論じる。

測定は、特定のアンテナ組合せの時間的安定性に関する情報を設定するために、すぐにまたはより長い時間期間の後で、１回または数回繰り返すことができる。測定はまた、日時または曜日に通常は依存する変動する環境条件下での最大性能を提供できるようにするために、異なる日時または異なる曜日に繰り返すこともできる。

本発明によれば、所定の閾値よりも高いスループットを提供するアクティブ化されるアンテナセクタまたはセクタパターンの組合せが結合されて、セクタパターンのセットとなるが、このセットは、使用中の任意の時点で、所定の閾値よりも良いスループットをもたらす少なくとも１つの組合せを提供する。動作中、ワイヤレスアクセスポイントは、任意の時点で最良の可能なスループットを維持するために、短い間隔（例えば秒間隔）でも、セクタパターンの所定のセットから選択することができる。セットは、ある日時またはある曜日について有効であってもよい。

動作中、リンクアンテナパターンのセットのうちの全てのリンクアンテナパターンについて、平均リンク性能が所定の瞬間で決定される。平均リンク性能は、例えば、事前定義済みの数の過去の瞬時リンク性能値の移動平均、または指数平均とすることができる。リンクアンテナパターンは平均リンク性能に従って分類されて、所定の瞬間の各々についての瞬時ランクが得られる。次いで、各リンクアンテナパターンの平均ランクが、所定の瞬間の各々について決定される。平均は、所定数の過去の瞬時ランクにわたる移動平均、または指数平均とすることができる。平均ランクが決定されると、最良の平均ランクを現在有するリンクアンテナパターンが、伝送のために選択される。

標準動作中のテストに必要とされる時間およびオーバヘッドを低減するために、後続のテストおよび選択動作で、最良の平均ランクから一定の近さ以内にある平均ランクを有する所定数のリンクアンテナパターンのみが選択され、それぞれの瞬時リンク性能および対応する平均リンク性能、ならびに平均ランクが決定される。繰返しの測定のために選択されなかったパターンの平均ランクは、前と同じのままである。後続のテストが行われると、最良の平均ランクを有するリンクアンテナパターンが選択される。このプロセスが、所定の時点で繰り返される。

リンクアンテナパターンのセット中のリンクアンテナパターンの数が多いほど、最良の平均ランクを有するパターンを見つけるのに必要な時間は長くなる。しかし、最高のリンク性能を有するリンクアンテナパターンを見つける確率もまた高くなる。良い平均ランクを一貫して有するリンクアンテナパターンの安定したセットが見つかった後は、セットのサイズを縮小することができる。

プロービングが行われる時間間隔、ならびにプロービング自体の継続時間は、最良の平均ランクを有するリンクアンテナパターンがどれくらいの頻度で変化するかに応じて、動的に適応させることができる。例えば、屋内システムでは、最良のリンク性能を有するパターンは通常、人々が動き回っている典型的な屋内環境におけるチャネル特性に従い、小さい時間尺度で変化する。したがって、チャネル変動を最も正確に追跡するには、時間間隔は、コヒーレンス時間（通常は約１秒）よりもかなり短くすべきである。他方、正確さの劣る追跡を受け入れるのをいとわないが経時的なプロービングオーバヘッドを償却して、数秒または数十秒を選ぶこともできる。

以下、図面を参照しながら本発明についてより詳細に述べる。
給電損失なしのマルチセクタアンテナの例示的な放射パターンを示す図である。 本発明をその中で使用できる例示的な屋内環境を表す図である。 長期平均に対するＳＤＭ実効ＳＮＲサンプルの割合を例示的に示す図である。 ＳＴＢＣ ＳＮＲおよびＳＤＭ実効ＳＮＲとスループットとの例示的な関係を示す図である。 アクティブなセクタの様々な組合せのスループット利得を例示的に示す図である。 スループット利得と、それに対するアクティブなセクタの配向とを例示的に示す図である。 アンテナ指向性利得がある場合の１リンク当たりのスループット利得を例示的に示す図である。 ３Ｔｘアンテナパターンセットについての経時的なスループット変動を例示的に示す図である。 様々なアンテナパターンの平均ＲＳＳ_ｄｉｆｆ値を例示的に示す図である。 アンテナ指向性利得がある場合の平均ＲＳＳ_ｄｉｆｆを例示的に示す図である。 選択元となる異なる数のリンクアンテナパターンのスループット利得を例示的に示す図である。 本発明によるランク付けを使用する場合と使用しない場合の、時間にわたるスループット利得を例示的に示す図である。

本発明による例示的な装置には、少なくとも２つのマルチセクタアンテナが備わり、各マルチセクタアンテナは４つのアンテナ素子を有する。一実施形態では、アンテナ素子は、指向性利得を提供しない。装置はさらに、プロセッサーと、プログラム情報の実行中にプログラム情報を記憶するように適合されたプログラムメモリと、プログラム情報の実行中にデータを記憶するように適合されたデータメモリとを有する。装置はさらに、プログラム情報の実行中に使用されるプログラム情報および／またはデータを非一時的に記憶するために、不揮発性記憶メモリ（例えばフラッシュメモリタイプまたは電気的消去可能プログラム可能ＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）タイプのもの）を有してよい。光学または磁気記憶装置、およびクライアント／サーバデータ記憶装置を含めた、他のタイプの不揮発性記憶メモリも考えられる。装置にはさらに、例えばＬＡＮまたはホストデバイスに接続するために、データ送受信用の有線インタフェースが装備されてよい。有線インタフェースは、例えば、ＵＳＢタイプまたはＩＥＥＥ８０２．３タイプのものとすることができる。他のタイプの有線インタフェースも考えられる。指向性利得は、全方向性放射パターンと比較した、１方向に向けた指向性アンテナの追加アンテナ利得を示すのに使用される。例示的な一実施形態では、アンテナ素子は、プリント回路基板またはＰＣＢ上にプリントされ、ＩＥＥＥ８０２．１１ｎの５ＧＨｚ中の水平面全体をカバーする。送信または受信のために給電ネットワークを介してセクタの任意の組合せをアクティブ化することができ、以下ではこれらの組合せを、セクタアクティブ化パターンまたは単にセクタパターンと呼ぶ。この結果、２^４−１＝１５個の異なるアクティブ化パターンが得られる。これらのうちの１つは、「４つのセクタ全てがアクティブ化され」、全方向性パターンとなり、以下ではこれをオムニモード（omni-mode）と呼ぶ。図１（ａ）および１（ｂ）に、アクティブ化されるセクタが１つおよび４つの場合の放射パターンをそれぞれ示す。表１に、パターンごとのアンテナ指向性利得が、アクティブ化されるセクタの数と、アクティブ化されるセクタが２つの場合にそれらが対向（２対向）するか隣接（２隣接）するかと、の両方に依存することを示す。

アクティブ化されるセクタが少ないアンテナパターンほど指向性利得が高いことは、直ちに明らかである。しかし、アンテナ給電ネットワークは、全てのアンテナパターンがほぼ等しいピーク利得を示すような給電損失を導入するように設計されている。この設計の決定は、マルチホップメッシュネットワーク中の指向性端末の問題を低減するために行われたものである。

図２に示すように、例示的なテストセットアップが、典型的な研究室空間の単一フロアで展開される。これは、キュービクルと、ブースと、ガラスの壁で分離されたオフィスとからなる、典型的なオフィス環境である。マルチセクタアンテナが利用可能なので、４つのノードしか必要でない。送信電力またはＴｘ電力制御によって、異なるトポロジをエミュレートすることができる。

本明細書で提示する例示的な測定結果は、ＵＤＰスループットをリンク性能測定基準として使用して得られた。マルチセクタアンテナを使用するＭＩＭＯリンクの最大スループットを測定するために、多数のアクティブ化パターン、および可能性ある時間的変動を考慮する必要がある。

それぞれｓ個のセクタのマルチセクタアンテナを送信機Ｔｘと受信機Ｒｘの両方が使用する、Ｋ個のＭＣＳデータレートを伴うＭ×Ｍ ＭＩＭＯシステム中では、全ての組合せをテストするにはＫ×（２^８−１）^２Ｍ回のスループット測定が必要である。これは、Ｍ＝２、ｓ＝４、およびＫ＝１６の場合の例示的なシステム中では、８１０，０００回のスループット測定に対応する。本発明では、この問題が２つの方法で対処された。第１に、リンクごとに検討されるアクティブ化パターンの数が制限される。具体的には、リンクの他方の端をオムニモードにして、ＴｘとＲｘすなわち送信機と受信機のいずれかで、セクタアクティブ化が実施される。現在の８０２．１１ｎ ＷＬＡＮでは、アクセスポイント（ＡＰ）でＴｘビームフォーミングのみが実施され、クライアントは全方向性アンテナを有することに留意されたい。さらに、アクティブなセクタの数は、各アンテナにつき同数に維持される。これにより、検討されるアンテナパターンの数は、この特殊なケースでは、（２^８−１）^２Ｍから、

に削減される。パターンセットは、ＴｘまたはＲｘの選択、および１アンテナ当たりのアクティブなセクタの数として言及される。第２に、ＵＤＰスループットと、ＳＮＲすなわち信号対雑音比とのマッピングを使用して、複数のＭＣＳレートが対処される。例示的なセットアップで使用されるハードウェアは、ほとんどの８０２．１１ワイヤレスデバイスによって提供される受信信号強度すなわちＲＳＳに加えて、受信パケットごとのＳＮＲ情報も記憶する。パケットがＳＤＭモードで符号化される場合は、１対のＳＮＲ値（空間ストリームごとのＳＮＲ）が利用可能であり、ＳＴＢＣモードで符号化される場合は、単一のＳＮＲ値が利用可能である。

例示的な一連の測定では、ハードウェア特有のＳＮＲ情報がＵＤＰスループットにマッピングされる。各ＭＣＳレートのＵＤＰスループットは、ｉｐｅｒｆおよびｔｃｐｄｕｍｐツールを使用して、制限されたパターンセットの各々で５秒間測定される。５秒の測定の継続時間は、テストによって十分であると識別されたものである。トラフィック負荷は、各ＭＣＳレートよりも高く設定される。ＳＮＲ値は、平均化され、スループットにマッピングされる。ＳＤＭモードのパケットの場合は、スループットへの１対１マッピングのために、ＳＮＲ値の各対が、単一の実効ＳＮＲに結合される。したがって、実効ＳＮＲは、１対のＳＤＭモードＳＮＲ値に対する単一の代表ＳＮＲである。

前述のように、異なるアクティブ化パターンの測定結果は、ワイヤレスチャネルの時間変動に影響される場合がある。この影響を定量化するために、長期平均の±δｄＢ範囲に含まれるＳＤＭ実効ＳＮＲサンプルの割合が測定される。図３に、異なるδの場合のこれらの結果を示す。夜間は、２００秒までの時間間隔でも、サンプルの１０％のみが長期平均から２ｄＢ外れる（図３（ａ）参照）。日中（図３（ｂ）参照）は、２０秒の時間間隔で、サンプルの約１５％が長期平均に対して２ｄＢ外れ、これは、使用される８０２．１１ｎデバイスの１ｄＢ粒度に近い。外れ値の影響をさらに最小限に抑えるために、全ての測定は別段の指定がない限り夜間に実施され、各アクティブ化パターンおよびオムニモードのバックツーバックのスループットが測定され、それぞれの差のみが検討された。

図４に、例示的なワイヤレスデバイスの、平均化されたスループットサンプル、および対応するＳＮＲまたは実効ＳＮＲ値を、例示的に示す。マッピングを生成するために、一般化されたシグモイド関数が、同じＭＣＳレートのスループットサンプルの各セットに適合される。あるアンテナパターンを使用するリンクのスループットは、ＳＴＢＣ ＳＮＲ値およびＳＤＭ実効ＳＮＲ値を測定し、マッピングを使用してこれらの２つのＳＮＲ値をスループットにマッピングし、これらの２つのスループット値の最大値を選ぶことによって、推定される。

オムニモード伝送を介したＭＩＭＯセクタアクティブ化のスループット利得を定量化するために、前と同じ例示的なテストセットアップが使用される。やはり、前と同じマッピングを使用して、スループット利得を得るためにオムニモードのＳＮＲがバックツーバック方式で測定される。信頼できる結果を得るために、各測定が５回繰り返され、結果が平均化される。様々なセクタパターンについて、ＲＳＳ、アクティブ化されるセクタの数、Ｔｘセクタアクティブ化であるかＲｘセクタアクティブ化であるか、デバイスの位置、指向性利得、および時間的スループット変動、の影響が決定される。

図５に、Ｔｘセクタアクティブ化とＲｘセクタアクティブ化の両方によるアンテナパターンのスループット利得を示す。図５の各灰色バーは、１アンテナ当たりのアクティブ化されるセクタが１つ、２つ、または３つの場合のメジアン利得を示す。エラーバーは、最大および最小スループット利得を表す。黒いバーは、最高のＲＳＳを有するパターンのスループット利得を表す。ほとんどのリンクは、オムニモードと比較して正の最大スループット利得を達成し、１アンテナ当たり２つのＲｘセクタを使用するリンク１−３上では最大で１３０％、また全てのリンクの平均で２１％である。これは、直観に反するように見える。というのは、前述のように、例示的なテストセットアップで使用されるマルチセクタアンテナは、オムニモードと比較してアンテナ指向性利得を提供しないからである。マルチセクタアンテナは等しいかまたはより少ない信号電力で送信または受信し、ＴｘとＲｘとの間の様々な経路のいくつかは抑制されるので、正のスループット利得を観察することは不可能なはずだと主張するかもしれない。正のスループット利得は、角領域中の信号のクラスタ化された伝搬によるものである。屋内環境での伝搬測定は、発射角ＡｏＤと到来角ＡｏＡとが、相関する信号クラスタを形成することを示した。さらに、２つから４つのクラスタのみが受信信号に寄与する。正のスループット利得を達成するアンテナパターンは、これらの優勢な信号クラスタと同相に整合し、したがって負の利得を回避するが、これらのアンテナパターンはまた、アンテナ入力における信号相関を誘発する他のクラスタとは整合しない。この不整合により、受信信号相関が低減し、ＭＩＭＯチャネル行列が非相関に見える。したがって、指向性利得のないセクタアクティブ化が、ＭＩＭＯチャネルを構造的に変更することによってスループット利得を生み出すことができる。高い正の最大スループット利得の可能性にもかかわらず、図５はまた、ほとんどのリンクが負のメジアンスループット利得、すなわち平均−９，３％を達成し、最小利得が−１００％もの低さに達しうることも示す（例えば、１アンテナ当たり２つのＲｘセクタの場合のリンク１−３）。したがって、正の利得を提供するアンテナパターンは半分未満であり、セクタアクティブ化パターンが慎重に選ばれなければ、スループット性能に対する高いペナルティが生じるであろう。図５に表される測定結果は、最大スループット利得が、アクティブ化されるセクタの数、またはＴｘアクティブ化が使用されるかＲｘアクティブ化が使用されるかに依存しないことを、はっきりと示す。

図５のほとんどのノード対（ｘ，ｙ）では、Ｔｘアクティブ化を用いたリンクｘ−ｙの性能は、Ｒｘアクティブ化を用いた相反的なリンクｙ−ｘの性能とは徹底的に異なる可能性がある。したがって一般に、リンクは対称ではなく、リンク相反性を活用して測定オーバヘッドを低減することはできない。これは、図５（ａ）および５（ｂ）のそれぞれのＴｘアクティブ化とＲｘアクティブ化の両方に当てはまる。したがって、アンテナ指向性利得がない場合、ＲＳＳは十分な精度でスループット利得を予測することはできない。

図５はまた、同じ場所に位置するリンクが、徹底的に異なる性能を示すことも示す。例えば、ノード２を共有するリンク２−３および５−２を考えてみる。リンク２−３は、Ｔｘアクティブ化とＲｘアクティブ化の両方で正の最大スループット利得を達成し、Ｒｘアクティブ化で正のメジアンスループット利得を達成し、ＲＳＳベースのスループット利得は、Ｒｘアクティブ化では最大スループット利得に近い。対照的に、リンク５−２は、Ｔｘアクティブ化でのみ正の最大スループット利得を達成し、負のメジアンスループット利得を有し、ＲＳＳベースのスループット利得は全てメジアンスループット利得に近い。以上の観察に基づくと、スループット利得は「任意」に見える。しかし、本発明者らは、信号散乱の点から見て「任意」なのは環境であり、セクタアクティブ化がＭＩＭＯチャネル（これらは周囲環境に大きく依存する）の構造を変更することを見出した。Ｍ×Ｎ ＭＩＭＯチャネルにおけるＴｘアンテナ信号とＲｘアンテナ信号との関係は、ｙ＝γ・Ｈｘであり、ここで、ｘは、１×Ｍ入力ベクトルまたはＴｘシンボルベクトルであり、γは、スカラ経路損失ベースチャネル利得であり、Ｈは、Ｍ×Ｎ ＭＩＭＯチャネル行列であり、ｙは、１×Ｎ出力ベクトルまたはＴｘシンボルベクトルである。ＲＳＳがスループット利得の良いインジケータでないという前の観察は、スループット利得に対する主要な寄与要因が、スカラ利得γではなく、ＭＩＭＯチャネル行列Ｈの構造であることを意味する。

既存の研究は、Ｈの構造が、リンクの周囲環境および結果的な経路に大きく依存すると述べている。特に屋内環境では、各リンクの周囲は、顕著に異なり、アクティブ化パターンにまたがって異なるスループット利得特性につながる。

前述のように、オムニモードで送信電力を低減することによってアンテナ指向性利得を生み出すことができる。例示的なテストセットアップで使用されるネットワークインタフェースカードすなわちＮＩＣは、３ｄＢインクリメントの送信電力制御をサポートし、これにより、アクティブなセクタの数が１または２であるときにマルチセクタアンテナの給電損失を補償することが可能となる（表１参照）。アクティブなセクタが３つの場合の給電損失は１．２５ｄＢなので、アクティブなセクタが３つであるパターンセットは以下では検討されない。

図６に、リンクの他方の端に向けたアクティブ化されるセクタの地理的方向によって分類されたアンテナパターン配向の関数として、全てのリンクにわたる平均スループット利得を示す。ＴＸ１およびＴＸ３は、１つのＴｘセクタおよび３つのＴｘセクタのアクティブ化パターンをそれぞれ示す。ＲＸ１およびＲＸ３は、Ｒｘアクティブ化に対応する。Ｆ、Ｌ、Ｒ、およびＢは、前、左、右、および後ろの配向をそれぞれ示す。例えば、ＴＸ１（またはＴＸ３）におけるＦ／Ｆでは、２アンテナＭＩＭＯシステム中の両方のアンテナが、受信機に面したアクティブなＴｘセクタを有する。１ノードにつき単一のセクタ化アンテナがある場合とは異なり、地理的関係は、アクティブなセクタの数およびＲｘアクティブ化であるかＴｘアクティブ化であるかにやはりかかわらず、スループット利得と相関しない。

図７に、アンテナ指向性利得がある場合の１リンク当たりのスループット利得を示す。最大およびメジアンスループット利得は、それぞれ７１％および１４％である。セクタアクティブ化パターンセットを慎重に選ぶと、１−２および３−２のようないくつかのリンクは、１００％を超える最大利得を示す。また、リンク１−３、２−３、および３−２のメジアン利得は、５０％を超える。全体的に、メジアン利得は、８０個のうち１１個のパターンセットにおいて正であり、このことは、各パターンセット中の半分よりも多いアクティブ化パターンが、オムニモードよりも高いスループットを提供する可能性が高いことを含意する。したがって、エミュレートされた指向性利得は、ＭＩＭＯを使用しても、γによって表されるＲｘ信号レベルを増加させる。この効果は、以前は単一アンテナシステムについてしか確認されなかった。

図７では、アクティブ化されるセクタの数は、スループット利得にあまり影響しない。１０個のリンク全てで、５つのリンクは、Ｔｘアクティブ化かＲｘアクティブ化かにかかわらず、１アクティブ化と２アクティブ化の両方の競合的なスループット利得を示す。指向性利得のない場合と同様、図７はまた、様々なリンク位置および相反的構成についてスループット利得が任意に見えることを明らかにする。地理的関係は、スループット利得のどのような指示も提供しない（グラフは示さず）。やはり、これらの観察も、周囲環境間の差の結果と解釈することができる。

図５と同様、図７でも、黒いバーは、ＲＳＳベースのスループット利得を表す。ＲＳＳベースのアクティブ化の結果、４０個のうち３４個のパターンセットにおいて、メジアンよりも高いスループットとなる。さらに、１０個のパターンセットは、最大スループット利得の１０％以内である。したがって、屋内環境の任意の周囲にかかわらず、ＲＳＳ値は、アンテナ指向性利得があるときにスループット利得をうまく表すと結論づけられる。

アンテナ指向性がある場合にＲＳＳがスループット利得の良い測定基準であることはわかったが、パターンセット中の全てのパターンのＲＳＳをプロービングすることは依然として必要かもしれない。このように予想されるはずなのは、上で検討された他の空間的測定基準がどのような相関も示さなかったからである。しかし、本発明者らは、時間的プロパティを利用することによって、常に全てのパターンをプロービングする必要はないことを見出した。

例示的なテストでは、後続のオムニモード測定なしで、アクティブ化パターンに対するＳＮＲ測定が、１Ｔｘ、１Ｒｘ、３Ｔｘ、および３Ｒｘアクティブ化パターンセット中のパターンから実施された。リンク２−１、２−３、および２−５が、アンテナ指向性利得なしで検討される。１３：３０から１７：３０までの４時間にわたり、各セットの全てのパターンがプロービングされ、プロービングが４０回繰り返された。次いで、上にさらに論じたマッピングを使用して、スループットが得られた。

図８に、セクタアクティブ化を介したスループットの時間的変動を示す。所与の時間について最大値（最大）が全てのパターンにわたってとられ、時間経過の中で１番目（１位）および２番目（２位）に大きい数字の最大スループットを示すパターンのスループットが、経時的に追跡される。太いラインは、３Ｔｘセクタアクティブ化の全てのパターンからのスループットのうちの最大スループットの変動であり、「最大」の符号が付けられている。パターンが最大スループットをもたらす回数を計数することによって、最も頻繁に最大値を達成する２つのパターン（「１位」および「２位」の符号が付けられている）が選ばれ、経時的に追跡された。２つのサブフィギュアは、２つの極端な傾向を実証する。図８（ａ）では、１位および２位は、４０回のうち３８回、すなわちほとんどの時間、最大スループットに合致する。しかし、図８（ｂ）では、ほとんどの時間、最大スループットと、１位および２位にランクされたアクティブ化パターンのスループットとの間に隔たりがある。２つのパターンは、最大スループットの４０％しかカバーしない。この場合でも、１６から２４までの時間インデックスの間の期間（おおよそ４５分に対応する）中は、１位または２位のパターンは、最大スループットに近いスループットを達成する。

何個のパターンが時間経過の中で最大スループットを達成するかをさらに見るために、パターンが最大スループットを何回達成するかが記録された。次いで、９０％および９５％の時間にわたって最大スループットを共にカバーするパターンの最小サブセットが識別される。これを表２に要約する。

平均して、１６個のうち５．４個および６．３個のパターンが、それぞれ９０％および９５％の時間にわたって最大スループットを達成すると考える必要がある。２つの観察が行われた。第１に、図８の２つの極端なケースは、少数のパターンのみが、最大スループットを達成すると考えるに値することを示す。第２に、図８（ａ）から、スループットは変動することもあるが、少数のパターンは依然として最大スループットを提供している。最大スループットを提供するパターンの安定性は、屋内環境の周囲の要素の静止しているという性質によるものであるはずだと推論される。反対に、図８（ｂ）に示す、小さい時間尺度での比較的速いスループットの変動は、人々が動き回っていることによるものであるはずである。

以下のセクションでは、干渉低減および空間再利用について検討する。前と同様の連続的リンクアクティブ化の実験的方法を使用して、Ｔｘアクティブ化セット中の各パターンについてＳＮＲおよびＲＳＳが測定され、その後すぐにオムニモード測定が行われた。差ＲＳＳ_ｄｉｆｆ＝ＲＳＳ_ｘ−ＲＳＳ_ｏｍｎｉが、干渉測定基準として使用される。負の値は、セクタアクティブ化パターンｘが、オムニモードと比較して干渉を低減し、空間再利用を増大させることを意味する。安定し静止した環境を有するために、全ての測定は夜間に実施され、結果は５回の反復の平均である。上記の実験は、アンテナ指向性利得ありとなしの両方の場合について実施される。

図９（ａ）に、アンテナ指向性利得がない場合の、各リンクの近傍におけるオムニモードの平均ＲＳＳ_ｄｉｆｆを示す。例えば、「リンク１−２、１セクタ」ポイントの場合、平均は、リンク１−２の全ての１セクタアクティブ化について得られた全てのリンク１−３および１−４のＲＳＳ_ｄｉｆｆ値を含む。アクティブなセクタの数が減少するにつれて、ＲＳＳ_ｄｉｆｆ値は減少する。１つのセクタ化アンテナ当たり１つのＴｘセクタがある場合、オムニモードと比較した干渉は、最大で１２ｄＢ（リンク２−１）および平均で８ｄＢ（リンク２−５）まで低減することができる。セクタアクティブ化は、干渉レベルを低減するが、必ずしもスループット利得を増大させるとは限らない。

図９（ｂ）に、全てのアンテナパターンにわたるＲＳＳ_ｄｉｆｆ値を、スループット利得が高い順に示す。各リンクにつき、パターンはまず、スループット利得が高い順に分類され、次いで、同じランキングのＲＳＳ_ｄｉｆｆ値が平均化される。アクティブ化されるセクタの数ごとに、ＲＳＳ_ｄｉｆｆ値がスループット利得と関係しないことを観察することができる。特に、最高スループット利得については、これらは一定のままである。したがって、アクティブ化されるセクタの数を選択することによって、一定の干渉レベルを被るスループット利得を最大化することが可能であり、干渉レベルは、１Ｔｘセクタアクティブ化パターンが検討されるときに最小である。要約すると、アンテナ指向性利得がない場合の干渉レベルは、アクティブ化されるセクタの数に比例し、最大スループット利得とはほとんど相関がない。

図１０に、アンテナ指向性があるときの、各リンクの近傍におけるオムニモードの平均ＲＳＳ_ｄｉｆｆ値を示す。アンテナ指向性利得がない場合（図９（ａ）の議論を参照されたい）とは対照的に、全てのリンクおよびＴｘセクタアクティブ化セットにわたり、平均ＲＳＳ_ｄｉｆｆ値は、せいぜい３ｄＢであり、オムニモードの７ｄＢ範囲内である。平均３ｄＢの干渉低減は、８０２．１１ｎキャリアセンシングをディセーブルしてそれにより空間再利用を増大させるには、低すぎることがある。また、干渉低減は、アクティブ化されるセクタの数に依存しない。２セクタアクティブ化は、単一セクタアクティブ化よりも２．３ｄＢ低いアンテナ指向性利得を有するが（表１参照）、その角度カバー範囲は単一アクティブ化セクタの２倍である。加えて、ＭＩＭＯシステム中で複数のアンテナを使用することは、受信機が単一アンテナ受信機よりも多くの信号経路を捕捉して、したがってより強い信号を受信するより多くの機会をもたらす。このように、アンテナ指向性があるとき、干渉低減は小さく、アクティブなセクタの数に依存しない。

上記の知見に基づき、２つの実装形態を考えることができる。すなわち、（１）ＭＩＭＯがスループット利得および空間再利用を利用するための、指向性利得なしのマルチセクタアンテナと、（２）ＭＩＭＯがスループット利得を増大させるための、指向性利得ありのマルチセクタアンテナである。

実装形態（１）は、スループット利得に加えて空間再利用を活用して、ネットワーク全体にわたる性能を向上させることができる。しかし、空間再利用は、異なるリンク間の調整機構を必要とする隠れた端末を犠牲にしてもたらされる。さらに、上でさらに論じたように、ＳＮＲ情報が実際のハードウェアから入手可能でない場合に、大きいまたは正のスループット利得を有するパターンをどのように見つけるかは、まだはっきりしていない。

実装形態（２）は、控えめな空間再利用を伴うが、より高いスループット利得およびより単純なプロトコル設計をもたらす。それは、セクタアクティブ化のために異なるリンク間の調整を必要としない。さらに、ＲＳＳさえも使用して、良いアクティブ化パターンを見つけることもでき、ＩＥＥＥ８０２．１１ｎとの逆方向互換性をもたらす。

以下のセクションでは、本発明による、セクタを自動的に選択およびアクティブ化する方法を提示する。本発明の方法は、前の段落で提示した実装形態（２）に基づく。本質的に、本発明の方法は以下のステップを含む。

− まず、標準または通常動作の前に、候補アクティブ化パターンセット（Ｐとして示される）が選択される。パターンの品質を推定するための測定基準もまた選ばれる。候補測定基準は、例えば、ＳＮＲやＲＳＳなどの、明示的なフィードバックベースの測定基準、および、通常のパケット伝送によって測定されるパケット誤り率（ＰＥＲ）などの、明示的でないフィードバックベースの測定基準である。次いで、Ｐ中の全てのパターンがプロービングされランク付けされる。初期設定が実施されると、標準動作中に以下のステップが実行される。

− 時間にわたる測定基準履歴に基づいて、Ｎ個のパターンがＰから選択される。
− Ｎ個のパターンがプロービングされて、Ｔ時間間隔中の測定基準値が得られる。
− Ｎ個のパターン全てがプロービングされると、全てのパターンがそれらの平均測定基準値に基づいて分類され、次いで、最良の平均ランクを有するパターンが選択される。

最初のステップは、良い初期状態からの開始を可能にし、良いサブセットに収束するまでの時間を短縮する。標準動作中に実施されるステップは、最大スループットパターンをできるだけ多くの回数含むことになるＰのサブセットを見つけることを狙いとする。これらのステップは、サブセットを短時間で評価および選択し、サブセットをスループットの点から漸進的に精緻化する。これは例えば、それまでに収集された値の測定基準平均、例えばＳＮＲ、ＲＳＳ、またはＰＥＲをとることによって行われる。しかし、即時の測定結果を使用するのではなく、時間にわたって平均化された測定基準が使用されるが、サブセットは最終的に、時間平均化されたランクに基づいて選択される。このようにして、本発明の方法は、測定基準の実際の値を重視するのではなく、調べられているパターンの順序を重み付けする。プロービングは、選択されたサブセットＮのセクタに制限される。最後に、最良のパターンが選択される。ランクは、時間にわたって平均化されたリンク性能を測定することによって決定され、選択は、平均化されたランクに従って行われる。

本発明によれば、３つのパラメータＰ、Ｔ、およびＮを決定する必要がある。Ｐは、パターンセット全体の任意のサブセットとすることができる。例えば、Ｐは、単一のアクティブなセクタを使用するＴｘアクティブ化からのパターンのセットとすることができ、これらは総計１６個である。しかし、この種類のパターンに限定されない。セットが大きいほど、プロービングのための良いサブセットを見つけるのは困難であることに留意されたい。同時に、より多くのスループット利得を予想することができる。大きい候補セットが決定された後は、時間平均化されたランクを利用してセットのサイズが縮小されることになり、プローブの数が削減される。Ｔの選択は、Ｐ中の最高スループットを有するパターンがどれくらいの頻度で変化するかに依存する。さらに、チャネル変動がどれくらい正確に経時的に追跡されるかにも依存する。上でさらに論じたように、最高スループットを有するパターンは、典型的な屋内環境におけるチャネル特性に従い、小さい時間尺度で変化する。したがって、チャネル変動を最も正確に追跡するには、Ｔは、コヒーレンス時間（通常は約１秒）よりもかなり短くすべきである。他方、正確さの劣る追跡を受け入れるのをいとわないが経時的なプロービングオーバヘッドを低減して、数秒または数十秒のＴを選ぶこともできる。

選ばれたＴおよびＮについて、Ｎが決定されたときの追加のプロービングオーバヘッドの量を考慮すべきである。オーバヘッド量は、使用される物理またはＭＡＣプロトコルに非常に特有なので、実際の実装形態に依存する。例えば、プロービング動作は、追加のパケット交換動作として、または既存の通常のパケット転送スケジュールに便乗させるものとして、実際のプロトコルに統合することができる。その後、スループット利得がプロービングオーバヘッドによるスループット損失に勝るように、Ｎを選ぶことができる。

Ｔｘセクタアクティブ化の場合のパターンが、Ｐと呼ばれる。評価のために全てのＰについてのＳＮＲおよびＲＳＳが収集され、公平な比較のために、収集されたデータセットに対してランク付けが実施される。このデータセットを収集するために、あるパターンとオムニモードの両方で、同じＳＮＲ測定がバックツーバック方式で実施される。測定は、十分な回数、例えば４０回繰り返され、また、様々な日時および曜日について繰り返される。測定は、全てのリンクについて繰り返される。図１１に、選択元となる異なる数のリンクアンテナパターンについてのスループット利得を例示的に示す。

図１２に、Ｎ＝８の場合に、全てのリンクにわたって、かつ時間にわたって平均化されたスループット利得を示す。２つの測定基準、すなわち、それぞれ図１２（ａ）および図１２（ｂ）のＳＮＲおよびＲＳＳが検討される。図において、「最大」は、最大の測定基準値を有するパターンが各時間ごとに選択されるときのスループット利得である。「ランクあり」は、サブセット選択のためにパターンのランクを使用することに対応し、「ランクなし」は、単純にＳＮＲまたはＲＳＳ値の時間平均を使用することに対応する。図１２（ａ）と１２（ｂ）の両方から、本発明の方法が、正のスループット利得をもたらすアクティブ化パターンをうまく選択することが明らかである。特に、ＳＮＲを用いたランクベースの選択は、検討されるパターンの数が半分に削減されたときでも、５０％よりも大きい利得を提供し、最大は６２％である。本発明の方法がＲＳＳに従って選択するとき、最大利得は２３％であり、これはＳＮＲに従った選択よりもずっと小さい。したがって、ＳＮＲの使用が有利である。Ｎが増大するのに伴って両方の変量は最大に近づくが、ランクベースの選択の急峻さは、時間平均ベースの急峻さよりもずっと急である。これもやはり、結局は、チャネルは頻繁に変化するが、少数のパターンが最大スループット利得に近い利得の達成に成功し続けることを示す。

図１２は、本発明の方法が、特定のリンク２−３においてＮ＝８のときに最高スループットを有するパターンをどれだけうまく経時的に追跡するかを明らかにする。ＳＮＲを使用すると、ランクベースの選択は、ほぼ全ての時間で最高のスループットを有するパターンをうまく見つける。しかし、時間平均ベースの選択は、ＳＮＲを使用しても、相対的に性能が低い。１６個のうち８個のパターンがＳＮＲについてプロービングされるので、低い性能は、生の時間平均ベースの選択が、チャネルの小さい時間尺度の変動の影響をより受け、良いパターンサブセットの長期定常性による影響をあまり受けないことを示す。

本発明は、アンテナアクティブ化パターンの限られたサブセットを使用してスループット利得を有することができるという知見を使用する。サブセットは、ＲｘおよびＴｘの全てのアクティブ化パターンについてＳＮＲを収集し、ある時間にわたるＳＮＲの安定性を決定し、パターンをそれらの長期安定性に従ってランク付けすることによって、決定される。スループットが閾値を下回る場合は、所定の閾値よりも高い長期ＳＮＲを有することがわかったパターンのみが検討される。ＳＮＲの決定は、環境の変化を補償するために、定期的に繰り返すことができる。本発明は有利にも、スループットが低下した場合に適切なアンテナパターンを見つけるために、過剰なパケット情報追跡と共に全ての可能性あるアンテナパターンのブルートフォーステストを行う必要性を回避する。

Claims (10)

1. セクタ化された指向性アンテナを使用するＭＩＭＯワイヤレス伝送システム中で送信および／または受信のためのアンテナセグメントを選択する方法であって、
   ランク付けされたリンクアンテナパターンの初期セットから、最良の平均ランクを有するリンクアンテナパターンを選択するステップであって、前記リンクアンテナパターンは、アクティブ化されるアンテナセグメントの異なる選択に対応し、それらの平均リンク性能に従ってランク付けされている、前記ステップと、
   所定の時間間隔で、前記最良の平均ランクに対して所定距離内にある平均ランクを有するリンクアンテナパターンのサブセットを連続的に選択するステップと、
   前記選択するステップで選択された前記リンクアンテナパターンの平均リンク性能を決定するステップと、
   前記決定するステップで前記平均リンク性能が決定された前記リンクアンテナパターンの、平均ランクを決定するステップと、
   前記最良の平均ランクを有する前記リンクアンテナパターンに対応する、送信および／または受信のためのアンテナセグメントを選択するステップと、
   次の前記所定の時間間隔で前記プロセスを繰り返すステップと、
   を含む、前記方法。
2. 前記サブセットの一部として選択されなかった前記リンク性能パターンの前記平均ランクは前と同じのままである、請求項１に記載の方法。
3. 前記リンクアンテナパターンランクが平均化される時間期間は移動ウィンドウ時間期間であるか、または、前記平均ランクは指数平均として決定される、請求項１に記載の方法。
4. ある日時または曜日に対してリンクアンテナパターンの異なるサブセットが提供される、請求項１に記載の方法。
5. 送信機と受信機との間でリンクが確立され、前記送信機または前記受信機は、どのリンクアンテナパターンを選択するかを前記それぞれの受信機または送信機に知らせる、請求項１に記載の方法。
6. リンクアンテナパターンの前記サブセットの一部でない新しいリンクアンテナパターンを選択し、リンク性能測定およびランク付けを実行するステップと、
   前記新しいリンクアンテナパターンよりも低いランクを有する、リンクアンテナパターンの前記サブセット中のリンクアンテナパターンを置き換えるステップと、
   をさらに含む、請求項１に記載の方法。
7. 前記所定の時間間隔は、最良のランクを有する前記リンクアンテナパターンがどれくらいの頻度で変化するかに応じて動的に適応される、請求項１に記載の方法。
8. 前記所定の時間間隔は、日時および／または曜日に応じて動的に適合される、請求項１に記載の方法。
9. マイクロプロセッサと、プログラムメモリと、データメモリと、少なくとも２つのアンテナを有しＭＩＭＯ方式で動作するように適合されたワイヤレス送信機および／または受信機と、を備える装置であって、前記アンテナは区分型指向性アンテナであり、前記プログラムメモリは、請求項１乃至８のいずれか一項に記載の方法を実行するように適合されたプログラム命令を保持する、前記装置。
10. プログラム情報の非一時的記憶に適合されたコンピュータ読取可能媒体であって、プログラム情報を記憶し、前記プログラム情報は、マイクロプロセッサと、プログラムと、データメモリと、ワイヤレス送信機および／または受信機と、少なくとも２つの区分型指向性アンテナと、を有するデバイスによって実行されたとき、請求項１乃至８のいずれか一項に記載の方法を前記デバイスが実施できるようにする、前記コンピュータ読取可能媒体。