JP2019503109A - 無線ネットワーク監視方法及びこの方法を実施するネットワークノード - Google Patents

Abstract

無線アクセスインフラストラクチャ及び無線デバイスを備える無線ネットワークにおける送信を監視する方法が提供される。本方法は、無線デバイスの数の所定のプロファイルに従って、推定無線デバイス数を生成することと、軌道の所定のプロファイルに従って推定無線デバイス数の各々の推定軌道を生成することと、推定無線デバイス数の無線デバイスごとに、無線デバイスの推定軌道を用いて、時間窓中の無線送信エラーの確率の推定分布を求めることと、無線デバイスの時間窓中の無線送信エラーの確率のそれぞれの推定分布に基づいて無線ネットワークの性能指数の推定値を求めることとを含む。

Description

本開示は、無線ネットワーク監視の分野に関し、特に、通信ベースの列車制御（ＣＢＴＣ：Communication Based Train Control）システムにおける無線送信品質の監視に関する。

ＣＢＴＣシステムにおいて動作する無線ネットワークは、近年、無線リソースを使用するコストを低減するために、公衆無線周波数帯域を用いるように設計されている。特に、工業、科学、及び医療（ＩＳＭ：Industrial，Scientific and Medical）周波数帯域の使用が、ＣＢＴＣシステムにおいて展開される無線ネットワークのために検討されている。周波数リソースを他のシステム（例えば、ＷｉＦｉホットスポット、マイクロ波機器）と共有することにより、ＣＢＴＣ無線ネットワークにおける無線送信は、そのような外部システムとの干渉を被る場合がある。

実際に、公衆帯域は、ダウンリンク（無線ネットワークインフラストラクチャから端末機器）又はアップリンク（端末機器から無線デバイスインフラストラクチャ）における干渉を生じる可能性がある他のデバイスと共有される。利用可能なリソースが、干渉による影響を過度に受けているとき、メッセージの多くの送信が失敗する場合がある。しかしながら、いくつかのＣＢＴＣシステムでは、少なくとも１つの列車について所定の期間（通常、１ｓから１．５ｓまで）中にアップリンク又はダウンリンクにおいてメッセージが受信されない場合、ＣＢＴＣ管理システムは列車停止を引き起こす。

列車停止は、いくつかの列車のトラフィックに影響を及ぼすので、トラフィックオペレーターは、通例、ＣＢＴＣシステムのロバスト性目標として、列車停止が１年に１回、１０年に１回、又は更には２０年に１回より多く生じないことを設定する。そのような強力なロバスト性目標は、所与の時間フレームにおける列車停止数を低減することを目的とした技術の発展につながった。例えば、例として新たな車両走行ごとに測定により更新することができる干渉測定値のデータベースに従って、送信リソースを動的に選択することにより、列車停止量を劇的に低減することが可能になる。一方、従来の技術は、極度に拘束力のある干渉状況（例えば、ＩＳＭ帯域を用いるシステムの場合、システムの無線アクセスポイントに非常に近接して設置されるＷｉＦｉホットスポットにより生じる）が克服されることを保証することができないという点でいくつかの制限を有する。

したがって、当技術分野における従来の技術の上述した欠点及び短所に対処する無線監視方法及びこの方法を実施するネットワークノードを提供する必要がある。

本主題開示の目的は、無線監視の改善された方法及びこの方法を実施するネットワークノードを提供することである。

本主題開示の別の目的は、従来の無線監視方式の上述した欠点及び短所を軽減するための無線監視の改善された方法及びこの方法を実施するネットワークノードを提供することである。

本主題開示の更に別の目的は、データ送信障害に関する無線ネットワークのロバスト性要件の遵守を確保するための、無線監視の改善された方法及びこの方法を実施するネットワークノードを提供することである。

これらの目的及び他の利点を達成するために、本明細書において具現され、大まかに説明されるような、本主題開示の目的によれば、本主題開示の１つの態様において、無線アクセスインフラストラクチャ及び無線デバイスを備える無線ネットワークにおける送信を監視する方法が提案される。本方法は、無線デバイスの数の所定のプロファイルに従って、推定無線デバイス数を生成することと、軌道の所定のプロファイルに従って推定無線デバイス数の各々の推定軌道を生成することと、推定無線デバイス数の無線デバイスごとに、無線デバイスの推定軌道を用いて、時間窓中の無線送信エラーの確率の推定分布を求めることと、無線デバイスの時間窓中の無線送信エラーの確率のそれぞれの推定分布に基づいて無線ネットワークの性能指数（figure of merit）の推定値を求めることとを含む。

推定性能指数は、有利には、システム正常性の尺度として用いることができ、それによって、そのようなシステム正常性を改善するための補正動作を行うことができる。

いくつかの実施の形態では、性能指数は、時間窓中の無線ネットワークにおける無線送信エラーの発生の確率を測定することができる。そのような性能指数は、有利には、ＣＢＴＣ無線ネットワーク等の無線ネットワークにおける無線障害を監視するために用いることができ、特に列車停止イベントを監視するために用いることができる。

いくつかの実施の形態では、時間窓の長さは、０．５秒から２秒までから選択することができる。時間窓の長さは、有利には、いずれの列車停止イベントがＣＢＴＣシステムにおいてトリガーされるかに基づいて、時間窓に一致又は対応するように選択することができる。

いくつかの実施の形態では、無線ネットワークの性能指数の推定値を求めることは、時間窓中の無線送信エラーの確率の推定分布に従って時間窓中の無線送信エラーの推定確率を生成することと、時間窓中の生成された無線送信エラーの推定確率において無線ネットワークにおけるリソースを配分するのに用いられるリソース配分アルゴリズムを実行することとを含むことができる。

いくつかの実施の形態では、無線ネットワークにおける送信を監視する方法は、上記の方法を反復することによって性能指数の分布の推定値を求めることを更に含むことができる。性能指数のそのような分布は、有利には、望ましくないイベントの予測ツールとして用いることができる。次に、そのような望ましくないイベント（例えば、列車停止イベント）の予測を、そのようなイベントの発生前に設計された望ましくないイベントに対する特定の解決策としての補正手段を特定するために用いることができる。これは、いくつかの実施の形態では、例えば、ほとんどの干渉が生じるネットワークカバレッジ内のロケーション等の、システムにとって悪化要因となるパラメーターを（システムの統計的解析を用いて）特定することを通じて行うことができる。

いくつかの実施の形態では、無線デバイス数の推定値を求めることは、無線デバイス数の確率密度関数モデルの推定値に基づくことができる。

いくつかの実施の形態では、それぞれの軌道の推定値を求めることは、無線デバイスの各々の位置及び速度の推定同時確率密度に基づくことができる。

いくつかの実施の形態では、それぞれの軌道の推定値を求めることは、各モバイルユニットのロケーションが時間窓にわたって同じままである軌道のプロファイルに基づくことができる。

いくつかの実施の形態では、無線ネットワークは、通信ベースの列車制御（ＣＢＴＣ）システムに含まれ、無線デバイスは、列車に搭載され、方法は、性能指数の分布の推定値に基づいて列車停止分布の推定確率を求めることを更に含むことができ、列車停止は、時間窓中の無線ネットワークにおける無線送信エラーの出現についてトリガーされる。列車停止分布のそのような推定確率を用いて、各望ましくない状況に対する特定の解決策を事前に設計することを可能にする、列車停止イベントの予測を提供することができる。したがって、本主題開示は、ＣＢＴＣ無線環境における無線障害の予測及び監視を提供する。

いくつかの実施の形態では、無線デバイスのロケーションに関する無線条件の量子化を推定する干渉データベースを構築することができる。送信の品質は、列車の位置及びリソース配分アルゴリズムを含むいくつかの要因の結果とみなすことができる。このため、干渉の所与の実現のために、セル内でサービングされる列車の位置及び数が変化するとき、性能が劇的に変化する。セル内の列車停止確率を正確に予測するために、システムは、全ての生じ得る展開シナリオを統計的に検討することができる。リソース配分戦略、干渉実現、列車数及び列車の位置を含む可能性の数は膨大であるため、本主題開示は、有利には、列車無線条件を表すメトリックを推定し、超えるとアラートが発生する閾値を設計する方法論を定義する。

すなわち、このような実施の形態では、本方法は、次の列車停止までの予測時間の推定確率分布を求めることと、次の列車停止までの予測時間の推定確率分布を用いて列車停止値の目標確率を計算することと、列車停止値の目標確率が所定の閾値を超えることに応答してアラートを生成することとを更に含むことができる。

さらに、又は、代わりに、このような実施の形態では同様に、本方法は、次の列車停止までの予測時間の推定確率分布を求めることと、次の列車停止までの予測時間の推定確率分布を用いて列車停止値の目標確率を計算することと、列車停止値の目標確率に等しい列車停止確率を有する確率が所定の閾値を超えている列車の臨界数を求めることとを更に含むことができる。

本主題開示は、有利には、列車停止イベントの主要な原因を特定するための方式も提供する。列車停止は、多くの異なるイベントの影響により生じる可能性があるため、全ての列車停止イベントにとって共通のものをフィルタリングすることが関心対象である。有利には、このフィルタリング除去は、生じ得る列車停止イベントにおける原因（例えば、所与の列車位置、列車数）の関与の可能性を計算することを含むことができる。この情報から、例えば、新たなＷＲＵを展開することを提案し、セルごとの列車数、所与の位置クラスターにおけるそれらの最小速度等を制限する等の解決策／対抗策を選択することができる。

本主題開示の別の態様において、プロセッサ、プロセッサに作動的に接続されたメモリを備える無線ネットワーク内のネットワークノードであって、本主題開示による送信を監視する提案された方法のうちの任意のものを実行するように構成される、ネットワークノードが提案される。

本主題開示の更に別の態様において、実行されると、メモリに作動的に接続されたプロセッサを備えるネットワークノードに、本主題開示による送信を監視する提案された方法のうちの任意のものを実行させる実行可能な命令を用いて符号化された非一時的コンピューター可読媒体が提案される。

本主題開示の更に別の態様において、コンピューター可読媒体において有形に具現化されたコンピュータープログラムコードを備えるコンピュータープログラム製品であって、上記コンピュータープログラムコードは、コンピューターシステムに提供され、実行されると、上記コンピューターに、本主題開示による送信を監視する提案された方法のうちの任意のものを実行させる命令を備える、コンピュータープログラム製品が提案される。

本主題開示の更に別の態様において、例えば、圧縮又は符号化を通じて、そのようなコンピュータープログラムを表すデータセットも提案される。

本発明は、限定はしないが、プロセス、装置、システム、デバイスとして、また、現時点で既知であるアプリケーション及び後に開発されるアプリケーションのための方法として含む、数多くの方法において実施し、利用できることは理解されたい。本明細書において開示されるシステムのこれらの、及び他の特有の特徴は、以下の説明及び添付の図面から、より容易に明らかになるであろう。

添付の明細書とともに以下の図面を参照することによって、本主題開示がより深く理解され、その数多くの目的及び利点が当業者にとってより明らかになるであろう。

１つ以上の実施の形態による、例示的なＣＢＴＣネットワークを示す概略図である。 １つ以上の実施の形態による、例示的なネットワーク監視プロセスを示すフローチャートである。 １つ以上の実施の形態による、例示的なネットワーク監視プロセスを示すフローチャートである。 １つ以上の実施の形態による、無線デバイス軌道の分布の例示的な近似を示すフローチャートである。 １つ以上の実施の形態による、無線デバイス軌道の分布の例示的な近似を示すフローチャートである。 １つ以上の実施の形態による、例示的なネットワーク監視プロセスを示すフローチャートである。 １つ以上の実施の形態による、ネットワークノードの例示的な機能を示すブロック図である。

簡潔及び明確に例示するために、図面は構成の一般的な方法を示し、既知の機構及び技法の説明及び細部は、本発明の説明される実施の形態の検討を無用に分かりにくくするのを避けるために省略される場合がある。さらに、図面内の要素は必ずしも縮尺どおりに描かれていない。例えば、図面内の要素のうちのいくつかの要素の寸法は、本発明の実施の形態を理解しやすくするのを助けるために、他の要素に対して誇張される場合がある。現実世界の条件下であれば極めて対称性が低く、秩序正しくない可能性がある、直線、鋭い角度及び／又は平行な平面等を有する構造が示されるときのように、或る特定の図は、理解するのを助けるために理想的に示される場合がある。異なる図における同じ参照符号は同じ要素を表し、一方、類似の参照符号は、類似の要素を表す場合があるが、必ずしもそうとは限らない。

さらに、本明細書における教示は、多種多様の形態において具現できること、及び本明細書において開示される任意の具体的な構造及び／又は機能は典型にすぎないことは明らかにすべきである。詳細には、本明細書において開示される態様を、任意の他の態様から独立して実施できること、及びいくつかの態様を種々の方法で組み合わせることができることは当業者には理解されよう。

本開示は、１つ以上の例示的な実施の形態による、方法、システム及びコンピュータープログラムの機能、エンジン、ブロック図及びフローチャートを参照しながら以下に説明される。ブロック図及びフローチャートの説明される各機能、エンジン、ブロックは、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード又は任意の適切なその組み合わせにおいて実現することができる。ソフトウェアにおいて実施される場合には、ブロック図及び／又はフローチャートの機能、エンジン、ブロックは、コンピュータープログラム命令又はソフトウェアコードによって実施することができ、コンピュータープログラム命令又はソフトウェアコードは、コンピューター可読媒体に記憶されるか、又はコンピューター可読媒体を介して送信されるか、又は汎用コンピューター、専用コンピューター若しくは機械を作り出す他のプログラマブルデータ処理装置上にロードすることができ、それにより、コンピューター又は他のプログラマブルデータ処理装置上で実行されるコンピュータープログラム命令又はソフトウェアコードが、本明細書において説明される機能を実施するための手段を生み出す。

コンピューター可読媒体の実施の形態は、限定はしないが、１つの場所から別の場所へのコンピュータープログラムの転送を容易にする任意の媒体を含む、コンピューター記憶媒体及び通信媒体の両方を含む。本明細書において用いられるとき、「コンピューター記憶媒体」は、コンピューター又はプロセッサによってアクセスすることができる任意の物理的な媒体とすることができる。さらに、「メモリ」及び「コンピューター記憶媒体」という用語は、限定はしないが、ハードドライブ、フラッシュドライブ若しくは他のフラッシュメモリデバイス（例えば、メモリキー、メモリスティック、キードライブ）、ＣＤ−ＲＯＭ若しくは他の光記憶装置、ＤＶＤ、磁気ディスク記憶装置若しくは他の磁気記憶デバイス、メモリチップ（複数の場合もある）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリーメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、スマートカード、若しくはコンピュータープロセッサによって読み出すことができる命令若しくはデータ構造の形でプログラムコードを搬送又は記憶するために使用することができる任意の他の適切な媒体、又はその組み合わせ等の、任意のタイプのデータ記憶デバイスを含む。また、種々の形のコンピューター可読媒体は、ルーター、ゲートウェイ、サーバー又は他の伝送デバイスを含むコンピューターに、有線（同軸ケーブル、ファイバー、ツイストペア線、ＤＳＬケーブル）で、又は無線（赤外線、電波、セルラー、マイクロ波）で、命令を送信又は搬送することができる。命令は、限定はしないが、アセンブリ、Ｃ、Ｃ＋＋、ビジュアルベーシック、ＳＱＬ、ＰＨＰ及びＪＡＶＡを含む、任意のコンピュータープログラミング言語からのコードを含むことができる。

具体的に他に明示されない限り、以下の説明を通して、処理、コンピューティング、計算、決定等の用語を利用する検討は、コンピューティングシステムのレジスタ又はメモリ内の電子的な量等の物理的な量として表されるデータを操作するか、又は、このデータを、コンピューティングシステムのメモリ、レジスタ若しくは他のそのような情報記憶装置、伝送デバイス若しくは表示デバイス内の物理的な量として同様に表される他のデータに変換する、コンピューター、又はコンピューティングシステム、又は類似の電子コンピューティングデバイスの動作又はプロセスを指していることは理解されよう。

「備える」、「含む」、「有する」及び任意のその変形のような用語は、非排他的包含を含むことを意図しており、それにより、要素のリストを含むプロセス、方法、物品又は装置は、必ずしもそれらの要素には限定されず、そのようなプロセス、方法、物品又は装置に明記されないか、又は固有でない他の要素を含む場合がある。

さらに、「例示的な」という言葉は、本明細書において、「一例、事例又は例示としての役割を果たすこと」を意味するように使用される。「例示的」として本明細書において説明される任意の実施の形態又は設計は、必ずしも、他の実施の形態又は設計より好ましいか、又は有利であると解釈されるべきではない。

以下の説明及び特許請求の範囲において、「結合される」及び「接続される」という用語が、その派生語とともに使用される場合がある。特定の実施の形態において、「接続される」は、２つ以上の要素が互いに直接、物理的に又は電気的に接触していることを示すために使用される場合がある。「結合される」は、２つ以上の要素が直接、物理的に又は電気的に接触していることを意味する場合がある。しかしながら、「結合される」は、２つの要素が互いに直接、接触してはいないが、依然として互いに協働するか、又は相互に作用することを意味する場合もある。

本明細書において用いられるとき、「メッセージ」という用語は、ノード間若しくは局間で、又はネットワークにわたってルーティング又は送信することができるデータユニットを含むことができ、フレーム、プロトコルデータユニット、又は他のデータユニットを含むことができる。

本主題開示の実施の形態は種々の適用例において使用される場合があることは理解されたい。本発明はこの観点に限定されないが、本明細書に開示される、無線ネットワークにおける送信を監視する方法は、無線ネットワークの任意のネットワークノード又は無線ネットワークの運用及び保守センター等における多くの装置において用いることができる。明確にするために、以下の説明は、ＣＢＴＣ無線ネットワーク等の、列車ユニット等に搭載された無線デバイスの制御のための無線送信を提供する無線ネットワークに焦点を当てる。しかしながら、本発明の技術的特徴はそれには限定されない。

本明細書において用いられるとき、「無線デバイス」という用語を用いて、無線インフラストラクチャネットワークのネットワークノードとの無線通信が可能な、固定の又は移動性の任意のデバイスを示すことができ、無線ネットワークに依拠して、移動局（ＭＳ）、移動端末（ＭＴ）、移動機器、ユーザー端末、加入者局、ユーザー機器（ＵＥ）、車載ユニット（ＯＢＵ：onboard unit）等と呼ぶことができる。マシンツーマシン（Ｍ２Ｍ）デバイス等の無線デバイスは、音声通信及びデータ通信、音声通信のみ、又はデータ通信のみをサポートすることができる。

本明細書において用いられるとき、「アクセスポイント」という用語を用いて、無線デバイスとの無線通信が可能な無線インフラストラクチャネットワークの固定ネットワークノードを示すことができ、無線ネットワークに依拠して、基地局（ＢＳ）、ベーストランシーバー基地局（ＢＴＳ：base transceiver station）、Ｎｏｄｅ−Ｂ、発展型Ｎｏｄｅ−Ｂ（ｅＮＢ）、沿線無線ユニット（ＷＲＵ：Wayside Radio Unit）等と呼ぶことができる。

図１は、沿線無線ユニット（ＷＲＵ）１１ａ及び１１ｂに接続されたサーバー１５を備える例示的なＣＢＴＣ無線ネットワーク１０を示し、ＷＲＵの各々は沿線送信ユニット（ＷＴＵ：Wayside Transmission Unit）１２ａ、１２ｂ、１２ｃ、１２ｄに接続される。ＷＴＵは、セル１３ａ、１３ｂ、１３ｃ、１３ｄと呼ばれるそれぞれの地理的カバレッジエリアにおける無線送信を管理する。これらの地理的カバレッジエリアは、２つの近傍セル間のシームレスなハンドオーバーを提供するように部分的に重なり合うことができる。

関連技術分野における当業者であれば、例えば、リングトポロジ又はメッシュトポロジ等の任意の適切なネットワークトポロジを、単なる例として与えられるネットワーク１０のツリートポロジの代わりに用いることができることを理解するであろう。同様に、任意の適切なネットワーク機能アーキテクチャを、単なる例として与えられるネットワーク１０のアーキテクチャの代わりに用いることができる。

図１は、対応するセル内のＷＴＵを通じてＷＲＵとの無線通信が可能な車載ユニット（ＯＢＵ）として知られるそれぞれの無線通信機器を埋め込んだ、セル内に位置する列車も示す。

関連技術分野における当業者であれば、例えば、無線通信リンク等の任意の適切な通信リンクを、単なる例として与えられる、ＷＴＵとＷＲＵとの間及び／又はＷＲＵとサーバーとの間の有線通信リンクの代わりに用いることができることを理解するであろう。

図１に示すように、列車に搭載された無線ネットワークの外部の干渉体、無線ネットワーク１０の干渉体、及び例えば線路１４に沿って位置する、列車に搭載されていない無線ネットワークの外部の干渉体を含む、いくつかのタイプの干渉体が、ＯＢＵとＷＲＵとの間の無線通信を妨害する場合がある。

いくつかの実施の形態では、サーバー１５は、ミッションクリティカルなサービスを運用することができ、通信ネットワーク１０は、いくつかの端末を制御するために構成することができる。例えば、ＣＢＴＣ（通信ベースの列車制御）の場合、端末は、列車に搭載されて配置され、サーバーと通信する。サーバーと列車との間、又は列車とサーバーとの間の通信リンクが所定の時間量（通常、１秒又は１．５秒）中に障害を起こした場合、ＣＢＴＣシステムのアプリケーション層は、このＣＢＴＣシステムのアプリケーション層によって列車停止が要求されるように構成される場合がある。通信リンクの障害は、無線送信技術が用いられるときの不良な無線条件又は干渉を含む様々な要因により生じる場合があるが、（例えば、過度に多くの列車が或る時点に偶然同じエリア内に配置される状況における）システム過負荷の結果として生じる場合もある。

いくつかのシステムは、１つの列車停止が、所与の地理的エリア内でそのシステムによって運用されている全ての列車を、鉄道システム全体であっても即時に停止させるように構成される場合がある。この観点から、システムの性能指数は、所定の地理的エリア内で列車停止が生じる確率として定義することができる。所定の地理的エリアは、通常、通信ネットワーク１０によってカバーされ、サーバー１５によって管理される地理的エリア、例えば、ＣＢＴＣサーバーアプリケーション層によって管理される路線、路線区画に対応する地理的エリアである。

いくつかの実施の形態では、図１に示されるように、通信ネットワーク１０によってカバーされ、サーバー１５によって管理されるそのような地理的エリアは、より小さなエリアユニット、通常、セル１３ａ、１３ｂ、１３ｃ、１３ｄに分割され、無線インフラストラクチャは、沿線送信ユニット１２ａ、１２ｂ、１２ｃ、１２ｄと呼ばれる場合がある無線インフラストラクチャユニットによってセル１３ａ、１３ｂ、１３ｃ、１３ｄ内で無線カバレッジが提供されるように展開される一方、セルは、対応するＷＴＵに接続された沿線無線ユニット１１ａ、１１ｂと呼ぶことができる無線インフラストラクチャユニットによって管理される。

１つ以上の実施の形態において、セルを管理する、特にセル内で用いられる無線リソースを制御する無線インフラストラクチャユニットは、セル内で用いられる無線リソースを動的に割り当て、それによってセル内の無線送信を動的にパラメーター化することができる。通信ネットワーク１０の無線インフラストラクチャユニットは、そのような動的無線リソース管理が各ＷＲＵにおいて他から独立して行われるように構成することができる。そのようなネットワークにおいて、通信リンク障害に起因したエラーイベントは、セル間で独立して検討することができ、それによって、各セル内の性能を検討することによって、通信リンク障害及び／又は列車停止の観点からシステムの性能を評価することができる。

いくつかの実施の形態では、セルにおけるシステムの性能は、列車停止の推定確率を測定する性能指数、すなわち、時間窓中に生じる送信エラーの推定確率を用いて表すことができる。

そのような性能指数は、時間窓中のセル内の列車数、列車の軌道、及び無線送信に用いられる無線リソース配分方式等の変数に依拠する。

列車軌道の全ての可能な構成を知り、それらの構成ごとにシステム性能を計算することが可能であれば、性能指数の分布の推定は可能となるであろう。しかしながら、列車軌道の全ての構成を知ることは可能でない。したがって、本主題開示は、性能指数の分布を推定する近似を求めることを提案する。性能指数の推定分布が求められると、システムのメンテナンス及びそのロバスト性の改善のために、この推定値から列車の臨界数、臨界エリア、及び／又はシステムアラート等の関連情報を抽出することができる。

システムにおける列車停止の確率分布を構築するための単純であるが不正確な方式は、上記列車停止の全ての実現を記憶し、そこから推定確率分布を構築することであろう。しかし、低いエラー確率（例えば、１０^−１０に近い）の解析を行うとき、システムの挙動を正確に特徴付けるのに必要な測定量が過度に大きくなる。実際に、列車停止が平均して毎週生じるシステムにおいて、推定確率分布を構築することは、列車停止の発生に基づいて可能である。これは、列車停止が１０年ごとに生じるシステムには当てはまらず、ロバスト性の目標は、列車停止が２０年ごとに生じる確率が非常に低い、例えば１０％未満であるようにシステムを変更することである。

代わりに、本主題開示は、ＣＢＴＣシステムにおける列車停止等の稀なイベントの推定をより正確に行い、劇的に少ない測定量で良好な正確度を得るために、性能指数のランダムなプロセスに関与するものとして特定される確率変数のサブセットを独立して検討することを提案する。例えば、以下で説明されるように、確率変数の２つのサブセット（列車数；列車の位置）及び（チャネルフェージング；干渉）を独立して検討して、ＣＢＴＣシステムにおける列車停止の発生確率の推定を求めることができる。これは、経時的にシステムを更新し、システム性能における潜在的な変化を追跡することを可能にする。以下で検討されるように、そのような分解は、無線システムの正常性を監視するのに用いることができる重要な変数に従って問題を分解する利点も有する。

例えば、時間窓中の無線ネットワークにおける無線送信エラーの発生確率を測定する、時間窓にわたって求められる性能指数を特徴付けるために検討することができる確率変数は、ロケーションごとの無線リソースごとの送信エラー分布、無線デバイス数、及び時間窓内のそれらの軌道とすることができる。性能指数は、リソース配分戦略を考慮に入れるこれらの確率変数の実現の関数とみなすことができる。

図２は、本主題開示の実施の形態による、無線アクセスインフラストラクチャ及び無線デバイスを備える無線ネットワークにおける送信を監視するための方法を示す。

無線デバイスの数の所定のプロファイルに従って、推定無線デバイス数が生成される（２０１）。実施の形態に依拠して、無線デバイス数のプロファイルは、例えば、確率モデルに基づく無線デバイス数の推定確率分布を求めることによって、確率モデルから導出することができるか、又は経時的にシステムにおいて行われる測定の統計的解析から導出することができる。

軌道の所定のプロファイルに従って、（推定数の無線デバイスのうちの）無線デバイスごとの推定軌道が生成される（２０２）。実施の形態に依拠して、軌道のプロファイルは、確率モデルから、又は経時的にシステムにおいて行われる測定の統計的解析から導出することもできる。さらに、ネットワークの無線デバイスの潜在的なロケーションの組は、位置のクラスターに量子化することができ、無線デバイスの軌道は、無線デバイスが時間窓の開始時に位置するクラスターに対応する開始クラスター、及び無線デバイスの速度によってモデル化することができる。いくつかの実施の形態では、無線デバイス軌道の同時確率密度関数が評価され、システム内を移動している無線デバイスの観測値を用いて更新される。他の実施の形態では、各無線デバイスは、時間窓中に同じクラスター内に留まるものと仮定される。そのような仮定は、例えば、クラスターが大きな地理的エリアであるように定義され、無線デバイスがクラスターのサイズと比較して低いピーク速度を有するモデルに対応することができる。これは、例えば、都市間の列車と比べて低い速度を有する列車で運用されながら、（大都市の周りの）大きな地理的エリアをカバーすることができる郊外の列車システムに当てはまる場合がある。

無線ネットワークがＣＢＴＣネットワークであり、無線デバイスが列車に搭載されている例示的な事例において、軌道の所定のプロファイルは、ＣＢＴＣネットワークがそれに沿って展開される線路によって定義される所定の経路を更に含むことができる。

次に、無線デバイスの推定軌道を用いて、推定無線デバイス数の無線デバイスごとに時間窓中の無線送信エラーの確率の推定分布が求められ（２０３）、無線デバイスの時間窓中の無線送信エラーの確率のそれぞれの推定分布に基づいて無線ネットワークの性能指数の推定値が求められる（２０４）。

時間窓中の無線送信エラーの確率の推定分布を求めることについて以下で説明される。

上記で論考したように、システム性能が測定される地理的エリアは、セルに分割することができ、いくつかの実施の形態では、システム性能は、各々が無線ネットワークのセルに対応する地理的エリアに関して検討することができる。

（例えば、１ｓ、１．５ｓ又は２ｓの長さの）観測時間窓にわたってそのようなセル内で生じる無線送信を記述するパラメーターは、以下のように定義することができる。すなわち、
Ｎは、セル内の列車とサーバー１５との間で現在確立されている通信リンクの総数を表す。各通信リンクは、１つの列車に対応し、アップリンク又はダウンリンクのいずれかのリンク方向を有することが想定される。図１の例示的なネットワークを参照すると、アップリンク通信は、ＯＢＵからサーバー１５への送信に対応し、ダウンリンク通信は、逆方向、すなわち、サーバー１５からＯＢＵへの送信に対応する。

共に確立することができる通信リンク数を検討するために、通信リンクの数をセル内の列車数に関連付けるモデルを採用することができる。例えば、Ｎ個の並列な通信リンク｛ＣＬ_ｊ｝_{ｊ＝１，…，Ｎ}を、例としてダウンリンクにおいて確立されたＮ／２個の通信リンク及びアップリンクにおいて確立されたＮ／２個の通信リンクに分割することができ、したがって、Ｎ／２台の列車がセル内に位置すると推定される。

ｊ番目の並列な通信リンクＣＬ_ｊについて、ｎ（ｊ）は、時間窓中に行われるメッセージ送信試行数を表す。

これらのメッセージ送信試行｛ＣＬ_ｊ＿Ｍｅｓｓａｇｅ_ｉ｝_{ｉ＝１，…，ｎ（ｊ）}の各々は、インデックスｒａｄ＿ｒｅｓ（ｊ，ｉ）の配分された無線送信リソースを用いて行われる。

実施の形態に依拠して、無線リソースは、無線ネットワーク物理層アーキテクチャに依拠して「時間スロット」又は「送信時間間隔（ＴＴＩ）」と称される場合もある時間の一部分と、時間窓において送信システムによって用いられる周波数帯域又は周波数帯域の部分帯域とによって定義することができる。

ＰＴＥ（ｊ，ｒａｄ＿ｒｅｓ（ｊ，ｉ））は、例えば、無線通信チャネル変動に続いて配分された無線送信リソースｒａｄ＿ｒｅｓ（ｊ，ｉ）、干渉及び／又はモバイル無線デバイスの位置を用いた、ｊ番目の並列な通信リンクＣＬ_ｊ＿Ｍｅｓｓａｇｅ_ｉにおけるｉ番目のメッセージ送信試行についての送信エラーの確率を表す。

通信リンクは、（特に異なるフェージング及び経路利得を有するという点で）互いに異なるため、各通信リンクは、同じ無線送信リソースが用いられる場合であっても、送信エラーのそれぞれの確率に対応する。したがって、送信エラーのそれぞれの確率は、並列な通信リンクごとに検討することができ、ｊ番目の並列な通信リンクＣＬ_ｊにおける無線送信に配分することができる無線送信リソースの組におけるインデックスｖの無線送信リソースを用いたｊ番目の並列な通信リンクＣＬ_ｊにおける無線送信の送信エラーの確率を表す関数ＰＴＥ（ｊ，ｖ）の定義が導かれる。

次に、観測時間窓内の送信エラーの確率ＰＴＥ（ｊ，ｖ）の組み合わせを表すように、ｆ（・）で表される性能指数を定義することができる。

いくつかの実施の形態では、観測時間窓にわたる無線ネットワークにおける（Ｎ個の並列な通信リンクのうちの任意のものにおける）送信エラーの発生確率を表す性能指数を、無線リソースｒａｄ＿ｒｅｓ（ｊ，ｉ）が配分されたｊ番目の並列な通信リンクＣＬ_ｊにおける送信エラーの確率の組｛ＰＴＥ（ｊ，ｒａｄ＿ｒｅｓ（ｊ，ｉ））｝_{ｉ＝１，…，ｎ（ｊ）}のうちの組｛｛ＰＴＥ（ｊ，ｒａｄ＿ｒｅｓ（ｊ，ｉ））｝_{ｉ＝１，…，ｎ（ｊ）}｝_{ｊ＝１，…，Ｎ}の関数ｆ（・）として定義することができる。

そのような性能指数ｆ（・）の例示的な定義が以下の式（１）によって与えられる。

上記の式において、

は、ｊ番目の並列な通信リンクＣＬ_ｊにおける送信エラーの確率を表し、このため、

は、ｊ番目の並列な通信リンクＣＬ_ｊにおけるｎ（ｊ）個のメッセージの送信のための送信エラーがない確率を表す。

は、Ｎ個の並列な通信リンクのいずれにおいても送信エラーがない確率を測定するため、上記で定義した性能指数ｆ（｛｛ＰＴＥ（ｊ，ｒａｄ＿ｒｅｓ（ｊ，ｉ））｝_{ｉ＝１，…，ｎ（ｊ）}｝_{ｊ＝１，…，Ｎ}）は、Ｎ個の並列な通信リンクのうちの少なくとも１つにおいて少なくとも１つの送信エラーが存在する確率、すなわち、観測時間窓にわたる無線ネットワークにおける（Ｎ個の並列な通信リンクのうちの任意のものにおける）送信エラーの発生確率を測定する。

列車停止の発生確率を測定することによってシステムの性能が求められる特定の実施の形態において、上記で定義した性能指数ｆ（｛｛ＰＴＥ（ｊ，ｒａｄ＿ｒｅｓ（ｊ，ｉ））｝_{ｉ＝１，…，ｎ（ｊ）}｝_{ｊ＝１，…，Ｎ}）を用いて、（本例ではセルに対応する）地理的エリアにおいて列車停止が発生する確率を測定することができる。

表記｛｛ＰＴＥ（ｊ，ｒａｄ＿ｒｅｓ（ｊ，ｉ））｝_{ｉ＝１，…，ｎ（ｊ）}｝_{ｊ＝１，…，Ｎ}は、複数組のうちの１組を表す。なぜなら、各並列送信が、検討される時間窓において必ずしも同じ無線リソース配分（そのような無線リソース配分は、送信に配分された無線リソースのインデックスを用いて表すことができる）を有しないためである。例えば、２つの列車が地理的エリア（Ｎ＝２）内に配置されている状況では、５つの無線リソースが時間窓中のメッセージの送信に利用可能である場合、第１の列車は、それぞれ時間窓中にメッセージの送信のために用いられる５つの無線リソースに対応する送信エラーの５つの確率｛０．１，０．２，０．３，０．４，０．５｝を有することができ、第２の列車は、同様にそれぞれ時間窓中にメッセージの送信のために用いられる５つの無線リソースに対応する送信エラーの５つの異なる確率｛０．１５，０．２５，０．３５，０．４５，０．５５｝を有することができる。ｊ番目の並列な通信リンクＣＬ_ｊ＿Ｍｅｓｓａｇｅ_ｉにおけるメッセージの送信ごとに用いられる無線リソースｒａｄ＿ｒｅｓ（ｊ，ｉ）は、動的リソース配分方式、又はそうでない場合、決定論的リソース配分方式の結果として配分することができる。例えば｛｛１，２｝，｛３，４，５｝｝は、検討された時間窓中に発生する２つの並列送信が存在することを示し（Ｎ＝２）、第１の送信は、リソースインデックス１及び２を配分され、第２の送信は、リソース３、４及び５を配分される。ｒａｄ＿ｒｅｓ（ｊ，ｉ）の表記を用いると、これは、ｒａｄ＿ｒｅｓ（ｊ＝１，ｉ＝１）＝１、ｒａｄ＿ｒｅｓ（ｊ＝１，ｉ＝２）＝２、ｒａｄ＿ｒｅｓ（ｊ＝２，ｉ＝１）＝３、ｒａｄ＿ｒｅｓ（ｊ＝２，ｉ＝２）＝４及びｒａｄ＿ｒｅｓ（ｊ＝２，ｉ＝３）＝５を意味する。送信エラーの上記の例示的な確率を与えられると、それぞれのＰＴＥ（ｊ，ｒａｄ＿ｒｅｓ（ｊ，ｉ））は、以下の値、すなわち、ＰＴＥ（ｊ＝１，ｒａｄ＿ｒｅｓ（ｊ＝１，ｉ＝１））＝０．１、ＰＴＥ（ｊ＝１，ｒａｄ＿ｒｅｓ（ｊ＝１，ｉ＝２））＝０．２、ＰＴＥ（ｊ＝２，ｒａｄ＿ｒｅｓ（ｊ＝２，ｉ＝１））＝０．３５、ＰＴＥ（ｊ＝２，ｒａｄ＿ｒｅｓ（ｊ＝２，ｉ＝２））＝０．４５、及びＰＴＥ（ｊ＝２，ｒａｄ＿ｒｅｓ（ｊ＝２，ｉ＝３））＝０．５５を有することになる。

これにより、組｛｛０．１，０．２｝；｛０．３５，０．４５，０．５５｝｝のうちの１組が導かれ、ここで、ｎ（１）＝２及びｎ（２）＝３であり、ここから、性能指数値を、１−（１−０．１×０．２）×（１−０．３５×０．４５×０．５５）＝０．１０４８９２５として求めることができる。

決定論的リソース配分方式が用いられる実施の形態では、ｊ番目の並列な通信リンクＣＬ_ｊ＿Ｍｅｓｓａｇｅ_ｉにおけるメッセージの送信に用いられる無線リソースｒａｄ＿ｒｅｓ（ｊ，ｉ）が予め決定されるのに対し、他の実施の形態では、ネットワーク１０は、以下で説明する方式等の動的リソース配分方式を用いることができる。関連技術分野における当業者であれば、例えば、コグニティブ無線を用いたネットワークのために設計されたリソース配分方式等の任意の適切な動的リソース配分方式を、単なる例として与えられる以下で説明されるリソース配分方式の代わりに用いることができることを理解するであろう。

いくつかの実施の形態では、無線リソースは、Ｎ個の並列な通信リンクの場合の送信エラーの確率ＰＴＥ（ｊ，ｖ）及び検討される時間窓において無線送信に配分することができる全ての可能なリソースｖの組を入力としてとる方式に従って配分することができる。送信エラーの確率ＰＴＥ（ｊ，ｖ）は、全ての利用可能なリソースのうちのインデックスｖのリソースを用いた通信リンクＣＬ_ｊにおける送信に関するのに対し、上記で説明した送信エラーの確率ＰＴＥ（ｊ，ｒａｄ＿ｒｅｓ（ｊ，ｉ））は、そのような送信のために配分されたリソースｒａｄ＿ｒｅｓ（ｊ，ｉ）を用いた通信リンクＣＬ_ｊにおける送信に関する。リソース配分が行われ、通信リンクＣＬ_ｊにおける送信にそれぞれ配分される無線リソースｒａｄ＿ｒｅｓ（ｊ，ｉ）の組が決定されると、無線リソースｒａｄ＿ｒｅｓ（ｊ，ｉ）は、無線リソース汎用インデックスｖの特殊な値とみなすことができる。

無線リソース配分方式は、ｎ（ｊ）個の無線リソースｒａｄ＿ｒｅｓ（ｊ，ｉ）が、例えば、上記で説明した性能指数ｆ（｛｛ＰＴＥ（ｊ，ｒａｄ＿ｒｅｓ（ｊ，ｉ））｝_{ｉ＝１，…，ｎ（ｊ）}｝_{ｊ＝１，…，Ｎ}）等の、Ｎ個の並列な通信リンクにおける送信エラーの確率を測定する性能指数を最適化するために、ｊ番目の並列な通信リンクＣＬ_ｊのためにそれぞれ配分されるようにすることができる。

いくつかの実施の形態では、リソース配分最適化は、例えば、１つのリソースを１回のみ配分することができる、すなわち、システムについて自己干渉がないことが達成されるという仮定等の無線リソース配分制約、及び／又は同じ時間スロット内で１つの並列送信に２つの無線リソースを配分しないという制約を受けることができる。

関連技術分野における当業者であれば、送信エラーの確率ＰＴＥ（ｊ，ｖ）の正確な値を実際に知ることはできず、本主題開示の実施の形態において、これらの確率の推定値は、実施の形態に依拠して、より高い又はより低い正確度で求められることを理解するであろう。以下において、文脈に応じて、ＰＴＥ（ｊ，ｖ）という表記が、送信エラーの確率又は送信エラーの推定確率を指定するために無差別に用いられる。リソース配分方式の出力は、ｊ番目の並列な通信リンクＣＬ_ｊのために配分されるリソース数ｎ（ｊ）、及び性能指数の値が最適である、配分されたリソースの対応する組｛ｒａｄ＿ｒｅｓ（ｊ，ｉ）｝_{ｉ＝１，…，ｎ（ｊ）}とすることができる。

いくつかの実施の形態では、性能指数のこの最適化は、関数ｇ（｛｛ＰＴＥ（ｊ，ｖ）｝_{ｖ∈ＳＯＲ}｝_{ｊ＝１，…，Ｎ}）を用いて行うことができ、ここで、利用可能なリソースのインデックスの組は、ＳＯＲと表記され、これは、上記で説明した性能指数ｆ（｛｛ＰＴＥ（ｊ，ｒａｄ＿ｒｅｓ（ｊ，ｉ））｝_{ｉ＝１，…，ｎ（ｊ）}｝_{ｊ＝１，…，Ｎ}）等の性能指数の配分のための利用可能なリソースの組にわたって最適であると定義される。換言すれば、ｇは、所与の送信窓における並列な送信及び無線リソース｛｛ＰＴＥ（ｊ，ｖ）｝_{ｖ∈ＳＯＲ}｝_{ｊ＝１，…，Ｎ}ごとの送信エラーの確率の既知の組を所与として、システムの性能指数の推定最適値を与える。この送信窓において、選択されたリソース配分アルゴリズムに従って、性能指数を最適化するために、無線リソースが配分されている。

いくつかの実施の形態では、関数ｇは、以下の式（２）に従って定義することができる。ここで、利用可能な無線リソースのインデックスの組は、ＳＯＲとして表記される。

性能指数ｆ（・）の上記の例示的な定義を用いるとき、関数ｇ（・）の定義は以下のようになる。

実施の形態に依拠して、最適なリソース配分を求めるために、異なる最適化方式を実施することができる。関連技術分野における当業者であれば、例えば、遺伝的アルゴリズム等の任意の適切な最適化アルゴリズムを、単なる例として与えられる下記の最適リソース配分決定方式の代わりに用いることができることを理解するであろう。

一実施の形態において、最適リソース配分は、並列な送信間の全ての可能なリソース配分の網羅的リストを作成し、選択された配分ごとに性能指数ｆ（｛｛ＰＴＥ（ｊ，ｖ）｝_{ｖ∈Ｓｅｌｅｃｔｅｄ Ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ}｝_{ｊ＝１，…，Ｎ}）を計算し、最適なものを保持することによって決定することができる。

代替的に、最適リソース配分は、並列な送信間の可能なリソース配分のランダムなリストを作成し、選択された配分ごとに性能指数ｆ（｛｛ＰＴＥ（ｊ，ｖ）｝_{ｖ∈Ｓｅｌｅｃｔｅｄ Ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ}｝_{ｊ＝１，…，Ｎ}）を計算し、最適なものを保持することによって決定することができる。

上記で論考したように、いくつかの実施の形態では、無線リソースは、Ｎ個の並列な通信リンク｛ＣＬ_ｊ｝_{ｊ＝１，…，Ｎ}についての送信エラーの確率ＰＴＥ（ｊ，ｖ）及び検討される時間窓における全ての可能なリソースｖを入力としてとる方式に従って配分することができる。

通信リンクについての送信エラーの確率は、各リソースｖに関連付けられた送信チャネルに関する知識を用いることによって、送信機において推定することができる。ＰＴＥ（ｊ，ｖ）の推定が得られると、ｇ（｛｛ＰＴＥ（ｊ，ｖ）｝_{ｖ∈ＳＯＲ}｝_{ｊ＝１，…，Ｎ}）の推定値を求めることができる。不都合なことに、いくつかのシステムにおいて、そのような知識は、高速に移動する無線デバイスの場合、非常に限られている場合がある。実際に、これは通例、検討されるリソースｖにおいて受信機側で無線チャネルのサウンディングを有し、送信機に対するフィードバックメカニズムを用いることによって構築される。システムの実施に依拠して、移動無線デバイスを検討するとき、無線チャネルは、フィードバック周期よりも高速に変化する場合があり、これによって、フィードバックベースのチャネル推定技法の性能、特に効率が悪化する。

他方で、ネットワークにおける所与のロケーションの送信チャネルの長期統計は、非常に安定している、すなわち、時間において低変動であるか又は変化しないと仮定することができ、それによって、それらを、送信エラー率が、送信に用いられる無線リソースｖ及び送信に関与する無線デバイスのロケーションの関数として変動することを考慮に入れて、長期に使用し、更新することができる。

したがって、いくつかの実施の形態では、（送信エラーが生じる、すなわち、無線リソースｖを用いたメッセージの送信が失敗する確率によって測定される）送信の性能を予測するために、（検討されるセル内の）ネットワークの無線デバイスの潜在的なロケーションごと及び周波数リソースごとの（メッセージの）エラー送信の推定確率ＰＴＥ（ｊ，ｖ）の推定分布を記憶する干渉データベースを構築することができる。

代替的に、干渉データベースは、（検討されるセル内の）ネットワークの無線デバイスの潜在的なロケーションごと及びチャネルごとの干渉の推定分布を記憶することができる。

干渉データベースに記憶される情報は、いくつかの実施の形態では、本主題開示において説明される例示的な方式に従ってリソース配分を行うために用いることができる。そのような場合、性能指数の決定において、リソース配分のために行われる処理、及びこの目的で干渉データベースに記憶される情報を用いることが有利である場合がある。これに関して、システム性能予測にとって、システム動作モードに関してシステム監視のために同じリソース配分方式を用いることも有利である場合がある。

ネットワークの無線デバイスの各潜在的なロケーションも、無線デバイスの軌道の知識又は推定に基づいて、時点、時間スロット又はＴＴＩに関連付けることができ、対応する送信エラーの確率を評価することができる。実際に、無線リソースｒ（ｊ，ｉ）は、時間リソース中に、ｊ番目の並列な通信リンクＣＬ_ｊのためのｉ番目のメッセージ送信を行うための周波数リソース及び時間リソース（時点、時間スロット、ＴＴＩ）に対応するので、時間リソースは、対応するロケーションを求めるために軌道に関連付けることができる。そして、そのようなロケーションは、干渉データベースに記憶された送信エラーの確率に対応する。

実施の形態に依拠して、ネットワークの無線デバイスの潜在的なロケーションの組を、位置のクラスターに量子化することができ、この場合、干渉データベースは、クラスターごと、及び周波数リソースごとに送信エラー分布の推定を記憶することができる。

推定送信エラー分布のために干渉データベースにおけるストレージの様々なフォーマットを用いることができる。

例えば、送信エラー分布の所与のモデルに対応する関数のパラメーターを定義し、データベースに記憶することができる。これにより、ストレージ内のデータ量を最小限にし、データベースの更新が容易になるという利点が提供される。なぜなら、そのようなパラメーターの初期測定及び後続の更新を、以下で論考するような干渉データベースを作成及び更新するための学習プロセスの一部である測定フィードバックを用いて行うことができるためである。例えば、送信エラーの確率の対数のガウス分布が推定されるとき、平均値及び分散を記憶して、全体分布を完全に記述することができる。

代替的に、送信エラー分布のストレージフォーマットは、規則的（ビンが同じ幅を有する）又は不規則（ビン中心が、そのそれぞれの幅と共に記憶される）とすることができるヒストグラムであってもよい。ヒストグラムは分布を表すので、ヒストグラム表現の積分が１に等しくなるようにヒストグラムを正規化することが関心対象である場合がある。

最新技術の技法を用いて、ヒストグラム等の離散分布に対する統計演算を行うことができ、これにより、連続分布に対し行われる対応する演算の推定値が求められ、例えば、推定離散分布に従って確率変数の関数の数学的期待値が計算され、累積密度関数が計算され、推定離散分布に従って（例えばモンテカルロサンプリング技法又はギブスサンプリングから）ランダムな実現が生成される。以下において、推定分布の連続表現又は離散表現を無関係に検討し、限定ではないが、連続分布の一般的な表記（例えば、数学的期待値を表すＥ（））を用いる。

送信機及び受信機におけるアンテナ図の差異、それらのそれぞれの送信電力の差異、及び受信機の周囲の干渉体の差異は、アップリンク送信について、ダウンリンク送信と対照的にシステムの性能に影響を及ぼす場合がある。いくつかの実施の形態では、各送信のタイプ（ダウンリンク又はアップリンク）に依拠したそのような異なる性能は、ダウンリンク送信及びアップリンク送信のための異なるロケーションクラスターの定義を通じて考慮に入れることができる。換言すれば、同じ地理的エリアについて２つのクラスターを定義することができ、一方は、クラスター内の無線デバイスロケーションからのアップリンク送信に対応し、他方は、クラスター内に位置する無線デバイスへのダウンリンク送信に対応する。これらの実施の形態において、所与のロケーションに対応するクラスターは、所与のロケーション、及び所与のロケーションに設置された無線デバイスへの／からの検討される送信のダウンリンク／アップリンク特性から選択することができる。

したがって、ｊ番目の並列な通信リンクＣＬ_ｊのためのｉ番目の送信に関連付けられた無線デバイスのロケーションｘ（ｊ，ｉ）及びダウンリンク／アップリンク特性を所与として、ロケーションｘ（ｊ，ｉ）がｕ番目のクラスターに属し、かつロケーションｘ（ｊ，ｉ）において生じるｊ番目の並列な通信リンクＣＬ_ｊのためのｉ番目の送信のダウンリンク／アップリンク特性が守られるように対応するクラスターインデックスｕを求めることができる。

（メッセージの）エラー送信の推定確率ＰＴＥ（ｊ，ｖ）の推定分布は、学習プロセスを行うことによって得ることができる。学習プロセス中、チャネル測定が、クラスターインデックスｕ及びリソースインデックスｖに対応するｊ番目の並列な通信リンクＣＬ_ｊについて受信機において反復的に行われる。実施の形態に依拠して、これらのチャネル測定は、エラー率、信号対雑音比（ＳＮＲ）、信号対干渉雑音比（ＳＩＮＲ）等の様々なチャネル品質メトリックを出力することができる。

これらのチャネル測定値は、クラスターｕ及びリソースｖに関連付けられた送信エラーの確率ＰＴＥ（ｊ，ｖ）の推定値ＣＰＴＥ（ｕ，ｖ）を求めるために用いることができる。ＣＰＴＥ（ｕ，ｖ）の各々は、インデックスｕのクラスター内のインデックスｖのリソースを用いた送信エラーの確率ＰＴＥ（ｊ，ｖ）に関係するランダム変数の実現とみなすことができる。次に、ＣＰＴＥ（ｕ，ｖ）の組を用いて、例えば推定値ＣＰＴＥ（ｕ，ｖ）のヒストグラムを計算することによって、いくつかの実施の形態では上記の干渉データベースに記憶された、クラスターｕ及びリソースｖについての送信エラーの確率の推定分布を構築及び更新することができる。

ｅｐｄ（ｕ，ｖ，ｗ）で表される、クラスターｕ及びリソースｖについて得られた送信エラーの確率の推定分布は、無線デバイスがクラスターｕ内に位置し、リソースｖを用いるときの、（メッセージの）送信エラー確率ｙ（ｗ）を受ける確率を表す。ここで、ｙは、１つの送信についてエラーの確率の関数（連続モデルの場合）又はベクトル（ヒストグラムの場合）である。実施の形態に依拠して、推定確率分布は、ヒストグラムの組（ｕ、ｖが組を表し、ｗがビンを表す）又は連続関数の組（この場合、ｕ及びｖが離散であり、ｗは離散でない）の形態をとることができる。

いくつかの実施の形態では、異なるクラスター及び異なるリソースについて送信エラーの確率の推定分布の組を干渉データベースに記憶することができ、それによって、これらを性能指数の推定値を求めるためにこの干渉データベースから抽出することができる。

いくつかの実施の形態では、以前に推定された確率分布ｅｐｄ（ｕ，ｖ，ｗ）を用いて、求められたリソース配分を通じて、推定された確率分布ｅｐｄ（ｕ（ｊ，ｉ），ｖ，ｗ）に続いて、無線デバイス数、及びこれらの無線デバイスのそれぞれの軌道、性能指数の推定値を所与として、（ＰＴＥ（ｊ，ｖ）に関係する）確率変数の実現であるＱ（ｊ，ｖ）について実行される関数ｇ（｛｛Ｑ（ｊ，ｖ）｝｝）を得ることができる。

図３は、１つ以上の実施の形態による、性能指数の推定値の例示的な決定を示すフローチャートを示す。

並列な通信リンクＣＬ_ｊごとの、かつ送信ｉ（ｉ＝１，…，ｎ（ｊ））ごとの（例えば観測時間窓に属する全てのリソースを検討した）所与の数ｎ（ｊ）の送信について、送信ｉを行う無線デバイスが属するクラスターインデックスｕ（ｊ，ｉ）を求める（３０１）。

通信リンクごとの各送信を行う無線デバイスが属するクラスターのインデックスが求められると、ｅｐｄ（ｕ（ｊ，ｉ），ｖ，ｗ）で表される、クラスターｕ（ｊ，ｉ）について及びリソースｖについての送信エラーの確率の推定分布を求める（３０２）。これは、無線デバイスがクラスターｕ（ｊ，ｉ）内に位置し、リソースｖを用いるときの、（メッセージの）送信エラー確率ｙ（ｗ）を受ける確率の推定分布を表す。ここで、ｖは各クラスター内のリソースインデックスにおけるインデックスである。

例えば、干渉データベースから抽出された推定確率分布ｅｐｄ（ｕ（ｊ，ｉ），ｖ，ｗ）を用いて、性能指数の期待値を求める（３０３）。

いくつかの実施の形態では、性能指数ｇ（・）の予測は、ｇ（｛｛Ｑ（ｊ，ｖ）｝｝）の期待値、すなわちＥ［ｇ（｛｛Ｑ（ｊ，ｖ）｝｝）］を計算することによって求めることができる。ここで、Ｑ（ｊ，ｖ）は、推定確率分布ｅｐｄ（ｕ（ｊ，ｉ），ｖ，ｗ）に続く（ＰＴＥ（ｊ，ｖ）に関する）確率変数の実現である。

いくつかの実施の形態では、通信リンク｛ＣＬ_ｊ｝_{ｊ＝１，…，Ｎ}の数Ｎは、システムの監視の検討されるエリアにおける無線デバイス数に関連付けることができる。これは例えば、上記で説明したような、Ｎ／２個の列車が各々観測時間窓中にアップリンクの通信リンク及びダウンリンクの通信リンクを確立する送信モデルを採用することができるＣＢＴＣシステムにおいて当てはまる。

したがって、システムの性能は、（システム監視のエリア内の無線デバイス数から導出することができる）並列な通信リンクの数、これらの通信リンクにそれぞれ関連付けられた無線デバイスのそれぞれの軌道、及びリソース配分戦略を所与として、推定確率分布ｅｐｄ（ｕ，ｖ，ｗ）に基づいて求めることができる。

本主題開示は、時間窓にわたって求められた性能指数を特徴付けるために使用可能な確率変数の組を用いて、ロケーションごとの無線リソースごとの送信エラー分布、無線デバイス数、及び時間窓におけるそれらの軌道を含めて、システムの正常性を監視することを提案する。

図４は、１つ以上の実施の形態による、無線デバイス軌道の分布の例示的な近似を示すフローチャートを示す。

無線デバイス軌道の確率密度関数は、システム内を移動する無線デバイスの観測値から評価及び更新することができる。しかしながら、問題の次元は非常に高く、したがって、良好な正確度で無線デバイス軌道の分布の推定値を得るために、多数の測定値が必要とされる。

良好な正確度は、（例えば１秒の持続時間の）限られたスパンの観測時間窓にわたって無線デバイスの軌道を検討することによって、少ない数の測定値で達成することができる。さらに、いくつかの実施の形態では、観測時間窓にわたるセル内の無線デバイスの軌道の簡略化された表現を、（観測時間窓の開始時における）軌道の開始点に対応するクラスターインデックス、及びこの開始点における無線デバイスの速度として定義することができる。

いくつかの実施の形態では、無線デバイスの「初期クラスター」と呼ばれる、観測時間窓の開始時に（観測時間窓中にセル内に存在する無線デバイスのうちの）或る無線デバイスが位置するクラスターを表す確率変数Ｉｎｉｔ＿Ｃｌｕｓｔｅｒを用いて、観測時間窓にわたるシステムの所与のセル内の無線デバイスの分布が記述される場合がある。初期クラスターの数は、観測時間窓の開始時にセル内に存在する無線デバイスの数に対応する。

次に、確率変数の実現として観測時間窓の開始時にセル内に存在する無線デバイスの軌道の表現が、２つの確率変数の同時確率を検討することができ、一方は、初期クラスターを表す確率変数Ｉｎｉｔ＿Ｃｌｕｓｔｅｒであり、他方は、初期クラスター内に位置する無線デバイスの速度を表し、Ｓｐｅｅｄで表される。

したがって、システムにおいてセル内に存在する無線デバイスの分布は、クラスターインデックスの組にわたって定義されるクラスター内の無線デバイスの再分割の同時確率ＪＰ＿Ｔｒａｊ（｛Ｉｎｉｔ＿Ｃｌｕｓｔｅｒ｝，｛Ｓｐｅｅｄ｝）によって表すことができる。この定義において、｛Ｉｎｉｔ＿Ｃｌｕｓｔｅｒ｝は、観測時間窓の開始時にセル内に存在する無線デバイス数に対応するサイズ｜Ｉｎｉｔ＿Ｃｌｕｓｔｅｒ｜の組であり、（場合によってはソートされた）初期クラスターインデックスを含む。｛Ｓｐｅｅｄ｝は、組｛Ｉｎｉｔ＿Ｃｌｕｓｔｅｒ｝の初期クラスター内に存在する無線デバイスにそれぞれ対応する速度を含む、｛Ｉｎｉｔ＿Ｃｌｕｓｔｅｒ｝と同じサイズの組である。

いくつかの実施の形態では、クラスター内の無線デバイスの再分割の同時確率ＪＰ＿Ｔｒａｊ（｛Ｉｎｉｔ＿Ｃｌｕｓｔｅｒ｝，｛Ｓｐｅｅｄ｝）の推定分布を、セルにおける測定によって取得及び更新することができる。例えば、値ＪＰ＿Ｔｒａｊ（｛｝，｛｝）＝０．８は、時間の８０％において、観測時間窓の開始時に検討されるセル内に無線デバイスが存在しないことを意味すると解釈することができる。値ＪＰ＿Ｔｒａｊ（｛１，２｝，｛１０，２０｝）＝０．１は、クラスター１内に１０ｋｍ／ｈの第１の無線デバイスを有し、クラスター２内に２０ｋｍ／ｈの第２の無線デバイスを有する確率が１０％であることを意味すると解釈することができる。

いくつかの実施の形態では、時間窓にわたる無線デバイスの完全な軌道を、いくつかの実施の形態では送信時間間隔等の、連続時間スロットにおける無線デバイスのそれぞれの位置に対応するクラスターのシーケンスによって表すことができる。

このため、無線デバイスがそれぞれの所定の経路を辿る実施の形態において、例えば、列車に搭載された無線デバイスについて、時間窓にわたる無線デバイスの完全な軌道を表すクラスターのシーケンスを、時間窓の開始時の初期セル及び無線デバイスの速度に基づいて、観測時間窓にわたり、無線デバイスの所定の経路に沿って各送信時間間隔において無線デバイスの外挿された位置から求めることができる。

したがって、いくつかの実施の形態では、時間窓の開始時にセル内に存在する各無線デバイスの時間窓にわたる軌道を、無線デバイスと、検討される時間窓内のネットワークとの間に確立される並列な通信リンクｊごとに各リソースｖに関連付けられたクラスターのクラスターインデックス｛ｃｉ（ｊ，ｖ）｝の組によって表すことができる。

クラスターインデックス｛ｃｉ（ｊ，ｖ）｝の実現は、いくつかの実施の形態では、図４に示されるように得ることができる。

確率変数Ｉｎｉｔ＿Ｃｌｕｓｔｅｒ及びＳｐｅｅｄのランダムな実現は、クラスターにおける無線デバイスの再分割の同時確率ＪＰ＿Ｔｒａｊ（｛Ｉｎｉｔ＿Ｃｌｕｓｔｅｒ｝，｛Ｓｐｅｅｄ｝）の推定分布に従って生成される（４０１）。

上記で論考したように、Ｉｎｉｔ＿Ｃｌｕｓｔｅｒ確率変数の実現は、初期クラスター内にそれぞれ存在する無線デバイスの組に対応する初期クラスターの組を生成する。これらの無線デバイスの各々は、１つ以上の並列な通信リンクＣＬ_ｊにも対応する。

並列な通信リンクＣＬ_ｊごとに、対応する初期クラスター内の対応する無線デバイスの初期位置がランダムに選択される（４０２）。次に、この初期位置から開始する時間窓にわたる無線デバイスの軌道が、無線デバイスに対応するＳｐｅｅｄ確率変数の実現を用いて求められる（４０３）。

無線デバイスごとに、かつ検討される時間窓内の可能なリソースインデックスｖごとに、ｖ番目のリソースに対応する時点に無線デバイスが属するクラスターのインデックスｃｉ（ｊ，ｖ）が、無線デバイスのための以前に推定された軌道に従って求められる（４０４）。

図５は、１つ以上の実施の形態による、無線デバイス軌道の分布の別の例示的な近似を示すフローチャートを示す。

いくつかの実施の形態では、無線デバイス軌道の分布の近似を、観測時間窓中に各無線デバイスが同じクラスター内に留まると仮定することによって更に単純にすることができる。

これは、無線デバイスが低速度を有するという仮定に対応し、最悪の場合のシナリオ（より高い速度により、干渉に対する更なるロバスト性が与えられる）を検討する。

そのような場合、上記で説明したＳｐｅｅｄ確率変数は、決定論的であるとみなすことができ、観測時間窓にわたってセル内に存在する無線デバイスごとにゼロ値に設定することができる。

したがって、無線デバイス軌道の確率密度関数は、クラスター間の無線デバイス位置の分布及び無線デバイスの数によって表すことができ、これを推定し、更新し、用いることにより、初期クラスター確率変数Ｉｎｉｔ＿Ｃｌｕｓｔｅｒの実現を生成し、上記で説明したようなクラスターインデックス｛ｃｉ（ｊ，ｖ）｝の実現を求めることができる。無線デバイスが、観測期間にわたってクラスターを変更しないという仮定の下で、無線デバイスｊの軌道を定義する全てのクラスターインデックスが同一となることに留意することができる。

そのような場合、クラスター内の無線デバイスの再分割の同時確率ＪＰ＿Ｔｒａｊ（｛Ｉｎｉｔ＿Ｃｌｕｓｔｅｒ｝，｛Ｓｐｅｅｄ｝）は、セル内の各無線デバイスの位置が互いに独立しているという仮定の下で、Ｎ（ｎ）（ｎは無線デバイスの数である）で表されるセル内の無線デバイスの数の推定確率分布を用いて、及びＴ（ｕ）で表されるクラスターｕ内の１つのデバイスによって費やされる時間の推定比率を用いて近似することができる。

いくつかの実施の形態では、クラスター内の無線デバイスの再分割の推定同時確率ＪＰ＿Ｔｒａｊ（｛Ｉｎｉｔ＿Ｃｌｕｓｔｅｒ｝，｛Ｓｐｅｅｄ｝）は、式（４）を用いて近似することができる。

クラスターインデックス｛ｃｉ（ｊ，ｖ）｝の実現は、いくつかの実施の形態では、図５に示すようなクラスター内の無線デバイスの再分割のこの推定確率ＪＰ＿Ｔｒａｊ（｛Ｉｎｉｔ＿Ｃｌｕｓｔｅｒ｝，｛Ｓｐｅｅｄ｝）を用いて得ることができる。

確率変数Ｉｎｉｔ＿Ｃｌｕｓｔｅｒのランダムな実現が、クラスター内の無線デバイスの再分割の確率ＪＰ＿Ｔｒａｊ（｛Ｉｎｉｔ＿Ｃｌｕｓｔｅｒ｝，｛Ｓｐｅｅｄ｝）の推定分布に従って生成される（５０１）。

Ｉｎｉｔ＿Ｃｌｕｓｔｅｒ確率変数の実現により、初期クラスター内にそれぞれ存在する無線デバイスの組に対応する初期クラスターの組が生成される。これらの無線デバイスの各々は、１つ以上の並列な通信リンクＣＬ_ｊにも対応する。

並列な通信リンクＣＬ_ｊごとに、対応する初期クラスター内の対応する無線デバイスの初期位置がランダムに選択される（５０２）。

並列な通信リンクＣＬ_ｊごと及び検討される時間窓内の可能なリソースインデックスｖごとに、ｖ番目のリソースに対応する時点に無線デバイスが属するクラスターのインデックスｃｉ（ｊ，ｖ）が求められる（５０３）。

図６は、本主題開示の実施の形態による、無線アクセスインフラストラクチャ及び無線デバイスを備える無線ネットワークにおける送信を監視する方法を示す。

上記で説明したような無線デバイス軌道の分布の近似を用いて確率変数｛ｃｉ（ｊ，ｖ）｝の実現を生成する（６０１）ことによって、推定無線デバイス数及び無線デバイスごとの推定軌道が生成される。

無線デバイスごとに、送信の確率の推定分布ｅｐｄ（ｃｉ（ｊ，ｖ），ｖ，ｗ）に従ってＱ（ｊ，ｖ）の実現を生成する（６０２）ことによって、ｊ番目の並列な通信リンク及び各無線送信リソースｖに関連付けられた無線送信エラー確率変数の推定確率Ｑ（ｊ，ｖ）が求められる。これは、無線デバイスがクラスターｃｉ（ｊ，ｖ）内に位置し、リソースｖを用いるときの（メッセージの）送信エラーの確率ｙ（ｗ）を受ける確率の推定分布を表す。

無線デバイスごとに各リソースｖにおけるエラー送信の確率Ｑ（ｊ，ｖ）がランダムに選択されると、Ｑ（ｊ，ｖ）の求められた組についての性能指数関数ｇ（・）の値、すなわちｇ（｛｛Ｑ（ｊ，ｖ）｝｝）を求める（６０３）ことによって、無線ネットワークの性能指数の推定値が求められる。

性能指数関数ｇ（・）が、無線ネットワークにおいて用いられるリソース配分方式に対応する実施の形態において、ｇ（｛｛Ｑ（ｊ，ｖ）｝｝）の決定は、実現の組｛｛Ｑ（ｊ，ｖ）｝｝のためにリソース配分アルゴリズムを実行することを含むことができる。

いくつかの実施の形態では、図６に示されるプロセスのいくつかの反復を実行することによって性能指数の分布の推定値を得ることができる。次に、性能指数の分布の推定値を、例えば、モンテカルロシミュレーション等の確率変数実現の分布を組み合わせるための様々な統計的方法によって得ることができる。

ＣＢＴＣネットワークの非限定的な文脈において、性能指数は、いくつかの実施の形態では、列車停止の確率、すなわち、観測時間窓中にシステムの少なくとも１つの列車について少なくとも１つの送信エラーが存在する確率を表すように定義することができる。

そのような場合、上記で説明し、図６に示したプロセスの繰り返しの反復を用いてモンテカルロシミュレーションを行い、列車停止の確率の推定確率密度関数ＥＰＴＳ（ｐｔｓ）を構築することができる。ここで、ｐｔｓは、システムの列車停止の確率である。

いくつかの実施の形態では、無線リンク品質測定値と、所定の閾値との比較に基づいて、アラートを生成することができ、ここで、無線リンク品質測定値は、列車停止確率分布ＥＰＴＳ（ｐｔｓ）を用いて求められる。次のエラー（列車停止）までの推定予測時間を、列車停止確率分布ＥＰＴＳ（ｐｔｓ）を用いて計算することができ、次のエラーまでの予測時間の累積密度関数は、ＥＰＴＳ（ｐｔｓ）を用いて計算することもできる。

例えば、次の２０年以内にエラーが生じない確率は、無線リンク品質の良好な指標である。この確率が所与の閾値（例えば、１０％）を超える場合、ＣＢＴＣネットワークのオペレーターに対しアラートを生成することができる。

生成されるアラートは、実施の形態に依拠して、例えば、メッセージ、信号、及び／又はオペレーターの画面上の表示等の様々な形態をとることができる。

例えば、列車停止が定義される際に基づく観測時間窓の長さがＴＷＬである場合、列車停止の目標確率ＴＰＴＳは、ＴＰＴＳ＝ＴＷＬ／ＴＷＴＳとして計算することができる。ここで、ＴＷＴＳは、列車停止のない目標時間（例えば、２０年又は約０．６３ｅ９ｓ）である。

セル内の列車数が多いほど、各列車通信に配分することができるリソース量が少なく、各送信の干渉に対するロバスト性が低くなる。したがって、干渉に対するロバスト性を改善する１つの方法は、セル内の列車数を制限することである。セル内の列車数を制限することは、セルカバレッジを適応させるか、又はセル内の列車トラフィックを適応させることによって行うことができる。第１のオプションは長期手法であるのに対し、第２のオプションは、対応的手法とすることができる。セル内の干渉に対するロバスト性は、いくつかの実施の形態では、列車停止確率分布ＥＰＴＳ（ｐｔｓ）を用いてセル内の列車の臨界数を求めることによって高められる。

実施の形態に依拠して、列車停止の確率分布を、セル内の列車数、及び分解される目標列車停止性能（例えば、２０年ごとに１回の列車停止等の列車停止の目標確率）における各列車数の寄与に従って記憶することができる。これによって、要求された性能を達成する列車の臨界数を計算し、オペレーターに通知することが可能になる。次に、この情報から列車のトラフィックを適応させることができる。

いくつかの実施の形態では、列車の臨界数を推定するためにモンテカルロシミュレーションを用いることができる。上記で説明し、図５に示した無線デバイスの推定分布を求める方法は、セル内のそれぞれの位置から、乱数の列車を分離するため、有利に用いることができる。Ｑ（ｊ，ｖ）の求められた組のための性能指数の推定値、すなわちｇ（｛｛Ｑ（ｊ，ｖ）｝｝）を計算するとき、そのような値ｇ（｛｛Ｑ（ｊ，ｖ）｝｝）は、上記乱数の列車に専用のメモリ内に記憶することができる。次に、列車停止の目標確率ＴＰＴＳに等しい列車停止確率を有する確率を、列車の最大数ごとに計算することができ、所定の閾値（例えば、１０％）を下回る最大数を、列車の臨界数と定義することができる。

いくつかの重度な干渉状況において、所与のロケーションは、システム全体の性能を危険にさらす可能性がある。この理由により、これらの局所化された干渉ロケーションを求め、これらのロケーションを、オンサイトで問題を特定し解決しようとする（例えば、ＩＳＭ帯域を違法に用いる、例として標準的なデューティサイクルを遵守しないデバイスを見つける）か、又はそのようなロケーションにおけるシステム性能をブーストするための新たなネットワークアクセスポイントを展開しようとすることができるネットワークオペレーターに対し明らかにする。

しかしながら、クラスターが高密度の沿線干渉体を有するが、列車がそのクラスター内を通常高速に進む場合、システムの全体性能に対するそのような沿線干渉体の影響は低い（速度が沿線の干渉に対する良好な防御となるため）。他方で、１つのクラスターが平均レベルの干渉を有するが、列車が通常、そこで停止し、場合によっては最も近傍のＷＲＵから離れて停止する場合、列車停止におけるこのクラスターの影響は大きい場合がある。さらに、セルが一般に高負荷である場合、これによりＣＢＴＣ無線性能が更に拘束される。このため、臨界位置は周囲にある干渉によって与えられるのみでなく、他の性能要因によっても与えられる。これは、臨界位置、すなわち、システム性能が低い位置を、列車停止の確率密度関数から抽出することによって修復することができる。

いくつかの実施の形態では、列車停止の確率の分布を、ｃｉ（ｉ，ｊ）に関与するクラスターと共に記憶することができる。次に、例えば、周辺化技法を用いて各クラスターの寄与を評価することができ、ローカル性能の観点からクリティカルであると特定されたクラスターをネットワークオペレーターに対し明らかにすることができる。次に、ネットワークにおいて、セルのカバレッジ／ハンドオーバーを再定義する、又は新たなＷＲＵを展開する等の、是正策を実施することができる。

Ｑ（ｊ，ｖ）の求められた組の性能指数の推定値、すなわちｇ（｛｛Ｑ（ｊ，ｖ）｝｝）を計算するとき、そのような値ｇ（｛｛Ｑ（ｊ，ｖ）｝｝）を、ｃｉ（ｉ，ｊ）に登場する各クラスターに専用のメモリに、ｃｉ（ｉ，ｊ）における上記クラスターの出現の比率である重みとともに記憶することができる。代替的に、値ｇ（｛｛Ｑ（ｊ，ｖ）｝｝）の実現ごとに、これがｃｉ（ｉ，ｊ）の関連付けられた実現において出現する各クラスターに専用のメモリに記憶される一方、０値がｃｉ（ｉ，ｊ）の関連する実現に出現しない各クラスターへのメモリに記憶される。次に、列車停止ＴＰＴＳの目標確率に等しい列車停止確率を有する確率をクラスターごとに計算し、最もクリティカルなクラスターを明らかにするようにソートすることができる。

他の実施の形態では、周辺化技法を用いて、関与するクラスター及び列車数の共同知識等の他のパラメーターを分離することができる。

他の実施の形態では、列車速度を考慮に入れ、クラスターを通ることが推奨される最小速度の表示を与えることができる。この判定と、クラスター内の一般的な速度との間に相違が検出される場合、これは、新たなアクセスポイントを展開する等の、別のタイプの対抗措置を必要とする場合がある。

図１に戻って参照すると、サーバー１５は、本主題開示の実施の形態による無線ネットワーク監視機能を実施することができる。関連技術分野における当業者であれば、本主題開示の方法は、例えば、無線ネットワークの運用及び保守（Ｏ＆Ｍ）センター等の任意の他の適切な方式で実施することができることを理解するであろう。

図７は、本主題開示の実施の形態による無線ネットワーク監視機能を実施するように構成された例示的なネットワークノード１００を示す。

ネットワークノード１００は、制御エンジン１０１、ネットワーク無線測定エンジン１０３、無線デバイス数エンジン（a number of wireless devices engine）１０４、無線デバイス軌道エンジン（a trajectories of wireless devices engine）１０５、無線送信エラー確率分布エンジン（a distribution of probabilities of radio transmission error engine）１０６、性能予測エンジン１０７、アラート管理エンジン１０８及びメモリ１０２を含む。

図７に示すアーキテクチャにおいて、ネットワーク無線測定エンジン１０３、無線デバイス数エンジン１０４、無線デバイス軌道エンジン１０５、無線送信エラー確率分布エンジン１０６、性能予測エンジン１０７、アラート管理エンジン１０８及びメモリ１０２の全ては、制御エンジン１０１を通じて互いに作動的に接続される。

ネットワーク無線測定エンジン１０３は、無線デバイス又は無線インフラストラクチャノードから受信した無線測定値を処理する（メモリ１０２に記憶することを含む）無線測定機能を提供することができる。ネットワーク無線測定エンジン１０３によって受信された無線測定値は、無線送信エラー、無線送信エラー率、及び／又はＳＮＲ、ＳＩＮＲ等の任意の他の無線リンク品質パラメーターの測定値に関連する情報を含むことができる。そのような無線測定値は、無線送信エラー確率分布エンジン１０６によって用いることができる。

無線デバイス数エンジン１０４は、推定確率分布等の所定のプロファイルに従って無線デバイスの推定数を生成する無線デバイス数推定機能を提供することができる。

無線デバイス軌道エンジン１０５は、推定確率分布等の所定のプロファイルに従って無線デバイスのそれぞれの推定軌道を生成するための無線デバイス軌道の推定機能を提供することができる。

無線送信エラー確率分布エンジン１０６は、推定無線デバイス数の無線デバイスごとの時間窓中の無線送信エラーの確率の推定分布を求めるための、無線送信エラーの確率分布の推定機能を提供することができる。上記で説明したように、これは、いくつかの実施の形態では、無線デバイスがクラスターｕ（ｊ，ｉ）内に位置し、無線デバイスとネットワークインフラストラクチャとの間の通信リンクｊにおけるｉ番目のメッセージ送信のためにリソースｖを用いるときに所与の送信エラー確率ｙ（ｗ）を受ける確率の推定分布ｅｐｄ（ｕ（ｊ，ｉ），ｖ，ｗ）を求めることを伴うことができる。

性能予測エンジン１０７は、無線デバイスのための時間窓中の無線送信エラーの確率のそれぞれの推定分布に基づいて無線ネットワークの性能指数の推定値を求めるための性能予測推定機能を提供することができる。

アラート管理エンジン１０８は、ネットワークの臨界パラメーターの値（例えば、観測時間窓にわたる送信エラーの目標確率（ＣＢＴＣネットワークの列車停止の目標確率）、送信エラーの所与の目標確率についてのセル内の無線デバイス（ＣＢＴＣネットワーク内の列車）の最大数）を計算し、そのような値を、ネットワークオペレーターに対するアラートを生成するための閾値と比較するためのアラート管理機能を提供することができる。

制御エンジン１０１はプロセッサを含み、プロセッサは、任意の適切なマイクロプロセッサ、マイクロコントローラー、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタルシグナルプロセッシングチップ及び／又は状態機械、又はその組み合わせとすることができる。また、制御エンジン１０１は、限定はしないが、メモリ１０２のようなコンピューター記憶媒体を備えることができるか、又はコンピューター記憶媒体と通信することができ、コンピューター記憶媒体は、プロセッサによって実行されるときに、プロセッサに本明細書において説明された要素を実行させるコンピュータープログラム命令又はソフトウェアコードを記憶することができる。さらに、メモリ１０２は、制御エンジン１０１に結合され、学習段階中の無線測定結果、及び／又はいくつかの実施の形態について本明細書において説明されたような干渉データベースを記憶することが可能な、任意のタイプのデータ記憶コンピューター記憶媒体とすることができる。

図７を参照しながら図示及び説明されたネットワークノード１００は、一例として提供されるにすぎないことは理解されよう。数多くの他のアーキテクチャ、動作環境及び構成が可能である。ノードの他の実施の形態は、それより少ない数又はそれより多くの数のコンポーネントを含む場合があり、図７に示されるネットワークノードコンポーネントに関して説明された機能のうちのいくつか又は全てを組み込むことができる。したがって、制御エンジン１０１、ネットワーク無線測定エンジン１０３、無線デバイス数エンジン１０４、無線デバイス軌道エンジン１０５、無線送信エラー確率分布エンジン１０６、性能予測エンジン１０７、アラート管理エンジン１０８及びメモリ１０２は、ネットワークノード１００の一部として示されるが、コンポーネント１０１から１０８のロケーション及び制御に制約は課されない。特に、他の実施の形態において、コンポーネント１０１から１０８は、異なるエンティティ又はコンピューティングシステムの一部とすることができる。

本発明は好ましい実施の形態に関して説明されてきたが、添付の特許請求の範囲によって規定されるような本発明の趣旨又は範囲から逸脱することなく、本発明に対して種々の変更及び／又は修正を加えることができることは当業者には容易に理解されよう。

本発明は或る特定の好ましい実施の形態との関連で開示されてきたが、そのシステム、デバイス及び方法の或る特定の利点、特徴及び態様は種々の他の実施の形態において実現される場合があることは理解されたい。さらに、本明細書において説明される種々の態様及び特徴は、別々に実践することができるか、互いに組み合わせることができるか、又は互いに代用することができること、並びに特徴及び態様の種々の組み合わせ及び部分的な組み合わせを行うことができ、それでも本発明の範囲に入ることを意図している。さらに、上記のシステム及びデバイスは、好ましい実施の形態において説明されたモジュール及び機能の全てを含む必要はない。

本発明において説明される情報及び信号は、種々の異なる技術及び技法のいずれかを用いて表すことができる。例えば、データ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル及びチップは、電圧、電流、電磁波、磁界若しくは磁気粒子、光場若しくは光子、又はその任意の組み合わせによって表すことができる。

実施の形態によっては、本明細書において説明された方法のいずれかの或る特定の動作、イベント又は機能は、異なる順序において実行することができるか、追加されるか、統合されるか、又は全て除外される場合がある（例えば、方法を実践するために、説明される全ての動作又はイベントが必要とされるとは限らない）。さらに、或る特定の実施の形態では、動作又はイベントは、順次にではなく、同時に実行される場合がある。

本出願のこれらの発明は、様々な種類の分野における無線ネットワークに適用可能である。

これらの目的及び他の利点を達成するために、本明細書において具現され、大まかに説明されるような、本主題開示の目的によれば、本主題開示の１つの態様において、無線アクセスインフラストラクチャ及び無線デバイスを備える無線ネットワークにおける送信を監視する方法が提案される。本方法は、無線デバイスの数の所定の分布に従って、推定無線デバイス数を生成することと、軌道の所定の分布に従って推定無線デバイス数の各々の推定軌道を生成することと、推定無線デバイス数の無線デバイスごとに、無線デバイスの推定軌道を用いて、時間窓中の無線送信エラーの確率の推定分布を求めることと、無線デバイスの時間窓中の無線送信エラーの確率のそれぞれの推定分布に基づいて無線ネットワークの性能指数（figure of merit）の推定値を求めることとを含む。

いくつかの実施の形態では、それぞれの軌道の推定値を求めることは、各モバイルユニットのロケーションが時間窓にわたって同じままである軌道の分布に基づくことができる。

Claims (15)

1. 無線アクセスインフラストラクチャ及び無線デバイスを備える無線ネットワークにおける送信を監視する方法であって、
   無線デバイスの数の所定のプロファイルに従って、推定無線デバイス数を生成することと、
   軌道の所定のプロファイルに従って前記推定無線デバイス数の各々の推定軌道を生成することと、
   前記推定無線デバイス数の無線デバイスごとに、前記無線デバイスの前記推定軌道を用いて、時間窓中の無線送信エラーの確率の推定分布を求めることと、
   前記無線デバイスの前記時間窓中の前記無線送信エラーの前記それぞれの確率の推定分布に基づいて前記無線ネットワークの性能指数の推定値を求めることと、
   を含む、方法。
2. 前記性能指数は、前記時間窓中の前記無線ネットワークにおける無線送信エラーの発生の確率を測定する、請求項１に記載の方法。
3. 前記時間窓の長さは、０．５秒から２秒までである、請求項１又は２に記載の方法。
4. 前記無線ネットワークの性能指数の推定値を求めることは、
   前記時間窓中の前記無線送信エラーの確率の推定分布に従って前記時間窓中の無線送信エラーの推定確率を生成することと、
   前記時間窓中の前記生成された無線送信エラーの推定確率において前記無線ネットワークにおけるリソースを配分するのに用いられるリソース配分アルゴリズムを実行することと、
   を含む、請求項１から３までのいずれか１項に記載の方法。
5. 請求項１に記載の方法を反復することによって前記性能指数の分布の推定値を求めることを更に含む、請求項１から４までのいずれか１項に記載の方法。
6. 前記無線デバイス数の推定値を求めることは、前記無線デバイス数の確率密度関数モデルの推定値に基づく、請求項１から５までのいずれか１項に記載の方法。
7. それぞれの軌道の推定値を求めることは、前記無線デバイスの各々の位置及び速度の推定同時確率密度に基づく、請求項１から６までのいずれか１項に記載の方法。
8. それぞれの軌道の推定値を求めることは、各モバイルユニットのケーションが前記時間窓にわたって同じままである軌道のプロファイルに基づく、請求項１から６までのいずれか１項に記載の方法。
9. 前記無線ネットワークは、通信ベースの列車制御（ＣＢＴＣ）システムに含まれ、前記無線デバイスは、列車に搭載され、前記方法は、前記性能指数の分布の前記推定値に基づいて列車停止分布の推定確率を求めることを更に含み、列車停止は、前記時間窓中の前記無線ネットワークにおける無線送信エラーの出現についてトリガーされる、請求項５に記載の方法。
10. 次の列車停止までの予測時間の推定確率分布を求めることと、該次の列車停止までの予測時間の該推定確率分布を用いて列車停止値の目標確率を計算することと、該列車停止値の目標確率が所定の閾値を超えることに応答してアラートを生成することとを更に含む、請求項９に記載の方法。
11. 次の列車停止までの予測時間の推定確率分布を求めることと、該次の列車停止までの予測時間の該推定確率分布を用いて列車停止値の目標確率を計算することと、該列車停止値の目標確率に等しい列車停止確率を有する確率が所定の閾値を超えている列車の臨界数を求めることとを更に含む、請求項９に記載の方法。
12. プロセッサ、該プロセッサに作動的に接続されたメモリを備える無線ネットワーク内のネットワークノードであって、請求項１から１１までのいずれか１項に記載の送信を監視する方法を実行するように構成される、ネットワークノード。
13. 実行されると、メモリに作動的に接続されたプロセッサを備えるネットワークノードに、請求項１から１１までのいずれか１項に記載の送信を監視する方法を実行させる実行可能な命令を用いて符号化された非一時的コンピューター可読媒体。
14. コンピューター可読媒体において有形に具現化されたコンピュータープログラムコードを備えるコンピュータープログラム製品であって、前記コンピュータープログラムコードは、コンピューターシステムに提供され、実行されると、前記コンピューターシステムに、請求項１から１１までのいずれか１項に記載の送信を監視する方法を実行させる命令を備える、コンピュータープログラム製品。
15. 例えば、圧縮又は符号化を通じて、請求項１４に記載のコンピュータープログラムを表すデータセット。

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