JP2019533387A - セルラーシステムにおけるスケジューリングの方法、並びにこの方法のためのコンピュータープログラム製品及びスケジューリングデバイス - Google Patents

Abstract

セルラーシステムにおけるスケジューリングの方法は、近似スケジューリングメトリック（ＡＳＭ）を、何人かのユーザーと、関連付けられる空間ストリームとの組み合わせごとに計算することであって、ＡＳＭは、干渉を考慮に入れないユーザー容量の関数である、計算することと、上記組み合わせの分類を得るように、ＡＳＭを降順にソートすることと、該分類における最初の組み合わせについての局所スケジューリングメトリック（ＬＳＭ）を計算することであって、ＬＳＭは、干渉を考慮に入れた実際のユーザー容量の関数である、計算することと、分類の後続の組み合わせ（ＦＣ）ごとに、ＦＣのＡＳＭを、先行の計算された局所スケジューリングメトリック（ＰＣＬＳＭ）と比較することと、ＦＣのＡＳＭがＰＣＬＳＭよりも高い場合、該ＦＣのＬＳＭが計算され、該ＰＣＬＳＭに取って代わることと、ＦＣのＡＳＭがＰＣＬＳＭ以下である場合、最高点を有する計算されたＬＳＭを提供する組み合わせを、ユーザーと関連付けられる空間ストリームとの最良の組み合わせとして規定することとを含む。

Description

本発明は、マルチユーザー多入力多出力（ＭＵ−ＭＩＭＯ：Multi User- Multiple Input Multiple Output）のペアリング及びスケジューリングに関し、より詳細には、電気通信ネットワークのセルラーシステムにおける共同のユーザーペアリング／スケジューリング及びプリコーディングに関する。

電気通信ネットワークのセルラーシステムにおいて、マルチユーザースケジューリングにより、各ユーザーのサービス品質（ＱｏＳ：quality of service）要件を達成することと、システムスペクトル効率を最適化することとを共同で行うことが可能になる。マルチユーザースケジューリングは、スペクトル使用を改善するためにスケジューラによって利用することができる、高い数の自由度を有するマルチ搬送波システムにとって極めて重要なものとなっている。

マルチユーザースケジューリングに関する最適化は、実用化ということになると、高い複雑度を伴う可能性があるとともに、重大な課題を呈している。最適であると主張している低複雑度の解決策が、既に開発されている。例えば、メトリック最大化に基づいてリソースを次々に割り当てる機会主義的スケジューラが既に開発されている。この例において、メトリックは、各ユーザーに関連付けられるとともに、リソースのユーザーへの割り当ての有用性を反映している。規定されたメトリックは、サービス品質（ＱｏＳ）の達成、システムのスペクトル効率及びユーザー間の公平性の観点でリソース割り当てを反映している。ＱｏＳは、ユーザーによって観測される性能を表している。公平性は、システムの異なるユーザーに同様の割合でサービングする、すなわち、或る特定のユーザーを優遇して他のユーザーの不利益となるようなことがないようにサービングする、スケジューラの能力を反映している。

マルチアンテナ技術が、ロングタームエボリューション（ＬＴＥ）システムの発展とともに開発されている。これらのマルチアンテナ技術は、スペクトル効率を高めるために導入されてきた。これらの技術は、特に、複数のユーザーの複数の信号がまとめられて、線形又は非線形に複数のアンテナを介して送信される場合に関連する。

ＭＩＭＯ送信管理は、スケジューラに、追加の次元、すなわち空間次元を考慮に入れることを課す。空間プリコーディング操作は、例えば、特定の方向に向けられるビームを形成することによるものとすることができる送信のために空間特性を提供する。この追加的な空間次元により、各受信機側で信号を分離することが可能になる。このために、チャネルは、フィードバックメカニズムにより送信機側に周知されていなければならない。これらのフィードバックメカニズムは、時分割複信（ＴＤＤ：Time Division Duplex）モード又は周波数分割複信（ＦＤＤ：Frequency Division Duplex）モードにおける、暗黙的又は明示的なチャネル状態情報フィードバックメカニズムとすることができる。

マルチユーザーＭＩＭＯ（ＭＵ−ＭＩＭＯ）は、所与のユーティリティ機能に従って最適化することができるプリコーダーによって達成される。例えば、固有ビームフォーミング（eigen beam forming）手法は、各ユーザーに対して有用な信号パワーを最大化することができるものの、ユーザー間の残留干渉を考慮しない。ビームフォーミングは、指向性の信号送信又は受信に用いられる信号処理技術である。別の例は、ユーザー間の干渉を解消することができるものの、有用な信号パワーを低下させてしまうブロック対角プリコーディングである。複数のトレードオフの技術が存在しているが、最適な信号対干渉＋雑音比（ＳＩＮＲ）又は容量最大化を近似することには、通常高い複雑度が要求される。通常、ネットワークの容量は、負荷が集中したセルによって飛び交わされ得る最大総レートによって表すことができる。行列の操作に起因して、最適に近いＭＩＭＯプリコーディング決定には、概して高い複雑度である最適化ステップを伴う。

ＭＵ−ＭＩＭＯシステムにおいて、チャネル同士が共存可能なユーザーを効率的に集めるために、ユーザーペアリングステップが必要であることに留意することができる。これらのチャネルは、所与のプリコーディング戦略に従って、有用な信号及び残留干渉パワーの観点で共存可能である必要がある。このペアリングステップは、上記プリコーダーが良好な性能を呈すＭＵ−ＭＩＭＯチャネルを生成することによって、準最適なプリコーディング方式を用いて良好な性能を得る機会である。しかしながら、このペアリングステップは、システムにおける自由度を増大させ、結果として、その最適化の複雑度を高める。

マルチユーザースケジューリング技術及びＭＵ−ＭＩＭＯ技術の使用により、近い将来の展開を考慮したセルラーネットワーク効率性の要件を満たすことが可能になる。通常、複雑度を最低限にするために、その戦略は、ロングターム手法に基づいてユーザーをペアリングすることである。これはすなわち、ユーザーの各固定ペア及び各リソースについてスケジューラメトリックを計算し、機会主義的スケジューラを実行することである。この手法の１つの欠点は、ユーザーペアリングが静的であるということであり、これには、使用されるプリコーディング技術の観点で十分なＭＵ−ＭＩＭＯチャネルを生成する機会が逸失されるということを伴う。

ブロック対角化プリコーディング、ペアリング及びスケジューリングを用いる別の低複雑度の共同マルチユーザーＭＩＭＯ方法が、従来技術において開発されている。この方法において、その戦略は、スケジューラメトリックに従ってペアリングすべきユーザーを連続して選択することである。まず、干渉を伴わない最大容量を有するユーザーが第１のユーザーとして選択される。次に、固定の第１のユーザーからの干渉下にある最良の容量を有するユーザーが第２のユーザーとして選択され、以下も同様に続く。この解決策は、欠点を有する。実際には、ユーザー選択プロセスは、チャネルのジオメトリを完全には考慮に入れていない。この方法において、第１のユーザーの容量は、実際に最大であるが、第１のユーザーの選択により、第２のユーザーの容量及びそれ以降の容量を大幅に低減させるおそれがある。したがって、このタイプの方法が低複雑度という利点を有していても、ユーザーの容量に従ったユーザーの選択は、最適というには程遠い。実際に、ＭＩＭＯプリコーダーの計算複雑度と計算回数とを低減させることに関心がある。

本発明は、上記状況を改善することを提案する。

本発明は、複数のアンテナ手段を備えるセルラーシステムにおけるスケジューリングの方法であって、複数のアンテナ手段は、複数の空間ストリームを送信し、複数の空間ストリームは、それぞれの容量を有する複数のユーザーにサービングし、方法は、そのために、
近似スケジューリングメトリックを、
上記複数のユーザーのうちの或る人数のユーザーと、
上記複数の空間ストリームのうちの関連付けられる空間ストリームと、
の可能な組み合わせごとに計算することであって、近似スケジューリングメトリックは、干渉を考慮に入れないユーザー容量の関数である、計算することと、
上記可能な組み合わせの分類を得るように、近似スケジューリングメトリックを降順にソートすることと、
上記分類における最初の組み合わせについての局所スケジューリングメトリックを計算することであって、局所スケジューリングメトリックは、干渉を考慮に入れた実際のユーザー容量の関数である、計算することと、
分類の後続の組み合わせごとに、
後続の組み合わせの近似メトリックを、先行の計算された局所スケジューリングメトリックと比較することと、
後続の組み合わせの近似メトリックが先行の計算された局所スケジューリングメトリックよりも高い場合、該後続の組み合わせの局所スケジューリングメトリックが計算され、計算された局所スケジューリングメトリックが先行の計算された局所スケジューリングメトリックよりも高い場合、計算された局所スケジューリングメトリックが該先行の計算された局所スケジューリングメトリックに取って代わることと、
後続の組み合わせの近似メトリックが上記先行の計算された局所スケジューリングメトリック以下である場合、先行の計算された局所スケジューリングメトリックを提供する組み合わせを、ユーザーと関連付けられる空間ストリームとの最良の組み合わせとして規定することと、
を含む、方法に関する。

このような方法を用いると、計算複雑度が低減され、近似スケジューリングメトリックを、ユーザーと関連付けられる空間ストリームとの組み合わせ上のループの外で計算することができる。実際、上記の方法によれば、全ての組み合わせについて、近似メトリック計算よりも高い計算複雑度を伴う局所スケジューリングメトリックを計算する必要がない。最良の場合のシナリオにおいて、第１の組み合わせについての１つの局所スケジューリングメトリックのみが計算される必要があるだけである。

一実施の形態において、方法は、上記最良の組み合わせに従ってユーザーの平均レートを更新することを更に含むことができる。別の実施の形態によれば、方法のステップは、セルラーシステムのＮ個のリソースのうちのリソースｎごとに反復することができる。

したがって、リソース割り当てを上記の方法に従って実行することができるように、セルラーシステムのＮ個のリソースのうちのｎリソース上でループを実行することができる。

一実施の形態において、干渉は、少なくとも、同じ空間的方向を有するそれぞれの空間ストリームを用いる複数のユーザーに起因する。
一実施の形態において、局所スケジューリングメトリックを計算することは、プリコーダーの計算を含む。
一実施の形態において、実際のユーザー容量は、プリコーダーから計算される。
一実施の形態において、簡略化されたスケジューリングメトリックの計算が、近似スケジューリングメトリックの計算ステップの前に実行され、簡略化されたスケジューリングメトリックは、ユーザー近似容量とセル内のユーザー平均レートとに依存する。

一実施の形態において、簡略化されたスケジューリングメトリックは、以下の式に基づいて求められ、

ここで、
ｍ_{ｓｉｍｐｌ}は、簡略化されたスケジューリングメトリックであり、
ｋは、ユーザーインデックスであり、
ｎは、リソースインデックスであり、

は、リソースｎの第ｋのユーザーの近似容量であり、
Ｒ（ｋ）は、セル内のユーザーｋの平均レートであり、
αは、公平性基準である。
一実施の形態において、近似スケジューリングメトリックは、以下の式に基づいて求められ、

ここで、
ｍ_{ａｐｐｒｏｘ}は、近似スケジューリングメトリックであり、
ｎは、リソースインデックスであり、
Ｔは、空間ストリームの数であり、
ｋ_ｔ（ｎ）は、リソースｎの、Ｔ個の空間ストリームのうちの第ｔの空間ストリーム上で送信するユーザーインデックスであり、

は、リソースｎの第ｔの空間ストリーム上で送信する第ｋ_ｔ（ｎ）のユーザーの近似容量であり、
Ｒ（ｋ_ｔ（ｎ））は、セル内のリソースｎの第ｔの空間ストリーム上で送信する第ｋ_ｔ（ｎ）のユーザーの平均レートであり、
αは、公平性基準である。

スケジューリングメトリックの近似値は、容量値の上限である。このことは、計算の複雑度を低減するという利点を提供する。

一実施の形態において、局所スケジューリングメトリックは、以下の式に基づいて求められ、

ここで、
ｍ_{ｌｏｃａｌ}は、局所スケジューリングメトリックであり、
ｎは、リソースインデックスであり、
Ｔは、空間ストリームの数であり、
ｋ_ｔ（ｎ）は、ｎリソースの、Ｔ個の空間ストリームのうちの第ｔの空間ストリーム上で送信するユーザーインデックスであり、
ｒ（ｎ，ｋ_ｔ（ｎ））は、リソースｎの第ｔの空間ストリーム上で送信する第ｋ_ｔ（ｎ）のユーザーの実際の容量であり、
Ｒ（ｋ_ｔ（ｎ））は、セル内のリソースｎの第ｔの空間ストリーム上で送信する第ｋ_ｔ（ｎ）のユーザーの平均レートであり、
αは、公平性基準である。

したがって、公平性効果と非干渉考慮メトリック（the interference-less metric）との双方を組み合わせることにより、過剰な満足度を有するユーザーを放棄し、ユーザーが過度に干渉を被っていないことを想定してより多くの割り当てを必要としているユーザーを優先する。

一実施の形態において、セルラーシステムは、５Ｇシステムである。

本発明の別の態様は、プロセッサによって実行されると、上記のような方法を実行する命令を含む、コンピュータープログラム製品に関する。

第３の態様は、複数のアンテナ手段を備えるセルラーシステムにおけるスケジューリングデバイスであって、複数のアンテナ手段は、複数の空間ストリームを送信し、複数の空間ストリームは、それぞれの容量を有する複数のユーザーにサービングし、スケジューリングデバイスは、回路であって、
近似スケジューリングメトリックを、
上記複数のユーザーのうちの或る人数のユーザーと、
上記複数の空間ストリームのうちの関連付けられる空間ストリームと、
の可能な組み合わせごとに計算することであって、近似スケジューリングメトリックは、干渉を考慮に入れないユーザー容量の関数である、計算することと、
上記可能な組み合わせの分類を得るように、近似スケジューリングメトリックを降順にソートすることと、
上記分類における最初の組み合わせについての局所スケジューリングメトリックを計算することであって、局所スケジューリングメトリックは、干渉を考慮に入れた実際のユーザー容量の関数である、計算することと、
分類の後続の組み合わせごとに、
後続の組み合わせの近似メトリックを、先行の計算された局所スケジューリングメトリックと比較することと、
後続の組み合わせの近似メトリックが先行の計算された局所スケジューリングメトリックよりも高い場合、該後続の組み合わせの局所スケジューリングメトリックが計算され、計算された局所スケジューリングメトリックが先行の計算された局所スケジューリングメトリックよりも高い場合、計算された局所スケジューリングメトリックが該先行の計算された局所スケジューリングメトリックに取って代わることと、
後続の組み合わせの近似メトリックが上記先行の計算された局所スケジューリングメトリック以下である場合、先行の計算された局所スケジューリングメトリックを提供する組み合わせを、ユーザーと関連付けられる空間ストリームとの最良の組み合わせとして規定することと、
を行うように構成された、回路、
を備える、スケジューリングデバイスに関する。

一実施の形態において、上記回路は、上記最良の組み合わせに従ってユーザーの平均レートを更新すること、を行うように更に構成される。

本発明は、添付図面の図に、限定としてではなく例として示される。添付図面において、同様の参照符号は同様の要素を参照する。

本方法を適用することができる典型的なＭＵ−ＭＩＭＯシステムの一例の図である。 スケジューリング及びユーザー機器ペアリングのブルートフォース手法の種々のステップを示すフローチャートである。 本発明の可能な一実施の形態における種々のステップを記述するフローチャートである。 平均セル容量がジェインの公平性（Jain's fairness）を用いてプロットされる、本方法の性能を表す図である。 本発明を実現するデバイスの可能な一実施の形態の図である。

本発明は、セルラーネットワークのダウンリンクについての、共同のユーザーペアリング、プリコーディング及びスケジューリングを低複雑度で解決することを提案する。その上、中央処理装置（ＣＰＵ）及び画像処理装置（ＧＰＵ）に基づくハードウェアアーキテクチャが、本発明による対象とされる。これらのハードウェアアーキテクチャにより、より動的であるとともに可変の実行時間を有する一方で、最適化の結果が必ず周期的に与えられる方法を考慮することが可能になる。プリコーディングは、高性能達成に関して必須の要素である。しかしながら、プリコーディングは、高度な計算複雑度を要求する。莫大なコンピューター上での計算がユーザーペアリングに関して要求される。

図１は、本方法を適用することができる典型的なＭＵ−ＭＩＭＯシステムの一例である。プリコーディングの次元濃度（dimension cardinality）を考慮に入れなければならない。図１は、基地局２と４つの空間ストリーム３、４、５及び６とを有するセル１を表している。セル１は、１０人のユーザーＵ_１、Ｕ_２（…）及びＵ_１０を含む。５００個の物理リソースブロック（ＰＲＢ：Physical Resource Block）を有する１００メガヘルツ幅直交周波数分割多重（ＯＦＤＭ：Orthogonal Frequency-Division Multiplexing）システムは、１つのＰＲＢ上で送信を行うのに、１０人のユーザーのうちからの各４人組の５００個の判断を要求する。スケジューリング判断を行うためには、各ユーザーの容量の知識が必要である。各ユーザーの容量の知識を有することは、プリコーダーとその関連付けられる性能との計算を暗に意味する。線形の場合、ブルート手法が以下の計算を要求する。

非線形プリコーディング、すなわち、ユーザーが適切に順序付けられていないプリコーディングに関して、サイズ４×４のプリコーダーの数は、最大で１０＾４に上る。プリコーダーのこれらの２つの数は、１つのＰＲＢの割り当てを導出することに関係し、これには、１フレームあたり、すなわち１ｍｓに、１０５０００のプリコーダー又は１００万のプリコーダーの計算を伴う。実際には、ＰＲＢは、スケジューラによってユーザー機器（ＵＥ）に割り当てることができる最小周波数リソース単位を表している。

Ｋ人のユーザーをハンドリングするとともにＴ個の空間ストリームを有するセルラーネットワークのベースバンドユニット（ＢＢＵ）が検討される。各空間ストリームは、多数の物理アンテナからなるセットに接続することができる。多数のアンテナからなるセットは、例えば、大規模アンテナアレイ（massive antenna array）、及び、空間ストリームの数をＴに削減する、多数の物理アンテナの１つの電力増幅器へのアナログの組み合わせとすることができる。したがって、信号の数値設計は、Ｔ個の入力を有するＭＩＭＯチャネルであると考えられる。

更なる理解を提供するために、各ＵＥが同数であるＲ個の受信アンテナを有することが検討される。この検討は、単に簡潔にするためのものであり、本発明の範囲を限定するものではなく、実際、本発明は、ＵＥにわたって不均一な数の受信アンテナを用いて適用することができる。各送信フレームは、互いに独立しているものとみなすことができるＮ個のリソースを含むことが検討される。

図２は、スケジューリング及びユーザー機器ペアリングのブルートフォース手法の種々のステップを示すフローチャートである。

ステップ２０１において、Ｒ×ＴのＭＩＭＯチャネル行列Ｈ（ｎ，ｋ）が第ｎのリソース上でＢＢＵと第ｋのＵＥとの間で観測される。行列Ｈ（ｎ，ｋ）の係数は、信号対雑音比によって重み付けされ、その結果、以下において正規化パワー（normalized power）１で雑音が検討される。ＢＢＵは、チャネル状態情報（ＣＳＩ：Channel State Information）フィードバックメカニズムにより必要な情報を受信する。ｋ_ｔ（ｎ）は、Ｎ個のリソースのうちの第ｎのリソースの、Ｔ個の空間ストリームのうちの第ｔの空間ストリーム上で［１ Ｋ］を送信することにおけるユーザーインデックスを規定する。

Ｔ個組｛ｋ_１（ｎ），…，ｋ_Ｔ（ｎ）｝は、第ｎのリソース上のダウンリンク送信について検討されるＴ個のＵＥからなるセットを表している。

同等のＭＩＭＯチャネルは、必ずしも直交ではない。各ユーザーは、専らそのメッセージを受信する傾向にある。結果として、ユーザー間で干渉が生じる場合がある。各ユーザーによって受信される送信レートｒ（ｎ，ｋ_ｔ（ｎ））を最適化するために、ＭＩＭＯプリコーディング技術を設計することができる。いくつかの線形プリコーディング技術又は非線形プリコーディング技術を利用することができる。各プリコーディング技術は、利点及び欠点を有する。その上、各プリコーディング技術は、最終ＳＩＮＲ又はＵＥごとの容量を最適化する方法を有する。

レートのセット｛ｒ（ｎ，ｋ_１（ｎ）），…，ｒ（ｎ，ｋ_Ｔ（ｎ））｝は、プリコーダー設計の関数である。このレートのセット｛ｒ（ｎ，ｋ_１（ｎ）），…，ｒ（ｎ，ｋ_Ｔ（ｎ））｝は、Ｔ個組｛ｋ_１（ｎ），…，ｋ_Ｔ（ｎ）｝に依存する。シャノン容量（Shannon capacity）ベースのメトリックが、プリコーダーの性能を評価するために検討される。結果として、Ｈ（ｎ，ｋ）Ｐ（ｎ）が、リソースｎ上でユーザーｋによって考慮される（viewed）プリコーディングされたＭＩＭＯチャネルであり、Ｐ（ｎ）は、Ｔ×Ｔプリコーディング行列を表している。第１のユーザーに専用のシンボルが行列Ｐの第１行上で送信され、以下も同様に続く。ＯＦＤＭシンボルは、システムの帯域の種々の副搬送波上で送信される変調シンボルのブロックに対応する時間領域における信号を表している。いくつかのシンボルを同じユーザー機器に送信することができ、これには、この第ｋのユーザー機器のインデックスをＴ個組｛ｋ_１（ｎ），…，ｋ_Ｔ（ｎ）｝において複数回発見することができるということが伴う。

ステップ２０２において、所与のプリコーダーについて、第ｋのＵＥのレートは、以下の式に基づいて計算される。

ここで、
†は、転置共役演算子であり、
Ｅｋは、サイズＴであり、位置ｋにおいては１であるがそれ以外はヌルエントリである選択ベクトルであり、
Ｗ（ｎ，ｋ）は、第ｋのユーザーの観点での雑音＋干渉の共分散行列であり、
ここで、Ｗ（ｎ，ｋ）は、以下の式に基づいて求められる。

機会主義的実施戦略（opportunistic implementation strategy）を用いるスケジューラが検討される。スケジューラは、ユーザー間でα公平性を実施する。セル内のユーザーｋの平均レートは、Ｒ（ｋ）によって表される。スケジューラは、α公平合計レート（alpha-fair sum rate）を最大化する傾向がある。

ここで、

このために、スケジューラは、割り当て判断を実行する。その戦略は、各リソースｎを選択して、プリコーダー戦略及びチャネル実現に従って、Ｔ個のストリームのうちの第ｔのストリーム上で送信を行う各ユーザーｋについて得られるそのユーザーの平均レート及び瞬時レートｒ（ｎ，ｋ_ｔ（ｎ））の局所知識Ｒ（ｋ）から計算されるメトリックを最大化するようにユーザーに割り当てることである。

を最適化する判断メトリックは、局所スケジューリングメトリックｍ_{ｌｏｃａｌ}（ｎ）を最大化するユーザーのＴ個組｛ｋ_１（ｎ），…，ｋ_Ｔ（ｎ）｝を、第ｎのリソースに割り当てることである。

したがって、ステップ２０３において、局所スケジューリングメトリックｍ_{ｌｏｃａｌ}（ｎ）が計算され、ここで、この局所メトリックｍ_{ｌｏｃａｌ}（ｎ）は、以下の式に基づいて計算される。

セット｛ｋ_１（ｎ），…，ｋ_Ｔ（ｎ）｝内で選択されないユーザーｋについて、ｒ（ｎ，ｋ）＝０のレートが与えられる。各ユーザーｋのレートは、Ｒ（ｋ）←Ｒ（ｋ）＋ｒ（ｎ，ｋ）として、又は平均レートＲ（ｋ）←Ｒ（ｋ）＋（ｒ（ｎ，ｋ）−Ｒ（ｋ））／ｎ、若しくはμが所定の忘却因子であるＲ（ｋ）←Ｒ（ｋ）＋μ（ｒ（ｎ，ｋ）−Ｒ（ｋ））を利用して、更新される。

共同のスケジューリング及びＵＥペアリングにブルートフォース手法を用いる場合、機会主義的スケジューラを用いることによって、

を最大化する最適な方法は、リソースｎ上でループを実行することであり、ここで１≦ｎ≦Ｎであり、ループは各Ｔ個組｛ｋ_１（ｎ），…，ｋ_Ｔ（ｎ）｝上で、
−ステップ２０１でプリコーダーを計算し、
−ステップ２０２でレート｛ｒ（ｎ，ｋ_１（ｎ）），…，ｒ（ｎ，ｋ_Ｔ（ｎ））｝を計算し、
−ステップ２０３で局所スケジューリングメトリックｍ_{ｌｏｃａｌ}（ｎ）を計算する。

リソースごとに、ｍ_{ｌｏｃａｌ}（ｎ）を最大化する最良のＴ個組｛ｋ_１（ｎ），…，ｋ_Ｔ（ｎ）｝がステップ２０４において選択され、レートＲ（ｋ）が｛ｒ（ｎ，ｋ_１（ｎ）），…，ｒ（ｎ，ｋ_Ｔ（ｎ））｝に従って更新され、次のリソースに移行する。

図３は、本発明の可能な一実施の形態における種々のステップを記述するフローチャートである。

複雑度を削減する第１の手法は、Ｔ個組｛ｋ_１（ｎ），…，ｋ_Ｔ（ｎ）｝ごとにプリコーダーＰ（ｎ）を計算することに関するステップ２０１を簡略化することである。プリコーダー計算ステップ２０１は、放棄することができる。レート｛ｒ（ｎ，ｋ_１（ｎ）），…，ｒ（ｎ，ｋ_Ｔ（ｎ））｝計算ステップ２０２は、より単純な計算を伴う近似レート

計算ステップ３１０に置き換えることができる。例えば、干渉は無視することができるので、近似レートは、以下の式に基づく。

ここで、ｒ（ｎ，ｋ_ｔ（ｎ））における他のユーザーからの干渉に関連する項は無視される。

近似レート計算ステップ３１０により、ステップ３１１において、以下の式に基づく近似スケジューリングメトリックｍ_{ａｐｐｒｏｘ}計算を計算することが可能になる。

ステップ３１０において、近似レートが全てのユーザーｋについて計算される。ここで、１≦ｋ≦Ｋである。その場合、全てのユーザーについて、

が計算されて記憶される。ステップ３１１において、近似メトリックｍ_{ａｐｐｒｏｘ}が、全ての可能なＴ個組｛ｋ_１（ｎ），…，ｋ_Ｔ（ｎ）｝について計算される。Ｔ個組｛ｋ_１（ｎ），…，ｋ_Ｔ（ｎ）｝は、ステップ３１２において、それらのｍ_{ａｐｐｒｏｘ}に従って降順にソートされる。ステップ３１３において、Ｍｂｅｓｔと名付けられる変数が０に設定される。

ステップ３１４において、ソート順に並べたＴ個組｛ｋ_１（ｎ），…，ｋ_Ｔ（ｎ）｝上でループが開始される。ソート順の最初のＴ個組の近似メトリックｍ_{ａｐｐｒｏｘ}がＭｂｅｓｔ以下である場合、Ｔ個組上のループは終了する。ソート順の最初のＴ個組の近似メトリックｍ_{ａｐｐｒｏｘ}がＭｂｅｓｔよりも高い場合、Ｔ個組上のループは続行する。ソート順の最初のＴ個組は、ＢＥＳＴ ＴＵＰＬＥ（ｉ）＝｛ｋ_１（ｎ），…，ｋ_Ｔ（ｎ）｝として指定することができ、ここで、ｉは、増分インデックスである。したがって、ｉが増分されると（ｉ＝ｉ＋１）、ＢＥＳＴ ＴＵＰＬＥ（ｉ）は、ソート順において次のＴ個組を指定する。

ステップ３１５において、プリコーディング計算が実行され、ステップ３１６において、レート｛ｒ（ｎ，ｋ_１（ｎ）），…，ｒ（ｎ，ｋ_Ｔ（ｎ））｝がプリコーダーから計算される。次に、ステップ３１７において、局所スケジューリングメトリックｍ_{ｌｏｃａｌ}がＢＥＳＴ ＴＵＰＬＥ（ｉ）について計算される。ステップ３１８において、Ｍｂｅｓｔが、直前のステップにおいてＢＥＳＴ ＴＵＰＬＥ（ｉ）について計算された局所スケジューリングメトリックｍ_{ｌｏｃａｌ}と比較される。ステップ３１７においてＢＥＳＴ ＴＵＰＬＥ（ｉ）について計算された局所スケジューリングメトリックｍ_{ｌｏｃａｌ}がＭｂｅｓｔよりも高い場合、Ｍｂｅｓｔは、ｍ_{ｌｏｃａｌ}によって更新され、最良のＴ個組としてＢＥＳＴ ＴＵＰＬＥ（ｉ）が記憶される。ステップ３１８又はステップ３１９の後、増分インデックスが増分され、Ｍｂｅｓｔがステップ３１４においてＢＥＳＴ ＴＵＰＬＥ（ｉ）についての現状の近似メトリックよりも高くなるまでか、又は、全ての可能なＴ個組｛ｋ_１（ｎ），…，ｋ_Ｔ（ｎ）｝からなるセットの中にテストすべきＴ個組がこれ以上存在しなくなるまで、Ｔ個組上のループは続行する。ステップ３１４の条件が満たされると、ステップ３２０において、最良のＴ個組が特定される。特定された最良のＴ個組

と、Ｍｂｅｓｔを提供したそれらの関連付けられるレート

とに従って、レートＲ（ｋ）が更新される。セット

内で選択されないユーザーｋについて、ｒ（ｎ，ｋ）＝０のレートが与えられる。各ユーザーｋのレートは、Ｒ（ｋ）←Ｒ（ｋ）＋ｒ（ｎ，ｋ）として、又は平均レートＲ（ｋ）←Ｒ（ｋ）＋（ｒ（ｎ，ｋ）−Ｒ（ｋ））／ｎ、若しくはμが所定の忘却因子であるＲ（ｋ）←Ｒ（ｋ）＋μ（ｒ（ｎ，ｋ）−Ｒ（ｋ））を利用して、更新される。

３１０〜３２０の上記のステップは、Ｎ個のリソースのうちのリソースｎごとに繰り返され、これにより、ｎ上でループが構成される。

更に明確にするために、数値例が検討される。４人のユーザー及び２つの空間ストリームが検討される。Ｔ個組、ｍ_{ｌｏｃａｌ}及びｍ_{ａｐｐｒｏｘ}の網羅的なリストが、以下の表に列挙される。

ユーザー｛１，２，３，４｝に関連付けられる近似レートは、それぞれ、｛１０，２０，３０，４０｝である。全てのユーザーは、平均レートＲ（ｋ）＝１から開始する。

導入部で記載された従来技術の方法では、まず、最高レートを有するユーザー、すなわちレート４０を有するユーザー４が選択される。次に、４を伴うペア（｛１，４｝、｛２，４｝及び｛３，４｝）が、プリコーディング戦略に従ってテストされ、最良のペア、すなわち｛３，４｝が選択される。いくつかのテストは、実行されなかった。したがって、複雑度は抑えられるものの、最良の解決策｛２，３｝が発見されなかったので、この解決策は最適ではない。

ステップ３１０によれば、まず、ユーザー｛１，２，３，４｝の近似レートが、独立して低複雑度で計算される（｛１０，２０，３０，４０｝）。その後、それぞれステップ３１１及び３１２に従って、表の最終列において、全てのＴ個組のｍ_{ａｐｐｒｏｘ}が計算されてソートされる（｛３，４｝、｛２，４｝、｛２，３｝、｛１，４｝、｛１，３｝、｛１，２｝）。

ステップ３１３に従って、Ｍｂｅｓｔが０に設定される。Ｔ個組｛３，４｝のｍ_{ａｐｐｒｏｘ}は、７０である。これは０よりも大きいので（ステップ３１４）、ステップ３１５においてプリコーダーが計算され、ステップ３１７においてｍ_{ｌｏｃａｌ}として１６が得られる。１６は０よりも大きいので、ステップ３１９において１６がＭｂｅｓｔとして記憶される。Ｔ個組上のループは続行する。

Ｔ個組｛２，４｝は、ソート順で次に来るものであり、ｍ_{ａｐｐｒｏｘ}は、１６よりも大きい６０である。プリコーダーが計算され、メトリックとして１４が得られるが、１４は１６よりも小さいのでＭｂｅｓｔとして記憶されない。

Ｔ個組｛２，３｝のｍ_{ａｐｐｒｏｘ}は、１６よりも大きい５０である。プリコーダーが計算され、メトリックとして４８が得られ、Ｍｂｅｓｔとして記憶される。

Ｔ個組｛１，４｝のｍ_{ａｐｐｒｏｘ}は、４８よりも大きい５０である。プリコーダーが計算され、メトリックとして１０が得られるが、１０は４８よりも小さいのでＭｂｅｓｔとして記憶されない。

Ｔ個組｛１，３｝のｍ_{ａｐｐｒｏｘ}は、４８よりも小さい４０である。したがって、ステップ３１４に従い、Ｔ個組上のループは停止し、スケジューリング３２０を実行することができる。２つのプリコーダー計算が削減されているとともに、最良の解決策｛２，３｝が発見されていることに留意することができる。

図４は、１セルあたり１０人のユーザー及び４つのストリームを有するＬＴＥの展開について、平均セルレートがジェインの公平性を用いてプロットされる、本方法の性能を表している。ブロック対角プリコーダーが検討される。提案される方法は、従来技術よりも良好に実行され、単一ユーザーのＭＩＭＯα公平スケジューリングよりも良好である。ダーティーペーパーコーディング（dirty paper coding）の理論上限値は満たされないが、例えばトムリンソン原島プリコーディング（Tomlinson Harashima Precoding）を用いて、線形ＢＤプリコーダーを非線形プリコーダーに置き換えることによってこれを近似することができる。

図５は、本発明を実現するデバイスの可能な一実施の形態である。

この実施の形態において、デバイス５００は、コンピューターを備え、このコンピューターは、回路にロード可能であるとともに、回路５０４によって実行されると、本発明のステップを回路５０４に実行させるように適合されたプログラム命令を記憶するメモリ５０５を備える。

メモリ５０５は、上述された本発明のステップを実行するためのデータ及び有用な情報も記憶することができる。

回路５０４は、例えば、
−コンピューター言語の命令を解釈するように適合されたプロセッサ若しくは処理ユニットであって、上記命令を含むメモリを備えることもできるし、このメモリに関連付けることもできるし、このメモリに取り付けることもできる、プロセッサ若しくは処理ユニット、又は、
−コンピューター言語の命令を解釈するように適合されたプロセッサ若しくは処理ユニットと、上記命令を含むメモリとの結合体、又は、
−本発明のステップがシリコン内に記述される電子カード、又は、
−ＦＰＧＡ（「フィールドプログラマブルゲートアレイ」の略）チップ等のプログラマブル電子チップ、
とすることができる。

このコンピューターは、本発明による上記の方法に用いる測定値を受信する入力インターフェース５０３と、出力インターフェース５０６とを備える。

コンピューターとのインタラクションを容易にするために、スクリーン５０１及びキーボード５０２を設けてコンピューター回路５０４に接続することができる。

デバイス５００は、基地局２００の一部とすることができる。

本方法は、多くの用途に用いることができる。例えば、本方法は、異なるプロセス間で電力を共有するコンピューターアーキテクチャ上で実施することができ、これはコンピューター又はＧＰＵ内である場合であり、また、ソフトウェア定義ネットワーク（Software Defined Network）及びクラウドＲＡＮである場合である。本方法の計算時間の可変性を利用することに関心がある。実際には、チャネル実現によれば、停止条件は、平均の前後で起こる。フィールドプログラマブルゲートアレイ等の固定アーキテクチャを用いる場合、ハードウェアを最悪の場合に備えて寸法決めしなければならないか、又は、性能ペナルティを評価しなければならない。

本方法の実施において、Ｎ個のＰＲＢの計算バジェットが、最初のいくつかのＰＲＢ割り当てに充てられる可能性があり、これによる結果、ＰＲＢのうちの大多数について判断が行われず、スペクトル効率が低下する場合がある。したがって、１ＰＲＢあたり少なくとも１つの判断が行われ、そして第２の優先順位において、この判断が可能な限り最良であることを保証することに関心がある。この目標を達成するために、本方法の動作スケジューリングは、まず、全てのＰＲＢについて近似計算及び近似メトリックのソートを実行することによって変更することができる。次に、Ｔ個組のインデックス上のループを、ソートされたリストにおいて実行することができる。その後、物理リソースブロック上のループを実行することができる。本方法が依然として停止されない場合、検討対象の物理リソースブロックのインデックスに関連付けられるＴ個組の性能がチェックされる。

当然ながら、本発明は、例として上述された実施の形態に限定されない。本発明は、他の変形形態にまで拡張されるものである。例えば、事前ソートの際に、累積距離の代わりに直交性メトリックを用いることができる。本発明は、信号ストリーム送信の代わりにＭＩＭＯ送信にまで拡張されるものである。固有ビームフォーミング、固有ビームフォーミングを用いるブロック対角プリコーダー、非線形プリコーディングＴＨＰ及びブロック三角化を用いる非線形プリコーディング等の種々のタイプのプリコーダーを用いることができる。

Claims (14)

1. 複数のアンテナ手段を備えるセルラーシステムにおけるスケジューリングの方法であって、前記複数のアンテナ手段は、複数の空間ストリームを送信し、該複数の空間ストリームは、それぞれの容量を有する複数のユーザーにサービングし、該方法は、そのために、
   近似スケジューリングメトリックを、
   前記複数のユーザーのうちの何人かのユーザーと、
   前記複数の空間ストリームのうちの関連付けられる空間ストリームと、
   の可能な組み合わせごとに計算することであって、前記近似スケジューリングメトリックは、干渉を考慮に入れないユーザー容量の関数であるものと、
   前記可能な組み合わせの分類を得るように、前記近似スケジューリングメトリックを降順にソートすることと、
   前記分類における最初の組み合わせについての局所スケジューリングメトリックを計算することであって、該局所スケジューリングメトリックは、干渉を考慮に入れた実際のユーザー容量の関数であるものと、
   前記分類の後続の組み合わせごとに、
   前記後続の組み合わせの前記近似スケジューリングメトリックを、先行の計算された局所スケジューリングメトリックと比較することと、
   前記後続の組み合わせの前記近似スケジューリングメトリックが前記先行の計算された局所スケジューリングメトリックよりも高い場合、該後続の組み合わせの前記局所スケジューリングメトリックが計算され、該計算された局所スケジューリングメトリックが前記先行の計算された局所スケジューリングメトリックよりも高い場合、該計算された局所スケジューリングメトリックが該先行の計算された局所スケジューリングメトリックに取って代わることと、
   前記後続の組み合わせの前記近似スケジューリングメトリックが前記先行の計算された局所スケジューリングメトリック以下である場合、該先行の計算された局所スケジューリングメトリックを提供する前記組み合わせを、ユーザーと関連付けられる空間ストリームとの最良の組み合わせとして規定することと、
   を含む、方法。
2. 前記最良の組み合わせに従ってユーザーの平均レートを更新すること、
   を更に含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記方法のステップは、前記セルラーシステムのＮ個のリソースのうちのリソースｎごとに反復される、請求項１又は２に記載の方法。
4. 前記干渉は、少なくとも、同じ空間的方向を有するそれぞれの空間ストリームを用いる複数のユーザーに起因する、請求項１から３までのいずれか１項に記載の方法。
5. 前記局所スケジューリングメトリックを前記計算することは、プリコーダーの計算を含む、請求項１から４までのいずれか１項に記載の方法。
6. 前記実際のユーザー容量は、前記プリコーダーから計算される、請求項５に記載の方法。
7. 簡略化されたスケジューリングメトリックの計算が、前記近似スケジューリングメトリックの計算ステップの前に実行され、該簡略化されたスケジューリングメトリックは、ユーザー近似容量とセル内のユーザー平均レートとに依存する、請求項１から６までのいずれか１項に記載の方法。
8. 簡略化されたスケジューリングメトリックは、以下の式に基づいて求められ、
   

   

   ここで、
   ｍ_{ｓｉｍｐｌ}は、前記簡略化されたスケジューリングメトリックであり、
   ｋは、ユーザーインデックスであり、
   ｎは、リソースインデックスであり、
   

   

   は、リソースｎの第ｋのユーザーの近似容量であり、
   Ｒ（ｋ）は、セル内の前記ユーザーｋの平均レートであり、
   αは、公平性基準である、
   請求項６に記載の方法。
9. 前記近似スケジューリングメトリックは、以下の式に基づいて求められ、
   

   

   ここで、
   ｍ_{ａｐｐｒｏｘ}は、前記近似スケジューリングメトリックであり、
   ｎは、リソースインデックスであり、
   Ｔは、空間ストリームの数であり、
   ｋ_ｔ（ｎ）は、リソースｎの、Ｔ個の空間ストリームのうちの第ｔの空間ストリーム上で送信するユーザーインデックスであり、
   

   

   は、前記リソースｎの第ｔの空間ストリーム上で送信する第ｋ_ｔ（ｎ）のユーザーの近似容量であり、
   Ｒ（ｋ_ｔ（ｎ））は、セル内の前記リソースｎの第ｔの空間ストリーム上で送信する第ｋ_ｔ（ｎ）のユーザーの平均レートであり、
   αは、公平性基準である、
   請求項１から８までのいずれか１項に記載の方法。
10. 前記局所スケジューリングメトリックは、以下の式に基づいて求められ、
    

    

    ここで、
    ｍ_{ｌｏｃａｌ}は、前記局所スケジューリングメトリックであり、
    ｎは、リソースインデックスであり、
    Ｔは、空間ストリームの数であり、
    ｋ_ｔ（ｎ）は、リソースｎの、Ｔ個の空間ストリームのうちの第ｔの空間ストリーム上で送信するユーザーインデックスであり、
    ｒ（ｎ，ｋ_ｔ（ｎ））は、前記リソースｎの第ｔの空間ストリーム上で送信する第ｋ_ｔ（ｎ）のユーザーの前記実際の容量であり、
    Ｒ（ｋ_ｔ（ｎ））は、セル内の前記リソースｎの第ｔの空間ストリーム上で送信する第ｋ_ｔ（ｎ）のユーザーの平均レートであり、
    αは、公平性基準である、
    請求項１から９までのいずれか１項に記載の方法。
11. 前記セルラーシステムは、５Ｇシステムである、請求項１から１０までのいずれか１項に記載の方法。
12. プロセッサによって実行されると、請求項１から１１までのいずれか１項に記載の方法を実行する命令を含む、コンピュータープログラム製品。
13. 複数のアンテナ手段を備えるセルラーシステムにおけるスケジューリングデバイスであって、前記複数のアンテナ手段は、複数の空間ストリームを送信し、該複数の空間ストリームは、それぞれの容量を有する複数のユーザーにサービングし、該スケジューリングデバイスは、回路であって、
    近似スケジューリングメトリックを、
    前記複数のユーザーのうちの何人かのユーザーと、
    前記複数の空間ストリームのうちの関連付けられる空間ストリームと、
    の可能な組み合わせごとに計算することであって、前記近似スケジューリングメトリックは、干渉を考慮に入れないユーザー容量の関数であるものと、
    前記可能な組み合わせの分類を得るように、前記近似スケジューリングメトリックを降順にソートすることと、
    前記分類における最初の組み合わせについての局所スケジューリングメトリックを計算することであって、該局所スケジューリングメトリックは、干渉を考慮に入れた実際のユーザー容量の関数であるものと、
    前記分類の後続の組み合わせごとに、
    前記後続の組み合わせの前記近似スケジューリングメトリックを、先行の計算された局所スケジューリングメトリックと比較することと、
    前記後続の組み合わせの前記近似スケジューリングメトリックが前記先行の計算された局所スケジューリングメトリックよりも高い場合、該後続の組み合わせの前記局所スケジューリングメトリックが計算され、該計算された局所スケジューリングメトリックが前記先行の計算された局所スケジューリングメトリックよりも高い場合、該計算された局所スケジューリングメトリックが該先行の計算された局所スケジューリングメトリックに取って代わることと、
    前記後続の組み合わせの前記近似スケジューリングメトリックが前記先行の計算された局所スケジューリングメトリック以下である場合、該先行の計算された局所スケジューリングメトリックを提供する前記組み合わせを、ユーザーと関連付けられる空間ストリームとの最良の組み合わせとして規定することと、
    を行うように構成された、回路、
    を備える、スケジューリングデバイス。
14. 前記回路は、
    前記最良の組み合わせに従ってユーザーの平均レートを更新すること、
    を行うように更に構成される、請求項１３に記載のスケジューリングデバイス。

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