JP2023504886A - 初期ｍｃｓ値確定方法、電子デバイス及び記憶媒体 - Google Patents

Abstract

本願の実施例は通信技術分野に関するものであり、初期ＭＣＳ値の確定方法を公開している。本願の初期ＭＣＳ値の確定方法は、変調符号化方式ＭＣＳ値に影響する、端末のＮ個の測定パラメータの現在の所在区間を確定するステップであって、各測定パラメータの区間は測定パラメータの可能な値範囲に対して区間分割を予め行って得たものであり、Ｎは０よりも大きい自然数であるステップと、Ｎ個の測定パラメータの現在の所在区間、及び予め統計して得たＮ個の測定パラメータの各区間内の異なるアウターループＭＣＳ値の分布確率に基づいて、端末の初期アウターループＭＣＳ値をリアルタイムで計算するステップと、初期アウターループＭＣＳ値と端末のインナーループＭＣＳ値に基づいて、端末の初期ＭＣＳ値を確定するステップと、を含む。
【選択図】図１

Description

本願は、出願番号を２０１９１１２４４２５９．Ｘとし、出願日を２０１９年１２月６日とする中国特許出願を基に提出するものであり、当該中国特許出願の優先権を主張し、当該中国特許出願のすべての内容を参照により本願に援用する。

本願実施例は通信技術分野に関わり、特に初期ＭＣＳ値確定方法、電子デバイス及び記憶媒体に関するものである。

ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ、ロングタームエボリューション）とＮＲ（Ｎｅｗ Ｒａｄｉｏ、新無線通信）システムにおいて、ＡＭＣ（Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｃｏｄｉｎｇ、適応変調符号化）はＭＣＳ（Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｃｏｄｉｎｇ Ｓｃｈｅｍｅ、変調符号化方式）を確定するためのものである。ＡＭＣの過程はチャネル条件の変化に応じて、適切なＭＣＳを動的に選択する過程である。一般的な状況において、ＵＥの初期ＭＣＳ＝インナーループＭＣＳ＋初期アウターループＭＣＳである。なお、インナーループＭＣＳはＵＥリアルタイムチャネル品質によって決定し、初期アウターループＭＣＳは経験に基づいて示され、常に固定値である。リアルタイムスケジューリング過程において、ＵＥによりスケジューリングされたＭＣＳ＝インナーループＭＣＳ＋アウターループＭＣＳである。ここで、インナーループＭＣＳは依然としてＵＥのリアルタイムチャネル品質によって決定し、アウターループＭＣＳは初期アウターループＭＣＳを基に、ＵＥの数回のデータ伝送ＢＬＥＲ（Ｂｌｏｃｋ Ｅｒｒｏｒ Ｒａｔｉｏ、ブロックエラー率）に応じて段階的に調整する。

以上の関連技術には、実際のシステムにおいて、ＵＥ初期ＭＣＳとその最終的な収束後のスケジューリングＭＣＳにかなりの違いがあることがよくあり、ＭＣＳ値が最終的に確定された後のＢＬＥＲに影響し、ユーザ体験が劣ることになるという問題が少なくとも存在する。

本願の実施の形態の目的は、初期ＭＣＳ値確定方法、電子デバイス及び記憶媒体を提供することである。

上記技術課題を解決するために、本願の実施の形態は、変調符号化方式ＭＣＳ値に影響する、端末のＮ個の測定パラメータの現在の所在区間を確定するステップであって、各測定パラメータの区間は測定パラメータの可能な値範囲に対して区間分割を予め行って得たものであり、Ｎは０よりも大きい自然数であるステップと、Ｎ個の測定パラメータの現在の所在区間、及び統計して得たＮ個の測定パラメータの各区間内の異なるアウターループＭＣＳ値の分布確率に基づいて、端末の初期アウターループＭＣＳ値をリアルタイムで計算するステップと、初期アウターループＭＣＳ値と端末のインナーループＭＣＳ値に基づいて、端末の初期ＭＣＳ値を確定するステップと、を含む初期ＭＣＳ確定方法を提供する。

本願の実施の形態は、少なくとも１つのプロセッサと、少なくとも１つのプロセッサと通信可能に接続されるメモリと、を含み、メモリに、少なくとも１つのプロセッサにより実行可能な指令が記憶されており、指令が少なくとも１つのプロセッサにより実行されることで、少なくとも１つのプロセッサに上記の初期ＭＣＳ値の確定方法を実行させることができる電子デバイスをさらに提供する。

本願の実施の形態は、コンピュータプログラムが記憶されており、コンピュータプログラムがプロセッサにより実行される時、上記の初期ＭＣＳ値の確定方法を実現するコンピュータ可読記憶媒体をさらに提供する。

１つまたは複数の実施例はそれに対応する図面における図により例示的な説明を行い、これら例示的な説明は実施例に対する限定を構成せず、図面において同一の基準数字符号を有する素子は類似の素子を表す。特に説明しない場合、図面における図は比率の制限を構成しない。

図１は本願第１の実施の形態における初期ＭＣＳ確定方法のフローチャートである。 図２は本願第１の実施の形態においてＮ個の測定パラメータの各区間内の異なるアウターループＭＣＳ値の分布確率を取得するフローチャートである。 図３は本願第２の実施の形態における初期ＭＣＳ確定方法のフローチャートである。 図４は本願第３の実施の形態における電子デバイスの構造概念図である。

本願の実施例の目的、技術案、メリットをより明瞭にするために、以下では図面を組み合わせて、本願の各実施の形態について詳細に説明する。なお、本願の各実施の形態では、読者が本願をより好ましく理解できるように多くの技術の詳細を示しているものと当業者は理解できる。しかし、これらの技術の詳細と、以下の各実施の形態に基づく様々な変化と修正がなくても、本願が請求している技術案を実現することもできる。以下の各実施例の区分は記載に便宜を図るためのものであり、本願の具体的な実現方式に対して如何なる限定も構成するものではなく、各実施例が矛盾しないことを前提として、互いに組み合わせ、互いに引用することができる。

本願実施の形態の目的は、初期ＭＣＳ値確定方法、電子デバイス及び記憶媒体を提供し、適応変調符号化ＡＭＣ過程において、より適切な初期ＭＣＳ値を確定することで、ＵＥによりスケジューリングされたＭＣＳの収束速度を上げ、システムのスペクトル効率を高めるという目的を実現するということである。

本願の第１の実施の形態は初期ＭＣＳの確定方法に関するものである。本実施の形態では、変調符号化方式ＭＣＳ値に影響する、端末のＮ個の測定パラメータの現在の所在区間を確定し、ここで、各測定パラメータの区間は測定パラメータの可能な値範囲に対して区間分割を予め行って得たものであり、Ｎは０よりも大きい自然数であって、Ｎ個の測定パラメータの現在の所在区間、及び予め統計して得たＮ個の測定パラメータの各区間内の異なるアウターループＭＣＳ値の分布確率に基づいて、端末の初期アウターループＭＣＳ値をリアルタイムで計算し、初期アウターループＭＣＳ値と端末のインナーループＭＣＳ値に基づいて、端末の初期ＭＣＳ値を確定する。

以下では、本実施の形態の初期ＭＣＳ値の確定方法の実現の詳細について具体的に説明する。以下の内容は提供する実現の詳細の理解に便宜を図るためのものに過ぎず、本技術案を実施するにあたって必ず必要なものではない。

本実施の形態における初期ＭＣＳ値の確定方法は図１に示すように、以下のステップを含む。

ステップ１０１：変調符号化方式ＭＣＳ値に影響する、端末のＮ個の測定パラメータの現在の所在区間を確定し、ここで、各測定パラメータの区間は測定パラメータの可能な値範囲に対して区間分割を予め行って得たものであり、Ｎは０よりも大きい自然数である。

具体的に言えば、本実施の形態において、変調符号化方式ＭＣＳ値に影響する測定パラメータはチャネル品質指標ＣＱＩ（Ｃｈａｎｎｅｌ Ｑｕａｌｉｔｙ Ｉｎｄｉｃａｔｉｏｎ）、シーク参照信号ＳＲＳ（Ｓｏｕｎｄｉｎｇ Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ Ｓｉｇｎａｌ）、信号対干渉ノイズ比ＳＩＮＲ（Ｓｉｇｎａｌ ｔｏ Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ－ｐｌｕｓ－Ｎｏｉｓｅ Ｒａｔｉｏ）またはビームフォーミングゲインＢＦ（Ｂｅａｍ Ｆｏｒｍｉｎｇ）を含むが、これらに限らない。各ＭＣＳ値測定パラメータの値範囲を複数の区間に予め分け、区間の区分方法はその値範囲をシステムの精度要求に従って均一に分けることを含むが、これに限らない。基地局がＵＥのＭＣＳ値の確定過程を開始した時、そのうちの少なくとも１つ、または任意のパラメータの組み合わせを選択して変調符号化方式ＭＣＳ値に影響する測定パラメータとし、その後、選択したパラメータの現在の値がどの区間にあるか確定する。ｉ∈｛０，…，Ｉ－１｝でＭＣＳ値の関連測定パラメータのインデックスを表し、ここで、ＩはＭＣＳ値測定パラメータの数を表す。また、ｋ_ｉ∈｛０，…，Ｋ_ｉ－１｝でＭＣＳ値の測定パラメータｉの値区間インデックスを表し、ここで、Ｋ_ｉはＭＣＳ値測定パラメータｉの値区間の数を表す。

一例において、ＣＱＩを唯一のＭＣＳ値測定パラメータとし、仮にＣＱＩの値範囲を（０，１，２，３，４，５，６，７，８，９，１０，１１，１２，１３，１４，１５）が４つの区間に均一に分けられたものとすると、ｋ_０∈｛０，…，３｝、Ｋ_０＝１０であって、即ち、具体的な区分方法は、ＣＱＩ∈｛０，１，２，３｝の時、インデックス値ｋ_０＝０、ＣＱＩ∈｛４，５，６，７｝の時、インデックス値ｋ_０＝１、ＣＱＩ∈｛８，９，１０，１１｝の時、インデックス値ｋ_０＝２、ＣＱＩ∈｛１２，１３，１４，１５，｝の時、インデックス値ｋ_０＝３というものである。

別の一例において、選択したＭＣＳ測定パラメータはＣＱＩ及びＳＲＳ－ＳＩＮＲを含む。この時、ｉ∈｛０，１｝はＭＣＳ値測定パラメータインデックスを表し、Ｉ＝２である。ｋ_０∈｛０，…，３｝であり、この時Ｋ_０＝４である。具体的な区間の区分方法はｋ_０＝０、即ち、ＣＱＩ∈｛０，１，２，３｝の場合、ｋ_０＝１、即ち、ＣＱＩ∈｛４，５，６，７｝の場合、ｋ_０＝２、ＣＱＩ∈｛８，９，１０，１１｝の場合、ｋ_０＝３、即ち、ＣＱＩ∈｛１２，１３，１４，１５｝の場合というものである。ｋ_１∈｛０，…，３｝であり、であり、この時Ｋ_１＝４である。具体的な区間の区分方法は、ｋ_１＝０、即ち、ＳＲＳ－ＳＩＮＲ≦１０ｄＢの場合、ｋ_１＝１、即ち、１０ｄＢ＜ＳＲＳ－ＳＩＮＲ≦１５ｄＢの場合、ｋ_１＝２、即ち、１５ｄＢ＜ＳＲＳ－ＳＩＮＲ≦２０ｄＢの場合、ｋ_１＝３、即ち、ＳＲＳ－ＳＩＮＲ＞２０ｄＢの場合というものである。

ステップ１０２：統計したＮ個の測定パラメータの各区間内の異なるアウターループＭＣＳ値の分布確率に基づいて、端末のＮ個の測定パラメータの現在の所在区間に対応する異なるアウターループＭＣＳ値の分布確率を確定する。

具体的に言えば、基地局は、ある時間帯のすべてのユーザＵＥがスケジューリングするＭＣＳ値の履歴データを予め記録し、データを統計し、各測定パラメータの値範囲での各区間の分布確率を算出する。

本実施の形態における、Ｎ個の測定パラメータの各区間内の異なるアウターループＭＣＳ値の分布確率を取得する方法は図２に示すように、以下のステップを含む。

ステップ２０１：Ｎ個の測定パラメータを確定し、スライディングタイムウィンドウを設置する。

具体的に言えば、基地局が現在行われているＵＥによりＭＣＳをスケジューリングする過程において使用を必要とする測定パラメータを選択し、スライディングタイムウィンドウの時間長さを設定する。スライディングタイムウィンドウの長さは一般的に経験に応じて設置され、基地局の具体的な作動状況に応じて適切な値Ｔを選択し、例えば、ＵＥの数が比較的大きい基地局は小さめのＴ値を設置することができ、ＵＥの数が比較的小さい基地局は大きめのＴ値を設置することができる。時間の長さの設定が長すぎるとサンプルデータが多くなりすぎてしまい、基地局の異なる時間帯での作動負荷が異なるため、現在時刻からやや離れたサンプルデータは好適な参考価値を具備せず、最終的に確定される初期ＭＣＳ値に影響する。時間の長さの設定が短すぎるとサンプルデータが少なくなりすぎてしまい、統計により得た分布確率の信頼性は比較的低く、このことも最終的に確定される初期ＭＣＳ値に影響する。

ステップ２０２：すべてのＵＥの毎回のスケジューリングにおける各ＭＣＳ値測定パラメータの所在区間と当該ＵＥのスケジューリング時刻でのアウターループＭＣＳ値を統計する。

具体的に言えば、スライディングタイムウィンドウの時間長さはＴであり、現在時刻ｔについて言えば、スライディングタイムウィンドウはｔ－Ｔ時刻からｔ－１時刻までの時間帯を表し、システムがこの時間内に記録した、すべてのＵＥが行うＭＣＳスケジューリング時のデータを読み取り、すべてのＵＥの毎回のスケジューリング時に、その各ＭＣＳ値測定パラメータの所在区間と当該ＵＥの当時のアウターループＭＣＳ値をそれぞれ統計する。最終的に、現在のスライディングウィンドウで、任意のＭＣＳ値測定パラメータが任意の区間に属する時、アウターループＭＣＳが任意値と等しい確率を計算して得る。

ステップ２０３：スライディングタイムウィンドウ内で、任意のＭＣＳ値測定パラメータが任意の区間に属する時、アウターループＭＣＳが任意値と等しい確率を算出する。

具体的に言えば、本実施の形態では、ｔでＭＣＳ確定過程を行う現在時刻を表し、ｍでアウターループＭＣＳ値を表し、

でｔ－Ｔ時刻からｔ－１時刻までを表すとし、つまり、スライディングタイムウィンドウで、すべてのＵＥがスケジューリングするＭＣＳ値の測定パラメータｉは区間ｋ_ｉの回数に属し、

はスライディングタイムウィンドウ内のすべてのＵＥがスケジューリングするＭＣＳ値の測定パラメータｉが区間ｋ_ｉに属し、且つアウターループＭＣＳはｍの回数と等しいということを表す。スライディングタイムウィンドウｔ－Ｔからｔ－１までの

と

を統計し、

でｔ－Ｔからｔ－１までの時刻を表し、スケジューリングされたＵＥ ＭＣＳ値の測定パラメータｉが区間ｋ_ｉに属する場合、アウターループＭＣＳはｍの統計確率と等しく、即ち、

である。計算してスライディングタイムウィンドウ、即ち、ｔ－Ｔからｔ－１までの時間帯内の

を得る。ここで、すべての時刻ｔ、すべての測定サブパラメータｉ及びすべての測定パラメータのすべての値ｋ_ｉに対して、

を成立させ、即ち、

である。

ＣＱＩを唯一のＭＣＳ値測定パラメータとすることを例とすると、ＣＱＩの測定パラメータインデックス値は０である。スライディングタイムウィンドウ時間長さＴ＝２０００００ｍｓ、現在時刻がｔであれば、ｔ－Ｔからｔ－１までの時間帯内のすべてのＵＥがスケジューリングするＭＣＳ値の測定パラメータｉが区間ｋ_ｉに属する回数

及びすべてのスケジューリングされたＵＥ ＭＣＳ値測定パラメータｉが区間ｋ_ｉに属し、且つアウターループＭＣＳがｍと等しい回数

を統計する。仮の統計結果は以下の通りである。

計算によりスライディングタイムウィンドウ内の

という結果を得る。

測定パラメータにＣＱＩ及びＳＲＳ－ＳＩＮＲを含むことを例とすると、ＣＱＩの測定パラメータインデックス値は０であり、ＳＲＳ－ＳＩＮＲのインデックス値は１である。Ｔ＝２０００００ｍｓとし、スライディングタイムウィンドウｔ－Ｔからｔ－１までの時間帯内の

と

を統計する。仮に

とし、計算してスライディングタイムウィンドウ内の

という結果を得る。

ステップ１０３：Ｎ個の測定パラメータの現在の所在区間に対応するアウターループＭＣＳ値分布確率の和を最大化できる目標アウターループＭＣＳ値を取得する。

具体的に言えば、基地局は、まず現在行われているＭＣＳ値確定過程の各測定パラメータの値を得、その後、現在の端末のＮ個の測定パラメータの現在の所在区間に対応する異なるアウターループＭＣＳ値の分布確率を確定する。各ＭＣＳ値に対応する分布確率を合算し、Ｎ個の測定パラメータの現在の所在区間に対応するアウターループＭＣＳ値分布確率の和を最大化できる目標アウターループＭＣＳ値を取得する。ＵＥの各ＭＣＳ値関連測定パラメータの所在区間に対応する異なるアウターループＭＣＳ値の統計確率を得る。当該ＵＥすべてのＭＣＳ値の関連測定パラメータの所在区間の重み確率の和を最大化できるアウターループＭＣＳ値を計算して得、この値を当該ＵＥの初期アウターループＭＣＳとする。重み付けに用いる重み値は、１をＭＣＳ値の関連測定パラメータの数で割った値とするというように簡単に設けることができ、当該ＵＥによって任意に指定された、ＭＣＳ値の関連測定パラメータの所在区間サンプルの数を当該ＵＥのすべてのＭＣＳ値の関連測定パラメータの所在区間サンプル総量で割った値を使用してもよい。最終的に、リアルタイムで計算されるインナーループＭＣＳ値を組み合わせて、ＵＥの初期ＭＣＳを得る。

システムのスライディングタイムウィンドウでの履歴スケジューリングサンプルに対する学習により、Ｎ個の測定パラメータの現在の所在区間に対応するアウターループＭＣＳ値分布確率の和を最大化できる目標アウターループＭＣＳ値を取り、より適切な初期ＭＣＳを選択できるため、ＵＥがＭＣＳをスケジューリングする収束速度を上げ、システムのスペクトル効率を向上させるという目的に達する。

Ｎが１と等しい場合、直接、当該唯一の測定パラメータの分布確率行列で確率値が最大である元素に対応する目標アウターループＭＣＳ値を初期アウターループＭＣＳ値とする。Ｎが１よりも大きい場合、Ｎ個の

行列を合算し、合算後の行列

を得、その後、合算後の行列において最大値である元素に対応する目標アウターループＭＣＳ値を初期アウターループＭＣＳ値とする。ｕでＵＥインデックスを表し、

で現在時刻ＵＥ ｕＭＣＳ値測定パラメータｉの所在区間を表す。時刻ｔにおいて、ＵＥ ｕ初期アウターループ

をリアルタイムで計算し、

は時刻ｔがｕとマークしたＵＥのＭＣＳ値測定パラメータｉにより付けられた重みを表す。このほか、

である。

の値はパラメータインターフェイスにより手動で調整することができ、一定の規則で自動的に計算することもできる。例えば、

、または

としてよい。

ＣＱＩを唯一のＭＣＳ値測定パラメータとすることを例とすると、仮に０とマークされたＵＥの時刻ｔでのＣＱＩ＝１０、即ち、

である。その後、

とする。

であり、即ち、ＵＥ ０の初期アウターループＭＣＳは－３であって、計算によりＵＥ ０のインナーループＭＣＳは１５であるということが得られるため、ＵＥ ０の初期ＭＣＳは１２である。仮にＵＥ １の時刻ｔでのＣＱＩ＝１４とすると、

である。

であり、即ち、ＵＥ １の初期アウターループＭＣＳは－１であって、計算によりＵＥ １のインナーループＭＣＳは２４であるということが得られるため、ＵＥ １の初期ＭＣＳは２３である。

測定パラメータにＣＱＩとＳＲＳ＿ＳＩＮＲを含むことを例とすると、仮に０とマークされたＵＥの時刻ｔでのＣＱＩ＝１０、即ち、

であり、ＳＲＳ＿ＳＩＮＲ＝１６ｄＢ、即ち、

である。

とすると、

であり、即ち、０とマークされたＵＥの初期アウターループＭＣＳは－２であって、計算により０とマークされたＵＥのインナーループＭＣＳは１５であるということが得られるため、０とマークされたＵＥの初期ＭＣＳは１３である。仮に１とマークされたＵＥの時刻ｔでのＣＱＩ＝１４とすると、

であり、ＳＲＳ－ＳＩＮＲ＝１９ｄＢ、即ち、

である。この時、

であり、

であって、即ち、ＵＥ １の初期アウターループＭＣＳを－２とすると、計算により１とマークされたＵＥのインナーループＭＣＳは２４であるということが得られるため、１とマークされたＵＥの初期ＭＣＳ値は２２である。

ステップ１０４：初期アウターループＭＣＳ値と端末のインナーループＭＣＳ値に基づいて、端末の初期ＭＣＳ値を確定する。

具体的に言えば、ユーザＵＥの初期ＭＣＳ値はインナーループＭＣＳ値と初期アウターループＭＣＳ値の和である。即ち、ｕとマークされたＵＥの初期ＭＣＳ＝インナーループＭＣＳ＋初期アウターループＭＣＳである。ここで、インナーループＭＣＳ値はＵＥのリアルタイムチャネル品質により決定し、初期アウターループＭＣＳは経験に基づいて示され、常に固定値である。リアルタイムスケジューリングの過程において、ＵＥによりスケジューリングされたＭＣＳ値はインナーループＭＣＳ値とアウターループＭＣＳ値との和である。ここで、インナーループＭＣＳは依然としてＵＥのリアルタイムチャネル品質によって決定し、アウターループＭＣＳは初期アウターループＭＣＳを基に、ＵＥの数回のデータ伝送ＢＬＥＲ（Ｂｌｏｃｋ Ｅｒｒｏｒ Ｒａｔｉｏ ブロックエラー率）に応じて段階的に調整する。本実施の形態は、初期アウターループＭＣＳを得る方法のみを提供し、初期アウターループＭＣＳのアウターループＭＣＳへの収束過程を速めることができる。従来技術との比較において、本実施例はＮ個の測定パラメータの各区間内の異なるアウターループ値の分布確率を予め統計し、分布確率及び現在のＮ個の測定パラメータの現在の所在区間に基づいてより適切な初期ＭＣＳアウターループ値をリアルタイムで計算することで、初期ＭＣＳ値を、エラー率ＢＬＥＲが比較的低いＵＥスケジューリングＭＣＳ値に速やかに収束させることができる。

本願の第２の実施の形態は初期ＭＣＳ値確定方法に関するものである。本実施の形態は第１の実施の形態とほぼ同一であり、相違点は、本実施の形態において、Ｎ個の測定パラメータの現在の所在区間に対応するアウターループＭＣＳ値分布確率の和を最大化できる目標アウターループＭＣＳ値を取得する前に、各測定パラメータの重み係数を取得するというものである。

本実施の形態における初期ＭＣＳ値の確定方法は図３に示すように、以下のステップを含む。

ステップ３０１：変調符号化方式ＭＣＳ値に影響する、端末のＮ個の測定パラメータの現在の所在区間を確定する。

ステップ３０２：統計したＮ個の測定パラメータの各区間内の異なるアウターループＭＣＳ値の分布確率に基づいて、端末のＮ個の測定パラメータの現在の所在区間に対応する異なるアウターループＭＣＳ値の分布確率を確定する。

ステップ３０１とステップ３０２は本願第１の実施の形態におけるステップ１０１とステップ１０２と類似しており、実施の詳細は既に本願第１の実施の形態において既に具体的に説明したため、ここでは改めて説明しない。

ステップ３０３：各測定パラメータの重み係数を取得する。

ステップ３０４：Ｎ個の測定パラメータの現在の所在区間のアウターループ値分布確率が重み付けされた後の和を最大化できる目標アウターループＭＣＳ値を取得する。

具体的に言えば、各測定パラメータの重み係数は１／Ｎであると黙認し、本実施の形態における測定パラメータに対応する重み係数は

であり、前記測定パラメータの現在の所在区間のサンプルの数と前記Ｎ個の測定パラメータの現在の所在区間のサンプル総量から、

と確定できる。言い換えれば、重み係数は、当該ＵＥが任意に指定したＭＣＳ値の測定パラメータの所在区間サンプルの数を、当該ＵＥすべてのＭＣＳ値の関連測定パラメータの所在区間サンプルの数で割った数を、当該ＵＥすべてのＭＣＳ値の測定パラメータの所在区間サンプル総量で割ったものと等しく、このような重み係数により、計算して得た初期アウターループＭＣＳ値がスケジューリングサンプルとより合致するようにでき、ある測定パラメータサンプルの数が少な過ぎることが招く統計誤差を避けることができるため、収束速度が比較的遅い初期アウターループＭＣＳ値が得られる。

一例において、目標アウターループＭＣＳ値は以下の式により確定する。

このほか、重み係数はパラメータインターフェイスによりリアルタイムで調整される。

ステップ３０５：初期アウターループＭＣＳ値と端末のインナーループＭＣＳ値に基づいて、端末の初期ＭＣＳ値を確定する。

なお、本実施の形態における上記各例は、いずれも理解しやすいようになされた例示的な説明であり、本願の技術案に対する限定を構成しない。

上記各種方法のステップの区分は明瞭に説明するためになされたものに過ぎず、実現の時には、１つのステップとして組み合わせるか、またはあるステップを分けて複数のステップに分解してもよく、同一の論理関係が含まれていれば、いずれも本特許の請求範囲に含む。アルゴリズムまたはプロセスにおいてさほど重要ではない修正を追加し、またはさほど重要でない設計を引用しているが、そのアルゴリズムとプロセスの核心設計を変更しない限り、いずれも当該特許の請求範囲に含むべきである。

本願第３の実施の形態は電子デバイスに関するものであり、図４に示すように、
少なくとも１つのプロセッサ４０１と、少なくとも１つのプロセッサ４０１と通信可能に接続されるメモリ４０２とを含み、メモリ４０２には、少なくとも１つのプロセッサ４０１により実行可能な指令が記憶されており、指令が少なくとも１つのプロセッサ４０２により実行されることで、前記少なくとも１つのプロセッサ４０１に、本願第１の実施の形態及び第２の実施の形態における初期ＭＣＳ確定方法を実行させる。

ここで、メモリとプロセッサはバスを用いるという方式により接続され、バスは、任意の数の相互接続されたバスとブリッジを含んでもよく、バスは１つまたは複数のプロセッサとメモリの各回路を接続する。バスは周辺機器、電圧調整器及び電力管理回路等の各種他の回路を接続することができ、これは本分野において公知の事項であるため、本文ではこれについてさらなる説明はしない。バスインターフェイスは、バスとトランシーバとの間にインターフェイスを提供する。トランシーバは、１つの素子であってもよく、複数の素子、例えば、複数の受信機及び送信機であってもよく、伝送媒体において各種他のデバイスと通信するための手段を提供する。プロセッサによって処理されたデータは、アンテナを介して無線媒体において伝送され、さらに、アンテナはデータを受信し、プロセッサに送信することもできる。

プロセッサはバスの管理と通常の処理を担い、タイマー、周辺機器インターフェイス、電圧調整、電力管理、及びその他の制御機能を含む各種機能を提供することもできる。メモリはプロセッサが操作を実行する時に使用するデータを記憶することに用いてよい。

本願の第４の実施の形態は、コンピュータプログラムが記憶されており、コンピュータプログラムがプロセッサにより実行される時に、上記方法の実施例を実現するコンピュータ可読記憶媒体に関するものである。

即ち、上記実施例の方法におけるすべてまたは一部のステップはプログラムにより関連ハードウェアに指示することで完了でき、当該プログラムは記憶媒体に記憶され、デバイス（シングルチップマイクロコンピュータ、チップ等であってもよい）またはプロセッサ（ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）に本願の各実施例に記載の方法のすべてまたは一部のステップを実行させる若干の指令を含むと当業者は理解できる。前記の記憶媒体には、Ｕディスク、モバイルハードディスク、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ、Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ランダムアクセスメモリ（ＡＭ、Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、磁気ディスクまたは光ディスク等の、プログラムコードを記憶できる様々な媒体が含まれる。

本願の実施の形態は関連技術との比較において、測定パラメータの可能な値範囲に対して区間区分を予め行って各測定パラメータの区間を得、Ｎ個の測定パラメータの各区間内の異なるアウターループＭＣＳ値の分布確率を統計するものである。まず、Ｎ個の変調符号化方式ＭＣＳ値の測定パラメータの現在の所在区間を確定し、分布確率に基づいて端末の初期アウターループＭＣＳ値を算出し、その後、端末インナーループＭＣＳ値と算出された初期アウターループから初期ＭＣＳ値を得、適応変調符号化ＡＭＣ過程において、より適切な初期ＭＣＳ値を確定することで、ＵＥによりスケジューリングされたＭＣＳ値の収束速度を上げ、システムのスペクトル効率を向上させるという目的を実現する。

上記各実施の形態は本願の具体的な実施例を実現するものであり、実際の応用において本願の精神や範囲を逸脱しない範囲で形式と詳細において様々な変更を行うことができると当業者は理解できる。

Claims (10)

1. 変調符号化方式ＭＣＳ値に影響する、端末のＮ個の測定パラメータの現在の所在区間を確定するステップであって、各前記測定パラメータの区間は前記測定パラメータの可能な値範囲に対して区間分割を予め行って得たものであり、前記Ｎは０よりも大きい自然数であるステップと、
   前記Ｎ個の測定パラメータの現在の所在区間、及び統計して得た前記Ｎ個の測定パラメータの各区間内の異なるアウターループＭＣＳ値の分布確率に基づいて、前記端末の初期アウターループＭＣＳ値をリアルタイムで計算するステップと、
   前記初期アウターループＭＣＳ値と前記端末のインナーループＭＣＳ値に基づいて、前記端末の初期ＭＣＳ値を確定するステップと、を含む
   初期変調符号化方式ＭＣＳ値の確定方法。
2. 前記Ｎ個の測定パラメータの各区間内の異なるアウターループＭＣＳ値の分布確率は、
   予め設定された長さのスライディングタイムウィンドウにおいて、すべての端末の毎回のスケジューリング時に、各前記測定パラメータの所在区間と対応するアウターループＭＣＳ値をそれぞれ統計し、前記測定パラメータが任意の区間に属する時、アウターループＭＣＳ値が任意値である確率を得るという方式で統計して得る
   請求項１に記載の初期ＭＣＳ値の確定方法。
3. 前記Ｎ個の測定パラメータの現在の所在区間、及び予め統計して得た前記Ｎ個の測定パラメータの各区間内の異なるアウターループＭＣＳ値の分布確率に基づいて、前記端末の初期アウターループＭＣＳ値をリアルタイムで計算する前記ステップは、
   統計した前記Ｎ個の測定パラメータの各区間内の異なるアウターループＭＣＳ値の分布確率に基づいて、前記端末の前記Ｎ個の測定パラメータの現在の所在区間に対応する異なるアウターループＭＣＳ値の分布確率を確定するステップと、
   前記Ｎ個の測定パラメータの現在の所在区間に対応するアウターループＭＣＳ値分布確率の和を最大化することができる目標アウターループＭＣＳ値を取得するステップと、
   前記目標アウターループＭＣＳ値を前記端末の初期アウターループＭＣＳ値とするステップと、を含む
   請求項１に記載の初期ＭＣＳ値の確定方法。
4. 前記Ｎ個の測定パラメータは１つの重み係数にそれぞれ対応し、
   前記Ｎ個の測定パラメータの現在の所在区間に対応するアウターループＭＣＳ値分布確率の和を最大化することができる目標アウターループＭＣＳ値を取得する前記ステップは、
   重み付けした前記Ｎ個の測定パラメータの現在の所在区間に対応するアウターループＭＣＳ値分布確率の和を最大化することができる目標アウターループＭＣＳ値を取得するステップを含む
   請求項３に記載の初期ＭＣＳ値の確定方法。
5. 前記重み係数は、パラメータインターフェイスによりリアルタイムで調整される
   請求項４に記載の初期ＭＣＳ値の確定方法。
6. 前記測定パラメータに対応する重み係数がいずれも１／Ｎであるか、または、前記測定パラメータに対応する重み係数が前記測定パラメータの現在の所在区間のサンプルの数と前記Ｎ個の測定パラメータの現在の所在区間のサンプルの総量に基づいて確定される
   請求項４に記載の初期ＭＣＳ値の確定方法。
7. 前記Ｎ個の測定パラメータは、チャネル品質指標、シーク参照信号、信号対干渉ノイズ比またはビームフォーミングゲインのうちの１つまたは任意の組み合わせを含む
   請求項１～６のいずれか１項に記載の初期ＭＣＳ値の確定方法。
8. 前記初期アウターループＭＣＳ値と前記端末のインナーループＭＣＳ値に基づいて、前記端末の初期ＭＣＳ値を確定する前記ステップは、
   前記初期アウターループＭＣＳ値と前記端末のインナーループＭＣＳ値を合算し、前記端末の初期ＭＣＳ値を得るステップを含み、
   前記インナーループＭＣＳ値は前記端末のリアルタイムチャネル品質に基づいて確定される
   請求項１～６のいずれか１項に記載の初期ＭＣＳ値の確定方法。
9. 少なくとも１つのプロセッサと、
   前記少なくとも１つのプロセッサと通信可能に接続されるメモリと、を含み、
   前記メモリに、前記少なくとも１つのプロセッサにより実行可能な指令が記憶されており、前記指令が前記少なくとも１つのプロセッサにより実行されることで、前記少なくとも１つのプロセッサに請求項１～８のいずれか１項に記載の初期ＭＣＳ値の確定方法を実行させることができる
   電子デバイス。
10. コンピュータプログラムが記憶されており、前記コンピュータプログラムがプロセッサにより実行される時に、請求項１～８のいずれか１項に記載の初期ＭＣＳ値の確定方法を実現する
    コンピュータ可読記憶媒体。

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