JP2023542613A - Ｌｏｓトレーニング・データセットの不均衡の検出 - Google Patents

Abstract

ワイヤレス通信システムのＵＥのための方法が提供されており、この方法は、見通し線（ＬＯＳ）検出器をトレーニングするためのＬＯＳトレーニング・データセットにおける不均衡を検出するステップと、検出された不均衡に関連付けられているＬＯＳトレーニング・データセットの少数派クラスを特定するステップと、特定された少数派クラスを示す要求メッセージであって、少数派クラスに関する１つまたは複数の追加の信号サンプルを入手する目的でＵＥによって１つまたは複数の測定を実行するために測定のアクティブ化を要求する要求メッセージをワイヤレス通信システムのネットワーク要素へ伝送するステップと、構成されている観測ウィンドウ中に１つまたは複数の測定をＵＥに実行させるアクティブ化メッセージをネットワーク要素から受信するステップとを含む。【選択図】図２

Description

本発明は通信に関する。

ユーザ機器（ＵＥ）は、到達時刻（ＴＯＡ）と呼ばれるメトリックを測定して、ワイヤレス通信ネットワークへ報告することが可能である。ＴＯＡは、ＵＥと、基地局などのネットワーク・ノードとの間における距離を計算する際に利用されることが可能である。しかしながら、ＴＯＡが不正確に測定された場合には、今度は距離が誤って計算される可能性がある。それゆえに、ＴＯＡ測定の精度を向上させることを目標とするさらなる解決策を提供することが有益である場合がある。

ある態様によれば、独立請求項の主題が提供されている。

ある態様によれば、見通し線（ＬＯＳ）検出器をトレーニングするためのＬＯＳトレーニング・データセットにおける不均衡をワイヤレス通信システムのユーザ機器（ＵＥ）によって検出するステップと、検出された不均衡に関連付けられているＬＯＳトレーニング・データセットの少数派クラスを特定するステップと、特定された少数派クラスを示す要求メッセージであって、少数派クラスに関する１つまたは複数の追加の信号サンプルを入手する目的でＵＥによって１つまたは複数の測定を実行するために測定のアクティブ化を要求する要求メッセージをワイヤレス通信システムのネットワーク要素へ伝送するステップと、構成されている観測ウィンドウ中に１つまたは複数の測定をＵＥに実行させるアクティブ化メッセージをネットワーク要素から受信するステップとを実行するための手段を含む装置が提供されている。

ある態様によれば、ワイヤレス通信システムのユーザ機器（ＵＥ）からの要求メッセージをワイヤレス通信システムのネットワーク要素によって受信するステップであって、要求メッセージが、見通し線（ＬＯＳ）検出器をトレーニングするためのＬＯＳトレーニング・データセットにおける不均衡に関連付けられている少数派クラスを示し、少数派クラスに関する１つまたは複数の追加の信号サンプルを入手する目的でＵＥによって１つまたは複数の測定を実行するために測定のアクティブ化を要求する、ステップと、構成されている観測ウィンドウ中に１つまたは複数の測定をＵＥに実行させるアクティブ化メッセージをＵＥへ伝送するステップとを実行するための手段を含む装置が提供されている。

ある態様によれば、ワイヤレス通信システムのユーザ機器（ＵＥ）のための方法が提供されており、この方法は、見通し線（ＬＯＳ）検出器をトレーニングするためのＬＯＳトレーニング・データセットにおける不均衡を検出するステップと、検出された不均衡に関連付けられているＬＯＳトレーニング・データセットの少数派クラスを特定するステップと、特定された少数派クラスを示す要求メッセージであって、少数派クラスに関する１つまたは複数の追加の信号サンプルを入手する目的でＵＥによって１つまたは複数の測定を実行するために測定のアクティブ化を要求する要求メッセージをワイヤレス通信システムのネットワーク要素へ伝送するステップと、構成されている観測ウィンドウ中に１つまたは複数の測定をＵＥに実行させるアクティブ化メッセージをネットワーク要素から受信するステップとを含む。

ある態様によれば、ワイヤレス通信システムのネットワーク要素のための方法が提供されており、この方法は、ワイヤレス通信システムのユーザ機器（ＵＥ）からの要求メッセージを受信するステップであって、要求メッセージが、見通し線（ＬＯＳ）検出器をトレーニングするためのＬＯＳトレーニング・データセットにおける不均衡に関連付けられている少数派クラスを示し、少数派クラスに関する１つまたは複数の追加の信号サンプルを入手する目的でＵＥによって１つまたは複数の測定を実行するために測定のアクティブ化を要求する、ステップと、構成されている観測ウィンドウ中に１つまたは複数の測定をＵＥに実行させるアクティブ化メッセージをＵＥへ伝送するステップとを含む。

ある態様によれば、見通し線（ＬＯＳ）検出器をトレーニングするためのＬＯＳトレーニング・データセットにおける不均衡をワイヤレス通信システムのユーザ機器（ＵＥ）によって検出するステップと、検出された不均衡に関連付けられているＬＯＳトレーニング・データセットの少数派クラスを特定するステップと、特定された少数派クラスを示す要求メッセージであって、少数派クラスに関する１つまたは複数の追加の信号サンプルを入手する目的でＵＥによって１つまたは複数の測定を実行するために測定のアクティブ化を要求する要求メッセージをワイヤレス通信システムのネットワーク要素へ伝送するステップと、構成されている観測ウィンドウ中に１つまたは複数の測定をＵＥに実行させるアクティブ化メッセージをネットワーク要素から受信するステップとを装置に実行させるための命令を含むコンピュータ・プログラムが提供されている。

ある態様によれば、ワイヤレス通信システムのユーザ機器（ＵＥ）からの要求メッセージをワイヤレス通信システムのネットワーク要素によって受信するステップであって、要求メッセージが、見通し線（ＬＯＳ）検出器をトレーニングするためのＬＯＳトレーニング・データセットにおける不均衡に関連付けられている少数派クラスを示し、少数派クラスに関する１つまたは複数の追加の信号サンプルを入手する目的でＵＥによって１つまたは複数の測定を実行するために測定のアクティブ化を要求する、ステップと、構成されている観測ウィンドウ中に１つまたは複数の測定をＵＥに実行させるアクティブ化メッセージをＵＥへ伝送するステップとを装置に実行させるための命令を含むコンピュータ・プログラムが提供されている。

いくつかの実施形態が、従属請求項において定義されている。

特許請求の範囲の範疇に入らない実施形態は、本開示を理解するのに役立つ例として解釈されるべきである。

実施態様の１つまたは複数の例が、添付の図面および以降の説明においてさらに詳細に示されている。その他の特徴は、説明および図面から、ならびに特許請求の範囲から明らかになるであろう。

以降では、添付の図面を参照しながら、いくつかの実施形態が記述されることになる。

実施形態が適用されることが可能であるワイヤレス通信システムの一例を示す図である。 到達時刻の推定原理を示す図である。 いくつかの例を示す図である。 いくつかの例を示す図である。 いくつかの実施形態による流れ図である。 いくつかの実施形態による流れ図である。 いくつかの実施形態による信号図である。 いくつかの実施形態による信号図である。 いくつかの実施形態を示す図である。 いくつかの実施形態を示す図である。 いくつかの実施形態を示す図である。 いくつかの実施形態を示す図である。 いくつかの実施形態を示す図である。 いくつかの実施形態を示す図である。 いくつかの実施形態を示す図である。 いくつかの実施形態を示す図である。 いくつかの実施形態による装置を示す図である。 いくつかの実施形態による装置を示す図である。

以降の実施形態は例である。本明細書は、いくつかの場所において、「ある」、「１つの」、または「いくつかの」実施形態に言及する場合があるが、これは、そのような言及が同じ実施形態に対するものであるということ、またはその特徴が単一の実施形態に当てはまるだけであるということを必ずしも意味しない。別々の実施形態の単一の特徴どうしが組み合わされて、その他の実施形態を提供することも可能である。さらに、「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ（含む）」および「ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ（含む）」という言葉は、記述されている実施形態を、言及されている特徴のみから構成されるように限定するものではないとして理解されるべきであり、そのような実施形態は、特に言及されていない特徴／構造も含むことが可能である。

以降では、さまざまな例示的な実施形態が記述されることになり、その際、それらの実施形態が適用されることが可能であるアクセス・アーキテクチャーの例として、ロングターム・エボリューション・アドバンスト（ＬＴＥ Ａｄｖａｎｃｅｄ、ＬＴＥ－Ａ）または新無線（ＮＲ、５Ｇ）に基づく無線アクセス・アーキテクチャーを使用するが、それらの実施形態は、そのようなアーキテクチャーに限定されない。それらの実施形態は、パラメータおよび手順を適切に調整することによって、適切な手段を有するその他の種類の通信ネットワークに適用されることも可能であるということを当業者なら理解するであろう。適切なシステムに関するその他のオプションのいくつかの例は、ユニバーサル・モバイル・テレコミュニケーションズ・システム（ＵＭＴＳ）無線アクセス・ネットワーク（ＵＴＲＡＮもしくはＥ－ＵＴＲＡＮ）、ロング・ターム・エボリューション（ＬＴＥ）、ワイヤレス・ローカル・エリア・ネットワーク（ＷＬＡＮもしくはＷｉＦｉ）、ワールドワイド・インターオペラビリティー・フォー・マイクロウェーブ・アクセス（ＷｉＭＡＸ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、パーソナル通信サービス（ＰＣＳ）、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、ワイドバンド符号分割多元接続（ＷＣＤＭＡ）、ウルトラワイドバンド（ＵＷＢ）テクノロジーを使用するシステム、センサ・ネットワーク、モバイル・アドホック・ネットワーク（ＭＡＮＥＴ）、およびインターネット・プロトコル・マルチメディア・サブシステム（ＩＭＳ）、またはそれらの任意の組合せである。

図１Ａは、示されているものとは異なる場合がある実施態様を有するいくつかの要素および機能エンティティーを示す簡略化されたシステム・アーキテクチャーの例を示している。図１Ａにおいて示されている接続は論理接続であり、実際の物理接続は異なる場合がある。このシステムは典型的に、図１Ａにおいて示されているもの以外の機能および構造も含むということは、当業者にとって明らかである。

しかしながら、実施形態は、例として与えられているシステムに限定されず、当業者なら、必要な特性を提供されているその他の通信システムに解決策を適用することが可能である。

図１Ａの例は、例示的な無線アクセス・ネットワークの一部を示している。図１Ａは、セルにおける１つまたは複数の通信チャネル上で、そのセルを提供しているアクセス・ノード（（ｅ／ｇ）ＮｏｄｅＢなど）１０４とワイヤレス接続状態にあるように構成されている端子デバイスまたはユーザ・デバイス１００および１０２を示している。（ｅ／ｇ）ＮｏｄｅＢは、第３世代パートナーシップ・プロジェクト（３ＧＰＰ）仕様において定義されているｅＮｏｄｅＢまたはｇＮｏｄｅＢを指す。ユーザ・デバイスから（ｅ／ｇ）ＮｏｄｅＢへの物理リンクは、アップリンクまたはリバース・リンクと呼ばれ、（ｅ／ｇ）ＮｏｄｅＢからユーザ・デバイスへの物理リンクは、ダウンリンクまたはフォワード・リンクと呼ばれる。（ｅ／ｇ）ＮｏｄｅＢまたはそれらの機能性は、そのような使用に適した任意のノード、ホスト、サーバ、またはアクセス・ポイントなどのエンティティーを使用することによって実施されることが可能であるということを理解されたい。

通信システムは典型的に、複数の（ｅ／ｇ）ＮｏｄｅＢを含み、そのケースにおいては、それらの（ｅ／ｇ）ＮｏｄｅＢは、互いと通信することを、その目的のために設計されている有線またはワイヤレスのリンクを介して行うように構成されることも可能である。これらのリンクは、シグナリングの目的のために、そしてまた１つの（ｅ／ｇ）ＮｏｄｅＢから別の（ｅ／ｇ）ＮｏｄｅＢへデータをルーティングするためにも使用されることが可能である。（ｅ／ｇ）ＮｏｄｅＢは、自分が結合されている通信システムの無線リソースを制御するように構成されているコンピューティング・デバイスである。ＮｏｄｅＢは、基地局、アクセス・ポイント、アクセス・ノード、または、ワイヤレス環境において動作することが可能なリレー局を含む任意のその他のタイプのインターフェーシング・デバイスと呼ばれることもある。（ｅ／ｇ）ＮｏｄｅＢは、トランシーバを含むか、またはトランシーバに結合される。（ｅ／ｇ）ＮｏｄｅＢのトランシーバから、アンテナ・ユニットへ接続が提供され、アンテナ・ユニットは、ユーザ・デバイスへの双方向無線リンクを確立する。アンテナ・ユニットは、複数のアンテナまたはアンテナ素子を含むことが可能である。（ｅ／ｇ）ＮｏｄｅＢは、コア・ネットワーク１１０（ＣＮまたは次世代コアＮＧＣ）へさらに接続される。システムに応じて、ＣＮ側での相手は、サービング・ゲートウェイ（Ｓ－ＧＷ、ユーザ・データ・パケットをルーティングおよび転送する）、外部パケット・データ・ネットワークへのユーザ・デバイス（ＵＥ）の接続性を提供するためのパケット・データ・ネットワーク・ゲートウェイ（Ｐ－ＧＷ）、またはモビリティー管理エンティティー（ＭＭＥ）などであることが可能である。

ユーザ・デバイス（ＵＥ、ユーザ機器、ユーザ端末、端末デバイスなどとも呼ばれる）は、エア・インターフェース上のリソースが割り当てられ割り振られる装置の１つのタイプを示しており、ひいては、本明細書においてユーザ・デバイスとともに記述されているいずれの特徴も、リレー・ノードなど、対応する装置とともに実施されることが可能である。そのようなリレー・ノードの例は、基地局へのレイヤ３リレー（セルフバックホーリング・リレー）である。

ユーザ・デバイスは典型的に、加入者識別モジュール（ＳＩＭ）の有無にかかわらずに動作するワイヤレス・モバイル通信デバイスを含むポータブル・コンピューティング・デバイスを指し、これは、移動局（モバイル電話）、スマートフォン、携帯情報端末（ＰＤＡ）、ハンドセット、ワイヤレス・モデム（アラームまたは測定デバイスなど）を使用するデバイス、ラップトップおよび／またはタッチ・スクリーン・コンピュータ、タブレット、ゲーム・コンソール、ノートブック、ならびにマルチメディア・デバイスというタイプのデバイスを含むが、それらに限定されない。ユーザ・デバイスは、ほぼ排他的なアップリンク・デバイスであることも可能であるということを理解されたく、その一例は、ネットワークへ画像またはビデオ・クリップをロードするカメラまたはビデオ・カメラである。ユーザ・デバイスは、産業用ＩｏＴ（ＩＩｏＴ）ネットワークなど、インターネット・オブ・シングス（ＩｏＴ）ネットワークにおいて動作する機能を有するデバイスであることも可能であり、これは、物が、人間どうしのまたは人間とコンピュータとの対話を必要とせずにネットワークを介してデータを転送する能力を提供されるシナリオである。ユーザ・デバイスは、クラウドを利用することも可能である。いくつかの用途においては、ユーザ・デバイスは、無線部品を有する小型のポータブル・デバイス（腕時計、イヤフォン、またはメガネなど）を含むことが可能であり、計算はクラウドにおいて実行される。ユーザ・デバイス（またはいくつかの実施形態においては、レイヤ３リレー・ノード）は、ユーザ機器の機能性のうちの１つまたは複数を実行するように構成される。ユーザ・デバイスは、ほんのいくつかの名前または装置に言及するだけでも、加入者ユニット、移動局、リモート端末、アクセス端末、ユーザ端末、またはユーザ機器（ＵＥ）と呼ばれる場合もある。本明細書におけるユーザ・デバイスは、車両ＵＥなど、車両の実施態様を指すことも可能である。そのようなＵＥは、車両とともに含まれること、および／または車両と通信可能に結合されることが可能であり、それによって、それらのＵＥは、１つまたは複数の車両の一部として理解されることが可能である。

本明細書において記述されているさまざまな技術は、サイバーフィジカル・システム（ＣＰＳ）（物理エンティティーを制御する計算要素どうしを協働させるシステム）に適用されることも可能である。ＣＰＳは、さまざまな場所において物理的な物に埋め込まれている膨大な量の相互接続されているＩＣＴデバイス（センサ、アクチュエータ、プロセッサ、マイクロコントローラなど）の実施および活用を可能にすることができる。フィジカル・システムが固有のモビリティーを有するモバイル・サイバー・フィジカル・システムは、サイバーフィジカル・システムのサブカテゴリーである。モバイル・フィジカル・システムの例は、人間または動物によって運ばれるモバイル・ロボティクスおよび電子機器を含む。

加えて、装置は単一のエンティティーとして示されているが、別々のユニット、プロセッサ、および／またはメモリ・ユニット（必ずしも図１Ａにおいて示されているとは限らない）が実装されることが可能である。

５Ｇは、多入力多出力（ＭＩＭＯ）アンテナと、より小さなステーションと連携して動作するマクロ・サイトを含む、ＬＴＥ（いわゆるスモール・セル・コンセプト）よりも多くの基地局またはノードとを使用すること、ならびにサービス・ニーズ、使用事例、および／または利用可能なスペクトルに応じてさまざまな無線テクノロジーを採用することを可能にする。５Ｇモバイル通信は、ビデオ・ストリーミング、拡張現実、さまざまな方法のデータ共有、およびさまざまな形態のマシン・タイプ・アプリケーション（車両の安全性、さまざまなセンサ、およびリアル・タイム制御を含む（大規模）マシンタイプ通信（ｍＭＴＣ）など）を含む広範囲の使用事例および関連した用途をサポートする。５Ｇは、複数の無線インターフェース、すなわち６ＧＨｚ未満、ｃｍＷａｖｅ、およびｍｍＷａｖｅを有すること、そしてまた、ＬＴＥなど、既存のレガシー無線アクセス・テクノロジーと統合され得ることを期待されている。ＬＴＥとの統合は、少なくとも早い段階においては、システムとして実施されることが可能であり、その場合、マクロ・カバレッジがＬＴＥによって提供され、５Ｇ無線インターフェース・アクセスは、ＬＴＥへのアグリゲーションによってスモール・セルから生じる。言い換えれば、５Ｇは、ＲＡＴ間運用性（ＬＴＥ－５Ｇなど）と、ＲＩ間運用性（６ＧＨｚ未満－ｃｍＷａｖｅ、６ＧＨｚ未満－ｃｍＷａｖｅ－ｍｍＷａｖｅなどの無線インターフェース間運用性）との両方をサポートするように計画されている。５Ｇネットワークにおいて使用されると考えられているコンセプトのうちの１つが、ネットワーク・スライシングであり、このネットワーク・スライシングにおいては、レイテンシ、信頼性、スループット、およびモビリティーについて別々の要件を有するサービスどうしを稼働させるために、複数の独立した専用の仮想サブネットワーク（ネットワーク・インスタンス）が、同じインフラストラクチャー内に作成されることが可能である。

ＬＴＥネットワークにおける現在のアーキテクチャーは、無線において完全に分散されており、典型的にはコア・ネットワークにおいて完全に集中化されている。５Ｇにおける低レイテンシ・アプリケーションおよびサービスは、コンテンツを無線の近くに持ってくることを必要とし、これは、ローカル・ブレイク・アウトおよびマルチアクセス・エッジ・コンピューティング（ＭＥＣ）につながる。５Ｇは、分析および知識生成がデータのソースで生じることを可能にする。このアプローチは、ラップトップ、スマートフォン、タブレット、およびセンサなど、ネットワークに継続的に接続されていない場合があるリソースを活用することを必要とする。ＭＥＣは、アプリケーションおよびサービス・ホスティングのための分散コンピューティング環境を提供する。ＭＥＣはまた、より速い応答時間のためにセルラー加入者のごく近くにコンテンツを格納して処理する能力を有する。エッジ・コンピューティングは、ワイヤレス・センサ・ネットワーク、モバイル・データの取得、モバイル署名の分析、ローカル・クラウド／フォグ・コンピューティングおよびグリッド／メッシュ・コンピューティングとしても分類可能な協調分散型ピアツーピア・アド・ホック・ネットワーキングおよび処理、デュー・コンピューティング、モバイル・エッジ・コンピューティング、クラウドレット、分散型のデータ格納および検索、自律的な自己修復ネットワーク、リモート・クラウド・サービス、拡張および仮想現実、データ・キャッシング、インターネット・オブ・シングス（大規模接続性および／またはレイテンシ・クリティカル）、クリティカルな通信（自律車両、交通安全、リアル・タイム分析、タイムクリティカルな制御、ヘルスケア・アプリケーション）などの広範囲のテクノロジーをカバーする。

通信システムはまた、公衆交換電話ネットワークもしくはインターネット１１２など、その他のネットワークと通信すること、またはそれらによって提供されるサービスを利用することが可能である。通信ネットワークはまた、クラウド・サービスの使用をサポートすることが可能であり得、たとえば、コア・ネットワーク・オペレーションのうちの少なくとも一部がクラウド・サービス（これは、図１Ａにおいては「クラウド」１１４によって示されている）として実行されることが可能である。通信システムは、たとえばスペクトル共有において別々のオペレータのネットワークどうしが協調するための機能を提供する中央制御エンティティーなどを含むことも可能である。

ネットワーク機能仮想化（ＮＶＦ）およびソフトウェア・デファインド・ネットワーキング（ＳＤＮ）を利用することによって、エッジ・クラウドが無線アクセス・ネットワーク（ＲＡＮ）へともたらされることが可能である。エッジ・クラウドを使用することは、少なくとも部分的に、無線部品を含むリモート無線ヘッドまたは基地局に動作可能に結合されているサーバ、ホスト、またはノードにおいて実行されることになるアクセス・ノード・オペレーションを意味する場合がある。複数のサーバ、ノード、またはホストの間でノード・オペレーションが分散されることになるということも可能である。ｃｌｏｕｄＲＡＮアーキテクチャーの適用は、ＲＡＮ側で（分散型ユニット、ＤＵ１０４において）ＲＡＮリアル・タイム機能が実行されること、および集中化された様式で（集中型ユニット、ＣＵ１０８において）非リアル・タイム機能が実行されることを可能にする。

コア・ネットワーク・オペレーションと基地局オペレーションとの間における機能の分散は、ＬＴＥのそうした分散とは異なる場合があり、または存在していない場合さえあるということも理解されたい。おそらくは使用されることになるいくつかのその他のテクノロジーの進歩が、ビッグ・データおよびオールＩＰであり、これらは、ネットワークが構築され管理されている方法を変える可能性がある。５Ｇ（または新無線、ＮＲ）ネットワークは、複数の階層をサポートするように設計されており、それらの階層では、コアと、基地局またはノードＢ（ｇＮＢ）との間にＭＥＣサーバが配置されることが可能である。ＭＥＣは４Ｇネットワークにおいても適用されることが可能であるということを理解されたい。

５Ｇは、衛星通信を利用して、たとえばバックホーリングを提供することによって、５Ｇサービスのカバレッジを強化または補完することも可能である。考えられる使用事例は、マシンツーマシン（Ｍ２Ｍ）もしくはインターネット・オブ・シングス（ＩｏＴ）デバイスのための、もしくは車両に乗っている乗客のためのサービス継続性を提供すること、またはクリティカルな通信、ならびに将来の鉄道、海上、および／もしくは航空通信のためのサービス可用性を確保することである。衛星通信は、静止地球軌道（ＧＥＯ）衛星システム、そしてまた低地球軌道（ＬＥＯ）衛星システム、とりわけメガコンステレーション（数百の（ナノ）衛星が配備されているシステム）を利用することが可能である。メガコンステレーションにおける衛星１０６は、地上セルを作成するいくつかの衛星対応ネットワーク・エンティティーをカバーすることが可能である。地上セルは、地上リレー・ノード１０４を通じて、または地上にもしくは衛星に配置されているｇＮＢによって作成されることが可能である。

示されているシステムは、無線アクセス・システムの一部の例であり、実際には、このシステムは、複数の（ｅ／ｇ）ＮｏｄｅＢを含むことが可能であり、ユーザ・デバイスは、複数の無線セルへアクセスすることが可能であり、このシステムは、物理レイヤ・リレー・ノードまたはその他のネットワーク要素等など、その他の装置も含むことが可能であるということは、当業者にとって明らかである。（ｅ／ｇ）ＮｏｄｅＢのうちの少なくとも１つは、Ｈｏｍｅ（ｅ／ｇ）ＮｏｄｅＢであることが可能である。加えて、無線通信システムの地理的エリアにおいては、複数の異なる種類の無線セルならびに複数の無線セルが提供されることが可能である。無線セルは、通常は最大で数十キロメートルの直径を有する大きなセルであるマクロ・セル（もしくはアンブレラ・セル）、またはマイクロ、フェムト、もしくはピコセルなど、より小さなセルであることが可能である。図１Ａの（ｅ／ｇ）ＮｏｄｅＢは、これらのセルのうちの任意の種類を提供することが可能である。セルラー無線システムが、いくつかの種類のセルを含むマルチレイヤ・ネットワークとして実装されることが可能である。典型的には、マルチレイヤ・ネットワークにおいては、１つのアクセス・ノードが、１種類の１つまたは複数のセルを提供し、それゆえに、そのようなネットワーク構造を提供するためには、複数の（ｅ／ｇ）ＮｏｄｅＢが必要とされる。

通信システムの展開およびパフォーマンスを改善する必要性を満たすために、「プラグアンドプレイ」（ｅ／ｇ）ＮｏｄｅＢというコンセプトが導入されている。典型的には、「プラグアンドプレイ」（ｅ／ｇ）ＮｏｄｅＢを使用することが可能であるネットワークは、Ｈｏｍｅ（ｅ／ｇ）ＮｏｄｅＢ（Ｈ（ｅ／ｇ）ＮｏｄｅＢ）に加えて、ホーム・ノードＢゲートウェイ、またはＨＮＢ－ＧＷ（図１Ａにおいては示されていない）を含む。ＨＮＢゲートウェイ（ＨＮＢ－ＧＷ）は、典型的にはオペレータのネットワーク内にインストールされ、多数のＨＮＢからコア・ネットワークへ戻るトラフィックをアグリゲートすることが可能である。本明細書において論じられているネットワークは、たとえば、５Ｇ等などのセルラー・ネットワークを指す場合がある。

図１Ａにおいて矢印を用いて示されているように、ＵＥ１００、１０２（および／または記述されているシステムの任意のその他のＵＥ）は、デバイス間（Ｄ２Ｄ）通信をサポートすることが可能である。Ｄ２Ｄ通信は、時としてサイドリンク通信と呼ばれる場合がある。

ＵＥは、到達時刻（ＴＯＡ）と呼ばれるメトリックを測定して報告することが可能である。このメトリックは、たとえば、無線リソース管理（ＲＲＭ）のための位置特定および妨害物検出のために使用されることが可能である。たとえば、ＵＥは加えて、ＴＯＡ測定値どうしの間における差として計算されることが可能である基準信号時間差（ＲＳＴＤ）と呼ばれるメトリックを報告することが可能である。ＴＯＡは、信号（たとえば無線信号）が送信機と受信機との間における距離を進むのにかかる最短時間として理解されることが可能である。ＴＯＡが正しく測定されている場合には、距離は、ｄ＝ＴＯＡ×ｃとして入手されることが可能であり、この場合、ｃ＝光の速度である。ＴＯＡを計算するために、受信機は、ワイヤレス伝搬チャネルの電力遅延プロファイル（ＰＤＰ）を推定し、図１Ｂにおいて示されているようにＰＤＰが電力ピークを示す際の遅延をＴＯＡとして選択することが可能である。ＴＯＡは、ネットワークへ示されることが可能であり、そしてネットワークは、たとえば距離ｄを計算することが可能である。

しかしながら、最も強い成分（すなわち、電力ピーク）がＬＯＳパスに常に対応しているとは限らないということがあり得る場合がある。これは、図１Ｃおよび図１Ｄの例において示されており、それらの例においては、ＵＥ１００とネットワーク・ノード１０４との間におけるＬＯＳパス信号１８６が、障害物１８４（たとえば木）によってブロックまたは減衰される可能性がある。信号１８４の電力１９６は、そのように低減されて、たとえば建物１８２から跳ね返る非ＬＯＳ（ＮＬＯＳ）信号１８８、１８９の電力１９９よりも低くなる可能性がある。それゆえに、ＮＬＯＳ信号１８８、１８９は、ＴＯＡとして選択される可能性があり、これが意味し得ることとして、ＵＥ１００とネットワーク・ノード１０４との間における距離は、ＮＬＯＳ信号１８８、１８９がネットワーク・ノード１０４とＵＥ１００との間を直接進むのではなく、その信号がネットワーク・ノード１０４から建物１８２へ、そして建物１８２からＵＥへ進むものとして誤って計算される可能性がある（すなわち、特定された距離は、実際よりも長くなる可能性がある）。

さらに、無線環境は、特にｃｍＷａｖｅおよびｍｍＷａｖｅ周波数帯域において、動的である場合があり、その環境におけるＵＥの移動および／または無線障害が、ＬＯＳからＮＬＯＳ状態への移行を引き起こす場合がある。そのため、実際には、ＵＥは、純粋なＬＯＳまたは純粋なＮＬＯＳ伝搬状況をめったに経験しない可能性があり、受信された信号においてこれらの状況のうちのどちらが、どれぐらい長い間にわたって支配的であるかを特定することは、計算の点で激しいタスクになる可能性がある。機械学習（ＭＬ）ベースのＬＯＳ検出器を利用することが有益である場合がある。一般には、教師あり学習カテゴリーからのＭＬメソッドは、均衡の取れたトレーニング・セット、すなわち、堅牢な設計および高い精度の推論結果を入手する目的でのトレーニングのための十分に多様な測定値から恩恵を享受する。不均衡なデータは、トレーニング・データセットにおけるすべてのクラスに関して観測値の数が同じではない状況、すなわち、トレーニング・データセットが、複数のクラスを有する場合があり、前記クラスのうちの１つまたは複数が、少なくとも１つの他のクラスほど使用可能ではない観測値を有する状況を指すことが可能である。ここでの使用可能な観測値は、存在する測定値であって、かつ所与のしきい値を超える信頼性を有する測定値を指すことが可能である。時として、これらの使用可能な観測値は、信頼できるまたは関連のある観測値、測定結果、または信号サンプルと呼ばれる場合がある。たとえば、ＬＯＳ、ＮＬＯＳ、および減衰されたＬＯＳ（ＡＬＯＳ）クラスが、ＬＯＳ検出器をトレーニングするためのＬＯＳトレーニング・データセットに存在している場合がある。それゆえに、ＬＯＳトレーニング・データセットにおける不均衡を低減または除去することを可能にする解決策を提供することが有益である場合がある。これは、ＬＯＳ検出器が、改善された精度で機能して、ＬＯＳ、ＮＬＯＳ、および／またはＡＬＯＳの状況を検出し、ひいては、より正確にＴＯＡを選択して距離を計算することを可能にすることができる。

図２は、ある実施形態による流れ図を示している。図２を参照すると、ワイヤレス通信システムのＵＥのための方法が提供され、この方法は、ＬＯＳ検出器をトレーニングするためのＬＯＳトレーニング・データセットにおける不均衡を検出するステップ（ブロック２０２）と、検出された不均衡に関連付けられているＬＯＳトレーニング・データセットの少数派クラスを特定するステップ（ブロック２０４）と、特定された少数派クラスを示す要求メッセージであって、少数派クラスに関する１つまたは複数の追加の信号サンプルを入手する目的でＵＥによって１つまたは複数の測定を実行するために測定のアクティブ化を要求する要求メッセージをワイヤレス通信システムのネットワーク要素へ伝送するステップ（ブロック２０６）と、構成されている観測ウィンドウ中に１つまたは複数の測定をＵＥに実行させるアクティブ化メッセージをネットワーク要素から受信するステップ（ブロック２０８）とを含む。

図３は、ある実施形態による流れ図を示している。図３を参照すると、ワイヤレス通信ネットワークのネットワーク要素のための方法が提供されており、この方法は、ワイヤレス通信システムのＵＥからの要求メッセージを受信するステップであって、要求メッセージが、ＬＯＳ検出器をトレーニングするためのＬＯＳトレーニング・データセットにおける不均衡に関連付けられている少数派クラスを示し、少数派クラスに関する１つまたは複数の追加の信号サンプルを入手する目的でＵＥによって１つまたは複数の測定を実行するために測定のアクティブ化を要求する、ステップ（ブロック３０２）と、構成されている観測ウィンドウ中に１つまたは複数の測定をＵＥに実行させるアクティブ化メッセージをＵＥへ伝送するステップ（ブロック３０４）とを含む。

図２および図３の記述されている方法は、たとえば、図１Ａのシステム（たとえば、ワイヤレス通信ネットワーク）において、ならびに図１Ｃおよび図１Ｄの例において適用可能であり得る。図２および図３に関して論じられているＵＥは、たとえば、ＵＥ１００、もしくはＵＥ１０２、または、ＵＥ１００、１０２に含まれている１つもしくは複数の回路網などのいくつかのその他の類似のネットワーク・デバイスであることが可能である。図２および図３に関して論じられているネットワーク要素は、たとえば、ネットワーク・ノード１０４を、もしくはＣＮ１１０／ＣＵ１０８を、または、記述されている方法ステップを実行するように構成されている何らかのその他のネットワーク要素を指すことが可能である。たとえば、ネットワーク要素は、１つまたは複数のネットワーク・エンティティー（たとえば、物理的に別々のネットワーク・エンティティー）を指すことが可能である。たとえば、１つまたは複数のネットワーク・エンティティーは、ネットワーク・ノード１０４および／または場所管理機能（ＬＭＦ）を指すことが可能である。１つまたは複数の測定は、ＵＥによって実行される無線信号測定を指すことが可能である。追加の信号サンプルは、１つまたは複数の測定を実行することによって、ＵＥによって入手されること（たとえば、収集されること）が可能である。信号サンプルは、信号電力、受信信号強度指標（ＲＳＳＩ）、信号対雑音プラス干渉比（ＳＩＮＲ）、信号対雑音比（ＳＮＲ）、ドップラー・シフト、チャネル・インパルス応答、および／または電力遅延電力などのパラメータおよび／または指標を直接またはさらなる処理とともに示すことおよび／または含むことが可能である。それゆえ、ＵＥは、言い換えれば、実行された測定に基づいて測定結果を特定することが可能である。信号サンプルは、ＬＯＳトレーニング・データセットの特定のクラスに属することが可能である。それゆえに、少数派クラスは、たとえば、あまり関連のない信号サンプルを有する場合があり、これは、ＬＯＳトレーニング・データセットにおける不均衡を引き起こす場合がある。この不均衡は、少数派クラスに関するさらなる信号サンプルを入手することによって是正されることまたは少なくとも緩和されることが可能である。入手された追加の信号サンプルは、対応するクラスへと挿入されることが可能である。それゆえに、たとえば、少数派クラスの信号サンプルが入手された場合には、その信号サンプルは、少数派クラスへと挿入されることが可能である。

上で提案されている実施形態は、潜在的なパフォーマンス制限を補償するためにネットワーク支援をＵＥが要求することによって、ＵＥのＬＯＳ検出器の再構成を可能にすることができる。その目的で、ＵＥは、制限されたパフォーマンスを引き起こすものは何かを検出することが可能である。上で示されているように、制限されたパフォーマンスは、たとえば、不均衡なトレーニング・データセットによって引き起こされる場合がある。たとえば、あるクラスが、トレーニング・データセットにおけるいずれかの他のクラスよりも少ない測定値または観測値を有する場合があり、クラスどうしにおける観測値または測定値の間の差は、しきい値を超えている。ＵＥがクラスの不均衡を検出すると、ＵＥとネットワークとの間におけるシグナリングがやり取りされて、リソースを要求し、それぞれ許可して、ＵＥが測定値を収集して不均衡を少なくとも低減すること（すなわち、低減または除去すること）を可能にし、ひいては、より高い精度でのＬＯＳ検出器の再構成を可能にすることができる。これが意味し得ることとして、より少ない不均衡を有するトレーニング・データセットを用いて再構成が実行された場合には、ＭＬベースのＬＯＳ検出器は、より効率的におよび／または正確に動作することが可能である。以降では、我々は信号サンプルに言及するが、それらの信号サンプルは、時として観測値、測定値、測定サンプル、または測定結果として理解される場合がある。信号サンプルは、たとえばＵＥによって、測定を実行することによって入手されることが可能である。

さらに、本明細書において使用されている測定のアクティブ化は、１つまたは複数の追加の信号サンプルを入手するための１つまたは複数の測定のアクティブ化を指すことが可能である。測定のアクティブ化は、以降で論じられているように、１つまたは複数の測定がアクティブされるべきであるというネットワークによる表示を含むことが可能である。そのような表示は、ネットワークからＵＥへアクティブ化メッセージを伝送することによって実現されることが可能である。さらに、いくつかの例においては、測定のアクティブ化はさらに、１つまたは複数の測定を実行する際に使用されることになる測定構成を含む、および／または示す。その他の例においては、測定構成は、ＵＥによる測定のアクティブ化を要求する前にＵＥに提供されることが可能である。いくつかの例示的な実施形態によれば、ＵＥは、構成されているＸ個のＬＯＳクラスに対応するチャネル測定値のセットを収集および／または格納することが可能である。たとえば、Ｘ＝３であり、それに伴うラベルは、ＬＯＳ、ＮＬＯＳ、ＡＬＯＳである。それゆえ、トレーニング・データセットは、ＬＯＳ、ＮＬＯＳ、およびＡＬＯＳクラスを有することが可能である。しかしながら、これは一例であり、異なる分類システムが使用されることが可能である。クラスにおける初期値は、ＵＥの測定を介して入手されることが可能であり、および／またはそれらの初期値は、ＵＥに、たとえば実験室環境に事前に格納されることが可能である。

ＵＥ１００はさらに、自分のＭＬ能力に関してネットワーク（たとえば、図４のネットワーク要素４０２）に知らせることが可能である（たとえば、図４： ブロック４０４を参照されたい）。ＭＬ能力メッセージは、たとえば、ＵＥがＭＬベースのＬＯＳ検出器を利用しているということを示すことが可能である。

いくつかの例においては、ネットワーク要素４０２は、構成メッセージをＵＥ１００へ送信することが可能である（たとえば、図４のブロック４０６を参照されたい）。構成メッセージは、観測ウィンドウ構成を含むことが可能である。すなわち、ネットワーク要素４０２は、ウィンドウの持続時間Ｔｃと、所定のメッセージに対するそのウィンドウの開始時刻Ｔ＿ｓｔａｒｔとを指定することが可能である（これは、後ほど詳細に論じられている）。

いくつかの例においては、周期的に、またはネットワーク要素４０２によってトリガーされて、ＵＥ１００は、クラスの不均衡の存在を推定または検出することが可能である（たとえば、図４のブロック４０７を参照されたい）。関連のある信号サンプルを選択した後に、別々のクラスの信号サンプルのサイズどうしの間における比率が、たとえば所定のしきい値（たとえば０．５）未満である場合に、クラスの不均衡が検出されることが可能である。関連のある信号サンプルは、たとえば、下記を含むことが可能である。
・ 設定されているしきい値（下記のＳＮＲしきい値を参照されたい）を上回る推定された信号対雑音比（ＳＮＲ）レベルを有する信号サンプル。
・ 中程度のまたは低いドップラー・シフトを伴う信号サンプル。ここでも特定のしきい値が利用されることが可能である。

それゆえ、一般にＵＥ１００は、関連がないと言える、たとえば不正確である、または多すぎるノイズを有する信号サンプルを無視することが可能である。そのため、トレーニング・データセットにおける不均衡が存在するか否かを特定する際に、関連のある信号サンプルが考慮に入れられることが可能である。

クラスの不均衡が検出されると（たとえば、クラスの不均衡を検出したことに応答して、および／または不均衡を検出した後に）、ＵＥ１００は、少数派クラス（たとえば、最も少ない利用可能な関連のある信号サンプルを有するクラス）に属している新たなチャネル信号サンプルを入手するための再構成要求をネットワークへ送信することが可能である。これは、たとえば、図４のブロック４０８において見受けられることが可能である。ＵＥ１００は、クラスの不均衡の重大度、たとえば、不均衡比率、中もしくは高などの不均衡の指標、および／または別々のクラスの信号サンプルどうしの相対的なサイズについての別の適切な表示をネットワーク要素４０２へ報告することも可能である。この時点で、ＵＥ１００が不均衡の重大度を特定することが可能であるということに我々は注目している。それゆえに、ＵＥ１００は、たとえば、少なくとも許容可能なレベルまで不均衡を低減するためには少数派クラスに関する追加の信号サンプルがいくつ必要とされるかを特定することが可能である。許容可能なレベルは、たとえば、ネットワークで構成されること、もしくは事前に構成されること、またはＵＥによって（たとえば、ＬＯＳ検出器によって）特定されることが可能である。それゆえに、たとえば、重大度の表示は、いくつかのケースにおいては、少なくとも許容可能なレベルまで不均衡を低減するためにはいくつの追加の信号サンプルが入手されることを要求されるかを示すことのように単純であることが可能である。一例においては、ここでのレベルは、少数派クラスにおける信号サンプルの数と、信号サンプルの総数との間における比率を指すことが可能である。

ネットワーク要素４０２は、要求を評価することが可能であり、ＵＥ１００の場所予測と、そのような予測された場所におけるチャネル特徴付けとに基づいて、ネットワーク要素４０２は、観測ウィンドウにおいて（たとえば、観測ウィンドウ中に）少数派クラスが生じる可能性が高いかどうかを特定することが可能である。観測ウィンドウにおいて少数派クラスの信号サンプルが入手されることが可能であるとネットワーク要素４０２が特定したケースにおいては、ネットワーク４０２は、トリガー（たとえば、図４のブロック４１２を参照されたい）をＵＥ１００へ送信して、観測ウィンドウにおいて新たな測定値を収集することを開始することが可能である。観測ウィンドウは、以前にＵＥ１００へ示されていることが可能であり、またはＵＥ１００の無線条件が変化したとネットワーク要素４０２が特定したケースにおいては、ネットワーク要素４０２は、新たな構成をＵＥ１００に提供することが可能である。いくつかの例においては、その変化は、ＵＥ１００のために観測ウィンドウを再構成する前に、条件を満たしている（たとえば、しきい値を超えている）と特定されることが可能である。

ＵＥ１００は、構成されている観測ウィンドウにおいて測定を実行することによって信号サンプルを収集し、それらの信号サンプルに、対応するクラス・ラベルでタグ付けすることが可能であり（すなわち、少数派クラスがターゲットであるが、無線状況が予測とは異なる可能性があるという事実に起因して、いくつかのその他のクラスに属する信号サンプルが、追加として、または代替として入手されることが可能である）、それらの信号サンプルにタイムスタンプを付け、それらの信号サンプルを内部でバッファリングする。加えて、ＵＥ１００は、以降でさらに詳細に記述されているように、それらの信号サンプルにその他のラベルを付加することが可能である。

それゆえ、ネットワーク要素４０２は、特定の将来の場所におけるＵＥ１００の無線状況を推定し、ＵＥ１００がそれらの推定された無線状況で少数派クラスの信号サンプルを入手することが可能であるかどうかを特定することが可能である。たとえば、ＬＯＳが少数派クラスであって、観測ウィンドウ中に、ＵＥ１００の場所予測および無線状況の推定に基づいて、ＵＥ１００がＮＬＯＳ無線状況を経験しているとネットワークが特定した場合には、ネットワークは、測定を実行するようにＵＥ１００をトリガーすることを必ずしも行わないことが可能であり、それは、信号サンプルがトレーニング・データセットの不均衡を低減または除去しない可能性があるからである。しかしながら、ＬＯＳ無線状況が予測される場合には、トリガリングが実行されることが可能である。いくつかの例においては、構成ウィンドウの持続時間および／または開始時刻を調整することも可能であり得る。それゆえ、たとえば、最初の観測ウィンドウが間違ったクラスの信号サンプルにつながることになる場合には、それが少数派クラスに関する信号サンプルにつながる可能性があるならば、そのウィンドウは再構成されることが可能である。

次いで、まずは図４を参照しながら、いくつかの実施形態をより詳しく見ることとしたい。ネットワーク要素４０２は、たとえば図３のステップを実行するネットワーク要素を指すことが可能である。ある実施形態においては、ＵＥ１００は、少数派クラスに関する１つまたは複数の追加の信号サンプルを入手するステップ（ブロック４１６）と、１つまたは複数の追加の信号サンプルを入手した後に、ＬＯＳトレーニング・セットを用いてＬＯＳ検出器を再トレーニングするステップ（ブロック４１８）とを行うように構成されている。それゆえ、ネットワーク要素４０２からアクティブ化メッセージを受信した後に、ＵＥ１００は、信号サンプルを入手するために測定を実行することが可能である。それゆえに、不均衡は、少なくとも低減されることが可能であり、ＬＯＳ検出器は、より均衡の取れたトレーニング・データセットを用いて再トレーニングされることが可能である。

ある実施形態においては、ＵＥ１００はさらに、観測ウィンドウ構成情報を含む構成メッセージをネットワーク要素４０２から受信するように構成されている。すなわち、ネットワーク要素４０２は、構成メッセージをＵＥ１００へ伝送することが可能である。観測ウィンドウ構成情報は、たとえば、上で定義されたＴｃおよびＴ＿ｓｔａｒｔを含むことが可能である。上で論じられているように、Ｔ＿ｓｔａｒｔは、所定のメッセージを搬送するサブフレームまたはシステム・フレーム番号（ＳＦＮ）フレームのインデックスに対する観測ウィンドウの開始時刻を示すことが可能である。たとえば、Ｔｃは、絶対時間の形式と同様に表されることが可能である。

ある実施形態においては、所定のメッセージは、ブロック４０８の要求メッセージであり、サブフレームは、アップリンク・サブフレームである。それゆえ、これは本質的に、観測ウィンドウの開始時刻がブロック４０８の要求メッセージの伝送に対するものであるということを意味し得る。

ある実施形態においては、所定のメッセージは、ブロック４１２のアクティブ化メッセージであり、サブフレームは、ダウンリンク・サブフレームである。それゆえ、これは本質的に、観測ウィンドウの開始時刻がブロック４１２のアクティブ化メッセージの伝送に対するものであるということを意味し得る。

いくつかの実施形態においては、ブロック４０６の構成メッセージを受信する前に、ＵＥは、ブロック４０４において、ＭＬ能力メッセージをネットワーク要素４０２へ送信することが可能である。このメッセージは、ＵＥ側でオン・ザ・フライで再トレーニングされることが可能であるＭＬベースの機能性のリストを含むことが可能である。たとえば、ＵＥは、自分がＭＬベースのＬＯＳ検出器を有するということを、前記メッセージを用いて示すことが可能である。示されることが可能であるその他の機能は、ＭＬベースのチャネル推定器およびＭＬベースのデコーダを含むことが可能である。この情報は、一般的なＵＥ能力やり取り手順の一部であることが可能であり、またはオンデマンドでやり取りされることが可能である。

ネットワーク要素４０２は、ブロック４０４の能力メッセージに基づいて、ＵＥ１００がＭＬベースのＬＯＳ検出器を有すると特定することが可能である。それゆえに、ネットワーク要素４０２は、たとえば、ブロック４０６において観測ウィンドウを構成することを決定することが可能である。ブロック４０６のこの構成メッセージは、時としてＭＬ構成メッセージと呼ばれる場合があり、このＭＬ構成メッセージにおいては、観測ウィンドウが定義されることが可能である。

ブロック４０７において、ＵＥ１００は、クラス不均衡の存在を検出するために不均衡の検出を実行し、不均衡が検出されたケースにおいては、ブロック４０８において要求メッセージを伝送することによって、検出された不均衡をネットワーク要素４０２へ報告することが可能である。不均衡の検出（たとえば、ブロック４０７におけるような）は、図１０に関連して詳細に論じられる。要求メッセージは、少数派クラス、すなわち、不均衡を引き起こし、かつ追加の信号サンプルが必要とされる場合があるクラスを示すことが可能である。加えて、要求メッセージは、不均衡の重大度（たとえば、不均衡比率または相対的な指標（たとえば、高、中、低））を示すことが可能である。加えて、要求メッセージ（時として再構成要求と呼ばれる）は、ＵＥの速度、方向、および／または将来の場所についてのデータを含むことが可能である。この情報は、時としてＵＥモビリティー・レベルと呼ばれる場合がある。ＵＥモビリティー・レベルは、ネットワーク要素４０２へ報告されることが可能である。

ブロック４１０において、ネットワーク要素４０２は、報告された少数派クラスに対応するチャネル状況をＵＥが経験する可能性があるときおよび／または場合を評価することが可能である。それゆえ、ネットワーク要素４０２は、ＵＥの将来の場所を推定し、前記将来の場所における無線状況をさらに推定することが可能である。たとえば、ネットワーク要素４０２は、ネットワーク要素４０２およびＵＥ１００の無線環境（たとえば、建物、通りなど）および場所に関する情報を使用して、ＬＯＳマップなどのジオマップ（たとえば、２Ｄ／３Ｄ）を生成することが可能である。このマップは、ＵＥの特定の将来の位置における無線状況を特定する際に使用されることが可能である。当業者なら、ＵＥの将来の場所と、前記将来の場所における無線状況とを推定するための当技術分野において知られているさまざまな技術および方法を利用することを理解する。それゆえに、これらが本明細書においてさらに詳細に論じられることはない。たとえば、２段階のアプローチが利用されることが可能である。

ａ． 第１にネットワーク要素４０２は、いくつかの例を挙げれば、報告されたモビリティー・レベル（時として図６Ｂ： ブロック６１８におけるようにモビリティー・データと呼ばれる）、履歴データ、時刻、道路のタイプ、道路のレイアウト、道路の方向、および／または建物のレイアウトに基づいてＵＥ１００の将来の場所を予測する。

ｂ． 第２に、ネットワーク要素４２０は、予測された場所におけるチャネル状況が、報告された少数派クラスに対応する可能性が高いかどうかをチェックし、そうである場合には、ネットワーク要素４０２は、トリガー・メッセージをＵＥ１００へ送信して、測定値の収集を開始する（ブロック４１２： アクティブ化メッセージ）。すなわち、測定がアクティブ化されることが可能である。

ＵＥ１００は、たとえば、ネットワーク要素４０２からのメディア・アクセス制御（ＭＡＣ）制御要素（ＣＥ）または物理レイヤ（ＰＨＹ）ダウンリンク制御情報（ＤＣＩ）（または、たとえば、物理ダウンリンク制御チャネル（ＰＤＣＣＨ）を介して搬送されるその他のタイプのダウンリンク制御）の形式であることが可能であるトリガー・シグナリング（すなわちアクティブ化メッセージ）を受信し、構成されている観測ウィンドウ中にチャネル信号サンプルを記録し始めることが可能である（ブロック４１６）。ＵＥは、少数派クラスを用いて、ならびに推定されたＳＮＲおよびローテーション・ラベル（ＲＬ）などのその他のローカルで生成されたラベルを用いて、それらにラベル付けすることが可能である。図４において示されているように、ネットワーク要素４０２は、いくつかの実施形態においては基準信号（ＲＳ）を伝送することが可能である（ブロック４１４）。伝送されたＲＳは、ブロック４１６のために使用されることが可能である。すなわち、ＵＥ１００は、ＲＳが伝送される無線チャネル上で測定を実行し、信号サンプルを入手することが可能である。信号サンプルは、たとえば、いくつかの例を挙げれば、クラス・ラベル、ＳＮＲラベル、ドップラー・シフト・ラベルを用いて、および／またはＲＬを用いてラベル付けされることが可能である。すなわち、ＵＥ１００は、観測ウィンドウ中に測定を実行することが可能であり、その観測ウィンドウ中に、ネットワーク要素４０２は、ＲＳを伝送し、追加の信号サンプルを入手し、それらの追加の信号サンプルにしかるべくラベル付けすることが可能である。上で論じられているように、ブロック４１８において、ＵＥ１００は、更新されたトレーニング・データセットを用いてＬＯＳ検出器を再トレーニングすることが可能である。

図５は、アクティブ化メッセージが観測ウィンドウ構成情報を含む実施形態を示している。それゆえ、２つのメッセージ（すなわち、図４の例におけるような構成メッセージおよびアクティブ化メッセージ）を伝送する必要がある代わりに、ネットワーク要素４０２は、構成メッセージと同じまたは同様の情報を含むアクティブ化メッセージを伝送することが可能である。しかしながら、いくつかのケースにおいては、ネットワーク要素４０２は、構成メッセージおよびアクティブ化メッセージの両方を伝送し、依然として観測ウィンドウ構成情報をアクティブ化メッセージ内に含めることが可能である。これは、たとえば、構成メッセージの伝送後に観測ウィンドウ構成情報が更新される可能性があることに起因する場合がある。いくつかの例においては、構成情報を含むアクティブ化メッセージは、構成メッセージと呼ばれる。

それゆえ、ブロック５０４において、ＵＥ１００は、ブロック４０４におけるように能力メッセージを伝送することが可能である。ＵＥ１００は、構成メッセージ４０４または何らかのその他のトリガーが不均衡の検出を開始するのを待つ代わりに、ブロック５０７において示されているように不均衡の検出を開始することが可能である。たとえば、不均衡の検出は、周期的であること、およびブロック４０７におけるように実行されることが可能である。

不均衡が検出されたケースにおいては、ＵＥ１００は、要求メッセージをネットワーク要素４０２へ伝送することが可能である（ブロック５０８）。これは、ブロック４０８におけるのと同様であることが可能である。

ブロック５１０において、ネットワーク要素４０２は、ブロック４１０におけるようにＵＥの場所および無線状況の推定を実行することが可能である。これは、要求メッセージにおいてＵＥによって報告された、またはネットワーク要素４０２によって、たとえばネットワーク情報に基づいて特定されたＵＥモビリティー・レベルに基づくことが可能である。たとえば、ネットワーク情報は、ＵＥの以前にサービス提供していたセルを示すことが可能である。この情報は、ＵＥがどこでどのようなペースで移動しているのかを予測するために使用されることが可能である。

ブロック５１２において、ネットワーク要素４０２がそのように特定した場合には、アクティブ化メッセージがＵＥ１００へ伝送されて、不均衡なトレーニング・データセットの均衡を取るために測定を実行し始めることが可能である。アクティブ化メッセージは、たとえば、例として、ブロック４１６および４１８に関して論じられているのと同様に、少数派クラスに関する追加の信号サンプルを入手するために、示されている観測ウィンドウを利用するようにＵＥ１００を構成することが可能である。たとえば、ネットワーク要素４０２は、図４におけるのと同様に図５においてＲＳを伝送することが可能である。

図６Ａ、図６Ｂ、および図６Ｃは、いくつかの実施形態のブロック図を示している。図６Ａを参照すると、上で論じられているように、観測ウィンドウ構成情報６００は、観測ウィンドウの持続時間（すなわちＴｃ）６０２および開始時刻（すなわちＴ＿ｓｔａｒｔ）６０４を含むことが可能である。開始時刻は、所定のメッセージを搬送するサブフレームのインデックスに対するもの、またはＳＦＮフレームに対するものであることが可能である。たとえば、Ｔｃは、絶対時間として表されることが可能である。論じられているように、所定のメッセージは、たとえば、要求メッセージまたはアクティブ化メッセージであることが可能である。ある実施形態においては、観測ウィンドウ構成情報６００はさらに、どのメッセージが所定のメッセージ（たとえば、要求メッセージまたはアクティブ化メッセージ）であるかを示す。このようにして、ＵＥ１００およびネットワーク要素４０２は、観測ウィンドウを同様に特定することが可能であり、ひいては、たとえばネットワーク要素４０２によるＲＳ伝送は、正しい時刻にＵＥ１００によって測定されることが可能である。

図６Ｂを参照すると、要求メッセージ６１０（たとえばブロック４０８、５０８）は、少数派クラス６１２に関する表示を含むことが可能である。さらに、要求メッセージ６１０は、ＵＥ１００についてのモビリティー・データ６１８（時としてモビリティー・レベルまたはモビリティー・ステータスと呼ばれる）および／または重大度指標６１４を含むことが可能である。重大度指標は、少数派クラス６１２の不均衡の重大度を示すことが可能である。重大度指標６１４は、たとえば、不均衡比率６１６を含むことが可能である。

ここで図６Ｃを参照すると、アクティブ化メッセージ６２０が示されている（たとえば、ブロック４１２または５１２において伝送される）。ある実施形態によれば、アクティブ化メッセージ６２０は、肯定応答（ＡＣＫ）または非肯定応答（ＮＡＣＫ）を示し（ブロック６２２）、ＡＣＫのケースにおいては、アクティブ化メッセージは、構成されている観測ウィンドウ中に１つまたは複数の測定をＵＥ１００に実行させ、ＮＡＣＫのケースにおいては、アクティブ化メッセージは、１つまたは複数の測定を実行することをＵＥ１００に防止させる。それゆえ、本質的に、ブロック４１２、５１２において伝送されるアクティブ化メッセージは、ＮＡＣＫが示されている場合には、すべての実施形態において測定のトリガリングを必ずしも引き起こすとは限らない。このことの例は、ある実施形態を示す図８Ｂにおいて示されている。

図８Ｂを参照すると、ネットワーク要素４０２は、ＵＥ１００に関する場所および無線状況の推定値を入手することが可能である（ブロック８１２）。すなわち、上で図４および図５を参照しながら既に論じられているように、推定された将来の場所における無線状況が推定されることが可能である。ブロック８１４において、ネットワーク要素４０２は、観測ウィンドウ中に、推定された無線状況が適切であるか否かを特定する。そうでない場合には、プロセスは、ブロック８１６へ続くことが可能である。そうである場合には、プロセスは、ブロック８１８へ続くことが可能である。

ブロック８１６において、ネットワーク要素４０２は、ＮＡＣＫを含むアクティブ化メッセージを伝送するか、またはアクティブ化メッセージを伝送するのを防止することが可能である。両方のケースにおいて、ＵＥ１００は、測定を開始しないことが可能である。

ブロック８１８において、ネットワーク要素４０２は、ＡＣＫを含むアクティブ化メッセージを伝送することが可能である。それゆえに、ＵＥ１００は、構成されている観測ウィンドウ中に測定を開始することが可能である。

ある実施形態においては、ブロック８１４において、たとえ無線状況が適切であっても、利用可能なトレーニング信号（すなわちＲＳ）がない場合には、プロセスは、ブロック８１６へ続くことが可能である。すなわち、ネットワーク要素４０２が、ＲＳを伝送するためのリソースを有していない場合には、アクティブ化メッセージは、送信されないことが可能であり、またはＮＡＣＫを含むことが可能である。

図８Ａは、ある実施形態を示している。同様に、図８Ｂにおけるように、ＵＥの将来の位置および将来の位置の無線状況は、ネットワーク要素４０２によってブロック８０２において推定されることが可能である。ブロック８０２に基づいて、ネットワーク要素４０２は、アクティブ化メッセージを伝送するための時刻を特定する。ブロック８０６において、ネットワーク要素４０２は、前記時刻においてアクティブ化メッセージを伝送することが可能である。前記時刻は、たとえば、特定の時点を指すことが可能である。それゆえ、ネットワーク要素が、観測ウィンドウの開始時刻を変更するために、アクティブ化メッセージが伝送される時刻を調整するということが可能である。たとえば、これは、アクティブ化メッセージの伝送時刻が、構成ウィンドウが開始する時点に影響を及ぼすケース（たとえばＴ＿ｓｔａｒｔが、アクティブ化メッセージを搬送するダウンリンク・サブフレームのインデックスに対するものであるケース）において有益である場合がある。それゆえ、観測ウィンドウ上で構成情報を変更することなく、ネットワーク要素４０２は、たとえば少数派クラスに関する信号サンプルを入手する確率を高めるために、測定が実行される時刻を調整することが可能である。

図７は、ある実施形態を示している。図７を参照すると、ネットワーク要素４０２は、ＬＯＳ検出器を再トレーニングするために使用されることになる参照シンボル構成を伝送することが可能である（ブロック７０２）。ＵＥ１００は、構成を受信することと、参照シンボル構成に従ってトレーニング信号の受信を開始すること（ブロック７０４）によってＬＯＳ検出器を再トレーニングする際に参照シンボル構成を利用することとが可能である。ブロック７０６において、ネットワーク要素４０２は、構成に従ってＲＳ（トレーニング信号と呼ばれる場合がある）を伝送することが可能である。ある実施形態によれば、図７の１つまたは複数のステップは、図４のブロック４１４に含まれている。

ある実施形態においては、参照シンボル構成は、少なくとも１つの別個のメッセージにおいてＵＥ１００へ伝送される。

ある実施形態においては、参照シンボル構成は、構成メッセージにおいて（たとえば、ブロック４０６）またはアクティブ化メッセージにおいて（ブロック５１２）ＵＥ１００へ伝送される。

図９は、ある実施形態を示している。図９を参照すると、ネットワーク要素４０２は、不平衡しきい値をＵＥ１００へ伝送することが可能である（ブロック９０２）。ＵＥ１００は、不均衡しきい値を受信することが可能である。

ブロック９０４において、ＵＥ１００は、検出された不均衡（たとえば、ブロック２０２）が不均衡しきい値を満たしている（たとえば、超えている）かどうかを特定することが可能である。

不均衡が、たとえば、ネットワーク要素４０２によって構成されることが可能である不均衡しきい値を超えているケースにおいては、ＵＥ１００は、要求メッセージ（たとえば、ブロック２０６）をネットワーク要素４０２へ伝送することが可能である（ブロック９０６）。そうでない場合には（すなわち、不均衡がしきい値を超えていない場合には）、ＵＥ１００は、要求メッセージを伝送するのを防止することが可能である。

不均衡しきい値は、たとえば、ＵＥが要求メッセージを送信すると予想される不均衡しきい値比率または最小不均衡比率であることが可能である。いくつかの例においては、この比率は０．５であり、これが意味していることとして、あるクラスが、最も多くの関連のある信号サンプルを有するクラスと比較して、半分の数よりも少ない関連のある信号サンプルを有する場合には、要求メッセージが伝送されることが可能である。しかしながら、この比率は、０．５とは異なること（たとえば、０．６または０．７などであること）が可能である。ある実施形態においては、ネットワークが、このしきい値比率を特定する。上述されているように、要求メッセージが伝送される場合には、そのメッセージは、クラスの不均衡の重大度を含むことが可能である。たとえば０．５を超える場合には、実際の比率は、０と０．５との間において示されることが可能である。

ある実施形態においては、不均衡しきい値は、別個のメッセージとしてＵＥ１００へ伝送される。

ある実施形態においては、不均衡しきい値は、構成メッセージに含まれる（ブロック４０６）。

次いで、いくつかの実施形態を示している図１０を参照しながら、不均衡の検出（たとえば、ブロック２０２、４０７、５０７）についてさらに詳細に論じることとしたい。図１０を参照すると、クラス不均衡の検出は、クラス、ＳＮＲ、およびＲＬなど、関連付けられているラベルを有する信号サンプルを保持することを含むことが可能である。たとえば、チャネル・インパルス応答および／または電力遅延電力（ＰＤＰ）は、信号サンプルから特定されることが可能である。これらの値は、ＬＯＳ検出器をトレーニングするためのＬＯＳ検出器への入力として使用されることが可能である。それゆえに、信号サンプルから導き出された値は、たとえば、ＬＯＳ検出器への入力として使用されることが可能である。ＵＥ１００に格納されているラベル付けされた信号サンプルに基づいて、ＵＥは、ブロック１０３０において示されているように不均衡の検出を実行することが可能である。保持される（すなわち、格納される）信号サンプルは、事前に格納されて、事前にラベル付けされることが可能であり、および／またはそれらの信号サンプルは、測定を実行することによってブロック１０１０において入手されて、ブロック１０２０においてラベル付けされることが可能である。

ブロック１０１０において、ＵＥ１００は、信号サンプルを収集または入手することが可能である。入手された信号サンプルは、ＬＯＳ検出器のための入力として使用されることが可能である。たとえば、生の信号サンプルが、ＬＯＳ検出器へ入力されることが可能である。論じられているように、信号サンプルは、信号電力および／またはＳＮＲ１０１２を導き出すことができる元となる情報を含むことが可能である。論じられているように、ＰＤＰまたはチャネル・インパルス応答など、その他のパラメータが、信号サンプルに基づいて、たとえば信号サンプル・セットごとに特定されることが可能である。さらに、信号サンプルに関連付けられているＲＬを入手するために、回転測定１０１４が実行されることが可能である。たとえば、関連のない信号サンプルをフィルタリングして、関連のある信号サンプルを入手するために、ＳＮＲ（もしくはＳＩＮＲ）および／またはＲＬが使用されることが可能である。関連のある信号サンプルは、たとえば、ＬＯＳ検出器のための入力として使用されることが可能である。

ブロック１０２０において、信号サンプルは、いくつかの例を挙げれば、クラス、ＳＮＲ、および／またはＲＬ（ブロック１０２２）を用いてラベル付けされることが可能である。たとえば、ＬＯＳ、ＮＬＯＳ、およびＡＬＯＳクラスが使用されることが可能である。

それゆえに、信号サンプルは、クラス、関連付けられているＳＮＲ、およびＲＬを有することが可能である。ＲＬは、たとえば、｛高、中、低｝であることが可能であり、センサ・ユニット（たとえば、図１１のブロック１１５０を参照されたい）によって実行されるＵＥの回転測定（ブロック１０１４）から導き出されることが可能である。センサ・ユニットは、回転センサおよび／または慣性測定ユニット（ＩＭＵ）を含むことが可能である。センサ・ユニット１１５０は、たとえば、３つの異なる範囲に属する３Ｄ回転を測定することが可能である。センサ・ユニット１１５０は、たとえば、数十Ｈｚのリフレッシュ・レートを有し、あらゆる／すべての３Ｄ方向における動きを高解像度（たとえば、ｍｍレンジ・シフト）で検出することが可能である。

ある実施形態においては、ＵＥは、高いまたは中程度のＲＬを有する信号サンプルを除去するか、またはそれらの信号サンプルに関して、より小さな重みを与える。それゆえに、ＲＬがしきい値を超えている場合には、ＵＥは、たとえば、関連付けられている信号サンプルを破棄することが可能である。しきい値は、たとえば、ネットワークによって構成されること、または事前に構成されることが可能である。

ＵＥ１００は、下記の条件のうちの少なくとも１つが満たされている場合には、クラスの不均衡を検出することが可能である。
・ トレーニング・データセットにおけるいずれかのクラスのサイズが、多数派クラスのサイズのａ％未満である（ブロック１０３２）。ａ％は、たとえば６０であることが可能である。
・ 信頼できない信号サンプルが破棄または除去された後に、いずれかのクラスのサイズが、多数派クラスのサイズのａ％未満である（ブロック１０３４）。
・ 信頼できない測定値は、しきい値を超えるＳＮＲを有する信号サンプル（たとえば、ＳＮＲ＜ＳＮＲしきい値）、ＲＬしきい値を超えるＲＬを有する信号サンプル、および／またはしきい値を超えるドップラー・シフトを有する信号サンプルを含むことが可能である。
・ いずれかのクラスのサイズが、多数派クラスのサイズのｂ％未満であり、最新の信号サンプルが収集されてからΔｔが経過している（ブロック１０３６）。
・ たとえば、ｂ＞ａであり、Δｔがサブフレームのうちのｚ個に等しいことが可能であり、この場合、ｚは正の整数（たとえば、１、２、３、４など）であることが可能である。それゆえ、クラスの不均衡は、ａ％が利用された前の例におけるほど高くないであろうが、信号サンプルを更新して、それらの信号サンプルの多様性を改善することが可能である。

ある実施形態によれば、検出された不均衡が第１のしきい値を超えている場合、または不均衡が第２のしきい値を超えていて、かつ最後の信号サンプルが入手されてから所定の時間が経過している場合には、ＵＥ１００は要求メッセージを伝送する。それゆえ、たとえば、検出された不均衡比率が第１のしきい値比率よりも小さい場合には、要求メッセージが伝送されることが可能である。たとえば、検出された不均衡比率が第２のしきい値比率よりも小さく、かつ最後の信号サンプルが入手されてからΔｔが経過している場合には、要求メッセージが伝送されることが可能である。たとえば、第１のしきい値比率は、第２のしきい値比率よりも小さいことが可能である。前記条件が満たされていない場合には、要求メッセージが伝送されないことが可能である。

ＳＮＲしきい値およびＲＬしきい値は、たとえば、ＵＥ１００に対して事前に構成されること、またはネットワークによって構成されることが可能である。たとえば、信号サンプルを関連がある／信頼できるとみなすためには、ＳＮＲが所与のしきい値よりも高いことが必要であり得、および／またはＲＬが所与のしきい値よりも低いことが必要であり得る。同様に、信号サンプルを関連がある／信頼できるとみなすためには、ドップラー・シフトが所与のしきい値よりも低いことが必要であり得る。信号サンプルが、関連があるとみなされた場合には、それは、クラスの不均衡を特定する際に考慮に入れられることが可能である。信号サンプルが、関連がない／信頼できないとみなされた場合には、それは、クラスの不均衡を特定する際に考慮に入れられないことが可能である。

提案されているものは、ＵＥによるネットワークへのＬＯＳの報告の精度を改善することなどの利点を提供することが可能である。たとえば、改善された精度は、ＵＥの位置を特定する際にＵＥがネットワークを支援するケースにおいて経験されることが可能である。ＵＥベースの測位においては、提案されているものは、検出可能なセルに関してＬＯＳ ＴＯＡを正しく選択する確率を高めることによって場所推定を改善することが可能である。さらに、提案されている無線リソース制御（ＲＲＣ）シグナリングは、ＵＥがＬＯＳ状況における変化を報告するケース、または推定されたＬＯＳもしくはＮＬＯＳラベルを直接報告するケースのために使用されることが可能である。ＲＲＣシグナリングは、特定の調整、たとえば、新たなＵＥ測定（たとえば例として、ブロック４１６の測定）をトリガーすることを行うために使用されることが可能である。ＲＲＣシグナリングは、たとえば、構成および再構成メッセージを伝送するために使用されることが可能である。そのような構成／再構成メッセージは、その他のメッセージとともに、たとえば、構成が複数のＵＥに共通であるケースにおけるマルチキャスト／ブロードキャスト・メッセージとして送信されることも可能である。それゆえ、ネットワーク要素４０２は、たとえば、同じ観測ウィンドウを利用するために同時に複数のＵＥを構成することが可能である。

図１１および図１２は、少なくとも１つのプロセッサなどの制御回路網（ＣＴＲＬ）１１１０、１２１０と、コンピュータ・プログラム・コード（ソフトウェア）１１３２、１２３２を含む少なくとも１つのメモリ１１３０、１２３０とを含む装置１１００、１２００を提供し、少なくとも１つのメモリおよびコンピュータ・プログラム・コード（ソフトウェア）１１３２、１２３２は、少なくとも１つのプロセッサとともに、図１Ａから図１０の実施形態のうちのいずれか１つ、またはそのオペレーションをそれぞれの装置１１００、１２００に実行させるように構成されている。

図１１および図１２を参照すると、メモリ１１３０、１２３０は、半導体ベースのメモリ・デバイス、フラッシュ・メモリ、磁気メモリ・デバイスおよびシステム、光メモリ・デバイスおよびシステム、固定メモリ、ならびにリムーバブル・メモリなど、任意の適切なデータ・ストレージ・テクノロジーを使用して実装されることが可能である。メモリ１１３０、１２３０は、データを格納するためのデータベース１１３４、１２３４を含むことが可能である。たとえば、トレーニング・データセットは、メモリ１１３０において格納および更新されることが可能である。

装置１１００、１２００はさらに、１つまたは複数の通信プロトコルに従って通信接続性を実現するためのハードウェアおよび／またはソフトウェアを含む無線インターフェース（ＴＲＸ）１１２０、１２２０を含むことが可能である。ＴＲＸは、たとえば、無線アクセス・ネットワークにアクセスするための通信能力を装置に提供することが可能である。ＴＲＸは、増幅器、フィルタ、周波数変換器、（復調）変調器、ならびにエンコーダ／デコーダ回路網および１つまたは複数のアンテナなどの標準的なよく知られているコンポーネントを含むことが可能である。ＴＲＸを利用して、１つまたは複数の測定を実行して、１つまたは複数の追加の信号サンプルを入手することが可能である。

装置１１００、１２００は、たとえば、少なくとも１つのキーパッド、マイクロフォン、タッチ・ディスプレイ、ディスプレイ、スピーカーなどを含むユーザ・インターフェース１１４０、１２４０を含むことが可能である。ユーザ・インターフェース１１４０、１２４０を使用して、装置１１００、１２００のユーザによってそれぞれの装置を制御することが可能である。

ある実施形態においては、装置１１００は、たとえば図２に関して上述されている方法を実行するＵＥであること、またはそのＵＥに含まれることが可能である。たとえば、装置１１００は、ＵＥ１００もしくはＵＥ１０２であること、またはそれらに含まれることが可能である。

ある実施形態においては、装置１２００は、たとえば図３に関して上述されている方法を実行するネットワーク要素であること、またはそのネットワーク要素に含まれることが可能である。たとえば、装置１２００は、ネットワーク要素４０２もしくはネットワーク・ノード１０４であること、またはそれらに含まれることが可能である。

ある実施形態によれば、図１１を参照すると、制御回路網１１１０は、少なくとも図２のブロック２０２に関して記述されているオペレーションを実行するように構成されている検出回路網１１１２と、少なくとも図２のブロック２０４に関して記述されているオペレーションを実行するように構成されている特定回路網１１１４と、少なくとも図２のブロック２０６に関して記述されているオペレーションを実行するように構成されている伝送回路網１１１６と、少なくとも図２のブロック２０８に関して記述されているオペレーションを実行するように構成されている受信回路網１１１８とを含む。

ある実施形態によれば、装置１１００は、上でさらに詳細に論じられているセンサ・ユニット１１５０を含む。

装置１１００はさらに、ＬＯＳ検出器１１６０を含むことが可能である。ＬＯＳ検出器１１６０は、たとえばＭＬベースであることが可能である。ＬＯＳ検出器１１６０は、たとえば、図２および図３を参照しながら論じられた同じまたは同様のＬＯＳ検出器であることが可能である。

ある実施形態によれば、図１２を参照すると、制御回路網１２１０は、少なくとも図３のブロック３０２に関して記述されているオペレーションを実行するように構成されている受信回路網１２１２と、少なくとも図３のブロック３０４に関して記述されているオペレーションを実行するように構成されている送信回路網１２１４とを含む。

ある実施形態においては、装置１２００の機能性のうちの少なくともいくつかが、２つの物理的に別々のデバイスの間において共有されて、１つのオペレーショナル・エンティティーを形成することが可能である。そのため、装置１２００は、記述されているプロセスのうちの少なくともいくつかを実行するための１つまたは複数の物理的に別々のデバイスを含むオペレーショナル・エンティティーを示しているとみなされることが可能である。それゆえに、そのような共有アーキテクチャーを利用する装置１２００は、たとえば、基地局またはネットワーク・ノード１０４に配置されているリモート無線ヘッド（ＲＲＨ）に（たとえば、ワイヤレスまたは有線ネットワークを介して）動作可能に結合されている、ホスト・コンピュータまたはサーバ・コンピュータなどのリモート・コントロール・ユニット（ＲＣＵ）を含むことが可能である。ある実施形態においては、記述されているプロセスのうちの少なくともいくつかは、ＲＣＵによって実行されることが可能である。ある実施形態においては、記述されているプロセスのうちの少なくともいくつかの実行は、ＲＲＨとＲＣＵとの間において共有されることが可能である。たとえば、ＣＵ／ＤＵ分割は、そのような共有アーキテクチャーを利用することが可能である。

ある実施形態においては、ＲＣＵは、仮想ネットワークを生成することが可能であり、その仮想ネットワークを通じて、ＲＣＵはＲＲＨと通信する。一般に、仮想ネットワーキングは、ハードウェアおよびソフトウェア・ネットワーク・リソースおよびネットワーク機能性を、単一のソフトウェアベースの管理エンティティーである仮想ネットワークへと組み合わせるプロセスを含むことが可能である。ネットワークの仮想化は、プラットフォームの仮想化を含むことが可能であり、プラットフォームの仮想化は、多くの場合、リソースの仮想化と組み合わされる。ネットワークの仮想化は、多くのネットワークまたはネットワークの部分どうしをサーバ・コンピュータまたはホスト・コンピュータへと（すなわちＲＣＵへ）組み合わせる外部仮想ネットワーキングとして分類されることが可能である。外部ネットワークの仮想化は、最適化されたネットワーク共有を目的としている。別のカテゴリーが、単一のシステム上のソフトウェア・コンテナにネットワークのような機能性を提供する内部仮想ネットワーキングである。

ある実施形態においては、仮想ネットワークは、ＲＲＨとＲＣＵとの間におけるオペレーションの柔軟な分散を提供することが可能である。実際には、いずれのデジタル信号処理タスクも、ＲＲＨまたはＲＣＵのいずれかにおいて実行されることが可能であり、ＲＲＨとＲＣＵとの間において責任が移される境界は、実施態様に従って選択されることが可能である。

ある態様によれば、複数の装置１１００と、１つまたは複数の装置１２００とを含むシステムが提供されている。それゆえに、装置１２００は、複数のＵＥを観測ウィンドウとともに構成することが可能であり、その観測ウィンドウは、ＵＥどうしの間において共有されることが可能であるか、またはＵＥ固有である。

本出願において使用される際には、「回路網」という用語は、（ａ）アナログおよび／またはデジタル回路網での実施態様など、ハードウェア回路での実施態様、ならびに（ｂ）（該当する場合は、）（ｉ）プロセッサの組合せ、または（ｉｉ）さまざまな機能を装置に実行させるためにともに機能するデジタル信号プロセッサ、ソフトウェア、およびメモリを含むプロセッサ／ソフトウェアの部分など、回路およびソフトウェア（および／またはファームウェア）の組合せ、ならびに（ｃ）たとえソフトウェアまたはファームウェアが物理的に存在していなくても、オペレーションのためにソフトウェアまたはファームウェアを利用するマイクロプロセッサまたはマイクロプロセッサの一部などの回路を指すことが可能である。「回路網」のこの定義は、本出願におけるこの用語の使用に当てはまる。さらなる例として、本出願において使用される際には、「回路網」という用語は、単にプロセッサ（または複数のプロセッサ）またはプロセッサの一部およびその（またはそれらの）付随するソフトウェアおよび／またはファームウェアの実施態様もカバーすることになる。「回路網」という用語は、たとえば、特定の要素に適用可能である場合には、モバイル電話のためのベースバンド集積回路もしくはアプリケーション・プロセッサ集積回路、またはサーバ、セルラー・ネットワーク・デバイス、もしくは別のネットワーク・デバイスにおける同様の集積回路もカバーすることになる。

ある実施形態においては、図１Ａから図１０に関連して記述されているプロセスのうちの少なくともいくつかは、記述されているプロセスのうちの少なくともいくつかを実行するための対応する手段を含む装置によって実行されることが可能である。それらのプロセスを実行するためのいくつかの例示的な手段は、検出器、プロセッサ（デュアルコアおよびマルチコア・プロセッサを含む）、デジタル信号プロセッサ、コントローラ、受信機、送信機、エンコーダ、デコーダ、メモリ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ソフトウェア、ファームウェア、ディスプレイ、ユーザ・インターフェース、ディスプレイ回路網、ユーザ・インターフェース回路網、ユーザ・インターフェース・ソフトウェア、ディスプレイ・ソフトウェア、回路、アンテナ、アンテナ回路網、および回路網のうちの少なくとも１つを含むことが可能である。ある実施形態においては、少なくとも１つのプロセッサ、メモリ、およびコンピュータ・プログラム・コードは、処理手段を形成するか、または図１Ａから図１０の実施形態のうちのいずれか１つによる１つもしくは複数のオペレーションもしくはそれらのオペレーションを実行するための１つもしくは複数のコンピュータ・プログラム・コード部分を含む。

さらに別の実施形態によれば、実施形態を実行する装置は、少なくとも１つのプロセッサと、コンピュータ・プログラム・コードを含む少なくとも１つのメモリとを含む回路網を含む。アクティブ化されたときに、その回路網は、図１Ａから図１０の実施形態のうちのいずれか１つによる機能性またはそれらのオペレーションのうちの少なくともいくつかを装置に実行させる。

本明細書において記述されている技術および方法は、さまざまな手段によって実施されることが可能である。たとえば、これらの技術は、ハードウェア（１つもしくは複数のデバイス）、ファームウェア（１つもしくは複数のデバイス）、ソフトウェア（１つもしくは複数のモジュール）、またはそれらの組合せで実施されることが可能である。ハードウェア実施態様に関しては、実施形態の装置は、１つもしくは複数の特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、デジタル信号処理デバイス（ＤＳＰＤ）、プログラマブル・ロジック・デバイス（ＰＬＤ）、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、本明細書において記述されている機能を実行するように設計されているその他の電子ユニット、またはそれらの組合せの中に実装されることが可能である。ファームウェアまたはソフトウェアに関しては、実施態様は、本明細書において記述されている機能を実行する少なくとも１つのチップ・セットのモジュール（たとえば、プロシージャー、関数など）を通じて実行されることが可能である。ソフトウェア・コードは、メモリ・ユニットに格納されてプロセッサによって実行されることが可能である。メモリ・ユニットは、プロセッサ内に、またはプロセッサの外部に実装されることが可能である。後者のケースにおいては、メモリ・ユニットは、当技術分野において知られているようなさまざまな手段を介してプロセッサへ通信可能に結合されることが可能である。加えて、本明細書において記述されているシステムのコンポーネントは、それに関して記述されているさまざまな態様などの達成を容易にするために、アレンジし直されること、および／またはさらなるコンポーネントによって補完されることが可能であり、当業者なら理解するであろうが、それらは、与えられている図において示されている正確な構成に限定されない。

記述されている実施形態は、コンピュータ・プログラムまたはその部分によって定義されるコンピュータ・プロセスの形態で実行されることも可能である。図１Ａから図１０に関連して記述されている方法の実施形態は、対応する命令を含むコンピュータ・プログラムの少なくとも１つの部分を実行することによって実行されることが可能である。コンピュータ・プログラムは、ソース・コードの形態、オブジェクト・コードの形態、または何らかの中間の形態であることが可能であり、また、何らかの種類の搬送手段に格納されることが可能であり、その搬送手段は、プログラムを搬送することが可能な任意のエンティティーまたはデバイスであることが可能である。たとえば、コンピュータ・プログラムは、コンピュータまたはプロセッサによって読み取り可能なコンピュータ・プログラム配布メディア上に格納されることが可能である。コンピュータ・プログラム・メディアは、例として、たとえば記録メディア、コンピュータ・メモリ、読み取り専用メモリ、電気搬送信号、テレコミュニケーション信号、およびソフトウェア配布パッケージであることが可能であるが、それらに限定されない。コンピュータ・プログラム・メディアは、たとえば、非一時的メディアであることが可能である。示され記述されている実施形態を実行するためのソフトウェアのコーディングは、十分に当技術分野における標準的な技術者の範囲内にある。ある実施形態においては、コンピュータ可読メディアが、前記コンピュータ・プログラムを含む。

添付の図面に従って例を参照しながら本発明について上述してきたが、本発明は、それには限定されず、添付の特許請求の範囲の範疇内でいくつかの方法で修正されることが可能であるということは明らかである。そのため、本明細書における言葉および表現は、広く解釈されるべきであり、それらの言葉および表現は、実施形態を限定することではなく、例示することを意図されている。テクノロジーが進歩するにつれて、本発明のコンセプトはさまざまな方法で実施されることが可能であるということは、当業者にとって明らかであろう。さらに、記述されている実施形態は、さまざまな方法でその他の実施形態と組み合わされることが可能であるが、それが必要とされているわけではないということは、当業者にとって明らかである。

Claims (13)

1. 少なくとも１つのプロセッサと、
   コンピュータ・プログラム・コードを含む少なくとも１つのメモリと
   を含む装置であって、前記少なくとも１つのメモリおよび前記コンピュータ・プログラム・コードが、前記少なくとも１つのプロセッサとともに、
   見通し線（ＬＯＳ）検出器をトレーニングするためのＬＯＳトレーニング・データセットにおける不均衡を検出するステップと、
   前記検出された不均衡に関連付けられている前記ＬＯＳトレーニング・データセットの少数派クラスを特定するステップと、
   前記特定された少数派クラスを示す要求メッセージであって、前記少数派クラスに関する１つまたは複数の追加の信号サンプルを入手する目的で１つまたは複数の測定を実行するために測定のアクティブ化を要求する要求メッセージをワイヤレス通信システムのネットワーク要素へ伝送するステップと、
   構成されている観測ウィンドウ中に前記１つまたは複数の測定を前記装置に実行させるアクティブ化メッセージを前記ネットワーク要素から受信するステップとを前記装置に行わせるように構成されている、装置。
2. 前記少なくとも１つのメモリおよび前記コンピュータ・プログラム・コードがさらに、前記少なくとも１つのプロセッサとともに、
   前記少数派クラスに関する前記１つまたは複数の追加の信号サンプルを入手するステップと、
   前記１つまたは複数の追加の信号サンプルを入手した後に、前記ＬＯＳトレーニング・セットを用いて前記ＬＯＳ検出器を再トレーニングするステップとを前記装置に行わせるように構成されている、請求項１に記載の装置。
3. 前記アクティブ化メッセージが観測ウィンドウ構成情報を含む、請求項１に記載の装置。
4. 前記少なくとも１つのメモリおよび前記コンピュータ・プログラム・コードがさらに、前記少なくとも１つのプロセッサとともに、
   観測ウィンドウ構成情報を含む構成メッセージを前記ネットワーク要素から受信するステップを前記装置に行わせるように構成されている、請求項１に記載の装置。
5. 前記観測ウィンドウ構成情報が、前記観測ウィンドウの持続時間と、所定のメッセージを搬送するサブフレームのインデックスに対する、またはシステム・フレーム番号に対する前記観測ウィンドウの開始時間とを示す、請求項３に記載の装置。
6. 前記所定のメッセージが前記要求メッセージであって、前記サブフレームがアップリンク・サブフレームであるか、または前記所定のメッセージが前記アクティブ化メッセージであって、前記サブフレームがダウンリンク・サブフレームである、請求項５に記載の装置。
7. 前記要求メッセージはさらに、前記不均衡の重大度を示している重大度指標を含む、請求項１に記載の装置。
8. 前記少なくとも１つのメモリおよび前記コンピュータ・プログラム・コードがさらに、前記少なくとも１つのプロセッサとともに、
   不均衡しきい値を前記ネットワーク要素から受信するステップと、
   前記不均衡が前記不均衡しきい値を満たしているかどうかを特定するステップと、
   前記不均衡が前記不均衡しきい値を満たしていると特定したことに基づいて、前記要求メッセージを前記ネットワーク要素へ伝送し、そうでない場合には、前記要求メッセージを伝送することを防止するステップとを前記装置に行わせるように構成されている、請求項１に記載の装置。
9. 前記アクティブ化メッセージが、肯定応答（ＡＣＫ）または非肯定応答（ＮＡＣＫ）を示し、ＡＣＫの表示が、前記構成されている観測ウィンドウ中に前記１つまたは複数の測定を前記装置に実行させ、ＮＡＣＫの表示が、前記１つまたは複数の測定を実行することを前記装置に防止させる、請求項１に記載の装置。
10. 前記少なくとも１つのメモリおよび前記コンピュータ・プログラム・コードがさらに、前記少なくとも１つのプロセッサとともに、
    前記ＬＯＳ検出器を再トレーニングするために使用されることになる参照シンボル構成を前記ネットワーク要素から受信するステップと、
    前記参照シンボル構成に従ってトレーニング信号の受信を開始することによって前記ＬＯＳ検出器を再トレーニングする際に前記参照シンボル構成を利用するステップとを前記装置に行わせるように構成されている、請求項１に記載の装置。
11. 少なくとも１つのプロセッサと、
    コンピュータ・プログラム・コードを含む少なくとも１つのメモリと
    を含む装置であって、前記少なくとも１つのメモリおよび前記コンピュータ・プログラム・コードが、前記少なくとも１つのプロセッサとともに、
    ワイヤレス通信システムのユーザ機器（ＵＥ）からの要求メッセージを受信するステップであって、前記要求メッセージが、見通し線（ＬＯＳ）検出器をトレーニングするためのＬＯＳトレーニング・データセットにおける不均衡に関連付けられている少数派クラスを示し、前記少数派クラスに関する１つまたは複数の追加の信号サンプルを入手する目的で前記ＵＥによって１つまたは複数の測定を実行するために測定のアクティブ化を要求する、ステップと、
    構成されている観測ウィンドウ中に前記１つまたは複数の測定を前記ＵＥに実行させるアクティブ化メッセージを前記ＵＥへ伝送するステップとを前記装置に行わせるように構成されている、装置。
12. 前記少なくとも１つのメモリおよび前記コンピュータ・プログラム・コードがさらに、前記少なくとも１つのプロセッサとともに、
    前記ＵＥの少なくとも１つの将来の場所に関する場所推定値を入手するステップと、
    前記少なくとも１つの将来の場所における無線状況を推定するステップと、
    前記少なくとも１つの将来の場所における前記推定された無線状況に基づいて、前記アクティブ化メッセージを伝送するための時刻を特定するステップと、
    前記時刻において前記アクティブ化メッセージを伝送するステップとを前記装置に行わせるように構成されている、請求項１１に記載の装置。
13. ワイヤレス通信システムのユーザ機器（ＵＥ）のための方法であって、
    見通し線（ＬＯＳ）検出器をトレーニングするためのＬＯＳトレーニング・データセットにおける不均衡を検出するステップと、
    前記検出された不均衡に関連付けられている前記ＬＯＳトレーニング・データセットの少数派クラスを特定するステップと、
    前記特定された少数派クラスを示す要求メッセージであって、前記少数派クラスに関する１つまたは複数の追加の信号サンプルを入手する目的で前記ＵＥによって１つまたは複数の測定を実行するために測定のアクティブ化を要求する要求メッセージをワイヤレス通信システムのネットワーク要素へ伝送するステップと、
    構成されている観測ウィンドウ中に前記１つまたは複数の測定を前記ＵＥに実行させるアクティブ化メッセージを前記ネットワーク要素から受信するステップとを含む方法。