JP3376013B2 - 無線通信網における規則的でないチャネル割り当てのための装置及び方法 - Google Patents

無線通信網における規則的でないチャネル割り当てのための装置及び方法

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JP3376013B2 JP11887593A JP11887593A JP3376013B2 JP 3376013 B2 JP3376013 B2 JP 3376013B2 JP 11887593 A JP11887593 A JP 11887593A JP 11887593 A JP11887593 A JP 11887593A JP 3376013 B2 JP3376013 B2 JP 3376013B2
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  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
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  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、セル状のシステム（ce
llular system ）内の異なるセルに利用可能な全体とし
ての無線スペクトルの使用が最適化されるように無線周
波数（radiofrequency 、ＲＦ）スペクトルチャネルを
割り当てるためのワイヤレス／セル状無線電話システム
及び装置並びに方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】ワイヤレス通信システムのサービスエリ
アはセル（cell）として知られる接続されたサービス領
域（connected service domain）に分割され、無線電話
のユーザは無線リンクを介してセルを処理するベース局
と通信する。ベース局（base station、ＢＳ）は地上ネ
ットワーク（land network）に結合される。利用できる
無線周波数スペクトルの効率的な使用は全ての同一ユー
ザセルによって生成される結合された干渉が耐えられる
レベル以下となるように十分に離れた指定される同一ユ
ーザセル内の同一無線周波数を再使用することによって
達成される。セルへの無線周波数の割り当ては、従来
は、規則的なセルの想定（つまり、均一に分散されたト
ラヒック負荷を持つ同一サイズの規則正しい間隔のセル
を想定）に基づいて行なわれてきたが、これは、同一ユ
ーザセルを識別するため、及びＲＦスペクトルをチャネ
ルセットに分割するための単純な規則の採用を可能にす
る。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】但し、現実の状況にお
いてしばしばそうであるように、この規則的なセルの想
定が適用しない場合は、規則的なチャネル割り当ての規
則は、これらが全く適用できないとは言わないとして
も、ＲＦスペクトルの効率的な使用に必ずしも導くもの
ではない。ＲＦスペクトルの利用を最適化するために
は、規則的でないチャネル割り当て（non-regular chan
nel assignment）問題を解かなければならない。
【０００４】
【課題を解決するための手段】従って、本発明の原理を
具現するチャネル割り当てシステムは、使用可能な無線
周波数を重複のないチャネルセットに最適に割り当て、
同一ユーザセルのグループ化を最適にし、こうして得ら
れた最適に割り当てられたチャネルセットを最適にグル
ープ化された同一ユーザセルに割り当てることによって
チャネルを様々なセルに割り当てる。目標は、セルの規
模が与えられた場合、容量係数（capacity factor ）と
して知られているボトルネット容量比（bottleneck cap
acity ratio ）の最適化として表わされるトラヒック処
理容量を最大化することである。セルに対する容量比は
ブロッキング確率要件（blocking probability require
ment）を満たすために必要とされる無線周波数の数に対
するそのセルに割り当てられた無線周波数の数の比とし
て定義される。チャネル割り当てが与えられた場合、ブ
ロッキング確率要件は、トラヒック負荷及び要求される
ブロッキング率が指定された場合、固定される。
【０００５】任意の形状、サイズ、及び／或は位置のセ
ルのグループが与えられると、使用可能なＲＦスペクト
ルが最適なチャネルセットに分割され、これらチャネル
セットがセルに最適な方法で割り当てられる。トラヒッ
ク負荷はセル間で変動があるために、割り当て目標はセ
ルの結合されたトラヒック処理容量を最大化することに
ある。この目標は満足できるブロッキング率及び干渉レ
ベルにて保持することができるボトルネック容量比の最
大化として表わすことができ、これは、全てのセルを横
断しての最も低い容量比でもある。本発明によると最適
な規則的でないチャネル割り当ての解決がマスタプログ
ラム（Master Program）及びサブプログラム（Subprogr
am）として命名される二つの数学的プログラムに分割さ
れる。これらはマスタプログラムとサブプログラムの解
の間に実現されるチャネルセット増強技法（channel se
t augmentation technique）の助けをかりて反復的に解
かれる。
【０００６】
【実施例】図１にはセル状無線電話システム（cellular
radiotelephone system）の従来の通常の六角形セル配
列が簡略形式にて示される。地理的なサービスエリアを
六角形格子によって描写することによって、周波数をこ
れら周波数を制御された反復可能な規則的割り当てモデ
ル（controlled repeatable regular assignment mode
l）に従って再使用することを許すパターン化された配
置（patterned disposition ）内に割り当てることを可
能にする幾何パターン（geometric pattern ）を設定す
ることができる。これらセルエリア（cell area ）は、
それぞれこれらに割り当てられた特定のチャネルセット
を持つ。個々のチャネルセット（channel set ）はその
セルエリア内で使用されるべき複数の個別の送信及び受
信無線チャネル（radio channel ）を持つ。図１に示さ
れるこのモデルにおいては、”Ａ”とマークされたセル
は同一ユーザセル（co-user cell）であり、全てが同一
のチャネルセットを使用する。”Ｂ”、”Ｃ”、その他
とマークされた同一ユーザセルについてもこのことは同
じであり、これらの各々がそれらの自身の割り当てられ
たチャネルセットを持つ。
【０００７】個々のセルはベース局（base station、Ｂ
Ｓ）と関連するアンテナシステムによって無線を送られ
る。ベース局は、無線トランシーバ（電話機）を含む
が、一方、これはトランク回線或は適当なこれに相当す
るものを介して公衆交換電話網（public switched tele
phone network 、ＰＳＴＮ）に接続される。アンテン１
０１は、全方向或は指向性アンテナである。指向性アン
テナ１０２はセルをより小さな角のくさびタイプ（smal
ler angular wedge type）のサービスエリアにセクタ化
するために使用される。
【０００８】典型的なセル状システムが図２にブロック
図にて示される。複数の移動スイッチングセンタ（mobi
le switching center 、ＭＳＣ）２０２、及び２０３が
移動無線電話システムを公衆交換電話網２０１（ＰＳＴ
Ｎ）に接続しているところが示される。ＭＳＣの交換動
作は各々が一つのセルカバーエリア（cell coverageare
a）へのサービスを提供する複数のベース局（ＢＳ）２
１０を相互接続する。各カバーエリアは実際のシステム
おいては典型的な不規則な境界を持つものとして示され
る。各ＢＳはそのセルカバーエリア内の移動無線電話２
５０を処理するための無線送信／受信装置及び送信（放
射）アンテナを持つ。
【０００９】運転及び管理センタ（operation and mana
gement center 、ＯＭＣ）２２０がＭＳＣ２０２及び２
０３にそれらのシステム動作及びそれらの関連するＢＳ
２１０を制御するために結合される。ＯＭＣ２２０は中
央制御ステーションであり、これはデータ処理設備及び
データメモリ及びリアルタイムコントロールからのデー
タ入力を受け入れるための入力を持つ。このデータ処理
構成は、ＢＳの所に位置する遠隔的なチューニングが可
能な無線トランシーバ（電話機）との組合わせでチャネ
ル割り当てを実現するために使用される。
【００１０】図３にはブロック図形式にてチャネル割り
当てを制御するため及びＢＳの所の無線トランシーバ
（電話機）をチューニングするためのＯＭＣ内に含まれ
るデータ処理設備の一例としての実現が示される。汎用
コンピュータ３１０はそのメモリ３１１内に含まれる格
納されたプログラムを持つ。このプログラムは後にさら
に詳細に説明されるようにセル状システムへの無線チャ
ネルの規則的でない割り当て（non-regular assignmen
t）を遂行するためのインストラクションを含む。初期
入力データが入力回路３１２を通じてコンピュータ３１
０に供給される。入力は使用可能なセルを含む。使用可
能な無線周波数もまたコンピュータ３１０内に入力され
る。その他の入力として、干渉情報（interference inf
ormation）が含まれるが、これは、通常は、セル・ツウ
・セル干渉マトリックス（cell-to-cell interference
matrix）の形式を持ち、他の各セルからの個々のセルへ
の干渉を定義する。これら入力にはまた要求されたチャ
ネル割り当てに必要とされるシステム制約が含まれる。
トラヒック使用パターンも入力として供給される。トラ
ッヒクはリアルタイムにて測定される。
【００１１】本発明の一例としての実現においては、割
り当てプロセスはコンピュータ３１０内においてメモリ
３１１内に含まれるインストラクションに従って遂行さ
れる。結果としての規則的でない割り当ては出力３１３
を介してＭＳＣ３１５に出力され、ここから、ＢＳ３２
１に転送される。ＢＳ内に含まれるチューニング可能な
無線３２２はこの割り当てプロセスによって決定される
無線チャネルの割り当てに従って正しい周波数にチュー
ニングされる。追加された出力リードはＯＭＣの所での
グラフィック及びデータプリントアウトを可能にする。
上の割り当て問題を代数的に表わすために以下の表記法
が使用される。つまり
【００１２】 ｊ＝１、．．．Ｊ 異なる論理セルのインデックス （一つの論理セルは論理フェースによって処理されるセルのカバーエリアの一部 である。） ｉ＝１、．．．Ｊ ｊと同じ（組合わせ（ｉ、ｊ）が一つのペアの論理セル を指定する。） ｙｊ ブロッキング要件を満たすために論理セルｊ内に要求 されるチャネルの数 Ｎ 使用できるチャネルの数 Ｉｉｊ 論理フェースｉによる論理セルｊへの同一チャネル干 渉寄与（co-channel interference contribution） Ｓｊ 論理フェースｊの信号強度 Ｔ 信号／干渉比のしきい値レベル と表わされまた、またこの問題の未知の量は以下のように表わされる。つまり： ｇ 容量係数（ボトルネック容量比） Ｋ チャネルセットの数 Ｎｋ チャネルセットｋのサイズ ｘｋｊ １ 論理セルｊがチャネルｋによってカバーされる場合 ０ その他の場合
【００１３】チャネル割り当ては以下の形式の数学プロ
グラミング問題としてあらわすることができる。
【数１】 ここで、Ｍは大きな正の数である。
【００１４】式（１）内の制約はチャネルを論理セルに
セルの要件に比例して割り当てる。制約（２）において
は、割り当てられたチャネルの総数が使用できるチャネ
ルの総数に制限される。制約（３）は同一チャネル干渉
に対する信号強度の比を信頼水準１−αにて要求される
しきい値以上に確保する。チャネル割り当て問題の上の
式はユーザの特別の需要を反映する追加の制約を収容す
ることもできる。これら制約の例については、以下のこ
の基本方程式を解くための解決手順（solutionprocedur
e）の説明において議論される。
【００１５】上の問題は大きなスケールの非線形混合整
数確率数学的プログラム（large scale nonlinear mixe
d-integer stochastic mathematical program ）であ
る。例えば、セル状格子が２１０の論理セル（セルサイ
ト当り３個の論理フェースを持つ７０のセルサイト）を
持ち、２００のチャネルセットが考慮された場合、４
２，２１１の制約及び（スラック変数を除く）４２，２
００の整数変数が存在し、これらの変数のうち４２，０
００が２進であることとなる。
【００１６】本発明の原理によれば、この問題が一般化
された線形計画法（generalized linear programming）
を使用して二つの計算的に追跡可能な部分に分解され
る。元の問題が二つのより小さな問題に分解され、これ
らが次々と反復シーケンスにて、それらの対応する解を
交換しながら、最適な解が得られるまで解かれてゆく。
確立されている慣習に従ってこれら二つの問題はマスタ
プログラム及びサブプログラムと呼ばれる。マスタプロ
グラムはサブプログラム制約を構成する式（３）内の確
率制約を除く全てから構成される。
【００１７】これらマスタプログラム及びサブプログラ
ムの代数方程式は以下のように表わされる。以下の方程
式は後に図４との関連で説明されるブロック４２０のマ
スタプログラムを定義する。
【数２】
【００１８】ここで、ｘkjは同一チャネル干渉条件を満
たす定数である。これら値は下に述べられるようにサブ
プログラムによって供給される。サブプログラムは同一
チャネル干渉に対する信号強度の比を要求されるしきい
値よりも高く確保する制約を含む。この目標の係数（ob
jective coefficient ）はマスタプログラムの制約
（４）に対応するシンプレックス乗数（simplex multip
liers ）である。このサブプログラムは以下の形式を持
つ。
【数３】 ここで、λj は式（４）内のｊ番目の制約に対応するシ
ンプレックス乗数である。
【００１９】マスタプログラム内に含まれるチャネルセ
ットの集合（collection）はサブプログラムの全ての解
から構成される。サブプログラムのｋ番目の解は二進変
数ｘkjに対する値を提供する。チャネルセットはそれが
処理する同一ユーザセル（co-user cell）の見地から定
義される。チャネルセットの集合はサブプログラムの個
々の新たな解と共に大きく成長し、この成長はマスタプ
ログラムの解の向上を助ける。チャネルセットの集合の
成長は最適解に到達したときに止まる。図４にはマスタ
プログラム及びサブプログラムから構成される割り当て
プロセスの全体としての構造が示される。解決手順（so
lution procedure）は、図４のフロープロセスに示され
るように４つの主要な機能を含む。これらは、チャネル
割り当ての初期化（ブロック４１０）、マスタプログラ
ムの解決（ブロック４２０）、チャネルセットの増強、
及びサブプログラムの解決（密接に関連したブロック４
３０及び４４０）である。第一の機能、つまり、チャネ
ル割り当ての初期化を扱うブロック４１０において、最
適化に進む前の段階として実現可能なチャネル割り当て
が得られる。このモデルが一つの現存する格子に適用さ
れた場合、このチャネル割り当ては、これが全てのシス
テム制約を満たす場合は、初期チャネル割り当てとして
機能する。これが任意の制約を犯す場合は、これは以下
に説明されるように全ての制約を満たすために初期チャ
ネル割り当て（Initial Channel Assignment）アルゴリ
ズムによって修正される。
【００２０】初期の可能なチャネル割り当てがいったん
得られると、残りの３つの機能が反復シーケンスにて実
行される。最初に、ブロック４２０におけるマスタプロ
グラムの解決が行なわれるが、この解はｇ、Ｎｋ 、
τ、及びλｊ のシステム値を与える。τは制約（５）
に対応するシンプレックス乗数であり、λｊ は式
（４）内のｊ番目の制約に対応するシンプレックス乗数
である。この情報はブロック４３０においてチャネルセ
ット増強アルゴリズム（Channel Set Augmentation）ア
ルゴリズムによって使用されるが、これは新たなチャネ
ルセットを生成するためにブロック４４０内のサブプロ
グラム解決（Subprogram Solution ）アルゴリズムを数
回呼び出す。チャネルグループ増強（Channel Group Au
gmentation）アルゴリズムは問題の解決を向上させる発
見論的（heuristic ）プロセスである。これは、サブプ
ログラムの次の解決に使用されるＮｋ 及びλｊ の値を
修正する。サブプログラムの解はｖ及びｘｋｊの値を提
供する。指定された数のチャネルセットがいったん生成
されると、判定ブロック４５０に規定される方法にて最
適性がチェックされる。判定ブロック４５０において解
が最適であると決定された場合は、このアルゴリズムは
終端し、これら割り当てがブロック４６０において提供
される。そうでない場合は、このサイクルがブロック４
２０における制約されたマスタプログラムの解とともに
反復される。
【００２１】以下の条件は最適性を示す。つまり、Ｋ−
１を現サイクルとし、ｘKjを新たなサブプログラムの最
適解であるものとする。そして、τを緩和されたマスタ
プログラムの制約（５）に対応するシンプレックス乗数
であるものとする。すると、
【数４】 である場合、現在の解はこの緩和されたマスタプログラ
ムに対して最適である。
【００２２】ここに説明される解決手順は、異なるチャ
ネルセットの数が有限であるために有限であり、サブプ
ログラムの個々の解はマスタプログラムに新たなチャネ
ルセットを与える。個々のサイクルにおいてマスタプロ
グラムに入るチャネルセットが新たであるということは
以下の観察に基づく。つまり、サイクルＫ−１における
緩和されたマスタプログラムのシンプレックス乗数は以
下のように条件（５）を満たす。
【数５】 この新たなサブプログラムの解ｘKjがマスタプログラム
に加えられた場合、これが式（７）の条件を満たすこと
は、これがこのプロセスの終端へと導くという理由によ
って考えられない。こうして、これが式（７）の要件を
犯すために、これは条件（８）によって前に遭遇された
Ｋ−１個の解の任意の一つと同一であることはない。従
って、ｘKjは新たなチャネルセットを表わす。ある格子
内のセルの数が有限であるという条件においては、異な
るチャネルセットを表わす別個のセルグループの数も有
限である。従って、この解決手順は有限である。
【００２３】この解決手順は一つの可能なチャネル割り
当て、つまり、全てのセルをカバーし、またチャネル空
き状態制約（channel availability constraint ）及び
同一チャネル干渉制約を満たすチャネル割り当てから開
始しなければならない。一つの現存のセル状格子に対し
ては、現存のこのチャネル割り当ては、それが可能であ
るという前提の下で、初期チャネル割り当てとして機能
する。この現存のチャネル割り当てが可能でない（可能
でない事態は典型的には干渉制約を犯すことから発生す
る ）場合、或は現存するチャネル割り当てが存在しな
い場合は、一つの初期の可能なチャネル割り当てを生成
することが必要である。
【００２４】この初期チャネル割り当てを誘導するため
の方法はチャネルグループ増強（Channel Group Augmen
tation）アルゴリズムの一つのバリエーションの基づ
く。もっとも一般的なケースにおいては、図５に示され
るように、現存するチャネル割り当ては干渉制約を犯
す。このケースにおいては、チャネル割り当ての初期化
（Channel Assignment Initilization）は２つのフェー
ズから構成される。フェーズＩにおいて、我々は、現存
するチャネル割り当て内のチャネルセットを、Ｎk及び
λj に対する値を一度に一つづつ変えることによって修
正する（ブロック５０１）。あるチャネルセットが干渉
制約を犯す場合（判定ブロック５０２）は、セルがそれ
が干渉制約を満足させるまで除去される（ブロック５０
４）。干渉制約が一つの現存のチャネルセットによって
満たされる場合は、その干渉制約が満たされるという前
提の下でできるだけ多くの追加のセルを割り当てる（ブ
ロック５０５）。結果としてのチャネルセットが全ての
セルをカバーできない場合は、第二のフェーズが実施さ
れる。フェーズＩＩにおいて、追加のチャネルセットが
全てのセルがカバーされるまで生成される（ブロック５
０６）。
【００２５】両方のフェーズともチャネルセット増強ア
ルゴリズムを使用する。これらはλ j に対して使用され
る初期値の点で異なる。フェーズＩにおいては、λj は
現存のチャネルセットによってカバーされる全てのセル
ｊに対して１であり、そして残りのセルに対しては０で
ある。フェーズＩＩにおいては、λj は以下に説明され
るように方程式（１０）によって計算される。
【００２６】マスタプログラムは０からＮの範囲の値を
取る整数変数ＮK を伴う線形プログラムであり、ここで
これらの数は使用可能な周波数の数であり、通常、３０
０から４００の間の数である。整数変数の規模を与えら
れると、図６のブロック６０１に示されるように整数要
件（integer requirement ）なしの緩和された線形プロ
グラムを解くことによってこの混合線形プログラム（mi
xed-integer linear program）に対するほぼ最適な解を
得ることができる。チャネル割り当ての目的に対して
は、整数解を提供しなければならない。
【００２７】図６に示されるマスタプログラムに対する
整数解を与えるアルゴリズムは最適チャネル割り当てが
Ｎ個の使用可能なチャネルの全てを使用するという事実
を使用する。緩和されたプログラム（整数要件なしの線
形プログラム）に対する最適解が与えられると、このア
ルゴリズムはチャネルセットのサイズを緩和された解に
もっとも近い整数に等しくすることを開始する（ブロッ
ク６０１）。このアルゴリズムは整数セットのサイズが
合計してＮになると終端する（ブロック６０５、６０
７、６０８）。合計してＮにならない場合は、これは最
適の非整数値からのもっとも大きな正（或は負）の偏差
を持つチャネルセットのサイズから１だけ増す（或は減
らす）（ブロック６１１、６１５）。このアルゴリズム
のこれらステップは図６に示され、以下に詳細に説明さ
れる。
【００２８】用語Ｎk は最適解内のチャネルセットのサ
イズを示し、Ｎ K はこれらのもっとも近い整数を示す。
マスタプログラムに対する整数解を得るための手順が図
５に以下のように要約される。
【表１】
【００２９】緩和された線形プログラムに対するある負
でない解が与えられた場合、結果としての整数の解も負
でないことを証明することは簡単である。整数制約に起
因する複雑さがいったん解消されると、マスタプログラ
ムの解決は非常に簡単になり、標準の線形計画法（line
ar programming）ソフトウエアを使用することができ
る。線形計画法標準によると、緩和マスタプログラムは
比較的小さな線形プログラムであり、格子内の論理セル
の数に１を加えた値に等しい数の制約、及びチャネルグ
ループの数に１を加えた値に等しい数の変数を持つ。大
きな格子でも５００個以上の論理セルは持たないことが
期待される。７５０個のチャネルセットがあれば最適解
を達成するために要求される数を十分に超えることがで
きる。
【００３０】マスタプログラムのサイクルの数はチャネ
ルグループ増強のための発見論的方法（heuristic ）に
てチャネルセットのリストを生成することによって低減
できる。数学的計画法の分解における計算努力に寄与す
る要因の一つはマスタプログラムの反復された解であ
る。最適チャネル割り当ては最後のマスタプログラムの
解から誘導されるため、及び全ての前のマスタプログラ
ムは要求される候補チャネルセットのリストを生成する
ためにのみ寄与するために、個々のサイクルにおいてよ
り多くの候補を生成することはマスタプログラムの解の
数を低減される傾向を持ち、この場合でも最適解が得ら
れる。従って、マスタプログラムの任意の二つの連続す
る解の間にここで使用される方法においては数個の新た
なチャネルセットが生成される。生成されるべきチャネ
ルセットの数はユーザによって指定される。
【００３１】新たなチャネルセットを生成するために使
用される基準はこれらがマスタプログラムの目標値（ob
jective value ）を向上させる可能性を持つことであ
る。Ｋ番目のマスタプログラムの解決の後に生成された
最初のチャネルセットは、これが制約（７）によって負
の低減されたコストを持つためにこの可能性を持つ。負
の低減されたコストを持つ追加のチャネルセットを発見
論的に得るためには、シンプレックス乗数λj が必要と
される。典型的には、λj はマスタプログラムの解によ
って提供される。我々の目的はマスタプログラムの一連
の解決の間に一つ以上のチャネルセットを生成すること
にあるために、マスタプログラムを再度解くことなしに
各サブプログラムを解決する前にλj の値を修正するこ
とが必要である。
【００３２】λj の修正はマスタプログラムが解かれた
とした場合に適用される特性に基づく。これらは以下の
方程式（９）によって定義される以下の補完スラックネ
ス（Complementary Slackness ）条件から誘導される。
【数６】
【００３３】上の条件の結果は、負でないことが要求さ
れるシンプレックス乗数λｊ が、式（１）内の対応す
る主制約が拘束されているときにのみ、或はこれと等し
く、セルｊの容量比（capacity ratio）が格子容量係数
（grid capacity factor）に等しい場合に正となるとい
うことである。我々はこのようなセルを拘束セル（bind
ing cell）と呼ぶ。式（９）の条件は以下のように拘束
セルのλｊ 値を更新するために使用される。最後のサ
ブプログラムの解から誘導される新たなチャネルセット
Ｋは次の反復において使用可能なチャネルの一部を受け
取る。これは、セットＫがセルｊをカバーする場合、セ
ルｊは典型的には次の反復において拘束しないことを意
味する。式（９）より、対応するシンプレックス乗数λ
ｊ はゼロとなる。こうして以下の修正規則が使用され
る。
【数７】
【００３４】この修正はサブプログラムのその後の解に
よって生成されたチャネルセットが、これらが正のλj
の値を持つことになるためにこの最後のチャネルセット
によってカバーされなかった拘束セルを優先させる。上
の修正規則はそれらが拘束しなくなった拘束セルを扱
う。マスタプログラムの解においては拘束ではないが、
新たなチャネルセットが加えられたとき拘束セルとなる
セルに対する規則も必要である。このようなセルは続く
チャネルセットによってカバーされなければならない。
但し、式（９）によってゼロの値を割り当てられたλj
の場合、これらはλj が更新されない限りチャンスはな
い。別の方法は、サブプログラムにセルの拘束状態を新
たなチャネルセットのサイズＮkを引き渡すことによっ
て拘束状態を知らせる方法である。サブプログラムは新
たなチャネルセットを生成するに当ってあるセルの拘束
状態をシンプレックス乗数λj の値と共に考慮する。
【００３５】Ｎk を修正するための幾つかの方法が存在
する。本発明のこの実現においては、我々は、新たなチ
ャネルセットＫが使用可能なチャネルのＫ番目の一つを
受け、他方において、現存のＫ−１個のチャネルセット
のサイズがこれに従って調節されるものと想定する。つ
まり、
【数８】
【００３６】現存するチャネルセットがサイズＮ’K を
持つものとすると、これらの新たなサイズは以下のよう
になる。
【数９】
【００３７】Ｆ個の新たなチャネルセットを生成するた
めのアルゴリズムが図７に流れ図形式にて示される。
【表２】
【００３８】グローバル的に最適な解決方法を求めるこ
との困難さのために、我々は、サブプログラムの解決の
ための効率的な発見論的アルゴリズムを考案した。これ
は解を格子内の式（６）の干渉制約を犯すことなくサブ
プログラムの目標値を最大化するセルの間で選択するこ
とによって構成する。このようなセットはもっとも大き
なλj の値を持つセルに優先を与えて、一度に一つのセ
ルを加えることによって構成される。あるセルはこのセ
ットにこれがそのセット内に既に存在するセルと干渉を
起こさない場合に加えることができる。等しいλj の値
を持つセルについては、セルが考慮される順番が重要と
なるが、これは一つのセルを含めることがそれが生成す
る干渉を通じて一つ以上の他のセルを先取りする可能性
があるためである。この先取りの可能性（pre-emptive
potential ）は、新たなセルがそのセットに加えられる
ために、各ステップにおいて変わる。従って、解の中に
あるセルを含めるために使用される基準関数（criterio
n function）は個々のセルが加えられる度に更新され
る。
【００３９】このアルゴリズム論理は以下のように説明
することができる。各ステップにおいて、セルが３つの
サブセット、つまり、解内に含まれるセル（つまり、ｘ
j ＝１）から成るセットＣ；解から排除されたセル（つ
まり、ｘj ＝０）から成るセットバーＣ；及びその運命
がまだ決定されてないセルから成るセットＵに分割され
る。このアルゴリズムの開始において、Ｕは全てのセル
を含み、Ｃ及びバーＣは空である。各ステップにおい
て、ＵのメンバーがＣ内に置かれる。これの解内への挿
入はＵの他のメンバーを含めることを排除（先取り）す
る。Ｕのこうして排除（先取り）されたメンバーはバー
Ｃ内に移動される。このアルゴリズムはＵが空になった
ときに終端する。
【００４０】等しいλj の値を持つセル間においては、
ＵからＣに移動されるべきセルはそれのＵの他のメンバ
ーがＣに入ることを阻止する潜在力に基づいて選択され
る。この潜在力を測定するための複数の方法が存在す
る。ここに説明される実現においては、我々は、先取り
潜在関数（pre-emptive potential function）ｐj を式
（６）内の”スラック（slack ）”ａj の逆数として定
義するが、これはセルｊ内で経験される干渉への追加の
寄与に対するマージン（margin）を示す。
【数１０】
【００４１】サブプログラムの解はゼロのλj を持つセ
ルを含めるように拡張される。これはさらに多くのチャ
ネルセットが生成された場合に拘束セルとなる非拘束セ
ルを扱うために必要となる。さらに、サブプログラムの
解の中に可能な限り多くの数のセルを含めることがこれ
がシステム計画の柔軟性を増加させるために要求され
る。従って、セルは以下の基準関数ｆj の値に従ってこ
れが大きなものから順番に選択される。
【数１１】 ここで、Ｋは生成された最後のチャネルセットであり、
εは非常に小さな正の数である。
【００４２】εに対して十分に小さな値が与えられた場
合、正のλｊ の値を持つセルに優先が与えられる。残
りのセルは正のλｊ を持つ全てのセルが考慮されたと
きにのみ考慮される。正で等しいλｊ を持つセル間に
おいては、セットＣ内に含められるべきセルの選択は先
取り潜在力ｐｊ に基づいて行なわれる。これは、条件
（９）によると、（１４）の第二の項内の容量比（capa
city ratio）は全てのこのようなセルに対して同一であ
り、これは格子容量係数（grid capacity factor）に等
しいためである。ゼロのλｊ 値を持つセルに関して
は、容量比がＣに含まれるべきセルの選択を支配する。
【００４３】サブプログラムを解くためのアルゴリズム
が図８に流れプロセス形式にて示される。
【表３】
【００４４】上に説明のサブプログラムの解内の先取り
潜在力（pre-emptive potential ）ｐj の計算は、セル
ｊ内で経験される干渉への追加の寄与に対するマージン
を示す干渉制約スラック（interference constraint sl
ack ）ａj を巻き込む。スラックはＣの組成、つまり、
チャネルセットによってカバーされるセルの集合に依存
して変化する。スラックａj を計算するためには、式
（６）の確率記述をＵ、つまり、未決定のセルの集合内
の各セルｊに対する相当する決定論的制約（determinis
tic constraint）に変換する。式（６）内の制約は以下
のように書くことができる。
【数１２】
【００４５】上の式を相当する決定論的不等式に書くた
めには、我々は、信号対妨害比（signal-to-interferen
ce ratio）の確率分布を知る必要がある。Ｙをデシベル
にて表わされたこの比の値であるものとする。つまり、
【数１３】
【００４６】以下の他の扱いにおいて、我々は、Ｙが正
規分布を持つものと想定する。μY 及びσ2 Yをそれぞれ
Ｙの平均及び偏差であるものとし、また、Ｒをデシベル
にて表わされた信号対妨害比しきい値Ｔであるものとす
る。すると、式（１５）は以下のように書くことができ
る。
【数１４】
【００４７】ここで、ｚは正規ランダム変数（normal r
andom variable）である。相当する決定論的制約は以下
の通りである。
【数１５】
【００４８】ここで、ｚαは正規ランダム変数のα−量
（α-quantile ）であり、ａj 上の不等式のスラック変
数である。従って、
【数１６】
【００４９】μY 及びσY の値はセットＣの組成に依存
する。これらは、全てのアンテナ面の信号が、デシベル
にて表わされた場合、独立した正規分布のランダム変数
であり、またセルｊ内で経験される累積的な干渉もデシ
ベルにて表現された場合、正規分布であるという想定を
使用して計算される。
【数１７】
【００５０】μL 、つまりセルｊ内の累積干渉の平均が
デシベルにてσL 2、つまりＬの変数として表わされ、μ
p 、つまり、セルｊ内のパワー信号Ｐの平均がデシベル
にてσP 2、つまり、Ｐの変数として表わされるものとす
ると、Ｙの平均及び偏差は以下によって与えられる。
【数１８】 μp 及びαP 2はこのモデルへの入力として指定される。
セットＣの組成と共に変動するμL 及びαL 2はパワー総
和手順（power-summing procedure ）によってサブプロ
グラム解決アルゴリズムの各ステップにおいて計算され
る。
【図面の簡単な説明】
【図１】ワイヤレス／セル状無線電話システムの正規の
セルエリア配置の略図である。
【図２】ワイヤレス／セル状無線電話システムの略ブロ
ック図である。
【図３】ワイヤレス／セル状無線システムの様々なセル
に無線チャネルを割り当てるためのデータ処理システム
の略ブロック図である。
【図４】ワイヤレス／セル状無線電話システムの様々な
セルにチャネルを割り当てるための方法の流れプロセス
図である。
【図５】初期の可能なチャネル割り当てを行なうための
方法の流れプロセス図である。
【図６】マスタプログラムに対する整数解を提供するた
めの方法の流れプロセス図である。
【図７】チャネルセット増強のための方法の流れプロセ
ス図である。
【図８】サブプログラムの解に対する方法の流れプロセ
ス図である。
【符号の説明】
２０１ 公衆電話網 ２０２、２０３ 移動スイッチングセンタ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) H04B 7/24 - 7/26 H04Q 7/00 - 7/38

Claims (5)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 複数の、実質的に隣接するセルと無線チ
    ャネルをセルに割り当てる装置とを含む無線電話通信シ
    ステムにおいて、該装置は、利用可能な無線チャネルの
    制約、セル識別、干渉制約、チャネル制約、及びセルの
    既存トラヒックパターンに関する情報をメモリに記憶す
    る入力装置（３１２）と、 メモリに記憶される情報に基づく無線チャネル割り当て
    を生成するためのプログラムされた指示を含むコンピュ
    ータ（３１０）と、 無線チャネル割り当てに従って、セルの無線トランシー
    バが周波数を調整できるようにするために、コンピュー
    タによって生成された無線チャネル割り当てを該セルに
    割り当てる手段（３１３）とを含み、 該プログラムされた指示は、 チャネル割り当てのセットの第１の集合を選択するステ
    ップと、 該第１の集合のチャネル割り当てのセットに対して、
    （１）ブロッキング要件を満たすために必要とされる多
    数の無線チャネルを介してセルに割り当てられる該多数
    の無線チャネルのボトルネック容量比を示す容量係数
    と、（２）チャネルセットのサイズと、（３）各セルご
    とのチャネル割り当て制約に対応する第１のシンプレッ
    クス乗数ベクトルと、（４）利用可能な無線チャネルに
    対応する第２のシンプレックス乗数ベクトルとの値を決
    定するステップと、 該決定するステップから得られる値を使用して容量係数
    を改善するために追加のチャネルセットのサイズを生成
    するステップと、 チャネルセットのサイズの新しい値及びシンプレックス
    乗数ベクトルの新しい値を発見論的に計算するステップ
    と、 前記生成ステップを所定回数、反復するステップとから
    なるプロセスを実行しており、各回は、該生成ステップ
    において発見論的に計算された新しい値を含んでおり、
    そして該指示は、さらに、 結果を所定の基準に対して評価するステップと、該結果
    が該所定の基準を満たしていない場合には、前記決定す
    るステップに戻るステップとからなるプロセスを実行す
    ることを特徴とするシステム。
  2. 【請求項２】 請求項１に記載のシステムにおいて、該
    プロセスは、一度に一つずつチャネルセットを修正する
    ことによって追加のチャネルセットを生成するステップ
    を含むことを特徴とするシステム。
  3. 【請求項３】 請求項１に記載のシステムにおいて、該
    プロセスは、割り当てられたチャネルとブロッキング要
    件を満たすために必要なチャネルとの制限容量比を定義
    するために初期容量係数を設定するステップと、 容量係数を最大化するステップとを含むことを特徴とす
    るシステム。
  4. 【請求項４】 請求項１に記載のシステムにおいて、該
    プロセスは、チャネルセットの最適化を反復して展開し
    て、最適化が達成されるまで割り当てを増大させるステ
    ップを含むことを特徴とするシステム。
  5. 【請求項５】 利用可能な無線チャネルの制約、セル識
    別、干渉制約、チャネル制約、及びセルの既存トラヒッ
    クパターンを最初に決定して情報をコンピュータのメモ
    リに記憶する入力するステップと、 無線チャネルの既存の割り当てをメモリに記憶するステ
    ップと、 サービスエリア内での移動制限電話の使用の既存トラヒ
    ックパターンを決定して該既存トラヒックパターンをコ
    ンピュータのメモリに記憶するステップと、 セルへの無線チャネルの新しい割り当てを生成するステ
    ップと、 該無線チャネルの割り当てをセルへ通信してセルの無線
    トランシーバに新しい割り当てを示す周波数にて動作さ
    せるステップとを含む、無線通信システムのサービスエ
    リアが分割される複数の規則的でない隣接セルへの無線
    チャネルの割り当てを動的に変更する方法において、該
    方法は、 セルへの無線チャネルの割り当てを最適化する計算をマ
    スタプログラム及びサブプログラムへ分解することによ
    って該計算を解くためにコンピュータをプログラムする
    ステップと、 （１）ブロッキング要件を満たすために必要とされる多
    数の無線チャネルを介してセルに割り当てられる該多数
    の無線チャネルのボトルネック容量比を示す容量係数
    と、（２）チャネルセットのサイズと、（３）各セルご
    とのチャネル割り当て制約に対応する第１のシンプレッ
    クス乗数ベクトルと、（４）利用可能な無線チャネルに
    対応する第２のシンプレックス乗数ベクトルとの値を決
    定するためにマスタプログラムを最初に解くステップ
    と、 マスタプログラムからの出力値を使用して追加チャネル
    セットを生成するためにサブプログラムを解くステップ
    と、 サブプログラムで使用される、第１のシンプレックス乗
    数ベクトル及びチャネルセットのサイズの新しい値を発
    見論的に生成するステップと、 さらにチャネルセットを生成するために新しい値を使用
    してサブプログラムを再度、解くステップと、 容量係数を最大化するために追加のチャネルセットを選
    択するためのサブプログラムの結果を使用してマスタプ
    ログラムを再度、解くステップと、 最適化のためにマスタプログラムの結果として生じるチ
    ャネルセットサイズをチェックして最適化が達成される
    ときに終了するステップとを含むことを特徴とする方
    法。
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