JP4091080B2 - パケットスケジューリング - Google Patents

Description

本発明は例えば無線通信システムで使用するためのパケットスケジューリング方法及び装置に関連する。

図１は、無線通信システム１の一部を示す。システムは、図１では１つしか示されていないが複数の基地局２を含む。基地局２は、複数のユーザがそれぞれ位置してもよいセルにサービス提供する。各ユーザは、各自のユーザ装置（ＵＥ）を有する。図１では、ユーザ装置ＵＥ２，ＵＥ１１及びＵＥ５０しか示されていない。各ＵＥは例えば携帯用端末（ハンドセット）又は携帯用コンピュータである。

周知のように、符号分割多重アクセス（ＣＤＭＡ）システムでは、（「ノードＢ」としても知られている）基地局から送信された別のＵＥへの信号は、異なるチャネリゼーションコードを使用することで区別される。いわゆる第３世代無線通信システムでは、高速ダウンリンクパケットアクセス（ＨＳＤＰＡ）技術が、（基地局からＵＥへの）ダウンリンク方向でのデータ伝送に提案されている。この技術では、データを伝送するのに複数のチャネルが利用可能である。これらのチャネルは異なるチャネリゼーションコードを有する。例えば、所与のセル又はセルのセクタ内でＨＳＤＰＡに利用可能な異なるチャネルＣ１乃至Ｃ１０があってもよい。ＨＳＤＰＡでは、ダウンリンク伝送は、一連の送信時間間隔（ＴＴＩ）に分割され、選択されたＵＥに利用可能な様々なチャネルの各々でデータのパケットが送信される。ＵＥがサービス提供を受けるチャネルの新たな選択は、各ＴＴＩで実行可能である。

図２は一連の送信時間間隔ＴＴＩ１乃至ＴＴＩ９にわたるＨＳＤＰＡ法による動作例を示す。図２に示されるように、ＴＴＩ１では、２つのパケットがＵＥ５０に送信され、４つのパケットがＵＥ１１に送信され、４つのパケットがＵＥ２に送信されるよう定められている。従って、ＵＥ５０に２チャネルが割り当てられ、ＵＥ１１及びＵＥ２に４チャネルがそれぞれ割り当てられる。即ち、図１に示されるように、ＵＥ５０にはＣ１及びＣ２が割り当てられ、ＵＥ１１にはＣ３乃至Ｃ６が割り当てられ、ＵＥ２にはＣ７乃至Ｃ１０が割り当てられる。

次の送信時間間隔ＴＴＩ２では、新たなユーザ装置ＵＥ１に１つのパケットが送信され、ＴＴＩ１で指定された残りのＵＥは、パケットを受信し続ける。

従って、ＨＳＤＰＡシステムは、基地局から様々なＵＥへパケット形式でデータを伝送するために、多数の同様な共用チャネル（ｓｈａｒｅｄ ｃｈａｎｎｅｌ）を使用する。このシステムを利用して、例えばワールドワイドウェブ（ＷＷＷ）ブラウジング機能をサポートすることが予想される。

各ＴＴＩでどのＵＥがどのチャネルでサービス提供を受けるかを決定するために、パケットスケジューリング法が使用される。ＨＳＤＰＡでは、従来２つの基本的なスケジューリング法があり、それらは：ラウンドロビン（ＲＲ）スケジューリング法及び最大キャリア対干渉比（ｍａｘ Ｃ／Ｉ）法である。

基本的なラウンドロビン法は、送信機（基地局）で送信を待機しているデータを現在有しているＵＥのリストを先ず編集する（コンパイルする）。各ＴＴＩに対して、リストの中で最後のＵＥは次のＴＴＩで最高の優先度を有する。従って、ＵＥはラウンドロビン形式でサービスされる。最も簡易なラウンドロビンスケジューリング法では、最高の優先度を有するＵＥが総てのチャネルを取得する。しかしながら、パケット重み付けラウンドロビン法も知られている。これは、様々なＵＥについての相対的なデータ量に基づいて、利用可能なチャネルを各ＴＴＩでユーザのグループに割り当てる。このパケット重み付け法では、送信を待機しているより多くのデータを有するＵＥに、より多くのチャネルが割り当てられる。

ラウンドロビンスケジューリング法は、競合するユーザ間で、無線リソース割り当ての観点からの公平性（ｆａｉｒｎｅｓｓ）を促進する。しかしながら、これは、全体的に貧弱なデータスループットを比較的提供する傾向にある。

最大Ｃ／Ｉスケジューリング法は、ラウンドロビンスケジューリング法と同様であるが、データを待機しているＵＥのリストが、各ＵＥから報告されるキャリア対干渉比（Ｃ／Ｉ）に基づいて各ＴＴＩで格納される点が異なる。Ｃ／Ｉはチャネルの品質の測定値である。Ｃ／Ｉに基づいてＵＥのリストを並べ換える（ソーティングする）ことで、より良いチャネル品質を有するＵＥの選択される機会がより多く与えられる。この手法の最も簡易な形式では、データを待機している最高のＣ／Ｉを有するＵＥに総てのチャネルが割り当てられる。パケット重み付けの変形も可能であり、最高のＣ／Ｉを有する単独のＵＥを選択するのではなく、ＵＥが伝送を待機しているデータの相対量に基づいて、利用可能なチャネルがＵＥのグループ内で分けられる。

最大Ｃ／Ｉスケジューリング法は、データの全体的なスループットを最大化する傾向にあるが、公平性を犠牲にする。例えば基地局から遠いことに起因して又は近辺で他の多くの干渉するＵＥが存在することに起因して、貧弱なＣ／Ｉ値を報告するＵＥは非常にまれにしか選択されなくなることが、理解されるであろう。従って、これらのＵＥはパケットを受信する場合に許容できない遅延の弊害を被りやすい。
他のスケジューリング法は、非特許文献１に開示されている。このパケットスケジューリング法は、無線リンク品質及び要求されるサービス品質（ＱｏＳ）レベルに従って、タイムスロットを適応的に割り当てることで、様々なＵＥのＱｏＳ要請に応じ、システム容量を最大化することを目的とする。この手法は、最大Ｃ／Ｉスケジューラ、均衡した公平性（ＰＦ）スケジューラ、重み付けラウンドロビン（ＷＲＲ）スケジューラ及び優先度ラウンドロビン（ＰＲＲ）を含む様々なスケジューラ個々の階層を利用する。スケジュールされるパケットは、様々なＵＥの様々なＱｏＳ要求に従って、分類部によって事前に分類される。異なるクラスに属するパケットは、その階層における第１段階のスケジューラで異なるスケジューラで処理される。更なるスケジューリングは、階層の第２及び第３段階で実行される。このように、複数のスケジューラ各々を利用して、異なるクラスのサービスに関する異なる要求に応じる。しかしながら、固定された方法で又は緩やかに変化する動的な方法でスケジューリングするプロセスを区別することは、無線チャネルの動的な高速変化に起因して、困難且つ非効率的である。その結果、ある区分（サービスクラス）の割り当てられたスケジューラは、要求されたＱｏＳレベルを提供するために逼迫するかもしれないが、他の区分（サービスクラス）に割り当てられたスケジューラは十分に活用されておらず、空き容量を有するかもしれない。そのような区分けされたスケジューラの効率及びパフォーマンスは、共用される帯域量及び異なる条件を有するサービスの範囲が増えるにつれて劣化してしまうことも分かる。そのような区分けされたスケジューラで失われる効率のいくらかを改善する試みは、実際には、演算の複雑さや付随するコストを増やすに過ぎない。
Ｍａｓａｈｉｒｏ Ｏｎｏ，ｅｔ ａｌ．，"Ａ ｐｒｏｐｏｓａｌ ｏｆ ａｌｌ−ＩＰ ｍｏｂｉｌｅ ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｎｅｔｗｏｒｋ ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ−ＱｏＳ ｐａｃｋｅｔ ｓｃｈｅｄｕｌｅｒ ｆｏｒ ｂａｓｅ ｓｔａｔｉｏｎｓ"，ＮＥＣ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ， Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｒｅｐｏｒｔ ｏｆ ＩＥＩＣＥ，ＭｏＭｕＣ２００２−３（２００２−５），ｐｐ．１３−１８ Ｓ．Ａｂｅｄｉ，Ｓ．Ｖａｄｇａｍａ，"Ｈｙｂｒｉｄ Ｇｅｎｅｔｉｃ Ｐａｃｋｅｔ Ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ ａｎｄ ｒａｄｉｏ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｆｏｒ Ｈｉｇｈ Ｓｐｅｅｄ Ｄｏｗｎｌｉｎｋ Ｐａｃｋｅｔ Ａｃｃｅｓｓ"，ＷＰＭＣ ２００２ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，Ｈａｗａｉｉ，ｐｐ．１１９２−１１９６ Ｓ．Ａｂｅｄｉ，Ｓ．Ｖａｄｇａｍａ，"Ａ Ｒａｄｉｏ Ａｗａｒｅ Ｒｏｎｄｏｍ Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ Ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｆｏｒ Ｈｉｇｈ Ｓｐｅｅｄ Ｄｏｗｎｌｉｎｋ Ｐａｃｋｅｔ Ａｃｃｅｓｓ"，ＶＴＣ ２００２，Ｆａｌｌ，ｖｏｌ．４，ｐｐ．２３２２−２３２６，２４−２８，Ｓｅｐｔ．２００２ Ｒ．Ａｇｒａｗａｌ，ｅｔ．ａｌ．，"Ｃｌａｓｓ ａｎｄ Ｃｈａｎｎｅｌ Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ Ｂａｓｅｄ Ｓｃｈｅｄｕｌｅｒ ｆｏｒ ＥＤＧＥ／ＧＰＲＳ"，Ｐｒｏｃ．ｏｆ ＳＰＩＥ，ｖｏｌ．＃４５３１，Ａｕｇ ２００１ Ａ．Ｊａｌａｌｉ，Ｒ．Ｐａｄｏｖａｎｉ，Ｒ．Ｐａｎｋａｊ，"Ｄａｔａ ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ ｏｆ ＣＤＭＡ−ＨＤＲ ａ ｈｉｇｈ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ−ｈｉｇｈ ｄａｔａ ｒａｔｅ ｐｅｒｓｏｎａｌ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｓｙｓｔｅｍ"，ＶＴＣ ２０００，Ｓｐｒｉｎｇ，ｖｏｌ．３，ｐｐ．１８５４−１８５８，Ｍａｙ ２０００

本願が優先権の基礎にする英国特許出願第０３０３８５９．３号では、本願発明者等が、例えば無線通信ネットワークのＨＳＤＰＡシステムで、少なくとも１つのチャネルにより複数の受信機に対して、送信機から送信するデータパケットをスケジューリングするパケットスケジューリング方法を提案している。例えばサービス品質、遅延及び公平性のようなスケジューリングパフォーマンスの異なる少なくとも１つの態様（属性）に重みが割り当てられる。各自の受信機について、異なる属性におけるスケジューリングパフォーマンスの少なくとも１つの結合された測定値（結合測定値）が、割り当てられた重みに従って生成される。様々な受信機についてそれぞれ合成された測定値は、パケットが送信される受信機を決定するのに使用される。この特許出願と同日に出願されたＰＣＴ出願（代理人参照番号：Ｐ８４３１５ＰＣ００）は、ＧＢ０３０３８５９．３に関連する。ＧＢ０３０３８５９．３及びＰＣＴ出願の全内容は本願に組み入れられ、これらの出願の写しが本願と共に提出されている。

このパケットスケジューリング法は、異なるサービスタイプのような異なるスケジューリングクラスに受信機を分類する必要性なしに、総ての受信機を単独のグループのように、データのスケジューリングを実行可能にする。この方法は、スケジューリングにいくつかの異なるパフォーマンスを考慮することも可能にする。

この方法では、予測されたトラフィック状況（シナリオ）を考慮して、ウエイトに値が割り当てられる。例えば、全部で４０台のＵＥが存在するシミュレーショントラフィック環境に関連する様々なシミュレーションが実行された。これらのＵＥのうち１０台が、リアルタイムの映像を受信しようと試みており、残りの３０台のＵＥはＷＷＷブラウジングセッションを試みているものとする。あるシミュレーションでは、全トラフィックの結集した負荷は、一連の５，０００ＴＴＩ（１０秒）にわたって近似的に一定であることが想定された。他のシミュレーションでは、ＷＷＷユーザは、スタガード形式でアクティブになり、スケジューラで可変入力負荷を生じさせることが想定された。第３のシミュレーションでは、ＷＷＷブラウジングに対してスローイング機構がＨＳＤＰＡシステムによって提供されることが想定された。そのようなスローイング機構は、以前のセッションが完全に良好にダウンロードされるまで、新たなセッションのダウンロードを行わない。

異なる属性のスケジューリングパフォーマンスに適用される必要のあるウエイトは、様々なトラフィック状況に対して非常に異なっている必要のあることが、これらのシミュレーションから分かった。これにより、予想されるトラフィック状況が変化する場合にウエイトも変化できるように、ウエイトがスケジューラのオペレータによって調整されることが予想される。そのウエイトは装置の動作中に自動的に調整可能であることが、英国特許出願第０３０３８５９．３号でも予想される。

非特許文献２では、本願発明者は、遺伝的アルゴリズムを使用するパケットスケジューリング法も提案している。この手法では、スケジューリングソリューション（解）の複数の候補が、各ＴＴＩで生成される。各候補のソリューションは、遺伝的アルゴリズムにおける個体に対応し、どの受信機が関連するＴＴＩ内のチャネルに割り当てられるかを指定する。各候補のスケジューリングソリューションの適合性が判定される。適合性は、例えばスループット、遅延及び公平性のような関連するスケジューリングソリューションのパフォーマンスに関するいくつかの異なる測定値を考慮してもよい。個々のパフォーマンス測定値は、候補ソリューション各々についての適合性を判定する場合に重み付けがなされてもよい。現在の生成における個々は、対応する候補ソリューションの適合性値に基づく親（ペアレント）として選択される。より適合するソリューションは、親として選択される、より多くの機会を有する。子（次の生成に関する候補ソリューション）は、クロスオーバ及び変化のような遺伝オペレータに従って選択された親によって生成される。このようにして、一連の反復（生成）により、遺伝的アルゴリズムは、単独の最良のソリューションが考察対象のＴＴＩの間に選択される、ある時点まで、候補のスケジューリングソリューションを改善する。

そのような遺伝的アルゴリズムは、ラウンドロビンスケジューリングや最大Ｃ／Ｉスケジューリングような従来の手法よりも良好なスケジューリングパフォーマンスを達成する可能性を与える。

別のパケットスケジューリング法が、非特許文献３にて本願発明者により提案されている。この方法も、各ＴＴＩについてスケジューリングソリューションの複数の候補を生成する。少なくとも１つの候補ソリューションがランダムに生成される。候補ソリューション各々の適合性は、上述の遺伝的アルゴリズムに基づく提案のスケジューリング法と同様に決定されてもよい。

そのようなパケットスケジューリング法の成功は、候補ソリューション各々についての適合性を決定する際に、パフォーマンス測定値各々を重み付けする適切なウエイトの選択に強く依存する。特に、異なるトラフィック状況を処理するには異なるウエイトが必要とされる。

異なる条件下で適切なウエイトを割り当てる同様な問題が、無線ネットワークでの使用を想定している他のタイプのパケットスケジューラでも生じる。例えば、比例した公平性（ＰＦ）スケジューラは、非特許文献４，５に記載されている。ＰＦスケジューラも、様々なトラフィックロード及びチャネル状態の下で適切なウエイトの割当を要する。

動的な移動セルラ環境は、適切なウエイトの設定を困難な作業にする。先ず、チャネル状態間に膨大な変動があるかもしれない。

図３Ａは、４つの異なるＵＥについて報告されたＣ／Ｉが、第1のチャネル状態における一連のＮ個のＴＴＩにわたってどのように変化するかを概略的に示すグラフである。この場合に、Ｃ／Ｉ値は比較的安定的であるが、ＵＥ毎にＣ／Ｉ値に矛盾のない相違が存在する。あるＵＥは一連のＮ個のＴＴＩ全体にわたって比較的貧弱なチャネル状態を有し、他のものは一連の全体にわたって比較的良好なチャネル状態を有する。これらのチャネル状態の下で、上述した多くのスケジューリング法では、様々なＵＥ間で公平性を達成することに困難な傾向がある。全体的なスループットのようなスケジューリングパフォーマンスの他の側面は、問題にはならないであろう。

図３Ｂは、図３Ａとの第1のチャネル状態とは異なる第２のチャネル状態の下で、４つの異なるＵＥについてのＣ／Ｉ値の変動を示す。この場合は、個々のＵＥ各々のＣ／Ｉ値の変動は図３Ａにおけるものより大きく、一連のＮ個のＴＴＩの中の異なる時点で、異なるＵＥが良好なチャネル状態をそれぞれ有している。このような状況では、公平性を達成することは困難ではない。むしろ、全体的な高スループット性や、スケジューリングパフォーマンスの何らかの他の望まれる性質を達成することが困難かもしれない。

図３Ａ及び３Ｂを参照しながら説明したこの種の変動するチャネル状態を取り扱うことに加えて、実際のパケットスケジューリング法は、入力トラフィックの負荷変動（可変入力パイプ）や、移動する場合に及び異なるサービスを利用するように変更する場合にプロファイルが急速に変化するＵＥを取り扱う必要もある。特に、ＵＥはあるセルから別のものへ急速に移動するかもしれない。この場合に、既存のノードＢに既に記憶（バッファリング）されているパケットデータは、新たなノードＢに転送される必要がある。そのような転送が多数なされると、所与のノードＢでパケットスケジューラで処理される全負荷に関し、階段関数（ステップ関数）状の変化が頻繁に生じるかもしれない。場合によっては、本明細書で後述されるように、この負荷変動は、重みが固定されている場合に、いわゆる「逃避（ｒｕｎ−ａｗａｙ）」現象を招き、パケットスケジューラの不安定性をもたらすことが経験的に分かっている。後述の実験結果は、極端な入力パイプ変動が、スケジューリングパフォーマンスの1以上の望ましい属性に関するパフォーマンスで顕著な劣化を招くかもしれないことを示す。

パフォーマンスの劣化は、例えばリアルタイムサービスのようなあるクラスのサービスにしか影響せず、非会話的なサービスのような他のサービスクラスに影響しないかもしれない。ＰＦスケジューラのようなあるスケジューラは、サービスのタイプに従ってスケジューリングを区分けし、異なる区分けに異なる固定ウエイトを割り当てることでその問題に対処しようとする。しかしながら、実際にはこれは非効果的かもしれない。なぜなら、各タイプのサービスを利用するＵＥ数は変化し、考察されるサービスに対して良好なＱｏＳを固定ウエイトが提供できないかもしれないからである。例えば、異なるサービスに割り当てられたウエイトが固定されており、ＷＷＷセッションをダウンロードする高ビットレートの非リアルタイムユーザ数が顕著に増えると、ノードＢは、リアルタイムの映像会話セッションに許容可能なＱｏＳを提供するように過剰に逼迫されるであろう。

従って、スケジューリングパフォーマンスの異なる測定値に適用されるウエイトを自動的に調整可能にし、様々に異なるトラフィック状況下でスケジューラが効率的に動作できるようにするパケットスケジューリング法を提供することが望まれている。

本発明の一態様によれば、少なくとも１つのチャネルを通じて送信機から複数の受信機に送信するデータパケットをスケジューリングするパケットスケジューリング方法が使用され、当該方法は、スケジューリングパフォーマンスの第１測定値を少なくとも２つの異なる性質で生成し、前記第１測定値を各自の関連するウエイトで結合することで生成される前記第１測定値の重み付け結合を用いて、パケットが伝送されるべき受信機を決定するステップ；スケジューリングパフォーマンスの少なくとも１つの第２測定値を生成するステップ；該又は各々の前記第２測定値についての、考察する前記第２測定値に予測されるウエイトを、起こりそうな影響に従って少なくとも２つの異なるウエイトのクラスに分類するステップ；及び該又は各々の第２測定値のウエイトの分類と共に、該又は各々の第２測定値を用いてウエイトを調整するステップを有する。

そのような方法では、第1の測定値の重み付け結合されたようなものが、（ＧＢ０３０３８５９．３に記載の方法のように）受信機各自毎に生成され、例えば異なる受信機に対する各自の重み付け結合が、パケットが送信されるべき受信機を決定するために互いに比較できるようにされてもよい。或いは、Ｓ．Ａｂｅｄｅ，Ｓ．Ｂａｄｇａｍａ，“Ｈｙｂｒｉｄ Ｇｅｎｅｔｉｃ Ｐａｃｋｅｔ Ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ ａｎｄ ｒａｄｉｏ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｍａｎｅｇｅｍｅｎｔ ｆｏｒ Ｈｉｇｈ Ｓｐｅｅｄ Ｄｏｗｎｌｉｎｋ Ｐａｃｋｅｔ Ａｃｃｅｓｓ”，ＷＰＭＣ ２００２ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，Ｈａｗａｉｉ，ｐｐ．１１９２−１１９６、及びＳ．Ａｂｅｄｉ，Ｓ．Ｖａｄｇａｍａ，“Ａ Ｒａｄｉｏ Ａｗａｒｅ Ｒａｎｄｏｍ Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ Ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｆｏｒ Ｈｉｇｈ Ｓｐｅｅｄ Ｄｏｗｎｌｉｎｋ Ｐａｃｋｅｔ Ａｃｃｅｓｓ”，ＶＴＣ ２００２，Ｆａｌｌ，ｖｏｌ．４，ｐｐ．２３２２−２３２６，２４−２８，Ｓｅｐｔ．２００２ に記載された方法のように、第1の測定値のそのような重み付け結合は、候補のスケジューリングソリューション毎に形成されてもよい。これらの場合に異なる候補スケジューリングソリューションについて生成された重み付け結合の各々は、最良のスケジューリングソリューション候補を選択するために又は（遺伝的アルゴリズムの場合には）次の世代を発展させる候補スケジューリングソリューションを選択するために比較されてもよい。

好ましくは、少なくとも１つの第１測定値は、前記第１測定値の別のものに影響する少なくとも１つの性質とは独立である。これは、測定値が互いに独立であるようにし、スケジューリングパフォーマンスの正確な制御が、ウエイトを制御することで達成されるようにする。

少なくとも１つの第１測定値は、受信機に提供されるサービスの種別（例えば、ＷＷＷブラウジング、映像）に割当てられる優先度の影響を受けてもよい。

好ましくは、少なくとも１つの第1の測定値が調整され、第1の測定値に関するそれと別のものとの間の不適合性を減らす。測定値は、それら総てが同じ範囲内にあり（例えば、０乃至１までの範囲内にあり）、重みが同じなら異なる測定値にも同じ影響を持たせるように調整されてもよい。

１以上の第１の測定値は正規化されてもよい。例えば、総ての受信機に対する合計値に関して、どの受信機に関する値でもそれは正規化されもてよい。

好適実施例では、その又は各々の重み付け結合は、考察する受信機の第１の測定値の積を得ることで生成される。受信機にデータを伝送するために、ＨＳＤＰＡシステムのように、複数の利用可能なチャネルが存在してもよい。この場合に、本発明を使用する１つの方法は：第１及び第２の第１測定値の重み付け結合を各受信機についてそれぞれ生成するステップ；第１の重み付け結合各々に基づいて受信機をランキングし、ランキングされた順序で受信機のリストを作成するステップ；及び前記リスト内で最も高く格付けされた受信機から始めて、第２の重み付け結合各々に基づいて、リスト中の受信機にチャネルを割当てるステップを更に有する。

この態様では、パケットが送信されるべき受信機の決定に、第１及び第２の重み付け結合による影響が及び、スケジュール判定に更なる柔軟性を与える。

考察することが望ましい多くの様々なスケジューリングパフォーマンスの属性が存在する。それらは、許容可能な遅延閾値の範囲内でデータを受信機へ配信することの成功又は失敗；送信機及び受信機間のチャネルの品質；受信機にどの程度多くのデータが配信可能に推定されるか；受信機へ送信するのにどの程度多くのデータが送信機で待機しているか；受信機へのデータ配信の遅延；及び様々な受信機間の公平性を含んでもよい。これらの属性が操作可能であることは必須ではない。例えば、純粋に商業的な属性は、受信機にサービスを提供する場合にオペレータにとって収益性のように考察できる。

本方法は、例えば複数のＴＴＩのような一連のスケジューリングの場合に反復的に実行されることが望ましい。一実施例では、各々のスケジューリングの瞬間に対して、新たに重み付け結合がその受信機について作成され、パケットが送信されるべき受信機に関する新たな判断がなされる。

送信は無線送信でもよいし、送信機は無線通信システムの基地局の一部でもよいし、各受信機はそのシステムのユーザ装置の一部でもよい。

本発明の第２の態様によれば、少なくとも１つのチャネルを通じて送信機から複数の受信機に送信するデータパケットをスケジューリングするパケットスケジューリング装置が使用され、当該装置は：スケジューリングパフォーマンスの第１測定値を少なくとも２つの異なる性質で生成し、前記第１測定値を各自の関連するウエイトで結合することで生成される前記第１測定値の重み付け結合を用いて、パケットが伝送されるべき受信機を決定する手段；スケジューリングパフォーマンスの少なくとも１つの第２測定値を生成する手段；該又は各々の前記第２測定値について、考察する前記第２測定値に予測されるウエイトを、起こりそうな影響に従って少なくとも２つの異なるウエイトのクラスに分類する手段；及び該又は各々の第２測定値のウエイトの分類と共に、該又は各々の第２測定値を用いてウエイトを調整する手段を有する。

本発明の第３の態様による送信装置は、上述の本発明の第２態様によるパケットスケジューリング装置；及び前記パケットスケジューリング装置に動作可能に接続され、前記パケットスケジューリング装置で決定された受信機にパケットが伝送されるようにする送信手段を有する。

以下、添付図面に関連して、例示的な説明がなされる。

図４は本発明を使用するパケットスケジューリング装置１０のブロック図を示す。装置１０は、少なくとも１つのチャネルを介するある送信機から複数の受信機へのデータ伝送用のパケットをスケジューリングするために使用される。スケジューリングの判断は、連続的なスケジューリングの瞬間毎に（例えばＴＴＩ毎に）なされる。送信機は例えば無線通信システム内の基地局（ノードＢ）である。この場合の複数の受信機は、その基地局配下の様々なＵＥである。

装置１０は第１測定値生成部１２を有し、スケジューリング装置のパフォーマンスに関連するデータを受信する。データは例えばキャリア対干渉比（Ｃ／Ｉ）の報告内容やソースキューの充填度に関する情報等を含んでもよく、送信機におけるそのソースキュー内に、様々な受信機宛のデータは送信に先立ってバッファリングされる。

受信したデータに基づいて、第１測定値生成部１２は、スケジューリングパフォーマンスに関する一群の第１測定値を生成する。第１測定値は、スケジューリングパフォーマンスの少なくとも２つの異なる性質に関連する。例えば、後に詳細に説明されるように、ある第１測定値はスループットに関連するかもしれないが、別の第１測定値は遅延に関連するかもしれない。（以下に説明する）装置で使用されるスケジューリングアルゴリズムの種別に依存して、一群の第１測定値は、受信機（ＵＥ）毎に又は候補のスケジューリングソリューション毎に生成されてもよい。

装置１０は判定部１６を更に有し、判定部は、第１測定値生成部１２で生成された一群の第１測定値を受信する。判定部１６はウエイト調整部２０から一群のウエイトも受信する。第１測定値の各々について、個々に対応するウエイトがある。判定部１６は、各自の対応するウエイトに従って第１測定値を合成することで、第１測定値に関する重み付け結合を生成する。

判定部１６は、考察中のスケジューリングする時点でパケットが伝送される受信機を決定するために、第１測定値の重み付け結合を使用する。例えば、（ＧＢ０３０３８５９．３の場合のように）一群の第１測定値が受信機毎に生成される場合に、判定部１６は、受信機毎に第１測定値の重み付け結合を生成し、パケットが伝送される受信機を決定するために様々な受信機についての各自の重み付け結合を比較してもよい。或いは、（前に参照されたアベディ等（Ａｂｅｄｉ ｅｔ ａｌ．）による２つの論文の方法のように）一群の第１測定値が候補のスケジューリングソリューション毎に生成される場合には、判定部１６は候補のスケジューリングソリューション毎に重み付け結合を生成してもよい。この重み付け結合は例えば様々な候補ソリューションを比較するために使用される適合度関数（ｆｉｔｎｅｓｓ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）でもよい。様々な候補ソリューションの重み付け結合は、パケットが伝送されるべき受信機を決定するスケジューリングアルゴリズムによって以後使用され、例えば１つの最良の候補のスケジューリングソリューションを選択することによって、又は遺伝的発達用にいくつかの候補スケジューリングソリューションを選択することによって使用される。本発明において、パケットが伝送されべき受信機を決定するのに第１測定値の重み付け結合が使用されるかもしれない方法は、上記の例に限定されない。

装置１０は上述のウエイト調整部２０、第２測定値生成部２４及びウエイト分類部２８を更に有する。第２測定値生成部は、スケジューリング装置のパフォーマンスに関連するデータ（第１測定値生成部１２に供給されるデータ）の全部又は一部を受信する。図４には示されていないが、第２測定値生成部２４は、第１測定値生成部１２で生成された１以上の第１測定値を受信してもよい。第２測定値生成部２４は、スケジューリングパフォーマンスに関する少なくとも１つの第２測定値を生成する。その又は各々の第２測定値は、集合的に総ての受信機を考慮する全体的なスケジューリングパフォーマンスのある性質に関連する。例えば、後に詳細に説明されるように、第２測定値は、全体的なＱｏＳ、全体的なスループット、様々な受信機に関する平均的なスループット及び公平性に関連してもよい。

その又は各々の第２測定値に関し、ウエイト分類部２８は、判定部１６に供給される以前に言及したウエイトを、関連するウエイトが第２測定値について有するように予測される起こりそうな（確からしい）影響に従って、少なくとも２つの異なるウエイトのクラスに分類する。例えば、友好的な（ｆｒｉｅｎｄｌｙ）、敵対的な（ｈｏｓｔｉｌｅ）及び中立的な（ｎｅｕｔｒａｌ）クラスにウエイトが分類されてもよい。友好的な（助力的な）クラスは、それがもしあれば、第２測定値についての起こりそうな影響が正であることが期待されるウエイト各々より成るかもしれない。敵対的な（非助力的な）クラスは、それがもしあれば、第２測定値についての起こりそうな影響が負であることが期待されるウエイト各々より成るかもしれない。中立的なクラスは、それがもしあれば、第２測定値についての影響が不定であるウエイト各々より成るかもしれない（明確に正又は明確に負であるようには予測されない）。

ウエイト調整部２０は、第２測定値生成部２４からその又は各々の第２測定値を受信し、ウエイト分類部２８からウエイトの分類に関する情報も受信する。ウエイト調整部２０は、その又は各々の第２測定値に関するウエイトの分類と共に、その又は各々の第２測定値を利用して、そのウエイトを適合させる。例えば、第２測定値について友好的なクラスのウエイト各々は、第２測定値が減少している又は変化しない場合に増えるかもしれない。第２測定値について敵対的なクラスのウエイト各々は、第２測定値が減少している又は変化していない場合に減少するかもしれない。第２測定値について中立的なクラスのウエイト各々は、第２測定値の変化によらず不変に維持されるかもしれない。

装置１０は送信部３２に動作可能に接続され、判定部１６がスケジューリング判定を行ったスケジューリングする時点が生じると、選択された受信機にパケットが送信されることを引き起こす。

次に、ＨＳＤＰＡシステムに使用するのに相応しい本発明の実施例が詳細に説明される。本実施例は、サービス品質（ＱｏＳ）、チャネル品質、配信可能なデータパケット、送信機で待機しているデータ及び遅延特性等に関する測定値の観点からＨＳＤＰＡシステムのパフォーマンスを最適化しようとする。

本実施例では、スケジューリングパフォーマンスに関する５つの第１測定値一式が各ＵＥについて生成される。スケジューリングパフォーマンスに関するこれら５つの測定値の第１のものは、ＱｏＳ測定値である。この測定値を生成するために、許容可能な遅延閾値（Ｔｏｌｅｒａｎｃｅ＿Ｄｅｌａｙ）が、ＨＳＤＰＡシステムで利用可能なサービス種別各々について定められる。例えば、リアルタイム映像サービスに関して、この許容可能な遅延閾値は、１００ｍｓであるように想定されてもよい。ワールドワイドウエブ（ＷＷＷ）ブラウジングセッションでは、許容可能な遅延閾値は１．５ｓであるように想定されてもよい。一般に、ＨＳＤＰＡシステムは、定められた許容可能な遅延閾値の範疇で、送信機（ノードＢ）から各ＵＥへ、可能な最大数のデータパケットを配信しようとする。

ＮがＵＥの総数であり、それらのＵＥに目下のＴＴＩの間にパケットが送信されているものとする。ＯｃｔＲｅｃｅｉｖｅｄ＿ｎは、ｎ番目のＵＥに良好に（誤りなしに）配信されたオクテット数である。これらの誤り無く配信されたオクテットは、ＱｏＳ具備及びＱｏＳ不備オクテットに分けることができる。ＱｏＳ不備オクテット、許容可能な遅延閾値外で伝送されたオクテットである。従って、各ＵＥに関し、ＱｏＳを具備した受信オクテット数は、次のように決定されてもよい。

ここで、ＯｃｔＲｅｃｅｉｖｅｄ＿Ｓａｔｉｓｆｉｅｄ＿ＱｏＳ＿ｎはＱｏＳを満たすオクテット数であり、ＯｃｔＲｅｃｅｉｖｅｄ＿Ｆａｉｌｅｄ＿ＱｏＳ＿ｎはｎ番目のＵＥに関してＱｏＳを満たさないオクテット数である。

ところで、ノードＢはパケットの配信遅延を見出すことができ、そのパケットは、ノードＢが、ＵＥによる受信後にノードＢに返送されたアクノリッジメッセージＡＣＫに基づいて、各ＵＥに送信するものである。これらアクノリッジメッセージ（肯定応答）に関する更なる情報は、例えば、本件の出願人による英国特許出願第０２１６２４５．１号に記載されている。

各ＵＥに関し、ＱｏＳ条件を満たすスループットの割合は、次のように定義されてもよい。

ここで、ＯｃｔＡｒｒｉｖｅｄ＿Ｎｏｄｅ＿Ｂｎは、ノードＢでｎ番目のＵＥに関してソースキューに当初配信されたオクテット数である。

ｎ番目のＵＥに対してノードＢに何らのパケットも到来しなかった場合は、そのＵＥに対して、Ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ＿Ｓａｔｉｓｆｙ＿ＱｏＳｎ＝０ であるように仮定される。

この値は、次式のように非線形関数に従うようになる。

そして、各ＵＥに関するＱｏＳ測定値は次式のように決定される。

この正規化は、ＱｏＳ測定値を０及び１の範囲に対応させるために、最終的な測定値に適用される。

本実施例における５つの第１測定値の２番目のものは、ＵＥから受信したＣ／Ｉ値の報告に基づく。各ＵＥについてのＣ／Ｉ測定値を０乃至１の範囲にマッピングするために、報告されたＣ／Ｉ値の各々は、報告されたＣ／Ｉ値総ての総和に関してスケーリングされる（尺度変更される）：

ここで、Ｃ／Ｉｎはｎ番目のＵＥに対するＣ／Ｉの報告値である。

本実施例における５つの第１測定値の３番目のものは、各ＵＥについて有効に配信可能な推定オクテット数Ｅｆｆ＿Ｏｃｔｎに関連する。この場合に仮定されることは、ＨＳＤＰＡシステムは適応変調及び符号化（ＡＭＣ）技法を使用し、様々なチャネル状態の下で、様々な変調及び／又は符号化法を送信機（ノードＢ）が選択可能なことである。ＡＭＣ法では、各ＵＥはダウンリンクチャネル品質（基地局からのダウンリンクで体験する品質）の測定値を生成し、ノードＢにその測定値を報告する。測定値は、例えば、ダウンリンクチャネルに関するＣ／Ｉ値である。そして、ノードＢは各ＵＥに関して報告されたチャネル測定値に加えて、システムの制約に関する情報や、利用可能な変調及び符号化法（ＭＣＳ）に関する情報を使用して、その特定のＵＥについて最も有効なＭＣＳレベルを確認する。従って、より良好なチャネルを有する或いはノードＢの近辺に位置するＵＥは、より高いＭＣＳレベルを使用することができ、従って、より高い伝送レートの恩恵を受けることができる。この選択は、例えば、次のＭＣＳレベルへ移るＣ／Ｉ閾値（例えば、−８ｄＢ，−２ｄＢ，＋４ｄＢ）を設定することよって実行できる。事実上、この結果は、各ＵＥのチャネル品質に基づく伝送レートの分類になる。

本実施例では、各ＵＥはＴＴＩ毎にＣ／Ｉ値を報告すること、及びノードＢはＴＴＩ毎に利用可能なチャネル各々について新たなＭＣＳレベルを設定できることが想定されている。

各ＵＥに関する有効な配信オクテット数に影響する他の要因は、誤って受信したパケットを処理する方法である。本実施例では、そのように誤って受信されたパケット（良好でないパケット）にいわゆる追跡結合（ｃｈａｓｅ ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ）法が適用されることが想定される。追跡結合法では、良好でないパケットがノードＢにより再送され、その後にＵＥは同一パケットに関して受信した全ての複製を（例えば最大比合成法を利用して）「ソフトに」合成する。実効的なキャリア対干渉比（Ｃ／Ｉ）は、合成される２パケットの各Ｃ／Ｉの和になる。従って、追跡合成法は伝送されたパケットのＣ／Ｉを改善する。

総ての再送は最初の伝送よりも高い優先度を有することも想定されている。これは、総ての再送パケットは新たなパケットの最初の送信前に送信される機会が与えられることを意味する。

あるＵＥについて有効に配信可能なオクテット数を推定するために、先ず、そのＵＥｎに対する最も効率的なＭＣＳレベルが判定される。次に、そのＵＥｎが（第１の時間に新たなパケットを受信する準備の整った）伝送モードにあるか否か又は（そのＵＥによって以前に誤って受信されたパケットをノードＢが再送するのを待機している）再送モードにあるか否かを判定する。

ＵＥが再送モードにあるならば、送信に利用可能なオクテット数Ｏｃｔｎは次式に基づいて決定される。

ここで、Ｏｃｔ（ＭＣＳｎ）はｎ番目のＵＥ用に選択されたＭＣＳレベルで配信可能な最大オクテット数であり、Ｏｃｔ＿Ｒｅｔｒａｎｓｍｉｔｎは再送に利用可能なオクテット数である（即ち、ノードＢでＵＥに再送されるのを待機しているオクテット数である。）。

ＵＥが伝送モードにあるならば、送信に利用可能なオクテット数は次式に基づいて決定される。

ここで、Ｏｃｔ＿Ｗａｉｔｉｎｇ＿ｉｎ＿Ｑｕｅｕｅｎはｎ番目のＵＥに送信するためのノードＢのキュー内のオクテット数を表す。

ＵＥのどれでもそれによる送信に利用可能な最大オクテット数は次式で決定される。

ここで、ｎｍａｘは送信に利用可能な最大オクテット数を有するＵＥ数を表し、Ｏｃｔｎｍａｘはその最良のＵＥへの伝送に利用可能な最大オクテット数である。

最良のＵＥに対する有効推定配信可能オクテットは、次式に基づいて決定される。

ここで、ＦＥＲｎｍａｘは、ｎｍａｘ番目のＵＥについて推定されたフレームエラーレートである。

ｎ番目のＵＥに対する配信可能な有効オクテット数は、第３の個々の測定値が次式のようになるように、この最大値に対して正規化される。

本実施例におけるパフォーマンスに関する５つの第１測定値の４番目のものは、どの程度多くのデータが各ＵＥへの送信をノードＢで待機しているかの測定値である。これは、各ＵＥへのデータのスループットと逆向きの関係にある。

ｎ番目のＵＥに関し、スループットは次式のように定められる。

配信を待機しているデータの比率Ｍｅｔｒｉｃ＿Ｗａｉｔｉｎｇ＿Ｒａｔｉｏｎは、次のように定められる。

本実施例におけるパフォーマンスの５つの第１測定値の最後のものは、各ＵＥで観測される遅延に関連する。先ず、そのＵＥへの伝送を待機している最古の未配信オクテットが考察され、そのオクテットが受ける遅延量が判定される。

ここで、Ｍ．ＴＴＩは現在時間を表し、Ａｒｒｉｖａｌ＿Ｔｉｍｅ＿ＥａｒｌｉｅｓｔｎはそのＵＥに関して最も古い未配信オクテットがノードＢソースキューに到着した時間を表す。

次に、第１の測定値に関して上述したような様々なサービスに設定された同じ許容可能な遅延閾値を用いて、その許容可能な閾値から、ＵＥで観測される最長の遅延をもたらす距離が次式により計算される。

ここで、Ｄｅｌａｙ＿Ｄｉｓｔａｎｃｅｎはｎ番目のＵＥに関する閾値による距離である。

総てのＵＥに関する遅延距離は正の値にマッピングされる。正のマッピングを行うために、先ず、最小距離が次式のように決定される。

調整された遅延距離は次式のように決定される。

そして、非線形マッピングが適用される。その結果は次式のようになる。

ここで、Ｍａｐｐｅｄ＿Ｄｅｌａｙｎはｎ番目のＵＥに関してマッピングされた遅延の値であり、βｎはｎ番目のＵＥに与えられるサービスの優先度を指定するパラメータである。ここで、例えば、サービスはＷＷＷブラウジング又はリアルタイム映像である。より高いβｎであるほど、サービスの優先度は高くなる。

遅延に関する最終的な測定値は次式のように決定される。

これは、測定値Ｍｅｔｒｉｃ＿Ｄｅｌａｙｎが０乃至１の間の値に対応付けられることを保証する。

本実施例では、各ＵＥに関する第１測定値の第１の重み付け結合は、次のように、パフォーマンス測定値各々の重み付けされた積を形成することによって計算される。

ここで、Ｗｋ（ｍ）はｍ番目のＴＴＩにおける第１群のｋ個の重み（ランキングウエイト）を表し、インデックスｎはｎ番目のＵＥを示し、Ｍｅｔｒｉｃ＿ＱｏＳｎ（ｍ），Ｍｅｔｒｉｃ＿Ｃ／Ｉｎ（ｍ），Ｍｅｔｒｉｃ＿Ｏｃｔｎ（ｍ），Ｍｅｔｒｉｃ＿Ｗａｉｔｉｎｇ＿Ｒａｔｉｏｎ（ｍ）及びＭｅｔｒｉｃ＿Ｄｅｌａｙｎ（ｍ）は、数式（１）乃至（１８）で定義される５つの第１測定値のｍ番目のＴＴＩでの値である。

γ（ｍ，ｊ）は可変遅延トレランス関連ウエイトであり、同じ遅延許容度を有するＵＥのグループｊに割り当てられ、サービスの優先度の微調整に使用される。後に詳細に説明されるように、γ（ｍ，ｊ）は重み調整部２０に加えてウエイトＷｋ（ｍ）によっても調整される。パラメータβは数式（１８）で定義されるＭｅｔｒｉｃ＿Ｄｅｌａｙｎ（ｍ）に含まれ、サービスの優先度を指定する固定値である。上述したように、同じ遅延トレランスを有するＵＥのグループｊ各々について、サービスウエイトβｊが割り当てられ、これは適応化に委ねられない。

数式（１９）で使用されるγ（ｍ，ｊ）の値は、ＵＥｎが所属するグループに従って選択される。即ち、ＵＥ２７がグループ２に属するとすると、Ｒａｎｋｉｎｇ＿Ｍｅｔｒｉｃ２７を計算する数式（１９）の最後の項は、（１＋Ｗ５（ｍ）・γ（ｍ，２）・Ｍｅｔｒｉｃ＿Ｄｅｌａｙ２７（ｍ））になる。

本実施例では、各ＵＥについての第１測定値の第２の重み付け結合は、次式のように計算される。

ここで、Ｖｋ（ｍ）は、ｍ番目のＴＴＩにおける第２群のｋ個のウエイト（チャネル割当部）を表す。

図５は本発明の図４の装置における判定部の動作例を示すフローチャートである。図５に示される一連のステップは、考察対象のスケジューリングの瞬間毎に（例えばＴＴＩ毎に）実行される。

最初のステップＳ１では、判定部１６は各ＵＥについて数式（１９）に従って関連するそのＵＥの第１測定値の第１の重み付け結合（ランキングメトリック）を算出する。第１測定値は、この第１の重み付け結合を形成する場合に、第１群のウエイト（ランキングウエイト）Ｗｋ（ｍ）の現在値を用いて重み付けされる。

ステップＳ２では、判定部１６はそれら各自のランキングメトリックに基づいてＵＥを格付けする。判定部はランクによるＵＥのリストを作成し、最高ランクのＵＥはリストのトップに位置する。このリストはあるＵＥのみを含み、そのＵＥは、考察されるＵＥへの伝送のために送信機のソースキューの中でデータを待機させている。

ステップＳ３では、判定部１６は各ＵＥについて数式（２０）に従って関連するＵＥに対する第１測定値の第２の重み付け結合（チャネル割当メトリック）を算出する。第１測定値は、第２の重み付け結合を生成する場合に、第２群のウエイト（チャネル割当ウエイト）を用いて重み付けされる。チャネル割当ウエイトはランキングウエイトと相違してもよい。

ステップＳ４では、判定部１６はステップＳ２で生成したＵＥのリストを参照する。リストのトップから始めて、決定部１６は、図６を参照しながら詳細に説明されるように、リスト中のＵＥにそれら各自のチャネル割当メトリックに基づいてチャネルを割り当てる。ステップＳ４での処理は、割り当てるチャネルが残っていなくなるまで続く。

これは、目下スケジューリングする瞬間（ＴＴＩ ｍ）で処理を完了する。この処理は次のスケジューリングする瞬間（ＴＴＩ ｍ＋１）で反復される。

ステップＳ４のチャネル割当プロセスは、ランキングされたＵＥのリストのトップから始まり、数式（２０）で生成されたチャネル割当測定値の相対値に従ってチャネルを割り当てる。

このプロセスは図６で図式的に説明される。

ＵＥのリストが全部で５つのＵＥを含み、リストのトップにＵＥ３０があり、ＵＥ２，９，１１及び１７がそれに続くものとする。また、これらのＵＥについて数式（２０）により生成されるチャネル割当測定値は、それぞれ１．５，４．３，１．２，２．０及び３．２であったとする。

第１ステップでは、まだチャネルを割り当てられてない総てのＵＥ（即ち、この場合は総てのＵＥ）についてのチャネル割当測定値の総和が計算され、それは１２．２になる。未割当の最高ランクのＵＥはＵＥ３０である。そのチャネル割当測定値１．５は、全チャネル割当測定値の総和に関して「正規化」され、それは０．１２になる。この例では、全部で１０個の利用可能なチャネルがあるとする。従って、ＵＥ３０に対する正規化されたチャネル割当測定値に１０が乗算され、それは１．２３になる。そして、これは「フロア関数」を用いて端数が切り捨てられ、ＵＥ３０に１チャネルを割り当てる最終的な結果を与える。これは９チャネルを残し、それらは以後のステップでの割当用に残る。なお、最終的な結果が１より少なかったならば、本実施例では１に設定され、最低限のチャネル割当が１チャネルであるようにする。

第２ステップでは、割当てられるように残っているＵＥ（ＵＥ２，９，１１，１７）のチャネル割当測定値の総和が計算され、それは１０．７になる。残っている最高ランクのＵＥ（ＵＥ２）のチャネル割当測定値４．３は、新たな総和に対して正規化され、０．４０になる。これに残りのチャネル数（即ち、９）が乗算され、３．６２チャネルの結果となり、端数が切り捨てられて最終的な割当では３チャネルになる。これは６チャネルを残し、それらが次のステップに残る。第３ステップでもこの手順が再びなされ、ＵＥ９に１チャネルが割当てられる結果となり、５チャネルが残る。第４ステップでは、ＵＥ１１にも１チャネルが割当てられるよう計算され、この段階で４チャネル残る。最後に、第５ステップでは、ＵＥ１７に４チャネル割り当てられ、プロセスは終了する。

本発明の実施例において他のチャネル割当プロセスも可能であることが理解されるであろう。

本実施例では、スケジューリングパフォーマンスに関する４つの第２測定値一式が生成される。スケジューリングパフォーマンスのこれら４つの第２測定値の第１のものは、全体的なＱｏＳ測定値である。

各ＵＥについて、考察されるそのＵＥに関する個々のＱｏＳ条件を満たすスループットの生成は、上記の数式（２）により定められる。スケジューリングプロセスの全体的なＱｏＳに関する第２測定値は、様々なＵＥに関するＴｈｒｏｕｇｈｐｕｔ＿Ｓａｔｉｓｆｙ＿ＱｏＳの個々の値の単なる平均値として定義される：

ここで、上記の数式（１９）や（２０）のように、「（ｍ）」は単にそのパラメータのｍ番目のＴＴＩにおける値を示す。

４つの第２測定値の第２のものは、全ＵＥに対するｍ番目のＴＴＩにおける全スループットに関連する。この全スループット測定値は次式のように計算される。

ここで、ＯｃｔＲｅｃｅｉｖｅｄ＿ｉ（ｍ）は、ｉ番目のＵＥに配信されるｍ番目のＴＴＩにおける全オクテット数である。

本実施例における４つの第２測定値の第３のものは、ｍ番目のＴＴＩにおける様々なＵＥに対するスループットの平均値に関連する。これは単に上記の数式（１１）で計算される個々のスループットの平均である。

４つの第２測定値の最後のものは公平性に関連する。本実施例では、公平性（ｆａｉｒｎｅｓｓ）は、各ＵＥに対するスループットの分散の範囲に関連して考察される。上記の数式（１１）から始まり、各自のスループットのベクトルは次式のようになる。

各スループットのベクトルの分散を次式のように定義する。

公平性は次式のように定義される。

容易に理解されるように、スケジューリングプロセスの一部として判定部１６で使用される、ランキングウエイトＷｋ（ｍ）及びチャネル割当ウエイトＶｋ（ｍ）は、スケジューリングパフォーマンスの異なる属性に関し、起こりそうな影響も様々であることが予測できる。チャネル状態及びトラフィック負荷に依存して、あるウエイトは特定の第２測定値の改善に寄与するように高い確率で予測されるが、別のウエイトは特定の第２測定値の劣化に寄与するように高い確率で予測される。４つの第２測定値に関する本実施例では、一群のウエイト各々における５つのウエイト各々の起こりそうな影響は、５つのウエイト各々を個々に増やす或いは減らしつつ（ウエイトの）群中の他の総てのウエイトを１に設定することで調査された。この調査結果は、以下の表１に示される。

表１

表１では、ウエイトの増加が第２測定値が改善することとなるように高い確率で予測されるならば、第２測定値に関するウエイトの友好的なクラス（Ｆ）に属するようにウエイトが分類される。ウエイトの増加が第２測定値の劣化になるように高い確率で予測されるならば、第２測定値に関するウエイトの敵対的なクラス（Ｈ）に属するようにウエイトが分類される。何らかの高い確率で第２測定値の改善になることも劣化になることも予測されないウエイトは、中立的なクラスに属するように分類される（表１では空白で示される）。

ウエイトによる第２測定値に関して起こりそうな影響は、それらのウエイトが対応する第１測定値（スケジューリングパフォーマンスの様々な性質）を考察し、様々な第２測定値の各々にそれらがどのように影響しそうであるかを考察することで、評価できる。

例えば、全体的なスループットに関連する第２測定値Ｔｏｔａｌ＿Ｔｈ（ｍ）を考察する。

第１測定値Ｍｅｔｒｉｃ＿Ｃ／Ｉｎ（ｍ）は現在報告済みのキャリア対干渉（Ｃ／Ｉ）比で定められ、第１測定値Ｍｅｔｒｉｃ＿Ｏｃｔｎ（ｍ）はｎ番目のＵＥに対して配信可能な有効オクテット数に基づいて定められる。全体的なスループットに関する第２測定値の履歴がパフォーマンスの劣化を明確に示すならば、おそらくは、ランキング及びチャネル割当プロセス双方でこれら第１測定値に関連するウエイトＷ２（ｍ），Ｗ３（ｍ），Ｖ２（ｍ）及びＶ３（ｍ）を強化することで、スループット全体が回復するであろう。従って、これらのウエイトは友好的として分類される。これに対して、高い確率でＭｅｔｒｉｃ＿Ｗａｉｔｉｎｇ＿Ｒａｔｉｏｎ（ｍ）は全スループットに対して反作用する。この第１測定値に関するウエイトＷ４（ｍ），Ｖ４（ｍ）は、全スループットに対して敵対的として分類できる。高い確率でこれらのウエイトを減らすことは、スループットの回復に導く。つまり、いくつかのＴＴＩに関してこの方法でＷ２（ｍ），Ｗ３（ｍ），Ｖ２（ｍ），Ｖ３（ｍ），Ｗ４（ｍ）及びＶ４（ｍ）を処理することは、判定部の動作を、最大Ｃ／Ｉパケットスケジューラの動作に変えるであろう。

ウエイトを適応させる或いは調整するために、ウエイトの分類と共に、第２測定値を用いることで、より効率的なスケジューラになるように、即ち様々な状態に応じて様々に動作するようにスケジューリング装置を変えることができる。第２測定値を用いてウエイトを生成及び調整することで、それらが測定するパフォーマンスの性質の中で均衡をとることができる。

以下、ウエイトの適用される方法例が数式（２４）乃至（６４）を参照しながら説明される。

各ウエイト（ランキングウエイト及びチャネル割当ウエイト）について、２つの値が維持され及び使用される。第１の値は「実際の（ｒｅａｌ）」値であり、この値は、パケットが伝送される受信機に関する判定を行うために、判定部で使用するように、ウエイト調整部２０から判定部１６に与えられる値である。この第１の値は、上述のある状態に従うものである。例えば本実施例ではそれは常にゼロ以上でなければならず、しかもある所定の最大値を超えてはならない。例えば、最大値は、装置が最初に起動したときに装置のオペレータによって与えられる初期の一群のウエイト値の中での最高値でもよい。適切な初期のウエイト値群は、ＧＢ０３０３８５９．３に記載されている。

各ウエイトについての第２の値は「仮想的な（ｖｉｒｔｕａｌ）値であり、ウエイト調整部２０内部で使用されるが判定部１６には与えられない。この第２の値は、ウエイト調整部２０がウエイトを調整するために使用するものである。各ＴＴＩの中で、以前の仮想的な値から新たな仮想的な値が、ウエイト調整部２０内で計算される。これらの仮想的な値は実際の値に適用する規定の状態には従わず、自由に調整される。実際の値は数学的な変換法を用いて仮想的な値から導出され、このことは、その実際の値が規定された状態に適合することを保証する。

ｍ番目のＴＴＩでのランキングウエイトの実際の値は、

であり、ｍ番目のＴＴＩでのチャネル割当ウエイトの実際の値は、

である。

同様に、目下のｍ番目のＴＴＩに関するランキングウエイトＶｉｒｔｕａｌ＿Ｗバーの仮想的な値は、

によって表現され、チャネル割当ウエイトＶｉｒｔｕａｌ＿Ｖバーの仮想的な値は、

によって表現される。実際の値と仮想的な値（Ｖｉｒｔｕａｌ＿Ｗ（ｍ）バー及びＷ（ｍ）バー）の間には１対１の関係が構築される。例えば、Ｗ１がＴｏｔａｌ＿ＱｏＳ（ｍ）に対して友好的ならば、Ｖｉｒｔｕａｌ＿Ｗ１もＴｏｔａｌ＿ＱｏＳ（ｍ）に対して友好的である。

本実施例では、そのウエイトに関する仮想的な値の調整は各ＴＴＩにおける一連の４ステップで実行される。数式（２６）及び（２７）におけるインデックスｓはステップ数を表し、Ｖｉｒｔｕａｌ＿Ｗｉ（ｍ，ｓ）（又はＶｉｒｔｕａｌ＿Ｖｉ（ｍ，ｓ））は、ｍ番目のＴＴＩ中のステップｓにおけるウエイトＷｉの仮想的な値を表す。以下、４つのステップで実行される調整が詳細に説明される。

ステップ１：
第２測定値の第１のものＴｏｔａｌ＿ＱｏＳ（ｍ）に関し、その測定値の変動履歴を利用して、終わりからＬ個のＴＴＩ（例えば、Ｌ＝１００）にわたるその測定値の傾向を評価する：

第２測定値の第１のものＴｏｔａｌ＿ＱｏＳ（ｍ）における傾向に基づいて及び表１のウエイトの分類に基づいて、以前のＴＴＩ（ｍ−１番目のＴＴＩ）に関する最後のステップ（ステップ４）により維持された仮想的な値が、ステップ１に適用される。

Ｔｏｔａｌ＿ＱｏＳ（ｍ）に友好的なランキングウエイトに関し、次式の関係を利用する。

ここで、εは０．００１乃至０．０１間の値に関する一定の実数である。

Ｔｏｔａｌ＿ＱｏＳ（ｍ）に友好的なチャネル割当ウエイトに関し、次式の関係を利用する。

Ｔｏｔａｌ＿ＱｏＳ（ｍ）に敵対的なランキングウエイトに関し、次式の関係を利用する。

Ｔｏｔａｌ＿ＱｏＳ（ｍ）に敵対的なチャネル割当ウエイトに関し、次式の関係を利用する。

数式（２９）乃至（３２）の結果として、Ｔｏｔａｌ＿ＱｏＳ（ｍ）に友好的なウエイトの仮想的な値は、第２測定値が減少している或いは変化していないならば増やされ、第２測定値が増加しているならば不変に維持されることが理解できる。一方、Ｔｏｔａｌ＿ＱｏＳ（ｍ）に敵対的なウエイトの仮想的な値は、第２測定値が減少している或いは変化していないならば減らされ、第２測定値が増えているならば不変に維持される。

本実施例では、ステップ１では何らの中立的な値もない。

ステップ２：
このステップでは、ウエイトに関する仮想的な値は、最新のＬ個のＴＴＩにわたる公平性に関連する第２測定値Ｖａｒ＿Ｔｈの傾向に応じて更に調整される。この傾向は次式に基づいて判断される。

公平性に友好的なウエイトの仮想的な値は、次のように調整される。

公平性に敵対的なウエイトの仮想的な値は、次のように調整される。

残りのウエイトは中立的であり、それらは不変のままに残される

上記の数式（３４）乃至（３７）は、ステップ１で使用された関連する数式（２９）乃至（３２）と相違する。その理由は、第２測定値Ｖａｒ＿Ｔｈはスループットの分散に関連し、従ってそれは公平性と逆の関係にあるからである。

ステップ３：
このステップでは、平均的スループットに関連する第２測定値Ａｖｇ＿Ｔｈの傾向が評価される：

平均的スループットに友好的なウエイトの仮想的な値は、

及び

のように調整される。

平均的スループットに敵対的なウエイトの仮想的な値は、

及び

のように調整される。

残りのウエイトは中立的であり、それらは、

及び

のように不変のまま残される。

ステップ４：
全スループットに関する第２測定値Ｔｏｔａｌ＿Ｔｈの傾向は、

のように評価される。

全スループットに友好的なウエイトの仮想的な値は、

及び

のように調整される。

全スループットに敵対的なウエイトの仮想的な値は、

及び

のように調整される。

中立的なウエイトは、

及び

のように不変のままに残される。

この段階にて、仮想的な値は実際の値を更新するのに使用される。それを行うために、先ず、最小の仮想的な値が、

のようにして判定される。

それらを正にするために、その仮想的な値に更なる調整が行われる。

ここで、Ｖｉｒｔｕａｌ２＿Ｗｉ（ｍ）及びＶｉｒｔｕａｌ２＿Ｖｉ（ｍ）は、正の値に調整される。

次に、これらの調整された正の値に関する最大値が見出される。

上述したように、本実施例では、実際の値を、使用される初期のウエイト群中での最大ウエイトを超えさせるウエイトは何ら許容されず、その最大ウエイトは、例えばオペレータにより与えられる。

ウエイトの実際の値に関し、

及び

の関係を利用する。

（５４）乃至（５９）により導入される数式は、ウエイトの実際の値の成長（増加）に制限を設け、ＱｏＳ供給に関する１以上のパフォーマンス測定値が発散することを防ぐ。これらの数式は、広範な実験的研究を通じて導出される。

数式（１９）及び（２０）を再び参照するに、判定部１６は遅延トレランスに関する更なる調整ウエイトγ（ｍ，ｊ）も使用する。同じ遅延トレランスを有するＵＥのグループｊ毎にそのような適応ウエイトγ（ｍ，ｊ）がある。これらのグループ毎の適応ウエイトγ（ｍ，ｊ）も重み調整部２０によって調整される。各グループｊについて、そのグループに属するＵＥがｍ番目のＴＴＩの間に経験するサービスの平均品質の測定値Ａｖｇ＿Ｇｒｏｕｐ＿ＱｏＳ（ｍ，ｊ）は、次のように計算される

ここで、Ｎｊはグループｊ内のＵＥ数であり、Ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ＿Ｓａｔｉｓｆｙ＿ＱｏＳは上記の数式（２）によりグループ内のＵＥ各々について計算される。

最新のＬ個のＴＴＩにわたるグループｊ各々についてのサービス品質のグループ平均の傾向は、

のように評価される。

この傾向は、パラメータω（ｍ，ｊ）を計算するために以後使用され、そのパラメータは、

のように定められる。

グループ毎の適応ＱｏＳウエイトγ（ｍ，ｊ）は、
γ（ｍ，ｊ）＝ω（ｍ，ｊ）／ωｍｉｎ（ｍ）， ｊ＝１．．．Ｊ （６３）
のように更新され、ここで、
ωｍｉｎ（ｍ）＝ｍｉｎ（ω（ｍ，ｊ））， ｊ＝１．．．Ｊ （６４）
である。

（６２）乃至（６４）で導入された数式は、最低優先度のサービスに関するグループがウエイト値に常に１をとり、総てのＵＥが正の値のグループＱｏＳウエイトγ（ｍ，ｊ）をとることを保証する。これらの数式は、グループＱｏＳウエイトγ（ｍ，ｊ）が制限なしに増大することを防ごうともする。ＵＥの個々のＱｏＳ及び全体的なＱｏＳに関するパフォーマンス測定値における発散を防ぐために、これらのマッピングは好ましい。これらの数式は実験的に導出及び確認される。

この段階で、総てのウエイトがｍ番目のＴＴＩの間に更新されている。それらは判定部に与えられ、（１９）及び（２０）で定められるランキング及びチャネル割当メトリックを生成可能にすることができる。そして、図５のフローチャートのステップが判定部で実行されてもよい。

次に、本発明の好適実施例に関する様々なシミュレーション結果が与えられる。これらのシミュレーション結果は、複数のＵＥが存在するシミュレーションされるトラフィック環境に関連する。これらＵＥの第１グループはリアルタイムの映像データを受信しようとしていることが仮定され、ＵＥの第２グループはＷＷＷブラウジングセッションを試みているように仮定される。この状況は図７に概略的に描かれている。図７に示されるように、ＷＷＷダウンロードパケットは、インターネットを通じて及びＨＳＤＰＡシステムを通じて、アプリケーション受信機バッファに配信される。リアルタイム映像は、ＨＳＤＰＡシステムを通じてＵＥのアプリケーション受信機バッファに直接的に配信される。

リアルタイム映像データは、リアルタイムプロトコル（ＲＴＰ）パケットより成る。目下のシミュレーションでは、ＩＴＵ Ｈ．２６３を確証する映像トラフィックモデルが使用される。このトラフィックモデルは、映像符号化及びＲＴＰパケット伝送に関連するトラフィック特性に着目する。このモデルは、３２ｋｂｐｓの出力映像ストリームの目標ビットレートで毎秒７．５映像フレームを生成する。映像フレームのサイズに依存して、映像フレームは、１以上のＲＴＰパケットに分割される。

ＷＷＷブラウジングセッションは、ＴＲ２５．８４８，バージョン１．０．０，ＲＰ−０１０１９１，ＴＳＧ−ＲＡＮ＃１１，２００１年３月で定められる一連のパケットコールから成るように考えられる。ＷＷＷブラウジングセッションに、スローイング機構（遅延機構）が適用されるように仮定される。このスローイング機構は、先行するセッションが良好に完全にダウンロードされるまで、新たなセッションのダウンロードを禁止する。例えば、第１のウェブページが第２のウェブページへのリンクを有する場合に、スローイング機構は、第１ページの総てが良好にダウンロードされるまで、第２ページがダウンロードされるのを許可しない。

リアルタイム映像データ及びＷＷＷデータは、ＨＳＤＰＡシステムにて同じチャネリゼーションコード（チャネル）を共用する。

図８に、目下のシミュレーションで想定されるセルラ環境が概略的に描かれている。図８では、隣接する基地局（ノードＢ）３０の間の間隔は６ｋｍであるように仮定される。セルの各々に１つの基地局がある。各セルは３つのセクタに分けられ、セクタ境界が図８に示されている。図８に示されているように、当初ＵＥはセル内に一様に分散しており、その後それらは近辺を移動することが仮定される。

セルラ環境に関連して、ノードＢは一定の送信電力を有することも仮定される。これは、電力制御法を利用しないフルに負荷のかかった（ｆｕｌｌｙ−ｌｏａｄｅｄ）ＨＳＤＰＡシステムにとって現実的な仮定である。隣接セル干渉は、隣接するノードＢからの伝送の結果である。隣接セル干渉のレベルは、送信するノードＢからの一定の送信電力に基づいて定められる。他の仮定は、経路損失があり、信号品質に影響することである。本発明を利用するスケジューリング装置は、セクタ内の総てのＵＥに関するデータを処理するためにセクタ毎に設けられることも仮定される。

レイリーフェージングの影響をモデル化するために、ＥＴＳＩ６パスレイリー移動Ａチャネルモデルが使用される。各ＵＥの速度は３．６ｋｍ／ｈであるとする。以下の表２は、チャネルを構成する６つのパス個々についての相対的な遅延及び平均電力を示す。

（表２）

シャドーイングは、ログノーマル（ｌｏｇ−ｎｏｒｍａｌ）分布を有するように想定される。想定されるシャドーイングパラメータは、以下の表３に示される。

（表３）

図９は、第１のシミュレーション例における様々なＵＥについて、到来するよう想定されるデータパケットの様子を示す。ＵＥ１乃至１０は映像ユーザである。ＵＥ１１乃至９０はＷＷＷユーザである。第１のシミュレーション例では、全体的なトラフィック負荷合計は、一連の３０，０００ＴＴＩ（６０秒の期間）にわたって近似的に一定であるように仮定される。図９から理解できるように、映像ユーザ（ＵＥ１乃至ＵＥ１０）各々は、ほとんど連続的にパケットが到来している。ＷＷＷユーザ（ＵＥ１１乃至ＵＥ９０）についてのパケットの到来は離散的である。しかしながら、データが到来すると、瞬間的なデータレートは、３２ｋｂｐｓの映像データレートより非常に大きくてもよい。従って、ＷＷＷユーザに提供される負荷総計は、映像ユーザに対するものと比較して大きいように仮定される。言い換えれば、映像ユーザは狭いパイプを有するが、ＷＷＷユーザは広いパイプを有する。

各ＵＥで行われるチャネル推定は完全であり、そのフィードバック通知に誤りはないものと仮定される。また、報告する最小遅延は３ＴＴＩであるように想定される。

また、ＷＷＷセッションで許容可能な遅延閾値は１．５秒であると仮定される。映像サービスに対して、許容可能な遅延閾値は１００ミリ秒であるように仮定される。追跡合成法が実行され、パケットの最大伝送数は６である。パケットは、６回の再送の間に配信できなかったならば欠落する。映像ユーザはサービスグループｊ＝１に所属し、ＷＷＷユーザはサービスグループｊ＝２に所属するように仮定される。以下の総てのシミュレーションでは、映像ユーザに関するサービス優先度パラメータβ１は１０に固定され、ＷＷＷユーザに関するサービス優先度パラメータは１に固定される。Ｌ＝１００ＴＴＩに関する第２測定値の傾向が考慮に入れられること、及びε＝０．００１であることも仮定される。γ（ｍ，ｊ）は総てのＵＥに対して１であるように仮定される。

図１０乃至２２に関連する以下の説明では、本発明を利用するスケジューリング装置のパフォーマンスが、従来のＦＩＦＯ重み付け最大Ｃ／Ｉスケジューラのパフォーマンスと、及び固定ウエイトを有するＧＢ０３０３８５９．３に記載の上述したスケジューラと比較される。

先ず、図１０，１１は、図９に示されるトラフィック状況の下での、最大Ｃ／Ｉスケジューラのパフォーマンスに関連する。図１０は、数式（２１），（２２），（２３）及び（２６）で定められる４つの第２測定値が、３０，０００ＴＴＩのシミュレーション期間にわたってどのように変化するかを示す。図１０は、数式（６０）で定められる映像サービスについて及びＷＷＷサービスについてのグループ測定値Ａｖｇ＿Ｇｒｏｕｐ＿ＱｏＳの変動も示す。

図１１は、図１０に対応するグラフであるが、最初の２，０００ＴＴＩ（即ち、４秒）にわたる変動のみを示す。リアルタイム映像ユーザ及びＷＷＷユーザの総ては同じチャネルを共用するので、シミュレーション期間の開始時に、映像及びＷＷＷコール総ての突然の許可に応じて、リアルタイム映像のＱｏＳ及び公平性の観点からのＨＳＤＰＡシステムパフォーマンスは初期に急落していることが理解できる。リアルタイム映像のＱｏＳは、初期に約０．６まで上昇するが、以後０．３近辺までパフォーマンスが劣化していることが理解できる。以後パフォーマンスは回復するが、映像ユーザに対して、この「ランアウェイ（ｒａｎ−ａｗａｙ）」現象は満足できるものではない。ＷＷＷユーザのＱｏＳではそのような「ランアウェイ」現象は生じておらず、そのパフォーマンスはシミュレーション期間と共に着実に上昇している。

次に、図１２，１３は、図１０，１１と同様な情報を表すが、ＧＢ０３０３８５９．３に記載されているようなスケジューラに関するものであり、そのスケジューラは、

のような大ざっぱに割当てられた固定ウエイトを有する。

これらの値は、ＧＢ０３０３８５９．３に開示されている最適値ではない。むしろ、それらは非最適値であるように選択される。なぜなら、実際には、そのようなスケジューラで固定ウエイトを最適に初期化することは不可能かもしれないからである。

図１３が示すように、最初の１，０００ＴＴＩ（即ち、２秒）にてランアウェイ効果が依然として存在する。ＷＷＷユーザのＱｏＳ及びリアルタイム映像ユーザのＱｏＳは、図１３では明らかに２つの相反する傾向性を有する。

更に、シミュレーション期間の最初の２秒間では、スループットの分散は着実に増加している。図１３での回復は図１１（最大Ｃ／Ｉスケジューラ）におけるものより速やかであることが分かる。しかしながら、環境によっては、復元の期間及び安定的なパフォーマンスの最終的に達成されるレベルは、リアルタイム映像ユーザにとって許容できないかもしれない。

図１４は、本発明の実施例によるパフォーマンスを示し、ウエイトは、上述した大ざっぱな初期値から始まって調整される。図１０乃至１３で説明されたのと同じパフォーマンス測定値が示されている。しかしながら、この例では、仮想的な値からウエイトの実際の値を導出する際に、（５４）乃至（５９）及び（６２）乃至（６４）の数式は適用されていない。従って、制限なしに調整された仮想的な値が、図４の判定部に実際に直接的に適用される。

ＷＷＷユーザのＱｏＳは、シミュレーション期間の最初の３０秒の間に、映像ユーザのＱｏＳより顕著に低くなっていることが、図１４から分かる。ＷＷＷユーザのＱｏＳに関する平坦なレベル（フラットレベル）は、その初期時間の間に、映像ユーザに対する送信が、ほぼ全体的に支配的であり、ＷＷＷユーザへのいかなるデータ配信も制限していることを意味する。このサービス出力ビットパイプ不均衡は、配信される最終的な出力ビットレートへの直接的な影響を有し、そのビットレートは、従来のＦＩＦＯ重み付け最大Ｃ／Ｉスケジューラ及び大ざっぱに割当てられた固定ウエイトを有するＧＢ０３０３８５９．３のスケジューラ双方より低く、５００ｋｂｐｓより多い。この理由により、（５４）乃至（５９）及び（６２）乃至（６４）の数式（正規化）は、ＱｏＳ供給の様々な性質総ての中で均衡性を与えるため、混合サービス状況で好ましい。

図１５は、数式（５４）乃至（５９）及び（６２）乃至（６４）が適用される場合における、本発明を使用するスケジューラのパフォーマンスを示す。図１２，１３に示される結果を作成するのに使用されたのと同じ粗いウエイト群でスケジューラが初期化されていることが仮定されている。そのウエイトはスケジューラにより以後調整される。

適応制御機構は、ＧＢ０３０３８５９．３に記載の固定ウエイトスケジューラと比較して、かなりの程度で（図１２参照）、パフォーマンスを改善するように処理を行うことは明白である。

図１６は、（ａ）ＦＩＦＯ重み付け最大Ｃ／Ｉスケジューラ、（ｂ）粗く割り当てられたウエイトを有するＧＢ０３０３８５９．３の固定ウエイトスケジューラ及び（ｃ）本発明を使用するスケジューラの時間に関するスループット変化を比較する。本発明を使用するスケジューラは、ランアウェイ現象に対して効率的な速やかな応答特性を有することが分かる。

図１７は、３つの様々なスケジューラ（ａ）乃至（ｃ）の時間に関する映像ユーザのＱｏＳを比較するグラフである。再び、本発明を使用するスケジューラによるランアウェイ現象に対する実効的に速やかな応答が明白である。

図１８（Ａ）乃至１８（Ｆ）は、３つのスケジューラ（ａ）乃至（ｃ）のパフォーマンスに関する他の比較例を与える。

図１８（Ａ）は、３つのスケジューラにおけえる全スループット（ＷＷＷ及び映像）を比較するグラフを与える。グラフの線は、全ＵＥのスループットに関する累積密度関数（ＣＤＦ）を示す。

図１８（Ｂ）は、３つのスケジューラにおける平均の映像スループットを比較するグラフである。グラフの線は、映像サービスを受けているＵＥ１乃至ＵＥ１０のスループットの平均ＣＤＦを示す。

図１８（Ｃ）は図１８（Ｂ）に関連するグラフであるが、３つのスケジューラの平均のＷＷＷスループットを比較するものである。グラフの線は、ＷＷＷサービスを受けているＵＥ１１乃至９０のスループットの平均ＣＤＦを示す。

図１８（Ｄ）は、３つのスケジューラの映像ユーザに関するＱｏＳを比較するグラフである。

図１８（Ｅ）は、３つのスケジューラのＷＷＷユーザに関するＱｏＳを比較するグラフである。

図１８（Ｆ）は、３つのスケジューラにおける全ユーザに関する全体的なスループットを比較するグラフである。

以下の表４は、第１のシミュレーション例に関する量的形式でのパフォーマンス比較例を与える。パフォーマンス比較の測定値は、配信されるビットレート（６０秒に分けられた３０，０００ＴＴＩにわたる全スループット）、平均スループット、平均的な遅延、ＷＷＷサービスに関するＱｏＳ及び映像サービスに関するＱｏＳである。平均的なスループットは、数式（２３）で定められるような個々のスループットの平均である。平均的な遅延は、良好に配信されたパケットが体験する遅延各々の平均である。各サービスについてのＱｏＳは、考察するサービスにとって許容可能な遅延閾値の範疇で、関連するＵＥに誤り無く配信されたオクテットと、ノードＢに到達した全オクテット数との比率である。

（表４）

表４から、本発明を使用するスケジューラ（ｃ）が、全システムパフォーマンス特性をどの程度効率的に改善するかが分かる。総ての無線エンドユーザに関し、たとえ短期間であっても、公平な出力を配信するように良好に処理している。

シミュレーション期間終了時点での一群の仮想的なウエイト値は：

である。その期間終了時点での（最適化され且つ調整された）実際の一群のウエイト値は、

である。

図１９（Ａ）乃至（Ｃ）は、シミュレーション期間にわたる各ＵＥ各々のスループットのＣＤＦの観点から、３つのスケジューラ（ａ）乃至（ｃ）のパフォーマンスをそれぞれ示す。図１９（Ａ）乃至１９（Ｃ）では、破線は映像ユーザのＵＥを表し、実線はＷＷＷユーザのＵＥを表す。本発明を利用するスケジューラ（ｃ）ではパケットが非常に速く配信されることが分かる。

次に、第２のシミュレーション例が説明され、その条件は第１のシミュレーション例のものと概ね同様であるように仮定される。しかしながら、第２のシミュレーション例では、第１のシミュレーション例で使用されたものよりもその状況に更に適切な「良い（ｇｏｏｄ）」初期ウエイト群が想定されている。この「良い」ウエイト群は、スローイング機構がＷＷＷブラウジングに適用される場合に使用するＧＢ０３０３８５９．３に開示されているものであり、即ちそれは：

である。

「良い」ウエイト群は、以下の結果において、ＧＢ０３０３８５９．３に開示されたスケジューラ（ｂ）に適用された一定のウエイト群であるように想定される。

第２シミュレーション例に関する図２０（Ａ）乃至２０（Ｆ）は、第１しミューレション例での図１８（Ａ）乃至１８（Ｆ）に関するものに対応する。ＧＢ０３０３８５９．３のスケジューラ（ｂ）のパフォーマンスは、「良い」ウエイト群（固定されたウエイト）を用いることで、大幅に改善されることが分かる。しかしながら、この場合でさえも、本発明を使用するスケジューラ（ｃ）は、ウエイトを調整することで更にパフォーマンスを改善し、これは特に図２０（Ｄ）に示されている。

以下の表５は、上記の表４と同様に、第２のシミュレーション例に関するスケジューラ（ｂ）及び（ｃ）のパフォーマンスを量的形式で比較する。

（表5）

図２０（Ｅ）及び表５から、映像ユーザにとってより良いサービス品質を達成するため、本発明を利用するスケジューラ（ｃ）は、ＷＷＷユーザのサービス品質を減らすことが分かる。この理由は、映像サービスに与えられた一定のサービス優先度パラメータ（β１＝１０）が、ＷＷＷサービスに与えられたもの（β２＝１）より非常に高いためである。図２０（Ｄ）は、本発明を利用するスケジューラが、映像サービスについてのＱｏＳ低下をどの程度良好に防ぐかを示す。

次に、変動するトラフィック負荷状況に関する第３のシミュレーション例が考察される。この第３の例では、全部で５０台のＵＥがあり、ＵＥ１乃至１０は映像ユーザであり、ＵＥ１１乃至５０はＷＷＷユーザである。第２のシミュレーション例で様々なＵＥに到達するように想定されるパケットデータは、図２１に示される。シミュレーション期間の初期では、１０台全部の映像ユーザが認められ、１つのＷＷＷユーザ（ＵＥ５０）が認められている。１０秒後に、最初の１９台のＷＷＷユーザが、ＷＷＷブラウジングセッションを始めることを許可される。３０秒後に、残っているＷＷＷユーザが、ＷＷＷブラウジングセッションを始めることを許可される。

図２２（Ａ）乃至２２（Ｆ）は、第３のシミュレーション例における３つのスケジューラ（ａ）乃至（ｃ）についてのパフォーマンス結果を示す。グラフは、第１のシミュレーション例の図１８（Ａ）乃至１８（Ｆ）にそれぞれ対応する。

図２２（Ｅ）から、ＱｏＳに関するスケジューラ（ａ）のパフォーマンスは、新たなＷＷＷユーザが１０秒後に認められた場合に顕著に落ちていることが分かる。本発明を利用するスケジューラ（ｃ）は、その状況を回避するよう動作し、固定ウエイトスケジューラ（ｂ）よりも大きなロバスト性を与える。

本発明を使用するスケジューラの均衡をとる役割は図２２（Ａ）で観測可能であり、図２２（Ａ）は、個々のスループットの分散が減少すること及び配信の公平性が全シミュレーション期間にわたって改善されていることを示す。更に、図２２（Ｂ）及び２２（Ｃ）の平均スループット曲線により、ウエイトを調整することが、類似する固定ウエイトスケジューラを上回ってパフォーマンスを改善することを確認できる。これらのグラフは、スケジューラ（ｃ）が、映像サービス及びＷＷＷサービスの双方について、スケジューラ（ｂ）よりも良好なＱｏＳを同時に達成できることも示す。図２２（Ｆ）は、本発明を使用するスケジューラ（ｃ）が、シミュレーション期間総てにわたって、より良好な瞬時的な全体的なスループットを与えるようにどの程度良好に処理するかを示す。

以下の表６は、上記の表４及び５と同様に、第３のシミュレーション例に関するパフォーマンス比較例を量的形式で示す。

（表６）

第３のシミュレーション例は、負荷の重いトラフィック状況下で、変動するトラフィック負荷の影響に対するスケジューラのロバスト性を増やしつつ、本発明を使用するスケジューラが、全スループット、サービスのＱｏＳ及びパケットの平均配信度を同時に改善できることを示す。動的な移動セルラ環境では、様々なＱｏＳ条件及び遅延トレランスを有する多くの新たな呼（コール）が、基地局に認められることが可能である。従って、入力トラフィック負荷は、時間が進行するにつれて急激に変わる性質がある。そのような環境で動作することを要するスケジューラは、ビットレートの観点からは、一部が整合し、一部が変えられる多数の入力パイプに直面する。良好なパケットスケジューラは、混合的なサービス環境にてこれら変化する入力ビットパイプにもかかわらず、（無線環境とは異なる有線接続で達成される可能性のあるもののように）安定した出力品質を提供できることである。図２２（Ａ）乃至（Ｆ）に示される結果によれば、本発明を使用するスケジューラが、全送信期間にわたってそのような安定的な「有線」的な出力品質を提供できることを確認できる。

既に詳細に説明された本発明の実施例では、第１測定値の重み付け結合が、様々な受信機の各々について生成され、パケットが伝送されるべき受信機を決定するために、その様々な受信機についての各自の重み付け結合が互いに比較された。しかしながら、他の実施例では、本発明を次の文献に記載されているパケットスケジューリング法に適用することもでき、その文献は、Ｓ．Ａｂｅｄｉ，Ｓ．Ｖａｄｇａｍａ，“Ｈｙｂｒｉｄ Ｇｅｎｅｔｉｃ Ｐａｃｋｅｔ Ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ ａｎｄ ｒａｄｉｏ Ｒｓｏｕｒｃｅ Ｍａｎｅｇｅｍｅｎｔ ｆｏｒ Ｈｉｇｈ Ｓｐｅｅｄ Ｄｏｗｎｌｉｎｋ Ｐａｃｋｅｔ Ａｃｃｅｓｓ”，ＷＰＭＣ ２００２ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，Ｈａｗａｉｉ，ｐｐ．１１９２−１１９６、及びＳ．Ａｂｅｄｉ，Ｓ．Ｖａｄｇａｍａ，“Ａ Ｒａｄｉｏ Ａｗａｒｅ Ｒａｎｄｏｍ Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ Ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｆｏｒ Ｈｉｇｈ Ｓｐｅｅｄ Ｄｏｗｎｌｉｎｋ Ｐａｃｋｅｔ Ａｃｃｅｓｓ”，ＶＴＣ ２００２，Ｆａｌｌ，ｖｏｌ．４，ｐｐ．２３２２−２３２６，２４−２８，Ｓｐｅｔ．２００２ である。例えば、後者の参考文献では、複数の候補のスケジューリングソリューションη１乃至ηｎが生成される。各候補ソリューションηは、考察中のスケジューリングの瞬間（例えば、ＴＴＩ）でパケットが伝送されるべき受信機を少なくとも指定する。少なくとも１つの候補ソリューションは、ランダムに生成される。各候補ソリューションηに関し、「適合性に関する標準測定値」が次の適合性関数（ｆｉｔｎｅｓｓ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）に従って計算される：

ここで、ｕ（．），ｖ（．），ｘ（．）及びｙ（．）はマッピング関数であり、Ｗ１Ｅ，Ｗ２Ｅ，Ｗ１Ｆ，Ｗ２Ｆ，Ｗ１Ｄ，Ｗ２Ｄ，Ｗ１Ｒ及びＷ２Ｒは重み係数であり、Ｅｆｆ＿Ｏｃｔ，Ｄｅｌａｙ＿Ｐｒｏｆｉｌｅ，Ｆａｉｒｎｅｓｓ及びＲａｔｉｏ＿Ｗａｉｔｉｎｇ＿Ｏｃｔはこの場合における第１測定値である。第１測定値Ｅｆｆ＿Ｏｃｔは、ソリューションηが選ばれた場合に配信されるオクテット数の推定値である。第１測定値Ｄｅｌａｙ＿Ｐｒｏｆｉｌｅは、送信機に到達したが未だ配信されてない、最先の未配信オクテットが待機する遅延量の測定値である。第１測定値Ｆａｉｒｎｅｓｓは、パケットスケジューリングプロセスの公平性への、候補ソリューションηの予想される寄与の測定値である。第１測定値Ｒａｔｉｏ＿Ｗａｉｔｉｎｇ＿Ｏｃｔは、送信機で送信を待機しているオクテットと、考察される候補ソリューションにおけるＵＥ用のノードＢソースキューに到達したオクテット総数との比率の測定値である。

これらの第１測定値を導出する方法についての更なる情報は、上記に参照された本発明者等の論文に見出すことができ、その全内容は本願の参考に組み入れられる。

この例における第１測定値は受信機毎には計算されないことが理解されるであろう。素の代わりに、それらは候補のスケジューリングソリューション毎に計算される。これは、第１測定値を生成する場合に、１つのＵＥより多くのパフォーマンスの性質がしばしば考慮されなければならないことを意味する。例えば、候補スケジューリングソリューション中の総てのＵＥのスケジューリングパフォーマンスの性質が、考慮される必要があるかもしれない。

適合性関数は、この場合は、各受信機についてではなく候補スケジューリングソリューション各々について生成された、第１測定値の重み付け結合であることが、数式（６５）から分かるであろう。各自の適合性関数（重み付け結合）が様々な候補スケジューリングソリューションについて生成されると、それらは互いに比較され、比較結果に基づいて、候補ソリューションの内の最良のものηｂｅｓｔを選択する。

同様な適合性関数は、Ｓ．Ａｂｅｄｉ，Ｓ．Ｖａｄｇａｍａ，“Ｈｙｂｒｉｄ Ｇｅｎｅｔｉｃ Ｐａｃｋｅｔ Ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ ａｎｄ ｒａｄｉｏ Ｒｓｏｕｒｃｅ Ｍａｎｅｇｅｍｅｎｔ ｆｏｒ Ｈｉｇｈ Ｓｐｅｅｄ Ｄｏｗｎｌｉｎｋ Ｐａｃｋｅｔ Ａｃｃｅｓｓ”，ＷＰＭＣ ２００２ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，Ｈａｗａｉｉ，ｐｐ．１１９２−１１９６ に記載されているパケットスケジューリング法で使用されている。この場合に、パケットスケジューリング法は遺伝的アルゴリズムに基づいており、次の世代の子を持つために、ある世代の親を選択するプロセスの一部として、様々な候補ソリューションの適合性関数が互いに比較される。この場合に、適合性関数は、最良の候補ソリューションに到達するために、一連の世代にわたって使用される。それでもなお適合性関数（重み付け結合）は、パケットが伝送されるべき受信機を決定するために依然として使用される。適合性関数を使用する方法の更なる詳細は、本発明者等の論文にて与えられ、その全内容は本願の参考に組み入れられる。

以上本発明の実施例が非同期パケットモードを有するワイドバンドＣＤＭＡネットワークに関連して説明されてきたが、スケジューリングの問題が生じる他のどのネットワークにも本発明が適用可能であることが理解されるであろう。これらのネットワークは、ＩＳ９５ネットワークのような他のＣＤＭＡネットワークとすることも可能であり、或いはそのネットワークに適用されることも可能である。これらのネットワークは、時分割多重アクセス（ＴＤＭＡ）、波長分割多重アクセス（ＷＤＭＡ）、周波数分割多重アクセス（ＦＤＭＡ）及び空間分割多重アクセス（ＳＤＭＡ）のような多重アクセス法の１以上を利用するネットワークようなＣＤＭＡを用いない他の移動通信ネットワークとすることもできるし、それに適用することもできる。

以上本発明の実施例が個別的な「装置」を有するように説明されてきたが、当業者は、本発明の実施例における基地局（ノードＢ）及び／又はユーザ装置の機能の全部又は一部を実際に実現するのに、マイクロプロセッサやディジタル信号処理装置（ＤＳＰ）が利用されてもよいことを理解するであろう。

ダウンリンク伝送にＨＳＤＰＡを使用する無線通信システムの一部を示す図である。 図１のシステムにおけるＨＳＤＰＡ法での動作例を示す図である。 第１及び第２の異なるチャネル状態の下で、４つのＵＥのＣ／Ｉ値変動を示すグラフである。 本発明を使用するパケットスケジューリング装置のブロック図を示す。 本発明の好適実施例の動作を示すフローチャートである。 図５の実施例で行われるチャネル割当例を示す図である。 ＨＳＤＰＡシステムにおける混合したサービストラフィック状況を説明するのに使用する概念図である。 ＨＳＤＰＡシステムにおけるセルラ環境を説明するのに使用する概略図である。 第１のシミュレーション例によるＨＳＤＰＡシステムでのパケット伝送の様子を示す図である。 第１のシミュレーション例による一連の送信時間間隔にわたる従来のＦＩＦＯ重み付け最大Ｃ／Ｉスケジューラのパフォーマンスを示す図である。 図１０に示される初期期間に関するパフォーマンスを詳細に示すグラフである。 第１のシミュレーション例による一連の送信時間間隔にわたる、ＧＢ０３０３８５９．３に記載されている大ざっぱに割り当てられた固定ウエイトを有するスケジューラのパフォーマンスを示すグラフである。 図１２の初期期間に関するパフォーマンスを詳細に示すグラフである。 第１のシミュレーション例による一連のＴＴＩにわたる本発明の一実施例によるパケットスケジューリング装置のパフォーマンスを示すグラフである。 第１のシミュレーション例による一連のＴＴＩにわたる本発明の別の実施例によるパケットスケジューリング装置のパフォーマンスを示すグラフである。 本発明を使用するパケットスケジューリング装置及び他のスケジューラについて、第１のシミュレーション例による一連のＴＴＩにわたる様々なＵＥのスループットの分散の変化を示すグラフである。 本発明を使用するパケットスケジューリング装置及び他のスケジューラについて、第１のシミュレーション例による一連のＴＴＩにわたる、リアルタイム映像サービスを受信するＵＥのＱｏＳ変動を示すグラフである。 第１のシミュレーション例による一連のＴＴＩにわたって、本発明を使用するパケットスケジューリング装置のパフォーマンスに関する様々な性質を他の装置と比較するグラフである。 第１のシミュレーション例による一連のＴＴＩにわたって、本発明を使用するパケットスケジューリング装置のパフォーマンスに関する様々な性質を他の装置と比較するグラフである。 第１のシミュレーション例による一連のＴＴＩにわたって、本発明を使用するパケットスケジューリング装置のパフォーマンスに関する様々な性質を他の装置と比較するグラフである。 第１のシミュレーション例による一連のＴＴＩにわたって、本発明を使用するパケットスケジューリング装置のパフォーマンスに関する様々な性質を他の装置と比較するグラフである。 第１のシミュレーション例による一連のＴＴＩにわたって、本発明を使用するパケットスケジューリング装置のパフォーマンスに関する様々な性質を他の装置と比較するグラフである。 第１のシミュレーション例による一連のＴＴＩにわたって、本発明を使用するパケットスケジューリング装置のパフォーマンスに関する様々な性質を他の装置と比較するグラフである。 本発明を使用するパケットスケジューリング装置について及び他のスケジューラについて、第１のシミュレーション例による時間に関する全ＵＥのスループットの累積密度関数（ＣＤＦ）を示すグラフである。 本発明を使用するパケットスケジューリング装置について及び他のスケジューラについて、第１のシミュレーション例による時間に関する全ＵＥのスループットの累積密度関数（ＣＤＦ）を示すグラフである。 本発明を使用するパケットスケジューリング装置について及び他のスケジューラについて、第１のシミュレーション例による時間に関する全ＵＥのスループットの累積密度関数（ＣＤＦ）を示すグラフである。 図１８Ａに対応する第２のシミュレーション例によるグラフである。 図１８Ｂに対応する第２のシミュレーション例によるグラフである。 図１８Ｃに対応する第２のシミュレーション例によるグラフである。 図１８Ｄに対応する第２のシミュレーション例によるグラフである。 図１８Ｅに対応する第２のシミュレーション例によるグラフである。 図１８Ｆに対応する第２のシミュレーション例によるグラフである。 第３のシミュレーション例によるＨＳＤＰＡシステムにおけるパケット伝送の様子を示す図である。 図１８Ａに対応する第３のシミュレーション例によるグラフである。 図１８Ｂに対応する第３のシミュレーション例によるグラフである。 図１８Ｃに対応する第３のシミュレーション例によるグラフである。 図１８Ｄに対応する第３のシミュレーション例によるグラフである。 図１８Ｅに対応する第３のシミュレーション例によるグラフである。 図１８Ｆに対応する第３のシミュレーション例によるグラフである。

Claims (37)

1. 少なくとも１つのチャネルを通じて送信機から複数の受信機に送信するデータパケットをスケジューリングするパケットスケジューリング方法であって：
   スケジューリングパフォーマンスの第１測定値を少なくとも２つの異なる性質で生成し、前記第１測定値をそれぞれに対応したウエイトで結合することで生成される前記第１測定値の重み付け結合値を用いて、パケットが伝送されるべき受信機を決定するステップ；
   スケジューリングパフォーマンスの少なくとも１つの第２測定値を生成するステップ；
   該又は各々の前記第２測定値についての、考察する前記第２測定値に予測されるウエイトを、起こりそうな影響に従って少なくとも２つの異なるウエイトのクラスに分類するステップ；及び
   該又は各々の第２測定値のウエイトの分類と共に、該又は各々の第２測定値を用いてウエイトを調整するステップ；
   を有することを特徴とする方法。
2. 該又は各々の第２測定値のウエイトの１つのクラスは、前記第２測定値についての起こりそうな影響が正の値であるウエイト各々より成る友好的クラスである
   ことを特徴とする請求項１記載の方法。
3. 該又は各々の第２測定値のウエイトの１つのクラスは、前記第２測定値についての起こりそうな影響が負の値であるウエイト各々より成る敵対的クラスである
   ことを特徴とする請求項１又は２記載の方法。
4. 該又は各々の第２測定値のウエイトの１つのクラスは、前記第２測定値についての起こりそうな影響が不確実であるウエイト各々より成る中立的クラスである
   ことを特徴とする請求項１，２又は３の何れか１項に記載の方法。
5. 第２測定値が減少している場合に、第２測定値の前記友好的クラス中のウエイトが増加する
   ことを特徴とする請求項２記載の方法。
6. 第２測定値が増加している場合に、第２測定値の前記友好的クラス中のウエイトが不変に維持される
   ことを特徴とする請求項２又は５記載の方法。
7. 第２測定値が変化していない場合に、第２測定値の前記友好的クラス中のウエイトが増加する
   ことを特徴とする請求項２，５又は６の何れか１項に記載の方法。
8. 第２測定値が減少している場合に、第２測定値の前記敵対的クラス中のウエイトが減少する
   ことを特徴とする請求項３記載の方法。
9. 第２測定値が増加している場合に、第２測定値の前記敵対的クラス中のウエイトが不変に維持される
   ことを特徴とする請求項３又は８記載の方法。
10. 第２測定値が変化していない場合に、第２測定値の前記敵対的クラス中のウエイトが減少する
    ことを特徴とする請求項３，８又は９の何れか１項に記載の方法。
11. 第２測定値の変化によらず、第２測定値の中立的クラス中のウエイトは不変に維持される
    ことを特徴とする請求項４記載の方法。
12. 該又は各々の第２測定値の時間的な履歴を用いて、第２測定値が増加している、減少している又は変化していないかを判定するステップ
    を更に有することを特徴とする請求項１乃至１１の何れか１項に記載の方法。
13. 前記ウエイトの各々がそれぞれ第１及び第２の値を有し、前記第１の値は、前記第１測定値の重み付け結合を生成するために使用され且つ１以上の所定の制約に従い、前記第２の値は前記制約に従わず；
    前記分類に基づいて及び該又は各々の第２測定値に基づいて、以前の第２の値から新たな第２の値が計算され；及び
    第１の値が前記所定の制約に合致することを保証するように、第２の値から新たな第１の値が導出される；
    ことを特徴とする請求項１乃至１２の何れか１項に記載の方法。
14. １つの前記制約は、第１の値の各々が０以上でなければならないことである
    ことを特徴とする請求項１３記載の方法。
15. １つの前記制約は、どのウエイトについての最大の第１の値も所定の最大値を超えてはならないことである
    ことを特徴とする請求項１３又は１４記載の方法。
16. 前記所定の最大値が、初期のウエイト群中の最も大きな第１の値である
    ことを特徴とする請求項１５記載の方法。
17. 少なくとも１つの第１測定値が、前記第１測定値の別のものに影響する少なくとも１つの性質とは独立である
    ことを特徴とする請求項１乃至１６の何れか１項に記載の方法。
18. 少なくとも１つの第１測定値が、受信機に提供されるサービスの種別に割当てられる優先度の影響を受ける
    ことを特徴とする請求項１乃至１７の何れか１項に記載の方法。
19. 前記第１測定値の少なくとも１つの重み付け結合が受信機の各々について生成され、異なる受信機についての重み付け結合各々は、パケットが伝送されるべき受信機を決定するのに使用される
    ことを特徴とする請求項１乃至１８の何れか１項に記載の方法。
20. 第１及び第２の第１測定値の重み付け結合を各受信機についてそれぞれ生成するステップ；
    第１の重み付け結合各々に基づいて受信機をランキングし、ランキングされた順序で受信機のリストを作成するステップ；及び
    前記リスト内で最も高く格付けされた受信機から始めて、第２の重み付け結合各々に基づいて、リスト中の受信機にチャネルを割当てるステップ；
    を更に有することを特徴とする請求項１９記載の方法。
21. 前記第１の重み付け結合は、第１測定値を各自の対応する第１のウエイトに従って結合することで生成され、前記第２の重み付け結合は、第１測定値を各自の対応する第２のウエイトに従って結合することで生成され、前記第１のウエイト及び／又は前記第２のウエイトは、前記第２測定値に基づいて及び前記の分類に基づいて、分類及び調整される
    ことを特徴とする請求項２０記載の方法。
22. パケットが伝送されるべき受信機を少なくとも指定する候補スケジューリングソリューションを複数生成するステップ；
    候補ソリューション各々について第１測定値及び重み付け結合を生成するステップ；及び
    異なる候補ソリューションに関する重み付け結合各々を使用して、パケットが伝送されるべき受信機を決定するステップ；
    を更に有することを特徴とする請求項１乃至１８の何れか１項に記載の方法。
23. 少なくとも１つの候補ソリューションが、遺伝的アルゴリズムを利用して生成される
    ことを特徴とする請求項２２記載の方法。
24. 少なくとも１つの候補ソリューションが、ランダムに生成される
    ことを特徴とする請求項２２又は２３記載の方法。
25. 複数のチャネルが送信機から受信機にパケットを伝送するのに利用可能であり、候補ソリューションの各々は、指定される受信機が利用可能なチャネルにどのように割当てられるかを指定する
    ことを特徴とする請求項２２乃至２４の何れか１項に記載の方法。
26. 重み付け結合が、適合度関数である
    ことを特徴とする請求項２２乃至２５の何れか１項に記載の方法。
27. 前記異なる性質の１つは、許容可能な遅延閾値の範疇で、対象の受信機にデータを配信することの成否を示す
    ことを特徴とする請求項１乃至２６の何れか１項に記載の方法。
28. 前記異なる性質の１つは、送信機及び対象の受信機間のチャネル品質を示す
    ことを特徴とする請求項１乃至２７の何れか１項に記載の方法。
29. 前記異なる性質の１つは、対象の受信機にどの程度多くのデータが良好に配信可能であるかを示す
    ことを特徴とする請求項１乃至２８の何れか１項に記載の方法。
30. 前記異なる性質の１つは、どの程度多くのデータが対象の受信機への伝送を送信機で待機しているかを示す
    ことを特徴とする請求項１乃至２９の何れか１項に記載の方法。
31. 前記異なる性質の１つは、対象の受信機にデータを配信する遅延を示す
    ことを特徴とする請求項１乃至３０の何れか１項に記載の方法。
32. 前記異なる性質の１つは、商業上の性質である
    ことを特徴とする請求項１乃至３１の何れか１項に記載の方法。
33. スケジューリングの瞬間が繰り返し実行され、スケジューリングの瞬間の各々の間に、新たな重み付け結合が生成され、パケットが伝送されるべき受信機に関する新たな判定がなされる
    ことを特徴とする請求項１乃至３２の何れか１項に記載の方法。
34. 前記の伝送は無線伝送である
    ことを特徴とする請求項１乃至３３の何れか１項に記載の方法。
35. 前記送信機は無線通信システムの基地局の一部であり、前記受信機の各々は該システムのユーザ装置の一部である
    ことを特徴とする請求項１乃至３４の何れか１項に記載の方法。
36. 少なくとも１つのチャネルを通じて送信機から複数の受信機に送信するデータパケットをスケジューリングするパケットスケジューリング装置であって：
    スケジューリングパフォーマンスの第１測定値を少なくとも２つの異なる性質で生成し、前記第１測定値を各自の関連するウエイトで結合することで生成される前記第１測定値の重み付け結合を用いて、パケットが伝送されるべき受信機を決定する手段；
    スケジューリングパフォーマンスの少なくとも１つの第２測定値を生成する手段；
    該又は各々の前記第２測定値について、考察する前記第２測定値に予測されるウエイトを、起こりそうな影響に従って少なくとも２つの異なるウエイトのクラスに分類する手段；及び
    該又は各々の第２測定値のウエイトの分類と共に、該又は各々の第２測定値を用いてウエイトを調整する手段；
    を有することを特徴とする装置。
37. 請求項３６記載のパケットスケジューリング装置；及び
    前記パケットスケジューリング装置に動作可能に接続され、前記パケットスケジューリング装置で決定された受信機にパケットが伝送されるようにする送信手段；
    を有することを特徴とする送信装置。

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