JP4303750B2 - 無線ネットワークを計画及び評価する方法及びシステム - Google Patents

Description

発明の分野
本発明は、無線ネットワークの計画及び評価に関する。より詳細には、本発明は、既存の無線ネットワークにおける受信可能範囲の最適化、及び基地局の設置の優先順位付けに関する。

発明の背景
無線ネットワークの計画及び評価は、無線受信可能範囲の隙間を見出し、新しい基地局を構築すべき場所を見出すために利用される。

ＰＣＴ特許出願ＷＯ９０／１０３４２号は、無線セルの計画のための方法及びシステムを提供する。該方法は、トラフィック要求を満たすためのセル計画の適応を可能とする、測定された電界強度に基づいて計算された除外マトリックスと、反復割当てアルゴリズムとを利用する。

ＰＣＴ特許出願ＷＯ９６／３６１８８号は、無線通信ネットワークのシステム要件を見積もる方法及び装置を提供する。
欧州特許出願第１２９４２０８号は、特にＣＤＭＡ無線ネットワークである無線ネットワークの計画及び／又は評価のための方法及びシステムを提供する。該方法は、トラフィックの変化によるセル・ブリージング（cell breathing）を考慮するため、計画は、各ピクセルに対するリンク・バジェットと、各セルに対するノイズ上昇との計算を含む。

ＰＣＴ特許出願ＷＯ９３／１５５９１号は、加入者の移動性のシミュレーションを用いて、セルラー無線ネットワークを計画する方法及びシステムを提供する。
課題の定義
受信可能範囲の拡充が必要な既存無線ネットワークにおける、計画及び評価のための解決策であって、エンドユーザに知覚される受信可能範囲を拡充するための基地局展開の優先順位付けを行う解決策が存在しない。

発明の目的
本発明の目的は、受信可能範囲の拡充が必要な既存無線ネットワークにおける方法及びシステムを提供することであり、該解決策は、エンドユーザに知覚される受信可能範囲を拡充するための基地局展開の優先順位付けを行う。

発明の概要
本発明は、受信可能範囲の拡充が必要な既存無線ネットワークの計画及び評価のための解決策であって、エンドユーザにより知覚される受信可能範囲を拡充するための基地局展開の優先順位付けを行うことができる解決策を提供する。

本発明の１つの態様によれば、少なくとも１つのセルを画定する少なくとも１つの基地局を備える無線ネットワークの計画及び／又は評価のための方法及びシステムが提供される。方法は、以下のステップ、又は以下のステップのサブセットを含み、システムは、以下のステップを扱う手段を備える。
・少なくとも１つのサービスエリアの少なくとも一部をピクセルに分割するステップ。
・ピクセルのうちの少なくとも１つが、少なくとも１つのセルによりカバーされているか否かを評価することにより、少なくとも１つのカバーされていないピクセルを識別するステップ。これには、受信可能範囲予測モデル及び人口分布モデルが利用され得る。また、測定された受信可能範囲データ及び人口分布モデルが利用されてもよい。受信可能範囲予測モデル及び環境特性モデルも利用されてもよく、測定された受信可能範囲データ及び環境特性モデルが利用されてもよい。
・少なくとも１つのカバーされていないピクセルに、重み付けするステップ。
・少なくとも１つのカバーされていないピクセルに、新しい基地局を仮想的に設置することにより、新しくカバーされるピクセルの合計を決定するステップ。新しくカバーされるピクセルの合計は、新しくカバーされるピクセルの重み付けされた合計でもよい。
・少なくとも１つの候補ピクセルを決定するステップ。これは、新しくカバーされるピクセルの合計が最高になる、少なくとも１つのカバーされていないピクセルを選択することにより実行され得る。少なくとも１つのカバーされていないピクセルの選択は、新しくカバーされるピクセルの合計が閾値を超えるか否かを評価してもよい。
・２つ又はそれ以上の隣接する候補ピクセルが存在するか否かを決定するステップ。
・隣接ピクセル領域を画定するステップ。
・隣接ピクセル領域の重心を決定するステップ。
・少なくとも１つのカバーされていないピクセルの周りの生活圏内にある、少なくとも１つの既にカバーされているピクセルを、該少なくとも１つの既にカバーされているピクセルが、少なくとも１つのセルによってカバーされているか否かを評価することにより、識別するステップ。
・少なくとも１つのカバーされていないピクセルについて、該少なくとも１つのカバーされていないピクセルの周りの生活圏内にある、既にカバーされているピクセルの合計を決定するステップ。
・少なくとも１つのカバーされていないピクセルについて、該少なくとも１つのカバーされていないピクセルに新しい基地局を仮想的に設置した後で、該少なくとも１つのカバーされていないピクセルの周りの生活圏内における既にカバーされているピクセルの新しい合計を決定するステップ。
・少なくとも１つのカバーされていないピクセルの周りの生活圏内にある既にカバーされているピクセルの合計と、少なくとも１つのカバーされていないピクセルに新しい基地局を仮想的に設置した後の、少なくとも１つのカバーされていないピクセルの周りの生活圏内にあるカバーされているピクセルの新しい合計との差を評価することにより、少なくとも１つの候補ピクセルの優先順位付けを行うステップ。

実際の基地局が、候補ピクセルに設置され得る。実施の基地局は、また、隣接ピクセル領域の重心に設置されてもよい。
本発明は、図面に示される例としての実施の形態を参照することにより、更に詳細に説明される。

発明の詳細な説明
本発明の教示のために、本発明の方法及びシステムの好ましい実施の形態を、以下に説明する。最終的に特許される特許請求の範囲によってのみ限定される本発明の範囲を、本発明の真の趣旨を逸脱することなく実施するために、本発明の他の代わりの及び均等な実施の形態が考えられ、変形されることが、当業者にとって明らかである。

「好ましい実施の形態」
本明細書に記載される計画及び評価の手順は、全国的な無線ネットワーク計画を、比較的短時間のうちに作成することを可能とする。利用される入力データの正確性及び現実性に依存して、計画及び評価の出力の品質は、かなり高くなり得る。主な入力は、人口分布に関する最新データである。年齢、移動性、教育又は購買力に関する局所的又は地域的な相違の知識により、モデルは、更に調整され得る。

「屋内受信可能範囲の計画」
図１は、計画手法のフローチャートを示す。計算には、幅広く利用されているラスター処理ツールである、商業的に利用可能なソフトウェア製品のＥＲＤＡＳ Ｉｍａｇｉｎｅ（登録商標）を利用する。このツールの使用により、予測又は測定された現在の受信可能範囲状況を表すラスター・アレイは、可能性のある基地局から届く範囲内のカバーされていない人口の累積を求めるために、人口分布と組み合わされる。モデルの全ステップを、以下に詳細に説明する。

分析は、１００×１００ｍのラスター・サイズを用いて実行される。より高い解像度にすると、データ量及び処理時間が、受容不可能なレベルにまで増加する。
ステップ１（３）：機能構築ブロック１は、電界強度ラスターｎ４４＿ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ（１）を、クラッター・クラス「都市」、「近郊」及び「田舎」のｎ４５＿ｕｒｂａｎ＿ｓｕｂｕｒｂａｎ（２）と組み合わせることにより、個々の電界強度の閾値において、現在カバーされていないラスター・ピクセルを識別する。電波の伝播と、可能性のある基地局の範囲とは、同様に、建物の密度に依存するからである。適用される閾値は、例えば、都市領域に対しては−６５ｄＢｍ、近郊及び田舎の領域に対しては−７２ｄＢｍであり得る。結果として、カバーされていない領域を表すピクセル値「１」、及びカバーされている領域を示す「０」を有する１ビットのラスターｎ４６＿ｉｎｄｏｏｒ＿ｇａｐｓ（４）がもたらされる。

ステップ２（６）：構築ブロック２は、ピクセルごとの居住者数であるｎ４８＿ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ（５）により、結果に重み付けを行う。アルゴリズムは、ピクセル・レベルで、昼間及び夜間の人口の最大を利用する。即ち、純粋な居住領域については、たいていの場合、夜間の居住者によって計算し、工業団地領域については、昼間の人口により評価する。従って、通勤者が２回数えられ得るため、累計された全国的な数値は、実際の国の居住者数を超える。

結果としての８ビットのラスターｎ７＿ｗｅｉｇｈｔｅｄ＿ｉｎｄｏｏｒ＿ｇａｐｓ（７）は、ピクセルがカバーされていない場合に居住者数を示し、そうではない場合に「０」を示す。

ステップ３（９）：基地局の範囲を５００ｍとする仮定に基づいて、ステップ３は、各ピクセルについて、当該範囲内にいる（即ち、５ピクセルの範囲内にいる）全てのカバーされていない人口を合計する。受信可能領域は、円形であると近似される。そのようにして、各ピクセルについて、ＢＴＳがそこに置かれた場合に、どれだけ多くの人口がカバーされるかがシミュレートされる。結果としてのラスターｎ４＿ｆｏｃａｌｓｕｍ＿ｏｆ＿ｇａｐｓ（１０）は、１６ビットの情報深度を有する。

ステップ４：この時点で、最も効率的な基地局位置を探す最適化戦略は、ｎ１４＿ｆｏｃａｌｓｕｍ＿ｏｆ＿ｇａｐｓ（１０）において最大絶対値を有するピクセルを特定するために、ＢＴＳがその位置に設置されたと想定して、電界強度予測を計算し、ステップ１から再度開始する。しかしながら、この手法は、全国的な計画には、受容しがたい処理時間がかかるために、現実的ではない。代わりに、近隣５００ｍにおけるｎ１４＿ｆｏｃａｌｓｕｍ＿ｏｆ＿ｇａｐｓ（１０）からピクセルごとに最大値を選ぶことにより、地域の最大、即ち、受信可能範囲内で最大数の人口を有する地域を求めるための自動化された計画手法が目指される。地域の最大は、現在のピクセル値が、周辺５００ｍにおける最大ピクセル値と等しくなることを必要とする。第２の条件として、地域の最大は、特定の閾値（即ち、当該ＢＴＳ候補によりカバーされる特定の居住者数）が超えられた場合にのみ、考慮される。これらの２つのブロック４及び５は、１６ビットの符号なしラスターｎ２７＿ｌｏｃａｌ＿ｐｅａｋｓ（１５）をもたらす。ｎ２７＿ｌｏｃａｌ＿ｐｅａｋｓ（１５）において、２つの条件を満たす全てのピクセルは近隣５００ｍにおける人口を有し、他の全てのピクセルは「０」の値を保持する。

ブロック４（１２）：

ＥＲＤＡＳのビルトイン関数である「ＦＯＣＡＬ ＭＡＸ」は、入力ラスターの各ピクセルの周りの焦点ウィンドウ（焦点）におけるピクセル値の最大を返す。焦点は、以下に示される通り、円のような形状の、カスタマイズされた１１×１１のマトリックスｎ２３＿Ｃｕｓｔｏｍ＿Ｉｎｔｅｇｅｒ（１１）により画定される。

ブロック５（１４）：

地域の最大は、ただ１つの可能性としての基地局が設置されるべき１つより多くのピクセル、即ち、上記条件を満たす１つより多くのラスター・ドットによって構成され得るため、以下のブロックは、隣接ピクセルのグループ化を行う。対応する機能は、「ＣＬＵＭＰ（集団）」（１６）と呼ばれ、それぞれ別個のラスター領域／集団が別個のクラスに記録される、ラスターｎ２７＿ｌｏｃａｌ＿ｐｅａｋｓ（１５）の連続分析を実行する。出力は、連続領域が連続番号を振られる単一レイヤーのラスターｎ２９＿ｓｅａｒｃｈｒｉｎｇｓ（１７）である。

関数ＣＬＵＭＰ（１６）は、以下の通り、８個の隣接ピクセルを考慮する。
ブロック６（１６）：

結果としての３２ビットのラスターｎ２９＿ｓｅａｒｃｈｒｉｎｇｓ（１７）は、各集団について、連続番号と、重み（ここでは、可能性のあるＢＴＳに関連する人口数）とを含む。より多くのピクセルが特定のクラスに所属するようになればなるほど、ＢＴＳを設置するための許容範囲が大きくなる。

図２、図３、図４、図５、図６及び図７は、ベルリン中心部の３ｋｍ×３．５ｋｍの領域に対するステップごとの結果を示す。この例において、４つの新しいＢＴＳ位置が見出される。ブロック６（１６）の「ＣＬＵＭＰ」の出力は、図８に表示されるラスターである。４つの可能性のあるＢＴＳ位置は、連続番号を付けられ（「Ｒｏｗ」列）、カバーされるべき人口数を有する（「Ｏｒｉｇｉｎａｌ Ｖａｌｕｅ」列）。自動化された計画によれば、ＢＴＳ候補１は、計算された１４４０人の居住者をカバーしたままで、黄色の領域内の任意の位置に設置され得る。

上記の手法は、最小のサイト間距離を保証しないため、次のステップは、受信可能距離よりも短い距離を有する全ての候補をＢＴＳリストから削除し得る。そのために、プログラミング言語の「Ｃ」が利用される。

適用される座標系は、拡大範囲において長方形の格子が適用される横メルカトル（ガウス−クルーガー）であるため、接近した近隣におけるサイトの距離は、受容可能な誤差をもって、ピタゴラスの定理により以下のように計算される。即ち、

である。
処理の質を高めるため、上記のステップは、３回まで繰り返される。そのため、放送中の全てのＢＴＳと、構築すべきＢＴＳ候補のセットとを加えたＢＴＳのセットにより、達成可能な受信可能範囲がシミュレートされる。

「道路受信可能範囲の計画」
道路受信可能範囲の計画に対する高レベルの手法は、屋内受信可能範囲に適用される手法と似ている。電界強度閾値及び最小受信可能範囲要件は、推定されるＢＴＳ受信可能範囲とともに調整される。モデルは、例えばハイウェイや重要な他の道路などにおける、ラスター指向の測定データにより開始される。８ビットのラスターｎ１＿ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ＿ｃａｍｐａｉｇｎ（１）は、運転試験が行われた任意の場所で測定された電界強度、又は「０」を表す。

ブロック１（３）は、定義されるべき電界強度レベルを超えないピクセルに、ハイウェイであれば「１」、他の道路であれば「２」の印を付ける（ｎ１７＿ｒｏａｄ＿ｔｙｐｅ（２））。ハイウェイ及び他の道路は、重要性が異なることを考慮するために、別の閾値を与えられ得る。

ブロック１（３）：

結果としてのラスター２ビットのラスターは、焦点分析の入力として利用される。電界強度要件が屋内手法とは異なるため、想定される受信可能範囲も異なる。受信可能ゾーンは、オクムラ−ハタ定理により３０００ｍに低減され得る。この範囲に基づいて、ブロック２（９）は、各ピクセルについて、当該領域内に位置する（即ち、３０ピクセルの範囲内にある）、全てのカバーされていない且つ重み付けされた（１又は２）道路セグメントを合計する。受信可能範囲は、円形であるように近似される。そのようにして、各ピクセルについて、ＢＴＳがその場所に設置された場合に、どの道路セクションがカバーされ得るかがシミュレートされる。結果としてのラスターｎ４＿ｆｏｃａｌｓｕｍ＿ｈｉｇｈｗａｙｓ（１０）は、１６ビットの情報深度を有する。

ブロック２（９）：

ブロック３及び４は、近隣３０００ｍのｎ４＿ｆｏｃａｌｓｕｍ＿ｈｉｇｈｗａｙｓ（１０）からピクセルごとに最大値を選ぶことにより、地域の最大、即ち、受信可能範囲内で最大数のカバーされていない道路ピクセルを有する位置を求めることを目的とする。地域の最大は、現在のピクセル値が、周辺３０００ｍの最大ピクセル値と等しくなることを必要とする。第２の条件として、地域の最大は、特定の閾値（即ち、特定のセグメント長）が超えられる場合にのみ、考慮される。これらの２つのブロックは、１６ビットの符号なしラスターｎ８＿ｌｏｃａｌ＿ｐｅａｋｓ（１５）をもたらし、ｎ８＿ｌｏｃａｌ＿ｐｅａｋｓ（１５）において、２つの条件を満たす全てのピクセルは、近隣３０００ｍのカバーされていないピクセルの数を割り当てられ、それ以外のすべてのピクセルは、値「０」を有する。

ブロック４（１２）：

ブロック４は、入力ラスターの各ピクセルの周りの焦点ウィンドウ（焦点）におけるピクセル値の最大を返す。焦点は、円のような形状の、カスタマイズされた６１×６１のマトリックスｎ９＿Ｃｕｓｔｏｍ＿Ｉｎｔｅｇｅｒ（１１）により画定される。

ブロック３（１４）：

ＢＴＳを正当化するために超えられなければならない２０ピクセルの閾値は、ハイウェイにおける１０ピクセル、又は他の道路における２０ピクセル、又はその任意の組合せに対応する。

最後のブロック５（１６）は、ラスターｎ８＿ｌｏｃａｌ＿ｐｅａｋｓ（１５）に対する連続分析を実行する「ＣＬＵＭＰ（集団）」関数を用いて、隣接ピクセルをグループ化する。それぞれ別個のラスター領域／集団は、別個のクラスに記録される。出力は、連続領域が連続番号を振られる、単一レイヤーのラスターｎ１１＿ｓｅａｒｃｈｒｉｎｇｓ（１７）である。

ブロック５：

結果としての３２ビットのラスターｎ１１＿ｓｅａｒｃｈｒｉｎｇｓ（１７）は、各集団について、連続番号と、重み（即ち、可能性のあるＢＴＳに関連する道路ピクセルの数）とを含む。ＢＴＳを設置する許容範囲が大きくなればなるほど、対応するクラスに所属するピクセルは多くなる。

結果としての、道路の受信可能範囲を拡充するためのＢＴＳ候補のセットは、互いのＢＴＳ間の、並びに道路と屋内ＢＴＳとの間の最小サイト間距離について調べられ、必要に応じて除去される。２回又はそれ以上の繰り返しにより、計画の質が向上する。

「新しいＢＴＳ位置の展開の優先順位付け」
経験によれば、−９５ｄＢｍの電界強度を持つ受信可能領域を示す受信可能範囲のプロットは、顧客による知覚を反映しない。平均的な顧客は、家庭における受信可能範囲に関心があるだけではなく、移動しているために、周辺の領域でも携帯電話を利用したいと望む。その上、森や田園地方のような人の住んでいない領域は、顧客の品質知覚において、主要な役割を果たすことがない。従って、ネットワークの受信可能範囲を表す代替の手法は、定住地域のみの移動ユーザ及び焦点を想定すればよい。

基準である「知覚される受信可能領域」は、以下のように計算されるため、この要件を満たす。即ち、各ラスター・ピクセルについて、モデルは、周囲２０ｋｍにおけるカバーされるピクセルの割合を計算する。これが、平均的な顧客が通常移動する領域だからである。カバーされるピクセルに数えられるためには、特定のピクセルにおける予測電界強度が、都市の領域で−６０ｄＢｍ、近郊及び田舎の領域で−７０ｄＢｍ、主要道路及びＢＡＢ（ハイウェイ）で−８５ｄＢｍを超えなければならない。

人の住んでいないピクセル（森、農業地帯、水路）は、考慮されない。「知覚される受信可能範囲」は、携帯電話が通常利用される領域に、より高い重み付けをすることにより、顧客の印象をより良く表す。

「知覚される受信可能範囲」のラスター・レイヤーは、以下のように計算される。
即ち、ブロック１０４は、全ての関連するピクセル、即ち、電界強度条件を満たすピクセルを、受信可能としてマークし（値「１」）、全ての他の（カバーされていない、又は田園地帯であり関係がない）ピクセルには値「０」が与えられる。ブロック１０６において、反転した分析が実行され、全てのカバーされていないが関係のあるピクセルが「１」をマークされ、全ての他の（カバーされている、又は関係がない）ピクセルが値「０」を割り当てられる。

ブロック１０４：

ブロック１０６:

結果としての１ビットのラスターｎ７＿ａｎａｌｙｓｉｓ＿ｇｏｏｄ（１０７）及びｎ５＿ａｎａｌｙｓｉｓ＿ｂａｄ（１１１）は、焦点ウィンドウ内の全ての優良ピクセル（ブロック１０８）及び全ての不良ピクセル（ブロック１１０）がそれぞれ数えられる、ブロック１０８及び１１０に入力される。焦点は、２０ｋｍの移動半径を表す半径２０００ピクセルの円形の形状を有する。出力ラスターは、符号なし１６ビットの情報深度を有し、２０ｋｍ周囲における優良ピクセル及び不良ピクセルそれぞれの数に関する情報を提供する。

ブロック１０８：

ブロック１１０:

最後のステップは、各ピクセルについて、近隣にある優良ピクセルと不良ピクセルの比率を計算する。結果としての８ビットのラスターｎ１５＿ｐｅｒｃｅｉｖｅｄ＿ｃｏｖｅｒａｇｅ（１１５）は、関連するピクセルの総数に対する優良ピクセルの割合を表し、それにより「知覚される受信可能領域」を表す０〜１００の値を割り当てられる。

ブロック１１３：

屋内及び道路の受信可能範囲に対する、見出された新しい基地局位置において知覚される受信可能領域の可能性のある増加のマッピングは、どの新しい基地局が、知覚される受信可能領域に対して最高の影響を有するかを示す。最高の影響を有する新しい基地局が、最初に構築され得る。そのようにして、全ての新しい基地局位置について、優先順位が付与され得る。

図１は、本発明の例としての実施の形態に従った無線ネットワークの計画及び評価のフローチャートを示す。 図２は、本発明の例としての実施の形態に従った無線ネットワークの計画及び評価のサブ結果を示す。 図３は、本発明の例としての実施の形態に従った無線ネットワークの計画及び評価のもう１つのサブ結果を示す。 図４は、本発明の例としての実施の形態に従った無線ネットワークの計画及び評価のもう１つのサブ結果を示す。 図５は、本発明の例としての実施の形態に従った無線ネットワークの計画及び評価のもう１つのサブ結果を示す。 図６は、本発明の例としての実施の形態に従った無線ネットワークの計画及び評価のもう１つのサブ結果を示す。 図７は、本発明の例としての実施の形態に従った無線ネットワークの計画及び評価のもう１つのサブ結果を示す。 図８は、本発明の例としての実施の形態に従った無線ネットワークの計画及び評価のもう１つのサブ結果を示す。 図９は、本発明の例としての実施の形態に従った無線ネットワークの計画及び評価における優先順位付けに利用されるフローチャートを示す。

Claims (17)

1. 少なくとも１つのセルを画定する少なくとも１つの基地局を備える無線ネットワークを計画及び／又は評価するために、プロセッサにより実行される方法であって、
   前記プロセッサが、少なくとも１つのサービスエリアの少なくとも一部をピクセルに分割するステップと、
   前記プロセッサが、前記ピクセルのうちの少なくとも１つが前記少なくとも１つのセルによりカバーされるか否かを評価することにより、少なくとも１つのカバーされていないピクセルを識別するステップと、
   前記プロセッサが、前記少なくとも１つのカバーされていないピクセルに新しい基地局を仮想的に設置することにより、新しくカバーされるピクセルの人口の合計を決定するステップと、
   前記プロセッサが、前記新しくカバーされるピクセルの人口の合計に基づいて、前記少なくとも１つのカバーされていないピクセルから選択される前記新しい基地局を設置するための少なくとも１つの候補ピクセルを決定するステップと、
   前記プロセッサが、前記少なくとも１つのセルにより既にカバーされている少なくとも１つのピクセルを、前記少なくとも１つの候補ピクセルの周りの定住地域のピクセルであるか否かを評価することにより識別するステップと、
   前記プロセッサが、前記少なくとも１つの候補ピクセルについて、前記識別された少なくとも１つの既にカバーされているピクセルの合計を決定するステップと、
   前記プロセッサが、前記少なくとも１つの候補ピクセルについて、該少なくとも１つの候補ピクセルに前記新しい基地局を仮想的に設置した後に、該少なくとも１つの候補ピクセルの周りの定住地域のピクセルとしてカバーされるピクセルの新しい合計を決定するステップと、
   前記プロセッサが、前記少なくとも１つの候補ピクセルについて、前記識別された少なくとも１つの既にカバーされているピクセルの前記合計と、前記少なくとも１つの候補ピクセルに前記新しい基地局を仮想的に設置した後の、前記少なくとも１つの候補ピクセルの周りの定住地域のピクセルとしてカバーされるピクセルの前記新しい合計との差を評価することにより、前記少なくとも１つの候補ピクセルの優先順位付けを行うステップと、
   を備える方法。
2. 請求項１記載の方法であって、前記プロセッサが実行する少なくとも１つのカバーされていないピクセルを識別する前記ステップが、更に、受信可能範囲予測モデルと、人口分布モデルとを利用する方法。
3. 請求項１記載の方法であって、前記プロセッサが実行する少なくとも１つのカバーされていないピクセルを識別する前記ステップが、更に、測定された受信可能範囲データと、人口分布モデルとを利用する方法。
4. 請求項１記載の方法であって、前記プロセッサが実行する少なくとも１つのカバーされていないピクセルを識別する前記ステップが、更に、受信可能範囲予測モデルと、環境特性モデルとを利用する方法。
5. 請求項１記載の方法であって、前記プロセッサが実行する少なくとも１つのカバーされていないピクセルを識別する前記ステップが、更に、測定された受信可能範囲データと、環境特性モデルとを利用する方法。
6. 請求項１〜５のいずれか１つに記載の方法であって、更に、
   前記プロセッサが前記少なくとも１つのカバーされていないピクセルに重み付けするステップ
   を備え、前記新しくカバーされるピクセルの人口の前記合計が、新しくカバーされるピクセルの重み付けられた合計である方法。
7. 請求項１〜６のいずれか１つに記載の方法であって、前記プロセッサが実行する少なくとも１つの候補ピクセルを決定する前記ステップが、更に、前記新しくカバーされるピクセルの人口の前記合計が最高になる、前記少なくとも１つのカバーされていないピクセルを選択することにより実行される方法。
8. 請求項７記載の方法であって、前記プロセッサが実行する前記少なくとも１つのカバーされていないピクセルを選択する前記ステップが、更に、前記新しくカバーされるピクセルの人口の前記合計が閾値を上回るか否かを評価する方法。
9. 請求項１〜８のいずれか１つに記載の方法であって、更に、
   前記プロセッサが前記候補ピクセルに実際の基地局を設置するステップ
   を備える方法。
10. 少なくとも１つのセルを画定する少なくとも１つの基地局を含む無線ネットワークを計画及び／又は評価するためのシステムであって、
    少なくとも１つのサービスエリアの少なくとも一部をピクセルに分割する手段と、
    前記ピクセルのうちの少なくとも１つが前記少なくとも１つのセルによりカバーされるか否かを評価することにより、少なくとも１つのカバーされていないピクセルを識別する手段と、
    前記少なくとも１つのカバーされていないピクセルに新しい基地局を仮想的に設置することにより、新しくカバーされるピクセルの人口の合計を決定する手段と、
    前記新しくカバーされるピクセルの人口の合計に基づいて、前記少なくとも１つのカバーされていないピクセルから選択される前記新しい基地局を設置するための少なくとも１つの候補ピクセルを決定する手段と、
    前記少なくとも１つのセルにより既にカバーされている少なくとも１つのピクセルを、前記少なくとも１つの候補ピクセルの周りの定住地域のピクセルであるか否かを評価することにより識別する手段と、
    前記少なくとも１つの候補ピクセルについて、前記識別された少なくとも１つの既にカバーされているのピクセルの合計を決定する手段と、
    前記少なくとも１つの候補ピクセルについて、該少なくとも１つの候補ピクセルに前記新しい基地局を仮想的に設置した後に、該少なくとも１つの候補ピクセルの周りの定住地域のピクセルとしてカバーされるピクセルの新しい合計を決定する手段と、
    前記少なくとも１つの候補ピクセルについて、前記識別された少なくとも１つの既にカバーされているピクセルの前記合計と、前記少なくとも１つの候補ピクセルに前記新しい基地局を仮想的に設置した後の、前記少なくとも１つの候補ピクセルの周りの定住地域のピクセルとしてカバーされるピクセルの前記新しい合計との差を評価する手段を有する、前記少なくとも１つの候補ピクセルの優先順位付けを行う手段と、
    を備えるシステム。
11. 請求項１０記載のシステムであって、少なくとも１つのカバーされていないピクセルを識別する前記手段が、受信可能範囲予測モデルと、人口分布モデルとを備えるシステム。
12. 請求項１０記載のシステムであって、少なくとも１つのカバーされていないピクセルを識別する前記手段が、測定された受信可能範囲データと、人口分布モデルとを備えるシステム。
13. 請求項１０記載のシステムであって、少なくとも１つのカバーされていないピクセルを識別する前記手段が、受信可能範囲予測モデルと、環境特性モデルとを備えるシステム。
14. 請求項１０記載のシステムであって、少なくとも１つのカバーされていないピクセルを識別する前記手段が、測定された受信可能範囲データと、環境特性モデルとを備えるシステム。
15. 請求項１０〜１４のいずれか１つに記載のシステムであって、更に、
    前記少なくとも１つのカバーされていないピクセルを重み付けする手段
    を備え、新しくカバーされるピクセルの人口の前記合計が、新しくカバーされるピクセルの重み付けられた合計であるシステム。
16. 請求項１０〜１５のいずれか１つに記載のシステムであって、少なくとも１つの候補ピクセルを決定する前記手段が、前記新しくカバーされるピクセルの人口の前記合計が最高になる、前記少なくとも１つのカバーされていないピクセルを選択する手段を備えるシステム。
17. 請求項１６記載のシステムであって、前記少なくとも１つのカバーされていないピクセルを選択する前記手段が、前記新しくカバーされるピクセルの人口の前記合計が閾値を上回るか否かを評価する手段を備えるシステム。

Images