JP4550097B2 - クロスレイヤ最適化に基づくデータ通信支援装置および方法 - Google Patents

Description

本発明は、例えば無線通信システムにおいて必要とされるような、コンフィギュレーション手段とデータ処理手段との間のデータ通信を支援するための、特にクロスレイヤ最適化に適した、装置および方法に関する。クロスレイヤ最適化は、イントラレイヤ最適化とは対照的に、システム容量およびユーザ満足度の点で大きな利点を有する。

クロスレイヤ設計は最新通信システムの考え方においてますます広く普及しつつあるパラダイムである。従来のシステムはデータ伝送の各レイヤを独立に設計することを目指しているのに対し、クロスレイヤアプローチは１つのレイヤの他のレイヤに対する相互効果を議論する。そのようにすることによって、単一のレイヤはその最大効率について最適化されていないが、しかしシステムの全体効率は改善される。

通信システムでは、これはデータの他にレイヤ間で追加的な制御情報が交換される必要があることを意味する。ボトムアップ設計では、制御情報は下位レイヤから上位レイヤへ受け渡される。下位レイヤからの情報に基づくとともにそれ自身の状態（ステート）に応じて、上位レイヤはデータの処理および送信の仕方を決定する。トップダウン設計では、制御情報は上位レイヤから下位レイヤに受け渡され、下位レイヤがデータの処理および送信の仕方を決定する。

クロスレイヤ最適化は、クロスレイヤ設計の１つの可能な方法である。１つ以上のレイヤの伝送パラメータを決定するために使用される目的関数（objective function）が選ばれる。一般に、目的関数の引数は１つ以上のレイヤからの制御情報またはデータである。クロスレイヤ最適化では、各レイヤのローカル最適化を遂行する代わりに、クロスレイヤ最適化は全てのレイヤにわたるグローバル最適化を遂行する。

クロスレイヤ設計における主な課題は、パラメータ・アブストラクション（parameter abstraction）である。つまり、どの制御情報が送信されるべきかが決定される必要がある。特に、このコンテクストでは、
・レイヤの物理的位置、例えばモバイル機器、基地局、無線ネットワーク制御装置、ルータ、アプリケーションサーバなど、
・制御情報を決定、送信および評価するための遅延時間、
・制御情報を決定および評価する計算の複雑性、
・制御情報を交換するためのオーバヘッド、
・システム設計の複雑性、
・達成可能な性能改善、
を考える必要がある。

非特許文献１では、アプリケーションレイヤと無線リンクレイヤとの間のクロスレイヤ最適化が議論されている。無線リンクレイヤは、伝送データレート、伝送パケット誤り率、データパケットサイズおよびチャネルコヒーレンス時間の観点から記述されている。代わりに、本論文は、伝送パケット誤り率とチャネルコヒーレンス時間の２つのパラメータをGuilbert-Elliotモデルの２つの等しい遷移確率に変換することを提案した。ビデオストリーミングアプリケーションが議論され、アプリケーションレイヤはＭＳＥ（mean square error）歪プロファイルモデル（MSE distortion profile model）の観点から記述される。リンクレイヤとアプリケーションレイヤのアブストラクトされたパラメータ集合がクロスレイヤ・オプティマイザ（cross-layer optimizer）に提供され、クロスレイヤ・オプティマイザは入力集合から非空部分集合を選択し、この決定を対応するレイヤに通知する。

非特許文献２では、レイヤのプライベートパラメータである動作モード（operating modes）と、レイヤのパブリックパラメータである動作ポイント（operating points）とが区別される。動作ポイントは動作モードの部分集合を代表し、動作ポイントと動作モードとの間にはイントラレイヤ最適化で識別される写像（mapping）が存在する。各動作ポイントはイントラレイヤ・オプティマイザ（intra-layer optimizer）に通知され、イントラレイヤ・オプティマイザは複数レイヤに関する情報に基づいて最適な動作ポイントを選択する。選択された動作ポイントは対応するレイヤに通知される。本論文にある例として、物理データリンクレイヤの動作モードはパラメータ、相対エアタイム（relative air time）および送信電力比（transmit power ratio）によって、またはそれらの全ての可能なペアの集合によってアブストラクトされる。物理データリンクレイヤの動作ポイントは、好ましくは何らかのイントラレイヤ最適化基準に従うパラメータ、相対エアタイムおよび送信電力比のペアの集合である。さらに、本論文の著者達はビデオストリーミングアプリケーションを議論し、ソース歪（source distortion）と損失歪（loss distortion）の点からアプリケーションレイヤを記述する。ソース歪を記述するため、著者達は歪率関数を方程式によってモデリングする。その方程式のパラメータは実際に送信されたデータと適合する必要がある。損失歪も解析モデルによって記述され、そのモデルは送信データと適合する必要があり、かつ物理レイヤのパケット誤り率（エラー確率）に依存する。

議論された動作ポイントは、レイヤ間を伝送される必要があり、データレートおよびパケット誤り率として選ばれる。著者達は制御情報の伝送を議論していないが、実際の実現には、動作モードだけでなくそれらの歪率モデルとそれらの損失歪モデルのパラメータもクロスレイヤ・オプティマイザに通知される必要があることは明らかである。

非特許文献３には、パラメータ数を減らすためにパラメータ・アブストラクション（parameter abstraction）が議論されている。可能なパラメータ・アブストラクションの例としては、符号化・変調スキームのビット誤り率、またはチャネル伝達関数に対する２状態パケット消去モデル（two state packet erasure model）の遷移確率および有効伝送レートが挙げられている。

非特許文献４には、アドホックネットワーク上のビデオ伝送に対するクロスレイヤ最適化が議論されている。パラメータ・アブストラクションは上記のアイデアに従い、動作モードと動作ポイントに基づく。議論されるパラメータは、リンクレイヤ上のパケット長と物理レイヤ上のコンステレーションサイズとシンボルレート、ＳＩＮＲ（signal-to-interference-plus-noise-ratio）といったチャネル品質を表すパラメータ、またはＢＥＲ（bit-error-rate）もしくはサポートされたデータレートといったリンク状態情報である。同様に、ネットワークおよびＭＡＣレイヤ（MAC=Medium Access Control）は要求されたトラフィックレートとサポート可能なリンク容量を交換する場合がある。
L.-U. Choi, W. Kellerer, and E. Steinbach, "Cross-Layer Optimization for Wireless Multi-User Video Streaming," in Int. Conf. On Image Processing, 2004 L.-U. Choi, M. T. Ivrlac, E. Steinbach, and J. A. Nossek, "Bottom-Up Approach to Cross-layer Design for Video Transmission over Wireless Channels," in Vehicular Technology Conf., vol. 5 spring 2005, pp. 3019-3025 S. Khan, Y. Peng, E. Steinbach, M. Sgroi, and W. Kellerer, "Application-Driven Cross-Layer optimization for Video Streaming over Wireless Networks," IEEE Communications Magazine, vol. 44, no. 1, PP. 122-230, January 2006 E. Setton, T. Yoo, X. Zhu, A. Goldsmith, and B. Girod, "Cross-Layer Design of Ad Hoc Networks for Real-Time Video Streaming," IEEE Wireless Communications, vol. 14, no. 4, pp. 59-65, August 2005

上述した従来のクロスレイヤ最適化は、オプティマイザとその対応するもしくは関係するレイヤとの間で多量の情報の交換が必要であるという不利な点を有する。

そこで、本発明の課題は、交換すべきデータ量を減らして、送信リソースの利用を減らすことができる、状態パラメータの交換をサポートするための新規な技術を提供することにある。

上記課題は、請求項１に記載されたデータ通信支援装置と、請求項２０に記載されたデータ通信支援方法と、請求項２８に記載された装置（変換装置）とによって解決される。

本発明は、上記課題を解決するため、コンフィギュレーション手段とデータ処理手段との間のデータ通信を支援するための装置を提供する。前記コンフィギュレーション手段は前記データ処理手段または少なくとも１つの追加のデータ処理手段の複数の状態に基づいて前記データ処理手段と前記少なくとも１つの追加のデータ処理手段との間の通信を管理するのに有効に機能する。本装置は、前記データ処理手段をシミュレートして、前記状態を記述する状態データと比較したときにそれより少ないデータ量の受信されたモデルパラメータから、前記データ処理手段の前記状態の部分集合または前記状態に固有の少なくとも１つの指標（measure）を最低限取り出すためのモデラー（modeller）を含む。

本発明は、上記課題を解決するため、コンフィギュレーション手段とデータ処理手段との間のデータ通信を支援するための方法も提供する。前記コンフィギュレーション手段は前記データ処理手段または少なくとも１つの追加のデータ処理手段の複数の状態に基づいて前記データ処理手段と前記少なくとも１つの追加のデータ処理手段との間の通信を管理するのに有効に機能する。本方法は、前記データ処理手段をシミュレートして、前記状態を記述する状態データと比較したときにそれより少ないデータ量の受信されたモデルパラメータから、前記データ処理手段の前記状態の部分集合または前記状態に固有の少なくとも１つの指標を最低限取り出すステップを含む。

本発明は、状態パラメータをモデルパラメータに変換するための装置（変換装置）も提供する。本装置は、モデル情報に基づいて状態パラメータからモデルパラメータを抽出するよう構成された抽出ユニット（extraction unit）を含む。

本発明は、コンフィギュレーション手段、例えばオプティマイザ（optimizer）と、データ処理手段、例えばプロトコルレイヤ（protocol layer）との間で交換される必要がある状態（ステート）データまたは制御情報のデータ量を、コンフィギュレーション手段がその対応するデータ処理手段のモデラー（modeller）を利用する場合に、大きく減らすことができるという所見に基づく。モデルパラメータを利用して、少ない制御情報のみが交換される必要があるだけなので、ネットワークにおいて生成されるオーバヘッドは減少する。結果的に、ネットワークをより効率的な方法で運営することが可能となる。

以下、添付図面を参照して、本発明の実施の最良の形態を詳細に説明する。

本発明の状態パラメータは、データ処理手段の１つの状態または１セットの状態を指定する。以下の記述におけるデータ処理手段またはレイヤは一時に単一の状態（この状態は状態パラメータを組成する１セットのレイヤパラメータによって指定される）にあることができるだけである。状態パラメータ（state parameters）という用語は単一の状態の他に多様な状態を指すことができる。状態パラメータに対する代わりの解釈は前記状態に固有の指標（measure）である。モデルパラメータはモデラー（modeller）への入力値であり、モデラーはモデルパラメータから状態パラメータを導出することが可能である。

図１ａに本発明の実施の一形態のブロック図を示す。図１ａにおける装置１００はコンフィギュレーション手段（configuration means）１１０とデータ処理手段（ＤＰＭ：data processing means）１２０との間のデータ通信を支援するための装置である。コンフィギュレーション手段１１０は、データ処理手段１２０からの状態パラメータまたは状態に基づいて、データ処理手段１２０と少なくとも１つの追加のデータ処理手段１３０との間の通信を管理する。簡単のため本図には単一の追加の処理手段１３０が表示されている。装置１００はモデラー（modeller）１４０を含む。モデラー１４０はデータ処理手段１２０をシミュレートして、状態パラメータまたは状態を記述する状態パラメータデータまたは状態データと比較したときにそれより少ないデータ量の受信されたモデルパラメータから、データ処理手段１２０の状態パラメータもしくは状態の部分集合または前記状態に固有の少なくとも１つの指標を最低限取り出す働きをする。図１ａにおいて、装置１００はデータ処理手段１２０からモデルパラメータを受信し、別の実施形態では、それはコンフィギュレーション手段１１０に組み込むことが可能である。本発明の実施の一形態では、モデルパラメータはデータ処理手段１２０のある特定の状態を表し、モデラー１４０はモデルパラメータを使用して少なくともこれらの状態の部分集合または前記状態に固有の少なくとも１つの指標を取り出す。

モデルパラメータは状態パラメータデータまたは状態データより少ない量のデータを必要とし、このおかげでデータ処理手段１２０とモデラー１４０との間の伝送リソースを確保することができる。クロスレイヤ最適化を利用する通信システムに適用可能な本発明の実施の一形態において、図１ａ中のコンフィギュレーション手段１１０に相当するクロスレイヤ・オプティマイザ（cross-layer optimizer）と関連するプロトコルレイヤとの間で交換される必要のある制御情報がより少なくて済むので、貴重なリソースを節約することが可能である。この実施形態では装置１００はコンフィギュレーション手段１１０に組み込まれる。

モデラー１４０は、本発明の実施の一形態においてプロトコルレイヤに相当するデータ処理手段１２０についての知識を有するため、レイヤの状態パラメータまたは状態または前記状態に固有の指標を取得するために静的または準静的データは必ずしも必要とされない。静的パラメータはモデラー１４０内において更新されることなく一定であることが可能であり、準静的パラメータはもっと粗い時間スケールで更新することが可能である。この結果、データレートのそれぞれの節約が実現される。

本発明の別の実施形態では、モデラー１４０は、データ処理手段１２０とモデラー１４０との間のリンク上の帯域幅などの伝送リソースを更に節約するため、データ処理手段１２０において利用可能な状態パラメータのフルセットの状態パラメータまたは状態または前記状態に固有の指標の部分集合のみを抽出する。実施の一形態として、モデラー１４０は状態パラメータの部分集合の状態パラメータまたは状態を用いた補間を利用してその部分集合において直接利用できない状態パラメータを推定することができる。

図１ａにおいて、コンフィギュレーション手段１１０はデータ処理手段１２０と追加のデータ処理手段１３０との間の通信を管理するためにコンフィギュレーション状態パラメータを追加のデータ処理手段１３０へ提供する。図１ａの実施形態において、コンフィギュレーション状態パラメータまたはコンフィギュレーション状態は追加のデータ処理手段１３０へモデラー１４０を通じて最適化されていないそれらの全帯域幅で送信される。

図１ｂに本発明の別の実施形態の別のブロック図を示す。図１ａと同じようなコンポーネント、すなわち、装置１００、コンフィギュレーション手段１１０、データ処理手段１２０、追加のデータ処理手段１３０、およびモデラー１４０が表示されている。図１ｂの実施形態では、モデラー１４０はコンフィギュレーション手段１１０からモデルパラメータを受信する。装置１００はデータ処理手段１２０に実装することができ、モデラー１４０によって抽出またはシミュレートされた状態パラメータは、データ処理手段１２０と追加のデータ処理手段１３０との間の通信を管理するために、データ処理手段１２０のためのコンフィギュレーション状態パラメータの役割を果たす。データ処理手段１２０はコンフィギュレーション手段１１０に状態パラメータを直接提供する。

本発明の図１ｂの実施形態では、伝送リソースはコンフィギュレーション手段１１０とデータ処理手段１２０との間のリンク上に確保され、それゆえ本発明の実施の一形態においてモデラー１４０とデータ処理手段１２０は一緒に配置または実装される。本発明の更に別の実施形態では、本発明の装置１００は、データ処理手段１２０とコンフィギュレーション手段１１０との間のリンクの他にコンフィギュレーション手段１４０とデータ処理手段１２０との間のリンクの両方のリンクに使用できる。コンフィギュレーション手段１１０と追加のデータ処理手段１３０との間の別のリンクを有する別の実施形態では、本発明の別の装置１００がコンフィギュレーション状態パラメータを追加のデータ処理手段１３０に提供するために利用することができる。

本発明の実施形態の更なるブロック図を図１ｃに示す。本図には、図１ａおよび図１ｂと同じようなコンポーネント、すなわち、装置１００、コンフィギュレーション手段１１０、データ処理手段１２０、追加のデータ処理手段１３０、およびモデラー１４０が表示されている。図１ｃに表示されたシナリオでは、コンフィギュレーション手段１１０は、データ処理手段１２０と追加のデータ処理手段１３０との間の通信を管理するために、データ処理手段１２０にコンフィギュレーション状態パラメータを提供する。

本発明の実施形態の更に別のブロック図を図１ｄに示す。本図には、図１ａ乃至図１ｃと同じようなコンポーネント、すなわち、装置１００、コンフィギュレーション手段１１０、データ処理手段１２０、追加のデータ処理手段１３０、およびモデラー１４０が表示されている。図１ｄに表示されたシナリオでは、コンフィギュレーション手段１１０は追加のデータ処理手段１３０から状態パラメータまたは状態を受信する。コンフィギュレーション手段１１０はモデラー１４０を内包する装置１１０にモデルパラメータを提供する。モデラー１４０は、実施の一形態においてデータ処理手段１２０に実装可能であり、モデルパラメータからコンフィギュレーション状態パラメータを導出し、データ処理手段１２０と追加のデータ処理手段１３０との間の通信を管理するために、それらをデータ処理手段１２０に提供する。

既に言及したように本発明の他の実施形態では図１ａ、図１ｂ、図１ｃおよび図１ｄの全ての組み合わせが考えられる。

本発明のより詳細な実施形態を図１ｅに示す。本図には、図１ａ乃至図１ｄと同じようなコンポーネント、すなわち、装置１００、コンフィギュレーション手段１１０、データ処理手段１２０、追加のデータ処理手段１３０、およびモデラー１４０が表示されている。加えて図１ｅはデータ処理手段１２０によって提供された状態パラメータまたは状態からモデルパラメータを抽出するための抽出ユニット（extraction unit）１５０を示している。抽出ユニット１５０およびデータ処理手段１２０は例えばプロトコルレイヤに相当する第１のエンティティ１５２に組み込まれる。従来技術と同様に、データ処理手段１２０は状態パラメータを提供する。しかしながら抽出ユニット１５０はこれらの状態パラメータからモデルパラメータを抽出する。既に説明したように、モデルパラメータはより少量のデータに対応し、このため伝送される際の伝送リソースはより少なくて済む。図１ｅに表示された実施形態では、モデルパラメータは例えばクロスレイヤ最適化シナリオにおけるオプティマイザ（optimizer）に相当する第２のエンティティ１５４に送信される。

モデラー１４０を内包する装置１００とコンフィギュレーション手段１１０は図１ｅの実施形態では両方とも第２のエンティティ１５４内に組み込まれる。第２のエンティティ内において、コンフィギュレーション手段１１０はモデルを調整するためのパラメータ（モデラー１４０への候補情報と見なすことができる）を提供する。次いでモデラー１４０は第１のエンティティ１５２から受信されたモデルパラメータに基づく調整されたレイヤ状態パラメータまたは状態をコンフィギュレーション手段１１０に提供する。データ処理手段１２０と追加のデータ処理手段１３０との間の通信を管理するコンフィギュレーション手段１１０のタスクを遂行して、追加のデータ処理手段１３０のための適切なコンフィギュレーション状態パラメータを見つけるために、本発明の実施の一形態において、モデルを調整するためのパラメータと調整されたレイヤ状態パラメータとの交換の数回の繰り返しを実行することができる。本発明の別の実施形態では、モデラー１４０は調整されたレイヤ状態パラメータを最初にコンフィギュレーション手段１１０に提供することができる。これにより、コンフィギュレーションまたは最適化の順序が異なる実施形態が形成される。

コンフィギュレーション手段１１０は、例えば候補のコンフィギュレーション情報をモデラー１４０へ提供することによってモデルを調整し、例えば、追加のデータ処理ユニット１３０の設定を最適化するために数回の候補コンフィギュレーションを繰り返すことができる。モデラー１４０に対する適正な調整が見つかると、コンフィギュレーション手段１１０はコンフィギュレーション状態パラメータ、すなわちモデラー１４０との通信からの決定または結果を、追加のデータ処理手段１３０へ提供する。コンフィギュレーション手段１１０からデータ処理手段１２０へ提供されたコンフィギュレーション状態パラメータは実施の一形態においては同じくプロトコルレイヤに相当する場合がある追加のデータ処理手段１３０のための選択されたレイヤ状態であることがある。

図１ｆに図１ｅと同様のコンポーネント、すなわち、装置１００、コンフィギュレーション手段１１０、データ処理手段１２０、追加のデータ処理手段１３０、モデラー１４０、および抽出ユニット１５０を示す。加えて図１ｆはイントラレイヤ・オプティマイザ１６０を示している。図１ｆの実施形態では、追加のデータ処理手段１３０は１つ以上のレイヤ状態パラメータをコンフィギュレーション手段１１０に提供する。コンフィギュレーション手段１１０は、実施の一形態においてクロスレイヤ最適化エンティティに相当する第１のエンティティ１６２内に抽出ユニット１５０と共に配置される。このとき、コンフィギュレーション手段１１０は、本実施形態においてイントラレイヤ・オプティマイザ１６０とモデラー１４０を内包する装置１００と共に本発明の実施の一形態において同じくプロトコルレイヤに相当する第２のエンティティ１６４内に配置されたデータ処理手段１２０のための１セットのレイヤ状態を選択する。全ての選択されたレイヤ状態は例えば状態パラメータによって第１のエンティティ１６２内部の抽出ユニット１５０へ提供される。抽出ユニット１５０は、状態パラメータをモデルパラメータへ変換するための装置（この装置はモデル情報に基づいて状態パラメータからモデルパラメータを抽出するよう構成されている）に相当する。モデルパラメータは、第１のエンティティ１６２と第２のエンティティ１６４との間のリンクで伝送される。この場合も、モデルパラメータは状態パラメータより少ないデータ量を有する。

第２のエンティティ１６４内において、装置１００はモデルパラメータを受信し、モデラー１４０は１セットの状態パラメータをイントラレイヤ・オプティマイザ１６０へ提供する。モデラー１４０とイントラレイヤ・オプティマイザ１６０との間でイントラレイヤ最適化がイントラレイヤ・オプティマイザ１６０によって実行される。このとき、イントラレイヤ・オプティマイザ１６０はモデルを調整するためのパラメータをモデラー１４０に提供し、モデラー１４０は調整されたレイヤ状態パラメータを提供する。この最適化に基づいて、イントラレイヤ・オプティマイザ１６０は状態パラメータの最終的な集合を選択し、そしてこの最終的な集合はデータ処理手段１２０に提供される。

図２ａに、第１のデータ処理手段のためのモデラー２１０と、コンフィギュレータ（configurator）と、追加のデータ処理手段のためのモデラー２３０とを含む装置２００を示す。図２ａは第１のデータ処理手段２４０と追加のデータ処理手段２５０を更に示している。

例えば追加のデータ処理手段２５０から受信されたモデルパラメータに基づいてコンフィギュレーション状態パラメータを提供することによって第１のデータ処理手段２４０を構成（configure）するための装置２００は、コンフィギュレータ２２０からの第１の候補コンフィギュレーション情報に基づいて第１のデータ処理手段２４０をモデリングするとともに、第１のモデラー出力、すなわちコンフィギュレーション状態パラメータを提供するための第１のモデラー２１０を備える。

図２ａにおいて、装置２００内の矢印（→）は情報の交換、すなわち、候補コンフィギュレーション情報とモデラー２１０および２３０からの出力情報の交換を示している。追加のデータ処理手段２５０をモデラー２３０と繋いでいる点線矢印（‐‐→）はモデラー２３０へのモデルパラメータの提供を示している。装置２００内のコンフィギュレータ２２０と第１のデータ処理手段２４０を繋いでいる実線矢印は装置２００によるコンフィギュレーション状態パラメータの提供を示している。装置２００内において第２のモデラー２３０はモデルパラメータに基づいて追加のデータ処理手段２５０をモデリングし、第２のモデラー出力をコンフィギュレータ２２０へ提供する。さらに、コンフィギュレータ２２０は第１のモデラー２１０出力および第２のモデラー２３０出力に基づいて第１のデータ処理手段２４０へ提供されるコンフィギュレーション状態パラメータとして第１のデータ処理手段２４０のためのモデラー２１０へ提供される第１の候補コンフィギュレーション情報を選択する。

図２ｂに本発明の別の実施形態を示す。図２ｂは図２ａと同じようなブロック図である。同じような参照符号も使用されている。図２ｂに示された装置２００は装置２００内から出発しており追加のデータ処理手段２５０に向いた第２の実線矢印によって示されたコンフィギュレーション状態パラメータを提供することによって追加のデータ処理手段２５０を設定（configure）するよう構成されている。図２ｂに示された本発明の実施形態では、第２のモデラー２３０は追加のデータ処理手段２５０によって提供される第１のモデルパラメータと第２の候補コンフィギュレーション情報とに基づいて追加のデータ処理手段２５０をモデリングするよう構成されている。さらに、本実施形態では、コンフィギュレータ２２０は第１のモデラー２１０出力および第２のモデラー２３０出力に基づいて第２のコンフィギュレーション情報として第２の候補コンフィギュレーション状態パラメータを選択するよう構成されている。

図３に本発明の更に別の実施形態のブロック図を示す。図３は図２ａおよび図２ｂと同じコンポーネントを示している。図３に示された実施形態を図２ａに示された実施形態と比較すると、図３の装置２００は第１のデータ処理手段２４０から第２のモデルパラメータを受信するように構成されている。第２のモデルパラメータは、第１のデータ処理手段２４０から出発し、装置２００内の第１のデータ処理手段２４０のためのモデラー２１０へ向かう点線矢印で示されている。図３に示された実施形態に関しては、第１のデータ処理手段２４０のための第１のモデラー２１０は第２のモデルパラメータと第１の候補情報とに基づいて第１のデータ処理手段２４０をモデリングするように構成されている。

図４に本発明の更に別の実施形態のブロック図を示す。図４は図１乃至図３と同じコンポーネントを示している。しかし、図４の装置２００は第１のデータ処理手段２４０と追加のデータ処理手段２５０からモデルパラメータを受信する。本図においてモデルパラメータは、データ処理手段２４０および２５０から出発し、モデラー２１０および２３０へ向かう点線矢印で示されている。さらに、装置２００は、第１のデータ処理手段２４０および追加のデータ処理手段２５０へコンフィギュレーション状態パラメータを提供する。本図において、コンフィギュレーション状態パラメータは、装置２００内のコンフィギュレータ２２０から出発し、対応するデータ処理手段２４０および２５０へ向かう実線矢印で示されている。

一般に、本発明の装置および方法は、図１ａ乃至図１ｆ、図２ａおよび図２ｂ、図３および図４の実施形態においてコンフィギュレーション状態パラメータを提供するための経路内にも使用することができる。本発明の装置は、データ処理手段２４０と、追加のデータ処理手段２５０と、コンフィギュレーション手段またはコンフィギュレータ２２０との間の全ての通信経路内において使用することができる。

本発明の実施形態を更に詳しく説明するため、少なくとも２つのプロトコルレイヤから成る通信システムを考える。一般に、全てのレイヤが少なくとも１つの本発明の装置と結合する複数のプロトコルレイヤを想定することができる。さらに、本発明の実施の一形態として例えばオプティマイザ（optimizer）として、プロトコルレイヤの１つに付随するまたは付随しない場合がある、決定ユニット（decision unit）が想定される。一般に、決定ユニットは、少なくとも１つのレイヤから制御情報、例えばモデルまたは状態パラメータを受信し、制御またはコンフィギュレーション情報、すなわちモデルまたはコンフィギュレーション状態パラメータを少なくとも１つの他のレイヤへ送信して決定を通知する。交換される制御情報の一部または全ては、関連する１つのレイヤの２つ以上の状態に特有のものである。

図５に複数のシステム構成を例示する。図５において、実線矢印は、決定ユニットによってレイヤに決定を通知するために使用される制御またはコンフィギュレーション情報、すなわちモデルまたはコンフィギュレーション状態パラメータ、を示している。点線矢印は、対応するプロトコルレイヤから決定ユニットが最適決定を下すことができるように提供されている制御情報、すなわちモデルまたは状態パラメータ、を示している。図５は図５ａ乃至図５ｈに複数のシステム構成（コンフィギュレーション）を例示している。各システム構成には、本発明の装置の実施形態として、決定ユニット５００が存在する。さらに、図５は、実施形態に応じてプロトコルレイヤとして、レイヤＭ５１０とレイヤＮ５２０とレイヤＬ５３０とレイヤＫ５４０とを示している。さらに、図５はレイヤから決定ユニット５００への制御情報の伝達を点線矢印で示している。コンフィギュレーション情報または制御情報は決定ユニット５００から対応するプロトコルレイヤへ実線矢印で示すように伝達される。伝達される全ての情報は、潜在的に本発明の装置を利用すること、すなわちモデルパラメータを使用することができる。全てのコンフィギュレーション情報と制御情報とデータとは、モデルまたは状態パラメータの形態でありうる。

図５ａは、決定ユニット５００とプロトコルレイヤＭ５１０とプロトコルレイヤＮ５２０とを示している。決定ユニット５００は、プロトコルレイヤＭ５１０およびＮ５２０の各レイヤと双方向に、制御データ、すなわちプロトコルレイヤによって提供される状態またはモデルパラメータを交換する。

図５ｂにおいて、決定ユニット５００は、プロトコルレイヤＮ５２０のみから制御情報を受信するが、両方のレイヤＭ５１０およびＮ５２０へコンフィギュレーション情報を提供する。

図５ｃは、決定ユニット５００がレイヤＭ５１０およびレイヤＮ５２０から制御情報を受信するものの、レイヤＮ５２０のみにコンフィギュレーション情報を提供するシナリオを示している。

図５ｄは、決定ユニット５００が３つのレイヤＭ５１０、Ｎ５２０およびＬ５３０から制御情報を受信する別のシナリオを示している。この図５ｄに示されたシナリオでは、決定ユニット５００はレイヤＮ５２０のみにコンフィギュレーション情報を提供する。

図５ｅでは、決定ユニット５００は、３つのレイヤであるＭ５１０、Ｎ５２０およびＬ５３０に制御情報を提供する。決定ユニット５００は、図５ｅに示されたシナリオではレイヤＮ５２０のみから制御情報を受信する。

図５ｆは、決定ユニット５００が３つのレイヤであるＭ５１０、レイヤＮ５２０およびＬ５３０の各レイヤと制御情報を交換する。３つのレイヤは全て決定ユニット５０に制御情報を提供し、逆に決定ユニットは各々のレイヤにコンフィギュレーション情報を提供する。

図５ｇにおいて、決定ユニットは、４つのレイヤであるＭ５１０、Ｎ５２０、Ｌ５３０およびＫ５４０とも制御情報を交換する。４つのレイヤは全て決定ユニット５００に制御情報を提供し、逆に決定ユニット５００は各々のレイヤにコンフィギュレーション情報を提供する。

図５ｈでは、決定ユニット５００は、２つのレイヤであるＬ５３０およびＫ５４０に制御またはコンフィギュレーション情報を提供する。決定ユニット５００は、２つの異なるレイヤＭ５１０およびＮ５２０から制御情報を受信する。

クロスレイヤ設計の従来のアプローチでは、あるレイヤと決定ユニットとの間で交換される制御情報は１セットのレイヤ状態パラメータである。決定ユニットは、１つ以上の可能なレイヤ状態を記述する１セットのレイヤパラメータを受信し、１つの所望のレイヤ状態を記述する１セットのレイヤ状態パラメータを配信する。

それとは対照的に、本発明の実施形態は制御情報を送信する前にモデルを適用する。このモデルは、１セットのレイヤ状態と１セットのモデルパラメータとの間の関係を記述する。このモデルは、２つ以上のレイヤ状態を記述するレイヤパラメータ数が要求するであろうデータ量よりも少ないデータ量で済む限りにおいて、モデルパラメータ数がより小さいという特性によって特徴付けられる。レイヤと決定ユニットとの間でレイヤパラメータの代わりにモデルパラメータが交換されるために、これは有利である。２つ以上のモデルが存在する場合、使用されるモデルも通知される。

モデルおよびモデルパラメータは、レイヤパラメータの対応する集合を、一部の実施形態では完全に記述し、他の実施形態では不完全に記述する場合がある。レイヤおよび決定ユニットは、制御情報の送受信機（送信機兼受信機）でありうる。一般的なケースではレイヤはデータ処理手段であり、一般的なケースでは決定ユニットはコンフィギュレーション手段である。制御情報の送信機にはレイヤ状態からモデルパラメータを抽出する抽出ユニットが存在する。制御情報の受信機にはモデルユニット、すなわちデータ処理手段のためのモデラーが働いている。モデラーは、図１ａ乃至図１ｆで説明されたのと同様に、通知されたモデルパラメータを使用してレイヤをモデリングする。決定ユニットはその意思決定を行うことができる。レイヤは、モデルユニットの観測された特性に基づいてデータを処理する。

本発明の実施形態では、１セットのレイヤ状態を、部分的にモデルパラメータによって記述し、そして部分的にレイヤパラメータによって記述するために、モデルパラメータおよびレイヤパラメータが交換される。完全なレイヤの状態とパラメータを議論する代わりに、レイヤの一部の状態とパラメータを議論することもできる。システムには２つ以上の決定ユニットが存在することができる。あるレイヤから決定ユニットへ２つ以上のレイヤ状態を通知することが可能であり、決定ユニットは１つのレイヤ状態を決定することができる。逆に、決定ユニットからレイヤへ２つ以上の可能な決定を通知することも可能であり、レイヤは例えばイントラレイヤ・オプティマイザによって最終的な決定を行うことができる。

本発明の別の実施形態では、モデルに補間（interpolation）が使用される。モデルパラメータは、複数のレイヤ状態が異なる状態の対応するレイヤパラメータの間の補間によって記述されるように選ばれる。取得が容易な、モデルパラメータの１つの特殊な選択は、レイヤパラメータの適切に選ばれた部分集合である。

補間法としては、定数補間、線形補間、多項式補間、スプライン補間、あるいは他の種類の補間が採用できる。

本発明の更に別の実施形態では、ベクトル値関数がモデルに使用される。ｘ_mn（ｎ，ｍ∈Ｎ）をレイヤパラメータとすると、
ｘ_n＝（ｘ_1n，ｘ_2n，．．．）^T （１）
で定義されるベクトルは１つのレイヤ状態を表現する。
Ｘ＝（ｘ₁，ｘ₂，．．．） （２）
で定義される行列は１セットのレイヤ状態または状態データまたは状態パラメータを表現する。さらに、ｙ_ij（ｉ，ｊ∈Ｎ）をモデルパラメータとすると、
ｙ_j＝（ｙ_1j，ｙ_2j，．．．）^T （３）
で定義されるベクトルは１セットのモデルパラメータを表現し、これは１つのレイヤ状態に対応する。
Ｙ＝（ｙ₁，ｙ₂，．．．） （４）
で定義される行列は１セットのモデルパラメータを表現し、この行列から複数のレイヤ状態が導き出せる。ベクトル関数は次のように定式化できる。
ｆ：Ｘ→Ｙ＝ｆ（Ｘ） （５）

上記説明はあるレイヤから決定ユニットへ流れる情報を議論している。制御情報を決定ユニットからレイヤへ流すためのベクトル関数を定式化することは容易である。

メモリを搭載したモデル、例えばムーア・マシン（Moore Machine）またはミーリー・マシン（Mealy Macnine）を使用することも可能である（非特許文献［S. Devadas, H.-K. Ma, A. Newton, and A. Sangiovanni-Vincentelli," A synthesis and optimization procedure for fully and easily testable sequential machines," IEEE Trans. On Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems, vol. 8, no 10, pp. 2200-2107, Oct. 1989］を参照）。ムーア・マシンが使用されると仮定した場合、抽出ユニット１５０において実行されるように、入力文字Σはレイヤ状態パラメータであり、出力文字Λはモデルパラメータである。Ｓを機械状態の有限集合とすると、レイヤ状態パラメータとモデルパラメータとの間の関係は次の遷移関数によって与えられる。
Ｔ：Ｓ×Σ→Ｓ （６）
そして出力関数は次のように与えられる。
Ｇ：Ｓ→Λ （７）

上記説明は、レイヤから決定ユニットへ流れる情報を議論している。この場合、決定ユニットにおいてレイヤ状態パラメータは本発明の装置または方法によって抽出される。決定ユニットからレイヤへ制御情報を流すための状態機械を記述することは容易である。

交換される制御情報の量を減らすために動作ポイントおよび動作モードを利用する提案が最新技術の一部として存在する。図６は本発明の装置および方法の利点を浮き彫りにするための基礎となる動作ポイントと動作モードを利用するアプローチを可視化している。図６において、動作ポイントは○印で示され、動作モードは×印で示される。ｘ軸はパラメータ値を示す。すなわち、それは例えばある特定のスロットにおける信号対ノイズ比といった１つのパラメータの選択、例えばａ₁である。ｙ軸はユーティリティ指標ｕ＝ｆ（ａ₁，ａ₂，．．．）、例えばチャネル容量を示す。ａ₁の選択と、図６からは決められない例えばａ₂，ａ₃，．．．といった更なるパラメータに応じて、ユーティリティ指標の異なる値が実現可能である。

各可能な動作モードは図６において×印でマークされている。イントラレイヤ最適化（intra-layer optimization）は、ユーティリティ関数を最大にするそれらの動作モードの部分集合を提供する。これらの動作モードは図６の曲線上に位置する×印である。最適動作モード、またはより一般的なケースではそれらの任意のサブケースは、動作ポイントとして選ぶことができる。動作ポイントは図６に○印でマークされている。動作ポイントは決定ユニットに通知される。これは本発明の装置を使用して、動作ポイントの１つを決定する。

動作ポイントを使用することは、レイヤと決定ユニットとの間で交換される必要のある情報の量を減らすための効果的な方法である。動作ポイントとは対照的に、モデルと本発明の装置を使用することは、本発明の実施形態によれば、もっとより効果的であり得る。図６に示された例において、モデルは、図６に示された曲線、すなわちユーティリティ指標ｕ＝ｆ（ａ₁，ａ₂，．．．）、またはその近似ｕ≒ｕ’（ただしｕ’＝ｆ’（ａ₁，ａ₂，．．．））を表す。関数ｆ’は、ｕの近似が十分正確であると同時にｃ₁，．．．といったパラメータの数が可能な限り小さくなるように選ばれる必要がある。

図７にシステム７００の構造を示す。図７に示されたシステム７００は、アプリケーションサーバ７１０と、コアネットワーク７２０と、基地局７３０と、無線ダウンリンク７４０と、Ｋ個の端末とから構成される。簡単のため、図には端末１（符号７５０）と端末Ｋ（符号７６０）のみが表示されている。

アプリケーションサーバ７１０は、例えばビデオストリームなどのデータを移動ユーザ７５０および７６０に提供する。最初に、データはコアネットワーク７２０を通じて基地局７３０に配信される。無線ダウンリンク７４０は、全てのユーザ７５０および７６０によって共有（共同利用）される。無線端末（例えば本例では端末１乃至端末Ｋ）上で実行されているＫ個のアプリケーションにデータが供給される。

ボトムアップ設計を考えると、ダウンリンクレイヤ上の異なる戦略に従ってリソースをアプリケーションに割り当てることが可能である。例えば、各ユーザは利用可能なリソースまたは利用可能なデータレートの等しい持ち分を取得する、あるいは、リソースは何か他の公平基準に基づいてシェアされる。しかしながら、これはアプリケーション要求を満たさない場合がある。

トップダウン設計を考えると、アプリケーションサーバ７１０は、望ましいデータレートを決定し、送信を開始することができる。しかしながら、アプリケーションサーバ７１０は物理的な通信チャネルについての知識を持っていない。このため、リンクレイヤ上において全てのアプリケーションに所望のデータレートを提供することは物理的に不可能な事態が起こる場合がある。この結果、パフォーマンスが低下するか機能停止が起こる。

ボトムアップとトップダウンとの両方のアプローチはユーザにベストな可能なサービスを提供しない。それ故、本発明の実施形態は、アプリケーションレイヤとＭＡＣ（medium access control）レイヤとの間のクロスレイヤ最適化を取り入れる。

本発明の実施形態はクロスレイヤ最適化を実行する。クロスレイヤ最適化は次のような原理に基づく。アプリケーションレイヤ上において、本発明の実施の一形態のケースにおいて、本発明の装置を利用するオプティマイザのユーティリティ関数としてＭＯＳ（objective mean opinion score）が利用される。ＭＯＳは、例えばアプリケーションまたは通信ネットワーク上のサービスの実行中におけるユーザの満足度を測る数学的メトリックである。Ｋ個のアプリケーションが存在する場合、それらは異なるユーザによって実行されても実行されなくても良いが、ＭＯＳ_kをアプリケーションｋに関連するＭＯＳとする。このとき、ユーティリティ指標は関数ｆ（ＭＯＳ₁，．．．，ＭＯＳ_K）である。この関数は、その引数の置換に関して対称的であるべきであり、各引数にとって単調であるべきである。関数ｆの例としてその引数の最小値または総和が挙げられる。本発明の他の実施形態では、他の関数ｆが想定できる。

物理レイヤ上には、例えばＢＰＳＫ（bipolar phase shift keying）やＱＰＳＫ（quadrature phase shift keying）や１６ＱＡＭ（16 quadrature amplitude modulation）などの利用可能な異なる変調方式が存在する。変調方式が高度になるほどデータレートは高くなり、これはＭＯＳがより高くなることを暗に意味する。反面、変調方式が高度になるほど誤り率は高くなり、これはＭＯＳがより低くなることを暗に意味する。

物理レイヤ上では、マルチキャリア通信におけるシンボルまたはサブキャリアは異なる電力で送信することが可能である。より高い送信電力は、より高い信号対ノイズ比（ＳＮＲ：signal-to-noise-ratio）、より低い誤り率、そしてより高いＭＯＳを暗に意味する。パワーバジェットの総和が制約された条件下では、１つのシンボルまたはアプリケーションに対するＳＮＲおよびＭＯＳがより高くなることはその他のものに対するＳＮＲおよびＭＯＳがより低下することを意味する。

ＭＡＣ（媒体アクセス制御）レイヤ上において、アプリケーションは、マルチキャリア通信において異なる時刻または異なるサブキャリアに予定することができる。送信スロットをアプリケーションに割り当てれば予定されたアプリケーションのＭＯＳが増大する。しかしその間、他のアプリケーションは待機しなければならず、それらのＭＯＡは低下する。より頻繁に予定されるアプリケーションは他の犠牲の上により高いデータレートとより高いＭＯＳを実現する。さらに、無線通信では、実現されるデータレートは、割り当てられたスロットの数だけでなく、アプリケーションの個別の無線チャネルにも依存する。

本発明の実施形態はレイヤのパフォーマンスの間の上記相互関係を解決するためにクロスレイヤ最適化を実行するのに利用することができる。本発明の実施の一形態において、各関係するレイヤは、１セットの可能な動作ポイントがそこから導き出せるモデルパラメータに相当するデータを、オプティマイザへ送信する。各レイヤごとに、オプティマイザはＭＯＳベースのユーティリティ指標を最大にする動作ポイントを選択し、その選択を返信する。その選択も対応するレイヤへのモデルパラメータの形態にあることが可能である。

本発明の別の実施形態では、候補の変調方式と候補の送信電力割当は、モデルパラメータからモデラーによって導き出すことができ、物理レイヤからオプティマイザへ送信することができる。候補のスケジュール、すなわちアプリケーションへのスロット割当の可能な組み合わせもモデルパラメータから導き出すことができ、ＭＡＣレイヤからオプティマイザへ送信できる。候補のアプリケーションデータレートと、対応するアプリケーション歪メトリック（distortion metrics）は、モデルパラメータから導き出すことができ、アプリケーションレイヤからオプティマイザへ送信できる。このとき、オプティマイザは、上記説明に基づいて、最適化アルゴリズムを利用して関係するレイヤのモデルを実行することによって、対応する決定を評価することができる。

時変無線チャネルは、議論されるシステムにおいて最もタイムクリティカルな（time-critical）コンポーネントである。物理レイヤの動作ポイントの決定における遅延時間、すなわち物理レイヤの制御情報または状態パラメータの伝送における遅延時間を最小にするため、従来技術では、オプティマイザは基地局の無線送信機の近くに配置される必要があった。本発明の１つの利点は、本発明の実施の一形態において、モデラーを使用するときにはオプティマイザはネットワークのどこにでも配置できるという点にある。

図８に本発明の別の実施形態を示す。図８は、リンクモデル８１０とオプティマイザ８２０とアプリケーションモデル８３０とを含む装置８００を示している。さらに、図８は、オペレーティングシステム８５０とアプリケーションパラメータモジュール８５５と適応アプリケーションモジュール８６０とを含むアプリケーションサーバ８４０を示している。さらに、図８は、コアネットワーク８７０と、変調モジュール８８５とデータレート推定モジュール８９０と適応スケジューラモジュール８９５とから成る基地局８８０を示している。

一般に、装置８００のタスクは、アプリケーションサーバ８４０と基地局８８０へ提供するための最適化されたコンフィギュレーション情報を見つけることである。最適化されたコンフィギュレーション情報を評価するため、装置８００内のオプティマイザまたはコンフィギュレータ８２０は、リンクモデル８１０を第１のモデラーとして利用し、アプリケーションモデル８３０を第２のモデラーとして利用する。一般に、アプリケーション、例えばビデオストリーミングアプリケーションは、例えば制御情報、状態もしくはモデルパラメータの一部として提供できる異なるデータレートで実行することができる。クロスレイヤ最適化の一般的なタスクによれば、アプリケーションサーバが、例えばビデオストリームをシステムにおける後続のエンティティ（すなわち図８の例で言えば基地局）においてサポートすることができないデータレートで提供することには意味がない。例えばバッファがオーバフローするためにデータは破棄される結果となる。

本発明の装置は、オプティマイザが候補のコンフィギュレーション情報をリンクモデルとアプリケーションモデルへ提供し、対応するモデルから実現可能性（feasibility）フィードバックを受信することによっていまやデータレートの異なる集合、例えば複数のアプリケーションにわたるデータレートの異なる配分、を内部的に容易にすることができる、ということが本発明の利点である。現実のデータ処理手段またはプロトコルレイヤの状態は制御情報内に反映かつ提供され、これはモデルによってモデラーの内部出力内においてそれぞれ議論される。モデルからの実現可能性（feasibility）フィードバック、すなわちモデラー出力は、異なる情報を含むことができる。本発明のいくぶん基礎的な実施形態では、特定の候補のコンフィギュレーションがサポート可能か否かの単純な１ビットの指標がモデラーの出力として機能する。別の実施形態では、モデラーの出力は有効なコンフィギュレーションに収束するために候補情報がいかに与えられるべきかに関するより詳細な情報を含む。

異なる観点から言えば、オプティマイザ８２０（またはコンフィギュレータ）とリンクモデル８１０（または第１のモデラー）とアプリケーションモデル８３０（または第２のモデラー）とのコンスタレーション（関連する要素の集合体）は、制御回路を構築する。この中で、リンクモデル８１０はリンクレイヤ制御情報に基づいてリンクレイヤをシミュレートし、アプリケーションモデル８３０はアプリケーションレイヤ制御情報に基づいてアプリケーションレイヤをシミュレートする。コントローラであるオプティマイザ８２０は、最適化されたコンフィギュレーション情報を実際のプロトコルレイヤに提供する。この観点によれば、本発明の実施形態は、少なくとも２つのモデラーが２つのデータ処理手段（例えばプロトコルレイヤ）をシミュレートし、それらの間にあるコントローラまたはコンフィギュレータが候補のコンフィギュレーションをシミュレータに提供し、現実のデータ処理手段へコンフィギュレーション情報として提供するための最適化された候補のコンフィギュレーションを見つけるためにそれら（シミュレータ）の出力を評価するよう構成された制御回路である。

図８は、上記システムを考えたときに、制御情報がどのように処理され、どのように基地局８８０におけるリンクレイヤとアプリケーションサーバ８４０におけるアプリケーションレイヤとオプティマイザ（装置８００）との間で交換されるかを可視化している。図８から分かるように、基地局８８０はデータレート推定モジュール８９０を利用してデータレートを推定する。そして、データレートは、オプティマイザ８００へ次のように例えばいくつかの可能な最大データレートのベクトルの形で送られる。
Ｒ_max＝（Ｒ_max,1，．．．，Ｒ_max,K）^T （８）
さらに、アプリケーションサーバ８４０は、アプリケーションパラメータモジュール（application parameter's module）８５５を利用して次のように表すことができる更なる制御情報Ｄをオプティマイザ８００へ提供する。
Ｄ＝（Ｄ₁，．．．Ｄ_K）^T （９）

装置８００は、アプリケーションサーバ８４０からコアネットワーク８７０を通じて基地局８８０へ、更には移動ユーザへのデータ伝送を最適化するために、リンクモデル８１０とアプリケーションモデル８３０とを利用して、基地局８８０とアプリケーションサーバ８４０とに送られるコンフィギュレーション情報またはレイヤ状態パラメータを評価することができる。装置８００内のオプティマイザ８２０が、リンクモデル８１０とアプリケーションモデル８３０とを利用してコンフィギュレーション情報を最適化し終わった後、次のような制御情報Ｒをアプリケーションサーバ８４０へ送信することができる。
Ｒ＝（Ｒ₁，，．．．Ｒ_K）^T （１０）
ここでは、例えば決定されたデータレートが提供できる。本発明の別の装置がアプリケーションサーバ８４０において効力を発揮することができ、その場合、本発明の実施の一形態としてモデルパラメータのみが送信される必要があることに注意する。

さらに、装置８００は、制御情報αを場合により例えば次のようなモデルパラメータの形で基地局８８０へ提供する。
α＝（α₁，．．．，α_K）^T （１１）
これは、例えばスケジュールされたスロットの数に対応する。以上４つのベクトル各要素はＫ個のアプリケーションの１つに関連する。

クロスレイヤ・オプティマイザ、すなわち装置８００は、それぞれリンクレイヤとアプリケーションレイヤをモデリングする２つのモデル８１０と８３０を含む。各アプリケーションｋ∈｛１，．．．，Ｋ｝ごとに、アプリケーションからの制御情報またはモデルパラメータは次のような関係を提供する。
ｆ_A,k：Ｄ_k，Ｒ_k→ＭＯＳ_k＝ｆ_A,k（Ｒ_k） （１２）
これは、本発明の実施の一形態におけるアプリケーションモデル８３０である。次のようなベクトルが定義される。
ＭＯＳ＝（ＭＯＳ₁，．．．ＭＯＳ_K）^T （１３）

リンクモデル８１０は、次の関係によって与えることができる。
ｆ_L,k：α_k，Ｒ_max,k→Ｒ_k＝ｆ_L,k（α_k） （１４）

オプティマイザ８２０は、次のユーティリティ関数を利用する。
ｆ₀：ｆ_A,1，．．．，ｆ_A,K→ｆ₀（ｆ_A,1，．．．．，ｆ_A,K） （１５）
これは、アプリケーション間の関係を与える。係数Ｒとαを決定するため、次の最適化問題を解く。
ａｒｇ ｍａｘ ｆ₀（ｆ_A,1（ｆ_L,1（α₁）），．．．，ｆ_A,K（ｆ_L,K（α_K）））
｛α₁，．．．，α_K｝ （１６）
これはαを与える式であるが、式（１４）を通じてＲも与える。装置８００内において、候補の状態パラメータが、オプティマイザ８２０とリンクモデル８１０との間、オプティマイザとアプリケーションモデル８３０との間で、それぞれ交換される。オプティマイザ８２０はアプリケーションモデル８３０に候補のデータレートＲを提供し、アプリケーションモデル８３０は出力として１セットのＭＯＳを提供する。オプティマイザは候補の予定スロット数αまたはリソース消費量をリンクモデル８１０に提供し、リンクモデル８１０は対応するデータレートＲを提供する。それらと協働してオプティマイザ８２０は、候補の状態パラメータの最適化を実際のアプリケーションサーバ８４０と基地局８８０にそれらを提供する前に実行することができる。

例示した上記システムを１つの移動端末が複数のアプリケーションを実行する場合にまで一般化することは容易である。さらに、例示した上記システムを複数のアプリケーションサーバを含む場合にまで一般化することも容易である。

次に、リンクレイヤについて詳細に説明する。基地局８８０において、リンクレイヤからのパラメータＲ_maxを決定するユニット（例えば図８に示したデータレート推定モジュール）とパラメータαに基づいてリンクレイヤを適応させるユニット（例えば図８に示した適応スケジューラモジュール８９５）が必要とされる。両方のタスクは、リンクレイヤにおけるオプティマイザの予測が満足されるように実行される必要がある。オプティマイザの予測はリンクモデルｆ_L,kから導き出される。それゆえ、現実的なシステムを設計する上でのキーポイントは、十分な精度で実際のリンクレイヤを表現することができるリンクモデルを見つけることである。本発明の実施の一形態によれば、提案されるリンクモデルは次のようなものである。
ｆ_L,k：Ｒ_k＝α_kＲ_max,k （１７）
ただし、

Ｒ_kは、例えばアプリケーションｋのデータレートまたは基地局から移動端末ｋへのダウンリンクデータレートであると解釈できる。

基地局における全てのリソースが１つのアプリケーションｋに独占的に割り当てられる場合、実現可能なデータレートは時変的な移動チャネルにだけに依存する。瞬間チャネル伝達関数はドップラー拡散（Doppler spreading）に依存するが、経路損失またはシャドーウィング（shadowing）などのチャネルの他の特性はそんなに速く変化しない。

基地局において、全てのリソースが独占的にアプリケーションｋに割り当てられたとした場合の、長期間に達成できるデータレートＲ_maxが推定される。このデータレートは制御情報として本発明の装置（特にオプティマイザ、すなわちコンフィギュレータ）に通知される。本発明の実施の一形態において、式（１７）は、例えばアプリケーションｋを確率α_kでスケジュールするランダムスケジューラによって、または対応するラウンドロビン（raound robin）スケジューラによって、それぞれ完全に満足することが可能である。

少しの制御情報のみが交換される必要があるだけなので、ネットワークにおいて生成されるオーバヘッドは先行技術の概念と比べてずっと少なくて済む。例えばリンクレイヤモデルとアプリケーションレイヤモデルを利用する本発明の装置に関しては、クロスレイヤ・オプティマイザもしくは本発明の装置は、提示された限られた数のリンクレイヤデータレート、すなわち動作ポイント、には制約されない。代わりに、例えばリンクレイヤの観点から、オプティマイザが所望する任意のデータレートが実現可能である。これは、本発明の装置を動作ポイントと動作モードのアプローチと比較すると、本発明の装置はプロトコルレイヤ、ここでは、特にリンクレイヤをより正確に特徴付けるために、より良いシステム性能が期待できることを意味する。

クロスレイヤ最適化のための従来のシステムでは、全ての議論されるスケジュール、もっと厳密に言えば対応するスケジュールによって実現される各ユーザのＫ個のデータレートが、リンクレイヤからオプティマイザへ送信される必要がある。Ｎ_slot個のスロットに対しては、Ｋ^Nslot個の置換、すなわち可能なスケジュールが存在する。しかしながら、ランダムスケジューラはチャネルの知識を一切利用しないので、全てのスロットは同等に考えるべきである。スケジューラのタスクは、Ｋ人のユーザをＮ_slot個のスロットに割り当てること、すなわち、ユーザに相当するＫ個の箱にスロットに相当するＮ_slot個の同じ玉を一度に入れる全ての組み合わせ（空の箱を許す）を見つけることである。つまり、一人のユーザが複数のスロットにスケジュールされることが許される、すなわち繰り返しが許される。このため、議論すべき実際のスケジュール数はＫ^Nslotよりも小さく、例えば［E. Kreyszig, Advanced Engineering Mathematics, 7th ed. Wiley, 1993］によれば次式で与えられる。

これは、従来のシステムでは、

個のデータレートがオプティマイザへ送信される必要があり、選ばれたスケジュールを示す１つの値が返信される、ことを意味する。それとは対照的に、本提案のパラメータ・アブストラクション（parameter abstruction）は、リンクレイヤからオプティマイザへＫ個のデータレートのみを送信する必要がある。Ｋ個の値が返信される必要がある。表１に一部の例における交換されるパラメータの数を示す。

従来のアプローチでは、交換されるパラメータの大きな減少がイントラレイヤ最適化によって、すなわち異なるデータレートを与えるスケジュールの部分集合のみを考えることによって実現される。しかしながら、多数のユーザおよびスロットに対して、全ての組み合わせを考えることはそれでもなお現実的でない。それとは対照的に、本提案のモデルベースのパラメータ・アブストラクションによれば、多くのユーザおよびスロットに対しても少数のパラメータのみが交換されるだけで済む。

本発明の装置とプロトコルレイヤ（すなわちデータ処理手段）との間で交換されるパラメータは、例えば適応変調または電力割当ほど時間的に変動しない。それゆえ、本発明の実施形態によるクロスレイヤ最適化はほとんど遅延に敏感でないことが期待されるとともに、オプティマイザはネットワークの任意の都合の良い場所、可能な場合は例えば基地局または無線ネットワークコントローラに配置することができる。

本発明の方法の一定の実施要件に応じて、本発明の方法はハードウェアまたはソフトウェアにより実施が可能である。本発明の実施は、本発明の方法が実行されるようにプログラマブルなコンピュータシステムと協働することができるデジタル記憶媒体、特に電子的に読み取り可能な制御信号が保存された磁気ディスク、ＤＶＤまたはＣＤを使用して行うことができる。そのため、一般に、本発明は、コンピュータ上で走らせたときに本発明の方法を実行する働きをするプログラムコードが機械に読み取り可能な媒体に記憶されたコンピュータ・プログラム製品である。言い換えると、本発明の方法は、コンピュータ上で走らせたときに本発明の少なくとも１つの方法を実行するためのプログラムコードを有するコンピュータ・プログラムである。

本発明の実施形態のブロック図である。 本発明の実施形態のブロック図である。 本発明の実施形態のブロック図である。 本発明の実施形態のブロック図である。 本発明の実施形態のブロック図である。 本発明の実施形態のブロック図である。 本発明の他の実施形態のブロック図である。 本発明の他の実施形態のブロック図である。 本発明の別の実施形態のブロック図である。 本発明の別の実施形態のブロック図である。 本発明の複数の異なるシステム構成に基づく異なる実施形態のブロック図である。 本発明の実施形態の利点を説明するための図である。 システムモデルをデータフローと共に示す図である。 本発明の別の実施形態のブロック図である。

符号の説明

１００ データ通信支援装置
１１０ コンフィギュレーション手段
１２０ データ処理手段
１３０ 追加のデータ処理手段
１４０ モデラー
１５０ 抽出ユニット
１５２ 第１のエンティティ
１５４ 第２のエンティティ
１６０ イントラレイヤ・オプティマイザ
１６２ 第１のエンティティ
１６４ 第２のエンティティ
２００ 装置
２１０ 第１のデータ処理手段のためのモデラー
２２０ コンフィギュレータ
２３０ 追加のデータ処理手段のためのモデラー
２４０ 第１のデータ処理手段
２５０ 追加のデータ処理手段
５００ 決定ユニット
５１０ レイヤＭ
５２０ レイヤＮ
５３０ レイヤＬ
５４０ レイヤＫ
７００ システム構造
７１０ アプリケーションサーバ
７２０ コアネットワーク
７３０ 基地局
７４０ 無線ダウンリンク
７５０ 端末１
７６０ 端末Ｋ
８００ 装置
８１０ リンクモデル
８２０ オプティマイザ／コンフィギュレータ
８３０ アプリケーションモデル
８４０ アプリケーションサーバ
８５０ オペレーティングシステム
８５５ アプリケーションパラメータモジュール
８６０ 適応アプリケーションモジュール
８７０ コアネットワーク
８８０ 基地局
８８５ 変調モジュール
８９０ データレート推定モジュール
８９５ 適応スケジューラモジュール

Claims (27)

1. コンフィギュレーション手段（１１０）とデータ処理手段（１２０）との間のデータ通信を支援するための装置（１００）であり、該コンフィギュレーション手段（１１０）は前記データ処理手段（１２０）または少なくとも１つの追加のデータ処理手段（１３０）の複数の状態に基づいて前記データ処理手段（１２０）と前記少なくとも１つの追加のデータ処理手段（１３０）との間の通信を管理するのに有効に機能する、装置（１００）であって、
   前記データ処理手段（１２０）をシミュレートして、前記状態を記述する状態データと比較したときにそれより少ないデータ量の受信されたモデルパラメータから、前記データ処理手段（１２０）の前記状態の部分集合または前記状態に固有の少なくとも１つの指標を最低限取り出すためのモデラー（１４０）を備えており、該受信されたモデルパラメータは、前記データ処理手段または前記追加のデータ処理手段によってサポートされる最大データレートを含み、該モデラーは、ベクトル値関数を使用していくつかのベクトルによって表現されるモデルパラメータまたは状態を交換するものである、データ通信支援装置。
2. 当該装置は前記コンフィギュレーション手段（１１０）に実装されており、前記モデラー（１４０）は前記データ処理手段（１２０）からモデルパラメータを受信するよう構成されている、請求項１に記載のデータ通信支援装置。
3. 当該装置は前記データ処理手段（１２０）に実装されており、前記モデラー（１４０）は、前記コンフィギュレーション手段（１１０）からモデルパラメータを受信し、コンフィギュレーション状態または前記状態に固有の少なくとも１つの指標を抽出するよう構成されている、請求項１または２に記載のデータ通信支援装置。
4. 前記モデラー（１４０）は抽出ユニット（１５０）からモデルパラメータを受信するよう構成されており、前記抽出ユニット（１５０）は前記データ処理手段（１２０）の状態からまたは前記コンフィギュレーション手段（１１０）からモデルパラメータを抽出するよう構成されている、請求項１乃至３のいずれか１項に記載のデータ通信支援装置。
5. 追加のデータ処理手段（２５０）のための追加のモデラー（２３０）と、コンフィギュレータ（２２０）とを備えており、前記モデラー（２１０）と前記追加のモデラー（２３０）とは該コンフィギュレータ（２２０）と候補のコンフィギュレーション情報を交換するよう構成されており、該コンフィギュレータ（２２０）は、前記モデラー（２１０）および前記追加のモデラー（２３０）と交換された候補のコンフィギュレーション情報に基づいて前記データ処理手段（２４０）または前記追加のデータ処理手段（２５０）のためのコンフィギュレーション状態パラメータまたはモデルパラメータを選択するよう構成されている、請求項１乃至４のいずれか１項に記載のデータ通信支援装置。
6. 当該装置は、モデルパラメータまたはコンフィギュレーション状態を前記データ処理手段（２４０）または前記追加のデータ処理手段（２５０）へ送信するよう構成されており、前記追加のモデラー（２３０）は、前記追加のデータ処理手段（２５０）または抽出ユニットから受信されたモデルパラメータまたは状態に基づいて、前記追加のデータ処理手段（２５０）をモデリングするよう構成されている、請求項５に記載のデータ通信支援装置。
7. 前記モデラー（２１０）または前記追加のモデラー（２３０）は候補のコンフィギュレーション情報の変動に関する情報を含むその出力を前記コンフィギュレータ（２２０）へ提供するよう構成されており、前記コンフィギュレータ（２２０）はその変動に関する情報に基づいて前記候補のコンフィギュレーション情報を変更するよう構成されている、請求項５または６に記載のデータ通信支援装置。
8. 前記モデラー（２１０）および前記追加のモデラー（２３０）は、前記データ処理手段（２４０）または前記追加のデータ処理手段（２５０）からの、データ処理手段の状態に関する情報を含むモデルパラメータまたは状態を考慮するよう構成されている、請求項５乃至７のいずれか１項に記載のデータ通信支援装置。
9. 前記モデラー（２１０；２３０）の１つは状態機械として実装されている、請求項１乃至８のいずれか１項に記載のデータ通信支援装置。
10. 前記コンフィギュレータ（２２０）は状態機械として実装されている、請求項５乃至９のいずれか１項に記載のデータ通信支援装置。
11. 前記モデラー（２１０）および前記追加のモデラー（２３０）は、前記データ処理手段（２４０）または前記追加のデータ処理手段（２５０）からのモデルパラメータまたは状態に基づいて、前記データ処理手段（２４０）または前記追加のデータ処理手段（２５０）の状態の部分集合をモデリングするよう構成されているとともに、前記モデラー（２１０）または前記追加のモデラー（２３０）は、前記データ処理手段（２４０）または前記追加のデータ処理手段（２５０）の状態の前記部分集合に属する状態の補間に基づいて、前記データ処理手段（２４０）または前記追加のデータ処理手段（２５０）の状態の別の部分集合をモデリングするよう構成されている、請求項１乃至１０のいずれか１項に記載のデータ通信支援装置。
12. 前記追加のモデラー（２３０）は、ベクトル値関数によって表現されるモデルパラメータまたは状態を交換するよう構成されている、請求項６乃至１１のいずれか１項に記載のデータ通信支援装置。
13. 前記モデラー（２１０）または前記追加のモデラー（２３０）は、前記データ処理手段（２４０）または前記追加のデータ処理手段（２５０）と、マルチレイヤ通信システムの異なるレイヤを表現するモデルパラメータまたは状態を交換するよう構成されている、請求項６乃至１２のいずれか１項に記載のデータ通信支援装置。
14. 前記モデラー（２１０）または前記追加のモデラー（２３０）は、プロトコルレイヤ、リンクレイヤ、アプリケーションレイヤ、物理レイヤ、ネットワークレイヤ、トランスポートレイヤ、プレゼンテーションレイヤ、セッションレイヤもしくはＭＡＣ（媒体アクセス制御）レイヤに実装された前記データ処理手段（２４０）または前記追加のデータ処理手段（２５０）と、モデルパラメータまたは状態を交換するよう構成されている、請求項１乃至１３のいずれか１項に記載のデータ通信支援装置。
15. 前記モデラー（２１０）または前記追加のモデラー（２３０）は、前記データ処理手段（２４０）または前記追加のデータ処理手段（２５０）と、モデルパラメータまたは状態を交換するよう構成されており、前記コンフィギュレータ（２２０）は目的関数を最適化することに基づいてコンフィギュレーション状態またはモデルパラメータを選択するよう構成されている、請求項６乃至１４のいずれか１項に記載のデータ通信支援装置。
16. 前記モデラー（２１０）または前記追加のモデラー（２３０）は、どちらか一方がアプリケーションレイヤに実装された前記データ処理手段（２４０）または前記追加のデータ処理手段（２５０）と、モデルパラメータまたは状態を交換するよう構成されており、前記コンフィギュレータ（２２０）は、ＭＯＳ（平均オピニオン評点）に基づいて、コンフィギュレーション状態またはモデルパラメータを選択するよう構成されている、請求項６乃至１５のいずれか１項に記載のデータ通信支援装置。
17. 追加のデータ処理手段をモデリングするための追加のモデラーを備えている、請求項１乃至１６のいずれか１項に記載のデータ通信支援装置。
18. 前記モデラー（２１０）または前記追加のモデラー（２３０）は、前記データ処理手段（２４０）または前記追加のデータ処理手段（２５０）がサポート可能なアプリケーションまたはユーザまたはエンティティｋの最大データレートＲ_{ｍａｘ，ｋ}を含むモデルパラメータまたは状態を交換するよう構成されている、請求項１乃至１７のいずれか１項に記載のデータ通信支援装置。
19. 前記モデラー（２１０）または前記追加のモデラー（２３０）は、前記データ処理手段（２４０）または前記追加のデータ処理手段（２５０）がサポート可能なアプリケーションまたはユーザまたはエンティティｋの最大データレートＲ_{ｍａｘ，ｋ}とアプリケーションまたはユーザまたはエンティティｋのリソース消費量に関連する係数α_ｋとの積である
    Ｒ_ｋ＝Ｒ_{ｍａｘ，ｋ}α_ｋ
    が実際のアプリケーションデータレートＲ_ｋを与えるようにすることによって、前記データ処理手段（２４０）または前記追加のデータ処理手段（２５０）をモデリングするよう構成されている、請求項１乃至１８のいずれか１項に記載のデータ通信支援装置。
20. コンフィギュレーション手段（１１０）とデータ処理手段（１２０）との間のデータ通信を支援するための方法であり、該コンフィギュレーション手段（１１０）は前記データ処理手段（１２０）の状態に基づいて前記データ処理手段（１２０）と少なくとも１つの追加のデータ処理手段（１３０）との間の通信を管理するのに有効に機能する、方法であって、
    前記データ処理手段（１２０）をシミュレートして、前記状態を記述する状態データと比較したときにそれより少ないデータ量の受信されたモデルパラメータから、前記データ処理手段（１２０）の前記状態の部分集合または前記状態に固有の少なくとも１つの指標を最低限取り出すステップを備えており、該受信されたモデルパラメータは前記データ処理手段または前記追加のデータ処理手段によってサポートされる最大データレートを含み、該シミュレートするステップは、ベクトル値関数を使用していくつかのベクトルによって表現されるモデルパラメータまたは状態を交換するものである、データ通信支援方法。
21. 前記データ処理手段（１２０）からモデルパラメータを受信するステップを含む請求項２０に記載のデータ通信支援方法。
22. 前記コンフィギュレーション手段（１１０）からモデルパラメータを受信するステップと、コンフィギュレーション状態を抽出するステップとを含む、請求項２０または２１に記載のデータ通信支援方法。
23. 抽出ユニット（１５０）からモデルパラメータを受信するステップを含み、前記抽出ユニット（１５０）は前記データ処理手段（１２０）の全ての状態からモデルパラメータを導出するよう構成されている、請求項２０乃至２２のいずれか１項に記載のデータ通信支援方法。
24. 抽出ユニット（１５０）からモデルパラメータを送信するステップを含み、前記抽出ユニット（１５０）は状態から前記モデラー（１４０）のためのモデルパラメータを導出するよう構成されている、請求項２０または２３に記載のデータ通信支援方法。
25. 追加のデータ処理手段（２５０）をモデリングするステップと、コンフィギュレータ（２２０）と候補のコンフィギュレーション情報を交換するステップと、交換された候補のコンフィギュレーション情報に基づいて前記データ処理手段（２４０）または前記追加のデータ処理手段（２５０）のためのコンフィギュレーション状態またはモデルパラメータを選択するステップとを含む、請求項２０または２４に記載のデータ通信支援方法。
26. 前記追加のデータ処理手段（２５０）または前記データ処理手段（２４０）へモデルパラメータまたはコンフィギュレーション状態を送信するステップと、前記追加のデータ処理手段（２５０）からモデルパラメータまたは状態を受信するステップと、前記追加のデータ処理手段（２５０）から受信されたモデルパラメータまたは状態に基づいて前記追加のデータ処理手段（２５０）をモデリングするステップとを含む、請求項２０乃至２５のいずれか１項に記載のデータ通信支援方法。
27. コンピュータ上で走らせたときに請求項２０乃至２６のいずれか１項に記載された方法を実行するためのプログラムコードを有するコンピュータ・プログラム。

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