JP4903863B2 - ノイズフロア推定のための方法及び装置 - Google Patents
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Description
E−UL エンハンストアップリンク
RBS 無線基地局
RNC 無線ネットワークコントローラ
RoT 熱による上昇
RRM 無線リソース管理
SIR 信号対干渉比
WCDMA 広帯域符号分割多元接続
RBSの典型的信号チェーンでは、アンテナからの受信広帯域信号はまずケーブル、フィルタ等をからなるアナログ信号調整チェーンを通過する。信号が受信機に入る場合、構成要素間の変化は、温度ドリフトとともに、システムのこの部分のスケールファクタを約2〜3dB不明確にする。これについてはさらに以下で考察する。受信機では、幾つかの動作を行う。負荷推定に関して、総受信広帯域電力をある段階で測定することが、通常仮定される。そのうえこの説明では、符号電力測定値が、即ちセルの各個別のチャネル/ユーザの電力が、別の段階で利用可能になることを仮定する。
背景技術の節で示したように、追加チャネル導入の結果は総電力の増加になる。総電力測定値、即ち総広帯域測定値と、ノイズフロアとも呼ばれる、アンテナコネクタにおいて測定された熱ノイズレベルPNと、の間の比として定義されるノイズ増大NRは、システムにおける負荷の尺度である。ノイズ増大閾値NR thrを上回ると、状態は不安定になりうる。総ビットレートとノイズ増大との間の関係は電力制御ループの設計から分かり、一度瞬間ノイズ増大NRを判定すると追加チャネルのスケジューリングを実行することができる。ポール容量Cpoleは、最大ビットレート容量を、一秒当たりのビットで表す。閾値NR thrと、熱ノイズレベルPNにより定義されるレベルとの間の、典型的な差分△Nは典型的には約7〜10dBである。とはいえ、ノイズフロア、即ち熱ノイズレベルPNは容易に利用可能ではない。例えば受信機のスケールファクタの不確定性は以上で考察したように2〜3dB程度の大きさでありうるので、大部分の利用可能マージンはこのようにもたらされた不確定性の影響を受ける。
たとえ全ての測定をディジタル受信機において行うにしても、ノイズフロアを少なくとも単独のRBSにおいて直接測定することはできないので、熱ノイズフロア電力を推定する困難性の1つの理由がここに現れる。それを説明するのは、近隣セルの干渉及び外部ソースからの干渉もまた受信機に影響し、このようなソースの平均値をノイズフロアから分離することができないことである。自セルチャネルにおける電力測定はある場合には実行することができる。しかしながらこのような測定は状態を幾らか改善することはできるが、全問題を解決しない。
PE+N=PE+PN (3)
であり、eTotal(t)は測定ノイズを模する。
ノイズ増大推定に伴う困難性のさらに別の理由は熱ノイズフロアが常に求める量でないことである。一定な帯域内干渉がRBS受信機にかなり影響する状況が存在する。これら一定な干渉は以上で考察した安定性に影響しない。一定な干渉はむしろノイズ温度上昇、即ち熱ノイズフロア上昇として現れる。
・総受信広帯域電力。
・アルゴリズムの複数のインスタンスをコンピュータボード上で並列に実行することを可能にする。
・総和を実行する、インデックスi(スライディングウィンドウのサンプル)についての第2ループ。
・積を実行する、インデックスj(スライディングウィンドウのサンプル)についての、追加的な、内側の第3ループ。
・熱ノイズ電力フロア推定器への入力として全ての推定電力サンプルを使用する必要はない。これはメモリ消費の観点からも有益である。
さらなる複雑度削減が、全ての浮動小数点演算に対してフロート型(4バイトの)実装を使用することにより得られる。その上、
fPowerSample(i、k)
及び
revPower(i、k)=1−FPowerSample(i、k)
の値の生成及び蓄積は好ましくは循環バッファにより実装すべきである。この標準技術は、バッファにおける次の空き又は使用した最も古いベクトル位置に対するポインタを使用し、このポインタは循環バッファの次のベクトル蓄積操作のインデックスを示す。
・複数のRoT推定アルゴリズムのインスタンスを1つのコンピュータボードにおいて実行することを可能にする。
H.ホルマ及びA.トスカラ(H.Holma and A.Toskala)著「UMTSのためのWCDMA−第3世代移動通信のための無線アクセス(WCDMA for UMTS−Radio Access for Third Generation Mobile Communications)」英国チチェスタ(Chichester,UK)、ワイリー(Wiley)、2000年
電力、負荷係数及びノイズ増大
電力測定及び干渉測定への数学的手法をここで提示する。電力測定値及び干渉測定値は、逆拡散の前で定義される。逆拡散後の値を求めるのであれば、拡散係数によるスケーリングを必要とする。類似のスケーリングを適用し、数量を信号処理チェーンのどんなレベルにも変換することができる。以上の主な仮定と矛盾をきたさないために、以下で参照する符号電力対干渉比(C/I)は逆拡散前の符号電力対干渉比を示す。これは時に表記法(C/I)chipにより表され、下付文字chipはチップレートにおける電力を示す。
最小電力
注記:最小電力を推定するのは非常に自然である。しかしながら、最小値の使用を選択するのは実に特別の場合である。一般的な場合、推定したPTotalの量に何らかの形で依存する量の極値は、さらなる計算の基礎として使用することが可能であろう。しかしながら最も簡単な実施形態として、量
以下では、確率分布に対して、ベイズの規則及び条件付平均の定義を集中的に使用する。以下の定義及び結果は例えば推定に関するどんな教科書にも見ることができる。
この節では、最小値推定器の幾つかの一般的特性を導出する。その目的に向けて、以下の表記法を導入する。PTotal(t’)のカルマンフィルタ又はカルマンスムーザの推定値を次式により表す。
この副節の出発点は式(B10)であり、この式は条件付pdf(probability distribution function、確率分布関数)が事前確率(初期値)と測定依存係数との積として与えられることを示す。事前確率はユーザが供給し、PNに関する事前確率の不確定性を反映する筈である。スライディングウィンドウが移動し、新しい推定値を計算する場合は何時でも、同じ事前確率を再度適用することに注意されたい。事前確率はそれ故推定器の基本設定において更新しない。
Claims (15)
- 無線通信システムにおける、複雑度を削減したノイズフロア推定方法であって、
複数の電力グリッド点kの少なくともサブセットのそれぞれに対して、補足累積分布関数の積を判定する工程であって、当該補足累積分布関数の各々は、スライディングウィンドウにおける、与えられた複数jの広帯域電力測定推定値のそれぞれに対応する、工程(S1)と、
前記電力グリッド点の少なくともサブセットのそれぞれに対して、前記判定された積に基づいて、前記複数の広帯域電力測定推定値のうちの最小値に関する確率分布関数を判定する工程(S2)と、
をさらに備え、
前記補足累積分布関数の積が、以下の式に従って前記複数の広帯域電力推定値N PowerSamples について計算され、
前記複数の電力グリッド点P k のそれぞれに対する前記確率分布f min (P k )は、以下の式に従って計算され、
ことを特徴とする方法。 - ノイズフロア推定値を与えるために、前記判定された確率分布関数の前記電力グリッド点のサブセットについての平均値を判定する工程(S3)をさらに備えることを特徴とする、請求項1に記載の方法。
- 前記複数の広帯域電力推定値について、電力サンプルiに対して与えられた広帯域電力測定推定値の確率分布関数の積と、前記算出された補足累積分布関数の積を、電力サンプルiに対する前記補足累積分布関数で除したものと、を加算することにより前記確率分布関数を判定する工程(S2)を備えることを特徴とする、請求項1に記載の方法。
- 前記サブセットが全ての電力グリッド点を含むことを特徴とする、請求項1に記載の方法。
- fPowerSample(i、k)が予め決定された閾値よりも小さい場合には、kf ThresholdLow≦k≦kf ThresholdHighの区間外の全ての電力グリッド点に対して、fPowerSample(i、k)の値はゼロに設定され、確率分布fmin(Pk)は、前記区間内の電力グリッド点に対してのみ判定されることを特徴とする、請求項1に記載の方法。
- 前記補足累積分布関数が、下方の閾値であるグリッド点インデックスk1−F ThresholdLow(j)に対応する1に近い場合、又は上方の閾値であるグリッド点インデックスk1−F ThresholdHigh(j)に対応する0に近い場合、前記補足累積分布関数は、k1−F ThresholdLow(j)≦k≦k1−F ThresholdHigh(j)であるグリッド点インデックスに対してのみ計算され、さらに、前記判定された補足累積分布関数の積は、k>k1−F ThresholdHigh(j)である全てのグリッド点に対してはゼロに設定され、k1−F ThresholdLow(j)≦k≦k1−F ThresholdHigh(j)の区間内でのみ判定されることを特徴とする、請求項1に記載の方法。
- 前記補足累積分布関数の積がゼロではない最も上方の電力グリッド点インデックスkproduct Thresholdを判定する工程と、min(kproduct Threshold、k1−F ThresholdHigh(j))≧k≧1−F ThresholdLow(j)の区間内の全てのグリッド点インデックスkに対して前記全てのjについての積を判定する工程とを、さらに備えることを特徴とする、請求項6に記載の方法。
- 量FPowerSample(j、k)と、量fPowerSample(i、k)との少なくとも一方が、表にされた値を用いて判定されることを特徴とする、請求項1、5、6、又は7に記載の方法。
- 無線通信システムにおける、複雑度を削減したノイズフロア推定システム(70)であって、
複数の電力グリッド点kの少なくともサブセットのそれぞれに対して、補足累積分布関数の積を判定する手段(80)であって、当該補足累積分布関数の各々は、スライディングウィンドウにおける、与えられた複数jの広帯域電力推定値のそれぞれに対応する、手段と、
前記電力グリッド点の少なくともサブセットのそれぞれに対して、前記判定された積に基づいて、前記複数の広帯域電力測定推定値のうちの最小値に関する確率分布関数を判定する手段(81)と、
をさらに備え、
前記補足累積分布関数の積が、以下の式に従って前記複数の広帯域電力推定値N PowerSamples について計算され、
前記複数の電力グリッド点P k のそれぞれに対する前記確率分布f min (P k )は、以下の式に従って計算され、
ことを特徴とするシステム。 - ノイズフロア推定値を与えるために、前記判定された確率分布関数の前記複数の電力グリッド点についての平均値を判定する手段(82)をさらに備えることを特徴とする、請求項9に記載のシステム。
- 前記判定する手段(81)は、前記複数の広帯域電力推定値について、電力サンプルiに対して与えられた広帯域電力測定推定値の確率分布関数の積と、前記算出された補足累積分布関数の積を、電力サンプルiに対する前記補足累積分布関数で除したものと、を加算することにより前記確率分布関数を判定するように構成されていることを特徴とする、請求項9に記載のシステム。
- 前記サブセットが全ての電力グリッド点を含むことを特徴とする、請求項9に記載のシステム。
- 無線通信システムにおけるノードであって、
複数の電力グリッド点kの少なくともサブセットのそれぞれに対して、補足累積分布関数の積を判定する手段(80)であって、当該補足累積分布関数の各々は、スライディングウィンドウにおける、与えられた複数jの広帯域電力推定値のそれぞれに対応する、手段と、
前記電力グリッド点の少なくともサブセットのそれぞれに対して、前記判定された積に基づいて、前記複数の広帯域電力測定推定値のうちの最小値に関する確率分布関数を判定する手段(81)と、
を備え、
前記補足累積分布関数の積が、以下の式に従って前記複数の広帯域電力推定値N PowerSamples について計算され、
前記複数の電力グリッド点P k のそれぞれに対する前記確率分布f min (P k )は、以下の式に従って計算され、
ことを特徴とするノード。 - ノイズフロア推定値を与えるために、前記判定された確率分布関数の前記複数の電力グリッド点についての平均値を判定する手段(82)を備えることを特徴とする、請求項13に記載のノード。
- 前記ノードは、無線ネットワークコントローラ、無線基地局、又は移動端末のうちの1つであることを特徴とする、請求項13に記載のノード。
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