JP4917096B2 - 無線通信システムのための、アウターループ電力制御方法及び装置 - Google Patents

Description

本発明は、通信の分野、特に基地局及び携帯電話両方の製造のための産業に、無線通信システムに用いるためのセルラー方式インフラストラクチャーにおいて適用する。

とりわけ、ここで記載される通信分野の発明は、セルラー方式移動電話のネットワーク内部におけるアウターループ電力制御システムのための方法と装置に関する。

本発明の一つの目的は、本発明の方法により補充され、ここではＯｕｔａｇｅ−Ｂａｓｅｄ ＯＬＰＣと呼ばれ、通信チャンネルの変化する伝搬条件に適合される、アウターループ過程による電力制御を可能にすることである。

本発明の目的はまた、基地局、または携帯電話の制御装置へ内蔵するのに適合された、提案されているＯｕｔａｇｅ−Ｂａｓｅｄ ＯＬＰＣ 法によって確立された所望の目標ＳＩＲに従って電力レベルの動的調整を実行する装置を提供することである。

［背景］
１９９８年１月、欧州電気通信標準化機構（ＥＴＳＩ：Ｅｕｒｏｐｅａｎ Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｓｔａｎｄａｒｄｓ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ）は、ユニバーサル・モバイル・テレコミュニケーション・システム（ＵＭＴＳ：Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｍｏｂｉｌｅ Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｓｙｓｔｅｍ）（非特許文献１参照）のための基本技術を選択した。提案された主要な無線インターフェースは、Ｗｉｄｅｂａｎｄ Ｃｏｄｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ａｃｃｅｓｓ（ＷＣＤＭＡ）プロトコルであり、その特徴は第三世代（３Ｇ）携帯電話サービスのための必要条件を完全に満たす機会を提供する。第三世代サービスはデータ転送レートが高く、またサービス品質（ＱｏＳ：Ｑｕａｌｉｔｙ ｏｆ Ｓｅｒｖｉｃｅ）への要求も益々厳しくなっているので、新たな計画戦略の開発が必要である。電力制御システムの戦略、特に該システムのアウターループを実行するために用いられる過程についての戦略は、恐らくこれらの戦略の中で最も研究されているであろう。

前記の電力制御システムは、本発明がある方法を提案するアウターループ機能（ｏｕｔｅｒ−ｌｏｏｐ ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｉｔｙ）が該システムの他の構成要素の結果であるから、以下に一般的に説明する。

全てのユーザーが同一の周波数スペクトルを共有しており、また彼らのコードが完全に直交しているわけではない（非特許文献２参照）という理由によりＷＣＤＭＡベースのセルラーネットワークは干渉による制限を受ける技術であることを考えれば、ＷＣＤＭＡベースのセルラーネットワークにおいては電力制御システムが必要である。

ＷＣＤＭＡにおける電力制御システムの究極の目的は、特定のリンク、すなわち基地局から携帯電話または端末装置への下りリンク、または携帯電話から基地局への上りリンクにおいて必要とされるサービス品質に、最小の送信電力レベルで（本発明はまさにこの特徴に焦点を合わせている）到達することにある。

ＷＣＤＭＡネットワークにおける電力制御システムの主な目的は、以下の通りである。：
●遠近効果（ｎｅａｒ−ｆａｒ ｅｆｆｅｃｔ）の相殺（ｃａｎｃｅｌｌａｔｉｏｎ）。：全ての移動局が基地局への距離やフェーディング（ｆａｄｉｎｇ）を考慮に入れず同じ電力を送信するという出来事が起これば、そこに一番近い携帯電話が一番遠い端末に対しての重大な干渉となるだろう。
●深刻なフェーディングからの保護。
●ネットワークにおける干渉の最小化と、その結果生じる容量の改善。
●移動局のバッテリーの、長時間の持続。

ＷＣＤＭＡのための電力制御システムの全体は、３つの異なる過程により実行される。：
●オープンループ過程：接続開始時におけるランダムアクセス過程の間、移動局／基地局は上りリンク／下りリンクにおける電力損失を評価し、該損失に合わせて各自の送信電力を調整する。
●クローズドループ、またはインナーループ過程：高速電力制御（１５００Ｈｚ）とも呼ばれ、次の３つのステップで構成される。：
１）対応する受信端末（基地局または携帯電話装置）が、所望の受信信号対干渉比（ＳＩＲ：ｓｉｇｎａｌ−ｔｏ−ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ ｒａｔｉｏ）（ＳＩＲ_rec）と所望の目標ＳＩＲ（ＳＩＲ_target）を比較する。目標ＳＩＲは特定のリンクに要求されるサービス品質に依存し、下で説明するアウターループ過程によって設定される。
２）同じ受信端末が電力制御ビットを送信する。該ビットは送信電力が増加されなければならないか（ＳＩＲ_rec ＜ ＳＩＲ_targetの場合）、または減少されなければならないか（ＳＩＲ_rec ＞ ＳＩＲ_targetの場合）を指示し、ある特定の値（普通は１ｄＢ）で送信される。
３）送信ユニット（基地局または携帯電話）が、以前に設定された量から送信電力を増加、または減少させる。
●アウターループ（ＯＬＰＣ：Ｏｕｔｅｒ−ｌｏｏｐ Ｐｏｗｅｒ Ｃｏｎｔｒｏｌ）過程：この過程はクローズドループよりも大変遅く（１０〜１００Ｈｚ）、所望の目標ＳＩＲ（ＳＩＲ_target）を定め、この目標ＳＩＲはあらかじめ定められた品質目標が保たれることを可能にする。あるリンクの品質の基準または測定値はフレーム誤り率（ＦＥＲ：ｆｒａｍｅ ｅｒｒｏｒ ｒａｔｅ）または同等に、ブロック誤り率（ＢＬＥＲ：ｂｌｏｃｋ ｅｒｒｏｒ ｒａｔｅ）であり、所望の受信ＳＩＲ（ＳＩＲ_rec）の関数である。インナーループは所望の受信ＳＩＲ（ＳＩＲ_rec）を目標ＳＩＲ（ＳＩＲ_target）に近く維持することを助けるということを考えると、ブロック誤り率（ＢＬＥＲ）は結局のところこの目標値によって決定される。よって、ある特定のフェーディング環境においてあるサービス品質に到達するために、目標値（ＳＩＲ_target）は該環境に対して適切な値に調整される必要がある。

不幸なことに、要求されるブロック誤り率（ＢＬＥＲ）に、無線通信チャンネルにおける全てのフェーディング環境に対して到達できる目標値（ＳＩＲ_target） は存在しない。このことを理由として、この所望のＳＩＲ_target の動的な調整が現在研究の動機となっており、そして前記ＳＩＲ_targetを適切な手法で調整するために複数のメカニズムが説明されてきた。

一般に受け入れられているアウターループ電力制御の構造は目標ブロック誤り率（ＢＬＥＲ_target）に基づいていてＢＬＥＲ−Ｂａｓｅｄ ＯＬＰＣと呼ばれており、このＢＬＥＲ_targetのメトリック（ｍｅｔｒｉｃ）を測定しそれに応じて所望の目標ＳＩＲ（ＳＩＲ_target） を、目標ブロック誤り率（ＢＬＥＲ_target）が所望の閾値より大きいか小さいかに依存して変化させる （非特許文献３参照）。難点は、ブロック誤り率（ＢＬＥＲ）を測定する技法は非常に遅いということを考慮に入れると（高品質のサービスに対しては特に遅い）、これらのシステムの性能は非常に短い時間で変化するフェーディングの特徴を持つ動的環境において極めて劣化しているということである（非特許文献４参照）。低いブロック誤り率（ＢＬＥＲ）（例えば ０．１％）を要求するサービスに対する前記の遅さは、ＢＬＥＲ−ｂａｓｅｄ ＯＬＰＣ 法は巡回冗長コード（ＣＲＣ）を用いてエラーをカウントすることに基づいていて、該ＣＲＣはブロック誤り率（ＢＬＥＲ）の正確な評価に到達するには多すぎるほどのデータブロックを含む、という事実によるものである。

最も深刻な問題は、伝播条件に有利な変化があるとき（ＢＬＥＲ−ｂａｓｅｄ ＯＬＰＣ法は該変化に対して非常に遅く反応する）、前記アウターループ電力制御法によって設定される所望の目標ＳＩＲ（ＳＩＲ_target）を長い時間間隔に渡って必要以上に大きくしてしまうことの発生であり、それは引き続き起こる干渉の増加、そしてそれゆえのシステム容量の損失を伴う。

前記電力制御方法の遅い収束性（既に説明されてきたように、ＢＬＥＲ−Ｂａｓｅｄ ＯＬＰＣで発生する）の解決を意図して、非常に多くの研究が生み出された。有力な解決法として最も多く使われる選択肢の一つは、前記ＢＬＥＲ−ｂａｓｅｄ ＯＬＰＣ法によって課される、所望の目標ＳＩＲ（ＳＩＲ_target）に対する調整ホップ（ａｄｊｕｓｔｍｅｎｔ ｈｏｐｓ）の大きさの修正によって構成されている（再び非特許文献３参照）。しかしながら、この選択肢はこのタイプの電力制御方法に固有の問題を解決しない、何故ならこの選択肢もまた正確なブロック誤り率（ＢＬＥＲ）の評価のためには非常に多数のデータブロックを含むからである。品質基準についての目標ブロック誤り率（ＢＬＥＲ_target）によってまとめられるこの原理に基づいて、いくつかの方法（米国特許出願の目的となっている）を挙げることができる（非特許文献５〜７参照）。

ＢＬＥＲ−Ｂａｓｅｄ ＯＬＰＣ法における遅い収束性の問題を解決するためによく用いられるもう一つの代替案は：ビット・エラー・レート（ＢＥＲ：Ｂｉｔ Ｅｒｒｏｒ Ｒａｔｅ）、再エンコードされた（ｒｅ−ｅｎｃｏｄｅｄ）シンボル・エラー・レート（ＳＥＲ：Ｓｙｍｂｏｌ Ｅｒｒｏｒ Ｒａｔｅ）、再エンコードされた電力の測定基準（ｐｏｗｅｒ ｍｅｔｒｉｃ）、デコードの繰り返しの数（ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｄｅｃｏｄｉｎｇ ｉｔｅｒａｔｉｏｎｓ）、修正された“Ｙａｍａｍｏｔｏ ｍｅｔｒｉｃ”そしてユークリッド距離（ＥＤ：Ｅｕｃｌｉｄｅａｎ ｄｉｓｔａｎｃｅ）を含む他の測定基準（いわゆる“ソフトな”測定基準、ｓｏｆｔ ｍｅｔｒｉｃｓ）を考慮に入れることである（非特許文献８参照）。これらの測定基準のブロック誤り率（ＢＬＥＲ）に比較した利点は、それらは遥かにより速く評価することができるということである。

ＯＬＰＣの目的は一定の目標ブロック誤り率（ＢＬＥＲ_target）を満たすことであるので、そしてチャンネルの伝播条件によるブロック長の変化を穏やかなものにするために、ブロック誤り率（ＢＬＥＲ）と前記ソフトな測定基準（ｓｏｆｔ ｍｅｔｒｉｃｓ）の間に実質的に固定した比率を定める。それによって前記の測定基準のいずれかを評価することに基づいて目標ブロック誤り率（ＢＬＥＲ_target）を求めることが可能となる。一例として、これらの測定基準に基づいた方法についてのいくつかのデザイン（米国特許出願の目的となっている）が挙げられているであろう（非特許文献９〜１０参照）。

このような次第ではあるが、チャンネルの伝播条件の変化がブロック長に対して相当に影響を与える場合には、そのような測定基準に基づいたアウターループ電力制御の難点が現れる。この状況において、ブロック誤り率（ＢＬＥＲ）と前記測定基準（“ソフトな”測定基準、ｓｏｆｔ ｍｅｔｒｉｃｓと考えられている）の相関関係はもはや固定されておらず、そして一定のブロック誤り率（ＢＬＥＲ_target）が得られないのである（非特許文献１１参照）。

さらに、非特許文献１２においてＪｏｎａｓ Ｂｌｏｍ， Ｆｒｅｄｒｉｋ Ｇｕｎｎａｒｓｏｎ そして Ｆｅｄｒｉｋ Ｇｕｓｔａｆｓｓｏｎ は、所望の目標ＳＩＲ（ＳＩＲ_target） を制御するためのある方法を確立している。該方法もまたブロック誤り率（ＢＬＥＲ）の測定に基づいているのだが、しかし同時に、無線チャンネルの異なる状態と干渉信号の統計的分布についての、あるいくつかの代表的パラメータの評価にも基づいている。該方法は、前記パラメータによる調整を受けた、誤りのあるフレーム（ｅｒｒｏｎｅｏｕｓ ｆｒａｍｅ）の確率として定義される品質関数（ｑｕａｌｉｔｙ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）を決定することに基づいている。この戦略はおよそ３０％程度の容量の利得を得るのであるが、前記品質関数を得るための過程はこれらのタイプのモデルのパフォーマンスを悪化させる遅れを含む。さらに言えば、同じ著者達によって非特許文献１２の発明をより技術的な詳細まで説明した論文において（非特許文献１３参照）、無線チャンネルにおけるフェーディングによってシステムは低下することが示されている。

目下の、スペイン特許出願（非特許文献１４参照）の出願人であるＡｌｖａｒｏ Ｌｏｐｅｚ Ｍｅｄｒａｎは（彼による論文として、非特許文献１５〜１６も参照されたい）、目標ブロック誤り率（ＢＬＥＲ_target）による品質基準とは異なる品質基準に基づいた、３Ｇシステムでの電力制御システムにおけるアウターループを提案している。当該スペイン特許出願（非特許文献１４参照）において説明された方法における品質基準は障害確率（ｏｕｔａｇｅ ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ ）（Ｐ_outage）に基づいており、そこにおいては前述の、ＢＬＥＲ−ｂａｓｅｄ ＯＬＰＣ法に特有の収束速度の遅さは回避されている。

前記スペイン特許出願（非特許文献１４参照）で説明されているように、障害確率（Ｐ_outage）はセルラー方式インフラストラクチャーにおいて通常適用される、過去、通信回線にカバーされるサービスクラスに依存する通信ネットワークの計画段階の間に定められたもう一つの品質的パラメータであり、サービスエリアの特徴を踏まえての、複数のセルまたは一つ一つのセル内部における特徴である。この障害確率（Ｐ_outage）に基づいて、前記スペイン特許出願は、フェーディング幅（ｆａｄｉｎｇ ｍａｒｇｉｎ）（Ｍ_(Sii) （ｄＢ））を所望のＳＩＲに応じて決定することと、そしてその結果、所望の目標ＳＩＲ（ＳＩＲ_target）が、想定されている無線チャンネルにおける、障害確率（Ｐ_outage）と統計学的モーメントの特徴とによって与えられるサービスの品質基準に対して定められるということとを、提案している。

上記の段落において説明されたことは数学的問題へと翻訳されており（Ｓ． Ｋａｎｄｕｋｕｒｉ と Ｓ． Ｂｏｙｄにより最初に提案された。非特許文献１７参照）、 “Ｏｐｔｉｍａｌ ｐｏｗｅｒ ｃｏｎｔｒｏｌ ｉｎ ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ−ｌｉｍｉｔｅｄ ｆａｄｉｎｇ ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｃｈａｎｎｅｌｓ ｗｉｔｈ ｏｕｔａｇｅ−ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎｓ” として知られているのだが、この問題は、Ａｌｖａｒｏ Ｌｏｐｅｚ Ｍｅｄｒａｎｏが自身の前記特許出願（非特許文献１４参照）において、反復的ニュートン・ラプソン法（ｉｔｅｒａｔｉｖｅ Ｎｅｗｔｏｎ−Ｒａｐｈｓｏｎ ｍｅｔｈｏｄ 、非特許文献１８参照）のアウターループ電力制御への適用により解決している。

要するに、Ｌｏｐｅｚ Ｍｅｄｒａｎｏが前記特許出願（非特許文献１４参照）において提案したアウターループ電力制御法は障害確率（Ｐ_outage）の品質基準に基づいているのだが、アウターループが最終的に遂行すべきこととは、特定のサービスに対して目標ブロック誤り率（ＢＬＥＲ_target）を一定値に保つことでなければならない（非特許文献１９〜２０参照）。ブロック誤り率（ＢＬＥＲ）それ自身が一定値に保持されないので、それゆえ障害確率（Ｐ_outage）を全ての伝播条件に対して一定値に保つことは不可能である。このことは、障害確率（Ｐ_outage）とブロック誤り率（ＢＬＥＲ）の間に一定の比率は存在せず、むしろ該比率はまさにその時点で生じている、無線回線における伝播条件に依存するという事実による。

前記特許出願（非特許文献１４参照）で説明されるアウターループ電力制御法の結果として提供されるフェーディング幅（ｆａｄｉｎｇ ｍａｒｇｉｎ）は、他の変数の中でも障害確率（Ｐ_outage）に依存するので、該障害確率の動的適合は該フェーディング幅の変化を伴う。そして結論としては、電力レベルをアウターループによっていかなる伝播条件にでも調整させるために、そして電力を最小の状態で送信するために、所望の目標ＳＩＲ（ＳＩＲ_target）をフェーディング幅の変化を検討することにより調整することが可能なはずである。

ＥＴＳＩ， "Ｔｈｅ ＥＴＳＩ ＵＭＴＳ Ｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌ Ｒａｄｉｏ Ａｃｃｅｓｓ （ＵＴＲＡ） ＩＴＵ−Ｒ ＲＴＴ Ｃａｎｄｉｄａｔｅ Ｓｕｂｍｉｓｓｉｏｎ"， Ｊｕｎｅ １９９８ Ｈｏｌｍａ ＆ Ｔｏｓｋａｌａ： "ＷＣＤＭＡ ｆｏｒ ＵＭＴＳ， Ｒａｄｉｏ Ａｃｃｅｓｓ ｆｏｒ Ｔｈｉｒｄ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ｍｏｂｉｌｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ"， Ｊｏｈｎ Ｗｉｌｅｙ ＆ Ｓｏｎｓ Ｓａｍｐａｔｈ Ａ， Ｋｕｍａｒ Ｐ Ｓ ＆ Ｈｏｌｔｚｍａｎ Ｊ Ｍ （１９９７）， "Ｏｎ ｓｅｔｔｉｎｇ ｒｅｖｅｒｓｅ ｌｉｎｋ ｔａｒｇｅｔ ＳＩＲ ｉｎ ａ ＣＤＭＡ ｓｙｓｔｅｍ"， Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ＩＥＥＥ Ｖｅｈｉｃｕｌａｒ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ， Ｐｈｏｅｎｉｘ， Ａｒｉｚｏｎａ， ｐｐ． ９２９−９３３ Ｈｏｌｍａ Ｈ．， "ＷＣＤＭＡ ｆｏｒ ＵＭＴＳ"， Ｊｏｈｎ Ｗｉｌｅｙ ＆ Ｓｏｎｓ， ＬＴＤ， ２００２ 米国特許出願 ＵＳ ２００４／０１３７８６０ 米国特許出願 ＵＳ ２００４／０１５７６３６ 米国特許出願 ＵＳ ２００３／００３１１３５ Ｒｅｇｅ Ｋｉｒａｎ， "Ｏｎ Ｌｉｎｋ Ｑｕａｌｉｔｙ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｆｏｒ ３Ｇ Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ"， Ｉｎ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ＩＥＥＥ ＶＴＳ Ｆａｌｌ ＶＴＣ２０００． ５２ｎｄ Ｖｅｈｉｃｕｌａｒ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ 米国特許 ＵＳ ６４３４１２４ 米国特許 ＵＳ ６７６３２４４ Ａｖｉｄｏｒ， Ｄａｎ， "Ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇ ｔｈｅ Ｂｌｏｃｋ Ｅｒｒｏｒ Ｒａｔｅ ａｔ ｔｈｅ Ｏｕｔｐｕｔ ｏｆ ｔｈｅ Ｆｒａｍｅ Ｓｅｌｅｃｔｏｒ ｉｎ ｔｈｅ ＵＭＴＳ Ｓｙｓｔｅｍ"， ｉｎ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ ａｎｄ Ｅｍｅｒｇｉｎｇ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ （ＷＮＥＴ ’０２）， Ｗｉｒｅｌｅｓｓ ａｎｄ Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ （ＷＯＣ ２００２）， Ｊｕｌｙ ２００２， Ｂａｎｆｆ， Ａｌｂｅｒｔａ， Ｃａｎａｄａ ＵＳ ６４４９４６２ Ｊｏｎａｓ Ｂｌｏｍ， Ｆｒｅｄｒｉｋ Ｇｕｎｎａｒｓｏｎ ａｎｄ Ｆｅｄｒｉｋ Ｇｕｓｔａｆｓｓｏｎ， "Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｏｕｔｅｒ Ｌｏｏｐ Ｐｏｗｅｒ Ｃｏｎｔｒｏｌ ｉｎ Ｃｅｌｌｕｌａｒ Ｒａｄｉｏ Ｓｙｓｔｅｍｓ" ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ ｔｏ ＡＣＭ Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ スペイン特許出願 ＥＳ ２００２０２９４７ Ａｌｖａｒｏ Ｌｏｐｅｚ−Ｍｅｄｒａｎｏ： "Ｏｐｔｉｍａｌ ＳＩＲ ｔａｒｇｅｔ ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｏｕｔｅｒ−Ｌｏｏｐ Ｃｏｎｔｒｏｌ ｉｎ ｔｈｅ Ｗ−ＣＤＭＡ Ｓｙｓｔｅｍ"， Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ＩＥＥＥ Ｖｅｈｉｃｕｌａｒ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ （ＶＴＣ） Ｆａｌｌ ２００３， ６−９ Ｏｃｔ． ２００３， Ｏｒｌａｎｄｏ （ＵＳＡ） Ａｌｖａｒｏ Ｌｏｐｅｚ−Ｍｅｄｒａｎｏ： "Ｏｐｔｉｍａｌ ＳＩＲ ｔａｒｇｅｔ ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｏｕｔｅｒ−Ｌｏｏｐ Ｃｏｎｔｒｏｌ ｉｎ ｔｈｅ Ｗ−ＣＤＭＡ Ｓｙｓｔｅｍ： Ｉｎｖｅｒｓｅ ＳＩＲ Ｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ ｔｈｒｏｕｇｈｏｕｔ ｔｈｅ Ｎｅｗｔｏｎ−Ｒａｐｈｓｏｎ Ｍｅｔｈｏｄ"， Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ １２ｔｈ ＩＳＴ Ｓｕｍｍｉｔ ｏｎ Ｍｏｂｉｌｅ ａｎｄ Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ （Ｖｏｌｕｍｅ ＩＩ）， ｐｐ． ７３２−７３６， １５−１８ Ｊｕｎ． ２００３， Ａｖｅｉｒｏ， Ｐｏｒｔｕｇａｌ ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ， ｖｏｌ． １， ｎｏ． １， ｐｐ． ４６−５５， Ｊａｎｕａｒｙ ２００２． Ｈ．Ｒ． Ｓｃｈｗａｒｚ， Ｊ． Ｗａｌｄｖｏｇｅｌ "Ｎｕｍｅｒｉｃａｌ Ａｎａｌｙｓｉｓ"， Ｊｏｈｎ Ｗｉｌｅｙ＆Ｓｏｎｓ ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎｓ ｄｏｃｕｍｅｎｔ ｏｆ ｔｈｅ ３ＧＰＰ Ｔｈｉｒｄ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ｓｔａｎｄａｒｄ： ＴＳ ２５．１０１， ‘ＵＥ ｒａｄｉｏ ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ ａｎｄ ｒｅｃｅｐｔｉｏｎ （ＦＤＤ）， ｓｅｃｔｉｏｎ ８．８．１’ ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎｓ ｄｏｃｕｍｅｎｔ ｏｆ ｔｈｅ ３ＧＰＰ Ｔｈｉｒｄ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ｓｔａｎｄａｒｄ： ＴＳ ２５．１０４， ‘Ｂａｓｅ Ｓｔａｔｉｏｎ （ＢＳ） ｒａｄｉｏ ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ ａｎｄ ｒｅｃｅｐｔｉｏｎ （ＦＤＤ）， ｓｅｃｔｉｏｎ ８’ Ｍａｒｔｉｎ Ｔ． Ｈａｇａｎ， Ｈｏｗａｒｄ Ｂ． Ｄｅｍｕｔｈ， Ｍａｒｋ Ｈ． Ｂｅａｌｅ， "Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｄｅｓｉｇｎ"， ＰＷＳ Ｐｕｂ． Ｃｏ．， １ｓｔ ｅｄｉｔｉｏｎ， １９９５ Ｓａｅｚ Ｒｕｉｚ， Ｊｕａｎ Ｃａｒｌｏｓ： "Ｕｎａ Ａｒｑｕｉｔｅｃｔｕｒａ Ｈａｒｄｗａｒｅ ｐａｒａ ｌａ Ｅｓｔｉｍａｃｉｏｎ ｄｅ ｌａ Ｒｅｌａｃｉｏｎ Ｓｅｎａｌ ａ Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｉａ ｅｎ Ｓｉｓｔｅｍａｓ ＷＣＤＭＡ"， Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｏｓｃｉｅｎｃｅ， Ｄｉｇｉｔａｌ ＡＳＩＣ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｌｕｎａ

本発明は、とりわけ、背景において説明された種々の態様の一つ一つにおける、既に述べた問題を解決する。

提案されている、移動体通信システムのための、特に、標準化されたＣＤＭＡ（Ｃｏｄｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ａｃｃｅｓｓ）プロトコルのいくつかに基づいた第三世代技術（３Ｇ）のためにデザインされた、アウターループ電力制御方法及び装置は、一方であらかじめ決められたブロック誤り率（ＢＬＥＲ）の意味におけるサービス品質（ＱｏＳ）を保証し、また他方では、以前の基準（ＢＬＥＲ ｃｒｉｔｅｒｉｏｎ）に加えて、障害確率に基づいた新しい品質基準に従って、変化する無線チャンネルの条件に迅速に適合されることができる。

従って、本発明の一つの態様は、無線通信システムのための、ある基地局または携帯電話からの受信データ信号に根差したアウターループ電力制御方法であり、それは以下の各段階を含む。：
ｉ）目標ブロック誤り率（ＢＬＥＲ_target）を定めること、
ｉｉ）所望の受信ＳＩＲ（ＳＩＲ_rec）と、受信信号が通過するチャンネル（７０６）においてフェーディングを特徴付けるいくつかのパラメータを評価すること、
ｉｉｉ）前記チャンネルのフェーディングパラメータ（チャンネル・フェーディング・パラメータ、ｃｈａｎｎｅｌ ｆａｄｉｎｇ ｐａｒａｍｅｔｅｒ）と障害確率に基づいて、フェーディング幅を、ニュートン・ラプソン法により評価すること、
ｉｖ）巡回冗長コード（ＣＲＣ）の照合に基づいてデータブロックの状態を決定すること、
ｖ）前記データブロックの状態と、目標ブロック誤り率（ＢＬＥＲ_target）と、考えている障害確率に関連して評価されたフェーディング幅とに基づいてアウターループの所望の目標ＳＩＲ（ＳＩＲ_target）を定めること。

ある動的調整関数が、目標ブロック誤り率（ＢＬＥＲ_target）に基づいた品質基準と障害確率に基づいた別の品質基準の間のマッピングを実行しているのではあるが、ここで “Ｏｕｔａｇｅ−Ｂａｓｅｄ ＯＬＰＣ”と呼ばれる提案されている電力制御方法によって定められる所望の目標ＳＩＲ（ＳＩＲ_target）は、ＳＩＲ_outage-tgt 、そしてＳＩＲ_BLERtgtと呼ばれる二つの構成要素の和として計算される。

要求されるサービス品質（ＱｏＳ）はこうして必要最小限の電力レベルによって満たされるのであり、迅速にそして動的に電力をデータ信号の伝播条件に調整し、その結果システムの容量もまた、干渉による制限を受ける技術であることを条件として、最適化される。

前記動的調整関数（これにより、次に示す通り、所望の目標ＳＩＲ（ＳＩＲ_target）は前記二つの構成要素の和として与えられる）は、好ましくはニューラルネットワークで構成される。

この説明の範囲内において、ニューラルネットワークは一般的なパラメータで表示することのできる関数を実行するためのツールとして理解される。関数のパラメータを表す重み付け（ｗｅｉｇｈｔｓ）とオフセット値（ｏｆｆｓｅｔｓ）が該関数には適用され、前記パラメータは確かな所望の性能を得るために調整される（ニューラルネットワークの訓練として知られているものである）。

知られているように、ニューラルネットワークにおけるニューロンは層を成して組織化されており、ある１層は、同一の入力を共有するニューロンの集団として定義される。あるニューロンの層の出力は、後続の層の入力である。

ニューラルネットワークの中でも、多層構造のニューラルネットワークは単一層のニューラルネットワークと比べてより汎用性がある（非特許文献２１参照）。例えば、第１の層がシグモイド（ｓｉｇｍｏｉｄ）型で第２の層が線形型であるような２層のニューラルネットワークを、ほとんどの関数を任意によく近似するように、訓練することが可能である。本例のため、電力制御アウターループにおいて所望の目標ＳＩＲ（ＳＩＲ_target）を決定する方法についてのニューラルネットワークにこの構造を実装する：

提案されているニューラルネットワークは、多数のニューロンを有する（いくつの障害確率を考えているかに依存する）第１の層と、単一のニューロンを有する（単一の出力：所望の目標ＳＩＲ（ＳＩＲ_target）の値しか存在しないため）第２の層を持つ。入力パラメータは、異なる障害確率に対して計算されるフェーディング幅である。目標ブロック誤り率（ＢＬＥＲ_target）に基づいた品質基準に対応する修正項（ｃｏｒｒｅｃｔｉｎｇ ｔｅｒｍ）を盛り込むため、出力層ニューロンにおけるオフセット値は、最終的な所望の目標ＳＩＲ（ＳＩＲ_target）の構成要素であるＳＩＲ_BLER-targetに一致させる。

もう一つの構成要素（ＳＩＲ_{outage-target}）は説明されるニューラルネットワークの方法で生成され、そして変化する伝播条件に適合されるのであり、それゆえに迅速変動性能を有しなければならない。

この迅速変動を可能とするために、かかる構成要素（ＳＩＲ_{outage-target}）は、フェーディングが起こるような物理的信号についてのパラメータ、例えば障害確率のようなパラメータと結び付けられねばならない。とは言うものの、最終的な品質目標は目標ブロック誤り率（ＢＬＥＲ_target）に基づいたものであって、それゆえに物理的信号のパラメータ、すなわち障害確率をブロック誤り率（ＢＬＥＲ）に対応した品質のパラメータにマッピングする、このパラメータで表すことができる関数が必要である。それゆえニューラルネットワークは、異なる障害確率に関連したフェーディング幅を入力として取り込む。スペイン特許出願ＥＳ ２００２０２９４７で説明されているように（非特許文献１４参照）、ニュートン・ラプソン法によって、所望の受信ＳＩＲ（ＳＩＲ_rec）の分布関数を反転させることで該フェーディング幅を評価することが可能である。

しかしながら、アウターループ電力制御に対して定められる所望の目標ＳＩＲ（ＳＩＲ_target）における第１の構成要素（ＳＩＲ_{outage-target}）によってもたらされる適合は常に理想的なわけではなく、そして全てのチャンネル変動が考慮に入れられているわけでもない。それゆえに、アウターループそれ自身ではあらかじめ決められた目標ブロック誤り率（ＢＬＥＲ_target）の基準を保証することができない。よって、理想的でない性能もカバーするために、第２の構成要素（ＳＩＲ_BLER-target）が最終的な所望の目標ＳＩＲ（ＳＩＲ_target） （サービスにおいて目標ブロック誤り率（ＢＬＥＲ_target）により定義された品質を的確に保証する責任を負っている）に取り入れられるのである。

後者の構成要素（ＳＩＲ_BLER-target）は理想的には一定に維持されるだろう、なぜならそれが変動するということは所望の目標ＳＩＲ（ＳＩＲ_target）におけるもう一方の構成要素（ＳＩＲ_{outage-target}） が適切な値を取っていないということを意味し、その理由はチャンネル変動が正しく考慮に入れられていないということだからである。それゆえに、実際には、前記後者の構成要素（ＳＩＲ_BLER-target） は目標ブロック誤り率（ＢＬＥＲ_target）を保証するために小さく変動するのであるが、しかしながらチャンネルでの変化に即座に反応する必要はないであろう。

研究室でのシミュレーションにおける（ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ−ｓｉｍｕｌａｔｅｄ）現実、すなわち理想的環境と、実際に存在する無線通信システムの範囲内で前記方法が実行される環境の両方において、第２の構成要素（ＳＩＲ_BLER-target）に変化が生じるときはいつでも、本方法におけるニューラルネットワークは訓練を受ける。該ニューラルネットワークは、異なるフェーディング幅に重みを付けるパラメータと、あるオフセット値によって定義される。それらを計算するために、所望の目標ＳＩＲ（ＳＩＲ_target）の有効な値が考えている環境のそれぞれに対して得られる、多様な伝播環境がシミュレーションされる。目標ブロック誤り率（ＢＬＥＲ_target）を品質目標と考えてこれら目標ＳＩＲ（ＳＩＲ_target）の値が得られ、そしてそれらをもって、全ての伝播環境に対して所望の目標ＳＩＲ（ＳＩＲ_target）の誤差を最小化するニューラルネットワークのパラメータが最適化される。考えている二つの品質基準は、こうして関係付けられる。：目標ブロック誤り率（ＢＬＥＲ_target）に基づいた基準と、障害確率（Ｐ_outage）の基準である。

ニューラルネットワークのパラメータはシミュレーションデータに従って得られ、現実の環境で動作しているシステム内部においてひとたび前記方法が実行されると、サービスにおける目標ブロック誤り率（ＢＬＥＲ_target）によって与えられる品質基準を達成し、そしてさらに各々の通信における電力消費が最小化されるように、動的に調整される。両方の要求を考慮して、通信において得られる平均ブロック誤り率（ＢＬＥＲ）だけでなく測定される所望の受信ＳＩＲ（ＳＩＲ_rec）の時間発展も入力データとして取り込まれる。このデータを用いて、ニューラルネットワークのパラメータは移動体ネットワークの各々のセルにおける環境に調整されるであろう。

結果として、本発明の目的である方法は、障害確率（Ｐ_outage）に基づいた基準を提案し、前述の特許出願ＥＳ ２００２０２９４７（非特許文献１４参照）において説明された理由により、前記目標ブロック誤り率に基づいたサービス品質（ＱｏＳ）を低下させることなく、アウターループの性能を改善して、既知の目標ブロック誤り率（ＢＬＥＲ_target）の基準とは異なる品質基準に基づいたアウターループ電力制御メカニズムを用いることを可能とする。

本発明の別の一つの態様は、前述の方法に従って動作する少なくとも一つのプログラム可能な電子デバイスを含む、無線通信システムのための、アウターループ電力制御装置に関する。前記プログラム可能な電子デバイスとは汎用プロセッサでもよいし、デジタル・シグナル・プロセッサ（ＤＳＰ：ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）でもよいし、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔ ）でもプログラム可能なカード（ＦＰＧＡ）でもよいし、またそれらの任意の組み合わせでもよい。汎用プロセッサは、好ましくは、マイクロプロセッサ、または他の可能な代替物：伝統的（ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌ）プロセッサ、マイクロコントローラ、または一般に任意の状態機械（ｓｔａｔｅ ｍａｃｈｉｎｅ）にすることが可能である。前記プログラム可能な電子デバイスは複合マイクロプロセッサの組み合わせにより構成されていても、マイクロプロセッサと一つもしくはもっと多くのＤＳＰデバイスから構成されていても、もしくは他の、説明されてきた方法に含まれる異なる段階の実行が直列的に、または並列的に割り振られているようないかなる構成となっていてもよい。

提案されている無線通信システムのためのアウターループ電力制御装置は選択的に、基地局または携帯電話から来るデータ信号を受信することができる無線周波数受信機（ｒａｄｉｏｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｒｅｃｅｉｖｅｒ ）を含んでもよい。対応する基地局または携帯電話に対して電力制御情報を送信することができる無線周波数送信機（ｒａｄｉｏｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｔｒａｎｓｍｉｔｔｅｒ）が、前記装置に内蔵されていてもよい。そのようなアウターループ電力制御装置は従って、無線通信システムにおける無線通信ネットワーク制御装置、またはユーザー端末イクイップメント、または携帯電話（移動局）、に内蔵されていてもよい。

本発明は、ＷＣＤＭＡ、ＩＳ−９５、ＣＤＭＡ２０００といった標準やＨＤＲ仕様などのＣＤＭＡ標準プロトコルの一つ、または複数をサポートするいかなる無線通信システムにも適用することができる。

図１で、ＷＣＤＭＡ移動体通信システムの１部分１００を示す。図１に示された要素は本発明を別としてもよく知られているものなので、詳しくは説明しない。興味ある１要素は、自動車のアイコンで示した１０４（ユーザー端末イクイップメント（ｕｓｅｒ ｔｅｒｍｉｎａｌ ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ）、または移動局）である。；ＷＣＤＭＡ移動体通信システムはまた、ＵＭＴＳネットワークにおけるいくつかの基地局１０２、１０３またはノードＢ（Ｎｏｄｅｓ−Ｂ）を含み、それらは組み込まれたソフトウェア・プログラム、インターフェースカード、記憶装置と演算処理装置を含む。システムのこちらの部分は無線ネットワーク制御装置１０１あるいはＲＮＣを含み、それらは他機能の間での呼処理を提供する。二つの基地局１０２、１０３と移動局１０４は、コードレスインターフェースの終点を表している。１０２、１０３それぞれの基地局は無線ネットワーク制御装置１０１と、陸線１０５、１０６を通じて結ばれている。以下、移動局１０４は、下りリンクデータ信号１０７と上りリンクデータ信号１０８によって、基地局１０２と通信するものと仮定する。

図２で、両方の局、すなわち基地局１０２と移動局１０４における、本発明が基礎とする原理を含んだ部分２００を示す。図２に示された要素の周知の態様については説明しない、何故なら無線周波数送信機２０２と受信機２０３は最新の技術水準において詳細に説明されているからである。基地局１０２と移動局１０４は共に、制御装置２０１、送信機２０２、受信機２０３を含んでいる。従って、基地局１０２の場合には受信された信号は上りリンク１０８に対応し、一方移動局１０４の場合にはそれが受信する信号は下りリンク１０７の信号なのであるが、両信号は、受信機２０３を通って制御装置２０１に到達する。発明の目的である電力制御装置は制御装置２０１に内蔵されており、送信機２０２を通して、受信局の電力を強めるため、又は弱めるための命令（以下に説明するアウターループ電力制御方法の結果に依存する）を、その時点における受信局を指示して送る。アウターループ電力制御方法の目的は、電力制御のためのクローズドループにおける閾値として振舞う所望の目標ＳＩＲ（ＳＩＲ_target）を決定することである。

障害確率に基づいた別のある品質基準も考慮に入れて、本発明の方法を、それが目標ブロック誤り率（ＢＬＥＲ_target）という点から見た品質基準を保証してさらには電力を無線チャンネルの条件へ迅速に適合させることができるアウターループ電力制御（ＯＬＰＣ）である限りにおいて、ここでは“Ｏｕｔａｇｅ−Ｂａｓｅｄ ＯＬＰＣ”と呼び、該方法は制御装置２０１で起こるステップに従って作り上げられるものであって、詳細を以下に示す。

本発明は、アウターループに対して与えられる所望の目標ＳＩＲ（ＳＩＲ_target）は、二つの構成要素：第一の要素であるＳＩＲ_outage-tgtと第二の要素であるＳＩＲ_BLER-tgt、の和として与えられると提案する。以下の通りである。：

第１の構成要素（ＳＩＲ_outage-tgt）は、既にニュートン・ラプソン法または別の適用可能な方法により計算されていて考えている障害確率（ｐ_o1， ｐ_o2， ．．．， ｐ_oN）に関連するフェーディング幅（Ｍ₁，Ｍ₂，．．．，）の、関数である。従って、該第１の構成要素（ＳＩＲ_outage-tgt）は迅速変動性能を有し、該性能は常に理想的というわけではない（すなわち、全てのチャンネル変動が該第１の構成要素（ＳＩＲ_outage-tgt）において考慮に入れられているわけではなく、そして仮に目標ＳＩＲ（ＳＩＲ_target）が他の構成要素（ＳＩＲ_BLER-tgt）によって補われているという事実がなかったならば、該第１の構成要素それ自身だけではあらかじめ決められた目標ブロック誤り率（ＢＬＥＲ_target）の基準を保証しない）ものの、該第１の構成要素が変化する伝播条件に適合されることを可能とする。

第２の構成要素（ＳＩＲ_BLER-tgt）は、チャンネルの理想的でない性能を取り上げていて、サービスにおける目標ブロック誤り率（ＢＬＥＲ_target）が確かに維持されることを保証する。該第２の構成要素（ＳＩＲ_BLER-tgt）は、理想的環境においては一定なままであろうが、しかし実際には、該第２の構成要素は小さく変動するものであり、またチャンネルの変化に対して即座に反応することは要求されていない。従って必要なことは、周知なＢＬＥＲ−ｂａｓｅｄ ＯＬＰＣ 法における特徴的な輪状の過程（ｈｏｏｐ ｐｒｏｃｅｓｓ、再び非特許文献３参照）を該第２の構成要素において維持することである。該過程はまさに反応が遅いという特徴を有するのだが、特定の目標ブロック誤り率（ＢＬＥＲ_target）を正確に保証することが可能である。

該第１の構成要素（ＳＩＲ_outage-tgt）（既に言及されているように、考えている、異なった障害確率（ｐ_o1， ｐ_o2， ．．．， ｐ_oN）に関連するフェーディング幅（Ｍ₁，Ｍ₂，．．．，）の関数によって決定される）に戻り、単独の障害確率、従って単独の関連するフェーディング幅は考慮されていないという事実は、該単独の障害確率を全ての伝播条件に対して一定に維持することは不可能であり、またブロック誤り率（ＢＬＥＲ）も一定ではないであろうし、そして結果としてアウターループの目標も維持されないであろうことによる。障害確率とブロック誤り率（ＢＬＥＲ）の間の前記食い違いは、両方の基準の間に一定の比率（ｃｏｎｓｔａｎｔ ｒａｔｉｏ）は存在せず、むしろ該比率はまさにその時点での無線条件に依存するという事実による。

前記関数を見つけるいくつかの方法を、以下に提案する。該関数は結果として、Ｏｕｔａｇｅ−Ｂａｓｅｄ ＯＬＰＣ 法が目標ブロック誤り率（ＢＬＥＲ_target）によって課される品質的要求を、送信時の消費電力最小化に従いつつ満たすように、フェーディング幅（Ｍ₁，Ｍ₂，．．．，）に基づいて該第１の構成要素（ＳＩＲ_outage-tgt）を提供する。

提案することのできる最も単純な代替的実施例の一つは、重みをつけた、すなわち適切なフェーディング幅定数（Ｋ₁， Ｋ₂，．．．， Ｋ_N）を乗じた前記フェーディング幅（Ｍ₁， Ｍ₂，．．．， Ｍ_N）の和として該第１の構成要素（ＳＩＲ_outage-tgt）が得られるという前記フェーディング幅（Ｍ₁， Ｍ₂，．．．， Ｍ_N）の一次結合であり、所望の目標ＳＩＲ（ＳＩＲ_target）は以下のように得られる：

（１）

特定のケースは非特許文献１４で説明されている方法であり、背景技術の文書として言及されている。；まさしく、上記の方程式において一つの定数を除いた残りの定数全てが打ち消されて単独のフェーディング幅が取り込まれた場合である。：

以下が得られる：

非線形関数も含む全ての伝播条件を意図してより多くのケースに問題を一般化するために、必ずしも線形でなくそして現実の通信環境に適合されるような関数を決定する可能性を求めて、ニューラルネットワークが一つのツールとして用いられるであろう。

以下のニューラルネットワークモデルが、本発明の原理を説明するために用いられる：図３はニューロン３００を示していて、ニューロン、そしてニューロン間の相互接続から基本的要素であるニューラルネットワークが定義される。一般のニューロン３００はＮ個の入力（ｐ₁， ｐ₂，．．．， ｐ_N）を有し、それらの入力には一旦重み付け（ｗ₁，ｗ₂， ．．．， ｗ_N）によって重みがつけられ、加算器３０１に取り込まれる。さらに、加算器にはオフセット値（ｂ）が適用され（重みがつけられたニューロン３００への入力に該オフセット値が加算され）、加算器３０１の出力（ｎ）における値は次の通りとなる。：

この値（ｎ）は伝達関数３０２への入力引数であり、該伝達関数３０２によって、例えば、非線形の性能を取り込むことが可能となり、そして該伝達関数３０２の結果がニューロン３００の最終的出力（ａ）となる。図４は伝達関数３０２として通常用いられるいくつかの関数を視覚的に示している：一つめのグラフ４０１は線形伝達関数に対応しており、グラフ４０２は双曲正接（ｈｙｐｅｒｂｏｌｉｃ ｔａｎｇｅｎｔ）型のシグモイド関数に対応している。

障害確率（ｐ_o1， ｐ_o2， ．．．， ｐ_oN）に基づいた品質基準と目標ブロック誤り率（ＢＬＥＲ_target）に基づいた品質基準の間のマッピングを実行する関数の好ましい実施の一つは、本発明の方法を特徴付け、図５で示される、ある考えられる２層構造を持ったニューラルネットワーク５００である。ニューラルネットワーク５００はＮ個の入力を持ち、該入力は評価されたフェーディング幅（Ｍ₁， Ｍ₂，．．．， Ｍ_N）に一致し、該フェーディング幅は既に述べられたように、受信データ信号１０７と１０８を特徴付ける、障害確率（ｐ_o1， ｐ_o2， ．．．， ｐ_oN）とチャンネル・フェーディング・パラメータ７０６に関連する。該チャンネル・フェーディング・パラメータ７０６は、前記非特許文献１４で考慮されているものなどのような、統計学的モーメント：対数正規の（ｌｏｇｎｏｒｍａｌ）フェーディングに対応する標準偏差（σ_N）、所望の信号のＲｉｃｅ ｆａｃｔｏｒ （Ｋ）、そして干渉信号の変化を説明する分布に対応する標準偏差（σ_I）であってよい。

図５に示したようなある考えられる実施例においてはニューラルネットワーク５００はまた単独の入力層に簡略化されているが、ニューラルネットワーク５００は少なくとも一つの入力層と、一つの出力層を含む。

ニューラルネットワーク５００の入力層またはニューロンの第１層は、該第１層に関するパラメータにおいては上付き文字の１で示されるのであり、Ｓ個のニューロンで形成される。ニューラルネットワーク５００におけるＮ個の入力に重み付け（ｗ_i,j,）によって重みを付けたものに一致するＮ個の入力を持つ加算器（５０１、５０２、５０３）によって形成される最初のステップを、前記ニューロンの各々は有し、そこにおいてｉは各入力の指数を示し、ｊは各ニューロンの指数を示す。さらに、各々の加算器（５０１、５０２、５０３）はオフセット値（ｂ_j）を有し（該オフセット値はニューロンの重み付けられた入力に加算される）、該加算器（５０１、５０２、５０３）の出力における値（ｎ_j）は以下のようになる。：

各々の値（ｎ_j）は伝達関数（５０４、５０５、５０６）によって取り込まれ、伝達関数はそれぞれの出力（ａ_j）を生み出し、例えば、非線形の性能を導入することを可能とする。ニューロンの第１層における前記出力（ａ_j）は、後続のニューロンの層の入力となるであろう。

単純さのため二つの層のみ示したのであるが、本モデルはニューロンの任意の数の層に拡張されることができる。

それがニューラルネットワーク５００の出力層であるという事実から生じるいくつかの特殊性はあるものの、図５におけるニューロンの第２層を形成する性能と区画分け（ｂｌｏｃｋｓ）は、概念的に第１層におけるそれらと同じである。このことはつまり三つの特徴に影響する。一番目に、後ろの層はニューラルネットワーク５００の出力だけを与える単独のニューロンで形成され、該出力はまさにアウターループに対する所望の目標ＳＩＲ（ＳＩＲ_target） である。必要とされる値を出力層が生み出すために、伝達関数５０８の出力範囲はそれ相応に選択されなければならない。提案されている例においては出力範囲が無限大である線形関数が選択されている。最後に、既に述べられているように、この出力ニューロンの加算器５０７において適用されるオフセット値は、目標ブロック誤り率（ＢＬＥＲ_target）に基づいた修正項に一致する。すなわち最終的な所望の目標ＳＩＲ（ＳＩＲ_target）における前記第２の構成要素（ＳＩＲ_BLER-tgt）であり、それゆえ目標ＳＩＲ（ＳＩＲ_target）は以下のようになる。：

前記所望の目標ＳＩＲ（ＳＩＲ_target）の第１の構成要素（ＳＩＲ_outage-tgt）の一つの特徴は、それを計算するために用いられるフェーディング幅（Ｍ₁， Ｍ₂，．．．， Ｍ_N）とは対照的に、それが負にもなり得るということであることを考慮に入れなければならない。

図６は一般的ニューラルネットワーク６０１に対する訓練モデルを説明している。その内部変数（ニューラルネットワーク（５００、６０１）を形成する各種ニューロンにおける重み付けとオフセット値）を調整するために、ネットワークがその入力を取ろうとするに違いないような、入力データのセット６０２と目標値のセット６０３を取る必要がある。ネットワークを訓練し、比較器６０６によって提供される出力値６０４と目標値６０３の間の誤差６０５を最小化することができるような、周知のアルゴリズムが存在する。

提案されているニューラルネットワーク５００においては、既知の伝播環境においての、選択された障害確率（ｐ_o1， ｐ_o2， ．．．， ｐ_oN）に対する、入力データとして取り込まれるに違いないフェーディング幅（Ｍ₁， Ｍ₂，．．．， Ｍ_N）と、各々の環境に対しての、ニューラルネットワーク５００の出力がそれに向かって調整されなければならない、最適な所望の目標ＳＩＲ（ＳＩＲ_target）を用いる必要があるだろう。全ての層の重み付け（ｗ_i）とオフセット値（ｂ_i）は、種々の伝播条件の下で、出力時の誤差を最小化するために、誤差逆伝播アルゴリズムを用いて調整される。

最初に考えた線形結合の解法が特定のケースとして他の解法に含まれることを確認するのは容易である。実際には、例えば、線形結合の場合には、最小二乗法によって出力時の誤差を減らそうと試みる過程であるような、係数を調整する過程でさえとても似ているものである。

ニューラルネットワーク５００を訓練するために必要なデータは、シミュレーションまたは異なる伝播環境を有する制御された環境での測定により得られる。ニューラルネットワーク５００の出力がそれに向かって調整されなければならない、所望の目標ＳＩＲ（ＳＩＲ_target）の最適な値は、品質目標として、ある特定の目標ブロック誤り率（ＢＬＥＲ_target）を考えることにより得られる。このことは、前記目標ブロック誤り率（ＢＬＥＲ_target）と障害確率（ｐ_o1， ｐ_o2， ．．．， ｐ_oN）の各々に基づいた品質基準の間におけるマッピングを定めることをニューラルネットワーク５００が許す根拠である。さらに言えば、最大限多数の起こりうる環境において、生じる統合誤差の最小化を目的としたデータ収集のために、可能な限り最大限、多種多様な伝播条件をカバーすることが有益である。

もう一つ可能性として考えられるのは、現実のシステムで動作している、本発明におけるアウターループ電力制御方法は、通信が提供されるユーザーの配置されている環境に適合するように、自身のアウターループのパラメータを調整できるのではないかということである。そのために、所望の目標ＳＩＲ（ＳＩＲ_target）の第２の構成要素（ＳＩＲ_BLER-tgt）における測定値の変化は、ニューラルネットワーク５００が生じさせている誤差についての情報を提供する。なぜなら、仮にニューラルネットワーク５００が完璧であったならば、前記第２の構成要素（ＳＩＲ_BLER-tgt）はいかなる環境においても一定の値のまま維持されるべきだからである。実際は、ニューラルネットワーク５００は前記第２の構成要素（ＳＩＲ_BLER-tgt）の変化に基づいて再訓練されることができるのである。

参照として図７のブロック（７００）を用いて、本発明が提案するこのＯｕｔａｇｅ−Ｂａｓｅｄ Ｏｕｔｅｒ−ｌｏｏｐ Ｐｏｗｅｒ Ｃｏｎｔｒｏｌ （ＯＬＰＣ）法が用いる入力データを、以下に定義する：

受信ＳＩＲ（ＳＩＲ_rec） が、まず対応するハードウェアアーキテクチャを用いて評価される（７０１）（非特許文献２２参照）。受信信号（１０７、１０８）を特徴付けるのに適すると考えられるチャンネル・フェーディング・パラメータ７０６は、この評価７０１に含まれている。例えば、前述の非特許文献１４の方法において、考えているチャンネル・フェーディング・パラメータ７０６としては、：干渉信号の変化を説明する分布に対応する標準偏差（σ_I）のみならず、対数正規のフェーディングに対応する標準偏差（σ_N）と所望の信号のＲｉｃｅ ｆａｃｔｏｒ （Ｋ）も考慮に入れられている。

前記チャンネル・フェーディング・パラメータ７０６に関するフェーディング幅（Ｍ₁， Ｍ₂，．．．， Ｍ_N）はまた、対応する、考えている障害確率（ｐ_o1， ｐ_o2， ．．．， ｐ_oN）の関数でもあり、それゆえにこれら障害確率（ｐ_o1， ｐ_o2， ．．．， ｐ_oN）は、本発明の目的であるＯｕｔａｇｅ−Ｂａｓｅｄ Ｏｕｔｅｒ−ｌｏｏｐ Ｐｏｗｅｒ Ｃｏｎｔｒｏｌ （ＯＬＰＣ）法にとって必要なもう一つの入力である（７０２）。

図７のブロック図をもって続けると、通信に含まれる各々のフレームのデコードされたデータはＣＲＣチェッカー７０３へ移動し、該ＣＲＣチェッカー７０３はデータフレームの端に追加された巡回冗長コード（ＣＲＣ）のビット情報をチェックすることにより、該フレームが正しくデコードされたか、それどころか逆にエラーを含むのかを、決定するかまたは指示する。受信されデコードされた各々のフレームに対して、ＣＲＣチェッカー７０３は、データフレームが適切にデコードされたか、またはそうでないために削除されたのかを示すフレームからなるデータブロックの状態７０７を提供する。これは前記ＢＬＥＲ−ｂａｓｅｄ Ｏｕｔｅｒ−ｌｏｏｐ Ｐｏｗｅｒ Ｃｏｎｔｒｏｌ （ＯＬＰＣ）法における周知の作動原理であり、該方法において所望の目標ＳＩＲ（ＳＩＲ_target）は、アウターループに対して、前記ＣＲＣチェッカー７０３によって提供される結果と交信しつつ変化するということに注意すべきである。

本発明の目的である、ここではＯｕｔａｇｅ−Ｂａｓｅｄ アウターループ電力制御と呼ばれる方法は、ブロック７０５で起こり、前記の入力７０２、７０６、７０７全てを処理し、目標ブロック誤り率（ＢＬＥＲ_target）を取り込む（７０４）ことを含むのであり、その手法は以下の段落で述べる。

図８は、図７におけるブロック７０５で起こるステップをより詳細に述べている、すなわち本発明におけるＯｕｔａｇｅ−Ｂａｓｅｄアウターループ電力制御法の好ましい実施例を示している。

フェーディング幅（Ｍ₁， Ｍ₂，．．．， Ｍ_N）の計算７０８または評価は、その入力パラメータと考えられている障害確率７０２（ｐ_o1， ｐ_o2， ．．．， ｐ_oN）に対応し、また受信ＳＩＲ（ＳＩＲ_rec）の評価７０１により与えられるチャンネル・フェーディング・パラメータ７０６にも対応するものであり、前述の非特許文献１４において提案された方法に基づいて実行することができる。前記フェーディング幅（Ｍ₁， Ｍ₂，．．．， Ｍ_N）はニューラルネットワーク５００への入力の一つであり（７１０）、所望の目標ＳＩＲ（ＳＩＲ_target）の第１の構成要素（ＳＩＲ_outage-tgt）を得るために、入力７０９によって取り込まれる目標ブロック誤り率（ＢＬＥＲ_target）と共に用いられる。さらに言えば、第２の構成要素（ＳＩＲ_BLER-tgt）は目標ブロック誤り率７０４とＣＲＣチェッカー７０３によって生成されるデータブロックの状態７０７の再度の取り込みをもって得られる。最後に、第１の構成要素と第２の構成要素の両者が加算されて、アウターループ電力制御に対して所望の目標ＳＩＲ（ＳＩＲ_target）が得られる。

上記の構造は本発明の原理を説明するために用いられた；そうは言うもののここでは説明しなかった他の代案も実行可能であるのだが、それらは上記構造と同じ本質、そして目的を内包している。
例えば、本発明はここで、無線通信ネットワーク制御装置２０１において実行することができる、分離した機能ブロックを用いて説明されてきたのであるが、これら機能ブロックにおける任意の機能は、一つかまたは複数の適切にプログラムされた演算処理装置で実行することが可能である。

同様の方向性において言えば、本発明の方法は、基地局と、ユーザー端末イクイップメントまたは移動局によって受信されるいかなる信号の電力制御にも適用できることはもちろん、ＷＣＤＭＡから離れた別の標準規格にも適用できる。

行われている最中の説明を補うため、そして、発明を実施するための最良の形態が言うところの発明における特徴のよりよい理解を助けるという狙いを持って、前記説明に欠くことのできない部分として図面のセットが添付されており、該図面においてはイラスト的で非制限的な文字によって以下のようなことが示されている。：

図１は、最新の技術水準において知られている移動体通信システムの一部を示しており、セルラー方式インフラストラクチャーの要素、すなわちユーザー移動端末、基地局、そして遠隔ネットワーク制御装置を含み、本発明の目的に関する。 図２はブロック図を示しており、最新の技術水準によれば、これは本発明に関する基地局または携帯電話の一部分のブロック図である。 図３は基本要素であるニューロンの図解描写を示しており、ニューロンとニューロンの相互接続から、最新の技術水準において知られている定義に従ってニューラルネットワークが定義される。 図４はニューラルネットワークの伝達関数として通常用いられるいくつかの考えられる関数のグラフを示している。 図５は２層ニューラルネットワークの図解描写を示しており、これによって、技術分野や発明を実施するための最良の形態が言うところのアウターループ電力制御方法が実行される。 図６はニューラルネットワークにおける最新の技術水準で定義されているように、ニューラルネットワークの一般的訓練モデルを示している。 図７は、本発明の目的であり“Ｏｕｔａｇｅ−Ｂａｓｅｄ ＯＬＰＣ”と呼ばれている、移動体通信システムのためのアウターループ電力制御方法のブロック図を、入出力パラメータと共に示している。 図８は、本発明の目的である移動体通信システムのためのアウターループ電力制御方法のブロック図を示しており、また所望の目標ＳＩＲ（ＳＩＲ_target）を２つの足されるべき構成要素（ＳＩＲ_outage-tgtと ＳＩＲ_BLER-tgt）に分解して、適切な入力パラメータと共に示している。

Claims (11)

1. 基地局（１０２、１０３）または移動局（１０４）から来る受信データ信号（１０７、１０８）から、
   前記受信データ信号（１０７、１０８）を特徴付ける、所望の受信ＳＩＲ（ＳＩＲ_rec）（７０１）を測定する段階と、
   障害確率（ｐ_o1，ｐ_o2，．．．，ｐ_oN）に関連するフェーディング幅（Ｍ₁，Ｍ₂，．．．，Ｍ_N）を見積もる段階と、
   巡回冗長コード（ＣＲＣ）の照合に基づいてデータブロックの状態（７０７）を指示する段階と
   を含み、
   −前記障害確率（ｐ _o1 ，ｐ _o2 ，．．．，ｐ _oN ）に関連するフェーディング幅（Ｍ ₁ ，Ｍ ₂ ，．．．，Ｍ _N ）と、
   −与えられた目標ブロック誤り率（ＢＬＥＲ _target ）と、
   −前記巡回冗長コード（ＣＲＣ）の最後の照合により与えられる前記データブロックの状態（７０７）と
   を入力とし、所望の目標ＳＩＲ（ＳＩＲ _target ）を出力とする動的調整関数により、前記アウターループに対して該所望の目標ＳＩＲ（ＳＩＲ _target ）を定めるとともに、電力が前記データ信号（１０７、１０８）の伝播条件に適合するよう、該動的調整関数により、該動的調整関数の出力と、前記目標ブロック誤り率（ＢＬＥＲ _target ）を満たす所望のＳＩＲとの間の誤差を最小化する
   ことを特徴とする、無線通信システムのためのアウターループ電力制御方法。
2. 前記フェーディング幅（Ｍ₁，Ｍ₂，．．．，Ｍ_N）が入力である少なくとも一つの入力層と、
   前記アウターループにおける前記データブロックの状態（７０７）と前記目標ブロック誤り率（ＢＬＥＲ_target）と共に前記入力フェーディング幅（Ｍ₁，Ｍ₂，．．．，Ｍ_N）に対してあらかじめ訓練されていて、前記アウターループに対して前記所望の目標ＳＩＲ（ＳＩＲ_target）を定める一つの出力層と
   を含むニューラルネットワーク（５００）によって、前記動的調整関数が実行されることを特徴とする、請求項１に記載の無線通信システムのためのアウターループ電力制御方法。
3. 前記ニューラルネットワーク（５００）の前記入力層が、前記所望の目標ＳＩＲ（ＳＩＲ_target）の一つの構成要素（ＳＩＲ_outage-tgt）を生成し、該一つの構成要素が、前記受信データ信号（１０７、１０８）の前記伝播条件に適合されることを特徴とする、請求項２に記載の無線通信システムのためのアウターループ電力制御方法。
4. 前記ニューラルネットワーク（５００）の前記出力層が、前記目標ブロック誤り率（ＢＬＥＲ _target ）を適用する前記アウターループ電力制御方法を用いて、前記アウターループにおける前記データブロックの状態（７０７）と前記目標ブロック誤り率（ＢＬＥＲ_target）から得られるもう一つの構成要素（ＳＩＲ _BLER-tgt ）を、前記一つの構成要素（ＳＩＲ _outage-tgt ）に加える、ことを特徴とする、請求項３に記載の無線通信システムのためのアウターループ電力制御方法。
5. 前記ニューラルネットワーク（５００）が、前記もう一つの構成要素（ＳＩＲ_BLER-tgt）に変化があるときはいつでも訓練されることを特徴とする、請求項４に記載の無線通信システムのためのアウターループ電力制御方法。
6. 請求項１乃至５のいずれか一つに記載の方法に従って動作する少なくとも一つのプログラム可能な電子デバイスを含むことを特徴とする、無線通信システムのためのアウターループ電力制御装置。
7. 前記プログラム可能な電子デバイスは、
   汎用プロセッサと、
   デジタル・シグナル・プロセッサ（ＤＳＰ）と、
   特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）と、
   プログラム可能なカード（ＦＰＧＡ）と、
   または上記の任意の組み合わせと
   から選択されることを特徴とする、請求項６に記載の無線通信システムのためのアウターループ電力制御装置。
8. 前記無線通信システムにおける前記基地局（１０２、１０３）または前記移動局（１０４）から来る前記データ信号（１０７、１０８）を受信することができる無線周波数受信機（２０３）を含むことを特徴とする、請求項６又は７に記載の無線通信システムのためのアウターループ電力制御装置。
9. 前記無線通信システムにおける前記基地局（１０２、１０３）または前記移動局（１０４）に対して電力制御情報を送信することができる無線周波数送信機（２０２）を含むことを特徴とする、請求項６乃至８のいずれか一つに記載の無線通信システムのためのアウターループ電力制御装置。
10. 無線通信ネットワーク制御装置に内蔵された、請求項７乃至９のいずれか一つに記載の無線通信システムにおけるアウターループ電力制御装置。
11. 前記無線通信システムのための前記移動局に内蔵された、請求項７乃至９のいずれか一つに記載の無線通信システムにおけるアウターループ電力制御装置。

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