JP5274140B2 - 無線周波数分割多重化ネットワークにおいてセル間干渉を低減する方法 - Google Patents
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Description
直交周波数分割多重化(OFDM)では、利用可能な無線周波数(RF)スペクトルが、互いに直交している複数のサブキャリアに分割される。スペクトル効率、高速フーリエ変換(FFT)を用いて容易に実施できること、及びマルチパス効果を緩和するのに有効であること等の、OFDM技術の魅力的な特徴に起因して、OFDMは、ネットワークの物理層(PHY)の設計において広く用いられる。
無線OFDMAネットワークでは、セルの概ね中心に位置する基地局が、そのサービスエリア内の複数の移動局と通信する。移動局がセルから出るとき、その移動局は、隣接する基地局にハンドオーバする。ネットワーク内の基地局は、バックボーン又はインフラストラクチャを介して、互いに情報を交換する。
地理的に隣接している基地局が同じスペクトルを割り当てるとき、特に移動局(MS)が2つ以上の基地局のサービスエリア内にある場合に、セル間干渉がネットワークスループットに影響を及ぼす。衝突するメッセージが再送されなければならないため、この干渉は消費電力も増加させる。
ゲーム理論は、経済学において、及び合理的に意思決定することができるエンティティの挙動の研究において広く適用される応用数学の一部門である。ゲーム理論では、対話型意思決定の過程がゲームとしてモデル化される。その概念は、人の利益を最大にすることである。ゲームの結果は、一般的に、効用として知られている数によって表される。効用は、結果に伴う満足度、すなわち利益を表す。
トランシーバが、免許のある他のトランシーバ又は無免許の他のトランシーバと干渉を生じることなく、互いに効率的に通信できるように、送信パラメータ又は受信パラメータを学習するために、無線ネットワークにおいてコグニティブセンシングが用いられる。コグニティブセンシングは、無線周波数スペクトル、並びにトランシーバ・ネットワーク状態のような外部無線環境内及び内部無線環境内のいくつかの要因を能動的にモニタすることに基づく。
図1は、本発明の1つの実施の形態による無線OFDMAネットワークを示す。そのネットワークは、基地局101と、移動局102及び103とを含む。円104は、基地局の範囲(R)を近似する。その範囲内にあるサービスエリアは、セルと呼ばれる。基地局は、そのセル内のサブキャリアを割り当てる。実世界のネットワークでは、セルは、円である必要はなく、サービスエリアは、アンテナ構成及び環境条件によることがあることは理解されたい。本発明人らは、適当な近似として円を用いるにすぎない。
隣接する基地局間でスペクトルを割り当てる過程は、周波数再利用と呼ばれる。ネットワークが隣接する基地局に同じスペクトルを割り当てるとき、周波数再利用係数は、1である。
トラフィック負荷βは、利用可能な全サブキャリアNに対する、使用されるサブキャリアSの比であり、すなわち、βi=Ni/Sである。本発明人らは、トラフィック負荷がβi∈[0,1]である事例を考える。
干渉ゾーン(IZ)105は、セル間干渉又はサブキャリア衝突が生じることがある場所である。サービスエリアの残りの部分は、非干渉ゾーン(nIZ)106である。IZでは、BSiによってサービスを受けるMSは、集合Γiに属し、BSjによってサービスを受けるMSは、集合Γjに属する。集合Γi内のMSは、BSjによって集合Γj内のMSに対して同じサブキャリアが割り当てられるときにセル間干渉を受け、その逆の状況も起こり得る。
nIZ106内のMSは、集合ΓC i及びΓC jに属する。
再利用係数が1であるとき、隣接するセル内の同じスペクトルは、S個の直交するサブキャリアに分割される。これらのサブキャリアが、OFDMAを用いて、異なるMSに割り当てられる。本発明の実施の形態による干渉管理は、集合Γi及びΓj内のMSに異なるサブキャリアを割り当てる。
MSがセル内に均一に分布している場合には、MSの位置は、2次元ポアソン点過程によってモデル化することができ、それは、密度λi=Mi/(πR2)を有する。ただし、Miは、セル内のMSの全数であり、Rは、セルの半径である。本発明は、MSの不均一な分布でも良好に機能することができることは理解されたい。
図2に示されるように、移動ネットワークは、典型的には、ハンドオフ250を実行して、セル間で移動局を移動させる。多数のハンドオーバ技法が知られている。ハンドオフを実行するために、MSは、アクティブセット201及び202を保持することができる。ハンドオフしきい値HAdd及びHDeleteが、アクティブセットにBSを追加するか否かを決定する。BSの搬送波対干渉雑音比(CINR)が削除ハンドオフしきい値HDeleteよりも小さい場合には、MSは、アクティブセットから、そのBSを削除する。CINRが追加ハンドオフしきい値HAddよりも大きい場合には、BSは、その基地局をアクティブセットに追加する。現時点でMSにサービスを提供しているBSは、アクティブセット内のアンカーBSである。
BS間の情報交換
BSは、図2のバックボーン又はインフラストラクチャ210を介して、上記の情報を交換することができる。以下に記述される同時サブキャリア最適化過程では、BSは、全てのサブキャリア使用情報211を交換する。ランダム割当てでは、BS間でサブキャリア使用情報は交換されない。本発明の実施の形態では、部分サブキャリア使用情報が交換される。
図3は、本発明の1つの実施の形態によるセル間干渉を管理する方法を示す。第1段階では、先に説明されたように、ハンドオフ情報から、2つのBSが、IZ105及びIZ106内に位置するMSを特定する(310)。IZ105においてMSを特定すると、各BSは、nIZ106内のMSに、すなわち、集合ΓC i及びΓC j内のMSに、サブキャリアをランダムに割り当てる(320)。その後、BSは、インフラストラクチャを介して、依然として利用可能であるサブキャリアに関する情報211を交換する(330)。交換中に、セルi内で利用可能なサブキャリアの集合NA iがBSjに通信され、集合NA jがBSiに通信される。入手可能であるなら、他の情報、たとえば、サブキャリア使用の履歴記録も交換することができる。
両方のBSが最適化しないこと(352)を選択する場合には、交換される情報211は使用されず、両方のBSは、利用可能なサブキャリアのランダム割当て371を使用する。
図4は、ブラインド最適化372を概略的に示す。BSjが最適化せず(352)、BSiが最適化351を選択するとき、BSiは「ブラインド」最適化を実行する。ブラインド最適化では、BSiは、他方のBSの集合Γjへの厳密なサブキャリア割当てを知らない。しかしながら、BSiは、サブキャリア情報を交換した後に、セルj内の利用可能なサブキャリア、すなわちNA jを有する。それゆえ、BSiは、サブキャリア集合NA i401及びNA j402の交わり403を特定することができる。
図6は、サブキャリア情報NA i及びNA jを交換した後の同時最適化373を示す。両方のBSが集合NA i∩NA j403を特定し、さらに、V個の重なり合う利用可能なサブキャリアがそれぞれWi、Wi−1…、Wi−V+1及びWj、Wj−1…、Wj−V+1の順に並べられるように、両方のBSが利用可能なサブキャリアに論理番号を付ける。図6を参照されたい。NA i∩NA j内の厳密な順序は重要ではない。
ランダム割当て、ブラインド最適化及び同時最適化は、BS間の対話によって可能にされ、一方のBSだけで決定することはできない。たとえば、BSiが最適化することを選択する場合には、BSjが具体的な意思決定を行うまで、その結果を決定することはできない。BSjが最適化しない場合には、その結果は、BSiによるブラインド最適化372である。BSjも最適化することを決定する場合には、その結果は、同時最適化373である。
図8は、本発明の1つの実施の形態による戦略的ゲームの結果を示す。2人のプレーヤは、BS1及びBS2である。これにより、本発明のゲームは、基地局中心になる。以下に説明するように、そのゲームは、移動局中心にすることもできる。いずれのプレーヤも、2値戦略空間{O,NO}から自分の行動を選択することができる。ただし、Oは「最適化する」801を表し、NOは「最適化しない」802を表す。BS1の行動は、行方向に変化し、BS2の行動は、列方向に変化する。2人のプレーヤによって取られる行動対が異なる結果として、ゲームの結果が異なることになり、それは、2人のプレーヤにとって異なる効用(利益)に関連付けられる。
図8に示される戦略的ゲームでは、プレーヤの効用は、実数として直に与えられる。しかしながら、注意深くモデル化するには、異なる結果に関連付けられる異なる効用を厳密に表す必要がある。本発明では、ある戦略の効用は、プレーヤに対する特定の結果から、そのような結果を達成するために必要とされるコストを引いた値と定義される。
図8及び表1におけるゲームの結果、たとえば、4つの異なる戦略対は、2つのBS間の対話から生じる。2つのBSのいずれも、独立して結果を求めることはできない。本発明人らは、2つの基地局間の対話を、2値のシュタッケルベルクリーダ−フォロワゲームとしてモデル化する。シュタッケルベルクリーダシップモデルは、最初にリーダが意思決定し、順次にフォロワが意思決定する戦略的ゲームである。
MSによるコグニティブセンシング
独立したBSが互いに通信せず、且つMSが別のセルのBSと直に通信することができないとき、起こり得る干渉源に関する情報は、他のMSからのみ収集することができる。たとえば、情報収集は、セルiにおいて開始される。集合Γi内のMSは、コグニティブセンシングを実行することができる。コグニティブセンシングでは、一般的に、トランシーバが学習し、動作する環境に適合する。本発明の1つの実施の形態では、起こり得る干渉源が特定される。
集合Γi内のMSがプローブ用信号を送出する場合には、そのプローブ用信号を受信する、集合Γj内の全てのMSが、プローブ要求に応答する。このモデルは、相互衝突の理論的根拠に基づいており、すなわち、同一チャネルサブキャリア衝突が、関連する全てのMSに対して等しく有害である。それゆえ、集合Γj内のMSがプローブ用信号を受信するときには必ず、その存在及びサブキャリア使用を報告して、BSiによって実行される取り得る最適化を容易にし、相互サブキャリア衝突を回避する。しかしながら、プローブ用信号の範囲外にあるMS1005は、検出されないままになることがある。
図11に示されるように、集合Γi内のMSのコグニティブセンシングの結果として、BSiによって入手されるサブキャリア使用に関する精度は、集合Γi内の種々のMSにおいて分散的に実行されるコグニティブセンシングによって覆われるIZ内のエリアの部分による。覆われないエリア1101の部分は、図11の空き領域の部分に対応する。たとえば、IZの80%がΓi内のいくつかのMSのコグニティブセンシングによって覆われる場合には、BSiは、IZ内のΓjによって使用されるサブキャリアの80%を入手することができる。図11に示される例では、集合Γj内の2つのMS1105が、空き領域1101内に配置され、Γi内のいずれのMSのセンシング領域にも入らない。それゆえ、これら2つのMSの存在、及び2つのMSによって使用されるサブキャリアは、収集できないので、BSiに報告することはできない。
サブキャリア使用情報の完全性は、センシング半径rlによる。それゆえ、集合Γi内のMSによる半径rlの選択は、BSiが、起こり得る干渉源、すなわち、集合Γj内のMSからサブキャリア使用をいかに良好に特定することができるかに影響を及ぼす。最適なセンシング半径は、以下のようになる。
ブールセンシングモデルでは、複数の点が、無限の平面上に密度λDでランダムに配置されており、ランダムに配置された点を中心にして、半径rの円が描かれる場合には、これらの円のうちのいずれによっても、無限の平面上のスポットが覆われない確率は、以下のようになる。
プローブ用信号を送信して、サブキャリア使用を収集するのに電力を消費するので、BSは、コグニティブセンシングを実行するMSに報酬を与えることによって、コグニティブセンシングを促進すべきである。センシングのための電力消費は、センシング範囲が広いほど増加するので、この報酬は、MSのセンシング範囲と共に単調に増加すべきである。1つの実施の形態では、BSからの報酬は、ダウンリンク送信電力の増加の形をとる。送信電力を増加することによって、MSの範囲を増加することができ、MSにおいて受信SNRを増加することができ、MSのための必要とされる受信電力を減少することができる。
先に述べられたように、Γi内のMSがコグニティブセンシングを実行するための1つのコストは、センシングに関連する電力消費である。C1を、単位半径の円形領域内でコグニティブセンシングを実行するために必要とされる電力を指定する正の定数であるとする。その際、半径rl内でのセンシングのために消費される電力のコストは、PS=C1rρ lとして与えることができる。経路損指数ρは、センシングにおける電力消費が、センシング半径と共にいかに変化するかを示し、MSの無線環境に依存する。ρの値は、通常、[2,5]の範囲内にあり、ρ=2は、自由空間見通し(LOS)環境に対応し、ρ=5は、損失のある室内環境を示す。
BSのダウンリンク送信電力は、通常、規制によっても制限される。それゆえ、BSは、MSにサービスを提供しながら、そのダウンリンク送信電力を最小限に抑えることにも関心がある。
BS及びMSのための効用のモデル化
BS及びMSの挙動を理解するために、その対話を、複数のシュタッケルベルクリーダ−フォロワゲームとしてモデル化することができる。具体的には、そのモデルを簡単にするために、集合Γi内の全てのMSが、同じセンシング半径rlを選択する。この場合、複数のシュタッケルベルクゲームは、BSとMSとの間の一度の2プレーヤゲームによってモデル化することができる。以下の説明では、変換係数は、σt,r=1である。
BSの決定空間は、{Rr:Rr∈R+}であり、MSの決定空間は、{ε:ε∈R+}である。すなわち、ゲームにおける両方のプレーヤの決定は、連続空間R+に及ぶ。このシュタッケルベルグゲームでは、BSiによって一連の決定が開始され、BSiは、リーダとしての役割を果たし、最初に意思決定を行う。MSは、フォロワであり、BSiからの決定を観察した後に意思決定する。
種々のプレーヤによって採用される最適な戦略を決定するために、ρ=2の経路損指数が用いられる。MSからの合理的な応答に関するBSによる予測は、MSの最適な決定を以下のように記述できることを示唆する。
経時的に収集される情報の不正確さ
動的な移動ネットワークでは、サブキャリア使用情報211は、限られた時間にわたってのみ有効である。しかしながら、収集される情報は、リアルタイムに更新することができない。なぜなら、連続して更新することは、資源を無駄にし、通常は、実用的でないためである。それゆえ、現在の使用を定期的に更新することが好ましい。更新間の間隔の長さは、干渉回避の性能に大きく影響を及ぼすことがある。
本発明人らは、再生報酬過程を用いて、この問題を解決する。再生報酬理論は、ランダムな保持時間にわたるポアソン過程を一般化する確率理論の一分野である。ランダムな時点tにおいて検出が行われる場合には、検出の時刻において予想される持続時間は、以下のようになる。
本発明人らは、干渉するセル内のトラフィック負荷が、時間が経っても相対的に一定であるものと考える。これは、現在のサブキャリア使用が終了した後に、新たなサブキャリア使用が開始されることを示す。さらに、現在のサブキャリア使用の終了時に、新たなダウンリンクサブキャリアが、終了後にランダムに選択される。それゆえ、時刻tにおいて収集されるサブキャリア使用情報は、ランダムな持続時間Tb=Tt−Taにわたって正確であると考えることができる。
IZ内の現在のサブキャリア使用に関して周期的に更新する場合、その周期がTrであるとすると、次回の情報収集前に、干渉するセル内の現在のサブキャリアの割当てが変化しない、すなわち、現在の送信が終了しない限り、その情報は、正確である。したがって、時間Trにわたる情報の正確さは、以下のようになる。
予想される将来寿命及び指数関数的に分布する持続時間
音声トラフィックの場合、各送信及びサブキャリア使用の持続時間は、裾野が短い指数分布によって示すことができる。ダウンリンク送信の持続時間が、確率変数X=Ttによって表される場合には、その確率分布関数(pdf)は、以下のようになる。
実際には、BSiは、過去の観察を通じて、セルj内のサブキャリア使用の持続時間を支配する指数分布のレートλを得ることができ、現在の送信の予想される将来寿命を求めることができる。その際、セルi内の局は、更新の頻度を求める。
時刻tにおいて現在のサブキャリア使用情報が入手され、T’<Trであるような時刻t+T’において現在の使用のトラフィックが終了する場合には、トラフィック負荷が一定であるという仮定の下で、新たに開始されるトラフィックにランダムなサブキャリアが割り当てられる。この実施の形態において、本発明人らは、ある特定のサブキャリアが、更新間隔Tr中に一度の遷移だけを受けることがあるものと仮定する。
IZ105におけるサブキャリア使用に関する情報211が、インフラストラクチャ210を介して交換されるとき、それは、完全且つ正確である。ブラインド最適化のための衝突数は、先に説明されている。しかしながら、間隔Tb中に、且つブラインド最適化のための次回の情報収集の前に、現在の送信が早く終了することに起因して、セル内のサブキャリア使用が変化することがある。これは、現在の情報を不正確にし、付加的なサブキャリア衝突を導入することがある。
サブキャリア使用情報を収集する際に、現在収集されている情報が時間Trにわたって有効であることをBSが予測精度ξA(Tr)で仮定することができるように、更新間隔Trが決定される。そのような情報は、通常、入手するのにコストがかかるので、その情報を最大限に活用するために、注意深いスケジューリングが実行される。
サブキャリアyが間隔Tr中にセルi内の複数のMSによって時分割される場合には、PV kは、次に新たに開始されるサブキャリアzの使用の持続時間が部分的に、又は全体的に、第kのMSの送信持続時間と重なり合う確率である。図15に示される例では、現在のサブキャリアxの使用は、時刻t+Tbにおいて終了し、その後、新たなサブキャリアzを開始することができる。Tr1<Tb<Tr1+Tr2であるので、時間Tr2中の送信は、衝突を起こしやすいが、時間Tr1中の送信は、衝突を起こしにくい。
セル内の複数のMSが、2回の連続した情報更新間で送信間隔Trを共用するとき、先に導出された解析結果は、MSがTr中に異なるスロットに割り当てられるときに、サブキャリア衝突の確率も異なることを示す。この起こり得る不公平の問題を解決するために、プロトコルを設計することができる。
パレート分布及び打切りパレート分布
トラフィックがデータ伝送によって支配されるとき、その送信長の分布は、通常、長い裾野を有し、それは、パレート分布又はブラッドフォード分布によって記述することができる。そのpdfは、以下のようになる。
再生報酬過程を用いるとき、データトラフィックのための現在のサブキャリア使用の予想される将来寿命は、式(23)及び式(37)から、以下のように求めることができる。
指数分布とは異なり、データトラフィックのための予測精度を評価する際の主な課題は、支配するパレート分布が無記憶でないことである。それゆえ、現在観測されているサブキャリア使用の場合に、将来寿命の予想される値は、式(23)の再生報酬過程によって求めることができるが、異なる予測方式の精度を評価するには、さらに別の情報が必要とされる。
使用の履歴が、インフラストラクチャ又はコグニティブセンシングから入手可能であるとき、Trの時間にわたる現在収集されている情報の精度を、解析的に評価することができる。具体的には、サブキャリアの使用が、時間Taにわたって続いていることがわかっており、次の回の情報収集が、時刻Tr(Tr≦m−Ta)において実行される場合には、その情報は、この間隔Tr内で、確率ξA(Ta,Tr)で正確であり、その確率は、以下のようになる。
指数分布とは異なり、パレート分布は、記憶を有する。それゆえ、異なる現在の経過時間の値が異なる結果として、予想される将来の使用有効期間の値が異なる。しかしながら、サブキャリア使用情報が、インフラストラクチャを通じて収集されるにしても、コグニティブセンシングを通じて収集されるにしても、1つのサブキャリアのためだけにそのような情報を収集すること、及び毎回、複数の収集を実行することは、現実的ではない。代わりに、情報更新間の間隔は、対象となる全てのサブキャリアの場合に同じにすべきである。その際、BSは、干渉管理を実施する度に、1回の情報収集しか必要としない。この間隔は、現在のサブキャリア使用の予想される将来有効期間、及び所望の予測精度を反映すべきである。
Claims (27)
- 無線周波数分割多重化ネットワークにおいてセル間干渉を低減する方法であって、該ネットワークは、1組の基地局を含み、該基地局のそれぞれによってサービス提供されるエリアがセルを形成し、該セルのそれぞれは、前記基地局によってサービス提供される1組の移動局を含み、前記セル間の重なり合うエリアが干渉ゾーンを形成し、該干渉ゾーンを含まない前記セルの残りのエリアが非干渉ゾーンを形成し、前記基地局のそれぞれによって用いられる無線周波数のスペクトルは同じであり、該スペクトルは、複数のサブキャリアに分割され、
割り当てられるサブキャリアは、利用できなくなり、前記スペクトル内の残りのサブキャリアは、利用可能であるように、前記複数のサブキャリアを、前記非干渉ゾーン内の前記1組の移動局にランダムに割り当てることと、
前記基地局のそれぞれにおいて、前記干渉ゾーン内の前記1組の移動局に前記利用可能なサブキャリアを割り当てる戦略として、ランダム割当て、ブラインド最適化、及び同時最適化のいずれかの戦略を選択することと
を含む方法。 - 選択された前記戦略がランダム割当てである場合には、前記基地局のそれぞれによって、前記利用可能なサブキャリア又はサブキャリアのブロックをランダムに割り当てることと、
選択された前記戦略がブラインド割当てである場合には、一方の基地局によって、前記利用可能なサブキャリア又はサブキャリアのブロックをランダムに割り当てると共に、他方の基地局によって、前記サブキャリアを最適に割り当てることと、
選択された前記戦略が同時最適化である場合には、前記基地局のそれぞれによって、前記利用可能なサブキャリア又はサブキャリアのブロックを最適に割り当てることと
をさらに含む請求項1に記載の方法。 - ハンドオフ情報を用いて、前記干渉ゾーン内の前記1組の移動局を特定することをさらに含み、前記ハンドオフ情報は干渉しきい値と比較され、前記サブキャリアが割り当てられるか否かが判断される請求項1に記載の方法。
- 前記1組の基地局間でサブキャリア使用の履歴を交換することをさらに含む請求項1に記載の方法。
- 前記ブラインド割当ては、
前記利用可能なサブキャリアに論理的に順序を付けることと、
前記他方の基地局によって、逆の順序で番号を付されたサブキャリアを割り当てることと
をさらに含む請求項2に記載の方法。 - 前記同時最適化は、
前記利用可能なサブキャリアに論理的に順序を付けることと、
前記一方の基地局によって、ある順序で番号を付されたサブキャリアを割り当てることと、
前記他方の基地局によって、逆の順序で番号を付されたサブキャリアを割り当てることと
をさらに含む請求項2に記載の方法。 - 前記選択することは、戦略的ゲームを用いて実行される請求項1に記載の方法。
- 前記戦略的ゲームは、ナッシュ均衡に至る順次意思決定過程を用いる請求項7に記載の方法。
- 前記戦略的ゲームは、基地局中心である請求項7に記載の方法。
- 前記戦略的ゲームは、最小の最適化コストで最小のサブキャリア衝突を達成する請求項7に記載の方法。
- 前記戦略的ゲームは、移動局中心である請求項7に記載の方法。
- 前記戦略的ゲームは、電力報酬を等価な全電力節約に変換するために、前記移動局及び前記基地局の効用関数をモデル化することを含む請求項11に記載の方法。
- コグニティブセンシングを用いて干渉情報を収集することをさらに含み、前記戦略的ゲームは、前記コグニティブセンシング中に、臨界センシング半径と、該臨界センシング半径の臨界比とを用いる請求項11に記載の方法。
- 前記干渉情報収集の有効性は、前記臨界センシング半径及び前記臨界比に関連する請求項13に記載の方法。
- 前記戦略的ゲームは、2値シュタッケルベルグリーダ−フォロワゲームである請求項11に記載の方法。
- 前記戦略的ゲームは、トラフィック負荷及び前記干渉ゾーンのサイズに順応化する請求項7に記載の方法。
- コグニティブセンシングを用いて前記干渉ゾーン内の前記1組の移動局を特定することをさらに含む請求項1に記載の方法。
- 前記干渉ゾーン内の前記1組の移動局によってプローブ信号を送信することと、
前記プローブ用信号を受信するのに応答して、サブキャリア使用を返送することと
をさらに含む請求項13に記載の方法。 - 前記1組の基地局からの送信電力が高まるように、前記プローブ用信号を送信する前記移動局に報酬を与えることをさらに含む請求項18に記載の方法。
- 前記送信すること及び前記報酬を与えることは、戦略的ゲームを用いて、前記プローブ用信号のセンシング半径を決定する請求項19に記載の方法。
- 前記割り当てることは、前記サブキャリア使用の前記履歴に従う請求項4に記載の方法。
- 前記干渉しきい値は、ハンドオフしきい値よりも約10dB低い請求項3に記載の方法。
- 前記1組の基地局内の現在のサブキャリア使用情報を周期的に更新することをさらに含む請求項1に記載の方法。
- 前記更新用の時間間隔は、トラフィックのタイプに依存し、該トラフィックのタイプは、音声トラフィック及びデータトラフィックを含む請求項23に記載の方法。
- 前記更新することは、正規化された情報更新頻度を用いる請求項23に記載の方法。
- 前記サブキャリアを前記割り当てることは、公平なスケジューリングを用いる請求項23に記載の方法。
- 前記1組の基地局は、ハンドオフプロトコルを用いて干渉情報を収集し、該干渉情報は、前記割り当てる最中及び前記選択する最中に用いられる請求項1に記載の方法。
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