JP5607488B2 - 無線基地局 - Google Patents
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Description
本発明によれば、将来の予測トラフィックを推定することにより、将来のトラフィックの変化に順応して、適切な個数のベースバンド信号処理ユニットを稼働させることが可能である。このように、適切な個数のベースバンド信号処理ユニットを稼働させることにより、電力消費を削減するとともに、トラフィックの増加に適切に対処することができる。
前記トラフィック推定部は、ある期間にわたる過去の実際のトラフィックの平均値または中央値を、前記予測トラフィックとして計算してもよい。
この場合、前記トラフィック推定部は、時間の経過とともに前記期間をシフトして、過去の実際のトラフィックの24時間間隔の各時刻での移動平均を計算し、前記各時刻での移動平均を、各時刻での前記予測トラフィックとして推定してもよい。
適応型予測フィルタによれば、将来の予測トラフィックを精度よく推定することが可能である。
前記適応型予測フィルタはRLS(再帰最小二乗)適応フィルタであってよい。
前記適応型予測フィルタはLMS(最小平均二乗)適応フィルタであってよい。
a.プロセッサ46の動作クロック周波数を低減させる。プロセッサ46の演算速度は遅くなるが、電力消費が削減される。BB信号処理カード28を再び完全に稼働させるのに要する時間は最も短くて済む。
b.プロセッサ46をスタンバイ状態またはスリープ状態にする。メモリ48には完全に稼働する時と同様に給電されるが、プロセッサ46には完全に稼働する時と比べて非常に低い電力が供給される。BB信号処理カード28を再び完全に稼働させるのに要する時間は短くて済む。
c.プロセッサ46とメモリ48への給電を遮断する。BB信号処理カード28を再び完全に稼働させるのに要する時間は長い。例えば、性能制御部36は、無線基地局22の電源38に接続された電源バス40からBB信号処理カード28への給電を不可能にする。
a.低下させられたプロセッサ46の動作クロック周波数を基本周波数にする。
b.スタンバイ状態またはスリープ状態からプロセッサ46を通常稼働状態に復帰させる。
c.遮断されていたプロセッサ46とメモリ48への給電を再開する。
すなわち、観測雑音vtは、1次元の多変量正規分布(multivariable normal distribution)を持ち、その多変量正規分布の平均ベクトル(mean vector)は0であり、分散は1つの値すなわちスカラーVである。スカラーVは予測トラフィックの推定の前に決定される。
は状態雑音であり、下記のように表現される。
すなわち、この状態雑音は、p次元の多変量正規分布を持ち、その多変量正規分布の平均ベクトルは0であり、分散共分散行列(variance covariance matrix)は行列
である。
を例えば1時間おきに推定する。この推定値が「予測トラフィック」である。この推定を一期先予測(one-timestep prediction)と呼ぶ。一期先予測にあたっては、直前の状態変数の行列
に基づく一期先の状態変数の行列
が使用される。
を修正し、修正された状態変数の行列
を計算する。このような状態変数の行列の修正を更新(update)と呼ぶ。
は、最適カルマンゲイン(optimal Kalman gain)であり、下記のように計算される。
etは、一期先予測の誤差、すなわち一期先予測で得られたトラフィックの推定値と実際に観測されたトラフィックの観測値Ytの誤差であり、下記のように計算される。
行列
は単位行列である。
は下記の25×25の行列である。すなわちp=25である。
省略された成分のうち四角形は+1を示す。つまり第4行〜最終行まで+1が斜めに直線上に並んでいる。三角形は−1を示す。つまり第3行の第4列から最終列まで−1が並んでいる。その他の省略された成分はすべてゼロである。
m1t = m1t-1 + m2t-1
m2t = m2t-1
は、状態変数のうち周期成分の状態遷移を表す。これは、下記のように得られる。上記の通り、トラフィックの変化は、24時間周期の周期成分を有する。状態変数の行列
の一部である24×1の行列を下記のように想定する。
mb1 = mb24
mb2 = mb1
mb3 = mb2
以下同様に、mb24 = mb23
しかし、この表現では、上記の傾斜成分を考慮すると、全体の状態変数の行列
の各成分の値が一義的に定まらない欠点がある。そこで、下記の拘束条件が課される。
このようにして周期成分の状態遷移を表す状態遷移行列の23×23の小行列が得られる。
上記のように状態遷移行列が定められることにより、成分mt1は傾斜成分を考慮したレベル成分であり、成分mt2は傾斜成分であり、成分mt3は24時間周期の周期成分である。成分mt2および成分mt4〜mt24は、時間変化を規定する補助的なものであるので、予測トラフィック
を推定するときには、これらは無視してよい。1つの無線基地局22が処理するトラフィックの変化では、レベル成分と24時間周期の周期成分が大きな要因であり、周期性を除いた傾斜成分は無視しうるほど微小だからである。
すなわち、第1行第1列の成分w1および第3行第3列のw3は変数であるが、他の成分はすべてゼロである。第2行第2列の成分もゼロである。上記の
の関係から明らかなように、第2行第2列の成分は、傾斜成分の分散すなわち傾斜成分の確率的な揺らぎの大きさである。1つの無線基地局22が処理するトラフィックの変化では、レベル成分と24時間周期の周期成分が大きな要因であり、周期性を除いた傾斜成分は無視しうるほど微小である。傾斜成分の分散も無視しうるほど微小なはずである。そこで、第2行第2列の成分を変数として計算を複雑にするよりも、ゼロに固定するのが合理的である。
ここで、l()は対角尤度関数である。Nはカルマンフィルタの動作を試行する回数(予測トラフィックを計算する回数)である。一期先の観測値の分散Qtおよび一期先予測の誤差etは、カルマンフィルタの動作を試行することで得られるが、あらゆる可能性がある候補を試行する手法に比べて、大幅に処理量を低減することができる。
上記の実施の形態においては、BB信号処理ユニットとして、無線基地局22に着脱自在なカード形態のBB信号処理カード28を使用するが、BB信号処理ユニットは無線基地局22に固定される形態であってもよい。
Claims (5)
- 複数の移動端末との送信信号および受信信号を処理する複数のベースバンド信号処理ユニットと、
実際のトラフィックに基づいて、将来の予測トラフィックを推定するトラフィック推定部と、
前記予測トラフィックの処理に必要な個数の前記ベースバンド信号処理ユニットを完全に稼働させ、他のベースバンド信号処理ユニットの動作性能を低下させる性能制御部と
を備え、
前記トラフィック推定部は、状態空間を表す状態変数を実際のトラフィックに基づいて修正することと、前記状態変数に基づいて、将来の一時点での前記予測トラフィックを計算することとを繰り返す適応型予測フィルタを備え、
前記性能制御部は、前記予測トラフィックに従って、前記ベースバンド信号処理ユニットの各々の動作性能を制御する
ことを特徴とする無線基地局。 - 前記適応型予測フィルタはカルマンフィルタである
ことを特徴とする請求項1に記載の無線基地局。 - 前記適応型予測フィルタはRLS(再帰最小二乗)適応フィルタである
ことを特徴とする請求項1に記載の無線基地局。 - 前記適応型予測フィルタはLMS(最小平均二乗)適応フィルタである
ことを特徴とする請求項1に記載の無線基地局。 - 最新の実際のトラフィックと前記予測トラフィックとを比較する比較部をさらに備え、
前記最新の実際のトラフィックが前記予測トラフィックを越えると前記比較部が判断すると、前記性能制御部は、前記最新の実際のトラフィックの処理に必要な個数の前記ベースバンド信号処理ユニットを完全に稼働させる
ことを特徴とする請求項1から請求項4のいずれか1項に記載の無線基地局。
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