JP5674890B2 - 多重無線技術による干渉及び輻輳検出のための方法 - Google Patents

Description

（関連出願への相互参照）
この出願は、２０１２年９月１２日付け提出の英国特許出願第１２１６２７５．６号に基づくものであり、また、その優先権の利益を主張する。そして、その内容の全体が参照によって本明細書に組み込まれる。

（技術分野）
本明細書で説明される実施形態は、基地局と端末との間の無線通信チャネルにおける干渉と輻輳との識別のための方法及びシステムに関係する。

フェムトセルは、それらが環境に対して構成及び適合できるために、事前に計画せずに配備することができ且つある程度の自己管理機能（self-management functions）を支援する、小さな短距離無線通信基地局として定義される。自己管理機能は、動的コンフィグレーション及び最適化を含んでいる。それは、ハンドオーバー又はトラヒックの負荷軽減をトリガーすることを含むだけでなく、周波数及び無線アクセス技術（ＲＡＴ）の選択又はチューニングを含むこともできる。任意にフェムトセルは自己回復機能及び診断機能を支援することもできる。

通常は、フェムトセルは、パフォーマンスメジャーメント及び故障イベントを管理サーバにレポートするであろう。それは、デフォルトのフェムトセル構成を提供することができる。しかしながら、動的コンフィグレーション変更について、このＲＲＭアプローチはスケーラブルでなく、それで個々のフェムトセルは単独で又は他のフェムトセルと協力して決定をしなければならない。そのような決定の例は、ＲＡＴ、周波数帯又は電力レベルを変更するか否か、干渉軽減モードへ入るかどうか、そして、いつどのようにそれらの隣接フェムトセルと協調するべきか、を含む。

典型的には、近隣のフェムトセル間に干渉が生じるリスクがある場合に、それらはリソース使用を協力する必要があるであろう。干渉は、例えば、２つ又はそれ以上のフェムトセルが、同一の周辺地域内で同一の無線通信リソース（例えば周波数バンド）を共有する複数のＲＡＴを利用する結果として、発生する可能性がある。同一の地理的エリア内の異なるフェムトセルに、個別のオーバーラップしないＲＡＴ／周波数バンドを割り当てるために利用可能な無線通信リソースは、多くの場合、不十分である。確かに、無線リソースのより効率的な使用及び屋内のフェムトセルの迅速なアドホックな配備への動きは、正確な位置及び伝播環境に関する知識の不足により、個別のＲＡＴのそのような割り当てを、魅力ないものにする。

通信チャネル中に干渉が存在するという事実は、チャネルパフォーマンスの低下を通じて明らかになり得る。しかしながら、通信チャネルでの干渉と輻輳との識別が自明でない点において問題が生じる(特に多重無線技術で)。この理由は、両方の場合において、異なる理由ではあるが、通常のパフォーマンスメジャーメントが動的に変化するということである。例えば、フレームエラーとタイムアウトは干渉によっても輻輳によっても引き起こされる可能性がある。したがって、パフォーマンスの低下が干渉に起因するか(したがって、近隣のフェムトセルとの協力を要求する)又はそれが輻輳に起因するか(その場合には、他のフェムトセルとの協力は必要ではないかもしれない)を、フェムトセルが判定するのは難しいかもしれない。ネットワーク・トラヒックが、それ自身、集中的であり予測できない場合、その問題は特に深刻である。

フェムトセル・ネットワークでの干渉と輻輳とを識別するための従来のアプローチは、フェムトセルとそれぞれの端末との間の通信チャネルの１つ又は複数のパラメータを測定することと、これらのパラメータが閾値を上回るかどうか判定することを含んでいる。そのようなパラメータは、例えば、セル負荷、伝送エラー及び伝送タイムアウトを含む。閾値は、例えば、ハンドオーバーを実行するための、ＲＡＴを変更するための、又は、送信電力を増やす／減らすためのポイントを定義するために使用することができる。

重要なことには、閾値自体は、特定のＲＡＴに特有であり得る。従って、多重ＲＡＴがサポートされる場合に、関連するアプリケーションの要求からマッピングされる閾値とともに、各ＲＡＴのための個別の閾値を計算することが必要であろう。自己組織化ネットワーク（ＳＯＮ）の原理は、自律的な方法で閾値を調整することができるが、多くのＲＡＴが含まれている場合に閾値のマッピングはさらに複雑であり、また、プロセスは翻訳の諸問題（translation problems）る傾向にある。さらに、超過及び誤検出レート（crossings and false detection）は、高くなり、典型的に、タイムピリオドにおける閾値超過イベントの数を単にカウントすることによって、フィルタリングされなければならないであろう。

干渉調整アプローチが標準（例えば、３ＧＰＰ ＬＴＥなど − ３ＧＰＰ ＴＳ３６．２１３を参照）に存在している一方、これらは、大規模マクロ・セルの単一ＲＡＴ配備のために考案され、バックホールがしばしばＡＤＳＬ広帯域コネクション上にある低コストのフェムトセル配備において簡単に実装されない。例えば、３ＧＰＰ ＬＴＥ標準は、基地局間の干渉インジケーション信号（例えば、高干渉又は過負荷インジケータなど）をサポートするｘ２インターフェース（３ＧＰＰ ＴＳ３６．４２３）を指定する。しかし、これは、フェムトセル基地局（ＨｅＮＢとして知られる）のための標準に含まれていない。さらに、標準では、これらの信号内のバイナリーフラグが受信者により解釈される方法と、それら信号を送信する周波数は、定義されない。それは、曖昧さをもたらす。したがって、この場合、近隣のフェムトセルへ干渉インジケーションを確実にシグナルすることは可能でない。さらに、異なるＲＡＴ（例えば、ＬＴＥ及びＷｉＭＡＸのフェムトセルなど）間でシグナルすることは可能でない。

フェムトセル通信ネットワークでの干渉と輻輳とをローカルに識別するための改善された手段を提供する必要があることになる。

図１は、カバレッジエリアがオーバーラップし、その結果、互いから干渉を受ける、二つの基地局の概略図を示す。 図２は、基地局と端末との間の通信チャネルにおける干渉と輻輳とを識別するための従来の方法を示す。 図３は、図２に示される従来の方法を使用する場合に、異なるＲＡＴについて個別の閾値がどのように計算される必要があるかについての概略図を示す。 図４は、本明細書で説明される一実施形態に従った、基地局と端末との間の通信チャネルにおける干渉と輻輳とを識別する方法を示す。 図５は、説明される実施形態が、異なるＲＡＴのための個別の閾値を計算する必要をどのように除去するかについての概略図である。 図６は、説明される実施形態に従った、基地局と端末との間のネットワーク・トラヒックの種々のパラメータが、どのように測定され、複数のセットに分類されるかについての概略図を示す。 図７は、説明される実施形態に従った方法を使用して、異なる負荷レベルに対する（レイテンシー・ディストリビューション（latency distribution）に関する）配信パフォーマンスが、どのように改善されるかを示すシミュレーションの結果を示す。 図８は、説明される実施形態に従った方法を使用する場合に、無線通信チャネルにおける干渉と輻輳との識別に成功する確率が、エントロピー閾値、メジャーメント・サンプルの数（Ｎ）及びサンプルの順序の関数としてどのように変化するかを示すシミュレーションの結果を示す。

第１の実施態様は、基地局と端末との間の無線通信チャネルにおける干渉と輻輳とを識別する方法であって、複数のタイムインターバルのそれぞれについて、上記基地局と端末との間のネットワーク・トラヒックのパラメータ・セットを測定することと、それぞれの上記パラメータ・セットが互いに相関している程度を判定することと、上記パラメータ・セットの間の上記相関の程度に基づいて、上記通信チャネルが干渉を経験しているか又は輻輳を経験しているか判定することを含む方法を提供する。

幾つかの実施態様において、上記方法は、相関パラメータを使用して、上記相関の程度を計量することと、上記相関パラメータが、閾値を上回っているか又は下回っているかに基づいて、上記通信チャネルが、干渉を経験しているか又は輻輳を経験しているかを判定することを含んでも良い。

幾つかの実施態様において、上記方法は、上記基地局から他の基地局へ通信をハンドオーバーすべきか否かを決定するために、上記相関パラメータの値を使用することを更に含んでも良い。

幾つかの実施態様において、それぞれのベクトルを定義するために、それぞれの測定されたパラメータ・セットが使用されても良い。上記それぞれのパラメータが互いに相関している程度を判定するステップは、上記それぞれのベクトルのクラスター分析を実行することを含む。

幾つかの実施態様において、上記クラスター分析は、１つ又は複数のクラスターセンターを定義することと、それぞれのクラスターセンターからの、それぞれのベクトルの距離を判定することを含んでも良い。

幾つかの実施態様において、クラスター分析を実行するステップは、次のステップを含んでも良い。
ｉ）上記分析で使用すべきクラスターセンターの個数を指定することと、
ｉｉ）メンバーシップ行列を初期化することと、
ｉｉｉ）それぞれのクラスターセンターの位置を計算するために、上記ベクトル及び上記メンバーシップ行列中の値を使用することと、
ｉｖ）上記メンバーシップ行列中の上記値が上記それぞれのクラスターセンターからの上記それぞれのベクトルの距離を示すように、上記メンバーシップ行列の上記値を再計算することと、
ｖ）目的関数を計算するために、上記再計算されたメンバーシップ行列を使用することと、
ｖｉ）上記目的関数を最小限にするために、ステップｉｉｉ）からステップｖ）までのステップを繰り返すことと、
ｖｉｉ）上記相関パラメータを判定するために、上記メンバーシップ行列の最終計算値を使用すること。

幾つかの実施態様において、上記クラスターセンターの個数が２に指定される。

幾つかの実施態様において、上記測定されたパラメータは、上記測定されたパラメータは、フレームエラー、タイムアウト、受信信号レベル及びセル負荷のうちの２つ以上を含んでも良い。

第２の実施態様は、通信チャネル上で１つ又は複数の端末へ情報を伝えるためのセルラー基地局であって、第１の実施態様に従った方法を実行するように構成される基地局を提供する。

第３の実施態様は、通信チャネル上で基地局から送信された情報を受信するための端末局であって、第１の実施態様に従った方法を実行するように構成される端末を提供する。

第４の実施態様は、コンピュータにより実行されたとき、該プロセッサに、第１の実施態様に従った方法を実行させる、コンピュータ読み取り可能なコードを含む、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供する。

図１は、複数のユーザ・デバイスと通信するためにネットワーク資源を共有する１対の基地局ＨＮＢ１及びＨＮＢ２の例を示す。環状の破線により示されるように、それぞれの基地局は、それ自身のそれぞれのカバレッジエリア１，３を有する。この例において、ＨＮＢ１は、そのカバレッジエリア内にある第１のユーザ・デバイスＵＥ１と通信する。同様に、ＨＮＢ２は、それ自身のカバレッジエリア内にある第２のユーザ・デバイスＵＥ２と通信する。

ＵＥ１と通信することに加えて、ＨＮＢ１は、さらに第３のユーザ・デバイスＵＥ３と通信する。第３のユーザ・デバイスは、２つのフェムトセルのカバレッジエリアがオーバーラップする領域に位置する。ＵＥ３がＨＮＢ１とＨＮＢ２の両方のレンジ内にあるので、たとえＨＮＢ１がＵＥ３と通信することだけが意図されても、ＵＥ３がＨＮＢ２からの干渉を経験する可能性はあり得る。したがって、ＨＮＢ１とＵＥ３との間の通信チャネルに劣化が生じる場合、この劣化が輻輳に起因するか又はＨＮＢ２からの干渉に起因するかを、ＨＮＢが判定することが必要であろう。

干渉又は輻輳によって引き起こされているような劣化を分類する従来の手法は、通信チャネルの特定のパラメータ群を測定し、それらが閾値を上回るか又は下回るかを判定することによる。一つの例が図２に示される。それは、基地局において輻輳又は干渉の回避に進むべきか判定するためのフローチャートを示す。ステップＳ２１において、問題の通信チャネルに関するＳＩＮＲ及びエラーレートの測定がなされる。エラーレートが第１の閾値Ｘを下回るとわかった場合（ステップＳ２２）、シーケンスはステップＳ２１に戻る。エラーレートが閾値Ｘを上回る場合、シーケンスは、ステップＳ２３に進む。ステップＳ２３では、ＳＩＮＲが第２の閾値Ｙと比較される。ＳＩＮＲが閾値Ｙを上回るとわかった場合、エラーレートの増加は輻輳に起因するとの判定がなされ、基地局はそれに従って応答する（ステップＳ２４）。ＳＩＮＲが閾値Ｙを下回るとわかった場合、エラーレートの増加は、近辺の他の（１又は複数の）局からの干渉に起因するとの判定がなされる。その後、基地局は、干渉回避のためのプロトコルを実行する（ステップＳ２５）。両方の場合とも、その後、方法はステップＳ２１に戻る。

上で説明された従来のアプローチにおいて起こる問題は、メジャーメントは、技術に特有であり、それらがどのように定義されるかによって動的に変化すること；閾値は、各無線アクセス技術ごとに計算される必要があり、また、関連するアプリケーションの要求からマッピングされる必要があること、である。これは、図３に概略的に示される。

図４に、一実施形態において使用されるような劣化の原因を分類する方法が概略的に示される。この方法は、一連の離散タイムインターバルにわたって通信チャネルの様々なパラメータ（例えば、フレームエラー、受信信号レベル、セル負荷、など）を監視することから始まる。測定されたパラメータの更なる分析に進むことを正当化するに足りるほど、通信チャネルにおける劣化が重大であるか判定するために、一般的なタイムアウト（Ｘ）に基づくトリガーが使用される（ステップＳ４２）。タイムアウトが閾値を上回ると分かった場合、この方法はステップＳ４３に進む。ここで、各タイムインターバルにおいて測定されたそれぞれのパラメータ・セットが、それらの間の相関の程度を判定するために、集合的に解析される。この解析は、データ・ベクトル（すなわち、それぞれのパラメータ・セット）がどれくらい良く互いに相関しているかの尺度となる（measures）エントロピー値を計算することによって、結論を出す。エントロピー値が閾値Ｙを下回る場合、それぞれのメジャーメント・データ・セット（すなわち、トラヒック・パターンに基づく）内でパフォーマンス低下について説明することが可能であり、輻輳回避が適切であることを意味する（ステップ４５）。反対に、エントロピー値が閾値Ｙを上回る場合、これはパフォーマンス低下が近隣の基地局からの干渉に起因することを示し、したがって、干渉回避が適切な対応である（Ｓ４６）。

説明される実施形態と図２に示されるアプローチとの間の主な構造の差は、個々の動的なメジャーメントの上に、絶対的な且つ無線技術に特有な閾値（例えば対応するアクションをトリガーするＳＩＮＲ閾値のような）を設けるのではなく、これらの実施形態が、特定の無線技術又は属性に特有でない一般的な閾値又は“エントロピー”メジャーメントを得るために、各インターバルにおいて測定されるパラメータのグループ間の相関を判定しようとすることである。代わりに、エントロピー・メジャーメントは、基礎技術に特有のメジャーメント（basic technology specific measurements）の間の相関の程度を規定し、それで、アブストラクトは、特定の値及びそれらの解釈から離れている。

エントロピーは、メジャーメントのセットがどれくらい良く相関するかを判定するだけでなく、基本的なパフォーマンス・パラメータの変動の理由について説明するのにも役立てることができる。エントロピーの計算は、それが技術に特有のメジャーメント（例えばＳＩＮＲのような）上の閾値の必要（それは技術に特有のマッピングを要求する）を取り除くという利点を有する。これは、図５に概略的に示される。

実施形態は、ローカルに得られたメジャーメントを組み合わせても良く、そして、レイヤ３（ＲＡＴに依存しない）アプローチを用いて一般的な方法で干渉又は輻輳通知を組み合わせても良い。いくつかの実施形態は、それぞれのタイムインターバルにおいて測定されたパラメータ・セットの間の相関を判定するために、それらセットのクラスタリングを用いても良い。そうすることは、個々のパラメータの変動の原因に対するより良い洞察を提供することができ、また、干渉及び輻輳の信頼できる検出のための適切な閾値基準セットを得てマッピングする際の困難さを、取り除くことができる。

いくつかの実施形態において、測定されたパラメータ・セット間の相関の程度を判定するために、ファジィｃ平均クラスタリング・アルゴリズム（fuzzy c-means clustering algorithm）が使用されても良い。ファジィ・クラスタリング・アルゴリズムは、従来、例えば画像中のパターン認識、機械学習及びより最近ではリアルタイムデータストリームマイニングのような目的に使用されたものであり、もしそれがパフォーマンス特性の動的な変化を迅速に且つ確実に検出することができれば、フェムトセル環境での干渉の識別にとって適切な候補を提案する。

クラスタリングが使用される場合、提案されるアプローチは、例えば負荷、エラーレート、信号レベル及びフレーム配信タイムアウトのようなローカルなメジャーメントを使用しても良く、そして、より信頼できる一般的なエントロピー・メジャーメントを導出し、種々の無線技術へ簡単にマッピングするために、それらをクラスタリングしても良い。実際的なアプリケーションにおいて、このアプローチは、多重ＲＡＴ（いわゆる、ヘテロジーニアス）無線シナリオにおけるリソース利用効率向上を達成することができる。実行する必要のあるマッピングの個数は最小化され、したがって、多重ＲＡＴ配備をサポートするシグナリング・オーバヘッド及び複雑さが低減される。

リアルタイムにメジャーメントのクラスタリングを実行するために、最後のＮ個のメジャーメント・インターバルからなるスライディング・ウィンドウが使用される。メジャーメントは、離散タイムインターバルでとられ、また、Ｎ個のサンプルが、フェムトセルＵＬコネクションに向かう各ＵＥについて別々にクラスタリングされる。クラスタリングは、ＵＥ又はフェムトセル・アクセス・ポイントにおいて実行することができ、また、連続的に（又は要求に応じて）更新することができる。

得られるメジャーメントは、フレームエラー（ＣＲＣチェック失敗）、タイムアウト（固定レイテンシー閾値を仮定して）、受信信号レベル及び／又はセル負荷であっても良い。個々には、これらのメジャーは、パフォーマンス低下の原因を判定するのには十分ではなく、また、なぜパフォーマンスが変化するのかそれらが一意に識別しないので、個々の属性上の閾値は、注意深い考察及びマッピング（ＲＡＴに依存する方法において）を必要とする。例えば、干渉は、タイムアウト及びフレームエラーを増加させるであろう。しかし、信号のフェージング又は輻輳が存在する場合にも、これが生じる可能性がある。クラスタリング・アプローチは、様々なメジャーメントの間の相関が、劣化がセル負荷（輻輳）により引き起こされているか又は近隣のフェムトセルからの干渉により引き起こされているかについて判定することを可能にする。

最良のアクション指針を判定するために信頼できる評価をすることは重要である。例えば、劣化が干渉により引き起こされている場合、最良のアクションは、干渉するＵＥが他のＲＡＴ（又はＲＡＴオペレーションモード）へのハンドオーバーを開始することができるかどうか判定するために、近隣のフェムトセルへシグナルすることであり得る。反対に、劣化がフェムトセル上の輻輳により引き起こされている場合、ローカルなフェムトセル上の（すなわち、他のＲＡＴへの）ＵＥのハンドオーバーを考慮することが必要である。

更に詳細に、実施形態は、次のステップを含んでも良い：
・パフォーマンス低下を検出する（オンデマンド・トリガー・ベースのアプローチを使用する場合、或いは、周期的に再計算をトリガーする場合）。
・得られた最後のＮ個のメジャーメント・セットのクラスタリングを実行する。
・劣化が干渉により引き起こされているかどうか判定するためにクラスター分割エントロピーを閾値と比較する。

クラスタリング・ステップは、各タイムインターバル中の測定されたパラメータ・セットが互いに相関している程度を判定するための反復プロセスを含んでいる。図６を参照して、種々のネットワーク・パラメータ（例えば、セル負荷Ｃ、フレームエラーＦ、受信信号レベルＲ及びタイムアウトＴ）のメジャーメントが、複数のＮ個のタイムウィンドウで得られる。各タイムウィンドウにおいて、測定されたパラメータ・セットは、それぞれのベクトルＸ_ｋを形成するようにグループ化される。ここで、Ｘ＝｛ｘ_１，ｘ_２，ｘ_３，....ｘ_Ｎ｝である。（ここで、図６に示される値Ｃ，値Ｔ，値Ｆ及び値Ｒは、ｘ_ｋが４次元（又は、それ以上の次元の）ベクトルであるという事実に基づいて、Ｘ行列へマッピングされる−言いかえれば、図６に示される例において、ｘ_ｋは、Ｃ値、Ｔ値、Ｆ値及びＲ値に関して定義されたユークリッド空間に４つの座標を有する。）Ｃ値、Ｔ値、Ｆ値及びＲ値は、それらが同一の基底（basis）を有するように基準化され（例えば、それらは、すべて０．．１の範囲内にある）、それゆえ、ユークリッド座標において、ｘ_ｋ＝（Ｃ_ｋ，Ｔ_ｋ，Ｆ_ｋ，Ｒ_ｋ）である。

その後、クラスタリング・アルゴリズムは、データ・ベクトル・セットＸ＝｛ｘ_１，ｘ_２，ｘ_３，．．．．ｘ_Ｎ｝をとり、また、目的関数が最小限にされるように、それをｃ個のクラスターに分割する。

このアルゴリズムは、初期ランダム・クラスター・メンバーシップ行列（Ｕ）を選択することによって、始まる。ここで、ｋ（１．．．Ｎ）のすべての値について、次のようである。

これに続いて、初期クラスターセンターｖ_ｉが式２を用いて計算される。

ここで、ｃは、クラスターの総数であり、ｕ_ｉｋは、ベクトルｘ_ｋを特定のクラスターｉに関連付けるメンバーシップ行列の値である。パラメータｍは、収束をスピードアップ又はスローダウンするために使用可能なチューニングパラメータである（ｍ＞１）。

クラスターセンターが得られると、メンバーシップ行列Ｕの値が式３を用いて再計算される。

ここで、ｄ_ｉｋ＝||ｘ_ｋ−ｖ_ｉ||は、データ・ベクトルｘ_ｋとそれぞれのクラスター重心ｖ_ｉとの間のユークリッド距離である。値ｄ_ｊｋ＝||ｘ_ｋ−ｖ_ｊ||は、データ・ベクトルｘ_ｋとそれぞれのクラスターセンターｖ_ｊとの間のユークリッド距離を表わす（ここで、ｊ＝１，２，．．．ｃ）。式３に示される計算を実行した結果は、各ベクトルｘ_ｋのための更新された値ｕ_ｉｋを提供する。ここで、それぞれの値ｕ_ｉｋは、他のクラスターセンターｖ_ｊのそれぞれに比較したそれぞれのクラスターセンターｖ_ｉからのベクトルｘ_ｋの相対的な距離の合計に反比例する。

その後、目的関数Ｊ（Ｕ，ｖ）は以下のように計算される。

目的関数を計算した後に、ｕ_ｉｋの現在の値を式２に挿入することによって、クラスターセンターｖ_ｉが再計算される。クラスターセンターｖ_ｉが再計算されたならば、値ｕ_ｉｋが式３を用いて更新され、また、目的関数がもう一度計算される。そのプロセスは、最大の反復（Ｒ）に到達するまで又は前の反復からの目的関数の値の間の最大差が閾値量未満（α）になるまで、それ自体を反復して繰り返す。

本質的には、目的関数の最小化は、最新のクラスターセンター推定ｖ_ｉ値のための対応するクラスター・メンバーシップ値により加重された、それぞれのベクトルｘ_ｋからそれぞれの候補クラスターセンターまでの距離の合計を計算することを含む。その後、それも各反復の後に更新される。

このファジィ・クラスタリング技術の使用によって、クラスタリングの質（quality）を、種々の有効なパラメータに関して、評価することを可能にする。例えば、分割係数（partition coefficient）は、対応するクラスターセンターへのすべての入力データ・ベクトルの近さ（closeness）の尺度となる（measures）。分割エントロピー（partition entropy）は、１又は０に対するメンバーシップ値の近さに基づいて、データ・ベクトルが、対応するクラスターにどれくらい良く適合するかの尺度となる（measures）。

分割エントロピーの形式定義は、次のとおりである。

いくつかの実施形態において、測定されたセットの値同士がどれくらい相関するかについて及び既知の原因以外にパフォーマンス低下の更なる理由が存在するかどうかについて判定するために、クラスターセンターの個数は２（すなわち、式２−式４において、ｃ＝２）として指定され、また、分割エントロピーは、結果として生じるクラスターがどれくらいファジィかについて評価するために計算される。低いエントロピーは、測定されたデータ・セットの中でパフォーマンス低下について説明することができることを示す（すなわち、パフォーマンス低下は、同一の基地局セル内のローカルなメジャーメント変動から発生する）。反対に、高いエントロピーは、パフォーマンス低下が近隣の基地局セルからの干渉に起因することを示唆する。

図７は、エントロピー計算によるクラスタリング・アプローチが１００ｍｓのレイテンシー目標で配信パフォーマンス（delivery performance）を約１０％で改善できることを示しているシミュレーションの結果を表す。図７に示される結果は、目標タイムピリオド（レイテンシー）内でのデータ単位（パケット）の配信を考慮することによりコンパイルされる。それはレイテンシー・センシティブ・トラヒックのためのパフォーマンスを判定する有用なメジャーである。トラヒックは、事実上、集中的であると仮定され、マルコフ変調ポアソン過程（Markov Modulated Poisson Process）（ＭＭＰＰ）により判定され、そして、フレームレイテンシー、エラーレート、信号レベル及び負荷のクラスタリングから得られたエントロピー値に設けられる単一の閾値に基づいて、４つのＲＡＴモードを選択することができると仮定する。シナリオは、高密度配備における６つのアクセス・ポイント及び１２の端末を仮定する。これは干渉と輻輳との間の相違を判定することができる信頼性による。このシミュレーションにおいて、クラスタリング・アプローチは、Ｎサンプルのデータ・セットに適用される。ここで、Ｎは、５０、１００又は１０００であり、ＵＥアクティビティーが増加される一方、増加（ＡＳＣ）及び減少（ＤＥＳＣ）する時間順（それぞれ、最古−最新、最新−最古、に対応する）の両方で収集されたものである。クラスタリングする目的のために、使用されるＲの値は１０００であり、αは０．０５にセットされ、また、１．２のｍが使用される。

図８中の結果は、基準化された同一のフェムトセル負荷を用いて、三次元でのクラスタリングを実行することによって、タイムアウト確率及びフレームエラー確率をどのように測定するかについて示し、これらメジャーメントが相関するかどうか判定することが可能であり、それゆえ、変動を説明する。その結果、単純な固定分割エントロピー閾値（simple fixed partition entropy threshold）に基づいて、特定のＵＥについて輻輳又は干渉が存在するか判定することが可能である。

クラスタリングは、連続したタイムインターバル（Ｎ）のサブセットにわたって実行されても良い。図８に示される結果は、小さなデータセット（すなわち、Ｎ＜１００）でさえ単一の閾値より高い信頼性を得ることが可能であることを示す。予想されるように、ＵＥアクティビティーがより高く、それが高い負荷状態の中にありそうであることを意味しているとき、分類信頼性は、Ｎにより改善し、また、測定時間順序が、最古から最新へ増加する（ＡＳＣ）のではなく、最新から最古へ減少している（ＤＥＳＣ）とき、より信頼できる判定が可能である。これは、ＵＥが（及び隣接するセルＵＥも）、高いアクティビティー状態の中にありそうであるならば、推定においてより良い信頼性を得ることが可能であることを意味する。

本明細書で説明された実施形態は、セルラー・ネットワークの中のいくつかの位置のうちの一つで実行されても良い。例えば、クラスタリング分析は、ローカルなＲＡＴメジャーメントが使用される端末で（例えば、ＥＴＳＩ ＲＲＳのようにＪ−ＲＲＭＴにおいて、又は、ＩＥＥＥ１９００．４にあるようなＴＲＭにおいて）実行されても良い。別のアプローチでは、クラスタリングは、例えばフェムトセル・アクセス・ポイント又はコア・ネットワーク内に存在することができるネットワーク側で（例えば、ＥＴＳＩ ＲＲＳのようにＪＲＲＭ−Ｎ内で、又は、ＩＥＥＥ１９００．４にあるようなＮＲＭ内で）実行されても良い。そのメジャーメントは、すべて、フェムトセル／端末から得られ、エントロピー値を判定するためにクラスタリングされる。また、これらは、干渉／輻輳の重要度レベルとして又はポリシーとして（ＩＥＥＥ １９００．４のような）、送り返すことができる。

特定の実施形態が説明されたが、これらの実施形態はただ例として提示されたものであり、本発明の範囲を制限することが意図されるものではない。実際に、本明細書で説明された新しい方法及びシステムは、種々のフォームで表現されても良い;さらに、本明細書で説明された方法及びシステムのフォームにおける様々な省略、置き換え及び変形が本発明の精神を逸脱しない範囲でなされても良い。添付の特許請求の範囲及びそれらの均等物は、本発明の範囲及び精神に含まれるであろうそのようなフォーム又は変形をカバーすることが意図される。

Claims (13)

1. 基地局と端末との間の無線通信チャネルにおける干渉と輻輳とを判定する方法において、
   複数のタイムインターバルのそれぞれについて、前記基地局と前記端末との間のネットワーク・トラヒックに関する複数のパラメータからなるパラメータ・セットを測定することと、
   測定された複数の前記パラメータ・セットを分析することによって、複数の前記パラメータ・セットが互いに相関している程度を判定することと、
   判定された前記互いに相関している程度に基づいて、前記無線通信チャネルが干渉しているか又輻輳しているかを判定することを含む、方法。
2. 相関パラメータを使用して、前記互いに相関している程度を計量することと、
   前記相関パラメータが、閾値を上回っているか又は下回っているかに基づいて、前記無線通信チャネルが、干渉しているか又は輻輳しているかを判定することを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記基地局から他の基地局へ通信をハンドオーバーすべきか否かを決定するために、前記相関パラメータの値を使用することを含む、請求項２に記載の方法。
4. それぞれのベクトルを定義するために、それぞれの測定されたパラメータ・セットが使用され、
   前記分析することは、前記それぞれのベクトルのクラスター分析を実行することを含む、請求項１ないし３のいずれか１項に記載の方法。
5. 前記クラスター分析は、
   １つ又は複数のクラスターセンターを定義することと、
   それぞれのクラスターセンターからの、それぞれのベクトルの距離を判定することを含む、請求項４に記載の方法。
6. 前記クラスター分析を実行することは、
   ｉ）前記クラスター分析で使用すべきクラスターセンターの個数を指定することと、
   ｉｉ）メンバーシップ行列を初期化することと、
   ｉｉｉ）それぞれのクラスターセンターの位置を計算するために、前記ベクトル及び前記メンバーシップ行列中の値を使用することと、
   ｉｖ）前記メンバーシップ行列中の前記値が前記それぞれのクラスターセンターからの前記それぞれのベクトルの距離を示すように、前記メンバーシップ行列中の前記値を再計算することと、
   ｖ）目的関数を計算するために、前記再計算されたメンバーシップ行列を使用することと、
   ｖｉ）前記目的関数を最小限にするために、ステップｉｉｉ）からステップｖ）までのステップを繰り返すことと、
   ｖｉｉ）前記相関パラメータを判定するために、前記メンバーシップ行列の最終計算値を使用することを含む、請求項５に記載の方法。
7. 前記クラスターセンターの個数が２に指定される、請求項５または６に記載の方法。
8. 前記測定されたパラメータ・セットは、フレームエラー、タイムアウト、受信信号レベル及びセル負荷のうちの２つ以上を含む、請求項１ないし７のいずれか１項に記載の方法。
9. 無線通信チャネル上で１つ又は複数の端末へ情報を伝えるための基地局において、前記基地局は、請求項１ないし８のいずれか１項に記載の方法を実行するように構成される、基地局。
10. 無線通信チャネル上で基地局から送信された情報を受信するための端末において、前記端末は、請求項１ないし８のいずれか１項に記載の方法を実行するように構成される、端末。
11. コンピュータ・プロセッサにより実行されたとき、該プロセッサに、請求項１ないし８のいずれか１項に記載の方法を実行させる、コンピュータ読み取り可能なコードを含む、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
12. 無線通信チャネル上で１つ又は複数の端末へ情報を伝えるための基地局において、前記基地局は、
    前記基地局と端末との間の無線通信チャネルにおける干渉と輻輳とを判定する方法において、
    複数のタイムインターバルのそれぞれについて、前記基地局と前記端末との間のネットワーク・トラヒックに関する複数のパラメータからなるパラメータ・セットを測定することと、
    測定された複数の前記パラメータ・セットを分析することによって、複数の前記パラメータ・セットが互いに相関している程度を判定することと、
    判定された前記互いに相関している程度に基づいて、前記無線通信チャネルが干渉しているか又輻輳しているかを判定することを含む、方法を実行するように構成される、基地局。
13. 無線通信チャネル上で基地局から送信された情報を受信するための端末において、前記端末は、
    前記基地局と前記端末との間の無線通信チャネルにおける干渉と輻輳とを判定する方法において、
    複数のタイムインターバルのそれぞれについて、前記基地局と前記端末との間のネットワーク・トラヒックに関する複数のパラメータからなるパラメータ・セットを測定することと、
    測定された複数の前記パラメータ・セットを分析することによって、複数の前記パラメータ・セットが互いに相関している程度を判定することと、
    判定された前記互いに相関している程度に基づいて、前記無線通信チャネルが干渉しているか又輻輳しているかを判定することを含む、
    方法を実行するように構成される、端末。

Images