JP5813216B2 - フェムト・セル・デバイス - Google Patents

Description

本発明は、フェムト・セル・デバイスに関する。

セルラー通信ネットワークでは、フェムト・セル、または単にフェムトとも呼ばれるフェムト・セル・デバイスは、カバレージ・エリアの小さいデバイスであり、典型的には、マクロ・セルラー・サービスをさらに高めるために家庭、企業の建物、および公共の場所に配備されている。フェムト・セル・デバイスは、たとえばマクロ・セル・ネットワークの基礎となるカバレージを提供する。本明細書では、フェムト・セル・デバイス、フェムト・セル、フェムト、およびフェムト基地局という用語は互換性があるように使用され、カバレージを提供するデバイスを指す。

フェムト・セル・デバイスにはいくつかの利点がある。フェムト・セルのカバレージ・エリアは、マクロ・セルのカバレージ・エリアと比べて相対的に小さいので、エンド・ユーザ・デバイスへのデータ・レートは重なっているマクロ・セル層を介して達成されるものよりも実質的に高い場合がある。これによって、改良されたバッテリ寿命およびエンド・ユーザのサービス・エクスペリエンスが提供されうる。さらに、フェムト・セルが、普通ならマクロ・セルを使用するエンド・ユーザを解放する（ｏｆｆ−ｌｏａｄ）ので、マクロ・セルの性能および容量が向上する。フェムト・セルを使用することによって、エンド・ユーザはマクロ・セルおよびフェムト・セル内で同じ３Ｇハンドセットを透過的に使用できるので、Ｗｉ−Ｆｉおよび３Ｇ技術をサポートするためのデュアル・モード・ハンドセットの必要性がなくなる。

第１世代のフェムト・セル・デバイスの配備は、オペレータにライセンスされた合計スペクトルの一部がフェムト・セルのために確保される、スペクトルの静的割当てに依存する。この形式のスペクトル使用は、慎重に設計されたマクロ・セルがフェムト・デバイスの配備によって確実に影響を受けないようにするために、マクロ・セルに割り当てられたものとは相互に排他的である。しかし、この手法は長期的なソリューションとしては望ましくない。いくつかの地域、特に一部の欧州諸国では、ＵＭＴＳ技術が現在配備されている使用可能な３Ｇスペクトルが非常に小さく、ＵＭＴＳに必要な単一の５ＭＨｚキャリアに制限されていることが多い。したがって、ＵＭＴＳフェムト用にこのような５ＭＨｚキャリアの予約を行うことはできない、またはマクロ・セルの容量が損なわれるため望ましくない。エアインターフェース規格が、たとえばＷｉＭＡＸまたはＬＴＡ（ＵＭＴＳロングタームエボリューション）の２０ＭＨｚなどのより広い帯域に進化するにつれて、静的割当てはより高価になる。

あるソリューションは、フェムト・セル・デバイスが、マクロ・セルが使用するのと同じスペクトルを同時に利用することである。この手法は「同時同一チャネル再利用」と呼ばれるが、著しい難題をもたらす。それらの難題のいくつかはＵＭＴＳ同一チャネルのフェムト・セルのコンテキストで対処されている。全ての加入者の小さなサブセットへの排他的アクセスを提供するために、同時同一チャネル再利用に加えてフェムト配備が構成されてもよい。たとえば、家庭内に配備されたフェムトのために、家族に属するハンドセットは、フェムト・デバイスを使用する許可を排他的に与えられうる。対照的に、正常なセルの配備では、典型的にネットワークの全ての加入者に、全ての基地局を使用することが許可されている。

同時同一チャネル再利用の１つの問題はフェムト・セル・デバイスの高密度配備であり、たとえば、マクロ・セルごとに配備された数千のフェムト・セルが、著しいフェムト−マクロ干渉をもたらし、その結果マクロ・セルの容量および性能の低下をもたらす可能性がある。東ロンドン郊外のフェムト配備の現実的なシミュレーションの研究では、適切な電力管理によってフェムト−マクロ干渉を制御することができ、呼欠落などのマクロ・セル性能メトリクスへの高密度フェムト配備の影響の重要性を弱めることができることが分かっている。

高密度フェムト配備から生じる別の問題は、たとえばハンドオーバおよびローケーション・エリアの更新などのネットワーク・シグナリング、ならびにたとえばハンドオーバ中のデータ・プレーン・トラフィックの関連する増加である。これは２つの設計要件から生じる。第１に、エンド・ユーザのハンドセットは設定変更を必要とするべきではなく、ハンドセットはフェムト・セル・デバイス基地局とマクロ・セル基地局とを区別するべきではない。第２に、ロケーション・エリア・コードとスクランブリング・コードを割り当てることによって、フェムト・セルをレガシー・マクロ・セルラー・アーキテクチャに後付けできるべきである。

エンド・ユーザ・ハンドセットがフェムト・デバイス基地局とマクロ基地局とを区別することができないように、エンド・ユーザ・ハンドセットは、それらが使用することを許可されたフェムト・セルと拒否されたフェムト・セルとを決定することができない。したがってハンドセットはあらゆるフェムトによって提供されるサービスを利用することを試み、このような試みの多くはフェムトの排他的アクセス制限のために失敗することになる。拒否されたフェムトおよびそれらの後続のサービス拒否を使用しようとするハンドセットによって、相当量の不要なシグナリングおよびデータ・プレーン・トラフィックが生成される。

マクロ・ネットワーク上のマクロ基地局に接続されたユーザ装置（ＵＥ）がフェムト・セルへのハンドオーバを要求すると、宛先フェムト・セルのスクランブリング・コードとともにマクロ・ネットワークが供給される。通常、このスクランブリング・コードは宛先フェムト・セルを一意に識別するために十分ではない。したがって、そのスクランブリング・コードを有する全てのフェムト・セルが、ハンドオーバ要求を受け入れようとする。全てのフェムト・セルがハンドオーバ要求を受け入れることができるようにするために、候補の宛先フェムト・セルのグループに全てのデータ・プレーンおよびシグナリング・プレーン・トラフィックが送信されなければならない。これは、フェムト・セル・バックホール要件およびフェムト・セル無線リソースに大きなオーバーヘッドをもたらす。フェムト・セルへの全てのハンドオーバは、それぞれのフェムト・セルに全てのデータ・トラフィックに加えて全てのシグナリング・トラフィックを受信する同じスクランブリング・コードをもたらし、それぞれのフェムト・セルは、ハンドオーバを予測して無線リソースを割り当てる。全ての候補の宛先フェムト・セルで無線の暗号化キーが共有されなければならないので、ＵＥ接続のプライバシーも侵害されうる。

現在は、ハンドセットによって報告されるマクロ・セルＩＤによってカバーされる地理的領域内の全てのフェムト・セル基地局がハンドオーバを受け入れようとする。ネットワークは、全ての要求された物理層パラメータ、セキュリティ証明書、シグナリング、およびデータ・トラフィックを、これらのフェムトに転送する。次いで、それぞれのフェムトがハンドオーバを受け入れようとする。ハンドオーバに成功するのは１つのフェムトだけであるが、より多くのフェムトが総当たりの試み（ｂｒｕｔｅ−ｆｏｒｃｅ ｅｆｆｏｒｔ）に関与する。

図１は、両側に家々が並ぶ通り１を示している。通り１は、マクロ・セル３を有する単一のマクロ・セル基地局２によってカバーされている。数軒の家であるＦＭ１からＦＭ７がフェムト・セルをインストールしている。フェムト・セルのダウンリンク放射は、家々から通り１に漏出する可能性がある。したがって、通り１に沿って移動するＵＥは、フェムトを検出して、そこへのハンドオーバを要求できる。マクロ・セル基地局２とアクティブな呼中のＵＥが通りに沿って移動するときに、マクロ・セル基地局２とフェムト・セルＦＭ１からＦＭ７のうちの少なくともいくつかとの間をあちこちに（ピンポン）ハンドオーバしようとする可能性がある。それぞれのハンドオーバの試みによって、マクロ・セル３によってカバーされる領域内の全てのフェムト・セルにシグナリング・トラフィックおよびデータ・プレーン・トラフィックが送信される。フェムト・セルごとのバックホールは潜在的に不要なトラフィックで満たされ、フェムト・セルは潜在的なハンドオーバを受け入れるために無線リソースを予約しなければならない。ＵＥが通り１上のフェムトのうちのいずれにもアクセスすることが許可されない可能性があり、この場合は全てのハンドオーバの試みが最終的に拒否されるので、リソースの無駄になる。

３ＧＰＰ２５．３３１

本発明の第１の態様によれば、フェムト・セル・デバイスは、マクロ・セルラー・ネットワーク・ノードとアクティブな呼中のユーザ端末から送信を受信するための受信機と、ユーザ端末から受信された送信を特徴付ける無線周波数（ＲＦ）シグネチャを決定するためのアナライザと、ユーザ端末がフェムト・セル・デバイスを使用する権限を与えられているかどうかを決定するためにＲＦシグネチャを使用するように構成されたオーソライザと、オーソライザによって、ユーザ端末がフェムト・セル・デバイスを使用する権限を与えられていると決定される場合、ユーザ端末にとって、フェムト・セル・デバイスが有効な候補のハンドオーバ・ターゲットであることをコア・ネットワークに通知するためのコミュニケータとを備える。

ユーザ端末によって送信された全ての信号は、無線で放射される前に、同じアナログ回路を通過する。この回路は事実上一定のままであり、送信された信号に顕著な特有の署名、または「指紋」を課す。異なるユーザ端末のそれぞれの送信装置によって生成された電波内のわずかな違いを特徴付けることによって、異なるユーザ端末間を区別できるようになる。特徴は、デバイスの受信機で受信されたＲＦ信号波形に基づき、ユーザ端末の設定変更は必要ない。したがって、ユーザ端末を識別するためにＲＦシグネチャを使用でき、その識別は、たとえばユーザ端末が特定のグループ内に含まれるかどうかを区別するために、またはより個別に区別するために使用されうる。

ユーザ端末は、モバイル・ハンドセットでもよく、無線を有し、フェムト・セルを利用できる他の何らかの装置でもよい。

ユーザ端末が権限を与えられていないと決定されると、フェムト・セル・デバイスは、ハンドオーバが予期されたときに肯定応答メッセージをマクロ・セルラー・ネットワーク・ノードに単に送信しなくてもよく、あるいはユーザ端末はフェムト・セル・デバイスにアクセスする権限を与えられていないという通知を送信してもよい。

デバイスの受信機は、ユーザ端末が別のエンティティとアクティブな通信中の場合、送信を受信するように構成される。モバイル・ハンドセットがたとえばマクロ基地局とアクティブな呼中の場合、たとえモバイル・ハンドセットとデバイスとの間にアクティブな呼がなくても、デバイスは基地局宛ての送信も受信する。したがって、デバイスはユーザ端末を識別するために必要なデータを受動的に取得する。デバイスは、ユーザ端末のＲＦ指紋を使用してデバイスを使用する権限を与えられているかどうかを決定できるようにするために、ユーザ端末と能動的に接続する必要はない。

本発明によるフェムト・セル・デバイスによって、関連して貴重な無線リソースを浪費する、不正なハンドオーバ・イベントの数を減少させることができる。また、シグナリング・トラフィックおよび潜在的なオーバーヘッドの大幅な減少があり得るので、フェムト・セルのバックホール要件への影響を以前の構成と比較して減少させることができる。

セルラー・ネットワークでは、ハンドオーバは、セキュリティ証明書、アップリンク・スクランブリング・コード、および同等物を宛先基地局に提出する必要がある。候補の宛先が多数ある場合、フェムト識別に曖昧さがあることにより、候補と考えられた全てのセルで、接続のプレーン・テキストの内容が潜在的に悪意を持って検索されうる。権限を与えられたユーザ端末を識別して、ユーザ端末が許可されていない場合は潜在的な候補としてフェムトを拒絶することによって、候補セルの数を減少させて、プライバシーを向上させることができる。

ネットワーク内のハンドオーバを助けるためにＲＦシグネチャによるユーザ端末識別を含む実施形態は、ＵＭＴＳ、ＷｉＭＡＸ、Ｗｉ−Ｆｉ、ＬＴＥ、およびＣＤＭＡの技術タイプのうちのいずれかを使用して実装されたものに適用可能であり、これは非網羅的なリストであって、本発明は他の無線構成に適用されうる。

本発明の第２の態様では、データ記憶媒体が、本発明の第１の態様によってデバイスで使用するための参照ＲＦシグネチャ・データを格納する。これは、たとえばデバイスで使用するべくオンラインでダウンロードするために利用可能でよい。

添付の図面を参照して、本発明のいくつかの実施形態をほんの一例として説明する。

従来のケースを概略的に示す図である。 本発明によるフェムト・セル基地局を概略的に示す図である。 ユーザ端末の送信チェーンを概略的に示す図である。 入力をフェムト分類器に提供するための特徴抽出を概略的に示す図である。 フェムト分類器のトレーニングおよび制御を概略的に示す図である。

図２を参照すると、フェムト・セルとも呼ばれるフェムト基地局４は、近隣のユーザ端末（ＵＥ）６の送信を検出する受信機５を含み、ＵＥ６はマクロ・セルラー基地局（図示せず）とアクティブな呼中である。アナライザ７が、受信されたＵＥ６送信に課されたＲＦシグネチャを決定する。決定されたＵＥのＲＦシグネチャは、受信されたＲＦシグネチャと、ストア９内に保持されたユーザ端末のＲＦシグネチャ・データとを比較するための比較器を含むオーソライザ８に伝達される。格納されたＲＦシグネチャ・データは、フェムト・セル４の使用が許可されたユーザ端末に関連付けられる。比較器が、ＵＥ６の決定されたＲＦシグネチャと格納されたシグネチャとの間に十分に近い一致があると決定すると、ＵＥはフェムト基地局４を使用する権限を与えられていると識別される。フェムト基地局４は、送信機１０を介してマクロ・セル基地局にメッセージを送信して、それが潜在的なハンドオーバ候補であることを通知する。

第２の、権限を与えられていないＵＥ１１からの送信が受信機５によって受信されると、７で解析され、８で認証を受けて、権限を与えられていないＵＥ１１はフェムト基地局４を使用する権限を与えられていないと識別される。フェムト基地局４は、送信機１０を介してこの情報をマクロ・セル基地局に伝達できるようにセットアップされうる。別の構成では、フェムト基地局４は、権限を与えられていない第２ＵＥ１１に関する情報をマクロ基地局にメッセージ送信しない。次いで、フェムト基地局４が、ハンドオーバ手順においてＵＥ１１を受信するためにリソースを準備するようマクロ基地局から要求を受信すると、フェムト基地局４は、たとえば、ハンドオーバ要求に応答しないこと（追加のメッセージングを必要としない）によって、または他の手法で、明確な拒否メッセージを送信することによって、ハンドオーバを受け入れることを拒否する。

ＲＦシグネチャ・データのストア９は、フェムト基地局４自体の中に配置されてもよく、フェムト基地局４に接続されてもよい。

権限を与えられたＵＥ６（モバイル・ハンドセット）によって送信された全ての信号は、受信基地局へと無線で放射される前に、図３に概略的に示されている同じアナログ回路を通過する。これは簡略化した図であり、図示されていない他の構成要素があってよく、図示された構成要素のうちの複数があってもよい。

送信チェーン回路は一定のままなので、信号に一定の顕著な特徴を植え付ける。受信機で検出可能な、および分類の目的で使用される、いくつかの送信機の特徴の非網羅的なリストは、ローカル発振器配列１２、増幅器配列１３、フィルタ配列１４、および品質によって影響される特徴を含む。

ローカル発振器１２の安定性によって、ＲＦ信号の中心周波数の精度が決定される。また、そのノイズレベルがＲＦ信号のノイズレベルを決定する。これは、ＬＯ−実装を識別するために使用することができる。

増幅器１３の直線性は、その実装形態に強く依存する。直線性、出力電力、３次インターセプト・ポイント等の違いが、隣接チャネル電力、エラー・ベクトル振幅などの信号品質測定に大きく寄与し、したがって個々の増幅器とカードとを区別することが可能である。

通常、フィルタ１４はＳＡＷ技術でモバイル・ハンドセットに実装されている。それぞれのフィルタは、メーカーによる変化によって異なるだけではなく、バッチごとにわずかに異なる。フィルタのそれぞれの実装形態は、特定の境界制限を満たさなければならないが、実装形態ごとにこれらの制限内で大きく変化してよい。ＵＭＴＳのような広帯域の信号があれば、ある程度フィルタ・カーブを測定することができ、フィルタ間を区別するのに十分なので、個々のカードを識別できる。

基板製造品質は、２つの同様に指定された基板がＲＦレベルで実際にどれだけ類似しているかに影響を与える。構成要素のピック・アンド・プレース、構成要素の公差、はんだ付け材料の一貫性、温度変化などの全てが、最終的な製品のＲＦ性能に影響を与える。これらの製造変数が広範囲の内側で変動する（ｗａｎｄｅｒ）場合、それらは、回路のＲＦ性能における大きな差として現れることがある。これは、製造施設で１時間ごとに、または週ごとに生じる可能性がある。また、同じ基板を製造する２つの異なる製造施設間で生じる可能性もある。

アクティブな専用チャネル（ＤＣＨ）の呼中に、ＵＥは、近隣のフェムト・セルよりも、接続されているマクロ・セルにはるかに大きい経路損失を有する可能性が高い。マクロ・セルへのアップリンクにおける電力は、フェムトからのダウンリンクにおける電力よりも大きい可能性があるので、シグネチャ分類は、ＵＥによってハンドオーバが試みられるよりもずっと以前に開始してもよい。多くの場合、フェムトは、ＵＥがフェムトの存在を検出するよりもずっと以前にＵＥ送信を聞いている。これは、ＵＥから受信した信号に時間平均化を実行することによって、識別能力を精緻化および改善する能力をフェムトに与える。

第１分類の場合、潜在的なＵＥの集団は、まずＣクラスに分割される。次いで、タスクは、候補のＵＥがどのクラスに入るかを識別することである。フェムト基地局は、結果としてもたらされたクラスに基づいて、ＵＥを受け入れるか、または拒否するようにあらかじめプログラムされている。これは、Ｃクラス間で区別するために分類器を利用する認識問題である。分類器は、それぞれのクラスの異なる多くの例でトレーニングされる。

第２分類の場合、全て（またはほぼ全て）のＵＥが一意の特徴を有すると仮定される。次いで、タスクは、候補のＵＥが許容できるＵＥのセットに属するかどうかを検証することである。これは、許容できるＵＥごとにモデルが構築されてフェムト基地局に格納される、検証問題である。候補のＵＥとそれぞれの格納されたモデルとが比較され、あらかじめ定められた信用レベルを満たしている場合はそのＵＥが許容され、あらかじめ定められた信用レベルを満たしていない場合は拒否される。モデルは、それぞれの許容できるＵＥの異なる多くの例でトレーニングされる。

ＵＥの特徴は、製造時または最初の呼中にＵＥによって抽出された特徴セットで表すことができる。この特徴セットはモデルをトレーニングするために、および候補のＵＥを認識または検証するために使用される。

図４を参照すると、分類に使用されるデジタル信号処理（ＤＳＰ）で、ＵＥ１５からのＤＣＨ送信がフェムトＲＦ受信装置１６によって受信される。次いで、受信された信号は、ＡＤＣ１７でデジタル化されて、デシメータ（ｄｅｃｉｍａｔｏｒ）１８でダウンサンプリングおよびフィルタリングされる。１９で時間信号の振幅が正規化されて、ＵＥ１５とフェムト受信経路との間の任意の周波数オフセットが修正される。次いで、特徴抽出が始まる。特徴選択および分類エンジン構築のために、特徴抽出エンジン２０、２１、２２の出力が分類器２３に供給される。

使用することができる適切な特徴抽出手法が多数あり、そのうちのいくつかを以下に説明する。

周波数ドメインにおける特徴抽出に基づく方法では、信号は無線チャネルを介して受信される。信号は異なる長さの複数のパスを横断することができ、したがって同じ信号の複数のコピーが異なる時間に受信機に到着することがある。これらのマルチパス信号は、相互に重畳される。この結果に対処するために、信号がマルチパス・チャネルを通過しなかったかのように信号を処理することができるように、チャネル推定手順を実行し、次いでチャネルを反転させる必要がある。チャネルを推定できる多くの方法がある。ある手法では、まず信号が正常に受信され、すなわち信号が復調されて、記号が推定される。次いで、記号値は、デジタルからアナログへの変換の準備ができているベースバンド波形に変換して戻され、たとえば、ＵＭＴＳでは、変調はＩ／Ｑ部分に行われてもよく、波形ルートレイズドコサインフィルタ（ｒｏｏｔ ｒａｉｓｅｄ ｃｏｓｉｎｅ ｆｉｌｔｅｒｅｄ）に行われてもよい。次いで、高精度で元々受信された波形のチャネルを推定するために、このベースバンド波形が使用される。

反転の後に予測される信号と、推定される信号との間に大きな相違がある場合、記号は誤って推定されていると仮定される。この場合、受信された信号の別のサブセクションが解析のために使用される。

チャネル推定値の準備ができると、元々送信された信号を表す新しい信号を生成するためにチャネル反転が実行される。この代表的な信号は、後述する後続処理への入力として使用される。

スペクトル解析は、複雑なものをシンプルでより基本的な部分に分解する処理と考えることができる。周波数ドメインでは、時間ドメインよりもいくつかの信号がより解釈しやすく、定義するために要する情報がより少なく、逆もまた同様である点に留意することが有用である。信号処理において、フーリエ解析は典型的に、信号を複合周波数（コサインおよびサイン、実数および虚数）成分に分解することと考えられている。このような解析は、複素信号の個々の成分を分離して、より容易に検出および／または除去するためにそれらを集中させるために使用することができる。

フーリエ変換は、連続スペクトルを生成するために無限長の連続信号の上で動作し、スペクトルは異なる周波数のサインおよびコサインの大きさのセットである。コンピュータは、連続または無限長の信号と協働することはできないので、離散フーリエ変換（ＤＦＴ）として知られるフーリエ変換の近似値が代わりに使用される。ＤＦＴは、有限長のサンプリングされた信号上で動作して、離散周波数の有限数の値を有するフーリエ・スペクトルを生成する。ＤＦＴは、サンプリングされた信号に含まれる周波数を解析するために、信号処理および関連分野で広く使用されている。いくつかの周波数でバンドパス信号を正しく解決するには、最高周波数成分で複数回サンプリングされなければならない。一例では、ＲＦ信号がダウンコンバートされて、１２．５サンプル／秒のサンプリングレートで取得され、０〜６．２５ＭＨｚのスペクトルにわたるＤＦＴ成分をもたらす。

信号のこの有限サンプリングは、元の連続時間信号とは異なるスペクトル特性を有する、不連続な切断型波形をもたらす場合がある。窓関数は、いくつかの選択された間隔外のゼロ値の関数である。平滑化ウィンドウを適用することによって、切断型波形の遷移エッジの最小化により、サンプルのスペクトル特性を向上させることができる。したがって、それぞれの検出された信号からサンプリングされたデータは、まずウィンドウ重複時間フレーム（ｗｉｎｄｏｗｅｄ ｏｖｅｒｌａｐｐｉｎｇ ｔｉｍｅ ｆｒａｍｅ）に分割される。このようにして、ＦＦＴアルゴリズムを用いた変形のための有限数列が抽出される。

ランダム波形のフーリエ変換もまたランダムである。したがって、ランダムノイズおよび一時的な現象の影響を除去して、周波数成分の基礎をなす信号のより鮮明な画像を作成するために、スペクトル平均化を使用することができる。たとえば、それぞれのサンプル信号の時間ドメインのサンプルは、サンプルの重複するウィンドウ・セグメントに分割することができる。これらのセグメントは周波数変換されて、結果として得られる周波数の大きさは、不要なノイズの影響を除去してランダムな変動を低減するために平均化される。次いで、サンプル信号ごとに平均化されたパワー・スペクトルは、分類器への入力として使用されうる。

一実施形態では、区別されるべきクラスは、そこからデータが取得される異なる基板（またはＵＥ）である。最近傍（ＮＮ）分類アルゴリズムは、知られている基板のセット以外のどの基板からデータが取得されたかを決定するために使用される。ＮＮアルゴリズムでは、トレーニング・サンプルは、クラス・ラベルに基づいて領域に分割される多次元特徴空間にマッピングされる。クラスは、ユークリッド距離メトリクスを使用して、最も近いトレーニング・サンプルのクラスであると予測される。分類トレーニングで使用されるデータと、テスト・ステップで使用されるデータとは異なっている。一旦トレーニング・セット内の全てのサンプルについて特徴が抽出されると、正規化のために平均値と標準偏差が計算される。トレーニング・セット内のそれぞれの特徴次元が別々にスケーリングされ、ゼロ平均および単位分散を有するようにシフトされる。次いで、これらの正規化パラメータがテスト・セットに適用される。

一実施形態では、より堅牢な分類アルゴリズムを作成するために投票アルゴリズムも実装される。ＵＥが認識されるかどうかについての最終決定は、フェムトによって受信されたサンプル信号の数に基づく。本システムは、サンプル信号ごとに分類器の出力を要し、最も多くの票を有するクラスが最終決定となる。これによって、フェムトによって受信されたノイズの多いまたは破損したサンプル信号データに対する堅牢性が提供される。

分類器は、異なるクラスのＵＥを区別することができる。ＵＥをＣのクラスの１つに割り当てることによって、フェムトへのアクセスを許可されたＵＥの数がＣよりも少なければ、ハンドオーバを受け入れようとする不要な数を減少させることができる。分類器が、ＵＥの送信を所与の信用レベルで分類することができない場合、フェムトはハンドオーバ受入れ手順を開始してよい。

図５に示されるように、ＵＥのセットを認識するためにフェムトをトレーニングすることは、ＤＳＰおよび信号取得装置２４によって生成された特徴を取得して、分類器エンジン２５とともに、特徴を取得して分類モデルを調整することを含む。この動作を調整するために、制御システムおよび学習アルゴリズム２６を使用することができる。

ＵＥを認識するためにフェムトをトレーニングする際、他のＵＥがセルに入ってもよく、すでにセル内に存在していてもよい。ＵＥがフェムトと通信している場合は、たとえば、トレーニングが完了するまで他のＵＥの通信を停止することによって、通信を制御することが望ましい場合がある。あるいは、他のＵＥが、別の周波数帯域を占有している他のセルにハンドオーバされうる。別の周波数帯域のセルが、フェムトまたは別の基地局によってホストされうる。他のトラフィックを別の周波数帯域に転送することによって、フェムトでのノイズ・フロアを低減して、ＤＳＰおよびトレーニングを受けているＵＥのトレーニング処理を支援する。

トレーニングは任意の信号を送信するために、観察下でＵＥを勧誘することを含む。これは、異なる時間に、いくつかの異なる方法で達成可能である。たとえば、ＵＥの特定のモデルの一般的な認識モデルを作成することによって、または個々のＵＥの特定の認識モデルを作成することによって、たとえばユーザ端末の製造時に行ってもよい。これらのモデルはオフラインで作成でき、必要な場合にフェムトにダウンロードできる。しかし、オフラインで作成されたモデルは、実際のフェムトで受信機への測定用に異なる受信装置を使用できる。ＵＥがいくつかのフェムトへのアクセスが許可されている場合、あるトレーニング・モデルを複数のフェムト間で共有することができる。ＵＥ測定を行うために使用される受信機と、オンラインで測定を行うために使用されることになるフェムトとの間の差を考慮するために、フェムトに提供されたモデルを調整する必要がある場合がある。たとえば、フェムト受信機は、モデルを構築するために使用された元の受信機に対して異なる周波数応答を有することができる。フェムト受信機に合わせるために、モデルを調整する必要がある場合がある。あるいは、モデルに合わせるために、フェムト受信機測定を調整することができる。

代替案は、ＵＥがフェムトに登録する際にモデルを作成することを含む。フェムトは登録されているＵＥからの送信を勧誘し、ＵＥのローカル認識モデルを構築する。

ある方法では、専用チャネル（ＤＣＨ）がある場合、ＵＥが送信される電力レベルをフェムトが制御する。電力は、許容されるＳＮＲがフェムトで達成されるように調整されうる。それがＲＡＣＨプリアンブルの場合は、分類器をトレーニングするために最も適したデータを提供するために、ＲＡＣＨプリアンブル・パワー・ランピング・サイクルを微調整することができる。微調整する１つの方法は、３ＧＰＰ２５．３３１に記載されている情報要素１０３．６．５４に含まれるパラメータを調整することである。これは、ブロードキャスト・チャネルに含まれており、ＵＥによって読み取られる。これによって、ＵＥの送信電力ステップを調整することができ、フェムトから肯定応答が受信されない場合に実行される電力ステップの数を調整することができる。

別の手法は、フェムト・セル上の他の無線トラフィックからＲＡＣＨおよびＤＣＨの技術を分離することである。これによって、あるＵＥ送信と他のＵＥ送信とを誤認することを回避するための別々の電源制御が可能になる。これは、ＲＡＣＨプリアンブルをトレーニング・データとして勧誘する場合に特に重要である。分離は、別個のスクランブリング・コードを使用してダウンリンク・チャネルの第２のセットを放射するＵＭＴＳフェムトによって達成される。ブロードキャスト・チャンネルのこの第２のセットが第２のセルを事実上構築する。測定されるＵＥは、より分離された測定セットアップを取得するために、この第２のセルにハンドオーバするように指示される。第２のセルは、異なる周波数上にあってもよく、同じ周波数上にあってもよい。

「プロセッサ」とラベル付けされた任意の機能ブロックを含む、図示された様々な要素の機能は、専用ハードウェア、ならびに適切なソフトウェアに関連してソフトウェアを実行可能なハードウェアの使用を介して提供されうる。プロセッサによって提供される場合、機能は、単一の専用プロセッサによって提供されてもよく、単一の共有プロセッサによって提供されてもよく、またそのうちのいくつかは共有されうる複数の個々のプロセッサによって提供されてもよい。さらに、「プロセッサ」という用語の明確な使用は、ソフトウェアを実行できるハードウェアだけを指すと解釈されるべきではなく、これに限定されないが、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）ハードウェア、ネットワーク・プロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、ソフトウェアを格納するための読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、および不揮発性記憶装置を暗黙に含みうる。他のハードウェア、慣行、および／または慣習も含まれうる。

本発明は、本発明の趣旨または本質的な特徴から逸脱することなしに、他の特定の形態で実施されうる。記述した実施形態は、あらゆる点で例示に過ぎず、限定的ではないものと解釈されるべきである。したがって、本発明の範囲は、前述の説明ではなく添付の特許請求の範囲によって示される。特許請求の範囲の同等物の意味および範囲内の全ての変更は、その範囲内に包含されるべきである。

Claims (17)

1. フェムト・セル・デバイスであって、
   マクロ・セルラー・ネットワーク・ノードとアクティブな呼中のユーザ端末から送信を受信するための受信機と、
   前記ユーザ端末から受信された前記送信を特徴付ける無線周波数（ＲＦ）シグネチャを決定するためのアナライザと、
   前記ユーザ端末が前記フェムト・セル・デバイスを使用する権限を与えられているかどうかを決定するために前記ＲＦシグネチャを使用するように構成されたオーソライザと、
   前記オーソライザによって、前記ユーザ端末に前記フェムト・セル・デバイスを使用する権限が与えられていると判定される場合、前記ユーザ端末にとって前記フェムト・セル・デバイスが有効な候補のハンドオーバ・ターゲットであることをコア・ネットワークに通知するためのコミュニケータと、
   を備える、フェムト・セル・デバイス。
2. 前記オーソライザが、前記ユーザ端末は前記フェムト・セル・デバイスを使用する権限が与えられていないと決定すると、前記コミュニケータが、前記デバイスが候補のハンドオーバ・ターゲットではないことを前記コア・ネットワークに通知する、請求項１に記載のデバイス。
3. 前記オーソライザが、前記ユーザ端末は前記フェムト・セル・デバイスを使用する権限が与えられていないと決定すると、前記デバイスが、前記ユーザ端末に関連付けられるハンドオーバ要求に肯定応答しない、請求項１に記載のデバイス。
4. 前記アナライザが、前記ユーザ端末から受信した前記送信に時間平均化を実行して、前記ＲＦシグネチャを決定する際、時間平均化された送信を使用する、請求項１乃至３のいずれか１項に記載のデバイス。
5. 前記オーソライザが、前記ユーザ端末がどのクラスに含まれているかを前記ＲＦシグネチャに基づいて決定して、前記ユーザ端末が権限を与えられているかどうかを決定するために分類の結果を使用する、請求項１乃至４のいずれか１項に記載のデバイス。
6. 前記オーソライザが、前記ユーザ端末が含まれている前記クラスを決定するために投票アルゴリズムを適用する、請求項５に記載のデバイス。
7. 前記オーソライザが、前記ユーザ端末を識別するために前記ＲＦシグネチャを使用して、前記識別されたユーザ端末が権限を与えられたユーザ端末のセット内に含まれているかどうかを決定する、請求項１乃至６のいずれか１項に記載のデバイス。
8. 少なくとも１つのユーザ端末に関連付けられる参照ＲＦシグネチャ・データを格納するためのストアと、前記決定されたＲＦシグネチャ・データと格納された参照ＲＦシグネチャ・データとを比較するための比較器とを含む、請求項１乃至７のいずれか１項に記載のデバイス。
9. エンド・ユーザが、少なくとも１つのユーザ端末に関連付けられるＲＦシグネチャ・データを前記ストアに追加するための手段を含む、請求項８に記載のデバイス。
10. 前記デバイスを使用する権限を与えられたユーザ端末のセットに追加されるべき候補のユーザ端末から前記受信機で受信するための信号を提供するためのトレーニング・プロセッサを含む、請求項１乃至９のいずれか１項に記載のデバイス。
11. 前記候補のユーザ端末から受信するための前記信号を提供する際、前記トレーニング・プロセッサが他のユーザ端末との通信を停止する、請求項１０に記載のデバイス。
12. 前記候補のユーザ端末から受信するための前記信号を提供する際、前記トレーニング・プロセッサが、他のユーザ端末を別のデバイスにハンドオーバするように構成される、請求項１０に記載のデバイス。
13. トレーニング中に前記候補のユーザ端末の送信電力を調整するための手段を含む、請求項１０、１１、または１２のいずれか１項に記載のデバイス。
14. 外部ソースから参照ＲＦシグネチャ・データを取得するための手段を含む、請求項１乃至１３のいずれか１項に記載のデバイス。
15. 前記受信機の応答を考慮するために、取得したデータを調整するステップを含む、請求項１４に記載のデバイス。
16. 前記ユーザ端末がモバイル・ハンドセットである、請求項１乃至１５のいずれか１項に記載のデバイス。
17. 請求項１乃至１６のいずれか１項に記載のデバイスで使用するための参照ＲＦシグネチャ・データを格納する、データ記憶媒体。

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