KR20010051450A - 로드에 기초한 무선 네트워크 파라미터들의 평가 및 보간방법 - Google Patents

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KR20010051450A
KR20010051450A KR20000065367A KR20000065367A KR20010051450A KR 20010051450 A KR20010051450 A KR 20010051450A KR 20000065367 A KR20000065367 A KR 20000065367A KR 20000065367 A KR20000065367 A KR 20000065367A KR 20010051450 A KR20010051450 A KR 20010051450A
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wireless network
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클라크선케네스엘.
함펠칼지오르그
하비존디.
폴라코스폴앤소니
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루센트 테크놀러지스 인크
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    • H04W24/00Supervisory, monitoring or testing arrangements
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    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATIONS NETWORKS
    • H04W24/00Supervisory, monitoring or testing arrangements

Abstract

예를 들어, 처리기 구현 시스템에서, 네트워크 파라미터들을 결정하기 위한 기술들은 무선 네트워크의 성능을 특징짓거나, 조정하거나, 또는 최적화하기 위한 것이다. 일실시예에서, 상기 무선 네트워크의 하나 이상의 링크 파라미터 값은 무선 네트워크에 의해 서비스되는 영역을 특징짓는 로드 위치 데이타로부터 적어도 부분적으로 얻어진 데이타 지점들의 메시에서 모서리들을 따라 보간된다. 네트워크 성능 측정법, 예를 들어, 신호-대-방해비의 파일러트(pilot)에 기초한 적용 범위 측정법은 상기 보간된 값들을 사용하여 생성될 수 있다. 상기 메시의 모서리들은 무선 네트워크에서 통화량을 나타내는 한 세트의 모서리 가중치들과 결합되어 왔다. 상기 모서리 가중치들은 사용가능한 네트워크 통화량과 일치하기 위해 조정될 수 있다. 로드에 기초한 메시의 상기 데이타 지점들 사이에서의 보간은 상기 하나 이상의 링크 파라미터들의 평활하고, 미분가능한 함수로서 네트워크 성능 측정법이 계산될 수 있도록 하므로, 네트워크 특징화, 조정 및 최적화를 간소화할 수 있다.

Description

로드에 기초한 무선 네트워크 파라미터들의 평가 및 보간 방법{Road-based evaluation and interpolation of wireless network parameters}

관련출원

본 발명은 동시 출원되었고, 본 출원의 레퍼런스로 포함된 발명의 명칭이 "Method and Apparatus for Characterization, Adjustment and Optimization of Wireless Networks," 및 "Methods and Apparatus for Derivative-Based Optimization of Wireless Network Performance,"인 케이.엘. 클라크선(K.L. Clarkson) 등의 미국 특허 출원에 기재된 발명들에 관한 것이다.

기술분야

본 발명은 일반적으로 무선 통신 네트워크에 관한 것이고, 특히 그러한 무선 네트워크의 설계, 실행 및/또는 작동에서 네트워크 파라미터 정보를 획득하고 처리하기 위한 기술들에 관한 것이다.

발명의 배경

통상의 무선 네트워크는 변화하는 고정수의 무선 통화량을 공급하는 상호 연결된 수많은 기지국들 또는 지리학적으로 뚜렷한 적용 범위에 분포된 이동 사용자들을 포함한다. 무선 인터페이스(wireless interface)는 일반적으로 네트워크에 멀티액세스(multiple access)에 대한 수요와, 불가제어 신호 전달 및 제한된 대역폭을 구비하는 조건하에서 작동해야 한다. 네트워크에 멀티액세스에 대한 수요는 서비스 요구들의 위치 및 시간이 미리 공지되지 않았다는 것을 의미한다. 그러므로, 네트워크는 요구되는 서비스 레벨에 큰 지리학적 영역의 충분한 용량을 제공해야 한다. 상술된 불가제어 신호 전파 조건은 기지국과 사용자 사이의 무선 링크가 통상적으로 높은 전파 손실 및 반사, 회절 또는 혼란에 대한 분산 효과, 지형, 다른 여러가지 장애들과 연관된 환경에서의 신호 전파에 의존한다.

이들 전파 효과들은 또한 무선 통신 채널들 사이에서 간섭을 유도한다. 간섭은 네트워크에 의해 전송되는 통화량을 증가시키며, 떨어진 서비스 질, 서비스 불통, 또는 서비스 중단, 예를 들어 드롭(drop)된 통화를 초래할 수 있다. 이것은 매우 바람직스럽지 못하며, 네트워크로 전송될 수 있는 통화량의 상한을 설정한다. 이 제한들은 강력히 지역 전파 환경, 네트워크 설계와 구성, 및 공간적인 통화량 분배에 의존한다.

전송될 수 있는 서비스 질 및 통화량에 의한 무선 네트워크로부터의 최고의 성능을 얻기 위해서는, 네트워크 모델링 수단(network modeling tool)들이 종종 이용된다. 그러한 네트워크 모델링 도구들은 예를 들어, Mobile Systems International, http://www.rmrdesign.com/msi로부터의 위성 수단 및 Aircom, www.aircom.co.uk로부터의 주파수-계획 알고리즘을 구비하는 네트워크 설계 수단인 자산 수단과 같은 상업적으로 사용가능한 수단을 구비한다. 이 수단들은 일반적으로 무선 주파수(RF) 필드 강화 등의 RF 링크 메트릭(RF link metric), 또는 전파-예상 알고리즘 및 네트워크 구성, 통화량 부하, 지형, 및 통신-표준-특성 링크-예산 파라미터들에 대한 데이타를 사용한 프레임 오차율 등과 같은 서비스 질 측정법의 공간적 분배를 산출한다. 상기 결과들에 기초하여, 네트워크 구성은 동조(tune)될 수 있다. 이 연구법은 셀(cell)들 수, 셀당 통신 채널 수, 안테나(antenna) 위치, 패턴(pattern), 틸트(tilt), 오리엔테이션(orientation), 통신 채널 및 셀 당 전송 전력 레벨, 주파수 계획, 핸드오프 임계값(handoff threshold) 등과 같은 매우 다양한 네트워크 파라미터들을 어드레스(address)할 수 있다. 종래의 네트워크 모델링 수단들은, 네트워크가 업그레이드 되거나 네트워크가 환경 또는 통화량 패턴의 변화에 응신하기 위해 재조절되어야 하는 설계 단계에서 사용될 수 있다.

링크 성능의 공간적인 분배에 대한 정보를 제공하는 것 외에, 예를 들어, 네트워크 적용 범위 또는 전체 네트워크 저지율 등과 같이 전체 네트워크 성능 측정법을 예측하기 위한 가치가 있다. 그러한 측정법은 네트워크 구성이 변화될 때 만들어진 개선점들 및 기계어로 네트워크의 전체 성능의 양을 측정하는데 도움을 준다. 최적화 알고리즘들이 네트워크를 개선하는데 사용된다면, 그러한 전체 네트워크-성능 측정법을 정의하고 예측하는 것 또한 필요하다.

상술된 종래의 네트워크 모델링 수단들은 많은 중요한 결점들로부터 어려워진다. 예를 들면, 예측 지역 링크 성능에서 그 정확성은 지형의 유한 분해와 혼란 데이타와 전파 예측 알고리즘의 대략 추정에 의해 제한된다. 또한, 이 종래의 네트워크 모델링 수단들은 통상적으로 전체 네트워크 측정법을 예측하기에는 매우 믿을만하지 못한 것이므로, 일반적으로 수학적 또는 수적 최적화 처리 과정을 위한 기초로 사용될 수 없다. 이것은 단지 지역 통화량 분배가 모델링 처리 과정에서 기계어로 변환되는 경우에만 믿을만한 결과들을 산출할 수 있다. 예를 들어, 네트워크 적용 범위 분석 결과, 통화량이 많은 지역들이 통화량이 거의 없는 지역들보다 더 많은 가중치를 가져야 한다는 것이다.

유사한 문제들이 네트워크 용량이나 네트워크 저지율 측정법을 예측하기 위해 종래 수단들을 사용할 때, 유사한 문제들이 발생한다. 예를 들어, 통화량 과열점에 의해 발생된 간섭은 그 정확한 위치에 매우 의존한다. 이 문제점은 전력 제어 특징들을 구비하는 근대의 네트워크에서 매우 중요하게 거론되고 있다. 통화량 분배에서 작은 위치 변동들이 관련된 전파 손실에서 강한 변동들을 유도할 수 있다. 이것은 복잡한 통신 채널들의 부정확한 전력 레벨 추정을 초래하고, 효과적인 네트워크 용량에 반영되는 간섭 및 전력 손실의 예측에 강한 충격을 준다.

또 다른 문제는 종래의 네트워크 모델링 수단은 일반적으로 정규 위상 그리드(grid) 상에서 지역 링크-성능 파라미터를 분석한다는 것이다. 그러한 그리드는 실제로 존재하는 통화량 패턴을 반영하지 않기 때문에, 이 수단들은 전체 네트워크 성능 측정법의 대표 픽쳐(picture)를 제공하는데 단점이 있다. 또한, 그리드의 이산 특징은, 만일 그러한 수단들이 유도법에 기초한 최적화 절차에 대한 원리로서 사용되어야 할 경우에 필요한 유도법들에 대해 수학적으로 확실한 정의를 허용하지 않는다. 수적인 방법들이 대신 사용될 수 있을지라도, 그러한 방법들은 일반적으로 받아들일 수 없는 긴 처리 시간을 유도하는 매우 우수한 그리드 간격을 요구한다.

그러므로, 종래 기술들의 상술된 문제점들을 극복하기 위해, 무선 네트워크들을 모델링하는데 사용하는 네트워크 파라미터들의 평가 및 보간을 위한 향상된 기술들을 위해 필요성이 존재하는 것은 명백하다.

발명의 요약

본 발명은 무선 네트워크들을 모델링하는데 사용하는 네트워크 파라미터들의 평가 및/또는 보간을 위해 개선된 기술들을 제공하며, 예를 들어, 무선 네트워크의 전체 성능을 특징짓거나 조절하거나 최적화하기 위한 처리기에 기초한 시스템에서 수행될 수 있다. 일실시예에서, 무선 네트워크의 하나 이상의 링크 파라미터 값들은 예를 들어, 무선 네트워크에 의해 제공되는 영역을 특징지우는 로드 맵(road map)들과 같은 로드 위치 데이타로부터 적어도 부분적으로 얻어지는 테스트 지점들 상에서 평가된다. 그 평가는 링크 모델을 사용하여 수행될 수 있다. 또 다른 실시예에서, 무선 네트워크의 하나 이상의 링크 파라미터 값들은 로드에 대응하는 모서리(edge)에서 메시(mesh)를 규정짓는 데이타 지점들 사이의 복수의 모서리들에 따라 보간된다. 메시의 모서리들은 무선 네트워크에서 통화량을 대표하는 한 세트의 모서리 가중치들에 관련한다. 모서리 가중치들은 사용가능한 네트워크 통화량 데이타에 일치하기 위해서 조정될 수 있다. 메시는 예를 들어, 로드 맵 파일(road map file) 또는 이미지 파일(image file), 및 보간에 앞서 거기에 적용될 수 있는 모서리 붕괴(edge collapsing) 등과 같은 단일망 동작으로부터 발생될 수 있다.

메시의 모서리에 따라 보간될 수 있는 링크 파라미터들의 예들은 통신 채널의 신호 레벨, 통신 채널의 신호 대 방해비, 및 네트워크 사용자와 기지국 사이의 경로 손실을 포함한다. 네트워크 성능 측정법은 예를 들어, 상기 기재된 임계값의 신호 대 방해비에 기지국 안내 신호에 대한 액세스를 갖는 타겟(target) 적용 범위 영역의 파편과 같은 네트워크 적용 범위 측정법 등이 될 수 있다.

유리하게는, 본 발명에 따른 로드에 기초한 메시의 데이타 지점들 사이에 보간하는 것은 통계학적 변화량의 평균에 달하고 하나 이상의 링크 파라미터들의 평활하고 미분가능한 함수로 계산되는 네트워크 성능 측정법을 가능케하며, 그러므로, 네트워크의 특징화, 조정, 및 최적화를 간소화한다. 또한, 본 발명의 로드에 기초한 보간은 상술된 종래의 위상 그리드보다 무선 네트워크 설계, 조정 및 최적화에서 실질적으로 더 나은 결과들을 줄 수 있다.

본 발명은 퍼스널 컴퓨터, 워크스테이션, 마이크로컴퓨터, 대형 고속 컴퓨터 또는 처리기에 기초한 정보 처리 장치의 임의의 다른 유형을 운영하는 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들에서 수행될 수 있다. 이들과 본 발명의 이점 및 특징들은 수반하는 도면들 및 따르는 상세한 설명으로부터 더욱 명백해 질 것이다.

발명의 상세한 설명

본 발명은 컴퓨터에 기초한 처리 시스템에서 수행되는 전형적인 무선 네트워크 정보 처리 기술들에 관련하여 아래에 설명될 것이다. 그러나, 본 발명이 임의의 특정 유형의 처리 시스템으로 사용하는데 제한되지 않는다는 것이 이해되어야 한다. 공개된 기술들은 많은 대안의 응용들에서, 여러 종류의 다른 시스템들로 사용하기에 적절하다. 또한, 기재된 기술들은 무선 네트워크들의 많은 다른 형태에 적용할 수 있고, 이동 가입자 단위, 고정 가입자 단위, 또는 이동 및 고정의 조합 단위로 시분할 다중 액세스(TDMA), 주파수 분할 다중 액세스(FDMA), 및 코드 분할 다중 액세스(CDMA) 무선 네트워크들을 포함한다. 여기서 사용되는 "무선 네트워크(wireless network)"라는 말은 서브-네트워크들 또는 그러한 네트워크들의 다른 부분들 및 다중 네트워크들의 조합 뿐만아니라 다른 유형의 네트워크들을 포함하도록 의도된 것이다. 여기서 사용된 "메시(mesh)"라는 말은 적어도 부분적으로 상호연결된 데이타 지점들의 임의의 배치를 포함하도록 의도된 것이다. 여기서 사용된 "최적화한다(optimize)", "최적화하는(optimizing)" 및 "최적화(optimization)"이라는 말은 네트워크 성능의 개선점의 임의의 유형 예를 들어, 주어진 응용에 대해 수용가능하게 될 것으로 생각되는 성능을 제공하는 개선점을 포함하는 것임이 이해되어야 한다. 그러므로, 여기서 사용된 이러한 말들은 특수 성능 함수의 실제 최대값 및 최소값과 같은 실제 최적 조건의 임의의 유형을 요구하지는 않는다.

본 발명의 실시예는 로드에 기초한 네트워크 파라미터들의 평가 및/또는 보간을 위한 처리기 구현 방법 및 장치로 유도된다.

도 1은 로드에 기초한 평가 및/또는 보간 처리 과정이 본 발명에 따라 실행될 수 있는 처리 시스템의 블럭도.

도 2는 본 발명에 따른 로드에 기초한 평가 및/또는 보간 처리 과정에서 사용될 수 있는 로드 맵 이미지의 일부분의 도시도.

도 3(a)에서 3(d)는 다른 두 영역의 적용 범위 배치들을 위한 신호 대 방해비의 구성도들.

도 4는 네 영역의 적용 범위 배치를 위한 신호 대 방해비의 구성도.

도 5(a) 및 5(b)는 모서리 적용 범위 함수는 잠재적으로 불연속인 다른 두 영역의 적용 범위 배치를 위한 신호 대 방해비의 구성도들.

도 6은 본 발명의 실시예에서 특수 안테나 영역에 대해 안테나를 아래로 기울이는 함수의 통화량 구성도.

도 7 및 도 8은 본 발명에 따른 로드에 기초한 평가 및/또는 보간에서 사용하기 위한 복잡 및 간단화된 모서리-가중된 통화량 분배 그래프들의 실시예의 도시도들.

* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 *

10 : 처리 시스템 12 : 처리기

14 : 메모리 16 : 버스

18 : I/O 제어기 20 : 디스플레이

22 : 프린터 24 : 키보드

26 : 외부 저장 장치

도 1은 본 발명에 따른 로드에 기초한 평가 및/또는 보간 기술들이 실행될 수 있는 전형적인 처리 시스템(10)을 도시한다. 처리 시스템(10)은 버스(16)을 경유하여 통신하기 위해 연결된 처리기(12) 및 메모리(14)를 구비한다. 시스템(10)은 또한 처리기(12) 및 메모리(14)와 통신하기 위한 버스(16)에 연결된 입출력(I/O) 제어기(18)를 구비한다. 처리기(12)에 관련한 I/O 제어기(18)는 디스플레이(20), 프린터(22), 키보드(24) 외부 저장 장치(26)를 구비하는 많은 주변 장치 요소들의 작동을 지시한다. 시스템(10)의 하나 이상의 구성 요소는 데스크탑 또는 운반가능 퍼스널 컴퓨터, 워크스테이션, 마이크로컴퓨터, 대형 고속 켬퓨터, 또는 처리기에 기초한 정보 처리 장치의 다른 유형의 부분들을 나타낼 수 있다. 메모리(14) 및 외부 저장 장치(26)는 전자, 자기 또는 광학 저장 장치들이 될 수 있다. 외부 저장 장치(26)는 무선 네트워크 정보 데이타베이스(database) 예를 들어, 무선 네트워크 동작 파라미터 등의 정보 데이타베이스를 구비할 수 있다. 여기서 사용된 "데이타베이스(database)"라는 말은 로드에 기초한 보간 기술과 관련하여 사용될 수 있는 저장된 데이타의 임의의 배치를 구비하도록 의도된 것이다.

본 발명은 메모리(14) 또는 외부 저장소(26)에 저장된 컴퓨터 소프트웨어 프로그램의 형성에서 적어도 부분적으로 수행될 수 있다. 그러한 프로그램은 예를 들어, 프린터(22)에 의해 발생된 디스플레이(20) 또는 프린트된 출력 정보 상에서 소정의 포맷으로 소망의 출력을 생산하기 위한 사용자 공급 입력 데이타에 따른 처리기(12)에 의해 실행될 수 있다. 사용자 공급 입력 데이타는 키보드(24)에 입력될 수 있고, 외부 저장 장치(26)의 하나 이상의 파일들로부터 판독될 수 있고, 또는 서버 또는 다른 정보 소스로부터 네트워크 연결 상으로 획득될 수 있다.

상술된 것처럼, 네트워크 적용 범위 및 네트워크 용량과 같은 무선 네트워크들에 대한 전체 성능 메트릭은 위상 그리드 상의 RF 링크 속성들을 계산하기 위한 통계적 전파 모델들을 사용함으로써 추정될 수 있다. 그러나, 본 발명은 로드 맵을 기초로 한 불규칙적인 메시(mesh)를 사용하여 현저하게 향상된 결과들을 제공한다. 로드 맵들은 통화량이 분배되는 방법에 대한 가치있는 정보를 제공한다. 수신된 추정 전력과 같은 RF 링크 매트릭들을 획득하는 것과, 불규칙적인 메시 내의 로드들을 따라 보간하는 것은 통계적 변동량의 평균에 달하고, 기본 네트워크 파라미터들의 평활한 함수로서 설명되는 네트워크 성능을 허용한다.

1. 전형적인 모델링 절차

전형적인 절차는 본 발명에 따른 로드에 기초한 통화량 평가 및 보간이 어떻게 실행될 수 있는지의 설명들이 이하에 기재될 것이다.

1.1 네트워크 파라미터들의 모델링

네트워크 파라미터들의 다양한 종류는 무선 네트워크의 모델링 성능과 관련될 수 있다. 네트워크의 구성을 정의하는 네트워크 파라미터들은 일반적으로 모델링 과정에서 소정되어야 한다. 그러한 파라미터들은 예를 들어, 하드웨어-, 지형-, 혼란-, 또는 통화량에 관련될 수 있으며, 또는 특수 통신 기준에 명확해 질 수 있다. 그러한 구성 파라미터들의 예들은 셀 위치, 안테나 파라미터들, 전력 레벨, 핸드오프 임계값, 채널 대역폭, 지형 평가 데이타 등을 구비한다. 네트워크 구성 파라미터들 사이에서, 몇몇은 예를 들어, 지형 평가 데이타, 가능한 안테나 위치, 또는 안테나 높이와 같은 고정된 네트워크로 고찰될 수 있고, 반면에 다른 것들은 예를 들어, 안테나 틸트, 통신 채널 당 전력 레벨, 주파수 플랜 등의 변조가능 네트워크 파라미터들로 고찰될 수 있다.

만일, 무선 네트워크가 최적화 알고리즘을 사용하여 최적화되어야 한다면, 최적화 과정에서 변화되는 네트워크 파라미터들은 유리하게는 변조가능 네트워크 파라미터로 고찰된다. 예를 들어, 주파수-플래닝(frequency-planning) 알고리즘이 사용될 때, 이 변조가능 네트워크 파라미터는 안테나 틸트, 통신 채널 당 전력 레벨, 또는 임의의 다른 수학적 연속 네트워크 구성 파라미터가 될 수 있다. 주파수 플래닝 알고리즘을 구비하는 상업적 사용가능 도구는 에어콤(Aircom), www.aircom.co.uk 의 상술된 Asset 네트워크 설계 도구이다. 유도법에 기초한 알고리즘의 예들은 상기 인용된 미국 특허 출원 케이.엘. 클라크선(K.L.Clarkson) 등의 "Methods and Apparatus for Derivative-Based Optimization of Wireless Network Performance." 에 설명되어 있다.

구성 파라미터들과는 별개로 모델링 과정에서 결정되는 네트워크 파라미터들이 있다. 이들 파라미터들은 보통 경로 손실, 셀 할당, 임의의 위치에서의 필드 강도 측정법, 다른 위치 링크-성능 매트릭들 및 전체 네트워크 성능 측정법과 같은 파라미터들과 링크로 연결되어 있다. 이들 파라미터들은 네트워크의 성능에 대한 정보를 제공한다. 무선 네트워크의 링크 성능 매트릭들을 모델링하는 네트워크 설계 도구의 예가 상술된 Mobile Systems International, http://www.rmrdesign.com/msi.로부터의 위성 도구이다. 경로 손실 모델에 기초한 위성과 같은 도구의 예가 1980년 8월, 엠. 하타(M. Hata)의 Vehicular Technology, VT-29:317-325 "Empirical formular for propagation loss in land mobile radio services," IEEE Trans 에 설명된 잘 알려진 하타 모델(Hata model)이다.

예를 들어, CDMA IS-95에서, 전향 링크 파일롯 적용 범위는 링크 성능에 대한 중요한 요소이다. 주어진 테스트 지점 i에서, 전향 링크 적용 범위는 아래 우세-서버 신호 대 방해비로부터 추정될 수 있다.

(1)

여기서, n은 섹터들의 수이고, αk및βj는 네트워크 파라미터들로부터 얻은 상수들이고, Etotij는 테스트 지점 i에서 안테나 j로부터 수신된 전력이고, η는 전체 잡음이고, fmi는 부가 페이드 마진(fade margin)을 나타낸다. 테스트 지점 i는 (1)이 위에서 말한 적절한 임계값 Yo일 경우, 커버된다.

그것의 테스트 지점 i에 적용 범위의 정의를 기초로 할 때, 네트워크 적용 범위는 전향 링크 파일러트(pilot) 적용 범위를 갖는 모든 테스트 지점들의 일부분으로 정의될 수 있다. 단일 테스트 지점들은 예를 들어, 특이 위치 또는 통화량 밀집의 중요성 등을 표현하는 다른 가중치들을 운반할 수 있다. 이 네트워크 적용 범위 측정법이 각 네트워크 구성에 대해 하나의 값을 가지기 때문에, 그 값이 네트워크 구성들의 성능을 비교하도록 한다. 이것은 그 값이 차례로 "최고의" 네트워크 구성을 찾도록 하거나, 또는 이 네트워크 성능 값을 최대화하는 최적화 알고리즘을 사용하도록 한다.

1.2 통화량 모델링

그러한 모델링 과정으로부터 획득된 네트워크 성능 측정법의 질은 테스트 지점의 선택과 분배에 강하게 의존한다. 테스트 지점들이 규칙적인 그리드 상에서 분배된다면, 노출된 테스트 지점들이 낮은 통화량 영역에 있을 수 있기 때문에, 커버된 또는 커버되지 않은 영역들의 획득된 구성도(plot)는 작동하에서 네트워크 성능을 반영하지 않을 것이다. 그러므로, 이들 테스트 지점들에 기초한 네트워크 적용 범위 측정법이 거의 무의미해질 것이다.

목표가 전체 네트워크 성능이 네트워크 적용 범위 또는 몇몇 다른 측정법을 최대화하기 위해서 유도법에 기초한 알고리즘으로 네트워크 파라미터들을 조정하는 것이라면, 안테나 틸트와 같은 네트워크 변조 파라미터처럼 평활한 방법으로 바꾸는 기능에 대해 조정되는 것이 중요하다. 이것은 복잡한 최적화 알고리즘들이 잘 정의된 제 1 유도 및 때때로 제 2 유도들을 갖는 기능들을 요구한다. 무의미한 유도들이 없다면, 그 값은 예를 들어, 1995년 수적 분석(수적 분석(Numerical Analysis)의 1995년 던디 비니얼 회의(Dundee Biennial Conference) 과정에서), 1995년 영국 할로우 에디슨 웨슬리 롱맨(Addison Wesley Longman) pp.191-208 에 마가렛 에이치.(Margaret H) 저자와 디.에프. 그리피스(D.F. Griffiths) 및 지.에이. 왓슨(G.A. Watson) 편집의 "Direct search methods: Once scorned, now respectable," 에서 설명된 것처럼, 직접 검색 방법에 호소한다. 이들 직접 검색 방법들은 특히 차원이 높을 때, 매우 나쁜 수렴 특성들을 가질 수 있다. 섹터 당 적어도 하나의 독립 변수가 있는 일반적인 경우에, 차수가 보통 100보다 커진다.

안테나 틸트들과 같은 네트워크 파라미터들의 특이 기능들이 되는 적용 범위와 같은 전체 성능 측정법을 위한 목적에서, 통화량 분포가 단지 한 세트의 이산 지점들과는 다른 무엇인가에 의해 근접되는 것이 바람직하다. 가능한 대안의 접근은 메시를 형성하는 상술된 테스트 지점들 사이에 연결선들을 추가한 후, 각 연결선에 통화량 밀집도를 할당하고 이 연결선들을 통합하는 것이다. 예를 들어, 그것이 각 연결선들의 단부에서 평가 단계 (1)에 의해 적용 범위를 측정한 후, 연결선들을 따라 결과값들을 보간하고, 각 선들의 일부분이 상기 Yo임계값에 보간된 (1)의 값을 갖는 것을 결정할 수 있다.

그것은 또한 삼각형들 또는 사변형들의 넌-오버래핑(non-overlapping) 세트로서 영역을 설명하는 메시를 사용한 후, 삼각형 또는 사변형의 부분이 커버되는 것을 결정하는 각각의 삼각형 또는 사변형의 모서리에 (1)의 값들을 사용할 수 있다. 그러나, 그러한 기술은 많은 중요한 단점들을 가진다. 예를 들어, 최적화를 위해 필요되는 미분가능성을 달성하기 위해서 실제로 필요한 것은 아니고, 보간 조건들을 악화시키며, 실-세상 통화량과 호환불가능하다.

그러므로, 최고의 테스트 지점들 세트는 실-세상 통화량 분포에 대한 지식에 기준을 두어야 한다. 로드 맵들은 예를 들어, 많은 이동 통화들이 로드들 상에서 또는 근처에서 발생하기 때문에, 무선 통화량의 공간 분포에 대한 중요한 데이타 자원이다. 그러므로, 본 발명의 실시예가 통화량이 분포되는 방법에 대한 좋은 세부 항목에 기지국 섹터 당 통화량과 같은 관측된 측정법에 일치하기 위해 조정되어야 하는 이해를 제공한다.

상기 설명의 나머지는 다음에서 체계화된다. 2항은 로드 위치 데이타를 테스트 지점들 사이의 연결선들의 적절히 가중된 네트워크로의 전환을 설명하고, 3항은 그러한 메시의 모서리를 따라 RF 링크 매트릭들을 보간시키는 방법을 설명하며, 4항은 메시들의 샘플들을 설명하고 그러한 메시들이 적용 범위의 일부분과 같은 네트워크 파라미터들에 대한 비교적 평활한 기능들을 산출한다는 것을 보여준다.

2. 로드 맵 데이타

미국(푸에르토 리코(Puerto Rico) 및 아일랜드 테리토리스(Island Territories)를 포함하는)에서 공공연히 사용가능한 한 세트의 로드 맵 데이타의 한 예는 워싱턴 D.C., http://www.census.gov/geo/tiger/TIGER97D.pdf의 미국 상업부, 뷰로의 센서스(Bureau of the Census)의 기술 보고서인 TIGER/LINE 1997 센서스 파일에 기재된 미국 센서스 뷰로 타이거 데이타베이스(U.S. Census Bureau Tiger database)이다. 로드들에 추가하여, 강들, 철도들, 정치 경계선들, 및 빌딩들의 임의의 유형들과 같은 특징들을 커버한다. 로드들은 "분리된 로드", "제 2의 로드", "지역 로드" 등과 같은 카테고리들 및 명칭들에 의해 식별되는 다각형의 라인들로 주어진다. 두 개의 로드가 교차할 때, 두 다각형 라인들은 정확히 최고점에서 교차한다는 것이 보증된다.

본 발명에 따라, 로드 맵 데이타의 예들은 모서리 가중된 그래프를 정의하는데 사용될 수 있다. 라인들의 길이와 상기 카테고리들에 기초한 각각의 다각형의 라인 세그먼트 가중치를 간단히 할당하고, 다각형 라인들이 교차하는 보통 최고점들을 조화시키기 위한 해쉬 테이블(hash table)을 사용한다. 그 결과는 최고점들에 대한 모서리들 및 위도, 경도의 쌍에 대한 인접 목록들을 구비한 모서리 가중된 그래프로 저장될 수 있다. 그러한 모서리 가중된 그래프들의 예는 도 7 및 도 8에 관련하여 아래에 기재될 것이다.

맵 데이타는 때때로 1999년 AuoCAD 2000 DXF 레퍼런스, http://www. autodesk.com/techpubs/autocad/dxf에 기재된 것과 같이, DXF와 같은 백터에 기초한 그래픽 포맷들에서 획득될 수 있다. 그러한 데이타를 모서리 가중된 그래프로 전환하는 것은 다른 DXF "층들" 상에 로드들의 다른 유형이 있는 경우, 다른 입력 신택스(syntax) 및 수동 중재를 위한 가능 필요성을 제외하고는 상술된 Tiger 데이타베이스 데이타를 처리하는 것과 유사하다. 이들 층의 명칭들이 표준화되지 않았기 때문에, 그것은 모서리 가중 승산기를 선택해야 한다.

2.1 이미지에서 로드들 찾기

맵이 단지 이미지 파일로만 사용가능할 경우, 그것을 모서리 가중 그래프로 변환하는 것은 예를 들어, 1997년 데이비드 에스. 도에르만(David S. Doermann)이 두번째 IAPR Workshop의 그래픽 표창의 GREG'97 선언의 "An introduction to vectorization and segmentation,"의 pp.1-7에 기재된 것과 같이, 일반적으로 벡터화를 요구한다. 자동화 또는 반자동화 기술이 예를 들어, 모든 임의의 컬러의 픽셀들을 선택함으로써 이미지 묘사 로드들에서 임의의 픽셀들을 결정하기 위해 사용가능하다고 가정하자. 이것은 흑백 화상을 위한 벡터 묘사를 찾는 임무를 그만둔다. 그 아이디어(idea)의 근원은 "골격(skeleton)"을 찾은 후 픽셀 양자화 잡음을 고르는 다각형의 근사값을 계산하는 것이다.

도 2는 패턴 분석 및 기계 지능의 1982년 1월 IEEE 트랜잭션 "A core-line tracing algorithm based on maximal square moving,"의 4(1):68-74의 타다오 와카야마(Tadao Wakayama)에 기재된 와카야마 알고리즘(Wakayama algorithm)을 사용하여 결정된 그것의 다각형 골격으로 로드 맵 화상의 일부분을 예의 방법으로 도시한다. 그림에서, 다각형 골격은 흑색 점들과 백색 라인들로 표시되어 있다. 고르게 될 필요가 있는 잡음은 들쭉날쭉한 생김새의 백색 라인들을 제공하며, 흑색 점들의 위치는 픽셀 그리드에 의해 좌우되는 방법에 기인한다.

골격 그래프의 최고점들, 즉, 그림에서 흑색 점들은 2보다 큰 등급의 모든 최고점들을 확인하기 위해 스캔(scan)된다. 이어서, 그러한 최고점들에서 시작하고 정지하는 다각형 라인들은 1980년 제이. 스클랜스키(J. Sklansky) 및 브이. 곤잘레스(V. Gonzalez)의 "Fast polygonal approximation of digitized contours,"의 패턴 승인, 12(5):327-331에 기재된 것과 같은 다각형 근사값 알고리즘에 입력될 수 있다. 이것은 각각의 라인 세그먼트가 골격의 특정 부분과 관련되는 다각형 라인들의 네트워크를 산출한다. 모서리 가중은 각 라인 세그먼트와 관련된 픽셀들을 카운팅함으로써 획득될 수 있다. 상술된 와카야마 알고리즘의 이점은 그것이 골격의 특정 부분과 관련된 화상 픽셀들을 카운팅하기가 비교적 용이한 골격을 산출한다는 것이다. 그 결과들은 골격을 찾기 전 또는 골격을 찾은 다음 짧은 측면 체인들을 제거하기 전에, 소실(drop-out) 픽셀들 즉, 로드 픽셀들에 의해 둘러싸인 비로드 픽셀들을 메우는 것과 같은 정제(refinement)에 의해 개선될 수 있다.

2.2 모서리들 추가

맵 화상이 사용가능하지 않을 경우, 가능한 대안의 접근법은 사용가능한 모든 정보에 기초한 확률들로 의사 임의 테스트 지점들을 분배하는 것이다. 예를 들어, 단지 평가 데이타만이 사용가능한 경우, 그것은 골짜기가 산 정상들보다 훨씬 더 심하게 장소를 차지한다고 가정할 수 있을 지도 모른다.

의사 임의 발생된 테스트 지점들은 일반적으로 연결선들을 선택하기 위한 1992년 월드 사이언티픽(World Scientific)에서 에프.케이. 황(F.K. Hwang) 및 디.지. 두(D.Z. Du)가 편집한 유클리드 기하학(Euclidean Geometry)에서의 계산 과정 에스.제이. 포쳔(S.J. Fortune)의 "Voronoi diagrams and Delaunay triangulations,"에 기재된 딜라우네이 삼각측량술 알고리즘(Delaunay triangulation algorithm)과 같은 알고리즘을 요구한다. 이 알고리즘이 훌륭할지라도, 그것을 로드 맵에서 찾을 수도 있기 때문에, 개략적으로 수직 및 수평 연결 라인들을 찾는 더 간단한 알고리즘을 사용하는 것이 바람직할 수 있다.

그러한 알고리즘의 예는 다음과 같다. 첫째, 벡터들(x,y)을 x+y 및 x-y의 부호에 기초하여 4상한으로 나눈다. 이어서, 각각의 상한 및 각각의 테스트 지점(xi,yi)에 대하여, (xj-xi,yj-yi)가 가능한 가장 짧은 유클리드 길이를 갖는 상한에 있도록 그것을 테스트 지점(xj,yj)에 연결시킨다. 그러한 테스트 지점이 없는 경우, 또는 가장 짧은 유클리드 길이가 몇몇 고정된 범위보다 더 많은 경우(예를 들어, 테스트 지점들 세트의 직경의 1/6), 연결 라인을 생성하지 않는다. 그렇지 않으면, 테스트 지점(xj,yj)는 테스트 지점(xi,yi)의 제한된 상한의 가장 인접한 것으로서 적용된다.

이 알고리즘은 (xi,yi)가 (xi,yi)에 대해 제한된 상한의 가장 인접한 것 중 하나가 아닌 몇몇 테스트 지점(xj,yj)에 대해 제한된 상한의 가장 인접한 것이 될 수 있기 때문에 4보다 큰 정상 등급을 가진 그래프를 산출할 수 있다는 것을 주목하라. 더 산재한 그래프가 소망될 경우, 그것은 첫째 제한된 상한의 가장 인접한 이웃 관계가 대칭인 모서리에만 넣을 수 있고, 어떤 정상도 4보다 큰 등급을 가질 수 없는 압박에 속하는 길이를 증가시킬 목적으로 동시에 다른 모서리들을 추가할 수 있다.

간단한 브루트-포스(brute-force) 검색이 2차식의 시간으로 테스트 지점들의 세트 사이의 제한된 상한의 가장 인접한 이웃들 모두를 찾는데 사용될 수 있다. 이것이 너무 느릴 경우, 제거 라인 알고리즘이 더 나은 시간 범위를 제공할 수 있다.

2.3 그래프 간략화

실제 로드 맵 데이타의 주어진 세트가 적용 범위의 일부분 또는 다른 네트워크 파라미터들을 최적화하기 위한 메시를 사용하는 것이 비실용적일 수 있는 너무 많은 정상들 및 모서리들을 가질 수 있는 가능성이 있다. 그래프를 간소화하기 위한 많은 방법들이 있다. 한 가능성은 메시 내의 가장 짧은 모서리를 붕괴시키는 것이고, 개정된 메시를 필요로 할 때마다 이 붕괴 과정을 반복하는 것이다. 모서리를 붕괴시킴으로써 메시를 간소화하는 추가 항목들은 예를 들어, 1997년 휴그헤스 호페(Hughes Hoppe)의 컴퓨터 그래픽 과정 "View-depenent refinement of progressive meshes,"의 pp.189-198 에서 그리고, 1997년 에이취. 호페(H.Hoppe)의 컴퓨터 그래픽 과정 "Progressive simplical complexes,"의 PP.217-224 에서 찾을 수 있다.

2.4 통화량 통계를 맞추기 위한 모서리 가중치들 조정

상술된 그래프는 네트워크 파라미터를 최적화하기 위한 통화량 패턴으로 사용될 수 있기 전에, 모서리 가중치들은 모든 사용가능한 통화량 데이타와 일치시키기 위해 조정되어야 한다. 예를 들어, 기지국 섹터 당 통화량을 제공하는 사용가능한 네트워크 통계들이 있을 수 있다. 이 경우에, 전파 예측 모델이 모서리들 또는 그것의 일부분들이 표준 요구조건 예를 들어, 최고의 신호대 간섭 비에 기초한 각 섹터로 할당되는 것을 결정하기 위해 사용될 수 있고, 상기 모서리 가중치들은 그 섹터에 대한 통화량 통계에 일치시키기 위해 재조정될 수 있다.

예의 방법으로, 테스트 지점들 i 및 j 사이에 모서리 가중치 wij가 있으며, 여기서 이 테스트 지점들은 섹터들 ai및 aj각각의 적용 범위 영역에 있다고 가정하라. 연결 모서리들을 따라 분배된 것과 같은 통화량을 다루는 것은 섹터 aj의 적용 범위 영역의 부분으로서 취급되는 모서리의 몇 부분 fij가 있다는 것을 요구한다. 그러므로, 이 모서리는 fijwij를 섹터 ai의 모서리 가중치에 분배하고, (1-fij)wij를 섹터 aj의 모서리 가중치에 분배한다. 그러한 모서리 가중치들 모두를 합계한 후, 그것은 그것의 모서리 가중치들이 섹터의 통화량 통계와 일치하기 위해서 승산되어야 하는 각 섹터 a에 대한 승산기 wa를 계산할 수 있다. wij와 같은 모서리 가중치에 대한 효과는 그것을 다음식으로 승산하기 위한 것이다.

3. 메시에서 RF 링크 매트릭 정의

RF 링크 매트릭이 본 발명에 따라 정의되는 메시는 모서리 가중치들이 통화량을 나타내는 그래프와 정상들이 경로 손실 데이타가 측정 또는 전파 모델로부터 사용가능한 테스트 지점들인 그래프이다. 이것은 일반적으로 모서리를 따라 발생하는 것을 결정하기 위한 한 세트의 보간법 규칙들, 모서리의 한쪽 단부에서 정상에 대한 주어진 경로 손실 데이타를 요구한다. 그 규칙들은 표준 요구조건, 예를 들어, 신호 대 방해비에 기초한 각 섹터를 할당하기 위한 많은 모서리들과 안테나 틸트와 전력 레벨들과 같은 파라미터들의 합리적으로 매끈한 함수가 되는 것을 결정하는데 용이하도록 바람직하게 구성된다.

3.1 신호 대 방해비를 위한 보간법

정상 i에서 신호 대 방해비 (1)은로 재기록 될 수 있으며, 여기서 최대값이 발생하는 k는 정상 i가 할당되는 섹터를 제공하고, Snik는 정상 i에서 섹터 k를 수신하기 위한 신호 대 방해비이다:

여기서,(2)

정상들 i 및 j 사이의 모서리를 고려하면, 둘 다 섹터 k에 할당된다. 이것은 임의의 다른 섹터 l에 대해 Snik≥Snil라는 것을 의미하고, Snjk는 정상 j에서의 정상과 유사하다. 모서리의 부분이 커버되는 것을 결정하기 위한 간단한 규칙은 Snik및 Snil에서 선형적으로 변경하는 것처럼 섹터 k에 대한 신호 대 방해비를 다루는 것이다. 예를 들어, Snik≥Yo및 Snjk≥Yo인 경우, 다음과 같다.

(3)

상기 모서리의 (3)이 신호 대 방해 임계값 Yo에 커버된다.

정점들 i및 j가 다른 섹터들 k 및 l에 할당되는 경우, 모서리 ij의 얼마나 많은 양이 커버되는가와 같은 질문들은 두개의 다른 신호 대 방해비들을 수반한다. 상기 주어진 동일 섹터 보간법을 수반한 양립성에 대해,

(4)

라고 하자.

이것은 모서리의 한 부분이 섹터 k에 할당되는 것, 부분이 섹터 l에 할당되는 것, 부분이 Yo임계값 이하의 신호 대 방해에 기인하여 노출되는 것을 계산하는 것이 가능하도록 한다.

도 3(a)-3(d)는 적용 범위의 다른 유형에 대해, 정상 i에서 정상 j까지의 모서리 ij를 따른 방법의 부분 t의 함수로서 Snijk(t) 및 Snijl(t)의 구성도들을 도시한다. 각 도면에서의 점선은 신호 대 방해 임계값 Yo이다. 도 3(a)는 모서리 ij가 두 섹터들에 의해 전체적으로 커버되는 경우를 도시하고, 도 3(b)는 모서리 ij의 한 단부가 두 섹터들에 의해 커버되는 경우를 도시하고, 도 3(c)는 두 섹터들이 모서리 ij의 모두가 아닌 중앙 부분을 커버하는 경우이고, 도 3(d)는 모서리 ij의 한 단부가 단일 섹터에 의해 커버되는 경우를 도시한다.

도 4는 모서리 ij에 따른 신호 대 방해비를 선형적으로 보간하는 것은 네개의 다른 섹터들에 할당된 모서리의 부분들을 초래하는 더 극한의 경우의 예를 묘사한다. 상기 도는 적용 범위의 다른 유형에 대해, 정상 i에서 정상 j까지의 모서리 ij를 따른 거리의 부분 t의 함수로서 네개의 다른 섹터들 a에 대한 Snija(t)의 구성도를 도시한다. 각 구성에서의 점선은 신호 대 방해 임계값 Yo이다. 실제에서, 그것은 모서리의 어느 단부도 할당되지 않고 (4)에서 신호 대 방해비 중 단지 가장 높은 것을 사용하는 섹터들을 무시함으로써 복잡성의 이러한 유형들을 피할 수 있다. 희생은 그러한 "속임수(cheating)"가 적용 범위와 같은 성능 측정법들이 안테나 틸트들과 같은 파라미터들을 변조하는 네트워크의 연속 함수라는 것을 장담하기 까다롭게 만들 수 있다는 것이다.

3.2 평활성과 유도법

상술된 보간법의 목적은 적용 범위와 같은 네트워크 성능 측정법은 그들을 최적화하기 까다롭게 만드는 불연속성들을 나타내지 않는다는 것을 확실하게 하는 동안 실제 조건의 근사값을 제공하는 것이다. 몇몇 불연속성들은 그들이 가망없는 일치들을 요구하고, 최적화 알고리즘이 그들 상으로 "나아갈" 것 같지 않지만, 그럼에도 불구하고, 불연속성을 피하려하는 것이 바람직하다면, 나쁘진 않다. Cij가 몇몇 섹터 a에 대해 Snija(t) ≥Yo인 모서리 ij의 부분인 경우, 적용 범위

는 각각의 Cij가 파라미터들의 연속함수이면, 분명히 상기 파라미터들의 연속함수이다.

도 3(a)-3(d)에 묘사된 것들과 같은 상황에서, Cij는 파라미터들에서의 극미량의 변화들이 각각의 테스트 지점 m에 대한 Snma에서의 극미량의 변화들을 산출하고 Snma에서의 각 섹터 a는 Snijk(t) 및 Snijl(t) 함수들을 극미량의 시프트(shift)들을 차례로 산출하기 때문에, 임의의 불연속성들을 나타내지 않는다.

그러한 경우에, 임의의 네트워크 파라미터에 관하여 Cij의 유도법은 각각의 정상에서 신호 대 방해비의 도함수들 Sn'ik, Sn'il, Sn'jk, Sn'jl에 의해 표현될 수 있다. 예를 들어, Cij는 도 3(d)의 상황에서 (3)으로 감소하고, 그 유도법은 다음과 같다.

(5)

도 5(a) 및 5(b)는 Cij가 잠재적으로 불연속인 상황에서, 부분 t의 함수로 Snijk(t) 및 Snijl(t)의 도면들을 도시한다. 다시, 각각의 구성에 대해 상기 점선은 임계값 Yo를 제공한다. 도 5(a)의 구성에서 묘사되는 잠재적인 문제는 Snijk(t)가 Yo에서 상수로 남아있는 경우, (5)에서의 분모가 소멸한다는 것이다. (4)로부터, Snik또는 Snjk에서의 극미량의 변화들이 Snijk(t) 함수의 하방으로 시프트시킬 수 있는 것은 분명하므로, 그것은 Yo이하로 떨어지고, 커버되지 않은 모서리의 반을 초래하며, Cij는 1에서 0.5까지 갑자기 떨어진다.

보간법이 각각의 모서리의 단부 지점들에 대한 신호 대 방해 리더(leader)들인 두 섹터들을 단지 고려함으로써 도 4의 복잡성들을 피하기 위해 간소화 될 경우에 또 다른 잠재적인 문제가 발생한다. 도 5(b)에 관하여, Snijl'(1)=Snijl(1)이 되도록 Snjl'=Snjl일 경우, 극미량의 변화들이 l 및 l'의 어느 것이 무시되는 제 3 섹터인지를 결정할 수 있다. 이것은 Snijl'(t)가 67% 에서 93% 까지 증가하는 대신에 Snijl(t)를 무시하기 때문에 현저한 불연속성을 유도한다.

도 5(a) 및 도 5(b)에서 묘사된 상황들에 기인한 불연속성들이 임의의 최적화 과정 예를 들어, 필립 이. 길(Philip E. Gill), 왈터 머레이(Walter Murray), 및 마이클 에이. 사운더스(Michael A. Saunders)의 1997년 유씨 산디에고(UC San Diego)의 수학부 기술 보고서 NA 97-2에 기재된 과정에 대한 문제들을 야기시키지 않을 수 있을지라도, 그러한 불연속성들은 필요하다면 제거될 수 있다. 예를 들어, 도 5(b)에 묘사된 문제들을 제거시키기 위해, 단지 다음의 정의에서 모서리 ij에 따른 거리의 신호 대 방해비

모든 섹터들 a를 고려하라. 도 5(b)에서 묘사된 문제를 제거시키는 단계는 평활한 임계값:

을 요구하며, Cov(s)는 (s<<Yo) 및 (s>>Yo)에 대해 0인 임의의 평활한 함수가 될 수 있다. 이 조건들은 각각의 Cij를 네트워크 파라미터의 연속이며, 구분적으로-다를수 있는 함수로 만들 수 있다.

3.3 다른 RF 링크 매트릭에 대한 보간법

신호 대 방해비 이외의 RF 링크 매트릭에 대한 보간법이 이후 기재될 것이다. 이것은 손실 경로들로부터 신호 대 방해를 계산하기 위한 규칙과 같은 RF 링크 매트릭 간의 수학적 관계들을 위배할 가능성이 있기 때문에, 모든 매트릭을 선형적으로 보간하는 것은 일반적으로 안전하지 못하다. 그러나, 다른 RF 링크 매트릭이 수신된 전력 레벨들로부터 쉽사리 계산될 수 있고, 상기 수신된 전력 레벨들은 기지국으로부터의 거리에 특히 강한 의존성을 가지기 때문에, 이 수신된 전력 레벨들은 아래에 기재될 보간된 신호 대 방해와 일관된 방법으로 보간될 수 있다.

모든 n 섹터들 a에 대한 선형 보간 함수 Snija(t)를 사용하는 것은 수신된 전력들이 원칙적으로 계산될 수 있는 신호 대 방해비의 완전한 세트를 제공한다. 그러나, 이것은 통상적으로 엄청난 계산을 포함하고, 때때로 적당한 답을 산출하는데 실패할 수 있기 때문에, 더 간소한 접근을 이용하는 것이 바람직하다.

이 간소화에 대한 원리는 단지 소수의 Snija(t) 함수들이 모서리 ij를 따른 경로의 부분 t의 함수로서 신호-대-방해를 정의하기 위해 통상적으로 요구되고, 이 값들은 수신된 전력 추정치들은 상기 섹터들을 위해 필요될 가능성이 있다.선택하기 위한 n개의 수신된 전력들과 신호대 방해는 Snija(t) 함수들에 필적하는 것으로 가정하는 단지 약간의 (통상적으로 << n 인) 섹터들이 있기 때문에, 그것은 (2)에 기초한 방정식이 상기 수신된 전력에 대해 해결되도록 하기 위해 또 다른 가정을 만들 수 있다.

정상 i에서 정산 j까지의 모서리를 따른 경로의 몇몇 부분 t를 유지하기 위한 일반식 (2)는 다음식을 제공하며,

(6)

sij(t)는 sij(0)=si및 sij(1)=sj를 만족하는 보간 함수이고, Eijk(t)는 안테나 k로부터 수신된 전력을 제공함으로써 결정되는 함수이다. 상술된 "또 다른 가정(futher assumtion)"은 sij(t)가 다음을 선형적으로 보간한다.

(7)

이것은 다음 식을 제공하여, (6)이 Eijk(t)를 해결되도록 하며,

(8)

sij(t)는 (7)에서와 같고, Snijk(t)는 (4)에서와 같다.

4. 샘플 결과

도 6은 상술된 Tiger 데이타베이스로부터의 일례의 로드 데이타를 사용하여, 세개의 셀 섹터들 중 특정한 하나에 할당된 커버된 영역을 위해 안테나 하방 틸트의 함수로서 얼랑(Erlangs)의 전체 모서리 가중의 구성도를 도시한다. 이 예에서 사용된 로드 데이타 세트는 로드 유형을 기초로 한 모서리 가중치들 및 섹터 당 통화량 통계들을 구비한 산 쥬앙(San Juan), 퓨에르토 리코(Puerto Rico)를 위한 것이었다. 도 7은 산 쥬앙 영역의 부분에 대한 간소화 되지 않은 통화량 분배 그래프의 일부분을 도시한다. 상기 그래프의 라인 폭들은 유닛 길이 당 모서리 가중치에 기초한다. 전체 산 쥬앙 영역에 대한 통화량 분배 그래프는 45,358개의 정상과 54,875의 모서리들을 가졌다. 169 섹터들의 각각에 대한 세부 항목의 적당량을 여전히 공급하는 반면에, 상기 섹션 2.3에 언급된 것처럼, 모서리를 붕괴시킴으로써 간소화하는 것은 이것을 전체 9071 정상들 및 12241 모서리들로 감소시켰다. 도 8은 도 7의 간소화 되지 않은 그래프에 대응하는 결과적인 간소화된 통화량 분배 그래프의 일부분을 도시한다. 도 7 및 도 8의 통화량 분배 그래프들은 본 발명에 따른 로드에 기초한 평가 및/또는 보간 과정에 사용될 수 있는 "메시(mesh)들"의 예이다.

도 6의 구성도는 특정 섹터에 의해 커버되는 전체 모서리 가중치가 안테나의 하방 틸트에 의존하는 방법을 묘사한다. 그것은 섹션 3의 모서리에 기초한 보간 기술들이 이 섹터에 대한 적용 범위를 하방 틸트의 훨씬더 평활한 함수로 만든다는 것을 명백하게 도시한다. 전체 적용 범위 부분은 그러한 함수들의 합의 일정배이기 때문에, 그것은 불연속성을 제거하는 몇몇 경향을 제외한 작용의 같은 유형을 제시한다. 이것은 점선 곡선에서의 불연속성 및 실선에서의 기울기 불연속성에 적용되지만, 안테나 틸트를 재조정하는 것이 근처의 몇몇 섹터들에 대한 적용 범위에서 중요한 효과를 가지기 때문에, 상기 효과는 적당히 적다.

5. 결론

본 발명은 예를 들어, 로드 맵 데이타(road map data) 등의 로드 위치 데이타를 무선 네트워크에 대한 네트워크 파라미터를 평가 및/또는 보간하기 위해 이용한다. 유리하게는, 그러한 로드 위치 데이타는 무선 네트워크에서 실제 통화량 분배의 정확한 평가를 결정하는데 사용될 수 있다. 본 발명에 따른 통화량 분배에 기초한 로드-맵은 실제 네트워크에서 안테나 당 통화량의 관측에 적합하기 위해 용이하게 조정될 수 있고, 균일한 그리드의 샘플링과 같은 종래의 접근보다 훨씬 더 적은 테스트 지점들을 요구한다. 본 발명에 따른 로드에 기초한 보간 접근은 또한 자동 최적화 알고리즘을 훨씬 더 많이 받을 수 있는 네트워크 성능의 소음이 적은 측정법으로 끝나는 보간법을 제공한다.

본 발명은 적어도 부분적으로 하나 이상의 소프트웨어 프로그램 예를 들어, 시스템(10)의 처리기(12)에 의해 실행되는 소프트웨어 프로그램 명령들의 형태로 수행될 수 있다는 것이 주목되어야 한다. 본 발명에 따라 적절하게 구성된 소프트웨어 프로그램은 예를 들어, 하나 이상의 소스로부터 네트워크 파라미터 및 로드 위치 데이타를 획득할 수 있고, 상기 기재된 본 발명의 로드에 기초한 보간 과정에 따른 네트워크 파라미터 데이타를 처리할 수 있고, 소망의 포맷으로 결과적인 네트워크 구성 정보를 나타내는 디스플레이 또는 적절한 출력을 발생시킬 수 있다.

본 발명의 상기 기재된 실시예들은 단지 실례로서 의도된다. 예를 들어, 상기 기재된 기술들은 무선 네트워크를 설계하는데, 또는 이미 작동 중에 있는 존재 네트워크를 최적화하거나 그렇지 않으면 개선시키는데 사용될 수 있다. 추가로, 본 발명은 부-네트워크들 예를 들어, 주어진 무선 네트워크의 설계된 부분들 그리고, 많은 다른 네트워크 유형들 예를 들어, 이동 가입 유닛 또는 고정 가입 유닛 또는 이동 및 고정 유닛들의 조합을 구비한 네트워크 유형들에 적용될 수 있다. 보정된 청구항의 범위에서 이들 및 수많은 대안의 실시예들이 본 기술 분야의 숙련자들에게 쉽게 명백해질 것이다.

유리하게는, 본 발명에 따른 로드에 기초한 메시의 데이타 지점들 사이에 보간하는 것은 통계학적 변화량의 평균에 달하고 하나 이상의 링크 파라미터들의 평활하고 미분가능한 함수로 계산되는 네트워크 성능 측정법을 가능케 하므로, 네트워크의 특징화, 조정, 및 최적화를 간소화하는 효과와, 본 발명의 로드에 기초한 보간은 상술된 종래의 위상 그리드보다 무선 네트워크 설계, 조정 및 최적화에서 실질적으로 더 나은 결과들을 줄 수 있는 효과가 있다.

Claims (30)

  1. 무선 네트워크 성능을 특징짓는 처리기 구현 방법에 있어서,
    상기 무선 네트워크에 의해 서비스되는 영역의 적어도 일부분에 대한 로드 위치 데이타로부터 적어도 부분적으로 얻어진 한 세트의 데이타 지점들에 대한 상기 무선 네트워크의 적어도 하나의 링크 파라미터 값을 결정하는 단계를 포함하는 처리기 구현 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 값들을 결정하는 단계는 상기 값들을 결정하기 위한 링크 모델을 이용하는 단계를 포함하는 처리기 구현 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 로드 위치 데이타는 로드 맵 데이타로부터 얻어지는 처리기 구현 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 로드 위치 데이타는 하나 이상의 이미지 파일들로부터 얻어지는 처리기 구현 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 로드 위치 데이타는 먼저 스켈레톤 그래프(skeleton graph)를 발생시키고, 이어서 상기 스켈레톤 그래프에 다각형의 근사값을 적용시킴으로써 이미지 파일로부터 얻어지는 처리기 구현 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 무선 네트워크의 적어도 하나의 링크 파라미터 값은 적어도 데이타 지점들의 서브세트(subset) 및 다수의 대응하는 상호연결 모서리들로 구성된 메시에서 평가되는 처리기 구현 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 무선 네트워크의 적어도 하나의 링크 파라미터 값은 하나 이상의 상기 모서리들을 따라 보간함으로써 구해지는 처리기 구현 방법.
  8. 제 6 항에 있어서,
    적어도 상기 모서리들의 서브세트의 각각은 하나 이상의 로드들에 적어도 부분적으로 대응하는 처리기 구현 방법.
  9. 제 6 항에 있어서,
    다수의 모서리 가중치들은 상기 메시의 상기 모서리들과 관련되는 처리기 구현 방법.
  10. 제 9 항에 있어서,
    적어도 상기 모서리 가중치들의 서브세트는 상기 무선 네트워크에서의 통화량을 나타내는 처리기 구현 방법.
  11. 제 9 항에 있어서,
    적어도 상기 모서리 가중치들의 서브세트는 사용가능한 네트워크 통화량 데이타와 일치하도록 조정되는 처리기 구현 방법.
  12. 제 6 항에 있어서,
    상기 메시는 적어도 하나의 간소화 동작을 상기 로드 위치 데이타로부터 발생된 더 미세한 메시에 적용함으로써 발생된 불규칙 메시를 포함하는 처리기 구현 방법.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 간소화 동작은 모서리 붕괴 동작(edge collapsing operation)을 포함하는 처리기 구현 방법.
  14. 제 7 항에 있어서,
    상기 보간 단계는 상기 네트워크 성능 측정법이 상기 적어도 하나의 링크 파라미터의 평활화 함수로서 계산되도록 허용하는 처리기 구현 방법.
  15. 제 1 항에 있어서,
    상기 링크 파라미터는 신호 강도를 포함하는 처리기 구현 방법.
  16. 제 1 항에 있어서,
    상기 링크 파라미터는 신호-대-방해비를 포함하는 처리기 구현 방법.
  17. 제 1 항에 있어서,
    상기 링크 파라미터는 경로 손실을 포함하는 처리기 구현 방법.
  18. 제 1 항에 있어서,
    상기 링크 파라미터는 네트워크 성능 측정법을 생성시키는데 사용되는 처리기 구현 방법.
  19. 제 18 항에 있어서,
    상기 네트워크 성능 측정법은 네트워크 적용 범위 측정법을 포함하는 처리기 구현 방법.
  20. 제 18 항에 있어서,
    상기 네트워크 성능 측정법은 네트워크 용량 측정법을 포함하는 처리기 구현 방법.
  21. 제 18 항에 있어서,
    상기 네트워크 성능 측정법은 데이타 지점들의 메시에서 모서리들을 따라 보간되는 값들을 사용하여 적어도 부분적으로 발생되는 처리기 구현 방법.
  22. 제 18 항에 있어서,
    상기 네트워크 성능 측정법은 적어도 부분적으로 네트워크 파라미터의 미분 가능한 함수인 처리기 구현 방법.
  23. 제 22 항에 있어서,
    상기 네트워크 성능 측정법은 상기 데이타 지점들의 적어도 하나의 서브세트를 구비하는 메시에서 모서리들에 따라 네트워크 파라미터에 대해 미분되는 처리기 구현 방법.
  24. 제 22 항에 있어서,
    상기 네트워크 성능 측정법은 유도법에 기초한 알고리즘을 사용하여 상기 네트워크 파라미터에 대해 최적화되는 처리기 구현 방법.
  25. 제 19 항에 있어서,
    상기 네트워크 적용 범위 측정법은 특정 임계값 위에 적어도 하나의 링크 파라미터를 갖는 타겟(target) 적용 범위 영역의 일부분을 포함하는 처리기 구현 방법.
  26. 무선 네트워크의 성능을 특징짓는 장치에 있어서,
    상기 무선 네트워크에 의해 서비스되는 영역의 적어도 일부분 상의 로드 위치 데이타로부터 적어도 부분적으로 얻어진 한 세트의 데이타 지점들 상에 상기 무선 네트워크의 적어도 하나의 링크 파라미터 값들을 결정하기 위한 처리기에 기초한 동작 시스템을 포함하는 장치.
  27. 무선 네트워크의 성능을 특징짓는데 사용하기 위한 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들을 저장하는 컴퓨터-판독가능 매체를 포함하는 제조 물품에 있어서,
    처리기에 의해 실행될 때 상기 하나 이상의 프로그램들은 상기 무선 네트워크에 의해 서비스되는 영역의 적어도 일부분 상의 로드 위치 데이타로부터 적어도 부분적으로 얻어진 한 세트의 데이타 지점들 상에 상기 무선 네트워크의 적어도 하나의 링크 파라미터 값을 결정하는 단계를 수행하는 제조 물품.
  28. 무선 네트워크의 성능을 특징짓는 처리기 구현 방법에 있어서,
    상기 무선 네트워크에 의해 서비스되는 영역의 적어도 일부분을 특징짓는 위치 데이타로부터 적어도 부분적으로 얻어진 데이타 지점들을 상호연결하는 다수의 모서리들에 따라 상기 무선 네트워크의 적어도 하나의 링크 파라미터 값을 보간하는 단계, 및
    상기 보간된 값들에 적어도 부분적으로 기초하여 네트워크 성능의 측정법을 생성하는 단계를 포함하는 처리기 구현 방법.
  29. 무선 네트워크의 성능을 특징짓는 장치에 있어서,
    (ⅰ) 상기 무선 네트워크에 의해 서비스되는 영역의 적어도 일부분을 특징짓는 위치 데이타로부터 적어도 부분적으로 얻어진 데이타 지점들을 상호연결하는 다수의 모서리들에 따라 상기 무선 네트워크의 적어도 하나의 링크 파라미터 값들을 보간하고, (ⅱ) 상기 보간된 값에 적어도 부분적으로 기초한 네트워크 성능의 측정법을 생성하기 위한, 처리기에 기초한 작용 시스템을 포함하는 장치.
  30. 무선 네트워크의 성능을 특징짓는데 사용하기 위한 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들을 저장하는 컴퓨터-판독가능 매체를 포함하는 제조 물품에 있어서,
    처리기에 의해 실행될 때 상기 하나 이상의 프로그램들은,
    상기 무선 네트워크에 의해 서비스되는 영역의 적어도 일부분을 특징짓는 맵 데이타로부터 적어도 부분적으로 얻어진 데이타 지점들을 상호연결하는 다수의 모서리들에 따라 상기 무선 네트워크의 적어도 하나의 링크 파라미터 값을 보간하는 단계, 및
    상기 보간된 값들에 적어도 부분적으로 기초한 네트워크 성능 측정법을 생성하는 단계를 수행하는 제조 물품.
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