TWI827603B - 用於設計一分散式多輸入多輸出網路之系統及方法 - Google Patents

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Abstract

本發明提供用於判定無線電資源至天線之一指派之系統及方法。在一些實施例中，一種方法包含：獲得包含天線及該等天線之對應位置之一天線部署；判定該等天線之一小區指派，使得各天線經指派至一或多個小區中之一個小區；及基於該小區指派，判定該等天線之一資源指派，使得各天線經指派至一或多個無線電資源中之一個無線電資源。以此方式，本文中揭示之一些實施例提供一種設計一分散式天線部署之輕量且有效的方法。在一些實施例中，所得網路在其中達成一高排名之總區域方面經最佳化。

Description

用於設計一分散式多輸入多輸出網路之系統及方法
本發明係關於設計無線通信，且特定言之，係關於設計多輸入多輸出(MIMO)網路。
規劃產品可用於設計網路部署。一些實現一些規劃程序之自動化，從而顯著減少規劃時間。一些規劃產品使使用者能夠匯入一平面設計(floor plan)且使用其以產生網路產品及相關聯佈纜之位置之一計畫。使用者可修改若干樓層屬性(包含壁材料及結構)以產生更準確規劃結果。使用者亦可修改節點位置以適應其自身情境。來自工具之輸出有時包含一覆蓋範圍報告、用於幫助訂購之一材料清單及列舉建築物之各樓層上之所需硬體及佈纜之一解決方案報告。
當前存在設計其中天線非常緊密接近(近似相隔數公分)放置之多輸入多輸出(MIMO)網路之解決方案。
現有解決方案不能夠設計其中天線為分散式(即，彼此遠離放置)之一MIMO網路或最佳化無線電資源至天線之指派。因而，需要判定無線電資源至天線之一指派之額外方式。
提供用於判定無線電資源至天線之一指派之系統及方法。在一些實施例中，一種方法包含：獲得包含天線及該等天線之對應位置之一天線部署；判定該等天線之一小區指派，使得各天線經指派至一或多個小區中之一個小區；及基於該小區指派，判定該等天線之一資源指派，使得各天線經指派至一或多個無線電資源中之一個無線電資源。
所提出解決方案使用確保一給定區域之高達X%中之一特定信雜比(SNR)或信號對干擾加雜訊比(SINR)之一天線部署。將無線電資源指派至個別天線以最大化其中可達成NxN多輸入多輸出(MIMO)之總區域。本文中揭示之一些實施例描述一MIMO網路設計，其中天線在一給定區域中分佈且最佳化無線電資源至天線指派以增加其中達成一高排名之總區域。
本文中提出解決本文中揭示之一或多個問題之各項實施例。在一些實施例中，該方法包含基於該複數個天線在該天線部署中之該小區指派及該資源指派而計算該天線部署之一效能度量之步驟。
在一些實施例中，獲得該天線部署包括接收該天線部署。在一些實施例中，獲得該天線部署包括藉由運算節點判定該天線部署。
在一些實施例中，判定該複數個天線之該小區指派包括：判定一源天線且將最接近該源天線之一天線指派至對應於該源天線之該小區。在一些實施例中，重複該判定及該指派步驟直至將該複數個天線之各者指派至一或多個小區中之一個小區。
在一些實施例中，判定該源節點包括：當該複數個天線皆未經指派至一小區時，判定一最遠天線為該源天線；及當該複數個天線之至少一者經指派至一小區時，判定最接近該複數個天線之全部經指派天線之一天線為該源天線。
在一些實施例中，一第一天線與一第二天線之一接近性係基於該第一天線及該第二天線之一實體位置。在一些實施例中，該第一天線與該第二天線之該接近性係基於該第一天線及該第二天線之至少一者之一傳播性質。
在一些實施例中，將最接近該源天線之該天線指派至對應於該源天線之該小區進一步包括使該指派基於一給定小區之天線之一最大數目。
在一些實施例中，判定該複數個天線之該小區指派進一步包括使用K均值演算法之一變體基於該複數個天線之接近性對該複數個天線重新分組。
在一些實施例中，判定該複數個天線之該資源指派包括針對該一或多個小區中之一個小區：判定該一個小區中之一最佳天線；將該最佳天線指派至該一或多個無線電資源中對應於一第一資料串流之一個無線電資源；及針對該複數個天線之其他未經指派天線之各者，將該複數個天線之該等其他未經指派天線之一者指派至一或多個無線電資源中最佳化覆蓋區域中之排名之一無線電資源。在一些實施例中，重複該判定及該指派步驟直至已處理該一或多個小區之各者。
在一些實施例中，該判定該一個小區中之該最佳天線包括基於該複數個天線之傳播性質判定該一個小區中之該最佳天線。
以此方式，本文中揭示之一些實施例提供一種設計一分散式天線部署之輕量且有效的方法。在一些實施例中，所得網路在其中達成一高排名之總區域方面經最佳化。
相關申請案
本申請案主張2018年5月18日申請之臨時專利申請案第62/673,430號之權利，該案之揭示內容之全文藉此以引用的方式併入本文中。
下文闡述之實施例表示使熟習此項技術者能夠實踐實施例且繪示實踐實施例之最佳模式之資訊。在依據隨附圖式圖閱讀以下描述之後，熟習此項技術者將理解本發明之概念且將認知本文中未特定討論之此等概念之應用。應理解，此等概念及應用落在本發明之範疇內。
現將參考隨附圖式更完全描述本文中預期之一些實施例。然而，在本文中揭示之標的物之範疇內含有其他實施例，不應將所揭示標的物解釋為僅限於本文中陳述之實施例；實情係，此等實施例藉由實例提供以將標的物之範疇傳達給熟習此項技術者。
如下文更詳細論述，本文中論述之許多實施例係關於規劃及實施一室內網路部署。然而，此等實施例不限於此且可應用於許多背景內容中。在一些實施例中，使用諸如圖1中展示之一平面設計。此可包含外壁、內壁及各種其他結構。另外，可定義此等結構之材料及/或可獲知或導出無線電傳播特性。
圖2繪示已經分段成離散位置之一例示性平面設計。在此實例中，平面設計內部之許多個別點經指派x、y座標。例如，例示性平面設計繪示分格(bin)之一規則柵格，各分格表示緊鄰取樣座標之區域。若將一天線放置於此平面設計中，則可針對此等x、y座標計算各種無線電特性。圖3展示其中針對平面設計中之點運算路徑增益之一實例。
圖4展示圖1之平面設計之一更詳細視覺化。在此圖中，在特定位置處存在三個天線，且使用不同明暗度展示信號之值。
當前存在設計其中天線非常緊密接近(近似相隔數公分)放置之多輸入及多輸出(MIMO)網路之解決方案。然而，現有解決方案不能夠設計其中天線為分散式(即，彼此遠離放置)之一MIMO網路或最佳化無線電資源至天線之指派。
提供用於判定無線電資源至天線之一指派之系統及方法。在一些實施例中，一種方法包含：獲得包含天線及天線之對應位置之一天線部署；判定天線之一小區指派，使得各天線經指派至一或多個小區中之一個小區；及基於小區指派，判定天線之一資源指派，使得各天線經指派至一或多個無線電資源中之一個無線電資源。此可提供一種設計一分散式天線部署之輕量且有效的方法。所得網路可在其中達成一高排名之總區域方面經最佳化。
圖5繪示用於判定無線電資源至天線之一指派之一方法。首先，獲得包含天線及天線之對應位置之一天線部署(步驟500)。接著，判定天線之一小區指派，使得各天線經指派至一或多個小區中之一個小區(步驟502)。基於小區指派，判定天線之一資源指派，使得各天線經指派至一或多個無線電資源中之一個無線電資源(步驟504)。
在一些實施例中，方法採取一天線部署作為一輸入。此輸入可經使用者定義或由一最佳化演算法自動產生。使用天線之x及y座標及部署區域之路徑損耗以運算以下輸出：天線至無線電資源(亦被稱為資料串流)及小區之指派。在一NxN MIMO網路中，各小區傳輸N個資料串流。天線可僅傳輸一單一、獨有資料串流；因而，資料串流必須經最佳指派至天線，使得使用者看見一MIMO網路之最大益處。當自各獨有資料串流接收一良好信號時最大化MIMO網路效能。
為了評估所提出之解決方案，使用愛立信室內規劃器(Ericsson Indoor Planner) (EIP)工具以產生一天線部署。在部署步驟之後插入解決方案且將無線電資源指派至天線，使得由N個天線覆蓋之總區域經最佳化。圖6繪示根據一些實施例之一些當前實施例與一現有部署工具之一整合。給定一現有天線部署(諸如一分散式天線系統(DAS)頭部部署)，經由在圖7及圖8中描繪之程序將各頭部首先指派至一小區且接著至一無線電。以一天線部署(步驟600)開始，將天線指派至小區(步驟602)。接著將無線電資源指派至天線(步驟604)。可接著計算效能(步驟606)且方法可返回至某一剩餘系統(608)。
圖7繪示根據一些實施例之一操作方法。給定一現有天線部署，第一步驟係將各天線指派至一小區，諸如如在此段落中描述之步驟602中。部署方法與以下程序無關；部署可經使用者定義或經自動產生。藉由產生儘可能密集之小區而最佳化小區指派以最小化小區邊界。
為了產生此等經最佳化小區，最初將天線集合在一起。此後，小區群組將被稱為叢集。叢集最初由具有彼此之最高接近性程度之天線構成。此處，接近性可被定義為在空間中最接近或最小路徑損耗。叢集大小受一小區之天線容量(此係一使用者定義之輸入)限制。若存在未經指派天線(步驟700)，則使用以下步驟以形成初始叢集： 1.尋找最接近由未指派至叢集之全部天線之最小x座標及最小y座標定義之點之天線(源天線)(步驟706及708)。 2.藉由將未指派至叢集之N個最接近天線一起集合至源天線之小區而形成一叢集(其中N係一小區之天線容量) (步驟710)。 3.重複步驟1及2直至全部天線已經指派至叢集(步驟704)。
叢集由其等質心特性化。一叢集之質心被計算為由該叢集中之全部天線之平均x及y位置定義之點。
一旦已將全部天線指派至一叢集，便藉由使用K均值叢集化演算法之一變體對該等天線進行重佈。重佈程序如下(步驟702)： 1.尋找具有與其經指派叢集之質心之最差接近性之天線。 2.接著將此天線指派至具有最高接近性程度(即，其質心最接近此天線)之叢集。 3.若新叢集未滿負荷，則保持此指派。若新叢集滿負荷，則將最接近舊叢集之質心之新叢集中之天線放置於舊叢集中。 4.計算新叢集之質心。 a.若天線至其等叢集之質心之總距離未減小，則復原指派。使用具有下一最差接近性之天線自步驟2重複此程序。 b.否則，自步驟1重複程序。 5.一旦已檢查全部天線或已超過一使用者定義之反覆次數，便終止程序。
圖8繪示根據一些實施例之一操作方法。給定一現有天線部署及小區指派，解決方案之下一步驟係將無線電/資料串流指派至天線，以便最大化由一NxN MIMO網路中之N個無線電/資料串流伺服之區域。採取以下步驟以達成此結果： 1.針對各小區(步驟800)，尋找具有最佳傳播之天線(步驟802)且將其指派至具有第一資料串流之無線電資源(步驟804)。 2.針對剩餘未經指派天線(步驟806)，反覆遍歷全部天線及資料串流組合。尋找最大化其中接收M個資料串流信號(其中M =已經指派之獨有資料串流之#)之區域之組合。 3.檢查此小區中之全部未經指派天線且指派其覆蓋區域與由最大數目個資料串流覆蓋之(若干)區域重疊最多之天線(步驟808)。 4.重複步驟804直至此小區中之全部天線已經指派資料串流。 5.針對全部小區重複步驟802、804及806。
為了闡釋性目的，提供用於執行本文中論述之一些方法之虛擬碼。此僅表示一例示性實施方案且本發明不限於此。 [] = main(deployment, xyArea, pathGain, TxPower, nStreams, cellCapacity) { /* deployment is either a user input OR is auto-generated pre-calculated variables: * xyArea = x & y coordinates for every point in the Area of Interest (AoI) * pathGain = path gain from point A to point B, where A and B are both points in the deployment area constants: (can be user-defined) * TxPower = transmitting power of one antenna * nStreams = value of N if objective is NxN MIMO * cellCapacity = maximum antennas in one cell */ deployment = assignAntennasToCells (deployment, pathGain, cellCapacity) for (cell = 1; cell ＜= max(deployment.cellID)) { cellMask = (deployment.cellID == cell) deployment[cellMask] = assignRadiosToAntennas (deployment[cellMask], pathGain, TxPower, xyArea, nStreams) } } [ deployment ] = assignAntennasToCells ( deployment, pathGain, cellCapacity ) { /* deployment: x and y coordinates of all the antennas deployed in deployment area coordinate = (deployment[index].x, deployment[index].y) pathGain: path gain from point A to point B, where A and B are both points in the deployment area pathGain[index_A, index_B] = path gain from point A to point B cellCapacity: the number of antennas that can be placed within 1 cell deployment: same as before PLUS the antenna to cell assignment deployment[index].cellID = cell ID of antenna at (deployment.x[index], deployment.y[index]) NOTES: * the terms 'cell' & 'cluster' are used interchangeably */ cellID = 0 unassignedAntennas = deployment numberOfUnassignedAntennas = count(unassignedAntennas) /* create initial clusters */ while (numberOfUnassignedAntennas ＞ 0) { cellID++ sourcePoint.x = min(unassignedAntennas.x) sourcePoint.y = min(unassignedAntennas.y) /* find first single (1) antenna closest to source point */ sourceAntenna = unassignedAntennas.closest(sourcePoint, 1) deployment[sourceAntenna].cellID = cellID unassignedAntennas.pop(sourceAntenna) /* find the first N antennas closest to source antenna, where N = cellCapacity - 1 if there are less than N antennas remaining, return all remaining antennas */ closestAntennas = unassignedAntennas.closest(sourceAntenna, cellCapacity - 1) deployment[closestAntennas].cellID = cellID unassignedAntennas.pop(closestAntennas) numberOfUnassignedAntennas = count(unassignedAntennas) } /* instead of finding the distance from antennas to centroids, one could find the path loss from antennas to centroids maximum distance to centroid is equivalent to smallest path gain to centroid */ distanceToCentroid = calculateCentroids(deployment) N = 1 while (N == count(deployment)) { /* find which antenna has the lowest degree of proximity (max distance/smallest path gain to its centroid) to its cell's centroid */ worstAntenna = deployment[indexOfNthMaximum(distanceToCentroid, N)] distanceToBestCell = INF; /* find the centroid & cluster that is closest to the worst antenna */ for (cell = 1; cell ＜= max(deployment.cellID)) { if (distanceToBestCell ＞ distanceBetween(worstAntenna, centroid[cell])) { distanceToBestCell = distanceBetween(worstAntenna, centroid[cell]) closestCell = cell } } /* if the closest cluster to the worst antenna is at capacity, find the antenna in that cluster that is furthest from the centroid and place it in the cluster of the worst antenna */ if (count(deployment.cellID = closestCell) == cellCapacity) { /* select all antennas in the closest cell to the worst antenna */ clusterMask = (deployment.cellID == closestCell) /* select the antenna furthest from the closest cell's (to the worst antenna) centroid */ antennaToSwap = deployment[indexOfNthMaximum(distanceToCentroid[clusterMask], 1)] /* swap the cells of the antennaToSwap and the worstAntenna */ deployment.swap(antennaToSwap, worstAntenna) /* recalculate the distance to the centroids for all antennas and their cells */ distanceToCentroidAfterSwap = calculateCentroids(deployment) /* if the new distances to centroids is less than the old distance to centroids then this is a successful swap, otherwise revert the swap */ if (sum(distanceToCentroidAfterSwap) ＜ sum(distanceToCentroid)) { distanceToCentroid = distanceToCentroidAfterSwap /* swap was successful, in next iteration look for worst antenna */ N = 1 } else { deployment.swap(antennaToSwap, worstAntenna) /* swap was unsuccessful, try again with NEXT worst antenna */ N++ } } else { /* save the current cell of the worst antenna */ oldCell = deployment[worstAntenna].cellID /* place the worst antenna in the cell closest to it */ deployment[worstAntenna].cellID = closestCell /* recalculate the distance to the centroids for all antennas and their cells */ distanceToCentroidAfterSwap = calculateCentroids(deployment) /* if there is an improvement in the distance to centroids, keep the assignment */ if (sum(distanceToCentroidAfterSwap) ＜ sum(distanceToCentroid)) { distanceToCentroid = distanceToCentroidAfterSwap /* swap was successful, in next iteration look for worst antenna */ N = 1 } else { deployment[worstAntenna].cellID = oldCell /* swap was unsuccessful, try again with NEXT worst antenna */ N++ } } } } [ deployment ] = assignRadiosToAntennas ( deployment, pathGain, TxPower, xyArea, nStreams ) { /* deployment: x and y coordinates AND cell IDs of all the antennas deployed in deployment area pathGain: path gain from point A to point B, where A and B are both points in the deployment area pathGain[index_A, index_B] = path gain from point A to point B TxPower: the transmit power of one antenna xyArea: x & y coordinates for every point in the Area of Interest (AoI) xyArea[index] = (x[index], y[index]) nStreams: the number of unique data streams that radio in this network produce e.g. if goal is 4x4 MIMO, nStreams = 4 deployment: same as before PLUS the radios to antenna assignment deployment.stream[index] = stream of antenna at (deployment.x[index], deployment.y[index]) NOTES: * the terms 'radios', 'radio resources', 'data streams', & 'streams' are used interchangeably */ /* signal from point A to point B, where A is a transmitting point and B is a receiving point, in the deployment area */ signal = TxPower * pathGain for (antenna in deployment) { /* find percentage of points in the AoI that receive some signal from this antenna */ coverage[antenna] = count(signal[(antenna.x, antenna.y), xyArea]) / count(xyArea) } /* bestAntenna is the one that transmits signal to the most points in AoI */ bestAntenna = deployment[indexOfNthMaximum(coverage, 1)] /* assign best antenna to transmit data stream 1 */ deployment[bestAntenna].stream = 1 /* all antennas but the bestAntenna are still unassigned */ unassignedAntennas = deployment[!bestAntenna] /* need to assign a stream to all antennas, so loop until all antennas have been assigned a stream */ while (count(unassignedAntennas) ＞ 0) { /* for each unassigned antenna... */ for (antenna in unassignedAntennas) { /* ...temporarily assign it to each possible stream... */ for (stream = 1; stream ＜= nStreams) { /* ...and find the areas of overlapping coverage with antennas assigned to other streams */ antenna.stream = stream antennaCoveragePerStream[stream] = checkStreamCoverage(antenna, deployment[!unassignedAntennas], nStreams, signal, xyArea) } /* ...find which stream assignment results in the most stream signals received at the most points in the AoI i.e. find the best stream assignment for this antenna */ for (stream = nStreams; stream ＞= 1) { if (sum(antennaCoveragePerStream[1:nStreams, stream]) ＞ 0) { bestStream = indexOfNthMaximum(antennaCoveragePerStream[1:nStreams, stream], 1) break } } /* assign the best stream to this antenna */ antenna.stream = bestStream /* store the coverage per number of stream signals received, for this antenna/stream combo */ coveragePerStream[antenna] = antennaCoveragePerStream[bestStream] } /* after finding the best stream assignment for each unassigned antenna find which antenna results in the most stream signals received at the most points in the AoI i.e. find the best antenna/stream combination */ for (stream = nStreams; stream ＞= 1) { if (sum(coveragePerStream[1:count(unassignedAntennas), stream]) ＞ 0) { bestAntenna = indexOfNthMaximum(coveragePerStream[1:count(unassignedAntennas), stream], 1) bestStream = unassignedAntennas[bestAntenna].stream break } } /* save this antenna/stream combination */ deployment[bestAntenna].stream = bestStream /* remove the newly assigned antenna from the unassigned antennas */ unassignedAntennas.pop(bestAntenna) } } [ coveragePerStream ] = checkStreamCoverage(antenna, assignedAntennas, nStreams, signal, xyArea) { /* returns an array of size nStreams. The Nth element of the array is the area that receives N unique streams from antennas (antenna & assignedAntennas) */ coveragePerStream = zeros(nStreams) assignedAntennas.append(antenna) for (stream = 1; stream ＜= nStream) { /* find the antennas that are assigned to this stream */ antennasThisStreamMask = (assignedAntennas.stream == stream) antennasThisStream = assignedAntennas[antennasThisStreamMask] /* find the summed signal transmitted by all antennas assigned to this stream, to every point in the AoI */ streamSignal[stream] = sum(signal[(antennasThisStream.x, antennasThisStream.y), xyArea]) /* streamSignal[stream, (x, y)] = the signal power received at (x, y) from antennas transmitting signal of stream */ } /* for each position in the AoI */ for (xy in xyArea) { nStreamsReceived = 0 for (stream = 1; stream ＜= nStreams) { /* find the number of unique signals received at this position */ if (signal[stream, xy] ＞ 0) { nStreamsReceived++ } } /* increase the number of position covered by nStreamsReceived number of data streams */ coveragePerStream[nStreamsReceived]++ } /* return the ratio of covered area to total area */ coveragePerStream = coveragePerStream / count(xyArea) } [ distanceToCentroid ] = calculateCentroids( deployment ) { /* for each cell... */ for (cell = 1; cell ＜= max(deployment.cellID)) { /* select all antennas assigned to this cell */ clusterMask = (deployment.cellID == cell) /* this function returns the average x coordinate and average y coordinate of the antennas assigned to this cell */ centroid[cell] = deployment[clusterMask].findCentroid() } for (antenna in deployment) { /* for each antenna, find the distance to the centroid of its cell */ distanceToCentroid[antenna] = distanceBetween(antenna, centroid[antenna.cellID]) } } [ index ] = indexOfNthMaximum( array, N ) { /* returns index of Nth maximum of array */ sortedArray = sort(array) index = array.indexOf(sortedArray[N]) }
圖9係根據本發明之一些實施例之一運算節點900之一示意性方塊圖。如繪示，運算節點900包含一控制系統902，該控制系統902包含一或多個處理器904 (例如，中央處理單元(CPU)、特定應用積體電路(ASIC)、場可程式化閘陣列(FPGA)及/或類似者)、記憶體906及一網路介面908。一或多個處理器904在本文中亦被稱為處理電路。一或多個處理器904操作以提供如本文中描述之一運算節點900之一或多個功能。在一些實施例中，(若干)功能在儲存於(例如)記憶體906中且由一或多個處理器904執行之軟體中實施。
圖10係繪示根據本發明之一些實施例之運算節點900之一虛擬化實施例之一示意性方塊圖。此論述同樣適用於其他類型之網路節點或運算節點。此外，其他類型之網路節點及運算節點可具有類似虛擬化架構。
如本文中使用，一「虛擬化」運算節點係其中(例如，經由在一(若干)網路中之一(若干)實體處理節點上執行之一(若干)虛擬機器)將運算節點900之功能性之至少一部分實施為一(若干)虛擬組件之運算節點900之一實施方案。如繪示，在此實例中，運算節點900包含控制系統902，該控制系統902包含一或多個處理器904 (例如，CPU、ASIC、FPGA及/或類似者)、記憶體906及網路介面908，如上文描述。控制系統902經由(例如)一光纜或類似者連接至(若干)無線電單元。控制系統902經由網路介面908連接至一或多個處理節點1000，該一或多個處理節點1000耦合至一(若干)網路1002或被包含作為一(若干)網路1002之部分。各處理節點1000包含一或多個處理器1004 (例如，CPU、ASIC、FPGA及/或類似者)、記憶體1006及一網路介面1008。
在此實例中，本文中描述之運算節點900之功能1010在一或多個處理節點1000處實施或以任何所要方式跨控制系統902及一或多個處理節點1000分佈。在一些特定實施例中，將本文中描述之運算節點900之功能1010之一些或全部實施為由在由(若干)處理節點1000託管之一(若干)虛擬環境中實施之一或多個虛擬機器執行之虛擬組件。如一般技術者將瞭解，使用(若干)處理節點1000與控制系統902之間之額外傳訊或通信以便實行所要功能1010之至少一些。
在一些實施例中，提供包含指令之一電腦程式，該等指令在由至少一個處理器執行時引起至少一個處理器實行運算節點900或一節點(例如，一處理節點1000)之功能性，該節點(例如，處理節點1000)在一虛擬環境中根據本文中描述之任何實施例實施運算節點900之功能1010之一或多者。在一些實施例中，提供包括前述電腦程式產品之一載體。載體係一電子信號、一光學信號、一無線電信號或一電腦可讀儲存媒體(例如，一非暫時性電腦可讀媒體，諸如記憶體)之一者。
圖11係根據本發明之一些其他實施例之運算節點900之一示意性方塊圖。運算節點900包含一或多個模組1100，該一或多個模組1100之各者在軟體中實施。(若干)模組1100提供本文中描述之運算節點900之功能性。此論述同樣適用於圖10之處理節點1000，其中模組1100可實施於處理節點1000之一者處或跨多個處理節點1000分佈及/或跨(若干)處理節點1000及控制系統902分佈。
可透過一或多個虛擬設備之一或多個功能單元或模組執行本文中揭示之任何適當步驟、方法、特徵、功能或益處。各虛擬設備可包括數個此等功能單元。此等功能單元可經由處理電路(其可包含一或多個微處理器或微控制器)以及其他數位硬體(其可包含數位信號處理器(DSP)、專用數位邏輯及類似者)實施。處理電路可經組態以執行儲存於記憶體中之程式碼，該記憶體可包含一個或若干類型之記憶體，諸如唯讀記憶體(ROM)、隨機存取記憶體(RAM)、快取記憶體、快閃記憶體裝置、光學儲存裝置等。儲存於記憶體中之程式碼包含用於執行一或多個電信及/或資料通信協定之程式指令以及用於實行本文中描述之技術之一或多者之指令。在一些實施方案中，處理電路可用於引起各自功能單元根據本發明之一或多項實施例執行對應功能。
雖然圖中之程序可展示由本發明之某些實施例執行之操作之一特定順序，但應理解，此順序係例示性的(例如，替代實施例可以一不同順序執行操作，組合某些操作，重疊某些操作等)。實施例 1.一種藉由一運算節點(900)執行用於判定無線電資源至天線之一指派之方法，該方法包括： -獲得(500、600)包括複數個天線及該複數個天線之對應位置之一天線部署； -判定(502、602)該複數個天線之一小區指派，使得各天線經指派至一或多個小區中之一個小區；及 -基於該小區指派，判定(504、604)該複數個天線之一資源指派，使得各天線經指派至一或多個無線電資源中之一個無線電資源。 2.如實施例1之方法，其進一步包括基於該複數個天線在該天線部署中之該小區指派及該資源指派而計算(606)該天線部署之一效能度量之一步驟。 3.如實施例1至2中任一項之方法，其中獲得該天線部署包括接收該天線部署。 4.如實施例1至2中任一項之方法，其中獲得該天線部署包括藉由該運算節點判定該天線部署。 5.如實施例1至4中任一項之方法，其中判定該複數個天線之該小區指派包括： -判定(706、708)一源天線；及 -將最接近該源天線之一天線指派(710)至對應於該源天線之一小區。 6.如實施例5之方法，其中重複該判定及該指派步驟直至將該複數個天線之各者指派至該一或多個小區中之一個小區。 7.如實施例5至6中任一項之方法，其中判定該源節點包括： -當該複數個天線皆未經指派至一小區時，判定(708)一最遠天線為該源天線；及 -當該複數個天線之至少一者經指派至一小區時，判定(706)最接近該複數個天線之全部經指派天線之一天線為該源天線。 8.如實施例1至7中任一項之方法，其中一第一天線與一第二天線之一接近性係基於該第一天線及該第二天線之一實體位置。 9.如實施例1至8中任一項之方法，其中該第一天線與該第二天線之該接近性係基於該第一天線及該第二天線之至少一者之一傳播性質。 10.如實施例5至9中任一項之方法，其中將最接近該源天線之該天線指派至對應於該源天線之該小區進一步包括使該指派基於一給定小區之天線之一最大數目。 11.如實施例1至10中任一項之方法，其中判定該複數個天線之該小區指派進一步包括使用K均值演算法之一變體基於該複數個天線之接近性對該複數個天線重新分組(702)。 12.如實施例1至11中任一項之方法，其中判定該複數個天線之該資源指派包括針對該一或多個小區中之一個小區： -判定(802)該一個小區中之一最佳天線； -將該最佳天線指派(804)至該一或多個無線電資源中對應於一第一資料串流之一個無線電資源；及 -針對該複數個天線之各(806)未經指派天線，將該複數個天線之其他未經指派天線之一者指派(808)至一或多個無線電資源中最佳化覆蓋區域中之排名之一無線電資源。 13.如實施例5之方法，其中重複該判定及該指派步驟直至已處理該一或多個小區之各者。 14.如實施例12至13中任一項之方法，其中該判定該一個小區中之該最佳天線包括基於該複數個天線之傳播性質判定該一個小區中之該最佳天線。 15.一種用於判定無線電資源至天線之一指派之運算節點(900)，無線裝置包括： -處理電路(904、906、1004、1006)，其經組態以執行如實施例1至14中任一項之步驟之任何者；及 -電力供應電路，其經組態以將電力供應至該運算節點(900)。
本發明中可使用以下縮寫字之至少一些。若在縮寫字之間存在一不一致，則應偏好其在上文之使用方式。若在下文列舉多次，則相較於(若干)任何後續列舉，應偏好第一列舉。 ŸAoI 所關注區域 ŸASIC 特定應用積體電路 ŸCPU 中央處理單元 ŸDAS 分散式天線系統 ŸDSP 數位信號處理器 ŸEIP 愛立信室內規劃器 ŸFPGA 場可程式化閘陣列 ŸMIMO 多輸入多輸出 ŸRAM 隨機存取記憶體 ŸROM 唯讀記憶體 ŸSINR 信號對干擾加雜訊比 ŸSNR 信雜比
熟習此項技術者將認知對本發明之實施例之改良及修改。將全部此等改良及修改視為在本文揭示之概念之範疇內。
500‧‧‧步驟 502‧‧‧步驟 504‧‧‧步驟 600‧‧‧步驟 602‧‧‧步驟 604‧‧‧步驟 606‧‧‧步驟 608‧‧‧步驟 700‧‧‧步驟 702‧‧‧步驟 704‧‧‧步驟 706‧‧‧步驟 708‧‧‧步驟 710‧‧‧步驟 800‧‧‧步驟 802‧‧‧步驟 804‧‧‧步驟 806‧‧‧步驟 808‧‧‧步驟 900‧‧‧運算節點 902‧‧‧控制系統 904‧‧‧處理器 906‧‧‧記憶體 908‧‧‧網路介面 1000‧‧‧處理節點 1002‧‧‧網路 1004‧‧‧處理器 1006‧‧‧記憶體 1008‧‧‧網路介面 1010‧‧‧功能 1100‧‧‧模組
併入本說明書中且形成本說明書之一部分之隨附圖式圖繪示本發明之若干態樣，且連同描述用於解釋本發明之原理。
圖1繪示根據本發明之一些實施例之一樣本平面設計；
圖2繪示根據本發明之一些實施例之已經分段成離散位置之一例示性平面設計；
圖3繪示根據本發明之一些實施例之其中針對平面設計中之點運算路徑增益之一實例；
圖4繪示根據本發明之一些實施例之其中在特定位置處存在三個天線之圖1之平面設計之一更詳細視覺化；
圖5繪示根據本發明之一些實施例之用於判定無線電資源至天線之一指派之一方法；
圖6繪示根據本發明之一些實施例之一些當前實施例與一現有部署工具之一整合；
圖7繪示根據一些實施例之一操作方法；
圖8繪示根據本發明之一些實施例之一操作方法；
圖9係根據本發明之一些實施例之一運算節點之一示意性方塊圖；
圖10係繪示根據本發明之一些實施例之運算節點之一虛擬化實施例之一示意性方塊圖；及
圖11係根據本發明之一些其他實施例之運算節點之一示意性方塊圖。
500‧‧‧步驟
502‧‧‧步驟
504‧‧‧步驟

Claims (27)

  1. 一種藉由一運算節點(900)執行用於判定無線電資源至天線之一指派之方法，該方法包括：獲得(500、600)包括複數個天線及該複數個天線之對應位置之一天線部署；判定(502、602)該複數個天線之一小區指派，使得各天線經指派至一或多個小區中之一個小區；基於該小區指派，判定(504、604)該複數個天線之一資源指派，使得各天線經指派至一或多個無線電資源中之一個無線電資源；及基於該複數個天線在該天線部署中之該小區指派及該資源指派而計算(606)該天線部署之一效能度量。
  2. 如請求項1之方法，其中獲得該天線部署包括接收該天線部署。
  3. 如請求項1之方法，其中獲得該天線部署包括藉由該運算節點判定該天線部署。
  4. 如請求項1之方法，其中判定該複數個天線之該小區指派包括：判定(706、708)一源天線；及將最接近該源天線之一天線指派(710)至對應於該源天線之一小區。
  5. 如請求項4之方法，其中重複該判定及該指派步驟直至將該複數個天 線之各者指派至該一或多個小區中之一個小區。
  6. 如請求項4之方法，其中判定該源節點包括：當該複數個天線皆未經指派至一小區時，判定(708)一最遠天線為該源天線；及當該複數個天線之至少一者經指派至一小區時，判定(706)最接近該複數個天線之全部經指派天線之一天線為該源天線。
  7. 如請求項1之方法，其中一第一天線與一第二天線之一接近性係基於該第一天線及該第二天線之一實體位置。
  8. 如請求項1之方法，其中該第一天線與該第二天線之該接近性係基於該第一天線及該第二天線之至少一者之一傳播性質。
  9. 如請求項4之方法，其中將最接近該源天線之該天線指派至對應於該源天線之該小區進一步包括使該小區指派基於一給定小區之天線之一最大數目。
  10. 如請求項1之方法，其中判定該複數個天線之該小區指派進一步包括使用一K均值演算法之一變體基於該複數個天線之接近性對該複數個天線重新分組(702)。
  11. 如請求項1之方法，其中判定該複數個天線之該資源指派包括針對該 一或多個小區中之一個小區：判定(802)該一個小區中之一最佳天線；將該最佳天線指派(804)至該一或多個無線電資源中對應於一第一資料串流之一個無線電資源；及針對該複數個天線之各(806)未經指派天線，將該複數個天線之其他未經指派天線之一者指派(808)至該一或多個無線電資源中最佳化覆蓋區域中之排名之一無線電資源。
  12. 如請求項4之方法，其中重複該判定及該指派步驟直至已處理該一或多個小區之各者。
  13. 如請求項11之方法，其中該判定該一個小區中之該最佳天線包括基於該複數個天線之傳播性質判定該一個小區中之該最佳天線。
  14. 一種用於判定無線電資源至天線之一指派之運算節點(900)，該運算節點包括：處理電路(904、906、1004、1006)，其經組態以：獲得包括複數個天線及該複數個天線之對應位置之一天線部署；判定該複數個天線之一小區指派，使得各天線經指派至一或多個小區中之一個小區；基於該小區指派，判定該複數個天線之一資源指派，使得各天線經指派至一或多個無線電資源中之一個無線電資源；及基於該複數個天線在該天線部署中之該小區指派及該資源指派而 計算(606)該天線部署之一效能度量。
  15. 如請求項14之運算節點(900)，其中獲得該天線部署包括該處理電路經組態以接收該天線部署。
  16. 如請求項14之運算節點(900)，其中獲得該天線部署包括該處理電路經組態以藉由該運算節點判定該天線部署。
  17. 如請求項14之運算節點(900)，其中判定該複數個天線之該小區指派包括該處理電路經組態以：判定一源天線；及將最接近該源天線之一天線指派至對應於該源天線之一小區。
  18. 如請求項17之運算節點(900)，其中重複該判定及該指派步驟直至將該複數個天線之各者指派至該一或多個小區中之一個小區。
  19. 如請求項17之運算節點(900)，其中判定該源節點包括該處理電路經組態以：當該複數個天線皆未經指派至一小區時，判定一最遠天線為該源天線；及當該複數個天線之至少一者經指派至一小區時，判定最接近該複數個天線之全部經指派天線之一天線為該源天線。
  20. 如請求項14之運算節點(900)，其中一第一天線與一第二天線之一接近性係基於該第一天線及該第二天線之一實體位置。
  21. 如請求項14之運算節點(900)，其中該第一天線與該第二天線之該接近性係基於該第一天線及該第二天線之至少一者之一傳播性質。
  22. 如請求項17之運算節點(900)，其中將最接近該源天線之該天線指派至對應於該源天線之該小區進一步包括該處理電路經組態以使該小區指派基於一給定小區之天線之一最大數目。
  23. 如請求項14之運算節點(900)，其中判定該複數個天線之該小區指派進一步包括該處理電路經組態以使用一K均值演算法之一變體基於該複數個天線之接近性對該複數個天線重新分組。
  24. 如請求項14之運算節點(900)，其中判定該複數個天線之該資源指派包括針對該一或多個小區中之一個小區，該處理電路經組態以：判定該一個小區中之一最佳天線；將該最佳天線指派至該一或多個無線電資源中對應於一第一資料串流之一個無線電資源；及針對該複數個天線之各未經指派天線，將該複數個天線之其他未經指派天線之一者指派至一或多個無線電資源中最佳化覆蓋區域中之排名之一無線電資源。
  25. 如請求項17之運算節點(900)，其中重複該判定及該指派步驟直至已處理該一或多個小區之各者。
  26. 如請求項24之運算節點(900)，其中該判定該一個小區中之該最佳天線包括該處理電路經組態以基於該複數個天線之傳播性質判定該一個小區中之該最佳天線。
  27. 一種用於判定無線電資源至天線之一指派之運算節點(900)，無線裝置包括：處理電路(904、906、1004、1006)，其經組態以執行如請求項1至13中任一項之步驟之任何者；及電力供應電路，其經組態以將電力供應至該運算節點(900)。
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