WO2014049911A1 - 移動通信システム、移動予測装置及びページングエリアの決定方法 - Google Patents

移動通信システム、移動予測装置及びページングエリアの決定方法 Download PDF

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WO2014049911A1
WO2014049911A1 PCT/JP2013/003465 JP2013003465W WO2014049911A1 WO 2014049911 A1 WO2014049911 A1 WO 2014049911A1 JP 2013003465 W JP2013003465 W JP 2013003465W WO 2014049911 A1 WO2014049911 A1 WO 2014049911A1
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WO
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movement
mobile station
base station
area
mobile
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PCT/JP2013/003465
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English (en)
French (fr)
Inventor
池田　聡
伸治 加美
Original Assignee
日本電気株式会社
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Publication date
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    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/02—Services making use of location information
    • H04W4/029—Location-based management or tracking services
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W68/00—User notification, e.g. alerting and paging, for incoming communication, change of service or the like
    • H04W68/02—Arrangements for increasing efficiency of notification or paging channel
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W68/00—User notification, e.g. alerting and paging, for incoming communication, change of service or the like
    • H04W68/04—User notification, e.g. alerting and paging, for incoming communication, change of service or the like multi-step notification using statistical or historical mobility data

Definitions

  • the present invention relates to location registration processing and paging processing of a mobile station in a mobile communication system, and more particularly to determination of a location registration area and a paging area.
  • the mobile communication system needs to grasp the area where the mobile station is located in the core network in order to realize paging for the mobile station in the standby state. In order to realize this, the mobile station performs location registration and notifies the core network of the area (location registration area) in which the mobile station is located.
  • 3GPP LTE Long Term Evolution
  • TA tracking area
  • the tracking area is identified by a tracking area identifier (TAI).
  • TAI tracking area identifier
  • the mobile station can grasp the tracking area in which the base station is present by reporting the tracking area identifier of the tracking area to which the base station belongs.
  • the tracking area where the mobile station is located is registered on the core network side when the mobile station performs location registration (TAU; Tracking Area Update).
  • the core network can grasp the area where the mobile station is located based on the registered information.
  • the tracking area is regarded as a paging area, and all base stations included therein transmit paging signals.
  • the mobile station When receiving the paging signal addressed to the mobile station, the mobile station performs signaling for establishing a communication path. As a result, data can be transmitted and received, and the mobile station can be called.
  • the location registration area the area where the mobile station is known by the core network by location registration
  • the area where the paging signal is transmitted during paging is called the paging area.
  • paging processing for a mobile station it is necessary for all base stations belonging to the location registration area to transmit a paging signal.
  • paging processing outside the cell where the mobile station is located is a waste of radio resources. Therefore, in order to suppress this waste, a method for narrowing down the paging area where paging is actually performed from the position registration area has been proposed.
  • Patent Documents 1 and 2 disclose techniques for narrowing down the paging area by determining the paging area based on the location registration history of the mobile station.
  • Patent Document 1 selects a paging area according to a moving speed (or acceleration) from a location registration history of a mobile station obtained by GPS (Global Positioning System). Further, Patent Document 2 obtains a density distribution of a moving distance at a registration interval from a position registration history of a mobile station obtained by periodic position registration, and makes a circle whose radius is a distance at which the accumulated density is equal to or less than a threshold value. A technique for determining a set of included cells as a paging area is disclosed. Further, Patent Document 2 prevents paging failure by expanding the paging area in stages when paging fails.
  • Patent Documents 1 and 2 reduce the signaling cost required for paging by reducing the paging area according to the moving speed of the mobile station from the location registration history.
  • these methods simply determine the paging area based on the movement distance calculated from the position registration history and the previous position registration position, the movement characteristics of the mobile station cannot be fully utilized. For example, when the mobile station continues to move in a certain direction, it is highly likely that the mobile station will continue to move in the same direction thereafter.
  • the related method uses the area centered on the position registration position immediately before the mobile station as the paging area, it is unlikely that the mobile station is located in the area opposite to the moving direction, which is almost the same as the moving direction. There is room for improvement because paging is performed on the cells.
  • Patent Document 1 uses the periodic location registration history to determine the radius of the paging area, but not the position of the mobile station at the time of the paging request but the next periodic location registration time. Therefore, when there is a paging request immediately after location registration, the paging area becomes larger than necessary.
  • there are several ways to move people such as stop, walk, car, and train, which change over time.
  • the related technique does not sufficiently consider this point, and the movement characteristics averaged within the acquisition period of the location registration history to be used are used, and the movement method cannot be dealt with.
  • the location registration frequency can be reduced by increasing the location registration area.
  • RAI route selection area identification information
  • LAI position (registration) area identification information
  • tracking area identifier list are used for identifying a location registration area.
  • the signaling in mobility management provided in the present invention includes signaling required for paging of the mobile station and signaling required for location registration processing required when the mobile station moves out of the location registration area.
  • An object of the present invention is to provide a mobile communication system, a mobile prediction apparatus, and a paging area determination method capable of reducing the cost required for signaling in mobile management of a mobile station.
  • the movement prediction apparatus predicts the movement state of a mobile station, and creates a base station list that is likely to be located in the mobile station based on the prediction result in order to determine a paging area. Further, the estimated position at the predetermined time and the predicted position after the movement at the time after the predetermined time are calculated, and the estimated position and the predicted position are used to determine the vicinity of the route from the estimated position to the predicted position.
  • the base station list is created so that the mobile station is more likely to be in the area than the area.
  • a mobile communication system predicts a movement state of a mobile station and creates a base station list that is highly likely to be located in the mobile station based on the prediction result, and the movement prediction device Is provided with a mobility management device that determines a paging area based on the base station list created. Then, the movement prediction device calculates an estimated position at a predetermined time and a predicted position after movement at a time after the predetermined time, and uses the estimated position and the predicted position, from the previous estimated position to the predicted position.
  • the base station list is created so that the mobile station is more likely to be in the vicinity of the route than the other areas.
  • a method for determining a paging area includes: calculating an estimated position at a predetermined time and a predicted position after movement at a time after the predetermined time; and using the estimated position and the predicted position, Creating the base station list where the mobile station is more likely to be located, assuming that the vicinity of the route to the predicted position is more likely to be located in the mobile station than in other areas, the base station list Determining a paging area based on.
  • a paging area is appropriately selected to prevent an unnecessarily large size.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating an example of a configuration in Embodiment 1.
  • FIG. It is a block diagram which shows an example of a structure of the movement estimation apparatus in Embodiment 1.
  • FIG. 6 is a sequence diagram illustrating an example of an operation of a location registration process in the first embodiment.
  • FIG. 6 is a sequence diagram illustrating an example of an operation of a paging process in the first embodiment.
  • 3 is an example of a base station list creation in the first embodiment.
  • 10 is a sequence diagram illustrating an example of an operation of a position notification process in Embodiment 2.
  • FIG. It is a block diagram which shows an example of a structure of the movement estimation apparatus in Embodiment 3.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an example of the configuration of a mobile communication system according to the present invention.
  • the mobile communication system according to this embodiment includes a plurality of mobile stations 10, a plurality of base stations 20, a mobility management device 30, a mobility prediction device 40, and a gateway 50.
  • the mobile station 10 performs location registration with the mobility management device 30 via the base station 20 in the area.
  • the mobile station 10 holds the location registration area information notified from the mobility management device 30 by location registration.
  • the location registration is performed when the mobile station 10 moves to the cell of the base station 10 that does not belong to the location registration area information held by itself.
  • the base station 20 is connected to the mobile station 10 located in a radio reachable range (cell) by radio access technology.
  • the mobility management device 30 manages the location of the mobile station 10.
  • location management includes management of the location registration area of the mobile station 10 and paging processing for the mobile station 10.
  • the mobility management device 30 is connected to the base station 20, processes location registration from the mobile station 10, and manages the location registration area of the mobile station 10.
  • the mobility management device 30 performs a paging process for the mobile station 10 in a standby state in response to a request from the gateway 50.
  • the mobility management apparatus 30 is connected to the movement prediction apparatus 40 and notifies the movement prediction apparatus 40 of base station information or position information in which the mobile station 10 is located.
  • the mobility management device 30 requests the motion prediction device 40 to estimate an area where the mobile station 10 is likely to be located after a certain period of time, or based on the result. And a function for determining a location registration area and a paging area.
  • the mobility management device 30 creates a base station list so that more base stations are included in the direction of movement prediction of the mobile station than in the direction opposite to the direction of movement prediction.
  • the movement prediction device 40 predicts the movement of the mobile station 10 based on the position information of the mobile station 10 obtained by the position information notification from the movement management device 30.
  • FIG. 2 is a block diagram showing an example of the configuration.
  • the movement prediction apparatus 40 includes a position information conversion unit 41, a base station information storage unit 42, a movement state estimation unit 43, and a base station list generation unit 44.
  • the base station information storage unit 42 holds a correspondence relationship between a base station identifier, the installation position of the base station (or the center position of the cell), and the cell radius.
  • the location information conversion means 41 refers to the base station information storage unit 42 to obtain the base station location and cell radius from the observation location z, The error radius r is converted and output to the movement state estimation means 43.
  • the position information conversion means 41 When the position information notification is the observation position z and the error radius r obtained by GPS or the like, the position information conversion means 41 outputs the information to the movement state estimation means 43 as it is.
  • the movement state estimation means 43 has a function of estimating the movement state x ⁇ of the mobile station 10 and its error covariance matrix P ⁇ at time t0 when the input time of z and r is t0, and movement at time t0 + ⁇ t.
  • a function for predicting the state x ⁇ and its error covariance matrix P ⁇ is provided.
  • the base station list generation unit generates a base station list including a plurality of base station identifiers used to generate a location registration area and a paging area from x ⁇ , P ⁇ , x ⁇ , and P ⁇ .
  • a Kalman filter can be used as the movement state estimation means 43.
  • the gateway 50 relays data communication between the mobile station 10 and the external network. When there is an incoming data from an external network to the mobile station 10 in the standby state, the gateway 50 requests the mobile management device 30 to page the corresponding mobile station 10.
  • FIG. 3 is a sequence diagram illustrating an example of the operation of the location registration process in the present embodiment.
  • the mobile station 10 detects that its own station is located in a cell outside the location registration area, the mobile station 10 transmits a location registration request to the mobility management device 30.
  • the location registration request reaches the mobility management device 30 via the base station 20 in which the mobile station 10 is located (S11).
  • the location registration request may include coordinate information including the latitude and longitude of the mobile station 10 obtained by means such as GPS (Global Positioning System) and measurement accuracy.
  • the mobility management device 30 When the location management request is received, the mobility management device 30 notifies the location information of the mobile station to the mobility prediction device 40 (S12).
  • the location information is an identifier of the base station 20 that relayed the location registration request, and may be coordinate information included in the location registration request and its measurement error radius.
  • the movement prediction device 40 that has received the position information notification updates the movement state of the mobile station 10 based on the position information included therein (S13). At this time, when position information is given as coordinate information and a measurement error radius, updating is performed using the values. When given as an identifier of the base station 20, the center position of the cell of the base station 20 (or the installation position of the base station) and its radius (multiplied by a certain coefficient) are used for updating.
  • the mobility management device 30 that has transmitted the location information notification subsequently requests the motion prediction device 40 for the motion prediction of the mobile station 10 (S14).
  • the movement prediction device 40 creates an identifier list of base stations that are likely to be located between the current time of the mobile station 10 and the time difference s (S15). Transmit (S16).
  • the mobility management device 30 registers the received base station list as the location registration area of the mobile station 10, and registers the location registration area with respect to the mobile station 10 via the base station 20. Transmit (S17).
  • the mobile station 10 holds the received location registration area as its location registration area.
  • FIG. 4 is a sequence diagram illustrating an example of an operation in the paging process according to the present embodiment.
  • the location management device 30 that has received the data incoming notification requests the movement prediction device 40 to estimate the current location area of the mobile station 10 (S22).
  • the movement prediction device 40 receives the estimation request, creates a base station list with a high possibility that the mobile station 10 is currently located from the movement state of the mobile station 10 (S23), and transmits it to the movement management device 30 ( S24).
  • the mobility management device 30 determines a base station list obtained as a common part of the base station list obtained as a result of the location estimation and the location registration area of the mobile station 10 as a paging area (S25), and sends a paging signal to the target base. Request to the station (S26, S27).
  • a Kalman filter can be used for movement prediction and position estimation in the movement state estimation means 43 in the movement prediction apparatus 40.
  • the Kalman filter is a method for estimating the current state from discrete observations including errors in a system that changes over time.
  • the Kalman filter can estimate the most probable value of the variable by taking a weighted average of the value of the variable predicted by the model and the actually observed numerical value.
  • feedback control can be performed on the system from observation data.
  • movement prediction / position estimation operations when the Kalman filter is used will be described.
  • the movement of the mobile station 10 is assumed to be modeled in the following line format.
  • the upper equation is a state equation representing the state of the system.
  • the lower equation is a measurement equation representing the relationship between system variables and observed variables.
  • w and v are terms representing disturbances and measurement errors.
  • F and H are matrices for associating variables on the right and left sides.
  • X (t) and y (t) are vectors representing the moving state and observed values of the mobile station at time t, respectively.
  • F ( ⁇ t) and Q ( ⁇ t) are a matrix representing a time transition determined by the time difference ⁇ t and a variance covariance matrix of noise (process noise) of the time transition, respectively.
  • the observation state y (t) is a vector representing the position of the mobile station consisting of latitude and longitude.
  • F ( ⁇ t) can be used for modeling the constant velocity linear movement of the mobile station and Q ( ⁇ t) for modeling the random acceleration and movement of the mobile station.
  • H is a matrix for observing the position information (latitude, longitude) of the mobile station from x (t)
  • R (r) is a variance-covariance matrix of observation errors determined by the distance r.
  • R (r) for example, a value obtained by multiplying a constant in a 2 ⁇ 2 matrix having the square of r as a diagonal component can be used.
  • the Kalman filter calculates the moving state x ⁇ and its error covariance matrix P ⁇ at time t0 as Predict using formulas (prediction procedure). Furthermore, when the position information z and its error radius information r at time t0 are obtained, the moving state and its error covariance matrix at time t0 can be estimated by the following equation (update procedure). When the position of the mobile station 10 is notified from the movement management device 30 to the movement prediction device 40, the Kalman filter is updated as follows for the movement state update.
  • the time difference ⁇ t from the previous position notification is calculated.
  • a procedure for predicting the movement state after ⁇ t from the time of the previous position notification (that is, the current time) is performed.
  • a moving state update procedure is performed using the current observation position z and the observation error radius r included in the position notification.
  • the update procedure is performed with the position of the base station 20 (or the center position of the cell) identified by the base station identifier as the observation position and the radius of the cover area as r.
  • the position notification includes coordinate information and a measurement error radius
  • the coordinate information may be updated with the observation position z and the measurement error radius r.
  • the movement prediction device 40 receives the position notification related to the mobile station 10 at time t0 and updates the latest movement state. That is, the movement prediction apparatus 40 holds the state update time t0, the movement state x ⁇ , and the error covariance matrix P ⁇ for each mobile station 10.
  • the movement prediction device 40 that has received the movement request predicts the variance-covariance matrix P ⁇ of the estimation state after the preset time difference s and its error x ⁇ using the Kalman filter prediction procedure.
  • the base station list creation means creates a base station list from x ⁇ , P ⁇ , x ⁇ , P ⁇ .
  • the estimated position y ⁇ at time t0 and its error covariance matrix S ⁇ and the estimated position y ⁇ at time t0 + s and its error covariance matrix S ⁇ are calculated by the following equations.
  • the set of (y ⁇ , S ⁇ ) is the estimated position of the mobile station 10 and its estimation error at time t0
  • the set of (y ⁇ , S ⁇ ) is the predicted position of the mobile station 10 and its prediction error at time t0 + s.
  • the p_curr1% confidence interval of the estimated position and the p_pred% confidence interval of the predicted position are ellipses O_curr and O_pred on the latitude and longitude coordinates, respectively.
  • a base station that is likely to be located is determined using the ellipse O_curr and the ellipse O_pred.
  • a base station that is included in an area composed of ellipses O_curr and O_pred and a common outer tangent of two ellipses or that is installed in a crossing cell can be located.
  • a highly reliable base station when there is no common outer tangent, a base station corresponding to a cell included in or intersecting with O_pred is used.
  • the movement prediction device 40 transmits to the movement management device 30 an identifier list of base stations that are likely to be in the area.
  • the target base station number B is determined, and the time difference s and the reliability interval parameters p_curr1 and p_pred are dynamically selected so that the number of base stations does not exceed B (or close to B). You may create it. Further, instead of the common outer tangent of the ellipse, the envelope of the ellipse O_pred when the time difference is moved in the range of 0 to s may be used. As shown in FIG. 5, as a result, the base station list is created so that more base stations are included in the mobile station's movement prediction direction than in the direction opposite to the movement prediction direction. .
  • the same procedure as the movement prediction is performed. That is, as shown in FIG. 5, the ellipse O_curr obtained as the p_curr2% confidence interval of the two-dimensional normal distribution represented by (y ⁇ , S ⁇ ) and the p_est% of the two-dimensional normal distribution represented by (y ⁇ , S ⁇ )
  • a base station list made up of base stations installed in a cell having an ellipse O_est obtained as a confidence interval and a common outer tangent line or having a common area is created and transmitted to the mobility management device 30 To do.
  • p_curr2 and p_est may be larger than p_curr1 and p_pred.
  • a base station list composed of base stations included in a cell included in an ellipse O_est or having a common area may be simply used.
  • the configuration using the Kalman filter for the movement prediction / position estimation has been described.
  • the movement prediction means is not limited to this, and the predicted value of the position of the mobile station at a certain time and its error based on the past position information.
  • the moving state estimation means can calculate the covariance matrix, not only the Kalman filter but also other methods may be used.
  • other prediction means such as a Kalman filter derivative filter or a particle filter may be used.
  • the position registration area and the paging area are determined by performing the movement prediction / position estimation of the mobile station according to the moving state including the moving speed and moving direction of the mobile station.
  • the base station list is created so that more base stations are included in the mobile station movement prediction direction than in the direction opposite to the movement prediction direction. That is, it is possible to determine the position registration area and the paging area in consideration of the moving direction of the mobile station. For this reason, even when the number of cells included in the location registration area is set to the same level as the related method, the location registration interval becomes longer, and the number of location registration signals can be reduced. Furthermore, it is possible to reduce paging processing for a base station in the opposite direction to movement.
  • the purpose of this embodiment is to improve the accuracy of movement prediction in the mobile communication system in the first embodiment.
  • the operations of the base station and the mobility management device are different from the operations in the first embodiment.
  • the reference numbers different from those in the first embodiment, the base station 20A, and the mobility management device 30A are used for distinction.
  • the base station 20A in the present embodiment is different from the operation of the base station 20 in the first embodiment in that a location notification trigger is transmitted to the mobility management device 30A.
  • the location notification trigger is transmitted from the base station 20A to the mobility management device 30A when it is determined that the mobile station 10 is in the base station 20A.
  • the position notification trigger may be used by explicitly defining a new message, or may use an existing message transmitted and received in the mobile communication system.
  • the existing message includes, for example, a signaling sequence performed for the mobile station 10 to establish / disconnect a communication path to / from the core network, and signaling performed at the time of handover when the mobile station 10 moves between base stations.
  • a message transmitted from the base station 20A included in the sequence to the mobility management device 30A can be used.
  • S1-AP in Service Request Procedure Initial Context Setup Complete (control protocol name for communication between core network and base station in LTE system), S1-AP in S1 Release Procedure: S1 UE Status Release Complete, Path Switch Request in X2 based handover may be used. It is important that the position notification trigger can be determined by the base station corresponding to the cell in which the mobile station is located, and the application of the present invention is not limited to these messages.
  • the mobility management device 30A in the present embodiment receives a location notification trigger from the base station 20A and notifies the mobility prediction device 40A of location information.
  • the update of the movement state in the movement prediction apparatus is triggered by a mobile station location registration request.
  • processing other than location registration also triggers movement state update.
  • FIG. 6 is a sequence diagram showing an example of the movement state update operation in the present embodiment.
  • the base station 20A transmits a location notification trigger to the mobility management device 30A (S31).
  • the mobility management device 40A that has received the location notification trigger performs location information notification including the identifiers of the target mobile station 10 and the base station 20A (S32). This is a process equivalent to S12 in the first embodiment.
  • the movement prediction apparatus 40A that has received the position information notification updates the movement state in the same manner as S13 in the first embodiment (S33).
  • the present embodiment can update the movement state by using the in-zone cell information of the mobile station obtained at timing such as establishment of a communication path or handover. That is, the movement status can be updated more frequently than in the first embodiment using only the location registration process, and the movement prediction of the mobile station with higher accuracy is possible. Thereby, it is possible to determine the location registration area and the paging area with high accuracy, and as a result, it is possible to reduce the signaling cost.
  • the present embodiment aims to improve the movement prediction accuracy.
  • the present embodiment is different from the first embodiment in that movement prediction is performed using a plurality of movement models, and the configuration and operation of the movement prediction apparatus are different from the first embodiment. In this embodiment, it distinguishes using the code
  • FIG. 7 is a block diagram showing an example of the configuration of the movement prediction apparatus 40B in the present embodiment.
  • KFi is a Kalman filter that performs movement prediction / estimation of the movement model Mi defined by Fi ( ⁇ t), Qi ( ⁇ t), Hi, and Ri (r).
  • the movement model Mi represents a plurality of different movement models. For example, a stop model, a random walk model, a constant velocity linear movement model, or the like is used. Also, by preparing a plurality of models in which the component of Qi ( ⁇ t) is changed even with the same movement model, it is possible to define movement models having different magnitudes of speed changes.
  • the mobile station 10 is regarded as operating according to one of a plurality of mobile models at a certain time, and the mobile station 10 according to the mobile model Mi has a transition probability ⁇ ( ⁇ t) after the time difference ⁇ t. ij is considered to transition to the movement model Mj.
  • the movement state estimation means KFi43B corresponding to the movement model Mi is updated by the position information notification at time t0, the movement state xi ⁇ , the error covariance matrix Pi ⁇ and the state at time t0- ⁇ t are estimated, and the weight is It is calculated as ⁇ i ⁇ .
  • the prediction / update procedure for each Kalman filter KFi at time t0 is performed according to the following procedure.
  • the input determination unit 45B determines the weight ⁇ i ⁇ , the movement state xi ⁇ , and the error covariance matrix Pi ⁇ of the movement state corresponding to a plurality of movement models using the following equations.
  • Fi ( ⁇ t), Qi ( ⁇ t), and H in Equations 5 and 6 are parameters of the movement model corresponding to F ( ⁇ t) and Q ( ⁇ t) in Equation 1, and are used to distinguish a plurality of models. With a subscript i.
  • mnvpdf (z, S) represents a probability density function of a multivariate normal distribution with mean z and variance S.
  • the estimated state determination unit 46B integrates the movement state xi ⁇ estimated by KFi and the error covariance matrix Pi ⁇ , and uses either Equation 8 or Equation 9 to determine the final movement state x ⁇ and the error covariance.
  • the variance matrix P ⁇ is determined.
  • the prediction state determination unit 47B integrates the movement state xi ⁇ estimated by KFi and the error covariance matrix Pi ⁇ , and uses either Equation 10 or Equation 11 to obtain the final movement state x ⁇ . Then, an error covariance matrix P ⁇ is determined.
  • the base station list generation means 44 in the present embodiment generates a base station list by the same processing as in the first embodiment using x ⁇ , P ⁇ , x ⁇ , P ⁇ .
  • This embodiment prepares a plurality of movement models, considers transitions between them, and weights the movement model suitable for the movement of the mobile station 10 to perform movement prediction / position estimation. Therefore, it is possible to perform movement prediction / position estimation according to changes in movement modes among various movement modes such as stop, walking, and car.
  • the location registration area and the paging area can be determined with high accuracy, and as a result, the signaling cost can be reduced.
  • the present invention is not limited to the above-described embodiment, and can be changed as appropriate without departing from the spirit of the present invention.
  • the LTE system is shown as a specific example in the above embodiment.
  • the present invention may also be applied to other wireless communication systems, for example, communication systems related to fourth generation or higher communication standards (eg LTE-Advanced, IMT-Advanced, WiMAX2).
  • the processing in the movement prediction device 40 and the movement management device 30 can be realized by causing a computer to execute a program.
  • the present invention has been described as a hardware configuration, but the present invention is not limited to this.
  • the present invention can also realize arbitrary processing by causing a CPU (Central Processing Unit) to execute a computer program.
  • the above-described program can be stored using various types of non-transitory computer readable media and supplied to a computer.
  • Non-transitory computer readable media include various types of tangible storage media.
  • non-transitory computer-readable media examples include magnetic recording media (eg, flexible disks, magnetic tapes, hard disk drives), magneto-optical recording media (eg, magneto-optical disks), CD-ROM (Read Only Memory) CD-R, CD -R / W, including semiconductor memory (for example, mask ROM, PROM (Programmable ROM), EPROM (Erasable PROM), flash ROM, RAM (Random Access Memory)).
  • the program may be supplied to the computer by various types of temporary computer readable media. Examples of transitory computer readable media include electrical signals, optical signals, and electromagnetic waves.
  • the temporary computer-readable medium can supply the program to the computer via a wired communication path such as an electric wire and an optical fiber, or a wireless communication path.
  • a mobile prediction device that predicts the movement state of a mobile station and creates a base station list that is likely to be located in the mobile station based on the prediction result in order to determine a paging area, Calculate an estimated position at a predetermined time and a predicted position after movement at a time after the predetermined time, and use the estimated position and the predicted position to determine the vicinity of the route from the estimated position to the predicted position in another region.
  • the mobile prediction apparatus that creates the base station list as a mobile station having a higher possibility of being in the service area.
  • (Appendix 2) The mobile prediction device according to supplementary note 1, wherein the base station list is created so that the base station list includes more base stations than the mobile prediction direction with respect to the mobile prediction direction of the mobile station.
  • (Appendix 3) The estimated position of the mobile station and the predicted position are elliptical areas, and are included in an area included in an envelope obtained by elapse of time from the elliptical area represented by the estimated position to the elliptical area represented by the predicted position, The movement prediction apparatus according to appendix 1 or 2, wherein the base station list in the paging area is generated from a base station that covers the intersecting cells.
  • (Appendix 4) Provided with a plurality of movement state estimation means corresponding to a plurality of movement models, The plurality of movement state estimation means estimates the likelihood of movement prediction of the mobile station based on the position information of the mobile station, and uses one of the estimated position and the predicted position of the plurality of movement models. Or the movement prediction apparatus as described in 2.
  • (Appendix 5) Provided with a plurality of movement state estimation means corresponding to a plurality of movement models, The plurality of movement state estimation means are calculated based on the weighted average of the estimated positions calculated based on the plurality of movement models and the plurality of movement state estimation means, with the likelihood of movement prediction as a weight.
  • the movement prediction apparatus Generating the base station list using a weighted average of the predicted positions as an estimated position and a predicted position, respectively.
  • the movement prediction apparatus according to addition 1 or 2. (Appendix 6) A mobile prediction device that predicts the mobile state of a mobile station and creates a base station list that is likely to be in the area of the mobile station based on the prediction result; A mobility management device that determines a paging area based on a base station list created by the mobility prediction device, The movement prediction device calculates an estimated position at a predetermined time and a predicted position after movement at a time after the predetermined time, and uses the estimated position and the predicted position to route from the estimated position in the previous period to the predicted position.
  • a mobile communication system that creates the base station list on the assumption that the mobile station is more likely to be in the vicinity than other areas.
  • Appendix 7 The movement according to appendix 6, wherein the movement prediction device creates the base station list so that more base stations are included in the movement prediction direction of the mobile station than in a direction opposite to the movement prediction direction. Communications system.
  • the estimated position of the mobile station and the predicted position estimated by the movement prediction device are elliptical areas, and the envelope obtained by the passage of time from the elliptical area represented by the estimated position to the elliptical area represented by the predicted position
  • the mobile communication system according to appendix 6 or 7, wherein the base station list of the paging area is generated from base stations that are included in the included area and cover cells that intersect.
  • the movement prediction device includes a plurality of movement state estimation means corresponding to a plurality of movement models, The plurality of movement state estimation means estimates the likelihood of movement prediction of the mobile station based on the position information of the mobile station, and uses one of the estimated position and the predicted position of the plurality of movement models.
  • the movement prediction device includes a plurality of movement state estimation means corresponding to a plurality of movement models, The plurality of movement state estimation means are calculated based on the weighted average of the estimated positions calculated based on the plurality of movement models and the plurality of movement state estimation means, with the likelihood of movement prediction as a weight. Generating the base station list using a weighted average of the predicted positions as an estimated position and a predicted position, respectively.
  • (Appendix 11) A method for determining a paging area, Calculating an estimated position at a predetermined time and a predicted position after movement at a time after the predetermined time; Using the estimated position and the predicted position, the vicinity of the route from the previous estimated position to the predicted position is likely to be located in the mobile station, assuming that the mobile station is likely to be located in other areas. Creating the base station list having a high probability; A method for determining a paging area, comprising: determining a paging area based on the base station list. (Appendix 12) In the step of creating the base station list, the base station list is created such that the base station list includes more base stations than the direction opposite to the movement prediction direction with respect to the movement prediction direction of the mobile station.
  • the paging area determination method according to attachment 11. (Appendix 13)
  • the estimated position and the predicted position of the mobile station are elliptical areas, and are obtained by elapse of time from the elliptical area represented by the estimated position to the elliptical area represented by the predicted position.
  • the paging area determination method according to attachment 11 or 12 wherein the base station list of the paging area is generated from a base station included in an area included in an envelope and covering cells that intersect each other.
  • the likelihood of movement prediction of the mobile station is estimated based on the position information of the mobile station for each of the plurality of movement models, The method for determining a paging area according to appendix 11 or 12, wherein the one estimated position and the predicted position are used.
  • the weighted average of the estimated positions calculated based on the plurality of movement models, using the likelihood of movement prediction as a weight, and the plurality of movement state estimation means A weighted average of the predicted positions calculated based on the estimated position and the predicted position, respectively.
  • a method for determining a paging area according to appendix 11 or 12.
  • Appendix 16 A non-transitory computer readable medium for creating a base station list for determining a paging area, Calculating an estimated position at a predetermined time and a predicted position after movement at a time after the predetermined time; Using the estimated position and the predicted position, the vicinity of the route from the previous estimated position to the predicted position is likely to be located in the mobile station, assuming that the mobile station is likely to be located in other areas.
  • a non-transitory computer-readable medium for determining a paging area which causes a computer to execute the step of creating the base station list having high characteristics.
  • the base station list is created such that the base station list includes more base stations than the direction opposite to the movement prediction direction with respect to the movement prediction direction of the mobile station.
  • the non-transitory computer-readable medium for determining a paging area according to appendix 16.

Abstract

関連技術は、位置登録直後にページング要求があった場合にページングエリアが必要以上に大きくなる。また、移動局の移動特性の変化に十分対応して適切な位置登録エリアおよびページングエリアを決定していない、という課題がある。 本発明にかかる移動通信システム（１００）は、移動局の移動状態を予測して、その予測結果に基づいて移動局の在圏する可能性が高い基地局リストを作成する移動予測装置（４０）と、移動予測装置が作成した基地局リストに基づいてページングエリアを決定する移動管理装置（３０）を備えている。そして、移動予測装置は、所定時刻における推定位置と、所定時刻以降の時刻における移動後の予測位置を計算し、推定位置と、予測位置を用いて、推定位置から予測位置までの経路近傍を、他の領域よりも移動局の在圏する可能性が高いものとして、基地局リストを作成するよう構成されている。

Description

移動通信システム、移動予測装置及びページングエリアの決定方法
　本発明は、移動通信システムにおける移動局の位置登録処理およびページング処理に関し、特に位置登録エリアおよびページングエリアの決定に関する。
　移動通信システムは、待ち受け状態の移動局に対する呼び出し（ページング）を実現するために、コアネットワークにおいて移動局のいるエリアを把握する必要がある。これを実現するために、移動局は位置登録を行い自局の在圏するエリア（位置登録エリア）をコアネットワークに通知を行う。例えば、３ＧＰＰのＬＴＥ　（Long　Term　Evolution）は、トラッキングエリア（ＴＡ；　Tracking　Area）と呼ばれる隣接するセルの集合を単位として移動局の位置を管理している。
　トラッキングエリアはトラッキングエリア識別子（ＴＡＩ；Tracking　Area　Identifier）によって識別される。移動局は、基地局が自局の属するトラッキングエリアのトラッキングエリア識別子を報知することで、在圏するトラッキングエリアを把握することができる。移動局の在圏するトラッキングエリアは、移動局が位置登録（ＴＡＵ；Tracking　Area　Update）を行うことでコアネットワーク側に登録される。
　コアネットワークは、登録された情報をもとに移動局の在圏するエリアを把握することができる。待ち受け状態の移動局に対して下りデータが到着した場合、トラッキングエリアをページングエリアとみなし、そこに含まれる全ての基地局がページング信号を送信する。移動局は、自局宛のページング信号を受信すると、通信路を確立するためのシグナリングを行う。これによりデータの送受信が可能となり、移動局の呼び出しが実現する。
　以下、位置登録によってコアネットワークが把握している移動局の在圏エリアを位置登録エリア、ページングの際にページング信号が送信されるエリアをページングエリアと呼ぶ。一般に、移動局に対するページング処理は、位置登録エリアに属する全ての基地局がページング信号を送出する必要がある。しかし、移動局の在圏するセル（１つの基地局がカバーする区域）以外でのページング処理は無線リソースの無駄となる。そのため、この無駄を抑えるために、位置登録エリアから実際にページングを行うページングエリアを絞り込む手法が提案されている。例えば、特許文献１および２は、移動局の位置登録履歴に基づきページングエリアを決定することで、ページングエリアを絞り込む技術を開示している。
　特許文献１は、ＧＰＳ（Global　Positioning　System）によって得られる移動局の位置登録履歴から移動速度（または加速度）に応じてページングエリアを選択する。また、特許文献２は、周期的な位置登録により得られる移動局の位置登録履歴から、登録間隔での移動距離の密度分布を求め、累積密度がある閾値以下となる距離を半径とする円に含まれるセルの集合をページングエリアとして決定する技術を開示している。さらに、特許文献２は、ページングに失敗した場合にページングエリアを段階的に拡大することで、ページングの失敗を防いでいる。
　ページングでのシグナリングに関して、特許文献１および２は、位置登録履歴から移動局の移動速度に応じてページングエリアを小さくすることで、ページングに要するシグナリングコストを削減している。しかし、これらの手法は単純に位置登録履歴から計算される移動距離と直前の位置登録位置を元にページングエリアを決定しているため、移動局の移動特性を十分に活用できていない。例えば、移動局が一定の方向に継続して移動している場合、その後も同じ方向に移動し続ける可能性が高いと考えられる。しかしながら、関連する手法は移動局の直前の位置登録位置を中心とした領域をページングエリアとするため、在圏している可能性の低い、移動方向とは逆の領域にも移動方向と同程度のセルに対してページングを行うことになり、改良の余地がある。
　また、特許文献１は、周期的な位置登録の履歴を利用して、ページングエリアの半径を決定しているが、ページング要求時点での移動局の位置ではなく、次の周期的位置登録時点までに移動する可能性の高い範囲を基準としているため、位置登録直後にページング要求があった場合にページングエリアが必要以上に大きくなる。加えて、人の移動には停止・徒歩・車・電車など複数の移動手段があり、時間経過とともに変化していく。しかし、関連する手法はこの点を十分考慮しておらず、利用する位置登録履歴の取得期間内で平均化された移動特性を用いることになり、移動手段の変化に対応できていない。
　位置登録処理でのシグナリングに関して、位置登録エリアを大きくすると、位置登録の頻度を下げることができる。しかし、上記のページングエリアの最適化を行ったとしても、ページング失敗時には、位置登録エリアをページングエリアとしてページングを行わなければならず、単純に位置登録エリアを大きくすることは望ましくない。そのため、位置登録エリアのサイズを抑えつつ、位置登録頻度が少なくなるように位置登録エリアを設計することが望ましい。特許文献１および２は、それぞれＲＡＩ（経路選択エリア識別情報）／ＬＡＩ（位置（登録）エリア識別情報）とトラッキングエリア識別子リストが位置登録エリアの識別に用いられるが、位置登録エリアの決定については言及されていない。
特許４５３２２９８号公報 特開２０１１－４９６１６号公報
　上述のように、関連技術は、位置登録直後にページング要求があった場合にページングエリアが必要以上に大きくなる。また、移動局の移動特性の変化に十分対応して適切な位置登録エリアおよびページングエリアを決定していない、という課題がある。本発明で提供する、移動管理におけるシグナリングとは、移動局のページングに要するシグナリングと、移動局が位置登録エリア外に移動する際に必要な位置登録処理に必要なシグナリングを含んでいる。
　本発明は、移動局の移動管理におけるシグナリングに要するコストを削減することが可能な移動通信システム、移動予測装置及びページングエリアの決定方法を提供することを目的としている。
　一態様にかかる移動予測装置は、移動局の移動状態を予測して、その予測結果に基づいて移動局の在圏する可能性が高い基地局リストを、ページングエリアを決定するために作成する。また、所定時刻における推定位置と、所定時刻以降の時刻における移動後の予測位置を計算し、前記推定位置と、前記予測位置を用いて、前期推定位置から前記予測位置までの経路近傍を、他の領域よりも前記移動局の在圏する可能性が高いものとして、前記基地局リストを作成するよう構成されている。
　一態様にかかる移動通信システムは、移動局の移動状態を予測して、その予測結果に基づいて移動局の在圏する可能性が高い基地局リストを作成する移動予測装置と、前記移動予測装置が作成した基地局リストに基づいてページングエリアを決定する移動管理装置を備えている。そして、前記移動予測装置は、所定時刻における推定位置と、所定時刻以降の時刻における移動後の予測位置を計算し、前記推定位置と、前記予測位置を用いて、前期推定位置から前記予測位置までの経路近傍を、他の領域よりも前記移動局の在圏する可能性が高いものとして、前記基地局リストを作成するよう構成されている。
　一態様にかかるページングエリアの決定方法は、所定時刻における推定位置と、所定時刻以降の時刻における移動後の予測位置を計算すること、前記推定位置と前記予測位置を用いて、前期推定位置から前記予測位置までの経路近傍を、他の領域よりも前記移動局の在圏する可能性が高いものとして、移動局の在圏する可能性が高い前記基地局リストを作成すること、前記基地局リストに基づいてページングエリアを決定すること、を含む。
　本発明により、ページングエリアを適切に選択し、必要以上に大きくなることを抑制する。また、移動局の移動特性の変化に十分対応して適切な位置登録エリアおよびページングエリアを決定するシステムを提供することができる。
実施形態１における構成の一例を示すブロック図である。 実施形態１における移動予測装置の構成の一例を示すブロック図である。 実施形態１における位置登録処理の動作の一例を示すシーケンス図である。 実施形態１におけるページング処理の動作の一例を示すシーケンス図である。 実施形態１における基地局リスト作成の一例である。 実施形態２における位置通知処理の動作の一例を示すシーケンス図である。 実施形態３における移動予測装置の構成の一例を示すブロック図である。
　次に、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
＜実施の形態１＞
［構成の説明］
　図１は、本発明における移動通信システムの構成の一例を示すブロック図である。図１の様に、本実施形態における移動通信システムは、複数の移動局１０と、複数の基地局２０と、移動管理装置３０と、移動予測装置４０と、ゲートウェイ５０とを備える。
　移動局１０は、移動管理装置３０に対し、在圏する基地局２０を介して位置登録を行う。移動局１０は、位置登録により、移動管理装置３０から通知された位置登録エリア情報を保持する。位置登録は、移動局１０が自局の保持する位置登録エリア情報に属さない基地局１０のセルに移動した場合に行われる。基地局２０は、無線の到達する範囲（セル）に在圏する移動局１０と無線アクセス技術によって接続される。
　移動管理装置３０は、移動局１０の位置管理を行う。ここで、位置管理とは移動局１０の位置登録エリアの管理及び移動局１０に対するページング処理を含む。移動管理装置３０は、基地局２０と接続されており、移動局１０からの位置登録を処理し、移動局１０の位置登録エリアを管理する。また、外部ネットワークから移動局１０に接続要求があった時、移動管理装置３０は、ゲートウェイ５０からの要求に応じ、待ち受け状態にある移動局１０のページング処理を行う。そして、移動管理装置３０は、移動予測装置４０と接続されており、移動局１０の在圏する基地局情報または位置情報を移動予測装置４０に通知する。
　加えて、移動管理装置３０は、移動予測装置４０に対して、移動局１０の一定時間後、または現在の位置の在圏する可能性の高いエリアの推定を依頼し、その結果をもとに、位置登録エリアおよびページングエリアを決定する機能を持つ。移動管理装置３０は、移動局の移動予測方向に対して、当該移動予測方向とは反対の方向よりも多くの基地局が含まれるように、基地局リストを作成する。移動予測装置４０は、移動管理装置３０からの位置情報通知により得られる移動局１０のいる位置情報に基づいて移動局１０の移動を予測する。
　図２はその構成の一例を示すブロック図である。移動予測装置４０は、位置情報変換手段４１、基地局情報記憶部４２、移動状態推定手段４３、基地局リスト生成手段４４を備える。基地局情報記憶部４２は、表１に示すように、基地局識別子と、その基地局の設置位置（または、セルの中心位置）、セル半径の対応関係を保持している。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000001
　位置情報変換手段４１は、移動管理装置３０からの位置情報通知が、基地局識別子として与えられた場合に、基地局情報記憶部４２を参照して、基地局位置およびセル半径を観測位置ｚ、誤差半径ｒに変換して、移動状態推定手段４３に出力する。
　位置情報変換手段４１は、位置情報通知が、ＧＰＳなどによって得られる観測位置ｚと誤差半径ｒである場合は、そのままその情報を移動状態推定手段４３に出力する。移動状態推定手段４３は、ｚとｒの入力時刻をｔ０としたときに、時刻ｔ０での移動局１０の移動状態ｘ＾とその誤差共分散行列Ｐ＾を推定する機能と、時刻ｔ０＋Δｔにおける移動状態ｘ￣とその誤差共分散行列Ｐ￣を予測する機能を備える。
　基地局リスト生成部は、ｘ＾、Ｐ＾、ｘ￣、Ｐ￣から位置登録エリアおよびページングエリアを生成するために用いられる複数の基地局識別子からなる基地局リストを生成する。移動状態推定手段４３としては、例えば、カルマンフィルタを用いることができる。ゲートウェイ５０は、移動局１０と外部ネットワークのデータ通信を中継する。ゲートウェイ５０は、待ち受け状態の移動局１０宛に外部ネットワークからのデータの着信があると、移動管理装置３０に対して該当する移動局１０のページングを要求する。
　［動作の説明］
　次に、本発明の実施形態において実行される処理動作について詳細に説明する。
（位置登録）
　図３は、本実施形態における位置登録処理の動作の一例を示すシーケンス図である。移動局１０は、自局が位置登録エリア外のセルに在圏することを検出すると、位置登録要求を移動管理装置３０に送信する。位置登録要求は移動局１０が在圏する基地局２０を経由して移動管理装置３０に到達する（Ｓ１１）。位置登録要求には、移動局及び基地局を識別する情報の他、ＧＰＳ（Global　Positioning　System）などの手段で得られる移動局１０の緯度経度からなる座標情報と測定精度を含んでもよい。
　移動管理装置３０は位置登録要求を受信すると、移動予測装置４０に対して移動局の位置情報を通知する（Ｓ１２）。ここで、位置情報は、位置登録要求を中継した基地局２０の識別子であり、位置登録要求に含まれる座標情報とその測定誤差半径であってもよい。
　位置情報通知を受けた移動予測装置４０は、それに含まれる位置情報をもとに移動局１０の移動状態を更新する（Ｓ１３）。このとき、位置情報が座標情報と測定誤差半径として与えられる場合は、その値を用いて更新を行う。基地局２０の識別子として与えられる場合は、基地局２０のセルの中心位置（または基地局の設置位置）とその半径（にある係数を乗じたもの）を更新に用いる。
　なお、具体的な移動状態の更新手順については後述する。位置情報通知を送信した移動管理装置３０は、続いて移動予測装置４０に対して、移動局１０の移動予測を要求する（Ｓ１４）。移動予測装置４０は移動予測要求を受信すると、移動局１０の現在から時刻差ｓ後までの間に在圏する可能性が高い基地局の識別子リストを作成し（Ｓ１５）、移動管理装置３０に送信する（Ｓ１６）。移動管理装置３０は、移動予測結果として基地局識別リストを受信すると、受信した基地局リストを移動局１０の位置登録エリアとして登録し、位置登録エリアを基地局２０経由で移動局１０に対して送信する（Ｓ１７）。移動局１０は、受信した位置登録エリアを自局の位置登録エリアとして保持する。
　（ページング）
　図４は、本実施形態におけるページング処理における動作の一例を示すシーケンス図である。外部ネットワークから待ち受け状態の移動局１０に対する着信データがゲートウェイ５０に到着した場合、ゲートウェイ５０と移動局１０間の通信路が確立されていない。そのため、ゲートウェイ５０は、ページングをトリガするため位置管理装置３０に対して移動局１０宛のデータが着信したことを通知する（Ｓ２１）。
　データ着信通知を受けた位置管理装置３０は、移動予測装置４０に対して、移動局１０の現在の在圏エリアの推定を要求する（Ｓ２２）。推定要求を受けた移動予測装置４０は、移動局１０の移動状態から、移動局１０が現在在圏する可能性がある高い基地局リストを作成し（Ｓ２３）、移動管理装置３０に送信する（Ｓ２４）。移動管理装置３０は、位置推定結果として得られた基地局リストと移動局１０の位置登録エリアの共通部分として得られる基地局リストをページングエリアとして決定し（Ｓ２５）、ページングシグナルの送出を対象基地局に依頼する（Ｓ２６、Ｓ２７）。
　（移動予測・位置推定）
　移動予測装置４０における移動状態推定手段４３での移動予測および位置推定には、カルマンフィルタを利用することができる。カルマンフィルタは、時間変化するシステムの、誤差を含む離散的な観測から現在の状態を推定する手法である。また、カルマンフィルタは、モデルによって予測された変数の値と、実際に観測された数値の加重平均をとることによって、変数の最も確からしい値を推定することができる。そして、カルマンフィルタを用いると、観測データからシステムに対してフィードバック制御が可能となる。以下、カルマンフィルタを利用した場合の移動予測・位置推定の動作について説明する。なお、カルマンフィルタの適用において、移動局１０の移動は次の線形式でモデル化されるものとする。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　上段の式はシステムの状態を表す状態方程式である。下段の式はシステムの変数と観測変数の関係を表す計測方程式である。ｗやｖは外乱や測定誤差を表す項である。Ｆ、Ｈ、は、右辺と左辺の変数を関係付けるための行列である。
　x（ｔ）およびy（ｔ）はそれぞれ時刻tにおける移動局の移動状態および観測値を表すベクトルである。また、Ｆ（Δｔ）およびＱ（Δｔ）はそれぞれ時刻差Δｔによって決まる時間遷移を表わす行列、および時間遷移の雑音（プロセスノイズ）の分散共分散行列である。移動状態ｘ（ｔ）として、緯度、経度、緯度方向速度、経度方向速度の４つの値からなるベクトルを利用してもよい。
　移動状態ｘ（ｔ）には、移動局の位置、速度、移動方向に関する情報を保持することが望ましい。観測状態ｙ（ｔ）は、緯度、経度からなる移動局の位置を表わすベクトルとする。また、Ｆ（Δｔ）は移動局の等速直線的な移動、Ｑ（Δｔ）は移動局のランダムな加速や移動をモデル化するために用いることができる。Ｈは、ｘ（ｔ）から移動局の位置情報（緯度、経度）を観測するための行列であり、Ｒ（ｒ）は距離ｒによって決まる観測誤差の分散共分散行列である。Ｒ（ｒ）には、例えばｒの二乗を対角成分として持つ２ｘ２行列にある定数を乗じたものを用いることができる。
　カルマンフィルタは、時刻ｔ０－Δｔにおける移動状態の推定値ｘ＾とその誤差共分散行列Ｐ＾が得られているとすると、時刻ｔ０における移動状態ｘ￣とその誤差共分散行列Ｐ￣を、次の式を用いて予測できる（予測手続き）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　さらに、時刻ｔ０における位置情報ｚとその誤差半径情報ｒを得られた場合、次式によって、時刻ｔ０の移動状態とその誤差共分散行列を推定できる（更新手続き）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　移動予測装置４０に、移動管理装置３０から移動局１０の位置通知が行われると、移動状態更新として次のようにカルマンフィルタの更新を行う。
　まず、前回の位置通知との時間差Δｔを計算する。次に、前回の位置通知の時刻からΔｔ後（つまり現在の時刻）における移動状態の予測手続きを行う。そして、位置通知に含まれる現在の観測位置ｚと観測誤差半径ｒを利用して移動状態の更新手続きを行う。具体的には、基地局識別子で識別される基地局２０の位置（またはセルの中心位置）を観測位置、そのカバー領域の半径をｒとして更新手続きを行う。位置通知に座標情報と測定誤差半径を含む場合は、座標情報は、観測位置をｚ、測定誤差半径をｒとして更新手続きを行ってもよい。更新手続きにより、移動状態ｘ＾とその誤差の共分散行列Ｐ＾と更新時刻ｔ０が、移動状態として移動予測装置４０に保持される。
　図３の様に、移動予測装置４０の、移動管理装置３０から移動局１０の移動予測要求を受けたときの移動予測の動作を説明する。ここで、移動予測装置４０は、時刻ｔ０において移動局１０に関する位置通知を受けて直近の移動状態更新を行っているものとする。つまり、移動予測装置４０は、移動局１０ごとに状態更新時刻ｔ０、移動状態ｘ＾、誤差共分散行列Ｐ＾を保持している。移動要求を受けた移動予測装置４０は、カルマンフィルタの予測手続きを用いて、予め設定された時刻差ｓ後の推定状態とその誤差ｘ￣の分散共分散行列Ｐ￣を予測する。
　基地局リスト作成手段は、ｘ＾、Ｐ＾、ｘ￣、Ｐ￣から基地局リストを作成する。時刻ｔ０における推定位置ｙ＾とその誤差の共分散行列Ｓ＾、および時刻ｔ０＋ｓにおける推定位置ｙ￣と、その誤差の共分散行列Ｓ￣を次式で計算する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　このとき、（ｙ＾、Ｓ＾）の組は時刻ｔ０における移動局１０の推定位置とその推定誤差、（ｙ￣、Ｓ￣）の組は時刻ｔ０＋ｓにおける移動局１０の予測位置とその予測誤差を表わしている。つまり、それぞれ推定位置および予測位置の従う二次元正規分布である。このとき、推定位置のｐ＿ｃｕｒｒ１％信頼区間、および予測位置のｐ＿ｐｒｅｄ％信頼区間は、緯度・経度座標上は、それぞれ楕円Ｏ＿ｃｕｒｒ、Ｏ＿ｐｒｅｄとなる。本実施形態は、これらの楕円Ｏ＿ｃｕｒｒおよび楕円Ｏ＿ｐredを用いて、在圏する可能性の高い基地局を決定する。
　具体的には、図５に示すように楕円Ｏ＿ｃｕｒｒおよびＯ＿ｐｒｅｄと２つの楕円の共通外接線から構成される領域に包含される、または交差するセルに設置されている基地局を、在圏する可能性の高い基地局とみなす。ただし、共通外接線を持たない場合は、Ｏ＿ｐｒｅｄに包含される、または交差するセルに対応する基地局を用いる。移動予測装置４０は、これらの在圏する可能性高い基地局の識別子リストを移動管理装置３０に送信する。
　このとき、目標基地局数Ｂを定め、基地局数がＢを超えない（あるいはＢに近くなる）ように、時刻差ｓおよび信頼度区間パラメータｐ＿ｃｕｒｒ１およびｐ＿ｐｒｅｄを動的に選択し基地局リストを作成してもよい。また、楕円の共通外接線の代わりに時刻差を０～ｓの範囲で動かしたときの楕円Ｏ＿ｐｒｅｄの包絡線を用いてもよい。図５に示されるように、結果として、移動局の移動予測方向に対して、当該移動予測方向とは反対の方向よりも多くの基地局が含まれるように、基地局リストが作成されている。
　図４の様に、移動予測装置４０が、移動管理装置３０から移動局１０の位置推定要求を受けたときにも、移動予測と同様にカルマンフィルタの予測手続きを用いる。移動予測と同様に、時刻ｔ０において直近の移動状態更新を行っているものとし、位置推定要求を時刻ｔ１に受信したとする。このとき、まず移動予測と同様に、時刻ｔ０における推定位置ｙ＾と誤差共分散行列Ｓ＾を求める。さらに、時刻差Δｔ＝ｔ１－ｔ０としてカルマンフィルタの予測手続きにより、現時刻ｔ１における移動状態ｘ￣とその誤差共分散行列Ｐ￣を求める。そして、数２により、現在の推定位置ｙ￣とその誤差共分散行列Ｓ￣を計算する。
　以上で得られたｙ＾、Ｓ＾、ｙ￣、Ｓ￣から基地局リストを作成するには、移動予測と同様の手順を取る。つまり、図５に示すように、（ｙ＾、Ｓ＾）の表わす二次元正規分布のｐ＿ｃｕｒｒ２％信頼区間として得られる楕円Ｏ＿ｃｕｒｒと、（ｙ￣、Ｓ￣）の表わす二次元正規分布のｐ＿ｅｓｔ％信頼区間として得られる楕円Ｏ＿ｅｓｔと、それらの共通外接線からなる領域に包含される、または共通領域を持つセルに設置されている基地局からなる基地局リストを作成し、移動管理装置３０に送信する。このとき、ページングの失敗を抑制するために、ｐ＿ｃｕｒｒ２およびｐ＿ｅｓｔは、ｐ＿ｃｕｒｒ１およびｐ＿ｐｒｅｄより大きい値を用いるとよい。
　また、単純に、楕円Ｏ＿ｅｓｔに包含される、または共通領域を持つセルに設置される基地局からなる基地局リストを利用してもよい。本実施形態は、移動予測・位置推定にカルマンフィルタを用いる構成について説明したが、移動予測の手段はこれに限らず、過去の位置情報に基づいてある時刻における移動局の位置の予測値とその誤差共分散行列を計算できる移動状態推定手段であれば、カルマンフィルタに限らずその他の手法を用いてもよい。例えば、カルマンフィルタの派生フィルタや粒子フィルタなど他の予測手段を利用してもよい。
　本実施形態は、移動局の移動速度と移動方向を含んだ移動状態に応じて移動局の移動予測・位置推定を行い位置登録エリアおよびページングエリアを決定する。特に、移動局の移動予測方向に対して、当該移動予測方向とは反対の方向よりも多くの基地局が含まれるように、基地局リストを作成している。つまり、移動局の移動方向を加味した位置登録エリアおよびページングエリアの決定が可能である。そのため、位置登録エリアに含まれるセル数を関連する手法と同程度とした場合でも、位置登録間隔が長くなり、位置登録のシグナル数を削減することができる。さらに、移動とは逆方向にある基地局に対するページング処理を削減することができる。
　＜実施の形態２＞
　本実施の形態は、実施形態１における移動通信システムでの移動予測精度を向上することを目的としている。本実施形態における移動通信システムは、基地局および移動管理装置の動作が実施形態１の動作と異なる。本実施形態においては、実施形態１とは異なる符号、基地局２０Ａおよび移動管理装置３０Ａを用いて区別する。本実施形態における基地局２０Ａは、実施形態１における基地局２０の動作に加え、移動管理装置３０Ａに対して、位置通知トリガを送信する点が異なる。
　位置通知トリガは、移動局１０が基地局２０Ａに在圏することが判明した場合に基地局２０Ａから移動管理装置３０Ａに送信される。位置通知トリガは、明示的な新たにメッセージを定義して利用してもよいし、移動通信システムにおいて送受信される既存のメッセージを利用してもよい。ここでの、既存のメッセージには例えば、移動局１０がコアネットワークに対して通信路を確立・切断するために行われるシグナリングシーケンスや移動局１０が基地局間で移動した場合のハンドオーバ時に行うシグナリングシーケンスに含まれる基地局２０Ａにから移動管理装置３０Ａに対して送信されるメッセージを用いることができる。
　ＬＴＥにおいては、Service Request procedureにおけるＳ１－ＡＰ：Initial Context Setup Complete（ＬＴＥシステムにおけるコアネットワークと基地局との間で通信を行うための制御プロトコル名称）、Ｓ１ Release procedureにおけるＳ１－ＡＰ： Ｓ１ ＵＥ Context Release Complete、X2 based handoverにおけるPath Switch Request、を用いてもよい。位置通知トリガは、移動局の在圏セルに対応する基地局が判断できる点が重要であり、本発明の適用をこれらのメッセージに制限するものではない。
　本実施形態における移動管理装置３０Ａは、実施形態１における移動管理装置３０の動作に加え、基地局２０Ａからの位置通知トリガを受けて、移動予測装置４０Ａに位置情報通知を行う。実施形態１において、移動予測装置における移動状態の更新は移動局の位置登録要求をトリガとしていた。それに対して、本実施形態は上述の通り位置登録以外の処理も移動状態更新のトリガとなる。
　図６は、本実施形態における移動状態更新の動作の一例を示すシーケンス図である。まず、基地局２０Ａが移動管理装置３０Ａに位置通知トリガを送信する（Ｓ３１）。位置通知トリガを受信した移動管理装置４０Ａは、対象となる移動局１０と基地局２０Ａの識別子を含む位置情報通知を行う（Ｓ３２）。これは、実施形態１におけるＳ１２と同等の処理である。位置情報通知を受けた移動予測装置４０Ａは、実施形態１のＳ１３と同様に、移動状態の更新を行う（Ｓ３３）。
　本実施形態は、実施形態１と比較して、通信路の確立やハンドオーバなどのタイミングで得られる移動局の在圏セル情報を利用して、移動状態を更新することができる。つまり、位置登録処理のみを利用する実施形態１よりも高い頻度で移動状況を更新でき、より精度の高い移動局の移動予測が可能となる。これにより、精度の高い位置登録エリアおよびページングエリアの決定ができ、結果として、シグナリングコストを削減できる。
　＜実施の形態３＞
　本実施形態は、実施形態２と同様、移動予測精度の向上を目的としている。本実施形態は、複数の移動モデルを用いて移動予測を行う点が実施形態１と異なり、移動予測装置の構成・動作が実施形態１と異なる。本実施形態においては、実施形態１とは異なる符号、移動予測装置４０Ｂを用いて区別する。
　図７は、本実施形態における移動予測装置４０Ｂの構成の一例を示すブロック図である。本実施形態における移動予測装置４０Ｂは、実施形態１における移動予測装置４０と比べて、複数の移動状態推定手段ＫＦｉ４３Ｂ（ｉ＝１、…、Ｎ）、入力決定手段４５Ｂ、推定状態決定手段４６Ｂ、予測状態決定手段４７Ｂを備える点が異なる。
　本実施形態は、実施形態１と同様に、移動状態推定手段ＫＦｉ４３Ｂにカルマンフィルタを用いた動作の一例を説明する。ただし、移動状態推定手段ＫＦｉ４３Ｂは移動局の移動状態とその誤差情報を推定・予測でき、移動モデルの尤もらしさを定量的に計算できればよく、カルマンフィルタに限定されない。ＫＦｉは、Ｆｉ（Δｔ）、Ｑｉ（Δｔ）、Ｈｉ、Ｒｉ（ｒ）で定義される移動モデルＭｉの移動予測・推定を行うカルマンフィルタである。移動モデルＭｉは、複数の異なる移動モデルを表わすもので、例えば、停止モデル、ランダムウォークモデル、等速直線移動モデルなどを用いる。また、同じ移動モデルでもＱｉ（Δｔ）の成分を変化させた複数のモデルを用意することで、速度変化の大きさの異なる移動モデルを定義できる。
　本実施形態は、移動局１０は、ある時刻において複数の移動モデルのうちの１つのモデルに従って動作しているものとみなし、移動モデルＭｉに従う移動局１０は時刻差Δｔ後に遷移確率π（Δｔ）ｉｊで移動モデルＭｊに遷移するものと考える。
　今、時刻ｔ０における位置情報通知により、移動モデルＭｉに対応する移動状態推定手段ＫＦｉ４３Ｂが更新され、移動状態ｘｉ＾、誤差共分散行列Ｐｉ＾と時刻ｔ０－Δｔにおける状態を推定し、その重みがμｉ＾と計算される。このとき、時刻ｔ０における各カルマンフィルタＫＦｉに対する予測・更新手続きは以下の手順で行われる。まず、入力決定手段４５Ｂは、次式を利用して、複数の移動モデルに対応する重みμｉ￣、移動状態ｘｉ～、移動状態の誤差共分散行列Ｐｉ～を決定する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　次に、ｘｉ～およびＰｉ～を入力として、次式によりＫＦｉの予測手続きを行い時刻ｔ０における移動状態の予測値ｘｉ￣とその誤差共分散行列Ｐｉ￣を求める。以下、数５及び数６におけるＦｉ（Δｔ）、Ｑｉ（Δｔ）、Ｈは、数１におけるＦ（Δｔ）、Ｑ（Δｔ）に対応する移動モデルのパラメータであり、複数のモデルを区別するために、添え字ｉを付したものである。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
　最後に、ｘｉ￣、Ｐｉ￣および時刻ｔ０における観測値ｚ（と誤差半径ｒ）を入力として、カルマンフィルタＫＦｉの更新手続きを行い、時刻ｔ０における移動状態ｘｉ＾とその共分散行列Ｐｉ＾を求める。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
　ここで、ｍｎｖｐｄｆ（ｚ、Ｓ）は、平均ｚ、分散Ｓの多変量正規分布の確率密度関数を表わす。
　推定状態決定手段４６Ｂは、ＫＦｉによって推定された移動状態ｘｉ＾と誤差共分散行列Ｐｉ＾を統合して、数８または数９のいずれかを利用して最終的な移動状態ｘ＾、誤差共分散行列Ｐ＾を決定する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
　ここで、argmax はargument of the maximumを意味する。これは、関数値が最大となるような値である。同様に、予測状態決定手段４７Ｂは、ＫＦｉによって推定された移動状態ｘｉ￣と誤差共分散行列Ｐｉ￣を統合して、数１０または数１１のいずれかを利用して最終的な移動状態ｘ￣、誤差共分散行列Ｐ￣を決定する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000010
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000011
　本実施形態における基地局リスト生成手段４４は、ｘ＾、Ｐ＾、ｘ￣、Ｐ￣を利用して、実施形態１と同様の処理により基地局リストを生成する。
　本実施形態は、複数の移動モデルを用意し、その間の遷移を考慮し、移動局１０の移動に適合した移動モデルに対して重みをつけて移動予測・位置推定を行う。そのため、停止、徒歩、車など様々な移動モード間での移動モードの変化に応じた移動予測・位置推定が可能となる。精度の高い位置登録エリアおよびページングエリアの決定ができ、結果として、シグナリングコストを削減できる。
　なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。例えば、上記実施例で具体例としてLTEシステムを示した。しかしながら、その他の無線通信システム、例えば、第４世代以上の通信規格（e.g. LTE-Advanced、IMT-Advanced、WiMAX2）に関する通信システムにも適用してもよい。
　前記移動予測装置４０や移動管理装置３０における処理は、コンピュータに対してプログラムを実行させることにより実現することが可能である。
　上述の実施の形態では、本発明をハードウェアの構成として説明したが、本発明は、これに限定されるものではない。本発明は、任意の処理を、ＣＰＵ（Central Processing Unit）にコンピュータプログラムを実行させることにより実現することも可能である。　また、上述したプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（ｎｏｎ－ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ　ｃｏｍｐｕｔｅｒ　ｒｅａｄａｂｌｅ　ｍｅｄｉｕｍ）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（ｔａｎｇｉｂｌｅ　ｓｔｏｒａｇｅ　ｍｅｄｉｕｍ）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　ＲＯＭ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ　ＰＲＯＭ）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ　ｃｏｍｐｕｔｅｒ　ｒｅａｄａｂｌｅ　ｍｅｄｉｕｍ）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
　上記の実施の形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下には限られない。
（付記１）
　移動局の移動状態を予測して、その予測結果に基づいて移動局の在圏する可能性が高い基地局リストを、ページングエリアを決定するために作成する移動予測装置であって、
　所定時刻における推定位置と、所定時刻以降の時刻における移動後の予測位置を計算し、前記推定位置と、前記予測位置を用いて、前期推定位置から前記予測位置までの経路近傍を、他の領域よりも前記移動局の在圏する可能性が高いものとして、前記基地局リストを作成する移動予測装置。
（付記２）
　前記移動局の移動予測方向に対して、当該移動予測方向とは反対の方向よりも多くの基地局が含まれるように、前記基地局リストを作成する付記１記載の移動予測装置。
（付記３）
　前記移動局の前記推定位置、および前記予測位置は楕円領域であり、前記推定位置が表わす楕円領域から前記予測位置が表わす楕円領域への時間経過により得られる包絡線に含まれる領域に含まれ、及び交差するセルをカバーする基地局からページングエリアの前記基地局リストを生成する付記１又は２に記載の移動予測装置。
（付記４）
　複数の移動モデルに対応した複数の移動状態推定手段を備え、
　前記複数の移動状態推定手段は、移動局の移動予測の尤もらしさを移動局の位置情報に基づいて推定し、前記複数の移動モデルのうち１つの前記推定位置および前記予測位置を利用する付記１又は２に記載に移動予測装置。
（付記５）
　複数の移動モデルに対応した複数の移動状態推定手段を備え、
　前記複数の移動状態推定手段は、移動予測の尤もらしさを重みとして、前記複数の移動モデルに基づいて計算される前記推定位置の加重平均と、前記複数の移動状態推定手段に基づいて計算される前記予測位置の加重平均をそれぞれ推定位置と予測位置として前記基地局リストを生成する、
　付記１又は２に記載に移動予測装置。
（付記６）
　移動局の移動状態を予測して、その予測結果に基づいて移動局の在圏する可能性が高い基地局リストを作成する移動予測装置と、
　前記移動予測装置が作成した基地局リストに基づいてページングエリアを決定する移動管理装置を備え、
　前記移動予測装置は、所定時刻における推定位置と、所定時刻以降の時刻における移動後の予測位置を計算し、前記推定位置と、前記予測位置を用いて、前期推定位置から前記予測位置までの経路近傍を、他の領域よりも前記移動局の在圏する可能性が高いものとして、前記基地局リストを作成する移動通信システム。
（付記７）
　前記移動予測装置は、前記移動局の移動予測方向に対して、当該移動予測方向とは反対の方向よりも多くの基地局が含まれるように、前記基地局リストを作成する付記６記載の移動通信システム。
（付記８）
　前記移動予測装置が推定する、移動局の前記推定位置、および前記予測位置は楕円領域であり、前記推定位置が表わす楕円領域から前記予測位置が表わす楕円領域への時間経過により得られる包絡線に含まれる領域に含まれ、及び交差するセルをカバーする基地局からページングエリアの前記基地局リストを生成する付記６又は７に記載の移動通信システム。
（付記９）
　前記移動予測装置は、複数の移動モデルに対応した複数の移動状態推定手段を備え、
　前記複数の移動状態推定手段は、移動局の移動予測の尤もらしさを移動局の位置情報に基づいて推定し、前記複数の移動モデルのうち１つの前記推定位置および前記予測位置を利用する付記６又は７に記載に移動通信システム。
（付記１０）
　前記移動予測装置は、複数の移動モデルに対応した複数の移動状態推定手段を備え、
　前記複数の移動状態推定手段は、移動予測の尤もらしさを重みとして、前記複数の移動モデルに基づいて計算される前記推定位置の加重平均と、前記複数の移動状態推定手段に基づいて計算される前記予測位置の加重平均をそれぞれ推定位置と予測位置として前記基地局リストを生成する、
　付記６又は７に記載に移動通信システム。
（付記１１）
　ページングエリアの決定方法であって、
　所定時刻における推定位置と、所定時刻以降の時刻における移動後の予測位置を計算するステップと、
　前記推定位置と前記予測位置を用いて、前期推定位置から前記予測位置までの経路近傍を、他の領域よりも前記移動局の在圏する可能性が高いものとして、移動局の在圏する可能性が高い前記基地局リストを作成するステップと、
　前記基地局リストに基づいてページングエリアを決定するステップを備えた、ページングエリアの決定方法。
（付記１２）
　前記基地局リストの作成するステップでは、前記移動局の移動予測方向に対して、当該移動予測方向とは反対の方向よりも多くの基地局が含まれるように、前記基地局リストを作成する、付記１１記載のページングエリアの決定方法。
（付記１３）
　前記基地局リストの作成するステップでは、前記移動局の前記推定位置、および前記予測位置は楕円領域であり、前記推定位置が表わす楕円領域から前記予測位置が表わす楕円領域への時間経過により得られる包絡線に含まれる領域に含まれ、及び交差するセルをカバーする基地局からページングエリアの前記基地局リストを生成する付記１１又は１２に記載のページングエリアの決定方法。
（付記１４）
　前記移動局の推定位置と予測位置を計算するステップでは、複数の移動モデルのそれぞれについて、移動局の移動予測の尤もらしさを移動局の位置情報に基づいて推定し、前記複数の移動モデルのうち１つの前記推定位置および前記予測位置を利用する付記１１又は１２に記載にページングエリアの決定方法。
（付記１５）
　前記移動局の推定位置と予測位置を計算するステップでは、移動予測の尤もらしさを重みとして、前記複数の移動モデルに基づいて計算される前記推定位置の加重平均と、前記複数の移動状態推定手段に基づいて計算される前記予測位置の加重平均をそれぞれ推定位置と予測位置とする、
　付記１１又は１２に記載にページングエリアの決定方法。
（付記１６）
　ページングエリアを決定するための基地局リスト作成非一時的なコンピュータ可読媒体であって、
　所定時刻における推定位置と、所定時刻以降の時刻における移動後の予測位置を計算するステップと、
　前記推定位置と前記予測位置を用いて、前期推定位置から前記予測位置までの経路近傍を、他の領域よりも前記移動局の在圏する可能性が高いものとして、移動局の在圏する可能性が高い前記基地局リストを作成するステップとをコンピュータに実行させる、ページングエリアの決定処理非一時的なコンピュータ可読媒体。
（付記１７）
　前記基地局リストの作成するステップでは、前記移動局の移動予測方向に対して、当該移動予測方向とは反対の方向よりも多くの基地局が含まれるように、前記基地局リストを作成する、付記１６記載のページングエリアの決定処理非一時的なコンピュータ可読媒体。
　以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記によって限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
　この出願は、２０１２年９月２８日に出願された日本出願特願２０１２－２１５８２２を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
１０　移動局
２０　基地局
２０Ａ　基地局
３０　移動管理装置
３０Ａ　移動管理装置
４０　移動予測装置
４０Ａ　移動予測装置
４０Ｂ　移動予測装置
４１　位置情報変換手段
４１Ｂ　位置情報変換手段
４２　基地局情報記憶部
４２Ｂ　基地局情報記憶部
４３　移動状態推定手段
４３Ｂ　移動状態推定手段
４４　基地局リスト生成手段
４４Ｂ　基地局リスト生成手段
４５Ｂ　入力決定手段
４６Ｂ　推定状態決定手段
４７Ｂ　予測状態決定手段
５０　ゲートウェイ
１００　移動通信システム

Claims (10)

  1. 　移動局の所定時刻における推定位置と、所定時刻以降の時刻における移動後の予測位置を計算し、前記推定位置と、前記予測位置を用いて、前期推定位置から前記予測位置までの経路近傍を、他の領域よりも前記移動局の在圏する可能性が高いものとして、基地局リストを作成する移動予測装置。
  2. 　前記移動局の移動予測方向に対して、当該移動予測方向とは反対の方向よりも多くの基地局が含まれるように、前記基地局リストを作成する請求項１記載の移動予測装置。
  3. 　前記移動局の前記推定位置、および前記予測位置は楕円領域であり、前記推定位置が表わす楕円領域から前記予測位置が表わす楕円領域への時間経過により得られる包絡線に含まれる領域に含まれ、及び交差するセルをカバーする基地局からページングエリアの前記基地局リストを生成する請求項１又は２に記載の移動予測装置。
  4. 　複数の移動モデルに対応した複数の移動状態推定手段を備え、
    　前記複数の移動状態推定手段は、移動局の移動予測の尤もらしさを移動局の位置情報に基づいて推定し、前記複数の移動モデルのうち１つの前記推定位置および前記予測位置を利用する請求項１又は２に記載に移動予測装置。
  5. 　複数の移動モデルに対応した複数の移動状態推定手段を備え、
    　前記複数の移動状態推定手段は、移動予測の尤もらしさを重みとして、前記複数の移動モデルに基づいて計算される前記推定位置の加重平均と、前記複数の移動状態推定手段に基づいて計算される前記予測位置の加重平均をそれぞれ推定位置と予測位置として前記基地局リストを生成する、
    　請求項１又は２に記載に移動予測装置。
  6. 　移動局の移動状態を予測して、その予測結果に基づいて移動局の在圏する可能性が高い基地局リストを作成する移動予測装置と、
    　前記移動予測装置が作成した基地局リストに基づいてページングエリアを決定する移動管理装置を備え、
    　前記移動予測装置は、所定時刻における推定位置と、所定時刻以降の時刻における移動後の予測位置を計算し、前記推定位置と、前記予測位置を用いて、前期推定位置から前記予測位置までの経路近傍を、他の領域よりも前記移動局の在圏する可能性が高いものとして、前記基地局リストを作成する移動通信システム。
  7. 　前記移動予測装置は、前記移動局の移動予測方向に対して、当該移動予測方向とは反対の方向よりも多くの基地局が含まれるように、前記基地局リストを作成する請求項６記載の移動通信システム。
  8. 　前記移動予測装置が推定する、移動局の前記推定位置、および前記予測位置は楕円領域であり、前記推定位置が表わす楕円領域から前記予測位置が表わす楕円領域への時間経過により得られる包絡線に含まれる領域に含まれ、及び交差するセルをカバーする基地局からページングエリアの前記基地局リストを生成する請求項６又は７に記載の移動通信システム。
  9. 　移動局の所定時刻における推定位置と、所定時刻以降の時刻における移動後の予測位置を計算するステップと、
    　前記推定位置と前記予測位置を用いて、前期推定位置から前記予測位置までの経路近傍を、他の領域よりも前記移動局の在圏する可能性が高いものとして、移動局の在圏する可能性が高い基地局リストを作成するステップと、
    　前記基地局リストに基づいてページングエリアを決定するステップを備えた、ページングエリアの決定方法。
  10. 　前記基地局リストの作成するステップでは、前記移動局の移動予測方向に対して、当該移動予測方向とは反対の方向よりも多くの基地局が含まれるように、前記基地局リストを作成する、請求項９記載のページングエリアの決定方法。
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