JPH07503345A - セル式無線ネットワークをプランニングする方法及びシステム - Google Patents

Abstract

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Description

【発明の詳細な説明】 セル式無線ネットワークをプランニングする方法及びシステム発明の分野 本発明は、セル式（ｃｅｌ　１ｕｌａｒ）無線ネットワーク及びその無線環境を デジタルマツプ上に表すモデルを形成することを含むセル式無線ネットワークの プランニング（計画）方法に関する。

先行技術 セル式無線ネットワークのプランニングは、到達範囲（カバー域）、周波数、容 量、パラメータ及び送信プランニングに分割することができる。到達範囲、周波 数及び容量のプランニングに対し、デジタルマツプをベースとするプランニング アプリケーションが最近開発されている。このようなプランニングアブリケーン ヨンは、セル式無線ネットワークの無線環境を位置の関数としてモデリングでき るようにする。このようなプランニングアブリケーンヨンの一例が、ノキアのネ ットワークプランニングシステムＮＳＰ／Ｘである。ソフトウェアのオペレーシ ョンは、数学的な伝播モデルをベースとして、デジタルマツプ上に配置されたベ ースステーションの到達範囲を計算する。

従来のネットワークプランニングツールの別の例が、ＷＯ９０／１０３４２に開 示されており、この場合は、システム内のセル間の相互作用を与える除外マトリ クスを用いることにより無線チャンネルがセルに割り当てられる。この無線チャ ンネルの割り当ては、干渉という点から最適なものとなるまで繰り返し変更され る。

無線ネットワークプランニングの１つのサブ領域、即ちネットワークパラメータ の定義は、これまで、「試行錯誤Ｊ方法を適用することにより手動で行われてい る。このようなネットワークパラメータは、引き渡しく／％ンドオーバー）パラ メータ、加入者ステーション及びベースステーションの電力制御パラメータ及び 周波数ホッピングパラメータを含む。これらパラメータのプランニングは、いわ ゆる「インテリジェント・ゲス（ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ　ｇｕｅｓｓ）　Ｊを 適切なパラメータ値として定義することにより開始され、これらは、次いで、プ ランニングされて確立されたセル式ネットワークのベースステーションに適用さ れる。次いで、真の無線ネットワークの動作において情報か収集されて分析され 、そしてネットワークパラメータの所要の変更がその分析に基づいて行われ、こ れは通常新たな［インテリジェント・ゲス」を意味する。無線ネットワークの動 作分析に伴う問題は、必要なフィードバック情報を収集することである。フィー ドバック情報の最も重要なソースは、通常は、移動交換センターの統計情報及び ネットワークユーザからのフィードバックである。ネットワークの最も重要な領 域内では、実際のフィールド強度測定を行うこともてき、これに基づいて、適切 なパラメータを定義するよう試みることができる。しかしながら、このプロセス は非常に低速である上に労力を要し、それらか満足されねば、ネットワーク性能 は得られない。

従って、入念にパラメータをプランニングするには、真のセル式ネットワークの 局部的無線環境を良く知りそしてセル式無線ネットワークの典型である雑多な無 線環境において異なる制御パラメータの作用を確実に推定することが常に必要と される。パラメータのプランニングに関連した問題は、高密度のマイクロセルネ ットワークの導入に伴ってより具体的なものとなる。更に、パラメータのプラン ニングは、０３Ｍ移動ネットワークの導入に１１′、ってより重要となり、これ は、セルのサイズか小さくなると共に、制御アルゴリズム及び制御パラメータが より雑多で且つ複雑なものになるためである。それ故、真のセル式無線ネットワ ークの性能に対する制御パラメータの作用が非常に重要となる。

発明の要旨 本発明の目的は、セル式無線ネットワークをプランニングする方法及びシステム であって、従来よりも効率の良いパラメータプランニングを行えるだけでなく完 全な動作分析を行い、それに基づいてセル式ネットワークの性能を最適化するこ とのできる方法及びシステムを提供することである。

これは、本発明に方法において、 セル式無線ネットワークのルート指向動作のシュミレーションを行うためにセル 式無線ネットワーク及びその無線環境を表すモデルに関連してセル式無線ネット ワークのトラフィック制御プロセスに影響するシステム特性を追加し、ネットワ ークの動作を記述する統計学的なシュミレーション結果に基づいて、セル式無線 ネットワークのパラメータを最適化すると共に、セル式ネットワークの動作を完 全に最適化する、 という段階を備えたことを特徴とする方法によって達成される。

本発明は、セル式無線ネットワークの動作シュミレーションを、デジタルマツプ 上の各ネットワークに対して個別にモデリングされた雑多なセル状無線環境へ移 行するという考え方に基づいている。加入者移動モデルと、デジタルマツプ上に 形成された真のセル式無線ネットワークに対してシュミレーションされるべき無 線ネットワークのシステム特徴とを追加することにより、種々の状態でのシュミ レーションを介して種々のパラメータ組み合わせで真のセル式ネットワークのど の動作を分析できるかによって、実際的なシュミレーシコンの考え方が達成され る。人為的なネットワーク及び無線環境において実行される動作のシュミレーシ ョン中に生じるネットワーク制１１１ｔｌ！能が記憶され、ネットワークの動作 について得た統計学的な情報を、その後にフィードバックデータとして使用して 、シュミレーションされるべき無線ネットワークの重要な領域を位置決めすると 共に、少なくともこれらの領域においてネットワークパラメータを変更すること ができる。これら変更されたパラメータの作用は、新たな動作シュミレーション を実行しそしてそれにより得た統計学的情報に基づいてネットワークの動作を分 析することによって直ちにテストすることができる。この種の対話式のやり取り は、真のネットワークが確立される前でも、ネットワーク構造及びパラメータを 最適に調整又は同調することができる。又、本発明による方法を既存のネットワ ークに適用し、セル指向のトラフィック制御パラメータと、真のセル式ネットワ ークの雑多な（ローカルの）無線環境との間の相互依存性を分析することもてき る。計算されたフィールド強度の値に代わって、真のネットワークから測定され たフィールド強度の値を用いることもできる。

本発明の好ましい実施例では、情報の多側面収集と更に別のアプリケージタンと を可能にするシュミレーションが個々の加入者によって実現される。シュミレー ション機能は、例えば、各街路（ストリート）、場所、ネットワークエレメント 又は原因に対して個々に記憶することができる。シュミレーションされるべき無 線ネットワークの予想される又は実際の通話統計情報及び／又は加入者ペネトレ ーション（ｐｅｎｅｔｒａｔｉｏｎ）に基づくランダムアクセスによって能動的 な加入者が形成される。形成される加入者は、ハントポータプルのように比較的 不動のものであってもよいし、或いはビークル（乗物）ステーションが通常そう であるように通話中に多数のセルの領域内を移動してもよい。移動加入者は、例 えば、街路指向のトラフィック統計情報に基づくランダムアクセスにより形成す ることかでき、これらは、加入者トラフィック及び通話制御手順によって生じる 負荷作用をツユミレージョンするのに使用できる。

又、本発明は、セル式無線ネットワークをプランニングするためのシステムであ って、地域及び地形情報より成るデジタルマツプ上にセル式無線ネットワーク及 びその無線環境を表すモデルを形成するための対話式手段を備え、上記モデルは 、少なくともベースステーション位置と、アンテナ位置と、アンテナ電力と、ア ンテナ方向とを含み、所定の無線信号伝播モデルと、デジタルマ・ツブにより与 えられる情報とに基づいて計算された無線到達領域か所望の地理的領域をカッ＜ −するように定められるシステムに関する。このシステムは、更に、上記モデル をシュミレーションするために、デジタルマツプ上に位置決めされるべき能動的 な加入者と、これら能動的な加入者によって確立される無線リンクとを形成する ための手段と；デジタルマツプ上に形成された無線環境の上記モデルにおいて無 線リンク中に各々形成される能動的な加入者の各位置ポイントで少なくともフィ ールド強度と干渉状態とを決定するための手段と：ベースステーションの選択と 、ペースステーノ９ンの変更と、チャンネル割り当てと、上記形成手段により形 成されたｔＪｕ人者の能動的接続制御とに関連したシステム機能を、上記決定さ れたフィールド強度及び干渉状態に基づき、且つ選択されたシステム制御アルゴ リズム及びセル式無線ネットワークのパラメータに従ってシュミレーシコンする ための手段と、このシュミレーション手段によって実行される機能の事象データ を記憶するための手段と：シュミレーション結果に基づいてシステム制御ノ々ラ メータを変更する手段とを備えている。

本発明の１つの特徴は、セル式無線システムのための制御システムであって、動 作しているセル式ネットワークの動作についての統計学的データを得るための手 段と、その得られた統計学的データに基づいてセル式ネットワークの制御ノクラ メータを変更するための手段とを備えた制御システムにある。本発明によれば、 制御パラメータを変更する上記手段は、地域及び地形情報より成るデジタルマツ プ上にセル式無線ネットワーク及びその無線環境を表すモデルを記憶するための 手段を備え、該モデルは、少な（ともベースステーション位置と、セル式ネット ワークのアンテナ位置、アンテナ電力及びアンテナ方向より成り、 更に、デジタルマツプ上の能動的な加入者と、これらの能動的な加入者により確 立された無線接続とを、上記動作しているセル式ネットワークから得た上記統計 学的データに基づいて形成するための手段と、デジタルマツプ上に形成された無 線環境の上記モデルにおいて無線リンク中に各々形成される能動的な加入者の各 位置において少な（ともフィールド強度と干渉状態とを決定するための手段と、 ベースステーションの選択と、ベースステーションの引き渡しと、チャンネル割 り当てと、上記形成手段により形成された加入者の能動的接続制御とに関連した システム機能を、上記決定されたフィールド強度及び干渉状態に基づき且つシス テム制御アルゴリズム及びセル式無線ネットワークのパラメータに従ってシュミ レーションするための手段と、 このシュミレーション手段によって実行される機能の事象データを記憶するため の手段と、 シュミレーション結果に基づいてシステム制御パラメータを変更する手段とを備 えている。

図面の簡単な説明 以下、添付図面を参照した実施例により本発明の詳細な説明する。

図１は、本発明によるプランニング方法の最も重要な特徴を示すフローチャート である。

図２は、本発明のトラフィック発生プロセスを示すフローチャートである。

図３は１図４のシステムブロックの更に詳細なブロック図である。

図４は、セル式ネットワークの種々のシステム要素に統計学的なシュミレーショ ン情報を付与する動作を説明する図である。

図５ａないし５ｆは、例えば、通話の回数、通話の質、グラフィックユーザイン ターフエイスにおけるハンドオーバーの数についての統計学的情報を付与するた めのグラフィック出力である。

図６ａないし６ｆは、動作統計学的情報のグラフ表示に基づいてセル式ネットワ ークを手動分析する主たる特徴の一例を示す図である。

図７は、動作セル式ネットワークに対する本発明のシステムの接続を示すブロッ ク図である。

好ましい実施例の説明 本発明によるプランニング方法及びシステムの主たる原理は、図１の複合ブロッ ク図・フローチャートから最も容易に明らかとなろう。図１において、ある形式 の機能は、モジュール構造を得るように別々のブロックにグループ分けされてい る。このモジュール構造は、必ずしも必要でないが、通常は非常に効果的である 。というのは、はとんど全てのセル式システム及びネットワークの動作シュミレ ーション及び分析に同じ方法及びシステムを使用できるからである。各ブロック の主たる特徴について以下に説明する。

ブロック１は、ネットワークプランニングの基礎を形成するネットワーク設計の ための対話式ソフトウェアパッケージである。これは、シュミレーションされる べきネットワークの構造と、デジタルマツプにおけるその実際の雑多な無線環境 を表すモデルとを形成する。デジタルマツプは、コンピユータ化ネットワークプ ランニングに必須のもので、通常は、プランニングされるエリアに関する情報で あって、少なくとも地形（地域の高度）、地域の形式、及びロード（道路）／ス トリート（街路）に関する情報を与える。ブロックｌのソフトウェアを使用する ことにより、オペレータは、セル式ネットワークのベースステーションをデジタ ルマツプ上に位置決めし、そしてソフトウェアに含まれた数学的伝播モデルによ ってベースステーションの到達範囲を計算する。

本発明の好ましい実施例では、ブロックｌの機能は、ノキア・テレコミュニケー ンヨンズ・インクのネットワークプランニングシステムＮＦＳ／Ｘによって実現 される。

又、このプランニングシステムは、実際の地域及びネットワークにおいて実際の 測定を行うためのブロック２に示す実用測定システム、例えば、ノキアのネット ワークメジャリングシステムＮＭＳ／Ｘを含んでも良く、このようにして得られ た結果（例えば、フィールド強度値）は、ネットワークプランニングにおいてフ ィードバック情報として使用することができる。

ブロックｌて形成されるセル式無線ネットワーク及びその無線環境のシュミレー ションに必要な加入者トラフィックは、ブロック４て形成及び制御される。この 加入者トラフィックは、１つの加入者の決定的な移動で構成されてもよいし、又 はランダム型の大量トラフィックであってもよい。前者の場合には、簡単なルー ト計算が主として使用され、特殊な移動モデルは必要とされない。大量トラフィ ックは、セル式ネットワークにおける加入者の移動度によって生じる負荷作用の モデリングを与えるもので、加入者の移動度及びローカルトラフィック強度をモ デリングしなければならない。

各々の特定の場合においてプランニングされるべきセル式無線ネットワークのシ ステム指向の特性は、ブロック３において見つけられる。ブロック３は、システ ム指向の通話制御アルゴリズムを、それらのネットワークエレメント指向のパラ メータ、及び無線環境に影響する他の考えられるシステム特性と共に含んでいる 。ブロック３の目的は、無線環境の状態を、デジタルマツプ上に形成された加入 者の移動と、所要のネットワーク制御手順をシュミレーションする機能の性能と に基づいて監視することである。この説明では、ＧＳＭセル式無線システムに特 定の特性を主として強調するが、ブロック３の内容を変更することにより、図１ のプランニングシステムは、ＮＭＴセル式無線システム又は他のシステムのプラ ンニング及びシュミレーションに容易に適用できる。

本発明によるシュミレーションの考え方は、無線ネットワークにおいて加入者ト ラフィックがブロック４によって発生されそしてその雑多な人為的無線環境がブ ロック１においてデジタルマツプに形成されたときに得られ、そして図１のフロ ーチャートのエレメント９及び１０で示すように、ブロック３のシステム指向の 機能が上記の動作ネットワークに適用される。シュミレーション中に生じるネッ トワーク制御事象（ブロック１０）は、ツユミレージョン統計情報としてデータ ベース６に記憶される。又、シュミレーションは、リアルタイムのグラフィック 表示を与えることもできるが、通常、実際のユーティリティアプリケーションは 、データベース６に記憶されたツユミレージョン統計情報をブロック８において 特殊な更に別の処理プログラムによって処理して所望のアプリケーション指向の 結果を得ることにより、実現される。

システムは、更に、グラフィック対話式ユーザインターフェイス５を備え、これ は、ブロック１のネットワークプランニング及びその後の変更（例えば、電力レ ベル）を実行しニブロック３及び４における初期の定義及び変更（パラメータ選 択のような）を実行し、シュミレーションをスタートし：おそらくはシュミレー ションをリアルタイムでグラフで監視し；更に別の処理プログラムを初期化及び スタートさせ：そして得られた結果をグラフィックディスプレイに表示する。

この対話式グラフィックユーザインターフェイス５は、当然、通常は高解像度の カラーグラフィックディスプレイと、キーボードと、マウスとを備えている。

本発明の好ましい実施例では、システムは、サン（Ｓｕｎ）ワークステーション において動作し、そしてユーザインターフェイスは、サン・ビュー（Ｓｕｎ　Ｖ ｉｅｗ）の最上部で実施され、これは、ウィンドウ内で実行されるシステムサポ ート対話式のグラフィックベースアプリケーションである。

上記したように、ブロック１は、プランニングされるべきエリアに関するデジタ ルマツプ情報、即ちデジタルマツプを含んている。到達範囲を予想するためにデ ジタル化して使用することのできる情報には種々の形式がある。ネットワークプ ランニングという観点から最も重要な情報形式は、地形（地域の高度）、エリア の形式、道路及びトラフィック密度である。又、種々のデータ表示方法もあるが 、ラスクツオーマットか最も適当であると考えられる。従って、マツプエリアは ラスク単位（エリアピクセル）に分割され、これは長方形又は方形であって、典 型的に、セル式無線アプリケーションではサイズが５０ｍないし５００ｍである 。高密度の都市ｉ境において必要とされるマイクロセルモデリングの場合は、よ り多くの情報及びより高い解像度のマツプを使用しなければならない。ビルや街 路に関する情報も重要であり、従って、約１０ｍのピクセルサイズか適当である 。街路はベクトルフォーマットで記憶することができる。

オペレータは、ネットワークエレメント、主としてベースステーションＢＳをデ ジタルマツプ上の所望の位置に配置し、そしてそれらのアンテナ位置、アンテナ 電力、アンテナ方向及び周波数の割り当てを決定する。その目的は、ベースステ ーションに対して最適な位置及びパラメータを見つけるよう試み、ベースステー ションの到達範囲か所望のエリアを適当な重畳で完全にカバーするようにするこ とである。周波数プランニングの目的は、適用されるべき周波数再使用パターン を決定し、次いで、ネットワーク干渉のレベルを最小にする（そして容量要求を 満足する）ようにベースステーション指向の周波数グループを決定することであ る。容量のプランニングは、局部的な容量要求を満足するようにベースステーシ ョン指向のチャンネルの数を定義する（これは、周波数再使用パターンとある繋 かりを有する）。

セルの到達範囲は、ベースステーションのフィールド強度が所定のスレッシュホ ールド値を越えるエリアである。本発明では、デジタルマツプに配置されたベー スステーションの予想到達範囲は、数値マツプの地形及びエリア形式情報と、種 々のシステム指向の計算パラメータとを使用して、オクムラーノ＼タモデルのよ うな特殊な無線信号伝播モデルによって決定される。このように、デジタルマツ プの各エリアピクセルごとにフィールド強度マトリクスが計算され、これは、そ の位置でマツプに配置されている各ベースステーションのフィールド強度の予想 値を含む。信号強度を表す値は、フィールド強度値をｄＢｍ値に変換することに より上記マトリクスから直接得られる。

ブロック４によって実行されるトラフィック発生か図２のフローチャートに示さ れている。本発明の好ましい実施例では、シュミレーションは、個々の加入者に よって実現される。典型的に、セル式無線ネットワークの加入者装置は、ビーク ル（乗物）ステーション及びハンドボータプルに分割することができる。これら 装置の形式に基づいて、無線ネットワークの加入者は、主として移動度が互いに 異なる２つのグループに更に分割することかできる。ノ１ンドポータブルは通常 比較的不動であり、一方、ビークルステーションは、単一の通話中に多数のセル のエリア内を移動する。

ビークルステーションは一定の移動度であるため、システムは、能動的な通話制 御手順を実行して通話を維持しなければならない。これらの手順をシュミレーシ ョンすると同時に、加入者トラフィックの負荷作用をシュミレーションするため に、能動的な通話の発生を実現しそして加入者の移動を制御するトラフィックモ デルがピークルステーノヨンに対して開発された。図２のブロック２１は、加入 者装置のローカルベネトレーソヨンに関する情報と、通話の回数（加入者装置当 たりの通話の回数のような）の統計学的情報とを含み、これに基づいて、発生さ れるべき通話の強度（ブロック２３）が適当なランダムプロセス（ブロック２２ ）によって決定される。ブロック２４は、通話長さ統計情報を含み、これに基づ いて、各通話の巾（ブロック２６）か別のランダムプロセス２５によって決定さ れる。ブロック２９は、例えば、街路指向のトラフィック量（トラフィック密度 、スピード分布、等）を含み、これに基づいて、デジタルマツプ上の位置（ブロ ック２７）　、ｌ１ｔｌの方向（ブロック３０）及び伝播の速度（ブロック３２ ）がランダムプロセス２８．３１及び３３により各通話ごとに決定される。この ように、デジタルマツプ３５のデジタル化された街路ネットワーク３６において 所定の速度で所定の方向に独立して移動する能動的加入者は、ブロック３３．２ ６．２７．３０及び３２からの情報を結合することにより（ブロック３４）形成 できる。能動的な移動加入者かノード（即ち、十字路）に到達すると、ランダム プロセス２８．３１及び３３によって新たな方向及び伝播速度が加入者にｉｆｆ 択される（ブロック２７．３０．３２）。これは、ブロック２６において通話長 さに与えられた時間か経過して通話か解除されるまで、続けられる。

デジタルマツプの解像度は典型的に５０ｘ５０ｍであり、従って、ハンドポータ プルは、通話全体にわたり同しエリアピクセル内に留まることが予想される。

従って、ハントポータプルの負荷作用は、主として、時間と場所に基づく動的な バックグランド負荷として現れることが更に予想される。もし必要であれば、こ のバンクグランドトラフィックのローカル強度は、ハンドポータプルのローカル 密度、通話の統計情報及び特殊なエリア指向の重み付は係数によって決定するこ とかできる。このようなエリア指向の重み付は係数は、例えば、人口密度や、エ リアの形式（工業／営業／住居）に基づくものである。更に、博覧会地域や空港 といった特殊なエリアは、個別に考慮しな１ブ第１ばならない。

もし所望ならば、個々の加入者及びランダムプロセスに基づいてトラフィックモ デルに種々の付加的な特徴を加えることもてきる。例えば、上記した交差道路の 特性に交通信号灯制御シュミレーションを加えることができ、従って、交差道路 における交通渋滞をモデリングすることもできる。一方、これらの特徴を追加す るには、新たなランダムプロセスが必要であるが、これは、シュミレーションを 低速化し複雑化する一方、得られる利益はほんの僅かである。実際に、上記した 基本的な構造は、セル式無線ネットワークにおいて加入者移動度作用を充分正確 にモデリングできると考えられる。

既存の動作ネットワークをシュミレーションするときには、ブロック３７で示す ように、動作ネットワークの統計情報によってブロック２＋、２４及び２９の統 計情報を更新し、移動度モデルを連続的に調整することができる。

図３は、−例としてＧＳＭ／ＰＣＮネットワークを使用した図１のシステムブロ ック３の詳細な動作ブロック図である。理解を容易にするために、０３Ｍネット ワークの動作とパラメータについて最初に説明する。０３Ｍネットワークは、Ｎ ＭＴのような従来のアナログネットワークよりも多数のパラメータを備えている 。各ベースステーシコンＢＴＳの基本的なパラメータは、ベースステーションコ ントローラＢＳＣに記憶される。ネットワークプランニングという観点から最も 重要なパラメータは、加入者装置ＭＳ及びベースステーションＢＴＳの電力レベ ルであり、即ちＲＦｔ力制御戦略である。これは、ＭＳ及びＢＴＳからのＲＦ電 力出力を最適化する一方、所要の電力が適度なスピーチの質を維持するに充分な ものであるよう確保する。ＢＴＳは、スピーチの質を制御し、そしてＭＳから受 け取った測定結果及びそれ自身の測定結果を各５ＡＣＣＨマルチフレ一ム周期（ ４８０ｍ５）内にベースステーシコンコントローラＢＳＣに送信する。スピーチ の質か受け入れられない場合には、ＢＳＣは、引き渡しくハンドオーバー）のた めの潜在的なベースステーション（セル）をサーチする。セルの選択及び引き渡 しの判断は、上記の測定結果及び種々のパラメータに基づいている。このような パラメータは、受信レベル及び受信の質を含む。ＢＳＣは、各ＢＴＳごとに３２ までの隣接セルのテーブルを維持しそして受信したときのレベルを記憶すること かてきる。ＢＳＣは、８３０間の引き渡しを自主的に実行する。実行すべき８３ ０間引き渡しかある場合には、ＢＳＣは、好ましいセルのリストを移動交換セン タＭＳＣへ送信し、そしてＭＳＣは、そのリストに基づいて引き渡しを実行する 。一般に、電力制御は、ＢＴＳ及びＭＳの両方に対して独立して且つ引き渡しプ ロセスと並列に実行されるが、ある場合には、電力制御は引き渡しプロセスとの 繋がりを有する。例えば、隣接セルの幾つかが低い送信電力レベルで通信できる 場合には、引き渡しは電力の増加よりも良好な選択となる。電力料ｉｉ１　（Ｐ Ｃ）及び引き渡しくＨＯ）スレッシュホールドを適切に選択すると、ＢＳＣは、 電力制御によって通話の質を維持し、そして加入前装ｆｆ１Ｍ５が応対中のセル の境界に実際に到達したときだけ引き渡しを提案する。ＨＯ及びＰＣの両方のス レッシュホールド状態が満足された場合には、引き渡しが電力制御よりも高い優 先順位となる。引き渡しを行うことができない場合には、最初の助けとして電力 増加が使用される。

図３の測定ブロック３０２においては、０３Ｍ指向のサンプリング機能が実行さ れて、ローカルフィールド強度及び干渉環境か指定される。測定ブロックは、図 １のトラフィックブロック４及びＮＦＳ／Ｘブロックｌに対するインターフェイ ス３０３を存している。測定ブロック３０２は、デジタルマツプ上に形成された 能動的な加入者の現在位置に関する情報をブロック４から受け取る。その能動的 な加入者が位置したデジタルマツプのエリアピクセルにおける最も強い６個のベ ースステーシコンのフィールド強度値が、この特定のエリアピクセルのフィール ド強度マトリクス（このマトリクスはブロック！に見られる）、プランニングさ れるべきネットワークの周波数機構及びベースステーションの位置データから直 接得られる。

シュミレーションされるべきネットワークの上記周波数機構は、ブロック３０２ によって実行される干渉測定の基礎を形成する。この周波数機構は、考えられる 干渉ベースステーシコンと、エリアピクセルのフィールド強度マトリクスから得 られる他の同様の位置指向のフィールド強度値とを識別するのに使用される。

ローカル信号の質は、各エリアピクセルにおいて実行されるキャリア／干渉（Ｃ ／１）によって推定することかてきる。それに対応するビットエラー比の値ＢＥ Ｒ及び信号の質分類も、Ｃ／Ｉ分析に基づいて決定することができる。これは、 特定チャンネルのキャリアを、隣接チャンネルのキャリアと比較するか、又は同 じネットワークの同しチャンネルを用いて他のベースステーションの信号と比較 することにより行うことができる。干渉の決定は、各エリアピクセルの各ベース ステーシコン対間の比をチェックすることによりデジタルマツプのエリアピクセ ルにおいて計算されたベースステーシコン指向のフィールド強度によって実行さ れる。干渉するベースステーションは、周波数機構に基づき、例えば、その特定 のエリアピクセルにおいて優性であるベースステーションと同じ周波数を用いて 全てのベースステーションを考慮することにより決定される。不要な計算を最小 限にするために、スレッシュホールド値を決定し、これに基づいて最も強い干渉 ベースステーションのみを考慮することができる。

実際に、瞬間的な干渉ステーションは、もちろん、干渉するベースステーション 及びチャンネルの状態と、電力制御の影響とに基づくものである。これらの特徴 は、各々の発生される通話ごとに特定チャンネルを割り当てることによりｍ−周 波数機構及びチャンネルテーブルに基づいてｍ−ベースステーションに対してロ ックすることに関連してシュミレーション中に許される。このように、能動的な チャンネルにより生じた干渉作用のみが干渉分析に考慮される。動的な電力制御 の作用は、調整に関連したデシベル値の必要な加算及び減算手順を実行すること により考慮することができる。加入者装置ＭＳとベースステーシコンＢＴＳとの 間の測定は、更に、ＭＳとＢＴＳとの間の距離データを必要とし、これは、ベー スステーションＢＴＳの位置と加入者装置の現在エリアピクセルとの間の距離に 基づいて決定することができる。

ブロック３０１は、チャンネル制御に関連したシステム機能を含んでいる。ブロ ック３０１の目的は、セル及び引き渡しに対してロックすることに関連してチャ ンネル割り当てを制御すると共に、チャンネル状態データに基づいて測定ブロッ ク３０２により実行される瞬時サンプリングを制御することである。この目的の ために、制御ブロック３０１は、チャンネル割り当て及び状態データ、例えばチ ャンネルか空きであるかビジーであるかを記憶するベースステーション指向のチ ャンネルテーブルを維持する。更に、ブロック３０１は、干渉測定を制御すると きに、断続送信又は周波数ホッピングといった余分なシステムアルゴリズムを含 むことかでき、そしてこれら機能の具体的な作用を主としてチャンネル指向の干 渉分析において見ることかできる。　−ブロック３０４は、特にセルの選択及び 能動的な接続制御に関連したアルゴリズムを含むシュミレーションされるべきシ ステム機能を備え、これは、オペレータによりユーザインターフェイス５を介し て変更することができる。この特定の場合において、ブロック３０４は、通話設 定アルゴリズム３０５、電力制御アルゴリズム（ＰＣ）３０６、引き渡しアルゴ リズム（ＨＯ）及び無線リンク故障アルゴリズム（ＲＬＦ）３０８のようなシス テム指向のアルゴリズムを含む。これらアルゴリズムに関連した種々の制御パラ メータは、データベース３０９に記憶され、オペレータはユーザインターフェイ ス５を介してそれらを変更することができる。ブロック３０４は、更に、測定ブ ロック３０２によって収集されたサンプルに対する予備処理部３１０を備えてい る。この予備処理は、各接続の状態を表す識別コードを与える。通話設定の際に は、トラフィックブロック４によりデジタルマツプに形成された加入者が、通話 設定アルゴリズム３０５の制御のもとで、その加入者か位置したエリアビクセル 内に最大のフィールド強度値を有するセル（ペースステーソヨン）に対してロッ クされる。測定ブロック３０２の測定結果から予備処理３１０により形成された 電力制御及びチャンネル変更識別コードは、電力制御アルゴリズム３０６及びチ ャンネル変更アルゴリズム３０７に基づいて、データベース３０９に記憶された 対応するベースステーション指向の制御パラメータと連続的に比較される。ＲＬ Ｆアルゴリズム３０４により、接続の質か適当な時間にわたり所定のスレッシュ ホールド値より低く保たれた場合は、通話か遮断されると考えられる。ブロック ３０４は、チャンネル状態及び割り当てデータを制御ブロック３０１と連続的に 交換する。

シュミレー７ョンの主たる機能は、その後の分析に対しネットワークの動作に関 する情報を収集することであるので、シュミレーション中に行われるシステム機 能及びそれらのバックグランド情報、例えば、ブロック３０２の測定結果及びそ れに基づいて形成された識別コードは、図１のシュミレーション結果データベー ス６にてきるだけ分かりやすく記憶される。特に、シュミレーションに個々の加 入者を使用することは、非常に種々様々なデータの収集と更に別のアプリケーシ ョンの可能性を与える。種々のシュミレーション事象の記憶は、例えば、街路指 向、位置指向、ネットワークエレメント指向又は原因指向である。記憶されるべ きシュミレーション事象は、少なくとも通話設定、通話解除、リンク故障、電力 制御及びチャンネル変更を含む。

たとえ本発明によるシステムにおいてシュミ・レーション中に追跡（フォローア ツプ）を実現することかできるとしても、シュミレーションの実際のユーティリ ティアプリケーションは、データベース６に記憶された事象統計情報を後処理す ることによって行われる。その目的は、関連情報を選別することであり、これは 図１にブロック８で示された後処理プログラムによって行うことができる。それ らは、グラフィックスアプリケーション、分析アプリケーション、及び最適化ア プリケーションのような進歩の度合いに基づいて分類することができる。

グラフィックスアプリケーションは、シュミレーション中に形成された事象統計 情報を仮想グラフィック表示へと処理することを目的とする。図４は、オペレー タが、例えば、選択してグラフィックユーザインターフェイスへ出力することの できる後処理されたグラフィック表示の階層図である。図４の最も上の水平行は 、全ネットワークにおける統計情報をヒストグラムで示しており、各ヒストグラ ムの各列は、例えば、１つの移動交換センタＭＳＣを表している。各列国におけ る列の高さは、順に、各移動交換センタＭＳＣにおけるトラフィック負荷、阻止 された通話の数、待ち行列に入れる通話の数、全通話数、チャンネル引き渡しの 数、通話の質、電力制御の数、リンク故障の数、等を表している。図４の第２の 水平行は、特定のＭＳＣによって制御されるベースステーションコントローラＢ ＳＣに対する対応するヒストグラムを示しており、第３の水平行は、特定のＢＳ Ｃによって制御されるベースステーションに対するものであり、そして第４の水 平行は、特定のベースステーションを表すヒストグラムを示している。又、シュ ミレーション統計情報は、図４の最も下の行に示されたように、グラフィックマ ツプ表示として表すこともできる。ブロック４００は、例えば、エリア単位当た りの事象を示し、ブロック４０２は、あるルートにおける事象の分布を示し、そ してブロック４０２は、あるルートにおける無線環境の関数として事象を示して いる。

同様のグラフ表示か図５にも示されている。図５ａは、種々の移動交換センタに おける通話の数を示しており、そして図５ｂは、種々のネットワークエリアにお ける通話密度をマツプ表示として示している。図５０は、各移動交換センタにお ける種々の質の通話の数を示し、そして図５ｄは、種々の質の通話の分布をマツ プ表示として示している。図５ｅは、各ＭＳＣに対するチャンネル変更の数を示 しており、そして図５ｆは、チャンネル引き渡しの分布をマツプ表示として示し ている。

この種の事象指向の表示は、セル式ネットワークの種々の部分又は個々のネット ワークエレメントの相対的な性能の系統的な評価を異なる基準に基づいて行える ようにする。Ｕ；Ａ６は、種々のネットワークエレメントの動作を、それらによ って与えられる通話トラフィックのフィールド強度分布に基づいて評価できる実 施例の概要を示している。図６ａは、各ＭＳＣに対し信号強度か個々にＸｄｂｍ より小さいか又は大きいセルの数を示すヒストグラムである。図６ａから、質の 劣る接続の数はＮ５Ｃ３において比較的高いことが明らかである。オペレータに よりユーザインターフェイス５を経て行われる選択により、ネットワークの低い 階層レベルに到達することかでき（図４）、従って、図６ｂに示す移動交換セン タＭＳＣ３のベースステーションコントローラＢＳＣの中で質の悪い接続はベー スステーションコントローラＢ５Ｃ５に集中することが明らかである。図６０の グラフィック表示によりＢ５Ｃ５の制御のもとてベースステーションを検討する ことにより、質の悪い接続はベースステーションＢＴＳ３に集中することが明ら かであり、特に、無線チャンネル３に集中することが図６ｄのヒストグラムから 明らかである。次いで、異なるルートにおけるベースステーションＢＴＳ３の信 号強度を図６ｅのマツプ表示によって調査することができる。図６ｆは、図６ｅ に示されたルートの種々の区分における信号強度の変化を示している。この情報 により、ユーザインターフェイス５を経てネットワークの構造、電力又はパラメ ータを変更するように試みて、発見された重要なエリアにおいて充分な信号強度 を得ることかてきる。新たに設定された値の作用か、次いて、新たなシュミレー ションによってテストされ、その後、設定値はおそらく得られた結果等に基づい て再び変更される。このように繰り返し進めることにより、ネットワークパラメ ータ及び設定値を最終的に最適化することができる。

分析アプリケーションは、独立したアプリケーションプログラムであり、その目 的は、シュミレーションによって与えられた統計学的情報を分析することである 。このソフトウェアは、例えば、シュミレーション結果を所定の限界値と比較し 、そして検出された偏差をユーザインターフェイスを経てオペレータに出力する 。分析結果に基づいて、例えば、各特定の場合に適用された性能基準の観点から 最も重大であると評価されたネットワークエレメントの［ブラックリスト」を作 ることができる。又、分析プログラムは、上記のグラフィック表示として同様の 事象指向のアプリケーションフィールドに分類することもでき、従って、典型的 なセル式ネットワークの動作に関連した問題は、それらによって識別して位置決 めすることができる。１つの簡単な実施例は、図６ａないし６ｆに示された分析 を実行しそしてフィールド強度分布の観点から最も重大であると推定されるベー スステーションのリストを出力するプログラムである。実際の修正手順の決定及 び実行は、依然として、オペレータによりユーザインターフェイス５を経て行わ れる。

最適化アプリケーションは、最も進歩したレベルの更に別の処理ソフトウェアで ある。これらのアプリケーションプログラムは、ネットワークの動作を自主的に 分析し、そしてネットワークの動作を最適化するための適切な制御手順を定める 。最適化は、通常は、ネットワーク構成を修正することにより行うよう試みられ 、従って、例えば、ベースステーシコンパラメータ及びネットワークのチャンネ ル変更制御パラメータの調整が主として重要となる。このプログラムは繰り返し 動作し、即ち、調整中の事象に影響する制御パラメータの値が各分析の後に調整 される。その後、新たなシュミレーションが実行され、分析が繰り返される。

これは、オペレータによりセットされた性能基準、又はプログラムに対して定め られた一般的な終了基準（プログラムの繰り返し数又は実行時間）に合致するま て続けられる。又、最適化アプリケーションは、単にグラフィックアプリケーシ ョンとして分類することもできる。その１つの実施例は、セルのエリア及びチャ ンネルの引き渡しを最適化するプログラムであって、例えば、短時間のチャンネ ル変更状態をサーチしそしてそれらが通話の質又は維持に必要であるかどうかを 調査するプログラムである。この分析に基づいて、プログラムは、電力レベル及 びチャンネル引き渡し制御パラメータによって当該ベースステーションのサービ スエリアの境界を調整するように試みる。

動作する実際のセル式ネットワークをシュミレーションするときには、動作する ネットワークの統計情報を使用することにより本発明のシステムに対して情報を 連続的に与えることができ、システムによって行われるシュミレーションにより ネットワークの性能を監視することができ、これにより、ネットワークの動作性 能という観点で最適なネットワーク構造、構成及び制御パラメータを見つけるこ とができる。これらの最適な値は、手動で又は自動的に、動作するセル式ネット ワークにセット又は付与することができる。図７に示すように、本発明によるシ ステム７０は、ＧＳＭセル式ネットワーク７１の操作及び保守センタＯＭＣ７２ 、例えば、ノキア・セルラー・インクから入手できるＯＭＣに対するインターフ ェイス７３を有し、このＯＭＣは、ネットワーク７１の動作時にシステム７０へ 情報を供給し、システム７０がネットワークの構成、例えば、制御パラメータを 変更できるようにする。従って、セル式ネットワーク７１の動作は、現在状態に 基づいて連続的に最適化することができる。本発明のシステム７０が上記の自主 的な分析アプリケーションを使用しそして最適化されたパラメータ値を自動的に ０ＭＣ７２に付与するときには、セル式ネットワークの全自動適応能力が達成さ れる。

添付図面及びそれに関連した上記の説明は、単に本発明を解説するものに過ぎず 、請求の範囲内でその細部を変更できる。

ＦＩＧ、　６ｅ ＦＩＧ、　６ｆ ＦＩＧ、　７

Claims (12)

【特許請求の範囲】
1. １．セル式無線ネットワークをプランニングする方法であって、デジタルマップ 上にセル式ネットワーク及びその無線環境を表すモデルを形成することを含む方 法において、 セル式無線ネットワークのルート指向動作をシュミレーションするようにセル式 無線ネットワーク及びその無線環境を表す上記モデルに関連してセル式無線ネッ トワークのトラフィック制御プロセスに影響するシステム特性を追加し、ネット ワークの動作を記述する統計学的なシュミレーション結果に基づいて、セル式無 線ネットワークのパラメータを最適化すると共に、セル式ネットワークの動作を 完全に最適化する、 という段階を備えたことを特徴とする方法。
2. ２．セル式無線ネットワーク及びその無線環境を表す上記モデルに関連してトラ フィック密度モデルも追加され、このトラフィック密度モデルは加入者移動度モ デルより成り、そしてデジタルマップに形成された不動及び／又は移動の個々の 加入者がシュミレーションに使用される請求項１に記載の方法。
3. ３．各街路、場所、ネットワークエレメント及び／又は原因に対してシュミレー ション事象が別々に記憶される請求項１又は２に記載の方法。
4. ４．セル式無線ネットワークをプランニングするシステムであって、地域及び地 形情報より成るデジタルマップ上にセル式無線ネットワーク及びその無線環境を 表すモデルを形成するための対話式手段（１）を備え、上記モデルは、少なくと もベースステーション位置及びアンテナ位置と、アンテナ電力と、アンテナ方向 とを含んでいて、所定の無線信号伝播モデルと、デジタルマップにより与えられ る情報とに基づいて計算された無線到達エリアが所望の地理的エリアを完全にカ バーするように定められたシステムにおいて、このシステムは、更に、上記モデ ルをシュミレーションするために、デジタルマップ上に位置決めされるべき能動 的な加入者と、これら能動的な加入者によって確立される無線リンクとを形成す るための手段（４）と； デジタルマップ上に形成された無線環境の上記モデルにおいて無線リンク中に各 々形成される能動的な加入者の各位値で少なくともフィールド強度と干渉状態と を決定するための手段（３０２）と；ペースステーションの選択と、ベースステ ーションの引き渡しと、チャンネル割り当てと、上記形成手段（４）により形成 された加入者の能動的接続制御とに関連したシステム機能を、上記決定されたフ ィールド強度及び干渉状態に基づき、且つ選択されたシステム制御アルゴリズム 及びセル式無線ネットワークのパラメータに従ってシュミレーションするための 手段（３）と；このシュミレーション手段によって実行される機能の事象データ を記憶するための手段（６）と； シュミレーション結果に基づいてシステム制御パラメータを変更する手段（５） とを備えたことを特徴とするシステム。
5. ５．上記形成手段（４）は、実際の通話統計情報及び／又はシュミレーションさ れるべきエリアの加入者ペネトレーションに基づくランダムプロセスにより能動 的な加入者を形成する請求項４に記載のシステム。
6. ６．上記形成手段（４）は、実際の街路指向のトラフィック量統計情報に基づく ランダムプロセスによりデジタルマップの街路又は道路ネットワークを移動する 能動的な加入者を形成する請求項４又は５に記載のシステム。
7. ７．上記形成手段（４）は、各々の形成された加入者に、所定の統計学的ランダ ム関数に基づいて独立した初期速度、方向及び接続時間を指定する請求項４、５ 又は６に記載のシステム。
8. ８．上記システムは、記憶手段（６）に記憶された事象データを統計学的に処理 しそしてグラフィックユーザインターフェイス（５）の事象統計情報をグラフで 与える手段（８）を備えている請求項４ないし７のいずれかに記載のシステム。
9. ９．上記システムは、オペレータがグラフィックユーザインターフェイスのグラ フィック統計表示を選択して処理できるようにする手段（５）を備えている請求 項４ないし８のいずれかに記載のシステム。
10. １０．上記システムは、真の動作するセル式ネットワーク（７１，７２）へのイ ンターフェイス（７３）であって、そのネットワークの動作に関する情報を受け 取るためのインターフェイスを備えた請求項４ないし９のいずれかに記載のシス テム。
11. １１．上記システムは、真の動作するセル式ネットワーク（７１，７２）へのイ ンターフェイス（７３）であって、ネットワークパラメータを手動で又は自動的 に変更するためのインターフェイスを備えた請求項４ないし９のいずれかに記載 のシステム。
12. １２．セル式無線ネットワークの制御システムであって、動作しているセル式ネ ットワークの動作についての統計学的データを得るための手段と、その得られた 統計学的データに基づいてセル式ネットワークの制御パラメータを変更するため の手段とを備えた制御システムにおいて、制御パラメータを変更する上記手段は 、 地域及び地形情報より成るデジタルマップ上にセル式無線ネットワーク及びその 無線環境を表すモデルを記憶するための手段（１）を備え、該モデルは、少なく ともベースステーション位置と、セル式ネットワークのアンテナ位置、アンテナ 電力及びアンテナ方向より成り； 更に、デジタルマップ上の能動的な加入者と、これらの能動的な加入者により確 立された無線接続とを、上記動作しているセル式ネットワークから得た上記統計 学的データに基づいて形成するための手段（４）と；デジタルマップ上に形成さ れた無線環境の上記モデルにおいて無線リンク中に各々形成される能動的な加入 者の各位置で少なくともフィールド強度と干渉状態とを決定するための手段（３ ０２）と；ベースステーションの選択と、ベースステーションの引き渡しと、チ ャンネル割り当てと、上記形成手段（４）により形成された加入者の能動的接続 制御とに関連したシステム機能を、上記決定されたフィールド強度及び干渉状態 に基づき且つシステム制御アルゴリズム及びセル式無線ネットワークのパラメー タに従ってシュミレーションするための手段（３）と；このシュミレーション手 段によって実行される機能の事象データを記憶するための手段（６）と； シュミレーション結果に基づいてシステム制御パラメータを変更する手段（５） とを備えたことを特徴とする制御システム。