JP5139462B2 - セルラー無線ネットワーク内におけるマルチアンテナの配備によって得られる容量および有効範囲の利得を近似し最適化する方法 - Google Patents

Description

本発明は、基地局および受信機を備えるとともに、前記基地局および受信機において、マルチアンテナ型の使用を許可および／または強化する移動無線技術を採用する、無線アクセスネットワークの構成を計画し最適化する方法に関する。特に、本発明は、無線アクセスネットワークにおいてマルチアンテナを配備する場合に得ることができる利点を見積る方法に関する。

多入力多出力（ＭＩＭＯ）技術は近い将来に配備できるようになる。直交偏波アンテナ、等間隔リニアアレイ、およびリモートラジオヘッドを含む様々なＭＩＭＯアンテナ型が利用可能になるであろう。理論上のＭＩＭＯ性能の利得は十分に調査されてきたが、ネットワークオペレータの主要なタスクの１つである、セルラーネットワークの計画および最適化のワークフローにおけるすべてのセクタに対する最適なＭＩＭＯアンテナ型の選択プロセスは、これまでほとんど扱われてこなかった。

ＭＩＭＯ技術は、ＨＳＰＡ＋向けのＲｅｌｅａｓｅ ７において、またより多くのオプションを備えたＬＴＥ向けのＲｅｌｅａｓｅ ８において、３ＧＰＰによって仕様が定められている。現在、ネットワークオペレータは、セルラーネットワーク配備を計画し最適化するプロセスにＭＩＭＯ技術を組み込む解決策を強く求めている。

セルラー無線ネットワークにおける無線アクセスネットワークの計画および最適化は、有効範囲内の基地局の数、基地局当たりのセクタの数、基地局の位置、基地局セクタ当たりのアンテナの型、チルトおよび方位角でのアンテナの向き、基地局／セクタの送信電力に関して、無線アクセスネットワークの構成を定義することを含む。これは、従来、「有効範囲」および「容量」の物理的計量を評価することによって行われる。

また、非物理的な計量を、無線アクセスネットワークの配備または最適化に使用して、例えば、セクタ当たりの分散トラフィック、セクタ当たりの予測トラフィック量、最大予測可能コストおよび／または収益などの均衡をとることができる。

無線アクセスネットワークの計画が第１の機能的構成をもたらす一方、無線アクセスネットワークの最適化は最適な構成を定義する。無線アクセスネットワーク構成の最適化は、当該エリアおよび／または特にトラフィック密度の高いエリアにおいて、上述の計量を強化することを目的としている。典型的な最適化タスクはまた、サイト選択として知られている、一組の候補位置から基地局の最適位置を選択すること、またはサイト統合として知られている、基地局の既存のネットワークに基地局を統合することである。ここでは、無線アクセスネットワークとは、セルラー無線ネットワークにおける無線ネットワーク関連部分として理解すべきである。

物理的計量である「有効範囲」は、一般的に、計画または最適化すべき個々の移動無線技術のパイロット信号または基準信号の受信電界強度の対数的測度として表現される。受信電界強度は、送信機の送信電力、「通路減衰」と称される受信機位置と送信機位置との間での無線チャネルの減衰、送信アンテナおよび受信アンテナの利得から、また任意に、送信機および受信機のハードウェアにおける利得または損失からも計算される。

マルチアンテナ型を採用しないセルラー無線技術の物理的計量である「容量」は、一般的に、計画または最適化すべき個々の移動無線技術のパイロット信号または基準信号の信号対雑音および干渉比（ＳＩＮＲ）の対数的測度、あるいは等価の計量として表現される。これは、Claude Elwood Shannon: "A Mathematical Theory of Communication", Bell System Technical Journal, vol. 27, p. 379-423, and 623-656, July and October 1948に記載され、シャノン容量Ｃ_{Ｓｈａｎｎｏｎ}＝ｌｄ（１＋ＳＩＮＲ）として知られている、単入力および単出力を備えるとともに加法性ホワイトガウスノイズを呈するチャネルの理論上のチャネル容量に基づく。

無線アクセスネットワークの構成を計画し最適化する際、いわゆる高速フェージングに起因する影響は無視することが知られている。それ故、送信機および／または受信機におけるマルチアンテナ設置に対応していないセルラー無線技術のチャネルは、一般に、「経路損失」のスカラー値によって記述することができる。したがって、物理的計量である「有効範囲」および「容量」は、これまで、チャネルモデルを用いて決定される経路損失から計算されてきた。例えば、経験的、統計的、および決定論的チャネルモデルがある。

チャネルモデルに対する最小限の要求は、送信機位置と受信機位置との間に結果として経路損失を与えるチャネルの記述を提供することである。そのような無線チャネルモデルに基づいて、従来の無線アクセスネットワーク計画／最適化アルゴリズムは、典型的には、送受信機の各組み合わせについて、次のことを決定する。
アンテナ構成に対する受信機ピクセル当たりの受信電界強度、すなわち、受信機ピクセル当たりおよび送信機ピクセル当たりに得られる１つの値、および、
受信機ピクセル当たりのＳＩＮＲ、すなわち、受信機ピクセル当たりおよび送信機当たりに得られる１つの値。

計画／最適化のため、無線チャネルモデルに入力すべき必要な情報は、次のとおりである。
三次元（３Ｄ）空間内の基地局の位置を含む、複数の基地局を備えた無線アクセスネットワークの構成。これらの基地局は、候補基地局を形成するため、無線アクセスネットワークにおいてその時点では無効になっている場合がある。そのような構成は、ネットワークオペレータの（動作）データベースから直接インポートすることができる。
基地局それぞれの送信電力、
送信機および受信機で使用されるアンテナの指向特性のモデル、
搬送周波数、および、
通常は分解能が固定のグリッド行列（例えば、１０ｍ×１０ｍ、または２５ｍ×２５ｍの）として提供される、ピクセル当たり受信機１つの受信機の位置。

無線アクセスネットワークを計画し最適化するための有利な追加の入力情報は、排他的ではないが、次のとおりである。
物理的特性の値（例えば、対数値としての追加の減衰、メートル単位での建物の平均建物高さ、任意に他の値）を含む、環境および建物のタイプに関する分類情報をピクセルごとに含む、分解能が固定の（典型的な）グリッド行列（例えば、１０ｍ×１０ｍ、または２５ｍ×２５ｍの）（クラッタ行列、高さクラッタ行列）。ピクセル当たりの特性は、通常、個別には帰着しないが、限定された数のいわゆるクラッタ分類に分類される、
そのエリアの地理的プロファイルを表すＤＥＭ（デジタル標高行列）、ＤＴＭ（デジタル地勢行列）、
建物の三次元（３Ｄ）ベクトルデータモデル、
トラフィック行列、すなわち、分解能が固定のグリッド行列（例えば、１０ｍ×１０ｍ、または２５ｍ×２５ｍの）の形態のユーザ分布、およびピクセル当たりのユーザ数またはユーザ密度、
例えば、最小受信電界強度、最小ＳＩＮＲ、マルチアンテナ技術による最小利得など、無線アクセスネットワークを計画し最適化するための、無線ネットワークオペレータによって定義される経済的および技術的な目標と規則。

ＷｉＭＡＸ、ＨＳＰＡ＋、またはＬＴＥなどの新しい移動無線技術は、送信機および受信機におけるマルチアンテナ型の配備に本質的に対応しており、または、構成の必須構成要素としてそのようなマルチアンテナ型を必要としている。

送信機および受信機の両方においてマルチアンテナを配備することを含むシナリオは、一般的に、マルチアンテナ無線チャネル、またはＭＩＭＯ（多入力多出力）と称される。

ＷＯ２００５／０６９６６６Ａ１公報

Claude Elwood Shannon: "A Mathematical Theory of Communication", Bell System Technical Journal, vol. 27, p. 379-423, and 623-656, July and October 1948 G. J. Foschini and M. J. Gans, "On Limits of Wireless Communications in a Fading Environment When Using Multiple Antennas", Wireless Personal Communications. Vol. 6, No. 3, March 1998, p. 311-335 J. P. Kermoal, L. Schumacher, F. Frederiksen, and P. E. Mogensen, "Polarization Diversity in MIMO Radio Channels: Experimental Validation of a Stochastic Model and Performance Assessment", IEEE VTC Fall, Atlantic City, NJ, USA, Oct. 2001 V. R. Anreddy and M. A. Ingram, "Capacity of Measured Ricean and Rayleigh Indoor MIMO Channels at 2.5 GHz with Polarization and Spatial Diversity", IEEE WCNC, Las Vegas, NV, USA, April 2006 A. M. Sayeed in "Deconstructing Multi-Antenna Fading Channels", IEEE Transactions on Signal Processing, Oct 2002, Vol. 50, Issue: 10, p. 2563-2579

これら近年の移動無線技術の無線チャネルは、一般に、マルチアンテナ無線チャネルとしてモデル化しなければならない。無線アクセスネットワークを計画し最適化するときに、送信機および受信機におけるマルチアンテナの設置を支援するため、また、チャネル容量を近似するときに、マルチアンテナチャネル行列の固有値の特性および値を正確に計上するため、無線チャネルのモデルはマルチアンテナに準拠していなければならない。

加法性ホワイトガウスノイズを呈し、かつ送信機におけるチャネル知識を有さないＭＩＭＯチャネルのチャネル容量は、信号対雑音比とチャネル行列の固有値の両方に応じて決まる。G. J. Foschini and M. J. Gans, "On Limits of Wireless Communications in a Fading Environment When Using Multiple Antennas", Wireless Personal Communications. Vol. 6, No. 3, March 1998, p. 311-335を参照のこと。Ｆｏｓｃｈｉｎｉ（フォシニ）によれば、ＭＩＭＯチャネルの容量は次式のように表される。
式中、Ｈは、ＭＩＭＯチャネルのチャネルインパルス応答行列である。

したがって、ＭＩＭＯの場合、これは、ＳＩＮＲを使用してＭＩＭＯチャネルの容量を近似するのに十分ではなくなっている。より正確に言えば、ＭＩＭＯチャネルの容量は、ＳＩＮＲとチャネルインパルス応答行列の固有値の両方に応じて決まる。

相関特性、一次独立性など、マルチアンテナチャネル行列の固有値の特性に応じて、ＭＩＭＯ容量の増加は、ビーム形成による信号対干渉および雑音比の増加、ダイバーシチ利得、または空間多重化／直交偏波多重化という３つの効果によって達成することができる。さらなる課題として、直交偏波アンテナ、ビーム形成を特色とする等間隔リニアアレイ、およびリモートラジオヘッドを含む様々なＭＩＭＯアンテナ型が利用可能である。ＭＩＭＯネットワーク容量の点では、これらのアンテナ型は、異なるさらに矛盾する電波伝搬効果を利用する。

したがって、セクタ当たりの最適なＭＩＭＯアンテナ型を選択するため、セルラーＭＩＭＯネットワークの計画および最適化における、物理的計量の有効範囲および容量の従来の調査に加えて、セクタ位置の空間環境における異なるアンテナ型のＭＩＭＯ性能を分析すべきである。

従来技術のアルゴリズムでは、ダイバーシチ、ビーム形成、および多重化に起因する利点は、固有値の特性を間接的に表す対数計量（例えば、ＳＩＮＲオフセット、多重化の存在など）を決定することによって、実際の計画および最適化アルゴリズムとは独立にモデル化される。次に、これらの間接的計量は、クラッタクラス当たりの実際の計画および最適化アルゴリズムに対する入力値として構成される。これの欠点は、次のとおりである。間接的計量は、実際の計画および最適化アルゴリズムとは独立に見積られ、アルゴリズム自体によって計算されない。また、計画／最適化アルゴリズムのユーザは、エラーを起こしやすい構成を行わなければならず、クラッタクラス当たり（ピクセル当たりではなく）１つの利点を選択しなければならない。このことは、物理的な現実に著しく矛盾しているが、特に送信機および受信機におけるマルチアンテナの場合、「ダイバーシチ」および「多重化」という利点の存在および程度は、その物理的な現実によれば、クラッタクラスではなく送信機および受信機の環境における現実の建物密度に応じて決まる。

間接的計量を見積るための統計的または経験的チャネルモデルの場合、特に、無線アクセスネットワークにおけるマルチアンテナ型の配備によって得られる多重化が、送信機および受信機の環境における建物密度の正確なモデルを用いずに使用されるという点で、無線アクセスネットワークの構成の計画および最適化のためのその情報の結果は、一般に、物理的理由で問題が多い。

当該技術分野においては、送信機および／または受信機において従来の単一アンテナの代わりに複数のアンテナを配備することによって生み出される、有効範囲および容量に関する利点を直接モデル化できるようにする方法が欠落している。

したがって、本発明の１つの目的は、独立しアルゴリズム的に有利なやり方で、有効範囲および容量に関して、無線アクセスネットワークにおけるマルチアンテナの配備によって得られる利点の見積りを提供することである。本発明のより具体的な目的は、潜在的配備エリアにおける異なるＭＩＭＯアンテナ型の相対的性能を分析するための、また、特定の有効範囲セクタに対して最適なＭＩＭＯアンテナ型を選択するための方法を提供することである。

この課題は：
無線アクセスネットワークの構成を計画して最適化する方法であって、この無線アクセスネットワークは、基地局および受信機を備え且つ移動無線技術を採用し、この移動無線技術は、前記基地局および前記受信機でのマルチアンテナ型の使用を許可および／または強化し、前記マルチアンテナ型の各々が、複数の単一アンテナ素子を有する当該方法において、
当該方法は：
計画／最適化エリアを定義するステップと、
前記エリアに対する環境の三次元モデルを取得するステップと、
三次元（３Ｄ）空間内の一組の送信機位置を取得するステップと、
三次元空間内の受信機位置を定義するステップと、
前記エリアに対する前記環境の前記三次元モデルを使用して、前記送信機位置と前記受信機位置との間で実行されるレイトレーシングアルゴリズムを用いることによって、各受信機位置に対して１つのスカラー計量を決定するステップとから成り、
前記スカラー計量は、前記送信機位置および前記受信機位置で単一アンテナの代わりにマルチアンテナ型またはマルチアンテナ型構成を適用することから得られる容量利得を表し、
前記一組の送信機位置を取得する前記ステップは、前記計画／最適化エリアをカバーし、且つ、既に配備されている基地局または基地局のセクタの一組の位置で、前記アンテナ構成を最適化することによって前記ネットワーク構成を最適化するために当該一組の位置をネットワークオペレータから取得するステップから成るか、
前記一組の送信機位置を取得する前記ステップは、サイト選択のために若しくは無線アクセスネットワークを計画するために任意のサイトの一組の候補位置を定義するステップから成るか、または
前記一組の送信機位置を取得する前記ステップは、補欠サイト計画のために当該両ステップを組み合わせたステップから成ることによって解決される。
本発明は、無線アクセスネットワークの構成を計画し最適化するための、請求項１による方法を提供する。無線アクセスネットワークは、基地局および受信機を備えるとともに、前記基地局および受信機において、複数の単一アンテナ素子をそれぞれ備えるマルチアンテナ型の使用を許可および／または強化する移動無線技術を採用する。この方法は、計画／最適化エリアを定義するステップと、前記エリアに対する環境の三次元モデルを取得するステップと、三次元（３Ｄ）空間内の一組の送信機位置を取得するステップと、３Ｄ空間内の受信機位置を定義するステップとを含む。本発明によれば、前記送信機位置および前記受信機位置において単一アンテナの代わりにマルチアンテナ型またはマルチアンテナ型構成を適用することによって得られる容量利得を表すスカラー計量が、各受信機位置に対して決定される。このスカラー計量は、前記エリアに対する環境の前記三次元モデルを使用して、送信機位置と受信機位置との間で実行されるレイトレーシングアルゴリズムによって決定される。マルチアンテナ型構成は、ここでは、マルチアンテナ型と、機械的チルト、電気的チルト、および／またはそれらの方位角とによって定義される。

本開示に関連したマルチアンテナは、異なる信号（多重化）もしくは同じ信号（ダイバーシチ）を送信または受信するための複数の単一アンテナ素子を備えるアンテナを意味する。マルチアンテナは、基本的に、互いから空間的に分離された個別のアンテナ素子を備えるマルチアンテナ型と、異なる偏波方向によって分離された個別のアンテナ素子を備えるマルチアンテナ型とに区別される。

空間的に分離された個別のアンテナ素子を有するマルチアンテナ型は、例えば、個別の同一のアンテナ素子が、送信または受信搬送周波数の波長の一部からその波長の数倍までの範囲の間隔で互いから等間隔で離間して配列されている、等間隔リニアアレイ（ＵＬＡ）または等間隔サーキュラーアレイ（ＵＣＡ）として知られている、単一アンテナ素子が均一に分布されたリニアアレイまたはサーキュラーアレイである。

また、本開示に関連して、マルチアンテナは、その個別のアンテナ素子が送信または受信搬送周波数の波長の数倍よりも広い間隔で配列され、マルチアンテナとして操作される、リモートラジオヘッド（ＲＲＨ）として知られるマルチアンテナ型と見なされるものとする。

異なる偏波方向によって分離された個別の素子を備えるマルチアンテナ型は、偏波方向を、すなわち電界の向きを９０°ずらした、同一位置に配置された一対の単一アンテナ素子を備える、いわゆる直交偏波アンテナである。

さらに、マルチアンテナ型の組み合わせが、例えば、一対の直交偏波単一アンテナ素子のリニアアレイの組み合わせが知られている。

第１の実施形態によれば、レイトレーシングアルゴリズムは環境の正確な３Ｄモデル内で実行され、ＦｏｓｃｈｉｎｉのＭＩＭＯ容量とＳＩＳＯチャネルのシャノン容量との比としてスカラー計量がそこから計算されるマルチアンテナチャネルインパルス行列を得るため、レイの電界強度が定義された閾値を下回るまで、幾何光学のアルゴリズムと、任意に一様回折理論および／または散漫散乱のモデルなどの拡張とに基づいて、レイがトレースされる。

第２の実施形態によれば、潜在的なマルチアンテナ型は、マルチアンテナ型の指向性図から導き出される個々のマルチアンテナ型の単一アンテナ素子の有効なアクティビティセクタを表す空間ビンによって、空間領域内で分解される。

等間隔リニアアレイ（ＵＬＡ）、等間隔サーキュラーアレイ（ＵＣＡ）、またはリモートラジオヘッド（ＲＲＨ）など、空間的に分離された単一アンテナ素子の場合、レイトレーシングアルゴリズムは、１つまたは２つなど、経路当たり少数の反射を含む伝搬経路を探索することに限定され、主要かつ空間分解可能な伝搬経路は、送信機マルチアンテナおよび受信機マルチアンテナの空間ビンの間で決定される。各受信機位置に対するスカラー計量は、送信マルチアンテナ型の単一アンテナ素子の数に行が対応し、受信機位置における受信マルチアンテナ型の単一アンテナ素子の数に列が対応する伝搬経路行列であって、探索された主要かつ空間分解可能な伝搬経路の数にしたがって占有される行列を推定することによって決定される。スカラー計量は、前記伝搬経路行列の少なくとも１つの行または列が少なくとも２つの素子によって占められて、空間ダイバーシチの程度を示す場合は、第１の値を割り当てており、前記伝搬経路行列の少なくとも２つの行および少なくとも２つの列が少なくとも２つの素子によって占められて、空間多重化の程度を示す場合は、第２の値を割り当てている。

直交偏波アンテナ（ＸＰｏｌ）など、異なる偏向方向によって分離された単一アンテナ素子の場合、レイトレーシングアルゴリズムは、送信マルチアンテナと受信マルチアンテナの空間ビンの間に視線関係が存在するか否かを検出することに限定され、スカラー計量は、送信マルチアンテナの空間ビンと受信マルチアンテナの空間ビンとの間に視線関係が存在する場合は、第３の値を割り当てており、送信マルチアンテナの空間ビンと受信マルチアンテナの空間ビンとの間に視線関係が存在しない場合は、第４の値を割り当てている。

マルチアンテナ型が、空間的に分離された単一アンテナ素子と、異なる偏波方向によって分離された単一アンテナ素子との組み合わせを備える場合、スカラー計量は、各マルチアンテナ型に対して決定される部分的スカラー計量の組み合わせによって決定することができる。

主要かつ空間分解可能な伝搬経路を決定する上述のプロセスによって、例えば、演算に数時間を費やす代わりに数分以内で結果が得られるように、マルチアンテナ配備によって生じる利点の見積りを大幅に加速することができる。これは、マルチアンテナチャネル行列を直接決定する必要も、受信電力または出射および入射レイの角度を決定する必要もないためである。さらに、環境の３Ｄモデルとして３Ｄクラッタ高さ行列を採用するのに十分であり、これは、一般に、建物の正確な３Ｄベクトルデータモデルの代わりに、より容易にかつより低コストで利用可能である。別の実施形態では、高さ閾値を定義することができ、レイトレーシングは、クラッタ高さ行列を前記高さ閾値の上と下で半分にして、その両方で別個に行うことができる。これは、別個のアンテナを配備するか否か、かつその型および向きを決定するため、また例えば都市の超高層ビル内のネットワークアクセスを確保するため、ネットワークオペレータにとって興味深いであろう。

送信機位置は、通常、計画／最適化エリアをカバーし、かつ既に配備されている基地局または基地局のセクタの位置の組として、ネットワークオペレータから得られるが、サイト選択の目的で任意のサイトの候補位置の組を用いて計画を開始すること、または、補欠サイト計画のため、既存の基地局位置の組をいくつかの候補位置と併せて使用することが等しく可能である。

受信機位置は、通常、固定の分解能を有し、複数ピクセル当たり１つの受信機を有する受信機グリッド行列内で、構成可能な地上高さにおいて定義される。特定の実施形態では、環境の３Ｄモデルの建物周りのある距離における受信機位置のみを考慮することによって、屋内ＭＩＭＯ性能を近似することができる。

スカラー計量は、異なるタイプのマルチアンテナに対してだけではなく、マルチアンテナ型の異なる機械的チルト、電気的チルト、および／または方位角に対しても決定することができる。本発明の方法はさらに、最適なマルチアンテナ型を選択するために決定されたスカラー計量と、任意に、トラフィック密度および／もしくはトラフィック容量行列または別の経済指標に対応して特定の受信機ピクセルを重み付けすることを任意に含む、受信機ピクセル当たり、および有効範囲セクタ当たりのアンテナのアラインメントとを推定するステップを含んでもよい。

本発明は、セルラー無線ネットワークの無線アクセスネットワークにおけるマルチアンテナ配備によって生じる、有効範囲および容量利得の見積りおよび最適化のための、アルゴリズム的に有利な方法を提供する。

本発明の方法は、ダイバーシチ、多重化、およびビーム形成など、マルチアンテナ設置による潜在的な利点の外部構成を必要としないが、アルゴリズムの内部で必要な計量をすべて決定する。

本発明の方法はまた、ネットワークＭＩＭＯなどの将来の移動無線技術、すなわち、協調スケジューリング／協調ビーム形成のような協調マルチポイント（ＣｏＭＰ）技術、および同じ基地局のセクタ（基地局内）または異なる基地局のセクタ（基地局間）との共同送受信の有効範囲および容量に関して、ＭＩＭＯによる利点を見積るのに有用である。

本発明の方法はさらに、受信機ピクセル当たりの存在および多重度二間して、ダイバーシチ、多重化、および／またはビーム形成など、マルチアンテナ型の利点を反映するスカラー計量ＧａｉｎＭＩＭＯを改善するため、ＷＯ２００５／０６９６６６Ａ１公報、「Method and device for Adapting a Radio network model to the conditions of a real radio network」に記載されている方法と併せて使用することができる。これは、後に続くマルチアンテナチャネル行列の正確な計算のための、環境の３Ｄモデルにおける詳細なレイラウンチング／トレーシングのシミュレーションから、ピクセルごとの既存の測定データ、またはピクセルごともしくはグリッドごとの既存のデータを使用することによって、実現することができる。

本発明の追加の特徴および利点は、単に一例として与えられ、添付図面を参照する、特定の実施形態の以下の詳細な説明から明白になるであろう。

本発明の一実施形態による、単純化したレイトレーシング／経路検索のアルゴリズムを示す図である。 計画／最適化エリアのクラッタ高さ行列の定義を示す図である。 計画／最適化エリアの３Ｄモデルを示す図である。 図４ａおよびｂは、それぞれヘルツダイポールであって、間隔はλ／２であり、空間ビンモデルが導き出される２つの単一アンテナ素子から成るＵＬＡの指向性図である。 図５ａおよびｂは、それぞれヘルツダイポールであって、間隔はλ／２であり、空間ビンが導き出される４つの単一アンテナ素子から成るＵＬＡの指向性図である。 図６ａおよびｂは、６５°の３ｄＢ角度を有し、空間ビンが導き出されるセクタアンテナの指向性図である。 図７ａおよびｂは、それぞれセクタアンテナであって、６５°の３ｄＢ角度を有し、間隔はλ／２であり、空間ビンが導き出される２つの単一アンテナ素子から成るＵＬＡの指向性図である。 図８ａおよびｂは、それぞれセクタアンテナであって、６５°の３ｄＢ角度を有し、間隔はλ／２であり、空間ビンが導き出される４つの単一アンテナ素子から成るＵＬＡ（Ｎ＝４およびΔ＝０．５λのＵＬＡアンテナの場合、空間単位は極座標内であり、そこから導き出される直交単位は面内である）の指向性図である。 図９ａおよびｂは、図５ａおよびｂに示される型の２つのマルチアンテナの間の経路検索に限定されるレイトレーシングと、そこから導き出される伝搬経路行列の一例を示す概略図である。 図７および８それぞれに示される型の２つのマルチアンテナの間での経路検索に限定されるレイトレーシングの一例を示す概略図である。 図６および８にそれぞれ示される型の２つのマルチアンテナの間での経路検索に限定されるレイトレーシングの一例を示す概略図である。 図１２ａおよびｂは、アンテナ型選択と、そこから得られる例示的な受信機ピクセルプロットとの第１の例を示すフローチャートである。 図１３ａおよびｂは、アンテナ型選択と、そこから得られる例示的な受信機ピクセルプロットとの第２の例を示すフローチャートである。 図１４ａおよびｂは、アンテナ型選択と、そこから得られる例示的な受信機ピクセルプロットとの第３の例を示すフローチャートである。 図１２〜１４の評価に使用される最良サーバプロットの単純化された概略図である。

本発明は、幾何光学のアルゴリズムと、任意に一様回折理論および／または散漫散乱などの拡張とを組み込んだ、環境の３Ｄかつ決定論的モデルにおけるレイトレーシングアルゴリズムを使用して、単一アンテナの代わりに複数アンテナを使用したときに得ることができる有効範囲および容量に関して利点を反映するすべての受信機ピクセルに対するスカラー計量を導き出すことを提案する。

第１の実施形態によれば、ＭＩＭＯ相互情報とＳＩＳＯチャネルのシャノン容量との比をスカラー計量として使用して、単一アンテナの代わりにマルチアンテナを使用したときに生じる有効範囲および容量に関する利点を見積ることが想到される。このスカラー計量は、次式のように表される。
式中、
は、以下のようにして導き出すことができる、個々のマルチアンテナ型の正規化したチャネルインパルス応答行列である。

単入力単出力（ＳＩＳＯ）無線チャネルの時間不変量（１つのサンプルポイント）および平坦フェージング（シンボル持続時間＞＞平方二乗平均遅延広がり）の複素インパルス応答は、次式のように記述することができる。
式中、
ｋは、送信機と受信機との間の１つの経路、
ｄ_ｋは、経路ｋ上の送信機と受信機との間の距離、
ａ_ｋは、経路ｋ上の複素減衰、
λは、搬送波長である。

スカラー値であるこのＳＩＳＯチャネルインパルス応答は、マルチアンテナの場合には行列となり、すなわちチャネルインパルス応答行列となる。このチャネル行列の行および列の数はそれぞれ、送信側および受信側におけるアンテナ素子の数によって決まる。この行列のｉ番目の行およびｊ番目の列の要素を、行列の（ｉ，ｊ）要素と称する。そのようなチャネルインパルス応答行列の（１，１）における行列要素は、常に式（１）によって決定することができるが、他のすべてのチャネル行列要素の計算は、使用されるアンテナ型に応じて変わる。

図１は、レイラウンチングのシナリオを示す。レイの束は送信機源から発射する。環境の３Ｄモデルにアクセスして、レイの現在の伝搬方向において最も近い障害を決定する。レイを、数回の反射にわたって、またはそれらの電界強度が規定の閾値を下回るまでトレースする。レイが障害に当たれば、レイラウンチングアルゴリズムは、幾何光学のアルゴリズム、一様回折理論、および場合によっては有効粗度の方策に基づいて、そのｋ、ｄ_ｋ、およびａ_ｋ（式（２）を参照）の進行中の計算における減極を含む、反射、回折、および散漫散乱といった電波伝搬効果を含む。

例示的なマルチアンテナ型の場合、チャネルインパルス応答をマルチアンテナチャネルインパルス応答行列に拡張することができ、それは、これらのアンテナ型の根本的な伝搬効果を組み込んで導き出すことができる。

（ａ）マルチアンテナ型の「送信機および受信機における均一リニアアレイ（ＵＬＡ）」について
ＵＬＡ型アンテナは、リニアアレイに沿って均一な距離を置いて離れた複数の等しいアンテナ素子から成る。典型的な素子間距離δ＝Δλは、Δ＝０．５またはΔ＝１の（搬送波長に対して）正規化したアンテナ離隔距離を有する。送信アンテナアレイと受信アンテナアレイとの間の距離ｄ_ｋは、典型的には、アンテナ素子の間の素子間距離よりもはるかに大きいので、平面波モデルを適用することができる。このモデルでは、ＭＩＭＯチャネルインパルス行列の要素は、単一アンテナ素子間の位相差の分のみ、（１，１）における要素とは異なり、すなわち、ｄ_ｋ≒ｄ_ｋ＋δ＝ｄ_ｋ＋（ｍ−１）・Δ・λ・ｃｏｓ（φ）であり、式中、ｍは、アンテナ素子数（Ｍ_ｒは受信アンテナ素子の数、Ｍ_ｔは送信アンテナ素子の数）、Δは、λに対して正規化した素子間アンテナ間隔、φは、アレイの方向に対する出射または入射平面波の角度である。

式（１）と上記式とを組み合わせると、ＵＬＡのマルチアンテナチャネルインパルス応答行列は、次式のように計算することができる。
式中、上付添字^＊は、複素行列のエルミート転置を示す。

（ｂ）マルチアンテナ型の「送信機および受信機における直交偏波アンテナ」について
純粋なＸＰｏｌアンテナを備えたマルチアンテナチャネルは、２×２マルチアンテナシステムに限定される。したがって、そのチャネルインパルス応答行列は、次の文献によって周知の２×２行列によって与えられる。J. P. Kermoal, L. Schumacher, F. Frederiksen, and P. E. Mogensen, "Polarization Diversity in MIMO Radio Channels: Experimental Validation of a Stochastic Model and Performance Assessment", IEEE VTC Fall, Atlantic City, NJ, USA, Oct. 2001を参照のこと。

式（４）では、各行列要素は、式（２）によって計算されたチャネルインパルス応答を反映するが、これは、送信および受信アンテナ素子の偏波の異なる組み合わせに対するものである。完全偏光レイトレーシング／レイラウンチングアルゴリズムでは、このＭＩＭＯチャネルインパルス応答は結果として直接得られる。

（ｃ）マルチアンテナ型の「ＲＲＨ（送信アンテナ）およびＵＬＡ（受信アンテナ）の組み合わせ」について
本開示におけるＲＲＨ型のアンテナは、異なる場所に、例えば屋根の２つの角に位置付けられた、単一素子アンテナであるものとする。ＭＩＭＯチャネルを２×２システムに限定すると、すなわち、送信機において２つの異なる位置に２つの単一アンテナ素子（ＲＲＨ）と、受信機において２つの素子のＵＬＡを有するようにすると、上述の平面波モデルを受信アンテナ素子にも使用することができる。完全に異なる位置におけるＲＲＨアンテナ素子を仮定し、その結果、２つの相関をなくしたチャネルインパルス応答を予期しているので、すべての単一ＲＲＨアンテナ素子に対して、式（１）を使用してチャネルインパルス応答を計算する必要がある。この場合、ＭＩＭＯチャネルインパルス応答行列は、次式を使用して計算することができる。
式中、上付添字１および２は、ＲＲＨアンテナ素子の数を示すが、これは、ｋ、ａ_ｋ、ｄ_ｋ、およびφ_ｒｋに対する無相関の値が、同じ受信機位置におけるすべての単一送信アンテナ素子について予期されるためである。

チャネルインパルス行列（３）（４）、および（５）から、行列の固有値を線形代数のアルゴリズムによって直接計算することができる。

本発明のスカラー計量（１）に戻ると、３つの効果（ビーム形成、ダイバーシチ、または空間多重化）すべてによって、ＭＩＭＯによる容量利得が含まれる。ただし、Ｇａｉｎ_ＭＩＭＯに関与する具体的な効果（１つまたは複数）は式（１）に隠れている。

Ｇａｉｎ_ＭＩＭＯの下限は１の値である。ＳＩＳＯチャネルに比べて、ＭＩＭＯチャネルには容量の利点はない。ビーム形成がないと、Ｇａｉｎ_ＭＩＭＯの上限は、空間多重化の場合はチャネルインパルス応答行列（ｍｉｎ（Ｍ_ｒ，Ｍ_ｔ））の最大階数、低ＳＩＮＲ値におけるダイバーシチの場合はＭ_ｒである。

ＭＩＭＯチャネルの性質を、その固有値に関してＳＩＮＲの変化と区別するため、正規化したチャネル行列を式（１）のノミネータに適用する必要がある。この正規化は、適用したアンテナ型に対して、以下のように別々に計算する必要がある。

１）ＵＬＡおよびＲＲＨアンテナ型
これらのアンテナ型の場合、チャネル行列を、すべての行列要素の平均値に正規化する必要がある。J. P. Kermoal, L. Schumacher, F. Frederiksen, and P. E. Mogensen, "Polarization Diversity in MIMO Radio Channels: Experimental Validation of a Stochastic Model and Performance Assessment", IEEE VTC Fall, Atlantic City, NJ, USA, Oct. 2001を参照のこと。
式（６）は、
および
の両方に適用することができる。式（６）において、
は、フロベニウスノルムをあらわし、ｅｉｇは、固有値を意味する。

２）ＸＰｏｌアンテナ型
式（６）をＸＰｏｌアンテナに適用する場合、Ｇａｉｎ_ＭＩＭＯの過大見積りをもたらす、直交偏波サブチャネルに対する典型的な高い電力損については計上しない。V. R. Anreddy and M. A. Ingram, "Capacity of Measured Ricean and Rayleigh Indoor MIMO Channels at 2.5 GHz with Polarization and Spatial Diversity", IEEE WCNC, Las Vegas, NV, USA, April 2006を参照のこと。したがって、
の固有値を、最も強いサブチャネルのＳＩＮＲに対して、次式のように正規化する。
次に、式（１）における直交偏波ＭＩＭＯチャネルの容量を、次式のように計算する。
ただし、いずれの場合も、特定セクタのサービスエリアに対する本発明の基準値が、すなわちＧａｉｎ_ＭＩＭＯの値が高いほど、適用されるアンテナ型は、ＭＩＭＯによる容量利得をもたらすのにより良好に適する。

図２は、計画／最適化エリアの環境の３Ｄモデルとして有利に使用することができる、クラッタ高さ行列の定義を示す。建物高さは、３Ｄ位相幾何学データベースからリトラクトし、単位面積当たりの平均高さを固定の分解能で計算する。これは、平坦な領域に対しては十分である。しかし、起伏がある、または山地の環境では、そのエリアの地質学的高さを表すデジタル標高行列（ＤＥＭ）によって、建物高さ行列を補正することが望ましい。その結果として得られる３Ｄクラッタ高さ行列を図３に示す。

ＭＩＭＯチャネル行列の固有値を決定論的に計算することを含む第１の実施形態は、ある程度の演算の複雑性を併せ持ち、環境の正確な３Ｄモデルを必要とするが、本発明の第２の実施形態は、レイラウンチングアルゴリズムを最大で３つの少数の反射に限定することと、図３に示されるようなクラッタ高さ行列によって表される、環境を通る主要な経路を探索することとを提案する。

図４〜８は、異なるマルチアンテナ型を、個々のマルチアンテナ型の各単一アンテナ素子に対する有効なアクティビティセクタに空間分解する実施例を示す。

空間的に直交する単位へのアンテナアレイの空間分解能は、例えば、A. M. Sayeed in "Deconstructing Multi-Antenna Fading Channels", IEEE Transactions on Signal Processing, Oct 2002, Vol. 50, Issue: 10, p. 2563-2579に記載されている。ここでは、アンテナアレイは、３Ｄデカルト座標系の１つの面内に、または任意に２つの直交面内に配置された単一アンテナ素子の配列として理解すべきである。単一アンテナ素子は、任意の内部構造によって、また信号入力／出力それぞれへの単一の外部接続によって定義される。これら２つの面のそれぞれにおいて、直交単位の数は、各面内のアンテナアレイにおける個々の素子の数Ｎによって定義される。各面内の空間分解能は、物理的に、アレイＬ＝ＮΔの限定されたサイズによって得られる。ここで、Δは、搬送周波数の波長λに対して正規化した素子間アンテナ間隔である。２つの面それぞれに対して、面内に配置された角度φについて、また
について、この面内の空間ビンを決定するための極座標のグラフを、次式によって決定することができる。
式中、Ｒ（φ）は、この面内のアンテナの電気指向性図である。

アンテナアレイの周りの空間を空間ビンに分割することによって、アンテナアレイによって分解可能な多重経路コンポーネントに送信されるべき、またはそこで受信されるべき信号のすべての経路の単純な分解が得られる。

図４ａおよびｂは、それぞれヘルツダイポールであって、間隔はλ／２であり、空間ビンが導き出される２つの単一アンテナ素子から成るＵＬＡの指向性図を示し、図５ａおよびｂは、それぞれヘルツダイポールであって、間隔はλ／２であり、空間ビンが導き出される４つの単一アンテナ素子から成るＵＬＡの指向性図を示し、図６ａおよびｂは、６５°の３ｄＢ角度を有し、空間ビンが導き出されるセクタアンテナの指向性図を示し、図７ａおよびｂは、それぞれセクタアンテナであって、６５°の３ｄＢ角度を有し、間隔はλ／２であり、空間ビンが導き出される２つの単一アンテナ素子から成るＵＬＡの指向性図を示し、図８ａおよびｂは、それぞれセクタアンテナであって、６５°の３ｄＢ角度を有し、間隔はλ／２であり、空間ビンが導き出される４つの単一アンテナ素子から成るＵＬＡの指向性図である。

空間ビンの境界を以下のように定義することを提案する。

異なる座標における３Ｄデカルト座標系の１つの面内または一対の直交面内において、送信または受信搬送周波数の波長の数分の１から数倍の範囲の距離だけ離間している、複数の単一アンテナ素子（すなわち、ＵＬＡもしくはＵＣＡ）を備えるマルチアンテナ型の場合、空間ビンは、鋭角によって、また任意に傾斜したピラミッド形によって定義され、そのピークはマルチアンテナの３Ｄ中心に配列され、またその側面は、次のように、マルチアンテナの３Ｄ中心位置から指定の距離内に限定される。極座標のグラフ（８）が直交面の対のそれぞれに生成され、その中に複数の個別のアンテナ素子が配列され、極座標における個別の空間単位のこれらグラフの交点が、この面内の空間ビンの境界として使用される。すべてのアンテナ素子が同じ座標の面内に配列される場合、極座標のグラフ（８）はこの面内に生成され、その中に複数の個別のアンテナ素子が配列され、極座標における個別の空間単位のこれらグラフの交点が、この面内の空間ビンの境界として使用されるが、直交面内では、ピラミッドの頂角は、この面内の個別のアンテナ素子の主なビーム方向に対するこの面内のアンテナ図において定義されるフェージング量によって制限される。これにより、空間ビンの数は単一アンテナ素子の数に等しい。

送信または受信搬送周波数の波長の数倍よりも大きい距離だけ離間し、マルチアンテナとして動作する複数の単一アンテナ素子（すなわち、ＲＲＨ）を備えるマルチアンテナ型の場合、また、個別のアンテナであって、基地局の異なるセクタにおいて、３Ｄ環境の異なる位置における異なる基地局において、かつ／またはそれらの組み合わせにおいて動作し、また、協調マルチポイント（ＣｏＭＰ）（セクタおよび／もしくはネットワークＭＩＭＯ）という意味でマルチアンテナとして動作する複数の単一アンテナ素子を備えるマルチアンテナの場合、空間ビンは、鋭角によって、また任意に傾斜したピラミッド形によって定義され、そのピークはマルチアンテナの３Ｄ中心に配列され、またその側面は、次のように、マルチアンテナの３Ｄ中心位置から指定の距離内に限定される。水平方向では、水平方向の個別のアンテナ素子の主なビーム方向に対して、水平アンテナ図Ｒ（φ）において定義されるフェージング量によって、垂直方向では、上向きの個別のアンテナ素子の主なビーム方向に対して、垂直アンテナ図Ｒ（θ）において定義されるフェージング量によって、また、下向きの個別のアンテナ素子の主なビーム方向に対して、垂直アンテナ図において定義されるフェージング量によって限定される。ここで、単一アンテナ素子はそれぞれ、正確に１つの空間ビンによって表される。

異なる偏波方向によって離間している複数の単一アンテナ素子（例えば、ＸＰｏｌ）を備えるマルチアンテナ型の場合、空間ビンは、鋭角によって、また任意に傾斜したピラミッドによって定義され、そのピークはマルチアンテナの３Ｄ中心に配列され、その側面は、次のように、マルチアンテナの３Ｄ中心位置から指定の距離内に限定される。水平方向では、水平方向の送信マルチアンテナの主なビーム方向に対して、水平アンテナ図Ｒ（φ）において定義されるフェージング量によって、垂直方向では、上向きの送信マルチアンテナの主なビーム方向に対して、垂直アンテナ図Ｒ（θ）において定義されるフェージング量によって、また、下向きの送信マルチアンテナの主なビーム方向に対して、垂直アンテナ図において定義されるフェージング量によって限定される。

特定の実施形態では、空間ビンのピラミッド形は、水平方向および垂直方向でサイズが均等に設定されたレイチューブに内部で分割することができる。この場合、レイラウンチング／トレーシングアルゴリズムは、個々のレイを、各チューブを介して環境の３Ｄモデル内に発射することを含む。

図９ａは、図５ａおよびｂに示される型の２つのマルチアンテナの個別の空間ビンの間で、少数の反射のみ（この図では１つの反射のみ）を含む経路を探索することに限定される、限定されたレイトレーシングアルゴリズムを実行することによって探索される経路の一例を概略的に示し、図９ｂは、図９ａから導き出される行列の占有を示す。

構成可能な最少数の経路がそこから環境に発散する、または環境からそこに到達する直交単位は、「占有済み」と称される。マルチアンテナシステムにおける「空間多重化」、および「ダイバーシチ」という利点の存在および複雑性は、ここでは、送信および受信アンテナアレイの空間ビンの占有状態から単純に決定することができる。このため、送信および受信アンテナアレイの空間ビンは、送信アンテナアレイの空間ビンが行列の列を形成し、受信アンテナアレイの空間ビンが行列の行を形成する行列の形態で配列される。行列は、送信および受信アンテナアレイの個別のアンテナ素子を表す空間ビンの任意のものの間で探索された経路で占められる。具体的には、図９ａでは、図９ｂの行列に示されるように、送信機空間ビン４から受信機空間ビン３および４へ、送信機空間ビン２から受信機空間ビン３および１へ、ならびに送信機空間ビン１から受信機空間ビン３への５つの主要な経路が探索されている。

ＭＩＭＯによる利点の存在は、次のようにこの行列から直接導き出すことができる。
受信／送信のダイバーシチ。受信／送信のダイバーシチという事実が存在することは、行／列が１つを超える素子で占められていることから分かる。ダイバーシチの程度は、行当たりの占有済み素子の数に対応する。
空間多重化。空間多重化の程度は、１つを超える素子によって占められている行および列の最少数に対応する。その程度が＞１である場合、空間多重化が存在することが決定される。

図１０は、図７および８に示される型の２つのマルチアンテナ（すなわち、送信アンテナ：単一素子をセクタアンテナとした４×ＵＬＡ、受信アンテナ：単一素子をセクタアンテナとした２×ＵＬＡ）間で経路を探索することに限定されたレイトレーシングの一例を概略的に示し、図１１は、図６および８に示される型の２つのマルチアンテナ（送信アンテナ：セクタアンテナとしての２つの単一アンテナ（リモートラジオヘッドアンテナ型）、受信アンテナ：単一素子をセクタアンテナとした２×ＵＬＡ）（ＵＬＡアンテナにおいて、Ｎ＝２およびΔ＝０．５λ）間で経路を探索することに限定されたレイトレーシングの一例を概略的に示す。図９ｂに示されるのと同様の行列を、図１０および１１のシナリオについて導き出すことができる。

本発明によれば、空間的に分離された単一アンテナ素子を備えたマルチアンテナ型の場合、前記伝搬経路行列の少なくとも１つの行または列が少なくとも２つの素子によって占められて、空間ダイバーシチの程度を示す場合は、スカラー計量Ｇａｉｎ_ＭＩＭＯは第１の値を割り当てており、前記伝搬経路行列の少なくとも２つの行および少なくとも２つの列が少なくとも２つの素子によって占められて、空間多重化の程度を示す場合は、前記スカラー計量は第２の値を割り当てている。さらに、本発明によれば、異なる偏波方向によって分離された単一アンテナ素子を備えるマルチアンテナ型の場合、送信マルチアンテナの空間ビンと受信マルチアンテナの空間ビンとの間に視線関係がある場合は、スカラー計量ＧａｉｎＭＩＭＯは第３の値を割り当てており、送信マルチアンテナの空間ビンと受信マルチアンテナの空間ビンとの間に視線関係がない場合は、第４の値を割り当てている。第１、第２、第３、および／または第４の値は、所望であれば、ネットワークオペレータなどによって定義される任意の経済的特徴に関して、特定のアンテナ型の好みを反映するように重み付けすることができる。

図１２〜１４は、計画／最適化エリアの有効範囲セクタ内の各受信機ピクセルと、最適なマルチアンテナ型とを決定するステップの３つの例示的実施形態を示す。計画／最適化エリアの有効範囲セクタは、通常、図１５に示されるようなスキームによって導き出され、「最良サーバプロット」として知られている。そのような最良サーバプロットは、ネットワークオペレータによって取得することができ、基地局アンテナ位置１５Ａ、Ｂ、Ｃによる物理的計量である「有効範囲」に関して、配備エリアのどの区画が最も役立つかを示す。図１２ａ、１３ａ、および１４ａはそれぞれ、上述の伝搬経路行列を使用して、２つの異なるマルチアンテナ型からより良好なアンテナ型を選択する決定ステップのフローチャートを示す。図１２ｂ、１３ｂ、および１４ｂはそれぞれ、図１２ａ、１３ａ、および１４ａそれぞれの評価手順の結果として導き出される、個々の単純化した概略プロット図を示す。計画／最適化エリアは、図１５に示されるような３つの有効範囲セクタに分割される。受信機ピクセルごとの最良のマルチアンテナ型の決定は、１つの有効範囲セクタについてのみ示されており、個々のアンテナ型が最良に働く受信機ピクセルを、対応するアンテナ型と同じ模様で描写している。

図１２ａ、ｂは、２つの単一アンテナ素子を備えるＵＬＡと、４つの単一アンテナ素子を含むＵＬＡとの間で、要するに２−ＵＬＡと４−ＵＬＡとの間でなされる決定を示す。少なくとも１つのアンテナ型が「多重化」の利点を呈する場合、すなわち、スカラー計量Ｇａｉｎ_ＭＩＭＯが第２の値を割り当てている場合、空間多重化度が最大であるアンテナ型が、この受信機ピクセルの最適なマルチアンテナ型として選択される。「多重化」の利点を呈するアンテナ型がなく、ただし少なくとも１つのアンテナ型が「ダイバーシチ」の利点を呈する場合、すなわちスカラー計量Ｇａｉｎ_ＭＩＭＯが第１の値を割り当てている場合、空間ダイバーシチ度が最大であるアンテナ型が、この受信機ピクセルの最適なマルチアンテナ型として選択される。「多重化」または「ダイバーシチ」の利点を呈するアンテナ型がない場合、マルチアンテナ型の配備によって、空間ダイバーシチまたは多重化からいかなる利点も得られない。

図１３ａ、ｂは、ＵＬＡ型と直交偏波アンテナ型との間で、要するにＵＬＡとＸＰｏｌとの間でなされる決定を示す。ＵＬＡ型に対するスカラー計量Ｇａｉｎ_ＭＩＭＯが第２の値を割り当てており、空間多重化度が２超過であることを示す場合、空間多重化度が最大である空間アンテナ型が、この受信機ピクセルの最適なマルチアンテナ型として選択される。ＵＬＡ型に対するスカラー計量Ｇａｉｎ_ＭＩＭＯが第２の値を割り当てており、空間多重化度が２であることを示し、また、ＸＰｏｌ型に対するスカラー計量Ｇａｉｎ_ＭＩＭＯが第３の値を割り当てており、視線（ＬＯＳ）関係を示す場合、ＸＰｏｌ型が、この受信機ピクセルの最適なマルチアンテナ型として選択される。ＵＬＡ型に対するスカラー計量Ｇａｉｎ_ＭＩＭＯが第２の値を割り当てており、空間多重化度が２であることを示し、また、ＸＰｏｌ型に対するスカラー計量Ｇａｉｎ_ＭＩＭＯが第４の値を割り当てており、視線なし（ＮＬＯＳ）関係を示す場合、空間アンテナが、この受信機ピクセルの最適なマルチアンテナ型として選択される。上述の条件のいずれにも該当しない場合、ＸＰｏｌ型が、この受信機ピクセルの最適なマルチアンテナ型として選択される。

図１４ａ、ｂは、ＵＬＡ型と、ＵＬＡとラインアレイ状に配列された２つの直交偏波アンテナを備える直交偏波アンテナとの組み合わせとの間で、要するにＵＬＡと２−（ＵＬＡ＋ＸＰｏｌ）との間でなされる決定を示す。ＵＬＡ型に対するスカラー計量Ｇａｉｎ_ＭＩＭＯが第２の値を割り当てており、空間多重化度が４超過であることを示す場合、空間多重化度が最大である空間アンテナ型が、この受信機ピクセルの最適なマルチアンテナ型として選択される。ＵＬＡ型に対するスカラー計量Ｇａｉｎ_ＭＩＭＯが第２の値を割り当てており、空間多重化度が２以上であることを示し、また、ＸＰｏｌコンビネーション型に対するスカラー計量Ｇａｉｎ_ＭＩＭＯが第３の値を割り当てており、視線（ＬＯＳ）関係を示す場合、ＸＰｏｌコンビネーション型が、この受信機ピクセルの最適なマルチアンテナ型として選択される。ＵＬＡ型に対するスカラー計量Ｇａｉｎ_ＭＩＭＯが第２の値を割り当てており、空間多重化度が２以上であることを示し、また、ＸＰｏｌコンビネーション型に対するスカラー計量Ｇａｉｎ_ＭＩＭＯが第４の値を割り当てており、視線なし（ＮＬＯＳ）関係を示す場合、両方のアンテナ型が同じ利点をもたらし、両方のアンテナ型が、セクタごとの最良のアンテナ型を後で評価する際に等しく重み付けされる。上述の条件のいずれにも該当しない場合、ＸＰｏｌコンビネーション型が、この受信機ピクセルの最適なマルチアンテナ型として選択される。

そのようなプロットは、特定の基地局サイトにおいて有効範囲セクタ全体に役立つマルチアンテナ型として、どのアンテナ型が最適であるかに関して、容易に推定される。第１の可能性は、個々のアンテナ型を好む受信機ピクセルを単に計数し、有効範囲セクタの受信機グリッドポイントの大多数において最良のマルチアンテナ型と判断されるマルチアンテナ型を、各有効範囲セクタのカバー範囲が最良の送信機位置に対する最適なマルチアンテナ型として選択することである。

所望であれば、例えば、予測トラフィック密度および／またはトラフィック量を表す値を用いて、受信機ピクセルを重み付けすることができ、受信機グリッドポイントのスカラー計量の重み付けした合計が最大であるマルチアンテナ型を、各有効範囲セクタのカバー範囲が最良の送信機位置に対する最適なマルチアンテナ型として選択することができる。

代表的なシミュレーションを、欧州の密集した都市のセルラーネットワークにおいて実行した。ネットワークは、約２平方マイル（３．５ｋｍ^２）のサイズを有し、それぞれ３つのセクタを有する３つのサイトから成る。セクタアンテナは、６０°、１８０°、および３００°を指しており、平均建物高さ（約１５ｍ）のかなり上方（約５０ｍ）に位置している。環境の位相幾何学データベースとして三次元ベクトル表現を使用する。電波伝搬を、上述のように、レイラウンチングチャネルシミュレータによってシミュレートした。受信機位置は、１０ｍ×１０ｍのグリッド内に配置した（オプション１）。変形例では、屋内ＭＩＭＯ性能を検査するため、建物周りの１０ｍの距離にのみ受信機を配置した（オプション２）。この大まかなモデルは、１０ｍのグリッド内にあるすべての建物の窓を仮定している。レイラウンチングツールには透過をモデル化していないので、特に、建物の窓がある側からのみ電波が受信機に到達する状況におけるＭＩＭＯ性能を調査することができる。合計９つのセクタのうち４つは受信機によって役立つ。この受信機グリッド行列の高さは、ｚ_Ｒｘ＝１．５ｍ（構成Ｃ１）で、かつＤＥＭの上ではｚ_Ｒｘ＝１５ｍ（構成Ｃ２）で定義した。

送信側では、検討したすべてのアンテナ型の単一アンテナ素子として使用したモデルは、６５°の３ｄＢビーム幅、６°の電気下方チルト、および１６．５７ｄＢｉの利得を有する典型的な市販のアンテナであった。受信側において、利得が０ｄＢｉである等方性源の人工モデルを、単一アンテナ素子のモデルとして使用した。

レイラウンチングシミュレーションの結果は、すべての受信機位置に対して式（２）に表されるようなチャネルインパルス応答である。式（２）に加えて、レイラウンチングツールは、式（３）の計算に必要とされる、すべての出射（送信側）および入射（受信側）レイの角度も出力する。このレイラウンチングシミュレータは完全偏光型なので、式（４）に表されるようなＸＰｏｌチャネル行列も直接チャネルシミュレーションの結果である。

実証例において、ΔＴｘ／Ｒｘ＝０．５のＵＬＡと、±４５°偏向したＸＰｏｌアンテナの性能を比較し、４つのサービスセクタのうち最良のサーバエリアをその結果と一致させて、図１３に概略的に示されるようなプロットを得た。

この分析の結果を以下の表に示す。この表は、４つの主な欄を示しており、それらはそれぞれ、受信機に役立つ４つのセクタの１つに対応する。どのセクタがどの受信機に役立つかに関する選択を、図１４に概略的に示される最良サーバプロットに基づいて行った。さらに、表は、調査した２つのマルチアンテナ型の１つについて、個々のセクタが役立つ受信機ピクセルの総数のパーセンテージ（％）と、より高い計量Ｇａｉｎ_ＭＩＭＯを有する受信機ピクセルの総数のパーセンテージ（％）の両方の構成について示す。

セクタごと／アンテナ型ごとの有効範囲エリア（％）

例えば、Ｃ１では、セクタ２は、全エリアの４２．０％の総有効範囲を有する。セクタ２がＸＰｏｌアンテナを有する場合、このセクタがＵＬＡアンテナを有する場合により高いＧａｉｎ_ＭＩＭＯを有する受信機が４１．９％であるのに比べて、その有効範囲エリアの５８．１％がより高いＧａｉｎ_ＭＩＭＯを有する。したがって、セクタ２にはＸＰｏｌアンテナを配備するべきである。これは、セクタ３および４にも当てはまるが、セクタ１には当てはまらない。他方では、ｚ_Ｒｘ＝１５ｍのオプション２（構成２：Ｃ２）に対する結果は、セクタ１に対してアンテナ型の選択が逆になることを示しており、Ｇａｉｎ_ＭＩＭＯが受信機高さおよび受信機分布に依存していることを実証している。

Claims (12)

1. 無線アクセスネットワークの構成を計画して最適化する方法であって、この無線アクセスネットワークは、基地局および受信機を備え且つ移動無線技術を採用し、この移動無線技術は、前記基地局および前記受信機でのマルチアンテナ型の使用を許可および／または強化し、前記マルチアンテナ型の各々が、複数の単一アンテナ素子を有する当該方法において、
   当該方法は：
   計画／最適化エリアを定義するステップと、
   前記エリアに対する環境の三次元モデルを取得するステップと、
   三次元（３Ｄ）空間内の一組の送信機位置を取得するステップと、
   三次元空間内の受信機位置を定義するステップと、
   前記エリアに対する前記環境の前記三次元モデルを使用して、前記送信機位置と前記受信機位置との間で実行されるレイトレーシングアルゴリズムを用いることによって、各受信機位置に対して１つのスカラー計量を決定するステップとから成り、
   前記スカラー計量は、前記送信機位置および前記受信機位置で単一アンテナの代わりにマルチアンテナ型またはマルチアンテナ型構成を適用することから得られる容量利得を表し、
   前記一組の送信機位置を取得する前記ステップは、前記計画／最適化エリアをカバーし、且つ、既に配備されている基地局または基地局のセクタの一組の位置で、前記アンテナ構成を最適化することによって前記ネットワーク構成を最適化するために当該一組の位置をネットワークオペレータから取得するステップから成るか、
   前記一組の送信機位置を取得する前記ステップは、サイト選択のために若しくは無線アクセスネットワークを計画するために任意のサイトの一組の候補位置を定義するステップから成るか、または
   前記一組の送信機位置を取得する前記ステップは、補欠サイト計画のために当該両ステップを組み合わせたステップから成る、当該方法。
2. 前記マルチアンテナ型構成は、前記マルチアンテナ型並びに機械的チルト、電気的チルト、および／または当該チルトの方位角によって定義される、請求項１に記載の方法。
3. 各受信機位置に対する前記スカラー計量は、ＳＩＳＯチャネルのシャノン容量に対するフォシニのＭＩＭＯ容量の比として、前記レイトレーシングアルゴリズムによって探索されるマルチアンテナチャネルインパルス行列から決定される、請求項１または２に記載の方法。
4. 前記マルチアンテナ型は、等間隔リニアアレイ（ＵＬＡ）、等間隔サーキュラーアレイ（ＵＣＡ）、またはリモートラジオヘッド（ＲＲＨ）のような、空間的に分離された単一アンテナ素子から成る型であると仮定され、
   各受信機位置に対する前記スカラー計量が、伝搬経路行列を評価することによって決定され、この伝搬経路行列の行が、送信マルチアンテナ型の単一アンテナ素子の数に対応し、この伝搬経路行列の列が、前記受信機位置での受信マルチアンテナ型の単一アンテナ素子の数に対応し、
   前記伝搬経路行列は、送信マルチアンテナの空間ビンと受信マルチアンテナの空間ビンとの間に経路当たり少数の反射を含む伝搬経路を探索するための前記レイトレーシングアルゴリズムを限定することによって探索された多数の主要で且つ空間分解可能な伝搬経路によって占有され、
   各空間ビンが、前記マルチアンテナ型の指向性図から導き出される個々の前記マルチアンテナ型の単一アンテナ素子の空間分解された有効なアクティビティセクタを表し、
   前記伝搬経路行列内の少なくとも１つの行または列が、空間ダイバーシチの程度を示す少なくとも２つの素子によって占有されている場合は、前記スカラー計量が、第１の値を割り当てられていて、
   前記伝搬経路行列内の少なくとも２つの行および少なくとも２つの列が、空間多重化の程度を示す少なくとも２つの素子によって占有されている場合は、前記スカラー計量が、第２の値を割り当てている、請求項１または２に記載の方法。
5. 前記マルチアンテナ型は、直交偏波アンテナ（ＸＰｏｌ）のような、異なる偏波方向によって分離されている単一アンテナ素子から成る型であると仮定され、
   視線関係が、送信マルチアンテナの空間ビンと前記受信機位置での前記受信マルチアンテナの空間ビンとの間に存在するかどうかが、前記レイトレーシングアルゴリズムで検出することによって、各受信機位置に対する前記スカラー計量が決定され、
   各空間ビンが、前記マルチアンテナ型の指向性図から導き出される個々のマルチアンテナ型の単一アンテナ素子の空間分解された有効なアクティビティセクタを表し、
   視線関係が、前記送信マルチアンテナの空間ビンと前記受信マルチアンテナの空間ビンとの間に存在する場合は、前記スカラー計量が、第３の値を割り当てていて、視線関係が、前記送信マルチアンテナの空間ビンと前記受信マルチアンテナの空間ビンとの間に存在しない場合は、前記スカラー計量が、第４の値を割り当てている、請求項１または２に記載の方法。
6. 前記マルチアンテナ型は、空間的に分離された単一アンテナ素子と、異なる偏波方向によって分離された単一アンテナ素子との組み合わせから成り、
   前記スカラー計量が、請求項３または４に記載の各マルチアンテナ型に対して決定された複数の部分的スカラー計量を組み合わせることによって決定される、請求項４または５に記載の方法。
7. 前記環境の前記三次元モデルを取得する前記ステップは、
   固定された分解能を有するグリッド行列を定義することによって、クラッタ高さ行列を取得すること、
   前記エリア内の建物高さを表すデータをデータベースから獲得すること、
   各グリッドピクセルに対して平均建物高さを決定すること、および
   オプションとして、各グリッドピクセルに対するデジタル標高行列（ＤＥＭ）の値によって前記平均建物高さの値を補正することから成り、または、
   前記環境の前記三次元モデルを取得する前記ステップは、
   高さ閾値を定義し、前記高さ閾値の上および下のすべての受信機ピクセルに対して前記方法を別個に実行することをさらに有する、請求項１〜６のいずれか１項に記載の方法。
8. 前記最適化するステップは、計量の有効範囲、容量、またはＭＩＭＯ容量利得のうちの少なくとも１つを最大限にする一方で、残りの容量に対しては最小限の要件を維持する各送信機位置のためのアンテナ構成を決定することを有する、請求項１に記載の方法。
9. 前記受信機位置を定義するステップは、前記エリア全体にわたってＭＩＭＯ性能を評価するために、複数ピクセル当たりの１つの受信機によって固定された分解能を有する受信機グリッド行列を定義し、構成可能な受信機の地上からの高さを定義することを有し、または
   前記受信機位置を定義するステップは、屋内のＭＩＭＯ性能を近似するために、前記クラッタ高さ行列の建物の周りからある程度だけ離れている受信機の地点を定義することを有する、請求項１〜８のいずれか１項に記載の方法。
10. 前記計画／最適化エリアを、関連付けられた最良にカバーする１つの送信機位置を有する複数の有効範囲セクタに分割するステップと、
    異なる利用可能なマルチアンテナ型およびアンテナ構成に対して決定された前記スカラー計量の複数の値を比較することによって、各有効範囲セクタ内の各受信機ピクセルに対して、最良にカバーする前記送信機位置のための１つの最適なマルチアンテナ型および／またはアンテナ構成を決定するステップとをさらに有する、請求項１〜９のいずれか１項に記載の方法。
11. １つの有効範囲セクタの大多数の受信機ピクセルで最良のマルチアンテナ型として決定された前記マルチアンテナ型を、各有効範囲セクタの最良にカバーする前記送信機位置のための前記最適なマルチアンテナ型として選択するステップをさらに有する、請求項１０に記載の方法。
12. 各受信機ピクセルに対して決定された前記スカラー計量を、予測トラフィック密度および／もしくはトラフィック量を表す値によってまたは最大予測コストもしくは収益のような経済値によって重み付けするステップと、
    前記受信機ピクセルの前記スカラー計量の当該重み付けした合計が、各有効範囲セクタの最良にカバーする前記送信機位置のための前記最適なマルチアンテナ型として最高であるマルチアンテナ型を選択するステップとをさらに有する、請求項１０に記載の方法。