JP2002530957A - 通信システムにおける加入者要求の決定 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【解決手段】 無線通信システム（１００）における方法とシステムにより、ネットワークの運用者が資源（２３０、２４０）を現在の輻輳したトラフィックレベル（６２０）と将来の予測されたトラフィックレベル（６４０）とに合わせることにより加入者の要求（６５０）を取り入れることが可能になる。その取り入れはセルレベルで実施され、その適用可能な資源はトランシーバ（ＴＲＸｓ）（２４０）を含む。ネットワーク（１００）のある基地局（Ｂ１）は、好ましくは少なくとも３つの場合（８１０、８２０、８３０）についての変数を記録する。その変数は測定の時刻（４２０）、平均トラフィックレベル（ＴＬ）（４３０）、ビジーアワーＴＬ（４４０）、及びＴＲＸｓの現在の数（４５０）を含む。これら４つの変数は成長方程式（８４０）に適用される非線形最適化公式で用いられる。これら３つの非常に重要な係数が方程式（８５０）に対して生成される。あるセルに対する将来のトラフィックレベルとともに、期待される最大の加入者人口とは、重要な係数（８６０、８７０）をもった成長方程式から評価される。あり得るビジーアワーＴＬと予測される将来のＴＬとが用いられてＴＲＸｓ（８８０）の最適な数を決定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】 発明の背景 発明の技術分野 本発明は一般には通信分野に関し、特に、（ｉ）無線通信システムにおける現
在のトラフィックレベルを決定或いは評価し、将来のトラフィックレベルを予測
し、そして（ii）確認されたトラフィックレベルに応じてその資源を随意に増や
す方法及び装置に関する。

【０００２】 従来技術の説明 無線通信によって加入者は種々の場所から発呼したり呼を受信することが可能
になる。無線通信の安全性、生産性、及び利便性が増し加わるにつれ、ほとんど
の無線ネットワークにまたがる爆発的な成長がもたらされた。この爆発的な成長
の要求に合致することは困難であり、費用がかかる。無線システムはそれを展開
する前に十分に計画され、その後も加入者の要求に従って定期的に更新され拡張
される。

【０００３】 ビジートラフィックレベルとその増加成長への対応には１セル１基地局（ＢＳ
）を２セル２基地局に分割することが含まれる。それはまた、与えられたＢＳ内
に資源を増やし、その与えられたＢＳがより多くの加入者に対して同時にサービ
スを提供できるようにすることも含まれる。無線ネットワークの拡張が要求に先
んじることができないならば、潜在的な益が喪失され、たぶん顧客との関係が永
久的に害されてしまうかもしれない。これに対して、拡張が要求を超えて不必要
に大きなものであるなら、設備が早まってインストールされその結果、さほど利
用されないために資本が浪費されることになるかもしれない。

【０００４】 それ故に、もし、無線サービスのプロバイダがビジートラフィックレベルや加
入者の予測された成長要求に付随してネットワークを拡張するなら、（例えば、
短期的、長期的な収入を最大化する点から）有益であろう。特に、もし無線サー
ビスプロバイダがビジートラフィックレベルの増大に従って、また、その拡張さ
れた能力を消費する加入者の成長に少し先立って、無線サービスを提供する能力
が向上するようにネットワークを拡張するなら利点があろう。残念なことに、そ
のようなタイミングの良い拡張には普通、ビジーアワートラフィックレベルが確
認され、加入者の成長が無線通信システム全体と個々のセルの両方について正確
に予測されることが必要である。

【０００５】 将来のトラフィックレベルを予測するために、従来の技術では関連する市場に
おける記録されたトラフィックデータに基づく単純な線形モデルを用いている。
このモデルは、個々のセルにおける可能性のある成長関数を評価することが非常
に難しいために、運用者の要求に合致する点で適切ではない。言い換えると、将
来のトラフィックレベルの予測は、不十分な数学モデルを用いるために正確では
ない。

【０００６】 要約すると、従来の無線通信システムではこれまで、ピークアクセス期間の加
入者の要求に適切に責任を担ってはおらず、将来のトラフィックの成長を正確に
は予測していなかった。その結果、無線サービスプロバイダは加入者の要求を満
たすために最適に資源を提供することができなかった。

【０００７】 発明の要約 本発明の方法とシステムとは無線通信システム内での資源割付を最適化するも
のである。無線通信システムはセルへと分割される領域と、複数のＢＳと、少な
くとも１つの移動サービス交換センタ（ＭＳＣ）と、多数の移動局（ＭＳ）とを
含む。無線通信システムにおけるいくつかの資源は、加入者の要求が成長するに
つれて付け加えられ（例えば、調整され）ても良い。これらの資源は、例えば、
セルレベルでのＢＳに関連しているかもしれず、或いは、（例えば、ＭＳＣに接
続されたセル間での加入者の要求を融合することに基づいて）マルチセルレベル
でのＭＳＣに関連しているかもしれない。本発明の原理を用いて正しく配置され
る代表的な資源はトランシーバ（ＴＲＸ）である。

【０００８】 本発明の代表的な実施形態では、１つのＴＲＸが現在接続されている加入者毎
に割当てられる。従って、１つのＴＲＸが特定のＢＳへのアクセスを要求する各
加入者に対して随意に、或いは、少なくとも操作者の希望するグレードのサービ
スを成し遂げるために要求されるときに存在する。本発明を１つの面から見ると
、無線通信システムにアクセスを試みる加入者の数は、少なくとも一部は（ｉ）
平均トラフィック負荷或いはレベル（ＴＬ）、（ii）拒絶されたアクセス要求の
数、及び／或いは（iii）経験的な証拠に基づいて評価される。

【０００９】 本発明の別の面に従えば、将来のトラフィックレベルは成長方程式と統計的な
観測を用いて予測される。第１の方法では、単純な指数関数的な成長モデルが複
数の観測に適用され、夫々の観測にはエントリ時刻と対応するＴＬとを含む。第
２の方法では、非線形最適化モデルが多数の観測に適用される。各観測のエント
リには、エントリ時刻、平均ＴＬ、ビジーアワーＴＬ、ＴＲＸの数が含まれる。
少なくとも、３つのそのような観測されたエントリは好適には問題となっている
各与えられたセルに対しての成長方程式の唯一解へと組み込まれる。最小自乗と
反復ニュートン−ラプソン（Newton-Rapson）過程の原理が、観測されたエント
リを組み込んだ後の唯一解へと適用される。これにより、成長方程式の３つの極
めて重要な係数が決定される。その成長方程式は選択された時刻における将来の
トラフィックレベルを予測するために用いられる。

【００１０】 本発明のさらに別の面からすれば、資源が評価されたＴＬの輻輳と予測された
将来のＴＬとに応じて随意割当てられる。従って、ＴＲＸが与えられたセル内で
配置され輻輳したＴＬが取り込まれる。また、ＴＲＸが（実際の加入者要求に先
立って）配置されて将来のＴＬが加入者の成長が輻輳を生じさせる前に取り込ま
れる。

【００１１】 本発明の重要な技術的な利点は、全てのトラフィックチャネルが既に割当てら
れているとき、輻輳の時間の間でのあり得るトラフィックレベルを評価すること
を可能している点である。

【００１２】 本発明の重要な別の技術的な利点は、無線通信システムのセルレベルでの将来
のトラフィックレベルを予測するための定式化されたアプローチを提供する点に
ある。

【００１３】 本発明の重要なさらに別の技術的な利点は、予測されたトラフィックレベルに
基づいた無線周波数計画を改善する能力にある。

【００１４】 本発明の重要なさらに別の技術的な利点は、トラフィックデータの履歴に基づ
いて最適にネットワーク資源を利用する能力にある。

【００１５】 本発明の上述したまた他の特徴は、添付図面に示された図示された例に関して
以下に詳細に説明される。当業者であれば、説明される実施形態が図示と理解を
目的として備えられ、数多くの同等の実施形態がそこには予期されていることを
認識するであろう。

【００１６】 図面の詳細な説明 本発明の好適な実施形態とその利点は、図面の図１〜図８を参照することによ
り最も良く理解され。図面において、同じ番号は種々の図面の同様なまた対応す
る部分に対して用いられている。

【００１７】 さて図１においては、本発明が実施されるタイプの無線通信システム内の１０
個のセルが図示されている。図１では、適当に決められた地理的な領域が複数の
連続する無線到達領域、即ち、セルＡ−Ｊに分割され、これらはまとめて数字１
００によって無線通信システムとして示されている。図１の無線通信システム１
００はただ１０個のセルを含むように図示されているが、実際にはセルの数はか
なり多いものであることを理解されたい。本発明の原理は一般には日本で現在運
用されているパーソナルデジタルセルラシステム（ＰＤＣ）（以前には日本版デ
ジタルセルラシステム（ＪＤＣ）と呼ばれていた）との関係で説明する。しかし
ながら、そのような原理は、例えば、汎欧州デジタル移動電話方式（ＧＳＭ）、
例えばＩＳ−９５標準に従う米国デジタルセルラ（ＡＤＣ）システム、ワイドバ
ンド符号分割多元接続（ＷＣＤＭＡ）やワイドバンドＩＳ−９５（例えば、ＩＳ
−９５＋）の実現のような次世代（例えば、第３世代）のシステム、ＴＲＸｓが
衛星プラットフォームに搭載された衛星通信システムなどの他のシステムにも等
しく適用可能であることを理解されたい。

【００１８】 セルＡ−Ｊ夫々と関連して、夫々の中に位置するのは、複数のＢＳであるＢ１
〜Ｂ１０の対応する１つとして示されているＢＳである。無指向性のＢＳはただ
代表的なものであって、例えば、セクタタイプ或いは指向性のあるＢＳを採用す
る無線通信システムも等しく本発明の原理によって益を受けることに注目された
い。複数のＭＳであるＭ１〜Ｍ１０はまた、セルＡ−Ｊのあるものの中に見出さ
れる。無線通信システム１００のＭＳＣはセルＪ内に図示されているが、ＭＳＣ
はセルＡ−Ｊのいずれの中に位置しても良いし、或いはセルＡ−Ｊ全ての全く外
側にあっても良い。ＭＳＣは（例えば、銅製ケーブル或いはファイバ製の光ケー
ブルの）通信リンクによって図示されたＢＳであるＢ１〜Ｂ１０の夫々に、また
、固定された公衆交換電話網（ＰＳＴＮ）（不図示）或いは統合サービスデジタ
ル網（ＩＳＤＮ）の設備を含む類似の固定ネットワークに接続される。

【００１９】 セルＡ−Ｊ夫々は複数の音声或いは通話チャネル（例えば、トラフィックチャ
ネル（ＴＣＨ））及び少なくとも１つの制御チャネル（例えば、アナログ制御チ
ャネル（ＡＣＣＨ）或いはデジタル制御チャネル（ＤＣＣＨ））を割当てられる
。ＴＣＨはまた、例えば、これに限定するものではないが、例えば会話、画像、
一般のデータ／情報、ビデオなどを搬送するパケットデータチャネルを含んでい
ても良い。その制御チャネルはこれらのユニットに対して送信されるか、或いは
、これらのユニットから受信される情報によってＭＳの動作を制御したり或いは
監視するために用いられる。そのような情報は呼の発信元、呼出信号、呼出応答
信号、ロケーション登録信号、及び音声チャネル割当てを含んでも良い。トラン
シーバユニット（例えば、ＴＲＸ）は通常、特定のＢＳと個々のＭＳとの間のア
クティブなＴＣＨ通信夫々に対して必要とされる。

【００２０】 本発明は、ＴＲＸが存在する無線通信ネットワーク１００全体に対して効率的
に分配されることを保証する方法とシステムの実現に関与する。効率はひどい輻
輳を避ける一方、ＴＲＸの高い利用性を達成することにより成し遂げられる。少
なくともその一部が無線ネットワークロジックに組み込まれる方法とシステムと
が無線通信システム１００のセル計画とＴＲＸ配置決めとの過程に導入される。
この応用において、ＴＲＸの配置決めには必然的にあるセル内のＢＳに関して、
或いは／及び無線通信システム１００全体に関して適切な数のＴＲＸを備えるこ
とが伴っている。

【００２１】 無線通信システム１００は、そのネットワーク全体に分散している１０個のＭ
ＳであるＭ１〜Ｍ１０を示しているが、実際の数はこれよりもっと多いだけでな
く、その数は常に変化するものであることを理解されたい。特に、（セルＡのよ
うな）あるセル内において、ＭＳの数は非常の多くの理由のために常に変化する
。例えば、ある特定のセル内におけるＭＳの平均数は建物の構造（例えば、住居
、アパート、オフィスなど）のような事柄のためにより長期的（例えば、月）に
は変化する。さらにその上、特定のセル内にあるＭＳの平均数は典型的なスケジ
ュール（例えば、オフィス街の仕事時間、高速道路のラッシュアワー帯など）の
ために比較的短い時間の間にも変化する。本発明の原理を適用することにより、
無線通信システムの運用者はそのような加入者の要求を認識し、これを取り入れ
ることができるので利点がある。

【００２２】 さて図２においては、図１の無線通信システムのある部分が拡大されてより詳
細に図示されている。セルＡとＭＳＣ２７０とが要素番号２００によって包括的
に示されている。セルＡは（図１の）無線通信システム１００のセルＡの部分の
中にも複数のＭＳである、Ｍ３、Ｍ４、Ｍ６、及びＭ７とともに示されている。
複数のＭＳである、Ｍ３、Ｍ４、Ｍ６、及びＭ７は、例えば、ＢＳであるＢ１と
アクティブな通信状態である（従ってＴＣＨを占有する）かもしれないし、或い
は、ＴＣＨを獲得する（或いは、獲得を試みている）過程にあるかもしれない。
ＢＳであるＢ１は無線通信システム１００内でのその標準的な機能を実行するた
めに一定の資源を必要とする。

【００２３】 これらの標準的な機能（これらは当業者には知られているものであるが）を達
成するために、ＢＳであるＢ１には一定の資源が備えれている。例えば、ＢＳで
あるＢ１はプロセッサユニット２１０、メモリユニット２２０、汎用資源バンク
２３０、及びＴＲＸバンク２４０を含む。例えば、ＴＲＸバンクは、その運用者
がセルＡ内で利用可能であることを願う各ＴＣＨに対して１つのＴＲＸを含むの
が好ましい。従って、ＴＲＸバンク２４０内の各ＴＲＸに関して、ＢＳであるＢ
１は１つのアクティブな通信をＭＳに備えることが可能でなる。同様に、ＴＲＸ
２４０内のＴＲＸのセットが使い尽くされたなら、ＢＳであるＢ１はＴＣＨに関
しては他のＭＳからの要求に対して肯定的に応答することはできない。（汎用資
源バンク２３０によって表現されているように）ＢＳであるＢ１の他の資源は、
そのような他の資源が使い尽くされたとき、加入者に通信サービスを提供するた
めに同様にＢＳであるＢ１の能力を低めるものとなる。

【００２４】 ＢＳであるＢ１は２００で示され、通信リンク２８０によってＭＳＣ２７０に
接続されるようになっている。ＭＳＣ２７０もまた多くの資源を含み、無線通信
システム１００内でその割当てられたタスクを実行する。これらの資源は、処理
ユニット２５０とメモリユニット２６０とを含む。代表的な実施形態では、ＴＣ
Ｈ獲得要求とＴＣＨ利用とはあるセルの特定のＢＳ（例えば、セルＡのＢＳであ
るＢ１）で監視されることを理解されたい。複数のＢＳであるＢ１〜Ｂ１０の間
からとられた特定のＢＳはその情報をＭＳＣ２７０にレポートする。これに対し
て、本発明の原理に従うデータの累積とアルゴリズムの実行とは、代表的な実施
形態ではＭＳＣ２７０で実行される。しかしながら、本発明の累積と実行とは多
くのサイトのいずれか１つ（例えば、基地局コントローラ（ＢＳＣ）、グローバ
ルＭＳＣ（ＧＭＳＣ）、インテリジェントＢＳ、オフサイトかネットワーク外の
コンピュータなど（どれ１つ図示されてはいない））で発生しても良いし、或い
は、その累積と実行とはいくつかの場所にまたがって分散されても良い。

【００２５】 前に示唆されていたように、ネットワークの運用者は現在加入者によって要求
されている（それ故に加入者からの収入を生じる）以上の資源を割当て（例えば
、購入してインストールする）ないことによって経済上の利益を受ける。即ち、
最適なＴＲＸの配置はＭＳの遷移が原因となる短期間での変動を取り込む一方で
、同時にＭＳの人口における長期的な増加（或いは減少）に対しても準備をする
。上に説明したように、セルのトラフィック負荷は短期的にも長期的にも常に変
化するものである。従って、ＴＲＸの配置が悪いと、セルに余分のＴＲＸが割当
てられたり、或いは、ＴＲＸの割当てが不足したりする。

【００２６】 その割当てが不足したセルでは、十分な数のＴＲＸが加入者によって同時に要
求を受けるＴＣＨの数をサポートするのにインストールされていないために輻輳
を引き起こす。過度の輻輳があると典型的には無線ネットワークへアクセスでき
ないことから生じるエンドユーザの不満を作り上げてしまう。ＴＲＸの割当てが
多すぎるセルでは、インストールされたＴＲＸのいくつかがビジーではない（例
えば、ＴＲＸの数が加入者の要求に効率的には合わせられていない）ことを暗示
し、運用者の収入は逆の意味で衝撃を受ける（例えば、投資した資本にその見返
りがない）。本発明の原理は他のシステム要素（例えば、ＭＳＣの要素）とＢＳ
資源（ＴＲＸに加えて）、特に、加入者の要求が増加するにつれてモジュラー化
された、伸縮自在な資源に対して等しく適用可能である。そのような資源の例に
はメモリユニット、処理ユニット、インターネットプロトコルアドレスなどを含
む。

【００２７】 トラフィックの配置決めとはそれ故に、凡そ正確に無線通信システム（の特に
個々のセル）を配置して特定のグレードのサービス（ＧＯＳ）を提供することで
ある。将来に必要とされるＴＲＸの最適数の予測は、将来のトラフィック負荷レ
ベルの評価のそれと同じことである。あるセルにおけるＴＲＸの適切な数を評価
するために、トラフィック評価に関する緻密な数学的な最適化ロジックが、本発
明の代表的な実施形態に従って適用される。アーラン（Erlang）で測定されるよ
うなトラフィック負荷と必要なＴＣＨチャネルの数との間の関数的な関係は、数
学モデル、公知のＧＯＳテーブルによって既に計算されている。従って、１つの
ＴＲＸ要素が一般には各ＴＣＨに対して必要とされるのであるから、あり得るト
ラフィック負荷レベル（アーラン）の評価は、セル内でのＴＲＸの最適数につい
ての予測をさせるものとなる。好適な実施形態では、非線形最適化公式が測定さ
れたトラフィックデータに適用される。

【００２８】 将来のトラフィックレベルの評価は個々のセルの（例えば、具体的な成長特性
）トラフィックの傾向履歴に基づかねばならない。本発明は個々のセルのユニー
クな成長傾向を考慮する点で有利である。セルレベルでのユニークな成長傾向は
無線ネットワーク運用者のトラフィックの統計によって表される。このユニーク
さは加入者の社会的な行動、郊外／都市部／高速道路の地形、地理的な状態など
に依存している。ＴＲＸの最も適切な数（或いは何かの汎用資源の量）を評価す
るために、全ての個々のセルに関してこのユニークな成長関数を見出す試みを行
わねばならない。

【００２９】 本発明は、次の（また別の）現在の輻輳したトラフィックレベルを評価するの
に、将来のトラフィック負荷を予測するのに、そして、ＴＲＸのような適当な資
源を備えることによりこのような変化する加入者の要求を取り入れることに関連
した問題を扱っている。最初に、ネットワーク運用者は個々のセルとともにネッ
トワーク全体についてのトラフィックデータを記録する備えをもっていることが
好ましい。第２に、要求される統計データは、あるセルに割当てられた特定のＢ
Ｓに関連してＭＳＣによって収集されることが好ましい。第３に、評価とは、ひ
どく輻輳したセルにおいて、平均ＴＬと、あり得る（例えば、現在の加入者のベ
ースによってたぶん実際に望まれる）ＴＬとを決めることである。第４に、修正
がセル状態を変化させる責任を担うために導入されても良い。第５に、予測が将
来における期待されるトラフィックレベルについて実行される。第６に、資源が
獲得されインストールされて現在の輻輳或いは将来の成長のいずれか（、或いは
その両方）からの加入者要求を取り入れる。

【００３０】 本発明の１つの側面からすれば、平均トラフィックレベルが計算され輻輳した
ネットワークのトラフィックレベルが評価される。本発明は、参照番号２００の
セルＡ、ＢＳであるＢ１、及びＭＳＣ２７０に関連して図示されているが、その
原理は無線通信システム１００のどんなセルにも等しく適用可能である。

【００３１】 好ましくはＭＳＣ２７０とＢＳであるＢ１とにともに存在する統計及びトラフ
ィック測定サブシステム（ＳＴＳ）２９０は、プロセッサユニット２１０、メモ
リユニット２２０、処理ユニット２５０、及びメモリユニット２６０の助けをか
りて、測定とデータ累積機能とを実行する。ＴＬ（アーランで）は、全測定時間
中のＴＬの平均に言及している。ＴＬは好ましくは、以下の公式を用いて評価さ
れる。

【００３２】 トラフィックレベルは、時間間隔（例えば、代表的な実施形態では１０秒毎）に
おける記録されたトラフィックレベルを連続的にインクリメントするＳＴＳカウ
ンタ２９０によって累積される（ＴＲＡＬＡＣＣ）。言い換えると、割当てられ
たＴＣＨの現在の数が、設定された時間間隔でこの変数ＴＲＡＬＡＣＣに加算さ
れる。トラフィックレベルスキャン（ＴＲＡＬＳＣＡＮ）はトラフィックレベル
がセルで記録（スキャン）されるたび毎にインクリメントされるＳＴＳ２９０の
カウンタである。ビジーアワートラフィック負荷（ＢＨＴＬ）は上述したＴＬと
同じ公式（方程式１）で定義されるが、測定時間中の最大トラフィック密度時間
帯（アワー）が用いられる。

【００３３】 あるセルの測定ＴＬはうまくネットワークに接続した要求したアクセス全てを
反映している。しかしながら、あるセルが輻輳しているなら、どんな新たなアク
セス要求をうまく処理することはできないかもしれない。その結果、潜在的なト
ラフィックレベルは記録されたレベルよりも高いかもしれない。このあり得るＴ
Ｌは、次の一連の方程式によって（上記の方程式１から計算された）実際のＴＬ
から評価されるかもしれない。

【００３４】 方程式２において、“輻輳アクセス数”は、無線ネットワークへのアクセスにつ
いての要求が拒絶された数を表している。“成功アクセス数”は、無線ネットワ
ークへのアクセスについての要求が承認されＴＣＨを受信した数を表している。

【００３５】 あり得るＴＬ（方程式２）についての評価は次のように書き直される。

【００３６】 方程式３において、“ＴＲＡＡＬＬＳＵＣ”（即ち、成功したＴＣＨ割当て要求
に対するカウンタ）によって書き下されるとき“ＴＲＡＡＬＬＲＥＱ”（即ち、
セルにおいて１つのＴＣＨについての割当て要求の数を測定するＳＴＳ２９０に
おけるカウンタ）が、方程式２の変数“輻輳アクセス数”に等しくなる。ＮＡＳ
ＳＳＵＣは、チャネルが実際にアクティベートされるＴＣＨ割当ての数を表し、
一方、ＴＲＡＡＬＬＳＵＣはチャネルはまだアクティベートされてはいないがシ
ステムはビジーではないチャネルを見出す試みを行っているＴＣＨ割当ての数を
表している。従って、変数“輻輳チャネル数”を決定するため、全てのトラフィ
ック要求の数と全ての成功トラフィック要求の数とが無線通信システム１００内
で記録されるのが好ましい。そのような値は好適な実施形態ではＢＳであるＢ１
で勘定され、それからＭＳＣ２７０に送られる。“ＮＡＳＳＳＵＣ”（即ち、あ
るセル内で割当てられた成功したＴＣＨアクティベーションのためのカウンタ）
は方程式２の“成功アクセス数”に等しくなる。なお、実際のカウンタは本発明
を実施するのに必ずしも必要ではない。

【００３７】 方程式４は方程式３の括弧内の部分にわたって“ＴＬ”を分配することの結果
得られる。

【００３８】

【００３９】 あり得るＢＨＴＬは、以下の方程式５に示すようなあり得るＴＬから計算され
る。

【００４０】 ここで、変数“α”はＴＬとＢＨＴＬとの間の線形係数を表し、変数“σ”は標
準偏差の量を表している。図７に関して以下に説明される例において備えられた
データに基づいて、その変数は、α＝２．４、σ＝５．０である。従って、αと
σについてのこれらの代表値は、具体的な現実の観測から経験的に近似的に得ら
れたものである。あり得るＴＬとあり得るＢＨＴＬの変数は、以下のＴＲＸの最
適数の予測解析に適用されねばならない。

【００４１】 さて図３においては、種々のトラフィックレベルデータを決定する方法がフロ
ーチャート形式で図示されている。フローチャート３００は設定された間隔で前
もって規定された時間にわたってＢＳであるＢ１で使用中のトラフィックチャネ
ルの累積で始まる（ステップ３１０）。このステップは方程式１の変数ＴＲＡＬ
ＡＣＣに対応している。ＢＳであるＢ１も設定された記録間隔の全ての数を累積
する（ステップ３１５）。このステップは方程式１の変数ＴＲＡＬＳＣＡＮに対
応する。ＢＳであるＢ１はまた、ビジーアワーのＴＣＨ利用状況を（例えば、設
定間隔で１時間にわたって累積することにより）記録するのが好ましい（ステッ
プ３２０）。なお、ビジー“アワー”時間は代表的なものであるだけで、別のビ
ジー時間（例えば、３０分とか３時間など）も同様に用いられる。

【００４２】 方程式２と３とを解くために関連するデータもＢＳであるＢ１によって記録さ
れる。例えば、トラフィックチャネル要求がＴＣＨが枯渇したために拒絶された
という事態の数も記録される（ステップ３２５）。代表的な実施形態では、その
時、測定及び／或いは記録データがＢＳであるＢ１からＭＳＣ２７０へと送信さ
れる（ステップ３２５）。或いは、ＢＳであるＢ１（或いは他の計算機器）はそ
の計算を実行し、その結果を報告する。ＭＳＣ２７０が一旦そのデータを受信し
たなら、ＭＳＣ２７０は平均ＴＬを（ステップ３３５）、ＢＨＴＬを（ステップ
３４０）、あり得るＴＬを（ステップ３４５）、及びあり得るＢＨＴＬ（ステッ
プ３５０）を方程式１〜５に従って計算する。

【００４３】 本発明を別の面から見ると、成長公式が各セルに対して個別的に適用される。
定式化された成長モデルにより、将来における各セルについてのＴＲＸ（或いは
他の資源）の最適数の予測が可能になる。以下の方程式は孤立化した集団に対す
る変形微分方程式である。ｆ₀が時刻ｔ＝０における人口であると仮定すれば、
ｆ（ｔ）は時刻ｔにおける人口であり、これは初期値問題を満たしている。

【００４４】 ここで、ｔ＝０は初期値としてｆ₀を与える。この人口の方程式の解析は与えら
れた微分方程式についての初期値問題である。係数ａは成長率係数として定義さ
れ、係数ｂは飽和率係数として定義され（なぜなら、係数ｂの項は方程式６にお
ける無限の成長を妨げるからである）、そして、ｆ（t=0）＝ｆ₀は、決定される
（例えば、測定或いは／及び評価されるなど）ＴＬに関係した加入者人口につい
ての初期値である。

【００４５】 本発明の１つの原理に従えば、トラフィックという事象における成長は人口成
長のダイナミクスに基づいてモデル化される。一般に人口の増加成長（住居空間
、自然の資源などによって限定されるように）と加入者の増加成長の経験的な統
計とは十分に類似しているので、人口成長関数は加入者の増加成長の予測に適用
可能である（例えば、代表的な実施形態では、決定されたＴＬに関連した加入者
の増加成長は変形マルサス（Malthusian）ロジックの方程式の人口の増加成長に
対応している）。

【００４６】 それ故に、変形マルサスロジック方程式（方程式６）が用いられて（孤立した
集団の）将来の加入者の成長を予測できる。その微分方程式は１つの解析解をも
つ。設定されたｔが０であると、ｆ₀はその解に対する初期値である。方程式６
の唯一解は以下の通りである。

【００４７】 この方程式７はｔが∞に近づくと、次のようになる。

【００４８】 その結果、その人口は常に初期値に係らず、制限値（ａ／ｂ）に近づく（例えば
、その値に向かって収束する）。さらに、ｆ（ｔ）は、もし０＜ｆ₀＜（ａ／ｂ
）であれば、時間についての単調増加関数であることに注意されたい。

【００４９】 ２つの原理的な方法が用いられて非常に重要な係数、即ち、ａ、ｂ、及びｆ₀
を決定する。その２つの原理的な方法は単純な指数関数的な成長モデルと、非線
形の最適化モデルである。最初の方法に関して、単純な指数関数的な成長モデル
により、唯一解の初期値を含む非常に重要な係数の決定が可能になる（方程式７
は方程式６の唯一解である）。単純な指数関数的な成長モデルは無制限の成長を
抑える項を含んではいない。単純な指数関数的な成長モデルの数学的な表現は以
下の通りである。

【００５０】 無線システムからのデータは記録されるのが好ましく、それは方程式９の指数関
数的成長モデルに適用される。そのようなデータは（ｉ）ＴＬ（例えば、関連し
た領域における無線システムを用いる加入者の総数）、及び（ii）ＴＬを記録す
る時間（例えば、毎週とか毎月のような記録間隔についてのエントリ番号）とを
含んでいる。

【００５１】 従って、各エントリについて、時刻ｔ（１からデータポイントｎ（ｎ＞１）の
総数まで）が測定ＴＬ（アーラン）（例えば、level₁からlevel_nまで）とともに
記録される。ｎ個のエントリを方程式９の指数関数モデルに適用する結果、一連
のｎ個の方程式が得られる。即ち、ｔ＝１においてlevel₁＝ｆ₀ｅ^a、ｔ＝２にお
いてlevel₂＝ｆ₀ｅ^2a、ｔ＝３においてlevel₃＝ｆ₀ｅ^3a、……そして、ｔ＝ｎに
おいてlevel_n＝ｆ₀ｅ^naである。これらの方程式の自然対数をまとめた後、以下
のような行列式が得られる。

【００５２】 方程式１０はベクトル変数の方程式Ａ＊Ｘ＝Ｂに対応する。これらベクトル変数
を用いて、多次元の線形行列方程式１０の最大解が（例えば、コンピュータによ
って）最適解がＸ＝（Ａ^TＡ）^-1（Ａ^TＢ）として表現されるように見出される。

【００５３】 数学的な操作の後、最適化された非常に重要な係数が評価されて次のようにな
る。

【００５４】 （方程式１１から）上記の最適化された非常に重要な係数を決定する際に、変数
“Ｘ（１）”は初期値の自然対数を表し、変数“Ｘ（２）”は評価された成長率
を表している。従って、運用者のための予期される潜在的な市場サイズは納得の
いく値を用いて計算される。その納得のいく値とは予期される最大加入者限界を
評価することによって構成される（例えば、ＴＣＨ＊タイムスロットの数のＧＯ
ＳＸ％）。なお、１つの実施形態において、ベクトル変数Ａに対応するベクトル
は第１行から第４行（row）までをゼロで置換することによって変形される。こ
れで、係数ａをより道理にかなう長期的な値へと書き換えることで加入者の成長
の長期的な予測を改善している。そのような変形は短期的な加入者の成長につい
ては大きな利点はない。

【００５５】 非常に重要な係数を決定するための第２の方法に従えば、非線形最適化モデル
は唯一解の非常に重要な係数を決定するためのより強力な技術を提供している。
その唯一解（方程式７）は知られていない変数（例えば、これらの係数）ととも
に以下のように書き直される。

【００５６】 或いは、ベクトル公式としては以下のようになる。

【００５７】 ベクトル公式（方程式１３）における最適ベクトルＸ_iを見出すことでその唯一
解の非常に重要な係数（方程式７）についての別の解を提供する。これは非線形
最適化問題を提出することになる。

【００５８】 無線通信システム１００では、図３と関連した方程式１〜５に関して上述した
測定し決定した値からある一定の観測を定式化している。その観測とは数学的に
以下のように示される。

【００５９】

【００６０】 方程式１４についての観測はセルＡにおけるＢＳであるＢ１によって取られ、
解析のためにＭＳＣ２７０に対して転送される。ＭＳＣ２７０は反復解析を実行
して非常に重要な係数を決定する。ベクトルｘは３つの変数、即ち、成長率（ｘ ₁ ）、飽和率（ｘ₂）、及びトラフィック成長関数の初期値（ｘ₃）を含む。ＴＬ
、ＢＨＴＬ、及びＴＲＸ（ＮＴＲＸ）の数の３つの測定以上ことが、ある期間に
わたって記録及び／或いは測定されることが好ましい。その期間とは代表的な実
施形態では月であるが、他の期間が代わりに用いられても良い。記録／測定時間
は変数ｔ_iに対応している。変数ｍは本発明の反復方法を決定された値と成長方
程式に適用する前になされる記録／測定の数を表す。好適な実施形態では、変数
ｍは少なくとも３つの記録／測定の事象に等しい。

【００６１】 さて図４においては、決定されたトラフィックレベル値のデータメモリ構造が
図示されている。データ構造４００はメモリユニット２６０におけるようなデー
タ計算の場所に格納される。しかしながら、データ構造４００は同様に他のメモ
リにも格納されても良い。データ構造４００は本発明の原理に従って収集され計
算された値のいくつかを例証している。少なくとも３つのエントリ４１０は反復
処理のために存在するのが好ましいが、ｎ番目のエントリ４１０によって示され
ているようにエントリ４１０の任意の番号が用いられても良い。その変数は測定
時刻４２０（例えば、１の月、３の月、及び７の月など）、平均ＴＬ４３０（例
えば、３．４、３．６、及び４．１）、ＢＨＴＬ４４０（例えば、１０．５、１
１．３、及び１１．４）、及びＮＴＲＸ４５０（各測定段階での５つのＴＲＸ）
を含む。なお、月の代わりに測定４２０について別の期間（例えば、週）が用い
られても良い。これらの変数は反復処理で適用されて非常に重要な係数を得る。

【００６２】 もし、複数の観測が同じ重みをもっていると考えられるなら、最小自乗の原理
が次の関数を最小化するのに適用される。

【００６３】 多くの観測があれば、この過度に確定的な（over-determined）方程式が、次の
ようにして行列方程式のニュートン−ラプソン反復法（Newton-Rapson's intera
tion method）を用いて解かれねばならない。

【００６４】 ここで、

【００６５】

【００６６】 そして、Ｈ（Ｘ）はヤコビアン行列（方程式１８）のハッシアン（Hassian）Ｇ
（Ｘ）の逆行列である。

【００６７】 方程式１６についてのハッシアン（Hassian）行列は以下のように定義される。

【００６８】

【００６９】 それ故に伝統的なニュートン−ラプソン反復法を用いると、良好な最適化され
た係数が唯一解（方程式７）に対して決定される。その上、係数ｂを見出した後
に、市場の（或いはセルの）知られていない潜在的なサイズ（例えば、ＴＬによ
って）が評価される。あり得る最大のトラフィック負荷は（χ₁／χ₂）に等しい
。上記の方程式や公式（例えば、方程式１６の反復公式）は複雑で、困難な数学
的な解析を必要とするが、非線形方程式１５の最適解は同時に成長率と潜在的な
市場サイズとを（初めに）観測された値に提供している。なお、もし、（χ₁／
χ₂）＞ＧＯＳ（ＴＣＨ＊タイムスロットの数）であれば、セルの分割が推奨さ
れる。

【００７０】 さて図５においては、将来のトラフィックレベルを予測する方法がフローチャ
ートの形式で図示されている。フローチャート５００は、各セルに個別的に成長
公式を適用する代表的な基本的なステップを記述することにより本発明の上述し
た面に関係している。まず、修正が導入されてセル状況（例えば、サイズ）を変
化させることに責任を担う（ステップ５１０）。例えば、無線ネットワークにお
けるセル分割は隣接セルについての将来のトラフィック負荷を減少させるものと
なる。これに対して、無線ネットワークにおけるセルの併合はトラフィック負荷
を増大させる。その結果、本発明の予測方法とシステムとは、適切な時に（例え
ば、トラフィック負荷測定中或いはその後）無線ネットワークにおいて適切なセ
ル分割やセル併合があったかどうかを判断するためにチェックを行う。

【００７１】 データ構造４００はメモリユニット２６０から抽出される（ステップ５２０）
。観測の多数のエントリ４１０が組織される（ステップ５３０）。その観測は、
エントリ時刻４２０、平均ＴＬ４３０、ＢＨＴＬ４４０、及びＮＴＲＸ４５０を
含む。観測のエントリ４１０は成長方程式の解（方程式７）に適用される（ステ
ップ５４０）。観測に等しく重みがあるとすれば、最小自乗の原理が適用されて
観測の適用からの結果である関数を最小化する（ステップ５５０）。関数がニュ
ートン−ラプソン反復法（Newton-Rapson's interation method）を用いて解か
れるのが好ましい（ステップ５６０）。成長方程式の解（方程式７）の最適化さ
れた係数が決定される（ステップ５７０）。その最適化された係数は成長方程式
の解（方程式７）へと適用されて将来のトラフィックレベルが選択された時刻に
おいて予測される（ステップ５８０）。

【００７２】 さて図６においては、加入者の要求を適切な資源の配置とともに取り込む方法
がフローチャート形式で図示されている。本発明のさらに別の面からすれば、フ
ローチャート６００は最適な資源（例えば、ＴＲＸ）の配置の処理を説明してい
る。まず、あり得るＴＬが決定される（ステップ６１０）。あり得るＴＬが方程
式１〜４、図３、及びその対応する説明箇所に従って決定される。あり得るＴＬ
から、輻輳期間に要求を満たすために必要とされる付加的なＴＲＸの数が確認さ
れる（ステップ６２０）。将来のＴＬもまた決定される（ステップ６３０）。将
来のＴＬは方程式６〜２０、図４及び５、及びその対応する説明箇所に従って決
定される。将来のＴＬから、予測される要求を満たすために必要とされる付加的
なＴＲＸの数が確認される（ステップ６４０）。なお、ここでの例は“フルレー
トの音声”のＴＣＨの環境下で説明されているが、“ハーフレートの音声”のＴ
ＣＨ（或いは他の断片、或いは、多数のフルレート音声或いはデータチャネル）
が利用可能であるかもしれない。これらの環境で、本発明の原理に従って、必要
とされるＮＴＲＸの決定は、部分的なレートでのチャネル稼動性と所望の音声品
質／データ伝送速度に従って変形される。例えば、“ハーフレート”チャネルに
よって“フルレート”チャネルと比較してあるシステムにおけるＴＲＸ当りの多
くのチャネルが可能になるので、もし、“ハーフレート”チャネルが熟慮されて
実施／選択されるなら、必要なＮＴＲＸは減らされても良い。

【００７３】 引き続き図６について考えると、（ステップ６４０で決定されたように）ＴＲ
Ｘの確認された数（それは輻輳した或いは将来のＴＬの計算されたレベルに基づ
いて所望のＧＯＳを達成するために必要される）がオーダされてインストールさ
れて要求を満たす（ステップ６５０）。評価された輻輳ＴＬの要求を満たすため
に、計算されたあり得るＴＬに応じて、ＴＲＸがオーダされてインストールされ
る。予測された将来のＴＬ要求を満たすために、ＴＲＸが予想されるＴＬ成長の
要求が発生する少し前にオーダされインストールされ、従って資本の効率化と加
入者要求とを同時に改善する。

【００７４】 本発明は以下の利点を都合よく提供する。将来における任意の時についての成
長関数を用いることで、各セルについてのＴＲＸの数の予測を生み出すことがで
きる。ＴＲＸの予測数は無線ネットワークにおける無線周波数割当て計画に適用
される。ＴＲＸの高い利用率は運用者にとって資本効率を高める結果になる。こ
の方法を用いる運用者は、セル計画とＴＲＸのオーダとを科学的に設計できる。
その結果、ＴＲＸの配置がより確実になり、ＴＲＸベンダの生産もまたうまく計
画されることになる。成長関数の３つの主要な係数（例えば、初期トラフィック
の値、トラフィック成長率、及び飽和率）と時間変数とによって将来におけるＴ
Ｌ値を生み出すことが可能になる。これらの係数は個々のセル各々について評価
され輻輳レベルのセルレベルでの評価と将来レベルでの予測を許している。

【００７５】 上述のように本発明は次の（また別の）ファクタを必然的に伴うものとなって
いる。セルサイトの地理的な特徴とエンドユニットの社会的な振る舞いのために
無線通信システムにおける各セルにはユニークな成長関数がある。本発明では統
計的にこのユニークな成長関数を評価する。成長関数は３つの異なる非常に重要
な係数をもつ論理的な関数として定義される。ニュートン−ラプソン反復過程が
非常に重要な係数の最適な値をもった解を評価するために適用されるのが好まし
い。統計的トラフィックデータの各エントリには、平均トラフィック負荷、ビジ
ーアワートラフィック負荷、輻輳（要求したが拒絶された）呼アクセスの数、及
びうまくアクティベートされたＴＣＨチャネルの数を含む。その成長関数は将来
の任意の時について各セルについてのＴＲＸ（或いは他の資源）の適切な数の予
測を行うのに用いられる。記録されたトラフィックデータの少なくとも３つのそ
のような統計的なエントリが用いられて１つのセルの成長関数を評価するのに用
いられるのが好ましい。

【００７６】 さて図７においては、本発明のある原理をさらに強調するために将来のトラフ
ィックレベルの評価についての代表的な実施形態がグラフの形式で図示されてい
る。グラフ７００は代表的なセル、例えば、（図１の）無線通信システム１００
内のセルである“セルＸ”についてのトラフィックとＴＲＸの診断分析について
のプロットを含む。時間は横軸にとられ１９９６年〜２０００年までの半年単位
で印が付けられている。縦軸は“トラフィック”のアーランの単位で印が付けら
れ、“ＮＴＲＸ”は２〜２０までの範囲にわたる。グラフ７００では、ＴＬの４
つの測定値が“×”で印が付けられ、“測定平均アーラン”と記されている。ま
た、ＢＨＴＬの４つの測定値が“＋”で印が付けられ、“測定ＢＨアーラン”と
記されている。時刻の４つの測定単位も測定ＴＬとＢＨＴＬとに関連して、同様
に獲得されるのが好ましい。ＮＴＲＸもまたグラフ７００上にプロットされる。
この場合、ＮＴＲＸは７個あり、関係する時間全てを通じて一定である。ＮＴＲ
Ｘのプロットは“今日のＴＲＸ”と記されている。

【００７７】 本発明の原理に従えば、新たな評価ロジックを適用することによって、“セル
Ｘ”におけるユニークな成長関数ｆ（ｔ）が決定される。測定平均ＴＬ（アーラ
ン）は、測定ＴＬ値を受信する各変数ｙ_iとともに、上述の方程式１４〜２０に
適用される。ユニークな成長関数の非常に重要な係数（ａ、ｂ、及びｆ₀）は、
例えば、方程式１４〜２０に関連して上述したように、測定平均ＴＬから決定さ
れる。“セルＸ”についてａ、ｂ、及びｆ₀についての決定値で成長関数を用い
ると、関数ｆ（ｔ）は与えられた時間にわたって（例えば、グラフ７００におけ
る２０００年まで）将来のＴＬを予測するために用いられる。

【００７８】 測定された平均ＴＬは非常に重要な係数を決定するために用いられた後で、３
％のＧＯＳが公知のＧＯＳテーブルを用いて計算される。３％のＧＯＳは、ＢＨ
ＴＬを用いて問題としているタイムスパンにわたり予想（評価）されたＴＬのア
ーランを用いて計算される。評価されたＢＨＴＬ（アーラン）は、例えば、少な
くとも２つの技術のうちの１つを用いて決定される。第１に、ユニークな成長関
数と決定された非常に重要な係数から予測された／評価された平均ＴＬは、グラ
フ７００において数多くの“＋”という記号によって示唆されているように、１
９９６年の初めから１９９６年の中ごろまでの期間の間に測定されたような対応
するＴＬ値によって減少させられた各ＢＨＴＬ値から決定される最大値に対して
加算される。この第１の技術を表現する方程式は、この例においては以下のよう
になる。

【００７９】 第２に、もし、ＢＨＴＬが測定されないなら、予想される／評価されるＢＨＴＬ
は方程式５で先に示したように、また、そこで説明したように、予測される／評
価される平均ＴＬの２．４＋５．０倍から決定される。

【００８０】 要求されたＮＴＲＸは、この例では、ＧＯＳテーブルの３％の列と評価された
ＢＨＴＬアーランレベルとを用いて生成される。図７について続けると、現在の
例は、７５０と印が付けられている１９９８年１１月を考慮することによってさ
らに説明される。平均ＴＬは、ユニークな成長関数と決定された非常に重要な係
数とに基づいてプロットされた“評価平均トラフィックアーラン”曲線を参照す
ることにより決定される。１９９８年１１月とこの曲線の交差点では６．１アー
ランである。“評価ＢＨトラフィックアーラン”曲線と１９９８年１１月の交差
点は１１．８アーランである。この１１．８アーランがＢＨＴＬに対して一旦決
定されたなら、ＧＯＳの３％の列が参照される。３％のＧＯＳにおける１１．８
アーランに対応するＴＣＨの数は１７である。従って、１７個のＴＣＨが、所望
のレベルのサービスにおいては１１．８アーランでサービスを行うのに必要とさ
れる。

【００８１】 ＰＤＣで実施する場合、各ＴＲＸは３個のＴＣＨを提供する。必要なＴＲＸの
数を決定するために、１７個のＴＣＨがＴＲＸ当り３個のＴＣＨによって分割さ
れるべきである。その結果は、１９９８年１１月の“セルＸ”に対しては６個の
ＴＲＸが必要であるとなる。他のシステム及び／或いは標準では、一個のＴＲＸ
によって備えられるＴＣＨの数は３以外であるかもしれない。例えば、各ＴＲＸ
は標準のＧＳＭシステムでは８個のＴＣＨを提供する。

【００８２】 図７について続けると、“セルＸ”において必要以上の２つのＴＲＸが１９９
６年７月にインストールされていることが判断される。これは、“必要なＴＲＸ
”のグラフと“今日のＴＲＸ”のグラフとを比較することによって判断される。
さらに、６個のＴＲＸが１９９６年１２月以降に必要となること、１９９８年７
月以降には７個のＴＲＸが必要になることが判断される。それ故に、本発明の原
理の応用により正しいＴＲＸ配置が可能になる。グラフ７００から、適切な数の
ＴＲＸがインストールされているかどうか、従って、資源は正しく、もしそうで
なければ最適に無線ネットワークシステム内で割当てられているかどうかが判断
される。例えば、グラフ７００において、１９９７年７月ではわずか６個のＴＲ
Ｘが“セルＸ”のトラフィック要求に対して３％のＧＯＳでサービスを行うのに
十分であったことが判断される。無線ネットワークの運用者はそれ故に１個のＴ
ＲＸを無線通信システム内の別のセルに都合よく再割り当てできる。

【００８３】 さて図８において、加入者の要求を適切な資源割当てとともに取り入れる別の
方法がフローチャート形式で図示されている。フローチャート８００は、図７の
代表的な実施形態において示されたもののように、将来のＴＬとＢＨＴＬとを評
価する方法を示している。適切な期間夫々について、平均ＴＬが測定される（ス
テップ８１０）。適切な期間各々についての最もビジーな時間帯の間、ＢＨＴＬ
が測定される（ステップ８２０）。これらの測定は、所望の回数の期間だけ繰り
返される。測定過程が所望の回数（例えば、変数“ｑ”によって表されているよ
うに）だけ繰り返されるので、測定の時間は記録される（ステップ８３０）。な
お、ＮＴＲＸはまたこれらの時間の間、随意に決定される。

【００８４】 これらの測定が“ｑ”回だけ繰り返されたなら、平均ＴＬの測定と測定時間と
が成長方程式（方程式７）に適用される（ステップ８４０）。成長方程式の解の
非常に重要な係数（例えば、ａ、ｂ、及びｆ₀）がそのとき決定される（ステッ
プ８５０）。決定された成長方程式が用いられて、例えば、時刻Ｚにおける将来
のＴＬを予測する（ステップ８６０）。予測された将来のＴＬから、ＢＨＴＬが
同様に時刻Ｚにおいて予測される（ステップ８７０）。例えば、最大“ｑ”に至
るまでの各期間について、測定ＢＨＴＬと対応する測定平均ＴＬ（方程式２１）
との間の計算された差から選択された最大値が、時刻Ｚにおいて、予測された将
来のＴＬに加えられて時刻Ｚにおける予測された将来のＢＨＴＬを決定する。予
測されたＢＨＴＬが一旦決定されたなら、ネットワーク運用者は適切な資源（例
えば、ＴＲＸ）の配置について計画する（ステップ８８０）。

【００８５】 本発明の方法と装置の好適な実施形態を添付図面で図示し、上述の詳細な説明
において説明したが、本発明は、開示された実施形態によって限定されるもので
はなく、特許請求の範囲によって説明され定義されたような本発明の精神から逸
脱することなく、数多くの再構成、変形、代用が可能であることを理解するべき
である。

【図面の簡単な説明】

本発明の方法及び装置のより完全な理解は、添付図面に関連してとられた詳細
な説明を参照することによってなされるが、その図面は以下の通りである。

【図１】 本発明が実施されるタイプの無線通信システム内の１０個のセルを図示してい
る。

【図２】 図１の無線通信システムのある部分の拡大、詳細図である。

【図３】 輻輳したトラフィックレベルを含む種々のトラフィックレベルデータを決定す
る方法をフローチャートの形式で図示している。

【図４】 決定されたトラフィックレベルの値のデータメモリ構造を図示している。

【図５】 将来のトラフィックレベルを予測する方法をフローチャートの形式で図示して
いる。

【図６】 加入者要求を適切な資源配置で取り入れる方法をフローチャートの形式で図示
している。

【図７】 本発明のある原理をさらに強調するために将来のトラフィックレベルの評価の
代表的な実施形態をグラフ形式で図示している。

【図８】 加入者要求を適切な資源配置で取り入れる別の方法をフローチャートの形式で
図示している。

【手続補正書】特許協力条約第３４条補正の翻訳文提出書

【提出日】平成１３年３月２３日（２００１．３．２３）

【手続補正１】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】特許請求の範囲

【補正方法】変更

【補正内容】

【特許請求の範囲】

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＣＹ， ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，Ｉ Ｔ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＧＷ，ＭＬ， ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，ＧＭ，Ｋ Ｅ，ＬＳ，ＭＷ，ＳＤ，ＳＬ，ＳＺ，ＴＺ，ＵＧ，ＺＷ )，ＥＡ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ，ＭＤ，ＲＵ， ＴＪ，ＴＭ)，ＡＥ，ＡＬ，ＡＭ，ＡＴ，ＡＵ，ＡＺ， ＢＡ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，Ｃ Ｒ，ＣＵ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，ＤＭ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ ，ＧＢ，ＧＤ，ＧＥ，ＧＨ，ＧＭ，ＨＲ，ＨＵ，ＩＤ， ＩＬ，ＩＮ，ＩＳ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ，Ｋ Ｚ，ＬＣ，ＬＫ，ＬＲ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＡ ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ，ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ，ＮＯ，ＮＺ， ＰＬ，ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，Ｓ Ｋ，ＳＬ，ＴＪ，ＴＭ，ＴＲ，ＴＴ，ＴＺ，ＵＡ，ＵＧ ，ＵＺ，ＶＮ，ＹＵ，ＺＡ，ＺＷ Ｆターム(参考） 5K030 GA08 GA13 HA08 HB01 HB13 HC09 JL08 JT09 KA04 LB02 LC05 LC09 LC11 MB02 MB09 5K067 AA28 EE02 EE10 EE16 EE66 FF05 HH21 JJ73 【要約の続き】 得るビジーアワーＴＬと予測される将来のＴＬとが用い られてＴＲＸｓ（８８０）の最適な数を決定する。

Claims (25)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 無線通信システムにおけるトラフィックの輻輳に応じて資源を
   配置する方法であって、 平均トラフィックレベルを決定する工程と、 少なくとも一部分は、トラフィックチャネル要求の失敗の数に基づいて、あり
   得るトラフィックレベルを決定する工程と、 資源の量、即ち、前記可能なトラフィックレベルを取り込む前記資源の量を確
   認する工程とを有することを特徴とする方法。
2. 【請求項２】 前記平均トラフィックを決定する工程と、前記可能なトラフィ
   ックレベルを決定する工程と、前記資源の量を確認する工程とは、前記無線通信
   システムのセルに関して実行されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 【請求項３】 前記資源はトランシーバを有することを特徴とする請求項１に
   記載の方法。
4. 【請求項４】 特定のサービスグレードがトラフィックの輻輳期間に提供され
   るように数多くのトランシーバをインストールする工程をさらに有し、 前記トランシーバの数は前記あり得るトラフィックレベルを取り込む前記資源
   の量に基づくことを特徴とする請求項３に記載の方法。
5. 【請求項５】 前記あり得るトラフィックレベルを決定する工程は、少なくと
   も一部は前記平均トラフィックレベル、前記トラフィックチャネル要求の失敗の
   数、及びセル当りの平均トラフィック負荷に基づいて前記あり得るトラフィック
   レベルを決定する工程をさらに有することを特徴とする請求項１に記載の方法。
6. 【請求項６】 （α＊前記あり得るトラフィックレベル）＋σという方程式に
   従って、可能なビジーアワートラフィックレベルを計算する工程をさらに有し、 前記“α”は前記平均トラフィックレベルとビジーアワートラフィックレベル
   との間の線形係数を表し、前記“σ”は標準偏差の量を表すことを特徴とする請
   求項１に記載の方法。
7. 【請求項７】 前記平均トラフィックレベルを決定する工程はさらに、 所定の期間にわたり設定された間隔でトータルなトラフィックチャネル数を累
   積する工程と、 前記所定の期間にわたり前記設定された間隔の全数を累積する工程と、 前記所定の期間にわたる前記全トラフィックチャネル数と前記設定された間隔
   の全数とに応じて平均トラフィックレベルを評価する工程とを有することを特徴
   とする請求項１に記載の方法。
8. 【請求項８】 無線通信システムにおける将来のトラフィックレベルを予測す
   る方法であって、 最初のエントリに対する最初の時刻を記録する工程と、 前記最初のエントリに対する最初のトラフィックレベルに依存した第１の値を
   決定する工程と、 ２番目のエントリに対する２番目の時刻を記録する工程と、 前記２番目のエントリに対する２番目のトラフィックレベルに依存した第２の
   値を決定する工程と、 前記最初の時刻、前記第１の値、前記２番目の時刻、及び前記第２の値を成長
   モデルに関連した方程式に適用する工程と、 前記方程式の少なくとも１つの係数を決定する工程と、 前記少なくとも１つの係数をもつ前記方程式を用いて選択された時刻における
   将来のトラフィックレベルを予測する工程とを有することを特徴とする方法。
9. 【請求項９】 資源の量、即ち、前記将来のトラフィックレベルを取り込む前
   記資源の量を確認する工程をさらに有することを特徴とする請求項８に記載の方
   法。
10. 【請求項１０】 前記資源はトランシーバを有し、 前記資源の量を確認する工程はさらに、 前記将来のトラフィックレベルに基づいてトラフィックチャネルの将来の数を
    決定する工程と、 前記トラフィックチャネルの将来の数について前記無線通信システムの加入者
    による要求を観測できるようになるに先立って、インストールされるトランシー
    バの数を前記トラフィックチャネルの将来の数に合わせる工程とを有することを
    特徴とする請求項９に記載の方法。
11. 【請求項１１】 前記インストールされるトランシーバの数を合わせる工程は
    さらに、特定のサービスグレードが提供されるように数多くのトランシーバをオ
    ーダしてインストールする工程を有することを特徴とする請求項１０に記載の方
    法。
12. 【請求項１２】 前記適用する工程は、さらに、第３及び第４のエントリに適
    用する工程を有し、 前記第３のエントリは第３の時刻と第３の値とを含み、 前記第４のエントリは第４の時刻と第４の値とを含み、 前記第３の値は第３のトラフィックレベルに依存し、 前記第４の値は第４のトラフィックレベルに依存し、 前記最初のエントリ、前記２番目のエントリ、前記第３のエントリ、及び前記
    第４のエントリは異なる時刻に記録されることを特徴とする請求項８に記載の方
    法。
13. 【請求項１３】 前記方程式の少なくとも１つの係数を決定する工程は、さら
    に、前記少なくとも１つの係数を決定するためにニュートン−ラプソン（Newton
    -Rapson）反復過程を用いる工程を有することを特徴とする請求項８に記載の方
    法。
14. 【請求項１４】 前記方程式の少なくとも１つの係数を決定する工程は、さら
    に、前記方程式の複数の係数を決定する工程を有することを特徴とする請求項８
    に記載の方法。
15. 【請求項１５】 前記方程式の前記複数の係数の２つの被除数を決定する工程
    をさらに有し、 前記被除数は適切な最大トラフィックレベルを示すことを特徴とする請求項１
    ４に記載の方法。
16. 【請求項１６】 前記最初のトラフィックレベルは第１の平均トラフィックレ
    ベルを有し、前記２番目のトラフィックレベルは第２の平均トラフィックレベル
    を有し、さらに、 前記最初のエントリに対して第１のビジーアワートラフィックレベルを決定す
    る工程と、 前記２番目のエントリに対して第２のビジーアワートラフィックレベルを決定
    する工程とを有することを特徴とする請求項８に記載の方法。
17. 【請求項１７】 前記将来のトラフィックレベルを、前記平均トラフィックレ
    ベルとビジーアワートラフィックレベルとの各対応する組の間の最大差とを組み
    合わせることに基づいて、将来のビジーアワートラフィックレベルを予測する工
    程をさらに有することを特徴とする請求項１６に記載の方法。
18. 【請求項１８】 資源の量、即ち、前記将来のビジーアワートラフィックレベ
    ルを取り込む前記資源の量を確認する工程をさらに有することを特徴とする請求
    項１７に記載の方法。
19. 【請求項１９】 前記最初のエントリに対する第１の平均トラフィックレベル
    の決定はさらに、 所定の期間にわたり設定された間隔でトータルなトラフィックチャネル数を累
    積する工程と、 前記所定の期間にわたり前記設定された間隔の全数を累積する工程と、 前記全トラフィックチャネル数と前記全数から前記第１の平均トラフィックレ
    ベルを評価する工程とを有することを特徴とする請求項１６に記載の方法。
20. 【請求項２０】 前記最初のエントリに対して第１のビジーアワートラフィッ
    クレベルを決定する工程はさらに、 所定の期間にわたって各日のビジーアワーにおけるトラフィックレベルの平均
    を決定する工程を有することを特徴とする請求項１６に記載の方法。
21. 【請求項２１】 前記第１のエントリに対して資源の現在の量を決定する工程
    をさらに有することを特徴とする請求項８に記載の方法。
22. 【請求項２２】 前記第１のエントリに対して資源の現在の量を決定する工程
    は、さらに、インストールされたトランシーバの現在の数を決定することを特徴
    とする請求項２１に記載の方法。
23. 【請求項２３】 前記少なくとも１つの係数を決定する工程と、将来のトラフ
    ィックレベルを予測する工程とは、前記無線通信システムの移動サービス交換セ
    ンタで実行されることを特徴とする請求項８に記載の方法。
24. 【請求項２４】 前記方程式は、 であり、 前記方程式の少なくとも１つの係数を決定する工程は、さらに、係数ａを決定
    する工程、係数ｂを決定する工程、変数ｆ₀を決定する工程を有し、 前記変数ｆ₀は初期トラフィックレベルであることを特徴とする請求項８に記
    載の方法。
25. 【請求項２５】 前記第１のトラフィックレベルは、アーラン（Erlang）で測
    定されることを特徴とする請求項８に記載の方法。