Створення співвіднесених з простором комунікаційних банків даних в радіомережі

1. Спосіб створення співвіднесеного з простором комунікаційного банку даних для радіомережі, яка включає багато радіостільників, кожен з яких належить до певної групи радіостільників, причому запланована зона розділена растром на ділянки поверхні і кожній з ділянок поверхні присвоєно відповідну ймовірність прикріплення до кожного радіостільника, що обслуговує цю ділянку поверхні, і клас землекористування з кінцевої групи класів землекористування, причому створення банку даних здійснюють методом мінімізації, при якому для кожного радіостільника різницю між виміряними параметрами зв'язку радіостільника і прогнозованими параметрами зв'язку радіостільника мінімізують, при цьому зону прогнозованого зв'язку даного радіостільника визначають сумою ділянок поверхні, нормованих коефіцієнтами, специфічними для класів землекористування і для групп радіостільників, ділянки поверхні, обслуговувані кожним радіостільником, для кожного класу землекористування і для кожної групи радіостільників визначають за ймовірностями прикріплення ділянок поверхні до задіяних при цьому радіостільників, а коефіцієнти визначають методом мінімізації та присвоюють відповідним радіостільникам. 2 (19) 1 3 Даний винахід стосується способу створення співвіднесених з простором комунікаційних банків даних для радіомережі. При цьому винахід зокрема стосується способу генерування співвіднесених з простором комунікаційних банків даних для багаторівневої радіомережі. Крім того, даний винахід охоплює відповідну комп’ютерну програму та продукт комп’ютерного програмування. Такий спосіб можна використовувати для планування та прогнозування можливої комунікації в зоні забезпечення стільникового зв’язку, зокрема цифрового радіозв’язку, наприклад, за стандартом GSM або UMTS. Основою для генерування придатного для використання комунікаційного банку даних є максимально узгоджене з реальними співвідношеннями прикріплення абонентів, що переміщуються в даній зоні, наприклад, термінальних апаратів мобільного радіозв’язку до обслуговуючих їх радіостільників радіомережі або базової станції, яка знаходиться в цьому радіостільнику. З презентації «Планування радіомереж з EDGE» д-ра Бернда Пфайфера, представленої на конференції IBC «EDGE» в червні, 2001 в Дубліні, відомий спрощений спосіб, який базується на використанні моделі прогнозування сили поля для кожного радіостільника. При цьому радіостільник визначається зоною обслуговування, в якій діє базова станція, яка там знаходиться, як так званий найкращий сервер («best server»). За цією моделлю найкращого сервера чітко визначається розподілення або прив’язка певної ділянки площі в межах радіомережі до радіостільника чи базової станції, яка там знаходиться. Поки абонент знаходиться в чітко визначеній зоні обслуговування певного радіостільника, він обслуговується так званим кращим сервером. За межами цієї зони обслуговування він автоматично буде обслуговуватись сусіднім або іншим радіостільником, базова станція якого функціонує як кращий сервер. Згідно з цим за моделлю кращого сервера немає ніяких перетинів чи кореляцій в обслуговуванні абонента, що знаходиться в радіомережі. Радіостільники чітко розмежовані між собою і одночасно межують один з одним, так що абонент, який в ньому рухається, наприклад, термінальний мобільний апарат, завжди однозначно направляється саме до цього радіостільника. На відміну від показаної вище спрощеної моделі кращого сервера з презентації "Achieving the Optimal Mix of relevant and reliable input data for interference analysis and automatic frequency planning" д-ра Пфайфера, що була представлена на конференції IIR "The frequency planning technical forum» в травні 1998, Лондон, відома модель, яка враховує кореляцію з точки зору обслуговування ділянки площі між сусідніми радіостільниками в межах однієї радіомережі за допомогою так званих ймовірностей прикріплення («прив’язування») ділянок площі або абонентів, що знаходяться на цій ділянці площі, наприклад, термінальних мобільних апаратів, до окремих радіостільників. При цьому кожній ділянці площі в межах радіомережі присво 89994 4 юють певну ймовірність, з якою абонент, який знаходиться на цій ділянці площі, наприклад, термінальний мобільний апарат, обслуговується певним радіостільником. Поки термінальний мобільний апарат перебуває на ділянці площі в межах названої радіомережі сума ймовірностей прикріплення до всіх радіостільників, що належать до радіомережі, менша або дорівнює одиниці. Якщо сума ймовірностей прикріплення до ділянки площі менша від одиниці, то це означає, що відповідна ділянка площі вже не повністю обслуговується радіомережею. Ця ситуація існує на краю мережі або в «мертвих зонах» радіомережі. Якщо сума ймовірностей прикріплення до ділянки площі дорівнює одиниці, то це гарантує, що абонент на відповідній ділянці площі буде обслуговуватись принаймні одним радіостільником. Правда, на відміну від описаної моделі кращого сервера тут не чітко визначено, яким радіостільником буде обслуговуватись абонент, а прогнози тут можуть збуватись лише з названою ймовірністю прикріплення. В той час, як названу стільникову модель кращого сервера можна назвати дискретною, в якій кожна ділянка площі точно співвідноситься з якимсь радіостільником, використання моделі так званих безперервних радіостільників приводить до того, що кожній ділянці площі радіомережі може бути присвоєний якийсь радіостільник лише з певною ймовірністю. Зокрема при розгляді так званих багаторівневих радіомереж для створення співвіднесених з простором комунікаційних банків даних модель кращого сервера треба спрощувати, оскільки тут через наявність кількох шарів, які утворюються наприклад, внаслідок перекривання кількох радіомереж, однозначне присвоєння або прикріплення ділянки площі до радіостільника видається мало реальним. Відповідно до цього задачею даного винаходу є створення способу виходячи з моделі кращого сервера, з допомогою якого було б можливо і в випадку багаторівневих радіомереж створювати співвіднесений з простором комунікаційний банк даних, який дозволяв би прогнозувати можливі з’єднання на ділянці площі в межах радіомережі. Ця задача згідно з винаходом вирішується способом з ознаками формули винаходу 1. Інші доцільні вдосконалення винаходу відображені у додаткових пунктах формули винаходу. Згідно з пунктом 1 формули винаходу даний винахід пропонує спосіб створення співвіднесеного з простором комунікаційного банку даних для радіомережі, при цьому радіомережа включає багато радіостільників, кожен з яких може бути віднесений до певної групи. При цьому зона, для якої проводиться планування, з допомогою растра розподіляється на ділянки площі і кожній ділянці площі присвоюють ймовірність прикріплення до обслуговуючого її радіостільника і клас землекористування з кінцевої групи класів землекористування. Способом згідно з винаходом досягається створення співвіднесеного з простором комуніка 5 ційного банку даних шляхом мінімізації, при якому для кожного радіостільника різницю між параметрами виміряного попереднього з’єднання в межах радіостільника і параметрами прогнозованого з’єднання мінімізують. При цьому зону прогнозованого з’єднання даного радіостільника визначають сумою ділянок поверхні, нормованих коефіцієнтами, специфічними для класів землекористування і для груп радіостільників, ділянки поверхні, обслуговувані кожним радіостільником, для кожного класу землекористування і для кожної групи радіостільників визначають за ймовірностями прикріплення ділянок поверхні до задіяних при цьому радіостільників, а коефіцієнти визначають методом мінімізації та присвоюють відповідним радіостільникам. При цьому спосіб згідно з винаходом виходить з вищеназваної моделі кращого сервера і відрізняється від неї тим, що розширює її та узагальнює для тих радіомереж, які не можуть бути описані дискретною моделлю радіостільника, в основі якого лежить метод кращого сервера. Спосіб згідно з винаходом стосується також моделі кращого сервера, який може розглядатись як спеціальний випадок дискретної моделі радіостільників. В одній з форм виконання способу згідно з винаходом класи землекористування визначаються різними класами міської забудови, різними класами сільськогосподарського користування та лісами, а також вулицями та автодорогами. Крім того, можливо як радіомережу використовувати багаторівневу радіомережу, яка складається з кількох суміщених радіомереж (рівнів). Різними рівнями радіомережі можуть бути, наприклад, радіомережа GSM в смузі частот 900МГц (GSM 900), і радіомережа GSM в смузі частот 1800МГц (GSM 1800). Можна також використовувати радіомережі GSM з макро- або мікростільниковою радіомережею в однакових або різних смугах частот, або комбінацію радіомереж GSM та UMTS , або суміщення двох мереж UMTS з різними частотами. При використанні однорівневої радіомережі, яка складається з мережі 2G або 3G з простим покриттям зони обслуговування, можна створити банк комунікаційних даних на базі лише цього одного рівня з допомогою однорівневої моделі радіостільників, яка дозволяє вирахувати ймовірність однорівневого зв’язку. Як спосіб обчислення ймовірності прикріплення ділянки площі до відповідного радіостільника можна, як описано в вищезгаданій презентації, використовувати вирахуваний за допомогою предикативної моделі напруженості поля рівень напруженості поля радіостільника, а також використовуваний у відповідній радіомережі алгоритм естафетної передачі і параметр естафетної передачі, установлений на базовій станції, яка обслуговує ділянку площі і служить в радіомережі для керування алгоритмом естафетної передачі. Тоді ймовірність прикріплення в способі згідно з винаходом входить як задана величина. При цьому для радіомережі GSM сума всіх ймовірностей прикріплення для однієї ділянки площі може бути меншою від 1 або дорівнювати 1. 89994 6 У випадку радіомережі UMTS сума всіх ймовірностей прикріплення на одній ділянці площі також більше одиниці через вплив так званої “м’якої естафетної передачі”, яка виникає в цій радіомережі. Нижче спочатку описується спеціальний випадок моделі кращого сервера. Тут радіомережа включає n суміжних радіостільників. При цьому в кожному радіостільнику вимірюється індивідуальний зв’язок, який може бути описаний вимірюваною величиною mі. Вимірюваний зв’язок може бути мовним зв’язком, вимірюваною величиною може бути також обмін даними для створення банку комунікаційних даних. Таким чином зв’язок в кожному радіостільнику радіомережі може бути описаний вектором m, як показано нижче при цьому n означає кількість радіостільників в радіомережі. Крім того, визначається клас землекористування, який обмежує зону звичного користування. При цьому кожна ділянка площі може бути точно віднесена до якогось класу землекористування. Кожному класу присвоєно коефіцієнт класу землекористування. Ці коефіцієнти класу землекористування позначаються грецькими літерами , , і т. д. Крім того, до коефіцієнту класу землекористування відноситься вектор а, причому його коефіцієнти аі описують ділянку площі одного радіостільника і, що належить до класу землекористування , який ми розглядаємо. При цьому для класу землекористування а отримують вектор а з n компонентами таким чином: При цьому кожен компонент аі вектора а обчислюється таким чином: 2 аi=∫землекористування=а dx з розмірністю [км ] Стільник і є «кращим сервером» Це виконується для всіх радіостільників від 1 до n і для кожного даного класу землекористування. В класи землекористування, як вже говорилось, включені так звані “класи вулиць”, і це означає, що таким чином враховуються різні умови користування на вулицях та менше населених місцевостях. Якщо зважити одержані для кожного класу землекористування вектори з відповідними коефіцієнтами класу землекористування і підсуму 7 вати їх, то отримаємо вже приведений вектор mі, компоненти якого в виміряному з’єднанні відповідають стільнику і. Коефіцієнти для кожного класу землекористування при цьому невідомі і можуть бути визначені розв’язанням наступного рівняння: Вагові коефіцієнти, які в вище наведеному рівнянні позначені грецькими літерами, це невідомі змінні системи. Якщо, наприклад дані вимірювання m даються в певній розмірності, наприклад, як потреба в розмовних комунікаціях або кбайт/сек. для обміну даними, то очевидно, що вагові коефіцієнти повинні даватись в розмірності «потре2 2 ба/км » або «кбайт/сек /км ». Якщо, наприклад, визначено 16 класів землекористування і розглядається радіомережа з 1000 базовими станціями, то мова йде про систему рівнянь з 1000 рядками і 16 невідомими змінними. Ця перевизначена лінійна система рівнянь в цілому не може бути точно вирішена, а лише в формі приближення. Вищеназване рівняння може бути описане як звичайна задача лінійного перетворення. При цьому для компонентів векторів, віднесених до окремих класів землекористування, можна ввести таку матрицю: а вагові коефіцієнти у векторній формі мають такий вигляд: 89994 8 може бути віднесений до певної групи g(i) з n g груп.При цьому g(i) означає груповий номер радіостільника і. Групу можна визначити, наприклад, вказавши певний інтервал виміряного зв’язку на площу стільника. Тоді це означає, що всі стільники в групі мають однакову щільність комунікації. Завдяки введенню груп вищеназвану систему рівнянь можна розділити на менші підсистеми, відповідно до кількості ng груп радіостільників, причому кожна з цих підсистем має однакову структуру. Коефіцієнти yk класів землекористування, які треба визначити, в кожній групі kможна визначити за такою умовою: причому слід вважати yk 0. Це може виконуватись для кожної групи незалежно, бо між двома радіостільниками, що відносяться до різних груп, немає ніякої взаємодії. Це означає, що кожна група може мати різну ставку коефіцієнтів класу землекористування уk. А це означає, що нормування класу землекористування в кожній групі радіостільників може бути різним. В зоні обслуговування одного радіостільника і комунікація за названою моделлю кращого сервера для кожного класу землекористування може бути розподілена з відповідним коефіцієнтом групи g(i) на всій зоні обслуговування. Якщо, наприклад в одній ділянці площі х класу землекористування а і радіостільника і є так званий кращий сервер, то для локального зв’язку tw(x) (tw=traffic weight) дійсна така формула: Коефіцієнти g(i), вирахувані для кожної групи g(i), можуть запам’ятовуватись або відкладатись в комунікаційному банку даних для усіх радіостільників і групи g(i) і використовуватись, щоб мати можливість визначити локальний зв’язок на ділянці площі. Крім того, через коефіцієнти, закладені в створений таким шляхом банк комунікаційних даних, можна визначити або передбачити зв’язок в межах одного радіостільника і. Цей передбачуваний зв’язок t(i) обчислюється так: t(i)=∫Стільник і є «кращим сервером» tw(x)·dx Це означає, що в випадку з наприклад 16 класами землекористування t(і) отримують із такого рівняння: Таким чином система рівнянь отримує таку коротку форму Розділення n базових станцій радіомережі ще на кінцеву кількість груп, наприклад ng груп, є перевагою. Це означає, що кожен радіостільник і Одночасно передбачуваний зв’язок повинен відповідати зв’язку, вимірюваному в радіостільнику і; це означає, що t(i) по можливості повинно бути 9 ідентичним mi. Таким чином, умови мінімізації вищеназваного рівняння еквівалентні умові, що сума різниць між первинно виміряним показником mi зв’язку, та передбачуваним показником t(i) зв’язку, отриманим із створеного банку комунікаційних даних, для всіх радіостільників мінімальна. Нижче наводиться приклад здійснення згідно з винаходом способу створення співвіднесеного з простором комунікаційного банку даних в радіомережі. Але в безперервній моделі радіостільника, як уже згадувалось, співвіднесення ділянки площі з радіостільником з точки зору обслуговування ділянки площі, як правило, неоднозначне, тобто воно визначається лише з певною ймовірністю прикріплення. Це означає, що кожна ділянка площі якоїсь запланованої області може бути прикріплена до специфічного радіостільника із специфічною для нього ймовірністю. Ця ймовірність прикріплення ділянки площі х до радіостільника і нижче позначається як ар (і,х) (ap=assignment probability) (ймовірність призначення). Це вступає в протиріччя з описаною дискретною моделлю кращого сервера, за якою кожна ділянка площі може точно співвідноситись з радіостільником. У вдосконаленій таким шляхом моделі до радіостільника і може бути прив’язана зона обслуговування “area (i)”, визначена як сума всіх ділянок площі, нормованих специфічною ймовірністю прикріплення. Тоді зона обслуговування одного радіостільника і може бути описана так: Тоді обчислення параметра t(i) передбачуваного зв’язку специфічного радіостільника і має бути модифіковане таким чином: При цьому локальні значимості tw(x) зв’язку, отримані із створюваного банку комунікаційних даних, зважуються (нормуються) відповідними З цього спрощеного випадку трьох радіостільників і, j та k, які відносяться до різних груп g(i), g(j) та g(k), видно, що різні радіостільники або групи радіостільників корелюють або взаємодіють на ділянці площі радіомережі, що відображується у відповідному добутку ймовірностей прикріплення в наведеному вище виразі. Одночасно для того, щоб отримати несупере 89994 10 ймовірностями ap (i,x) прикріплення. Таким чином інтеграл по всій зоні дає інформацію, якого зв’язку можна чекати на певному радіостільнику і. При цьому локальні значимості tw(x) зв’язку повинні визначатись так, щоб у свою чергу була гарантія, що різниці між первинно виміряними даними mi зв’язку радіостільника і та даними t(і) передбачуваного зв’язку радіостільника і, отримувані зі створюваного банку комунікаційних даних, будуть якомога меншими. Нижче цей спосіб дії пояснюється на основі першого простішого прикладу. Розглядається ділянка площі в місці х, яка належить до класу землекористування а. Припустимо, що 3 радіостільника i, j та k на цій ділянці площі в місці х мають імовірність прикріплення, що не дорівнює 0. Далі припустимо, що ці три радіостільника належать до різних груп g(i), g(j) та g(k) з ng груп радіостільників. Щоб отримати консистентний алгоритм, за яким з одного боку можна створити банк комунікаційних даних, і який, з свого боку дозволяє зробити реалістичне прогнозування зв’язку в радіостільниках, треба в спрощеному тут прикладі всі три радіостільники і, j, k ввести в локальну значимість tw(x) з відповідною ймовірністю прикріплення, яка теж комбінується з відповідними специфічними для групи коефіцієнтами класу землекористування . Тобто, tw(x) утворюється як сума нормованих відповідними ймовірностями прикріплення коефіцієнтів класів землекористування відповідної групи, до якої відносяться окремі радіостільники. Це можна сформулювати таким чином: Це означає, що локальна значимість tw(x) зв’язку отримують із створеного банку комунікаційних даних, причому в ньому, як це описано в моделі кращого сервера, закладені коефіцієнти α класів землекористування, присвоєні цим класам. Отже локальна значимість tw(x) зв’язку відповідає сумі окремих коефіцієнтів класів землекористування, які в свою чергу нормовані певною ймовірністю прикріплення відповідних радіостільників. З цього випливає параметр t(i) передбачуваного зв’язку специфічного радіостільника і як інтеграл або сума локальних значимостей tw(x) зв’язку по всій зоні, причому окремі ділянки площі знову нормуються відповідною ймовірністю ap(і,x) прикріплення до радіостільника і. Таким чином для аргументу інтегралу отримують такий вираз: чливу інформацію, треба коефіцієнти окремих класів землекористування внести в розширену порівняно з методом кращого сервера модель аналогового лінійного рівняння, що знову може бути записане як C·y=m. При цьому m відповідає вектору, коефіцієнти якого відповідають виміряному параметру mi зв’язку радіостільника і. Проте на відміну від спрощеної моделі кращо 11 го сервера матриця С має розширені виміри в порівнянні з матрицею С моделі кращого сервера. На основі того факту, що існує кореляція між окремими радіостільниками, отримують окремі елементи аij матриці, які є мірилом перекриття одного стільника і з усіма стільниками, що належать до групи j в межах класу землекористування а, таким чином: Оскільки радіостільники на ділянках площі з не рівною нулю ймовірністю прикріплення можуть належати до різних груп з різними коефіцієнтами класів землекористування, ця система рівнянь не може більше поділятись на прості незалежні групи менших підсистем. Відповідно до цього тепер матриця С отримує локальну інформацію для всіх груп радіостільників, завдяки чому матрицю С можна описати таким виразом: причому вектор у, який в свою чергу має коефіцієнти для окремих класів землекористування, можна сформулювати таким чином: Це формулювання матриці інформації про землекористування співпадає з модифікованим методом прогнозування зв’язку. Алгоритм рішення зводить до мінімуму різницю між попередньо виміряними і передбачуваними даними зв’язку. При цьому важливо відзначити, що матриця С також включає в себе записи, рівні нулю. Елемент матриці аij описує величину перекриття радіостільника і з усіма радіостільниками, які мають груповий номер j в межах класу землекористування а. Якщо, наприклад всі стільники, які оточують радіостільник і, мають однаковий груповий номер g(і), то в 89994 12 межах матриці С всі елементи аij з j g(і) дорівнюють нулю. Якщо користуватись вищезгаданою моделлю кращого сервера, то очевидно, що лише елемент матриці аig(і) не дорівнює нулю. Відповідно до цього можлива система рівнянь, аналогічна описаній у зв’язку з способом кращого сервера, і незалежне рішення для кожної групи. За допомогою названого виразу матриці С можна одним комплектом показників зв’язку, які вимірюються на окремих радіостільниках і радіомережі mі для кожного класу землекористування а і для кожної групи g(i) визначити коефіцієнт g(i), який можна внести в створюваний банк комунікаційних даних. З допомогою отриманих таким шляхом коефіцієнтів пізніше можна визначити параметри передбачуваного зв’язку для специфічного радіостільника і радіомережі, а саме через рівняння Причому l відповідає певному класу землекористування, а k – групі радіостільників. Перевага способу згідно з винаходом полягає в тому, що радіомережа може бути описана значно ближче до реальності. Радіомережа може бути краще відображена з точки зору прогнозування зв’язку, бо вона базується не на точно визначеному присвоєнні ділянки площі специфічному радіостільнику, а створює для кожної ділянки площі ймовірність прикріплення до радіостільника радіомережі. Поєднання різних ймовірностей прикріплення при визначенні прогнозованого зв’язку для певних радіостільників дозволяє отримати ближчу до реальності картину. Крім того, спосіб згідно з винаходом через лінійну форму рівняння забезпечує швидке цифрове визначення або обчислення коефіцієнтів. Таким чином за допомогою обчислювального пристрою можна душе швидко зібрати і зробити попередній аналіз банку комунікаційних даних всієї радіомережі. Це означає, що по-перше, банк комунікаційних даних може бути швидко створений, а подруге, створений банк комунікаційних даних може бути швидко змінений. Крім того, способом згідно з винаходом можливо тримати низькими так звані помилки прогнозованого зв’язку (“Traffic prediction Error”), тобто вищеназване відхилення прогнозованого та виміряного зв’язку одного радіостільника, оскільки ймовірність прикріплення використовується як для створення банку комунікаційних даних, так і для прогнозування можливого зв’язку, і таким шляхом може зумовити взаємно компенсуючий ефект для помилок прогнозування. Нижче описуються деякі можливості використання способу згідно з винаходом. Використання ймовірностей прикріплення доцільне для різних видів банків комунікаційних даних. Взагалі спосіб згідно з винаходом може використовуватись для однорівневої радіомережі, яка 13 працює лише на рівні 2G або 3G, або в моделях радіостільників, які діють між різними рівнями мережі. Нижче розглядається радіомережа 2G з базовою станцією рівня 2G. Як уже описувалось в вищеназваній презентації, перевага моделі радіомережі з ймовірностями прикріплення полягає в тому, що можна ближче до реальності вирахувати зони дії радіостільника. Так, наприклад в однорівневій моделі радіостільника 2G, що базується на естафетній передачі, зона обслуговування радіостільника описується з урахуванням безпосередніх або прямих параметрів естафетної передачі, наприклад гістерезису для естафетної передачі (“HO_MARGIN”) через відповідну ймовірність прикріплення. В результаті цього зона обслуговування радіостільника визначається в залежності від цих параметрів естафетної передачі і отже в порівнянні з зоною обслуговування, яка базується на моделі кращого сервера, більш реалістична. Оскільки число ng груп радіостільників мале в порівнянні з числом радіостільників, зокрема у великих мережах, то треба очікувати, що на великих площах всі радіостільники, що перекриваються, будуть належати до однієї і тієї ж групи. Щоб можна було краще проілюструвати висновки, які звідси випливають, використаємо вищезгаданий приклад з трьома радіостільниками і, j, k на ділянці площі х. Припускається, що 3 радіостільники належать до однієї й тієї ж групи g(i). Цим спрощується підінтегральна функція інтегралу передбачуваного зв’язку t(і) у радіостільнику і: До того ж при припущенні, що існують лише три радіостільника і, j та k, ймовірності прикріплення для ділянки площі х додаються як сума для трьох названих радіостільників до 1. Це випливає з властивості нормування, яка полягає у тому, що ділянка х площі, поки вона знаходиться в зоні дії радіомережі, повинна обслуговуватись одним із радіостільників і, j, k. Цю умову можна виразити таким чином: З цього випливає підінтегральна функція названого прогнозованого зв’язку t(i): З цього видно, що і модель радіостільників, яка базується на естафетній передачі, як тут описано, як правило, може бути спрощена і створений для цього банк комунікаційних даних аналогічний банку для моделі кращого сервера. Це означає, що як правило, багато коефіцієнтів матриці С лінійної системи рівнянь в реальності дорівнюють нулю і тому спрощують всю систему. Перевагу 89994 14 використання ймовірності прикріплення в порівнянні з моделлю кращого сервера можна побачити в тому, що середня похибка при прогнозуванні зв’язку менша, але в кожному випадку дає більш згладжену карту комунікацій (“traffic map”), оскільки межа між радіостільниками, які належать до різних груп, визначає перехід коефіцієнтів класів землекористування з використанням ймовірностей прикріплення. При розгляді радіомережі 3G з базовими станціями або радіостільниками шару 3G перевага моделі радіостільників з імовірністю прикріплення теж полягає у кращому розрахунку площі обслуговування одного радіостільника. До того ж в моделі радіостільників, яка використовує так званий алгоритм легкої естафетної передачі, як це, наприклад, реалізується в мережі UMTS, легку естафетну передачу 3G можна описати відповідними методами. В цьому випадку в моделі радіостільників можна врахувати, що в зоні легкої естафетної передачі радіомережі UMTS термінальний мобільний апарат, що там знаходиться, з певною ймовірністю підпорядковується більше ніж одній базовій станції або так званому “вузлу В”. Це означає, що на ділянці площі в області цієї легкої естафетної передачі сума усіх ймовірностей прикріплення до усіх вузлів ВS, які там обслуговуються, теж може бути більше одиниці. Якщо вимірювати зв’язок або дані у вузлі В, то в залежності від способу вимірювання інколи в залежності від обставин зв’язок в так званих зонах легкої естафетної передачі вимірюється два або більше разів, оскільки для термінальних мобільних апаратів, що знаходяться в зонах легкої естафетної передачі, існує повітряний перетин з’єднання одночасно для двох або більше вузлів В. Якщо такі дані вимірювання зв’язку використовувати для створення банку комунікаційних даних, то для стійкості заснованих моделей радіостільників таке явище теж треба враховувати. Це може бути описано моделлю радіостільників, яка має так зване змінне нормування. Це означає, що в одній зоні легкої естафетної передачі дозволяється, щоб сума всіх ймовірностей прикріплення на одній ділянці площі була більше одиниці. Можна очікувати, що можливе спрощення, яке описане для випадку однорівневого зв’язку 2G, дійсне і для більших зон мережі UMTS. Ця поліпшена модель радіостільників для легкої естафетної передачі 3G може стабільно використовуватись для створення банку комунікаційних даних і для прогнозування зв’язку. Інші переваги і форми винаходу випливають з опису та креслень, що додаються. Зрозуміло, що ознаки, названі вище та ті, які ще будуть пояснюватись далі, можуть бути застосовані не лише в названих тут комбінаціях, але також і інших, або кожна окремо, не виходячи за рамки цього винаходу. Винахід пояснений на прикладі виконання, представленому на кресленнях, і нижче детально описується з посиланням на креслення, на яких схематично зображено: Фіг.1 Приклад багаторівневої радіомережі, в якій банк комунікаційних даних може бути створе 15 ний за допомогою способу згідно з винаходом. Фіг.2. Інший приклад багаторівневої радіомережі, яка використовується згідно з винаходом. Фіг.3 Ще один приклад багаторівневої радіомережі, яка використовується згідно з винаходом. Фіг.4 Можливе розподілення радіостільників радіомережі на ділянці площі. Фіг.5 Приклад ймовірності зв’язку для однорівневої радіомережі 2G. Фіг.6 Приклад ймовірності зв’язку для багаторівневої радіомережі 2G. Для створення банку комунікаційних даних способом згідно з винаходом можна використовувати кілька видів багаторівневих радіомереж. При цьому, як показано на Фігурі 1, мова може йти про багаторівневу радіомережу 2G, наприклад GSM 900 і GSM 1800. Для того, щоб використати банк комунікаційних даних 2G для радіомережі GSM 900 з перекриваючою її радіомережею GSM 1800 треба застосовувати багаторівневу модель радіостільників. Перевага використання лише одного банку комунікаційних даних для суміщених радіомереж GSM обґрунтовується тим, що в зонах, де встановлені нові базові станції GSM 1800, вони можуть безпосередньо користуватись зв’язком радіомережі GSM 900. Таким чином зв’язок динамічно ділиться між рівнями в залежності від радіомережі, що розглядається. За допомогою ймовірностей прикріплення багаторівневої моделі радіостільників враховується розподілення зв’язку між рівнями на кожній ділянці площі. При цьому багаторівнева модель радіостільників при визначенні ймовірності прикріплення може враховувати бажане в багаторівневій радіомережі розподілення зв’язку між рівнями мережі, яке орієнтується, наприклад, на ємність рівнів мережі. В радіомережі, показаній на Фіг.1, йдеться про макростільник багаторівневої радіомережі GSM . Радіомережа GSM 900 (GSM 900network) при цьому суміщається з співіснуючою радіомережею GSM 1800 (суміщена GSM 1800). На Фіг.2 показаний GSM макромікрорадіостільник багаторівневої радіомережі. Знову, як і на Фіг.1, радіомережа GSM 900 (мережа GSM 900) суміщається з радіомережею GSM 1800 (суміщена GSM 1800). В той час, як на Фіг.1 радіомережа GSM 900 і GSM 1800 мають радіостільники однакової величини, тут радіостільники радіомережі GSM 900 суміщаються великою кількістю менших радіостільників радіомережі GSM 1800. Тому говорять про макро-мікростільники багаторівневої радіомережі. На Фіг.3 показаний ще один приклад багаторівневої радіомережі, яка тут утворена суміщенням радіомережі UMTS, радіомережі GSM 900 та радіомережі GSM1800. Радіостільник радіомережі GSM 900 суміщається з більшістюрадіостільників GSM 800 та одночасно з більшістю радіостільників радіомережі UMTS. Відповідно до цього може відбуватись міжрівнева естафетна передача 2G (НО) між радіомережею GSM 900 та GSM 1800, взаємна естафетна передача RAT (RAT=Radio Access Technology) між радіомережею GSM 900 та UMTS, а також між радіомережами GSM 1800 та UMTS, що показано відповідними стрілками. 89994 16 На Фіг.4 показаний радіостільник 1 радіомережі. Цей радіостільник далі розподілений на велике число ділянок площі х. Кожну з цих ділянок площі х можна однозначно віднести до якогось класу землекористування LU (land usage) з групи класів землекористування a, b, c і т. д. Далі кожен клас землекористування LU може направляти кожному радіостільнику і радіомережі свою інформацію, яка в залежності від складності радіомережі, що розглядається, або відповідає сумі всіх радіостільників, що обслуговують ділянки площі, підпорядковані відповідному класу землекористування, як це робиться для моделі кращого сервера або через виникаючу взаємодію з іншими радіостільниками, яку треба враховувати, виникає багато виразів. Вся ця інформація з ділянок землі згідно з винаходом закладається в лінійну матрицю С. За допомогою цієї матриці С та комунікації m 1, яка вимірюється на відповідному радіостільнику, можна визначити певні коефіцієнти класів землекористування для одного з цих класів , , і т. д. і закласти їх в створюваний банк комунікаційних даних. Далі кожен радіостільник і може бути віднесений до групи g(і) з ng груп радіостільників, причому для кожного класу землекористування можуть бути отримані багато різних специфічних для груп коефіцієнтів класу землекористування g(i), βg(i), γg(i) і т. д., які можна внести в банк комунікаційних даних. Тоді за допомогою матриці С та внесених коефіцієнтів класу землекористування g(i), βg(i), γg(i) і т. д можна передбачити параметр t(i) зв’язку для радіостільника і. На Фіг.5 показаний приклад для ймовірностей прикріплення в однорівневій радіомережі 2G. В межах зони обслуговування розглядається ділянка площі х. На цій ділянці площі х визначається локальний зв'язок tw(x) (tw=traffic weight) до 2 5,0потреб/км . Однорівнева радіомережа 2G складається з великої кількості радіостільників, причому в межах кожного радіостільника знаходиться відповідно одна базова станція. Кожна базова станція або кожен радіостільник може мати специфічну ймовірність прикріплення для обслуговування ділянки площі х за допомогою саме цієї станції. Таким чином абонент, який знаходиться в межах ділянки площі х, обслуговується відповідною базовою станцією з цією ймовірністю прикріплення. При цьому на базову станцію, а саме на так званий кращий сервер х, припадає найбільша ймовірність прикріплення. В цьому прикладі кращий сер2 вер отримує частку зв’язку 0,75·5потреб/км , 2 другий кращий сервер - частку 0,1·5потреб/км і т. д . Сума усіх ймовірностей прикріплення дає одиницю, що означає , що ділянка площі х, або абонент, що на ній знаходиться, в будь-якому випадку обслуговується радіостільником або базовою станцією. На Фіг.6 показаний приклад, як можна змінити представлену на Фіг.5 ймовірність прикріплення шляхом суміщення з іншою радіомережею 2G. Тут мова йде про суміщення радіомережі GSM 900 з радіомережею GSM 1800. В показаному тут прикладі радіомережа GSM 900 на вказаній тут ділянці 2 площі х отримує частку зв’язку 0,65·5потреб/км , яка ще раз ділиться між кількома серверами GSM 17 900. Суміщена радіомережа GSM 1800 в цьому 2 прикладі отримує частку зв’язку 0,35·5потреб/км , яка теж ділиться між кількома серверами GSM1800. При цьому треба враховувати алгоритм міжрівневої естафетної передачі між різними шарами або рівнями. В наведеному тут прикладі сума 89994 18 ймовірностей прикріплення також дорівнює одиниці, але ці ймовірності розподілені між 2 шарами або рівнями. Тоді для обох шарів створюється і використовується спільний банк комунікаційних даних. Імовірності прикріплення забезпечують динамічне розподілення зв’язку між шарами. 19 Комп’ютерна верстка Е. Гапоненко 89994 Підписне 20 Тираж 26 прим. Міністерство освіти і науки України Державний департамент інтелектуальної власності, вул. Урицького, 45, м. Київ, МСП, 03680, Україна ДП “Український інститут промислової власності”, вул. Глазунова, 1, м. Київ – 42, 01601