[发明专利]对用于优化无线通信系统的操作的动态环境参数的预测有效
申请号: | 201280005520.0 | 申请日: | 2012-01-17 |
公开(公告)号: | CN103314543A | 公开(公告)日: | 2013-09-18 |
发明(设计)人: | M·A·于西塔洛;A·奥蒂南;J·T·佩尔托南;J·K·帕亚里南 | 申请(专利权)人: | 诺基亚公司 |
主分类号: | H04B17/00 | 分类号: | H04B17/00;H04B7/26;H04W72/04;H04W52/22 |
代理公司: | 北京市金杜律师事务所 11256 | 代理人: | 酆迅 |
地址: | 芬兰*** | 国省代码: | 芬兰;FI |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 优化 无线通信 系统 操作 动态 环境参数 预测 | ||
1.一种方法,包括:
接收来自多个在空间上分布的用户设备的信息,所述信息至少从对每个用户设备的环境的观察结果得出;
基于接收到的信息,针对多个空间位置创建时空地图的时间演进模型;
基于所述时空地图的所述时间演进模型来创建策略;以及
将所述策略发送给所述多个用户设备。
2.根据权利要求1所述的方法,其中所述信息在至少一个基站处被接收,并且其中所述模型在所述至少一个基站处被创建。
3.根据权利要求1所述的方法,其中所述信息在多个基站处被接收,并且其中所述模型在所述多个基站共用的无线网络节点处被创建。
4.根据权利要求1所述的方法,其中所述接收到的信息包括本地干扰水平和使用射频频谱的本地成本中的至少一个。
5.根据权利要求1所述的方法,其中所述接收到的信息还包括用户设备的当前运动方向、所述用户设备的预期将来运动方向、以及所述用户设备的目标位置中的至少一个。
6.根据权利要求1所述的方法,其中所述接收到的信息包括所述用户设备的当前传输状态。
7.根据权利要求1所述的方法,其中来自特定用户设备的所述接收到的信息基于在所述特定用户设备处创建的概率模型。
8.根据权利要求7所述的方法,其中所述概率模型是隐马尔可夫模型。
9.根据权利要求7所述的方法,其中创建所述时空地图的所述时间演进模型包括组合从所述多个用户设备接收的所述概率模型。
10.根据权利要求1所述的方法,其中所述模型被用于预测在所述空间位置处的参数的将来值。
11.根据权利要求10所述的方法,还包括根据所预测的将来值来改变至少一个基站的空间位置。
12.根据权利要求10所述的方法,还包括根据所预测的将来值来改变至少一个基站的发射功率水平。
13.根据权利要求10所述的方法,其中所述策略是在多个基站之间共享的联合策略,并且其中多个基站基于所述联合策略自主地改变它们各自的发射功率水平。
14.根据权利要求1所述的方法,其中所发送的策略包括至少一个奖励或至少一个惩罚,所述至少一个奖励或至少一个惩罚被配置为影响所述用户设备的当前操作、所述用户设备的当前运动、所述用户设备的将来操作、以及所述用户设备的将来运动中的至少一个。
15.根据权利要求1所述的方法,其中所发送的策略被配置为影响用户设备在两个空间位置之间所采用的路径,以实现以下各项中的至少一个:减少所述用户设备所体验到的无线电干扰,减少针对所述用户设备的无线电连接成本、增大遇到人或物的可能性,以及增大避过人或物的可能性,并且其中增大遇到和避过的所述可能性能够至少部分地基于用户设备所观察到的除无线电相关参数以外的参数。
16.根据权利要求1所述的方法,其中所发送的策略被配置为影响用户设备在两个空间位置之间所采用的路径,以至少减少其它用户设备所体验到的无线电干扰。
17.根据权利要求1所述的方法,其中所发送的策略被配置为影响所述用户设备对通信频率的选择。
18.根据权利要求1所述的方法,其中所发送的策略至少部分地通过使用部分可观察的马尔可夫决策过程模型来配置。
19.根据权利要求1所述的方法,其中所述时空地图包括无线电相关参数,所述无线电相关参数包括动态无线电干扰和静态无线电干扰中的至少一个。
20.一种非瞬态计算机可读介质,所述非瞬态计算机可读介质包含软件程序指令,其中利用至少一个数据处理器执行所述软件程序指令导致以下操作的执行,所述操作包括根据权利要求1-19中的任一项所述的方法的执行。
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