专利名称：估算/优化蜂窝无线网络中多天线配置产生的容量增益以及覆盖范围的方法
技术领域：
本发明涉及规划并优化无线接入网络的配置的方法，无线接入网络包括基站及接收机，并使用在所述基站及接收机处允许和/或强制使用多天线类型的移动无线技术。特别的，本发明涉及估计在无线接入网络中多天线部署所能够获得的优势的方法。
背景技术：
在不久的将来，将可以部署多输入多输出(MIMO)技术。包括交叉极化天线、均勻线性阵列及远端射频头(Remote Radio Head)的多种ΜΙΜΟ天线类型即将可用。尽管理论上的MIMO性能增益已被充分研究，但是网络运营商的主要任务之一迄今为止还很少被论述， 即，规划并优化工作流的蜂窝网络中的每个扇区的最优MIMO天线类型的选择处理。MIMO技术由3GPP在用于HSPA+的版本7中定义，并在用于LTE的版本8中增加更多选项。目前，网络运营商强烈寻求将MIMO技术嵌入到蜂窝网络部署的规划和优化处理中的解决方案。蜂窝无线网络的无线接入网络的规划和优化包括，以在覆盖区域内基站的数量、 每个基站中扇区的数量、基站的位置、每个基站扇区的天线类型、天线的倾斜及方位角方向、基站/扇区的发射功率来定义无线接入网络的配置。通常的，通过估量‘覆盖范围’及 ‘容量’的物理量度来完成。此外，非物理度量可用于无线接入网络的部署或优化，例如每个扇区内闲散通信量的平衡、每个扇区内的预计通信量、最大可预计成本和/或收益等等。尽管无线接入网络的规划提供了第一功能配置，但是优化无线接入网络定义了最优配置。无线接入网络的配置的优化致力于在关注区域和/或特别是高通信量密度区域中，增强如上所述的度量。典型的优化任务也是从一组候选位置中为基站选择最佳位置，被称为选址，或者将基站集成到已存在的基站网络中，被称为现场集成。这里的无线接入网络，应被理解为蜂窝无线网络的无线网络相关部分。物理度量‘覆盖范围’，通常表示为即将规划或优化的相关移动无线技术的参考信号或者导频信号的接收场强度的对数值。根据发射机的发射功率以及发射机与接收机位置之间无线信道的衰减以及发射与接收天线的增益来计算接收场强度，该衰减被称作“路径衰减”，以及可选的进一步根据发射机和接收机硬件中的增益或损耗来计算。不采用多天线类型的蜂窝无线技术的物理度量‘容量’，通常表示为即将规划或优化的相关移动无线技术的参考信号或者导频信号的信号干扰噪声比(SINR)，或者等效的度量。这是基于具有单输入单数出的信道的理论信道容量，并且表现为Claude Elwood Shannon 在 1948 年 7 月和 10 月的《Bell System Technical Journal》卷 27，379-423 及 623-656 页“A Mathematical Theory of Communication” 中所描述的加性高斯白噪声，并被称作香农(Shannon)容量Csh_。n = ld(l+SINR)。在规划并优化无线接入网络的配置中，已知要忽略由所谓高速衰落引起的效应。因此，通常采用“路径损耗”的标量来描述在发射机和/或接收机处不支持多天线安装的蜂窝无线技术的信道。因此，迄今为止，采用由信道模型的平均值决定的路径损耗来计算理论 “覆盖范围”和“容量”。存在例如经验的、统计的以及确定性的信道模型。对信道模型的最低要求是提供给出发射机及接收机位置之间的路径损耗的信道描述。基于这样的无线信道模型，传统的无线接入网络规划/优化算法通常为每个发射机-接收机组确定-用于天线配置的每接收机像素的接收场强度，也就是，每接收机像素以及每发射机的一个结果值；以及-每接收像素的SINR，也就是，每接收像素以及每发射机的一个结果值。输入到无线信道模型用于规划/优化的必要信息是-具有多基站的无线接入网络的配置，包括基站在三维(3D)空间内的位置。目前可在无线接入网络中禁用这些基站，以形成候选基站。这样的配置可以直接从网络运营商的(运行的)数据库中输入。-每个基站的发射功率；-在发射机及接收机所使用的天线的方向特征的模型；-载波频率；以及-接收机的位置，通常以具有固定分辨率(例如，10米X10米，或者25米X25米) 的每像素一个接收机的网格矩阵来提供。非排他地，用于规划并优化无线接入网络的有益额外输入信息是-具有固定分辨率(例如，10米X10米，或者25米X 25米)的(典型的)网格矩阵，该网格矩阵包括每个像素，关于环境及建筑物类型的分类信息，包括物理特征值(例如，表示为对数值的额外衰减，以米表示的建筑物的平均建筑高度，优选的其他数值)(地物矩阵，高度地物矩阵)。通常，每个像素特征并不单独地归属，而是被分类到有限数量的所谓地物类型中；-DEM(数字高程矩阵)，DTM(数字地面矩阵)，表示区域的地理轮廓；-建筑物的三维(3D)向量数据模型；-通信量矩阵，也就是，用户分布，以具有固定分辨率(例如，10米X10米，或者25 米X25米)的网格矩阵的形式，以及每像素的用户数或用户密度；-由无线网络运营商为规划并优化无线接入网络而定义的经济及技术目标以及规则，诸如通过多天线技术获得的最小接收场强度、最小SINR、最小增益等。诸如WiMAX、HSPA+或者LTE等移动无线新技术本来就支持在发射机及接收机使用多天线类型，或者需要这样的多天线类型作为配置的必要单元。在发射机及接收机都使用多天线的情形通常被称作多天线信道，或者MIMO(多输入多输出)。这些近来的移动无线技术的无线信道通常被建模为多天线无线信道。为了支持在规划并优化无线接入网络时，支持多天线在发射机及接收机的安装，以及为了在估算信道容量时正确地说明多天线信道矩阵的特征及本征值，无线信道模型必须是多天线兼容的。显示出加性高斯白噪声并且在发射机不具有信道知识的MIMO信道的信道容量既是信噪比的函数，也是信道矩阵的特征值的函数，参见G. J. Foschini及M. J. Gans在1998年 3 月的《Wireless PersonalCommunications》第 6 卷 3 号 311_3；35 页的"On Limits of WirelessCommunications in a Fading Environment When Using MultipleAntennas，，。根据R)Schini所述，可将ΜΙΜΟ信道的容量表示为其中，H为MIMO信道的信道脉冲响应矩阵。因此，在MIMO情况下，使用SINR来估计MIMO信道的容量不再足够满足需求。相反地，MIMO信道的容量是SINR及信道脉冲响应矩阵的特征值的函数。根据多天线信道矩阵特征值的特征，例如关联特征、线性依赖关系，可在三个方面实现MIMO容量的增加通过波束赋形提高信干噪比(SINR)、分集增益、或者空间复用/交叉极化复用。作为未来的挑战，多种MIMO天线类型是可用的，包括交叉极化天线、具有均勻线性阵列特征的波束赋形以及远端射频头。在MIMO网络容量方面，这些天线类型得益于不同的甚至冲突的无线电波传播效应。因此，为了为每个扇区选择最优MIMO天线类型，除了在蜂窝MIMO网络规划及优化中对物理度量覆盖范围及容量做典型检查外，还应该分析在扇区位置的空间环境中，不同天线类型的MIMO性能。在现有技术的算法中，由分集、波束赋形及复用带来的优势，独立于实际的规划及优化算法，通过确定能够间接表示特征值特征的对数度量(例如，SINR偏移、复用的存在等)来建模。然后配置这些间接的度量，作为实际规划及优化算法中每个地物类型的输入值。这样做的缺点是间接度量独立于实际的规划及优化算法来估计，并且不是使用算法本身来计算；并且规划/优化算法的用户必须完成配置，这样易于出错，并且必须为每个地物类型(不是每个像素)选择一个优势。这与物理现实有显著冲突，在物理现实中，‘分集’ 和‘复用’优势的存在和程度，尤其是在发射机及接收机具有多天线，是发射机和接收机环境中实际建筑物密度的函数，而不是地物类型的函数。在用于估计间接度量的统计的或经验的信道模型的情况下，尤其在没有发射机及接收机环境中建筑物密度的精确模型情况下使用无线接入网络中的通过多天线部署获得的复用，通常，由于物理原因，它的用于规划并优化无线接入网络的配置的信息输出是不可靠的。现有技术所缺少的是，对由在发射机和/或接收机处代替传统的单天线的多天线部署产生覆盖范围和容量方面的优势进行直接建模的方法。因此，本发明的目的是提供采用独立并且在算法上有益的方法，对在无线接入网络中多天线部署获得的覆盖范围及容量方面的优势的估计。本发明更具体的目的是，提供分析在潜在部署区域中不同MIMO天线类型的相对性能以及为特定的覆盖扇区选择最优 MIMO天线类型的方法。 本发明提供了根据权利要求1的方法，用于规划并优化无线接入网络的配置。无线接入网络包括基站及接收机，并且使用允许和/或强制在所述基站及接收机使用多天线类型的移动无线技术，其中每一个所述多天线类型包括多个单天线单元。该方法包括如下 C
发明内容步骤定义规划/优化区域、获得用于所述区域三维环境模型、获得在三维(3D)空间中的一组发射机位置、在3D空间中定义接收机位置。根据本发明，确定每个接收机位置的标量度量，该标量度量表示在所述发射机及接收机位置，应用多天线类型或者多天线类型配置而不是单天线而得到的容量增益。通过在所述发射机位置及接收机位置之间使用所述区域环境的三维模型执行的光线跟踪算法来确定标量度量。这里，通过多天线类型和其机械倾角、 电子倾角和/或方位角来定义多天线类型配置。与本发明相结合，多天线表示包括多个用于发射或接收不同信号(复用)或相同信号(分集)的单天线单元的天线。多天线基本上区别为，包括空间上彼此分离的单个的天线单元的多天线类型，以及包括在不同极化方向上分离的单个天线单元的多天线类型。举例来说，具有空间上分离的单个天线单元的多天线类型是单天线单元的同等分布线性或圆形阵列，被称作均勻线性阵列(ULA)或均勻圆形阵列(UCA)，其中，单个的相同天线单元之间等距离排列，并且其之间的距离从发射或接收载波频率波长的几分之一至波长的几倍不等。此外，与本发明相结合，多天线应被视为具有单个的天线单元的多天线类型，这些单个的天线单元之间以发射或接收载波频率波长的几倍的距离排列，并作为多天线来操作，被称作远端射频头(RRH)。包括按照不同极化方向分离的单个单元的多天线类型，也被称为交叉极化天线， 它包括一对极化方向，即电场的方向，有90度的偏移的协同定位的单天线单元。此外，多天线类型的组合是已知的，举例来说，一对交叉极化单天线单元的线性阵列的组合。根据第一实施例，在精确的3D环境模型内执行光线跟踪算法，跟踪光线直到光线的场强度降至根据几何光学(Geometrical Optics)算法设定的阈值之下，并且可选地根据如下扩展，诸如一致性绕射理论(Uniform Theory of Diffraction)和/或用于获得多天线信道脉冲矩阵的地物模型，从该模型，标量度量可计算为i^oschini ΜΙΜΟ容量对SISO信道的香农容量的比值。根据第二实施例，潜在的多天线类型通过空间面元(spatial bin)分解在空间域中，空间面元表示从多天线类型的方向图中得到的各个多天线类型的单天线单元的有效活动扇区。对于空间上分离的单天线单元，诸如均勻线性阵列(ULA)、均勻圆形阵列(UCA)或者远端射频头(RHH)，光线跟踪算法限于，寻找每个路径包括例如一两个的少量路径反射的传播路径，并且在发射及接收多天线空间面元之间确定主要的并且在空间上可分解的 (resolved)传播路径。通过估算传播路径矩阵，确定每个接收机位置的标量度量，其中，以及该传播路径矩阵的行对应于发射多天线的单天线单元数目，以及该传播路径矩阵的列对应于接收机位置上接收多天线的单天线单元数目，以找到的主要的并且空间上可分解的传播路径的数目来填充矩阵。如果该传播路径矩阵的至少一行或一列被填充了表示空间差异程度的至少两个元素，那么已经为标量度量赋了第一值，并且如果该传播路径矩阵的至少两行或两列被填充了表示空间复用程度的至少两个元素，那么已经为标量度量赋了第二值。对于由不同极化方向分离的单天线单元，诸如交叉极化天线(XPoI)来说，光线跟踪算法限于在发射多天线的空间面元及接收多天线之间是否存在直视关系的方向，并且如果在发射多天线的空间面元及接收多天线的空间面元之间存在直视关系，那么为标量度量赋了第三值，并且如果在发射多天线的空间面元及接收多天线的空间面元之间存在非直视关系，那么为标量度量赋了第四值。如果多天线类型包括空间上分离的单天线单元和由不同极化方向分离的单天线单元的组合，那么可通过为每个多天线类型确定的部分标量度量组合来确定标量度量。通过确定主要的并且空间上可分解的传播路径的上述过程，可显著加快对由多天线类型所产生的优势的估计，例如，在计算几分钟而不是计算几小时之内给出结果。这是因为，既不需要直接确定多天线信道矩阵，也不需要确定接收功率，以及输出和输入光线的角度。进一步讲，利用3D地物高度矩阵代替建筑物的精确3D向量数据模型作为3D环境模型是足够的，这通常可以更加容易并以较低成本获得。在另一个实施例中，可以定义高度阈值，并且可以在地物高度矩阵位于所述高度阈值的上下的两个部分中分别执行光线跟踪。 网络运营商会对此感兴趣，以决定是否利用单独的天线、以及天线类型及方向，以确保在例如城市的摩天大厦中的网络接入。通常，通过网络运营商获得发射机的位置，该位置为覆盖规划/优化区域并已经被部署的一组基站或者基站扇区的位置，但是，同样可能使用为了站点选择目的可选站点的一组候选位置来规划，或者为了补缺站点计划，使用一组已存在的基站位置和一些候选位置。通常，在具有固定分辨率并且每个像素中有一个接收机的接收机网格矩阵中，并且在距离地面有可配置高度上，定义接收机的位置。在一个具体实施例中，可通过仅仅考虑 3D环境模型中的建筑物周围一定距离的接收机位置，来估计室内的MIMO性能。标量度量不仅可以为不同类型的多天线，还可以为多天线类型的不同的机械倾角、电子倾角和/或方位角确定。本发明的方法可进一步包括评定标量度量，该标量度量被确定用来选择每个接收机像素以及每个覆盖扇区的最优的多天线类型、以及可选地用于确定天线校准(antenna alignment)的步骤，可选地包括与通信量密度和/或者通信量容量矩阵或者其他经济指标一致地对某个接收机像素进行赋权。本发明提供了用于估计并优化由在蜂窝无线网络的无线接入网络中多天线部署所产生的覆盖范围及容量增益的算法上有益的方法。发明的方法不需要对通过诸如分集、复用及波束赋形等多天线安装获得潜在优势的额外配置，而仅仅在算法内部确定所有必要的度量。此外，发明的方法对于在未来移动无线技术的覆盖范围及容量方面估计采用MIMO 带来的优势也是有益的，未来移动无线技术例如网络-ΜΙΜ0，也就是，类似协作调度/协作波束赋形以及自/到相同基站(基站内部)或不同基站的扇区(基站之间)的联合发射/ 联合接收的协作多点技术(CoMP)。发明的方法可进一步与W02005/069666 Al "Method and device forAdapting a Radio network model to the conditions of a real radio network，，中描述的方法一起使用，以改善在每接收机像素内它们的存在及多样性方面反映诸如分集、复用和/或波束赋形等多天线所带来优势的标量度量feinMIM()。这可通过使用来自3D环境模型中详细的光线发射/跟踪模拟得到的逐像素现有测量数据或逐像素或者逐网格现有数据来实现，以用于随后对多天线信道矩阵的精确计算。
根据具体实施例的下述详细描述，本发明的其它特征及优势将变得十分明显，具体实施例仅仅作为实例并且参考附图而给出，其中图1示出了根据本发明实施例的简化的光线跟踪/路径寻找算法；图2示出了定义规划/优化区域的地物高度矩阵；图3示出了规划/优化区域的3D模型；图如和图4b示出了包括2个单天线单元的ULA方向图，每个天线是Hertain偶极子，间距为λ/2，以及由此导出的空间面元模型；图和图恥示出了包括4个单天线单元的ULA方向图，每个天线是Hertain偶极子，间距为λ/2，以及由此导出的空间面元模型；图6a和图6b示出了具有65°的3dB角的扇形天线的方向图，以及由此导出的空间面元；图7a和图7b示出了包括2个单天线单元的ULA方向图，每个天线是具有65°的 3dB角的扇形天线，间距为λ/2，以及由此导出的空间面元模型；图8a和图8b示出了包括4个单天线单元的ULA方向图，每个天线是具有65°的 3dB角的扇形天线，间距为λ/2，以及由此导出的空间面元模型；(在极坐标中的空间单元， 和由此导出的在平面内的正交单元，N = 4并且Δ = 0. 5λ的ULA天线)；图9a和图9b示意性示出了限于在图和恥中所示的两个多天线之间路径寻找的光线跟踪，以及由此导出的传播路径矩阵；图10示意性示出了限于分别在图7和图8中所示的两个多天线之间路径寻找的光线跟踪；图11示意性示出了限于分别在图6和图8中所示的两个多天线之间路径寻找的光线跟踪；图12a和图12b示出了天线类型选择的第一实例的流程图，以及由此标绘的示例性接收机像素；图13a和图1 示出了天线类型选择的第二实例的流程图，以及由此标绘的示例性接收机像素；图1 和图14b示出了天线类型选择的第三实例的流程图，以及由此标绘的示例性接收机像素；以及图15是用于估量图12和图14的最佳服务者图的示意性图释。
具体实施例方式本发明提出了在3D确定性环境模型中使用光线跟踪算法，该算法包括几何光学算法，以及可选的，诸如一致性绕射理论和/或漫散射模型等扩展，以为每个接收机像素得到标量度量，该度量反映了在使用多天线代替单天线时在覆盖面积和容量方面所获得的优势。根据第一实施例，预期使用MIMO互信息与SISO信道的香农容量的比率作为标量度量，来估计在使用多天线代替单天线时在覆盖面积和容量方面所产生的优势。标量度量表示为
权利要求
1.一种用于规划并优化无线接入网络的配置的方法，该无线接入网络包括基站和接收机并采用允许或者强制在所述基站及接收机处使用多天线类型的移动无线技术，其中，每个所述多天线类型包括多个单天线单元，所述方法包括定义规划/优化区域；获得用于所述区域的三维环境模型；获得三维(3D)空间中的一组发射机位置；在3D空间中定义接收机位置；在所述发射机位置和所述接收机位置之间通过使用所述区域的三维环境模型执行光线跟踪算法，确定每个接收机位置的标量度量，该标量度量表示在所述发射机和接收机位置上应用多天线类型或多天线类型配置而不是单天线所得到的容量增益。
2.如权利要求1中所述的方法，其中，所述多天线类型配置通过所述多天线类型和其机械倾角、电子倾角和/或方位角来定义。
3.如权利要求1中所述的方法，其中，通过由所述光线跟踪算法找到的多天线信道脉冲响应矩阵来确定每个接收机位置的所述标量度量，该标量度量为R)SChini ΜΙΜΟ容量与 SISO信道的香农容量的比。
4.如权利要求1中所述的方法，其中，假设多天线类型为包括空间上分离的单天线单元的类型，例如均勻线性阵列(ULA)、均勻圆形阵列(UCA)、或者远端射频头(RRH)，并且其中，通过评定传播路径矩阵确定每个接收机位置的所述标量度量，该传播路径矩阵的行对应于发射多天线类型的单天线单元数目，以及该传播路径矩阵的列对应于接收机位置上接收多天线类型的单天线单元的数目，通过限制所述光线跟踪算法，在发射多天线的空间面元和接收多天线的空间面元之间找出每路径包括少量反射的传输路径，以由此找到的主要的并且空间可分解的传播路径的数目来填充矩阵，每个空间面元表示由多天线类型的方向图导出的各个多天线类型的单天线单元的空间上分解的有效活动扇区，其中，如果采用表示空间分集程度的至少两个元素来填充所述传播路径矩阵的至少一行或一列，那么所述标量度量已经赋了第一值，并且如果采用表示空间复用的程度的至少两个元素填充所述传播路径矩阵的至少两行和至少两列，那么所述标量度量已经赋了第二值。
5.如权利要求1中所述的方法，其中，假设多天线类型为包括由不同极化方向分离的单天线单元的类型，例如交叉极化天线(XPoI)，并且其中，如果在发射多天线的空间面元和位于接收机位置的接收多天线的空间面元之间存在直视关系，那么通过在光线跟踪算法中检测来确定每个接收机位置的所述标量度量，每个空间面元表示由多天线类型的方向图导出的各个多天线类型的单天线单元的空间上分解的有效活动扇区，其中，如果在发射多天线的空间面元和接收多天线的空间面元之间存在直视关系，那么所述标量度量已经赋了第三值，并且如果在发射多天线的空间面元和接收多天线的空间面元之间存在非直视关系， 那么所述标量度量已经赋了第四值。
6.如权利要求1中所述的方法，其中对于包括空间上分离的单天线单元的多天线类型，例如均勻线性阵列(ULA)、均勻圆形阵列(UCA)或者远端射频头(RRH)，通过评定传播路径矩阵来确定每个接收机位置的所述标量度量，该传播路径矩阵的行对应于发射多天线类型的单天线单元的数目，以及该传播路径矩阵的列对应于位于接收机位置的接收多天线的单天线单元的数目，通过限制所述光线跟踪算法，在发射多天线的空间面元和接收多天线的空间面元之间找出每路径包括少量反射的传输路径，以由此找到的主要的并且空间可分解的传播路径的数目来填充矩阵，每个空间面元表示由多天线类型的方向图导出的各个多天线类型的单天线单元的空间上可分解的有效活动扇区，其中，如果采用表示空间分集程度的至少两个元素来填充所述传播路径矩阵的至少一行或一列，那么所述标量度量已经赋了第一值，并且如果采用表示空间复用的程度的至少两个元素填充所述传播路径矩阵的至少两行和至少两列，那么所述标量度量已经赋了第二值；以及对于包括由不同极化方向分离的单天线单元的多天线类型，例如交叉极化天线 (XPoI)，如果在发射多天线的空间面元和位于接收机位置的接收多天线的空间面元之间存在直视关系，那么通过在光线跟踪算法中检测来确定每个接收机位置的所述标量度量，每个空间面元表示由多天线类型的方向图导出的各自个天线类型的单天线单元的空间上分解的有效活动扇区，其中，如果在发射多天线的空间面元和接收多天线的空间面元之间存在直视关系，那么所述标量度量已经赋了第三值，并且如果在发射多天线的空间面元和接收多天线的空间面元之间存在非直视关系，那么所述标量度量已经赋了第四值，以及其中，如果多天线类型包括空间上分离的多天线单元和由不同极化方向分离的单天线单元的组合，那么通过为每个多天线类型确定的部分标量度量的组合来确定多天线类型的标量度量。
7.如权利要求1中所述的方法，其中，获得3D环境模型的步骤包括通过定义具有固定分辨率的网格矩阵来获得地物高度矩阵，从数据库中检索表示所述区域内建筑物高度的数据，以及确定每个网格像素的平均建筑物高度，并且可选地，采用数字高程矩阵(DEM)修正每个网格像素的所述建筑物平均高度值，或者进一步包括定义高度阈值以及对于位于所述高度阈值之上和之下的所有接收机像素单独地执行所述方法。
8.如权利要求1中所述的方法，其中，获得一组发射机位置的步骤包括从网络运营商处获得覆盖规划/优化区域并已部署的一组基站或基站扇区的位置，以通过优化所述位置上的天线配置来优化网络配置，或者包括为了站点选择目的定义一组可选站点的候选位置，以规划无线接入网络，或者它们的组合，以补缺站点规划。
9.如权利要求8中所述的方法，其中，所述优化的步骤包括确定每个发射机位置的天线配置，在保持剩余度量最低需求的同时，最大化覆盖范围、容量或MIMO容量增益之中的至少一个度量。
10.如权利要求1中所述的方法，其中，定义接收机位置的步骤包括定义具有每个像素内一个接收机的固定分辨率的接收机网格矩阵，以及可配置的接收机距离地面的高度， 以估量整个区域的MIMO性能，或者包括仅在所述地物高度矩阵的建筑物周围某个距离上定义接收站点，以估算室内的MIMO性能。
11.如权利要求1中所述的方法，进一步包括将规划/优化区域划分为具有相关联的最佳覆盖发射机位置的多个覆盖扇区，以及通过比较为不同可用的多天线类型及天线配置确定的标量度量值，为每个覆盖扇区内的每个接收机像素确定用于所述最佳覆盖发射机位置的最优的多天线类型和/或天线配置。
12.如权利要求11中所述的方法，进一步包括选择被确定为覆盖扇区的大多数接收机元素上的最佳多天线类型的多天线类型，作为每个覆盖扇区的最佳覆盖发射机位置的最优多天线类型。
13.如权利要求11中所述的方法，进一步包括以表示预期通信量密度和/或通信量容量或诸如最大可预期成本或收益经济数据的值为每个接收机像素的标量度量加权，并且选择具有最高接收机像素标量度量的加权和的多天线类型作为每个覆盖区域的最佳覆盖发射机位置的最优天线类型。
14.如权利要求6中所述的方法，进一步包括将规划/优化区域划分为具有相关联的最佳覆盖发射机位置的多个覆盖扇区，以及通过比较为不同可用的多天线类型及天线配置确定的标量度量值，为每个覆盖扇区内的每个接收机像素确定用于所述最佳覆盖发射机位置的最优的多天线类型和/或天线配置。
15.如权利要求14中所述的方法，进一步包括选择被确定为覆盖扇区的大多数接收机元素上的最佳多天线类型的多天线类型作为每个覆盖扇区的最佳覆盖发射机位置的最优多天线类型。
16.如权利要求14中所述的方法，进一步包括以表示预期通信量密度和/或通信量容量或诸如最大可预期成本或收益经济数据的值为每个接收机像素的标量度量加权，并且选择具有最高接收机像素标量度量的加权和的多天线类型作为每个覆盖区域的最佳覆盖发射机位置的最优天线类型。
全文摘要
本发明涉及一种规划并优化无线接入网络的配置的方法，无线接入网络包括基站和接收机并采用允许和/或强制在所述基站及接收机使用多天线类型的移动无线技术。通过使用3D地物高度矩阵在发射机位置和所述接收机位置之间执行的光线跟踪算法，确定每个接收机位置的标量度量，用以直接反映在所述发射机及接收机位置上应用多天线类型而不是单天线所产生的容量增益。这个标量度量容许以算法上有益的方法来分析潜在应用区域中不同MIMO天线类型的相对性能，并且为某个特别的覆盖扇区选择最优的MIMO天线类型。
文档编号H04W16/18GK102195690SQ20101015827
公开日2011年9月21日 申请日期2010年3月31日 优先权日2010年3月16日
发明者延斯·福格特, 格哈德·费特魏斯, 约尔格·许勒尔 申请人:埃克提克斯有限责任公司