MX2008001984A

MX2008001984A - Metodos y disposiciones para estimar el aumento de ruido.

Info

Publication number: MX2008001984A
Application number: MX2008001984A
Authority: MX
Inventors: Karl Torbjorn Wigren
Original assignee: Ericsson Telefon Ab L M
Priority date: 2005-08-26
Filing date: 2005-08-26
Publication date: 2008-03-27
Also published as: CN101248590B; EP1917725A1; ES2378074T3; PL1917725T3; EP1917725A4; DK1917725T3; WO2007024166A1; ATE536068T1; EP1917725B1; US20080227400A1; US20110244809A1; BRPI0520486B1; JP2009506624A; JP4891322B2; PT1917725E; US8145137B2; MY141525A; BRPI0520486A2; US8005433B2; CN101248590A

Abstract

Una potencia de banda ancha total recibida (61A) en un sistema de comunicacion inalambrica se midio cierto numero de veces durante un tiempo. Preferiblemente tambien se miden potencias de codigo ((CC/I)i) se midieron, directa o indirectamente. Una distribucion de probabilidad de una primera cantidad de potencia (63a, 63B), normalmente la potencia recibida total se estima del conjunto de mediciones, usando preferiblemente tecnicas de filtracion Kalman, y preferiblemente tambien una distribucion de probabilidad de una segunda cantidad de potencia (62a, 62B) relacionada con senales de ruido e interferencia. Una distribucion de probabilidad condicional de una medicion de aumento de ruido que sera determinada se basa por lo menos en la distribucion de probabilidad de la potencia total (63a, 63b). A partir de la distribucion de probabilidad condicional, se calcula un valor de la medicion de aumento de ruido. En una distribucion de probabilidad condicional del aumento de ruido por lo tanto se basa en una distribucion de probabilidad condicional de cantidad de ruido de fondo (64). La distribucion de probabilidad condicional de la cantidad de ruido de fondo (64) a su vez se basa en la distribucion de probabilidad del valor extremo de una segunda cantidad de potencia (62aa, 62b) relacionada con senales de ruido e interferencia y una distribucion de probabilidad previa determinada de un ruido de fondo de potencia.

Description

MÉTODOS Y DISPOSICIONES PARA ESTIMAR EL AUMENTO DE RUIDO CAMPO TÉCNICO La presente invención se refiere en general a métodos y dispositivos para estimar las cantidades relacionadas con potencia en sistemas de comunicaciones celulares .

ANTECEDENTES Los sistemas de telecomunicaciones de Acceso Múltiple de División de Código de Banda Ancha (WCDMA, por sus siglas en inglés) tienen muchas propiedades atractivas que se pueden usar para desarrollo futuro de servicios de telecomunicación. Una confrontación técnica específica en v.gr., WCDMA y sistemas similares es la programación de canales de enlace mejorado a intervalos de tiempo en donde son favorables las condiciones de interferencia, y en donde existe una capacidad suficiente en el enlace superior de la celda en cuestión para soportar canales de enlace ascendente mejorado. Es bien conocido que los usuarios existentes de la célula contribuyen todos al nivel de interferencia en el enlace ascendente de los sistemas de WCDMA. Además, las terminales en celdas circundantes también contribuyen al mismo nivel de interferencia. Esto se debe a que todos los usuarios y canales comunes de una celda transmiten en la misma banda de frecuencia cuando se usa tecnología de CDMA. La carga de la celda se relaciona directamente al nivel de interferencia de la misma celda. Con el fin de retener la estabilidad de una celda, la carga necesita mantenerse debajo de cierto nivel. Esto sigue dado que la mayoría de los canales de usuarios de enlaces ascendentes, por o menos en WCDMA, se someten al control de potencia. Este control de potencia ayuda a mantener el nivel de potencia recibido de cada canal a cierta relación de señal a interferencia (SIR, por sus siglas en inglés), con el fin de poder satisfacer requerimientos de servicio. Este nivel de SIR normalmente son tales que las potencias recibidas en la estación de base de radio (RBS, por sus siglas en inglés) , con el fin de poder cumplir con requerimientos de servicio específicos. Este nivel de SIR normalmente son tales que las potencia recibidas en la estación de base de radio (RBS, por sus siglas en inglés) son varios dBs por debajo del nivel de interferencia. La falta de difusión en los receptores de RAKE así llamados mejoran entonces cada canal a un nivel de señal en donde los bits transmitidos pueden procesarse además, v.gr., por decodificadores de canales y codee (codificador-descodificador) que se localizan después en la cadena de procesamiento de señales. Dado que RBS tratan de mantener cada canal en su valor de SIR preferido específico, puede suceder que un usuario adicional, o tráfico de datos no continuo de un usuario existente, aumenta el nivel de interferencia, reduciendo así momentáneamente el SIR para los otros usuarios. La respuesta del RBS es ordenar un incremento de potencia a todos los demás usuarios, algunas veces incrementa la interferencia aún más. Normalmente este proceso sigue estando estable por debajo de cierto nivel de carga. En caso de que un canal de alta capacidad podría aparecer de repente, el aumento en la interferencia se vuelve grande y el riesgo para inestabilidad, una demanda de potencia así llamada, se incrementa. Por lo tato es una necesidad programar canales de enlace ascendente de alta capacidad, como canal de enlace ascendente mejorado (E-UL) en WCDMA, de manera que se puede asegurar que se evita la inestabilidad. La carga de una celda en v.gr., un sistema de CDMA usualmente se refiere a alguna cantidad relacionada con poder, normalmente aumenta el ruido o la aumento sobre el térmico (ROT, por sus siglas en inglés) . Se tienen que determinar las cantidades de potencia, tal como nivel de potencia total y ruido de fondo (idealmente ruido térmico) . Las determinaciones de cantidades de potencia altamente fluctuantes o ruido de fondo de acuerdo con la técnica anterior normalmente se asociaron con incertidumbres relativamente grandes, que aún pueden ser del mismo orden de magnitud como todo el margen de capacidad disponible. Por lo tanto puede ser muy difícil además de implementar funcionalidad de canal de enlace ascendente mejorado sin mejorar el cálculo de carga relacionado con el mismo. Existe cierto número de medidas de aumento de ruido. Tal vez el más importante es el de Aumento sobre el Térmico (RpT) que se define como el cociente de interferencia total de la celda y el fondo de potencia de ruido térmico del' receptor de RBS. Otras medidas incluyen v.gr., en interferencia en banda sin WCDMA con respecto al ruido de fondo térmico. En este punto podría mencionarse que un parámetro igualmente importante que requiere el cálculo de carga para su control, es la cobertura de la celda. La cobertura normalmente se refiere a un servicio específico que requiere operar a un SIR específico para funcionar normalmente. El límite de la celda de enlace ascendente se define por una terminal que opera a la potencia de salida máxima. La potencia de canal recibida máxima en TBS se define por la potencia máxima de la terminal y la pérdida de ruta al receptor digital . Dado que la pérdida de ruta es una función directa de la distancia entre la terminal y el RBS, una distancia máxima de los resultados de RBS. Esta distancia, tomada en todas las direcciones desde RBS, define la cobertura. Sigue que cualquier incremento en el nivel de interferencia da como resultado en un SIR que no puede compensarse o por una potencia de terminal incrementado. Como consecuencia, las pérdidas de rutas requieren reducirse para mantener el servicio. Esto significa que la terminal necesita moverse más cerca de RBS, es decir, la cobertura de la celda se reduce. A partir de la discusión anterior es calor que con el fin de mantener la cobertura de la celda que el operador ha planeado, es necesario mantener la carga por debajo de un nivel específico. Esto significa que el cálculo de carga es importante también para la cobertura. En particular, el cálculo de la carga es importante desde un punto de cobertura de visión en la rápida programación de tráfico de enlace ascendente mejorada en RBS. Además, la funcionalidad de control de admisión y control de congestión en el controlador de red de radio (RNC) que contra uh número de RBS también se beneficia de la información precisa en la aumento de ruido momentáneo de la celda.

COMPENDIO Un problema general con redes de comunicaciones de CDMA de la técnica anterior es que las estimaciones de carga se presentan con una precisión lo cual hace difícil en el control de la carga cuidadosa. En particular, la determinación de aumento de ruido en relación con los canales de enlace ascendente mejorados, sufre de grandes incertidumbres , principalmente ocasionados por dificultades para estimar el ruido de fondo u otras cantidades relacionadas con potencia. Un objeto general de la presente invención es proveer métodos mejorados y disposiciones para determinar cantidades relacionadas con potencia, v.gr., cálculo de carga. Un objeto adicional de la presente invención es proveer métodos y disposiciones que dan determinación más precisa de cantidades relacionadas con potencia. Aún otro objetivo de la presente invención es proveer métodos y disposiciones para mejorar estimaciones de aumento de ruido. Los objetos anteriores se logran con métodos y dispositivos de acuerdo con las reivindicaciones de patentes anexas. En palabras generales, una potencia de banda ancha total recibida en un sistema de comunicaciones inalámbricas se mide cierto número de veces durante un tiempo. Preferiblemente también se miden las potencias de código o potencias de enlace de radio correspondientes. Una distribución de probabilidad de una primera cantidad de potencia, en una modalidad particular, una cantidad de potencia de banda ancha total recibida, se estima desde el conjunto de mediciones, usando preferiblemente técnicas de filtro Kalman. Preferiblemente, también se estima una distribución de probabilidad de una segunda cantidad de potencia relacionada con la interferencia y ruido. Una distribución de probabilidad condicional de una medición de aumento de ruido que será determinada por lo menos se basa en la distribución de probabilidad calculada de la primera cantidad de potencia. A partir de la distribución de probabilidad condicional de la medición de aumento de ruido, se estima un valor de la medición de aumento de ruido, y preferiblemente también una desviación normal de la misma. En una modalidad preferida, la medición de aumento de ruido se basa en un cociente entre una potencia total y un ruido de fondo, y la distribución de probabilidad condicional de la medición de aumento de ruido por lo tanto se basa en la distribución de probabilidad de la cantidad de potencia de banda ancha total recibida y una distribución de probabilidad condicional de una cantidad de fondo de ruido. La distribución de probabilidad condicional de cantidad de ruido de fondo a su vez se basa en la distribución de probabilidad del valor extremo de la cantidad de potencia relacionada con la interferencia y ruido y una distribución de probabilidad determinada antes de un ruido de fondo de potencia. Por lo tanto es una ventaja de la presente invención que se provea un valor de aumento de ruido preciso, aún en presencia de interferencia de celda cercana, fuentes de interferencia externa y potencia de rápida fluctuación.

BREVE DESCRIPCIÓN DE LOS DIBUJOS La invención, junto con otros objetos y ventajas de los mismos, puede entenderse mejor haciendo referencia a la siguiente descripción tomada junto con los dibujos anexos, en los cuales: La Fig. 1 muestra una cadena de señal de una estación de base de radio que realiza el cálculo de carga; La Fig. 2 muestra un modelo típico simplificado de control de potencia; La Fig. 3 ilustra una relación típica entre el aumento de ruido y el bitrato total en una celda; La Fig. 4 es una ilustración esquemática de potencia de señales que ocurre en una red de comunicaciones móvil normal; La Fig. 5 es una ilustración esquemática de funcionalidades de una modalidad preferida de la presente invención; La Fig. 6, es un diagrama de bloque de partes principales de una modalidad de un sistema de acuerdo con la presente invención; La Fig. 7 es un diagrama que ilustra resultados de cálculo de aumento de ruido de una simulación de acuerdo con una modalidad de la presente invención; La Fig. 8A es un diagrama de flujo de pasos principales de una modalidad de un método de acuerdo con la presente invención; La Fig. 8B es un diagrama de flujo de los pasos principales de una modalidad de un método de acuerdo con la presente invención; y La Fig. 9, es un diagrama que ilustra una variación en tiempo normal de una cantidad de potencia derivada de las mediciones de potencia recibidas.

DESCRIPCIÓN DETALLADA A través de toda la descripción, las letras negritas en las ecuaciones se refieren al vector o cantidades de matriz. La presente descripción detallada se introduce por una discusión algo más profunda acerca de la forma en que realiza el cálculo de carga y los problemas encontrados por las soluciones de la técnica anterior, con el fin de revelar la seriedad de la misma. Esto se realiza con referencia a un sistema de WCDMA normal, pero las ideas no se restringen a WCDMA. Pueden aplicarse en muchos tipos de sistemas celulares .

Puntos de Referencia y Medición Una cadena de señal normal de un RBS se describió en la Fig. 1. Una señal de anchura de banda recibida de una antena 1 primero pasa una cadena de acondicionamiento de señal análoga 2, que consiste de cables, filtros, etc. Las variaciones entre los componentes junto con cambio de temperatura, hacen que el factor de escala de esta parte del sistema no se determine con aproximadamente 2-3 dBs, cuando la señal entra a un receptor 3. Esto se trata además más adelante. En el receptor 3, toman lugar cierto número de operaciones. Para el cálculo de carga normalmente se supone que use mide una potencia de banda ancha total en alguna etapa, en la Fig. 1 denotada por 5. Además, se supone en esta modalidad que las mediciones de potencia de códigos, es decir, potencias de cada canal/usuario individual de la celda, se hacen disponibles en una etapa 6. Un punto de referencia para cantidades estimadas se denomina como 4. Los puntos en la cadena en donde las cantidades estimadas fueron válidas, y en donde se toman mediciones, se muestran esquemáticamente en la Fig. 1.

Hay varias razones para las dificultades para estimar la potencia de ruido de fondo térmico. Una razón como se indicó antes es que l potencia de ruido de fondo térmico, así como las otras potencias recibidas, se afectan por inconsistencias de componentes en el extremo frontal del receptor análogo. Los puntos de referencia de señales, por definición, están en el conector de antena. Sin embargo, las mediciones obtenidas después de la cadena de acondicionamiento de señales análogas, en el receptor digital. Esas inconsistencias también tienen un cambio térmico. La cadena de electrónicos de acondicionamiento de señales análogas introduce un error de factor a escala de 2-3 dB entre RBS (lote) que es difícil de compensar. La medición de MTWP (Potencia de Banda Ancha Total Recibida) que se divide por el valor por omisión del ruido de fondo de potencia térmico por lo tanto puede ser inconsistente con el ruido de fondo de potencia térmica supuesto por 2-3 dB. El efecto podría ser un cálculo de elevación de ruido que también está equivocado por 2-3 dB. Considerando el hecho de que el intervalo de aumento de ruido permitido en un sistema de WCDMA normalmente es de 0-7 dB, un error de 2-3 dB no se puede aceptar. Afortunadamente, todas las potencias que forman la potencia total recibida (c.f., Apéndice A) se afectan de igual manera por el error de factor a escala ?(t) de manera que cuando se estima la relación de aumento de ruido NR(t) (c.f. Apéndice A), se cancela el error de factor a escala como ( 1 ) en donde NRRece tor Di?i tal (t ) y NRAntena (t) son las relaciones de ruido como se midió en el receptor digital 3 (Fig. 1) y la antena 1 (Fig. 1), respectivamente, PTota1' *ece t0 Di?ital (t) y pTotai , Antena ^ SQn po encias recibidas totales y el receptor digital 3 y la antena 1, respectivamente y p ecePtor Digital y PNAntena son el nivel de ruido térmico y medido en el receptor digital 3 y la antena 1, respectivamente. Sin embargo, obsérvese que (1) requiere, medición del ruido de fondo preceptor Digital y en e l receptor digital. Esta es una dificultad principal a- la que se dirige la presente invención.

Mediciones de Potencia En la descripción detallada, se usan las siguientes notas generales: Mediciones de la potencia de banda ancha recibida total se realizan en el receptor. Esta medición se denota por pTotai (t) , en donde t denota tiempo discreto. El régimen de medición es T1 Hz . La potencia del código en la presente descripción se usa para denotar una potencia de enlace de radio asociada con cada código individual que se usa en el sistema de WCDMA. El término general "potencia de enlace de radio" se considera que comprende el término general "potencia de código", sin embargo, en la presente descripción en donde WCDMA es el sistema ilustrativo se podría considerar que los dos términos son equivalente. La medición de la potencia de código puede realizarse en el receptor, para canales controlados de la celda. Estas medicines se denotan por P i, cód?go medición (f) - El régimen de medición es TX1 Hz . La potencia del código del canal de datos i (CS o PS), denotado 1«iffo,ßatos (t) ^ correspondiendo a controlar el canal i, denotado p^ódigccontroi ( t) nQ se mide directamente, sino que se esclaviza a la potencia de señal de código recibida real como P _,<*«»_» COTO» / W? _s „7? ÜWn'1* ta- , m (2\ ) en donde el factor de escala ? (t) depende del servicio y se conoce en el receptor en cualquier tiempo dado, posiblemente retardado para después decodificar TFCI, nC?d?go denota el número efectivo de códigos usados en la relación y ß!Datos (t) y ß control ^ son ^ - QS factores ß así llamados, cuyo cociente cuadrado define la relación 'de potencia entre el señalamiento de control y tráfico de datos para un usuario. Todos los períodos de muestreo son tales que hay un período de muestreo más pequeño de manera que los otros períodos de muestreo son múltiplos enteres de este período de muestreo. " La cantidad que se usará a través de la descripción es _¡cdd:?9° (t) que se usa para denotar la suma de potencia de señal de control y potencia de canal de datos para el canal total i. Obsérvese que la medición p "s° ÍA mide únicamente ; medici n \ J la potencia de canal de control. Por lo tanto en la situación libre de ruido ideal ( 3 ¡ Ciclo de control de Potencia En la Fig. 2, se ilustra un modelo de un ciclo de control de potencia sencillo para un canal i. Un blanco 20 para el código de relación de potencia a interferencia, denotado como (C/I) Tar, se provee y basa en esto, un factor de carga L?Tar se estima 11, que representa la relación entre una potencia total 12, denotada como P Ref' códl^°- Por lo tanto, el factor de carga L1 Tar se multiplica 13 la potencia total 12 para proveer el valor de referencia de potencia de código 14. Una potencia de código picódlff° se sustrae 15 del valor de referencia de potencia de código 14 para lograr alguna desviación de la deseada y la diferencia se usa como una salida a un controlador de ciclo interno 16. El controlador de ciclo interno opera, v.gr. con el fin de lograr un error en estado estable de cero. Un término de error 18 normalmente se agrega 17 a una salida del controlador de ciclo interno 16, dando la potencia de canal de salida medido 19 del canal i, denotado como p código ^ Vfgr. anterior. Esta potencia de salida 19 luego se usa en la retroalimentación del substractor 15. Dado que los cambios en potencia de canal de salida 19 influencia la potencia total 1, un ciclo de control de potencia externa también está presente, conectando toda la potencia del canal de salida y la potencia total 12.

Aumento de Ruido Como se indica en la sección anterior, el resultado de introducir canales adicionales se convierte en un incremento de la potencia total 12. Como se observa a partir de la Fig. 2, un incremento en la potencia total 12 forma un incremento en la potencia del canal de salida 19. Vía el ciclo de control de potencia de salida, esto a su vez incrementará más la potencia total 12. Para cargas relativamente bajas, y para cargas adicionales relativamente pequeñas, este comportamiento de control normalmente es estable bajo cierto umbral. Sin embargo, cuando pasa este umbral, o para cargas adicionales muy granes, puede presentarse inestabilidad. La Fig. 3 es un diagrama que ilustra estas condiciones. El aumento de ruido NR definido como la relación entre una potencia total y el nivel de ruido término PN medido en el conector de antena, también denominado como el ruido de fondo, es una medición de la carga. Por arriba de un umbral de aumento de ruido NRthr, la situación se vuelve inestable. Se ha determinado una relación 100 entre el régimen de bits total y el aumento de ruido NR . La capacidad de polos, Cpoior denota la capacidad de bitrato máxima en bits por segundo. Una diferencia normal ?N entre el umbral NRthr y el nivel definido por el nivel de ruido térmico PN normalmente es de 7 dB. Sin embargo, el fondo de ruido o nivel de ruido térmico PN no está fácilmente disponible. Por ejemplo, dado que las incertidumbres de factor a escala en el receptor puede ser tan grande como 2-3 dB como se trató ante, una gran parte del margen disponible se afecta por dichas incertidumbres introducidas.

Un enfoque matemático para le cálculo de potencias y mediciones de interferencia se presenta en el Apéndice A.

Observación fondo de ruido Una razón para las dificultades para estimar la potencia de ruido de fondo térmico aparece ahora, dado que si se hacen todas las mediciones en el receptor digital, el fruido de fondo no puede medirse directamente, por lo menos no en un solo RBS. La explicación es que la interferencia de celdas cercanas y la interferencia de las fuentes externas también afectan al receptor, y cualquier valor medio de dichas fuentes no puede separarse del fondo de ruido. Se pueden realizar las mediciones de potencia en los propios canales de la celda. Sin embargo, dichas mediciones no resuelven el problema, aunque peden mejorar de alguna forma la situación. La Fig. 4 ilustra las contribuciones para las mediciones de potencia en relación con un RBS 20. El RBS 20 se asocia con una celda 30. Dentro de la celda 30, está presente un número de terminales móviles 25, que se comunican con RBS 20 en diferentes enlaces, cada uno contribuyendo a la potencia total recibida por PiCÓd?go (t) . La celda 30 tiene un número de celdas cercanas 31 dentro del mismo sistema de WCDMA, cada uno asociado con RBS 21. Las celdas cercanas también comprenden terminales móviles 26. Las terminales móviles 26 emiten potencia de radiofrecuencia y la suma de todas las contribuciones se denota por X. Puede haber también otras fuentes externas de red de radiación, tal como v.gr., una estación de radar 41. Las contribuciones de dichas fuentes externas se denotan por PE. Finalmente, en término PN surge el propio receptor. Es claro a partir de lo anterior que X (t) y PN no se pueden medir y por lo tanto se necesitan estimar o eliminar de alguna manera. Esto además se describe en el Apéndice B. Como se muestra en el Apéndice B, la medición de potencia de banda ancha total PJ °M¿? ) puede expresarse por: en donde yE-X-N = PE + PN , (5) y en donde eTotal (t) modelan el ruido de medición. Puede probarse matemáticamente que un cálculo lineal de PE+N(t) y PN no es un problema observable. Sol la suma de PE+N+PN se puede observar a partir de las mediciones disponibles. Esto es cierto también en el caso que se realicen las mediciones de potencia de código. Dado que PE+N(t) y PN son cantidades positivas es evidente que cada uno no puede estimarse a partir de la suma de los dos. También enciende aquel que no es un modelo matemático disponible que puede eliminar uno de PE+N(t) y PN. En otras palabras, el problema es que no hay una técnica convencional que se puede usar para separar el ruido de fondo de los valores medios de potencia originándose de la interferencia de las celdas cercanas y fuentes de interferencia en banda al sistema celular. A medida que cambia, solo la suma de la potencia del fondo de ruidos y la potencia de la interferencia cercana y externa se pueden observar. Una forma simplificada puede establecer este hecho es que en caso de que la suma de dos números (positivos) se conoce, entonces esta información sola no es suficiente para determinar cada uno de los dos números.

Estimaciones de ruido de fondo Aún otra razón para la dificultad con el cálculo de aumento de ruido es que el ruido de fondo no siempre es la cantidad buscada. Hay situaciones en donde la interferencia en banda constante afecta al receptor de RBS. Estas interferencias constantes no afectan la estabilidad tratadas antes, sino que parecen como una temperatura de ruido incrementada, es decir, un ruido de fondo térmico incrementado. En la técnica anterior, una alternativa es usar determinación costosa e individual del ruido de fondo térmico de cada RBS en el campo, con el fin de lograr un desempeño de cálculo de carga lo suficientemente alto. El establecimiento del valor por omisión para el ruido de fondo de de potencia térmico, como se observa en el receptor digital requiere mediciones de referencia realizada en un gran número de TBS ya sea en la fábrica o en el campo. Ambas alternativas son costosos y necesitan repetirse tan pronto como cambie el hardware. El enfoque anterior para resolver el problema podría requerir la calibración de cada RBS individualmente. Sin embargo, esto podría ser muy costoso y es extremadamente inatractivo. Además, los errores en cambia de temperatura en la electrónica de acondicionamiento tal vez de 0.7-1.0 dB podría permanecer aún. Aceptando el hecho de que solo la suma de pE+N+ PN puede observarse de mediciones de potencia de banda ancha total y las potencias de código para todos los canales, deberá investigarse si se puede deducir cualquier información útil. La presente invención ayuda a lograr una solución que elude los problemas tratados antes. Un problema particular necesario para eluir que el ruido de fondo es una cantidad que no se puede observar a partir de las mediciones disponibles en RBS. Un principio para el cálculo de ruido de fondo térmico de potencia es calcularlo como un mínimo de una medida o cantidad de potencia estimada. Este mínimo normalmente se estima en un intervalo predeterminado de tiempo. La potencia en cuestión preferiblemente es la suma de la potencia del ruido de fondo y la potencia de interferencia cercana y externa, o la potencia de banda ancha recibida total Un enfoque por lo tanto podría ser estimar la aumento de ruido de una de las dos cantidades mínimas anteriores por una división en la potencia de banda ancha recibida total momentánea con la potencia de ruido de fondo térmica establecida. El principio de usar una división con una potencia de ruido de fondo térmica establecida tiene un número de propiedades, algunas de las cuales pueden ser desventajas, por lo menos en ciertas aplicaciones. El principio de cálculo establece un valor específico del ruido de fondo de potencia térmica, como la variable de salida. Esto ni es óptimo ni necesario. La cantidad de salida que realmente es necesaria es el aumento del ruido, y como se observará más adelante, esta cantidad puede calcularse directamente. Además, el principio de cálculo no provee ninguna medición de la precisión del ruido de fondo de potencia térmica estimada, ni el aumento de ruido. Esto es una consecuencia del hecho que solo se estima un valor del piso de fondo de potencia térmica. Además, el principio de cálculo no cuenta para la información previa que esta disponible en, v.gr., la distribución de probabilidad de la potencia de ruido de fondo térmico real, sobre una colección de RBS. Esto tiene consecuencias adicionales. El cálculo del ruido de fondo térmico de potencia obtenido por las ideas anteriores siempre se inclina a ser superior que el valor real. Esto sigue dado que la suma de potencia de ruido de fondo térmico, potencia de WCDMA de celdas cercanas y potencia de interferencia en banda sin WCDMA siempre por lo menos es mayor que la potencia de ruido de fondo térmico. Por lo tanto, cuando se estima el mínimo sobre un intervalo de tiempo predeterminado, siempre se obtiene un valor más alto que la potencia de ruido térmico real. Una consecuencia de esto es que el aumento del ruido se subestima es decir, se subestima de larga de la celda. La consecuencia podría ser programación muy agresiva, conduciendo v.gr., a inestabilidad de la celda.

Modalidad preferida de un dispositivo de acuerdo con la presente invención En la presente invención, la meta de la determinación es un cálculo de una función de densidad de probabilidad dimensional del aumento del ruido, no solo un solo valor. Un beneficio importante del hecho de que se estima la distribución de probabilidad completa es la posibilidad de registrar la varianza (desviación normal) del cálculo. Por lo tanto, la calidad del procesos de cálculo será evaluado automáticamente. Las mediciones inciertas como esta probablemente son altamente útiles cuando, v.gr., se programan canales de enlace ascendente incrementados en los últimos pasos. Una modalidad preferida de la presente invención se ilustran esquemáticamente como un diagrama de bloques en la Fig. 5. La modalidad preferida se refiere al campo de cálculo de carga en sistemas de telefonía celular de acceso de múltiples divisiones de código. La descripción de la modalidad preferida se escribe para funcionalidad de estimaciones de carga con respecto al enlace ascendente incrementado (E-UL, por sus siglas en ingles) en sistemas celulares del tipo de WCDMA. Sin embargo, obsérvese que la situación para otros sistemas celulares del tipo de CDMA podría ser similares de tal forma que la mayoría de la discusión detallada sería válida también para estos sistemas. Obsérvese que en la siguiente descripción, las distribuciones de probabilidad se manejan por sistemas digitales, normalmente diferenciando las distribuciones como histogramas.

La disposición de cálculo de aumento de ruido no lineal óptimo comprende tras bloques principales. En un primer bloque de estimación de potencia 51, una disposición de filtro de Kalman recibe un número de entradas 61A-E, v.gr., la potencia de banda ancha total recibida medida TRWP 61A, y provee salidas 62A, 62B, 63A, 63B, que son estimaciones de potencia 62A, 63A, y que corresponden a desviaciones normales 62B, 63B. En la modalidad actualmente preferida, la entrada 61A es como se mencionó antes, la potencia de banda ancha total recibida medida RTWP 61A. Además, la entrada 61B es la relación de potencia a interferencia de código medida (C/I) del canal i, la entrada 61C son los factores beta para el canal i, la entrada 61D es el número de códigos para el canal i, y la entrada 61E es la relación de potencia a interferencia de código correspondiente dirigido por el ciclo de control de potencia rápido. La salida 62A es el cálculo de una cantidad de potencia que es la suma de la potencia de interferencia de WCDMA de la celda cercana, la potencia de interferencia sin WCDMA en banda y la potencia de ruido de fondo térmica y la salida 63A es la potencia de banda ancha total recibida estimada y la salida 63B es la varianza correspondiente. Dado que las salidas son de la disposición de filtro Kalman, estoa parámetros solo son necesarios para definir las distribuciones Gaussian estimadas que se producen por el filtro. Por .lo tanto, se' da suficiente información para definir toda la distribución de probabilidad de los. cálculos de potencia. Los modelos de espacio en estado dinámico 65 y el filtro Kalman con la variable de tiempo 51 se describen más en detalle en el Apéndice C. En un segundo bloque de cálculo de distribución de probabilidad condicional 52, una disposición basada en estadística Bayesiana recibe el cálculo de potencia 62A y las desviaciones normales correspondientes 62B como entradas y provee una salida 64 que comprende la distribución de probabilidad estimada de un valor extremo, normalmente el E+N+rmdo mínimo, de PC?icu , que es un cálculo de la suma de potencia de interferencia de celdas cercanas, potencia de interferencia en banda externa y potencia de ruido térmico. Los parámetros 66 dando información acerca de una distribución de probabilidad esperada de la potencia de ruido de fondo se provee al bloque de cálculo de distribución de probabilidad condicional 52, con del fin de lograr un cálculo óptimo. Una descripción más detallada del cálculo de la distribución de probabilidad condicional se da en el Apéndice D. En un tercer bloque de cálculo de aumento de ruido 53, una disposición basada en la estadística Bayesiana recibe la distribución de probabilidad estimada del mínimo de p E+N+mido Cálculo 64, el cálculo de potencia 63A y las desviaciones normales 63B como entradas, y provee principalmente una salida 67 que comprende aumento de ruido estimado RoTCáicuio y la desviación normal correspondiente sRoTt cálculo- En esta modalidad, la medición de aumento de ruido preferida se define de acuerdo con: RoT(t) = ^H , (6) P en donde Ptotal (t) es una potencia total recibida, sin embargo, también se pueden utilizar otras mediciones de ruido. Los parámetros 68 dando información acerca de la cual se va a usar la medición de aumento de ruido se provee en esta modalidad al bloque de cálculo de aumento de ruido 53 y preferiblemente también la distribución de probabilidad esperada antes de la aumento del ruido 69. Una descripción más detallada de la distribución de probabilidad condicional se da en el Apéndice E. La aumento de ruido estimada RoTEst?mada y la desviación normal correspondiente sRoT/ cálculo normalmente se registran como las medias condicionales, basado en la distribución de probabilidad condicional estimada de la aumento de ruido. Este es el cálculo óptima de la aumento de ruido, y por lo tanto se describe en el Apéndice F.

La presente descripción de las modalidades preferidas revela los algoritmos no lineales que son teóricamente óptimos. En el primer bloque 51 en la modalidad preferida, las potencias de los enlaces de radio de la propia celda no se sustraen directamente de la potencia de banda ancha total recibida. En lugar de las técnicas de filtro de espacio en estado óptimo, en este filtro Kalman de modalidad, se aplican para estimar una señal que es la suma de la potencia de WCDMA de celda cercana, interferencia en banda sin WCDMA y el ruido de fondo de potencia térmica. El riesgo de medir alteraciones en los enlaces de relación de potencia alta podría producir valores atípicos que podrían perjudicar cualquier estimación del mínimo de la señal anterior, se reduce por este enfoque. El enfoque de filtro Kalman además tiene las siguientes ventajas. Puede manejar rápidamente sistemas de tiempo variable introduciendo variaciones previstas en el modelo Kalman. Esto es ideal cuando se filtra el tráfico de datos irregulares de enlaces de radio WCDMA de alta potencia. Un filtro Kalman en su lugar, es capas de filtrar errores de medición,, aunque el sistema que genera la señal varía rápidamente en tiempo en una forma conocida. En la presente solicitud, la variabilidad del tiempo rápido se modeló por los factores beta reales de cada enlace de grado decodificado. Estos factores beta describen la variación de tiempo, v.gr., de tráfico de datos altamente irregulares en el sistema de WCDMA. Además, el filtro de Kalman puede usar información previa física para proveer un cálculo automático de benefi'cios de filtro de variables de tiempo óptimo. En particular, los filtros Kalman propuestos en la modalidad preferida contiene un modelo embebido del ciclo de control de potencia rápido que controla cada enlace de radio. Las estimaciones previas de la precisión de modelo y errores de modelo se usan para registrar automáticamente los beneficios del filtro Kalman. Las salidas del bloque de filtro Kalman consisten de las distribuciones de probabilidad de Gaussian, en parámetros por las estimaciones y sus varianzas estimadas. El método presente utiliza de preferencia mediciones frecuentes de la potencia de banda ancha recibida (TRWP) 61A y, las mediciones posiblemente indirectas de las potencias individuales de todos los enlaces de radio de la propia celda, deducidas de los valores de relación de potencia a interferencia de códigos 61B. Además, de acuerdo con la presente invención, el cálculo de la aumento del ruido en el bloque 53 se realiza directamente sin establecer necesariamente un valor intermedio de la potencia de ruido térmico. Este cálculo también se toma en cuenta para cualquier información previa que tiene el potencial de evitar los problemas de sobreestima. Una de las dos distribuciones de probabilidad Gaussian destacadas del filtro de Kalman se usa para realizar una estimación de la distribución de probabilidad de la potencia mínima de las muestras recibidas de la distribución de probabilidad. La estimación se realiza en muestras recopiladas de un intervalo predeterminado que forma una ventana deslizante. Además, el proceso de estimación cuenta una distribución de probabilidad previa de la potencia de ruido de fondo térmico, como se estableció para una recopilación representativa de RBS. Esto tiene algunos beneficios notorios. Las determinaciones puras de valores de potencia mínimas se sobreestiman necesariamente a la potencia de ruido de fondo térmico. Esto se evita por el enfoque anterior. La razón es que la estimación de la distribución de probabilidad de la potencia mínima opera cortando piezas de la distribución previa, cuando una muestra medida de la distribución de probabilidad de Gaussian que se procesa tiene su máximo cerca del máximo de la distribución de probabilidad previa. Esto a su vez empuja el centro de gravedad de la distribución de probabilidad calculada hacia valores inferiores. Es realmente posible obtener valores del centro de gravedad que cae algo más debajo de la potencia de ruido de fondo térmico real de un RBS particular. Técnicamente, esta es una propiedad de los métodos estadísticos Bayesian que se usan, y esto da como resultado los errores óptimamente pequeños cundo se evalúan sobre una recopilación representativa de RBS. Además, se reduce la sensibilidad de formas atípicas, dado que la estimación de una distribución de probabilidad de la potencia mínima es un algoritmo de tipo suave. En la última parte de una modalidad preferida un estimado exacto de la distribución de probabilidad condicional de la aumento de ruido se calcula primero. Esto se realiza explotando expresiones exactas para la distribución del cociente de dos variable aleatorias. El numerador se representa por la distribución Gaussian estimada de la potencia de banda ancha total recibida momentáneamente obtenida directamente del filtro Kalman. El denominador se representa por la distribución de probabilidad condicional estimada de la potencia mínima. Un beneficio principal es la posibilidad de usar la distribución de probabilidad estimada de la precisión del estimador.

Ejemplos de implementación de la presente invención Además de los algoritmos anteriores, la interfase de ellos en el sistema de RBS existente necesita lagunas mejoras. El propósito de esta sección es tratar estos.

En la descripción anterior, se supone que las estimaciones de potencia se refieren a la comunicación de enlace ascendente. Las mediciones de potencia en dichos casos se realizan por un nodo en la red de acceso de radio, normalmente la estación de base de radio. Sin embargo, por lo menos partes del proceso, v.gr., los pasos de determinación y/o cálculo también puede realizarse en otras partes de la red de comunicación, v.gr., en un controlador de red de radio. La Figura 6 ilustra partes principales de una modalidad de un sistema de acuerdo con la presente invención. Un sistema de comunicaciones inalámbricas 70 comprende un sistema de telecomunicación móvil Red de Acceso de Radio Terrestre (UTRAN, por su siglas en inglés) 71. Una terminal móvil 25 está en contacto de radio con un RBS 20 en UTRAN 71. El RBS 20 se controla por un Controlador de Red de Radio (RMC)) 72, que a su vez se conecta con un Centro de Intercomunicación de Servicios Móviles/Registro de Ubicación de Visitante (MSC/VLR, por sus siglas en inglés) 74 y un Nodo de Soporte de sistema de radio de Paquetes de Servicios Generales (SGSN, por sus siglas en inglés) 75 de una red de núcleo CN 73. En esta modalidad, el RBS 20 comprende medios para obtener mediciones 80 de potencia de banda ancha total recibida por lo menos de manera instantánea y en esta modalidad particular también codifica potencias, medios para estimar 81 una distribución de probabilidad de una cantidad de potencia de banda ancha total recibida de las potencias medidas. El RBS 20 además comprende medios para proporcionar 82 una distribución de probabilidad condicional de la medición de aumento de ruido. Estos medios 80-83 pueden implementarse como unidades separadas o como unidades integradas por lo menos parcialmente. Cuando se implementa una evaluación de acuerdo con la Fig. 5, los medios para estimación 81 se disponen además para proveer distribuciones de probabilidad estimados también de la suma pE+N*ru? o^ es ¿ecir^ toda la funcionalidad de estimación de potencia Kalman. Además, los medios para provisión 82 además se disponen para estimar la distribución de probabilidad condicional de un ruido de fondo, es decir, un valor mínimo de la cantidad de pE+N*ruidoí La estimación de distribución de probabilidad condicional de aumento de ruido por lo tanto se basa en esta distribución de probabilidad condicional de ruido de fondo. Los medios para provisión 82 comprenden además funcionalidad de estimación 52 (Fig. 5) y parte de la funcionalidad de estimación 53 (Fig. 5) . Los medios para calcular 83 comprenden entonces partes restantes de la funcionalidad de estimación 53 (Fig. 5) . En la Fig. 6, el controlador de red de radio comprende, entre otras funcionalidades, los medios 85 para el control de admisión. Los medios 85 para el control de admisión comprende preferiblemente funcionalidad para el control de enlace ascendente mejorado. Los medios 85 para control de admisión se conecta al RBS 20 para intercambio de información, en particular con referencia a los estimados de aumento de ruido. En una modalidad alternativa, los medios 81-83 están comprendidos a su vez en el RNC 72, como se indica por la casilla punteada en la Fig. 6. Por o menos una parte de la medición real sigue siendo normalmente RBS 20 debido a la proximidad de la antena. Sin embargo, están presentes los medios de comunicación 80 para recibir datos que representan por lo menos la potencia de banda ancha total recibida. También otras configuraciones alternativas de los medios 80- 83 son posibles, como sabe alguien experto en la materia. En el caso los medios 80-83 están presentes en el controlador de red de radio 72, los medios 80-83 se integran preferiblemente con los medios 85.

Modalidades alternativas Como se formula en la discusión, los procesos de estimación de aumento de ruido ayuda a estimar la aumento de ruido total de la celda, de acuerdo con (6 o A4 ) . Sin embargo es sencillo manejar otras alternativas relacionadas, dentro • de la misma estructura. Como un ejemplo considera la siguiente medición de aumento de ruido, describiendo el aumento de ruido debido solo a los enlaces de radio de la propia celda. En tal caso, la definición de aumento de ruido que corresponde a (6) se vuelve La distribución de la suma de potencias de enlace de radio pueden obtenerse del filtro de Kalman usando: ?¿T( = - 1 0)»(f|r), (8) en donde x(t/t) es el vector de estado estimado, del cual la distribución de probabilidad de Gaussian de la suma es la siguiente. La distribución condicional de ?PN(t'/t) se da por la distribución de probabilidad condicional para el ruido de fondo, como se describió en el apéndice E El procedimiento luego se calcula primero para la distribución del numerador por la aplicación de la fórmula para la distribución de la suma Z=X+Y de dos distribuciones de probabilidad independientes : ?W= J?(X)?(*-*)* (9) La distribución así obtenida reemplaza la distribución Gaussian del numerador de (El), que será usado de acuerdo con la derivación de (E7). El resto del procedimiento es idéntico al cálculo de la distribución de probabilidad condicional para la aumento de ruido que se describió antes. Obsérvese que de nuevo el procedimiento tiene una complejidad baja debido al hecho que todas las distribuciones de probabilidad implicadas son unidimensionales . Otras mediciones de aumento de ruido también son posibles. Una alternativa es excluir o ignorar cualesquiera contribuciones de interferencia de sistema sin comunicaciones. Esto se puede obtener por selección de una ventana de deslizamiento significativamente más corta de la que se usa para estimación de RoT. Por el contrario, también el aumento de ruido ocasionado solo por interferencia externa e interferencia de celdas cercanas puede considerarse. Además, el aumento de ruido de la celda incluyendo solo enlaces de radio de enlace ascendente mejoradas, es decir, no hay interferencia externa y no hay interferencia de celdas cercanas de WCDMA y no hay potencia de enlace de radio de TPC de enlace ascendente no aumentada, también se puede usar. En la modalidad preferida, ambos RTWP y potencias individuales de todos los enlaces de radio se miden e incorporan en el procedimiento de filtro Kalman. Sin embargo, se pueden usar .alternativamente, solo las mediciones frecuentes de TRWP 61A. El filtro Kalman entonces será realizado sin los estados que corresponden a los enlaces de radio individuales, que simplificarán el procesamiento. Sin embargo, los estimados del piso de fondo tiene que estar basado. en estimados de Kalman que realizan la probabilidad de la potencia total, ye hace menos precisos los estimados. Los modelos de potencia y filtros de Kalman para dicha modalidad se presentaron en las partes finales de Apéndices B y C. La elección de potencias para medición puede variar dependiendo de, v.gr, se desea estimar la medición de aumento de ruido solicitado. Sin embargo, es común que todas las alternativas, que se midió la cantidad de potencia, en la cual se basa una medición de aumento de ruido.

Aspectos Adicionales Adición de enlace de radio Cuando se agrega un enlace de radio, la dimensión de los cambios de filtro de Kalman/uniformador Kalman (véase Apéndice C) . Esto podría manejarse, v.gr., iniciando un nuevo estimador, de una dimensión superior. Los valores iniciales para los estados previamente presentes se toman del estimador previo y se establecen nuevos valores iniciales para los estados agregados. Esto se realiza para estimados de estado y para covarianza. Obsérvese que este proceso no tiene efecto sobre (Fl) o (F2) . Supresión de enlace de radio Cuando se su primer un enlace de radio, la dimensión de los cambios del filtro de Kalman/uniformador de Kalman. Esto se podría manejar v.gr., reiniciando un nuevo estimador, de una dimensión inferior. Los valores iniciales para los estados previamente presentes se toman entonces de los estimaos previos. Esto se realiza para los estimados de estado y para covarianzas. Obsérvese que este proceso no tiene efecto en (Fl) o (F2) . Supresión de potencia de acceso aleatorio Cuando una terminal se conecta a la red, su potencia se eleva automáticamente hasta que toma lugar la detección, cf. [1], pág. 111. Esto puede dar como resultado picos de potencia en pE+N+Ru?do (t) y en PTotal(t). A menos que esto se maneje, los errores momentáneos pueden dar como resultado los estimados correspondientes. De cualquier manea, este tipo de picos de potencia podrían manejarse por lógica adicional, limitación de regímenes de cambio de estimados, o por la introducción de un filtro Kalman/uniformador Kalman del tipo de múltiples modos.

Dichos filtros, v.gr., podrían construirse alrededor del concepto de filtro de IMM, desarrollado originalmente para aplicaciones de rastreo blanco.

Reinicio El reiniciar, la inicial temporal del paso de estimación de distribución de probabilidad de ruido de fondo se hace evidente a menos que los estimados de pE+N+Ruido ( ) se refuerzan durante un período de tiempo igual a la duración de la ventana deslizante.

Ilustración Numérica Con el fin de ilustrar el desempeño de los algoritmos propuestos se desarrollaron un registro de manuscritos MATLAB. Se realizó una simulación de ejemplo durante 30 minutos. En la Fig. 7, se ilustran el ruido de fondo estimado y real generado por la simulación y usada para la evaluación de los algoritmos. El ejemplo simulado indica que los métodos propuestos tienen el potencial de producir estimados de aumento de ruido que son precisos dentro de menos de un dB del aumento de ruido real. Un estudio de simulación más detallada, sin embargo, se requiere establecer el desempeño bajo un conjunto más amplio de condiciones de operación, y compara el resultado con otros métodos. Obsérvese que la • aplicación de una distribución previa del nivel de potencia de ruido térmico, sobre un ensamble de RBS, puede dar un beneficio al método propuesto. La razón es que el nivel de ruido térmico puede alcanzarse aunque las mediciones de potencia permanecen significativamente por arriba del ruido de fondo buscado. Las mediciones separan partes de alta potencia de la distribución previa, moviendo así el centro de gravedad de la distribución condicional para disminuir potencias. La media condicional por lo tanto no se limita a valores mayores que, o igual a, las mediciones de potencia usadas para formar el mínimo. Una consecuencia es que la tendencia a sobrestimar el ruido de fondo se reduce. Esto es benéfico debido a que corresponde a una tendencia reducida para subestimar el aumento de ruido, un hecho que reduce el riesgo de un programa muy agresivo. Modalidad preferida de un método de acuerdo con la presente invención La Fig. 8A es un diagrama de flujo de los pasos principales de una modalidad de un método de acuerdo con la presente invención. El procedimiento inicia en el paso 200. En el paso 210, se midió una potencia de banda ancha total recibida instantánea en un receptor. Una distribución de probabilidad de una cantidad de potencia de banda ancha total recibida se estima en el paso 212 de las potencias de banda ancha totales recibidas medidas. En el paso .214, se provee una distribución de probabilidad condicional de una medición de aumento de ruido, basado por lo menos en la distribución de probabilidad estimada de la cantidad de potencia de banda ancha total recibida. Un valor de la medición de aumento de ruido se calcula en el paso 22, basado en la distribución de probabilidad condicional de la medición de aumento de ruido. El procedimiento termina en el paso 299. La Fig. 8B es un diagrama de flujo de una modalidad un poco más elaborada de un método de acuerdo con la presente e invención. Los pasos que son similares como en la Fig. 8A no se tratan en detalle otra vez. En el paso 211, las potencias de enlace de relación instantánea de una celda propia se midieron las cantidades se conectaron directamente al mismo. Una distribución de probabilidad de pE+N+Ruido Se estima en el paso 213 de las potencias de enlace de- radio instantáneas medidas y la potencia total medida. El paso 214 comprende en esta modalidad dos subgrupos. En el paso 216, se estima una distribución de probabilidad condicional del valor mínimo de ß+u+Ruido ^ La distribución de probabilidad condicional de la medición de aumento de ruido se estima en el paso 217 estimando una distribución de probabilidad condicional de un cociente entre la distribución de probabilidad de la cantidad de potencia de banda ancha total recibida y la distribución de probabilidad condicional del ,v,a-,l-1o,.r— ™mí í ,n-,i .: ™mo „ d ,Je Ventajas de la invención Algunas de las ventajas de la presente invención son: Los algoritmos descritos para estimación de aumento de ruido evitan el problema con los errores de factor a escala del extremo frontal RBS, por la estimación de una medida de carga relativa ("aumento de ruido") en el receptor digital . Los algoritmos descritos se pueden establecer para diferentes grupos de mediciones. Un caso importante es cuando solo se usa la potencia de banda ancha total recibida para estimación de elevación de ruido. Otro caso es cuando las medicines adicionales de potencias de enlace de radio también se realzan individualmente, para cada enlace de radio de la celda. Los algoritmos descritos pueden tomarse en cuenta para: Factores beta momentáneos y establecimiento de blancos de SIR; y La distribución previa de la potencia de ruido de fondo térmico, establecido sobre una colección representativa de RBSs.

Como consecuencia de la aplicación de un filtro Kalman de tiempo variable, las señales de potencia altamente irregulares pueden rastrearse con precisión. La operación suave de los algoritmos, junto con el hecho de que el filtro óptimo se aplica para sustracción de potencia de las potencias de enlaces de radio de la propia celda reducen el riesgo de estimados pobres de la potencia de ruido de fondo térmico, v.gr. debido a los errores de medición de enlaces de radio de alta potencia. La complejidad computacional de los algoritmos pueden mantenerse razonablemente bajos por la reducción del problema de estimación de aumento de ruido a una dimensión, por un primer paso de filtro de Kalman. Los algoritmos, con modificaciones triviales, pueden usarse para estimar un número de estimados de aumento de ruido específicos, se pueden usar para estimar un número de estimados de aumento de ruido específico. Estos incluyen, v. gr . : • El aumento de ruido completo de la celda, como se expresa por el RoT. • El aumento de ruido de la celda, excluyendo interferencia sin WCDMA. Esto puede obtenerse por la selección de una ventana de deslizamiento significativamente más corta de lo que se usa para estimar RoT.

• El aumento de ruido de la celda, ocasionado solo por la interferencia externa de interferencia de celda cercana de WCDMA. • El aumento de ruido de la celda, incluyendo solo enlaces de radio normales, es decir, sin interferencia externa, no hay interferencia de celdas cercanas de WCDMA y no hay interferencia de enlace ascendente mejorada. • El aumento de ruido de la celda incluyendo solo enlaces de radio de enlace ascendente mejorados, es decir, no hay interferencia externa, sin interferencia de celdas cercanas de WCDMA y no hay potencia de enlace de radio de TPC de enlace ascendente no aumentado. En palabras generales, la presente invención puede resumirse como: "Algoritmos de estimación de aumento de ruido óptimo que, basado en mediciones previas suaves y de potencia, estiman la distribución de probabilidad condicional del aumento de ruido, seguido por el cálculo de un estimado óptimo" . Las modalidades descritas antes se deberán entender como unos cuantos ejemplos ilustrativos de la presente invención. Se entenderá por los expertos en la materia que se pueden hacer varias modificaciones, combinaciones y cambios a las modalidades sin alejarse del alcance de la presente invención, en particular, se pueden combinar diferentes soluciones de partes en las diferentes modalidades combinadas en otras configuraciones, en donde son posibles técnicamente. El alcance de la presente invención, sin embargo, se definen por las reivindicaciones anexas.

APÉNDICE A Potencias, factores de carga y aumento de ruido Un enfoque matemático para las potencias de mediciones de interferencia se presentan en el presente Las potencias y mediciones de interferencia se definió antes de la des-difusión. Si se buscan valores después de la desdifusión, se requiere un aumento con el factor de difusión. El aumento similar se puede aplicar con el fin de transformar cantidades a cualquier nivel de la cadena de procesamiento de señales. Con el fin de concordar con la suposición anterior principal, la relación de potencia a interferencia (C/I) a la que se hace referencia más adelante se refiere a la relación de potencia a interferencia antes de la des-difusión. Esto algunas veces se refleja por la anotación (C/I)m?cr?c?rcu?to en donde la suscripción microcircuito se refiere a las potencias a un régimen de microcircuito. El nivel de interferencia para el canal de control i por definición es obvio: ° _> ( A l ) ' ?'"fu _ + fy V j rora/ ?\ 1 + (c //),„,„, (t) n^? g control , _, en donde ,. (t) es la potencia de canal de código para pTot l ?? canales de control i, l v/ es una potencia recibida total, y ?7? es un factor de escala conocido entre el control y potencias de canal de datos, c.f. (2). Por lo tanto, un factor de carga LiTar (t) , dirigido por el ciclo de control de potencia externa (c.f. Fig. 2), puede expresarse como: en donde Tar se refiere a valores blanco. Obsérvese que el índice de tiempo indica la actualización de ciclo del valor de interferencia relativa.

También obsérvese que una relación correspondiente entre la potencia de código pXód?go (t) y potencia total PTotal (t) antes de des-difundir, expresado en términos del valor de SIR (Relación de Señal a Interferencia) , definido después de la des-difusión, es: en donde N es el factor de difusión. La cantidad buscada para estimación de carga es como se mencionó antes, normalmente el aumento de ruido, NR (t) , definido por -.Total (') #*(') = " (A4) en donde P? es el nivel de ruido térmico medido por el conector de antena. Sigue definiendo matemáticamente lo que se entiende con pTotal (t ) . La definición usada aquí es: Pe+Jt) = PE{t)+ PN {? (A6) medido en conector de antena. X (t) denota la potencia recibida de las celdas cercanas y X (t) denota la potencia recibida de fuentes externas del sistema de WCDMA. La dificultad principal es la necesidad de separar la potencia de ruido térmico PN de la interferencia celdas cercanas y fuentes externas, PE+N (t) .

APÉNDICE B Modelos de Potencia Durante períodos en donde la relación de señal a interferencia blanco, SIR1 Tar (t) , y por lo tanto (C/I) TarM?croc?rcu?to, i está sin cambio, y en donde el control de potencia opera apropiadamente, las potencias de canal de código recibidas para canales de control y canas de datos en estado estable correspondiente deberán ser relativamente constantes, suponiendo que el ciclo de control de potencia rápida opera eficientemente. Un modelo dinámico adecuado para potencia de código, pic<di9°/ se luego por un camino aleatorio en tiempo discreto: p °{t + tmin) = c ?g (t) . (Bi) í=l C?flgo / \ Se supone que w , f) - es una alteración Gaussian blanco media de cero. Tmin es el periodo de muestreo más pequeño del sistema. Obsérvese que una trayectoria aleatoria es un modelo adecuado dado que las potencias pX00190 (t) son cantidades positivas. En el caso de que se pudiera incluir una constante de tiempo, también una señal de entrada positiva al modelo podría necesitar ser introducida y se podría calcular su valor. En particular, la trayectoria aleatoria es una forma de expresar que la cantidad estimada es "casi constante". Por otro lado, en situaciones en donde (C//) ,,( Cambia, v.gr., debido a condiciones de canal pobres, cambia Portador de Acceso de Radio (RAB) o tráfico de paquete variable, un modelo más general es necesario. Dicho modelo puede incluirse por la introducción de un modelo sencillo de ciclo de control de potencia rápido de acuerdo con la Fig. 2. se actualiza por el ciclo de control de potencia externa. Multiplicando el factor de ' carga para la suma del control y partes de canal de datos del canal con la potencia total ptotal (t) , se obtiene el valor de referencia de potencia para el canal, p.códifoRef ( t) ^ En este caso más general es adecuado para asumir que el controlador 16 (Fig. 2) contiene una operación de integrador con el fin de alcanzar error en estado estable de cero En el caso de que se use un integrador puro, las ecuaciones de diferencia para las potencias de código se vuelven: E[ ] denota expectación estadística, dt/ S denota el Kronec er delta, ricódigo es el cambio de promedio de pX?digo (t) durante un tiempo de Ti y K es el beneficio del integrador. (1-K) deberá ser parecido a la constante en tiempo real del ciclo de control de potencia rápida. Por lo tanto, (Bl) y (B2-4) constituye dos alternativas en el modelado de los canales de control y tráfico de la celda. Obsérvese que el modelo (B2-4) calcula una potencia de referencia como se observa en el receptor. Esta referencia de potencia es el mismo valor que intenta lograr el ciclo de control de potencia rápida. Por lo tanto, cuando un cambio de (C I I)ml0 , () se ordena, la potencia temporal del canal deberá modelarse bien razonablemente. El modelo es incierto, dado que los errores de bits en los comandos de potencia hacen incierta la potencia terminal dirigida real. Esto necesita capturarse por el ruido del sistema aditivo wC'??g°(t) ' de (B2) . Dado que no hay información previa acerca de PE (t) externa y está disponible la potencia de celdas cercanas X (t) , es natural para modelarlos juntos como trayectoria aleatoria, es decir, PE*»(t + Tmn) = P^(t)+ X+Jt) (B5) en donde wE+N(t) es un ruido de sistemas Gaussian (c.F. (Bl)- (B3)). También el ruido térmico P? (t) se modela por un modelo de trayectoria aleatoria, pero con un ruido de sistemas Gaussian muy pequeños wN (t) .

Las mediciones realizadas en el receptor digital incluyen la potencia de banda ancha recibida pTotal (t) , así como las potencias de código de control recibidas p^^igo, control ^ para todos los canales relevantes i en la celda de servicio. El nivel de ruido térmico PN(t) y la interferencia de las celdas cercanas y fuentes externas PE+N(t) no pueden medirse directamente. Las mediciones de potencia de código pueden describirse como: PX: ) - -X?PXA)+erX?, í = l n (B7) _ f Código f „ Código en donde ej0190 (t) es un ruido de medición Gaussian. La división por l+?x (t) se debe al hecho que solo se mide la potencia de canal de control. La medición de potencia de banda ancha total puede expresarse por: ) Aquí, eTotal (t) modela el ruido de medición que afecta la medición de potencia de banda ancha total.

Obsérvese que los canales de enlace ascendente mejorados pueden tratarse dentro de esta estructura. Para una modalidad que está basada no solo en mediciones frecuentes de RTWP, puede aplicarse un modelo de trayectoria aleatoria: P™'(t + Tmm)=P^'(t)+w(t) (BU; en donde vF parece el cambio promedio de ptotal (t) durante un tiempo de TorrelaCiórí.PTotal (t) denota el valor real (desconocido) de TRWP que será calculado. La ecuación de medición es: É[e(t)e(s )] = dí?SrM?iici?ll ( BI 4 ) fueron el ruido medido e(t) tiene una varianza igual a ^Medición.

APÉNDICE C Estimación de potencia basada en filtro de Kalman Modelos en espacio en estado dinámico La suma de X+N(t)+PN(t) se denota por ?+N+R"^° (t) .

Después de (B5) y (B6) , el modelo para p&+N+?uido (t) se convierte en: ,£**+»•* í{ + T^ ) = pí+.V -«•*• + wE+N+»«» (Cl) e\ WE+W° ?\ £+ +** (O . ??n E+N+R???? S r E+N-X-K'i io (C2) El vector de estado se selecciona como: y el vector de medición se selecciona como: f j-. C Có?dáiigo * ] M 'eeddición ( y( —.Código (C4) ' 11 Medición pTotal V •* Medición (0 7 Las relaciones (B2), (B3), (B4), (B7), (B8), (BIO), (Cl) , (C2), (C3) y (C4) da como resultado entonces el siguiente modelo en el espacio estático: R, = w(í)w7'(0.

Filtro Kalman de variable de tiempo Para los modelos de espacio estático, los similares dados en el extremo del apéndice previo, el estimador óptimo línea en el sentido de la media cuadrada (LLMS) se da por el filtro Kalman. Una ventaja del filtro Kalman es que este aún mantiene óptimamente los sistemas lineales que son variable de tiempo. Este es exactamente el caso encontrado antes. Después de [2], p.142 y p.247, el filtro Kalman para el modelo del espacio estático: Se da por el siguiente vector recursivo y relaciones de matriz : (tlt)=x(tlt-rm +?.(t?y( -c(t)(t1t-rM,)) P(t|t)=P(t|t-rM,)-K-(t)c(t)P(r|t-7w (CIO) Las matrices A, B, C(t), Ri y R2, son dados explícitamente en (C5)-(C8), o siguen por una comparación directa a (C9) . El vector de entrada u (t) se da por: Dado que no se conoce la potencia total, puede reemplazarse con el estimado de filtro en (Cll), cf. (C14). Una alternativa podría tomar el estimado de potencia total directamente como una medición. Obsérvese que el uso del estimado puede observarse como un cambio menor, sin embargo se enfatiza que no lo es. La razón es la retroalimentación del vector de estado que se introduce. Con el fin de operar el filtro de Kalman, se requieren valores iniciales para el vector de estado y para la reiteración de matriz de covarianza. Estos son usuales que se supone que son Gaussian y serán suministrados por el usuario. Los valores requeridos son: El valor inicial para la iteración deberá seleccionarse como aquel que es más probable, dada la información previa. El valor inicial de la matriz de covarianza de estado podría elegirse para reflejar la incertidumbre en el estimado del vector de estado inicial. Antes de proceder al estimador para el valor mínimo, el estimado del filtro para la potencia total se establece. Por lo tanto, se requiere en la generación de sales de entrada. Esto sigue por: j '"(?)=(l ... i l)(t|t)=¿^(r|t)+Jp£+w+ u(t!r). (C14) i=l La covarianza correspondiente puede calcularse por medios similares: [ss- r )2 = E[P (t) - P (t)] = (1 ... 1 \)Ex{t)-x(t\t)][x(t)-x{t\?}r(l - 1 l)t Obsérvese que el filtro Kalman produce estimados de estado y estimados de la covarianza de los estimados de estado. Junto con propiedades conocidas del filtro Kalman, el resultado es un conjunto de señales que representa muestras de distribuciones de probabilidad Gaussian de los estados estimados . Las salidas 62A, 62B, 63A y 63B denominados en conexión con la Fig. 5 se dan por: (CID * n+l.?+1 i = s í+w+? * I 7 p™'(t \ tA (\ - i I) Í (Í | /) ( respecti +l:st del estimado de filtro, P,l+lp+IV 1 es el comPonente de covarianza correspondiente. P ota (tj ' P °'a (t \ tj Son potencias totales reales y estimadas.

La extensión más uniforme de Kalman Una estimación teórica óptima del valor mínimo requiere que el estimado más uniforme de Kalman se calcula. Mientras que se requiere el filtro de Kalman para la estimación rápida de la engría total, el más uniforme se puede actualizar a regímenes bastante más inferiores, reduciendo así la complejidad computacional. V.gr., podría ser suficiente para calcular la más uniforme una vez cada unos cuantos minutos, seguido por la combinación suave de estos estimados en el proceso de estimación de valor mínimo.

Esto se describió además en los últimos apéndices. Obsérvese que a medida que los últimos salen en las simulaciones, probablemente no es importante el beneficio de desempeño de Kalman más uniforme. Sin embargo, para completar y con el fin de mantener la teoría consistente, el más uniforme se deriva en la presente. El Kalman más uniforme ayuda a calcular los estimados P£+?r+?"* (t | t) í' e [t -T ,¡>tl ' Este es el punto fijo más uniforme, tratado en v.gr., [2], páginas 149-150. Puede calcularse por una extensión del vector de estado en el filtro Kalman convencional. La extensión de vector de estado que se requiere se define por: (C20) ü(t) = o (C21) C(t) = (C(t) 0) (C24) R2 =R2, (C26) La derivación de las ecuaciones más uniformes procede entonces por consideración de la ecuación Riccati que regula la evolución del tiempo de la matriz de predicción de covarianza: (C27) La ecuación Riccati, y el beneficio correspondiente (este beneficio es el beneficio de vaticinador Kalman, no es el error del beneficio de filtro Kalman dado .por (C14)), se dan por (véase [2], páginas 149-150): " AP(/ 11 - TM?n)Ct (t)(c(t)F(t 11 - TMm)Cr ( + R2 Y C(t)P(t 11 - T )?t (C28) Obsérvese que 2(t) es un vector de fila que es más que una medición. Una inserción de (C20)-(C27) en (C28) y (C29) , da como resultado las ecuaciones del siguiente bloque: *«('+G* ')=(A P2Á^tMhl\t)=p22{t\t-t -?l2(t\t-tMm)ct{? ?(c(t)pu(/¡t-rA?p)cr(t)-,R2)-1c(t)p,2(t|t-rA, (C32) k1( =AP11(t!/-^M,n)c^C)(c(t)p11(t|t-^A/„,)c7•(t)- R2)-, (C33) ?2(t)= P1r2Cr(t)(c(t)Pu(t|r-r?,,)Cr(t)+R2)-1 (C34) Por lo tanto, el bloque derecho superior se reduce al vaticinador Kalman convencional como se espera. Se definen los valores iniciales de estas iteraciones. Partiendo en t=t ' con el estimado de filtro Kalman, que el valor inicial del vector de estado extendido es : Por lo tanto permite que "22v \ ( ~ *Mm ) es igual al elemento derecho inferior de 11V \ t ~ Xm )> mientras *12 \ t ~ VMm) Es igual a la hilera más derecha de Pu \ t' ~ TMm), B+ +~ { t) = pe.N*~ { t _ ^)+ k2 M(y(/)_ cWf. , t _ T )) Filtro Kalman para mediciones de RTWP únicamente Un algoritmo propuesto para el caso en donde solo un RTWP total se mide es un filtro de actualización de predicción, en donde las suscripciones se distinguen entre la reedición y los pasos de actualización.

A pkiaTalo8ta*l. pC?V -G»*-*. (C39) i/ Predicad I (C37)-(C41) se repiten incrementando t por los pasos de Tmin, La indicación se hace en t=0 por: ?—. (0)= 0- (¿43) Como se observó antes, el beneficio de actualización KactUai?zaci?n (t) es como se observó antes calculado del parámetro modelo Medición y de una covarianza prevista PC?vPredlcclón (t -Tmin) obtenido en el caso de muestreo previo. La potencia de banda ancha total actualizada con la medición final PTotal predicción (t) y la nueva medición PTotal Medic ón (t ) . El siguiente paso es calcular la covarianza actualizada X°v Actualiza ión (t) de la covarianza prevista y de ^Me ición • En los pasos finales de iteración se calculan nuevos valores de pTotal Predlcclón (t) y X°v Predicción (t) se calculan y se detiene el tiempo .

APÉNDICE D Estimación de la distribución de probabilidad condicional de min ,P£+N {(')+ PN (t') Obsérvese: es muy natural estimar las potencias mínimas. Sin embargo, la elección de usar el valor mínimo realmente es adecuado. En un caso general, un valor extremo de una cantidad de alguna manera puede depender de la cantidad de pE+N+Ru?d0 estimada podría ser posible usar como una base para los cálculos adicionales. Sin embargo, como una modalidad más sencilla la cantidad (t')+ PN(t') se considera en la presente.

Notación, probabilidad condicional y regla de Bayes En la siguiente regla de Bayes y la definición de media condicional, para distribuciones de probabilidad, se usan extensamente. Las siguientes definiciones y los resultados se pueden encontrar v.gr., en [2] páginas 12-14, o cualquier otro libro de texto en la estimación. Distribuciones de probabilidad: considerar dos eventos A y B, con distribuciones de probabilidad fA (x) y íß (y) , respectivamente. Entonces la distribución de probabilidad de A y B se denota fA,B (X -y) • Obsérvese que los eventos y el acondicionamiento se expresaron por suscripciones, mientras las variables independientes están dentro del paréntesis. Esta notación se usa solo cuando se usan las distribuciones de probabilidad y distribuciones de probabilidad acumulativa. Cuando se hace referencia a los estimados de estado y covarianzas, v.gr., del filtro Kalman, pueden aparecer entre paréntesis el acondicionamiento . Distribuciones de probabilidad condicional: las distribuciones de probabilidad condicional fA/B (x) y fß/A Íy) se definen por: f?.ß (*» y) = f W? (y) (D I) Obsérvese que como consecuencia de la notación de distribuciones de probabilidad, también se expresa el acondicionamiento como suscripciones.

Una solución de la ecuación anterior da como resultado ahora la regla de Bayes famosa: fl A\B M~ ? G ?M (D2) fM Obsérvese que las reglas anteriores se entrenen mejor usando intersectar diagramas de círculo. Las pruebas formales para obtener los resultados para distribuciones de probabilidad, por ejemplo, se pueden usar para limitar infinitesimalmente versiones de motivaciones para los casos de probabilidad.

Probabilidad condicional de modelo mínimo y expresiones generales En esta sección se derivan algunas propiedades generales de un estimador mínimo. Con ese fin, se introduce la siguiente notación. El filtro Kalman o estimado más uniforme Kalman de pE+N+Ru?d0 (t ' ) se denota por: " Kalium XpCN mido = Xpe*N* g \ Y "' Jj . (D3) En la presente t' denota algo de tiempo entro de t t ~ 1Lag''J' En caso de t'=t, se usa el filtro Kalman del apéndice C. Las distribuciones condicionales, bajo condiciones moderadas, son estadísticas Gaussian suficientes, es decir, solo se requieren propiedades del segundo orden con el fin de describir las distribuciones de probabilidad condicional. Esto se refleja en el acondicionamiento en la última expresión de (D3) . Las distribuciones condicionales son como sigue: J -Kalmni tjj J , ( 4) en donde Kalman índica que el estimado se calcula con el filtro Kalman o, si t ' <t , el uniformador Kalman. Las cantidades ? Kalman ( , ? \ ? X pe+N+Ru?do y \ t), denotan el estimado de potencia y la covarianza correspondiente, respectivamente, es decir, las entradas al estimador. Obsérvese que (D4) supone que el estimado correspondiente en tiempo t -TLa? se usa como valor inicial para el filtro Kalman. Luego la distribución condicional para el valor mínimo del estimado de potencia puede desarrollarse más. Con tal fin se supone el siguiente modelo para la relación entre *;M+~ (f) = p°-E^° (f) - PE+N (f + ^ (f que representa la potencia real y ? l7l t' \ ? = PE*N**"''° {t' \ que representa el estimado: ¿•+?'+Runlo (f')€ ife*»„„„(/' 11))1). (D6> Esto está en línea con la discusión anterior con estadísticas suficientes. La rotación para la distribución de ?xpe+N+Ruido (t ' /t) se avanza simplificado para: f?x (x) (D7) Obsérvese que esta distribución no tiene que asumirse para ser Gaussian (aunque esto es principalmente la suposición hecha) . La distribución de probabilidad condicional del valor mínimo de XpE+N,R ?o {t ) = P t ) , t E - l ^ ] Luego se calcula usando datos .y (t) , obtenidos del intervalo de tiempo [-8, t] . En este punto es adecuado para referirse a la Figura 9, que muestra los intervalos de tiempo que se usan en el desarrollo de los algoritmos de estimación siguientes. La Fig. 9 ilustra un diagrama que muestra variaciones de tiempo 110 de una cantidad relacionada con potencia P*. En un caso típico, la cantidad relacionada con potencia de una representación de pE+N+Ru?d0 (t) . Durante algunos intervalos, la cantidad relacionada con potencia P* presenta valores superiores. Sin embargo, en algunas ocasionase, la cantidad relacionada con potencia se vuelve pequeña, indicando que muchas contribuciones usuales a la potencia medida están ausentes. Como se observa más adelante, los estimados más uniformes se requieren teóricamente cono entradas al algoritmo de estimación de probabilidad condicional para la potencia mínima que opera en el intervalo de tiempo [t-TLag, t] - Para retener formalmente de manera óptima en el desarrollo, los estimados más uniformes también se deberán calcular usando todos los datos en [t-TLag, t] . Sin embargo, en una implementación práctica, estos estimados más uniformes normalmente se calculan usando solo una instantánea corta de datos alrededor de el momento de tiempo de uniformidad seleccionado. Varios de dichos estimados de uniformidad, de [t-TLag, t] , se combinan para estimar la distribución de probabilidad condicional. En la discusión entrante el intervalo [t-TLag, t] se retiene en todas las cantidades pensadas, de manera que no complica mucho el desarrollo. Una simplificación adicional se puede obtener reemplazando el estimado más uniforme con un estimado de filtro Kalman. Las simulaciones indican que esto se puede realizar con muy poca pérdida de desempeño.

La distribución condicional del valor mínimo ahora puede escribirse como sigue (cf. (D5) ) : 'Dß: ^ min fJ¿+« ?u? ('')J,ß|f_riß , ]IY' -min -,£+J»tft* ('"TLog X ' ' en donde la última cantidad de (D8) denota la información inicial del valor mínimo. En la siguiente regla de Bayes y la definición de la media condicional, para distribuciones de probabilidad se usan extensamente. Luego se aplica la regla de Bayes y la definición de probabilidad condicional a (D8) usando las definiciones: A - m)xpe+N+?ud0 t ))Í,A_T ? C := Y' La siguiente cadena de igualdades, usando la regla Bayes, mantiene la definición de distribuciones de probabilidad condicional, y el resultado (el último resultado se revisa fácilmente por el dibujo de un diagrama de tres círculos) : El último paso de nuevo se puede verificar fácilmente por los diagramas de círculo del dibujo. Ahora, de acuerdo con las definiciones anteriores, el primer factor del numerador de (D9) es uno previo y por lo tanto desaparece el condicionamiento. El segundo factor del numerador será expandido más adelante, mientras que el último factor del numerador y el denominador se pueden tratar como partes de una constante de normalización. La sustitución posterior de las definiciones de A, B y C aprueba la relación: Una consecuencia de (DIO) que necesita mantener en mente que está a la mano un problema de uniformidad. El paso previo al proceso basado en filtro Kalman tratado antes requiere formalmente que se incluya un paso de uniformidad Kalman. En la práctica, el filtro de Kalman normalmente es suficiente. Expansión final de la media condicional de la potencia mínima. El punto de partida de esta subsección es la ecuación (DIO que establece que el pdf (función de distribución de probabilidad, pdf, por sus siglas en inglés) condicional se da como el producto de uno previo (valor inicial) y un factor que depende de la medición. El previo se suministró por el usuario y deberá reflejar la incertidumbre previa con respecto a PN. Obsérvese que siempre que se mueve la ventana deslizante y se calcula un nuevo estimado, de nuevo se aplica el mismo previo. El previo por lo tanto no se actualiza en el establecimiento básico del estimador. Para establecer el pdf condicional completo se requiere algún tratamiento adicional del primer factor de (DIO). La distribución de error Í?P (X) de (Dd7), junto con las definiciones (D5) y (D6) serán centrales con este fin. Además, en los cálculos siguientes F() denota una distribución acumulativa, es decir, la integral de f. Pr ( . ) denota la probabilidad de un evento. Las siguientes igualdades se mantienen para el primer factor de (DIO) : F- ;™~, ('')},?. l = * I Y' ) = 1 - Pr|min{ J£t?_0 (í') _ ] > * I Y' ] La cuarta igualdad de (Dll) sigue de la suposición de que el uniformador Kalman provee una estadística suficiente, es decir, (D5) y (D6) . Sigue la última igualdad de (D7). Obviamente, la misma suposición natural es usar una distribución Gaussian para F¿P (S) . Sin embargo, (Dll) realmente sigue también otras distribuciones. El paso final en la derivación del primer facto de la función de distribución es diferenciar (Dll), obteniendo: Combinando con (DIO) da el resultado final Este resultado constituye la salida 64 a la que se hace referencia en relación con la Fig. 5. La expresión puede verse compleja. Afortunadamente se evalúa fielmente dado que es una función de una dimensión de distribuciones Gaussian y Gaussian acumulativas dadas por: * Kalman (+' \ + \ Kalman ( i i ? Las cantidades X r.E+N+»a<io i ' / V pE+N+Bmdo Y | Están fácilmente disponibles como salidas del uniformador Kalm'an, o el filtro Kalman más sencillo.

APÉNDICE E La estimación de la distribución de probabilidad condicional del aumento de ruido. El aumento de ruido real se da por: Dado que las cantidades anteriores necesitan reemplazase por variables estocásticas descritas por las distribuciones de probabilidad condicional en las partes previas de esta descripción de la invención. Las entradas se constituyen por las cantidades 63A, 63B y 64 a las que se hace referencia en relación con la Fig. 5, o por las expresiones (C18), (C19) y (D13) . Obsérvese que la distribución del denominador puede esperare para variar lentamente, por lo tanto su régimen de actualización también puede ser significativamente más lenta que la distribución del denominador. El régimen de actualización también puede ser significativamente más lento que la 'distribución del numerador. El régimen de actualización de la distribución del numerador requiere ser rápido, con el fin de rastrear las variaciones de potencia rápidas debido v.gr., a tráfico de datos de régimen explosivamente alta en la celda. Para establecer el modelo de una suposición similar a (D5) y (D6) se hace por la potencia total, es decir: pXToial ^ = ptotol (f | ? + ¿jyTota, ( E2 ) P°>To(at ( e NÍPTotal {t 1 ( E 3 ) La segunda entrada a la derivación de la distribución de probabilidad condicional para el aumento de ruido es la distribución condicional de la potencia mínima, es decir, (D13) . La última entrada a la derivación de la distribución de probabilidad condicional del aumento de ruido es el previo: (E4; /* (*) • El siguiente paso procede como en la derivación de (D9) y (DIO). Se introducen las siguientes definiciones: A:= Nr (t) , variable independiente z. B:= Nr°, variable independiente z.

B:= p°' Total (t) , variable independiente, x. C:= p? J£+,v+ (/')j ^_7>^ ^ variabie independiente y. A partir de estas definiciones sigue que (cf. La derivación de (D9) ) : (E5) Ahora, de acuerdo con las definiciones anteriores, el primer factor del numerador de (E5) es previo y por lo tanto desaparece el acondicionamiento. El segundo factor del numerador se expandirá más adelante, mientras que el último factor del numerador y el denominador se pueden tratar como partes de una constante de normalización. La sustitución posterior de las definiciones de A, B y C aprueban la relación: ' ['-'Lag,l ¡ Dado que la distribución condicional de p°> Total (t) pueden calcularse fácilmente de (C14) y (C15) , y dado que la distribución condicional de min PPS+N+N \l')f ^_t^ ^ está disponible en (D13), se calcula la distribución condicional del primer factor de (E6) como el cociente de las dos variables estocásticas correspondientes. Para mostrar la forma en que esto realiza la distribución de probabilidad de un cociente se deriva primero. La distribución de probabilidad del cociente Z de dos variables estocásticas independientes X y Y sigue de: min ' w ' En la presente p°> Total (t) y t'^t-T^ , corresponde a X e Y, respectivamente. Alternativamente, en el caso que el estimado de potencia total se usa para evaluar la distribución condicional del valor mínimo, p°' Total (t) corresponde a X y Y , respect vamente .

Por lo tanto, por discreción de las variables y, sigue que: fÁX!.r-r°'°'<x >«+»('Í rr X1' Obsérvese que las discretizaciones es necesario para evaluar las integrales en las expresiones que no se pueden resolver analíticamente. La discretización significa que las distribuciones de probabilidad condicionales exactas se aproximan por histogramas.

APÉNDICE F Estimación del aumento de ruido y la desviación estándar correspondiente Haciendo referencia a [2], páginas 123-126, el estimado de elevación de ruido óptimo se da por la media de la distribución de probabilidad condicional del aumento de ruido (E8). Por lo tanto se obtiene el estimado y varianza: ( Fl ) (F2) Obsérvese que (Fl) y (F2) son válidas también para el caso en donde las distribuciones condicionales del valor mínimo de la potencia total se usan. La modificación es trivial . (Fl) y (F2) es el resultado final del estimado. Deberá observarse que se obtienen estas dos cantidades sin alguna estimación intermedia de cualquier ruido de fondo. Obsérvese también que el estimador es óptimo y suave.

REFERENCIAS [1] H. Holma Y A. TosKkala, WCDMA for UMTS -Radio Access for Third Generation Mobile Communications. Chichester, UK: Wiley, 2000, pág. 111. [2] T. Soderstrom, Discrete Time Stochastic Systems. London, UK: Springer, 2002, pp . 12-14, 123-126, 142, 149-150, 247.

Claims

REIVINDICACIONES 1.- Método para estimación de aumento de ruido en un sistema de comunicaciones inalámbricas (70), comprendiendo los pasos de: medir (210) potencia de banda ancha total recibida; estimar (212) una distribución de probabilidad para una primera cantidad de potencia (63A, 63B) de por lo menos la potencia de banda ancha total recibida medida (61A); calcular (216) una distribución de probabilidad condicional de una medición de ruido de fondo (64) basado por lo menos en la potencia de banda ancha total recibida medida (61A); proveer (214) una distribución de probabilidad condicional para una medición de ruido de fondo, basado por lo menos en la distribución de probabilidad para dicha primera cantidad de potencia y dicha distribución de probabilidad condicional de la medición de ruido de fondo (64); y calcular (220) un valor de la medición de aumento de ruido basado en la distribución de probabilidad condicional para la medición de ruido de fondo. 2.- Método de acuerdo con la reivindicación 1, comprendiendo el paso adicional para calcular una desviación normal del valor de medición de aumento de ruido basado en la distribución de probabilidad condicional para la medición de elevación de ruido. 3.- Método de acuerdo con la reivindicación 1 y 2, en donde la primera cantidad de potencia es una cantidad de potencia de banda ancha total recibida. 4.- Método de acuerdo con la reivindicación 3, en la cual el paso de cálculo se basa en la distribución de probabilidad estimada para la cantidad de potencia de banda ancha total recibida y distribuciones de probabilidad estimadas previamente para la cantidad de potencia de banda ancha total recibida. 5.- Método de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 1 a 4, que comprenden los pasos adicionales de: medir cantidades ((C/I)i) relacionadas con las potencias de enlace de radio de una propia celda (30) de dicho sistema de comunicaciones inalámbricas (70) ; y estimar una distribución de probabilidad para una segunda cantidad de potencia (62A, 62B) de dicha potencia de banda ancha total recibida medida (61A) y dichas cantidades medidas relacionadas con potencias de enlace de radio dicha cantidad de potencia (62A, 62B) siendo una suma de potencia de interferencia de caldas cercanas, potencia 'de interferencia de sistema sin comunicación en banda y potencia de ruido de fondo térmica; por lo que dicho paso de calcular (216) además se basa en la distribución de probabilidad para dicha segunda cantidad de potencia (62A, 62B) y distribución de probabilidad estimada previamente para dicha cantidad de potencia. 6.- Método de acuerdo con la reivindicación 5, en donde dichas cantidades relacionadas con potencias de enlace de radio son niveles de interferencia (C/Iij.) por lo que las potencias de enlace de radio se derivan por niveles de interferencia relacionadas a cantidades asociadas con la potencia de banda ancha total recibida (61A). 1 . - Método de acuerdo con la reivindicación 5 ó 6, en donde los pasos para estimar una distribución de probabilidad para una cantidad de potencia y para estimar una distribución de probabilidad para una cantidad de potencia de banda ancha total recibida se realizan mediante filtración de Kalman de tiempo variable. 8.- Método de acuerdo con la reivindicación 7, en donde la primera cantidad de potencia corresponde por lo menos a un estado del filtro Kalman. 9.- Método de acuerdo con la reivindicación 8, en donde el filtro Kalman con tiempo variable tiene un vector de estado x (t) de: en donde (t) son potencias de enlace de radio y pE+N+Ru?do (tj es tal suma de potencia de interferencia de celdas cercanas, en potencia de interferencia de sistema sin comunicación en banda y potencia de ruido de fondo térmica. 10.- Método de acuerdo con la reivindicación 8 ó 9, en donde el filtro Kalman de variable de tiempo que comprende además uniformidad para lograr la distribución de probabilidad estimada para la segunda cantidad de potencia. 11.- Método de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 5 a 10, en donde el paso de calcular una distribución de probabilidad condicional de la medición de ruido de fondo se basa además en la distribución de probabilidad condicional de un valor de extremo de la segunda cantidad de potencia (62A, 62B) . 12.- Método de acuerdo con la reivindicación 11, en donde el valor extremo es un valor mínimo de la segunda cantidad de potencia (62A, 62B) . 13.- El método de acuerdo con la reivindicación 11 ó 12, en donde el paso de calcular una distribución de probabilidad condicional de una medición de ruido de fondo se realiza dentro de una ventana deslizable. 14.- Método de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 1 a 13, en donde la medición de aumento de ruido es un cociente de un numerador y un denominador, el numerador comprendiendo por lo menos una variable estocástica que corresponde a la distribución de probabilidad estimada para la primera cantidad de potencia (63A, 63B) y el denominador comprendiendo una variable estocástica que corresponde a la distribución de probabilidad condicional de la medición de ruido de fondo (64). 15.- Método de acuerdo con la reivindicación 14, en donde el numerador se selecciona de la lista de: potencia de banda ancha total recibida; una suma de potencia e interferencia de celdas cercanas, potencia de interferencia en banda externa y potencia de ruido térmico; una suma de potencia de enlace de radio de la propia ceda y potencia de ruido térmico; una suma de potencia de enlace de radio de la propia celda y potencia de ruido térmico; una suma de potencia de enlace de radio de TPC de la propia cela y potencia de ruido térmico; y una suma de potencia de enlace de radio de E-UL de la propia celda y potencia de ruido térmico. 16.- Método de acuerdo con la reivindicación 14 ó 15, en donde el denominador de la medición de ruido de fondo (64) comprende un artículo de la lista de: una suma de potencia de interferencia de celda cercana, potencia de interferencia en banda externa y potencia de ruido térmico; una suma de potencia de interferencia de celdas cercanas y potencia de ruido térmico; y Potencia de banda ancha recibida total. 17.- Método de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 1 a 16, en donde la primera medición de fondo de ruido (64) cuenta para una distribución de probabilidad térmica de potencia de ruido de fondo, establecido sobre una colección representativa de estaciones de base de radio. 18.- Método de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 1 a 17, comprendiendo el paso adicional de: obtener una distribución de probabilidad determinada previa de un valor de ruido de fondo; por lo que el paso de cálculo además se basa en la distribución de probabilidad determinada del valor de ruido de fondo. 19.- Método de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 1 a 18, en donde el paso de calcular un valor de la medición de aumento de ruido comprende el cálculo de una media condicional de la distribución de probabilidad condicional para la medición de aumento de ruido. 20.- Método de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 1 a 19, que comprende además el paso de calcular una desviación normal del valor de la medición de elevación de ruido basada en la distribución de probabilidad condicional para la medición de aumento de ruido. 21.- Método de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 1 a 20, en donde el sistema de comunicaciones inalámbricas (70) es una sistema de Acceso Múltiple de División de Código de Banda Ancha WCDMA (por sus siglas en inglés) . 22.- Método para control de admisión en un sistema de comunicaciones inalámbrica (70), comprendiendo los pasos de: estimar aumento de ruido en el sistema de comunicaciones inalámbricas (70) de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 1 a 21; realizar el control de admisión basado en el aumento de ruido estimado. 23.- Método de acuerdo con la reivindicación 22, en donde el paso de realizar el control de admisión comprende control de enlace ascendente mejorado. 24.- Nodo (20, 72) de un sistema de comunicaciones inalámbrico (70), que comprende: medios (80) para obtener medidas de potencia de banda ancha total recibida (61A) ; medios (81) para estimar una distribución de probabilidad para una primera cantidad de potencia (63A, 63B) de dicha potencia de banda ancha total recibida medida (61A); medios (82) para calcular una distribución de probabilidad condicional de una medición de ruido de fondo (64) basado por lo menos en la potencia de anda ancha total recibida medida (61A); medios (82) para proveer una distribución de probabilidad condicional para una medición de elevación de ruido, basada por lo menos en dicha distribución de probabilidad para la primera cantidad de potencia (63A, 63B) y la distribución de probabilidad total de la medición de ruido de fondo (64); y medios (63) para calcular un valor de la medición de aumento de ruido basado en la distribución de probabilidad condicional para la medición de aumento de ruido. 25.- Nodo de acuerdo con la reivindicación 24, en donde los medios (80) para obtener mediciones de potencia de banda ancha total recibida comprende medios para medir potencia de banda ancha total recibida. 26.- Nodo de acuerdo con la reivindicación 24 ó 25, en donde el nodo es una estación de base de radio (20) . 27.- Nodo de acuerdo con la reivindicación 24, en donde los medios (80) para obtener mediciones de potencia de banda ancha total recibida comprende medios para recibir datos que representan potencia de banda ancha total recibida. 28.- Nodo de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 24 a 27, en donde el nodo es un nodo de un sistema de WCDMA. 29.- Sistemas de comunicación inalámbrica (70), comprende; por lo menos un primer nodo (20, 72) de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 24 a 28; un segundo nodo (72) conectado a, o integrado con, por lo menos un primer nodo para intercambio de información; el segundo nodo (72) a su vez comprendiendo medios (85) para control de admisión. 30.- Sistema de comunicaciones inalámbricas de acuerdo con la reivindicación 29, en donde por lo menos un primer nodo es una estación de base de radio (20) y el segundo nodo es un controlador de red de radio (72) . 31.- Sistema de comunicaciones inalámbricas de acuerdo con la reivindicación 29 ó 30, en donde los medios (85) para control de admisión comprende medios para control de enlace ascendente mejorado. 32.- Sistema de comunicación inalámbrica de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 29 a 31, en donde el sistema de comunicaciones inalámbricas (70) es un sistema que utiliza WCDMA. RESUMEN Una potencia de banda ancha total recibida (61A) en un sistema de comunicación inalámbrica se midió cierto número de veces durante un tiempo. Preferiblemente, también se miden potencias de código ((CC/I)i) se midieron, directa o indirectamente. Una distribución de probabilidad de una primera cantidad de potencia (63A, 63B) , normalmente la potencia recibida total se estima del conjunto de mediciones, usando preferiblemente técnicas de filtración Kalman, y preferiblemente también una distribución de probabilidad de una segunda cantidad de potencia (62A, 62B) relacionada con señales de ruido e interferencia. Una distribución de probabilidad condicional de una medición de aumento de ruido que será determinada se basa por lo menos en la distribución de probabilidad de la potencia total (63a, 63b). A partir de la distribución de probabilidad condicional, se calcula un valor de la medición de aumento de ruido. En una distribución de probabilidad condicional del aumento de ruido por lo tanto se basa en una distribución de probabilidad condicional de cantidad de ruido de fondo (64). La distribución de probabilidad condicional de la cantidad de ruido de fondo (64) a su vez se basa en la distribución de probabilidad del valor extremo de una segunda cantidad de potencia (62aa, 62b) relacionada con señales de ruido e interferencia y una distribución de probabilidad previa determinada de un ruido de fondo de potencia.