BRPI1008116B1

BRPI1008116B1 - método de gerenciamento de área de rastreamento para sistemas de telecomunicação de evolução de longo prazo

Info

Publication number: BRPI1008116B1
Application number: BRPI1008116-0A
Authority: BR
Inventors: Channarong Tontiruttananon; Haibo Qian; Michael Brown; Carlos Molina
Original assignee: Apple Inc.
Priority date: 2009-02-06
Filing date: 2010-02-05
Publication date: 2021-01-12
Also published as: JP5530461B2; RU2011135877A; CN102308645A; US8571583B2; US20110294524A1; JP2012517738A; EP2394475A1; CA2749645C; KR101521324B1; KR20110117675A; CA2749645A1; WO2010091266A1; CN102308645B; RU2530348C2; BRPI1008116A2

Abstract

MÉTODO DE GERENCIAMENTO DE ÁREA DE RASTREAMENTO PARA SISTEMAS DE TELECOMUNICAÇÃO DE EVOLUÇÃO DE LONGO PRAZO. A presente invenção refere-se a uma MME (112) que mantém o rastro da rede (100) rastreando a característica de mobilidade por periodicamente atualizar uma matriz de probabilidade de transição de TA, a qual é derivada a partir de uma tabela global que mantém dados de movimento de UE para cada evento TAU e evento de busca. A MME (112) também mantém dados quanto ao número de eventos de busca e de TAUs executados por cada UE e armazena uma proporção de busca em relação a TAU para cada UE. As características do UE, a proporção de busca de UE, e a característica de mobilidade da rede (100) são utilizadas em um algoritmo que constrói uma lista de TAs para cada UE designada para minimizar a função de custo geral de tráfego para eventos de busca e para eventos de TAU para este UE e para a rede (100) como um todo. Operacionalmente, a lista de TAs para cada UE pode ser restrita para atender a certas características de desempenho mínima tal como uma meta de taxa predeterminada de sucesso de busca e/ou uma meta de limite predeterminado (...).

Description

Referência Cruzada com Pedidos Relacionados

[001] Este pedido reivindica o benefício do pedido provisório US número 60/150.499, depositado em 6 de fevereiro de 2009, o qual é totalmente incorporado neste documento por referência.

Campo da Invenção

[002] A presente invenção refere-se ao gerenciamento de área de rastreamento nos sistemas de telecomunicação de evolução de longo prazo.

Antecedentes da Invenção

[003] O projeto parceria de terceira geração (3GPP) desenvolveu uma especificação para avanços nos sistemas de telecomunicação sem fio normalmente conhecida como Evolução de Longo Prazo ou LTE. A LTE possui vários melhoramentos e avanços em relação às gerações anteriores de redes e sistemas de telecomunicação sem fio. Entre os mesmos está o gerenciamento dinâmico de área de rastrea- mento. Particularmente, o equipamento do usuário (UE), tais como telefones celulares, computadores portáteis, assistentes pessoais digitais sem fio, etc., são, por definição, móveis e podem ser mover entre células com o passar do tempo. Por consequência, as redes de comunicação sem fio tipicamente possuem uma técnica ou protocolo para manter os dados nas localizações do equipamento do usuário para esta rede.

[004] A especificação LTE expõe um protocolo para manter os dados quanto às localizações dos UEs na rede. Particularmente, a LTE proporciona o gerenciamento dinâmico das localizações de UEs.

[005] Neste relatório descritivo, é assumido um conhecimento básico da LTE. Na LTE, um UE faz interface com a rede através de um nó B evoluído (eNB). Uma Entidade de Gerenciamento de Mobilidade (MME) no nó de sinalização principal na rede é responsável por iniciar a busca e a autenticação de UEs. Ela também mantém a informação de localização dos UEs.

[006] A LTE introduz o conceito de áreas de rastreamento (TAs). Uma área de rastreamento é um subconjunto do volume de espaço dentro da rede sem fio no qual qualquer dado UE pode estar localizado. Uma área de rastreamento pode compreender a área coberta por um eNB (por exemplo, uma célula) ou múltiplos eNBs (múltiplas células).

[007] De acordo com a especificação LTE, quando um UE está inativo (por exemplo, não está em comunicação ativa através da rede, tal como em uma chamada telefônica ativa), a localização do UE é conhecida na MME em uma granularidade em nível de TA. Cada UE mantém uma lista de áreas de rastreamento (TA) que pode compreende uma ou mais TAs dentro das quais o UE é provável de estar localizado. Somente quando o UE deixa a área coberta pelas TAs em sua lista de TA realmente o UE inicia uma operação de atualização de área de rastreamento (TAU) para notificar a MME de sua nova localização. Em resposta à TAU, a MME tipicamente retorna uma lista atualizada de TA para o UE.

[008] Em resumo, a atualização da área de rastreamento é uma comunicação entre o UE e a MME (por exemplo, através de um eNB) informando para a MME sobre a nova área de rastreamento do UE. A MME também pode transmitir dados para o UE em conexão com o gerenciamento de área de rastreamento.

[009] Quando uma chamada é feita para um UE (por exemplo, uma chamada de voz para um telefone celular), o UE é buscado pela rede nas TAs em sua última lista conhecida de TA designada. Por consequência, se os UEs em uma rede tendem a ter uma lista grande de TA, então o nível de tráfego da TAU deve tender a ser relativamente baixo, mas o nível de tráfego de busca deve tender a ser relativamente mais elevado. Particularmente, quanto maior o número de TAs na lista, mais provável que o UE irá permanecer dentro da área coberta pelas TAs em sua lista de TA. Portanto, ele irá precisar executar TAUs menos frequentemente. Por outro lado, se as listas de TA forem mantidas relativamente pequenas, então deve existir maior tráfego de TAUs, mas menos tráfego de busca. Particularmente, se uma lista de TA do UE for pequena, então ele é relativamente mais provável deixar a área coberta pelas TAs na lista de TA, e, portanto, irá precisar executar TAUs mais frequentemente. Adicionalmente, devido ao número de TAs na lista ser pequeno, cada vez que o UE é buscado pela rede, existem menos TAs nas quais ele potencialmente pode ser buscado antes de ele ser localizado, assim tendendo a reduzir o tráfego de busca.

[0010] As tecnologias de rede sem fios de geração anterior tais como GSM (Sistema Global para Comunicação Móvel) utilizavam mecanismos estáticos de gerenciamento de área de roteamento ou de área de localização, os quais apresentavam um problema complexo de projeto da rede off-line. Adicionalmente, mesmo se bem planejado na hora do projeto da rede, alterar as características de mobilidade da rede com o passar do tempo durante a vida útil operacional da rede poderia rapidamente acarretar no projeto da rede menos do que o ideal para a dada utilização da rede. Em adição, tais mecanismos estáticos de gerenciamento de área de rastreamento não podem ser adaptados para produzirem os resultados idéias de carga de sinalização para cada UE individual. Portanto, independente de alterações nas ca-racterísticas de mobilidade da rede, o desempenho de um mecanismo estático de gerenciamento de área de rastreamento ainda é inferior à abordagem dinâmica de gerenciamento de área de rastreamento, tal como capacitada pela LTE.

Sumário da Invenção

[0011] De acordo com a invenção, uma MME mantém o rastro das características de mobilidade de rastreamento da rede por periodicamente atualizar uma matriz de probabilidade de transição de TA, a qual é derivada a partir de uma tabela global que mantém dados de movimento do UE na rede por registrar a TA corrente e a TA anterior mais recentemente conhecida de cada UE para cada evento TAU e evento de busca. A MME também mantém dados quanto ao número de eventos de busca e TAUs executados por cada UE e armazena uma proporção de busca (a proporção de buscas versus TAUs) para cada UE. As características do UE, a proporção de busca de UE e as características de mobilidade da rede são utilizadas em um algoritmo que constrói uma lista de TA para cada UE designada para minimizar a função de custo total de tráfego para eventos de busca e eventos de TAU para este UE e para a rede como um todo. Opcionalmente, a lista de TA para cada UE pode ser restringida para atender certas características de desempenho mínimas, tais como meta predeterminada de taxa de sucesso de busca e/ou meta predeterminada de taxa de limite de atraso.

Breve Descrição dos Desenhos

[0012] A figura 1 é um diagrama conceitual de uma rede LTE compreendendo várias áreas de rastreamento.

[0013] A figura 2 é um diagrama ilustrando uma matriz de probabi lidade de transição, M, de acordo com os princípios da presente invenção.

[0014] A figura 3 é um diagrama ilustrando uma versão normaliza da no sentido de linha, P, da matriz de probabilidade de transição, M.

[0015] A figura 4 é um diagrama ilustrando uma versão adicional modificada, Q, da matriz de probabilidade de transição, M.

[0016] A figura 5 é um gráfico ilustrando como a função de custo, Li, normalmente altera em função do número de TAs na lista de TAs, ni, de acordo com os princípios da presente invenção.

[0017] A figura 6 é um fluxograma ilustrando a operação de acordo com uma concretização da presente invenção.

Descrição Detalhada das Concretizações

[0018] A figura 1 é um diagrama básico de uma rede LTE ilustrati va compreendendo doze eNBs 1041 até 10412, cada um possuindo uma zona (ou célula) de cobertura aproximadamente circular 1021 até 10212 envolvendo o mesmo. Como é típico, existe alguma sobreposição entre as células de modo que os usuários podem andar entre as células sem uma perda de serviço ou queda na qualidade de serviço. A rede adicionalmente compreende uma MME 112 em comunicação com os eNBs. Obviamente, existem vários outros componentes para o sistema de rede 100. Entretanto, a figura somente ilustra os componentes mais significativos para discussão neste documento. Adicio-nalmente, as ligações de comunicação entre a MME e cada um dos eNBs são abreviadas na figura de modo a não obscurecer a ilustração.

[0019] Em qualquer caso, cada eNB 1041 até 10412 pode se co municar com a MME 112 de modo a trocar informação de gerenciamento de rede, incluindo informação tal como listas de área de rastre- amento, localizações de UE, etc. Para propósito de simplificar esta discussão, devemos assumir que cada zona 1021 até 10212 correspondendo a um eNB 1041 até 10412 é uma área de rastreamento (TA). Entretanto, como anteriormente observado, a invenção pode ser aplicada em uma rede na qual as áreas de rastreamento compreendem múltiplos eNBs 104.

[0020] Como citado acima, em uma rede LTE, cada UE mantém uma lista de TAs compreendida de uma ou mais TAs nas quais ele es- tá registrado. Adicionalmente, cada vez que ele entra em uma TA que não está na sua lista de TAs, ele executa uma TAU.

[0021] De acordo com a presente invenção, a MME mantém em uma memória de computador uma matriz de probabilidade de transição, tal como a matriz de probabilidade de transição M, ilustrada na figura 2, uma matriz de probabilidade de transição normalizada, tal como a matriz de probabilidade de transição P ilustrada na figura 3 e uma matriz de probabilidade de transição ordenada, tal como a matriz de probabilidade de transição ordenada Q ilustrada na figura 4. Particularmente, a matriz de probabilidade de transição, M, compreende uma soma da contagem de eventos de gerenciamento de área de ras- treamento na rede. Os eventos de gerenciamento de área de rastrea- mento, por exemplo, são eventos de busca e eventos de atualização de área de rastreamento (TAU). A tabela é atualizada em intervalos predeterminados, tal como a cada semana. O valor em cada célula da matriz M corresponde ao número de UEs que mudaram a localização a partir da TA representada pelo número correspondente da linha (a TA anterior mais recente) para uma nova TA representada pelo número de coluna correspondente (a TA atual). Estes números, por exemplo, podem representar a soma combinada de TAUs iniciadas pelo UE e de buscas de UE iniciadas pela MME. Por exemplo, de acordo com a tabela, 187 UEs se moveram da célula da rede 1028 para a célula da rede 1022, 213 UEs se moveram da célula 1028 para a célula 1023, 0 UEs se moveram da área de célula 1025 para a área de célula 1028, etc.

[0022] Esta matriz pode ser gerada de novo a cada intervalo ba seada somente nos eventos de gerenciamento de área de rastreamen- to ocorrendo desde o último intervalo de atualização ou pode compreender uma compilação de janela móvel de dados, incluindo tanto dados novos como dados a partir de um número predeterminado de in- tervalos anteriores. O operador da rede pode selecionar qualquer esquema que ele acredite ser provável de proporcionar dados que sejam melhor preditivos de movimento futuro dos UEs nesta rede particular. Pode ser desejável aplicar um fator de ponderação exponencial, À, onde À está entre 0 e 1 de modo a evitar que os números se tornem desnecessariamente grandes, especialmente se o esquema de janela móvel for eleito, já que as contagens de evento podem ficar adicionalmente grandes.

[0023] Geralmente, À deve ser escolhido para ficar próximo de 0 quando os dados sugerem características de rede com variação de tempo lenta e deve ser estabelecido próximo de 1 quando os dados sugerem características de mobilidade com variação rápida em uma rede. Por consequência, assumindo o uso de um fator de ponderação exponencial, os valores exponenciais ponderados colocados nas células da matriz de probabilidade de transição podem ser expressos como Mij = Àuij(t)+(1-À)mij(t-1) onde 0 < À 1 (Equação 1)

[0024] onde mij é o valor exponencialmente ponderado na coluna i, linha j, À é i fator de ponderação exponencial, e t é o tempo e uij é o número de UEs que passaram da TAi para a TAj no período de tempo relevante t.

[0025] Observa-se que os números na diagonal da matriz M não são todos zeros devido a existirem circunstâncias sob as quais uma transição pode ser gravada mesmo que, no entanto, o UE permaneça na mesma TA. Por exemplo, UEs podem simplesmente periodicamente executar TAUs ou operações de reportagem similares, independente de se ele realmente se moveu. Também deve ser observado que, em várias, se não, na maior parte das redes do mundo real, estatisticamente, um UE é provavelmente mais provável de permanecer dentro da mesma TA entre quaisquer dois períodos de tempo, fato este que não é verdadeiramente representado pelos números na matriz M.

[0026] A matriz de probabilidade de transição normalizada P con tém os dados de probabilidade de transição obtidos pela normalização dos dados na matriz M na direção da linha em relação à soma de cada linha. Os dados de probabilidade resultantes (isto é, as colunas) são então classificados em ordem descendente. Ou seja, os valores nas células de cada linha da matriz M são divididos pela soma de todos os números nesta linha de modo que a soma dos números em cada linha da matriz P é 1 (antes do arredondamento) e o valor em cada célula essencialmente é a probabilidade de um UE mudar da TA correspondendo ao número da linha para a TA correspondendo ao número da coluna. Então, as colunas são rearranjadas em ordem descendente pelo valor de probabilidade. Na figura 3, existem dois números em cada célula. O primeiro número é o valor de probabilidade mencionado acima. O segundo número (em parênteses) é o número da TA para a qual o UE muda (isto é, o número da coluna na matriz M a partir do qual o valor de probabilidade provém). Por exemplo, a célula na linha 3, coluna 5, na matriz P da figura 3 apresenta a probabilidade do movimento do UE da TA3 para a TA8 como sendo 0,11, o que é obtido a partir do número na coluna 8 da linha 3 da matriz M (198) dividido pela soma da linha 3 na matriz M (1879).

[0027] Para adicionalmente facilitar o último cálculo, outra matriz, a saber, uma matriz de probabilidade de transição ordenada Q é definida como dito a seguir Q(t) [qij(t)]NxN onde

[0028] qij(t) = pii(t), se j =1 (ou seja, coloque diagonal (P) na primei ra coluna de Q)

[0029] senão, ele é o (j-1)ésimo maior elemento do conjunto {pi1(t), pi2(t), ..., piN(t)} \ [pii(t)} (Equação 2)

[0030] onde

[0031] qij(t) é o valor na célula correspondendo à coluna i, linha j para o tempo t, e N é o número de TAs na rede, e pii é o valor na linha i, coluna i da matriz de probabilidade de transição ordenada P.

[0032] A matriz Q utiliza a mesma notação que mencionada acima para a matriz P.

[0033] Deve ser observado que a condição nas quais qij(t) = pii(t) essencialmente é uma condição que coloca os valores diagonais de P na primeira coluna de Q. Essencialmente, a transformação da matriz P para a matriz Q não é nada mais do que mover as células da diagonal da matriz M (células estas que representam a transição de qualquer dada TA para a mesma TA exata) para a coluna mais à esquerda em cada linha com todas as outras células nesta linha sendo movidas para a direita uma coluna à medida que necessário para acomodar o movimento. Isto produz uma matriz Q que, para cada TA, lista, a partir da esquerda para a direita, a TA na qual os UEs nesta TA são mais estatisticamente prováveis de serem encontrados durante o próximo intervalo de tempo baseado nos dados passados gravados na matriz de probabilidade de transição M (e considerando o fato de que um UE é mais provável de permanecer na mesma TA mesmo que no entanto tais eventos normalmente não sejam gravados na matriz M).

[0034] Adicionalmente, define-se uma matriz de índices de reorde- namento V como a seguir:

(equação 3)

[0035] onde

[0036] vij(t) é o valor na linha i, coluna j da matriz V no tempo t, e

[0037] k é o número de TAs na lista de TA.

[0038] A matriz V mapeia a matriz Q de volta para a matriz P.

[0039] Deve ser observado para uma lista de TA de tamanho K, a probabilidade de que um UE na TA irá executar uma TAU (daqui para frente “probabilidade de TAU”) é igual a:

(Equação 4)

[0040] Expressamos cada linha na matriz Q como:

(Equação 5)

[0041] onde k é o número de TAs na lista de TA dos UEs na TA correspondente, e então, as TAs correspondendo às colunas qi,1, qi,2, ..., qi,K são as TAS que devem estar na lista de TAs (desde que elas são as K TAs mais prováveis nas quais o UE será encontrado). Por outro lado, a soma de qi,K+1, qi,K+2, ..., qiN é a probabilidade de atualização de área de rastreamento.

[0042] Além disso, observa-se que a TA na qual o UE atualmente reside quando a lista de TAs é atualizada deve estar incluída na lista de TAs do UE independente do tamanho da probabilidade. Caso contrário, uma TAU seria imediatamente executada. É por isto que a primeira coluna da matriz Q é a diagonal da matriz P.

[0043] Como será visto abaixo, a matriz Q será utilizada em um algoritmo que deriva a lista de TAs para todos os UEs em uma dada TA que irá minimizar o tráfego coletivo da rede para execução de TAUs e de buscas de UE.

[0044] Em adição a manter os dados em relação à busca geral e às TAUs na rede e a por consequência atualizar a matriz de probabilidade de transição como discutido acima, a MME também mantém um rastro do número de vezes que a busca é executada e a TAU é executada para cada UE individual. A MME calcula uma proporção de busca para cada UE em cada intervalo de tempo de coleta de dados t. A pro- porção de busca é: g(t) = (número de páginas)/(número da TAU + número positivo pequeno) (Equação 6)

[0045] O número positivo pequeno adicionado para o denominador é para impedir a possibilidade de divisão por zero caso não existam TAUs durante o período relevante.

[0046] Assim, g varia em proporção ao tamanho da lista de TAs (isto é, o número de TAs na lista de TAs). (Especificamente, quanto maior a lista de TA, menor o número de TAUs executadas pelo UE e maior o número de buscas executadas pelos eNBs).

[0047] Opcionalmente, um fator de ponderação exponencial pode ser incorporado na proporção de busca g(t), similar à equação 1.

[0048] Definem-se mais dois valores como ditos a seguir: β(t) = custo em tempo real do evento TAU / custo em tempo real de 1 evento de busca (Equação 7) r = taxa de sucesso da busca (Equação 8)

[0049] Como pode ser visto acima, β(t) são os custos em tempo real de um evento TAU divididos pelo custo em tempo real de um evento de busca. O operador da rede pode definir o custo em tempo real como ele desejar. Uma definição razoável do custo em tempo real de um evento TAU ou de um evento de busca é a carga média da CPU requerida para executar o mesmo. Entretanto, ele também pode ser definido como a quantidade média de dados transmitidos ou a quantidade média de tempo de transmissão da rede consumido por tais eventos.

[0050] A taxa de sucesso de busca, r, pode ser definida como a proporção do número de vezes que uma busca em relação a um UE estabelece contato com o UE em relação ao número total de buscas.

[0051] O algoritmo exato para criar listas de TA para UEs de acor do com os princípios da presente invenção para minimizar o tráfego geral como um todo para eventos de busca e de TAU irá depender, obviamente, da estratégia particular de busca utilizada na rede. Três estratégias ilustrativas razoavelmente projetadas para entrar em contato com um UE em um número mínimo de tentativas serão discutidas abaixo. Entretanto, outras estratégias razoáveis também são possíveis e as equações expostas neste documento podem ser modificadas à medida que necessário para quaisquer outras estratégias.

[0052] De acordo com uma primeira potencial estratégia, o eNB primeiro busca somente a última TA conhecida do UE específico. Se sem sucesso, então ele busca em todas as TAs na lista de TAs do UE.

[0053] Se ainda sem sucesso, ele tenta novamente a busca em todas as TAs na lista de TA do UE até um número predeterminados de novas tentativas, Dmax com os intervalos entre as novas tentativas (daqui para frente, período limite, td) aumentando para cada nova tentativa. Por exemplo, o período limite td pode ser estabelecido para d segundos, onde d é o número da tentativa de nova tentativa, de = 1, 2, ..., Dmax (isto é, para a primeira nova tentativa, td é um segundo, a para segunda nova tentativa, td é dois segundos, para a terceira nova tentativa, td é três segundos, e assim por diante, até Dmax segundos para a última nova tentativa).

[0054] Alternativamente, de acordo com uma segunda estratégia potencial de busca, todas as TAs na lista de TA do UE podem ser inicialmente buscadas simultaneamente, com novas tentativas (dentro da lista de TAs) após um período limite de td para a d-ésima nova tentativa, onde d = 1, 2, ..., Dmax como descrito acima em conexão com a primeira estratégia de busca.

[0055] De acordo com uma terceira estratégia potencial de busca, o UE é primeiro buscado em sua última TA conhecida. Se não tiver sucesso, então o UE é buscado em todas as TAs na sua lista de TA, com um máximo de Dmax novas tentativas, cada nova tentativa ocor- rendo d segundos após a nova tentativa anterior até a Dmax1 novas tentativas como anteriormente discutido. Se ainda sem sucesso, então o UE pode ser buscado em todas as TAs na rede com um máximo de Dmax2 novas tentativas, com cada nova tentativa ocorrendo após um período limite de tf segundos onde f é o número de sequência da nova tentativa, isto é, f = Dmax1 + 1, Dmax1 + 2, Dmax1 + 3 , ..., Dmax2..

[0056] A função de custo de tráfego para uma UE na TAi (isto é, a TA correspondendo à linha i da matriz Q) para cada tamanho potencial da lista de TAs para esta TA pode ser definida como:

[0057] onde

(Equação 9) para uma lista de TAs de tamanho ni

(Equação 10)

[0058] Adicionalmente, observe que as diferentes definições de Npage, i para as três estratégias diferentes discutidas acima seriam I

( (Equação 13)

[0059] Assim, de ordem a minimizar o tráfego geral da rede para os eventos de busca e de TAU, selecionamos o tamanho da lista de TAs, ni, para cada TA individual (isto é, cada linha da matriz Q) que produz o menor valor para a função de custo de tráfego, Li, isto é

(Equação 14)

[0060] Se desejado, ni pode ser restringido por quaisquer condi- ções adicionais desejadas. Por exemplo, pode ser desejável selecionar o tamanho da lista de TAs, ni, com a menor função de custo de trá- fego, Li, que ainda atende alguma taxa predeterminada de sucesso médio mínimo de busca, Starget e/ou de modo que o número médio de novas tentativas de busca, Di, será menor do que um número predeterminado Dmax, por exemplo,

de modo que di < Dtargθt e taxa média de sucesso de busca > Stargθt (Equação 15)

[0061] A Equação 10 é a função de custo de tráfego e é calculada para cada valor de i a partir de 1 até N, onde N é o número total de TAs na rede. O termo NTAU na equação 10 é o custo médio em tempo real de um evento TAU. O fator β, como anteriormente descrito em conexão com a equação 7, é um fator de normalização que normaliza o custo TAU para o custo do evento de busca. O termo Npage na equação 10 é o custo em tempo real de um evento de busca na rede. Npage é calculado de forma diferente dependendo da estratégia particular de busca selecionada para a rede. Como mencionado acima, três estratégias de busca ilustrativas foram reveladas e o algoritmo para calcular Npage para cada estratégia é apresentado acima nas equações 11, 12 e 13, respectivamente.

[0062] Por consequência, a função de custo de tráfego, L, deriva- da para cada tamanho de lista de TAs possível, é calculada como a soma da função de custo de busca Npage com a função de custo de TAU normalizada β NTAU para o dado tamanho de lista de TAs, ni.

[0063] Para propósito de clareza, as definições seguintes relevan tes para as equações 10 até 14 são proporcionadas:

[0064] Li é a função de custo de tráfego para uma lista de tamanho i;

[0065] i é o número da TA;

[0066] K é o número da estratégia de busca ilustrativa;

[0067] di é a meta de limite de atraso, isto é, o número médio de novas tentativas para a estratégia de busca;

[0068] r é a taxa de sucesso de busca como discutido acima em conexão com as Equações 11 até 13;

[0069] qij é o ponto de dados na linha i, coluna j da matriz Q;

[0070] qim é o ponto de dados na linha i, coluna m na matriz Q;

[0071] g é a proporção de busca no tempo de coleta de dados t para o UE particular sendo considerado como definido na Equação 6;

[0072] ni é o tamanho da lista de TAs (para a TAi).

[0073] A função de custo de tráfego Li em função do número de TAs na lista de TAs, ni, normalmente é representada graficamente em um formato de U, como apresentado na figura 5. Ou seja, a função de custo de tráfego ira diminuir à medida que o número de TAs na lista de TAs aumenta a partir de 1 até algum número e então irá começar a aumentar à medida que o número de TAs na lista de TAs adicionalmente aumenta. Por consequência, geralmente o melhor valor para ni (isto é, o número de TAs a colocar na lista de TAs dos UEs em uma dada TA), pode ser definido como o maior ni para o qual Li(ni) - Li(ni-1) é menor ou igual a zero. Assim, um modo eficiente de encontrar o valor ni resultando na menor função de custo é gerar uma equação que combine esta condição com a Equação 9.

[0074] O dito a seguir apresenta a derivação de tal equação subs tituindo a Equação 10 e a Equação 11( isto é, assumindo o número de estratégia de busca 1) na Equação 9, assumindo que o número de novas tentativas está limitado a um, isto é, Dmax = 1 e não possuindo restrição em relação à taxa média de sucesso de busca.

[0075] Encontre ni máximo para o qual L(1)i(ni)-L(1)i(ni-1) <para ca da i

(Equação 18)

[0076] Assim, a medida que se move da esquerda para a direita em qualquer linha i da matriz Q, a última linha para a qual a equação 16 é verdadeira produz não somente o tamanho desejado da lista de TAs para um UE particular, isto é, ni, mas também as TAs específicas que compreendem a lista, isto é, as TAs correspondendo às colunas j=1 até à coluna j = ni da linha i.

[0077] A figura 6 é um fluxograma ilustrando a operação para construir uma lista de TAs para um UE em uma dada TA para as con-dições seguintes: (1) estratégia de busca 1, (2) Dmax estabelecido para uma nova tentativa, e (3) nenhuma restrição de taxa média mínima de sucesso de busca. O fluxograma representa o processo ao determinar o número de TAs na lista de TAs bem como as TAs específicas a se colocar nesta lista para um único UE. O processo seria executado para cada UE na rede como indicado.

[0078] A MME começa o processo na etapa 301. Na etapa 303, a MME inicializa as matrizes M, P, Q e V para zero. Também será ne-cessário para os propósitos do procedimento, valores para (1) proporção de busca, g, (2) taxa de sucesso da busca, r, (3) fator de ponderação β, para ponderar o custo em tempo real de um evento TAU se comparado com um evento de busca, e (4) o número, N, de TAs na rede servida pela MME. Os valores de β e de N geralmente são valores fixos à medida que tipicamente eles somente se alteram quando o operador reconfigura a rede. Entretanto, g e r se alteram com o tempo e devem ser calculados em cada intervalo pela MME. Cada UE irá possuir um g único. Meramente como alguns exemplos, a inicialização das matrizes e de outros parâmetros, isto é, as etapas 301 e 303, podem ser executadas (1) em intervalos predeterminados durante a operação da rede (por exemplo, uma vez por semana ou uma vez por mês), (2) somente quando da inicialização da rede e quando da ocorrência de eventos especiais (por exemplo, os jogos olímpicos estão sendo mantidos na localidade servida pela rede), ou (3) somente quando da inicialização da rede (por exemplo, especialmente se uma função de ponderação exponencial for empregada).

[0079] A seguir, na etapa 305, é determinado se é o momento de executar a próxima atualização das listas de TAs de um UE. O caso de atualização pode ser virtualmente qualquer coisa. Tipicamente, sempre que a MME recebe um evento TAU a partir de um EU, ela irá atua- lizar esta lista de TAs do EU. Assim, cada TAU executada por um UE iria disparar tal caso. Entretanto, a MME também pode atualizar a lista de TA dos UEs em resposta a outros critérios, tais como (1) a expiração de algum período desde a última atualização da lista de TA para este EU,(2) um tempo predeterminado no qual todos os UEs são atualizados, (3) ocasiões especiais, etc. Em qualquer caso, sejam quais forem os casos de ativação, se uma não tiver ocorrido, o sistema simplesmente aguarda que um ocorra. Quando ocorre um caso de ativação, o fluxo continua para a etapa 307, onde todos os dados de evento de gerenciamento de área de rastreamento (por exemplo, TAUs e buscas) desde a última atualização são fatorados para atualizar as matrizes M e P bem como a proporção de busca para este UE.

[0080] A seguir, na etapa 309, a MME encontra a TA na qual o UE está localizado, TAi_current. Na etapa 311, a linha de cada uma das ma-trizes Q e V é atualizada. Particularmente, os valores para q i_current,j e vi_currentj são calculados para j = 1, 2, ..., N.

[0081] Com a linha i da matriz Q correspondendo à TA seleciona da agora atualizada, a lista de TAs para uso para os UEs nesta TA pode ser determinada. Assim, na etapa 313, o número de coluna j é es-tabelecido para 1, o que garante que a lista de TAs irá incluir a própria TA selecionada (desde que, de acordo com a definição da matriz Q, a primeira coluna da matriz Q corresponde à mesma TA, TAi_current). A seguir, na etapa 315, j é estabelecido para j + 1.

[0082] Na etapa 317, o valor para qi_current,j (como determinado na etapa 311) é comparado com o valor gerado pela Equação 16. Se qi_current,j for maior ou igual a este valor, isto significa que Li em função do número de TAs na lista de TAs, ni, ainda está diminuindo e, portanto, a TA correspondendo à coluna j na linha i_currente da matriz Q deve ser adicionada para a lista de TAs. Especificamente, devido às colunas na linha i da matriz Q serem dispostas em ordem descendente por probabilidade de encontrar um UE anteriormente encontrado em TAi_current em TAj, simplesmente adicionamos as TAs correspondendo às colunas na linha i_current da matriz Q para a lista de TAs na ordem da esquerda para a direita. Por consequência, o fluxo irá continuar da etapa 317 para a etapa 319 onde a TA que corresponde a q i_curent,j é adicionada para a lista de TAs para a TAi_current. Por outro lado, se qi_current,j for menor do que o valor calculado pela Equação 16, então a função de custo Li é crescente em função da adição de mais TAs para a lista de TAs, o que significa que a lista de TAs está terminada e o fluxo ao invés disso continuaria da etapa 317 de volta para a etapa 305 e aguardaria o próximo caso de atualização.

[0083] Retornando para a etapa 319, quando a TA corresponden do a qi_current,j é adicionada para a lista na etapa 319, o fluxo continua para a etapa 321 onde é determinado se a última coluna de um linha i_current foi alcançada. Se não, o fluxo retorna através das etapas 315 até 319 para determinar se outra TA deve ser adicionada para a lista de TA. Se sim, a lista de TA está terminada e o fluxo retorna para a etapa 305 para aguardar que ocorra o próximo caso de atualização.

[0084] O esquema descrito neste documento pode ser implemen tado na MME e não requer assistência de outros nós (exceto para a recepção de dados de tráfego e para a transmissão das listas de TAs para outros nós da rede). Adicionalmente, o próprio algoritmo é com-putacionalmente simples com poucos requerimentos de memória, o que, quando combinado com o nível reduzido de tráfego de sinalização que pode ser obtido, implica em maior capacidade de melhoramento para a MME.

[0085] Adicionalmente, enquanto a invenção foi descrita em cone xão com uma rede 3GPP LTE, os princípios expostos neste documento são aplicáveis para qualquer rede compreendendo várias subáreas nas quais um nó móvel pode ser buscado por um nó base.

[0086] Os processos descritos acima podem ser implementados por qualquer conjunto de circuitos razoável, incluindo, mas não limitado aos computadores, processadores, microprocessadores, processadores de sinal digital, máquinas de estado, software, firmware, hardware, circuitos analógicos, circuitos digitais, arranjos de portas programáveis em campo, conjunto de circuitos de lógica combinacional, ou qualquer combinação do dito acima, incluindo um computador ou outro processador executando software armazenado em qualquer meio legível por computador, incluindo, mas não limitado a disco compacto, disco versátil digital, RAM, ROM, PROM, EPROM, EEPROM e fita magnética. Os dados a serem armazenados na MME ou em qualquer outro lugar, de acordo com esta invenção, podem ser armazenados em qualquer memória de computador razoável, incluindo qualquer uma das formas mencionadas acima de memória de computador.

[0087] O fluxo poderia ser amplamente o mesmo para outras es tratégias e/ou restrições de busca, exceto que a equação na etapa 317 precisaria ser modificada de acordo com a estratégia e/ou restrições de busca particulares.

[0088] Tendo assim descrito algumas concretizações particulares da invenção, alterações, modificações e melhoramentos irão prontamente ocorrer para os versados na técnica. Tais alterações, modificações e melhoramentos como feitos óbvios por esta revelação são pretendidos para serem parte desta descrição apesar de não expressamente citados neste documento, e é pretendido que estejam dentro do espírito e do escopo da invenção. Por consequência, a descrição anterior é somente a título de exemplo e não limitada. Esta invenção somente é limitada como definido nas concretizações e nos equivalentes das mesmas.

Claims

1. Método realizado por um computador caracterizado pe lo fato de que é para construir uma lista de áreas de rastreamento para um equipamento do usuário em uma rede possuindo várias áreas de rastreamento (104) e vários equipamentos de usuário capazes de serem movidos entre as áreas de rastreamento (104) da rede (100), compreendendo as etapas de: manter (303), em uma memória de computador (112), dados descrevendo uma frequência de eventos de gerenciamento de área de rastreamento de equipamentos de usuário entre cada par de áreas de rastreamento (104) da rede (100) durante um período de tempo, os eventos de gerenciamento de área de rastreamento compreendendo eventos de busca e eventos de atualização de área de rastreamento; determinar (303) dados de custo relativo a partir de custos em tempo real de um evento de busca relativo a custos em tempo real de um evento de atualização de área de rastreamento, os custos em tempo real sendo definidos por um operador de rede; determinar (303), utilizando um processador, uma proporção de eventos de busca para os eventos de atualização de área de rastreamento na rede (100) para pelo menos um equipamento do usuário; predizer, utilizando o processador, baseado na frequência de eventos de gerenciamento de área de rastreamento dos equipamentos de usuário entre cada par de áreas de rastreamento da rede (100) ao longo do período de tempo, nos dados de custo relativo, e na proporção de eventos de busca para eventos de atualização de área de rastreamento na rede (100) para o pelo menos um equipamento de usuário, um número de áreas de rastreamento, n, para incluir em uma lista de áreas de rastreamento (104) para o pelo menos um equipa- mento do usuário, número este que, de forma preditiva, gera o menor valor para uma função de custo de tráfego, calculada como a soma de uma função de custo de busca e uma função de atualização de área de rastreamento (TAU) normalizada; e construir (313, 315, 317, 319, 321), utilizando o processador, a lista de áreas de rastreamento (104) para o pelo menos um equipamento do usuário possuindo n áreas de rastreamento.

2. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que predizer compreende calcular (313, 315, 317, 319, 321) o número, n, de áreas de rastreamento (104) a incluir na lista de áreas de rastreamento (104) separadamente para cada equipamento de usuário individual.

3. Método, de acordo com a reivindicação 1 ou 2, caracte-rizado pelo fato de que a rede (100) adicionalmente compreende uma Entidade de Gerenciamento de Mobilidade (MME) (112) e em que manter, determinar os custos relativos, determinar a proporção, predizer e construir são executados na MME (112).

4. Método, de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 3, caracterizado pelo fato de que construir compreende, para cada equipamento do usuário individual, colocar (313, 315, 317, 319, 321) na lista de áreas de rastreamento (104) pelo menos as n-1 áreas de rastreamento possuindo a mais alta frequência de eventos de ge-renciamento de área de rastreamento a partir da área de rastreamento na qual o equipamento de usuário correspondente está atualmente localizado para outra área de rastreamento.

5. Método, de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 4, caracterizado pelo fato de que construir adicionalmente com-preende, para cada equipamento de usuário individual, colocar a área de rastreamento individual em sua própria lista de áreas de rastrea- mento (104).

6. Método, de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 5, caracterizado pelo fato de que construir compreende: construir (303, 307) uma matriz compreendendo N linhas e N colunas, em que N é o número de áreas de rastreamento (104) na rede (100), cada linha correspondendo a uma área de rastreamento anterior na qual um equipamento de usuário estava localizado e cada coluna correspondendo a uma área de rastreamento atual na qual um equipamento de usuário está localizado; colocar (307), em cada célula da matriz, um valor corres-pondendo a um número de eventos de gerenciamento de área de ras- treamento de um equipamento de usuário correspondente a partir da área de rastreamento da linha correspondente para a área de rastrea- mento da coluna correspondente; ordenar (311) cada linha de modo que a coluna correspon-dendo à mesma como a área de rastreamento à qual a linha corresponde seja a primeira e seja seguida por todas as outras colunas em ordem descendente como uma função dos valores nas células da matriz.

7. Método, de acordo com a reivindicação 6, caracterizado pelo fato de que construir compreende colocar (313, 315, 317, 319, 321) em cada lista de áreas de rastreamento (104) as áreas de rastre- amento (104) correspondendo às primeiras n colunas da linha correspondendo à área de rastreamento na qual o equipamento do usuário correspondente está atualmente localizado.

8. Método, de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 7, caracterizado pelo fato de que calcular o número n compreende, para cada equipamento do usuário, determinar o número de áreas de rastreamento (104) i que produz o menor valor para Li utilizando a equação:

onde 9. é o custo relativo de um evento de busca para um evento de atualização de área de rastreamento; i é a área de rastreamento individual na qual o equipamento do usuário correspondente está atualmente localizado; j é uma área de rastreamento para a qual o equipamento do usuário pode mudar a partir da área de rastreamento i; N é o número de áreas de rastreamento (104) da rede (100); NTAU é uma função de custo de tráfego de eventos de atua-lização de área de rastreamento (303) para o equipamento do usuário correspondente em função de ni; e Npage é uma função de custo de tráfego de eventos de busca para a área de rastreamento individual i.

9. Método, de acordo com a reivindicação 8, caracterizado pelo fato de que

p para uma lista de TA de tamanho ni onde g é a proporção de um número de eventos de busca para um número de eventos de atualização de área de rastreamento (303) para o equipamento do usuário correspondente; e qij são os dados descrevendo a frequência de eventos de gerenciamento de área de rastreamento a partir da área de rastrea- mento i para a área de rastreamento j, onde a área de rastreamento j é a área de rastreamento correspondendo à j-ésima coluna da linha i da matriz.

10. Método, de acordo com a reivindicação 9, caracterizado pelo fato de que calcular o número n para cada equipamento do usuário individual adicionalmente compreende selecionar o valor n para o qual Li é o menor valor que mantém uma taxa predeterminada de sucesso de busca.

11. Método, de acordo com a reivindicação 9 ou 10, carac-terizado pelo fato de que Npage é em função de uma estratégia de busca particular utilizada na rede (100).

12. Método, de acordo com qualquer uma das reivindicações 9 a 11, caracterizado pelo fato de que Npage, i é selecionado a partir do grupo compreendendo:

onde r é uma proporção prede (100)terminada de sucesso de busca; e qimj são os dados descrevendo a frequência de eventos de gerenciamento de área de rastreamento a partir da área de rastrea- mento i para a área de rastreamento m, onde a área de rastreamento m é a área de rastreamento correspondendo a m-ésima coluna da linha i da matriz.

13. Método, de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 12, caracterizado pelo fato de que os dados de frequência são ocasionalmente reinicializados para zero.

14. Método, de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 12, caracterizado pelo fato de que os dados de frequência são exponencialmente ponderados.