CN103597890A - 跟踪移动通信网络中的用户终端 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种跟踪移动通信网络中的用户终端的方法。该方法包括：在跟踪节点确定用户终端位于跟踪区域中；存储与跟踪区域关联的数据，该数据包括在第一时间在跟踪区域的所有用户终端的观测的数量；从位于该跟踪区域和另一跟踪区域其中之一的用户终端接收寻呼响应；以及在用户终端保持位于跟踪区域中的情况下，将数据更新成包括在第一时间间隔之后在跟踪区域所接收的寻呼响应的数量，并且在用户终端位于另一跟踪区域的情况下，将数据更新成包括在第一时间间隔之后在另一跟踪区域所接收的寻呼响应的数量。

Description

跟踪移动通信网络中的用户终端

技术领域

本发明涉及跟踪移动通信网络中的用户的领域。

背景技术

用户终端可以是任何种类的终端，用户通过该终端访问通信网络。用户终端的示例包括蜂窝电话、个人数字助理、掌上电脑、膝上型电脑、台式机、游戏设备、媒体播放器、传感器等。注意，一些类型的通信网络、例如3GPP网络主要保持跟踪用户预订而不是用户终端，尽管用户终端通过UICC/SIM卡与预订关联。

由公共陆地移动网络(PLMN)所服务的地理区域通常划分为移动区域(MA)，其可称作例如位置区域(LA)、路由选择区域(RA)或者跟踪区域(TA)。MA由一个或多个小区无线电覆盖区域组成，以及由一个或多个节点所管理的一组MA称为这个节点或者这些节点的服务区域(SA)。这些区域的目的是保持近似跟踪用户终端的行踪。

这些MA的设计要求对位置更新(即，用户终端就其MA的变化来更新网络)与用户寻呼(即，网络当存在入局业务时定位其MA内部的用户终端)的需要之间的折衷。MA越大，则对于更新要求越少资源(大MA表示用户具有穿过区域边界到另一个MA的较小机会)，但是对于寻呼要求越多资源(大区域表示必须在更多小区中寻呼用户)。

第二和第三代移动系统(2G和3G，又分别称作GSM和WCDMA)使用“双重”划分；用于电路交换服务的LA以及用于分组交换服务的RA。管理电路交换业务的移动交换中心(MSC)保持跟踪其相应SA中的所有用户终端的LA，同时，管理分组交换业务的服务GPRS服务节点(SGSN)保持跟踪其相应SA中的所有用户终端的RA。这种解决方案的问题在于，它在必须按照相同方式来处置所有用户 – 而不管该用户是如何移动的 - 的意义上是不灵活的。例如，这意味着，必须在大区域中不必要地寻呼那些根本没有移动的用户，和/或在区域之间快速移动的那些用户必须连续更新其LA和RA。

仅处置分组交换业务的第四代移动系统(4G，又称作长期演进LTE)使用单一划分为TA。移动性管理实体(MME)保持跟踪其相应SA中的所有用户终端的TA。TA通过编号(TAI)来标识，以及TAI的集合称为TAI列表。能够总计为最多16个TA的TAI列表由MME来指配，并且与2G和3G相比增加灵活性，这是因为用户终端能够被指配TAI列表，并且因而在多个TA中注册。TAI列表的范围局限于特定MME SA的TAI。

LTE用户终端能够描述为具有移动性状态EMM-DEREGISTERED和EMM-REGISTERED以及连接状态ECM-IDLE和ECM-CONNETED的状态机。在这个简化视图中，用户终端在其被接通时变成EMM-REGISTERED，在接入点名称(APN)被建立时成为EMM-REGISTERED和ECM-IDEL，以及在实际传送或接收数据时成为EMM-REGISTERED和ECM-CONNECTED。

在MME SA内部，对TAI所指定的级别来记录ECM-IDLE的用户终端的行踪，而对小区级别来记录ECM-CONNECTED的用户终端的行踪。为此，所有小区反复广播其TAI，以及用户终端连续调谐到当前具有最强信号的小区。如果用户终端无法在其TAI列表中找到广播TAI，或者其周期不活动定时器到期，则用户终端将执行TA更新(TAU)，即，向MME报告其位置。注意，对于ECM-connected的用户终端，网络知道用户终端所在的小区，而对于ECM-idle的用户，网络仅知道用户终端处于其TAI列表的TA中(以及它还将知道终端在哪一个小区中是最后活动的)。

虽然与2G和3G中的刚性LA和RA相比，4G中的TAI列表的符号（notation）引入一定程度的灵活性，但是它没有解决优化MA报告与用户终端寻呼之间的折衷的问题。相反，由TA“取代”LA和RA可被认为只是术语问题。

TAI列表的概念在4G建议之前尚未出现，以及虽然在2G和3G网络中已经使用一些类似概念，但是这类概念会要求TAI列表的手动和人力密集的配置。这类大的非重叠TAI列表的使用还将意味着，在TA边界的高控制业务开销的问题保持不变。此外，这类列表和寻呼序列在变化网络条件下会导致低效寻呼策略，该寻呼策略不必要地使用许多信令，从而增加寻呼业务开销和定位时间。

发明内容

发明人已经认识到与现有技术解决方案关联的问题，并且设计了跟踪移动通信网络中的用户的新方法，其能够用于创建更好地反应变化网络条件的更有效寻呼序列和更多最新TAI列表。

按照第一方面，提供一种跟踪移动通信网络中的用户终端的方法。跟踪节点确定用户终端位于跟踪区域中，并且存储与跟踪区域关联的数据。与跟踪区域关联的数据(其由跟踪节点来存储)包括在第一时间在跟踪区域的所有用户终端的观测的数量。然后，跟踪节点从位于跟踪区域和另一跟踪区域其中之一的用户终端来接收寻呼响应。在用户终端保持位于跟踪区域的情况下，跟踪节点则将数据更新成包括在第一时间间隔之后在跟踪区域所接收的寻呼响应的数量。在用户终端这时位于另一跟踪区域的情况下，跟踪节点则将数据更新成包括在第一时间间隔之后在所述另一跟踪区域所接收的寻呼响应的数量。

跟踪节点可通过从用户终端接收寻呼响应以及被告知用户终端正参与的通信会话中的任一个，来确定用户终端位于跟踪区域中。

该方法还可包括存储与一个或多个其它跟踪区域(用户终端先前位于其中)关联的附加数据，该数据包括一个或多个其它跟踪区域的每个中的所有用户终端的观测的数量。接着从位于跟踪区域和另一跟踪区域其中之一的用户终端接收寻呼响应之后，在用户终端位于跟踪区域的情况下，将附加数据更新成包括在第一时间间隔之后在跟踪区域所接收的寻呼响应的数量，以及在用户终端位于另一跟踪区域的情况下，将附加数据更新成包括在第一时间间隔之后在另一跟踪区域所接收的寻呼响应的数量。

该方法还可包括：在用户终端位于另一跟踪区域的情况下，存储与另一跟踪区域关联的数据，与另一跟踪区域关联的数据包括在另一跟踪区域的所有用户终端的观测的数量；以及更新在第一时间间隔之后在另一跟踪区域所接收的寻呼响应的数量。

该方法还可包括确定用于寻呼用户终端的寻呼列表，该寻呼列表基于用户终端在第一时间间隔之后最有可能所在的跟踪区域来确定。寻呼列表的确定可基于跟踪区域中的用户终端寻呼响应的数量以及跟踪区域中的用户终端寻呼响应的比例中的任一个的阈值进行。

该方法还可包括通过确定用户终端在第一时间间隔之后可能所在的跟踪区域的列表，来制定跟踪区域列表。跟踪区域列表的确定可使用多个时间间隔上的所有数据、多个时间间隔上的跟踪区域中的寻呼响应的最大数量以及对于所指定时间间隔的跟踪区域中的寻呼响应的数量中的任一个进行。

该方法还可包括通过使用与用户终端移动相关的附加数据，来制定跟踪列表。附加数据可包括注册数据、切换数据、用户终端预订数据和用户终端历史数据中的任一个。

跟踪节点可从基站、移动性管理实体、NodeB和eNodeB中的任一个来选取。

按照第二方面，提供一种供移动通信网络中使用的跟踪节点。跟踪节点包括：

第一处理器，其用于确定用户终端位于跟踪区域中；

计算机可读介质，其采用存储器形式，用于存储与跟踪区域关联的数据，该数据包括在第一时间在跟踪区域从所有用户所接收的寻呼的数量；

接收器，其用于从用户终端接收寻呼响应，用户终端位于跟踪区域和另一跟踪区域其中之一；以及

第二处理器，其用于在用户终端保持位于跟踪区域中的情况下，将数据更新成包括在第一时间间隔之后在跟踪区域所接收的寻呼的数量，以及在用户终端位于另一跟踪区域的情况下，将数据更新成包括在第一时间间隔之后在所述另一跟踪区域中接收的寻呼的数量。

第二处理器还可设置成：在用户终端位于另一跟踪区域的情况下，存储与另一跟踪区域关联的数据，与另一跟踪区域关联的数据包括在另一跟踪区域的所有用户终端的观测的数量；以及更新在第一时间间隔之后在另一跟踪区域所接收的寻呼响应的数量。

跟踪节点还可包括第二接收器，其用于接收从来自用户终端的寻呼以及关于用户终端正参与通信会话的通知中的任一个所选取的信息，该信息可由第一处理器用于确定用户终端位于跟踪区域中。

跟踪节点还可包括配置成确定用于寻呼用户终端的寻呼列表的第三处理器，该寻呼列表基于用户终端在第一时间间隔之后最有可能所在的跟踪区域来确定。第三处理器可设置成基于跟踪区域中的用户终端寻呼响应的数量以及跟踪区域中的用户终端寻呼响应的比例中的任一个的阈值进行确定。

跟踪节点还可包括第四处理器，其用于通过确定用户终端在第一时间间隔之后可能所在的跟踪区域的列表，来制定跟踪列表。第四处理器可设置成使用多个时间间隔上的所有数据、多个时间间隔上的跟踪区域中的寻呼的最大数量以及对于所指定时间间隔的跟踪区域中的寻呼的数量中的任一个，进行用于制定跟踪列表的确定。

第四处理器可设置成通过使用与用户终端移动相关的附加数据，来制定跟踪列表制定。第四处理器可设置成使用附加数据，该附加数据包括注册数据、切换数据、用户终端预订数据和用户终端历史数据中的任一个。

按照第三方面，提供一种包含计算机可读代码的计算机程序，该计算机可读代码在运行于跟踪节点上时使跟踪节点执行第一方面的方法。

按照第四方面，提供一种包括计算机可读介质和按照第三方面的计算机程序的计算机程序产品，其中计算机程序存储在计算机可读介质上。

附图说明

图1是示出按照本发明的实施例的示范统计矩阵的表；

图2是示出根据本发明的实施例的步骤的流程图；以及

图3以框图示意示出通信网络中的实现选项；

图4是示出按照本发明的实施例的用户终端注册的流程图；

图5是示出按照本发明的实施例、用于寻呼用户终端的过程的流程图；

图6是示出按照本发明的实施例、用于按照小区(在其中最后观测到用户终端)来寻呼用户终端的过程的流程图；

图7是示出按照本发明的实施例、用于采集移动性数据的过程的流程图；

图8是示出用于确定是否清除小区中的旧数据的过程的流程图；

图9是示出用于清除小区中的旧数据的过程的流程图；

图10示意示出按照本发明的实施例、用于用户终端的位置分布的多个重叠估计量；

图11以框图示意示出根据本发明的实施例的跟踪节点。

具体实施方式

本发明一般涉及移动蜂窝网络以及空闲用户设备的定位。按照本发明的实施例，诸如基站、NodeB、eNodeB或者移动性管理实体(MME)之类的跟踪节点跟踪特定区域中的用户。通过跟踪用户所得到的移动性模式数据能够用于创建TAI列表，使得在终端从一个区域移动到另一个区域时降低对更新的需求，以及改进寻呼序列的效率。

本发明基于用户终端的成功定位来估计移动性模式统计。但是要注意，也可使用其它移动性统计，例如注册、切换和常规TAU。

图1示出能够通过以矩阵形式考虑数据来处置数据的示范方式。矩阵中的每行对应于一直到周期TA更新(TAU)间隔的长度的时间间隔。在这个示例中，对于2小时的TAU间隔，矩阵具有与2、5、15、45和120分钟对应的行。

矩阵中的每列对应于跟踪区域(TA)，以及在TAI T的矩阵具有用于T的一列以及用于用户能够在周期TAU间隔之内移动到的所有TA(或者最常用TA)的其它列。

注意，虽然描述指的是跟踪区域，但是这个术语能够用于指用户终端可在其中移动的任何种类的区域，例如小区、小区编组、4G跟踪区域等。本发明并不局限于4G跟踪区域。

在时间t，用户终端与TAI中的网络进行联系(例如通过TAU)。在图1的示例中，用户终端与TA 514进行联系。用户终端被指配TA 514的当前TAI列表，以及时间日志设置为t。在后一时间t’，同一用户再次与TAI T’中的网络进行联系。记录经过的时间t’-t和新的TAI T’。使与在T的矩阵的行t’-t和列T’对应的元素递增。例如，如果在时间15分钟，用户终端移动到TA 584，则在TA 584在15分钟所存储的值增加一。

按照这种方式跟踪用户终端允许跟踪节点通过收集具有最大数量的观测的TA(列)，来得出最佳TAI列表以及简单地按照与自分配TAI列表以来所经过的时间对应的列中的统计进行寻呼的最佳寻呼方案。

TAI列表通常包含概率大于某个阈值ε和/或一直到最大大小的所有TA。寻呼方案通常按连续应用的轮进行寻呼，直至接收到应答。在第一轮，寻呼在最有可能的TA中执行，在第二轮，寻呼在较不可能的TA中执行(或者也执行)，依此类推。

用户终端在每次它与网络进行联系时(但是在一些实施例中，它能够不太频繁)被指配新的TAI列表。注意，即使新TA与旧TA相同，TAI列表也可在t与t’之间改变，并且因此需要为当前使用的所有TAI列表保持寻呼方案。

更详细地考虑图1，能够看到，TA 514(用户终端在两个小时之内趋向于对其移动)的邻居是TA 584、990、222、973、401、48、965、706和104。

虚线矩形表示TA 514的可能TAI列表。在这个示例中，TAI列表1包含TA 514、584、990、222和973。这些是用户终端在2小时时间周期中最有可能移动到的TA。因此，对用户提供这个列表。能够看到，用户移动到不在TAI列表1中的TA(并且因此要求执行TAU)的可能性为(419+375+374+366+375)/90097=2.1%。换言之，使用数据来制定最佳TAI列表产生极少TAU。

现在考虑寻呼策略，示范二轮寻呼策略是在自指配TAI列表以来经过了15分钟或以下时，执行TA 514中的主要寻呼以及TA 584、990、222和973中的辅助寻呼。在自指配列表以来经过了超过15分钟时，主要寻呼在TA 514、584、990、222和973中执行。使用这种策略，能够估计，在前两分钟之内不进行辅助寻呼的概率为89002/(89002+193+…+157)=99.2%。这意味着，不是在一个寻呼轮中发送五个寻呼(对应于五个TA)，寻呼数/轮数总计为1.02/1.008(0-2分钟)、1.05/1.016(2-5分钟)和1.07/1.024(5-15分钟)。这种方案以1%更多寻呼轮为代价来节省大约80%的寻呼尝试。

此外，本发明允许动态指配的TAI列表接管静态TA的作用。简单方案是允许各小区、塔、装置或站点作为其自己的TA，并且使用动态获取的数据和算法来使TAU和寻呼为最少。这不仅简化管理工作，而且还实现具有高准确性TAI列表和寻呼方案(在理论上降至小区级别)的解决方案。网络管理员不再需要手动配置TAI列表，TAI列表也不要求响应网络或其使用的变化而更新。对LTE网络中的TAI列表长度的当前限制需要将单独小区编组为TA，以便根据小区数量实现与当今移动性区域相当的大小的动态指配TAI列表，但是这种限制可能在将来标准中去除。最佳寻呼序列仍然能够在TAI列表中的小区级别上计算。简言之，上述跟踪区域的使用引起配置和维护网络所需的手动人力的显著降低，同时允许高准确性用户寻呼。

此外，通过连续观测用户终端移动模式，遗忘旧模式，并且更新统计矩阵，在网络条件或者使用模式发生变化时我们能够增加寻呼准确性。作为简单示例，再次考虑图1中的统计矩阵，以及假定行进模式发生变化并且只有几个用户终端移动到TA 990。对于上面给出示例二轮寻呼策略示例(其中在第一轮寻呼TA 514、584、990、222和973)，已更新统计矩阵的使用会有效地产生排除TA 990的新寻呼策略。这意味着，在第一阶段仅执行四个寻呼，而如果尚未适配统计，则会使用五个寻呼。简言之，连续适配统计矩阵产生具有相同或更低预计寻呼时间的更低预计数量的寻呼。

当用户终端在其所指配TAI列表中标识的TA集合外部移动时，它向网络重新注册，并且按照正常位置管理接收与它所注册的小区的当前本地邻域(neighbourhood)对应的新TAI列表。

图2是概括上述步骤的流程图，其中具有与图2的编号对应的下列编号：

S1.    诸如MME或NodeB之类的跟踪节点确定用户终端位于TA中。这可通过例如从用户终端接收寻呼响应或者通过接收关于用户终端涉及到通信会话(例如发送/接收SMS消息、参与呼叫、发送/接收数据等)的通知进行。

S2.    存储与跟踪区域关联的数据。数据包括从跟踪区域中的所有终端所接收的寻呼响应的数量。开始用户终端的“监控”，以便监测用户终端的位置，其中术语“监控”指的是寻呼响应的监测。这个监控过程能够对于周期TA更新(TAU)间隔的持续期继续进行。

S3.    跟踪节点随后从用户终端接收寻呼响应。

S4.    进行确定以检查用户终端是否处于它最初所在的相同跟踪区域中。

S5.    如果用户终端保持在相同跟踪区域中，则与那个跟踪区域相关的数据被更新成包括在第一时间间隔之后在那个区域中接收的寻呼响应的数量。还开始新监控过程，同时现有监控也继续进行。另外，如果用户终端的任何其它监控过程当前在当前跟踪区域或者任何先前跟踪区域中是活动的，则所有这些监控过程更新在由相关监控过程的开始时间和寻呼响应的时间所给出的时间间隔之后在当前跟踪区域中接收的寻呼响应的数量。换言之，寻呼响应向后传播给其中用户终端的监控过程是活动的所有TA，使得它由先前已经开始并且尚未完成的所有监控过程来记录。

S6.    如果用户终端已经移动到另一跟踪区域，则与用户终端先前所在的跟踪区域相关的数据被更新成包括在第一时间间隔之后在所述另一跟踪区域中接收的寻呼响应的数量。如果用户的监控在另一跟踪区域中也是活动的，则与另一跟踪区域相关的数据被更新成包括在第一时间间隔之后在所述另一跟踪区域所接收的寻呼响应的数量。再次，如果用户终端的任何其它监控过程当前是活动的，则所有这些监控过程更新在由相关监控过程的开始时间和寻呼响应的时间所给出的时间间隔之后在所述另一跟踪区域中接收的寻呼响应的数量。另外，新监控过程在所述另一跟踪区域中开始，同时任何现有监控也继续进行。这些监控过程要求先前跟踪区域和任何另一跟踪区域中的用户的观测通过例如测量寻呼响应或者确定用户终端涉及到诸如语音呼叫、SMS、数据传递等的通信会话来得到。监控过程在它是活动的时候期间“预订”这个信息。

S7.    寻呼列表可基于用户终端最有可能在第一时间间隔之后已经移动到的跟踪区域(或者跟踪区域编组)来确定。这可例如基于TA中的用户终端响应的数量的阈值或者TA中的用户终端响应的比例的阈值进行。

S8.    数据还可用于制定TA列表，该TA列表能够提供给用户终端。TA列表可基于用户终端最有可能在第一时间间隔之后已经移动到的TA来制定。列表可使用多个时间间隔上的数据、多个时间间隔上的跟踪区域中的寻呼响应的最大数量或者所指定时间间隔期间的跟踪区域中的寻呼响应的数量来制定。其它信息、例如与用户终端移动相关的附加数据也可用于制定列表。这种附加数据的示例包括注册数据、切换数据、用户终端预订数据和用户终端历史数据。

如上所述，当跟踪节点接收寻呼响应时，更新与自监控开始以来经过的时间以及其中接收响应的跟踪区域(TAI)对应的数据。另外，新监控将在其中接收响应的跟踪区域中开始。因此，用户的若干监控能够在跟踪区域中但以不同的开始时间并发地运行，并且能够在多个跟踪区域中监控用户。监控在用户使其自己被注意(在这种情况发生的TAI中)时被发起，并且它们在通常与周期TAU(P-TAU)的时间对应的超时之后终止。这意味着，各寻呼响应可在各跟踪区域中多次(如果用户在最后的P-TAU时间间隔中多于一次使自身被知道)以及在多个跟踪区域中(如果用户在最后的P-TAU时间间隔期间在多个TAI中使自身被知道)被计数。注意，虽然新监控由用户使自身被知道的所有事件(例如寻呼响应以及出局呼叫或SMS)来触发，但是这些监控通常仅对监测一个这种事件(即，寻呼响应)感兴趣。

在时间t在区域T接收到寻呼响应的信息“向后”传播给所有其它监控过程(其可对于用户终端在进行中)。所有这类过程则将对于其中接收到响应的跟踪区域(例如在矩阵的适当列中)、但是对于不同时间间隔(例如在矩阵的适当行中)更新其计数器。在这点上，间隔取决于监控过程的开始时间。例如，对于具有开始时间t₁、…、t_s的S个监控过程(在T个TA，其中T与S无关)因而将分别更新与t-t₁、…、t-t_s对应的行。信息所涉及的TA的数量T一般总计为用户对于最后的P-TAU时间单位是活动的所有TA，以及监控过程的数量S通常总计为在这个时间期间所执行的活动的数量(用户使自身为网络已知的次数)。

因此，寻呼响应在它发生的TA中开始新监控过程，并且使(先前)最近的监控更新其计数器。注意，新开始的监控过程将不会更新任何计数器，直到下一个寻呼响应发生为止。监控则必须又向先前开始的监控报告回关于TA和时间，以及信息的这种后向传播递归地继续进行，直到已经更新所有活动监控。通过这种消息所更新的各监控通常将具有不同的开始时间(但是一部分可在相同TA中开始)。所有这些监控则将更新与其中接收到响应的TA对应的列，但是被更新的行将取决于寻呼响应的时间与那个监控的特定开始时间之间的差。另外，监控过程不仅通过寻呼响应来开始，而且还对用户使自身为网络已知的所有其它时机来开始。

收集移动性统计、指配本地邻域和执行寻呼所需的机制能够按照集中或者分散方式来实现。在集中方式中，移动性管理、移动性统计收集和动态TA管理对于LTE网络通常驻留在MME中。在分散方式中，统计收集和TA管理可由各小区/基站独自管理。图3示出集中与分散方式之间的差别；图3A中，用户终端3经由小区4连接到MME 5，该MME 5控制移动性管理6，并且存储移动性统计7，并且控制动态TA管理8。在图3B中能够看到，移动性统计7和动态TA管理在小区4级别来控制。虽然集中实现更为直接，但是分散方式不易受单故障点影响，并且在增加或去除小区/基站时提供对自配置的更好支持。此外，分布式实现具有潜在地能够处置跨越若干MME的MA的优点。

以下描述主要采取图3B所示的分散方式。注意，虽然最小管理实体称作小区，但是这可能实际上是TAI中的单独小区的编组，例如基于它们属于哪一个站点或者站点编组。如前面所述，这种编组由于对TAI列表的最大大小的当前限制而可能是必要的。但是要注意，即使由LTE的当前版本中的TAI列表所表示的动态邻域可必须通过小区聚合来形成，但是统计仍然能够在小区级别来采集，并且用于将TAI列表所覆盖的单独小区最佳地划分为寻呼阶段。为了清楚起见，以下描述假定每个TAI由单个小区组成，并且不存在对TAI列表大小的限制。以下描述作为举例还采取LTE网络，但是将会理解，机制可适用于在其它类型的网络中使用。

用户终端3在小区4的注册如LTE网络中所建立那样来执行，其中主要差别在于，向具有注册确认的用户终端发出的TAI列表基于移动性统计来动态计算。注意，TAI列表可能根据例如用户终端类型或者预订类而随着用户终端改变。

在小区4的注册由用户终端3发起。这触发图4所示的过程。存储到先前注册用户终端的小区的指针。这用于分布网络中的移动性统计。本地邻域按照当前移动性统计来更新，如下面所述，以及如果不存在共享已更新邻域的其它已注册用户终端，则计算最佳寻呼序列。执行这个操作，以便使寻呼序列可用于入局寻呼请求，并且对于自用户终端的最后TAU以来的各时间间隔进行。最后，将本地邻域作为TAI列表发送给用户终端。

在定位空闲用户终端时，触发图5所示的MME的主要寻呼过程。这简单地在网络故障情况下使用超时来将寻呼请求转发给小区4(其中当前注册用户终端3)。在报告定时器到期或者寻呼失败时，将这个向网络报告，以及如果定位用户终端3，则建立到该用户终端的连接。

图6示出小区中的寻呼请求过程。通过使用以下所述的统计获取过程，已经计算基于适合于这个特定用户终端3的移动性统计的最佳寻呼序列。该过程则使用适当存储的寻呼序列来依次请求各阶段的所有小区中的用户终端3的寻呼。如果在小区中发现用户终端3，则中断该过程，向网络报告位置，以及触发以下所述的用户终端观测过程。如果所有阶段通过而没有定位用户终端3，则报告失败定位。小区中的寻呼的过程在LTE网络中如常执行。

每当成功定位移动终端时采集和分布移动性统计，如图7所示。如果自注册以来的时间落入用户终端3的注册超时之内，则用户终端所在的小区的计数器在对应时隙中增加。进行所产生分布估计与用于计算最佳寻呼序列的分布估计之间的比较，以及在必要时计算新寻呼序列。

注意，将各观测转发给先前注册用户终端3的小区4，从而触发这个小区4中的相同观测过程。还要注意，即使当前小区可能不再更新其自己的统计，也转发观测。这允许各小区保持不同的、用户终端特定的TAU间隔，并且保证在特定小区的用户终端3的观测在与这些小区的TAU间隔对应的最大时间周期之内、在先前注册用户终端的所有小区中注册。

由上述机制所保持、由在用户终端3的每个新注册所记录的先前小区数据和基于TAI列表的寻呼序列所表示的用户终端3移动性轨迹在其不再相关时应当被去除，以便保存存储器、计算资源和用户完整性。轨迹数据使用定时器机制来定期地从各小区4中删除。这个定时器触发图8所述的清除操作。这个过程通过对其存储注册时间的所有用户终端3反复进行，并且检查是否已经达到注册超时。对于情况是这样的所有用户终端，实现图9所示的清除过程。由于只要仍然对另外观测感兴趣的存在先前注册用户终端3的至少一个小区则必须保持先前注册链，所以这个过程在清除到用户终端4的先前小区的链路之前查询先前小区。

虽然上述机制可通过模拟每个被管理小区的行为在MME 5中以中央方式来实现，但是该方式能够简化成在一个阵列中保持每个单独小区的计数器和寻呼向量。寻呼向量在注册时更新，但是对于各小区和用户终端TAI列表是唯一的。寻呼机制本身通过不必向单独小区转发寻呼请求来简化，并且注册用户终端的小区的寻呼向量而是能够由MME 5来直接检索和使用。类似地，能够简化轨迹清除操作，这是因为关于哪些小区仍然对单独用户终端3的观测感兴趣的信息在MME 5中是直接可用的。

为了制定TAI列表和最佳寻呼序列，进行关于表明在哪和何时注册用户终端3以及其它本地可用数据的条件用户终端3位置分布的确定。下面提供的用于用户移动性管理和数据收集的机制确保各小区提供有关于先前注册的用户终端3在寻呼尝试时在哪的信息，表示用户移动性的一阶和更高阶马尔可夫模型均能够被估计(分别以在哪注册用户终端为条件以及以用户终端在哪里注册和已经注册为条件来估计位置分布条件)。

在本发明的实施例中，选择使用一阶马尔可夫近似的基本模型。为了说明小区上的分布通常还与自用户终端注册以来的时间密切相关的事实，扩展这个条件。这个分布的熵通常随时间而增加，因为用户终端具有较长时间移动通过网络时变得不太确定用户终端位于哪里。为了简化条件的表示和估计，我们引入通过变量l来索引的多个固定时间间隔。这些间隔是固定的，并且通常能够设置为例如0-2、2-5、5-15和45-120分钟。实际上，这表示我们在各小区对于各时间间隔存储和估计一个条件。

另外，必须考虑使用和移动性模式的长期发展。这通过将多个重叠估计量Mη用于用户终端位置分布、将最近完成的模型用作下一个模型的先验来管理。估计方案使用M=N/T模型来循环，所述模型各基于N个观测和重叠程度T。重叠程度直接影响时间性质，即，遗忘较旧的历史数据的速度。通过将先前模型用作后一模型的先验，实现模型之间的平滑过渡，同时较旧移动性模式对当前参数估计具有较小影响，从而提供对新网络体制的自适应。注意，只有M组计数器需要同时保持在存储器中，其表示在实际实现中我们在M个模型表示之间循环，如图10所示。

使用贝叶斯推理(其中所有概率使用后验上的均值来估计)，我们能够将假定用户终端在时间间隔l最后在小区i注册的情况下用户终端位于小区j的概率的第η估计写作

其中

表示先前估计，以及

表示自这个用户终端连接到小区i以来的时间间隔l期间对小区j成功定位用户终端的数量。α控制先验的等效样本大小，即，与新观测相比我们信任先验的程度。使用基于网络拓扑的零知识的先验，初始估计仅包括当前小区，并且能够写作

再次要注意，虽然在以上表达中，模型η无限增加，但是只有M个模型和计数器组需要同时保持在存储器中。

对于估计之间的更平滑过渡，能够使用M的较大值，但是对于所有实用目的，M=2应当给予适当性能。对于快速自适应，N能够选择成大约200个样本左右，但是如果优先化估计的稳定性，则能够设置为较大值。降低对移动性模式中的暂时波动的敏感性的一种方式是设置α=N。

为了指配相关的本地TAI列表，所有可能的时间间隔之内的移动性模式的估计按下式进行：

等式3对于一个时隙与等式1相似，按照相同方式使用重叠模型。在这里，

表示先前估计，以及

表示自这个用户终端连接到小区i以来的任何时间间隔期间对小区j成功定位用户终端的数量，即，

。

两个参数用于控制和限制从这个分布估计所创建的邻域的大小：最大大小K，其不能被超过，以及概率截止c，其设置邻域的一部分的最小条件概率。邻域/TAI列表则通过下列步骤来创建：

1. 给定在当前小区注册的情况下对对于小区的1维条件概率向量进行排序。

2. 开始于最大概率，将所有对应小区/TA添加到TAI列表，直至达到K概率或者概率下降到c以下。

这个指配在用户终端向基站注册时执行，如图4所示。

初始先验关于上述各时隙设置为

这个先验引起小区邻域构造的预计行为。邻域最初仅包含当前小区，但是随着收集更多统计而逐渐增长。但是，如果关于网络拓扑和移动性模式的先验知识是可用的，则这可能在先验中来编码，以便获得甚至更快的收敛。

作为使用等式3的共同统计估计作为构造TAI列表的基础的备选方案，TAI列表能够对于各时隙按照相似方式来构造，并且然后组合为单个TAI列表以便发送给用户终端。为了这样做，例如可能取所有间隔上的所有TAI列表的并集，从各TAI列表中选择固定数量的TA，或者取所有间隔上的最大数。

用于TAI列表指配的一种可能的扩展方式是如上所述对于各时隙创建TAI列表。如果网络和手机实现会允许具有对应时隙的多个TAI列表，则这些可能直接发送给将按照自其最后的TAU以来的持续期在TAI列表之间切换的手机。这将允许用户终端位置管理中的更大准确性。备选地，如果如在LTE中那样能够仅使用一个TAI列表，则与不同时隙对应的TAI列表的并集可发送给用户终端。

在用户终端移动性数据中，存在多个其它相关性，其可用于更准确的用户终端位置估计。用户终端位置分布的大多数差异可能通过用户终端的所观测速度和方向来说明。因此，通过将上述一阶马尔可夫模型扩展成包括用户终端在其中注册的先前小区，则可重视用户终端移动性方向。通过还将表达取决于这些先前注册之间的时间，能够重视用户终端的速度。如上所述，为了简化条件的表示和估计，能够对于这些时间引入多个固定时间间隔。

上述表达直接推广为这类表示。但是要注意，通过扩展基本模型，用于健壮估计的必要观测量和必要的存储器要求显著增加。

此外，在估计用户终端位置分布时，可结合其它统计来源。容易可用的来源包括离开一个TA并且在另一个TA中注册的用户终端的重新注册观测以及所建立连接的切换观测。这类观测能够在各基站本地收集，向后沿所构造用户终端轨迹传播信息。但是要注意，与我们感兴趣的用户终端位置估计相比，这两种类型的观测具有取样偏置。对于重新注册观测，统计将朝TAI列表的边界上的基站的观测极大地偏置，而没有关于入局呼叫哪里的信息的切换观测是可能的，并且必须相应地调整。管理这个方面的一种方式是使用这些统计来形成对于沿与等式1中结合先前模型时相同的线条的用户终端位置分布的先验。

如果小区的操作状态是可用的，则用户终端位置分布估计能够扩展成考虑这个方面。给定小区的操作状态的用户终端条件位置分布能够基于采用来自零样本集合的拉普拉斯估计量所估计的所有小区上的分布、即所有小区上的均匀分布。如果所有小区均是操作的，则条件将均匀地分布于所有小区上。如果部分小区不是操作的，则这些小区的概率设置为零，同时在操作小区上使用均匀分布。假定用户终端移动性历史与网络的操作状态之间的无关性，并且因此基于如上所估计的移动性模式的条件用户终端分布和基于操作小区的条件能够简单地相乘并且重新归一化以达到全条件。

如果网络资源对其允许，则单独用户终端使用历史能够在网络中的全部或部分位置使用。如果各小区能够保持跟踪独立用户终端的统计，则这些统计可能用于增加位置分布估计的准确性。这通常将通过按照与使用重叠模型时的先前模型相同的方式将上述后验共同用户终端模式估计用作用户终端特定分布估计的先验来执行。用户终端统计还可能在中心级别来收集，其中某个用户终端的一般位置分布结合小区本地分布估计来估计和使用。

在寻呼方案中采用计算每个TAI列表和TAU间隔的子集的最佳寻呼序列的机制。这种优化问题涉及将TAI列表中的TA划分为多个寻呼阶段，以便平衡对于定位用户终端的预计延迟的每个单独寻呼的成本。

假定用于延迟对于用户终端实际所在的TA的寻呼的已知成本。基于此以及用户终端处于每个TA中的概率，能够计算用于在比第一阶段更迟的阶段中寻呼任何特定TA的小区的成本。仅基于这个成本，在每个阶段中寻呼TAI列表中的所有TA的小区始终是最佳的。但是，如果成本根据因寻呼消息引起的网络负荷来考虑并且针对上述延迟成本来加权，则固定划分优化问题产生，如下面所述。

因此，寻呼序列的成本将具有两个成分，其需要相对彼此来加权。首先，单独寻呼的延迟成本将取决于其被分配的阶段以及它将是成功的概率。换言之，寻呼越可能成功进行，则使其延迟将更昂贵。成本函数的这个成分能够表达为：

其中t是TAI列表中的小区的数量，w_k是将寻呼延迟到阶段k的成本的恒定加权，以及k是寻呼阶段索引。q_jk是布尔值，其在寻呼阶段k中寻呼小区j时取值1。P_j是用户终端实际上处于小区j中的概率。

由于已知用户终端将在TAI列表的每个TA中准确地被寻呼一次，所以作用准确地产生于一个阶段。这个成本通常随阶段索引而增长。

其次，使用各寻呼的减少的寻呼成本。这将对于在任何给定阶段中执行的各寻呼表达为一减去先前阶段中进行的所有寻呼的概率之和。因此，减少具有它将不需要执行的概率的各寻呼的成本。

这个成本能够计算如下：

其中各阶段k中的寻呼数量t_k为

也就是说，先前阶段的寻呼是成功的情况越有可能，则认为当前阶段的寻呼成本越低。如上所述，成本看来是极为非本地的，并且难以逐点评估，但是有可能的是改写减量以使得总成本成为

其中，t是由TAI列表所表示的小区的数量，以及q_jr是布尔值，其在阶段r中寻呼小区j时取值1。

能够将限制编程技术用于大小高达为80个基站和4个阶段的TAI列表，在大约几秒钟之内使用基本计算硬件将这种类型的问题解决为最优性。通过使用整数编程技术或者通过在固定最大计算时间之后中断对最佳解决方案的搜索，能够处置更大TAI列表，能够处置更多阶段，或者能够进一步降低对每个TAI列表和时间周期的优化所花费的计算时间。

为了使最佳寻呼序列在对新注册用户终端进行定位请求时是可用的，如果TAI列表尚不在使用中，则当用户终端在小区注册时计算寻呼序列(参见图4)。当新用户移动性观测到达时，移动性统计和最佳寻呼序列可发生变化。但是，由于计算成本仍然不是可忽略的，则最佳寻呼序列的重新计算被延迟直到这些新观测对优化的结果进行显著影响。为此，在用于计算所存储寻呼序列的分布与当前估计状态的分布之间采用如下Kullback-Leibler散度量度：

其中P表示当前分布估计，P_prev表示用于当前寻呼序列的估计，以及j在发送给用户终端的TAI列表中的所有小区上运行。活动TAI列表的新寻呼序列仅在新观测增加在固定极限之上的量度时来计算(参见图7)。

使用本文所述的方法，有可能区分不同服务或客户合同的寻呼策略。寻呼机制能够通过修改呼叫建立延迟的成本或者TAI列表的最大长度(以及可能的截止极限)来控制。例如，具有特惠预订的客户可使用呼叫建立延迟的更高成本或者更短TAI列表，这是因为这将降低预计建立延迟(以在所传送寻呼消息和/或TAU方面增加网络上的负荷为代价)。

进一步扩展是所收集统计用于检测和报告共同用户模式行为的变化。使用如上所述的重叠统计模型，并且比较使用Kullback-Leibler散度的所有连续模型，用户终端行为的变化能够被检测并且向网络运营商或者向例如紧急服务报告。

使方法和模拟器模块的实现来执行一系列实验，以便检验方法的精度和缩放性。实验集中于作为单小区或基站的节点的行为，并且假定每个TAI表示没有对TAI列表大小的限制的单个节点。模拟基于在给定节点注册的用户终端，并且然后按照给定静止概率分布在给定数量的其它节点的任一个准确地观测一次。

分布设计成捕获与以具有比如围绕例如主要道路所预计的其它方向略高概率的两个方向离注册节点的距离的相关性。为了清晰起见，在这里假定这全部在一个单一时间周期中发生。

用户终端在其中注册的节点内部构建的分布估计与用于取样的实际分布之间作为Kullback-Leibler散离所测量的信息增益被发现对于127个小区的样本集大小收敛。误差在大约500个观测(入局连接/寻呼事件)之后变为无关紧要。这提供实际分布的可靠估计，并且能够准确地计算TAI列表和最佳寻呼序列。

当观测累积时，小区将其本地邻域更新成包括其用户终端最有可能再次被观测的节点。这意味着，在构建与实际分布有关的信息时，邻域首先增长到固定最大大小，并且然后当静止分布的估计收敛时略微波动。遇到(最大大小64的)新邻域的概率被发现对于999个观测的行程从1.0降低到大约0.2。必须更新已知邻域的寻呼序列的概率也降低。

新邻域仅在注册用户终端并且分布的当前估计充分改变时创建。每次创建新邻域时，对那个邻域计算寻呼序列。另外，每一次更新分布的估计时，对每个所存储邻域进行检查新信息从旧信息发散的程度，并且在它可能会产生新寻呼序列时重新计算寻呼序列。已经发现，为了确保寻呼序列计算在几秒钟之内终止，邻域大小(TAI列表中的小区数量)应当保持为对于4个阶段低于大约60以及对于3个阶段低于数百。如果计算成本对于特定建立变得过高，则能够进行判定以便仅当散度增加到高于较高阈值时重新计算(牺牲对变化的灵敏度)或者对于寻呼序列计算切换到近似方法。

为了说明能够通过实现所提出方法来预计的增益的类型，已经观测到，在大约750个观测之后，从TAI列表的64个小区中，在9个小区中的寻呼(第一阶段)将定位仍然与当前小区关联的用户终端的大约43%，而在24个更多小区中的寻呼(第二阶段)将定位用户终端的大约66%。当评估预计数量的寻呼以便达到来自样本集的随机选择的用户终端时，随机入局呼叫的寻呼的预计数量在大约26.5稳定(来自邻域中保持的64)。这应当与当前常见情况（其中在单个寻呼之后(在示例的情况的15.7%中)或者在寻呼会产生53.3预计数量的寻呼的整个静态移动性区域64个节点之后成功进行）形成对照。这意味着，上述方法与当前实践相比实现51%的降低。对于所提出机制的二阶段版本，改进变为38%并且对于四个阶段56%，但是在那一点上，延迟对于一小部分连接可变得不可接受大。

图11以框图示意示出根据本发明的施例的跟踪节点。在这个示例中，跟踪节点是MME 5，但是将会理解，它可以是不同节点，特别是在跟踪节点位于小区中的情况下。

MME 5提供有第一处理单元9，该第一处理单元9确定用户终端位于TA中。这例如可通过接收来自用户终端的寻呼或者关于用户终端涉及到诸如语音呼叫、发送或接收SMS或其它数据之类的通信会话的通知进行。提供采用存储器10形式的计算机可读介质以用于存储与TA关联的数据11，该数据包括在第一时间在TA从所有用户所接收的寻呼的数量。提供第一接收器12以用于接收来自用户终端的寻呼响应，该用户终端位于TA或者另一TA中。还提供第二处理器13，其在用户终端保持为位于TA中的情况下将数据更新成包括在第一时间间隔之后在TA所接收的寻呼的数量。另外，如果用户终端的任何其它监控过程当前在当前跟踪区域或者任何先前跟踪区域中是活动的，则第二处理器13将与这些活动监控过程相关的数据更新成包括在由相关监控过程的开始时间和寻呼响应的时间所给出的时间间隔之后在TA中接收的寻呼的数量。

如果用户终端位于另一TA中，则第二处理器13将先前TA的数据更新成包括在第一时间间隔之后在另一TA中接收的寻呼的数量。第二处理器13还将与任何其它活动监控过程相关的数据更新成包括在由相关监控过程的开始时间和寻呼响应的时间所给出的时间间隔之后在TA所接收的寻呼的数量。例如，如果用户的监控在另一跟踪区域中是活动的，则第二处理器13将另一TA的区域更新成包括在第一时间间隔之后在另一TA中接收的寻呼的数量。

MME 5还可提供有第二接收器14，该第二接收器14接收从来自用户终端的寻呼以及关于用户终端正参与通信会话的通知中的任一个所选取的信息，该信息能够由第一处理器9用于确定用户终端位于TA中。

可提供第三处理器14以确定用于寻呼用户终端的寻呼列表。如上所述，寻呼列表基于终端在第一时间间隔之后最有可能所在的跟踪区域来确定。第三处理器14能够基于TA中的用户终端的数量和TA中的用户终端的比例中的任一个的阈值进行确定。

可提供第四处理器15以用于通过确定用户终端在第一时间间隔之后可能所在的TA的列表，来制定跟踪列表。第四处理器15能够使用多个时间间隔上的所有数据、多个时间间隔上的TA中的寻呼的最大数量以及对于所指定时间间隔的TA中的寻呼的数量中的任一个进行确定，并且还可利用与用户终端移动相关的附加数据、例如注册数据、切换数据、用户终端预订数据和用户终端历史数据。

注意，虽然以上单独描述处理器，但它只是描述的处理功能。将会理解，处理功能可全部由单个处理器来处置，如图11所示。

存储器10还可用于存储包括计算机可读代码的计算机程序16，计算机可读代码在由处理器运行时使MME 5(或者其它类型的跟踪节点)执行上述动作。

用于网络自组织和自调谐TAI列表的所提出机制与当前实践相比具有若干显著优点。首先，能够实现用于规划、配置和维护蜂窝网络基础设施的成本的极大降低，以及其次，能够更为有效得多地利用有限基础设施资源。

第一类型的优点如同对规划、配置、维护和重新配置给定装置的非重叠移动性区域所花费的工作量的显著降低。由于所提出机制完全消除对来自定位机制的静态移动性区域的需要，所以对这种类型配置所花费的所有时间能够减少。

在更有效操作方面，本文所述的机制显著减少每个寻呼尝试的寻呼的平均数量以及位置更新的数量。该机制还自动适合移动性模式的变化以及网络中的周围节点的负荷，并且对于故障和网络基础设施的变化是弹性的。其有益效果不仅在寻呼和位置更新的数量的方面、而且在针对用户模式的波动的服务的一般健壮性方面是可测量的。此外，移动性区域和寻呼序列能够适合不同种类的用户和服务。

本文所述的机制提供移动接入网基础设施设备的分布式、自适应自配置，并且能够用作用于将网络自配置功能性扩展到其它关键网络参数的基础。

本领域的技术人员会理解，可对上述实施例进行各种修改，而没有背离所附权利要求书中定义的本发明的范围。例如，上述实施例能够扩展到任何类型的移动网络。

在以上描述中使用了下列首字母缩写词：

APN  接入点名称

ECM EPS连接管理

EMM EPS移动性管理

EPS   演进分组系统

GPRS     通用分组无线业务

GSM 全球移动通信系统

LA     位置区域

LTE   长期演进

MA    移动性区域

MME 移动性管理实体

MSC 移动交换中心

PLMN     公共陆地移动网

RA    路由选择区域

SA     服务区域

SGSN     服务GPRS服务节点

TA    跟踪区域

TAI   跟踪区域识别码

TAU  跟踪区域更新

UE     用户设备

WCDMA 宽带码分多址

WIPO     全球知识产权组织

Claims (22)

1. 一种跟踪移动通信网络中的用户终端的方法，所述方法包括：

在跟踪节点，确定(S1)用户终端位于跟踪区域中；

存储(S2)与所述跟踪区域关联的数据，所述数据包括在第一时间在所述跟踪区域的所有用户终端的观测的数量；

从位于所述跟踪区域和另一跟踪区域其中之一的所述用户终端来接收寻呼响应；以及

在所述用户终端保持位于所述跟踪区域中的情况下，将所述数据更新(S5)成包括在第一时间间隔之后在所述跟踪区域所接收的寻呼响应的数量，以及在所述用户终端位于所述另一跟踪区域的情况下，将所述数据更新(S6)成包括在所述第一时间间隔之后在所述另一跟踪区域所接收的寻呼响应的数量。

2. 如权利要求1所述的方法，并且还包括：

存储与所述用户终端先前所在的一个或多个其它跟踪区域关联的附加数据，所述数据包括所述一个或多个其它跟踪区域的每个中的所有用户终端的观测的数量；以及

在从位于所述跟踪区域和所述另一跟踪区域其中之一的所述用户终端接收寻呼响应之后，在所述用户终端位于所述跟踪区域的情况下，将所述附加数据更新成包括在第一时间间隔之后在所述跟踪区域所接收的寻呼响应的数量，以及在所述用户终端位于所述另一跟踪区域的情况下，将所述附加数据更新成包括在所述第一时间间隔之后在所述另一跟踪区域所接收的寻呼响应的数量。

3. 如权利要求1或2所述的方法，并且还包括在所述用户终端位于所述另一跟踪区域的情况下，存储与所述另一跟踪区域关联的数据，与所述另一跟踪区域关联的所述数据包括在所述另一跟踪区域的所有用户终端的观测的数量；以及更新在所述第一时间间隔之后在所述另一跟踪区域所接收的寻呼响应的数量。

4. 如权利要求1至3中的任一项所述的方法，其中，所述跟踪节点通过从用户终端接收寻呼响应以及被告知所述用户终端正参与的通信会话中的任一个，来确定所述用户终端位于跟踪区域中。

5. 如权利要求1至4中的任一项所述的方法，还包括：

确定(S7)用于寻呼用户终端的寻呼列表，所述寻呼列表基于用户终端在所述第一时间间隔之后最有可能所在的跟踪区域来确定。

6. 如权利要求5所述的方法，其中，所述寻呼列表的确定基于跟踪区域中的用户终端寻呼响应的数量以及跟踪区域中的用户终端寻呼响应的比例中的任一个的阈值进行。

7. 如权利要求1至6中的任一项所述的方法，还包括：

通过确定用户终端在所述第一时间间隔之后可能所在的跟踪区域的列表，来制定(S8)跟踪区域列表。

8. 如权利要求7所述的方法，其中，跟踪区域列表的确定使用多个时间间隔上的所有数据、多个时间间隔上的跟踪区域中的寻呼响应的最大数量以及对于所指定时间间隔的跟踪区域中的寻呼响应的数量中的任一个进行。

9. 如权利要求7或8所述的方法，还包括通过使用与用户终端移动相关的附加数据，来制定所述跟踪列表。

10. 如权利要求9所述的方法，其中，所述附加数据包括注册数据、切换数据、用户终端预订数据和用户终端历史数据中的任一个。

11. 如权利要求1至10中的任一项所述的方法，其中，所述跟踪节点从基站、移动性管理实体、NodeB和eNodeB中的任一个选取。

12. 一种供移动通信网络中使用的跟踪节点，所述跟踪节点包括：

第一处理器(9)，其用于确定用户终端位于跟踪区域中；

计算机可读介质，其采用存储器(10)形式，用于存储与所述跟踪区域关联的数据(11)，所述数据包括在第一时间在所述跟踪区域从所有用户所接收的寻呼的数量；

接收器(12)，其用于从所述用户终端接收寻呼响应，所述用户终端位于所述跟踪区域和另一跟踪区域其中之一；以及

第二处理器(13)，其用于在所述用户终端保持位于所述跟踪区域中的情况下，将所述数据更新成包括在第一时间间隔之后在所述跟踪区域所接收的寻呼的数量，以及在所述用户终端位于所述另一跟踪区域的情况下，将所述数据更新成包括在所述第一时间间隔之后在所述另一跟踪区域中接收的寻呼的数量。

13. 如权利要求12所述的跟踪节点，其中，所述第二处理器(13)还设置成在所述用户终端位于所述另一跟踪区域的情况下，存储与所述另一跟踪区域关联的数据，与所述另一跟踪区域关联的所述数据包括在所述另一跟踪区域的所有用户终端的观测的数量；以及更新在所述第一时间间隔之后在所述另一跟踪区域所接收的寻呼响应的数量。

14. 如权利要求12或13所述的跟踪节点，还包括第二接收器(14)，其用于接收从来自所述用户终端的寻呼以及关于所述用户终端正参与通信会话的通知中的任一个所选取的信息，所述信息能由所述第一处理器(9)用于确定所述用户终端位于所述跟踪区域中。

15. 如权利要求12至14中的任一项所述的跟踪节点，包括设置成确定用于寻呼用户终端的寻呼列表的第三处理器(14)，所述寻呼列表基于所述用户终端在所述第一时间间隔之后最有可能所在的跟踪区域来确定。

16. 如权利要求15所述的跟踪节点，其中，所述第三处理器(14)设置成基于跟踪区域中的用户终端寻呼响应的数量以及跟踪区域中的用户终端寻呼响应的比例中的任一个的阈值进行确定。

17. 如权利要求12至16中的任一项所述的跟踪节点，还包括第四处理器(15)，其用于通过确定用户终端在所述第一时间间隔之后可能所在的跟踪区域的列表，来制定跟踪列表。

18. 如权利要求17所述的跟踪节点，其中，所述第四处理器(15)设置成使用多个时间间隔上的所有数据、多个时间间隔上的跟踪区域中的寻呼的最大数量以及对于所指定时间间隔的跟踪区域中的寻呼的数量中的任一个，进行用于制定所述跟踪列表的确定。

19. 如权利要求17或18中的任一项所述的跟踪节点，其中，所述第四处理器(15)设置成通过使用与用户终端移动相关的附加数据来制定所述跟踪列表。

20. 如权利要求19所述的跟踪节点，其中，所述第四处理器(15)设置成使用附加数据，所述附加数据包括注册数据、切换数据、用户终端预订数据和用户终端历史数据中的任一个。

21. 一种包括计算机可读代码的计算机程序(16)，所述计算机可读代码在运行于跟踪节点上时使所述跟踪节点执行如权利要求1至11中的任一项所述的方法。

22. 一种包括计算机可读介质(10)以及如权利要求21所述的计算机程序(16)的计算机程序产品，其中，所述计算机程序(16)存储在所述计算机可读介质(10)上。

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