JP2023539061A - Method and device for setting timer values in a network - Google Patents
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Abstract
【課題】ネットワークにおけるデータセッションの状態間を遷移するためのタイマー値を設定する方法及び装置を提供する。【解決手段】本発明の第1のエンティティとネットワーク分析を提供する第2のエンティティとを含むネットワーク内のデータセッションの状態間を遷移するための非アクティブタイマーの値を設定する第2のエンティティによって実行される方法は、第2のエンティティによって、少なくとも1つのユーザ機器(UE)に対する通信記述情報を含む入力データを取得する段階と、第2のエンティティによって、入力データに基づいて生成され、各データセッションに対するUE通信分析を含む出力分析を第1のエンティティに提供する段階と、を有し、出力分析は、データセッションに対する非アクティブタイマーの値を更新するか否かを判断するために使用される。【代表図】図2A method and apparatus for setting a timer value for transitioning between states of a data session in a network is provided. By a second entity that sets the value of an inactivity timer for transitioning between states of a data session in a network that includes a first entity of the invention and a second entity that provides network analysis. The performed method includes the steps of: obtaining, by a second entity, input data including communication description information for at least one user equipment (UE); providing an output analysis to the first entity that includes a UE communication analysis for the session, the output analysis being used to determine whether to update the value of the inactivity timer for the data session. . [Representative diagram] Figure 2
Description
本発明は、ネットワークにおけるデータセッションの状態間を遷移するためのタイマー値を設定する方法及び装置に関する。 The present invention relates to a method and apparatus for setting timer values for transitioning between states of data sessions in a network.
無線通信世代を重ねながら発展した過程を振り返ると、音声、マルチメディア、データなど、主に人間対象のサービスのための技術が開発されてきた。5G(5th-generation)通信システムの商業化以降、爆発的な増加傾向にあるコネクテッド機器が通信ネットワークに接続されると予想されている。ネットワークに接続されたモノの例には、車両、ロボット、ドローン、家電製品、ディスプレイ、各種インフラストラクチャに設置されたスマートセンサ、建設機械、工場機器などがある。モバイル機器は、拡張現実メガネ、仮想現実ヘッドセット、ホログラム機器などの多様なフォームファクタに進化すると予想される。6G(6th-generation)時代には、数千億の機器やモノをつなげて多様なサービスを提供するために、改善された6G通信システムを開発するための努力がなされている。このため、6G通信システムは、5G通信以降(beyond 5G)のシステムと呼ばれている。 Looking back at the evolution of wireless communications over successive generations, technologies have been developed primarily for services aimed at humans, such as voice, multimedia, and data. Since the commercialization of 5th-generation (5G) communication systems, it is expected that an explosive increase in connected devices will be connected to communication networks. Examples of connected things include vehicles, robots, drones, home appliances, displays, smart sensors installed in various infrastructures, construction machinery, and factory equipment. Mobile devices are expected to evolve into diverse form factors such as augmented reality glasses, virtual reality headsets, and holographic devices. In the 6G (6th-generation) era, efforts are being made to develop an improved 6G communication system to connect hundreds of billions of devices and things and provide a variety of services. For this reason, the 6G communication system is called a "beyond 5G" system.
2030年頃に実現されると予測される6G通信システムにおいて、最大伝送速度はテラ(即ち、1,000ギガ)bps、無線遅延時間は100マイクロ秒(μsec)である。即ち、5G通信システムに対する6G通信システムにおける伝送速度は50倍速くなり、無線遅延時間は10分の1に減る。 In a 6G communication system that is expected to be realized around 2030, the maximum transmission speed is tera (i.e., 1,000 gigabytes) bps, and the wireless delay time is 100 microseconds (μsec). That is, the transmission speed in a 6G communication system will be 50 times faster than that in a 5G communication system, and the wireless delay time will be reduced to one-tenth.
このような高いデータ転送速度及び超低(ultra low)遅延時間を達成するために、6G通信システムは、テラヘルツ(terahertz)帯域(例えば、95ギガヘルツ(95GHz)から3テラヘルツ(3THz)帯域のような)での実現が考慮されている。テラヘルツ帯域では、5Gで導入されたミリ波(mmWave)帯域に比べて、より深刻な経路損失や大気吸収現象により、信号到達距離、即ちカバレッジを確保する技術の重要性がより大きくなると予想される。カバレッジを確保するための主な技術として、RF(radio frequency)素子、アンテナ、OFDM(orthogonal frequency division multiplexing)よりもカバレッジ面でより優れた新規波形(waveform)、ビームフォーミング(beamforming)、巨大配列多入出力(massive multiple-input and multiple-output; massive MIMO)、全次元多入出力(full dimensional MIMO:FD-MIMO)、アレイアンテナ(array antenna)、大規模アンテナ(large scale antenna)のような多重アンテナ伝送技術などを開発する必要がある。この他にも、テラヘルツ帯域信号のカバレッジを改善するために、メタマテリアル(metamaterial)ベースのレンズ及びアンテナ、OAM(orbital angular momentum)を用いた高次元空間多重化技術、RIS(reconfigurable intelligent surface)などの新しい技術が議論されている。 To achieve such high data transfer rates and ultra-low latency times, 6G communication systems are based on terahertz (terahertz) bands, such as the 95 gigahertz (95 GHz) to 3 terahertz (3THz) bands. ) is being considered. In the terahertz band, compared to the millimeter wave (mmWave) band introduced in 5G, technology to ensure signal reach, or coverage, is expected to become more important due to more serious path loss and atmospheric absorption phenomena. . The main technologies for ensuring coverage include RF (radio frequency) elements, antennas, new waveforms that have better coverage than OFDM (orthogonal frequency division multiplexing), and beamforming. ing), large array massive multiple-input and multiple-output (massive MIMO), full dimensional multiple input/output (FD-MIMO), array antenna (array antenna), large-scale antenna (l multiplex such as large scale antenna) It is necessary to develop antenna transmission technology. In addition, in order to improve the coverage of terahertz band signals, metamaterial-based lenses and antennas, high-dimensional spatial multiplexing technology using OAM (orbital angular momentum), RIS (reconfigurable intelligent surface), etc. new technologies are being discussed.
また、周波数効率の向上及びシステムネットワークの改善のために、6G通信システムでは、上りリンク(uplink)及び下りリンク(downlink)が、同一時間に同一周波数リソースを同時に活用する全二重化(full duplex)技術、衛星(satellite)やHAPS(high-altitude platform stations)などを統合的に活用するネットワーク技術、移動基地局などをサポートしてネットワーク運営の最適化や自動化などを可能にするネットワーク構造革新技術、スペクトル使用予測に基づく衝突回避による動的周波数共有(dynamic spectrum sharing)技術、AI(artificial intelligence)を設計段階から活用してエンドツーエンド(end-to-end)のAIサポート機能を内在化してシステム最適化を実現するAIベースの通信技術、端末(user equipment:UE)演算能力の限界を超える複雑度のサービスを超高性能通信及びコンピューティングリソース(mobile edge computing(MEC)、クラウドなど)を活用して実現する次世代分散コンピューティング技術などの開発がなされている。更に、6G通信システムで利用される新しいプロトコルの設計、ハードウェアベースのセキュリティ環境の実現、データの安全活用のためのメカニズムの開発、及びプライバシー維持方法に関する技術の開発を通じて、デバイス間の接続性を更に強化し、ネットワークを更に最適化し、ネットワークエンティティのソフトウェア化を促進し、無線通信の開放性を高めようとする試みが続けられている。 In addition, in order to improve frequency efficiency and improve the system network, 6G communication systems use full duplex technology in which the uplink and downlink simultaneously utilize the same frequency resources at the same time. , network technology that makes integrated use of satellites and HAPS (high-altitude platform stations), network structure innovation technology that supports mobile base stations, etc., and enables optimization and automation of network operations, and spectrum technology. Optimize the system by incorporating end-to-end AI support functions by utilizing dynamic spectrum sharing technology and AI (artificial intelligence) from the design stage through collision avoidance based on usage predictions. AI-based communication technology that realizes high-performance communication and computing resources (mobile edge computing (MEC), cloud, etc.) to provide services with a complexity that exceeds the limits of the computing power of user equipment (UE). Next-generation distributed computing technology is being developed. Furthermore, we will improve connectivity between devices by designing new protocols for use in 6G communication systems, enabling hardware-based security environments, developing mechanisms for secure data utilization, and developing techniques for maintaining privacy. Efforts continue to further strengthen, further optimize networks, promote softwareization of network entities, and increase the openness of wireless communications.
このような6G通信システムの研究及び開発により、モノ間の接続だけでなく、人とモノとの間の接続まで共に含む6G通信システムの超接続性(hyper-connectivity)を通じて新たな次元の超接続経験(the next hyper-connected experience)が可能になると期待される。具体的には、6G通信システムを通じて超実感拡張現実(truly immersive extended reality:truly immersive XR)、高精度モバイルホログラム(high-fidelity mobile hologram)、デジタル複製(digital replica)などのサービスの提供が可能になると予想される。また、セキュリティ及び信頼性の向上による遠隔手術(remote surgery)、産業オートメーション(industrial automation)、緊急応答(emergency response)などのサービスが、6G通信システムを介して提供されることにより、産業、医療、自動車、家電などの様々な分野で応用される。 Through research and development of such 6G communication systems, a new dimension of hyper-connectivity will be achieved through the hyper-connectivity of 6G communication systems, which includes not only connections between things but also connections between people and things. The next hyper-connected experience is expected to become possible. Specifically, through the 6G communication system, we can create truly immersive extended reality (truly immersive XR), high-fidelity mobile holograms, and digital replicas. It is now possible to provide services such as a) It is expected that this will happen. In addition, with improved security and reliability, services such as remote surgery, industrial automation, and emergency response will be provided via the 6G communication system, which will improve industrial, medical, and It is applied in various fields such as automobiles and home appliances.
以下、次のドキュメントを参照する。 Please refer to the following document below.
[1]3GPP(登録商標)(3rd Generation Partnership Project) TR(Technical Report)28.809: Study on enhancement of Management Data Analytics (MDA), Rel-17(06-2020)
[2]3GPP(登録商標) TS23.288: Architecture enhancements for 5G System (5GS) to support network data analytics services, Rel-16(06-2020)
[3]3GPP(登録商標) TR23.700-91: Study on enablers for network automation for the 5G System (5GS); Phase 2, Rel-17(06-2020)
[4]3GPP(登録商標) TS23.502: Procedures for the 5G System (5GS), Rel-16(06-2020)
[1] 3GPP (registered trademark) (3rd Generation Partnership Project) TR (Technical Report) 28.809: Study on enhancement of Management Data Ana lyrics (MDA), Rel-17 (06-2020)
[2] 3GPP (registered trademark) TS23.288: Architecture enhancements for 5G System (5GS) to support network data analytics services, Rel-16 (06- 2020)
[3] 3GPP (registered trademark) TR23.700-91: Study on enablers for network automation for the 5G System (5GS); Phase 2, Rel-17 (06-2020)
[4] 3GPP (registered trademark) TS23.502: Procedures for the 5G System (5GS), Rel-16 (06-2020)
本発明で使用する様々な頭字語、略語、及び定義については、本説明の終わりで定義される。 Various acronyms, abbreviations, and definitions used in this invention are defined at the end of this description.
人工知能(artificial intelligence:AI)は、無線アクセスネットワーク(radio access network:RAN)、コアネットワーク(core network:CN)、並びに運営、管理、及びメンテナンス(operations、administration and maintenance:OAM)とも呼ばれる管理システムの標準化プロセスが適用されるドメインを含む全てのネットワークドメインにおいて、5Gのエンドツーエンド(end-to-end)のネットワーク自動化のための重要な要素(key enabler)として確認されている。従って、標準化及び産業団体は、AIモデルがネットワークを自律的に運営及び管理するために、ますます複雑になる作業をサポートできるようにデータ分析の仕様支援を開発する過程にある。 Artificial intelligence (AI) can be used to improve radio access networks (RAN), core networks (CN), and operations, administration and maintenance. Management system also called maintenance (OAM) It has been identified as a key enabler for 5G end-to-end network automation in all network domains, including those where the standardization process of 5G is applied. Standardization and industry bodies are therefore in the process of developing data analysis specification support so that AI models can support the increasingly complex task of autonomously operating and managing networks.
RANの観点から先駆者であるO-RAN同盟は、様々なネットワーク機能(network functions:NFs)を自動化し、運営コスト(operating expenses:OPEX)を減らすために、AIを利用する開放的で効率的なRANの開放型仕様を開発するというビジョンを持つ先導事業者によって、2018年に設立された。 A pioneer from a RAN perspective, the O-RAN Alliance is an open and efficient platform that leverages AI to automate various network functions (NFs) and reduce operating expenses (OPEX). It was established in 2018 by a leading operator with the vision of developing an open specification for RAN.
更に、3GPP(登録商標)によるデータ分析のために標準化されたサポートは、特にCN側面及び制御プレーン上のRel-16において既に進歩している。5GCのサービスベースのアーキテクチャの原則に従うネットワーク機能として、5GC内に位置する新しい、いわゆるネットワークデータ分析機能(network data analytics function:NWDAF)に固定されたデータ分析フレームワークは、ネットワークの複数の制御プレーン機能を向上させる目的で定義された。更に、OAM側面では、ネットワークの長期的な管理側面を処理するのに役立つように、3GPPによって管理データ分析サービス(management data analytics service:MDAS)も指定されている[1]。RAN分析エンティティ、NWDAF(network data analytics function)、及びMDASの共同運営は、依然として関連組織内で未だ進行中である。 Moreover, standardized support for data analysis by 3GPP is already advanced, especially on the CN side and Rel-16 on the control plane. As a network function that follows the service-based architecture principles of 5GC, the data analysis framework anchored in a new so-called network data analytics function (NWDAF) located within 5GC supports multiple control plane functions of the network. was defined with the purpose of improving Furthermore, on the OAM side, a management data analytics service (MDAS) has also been specified by 3GPP to help handle the long-term management aspects of the network [1]. The joint operation of the RAN analytics entity, the network data analytics function (NWDAF), and MDAS is still ongoing within the relevant organizations.
UEでは、5G PDU(protocol data session)セッションをアクティブ化及び非アクティブ化できるようにすることが好ましい。そのような機能は、迅速なタイムスケール、即ち一般にネットワーク管理及び統合システムが許容するよりもはるかに迅速に意思決定を行うことを求めるため、典型的にはCNの制御プレーン(control plane)内に存在する。 Preferably, the UE is capable of activating and deactivating a 5G PDU (protocol data session) session. Such functionality is typically implemented within the CN's control plane because it requires rapid timescales, i.e., making decisions much more quickly than network management and integration systems typically allow. exist.
3GPP(3rd Generation Partnership Project)による5G標準は、UEが設定した各PDUセッションの個別及び動的アクティブ化/非アクティブ化のサポートを既に開発しているが、PDUセッションの非アクティブ化からアクティブ化への様々な遷移及び関連するUE状態は、ネットワークで相当の制御シグナリングオーバーヘッドを発生させる。 The 5G standard by 3GPP (3rd Generation Partnership Project) has already developed support for individual and dynamic activation/deactivation of each PDU session set by the UE, but there is a shift from deactivation to activation of PDU sessions. The various transitions of and associated UE states generate considerable control signaling overhead in the network.
従って、この遷移は、PDUセッションを非アクティブ化にする利益が上記の遷移によってもたらされるシグナリングオーバーヘッドで相殺されないように注意深く制御されなければならない。個々のUEの適応型非アクティブ化タイマー(adaptive inactivity timer)は上記の問題に対処するために提案されたツールであるが、5Gネットワークでは非アクティブ化タイマーの値を最適化するために必要なPDUセッション毎の細分性(per-PDU-session granularity)を考慮していなかった。更に、経験的(heuristic)アルゴリズムに基づいて瞬間的に適切な値を設定し、従って準最適化された性能を得ることができなかった。 Therefore, this transition must be carefully controlled so that the benefit of deactivating the PDU session is not offset by the signaling overhead introduced by said transition. Although the adaptive inactivity timer of individual UEs is a tool proposed to address the above issues, in 5G networks the PDUs required to optimize the value of the inactivation timer Per-PDU-session granularity was not considered. Furthermore, it was not possible to set appropriate values instantaneously based on heuristic algorithms and thus obtain sub-optimal performance.
UEのバッテリ電力消費とネットワークリソースの使用とを最小限に抑えるためには、非アクティブ化タイマーに適切な値を割り当てることが重要である。非アクティブ化タイマーは、PDUセッションと最終的にUEの状態遷移タイミングを制御するように設計されている。非アクティブタイマーの長さを短くすると、UEが無線モジュールの電源をオフにしている間にUEをCM(connection management)-IDLE状態に保つことでUEのバッテリ電力の消費を抑えられるが、PDUセッションのアクティブ化状態及びUE CM状態の頻繁な遷移が発生し、ネットワーク内で大規模な制御シグナリングオーバーヘッドが発生する。特に、UEの状態をCM-IDLEからCM-CONNECTEDに変更すると、必要なページングメッセージが複数のセルを介してブロードキャストされ、相当量の無線リソースが消費される。しかし、非アクティブタイマーの長さを長くしすぎると、無線リソースの利用効率が低下し、UEがCM-IDLEに遷移する前に、CM-CONNECTEDに留まる長いテールタイム(tail time)を経験するUEでは、より多くのバッテリ電力消費をもたらす。 In order to minimize UE battery power consumption and network resource usage, it is important to assign appropriate values to the deactivation timer. The deactivation timer is designed to control the PDU session and ultimately the UE state transition timing. Shortening the length of the inactivity timer can reduce UE battery power consumption by keeping the UE in the CM (connection management)-IDLE state while the radio module is powered off, but the PDU session Frequent transitions of activation states and UE CM states occur, causing extensive control signaling overhead in the network. In particular, when changing the state of the UE from CM-IDLE to CM-CONNECTED, the necessary paging messages are broadcast over multiple cells, consuming a significant amount of radio resources. However, if the length of the inactivity timer is too long, the radio resource utilization efficiency will decrease and the UE may experience a long tail time staying in CM-CONNECTED before transitioning to CM-IDLE. It will bring more battery power consumption.
従って、全体的な性能を最適化するために、非アクティブタイマー(inactivity timer)値を設定又は調整する技術が求められる。 Therefore, techniques are needed to set or adjust inactivity timer values to optimize overall performance.
上記情報は、本発明の理解を助けるための背景情報としてのみ提示される。上記のいずれかが本発明に関する先行技術として適用可能であるか否かについて、いかなる判断も行われておらず、いかなる主張もなされていない。 The above information is presented only as background information to assist in understanding the present invention. No determination has been made or any claim made as to whether any of the above is applicable as prior art with respect to the present invention.
例えば、本発明の一実施形態は、NWDAF分析に基づいて3GPP 5GネットワークにおけるPDUセッションのアクティブ/非アクティブ状態間の遷移のための非アクティブタイマーの値を設定するための方法、装置、及びシステムを提供する。本発明の態様は、少なくとも上記の問題及び/又は欠点を解決し、少なくとも以下に説明する利点を提供することにある。 For example, one embodiment of the present invention provides a method, apparatus, and system for setting the value of an inactivity timer for transition between active/inactive states of a PDU session in a 3GPP 5G network based on NWDAF analysis. provide. Aspects of the present invention seek to overcome at least the problems and/or disadvantages noted above and to provide at least the advantages described below.
本発明は、上記従来の問題点に鑑みてなされたものであって、本発明の目的は、ネットワークにおけるデータセッションの状態間を遷移するためのタイマー値を設定する方法及び装置を提供することにある。 The present invention has been made in view of the above conventional problems, and an object of the present invention is to provide a method and apparatus for setting a timer value for transitioning between states of a data session in a network. be.
更なる態様は、以下の説明で部分的に説明され、部分的には、説明から明らかにされるか又は提示された実施形態の実施によって学習される。 Additional aspects will be set forth in part in the description that follows, and in part will be obvious from the description or may be learned by practice of the presented embodiments.
上記目的を達成するためになされた本発明の一態様による第1のエンティティとネットワーク分析を提供する第2のエンティティとを含むネットワーク内のデータセッションの状態間を遷移するための非アクティブタイマーの値を設定する前記第2のエンティティによって実行される方法は、前記第2のエンティティによって、少なくとも1つのユーザ機器(UE)に対する通信記述情報を含む入力データを取得する段階と、前記第2のエンティティによって、前記入力データに基づいて生成され、各データセッションに対するUE通信分析を含む出力分析を前記第1のエンティティに提供する段階と、を有し、前記出力分析は、データセッションに対する非アクティブタイマーの値を更新するか否かを判断するために使用される。 A value of an inactivity timer for transitioning between states of a data session in a network including a first entity and a second entity providing network analysis according to an aspect of the invention made to achieve the above objects. The method performed by the second entity for configuring a UE comprises the steps of: obtaining, by the second entity, input data comprising communication description information for at least one user equipment (UE); , providing to the first entity an output analysis generated based on the input data and including a UE communication analysis for each data session, the output analysis including a value of an inactivity timer for the data session. Used to determine whether to update or not.
本発明の他の態様によると、上記態様の方法を実行するように動作可能な通信ネットワークが開示される。 According to other aspects of the invention, a communication network is disclosed that is operable to perform the method of the above aspects.
上記目的を達成するためになされた本発明の一態様による第1のエンティティとネットワーク分析を提供する第2のエンティティとを含むネットワーク内のデータセッションの状態間を遷移するための非アクティブタイマーの値を設定する前記第1のエンティティによって実行される方法は、前記第1のエンティティによって、少なくとも1つのユーザ機器(UE)に対する通信記述情報を含む入力データを前記第2のエンティティに送信する段階と、前記第1のエンティティによって、前記第2のエンティティから、前記入力データに基づいて生成され、各データセッションに対するUE通信分析を含む出力分析を受信する段階と、前記出力分析に基づいて更新されたデータセッションに対する非アクティブタイマーの値を用いて、前記データセッションの状態間の遷移を決定する段階と、を有する。 A value of an inactivity timer for transitioning between states of a data session in a network including a first entity and a second entity providing network analysis according to an aspect of the invention made to achieve the above objects. The method performed by the first entity comprises the steps of: transmitting, by the first entity, input data comprising communication description information for at least one user equipment (UE) to the second entity; receiving, by the first entity, from the second entity an output analysis generated based on the input data and including a UE communication analysis for each data session; and updated data based on the output analysis. and determining transitions between states of the data session using the value of an inactivity timer for the session.
上記目的を達成するためになされた本発明の一態様による第1のエンティティとネットワーク分析を提供する第2のエンティティとを含むネットワーク内のデータセッションの状態間を遷移するための非アクティブタイマーの値を設定する前記第2のエンティティの装置は、トランシーバと、前記トランシーバに結合されたプロセッサと、を備え、前記プロセッサは、少なくとも1つのユーザ機器(UE)に対する通信記述情報を含む入力データを取得する段階と、前記第2のエンティティによって、前記入力データに基づいて生成され、各データセッションに対するUE通信分析を含む出力分析を前記第1のエンティティに提供する段階と、を実行するように構成され、前記出力分析は、データセッションに対する非アクティブタイマーの値を更新するか否かを判断するために使用される。 A value of an inactivity timer for transitioning between states of a data session in a network including a first entity and a second entity providing network analysis according to an aspect of the invention made to achieve the above objects. The second entity's apparatus for configuring comprises a transceiver and a processor coupled to the transceiver, the processor obtaining input data including communication description information for at least one user equipment (UE). and providing the first entity with an output analysis generated by the second entity based on the input data and including a UE communication analysis for each data session; The output analysis is used to determine whether to update the value of the inactivity timer for the data session.
上記目的を達成するためになされた本発明の一態様による第1のエンティティとネットワーク分析を提供する第2のエンティティとを含むネットワーク内のデータセッションの状態間を遷移するための非アクティブタイマーの値を設定する前記第1のエンティティの装置は、トランシーバと、前記トランシーバに結合されたプロセッサと、を備え、前記プロセッサは、少なくとも1つのユーザ機器(UE)に対する通信記述情報を含む入力データを前記第2のエンティティに送信する段階と、前記第2のエンティティから、前記入力データに基づいて生成され、各データセッションに対するUE通信分析を含む出力分析を受信する段階と、前記出力分析に基づいて更新されたデータセッションに対する非アクティブタイマーの値を用いて、前記データセッションの状態間の遷移を決定する段階と、を実行するように構成される。 A value of an inactivity timer for transitioning between states of a data session in a network including a first entity and a second entity providing network analysis according to an aspect of the invention made to achieve the above objects. The apparatus for configuring the first entity comprises a transceiver and a processor coupled to the transceiver, the processor configured to send input data to the first entity including communication description information for at least one user equipment (UE). receiving from the second entity an output analysis generated based on the input data and including a UE communication analysis for each data session; determining a transition between states of the data session using the value of an inactivity timer for the data session.
本発明の一実施形態の目的は、関連技術に関連する問題及び/又は欠点のうちの少なくとも1つ、例えば本明細書に記載の問題及び/又は欠点のうちの少なくとも1つに少なくとも部分的に対処し、それを解決し、及び/又は軽減することである。更に、関連技術に対して、少なくとも1つの利点、例えば本明細書に記載の利点のうちの少なくとも1つを提供することは、本発明の一実施形態の目的である。 An object of an embodiment of the invention is to at least partially address at least one of the problems and/or disadvantages associated with the related art, such as at least one of the problems and/or disadvantages described herein. to address, resolve, and/or alleviate it. Furthermore, it is an objective of an embodiment of the invention to provide at least one advantage over related art, such as at least one of the advantages described herein.
本発明は、独立請求項に定義されている。好ましい特徴は、従属請求項で定義される。 The invention is defined in the independent claims. Preferred features are defined in the dependent claims.
本発明によれば、非アクティブ化タイマーに適切な値を割り当てることで、UEのバッテリ電力消費とネットワークリソースの使用とを最小限に抑えることができる。 According to the present invention, battery power consumption and network resource usage of the UE can be minimized by assigning appropriate values to the deactivation timer.
本発明の他の態様、利点、及び顕著な特徴は、本発明の様々な実施形態を開示する図面に関連してなされた以下の詳細な説明から当業者に明らかに理解されるであろう。本発明の特定の実施形態の上記及び他の態様、特徴、及び利点は、図面と併せて、以下の説明からより明らかになるであろう。 Other aspects, advantages, and salient features of the invention will become apparent to those skilled in the art from the following detailed description taken in conjunction with the drawings that disclose various embodiments of the invention. These and other aspects, features, and advantages of certain embodiments of the invention will become more apparent from the following description, taken in conjunction with the drawings.
以下、本発明を実施するための形態の具体例を、図面を参照しながら詳細に説明する。図面全体において、同様の参照符号は、類似の部品、構成要素、及び構造を指すことが理解されるであろう。 Hereinafter, specific examples of modes for carrying out the present invention will be described in detail with reference to the drawings. It will be understood that like reference numbers refer to similar parts, components, and structures throughout the drawings.
図面を参照する以下の説明は、特許請求の範囲によって定義されるような本発明の様々な実施形態及びその均等物の包括的な理解を助けるために提供される。理解を助けるための様々な特定の詳細が含まれるが、これらは、単なる例示と見なすべきである。従って、当業者は、本発明の範囲及び精神から逸脱することなく、本明細書に記載された様々な実施形態の様々な変更及び修正がなされ得ることを認識するであろう。また、公知の機能及び構成の説明は、明確性及び簡潔さのために省略される。 The following description with reference to the drawings is provided to aid in a comprehensive understanding of various embodiments of the invention and equivalents thereof as defined by the claims. Various specific details are included to aid understanding and are to be considered illustrative only. Accordingly, those skilled in the art will appreciate that various changes and modifications can be made to the various embodiments described herein without departing from the scope and spirit of the invention. In addition, descriptions of well-known functions and structures are omitted for clarity and brevity.
以下の説明及び特許請求の範囲で使用される用語及び単語は、書誌的意味に限定されず、本発明の明確で一貫した理解を可能にするために発明者によって使用されるものである。従って、本発明の様々な実施形態の以下の説明は、特許請求の範囲及びその等価物によって定義されるように、本発明を限定する目的ではなく、例示の目的のためにのみ提供されることが、当業者には明らかであろう。 The terms and words used in the following description and claims are not limited to a bibliographical meaning, but are used by the inventors to enable a clear and consistent understanding of the invention. Accordingly, the following description of various embodiments of the invention is provided for purposes of illustration only and not for the purpose of limiting the invention, as defined by the claims and equivalents thereof. However, it will be clear to those skilled in the art.
単数形、「a」、「an」、及び「the」は、文脈上別段の指示がない限り、複数の指示対象を含むものと理解すべきである。従って、例えば「1つの構成要素表面」への言及は、そのような表面のうちの1つ以上への言及を含む。 The singular forms "a," "an," and "the" should be understood to include plural referents unless the context dictates otherwise. Thus, for example, reference to "one component surface" includes reference to one or more such surfaces.
同一又は類似の構成要素は、異なる図面に示されるが、同一又は類似の参照符号で指定される。 Identical or similar components may be shown in different drawings and are designated with the same or similar reference symbols.
本技術分野で知られている技術、構造、構成、機能、又はプロセスの詳細な説明は、明瞭さ及び簡潔さのために、また本発明の要旨を不明瞭にすることを避けるために省略される。 Detailed descriptions of techniques, structures, configurations, functions, or processes known in the art are omitted for clarity and brevity and to avoid obscuring the subject matter of the present invention. Ru.
本明細書で使用する用語及び単語は、書誌的又は標準的な意味に限定されず、単に本発明の明確且つ一貫した理解を可能にするために使用される。 The terms and words used herein are not limited to their bibliographical or standard meanings, but are used merely to enable a clear and consistent understanding of the invention.
本明細書の説明及び特許請求の範囲の全体に亘って、「含む(comprise)」、「有する(include)」、及び「有する(contain)」という単語及びその派生語、例えば「含む(comprising)」及び「含む(comprises)」は、「含むが、それに限定されない」を意味し、他の特徴、要素、構成要素、整数、ステップ、プロセス、操作、機能、特性、属性、及び/又はそれらのグループを除外することを意図しない(また除外しない)。 Throughout the description and claims of this specification, the words "comprise," "include," and "contain" and their derivatives, such as "comprising," ” and “comprises” mean “including, but not limited to,” other features, elements, components, integers, steps, processes, operations, functions, properties, attributes, and/or It is not intended to (and does not) exclude groups.
例えば、「オブジェクト」への参照は、これらのオブジェクトのうちの1つ又はそれ以上への参照を含む。 For example, references to "objects" include references to one or more of these objects.
本明細書及び特許請求の範囲の全体に亘って、「Yに対するX(X for Y)」の一般的な形態の言語(Yは、任意のアクション、プロセス、動作、機能、アクティビティ、又はステップであり、Xは、そのアクション、プロセス、動作、機能、アクティビティ、又はステップを実行するための何れかの手段である)は、Yを実行するために、特にXが適合、構成、又は配置された手段Xを含むが、必ずしも排他的ではない。 Throughout this specification and claims, language of the general form "X for Y" is used, where Y is any action, process, operation, function, activity, or step. and X is any means for performing that action, process, operation, function, activity, or step) is specifically adapted, configured, or arranged by X to perform Y Means X is included, but not necessarily exclusive.
本発明の特定の態様、実施形態、例、又は請求項に関連して説明又は開示する特徴、要素、構成要素、整数、ステップ、プロセス、動作、機能、特徴、属性、及び/又はそれらのグループは、それらと矛盾しない限り、本明細書に記載する他の任意の態様、実施形態、例、又は請求項に適用可能であると理解すべきである。 Any feature, element, component, integer, step, process, act, function, feature, attribute, and/or grouping thereof described or disclosed in connection with a particular aspect, embodiment, example, or claim of the invention. should be understood to be applicable to any other aspect, embodiment, example, or claim described herein unless inconsistent therewith.
本発明の実施形態は、ネットワーク内のデータセッションの状態間を遷移するためのタイマー値を設定するための方法、装置、及びシステムを提供する。次の例は、3GPP 5Gに適用可能であり、それに関連する用語を使用する。例えば、本発明の実施形態は、NWDAF分析に基づいて、3GPP 5GネットワークでPDUセッションのアクティブ/非アクティブ状態間の遷移のための非アクティブタイマーの値を設定するための方法、装置、及びシステムを提供する。しかし、当業者は、本明細書に開示する技術が、これらの例又は3GPP 5Gに限定されず、任意の適切なシステム又は規格、例えば1つ又はそれ以上の既存及び/又は次世代の無線通信システム又は規格に適用されることを理解するであろう。 Embodiments of the present invention provide methods, apparatus, and systems for setting timer values for transitioning between states of data sessions in a network. The following example is applicable to and uses terminology associated with 3GPP 5G. For example, embodiments of the present invention provide a method, apparatus, and system for setting the value of an inactivity timer for transition between active/inactive states of a PDU session in a 3GPP 5G network based on NWDAF analysis. provide. However, those skilled in the art will appreciate that the technology disclosed herein is not limited to these examples or 3GPP 5G, but is applicable to any suitable system or standard, such as one or more existing and/or next generation wireless communications. will understand that it applies to a system or standard.
例えば、本明細書に開示する様々なネットワークエンティティ(entity)の機能性(functionality)及び他の特徴は、他の通信システム又は規格において対応する又は同等のエンティティ又は特徴に適用される。対応する又は同等のエンティティ又は特徴は、ネットワーク内で同一又は類似の役割、機能、動作、又は目的を実行するエンティティ又は機能と見なされる。 For example, the functionality and other features of various network entities disclosed herein apply to corresponding or equivalent entities or features in other communication systems or standards. Corresponding or equivalent entities or features are considered entities or features that perform the same or similar role, function, operation, or purpose within the network.
例えば、以下の例で、NWDAFの機能は、ネットワーク分析を提供する任意の他の適切な種類のエンティティに適用される。以下の例で、ユーザプレーン機能(user plane function:UPF)の機能は、ユーザプレーン機能を提供する任意の他の適切な種類のエンティティに適用される。以下の例で、アクセス及びモビリティ管理機能(access and mobility management function:AMF)の機能は、モビリティ管理機能を実行する任意の他の適切な種類のエンティティに適用される。以下の例で、セッション管理機能(session management function:SMF)の機能は、セッション管理機能を実行する任意の他の適切な種類のエンティティに適用される。以下の例で、AFの機能は、当該アプリケーションの機能を実行する任意の他の適切な種類のエンティティに適用される。 For example, in the example below, the functionality of NWDAF is applied to any other suitable type of entity that provides network analysis. In the following examples, the functionality of a user plane function (UPF) is applied to any other suitable type of entity that provides user plane functionality. In the examples below, the functionality of access and mobility management functions (AMF) is applied to any other suitable type of entity that performs mobility management functions. In the examples below, the functionality of a session management function (SMF) is applied to any other suitable type of entity that performs session management functions. In the examples below, the functionality of the AF is applied to any other suitable type of entity that performs the functionality of the application.
当業者は、本発明が本明細書に開示する実施形態に限定されないことを理解するであろう。例えば、 Those skilled in the art will understand that the invention is not limited to the embodiments disclosed herein. for example,
本明細書で開示する技術は、3GPP 5Gに限定されない。 The technology disclosed herein is not limited to 3GPP 5G.
-本明細書で開示する実施形態で、1つ又はそれ以上のエンティティは、同等な又は対応する機能、プロセス、又は動作を実行する1つ又はそれ以上の代替エンティティに置き換えられる。 - In the embodiments disclosed herein, one or more entities are replaced by one or more alternative entities that perform equivalent or corresponding functions, processes, or operations.
-本明細書で開示する実施形態で、1つ又はそれ以上のメッセージは、同等な又は対応する情報を伝達する1つ又はそれ以上の代替メッセージ、信号、又は他のタイプの情報キャリアに置き換えられる。 - In embodiments disclosed herein, one or more messages are replaced by one or more alternative messages, signals, or other types of information carriers conveying equivalent or corresponding information. .
-1つ又はそれ以上の更なる要素、エンティティ、及び/又はメッセージが、本明細書に開示する実施形態に追加される。 - One or more additional elements, entities and/or messages are added to the embodiments disclosed herein.
-一実施形態では、1つ又はそれ以上の必須ではない要素、エンティティ、及び/又はメッセージが省略される。 - In one embodiment, one or more non-essential elements, entities and/or messages are omitted.
-一実施形態における特定のエンティティの機能、プロセス、又は動作は、他の実施形態では、2つ又はそれ以上の別個のエンティティに分割される。 - The functions, processes, or operations of a particular entity in one embodiment are divided into two or more separate entities in other embodiments.
-一実施形態における2つ又はそれ以上の別個のエンティティの機能、プロセス、又は動作は、他の実施形態では、単一のエンティティによって実行される。 - The functions, processes, or operations of two or more separate entities in one embodiment are performed by a single entity in other embodiments.
-一実施形態における特定のメッセージによって伝達される情報は、他の実施形態では、2つ又はそれ以上の別個のメッセージによって伝達される。 - Information conveyed by a particular message in one embodiment is conveyed by two or more separate messages in other embodiments.
-一実施形態における2つ又はそれ以上の別個のメッセージによって伝達される情報は、他の実施形態では、単一のメッセージによって伝達される。 - Information conveyed by two or more separate messages in one embodiment is conveyed by a single message in other embodiments.
-動作が実行される順序は、可能である場合、他の実施形態に変更される。 - The order in which operations are performed is changed to other embodiments, if possible.
-ネットワークエンティティ間の情報の送信は、本明細書に開示する実施形態に関連して説明するメッセージの特定の形式、タイプ、及び/又は順序に限定されない。 - The transmission of information between network entities is not limited to the particular format, type, and/or order of messages described in connection with the embodiments disclosed herein.
本発明の実施形態は、1つ又はそれ以上の定義されたネットワーク機能及び/又はそのための方法を実行するように構成された装置/デバイス/ネットワークエンティティの形態で提供される。本発明の実施形態は、1つ又はそれ以上のそのような装置/デバイス/ネットワークエンティティ、及び/又はそのための方法を含むシステム(例えば、ネットワーク)の形態で提供される。 Embodiments of the invention are provided in the form of apparatus/devices/network entities configured to perform one or more defined network functions and/or methods therefor. Embodiments of the invention are provided in the form of a system (eg, a network) that includes one or more such apparatus/devices/network entities and/or methods therefor.
ネットワークは、ユーザ機器(UE)、無線アクセスネットワーク(RAN)、アクセス及びモビリティ管理機能(access and mobility management function:AMF)エンティティ、セッション管理機能(session management function:SMF)エンティティ、ユーザプレーン機能(user plane function:UPF)エンティティ、ネットワークデータ分析機能(network data analytics function:NWDAF)エンティティ、アプリケーション機能(application function:AF)エンティティ、及び1つ又はそれ以上の他のネットワーク機能(network function:NF)エンティティのうちの1つ又はそれ以上を含む。 The network consists of a user equipment (UE), a radio access network (RAN), an access and mobility management function (AMF) entity, a session management function (SMF) entity, and a user plane function (user plan). e a network data analytics function (NWDAF) entity, an application function (AF) entity, and one or more other network function (NF) entities. out of including one or more of the following.
特定のネットワーク機能は、専用ハードウェア上のネットワーク要素として、専用ハードウェア上で実行されるソフトウェアインスタンスとして、又は適切なプラットフォーム、例えばクラウドインフラストラクチャで例示される仮想化機能として実現される。NFサービスは、サービスベースのインターフェースを介して、NFによって露出され、他の許可されたNFによって消費される機能として定義される。 Certain network functions may be implemented as network elements on dedicated hardware, as software instances running on dedicated hardware, or as virtualized functions exemplified on a suitable platform, such as a cloud infrastructure. NF services are defined as functionality exposed by a NF and consumed by other authorized NFs through a service-based interface.
上述したように、全体的な性能を最適化するために、非アクティブタイマーの値を設定又は調整する技術が望ましい。 As discussed above, techniques for setting or adjusting the value of the inactivity timer are desirable to optimize overall performance.
本発明の実施形態は、標準化されたデータ分析フレームワークを利用することによって、上述のUEバッテリ消費とネットワークリソース効率との間のトレードオフ(trade-off)の最適化を可能にする。従って、データ分析を使用する順応型AIベースのソリューションは、NWDAFフレームワークに基づいている。例えば、[2]で定義されたNWDAFフレームワークの概要を以下に説明する。 Embodiments of the present invention enable optimization of the above-described trade-off between UE battery consumption and network resource efficiency by utilizing a standardized data analysis framework. Therefore, an adaptive AI-based solution using data analysis is based on the NWDAF framework. For example, an overview of the NWDAF framework defined in [2] will be described below.
本明細書において、以下の頭字語、略語、及び定義を使用する。 The following acronyms, abbreviations, and definitions are used herein.
3GPP:第3世代パートナーシッププロジェクト(3rd Generation Partnership Project)
5G:第5世代(5th Generation)
5GC:5Gコアネットワーク(Core Network)
5GS:5Gシステム(System)
AF:アプリケーション機能(Application Function)
AI:人工知能(Artificial Inteligence)
AMF:アクセス及びモビリティ管理機能(Access and Mobility Management Function)
CM:接続管理(Connection Management)
CN:コアネットワーク(Core Network)
CPU:中央処理装置(Central Processing Unit)
DL:ダウンリンク(DownLink)
DNN:データネットワーク名称(Data Network Name)
gNB:5G基地局
GPSI:汎用公開サブスクリプション識別子(General Public Subscription Identifier)
ID:識別子/アイデンティティ(Identifier/Identity)
LTE:Long Term Evolution
MDA:管理データ分析(Management Data Analytics)
MDAS:管理データ分析サービス(Management Data Analytics Service)
N4:SMFとUPFとの間のインターフェース
NF:ネットワーク機能(Network Function)
NG:次世代(Next Generation)
NRF:ネットワークリポジトリ機能(Network Repository Function)
NWDAF:ネットワークデータ分析機能(Network Data Analytics Function)
OAM:運営及びメンテナンス(Operation and Maintenance)
OPEX:運営費用(Operating Expenses)
PDU:プロトコルデータユニット(Protocol Data Unit)
RAN:無線アクセスネットワーク(Radio Access Network)
Rel:リリース
RRC:無線リソース制御(Radio Resource Control)
SLA:サービスレベル約定(Service Level Agreement)
SMF:セッション管理機能(Session Management Function)
S-NSSAI:シングルネットワークスライス選択支援情報(Single Network Slice Selection Assistance Information)
SUPI:サブスクリプション永久識別子(Subscription Permanent Identifier)
TA:追跡領域(Tracking Area)
TAC:タイプ割当コード(Type Allocation Code)
TR:技術レポート(Technical Report)
TS:技術仕様(Technical Specification)
UE:ユーザ機器(User Equipment)
UL:アップリンク(UpLink)
UPF:ユーザプレーン機能(User Plane Function)
3GPP: 3rd Generation Partnership Project
5G: 5th Generation
5GC: 5G Core Network
5GS: 5G system
AF: Application Function
AI: Artificial Intelligence
AMF: Access and Mobility Management Function
CM: Connection Management
CN: Core Network
CPU: Central Processing Unit
DL: Downlink
DNN: Data Network Name
gNB: 5G base station GPSI: General Public Subscription Identifier
ID: Identifier/Identity
LTE: Long Term Evolution
MDA: Management Data Analytics
MDAS: Management Data Analytics Service
N4: Interface between SMF and UPF NF: Network Function
NG: Next Generation
NRF: Network Repository Function
NWDAF: Network Data Analytics Function
OAM: Operation and Maintenance
OPEX: Operating Expenses
PDU: Protocol Data Unit
RAN: Radio Access Network
Rel: Release RRC: Radio Resource Control
SLA: Service Level Agreement
SMF: Session Management Function
S-NSSAI: Single Network Slice Selection Assistance Information
SUPI: Subscription Permanent Identifier
TA: Tracking Area
TAC: Type Allocation Code
TR: Technical Report
TS: Technical Specification
UE: User Equipment
UL: Uplink
UPF: User Plane Function
図1は、本発明の一実施形態によるNWDAFの一例の動作を示す。最近確認された3GPP Rel-16は、図1に示すように、NWDAFフレームワークを特定している。図1に示すNWDAF100の基本動作で、分析消費者102は、出力分析を生成する前に、トレーニング及び推論を実行するために異なるエンティティからデータを収集するNWDAFにデータ分析を要求する。
FIG. 1 illustrates the operation of an example NWDAF according to an embodiment of the invention. The recently confirmed 3GPP Rel-16 specifies the NWDAF framework, as shown in FIG. In the basic operation of
図1を参照すると、分析消費者102はNWDAF100に特定の種類のデータ分析を要求し、これは統計及び/又は予測の形でNWDAF100によって提供される。Rel-16で定義されている分析消費者(例えば、分析消費者102)は、5GC NF、アプリケーション機能(AF)、及びOAMである。従って、NWDAF100は、入力データソース(例えば、5GC NF104、AF106、及び/又はOAM108)から、[2]で定義された露出フレームワークによる入力データ収集をトリガする。
Referring to FIG. 1, an
次いで、収集されたデータは、NWDAF100によって、おそらくAIエンジンによって、トレーニング及び推論を実行するために使用されるが、モデルの定義は供給者に十分な柔軟性を提供するために標準化の範囲外である。これは、またAIエンジンがNWDAF100自体の外部に存在し、次のリリースの標準(Rel-17)は、そのようなNWDAF機能の分解を可能にするために必要なインターフェースの標準化を既に研究し始めていることを意味する[3]。入力データ収集モジュールにも同様の考慮事項が適用される。本発明の実施形態で、AIエンジン及び入力データ収集モジュールは、NWDAF100内に存在するものと仮定するが、本発明は、この場合に限定されない。
The collected data is then used by the
とにかく、その推論結果は、サービス消費者によって要求された統計及び/又は予測を伝達するNWDAF100内の分析生成エンティティに提供される。
Regardless, the inference results are provided to an analysis generation entity within
[2]に記載されているように、ネットワークスライス及びアプリケーションサービスの経験、NF及びネットワークスライス負荷、ネットワーク性能、又はUEの側面(通信、モビリティ、予測及び異常動作)のうちの少なくとも1つの分析を含む複数のデータ分析情報タイプが3GPP Rel-16にも導入されている。 Analysis of at least one of the following: network slice and application service experience, NF and network slice load, network performance, or UE aspects (communication, mobility, prediction and abnormal behavior) as described in [2]. Several data analysis information types have also been introduced in 3GPP Rel-16.
上記の基本的な作業に加えて、既に進行中のRel-17は、上記のNWDAF機能の分解、複数のNWDAFインスタンスのアーキテクチャ及び相互作用、効率的なデータ収集メカニズム、又はネットワークスライスサービスレベル約定(service level agreement:SLA)保証サポートのうちの少なくとも1つを含めていくつかの新しい使用事例及び主な問題を解決することによって、Rel-16NWDAFフレームワークを拡張している[3]。 In addition to the basic work described above, Rel-17, which is already in progress, includes the decomposition of the NWDAF functions described above, the architecture and interaction of multiple NWDAF instances, efficient data collection mechanisms, or network slice service level agreements ( [3] extends the Rel-16NWDAF framework by including at least one of the following: service level agreement (SLA) guarantee support to solve several new use cases and key issues.
上述のフレームワークの説明に基づいて、本発明の実施形態は、UEの各5G PDUセッションの非アクティブタイマーの値を知能的且つ動的に設定する自律能力を5Gアーキテクチャに直接埋め込む。このアプローチは、本発明の実施形態で使用されるNWDAFの基本データ収集能力が既に本明細書で定義されているため、現在及び少なくとも近い将来のネットワークにおいて高度に実現可能であるという利点を有する。 Based on the above framework description, embodiments of the present invention directly embed into the 5G architecture an autonomous capability to intelligently and dynamically set the value of the inactivity timer for each 5G PDU session of a UE. This approach has the advantage of being highly feasible in current and at least near future networks, since the basic data collection capabilities of the NWDAF used in embodiments of the present invention are already defined herein.
次に、上述の問題に対するフレームワークの実体化(instantiation)だけではなく、NWDAFデータ分析の文脈で構成されたAI問題の説明について記載する。 Next, we describe an explanation of the AI problem framed in the context of NWDAF data analysis, as well as the instantiation of the framework for the above problem.
しかし、当業者は、本明細書に記載の技術がタイマー値を設定又は調整することに限定されず、ネットワーク内の任意の他の適切なパラメータを設定又は調整するために使用されることを理解するであろう。 However, those skilled in the art will appreciate that the techniques described herein are not limited to setting or adjusting timer values, but may be used to set or adjust any other suitable parameters in the network. will.
以下では、NWDAFを利用して、UEによって消費されるマルチサービスに関連するPDUセッションの活性化及び非活性化のための非アクティブタイマーを設定/調整するAIベースの技術について説明する。特に、全体的なNWDAFベースの技術を説明し、現在標準化されているネットワークに対する上記技術の適用可能性を強調する。特定のフレームワークを実証するための詳細な手順も説明する。 In the following, we describe an AI-based technique that leverages NWDAF to set/adjust inactivity timers for activation and deactivation of PDU sessions related to multi-services consumed by a UE. In particular, we describe the overall NWDAF-based technology and highlight the applicability of the technology to currently standardized networks. Detailed instructions for demonstrating a particular framework are also provided.
図2は、本発明の一実施形態によるNWDAF及び複数の入力データソースに基づく一例を示し、[1]で説明したRel-16データ分析フレームワークを利用した全体的なNWDAFベースの設計の例を示している。この例は、複数の入力データソース(例えば、OAM202、SMF210、UPF及びAF204、及びAMF206、並びに任意にNG-RAN及びUE)から、NWDAF200内のAIベースのトレーニング及び推論モジュールを介してSMF210に伝達され、UPF208(例えば、UPF204と同じである)に送信される出力分析に基づいている。当業者は、本発明がこれらの例に限定されないことを理解するであろう。
Figure 2 shows an example based on a NWDAF and multiple input data sources according to an embodiment of the present invention, and illustrates an example of an overall NWDAF-based design utilizing the Rel-16 data analysis framework described in [1]. It shows. This example includes communication from multiple input data sources (e.g.,
図2を参照すると、本実施形態の内部NWDAFアーキテクチャは、図1に示した一般原則に従う。ここで、標準化活動の範囲外の一般分析モデルは推論に基づくモデルに置き換えられ、それをトレーニングすることは以下で更に説明する。更に、図2は、エージェントが最適な非アクティブタイマーの値を学習し、必要な分析を提供するために使用される入力データソースを示す。 Referring to FIG. 2, the internal NWDAF architecture of the present embodiment follows the general principles shown in FIG. Here, the general analytical model outside the scope of the standardization activity is replaced by an inference-based model, the training of which is described further below. Additionally, FIG. 2 shows the input data sources used by the agent to learn the optimal inactivity timer value and provide the necessary analysis.
3GPPにおいて既に同意及び確定されたフレームワークを尊重するために、本発明の実施形態は、入力データを提供するためにサポートされている5GCエンティティ(即ち、SMF210、UPF208、AMF206)、AF204、及びOAM202を要求する。しかし、本発明は、この場合に限定されない。例えば、図2は、現在標準でサポートされていないNWDAF200、即ちNG-RAN及びUEに必要な入力データを提供することができる他のエンティティを示す。一実施形態で、これらの他のエンティティは、現在サポートされている代替エンティティに置き換えることができるため、必要ではない。データソースとしてのこれらの他のエンティティは、将来の標準リリースによってサポートされる。
To respect the framework already agreed and finalized in 3GPP, embodiments of the present invention utilize the supported 5GC entities (i.e.
更に、以下では、特定の入力データを使用する例示的なAIベースのトレーニング及び推論モデルの文脈で説明する。以下に説明する実施形態で、全ての入力データは、標準化されたNWDAF入力データ、例えばUE通信データ222(例えば、開始及び終了タイムスタンプ、アップリンク及びダウンリンクデータレート、又はトラフィックボリュームのうちの少なくとも1つを含む)、アクティブ化されたPDUセッションの数で測定されたセル負荷情報220、及びUEタイプにマッピングされる[8]。一実施形態で、UE通信データ及びセル負荷とは異なり、UEタイプ又はUE情報224は、ネットワーク動作中に変化しないため、一度だけ収集される必要がある。
Additionally, the following is described in the context of example AI-based training and inference models using specific input data. In the embodiments described below, all input data is standardized NWDAF input data, such as UE communications data 222 (e.g., at least one of the following: start and end timestamps, uplink and downlink data rates, or traffic volume). (including one),
NWDAF200によって提供される出力分析に関して、本発明の実施形態は、SMF210に直接供給されるセッションの非アクティブタイマーのための「最適予測値(optimal prediction values)」の形でデータ分析226(例えば、UE通信分析及び/又はネットワーク性能分析を含む)を生成することによって、現在の3GPPフレームワークに準拠する。NWDAF200は、またタイマー値の過去の統計を提供する。
With respect to the power analysis provided by
従って、NWDAF200によって提供されるデータ分析は、SMF210によって、(i)必要に応じてPDUセッションをアクティブ化又は非アクティブ化し、(ii)NWDAF予測を用いてタイマー値(例えば、PDUセッションの非アクティブタイマーの値228)を更新し、その更新をUPF208に通知するために使用される。[4]で定義されているように、ユーザプレーン管理のみならず、PDUセッションをアクティブ化及び非アクティブ化するための標準化された手順は、例えばSMF210によって両方の動作を実行する。
Accordingly, the data analysis provided by
<データ分析> <Data analysis>
一実施形態で、PDUセッションタイマーに基づいてユーザプレーン接続の最適化を可能にするために、[2]で定義されているように、NWDAF分析を使用する。しかし、現在の形態では、本発明の様々な例をサポートしていない。従って、本発明の実施形態は、以下に説明するように、現在の定義を拡張する。以下では、UE通信分析(communications analytics)226及びネットワーク性能分析(network performance analytics)について説明する。しかし、当業者は、本発明がこれらの実施形態に限定されないことを理解するであろう。
In one embodiment, NWDAF analysis, as defined in [2], is used to enable optimization of user plane connections based on PDU session timers. However, in its current form it does not support various examples of the invention. Embodiments of the invention therefore extend the current definition, as described below. In the following,
<UE通信分析> <UE communication analysis>
UE通信分析をサポートするNWDAFは、AFからアプリケーション毎の通信記述を収集する。一実施形態で、消費者NFがアプリケーションIDを提供すると、NWDAFは、アプリケーションIDに対応するAF、SMF、及びUPFのデータのみを考慮する。 The NWDAF supporting UE communication analysis collects communication descriptions for each application from the AF. In one embodiment, when a consumer NF provides an application ID, the NWDAF only considers the AF, SMF, and UPF data that corresponds to the application ID.
この分析の消費者は、以下の非限定的な例のうちの1つ又はそれ以上の要求を示す。 Consumers in this analysis exhibit requirements for one or more of the following non-limiting examples:
-分析報告の対象、1つのUE又はUEのグループである。
-分析フィルタ情報、任意に以下の非限定的な例のうちの1つ又はそれ以上を含む。
- The target of the analysis report is one UE or a group of UEs.
- analysis filter information, optionally including one or more of the following non-limiting examples:
oS-NSSAI、
oDNN、
oアプリケーションID、
o関心領域(area of interest)。
oS-NSSAI,
oDNN,
o Application ID,
o area of interest.
-統計及び/又は予測が要求される時間期間を示す分析対象期間。
-好ましい分析精度レベル(例えば、低/高)。
-エンティティの最大数。
-サブスクリプションの場合、通知相関ID及び通知対象アドレスを含む。
- Period of analysis indicating the time period for which statistics and/or forecasts are required.
- Preferred analytical precision level (e.g. low/high).
- Maximum number of entities.
- In the case of a subscription, it includes the notification correlation ID and the notification target address.
a)入力データ:<表1>は、UE通信分析のための[2]における現在の入力データの仕様を示す。本発明の実施形態は、そのような情報のうちの1つ又はそれ以上の部分を使用する。当業者は、入力データの正確な形態及び/又はそのような情報のソースが必ずしも<表1>に示される実施形態に限定されないことを理解するであろう。<表1>は、UE通信に関連する5GCにおけるサービスデータを示す。 a) Input data: Table 1 shows the current input data specifications in [2] for UE communication analysis. Embodiments of the invention use one or more pieces of such information. Those skilled in the art will appreciate that the precise form of input data and/or the source of such information is not necessarily limited to the embodiments shown in Table 1. <Table 1> shows service data in 5GC related to UE communication.
本発明の実施形態で、例えば<表1>による1つ又はそれ以上の入力データ部分に加えて、<表2>に示す1つ又はそれ以上の入力データ部分を使用する。一実施形態で、<表2>による入力データの一部又は全部をUE通信サービスデータの一部として又はPDUセッション毎に独立したエントリとして収集する。当業者は、入力データの正確な形式又はそのような情報のソースが必ずしも<表2>に示す実施形態に限定されないことを理解するであろう。<表2>は、UE通信に関連する5GCにおける追加サービスデータの例を示す。 In embodiments of the invention, for example, in addition to one or more input data parts according to Table 1, one or more input data parts shown in Table 2 are used. In one embodiment, some or all of the input data according to Table 2 is collected as part of the UE communication service data or as a separate entry for each PDU session. Those skilled in the art will understand that the precise format of the input data or the source of such information is not necessarily limited to the embodiments shown in Table 2. Table 2 shows an example of additional service data in 5GC related to UE communication.
b)出力分析:<表3>は、UE通信分析のための[2]における現在の出力分析仕様を示す。統計は、「信頼性(confidence)」項目が必要ないが、予測は必要である。本発明の実施形態は、<表3>による1つ又はそれ以上の出力分析部分を生成する。当業者であれば、出力分析の正確な形態は、必ずしも<表3>に示す実施形態に限定されないことが理解されるであろう。<表3>は、UE通信出力分析を示す。 b) Power analysis: Table 3 shows the current power analysis specifications in [2] for UE communication analysis. Statistics does not require a "confidence" item, but prediction does. Embodiments of the invention generate one or more output analysis portions according to Table 3. Those skilled in the art will appreciate that the precise form of output analysis is not necessarily limited to the embodiments shown in Table 3. Table 3 shows the UE communication output analysis.
本発明の一実施形態で、例えば、<表3>による出力分析の1つ又はそれ以上の項目に加えて、<表4>に示す1つ又はそれ以上の項目を生成する。当業者であれば、出力分析の正確な形態が必ずしも<表4>に示す実施形態に限定されないことを理解するであろう。<表4>は、UE通信のための追加出力分析データの例を示す。 In one embodiment of the invention, for example, in addition to one or more items of output analysis according to Table 3, one or more items shown in Table 4 are generated. Those skilled in the art will understand that the precise form of output analysis is not necessarily limited to the embodiments shown in Table 4. Table 4 shows examples of additional power analysis data for UE communications.
≪ネットワーク性能分析≫ ≪Network performance analysis≫
本発明の実施形態で、NWDAFによるネットワーク性能分析は、(UE通信及び/又は他の分析に追加的又は代替的に)ユーザプレーンの性能を最適化するために使用される。例えば、SMFは、UE通信分析に加えて、ネットワーク性能分析を使用して個々のUEの性能だけでなく全体的にネットワーク全体の性能、特にRANを最適化するタイマー値を導出する。 In embodiments of the invention, network performance analysis by NWDAF is used to optimize user plane performance (in addition to or in place of UE communication and/or other analysis). For example, in addition to UE communication analysis, the SMF uses network performance analysis to derive timer values that optimize not only the performance of individual UEs but also the performance of the entire network as a whole, especially the RAN.
a)入力データ:<表5>は、UE通信分析のための[2]における現在の入力データの仕様を示す。本発明の実施形態は、そのような情報のうちの1つ又はそれ以上の部分を使用する。当業者であれば、入力データの正確な形態及び/又はそのような情報のソースは、必ずしも<表5>に示す実施形態に限定されないことが理解されるであろう。<表5>は、ネットワーク性能分析のための入力データを示す。 a) Input data: Table 5 shows the current input data specifications in [2] for UE communication analysis. Embodiments of the invention use one or more pieces of such information. Those skilled in the art will appreciate that the precise form of input data and/or the source of such information is not necessarily limited to the embodiments shown in Table 5. Table 5 shows the input data for network performance analysis.
b)出力分析:<表6>は、ネットワーク性能分析のための[2]における現在の出力分析仕様を示す。統計は、「信頼性(confidence)」項目が必要ないが、予測は必要である。本発明の実施形態は、<表6>による1つ又はそれ以上の出力分析部分を生成する。当業者は、出力分析の正確な形態が必ずしも<表6>に示す実施形態に限定されないことを理解するであろう。<表6>は、ネットワーク性能出力分析を示す。 b) Output analysis: Table 6 shows the current output analysis specifications in [2] for network performance analysis. Statistics does not require a "confidence" item, but prediction does. Embodiments of the invention generate one or more output analysis portions according to Table 6. Those skilled in the art will understand that the precise form of output analysis is not necessarily limited to the embodiments shown in Table 6. Table 6 shows the network performance output analysis.
本発明の実施形態で、例えば<表6>による1つ又はそれ以上の出力分析部分に加えて、<表7>に示す1つ又はそれ以上の出力分析部分を生成する。当業者であれば、出力分析の正確な形態は、必ずしも<表7>に示す実施形態に限定されないことが理解されるであろう。例えば、一実施形態は、以下に太字+斜体(bold+italics)文字で示す出力分析を生成する。<表7>は、追加のネットワーク性能出力分析の例を示す。 In embodiments of the invention, in addition to the one or more output analysis parts according to Table 6, for example, one or more output analysis parts shown in Table 7 are generated. Those skilled in the art will appreciate that the precise form of output analysis is not necessarily limited to the embodiments shown in Table 7. For example, one embodiment produces output analysis shown below in bold+italics. Table 7 shows an example of additional network performance output analysis.
図3a及び図3bは、本発明の多様な実施形態によるNWDAFベースのユーザプレーンの最適化をサポートする手順を示す。 3a and 3b illustrate procedures supporting NWDAF-based user plane optimization according to various embodiments of the invention.
NWDAFベースのユーザプレーン最適化をサポートする手順を、図3a及び図3bに示す。上記の手順の様々な動作を以下に説明する。様々な例で、特定の動作(例えば、点線の矢印/ボックスで示される動作)は、省略される。簡潔にするために、図3a及び図3bは、2つの代替動作の集合(Alt1及びAlt2)を示す。様々な例で、これらの代替案のうちの1つ又は他のものを使用する。当業者であれば、本発明は、図3a及び図3bの実施形態に限定されないことを理解するであろう。 The procedure to support NWDAF-based user plane optimization is shown in Figures 3a and 3b. Various operations of the above procedure are described below. In various examples, certain actions (eg, those indicated by dotted arrows/boxes) are omitted. For simplicity, Figures 3a and 3b show two alternative sets of operations (Alt1 and Alt2). Various examples use one or other of these alternatives. Those skilled in the art will understand that the invention is not limited to the embodiments of Figures 3a and 3b.
図3a及び図3bを参照すると、動作300において、UE、RAN、AMF、SMF、及びUPFに亘って、PDUセッションを確立する。データ転送には、当該ユーザプレーン接続のアクティブ化が必要である。手順中に非アクティブタイマーが期限切れになるとユーザプレーン接続が非アクティブ化され、新しいデータトラフィックが利用可能になるとアクティブ化される。
Referring to FIGS. 3a and 3b, in
動作301において、SMF(例えば、SMF210)は、NWDAF(例えば、NWDAF200)におけるUE通信分析にサブスクライブ(subscribe)する。
In
動作302において、[オプション]SMFは、NWDAFにおけるネットワーク性能分析にサブスクライブする。
At
入力データ収集:N4セッションに関連するデータ収集のために2つの代案が可能である。 Input data collection: Two alternatives are possible for data collection related to the N4 session.
代案1はSMF及びそれに対応するサービス露出フレームワークを使用して本発明に記載された必須入力データを検索するが、代案2はUPF入力データ検索のための実現固有のメカニズムに依存する。 Alternative 1 uses SMF and its corresponding service exposure framework to retrieve the required input data described in the present invention, whereas Alternative 2 relies on implementation-specific mechanisms for UPF input data retrieval.
代案1[全てのメッセージは、オプションである]:SMFベースのN4セッションデータ収集 Alternative 1 [All messages are optional]: SMF-based N4 session data collection
動作303aにおいて、NWDAFは、<表2>で定義されるように、またSMFにN4セッション関連の入力データを要求する。これは、例えばTS23.288[2]及び表2に指定されているように、またソースNFとしてSMFを有する他のUE通信データを要求する。
In
動作303bにおいて、SMFは、UPFにN4セッション報告を要求する。
In
動作303cにおいて、UPFは、例えばTS23.502[4]の4.4.2.2節に従って、要求されたN4セッション報告をSMFに提供する。
In
動作303dにおいて、SMFは、要求されたN4セッション関連の入力データをNWDAFに提供する。
In
代案2:UPFベースのN4セッションデータ収集 Alternative 2: UPF-based N4 session data collection
動作304において、[オプション]NWDAFは、実現固有のメカニズムを介してUPFから直接N4セッション関連の入力データを収集する。 At operation 304, [optional] the NWDAF collects N4 session-related input data directly from the UPF via an implementation-specific mechanism.
動作305において、NWDAFは、例えばTS23.288[2]に従って要求された分析を生成するのに必要な残りの入力データを収集する。
In
動作306において、NWDAFは、例えばTS23.288[2]及び<表4>で定義されるように、SMFにUE通信分析を提供する。
In
動作307において、[オプション]動作302が実行されると、NWDAFは、例えばTS 23.288[2]で指定されるように、またSMFにネットワーク性能分析を提供する。例えば、<表7>に示す出力分析データを追加する。
In
動作308において、SMFがPDUセッションをアクティブ化及び非アクティブ化する動作を継続する間、SMFは、NWDAFによって提供される受信された分析も処理する。
In
動作309において、NWDAF分析に対するその分析に基づいて、SMFは、当該N4セッションに関連する特定のPDUセッションのユーザプレーン非アクティブタイマーを更新することを決定する。
In
動作310において、SMFは、例えばTS23.502[4]の4.4.1.3節に従ってN4セッション修正手順をトリガして、UPFに非アクティブタイマーの更新を知らせる。
In
本発明の実施形態は、第1のエンティティとネットワーク分析を提供する第2のエンティティとを含むネットワーク内のデータセッションの状態間を遷移するための非アクティブタイマーの値を設定する方法を提供し、第2のエンティティによって実行される方法は、第2のエンティティによって、少なくとも1つのユーザ機器(UE)に対する通信記述情報を含む入力データを取得する段階と、第2のエンティティによって、入力データに基づいて生成され、各データセッションに対するUE通信分析を含む出力分析を第1のエンティティに提供する段階と、を有し、出力分析は、データセッションに対する非アクティブタイマーの値を更新するか否かを判断するために使用される。 Embodiments of the invention provide a method for setting the value of an inactivity timer for transitioning between states of a data session in a network including a first entity and a second entity providing network analysis; A method performed by a second entity includes the steps of: obtaining, by the second entity, input data including communication description information for at least one user equipment (UE); providing an output analysis generated and including a UE communication analysis for each data session to the first entity, the output analysis determining whether to update a value of an inactivity timer for the data session. used for.
本発明の実施形態は、第1のエンティティとネットワーク分析を提供する第2のエンティティとを含むネットワーク内のデータセッションの状態間を遷移するための非アクティブタイマーの値を設定する方法を提供し、第1のエンティティによって実行される方法は、第1のエンティティによって、少なくとも1つのユーザ機器(UE)に対する通信記述情報を含む入力データを第2のエンティティに送信する段階と、第1のエンティティによって、第2のエンティティから、入力データに基づいて生成され、各データセッションに対するUE通信分析を含む出力分析を受信する段階と、出力分析に基づいて更新されたデータセッションに対する非アクティブタイマーの値を用いて、データセッションの状態間の遷移を決定する段階と、を有する。 Embodiments of the invention provide a method for setting the value of an inactivity timer for transitioning between states of a data session in a network including a first entity and a second entity providing network analysis; A method performed by a first entity includes the steps of: transmitting, by the first entity, input data comprising communication description information for at least one user equipment (UE) to a second entity; receiving from a second entity an output analysis generated based on the input data and including a UE communication analysis for each data session; and with a value of an inactivity timer for the data session updated based on the output analysis. , determining transitions between states of the data session.
本発明の実施形態は、第1のエンティティとネットワーク分析を提供する第2のエンティティとを含むネットワーク内のデータセッションの状態間を遷移するための非アクティブタイマーの値を設定する装置を提供し、第2のエンティティの装置は、トランシーバと、トランシーバに結合されたプロセッサと、を備え、プロセッサは、少なくとも1つのユーザ機器(UE)に対する通信記述情報を含む入力データを取得する段階と、、第2のエンティティによって、入力データに基づいて生成され、各データセッションに対するUE通信分析を含む出力分析を第1のエンティティに提供する段階と、を実行するように構成され、出力分析は、データセッションの非アクティブタイマーの値を更新するか否かを判断するために使用される。 Embodiments of the invention provide an apparatus for setting the value of an inactivity timer for transitioning between states of a data session in a network including a first entity and a second entity providing network analysis; The second entity apparatus comprises a transceiver and a processor coupled to the transceiver, the processor comprising: obtaining input data including communication description information for at least one user equipment (UE); providing the first entity with an output analysis generated based on the input data and including a UE communication analysis for each data session, the output analysis being configured to perform the following steps: Used to determine whether to update the value of the active timer.
本発明の実施形態は、第1のエンティティとネットワーク分析を提供する第2のエンティティとを含むネットワーク内のデータセッションの状態間を遷移するための非アクティブタイマーの値を設定する装置を提供し、第1のエンティティの装置は、トランシーバと、トランシーバに結合されたプロセッサと、を備え、プロセッサは、少なくとも1つのユーザ機器(UE)に対する通信記述情報を含む入力データを第2のエンティティに送信する段階と、第2のエンティティから、入力データに基づいて生成され、各データセッションに対するUE通信分析を含む出力分析を受信する段階と、出力分析に基づいて更新されたデータセッションに対する非アクティブタイマーの値を用いて、データセッションの状態間の遷移を決定する段階と、を実行するように構成される。 Embodiments of the invention provide an apparatus for setting the value of an inactivity timer for transitioning between states of a data session in a network including a first entity and a second entity providing network analysis; The first entity apparatus comprises a transceiver and a processor coupled to the transceiver, the processor transmitting input data to the second entity including communication description information for at least one user equipment (UE). and receiving from a second entity an output analysis generated based on the input data and including a UE communication analysis for each data session, and an updated inactivity timer value for the data session based on the output analysis. and determining transitions between states of the data session using the data session.
本発明の実施形態は、第1のエンティティ(例えば、SMF)及び第2のエンティティを含むネットワークにおいて、ネットワーク分析を提供する第2のエンティティ(例えば、NWDAF)のための方法を提供し、この方法は、通信記述情報を含む入力データを取得する段階と、入力データに基づいて各データセッションに対するユーザ機器(UE)の通信分析を含む出力分析を決定する段階と、出力分析を第1のエンティティに提供する段階と、を有する。出力分析に基づいて、第1のエンティティは、データセッションのタイマー値、即ちデータセッション(例えば、PDUセッション)の状態(例えば、アクティブ/非アクティブ状態)間の遷移のためのタイマー(例えば、非アクティブタイマー)を更新するか否かを判断する。 Embodiments of the present invention provide a method for a second entity (e.g., NWDAF) to provide network analysis in a network including a first entity (e.g., SMF) and a second entity, the method The method includes obtaining input data including communication description information, determining an output analysis including a user equipment (UE) communication analysis for each data session based on the input data, and providing the output analysis to a first entity. and providing. Based on the output analysis, the first entity determines the timer value of the data session, i.e. the timer value for transition between states (e.g. active/inactive state) of the data session (e.g. PDU session) determine whether to update the timer).
本発明の一実施形態は、第1のエンティティ(例えば、SMF)及び第2のエンティティを含むネットワークにおいて、ネットワーク分析を提供する第2のエンティティ(例えば、NWDAF)を提供し、第2のエンティティは、通信記述情報を含む入力データを取得し、入力データに基づいて各データセッションに対するユーザ機器(UE)の通信分析を含む出力分析を決定し、出力分析を第1のエンティティに提供するように構成される。出力分析に基づいて、第1のエンティティは、データセッションのタイマー値、即ちデータセッション(例えば、PDUセッション)の状態(例えば、アクティブ/非アクティブ状態)間の遷移のためのタイマー(例えば、非アクティブタイマー)を更新するか否かを判断する。 One embodiment of the invention provides a second entity (e.g., NWDAF) that provides network analysis in a network including a first entity (e.g., SMF) and a second entity, the second entity , configured to obtain input data including communication description information, determine an output analysis including a user equipment (UE) communication analysis for each data session based on the input data, and provide the output analysis to the first entity. be done. Based on the output analysis, the first entity determines the timer value of the data session, i.e. the timer value for transition between states (e.g. active/inactive state) of the data session (e.g. PDU session) determine whether to update the timer).
本発明の実施形態は、第1のエンティティ(例えば、SMF)及びネットワーク分析を提供する第2のエンティティ(例えば、NWDAF)を含むネットワークにおけるデータセッション(例えば、PDUセッション)の状態(例えば、アクティブ/非アクティブ状態の)間の遷移のためのタイマー(例えば、非アクティブタイマー)値を設定する方法を提供し、この方法は、第2のエンティティが通信記述情報を含む入力データを取得する段階と、第2のエンティティによって、入力データに基づいて各データセッションに対するユーザ機器(UE)の通信分析を含む出力分析を決定し、出力分析を第1のエンティティに提供する段階と、出力分析に基づいてデータセッションのタイマー値を更新するか否かを、第1のエンティティによって判断する段階と、を有する。 Embodiments of the invention describe the status (e.g., active/ provides a method for setting a timer (e.g., inactivity timer) value for a transition between (inactive) states, the method comprising: a second entity obtaining input data including communication description information; determining, by a second entity, an output analysis including a user equipment (UE) communication analysis for each data session based on the input data and providing the output analysis to the first entity; and determining, by the first entity, whether to update the timer value of the session.
一実施形態で、方法は、第1のエンティティから、第2のエンティティによって、出力分析の要求(例えば、サブスクリプション)を受信する動作を更に含む。 In one embodiment, the method further includes an act of receiving a request (eg, a subscription) for output analysis by the second entity from the first entity.
一実施形態で、要求は、特定のUE又はUEのグループの分析に対する要求、及び分析フィルタのうちの1つ又はそれ以上を含む。 In one embodiment, the request includes one or more of a request for analysis of a particular UE or group of UEs, and an analysis filter.
一実施形態で、分析フィルタは、フィルタ基準で、1つ又はそれ以上のS-NSSAIを指定する情報、1つ又はそれ以上のDNNを指定する情報、1つ又はそれ以上のアプリケーションID、1つ又はそれ以上の関心領域を指示する情報、統計及び/又は予測が要求される期間を表す分析対象期間を指定する情報、好ましい分析の精度レベルを示す情報(例えば、低/高)、エンティティの最大数を指定する情報、及びサブスクリプション時に通知相関ID及び通知対象アドレスのうちの1つ又はそれ以上を指定する。 In one embodiment, the analysis filter includes, in the filter criteria, information specifying one or more S-NSSAIs, information specifying one or more DNNs, one or more application IDs, one information indicating the region of interest or more; information specifying the period of interest for which statistics and/or predictions are required; information indicating the preferred level of accuracy of the analysis (e.g., low/high); the maximum of the entity; information specifying the number, and one or more of the notification correlation ID and notification target address at the time of subscription.
一実施形態で、入力データを取得する動作は、第2のエンティティによって、セッションパラメータ(例えば、N4セッションパラメータ)への要求を第1のエンティティに送信する段階と、第1のエンティティによって、第3のエンティティ(例えば、UPF)にセッション報告(例えば、N4セッション報告)への要求を送信する段階と、第3のエンティティから、第1のエンティティがセッションパラメータを受信する段階と、第1のエンティティによって、セッションパラメータを第2のエンティティに送信する段階と、を含む。 In one embodiment, the act of obtaining input data includes, by the second entity, transmitting a request for session parameters (e.g., N4 session parameters) to the first entity; transmitting a request for a session report (e.g., N4 session report) to an entity (e.g., UPF) of the third entity; and receiving session parameters by the first entity from a third entity. , sending session parameters to the second entity.
一実施形態で、入力データを取得する動作は、第3のエンティティ(例えば、UPF)と共に、第3のエンティティから直接セッションパラメータ(例えば、N4セッションパラメータ)を取得するための手順を実行する段階を含む。 In one embodiment, the act of obtaining input data includes performing steps with a third entity (e.g., UPF) to obtain session parameters (e.g., N4 session parameters) directly from the third entity. include.
一実施形態で、入力データは、1つ又はそれ以上のネットワークエンティティ(例えば、AMF、SMF、UPF、OAM、1つ又はそれ以上のAF、NG-RAN及び/又はUE)から取得された追加の入力データを更に含む。 In one embodiment, the input data includes additional Further includes input data.
一実施形態で、入力データ取得動作は、連続的に実行される。 In one embodiment, the input data acquisition operations are performed continuously.
一実施形態で、方法は、タイマー値を更新すると判断された場合、タイマー値を更新するための手順(例えば、N4セッション修正手順)を開始する動作を更に含む。 In one embodiment, the method further includes an act of initiating a procedure to update the timer value (eg, an N4 session modification procedure) if it is determined to update the timer value.
一実施形態で、方法は、対応するタイマー値(及び任意にトラフィック)に基づいて、データ接続の状態間で遷移する動作を更に含む。 In one embodiment, the method further includes an act of transitioning between states of the data connection based on the corresponding timer value (and optionally traffic).
一実施形態で、入力データは、<表1>に指定された1つ又はそれ以上の情報の一部を含む。 In one embodiment, the input data includes a portion of one or more of the information specified in Table 1.
一実施形態で、入力データは、1つ又はそれ以上のPDUセッションの識別(例えば、SMFから取得)、N4セッションの識別(例えば、SMF及び/又はUPFから取得)、セッション非アクティブタイマーの値(例えば、SMF及び/又はUPFから取得)、1つ又はそれ以上のPDUセッションの状態(例えば、アクティブ化又は非アクティブ化)を示す情報(例えば、SMFから取得)、及び分析対象期間全体に亘って1つ又はそれ以上のUE状態(例えば、AMFから取得)のうちの1つ又はそれ以上を含む。 In one embodiment, the input data includes an identification of one or more PDU sessions (e.g., obtained from SMF), an identification of an N4 session (e.g., obtained from SMF and/or UPF), a session inactivity timer value ( information (e.g., obtained from the SMF) indicating the state (e.g., activated or deactivated) of one or more PDU sessions (e.g., obtained from the SMF and/or UPF), and including one or more of one or more UE states (e.g., obtained from the AMF).
一実施形態で、UE通信分析は、<表3>に指定された1つ又はそれ以上の部分の情報を含む。 In one embodiment, the UE communication analysis includes one or more pieces of information specified in Table 3.
一実施形態で、UE通信分析は、1つ又はそれ以上のPDUセッションの識別、N4セッションの識別、及びセッション非アクティブタイマーの値(例えば、平均又は分散)のうちの1つ又はそれ以上を含む。 In one embodiment, the UE communication analysis includes one or more of the following: identification of one or more PDU sessions, identification of N4 sessions, and a value (e.g., mean or variance) of a session inactivity timer. .
一実施形態で、出力分析は、ネットワーク性能分析を更に含む。 In one embodiment, the output analysis further includes network performance analysis.
一実施形態で、入力データは、表5に指定された1つ又はそれ以上の部分の情報を含む。 In one embodiment, the input data includes one or more pieces of information specified in Table 5.
一実施形態で、ネットワーク性能分析は、表6に指定された1つ又はそれ以上の部分の情報を含む。 In one embodiment, the network performance analysis includes one or more pieces of information specified in Table 6.
一実施形態で、ネットワーク性能分析は、割り当てられたリソース(例えば、スペクトル、CPU、メモリ、及び/又はディスク)の平均使用量、及び分析対象期間中の領域サブセット(area subset)の平均ネットワーク中断(outage)量のうちの1つ又はそれ以上を含む。 In one embodiment, network performance analysis includes average usage of allocated resources (e.g., spectrum, CPU, memory, and/or disk) and average network interruptions (for an area subset) during the analyzed period. outage) amount.
一実施形態で、入力データは、アプリケーション機能(AF)、データセッション、UE、ネットワークスライス、及びデータネットワークのうちの1つ又はそれ以上に関連する通信記述情報を含む。 In one embodiment, the input data includes communication description information related to one or more of an application function (AF), a data session, a UE, a network slice, and a data network.
本発明の実施形態は、第1のエンティティ(例えば、SMF)及び第2のエンティティ(例えば、NWDAF)を含むネットワークを提供し、ネットワークは、本明細書に開示された方法に従って動作するように構成される。 Embodiments of the invention provide a network including a first entity (e.g., SMF) and a second entity (e.g., NWDAF), the network configured to operate according to the methods disclosed herein. be done.
本発明の実施形態は、先行する例に従って、ネットワーク上で動作するように構成された第1のエンティティ(例えば、SMF)又は第2のエンティティ(例えば、NWDAF)を提供する。 Embodiments of the invention provide a first entity (eg, SMF) or a second entity (eg, NWDAF) configured to operate on a network in accordance with the preceding examples.
本発明の実施形態は、コンピュータプログラムがコンピュータ又はプロセッサによって実行される際に、コンピュータ又はプロセッサに本明細書に開示された任意の方法を実行させる命令を含むコンピュータプログラムを提供する。 Embodiments of the invention provide a computer program that, when executed by the computer or processor, includes instructions that cause the computer or processor to perform any of the methods disclosed herein.
本発明の実施形態は、先行する例によるコンピュータプログラムが格納されたコンピュータ又はプロセッサ読み取り可能なデータキャリアを提供する。 Embodiments of the invention provide a computer or processor readable data carrier on which a computer program according to the preceding examples is stored.
本発明の実施形態で、非アクティブタイマーの値は、ネットワーク内のマルチサービスに関連するデータセッションのアクティブ化及び非アクティブ化のために設定される。 In an embodiment of the invention, the value of the inactivity timer is set for activation and deactivation of data sessions related to multi-services in the network.
本発明の実施形態で、入力データは、UE通信データ、複数のアクティブ化データセッションで測定されたセル負荷、及びUEタイプを含む。 In embodiments of the invention, the input data includes UE communication data, cell load measured over multiple activation data sessions, and UE type.
本発明の実施形態で、UE通信データは、開始及び終了タイムスタンプ、アップリンク及びダウンリンクデータレート、及びトラフィックボリュームのうちの少なくとも1つを含む。 In embodiments of the invention, the UE communication data includes at least one of start and end timestamps, uplink and downlink data rates, and traffic volumes.
図4は、本発明の一実施形態で使用されるネットワークエンティティの一例のブロック図である。例えば、UE、AMF、SMF、UPF、NWDAF、AF、及び/又は他のNFは、図4に示すネットワークエンティティの形態で提供される。当業者であれば、図4に示すネットワークエンティティは、例えば専用ハードウェア上のネットワーク要素、専用ハードウェア上で実行されるソフトウェアインスタンス、又は適切なプラットフォーム、例えばクラウドインフラストラクチャ上に例示された仮想化機能として具現されることが理解されるだろう。 FIG. 4 is a block diagram of an example network entity used in an embodiment of the invention. For example, the UE, AMF, SMF, UPF, NWDAF, AF, and/or other NFs may be provided in the form of network entities shown in FIG. Those skilled in the art will understand that the network entities shown in FIG. It will be understood that it is realized as a function.
図4を参照すると、エンティティ400は、プロセッサ(又はコントローラ)401、送信機403、及び受信機405のうちの少なくとも1つを含む。受信機405は、1つ又はそれ以上の他のネットワークエンティティから、1つ又はそれ以上のメッセージ又は信号を無線又は有線で受信するように構成される。送信機403は、1つ又はそれ以上のメッセージ又は信号を、1つ又はそれ以上の他のネットワークエンティティに無線又は有線で送信するように構成される。プロセッサ401は、上述のような1つ又はそれ以上の動作及び/又は機能を実行するように構成される。例えば、プロセッサ401は、UE、AMF、SMF、UPF、NWDAF、AF、及び/又は他のNFの動作を実行するように構成される。
Referring to FIG. 4,
本明細書に記載の技術は、任意の適切に構成された装置及び/又はシステムを使用して実装される。そのような装置及び/又はシステムは、本明細書に開示された任意の態様、実施形態、例、又は請求項による方法を実行するように構成される。そのような装置は、1つ又はそれ以上の要素、例えば受信機、送信機、トランシーバ、プロセッサ、コントローラ、モジュール、又はユニットのうちの1つ又はそれ以上を含み、各要素は、1つ又はそれ以上の対応するプロセス、動作及び/又は本明細書に記載の技術を実施するための方法の各ステップを実行するように構成される。例えば、Xの動作/機能は、Xを実行するように構成されたモジュール(又はXモジュール)によって実行される。上記の1つ又はそれ以上の要素は、ハードウェア、ソフトウェア、又はハードウェア及びソフトウェアの任意の組み合わせの形で実装される。 The techniques described herein may be implemented using any suitably configured devices and/or systems. Such devices and/or systems are configured to perform a method according to any aspect, embodiment, example, or claim disclosed herein. Such devices include one or more elements, such as one or more of a receiver, transmitter, transceiver, processor, controller, module, or unit, each element having one or more components. The apparatus may be configured to perform the corresponding steps of the above-described processes, acts, and/or methods for implementing the techniques described herein. For example, an operation/function of X is performed by a module configured to perform X (or an X module). One or more of the elements described above may be implemented in hardware, software, or any combination of hardware and software.
本発明の実施形態は、ハードウェア、ソフトウェア、又はハードウェア及びソフトウェアの任意の組み合わせの形態で実施されることが理解されるであろう。そのようなソフトウェアのいずれも、揮発性又は不揮発性記憶装置の形態で、例えば消去又は書き換え可能であるか否かに拘らず、読取り専用メモリ(read-only memory:ROM)などの記憶装置、又はランダムアクセスメモリ(random-access memory:RAM)、メモリチップ、デバイス、又は集積回路などのメモリの形態で、或いは例えばCD(compact disc)、DVD(digital versatile disc)、磁気ディスク、又は磁気テープなどの光学的又は磁気的に読み取り可能な媒体に格納される。 It will be appreciated that embodiments of the invention may be implemented in hardware, software, or any combination of hardware and software. Any such software may be stored in the form of volatile or non-volatile storage, such as read-only memory (ROM), whether erasable or rewritable, or In the form of memory, such as random-access memory (RAM), memory chips, devices, or integrated circuits, or in the form of, for example, compact discs (CDs), digital versatile discs (DVDs), magnetic disks, or magnetic tapes. stored on an optically or magnetically readable medium.
記憶装置及び記憶媒体は、実行時に本発明の実施形態を実装する命令(instruction)を含むプログラムを格納するのに適したマシン読み取り可能な記憶装置の実施形態であることが理解されるであろう。従って、本発明の実施形態は、本明細書で開示された任意の例、実施形態、態様、及び/又は請求項による方法、装置、又はシステムを実装するためのコードを含むプログラム、及び/又はそのようなプログラムを格納するマシン読み取り可能な記憶装置を提供する。更に、そのようなプログラムは、例えば有線又は無線接続を介して伝送される通信信号などの任意の媒体を介して電子的に伝送される。 It will be appreciated that storage devices and storage media are embodiments of machine-readable storage devices suitable for storing programs containing instructions that, when executed, implement embodiments of the present invention. . Accordingly, embodiments of the present invention include a program containing code for implementing a method, apparatus, or system according to any examples, embodiments, aspects, and/or claims disclosed herein. A machine readable storage device is provided for storing such programs. Furthermore, such programs may be transmitted electronically via any medium, such as, for example, communication signals transmitted via wired or wireless connections.
本発明は、様々な実施形態を参照して図示及び説明しているが、当業者であれば、特許請求の範囲によって定義されたもの及びその均等物など、本発明の範囲及び精神から逸脱することなく形態及び詳細における様々な変更が可能であることが理解されるであろう。 While the invention has been illustrated and described with reference to various embodiments, those skilled in the art will appreciate that there is no departing from the scope and spirit of the invention, such as as defined by the claims and equivalents thereof. It will be understood that various changes in form and detail are possible without limitation.
100、200 NWDAF:ネットワークデータ分析機能
102 分析消費者
104 5GC NF:5Gコアネットワーク ネットワーク機能
106 AF:アプリケーション機能
108 OAM:運営及びメンテナンス
202 OAM、[NG-RAN:次世代-無線アクセスネットワーク]
204 UPF:ユーザプレーン機能、AF
206 AMF:アクセス及びモビリティ管理機能、[UE:ユーザ機器]
208 UPF:ユーザプレーン機能
210 SMF:セッション管理機能
220 セル負荷情報
222 UE通信データ
224 UE情報
226 データ分析、UE通信分析
228 PDUセッションの非アクティブタイマーの値
400 エンティティ
401 プロセッサ
403 送信機
405 受信機
100, 200 NWDAF: Network
204 UPF: User plane function, AF
206 AMF: Access and Mobility Management Function, [UE: User Equipment]
208 UPF:
Claims (15)
前記第2のエンティティによって、少なくとも1つのユーザ機器(UE)に対する通信記述情報を含む入力データを取得する段階と、
前記第2のエンティティによって、前記入力データに基づいて生成され、各データセッションに対するUE通信分析を含む出力分析を前記第1のエンティティに提供する段階と、を有し、
前記出力分析は、データセッションに対する非アクティブタイマーの値を更新するか否かを判断するために使用されることを特徴とする方法。 A method performed by a second entity of setting an inactivity timer value for transitioning between states of a data session in a network including a first entity and a second entity providing network analysis. hand,
obtaining, by the second entity, input data comprising communication description information for at least one user equipment (UE);
providing the first entity with output analysis generated by the second entity based on the input data and including a UE communication analysis for each data session;
The method of claim 1, wherein the output analysis is used to determine whether to update the value of an inactivity timer for a data session.
少なくとも1つのセッション管理機能(SMF)から取得された1つ又はそれ以上のプロトコルデータユニット(PDU)セッションの各々の識別子、
前記少なくとも1つのSMF及び/又は少なくとも1つのユーザプレーン機能(UPF)から取得された、前記少なくとも1つのSMFと前記少なくとも1つのUPFとの間のN4セッションの識別子、
前記少なくとも1つのSMF及び/又は前記少なくとも1つのUPFから取得されたセッションの非アクティブタイマーの値、
前記少なくとも1つのSMFから取得された、前記1つ又はそれ以上のPDUセッションのアクティブ化又は非アクティブ化の状態を示す情報、又は
少なくとも1つのアクセス及びモビリティ管理機能(AMF)から取得された、分析対象期間中の1つ又はそれ以上のUE状態のうちの1つ又はそれ以上を含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。 The input data is
an identifier for each of the one or more protocol data unit (PDU) sessions obtained from at least one session management function (SMF);
an identifier of an N4 session between the at least one SMF and the at least one UPF, obtained from the at least one SMF and/or at least one user plane function (UPF);
a session inactivity timer value obtained from the at least one SMF and/or the at least one UPF;
information indicative of activation or deactivation status of the one or more PDU sessions obtained from the at least one SMF; or analysis obtained from the at least one access and mobility management function (AMF); 2. The method of claim 1, comprising one or more of one or more UE states during a period of interest.
前記ネットワーク性能分析は、割り当てられたリソースの平均使用量、又は分析対象期間中の領域サブセットにおけるネットワーク中断の平均量のうちの1つ又はそれ以上を含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。 The output analysis further includes network performance analysis;
2. The network performance analysis of claim 1, wherein the network performance analysis includes one or more of an average usage of allocated resources, or an average amount of network interruptions in a subset of regions during the analyzed period. Method.
前記第1のエンティティによって、少なくとも1つのユーザ機器(UE)に対する通信記述情報を含む入力データを前記第2のエンティティに送信する段階と、
前記第1のエンティティによって、前記第2のエンティティから、前記入力データに基づいて生成され、各データセッションに対するUE通信分析を含む出力分析を受信する段階と、
前記出力分析に基づいて更新されたデータセッションに対する非アクティブタイマーの値を用いて、前記データセッションの状態間の遷移を決定する段階と、を有することを特徴とする方法。 A method performed by said first entity of setting an inactivity timer value for transitioning between states of a data session in a network comprising a first entity and a second entity providing network analysis. hand,
transmitting, by the first entity, input data comprising communication description information for at least one user equipment (UE) to the second entity;
receiving, by the first entity, from the second entity an output analysis generated based on the input data and including a UE communication analysis for each data session;
determining transitions between states of the data session using an updated inactivity timer value for the data session based on the output analysis.
1つ又はそれ以上のプロトコルデータユニット(PDU)セッションの各々の識別子、
前記第1のエンティティと少なくとも1つのユーザプレーン機能(UPF)との間のN4セッションの識別子、
セッションの非アクティブタイマーの値、
前記1つ又はそれ以上のPDUセッションのアクティブ化又は非アクティブ化の状態を示す情報、又は
分析対象期間中の1つ又はそれ以上のUE状態のうちの1つ又はそれ以上を含むことを特徴とする請求項6に記載の方法。 The input data is
an identifier for each of the one or more protocol data unit (PDU) sessions;
an identifier of an N4 session between the first entity and at least one user plane function (UPF);
session inactivity timer value,
information indicating the activation or deactivation status of the one or more PDU sessions; or one or more of the one or more UE status during the analyzed period. 7. The method according to claim 6.
前記ネットワーク性能分析は、割り当てられたリソースの平均使用量、又は分析対象期間中の領域サブセットにおけるネットワーク中断の平均量のうちの1つ又はそれ以上を含むことを特徴とする請求項6に記載の方法。 The output analysis further includes network performance analysis;
7. The network performance analysis includes one or more of an average usage of allocated resources, or an average amount of network interruptions in a subset of regions during the analyzed period. Method.
前記第1のエンティティにより、セッション報告の要求を前記UPFに送信する段階と、
前記第1のエンティティにより、前記UPFから、前記セッションパラメータを受信する段階と、
前記第1のエンティティにより、前記セッションパラメータを前記第2のエンティティに送信する段階と、を更に含むことを特徴とする請求項6に記載の方法。 receiving from the second entity a request for session parameters related to a session between the first entity and a user plane function (UPF);
sending, by the first entity, a request for session reporting to the UPF;
receiving, by the first entity, the session parameters from the UPF;
7. The method of claim 6, further comprising: transmitting the session parameters by the first entity to the second entity.
トランシーバと、
前記トランシーバに結合されたプロセッサと、を備え、
前記プロセッサは、
少なくとも1つのユーザ機器(UE)に対する通信記述情報を含む入力データを取得する段階と、
前記第2のエンティティによって、前記入力データに基づいて生成され、各データセッションに対するUE通信分析を含む出力分析を前記第1のエンティティに提供する段階と、を実行するように構成され、
前記出力分析は、データセッションに対する非アクティブタイマーの値を更新するか否かを判断するために使用されることを特徴とする装置。 Apparatus for the second entity to set the value of an inactivity timer for transitioning between states of a data session in a network including a first entity and a second entity providing network analysis, the second entity comprising:
transceiver and
a processor coupled to the transceiver;
The processor includes:
Obtaining input data including communication description information for at least one user equipment (UE);
providing output analysis generated by the second entity based on the input data and including a UE communication analysis for each data session to the first entity;
The apparatus of claim 1, wherein the output analysis is used to determine whether to update an inactivity timer value for a data session.
トランシーバと、
前記トランシーバに結合されたプロセッサと、を備え、
前記プロセッサは、
少なくとも1つのユーザ機器(UE)に対する通信記述情報を含む入力データを前記第2のエンティティに送信する段階と、
前記第2のエンティティから、前記入力データに基づいて生成され、各データセッションに対するUE通信分析を含む出力分析を受信する段階と、
前記出力分析に基づいて更新されたデータセッションに対する非アクティブタイマーの値を用いて、前記データセッションの状態間の遷移を決定する段階と、を実行するように構成されることを特徴とする装置。 Apparatus for the first entity to set the value of an inactivity timer for transitioning between states of a data session in a network including the first entity and a second entity providing network analysis, the apparatus comprising:
transceiver and
a processor coupled to the transceiver;
The processor includes:
transmitting input data to the second entity including communication description information for at least one user equipment (UE);
receiving from the second entity an output analysis generated based on the input data and including a UE communication analysis for each data session;
determining a transition between states of the data session using an updated inactivity timer value for the data session based on the output analysis.
15. Apparatus according to claim 14, characterized in that the processor is configured to carry out a method according to any one of claims 7 to 11.
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