JP7268047B2 - 周波数間負荷バランスを最適化するための無線アクセスネットワークコントローラの方法およびシステム - Google Patents

Description

関連出願への相互参照

本出願は、２０１８年３月８日出願のインド出願第２０１８４１００８６３１号の利益を主張する。上記の参照される出願の全体の内容は、参照により本明細書に組み込まれる。

様々な通信システムが、通信負荷の適応処理の恩恵を受け得る。例えば、特定の無線通信システムは、周波数間負荷バランス（Inter-Frequency Load Balancing：ＩＦＬＢ）を最適化するための方法および無線アクセスネットワーク（Radio Access Network：ＲＡＮ）とコントローラとの間のアプリケーションプログラミングインターフェースの恩恵を受け得る。

関連技術の説明

ＩＦＬＢは、典型的には、ロングタームエボリューション（Long Term Evolution：ＬＴＥ）での発展型ノードＢ（evolved Node B：ｅＮＢ）または第５世代（Fifth Generation：５Ｇ）での次世代ノードＢ（next generation Node B：ｇＮＢ）等のＲＡＮノードによって実行される機能である。この機能は、典型的には、そのＲＡＮノードでサポートされる様々なキャリア間の負荷のバランスの目的で実行される。例えば、あるキャリアに負荷がかかる場合、負荷の好適な規定に従って、キャリア間の負荷のより良いバランスを達成するように、ユーザーは、あるキャリアから別のキャリアにハンドオフされ得る。ＲＡＮノードでのＩＦＬＢアルゴリズムは、特定のセル内でいつ負荷バランスを開始するのか、ハンドオーバー（ＨＯ）するユーザーの判定、ユーザーをハンドオフするためのターゲットセルの選択、適切なチャネル測定値の取得、およびハンドオーバーの実行を決定する。

ＲＡＮノードは、典型的には要素管理システム（Element Management System：ＥＭＳ）によって、ＩＦＬＢアルコリズムに関連する静的パラメータのセットで典型的に構成されている。典型的には、これは、初期化において一度行われる。例えば、ＩＦＬＢがトリガーされる「高負荷閾値」、およびセルがさらなる負荷を受け入れるべきでない「ターゲット負荷閾値」を設定するパラメータが存在し得る。代替的に、候補ユーザー、および測定値に関連する様々な閾値およびフィルタ係数から、ならびに選択されたセルへのハンドオーバーの実行のために取得されるべき測定値のタイプを判定するパラメータが存在し得る。

ＩＦＬＢ設定パラメータは、典型的には、すべてのセルについてテンプレート値として静的に設定される。これにより、ＩＦＬＢ設定とセルにおける実際の条件との間のミスマッチにつながり得る。例えば、任意の個々のセルは、セルが経験する負荷、隣接するセル上の負荷、セルのユーザーの数、トラフィックの混合（例えば、保証ビットレート（Guaranteed Bit Rate：ＧＢＲ）対非ＧＢＲ）、セル内の信号対干渉プラスノイズ比（Signal to Interference plus Noise Ratio：ＳＩＮＲ）の分散、インドア対アウトドア（またはセルエッジ対セルセンター）の比、異なる周波数帯での異なるキャリアの伝播等の点で他のセルと非常に異なり得る。これらのセルの実態は、セルによって大きく変わり、また、同じセル内で経時的に変わり得る。

設定された高負荷閾値は、セル過負荷を回避するためにユーザー機器（User Equipment：ＵＥ）を隣接セルにすぐに積極的にオフロードするのに十分な大きさでない場合がある。他の場合、設定されたターゲット負荷閾値は、セルが容量を有していても、隣接セルからより多くのＵＥを受け入れるのに十分な大きさでない場合がある。様々な無線周波数（Radio Frequency：ＲＦ）測定関連パラメータ（例えば、基準信号受信電力（Reference Signal Received Power：ＲＳＲＰ）および基準信号受信品質（Reference Signal Received Quality：ＲＳＲＱ）フィルタ閾値）の不正確な値により、ハンドオーバーの失敗につながり得るか、またはＵＥオフロードの量が減少し得る。異なるキャリア上でＵＥによって経験されるＳＩＮＲの差が存在し得る。そのため、特定のセルまたはキャリアは、トラフィックを届けるために他のキャリアに対して好ましくあり得るが、これらは、負荷バランスアルゴリズムで不正確に優先され得る。さらに、ネットワークオペレータは、特定のターゲット目的または値機能を最大にすることを望み得るが、ＲＡＮでのＩＦＬＢ動作は、オペレータの所望の目的を正確に最大化しない場合がある。

さらに、ＲＡＮは、典型的には、記憶または分析できるデータ量の点で制限される。典型的には、ｅＮＢまたはｇＮＢ等のＲＡＮノードは、短期間カウンタ等を維持することができるだけである。したがって、ＲＡＮノードは、典型的には、長時間にわたる統計的分析や機械学習を行うことができない。

摘要

ある実施形態に従う方法は、周波数間負荷バランスのための最適な設定の決定に関連するデータのセットをコントローラによって受信することを含んでもよい。前記方法は、無線アクセスネットワークノードによって実行される周波数間負荷バランス動作の少なくとも１つのパラメータに対する少なくとも１つの修正を前記コントローラによって決定することをさらに含んでもよい。前記方法は、前記決定された少なくとも１つの修正を前記コントローラによって通信することをさらに含んでもよい。

ある実施形態に従う方法は、周波数間負荷バランスのための最適な設定の決定に関連するデータのセットを無線アクセスネットワークノードによって提供することを含んでもよい。前記方法は、周波数間負荷バランスの少なくとも１つのパラメータに対する少なくとも１つの修正を前記無線アクセスネットワークノードによって受信することをさらに含んでもよい。

ある実施形態に従う装置は、周波数間負荷バランスのための最適な設定の決定に関連するデータのセットを受信する手段を含んでもよい。前記装置は、無線アクセスネットワークノードによって実行される周波数間負荷バランス動作の少なくとも１つのパラメータに対する少なくとも１つの修正を決定する手段をさらに備えてもよい。前記装置は、負荷バランス目的で少なくとも１つのユーザー機器のハンドオーバーのために少なくとも１つの候補ターゲットセルを選択する手段をさらに備えてもよい。

ある実施形態に従う装置は、周波数間負荷バランスのための最適な設定の決定に関連するデータのセットを提供する手段を備えてもよい。前記装置は、周波数間負荷バランスの少なくとも１つのパラメータに対する少なくとも１つの修正を受信する手段をさらに備えてもよい。

ある実施形態に従う装置は、少なくとも１つのプロセッサと、コンピュータプログラムコードを含む少なくとも１つのメモリと、を備えてもよい。前記コンピュータプログラムコードは、前記少なくとも１つのプロセッサに実行されると、前記装置に少なくとも、周波数間負荷バランスのための最適な設定の決定に関連するデータのセットを受信させるように構成されてもよい。前記コンピュータプログラムコードは、前記少なくとも１つのプロセッサに実行されると、前記装置に少なくとも、無線アクセスネットワークノードによって実行される周波数間負荷バランス動作の少なくとも１つのパラメータに対する少なくとも１つの修正を決定させるようにさらに構成されてもよい。前記コンピュータプログラムコードは、前記少なくとも１つのプロセッサに実行されると、前記装置に少なくとも、前記決定された少なくとも１つの修正を通信させるようにさらに構成されてもよい。

ある実施形態に従う装置は、少なくとも１つのプロセッサと、コンピュータプログラムコードを含む少なくとも１つのメモリと、を備えてもよい。前記コンピュータプログラムコードは、前記少なくとも１つのプロセッサに実行されると、前記装置に少なくとも、周波数間負荷バランスのための最適な設定の決定に関連するデータのセットを提供させるように構成されてもよい。前記コンピュータプログラムコードは、前記少なくとも１つのプロセッサに実行されると、前記装置に少なくとも、周波数間負荷バランスの少なくとも１つのパラメータに対する少なくとも１つの修正を受信させるようにさらに構成されてもよい。

ある実施形態に従う非一時的コンピュータ可読媒体は、ハードウェアで実行されると方法を実行し得る命令で符号化され得る。前記方法は、周波数間負荷バランスのための最適な設定の決定に関連するデータのセットを受信してもよい。前記方法は、無線アクセスネットワークノードによって実行される周波数間負荷バランス動作の少なくとも１つのパラメータに対する少なくとも１つの修正をさらに決定してもよい。前記方法は、前記決定された少なくとも１つの修正をさらに通信してもよい。

ある実施形態に従う非一時的コンピュータ可読媒体は、ハードウェアで実行されると方法を実行し得る命令で符号化され得る。前記方法は、周波数間負荷バランスのための最適な設定の決定に関連するデータのセットを提供してもよい。前記方法は、周波数間負荷バランスの少なくとも１つのパラメータに対する少なくとも１つの修正をさらに受信してもよい。

ある実施形態に従う装置は、周波数間負荷バランスのための最適な設定の決定に関連するデータのセットを受信するように構成された回路体を備えてもよい。前記回路体は、無線アクセスネットワークノードによって実行される周波数間負荷バランス動作の少なくとも１つのパラメータに対する少なくとも１つの修正をさらに決定してもよい。前記回路体は、前記決定された少なくとも１つの修正をさらに通信してもよい。

ある実施形態に従う装置は、周波数間負荷バランスのための最適な設定の決定に関連するデータのセットを提供するように構成された回路体を備えてもよい。前記回路体は、周波数間負荷バランスの少なくとも１つのパラメータに対する少なくとも１つの修正をさらに受信してもよい。

本発明の適切な理解のために添付図面を参照されたい。

特定の実施形態に係るコントローラのアーキテクチャ図および役割を示す。

特定の実施形態に係るＲＡＮについてのプログラム可能なＡＰＩの特性を示す。

特定の実施形態に係る方法の様々な態様を示す。

特定の実施形態に係るいくつかの機能的な分割を示す。

特定の実施形態に係る分割１についてのメッセージフローを示す。

特定の実施形態に係る分割２についてのメッセージフローを示す。

特定の実施形態に係る分割３についてのメッセージフローを示す。

特定の実施形態に係るＲＡＮとコントローラとの間の機能的な分割のネゴシエーションを示す。

特定の実施形態に係る主要性能指標（Key Performance Indicator：ＫＰＩ）に対するのオフロードの影響を示す。

特定の実施形態に係る負荷バランスハンドオーバーの代替例を示す。

特定の実施形態に係るオフライントレーニングおよびオンライン最適化を示す。

特定の実施形態に係るオフライン強化学習を示す。

特定の実施形態に係るモデルでのリワードの使用を示す。

特定の実施形態に係るニューラルネットワーク実装を示す。

特定の実施形態に係るセルおよびＵＥの選択を示す。

特定の実施形態に係るシステムを示す。

詳細説明

上記の周波数間負荷バランス（ＩＦＬＢ）での問題に対処するために、本発明の実施形態は、アプリケーションプログラミングインターフェース（Application Programming Interface：ＡＰＩ）等の好適に規定されたインターフェースによって無線のＲＡＮにインターフェース接続し得るコントローラを考案する。このコントローラは、ＲＡＮにＩＦＬＢ動作を自律的に実行させながら、例えば、機械学習を使用することによって、ＩＦＬＢの性能を最適化することができる。コントローラとＲＡＮノードとの間のインターフェースは、ＩＦＬＢの最適化を可能にするためにターゲットにされる。特有の特徴および／または機能性は、ＩＦＬＢを最適化する目的でこのようなコントローラやＡＰＩに組み込まれる。実施形態では、ＲＡＮとコントローラとの間のインターフェースにより、ＲＡＮは、ＩＦＬＢプロセスに関連するデータ／属性をコントローラに提供することが可能になる。当該データ／属性を使用して、コントローラは、ＲＡＮによって実行されるＩＦＬＢ動作に関する最適な調整または提案を決定し得る。このインターフェースにより、コントローラは、これらの調整または提案をＲＡＮに通信することが可能になる。

図１は、特定の実施形態に係るネットワークのアーキテクチャ図を示す。図１に示すように、中央クラウドには、ポリシー／オーケストレーションエンジン等のポリシーノードが存在し得る。このエンジンは、インターフェースＡ１とラベル付けされ得る基準ポイント１を介して、コントローラと通信し得る。コントローラは、ＩＦＬＢを最適化するための、例えば、最適な調整または提案を決定するためのアルゴリズムを含む、ＲＡＮ最適化アルゴリズムを含み得る。コントローラはまた、最適化アルゴリズムを容易にするための分析ツールキットおよびデータ収集機構、ならびに最適な調整または提案をＲＡＮに通信するためのＲＡＮに向けた制御ＡＰＩまたはインターフェースを含み得る。コントローラは、基準ポイント１を介してポリシー／オーケストレーションエンジンと通信し、また、ＲＡＮ最適化アルゴリズムに通知し得る。ＲＡＮ最適化アルゴリズムは、基準ポイント１を介してポリシー／オーケストレーションエンジンからさらなる情報を受信し得る。コントローラは、中心オフィス（Central Office：ＣＯ）またはエッジデータセンターにあり得る。

コントローラは、インターフェースＢ１とラベル付けされ得る基準ポイント２を介して、（ｇＮＢもしくはｅＮＢまたは他の好適な無線アクセスポイントであり得る）ＲＡＮノードに接続され得る。ＲＡＮノードまたはｇＮＢは、ＣＯまたはエッジデータセンターであり得る、集約ユニット（Central Unit：ＣＵ）制御プレーン（Control Plane：ＣＰ）（ＣＵ－ＣＰ）およびＣＵユーザープレーン（User Plane：ＵＰ）（ＣＵ－ＵＰ）機能を含み得る。ｇＮＢはまた、典型的にはＣＲＡＮハブまたはセルサイトにあり得る分散ユニット（Distributed Unit：ＤＵ）を含み得る。ｇＮＢは、セルサイトでリモートユニット（Remote Unit：ＲＵ）をさらに含み得る。

ポリシー／オーケストレーションエンジン等のポリシーノード、例えば、オープンネットワークオートメーションプラットフォーム（Open Network Automation Platform：ＯＮＡＰ）またはネットワーク管理システム（Network Management System：ＮＭＳ）もしくはオペレーションサポートシステム（Operations Support System：ＯＳＳ）は、コントローラにおける最適化へのポリシー指示を提供し得る。このポリシー指示により、オペレータは、ターゲット目的機能等の、ＩＦＬＢ最適化が達成しようとすべき様々なタイプのターゲット、または負荷バランスの適切な基準を設定することが可能になる。コントローラは、当該ポリシー指示を取得する目的で、ポリシー／オーケストレーションエンジンに向けたインターフェースを有してもよい。

図２は、特定の実施形態に係るＲＡＮについてのプログラム可能なＡＰＩの特性を示す。図２に示すように、状況を改善するための可能性のある１つの方法は、以下のことである。すなわち、エッジクラウドに基づき得る、ＲＡＮからコントローラに向けたＡＰＩを可能にし、ＲＡＮが関連データをコントローラに見せることを可能にし、各セルの関連特性を学習するためにコントローラが統計的分析または機械学習を行うことを可能にし、かつ上記問題に対処するように、ＩＦＬＢ設定パラメータに対する最適な調整を行うようにＲＡＮに命じることである。

この場合、コントローラは、例えば、セル内の条件またはユーザーの特性が変化するにつれて、ＩＦＬＢアルゴリズム設定を最適に調整し得る。したがって、特定の実施形態は、コントローラが最適なＩＦＬＢ設定またはＩＦＬＢ設定に対する調整を決定し、かつそれらをＲＡＮに通信することができる、ＡＰＩのセットおよび方法を提供し得る。

したがって、図２に示すように、特定の実施形態は、コントローラデータの可観測性をＲＡＮに提供し得る。さらに、特定の実施形態は、コントローラが可観測性を設定することを可能にし、特定の態様についてＲＡＮを直接制御することさえも可能にし得る。ＲＡＮ内で、典型的にはＣＵ－ＣＰモジュール内で、ＩＦＬＢ動作についての決定ロジックが存在し得る。

例えば、図２に示すように、モジュールは、負荷推定または負荷メトリック情報を受信または計算し得る。モジュールは、ＩＦＬＢをトリガーする、または開始することを決定し得る。モジュールはまた、測定値を取得するために特有のＵＥを選択し、適切な測定設定を決定または参照し得る。次いで、適切な測定設定をＵＥに提供した後の一部の場合、モジュールは、ＵＥから測定値を取得し、特定の特有のＵＥについてのターゲットセルを決定し得る。最後に、モジュールは、特有のＵＥについてのターゲットセルへのハンドオーバーを開始および実行し得る。したがって、ＲＡＮノードは、様々なＩＦＬＢ関連動作を実施し得る。上記のように、ＲＡＮでの当該動作の性能に課題が存在する場合があり、特定の実施形態は、当該課題に対処するためにコントローラを利用する。

図３は、特定の実施形態に係る方法の様々な態様を示す。特定の実施形態は、簡便に参照できるようにＡ～Ｅとラベル付けされる以下の態様の一部またはすべてを含んでもよい。

例えば、Ａで、ある方法は、ポリシー／オーケストレーションエンジンによって、ＩＦＬＢがどのように動作すべきかに関するポリシー入力をコントローラに提供することを含み得る。当該ポリシー入力は、インターフェースＡ１とラベル付けされ得るインターフェース／基準ポイント１を介して提供され得る。

Ｂで、当該方法は、ＩＦＬＢを実行する目的で、ＲＡＮとコントローラとの間のＩＦＬＢ関連機能の機能的な分割をネゴシエートすることを含み得る。

Ｃで、当該方法は、ＲＡＮノードまたはｅＮＢ／ｇＮＢ／ＲＡＮでのセルによって、ＩＦＬＢのための最適な設定または調整の決定を容易にするために関連するデータ／属性のセットをコントローラに提供することを含み得る。これは、インターフェースＢ１とラベル付けされ得る基準ポイント２の一部であり得るデータ公開ＡＰＩ／インターフェースを介して提供され得る。

Ｄで、当該方法は、コントローラが、ＲＡＮによって実行されるＩＦＬＢ動作に関連する様々な態様またはパラメータ／設定に対する調整もしくは提案または修正／更新の決定を行うことを含み得る。当該方法はまた、Ｅで、コントローラによって、ＲＡＮによって実行されるＩＦＬＢ動作に関連する調整または修正／更新をｅＮＢ／ｇＮＢ／ＲＡＮでのセルに通信することを含み得る。これは、基準ポイント２の一部であり得る制御ＡＰＩ／インターフェースを介して通信され得る。

図４は、特定の実施形態に係るいくつかの機能的な分割を示す。ＩＦＬＢ動作に関係する一連の機能は、それぞれの実施形態において様々な方法でＲＡＮとコントローラとの間で分割され得る。すなわち、ＩＦＬＢ動作の目的で、コントローラとＲＡＮとの間で様々な機能的な分割が存在し得る。図４に示すように、コントローラとＲＡＮノードとの間の機能的な分割は、複数の形態を取り得る。Ｂ、Ｃ、およびＥの各々でＲＡＮとコントローラとの間でやり取りされる情報は、以下で記載される、ＲＡＮとコントローラとの間のＩＦＬＢ動作の機能的な分割に依存し得る。

ＲＡＮとコントローラとの間の機能性の異なる分割が可能であり、例えば、図４に示す分割１、分割２、および分割３は、可能性のある３つの分割である。他の分割もまた可能である。

ＲＡＮとコントローラとの間でやり取りされる情報およびその間のメッセージフローは、機能的な分割に依存し得る。例えば、分割１では、コントローラは、負荷メトリックの計算に関係する様々な重みおよび因子を調整すること、ＩＦＬＢを開始または終了するためのトリガーポイント／条件を決定／更新すること、またはＵＥおよびターゲットセルの選択についての基準を決定／更新すること等のスロータイムスケール動作のみを実行し得る。コントローラは、ＩＦＬＢ開始または終了条件がトリガーされるたびに、ＩＦＬＢ動作の実際の処理に関与していなくてもよく、これらの動作はＲＡＮによって実行され得る。

分割２では、コントローラは、スロータイムスケール動作およびセルレベル動作を実行し得る。セルレベル動作としては、セル負荷メトリックの評価、ＩＦＬＢトリガー条件に達したかどうかの判定、ターゲットセルの選択等がある。しかしながら、この分割オプションでは、すべてのＵＥレベル動作がＲＡＮによって実行され得る。

分割３では、コントローラは、図示されるように、各ＩＦＬＢトリガーイベントでのＩＦＬＢ動作の実行の重要な部分に関与し得る。ＩＦＬＢ条件がトリガーされるたびに処理を実行するために、ＲＡＮとコントローラとの間で複数のやり取りが存在し得る。

ＲＡＮとコントローラとの間のインターフェースでのレイテンシ要件はまた、機能的な分割に応じて異なり得る。分割２よりも分割１において、より高いレイテンシが、ＲＡＮコントローラ間インターフェースで許容され、次いで、分割２は、分割３よりも高いレイテンシを許容し得る。

コントローラは、ＩＦＬＢ動作の一部を実行するための異なる能力のＲＡＮノードと相互作用する必要があり得る。例えば、分割１でのＲＡＮノードの必要なすべてのＩＦＬＢ動作を実行することが可能なＲＡＮノードもあれば、一方、分割２または３でのＲＡＮノードの必要なＩＦＬＢ動作を実行することのみが可能なＲＡＮノードもあり、所与のコントローラは、当該様々な能力の異なるＲＡＮノードと同時に相互作用する必要があり得る。逆に、ＲＡＮノードはまた、異なる能力のコントローラにインターフェース接続する必要があり得る。ある実施形態によれば、実際に使用される機能的な分割は、ＲＡＮ能力を考慮して、ＲＡＮとコントローラとの間で動的にネゴシエートされ得る（態様Ｂ）か、または静的に決定され得る。ネゴシエーションプロシージャをサポートすることにより、コントローラは、異なる能力を有する異なるタイプのＲＡＮ実装で機能することが可能になり得、逆もまた同様である。

図５は、特定の実施形態に係る分割１についてのメッセージフローを示す。図５には、例示的なメッセージフローを示している。上述の態様Ａ～Ｅは、図示されるように、プロシージャの様々な部分にマッピングされる。これらは、当該態様がどのように分割１で実施され得るかについての単なる実施例である。

より具体的には、分割１では、コントローラは、スロータイムスケール動作のみを実行し得、ＩＦＬＢ条件がトリガーされるたびに実際の処理に関与していなくてもよい。ＲＡＮがステップ４、６、および７を実行し得る間、コントローラは、態様Ｄのステップ、例えばステップ１７を実行し得る。機能的な分割のネゴシエーションは示されておらず、それはすでに以前に実行されていることがコールフローで想定され得る。

図６は、特定の実施形態に係る分割２についてのメッセージフローを示す。したがって、図６には、分割２についての例示的なメッセージフローを示している。分割２では、コントローラは、スロータイムスケール動作およびセルレベル動作を実行し得る。セルレベル動作としては、例えば、負荷メトリック計算、ＩＦＬＢトリガー条件に達したかどうかの判定、ターゲットセルの選択等がある。この場合、コントローラは、ステップ５～７および１７を含む態様Ｄを実行し得る。ＵＥレベル動作は、ＲＡＮによって実行され得る。コントローラとＲＡＮとの間のコマンドは、分割１に対して変化し得る。例えば、態様Ｅのステップ８に留意されたい。機能的な分割のネゴシエーションは示されておらず、ネゴシエーションはすでに以前に実行されていることがコールフローで想定され得ることに留意されたい。

図７は、特定の実施形態に係る分割３についてのメッセージフローを示す。したがって、図７には、分割３についての例示的なメッセージフローを示している。分割３では、コントローラは、スロータイムスケール動作およびセルレベル動作を実行し得る。セルレベル動作としては、例えば、負荷メトリック計算、ＩＦＬＢトリガー条件に達したかどうかの判定、ターゲットセルの選択等がある（態様Ｄ、例えば、ステップ５～７を参照）。コントローラはまた、態様Ｄ、ステップ８および１５から理解され得るようにハンドオーバー／オフロードのためにＵＥの選択を実行し得る。コントローラからＲＡＮへのコマンドは、分割１に対して変化し得る。例えば、態様Ｅを参照し、ステップ９および１６に留意されたい。以前の実施例のように、機能的な分割のネゴシエーションは示されておらず、ネゴシエーションはすでに以前に実行されていることがコールフローで想定され得る。

各態様にはさらに詳細が設けられ得る。例えば、態様Ａでは、ポリシー入力は、ＡＰＩ／基準ポイント１を介してコントローラに提供される。

ポリシー入力の例としては、低負荷および高負荷下の所望の挙動が挙げられる。例えば、ポリシー入力は、「低負荷下で、より十分なカバレッジのためにユーザーを低周波数帯に向け」、および／または「高負荷下で、より十分な容量のために高周波数帯の使用を最大にする」ことであり得る。

ポリシー入力の例としてはさらに、キャリア間の負荷分散の所望の挙動が挙げられる。例えば、「すべてのキャリア上の負荷を均等にする」、または「低周波数帯の使用を最大にする」オプションが存在し得る。

ポリシー入力の例としては、特有のタイプのトラフィック／ＵＥについての所望の挙動が挙げられる。この例としては、保証ビットレート（ＧＢＲ）ベアラでのＵＥについて、コールドロップおよびハンドオーバーの失敗を最小にすること、ＩｏＴ（Internet of Things）のＵＥについて、低周波数帯を優先するかカバレッジを最大にすること、および無線条件が乏しいＵＥ（またはセルエッジユーザー）について、低周波数帯を優先することを含む。

ポリシー入力の例としては、目的とするセル間でコントローラが達成または最大にすべき、公平性またはターゲット目的機能の指定された基準がさらに挙げられる。例えば、この基準は、比例公平性であってもよく、またはターゲット目的は、ユーザースループットの（ログユーティリティ機能等の）ユーティリティ機能であってもよい。

コントローラは、ＩＦＬＢ動作のための最適な調整、例えば、負荷メトリックを計算するためのパラメータ／重み／係数、ＵＥについての測定値設定のための重み／係数、ＵＥ選択についての基準等の更新の決定で、当該ポリシー入力を使用し得る。

図８は、特定の実施形態に係るＲＡＮとコントローラとの間の機能的な分割のネゴシエーションを示す。上述のように、態様Ｂによれば、ＲＡＮとコントローラとの間の機能的な分割のネゴシエーションが存在し得る。このネゴシエーションにより、ＲＡＮが、異なるＩＦＬＢ能力のコントローラで機能することが可能になるだけでなく、コントローラが、異なる能力のＲＡＮのＩＦＬＢ実装で機能することが可能になり得る。このネゴシエーションの例示的な実施形態では、ＲＡＮは、ＩＦＬＢ動作の様々な部分を実行するためのＲＡＮノードの能力の記述子をコントローラに提供し得る。これに加えて、または代替的に、コントローラは、ＩＦＬＢ動作の様々な部分を実行するためのコントローラの能力の記述子をＲＡＮに提供し得る。交換された能力に基づいて、好適な機能的な分割が、コントローラによって（または代替的に、ＲＡＮノードによって）選択される。ＲＡＮノードがＩＦＬＢ関連動作の特定のセットを実行する担当であり、コントローラが他のＩＦＬＢ関連動作を実行する担当であることが判定される。次いで、コントローラは、メッセージで、選択された機能的な分割の標示（またはＲＡＮが実行を担当するＩＦＬＢ関連動作の標示）をＲＡＮノードに提供し得る。代替的に、ＲＡＮが機能的な分割を選択する場合、ＲＡＮは、選択されたＩＦＬＢの機能的な分割の標示をコントローラに提供し得る。

態様Ｃは、ＲＡＮによってコントローラに提供される情報を含み得る。この情報は、ＩＦＬＢ中の定期的な情報およびイベント主導情報を含み得る。イベント主導情報は、特定のＩＦＬＢ関連イベントがＲＡＮで行われるときにＲＡＮがコントローラに提供し得る情報である。特定のＩＦＬＢ関連イベントが行われるときの例としては、ＲＡＮがＩＦＬＢ動作、例えば、特定のトリガー条件に達するときの負荷バランスの開始、またはＩＦＬＢのハンドオーバーのための候補ＵＥもしくはターゲットセルの選択等を実行するときが挙げられる。定期的な情報は、任意のＩＦＬＢ関連イベントが起こったかどうかにかかわらず、継続ベースでＲＡＮがコントローラに提供し得る情報である。

セルからの定期的な情報は、セルの負荷メトリック、セル内の異なるタイプのリソースに関連する負荷の構成要素、または特定のタイプのトラフィックによってもたらされる負荷等の負荷情報を含み得る。例えば、情報は、サービングセルのＧＢＲ負荷、非ＧＢＲ負荷、および物理ダウンリンク制御チャネル（Physical Downlink Control CHannel：ＰＤＣＣＨ）負荷、または様々な当該負荷因子の組合せを表す、複合の利用可能な容量（Composite Available Capacity：ＣＡＣ）等の複合のメトリックを含み得る。これは、ＲＡＮノードによって計算され、また、関係する隣接セルでさらに交換されてもよい。負荷情報はまた、ＩＦＬＢ負荷交換の一部として受信される関係する隣接セルのＧＢＲ、非ＧＢＲ、およびＰＤＣＣＨ負荷を含み得る。

定期的な情報はまた、ＵＥごとまたはベアラごとの統計値を含み得る。当該統計値は、セル内の非ＧＢＲベアラの一部またはすべてについて、ベアラパラメータの一部であるサービス品質（Quality-of-Service：ＱｏＳ）重みを含み得、ＲＡＮによってユーザーに割り当てられる無線リソースの平均または一部は、コントローラに報告される。この報告は、非ＧＢＲベアラごとであり得るか、または非ＧＢＲ重み、その重みを使用するベアラの数、およびその特定の重みで非ＧＢＲフローによって使用される集合の無線リソースのリストとして表され得る。

定期的な情報はまた、セル内のＵＥのダウンリンク（DownLink：ＤＬ）およびアップリンク（UpLink：ＵＬ）スループットを含み得る。これは、セル間の、ＵＥごとのＤＬおよびＵＬスループット、またはＵＥのＤＬおよびＵＬスループットの幾何平均であり得る。

定期的な情報は、セルのＤＬおよびＵＬスループット、またはＤＬおよびＵＬユーザースループットの幾何平均をさらに含み得る。

定期的な情報は、セル内の無線リソース制御（Radio Resource Control：ＲＲＣ）接続済ＵＥの現在の数の標示をさらに含み得る。これは、現在の実際の数、または以前に報告された値に対する変化／デルタのいずれかであり得る。

定期的な情報はまた、ＧＢＲベアラごとまたはＵＥごとの統計値を含み得る。例えば、これは、サービングセル内のすべてのＧＢＲベアラ、およびＵＥに属するＵＥ詳細／ＩＤベアラについての情報であり得る。

イベント主導情報は、ＵＥイベント、セルイベント、またはＵＥイベントもしくはセルイベントのいずれかであり得るＩＦＬＢイベントに関連する情報であり得る。ＩＦＬＢ中のＵＥイベント主導情報は、接続済状態に入るときのＵＥに関する、チャネル品質属性またはＲＦフィンガープリント情報を含んでもよい。例えば、この情報は、ＣＱＩ、最新のＲＳＲＰ／ＲＳＲＱ、ＲＡＮノードによって測定される経路損失、ＰＨＲ報告のパワーヘッドルーム（power headroom）等を含み得る。

イベント主導情報は、ＲＡＮによって実行されるＩＦＬＢ関連動作での情報を含み得る。ある実施形態では、ＩＦＬＢ開始（または）終了条件に達したことをＲＡＮが検出すると、コントローラにこの条件を通知するためにコントローラに情報を提供し、負荷メトリック、負荷メトリックの計算に関連する異なる負荷因子等の、この条件の時点の関連情報を提供し得る。ＲＡＮがＩＦＬＢのハンドオーバーのために１つ以上の候補ＵＥを選択するか、または当該ＵＥから測定値を取得すると、その情報をコントローラに提供し得る。特定のＵＥをオフロードするためにＲＡＮがターゲットセルを選択すると、その通知をコントローラに提供し得る。イベント主導情報はまた、ハンドオーバー状況通知、ならびにＩＦＬＢ中の失敗および部分的なハンドオーバーの失敗の通知を含み得る。ＵＥが、選択されたターゲットセルにハンドオーバーしようとする場合にハンドオーバーの失敗が起こると、この失敗は、ハンドオーバー失敗の理由と一緒に、ターゲットセル情報ならびにターゲットセルＲＳＲＰおよびＲＳＲＱ値（Ａ４測定値のうちＵＥによって計算される）と共にコントローラに報告され得る。

情報はまた、ＵＥによってＡ４の一部としてサービングセルに報告される関係する隣接セルのＲＳＲＰおよびＲＳＲＱ等の測定報告を含み得る。Ａ４測定値の一部として、ＵＥは、隣接セルならびにそのＲＳＲＰおよびＲＳＲＱ値を報告し得る。これらの値は、コントローラに報告され得る。これらの値は、ホットスポットを相互に関連付け得る。ＵＥは、Ａ４測定値に基づいて分類され得る。

分割２および３での態様Ｄは、負荷メトリックの計算を含み得る。負荷メトリック計算は、（例えば、分割１で）ＲＡＮによって、または（例えば、分割２または分割３で）コントローラによって行われ得る。負荷メトリックは、一般的に、セルの各種根本的な負荷関連属性の重み付けされた組合せとして表され得る。当該負荷関連属性としては、例えば、物理ダウンリンク共有チャネル（Physical Downlink Shared CHannel：ＰＤＳＣＨ）／物理ダウンリンク制御チャネル（Physical Downlink Control CHannel：ＰＤＣＣＨ）利用（物理リソースブロック（Physical Resource Block：ＰＲＢ）の割合もしくは制御チャネル要素（Control Channel Element：ＣＣＥ）の割合）、物理アップリンク共有チャネル（Physical Uplink Shared CHannel：ＰＵＳＣＨ）／物理アップリンク制御チャネル（Physical Uplink Control CHannel：ＰＵＣＣＨ）利用、接続済ＵＥの数、またはバッファでのデータを有するＵＥの数がある。

負荷メトリックは、様々なトラフィックタイプ（例えば、非ＧＢＲのＰＲＢ使用、ＧＢＲのＰＲＢ使用、ＩＯＴのＰＲＢ使用等）を考慮し得る。負荷メトリックは、ＲＦ条件によって影響を受ける因子（例えば、再送信で使用されるＰＲＢの数、セルエッジＵＥの数、所与の値よりも低いＣＱＩを有するＵＥの一部等）をさらに考慮し得る。根本的な因子に割り当てる異なる係数／重みは、ポリシー入力を考慮してコントローラによって決定され得る。

分割１では、負荷メトリックは、ＲＡＮによって計算され得る。したがって、コントローラは、上記のような負荷メトリック計算の異なる構成要素の関連重み／係数についての最適な調整を決定し、ＲＡＮに提供し得る。分割２および分割３では、負荷メトリックは、コントローラで計算され得る。この場合、コントローラは、負荷メトリックを計算するために使用される、正確な方法または重み／係数をＲＡＮに与える必要はない。ＲＡＮは、すべての根本的な測定値を収集し、コントローラに送信する必要があり得る。

態様Ｅは、コントローラによってＲＡＮに提供される制御コマンドを含み得る。コマンドのパート１（パート番号は参照のためだけである）は、強度のレベルおよび方向、すなわち、ソースおよびターゲットキャリアに影響を及ぼすＩＦＬＢのコマンドを含み得る。

一実施形態では、コントローラは、オフロードが起こるべき「方向」の標示（例えば、「セルもしくはキャリアＸから」の方向および／もしくは「セルもしくはキャリアＹへ」の方向）、ならびに／または所望のオフロード（例えば、「より積極的に」／「より大きいオフロード」、もしくは「より積極的でない」／「より小さいオフロード」）の大きさを示すための「強度標示」を提供し得る。これは、例えば、ＵＥをオフロードするために特定のセルがターゲットセルとして選択される可能性を調整するために、所与のセルから実行されるオフロードの量を調整するために、またはその組合せのために使用され得る。強度レベルは、例えば、０～Ｎの数として、または「変更標示」、例えば、｛－１，０，＋１｝として表され得る。ここで、０はオフロード無しであり、Ｎは指定された方向での（例えば、指定されたセルまたはキャリアそれぞれ「から」の方向／「への」方向）最も積極的なオフロードである。－１は「より積極的でない」（オフロードの強度が低減される）であり、＋１は「より積極的」（ユーザーをより積極的にオフロードする）である。

所望の負荷の方向および／または強度のこの標示は、コントローラの意図、すなわち、コントローラがＲＡＮに達成してもらいたい所望の効果を表し得る。ＲＡＮは、コントローラによって表される意図を実施するために必要に応じてＩＦＬＢ動作のために自身の内部ロジックを調整し得る。パラメータセットがベンダー特有であり得る、すなわち、コントローラが各ベンダーのＲＡＮパラメータを把握する必要がないため、これは、マルチベンダー規格により好適である。

別の実施形態では、コントローラは、調整された値もしくは更新された値、または特有のパラメータ／閾値についての「増加／減少」標示を提供し得る。ここでは、コントローラは、意図または所望の効果を単に提供するのではなく、特有のパラメータについての値（または変更）を明確に指定する。これは、コントローラによるＲＡＮに対する最適な調整のより高い粒度の通信を可能にするが、両方とも共通してより高い粒度のパラメータのセットをサポートするＲＡＮおよびコントローラを含んでもよい。例えば、所与のセルまたはキャリアについて、コントローラは高い閾値を増加させ、セル内の負荷がこの閾値を超えて増加すると、それが、そのセル／キャリアからのＵＥのＩＦＬＢオフロードの開始をトリガーすることができる。例えば、所与のキャリアについて、システムは、他のセルからハンドオーバーされて入って来るＵＥをさらに受け入れることをキャリア（セル）がいつ止めるべきかを示すターゲット閾値を減少させ得る。

分割１に適用可能であり得るいくつかの実施形態では、コントローラは、ＲＡＮによる負荷メトリックの計算に影響を及ぼすコマンドをＲＡＮに通信し得る。これらは、異なるタイプの負荷、負荷フィルタリング係数等の相対的な重み付けであり得る。例えば、コマンドは、負荷メトリック計算でのＧＢＲ負荷の重みの増加、負荷メトリック計算でのＰＤＣＣＨ利用の重みの減少等を含んでもよい。コントローラはまた、セルもしくはキャリア（またはＧＢＲ負荷、非ＧＢＲ負荷、もしくはＰＤＣＣＨ負荷等の負荷メトリックの構成要素）の負荷メトリックにバイアスをかける（すなわち、意図的に増加または減少させる）ためにＲＡＮによって使用されるバイアス因子またはオフセットをＲＡＮに通信し得る。これは、バイアス因子またはオフセットに応じて、セルについてＩＦＬＢが開始される可能性を増加もしくは減少させる効果、または他のセルからオフロードされる負荷をさらに受け入れることをセルが止める可能性を増加もしくは減少させる効果を有し得る。

分割１および２に適用可能であり得るコマンドのパート３は、強度方向の標示に加えてまたはその代わりに、ＩＦＬＢオフロードのための、候補ＵＥまたは候補ＵＥについてのターゲットセルの選択に影響を及ぼすコマンドであり得る。当該コマンドは、ＩＦＬＢプロセスの強度／方向での示された変更をＵＥの選択されたサブセットに選択的に適用するのに役立ち得る。これは、様々な基準、例えば、ＧＢＲのＵＥのみを選択するか、ボイスオーバーＬＴＥ（Voice Over LTE：ＶｏＬＴＥ）ＵＥを優先するか、または所与のＱＣＩレンジでのフローを有するＵＥを優先する等、ＵＥが行うトラフィックのタイプに基づき得る。

例えば、基準は、ＵＥのチャネル条件またはモビリティの性質に基づき得る。これは、例えば、（ｉ）「ハイモビリティＵＥを優先する」か、または「ローモビリティＵＥを優先する」か、（ｉｉ）「セルエッジＵＥを優先する」か、または「セルセンターＵＥを優先する」等、意図の表現として表され得る。「ハイモビリティ」は、例えば、「現在のセッション中のハンドオーバーの数＞Ｋ」または「ＣＱＩコヒーレンス時間＞Ｔ」として表され得る。セルエッジまたはセルセンター分類は、「平均ＣＱＩ＜Ｋ」、「最後に既知のＲＳＲＰ＜Ｋ」、または「最後に既知のＲＳＲＱ＜Ｋ」として表され得る。所与のＵＥについてのターゲットセルを選択するための基準は、ＲＳＲＰまたはＲＳＲＱ等のターゲットセル内の最小の信号レベルであり、すなわち、所与のＵＥについて、ＵＥがこの最小レベルよりも大きい信号レベルを有するセルのみが、そのＵＥのＩＦＬＢオフロードのためのターゲットセルとして選択され得る。候補ＵＥを選択するための基準は、その現在のセル内の最大の（または最小の）信号レベルであり得る。例えば、所与のＵＥは、その現在のセル内のその信号レベル（またはチャネル条件の他の基準）が最大の信号レベルを下回る（または最小の信号レベルを上回る）場合のみ、その現在のセルからＩＦＬＢオフロードのために候補ＵＥとして選択され得る。

上記コマンドのうちのいずれかについて、「含む」または「除外する」という限定語句は、ＵＥのサブセットを選択するための指定された条件と共に使用され得る。コントローラによってＲＡＮに伝達される調整は、候補ＵＥについてのターゲットセルを選択するのに必要な最小のＲＳＲＰ信号強度閾値を増加または減少させること等の増加または減少の限定語句として表され得る。

分割１、２、および３に適用可能であり得るコマンドのパート４は、オフロードについてユーザーを選択するためにユーザーから取得するための測定値に影響を及ぼすコマンドであり得る。例えば、コマンドは、ＵＥが特定のタイプの測定（例えば、ＲＳＲＰもしくはＲＳＲＱ）を実行するように通知されること、または特定のタイプの測定イベントが、異なるイベントに対し適宜様々な閾値、オフセット、もしくはヒステリシスレベルと共に起こる（例えば、Ａ４もしくはＡ２）と、ＵＥが測定を報告するように通知されること等を提供し得る。態様３に基づいて、ＲＡＮは、態様４に従って新しい測定イベントを設定するために特定のＵＥをサブで選択し、次いで、測定報告に基づいて選択し、ハンドオフをトリガーし得る。例えば、設定されたイベントは、イベントタイプおよび閾値、ＲＳＲＰフィルタ係数等を有し得る。さらなるオプションとしては、意図ベースの規格やパラメータの明確な値が挙げられる。

上記のコマンドのうちのいずれかと共に、コントローラは、コマンドが適用されるべきＵＥの１つ以上のクラスまたはグループの標示を含んでもよい。これにより、コントローラは、全体のセルまたはセル内のすべてのＵＥに対してではなく、示されたクラスまたはグループに対応するＵＥのサブセットに対して、命令された動作が適用されるべきであることをＲＡＮに示すことが可能になる。

図９は、特定の実施形態に係る主要性能指標（Key Performance Indicator：ＫＰＩ）に対するのオフロードの影響を示す。上述のように、態様Ｄは、ＩＦＬＢのために最適な設定を決定することを含んでもよい。以下は、ＩＦＬＢのために最適な設定を決定するための機械学習に基づく潜在的な方法の例である。ＩＦＬＢ設定は、ＵＥオフロードの強度およびオフロードの方向を変えるように調整され得る。

好適なターゲットセルが、設定された閾値よりも高いＲＳＲＰで測定される必要があるため、ＲＳＲＰフィルタ閾値およびＲＳＲＱフィルタ閾値の値が高ければ、ＵＥがオフロードされる機会が少なくなる。その結果、ハンドオーバーの失敗およびハンドオーバーのピンポン現象（HO ping pong）のリスクがより少ない状態で、より少ないＵＥがオフロードされ得る。よりセルエッジに向かうＵＥがオフロードされる。

ターゲット負荷（ＧＢＲ、非ＧＢＲ、およびＰＤＣＣＨ）の高い値により、セルがより多くのＵＥを隣接セルから受け入れることが可能になり得る。高負荷（ＧＢＲ、非ＧＢＲ、およびＰＤＣＣＨ）の高い値は、ＬＢをトリガーする前にセルによって処理されるトラフィックをより多くし、それは、隣接セルに対するＵＥのオフロードの遅延となり得る。エッジＵＥは、オフロードのためのより良い候補であり得る。

図１０は、特定の実施形態に係る負荷バランスハンドオーバーの代替例を示す。例えば、図１０に示すように、高負荷セルは、異なる周波数のセルにハンドオーバーするように構成されてもよい。

サービングセル推定負荷が高く、それによりセル過負荷をもたらし得る場合、システムは、「高負荷閾値」を低くし、それにより、ＵＥは積極的にオフロードされ得る。システムは、「高負荷閾値」を低くし得るが、より大きいＲＳＲＰおよびＲＳＲＱフィルタ閾値を使用してＵＥを選択的にオフロードし得る。サービングセル下のＵＥチャネル条件が考慮され、システムは、より大きいＲＳＲＰおよびＲＳＲＱフィルタ閾値を使用して、比較的よりエッジに向かうＵＥをオフロードするだけであり得る。このアプローチにより、ＵＥごとのスループット、セルスループット、およびセル間のスループットが改善し得る。

サービングセル推定負荷が低い場合、より高いターゲット負荷閾値を使用して、隣接セルからより多くのＵＥを受け入れることができる。ソースセルは、ターゲットセル内でより良いチャネル条件を有するＵＥを選択的にオフロードし得る。

推定された隣接セル負荷およびサービスセル負荷に基づいて、セル間の負荷の変動が最小に維持されるように、高負荷およびターゲット負荷閾値が調整され得る。関与する隣接セル内の過負荷を回避するために、過負荷になることが予期される場合でさえ、サービングセルは、隣接セルから一部の負荷を受け入れる必要があり得る。

システムは、ＲＳＲＰおよびＲＳＲＱフィルタ閾値を最大にしようとし得るが、依然として、余分な負荷を隣接セルにオフロードすることができる。オフロードされたＵＥは、より良いチャネル条件を有し得る。この負荷バランスにより、ＵＥごとのスループット、セルスループット、およびセル間のスループットが改善し得る。

図１１は、特定の実施形態に係るオフライントレーニングおよびオンライン最適化を示す。図１１に示すように、コントローラによって使用される方法は、オンライン構成要素と、オフライン構成要素と、を含んでもよい。オフライン構成要素は、シミュレーション、またはＲＡＮから受信されるリアルデータのオフライン分析に基づき得る。シミュレーションは、オフロードのためにセルおよびＵＥ区分に影響を及ぼして、ＩＦＬＢ制御パラメータを変化させることによって、ＫＰＩ（ＧＢＲ、非ＧＢＲ、ＰＤＣＣＨ負荷およびハンドオーバーの失敗、セル間の負荷バランス）の効果が何であるかを示し得る。シナリオ探索、最適なＩＦＬＢ制御パラメータの検索は、ポリシー探索を使用して行われ得る。探索された制御パラメータは、シミュレータを使用してＫＰＩを生成するために使用され得る。（ＩＦＬＢ制御パラメータおよびＫＰＩでのシナリオ等の）生成されたデータは、所与のシナリオ（負荷および接続されたユーザー推定）についてのＫＰＩならびに制御パラメータを予測するためのモデルを構築するために使用され得る。

（コントローラで実行される）オンライン構成要素は、コントローラによってＲＡＮから受信されるデータから、予期されたサービスおよび隣接セル負荷を（例えば、時系列を使用して）予測すること、および可能性のあるＩＦＬＢ設定のレンジについて、ＫＰＩが何であるかを予測し、最適な設定を選ぶためのオフライントレーニングされたモデルを使用することを実行し得る。

オンライン構成要素による決定に基づいて、コントローラは、機能的な分割に基づいて、ＲＡＮに戻るように通信し得る。通信されたデータは、最適な高負荷、ターゲット負荷、およびＲＳＲＰ／ＲＳＲＱフィルタ閾値を含んでもよい。コントローラは、ターゲットセルリストで任意選択的にオフロードを開始／停止するためのコマンドを送信し得る。コントローラは、オフロードされるＵＥおよび対応するターゲットセル（複数可）のリストの送信すらも行い得る。

図１２は、特定の実施形態に係るオフライン強化学習を示す。図１２に示すように、ディープＱネットワーク（Deep Q-Network：ＤＱＮ）強化学習がオフライントレーニングのために使用され得る。ポリシー探索にはグリーディポリシー（greedy policy）が使用され得る。このモジュールは、シミュレータの状態を修正するために、次のセットの動作を選択し得る。モジュールは、１）ランダムに生成される動作と、２）モデルによって予測される動作との間で、確率Ｅで次の動作を選択し得る。学習の最初の段階では、ランダムな動作が確率（Ｅ＝１）で選択され得る。この確率は、学習が０．１に進むにつれて徐々に減少し得る。

モデルの２つのバージョンが維持され得る。１つのモデルは、トレーニングのために使用され、トレーニングの特定の繰り返しの後に使用され得る。トレーニングされたモデルは、リワード予測のための第２のモデルにコピーされ得る。予測されたリワードに基づいて、最適な動作が決定され得る。ポリシー探索動作は、ＲＳＲＰフィルタ閾値およびＲＳＲＱフィルタ閾値、ターゲット負荷閾値（ＧＢＲ、非ＧＢＲ、およびＰＤＣＣＨ）、または高負荷閾値（ＧＢＲ、非ＧＢＲ、およびＰＤＣＣＨ）のうちのいずれかを減少または増加させ得る。

ＲＡＮの状態は、ベアラ要件と共にＩＦＬＢのハンドオーバーのために選択される多数のＵＥによって規定され得る。当該状態はまた、現在の、および推定されたサービスセル負荷（ＧＢＲ、非ＧＢＲ、およびＰＤＣＣＨ）によって規定され得る。この状態は、現在の、および推定された隣接セル負荷（ＧＢＲ、非ＧＢＲ、およびＰＤＣＣＨ）のリストによってさらに規定され得る。状態規定はまた、非ＧＢＲ推定および現在のベアラカウント、ならびにＧＢＲ推定および現在のベアラカウントを含んでもよい。状態規定は、高負荷閾値の現在の値、ターゲット負荷閾値、ならびにＲＳＲＰおよびＲＳＲＱフィルタ閾値をさらに含んでもよい。

図１３は、特定の実施形態に係るモデルでのリワードの使用を示す。要するに、モデルは、入力として状態および動作を受信し、出力としてリワードを生み出し得る。

選択ブロックは、ある確率で、モデルからの動作と、ポリシー探索からの動作との間でＲＡＮに向けて選択するための動作を選択し得る。モデル予測動作が考慮される必要がある場合、最良のリワードにする動作が、次の動作として選択され得る。可能性のあるすべての動作に対してスイープするとき、すべての動作について「セルおよびＵＥ選択」ブロックは、ＩＦＬＢのハンドオーバーのために利用可能なＵＥについて、そのベアラ情報と共に、ＲＳＲＰ／ＲＳＲＱフィルタ閾値（この情報は動作の一部であり得る）を使用して調べられ得る。ＩＦＬＢのハンドオーバーについてそのベアラ情報と共に利用可能なＵＥは、状態を形成し得る。

選択される動作に基づいて、ＲＡＮのＩＦＬＢ設定構成は、調整された設定で更新され得る。新しい設定でＫＰＩが収集され、ＫＰＩに基づいてリワードが計算され得る。リワードは、例えば、ＵＥごとのＵＬ／ＤＬスループット、ＵＬＤＬセルスループット、関与されるセルの総スループット、ハンドオーバーの失敗、およびセル間の負荷変動についての予測されたＫＰＩの重み付けされた総和であり得る。

状態、動作、およびリワードを含むデータは、トレーニング記録を形成し得る。このトレーニング記録は、既存の記録に追加され得る。トレーニングデータは、ランダムにサンプリングされ、このサンプルは、モデルをトレーニングするために使用され得る。

図１４は、特定の実施形態に係るニューラルネットワーク実装を示す。ポリシー探索動作は、ＲＳＲＰフィルタ閾値およびＲＳＲＱフィルタ閾値、ターゲット負荷閾値（ＧＢＲ、非ＧＢＲ、およびＰＤＣＣＨ）、ならびに高負荷閾値（ＧＢＲ、非ＧＢＲ、およびＰＤＣＣＨ）のうちのいずれかを減少または増加させ得る。

図１５は、特定の実施形態に係るセルおよびＵＥの選択を示す。ＵＥがＡ４報告の一部としてＲＳＲＰおよびＲＳＲＱ値を報告した場合、サービングセルおよび隣接セルの推定負荷（ＧＢＲ、非ＧＢＲ、およびＰＤＣＣＨ）が利用可能であり、所与のＲＳＲＰ／ＲＳＲＱフィルタ閾値について、ハンドオーバーのためのＵＥおよびターゲットセルの選択は確定的となり得る。

指定されたポリシー「セルおよびＵＥ選択ブロック」に基づいて、システムは、Ａ４測定についてＵＥを選択し、当該選択されたＵＥについてＡ４測定値を得るためにＥＮＢ／ＲＡＮにリクエストを送信し得る。

関与する隣接セルのうちの１つにＲＳＲＰ／ＲＳＲＱ値をＵＥが報告しない場合、当該ＲＳＲＰ／ＲＳＲＱ値は、そのセルについて極めて望ましくないＲＳＲＰ／ＲＳＲＱとみなされ得る。

以下の概要は、所与の情報についてＵＥおよびその好ましいターゲットセルのリストを見出すための方法を説明する。所与の情報としては、動作の一部であり得るＲＳＲＰ／ＲＳＲＱフィルタ閾値、推定されたサービングおよび隣接セル負荷（ＧＢＲ、非ＧＢＲ、およびＰＤＣＣＨ）、ならびにＡ４測定値の一部としてのセルのＵＥ報告ＲＳＲＰおよびＲＳＲＱ値を含む。

この概要では、ＵＥは、Ａ４測定を報告し、すべてのＮ個の関与する隣接セルについてＲＳＲＰ／ＲＳＲＱ値を報告し得る。報告されないセルについては、極めて望ましくないＲＳＲＰ／ＲＳＲＱとして扱う。また、各隣接セルが受け入れることができる負荷の量が計算され得る。

ＵＥは、報告されたデータに基づいて、（隣接セルごとに）Ｎ個のグループに分類され得る。隣接セルのＲＳＲＰ／ＲＳＲＱは、Ｋ平均クラスタリングを使用する。ＲＳＲＰ／ＲＳＲＱ値は、距離として使用され得る。これらのクラスタは、Ｎ個のセルにマッピングされ得る。

次に、必要な総負荷が、隣接セルがサービングセルから受け入れられる対応する負荷よりも多いグループが見つけられ得る。そのグループ内で、より良いＲＳＲＰ／ＲＳＲＱ値を有するＵＥのサブグループを選択する。サブグループの必要な総負荷が、そのグループの対応する隣接セルにオフロードされ得る。その対応する隣接セルについて、最小のＲＳＲＰ値が記録され得る。選択されたＵＥおよび対応する隣接セルは、分類から除去されて記録され得、ＮはＮ－１になる。プロセスは最初に戻り、Ｎ＝０まで続く。

Ｎが０になると、ＲＳＲＰ／ＲＳＲＱ値を受け入れられるＵＥを有する隣接セルのリストが存在し得る。ＲＳＲＰ／ＲＳＲＱ値（動作の一部）に基づいて、上述のリストでのＵＥは、フィルタリングされ、フィルタリングされたリストは、ニューラルネットモデルに提供され得る。

図１６は、本発明の特定の実施形態に係るシステムを示す。一実施形態では、システムは、複数のデバイスを備えてもよい。これらのデバイスの例としては、少なくとも１つのＵＥ１６１０、ｅＮＢ、ｇＮＢ、または他の基地局もしくはアクセスポイント等の任意のＲＡＮノードであってもよい、少なくとも１つのアクセスノード１６２０、およびコントローラ、ポリシー／オーケストレーションエンジン等のポリシーノード、または本明細書に記載される任意の他のネットワーク要素であってもよい、少なくとも１つのネットワーク要素１６３０等が挙げられる。

当該デバイスの各々は、１６１４、１６２４、および１６３４としてそれぞれ示される、少なくとも１つのプロセッサを備えてもよい。少なくとも１つのメモリは、各デバイスで提供され、１６１５、１６２５、１６３５としてそれぞれ示され得る。メモリは、コンピュータプログラム命令またはそこに含まれるコンピュータコードを含んでもよい。プロセッサ１６１４、１６２４、および１６３４、ならびにメモリ１６１５、１６２５、および１６３５、またはそのサブセットは、本明細書に記載される様々な方法ステップに対応する手段を提供するように構成されてもよい。

図１６に示すように、送受信機１６１６、１６２６、および１６３６が提供され、各デバイスはまた、１６１７、１６２７、および１６３７としてそれぞれ示される、アンテナを備えてもよい。例えば、当該デバイスの他の構成が提供され得る。例えば、ネットワーク要素１６３０は、無線通信に加えて有線通信のために構成されてもよく、この場合、アンテナ１６３７は、従来のアンテナを必要とすることなく、通信ハードウェアの任意の形態を示し得る。

送受信機１６１６、１６２６、および１６３６は、各々独立して、送信機、受信機、もしくは送信機および受信機の両方、または送信および受信の両方のために構成されたユニットもしくはデバイスであり得る。

プロセッサ１６１４、１６２４、および１６３４は、中央処理装置（Central Processing Unit：ＣＰＵ）、特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit：ＡＳＩＣ）、または類似のデバイス等の任意の計算またはデータ処理デバイスによって実施され得る。プロセッサは、単一のコントローラ、または複数のコントローラもしくはプロセッサとして実装され得る。

メモリ１６１５、１６２５、および１６３５は、独立して、非一時的コンピュータ可読媒体等の任意の好適な記憶デバイスであり得る。ハードディスクドライブ（Hard Disk Drive：ＨＤＤ）、ランダムアクセスメモリ（Random Access Memory：ＲＡＭ）、フラッシュメモリ、または他の好適なメモリが使用され得る。メモリは、プロセッサとして単一の集積回路上で組み合わされ得るか、または１つ以上のプロセッサから分離され得る。さらに、メモリに記憶されてプロセッサによって処理され得るコンピュータプログラム命令は、コンピュータプログラムコード、例えば、任意の好適なプログラミング言語で記述された、コンパイルされた、または解釈されたコンピュータプログラムの任意の好適な形態であり得る。

メモリおよびコンピュータプログラム命令は、特定のデバイスについてのプロセッサによって、ＵＥ１６１０、アクセスノード１６２０、およびネットワーク要素１６３０等のハードウェア装置に、本明細書に記載されるプロセス（例えば、図３参照）のうちのいずれかを実行させるように構成されてもよい。したがって、特定の実施形態では、非一時的コンピュータ可読媒体は、ハードウェアで実行されると、本明細書に記載されるプロセスのうちの１つ等のプロセスを実行するコンピュータ命令で符号化され得る。代替的に、本発明の特定の実施形態は、完全にハードウェアで実行され得る。

さらに、図１６は、ＵＥ、アクセスノード、およびネットワーク要素を備えるシステムを示すが、本発明の実施形態は、他の構成、およびさらなる要素を備える構成に適用可能であり得る。例えば、図示されていないさらなるＵＥが存在し、さらなるコアネットワーク要素が存在し得る。

当業者は、上述のような本発明が異なる順序で、および／または開示されるものと異なる構成でのハードウェア要素で実施され得ることを容易に理解するであろう。したがって、本発明は、これらの好ましい実施形態に基づいて記載されているが、本発明の趣旨および範囲内でありながら、特定の修正、変形、および代替的な構造が明らかであることが、当業者にとって明らかであろう。

Claims (16)

1. 周波数間負荷バランスのための最適な設定の決定に関連するデータのセットをコントローラによって受信することと、
   前記データのセットに基づいて、無線アクセスネットワークノードによって実行される周波数間負荷バランス動作の少なくとも１つのパラメータに対する少なくとも１つの修正を前記コントローラによって決定することと、
   前記決定された少なくとも１つの修正を前記コントローラによって通信することと、
   を含むと共に、前記コントローラによって、前記無線アクセスネットワークノードとの間で、前記周波数間負荷バランスの機能的な分割をネゴシエートすることとを更に含む、方法。
2. 前記コントローラによって、前記周波数間負荷バランス動作がどのように動作すべきかに関するポリシー入力を受信することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記ポリシー入力は、
   ・ 低負荷および高負荷下の所望の挙動、
   ・ キャリア間の負荷分散の所望の挙動、
   ・ 特有のタイプのトラフィックについての所望の挙動、
   ・ コントローラが達成すべき指定された目的機能、
   のうちの少なくとも１つを含む、請求項２に記載の方法。
4. 前記データのセットは、
   ・ 少なくとも１つのセルの負荷メトリック、
   ・ ユーザー機器ごとの統計値、
   ・ ベアラごとの統計値、
   ・ 少なくとも１つのセルのユーザー機器のダウンリンクおよびアップリンクスループット、
   ・ 少なくとも１つのセル内の無線リソース制御接続済ユーザー機器の現在の数の標示、
   ・ ユーザー機器もしくはセルイベントに関連する情報、
   のうちの少なくとも１つを含む、請求項１から３のいずれかに記載の方法。
5. 前記通信することが、
   ・ 強度のレベルおよび方向に影響を及ぼすためのコマンド、
   ・ オフロードの方向および／または大きさの標示、
   ・ 閾値についての増加／減少標示、
   ・ 負荷メトリックの計算に影響を及ぼすコマンド、
   ・ 周波数間負荷バランスのための候補ユーザー機器の選択に影響を及ぼすコマンド、
   ・ 周波数間負荷バランスが実行される、またはトリガーされるべきであるセルの選択に影響を及ぼすコマンド、
   ・ 周波数間負荷バランスのためのターゲットセルの選択に影響を及ぼすコマンド、
   ・ コマンドが適用されるべきであるユーザー機器の少なくとも１つのクラスの標示、
   のうちの少なくとも１つを通信することを含む、請求項１から４のいずれかに記載の方法。
6. 前記少なくとも１つの修正は、
   ・ 少なくとも１つのセルについての負荷メトリックの計算で使用される、重み、係数、パラメータ、または因子を調整すること、
   ・ 周波数間負荷バランスを開始または終了するための条件を更新すること、
   ・ ユーザー機器基準の選択を更新すること、
   ・ ターゲットセル基準の選択を更新すること、
   のうちの少なくとも１つを含む、請求項１から５のいずれかに記載の方法。
7. 前記少なくとも１つの修正は、
   ・ 少なくとも１つのセルについて負荷メトリックを評価すること、
   ・ 周波数間負荷バランスを開始または終了するための条件が満たされたかどうかに基づいて、周波数間負荷バランスを開始または終了するかどうかを判定すること、
   ・ 負荷バランス目的で少なくとも１つのユーザー機器のハンドオーバーのために少なくとも１つの候補ターゲットセルを選択すること、
   のうちの少なくとも１つを含む、請求項１から５のいずれかに記載の方法。
8. 前記少なくとも１つの修正は、
   ・ 測定値を取得するために少なくとも１つの候補ユーザー機器を選択すること、
   ・ 負荷バランス目的でハンドオーバーするために少なくとも１つのターゲットユーザー機器を選択すること、
   のうちの少なくとも１つを含む、請求項１から５のいずれかに記載の方法。
9. 周波数間負荷バランスのための最適な設定の決定に関連するデータのセットを受信する手段と、
   前記データのセットに基づいて、無線アクセスネットワークノードによって実行される周波数間負荷バランス動作の少なくとも１つのパラメータに対する少なくとも１つの修正を決定する手段と、
   前記決定された少なくとも１つの修正を通信する手段と、
   を備えると共に、前記周波数間負荷バランスの機能的な分割を前記無線アクセスネットワークノードとネゴシエートする手段を備える、装置。
10. 前記周波数間負荷バランス動作がどのように動作すべきかに関するポリシー入力を受信する手段をさらに備える、請求項９に記載の装置。
11. 前記ポリシー入力は、
    ・ 低負荷および高負荷下の所望の挙動、
    ・ キャリア間の負荷分散の所望の挙動、
    ・ 特有のタイプのトラフィックについての所望の挙動、
    ・ コントローラが達成すべき指定された目的機能、
    のうちの少なくとも１つを含む、請求項１０に記載の装置。
12. 前記データのセットは、
    ・ 少なくとも１つのセルの負荷メトリック、
    ・ ユーザー機器ごとの統計値、
    ・ ベアラごとの統計値、
    ・ 少なくとも１つのセルのユーザー機器のダウンリンクおよびアップリンクスループット、
    ・ 少なくとも１つのセル内の無線リソース制御接続済ユーザー機器の現在の数の標示、
    ・ ユーザー機器もしくはセルイベントに関連する情報、
    のうちの少なくとも１つを含む、請求項９から１１のいずれかに記載の装置。
13. 前記通信する手段が、
    ・ 強度のレベルおよび方向に影響を及ぼすためのコマンド、
    ・ オフロードの方向および／または大きさの標示、
    ・ 閾値についての増加／減少標示、
    ・ 負荷メトリックの計算に影響を及ぼすコマンド、
    ・ 周波数間負荷バランスのための候補ユーザー機器の選択に影響を及ぼすコマンド、
    ・ 周波数間負荷バランスが実行される、またはトリガーされるべきであるセルの選択に影響を及ぼすコマンド、
    ・ 周波数間負荷バランスのためのターゲットセルの選択に影響を及ぼすコマンド、
    ・ コマンドが適用されるべきであるユーザー機器の少なくとも１つのクラスの標示、
    のうちの少なくとも１つを通信するように構成される、請求項９から１２のいずれかに記載の装置。
14. 前記少なくとも１つの修正は、
    ・ 少なくとも１つのセルについての負荷メトリックの計算で使用される、重み、係数、パラメータ、または因子を調整すること、
    ・ 周波数間負荷バランスを開始または終了するための条件を更新すること、
    ・ ユーザー機器基準の選択を更新すること、
    ・ ターゲットセル基準の選択を更新すること、
    のうちの少なくとも１つを含む、請求項９から１３のいずれかに記載の装置。
15. 前記少なくとも１つの修正は、
    ・ 少なくとも１つのセルについて負荷メトリックを評価すること、
    ・ 周波数間負荷バランスを開始または終了するための条件が満たされたかどうかに基づいて、周波数間負荷バランスを開始または終了するかどうかを判定すること、
    ・ 負荷バランス目的で少なくとも１つのユーザー機器のハンドオーバーのために少なくとも１つの候補ターゲットセルを選択すること、
    のうちの少なくとも１つを含む、請求項９から１３のいずれかに記載の装置。
16. 前記少なくとも１つの修正は、
    ・ 測定値を取得するために少なくとも１つの候補ユーザー機器を選択すること、
    ・ 負荷バランス目的でハンドオーバーするために少なくとも１つのターゲットユーザー機器を選択すること、
    のうちの少なくとも１つを含む、請求項９から１３のいずれかに記載の装置。

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