KR101008190B1 - 통신 시스템들에서 데이터 전송들을 할당하기 위해사용자들을 스케줄링하기 위한 방법 및 장치 - Google Patents

통신 시스템들에서 데이터 전송들을 할당하기 위해사용자들을 스케줄링하기 위한 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

본 방법에서, 전송된 데이터를 수신하기 위해 복수의 사용자들의 스케줄링은 통신 시스템 내에서 우선 순위화된다. 복수의 사용자들 중에서 다음 데이터 전송은 우선 순위화된 스케줄링에 기초하여 할당된다.
우선 순위, 스케줄링, 처리량, 갱신 함수, 데이터 전송

Description

통신 시스템들에서 데이터 전송들을 할당하기 위해 사용자들을 스케줄링하기 위한 방법 및 장치{Method and apparatus for scheduling users to allocate data transmissions in communications systems}
도 1은 종래의 스케줄링 알고리즘의 성능을 보여주는 도면.
도 2는 다른 사용자 처리량들에 대한 도 1의 종래 스케줄링 알고리즘의 성능을 보여주는 도면.
도 3은 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 장치의 블록도.
도 4는 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 방법을 보여주는 도면.
도 5는 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 갱신 함수(update function)의 습성을 보여주는 도면.
도 6은 다른 사용자 처리량들에 대한 도 4에서 설명되는 방법의 성능을 보여주는 도면.
도 7은 본 발명의 또 다른 예시적인 실시예에 따른 통신 시스템의 개략적인 블록도.
도 8은 본 발명의 또 다른 예시적인 실시예에 따른 방법을 보여주는 흐름도.
도 9는 도 8의 흐름도 부분의 대안의 실시예에 따른 단계들의 흐름도.
도 10은 도 8의 흐름도 부분의 대안의 실시예에 따른 단계들의 흐름도.
도 11a는 도 8의 흐름도 부분의 또 다른 대안의 실시예에 따른 단계들의 흐름도.
도 11b는 도 8의 흐름도 부분의 또 다른 대안의 실시예에 따른 단계들의 흐름도.
도 12는 본 발명의 또 다른 대안의 실시예에 따른 방법을 보여주는 흐름도.
도 13은 도 12의 흐름도 부분의 또 다른 대안의 실시예에 따른 단계들의 흐름도.
도 14는 본 발명의 또 다른 예시적인 실시예에 따른 방법을 보여주는 흐름도.
* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 *
300: 스케줄러 310: IIR 필터
320: 번위 연산기 330: 우선 순위기
722,730: 제어기
(계속 정보)
본 발명은 2002년 6월 3일에 출원된, 발명의 명칭이 "Wireless Communications System and Related Methods for Allocating Data Transmission"인 Stanley VITEBSKY의 계류중인 미국특허출원: U.S. 출원번호 10/161,182호, 및 2002년 6월 4일 출원된, 발명의 명칭이 "Scheduler Method and Apparatus for Communication Systems"인 Qi BI 등의 U.S. 출원번호 10/160,125호에 대해 35 U.S.C. §120 하의 국내 우선권 이익들을 청구한다. 상기의 계류중인 출원들 각각의 내용들은 온전히 본 명세서에서 참조문헌으로서 포함된다.
(발명의 배경)
발명의 분야
본 발명은 일반적으로 차세대 무선 통신 시스템에 관한 것이며, 특히 사용자들에게 전송된 데이터를 할당하기 위한 통신 시스템들에서 사용자들을 스케줄링하는 것에 관한 것이다.
관련 기술의 설명
전화통신 시스템들이 순수한 음성 서비스들을 제공하는 제 2 세대 시스템에서 혼합된 음성 및 데이터 서비스들을 제공하는 제 3 세대 시스템으로 전개됨에 따라, 새로운 기술적인 도전들이 나타나고 있다. 데이터 서비스 수요들을 만족시키는데 있어, 새로운 성능 메트릭(performance metric)들 및 알고리즘들이 데이터 성능을 최적화하기 위해 정의될 필요가 있다.
CDMA 3G-1x Evolution Data Only(1xEVDO 또는 Hi호 Data Rate와 같은 공지된) 시스템은 cdma2000 3G-1x 시스템의 에볼루션 시스템이고, 모바일 사용자에게 데이터 서비스들을 제공하기 위한 순수한 데이터 시스템이다. 1xEVDO에서, 스케줄러 또는 스케줄러 함수는 하나 또는 그 이상의 모바일들로부터 채널 품질 피드백(channel quality feedback)에 기초하여 시스템 자원들의 빠른 스케줄링 또는 관리를 제공하기 위해 기지국 제어기 내에 제공된다. 일반적으로, 스케줄러는 주어진 순간에 전송을 위해 모바일을 선택하고, 적응 변조(adaptive modulation) 및 코딩(coding)은 모바일에 의해 보여지는 현재의 채널 상태들에 대한 적합한 전달 형식(변조 및 코딩)의 선택을 가능하게 한다.
IS-95 표준과 같은 제 2 세대 무선 통신 시스템에서, 애플리케이션들은 통상적으로 음성 기반의 통신 방법들을 이용하며, 여기에서 기지국과 모바일 간의 접속은 전용된 접속이다. 이것들은 필연적으로 고정된 접속들이므로, 시스템(활성(active) 사용자가 현재 순간에 전송하기 위해 데이터를 갖는 사용자임)에 의해 역할을 하는 활성 사용자들에게 전송 순서를 우선 순위화할 필요가 없다. 하지만, CDMA-2000 표준 시스템들 및 1xEVDO와 같은 제 3 세대 무선 데이터 통신 시스템의 출현으로, 시스템 자원들의 관리는 중요하다. 이것은 음성의 특성들과는 상당히 다른 데이터의 특성이다. 예컨대, 음성 전송과 같지 않은, 데이터 전송은 필연적으로 연속적이지 않으며, 예컨대, 기지국과 모바일간의 버스트(burst) 전송 또는 간헐적인 유형의 전송(intermittent-type transmission)으로서 구체화될 수 있다. 따라서, 제 3세대 시스템에서 기지국은 전송을 위해 각 사용자에게 라디오(radio) 자원들을 할당함으로써 커다란 풀(pool)의 데이터 사용자들을 관리하기 위해 시도할 것이다. 통상적으로 이것은 기지국 제어기 내의 스케줄러에 의해 제어되는 우선 순위 방법을 이용하여 행해진다. 종래의 우선 순위화 방법에서, 아이들(idle) 모바일은 전송을 위해 데이터를 가지고 있는 모바일보다 낮은 우선 순위를 할당받는다.
통신 시스템의 라디오 자원들을 낭비하지 않고, 스케줄러는 다수의 사용자들을 관리할 수 있어야 한다. 이 관리 함수는 기지국이 QoS(Quality of Serves) 요구들을 만족시키기 위해 시도함에 따라 더 중요해 진다. QoS는 다수의 다른 요구들을 나타낼 수 있는 일반적인 용어이다. 기본 차용자(basic tenant)로서, QoS는 무선 통신 시스템에서 보장된 성능(예컨대, 최소/최대 데이터 네트워크 처리량, 최소 지연 요구, 패킷 손실율, 및 패킷 다운로드 시간 등)을 제공하는 것을 나타낸다.
현재, 여러 가지 스케줄러 알고리즘들이 제안되고 있다. 한 알고리즘은 비례 공정(proportional fair: PF) 스케줄러 알고리즘이라 불린다. PF 알고리즘의 원리는 각 사용자의 우선 순위 가중치라고 하는, 평균 처리량 비율에 요청된 최대 데이터 레이트 채널(data rate channel: DRC)로 전송을 위해 사용자들을 스케줄링하는 것이다. 전화 통신에서, 처리량은 초당 수신된 정보의 비트들을 의미한다. 시스템에서 사용자 인지된 처리량(user perceived throughput)은 초당 사용자에 의해 수신되는 평균 정보 비트들로서 정의된다. 수학적인 형태로, 이 비율은 다음의 수학식으로서 표현될 수 있다.
Figure 112003019641671-pat00001
여기에서,
Figure 112003019641671-pat00002
.
수학식 1에서, DRCi(n)은 시각 n에서 사용자에 의해 요청된 DRC 값은 시각 n에서의 사용자 i에 할당된 DRC 값이다. Ri(n)은 시간 상수 T를 갖는 IIR 필터에 의해 평균된 i번째 사용자 처리량이다. 시간 상수 T는 평균 처리량이 측정되는 시간 스케일이다. 공정 원리는 또한 시간 상수 T에 기초한다. T의 선택은 페이딩(fading) 채널들의 변동들을 평활화(smooth)하고, 사용자에 의해 인지되는 평균 채널 상태를 나타내지만, 너무 커서 패킷 지연 요구들을 만족시키거나 초고하지 않도록 상당히 커야 한다.
PF 알고리즘은 다수의 사용자들로부터 멀티플렉싱 이득(multiplexing gain)을 조사하고, 동시에 "비례 공정" 감(sense)이라고 불리는 사용자들에게 도움이 된다. PF 알고리즘은 사용자들 중에서 DRCi(n)/Ri(n) 비율을 균등하게 하는 경향이 있다. 결국, 평균 사용자 처리량은 사용자가 요청한 DRC 레이트에 "비례"하거나, Ri ∝ DRCi일 것이다. 달리 말해서, 양호한 채널 상태를 가지고 있는 사용자는 양호한 처리량을 달성할 것이고, 불량한 채널 상태를 가지고 있는 사용자는 불량한 처리량을 달성할 것이다. 또한, PF 알고리즘은 시스템에 의해 부가될 수 있는 QoS 요구들을 처리하지 않는 일반적인 알고리즘이다. 또한, PF 알고리즘은 많은 추측 작업(guess work)을 요구하며, 사용자 변화에 대해 충분히 구현되지 않는다.
일반화된 비례 공정 알고리즘 또는 G-fair 알고리즘이라 불리는 또 다른 알고리즘은 사용자 변화를 추가로 검사하기 위해 생성된 PF 알고리즘의 일반화된 버전(version)이다. 이 알고리즘은 다음의 수학식으로서 정의될 수 있다.
Figure 112003019641671-pat00003
여기서, RDCi(n), DRCi assigned(n), 및 Ri(n)은 수학식(1)에 언급된 것과 동일한 정의들을 가지며, DRCi avg(n)는 순간 n에서 사용자 i의 사용자의 평균된 DRC 값이고, 다음의 수학식을 사용하여 갱신된다.
Figure 112003019641671-pat00004
G-Fair 알고리즘의 우선 순위 가중치 연산은 함수 h(DRCl avg)/DRCl avg를 갖는 원래의 가중치를 곱함으로써 PF 알고리즘과 다르다. G-Fair 알고리즘들에 대해 5개의 서로 다른 옵션들(options)을 이끄는 함수 h의 5개의 서로 다른 변량들이 있다.
Figure 112003019641671-pat00005
Options 0-4에서, DRCi avg는 i번째 사용자의 150bps의 단위들로 평균 DRC 값이고, c는 상수이고, d는 256-16384 사이의 유효 범위를 갖는 상수이다. 각각이 서로 다른 형태지만, Option 0, Option 1 및 Option 2 모두는 모든 사용자의 우선 순위들이 동일한 고정된 상수로써 스케일되고, 우선 순위들의 순서가 변경되지 않으므로 그것들의 성능에 대해 PF 알고리즘을 이끈다. Option 3에서, h()=1이고, 상기 수학식에서 오른쪽의 상수 "l"는 Option 3의 성능에 영향을 미치지 않고 다른 상수에 의해 교체될 수 있다. Option 3의 스케줄링 원리는 PF 알고리즘의 스케줄링 원리들과는 다르다. 사용자의 요청들에 비례하는 사용자 처리량을 제공하는 대신에, PF 알고리즘에 의해 제안된 바와 같이, Option 3은 시간에 대해 사용자의 요청들의 변량에 비례하는 사용자 처리량을 제공한다.
Option 4는 G-Fair 알고리즘의 일반화된 형태이다. Option 4는 작은 d 값을 갖는 Option 3으로 되고, 큰 d값을 갖는 Options 0,1,2가 된다. Option 4의 성능은 두 개의 파라미터들, 상수 c 및 상수 d의 비율로써 나타내지지만, 그것의 절대값은 아니다. 예를 들면, {c=1, d=256}인 상황, 및 {c=2, d=512}인 상황을 비교하면, 각각은 동일한 성능이 된다. 수학식(3)을 더 단순화하기 위해, 파라미터 c는 1(c=1)로 같아지도록 표준화된다. Option 4가 G-Fair 알고리즘의 다른 옵션들을 포함하므로, 다음의 논의는 기본적으로 G-Fair 알고리즘의 Option 4에 초점을 맞춘다.
도 1은 종래 스케줄러 알고리즘의 성능을 보여준다. 특히, G-Fair 알고리즘의 Option 4의 h-함수는 도 1에 도시되는 바와 같이, 일직선들의 두 개의 조각들로 구성된다. d보다 작은 DRCi avg 값에 대해, 수학식(2)의 가중치 연산은 PF 알고리즘의 수학식(1) 대해 줄어든다. d보다 큰 DRCi avg 값에 대해, d에서 캡(cap)되고, 수학식(2)에서 연산된 가중치는 PF 알고리즘에서 연산된 것보다 작은 값일 것이다. h-함수의 이 동작은 불량한 DRCi avg를 갖는 사용자에게 이롭게 하기 위해, 높은 DRCi avg 를 갖는 사용자들을 낙담시키도록 제어 메커니즘을 제공한다. 적당히 선택된 d 값으로, 사용자에 제공된 처리량들의 다이내믹 범위들, 최소 및 최대 처리량들간의 거리 범위도 조절될 수 있다.
G-Fair 알고리즘의 성능은 표 1에 기재된 가정들(assumptions)에 기초하여 시뮬레이트(simulate)되었다. 시뮬레이션에 대해, 3kmph에서 20개의 동시에 일어나는 활성 모바일들은 완전한 버퍼 데이터를 평가된 곳으로 전송한다. 3개의 전파 채널 상태들이 시뮬레이트되었으며, 어딕티브 화이트 아우시안 노이즈(addictive white gaussian noise: AWGN), 1-path Rayleigh 페이딩 및 2-path Rayleigh 페이딩을 포함한다. h-함수의 파라미터 d 값들은 256의 배수들로서 선택되었으며, 대응하는 물리적인 채널 레이트들은 8.4kbps의 배수들이었다.
모바일들의 수 20
모바일 스피드 4kmph
전파 채널들 AWGN, 1-path, 2-path
트래픽 모델 충분한 버퍼 전송
IIR 필터 시간 상수 T 1024



h-함수 파라미터 d		 256(38.4kbps)
512(76.8kbps)
1024(153.6kbps)
2048(307.2kbps)
4096(614.4kbps)
8192(1.2Mbps)
16384(2.4Mbps)
표 1. G-Fair 알고리즘 시뮬레이션 가정들
도 2는 서로 다른 사용자 처리량들에 대해 도 1의 종래 스케줄러 알고리즘의 성능을 보여준다. 특히, 도 2는 사용자 처리량들 및 섹터 처리량에 대해 G-Fair 알고리즘의 성능을 보여준다. 사용자 처리량은 사용자 인지된 채널 레이트를 특징으로 하며, 세션 활성 시간(session active time)에 물리적으로 사용자에 의해 성공적으로 수신된 총 비트들의 비율로서 구체화된다. 섹터 처리량은 섹터당 집합적인(aggregate) 채널 레이트이다. 하나의 BS에 의해 보조되는 유효범위(coverage) 영역을 셀이라 부르며, 셀 내에, 다수의 섹터들이 있을 수 있다. 섹터 처리량은 시뮬레이션 시간에 양호한 물리적인 채널 전송된 총 비트들의 비율로서 계산된다.
사용자 처리량의 표준 편차는 "공정(fairness)"의 측정치를 고려할 수 있다. 도 2에 도시된 바와 같이, 파라미터 d값은 256 내지 16384 사이에서 변하고, 사용자 처리량의 표준 편차는 약 0 내지 45kbps의 범위에 걸치고, 섹터 처리량은 약 400 내지 1000kbps의 범위에 걸친다. 사용자 처리량의 표준 편차는 파라미터 d가 감소함에 따라 감소한다. 작은 d 값은 개개의 사용자들의 서로 다른 채널 상태들에 독립적인 균일한 사용자 처리량을 제공하기 위해 사용될 수 있다. 하지만, d를 줄이는 트레이드오프(tradeoff)는 스케줄러가 일부 사용자들이 보는 양호한 채널 상태들을 충분히 검사하지 못하므로, 섹터 처리량을 감소시킨다. 스케줄러는 그것들이 마치 동일한 채널 상태들을 갖는 것과 같이 모든 사용자들을 취급한다. 하지만, 파라미터 d를 적절히 선택함으로써, 어느 정도의 공정은 절충된 섹터 처리량에 불구하고, 달성될 수 있다.
PF 알고리즘과 같이, G-Fair 알고리즘은 앞에서 언급한 QoS 요구들과 같은, 무선 시스템 상에 더 많은 요구들이 부가됨에 따라 확장 변경을 요구하는 일반적인 알고리즘이다. 예를 들면, 최소 또는 최대 레이트 QoS 변수들의 함수인 객관적인(objective) 변수를 정의하기 위해 필요하다. 스케줄러가 제 2 세대 무선 시스템들의 증가하는 QoS 요구들을 다룰 수 있게 하는 현재 제안된 스케줄러 알고리즘(들)의 메커니즘이 없다.
또한, PF 알고리즘과 같이, G-Fair 알고리즘조차도 간단한 퍼스트-컴-퍼스트 서브된 큐잉 알고리즘(simple first-come-first-served queuing algorithm)이 할당하는 것보다 더 공정하게 다수의 사용자들 중에서 통신 자원들을 할당하려고 시도하지만, 모든 서비스 제공자의 요구들을(QoS 요구들)을 만족시키기 위해 데이터 전송에 대한 충분한 제어를 무선 통신 서비스들의 공급자에게 제공하지 못한다. 예를 들면, 초과 수요들을 무선 통신 네트워크 상에 놓는 사용자들의 데이터 처리량을 제한하는 문제가 남는다. 또한, 각 사용자 네트워크를 이용하는 애플리케이션의 특성에 기초하여 사용자들 중에서 구별하는 문제가 존재한다. 또한, 개개 사용자들의 급여책들에 기초하여 네트워크 사용자들 중에서 구별하는 문제가 존재한다. 그러므로, 데이터의 전송을 할당하기 위한 종래 방법들은 이들 및 다른 서비스 공급자 요구들을 적합하게 해소하지 못한다.
(발명의 요약)
통신 시스템 내에서 사용자들에게 전송된 데이터를 할당하기 위해서 복수의 사용자들을 스케줄링하는 방법 및 장치가 설명된다. 상기 방법 및 장치는 전송된 데이터를 수신하기 위해 복수의 사용자들의 스케줄링을 우선 순위화하고, 우선 순위화된 스케줄링에 기초하여 복수의 사용자들 중에서 다음 데이터 전송을 할당한다.
본 발명은 상세화된 이하의 설명 및 첨부된 도면들로부터 더 충분히 이래될 것이며, 도면에서 같은 요소들은 같은 참조번호들로 나타내지며, 프라인(prime) 및 다수의 프라임 개념은 설명만으로써 제공된 대안의 실시예들에서 동일한 요소들을 나타내며, 본 발명을 제한하지 않는다.
본 발명의 원리가 UMTS(Universal Mobile Telecommunication System) 표준의 공지된 HSDPA(High Speed Downlink Packet Access) 명세서에 기초하여 무선 통신 시스템들에 대해 특히 잘 맞고, 이 예시적인 정황(context)에서 설명될 수 있지만, 여기에서 보여지고 설명되는 실시예들은 단순히 설명을 하고 임의의 방식에 제한되지 않는 것을 알아야 한다. 이와 같이, 다양한 변경들이 다른 전송 시스템들에 대한 애플리케이션들을 위해 당업자에게 명료할 것이며, 본 명세서에서 교시에 의해 완성된다. 또한, 아래에 사용되는, 용어 사용자 및 사용자 설비(user equipment: UE)는 무선 네트워크와 같은 통신 시스템에서 모바일 스테이션(또는 경우에 따라서는 원격 스테이션으로서 언급됨)과 동의어이며, 용어 기지국 및 Node-B는 서로교환하여 사용될 수 있다.
한가지 예시적인 실시예에서, 시스템에서 모든 활성 사용자들에 대한 평균 사용자 처리량이 연산되고, 각각의 사용자의 실제 처리량은 연산된 평균 처리량에 대해 비교된다. 그 비교에 기초하여, 복수의 사용자들의 스케줄링(예컨대, 사용자가 데이터 전송들을 수신하는 스케줄링 순서)이 우선 순위화된다.
이 실시예의 특징에서, 각 사용자에게 이용될 우선 순위 조정 인자는 복수의 사용자들의 스케줄링을 우선 순위화하기 위해 판정된다. 우선 순위 지정 인자는 부분적으로 갱신 함수(update function)에 기초하여 판정될 수 있다. 갱신 함수는 사용자의 실제 처리량과 모든 활성 사용자들에 대해 계산된 평균 사용자 처리량 사이의 연산된 차에 비례한다. 갱신 함수를 대한 부호(sign)에 기초하여, 복수의 사용자들 각자는 기지국 내의 스케줄러와 같은 장치에 의해 우선 순위화될 수 있다. 우선 순위 조정 인자는 갱신 함수의 부호에 기초하여 증가되거나 감소된다. 스케줄러는 가장 높은 우선 순위 사용자로서 판정되는 사용자에게 현재 시간 슬롯(slot) 내의 데이터를 할당하고 전송하도록 기지국에 알리는 우선 순위 정보를 출력할 수 있다.
또 다른 실시예에서, 전송된 데이터를 수신하기 위해 복수의 사용자들을 스케줄링하는 방법이 설명되며, 모든 활성 사용자들에 대한 평균 사용자 처리량이 계산되며, 각 사용자에 대한 함수 결과는 계산된 평균 사용자 처리량 및 각 사용자의 사용자 인지된 처리량에 기초하여 연산된다. 전송된 데이터를 수신하기 위한 사용자의 스케줄링은 함수 결과에 기초하여 우선 순위화된다.
상기 예시적인 실시예들에서 본 방법을 실시하는 장치는 기지국 내의 제어기, 예를 들면, 특히 기지국 제어기의 일부인 스케줄러일 수 있다. 여기에서 사용되는 용어 제어기, 기지국 제어기, 및 스케줄러는 통신 시스템 내에서 데이터 전송을 수신하기 위해 사용자를 스케줄링하기 위한 예시적인 장치라 칭할 수 있으므로 서로교환하여 사용될 수 있다. 이하에서 더 상세히 보여지는 바와 같이, 상기 장치는 모든 활성 사용자들에 대해 평균 사용자 처리량을 계산하기 위한 필터, 모든 활성 사용자들에 대한 평균 사용자 처리량에 기초하여 전송된 데이터를 수신하기 위한 복수의 사용자들의 스케줄링을 우선 순위화하기 위한 우선 순위기(prioritizer)를 포함할 수 있다.
여기에서 사용되는, 표현들 "평균 서비스 레이트" 및 "평균 사용자 처리량"은 동의어이다. 또한, 표현 "요청된 데이터 레이트"는 종종 "데이터 레이트 요청" 및 "요청된 서비스 레이트"라 할 수 있다. 또한, 표현 " 우선 순위 조정 인자"는 또한 어떻게 우선 순위가 각 사용자에게 할당되는 지를 설명하기 위한 "우선 순위 값"이라 할 수 있다.
추가의 예시적인 실시예에서, 통신 시스템 내에서 사용자들에게 전송된 데이터를 할당하기 위해 복수의 사용자들을 스케줄링하는 방법이 설명된다. 이 방법에서, 기지국 제어기 또는 기지국 내의 스케줄러와 같은 장치는 예컨대 각 사용자에 대한 평균 서비스 레이트를 판정하고, 사용자의 요청된 서비스 레이트 및 사용자의 평균 서비스 레이트에 기초할 수 있는 각 사용자에 대한 우선 순위 값을 판정한다. 제어기는 사용자들에게 전송된 데이터의 할당을 제어하기 위해서 사용자들 중 적어도 한 명에 대한 우선 순위값 및 평균 서비스 레이트 중 적어도 하나를 수정할 수 있다.
또 다른 실시예에서, 사용자들에게 전송된 데이터를 할당하기 위해 복수의 사용자들을 스케줄링하는 방법이 설명되며, 복수의 사용자들 각각에 대한 평균 서비스 레이트는 수정된다. 수정된 평균 서비스 레이트는 사용자들 중 한 명의 평균 서비스 레이트에 기초할 수 있다. 수정된 평균 서비스 레이트와 사용자의 요청된 서비스 레이트에 기초하여, 사용자에 대한 우선 순위 값이 판정된다. 데이터의 다음 전송은 가장 높은 우선 순위 값을 갖는 사용자에게 할당될 수 있다.
추가의 예시적인 실시예에서, 복수의 사용자들 각자에 대한 평균 서비스 레이트가 판정될 수 있으며, 임계치에 대해 비교될 수 있다. 그 비교에 기초하여, 데이터의 다음 전송의 할당에 대한 사용자 적격(eligibility)이 판정된다.
도 3은 본 발명에 따른 장치의 블록도를 보여준다. 도 3에 도시된 바와 같이, 기지국 제어기(도시되지 않음)는 스케줄러를 포함한다. 스케줄러(300)에 대한 입력들로서, 복수의 활성 사용자들은 데이터 레이트 채널들(DRC)(305)에 대해 데이터 레이트 요청들을 전송한다. DRC(305)에 대해 사용자에 의해 전송되는 값들은 그 사용자의 요청된 레이트를 나타낸다. 복수의 요청된 데이터 레이트들은 모든 활성 사용자들에 대해 요청된 데이터 레이트들을 동화시키고(assimilate) 모든 활성 사용자들에 대한 평균 사용자 처리량을 계산하는 IIR(Infinite Impulse Response) 필터(310)에 의해 수신될 수 있다.
또한, 각 데이터 레이트 요청은 범위 연산기(range calculator: 320)에 입력될 수 있다. 범위 연산기(320)는 평균 사용자 처리량을 연산하며, 또한 IIR 필터(310)에 의해 갱신되는 에 기초하며, 사용자 인지된 처리량은 다이내믹 타깃 레이트(dynamic target rate: RDtarget)로서 언급된다. 모든 사용자들에 대한 평균 사용자 처리량 및 최대 및 최소 사용자 처리량 결과들은 그 후에, 우선 순위기(330)쪽을 향하게 된다. 아래에서 더 상세히 설명되는 바와 같이, 우선 순위기(330)는 활성 사용자들 각자를 스케줄링하기 위한 데이터 전송의 우선 순위를 판정하기 위해서, 계산된 평균 사용자 처리량과 각 사용자의 사용자 인식된 처리량을 비교하는 것을 포함하는, 하지만 그에 제한되지 않는 다수의 함수들을 수행할 수 있다. 각 사용자에 대한 우선 순위를 판정하는 부분으로서, 우선 순위기(330)는 갱신 함수에 기초하는 우선 순위 조종 인자를 이용할 있다. 갱신 함수(그의 출력이 스케줄링 알고리즘에 갱신함)은 사용자의 실제 처리량 및 평균 사용자 처리량 사이의 연산된 차에 비례한다. 따라서, 우선 순위기(330)는 각 사용자에 대해 연산되는 갱신 함수의 함수인 각 사용자에 적용된 우선 순위 인자에 기초하여 각 사용자에게 우선 순위들을 할당한다. 우선 순위기(330)는 가장 높은 우선 순위 사용자로서 식별되는 사용자에게 (예컨대, 임의의 다음 전송을 할당하기 위해) 현재 시간 슬롯 내의 데이터를 전송하도록 기지국에 알리는 우선 순위 정보를 출력할 수 있다.
도 4는 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 방법을 보여준다. 도 4를 참조하면, 매수간에, 스케줄러(300)는 모든 활성 사용자들에 대한 평균 사용자 처리량을 계산한다(단계 S10). 평균 사용자 처리량이 시간에 대해 변하기 때문에, 이 양(quantity)은 다이내믹 타깃 사용자 처리량 또는 RDtarget으로서 언급될 수 있다. 단계 S20에서, 사용자들의 스케줄링은 계산된 RDtarget에 각 사용자에 대한 각 사용자 인식된 처리량을 비교함으로써 우선 순위화된다. 특히, 이 비교는 각 사용자 인식된 처리량과 RDtarget 사이의 차를 연산하는 것을 포함한다.
특히, 각 시각 n에서 최대 사용자 처리량(Rmax), 최소 사용자 처리량(Rmin), 및 평균 사용자 처리량(RDtarget)의 함수인 갱신 함수(Fi d(n))가 판정된다. 아래에 더 상세한 수학식들로써 설명되는 바와 같이, Fi d(n)는 사용자의 사용자 인지된 처리량과 RDtarget 사이의 차에 비례한다.
단계 S20에서 비교에 기초하여, 스케줄러(300)는 모든 활성 사용자들에 대한 스케줄러를 우선 순위화한다(단계 S30). 아래에서 논의되는 수학식에 의해 명백해지는 바와 같이, 이 우선 순위화는 각 사용자에 대한 우선 순위를 할당하기 위해 스케줄러 알고리즘에 우선 순위 조정 인자 Fi(n)를 적용하는 것에 기초하여 수행된다. 우선 순위 조정 인자는 각 사용자에 대한 매순간에 판정되는 갱신 함수에 기초하여 연산된다. 일단 각 사용자가 우선 순위화되면, 우선 순위기(330)에 의해 가장 높은 우선 순위 사용자가 선택되고(단계 S40), 우선 순위기(330)는 그 사용자에게 현재 시간 슬롯 내의 데이터 전송(데이터의 다음 전송을 할당)하기 위해 기지국에 알리는 그 가장 높은 우선 순위 사용자에 대한 식별 정보를 출력한다(단계 S50).
QoS 요구들에 의해 동기유발되는, 본 발명에 따른 스케줄러와 스케줄러 방법은 무선 네트워크 또는 시스템을 위해, 섹터 내의 사용자들에 의해 수신되는 초당 정보 비트들 및 충분한 섹터 처리량을 유지하면서, 사용자 처리량들에 최대 및 최소 제한들을 위치시키기 위한 것뿐만 아니라, 공정을 제공하기 위해 개발되었다, 스케줄러 알고리즘은 모든 사용자 인지된 처리량이 Rmin과 Rmax 사이의 동작 범위 내에 놓이도록 적응될 수 있다. 또한, 스케줄러 알고리즘은 위에서 간단히 설명된 바와 같이, 4개의 부가적인 파라미터들, Fi(n), Fi d(n), Rmin 및 Rmax를 소개한다. 따라서, 스케줄러 알고리즘은 다음의 수학식으로서 정의될 수 있다.
Figure 112003019641671-pat00006
여기에서,
Figure 112003019641671-pat00007
이고,
여기에서,
Figure 112003019641671-pat00008
여기에서,
Figure 112003019641671-pat00009
이다.
수학식(4)에서, DRCi(n) 및 Ri(n)은 수학식 (1)에 정의된 바와 같다. Fi(n)은 사용자 i의 가중치 계산 시의 우선 순위 조정 인자이고, 갱신 함수 Fi(n)로 갱신된다. Rmin 및 Rmax는 위에서 설명된 바와 같이, 매순간 n에 최대 및 최소 사용자 처리량들을 나타낸다. M은 우선 순위 조정 인자를 증가시키기 위해 사용되는 상부이며, N은 시스템 내의 주어진 순간에서의 활성 사용자들의 수이다.
갱신 함수 Fi d(n)의 동작이 도 5에 대하여 설명된다. 도 5를 참조하면, 사용자 인지된 처리량이 Rmin 및 Rmax 사이에 놓이는 사용자에 대해, 갱신 함수는 모든 활성 사용자들(RDtarget)에 대한 평균 사용자 처리량 및 사용자의 인지된 처리량간의 차에 비례한다. 부호(sign)는 처리량이 RDtarget보다 작은 사용자에 대해 음(negative)이다.
사용자 처리량들이 동작 범위 외부로 떨어지는 활성 사용자들에 대해, 갱신 함수는 사용자 인지된 처리량 및 Rmin 또는 Rmax 간의 차의 지수 함수이다. 따라서, 도 5에 도시된 바와 같이, 이 시나리오에서, 갱신 함수의 부호는 사용자 인지된 처리량이 Rmax보다 큰 사용자에 대해서는 양이 될 것이고, 사용자 인지된 처리량이 Rmin보다 작은 사용자에 대해서는 음이 될 것이다. 이들 특성들을 이용하여, 우선 순위기(330)는 우선 순위 조정 인자를 증가 또는 감소시킬 수 있으며, 사용자 인지된 처리량이 Rmin 보다 작은 사용자에 대해 보다 높은 우선 순위를 할당하고, 사용자 처리량이 Rmax보다 큰 사용자에 대해 보다 낮은 우선 순위를 할당한다. 가장 높은 우선 순위를 갖는 사용자는 수학식(4)에 표현되는 바와 같이, 최대 DRCi(n)/Ri(n)*Fi(n)을 갖는 사용자가 될 것이다.
도 6은 다른 사용자 처리량들에 대한 본 발명에 따른 스케줄러 방법의 성능을 보여준다. 스케줄러 알고리즘의 성능을 연구하기 위해서, 다음의 표 2에서의 가정 하에 시뮬레이션들이 행해졌다.
모바일들의 수 20
모바일 스피드 3kmph
전파 채널들 AWGN, 1-path Rayleigh, 2-path Rayleigh
트래픽 모델 충분한 버퍼 트래픽 모델
IIR 필터 시간 상수 T 1024
Rmin 9.6kbps
Rmax 1Mbps
F(n) 초기값 1000
F(n) 갱신에서 상수 M 정수 1 내지 100
표 2. DTM 알고리즘 시뮬레이션 가정들.
표 2의 시뮬레이션 가정들은 동작 범위가 9.6kbps의 하한 및 1Mbps의 Rmax로 설정되는 상한으로 부가되었다는 것을 제외하고는, G-fair 알고리즘에 대해서 앞에서 설명된 것과 유사하다. 우선 순위 조정 인자의 초기값은 1000으로 설정되었고, 상수 M은 1 내지 100의 시스템 파라미터로서 변한다. 도 6에 도시된 바와 같이, 섹터 처리량의 범위는 약 400kbps 내지 1000kbps이고, 사용자 처리량의 표준 편차는 상수 M이 증가함에 따라 증가한다. 달리 말해서, M과 유사한 값들은 갱신 함수에 의해 생성되는 갱신 값들로써 정의되는 것과 같이 사용자 처리량의 변화들에 대해 보다 타이트하게 제어된다.
스케줄러는 어떠한 지연 요구들을 만족시키기 위해서 최소 및 최대 사용자 인지된 처리량들에 제어들을 제공할 수 있다. 또한, 스케줄러는 기존 알고리즘의 적절한 공정을 제한하지 않는 사용자 인지된 공정을 달성하기 위해서 조사될 수 있는, 사용자 처리량의 변화들에 보다 타이트한 제어를 제공할 수 있다.
도 7은 본 발명의 또 다른 예시적인 실시예에 따른 통신 시스템의 개략적인 블록도이다. 도 7을 참조하면, 예시적인 실시예에 따른 통신 시스템(700)이 설명된다. 통신 시스템(700)은 기지국(712), 이하에서 각각이 기지국(712)과 무선으로 통신하는 모바일 스테이션들(714A-714E)로서 언급되는 복수의 원격 스테이션들(사용자들)을 포함할 수 있다. 더욱이, 기지국(712)은 예컨대, 공용 교환 전화 네트워크(public switched telephone network: PSTN)(715)와 통신할 수 있다.
기지국(712)은 예시적으로는 복수의 트랜시버들(transceivers)(716A-716D), 각각의 트랜시버에 접속되는 안테나(720), 트랜시버들(716A-716D) 각각에 접속되고 그것들을 제어하는 제어기(722)를 포함한다. 제어기(722)는 도 3에 대해서 설명된 바와 같이, 예컨대 스케줄러(300)를 포함할 수 있다. 모바일 스테이션들(714A- 714E)은 동일하나 실질적으로 서로 유사하다. 그러므로, 예시적으로는 트랜시버(724), 여기에 접속된 안테나(728), 및 트랜시버에 또한 접속되는 제어기(730)를 포함하는 단일 모바일 스테이션(714A)을 설명하기에 충분하다.
복수의 모바일 스테이션(714A-714E) 각각은 기지국(712)과 통신하고, 여기에 요청된 서비스 레이트(예컨대, 데이터 레이트 요청) DRC(n,i)를 전송하며, n은 데이터의 전송을 위한 n번째 시간 슬롯을 나타내며, i는 요청된 서비스 레이트를 전송하는 모바일 스테이션을 나타낸다. 기지국(712)은 n번째 시간 슬롯 내에 데이터의 다음 전송을 할당한다. 제어기(722)에 의해 실행될 때 향상된 처리량 제어를 제공하기 위해서, 복수의 모바일 스테이션(714A-714E)을 우선 순위화할 수 있는 스케줄링 동작에 따라 할당이 행해질 수 있다.
도 8은 본 발명의 또 다른 예시적인 실시예에 따른 방법을 설명하는 흐름도이다. 스케줄링 동작은 흐름도 824로써 설명된다. 개시(블록 826) 후, 적어도 하나의 모바일 스테이션(714A-714E)은 블록 828에서 기지국(712)에 의해 수신되는 요청된 서비스 레이트를 전송한다. 평균 서비스 레이트 R(n,1)는 n번째 슬롯(즉, 데이터의 다음 전송을 위해 할당되는 시간 슬롯)에 대한 i번째 모바일 스테이션에 대해 블록 830에서 판정된다. 요청된 서비스 레이트 DRC(n,i)와 평균 서비스 레이트 R(n,i)에 기초하여, 우선 순위 값 PV(n,i)(예컨대, 우선 순위 조정 인자)는 n번째 슬롯에 대한(i번째 모바일 스테이션에 대해 판정한다(블록 834).
처리량 제어를 향상하기 위해서, 모바일 스테이션들(714A-714E) 중 적어도 하나의 우선 순위 값이 수정될 수 있다. 따라서, i번째 모바일 스테이션에 대해, 우선 순위 값 PV(n,i)는 i번째 모바일 스테이션이 우선 순위 값이 수정되는 적어도 하나의 모바일 스테이션의 세트 S 중에 있다면 블록 834에서 수정된다. 기지국(712)에 요청된 서비스 레이트를 전송하는 각 모바일 스테이션에 대한 블록 836에서 상기의 단계들이 반복된다. 그러므로, 모바일 스테이션들(714A-714E) 중 적어도 하나의 우선 순위 값은 수정될 수 있다.
각 모바일 스테이션(714A-714E)에 대해, 모바일 스테이션이 가장 높은 우선 순위 값을 갖는 다는 판정이 블록 838에서 행해진다. 스케줄링 동작이 블록 842에서 완료되는 스케줄링 동작에 따라 판정되는 것과 같이 가장 높은 우선 순위 값에 기초하여 데이터의 다음 전송이 할당된다.
도 9는 도 8의 흐름도 부분의 대안의 실시예에 따른 단계들의 흐름도이다. 이제, 도 9를 참조하면, 도 8의 흐름도 824의 블록 834에서 우선 순위 값 PV(n,i)를 수정하는 시스템의 일 실시예가 설명된다. 본 실시예에 따라, i번째 모바일 스테이션에 대한 우선 순위 값은 i번째 모바일 스테이션의 요청된 서비스 레이트 DRC(n,i)에 기초하여 수정된다. 우선 순위 값 PV(n,i)를 수정하는 것은 요청된 서비스 레이트 DRC(n,i)의 함수인 인자 F(DRC(n,i))를 블록 844에서 판정하는 것을 포함할 수 있다. 우선 순위 값 PV(n,i)은 i번째 모바일 스테이션의 평균 서비스 레이트 R(n,i)(예컨대, 평균 서비스 레이트가 여기에서 DRC(n,i)/R(n,i)로서 표현되는 수학식(1)의 평균 사용자 처리량임)뿐만 아니라, 요청된 서비스 레이트 DRC(n,i)에 기초되는 것 자체이다.
블록 846에서, 우선 순위 값 PV(n,i)은 인자 F(DRC(n,i)에 의한 우선 순위 값을 수정함으로써 수정된다. 이것은 요청된 서비스 레이트에 기초한 우선 순위 값을 수정하는 직접적이고도 효과적인 방식을 제공한다. 예를 들면, 인자가 요구된 서비스 레이트(예컨대, F가 연속이면, [dF(DRC(n,i))]/dDRC(n,i)] < 0)에 대해 변하면, 그후에, 수정 결과는 높은 요청된 서비스 레이트의 효과를 줄이고, 낮은 요청된 서비스 레이트의 효과를 향상시킨다.
기술분야의 당업자에게 명료한 바와 같이, 교대로 우선 순위 값을 올리거나 내리는데 사용될 수 있는 연속 또는 이산 함수들에 기초한 다른 곱셈 인자들이 있다. 더욱이, 기술분야의 당업자에게 쉽게 이해되는 바와 같이, 시스템(700)은 교대로 i번째 모바일 스테이션의 요청된 서비스 레이트가 다른 모바일 스테이션들의 요청된 서비스 레이트들보다 낮은지 높은지에 따라 우선 순위 값을 올리거나 내리기 위해 예컨대, 룩-업 테이블에 저장되는 하나 또는 그 이상의 인자들을 이용할 수 있다.
이러한 수정은 예컨대, 일부 모바일 스테이션들이 일관되게 나머지들에게 보다 높은 서비스 레이트들을 요청할 때 이로울 수 있다. 일관되게 보다 높은 요청된 서비스 레이트는 예컨대, 아마도 모바일 스테이션과 관련되는 양호한 무선 주파수(RF) 상태들로 인해 모바일 스테이션의 더 유망한 전송 및/또는 수신 상태들을 반영할 수 있다. 보다 높은 요청된 서비스 레이트들의 효과를 줄임으로써, 시스템은 유망한 상태들 하의 모바일 스테이션들 대 유망하지 않은 상태들 하의 모바일 스테이션들에 의해 얻어지는 처리량들 간에 보다 작은 비율을 달성할 수 있다.
도 10은 도 8의 흐름도 부분의 대안의 실시예에 따른 단계들의 흐름도이다. 또 다른 실시예에서, 통신 시스템(700)은 모바일 스테이션의 평균 서비스 레이트 R(n,i)에 기초하여 i번째 모바일 스테이션의 우선 순위 값 PV(n,i)를 수정할 수 있다. 이제, 도 10을 참조하면, 우선 순위 값 PV(n,i)의 수정은 블록 848에서 인자 R(R(n,i))를 판정하는 것을 포함할 수 있으며, G는 평균 서비스 레이트 R(n,i)의 함수이다. 우선 순위 값 PV(n,i)는 다시 요청된 서비스 레이트 DRC(n,i) 및 i번째 모바일 스테이션에 기초할 수 있다. 블록 850에서, 우선 순위는 인자 G(R(n,i))에 의한 우선 순위 값을 곱함으로써 수정될 수 있다.
그러므로, 인자가 평균 서비스 레이트(예컨대, G가 연속인 경우, [dG(R(n,i))]/dR(n,i)] < 0)에 대해 역으로 변하면, 인자 G(R(n,i))에 의한 우선 순위 값 VP(n,i)를 곱하는 것은 i번째 모바일 스테이션의 평균 서비스 레이트가 나머지들보다 높을 때 우선 순위 값을 낮추고, 평균 서비스 레이트가 다른 모바일 스테이션들의 평균 서비스 레이트들보다 낮을 때 우선 순위 값을 올리다. 또한, 요청된 서비스 레이트가 보다 높으면 우선 순위 값을 낮추고 요청된 서비스 레이트가 보다 낮으면 우선 순위 값을 올리기 위해 이용될 수 있는 연속 또는 이산 함수들에 기초하여, 다른 곱셈 인자들이 존재한다는 것이 기술분야의 당업자에게 쉽게 명료해 질 것이다.
더 일반적으로, 이들 인자들은 예컨대, 보다 낮은 서비스 레이트들을 이미 할당받은 모바일 스테이션들을 위하여, 그리고 보다 높은 서비스 레이트들을 이미 할당받은 모바일 스테이션들에 대하여, 수정된 우선 순위 값들을 스큐(skew)하는데 사용될 수 있다. 시스템(700)은 요청된 서비스 레이트가 다른 것보다 낮은지 또는 높은지에 따라 우선 순위 값을 올리거나 낮추기 위해, 예컨대 룩-업 테이블에 저장된 하나 또는 그 이상의 인자들을 교대로 이용할 수 있다는 것을 기술분야의 당업자들에 의해 쉽게 이해될 것이다.
도 11a은 도 8의 흐름도 부분의 또 다른 대안의 실시예에 따르는 단계들의 흐름도이다. 또 다른 실시예들에서, 통신 시스템(700)의 적어도 하나의 모바일 스테이션(714A-714E)의 우선 순위 값 PV(n,i)는 QoS 파라미터에 의해 부가적으로 수정될 수 있다. 도 11a에 도시된 일 실시예에 따라, 블록 834에서, 인자 F(DRC(n,i))는 이미 설명된 바와 같이 판정될 수 있다(블록 844). 또한, QoS 파라미터 X(i,j)는 블록 852에서 n 번째 슬롯에 대하여 i번째 모바일 스테이션에 대해 판정될 수 있다. 인자 F(DRC(n,i))는 블록 853에서 파라미터 X(i,j)로써 인자를 곱하여 수정될 수 있다. 블록 854에서, 번째 모바일 스테이션의 우선 순위 값 PV(n,i)는 인자 F(DRC(n,i)) 및 QoS 파라미터 x(I,J)의 프로덕트(product)로써 곱해져서, 요청된 서비스 레이트에 기초한 인자 및 QoS 파라미터 둘 모두에 의해 수정되는 우선 순위 값을 얻을 수 있다.
도 11b는 도 8의 흐름도 부분의 또 다른 대안의 실시예에 따른 단계들의 흐름도이다. 도 11b에 도시된 바와 같은 대안의 실시예에서, 블록 834에서, 인자 G(R(n,i))는 이미 설명된 바와 같이 판정될 수 있으며(블록 848), QoS 파라미터 X(i,j)는 또한 이미 설명된 바와 같이 블록 852에서 n 번째 슬롯에 대하여 i번째 모바일 스테이션에 대해 판정될 수 있다. QoS 파라미터는 블록 853에서 파라미터와 인자의 프로덕트, 즉 R(n,i)*X(i,j)를 예시적으로 얻음으로써 인자 R(n,i)을 수정하기 위해 사용될 수 있다. 이렇게 얻어진 프로덕트는 인자 R(n,i)와 QoS 파라미터 X(i,j)의 프로덕트로써 우선 순위 값을 수정하기 위해 사용될 수 있다. 따라서, 우선 순위 값은 평균 서비스 레이트 및 QoS 파라미터에 기초한 인자 둘 모두에 의해 수정된다.
기술분야의 당업자에게 쉽게 이해되는 바와 같이, QoS 파라미터 X(i.j)는 예컨대, 기지국(712)이 모바일 스테이션 i에 서비스하는 급여책에 기초할 수 있다. 그러므로, 예를 들면, j는 급여책에 기초한 여러 개의 개별적인 클래스들 중 하나를 나타낼 수 있다. 그러므로, 파라미터 X(i,j)이 선택될 수 있으며, 선호된 급여책 하에서 모바일 스테이션이 파라미터에 의해 수정될 때 올라간 우선 순위 값을 갖는다.
대안으로는, QoS 파라미터 X(i,j)는 i번째 스테이션에 할당된 우선 순위 클래스에 대응할 수 있다. 더욱이, QoS 파라미터 X(i,j)는 i번째 모바일 스테이션이 n 번째 슬롯에서 서비스 레이트 DRC(n,i)을 요청하는 애플리케이션에 기초할 수 있다. 그러므로, 예컨대, X(i,j)에 대해서, j는 모바일 스테이션 i에 의해 n 번째 슬롯에서 운동될 여러 개의 개별적인 애플리케이션들 중 하나를 나타낼 수 있다.
도 12는 본 발명의 또 다른 예시적인 실시예에 따른 방법을 설명하는 흐름도이고, 도 13은 도 12의 흐름도 부분의 또 다른 대안의 실시예를 설명하는 흐름도이다. 이제 도 12 및 도 13을 참조하면, i번째 모바일 스테이션에 대한 우선 순위 값 PV(n,i)는 수정된 평균 서비스 레이트 R*(n,i)에 기초하여 판정될 수 있다. 이미 언급된 바와 같이, 우선 순위 값은 평균 서비스 레이트에 대한 요청된 서비스 레이트의 비로서 판정될 수 있다. 그러므로, 평균 서비스 레이트의 변경에도 불구하고, 통신 시스템(700)은 우선 순위 값을 영향을 줄 수 있다. 실시예는 개시(블록 58) 후에, 기지국(712)이 블록 1260에서, n 번째 슬롯에 대해 i번째 스테이션으로부터 서비스 레이트 DRC(n,i)에 대한 요청을 수신한다. 블록 1260에서, 마지막 슬롯에 대해 그 다음에 것까지의 평균 서비스 레이트가 계산될 수 있다(즉, R(n-1,i). 수정된 평균 서비스 레이트는 그후에, R(n-1,i) 및 하기에서와 같이 더 상세히 설명되는 부가적인 인자에 기초한 블록 1264에서 계산될 수 있다.
일반적으로 n 번째 시간 슬롯에서 i번째 모바일 스테이션에 대한 평균 서비스 레이트 R(n,i)는 수학식: R(n-1) = (1-(1/t))*R(n-1,i) + (1/t)*(사용자 i에 대한 슬롯 n-1에서 서브된 레이트(served rate))에 따라 연산될 수 있으며, 여기서 t는 평균하기 위해 사용되는 시간 윈도우(time window)에서의 슬롯들의 수이다. 이 공식은 R(n-1,i)를 계산하기 위해 블록 1262에서 사용되며, n-1 슬롯에 대하여 평균 서비스 레이트 R(n-1,i) = (1-(1/t))*R(n-2,i) + (1/t)*(사용자 i에 대한 슬롯 n-2에서 서브된 레이트). 수정된 평균 서비스 레이트는 그후에 블록들 1276과 1278에서 계산된다.
블록 1276에서, 부가적인 인자 f는 평균 윈도우(예컨대, f(R(n,i)))에 대해 판정되는 과거 서브된 레이트에 기초하여 예시적으로 판정될 수 있다. 블록 1278에서, 슬롯 n에 대하여, 수정된 평균 서비스 레이트 R*(n,i)는 부가적인 인자 R*(n-1,i) 및 에 기초하여 판정될 수 있으며: R*(n,i) = (1-(1/t))*R(n-1,i) + (1/t)*(1/f(서브된 레이트)(사용자 i에 대해 서브된 레이트). 부가적인 인자 f는 i번째 모바일 스테이션의 평균 서비스 레이트가 과거에 다른 모바일 스테이션들의 평균 서비스 레이트들보다 높거나 낮은지에 따라 높거나 낮다. 선택은 f가 평균 서비스 레이트로 직접적이거나 역으로 변하는지에 따라 우선 순위 값을 올리거나 낮추는 효과를 가질 수 있다.
도 14는 본 발명의 또 다른 예시적인 실시예에 따른 방법을 보여주는 흐름도이다. 또 다른 실시예에서, 임계 상태를 만족시키는 통신 시스템(700)에서 이들 모바일 스테이션만이 데이터의 다음 전송의 할당을 위해 적합하다. 흐름도 1480에 따른 할당 과정들이 도 14에 도시된다. 개시(블록 1482) 후에, i번째 모바일 스테이션으로부터 서비스에 대한 요청은 기지국(712)(블록 1484)에 의해 수신된다. i번째 스테이션에 대한 평균 서비스 레이트 R(n,i)는 블록 1486에서 판정된다. 블록 1488에서, 임계치 R_target(예컨대, RDtarget)이 판정되고, 블록 1490에서, 평균 서비스 레이트 및 임계치가 비교된다. 3개의 모바일 스테이션은 평균 서비스 레이트가 임계치보다 작은 것으로 판정되면 데이터의 다음 전송의 할당을 위해 적합할 수 있다. 적합한 것으로 판정되는 각 모바일 스테이션에 대해, 우선 순위 값 PV(n,i)가 판정되고, 수정된다(블록들 1492, 1494, 1496, 1497). 따라서, 데이터의 다음 전송은 수정된 가장 높은 우선 순위에 기초한 블록 1498에서 할당될 수 있으며, 그후에, 스케줄링 동작이 완료된다(블록 1499).
평균 서비스 레이트 R(n,i)는 모바일 스테이션이 n 번째 슬롯을 고려하여 제외된다할지라도, 매 모바일 스테이션에 대해 갱신될 수 있다. 그러므로, 이러한 제외된 모바일 스테이션에 대해, 평균 서비스 레이트 R(n,i)는 앞에서 설명된 공식이 평균 서비스 레이트를 판정하는데 사용된다면 슬롯마다 감소한다. 그러므로, 시간에 대해, 제외된 모바일 스테이션은 고려될 개선된 가능성을 갖는다.
부가적으로, 임계치는 또한 모바일 스테이션들의 총 수에 기초하여 선택될 수 있다. 그러므로, 예컨대, 임계치가 사용자들의 수에 다라 역으로 변하기 위해서 선택되고, 모바일 스테이션이 통신 시스템(700) 내의 더 많은 모바일 스테이션으로 고려될 보다 큰 가능성이 존재한다.
또한, 임계치는 모든 모바일 스테이션 평균 서비스 레이트들의 평균에 기초하여 판정될 수 있다. 예를 들면, R_target는 모바일 스테이션들의 총 수 N으로 나눠진 i에 대해 모든 평균 서비스 레이트들의 합으로서 계산될 수 있다; R_target = [∑R(n,i)]/N. 대안으로는, 또는 부가적으로는, 임계치는 QoS 파라미터에 따라 변하도록 만들어 질 수 있다. 이미 설명된 바와 같이, QoS 파라미터는 서비스가 모바일 스테이션에 제공되는 급여책에 관련될 수 있으며, 또는 모바일 스테이션에서 운용될 애플리케이션에 관련된다.
더욱이, 임계치는 각 모바일 스테이션의 전송 상태(예컨대, RF 상태)와 같은 인자들을 고려하기 위해서 수정될 수 있다. 예를 들면, 수정된 임계치는 인자 K로써 R_target를 곱함으로써 얻어질 수 있다. 예컨대, K가 1에 비해 크면, 그후에, 양호한 전송 상태들로부터 이득을 얻는 모바일 스테이션들은 다른 모바일 스테이션들보다 평균적으로 보다 큰 처리량을 할당 받는다. 그러므로, K에 의해 임계치를 수정하는 것은 다른 모바일 스테이션들보다 양호한 전송 상태들의 이득을 갖는 모바일 스테이션들을 위해서 임계치를 스큐(skew)하는 효과를 갖는다.
따라서 설명되는 본 발명에서, 동일한 것이 많은 방식들로 변경될 수 있음이 명백할 것이다. 예를 들면, 도 3, 7의 논리 블록은 하드웨어 및/또는 소프트웨어에서 구현될 수 있다. 하드웨어/소프트웨어 구현들은 제조 프로세서(들) 및 물품(들)의 조합을 포함할 수 있다. 제조 물품(들)은 저장 매체, 본 방법을 수행하기 위해 프로세서에 의해 판독되는 코드 부분들을 갖는 컴퓨터-판독가능 매체, 및 실행가능한 컴퓨터 프로그램(들)을 더 포함할 수 있다. 실행가능한 컴퓨터 프로그램(들)은 본 방법에서 설명된 동작들을 수행하기 위한 명령들을 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독가능한 프로그램(들)은 또한 외부에서 공급되고 전파되는 신호(들)의 일부로서 제공될 수 있다. 이러한 변경들은 본 발명의 사상과 범위로부터 벗어나는 것으로서 고려되지 않으며, 기술분야의 당업자에게 명료한 바와 같이 모든 이러한 변형들은 첨부된 청구범위의 범위 내에 포함되도록 의도된다.
본 발명은 통신 시스템 내에서 사용자들에게 전송된 데이터를 할당하기 위해서 복수의 사용자들을 스케줄링하는 방법 및 장치를 제공한다.

Claims (11)

  1. 무선 통신 시스템에서 전송된 데이터를 수신하기 위해 복수의 활성 사용자들을 스케줄링하는 방법에 있어서:
    상기 복수의 활성 사용자들에 걸쳐 평균 사용자 처리량을 계산하는 단계로서, 상기 평균 사용자 처리량은 모든 활성 사용자들의 수로 나누어진 모든 활성 사용자에 대한 데이터 레이트 요청(data rate request)들의 합인, 상기 평균 사용자 처리량 계산 단계;
    상기 활성 사용자의 평균 정보 수신 레이트(rate)를 상기 평균 사용자 처리량, 최대 사용자 처리량, 및 최소 사용자 처리량 중 적어도 하나와 비교하는 단계로서, 상기 최대 사용자 처리량은 상기 사용자들 중에서 최대의 데이터 레이트 요청이고, 상기 최소 사용자 처리량은 상기 사용자들 중에서 최소의 데이터 레이트 요청인, 상기 비교 단계;
    상기 비교에 기초하여 함수를 선택하는 단계로서, 상기 함수는 업데이트 함수를 상기 활성 사용자의 상기 평균 정보 수신 레이트, 상기 평균 사용자 처리량, 최대 사용자 처리량, 및 최소 사용자 처리량 중 적어도 하나와 관련시키는, 상기 함수 선택 단계;
    상기 선택된 함수로부터 업데이트 함수값을 계산하는 단계; 및
    상기 계산된 업데이트 함수값에 기초하여 전송된 데이터를 수신하기 위한 상기 복수의 활성 사용자들의 스케줄링을 우선 순위화하는 단계를 포함하는, 복수의 활성 사용자들 스케줄링 방법.
  2. 삭제
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 평균 사용자 처리량을 동적으로 계산하는 단계를 더 포함하는, 복수의 활성 사용자들 스케줄링 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 활성 사용자의 상기 평균 정보 수신 레이트는 최대 사용자 처리량, 및 최소 사용자 처리량에 의해 규정된 동작 범위 내에 있도록 구성되는, 복수의 활성 사용자들 스케줄링 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 복수의 사용자들의 스케줄링은, 제 1 활성 사용자의 계산된 업데이트 함수값을 또 다른 활성 사용자의 적어도 하나의 계산된 업데이트 함수값과 비교하는 것에 기초하여, 우선 순위화되는, 복수의 활성 사용자들 스케줄링 방법.
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