KR101398408B1 - 클러스터된 네트워크 노드들에서의 구성 변화들의 관리 - Google Patents

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Abstract

통신 네트워크의 노드들을 구성하는 방법에 제공되며, 여기서 노드들은 그것들의 각각의 이웃 노드들 중 적어도 하나의 구성에서의 변화들에 반응한다. 상기 방법은: 이웃하는 노드들의 클러스터를 식별하는 단계, 상기 클러스터에서의 어떤 노드들이 또 다른 클러스터에 인접한 프론티어 지역에 있는지를 식별하는 단계, 상기 프론티어 지역에서 다른 노드들의 구성에 응답하여 상기 프론티어 지역에서의 노드들의 구성을 적응시키는 단계, 및 세트로서 상기 프론티어 지역에서의 상기 노드들의 구성을 고려하면서 상기 클러스터에서의 다른 노드들의 상기 적응된 구성에 응답하여 상기 클러스터에서의 노드들의 구성을 적응시키는 단계를 포함한다.

Description

클러스터된 네트워크 노드들에서의 구성 변화들의 관리{MANAGEMENT OF CONFIGURATION CHANGES IN CLUSTERED NETWORK NODES}
본 발명은 원격통신들에 관한 것으로, 특히 원격통신 네트워크에서 노드들을 구성하는 것에 관한 것이다.
네트워크들에서 노드들의 자기-구성을 위한 분산된 알고리즘들은 그것들이 이용가능한 해결책들에 수렴할 수 없다는 위험을 겪는다. 이것은 특히 많은 상호 작용 노드들을 가진 큰 네트워크들에서 그렇다. 예를 들면, 네트워크 최적화에서의 많은 상황들에서, 네트워크 노드의 구성, 예를 들면, 셀룰러 통신들을 위한 기지국 또는 광 스위치는 이웃하는 네트워크 노드의 구성에 의존하며, 그 역 또한 마찬가지이다. 이것은 네트워크 노드가 상기 네트워크 노드의 특징 또는 특성을 변경하는 의미에서, 그것의 구성을 변경할 때, 이것은 이웃하는 노드들이 그것들을 변경하도록 트리거하며, 이것은 그것들의 이웃하는 네트워크 노드들이 그것들을 변경하게 한다는 것 등을 의미한다. 이것은 상기 네트워크에서 많은 중단을 야기할 수 있으며, 상기 중단이 심각하고 네트워크 전체에 걸쳐 전파한다면, 심지어 돌발 고장(catastrophic failure)을 야기할 수 있다는 문제점이다.
중앙 제어가 없다는 의미에서 분배되는 상호작용 노드들의 큰 네트워크들의 행동은 정확하게 예측될 수 없다. 이것은 이러한 시스템들이 복잡하여 정확한 분석이 어렵거나 불가능하기 때문이다. 더욱이, 개별 노드들에 이용가능한 정보는 제한된다.
역으로, 중앙 또는 중앙 집중식 제어를 가진 시스템들에서, 중앙 제어는 전체 시스템의 양호한 상황을 가지며, 그러므로 예를 들면, 네트워크 노드들에서의 자기-구성 알고리즘을 시행하는 것과 관련하여 양호한 네트워크 구성을 결정할 수 있고, 따라서 잘-제어된 방식으로 상기 구성을 시행할 수 있다. 그러나, 중앙 집중식 접근법들은 큰 규모의 네트워크, 예를 들면, 펨토셀 배치들과 같은 다수의 노드들을 가진 빠르게 변화하는 네트워크에 적용하기 어렵다는 점에서 확장성 이슈들을 겪는다.
이러한 텍스트에서, 펨토셀 기지국들은 때때로 펨토들로서 불리운다.
판독자는 첨부된 독립 청구항들을 참조한다. 몇몇 바람직한 특징들은 독립 청구항들에 배치된다.
본 발명의 일 예는 원격통신 네트워크의 노드들을 구성하는 방법이며, 여기서 노드들은 그것들 각각의 이웃 노드들 중 적어도 하나의 구성에서의 변화들에 반응한다. 상기 방법은:
이웃하는 노드들의 클러스터를 식별하는 단계.
상기 클러스터에서의 어떤 노드들이 또 다른 클러스터에 인접한 프론티어 지역에 있는지를 식별하는 단계,
상기 프론티어 지역에서의 다른 노드들의 구성에서의 변화들에 응답하여 상기 프론티어 지역에서의 노드들의 구성을 적응시키는 단계, 및
상기 프론티어 지역에서의 상기 노드들의 구성을 세트로서 고려하면서 상기 클러스터에서의 다른 노드들의 구성에서의 변화들에 응답하여 상기 클러스터에서의 노드들의 구성을 적응시키는 단계를 포함한다.
본 발명의 바람직한 실시예들은 상기 네트워크를 클러스터들로 분할하며 경계 지역에서 상기 노드들의 구성을 시행한다. 상기 경계 구역에서의 상기 노드들은 이웃하는 노드의 대응하는 세팅에서의 변화에 응답하여 그것의 세팅을 적응시키는 각각의 노드로 인한 변화들의 전파를 클러스터 내에 한정한다. 즉, 상기 네트워크를 경계 지역들을 가진 클러스터들로 분할함으로써, 오실레이션들 및 실패들은 클러스터를 통해 전파할 수 있지만 추가 클러스터로 이어지는 것으로부터 방지될 수 있다. 몇몇 실시예들에서, 클러스터들의 크기가 알려진 바와 같이, 하드웨어는 수반된 계산적 태스크들을 실행하기 위해 적절히 선택될 수 있다.
본 발명의 실시예들이 이제 도면들을 참조하여 예로서 설명될 것이다.
도 1은 분산된 셀룰러 네트워크를 통해 셀 커버리지 변화들의 알려진 전파를 도시한 도면(종래 기술).
도 2는 도 1에 도시된 분산된 셀룰러 네트워크에서의 셀 커버리지 최적화에서의 알려진 오실레이션들을 도시한 도면(종래 기술).
도 3은 본 발명의 제 1 실시예에 따른 셀들의 클러스터들의 네트워크를 도시한 도면.
도 4는 도 3에 도시된 네트워크에서 셀 커버리지의 클러스터-내 최적화를 도시한 도면.
도 5는 클러스터들 간의 프론티어들이 식별되기 시작하는 나중 단계에서 네트워크에서의 셀 커버리지를 도시한 도면.
도 6은 클러스터들 간의 프론티어들이 윤곽이 그려지는 나중 단계에서 상기 네트워크에서의 셀 커버리지를 도시한 도면.
도 7은 프론티어들이 경계 최적화에 의해 양호하게 규정되는 나중 단계에서 네트워크에서의 셀 커버리질플 도시한 도면.
도 8은 네트워크에서 결과적인 셀 커버리지를 도시한 도면.
도 9는 도 3에 도시된 네트워크에서 개별 셀의 관점으로부터 셀 커버리지 최적화 프로세스를 도시한 도면.
도 10은 클러스터들이 중첩하는 본 발명의 제 2 실시예에 따른 네트워크를 도시한 도면.
도 11은 클러스터의 몇몇 셀들(이들 셀들은 내부 및 경계 지역을 형성한다)이 또 다른 클러스터 내에 있는 본 발명의 제 3 실시예에 따른 네트워크를 도시한 도면.
도 12는 클러스터의 몇 개의 셀들(이들 셀들은 경계 지역만을 형성한다)이 또 다른 클러스터 내에 있는 본 발명의 제 4 실시예에 따른 네트워크를 도시한 도면.
네트워크 노드 최적화의 일 예로서, 본 발명자들은 구체적으로 펨토셀 배치들에서 셀 커버리지 최적화를 고려하였으며, 즉, 상기 네트워크 노드들은 펨토셀 기지국들이다. 본 발명자들은 그것이 상상하기 쉽기 때문에 일 예로서 셀 커버리지 최적화를 고려하였다. 물론, 노드들의 다른 특성들 또는 속성들이 추가로 또는 대신 최적화될 수 있다.
본 발명자들은 펨토셀 배치들에서 셀 커버리지 최적화에 대한 알려진 접근법들을 고려하였다. 여기에서, 펨토셀의 커버리지는 로드 밸런싱(load balancing), 간섭 최소화, 및 커버리지 홀들의 방지와 같은 목표들을 달성하기 위해 조정된다. 이것은 파일럿 채널들의 송신 전력을 변경하고 기지국 안테나 구성을 변경함으로써 행해진다. 본 발명자들은 분산된 알고리즘들이 이용되는 알려진 시스템들에서, 네트워크의 한 부분에서의 변화가 도 1(종래 기술)에 도시된 바와 같이, 상기 네트워크 전체에 걸쳐 전파될 수 있다는 것을 실현하였다. 도 1은 시간적으로 4개의 순차적인 인스턴스들(단계들(i, ii, iii, iv))에서 3개의 이웃하는 펨토셀들(A, B, C)을 도시한다. 예를 들면, 도 1에 도시된 바와 같이, 그것의 커버리지를 증가시키는(단계ii) 펨토셀(A)은 그것의 이웃하는 펨토셀(B)로 하여금 커버리지 갭을 채우도록 결과적으로 그것의 커버리지를 증가시킨다(단계iii). 이것은 차례로 펨토셀(C)이 그것의 커버리지 영역을 감소시키게 한다(단계iv). 커버리지에서의 이러한 변화들은 서비스 품질이 감소되고 제어 시그널링(이용자 트래픽이 아니라)이 증가되는 일시적인 상태들을 초래할 수 있다.
안정되지 않은 변동하는 행동이 발생할 수 있는 위험이 또한 존재하며, 여기서 상기 네트워크는 안정된 구성에 수렴하는데 실패한다. 예를 들면, 도 2(종래 기술)에 도시된 바와 같이, 두 개의 이웃하는 펨토셀들(여기에서, D, E로서 표시된)은 각각이 상기 커버리지 영역을 적응시키기 위해 그것의 커버리지 영역을 번갈아 확대 및 축소시키는 루프에서 얻을 수 있지만, 안정된 커버리지 영역 구성은 달성되지 않는다. 이러한 중단들은 바람직하지 않다.
이제, 본 발명의 일 실시예로 돌아가, 우리는 다시 그것이 쉽게 상상될 수 있기 때문에 일 예로서 커버리지 최적화를 고려한다. 우리는 공통 디지털 가입자 회선 액세스 다중화(Digital Subscriber Line Access Multiplier; DSLAM)로의 백홀 연결들을 가진 펨토셀이 클러스터로서 어떻게 고려될 수 있는지, 각각의 클러스터가 상기 클러스터 내의 셀 커버리지를 어떻게 최적화하는지("내부 최적화)", 클러스터들 간의 프론티어들이 어떻게 식별되는지, 및 상기 프론티어들에서의 펨토셀들이 어떻게 그것들의 커버리지에서 최적화되는지("경계 최적화")를 고려한다. 경계 최적화의 이용에 의해, 상기 프론티어들에서의 펨토셀들의 셀 커버리지 영역은 하나의 클러스터 내에서의 펨토셀들의 셀 커버리지 영역들에서의 중단들 및 교란들이 상기 클러스터 내에 포함되도록 고정된다.
펨토셀들의 클러스터링
도 3에 도시된 바와 같이, 펨토셀 기지국들(그 몇몇은 이해를 쉽게 하기 위해 2로 표시된다)은 각각 각각의 디지털 가입자 회서(xDSL) 연결들, 즉, 인터넷 백홀 연결들을 통해 다른 펨토셀들과 공유된 디지털 가입자 회선 액세스 다중화(DSLAM)에 접속된다. 동일한 DSLAM에 접속된 펨토셀들 모두는 클러스터를 형성한다. 도 3에서, 4개의 이러한 펨토셀들의 클러스터들(클러스터 A, 클러스터 B, 클러스터 C, 및 클러스터 D로 표시된)이 도시되며, 클러스터 A에서의 펨토는 검은색 삼각형으로 도시되고, 클러스터 B에서의 펨토는 중앙이 흰색인 원으로 도시되고, 클러스터 C에서의 펨토는 검은색 정사각형으로 도시되며, 클러스터 D에서의 펨토는 검은색 원으로 도시된다. 상기 DSLAM들은 상기 원격통신들 세계(도시되지 않음)의 나머지로의 백본 연결(6)을 가진 중앙국(4)을 포함하는 도시권 액세스 네트워크(MAN)에 함께 연결된다. 정보는 상기 MAN을 통해 DSLAM들 사이에서 교환된다.
클러스터들 내의 최적화("내부 최적화")
도 4에 도시된 바와 같이, 초기에 각각의 클러스터는 그 자신의 펨토 커버리지 영역 최적화 프로세스를 독립적으로 시작한다. 이 예에서, 상기 최적화 프로세스는 예를 들면, 2009년 9월 회보. IEEE PIMRC 09에서의 Ho L T W, Ashraf, I 및 Claussen H에 의한 "유전 프로그래밍을 이용한 진화한 펨토셀 커버리지 최적화 알고리즘들(Evolving Femtocell Coverage Optimisation Algorithms Using Genetic Programming)"로 명명된 논문, 보다 일반적으로는 1992년 MIT 프레스, John Koza에 의한 저서 "유전 프로그래밍: 자연 선택에 의한 컴퓨터들의 프로그래밍(Genetic Programming: On the Programming of Computers by Means of Natural Selection"로부터 알려진 바와 같이, 유전 프로그래밍을 이용한다.
몇몇 다른, 그 외 유사한 실시예들(도시되지 않음)에서, 보강 학습 및 뉴로-퍼지 논리(Neuro-fuzzy logic)와 같은, 유전 프로그래밍에 대한 대안적인 방법론이 이용된다. 몇몇 실시예들(도시되지 않음)에서, 두 개 이상의 방법론들이 조합하여 이용된다.
도 4에 도시된 바와 같이, 초기에 각각의 클러스터는 그 각각의 아웃들에 대한 지식을 갖지 않아서 클러스터들 간에 프론티어가 규정되지 않으며, 그러므로, 단지 가상적인 것으로 고려될 수 있다. 도 5 및 도 6과 관련하여 설명된 바와 같이, 각각의 클러스터 내의 최적화는 각각의 클러스터 영역 내의 전체 커버리지를 최대화하고 이하의 상기 프론티어들을 식별하는 것을 목표로 한다.
클러스터들 간의 프론티어들을 정의
도 5에 도시된 바와 같이, 각각의 펨토(2)는 연관된 펨토셀 커버리지 영역을 가지며, 그 몇몇은 이해를 용이하게 하기 위해 참조 부호(10)로 표시된다. 각각의 클러스터 내의 커버리지를 최대화할 때, 인접한 클러스터들은 각각의 프론티어(12)를 규정하기 위해 그것들의 커버리지 영역에 중첩할 것이다. 이것은 도 5 및 도 6의 비교에 의해 이해될 수 있으며, 여기서 클러스터 A 및 클러스터 B에서의 커버리지 영역들의 최적화는 커버리지가 없는 도 5에서의 영역(8)을 채우는 효과를 가져, 클러스터 A 및 클러스터 B 간의 상기 프론티어를 규정하는 단계를 포함하는 도 6에 도시된 커버리지를 제공하도록 한다.
상기 프론티어 규정 프로세스는 모바일 이용자 단말들로부터의 피드백 정보에 의한 것이다. 모바일 이용자 단말이 그것이 두 개의 중첩 펨토셀들의 중첩하는 커버리지 영역에 있지만, 이들 두 개의 펨토셀들이 상이한 디지털 가입자 회선 액세스 다중화기들(DSLAM들)에 접속되는, 즉, 두 개의 펨토셀들이 상이한 클러스터들에 있음을 감지할 때, 상기 모바일 이용자 단말은 이러한 상황을 상기 두 개의 펨토들에 알린다. 상기 두 개의 펨토들은 차례로 각각 이러한 정보를 그 각각의 DSLAM에 포워딩하며, 여기서 상기 정보는 상기 프론티어에서의 펨토들을 식별하는 데이터베이스 테이블을 업데이트하기 위해 이용된다.
몇몇 상황들에서, 상기 프론티어에서의 상기 펨토들의 몇몇은 이미 알려져 있다.
프론티어에서 식별된 펨토들은 그것들의 커버리지 영역들에서 안정되게 유지된다
각각의 클러스터의 상기 DSLAM은 클러스터 셀 커버리지 최적화 프로세스 내에서로부터 프론티어를 따라 있는 것처럼 식별되는 상기 펨토들을 제거한다. 이러한 클러스터-내 프로세스에서, 그것들의 커버리지 영역들은 그 후 가변적이기보다는 고정된 것으로 고려된다. 따라서, 셀 사이즈들에서의 변화 또는 변동이 클러스터를 통해 전파할 때, 상기 프론티어에서의 이들 펨토들은 이웃하는 클러스터로 이동하는 변화 또는 변동을 억제하거나 방지하도록 동작하도록 고정적인 커버리지 영역들을 가진다.
프론티어에서 식별된 펨토들의 커버리지 영역들이 최적화된다("경계 최적화")
도 7에 도시된 바와 같이, 이웃하는 클러스터를 갖고 상기 프론티어를 따르는 상기 셀들은 그것들 각각의 클러스터들에서의 펨토들의 나머지를 추가로 고려하지 않고 그것들의 셀 커버리지에 대해 최적화된다. 이것은 단지 상기 프론티어 지역에서의 최대 커버리지를 제공하는 것이다. 예시를 위해, 점선들이 단지 상기 프론티어 지역 에지들을 나타내기 위해 도시되며, 프론티어 간의 이러한 펨토들(실선) 및 프론티어 지역 에지(점선)는 셀 커버리지 최적화 목적을 위해 각각의 프론티어에서 고려된다.
이 예에서, 상기 최적화 프로세스는 예로서, 2009년 9월 회보. IEEE PIMRC 09에서의 Ho L T W, Ashraf, I 및 Claussen H에 의한 "유전 프로그래밍을 이용한 진화한 펨토셀 커버리지 최적화 알고리즘들(Evolving Femtocell Coverage Optimisation Algorithms Using Genetic Programming)"로 명명된 논문, 보다 일반적으로는 1992년 MIT 프레스, John Koza에 의한 저서 "유전 프로그래밍: 자연 선택에 의한 컴퓨터들의 프로그래밍(Genetic Programming: On the Programming of Computers by Means of Natural Selection"로부터 알려진 바와 같이, 유전 프로그래밍을 이용한다. 몇몇 다른, 그 외 유사한 실시예들(도시되지 않음)에서, 보강 학습 및 뉴로-퍼지 논리와 같은, 유전 프로그래밍에 대한 대안적인 방법론이 이용된다. 몇몇 실시예들(도시되지 않음)에서, 두 개 이상의 방법론들이 조합하여 이용된다.
이러한 최적화 프로세스는 각각의 프론티어를 위한 것을 행하기 위해 선택된 디지털 가입자 회선 액세스 다중화기(DSLAM)에 의해 실행된다. 대안적인 실시예(도시되지 않음)에서, 이러한 프로세스는 관련 있는 펨토들에 의해 분산된 방식으로 실행될 수 있다. 또 다른 대안적인 실시예(도시되지 않음)에서, 이러한 최적화 프로세스는 외부 엔티티, 예로서 계산 요소에 의해 실행된다.
경계 최적화의 결과가 도 7과의 비교를 위해 도 8에 도시된다. 예를 들면, 상기 프론티어를 따르는 커버리지 갭들이 폐쇄된다는 것이 보여질 것이다.
클러스터 내의 최적화 및 프론티어를 따르는 최적화 간의 관계
클러스터 내의 최적화 및 프론티어를 따르는 최적화의 상술된 프로세스들은 기본적으로 클러스터를 통한 변화의 전파가 그것의 프론티어들을 따라는 펨토들에 의해 다른 클러스터들로 이어지는 것으로부터 중단되도록 독립적이다. 이것은 임의의 중단들이 그것의 효과를 제한하기 위해, 하나의 클러스터 내에 한정된다는 것을 의미한다.
이 예에서, 프론티어 셀 커버리지에서의 변화들은 클러스터-내 커버리지에 영향을 미치지만, 그 역은 그렇지 않다.
전체 셀 커버리지 해결책으로 수렴한다
클러스터 내의 최적화 및 프론티어를 따르는 최적화의 프로세스들 모두는 양쪽 모두가 계속해서 전체적인 최상의 해결책을 제공하기 위해 펨토들의 커버리지 영역들을 최적화하고자 한다는 점에서 독립적이다. 물론, 이러한 접근법은 예를 들면, 새로운 펨토들이 도입되거나 스위치 온 또는 오프되는 것처럼, 토폴로지 변화들에 반응할 수 있다.
각각의 클러스터는 그것의 펨토들이 접속되는 디지털 가입자 회선 액세스 다중화기(DSLAM)에 의해 규정된 바와 같이, 상기 클러스터에 있을 수 있는 최대 수의 펨토들이 이미 알려져 있다. 따라서, 상기 프론티어 지역에서의 최대 수의 펨토들은 통합 해결책에 도달할 때 계산 복잡도인 것과 같이 제한된다. 이것은 상기 내부 및 경계 최적화들을 위한 계산 하드웨어가 수반된 펨토들의 수의 규모에서 이들 프로세스들을 위한 속도, 전력 소비, 크기 등에 관하여 최적화될 수 있다는 것을 의미한다. 이 예에서, 계산 하드웨어는 상기 DSLAM들에 위치된다. 대안적인 분산 접근법(도시되지 않음)에서, 상기 하드웨어는 상기 펨토들에 분산된다. 추가의 대안적인 실시예에서, 상기 하드웨어는 외부 엔티티(예로서, 계산 요소)에 있다.
개별 펨토의 관점으로부터의 프로세스들
상기 언급된 접근법을 추가로 설명하기 위해, 우리는 클러스터 내에서의 개별 펨토를 고려하자. 도 9에 도시된 바와 같이, 시동할 때(단계 a), 상기 펨토는 전력 및 그에 따른 상기 클러스터 내의 펨토들의 커버리지 영역을 처리하는 내부 최적화 프로세스(단계 b)에 자동으로 포함된다. 상기 펨토는 이를 위해 "정상(normal)"의 상태를 제공받는다.
그 후 상기 펨토셀이 프론티어 지역에 있는지 여부에 대한 질의가 이루어진다(단계 c). 이러한 질의는 모든 알고리즘 반복시 이루어진다(대안적인 실시예에서, 상기 질의는 시간 프레임마다 이루어질 수 있다). 상기 펨토가 프론티어 지역에 있는 것으로서 발견될 때(단계 d), 그러한 취직의 모바일 이용자 단말로부터의 통지 메시지, 또는 이웃 펨토 발견의 절차 때문에, 상기 펨토의 상태는 "프론티어"로 변경된다(단계 e).
이 점에서, 상기 "프론티어"-상태 펨토는 여전히 내부 최적화 프로세스의 부분에 있지만(단계 h), 그것의 전력 레벨 및 그에 따른 커버리지 영역은 상기 목적을 위해 고정된 것으로서 설정된다(단계 g). 다른 한편으로, 상기 "프론티어"-상태 펨토는 상기 경계 최적화 프로세스에 포함되며(단계 f), 이것은 비-프론티어 지역 펨토들을 고려하지 않는다.
네트워크에서의 모든 노드들이 변화가 하나의 클러스터에서 발생할 때 재구성되는 것을 방지하는 프론티어들을 도입한 결과는 이론적인 최적의 전역적 커버리지 구성이 결과적으로 달성가능할 수 없음을 의미할 수 있다. 몇몇 실시예들(도시되지 않음)에서, 이러한 이상으로부터의 편차가 측정되거나 평가될 수 있으며 클러스터링 및 최적화 방법들에서의 파라미터로서 이용될 수 있다.
변형들
상기 예들에서, 디지털 가입자 회선 액세스 다중화기들(DSLAM들)은 경계 지역 펨토들의 식별을 조정하기 위해 이용된다. 대안은 분산된 방식으로 이를 대신 실행하는 것이다. 또 다른 대안은 외부 엔티티, 예를 들면, 계산 요소를 위해 이를 행하는 것이다.
상기 계에서, 펨토들은 동일한 DSLAM에 접속됨으로써 클러스터된 것으로 고려된다. 다른 실시예들에서, 그것들의 페이징 영역 코드들에 따른 그룹핑 펨토들과 같이, 다른 그룹핑들이 가능하다.
경계 최적화 및 클러스터 내 최적화가 착수되는 순서는 주어진 시나리오 및 제약들에 의존할 수 있다. 예를 들면, 몇몇 다른 실시예들에서, 예를 들면, 펨토들이 프론티어들에서의 상기 펨토들이 클러스터 내 최적화 없이 식별되도록 토폴로지-인식된다면, 경계 최적화가 클러스터 내 최적화 전에 실행된다. 몇몇 다른 실시예들(도시되지 않음)에서, 예를 들면, 펨토들이 최소화되는 셋업 시간들을 요구하는 중대한 애플리케이션들에서, 상기 경계 최적화 및 클러스터 내 최적화는 동시에 실행된다.
도 10에 도시된 바와 같이, 도 3 내지 도 8a를 참조하여 설명된 약간 상이한 시나리오에서, 클러스터들은 약간 중첩할 수 있다. 이것은 예를 들면, 다소 중첩하는 상이한 디지털 가입자 회선 액세스 다중화기들(DSLAM들)에 의해 서비스되는 지역들을 가진 실제 xDSL 배치들에서 발생한다. 도 3 내지 도 8에 관해 설명된 바와 같이 방법은 보다 두꺼운 프론티어 지역 결과들을 제외하고 이용된다.
도 11 및 도 12에 도시된 바와 같이, 몇몇 다른 시나리오들은 몇몇 펨토셀 기지국들이 제 1 클러스터에 속하고, 제 2 클러스터 내에 있고, 메인 제 1 클러스터로부터 분리된다는 것이다.
도 11에 도시된 바와 같이, 클러스터 B 내에 있는 클러스터 A로부터의 펨토들의 실제 수는 내부 지역(14) 및 프론티어 지역에서의 셀들 모두를 가진 "섬"으로서 고려될 수 있다. 이것은 상기 내부 지역이 예를 들면, 상기 네트워크에서의 토폴로지 기록 테이블에서의 정보(std)로부터 식별되는 것이다. 상기 내부 지역(14)에서의 펨토들을 위해, 지역-내 최적화(클러스터-내 유형 최적화)가 실행된다. 상기 프론티어 지역(16)에서의 펨토들을 위해, 경계 최적화가 실행된다.
도 12에 도시된 바와 같이, 클러스터 B 내에 있는 클러스터 A로부터의 보다 작은 수의 펨토들은 단지 하나의 프론티어 지역(18)을 가진 "아톨(atoll)"로서 고려될 수 있다. 상기 프론티어 지역(18)에서의 펨토들을 위해, 단지 경계 최적화가 실행된다.
본 발명은 그것의 본질적인 특성들로부터 벗어나지 않고 다른 특정 형태들로 구체화될 수 있다. 설명된 실시예들은 모든 면들에서 단지 예시적이고 비제한적인 것으로서 고려되는 것이다. 그러므로, 본 발명의 범위는 앞서 말한 설명에 의해서라기보다는 첨부된 청구항들에 의해 표시된다. 청구항들의 등가물의 의미 및 범위 내에 있는 모든 변화들은 그것들의 범위 내에서 포괄되는 것이다.
이 기술분야의 숙련자는 다양한 상술된 방법들의 단계들이 프로그래밍된 컴퓨터들에 의해 실행될 수 있다는 것을 쉽게 인식할 것이다. 몇몇 실시예들은 기계 또는 컴퓨터 판독가능하고 명령들의 기계-실행가능하거나 컴퓨터-실행가능한 프로그램들을 인코딩하는 프로그램 저장 디바이스들, 예로서 디지털 데이터 저장 미디어에 관련하며, 여기서, 상기 명령들은 상기 상술된 방법들의 단계들의 일부 또는 모두를 실행한다. 상기 프로그램 저장 디바이스들은 예로서, 디지털 메모리들, 자기 디스크들 및 자기 테이프들과 같은 자기 저장 미디어, 하드 드라이브들, 또는 광학적으로 판독가능한 디지털 데이터 저장 미디어일 수 있다. 몇몇 실시예들은 상술된 방법들의 상기 단계들을 실행하기 위해 프로그래밍된 컴퓨터들을 수반한다.
2: 펨토 4: 중앙국

Claims (15)

  1. 원격통신 네트워크의 노드들을 구성하는 방법으로서, 상기 노드들은 그것들 각각의 이웃 노드들 중 적어도 하나의 구성에서의 변화들에 반응하는, 상기 노드 구성 방법에 있어서:
    이웃하는 노드들의 클러스터를 식별하는 단계,
    상기 클러스터에서의 어떤 노드들이 또 다른 클러스터에 인접한 프론티어 지역에 있는지를 식별하는 단계,
    상기 프론티어 지역에서의 다른 노드들의 구성에서의 변화들에 응답하여 상기 프론티어 지역에서의 노드들의 구성을 적응시키는 단계, 및
    상기 프론티어 지역에서의 상기 노드들의 구성을 세트로서 고려하면서 상기 클러스터에서의 다른 노드들의 구성에서의 변화들에 응답하여 상기 클러스터에서의 노드들의 구성을 적응시키는 단계를 포함하는, 노드 구성 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 프론티어 지역에서의 노드들의 구성을 적응시키는 단계 및 상기 클러스터에서의 노드들의 구성을 적응시키는 단계는 동시에 발생하는, 노드 구성 방법.
  3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 노드들은 셀룰러 기지국들인, 노드 구성 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    적응되는 상기 기지국 구성의 특성은 셀 사이즈인, 노드 구성 방법.
  5. 제 3 항에 있어서,
    상기 클러스터에서 어떤 노드들이 프론티어 지역에 있는지를 식별하는 단계는 상이한 클러스터들에서의 기지국들의 커버리지 중첩의 지역에 있는 모바일 이용자 단말들의 위치들의 정보로부터 비롯되는, 노드 구성 방법.
  6. 제 3 항에 있어서,
    클러스터의 각각의 기지국은 상기 각각의 클러스터와 연관된, 공유된 백홀 노드에 접속되는, 노드 구성 방법.
  7. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 노드들을 구성하는 방법은 또한 상기 또 다른 클러스터에서 실행되는, 노드 구성 방법.
  8. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 프론티어 지역에서 노드들의 구성을 적응시키는 단계는 연속적으로 또는 반복적으로 발생하는, 노드 구성 방법.
  9. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 클러스터에서의 다른 노드들의 적응된 구성에 상기 클러스터에서의 노드들의 구성을 적응시키는 단계는 연속적으로 또는 반복적으로 발생하는, 노드 구성 방법.
  10. 노드들을 포함하는 원격통신 네트워크로서, 상기 노드들은 그것들 각각의 이웃 노드들의 특성에서의 변화들에 반응하도록 구성되는, 상기 원격통신 네트워크에 있어서:
    이웃하는 노드들의 클러스터를 식별하고,
    상기 클러스터에서 어떤 노드들이 또 다른 클러스터에 인접한 프론티어 지역에 있는지를 식별하고,
    상기 프론티어 지역에서의 다른 노드들의 특성들에서의 변화들에 응답하여 상기 프론티어 지역에서의 노드들의 특성들을 적응시키고,
    상기 프론티어 지역에서의 상기 노드들의 특성들을 세트로서 고려하면서 상기 클러스터에서의 다른 노드들의 특성들에서의 변화들에 응답하여 상기 클러스터에서의 노드들의 특성들을 적응시키도록 구성되는, 원격통신 네트워크.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 프론티어 지역에서의 노드들의 특성들을 적응시키고 상기 클러스터에서의 노드들의 상기 특성들을 적응시키는 것은 동시에 행해지도록 구성되는, 원격통신 네트워크.
  12. 제 10 항 또는 제 11 항에 있어서,
    상기 노드들은 셀룰러 기지국이며 적응되는 상기 노드들의 특성은 셀 사이즈인, 원격통신 네트워크.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 노드들은 펨토셀 기지국들인, 원격통신 네트워크.
  14. 제 10 항에 있어서,
    상기 네트워크는 상기 또 다른 클러스터에서 또한, 그것들의 이웃 셀들에 응답하여 노드들의 특성을 적응시키도록 구성되는, 원격통신 네트워크.
  15. 제 10 항 또는 제 11 항에 있어서,
    상기 네트워크는 연속적인 또는 반복적인 방식으로, 상기 프론티어 지역에서의 다른 노드들의 특성들의 조정에 응답하여 상기 프론티어 지역에서의 노드들의 특성들 및 상기 클러스터에서의 다른 노드들의 특성들의 조정에 응답하여 상기 클러스터에서의 노드들의 특성들을 적응시키도록 구성되는, 원격통신 네트워크.
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