KR101521324B1 - 롱 텀 에볼루션 통신 시스템에서의 추적 영역 관리 방법 및 장치 - Google Patents

롱 텀 에볼루션 통신 시스템에서의 추적 영역 관리 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

MME는 모든 TAU 이벤트 및 페이징 이벤트에 대해 각각의 UE의 현재 TA 및 가장 최근에 알려진 이전 TA에 유의함으로써 네트워크에서의 UE 이동의 데이터를 유지하는 전역 테이블(global table)로부터 도출되는 TA 천이 확률 행렬(transition probability matrix)을 주기적으로 업데이트함으로써 네트워크 추적 이동성 특성을 추적한다. MME는 또한 페이징 이벤트 및 각각의 UE에 의해 수행된 TAU의 수에 관한 데이터를 유지하고 각각의 UE의 TAU에 대한 페이징 비율(paging ratio)을 저장한다. 각각의 UE에 대한 TA 목록을 작성하는 알고리즘에서 그 UE 및 전체 네트워크에 대해 페이징 이벤트 및 TAU 이벤트에 대한 전체적인 트래픽 비용 함수를 최소화하기 위해 UE 특성, UE 페이징 비율 및 네트워크 이동성 특성이 이용된다. 선택적으로, 각각의 UE에 대한 TA 목록이 소정의 페이징 성공률 목표 및/또는 소정의 지연 한계 목표와 같은 특정의 최소 성능 특성을 만족시키도록 제약될 수 있다.

Description

롱 텀 에볼루션 통신 시스템에서의 추적 영역 관리 방법 및 장치{TRACKING AREA MANAGEMENT METHOD AND APPARATUS FOR LONG TERM EVOLUTION TELECOMMUNICATION SYSTEMS}
관련 출원의 상호 참조
본 출원은 2009년 2월 6일자로 출원된 미국 가특허 출원 제60/150,499호(참조 문헌으로서 그 전체 내용이 본 명세서에 포함됨)에 기초하여 우선권을 주장한다.
본 발명은 LTE(long term evolution) 통신 시스템에서의 추적 영역 관리에 관한 것이다.
3GPP(third generation partnership project)는 흔히 LTE(Long Term Evolution)라고 알려져 있는 무선 통신 시스템에서의 개선을 위한 규격을 개발하였다. LTE는 이전 세대의 무선 통신 네트워크 및 시스템보다 많은 개선 및 진보를 갖는다. 그 중에서도 동적 추적 영역 관리(dynamic tracking area management)가 있다. 상세하게는, 휴대폰, 랩톱 컴퓨터, 무선 PDA(personal digital assistant) 등과 같은 UE(user equipment, 사용자 장비)는 정의에 따라 모바일이고 시간에 따라 셀들 사이를 이동할 수 있다. 그에 따라, 무선 통신 네트워크는 통상적으로 그 네트워크에 대한 사용자 장비의 위치에 관한 데이터를 유지하는 기법 또는 프로토콜을 가진다.
LTE 규격은 네트워크 상에서의 UE의 위치에 관한 데이터를 유지하는 프로토콜을 기술하고 있다. 상세하게는, LTE는 UE 위치의 동적 관리를 제공한다.
본 명세서에서는, LTE에 관하여 기본적으로 알고 있는 것으로 가정한다. LTE에서, UE는 eNB(evolved node B)를 통해 네트워크와 인터페이스한다. 네트워크에서 주 시그널링 노드(main signaling node)에 있는 MME(Mobility Management Entity, 이동성 관리 개체)는 UE의 페이징 및 인증을 개시하는 일을 맡고 있다. MME는 또한 UE의 위치 정보를 유지한다.
LTE는 TA(tracking area, 추적 영역)의 개념을 도입한다. 추적 영역은 임의의 주어진 UE가 위치해 있을 수 있는 무선 네트워크 내의 공간의 체적의 부분집합이다. 추적 영역은 하나의 eNB(예를 들어, 셀) 또는 다수의 eNB(다수의 셀)에 의해 커버되는 영역을 포함할 수 있다.
LTE 규격에 따르면, UE가 유휴 상태일 때(예를 들어, 활성 전화 통화에서와 같이, 네트워크를 통해 활발한 통신을 하고 있지 않을 때), MME는 TA 레벨의 입도로 UE의 위치를 알고 있다. 각각의 UE는 UE가 위치해 있을 수 있는 하나 이상의 TA를 포함할 수 있는 추적 영역(TA) 목록을 유지한다. UE가 그의 TA 목록 내의 TA에 의해 커버되는 영역을 떠날 때에만, UE는 그의 새로운 위치를 MME에 통지하기 위해 추적 영역 업데이트(tracking area update)(TAU) 동작을 개시한다. TAU에 응답하여, MME는 통상적으로 업데이트된 TA 목록을 UE에 반환한다.
요약하면, 추적 영역 업데이트는 UE의 새로운 추적 영역을 MME에게 알려주는 (예를 들어, eNB를 통한) UE와 MME 사이의 통신이다. MME는 또한 추적 영역 관리와 관련하여 데이터를 UE에 전송할 수 있다.
UE에 대해 통화(예를 들어, 휴대 전화에 대한 음성 통화)가 행해질 때, UE는 UE가 마지막으로 알고 있던 배정된 TA 목록 내의 TA에서의 네트워크에 의해 페이징된다. 결과적으로, 네트워크 내의 UE가 큰 TA 목록을 가지는 경향이 있는 경우, TAU 트래픽 레벨은 비교적 낮은 경향이 있지만, 페이징 트래픽 레벨은 비교적 높은 경향이 있다. 상세하게는, 목록 내의 TA의 수가 많을수록, UE가 그의 TA 목록 내의 TA에 의해 커버되는 영역 내에 있을 가능성이 많다. 따라서, UE는 TAU를 덜 자주 수행해도 될 것이다. 한편, TA 목록이 비교적 작게 유지되는 경우, TAU 트래픽은 많지만 페이징 트래픽은 적을 것이다. 상세하게는, UE의 TA 목록이 작은 경우, UE가 TA 목록 내의 TA에 의해 커버되는 영역을 떠날 가능성이 비교적 많을 것이며, 따라서 TAU를 더 자주 수행할 필요가 있을 것이다. 게다가, 목록 내의 TA의 수가 적기 때문에, UE가 네트워크에 의해 페이징될 때마다, UE의 위치가 확인되기 전에 UE가 잠재적으로 페이징되어야만 하는 TA의 수가 적다.
GSM(Global System for Mobile communication)과 같은 이전 세대의 무선 네트워크 기술은 정적 라우팅 영역(routing area) 또는 위치 확인 영역(location area) 관리 메커니즘을 이용하였으며, 이 메커니즘은 복잡한 오프라인 네트워크 설계 문제를 야기하였다. 게다가, 네트워크 설계 시에 잘 엔지니어링되어 있더라도, 네트워크의 동작 수명 동안 시간에 따라 변하는 네트워크 이동성 특성은 빠르게 네트워크 설계를 네트워크의 주어진 사용에 대해 최적이 아니게 만들 수 있다. 그에 부가하여, 이러한 정적 추적 영역 관리 메커니즘은 각각의 개별 UE에 대해 최적의 시그널링 부하 결과를 가져오도록 적응되지 않을 수 있다. 따라서, 네트워크 이동성 특성의 변화에 상관없이, 정적 추적 영역 관리 메커니즘의 성능이 LTE에 의해 가능하게 되는 동적 추적 영역 관리 방식보다 여전히 떨어진다.
본 발명에 따르면, MME는 모든 TAU 이벤트 및 페이징 이벤트에 대해 각각의 UE의 현재 TA 및 가장 최근에 알려진 이전 TA에 유의함으로써 네트워크에서의 UE 이동의 데이터를 유지하는 전역 테이블(global table)로부터 도출되는 TA 천이 확률 행렬(transition probability matrix)을 주기적으로 업데이트함으로써 네트워크 추적 이동성 특성을 추적한다. MME는 또한 페이징 이벤트 및 각각의 UE에 의해 수행된 TAU의 수에 관한 데이터를 유지하고 각각의 UE에 대한 페이징 비율(paging ratio)(페이징 대 TAU의 비율)을 저장한다. 각각의 UE에 대한 TA 목록을 작성하는 알고리즘에서 그 UE 및 전체 네트워크에 대해 페이징 이벤트 및 TAU 이벤트에 대한 총 트래픽 비용 함수를 최소화하기 위해 UE 특성, UE 페이징 비율 및 네트워크 이동성 특성이 이용된다. 선택적으로, 각각의 UE에 대한 TA 목록이 소정의 페이징 성공률 목표 및/또는 소정의 지연 한계 목표와 같은 특정의 최소 성능 특성을 만족시키도록 제약될 수 있다.
도 1은 복수의 추적 영역을 포함하는 LTE 네트워크의 개념도.
도 2는 본 발명의 원리에 따른, 천이 확률 행렬 M을 나타낸 도면.
도 3은 천이 확률 행렬 M의 행별로 정규화된 버전 P를 나타낸 도면.
도 4는 천이 확률 행렬 M의 추가의 수정된 버전 Q를 나타낸 도면.
도 5는 본 발명의 원리에 따른, 비용 함수 Li가 통상적으로 TA 목록 ni 내의 TA의 수의 함수로서 어떻게 변하는지를 나타낸 그래프.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 동작을 나타낸 플로우차트.
도 1은 각각이 그를 둘러싸고 있는 대략 원형인 서비스 범위 구역(coverage zone)(또는 셀)(1021 - 10212)을 가지는 12개의 eNB(1041-10412)를 포함하는 예시적인 LTE 네트워크의 기본도이다. 통상적인 것처럼, 사용자가 서비스를 상실하는 일 없이 또는 서비스 품질의 저하 없이 셀들 사이를 이동할 수 있도록 셀들 사이에 얼마간의 중첩이 있다. 네트워크는 또한 eNB와 통신하고 있는 MME(112)를 포함한다. 물론, 네트워크 시스템(100)의 많은 다른 구성요소가 있다. 그렇지만, 동 도면은 본 명세서에서의 논의에 아주 중요한 구성요소만을 나타내고 있다. 게다가, MME와 각각의 eNB 사이의 통신 링크는 설명을 불명료하게 하지 않기 위해 도면에서 생략되어 있다.
어쨋든, 각각의 eNB(1041 - 10412)는 추적 영역 목록, UE 위치 등과 같은 정보를 포함하는 네트워크 관리 정보를 교환하기 위해 MME(112)와 통신할 수 있다. 본 설명을 간단하게 하기 위해, eNB(1041 - 10412)에 대응하는 각각의 구역(1021 - 10212)이 추적 영역(TA)이라고 가정할 것이다. 그렇지만, 앞서 살펴본 바와 같이, 본 발명은 추적 영역이 다수의 eNB(104)를 포함하는 네트워크에서 적용될 수 있다.
앞서 살펴본 바와 같이, LTE 네트워크에서, 각각의 UE는 UE가 등록되어 있는 하나 이상의 TA로 이루어진 TA 목록을 유지한다. 게다가, UE가 그의 TA 목록에 있지 않은 TA에 들어갈 때마다, UE는 TAU를 실행한다.
본 발명에 따르면, MME는 도 2에 나타낸 천이 확률 행렬 M과 같은 천이 확률 행렬, 도 3에 나타낸 정규화된 천이 확률 행렬(normalized transition probability matrix) P와 같은 정규화된 천이 확률 행렬, 및 도 4에 나타낸 정렬된 천이 확률 행렬(ordered transition probability matrix) Q와 같은 정렬된 천이 확률 행렬을 컴퓨터 메모리에 유지한다. 상세하게는, 천이 확률 행렬 M은 네트워크에서의 추적 영역 관리 이벤트 카운트의 합을 포함한다. 추적 영역 관리 이벤트는, 예를 들어, 페이징 이벤트 및 추적 영역 업데이트(TAU) 이벤트이다. 테이블이 매주(every week)와 같은 소정의 간격으로 업데이트된다. 행렬 M의 각각의 셀 내의 값은 대응하는 행 번호로 표현되는 TA(가장 최근의 이전 TA)로부터 대응하는 열 번호로 표현되는 새로운 TA(현재 TA)로 위치를 변경한 UE의 수에 대응한다. 이들 숫자는, 예를 들어, UE-개시 TAU(UE-initiated TAU) 및 MME-개시 UE 페이징(MME initiated UE page)의 결합된 합(combined sum)을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 테이블에 따르면, 187개의 UE가 네트워크 셀(1026)로부터 네트워크 셀(1022)로 이동하였고, 213개의 UE가 셀(1028)로부터 셀(1023)로 이동하였으며, 0개의 UE가 셀 영역(1025)으로부터 셀 영역(1028)으로 이동하였고, 기타 등등이다.
이 행렬은 마지막 업데이트 구간 이후에 일어나는 TA 추적 영역 관리 이벤트에만 기초하여 각각의 구간에 대해 새로 발생될 수 있거나, 새로운 데이터 및 소정의 수의 이전 구간으로부터의 데이터 둘다를 포함하는 데이터의 이동 윈도우 편집(moving window compilation)을 포함할 수 있다. 네트워크 통신사업자는 어느 것이든 그 특정의 네트워크에서의 UE의 장래의 이동을 더 잘 예측하는 데이터를 제공할 가능성이 있는 것으로 생각되는 방식을 선택할 수 있다. 특히 이동 윈도우 방식이 선택되는 경우에, 숫자가 불필요하게 크게 되지 않도록 하기 위해 지수 가중 인자 λ(단, λ는 0 내지 1임)를 적용하는 것이 바람직할 수 있는데, 그 이유는 이벤트 카운트가 꽤 크게 될 수 있기 때문이다.
일반적으로, 데이터가 느린 시변(slow time varying) 네트워크 이동성 특성을 암시할 때 λ는 0에 가깝도록 선택되어야 하고, 데이터가 네트워크에서의 빠른 시변(fast time varying) 이동성 특성을 암시할 때 λ는 1에 가깝게 설정되어야 한다. 따라서, 지수 가중 인자의 사용을 가정할 때, 천이 확률 행렬 M의 셀에 채워지는 지수 가중된 값은 다음과 같이 표현될 수 있다:
Figure 112011060800820-pct00001
여기서 mij는 열 i, 행 j에서의 지수 가중된 값이고,
λ는 지수 가중 인자이며,
t는 시간이고, uij는 관련 기간 t에서 TAi로부터 TAj로 전환한 UE의 수이다.
주목할 점은, UE가 동일한 TA에 머물러 있더라도 전환이 기록될지도 모르는 상황이 있기 때문에 행렬 M의 대각선에 있는 수가 모두 0인 것은 아니라는 것이다. 예를 들어, UE는, 이동했는지 여부와 상관없이, 단순히 주기적으로 TAU 또는 유사한 보고 동작을 수행할 수 있다. 또한, 주목할 점은, 대부분은 아니더라도 많은 실세계 네트워크에서, 통계상으로 UE가 어쩌면 임의의 2개의 기간 사이에서 동일한 TA 내에 머물러 있을 가능성이 있으며, 이 사실은 행렬 M 내의 숫자에 의해 올바로 표현되지 않는다.
정규화된 천이 확률 행렬 P는 행별로 각각의 행의 합에 대해 행렬 M에서의 데이터를 정규화함으로써 획득되는 천이 확률 데이터를 포함한다. 얻어지는 확률 데이터(즉, 열)는 이어서 내림차순으로 정렬된다. 즉, 행렬 M의 각각의 행의 셀 내의 값은, (반올림하기 이전에), 행렬 P의 각각의 행에 있는 숫자들의 합이 1이 되고 각각의 셀 내의 값이 본질적으로 UE가 행 번호에 대응하는 TA로부터 열 번호에 대응하는 TA로 전환할 확률이 되도록, 그 행에 있는 모든 숫자들의 합으로 나누어진다. 이어서, 열이 확률값에 따라 내림차순으로 재배열된다. 도 3에서, 각각의 셀에 2개의 숫자가 있다. 첫번째 숫자는 상기한 확률값이다. 두번째 숫자(괄호 안)는 UE가 전환하는 TA의 번호(즉, 확률값이 나온 행렬 M에서의 열 번호)이다. 예를 들어, 도 3의 행렬 P의 행 3, 열 5에 있는 셀은 UE가 TA3에서 TA8로 이동할 확률이 0.11이라는 것을 나타내고, 이 값은 행렬 M의 행 3의 열 8에 있는 숫자(198)를 행렬 M에서 행 3의 합(1879)으로 나누어 얻어진 것이다.
나중의 계산을 추가로 용이하게 해주기 위해, 다른 행렬, 즉 정렬된 천이 확률 행렬 Q은 다음과 같이 정의된다:
Figure 112011060800820-pct00002
여기서 qij(t)는 시간 t에 대한 열 i, 행 j에 대응하는 셀에 있는 값이고,
N은 네트워크에서의 TA의 수이며,
pii는 정규화된 천이 확률 행렬 P의 행 i, 열 i에 있는 값이다.
행렬 Q는 행렬 P에 대해 이상에서 언급한 것과 동일한 표기법을 사용한다.
주목할 점은, j=1인 경우 qij(t) = pii(t)가 본질적으로 P의 대각선 값을 Q의 첫번째 열에 놓는 조건이라는 것이다. 본질적으로, 행렬 P를 행렬 Q로 변환하는 것은 행렬 M의 대각선의 셀(이 셀은 임의의 주어진 TA로부터 정확히 동일한 TA로의 전환을 나타냄)을 각각의 행에서의 가장 좌측의 열로 이동시키는 것에 불과하며, 그 행의 모든 다른 셀은 이동을 수용하기 위해 필요에 따라 한 열씩 우측으로 이동된다. 이것은, 각각의 TA에 대해, 좌측부터 우측으로 그 TA에 있는 UE가 통계상으로 천이 확률 행렬 M에 기록된 과거 데이터에 기초하여(그리고 이러한 이벤트가 보통 행렬 M에 기록되어 있지 않더라도 UE가 동일한 TA에 머물러 있을 가능성이 가장 많다는 사실을 고려하여) 그 다음 시간 구간 동안 발견될 가능성이 가장 많은 TA를 열거하는 행렬 Q를 생성한다.
게다가, 재정렬 인덱스 행렬(re-ordering index matrix) V를 다음과 같이 정의하기로 하자:
Figure 112011060800820-pct00003
여기서 vij(t)는 시간 t에 행렬 V의 행 i, 열 j의 값이고,
k는 TA 목록 내의 TA의 수이다.
행렬 V는 행렬 Q를 다시 행렬 P에 매핑한다.
주목할 점은, 크기 K의 TA에 대해, TA 내의 UE가 TAU를 수행할 확률(이후부터 "TAU 확률"이라고 함)이 수학식 4와 동일하다는 것이다:
Figure 112011060800820-pct00004
행렬 Q 내의 각각의 행을 수학식 5로 표현하면
Figure 112011060800820-pct00005
(여기서, K는 대응하는 TA 내의 UE의 TA 목록 내의 TA의 수임),
Figure 112011060800820-pct00006
의 열에 대응하는 TA는 TA 목록에 있어야만 하는 TA이다(왜냐하면 이들이 UE가 발견될 K개의 가장 유망한 TA이기 때문임). 한편,
Figure 112011060800820-pct00007
의 합은 추적 영역 업데이트 확률이다.
또한, 주목할 점은, TA 목록이 업데이트될 때 UE가 현재 존재하는 TA가, 확률의 크기에 상관없이, UE의 TA 목록에 포함되어야만 한다는 것이다. 그렇지 않으면, TAU가 즉각 트리거될 것이다. 이러한 이유는 행렬 Q의 첫번째 열이 행렬 P의 대각선이기 때문이다.
이하에서 알게 될 것인 바와 같이, 행렬 Q는 TAU 및 UE 페이징을 수행하기 위한 전체적인 네트워크 트래픽을 최소화하게 될 주어진 TA 내의 모든 UE에 대한 TA 목록을 도출하는 알고리즘에서 사용될 것이다.
전술한 바와 같이 네트워크에서의 전체 페이징 및 TAU에 관한 데이터를 유지하고 그에 따라 천이 확률 행렬을 업데이트하는 것에 부가하여, MME는 또한 각각의 개별 UE에 대해 페이징이 수행되고 TAU가 수행된 횟수를 추적한다. MME는 모든 데이터 수집 시간 구간 t에서 각각의 UE에서의 페이징 비율을 계산한다. 페이징 비율은 다음과 같다:
Figure 112011060800820-pct00008
분모에 가산된 작은 양수는 관련 기간 동안에 TAU가 없는 경우 0으로 나누는 가능성을 방지하기 위한 것이다.
따라서, g는 TA 목록의 크기(즉, TA 목록에 있는 TA의 수)에 비례하여 변한다. (구체적으로는, TA 목록이 클수록, UE에 의해 수행되는 TAU의 횟수는 적고 eNB에 의해 수행되는 페이징의 횟수는 많다.) 선택적으로, 지수 가중 인자가 수학식 1과 유사한 페이징 비율 g(t)에 포함될 수 있다.
2개 이상의 값을 다음과 같이 정의해보자:
Figure 112011060800820-pct00009
Figure 112011060800820-pct00010
이상에서 알 수 있는 바와 같이, β(t)는 TAU 이벤트의 실시간 비용을 페이징 이벤트의 실시간 비용으로 나눈 것이다. 네트워크 통신사업자는 원하는 바에 따라 실시간 비용을 정의할 수 있다. TAU 이벤트 또는 페이징 이벤트의 실시간 비용의 적당한 정의는 그를 수행하는 데 필요한 평균 CPU 부하이다. 그렇지만, 이는 또한 전송된 평균 데이터 양 또는 이러한 이벤트에 의해 소비된 평균 네트워크 방송시간량으로서 정의될 수도 있다.
페이징 성공률 r은 총 페이징 횟수에 대한, UE에 대한 페이징이 UE와 접촉을 설정한 횟수의 비율로서 정의될 수 있다.
페이징 이벤트 및 TAU 이벤트에 대한 전체적인 총 트래픽을 최소화하기 위해 본 발명의 원리에 따라 UE에 대한 TA 목록을 생성하는 정확한 알고리즘은 물론 네트워크에서 사용되는 특정의 페이징 전략에 의존할 것이다. 최소 시도 횟수로 UE에 접촉하도록 만족스럽게 설계된 3가지 예시적인 페이징 전략에 대해 이하에서 논의한다. 그렇지만, 다른 만족스러운 전략도 역시 가능하며, 본 명세서에 이하에 기재된 방정식은 임의의 다른 이러한 전략을 위해 필요에 따라 수정될 수 있다.
제1 잠재적인 전략에 따르면, eNB는 먼저 특정의 UE의 마지막 알려져 있는 TA만을 페이징한다. 성공하지 못한 경우, eNB는 UE의 TA 목록 내의 모든 TA를 페이징한다.
여전히 성공하지 못한 경우, eNB는 소정의 재시도 횟수 Dmax까지 UE의 TA 목록 내의 모든 TA를 페이징하는 것을 재시도하며, 재시도 사이의 간격(이후부터 타임아웃 기간 td라고 함)은 각각의 재시도마다 증가한다. 예를 들어, 타임아웃 기간 td는 d초로 설정될 수 있으며, 여기서 d는 재시도 횟수(d = 1, 2,..., Dmax)이다(즉, 첫번째 재시도에 대해, td는 1 초이고, 두번째 재시도에 대해, td는 2 초이며, 세번째 재시도에 대해, td는 3 초이고, 계속하여 마지막 재시도에 대해 최대 Dmax 초이다).
다른 대안으로서, 제2 잠재적인 페이징 전략에 따르면, UE의 TA 목록 내의 모든 TA는 처음에 동시에 페이징될 수 있고, d번째 재시도(여기서, d = 1, 2, ..., Dmax)에 대한 td의 타임아웃 구간 이후의 (TA 목록 내에서의) 재시도는 제1 페이징 전략과 관련하여 전술한 바와 같다.
제3 잠재적인 페이징 전략에 따르면, UE는 먼저 그의 마지막 알려져 있는 TA에서 페이징된다. 성공하지 못한 경우, UE는 그의 TA 목록 내의 모든 TA에서 페이징되고, 최대 Dmax1 번의 재시도가 있으며, 각각의 재시도는 이전의 재시도로부터 d초 후에 행해지며 앞서 언급한 바와 같이 최대 Dmax1번의 재시도가 행해진다. 여전히 성공하지 못한 경우, UE는 네트워크 내의 모든 TA에서 페이징될 수 있으며, 최대 Dmax2 번의 재시도가 있으며, 각각의 재시도는 tf 초 타임아웃 이후에 행해지고, 여기서 f는 재시도의 순서 번호이다, 즉 f = Dmax1 + 1, Dmax1 + 2, Dmax1 + 3, ... , Dmax2이다.
그 TA에 대한 각각의 잠재적인 TA 목록 크기에 대해 TAi(즉, 행렬 Q의 행 i에 대응하는 TA) 내의 UE에 대한 트래픽 비용 함수는 다음과 같이 정의될 수 있다:
Figure 112011060800820-pct00011
여기서,
Figure 112011060800820-pct00012
게다가, 주목할 점은, 앞서 논의한 3가지 상이한 전략에 대한 Npage ,i의 다른 정의들이 다음과 같을 것이라는 것이다:
Figure 112011060800820-pct00013
Figure 112011060800820-pct00014
Figure 112011060800820-pct00015
따라서, 페이징 이벤트 및 TAU 이벤트에 대한 전체적인 네트워크 트래픽을 최소화하기 위해, 트래픽 비용 함수 Li에 대해 가장 작은 값을 산출하는 각각의 개별 TA(즉, 행렬 Q의 각각의 행)에 대해 TA 목록 크기 ni를 선택한다(즉, 수학식 14).
Figure 112011060800820-pct00016
원하는 경우, ni는 원하는 임의의 추가의 조건에 의해 제약될 수 있다. 예를 들어, 어떤 소정의 최소 평균 페이징 성공률 Starget을 여전히 만족시키는 가장 낮은 트래픽 비용 함수 Li를 갖는, 및/또는 평균 페이징 재시도 횟수 Di가 소정의 횟수 Dmax보다 작게 되도록(예를 들어, 수학식 15) TA 목록 크기 ni를 선택하는 것이 바람직할 수 있다.
Figure 112011060800820-pct00017
수학식 10은 트래픽 비용 함수으로서, 1부터 N까지의 각각의 i 값에 대해 계산되며, 여기서 N은 네트워크에 있는 TA의 총수이다. 수학식 10에서의 항 NTAU는 TAU 이벤트의 평균 실시간 비용이다. 인자 β는, 수학식 7과 관련하여 이전에 기술한 바와 같이, TAU 비용을 페이징 이벤트 비용에 대해 정규화하는 정규화 인자이다. 수학식 10에서의 항 Npage는 네트워크 상에서의 페이징 이벤트의 실시간 비용이다. Npage는 네트워크에 대해 선택된 특정의 페이징 전략에 따라 다르게 계산된다. 이상에서 언급한 바와 같이, 3가지 예시적인 페이징 전략이 개시되어 있으며, 각각의 전략에 대해 Npage를 계산하는 알고리즘이 이상에서 각각 수학식 11, 수학식 12 및 수학식 13에 나타내어져 있다.
그에 따라, 각각의 가능한 TA 목록 크기에 대해 도출된 트래픽 비용 함수 L은 페이징 비용 함수 Npage와 주어진 TA 목록 크기 ni에 대한 정규화된 TAU 비용 함수 β NTAU의 합으로서 계산된다.
명확함을 위해, 수학식 10 내지 수학식 14와 관련된 이하의 정의가 제공된다:
Li는 크기 i의 목록에 대한 트래픽 비용 함수이고,
i는 TA 번호이며,
K는 예시적인 페이징 전략 번호이고,
di는 페이징 전략에 대한 지연 한계 목표, 즉 평균 재시도 횟수이며,
r은 수학식 11 내지 수학식 13과 관련하여 전술한 페이징 성공률이고,
qij는 행렬 Q의 행 i, 열 j에 있는 데이터 점(data point)이며,
qim은 행렬 Q에서 행 i, 열 m에 있는 데이터 점이고,
g는 수학식 6에 정의된 바와 같이 고려되고 있는 특정의 UE에 대한 데이터 수집 시간 t에서의 페이징 비율이며,
ni는 (TAi에 대한) TA 목록 크기이다.
TA 목록 ni에서의 TA의 수의 함수인 트래픽 비용 함수 Li는, 도 5에 나타낸 바와 같이, 보통 U자 형상의 그래프이다. 즉, TA 목록 내의 TA의 수가 1부터 어떤 수까지 증가함에 따라 트래픽 비용 함수가 감소하고 이어서 TA 목록 내의 TA의 수가 더 증가함에 따라 증가하기 시작한다. 따라서, 일반적으로, ni에 대한 최상의 값(즉, 주어진 TA에서 UE의 TA 목록에 넣을 TA의 수)은 Li(ni) - Li(ni-1)가 0 이하인 가장 큰 ni로서 정의될 수 있다. 따라서, 가장 낮은 비용 함수가 얻어지는 값 ni를 구하는 한가지 효율적인 방식은 이 조건을 수학식 9와 결합시키는 방정식을 생성하는 것이다.
이하에서는, 수학식 10 및 수학식 11(즉, 페이징 전략 번호 1을 가정함)을 수학식 9에 대입하고, 재시도의 횟수가 1로 제한되어 있는 것(즉, Dmax=1)으로 가정하며, 평균 페이징 성공률에 대한 어떠한 제약조건도 없는 것으로 하여, 이러한 방정식을 도출하는 것을 설명한다.
Figure 112011060800820-pct00018
각각의 i에 대해
Figure 112011060800820-pct00019
인 최대 ni를 구한다.
Figure 112011060800820-pct00020
Figure 112011060800820-pct00021
따라서, 행렬 Q의 임의의 행 i에서 좌에서 우로 이동함에 따라, 수학식 16이 성립하는 마지막 행은 특정의 UE에 대한 원하는 TA 목록 크기, 즉 ni를 산출할 뿐만 아니라, 목록을 구성하는 특정의 TA, 즉 행 i에 대한 열 j=1 내지 열 j = ni에 대응하는 TA도 산출한다.
도 6은 다음과 같은 조건들에 대해 주어진 TA에 있는 UE에 대한 TA 목록을 작성하는 동작을 설명하는 플로우차트이다: (1) 페이징 전략 1, (2) Dmax가 1번의 재시도로 설정됨, 및 (3) 최소 평균 페이징 성공률 제약조건 없음. 이 플로우차트는 TA 목록 내의 TA의 수는 물론, 단일 UE에 대해 그 목록에 넣을 특정의 TA를 결정하는 프로세스를 나타낸다. 이 프로세스는 나타낸 바와 같이 네트워크 내의 각각의 UE에 대해 수행될 것이다.
단계(301)에서, MME는 프로세스를 시작한다. 단계(303)에서, MME는 행렬 M, P, Q 및 V를 0으로 초기화한다. MME는 또한, 이 절차를 위해, (1) 페이징 비율 g, (2) 페이징 성공률 r, (3) 페이징 이벤트와 비교하여 TAU 이벤트의 실시간 비용을 가중하는 가중 인자 β, 및 (4) MME에 의해 서비스되는 네트워크에 있는 TA의 수 N에 대한 값을 필요로 할 것이다. β 및 N의 값은 일반적으로 고정된 값인데, 그 이유는 이들이 통상적으로 통신 사업자가 네트워크를 재구성하는 때에만 변하기 때문이다. 그렇지만, g 및 r은 시간에 따라 변하며, MME에 의해 각각의 구간마다 계산되어야 한다. 각각의 UE는 고유의 g를 가질 것이다. 단지 몇몇 일례로서, 행렬 및 기타 파라미터의 초기화(즉, 단계 301 및 단계 303)는 (1) 네트워크의 동작 동안에 소정의 간격으로(예를 들어, 한주에 한번, 또는 한달에 한번), (2) 네트워크를 기동시킬 때 및 특별한 이벤트가 발생할 때에만(예를 들어, 올림픽이 네트워크에 의해 서비스되는 지역에서 개최되는 때), 또는 (3) 네트워크를 기동시킬 때에 한번만(예를 들어, 특히 지수 가중 함수가 이용되는 경우) 수행될 수 있다.
그 다음에, 단계(305)에서, UE의 TA 목록의 그 다음 업데이트를 수행할 때인지가 판정된다. 업데이트 인스턴스는 실질적으로 아무거나 될 수 있다. 통상적으로, MME가 UE로부터 TAU 이벤트를 수신할 때마다, MME는 UE의 TA 목록을 업데이트할 것이다. 따라서, UE에 의해 수행되는 각각의 TAU는 이러한 인스턴스를 트리거할 것이다. 그렇지만, MME는 또한 (1) 그 UE에 대한 마지막 TA 목록 업데이트 이후 어떤 기간의 만료, (2) 모든 UE가 업데이트되는 소정의 때, (3) 특별한 경우 등과 같은 다른 기준에 응답하여 UE의 TA 목록을 업데이트할 수 있다. 어느 경우든지, 어떤 트리거링 인스턴스든지 간에, 아무것도 일어나지 않으면, 시스템은 단지 인스턴스가 일어나기만을 기다린다. 트리거링 인스턴스가 일어날 때, 흐름은 단계(307)로 진행하여, 마지막 업데이트 이후의 모든 추적 영역 관리 이벤트 데이터(예를 들어, TAU 및 페이징)가 행렬 M 및 P는 물론 그 UE에 대한 페이징 비율 g를 업데이트하는 데 고려된다.
그 다음에, 단계(309)에서, MME는 UE가 위치하는 TA, TAi_current를 찾아낸다. 단계(311)에서, 각각의 행렬 Q 및 V의 행이 업데이트된다. 상세하게는, j = 1, 2, ..., N에 대해 qi_current, j 및 vi_current, j의 값이 계산된다.
선택된 TA에 대응하는 행렬 Q의 행 i가 이제 업데이트되어 있으므로, 이 TA 내의 UE에 대해 사용될 TA 목록이 결정될 수 있다. 따라서, 단계(313)에서, 열 번호 j가 1로 설정되고, 이는 TA 목록이 선택된 TA 자체를 포함할 것임을 보장해준다(왜냐하면, 행렬 Q의 정의에 따라, 행렬 Q의 첫번째 열이 동일한 TA, TAi_current에 대응하기 때문이다). 그 다음에, 단계(315)에서, j는 j+1로 설정된다.
단계(317)에서, (단계(311)에서 결정된) qi _ current ,j의 값이 수학식 16에 의해 발생된 값과 비교된다. qi _ current ,j이 그 값보다 크거나 같은 경우, 이는 TA 목록 내의 TA의 수 ni의 함수인 Li가 여전히 감소하고 있고, 따라서 행렬 Q의 행 i_current 내의 열 j에 대응하는 TA가 TA 목록에 추가되어야 한다는 것을 의미한다. 구체적으로는, 행렬 Q의 행 i에 있는 열이 TAj 내의 TAi_current에서 이전에 발견된 UE를 발견할 확률에 따라 내림차순으로 배열되어 있기 때문에, 행렬 Q의 행 i_current에 있는 열에 대응하는 TA를 좌에서 우로의 순서로 TA 목록에 간단히 추가할 수 있다. 그에 따라, 흐름은 단계(317)로부터 단계(319)로 진행하여, qi_current,j에 대응하는 TA가 TAi_current에 대한 TA 목록에 추가된다. 한편, qi_current,j가 수학식 16에서 계산된 값보다 작은 경우, 비용 함수 Li는 추가의 TA를 TA 목록에 추가하는 기능으로서 증가하게 되고, 이는 TA 목록이 완성되었다는 것을 의미하며, 흐름은 그 대신에 단계(317)로부터 다시 단계(305)로 진행하여 그 다음 업데이트 인스턴스를 기다릴 것이다.
단계(319)로 돌아가서, qi_current,j에 대응하는 TA가 단계(319)에서 목록에 추가될 때, 흐름은 단계(321)로 진행하여, 행 i_current의 마지막 열에 도달했는지가 판정된다. 도달하지 않은 경우, 흐름은 되돌아가 단계(315-319)를 통해 다른 TA가 TA 목록에 추가되어야 하는지를 판정한다. 도달한 경우, TA 목록이 완성되고, 흐름은 단계(305)로 되돌아가서, 그 다음 업데이트 인스턴스가 일어나기를 기다린다.
본 명세서에 기술된 방식은 MME에서 구현될 수 있고, (트래픽 데이터를 수신하는 것 및 TA 목록을 네트워크의 다른 노드로 전송하는 것을 제외하고는) 다른 노드로부터의 어떤 지원도 필요로 하지 않는다. 게다가, 알고리즘 자체는 계산이 간단하고 낮은 메모리 요구사항을 가지며, 이는 달성가능한 시그널링 트래픽 레벨의 감소와 결합될 때, MME에 대한 훨씬 더 큰 용량 향상을 암시한다.
게다가, 본 발명이 3GPP LTE 네트워크와 관련하여 기술되어 있지만, 본 명세서에 기재된 원리는 이동 노드(mobile node)가 베이스 노드(base node)에 의해 페이징될 수 있는 복수의 서브-영역을 포함하는 어떤 네트워크에도 적용가능하다.
이상에서 기술한 프로세스는 컴퓨터, 프로세서, 마이크로프로세서, 디지털 신호 처리기, 상태 머신, 소프트웨어, 펌웨어, 하드웨어, 아날로그 회로, 디지털 회로, FPGA(field programmable gate array), 조합 논리 회로, 또는 임의의 컴퓨터 판독가능 매체[콤팩트 디스크, DVD(digital versatile disk), RAM, ROM, PROM, EPROM, EEPROM 및 자기 테이프를 포함하지만, 이들로 제한되지 않음]에 저장된 소프트웨어를 실행하는 컴퓨터 또는 기타 프로세서를 포함하는 이들의 임의의 조합(이들로 제한되지 않음)를 비롯한 임의의 적당한 회로에 의해 구현될 수 있다. 본 발명에 따라 MME 또는 다른 곳에 저장될 데이터는 상기한 형태의 컴퓨터 메모리 중 임의의 것을 비롯한, 임의의 적당한 컴퓨터 메모리에 저장될 수 있다.
흐름은 대체로 다른 페이징 전략 및/또는 제약조건에 대해 동일할 수 있으며, 다만 단계(317)에서의 방정식이 특정의 페이징 전략 및/또는 제약조건에 따라 수정될 필요가 있을 것이다.
이와 같이 본 발명의 몇몇 특정 실시예에 대해 기술하였지만, 여러 변경, 수정 및 개선이 당업자에게는 용이하게 안출될 것이다. 본 개시 내용에 의해 명백하게 되는 이러한 변경, 수정 및 개선은, 본 명세서에 명확히 기술되어 있지는 않지만, 본 설명의 일부인 것으로 보아야 하며, 본 발명의 사상 및 범위 내에 속하는 것으로 보아야 한다. 그에 따라, 이상의 설명은 단지 예시이며 제한하는 것이 아니다. 본 발명은 이하의 특허청구범위 및 그에 대한 등가물에 한정된 대로만 제한된다.

Claims (34)

  1. 복수의 추적 영역(tracking area) 및 네트워크의 추적 영역들 사이에서 이동될 수 있는 복수의 사용자 장비를 갖는 상기 네트워크에서 사용자 장비에 대한 추적 영역 목록(tracking area list)을 작성(building)하는 방법으로서,
    시간 기간에 걸쳐 상기 네트워크의 추적 영역들의 모든 쌍 사이에서의 사용자 장비들의 추적 영역 관리 이벤트(tracking area management event)들의 빈도수를 보여주는 데이터를 컴퓨터 메모리에 유지하는 단계 - 상기 추적 영역 관리 이벤트들은 페이징 이벤트(paging event)들 및 추적 영역 업데이트 이벤트(tracking area update event)들을 포함함 -;
    상기 네트워크에서의 추적 영역 업데이트 이벤트에 대한 페이징 이벤트의 상대 비용 데이터를 수신하는 단계;
    프로세서를 사용하여, 적어도 하나의 사용자 장비에 대해 상기 네트워크에서의 추적 영역 업데이트 이벤트들에 대한 페이징 이벤트들의 비율을 결정하는 단계;
    프로세서를 사용하여, 상기 빈도수 데이터, 상기 상대 비용 데이터 및 상기 비율에 기초하여, 상기 적어도 하나의 사용자 장비에 대한 추적 영역 목록에 포함시킬 추적 영역들의 수 n을 예측하는 단계 - 상기 수는 상기 네트워크에서의 페이징 이벤트들 및 추적 영역 업데이트 이벤트들의 합산 비용(sum cost)을 예측적으로 감소시킴 -; 및
    프로세서를 사용하여, n개의 추적 영역들을 갖는 상기 적어도 하나의 사용자 장비에 대한 추적 영역 목록을 작성(constructing)하는 단계
    를 포함하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 예측하는 단계는 개별 사용자 장비 각각에 대해 개별적으로 상기 추적 영역 목록에 포함시킬 추적 영역들의 수 n을 계산하는 단계를 포함하는 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 네트워크는 이동성 관리 개체(Mobility Management Entity)(MME)를 더 포함하고, 상기 유지하는 단계, 상기 비율을 결정하는 단계, 상기 예측하는 단계 및 상기 작성하는 단계는 상기 MME에서 수행되는 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 작성하는 단계는, 개별 사용자 장비 각각에 대해, 대응하는 사용자 장비가 현재 위치하는 추적 영역으로부터 다른 추적 영역으로의 추적 영역 관리 이벤트들 중 가장 높은 빈도수를 갖는 적어도 n-1개의 추적 영역들을 상기 추적 영역 목록에 넣는 단계를 포함하는 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 작성하는 단계는, 개별 사용자 장비 각각에 대해, 개별 추적 영역을 그 자신의 추적 영역 목록에 넣는 단계를 더 포함하는 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 작성하는 단계는,
    N개의 행 및 N개의 열을 포함하는 행렬을 작성하는 단계 - N은 상기 네트워크 내의 추적 영역들의 수이고, 각각의 행은 사용자 장비가 위치했던 이전 추적 영역에 대응하고, 각각의 열은 사용자 장비가 위치하는 현재 추적 영역에 대응함 -;
    대응하는 행의 추적 영역으로부터 대응하는 열의 추적 영역으로의 사용자 장비의 추적 영역 관리 이벤트들의 수에 대응하는 값을 상기 행렬의 각각의 셀에 넣는 단계; 및
    행이 대응하는 추적 영역과 동일한 추적 영역에 대응하는 열이 제일 먼저 오고 이어서 모든 다른 열들이 상기 행렬의 셀들 내의 값들의 함수로서 내림차순으로 오도록, 각각의 행을 정렬하는 단계
    를 포함하는 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 작성하는 단계는 대응하는 사용자 장비가 현재 위치하는 추적 영역에 대응하는 행의 처음 n개의 열들에 대응하는 추적 영역들을 각각의 추적 영역 목록에 넣는 단계를 포함하는 방법.
  8. 제2항에 있어서,
    상기 수 n을 계산하는 단계는, 각각의 사용자 장비에 대해, 하기의 수학식을 사용하여 Li에 대한 가장 낮은 값을 산출하는 추적 영역들 i의 수를 결정하는 단계를 포함하고,
    Figure 112014019751215-pct00022

    여기서 β는 추적 영역 업데이트 이벤트에 대한 페이징 이벤트의 상대 비용이고,
    i는 대응하는 사용자 장비가 현재 위치하는 개별 추적 영역이고,
    j는 사용자 장비가 추적 영역 i로부터 천이할 수 있는 추적 영역이고,
    N은 상기 네트워크의 추적 영역들의 수이고,
    NTAU,i는 ni의 함수인 대응하는 사용자 장비에 대한 추적 영역 업데이트 이벤트들의 트래픽 비용 함수이고,
    Npage,i는 개별 추적 영역 i에 대한 페이징 이벤트들의 트래픽 비용 함수인 방법.
  9. 제6항에 있어서,
    개별 사용자 장비 각각에 대해 상기 수 n을 계산하는 단계는 하기의 수학식에서 Li에 대한 가장 낮은 값을 산출하는 추적 영역들 i의 수를 결정하는 단계를 포함하고,
    Figure 112014019751215-pct00023

    여기서 β는 추적 영역 업데이트 이벤트에 대한 페이징 이벤트의 상대 비용이고,
    i는 대응하는 사용자 장비가 현재 위치하는 개별 추적 영역이고,
    j는 사용자 장비가 개별 추적 영역 i로부터 천이할 수 있는 추적 영역이고,
    N은 상기 네트워크의 추적 영역들의 수이고,
    NTAU,i는 ni의 함수인 대응하는 사용자 장비에 대한 추적 영역 업데이트 이벤트들의 트래픽 비용 함수이고,
    Npage,i는 개별 추적 영역 i에 대한 페이징 이벤트들의 트래픽 비용 함수이고,
    ni의 크기의 TA 목록에 대해
    Figure 112014019751215-pct00024
    이고,
    여기서 g는 대응하는 사용자 장비에 대한 추적 영역 업데이트 이벤트들의 수에 대한 페이징 이벤트들의 수의 비율이고,
    qij는 추적 영역 i로부터 추적 영역 j로의 추적 영역 관리 이벤트들의 빈도수를 보여주는 데이터이고, 추적 영역 j는 상기 행렬의 행 i의 j번째 열에 대응하는 추적 영역인 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    개별 사용자 장비 각각에 대해 상기 수 n을 계산하는 단계는, Li가 미리 결정된 페이징 성공률을 유지하는 가장 낮은 값을 갖는 값 n을 선택하는 단계를 더 포함하는 방법.
  11. 제9항에 있어서,
    Npage ,i는 상기 네트워크에서 사용되는 특정한 페이징 전략의 함수인 방법.
  12. 제9항에 있어서,
    Npage,i는 이하를 포함하는 집합으로부터 선택되고,
    Figure 112015038672017-pct00025

    여기서 r은 미리 결정된 페이징 성공률이고,
    qim은 추적 영역 i로부터 추적 영역 m으로의 추적 영역 관리 이벤트들의 빈도수를 보여주는 데이터이고, 추적 영역 m은 상기 행렬의 행 i의 m번째 열에 대응하는 추적 영역인 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 빈도수 데이터는 미리 정해진 간격으로 0으로 리셋되는 방법.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 빈도수 데이터는 지수적으로 가중되는 방법.
  15. 네트워크의 복수의 서브-영역(sub-area) 사이에서 이동될 수 있는 복수의 이동 노드(mobile node) 및 복수의 베이스 노드(base node)를 포함하는 상기 네트워크에서, 네트워크에서의 이동 노드 서브-영역 관리 이벤트들의 합산 비용을 감소시키기 위해 이동 네트워크 노드들의 1차 페이징을 수행할 네트워크의 서브-영역들의 모음을 결정하는 방법으로서,
    상기 네트워크의 서브-영역들의 모든 쌍 사이에서의 이동 노드들의 서브-영역 관리 이벤트들의 빈도수를 보여주는 데이터를 상기 베이스 노드들 및 상기 이동 노드들 중 적어도 하나로부터 수신하는 단계 - 상기 서브-영역 관리 이벤트들은 하나 이상의 고정 노드들이 이동 노드를 페이징하는 페이징 이벤트들 및 이동 노드가 고정 노드에게 자신의 위치를 알려주는 추적 영역 업데이트 이벤트들을 포함함 -;
    상기 네트워크에서의 서브-영역 업데이트 이벤트에 대한 페이징 이벤트의 상대 비용 데이터를 수신하는 단계;
    프로세서를 사용하여, 각각의 이동 노드에 대해 추적 영역 업데이트 이벤트들에 대한 페이징 이벤트들의 비율을 결정하는 단계;
    각각의 이동 노드에 대해, 프로세서를 사용하여, 상기 빈도수 데이터, 상기 상대 비용 데이터 및 상기 비율 데이터에 기초하여, 각각의 이동 노드에 대한 서브-영역 목록에 포함시킬 서브-영역의 수 n을 예측하는 단계 - 상기 서브-영역 목록은 기지국이 이동 노드를 페이징할 때 페이징할 서브-영역들의 목록을 포함하고, 상기 수는 상기 네트워크에서의 페이징 이벤트들 및 추적 영역 업데이트 이벤트들의 합산 비용을 예측적으로 감소시킴 -; 및
    프로세서를 사용하여, 각각의 이동 노드에 대해 n개의 추적 영역들을 갖는 서브-영역 목록을 작성하는 단계
    를 포함하는 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 작성하는 단계는, 각각의 이동 노드에 대해, 개별 서브-영역으로부터 다른 서브-영역으로의 서브-영역 관리 이벤트들 중 가장 높은 빈도수를 갖는 적어도 n-1개의 추적 영역들을 상기 서브-영역 목록에 넣는 단계를 포함하는 방법.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 작성하는 단계는, 각각의 이동 노드에 대해, 개별 서브-영역을 그 자신의 서브-영역 목록에 넣는 단계를 더 포함하는 방법.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 작성하는 단계는,
    N개의 행 및 N개의 열을 포함하는 행렬을 작성하는 단계 - N은 상기 네트워크 내의 서브-영역들의 수이고, 각각의 행은 이동 노드가 위치했던 이전 서브-영역에 대응하고, 각각의 열은 이동 노드가 위치하는 현재 서브-영역에 대응함 -;
    대응하는 행의 서브-영역으로부터 대응하는 열의 서브-영역으로의 이동 노드들의 서브-영역 관리 이벤트들의 수에 대응하는 값을 상기 행렬의 각각의 셀에 넣는 단계; 및
    행이 대응하는 서브-영역과 동일한 서브-영역에 대응하는 열이 제일 먼저 오고 이어서 모든 다른 열들이 상기 행렬의 셀들 내의 값들의 함수로서 내림차순으로 오도록, 각각의 행을 정렬하는 단계
    를 포함하는 방법.
  19. 제18항에 있어서,
    서브-영역 목록들을 작성하는 단계는 대응하는 이동 노드가 현재 위치하는 개별 서브-영역에 대응하는 행의 처음 n개의 열들에 대응하는 서브-영역들을 각각의 서브-영역 목록에 넣는 단계를 포함하는 방법.
  20. 제18항에 있어서,
    개별 서브-영역 각각에 대해 상기 수 n을 계산하는 단계는, 개별 서브-영역 각각에 대해, 하기의 수학식에서 Li에 대한 가장 낮은 값을 산출하는 서브-영역들 i의 수를 결정하는 단계를 포함하고,
    Figure 112014019751215-pct00026

    여기서 β는 상기 네트워크에서의 서브-영역 업데이트 이벤트에 대한 페이징 이벤트의 상대 비용이고,
    i는 대응하는 이동 노드가 현재 위치하는 개별 서브-영역이고,
    j는 사용자 장비가 개별 서브-영역 i로부터 천이할 수 있는 서브-영역이고,
    N은 상기 네트워크의 서브-영역들의 수이고,
    NTAU,i는 ni의 함수인 대응하는 이동 노드에 대한 서브-영역 업데이트 이벤트들의 트래픽 비용 함수이고,
    Npage,i는 개별 서브-영역 i에 대한 페이징 이벤트들의 트래픽 비용 함수이고,
    ni의 크기의 TA 목록에 대해
    Figure 112014019751215-pct00027
    이고,
    여기서 g는 대응하는 이동 노드에 대한 서브-영역 업데이트 이벤트들의 수에 대한 페이징 이벤트들의 수의 비율이고,
    qij는 서브-영역 i로부터 서브-영역 j로의 서브-영역 관리 이벤트들의 빈도수를 보여주는 데이터이고, 서브-영역 j는 상기 행렬의 행 i의 j번째 열에 대응하는 서브-영역인 방법.
  21. 복수의 추적 영역 및 네트워크의 추적 영역들 사이에서 이동될 수 있는 복수의 사용자 장비를 갖는 상기 네트워크에서 추적 영역 목록을 작성하기 위한 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독가능한 기록 매체로서,
    상기 컴퓨터 프로그램은,
    시간 기간에 걸쳐 상기 네트워크의 추적 영역들의 모든 쌍 사이에서의 사용자 장비의 추적 영역 관리 이벤트들의 빈도수를 보여주는 데이터를 유지하기 위한 컴퓨터 실행가능한 명령어들 - 상기 추적 영역 관리 이벤트들은 페이징 이벤트들 및 추적 영역 업데이트 이벤트들을 포함함 -;
    적어도 하나의 사용자 장비에 대해 추적 영역 업데이트 이벤트들에 대한 페이징 이벤트들의 비율을 결정하기 위한 컴퓨터 실행가능한 명령어들;
    상기 빈도수 데이터, 상기 네트워크에서의 추적 영역 업데이트 이벤트에 대한 페이징 이벤트의 상대 비용 및 상기 비율 데이터에 기초하여, 상기 적어도 하나의 사용자 장비에 대한 추적 영역 목록에 포함시킬 추적 영역들의 수 n을 예측하기 위한 컴퓨터 실행가능한 명령어들 - 상기 수는 상기 네트워크에서의 페이징 이벤트들 및 추적 영역 업데이트 이벤트들의 합산 비용을 예측적으로 감소시킴 -; 및
    n개의 추적 영역들을 갖는 상기 적어도 하나의 사용자 장비에 대한 추적 영역 목록을 작성하기 위한 컴퓨터 실행가능한 명령어들
    을 포함하는 컴퓨터 판독가능한 기록 매체.
  22. 제21항에 있어서,
    상기 작성하기 위한 컴퓨터 실행가능한 명령어들은, 상기 적어도 하나의 사용자 장비가 현재 위치하는 추적 영역으로부터 다른 추적 영역으로의 추적 영역 관리 이벤트들 중 가장 높은 빈도수를 갖는 적어도 n-1개의 추적 영역들을 상기 추적 영역 목록에 넣기 위한 컴퓨터 실행가능한 명령어들을 포함하는 컴퓨터 판독가능한 기록 매체.
  23. 제22항에 있어서,
    상기 작성하기 위한 컴퓨터 실행가능한 명령어들은, 상기 적어도 하나의 사용자 장비가 현재 위치하는 추적 영역을 그 자신의 추적 영역 목록에 넣기 위한 컴퓨터 실행가능한 명령어들을 더 포함하는 컴퓨터 판독가능한 기록 매체.
  24. 제22항에 있어서,
    상기 작성하기 위한 컴퓨터 실행가능한 명령어들은,
    N개의 행 및 N개의 열을 포함하는 행렬을 작성하기 위한 컴퓨터 실행가능한 명령어들 - N은 상기 네트워크 내의 추적 영역들의 수이고, 각각의 행은 사용자 장비가 위치했던 이전 추적 영역에 대응하고, 각각의 열은 사용자 장비가 위치하는 현재 추적 영역에 대응함 -;
    대응하는 행의 추적 영역으로부터 대응하는 열의 추적 영역으로의 사용자 장비의 추적 영역 관리 이벤트들의 수에 대응하는 값을 상기 행렬의 각각의 셀에 넣기 위한 컴퓨터 실행가능한 명령어들; 및
    행이 대응하는 추적 영역과 동일한 추적 영역에 대응하는 열이 제일 먼저 오고 이어서 모든 다른 열들이 상기 행렬의 셀들 내의 값들의 함수로서 내림차순으로 오도록, 각각의 행을 정렬하기 위한 컴퓨터 실행가능한 명령어들
    을 포함하는 컴퓨터 판독가능한 기록 매체.
  25. 제24항에 있어서,
    상기 작성하기 위한 컴퓨터 실행가능한 명령어들은, 개별 추적 영역에 대응하는 행의 처음 n개의 열들에 대응하는 추적 영역들을 상기 추적 영역 목록에 넣기 위한 컴퓨터 실행가능한 명령어들을 포함하는 컴퓨터 판독가능한 기록 매체.
  26. 제21항에 있어서,
    상기 수 n을 계산하기 위한 컴퓨터 실행가능한 명령어들은, 상기 적어도 하나의 사용자 장비에 대해, 하기의 수학식을 사용하여, Li에 대해 가장 낮은 값을 산출하는 추적 영역들 i의 수를 결정하기 위한 컴퓨터 실행가능한 명령어들을 포함하고,
    Figure 112014019751215-pct00028

    여기서 β는 상기 네트워크에서의 추적 영역 업데이트 이벤트에 대한 페이징 이벤트의 상대 비용이고,
    i는 상기 적어도 하나의 사용자 장비가 현재 위치하는 개별 추적 영역이고,
    j는 사용자 장비가 개별 추적 영역 i로부터 천이할 수 있는 추적 영역이고,
    N은 상기 네트워크의 추적 영역들의 수이고,
    NTAU,i는 ni의 함수인 추적 영역 i 내의 사용자 장비에 대한 추적 영역 업데이트 이벤트들의 트래픽 비용 함수이고,
    Npage,i는 개별 추적 영역 i에 대한 페이징 이벤트들의 트래픽 비용 함수인 컴퓨터 판독가능한 기록 매체.
  27. 제24항에 있어서,
    상기 수 n을 계산하기 위한 컴퓨터 실행가능한 명령어들은, 하기의 수학식에서 Li에 대한 가장 낮은 값을 산출하는 추적 영역들 i의 수를 결정하기 위한 컴퓨터 실행가능한 명령어들을 포함하고,
    Figure 112014019751215-pct00029

    여기서 β는 상기 네트워크에서의 추적 영역 업데이트 이벤트에 대한 페이징 이벤트의 상대 비용이고,
    i는 개별 추적 영역이고,
    j는 사용자 장비가 개별 추적 영역 i로부터 천이할 수 있는 추적 영역이고,
    N은 상기 네트워크의 추적 영역들의 수이고,
    NTAU,i는 ni의 함수인 추적 영역 i 내의 사용자 장비에 대한 추적 영역 업데이트 이벤트들의 트래픽 비용 함수이고,
    Npage,i는 개별 추적 영역 i에 대한 페이징 이벤트들의 트래픽 비용 함수이고,
    ni의 크기의 TA 목록에 대해
    Figure 112014019751215-pct00030
    이고,
    여기서 g는 상기 적어도 하나의 사용자 장비에 대한 추적 영역 업데이트 이벤트들의 수에 대한 페이징 이벤트들의 수의 비율이고,
    qij는 추적 영역 i로부터 추적 영역 j로의 추적 영역 관리 이벤트들의 빈도수를 보여주는 데이터이고, 추적 영역 j는 상기 행렬의 행 i의 j번째 열에 대응하는 추적 영역인 컴퓨터 판독가능한 기록 매체.
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