KR101816624B1 - 업링크 전력 제어 방법 및 그 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 실시예들은 업링크 전력 제어 방법 및 그 장치를 제공한다. 본 방법은: KPI 모델에 따라 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터를 최적화하는 단계 - KPI 모델은 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터와 복수의 셀이 위치하고 있는 네트워크의 적어도 하나의 KPI 사이의 맵핑 관계를 나타내는데 이용됨 - ; 및 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터에 따라 복수의 셀 내의 사용자 장치에 대해 업링크 전력 제어를 수행하는 단계를 포함한다. 본 발명의 실시예들에서는, 복수의 셀이 위치되어 있는 네트워크의 KPI에 대한 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터의 영향을 고려함으로써, 네트워크의 전체적인 성능의 관점에서 더욱 최적화되는 업링크 전력 제어 파라미터를 획득하게 되고, 이에 따라 네트워크의 전반적인 성능을 향상시킬 수 있게 된다.

Description

업링크 전력 제어 방법 및 그 장치
본 발명의 실시예들은 무선 통신 분야에 관한 것이며, 구체적으로는 업링크 전력 제어 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
현재의 셀룰러 네트워크에서는, 직교 주파수 분할 멀티플렉스(OFDM) 기술이 이용될 때, 셀 내에서의 사용자 장치(UE)의 신호들이 서로 직교하고, 서로 간섭하지 않으나, 상이한 셀에서는 UE의 신호들이 서로 간섭한다.
업링크 전력 제어는 이웃 셀의 UE에 대한 UE의 간섭과 UE의 서비스 품질을 고려하는, UE의 업링크 전송 전력을 제어하는 제어 방법이다.
현재의 업링크 전력 제어 방법에서는, UE의 업링크 전력 제어 파라미터는, 주로 이웃 셀에 대한 UE의 전송 전력의 간섭 및 UE의 링크 품질과 같은 로컬 정보에 따라 조정되는데; 이러한 업링크 전력 제어는 로컬 UE의 서비스 품질만을 향상시킬 뿐이고, 전체 네트워크 성능을 향상시키는데 도움이 되지는 않는다.
전체 네트워크 성능을 향상시키기 위해, 본 발명의 실시예들은 업링크 전력 제어 방법 및 그 장치를 제공한다.
제1 태양에 따라 업링크 전력 제어 방법이 제공되며: KPI 모델에 따라 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터를 최적화하는 단계 - KPI 모델은 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터와 복수의 셀이 위치하고 있는 네트워크의 적어도 하나의 KPI 사이의 맵핑 관계를 나타내는데 이용됨 - ; 및 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터에 따라 복수의 셀 내의 사용자 장치에 대해 업링크 전력 제어를 수행하는 단계를 포함한다.
제1 태양을 참고하여, 제1 태양의 일 구현 방식에서는, KPI 모델에 따라 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터를 최적화하는 단계가: KPI 모델에 따라 제1 최적화 모델을 생성하는 단계 - 제1 최적화 모델은 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터를 최적화 변수로 사용하고, 업링크 전력 제어 파라미터의 값 범위 내의 적어도 하나의 KPI의 최적의 솔루션을 최적화 타깃(target)으로 사용함 - ; 및 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터를 획득하기 위해 제1 최적화 모델을 풀이하는 단계를 포함한다.
제1 태양 및 전술한 구현 방식 중 임의의 하나를 참고하여, 제1 태양의 다른 구현 방식에서는, 적어도 하나의 KPI가 복수의 KPI이고, KPI 모델에 따라 제1 최적화 모델을 생성하는 단계는: 제1 최적화 모델의 최적화 변수로서 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터를 결정하는 단계; 및 제1 최적화 모델의 최적화 타깃으로서 복수의 KPI의 최소 가중치를 결정하는 단계를 포함한다.
제1 태양 또는 전술한 구현 방식 중 임의의 하나를 참고하여, 제1 태양의 다른 구현 방식에서는, 제1 최적화 모델을 풀이하는 단계는: 변환 후의 제2 최적화 모델을 취득하기 위해, 제1 최적화 모델의 최적화 변수를 이산 파라미터 공간(discrete parameter space)으로부터 연속 파라미터 공간에 맵핑하고, 제1 최적화 모델의 타깃 함수를 연속된 평활 함수(continuous and smooth function)로 변환하는 단계; 제2 최적화 모델에 따라 연속 파라미터 공간의 최적화 변수의 솔루션을 결정하는 단계; 및 이산 파라미터 공간의 최적화 변수의 솔루션을 결정하기 위해, 연속 파라미터 공간의 최적화 변수의 솔루션을 이산 파라미터 공간에 다시 맵핑하는 단계를 포함한다.
제1 태양 또는 전술한 구현 방식 중 임의의 하나를 참고하여, 제1 태양의 다른 방식에서는, 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터는 복수의 셀 중의 각각의 셀의 업링크 전력 제어 기준값 및 각각의 셀의 업링크 경로 손실 보상 인자를 포함한다.
제1 태양 또는 전술한 구현 방식 중 임의의 하나를 참고하여, 제1 태양의 다른 방식에서는, 네트워크의 적어도 하나의 KPI는 다음의 것 중 적어도 하나를 포함한다: 업링크 부하, 콜 드롭 및 차단비(call drop and block ratio, CDBR) 및 평균 업링크 신호 대 간섭 플러스 잡음비.
제2 태양에 따라 업링크 전력 제어 장치가 제공되며: KPI 모델에 따라 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터를 최적화하도록 구성되는 처리 유닛 - KPI 모델은 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터와 복수의 셀이 위치하고 있는 네트워크의 적어도 하나의 KPI 사이의 맵핑 관계를 나타내는데 이용됨 - ; 및 처리 유닛에 의해 획득되는 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터에 따라 복수의 셀 내의 사용자 장치에 대해 업링크 전력 제어를 수행하도록 구성되는 제어 유닛을 포함한다.
제2 태양을 참고하여, 제2 태양의 일 구현 방식에서는, 처리 유닛은 구체적으로, KPI 모델에 따라 제1 최적화 모델을 생성하고 - 제1 최적화 모델은 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터를 최적화 변수로 사용하고, 업링크 전력 제어 파라미터의 값 범위 내의 적어도 하나의 KPI의 최적의 솔루션을 최적화 타깃으로 사용함 - ; 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터를 획득하기 위해 제1 최적화 모델을 풀이하도록 구성된다.
제2 태양 및 전술한 구현 방식 중 임의의 하나를 참고하여, 제2 태양의 다른 구현 방식에서는, 적어도 하나의 KPI가 복수의 KPI이고, 처리 유닛은 구체적으로, 제1 최적화 모델의 최적화 변수로서 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터를 결정하고; 제1 최적화 모델의 최적화 타깃으로서 복수의 KPI의 최소 가중치를 결정하도록 구성된다.
제2 태양 또는 전술한 구현 방식 중 임의의 하나를 참고하여, 제2 태양의 다른 구현 방식에서는, 처리 유닛은 구체적으로, 변환 후의 제2 최적화 모델을 취득하기 위해, 제1 최적화 모델의 최적화 변수를 이산 파라미터 공간으로부터 연속 파라미터 공간에 맵핑하고, 제1 최적화 모델의 타깃 함수를 연속된 평활 함수(continuous and smooth function)로 변환하며; 제2 최적화 모델에 따라 연속 파라미터 공간의 최적화 변수의 솔루션을 결정하고; 이산 파라미터 공간의 최적화 변수의 솔루션을 결정하기 위해, 연속 파라미터 공간의 최적화 변수의 솔루션을 이산 파라미터 공간에 다시 맵핑하도록 구성된다.
제2 태양 또는 전술한 구현 방식 중 임의의 하나를 참고하여, 제2 태양의 다른 방식에서는, 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터는 복수의 셀 중의 각각의 셀의 업링크 전력 제어 기준값 및 각각의 셀의 업링크 경로 손실 보상 인자를 포함한다.
제2 태양 또는 전술한 구현 방식 중 임의의 하나를 참고하여, 제2 태양의 다른 방식에서는, 네트워크의 적어도 하나의 KPI는 다음의 것 중 적어도 하나를 포함한다: 업링크 부하, 콜 드롭 및 차단비(call drop and block ratio, CDBR) 및 평균 업링크 신호 대 간섭 플러스 잡음비.
본 발명의 실시예들에서는, 복수의 셀이 위치되어 있는 네트워크의 KPI에 대한 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터의 영향을 고려함으로써, 네트워크의 전체적인 성능의 관점에서 더욱 최적화되는 업링크 전력 제어 파라미터를 획득하게 되고, 이에 따라 네트워크의 전반적인 성능을 향상시킬 수 있게 된다.
본 발명의 실시예들에서의 기술적 해결수단들을 더욱 명확하게 설명하기 위해, 이하에서는 본 발명의 실시예들을 설명하기 위해 필요한 첨부한 도면들을 간략하게 소개한다. 분명한 것은, 이하의 설명에서 첨부한 도면들은 본 발명의 실시예 중 일부만을 보여주는 것이며, 통상의 기술자라면 창작적 노력 없이도 이러한 첨부한 도면들로부터 다른 도면들을 충분히 이끌어 낼 수 있다는 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 업링크 전력 제어 방법의 도식적인 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 업링크 전력 제어 장치의 도식적인 블록도이다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 업링크 전력 제어 장치의 도식적인 블록도이다.
이하에서는 본 발명의 실시예들에서 첨부되는 도면들을 참고하여 본 발명의 실시예들에서의 기술적 해결수단들을 명확하게 설명한다. 분명한 것은, 설명되는 실시예들은 본 발명의 실시예들의 전부가 아닌 일부에 불과하다는 것이다. 통상의 기술자가 창작적 노력 없이 본 발명의 실시예들에 기초하여 얻게 되는 모든 다른 실시예들은 본 발명의 보호범위 내에 포함되어야 한다.
본 발명의 기술적 해결수단들은: 모바일 통신용 글로벌 시스템(GSM), 코드 분할 다중 접속(CDMA) 시스템, 광대역 코드 분할 다중 접속(WCDMA) 시스템, 범용 패킷 무선 서비스(GPRS), 롱텀 에볼루션(LTE) 시스템, 롱텀 에볼루션 어드밴스드(LTE-A) 시스템, 및 범용 이동 통신 시스템(UMTS)과 같은 다양한 통신 시스템에 적용될 수 있다.
본 발명의 실시예들에서는, 사용자 장치(UE)는 이동국(MS), 이동 단말기, 이동 전화, 핸드셋, 이동형 기기 등을 포함하나, 이에 한정되는 것은 아니다. 사용자 장치는 무선 액세스 네트워크(RAN)를 사용하여 하나 이상의 코어 네트워크와 통신할 수 있다. 예를 들어, 사용자 장치는 이동 전화(또는 셀룰러 전화로도 지칭됨) 또는 무선 통신 기능을 가지는 컴퓨터일 수 있고; 사용자 장치는 또한 이동형, 포켓 사이즈, 핸드헬드, 컴퓨터 빌트-인, 또는 차량용 이동 장치일 수도 있다.
본 발명의 실시예들에서의 핵심 성능 표시자(key performance indicator, KPI)는 셀룰러 네트워크의 KPI를 나타내고, 이는, 예를 들면 업링크 부하, 콜 드롭 및 차단비(call drop and block ratio, CDBR), 및 네트워크의 평균 업링크 신호 대 간섭 플러스 잡음비일 수 있다. KPI는 네트워크 성능의 중요한 파라미터이다. 본 발명의 실시예들에서는, 업링크 전력 제어가 수행되는 경우, 네트워크 내의 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터와 네트워크의 하나 이상의 KPI 사이의 맵핑 관계가 고려되어, 업링크 전력 제어 파라미터를 최적화한다. 복수의 셀은 네트워크 상의 모든 셀이거나 또는 네트워크의 핵심 위치에 위치하고 네트워크의 KPI에 대해 결정적인 영향을 미치는 셀들일 수 있는데, 이는 본 발명의 실시예들로 구체적으로 한정되지는 않는다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 업링크 전력 제어 방법의 도식적인 흐름도이다. 본 방법은 기지국에 의해 실행되거나 독립된 업링크 전력 제어 장치에 의해 실행된다. 도 1의 방법은 다음을 포함한다:
110: KPI 모델에 따라 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터를 최적화한다. 여기서, KPI 모델은 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터와 복수의 셀이 위치하고 있는 네트워크의 적어도 하나의 KPI 사이의 맵핑 관계를 나타내는데 이용된다.
120: 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터에 따라 복수의 셀 내의 사용자 장치에 대해 업링크 전력 제어를 수행한다.
본 발명의 본 실시예에서는, 복수의 셀이 위치되어 있는 네트워크의 KPI에 대한 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터의 영향을 고려함으로써, 네트워크의 전체적인 성능의 관점에서 더욱 최적화되는 업링크 전력 제어 파라미터를 획득하게 되고, 이에 따라 네트워크의 전반적인 성능을 향상시킬 수 있게 된다.
본 발명의 본 실시예에서의 적어도 하나의 KPI는 하나의 KPI 또는 복수의 KPI일 수 있음을 알아야 한다. KPI는 서로 충돌할 수 있기 때문에, 즉 하나의 KPI에서의 증가가 다른 KPI에서의 감소를 야기할 수 있기 때문에, 조인트 최적화(joint optimization)를 수행하기 위해 복수의 KPI를 선택하는 것은 전반적인 네트워크 성능의 균형을 도모하는데 더욱 적합할 수 있다. 또한, KPI 선택 방식은 본 발명의 본 실시예로 구체적으로 한정되지 않는다. 예를 들어, KPI는 업링크 부하만을 포함할 수 있으나, 또는 업링크 부하와 CDBR만을 포함할 수도 있고, 또는 다른 KPI의 조합일 수도 있다. 복수의 KPI를 포함하는 조인트 최적화 도중에, KPI의 가중(weight)이 실제 상황에 따라 조정될 수 있다는 것, 예를 들어, 복수의 KPI의 우선순위 레벨에 따라 조정이 수행된다는 것도 알아야 한다.
본 발명의 본 실시예에서는, 복수의 셀의 업링크 전원 제어 파라미터는 다음을 포함할 수 있다: 복수의 셀 중의 각각의 셀의 업링크 전원 제어 기준값, 각각의 셀의 업링크 경로 손실 보상 인자. 그리고, 다른 셀 수준에서의 업링크 전원 제어 파라미터를 더 포함할 수 있다.
단계 110에서의 KPI 모델은 함수 관계일 수 있는데, 이 함수 관계는 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터를 독립된 변수로 사용하고, 적어도 하나의 KPI를 변수로 사용하며, 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터와 KPI 사이의 맵핑 관계를 설명한다는 것을 이해하여야 한다.
단계 110에서의 KPI 모델에 따라 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터를 최적화하는 것은: KPI의 사전 결정된 임계 조건을 충족하는 비교적 최적화된 솔루션을 찾기 위해, KPI 모델에 업링크 전력 제어 파라미터의 값 범위 내의 값들을 연속적으로 대입하는 것이거나, 또는 전력 제어 파라미터의 값 범위 내의 전력 제어 파라미터의 최적의 솔루션을 결정하기 위해 최적화 모델을 생성하는 것일 수 있다. 최적의 솔루션은 부분적으로 최적 또는 전체적으로 최적일 수 있음을 이해하여야 한다.
선택적으로, 일 실시예로서, 단계 110에서의 KPI 모델에 따라 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터를 최적화하는 것은: KPI 모델에 따라 제1 최적화 모델을 생성하고 - 여기서, 제1 최적화 모델은 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터를 최적화 변수로 사용하고, 업링크 전력 제어 파라미터의 값 범위 내의 적어도 하나의 KPI의 최적의 솔루션을 최적화 타깃으로 사용함 - ; 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터를 획득하기 위해 제1 최적화 모델을 풀이하는 것을 포함할 수 있다.
선택적으로, 일 실시예로서, 적어도 하나의 KPI가 복수의 KPI이고, KPI 모델에 따라 제1 최적화 모델을 생성하는 것은: 제1 최적화 모델의 최적화 변수로서 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터를 결정하고; 제1 최적화 모델의 최적화 타깃으로서 복수의 KPI의 최소 가중치를 결정하는 것을 포함할 수 있다.
구체적으로, 적어도 하나의 KPI가 업링크 부하인 경우, 제1 최적화 모델은 식 (1)로 표현될 수 있다.
[식 (1)]
Figure 112016009345226-pct00001
여기서,
Figure 112016009345226-pct00002
는 최적화 변수이고, 최적화 변수는 2개의 부분을 포함하는데, 하나의 부분은 그 구성요소가 C개의 셀의 업링크 제어 기준값
Figure 112016009345226-pct00003
를 포함하는
Figure 112016009345226-pct00004
이고; 다른 부분은 그 구성요소가 C개의 셀의 업링크 경로 손실 보상 인자
Figure 112016009345226-pct00005
를 포함하는
Figure 112016009345226-pct00006
이며, c의 값은 1부터 C를 그 범위로 한다.
Figure 112016009345226-pct00007
와
Figure 112016009345226-pct00008
는 식 (1)에서 보이는 것처럼 모두 사전 정의된 이산 값이다. 최적화 타깃은
Figure 112016009345226-pct00009
즉, 네트워크의 최소 업링크 부하이다.
유사하게, 적어도 하나의 KPI가 CDBR인 경우, 제1 최적화 모델은 식 (2)로 표현될 수 있다:
[식 (2)]
Figure 112016009345226-pct00010
최적화 타깃은
Figure 112016009345226-pct00011
즉, 네트워크의 최소 CDBR이다.
물론, 적어도 하나의 KPI는 복수의 KPI가 되도록 선택될 수 있는데, 예를 들면 조인트 최적화가 업링크 부하와 CDBR에 대해 수행될 수 있다. 이후, 제1 최적화 모델은 식 (3)으로 표현될 수 있다:
[식 (3)]
Figure 112016009345226-pct00012
최적화 타깃은
Figure 112016009345226-pct00013
즉, 네트워크의 업링크 부하와 CDBR의 최소 가중합이다. 가중치
Figure 112016009345226-pct00014
및
Figure 112016009345226-pct00015
는 업링크 부하와 CDBR의 우선순위 레벨과 같은 인자들에 따라 결정될 수 있다. 예를 들어,
Figure 112016009345226-pct00016
이고, 네트워크에서, 전체 네트워크의 성능에 대한 업링크 부하의 영향이 전체 네트워크의 성능에 대한 CDBR의 영향보다 크면,
Figure 112016009345226-pct00017
= 0.7, 그리고
Figure 112016009345226-pct00018
= 0.3으로 설정될 수 있다.
제1 최적화 모델을 풀이하는 것의 구체적인 방식은 본 발명의 본 실시예로 한정되지 않는다는 것을 알아야 한다. 최적화 변수의 값들은 이산된 것이고(현재 프로토콜에서는, 업링크 전력 제어 파라미터의 값들은 이산 값들임), 타깃 함수도 불연속이기 때문에(최소 및 최대와 같은 불연속 함수를 포함함), 이산 최적화 방식이 사용될 수 있다. 예를 들어, 최적화 변수의 값 범위 내에서의 모든 이산 값들은 최적의 솔루션을 결정하기 위해 최적화 타깃에 대입될 수 있다.
최적화 문제 (1) 내지 (3)을 풀기 위해, 그리디 알고리즘(greedy algorithm)과 같은 다른 일반적인 방법이 사용될 수 있다. 구체적으로, 하나의 셀이 시작 셀로 랜덤하게 선택되고, 그 셀의 업링크 전력 제어 파라미터의 모든 가능한 값들(
Figure 112016009345226-pct00019
및
Figure 112016009345226-pct00020
)이 시도되어, 셀의 성능을 극대화시키며(예를 들어, 부하의 최소화 또는 CDBR의 최소화), 시작 셀이 현재의 셀 집합에 추가된다. 이후, 셀의 이웃 셀이 현재의 셀로 선택된다. 현재의 셀은 현재의 셀 집합에 추가되고, 현재의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터의 모든 가능한 값이 시도되어, 현재의 셀 집합의 전체적인 성능을 극대화시킨다. 모든 셀이 현재의 셀 집합에 추가될 때까지 이전의 단계가 반복되어, 모든 셀의 업링크 전력 제어 파라미터의 값들을 최종적으로 결정한다.
업링크 전력 제어 파라미터의 모든 가능한 값들이 성능을 극대화하기 위해 시도될 때, 하나의 방법은 실제로 셀을 구성하고 실제의 성능 지표를 측정하는 것이고, 다른 하나의 방법은 성능 지표 모델을 사용함으로써, 특정 업링크 전력 제어 파라미터 값에 대응하는 성능 지표를 추정하는 것이다. 성능 지표 모델을 결정하기 위해, 업링크 전력 제어 파라미터와 성능 지표 사이의 함수 관계가 생성되어야 한다. 업링크 부하를 일례로서 들면, 업링크 부하는 다음과 같이 표현될 수 있다:
Figure 112016009345226-pct00021
여기서,
Figure 112016009345226-pct00022
는 셀(c)의 업링크 부하이고, 다음과 같이 표현된다:
Figure 112016009345226-pct00023
여기서,
Figure 112016009345226-pct00024
는 네트워크에 의해 제공되는 서비스 유형의 집합을 나타내고;
Figure 112016009345226-pct00025
는 셀 집합을 나타내며;
Figure 112016009345226-pct00026
는 네트워크 커버리지 영역을 나타내며;
Figure 112016009345226-pct00027
는
Figure 112016009345226-pct00028
인 셀 내에서
Figure 112016009345226-pct00029
인 서비스의 분배 영역을 나타내고;
Figure 112016009345226-pct00030
는
Figure 112016009345226-pct00031
인 네트워크 영역 내에서
Figure 112016009345226-pct00032
인 서비스의 분배를 나타내며;
Figure 112016009345226-pct00033
는
Figure 112016009345226-pct00034
인 서비스를 요청하고
Figure 112016009345226-pct00035
에 위치되는 단말기에 의해 사용되는 리소스 블록의 품질을 나타내며;
Figure 112016009345226-pct00036
는 시스템 리소스 블록의 총량을 나타내며;
Figure 112016009345226-pct00037
는
Figure 112016009345226-pct00038
에 위치되고
Figure 112016009345226-pct00039
인 서비스를 요청하는 단말기의 평균 전송 시간 비율을 나타내며,
Figure 112016009345226-pct00040
는 다음과 같이 표현된다:
Figure 112016009345226-pct00041
여기서,
Figure 112016009345226-pct00042
는
Figure 112016009345226-pct00043
에 위치되고
Figure 112016009345226-pct00044
인 서비스를 요청하는 단말기에 의해 요구되는 업링크 대역폭을 나타내고;
Figure 112016009345226-pct00045
는
Figure 112016009345226-pct00046
에 위치되고
Figure 112016009345226-pct00047
인 서비스를 요청하는 단말기에 의해 획득되는 업링크 전송 대역폭을 나타내며, [MHz]를 단위로 이용하고,
Figure 112016009345226-pct00048
는 다음과 같이 표현된다:
Figure 112016009345226-pct00049
여기서,
Figure 112016009345226-pct00050
는
Figure 112016009345226-pct00051
인 셀에 속하고
Figure 112016009345226-pct00052
인 서비스를 요청하는 단말기 수신기에 의해 획득되는 SINR을 나타내고,
Figure 112016009345226-pct00053
은 다음과 같이 표현된다:
Figure 112016009345226-pct00054
여기서,
Figure 112016009345226-pct00055
는
Figure 112016009345226-pct00056
인 셀 내에서의
Figure 112016009345226-pct00057
인 서비스의 대역폭 효율 인자를 나타내고;
Figure 112016009345226-pct00058
은
Figure 112016009345226-pct00059
인 셀 내에서의
Figure 112016009345226-pct00060
인 서비스의 SINR 효율 인자를 나타내며;
Figure 112016009345226-pct00061
는
Figure 112016009345226-pct00062
에 위치되고
Figure 112016009345226-pct00063
인 서비스를 요청하는 단말기로부터
Figure 112016009345226-pct00064
인 셀에 의해 수신되는 신호의 전력을 나타내고;
Figure 112016009345226-pct00065
는 [mW]를 단위로서 사용하며, 다음과 같이 표현된다:
Figure 112016009345226-pct00066
여기서,
Figure 112016009345226-pct00067
는
Figure 112016009345226-pct00068
에 위치하고
Figure 112016009345226-pct00069
인 서비스를 요청하는 단말기의 전송 전력을 나타내고,
Figure 112016009345226-pct00070
는 다음과 같이 표현된다.
Figure 112016009345226-pct00071
여기서,
Figure 112016009345226-pct00072
는
Figure 112016009345226-pct00073
인 셀과
Figure 112016009345226-pct00074
에 위치하고
Figure 112016009345226-pct00075
인 서비스를 요청하는 단말기 사이의 경로 손실을 나타내고,
Figure 112016009345226-pct00076
는 [dB]를 단위로서 사용하며;
Figure 112016009345226-pct00077
는
Figure 112016009345226-pct00078
인 서비스를 요청하는 단말기의 최대 전송 전력을 나타내며,
Figure 112016009345226-pct00079
는 [dBM]을 단위로서 사용하고;
Figure 112016009345226-pct00080
는
Figure 112016009345226-pct00081
인 셀에 의해 수신되는 간섭 전력을 나타내고,
Figure 112016009345226-pct00082
는 [mW]를 단위로서 사용하며, 다음과 같이 표현된다:
Figure 112016009345226-pct00083
Figure 112016009345226-pct00084
여기서,
Figure 112016009345226-pct00085
는
Figure 112016009345226-pct00086
인 셀의 사전 설정된 부하 임계값이다.
선택적으로, 제1 최적화 모델을 풀이하는 것은: 변환 후의 제2 최적화 모델을 취득하기 위해, 제1 최적화 모델의 최적화 변수를 이산 파라미터 공간으로부터 연속 파라미터 공간에 맵핑하고, 제1 최적화 모델의 타깃 함수를 연속된 평활 함수로 변환하는 것; 제2 최적화 모델에 따라 연속 파라미터 공간의 최적화 변수의 솔루션을 결정하는 것; 그리고 이산 파라미터 공간의 최적화 변수의 솔루션을 결정하기 위해, 연속 파라미터 공간의 최적화 변수의 솔루션을 이산 파라미터 공간에 다시 맵핑하는 것을 더 포함할 수 있다. 연속 파라미터 공간에서의 솔루션은 하나의 값을 지칭할 수 있다는 것, 즉 연속 파라미터 공간에서의 최적화 변수의 값들은 이산 파라미터 공간에 다시 맵핑된다는 것을 이해하여야 한다.
본 발명의 본 실시예에서는, 이산 및 불연속의 최적화 문제가 연속의 최적화 문제로 변환되고, 이에 따라 연속 최적화 모델이, 연속 최적화 문제에 대해 현재의 검색 알고리즘(내점 방법(interior point method) 등)을 사용함으로써 해결될 수 있어서, 이에 따라 반복의 양을 감소시키고, 최적화의 해석 효율을 향상시킨다.
연속 파라미터 공간에서의 솔루션을 이산 파라미터 공간에 다시 맵핑하기 위한 복수의 방법들이 있을 수 있다는 것을 이해하여야 한다. 예를 들어, 연속 파라미터 공간에서의 솔루션으로부터 이산 파라미터 공간에서의 모든 값들까지의 최소 거리(유클리드 거리(Euclidean distance) 등)가 결정되고, 연속 파라미터 공간에서의 솔루션에 대해 최소 거리를 가지는 이산 파라미터 공간에서의 솔루션이 최종적으로 필요한 솔루션이 된다. 물론, 연속 파라미터 공간에서의 솔루션에 가장 근접하고 연속 파라미터 공간에서의 솔루션보다 큰 솔루션을 이산 파라미터 공간에서 검색하고, 발견된 솔루션을 최종 솔루션으로 사용하기 위해, 직접 절단(direct truncation) 방식도 사용될 수 있다. 이 방법은 본 발명의 본 실시예로 구체적으로 한정되지 않는다.
도 1을 참고하여, 본 발명의 본 실시예에 따르는 업링크 전력 제어 방법이 위에서 상세하게 설명되었다. 이하에서는 도 2 및 도 3을 참고하여 본 발명의 일 실시예에 따르는 업링크 전력 제어 장치를 상세하게 설명한다. 이 장치는 기지국이거나 또는 독립된 논리 엔티티 또는 장치일 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 업링크 전력 제어 장치의 도식적인 블록도이다. 업링크 전력 제어 장치(200)는 처리 유닛(210)과 제어 유닛(220)을 포함한다.
처리 유닛(210)은 KPI 모델에 따라 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터를 최적화하도록 구성되고, 여기서 KPI 모델은 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터와 복수의 셀이 위치하고 있는 네트워크의 적어도 하나의 KPI 사이의 맵핑 관계를 나타내는데 이용된다.
제어 유닛(220)은 처리 유닛(210)에 의해 획득되는 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터에 따라 복수의 셀 내의 사용자 장치에 대해 업링크 전력 제어를 수행하도록 구성된다.
본 발명의 본 실시예에서, 복수의 셀이 위치되어 있는 네트워크의 KPI에 대한 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터의 영향을 고려함으로써, 네트워크의 전체적인 성능의 관점에서 더욱 최적화되는 업링크 전력 제어 파라미터를 획득하게 되고, 이에 따라 네트워크의 전반적인 성능을 향상시킬 수 있게 된다.
본 발명의 본 실시예에서, 복수의 셀의 업링크 전원 제어 파라미터는 다음을 포함할 수 있다: 복수의 셀 중의 각각의 셀의 업링크 전원 제어 기준값, 각각의 셀의 업링크 경로 손실 보상 인자. 그리고, 다른 셀 수준에서의 업링크 전원 제어 파라미터를 더 포함할 수 있다.
선택적으로, 일 실시예로서, 처리 유닛(210)은 구체적으로, KPI 모델에 따라 제1 최적화 모델을 생성하고 - 여기서, 제1 최적화 모델은 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터를 최적화 변수로 사용하고, 업링크 전력 제어 파라미터의 값 범위 내의 적어도 하나의 KPI의 최적의 솔루션을 최적화 타깃으로 사용함 - ; 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터를 획득하기 위해 제1 최적화 모델을 풀이하도록 구성된다.
선택적으로, 다른 실시예로서, 적어도 하나의 KPI가 복수의 KPI가 된다.
본 발명의 본 실시예에서의 적어도 하나의 KPI는 하나의 KPI 또는 복수의 KPI일 수 있음을 알아야 한다. KPI는 서로 충돌할 수 있기 때문에, 즉 하나의 KPI에서의 증가가 다른 KPI에서의 감소를 야기할 수 있기 때문에, 조인트 최적화(joint optimization)를 수행하기 위해 복수의 KPI를 선택하는 것은 전반적인 네트워크 성능의 균형을 도모하는데 더욱 적합할 수 있다.
선택적으로, 다른 실시예로서, 처리 유닛(210)은 구체적으로, 변환 후의 제2 최적화 모델을 취득하기 위해, 제1 최적화 모델의 최적화 변수를 이산 파라미터 공간으로부터 연속 파라미터 공간에 맵핑하고, 제1 최적화 모델의 타깃 함수를 연속된 평활 함수(continuous and smooth function)로 변환하며; 제2 최적화 모델에 따라 연속 파라미터 공간의 최적화 변수의 솔루션을 결정하고; 이산 파라미터 공간의 최적화 변수의 솔루션을 결정하기 위해, 연속 파라미터 공간의 최적화 변수의 솔루션을 이산 파라미터 공간에 다시 맵핑하도록 구성된다.
본 발명의 본 실시예에서는, 이산 및 불연속의 최적화 문제가 연속의 최적화 문제로 변환되고, 이에 따라 연속 최적화 모델이, 연속 최적화 문제에 대해 현재의 검색 알고리즘(내점 방법 등)을 사용함으로써 해결될 수 있어서, 이에 따라 반복의 양을 감소시키고, 최적화의 해석 효율을 향상시킨다.
선택적으로, 다른 실시예로서, 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터는 복수의 셀 중의 각각의 셀의 업링크 전력 제어 기준값 및 각각의 셀의 업링크 경로 손실 보상 인자를 포함한다.
선택적으로, 다른 실시예로서, 네트워크의 적어도 하나의 KPI는 다음의 것 중 적어도 하나를 포함한다: 업링크 부하, 콜 드롭 및 차단비(CDBR) 및 평균 업링크 신호 대 간섭 플러스 잡음비.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 업링크 전력 제어 장치의 도식적인 블록도이다. 업링크 전력 제어 장치(300)는 메모리(310)와 프로세서(320)를 포함한다.
메모리(310)는 실행 중에 프로세서(320)에 의해 요구되는 명령어를 저장하도록 구성된다.
프로세서(320)는: KPI 모델에 따라, 메모리(310) 내의 명령어에 기초하여 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터를 최적화하고 - 여기서 KPI 모델은 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터와 복수의 셀이 위치하고 있는 네트워크의 적어도 하나의 KPI 사이의 맵핑 관계를 나타내는데 이용됨 - , 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터에 따라 복수의 셀 내의 사용자 장치에 대해 업링크 전력 제어를 수행하도록 구성된다.
본 발명의 본 실시예에서, 복수의 셀의 업링크 전원 제어 파라미터는 다음을 포함할 수 있다: 복수의 셀 중의 각각의 셀의 업링크 전원 제어 기준값, 각각의 셀의 업링크 경로 손실 보상 인자. 그리고, 다른 셀 수준에서의 업링크 전원 제어 파라미터를 더 포함할 수 있다.
선택적으로, 일 실시예로서, 프로세서(320)는 구체적으로, KPI 모델에 따라 제1 최적화 모델을 생성하고 - 여기서, 제1 최적화 모델은 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터를 최적화 변수로 사용하고, 업링크 전력 제어 파라미터의 값 범위 내의 적어도 하나의 KPI의 최적의 솔루션을 최적화 타깃으로 사용함 - ; 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터를 획득하기 위해 제1 최적화 모델을 풀이하도록 구성된다.
선택적으로, 다른 실시예로서, 적어도 하나의 KPI는 복수의 KPI가 된다.
본 발명의 본 실시예에서의 적어도 하나의 KPI는 하나의 KPI 또는 복수의 KPI일 수 있음을 알아야 한다. KPI는 서로 충돌할 수 있기 때문에, 즉 하나의 KPI에서의 증가가 다른 KPI에서의 감소를 야기할 수 있기 때문에, 조인트 최적화를 수행하기 위해 복수의 KPI를 선택하는 것은 전반적인 네트워크 성능의 균형을 도모하는데 더욱 적합할 수 있다.
선택적으로, 다른 실시예로서, 프로세서(320)는 구체적으로, 변환 후의 제2 최적화 모델을 취득하기 위해, 제1 최적화 모델의 최적화 변수를 이산 파라미터 공간으로부터 연속 파라미터 공간에 맵핑하고, 제1 최적화 모델의 타깃 함수를 연속된 평활 함수로 변환하며; 제2 최적화 모델에 따라 연속 파라미터 공간의 최적화 변수의 솔루션을 결정하고; 이산 파라미터 공간의 최적화 변수의 솔루션을 결정하기 위해, 연속 파라미터 공간의 최적화 변수의 솔루션을 이산 파라미터 공간에 다시 맵핑하도록 구성된다.
본 발명의 본 실시예에서는, 이산 및 불연속의 최적화 문제가 연속의 최적화 문제로 변환되고, 이에 따라 연속 최적화 모델이, 연속 최적화 문제에 대해 현재의 검색 알고리즘(내점 방법 등)을 사용함으로써 해결될 수 있어서, 이에 따라 반복의 양을 감소시키고, 최적화의 해석 효율을 향상시킨다.
선택적으로, 다른 실시예로서, 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터는 복수의 셀 중의 각각의 셀의 업링크 전력 제어 기준값 및 각각의 셀의 업링크 경로 손실 보상 인자를 포함한다.
선택적으로, 다른 실시예로서, 네트워크의 적어도 하나의 KPI는 다음의 것 중 적어도 하나를 포함한다: 업링크 부하, 콜 드롭 및 차단비(CDBR) 및 평균 업링크 신호 대 간섭 플러스 잡음비.
통상의 기술자라면, 본 명세서에 개시되어 있는 실시예들에서 설명되고 있는 예시들과 조합하여, 유닛들 및 알고리즘 단계들이 전자 하드웨어 또는 컴퓨터 소프트웨어 및 전자 하드웨어의 조합에 의해 구현될 수 있다는 것을 알 수 있을 것이다. 그 기능들을 하드웨어로 수행할지 소프트웨어로 수행할지는 기술적 해결수단의 구체적인 적용 및 설계 제한 조건에 의존한다. 통상의 기술자라면 각각의 구체적인 적용에 대해 위 설명된 기능들을 구현하기 위해 상이한 방법들을 사용할 수 있을 것이나, 이것이 본 발명의 범위를 넘어서는 구현으로 간주되어서는 안 된다.
통상의 기술자라면, 편리하고 간단한 설명의 목적에서, 전술한 시스템, 장치, 및 유닛의 상세한 작동 과정에 대해서는, 전술한 방법 실시예들에서의 대응하는 과정이 참고될 수 있어서, 다시 상세하게 설명되지는 않았다는 것을 명확하게 이해할 것이다.
본 출원에서 제공되는 복수의 실시예들에서, 개시된 시스템, 장치, 및 방법이 다른 방식으로도 구현될 수 있다는 것을 이해하여야 한다. 예를 들어, 설명된 장치 실시예는 단지 예시일 뿐이다. 예를 들어, 유닛 분할 구성은 단지 논리적 기능의 분할일 뿐이며, 실제 구현에서는 다른 분할 구성이 될 수도 있다. 예를 들어, 복수의 유닛 또는 구성요소는 다른 시스템에 조합되거나 통합될 수 있고, 일부 특징들이 무시되거나 수행되지 않을 수도 있다. 또한, 표시된 또는 설명된 공통 결합 또는 직접 결합 또는 통신 접속은 몇몇의 인터페이스를 사용하여 구현될 수 있다. 장치간 또는 유닛간 간접 결합 또는 통신 접속은 전자적으로, 기계적으로, 또는 다른 형태로 구현될 수 있다.
분리된 부분으로 설명된 유닛들은 물리적으로 분리되거나 분리되지 않을 수 있고, 유닛으로 표시된 부분들은 물리적 유닛이거나 물리적 유닛이 아닐 수도 있으며, 하나의 위치 내에 위치될 수도 있으나, 복수의 네트워크 유닛 상에 분배될 수도 있다. 실시예들의 해결수단의 목적을 달성하기 위해, 실제 필요에 따라 유닛들의 일부 또는 전부가 선택될 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예들에서의 기능적 유닛들은 하나의 처리 유닛에 통합될 수도 있지만, 각각의 유닛들이 물리적으로 독립하여 존재할 수도 있고, 다르게는 2개 이상의 유닛이 하나의 유닛으로 통합되기도 한다.
기능들이 소프트웨어 기능성 유닛의 형태로 구현되어 독립된 제품으로서 판매 또는 사용되는 경우, 그 기능들은 컴퓨터 판독 가능형 저장 매체에 저장될 수 있다. 이러한 이해에 기초하여, 본 발명의 본질적인 기술적 해결수단들, 또는 종래기술에 공헌하는 부분, 또는 일부의 기술적 해결수단들이 소프트웨어 제품의 형태로 구현될 수 있다. 컴퓨터 소프트웨어 제품은 저장 매체 내에 저장되고, 컴퓨터 장치(개인용 컴퓨터, 서버, 또는 네트워크 장치일 수 있음)가 본 발명의 실시예들에서 설명되는 방법의 단계들 중 일부 또는 전부를 수행하도록 명령하기 위한 복수의 명령어들을 포함한다. 전술한 저장 매체는: USB 플래시 드라이브, 제거 가능한 하드디스크, 리드 온리 메모리(ROM), 랜덤 액세스 메모리(RAM), 자기 디스크, 또는 광 디스크와 같은, 프로그램 코드를 저장 가능한 임의의 매체를 포함한다.
전술한 설명들은 단지 본 발명의 특정 구현 방식에 해당할 뿐이며, 본 발명의 보호범위를 한정하도록 의도된 것이 아니다. 통상의 기술자가 본 발명에 개시된 기술적 범위 내에서 이해하는 임의의 변형 또는 대체는 모두 본 발명의 보호범위 내에 포함되어야 한다. 따라서, 본 발명의 보호범위는 청구범위의 보호범위의 대상이 되어야 한다.

Claims (12)

  1. 업링크 전력 제어 방법으로서,
    핵심 성능 지표(Key Performance Indicator, KPI) 모델에 따라 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터를 최적화하는 단계 - 상기 KPI 모델은 상기 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터와 상기 복수의 셀이 위치하고 있는 네트워크의 적어도 하나의 KPI 사이의 맵핑 관계를 나타내는데 이용됨 - ; 및
    상기 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터에 따라 상기 복수의 셀 내의 사용자 장치에 대해 업링크 전력 제어를 수행하는 단계
    를 포함하는 업링크 전력 제어 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 KPI 모델에 따라 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터를 최적화하는 단계는,
    상기 KPI 모델에 따라 제1 최적화 모델을 생성하는 단계 - 상기 제1 최적화 모델은 상기 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터를 최적화 변수로 사용하고, 상기 업링크 전력 제어 파라미터의 값 범위 내의 적어도 하나의 KPI의 최적의 솔루션을 최적화 타깃으로 사용함 - ; 및
    상기 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터를 획득하기 위해 상기 제1 최적화 모델을 풀이하는 단계
    를 포함하는, 업링크 전력 제어 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 KPI는 복수의 KPI이고, 상기 KPI 모델에 따라 제1 최적화 모델을 생성하는 단계는,
    상기 제1 최적화 모델의 최적화 변수로서 상기 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터를 결정하는 단계; 및
    상기 제1 최적화 모델의 최적화 타깃으로서 상기 복수의 KPI의 최소 가중치를 결정하는 단계
    를 포함하는, 업링크 전력 제어 방법.
  4. 제2항 또는 제3항에 있어서,
    상기 제1 최적화 모델을 풀이하는 단계는,
    변환 후의 제2 최적화 모델을 취득하기 위해, 상기 제1 최적화 모델의 최적화 변수를 이산 파라미터 공간(discrete parameter space)으로부터 연속 파라미터 공간에 맵핑하고, 상기 제1 최적화 모델의 타깃 함수를 연속된 평활 함수(continuous and smooth function)로 변환하는 단계;
    상기 제2 최적화 모델에 따라 상기 연속 파라미터 공간의 최적화 변수의 솔루션을 결정하는 단계; 및
    상기 이산 파라미터 공간의 최적화 변수의 솔루션을 결정하기 위해, 상기 연속 파라미터 공간의 최적화 변수의 솔루션을 상기 이산 파라미터 공간에 다시 맵핑하는 단계
    를 포함하는, 업링크 전력 제어 방법.
  5. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터는, 상기 복수의 셀 중의 각각의 셀의 업링크 전력 제어 기준값 및 상기 각각의 셀의 업링크 경로 손실 보상 인자를 포함하는, 업링크 전력 제어 방법.
  6. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 네트워크의 적어도 하나의 KPI는, 업링크 부하, 콜 드롭 및 차단비(call drop and block ratio, CDBR) 및 평균 업링크 신호 대 간섭 플러스 잡음비 중 적어도 하나를 포함하는, 업링크 전력 제어 방법.
  7. 업링크 전력 제어 장치로서,
    프로세서; 및
    메모리
    를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    핵심 성능 지표(KPI) 모델에 따라 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터를 최적화하고 - 상기 KPI 모델은 상기 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터와 상기 복수의 셀이 위치하고 있는 네트워크의 적어도 하나의 KPI 사이의 맵핑 관계를 나타내는데 이용됨 - ;
    상기 프로세서에 의해 획득되는 상기 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터에 따라 상기 복수의 셀 내의 사용자 장치에 대해 업링크 전력 제어를 수행하도록 구성되며,
    상기 메모리는,
    실행 중에 상기 프로세서에 의해 요구되는 명령어를 저장하도록 구성되는, 업링크 전력 제어 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 프로세서는 구체적으로, 상기 KPI 모델에 따라 제1 최적화 모델을 생성하고 - 상기 제1 최적화 모델은 상기 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터를 최적화 변수로 사용하고, 상기 업링크 전력 제어 파라미터의 값 범위 내의 적어도 하나의 KPI의 최적의 솔루션을 최적화 타깃으로 사용함 - ; 상기 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터를 획득하기 위해 상기 제1 최적화 모델을 풀이하도록 구성되는, 업링크 전력 제어 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 KPI는 복수의 KPI이고, 상기 프로세서는 구체적으로,
    상기 제1 최적화 모델의 최적화 변수로서 상기 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터를 결정하고; 상기 제1 최적화 모델의 최적화 타깃으로서 상기 복수의 KPI의 최소 가중치를 결정하도록 구성되는, 업링크 전력 제어 장치.
  10. 제8항 또는 제9항에 있어서,
    상기 프로세서는 구체적으로, 변환 후의 제2 최적화 모델을 취득하기 위해, 상기 제1 최적화 모델의 최적화 변수를 이산 파라미터 공간으로부터 연속 파라미터 공간에 맵핑하고, 상기 제1 최적화 모델의 타깃 함수를 연속된 평활 함수(continuous and smooth function)로 변환하며; 상기 제2 최적화 모델에 따라 상기 연속 파라미터 공간의 최적화 변수의 솔루션을 결정하고; 상기 이산 파라미터 공간의 최적화 변수의 솔루션을 결정하기 위해, 상기 연속 파라미터 공간의 최적화 변수의 솔루션을 상기 이산 파라미터 공간에 다시 맵핑하도록 구성되는, 업링크 전력 제어 장치.
  11. 제7항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 복수의 셀의 업링크 전력 제어 파라미터는, 상기 복수의 셀 중의 각각의 셀의 업링크 전력 제어 기준값 및 상기 각각의 셀의 업링크 경로 손실 보상 인자를 포함하는, 업링크 전력 제어 장치.
  12. 제7항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 네트워크의 적어도 하나의 KPI는, 업링크 부하, 콜 드롭 및 차단비(CDBR) 및 평균 업링크 신호 대 간섭 플러스 잡음비 중 적어도 하나를 포함하는, 업링크 전력 제어 장치.
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