KR102034842B1 - 이기종 네트워크 환경에서의 상황 정보 기반 핸드오버 방법 및 장치 - Google Patents

이기종 네트워크 환경에서의 상황 정보 기반 핸드오버 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

이기종 네트워크 환경에서의 상황 정보 기반 핸드오버 방법 및 장치가 개시된다. 매크로셀 계층과 소형셀 계층으로 분리되는 이기종 네트워크 환경에서의 상황 정보 기반 핸드오버 방법은, 사용자 단말의 요청 서비스의 데이터 전송 속도에 따라 분류되는 데이터 타입을 반영하여 상기 매크로셀 계층 및 상기 소형셀 계층 중 어느 하나의 계층을 선택하고, 선택한 계층에서 상기 사용자 단말의 요청 서비스의 핸드오버가 가능한 타겟셀 후보를 추출하며, 상기 타겟셀 후보에 상기 이기종 네트워크 환경 내에서 핸드오버 발생 절차 또는 기지국의 전체 에너지 소비량을 최소화시키는 하나의 타겟셀을 탐색하는 최적화 알고리즘을 적용하여 상기 사용자 단말의 요청 서비스를 핸드오버 할 하나의 타겟셀을 추출한다.

Description

이기종 네트워크 환경에서의 상황 정보 기반 핸드오버 방법 및 장치{INFORMATION-BASED HANDOVER METHOD AND APPARATUS IN HETEROGENEOUS NETWORK}
본 발명은 이기종 네트워크 환경에서의 상황 정보 기반 핸드오버 방법 및 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 이기종 네트워크 환경에서 발생하는 최종 핸드오버 횟수 또는 기지국의 전체 에너지 소비량을 최소화시키는 핸드오버 방법 및 장치에 관한 것이다.
매크로셀 및 소형셀이 중첩되어 있는 이기종 네트워크 환경에서, 매크로셀의 신호가 약한 지역을 커버하거나 매크로셀의 부하를 줄이고 고속 전송을 통해 서비스 품질을 향상시키기 위한 소형셀 배치 기술의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 아울러, 이기종 네트워크 환경의 중첩된 구조를 활용하여 불필요한 기지국의 상태를 제어함으로써 기지국에서 소비되는 전력 절약을 도모하는 연구가 활발히 진행되고 있다.
예를 들면, 신호셀과 데이터셀이 분리된 셀 구조를 통한 전력 절약 그린 기술이 제안된바 있다. 매크로셀은 낮은 주파수 대역을 통해 넓은 영역을 커버하며 신호(signal) 만을 주로 처리하고, 소형셀은 높은 주파수 대역을 통해 좁은 영역을 커버하며 데이터를 주로 처리하는 구조이다.
또한, 매크로셀과 소형셀이 중첩된 다중 계층 셀 구조에서 발생할 수 있는 모든 경우의 핸드오버 절차를 분류하고, SNIP(Signal-to-Noise-plus-Interface Ratio), signal level, 사용자 단말의 이동 속도 등을 기준으로 하는 조건을 만족하는 셀을 핸드오버 타겟셀로 정하는 방식으로, 핸드오버 call 발생 시 허용을 제어하는 알고리즘에 따른 CAC(call Admission Control) 기법이 제안된바 있다. CAC 기법에 따르면 불필요한 핸드오버 시그널링 오버헤드를 줄일 수 있다.
또한, CAC 기법의 확장 기법으로, 매크로셀과 소형셀이 중첩된 다중 계층 셀 구조에서 발생할 수 있는 모든 핸드오버 케이스에 대해 핸드오버 타겟셀 설정 시 타겟셀 후보 리스트를 만들어 관리하되, 서비스 받는 사용자 단말의 특성을 고려하여 매크로셀 및 소형셀로 타겟셀 후보 리스트를 구분하여 관리할 수 있다. 타겟셀 리스트 중 RSRP, 사용자 단말의 이동 속도, 타겟셀의 트래픽 로드, 핸드오버 수용 보장 여부를 비교한 뒤, 최적의 타겟셀이라 판단되는 타겟셀로 핸드오버를 수행할 수 있다. 이때, 설정되는 타겟셀은 핸드오버가 가능하되 트래픽 로드가 가장 많은 셀로 설정함으로써, 트래픽을 집중시켜 낮은 트래픽 로드의 셀은 오프 상태로 천이시킬 수 있다. 결과적으로는 에너지 소모를 줄일 수 있다.
이와 같은 종래의 기법에 따르면 불필요한 핸드오버 발생 횟수를 줄일 수 있고 기지국의 상태를 제어함에 따라 전력 절약을 도모할 수 있다. 그러나, 핸드오버 발생 시 서비스 할 데이터의 타입을 분류해두고 있지 않아 매크로셀 및 소형셀이 각각 모든 데이터 전달을 처리해야하므로, 비교적 많은 시그널링 오버헤드가 발생할 수 있다. 또한, 핸드오버 타겟셀 설정 시 핸드오버에 적합한 여러 경우의 후보가 나올 수 있어, 선정된 타겟셀이 반드시 최적의 핸드오버 타겟셀이라 보기 힘들다.
본 발명의 일측면은 사용자 단말의 요청 서비스의 데이터 타입을 반영하여 매크로셀 계층 및 소형셀 계층 중 어느 하나의 계층을 선택하여 타겟셀 후보를 추출하고, 타겟셀 후보에 핸드오버 발생 절차 또는 기지국의 전체 에너지 소비량을 최소화시키는 하나의 타겟셀을 탐색하는 최적화 알고리즘을 적용하여 하나의 타겟셀을 추출하는 이기종 네트워크 환경에서의 상황 정보 기반 핸드오버 방법을 제공한다.
본 발명의 다른 측면은 사용자 단말에 탑재되어 사용자 단말의 요청 서비스의 데이터 타입을 반영하여 매크로셀 계층 및 소형셀 계층 중 어느 하나의 계층을 선택하여 타겟셀 후보를 추출하고, 타겟셀 후보에 핸드오버 발생 절차 또는 기지국의 전체 에너지 소비량을 최소화시키는 하나의 타겟셀을 탐색하는 최적화 알고리즘을 적용하여 하나의 타겟셀을 추출하는 이기종 네트워크 환경에서의 상황 정보 기반 핸드오버 장치를 제공한다.
본 발명의 일측면은 매크로셀 계층과 소형셀 계층으로 분리되는 이기종 네트워크 환경에서의 상황 정보 기반 핸드오버 방법에 관한 것으로, 사용자 단말의 요청 서비스의 데이터 전송 속도에 따라 분류되는 데이터 타입을 반영하여 상기 매크로셀 계층 및 상기 소형셀 계층 중 어느 하나의 계층을 선택하고, 선택한 계층에서 상기 사용자 단말의 요청 서비스의 핸드오버가 가능한 타겟셀 후보를 추출하며, 상기 타겟셀 후보에 상기 이기종 네트워크 환경 내에서 핸드오버 발생 절차 또는 기지국의 전체 에너지 소비량을 최소화시키는 하나의 타겟셀을 탐색하는 최적화 알고리즘을 적용하여 상기 사용자 단말의 요청 서비스를 핸드오버 할 하나의 타겟셀을 추출한다.
한편, 사용자 단말의 요청 서비스의 데이터 전송 속도에 따라 분류되는 데이터 타입을 반영하여 상기 매크로셀 계층 및 상기 소형셀 계층 중 어느 하나의 계층을 선택하는 것은, 상기 사용자 단말의 이동 속도와 임계 속도를 비교하는 것을 더 포함하고, 상기 사용자 단말의 이동 속도와 임계 속도의 비교 결과에 따라 사용자 단말의 요청 서비스의 데이터 타입과 무관하게 상기 매크로셀 계층을 선택하거나, 상기 사용자 단말의 요청 서비스의 데이터 전송 속도에 따라 분류되는 데이터 타입을 반영하여 상기 매크로셀 계층 및 상기 소형셀 계층 중 어느 하나의 계층을 선택하는 것일 수 있다.
또한, 사용자 단말의 요청 서비스의 데이터 전송 속도에 따라 분류되는 데이터 타입을 반영하여 상기 매크로셀 계층 및 상기 소형셀 계층 중 어느 하나의 계층을 선택하는 것은, 상기 사용자 단말의 요청 서비스의 데이터 전송 속도가 미리 설정되는 저속 범위에 해당하여 상기 데이터 타입이 저속 데이터로 분류되면, 상기 매크로셀 계층을 선택하는 것을 포함할 수 있다.
또한, 사용자 단말의 요청 서비스의 데이터 전송 속도에 따라 분류되는 데이터 타입을 반영하여 상기 매크로셀 계층 및 상기 소형셀 계층 중 어느 하나의 계층을 선택하는 것은, 상기 사용자 단말의 요청 서비스의 데이터 전송 속도가 미리 설정되는 고속에 해당하여 상기 데이터 타입이 고속 데이터로 분류되면, 상기 소형셀 계층에서 상기 사용자 단말의 요청 서비스의 핸드오버가 가능한 소형셀 중 임계 트래픽 이상의 트래픽을 갖는 소형셀이 존재하는지를 확인하여 상기 매크로셀 계층 및 상기 소형셀 계층 중 어느 하나의 계층을 선택하는 것을 포함할 수 있다.
또한, 상기 소형셀 계층에서 상기 사용자 단말의 요청 서비스의 핸드오버가 가능한 소형셀 중 임계 트래픽 이상의 트래픽을 갖는 소형셀이 존재하는지를 확인하여 상기 매크로셀 계층 및 상기 소형셀 계층 중 어느 하나의 계층을 선택하는 것은, 상기 소형셀 계층에서 상기 사용자 단말의 요청 서비스의 핸드오버가 가능한 소형셀 중 임계 트래픽 이상의 트래픽을 갖는 소형셀이 존재하면 상기 소형셀 계층을 선택하고, 상기 소형셀 계층에서 상기 사용자 단말의 요청 서비스의 핸드오버가 가능한 소형셀 중 임계 트래픽 이상의 트래픽을 갖는 소형셀이 존재하지 않으면 상기 매크로셀 계층을 선택하는 것일 수 있다.
또한, 상기 소형셀 계층에서 상기 사용자 단말의 요청 서비스의 핸드오버가 가능한 소형셀 중 임계 트래픽 미만의 트래픽을 갖는 소형셀이 오프 상태로 천이되도록 유도하는 것을 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 타겟셀 후보에 상기 이기종 네트워크 환경 내에서 핸드오버 발생 절차 또는 기지국의 전체 에너지 소비량을 최소화시키는 하나의 타겟셀을 탐색하는 최적화 알고리즘을 적용하여 상기 사용자 단말의 요청 서비스를 핸드오버 할 하나의 타겟셀을 추출하는 것은, 상기 이기종 네트워크 환경 내에서 발생하는 최종 핸드오버 횟수 또는 기지국의 전체 에너지 소비량을 목적함수로 두고, 상기 이기종 네트워크 환경 내에서 발생할 수 있는 핸드오버 케이스별로 제약을 둔 최적화 식을 설정하며, 상기 최적화 식에서 상기 목적함수에 대한 하나의 해를 탐색하는 생체모방 알고리즘(PSO) 기반의 상기 최적화 알고리즘을 적용하여 상기 타겟셀 후보 중 상기 사용자 단말의 요청 서비스를 핸드오버 할 하나의 타겟셀을 추출하는 것일 수 있다.
한편, 본 발명의 다른 측면은 매크로셀 계층과 소형셀 계층으로 분리되는 이기종 네트워크 환경에서의 상황 정보 기반 핸드오버 장치에 관한 것으로, 사용자 단말의 요청 서비스의 데이터 전송 속도에 따라 분류되는 데이터 타입을 반영하여 상기 매크로셀 계층 및 상기 소형셀 계층 중 어느 하나의 계층을 선택하고, 선택한 계층에서 상기 사용자 단말의 요청 서비스의 핸드오버가 가능한 타겟셀 후보를 추출하는 타겟셀 후보 추출부 및 상기 타겟셀 후보에 상기 이기종 네트워크 환경 내에서 핸드오버 발생 절차 또는 기지국의 전체 에너지 소비량을 최소화시키는 하나의 타겟셀을 탐색하는 최적화 알고리즘을 적용하여 상기 사용자 단말의 요청 서비스를 핸드오버 할 하나의 타겟셀을 추출하는 최적화부를 포함한다.
한편, 상기 타겟셀 후보 추출부는, 상기 사용자 단말의 이동 속도와 임계 속도를 비교하는 것을 더 포함하고, 상기 사용자 단말의 이동 속도와 임계 속도의 비교 결과에 따라 사용자 단말의 요청 서비스의 데이터 타입과 무관하게 상기 매크로셀 계층을 선택하거나, 상기 사용자 단말의 요청 서비스의 데이터 전송 속도에 따라 분류되는 데이터 타입을 반영하여 상기 매크로셀 계층 및 상기 소형셀 계층 중 어느 하나의 계층을 선택할 수 있다.
또한, 상기 타겟셀 후보 추출부는, 상기 사용자 단말의 요청 서비스의 데이터 전송 속도가 미리 설정되는 저속 범위에 해당하여 상기 데이터 타입이 저속 데이터로 분류되면, 상기 매크로셀 계층을 선택하는 것을 포함할 수 있다.
또한, 상기 타겟셀 후보 추출부는, 상기 사용자 단말의 요청 서비스의 데이터 전송 속도가 미리 설정되는 고속에 해당하여 상기 데이터 타입이 고속 데이터로 분류되면, 상기 소형셀 계층에서 상기 사용자 단말의 요청 서비스의 핸드오버가 가능한 소형셀 중 임계 트래픽 이상의 트래픽을 갖는 소형셀이 존재하는지를 확인하여 상기 매크로셀 계층 및 상기 소형셀 계층 중 어느 하나의 계층을 선택하는 것을 포함할 수 있다.
또한, 상기 타겟셀 후보 추출부는, 상기 소형셀 계층에서 상기 사용자 단말의 요청 서비스의 핸드오버가 가능한 소형셀 중 임계 트래픽 이상의 트래픽을 갖는 소형셀이 존재하면 상기 소형셀 계층을 선택하고, 상기 소형셀 계층에서 상기 사용자 단말의 요청 서비스의 핸드오버가 가능한 소형셀 중 임계 트래픽 이상의 트래픽을 갖는 소형셀이 존재하지 않으면 상기 매크로셀 계층을 선택할 수 있다.
또한, 상기 타겟셀 후보 추출부는, 상기 소형셀 계층에서 상기 사용자 단말의 요청 서비스의 핸드오버가 가능한 소형셀 중 임계 트래픽 미만의 트래픽을 갖는 소형셀이 오프 상태로 천이되도록 유도하는 것을 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 최적화부는, 상기 이기종 네트워크 환경 내에서 발생하는 최종 핸드오버 횟수 또는 기지국의 전체 에너지 소비량을 목적함수로 두고, 상기 이기종 네트워크 환경 내에서 발생할 수 있는 핸드오버 케이스별로 제약을 둔 최적화 식을 설정하며, 상기 최적화 식에서 상기 목적함수에 대한 하나의 해를 탐색하는 생체모방 알고리즘(PSO) 기반의 최적화 알고리즘을 적용하여 상기 타겟셀 후보 중 상기 사용자 단말의 요청 서비스를 핸드오버 할 하나의 타겟셀을 추출할 수 있다.
상술한 본 발명의 일측면에 따르면 데이터 타입을 반영하여 저속의 데이터는 주로 매크로셀에서 처리하고, 고속의 데이터는 주로 소형셀에서 처리할 수 있도록 하여, 낮은 트래픽을 갖는 소형셀 기지국은 오프 상태로 천이되도록 유도함으로써 에너지 효율 향상을 도모할 수 있다.
또한, 타겟셀 후보 중 하나의 타겟셀을 추출하는데 있어서, 생체모방 알고리즘(PSO:Particle Swarm Optimization) 기반의 최적화 알고리즘을 적용하여 적은 계산량으로 타겟셀 후보 중 불필요한 핸드오버 시그널링 오버헤드를 줄이고 에너지 효율을 향상시킬 수 있는 타겟셀을 선정할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 이기종 네트워크 환경을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 상황 정보 기반 핸드오버 장치의 제어 블록도이다.
도 3은 도 2에 도시된 최적화부에서 적용하는 최적화 알고리즘을 나타낸 도면이다.
도 4는 이기종 네트워크 환경에서 종래의 방식에 따른 핸드오버 절차의 일 예를 도시한 도면이다.
도 5는 이기종 네트워크 환경에서 본 발명의 일 실시예에 따른 상황 정보 기반 핸드오버 장치를 적용한 핸드오버 절차의 일 예를 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 다른 이기종 네트워크 환경에서의 상황 정보 기반 핸드오버 방법의 순서도이다.
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예와 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.
이하, 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 이기종 네트워크 환경을 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 이기종 네트워크 환경(1)은 매크로셀(10) 기지국으로 이루어지는 매크로셀 계층과, 소형셀(20) 기지국으로 이루어지는 소형셀 계층으로 분리될 수 있다.
매크로셀(10)은 낮은 주파수 대역을 통해 넓은 영역을 커버하며 사용자 단말(30)의 제어 신호(control-signal)를 주로 처리할 수 있다.
소형셀(20)은 높은 주파수 대역을 통해 좁은 영역을 커버하며 사용자 단말(30)의 데이터를 주로 처리할 수 있다. 일반적으로 소형셀(20)은 하나의 매크로셀(10)이 서비스하는 영역 내에 복수 개 마련되며, 이러한 복수 개의 소형셀(20)이 매크로셀(10)의 부하를 줄이고 고속 전송을 통한 서비스 품질 향상을 위해 비교적 좁은 영역에서의 사용자 단말(30)의 데이터를 처리할 수 있다.
여기에서, 본 발명의 일 실시예에 따른 이기종 네트워크 환경(1)에서는 사용자 단말(30)의 요청 서비스의 데이터 전송 속도에 따라 데이터 타입을 저속의 데이터(low rate data) 및 고속의 데이터(high rate data)로 분류하는데, 저속의 데이터는 주로 매크로셀(10)에서 처리하고, 고속의 데이터는 주로 소형셀(20)에서 처리할 수 있다.
이와 같은 이기종 네트워크 환경(1)에서 사용자 단말(30)이 이동하는 경우, 핸드오버가 발생하게 된다. 즉, 사용자 단말(30)은 서비스를 받고 있는 기지국의 RSRP(resference signal received power)를 주기적으로 확인하고, 서비스를 받고 있는 기지국의 RSRP가 임계값 이하로 떨어지면, 주위의 핸드오버 가능한 기지국, 즉, 타겟셀 후보를 찾고, 타겟셀 후보 중 하나의 타겟셀을 선택하여 핸드오버를 수행할 수 있다. 이를 위해, 사용자 단말(30)에는 본 발명의 일 실시예에 따른 상황 정보 기반 핸드오버 장치(40)가 탑재될 수 있다. 이와 관련하여, 도 2를 참조하여 설명하기로 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 상황 정보 기반 핸드오버 장치의 제어 블록도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 다른 상황 정보 기반 핸드오버 장치(40)는 사용자 단말(30)이 핸드오버를 수행할 타겟셀 후보를 추출하는 타겟셀 후보 추출부(41) 및 타겟셀 후보 중 하나의 타겟셀을 추출하는 최적화부(42)를 포함하여 구성될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 상황 정보 기반 핸드오버 장치(40)는 일반적으로 핸드오버 타겟셀 설정 시 반영하는 RSRP, 사용자 단말(30)의 이동 속도, 타겟셀의 트래픽 및 핸드오버 수용 보장 여부 외에 추가적으로 데이터 타입을 반영하여 핸드오버 타겟셀 후보를 추출할 수 있다. 이에 따라, 본 발명의 일 실시예에 따른 상황 정보 기반 핸드오버 장치(40)는 저속의 데이터는 주로 매크로셀(10)에서 처리하고, 고속의 데이터는 주로 소형셀(20)에서 처리할 수 있도록 하여, 낮은 트래픽을 갖는 소형셀 기지국은 오프 상태로 천이되도록 유도함으로써 에너지 효율 향상을 도모할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 상황 정보 기반 핸드오버 장치(40)는 타겟셀 후보 중 하나의 타겟셀을 추출하는데 있어서, 생체모방 알고리즘(PSO:Particle Swarm Optimization) 기반의 최적화 알고리즘을 적용할 수 있다. 생체모방 알고리즘(PSO)는 새떼가 이동할 때 어떤 경로가 최적의 경로인지를 결정하는 데에서 기인한 알고리즘으로, 동적으로 변하는 환경, 한정된 자원 등에서 우수한 최적화 성능을 갖는다. 이에, 본 발명의 일 실시예에 따른 상황 정보 기반 핸드오버 장치(40)는 타겟셀 후보 중 불필요한 핸드오버 시그널링 오버헤드를 줄이고 에너지 효율을 향상시킬 수 있는 타겟셀을 선정할 수 있다.
이하, 도 2에 도시된 상황 정보 기반 핸드오버 장치(40)의 각 구성요소에 대하여 구체적으로 설명하기로 한다.
타겟셀 후보 추출부(41)는 사용자 단말(30)이 현재 서비스 받고 있는 기지국의 RSRP의 세기를 주기적으로 확인할 수 있다. 타겟셀 후보 추출부(41)는 사용자 단말(30)이 현재 서비스 받고 있는 기지국의 RSRP의 세기를 임계값(RSRP_th)과 비교할 수 있다. 타겟셀 후보 추출부(41)는 사용자 단말(30)이 현재 서비스 받고 있는 기지국의 RSRP의 세기가 임계값(RSRP_th)이하인 것으로 확인되면(A2 event), 주위의 기지국 중 사용자 단말(30)의 요청 서비스의 핸드오버가 가능한 기지국이 존재하는지를 확인할 수 있다. 타겟셀 후보 추출부(41)는 아래 수학식 1에 따라 사용자 단말(30) 주위에 존재하는 사용자 단말(30)의 요청 서비스의 핸드오버가 가능한 타겟셀 후보를 검색할 수 있다(A3 event).
Figure 112017120327995-pat00001
수학식 1에서 t 및 s 는 각각 타겟셀 후보 및 현재 서비스 받고 있는 셀을 의미하고, Of()는 주파수 특정 오프셋, Oc()는 셀 특정 오프셋, Off는 수학식 1에 관한 A3 event의 오프셋 파라미터, Hys는 이력 값(Hysteresis value)을 나타낸다.
타겟셀 후보 추출부(41)는 수학식 1에 따라 검색한 타겟셀 후보 중 아래의 수학식 2를 만족하지 못하는 타겟셀을 제외할 수 있다. 이는 타겟셀 후보의 핸드오버 수용 보장 여부를 확인하기 위함이다.
Figure 112017120327995-pat00002
수학식 2에서 C'는 active user에게 실제로 요구되는 capacity를 나타내고, Creq는 HO(Handover) Call에 의해 요구되는 capacity, THHO는 HO Call을 위해 예약된 cell capacity의 비율, C는 전체 capacity를 나타낸다.
타겟셀 후보 추출부(41)는 사용자 단말(30)의 이동 속도(UE Speed)를 확인할 수 있다. 타겟셀 후보 추출부(41)는 사용자 단말(30)의 이동 속도(UE Speed)와 임계 속도(V_threshold)를 비교할 수 있다. 타겟셀 후보 추출부(41)는 사용자 단말(30)의 이동 속도가 임계 속도를 초과하거나 임계 속도와 같은 경우, 이기종 네트워크의 매크로셀(10) 계층 및 소형셀(20) 계층 중 매크로셀(10) 계층을 선택하고, 매크로셀(10) 계층에서 타겟셀 후보를 추출할 수 있다. 타겟셀 후보 추출부(41)는 상기 수학식 1 및 2에 따라 검색된 타겟셀 후보 중 매크로셀(10) 기지국을 타겟셀 후보로 최종 선정할 수 있다. 이는, 사용자 단말(30)의 이동 속도가 임계 속도를 초과하는 경우, 사용자 단말(30)이 각 기지국의 서비스 범위를 빠르게 통과하는 것으로 볼 수 있으며, 이에 잦은 핸드오버가 발생할 것을 고려하여 서비스 범위가 넓은 매크로셀(10) 기지국을 타겟셀 후보로 선정하는 것이 바람직하기 때문이다.
타겟셀 후보 추출부(41)는 사용자 단말(30)의 이동 속도가 임계 속도 미만인 경우, 사용자 단말(30)의 요청 서비스의 데이터 전송 속도에 따라 분류되는 데이터 타입을 반영하여 이기종 네트워크의 매크로셀(10) 계층 및 소형셀(20) 계층 중 어느 하나의 계층을 선택하고, 해당 계층에서 최종 타겟셀 후보를 선정할 수 있다. 사용자 단말(30)의 요청 서비스의 데이터는, 그 전송 속도에 따라 저속 데이터 및 고속 데이터로 분류될 수 있다. 사용자 단말(30)의 요청 서비스의 데이터 전송 속도가 미리 설정되는 저속 범위에 해당하면 저속 데이터로 분류되고, 사용자 단말(30)의 요청 서비스의 데이터 전송 속도가 미리 설정되는 고속 범위에 해당하면 고속 데이터로 분류될 수 있다.
타겟셀 후보 추출부(41)는 사용자 단말(30)의 이동 속도가 임계 속도 미만이고, 사용자 단말(30)의 요청 서비스의 데이터 타입이 고속 데이터로 확인되면, 소형셀(20) 계층을 선택할 수 있다. 타겟셀 후보 추출부(41)는 소형셀(20) 기지국으로 이루어지는 소형셀(20) 계층에서 타겟셀 후보를 추출할 수 있다. 타겟셀 후보 추출부(41)는 상기 수학식 1 및 2에 따라 검색된 타겟셀 후보 중 소형셀(20) 기지국을 타겟셀 후보로 최종 선정할 수 있다.
타겟셀 후보 추출부(41)는 사용자 단말(30)의 이동 속도가 임계 속도 미만이고, 사용자 단말(30)의 요청 서비스의 데이터 타입이 저속 데이터로 확인되면, 사용자 단말(30)의 요청 서비스의 핸드오버가 가능한 소형셀(20)의 트래픽을 확인할 수 있다. 즉, 타겟셀 후보 추출부(41)는 상기 수학식 1 및 2에 따라 검색된 타겟셀 후보 중 소형셀(20) 기지국의 트래픽을 확인할 수 있다. 타겟셀 후보 추출부(41)는 사용자 단말(30)의 요청 서비스의 핸드오버가 가능한 소형셀(20)의 트래픽과 임계 트래픽(L_threshold)을 비교할 수 있다. 타겟셀 후보 추출부(41)는 사용자 단말(30)의 요청 서비스의 핸드오버가 가능한 소형셀(20) 중 트래픽이 임계 트래픽 이상인 소형셀(20)이 존재하는지를 확인할 수 있다.
타겟셀 후보 추출부(41)는 사용자 단말(30)의 이동 속도가 임계 속도 미만이고, 사용자 단말(30)의 요청 서비스의 데이터 타입이 저속 데이터이며, 사용자 단말(30)의 요청 서비스의 핸드오버가 가능한 소형셀(20) 중 그 트래픽이 임계 트래픽 이상인 소형셀(20)이 존재하면, 소형셀(20) 계층을 선택할 수 있다. 타겟셀 후보 추출부(41)는 소형셀(20) 기지국으로 이루어지는 소형셀(20) 계층에서 타겟셀 후보를 추출할 수 있다. 이때, 타겟셀 후보 추출부(41)는 사용자 단말(30)의 요청 서비스의 핸드오버가 가능한 소형셀(20) 중 트래픽이 임계 트래픽 이상인 소형셀(20)을 타겟셀 후보로 추출할 수 있다. 타겟셀 후보 추출부(41)는 상기 수학식 1 및 2에 따라 검색된 타겟셀 후보 중 트래픽이 임계 트래픽 이상인 소형셀(20) 기지국을 타겟셀 후보로 최종 선정할 수 있다.
타겟셀 후보 추출부(41)는 사용자 단말(30)의 이동 속도가 임계 속도 미만이고, 사용자 단말(30)의 요청 서비스의 데이터 타입이 저속 데이터이며, 사용자 단말(30)의 요청 서비스의 핸드오버가 가능한 소형셀(20) 중 그 트래픽이 임계 트래픽 이상인 소형셀(20)이 존재하지 않으면, 매크로셀(10) 계층을 선택할 수 있다. 타겟셀 후보 추출부(41)는 매크로셀(10) 기지국으로 이루어지는 매크로셀(10) 계층에서 타겟셀 후보를 추출할 수 있다. 타겟셀 후보 추출부(41)는 상기 수학식 1 및 2에 따라 검색된 타겟셀 후보 중 매크로셀(10) 기지국을 타겟셀 후보로 최종 선정할 수 있다.
이처럼, 타겟셀 후보 추출부(41)는 사용자 단말(30)의 이동 속도가 임계 속도 미만이고, 사용자 단말(30)의 요청 서비스의 데이터 타입이 저속 데이터이면, 사용자 단말(30)의 요청 서비스의 핸드오버가 가능한 소형셀(20) 중 트래픽이 임계 트래픽 미만인 소형셀(20)은 오프 상태로 천이되도록 유도할 수 있다. 타겟셀 후보 추출부(41)는 사용자 단말(30)의 요청 서비스의 데이터 타입이 저속 데이터인 경우, 사용자 단말(30)의 요청 서비스의 핸드오버가 가능한 소형셀(20) 중 트래픽이 임계 트래픽 미만인 소형셀(20)은 타겟셀 후보에서 제외함으로써, 해당 소형셀(20)이 오프 상태로 천이되도록 유도할 수 있다. 이에 따라, 낮은 트래픽을 갖는 소형셀(20)은 오프 상태로 천이됨으로써 에너지 효율 향상을 도모할 수 있다.
최적화부(42)는 타겟셀 후보 중 하나의 타겟셀을 추출할 수 있다. 최적화부(42)는 타겟셀 후보에 생체모방 알고리즘(PSO) 기반의 최적화 알고리즘을 적용하여 사용자 단말(30)의 요청 서비스를 핸드오버 할 하나의 타겟셀을 추출할 수 있다. 최적화부(42)는 타겟셀 후보 중 이기종 네트워크 환경(1) 내에서 핸드오버 발생 절차를 최소화시키는 하나의 타겟셀을 추출할 수 있다. 또는, 최적화부(42)는 타겟셀 후보 중 이기종 네트워크 환경(1) 내에서 기지국의 전체 에너지 소비량을 최소화시키는 하나의 타겟셀을 추출할 수 있다.
이를 위해, 최적화부(42)는 이기종 네트워크 환경(1) 내에서 발생하는 최종 핸드오버 횟수 또는 기지국의 전체 에너지 소비량을 목적함수로 두고, 이기종 네트워크 환경(1) 내에서 발생할 수 있는 핸드오버 케이스별로 제약을 둔 최적화 식을 다음과 같이 모델링할 수 있다.
먼저, 최적화부(42)는 아래의 수학식 3과 같이 매크로셀(10)과 소형셀(20)의 온 또는 오프 상태를 나타낼 수 있다. 이는 매크로셀(10) 또는 소형셀(20)이 서비스가 가능한지를 확인하기 위함이다.
Figure 112017120327995-pat00003
수학식 3에서 BMs 및 BSs는 각각 매크로셀(10) 및 소형셀(20)을 의미한다.
또한, 최적화부(42)는 아래의 수학식 4와 같이 사용자 단말(30)이 현재 서비스를 받고 있는 상태를 나타낼 수 있다. 최적화부(42)는 사용자 단말(30)이 현재 매크로셀(10) 또는 소형셀(20)로부터 서비스를 받고 있는 상태인지를 나타낼 수 있다.
Figure 112017120327995-pat00004
수학식 4에서, uk는 사용자 단말(30)을 의미한다.
또한, 최적화부(42)는 아래의 수학식 5와 같이 사용자 단말(30)의 서비스 요청 여부와, 사용자 단말(30)의 요청 서비스의 데이터 타입 및 사용자 단말(30)의 이동 속도를 나타낼 수 있다.
Figure 112017120327995-pat00005
Figure 112017120327995-pat00006
Figure 112017120327995-pat00007
또한, 최적화부(42)는 아래의 수학식 6과 같이 타겟셀 후보의 매크로셀(10) 또는 소형셀(20)의 트래픽을 나타낼 수 있다. 이는, 타겟셀 후보 중 가장 높은 트래픽을 갖는 매크로셀(10) 또는 타겟셀을 설정하기 위함이다.
Figure 112017120327995-pat00008
수학식 6에서 Btarget _ BS,k는 사용자 단말(30)의 타겟셀 후보 중 소형셀(20)을 나타낸다.
또한, 최적화부(42)는 아래의 수학식 7과 같이 사용자 단말(30)이 현재 서비스 받고 있는 기지국 셀의 RSRP에 따라 A2 event 조건을 만족하는지를 나타내고, 타겟셀 후보의 매크로셀(10) 또는 소형셀(20)의 RSRP에 따라 A3 event 조건을 만족하는지를 나타낼 수 있다.
Figure 112017120327995-pat00009
마지막으로, 최적화부(42)는 아래의 수학식 8과 같이 타겟셀 후보의 매크로셀(10) 또는 소형셀(20)의 핸드오버 수용 보장 여부를 나타낼 수 있다.
Figure 112017120327995-pat00010
최적화부(42)는 아래의 수학식 9와 같이, 수학식 3 내지 8의 요소들을 반영한 핸드오버 발생 절차를 나타낼 수 있다.
Figure 112017120327995-pat00011
또한, 이기종 네트워크 환경(1) 내에서 발생할 수 있는 핸드오버 케이스는 아래의 표 1과 같이 분류될 수 있다.
Figure 112017120327995-pat00012
또한, 최적화부(42)는 아래의 수학식 10과 같이, 표 1의 핸드오버 케이스 별 핸드오버 발생 절차를 더하여 이기종 네트워크 환경(1)내에서 발생하는 최종 핸드오버 횟수를 아래의 수학식 10과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112017120327995-pat00013
또한, 최적화부(42)는 이기종 네트워크 환경(1)내에서 발생하는 최종 핸드오버 횟수에 기반하여, 아래의 수학식 11과 같이 타겟셀 후보의 매크로셀(10) 또는 소형셀(20)의 에너지 소비량을 나타낼 수 있다.
Figure 112017120327995-pat00014
수학식 11에서, No_UElow _rate 및 No_UEhigh _rate는 각각 저속 데이터 전송 서비스를 요청하는 사용자 단말(30) 및 고속 데이터 전송 서비스를 요청하는 사용자 단말(30)의 수를 의미한다.
최적화부(42)는 아래의 수학식 12와 같이 이기종 네트워크 환경(1)에서의 매크로셀(10) 또는 소형셀(20)의 전체 에너지 소비량을 나타낼 수 있다.
Figure 112017120327995-pat00015
최종적으로, 최적화부(42)는 아래의 수학식 13과 같은 이기종 네트워크 환경(1) 내에서 발생하는 핸드오버 횟수를 최소화하기 위한 최적화 식을 설정할 수 있다.
Figure 112017120327995-pat00016
또한, 최적화부(42)는 아래의 수학식 14와 같이 소형셀(20)에서 소비 가능한 에너지량을 나타낼 수 있다.
Figure 112017120327995-pat00017
또한, 최적화부(42)는 아래의 수학식 15와 같이 매크로셀(10)에서 소비 가능한 에너지량을 나타낼 수 있다.
Figure 112017120327995-pat00018
최적화부(42)는 수학식 14 및 15로부터 아래의 수학식 16과 같이 이기종 네트워크 환경(1)에서 기지국의 총 에너지 소비량을 나타낼 수 있다.
Figure 112017120327995-pat00019
최종적으로, 최적화부(42)는 아래의 수학식 17과 같은 이기종 네트워크 환경(1) 내에서 기지국의 총 에너지 소비량을 최소화하기 위한 최적화 식을 설정할 수 있다.
Figure 112017120327995-pat00020
최적화부(42)는 수학식 13 또는 수학식 17의 최적화 식의 해를 탐색하기 위해 생체모방 알고리즘(PSO) 기반의 최적화 알고리즘을 적용할 수 있다. 수학식 13 또는 수학식 17에 따르면 이기종 네트워크 환경(1) 내에서 발생하는 최종 핸드오버 횟수 또는 기지국의 전체 에너지 소비량을 최소화하는 해를 탐색하기 위한 최적화 식은 여러 변수들이 서로 연관되어 있어 그 해를 구하기 어려운 NP hard 문제에 속한다. 이에, 최적화부(42)는 최적화 식에 생체모방 알고리즘(PSO) 기반의 최적화 알고리즘을 적용함으로써 적은 계산량으로 빠른 시간 내에 해를 추출할 수 있다. 이와 관련하여 도 3을 참조하여 설명하기로 한다.
도 3은 도 2에 도시된 최적화부에서 적용하는 최적화 알고리즘을 나타낸 도면이다.
도 3을 참조하면, 최적화부(42)는 초기 해(initial solution)를 구하기 위해 군집(swarm)당 생성할 particle의 개수(number of particle), 학습 요소(learning factors) 및 particle의 차수(dimension of particles) 및 반복 횟수(iteration)를 초기화할 수 있다.
또한, 최적화부(42)는 최적의 해를 구하기 위한 조건들을 랜덤으로 포지셔닝되는 각 particle에 초기화시키며, 속도의 초기값은 0으로 초기화할 수 있다.
또한, 최적화부(42)는 각 particle의 포지션마다의 초기 해를 구할 수 있다.
또한, 최적화부(42)는 초기 해를 비교하여 지역적으로 가장 좋은 결과값(pbest)와 그에 해당하는 local 포지션을 구할 수 있다.
또한, 최적화부(42)는 초기 해를 비교하여 전역적으로 가장 좋은 결과값(gbest)와 그에 해당하는 global 포지션을 구할 수 있다.
또한, 최적화부(42)는 particle의 속도와 포지션을 업데이트할 수 있다. 최적화부(42)는 DSPO(discrete Particle Swarm Optimization)을 적용하여 particle의 속도와 포지션을 업데이트할 수 있다.
또한, 최적화부(42)는 각 particle이 주어진 최적화 식의 제약 조건에 부합하는지를 확인할 수 있다.
또한, 최적화부(42)는 변화된 particle의 속도와 포지션을 이용하여 새로운 해를 구하고, 지역적으로 가장 좋은 결과값(pbest) 및 전역적으로 가장 좋은 결과값(gbest)을 구하는 단계를 반복할 수 있으며, 탐색이 종료된 시점의 전역적으로 가장 좋은 결과값(gbest)을 최종적으로 최적화 식의 해로 추출할 수 있다.
이와 같은 본 발명의 일 실시예에 따른 상황 정보 기반 핸드오버 장치(40)는 이기종 네트워크 환경(1)에 적용되어, 타겟셀 후보 중 불필요한 핸드오버 시그널링 오버헤드를 줄이고 에너지 효율을 향상시킬 수 있는 타겟셀을 선정할 수 있으며, 아울러, 낮은 트래픽을 갖는 소형셀 기지국은 오프 상태로 천이되도록 유도함으로써 에너지 효율 향상을 도모할 수 있는 유리한 효과를 갖는다. 이와 관련하여 도 4 및 도 5를 참조하여 설명하기로 한다.
도 4는 이기종 네트워크 환경에서 종래의 방식에 따른 핸드오버 절차의 일 예를 도시한 도면이고, 도 5는 이기종 네트워크 환경에서 본 발명의 일 실시예에 따른 상황 정보 기반 핸드오버 장치를 적용한 핸드오버 절차의 일 예를 도시한 도면이다.
도 4를 참조하면, 넓은 서비스 영역을 갖는 매크로셀(10') 및 매크로셀(10')의 서비스 영역에 배치된 복수의 소형셀(20a', 20b', 20c', 20d', 20e', 20f')로 이루어지는 이기종 네트워크 환경(1')에 있어서, 사용자 단말(30a', 30b', 30c', 30d', 30e', 30f')의 이동에 따라 핸드오버가 발생하여 그에 따른 하나의 소형셀(20b')이 오프 상태로 천이되는 상황을 확인할 수 있다.
구체적으로는, 매크로셀(10')은 사용자 단말과 복수의 소형셀(20a', 20b', 20c', 20d', 20e', 20f')을 관제하여야 하므로 항상 온 상태를 유지할 수 있다.
제1 사용자 단말(30a')은 제1 소형셀(20a')의 서비스 영역으로부터 제2 소형셀(20b')의 서비스 영역으로 이동하는데, 이에 핸드오버가 발생하게 된다. 이때, 제1 사용자 단말(30a')은 빠른 이동 속도를 가지므로 빈번하게 발생하는 핸드오버를 방지하기 위해 제1 소형셀(20a')으로부터 넓은 서비스 영역을 갖는 매크로셀(10')로 요청 서비스를 핸드오버 할 수 있다. 반면, 제2 사용자 단말(30b') 내지 제6 사용자 단말(30f')은 느린 이동 속도를 가지므로 각각 이동한 위치에 서비스를 제공하는 소형셀로 요청 서비스를 핸드오버 할 수 있다.
이와 같은 제1 사용자 단말(30a') 내지 제6 사용자 단말(30f')의 이동으로 인해 핸드오버가 발생하는데, 제2 소형셀(20b')의 경우, 서비스 영역 내에 위치하던 제2 사용자 단말(30b')이 이동함에 따라 제2 사용자 단말(30b')의 요청 서비스가 제3 소형셀(20c')로 핸드오버 되고, 제2 소형셀(20b')의 서비스 영역으로 이동한 제1 사용자 단말(30a')의 요청 서비스가 매크로셀(10')로 핸드오버 됨으로써, 서비스 영역 내 서비스할 트래픽이 존재하지 않으므로 오프 상태로 천이할 수 있다. 반면, 제3 소형셀(20c') 내지 제6 소형셀(20f')의 경우, 핸드오버 발생에도 불구하고 서비스 영역 내 서비스할 트래픽이 존재하므로 온 상태를 유지할 수 있다.
이와 같이, 이기종 네트워크 환경(1')에서 종래의 방식에 따른 핸드오버 절차를 살펴보면, 사용자 단말의 이동 속도에 따라 매크로셀(10) 또는 소형셀(20)로의 핸드오버가 이루어져 제2 소형셀(20b')의 오프 상태로의 천이가 가능하여 이기종 네트워크 환경(1')에서의 전력 소모를 줄일 수 있다.
한편, 도 5를 참조하면, 넓은 서비스 영역을 갖는 매크로셀(10) 및 매크로셀(10)의 서비스 영역에 배치된 복수의 소형셀(20a, 20b, 20c, 20d, 20e, 20f)로 이루어지는 이기종 네트워크 환경(1)에 있어서, 사용자 단말(30a, 30b, 30c, 30d, 30e, 30f)의 이동에 따라 핸드오버가 발생하여 그에 따른 두 개의 소형셀(20b, 20d)이 오프 상태로 천이되는 상황을 확인할 수 있다.
구체적으로는, 매크로셀(10)은 사용자 단말과 복수의 소형셀(20a, 20b, 20c, 20d, 20e, 20f)을 관제하여야 하므로 항상 온 상태를 유지할 수 있다.
제1 사용자 단말(30a)은 제1 소형셀(20a)의 서비스 영역으로부터 제2 소형셀(20b)의 서비스 영역으로 이동하는데, 이에 핸드오버가 발생하게 된다. 이때, 제1 사용자 단말(30a)은 빠른 이동 속도를 가지므로 빈번하게 발생하는 핸드오버를 방지하기 위해 제1 소형셀(20a)으로부터 넓은 서비스 영역을 갖는 매크로셀(10)로 요청 서비스를 핸드오버 할 수 있다.
반면, 제2 사용자 단말(30b) 내지 제6 사용자 단말(30f)은 느린 이동 속도를 가지므로, 각 사용자 단말의 요청 서비스의 데이터 전송 속도를 확인하여, 매크로셀(10) 또는 각각 이동한 위치에 서비스를 제공하는 소형셀로 요청 서비스를 핸드오버 할 수 있다. 제2 사용자 단말(30b), 제3 사용자 단말(30c), 제4 사용자 단말(30d) 및 제5 사용자 단말(30e) 경우 요청 서비스의 데이터 전송 속도가 고속에 해당하여, 각각 이동한 위치에 서비스를 제공하는 소형셀로 요청 서비스를 핸드오버 할 수 있다. 다만, 제6 사용자 단말(30f)의 경우 요청 서비스의 데이터 전송 속도가 저속에 해당하여 매크로셀(10)로 요청 서비스를 핸드오버 할 수 있다.
이와 같은 제1 사용자 단말(30a) 내지 제6 사용자 단말(30f)의 이동으로 인해 핸드오버가 발생하는데, 제2 소형셀(20b)의 경우, 서비스 영역 내에 위치하던 제2 사용자 단말(30b)이 이동함에 따라 제2 사용자 단말(30b)의 요청 서비스가 제3 소형셀(20c)로 핸드오버 되고, 제2 소형셀(20b)의 서비스 영역으로 이동한 제1 사용자 단말(30a)의 요청 서비스가 매크로셀(10)로 핸드오버 됨으로써, 서비스 영역 내 서비스할 트래픽이 존재하지 않으므로 오프 상태로 천이할 수 있다.
또한, 제4 소형셀(20d)의 경우, 서비스 영역 내에 위치하던 제4 사용자 단말(20d) 및 제6 사용자 단말(20f)이 이동함에 따라 제4 사용자 단말(20d) 및 제6 사용자 단말(20f)의 요청 서비스가 각각 제3 소형셀(20c) 및 제6 소형셀(20f)로 핸드오버 되고, 제4 소형셀(20d)의 서비스 영역으로 이동한 제5 사용자 단말(20e)의 요청 서비스가 매크로셀(10)로 핸드오버 됨으로써, 서비스 영역 내 서비스할 트래픽이 존재하지 않으므로 오프 상태로 천이할 수 있다.
반면, 제3 소형셀(20c), 제5 소형셀(20e) 및 제6 소형셀(20f)의 경우, 핸드오버 발생에도 불구하고 서비스 영역 내 서비스할 트래픽이 존재하므로 온 상태를 유지할 수 있다.
이와 같이, 이기종 네트워크 환경(1)에서 본 발명의 일 실시예에 따른 상황 정보 기반 핸드오버 장치를 적용한 핸드오버 절차를 살펴보면, 사용자 단말의 이동 속도뿐만 아니라 사용자 단말의 요청 서비스의 데이터 전송 속도를 반영하여 매크로셀(10) 또는 소형셀(20)로의 핸드오버가 이루어지므로, 소형셀의 오프 상태로의 천이가 가능하여 이기종 네트워크 환경(1)에서의 전력 소모를 줄일 수 있다. 여기서, 도 4 및 도 5를 비교하면, 이기종 네트워크 환경(1)에서 본 발명의 일 실시예에 따른 상황 정보 기반 핸드오버 장치를 적용한 핸드오버 절차에 따르면 종래의 방식에 비해 하나의 소형셀이 추가로 오프 상태로 천이됨을 확인할 수 있다. 이는, 사용자 단말의 이동 속도에 더하여 사용자 단말의 요청 서비스의 데이터 전송 속도를 반영한 핸드오버가 수행되기 때문이다.
이하에서는, 본 발명의 일 실시예에 따른 이기종 네트워크 환경에서의 상황 정보 기반 핸드오버 방법에 대하여 설명하기로 한다. 본 발명의 일 실시예에 따른 이기종 네트워크 환경에서의 상황 정보 기반 핸드오버 방법은 도 2에 도시된 상황 정보 기반 핸드오버 장치(40)와 실질적으로 동일한 구성에서 진행될 수 있다. 따라서, 도 2에 도시된 상황 정보 기반 핸드오버 장치(40)와 동일한 구성요소는 동일한 도면부호를 부여하고, 반복되는 설명은 생략하기로 한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 다른 이기종 네트워크 환경에서의 상황 정보 기반 핸드오버 방법의 순서도이다.
도 6을 참조하면, 상황 정보 기반 핸드오버 장치(40)는 사용자 단말(30)이 현재 서비스 받고 있는 기지국의 RSRP의 세기를 임계값(RSRP_th)과 비교할 수 있다(100).
상황 정보 기반 핸드오버 장치(40)는 사용자 단말(30)이 현재 서비스 받고 있는 기지국의 RSRP의 세기가 임계값(RSRP_th)미만이면(100), 사용자 단말(30) 주위에 사용자 단말(30)의 요청 서비스의 핸드오버가 가능한 타겟셀 후보가 존재하는지를 확인할 수 있다(110). 상황 정보 기반 핸드오버 장치(40)는 상기 수학식 1 및 2에 따라 사용자 단말(30) 주위의 기지국 중 사용자 단말(30)의 요청 서비스의 핸드오버가 가능한 기지국을 확인할 수 있다.
상황 정보 기반 핸드오버 장치(40)는 사용자 단말(30) 주위에 사용자 단말(30)의 요청 서비스의 핸드오버가 가능한 타겟셀 후보가 존재하는 것으로 확인되면(110), 사용자 단말(30)의 이동 속도를 임계 속도(V_threshold)와 비교할 수 있다(120).
상황 정보 기반 핸드오버 장치(40)는 사용자 단말(30)의 이동 속도가 임계 속도(V_threshold)를 초과하는 경우(120), 매크로셀(10) 계층에서 최종 타겟셀 후보를 추출할 수 있다(130). 이는 사용자 단말(30)의 이동 속도에 의해 잦은 핸드오버가 발생할 것을 고려하여 서비스 범위가 넓은 매크로셀(10) 기지국을 타겟셀 후보로 선정하는 것이다.
상황 정보 기반 핸드오버 장치(40)는 사용자 단말(30)의 이동 속도가 임계 속도(V_threshold) 미만인 경우(120), 사용자 단말(30)의 요청 서비스의 데이터 타입이 고속 데이터인지를 확인할 수 있다(140). 사용자 단말(30)의 요청 서비스의 데이터 전송 속도가 미리 설정되는 고속 범위에 해당하면 고속 데이터로 분류되고, 사용자 단말(30)의 요청 서비스의 데이터 전송 속도가 미리 설정되는 저속 범위에 해당하면 저속 데이터로 분류될 수 있다.
상황 정보 기반 핸드오버 장치(40)는 사용자 단말(30)의 요청 서비스의 데이터 타입이 고속 데이터로 확인되면(140), 소형셀(20) 계층에서 최종 타겟셀 후보를 추출할 수 있다(150).
상황 정보 기반 핸드오버 장치(40)는 사용자 단말(30)의 요청 서비스의 데이터 타입이 저속 데이터로 확인되면(140), 사용자 단말(30)의 요청 서비스의 핸드오버가 가능하며, 트래픽이 임계 트래픽 이상인 소형셀(20)이 존재하는지를 확인할 수 있다(160). 상황 정보 기반 핸드오버 장치(40)는 상기 수학식 1 및 2에 따라 추출한 타겟셀 중 트래픽이 임계 트래픽 이상인 소형셀(20)이 존재하는지를 확인할 수 있다.
상황 정보 기반 핸드오버 장치(40)는 사용자 단말(30)의 요청 서비스의 핸드오버가 가능하며, 트래픽이 임계 트래픽 이상인 소형셀(20)이 존재하는 것으로 확인되면(160), 소형셀(20) 계층에서 최종 타겟셀 후보를 추출하되, 트래픽이 임계 트래픽 미만인 소형셀(20)은 제외하고 최종 타겟셀 후보를 추출할 수 있다(170).
상황 정보 기반 핸드오버 장치(40)는 사용자 단말(30)의 요청 서비스의 핸드오버가 가능하며, 트래픽이 임계 트래픽 이상인 소형셀(20)이 존재하지 않는 것으로 확인되면(160), 매크로셀(10) 계층에서 최종 타겟셀 후보를 추출할 수 있다(130).
이처럼, 상황 정보 기반 핸드오버 장치(40)는 사용자 단말(30)의 요청 서비스의 핸드오버가 가능하며, 임계 트래픽 미만의 트래픽을 갖는 소형셀(20)은 타겟셀 후보에서 제외함으로써, 오프 상태로 천이되도록 유도할 수 있다.
상황 정보 기반 핸드오버 장치(40)는 타겟셀 후보에 최적화 알고리즘을 적용하여 이기종 네트워크 환경 내에서 핸드오버 발생 절차 또는 기지국의 전체 에너지 소비량을 최소화시키는 하나의 타겟셀을 추출할 수 있다(180). 상황 정보 기반 핸드오버 장치(40)는 타겟셀 후보 중 사용자 단말(30)의 요청 서비스를 핸드오버 할 하나의 타겟셀을 추출할 수 있다. 이를 위해, 상황 정보 기반 핸드오버 장치(40)는 이기종 네트워크 환경 내에서 발생하는 최종 핸드오버 횟수 또는 기지국의 전체 에너지 소비량을 목적함수로 두고, 이기종 네트워크 환경 내에서 발생할 수 있는 핸드오버 케이스별로 제약을 둔 최적화 식을 수학식 13 또는 수학식 17과 같이 모델링할 수 있다. 상황 정보 기반 핸드오버 장치(40)는 최적화 식의 해를 탐색하기 위해 도 3과 같은 생체모방 알고리즘(PSO) 기반의 최적화 알고리즘을 적용할 수 있다. 이에 따라, 적은 계산량으로 빠른 시간 내에 최적화 식의 해를 추출할 수 있다.
이와 같은, 이기종 네트워크 환경에서의 상황 정보 기반 핸드오버 방법은 애플리케이션으로 구현되거나 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.
상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거니와 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD 와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.
프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드 뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상에서는 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
1: 이기종 네트워크 환경
10: 매크로셀
20: 소형셀
30: 사용자 단말

Claims (14)

  1. 매크로셀 계층과 소형셀 계층으로 분리되는 이기종 네트워크 환경에서의 상황 정보 기반 핸드오버 방법에 있어서,
    사용자 단말의 요청 서비스의 데이터 전송 속도에 따라 분류되는 데이터 타입을 반영하여 상기 매크로셀 계층 및 상기 소형셀 계층 중 어느 하나의 계층을 선택하고,
    선택한 계층에서 상기 사용자 단말의 요청 서비스의 핸드오버가 가능한 타겟셀 후보를 추출하며,
    상기 타겟셀 후보에 상기 이기종 네트워크 환경 내에서 핸드오버 발생 절차 또는 기지국의 전체 에너지 소비량을 최소화시키는 하나의 타겟셀을 탐색하는 최적화 알고리즘을 적용하여 상기 사용자 단말의 요청 서비스를 핸드오버 할 하나의 타겟셀을 추출하고,
    상기 타겟셀 후보에 상기 이기종 네트워크 환경 내에서 핸드오버 발생 절차 또는 기지국의 전체 에너지 소비량을 최소화시키는 하나의 타겟셀을 탐색하는 최적화 알고리즘을 적용하여 상기 사용자 단말의 요청 서비스를 핸드오버 할 하나의 타겟셀을 추출하는 것은,
    상기 이기종 네트워크 환경 내에서 발생하는 최종 핸드오버 횟수 또는 기지국의 전체 에너지 소비량을 목적함수로 두고, 상기 이기종 네트워크 환경 내에서 발생할 수 있는 핸드오버 케이스별로 제약을 둔 최적화 식을 설정하며, 상기 최적화 식에서 상기 목적함수에 대한 하나의 해를 탐색하는 생체모방 알고리즘(PSO) 기반의 상기 최적화 알고리즘을 적용하여 상기 타겟셀 후보 중 상기 사용자 단말의 요청 서비스를 핸드오버 할 하나의 타겟셀을 추출하는 것인 이기종 네트워크 환경에서의 상황 정보 기반 핸드오버 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    사용자 단말의 요청 서비스의 데이터 전송 속도에 따라 분류되는 데이터 타입을 반영하여 상기 매크로셀 계층 및 상기 소형셀 계층 중 어느 하나의 계층을 선택하는 것은,
    상기 사용자 단말의 이동 속도와 임계 속도를 비교하는 것을 더 포함하고, 상기 사용자 단말의 이동 속도와 임계 속도의 비교 결과에 따라 사용자 단말의 요청 서비스의 데이터 타입과 무관하게 상기 매크로셀 계층을 선택하거나, 상기 사용자 단말의 요청 서비스의 데이터 전송 속도에 따라 분류되는 데이터 타입을 반영하여 상기 매크로셀 계층 및 상기 소형셀 계층 중 어느 하나의 계층을 선택하는 것인 이기종 네트워크 환경에서의 상황 정보 기반 핸드오버 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    사용자 단말의 요청 서비스의 데이터 전송 속도에 따라 분류되는 데이터 타입을 반영하여 상기 매크로셀 계층 및 상기 소형셀 계층 중 어느 하나의 계층을 선택하는 것은,
    상기 사용자 단말의 요청 서비스의 데이터 전송 속도가 미리 설정되는 저속 범위에 해당하여 상기 데이터 타입이 저속 데이터로 분류되면, 상기 매크로셀 계층을 선택하는 것을 포함하는 이기종 네트워크 환경에서의 상황 정보 기반 핸드오버 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    사용자 단말의 요청 서비스의 데이터 전송 속도에 따라 분류되는 데이터 타입을 반영하여 상기 매크로셀 계층 및 상기 소형셀 계층 중 어느 하나의 계층을 선택하는 것은,
    상기 사용자 단말의 요청 서비스의 데이터 전송 속도가 미리 설정되는 고속에 해당하여 상기 데이터 타입이 고속 데이터로 분류되면, 상기 소형셀 계층에서 상기 사용자 단말의 요청 서비스의 핸드오버가 가능한 소형셀 중 임계 트래픽 이상의 트래픽을 갖는 소형셀이 존재하는지를 확인하여 상기 매크로셀 계층 및 상기 소형셀 계층 중 어느 하나의 계층을 선택하는 것을 포함하는 이기종 네트워크 환경에서의 상황 정보 기반 핸드오버 방법.
  5. ◈청구항 5은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제4항에 있어서,
    상기 소형셀 계층에서 상기 사용자 단말의 요청 서비스의 핸드오버가 가능한 소형셀 중 임계 트래픽 이상의 트래픽을 갖는 소형셀이 존재하는지를 확인하여 상기 매크로셀 계층 및 상기 소형셀 계층 중 어느 하나의 계층을 선택하는 것은,
    상기 소형셀 계층에서 상기 사용자 단말의 요청 서비스의 핸드오버가 가능한 소형셀 중 임계 트래픽 이상의 트래픽을 갖는 소형셀이 존재하면 상기 소형셀 계층을 선택하고, 상기 소형셀 계층에서 상기 사용자 단말의 요청 서비스의 핸드오버가 가능한 소형셀 중 임계 트래픽 이상의 트래픽을 갖는 소형셀이 존재하지 않으면 상기 매크로셀 계층을 선택하는 것인 이기종 네트워크 환경에서의 상황 정보 기반 핸드오버 방법.
  6. ◈청구항 6은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제4항에 있어서,
    상기 소형셀 계층에서 상기 사용자 단말의 요청 서비스의 핸드오버가 가능한 소형셀 중 임계 트래픽 미만의 트래픽을 갖는 소형셀이 오프 상태로 천이되도록 유도하는 것을 더 포함하는 이기종 네트워크 환경에서의 상황 정보 기반 핸드오버 방법.
  7. 삭제
  8. 매크로셀 계층과 소형셀 계층으로 분리되는 이기종 네트워크 환경에서의 상황 정보 기반 핸드오버 장치에 있어서,
    사용자 단말의 요청 서비스의 데이터 전송 속도에 따라 분류되는 데이터 타입을 반영하여 상기 매크로셀 계층 및 상기 소형셀 계층 중 어느 하나의 계층을 선택하고, 선택한 계층에서 상기 사용자 단말의 요청 서비스의 핸드오버가 가능한 타겟셀 후보를 추출하는 타겟셀 후보 추출부; 및
    상기 타겟셀 후보에 상기 이기종 네트워크 환경 내에서 핸드오버 발생 절차 또는 기지국의 전체 에너지 소비량을 최소화시키는 하나의 타겟셀을 탐색하는 최적화 알고리즘을 적용하여 상기 사용자 단말의 요청 서비스를 핸드오버 할 하나의 타겟셀을 추출하는 최적화부를 포함하고,
    상기 최적화부는,
    상기 이기종 네트워크 환경 내에서 발생하는 최종 핸드오버 횟수 또는 기지국의 전체 에너지 소비량을 목적함수로 두고, 상기 이기종 네트워크 환경 내에서 발생할 수 있는 핸드오버 케이스별로 제약을 둔 최적화 식을 설정하며, 상기 최적화 식에서 상기 목적함수에 대한 하나의 해를 탐색하는 생체모방 알고리즘(PSO) 기반의 최적화 알고리즘을 적용하여 상기 타겟셀 후보 중 상기 사용자 단말의 요청 서비스를 핸드오버 할 하나의 타겟셀을 추출하는 이기종 네트워크 환경에서의 상황 정보 기반 핸드오버 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 타겟셀 후보 추출부는,
    상기 사용자 단말의 이동 속도와 임계 속도를 비교하는 것을 더 포함하고, 상기 사용자 단말의 이동 속도와 임계 속도의 비교 결과에 따라 사용자 단말의 요청 서비스의 데이터 타입과 무관하게 상기 매크로셀 계층을 선택하거나, 상기 사용자 단말의 요청 서비스의 데이터 전송 속도에 따라 분류되는 데이터 타입을 반영하여 상기 매크로셀 계층 및 상기 소형셀 계층 중 어느 하나의 계층을 선택하는 이기종 네트워크 환경에서의 상황 정보 기반 핸드오버 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 타겟셀 후보 추출부는,
    상기 사용자 단말의 요청 서비스의 데이터 전송 속도가 미리 설정되는 저속 범위에 해당하여 상기 데이터 타입이 저속 데이터로 분류되면, 상기 매크로셀 계층을 선택하는 것을 포함하는 이기종 네트워크 환경에서의 상황 정보 기반 핸드오버 장치.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 타겟셀 후보 추출부는,
    상기 사용자 단말의 요청 서비스의 데이터 전송 속도가 미리 설정되는 고속에 해당하여 상기 데이터 타입이 고속 데이터로 분류되면, 상기 소형셀 계층에서 상기 사용자 단말의 요청 서비스의 핸드오버가 가능한 소형셀 중 임계 트래픽 이상의 트래픽을 갖는 소형셀이 존재하는지를 확인하여 상기 매크로셀 계층 및 상기 소형셀 계층 중 어느 하나의 계층을 선택하는 것을 포함하는 이기종 네트워크 환경에서의 상황 정보 기반 핸드오버 장치.
  12. ◈청구항 12은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제11항에 있어서,
    상기 타겟셀 후보 추출부는,
    상기 소형셀 계층에서 상기 사용자 단말의 요청 서비스의 핸드오버가 가능한 소형셀 중 임계 트래픽 이상의 트래픽을 갖는 소형셀이 존재하면 상기 소형셀 계층을 선택하고, 상기 소형셀 계층에서 상기 사용자 단말의 요청 서비스의 핸드오버가 가능한 소형셀 중 임계 트래픽 이상의 트래픽을 갖는 소형셀이 존재하지 않으면 상기 매크로셀 계층을 선택하는 이기종 네트워크 환경에서의 상황 정보 기반 핸드오버 장치.
  13. ◈청구항 13은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제11항에 있어서,
    상기 타겟셀 후보 추출부는,
    상기 소형셀 계층에서 상기 사용자 단말의 요청 서비스의 핸드오버가 가능한 소형셀 중 임계 트래픽 미만의 트래픽을 갖는 소형셀이 오프 상태로 천이되도록 유도하는 것을 더 포함하는 이기종 네트워크 환경에서의 상황 정보 기반 핸드오버 장치.
  14. 삭제
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