KR102521486B1 - 핸드오버 파라미터 최적화 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

시스템 내 셀간의 부하 균형을 위한 핸드오버 파라미터 최적화 장치는 핸드오버 최적화 장치는 상기 시스템 내 셀들로부터 수집된 네트워크 부하 상태의 통계적인 정보를 수집하고, 상기 통계적인 정보로부터 과부하 셀을 검출하며, 상기 과부하 셀이 서빙셀에 해당하는 경우, A3 이벤트에서 서빙셀의 오프셋 값과 이웃셀의 오프셋 값을 변경한다. 그리고 상기 서빙셀의 오프셋 값과 이동 가능한 단말의 목표셀의 오프셋 값을 상기 서빙셀로 전송한다. 이때 상기 이웃셀의 오프셋 값은 상기 서빙셀에 접속 중인 단말 중에서 이동 가능한 단말의 목표셀의 오프셋 값을 포함한다.

Description

핸드오버 파라미터 최적화 방법 및 장치{APPARATUS AND METHOD FOR OPTIMIZATING HANDOVER PARAMETERS}
본 발명은 핸드오버 파라미터 최적화 방법 및 장치에 관한 것으로, 더욱 자세하게는 셀간 부하 균형을 효율적으로 맞출 수 있는 위한 핸드오버 파라미터 최적화 방법 및 장치에 관한 것이다.
소형셀(Small cell) 기지국은 실내 커버리지를 확대하여 통화품질을 향상시키고, 운용비용을 줄이기 위해 펨토셀의 개념으로부터 시작하여 소형셀 기지국으로 개념이 확장되었다.
소형셀의 네트워크에서 사용자 단말(User equipment)이 이동함에 따라 현재 접속한 셀에서 다른 셀로 이동하는 핸드오버가 발생한다. 현재 접속 중인 서빙셀(serving cell)에서 멀어지면 서빙셀과의 접속이 끊기고 목표셀(Target cell)이라 불리는 주변에 존재하는 다른 셀로 접속해야 한다. 이 과정에서 목표셀에 접속하기 전에 서빙셀과의 접속이 끊기면 사용자 품질이 저하된다. 따라서 핸드오버 기술을 이용하여 사용자 단말의 이동 중에도 사용자 품질을 유지하는 것이 필요하다. 또한 낮은 전송 전력으로 좁은 커버리지를 가지는 소형셀이 촘촘하게 배치된 이종 네트워크(Heterogeneous network)에서 셀간 이동성 문제는 중요하다.
소형셀의 이동성 문제와 함께 부하 균형도 매우 중요한 문제이다. 부하 균형 문제는 네트워크에 존재하는 사용자의 수가 많아지는 상황에서 사용자의 접속이 일부 셀에 집중되면서 발생한다. 일부 셀에는 사용자가 몰려 많은 접속 요구와 트래픽이 발생하고, 다른 일부 셀에는 사용자가 적어 무선 자원이 여유로울 수 있다. 근처에 무선 자원이 여유로운 셀이 존재함에도 불구하고 사용자는 혼잡한 셀에서 네트워크 성능의 저하를 겪을 수 있다.
소형셀 네트워크에서 적용할 수 있는 부하 균형 방안에는 RRC(Radio Resource Control) 연결(connected) 상태에서 제어하는 핸드오버 MLB(Mobility Load Balancing)와 RRC 휴지(idle) 상태에서 제어하는 셀 재선택 MLB가 있다. 핸드오버 MLB는 핸드오버 조건을 제어하여 인접셀과 부하를 분산하기 위해 부하가 높은 셀의 경계에서 부하가 낮은 주변의 셀로 사용자 단말들을 강제로 핸드오버시키는 것이다. 핸드오버 MLB의 문제는 SON(Self-Optimization Network) 기능 중 하나인 이동성 최적화(Mobility Robustness Optimization, MRO)와 충돌을 일으킬 수 있다는 것이다. MRO는 핸드오버 파라미터를 제어하여 RLF(Radio Link Failure)에 따른 핸드오버 실패를 최소화하는 기능이다. 핸드오버 MLB와 MRO는 모두 핸드오버 파라미터를 제어함으로써 충돌이 발생할 수 있다. 따라서 핸드오버 MLB와 MRO의 기능상 충돌을 피하기 위한 별도의 핸드오버 파라미터 제어 방법이 필요하다. 셀 재선택 MLB는 셀 재선택 조건을 제어하여 부하가 높은 셀에서 낮은 셀로 사용자 단말을 옮기는 것이다. 사용자 단말이 RRC 연결 상태에서 동작하는 핸드오버 MLB와는 달리 셀 재선택 MLB는 RRC 휴지 상태에서 동작한다.
부하 균형 방안으로, 파라미터 설정 간의 충돌을 피하며 MRO와 협력하여 작동할 수 있는 셀 재선택(Cell Reselection, CR) 기반의 MLB 기법이 제안되었다. 이 기법에서는 셀 재선택 파라미터를 MLB를 위해 제어하고 핸드오버 파라미터를 MRO를 위해 제어한다. 그러나 이 기법은 RRC 연결 상태의 부하 균형을 보장하지 않으며 부하 균형 알고리즘을 실행하기 위해서는 사용자 단말이 RRC 휴지 상태가 되기까지 대기해야 한다.
또 다른 부하 균형 방안으로 이웃 MLB(Neighborhood MLB, NMLB)를 위한 SON 알고리즘 기법이 제안되었다. 이 기법은 인접한 이웃 셀만을 최적화 대상으로 고려한 기존의 방식에 비해 인접하지 않은 이웃 셀도 최적화 대상으로 고려하며, SINR에 기반하여 적절한 사용자 단말을 찾아 CIO(cell individual offset) 파라미터를 제어한다. 즉 이 기법은 이웃 셀의 사용 가능한 자원 그리고 SINR 품질을 고려하여 부하 균형을 수행한다.
이러한 부하 균형 방안은 호 차단 확률에 의존적이며, 상대적으로 부하가 적은 이웃 셀에서만 적용할 수 있다. 또한 부하가 최대인 상황에서 인접셀도 과부하 상태가 되면 부하 균형을 보장하지 못한다.
본 발명이 해결하려는 과제는 RRC 연결 상태에서 셀간 부하 균형을 효율적으로 맞출 수 있는 핸드오버 파라미터 최적화 방법 및 장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 한 실시 예에 따르면, 핸드오버 파라미터 최적화를 위한 장치에서 시스템 내 셀간의 부하 균형을 위한 핸드오버 파라미터를 최적화하는 방법이 제공된다. 핸드오버 파라미터 최적화 방법은 상기 시스템 내 셀들로부터 수집된 네트워크 부하 상태의 통계적인 정보를 수집하는 단계, 상기 통계적인 정보로부터 과부하 셀을 검출하는 단계, 상기 과부하 셀이 서빙셀에 해당하는 경우, 상기 서빙셀에 접속 중인 단말 중에서 이동 가능한 각 사용자 단말에 대해, 상기 서빙셀의 오프셋 값과 상기 이동 가능한 각 사용자 단말이 이동할 목표셀의 오프셋 값을 변경하는 단계, 그리고 상기 서빙셀의 오프셋 값과 이동 가능한 단말의 목표셀의 오프셋 값을 상기 서빙셀로 전송하는 단계를 포함한다.
본 발명의 실시 예에 의하면, 자동적으로 핸드오버 파라미터를 최적화하여 핸드오버 MLB 성능을 증가시킬 수 있다. 구체적으로는 새로운 핸드오버 파라미터를 포함한 RRC 연결 재구성(Reconfiguration) 메시지를 한 셀에 있는 모든 사용자 단말에게 보내지 않고 A4 이벤트를 보고한 사용자 단말에게만 선별적으로 보낼 수 있어서 RRC 시그널링 오버로드를 줄일 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 핸드오버 파라미터 최적화 장치를 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 핸드오버 파라미터 최적화 장치의 핸드오버 파라미터 최적화 방법을 개략적으로 나타낸 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 핸드오버 파라미터 최적화 방법을 구체적으로 설명하는 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 핸드오버 파라미터 최적화 방법의 개념을 설명하는 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 핸드오버 파라미터 최적화 장치를 나타낸 도면이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 및 청구범위 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
명세서 전체에서, 단말(terminal)은 이동 단말(mobile terminal, MT), 이동국(mobile station, MS), 진보된 이동국(advanced mobile station, AMS), 고신뢰성 이동국(high reliability mobile station, HR-MS), 가입자국(subscriber station, SS), 휴대 가입자국(portable subscriber station, PSS), 접근 단말(access terminal, AT), 사용자 장비(user equipment, UE) 등을 지칭할 수도 있고, MT, MS, AMS, HR-MS, SS, PSS, AT, UE 등의 전부 또는 일부의 기능을 포함할 수도 있다.
또한 기지국(base station, BS)은 진보된 기지국(advanced base station, ABS), 고신뢰성 기지국(high reliability base station, HR-BS), 노드B(node B), 고도화 노드B(evolved node B, eNodeB), 접근점(access point, AP), 무선 접근국(radio access station, RAS), 송수신 기지국(base transceiver station, BTS), MMR(mobile multihop relay)-BS, 기지국 역할을 수행하는 중계기(relay station, RS), 기지국 역할을 수행하는 중계 노드(relay node, RN), 기지국 역할을 수행하는 진보된 중계기(advanced relay station, ARS), 기지국 역할을 수행하는 고신뢰성 중계기(high reliability relay station, HR-RS), 소형 기지국[펨토 기지국(femto BS), 홈 노드B(home node B, HNB), 홈 eNodeB(HeNB), 피코 기지국(pico BS), 메트로 기지국(metro BS), 마이크로 기지국(micro BS) 등] 등을 지칭할 수도 있고, ABS, 노드B, eNodeB, AP, RAS, BTS, MMR-BS, RS, RN, ARS, HR-RS, 소형 기지국 등의 전부 또는 일부의 기능을 포함할 수도 있다.
이제 본 발명의 실시 예에 따른 핸드오버 파라미터 최적화 방법 및 장치에 대하여 도면을 참고로 하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 핸드오버 파라미터 최적화 장치를 나타낸 도면이고, 도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 핸드오버 파라미터 최적화 장치의 핸드오버 파라미터 최적화 방법을 개략적으로 나타낸 흐름도이다.
도 1 및 도 2를 참고하면, 핸드오버 파라미터 최적화 장치(100)는 자가 조직 네트워크 (Self-Optimizing Network, SON) 내에 위치하며, 통신 시스템(예를 들면, LTE 시스템)(200) 내 모든 셀로부터 네트워크 부하 상태의 통계적인 정보를 지속적으로 수집한다(S210).
핸드오버 파라미터 최적화 장치(100)는 수집한 정보를 토대로 과부하 셀을 검출하고(S220), 과부하 셀에 대해 MLB(Mobility Load Balancing) 알고리즘을 수행하여 과부하 셀과 그 주변 셀의 핸드오버 파라미터들을 결정한다(S230). MLB 알고리즘을 위한 입력값은 과부하 셀들의 평균 부하값과 현재의 핸드오버 파라미터값이 이용된다.
핸드오버 파라미터 최적화 장치(100)는 결정된 핸드오버 파라미터들의 값들을 통신 시스템(200) 내 셀들로 전송한다(S240).
통신 시스템(200) 내 사용자 단말이 접속 중인 과부하 셀에 해당하는 서빙셀은 핸드오버 파라미터 최적화 장치(100)로부터 새로운 핸드오버 파라미터의 값을 수신하면, 그 값을 A4 이벤트를 보고한 사용자 단말에게만 전송한다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 핸드오버 파라미터 최적화 방법을 구체적으로 설명하는 흐름도이다.
도 3을 참고하면, 각 지기국은 셀 부하 정보를 수집한다(S302). 셀 부하는 자원블록 사용율(Resource Block Usage Ratio, RBUR)로 정의하며, RBUR을 계산하기 위해 기지국은 물리적 자원블록의 총 개수와 사용자 단말에 할당된 자원블록의 수를 이용한다. 특정 시간 구간 △t에서 한 셀의 RBUR는 수학식 1과 같이 계산될 수 있다.
Figure 112016092624970-pat00001
수학식 1에서, RBu는 한 셀의 사용자 단말 u에게 할당된 자원블록의 수이고, NRB는 해당 셀 eNBi에서 사용 가능한 자원블록의 총 개수이다. 해당 셀 eNBi의 RBUR이 높다는 것은 해당 셀 eNBi의 부하가 높다는 것을 의미한다. 반면에 해당 셀 eNBi의 RBUR이 낮다는 것은 해당 셀 eNBi의 부하가 낮아 사용 가능한 자원이 충분함을 의미한다.
각 기지국은 측정된 셀 부하가 수용할 수 있는 부하 수준인지 확인하기 위해 측정된 셀 부하를 임계 부하(RBURAccept)와 비교한다(S304).
측정된 셀 부하가 임계 부하(RBURAccept)보다 큰 과부하 셀의 기지국은 이동 가능한 사용자 단말을 선택한다(S306). 과부하 셀의 기지국은 이동 가능한 사용자 단말을 선택하기 위해 A4 이벤트의 측정 보고 및 동작 정보를 이용하여 사용자 단말의 분산 정보를 수집한다. A4 이벤트는 측정 보고 조건을 나타낸다. 이웃 셀의 수신 신호 세기(신호 세기와 오프셋 값의 합 = Mn + Ofn + Ocn)가, 설정된 임계값보다 크면 A4 이벤트가 발생하고, 단말은 측정 값을 기지국에 보고한다. 본 발명의 실시 예에 따르면, A4 이벤트의 임계값이 셀 가장자리(cell edge)에 있는 사용자 단말이 측정 값을 보고할 수 있도록 설정된다. A4 이벤트의 진입 조건(entering condition)은 수학식 2와 같이 설정되고, A4 이벤트를 벗어나는 조건(leaving condition)은 수학식 3과 같이 설정될 수 있다.
Figure 112016092624970-pat00002
Figure 112016092624970-pat00003
수학식 2 및 수학식 3에서, Ofn은 이웃셀의 주파수에 관계된 오프셋이고, Ocn은 이웃셀과 관계된 오프셋이다. Thresh는 설정된 임계값이고, Hys는 A4 이벤트를 위한 히스테리시스 파라미터이다. Mn은 이웃셀의 신호세기를 나타낸다. Mn와 Thresh의 단위는 RSRP의 경우 dBm이고 RSRQ의 경우 dB이다. 또한 Ofn, Ocn, Hys의 단위는 dB이고 Thresh는 Mn과 같은 방식의 단위로 표현된다.
이와 같이 A4 이벤트를 설정하면, 실제로 셀 중심 지역에 있는 사용자 단말은 A4 이벤트에 따른 측정 값을 보고하지 않고, 셀 가장자리의 핸드오버 가능 지역에 들어간 사용자 단말들만이 A4 이벤트에 따른 측정 값을 보고하게 된다. 과부하 셀의 기지국은 A4 이벤트에 의한 사용자 단말의 측정 값 보고를 통해 셀 가장자리에 있는 사용자 단말을 확인할 수 있다. 과부하 셀의 기지국은 셀 가장자리에 있는 사용자 단말을 이동 가능한 단말로 선택한다.
과부하 셀의 기지국은 A4 이벤트에 의한 사용자 단말의 측정 값 보고를 통해 이동 가능한 각 사용자 단말에 대한 후보 목표셀을 선택한다(S308). 즉 각 사용자 단말에는 여러 개의 후보 목표셀이 존재할 수 있고, 핸드오버 파라미터 최적화 장치(100)에 의해 후보 목표셀 중에서 가장 큰 신호 세기를 가진 셀이 최종 목표셀로 선택될 수 있다.
과부하 셀의 기지국은 셀 부하 정보, 이동 가능한 사용자 단말, 이동 가능한 각 사용자 단말의 후보 목표셀 정보 및 후보 목표셀의 수신 신호 세기 정보를 핸드오버 파라미터 최적화 장치(100)로 전송한다(S310).
한편, 측정된 셀 부하가 임계 부하(RBURAccept) 미만인 셀의 기지국은 단계(S306, S308)를 수행하지 않고, 측정된 셀 부하 정보만 핸드오버 파라미터 최적화 장치(100)로 전송한다(S312).
핸드오버 파라미터 최적화 장치(100)는 모든 기지국의 셀 부하 정보, 이동 가능한 사용자 단말, 이동 가능한 각 사용자 단말에 대한 후보 목표셀, 후보 목표셀의 수신 신호 세기 정보 등의 정보를 획득하면, 모든 기지국의 셀 부하 정보를 각 기지국이 공유할 수 있도록 모든 기지국의 셀 부하 정보를 각 기지국으로 전달한다. 또한 핸드오버 파라미터 최적화 장치(100)는 각 과부하 셀의 기지국에서 선택한 후보 목표셀 정보 및 후보 목표셀의 수신 신호 세기 정보를 모든 과부하 셀의 기지국이 공유할 수 있도록, 각 과부하 셀의 기지국에서 선택한 후보 목표셀 정보 및 후보 목표셀의 수신 신호 세기 정보를 각 과부하 셀의 기지국으로 전달한다.
즉, 모든 기지국은 각 기지국의 부하 정보를 공유하고, 각 과부하 셀의 기지국은 후보 목표셀이 될 수 있는 셀 정보 및 후보 목표셀의 수신 신호 세기 값을 공유하게 된다.
그리고 핸드오버 파라미터 최적화 장치(100)는 모든 기지국의 셀 부하 정보, 이동 가능한 사용자 단말, 이동 가능한 각 사용자 단말에서 과부하 셀을 대체할 후보 목표셀 등의 정보를 획득하면(S314), 과부하 셀에 대해 MLB 알고리즘을 수행한다. 구체적으로, 핸드오버 파라미터 최적화 장치(100)는 과부하 셀에서 이동 가능한 각 사용자 단말에 대해 목표셀이 될 수 있는 후보 목표셀을 탐색한다. 이때 각 과부하 셀의 기지국보다는 상대적으로 부하가 작은 목표셀의 목록을 생성한다. 예를 들면, 핸드오버 파라미터 최적화 장치(100)는 임계 부하(RBURAccept)보다 작은 부하를 가진 목표셀을 후보 목표셀로 선정할 수 있다.
그 후, 핸드오버 파라미터 최적화 장치(100)는 이동 가능한 각 사용자 단말에 대한 후보 목표셀 중에서 가장 높은 수신 신호 세기를 가진 목표셀을 최종 목표셀로 선택한다(S316).
최종적으로, 핸드오버 파라미터 최적화 장치(100)는 이동 가능한 각 사용자 단말에 대해, A3 이벤트를 위한 서빙셀의 Ocp 값을 감소시키고 최종 목표셀의 Ocn 값을 증가시킨다(S318).
핸드오버 파라미터 최적화 장치(100)는 이동 가능한 각 사용자 단말에 대한 서빙셀의 Ocp 값과 최종 목표셀의 Ocn 값을 해당 셀의 기지국으로 전송한다(S320).
핸드오버 파라미터 최적화 장치(100)로부터 이동 가능한 각 사용자 단말에 대한 서빙셀의 Ocp 값과 최종 목표셀의 Ocn 값을 수신한 셀의 기지국은 Ocp 값과 Ocn 값을 셀 내 해당 사용자 단말로 전달한다. Ocp 값과 Ocn 값은 RRC 연결 재구성(RRCConnectionReconfiguraton) 메시지를 이용해 셀 내 해당 사용자 단말로 전달될 수 있다.
이동 가능한 각 사용자 단말은 Ocp 값과 Ocn 값을 적용하여 A3 이벤트를 감지한다.
A3 이벤트는 핸드오버 수행 여부를 결정하는 핸드오버 수행 조건을 나타내며, 이웃 셀의 수신 신호 세기(신호 세기와 오프셋 값의 합=Mn + Ofn + Ocn)가 서빙셀의 수신 신호 세기(신호 세기와 오프셋 값의 합=Ms + Ofs + Ocs)보다 A3 오프셋 값만큼 더 커지면 A3 이벤트가 발생하고, 사용자 단말은 측정 값을 서빙셀로 보고한다. 서빙셀의 기지국은 A3 이벤트가 트리거링되어 TTT(Time-to-Trigger) 시간 동안 A3 이벤트 조건이 지속되면 핸드오버를 결정한다. 핸드오버 수행 조건(A3 이벤트)의 진입 조건(entering condition)은 수학식 4와 같이 설정되고, 벗어나는 조건(leaving condition)은 수학식 5와 같이 설정될 수 있다.
Figure 112016092624970-pat00004
Figure 112016092624970-pat00005
수학식 4과 수학식 5에서, Ofn과 Ofp 각각은 이웃셀과 서빙셀의 주파수에 관계된 오프셋이고, Ocn과 Ocp 각각은 이웃셀과 서빙셀에 관계된 오프셋이다. Hys는 A3 이벤트를 위한 히스테리시스 파라미터로, 서빙셀과 목표셀 간 핸드오버 마진을 나타낸다. Mn은 이웃셀의 신호세기를 나타낸다. Off는 A3 이벤트의 오프셋 파라미터를 나타낸다.
이와 같이, A3 이벤트의 Ocn 값을 증가시키고 Ocp 값을 감소시키면, 선택된 각 사용자 단말은 핸드오버 수행 조건의 진입 조건을 만족하기 쉬워지므로, 빠른 핸드오버(early handover)가 발생하게 되고 해당 사용자 단말은 최종 목표셀로 빨리 핸드오버를 하게 되어 서빙셀의 부하를 줄일 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 핸드오버 파라미터 최적화 방법의 개념을 설명하는 도면이다.
도 4를 참고하면, 5개의 사용자 단말이 기지국1(210)에 연결되어 있고, 3개의 사용자 단말이 셀 가장자리에 위치해 있다. 이 3개의 사용자 단말은 A4 이벤트에 의해 측정 값을 보고하게 된다. 기지국1(210)이 과부하 상태가 되면 핸드오버 파라미터 최적화 장치(100)의 MLB 알고리즘이 동작되고, A4 이벤트를 보고한 3개의 사용자 단말만을 MLB 알고리즘의 적용 대상으로 선택된다.
기지국1(210)은 A4 이벤트를 보고한 각 사용자 단말의 후보 목표셀의 정보 및 후보 목표셀의 수신 신호 세기 정보를 핸드오버 파라미터 최적화 장치(100)로 전달한다.
핸드오버 파라미터 최적화 장치(100)는 MLB 알고리즘에 따라서 이동 가능한 각 사용자 단말에 대해, 서빙셀인 기지국1(210)로부터 수신한 각 사용자 단말에 대한 후보 목표셀의 정보 및 후보 목표셀의 수신 신호 세기 정보를 토대로 가장 강한 수신 신호 세기를 보고한 목표셀을 각 사용자 단말에 대한 최종 목표셀로 선택한다. 여기서, 최종 목표셀은 기지국2(220)인 것으로 가정한다.
핸드오버 파라미터 최적화 장치(100)는 각 사용자 단말에 대해 A3 이벤트의 서빙셀인 기지국1(210)의 Ocp 값을 감소시키고 최종 목표셀인 기지국2(220)의 Ocn 값을 증가시킨다. 이때 도 4에서는 각 사용자 단말에 대한 최종 목표셀이 기지국2(220)인 것으로 가정하였으나, 각 사용자 단말에 대한 최종 목표셀이 서로 다른 셀일 수도 있다.
핸드오버 파라미터 최적화 장치(100)는 기지국1(210)의 Ocp 값과 기지국2(220)의 Ocn 값을 기지국1(210)로 전달한다.
기지국1(210)은 A4 이벤트를 보고한 사용자 단말에게만 RRC 연결 재구성 메시지를 이용해 기지국1(210)의 Ocp 값과 기지국2(220)의 Ocn 값을 전송한다.
기지국1(210)의 Ocp 값과 기지국2(220)의 Ocn 값을 수신한 사용자 단말은 새로운 Ocp 값과 Ocn 값에 따라 기지국2(220)로 빠른 핸드오버가 발생하게 되어, 기지국1(210)의 부하가 줄어들게 된다. 이때 Ocp 값과 Ocn 값을 동시에 조절함으로써, Ocp 값과 Ocn 값의 차이를 좀 더 크게 함으로써 기지국2(220)로 핸드오버 되었다가 다시 기지국1(210)로 돌아오는 핑퐁(ping pong) 현상을 방지할 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 핸드오버 파라미터 최적화 장치를 나타낸 도면이다.
도 5를 참고하면, 핸드오버 파라미터 최적화 장치(500)는 프로세서(510), 송수신기(520) 및 메모리(530)를 포함한다.
프로세서(510)는 도 1 내지 도 4에서 설명한 MLB 알고리즘을 구현하도록 동작할 수 있다.
송수신기(520)는 프로세서(510)와 연결되어 무선신호를 송신 및 수신한다.
메모리(530)는 프로세서(510)에서 수행하기 위한 명령어를 저장하고 있거나 저장 장치(도시하지 않음)로부터 명령어를 로드하여 일시 저장하며, 프로세서(510)는 메모리(530)에 저장되어 있거나 로드된 명령어를 실행할 수 있다. 또한 메모리(530)는 프로세서(510)가 도 1 내지 도 4에서 설명한 MLB 알고리즘을 수행하기 위해 필요한 정보를 저장할 수 있다.
프로세서(510)와 메모리(530)는 버스(도시하지 않음)를 통해 서로 연결되어 있으며, 버스에는 입출력 인터페이스(도시하지 않음)도 연결되어 있을 수 있다. 이때 입출력 인터페이스에 송수신기(520)가 연결되며, 입력 장치, 디스플레이, 스피커, 저장 장치 등의 주변 장치가 연결되어 있을 수 있다.
본 발명의 실시 예는 이상에서 설명한 장치 및/또는 방법을 통해서만 구현되는 것은 아니며, 본 발명의 실시 예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수도 있으며, 이러한 구현은 앞서 설명한 실시 예의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야의 전문가라면 쉽게 구현할 수 있는 것이다.
이상에서 본 발명의 실시 예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리 범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리 범위에 속하는 것이다.

Claims (10)

  1. 핸드오버 파라미터 최적화를 위한 장치에서 시스템 내 셀간의 부하 균형을 위한 핸드오버 파라미터를 최적화하는 방법에서,
    상기 시스템 내 셀들로부터 셀 부하 정보를 수집하는 단계,
    상기 시스템 내 셀들 중에서 과부하 셀의 기지국으로부터 이동 가능한 사용자 단말의 정보, 상기 이동 가능한 사용자 단말의 후보 목표셀의 정보 및 상기 후보 목표셀의 수신 신호 세기 정보를 수집하는 단계,
    상기 과부하 셀을 서빙셀로 접속하고 있는 사용자 단말 중에서 상기 이동 가능한 사용자 단말의 후보 목표셀의 정보 및 상기 후보 목표셀의 수신 신호 세기 정보를 토대로 상기 이동 가능한 사용자 단말의 최종 목표셀을 결정하는 단계,
    상기 이동 가능한 사용자 단말의 서빙셀과 상기 최종 목표셀에 관계된 셀 특정 오프셋 값을 변경하는 단계, 그리고
    상기 셀 특정 오프셋 값을 상기 서빙셀에 접속된 사용자 단말 중에서 상기 이동 가능한 사용자 단말에게만 전송하는 단계
    를 포함하고,
    셀 가장자리에 있는 사용자 단말이 측정 값을 보고하도록 설정된 측정 보고 이벤트에 따라서 상기 측정 값을 보고한 사용자 단말이 상기 과부하 셀의 기지국에 의해 상기 이동 가능한 사용자 단말로 결정되는 핸드오버 파라미터 최적화 방법.
  2. 제1항에서,
    상기 변경하는 단계는 상기 최종 목표셀의 수신 신호 세기에 관계된 셀 특정 오프셋 값을 증가시키고, 상기 서빙셀의 수신 신호 세기에 관계된 셀 특정 오프셋 값을 감소시키는 단계를 포함하는 핸드오버 파라미터 최적화 방법.
  3. 제1항에서,
    상기 결정하는 단계는 상기 이동 가능한 사용자 단말에 대한 후보 목표셀 중에서 설정된 임계 부하보다 낮은 부하를 가지면서 가장 높은 수신 신호 세기를 가진 후보 목표셀을 상기 최종 목표셀로 선택하는 단계를 포함하는 핸드오버 파라미터 최적화 방법.
  4. 제1항에서,
    상기 측정 보고 이벤트는 이웃셀의 수신신호세기와 설정된 임계값의 비교에 의해 트리거되는 핸드오버 파라미터 최적화 방법.
  5. 제1항에서,
    상기 결정하는 단계는 상기 과부하 셀의 기지국으로부터 수신한 상기 이동 가능한 사용자 단말의 정보, 상기 이동 가능한 사용자 단말의 후보 목표셀의 정보 및 상기 후보 목표셀의 수신 신호 세기 정보를 다른 과부하 셀로 전송하는 단계를 더 포함하는 핸드오버 파라미터 최적화 방법.
  6. 제1항에서,
    상기 수집된 셀 부하 정보를 상기 시스템 내 셀로 전송하는 단계
    를 더 포함하는 핸드오버 파라미터 최적화 방법.
  7. 시스템 내 셀간의 부하 균형을 위한 핸드오버 파라미터 최적화 장치에서,
    상기 시스템 내 임계 부하보다 큰 부하를 가진 과부하 셀로부터 이동 가능한 사용자 단말의 정보, 상기 이동 가능한 사용자 단말에 대한 후보 목표셀의 정보 및 상기 후보 목표셀의 수신 신호 세기 정보를 수신하는 송수신기, 그리고
    상기 이동 가능한 사용자 단말의 최종 목표셀을 결정하고, 상기 최종 목표셀로 핸드오버 수행 여부를 결정하는 이벤트 조건에 포함되는 셀 특정 오프셋 값을 변경하고, 상기 송수신기를 통해 변경된 상기 셀 특정 오프셋 값을 상기 과부하 셀을 서빙셀로 접속하고 있는 사용자 단말 중에서 상기 이동 가능한 사용자 단말에게만 전송하는 프로세서
    를 포함하고,
    셀 가장자리에 있는 사용자 단말이 측정 값을 보고하도록 설정된 측정 보고 이벤트에 따라서 상기 측정 값을 보고한 사용자 단말이 상기 과부하 셀의 기지국에 의해 상기 이동 가능한 사용자 단말로 결정되는 핸드오버 파라미터 최적화 장치.
  8. 제7항에서,
    상기 프로세서는 상기 최종 목표셀의 수신 신호 세기에 관계된 셀 특정 오프셋 값을 증가시키고, 상기 서빙셀의 수신 신호 세기에 관계된 셀 특정 오프셋 값을 감소시키는 핸드오버 파라미터 최적화 장치.
  9. 제8항에서,
    상기 프로세서는 상기 최종 목표셀의 수신 신호 세기에 관계된 셀 특정 오프셋 값과 상기 서빙셀의 수신 신호 세기에 관계된 셀 특정 오프셋 값을 동시에 변경하는 핸드오버 파라미터 최적화 장치.
  10. 제7항에서,
    상기 프로세서는 상기 이동 가능한 사용자 단말에 대한 후보 목표셀 중에서 상기 임계 부하보다 낮은 부하를 가지면서 가장 높은 수신 신호 세기를 가진 후보 목표셀을 상기 최종 목표셀로 결정하는 핸드오버 파라미터 최적화 장치.



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