KR20000020440A - 코드 분할 다중 접속 시스템의 기지국별 호 통계 데이터를 이용한 기지국 성능개선 방법 - Google Patents

Abstract

코드 분할 다중 접속 시스템의 기지국별 호 통계 데이터를 이용한 기지국 성능개선 방법에 대하여 개시한다. 본 방법을 위한, CDMA 시스템의 기지국별 호 통계 데이터를 이용한 특정 기지국의 상태 판별 방법은, 호 실패 원인을 확인하는 단계와 시스템의 문제구간을 찾아내는 단계를 구비하여 이루어진다. 그리고 특정 기지국에 대한 용량부족을 파악하는 방법은, CDMA 시스템의 기지국별 호 통계 데이터를 이용한 시스템의 핸드오프 정보와 채널 트래픽 통계 정보로부터 특정 셀로의 호처리 요구가 늘어나는 상황을 파악하는 단계 및 최대 처리 요구량을 예측함으로써 특정 기지국에 대한 용량부족 방안을 모색하는 단계를 포함하여 이루어진다. 그리고 핸드오프 문제구간 처리 방법은, CDMA 시스템의 특정 기지국에서 최번시 통화시도간에 핸드오프 성공률의 저조가 계속 발생하는 경우, 상기 특정 기지국을 용량부족으로 판단한후 FA 증설 및 기지국 증설을 하는 것을 특징으로 한다.

Description

코드 분할 다중 접속 시스템의 기지국별 호 통계 데이터를 이용한 기지국 성능개선 방법

본 발명은, 코드 분할 다중 접속 시스템의 기지국별 호 통계 데이터를 이용한 기지국 성능개선 방법에 관한 것이다. 특히 본 발명은 CDMA 시스템의 기지국별 호통계 데이터를 분석함으로써 기지국 상태 감시 및 FA 증설, 기지국 증설시점에 대한 예측을 할 수 있어 더 나은 통화품질 개선을 할 수 있도록 하기 위한 것이다.

이동통신 사용자의 급격한 증가로 인해 현재 운영중인 CDMA 시스템의 기지국 용량 및 통화품질 개선을 위해 많은 연구 및 개발이 요구되고 있다. 이에 기지국 용량 및 더 나은 통화품질 개선을 위해 일일마다 발생하는 시스템의 호통계 데이터를 이용해서 분석함으로써 시도호수, 소통율, 완료율, 절단율, 핸드오프 성공률, 핸드오프 실패율, BHCA 통계 데이터 등을 유용하게 활용할 수 있다. 시스템의 호통계 데이터를 이용한 분석방법은 다음과 같다.

1) 시도호수, 소통율, 완료율, 절단율을 이용함으로써 특정 기지국의 불량문제를 찾아 호 실패 원인을 파악함으로써 불량문제를 해결가능.

2) 호통계 데이터 가운데 핸드오프 성공률과 핸드오프 실패율을 이용함으로써 특정구간에서 발생하는 핸드오프 불량구간을 파악조치 가능.

3) 호 통계 데이터 가운데 BHCA 에서의 시도 호수별로 소통율, 완류율, 절단율을 비교 검토함으로써 특정지역 기지국의 FA 증설 방안 검토, 용량 부족현상으로 인한 품질 저하를 막기 위한 인접 기지국 증설 방안등의 이벤트를 미리 예측 가능.

위와 같이 호통계 데이터를 이용함으로써 미리 문제발생을 예측, 조치함으로써 CDMA 이동통신 이용자들의 더 높은 통화품질 및 시스템의 안정성에 대한 신뢰감을 줄 수 있도록 한다.

CDMA 시스템의 상용 초기에는 많은 이동통신 가입자가 없어서 기존에 운영하는 시스템들의 유지 및 관리에 중점적으로 서비스를 하는 실정이었다. 그러나 현재에는 CDMA 시스템의 안정성이 증가되면서 많은 이동가입자들이 CDMA 시스템을 통해 통화를 하느 등 일상생활에서의 필수품이 되었다. 이와 같은 이동통신 사용자의 급격한 증가로 인해 현재 운영중인 CDMA 시스템의 기지국 용량 및 통화품질 개선을 위해 많은 연구 및 개발이 요구되고 있다. 이에 발맞추어 많은 CDMA 이동통신가입자들은 더 많은 부가 서비스를 요구하게 되었고, 이와 같은 요구 중 특히 통화의 단절과 통화 품질 등에 민감한 반응을 보이고 있는 실정이다. 이런 CDMA 이동통신가입자들의 시스템에 만족도를 더 높이기 위해서는 시스템의 문제 발생시 즉시 조치할 수 있는 방안이 마련되어야 하지만 아직까지는 이동통신서비스를 제공하는 운영자들은 문제가 발생하고 나서야 조치를 하고있는 실정이다. 이와 같은 이유로 인해 이동전화 가입자들은 CDMA 이동통신 시스템의 통화품질 및 서비스에 대해 충분한 만족감을 느끼지 못하는 경우가 많이 발생했다.

현재 많은 CDMA 이동통신 가입자들의 통화품질에 대한 만족도를 높히기위해서는 발생가능한 문제를 미리 예측하여 이를 적절하게 시스템에 반영함으로써 이동통신 가입자들로부터 시스템에대한 신뢰도를 높히는 것이 필요하다.

이와 같은 시스템 문제점 체크 및 문제점 사전 예견을 하기 위해서는 시스템에서 집계되고있는 호 통계 데이터를 이용함으로써 가능하다. 시스템의 호 통계를 분석함으로써 특정지역의 문제점을 발견할 수 있고, 이 문제점이 발생한 원인을 찾아 대처할 수 있다. 이와 같은 시스템의 호 통계 데이터를 이용하여 CDMA 시스템의 기지국에서 발생될 수 있는 문제점을 미리 예견하여 조기 대처할 수 있으며, 이로 인해 더 나은 통화품질 및 시스템의 안정으로 많은 이동통신 가입자들로부터 시스템의 더 높은 신뢰도를 가질 수 있도록 하는 것이 본 발명의 목적이다.

이와 같은 종래의 문제점인 기지국 용량 및 더 나은 통화품질 개선을 위해 본 발명에서는 일일마다 발생하는 시스템의 호 통계 데이터를 이용, 분석함으로써 시도호수, 소통율, 완료율, 절단율, 핸드오프 성공률, 핸드오프 실패율, BHCA 통계 데이터 등을 유용하게 활용할 수 있다. 이와 같이 호 통계 데이터를 이용함으로써 문제 발생을 사전에 예측, 조치함으로써 CDMA 이동통신 이용자들의 더 높은 통화품질 및 시스템의 안정성에 대한 신뢰감을 줄 수 있도록 하였다.

상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 CDMA 시스템의 기지국별 호 통계 데이터를 이용한 특정 기지국의 상태 판별 방법은,

호 실패 원인을 확인하는 단계와;

시스템의 문제구간을 찾아내는 단계를 구비하여 이루어진 것을 특징으로 한다.

상기한 다른 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 용량부족 파악방법은,

CDMA 시스템의 기지국별 호 통계 데이터를 이용한 시스템의 핸드오프 정보와 채널 트래픽 통계 정보로부터 특정 셀로의 호처리 요구가 늘어나는 상황을 파악하는 단계; 및

최대 처리 요구량을 예측함으로써 특정 기지국에 대한 용량부족 방안을 모색하는 단계를 포함하여 이루어진다.

그리고 다른 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 핸드오프 문제구간 처리 방법은, CDMA 시스템의 특정 기지국에서 최번시 통화시도간에 핸드오프 성공률의 저조가 계속 발생하는 경우, 상기 특정 기지국을 용량부족으로 판단한후 FA 증설 및 기지국 증설을 하는 것을 특징으로 한다.

시스템의 호 통계 데이터를 이용한 분석 방법은 다음과 같은 장점이 있다.즉, 시도호수, 소통율, 완료율, 절단율을 이용함으로써 특정 기지국의 불량문제를 찾아 통화 실패 원인을 파악함으로써 불량문제에 대한 해결이 가능하며, 호 통계 데이터 중에 핸드오프 성공률과 핸드오프 실패율을 이용함으로써 특정구간에서 발생하는 핸드오프 불량구간의 파악 및 조치가 가능하며, 호 통계 데이터 중의 BHCA에서의 시도호수별로 소통율, 완료율, 절단율을 비교내지 검토함으로써 특정지역 기지국의 FA 증설방안 검토 및 용량부족 현상으로 인한 품질저하를 막기 위한 인접 기지국 증설 방안등의 사고를 미리 예측하는 것이 가능하다.

시스템에서 집계되고 있는 호 통계 데이터를 분석함으로써 CDMA 시스템의 기지국 용량 및 통화품질 개선을 위한 방안을 모색할 수가 있다. 호통계 분석항목으로 트래픽 통계, 핸드오프 통계, 채널통계로 나누어 분석을 하고 이에 대한 적절한 개선방안을 검토할 수가 있다.

먼저, 트래픽통계에서는 셀의 호 서비스 능력을 파악하기 위한 자료로서, 일정 주기동안 실제 발생된 호 수와 그 중 성공한 호 수, 실패한 호 수 등을 제공한다. 이를 통해 셀 별로 어느 정도의 호 처리 요구가 존재했으며, 그 중 성공적인 서비스 비율이 어느 정도인지를 파악하여 가입자의 불만이 최소화인 상태를 유지하도록 데이터를 제공한다. 트래픽통계는 그 유형에 따라 착신호와 발신호 통계로 구분하며, 상기 발신호는 이동가입자가 통화를 원하는 곳으로 한 경우이며, 착신호는 이동가입자가 통화를 받은 경우에 발생한다.

호 유형은 이동가입자(Land) 대 이동가입자(Land), 이동가입자 대 일반전화사용자(land), 그리고 일반전화사용자(land) 대 이동가입자로 구분된다. 상기 이동가입자 대 이동가입자에서는 착신 셀에 1 호(call), 발신 셀에 1 호(call)가 카운트(count)되며, 상기이동가입자 대 일반전화사용자에서는 발신 셀에 1 호가 카운트되며, 일반전화사용자 대 이동가입자에서는 착신 셀에 1 호가 카운트된다.

호의 유형을 발신호와 착신호로 구분한 이유는 셀 내부의 트래픽량이 전체적으로 볼 때는 별 이득이 없지만 운영 사업자 입장에서는 발신호와 착신호에 따라 호 처리 흐름(flow)이 상이한 면이 존재하므로 호 유형을 구분하여 파악함으로써 호 실패 정도와 실패의 근본 원인을 보다 용이하게 파악하기 위함이다.

호의 발생은 크게 시도수, 성공수, 실패수, Erlang 및 호 유지시간, 정상 종료 호 수 및 호 절단 수 정도로 파악해 볼 수 있다. 이중 시도수는 이동가입자가 통화를 하기위해 시도한 경우 호 통계 데이터에 카운팅하고, 성공수는 이동가입자가 통화를 시도해서 성공한 경우 호 통계 데이터에 카운팅하고, 실패수는 이동가입자가 통화를 시도해서 실패한 경우 호 통계 데이터에 카운팅하고, Erlang은 최번시 1시간 동안 통화량이며, 호 유지시간은 이동가입자들의 평균 통화 유지시간이며, 정상종료 호수는 이동가입자가 원하는 곳으로 통화를 시도해 원하는 시점에서 호를 종료시켰을 경우 호 통계 데이터에 카운팅하고, 절단 호수는 이동가입자가 원하는 시점에서 통화를 시도한후 기타 다른 이유로 인해 원하지 않는 시점에서 임의로 통화가 절단되는 경우에 호 통계 데이터에 카운팅 한다.

실제로 시스템이 제대로 호 서비스가 되는지를 파악할 수 있는 근거 자료로 각 sub-cell 별로 수집하여 성공률 및 호 절단률을 표현해 주기 때문에 트래픽 데이터는 일반 호 요구에 대한 시스템의 성능 정도를 파악하는 가장 기본적인 자료이다. 특정 셀에서의 호 셋업(setup) 성공률이 낮아지면 운영자는 그 셀의 호 실패 발생원인을 확인하여 의심이 가는 부분을 점검하고 시스템을 모니터 하도록 하여 가입자의 호 서비스에 대한 시스템의 성능에 대한 신뢰도를 가질 수 있도록 서비스를 제공해 주어야 한다.

그리고, 정상종료 수와 절단호수를 표시하여 호가 셋업된 이후의 사건(event)에 대해서도 한 눈에 정확히 파악해 볼 수 있는데 실제 응답된 호가 정상 종료가 아닌 시스템 장애로 인해 절단(drop)되면 가입자의 불만은 호 셋업 당시보다 더 증폭되므로 이 자료 또한 운영자가 정확히 파악하고 있어야 한다.

이렇게 집계된 트래픽 통계를 분석할 수 있는 방법으로서 주요 호 실패를 분석하는 소프트웨어 도구인 F3000 메시지를 이용하는 방법이 있다. F3000 메시지는 일련의 숫자로만 나오므로 이를 일일이 하나씩 찾아서 분석하는 것이 힘들기 때문에 BSM 내에서 이를 분석할 수 있는 도구를 제공한다. F3000 메시지는 BSC 원인에 의하여 호가 실패하였을 경우에 BSM 에 실패 원인을 출력하여 주는 메시지이다. 따라서 F3000 메시지가 나오는 것은 호 흐름(Call Flow) 상으로 MSC로 할당 종료 메시지(Assignment Complete Message)를 주기 전에 호가 실패하였을 경우에 대하여 출력되게 된다. F3000 메시지를 보면 호의 실패 원인과 각각의 자원 상태를 모두 알 수 있게 된다. 이 때 BSC에서 할당 종료 메시지를 보낸 이후에 발생한 실패에 대하여서는 F3000 메시지를 통하여서는 출력되지 않는다.

트래픽 통계는 바로 호처리 서비스를 나타내는 정보이므로 계속적인 감시가 필요하다. 특정 셀에 호 서비스 성공률이 감소되면 그 원인을 파악하여 바로 조치를 해 주어야 한다. 삼성시스템에서는 이 원인들 중 BSC이하의 원인인 경우에는 F3000 메시지를 보고하여 즉시 호 서비스의 이상 상태를 감시하도록 한다. 즉 F3000 은 발생과 동시에 BSM 운영자 Terminal로 그 정보를 제공해 주고 통계는 특정 주기동안의 발생 결과를 모아 보고하는 역할을 수행한다. F3000 에는 MSC를 거친 이후 상황에는 호 셋업 이후 상황은 표현되지 않지만 통계는 호 실패 Cause별 원인 뿐만 아니라 통화 호에 대한 비정상 종료 호 정보도 제공한다. 호 절단의 원인은 불량 프레임(bad frame)으로 인한 호 절단과 프레임 부재(No frame)로 인한 호 절단이 거의 90%를 차지한다. 그리고 정상 종료 호에 대한 수도 제공된다. 또한 운영자는 셀별 호의 Erlang을 통해 전체적인 처리 용량을 파악하고 BHCA와 Busy hour를 알아 두어 그 때의 호 서비스 결과를 통해 시스템의 처리 상태를 파악하도록 해야 한다. 특히 핸드오프 정보의 채널 트래픽 통계정보를 종합적으로 파악하여 특정 셀로의 호 처리 요구가 늘어나는 상황을 파악하여 최대 처리요구량을 예측함으로써 특정 기지국에 대한 FA증설방안, 용량부족으로 인한 해결책으로서 기지국 증설 시점 및 방안을 미리 예측함으로써 이동가입자에게 더 나은 통화 품질을 제공할 수가 있다.

다음으로 핸드오프 통계는 단말의 이동성 때문에 트래픽 데이터와 함께 특히 관심을 가지고 파악해야 한다. 각 셀 별로 단말이 수신 가능한 타 셀의 파우워에 따라 Neighbor List를 관리하여 핸드오프 가능한 상대 기지국 정보를 가지고 있는데, 호처리에서는 기존에 셋업되어 서비스중인 호가 새로 요구되는 호보다 우선적으로 처리된다. 각 셀별로 이동 가능한 상대셀의 정확한 정보를 갖고 있어야 통화중 단말이 이동하여 기존 서비스 셀로부터 많이 떨어지게 되더라도 호가 절단되거나 통화품질의 악화가 최소화 되도록 관리되어야 한다. 가입자에게 최저의 호 서비스를 제공하기 위해서는 기본적으로 셀 plan이 최적의 환경으로 되어 있어야 하는데, 셀 plan이 제대로 되어있는 지 그 판단자료로 시스템의 호 통계 데이터중의 핸드오프 통계자료를 참조해 볼 수 있다. 핸드오프 통계자료는 기본적으로 핸드오프 시도횟수, 성공횟수, 실패원인별 횟수를 제공하는데 각 셀별로 Source/Target정보를 함께 제공하므로 실제 운영중인 셀기준 자료로 파악할 수 있다. 핸드오프는 또한 그 유형을 크게 소프트 핸드오프와 하드 핸드오프로 구분한다. 소프트 핸드오프는 기존의 자원을 해제하지 않은 상태에서 새로운 자원을 할당받아 핸드오프를 시도하는 것이고 하드 핸드오프는 소프트 핸드오프를 할 수 없는 상황으로 기존의 자원을 일단 해제하고 새 자원을 할당받아 핸드오프를 시도하는 것이다.

핸드오프의 종류는 다음과같이 구성할 수 있다.

SOFTER는 섹터간 핸드오프로 섹터간에는 채널을 공유하므로 별도의 트래픽 채널을 할당하지 않는다. 소프트는 별도의 트래픽채널을 할당한 소프트 핸드오프이며, 하드는 하드 핸드오버(Hard Handover) 중 한 MSC 이내의 핸드오프이며, Inter MSC 하드는 MSC를 변경한 하드 핸드오프이다.

핸드오프 통계자료는 그 발생빈도 정도를 추적하여 그 정보를 제공한다. 실제 핸드오프를 해주기 위해서 우선 TCE(트래픽 채널 엘러멘트)가 할당되어야 한다. A셀과 B셀간에 핸드오프가 많이 일어났다는 정보는 실제로 B셀 영역으로 들어온 단말의 수가 많아져 결과적으로 B셀의 Reverse path power가 증가하고 B셀의 요구용량이 늘어나게 된다. 핸드오프는 셀간 밀접도에 따라 최적화과정을 통해 balance가 이루어지도록 cell plan이 되어야 하며 서비스 이후에는 통계량을 추적하여 셀 배치 및 balance에 대한 평가가 이루어져야 한다. 만약 특정 기지국의 최번시 통화시도 시간에 핸드오프 성공률이 일반 때에 비해 현저하게 차이가 나는 경우가 발생한다면 최번시 통화시도 시간대에서의 총 호 시도 수를 체크해서 호 시도 수가 기지국 계산용량 이상의 호 시도가 이루어 졌다면 많은 호 시도로 인해 셀 Coverage가 축소되어 핸드오프 성공률이 현저하게 차이가 남을 짐작할 수 있으며 이는 필요시 FA증설 및 기지국 증설 방안을 미리 검토하여야 할 것이다.

다음으로 채널 통계에 대해 살펴보면, 채널 통계는 기지국 셀의 자원에 대한 사용정도를 나타내주는 정보로서 액세스(Access), 호출(Paging), 트래픽 채널(Traffic Channel) 별로 분류하여 각 채널 엘레멘트(Channel Element) 종류별로 주기 동안의 자원(Resource)사용에 대한 내역을 제공해 준다. 액서스 채널이나 호출 채널의 한정된 최대용량을 파악하고 실제 주기동안의 메시지발생 정보를 통해 셀의 부하(Load)와 발생 메시지 종류를 파악해 볼 수 있도록 한다.

트래픽 채널을 측정하는 목적은 각 셀에서 가입자 단말이 호 서비스를 요구할 때 가용한 트래픽 채널이 있을 때에만 일반 호나 핸드오프로 인한 호에 대해 서비스가 가능하므로 이 사용 내역의 정확한 정보를 제공해 주는 것이다. 각 셀의 트래픽 채널 엘리멘트 자원(TCE Resource)에 대해 일반 호와 핸드오프 호에 대해 어느정도의 비율로 사용했는지 여부를 나타내 주는 정보를 기본으로 운영자는 셀 내의 현재 용량 및 예상되는 최대 필요 용량을 산출하여 호 서비스의 실패율을 줄일 수 있다. 일반적으로 트래픽 채널 엘리멘트(TCE) 할당량의 30∼40% 가량을 핸드오프 요구에 의한 것으로 주장하는데 실제 운용되는 시스템에서 어느 정도의 비율로 할당되었는 지를 볼 수 있는 근거 자료로 쓰일 수 있다.

채널에서는 액서스, 호출, 트래픽 채널로 구성되며, 이중 트래픽 채널에서는 각 채널 카드별로 실장된 트래픽 채널 엘리멘트(TCE) 수와 채널 할당에 대한 일반호/핸드오프호로의 사용내역, 각각에 대한 자원 점유시간 정도를 나타내고, 각 채널카드의 호 블록킹 정보를 제공한다.

트래픽 채널에서의 채널 분석방법은 다음과 같다. 트래픽 채널 엘리멘트(TCE)의 할당 정보 및 호 블록킹(blocking.호 서비스 불가상태) 비율은 CH-TRAFFIC 통계 항목(item)을 통해 알 수 있다. 출력 단위는 최소 단위를 채널카드(CC) 단위로 하여 특정 채널카드에 호 블록킹이 높으면 해당 채널카드를 교체할 수 있도록 하였다. 만약 Assign count(할당 수)와 T_USE_T(트래픽 사용시간), H_USE_T(핸드오프 사용시간)이 다른 채널카드에 비해 낮다면 채널카드의 이상이 있는 상태로 보고 점검을 하여야 한다. (즉 할당이후 바로 실패된 경우로 판단)

채널 트래픽 통계와 트래픽 통계는 모두 호의 트래픽량을 제공하는데 그 목적이 있지만 트래픽 통계는 호의 셋업 과정에서의 전체적인 셋업 호 수 및 실패 원인을 기준으로 수집되므로 호가 그 이후에 여러번의 핸드오프를 거쳐 타 기지국 자원을 사용해도 그 정보를 볼 수 없는 반면, 채널 트래픽에서는 트래픽 채널 엘리멘트(TCE) 자원의 할당에 있어 셀 별로 일반 호와 핸드오프 호의 점유 비율 및 정확한 셀별 Erlang을 산출하여 보다 시스템의 변화 상태를 정확하게 표현해준다.

일단 일반 호로 A 셀에서 호가 셋업되면 트래픽 통계에 1 호가 카운트되고 TCE(트래픽 채널 엘리멘트) 자원 할당에 성공할 경우에는 채널 트래픽 통계에 일반 호 용으로 인한 1 트래픽 채널 엘리멘트 자원 사용 정도가 표시된다. 만약 A 셀에서 셋업된 호가 이동하여 A 의 이웃 셀인 B 셀 영역내로 이동하면 소프트 핸드오프인 경우에 A 셀 트래픽 채널 엘리멘트와 B 셀의 트래픽 채널 엘리멘트를 동시에 점유하게 된다. 이 경우 B 셀에서의 트래픽 채널 엘리멘트 점유는 핸드오프용 트래픽 채널 엘리멘트 점유로 카운팅 된다.

이제 트래픽 통계와 핸드오프 통계와 채널 통계를 종합적으로 고려해 보자. 종합적으로 각 셀에서의 아웃 고잉(Out going) 핸드오프의 비율과 특정 A 셀에서 특정 B 셀로의 핸드오프가 일어날 가능성에 대해서도 대략적으로 추정해 볼 수 있다.

단위시간당 A 셀의 일반 호에 대한 전체 트래픽 량은 A 셀에서 일반 호로 할당된 트래픽 채널 엘리멘트 자원점유 트래픽 량과 A 셀에서 다른 셀로 핸드오프되어 타 셀의 핸드오프 자원점유 트래픽 량의 합이라는 공식이 성립하는데 수학식 1과 같이 나타내 보자.

TRtraf=TRtce+TRhan

여기서 TR_traf는 단위 시간당 A 셀의 일반 호에 대한 전체 트래픽 량을 나타내며, TR_tce는 단위 시간당 A 셀에서 일반 호로 할당된 트래픽 채널 엘리멘트 자원점유 트래픽 량이며, TR_han는 단위 시간당 A 셀에서 다른 셀로 핸드오버(handover)되어 타 셀의 핸드오프 자원점유 트래픽 량을 나타낸다.

상기 수학식 1을 보다 정확히 표현하면 수학식 2와 같다.

TR_{initial_time}= A 셀에서의 점유시간 + B 셀에서의 점유시간 -(핸드오프 처리 지연시간 + 동시에 A,B 자원을 모두 점유한 시간)

편의상 수학식 2를 A 셀에서의 점유시간 + B 셀에서의 점유시간 으로 가정하면 TR_traf는 수학식 3과 같다.

TR_traf= 발신호 전체 트래픽량 + 착신호 전체 트래픽량

실제 채널 트래픽에 일반 호로 할당되어 계산되는 트래픽량은 대략적으로 SEIZURE 이후 단계로 생각하면 수학식 4와 수학식 5와 같이 계산할 수 있다.

TR_traf= (SEIZURE〔org〕× A_HLD_s〔org〕) + (SEIZURE〔ter〕× A_HLD_s〔ter〕)

TR_tv= 일반 호 할당 트래픽량 = TRA_ASS × TRA_USE

여기서 TRA_ASS는 트래픽 할당, TRA_USE는 트래픽 사용을 나타낸다.

결과적으로 한 트래픽량이 실제 A 셀에서 다른 셀로 핸드오프를 일으킨 트래픽량으로 계산되며, 그 값을 해당 A 셀의 이웃 셀로 이동한 이후 핸드오프 이후의 평균 유지시간(holding time)으로 나누면 핸드오프 카운트를 측정할 수 있다. 즉, 수학식 6은 셋업된 N 개의 발착신호 중 핸드오프를 일으킬 호 수를 나타낸다.

그러므로 특정 A 셀의 아웃 고잉(out going) 핸드오프 비율은 으로 나타낼 수 있다. 각 셀 별로 핸드오프가 일어날 가능 인자(factor)를 구한 이후에 실제 핸드오프가 일어난 카운트를 기본정보로 하여 특정 A셀에서 특정 B셀로의 핸드오프 발생 비율을 구할 수 있다. 그러나 실제적으로 A셀에서 B셀로 핸드오프를 나타내는 카운트가 N 이라면 N은 A셀에서 셋업된 호가 B셀로 핸드오프된 카운트와 타 셀에서 셋업되어 A셀로 Incoming된 핸드오프된 호가 다시 B셀로 핸드오프된 카운트의 합이 된다.

여기에서 N 은 A셀의 전체 트래픽 점유 호수이며, N_Acell은 A셀에서 셋업된 호수이며, a 는 A셀에서 셋업된 호가 B셀로 핸드오프할 확률이며, b_neighbor는 다른 셀에서 neighbor list에 A셀이 있어 다른 셀의 호가 A셀을 타겟으로 하여 A셀로 이동되어 올 확률이며, c 는 타 셀에서 핸드오프된 호가 다시 B셀로 핸드오프될 확률이다.

실제 핸드오프 통계상에서 나타난 수치는 A셀에서 셋업된 호와, A셀로 Incoming 되었다가 핸드오프된 수를 모두 포함하므로 결과적으로 A셀에 존재한 모든 호에 대한 핸드오프 비율로 볼 수 있다. 즉, A셀이 serving인 전체 핸드오프 수(sector간은 제외)를 구하고, 그 중에 특히 target이 B셀인 핸드오프 수를 구해 그 비율을 구하면 A셀에서 B셀로의 핸드오프 발생 카운트를 구할 수 있다.

그리고 특정 셀에서 outgoing 핸드오프의 비율과 incoming 핸드오프의 비율이 대략적으로 비슷한 수준을 유지해야 그 셀과 타 셀간의 용량이 어느정도 균형있게 운영된다고 볼 수 있다. 단말의 호 셋업요구가 Poisson 분포로 일어난다면 각 셀 별로 핸드오프 가능성 비율을 구해 놓았으므로 전체적으로 셀별 필요용량이 대략 어느 정도인지는 계산이 가능하다.

BSM에서 수집되어지는 통계 데이터에 의한 다음과 같은 항목을 통해 기지국별 종합 호 소통 현황을 파악할 수 있다. 상기 항목에 대한 정의는 다음과 같다.

시도 호 수는 발(착)신 시도 수이며, 총 소통율(%)은 이며(총 소통호는 발신+착신 소통호수로 집계되고, 총 시도호수는 발신+착신 호수로 집계 된다), 총 절단율(%)은 (여기서 총절단호수는 발신+착신 절단호수로 집계되고, 총 소통호수는 발신+착신호수로 집계 된다)이며, 총 완료율(%)은 (여기서 총완료호수는 발신+착신 완료호수로 집계되고, 총 시도호수는 발신+착신 시도호수로 집계 된다)이며, 트래픽양(erlang)은 이며, SEIZURE는 발(착)신 시도후 발(착)신 MS와 기지국간의 트래픽 채널 및 VOCODER LINK의 접속이 완료된 시점으로서 TSB로부터 Msg_Mob_Connect_Sc를 수신한 시점 즉, 단말과 VOCODER간의 LINK 설정을 알리는 시점(TSB → CCP) 이며, 응답(Answer)은 착신 가입자 응답 횟수로서 착신 가입자 호출중에 착신이 응답했음을 발신 CCP가 최초로 인지한 시점으로 CCP가 MSC로부터 Msg_Connect_Xc를 수신한 시점이다. 한편 BHCA는 총 시도수이며, 소통율의 산출방식은 이며, 완료율의 산출방식은 이며, 총 절단율의 산출방식은 이다.

본 발명에 의한 동작과정을 설명하면 다음과 같다. 먼저, BSM에서 수집된 위의 통계 항목들을 통해 특정 기지국에서 소통율, 완료율, 핸드오프 성공률이 떨어진 시에는 F3000이나 호 트레이스(CALL TRACE)등과 같은 방법을 통해 호 실패 원인을 확인하여 그 원인을 유추한다.

F3000은 BSM에서의 호 통계 데이터 분석결과 특정 일시에 소통율, 완료율, 절단율, 핸드오프 성공률, 핸드오프 실패율이 떨어질 경우에 원인을 분석하기 위한 메시지분석 도구이며 분석 결과로부터 시스템에서의 호 통계저조 원인의 문제점 파악이 가능하다. F3000 메세지의 의미로 파악할 수 있는 것은 대기(Air)상, 단말기와 기지국간, 기지국과 BSM간, BSM와 MSC간, MSC자체의 호 처리 문제로 압축할 수 있다.

시스템의 호 통계 데이터 분석 후 특정항목( 소통율, 성공률, 절단율, 핸드오프 성공률, 핸드오프 절단율)에 대한 저조한 결과가 도출될 경우 F3000 도구를 이용해 시스템의 문제 구간을 호 실패 원인을 통해 찾아낼 수 있는데, 여기서 문제 구간이란 대기(Air)상, 단말기와 BTS간, BTS와 BSC간, BSC와 MSC간, MSC 자체를 말한다. F3000 도구를 이용해 호 처리상의 문제 발생에 대한 호 실패 원인을 통해 개괄적인 원인을 찾았을 경우 해당 문제구간에 대한 적절한 시험을 통해 최종 문제점을 찾아 해결해야 할 것이다. 대기(Air)상의 문제일 경우는 여러 가지 문제가 있을 수 있으므로 필드(Field)에서의 최적화를 통해 문제를 찾아야 하며 단말기와 기지국간, 기지국과 BSC간, BSC와 MSC간의 문제일 경우에는 소프트웨어 문제, 하드웨어 문제, 링크(Link)문제가 복합인 것으로 판단할 수 있으며 더 세분화된 시험을 계획, 진행하여 문제를 해결해야 한다.

다음으로, 호 통계 분석결과 특정 기지국의 시도호 수가 어느 시점부터 높게 나타나는 추이를 보이며 busy hour시에는 계산용량(1 BTS당 수용가능한 최대 BHCA)을 초과하는 경우가 발생한다면 최번시와 최한시에 대해 트래픽 통계 데이터를 분석하여 계산용량 이상의 호 시도로 인한 시스템의 영향을 분석하고 문제를 해결할 방향을 모색해야 한다.

기준 BHCA 계산 방법의 무선채널용량(13K QCELP)은 트래픽 채널수이다. 즉, 1FA 는 14CH 이며, 1FA_3Sector 는 42CH(3 X 14CH) 이며, 2FA_3Sector 는 84CH(2 X 42CH) 이다.

한편 BTS처리 용량을 계산함에 있어(1% Blocking rate) 첫째, 채널 공유가 없는 경우는 다음과 같은 과정을 거쳐 계산한다. 즉,

① 1FA당 Traffic Erlang(14CH 기준) = 7.35Erl/FA

② 40% H/O 제외한 1FA당 Traffic Erlang = ①/1.4 = 5.25Erl/FA

③ 1FA당 가입자 수 = ②/0.04 =131명/FA

④ 1FA당 BHCA = ③ X 1.6 = 210 BHCA/FA

⑤ 1BTS(2FA_3Sector기준)당 BHCA = ④ X 3 X 2 = 1,260 BHCA

둘째로, 1FA_3_Sector간 채널 공유인 경우는 다음과 같은 과정을 거쳐 계산한다. 즉,

① 3_Sector Traffic Erlang(42 CH 기준) = 30.8 Erl

② 40% H/O 제외한 3_Sector Traffic Erlang = ①/1.4 = 22Erl

③ 3_Sector 가입자 수 = ②/0.04 = 550명

④ 3_Sector BHCA = ③ X 1.6 = 880 BHCA/FA

⑤ 1BTS(2FA_3Sector기준)당 BHCA = ④ X 2 = 1,760 BHCA

셋째로, 2FA_3_Sector BTS의 전체 채널 공유인 경우는 다음과 같은 과정을 거쳐 계산한다. 즉,

① 전체 Traffic Erlang = 69.1 Erl

② 40% H/O 제외한 전체 Traffic Erlang = ①/1.4 = 49.36Erl

③ 전체 가입자 수 = ②/0.04 = 1,233명

④ 전체 BHCA = ③ X 1.6 = 1,974 BHCA

특정 기지국이 2FA Sector인 경우에 위의 기준 BHCA 계산식에 의해 1BTS 당(2FA 3Sector기준) BHCA는 1594 BHCA의 용량을 지원하나 호 통계 분석결과 일반시 및 busy hour시에 기지국 BHCA 계산용량이 1594 BHCA를 훨씬 넘는 경우에는 그 특정 기지국에서는 소통율, 절단율, 완료율등의 데이터가 떨어질 것이다. 이때 특정기지국 셀에서 서비스받고자하는 이동가입자들이 통화를 시도할 경우에 통화완료가 되지 않는 경우가 발생한다고 볼 수 있다. 이런 문제를 미연에 방지하기 위해서는 시스템의 핸드오프 정보와 채널 트래픽 통계 정보를 종합적으로 파악하여 특정 셀로의 호 처리 요구가 늘어나는 상황을 파악하여 최대 처리 요구량을 예측함으로써 특정 기지국에 대한 용량부족으로 인한 방안을 모색해야 한다. 이러한 방안으로는 인접 새로운 기지국을 증설하여 셀 분열(splitting)하는 방안, FA증설방안 등을 검토하고 필요시 FA의 증설 및 기지국을 추가함으로써 이동전화 가입자들에게 보다 나은 통화 품질의 서비스를 제공할 수 있다.

마지막으로, BSM에서 수집된 통계 항목들 중 핸드오프 성공률에 있어서의 판단은 다음과 같다. 특정 기지국에서 최번시 통화시도 시간에 핸드오프 성공률이 떨어질 경우에 있어서, 일반 시간에 있어서의 핸드오프 성공률이 대체로 양호한 지역으로 판단되었다면 이 구간은 최번시에 이동가입자들의 많은 호 시도로 인한 간섭의 증대로 야기되는 셀 coverage의 축소로 핸드오프가 실패됨을 예측할 수 있다. 이렇게 핸드오프 성공률이 저조한 현상이 특정 기지국에서 최번시 통화 시도 시간에 계속 발생한다면 이 특정 기지국은 용량부족으로 판단하고 이에 적절한 대처로 FA증설 방안 및 필요시 기지국 증설 방안을 마련해야 한다.

CDMA 시스템의 기지국별 호 통계 데이터를 분석함으로서 기지국 상태 감시 및 FA 증설, 기지국 증설 시점에 대한 예측을 할 수 있어 종전보다 더 나은 통화품질 개선을 할 수 있다.

Claims (7)

1. CDMA 시스템의 기지국별 호 통계 데이터를 이용한 특정 기지국의 상태 판별 방법으로서,

   호 실패 원인을 확인하는 단계;와

   시스템의 문제구간을 찾아내는 단계를 구비하여 이루어진 것을 특징으로 하는, 특정 기지국의 상태 판별 방법.
2. 제 1 항에 있어서, 상기 호 실패 원인을 확인하는 단계는 F3000 혹은 호 트레이스의 방법으로 이루어지는, 특정 기지국의 상태 판별 방법.
3. 제 2 항에 있어서, F3000을 이용하는 경우 상기 시스템의 문제구간은 대기상, 단말기와 BTS간, BTS와 BSC간, BSC와 MSC간, MSC자체이며, 호 실패 원인을 통해 알아내는 것을 특징으로하는, 특정 기지국의 상태 판별 방법.
4. 제 1 항 내지 제 3 항의 어느 한 항에 있어서, 상기 CDMA 시스템의 기지국별 호 통계 데이터는 시도호수, 총 소통율, 총 절단율, 총 완료율, 트래픽 양인 것을 특징으로하는, 특정 기지국의 상태 판별 방법.
5. CDMA 시스템의 기지국별 호 통계 데이터를 이용한 시스템의 핸드오프 정보와 채널 트래픽 통계 정보로부터 특정 셀로의 호처리 요구가 늘어나는 상황을 파악하는 단계; 및

   최대 처리 요구량을 예측함으로써 특정 기지국에 대한 용량부족 방안을 모색하는 단계를 포함하여 이루어지는, 용량부족 파악방법.
6. 제 5 항에 있어서, 상기 용량부족에 대한 방안은 인접에 새로운 기지국을 증설하여 셀 분리(splitting)를 하는 방안 및 FA증설을 하는 방안인 것을 특징으로 하는, 용량부족 파악방법.
7. CDMA 시스템의 특정 기지국에서 최번시 통화시도간에 핸드오프 성공률의 저조가 계속 발생하는 경우, 상기 특정 기지국을 용량부족으로 판단한 후 FA 증설 및 기지국 증설을 하는 것을 특징으로 하는, 핸드오프 문제구간 처리 방법.