KR20140148429A

KR20140148429A - 이종 네트워크에서의 abs 듀티 사이클 적응

Info

Publication number: KR20140148429A
Application number: KR1020147029495A
Authority: KR
Inventors: 수브라마니안 바수데반; 라울 엔. 푸팔라; 카티라베트필라이 시바네산
Original assignee: 알까뗄 루슨트
Priority date: 2012-03-22
Filing date: 2013-03-20
Publication date: 2014-12-31
Also published as: EP2829098A1; US9288680B2; JP5918437B2; US20130250764A1; EP2829098B1; JP2015514361A; WO2013142557A1; CN104365131A; CN104365131B

Abstract

매크로 셀 및 매크로 셀에 대해 아래에 놓인 하나 이상의 스몰 셀을 포함하는 이종 네트워크에서 거의 비어있는 서브프레임(ABS) 듀티 사이클을 설정하는 방법은, 네트워크 구성요소에서, 매크로 셀 및 하나 이상의 스몰 셀의 각각에 대응하는 로딩 정보를 획득하는 단계 - 로딩 정보는, 상기 매크로 셀 및 하나 이상의 스몰 셀 각각에 대하여, 셀에 속하는 각각의 사용자에 대해 셀에서 버퍼링된 정보의 양의 표시를 포함함 - ; 및 획득된 로딩 정보에 기초하여 ABS 듀티 사이클을 결정하는 단계를 포함한다.

Description

이종 네트워크에서의 ABS 듀티 사이클 적응{ALMOST BLANK SUBFRAME DUTY CYCLE ADAPTATION IN HETEROGENEOUS NETWORKS}

예시적 실시예들은 일반적으로 매크로 셀들(macro cells) 내의 스몰 셀들(small cells)에 관한 것이고, 특히 이러한 이종 네트워크를 위한 구성 파라미터들을 결정하기 위한 장치 및/또는 방법에 관련된다.

이종 무선 네트워크들(HetNet들)은 단일의 지리적 구역 내에 상이한 커버리지 반경을 가진 셀들의 배치이다. 통상적 구성은 매크로(예를 들면, 큰) 셀들이 구역에 대해 연속적인 커버리지를 제공하는 한편, 피코 또는 펨토(예를 들면, 작은) 셀들은 로컬 핫 스팟(local hot spot)들 또는 커버리지 홀(coverage hole)들을 커버하는 구성이다. 매크로 셀들 및 스몰 셀들 모두 동일한 반송 주파수를 공유하는 경우, 배치는 공동 채널(co-channel) 또는 공유-반송파(shared-carrier) 배치로 지칭된다.

예를 들면, HetNet은 매크로 기지국들(BS들)과 스몰 셀 BS들을 포함할 수 있다. 매크로 BS들은 큰 지리적인 구역들을 커버할 수 있는 매크로 셀들 내의 사용자 장비(UE들)를 위한 무선 커버리지를 제공하는 한편, 스몰 셀 BS들은 매크로 BS의 커버리지 영역 내의 더 작은 지리적 구역을 커버할 수 있는 스몰 셀들에 위치된 UE들을 위한 무선 커버리지를 제공할 수 있다. HetNet들 내의 BS들을 구성하는데 요구되는 파라미터들은 거의 비어 있는 서브프레임(almost blank subframe)(ABS)에 대한 패턴들을 포함한다. 비어있는 서브프레임은 매크로 셀로부터의 어떤 송신도 포함하지 않는다. "거의 비어있는" 서브프레임은 (예를 들어, 최대 송신 전력으로부터 감소된) 감소된 송신 전력을 갖는 서브프레임 및/또는 감소된 액티비티 서브 프레임(reduced activity subframe) (예를 들어, 완전히 로딩된 서브 프레임보다 더 적은 데이터를 포함함)이다.

적어도 일 예시적인 실시예에 따라서, 매크로 셀 및 매크로 셀에 대해 아래에 놓인 하나 이상의 스몰 셀을 포함하는 이종 네트워크에서의 거의 비어있는 서브프레임(ABS) 듀티 사이클을 설정하는 방법은, 네트워크 구성요소에서, 매크로 셀 및 하나 이상의 스몰 셀의 각각에 대응하는 로딩 정보(loading information)를 획득하는 단계 - 로딩 정보는, 매크로 셀 및 하나 이상의 스몰 셀에 대해, 셀에 속하는(attached) 각각의 사용자에 대하여 셀에서 버퍼링된 정보의 양의 표시를 포함함 - ; 및 획득된 로딩 정보에 기초하여 ABS 듀티 사이클을 결정하는 단계를 포함한다.

적어도 일 예시적인 실시예에 따라서, 본 방법은 결정된 ABS 듀티 사이클을 네트워크 구성요소로부터, 매크로 셀 및 하나 이상의 스몰 셀 중의 하나 이상의 셀의 기지국들(BS들)을 향하여 전송하는 단계를 더 포함한다.

적어도 일 예시적인 실시예에 따라서, 네트워크 구성요소는 매크로 셀 및 하나 이상의 스몰 셀 중의 셀의 BS이다.

적어도 일 예시적인 실시예에 따라서, 하나 이상의 스몰 셀의 각각에 대해, 스몰 셀에 속하는 사용자들은 스몰 셀의 내측 영역(inner region) 또는 스몰 셀의 외측 영역(outer region) 중 하나와 연관되는 것으로 지정될 수 있고, 하나 이상의 스몰 셀의 각각에 대해, 대응하는 로딩 정보는 내측 로딩 정보 및 외측 로딩 정보를 포함한다. 내측 로딩 정보는 스몰 셀의 내측 영역과 연관된 것으로 지정된 각각의 사용자에 대해 버퍼링된 정보의 양의 표시를 포함하고, 외측 로딩 정보는 스몰 셀의 외측 영역과 연관된 것으로 지정된 각각의 사용자에 대해 버퍼링된 정보의 양의 표시를 포함한다.

적어도 일 예시적인 실시예에 따라서, 결정된 ABS 듀티 사이클은 이하의 수식에 의해 정의된다.

여기서, θ ^opt는 결정된 ABS 듀티 사이클이고, 값 A^M은 매크로 셀에 대응하는 획득된 로딩 정보의 표현이고, 값 A^inc는 하나 이상의 스몰 셀의 내측 영역들에 대응하는 획득된 로딩 정보의 표현이고, 값 A^cre는 하나 이상의 스몰 셀의 외측 영역들에 대응하는 로딩 정보의 표현이다.

적어도 일 예시적인 실시예에 따라서, 매크로 셀 및 매크로 셀에 대해 아래에 놓인 하나 이상의 스몰 셀을 포함하는 이종 네트워크에서 거의 비어있는 서브프레임(ABS) 듀티 사이클을 설정하기 위한 네트워크 장치는, 데이터를 수신하도록 구성된 수신 유닛; 데이터를 송신하도록 구성된 송신 유닛; 메모리 유닛; 및 송신 유닛, 수신 유닛 및 메모리 유닛에 결합된 프로세싱 유닛을 포함할 수 있다. 프로세싱 유닛은 ABS 듀티 사이클을 결정하는 것과 관련된 동작들을 제어하도록 구성되고, 동작들은, 네트워크 구성요소에서, 매크로 셀 및 하나 이상의 스몰 셀의 각각에 대응하는 로딩 정보 - 로딩 정보는 매크로 셀 및 하나 이상의 스몰 셀의 각각에 대하여, 셀에 속하는 각각의 사용자에 대해 셀에서 버퍼링된 정보의 양의 표시를 포함함- 를 획득하는 것; 및 획득된 로딩 정보에 기초하여 ABS 듀티 사이클을 결정하는 것을 포함한다.

적어도 일 예시적인 실시예에 따라서, 장치는 결정된 ABS 듀티 사이클을 네트워크 구성요소로부터, 매크로 셀 및 하나 이상의 스몰 셀 중의 셀들의 하나 이상의 기지국(BS)들을 향해 전송하도록 더 구성된다.

적어도 일 예시적인 실시예에 따라서, 하나 이상의 스몰 셀의 각각에 대해, 스몰 셀에 속하는 사용자들은 스몰 셀의 내측 영역 또는 스몰 셀의 외측 영역 중 하나와 연관된 것으로 지정되고, 하나 이상의 스몰 셀의 각각에 대해, 대응하는 로딩 정보는 내측 로딩 정보 및 외측 로딩 정보를 포함한다. 내측 로딩 정보는 스몰 셀의 내측 영역과 연관된 것으로 지정된 각각의 사용자에 대해 버퍼링된 정보의 양의 표시를 포함하고, 외측 로딩 정보는 스몰 셀의 외측 영역과 연관된 것으로 지정된 각각의 사용자에 대해 버퍼링된 정보의 양의 표시를 포함한다.

적어도 일 예시적인 실시예에 따라서, 프로세서는, 결정된 ABS 듀티 사이클이 이하의 수식에 의해 정의되도록 구성된다.

적어도 일 예시적인 실시예는 이하에 제공되는 상세한 설명 및 첨부하는 도면으로부터 보다 완전하게 이해될 것이며, 도면에서 유사한 구성요소들은 유사한 참조번호들로 나타내었으며, 도면들은 예시의 방법으로써 제공되며, 예시적인 실시예를 제한하려는 것은 아니다.
도 1a는 적어도 일 예시적인 실시예에 따른 무선 통신 네트워크의 일부를 예시하는 도면이다.
도 1b는 매크로 및 스몰 셀들에 대한 송신 스케줄들 간의 예시적인 관계를 예시하는 도면이다.
도 1c는 적어도 일 예시적인 실시예에 따른 네트워크 구성요소의 예시적인 구조를 예시하는 도면이다.
도 2는 ABS 듀티 사이클을 적응적으로 설정함으로써 리소스 할당을 개선하는 방법을 예시하는 흐름도이다.

다양한 적어도 하나의 예시적인 실시예가 일부 예시적인 실시예들이 도시되는 첨부 도면을 참조하여 이제 보다 완전하게 설명될 것이다.

상세한 예시적인 실시예들이 본 명세서에 개시된다. 그러나, 본 명세서에 개시된 특정 구조적 및 기능적 상세들은 단지 적어도 하나의 예시적인 실시예를 설명하기 위한 대표적인 것이다. 그러나, 예시적인 실시예들은 다수의 대안의 형식으로 실시될 수 있으며, 오직 본 명세서에서 개시된 실시예들로 한정되는 것으로 이해되어선 아니된다.

따라서, 예시적인 실시예들은 다양한 변경 및 대안의 형식들이 가능하고, 그 실시예들은 도면들에서 예로써 도시되며 본 명세서에서 상세하게 설명될 것이다. 그러나, 예시적인 실시예들을 개시된 특정 형식으로 한정할 의도는 없으며, 반대로, 예시적인 실시예들은 예시적인 실시예들의 범주 내에 들어오는 모든 변형들, 동등물, 및 대안들을 모두 커버한다는 것을 이해해야 한다. 도면들의 설명 전체에 걸쳐서 유사한 참조번호들은 유사한 구성요소들을 지칭한다. 본 명세서에서 사용된 바와 같이, "및/또는"이라는 용어는 관련된 나열된 항목들 중 하나 이상의 아이템들의 임의의 조합 및 모든 조합을 포함한다.

구성요소가 다른 구성요소에 "접속된(connected)" 또는 "결합된(coupled)" 것으로 지칭될 때, 그것은 다른 구성요소에 직접적으로 접속 또는 결합되거나 매개 구성요소가 존재할 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 이와 달리, 하나의 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 접속" 또는 "직접 결합"되는 것으로 지칭될 때에는, 매개 구성요소들은 존재하지 않는다. 구성요소들 간의 관계를 기술하기 위해 이용되는 다른 단어들도 마찬가지의 방식으로 해석되어야 한다(예를 들어, "사이에" 대 "사이에 직접", "인접하는" 대 "직접 인접하는" 등).

본 명세서에서 이용되는 용어는 특정 실시예들을 설명하는 것을 목적으로 할 뿐이며, 예시적인 실시예들을 제한하도록 의도된 것이 아니다. 본 명세서에서 사용된 바와 같이, 단수 형태들 "하나의"("a", "an" 및 "the")는 문맥이 명확하게 달리 지시하지 않는 한 복수 형태들도 포함하는 것을 의도한다. 또한, 본 명세서에서 사용된 "포함한다(comprises)", "포함하는(comprising)", "포함한다(includes)" 및/또는 "포함하는(including)"이라는 용어들은, 언급된 특징, 정수, 단계, 동작, 구성요소, 및/또는 컴포넌트들의 존재를 특정하지만, 하나 이상의 다른 특징, 정수, 단계, 동작, 구성요소, 컴포넌트 및/또는 그의 그룹의 존재나 추가를 배제하는 것은 아님을 이해할 것이다.

일부 대안적인 구현들에서, 언급된 기능/행동은 도면들에 언급된 순서와 달리 발생할 수 있음에 주목해야 한다. 예를 들어, 연속적으로 도시된 2개의 도면은 수반되는 기능/행동에 따라, 실제로는 실질적으로 동시에 실행될 수 있거나, 때로는 역순으로 실행될 수 있다.

본 명세서에서 사용된 바와 같이, 사용자 장비(UE)라는 용어는 단말기, 모바일 유닛, 이동국, 모바일 사용자, 액세스 단말(AT), 가입자, 사용자, 원격국, 액세스 단말, 수신기 등에 대해 동의어로 고려되고, 이하에서 때로는 그와 같이 지칭될 수 있으며, 무선 통신 네트워크 내의 무선 자원들의 원격 사용자를 기술할 수 있다. 기지국(BS)이라는 용어는 기지 송수신국(base transceiver station)(BTS), 노드B(NodeB), 확장된 노드 B(eNB), 액세스 포인트(AP) 등에 대해 동의어로 고려되고/되거나 그와 같이 지칭될 수 있으며, 네트워크 및 하나 이상의 사용자 간의 데이터 및/또는 음성 접속을 위한 무선 기저대역 기능들을 제공하는 장비를 기술할 수 있다.

본 명세서에서는 예시적인 실시예들이 적절한 컴퓨팅 환경에서 구현되는 것으로서 논의된다. 필수적인 것은 아니지만, 예시적인 실시예들은 하나 이상의 컴퓨터 프로세서 또는 CPU들에 의해 실행되는, 프로그램 모듈들 또는 기능적 프로세스들과 같은 컴퓨터 실행가능한 명령어들의 일반적인 맥락에서 설명될 것이다. 일반적으로, 프로그램 모듈들 또는 기능적 프로세스들은 특정 태스크를 수행하거나 특정 추상 데이터 유형들을 구현하는 루틴들, 프로그램들, 객체들, 컴포넌트들, 데이터 구조들 등을 포함한다.

본 명세서에서 논의된 프로그램 모듈 및 기능적 프로세스들은 기존 통신 네트워크들 내에서 기존 하드웨어를 이용하여 구현될 수 있다. 예를 들면, 본 명세서에서 논의한 프로그램 모듈 및 기능적 프로세스들은 기존 네트워크 구성 요소 또는 제어 노드들(예를 들면, 도 1에 도시된 AP)에서 기존 하드웨어를 이용하여 구현될 수 있다. 그러한 기존 하드웨어는 하나 이상의 디지털 신호 프로세서(DSP), 애플리케이션 특정 집적 회로(application-specific-integrated-circuits)(ASIC), 필드 프로그램가능한 게이트 어레이(field programmable gate arrays)(FPGA) 컴퓨터들 등을 포함할 수 있다.

이하의 설명에서, 예시적인 실시예들은 다르게 나타내어지지 않는 한, 하나 이상의 프로세서에 의해 수행되는 행동 및 동작들의 기호적 표현(예를 들어, 흐름도의 형태)을 참조하여 기술될 것이다. 그러한 것으로서, 때로는 컴퓨터 실행되는 것으로서 지칭되는 그러한 행동 및 동작은 구조화된 형식으로 데이터를 표현하는 전기 신호들에 대한 프로세서에 의한 조작을 포함한다는 것을 이해할 것이다. 이러한 조작은 데이터를 변환하거나, 그것을 컴퓨터의 메모리 시스템 내의 위치들에 유지하며, 이는 본 기술분야의 당업자들이 잘 이해하는 방식으로 컴퓨터의 동작을 재구성하거나 다르게 변경한다.

네트워크 아키텍처의 개요

도 1a는 무선 통신 네트워크(100)의 일부를 예시한다. 도 1a를 참조하면, 무선 통신 네트워크(100)는, 예를 들어, LTE 프로토콜을 따를 수 있다. 통신 네트워크(100)는 매크로 기지국(BS)(110A); 스몰 셀 BS(110B); 매크로 셀(120), 스몰 셀(125); 및 제1 내지 제3 UE들(105A-C)을 포함한다. 스몰 셀(125)은, 예를 들어, 피코 셀(pico cell) 또는 펨토 셀(femto cell)일 수 있다. 또한, 본 명세서에서 사용된 스몰 셀이라는 용어는 피코 셀 또는 펨토 셀과 동의어로 간주 될 수 있고/있거나 그것으로 지칭될 수 있다. 스몰 셀(125)은 셀 범위 확장 구역(cell range extended area)(CRE)(127) 및 셀 내(in-cell) 구역(130)을 포함한다.

도 1a에 예시된 예에서, 제1 UE(105A)는 매크로 셀(120)에 속하고, 제2 및 제3 UE들(105B 및 105C)은 스몰 셀(125)에 속한다. 또한, 제2 UE(105B)는 CRE UE로서 지정되고 제3 UE(105C)는 셀 내 UE로서 지정된다. 이하에 보다 상세하게 설명되는 바와 같이, UE들이 매크로 셀(120) 또는 스몰 셀(125) 중 어느 하나에 속하는 것은 바이어스 값(145)에 의해 제어될 수 있다.

비록, 명료함을 위해, 통신 네트워크(100)는 오직 매크로 BS(110A), 스몰 셀 BS들(110B), 및 제1 내지 제3 UE들(105A-C)만을 갖는 것으로 예시되었으나, 통신 네트워크(100)는 임의의 수의 매크로 BS들, 스몰 셀 BS들 및 UE들을 가질 수 있다. 또한, 매크로 BS(110A) 및 스몰 셀 BS(110B)은, 예를 들어, 하나 이상의 이동성 관리 엔티티들(mobility management entities)(MME) 및/또는 하나 이상의 동작들, 운영 및 관리(operations, administration and management)(OAM) 노드들(도시되지 않음)을 포함하는 통신 네트워크(100)에 포함된 다른 코어 네트워크 구성요소들에 접속될 수 있다. 또한, MME는 OAM 노드를 포함할 수 있다.

매크로 BS(110A)는, 예를 들어, 매크로 셀(120) 내의 UE들에 대한 무선 커버리지를 제공하는 진화된 노드 B(eNB)일 수 있다. 스몰 셀 BS(110B)은 매크로 BS(110A)에 대해 아래에 놓인 eNB일 수 있으며, 스몰 셀 BS(110B)가 예를 들어, 매크로 셀(120) 내의 UE들에 대해 매크로 BS(110A)에 의해 제공되는 커버리지를 보충하는 스몰 셀(125)과 연관된 UE들에 대한 무선 커버리지를 제공할 수 있다는 것을 의미한다. 매크로 셀(120)에 의해 전송 및/또는 수신되는 것으로 본 명세서에서 설명된 데이터, 제어 신호들 및 다른 정보는 매크로 BS(110A)에 의해 전송 및/또는 수신될 수 있다. 또한, 매크로 셀(120)에 의해 수행되는 것으로 본 명세서에서 설명된 동작들은 매크로 BS(110A)에 의해 수행될 수 있다. 스몰 셀(125)에 의해 전송 및/또는 수신되는 것으로 본 명세서에서 설명된 데이터, 제어 신호들 및 다른 정보는 스몰 셀 BS(110B)에 의해 전송 및/또는 수신될 수 있다. 또한, 스몰 셀(125)에 의해 수행되는 것으로 본 명세서에서 설명된 동작들은 스몰 셀 BS(110B)에 의해 수행될 수 있다.

일반적으로, 매크로 BS(110A)의 송신 전력은 스몰 셀 BS(110B)의 송신 전력보다 클 수 있다. 송신 전력들(115A 및 115B)은 매크로 BS(110A) 및 스몰 셀 BS(110B)의 상대 송신 전력의 예를 각각 예시한다. 예를 들어, 송신 전력들(115A 및 115B)은 각각 40W 및 1W일 수 있다. 매크로 수신 신호 레벨(135)은 BS-UE 거리의 함수로서 통신 네트워크(100) 내의 UE들에 의해 측정된 매크로 셀(120)의 수신 신호의 강도의 예를 예시한다. 도 1a에 도시된 바와 같이, 일반적으로, 매크로 수신 신호 레벨의 강도는 UE로부터 매크로 BS(110A)의 위치까지의 거리가 증가함에 따라 떨어질 수 있다. 스몰 셀 수신 신호 레벨(140)은 BS-UE 거리의 함수로서 통신 네트워크(100) 내의 UE들에 의해 측정된 스몰 셀(125)의 수신 신호의 강도의 예를 예시한다. 도 1a에 예시된 바와 같이, 일반적으로, 스몰 셀 수신 신호 레벨(140)의 강도는 UE로부터 스몰 셀 BS(110B)의 위치까지의 거리가 증가함에 따라 떨어질 수 있다. 비록, 명료함을 위해서, 매크로 및 스몰 셀 신호 레벨들(135 및 140)은 BS로부터의 거리의 증가에 따라 감소하는 강도를 갖는 것으로 전술되고 도 1a에 예시되지만, 매크로 및 스몰 셀 신호 강도들은, 예를 들어, 매크로 셀(120) 및 스몰 셀(125) 내의 커버리지 구역들 내의 빌딩 또는 물리적 구조물들의 형상들 및 높이들, 및 매크로 셀(120) 또는 스몰 셀(125)의 커버리지 구역의 주어진 영역 내의 UE들의 수 또는 UE 트래픽의 양을 포함하는, 거리 이외의 다수의 다른 인자들 중 임의의 인자에 의해 영향받을 수 있다.

바이어스 값 및 거의 비어있는 서브프레임( ABS ) 파라미터들의 설명

매크로 셀(120)의 커버리지 구역 및 스몰 셀(125)의 커버리지 구역 모두 내에 존재하는 통신 네트워크(100)의 UE들은 매크로 BS(110A) 또는 하나 이상의 스몰 셀 BS(110B) 중 어느 하나에 대한 무선 접속을 통해 통신 네트워크(100)와 통신할 수 있다. 통신 네트워크(100)의 UE는, UE에 의해 측정된 매크로 수신 신호 레벨(135)을 바이어스 값을 이용하여 UE에 의해 측정된 스몰 셀 수신 신호 레벨에 비교함으로써, 매크로 셀(120) 및 스몰 셀(125) 중 어느 것이 연관될 지에 대한 결정을 한다. 예를 들어, 매크로 셀(120)에 현재 속하는 UE i에 대해, MR(i) < PR(i) + B이고, MR(i)는 UE i에서 측정된 매크로 신호 강도(135)이고, PR(i)는 UE i에서 측정된 스몰 셀 신호 강도(140)이고, B는 바이어스(145)이면, UE i는 매크로 셀(120)로부터 스몰 셀(125)로 핸드 오버된다(handed over). UE i의 핸드오버는 공지된 프로세스에 따라 수행될 수 있다.

따라서, 매크로 셀(120)과 연관된 UE가 매크로 수신 신호 레벨(135)이 스몰 셀 수신 신호 레벨(140)과 바이어스 값(145)의 합보다 아래에 있다고 판정하면, UE는 공지된 방법들을 이용하여 매크로 셀(120)로부터 스몰 셀(125)로의 핸드-오버 동작을 개시할 수 있다. 도 1a에 예시된 바와 같이, 매크로 수신 신호 레벨(135)이 스몰 셀 수신 신호 레벨(140)과 바이어스 값(145)의 합보다 아래에 있는 경우의 포인트들은 스몰 셀(125)의 경계들을 정의한다. 따라서, 바이어스 값(145)은 매크로 셀(120)로부터 스몰 셀(125)로 핸드 오버되는 UE들의 양을, 예를 들어, 핸드 오프(hand off) 동작을 개시하려는 UE들의 경향을 제어함으로써 제어할 수 있다.

매크로 셀(120) 및 스몰 셀(125)이 연관된 UE들에게 다운링크 접속을 통해 데이터를 송신하는 경우, 매크로 셀(120)의 송신은 스몰 셀(125)(예를 들어, 제2 UE(105B)와 같은 것들)로부터 데이터를 수신하는 UE들에 대한 간섭을 야기할 수 있다. 또한, 스몰 셀(125)의 송신은 매크로 셀(120)(예를 들어, 제1 UE(105A)와 같은 것들)로부터 데이터를 수신하는 UE들에 대한 간섭을 야기할 수 있다. 따라서, 무선 통신 네트워크(100)는, 공지된 방법들에 따라 스몰 셀(125)에 속하는 UE들을 기준 신호 수신 전력(RSRP)을 이용하여 셀 내 UE들 및 CRE UE들로 분할하는 것을 포함하는 간섭 저감 방식을 구현한다. 예를 들어, 스몰 셀(125)에 현재 속하는 UE i에 대해, PR(i) > MR(i)이고, 여기서 MR(i)는 UE i에서 측정된 매크로 신호 강도(135)이고, PR(i)는 UE i에서 측정된 스몰 셀 신호 강도(140)이면, UE i는 셀 내 UE로서 지정될 수 있다. 그렇지 않으면, MR(i) - Bias < PR(i) < MR(i)이면, UE i는 CRE UE로서 지정될 수 있다.

무선 통신 네트워크(100)는, 예를 들어, 3GPP 릴리즈 10 표준들에 의해 정의된 강화된 셀간 간섭 조정(enhanced inter cell interference coordination)(eICIC) 방식을 구현할 수 있다. 예를 들어, 다운링크 송신을 수신하는 UE들에 의해 경험되는 간섭량을 저감하기 위해, CRE UE들(예를 들어 CRE 영역(127)에서의 제2 UE(105B)와 같은 것들)로서 지정된 UE들에 대한 송신은, 셀 내 UE들(예를 들어, 셀 내 구역(130) 내의 제3 UE(105C)와 같은 것들) 및 매크로 셀(120)에 속하는 UE들(예를 들어, 매크로 셀(120) 내 및 스몰 셀(125) 외부의 제1 UE(105A)와 같은 것들)로서 지정되는 UE들에 대한 송신들과는 상이한 시간에서 스케줄링될 수 있다. 이러한 특징이 이제 도 1b를 참조하여 보다 상세하게 이하에서 논의될 것이다.

도 1b는 매크로 및 스몰 셀들(120 및 125)에 대한 송신 스케줄들 간의 예시적인 관계를 예시하는 도면이다. 도 1b를 참조하면, 제1 그래프(170)는 매크로 셀(120)에 대해 시간에 걸쳐 송신되는 서브프레임들을 예시하고, 제2 그래프(175)는 스몰 셀(125)에 대해 시간에 걸쳐 송신되는 서브프레임들을 예시한다. 제1 그래프(170)에 예시된 바와 같이, 매크로 셀(120)은 거의 비어있는 서브프레임들(ABSs)로서 지정되는 것을 제외한 모든 프레임들 상에서 다운링크 데이터를 송신할 수 있다. 제2 그래프(175)에 예시되는 바와 같이, 스몰 셀(125)은 ABS 프레임들로서 지정되는 것들을 제외한 모든 프레임들 상에서 셀 내 UE들로서 지정되는 UE들에 데이터를 송신할 수 있다. 따라서, 스몰 셀(125)은 매크로 셀(120)과 동일한 스케줄을 따르는 셀 내 UE들로서 지정된 UE들에 데이터를 송신할 수 있다. 또한, 제2 그래프(175)에 의해 예시되는 바와 같이, 스몰 셀(125)은 ABS 서브프레임들로서 매크로 셀(120)에 의해 지정되는 서브프레임들 상에서 스몰 셀 경계 UE들로서 지정되는 UE들에 데이터를 송신할 수 있다. 도 1b에 예시된 예에서, 제1 및 제2 그래프들(170 및 175)에 예시된 송신 스케줄들의 ABS 패턴은 매 세 번째(every third) 서브프레임이 ABS 서브프레임으로서 지정되도록 구성된다. 따라서, 도 1b에 예시된 ABS 패턴에서, 비-ABS 서브프레임들과 ABS 서브프레임들 간에는 2 대 1 비율이 존재한다.

적어도 일 예시적인 실시예에 따라서, 무선 네트워크(100)에서, ABS 패턴은 무선 네트워크(100) 내의 BS에 의해 결정될 수 있고, 그 BS에 의해 무선 네트워크(100) 내의 다른 BS들에 통신된다. 예를 들어, 매크로 BS(110A)는, 매크로 BS(110A)에 저장된 정보 및 스몰 셀 BS(110B)로부터 수신된 정보에 기초하여 매크로 셀(120)의 다운링크 송신을 위한 ABS 패턴을 설정할 수 있다. 그리고 나서, 매크로 BS(110A)는 설정된 ABS 패턴을 스몰 셀 BS(110B)에 통신하여 스몰 셀 BS(110B)가 설정된 ABS 패턴에 기초하여 스몰 셀(125)의 다운링크 송신을 스케줄링할 수 있다. 대안적으로, 스몰 셀 BS(110B)는, 스몰 셀 BS(110B)에 저장된 정보 및 매크로 셀 BS(110A)로부터 수신된 정보에 기초하여 스몰 셀(125)의 다운링크 송신을 위한 ABS 패턴을 설정할 수 있다. 그리고 나서 스몰 셀 BS(110B)는 설정된 ABS 패턴을 매크로 BS(110A)에 통신하여 매크로 BS(110A)가 설정된 ABS 패턴에 기초하여 매크로 셀(120)의 다운링크 송신을 스케줄링할 수 있다. 무선 네트워크(100) 내의 하나 이상의 BS들이 ABS 패턴을 결정할 수 있는 방법들이 도 2를 참조하여 이하에 보다 상세하게 논의될 것이다.

비록, 도 1a에 도시된 예에서, ABS 패턴은 비-ABS 서브프레임들과 ABS 서브프레임들 사이에 2 대 1 비율을 포함하지만, 이것은 단지 예일 뿐이고, ABS 패턴은 비-ABS 서브프레임들과 ABS 서브프레임들 사이에, 예를 들어, 4 대 3, 3 대 2, 3 대 1, 4 대 1 등과 같은 비율을 포함하는 임의의 비율을 포함할 수 있다. 따라서, (ABS 서브-프레임들의 수)*100/(ABS 서브-프레임들의 수 + 비-ABS 서브-프레임들의 수)로서 정의되는 대응하는 ABS 듀티 사이클은 임의의 값을 가질 수 있다.

초기 HetNet 배치에서, 셀 연관 바이어스(cell association bias) 및 ABS 듀티 사이클의 적응이 없거나, 또는 매우 느린(수시간 또는 며칠 단위) 적응이 있다. 본 분야에서 선험적으로 수집된 무선 주파수 커버리지 지도 및 시공간적 트래픽 밀도 프로파일(spatio-temporal traffic density profile)이 사용되어, 용량 및 공정성(사용자 경험에 있어서의 격차 감소) 목표를 만족시키기 위해 반-정적(semi-static) 방식으로 셀 바이어스 및 ABS 듀티 사이클을 설정할 수 있다.

ABS 듀티 사이클을 설정하는 방법들이 지금부터 이하에 보다 상세하게 설명될 것이다.

ABS 듀티 사이클 설정

이후의 ABS 적응의 맥락에서, 트래픽 특성과 관련하여 특정 단순화 가정을 이루는 제1 적응 알고리즘이 이제 설명될 것이다.

구체적으로, 트래픽은 버스티(bursty)하지 않은 것으로, 즉, 네트워크에서 사용자들에 대해 늘 존재하는 것으로 가정한다. 이러한 가정은 충만 버퍼 가정(full buffer assumption)이라고 지칭되며, 사용자들에게 송신될 데이터를 포함하는 기지국 버퍼들이 항상 충만하다라는 점을 지칭한다. 이하에 사용된 바와 같이, 사용자라는 용어는 활성 사용자(active user)라는 용어와 동의어이고, 여기서 활성 사용자는 사용자가 속하는 BS에서 비어있지 않은 데이터 버퍼를 갖는 사용자이다.

또한, (1) 상이한 트래픽 스트림들과 연관된 레이턴시 제약이 없고, (2) 기지국 스케줄러는 시스템의 사용자들로의 데이터에 대해 오직 '최선 노력(best effort)' 전달을 행하며, 사용자들의 각각에 대한 전달 처리량(delivered throughput)에 있어서 일부 공정성을 유지하도록 되어 있다는 것이 가정된다.

상기 가정의 맥락에서 전개될 수 있는 2개의 유틸리티 측정도구(metrics)는 합-레이트(sum-rate) 유틸리티와 곱-레이트(product-rate) 유틸리티 측정도구이며, 이는 용량(처리량) 및 공정성(균형잡힌 사용자 처리량)을 각각 최대화하도록 시도한다. 양쪽의 경우에 (그리고 이후에 제시된 새로운 수식들에서), (다른 사용자는 없고) 오직 CRE 사용자들만이 매크로 셀들에서 ABS 서브프레임들의 발생 동안에 스몰 셀에서 스케줄링된다고 가정한다.

j개의 임베딩된 스몰 셀들을 갖는 매크로 셀 M을 갖는 네트워크에 대하여, 합-레이트 유틸리티는 다음과 같이 나타낼 수 있다.

<수학식 1>

여기서, 각각, θ는 ABS 듀티 사이클이고,

,

및

은 매크로 셀에 속하는 i번 째 사용자의 평균 데이터 레이트이고, j번 째 스몰 셀의 i번 째 CRE 사용자의 평균 데이터 레이트 및 j번 째 스몰 셀의 i번 째 셀 내(inc) 영역 사용자의 평균 데이터 레이트이다.

곱-레이트 유틸리티는 다음과 같이 나타내어질 수 있다.

<수학식 2>

위의 수학식 2에 기초하여, 합 유틸리티는 θ에 있어서 선형이고, ABS 듀티 사이클 범위의 극값들 중 하나, 예를 들어, θ에 대해 최소 또는 최대 허용 값에서 최대화될 것이다.

곱 유틸리티는 수학식 3에서 최대화되는 것으로 나타나 있다.

<수학식 3>

여기서,

및

은 각각 CRE 영역 및 셀 내 구역의 j번 째 스몰 셀에 속하는 사용자들의 수이고,

은 매크로 셀에 속하는 사용자들의 수이다.

즉, 위의 수학식 1 내지 3에 기초하여, 최적의 ABS 듀티 사이클은 CRE 영역의 단편적인 사용자 파퓰레이션(fractional user population)(달리 말하면, 단편적인 CRE 파퓰레이션이라고 칭함)을 추적한다(track). 사용자들이 CRE 영역, 셀 내 영역, 및 매크로 셀의 안쪽 및 바깥쪽으로 이동함에 따라서, ABS 듀티 사이클이 그에 따라 (ⅰ) 공정성을 증가 또는 최대화시키거나, 즉, 개별 사용자 처리량에 있어서의 불균형이 (곱 유틸리티를 통해) 저감되거나 최소화되는 것을 보장하거나, 또는 (ⅱ) 처리량을 (합 유틸리티를 통해) 증가 또는 최대화하는 것이 바람직하다.

수학식 1 내지 3과 관련하여 전술한 방법에 따른 ABS 듀티 비를 설정하는 것, 및 전술한 방법으로 산출되는 최적 동작점과 연관된 문제는, 사용자와 연관된 버스티/간헐적(busty/intermittent)인 트래픽 모델 또는 충만하지 않은(non-full) 버퍼가 존재하는 경우, 셀 내로의 사용자들의 움직임이, 그에 대해 전송할 트래픽이 있을 것이라는 것을 반드시 의미하는 것은 아니라는 것이다. 또한, 유틸리티는 요청에 따라 사용자에게로 전송될 필요가 있는 데이터의 양에 있어서 인자화하지 않으며, 이러한 데이터와 연관된 어떠한 우선순위(QoS)도 인자화하지 않는다. 예로써, 매우 적은 트래픽 페이로드(payload)를 수신하는 다수의 사용자들의 CRE 영역으로의 이동을 고려할 수 있다. 전술한 유틸리티는 그러한 사용자들과 이른바, 다량의 페이로드를 수신하는 다른 사용자들과 구분을 하지 않을 것이다. 따라서, 이러한 경우에, 유틸리티는 필요보다 많은 ABS 듀티 사이클을 추정할 것이고 매크로 셀에 속하는 사용자들로부터 서비스를 박탈할 것이다.

따라서, 네트워크로부터 사용자들에게 송신되는 데이터의 존재 및 양자(quantum)에 있어서 인자화하고(factors) 그에 응답하는 ABS 듀티-사이클 선택 알고리즘을 수식화하는 것이 바람직하다.

ABS 듀티 사이클을 적응적으로 설정함으로써 자원 할당을 개선하는 방법 및 장치의 개요

HetNet에 포함된 다양한 네트워크 노드들, 예를 들어, 매크로 및 스몰 셀 BS들은 매크로 및 스몰 셀 BS들의 사용자들에 대해 의도된 데이터를 저장하는 버퍼들을 포함한다. 이러한 버퍼들은 BS에 속하는 각각의 사용자에 대해 보유되는 비트들의 총 수에 관한 정보를 제공할 수 있다. 데이터에 관한 이러한 정보 또는 데이터에 관한 데이터는 메타-데이터(meta-data)라 지칭된다. 따라서, BS들은 실제 사용자 데이터와 메타-데이터에 대한 액세스를 갖는다.

적어도 일 예시적인 실시예에 따르면, HetNet의 BS들의 버퍼들에 저장된 사용자 데이터 및 메타 데이터는 시스템의 모든 사용자들을 향하는 데이터를 전달하는데 걸리는 시간을 개선 또는 최적화하는 적응적 ABS 듀티-사이클 설정 알고리즘을 구현하는데 사용될 수 있다. 적어도 일 예시적인 실시예에 따르면, 적응적 ABS 듀티-사이클 설정 알고리즘을 구현하는 HetNet에서 사용하기 위한 바이어스 값들은 임의의 공지된 방법에 따라 계산될 수 있다.

ABS 듀티 사이클을 적응적으로 설정함으로써 자원 할당을 개선하는 방법 및 장치가 도 1c 및 2를 참조하여 이하에 보다 상세하게 설명될 것이다.

도 1c은 네트워크 구성요소(151)의 예시적인 구조를 예시하는 도면이다. 적어도 일 예시적인 실시예에 따르면, 스몰 셀 BS(110B) 및 매크로 BS(110A)의 어느 하나 또는 양쪽 모두는 이하에 설명된 네트워크 구성요소(151)의 구조 및 동작을 가질 수 있다. 또한, 네트워크 구성요소(151)는 BS(110B) 및 매크로 BS(110A)를 제외한 네트워크 노드를 나타낼 수 있으며, 이는 무선 통신 네트워크(100)의 하나 이상의 BS와 통신한다. 도 1c를 참조하면, 네트워크 구성요소(151)는, 예를 들어, 데이터 버스(159), 송신 유닛(152), 수신 유닛(154), 메모리 유닛(156), 및 프로세싱 유닛(158)을 포함할 수 있다.

송신 유닛(152), 수신 유닛(154), 메모리 유닛(156) 및 프로세싱 유닛(158)은 데이터 버스(159)를 사용하여 서로 데이터를 전송하거나 및/또는 수신할 수 있다. 송신 유닛(152)은, 예를 들어, 데이터 신호들, 제어 신호들, 및 신호 강도/품질 정보를 포함하는 무선 신호들을 하나 이상의 무선 접속을 통해 무선 통신 네트워크(100)의 다른 네트워크 구성요소에 송신하는 하드웨어 및 임의의 필요 소프트웨어를 포함하는 디바이스이다. 예를 들어, 제어 신호들은, 예를 들어, 네트워크 구성요소(151)에 의해 제공되는 값으로 ABS 듀티-사이클을 설정하기 위한 무선 네트워크(100) 내의 BS를 나타내는 제어 신호들을 포함할 수 있다.

수신 유닛(154)은, 예를 들어, 통신 네트워크(100)의 다른 네트워크 구성요소들에 대한 하나 이상의 무선 접속을 통해 데이터 신호들, 제어 신호들 및 신호 강도/품질 정보를 포함하는 무선 신호들을 수신하는 하드웨어 및 필요 소프트웨어를 포함하는 디바이스이다.

메모리 유닛(156)은 자기 저장소(magnetic storage), 플래시 저장소(flash storage) 등을 포함하는, 데이터를 저장할 수 있는 임의의 디바이스일 수 있다.

프로세싱 유닛(158)은, 예를 들어, 입력 데이터에 기초하여 특정 동작들을 수행하도록 구성된 마이크로프로세서를 포함하는, 데이터를 프로세싱할 수 있는 임의의 디바이스이거나, 컴퓨터 판독가능한 코드에 포함된 명령어들을 실행할 수 있는 임의의 디바이스일 수 있다.

예를 들어, 프로세싱 유닛(158)은 LTE 매크로 셀 BS 또는 스몰 셀 BS의 동작들을 구현할 수 있다. 또한, 프로세싱 유닛(158)은, 예를 들어, 매크로 셀(120), CRE 영역(127) 및 셀 내 구역(130)의 각각에 속하는 다수의 사용자의 표현, 및 무선 네트워크(100)의 BS들에 속하는 사용자들의 각각에 대하여 BS들의 각각에서 버퍼링된 데이터의 양의 표현을 포함하는, 무선 네트워크(100) 내의 BS들로부터의 정보에 기초하여 ABS 듀티-사이클을 결정하는 적응적 ABS 듀티-사이클 설정 알고리즘을 구현할 수 있다. 적어도 일 예시적인 실시예에 따르면, 통신 네트워크(100)의 임의의 네트워크 노드 또는 모든 네트워크 노드는 네트워크 구성요소(151)의 구조 및 동작을 포함할 수 있다.

예시적인 실시예들에 따른 적응적 ABS 듀티-사이클 설정 알고리즘이 이제 이하에 보다 상세하게 설명될 것이다.

적응적 ABS 듀티 -사이클 설정 알고리즘의 기술

수학식 1 내지 3과 관련하여 전술한 바와 동일한 표기를 사용하여, i번 째 사용자에 대하여, i번 째 사용자들의 페이로드를 i번 째 사용자에게 전달하는데 걸리는 시간 T _i 를 정의한다.

<수학식 4>

여기서 B _i 는 i번 째 사용자에게 의도되는 eNB에서의 데이터의 양이고, R _i 는 서비스하는 eNB와 관련하여 사용자의 위치, 무선 채널, 및 무선 간섭 조건에 기초하여 사용자가 지원할 수 있는 평균 데이터 전달 레이트이다.

전달 시간(time-to-deliver) 기반 유틸리티 측정도구를 구성할 수 있고 이하의 식들 중 어느 하나를 최소화하도록 시도할 수 있다.

<수학식 5a>

또는

<수학식 5b>

또는

<수학식 5c>

여기서, 이러한 유틸리티들 U는 사용자들에 대한 전달 시간에 대한 산술적, 지리적 및 조화적 수단들에 대응하는 수학식 5a, 5b 및 5c에 의해 표현된다. 적어도 일 예시적인 실시예에 따르면, 위의 유틸리티들의 조합이 또한 사용될 수 있다.

유틸리티의 선택

특정 유틸리티의 선택의 효과에 대한 일부 이해를 얻기 위해, 스케줄링 계획의 분야로부터 예시를 취한다.

2명의 사용자들 X 및 Y에 대하여 10개의 정보 유닛들(units of information)이 노드에서 존재한다. 대안적으로, 유닛들이, 단위 시간(unit of time)이 소요되는 각각의 전달에 의해 개별 유닛들로 목적지 수신기들에 전달되는 경우, 그러면, 사용자 X는 모든 그의 정보를 19개의 단위 시간 내에서 전달하는 한편, 사용자 Y는 모든 그의 정보를 20개의 단위 시간 내에서 전달한다. 반대로, 사용자 X가 모든 그의 정보를 사용자 Y가 그의 정보를 전달하기 이전에 전달하는 경우, 사용자 X에 대한 전달 시간은 10개의 단위 시간인 한편 Y에 대한 전달 시간은 20개의 단위 시간이다.

2개의 전달에 대해 걸리는 총 시간은 첫 번째 경우에 39초이고, 두 번째 경우에 30초이다. 따라서, 두 번째 데이터 전달 계획은 정보를 전달하는데 걸린 총 시간을 전체적으로 최소화하며, 전술한 두 번째 유틸리티 측정도구에 대응한다. 이러한 계획의 한가지 불리한 점은 사용자 X에 비하여 사용자 Y의 데이터에 부가되는 지연이다.

본원에서의 선택의 목적으로 돌아가면, 본원에서는 네트워크의 버퍼들(매크로 및 스몰 셀 eNB들)에 상주하는 모든 사용자들에 대한 전체 데이터를 전달하기 위한 총 시간을 최소화하는 것을 목표로 선택한다. 그러한 선택은 네트워크에 걸쳐서 버퍼들을 신속하게 플러시 아웃(flush out)하는 것을 조력함으로써 네트워크가 효율적으로 활용되는 것을 보장한다. 개별 사용자들에 대한 최악의 경우의 전달 시간과 최상의 경우의 전달 시간 사이의 불균형을 바로잡기 위해, 본원에서는 각각의 eNB 내의 사용자들의 풀(pool)에서 동작하는 공정성-목표(fairness-targeting) 스케줄러뿐 아니라, 사용자 및 전체 eNB에 걸친 전달 시간들에 대한 가중치 인자들의 사용을 허용한다.

ABS 듀티 사이클 θ에 대한 폐쇄형 수학식

버퍼의 현재 비트들을 이들 영역들 중 임의의 영역에 존재하는 사용자 i에 전달하는데 걸리는 시간은 각각 다음과 같이 표현된다.

<수학식 6a>

<수학식 6b>

및

<수학식 6c>

수학식 6a, 6b 및 6c는 스몰 셀 j의 CRE 영역의 사용자 i, 스몰 셀 j의 셀 내 영역의 사용자 i, 및 매크로 셀 M의 사용자 i에 대한 시간들 T _i 를 각각 나타낸다.

따라서, 최소 시간 유틸리티는 이들 스케줄링 풀의 각각에서 걸린 시간들의 합으로서 다음과 같이 기술될 수 있다.

<수학식 7>

여기서, J는 스몰 셀들 j의 세트이다. 따라서, 수학식 7은 1) 각각의 스몰 셀 j의 CRE 영역의 모든 사용자 i, 2) 각각의 스몰 셀 j의 셀 내 영역의 모든 사용자 i, 및 매크로 셀 M의 모든 사용자 i에 대한 시간들 T _i 를 합한다. 수학식 7은 간단명료한 표현을 위해 캐스케이드 형식으로 본원에서 기재하는 최적의 θ에 대한 폐쇄형 수학식을 만들기 위해 단순화되고 미분될 수 있다.

먼저, 수학식 7은 다음과 같이 다시 작성될 수 있다.

<수학식 8>

또는

<수학식 9>

여기서, A^cre는

이고, A^inc는

이고, A^M은

이다.

수학식 9에서 전술된 유틸리티를 최소화하는 θ의 값은 θ에 대해 미분하고

로 설정함으로써 얻어질 수 있다. 단순화로 θ는 이하의 수학식 10에서와 같이 나타난다.

<수학식 10>

수학식 10과 관련하여 전술한 최소화는 이하의 수학식 11에 예시된 유틸리티의 2차 도함수에 대한 표현, 및 수학식 11이 항상 0보다 크다는 사실에 의해 확인될 수 있다.

<수학식 11>

수학식 8 내지 11에 대하여 전술한 유틸리티의 거동에 대하여 일부 직관적 이해를 위해, 이하의 수학식 12에서, 수학식 9에서 전술한 유틸리티를 최소화하는 θ ^opt_ ^fb는, 매크로 셀 M의 각각 및 모든 스몰 셀들 j의 CRE 영역 및 셀 내 영역들의 모든 사용자들에 대해 동등한 버퍼들 및 동등한 레이트들이 존재한다는 가정을 하는 경우에 대해 특화된다.

<수학식 12>

이하의 수학식 13에서, 수학식 9에서 전술한 유틸리티를 최소화하는 θ ^opt ^_ ^fb ^_ ^sc의 값은, 모든 사용자들에 대해 동등한 버퍼들 및 동등한 레이트들이 존재한다는 가정을 하는 경우에 대한 단일의 스몰 셀과 관련하여 특화된다.

<수학식 13>

수학식 13은, 하나의 스몰 셀이 존재하고 모든 사용자가 동등한 레이트들 및 버퍼들을 갖는 경우에 대한 적어도 일 예시적인 실시예에 따른 적응적 ABS 듀티 사이클 설정 알고리즘에 의해 계산된 ABS 듀티 사이클을 나타낸다. 수학식 13은 수학식 3와 관련하여 전술한 것보다 큰 ABS 듀티 사이클을 만들어 낸다. 수학식 3에 의해 만들어진 ABS 듀티 사이클과 관련하여, 수학식 13에 의해 위에서 나타내어진 알고리즘은 보다 많은 자원들을 CRE 영역 내의 스몰 셀 사용자들에 할당할 수 있는 한편, 사용자들이 매크로 셀에 접속된다는 단점이 있다. 그러나, 매크로 사용자들의 수가 총 사용자 파퓰레이션의 작은 단편으로 됨에 따라, 핫 스팟들이 스몰 셀들 내에 위치하거나, 스몰 셀들의 수가 증가하는 경우가 될 것이고, 그러한 ABS의 해로운 영향이 감소하고, 스몰 셀 배치의 한가지 목적인 공정성 획득이 실현될 수 있다.

적응적 스트리밍을 이용하는 자원 할당을 개선하는 예시적인 방법

도 2는 ABS 듀티 사이클을 적응적으로 설정함으로써 자원 할당을 개선하는 방법을 예시하는 흐름도이다.

적어도 일 예시적인 실시예에 따르면, BS에 의해 수행되는 것으로 도 2에서 예시된 동작들 또는 도 2와 관련하여 전술한 동작들의 각각은, 예를 들어, 도 1c에 예시된 네트워크 구성요소(151)의 구조를 갖는 하나 이상의 BS 또는 비-BS 구성요소에 의해 수행될 수 있는 것으로 설명된다. 예를 들어, 메모리 유닛(156)은 도 2를 참조하여 이하에 설명된 동작들의 각각에 대응하는 실행가능한 명령어들을 저장할 수 있다. 또한, 프로세서 유닛(158)은 도 2와 관련하여 이하에 설명된 동작들의 각각을 수행하도록 구성될 수 있다. 또한, 적어도 일 예시적인 실시예에 따르면, 송신된 데이터 및/또는 제어 신호들은 송신 유닛(152)을 통해 송신될 수 있고 수신 데이터 및/또는 제어 신호들은 수신 유닛(154)을 통해 수신될 수 있다.

도 2에 예시된 방법은, 네트워크 구성요소(151)가 도 1a에 예시된 매크로 BS(110A)에 의해 구현되는 예를 갖는 도 1에 예시된 무선 네트워크(100)를 참조하여 이하에 설명될 것이다. 그러나, 적어도 일 예시적인 실시예에 따르면, 네트워크 구성요소(151)는, 예를 들어, 매크로 BS, 스몰 셀 BS, 또는 무선 네트워크 내의 하나 이상의 BS들과 통신하는 비-BS 노드을 포함하는 무선 네트워크(100) 내의 임의의 노드에 의해 구현될 수 있다.

도 2를 참조하면, 단계 S205에서, 서비스 구역의 복수의 셀의 각각에 대응하는 BS들은 각각 현재 로딩 정보를 주기적으로 수집하고 로딩 정보를 네트워크 구성요소(151)에 전송한다.

본 명세서에서 사용된 바와 같이, 서비스 구역은, 예를 들어, 매크로 셀 및 매크로 셀에 대해 아래에 놓인 각각의 스몰 셀에 의해 커버되는 구역을 포함할 수 있다.

일 예로써, 네트워크 구성요소(151)가 매크로 BS(110A)에 의해 구현되는 경우에서, 매크로 BS(110A)는 매크로 셀(120)에 대한 로딩 정보를 주기적으로 수집할 수 있고, 매크로 셀(120)에 대해 아래에 놓인 무선 네트워크(100)의 스몰 셀들의 각각에 대한 BS들은 스몰 셀들에 대응하는 로딩 정보를 주기적으로 수집할 수 있고, 로딩 정보를 매크로 셀(110A)에 전송할 수 있다.

대안적으로, 네트워크 구성요소(151)가 매크로 BS(110A) 이외의 노드에 의해 구현되는 경우에, 매크로 BS(110A) 및 매크로 셀(120)에 대해 아래에 놓인 스몰 셀에 대한 BS들의 각각은 수집된 로딩 정보를 네트워크 구성요소(151)에 주기적으로 전송할 수 있다.

셀들에 의해 수집된 본질적인 로딩 정보가 이하에 보다 상세하게 설명될 것이다.

매크로 셀(120)과 관련하여, 로딩 특성 정보는 매크로 셀(120)에 속하는 활성 사용자들의 총 수뿐 아니라 매크로 셀(120)의 각각의 활성 사용자에 대한 데이터 수신 레이트 및 버퍼 사이즈를 나타내는 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 활성 사용자들은 비어있지 않은 데이터 버퍼들을 이용하는 사용자들이다. 본 명세서에서 사용된 버퍼 사이즈는 대응하는 사용자에 대한 데이터 버퍼에 저장된 데이터의 양을 지칭한다. 스몰 셀(125)과 관련하여, 로딩 특성 정보는 스몰 셀 BS(110B)로부터 매크로 BS(110A)로 전송된, CRE 영역(127) 및 셀 내 영역(130) 모두에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, CRE 영역(127)과 관련하여, 로딩 특성 정보는 CRE 영역(127)의 활성 사용자들의 총 수뿐 아니라 CRE 영역(127)의 각각의 활성 사용자에 대한 데이터 수신 레이트 및 버퍼 사이즈를 나타내는 데이터를 포함할 수 있고; 셀 내 영역(130)과 관련하여, 로딩 특성 정보는 셀 내 영역(130)의 사용자들의 총 수뿐 아니라 셀 내 영역(130)의 각각의 활성 사용자에 대한 데이터 수신 레이트 및 버퍼 사이즈를 나타내는 데이터를 포함할 수 있다.

예를 들어, 전술한 수학식 8 내지 10에 기초하여, 매크로 BS(110A)는 공지된 방법들에 따라 매크로 BS(110A)에서 저장된 모니터링 정보에 기초하여 속하는 사용자들의 총 수뿐 아니라 매크로 셀(120)의 각각의 사용자에 대한 레이트 및 버퍼 사이즈를 수집할 수 있다. 그리고 나서 매크로 BS(110A)는 매크로 셀(120)에 대한 로딩 특성 값으로서, 이하의 수학식 14에 의해 나타내어진 값을 획득할 수 있다.

<수학식 14>

여기서, L^M은 매크로 셀 M에 대한 로딩 특성 값이다. 본 예에서, 매크로 셀 M은 매크로 셀(120)이다.

추가적으로, 스몰 셀 BS(110B)은 공지된 방법들에 따라 스몰 셀 BS(110B)에서 저장된 모니터링 정보에 기초하여 CRE 영역(127) 및 셀 내 영역(130)에 속하는 사용자들의 총 수뿐 아니라 CRE 영역(127) 및 셀 내 영역(130)의 각각의 사용자에 대한 데이터 레이트 및 버퍼 사이즈를 수집할 수 있다.

그리고 나서 스몰 셀 BS(110B)은, CRE 영역(127) 및 셀 내 영역(130)에 대한 로딩 특성 값들로서 각각 이하의 수학식 15 및 16에 의해 표현되는 값들을 결정할 수 있다.

<수학식 15>

<수학식 16>

여기서

및

은 스몰 셀 j의 CRE 영역 및 셀 내 영역에 대한 로딩 특성 값들이고, 본 예에서, j는 스몰 셀(125)이다. 그리고 나서 스몰 셀 BS(110B)는 값들

및

을, 예를 들어, 스몰 셀 BS(110B)로부터 매크로 셀 BS(110A)로 전송된 메시지를 통해 매크로 셀 BS(110A)에 전송할 수 있다. 로딩 특성을 운반하는 메시지는, 예를 들어, X2 인터페이스를 포함하는 공지된 인터페이스를 통해 전송될 수 있다.

단계(205)는, 단계 S205에서 네트워크 구성요소(151)에 전송된 로딩 정보가 수학식 14 내지 16과 관련하여 전술한 값들 L^M,

및

의 형식으로 무선 네트워크(100)의 셀들로부터 획득되는 로딩 특성 값들일 수 있는 예와 관련하여 위에서 설명된다. 대안적으로, 단계 S205에서 수집되고 네트워크 구성요소(151)에 전송된 로딩 정보는, 매크로 셀 및 스몰 셀들의 각각의 CRE 영역 및 셀 내 영역의 각각에 대하여, 셀의 각각의 사용자에 대한 데이터 레이트, 셀의 각각의 사용자에 대한 버퍼 사이즈, 및 셀에 속하는 사용자들의 총 수와 관련된 정보일 수 있다.

단계 S210에서, 네트워크 구성요소(151)는 서비스 구역의 복수의 셀의 각각의 BS들로부터 로딩 정보를 주기적으로 획득한다.

예를 들어, 매크로 BS(110A)는, 예를 들어, 스몰 셀(125)을 포함하는, 무선 네트워크(100)에서 매크로 셀(120)에 대해 아래에 놓인 각각의 스몰 셀 j에 대한 로딩 특성 값들

및

을 주기적으로 수신할 수 있다. 매크로 셀(110A)은, 예를 들어, X2 인터페이스를 포함하는 공지된 인터페이스를 통해 로딩 특성 값들을 수신할 수 있다.

또한, 네트워크 구성요소가 매크로 BS(110A) 이외의 노드에 의해 구현되는 경우에, 네트워크 구성요소(151)는, 로딩 특성 값들

및

을 수신하는 것에 더하여, 매크로 BS(110A)로부터 로딩 특성 값 L^M을 주기적으로 수신할 수 있다.

단계(210)은 단계 S205에서 네트워크 구성요소(151)에 의해 획득된 로딩 정보가 수학식 14 내지 16과 관련하여 전술한 값들 L^M,

및

의 형식으로 무선 네트워크(100)의 셀들로부터 획득되는 로딩 특성 값들일 수 있는 예와 관련하여 전술된다. 대안적으로, 단계 S210에서 네트워크 구성요소(151)에 의해 획득된 정보는, 매크로 셀 및 스몰 셀들의 각각의 CRE 영역 및 셀 내 영역들의 각각에 대하여, 셀의 각각의 사용자에 대한 데이터 레이트, 셀의 각각의 사용자에 대한 버퍼 사이즈, 및 셀에 속하는 사용자들의 총 수와 관련된 정보일 수 있고, 네트워크 구성요소(151)는 이러한 정보를, 예를 들어, 네트워크 구성요소(151)에서 값들 L^M,

및

의 전부 또는 임의의 값을 계산하는데 이용할 수 있다.

단계 S220에서, 네트워크 구성요소(151)는 단계 S210에서 획득된 로딩 특성 정보에 기초하여 ABS 듀티 사이클을 결정한다.

예를 들어, 매크로 BS(110A)는 매크로 셀(120), 스몰 셀(125)의 CRE 영역(127), 및 스몰 셀(125)의 셀 내 영역(130)에 대해 단계 S210에서 획득된 로딩 특성 정보를 이용하여, 매크로 셀(120) 및, 예를 들어, 스몰 셀(125)을 포함하는, 매크로 셀(120)에 대해 아래에 놓인 모든 스몰 셀에 의한 사용을 위해 ABS 듀티 사이클 θ를 계산할 수 있다. 적어도 일 예시적인 실시예에 따르면, 매크로 셀(110A)은 전술한 수학식 10을 이용하여 ABS 듀티 사이클 θ를 계산할 수 있다.

수학식 10은 값들, A^M,

및

을 요하며, 이들의 각각은 단계 S210에서 획득된 정보에 기초하여 매크로 BS(110A)가 계산할 수 있다.

예를 들어, 값 A^M은 매크로 셀(120)에 대하여 획득된 값 L^M에 기초하여 결정될 수 있다. 값

은, 예를 들어, 스몰 셀(125)을 포함하는, 매크로 셀(120)에 대해 아래에 놓인 각각의 스몰 셀 j에 대해 획득되거나 계산된 값들

을 합산함으로써 결정될 수 있다. 값

는, 예를 들어, 스몰 셀(125)을 포함하는, 매크로 셀(120)에 대해 아래에 놓인 각각의 스몰 셀 j에 대해 획득되거나 계산된 값들

를 합산함으로써 결정될 수 있다.

단계 S230에서, 네트워크 구성요소(151)는 결정된 ABS 듀티 사이클을 무선 네트워크(100)의 셀들에 통신한다. 적어도 일 예시적인 실시예에 따르면, 단계 S220에서 ABS 듀티 사이클 θ를 계산한 후에, 매크로 셀(110A)은, 예를 들어, 매크로 BS(110A)로부터, 예를 들어, 스몰 셀 BS(110B)를 포함하는, 매크로 셀(120)에 대해 아래에 놓인 스몰 셀들의 각각과 연관된 BS들에 전송된 메시지를 통해, 스몰 셀(125)을 포함하는, 매크로 셀(120)에 대해 아래에 놓인 각각의 스몰 셀에 ABS 듀티 사이클 θ를 전송한다.

적어도 일 예시적인 실시예에 따르면, 네트워크 구성요소(151)가 비-BS 구성요소에 의해 구현되는 경우에, 네트워크 구성요소(151)는, 예를 들어, 계산된 ABS 값 θ를 매크로 셀(120)에 전송할 수 있다. 또한, 네트워크 구성요소(151)는, 스몰 셀(125)을 포함하는, 매크로 셀(120)에 대해 아래에 놓인 모든 스몰 셀들에 계산된 ABS 값 θ를 추가적으로 전송할 수 있다.

단계 S240에서, 각각의 매크로 셀에서, 서브프레임들은 ABS 듀티 사이클에 따라 비워진다(blanked); 그리고 각각의 스몰 셀에서, 사용자들은 그렇게 비워진 서브프레임들에 따라 스케줄링된다(ABS 서브프레임들 동안에는 CRE 사용자들 그리고 나머지 서브프레임들 동안에는 셀 내 사용자들).

예를 들어, 매크로 BS(110A) 및 매크로 셀(120)에 대해 아래에 놓인 모든 스몰 셀의 BS들은, 매크로 BS(110A)가 새로운 ABS 듀티 사이클을 결정하고 새로운 ABS 듀티 사이클을 각각의 BS에 전송할 때까지, 단계 S220에서 매크로 BS(110A)에 의해 결정된 ABS 듀티 사이클을 이용할 수 있다. 매크로 BS(110A)는 결정된 ABS 듀티 비에 따라 서브프레임들을 비울 수 있고, 매크로 BS(110A)에 대해 아래에 놓인 스몰 셀 BS들은 ABS 서브프레임들 동안에는 CRE 사용자들을 스케줄링하고, 그리고 나머지 서브프레임들 동안에는 셀 내 사용자들을 스케줄링할 수 있다.

단계들 S205 내지 S240은 연속하여 수행될 수 있어서 매크로 셀(120) 및 매크로 셀(120)에 대해 아래에 놓인 모든 셀들에 대해 사용되는 ABS 값들이, 매크로 셀(120), CRE 영역(127) 및 셀 내 영역(130)의 각각의 사용자들의 각각에 의해 경험되는 데이터 수신 레이트 및 현재 버퍼 사이즈에 따라 실시간으로 업데이트된다.

비록, 도 2에 예시된 방법은 아래에 놓인 하나 이상의 스몰 셀을 갖는 하나의 매크로 셀(120)이 있는 경우의 예에 대해 설명하지만, 도 2에 예시된 방법은 또한 아래에 놓인 하나 이상의 스몰 셀을 각각 갖는 다수의 매크로 셀의 클러스터에 적용될 수 있다. 도 2 및 수학식 10을 참조하여 전술한 ABS 선택 프로세스가, 적어도 일 예시적인 실시예에 따라서, 매크로 셀들의 클러스터 및 매크로 셀들 내에 임베딩된 스몰 셀들에 대해 수행되는 경우, 단일 ABS 듀티 사이클 및 패턴은 매크로들의 전체 클러스터에 걸쳐 사용될 수 있다. 그리고 스몰 셀들의 각각은 그에 따라 그들의 셀 내 및 CRE 사용자들을 스케줄링할 것이다.

복수의 BS 에서 ABS 듀티 사이클 결정

도 2는 네트워크 구성요소(151)가, 예를 들어, BS 또는 비-BS 구성요소를 포함하는, 예를 들어, 중앙 네트워크 노드에 의해 구현될 수 있는 예와 관련하여 전술된다. 그러나, 적어도 일 예시적인 실시예에 따르면, 무선 네트워크(100)의 복수의 또는 모든 BS들은 각각 네트워크 구성요소(151)를 구현할 수 있다.

예를 들어, 도 2를 다시 참조하면, 단계 S205에서, 매크로 BS(110A) 및 매크로 셀(120)에 대해 아래에 놓인 모든 스몰 셀의 BS들을 포함하는 모든 BS는 로딩 정보를 수집하고 로딩 정보를 모든 다른 BS에 전송할 수 있다.

따라서, 단계 S210에서, 매크로 BS(110A)는 매크로 셀(120)에 대해 아래에 놓인 모든 스몰 셀에 대한 로딩 정보를 수신한다. 또한, 매크로 셀(120)에 대해 아래에 놓인 스몰 셀에 대응하는 각각의 스몰 셀 BS는 모든 다른 스몰 셀, 및 매크로 셀(120)에 대응하는 로딩 정보를 수신한다.

이런 방식으로, 단계 S220에서, 매크로 BS(110A) 및 매크로 셀(120)에 대해 아래에 놓인 모든 스몰 셀의 BS들의 각각은 이제 개별적으로 수학식 10을 사용하여 ABS 듀티 사이클 θ를 결정하는데 필요한 정보를 갖는다. 따라서, ABS 듀티 사이클 θ 송신 단계 S230은 더 이상 필요치 않고, 각각의 BS는 단계 S220으로부터, 새로운 ABS 값이 결정될 때까지 단계 S220에서 결정된 ABS 듀티 사이클이 각각의 BS에 의해 사용되는 단계 S240으로 바로 진행한다.

예로써, 각각의 BS는 현재 수신된 로딩 정보에 기초하여 수학식 10에 대한 결과를 주기적으로 결정할 수 있고, 결정된 결과를 ABS 듀티 사이클로서 사용할 수 있다. 모든 BS는 ABS 듀티 사이클을 계산하기 위해 서비스 구역의 모든 BS들에 걸쳐 로딩 정보의 동일한 세트들의 사용을 촉진함으로써 상이한 BS들에서 계산된 ABS 듀티 사이클들 간에 균일성을 보장하는 것을 조력하도록 듀티 사이클 값 업데이트들을 동시에 스케줄링할 수 있다.

도 2를 참조하여 전술한 적응적 ABS 설정 알고리즘을 사용하면, 결정된 ABS 값들은 HetNet의 다양한 영역들에 속하는 사용자들의 수뿐 아니라 사용자들 각각과 연관된 버퍼 사이즈 및 데이터 수신 레이트를 고려하며, 따라서 트래픽이 버스티한 경우 및/또는 일부 속하는 사용자들이 전송할 데이터를 거의 갖지 않거나 갖지 않는 경우에도 네트워크 자원들의 공정한 할당을 촉진한다.

예시적인 실시예들이 설명되었으나, 실시예들은 다양한 방식으로 변화할 수 있다는 것이 명백할 것이다. 그러한 변형들은 예시적인 실시예들로부터 벗어나는 것으로 간주되지 않으며, 모든 그러한 변경들은 예시적인 실시예들의 범주 내에 포함되는 것으로 의도된다.

Claims

매크로 셀(macro cell; 120) 및 하나 이상의 스몰 셀(small cell; 125)을 포함하는 이종 네트워크(100)에서의 ABS(almost blank subframe) 듀티 사이클을 설정하는 방법으로서 - 상기 하나 이상의 스몰 셀(125)은 상기 매크로 셀(120)에 대해 아래에 놓임 - ,
네트워크 구성요소(151)에서, 상기 매크로 셀(120) 및 상기 하나 이상의 스몰 셀(125)의 각각에 대응하는 로딩 정보를 획득하는 단계 - 상기 로딩 정보는, 상기 매크로 셀(120) 및 상기 하나 이상의 스몰 셀(125)의 각각에 대하여, 상기 셀에 속하는 각각의 사용자에 대해 상기 셀에서 버퍼링된 정보의 양의 표시를 포함함 - ; 및
상기 획득된 로딩 정보에 기초하여 상기 ABS 듀티 사이클을 결정하는 단계
를 포함하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 네트워크 구성요소(151)로부터 상기 매크로 셀(120) 및 상기 하나 이상의 스몰 셀(125) 중 하나 이상의 셀의 기지국들 (BS)들(110A, 110B)을 향하여 상기 결정된 ABS 듀티 사이클을 전송하는 단계를 더 포함하는 방법.
제2항에 있어서,
상기 네트워크 구성요소(151)는 상기 매크로 셀(120) 및 상기 하나 이상의 스몰 셀(125) 중 하나의 셀의 BS(110A, 110B)인, 방법.
제1항에 있어서,
상기 하나 이상의 스몰 셀(125)의 각각에 대해, 상기 스몰 셀(125)에 속하는 사용자들은 상기 스몰 셀(125)의 내측 영역(130) 또는 상기 스몰 셀(125)의 외측 영역(127) 중 하나와 연관된 것으로 지정되고, 상기 하나 이상의 스몰 셀(125)의 각각에 대하여, 대응하는 로딩 정보는 내측 로딩 정보 및 외측 로딩 정보를 포함하고, 상기 내측 로딩 정보는 상기 스몰 셀(125)의 상기 내측 영역(130)과 연관된 것으로 지정된 각각의 사용자에 대해 버퍼링된 정보의 양의 표시를 포함하고, 상기 외측 로딩 정보는 상기 스몰 셀(125)의 상기 외측 영역(127)과 연관된 것으로 지정된 각각의 사용자에 대해 버퍼링된 정보의 양의 표시를 포함하는, 방법.
제4항에 있어서,
상기 결정된 ABS 듀티 사이클은 이하의 수학식에 의해 정의되며,

여기서, θ ^opt 는 상기 결정된 ABS 듀티 사이클이고, 상기 값 A^M은 매크로 셀(120)에 대응하는 상기 획득된 로딩 정보의 표현이고, 상기 값
은 상기 하나 이상의 스몰 셀(125)의 내측 영역들(130)에 대응하는 상기 획득된 로딩 정보의 표현이고, 상기 값 A^cre은 상기 하나 이상의 스몰 셀(125)의 상기 외측 영역들(127)에 대응하는 상기 로딩 정보의 표현인, 방법.
매크로 셀(120) 및 하나 이상의 스몰 셀(125)을 포함하는 이종 네트워크에서 ABS(almost blank subframe) 듀티 사이클을 설정하는 네트워크 장치로서 - 상기 하나 이상의 스몰 셀(125)은 상기 매크로 셀(120)에 대해 아래에 놓임 - ,
데이터를 수신하도록 구성된 수신 유닛(154);
데이터를 송신하도록 구성된 송신 유닛(152);
메모리 유닛(156); 및
상기 송신 유닛, 상기 수신 유닛(154) 및 상기 메모리 유닛에 결합되고, 상기 ABS 듀티 사이클을 결정하는 것과 연관된 동작들을 제어하도록 구성된 프로세싱 유닛(158)
을 포함하고,
상기 동작들은,
네트워크 구성요소(151)에서, 상기 매크로 셀(120) 및 상기 하나 이상의 스몰 셀(125)의 각각에 대응하는 로딩 정보를 획득하는 동작 - 상기 로딩 정보는, 상기 매크로 셀(120) 및 상기 하나 이상의 스몰 셀(125)의 각각에 대하여, 상기 셀에 속하는 각각의 사용자에 대해 상기 셀에서 버퍼링된 정보의 양의 표시를 포함함 - , 및
상기 획득된 로딩 정보에 기초하여 상기 ABS 듀티 사이클을 결정하는 동작을 포함하는, 네트워크 장치.
제6항에 있어서,
상기 프로세싱 유닛(158)은 상기 네트워크 구성요소(151)로부터 상기 매크로 셀(120) 및 상기 하나 이상의 스몰 셀(125) 중의 셀들에 대한 하나 이상의 기지국(BS)들을 향해 상기 결정된 ABS 듀티 사이클을 전송하도록 더 구성되는, 네트워크 장치.
제7항에 있어서,
상기 네트워크 구성요소(151)는 상기 매크로 셀(120) 및 상기 하나 이상의 스몰 셀(125) 중 하나의 셀의 BS인, 네트워크 장치.
제6항에 있어서,
상기 하나 이상의 스몰 셀(125)의 각각에 대하여, 상기 스몰 셀(125)에 속하는 사용자들은 상기 스몰 셀(125)의 내측 영역(130) 또는 상기 스몰 셀(125)의 외측 영역(127) 중 하나와 연관된 것으로 지정되고, 상기 하나 이상의 스몰 셀(125)의 각각에 대하여, 상기 대응하는 로딩 정보는 내측 로딩 정보 및 외측 로딩 정보를 포함하고, 상기 내측 로딩 정보는 상기 스몰 셀(125)의 상기 내측 영역(130)과 연관된 것으로 지정된 각각의 사용자에 대해 버퍼링된 정보의 양의 표시를 포함하고, 상기 외측 로딩 정보는 상기 스몰 셀(125)의 상기 외측 영역(127)과 연관된 것으로 지정된 각각의 사용자에 대해 버퍼링된 정보의 양의 표시를 포함하는, 네트워크 장치.
제4항에 있어서,
상기 프로세싱 유닛(158)은 상기 결정된 ABS 듀티 사이클이 이하의 수학식에 의해 정의되도록 구성되고,

여기서, θ ^opt 는 상기 결정된 ABS 듀티 사이클이고, 상기 값 A^M은 매크로 셀(120)에 대응하는 상기 획득된 로딩 정보의 표현이고, 상기 값
은 상기 하나 이상의 스몰 셀(125)의 내측 영역들(130)에 대응하는 상기 획득된 로딩 정보의 표현이고, 상기 값 A^cre은 상기 하나 이상의 스몰 셀(125)의 상기 외측 영역들(127)에 대응하는 상기 로딩 정보의 표현인, 방법.