KR20150079081A - 펨토셀 네트워크에서의 핸드오버 회피를 위한 기지국 연관 방법 및 그 장치 - Google Patents

펨토셀 네트워크에서의 핸드오버 회피를 위한 기지국 연관 방법 및 그 장치 Download PDF

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Abstract

매크로셀과 펨코셀을 포함하는 네트워크에서, 단말이 현재 단말이 연관된 기지국을 나타내는 현재 이동 상태와, 미래의 시점에서 연관될 기지국을 나타내는 미래의 이동 상태를 측정하고, 서빙 기지국으로부터 제공되는 이웃 기지국들에 대한 정보를 고려하여, 기지국들에 대한 기대 이익을 산출한다. 그리고 가장 큰 기대 이익을 제공하는 기지국을 선택한다.

Description

펨토셀 네트워크에서의 핸드오버 회피를 위한 기지국 연관 방법 및 그 장치{method and apparatus for base station association in femtocell network}
본 발명은 핸드오버에 관한 것으로, 더욱 상세하게 말하자면, 펨토셀(femtocell) 네트워크에서 핸드오버 회피를 위한 기지국 연관 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
일반적으로, 펨토셀(Femtocell)은 인도어(indoor)에서 작은 파워로 송출하는 소형기지국을 기반으로 한 통신 영역이다. 펨토셀에서는 기지국(Base Station, BS)과의 짧은 거리로 인해서 커버리지(coverage)와 커패시티(capacity가 향상되고 간섭(interference)은 감소하게 되어, 사용자의 QoS(Quality of Service)는 증가된다. 사업자(Service Provider) 측면에서 보면 적은 투자 비용으로 펨토셀 사용자에게 매크로셀 사용자(macrocell user) 보다 많은 리소스를 제공해 줄 수 있는 장점이 있다.
하지만 펨토셀의 작은 셀 사이즈(size)는 잦은 핸드오버를 발생시킬 수 있다. 이런 잦은 핸드오버는 MAC(Medium Access Control) 시그널링(Signaling) 오버헤드(overhead)를 증가시키고 결국 사용자의 QoS를 저하시킨다.
종래의 매크로 셀 핸드오버에서는 히스테리시스 마진(hysteresis margin), 윈도윙(windowing), 핸드오버 딜레이 타이머(handover delay timer) 등의 기법을 이용해서 핸드오버 횟수를 줄이고 있다. 이 방법에서는 매크로 기지국의 신호(signal)가 서빙 기지국(Serving Base Station, SBS)의 신호보다 히스테리시스 마진만큼 더 크고 이 상태가 핸드오버 딜레이 타임 동안 지속될 경우에만, 핸드오버가 발생하도록 한다. 이 방법은 핸드오버 횟수를 줄일 수 있으나, 핸드오버가 지연됨으로써 성능(throughput)이 감소하는 문제점이 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 매크로 기지국과 펨토셀 기지국을 포함하는 2계층 네트워크에서 핸드오버 횟수를 최소한 감소시킬 수 있는 최적의 기지국을 선택하는 기지국 연관 방법 및 그 장치를 제공하는 것이다.
위의 기술적 과제를 위한 본 발명의 특징에 따른 기지국 연관 방법은, 매크로셀과 펨코셀을 포함하는 네트워크에서, 단말이 기지국과 연관되는 기지국 연관 방법에서, 상기 단말이, 현재 단말이 연관된 기지국을 나타내는 현재 이동 상태와, 미래의 시점에서 연관될 기지국을 나타내는 미래의 이동 상태를 측정하는 단계; 상기 단말이 서빙 기지국으로부터 이웃 기지국들에 대한 정보를 포함하는 리스트를 수신하는 단계; 상기 단말이, 상기 현재 이동 상태, 미래의 이동 상태, 그리고 상기 이웃 기지국들에 대한 정보를 토대로, 상기 리스트에 포함되는 이웃 기지국들에 대한 기대 이익을 각각 산출하는 단계; 및 상기 단말이 가장 큰 기대 이익을 제공하는 기지국을 선택하는 단계를 포함한다.
상기 이동 상태를 측정하는 단계는, 미리 설정된 이동 모델을 토대로 상기 현재의 이동 상태와 미래 시점의 미래 이동 상태를 측정할 수 있다. 상기 이동 모델은 마코프 이동 모델(Markov mobility model)일 수 있다.
한편 상기 리스트에 포함되는 정보는 기지국별 다이버시티 이득과 데이터 레이트를 포함할 수 있다.
또한 상기 기대 이익을 각각 산출하는 단계는 상기 다이버시티 이득과, 상기 현재 이동 상태 그리고 미래의 이동 상태를 토대로 상기 기대 이익을 산출할 수 있다.
상기 리스트는 기지국들로부터 방송되는 다이버시티 이득인 이동 평균값들을 토대로 상기 서빙 기지국에 의하여 생성될 수 있다. 각 기지국은 자신에게 연관된 단말의 수를 모니터링하고, 다이버시티 이득 정보를 추정하며, 추정된 다이버시티 이득 정보를 토대로 상기 이동 평균 값을 계산하여 브로드캐스팅할 수 있다.
한편 상기 기대 이익은 핸드오버 코스트(handover cost)를 제외하고, 현재 시점부터 미래 시점 t0까지 해당 기지국으로부터 얻을 수 있는 실효 성능(effective throughput)의 총합을 나타낼 수 있다.
이외에도 상기 기지국 연관 방법은, 상기 선택된 기지국이 현재의 서빙 기지국과 다른 경우, 상기 단말이 상기 선택된 기지국으로 핸드오버를 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다. 또한 상기 리스트를 수신하는 단계 이후에, 상기 단말이 상기 리스트에 포함된 기지국들에 대한 RSS(Received signal strength)를 측정하고, 측정된 RSS를 상기 서빙 기지국으로 피드백 보고하는 단계를 더 포함할 수 있다.
이외에도 상기 단말이, 상기 측정된 현재 이동 상태와 상기 미래의 이동 상태를 서빙 기지국으로 보고하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 특징에 따른 기지국 연관 장치는, 매크로셀과 펨코셀을 포함하는 네트워크에서, 단말을 기지국과 연관시키는 기지국 연관 장치에서, 현재 단말이 연관된 기지국을 나타내는 현재 이동 상태와, 미래의 시점에서 연관될 기지국을 나타내는 미래의 이동 상태를 측정하는 이동 상태 측정부; 서빙 기지국으로부터 이웃 기지국들에 대한 정보를 포함하는 리스트를 수신하는 RSS(Received signal strength) 측정부; 상기 현재 이동 상태, 미래의 이동 상태, 그리고 상기 이웃 기지국들에 대한 정보를 토대로, 상기 리스트에 포함되는 이웃 기지국들에 대한 기대 이익을 각각 산출하는 기대이익 산출부; 및 상기 산출된 기대이익을 토대로, 가장 큰 기대 이익을 제공하는 기지국을 선택하는 기지국 선택부를 포함한다.
상기 리스트에 포함되는 정보는 기지국별 다이버시티 이득과 데이터 레이트를 포함하며, 상기 기대 이익 산출부는, 상기 다이버시티 이득과, 상기 현재 이동 상태 그리고 미래의 이동 상태를 토대로 상기 기대 이익을 산출할 수 있다.
상기 기대 이익 산출부는 핸드오버 코스트(handover cost)를 제외하고, 현재 시점부터 미래 시점 t0까지 해당 기지국으로부터 얻을 수 있는 실효 성능(effective throughput)의 총합을 나타내는 기대 이익을 산출할 수 있다.
상기 RSS 측정부는 상기 리스트에 포함된 기지국들에 대한 RSS를 측정하고, 측정된 RSS를 상기 서빙 기지국으로 피드백 보고할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 의하면, 매크로 기지국과 펨토셀 기지국을 포함하는 2계층 네트워크에서 동적 프로그래밍 기법에 기반하여 핸드오버 횟수를 최소할 할 수 있다. 특히 현재의 기대이익은 물론 미래 시점(예를 들어, t0 슬롯)까지의 기대 이익을 최대화 할 수 있는 기지국을 선택하여, 전체 시간 지평에서 잦은 핸드오버를 줄 일 수 있다.
또한, 잦은 핸드오버를 줄일 수 있는 분산 핸드오버 프레임워크를 제공해 줄 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 핸드오버가 수행되는 네트워크 환경을 나타낸 도이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 단말 이동 예측 경로를 나타낸 예시도이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 동작 타이밍을 나타낸 도이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 기지국 연관 방법의 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 기지국 연관 장치의 구조를 나타낸 도이다.
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(femoto 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.
이하, 본 발명의 실시 예에 따른 기지국 연관 방법 및 그 장치에 대하여 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 핸드오버가 수행되는 네트워크 환경을 나타낸 도이다.
첨부한 도 1에서와 같이, 복수의 소형 셀들이 혼재되어 있는 네트워크 환경에서 즉, 매크로셀 기지국(Macrocell Base Station, MBS)(1), 그리고 펨토셀 기지국(Femtocell base station, FBS)(펨토셀 기지국은 FAP(femtocell access point)라고도 명명될 수 있음))(2)이 혼재되어 있는 2계층 네트워크에서, 단말(Mobile station. MS)(3)은 각 셀을 관장하는 기지국을 통하여 해당 셀로의 접속을 수행한다.
실내에서도 양호한 통신 서비스를 제공하기 위하여, 비용 효율이 높은(Cost-effective) 인도어 커버리지(indoor coverage) 기술인 펨토셀 기지국이 사용되며, 펨토셀 기지국의 커버리지 영역은 예를 들어, 20-50m 내외이다. 이러한 펨토셀 기지국들은 임의적으로 설치될 수 있다.
단일 매크로셀 영역 내에 복수의 펨토셀 기지국들이 설치될 수 있으며, 예를 들어, 도 1에서와 같이, 밀집 영역(congested area)에서, 매크로 기지국(MBS1)이 통신 서비스를 제공하며, 또한 복수의 펨토셀 기지국(FBS1~FBS7)들이 설치되어 통신 서비스를 제공할 수 있다.
이러한 환경에서는 다양한 형태의 핸드오버가 가능하다. 매크로셀간 핸드오버에 더하여, 매크로셀에서 펨토셀로의 핸드오버(이를 hand-in이라고도 함), 펨토셀간 핸드오버(이를 inter-FAP라고도 함), 그리고 펨토셀에서 매크로셀로의 핸드오버(이를 handout이라고도 함) 등이 가능하다.
이러한 핸드오버가 가능한 상태에서, 종래에 매크로셀 기지국은 설정값 이상의 강한 RSSI(Received Signal Strength Indication)를 보이는 이웃 기지국(neighbor base station, NBS)으로 핸드오버가 이루어지도록 한다. 그러나 펨토셀 기지국의 작은 셀 사이즈로 인하여 잦은 핸드오가 야기될 수 있으며, 이러한 잦은 핸드오버는 MAC 시그널링 오버헤드를 증가시키고 결국 사용자의 QoS를 저하시킨다.
본 발명의 실시 예에서는 이러한 네트워크 환경에서 불필요한 핸드오버를 줄이기 위하여 한 기지국 연관 방법을 제시한다.
본 발명의 실시 예에서는, 각 단말의 이동이 설정된 이동 예측 모델에 의하여 결정되는 것으로 가정한다. 여기서 이동 예측 모델로 마코프 이동 모델(Markov mobility model)을 사용하였으나, 반듯이 이에 한정되는 것은 아니다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 단말 이동 예측 경로를 나타낸 예시도이다.
본 발명의 실시 예에 따른 마코프 이동 모델에서, 전체 셀은 도 2에서와 같이, 복수의 정사각형 s(j) 영역으로 나뉘어질 수 있다. 시간 t에서 단말(MS) i는 그 중 하나의 영역 si(t)에 위치한다. 그리고 단말(MSi)가 t 시점에 j 영역에 있고, t+1 시점에 k 영역으로 이동할 확률은
Figure pat00001
에 의해 주어진다고 가정한다. 확률은 1단계 천이 확률(one-step transition probability)이라고 명명할 수 있다. 여기서는 공식화(formulation)의 편이를 위하여 마코프 이동 모델에 따른 마코프 프로세스(Markov process)를 사용하지만, 본 발명은 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 마코프 프로세스 대신에 러닝(learning)이나 난수 생성 등의 기법을 대신 사용하거나, 칼만필터(Kalman Filter)를 이용한 위치 예측(location prediction) 기법 등을 사용할 수 있다.
N개의 기지국과 I개의 단말들이 있는 네트워크 환경에서, 신호 송수신은 도 3과 같이 타임 슬롯 단위로 동작한다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 동작 타이밍을 나타낸 도이다.
도 3에서와 같이, 타임 슬롯(time slot), 즉 t= {0, 1, 2, …} 단위로 동작이 이루어지면서, 각 타임 슬롯은 핸드오버 서브 슬롯(handover sub-slot)과 데이터 서브 슬롯(data sub-slot)으로 이루어진다. 각 단말은 핸드오버 서브 슬롯에서 최적의 연관 기지국을 선택하고, 데이터 서브 슬롯 동안 선택된 기지국과 연계되어 서비스를 받는다.
t 시점에서 각 단말이 어떤 기지국과 연관되어 있는지를 상태 변수(state variable)를 이용하여,
Figure pat00002
와 같이 나타낼 수 있다. 여기서 x(t)는 상태 변수를 나타낸다.
단말 MSi가 기지국 BSn 과 연관된다면, 단말 MSi의 상태 변수 엘레멘트 xj,n=1이 된다. 그리고 단말 MSi는 각 타임 슬롯에서 오직 하나의 기지국과 연관된다. 따라서
Figure pat00003
의 조건이 만족된다.
각 단말 MSi의 성능 Ri(t)은 다음과 같이 모델링 될 수 있다.
Figure pat00004
여기서, ri(t)는 s(j) 영역에서 단말 MSi가 가질 수 있는 데이터 레이트를 나타내며, h(y)는 다중 사용자 다이버시티 이득(multi-user diversity gain)을 나타낸다. 각 단말의 데이터 레이트 ri(t), 다중 사용자 다이버시티 이득 h(y)를 구체적으로 나타내면 다음과 같다.
Figure pat00005
여기서, y는 기지국 BSn과 연관된 단말의 수를 나타내며,
Figure pat00006
이다.
Figure pat00007
는 경로 손실 모델(path-loss model)을 이용하여 얻어지는 채널 이득(channel gain)을 나타내고, P0는 기지국 BSn의 송신 전력(transmission power)을 나타낸다. n,si(t)는 이동 상태 즉, si(t)에서의 상가성 잡음(additive noise) 값을 나타낸다.
본 발명의 실시 예에서는 핸드오버 최소화를 핸드오버로 인한 성능 로스(throughput loss)로 모델링 한다.
단말 MSi가 핸드오버 서브슬롯에서 핸드오버를 결정한다면, t 에서의 상태 변수 x(t)와 t+1에서의 상태 변수 x(t+1) 사이의 차는 0보다 크게 된다. 그러므로 본 발명의 실시 예에서는 데이터 서브 슬롯 동안의 단말 MSi의 실효 성능 (effective throughput)을 새로운 기지국으로의 핸드오버를 하였을 경우의 실효 성능 Ri(t+1)으로 정의한다. Ri(t+1)는 새로운 기지국으로의 핸드오버시, 시그널링 오버헤드 코스트(signaling overhead coast)를 제외한 성능이다. 본 발명의 실시 예에서는 전체 시간 지평 T시간 동안 모든 단말의 실효 성능을 최대화할 수 있는 기지국을 선택하며, 이를 수식으로 나타내면 다음과 같다.
Figure pat00008
ε : 핸드오버로 인한 서비스 중단 시간(Handover disruption cost)
본 발명의 실시 예에서, 핸드오버 제어 문제를 수학식 3을 최대화하기 위하여 T 스테이지에 걸친 순차적 결정 문제(sequential decision problem)를 정의하고, 이를 동적 프로그래밍(dynamic programming) 기법을 이용하여 공식화하였다.
본 발명의 실시 예에 따른 동적 프로그래밍 기법 기반에서, 상태 변수는 t 시점에서 단말의 기지국 연관 상태 x(t)를 의미한다. t 시점의 핸드오버 서브슬롯에서 랜덤 변수인 이동 모델에 따라 이동 경로를 결정하고 최적의 서비스(reward)를 제공하는 기지국 즉 u(t)를 선택함으로써, x(t+1) 상태로 천이된다. 전체 시스템이 t 시점에서 얻을 수 있는 네트워크 전체 이익(network-wide total reward)를 다음 수식과 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00009
위의 수학식 2에 따른 이익(reward)
Figure pat00010
는 각 단말 MSi가 각 영역 s(j)에서, 새로운 기지국으로의 연관 결정을 수행하여 최적의 서비스(reward)를 제공하는 기지국 u(t)를 선택하였을 때, 핸드오버 코스트(handover cost)를 제외하고 기지국으로부터 얻을 수 있는 실효 성능(effective throughput)의 총합을 나타낸다.
동적 프로그래밍 기법 기반의 시스템에서, 최종 목적 함수(objective function)를 다음과 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00011
위의 수학식 5에 따른 최종 목적 함수는, 초기 상태 t0 단계(stage)에서 최종 상태(terminal state) T 단계까지의 전체 이익을 최대화함을 나타낸다. 따라서 핸드오버 제어 문제는 수학식 5를 만족하는 최적의 핸드오버 제어 액션(handover control action), 즉 π를 선택하는 문제로 정의될 수 있다. 하지만 단말의 이동성이 랜덤 변수이고, 최종 목적 함수의 복잡도가 단말/기지국의 수와 시간 T의 증가에 따라 가파르게 증가하는 문제가 있다.
수학식 5와 같이, 동적 프로그래밍 기법의 목적 함수의 최적해는 백워드 인덕션(backward induction) 기법으로 정의될 수 있다. 백워드 인덕션 기법은 단말 상태 T에서부터 T0까지 역순으로 각 단계별 최적의 핸드오버 결정(handover decision)을 선택하는 것이다. 그러나 단말 상태 x*(T)와 단말의 완전한(complete) 이동성 정보가 필요하기 때문에, 시간 T 값이 커짐에 따라 솔루션(solution)에 대한 복잡도가 가파르게 증가한다.
그러므로 본 발명의 실시 예에서는 수학식 5와 같은 최종 목적 함수를 보다 짧은 시간 지평 t0 기간 동안의 문제로 근사화한다. 즉 수학식 5의 문제를 근사적 다이나믹 프로그래밍(Approximate dynamic programming)으로 근사화하고, 이에 더하여 각 단말별 문제로 분산 처리하여, 실시간으로 최적 연관 기지국을 선택한다.
이를 위하여, 단계1에서, 수학식 3의 문제를 전체 시간 지평 T가 아닌, 짧은 미래 시간 t0 시간 지평 동안의 목적 함수의 최적해를 찾는다. 이러한 방법은 동적 프로그래밍 기법에서 예측 정책(lookahead policy)으로 알려져 있는데, 미래 위치 예측 정보를 활용할 수 있는 장점이 있다. 따라서 본 발명의 실시 예에서는 단말의 미래 이동을 미래 위치 예측 정보를 이용하여 예측하여, 불필요한 핸드오버를 최소화할 수 있다.
전체 시간 지평 동안의 최종 목적 함수로 정의된 수학식 5의 목적 함수의 해를 다음과 같이 근사화할 수 있다.
Figure pat00012
위의 수학식 6은 수학식 5에 따른 목적 함수를 짧은 시간 지평 t0 동안으로 근사화시키는 예측 정책(T0-lookahead policy)으로 근사화한 한 것이다. 이러한 예측 정책은 각 단말로 하여금 t 시점에서 이익뿐만 아니라, 마코프 이동 모델 또는 칼만 필터에 의해 주어진 미래 이동 위치에서의 이익을 고려하여 핸드오버를 수행할 수 있다.
그리고 예측 정책(T0-lookahead policy)에서, T0값이 클수록 최적해에 근사한 성능을 보인다. 하지만 수학식 6에 따른 목적 함수 근사화는 중앙 노드(central node)에 의해 처리되어야 하기 때문에, 모든 노드들이 피드백(feedback) 정보를 중앙 노드로 전송해야 하는 오버헤드(overhead)가 있다. 예를 들면 모든 단말은 현재 자신의 데이터 레이트를 중앙 노드로 보고해야 하며, 기지국은 다이버시티 이득 정보를 보고해야 한다. 그리고 중앙 노드가 이러한 모든 정보를 가지고 있다고 해도, 정보를 기반으로 한 계산 오버헤드(computation overhead)가 크다는 문제점이 있다.
따라서 본 발명의 실시 예에서는 단계 2에서, 중앙 노드에 의한 핸드오버가 아닌 복수의 단말(예를 들어 I 개수의 단말들)이 각각, 이익 함수(reward function)에 따라 핸드오버를 수행할 수 있는 분산 온라인(distributed online) 알고리즘을 정의한다. 이를 위해, 위의 수학식 4에 따른 전체 이익 함수(total reward function)를 I개수의 단말들을 위한 이익 함수(reward function)로 분해(decompose) 한다. 수학식 4에서 제시된 전체 이익 함수를 각 단말을 위한 이익 함수로 분해하면 다음과 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00013
위의 수학식 7에 따른 이익 함수는 단말의 현재 연관 상태, 새로운 핸드오버 결정, 그리고 각 이웃 기지국의 다중 사용자 다이버시티 이득을 토대로 결정된다. 현재 연관 상태와 핸드 오버 결정은 각 단말 별로 독립적인 변수인 반면, 기지국의 다중 사용자 다이버시티 이득은 다른 단말들과 연관된(correlated) 실시간 변수이다. 따라서 본 발명의 실시 예에서는 다중 사용자 다이버시티 이득 값 즉,
Figure pat00014
을 이동 평균(moving average)
Figure pat00015
값으로 대체한다. 이를 위해 각 기지국은 주기적으로 자신에게 연관된 단말의 수를 모니터링하고, 다이버시티 이득(instant diversity gain) 정보를 추정한다. 그리고 추정된 다이버시티 이득 정보를 토대로 이동 평균 값을 계산하여 이웃 기지국에 브로드캐스팅(broadcasting)한다. 서빙 기지국은 기지국들로부터 브로드캐스팅된 이동 평균값들을 포함하는 이웃 리스트(neighbor list)를 생성하여 단말로 전송한다.
따라서 수학식 7에서, 각 단말별 최종적인 이익 함수는 단말 자신의 기지국 연관 선택에 의해서만 결정되며, 중앙 노드에 의하여 처리되는 중앙집중적 알고리즘(centralized 알고리즘)인 수학식 6의 목적 함수는 다음과 같이, 각 단말별로 분산된 핸드오버 알고리즘으로 정의될 수 있다.
Figure pat00016
본 발명의 실시 예에 따라, 각 단말은 핸드오버 결정시 현재의 기대 이익은 물론 미래 시점 t0 슬롯까지의 기대 이익을 최대화하는 기지국을 선택한다. 더욱이, 각 단말은 핸드오버 결정으로 자신이 얻게 되는 기대 이익뿐만 아니라, 각 이웃 기지국이 얻는 기대 이익을 최대화 하도록 핸드오버를 수행한다.
위에 기술된 바와 같은 동적 프로그래밍 기법을 토대로 한 핸드오버를 위한 기지국 연관 방법은 다음과 같이 수행될 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 기지국 연관 방법의 흐름도이다.
도 1과 같은 네트워크 환경에서, 각 기지국은 자신에게 연관된 단말의 수를 모니터링하고 추정된 수를 토대로 다이버시티 이득(instant diversity gain) 정보를 추정한다. 그리고 추정된 다이버시티 이득 정보를 토대로 이동 평균 값을 계산하여 이웃 기지국에 브로드캐스팅한다. 서빙 기지국(10)은 이웃 기지국들로부터 브로드캐싱된 정보 즉, 이동 평균값(다이버시티 이득)들을 수신한다(S100).
단말(20)은 미리 설정된 이동 모델에 따라 현재의 이동 상태(mobility state)와 미래의 이동 상태를 측정한다. 현재 단말이 연관된 기지국을 나타내는 현재 이동 상태와, 미래의 시점에서 연관될 기지국을 나타내는 미래의 이동 상태를 서빙 기지국(10)으로 보고한다(S110).
서빙 기지국(10)은 단말로부터 보고되는 현재 이동 상태 및 미래 이동 상태를 수신하고, 이를 토대로 단말의 다음 위치를 조정한다(S120). 그리고 서빙 기지국(10)은 이웃 기지국들로부터 수신된 정보 즉, 이동 평균값들에 기반하여 이웃 리스트를 생성하여 단말(20)로 전송한다(S130). 이때 이웃 리스트는 이웃 기지국별 다이버시티 이득과 레이트(rate) 정보를 포함한다.
단말(20)은 서빙 기지국으로부터 송신되는 이웃 리스트를 토대로, 각 이웃 기지국들에 대한 RSS(Received signal strength)를 측정하고, 측정된 RSS를 서빙 기지국(10)으로 피드백 보고한다(S140).
단말(20)은 서빙 기지국으로부터 수신된 이웃 리스트에 포함된 정보와 이동 모델에 따라 측정한 현재 이동 상태, 그리고 미래의 이동 상태를 토대로, 최적의 성능을 보장하는 기지국을 선택한다. 즉, 위의 수학식 7에 따라, 단말의 현재 연관 상태인 형재 이동 상태, 새로운 핸드오버 결정에 따른 미래의 이동 상태, 그리고 각 이웃 기지국의 다중 사용자 다이버시티 이득을 토대로, 각 기지국별 이익 함수를 산출한다(S150). 그리고 산출된 각 기지국별 이익 함수의 값들을 토대로, 최적의 성능을 보장하는 기지국을 수학식 8을 토대로 선택한다(S160).
그리고 단말(20)은 만약 선택된 기지국이 현재의 기지국과 다른 경우 핸드오버를 수행한다(S170, S180). 이러한 본 발명의 핸드오버 일례는 mobility model을 가정하였으나 단말의 미래 이동 예측을 위해서 칼만 필터와 같은 prediction 기법을 적용하여 구현가능 하다.
한편, 위의 단계(S140)에서, 단말로부터 RSS를 피드백 보고받은 서빙 기지국(10)은, 기지국별 RSS를 토대로 이웃 기지국들에 대한 RSS를 업데이트하고, 이를 토대로 이동 평균 다이버시티 이득을 산출하고, 이를 이웃 기지국들에게 전송한다(S190).
위에 기술된 바와 같은 실시 예에 따르면, 2계층 네트워크 환경에서, 단말의 움직임은 이동 모델에 의해서 결정되고, 전체 시간 지평 동안 시스템이 얻을 수 있는 실효 성능(Effective throughput)을 동적 프로그래밍 기법을 이용하여 공식화하고, 이를 근사화하여 각 단말이 전체 시스템의 성능 최대화에 기여하도록 분산 알고리즘에 따라 연관 기지국을 선택한다. 그러므로 핸드오버 최소화가 핸드오버로 인한 성능 로스 최소화를 통하여 실현될 수 있다. 따라서 펨토셀 기지국간 불필요한 핸드오버를 최소화 할 수 있으며, 일정속도 이상으로 이동하는 단말의 경우 매크로 기지국과 연관(association)되도록 함으로써, 펨토셀 기지국과의 연관으로 인한 불필요한 핸드오버 오버를 감소시킬 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 기지국 연관 장치의 구조를 나타낸 도이다.
첨부한 도 5에서와 같이, 본 발명의 실시 예에 따른 기지국 연관 장치(200)는 이동 상태 측정부(210), RSS 측정부(220), 기대이익 산출부(230), 기지국 선택부(240)를 포함한다.
이동 상태 측정부(210)는 미리 설정된 이동 모델에 따라 현재의 이동 상태와 미래의 이동 상태를 측정하고, 측정된 이동 상태를 서빙 기지국으로 보고한다.
RSS 측정부(220)는 서빙 기지국으로부터 이웃 기지국별 다이버시티 이득과 레이트정보를 포함하는 이웃 리스트를 수신하고, 수신된 이웃 리스트에 포함된 이웃 기지국들에 대한 RSS를 측정한다. 그리고 이웃 기지국들에 대하여 측정된 RSS 정보를 서빙 기지국으로 피드백 보고한다.
기대이익 산출부(230)는 단말의 현재 연관 상태, 새로운 핸드오버 결정, 그리고 각 이웃 기지국의 다중 사용자 다이버시티 이득을 토대로 기대 이익을 산출한다. 즉, 단말의 현재 연관 상태인 형재 이동 상태, 새로운 핸드오버 결정에 따른 미래의 이동 상태, 그리고 각 이웃 기지국의 다중 사용자 다이버시티 이득을 토대로, 각 기지국별 이익 함수를 산출한다.
기지국 선택부(240)는 각 기지국별 이익 함수의 값들을 토대로 새로이 접속할 기지국을 선택한다. 이익 함수의 값이 제일 큰 값을 가지는 기지국을 새로이 접속할 기지국으로 선택한다. 기지국 선택부(240)에 의하여 선택된 기지국이 현재의 기지국과 다른 경우 핸드오버가 이루어질 수 있다.
본 발명의 실시 예는 이상에서 설명한 장치 및/또는 방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하기 위한 프로그램, 그 프로그램이 기록된 기록 매체 등을 통해 구현될 수도 있으며, 이러한 구현은 앞서 설명한 실시예의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야의 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 사업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리 범위에 속하는 것이다.

Claims (15)

  1. 매크로셀과 펨코셀을 포함하는 네트워크에서, 단말이 기지국과 연관되는 기지국 연관 방법에서,
    상기 단말이, 현재 단말이 연관된 기지국을 나타내는 현재 이동 상태와, 미래의 시점에서 연관될 기지국을 나타내는 미래의 이동 상태를 측정하는 단계;
    상기 단말이 서빙 기지국으로부터 이웃 기지국들에 대한 정보를 포함하는 리스트를 수신하는 단계;
    상기 단말이, 상기 현재 이동 상태, 미래의 이동 상태, 그리고 상기 이웃 기지국들에 대한 정보를 토대로, 상기 리스트에 포함되는 이웃 기지국들에 대한 기대 이익을 각각 산출하는 단계; 및
    상기 단말이 가장 큰 기대 이익을 제공하는 기지국을 선택하는 단계
    를 포함하는, 기지국 연관 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 이동 상태를 측정하는 단계는, 미리 설정된 이동 모델을 토대로 상기 현재의 이동 상태와 미래 시점의 미래 이동 상태를 측정하는, 기지국 연관 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 이동 모델은 마코프 이동 모델(Markov mobility model)인, 기지국 연관 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 리스트에 포함되는 정보는 기지국별 다이버시티 이득과 데이터 레이트를 포함하는, 기지국 연관 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 기대 이익을 각각 산출하는 단계는
    상기 다이버시티 이득과, 상기 현재 이동 상태 그리고 미래의 이동 상태를 토대로 상기 기대 이익을 산출하는, 기지국 연관 방법.
  6. 제2항에 있어서,
    상기 리스트는 기지국들로부터 방송되는 다이버시티 이득인 이동 평균값들을 토대로 상기 서빙 기지국에 의하여 생성되는, 기지국 연관 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    각 기지국은 자신에게 연관된 단말의 수를 모니터링하고, 다이버시티 이득 정보를 추정하며, 추정된 다이버시티 이득 정보를 토대로 상기 이동 평균 값을 계산하여 브로드캐스팅하는, 기지국 연관 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 기대 이익은 핸드오버 코스트(handover cost)를 제외하고, 현재 시점부터 미래 시점 t0까지 해당 기지국으로부터 얻을 수 있는 실효 성능(effective throughput)의 총합을 나타내는, 기지국 연관 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 선택된 기지국이 현재의 서빙 기지국과 다른 경우, 상기 단말이 상기 선택된 기지국으로 핸드오버를 수행하는 단계
    를 더 포함하는, 기지국 연관 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 리스트를 수신하는 단계 이후에,
    상기 단말이 상기 리스트에 포함된 기지국들에 대한 RSS(Received signal strength)를 측정하고, 측정된 RSS를 상기 서빙 기지국으로 피드백 보고하는 단계를 더 포함하는, 기지국 연관 방법.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 단말이, 상기 측정된 현재 이동 상태와 상기 미래의 이동 상태를 서빙 기지국으로 보고하는 단계
    를 더 포함하는, 기지국 연관 방법.
  12. 매크로셀과 펨코셀을 포함하는 네트워크에서, 단말을 기지국과 연관시키는 기지국 연관 장치에서,
    현재 단말이 연관된 기지국을 나타내는 현재 이동 상태와, 미래의 시점에서 연관될 기지국을 나타내는 미래의 이동 상태를 측정하는 이동 상태 측정부;
    서빙 기지국으로부터 이웃 기지국들에 대한 정보를 포함하는 리스트를 수신하는 RSS(Received signal strength) 측정부;
    상기 현재 이동 상태, 미래의 이동 상태, 그리고 상기 이웃 기지국들에 대한 정보를 토대로, 상기 리스트에 포함되는 이웃 기지국들에 대한 기대 이익을 각각 산출하는 기대이익 산출부; 및
    상기 산출된 기대이익을 토대로, 가장 큰 기대 이익을 제공하는 기지국을 선택하는 기지국 선택부
    를 포함하는, 기지국 연관 장치.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 리스트에 포함되는 정보는 기지국별 다이버시티 이득과 데이터 레이트를 포함하며,
    상기 기대 이익 산출부는, 상기 다이버시티 이득과, 상기 현재 이동 상태 그리고 미래의 이동 상태를 토대로 상기 기대 이익을 산출하는, 기지국 연관 장치.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 기대 이익 산출부는 핸드오버 코스트(handover cost)를 제외하고, 현재 시점부터 미래 시점 t0까지 해당 기지국으로부터 얻을 수 있는 실효 성능(effective throughput)의 총합을 나타내는 기대 이익을 산출하는, 기지국 연관 장치.
  15. 제12항에 있어서,
    상기 RSS 측정부는 상기 리스트에 포함된 기지국들에 대한 RSS를 측정하고, 측정된 RSS를 상기 서빙 기지국으로 피드백 보고하는, 기지국 연관 장치.










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