KR20160138470A - 경로 예측 혼잡 회피를 위한 방법 및 시스템 - Google Patents

경로 예측 혼잡 회피를 위한 방법 및 시스템 Download PDF

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KR20160138470A
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Abstract

경로 예측 혼잡 회피를 위한 방법은, 복수의 셀들에 대한 활동 데이터를 수신하는 단계, 활동 데이터에 기초하여 복수의 셀들 각각에 대한 지배적 경로들을 결정하는 단계, 지배적 경로들에 기초하여 미래의 네트워크 컨디션을 예측하는 단계, 및 예측된 미래의 네트워크 컨디션에 기초하여 네트워크 자원들을 할당하는 단계를 포함한다.

Description

경로 예측 혼잡 회피를 위한 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR PATH PREDICTIVE CONGESTION AVOIDANCE}
관련 출원들에 대한 상호-참조들
[0001] 본 발명은 2014년 3월 19일 출원된 미국 가출원 번호 제 61/955,724호를 우선권으로 주장하며, 이 미국 가출원은 모든 목적들을 위해 인용에 의해 본원에 포함된다.
[0002] 무선 셀룰러 배치들은 종종 연장된 메트로 또는 지역적 커버리지 영역의 경계 셀들의 클러스터들로 배치된다. 파퓰레이팅된 영역들에 걸친 셀들의 인접한 고정된 어레이들에 의해 제공되는 유비쿼터스 서비스 커버리지를 지원하는 능력은 일부 모바일 무선 서비스들의 중요한 양상이다.
[0003] 모바일 무선 사용자들이 돌아다닐 때, 그들은 도로들, 경로들, 고속도로들, 철도들, 다리들, 페리 루트(ferry route)들 등과 같은 운송 기반시설에 의해 제약되는 경로들을 따르는 경향이 있다. 이러한 루트 제약들은 지역적 네트워크의 섹션들에 걸쳐 우세한(predominant) 경로들을 형성하는 인접한 셀들 사이의 핸드오버 시퀀스들로 트랜슬레이팅(translate)된다. 주요 운송 간선(transportation arterial)들을 포함하는 셀들에 걸친 모션(motion)은, 수 분 내지 수 시간 또는 심지어 수 일 지속될 수 있는 시간 기간들에 걸쳐 매우 상관성이 있고 예측가능하다는 것이 또한 이해될 수 있다.
[0004] 무선 커버리지 네트워크를, 모바일 사용자들이 있는 셀들의 그리드로 분할하는 것의 다른 고유한 결과는, 셀들 사이의 사용자들의 밀도를 가변시킴으로써 제공되는 네트워크 로드(load)의 분산이다. 일부 셀들은 가볍게 로딩(load)되는 반면 다른 셀들은 더 무겁게 로딩될 것이다. 이러한 패턴들은 종종 복잡한 방식으로 하루 동안 시프트되는 경향이 있다. 때로는, 자원 용량에 근접하거나 또는 자원 용량을 초과하기에 충분한 활동이 셀 내에 존재하여, 바람직하지 않은 오버로드(overload) 시나리오들 및 불충분한 사용자 경험이 초래될 수 있다.
[0005] 사용자들의 이동성(mobility)이 복잡하기 때문에, 사용자들의 이동성은 일반적으로 의사-랜덤 모션(quasi-random motion)으로서 처리되며, 셀 자원 오버로드는, 초기 계획, 고객 불만들 및 주기적 드라이브 테스팅에 대한 개선들에 기초하여 반응적으로 관리된다. 자원 오버로드를 선행적으로(proactively) 예측 및 방지하기 위한 자율적 방법들이, 오퍼레이터 비용들을 감소시키고 사용자 만족을 개선하는데 유용할 것이다.
[0006] 본 개시내용의 실시예들은 클러스터링된 무선 셀들의 네트워크에 걸친 이동성 패턴들의 예측을 용이하게 한다. 네트워크의 일 부분에서의 현재의 트래픽 로드가 어떤지를 아는 것에 의해, 무선 자원 엘리먼트는 네트워크의 다른 부분들에서의 로드를 예상하여, 잠재적 오버로드 시나리오들을 회피하기 위해 선제 동작(preemptive action)을 취할 수 있다. 무선 자원 엘리먼트는 또한, 네트워크 성능을 개선하기 위해 예견적(look-ahead) 자원 셋업 및 예약을 조정하는 것이 가능할 수 있다.
[0007] 실시예들은, 사용자들이 네트워크를 트랜지트(transit)함에 따른 이동성의 우세한 경로들의 맵들을 빌드(build)하기 위해 집중형 또는 분산형 무선 자원 제어기가 네트워크 셀들 사이의 핸드오버와 관련된 정보를 이용하는 시스템 및 방법들의 세트와 관련된다. 우세한 경로들은, 네트워크의 하나의 부분의 사용자들이 네트워크의 다른 부분으로 이동할 때 발생할 미정의(pending) 오버로드 시나리오들을 예측하기 위해 이용될 수 있다. 경로 지식의 다른 가능한 사용은, 모바일 사용자들이 네트워크를 트랜지트함에 따른 시스템 응답 레이턴시를 감소시키고 그리고 자원들을 모바일 사용자들에게 할당하는 신뢰도를 개선하기 위해, 네트워크 자원들의 즉각적 필요성보다 앞서 네트워크 자원들을 선행적으로 배열하는 것이다.
[0008] 실시예에서, 무선 통신 네트워크를 위한 방법은, 복수의 셀들에 대한 활동 데이터를 수신하는 단계, 활동 데이터에 기초하여 복수의 셀들 각각에 대한 지배적 경로(dominant path)들을 결정하는 단계, 지배적 경로들에 기초하여 미래의 네트워크 컨디션을 예측하는 단계, 및 예측된 미래의 네트워크 컨디션에 기초하여 네트워크 자원들을 할당하는 단계를 포함한다. 활동 데이터는 복수의 셀들에 대한 핸드오버 정보를 포함할 수 있다.
[0009] 실시예에서, 핸드오버 정보는, 사용자 장비가 복수의 셀들 중 타겟 셀로부터 핸드-인된(handed-in) 셀들의 아이덴티티들, 사용자 장비가 타겟 셀로부터 핸드-아웃된(handed-out) 하나 또는 그 초과의 셀들의 아이덴티티들, 시간 기간 내에서의 타겟 셀로의 핸드-인 이벤트들의 수량(quantity), 및 시간 기간 내에서의 타겟 셀로부터의 핸드-아웃 이벤트들의 수량을 포함한다. 핸드오버 정보는 트랜지트 이벤트 레코드(transit event record)에 기록될 수 있고, 트랜지트 이벤트 레코드는 핸드-인 및 핸드-아웃 이벤트들과 연관된 사용자 장비의 아이덴티티들, 사용자 장비에 대한 트랜지트 시간들, 및 사용자 장비에 대한 유휴 상태와 활성 상태 사이의 트랜지션(transition)들을 더 포함한다. 핸드오버 정보는, 사용자 장비가 시간 기간 내에 복수의 셀들 중 타겟 셀에 핸드 인되고 타겟 셀로부터 핸드 아웃된 시간들을 포함할 수 있다.
[0010] 실시예에서, 지배적 경로들을 결정하는 단계는, 타겟 셀을 점유하는 다수의 사용자 장비가 시간 기간 내에 핸드-아웃되는 셀을 결정하는 단계, 및 타겟 셀로부터, 다수의 사용자 장비가 핸드-아웃된 셀로의 경로를 지배적 경로로서 지정하는 단계를 포함한다. 지배적 경로들을 결정하는 단계는, 타겟 셀을 점유하는 다수의 사용자 장비가 시간 기간 내에 핸드-인되는 셀을 결정하는 단계, 및 다수의 사용자 장비가 핸드-인된 셀로부터, 타겟 셀로의 경로를 지배적 경로로서 지정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
[0011] 지배적 경로들을 결정하는 단계는, 타겟 셀로부터 1차 경로(first order path)를 결정하고 그리고 타겟 셀로부터 2차 경로(second order path)를 결정하는 단계를 포함할 수 있고, 1차 경로는 시간 기간 내에 타겟 셀로부터 가장 많은 수의 핸드아웃들을 수신한 셀로의 경로이고, 2차 경로는 시간 기간 내에 타겟 셀로부터 두 번째로 많은 수의 핸드아웃들을 수신한 셀로의 경로이다. 지배적 경로들을 결정하는 단계는, 타겟 셀에 걸친 복수의 트랜지트 이벤트들을, 트랜지트 이벤트들을 수행한 사용자 장비의 아이덴티티들과 상관시키는 단계를 더 포함할 수 있다.
[0012] 실시예는, 상관된 복수의 트랜지트 이벤트들에 기초하여 타겟 셀에 대한 트랜지트 레이턴시 값을 결정할 수 있다. 미래의 네트워크 컨디션들을 예측하는 단계는, 평균 트랜지트 시간들을 이용하여 지배적 경로들을 따라 사용자 장비의 이동을 시뮬레이팅하는 단계를 포함할 수 있다. 시뮬레이팅된 이동은 네트워크의 사용자 장비의 현재 위치들에 기초할 수 있다.
[0013] 네트워크 자원들을 할당하는 단계는 복수의 셀들 중 오버로딩될 것으로 예측되는 셀들로부터 사용자 장비를 핸드오버하는 단계, 및 예측된 미래의 네트워크 컨디션들을 고려하여 복수의 셀들을 위해 자원들을 예약하는 단계를 포함할 수 있다. 지배적 경로들은 지배적 경로 지정자(designator)들을 공유하는 이웃 셀들의 링크된 리스트들을 포함할 수 있다.
[0014] 도 1은 실시예에 따른 무선 통신 시스템을 예시한다.
[0015] 도 2는 실시예에 따른 기지국을 예시한다.
[0016] 도 3은 실시예에 따른 네트워크 자원 제어기를 예시한다.
[0017] 도 4는 지배적 경로의 실시예를 예시한다.
[0018] 도 5는 실시예의 블록 아키텍처를 예시한다.
[0019] 도 6은 예측 혼잡 회피(predictive congestion avoidance)의 프로세스의 실시예를 예시한다.
[0020] 도 7은 활동 데이터를 수집하는 프로세스의 실시예를 예시한다.
[0021] 도 8은 지배적 경로들 및 트랜지트 레이턴시를 결정하는 프로세스의 실시예를 예시한다.
[0022] 도 9는 셀룰러 네트워크의 복수의 지배적 경로들의 실시예를 예시한다.
[0023] 도 10은 미래의 네트워크 활동을 예측하는 프로세스의 실시예를 예시한다.
[0024] 도 11은 실시예에 따른 셀에 걸친 다수의 차수들의 지배적 경로들(multiple orders of dominant paths)을 예시한다.
[0025] 다음의 상세한 설명에서, 본 설명의 부분을 형성하는 첨부 도면들에 대한 참조가 이루어진다. 상세한 설명, 도면들, 및 청구항들에서 설명되는 예시적 실시예들은 제한적이도록 의도되지 않는다. 본원에서 제시되는 청구 대상의 사상 또는 범위로부터 벗어남이 없이, 다른 실시예들이 활용될 수 있고, 다른 변경들이 이루어질 수 있다. 일반적으로 본원에서 설명되고 도면들에서 예시되는 바와 같은 본 개시내용의 양상들이, 매우 다양한 상이한 구성들로 배열, 대체, 결합, 분리, 및 설계될 수 있음이 이해될 것이다.
[0026] 본 발명은, 프로세스; 장치; 시스템; 재료의 합성; 컴퓨터 판독가능 저장 매체 상에 구현되는 컴퓨터 프로그램 제품; 및/또는 프로세서, 이를테면, 프로세서에 커플링된 메모리 상에 저장된 그리고/또는 메모리에 의해 제공되는 명령들을 실행하도록 구성된 프로세서를 포함한 많은 방식들로 구현될 수 있다. 일반적으로, 개시된 프로세스들의 단계들의 순서는 본 발명의 범위 내에서 변경될 수 있다. 달리 서술되지 않는 한, 태스크를 수행하도록 구성되는 것으로서 설명되는 메모리 또는 프로세서와 같은 컴포넌트는, 주어진 시간에서 태스크를 수행하도록 일시적으로 구성되는 일반적 컴포넌트 또는 태스크를 수행하도록 제조되는 특정 컴포넌트로서 구현될 수 있다. 본원에서 이용되는 바와 같이, 용어 '프로세서'는, 컴퓨터 프로그램 명령들과 같은 데이터를 프로세싱하도록 구성되는 하나 또는 그 초과의 디바이스들, 회로들, 및/또는 프로세싱 코어들을 나타낸다.
[0027] 실시예들의 상세한 설명은 본 발명의 원리들을 예시하는 첨부 도면들과 함께 아래에서 제공된다. 본 발명은 이러한 실시예들과 관련하여 설명되지만, 본 발명은 어떠한 실시예로도 제한되지 않는다. 본 발명의 범위는 청구항들에 의해서만 제한되며, 본 발명은 많은 대안들, 수정들 및 등가물들을 포괄한다. 본 발명의 완전한 이해를 제공하기 위해, 많은 특정 상세들이 다음의 설명에서 제시된다. 이러한 상세들은 예시의 목적을 위해 제공되며, 본 발명은 이러한 특정 상세들 중 일부 또는 전부 없이 청구항들에 따라 실시될 수 있다. 명료성의 목적을 위해, 본 발명과 관련된 기술 분야들에 알려져 있는 기술 재료는, 본 발명이 불필요하게 모호해지지 않도록, 상세하게 설명되지 않는다.
[0028] 도 1은 본 개시내용의 실시예에 따라 네트워킹된 컴퓨팅 시스템(100)을 예시한다. 도시된 바와 같이, 시스템(100)은 데이터 통신 네트워크(102), 하나 또는 그 초과의 기지국들(106a-e), 하나 또는 그 초과의 네트워크 자원 제어기(110a-c), 및 하나 또는 그 초과의 사용자 장비(UE)(108a-m)를 포함한다. 본원에서 이용되는 바와 같이, 용어 "기지국"은 위치에 제공된 무선 통신 스테이션을 나타내고, 무선 네트워크의 허브의 역할을 한다. 기지국들은 매크로셀들, 마이크로셀들, 피코셀들, 및 펨토셀들을 포함할 수 있다.
[0029] 실시예에 따른 시스템(100)에서, 데이터 통신 네트워크(102)는 네트워크 제어기 디바이스들(110a-c) 중 임의의 네트워크 제어기 디바이스(110a-c)와 기지국들(106a-e) 중 임의의 기지국(106a-e) 사이에 분포된 네트워크 통신들을 용이하게 할 수 있는 백홀 부분을 포함할 수 있다. 네트워크 제어기 디바이스들(110a-c) 중 임의의 네트워크 제어기 디바이스(110a-c)는 기지국들로부터 원거리에 제공되는 또는 기지국에 제공되는 전용 네트워크 자원 제어기(NRC)일 수 있다. 네트워크 제어기 디바이스들(110a-c) 중 임의의 네트워크 제어기 디바이스(110a-c)는 특히 NRC 기능을 제공하는 비-전용 디바이스일 수 있다. 하나 또는 그 초과의 UE들(108a-m)은 셀폰 디바이스들(108a-i), 랩톱 컴퓨터들(108j-k), 핸드헬드 게이밍 유닛들(108l), 전자책 디바이스들 또는 태블릿 PC들(108m), 및 기지국들(106a-e) 중 임의의 기지국(106a-e)에 의해 무선 통신 서비스가 제공될 수 있는 임의의 다른 유형의 공통 휴대용 무선 컴퓨팅 디바이스를 포함할 수 있다.
[0030] 당업자들에 의해 이해될 바와 같이, 대부분의 디지털 통신 네트워크들에서, 데이터 통신 네트워크(102)의 백홀 부분은, 일반적으로 와이어 라인인 네트워크의 백본과 네트워크의 주변에 로케이팅된 서브 네트워크들 또는 기지국들(106a-e) 사이에 중간 링크들을 포함할 수 있다. 예컨대, 하나 또는 그 초과의 기지국들(106a-e)과 통신하는 셀룰러 사용자 장비(예컨대, UE(108a-m) 중 임의의 UE(108a-m))는 로컬 서브 네트워크를 구성할 수 있다. 기지국들(106a-e) 중 임의의 기지국(106a-e)과 세계의 나머지 사이의 네트워크 연결은 (예컨대, 상호 접속 위치(point of presence)를 통해) 액세스 제공자의 통신 네트워크(102)의 백홀 부분에 대한 링크를 이용하여 개시될 수 있다.
[0031] 실시예에서, NRC는, 수행할 능력이 있는 프로세스들에 의해 정의될 수 있는 기능 및 존재를 갖는다. 따라서, NRC인 개념적 엔티티는 일반적으로, 본 개시내용의 실시예들과 연관된 프로세스들을 수행하는데 있어서의 그것의 역할에 의해 정의될 수 있다. 그러므로, 특정 실시예에 따라, NRC 엔티티는, 네트워킹된 컴퓨팅 시스템(100) 내의 하나 또는 그 초과의 통신하는 디바이스(들)의 휘발성 또는 비-휘발성 메모리들과 같은 컴퓨터 판독가능 매체들에 저장되는 소프트웨어 컴포넌트 및/또는 하드웨어 컴포넌트일 것으로 고려될 수 있다.
[0032] 실시예에서, 네트워크 제어기 디바이스들(110a-c) 및/또는 기지국들(106a-e) 중 임의의 것은 본 개시내용의 다양한 실시예들과 연관된 프로세스들을 구현하기 위해 독립적으로 또는 협력적으로 기능할 수 있다.
[0033] 표준 GSM 네트워크에 따르면, 네트워크 제어기 디바이스들(110a-c) 중 임의의 네트워크 제어기 디바이스(110a-c)(NRC 디바이스들 또는 다른 디바이스들이 선택적으로 NRC 기능을 가짐)는 기지국 제어기(BSC), 모바일 스위칭 센터(MSC), 데이터 스케줄러, 또는 당해 기술분야에 알려진 임의의 다른 공통 서비스 제공자 제어 디바이스, 이를테면, 무선 자원 매니저(RRM)와 연관될 수 있다. 표준 UMTS 네트워크에 따르면, 네트워크 제어기 디바이스들(110a-c) 중 임의의 네트워크 제어기 디바이스(110a-c)(선택적으로 NRC 기능을 가짐)는 NRC, 서빙 GPRS 지원 노드(SGSN), 또는 당해 기술분야에 알려진 임의의 다른 공통 네트워크 제어기 디바이스, 이를테면, RRM과 연관될 수 있다. 표준 LTE 네트워크에 따르면, 네트워크 제어기 디바이스들(110a-c) 중 임의의 네트워크 제어기 디바이스(110a-c)(선택적으로 NRC 기능을 가짐)는 eNodeB 기지국, MME(mobility management entity), 또는 당해 기술분야에 알려진 임의의 다른 공통 네트워크 제어기 디바이스, 이를테면, RRM과 연관될 수 있다.
[0034] 실시예에서, 네트워크 제어기 디바이스들(110a-c), 기지국들(106a-e) 중 임의의 것뿐만 아니라, UE(108a-m) 중 임의의 UE(108a-m)는, 마이크로소프트® 윈도우즈®, 맥 OS®, 구글® 크롬®, 리눅스®, 유닉스®, 또는 심비안®, 팜®, 윈도우즈 모바일®, 구들® 안드로이드®, 모바일 리눅스® 등을 포함한 임의의 모바일 운영 체제를 포함하는(그러나, 이에 제한되지 않음) 임의의 잘-알려진 운영 체제를 실행하도록 구성될 수 있다. 네트워크 제어기 디바이스들(110a-c) 중 임의의 네트워크 제어기 디바이스(110a-c) 또는 기지국들(106a-e) 중 임의의 기지국(106a-e)은 임의의 수의 공통 서버, 데스크톱, 랩톱, 및 개인용 컴퓨팅 디바이스들을 이용할 수 있다.
[0035] 실시예에서, UE(108a-m) 중 임의의 UE(108a-m)는, GSM, UMTS, 3GPP LTE, LTE 어드밴스드, WiMAX 등을 포함하는(그러나, 이에 제한되지 않음) 임의의 공통 무선 데이터 통신 기술을 이용하는 무선 통신 능력들을 갖는 공통 모바일 컴퓨팅 디바이스들(예컨대, 랩톱 컴퓨터들, 태블릿 컴퓨터들, 셀룰러 폰들, 핸드헬드 게이밍 유닛들, 전자책 디바이스들, 개인용 뮤직 플레이어들, MiFi™ 디바이스들, 비디오 레코더들 등)의 임의의 결합과 연관될 수 있다.
[0036] 실시예에서, 도 1의 데이터 통신 네트워크(102)의 백홀 부분은 당해 기술분야에 알려진 임의의 다른 무선 통신 기술과 함께, 다음의 공통 통신 기술들: 광섬유, 동축 케이블, 꼬임 쌍선(twisted pair cable), 이더넷 케이블, 및 파워-라인 케이블 중 임의의 것을 이용할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예들에 따른 맥락에서, 다양한 데이터 통신 기술들과 연관된 무선 통신 커버리지(예컨대, 기지국들(106a-e))는 통상적으로, 네트워크의 유형에 기초하는 상이한 서비스 제공자 네트워크들과 네트워크의 특정 구역 내에 배치되는 시스템 기반구조 사이에서 가변된다는 것이 이해되어야 한다(예컨대, GSM, UMTS, LTE, LTE 어드밴스드, 및 WiMAX 기반 네트워크들과 각각의 네트워크 유형에 배치된 기술들 사이의 차이들).
[0037] 도 2는 도 1의 기지국들(106a-e)을 대표할 수 있는 기지국(200)(예컨대, 펨토셀, 피코셀, 마이크로셀 또는 매크로셀)의 블록도를 예시한다. 실시예에서, 기지국(200)은 적어도 하나의 CPU(central processing unit)(202)를 포함한다. CPU(202)는 산술 및 논리 동작들을 수행하는 산술 논리 유닛(ALU)(도시되지 않음), 및 메모리로부터 명령들 및 저장된 콘텐츠를 추출하고 그 다음에 프로그램 실행 동안 필요할 때 ALU 상에서 호출되는 그것들을 실행 및/또는 프로세싱하는 하나 또는 그 초과의 제어 유닛(CU)들(도시되지 않음)을 포함할 수 있다. CPU(202)는 휘발성(RAM) 및 비휘발성(ROM) 시스템 메모리들(204) 상에 저장된 컴퓨터 프로그램들을 실행하는 것을 담당한다.
[0038] 기지국(200)은, 오퍼레이터 직원에 의해 기지국에 데이터를 입력하고 그리고 기지국으로부터 데이터를 리트리빙하기 위한 사용자 인터페이스(206) 및 네트워크의 와이어라인 부분에 커플링된 네트워크 인터페이스를 포함할 수 있다. 실시예에서, 기지국(200)은 네트워크 인터페이스(208)를 통해 다른 네트워크 엘리먼트들에 데이터를 전송하고 그리고 다른 네트워크 엘리먼트들로부터 데이터를 수신할 수 있다. 한편, 기지국(200)은 하나 또는 그 초과의 안테나(214)를 구비한 트랜시버(212)를 통해 무선으로 UE에 정보를 전송하고 그리고 UE로부터 정보를 수신한다.
[0039] 기지국(200)은 시스템 버스(210) 및 데이터 저장소(216)를 더 포함할 수 있다. 시스템 버스는 기지국의 다양한 컴포넌트들 사이의 통신을 용이하게 한다. 예컨대, 시스템 버스(210)는 데이터 저장소(216)에 저장된 프로그램과 프로그램을 실행하는 CPU(202) 사이의 통신을 용이하게 할 수 있다. 실시예에서, 데이터 저장소(216)는 핸드오버 데이터(218) 및 활동 데이터(220)를 저장할 수 있다. 추가하여, 데이터 저장소(216)는 운영 체제, 및 기지국(200)의 동작과 관련된 다양한 프로그램들을 포함할 수 있다.
[0040] 다양한 실시예들에서, 기지국(200)은 이진 위상 편이 변조(BPSK)(1 bit/symbol을 가짐), 직교 위상 편이 변조(QPSK)(2 bits/symbol을 가짐), 및 직교 진폭 변조(예컨대, 16-QAM, 64-QAM 등)(4 bits/symbol, 6 bits/symbol 등을 가짐)와 같이 당해 기술분야에 알려진 임의의 변조/인코딩 방식을 이용할 수 있다. 추가로, 기지국(200)은 임의의 공통 GSM, UMTS, WiMAX 또는 LTE 프로토콜을 포함한 임의의 셀룰러 데이터 통신 프로토콜을 통해 UE들(108a-m)과 통신하도록 구성될 수 있다.
[0041] 도 3은 네트워크 제어기 디바이스들(110a-c) 중 임의의 네트워크 제어기 디바이스(110a-c)를 대표할 수 있는 NRC(300)의 블록도를 예시한다. 실시예에서, 네트워크 제어기 디바이스들(110a-c) 중 하나 또는 그 초과의 네트워크 제어기 디바이스들(110a-c)은 SON 제어기들이다. NRC(300)는 CPU(304)를 포함하는 하나 또는 그 초과의 프로세서 디바이스들을 포함한다.
[0042] CPU(304)는 휘발성(RAM) 및 비휘발성(ROM) 메모리들(302) 및 저장 디바이스(312)(예컨대, HDD 또는 SSD) 상에 저장된 컴퓨터 프로그램들을 실행하는 것을 담당한다. 일부 실시예들에서, 저장 디바이스(312)는 ASIC 또는 FPGA와 같은 논리 하드웨어로서 프로그램 명령들을 저장할 수 있다. 저장 디바이스(312)는 예컨대, 지배적 경로 데이터(314), 트랜지트 데이터(316), 및 경로 예측 모듈(318)을 저장할 수 있다. 추가하여, 저장 디바이스(312)는 지배적 경로 데이터(314)를 이용하는 지배적 경로 예측 모듈 및 할당 모듈을 포함할 수 있다.
[0043] NRC(300)는 또한, 관리자(administrator)가 NRC의 소프트웨어 및 하드웨어 자원들과 상호작용하고 그리고 네트워킹된 컴퓨팅 시스템(100)의 동작 및 성능을 디스플레이하도록 허용하는 사용자 인터페이스(306)를 포함할 수 있다. 추가하여, NRC(300)는 네트워킹된 컴퓨터 시스템의 다른 컴포넌트들과 통신하기 위한 네트워크 인터페이스(308), 및 NRC(300)의 하드웨어 자원들 사이의 데이터 통신들을 용이하게 하는 시스템 버스(310)를 포함할 수 있다.
[0044] 네트워크 제어기 디바이스들(110a-c)에 추가하여, NRC(300)는 다른 유형들의 컴퓨터 디바이스들, 이를테면, 안테나 제어기, RF 계획 엔진, 코어 네트워크 엘리먼트, 데이터베이스 시스템 등을 구현하기 위해 이용될 수 있다. NRC에 의해 제공된 기능에 기초하여, 이러한 컴퓨터의 저장 디바이스는 그에 대한 소프트웨어 및 데이터베이스를 위한 저장소의 역할을 한다.
[0045] 높은 로드의 영향들을 완화하기 위해, 네트워크는 사용자 단말들을, 더 무겁게 로딩된 셀들로부터 덜 무겁게 로딩된 이웃들로 핸드오버하도록 조작될 수 있다. 실시예에서, 오퍼레이터는 오퍼레이터의 네트워크의 NRC를 통해 본 개시내용의 실시예의 하나 또는 그 초과의 양상을 구현할 수 있다. NRC는 도래하는 자원 오버로드 이벤트들을 예측하여, 영향받는 셀들 및 그들의 이웃들에게, 추정상(putative) 오버로딩되는 셀의 로드를 협력적으로 감소시키도록 명령할 수 있다.
[0046] 따라서, 로드가 상승할 때, 로드는 완화될 것이며, 그렇지 않았다면 발생했을 오버로드를 방지할 수 있다. NRC 네트워크 엘리먼트는, NRC와 연관된 기지국 서빙 셀들로부터 핸드오버(HO) 리포트들 및 최근접-이웃 리스트들을 수집할 수 있다. 이들로부터, NRC는 네트워크를 통한 지배적 경로들을 셀-투-셀 시퀀스들 및 각각의 셀의 트랜지트 레이트들로서 결정 및 저장할 수 있다.
[0047] 도 4는 지배적 경로(400)의 예를 예시한다. 지배적 경로는, 육각형들에 의해 도 4에서 표현되는 커버리지 영역들의 그리드를 형성하는 복수의 셀들(402)을 통해 연장된다. 지배적 경로(400)는 셀들(402)에 대한 식별자들의 시퀀스에 의해 식별되며, 셀들 사이의 복수의 핸드오버들(404)에 대응할 수 있다. 도 4에서, 시퀀스는 {1, 2, 3, 4, 5, 6}이다.
[0048] 경로들은 셀로부터의 모바일 단말 떠남(egress), 또는 핸드-아웃에 기초하여 형성될 수 있다. 실시예에서, 셀은 다수의 이웃 셀들의 지배적 경로들로부터 핸드오버들을 수신하고 그리고 셀로부터의 떠남에 대한 하나의 지배적 경로를 가질 수 있다. 다시 말해, 지배적 경로는 셀들로부터의 떠남에 의해 정의될 수 있다. 그러나, 일부 실시예들은 복수의 지배적 경로들을 정의하는 하나보다 많은 수의 떠남 포인트(point of egress)를 가질 수 있다.
[0049] 실시예에서, 각각의 셀은 주어진 캐리어 주파수에 대해 단일 안테나에 의해 서빙되는 영역을 나타낼 수 있다. 셀의 커버리지 영역은 특정 캐리어 신호의 신호 세기와 관련될 수 있어서, 셀의 경계들은 신호 세기가 임계값을 넘어서는 포인트들에 의해 또는 간섭이 임계값 초과로 상승하는 포인트들에 의해 정의된다. 추가하여, 셀은 안테나가 로케이팅된 기지국을 나타낼 수 있다. 따라서, 실시예는 커버리지 영역과 연관된 셀룰러 식별자에 의해 또는 기지국 식별자에 의해 지배적 경로들을 식별할 수 있다. 기지국 사이트가 커버리지의 다수의 섹터들을 제공할 수 있고, 그리고 경로의 식별이, 기지국 및 섹터 ID, 또는 네트워크를 트랜지트하는 모바일 디바이스들에 대한 네트워크 부착 포인트를 특정하는 다른 고유 식별자를 포함할 수 있다는 것이 이해된다.
[0050] NRC는 기지국들로부터 주기적 자원 로드 리포트들을 수신할 수 있고, 주기적 자원 로드 리포트들은 특정 사용자 단말들에 대한 데이터를 포함할 수 있다. 네트워크의 다른 부분들에서의 현재의 로드들의 추정치들을 분석함으로써, NRC는 미래의 사용자 단말 분포들을 예측할 수 있고 그리고 사용자 단말들이 존재할 위치에 대한 가이드로서 경로 정보를 이용하는 것에 의해 잠재적 오버로드 시나리오들을 예측할 수 있다.
[0051] 미래의 오버로드 컨디션이 식별될 때, 네트워크는 오버로딩될 것으로 예측되는 셀(402)의 현재의 로드를 감소시키려고 시도하고, 그에 따라, 오버로드 컨디션이 발생할 때의 오버로드 컨디션의 충격이 방지되거나 또는 감소된다. 실시예에서, NRC는 도출된 경로 정보 및 트랜지트 레이턴시를, 단말들이 미래에 있을 가능성이 있는 셀들에서의 자원 예약을 사전-배열(pre-arrange)하기 위해 이용할 수 있다. 즉각적인 필요성이 검출된 후에만 반응하는 방법들에 비해, 자원 예약 레이턴시 및 신뢰도가 향상될 수 있다.
[0052] 도 5는 실시예의 블록 아키텍처를 도시한다. 도 5에서, 하나 또는 그 초과의 서빙 기지국(502)(예컨대, eNodeB, 액세스 포인트 등)은 복수의 모바일 사용자 장비 단말들(506)을 위해 무선 커버리지 셀(504)을 제공하며, 복수의 모바일 사용자 장비 단말들(506)은 자신들의 무선 환경 컨디션들을 서빙 기지국(502)에 리포팅한다. 기지국(502)은 다중-노드 NRC(508)에 통신가능하게 커플링되며, 다중-노드 NRC(508)는 복수의 기지국들과 통신하는 집중형 네트워크 코어 엘리먼트일 수 있지만, 복수의 기지국들에 걸쳐 분산될 수 있다.
[0053] 핸드오버 및 자원 메트릭들(510)은, 기지국들(502)에 분배되는 로드 밸런싱 권고(advisory) 및/또는 자원 예약 메시지들(512)을 조정하기 위한 NRC(508)에 전송된다. NRC(508)는 지배적 경로들을 결정하기 위한 블록(514), 로드 밸런싱을 위한 블록(516), 자원 예약을 위한 블록(518)을 포함할 수 있다. 추가하여, NRC(508)는 다른 활동들을 위한 복수의 블록들, 이를테면, 간섭 회피를 수행하기 위한 블록(520) 및 용량 및 커버리지 최적화를 위한 블록(522)을 포함할 수 있다. 실시예에서, NRC(508)는 원격 엘리먼트 관리 엔티티(524)에 의해 관리될 수 있다.
[0054] 도 6은 실시예에 따라 혼잡 회피를 예측하기 위한 프로세스(600)의 실시예를 예시한다. 프로세스(600)에서, 기지국들은 S602에서 활동 데이터를 수집한다. 활동 데이터는 핸드오버 리포트들 ― 핸드오버 리포트들은 결국 핸드-인 및 핸드-아웃 이벤트들 모두를 포함할 수 있음 ―, 사용자 장비 단말 ID들, 및 핸드오버 활동들의 타임스탬프들을 포함할 수 있다. 실시예에서, 활동 데이터는 자원 로딩 리포트들을 포함하며, 자원 로딩 리포트들은 결국 현재 사용자 단말 점유 데이터 및 UE 당 평균 사용량을 포함한다. 기지국들에서 수집된 활동 데이터는 NRC에 송신될 수 있다.
[0055] S604에서, NRC는 활동 데이터를 수신하고, 지배적 경로들을 결정한다. 지배적 경로들을 결정하는 것은 주어진 타겟 기지국으로부터 핸드오버될 가능성이 가장 큰 셀들을 식별하는 것을 포함할 수 있다. 지배적 경로들은 활동 데이터에 포함된 핸드오버 데이터로부터 결정될 수 있다. 추가하여, 수신된 트랜지트 레이턴시 데이터에 기초하여 셀들에 대한 평균 트랜지트 레이턴시 값들이 결정될 수 있다.
[0056] S606에서, NRC는 미래의 네트워크 활동을 예측한다. 예측된 활동은 주어진 셀들에서의 UE들의 프로젝팅(project)된 셀 점유 및 프로젝팅된 활동 레벨에 기초할 수 있으며, 이는 결국, S604에서 결정된 지배적 경로들 및 트랜지트 레이턴시에 기초할 수 있다.
[0057] 로드 밸런싱 및 자원 예약과 같은 자원 할당 기회들이 S608에서 식별된다. S608에서, 프로젝팅된 로드가 이용가능 자원들, 예컨대, 무선 채널 스루풋 용량(radio channel throughput capacity)을 초과할 때, 오버로드 컨디션들이 식별될 수 있다. 오버로드 컨디션들 및/또는 자원 예약 기회들이 식별된 후에, 시스템은 S610에서 로드를 밸런싱하는 것 및 자원들을 예약하는 것과 같은 완화 활동들을 수행한다.
[0058] 도 7은 실시예에 따라 활동 데이터를 수집하는 프로세스(700)를 예시한다. S702에서 핸드오버 데이터가 수집된다. 핸드오버 데이터는 통상의 셀룰러 이동성 동작들의 양상으로서 UE에 의해 기지국에 리포팅될 수 있거나 또는 예측 혼잡 회피의 특정 목적을 위해 리포팅될 수 있다. 핸드오버 데이터는 기원(origin) 및 목적지(destination) 셀들 및/또는 기지국들에 대한 식별자들뿐만 아니라 핸드오버들과 연관된 시간들에 대한 타임스탬프들을 포함할 수 있다. 추가하여, 핸드오버 데이터는 핸드오버의 유형을 포함할 수 있다.
[0059] S704에서 활동 데이터가 수집될 수 있다. 활동 데이터는 UE 활동 리포트들을 포함할 수 있다. 실시예에서, 활동 리포트들은 활동과 연관된 개별 UE 아이덴티티들을 포함한다. 활동 데이터는, 셀에 대한 UE에 대한 평균 스루풋을 결정하기 위해 이용되는, 시간 기간 내에서의 UE의 스루풋을 포함할 수 있다.
[0060] 실시예에서, 활동 데이터는 활성 단말들로부터만 수집된다. 그러므로, 유휴 단말 데이터는 수집되는 활동 데이터로부터 제외될 수 있다. 일부 실시예들에서, UE가 유휴 상태로부터 활성 상태로 전환되거나 또는 활성 상태로부터 유휴 상태로 전환될 때, S704에서 상태 변화에 관한 데이터가 수집된다.
[0061] S702 및 S704에서 수집된 데이터는 S706에서, 기지국에서 프로세싱될 수 있다. 데이터를 프로세싱하는 것(S706)은 후속 분석을 용이하게 하기 위해 데이터를 필터링 또는 파싱하는 것을 포함할 수 있다. 리포트들은 활동 레벨, 셀에 걸친 트랜지트 시간(UE에 대한 핸드-인 이벤트와 핸드-아웃 이벤트 사이의 델타 시간(delta time)), 소스/타겟 기지국 아이덴티티 등을 포함하는 저장된 리포트들에 포함된 메트릭들 중 임의의 메트릭에 의해 필터링될 수 있다. 다른 실시예에서, 수집된 데이터는 기지국에서 프로세싱되지 않고, 기지국은 수집된 데이터를 직접적으로 NRC에 전송할 수 있다. 수집된 및/또는 프로세싱된 데이터는 S708에서 NRC에 의해 기지국으로부터 수신될 수 있다.
[0062] S708에서 데이터가 NRC에 의해 수신된 후에, 수집된 데이터는 지배적 경로들 및 트랜지트 레이턴시를 결정하기 위해 이용될 수 있다. 도 8은 실시예에 따라 지배적 경로들 및 트랜지트 레이턴시를 결정하는 프로세스(800)를 예시한다. 지배적 경로들 및 트랜지트 레이턴시는 네트워크의 셀들의 미리 결정된 클러스터에 대해 결정될 수 있으며, 지배적 경로와 트랜지트 레이턴시 정보의 결합은 클러스터의 이동성 상태로 지칭될 수 있다.
[0063] S802에서, 메트릭들이 수신된 셀 또는 기지국이 선택된다. 각각의 선택된 셀 또는 기지국에 대해, S804에서 UE에 의해 트랜지트 이벤트들이 상관될 수 있다. 실시예에서, UE에 의해 트랜지트 이벤트들을 상관시키는 것(S804)은 개별 UE에 대한 핸드-인 이벤트들을 핸드-아웃 이벤트들과 매칭시키는 것을 포함한다. 트랜지트 이벤트들을 상관시키는 것은 1시간, 4시간, 하루 등과 같은 미리 결정된 시간 기간 동안 수행될 수 있다.
[0064] 결과적인 트랜지트 이벤트 레코드는, 특정 UE의 아이덴티티들, 선택된 셀에서 UE가 보낸 총 시간, UE가 핸드-인된 셀의 아이덴티티 및 핸드-인의 시간, UE가 핸드-아웃된 셀의 아이덴티티 및 핸드-아웃의 시간, UE가 타겟 셀에 부착되었던 총 시간, UE가 활성 상태와 유휴 상태 사이에서 트랜지션했던 시간들, 및 그들이 선택된 셀에 의해 서빙되는 동안의 UE의 활동 레벨들을 적어도 포함할 수 있다. 실시예에서, 활성 상태와 유휴 상태 사이에서 트랜지션했던 UE 및/또는 미리 결정된 시간보다 더 많은 시간을 타겟 셀에서 보낸 UE는, 지배적 경로를 결정할 때 제외될 수 있다.
[0065] 다른 실시예에서, 개별 UE는 트랜지트 이벤트 레코드에서 특정하게 식별되지 않는다. 이러한 실시예에서, 셀에 있는 다수의 UE는 시간 기간에 걸쳐 핸드-아웃 활동과 상관될 수 있다. 예컨대, 핸드-아웃 레이트는 셀에 존재하는 다수의 UE와 그 셀로부터의 핸드-아웃 이벤트들 사이의 상관에 기초하여 결정될 수 있다. 이러한 실시예에서의 데이터는 시각(time of day) 및 요일(day of the week)과의 추가의 상관에 의해 향상될 수 있다. 이러한 데이터를 이용하여, 실시예는 특정 시간 및 날짜에서 특정한 수의 UE가 존재할 때, 시간 기간에 걸쳐 특정 셀들에 대해 다수의 핸드-아웃들이 발생할 가능성이 있음을 결정할 수 있다. 따라서, 지배적 경로들을 결정하는 것은 시각, 요일 등과 같은 시간 정보를 고려할 수 있다.
[0066] 복수의 셀들에 걸친 트랜지트 경로를 결정하기 위해, 핸드오버 활동 데이터가 분석될 수 있다. S806에서, 가장 많은 양의 연관된 이벤트들을 갖는 지배적 핸드-아웃 셀을 결정하기 위해, 특정 셀에 대한 핸드오버 데이터가 분석될 수 있다. 지배적 핸드-아웃 셀은, 주어진 시간 기간 내에서 가장 많은 수의 UE가 핸드오버된 셀일 수 있다.
[0067] 일부 실시예들에서, 더 낮은 차수의 경로(lower order path)들이 또한 결정될 수 있다. 예컨대, 실시예는 주어진 셀에 대한 핸드-아웃 타겟들의 리스트를 생성하고, 핸드-아웃들의 퍼센티지, 핸드-아웃들의 수, 핸드-아웃들의 레이트 등과 같은 하나 또는 그 초과의 기준들에 의해 그 리스트를 필터링할 수 있다. 일 실시예에서, 시간 기간 내에서 가장 많은 수의 핸드-아웃들을 가진 지배적 핸드-아웃 타겟이 두 번째로 가장 많은 수의 핸드-아웃 타겟의 미리 결정된 퍼센티지 내에 있는 경우, 경로들은 셀들 양쪽 모두에 대해 결정될 수 있다. 유사하게, 다른 실시예에서, 30% 또는 40%와 같은 미리 결정된 값보다 더 큰 퍼센티지의 핸드-아웃들을 수신하는 모든 각각의 타겟을 이용하여 경로들이 결정될 수 있다.
[0068] 식별된 트랜지트 이벤트들 각각은, S808에서 각각의 UE에 대한 핸드-인 및 핸드-아웃 타임스탬프들을 비교함으로써 결정될 수 있는 연관된 트랜지트 레이턴시를 갖는다. 트랜지트 레이턴시 데이터는 트랜지트 이벤트 레코드에 저장될 수 있고, 트랜지트 이벤트 레코드는 하나 또는 그 초과의 기지국 또는 NRC에 배치된 메모리일 수 있다. 추가하여, 주어진 시간 기간에 대한 평균 트랜지트 레이턴시가 계산되어, 기지국에 대한 마스터 트랜지트 이벤트 레코드에 저장될 수 있다. 평균 트랜지트 레이턴시들은 지배적 경로, 2차 경로, 3차 경로 등과 같은 복수의 경로들에 대해 결정될 수 있다.
[0069] S810에서 지배적 경로들이 결정된다. 실시예에서, 지배적 경로를 결정하는 것은 지배적 경로 지정자들을 공유하는 이웃 셀들의 링크된 리스트를 포함하는 레코드를 형성하는 것을 포함한다. 예컨대, 셀 A가 셀 B로의 지배적 경로를 갖고, 셀 B가 셀 C로의 지배적 경로를 갖는 경우, 링크된 리스트 멤버들은
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이다.
[0070] 실시예에서, 지배적 경로들은 주어진 클러스터의 셀들의 모든 각각의 셀에 대해 결정되지 않을 수 있다. 클러스터의 일부 셀들은 비교적 낮은 이동성, 또는 로드 밸런싱 동작들을 정당화(justify)하지 않는 레벨의 이동성을 가질 수 있다. 따라서, 실시예는 트랜지트 활동의 레벨에 기초하여 지배적 경로를 정의하고, 하나 또는 그 초과의 셀에서는 어떠한 지배적 경로도 존재하지 않음을 결정할 수 있다.
[0071] 도 9는 셀들(902)의 클러스터에 걸쳐 이어지는 지배적 경로들(900)의 예를 예시한다. 지배적 경로들(900)의 화살표들은 경로들에 포함되는 방향성 엘리먼트를 표시한다. 추가하여, 도 9에 도시된 셀들 중 일부는 셀들과 연관된 지배적 경로를 갖지 않는다. 일부 실시예들에서, 셀들의 클러스터들은 자신들을 통해 이어지는 다수의 지배적 경로들을 가질 것이다. 경로들 중 일부는, 경로가, 주어진 셀을 1회를 초과하여 통과하는 루프(loop)들을 형성할 수 있다.
[0072] 도 10은 실시예에 따라 미래의 네트워크 활동을 예측하기 위한 프로세스(1000)를 예시한다. S1002에서 미래의 시간이 선택될 수 있다. 실시예에서, S1002는 현재의 시간으로부터 다수의 분(minute)들에 기초하여 미래의 시간 에포크(future time epoch)를 선택하는 것을 포함한다. 미래의 네트워크 구성의 우도(likelihood)가, 예측이 시도되는 미래에 더 감소되는 것이 이해될 수 있다. 유사하게, 프로젝팅된 솔루션이, 큰 그룹들의 UE들의 이동성에 기초할 때, 그 솔루션은 네트워크에 걸친 하나 또는 두 사용자들의 예상되지 않은 모션에 대해 안정적일 가능성이 더 크다.
[0073] S1004에서, 미래의 네트워크 구성은 선택된 미래의 시간에 대해 추정된다. 실시예에서, 네트워크 구성은 주어진 시간 포인트에서 분석되는 클러스터의 각각의 셀에 부착된 다수의 UE들을 포함한다. 미래의 네트워크 구성을 추정하는 것은, 평균 트랜지트 시간들을 이용하여 지배적 경로들을 따라 UE들의 이동을 시뮬레이팅함으로써 달성될 수 있다. 간략화된 예에서, 셀 A가 셀 B로의 지배적 경로를 갖고, 10개의 셀들이 현재 셀 A에 있고, 셀 A에 걸친 평균 트랜지트 시간이 10분인 경우, 시뮬레이션은, 5개의 UE가 5분 내에 셀 A로부터 셀 B로 진행함을 결정할 수 있다.
[0074] 일부 실시예들에서, UE들은 경로와 연관된 핸드오버 이벤트들의 수에 따라 정규화된 확률로 경로의 랭킹(지배적, 2차, 3차 등)에 따라 이웃 셀들로 전진(advance)할 수 있다. 이제 도 11에 대한 예가 설명될 것이며, 도 11은 지배적 경로(1102) 및 2차 경로(1104)를 갖는 셀(1100)을 예시한다.
[0075] 이러한 예에서, 주어진 시간 기간 내에서 지배적 경로(1102)와 연관된 20개의 핸드-아웃 이벤트들이 존재하고, 동일한 시간 기간 내에서 2차 경로(1104)와 연관된 10개의 핸드-아웃 이벤트들이 존재한다. 따라서, 지배적 경로(1102)에 할당된 확률은 2/3일 수 있고, 2차 경로(1104)에 할당된 확률은 1/3일 수 있다. 특정 경로를 따라 프로젝팅된 UE들은 셀에 현재 부착된 것들로부터 랜덤하게 선택될 수 있다. 그러나, 이는 단지 간략화된 예이다. 다른 실시예들은 더 많은 수의 핸드-아웃 타겟들을 이용하고, 확률들을 상응하게 배분(apportion)할 수 있다.
[0076] 추가하여, 예에 포함되지 않았지만, 도 11은 3차 경로(1106)를 도시한다. 3차 경로(1106)의 경우, 핸드-인 셀은 핸드-아웃 셀과 동일하다. 다른 실시예들은 4차 또는 더 높은 차수의 경로들을 포함할 수 있다.
[0077] 다시 말해, 이력적 트렌드들에 기초하여 셀에 부착된 UE들의 현재 파퓰레이션(population)이 주어지면, 그러한 UE들의 프랙션(fraction)이 특정 시간 내에 현재의 셀을 떠날 것으로 예상될 것이다. 어느 특정 UE들이 미래의 시간 인터벌에서 기지국을 실제로 떠날 것인지를 예측하는 어떠한 완전히 신뢰적인 방식도 존재하지 않기 때문에, 특정 UE들은 랜덤하게 또는 통계적 선호도(statistical preference)에 따라 선택될 수 있다.
[0078] 실시예에서, 경로를 따르는 UE에 할당된 확률은, UE가 이전에 어느 이웃 셀과 연관되었었는지에 의해 부분적으로 결정될 수 있다. 다시 말해, UE의 과거 핸드오버 이력은 현재의 셀로부터 미래의 셀로의 트랜지셔닝의 할당된 우도에 영향을 미칠 수 있다.
[0079] 셀의 현재 UE 점유는, 미래의 네트워크 구성을 추정하기 위해 셀들의 클러스터에 대해 정의된 지배적 경로들을 따라 예상된 순(net) 유입/유출과 함께 이용될 수 있다. 일부 실시예들에서, 지배적 경로를 따르는 트랜지트 레이트는 셀마다 가변될 수 있다. 이러한 변동은, 특정 셀들이 시간에 걸친 자신들의 점유에 있어서의 순 증가 또는 감소를 경험할 것임을 의미한다.
[0080] 다양한 실시예들은 UE를 통계적으로 일반화하거나 또는 UE를 특정 개별 엔티티들로서 처리할 수 있다. 예컨대, 통계적으로 일반화된 실시예는, 셀들의 UE의 특정 아이덴티티들과 무관하게 평균 트랜지트 시간들 및 활동 레벨들을 이용할 수 있다. 이에 반해, 다른 실시예는, 특정 UE에 대해 특정한 데이터를 이용하고, 셀들에서의 그러한 UE의 존재를 검출하고, 미래의 네트워크 컨디션들을 추정할 때, 그 UE에 대해 특정한 데이터를 포함할 수 있다.
[0081] 실시예에서, 경로를 따르는 UE에 할당된 확률은 또한, 시간에서의 UE의 이력적 위치 변화를 관찰함으로써 결정된 UE의 속도에 의해 부분적으로 결정될 수 있다. 추가하여, 경로를 따르는 UE에 할당된 확률은 또한, 커버리지 셀 내에서 UE가 유휴(IDLE)로부터 활성(ACTIVE)으로 트랜지션되는지에 의해 부분적으로 결정될 수 있다. 특히, 시간 기간 동안 유휴(IDLE)로부터 활성(ACTIVE)으로 트랜지션된 UE는 미래의 활동 예측들로부터 제외되거나, 또는 유휴(IDLE) 상태에 진입함이 없이 활성(ACTIVE) 상태에서 셀에 진입하고 그리고 셀을 떠나는 UE로부터 개별적으로 분석될 수 있다.
[0082] S1006에서 미래의 셀 로딩은 이력적 활동 레벨들에 기초하여 추정될 수 있다. 활동 레벨은 평균 이력 값들로부터 UE 기준으로 적용될 수 있다. 예컨대, 이전의 시간 기간 동안의 UE 활동이 UE당 N 바이트(bytes)의 평균 데이터 스루풋을 가진 경우, 미래의 셀 로드는 UE당 N 바이트에, 미래의 시간에서 셀을 점유할 것으로 예상되는 UE의 수를 곱함으로써 추정될 수 있다. 따라서, 셀 활동의 미래의 레벨은 네트워크의 복수의 셀들에 대해 추정될 수 있다.
[0083] 실시예에서, S1004로부터의 추정된 미래의 구성을 이용하여, 선택된 미래의 에포크에서 셀에 있을 것으로 프로젝팅된 UE들의 현재 활동 메트릭들을 합산함으로써, 셀의 추정된 로딩이 결정될 수 있다. UE들의 현재의 활동을 검사하는 것에 기초하여 수행되는 하나의 가능한 프로세스는, UE들이 그들의 이동성 경로에 기초하여 그 기지국에 있을 것으로 예상되는 경우, 미래의 기지국 상에서의 로딩을 예측하는 것이다.
[0084] S1008에서, 미래의 오버로드 컨디션의 확률이 결정된다. 미래의 오버로드 컨디션을 결정하는 것은, 추정된 미래의 셀 로딩을, 셀들에서 이용가능한 자원들과 비교하는 것을 포함할 수 있다. 미래의 오버로드 컨디션이 검출되는 경우, S1010에서 로드 밸런싱 기회가 식별될 수 있다. 로드 밸런싱 기회는 영향받은 셀들에서의 UE의 분포 및 네트워크 자원들을 평가함으로써 식별될 수 있다. 실시예에서, 로드 밸런스 기회를 식별하는 것은, 미래의 오버로드 컨디션이 검출될 때 자동으로 발생할 수 있다. 다시 말해, 네트워크는, 미래의 오버로드 컨디션이 검출될 때, 자동으로 로드 밸런싱 활동들에 착수하도록 구성될 수 있다.
[0085] 로드 밸런싱 활동들 중 하나는 시스템에서 로드 밸런싱 정보를 배포하는 것일 수 있다. 예컨대, NRC는 로드 밸런스 메시지를 생성하여 하나 또는 그 초과의 기지국에 전송할 수 있다. 로드 밸런스 메시지는, 오버로드 컨디션에 의해 영향받을 것으로 예측되는 하나 또는 그 초과의 기지국의 아이덴티티, 프로젝팅된 오버로드 컨디션의 시간, 기지국들의 예상된 미래의 로드, 및 NRC의 관점에서의 로드 밸런스 결과 타겟들을 포함할 수 있다.
[0086] 실시예에서, 로드 밸런스 메시지는 사실상 권고(advisory)이고, 수반되는 기지국들은 제안된 동작들을 무시하거나 또는 수정하는 것을 선택할 수 있다. 추가하여, 예상된 네트워크 구성이 발생할 것으로 특정되지 않기 때문에, 선행적(proactive) 로드 밸런스 메시지들은 네트워크의 이동성 상태가 진화함에 따라, 업데이트들을 겪을 수 있다. 따라서, 예측되는 컨디션들보다 앞선 전향적(prospective) 변경들, 및 동작들을 수정하는 것, 및 예측들과 상이한 실제 컨디션들이 진화함에 따른 그러한 변화들에 대한 수정들 사이에 트레이드오프가 존재할 수 있다.
[0087] 실시예에서, 로드 밸런싱은 S1012에서, 조기의(early) 오버로드 경고로부터 이익을 얻을 시간에서 선행적으로 수행되는 한편, 오버로드가 발생하기 전에 네트워크가 오버로드에 반응하여, 오버로드를 방지 또는 완화할 충분한 시간을 여전히 허용한다. 실시예에서, 충분한 시간은 모바일 네트워크의 유형 및 사용량에 종속됨이 이해된다. 특정 실시예들에서, 시간은 5분, 15분, 30분, 또는 1시간일 수 있다.
[0088] S1012에서 로드를 밸런싱하는 것은, 권고 메시지에서 통신된 로드 밸런스 목적을 달성하기 위해 UE를 이웃 셀들 사이에서 핸드오버하는 것을 포함할 수 있다. 실시예에서, 목적은, 가까운 미래에서 발생할 것으로 예측되는 미래의 오버로드 컨디션을 예상하여, 기지국 커버리지 로드를 이웃 기지국들로 오프로딩하는 것이다. 용어 "로드 밸런싱(load balancing)"이 여기서 이용되지만, 실시예들은 복수의 셀들에 걸친 프로세싱 활동들의 분포를 정규화하기 위한 다른 프로세스들을 이용할 수 있다.
[0089] S1008에서 미래의 오버로드 컨디션이 검출되는 경우, S1004로부터 추정된 미래의 네트워크 구성 및/또는 S1006로부터 추정된 미래의 셀 로딩에 기초하여, S1014에서 자원 예약 기회가 식별될 수 있다. 자원 예약 기회를 식별하는 것(S1014)은 S1010에서 로드 밸런스 기회를 식별하는 것에 추가하여 또는 그에 대한 대안으로서 수행될 수 있다.
[0090] 자원 예약 기회가 식별되는 경우, NRC는 자원 예약 정보를 네트워크의 영향받는 기지국들에 송신할 수 있다. S1016에서, 기지국들은, 셋업 레이턴시를 감소시키기 위해 그리고 프로세스의 시간 임계성을 감소시킴으로써 핸드오버 프로세스를 더 신뢰적으로 만들기 위해, 전자의(former) 서빙 또는 미래의 타겟 기지국들과 협력하여 핸드오버 자원들을 사전-배열(pre-arrange)할 수 있다. 자원 예약의 다른 예는 기지국으로부터 네트워크 코어로의 베어러 채널(bearer channel)들을 수반하며, 이는 셋업될 수 있지만 예측된 연관된 UE들이 실제로 기지국에 도달할 때까지 커밋(commit)되지 않을 수 있다. 실시예에서, 로드 밸런싱 활동들에 대해 위에서 논의된 바와 같이, 기지국들은 자원 예약 정보에 기초하여 자원들을 실제로 예약할 수 있거나 또는 예약하지 않을 수 있다.
[0091] S1008에서 어떠한 미래의 오버로드 컨디션도 검출되지 않는 경우, S1018에서 시간이 증분될 수 있다. 시간을 증분시키는 것은, 1분, 5분, 또는 1시간과 같은 미리 결정된 값만큼 예측 시간을 앞당기는(advancing) 것을 포함할 수 있다. 그 다음으로, 시스템은, S1020에서 최종 시간에 도달했는지를 확인하기 위해 검사할 수 있다. 최종 시간에 도달한 경우 프로세스가 종료되며, 그렇지 않은 경우 프로세스는 S1004에서 새로운 증분된 시간에 대해 미래의 네트워크 구성을 추정하기 위해 루프백(looping back)함으로써 새로운 증분된 시간에 대해 프로세스가 반복된다.
[0092] 본 개시내용의 폭넓은 교시들은 다양한 형태들로 구현될 수 있다. 그러므로, 본 개시내용이 특정 예들을 포함하지만, 본 개시내용의 실제 범위는 그렇게 제한되지 않아야 하는데, 그 이유는 도면들, 명세서, 및 다음의 청구항들을 연구시 다른 수정들이 명백해질 것이기 때문이다.

Claims (15)

  1. 무선 통신 네트워크를 위한 방법으로서,
    복수의 셀들에 대한 활동 데이터를 수신하는 단계;
    상기 활동 데이터에 기초하여 복수의 셀들 각각에 대한 지배적 경로(dominant path)들을 결정하는 단계;
    상기 지배적 경로들에 기초하여 미래의 네트워크 컨디션을 예측하는 단계; 및
    예측된 미래의 네트워크 컨디션에 기초하여 네트워크 자원들을 할당하는 단계를 포함하는,
    무선 통신 네트워크를 위한 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 활동 데이터는 상기 복수의 셀들에 대한 핸드오버 정보를 포함하는,
    무선 통신 네트워크를 위한 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 핸드오버 정보는, 사용자 장비가 상기 복수의 셀들 중 타겟 셀로부터 핸드-인된(handed-in) 셀들의 아이덴티티들, 사용자 장비가 상기 타겟 셀로부터 핸드-아웃된(handed-out) 하나 또는 그 초과의 셀들의 아이덴티티들, 시간 기간 내에서의 상기 타겟 셀로의 핸드-인 이벤트들의 수량(quantity), 및 상기 시간 기간 내에서의 상기 타겟 셀로부터의 핸드-아웃 이벤트들의 수량을 포함하는,
    무선 통신 네트워크를 위한 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 핸드오버 정보는 트랜지트 이벤트 레코드(transit event record)에 기록되고, 상기 트랜지트 이벤트 레코드는 상기 핸드-인 및 핸드-아웃 이벤트들과 연관된 사용자 장비의 아이덴티티들, 상기 사용자 장비에 대한 트랜지트 시간들, 및 상기 사용자 장비에 대한 유휴 상태와 활성 상태 사이의 트랜지션(transition)들을 더 포함하는,
    무선 통신 네트워크를 위한 방법.
  5. 제 2 항에 있어서,
    상기 핸드오버 정보는, 사용자 장비가 시간 기간 내에 상기 복수의 셀들 중 타겟 셀에 핸드 인되고 타겟 셀로부터 핸드 아웃된 시간들을 포함하는,
    무선 통신 네트워크를 위한 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 지배적 경로들을 결정하는 단계는,
    타겟 셀을 점유하는 다수의 사용자 장비가 시간 기간 내에 핸드-아웃되는 셀을 결정하는 단계, 및
    상기 타겟 셀로부터, 상기 다수의 사용자 장비가 핸드-아웃된 셀로의 경로를 상기 지배적 경로로서 지정하는 단계를 포함하는,
    무선 통신 네트워크를 위한 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 지배적 경로들을 결정하는 단계는,
    타겟 셀을 점유하는 다수의 사용자 장비가 시간 기간 내에 핸드-인되는 셀을 결정하는 단계, 및
    상기 다수의 사용자 장비가 핸드-인된 셀로부터, 상기 타겟 셀로의 경로를 상기 지배적 경로로서 지정하는 단계를 더 포함하는,
    무선 통신 네트워크를 위한 방법.
  8. 제 6 항에 있어서,
    상기 지배적 경로들을 결정하는 단계는, 상기 타겟 셀로부터 1차 경로(first order path)를 결정하고 그리고 상기 타겟 셀로부터 2차 경로(second order path)를 결정하는 단계를 포함하고, 그리고
    상기 1차 경로는 상기 시간 기간 내에 상기 타겟 셀로부터 가장 많은 수의 핸드아웃들을 수신한 셀로의 경로이고, 그리고 상기 2차 경로는 상기 시간 기간 내에 상기 타겟 셀로부터 두 번째로 많은 수의 핸드아웃들을 수신한 셀로의 경로인,
    무선 통신 네트워크를 위한 방법.
  9. 제 6 항에 있어서,
    상기 지배적 경로들을 결정하는 단계는,
    상기 타겟 셀에 걸친 복수의 트랜지트 이벤트들을, 상기 트랜지트 이벤트들을 수행한 사용자 장비의 아이덴티티들과 상관시키는 단계를 더 포함하는,
    무선 통신 네트워크를 위한 방법.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상관된 복수의 트랜지트 이벤트들에 기초하여 상기 타겟 셀에 대한 트랜지트 레이턴시 값을 결정하는 단계를 더 포함하는,
    무선 통신 네트워크를 위한 방법.
  11. 제 1 항에 있어서,
    상기 미래의 네트워크 컨디션들을 예측하는 단계는,
    평균 트랜지트 시간들을 이용하여 상기 지배적 경로들을 따라 사용자 장비의 이동을 시뮬레이팅하는 단계를 포함하는,
    무선 통신 네트워크를 위한 방법.
  12. 제 11 항에 있어서,
    시뮬레이팅된 이동은 상기 네트워크의 사용자 장비의 현재 위치들에 기초하는,
    무선 통신 네트워크를 위한 방법.
  13. 제 1 항에 있어서,
    네트워크 자원들을 할당하는 단계는 상기 복수의 셀들 중 오버로딩(overload)될 것으로 예측되는 셀들로부터 사용자 장비를 핸드오버하는 단계를 포함하는,
    무선 통신 네트워크를 위한 방법.
  14. 제 1 항에 있어서,
    네트워크 자원들을 할당하는 단계는 예측된 미래의 네트워크 컨디션들을 고려하여 상기 복수의 셀들을 위해 자원들을 예약하는 단계를 포함하는,
    무선 통신 네트워크를 위한 방법.
  15. 통신 시스템으로서,
    메모리;
    프로세서;
    복수의 셀들에 대한 활동 데이터를 수신하는 수신기;
    상기 활동 데이터에 기초하여 복수의 셀들 각각에 대한 지배적 경로들을 결정하는 지배적 경로 모듈;
    상기 지배적 경로들에 기초하여 미래의 네트워크 컨디션을 예측하는 예측 모듈; 및
    예측된 미래의 네트워크 컨디션에 기초하여 네트워크 자원들을 할당하는 할당 모듈을 포함하는,
    통신 시스템.
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