KR20220117215A - 네트워크 엔티티, 사용자 장비 및 방법 - Google Patents

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Abstract

모바일 전기통신 시스템을 위한 네트워크 엔티티가 모바일 전기통신 시스템에 대한 수신된 연결 요청의 승인 제어 ― 승인 제어는 복수의 승인 제어 계층들에 기초하여 수행됨 ― 를 수행하도록 구성되는 회로부를 포함한다.

Description

네트워크 엔티티, 사용자 장비 및 방법
본 개시는 일반적으로 모바일 전기통신 시스템의 네트워크 엔티티 및 사용자 장비 그리고 모바일 전기통신 시스템 방법에 관한 것이다.
모바일 전기통신 시스템들의 여러 세대들, 예컨대, IMT-2000(International Mobile Telecommunications-2000) 규격들에 기초하는 3 세대("3G"), IMT-Advanced 표준(International Mobile Telecommunications-Advanced Standard)에서 정의된 바와 같은 능력들을 제공하는 4 세대("4G"), 및 개발 중에 있고 2020년에 실행될 수 있을 현재의 5 세대("5G")가 공지되어 있다.
5G의 요건들을 제공하는 후보가 이른바 "LTE"(Long Term Evolution)이며, 이는 모바일 폰들과 데이터 단말들을 위한 고속 데이터 통신들을 허용하는 무선 통신 기술이고 4G 모바일 전기통신 시스템들을 위해 이미 사용되고 있다. 5G 요건들을 충족하는 다른 후보들은 NR(New Radio) 액세스 기술 시스템들이라고 한다. LTE의 일부 양태가 이전 세대들의 모바일 통신 기술에 기초했던 것처럼, NR은 LTE 기술에 기초할 수 있다.
LTE는 GSM/EDGE(또한 EGPRS이라 불리는 "Global System for Mobile Communications"/"Enhanced Data rates for GSM Evolution")의 2 세대("2G")와 UMTS/HSPA("Universal Mobile Telecommunications System"/"High Speed Packet Access")의 3 세대("3G") 네트워크 기술들에 기초한다.
LTE는 3GPP("3rd Generation Partnership Project")의 제어 하에 표준화되었고 기본 LTE보다 높은 데이터 레이트들을 허용하는 그리고 3GPP의 제어 하에 또한 표준화된 후속 LTE-A(LTE Advanced)가 있다.
장래에, 3GPP는 5G의 기술적 요건들을 충족시킬 수 있도록 LTE-A를 추가로 개발할 계획이다.
5G 시스템이 LTE-A 또는 NR 각각에 기초할 수 있으므로, 5G 기술들의 특정 요건들은, 기본적으로는, LTE-A 및 NR 표준 문서에서 이미 정의된 특징들 및 방법들에 의해 다루어질 것이라고 가정된다.
추가적으로, NR(New Radio)의 경우 eMBB(Enhanced Mobile Broadband), 및 URLLC(Ultra Reliable & Low Latency Communications)와 같은 특정 NR 기능들이 알려져 있다.
더구나, 고도로 사용자 중심적인 무선 서비스들, 이를테면 가상 현실(virtual reality)의 신속한 전개는, 상이한 연결 요건들을 갖는 다양한 서비스들을 위한 네트워크 자원들의 제어된 예약 및 할당에 추가적인 요구들을 주문한다.
일반적으로, 현재 네트워크 자원들이 다양한 상이한 서비스들의 연결 확립 요청에 충분한지를 평가하기 위하여, 예컨대 기지국에서, 승인 제어(admission control) 프로세스를 구현하는 것으로 알려져 있다.
모바일 전기통신 시스템에 대한 승인 제어를 위한 기업들이 존재하지만, 현존 기법들을 개선하는 것이 일반적으로 바람직하다.
제1 양태에 따르면, 본 개시는 모바일 전기통신 시스템을 위한 네트워크 엔티티로서, 모바일 전기통신 시스템에 대한 수신된 연결 요청의 승인 제어 ― 승인 제어는 복수의 승인 제어 계층들에 기초하여 수행됨 ― 를 수행하도록 구성되는 회로부를 포함하는, 네트워크 엔티티를 제공한다.
제2 양태에 따르면, 본 개시는 모바일 전기통신 시스템을 위한 네트워크 엔티티로서, 모바일 전기통신 시스템에 대한 수신된 연결 요청의 승인 제어 ― 승인 제어는 복수의 승인 제어 계층들에 대해 생성된 머신 러닝 알고리즘의 출력에 기초하여 수행됨 ― 를 수행하도록 구성되는 회로부를 포함하는, 네트워크 엔티티를 제공한다.
제3 양태에 따르면, 본 개시는 모바일 전기통신 시스템을 위한 사용자 장비로서, 머신 러닝 알고리즘의 출력에 기초한 승인 허가 조건을 포함하는 모바일 전기통신 시스템에 대한 연결 요청에 응답하여 라디오 자원 제어 메시지를 수신하도록 구성되는 회로부를 포함하는, 사용자 장비를 제공한다.
제4 양태에 따르면, 본 개시는 모바일 전기통신 시스템에 대한 수신된 연결 요청의 승인 제어를 수행하는 방법으로서, 복수의 승인 제어 계층들에 기초하여 the 승인 제어를 수행하는 단계를 포함하는, 방법을 제공한다.
제5 양태에 따르면, 본 개시는 모바일 전기통신 시스템에 대한 수신된 연결 요청의 승인 제어를 수행하는 방법으로서, 복수의 승인 제어 계층들에 대해 생성된 머신 러닝 알고리즘의 출력에 기초하여 승인 제어를 수행하는 단계를 포함하는, 방법을 제공한다.
추가의 양태들이 종속 청구항들, 다음의 설명 및 도면들에서 언급된다.
실시예들이 다음의 첨부 도면들에 관해 예로서 설명되며, 도면들 중에서:
도 1은 라디오 액세스 네트워크의 일 실시예를 도시하며;
도 2는 지연된 라디오 자원 제어 연결 셋업 시퀀스의 일 실시예를 도시하며;
도 3은 네트워크 엔티티에 의해 수행되는 승인 제어의 제1 실시예를 도시하며;
도 4는 훈련 스테이지에서의 신경망(neural network)의 일 실시예를 블록도로 도시하며;
도 5는 추론 스테이지에서의 신경망의 일 실시예를 블록도로 도시하며;
도 6은 네트워크 엔티티에 의해 수행되는 승인 제어의 제2 실시예를 도시하며;
도 7은 핸드오버 상황에서 네트워크 엔티티에 의해 수행되는 승인 제어의 제3 실시예를 도시하며;
도 8은 사용자 장비 및 네트워크 엔티티를 예시하며;
도 9는 사용자 장비 또는 네트워크 엔티티를 구현하는데 사용될 수 있는 다목적 컴퓨터를 예시하며;
도 10은 승인 제어를 수행하기 위한 방법의 제1 실시예를 흐름도로 도시하며; 그리고
도 11은 승인 제어를 수행하기 위한 방법의 제2 실시예를 흐름도로 도시한다.
도 2의 참조 하의 실시예들의 상세한 설명 전에, 일반적인 설명들이 이루어진다.
처음에 언급된 바와 같이, 일반적으로, 모바일 전기통신 시스템들의 여러 세대들, 예컨대, IMT-2000(International Mobile Telecommunications-2000) 규격들에 기초하는 3 세대("3G"), IMT-Advanced 표준(International Mobile Telecommunications-Advanced Standard)에서 정의된 바와 같은 능력들을 제공하는 4 세대("4G"), 및 개발 중에 있고 2020년에 실행될 수 있을 현재의 5 세대("5G")가 공지되어 있다.
5G 요건들을 충족시키는 다른 후보들은 NR(New Radio) 액세스 기술 시스템들이라고 한다. LTE의 일부 양태들이 모바일 통신 기술의 이전 세대들에 기초하였던 것처럼, NR의 일부 양태들이, 일부 실시예들에서, LTE 기술에 기초할 수 있다.
처음에 언급된 바와 같이, NR(New Radio) 액세스 기술을 위한 두 가지 새로운 기능들은 eMBB(Enhanced Mobile Broadband) 및 URLLC(Ultra Reliable & Low Latency Communications) 서비스들이다.
NR 라디오 액세스 네트워크 RAN(1)의 전형적인 실시예가, 모바일 전기통신 시스템의 일 예로서, 도 1에 도시된다. RAN(1)은 LTE eNodeB(3)에 의해 확립되는 매크로 셀(2)과, NR eNodeB(5)(또한 gNB(차세대 eNodeB)라고 지칭됨)에 의해 확립되는 NR 셀(4)을 갖는다.
UE(6)가 LTE eNodeB(3)와 통신할 수 있고, 그 UE가 NR 셀(4) 내에 있는 한, NR eNodeB(5)와 또한 통신할 수 있다.
처음에 또한 언급된 바와 같이, 고도로 사용자 중심적인 무선 서비스들, 이를테면 가상 현실("VR")의 신속한 전개는 상이한 연결 요건들을 갖는 다양한 서비스들을 위해 모바일 전기통신 시스템의 네트워크 자원들의 제어된 예약 및 할당에 추가적인 요구들을 주문한다.
따라서, 일부 실시예들에서, 승인 제어는 현재 네트워크 자원들이 다양한 상이한 서비스들로부터 유래할 수 있는 수신된 연결 요청에 대한 연결(승인 허가)의 확립에 충분한지를 평가하기 위하여 기지국에서 구현되는 프로세스이다. 승인 제어의 성능은 네트워크 용량 및 사용자 경험에 큰 영향을 미친다는 것이 인식되었다.
일부 실시예들에서, 지능형 승인 제어 알고리즘은 다음 특성들(요건들)을 갖는다:
1) 일부 실시예들에서, 승인 제어는 단기 및 장기 연결들 둘 다에서 서비스 요건, 예컨대, QoS("Quality of Service")를 고려한다. 예를 들어, URLLC 서비스로부터의 그리고 VR 게이밍 서비스로부터의 수신된 연결 요청이 일부 실시예들에서 상이한 방식들로 취급된다. URLLC 서비스가 단기 연결일 수 있지만, 중단되지 않아야 하여서, 서비스 지속은 필수적이다. VR 게이밍 서비스가 자원 기아 서비스(resource hungry service)일 수 있고, 따라서, 일부 실시예들에서, 사용자가 제한된 가용 네트워크 자원들로 인해 게임을 강제 종료해야 하면 나쁜 사용자 경험이 될 것이기 때문에, 요구된 네트워크 자원들이 VR 게이밍 서비스의 사용자에게 지속적으로 제공될 수 있는지의 여부가 결정된다.
2) 일부 실시예들에서, 승인 제어는 네트워크 자원 할당 및/또는 네트워크 자원 예약을 포함하는 공동(joint) 최적화를 고려한다.
3) 일부 실시예들에서, 승인 제어는 사용자 경험을 고려한다. 사용자 경험의 개선이 일부 실시예들에서 모바일 전기통신 시스템 운영자들의 중요한 타깃일 수 있지만, 사용자 경험은 주관적인 개념이다. 이러한 실시예들에서, 핸드오버가 사용자 경험을 개선하기 위한 핵심 영역이고 승인 제어는 그것에서의 핵심 파트를 담당한다.
4) 일부 실시예들에서, 승인 제어는 사용자들 사이의 상이한 승인 제어를 고려한다.
5) 일부 실시예들에서, 승인 제어는 네트워크 슬라이싱을 고려한다.
위에서 언급된 승인 제어 특성들을 제공하기 위해, 승인 제어는 일부 실시예들에서 어떤 사용자 또는 서비스 및/또는 특정 사용자의 서비스의 어떤 부분이 다음에 따라 모바일 전기통신 시스템들에 대해 수락될 것인지를 결정한다:
1) (예측된) 사용자 및 서비스 요청들의 수.
2) 시스템 용량.
3) 경험 품질(Quality of Experience)("QoE") 및/또는 예측된 품질.
4) 서비스 레벨 합의(service level agreement)("SLA") 및/또는 예측된 레벨.
그래서, 일부 실시예들에서, 현재 상황에서 수락될 수 없는 그들 사용자들 또는 서비스들에 대해, 승인 제어는 (예측된) 사용자 및 서비스 용량들에 따라, 네트워크에 액세스할 수 있을 때 일부 실시예들에서 명령어들을 제공한다.
일반적으로, 일부 실시예들에서, QoE는 인간 인식에 기초하여 정의되고 애플리케이션들에 따라 다르다. QoE의 일 예가 다음 ETSI("European Telecommunications Standard Institute") 사양에서 제공된다: ETSI TR 102 643 V1.0.1 (2009-12) Quality of Experience (QoE) requirements for real-time communication services.
SLA(Service Level Agreement)가 전기통신 제공자와 고객 사이에 임의의 상업적 계약이 있을 수 있다. 다양한 예들이 있지만, 위키피디아의 다음 웹사이트는 일반적으로 그 내용들을 설명하며: "https://en.wikipedia.org/wiki/Service-level_agreement", 이는 일부 실시예들에서 또한 적용될 수 있다.
위의 견지에서, 승인 제어는 다양한 요건들을 고려하기 위하여 상이한 정책들에 따라 승인 제어를 하는 복수의 승인 제어 계층들에 기초할 수 있다는 것이 인식되었다.
그래서, 일부 실시예들은 모바일 전기통신 시스템을 위한 네트워크 엔티티로서, 모바일 전기통신 시스템에 대한 수신된 연결 요청의 승인 제어 ― 승인 제어는 복수의 승인 제어 계층들에 기초하여 수행됨 ― 를 수행하도록 구성되는 회로부를 포함하는, 네트워크 엔티티와 관계가 있다.
네트워크 엔티티는 UMTS, LTE, LTE-A, 또는 NR, 5G 시스템 등에 기초할 수 있는 모바일 전기통신 시스템의 일부로서 eNodeB, NR gNB 등과 같은 기지국일 수 있다. 그 엔티티는 또한 모바일 전기통신 시스템의 임의의 다른 엔티티일 수 있고 시스템에서 어디든지 위치될 수 있다.
그 회로부는 프로세서, 마이크로프로세서, 전용 회로, 메모리, 스토리지, 라디오 인터페이스, 무선 인터페이스, 네트워크 인터페이스 등, 예컨대, eNodeB, NR gNB, 사용자 장비 등과 같은 기지국에 포함되는 전형적인 전자 컴포넌트들 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이는 통신물을 모바일 전기통신 시스템에 및/또는 그것으로부터 제공하도록 적응되는 모바일 전기통신 시스템 인터페이스와 같은 인터페이스를 포함할 수 있다. 이는 무선 인터페이스, 예컨대, 무선 국부 영역 네트워크 인터페이스, 블루투스 인터페이스 등을 또한 포함할 수 있다.
일부 실시예들에서, 네트워크 엔티티는, 예를 들어 사용자 장비로부터, RACH("Random Access Channel")를 통한 랜덤 액세스 절차에서의 RRC("Radio Resource Control") 연결 요청, RRC 재개 요청 등과 같은 모바일 전기통신 시스템에 대한 연결 요청을 수신하고 수신된 연결 요청의 승인 허가 또는 승인 거부, 즉, 모바일 전기통신 시스템의 현재 자원들이 연결을 확립하기에 충분한지의 여부를 결정하기 위하여 승인 제어를 수행한다. 일반적으로, 이 접근법은, 일부 실시예들에서, 유휴/비활성 상태 동안 임의의 절차에 대해 RRC Connected 모드 상태 전이 시그널링 절차로 확장될 수 있고 연결 요청은 이러한 절차들 및 실시예들에서의 대응하는 메시지일 수 있다. 새로운 높은 우선순위 서비스가 수락되었고 자원들을 소비하고 연결 요청이 이러한 절차 및 실시예에서의 대응하는 메시지일 수 있으므로, 이는 낮은 우선순위 UE가 기다려야 하는 사용자 평면 데이터의 처리로 일부 실시예들에서 또한 확장될 수 있다. 이러한 실시예들에서, 이는 QoS 요건들의 일시적인 변경을 요구하며, 즉, 폐기 타이머 값은 일시적으로 증가된다. RACH는, 예컨대 그 캠핑된 셀 내에서, 경합 기반일 수 있거나, 또는, 예컨대 핸드오버 동안, 무경합(contention-less)일 수 있다. 핸드오버 상황들에 관련된 일부 실시예들에서, RACH는 소스 네트워크 엔티티, 즉, 기지국이, 핸드오버 요청을 핸드오버를 확인응답하고 연결 요청의 승인 제어를 수행하는 타깃 네트워크 엔티티, 즉, 기지국에 전송한 후에 일어난다.
절차는, 일부 실시예들에서, SLA 또는 사용자와의 임의의 계약에 따라 승인 제어 정책을 만드는 제1 계층, 즉, 서비스 레벨 계층을 포함하는 복수의 승인 제어 계층들에 기초한다. 일부 실시예들에서, 그 절차는 현재 상황에 따라 승인 제어 정책을 만드는 제2 계층, 즉, 네트워크 레벨 계층을 포함한다. 일부 실시예들에서, 그 절차는 상이한 사용자 요건들에 따라 승인 제어 정책을 만드는 제3 계층, 즉, 사용자 특정 정책을 만드는 사용자 레벨 계층을 포함한다. 복수의 승인 제어 계층은, 일부 실시예들에서, 위에서 언급된 정책과는 상이한 것에 따라 승인 제어를 하는 단지 하나의 계층 또는 두 개의 계층들 또는 세 개를 초과하는 계층들의 조합을 포함한다. 이에 의해, 서비스들의 효율적인 관리가 일부 실시예들에서 성취될 수 있다.
그래서, 일부 실시예들에서, 복수의 승인 제어 계층들은 서비스 레벨 합의에 기초하여 수신된 연결 요청의 승인 허가 또는 승인 거부를 결정하도록 구성되는 서비스 레벨 계층을 포함한다.
승인 제어 정책, 즉, 수신된 연결 요청의 승인 허가 또는 승인 거부는, 예를 들어, 네트워크 이익 극대화, 성능 가격 비율(performance cost ratio) 극대화, 액세스 사용자 수 극대화, 또는 그것들의 임의의 조합, 또는 SLA에 따른 임의의 정책에 기초할 수 있다. 이러한 실시예들에서, 서비스 레벨 계층은 서비스 레벨 합의에 기초하여 수신된 연결 요청의 승인 허가 또는 승인 거부를 결정한다.
더구나, 일부 실시예들에서, 복수의 승인 제어 계층들은 네트워크 상황에 기초하여 수신된 연결 요청의 승인 허가 또는 승인 거부를 결정하도록 구성되는 네트워크 레벨 계층을 포함한다.
일부 실시예들에서, 네트워크 레벨 승인 제어 정책은 현재 상황(네트워크 상황)에 따라 조정 및/또는 업데이트되며, 예를 들어 네트워크가 혼잡해지는 경우, 승인 제어 정책은 QoE를 허용 가능하게 유지하기 위하여 네트워크 이익의 극대화로부터 액세스 사용자 수의 극대화로 변경될 수 있다. 예를 들어, 자연 재해의 경우, 승인 제어 정책은 핵심 기능 부서들로부터의 액세스 요청들을 우선순위화하는 경향이 있을 수 있다. 일부 실시예들에서, 승인 제어 정책은 전체 네트워크(예컨대, 모바일 전기통신 시스템의 일부인 모바일 전기통신 네트워크) 내에서 적응되며, 예를 들어, 네트워크는 상이한 서브네트워크들로 나누어지면서 각각의 서브네트워크가 상이한 승인 제어 정책을 적용하며, 예컨대, 도시 지역과 시골 지역은 상이한 정책을 적용할 것이다. 이러한 실시예들에서, 네트워크 레벨 계층은 네트워크 상황에 기초하여 수신된 연결 요청의 승인 허가 또는 승인 거부를 결정한다.
더욱이, 일부 실시예들에서, 복수의 승인 제어 계층들은 사용자 요건에 기초하여 수신된 연결 요청의 승인 허가 또는 승인 거부를 결정하도록 구성되는 사용자 레벨 계층을 포함한다.
일부 실시예들에서, 사용자 레벨 계층에서의 수신된 연결 요청의 승인 허가 또는 승인 거부는 네트워크 자원들에 기초한다.
일부 실시예들에서, 사용자 레벨 계층은 상이한 사용자 요건에 따라 사용자 특정 정책을 만든다. 사용자 특정 승인 제어 정책의 예들은 다음과 같다:
1) 현재 네트워크 자원들이 풍부한 경우:
a) 자원들이 현존 및 장래 사용자 장비("UE") 및 서비스 요청들을 커버하기에 충분하면, 일부 실시예들에서, 자신의 진행중인 서비스들이 있는 모든 UE들은 수락될 것이다.
b) 만약 자원들이 진행중인 서비스들에는 충분하지만, 장래 UE들 및 그것들의 서비스들에 충분하지 않을 수 있으면, 일부 실시예들에서, 특정한 자원들은 더 높은 우선순위를 갖는 그들 장래 UE들 또는 더 높은 우선순위를 갖는 서비스들을 위해 예약된다. 이러한 실시예들에서, 나머지 자원들은 요청 UE들 및 그것들의 서비스들 중에서 파티셔닝될 것이다. 예를 들어, URLLC UE가 가까운 장래에 연결될 것으로 예상되면, 네트워크 자원들은 일부 실시예들에서 미리 eMBB UE들로부터 해제된다. 일부 실시예들에서, RAN 모바일 전기통신 시스템은, 예컨대, ARP("Allocation and Retention Priority")의 측면에서 코어 네트워크에 의해 구성된 선점 기준들로 선점 특징을 구현한다. 이러한 실시예들에서, 낮은 우선순위 베어러들은 높은 우선순위 베어러들을 위해 선점된다.
2) 현재 네트워크 자원들이 제한되는 경우:
a) 더 높은 우선순위 및 낮은 자원 기아 서비스들이 있는 UE들은 일부 실시예들에서 더 높은 확률로 수락될 것이다.
b) 더 높은 우선순위 및 자원 기아 서비스들이 있는 UE들은 일부 실시예들에서 중간 확률로 수락될 것이다.
c) 낮은 우선순위 및 낮은 자원 기아 서비스들이 있는 UE들은 일부 실시예들에서 중간 확률로 수락될 것이다.
d) 낮은 우선순위 및 자원 기아 서비스들이 있는 UE들은 일부 실시예들에서 낮은 확률로 수락될 것이다.
3) 현재 네트워크 자원들이 부족할 때, 더 높은 우선순위를 갖는 UE들 또는 서비스들만이 일부 실시예들에서 수락될 것이다.
높은 우선순위 UE는, 예를 들어, 더 많은 구독료를 지불하는 사용자들, 더 높은 사용자 경험 기대치가 있는 사용자들(예컨대, VR 사용자들) 등일 수 있다.
높은 우선순위 서비스들은, 예를 들어, 긴급 서비스들, 높은 QoS 서비스들, URLLC 서비스들 등일 수 있다.
그래서, 일부 실시예들에서, 현존 및 장래 연결들을 위한 풍부한 네트워크 자원들에 대해, 사용자 레벨 계층은 자신의 진행중인 서비스들로 수신된 연결 요청의 승인 허가를 결정한다.
따라서, 일부 실시예들에서, 현존 연결들을 위한 풍부한 네트워크 자원들에 대해, 사용자 레벨 계층은 높은 우선순위 연결 요청들에 대해 수신된 연결 요청의 승인 허가를 결정한다.
그래서, 일부 실시예들에서, 제한된 네트워크 자원들에 대해, 사용자 레벨 계층은 높은 확률로 낮은 네트워크 자원들을 요구하는 높은 우선순위 연결 요청들에 대해 수신된 연결 요청의 승인 허가를 결정한다.
따라서, 일부 실시예들에서, 제한된 네트워크 자원들에 대해, 사용자 레벨 계층은 중간 확률로 높은 네트워크 자원들을 요구하는 높은 우선순위 연결 요청들에 대해 수신된 연결 요청의 승인 허가를 결정한다.
그래서, 일부 실시예들에서, 제한된 네트워크 자원들에 대해, 사용자 레벨 계층은 중간 확률로 낮은 네트워크 자원들을 요구하는 낮은 우선순위 연결 요청들에 대해 수신된 연결 요청의 승인 허가를 결정한다.
따라서, 일부 실시예들에서, 제한된 네트워크 자원들에 대해, 사용자 레벨 계층은 낮은 확률로 높은 네트워크 자원들을 요구하는 낮은 우선순위 연결 요청들에 대해 수신된 연결 요청의 승인 허가를 결정한다.
그래서, 일부 실시예들에서, 부족한 네트워크 자원들에 대해, 사용자 레벨 계층은 높은 우선순위 연결 요청들에 대해서만 수신된 연결 요청의 승인 허가를 결정한다.
위에서 언급된 바와 같이, 일부 실시예들에서, RRC 연결 또는 재개 요청은 UE에서부터 기지국, 즉, 전기통신 시스템을 위한 네트워크 엔티티로 송신된다. 이러한 실시예들에서, 네트워크 엔티티는 연결이 확립될 수 있는지의 여부와 UE가 네트워크에 대해 수락될 때를 나타내는 타이머를 포함하는 승인 제어 조건을 추가로 포함하는 RRC 셋업 또는 재개 메시지를 UE에 송신한다. 예를 들어, 사용자가 네트워크에/로부터 데이터를 RRC_CONNECTED인 것으로 송신/수신하도록 허용될 때, 타이머는 대기 시간 또는 시점을 나타낼 수 있다. 일반적으로, 이 접근법은 유휴/비활성 상태 동안 임의의 절차에 대해 RRC Connected 모드 상태 전이 시그널링 절차로 확장될 수 있다. 새로운 높은 우선순위 서비스가 수락되었고 자원들을 소비함에 따라 낮은 우선순위 UE가 기다려야 하는 사용자 평면 데이터의 처리로 또한 확장될 수 있다. 이는 QoS 요건들의 일시적인 변경을 요구할 수 있으며, 즉, 폐기 타이머 값은 일시적으로 증가된다.
그래서, 일부 실시예들에서, 네트워크 엔티티의 회로부는 승인 허가 조건을 포함하는 수신된 연결 요청에 응답하여 라디오 자원 제어 메시지를 송신하도록 추가로 구성된다.
머신 러닝("ML") 및/또는 인공지능("AI")이 복잡한 네트워크 시나리오들을 학습, 분석 및 예측하기 위한 강력한 도구이고, 그러므로 머신 러닝은 일부 실시예들에서 무선 통신들에 통합될 수 있다는 것이 추가로 인식되었다. 무선 통신들, 즉, 모바일 전기통신 시스템에서의 ML 및/또는 Ai의 애플리케이션은 일부 실시예들에서 다음과 같이 분류될 수 있다:
첫째, 일부 실시예들에서, 무선 시스템에서의 ML의 애플리케이션이 무선 네트워크에 걸친 결함 모니터링, 사용자 추적 등과 같은 상황 인식 및 전체 네트워크 동작들을 향상시키기 위해 지능형 및 예측 데이터 분석을 활용하는 것이다.
둘째, 일부 실시예들에서, 그 강력한, 지능형 및 예측 데이터 분석 기능들을 넘어, ML은 셀 연관 및 무선 접속 기술 선택에서부터 주파수 할당, 스펙트럼 관리, 전력 제어, 지능형 빔포밍 등까지의 범위의 다양한 문제들을 해결하기 위하여 지능형 및 데이터 중심 무선 네트워크 최적화의 주요 드라이버로서 사용된다.
셋째, 일반적으로 알려진 바와 같이, 그 시스템 레벨 기능들을 넘어, ML은 일반적인 통신 시스템 내의 송신기 레벨 및 수신기 레벨 둘 다에서, 코딩 및 변조 설계에서와 같이, 무선 네트워크의 물리 계층에서 핵심 역할을 담당한다.
넷째, 일부 실시예들에서, 최종 사용자와 네트워크 기능들 사이의 갭이 거의 최소인 VR과 같은 고도로 사용자 중심적인 무선 서비스들의 신속한 전개는, ML이 인간 사용자 행동을 추적하고 그것에 적응할 수 있는 무선 네트워크들을 지원한다.
따라서, 위에서 설명된 다층 승인 제어는 다양한 복잡한 네트워크 상황들에서 위에서 언급된 승인 제어 요건들을 제공하기 위하여 머신 러닝 알고리즘의 출력에 기초할 수 있다는 것이 추가로 인식되었다.
그래서, 일부 실시예들은 모바일 전기통신 시스템을 위한 네트워크 엔티티로서, 모바일 전기통신 시스템에 대한 수신된 연결 요청의 승인 제어 ― 승인 제어는 복수의 승인 제어 계층들에 대해 생성된 머신 러닝 알고리즘의 출력에 기초하여 수행됨 ― 를 수행하도록 구성되는 회로부를 포함하는, 네트워크 엔티티와 관계가 있다.
위에서 언급된 바와 같이, 네트워크 엔티티는 UMTS, LTE, LTE-A, 또는 NR, 5G 시스템 등에 기초할 수 있는 모바일 전기통신 시스템의 일부로서 eNodeB, NR gNB 등과 같은 기지국일 수 있다. 그 회로부는 프로세서, 마이크로프로세서, 전용 회로, 메모리, 스토리지, 라디오 인터페이스, 무선 인터페이스, 네트워크 인터페이스 등, 예컨대, 기지국에 포함되는 전형적인 전자 컴포넌트들 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
머신 러닝 알고리즘은 수신된 연결 요청의 승인 허가 또는 승인 거부를 결정하기 위하여 복수의 승인 제어 계층들에 의해 사용되는 출력을 생성하는 신경망, 결정 트리, 지원 벡터 머신 등일 수 있거나 또는 그러한 것을 포함할 수 있거나 또는 그러한 것에 기초할 수 있다. ML 알고리즘은 지도(supervised), 비지도(unsupervised), 강화, 딥 러닝 전략들 등에 의해 훈련될 수 있다. ML 알고리즘은 지도 및 딥 러닝 전략들로 이력 네트워크 데이터를 사용할 수 있다. 일반적으로, 그 출력은 승인 제어에 의해 사용되는 정보를 나타내는 데이터를 포함할 수 있다. 다음에서, 상이한 종류들의 출력들을 위한 실시예들이 설명된다(이는 각각 구현된 단독으로 또는 서로 임의의 조합으로 구현될 수 있다). 일부 실시예들에서, 그 출력은, 예를 들어, (장래) 네트워크 트래픽, (장래) 들어오는 UE들 및 서비스들, (장래) 가용 자원들 등의 복수의 예측들 및/또는 확률들을 포함한다. 일부 실시예들에서, 머신 러닝 알고리즘의 출력은 장래 연결 요청들 및 그것들의 서비스 요건들의 예측을 포함한다. 이러한 실시예들에서, ML 알고리즘은 별도의 승인 제어 알고리즘들 (승인 제어 계층들)에 대한 입력을 제공할 수 있다. 일부 실시예들에서, 그 출력은 다양한 네트워크 파라미터들의 모니터링에 기초한 제한된 서비스 유형과 같은 연결 제한들을 포함하며, 즉, ML 알고리즘은 복수의 승인 제어 계층들에 대한 승인 제어 기준들을 계산한다. 일부 실시예들에서, 머신 러닝 알고리즘의 출력은 생성된 승인 제어 규칙들을 포함한다. 이러한 실시예들에서, 그 출력은 동적으로 생성된 QoS 정책을 포함하고 그 정책은 PCRF("Policy and Charging Rules Function") 서버에 배포된다.
ML 알고리즘은, 일부 실시예들에서, 예를 들어, 가능한 한 많은 사용자들을 수용하기 위하여, 가능한 한 많이 청구(charge)하기 위하여, 사용자 경험 등을 최대화하기 위하여 등을 위하여, 미리 결정된 최적화 목표로 각각의 요청하는 UE 및 그것의 서비스들에 대한 최적 승인 확률을 생성한다.
일부 실시예들에서, 복수의 승인 제어 계층들은 서비스 레벨 합의에 따라 생성된 머신 러닝 알고리즘의 출력에 기초하여 수신된 연결 요청의 승인 허가 또는 승인 거부를 결정하도록 구성되는 서비스 레벨 계층을 포함한다.
이러한 실시예들에서, ML 알고리즘은 SLA 또는 사용자와의 임의의 계약에 따라 승인 제어 정책을 생성한다.
일부 실시예들에서, 복수의 승인 제어 계층들은 네트워크 상황에 따라 생성된 머신 러닝 알고리즘의 출력에 기초하여 수신된 연결 요청의 승인 허가 또는 승인 거부를 결정하도록 구성되는 네트워크 레벨 계층을 포함한다.
이러한 실시예들에서, ML 알고리즘은 현재 (네트워크) 상황에 따라 승인 제어 정책을 만들거나 또는 생성한다.
일부 실시예들에서, ML 알고리즘은 현재 상황에 따라 승인 제어 정책을 업데이트하거나 또는 조정하기 위하여 현재 네트워크 상황을 모니터링, 학습 및 식별하며, 예컨대, 네트워크가 혼잡해질 때 그 정책은, 예를 들어, QoE를 허용 가능한 것으로 유지하기 위하여 네트워크 이익을 최대화하는 것에서부터 액세스 사용자들의 수를 최대화하는 것으로 변화한다.
일반적으로, QoE는 고객 만족의 주관적 및 객관적 측정치들을 사용하여 시스템 성능을 평가한다. 무선 네트워크들, 예컨대, 모바일 전기통신 시스템에서, 복수의 인자들은 QoE, 예를 들어, 연결 셋업 성공률, 핸드오버 성공률, 비용, 신뢰도, 스루풋, 지연 등에 연관된다. 통상적으로, 이들 인자들과 QoE 사이의 상관을 찾기가 어렵다.
그러므로, 일부 실시예들에서, ML 알고리즘은 이들 (이러한) 입력 값들로 훈련되고 출력이 사용자 투표로 미리 라벨링된 QoE이다. 그 투표는 각각의 연결 후 연결 및 만족 레벨을 평가하기 위해 사용자에 대한 요청에 의해 실행될 수 있다. 사용자 입력은 QoE의 미리 라벨링된 출력으로서 사용될 수 있고 연결 당시에 모니터링된 네트워크 파라미터들은 훈련 스테이지에서 ML 알고리즘에 대한 입력 값들로서 사용될 수 있다. 이러한 실시예들에서, ML 알고리즘은 입력 데이터를 QoE 출력에 매핑함으로써, QoE를 평가하기 위한 모델을 확립하도록 관리한다.
일부 실시예들에서, 복수의 승인 제어 계층들은 사용자 요건에 따라 생성된 머신 러닝 알고리즘의 출력에 기초하여 수신된 연결 요청의 승인 허가 또는 승인 거부를 결정하도록 구성되는 사용자 레벨 계층을 포함한다.
이러한 실시예들에서, ML 알고리즘은 상이한 사용자 요건들에 따라 사용자 특정 정책을 만들거나 또는 생성한다.
위에서 설명된 바와 같이, 사용자 특정 승인 제어 정책의 예들은 네트워크 자원들에 기초할 수 있으며, 예를 들어, 현재 자원들이 풍부하지만 그 자원들이 진행중인 서비스들에 대해서만 충분하고 장래 UE들 및 그것들의 서비스들에 충분하지 않을 수 있을 때, 일부 실시예들에서, 특정한 자원들은 더 높은 우선순위를 갖는 그들 장래 UE들 또는 더 높은 우선순위를 갖는 서비스들에 대해 예약된다. 이러한 실시예들에서, 나머지 자원들은 요청 UE들 및 그것들의 서비스들 중에서 파티셔닝될 것이다. 예를 들어, URLLC UE가 가까운 장래에 연결될 것으로 예상되면(이는 예측될 수 있고 미리 결정된 시간 간격, 예컨대, 몇 초, 몇 분, 몇 시간 등을 포함함), 네트워크 자원들은 일부 실시예들에서 미리 eMBB UE들로부터 해제된다. 일부 실시예들에서, RAN 모바일 전기통신 시스템은, 예컨대, ARP("Allocation and Retention Priority")의 측면에서 코어 네트워크에 의해 구성된 선점 기준들로 선점 특징을 구현한다. 이러한 실시예들에서, 낮은 우선순위 베어러들은 높은 우선순위 베어러들을 위해 선점된다. 이러한 실시예들에서, ML은 RAN 노드가 네트워크에서 발생하는 실제 혼잡 시나리오에 앞서 행동하는 것을 가능하게 하고 여전히 높은 우선순위 베어러들이 지연 없이 수락되도록 허용한다.
위에서 설명된 예들은 연결 요청을 수락하기 위한 확률을 최적화하는 ML 출력에 기초한 규칙 기반 정책의 실시예들이다. 다른 실시예들에서, ML 알고리즘은 인간의 미리 결정된 규칙들, 즉, 미리 결정된 승인 제어 규칙들과 함께 규칙들을 생성한다. 그래서, 일부 실시예들에서, 승인 제어는 미리 결정된 승인 제어 규칙들에 기초하여 추가로 수행된다.
일부 실시예들에서, ML 알고리즘이 생성한 규칙들은, 예를 들어, 예상 못한 결과들 또는 인간의 선호들에 반하는 것으로 보이는 결과들의 경우들에, 미리 결정된 규칙들에 의해 무시된다. 실제 적용들에서, ML 알고리즘이 생성한 규칙이 무관할 수 있는 예외적인 경우들 또는 상황들이 있을 수 있고, 따라서, 추가적인 (인간의) 미리 결정된 승인 제어 규칙들은 이러한 상황들에서 ML 알고리즘이 생성한 규칙들을 무시할 수 있다.
일부 실시예들에서, 회로부는 머신 러닝 알고리즘의 출력에 기초한 승인 허가 조건을 포함하는 수신된 연결 요청에 응답하여 라디오 자원 제어 메시지를 송신하도록 추가로 구성된다.
위에서 언급된 바와 같이, 일부 실시예들에서, RRC 연결 또는 재개 요청은 UE에서부터 기지국, 즉, 전기통신 시스템을 위한 네트워크 엔티티로 송신된다. 이러한 실시예들에서, 네트워크 엔티티는 연결이 확립될 수 있는지와 UE가 네트워크에 대해 수락될 때를 나타내는 타이머를 포함하는 ML 알고리즘의 출력에 기초한 승인 제어 조건을 추가적으로 포함하는 RRC 셋업 또는 재개 메시지를 UE에 송신한다. ML 알고리즘은 승인 제어가 예측들에 기초하여 연결 제어가 수락될 수 있는지의 여부(승인 허가 또는 거부)를 결정하는 것을 가능하게 하기 위하여 임의의 추가 사용자 요청들 또는 서비스 요청들을 예측한다. 추가적으로, 일부 실시예들에서, 이 절차는 핸드오버 상황들에 적용되어, 그 상황들에서, 즉, 기지국인 소스 네트워크 엔티티가 이 핸드오버 요청을 즉, 기지국인 타깃 네트워크 엔티티에 전송하며, 타깃 네트워크 엔티티가 핸드오버를 확인응답하고 연결 요청의 승인 제어를 수행한 후 RACH가 발생한다. 일부 실시예들에서, 승인 제어는 또한 새로운 서비스/베어러가 RRC_Connected 모드에서 이미 UE에 대해 셋업/수정될 때 수행되고 본 명세서에서 설명되는 바와 같은 다른 실시예들은 이러한 실시예들에서 또한 적용될 수 있다.
ML 알고리즘은 사용자가 네트워크 혼잡 레벨, 가용 자원들, 잠재적인 경합 UE들, 사용자 경험 등에 기초하여 수락되기를 기다릴(또는 기다려야 하는) 시간을 추가로 예측할 수 있다.
그래서, 일부 실시예들에서, 승인 허가 조건은 모바일 전기통신 시스템에 대한 연결 요청이 수락될 시간을 나타내는 시간(예컨대, 대기시간 또는 시점)을 나타내는 타이머를 포함한다.
추가적으로, 동일한 타이머는, 일부 실시예들에서, 자원들의 낭비를 피하기 위하여 그들 예약된 자원들과 연관된다. 이러한 실시예들에서, 타이머가 만료된 후에 메시지가 수신되지 않으면, 그들 자원들은 해제될 것이다.
그래서, 일부 실시예들에서, 회로부는 네트워크 자원들을 예약하도록 추가로 구성되고, 네트워크 자원들은 타이머가 만료된 후 메시지가 수신되는 경우에 모바일 전기통신 시스템에 대한 연결 요청을 위해서만 유지된다.
일부 실시예들에서, 위에서 설명된 메커니즘은 송신 및 수신에서 안식 갭들(sabbatical gaps)을 일시적으로 생성하기 위하여 RRC Connected 모드에서 UE들에 적용된다. 이러한 실시예들에서, UE는, 임의의 활동 없이, 여전히 RRC Connected 모드에 머무름으로써, 네트워크 혼잡 상황을 그러는 동안 개선하는데 도움이 될 수 있다. 이러한 실시예들에서, ARP 파라미터는 이 베어러가 잠재적인 안식 갭들 또는 지연된 RRC 재개 절차를 겪을 수 있는지를 나타내도록 수정된다(RRC_IDLE에서는 UE들에 대해, 예를 들어, gNB, 즉, 네트워크 엔티티에서의 UE 맥락이 없으며, 그래서 (수정된) ARP 정보가 gNB에서 이용 가능하지 않다). 이러한 실시예들에서, ML 알고리즘은 장래 들어오는 UE들 및 그것들의 서비스들을 예측함으로써 승인 제어에 도움이 되고 현존 네트워크 오버헤드 및 요청하는 UE들 및/또는 서비스들에 따라 일부 UE들에 대해 최적 지연을 생성한다.
그래서, 일부 실시예들에서, 회로부는 송신 및 수신 갭들 또는 지연된 라디오 자원 제어 재개 절차를 겪을 수 있는 사용자 장비의 표시를 위한 할당 및 보유 우선순위 파라미터를 수정하도록 추가로 구성된다.
이 지연된 승인 제어 절차의 구현예가 중복 RACH 시도들을 저장할 수 있다. 백오프 표시자(이는 일반적으로 알려짐)와의 차이는, 예를 들어, 백오프 표시자로, 사용자들이 RACH를 다시 개시하도록 랜덤화될 것이라는 것이다. 그러나, 네트워크는 UE들을, 특히, 언제 그리고 어떤 UE가 RACH를 개시할 것인지를 정확히 제어할 수 없다. 지연된 승인 제어 절차로, 위에서 설명된 바와 같이, 일부 실시예들에서, 네트워크는 미리 결정된 시간 내에 네트워크에 액세스하기 위해 각각의 특정 UE를 (정확히) 제어할 수 있다. 위에서 언급된 바와 같이, 이는 장래 네트워크 트래픽, 잠재적인 액세스 UE들의 수 등의 예측에 기초할 수 있다.
요약하면, 일부 실시예들에서, 조건부 RRC 연결 및 재개 요청 셋업 및/또는 승인 허가 조건을 포함하는 RRC Connected 모드에서의 트래픽 갭들의 생성이 UE가 RRC Connected로 실제로 전환될 때 또는 송신을 시작하도록 허용될 때를 나타내기 위한 네트워크 엔티티, 예컨대, gNB로부터 UE로의 메시지에 포함된다.
일부 실시예들에서, 머신 러닝 알고리즘은 입력 계층, 가중값들을 포함하는 중간 계층 및 출력 계층을 포함하는 신경망을 포함하고, 머신 러닝 알고리즘의 출력은 출력 계층의 출력에 기초한다.
일부 실시예들에서, 신경망은 손실 함수를 포함한다.
일반적으로, 그리고, 따라서, 일부 실시예들에서, (인공) 신경망들은 다수의 계층들로 조직되며, 여기서 각각의 계층은 하나 이상의 노드들을 포함하고 하나의 계층에서의 각각의 노드는 바로 앞 및 뒤의 계층에서의 노드들에 연결된다. 외부 데이터(입력)를 수신하는 계층은 입력 계층이고 결과들 및/또는 예측들(출력)을 생성하는 계층은 출력 계층이다. 그 사이에는 하나 이상의 숨은 계층들을 포함하는 중간 계층이 있다. 노드들 사이의 각각의 연결에는 가중값이 배정된다. 훈련된 신경망이 일부 실시예들에서 훈련된 가중값들에 의해 특징화될 수 있다.
일부 실시예들에서, 손실 함수는 신경망의 훈련 스테이지(가중값들의 업데이트)에서 사용되고, 출력 계층의 출력과 훈련 데이터(여기서, 예컨대, 이력 네트워크 데이터로부터 또는 QoE에 대한 사용자 투표를 통해 획득됨)에 의해 주어진 원하는 (실제) 출력에서의 차이를 측정하는 비용 함수를 나타낼 수 있다. 가중값들은 비용 함수를 최소화함으로써 입력을 출력에 매핑하도록 훈련 스테이지에서 조정될 수 있으며, 통상적으로 역전파(backpropagation) 알고리즘이 적용된다.
일부 실시예들에서, 신경망은 이력 입력 값들로 훈련되고 신경망은 출력을 제공하고 그 출력과 저장된 이력 출력 값들에서의 실제 결과를 비교한다. 그것들 사이에 편차가 있으면, 손실 함수는 그 편차에 기초하여 에러를 계산하고 신경망의 가중값들을 업데이트한다.
일부 실시예들에서, 훈련 프로세스는 훈련 프로세스 ML 알고리즘, 즉, 신경망을 위해 일반적으로 사용되는 전자 컴포넌트들(회로부), 이를테면 메모리, 마이크로프로세서, 그래픽 프로세싱 유닛 등을 포함하는, 본 명세서에서 설명되는 바와 같은 네트워크 엔티티(예컨대, 기지국 등) 내부에서 전개된다. 다른 실시예들에서 훈련 프로세스는 네트워크 운영 및 유지보수(operation and maintenance)(O&M)를 위한 외부 서버/도구 내부에서 전개된다. 일부 실시예들에서, 훈련 프로세스는 오프라인으로 처리된다. 다른 실시예들에서, 훈련 프로세스는 라이브 네트워크 동작 동안 처리되며, 서버는 이력(훈련) 데이터를 저장하기에 충분한 메모리를 포함한다. 일부 실시예들에서, 네트워크의 원시 데이터(이력 데이터)는 네트워크 엔티티 또는 서버 내부의 메모리 상에 저장되기에는 너무 크다. 이러한 실시예들에서, 데이터는, 예를 들어, 사이즈를 줄이기 위하여 평균 등에 의해 훈련 프로세스에 앞서 프로세싱된다.
일부 실시예들에서, 훈련된 ML 알고리즘, 예컨대, 훈련된 가중값들을 갖는 신경망은 네트워크 엔티티에서 추론(승인 제어를 위한 실제 동작)을 위해 전개된다. 이러한 실시예들에서, ML 알고리즘, 예컨대, 신경망에 대한 입력은, 라이브 네트워크 모니터링 및 일부 정적 구성들로부터의 실제(실시간) 데이터이다. ML 알고리즘은, 예를 들어, 가용 자원들의 예측을 제공하고 그 출력들은 승인 제어기, 즉, 승인 제어 계층들에 전송되며, 승인 제어기는 승인 제어에 대해 결정하고 시그널링을 네트워크 제어 평면(AMF/RRM "Access and Mobility Management Function"/"Radio Resource Management")에 전송한다. 그 결과, 새로운 호/트래픽이 제한될 수 있다. 예를 들어, ML 알고리즘이 예상 못한 결과들 또는 무언가 잘못된 것을 출력하면, 승인 제어기는 그것을 미리 결정된 승인 제어 규칙들에 의한 규칙 기반 정책으로 무시할 수 있다.
일반적으로, ML, 특히 딥 러닝 및 신경망들의 장점은, ML이 많은 입력 파라미터들 중에서 관련 입력을 찾는다는 것이다. 그런 의미에서, 임의의 유형의 입력이 괜찮을 수 있다. 그러나, 일부 실시예들에서, 추가적인 비용(예컨대, 다수의 노드들, 계층들 등)이 필요하다. 그러므로, 이러한 실시예들에서, 예를 들어, 일부 입력 파라미터들이 관련 없다고 인간들이 생각할 때, 관련 없는 입력들이 인간 선호들 및 기준들에 기초하여 배제된다.
일반적으로, 더 많은 수의 (숨은) 계층들은 더 정확한 예측들을 제공할 수 있다. 그러나, 훈련 시간, 프로세싱 부하, 및 소비 전력의 추가적인 비용이 든다. 따라서, 예측 정확도와 비용 사이에 절충이 있다. 신경망의 중간 계층(숨은 계층들을 포함함)은 입력 및 출력 파라미터들에 대한 수와 예측 결과들과 실제 결과들 사이의 갭에 기초하여 최적화될 수 있다.
본 개시는 QoE의 저하, 자원 부족, 자원 손실 등이 없이 많은 입력 파라미터들 중에서 승인 제어의 결정 기준들을 결정한다. 위에서 언급된 바와 같이, 이는, 복수의 승인 제어 계층들에 대해 훈련된 신경망으로부터 생성된 현재 상황에 더하여, 예를 들어, 가까운 장래의 QoE 개발의 예측에 기초할 수 있다.
따라서, 예들로서, 신경망은 일부 실시예들에서 다음의 입력들을 취하고 다음의 출력들을 제공한다:
입력들의 예들:
a) 고 레벨 정책/환경들:
Figure pct00001
일반 또는 자연 재해와 같은 특수한 경우.
Figure pct00002
모바일 전기통신 제공자에 대한 정부 규제.
b) 운영자의 상업 정책:
Figure pct00003
VIP들("Very Important Persons") 또는 가치가 있는 하이엔드 서비스의 우선순위.
Figure pct00004
특정 서비스 또는 애플리케이션에 대한 균일 요율 요금제(또는 추가 요금 없음).
Figure pct00005
새로운 단말 출시 또는 새로운 서비스에 대한 판촉 캠페인.
c) 물리적 파라미터들:
Figure pct00006
이력 데이터 네트워크 데이터.
Figure pct00007
사용자들의 수, 사용자 당 트래픽 또는 오버플로우 호들과 같은 트래픽 관련 입력.
Figure pct00008
서비스 유형 및 그것의 요청, 서비스의 요구된 QoS 또는 QoS와 QoE 사이의 관계와 같은 서비스 관련 입력.
Figure pct00009
기지국(즉, 네트워크 엔티티)의 전력 헤드룸, 간섭들, 기저대역 프로세싱 부하/채널 용량, 백홀/프론트홀 대역폭의 사용량, 또는 물리적 자원 사용량에 관련된 네트워크 핵심 성과 지표(예컨대, 셋업 성공률)와 같은 물리적 자원들.
출력들의 예들:
a) ML 알고리즘이 승인 제어 계층들에 대한 승인 제어를 직접 생성하면, 연결 제한들, 즉, 제한 시작의 시간/날짜, 제한 시작의 로케이션, 제한된 서비스들의 유형, 제한된 사용자들과 이들 사용자들을 위한 네트워크 액션들, 또는 이들 제한들을 종료하는 기준들.
b) 승인 제어 계층들에 대한 장래(시간)에 관한 그리고 특정 로케이션(셀 커버리지/존/영역)에서의 예측들, 즉, 가용 자원들, 사용자 수, 서비스 사용량, 트래픽 부하, 간섭, 기지국의 전력 헤드룸, 기저대역 프로세싱 부하, 또는 백홀/프론트홀 대역폭의 사용량.
c) PCRF 서버에의 배포를 위한 생성된 QoS 정책: QoS 규칙 및 승인 기준들.
신경망(가중값들)을 최적화하기 위하여 손실 함수는 다음 예들에 기초할 수 있다:
a) QoE 및/또는 QoS 저하 기반: 손실 함수는 요구된 QoE 및/또는 QoS와 제공된 QoE 및/또는 QoS 사이의 차이를 계량하며, 즉, 그 갭은 고객의 불만 또는 서비스 레벨 합의들의 위반에 관련된다.
b) 트래픽 부하 기반: 손실 함수는 제공된 트래픽(전송이 요구됨)과 운반된 트래픽(실제 전송됨) 사이의 차이를 계량하며, 즉, 그 갭은 운반되지 않은 오버플로우 트래픽에 관련된다.
c) 가용 자원 기반: 손실 함수는 추정된 자원과 실제 자원 사이의 차이를 계량한다. 갭은 자원 부족(또는 과대평가)에 관련된다.
d) 비즈니스 요건 기반: 손실 함수는 예상되는 수익과 실제 수익 사이의 차이를 계량한다. 갭은 추가적인 이익들에 관련된다.
일부 실시예들에서, 신경망의 출력 계층의 출력은 복수의 연결 제한들을 포함한다.
일부 실시예들에서, 복수의 연결 제한들은 제한 시작의 타이밍을 포함한다.
일부 실시예들에서, 복수의 연결 제한들은 제한 시작의 로케이션을 포함한다.
일부 실시예들에서, 복수의 연결 제한들은 제한된 서비스들의 유형을 포함한다.
일부 실시예들에서, 복수의 연결 제한들은 제한된 사용자들과 이들 사용자들을 위한 네트워크 액션들을 포함한다.
일부 실시예들에서, 복수의 연결 제한들은 제한 종료의 기준들을 포함한다.
일부 실시예들에서, 신경망의 출력 계층의 출력은 장래 시간 및 로케이션을 나타내는 복수의 예측된 네트워크 상황 표시자들을 포함한다.
일부 실시예들에서, 복수의 예측된 네트워크 상황 표시자들은 예측된 가용 자원들을 포함한다.
일부 실시예들에서, 복수의 예측된 네트워크 상황 표시자들은 예측된 사용자 수를 포함한다.
일부 실시예들에서, 복수의 예측된 네트워크 상황 표시자들은 예측된 서비스 사용량을 포함한다.
일부 실시예들에서, 복수의 예측된 네트워크 상황 표시자들은 예측된 트래픽 부하를 포함한다.
일부 실시예들에서, 복수의 예측된 네트워크 상황 표시자들은 예측된 간섭을 포함한다.
일부 실시예들에서, 복수의 예측된 네트워크 상황 표시자들은 기지국의 예측된 전력 헤드룸을 포함한다.
일부 실시예들에서, 복수의 예측된 네트워크 상황 표시자들은 예측된 기저대역 프로세싱 부하를 포함한다.
일부 실시예들에서, 복수의 예측된 네트워크 상황 표시자들은 백홀 및/또는 프론트홀 대역폭의 예측된 사용량을 포함한다.
일부 실시예들에서, 신경망의 출력 계층의 출력은 서비스 품질 승인 제어 규칙을 포함한다.
일부 실시예들에서, 입력 계층의 입력은 복수의 하이 레벨 환경들을 포함한다.
일부 실시예들에서, 복수의 하이 레벨 환경들은 일반 및/또는 특수 환경 정책을 포함한다.
일부 실시예들에서, 복수의 하이 레벨 환경들은 모바일 전기통신 서비스들에 대한 정부 규제를 포함한다.
일부 실시예들에서, 입력 계층의 입력은 복수의 오퍼레이터 규칙들을 포함한다.
일부 실시예들에서, 복수의 오퍼레이터 규칙들은 미리 결정된 가격들을 이용한 미리 결정된 사람들의 및/또는 하이엔드 서비스들의 우선순위매김을 포함한다.
일부 실시예들에서, 복수의 오퍼레이터 규칙들은 특정 서비스 및/또는 애플리케이션에 대한 균일 요율 요금제(flat rate tariff)를 포함한다.
일부 실시예들에서, 복수의 오퍼레이터 규칙들은 새로운 단말 출시 및/또는 서비스 출시에 대한 판촉 캠페인을 포함한다.
일부 실시예들에서, 입력 계층의 입력은 복수의 물리적 네트워크 파라미터들을 포함한다.
일부 실시예들에서, 복수의 물리적 네트워크 파라미터들은 이력적 및 현재 물리적 네트워크 파라미터들을 포함한다.
일부 실시예들에서, 복수의 물리적 네트워크 파라미터들은 사용자들의 수를 포함한다.
일부 실시예들에서, 복수의 물리적 네트워크 파라미터들은 사용자 당 트래픽을 포함한다.
일부 실시예들에서, 복수의 물리적 네트워크 파라미터들은 오버플로우 호들을 포함한다.
일부 실시예들에서, 복수의 물리적 네트워크 파라미터들은 서비스 유형과 요청을 포함한다.
일부 실시예들에서, 복수의 물리적 네트워크 파라미터들은 요구된 서비스 품질을 포함한다.
일부 실시예들에서, 복수의 물리적 네트워크 파라미터들은 서비스 품질과 사용자 경험 품질 사이의 관계를 포함한다.
일부 실시예들에서, 복수의 물리적 네트워크 파라미터들은 기지국의 전력 헤드룸을 포함한다.
일부 실시예들에서, 복수의 물리적 네트워크 파라미터들은 간섭들을 포함한다.
일부 실시예들에서, 복수의 물리적 네트워크 파라미터들은 기저대역 프로세싱 부하 및/또는 채널 용량을 포함한다.
일부 실시예들에서, 복수의 물리적 네트워크 파라미터들은 백홀 및/또는 프론트홀 대역폭의 사용량을 포함한다.
일부 실시예들에서, 복수의 물리적 네트워크 파라미터들은 물리적 자원 사용량에 관련된 네트워크 핵심 성과 지표를 포함한다.
일부 실시예들에서, 손실 함수는 요구된 서비스 품질 및/또는 요구된 경험 품질과 제공된 서비스 품질 및/또는 제공된 경험 품질 사이의 차이에 기초한다.
일부 실시예들에서, 손실 함수는 주문된 트래픽과 운반된 트래픽 사이의 차이에 기초한다.
일부 실시예들에서, 손실 함수는 추정된 네트워크 자원들과 현재 네트워크 자원들 사이의 차이에 기초한다.
일부 실시예들에서, 손실 함수는 예상된 수익과 현재 수익 사이의 차이에 기초된다.
일부 실시예들에서, 출력 계층의 출력은 예상 못한 결과들의 경우에 및/또는 미리 결정된 선호들에 반하는 결과들의 경우에 미리 결정된 승인 제어 규칙들에 의해 무시된다.
일부 실시예들에서, 중간 계층의 가중값들은 이력적 훈련 데이터에 기초하여 훈련된다.
일부 실시예들에서, 중간 계층의 가중값들은 오프라인으로 및/또는 동작 중에 훈련된다.
일부 실시예들에서, 중간 계층의 가중값들은 기지국 및/또는 네트워크 운영 및 유지보수를 위한 외부 서버 내부에서 훈련된다.
일부 실시예들에서, 이력 데이터는 프리프로세싱된다.
일부 실시예들에서, 중간 계층의 가중값들은 사용자 경험 품질의 평가를 위해 훈련되고, 가중값들은 사용자 경험 훈련 데이터의 출력으로서 모바일 전기통신 시스템에 대한 연결 품질의 레이팅에 대응하는 사용자 입력 값들에 기초하여 훈련된다.
일부 실시예들에서, 사용자 경험 훈련 데이터의 입력은 연결 셋업 성공률을 포함한다.
일부 실시예들에서, 사용자 경험 훈련 데이터의 입력은 핸드오버 성공률을 포함한다.
일부 실시예들에서, 사용자 경험 훈련 데이터의 입력은 연결 비용을 포함한다.
일부 실시예들에서, 사용자 경험 훈련 데이터의 입력은 연결 신뢰도를 포함한다.
일부 실시예들에서, 사용자 경험 훈련 데이터의 입력은 연결 스루풋을 포함한다.
일부 실시예들에서, 사용자 경험 훈련 데이터의 입력은 연결 지연을 포함한다.
일부 실시예들은 모바일 전기통신 시스템을 위한 사용자 장비로서, 위에서 논의된 바와 같이, 머신 러닝 알고리즘의 출력에 기초한 승인 허가 조건을 포함하는 모바일 전기통신 시스템에 대한 연결 요청에 응답하여 라디오 자원 제어 메시지를 수신하도록 구성되는 회로부를 포함하는, 사용자 장비와 관계가 있다.
사용자 장비는 스마트폰, VR 디바이스, 랩톱 등일 수 있거나 또는 그러한 것을 포함할 수 있다. 그 회로부는 프로세서, 마이크로프로세서, 전용 회로, 메모리, 스토리지, 라디오 인터페이스, 무선 인터페이스, 네트워크 인터페이스 등, 예컨대, 본 명세서에서 설명된 바와 같은 기능들을 성취하기 위해 사용자 장비에 포함되는 전형적인 전자 컴포넌트들 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일부 실시예들에서, 승인 허가 조건은, 위에서 논의된 바와 같이, 모바일 전기통신 시스템에 대한 연결 요청이 수락될 시간을 나타내는 타이머를 포함한다.
일부 실시예들에서, 회로부는 위에서 논의된 바와 같이, 모바일 전기통신 시스템에 대한 연결 품질의 레이팅에 대응하는 사용자 입력 값을 송신하도록 추가로 구성된다.
일부 실시예들에서, 본 명세서에서 설명되는 바와 같은 네트워크 엔티티와 본 명세서에서 설명되는 바와 같은 사용자 장비가 승인 제어 시스템을 구성하며 그리고/또는 모바일 전기통신 시스템 (네트워크)의 일부이다.
일부 실시예들은 모바일 전기통신 시스템에 대한 수신된 연결 요청의 승인 제어를 수행하는 방법과 관계가 있으며, 그 방법은 다음을 포함한다:
복수의 승인 제어 계층들에 기초하여 승인 제어를 수행하는 단계.
그 방법은 네트워크 엔티티에 대해 그리고 사용자 장비에 대해 본 명세서에서 논의되는 바와 같은 임의의 추가의 단계들을 포함할 수 있다.
일부 실시예들은 모바일 전기통신 시스템에 대한 수신된 연결 요청의 승인 제어를 수행하는 방법과 관계가 있으며, 그 방법은 다음을 포함한다:
복수의 승인 제어 계층들에 대해 생성된 머신 러닝 알고리즘의 출력에 기초하여 승인 제어를 수행하는 단계.
그 방법은 네트워크 엔티티에 대해 그리고 사용자 장비에 대해 본 명세서에서 논의되는 바와 같은 임의의 추가의 단계들을 포함할 수 있다.
본 명세서에서 설명되는 바와 같은 방법들은 또한, 컴퓨터 및/또는 프로세서 상에서 수행될 때, 컴퓨터 및/또는 프로세서가 방법을 수행하게 하는 컴퓨터 프로그램으로서 일부 실시예들에서 구현된다. 일부 실시예들에서, 또한 위에서 설명된 프로세서와 같은 프로세서에 의해 실행될 때, 본 명세서에서 설명되는 방법들이 수행되게 하는 컴퓨터 프로그램 제품을 내부에 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 기록 매체가 제공된다.
도 2로 가면, 지연된 라디오 자원 제어 연결 셋업 시퀀스의 일 실시예가 예시된다.
10에서 UE(6)는 RRC 연결 셋업 요청을 포함하는 랜덤 액세스 요청을 RACH를 통해 이 실시예에서 gNB인 네트워크 엔티티(NE)(7)에 송신한다. 이 실시예에서, 이는 경합 기반 RACH이다. NE(7)는 확립 원인을 체크하고 ML 알고리즘, 이 실시예에서 네트워크 엔티티(7)(위에서 논의된 바와 같음)에서 전개되는 훈련된 신경망에 따라, 임의의 추가 사용자 요청들 또는 서비스 요청들의 예측에 기초하여, 네트워크 엔티티(7)가 승인 허가 또는 승인 거부, 즉, 연결 제어가 수락될 수 있는지의 여부(본 명세서에서 논의된 바와 같음)를 결정한다.
수신된 연결 요청이 그 순간에 수락될 수 없으면, 네트워크 엔티티(7)는 11에서 승인 허가 조건을 포함하는 RRC 셋업 메시지를 전송한다. 이 실시예에서, 승인 허가 조건은 (본 명세서에서 논의되는 바와 같이) 셋업 절차가 수락될 수 있을 (장래) 시간을 나타내는 타이머를 포함한다. 그 타이머, 즉, UE(6)가 수락되기까지 UE(6)가 기다릴 시간의 양은 훈련된 ML 알고리즘으로부터 출력되는 예측된 네트워크 혼잡 레벨, 가용 자원들, 잠재적인 경합 UE들, 사용자 기대 등에 따라 달라진다. 한편, 네트워크 엔티티(7)는 타이머가 만료된 후 메시지가 UE(6)로부터 수신되지 않으면 해제될 수신된 연결 요청에 대한 네트워크 자원들을 유지한다.
위의 조건들이 충족되고 UE(6)가 RRC Connected 모드로 이동한 후, UE(6)는 12에서 셋업 메시지의 수신을 확인응답한다.
도 3은 네트워크 엔티티(7)에 의해 수행되는 승인 제어의 제1 실시예를 도시한다.
80에서 UE(6)는 연결 요청을 NE(7)에 송신한다. NE(7)는 복수의 승인 제어 계층들, 여기서, 서비스 레벨 계층, 네트워크 레벨 계층 및 사용자 레벨 계층(본 명세서에서 논의되는 바와 같음)을 포함하는 승인 제어기(ACL)(35)(별도의 유닛으로서 묘사되는 예시 목적을 위함)를 포함한다. ACL(35)(NE(7)의 일부임)은 80a에서 수신된 연결 요청을 받아들이고 (본 명세서에서 논의되는 바와 같이) 복수의 승인 제어 계층들에 기초하여 승인 제어를 수행한다. ACL(35)은 (본 명세서에서 논의되는 바와 같이) 서비스 레벨 합의, 네트워크 상황 및 사용자 요건에 기초하여 수신된 연결 요청의 승인 허가 또는 승인 거부를 결정한다. 이 실시예에서, ACL(35)은 80b에서 승인 허가를 결정한다. NE(7)는 81에서 승인 허가를 UE(6)에 송신하며, UE는 82에서 자신의 수신을 확인응답하고 모바일 전기통신 시스템에 연결한다.
다른 실시예에서, NE(7)는 81에서 승인 허가 조건을 포함하는 RRC 셋업 메시지를 송신한다. 이러한 실시예에서, 승인 허가 조건은 (본 명세서에서 논의되는 바와 같이) 셋업 절차가 수락될 수 있을 (장래) 시간을 나타내는 타이머를 포함한다. 그 타이머는 즉 UE(6)가 수락되기까지 UE(6)가 기다릴 시간의 양이다. 한편, NE(7)는 타이머가 만료된 후 메시지가 UE(6)로부터 수신되지 않으면 해제될 수신된 연결 요청에 대한 네트워크 자원들을 유지한다. 위의 조건들이 충족되고 UE(6)가 RRC Connected 모드로 이동한 후, UE(6)는 82에서 셋업 메시지의 수신을 확인응답한다.
도 4는 훈련 스테이지에서의 신경망(20)의 일 실시예를 블록도로 도시한다.
이 실시예에서, 훈련 스테이지에서의 신경망(20)은 네트워크 엔티티(7)에서 전개되고 입력 계층(22)에서 이력 데이터(21)를 포함하는 데이터 저장 디바이스로부터의 입력을 획득한다. 이 실시예에서, 위에서 설명된 바와 같이, 그 입력은 복수의 (이력) 하이 레벨 환경들, 복수의 (이력) 오퍼레이터 규칙들을 포함하고 복수의 (이력) 물리적 네트워크 파라미터들을 포함한다.
입력 계층(22)의 노드들은 중간 계층(23)의 제1 노드들에 연결된다. 중간 계층(23)은 계산들을 수행하고 마지막 노드들은 출력 계층에 연결되며, 출력 계층은 실제 결과들의 예측들을 출력한다. 이 실시예에서, 그 출력은, 위에서 설명된 바와 같이, 복수의 연결 제한들, 복수의 예측된 네트워크 상황 표시자들 및 서비스 품질 승인 제어 규칙을 포함한다.
손실 함수(25)는 예측된 결과와 저장된 이력 데이터(21)로부터 획득된 실제 결과들을 비교하고 역전파 알고리즘을 사용하여 신경망(20)의 예측 정확도를 증가시키기 위하여 신경망(20)의 가중값들을 업데이트한다.
도 5는 추론 스테이지에서의 신경망(30)의 일 실시예를 블록도로 도시한다.
신경망(30)은 도 3의 훈련된 신경망(20)에 대응하고 추론을 위해 네트워크 엔티티(7)에서 전개되며, 입력 계층(32), 중간 계층(33) 및 출력 계층(34)은 도 3에서와 같은 동일한 구조를 갖는다. 신경망(30)은 실제(실시간) 데이터(31)를 획득하고 예측들을 세 개의 승인 제어 계층들, 즉, 서비스 레벨 계층, 네트워크 레벨 계층 및 사용자 레벨 계층을 포함하는 승인 제어기(35)에 출력한다. 승인 제어기(35)는 승인 허가 또는 승인 거부를 결정하고 시그널링을 네트워크 제어 평면 (AMF/RRM)(36)에 전송한다. 그 결과, 새로운 호 또는 트래픽이 제한된다.
예상 못한 결과들의 경우 승인 제어기는 미리 결정된 승인 제어 규칙들(37)을 포함하고 미리 결정된 승인 제어 규칙들로 신경망(30)의 출력을 무시한다.
도 6은 네트워크 엔티티(7)에 의해 수행되는 승인 제어의 제2 실시예를 도시한다.
90에서 UE(6)는 연결 요청을 NE(7)에 송신한다. NE(7)는 복수의 승인 제어 계층들, 여기서, 서비스 레벨 계층, 네트워크 레벨 계층 및 사용자 레벨 계층(본 명세서에서 논의되는 바와 같음)을 포함하는 도 5로부터의 승인 제어기(ACL)(35)(별도의 유닛으로서 묘사되는 예시 목적을 위함)를 포함한다. ACL(35)(NE(7)의 일부임)은 90a에서 수신된 연결 요청을 받아들이고 (본 명세서에서 논의되는 바와 같이) 복수의 승인 제어 계층들에 대해 90b에서 생성된, ML 알고리즘, 여기서 도 5로부터의 훈련된 신경망(NN)(30)의 출력에 기초하여 승인 제어를 수행한다. ACL(35)은 (본 명세서에서 논의되는 바와 같이) 서비스 레벨 합의, 네트워크 상황 및 사용자 요건에 따라 생성된 NN(30)(ML 알고리즘)의 출력에 기초하여 수신된 연결 요청의 승인 허가 또는 승인 거부를 결정한다. 이 실시예에서, ACL(35)은 90c에서 승인 허가를 결정한다. NE(7)는 91에서 승인 허가를 UE(6)에 송신하며, UE는 92에서 자신의 수신을 확인응답하고 모바일 전기통신 시스템에 연결한다.
도 7은 핸드오버 상황에서 네트워크 엔티티(7b)에 의해 수행되는 승인 제어의 제3 실시예를 도시한다.
70에서 소스 네트워크 엔티티 NE(7a)는 핸드오버 요청을 타깃 네트워크 엔티티(7b)에 전송하며, 타깃 네트워크 엔티티는 핸드오버를 확인응답한다. 70a에서 UE(6)는 연결 요청을 타깃 NE(7b)에 송신한다. 타깃 NE(7b)는 복수의 승인 제어 계층들, 여기서, 서비스 레벨 계층, 네트워크 레벨 계층 및 사용자 레벨 계층(본 명세서에서 논의되는 바와 같음)을 포함하는 도 5로부터의 승인 제어기(ACL)(35)(별도의 유닛으로서 묘사되는 예시 목적을 위함)를 포함한다. ACL(35)(타깃 NE(7b)의 일부임)은 70b에서 수신된 연결 요청을 받아들이고 (본 명세서에서 논의되는 바와 같이) 복수의 승인 제어 계층들에 대해 70c에서 생성된, ML 알고리즘, 여기서 도 5로부터의 훈련된 신경망(NN)(30)의 출력에 기초하여 승인 제어를 수행한다. ACL(35)은 (본 명세서에서 논의되는 바와 같이) 서비스 레벨 합의, 네트워크 상황 및 사용자 요건에 따라 생성된 NN(30)(ML 알고리즘)의 출력에 기초하여 수신된 연결 요청의 승인 허가 또는 승인 거부를 결정한다. 이 실시예에서, ACL(35)은 70d에서 승인 허가를 결정한다. 타깃 NE(7b)는 71에서 승인 허가를 UE(6)에 송신하며, UE는 72에서 자신의 수신을 확인응답하고 모바일 전기통신 시스템에 타깃 NE(7b)를 통해 연결한다.
본 개시의 실시예들을 구현하는데 사용되는 UE(6) 및 네트워크 엔티티(NE)(7)(예컨대, NR eNB/gNB)와 UE(6)와 NE(7) 사이의 통신(104)의 실시예가 도 8의 참조 하에 논의된다.
UE(6)는 송신기(101), 수신기(102) 및 제어기(103)를 가지며, 일반적으로, 송신기(101), 수신기(102) 및 제어기(103)의 기술적 기능은 통상의 기술자에게 공지되어 있고, 따라서, 그것들의 더 상세한 설명은 생략된다.
NE(7)는 송신기(105), 수신기(106) 및 제어기(107)를 가지며, 또한 여기서, 일반적으로, 송신기(105), 수신기(106) 및 제어기(107)의 기능은 통상의 기술자에게 공지되어 있고, 따라서, 그것들의 더 상세한 설명은 생략된다.
통신 경로(104)는 UE(6)에서부터 NE(7)까지의 업링크 경로(104a)와 NE(7)에서부터 UE(6)까지의 다운링크 경로(104b)를 갖는다.
동작 동안, UE(6)의 제어기(103)는 수신기(102)에서 다운링크 경로(104b)를 통해 다운링크 신호들의 수신을 제어하고 제어기(103)는 송신기(101)를 통해 업링크 경로(104a)를 통한 업링크 신호들의 송신을 제어한다.
마찬가지로, 동작 동안, NE(7)의 제어기(107)는 송신기(105)를 통해 다운링크 경로(104b)를 통한 다운링크 신호들의 송신을 제어하고 제어기(107)는 수신기(106)에서 업링크 경로(104a)를 통한 업링크 신호들의 수신을 제어한다.
이하에서, 범용 컴퓨터(130)의 일 실시예가 도 9를 참조하여 설명된다.
컴퓨터(130)는 기본적으로 본 명세서에서 설명되는 바와 같은 임의의 유형의 네트워크 엔티티, 기지국 또는 뉴 라디오(new radio) 기지국, 송신 및 수신 포인트, 또는 사용자 장비로서 기능을 할 수 있도록 구현될 수 있다. 컴퓨터는 컴포넌트들(131 내지 141)을 가지며, 이는, 본 명세서에서 설명되는 바와 같이, 기지국들의 회로부들 중 임의의 하나와 같은 회로부와, 사용자 장비들을 형성할 수 있다.
본 명세서에서 설명되는 바와 같은 방법들을 수행하는 소프트웨어, 펌웨어, 프로그램들 등을 사용하는 실시예들이 컴퓨터(130) 상에 설치될 수 있으며, 그때 컴퓨터는 구체적인 실시예에 적합할 수 있도록 구성된다.
컴퓨터(130)는 CPU(131)(Central Processing Unit)를 갖고, 이 CPU는, 예를 들어, 판독전용 메모리(ROM)(132)에 저장되는, 스토리지(137)에 저장되고 랜덤 액세스 메모리(RAM)(133) 안으로 로딩되는, 각각의 드라이브(139)에 삽입될 수 있는 매체(140) 상에 저장되는 등의 프로그램들에 따라, 본 명세서에서 설명되는 바와 같은 다양한 유형들의 절차들 및 방법들을 실행할 수 있다.
CPU(131), ROM(132) 및 RAM(133)은 버스(141)와 연결되며, 버스는 결국 입력/출력 인터페이스(134)에 연결된다. CPU들, 메모리들 및 스토리지들의 수는 단지 예시적이고, 관련 기술분야의 통상의 기술자는 컴퓨터(130)가 기지국 또는 사용자 장비로서 기능을 할 때, 발생하는 특정 요건들을 충족시키기 위해 그에 따라 적응되고 구성될 수 있다는 것을 이해할 것이다.
입력/출력 인터페이스(134)에서, 여러 컴포넌트들, 즉, 입력(135), 출력(136), 스토리지(137), 통신 인터페이스(138), 및 매체(140)(콤팩트 디스크, 디지털 비디오 디스크, 콤팩트 플래시 메모리 등)가 삽입될 수 있는 드라이브(139)가 접속된다.
입력(135)은 포인터 디바이스(마우스, 그래픽 테이블 등), 키보드, 마이크로폰, 카메라, 터치스크린 등일 수 있다.
출력(136)은 디스플레이(액정 디스플레이, 음극선관 디스플레이, 광 방출 다이오드 디스플레이 등), 라우드스피커들 등을 가질 수 있다.
스토리지(137)는 하드 디스크, 고체 상태 드라이브 등을 가질 수 있다.
통신 인터페이스(138)는, 예를 들어, 로컬 영역 네트워크(local area network)(LAN), 무선 국부 영역 네트워크(wireless local area network)(WLAN), 모바일 전기통신 시스템(GSM, UMTS, LTE, NR 등), 블루투스, 적외선 등을 통해 통신하도록 적응될 수 있다.
위의 설명은 컴퓨터(130)의 예시적인 구성에만 관련된다는 것에 주의해야 한다. 대체 구성들이 추가적인 또는 다른 센서들, 저장 디바이스들, 인터페이스들 등으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 통신 인터페이스(138)는 언급된 UMTS, LTE 및 NR과는 다른 무선 액세스 기술들을 지원할 수 있다.
컴퓨터(130)가 기지국으로서 기능을 할 때, 통신 인터페이스(138)는 각각의 에어 인터페이스(예컨대, E-UTRA 프로토콜들 OFDMA(다운링크) 및 SC-FDMA(업링크)을 제공함)와 네트워크 인터페이스들(예를 들어 S1-AP, GTP-U, S1-MME, X2-AP 등과 같은 프로토콜들을 구현함)을 추가로 가질 수 있다. 더구나, 컴퓨터(130)는 하나 이상의 안테나들 및/또는 안테나 어레이를 가질 수 있다. 본 개시는 이러한 프로토콜들의 임의의 독특한 요소들로 제한되지 않는다.
도 10은 승인 제어를 수행하기 위한 방법(50)의 제1 실시예를 흐름도로 도시한다.
51에서, 승인 제어는, 본 명세서에서 논의되는 바와 같이, 복수의 승인 제어 계층들에 기초하여 수행된다.
도 11은 승인 제어를 수행하기 위한 방법(60)의 제2 실시예를 흐름도로 도시한다.
61에서, 승인 제어는, 본원에서 논의되는 바와 같이, 복수의 승인 제어 계층들에 대해 생성된 머신 러닝 알고리즘의 출력에 기초하여 수행된다.
본 명세서에서 설명되고 첨부의 청구항들에서 청구되는 모든 유닛들 및 엔티티들은, 달리 언급되지 않으면, 예를 들어 칩 상의 집적 회로 로직으로서 구현될 수 있고, 이러한 유닛들 및 엔티티들에 의해 제공되는 기능은, 달리 언급되지 않으면, 소프트웨어에 의해 구현될 수 있다.
위에서 설명된 본 개시의 실시예들이 구현되는 한, 적어도 부분적으로는, 소프트웨어 제어식 데이터 프로세싱 장치를 사용하여, 이러한 소프트웨어 제어 및 송신을 제공하는 컴퓨터 프로그램, 이러한 컴퓨터 프로그램이 제공되는 스토리지 또는 다른 매체는 본 개시의 양태들로서 구상된다는 것이 이해될 것이다.
본 기술은 아래에서 설명되는 바와 같이 또한 구성될 수 있다는 것에 주의한다.
(1) 모바일 전기통신 시스템을 위한 네트워크 엔티티로서, 모바일 전기통신 시스템에 대한 수신된 연결 요청의 승인 제어 ― 승인 제어는 복수의 승인 제어 계층들에 기초하여 수행됨 ― 를 수행하도록 구성되는 회로부를 포함하는, 네트워크 엔티티.
(2) (1)에 있어서, 복수의 승인 제어 계층들은 서비스 레벨 합의에 기초하여 수신된 연결 요청의 승인 허가 또는 승인 거부를 결정하도록 구성되는 서비스 레벨 계층을 포함하는, 네트워크 엔티티.
(3) (1) 또는 (2)에 있어서, 복수의 승인 제어 계층들은 네트워크 상황에 기초하여 수신된 연결 요청의 승인 허가 또는 승인 거부를 결정하도록 구성되는 네트워크 레벨 계층을 포함하는, 네트워크 엔티티.
(4) (1) 내지 (3) 중 어느 하나의 것에 있어서, 복수의 승인 제어 계층들은 사용자 요건에 기초하여 수신된 연결 요청의 승인 허가 또는 승인 거부를 결정하도록 구성되는 사용자 레벨 계층을 포함하는, 네트워크 엔티티.
(5) (1) 내지 (4) 중 어느 하나의 것에 있어서, 회로부는 승인 허가 조건을 포함하는 수신된 연결 요청에 응답하여 라디오 자원 제어 메시지를 송신하도록 추가로 구성되는, 네트워크 엔티티.
(6) (4) 또는 (5)에 있어서, 사용자 레벨 계층에서의 수신된 연결 요청의 승인 허가 또는 승인 거부의 결정은 네트워크 자원들에 기초하는, 네트워크 엔티티.
(7) (6)에 있어서, 현존 및 장래 연결들을 위한 풍부한 네트워크 자원들에 대해, 사용자 레벨 계층은 자신의 진행중인 서비스들로 수신된 연결 요청의 승인 허가를 결정하는, 네트워크 엔티티.
(8) (6) 또는 (7)에 있어서, 현존 연결들을 위한 풍부한 네트워크 자원들에 대해, 사용자 레벨 계층은 높은 우선순위 연결 요청들에 대해 수신된 연결 요청의 승인 허가를 결정하는, 네트워크 엔티티.
(9) (6) 내지 (8) 중 어느 하나의 것에 있어서, 제한된 네트워크 자원들에 대해, 사용자 레벨 계층은 높은 확률로 낮은 네트워크 자원들을 요구하는 높은 우선순위 연결 요청들에 대해 수신된 연결 요청의 승인 허가를 결정하는, 네트워크 엔티티.
(10) (6) 내지 (9) 중 어느 하나의 것에 있어서, 제한된 네트워크 자원들에 대해, 사용자 레벨 계층은 중간 확률로 높은 네트워크 자원들을 요구하는 높은 우선순위 연결 요청들에 대해 수신된 연결 요청의 승인 허가를 결정하는, 네트워크 엔티티.
(11) (6) 내지 (10) 중 어느 하나의 것에 있어서, 제한된 네트워크 자원들에 대해, 사용자 레벨 계층은 중간 확률로 낮은 네트워크 자원들을 요구하는 낮은 우선순위 연결 요청들에 대해 수신된 연결 요청의 승인 허가를 결정하는, 네트워크 엔티티.
(12) (6) 내지 (11) 중 어느 하나의 것에 있어서, 제한된 네트워크 자원들에 대해, 사용자 레벨 계층은 낮은 확률로 높은 네트워크 자원들을 요구하는 낮은 우선순위 연결 요청들에 대해 수신된 연결 요청의 승인 허가를 결정하는, 네트워크 엔티티.
(13) (6) 내지 (12) 중 어느 하나의 것에 있어서, 부족한 네트워크 자원들에 대해, 사용자 레벨 계층은 높은 우선순위 연결 요청들에 대해서만 수신된 연결 요청의 승인 허가를 결정하는, 네트워크 엔티티.
(14) 모바일 전기통신 시스템을 위한 네트워크 엔티티로서, 모바일 전기통신 시스템에 대한 수신된 연결 요청의 승인 제어 ― 승인 제어는 복수의 승인 제어 계층들에 대해 생성된 머신 러닝 알고리즘의 출력에 기초하여 수행됨 ― 를 수행하도록 구성되는 회로부를 포함하는, 네트워크 엔티티.
(15) (14)에 있어서, 복수의 승인 제어 계층들은 서비스 레벨 합의에 따라 생성된 머신 러닝 알고리즘의 출력에 기초하여 수신된 연결 요청의 승인 허가 또는 승인 거부를 결정하도록 구성되는 서비스 레벨 계층을 포함하는, 네트워크 엔티티.
(16) (14) 또는 (15)에 있어서, 복수의 승인 제어 계층들은 네트워크 상황에 따라 생성된 머신 러닝 알고리즘의 출력에 기초하여 수신된 연결 요청의 승인 허가 또는 승인 거부를 결정하도록 구성되는 네트워크 레벨 계층을 포함하는, 네트워크 엔티티.
(17) (14) 내지 (16) 중 어느 하나의 것에 있어서, 복수의 승인 제어 계층들은 사용자 요건에 따라 생성된 머신 러닝 알고리즘의 출력에 기초하여 수신된 연결 요청의 승인 허가 또는 승인 거부를 결정하도록 구성되는 사용자 레벨 계층을 포함하는, 네트워크 엔티티.
(18) (14) 내지 (17) 중 어느 하나의 것에 있어서, 회로부는 머신 러닝 알고리즘의 출력에 기초한 승인 허가 조건을 포함하는 수신된 연결 요청에 응답하여 라디오 자원 제어 메시지를 송신하도록 추가로 구성되는, 네트워크 엔티티.
(19) (18)에 있어서, 승인 허가 조건은 모바일 전기통신 시스템에 대한 연결 요청이 수락될 시간을 나타내는 타이머를 포함하는, 네트워크 엔티티.
(20) (19)에 있어서, 회로부는 네트워크 자원들을 예약하도록 추가로 구성되고, 네트워크 자원들은 타이머가 만료된 후 메시지가 수신되는 경우에 모바일 전기통신 시스템에 대한 연결 요청을 위해서만 유지되는, 네트워크 엔티티.
(21) (18) 내지 (20) 중 어느 하나의 것에 있어서, 회로부는 송신 및 수신 갭들 또는 지연된 라디오 자원 제어 재개 절차를 겪을 수 있는 사용자 장비의 표시를 위한 할당 및 보유 우선순위 파라미터를 수정하도록 추가로 구성되는, 네트워크 엔티티.
(22) (14) 내지 (21) 중 어느 하나의 것에 있어서, 머신 러닝 알고리즘의 출력은 장래 연결 요청들 및 그것들의 서비스 요건들의 예측을 포함하는, 네트워크 엔티티.
(23) (14) 내지 (22) 중 어느 하나의 것에 있어서, 머신 러닝 알고리즘의 출력은 생성된 승인 제어 규칙들을 포함하는, 네트워크 엔티티.
(24) (23)에 있어서, 승인 제어는 미리 결정된 승인 제어 규칙들에 기초하여 추가로 수행되는, 네트워크 엔티티.
(25) (14) 내지 (24) 중 어느 하나의 것에 있어서, 머신 러닝 알고리즘은 입력 계층, 가중값들을 포함하는 중간 계층 및 출력 계층을 포함하는 신경망을 포함하고, 머신 러닝 알고리즘의 출력은 출력 계층의 출력에 기초하는, 네트워크 엔티티.
(26) (25)에 있어서, 신경망은 손실 함수를 포함하는, 네트워크 엔티티.
(27) (25) 또는 (26)에 있어서, 신경망의 출력 계층의 출력은 복수의 연결 제한들을 포함하는, 네트워크 엔티티.
(28) (27)에 있어서, 복수의 연결 제한들은 제한 시작의 타이밍을 포함하는, 네트워크 엔티티.
(29) (27) 또는 (28)에 있어서, 복수의 연결 제한들은 제한 시작의 로케이션을 포함하는, 네트워크 엔티티.
(30) (27) 내지 (29) 중 어느 하나의 것에 있어서, 복수의 연결 제한들은 제한된 서비스들의 유형을 포함하는, 네트워크 엔티티.
(31) (27) 내지 (30) 중 어느 하나의 것에 있어서, 복수의 연결 제한들은 제한된 사용자들과 이들 사용자들을 위한 네트워크 액션들을 포함하는, 네트워크 엔티티.
(32) (27) 내지 (31) 중 어느 하나의 것에 있어서, 복수의 연결 제한들은 제한 종료의 기준들을 포함하는, 네트워크 엔티티.
(33) (25) 내지 (32) 중 어느 하나의 것에 있어서, 신경망의 출력 계층의 출력은 장래 시간 및 로케이션을 나타내는 복수의 예측된 네트워크 상황 표시자들을 포함하는, 네트워크 엔티티.
(34) (33)에 있어서, 복수의 예측된 네트워크 상황 표시자들은 예측된 가용 자원들을 포함하는, 네트워크 엔티티.
(35) (33) 또는 (34)에 있어서, 복수의 예측된 네트워크 상황 표시자들은 예측된 사용자 수를 포함하는, 네트워크 엔티티.
(36) (33) 내지 (35) 중 어느 하나의 것에 있어서, 복수의 예측된 네트워크 상황 표시자들은 예측된 서비스 사용량을 포함하는, 네트워크 엔티티.
(37) (33) 내지 (36) 중 어느 하나의 것에 있어서, 복수의 예측된 네트워크 상황 표시자들은 예측된 트래픽 부하를 포함하는, 네트워크 엔티티.
(38) (33) 내지 (37) 중 어느 하나의 것에 있어서, 복수의 예측된 네트워크 상황 표시자들은 예측된 간섭을 포함하는, 네트워크 엔티티.
(39) (33) 내지 (38) 중 어느 하나의 것에 있어서, 복수의 예측된 네트워크 상황 표시자들은 기지국의 예측된 전력 헤드룸을 포함하는, 네트워크 엔티티.
(40) (33) 내지 (39) 중 어느 하나의 것에 있어서, 복수의 예측된 네트워크 상황 표시자들은 예측된 기저대역 프로세싱 부하를 포함하는, 네트워크 엔티티.
(41) (33) 내지 (40) 중 어느 하나의 것에 있어서, 복수의 예측된 네트워크 상황 표시자들은 백홀 및/또는 프론트홀 대역폭의 예측된 사용량을 포함하는, 네트워크 엔티티.
(42) (25) 내지 (41) 중 어느 하나의 것에 있어서, 신경망의 출력 계층의 출력은 서비스 품질 승인 제어 규칙을 포함하는, 네트워크 엔티티.
(43) (25) 내지 (42) 중 어느 하나의 것에 있어서, 입력 계층의 입력은 복수의 하이 레벨 환경들을 포함하는, 네트워크 엔티티.
(44) (43)에 있어서, 복수의 하이 레벨 환경들은 일반 및/또는 특수 환경 정책을 포함하는, 네트워크 엔티티.
(45) (43) 또는 (44)에 있어서, 복수의 하이 레벨 환경들은 모바일 전기통신 서비스들에 대한 정부 규제를 포함하는, 네트워크 엔티티.
(46) (25) 내지 (45) 중 어느 하나의 것에 있어서, 입력 계층의 입력은 복수의 오퍼레이터 규칙들을 포함하는, 네트워크 엔티티.
(47) (46)에 있어서, 복수의 오퍼레이터 규칙들은 미리 결정된 가격들을 이용한 미리 결정된 사람들의 및/또는 하이엔드 서비스들의 우선순위매김을 포함하는, 네트워크 엔티티.
(48) (46) 또는 (47)에 있어서, 복수의 오퍼레이터 규칙들은 특정 서비스 및/또는 애플리케이션에 대한 균일 요율 요금제를 포함하는, 네트워크 엔티티.
(49) (46) 내지 (48) 중 어느 하나의 것에 있어서, 복수의 오퍼레이터 규칙들은 새로운 단말 출시 및/또는 서비스 출시에 대한 판촉 캠페인을 포함하는, 네트워크 엔티티.
(50) (25) 내지 (49) 중 어느 하나의 것에 있어서, 입력 계층의 입력은 복수의 물리적 네트워크 파라미터들을 포함하는, 네트워크 엔티티.
(51) (50)에 있어서, 복수의 물리적 네트워크 파라미터들은 이력적 및 현재 물리적 네트워크 파라미터들을 포함하는, 네트워크 엔티티.
(52) (50) 또는 (51)에 있어서, 복수의 물리적 네트워크 파라미터들은 사용자 수를 포함하는, 네트워크 엔티티.
(53) (50) 내지 (52) 중 어느 하나의 것에 있어서, 복수의 물리적 네트워크 파라미터들은 사용자 당 트래픽을 포함하는, 네트워크 엔티티.
(54) (50) 내지 (53) 중 어느 하나의 것에 있어서, 복수의 물리적 네트워크 파라미터들은 오버플로우 호들을 포함하는, 네트워크 엔티티.
(55) (50) 내지 (54) 중 어느 하나의 것에 있어서, 복수의 물리적 네트워크 파라미터들은 서비스 유형과 요청을 포함하는, 네트워크 엔티티.
(56) (50) 내지 (55) 중 어느 하나의 것에 있어서, 복수의 물리적 네트워크 파라미터들은 요구된 서비스 품질을 포함하는, 네트워크 엔티티.
(57) (50) 내지 (56) 중 어느 하나의 것에 있어서, 복수의 물리적 네트워크 파라미터들은 서비스 품질과 사용자 경험 품질 사이의 관계를 포함하는, 네트워크 엔티티.
(58) (50) 내지 (57) 중 어느 하나의 것에 있어서, 복수의 물리적 네트워크 파라미터들은 기지국의 전력 헤드룸을 포함하는, 네트워크 엔티티.
(59) (50) 내지 (58) 중 어느 하나의 것에 있어서, 복수의 물리적 네트워크 파라미터들은 간섭들을 포함하는, 네트워크 엔티티.
(60) (50) 내지 (59) 중 어느 하나의 것에 있어서, 복수의 물리적 네트워크 파라미터들은 기저대역 프로세싱 부하 및/또는 채널 용량을 포함하는, 네트워크 엔티티.
(61) (50) 내지 (60) 중 어느 하나의 것에 있어서, 복수의 물리적 네트워크 파라미터들은 백홀 및/또는 프론트홀 대역폭의 사용량을 포함하는, 네트워크 엔티티.
(62) (50) 내지 (61) 중 어느 하나의 것에 있어서, 복수의 물리적 네트워크 파라미터들은 물리적 자원 사용량에 관련된 네트워크 핵심 성과 지표를 포함하는, 네트워크 엔티티.
(63) (26) 내지 (62) 중 어느 하나의 것에 있어서, 손실 함수는 요구된 서비스 품질 및/또는 요구된 경험 품질과 제공된 서비스 품질 및/또는 제공된 경험 품질 사이의 차이에 기초하는, 네트워크 엔티티.
(64) (26) 내지 (63) 중 어느 하나의 것에 있어서, 손실 함수는 주문된 트래픽과 운반된 트래픽 사이의 차이에 기초하는, 네트워크 엔티티.
(65) (26) 내지 (64) 중 어느 하나의 것에 있어서, 손실 함수는 추정된 네트워크 자원들과 현재 네트워크 자원들 사이의 차이에 기초하는, 네트워크 엔티티.
(66) (26) 내지 (65) 중 어느 하나의 것에 있어서, 손실 함수는 예상된 수익과 현재 수익 사이의 차이에 기초하는, 네트워크 엔티티.
(67) (26) 내지 (66) 중 어느 하나의 것에 있어서, 출력 계층의 출력은 예상 못한 결과들의 경우에 및/또는 미리 결정된 선호들에 반하는 결과들의 경우에 미리 결정된 승인 제어 규칙들에 의해 무시되는, 네트워크 엔티티.
(68) (26) 내지 (67) 중 어느 하나의 것에 있어서, 중간 계층의 가중값들은 이력적 훈련 데이터에 기초하여 훈련되는, 네트워크 엔티티.
(69) (68)에 있어서, 중간 계층의 가중값들은 오프라인으로 및/또는 동작 중에 훈련되는, 네트워크 엔티티.
(70) (68) 또는 (69)에 있어서, 중간 계층의 가중값들은 기지국 및/또는 네트워크 운영 및 유지보수를 위한 외부 서버 내부에서 훈련되는, 네트워크 엔티티.
(71) (68) 내지 (70) 중 어느 하나의 것에 있어서, 이력 데이터는 프리프로세싱되는, 네트워크 엔티티.
(72) (25) 내지 (71) 중 어느 하나의 것에 있어서, 중간 계층의 가중값들은 사용자 경험 품질의 평가를 위해 훈련되고, 가중값들은 사용자 경험 훈련 데이터의 출력으로서 모바일 전기통신 시스템에 대한 연결 품질의 레이팅에 대응하는 사용자 입력 값들에 기초하여 훈련되는, 네트워크 엔티티.
(73) (72)에 있어서, 사용자 경험 훈련 데이터의 입력이 연결 셋업 성공률을 포함하는, 네트워크 엔티티.
(74) (72) 또는 (73)에 있어서, 사용자 경험 훈련 데이터의 입력이 핸드오버 성공률을 포함하는, 네트워크 엔티티.
(75) (72) 내지 (74) 중 어느 하나의 것에 있어서, 사용자 경험 훈련 데이터의 입력이 연결 비용을 포함하는, 네트워크 엔티티.
(76) (72) 내지 (75) 중 어느 하나의 것에 있어서, 사용자 경험 훈련 데이터의 입력이 연결 신뢰도를 포함하는, 네트워크 엔티티.
(77) (72) 내지 (76) 중 어느 하나의 것에 있어서, 사용자 경험 훈련 데이터의 입력이 연결 스루풋을 포함하는, 네트워크 엔티티.
(78) (72) 내지 (77) 중 어느 하나의 것에 있어서, 사용자 경험 훈련 데이터의 입력이 연결 지연을 포함하는, 네트워크 엔티티.
(79) 모바일 전기통신 시스템을 위한 사용자 장비로서, 머신 러닝 알고리즘의 출력에 기초한 승인 허가 조건을 포함하는 모바일 전기통신 시스템에 대한 연결 요청에 응답하여 라디오 자원 제어 메시지를 수신하도록 구성되는 회로부를 포함하는, 사용자 장비.
(80) (79)에 있어서, 승인 허가 조건은 모바일 전기통신 시스템에 대한 연결 요청이 수락될 시간을 나타내는 타이머를 포함하는, 사용자 장비.
(81) (79) 또는 (80)의 사용자 장비에 있어서, 회로부는 모바일 전기통신 시스템에 대한 연결 품질의 레이팅에 대응하는 사용자 입력 값을 송신하도록 추가로 구성되는, 사용자 장비.
(82) 모바일 전기통신 시스템에 대한 수신된 연결 요청의 승인 제어를 수행하는 방법으로서,
복수의 승인 제어 계층들에 기초하여 승인 제어를 수행하는 단계를 포함하는, 방법.
(83) 모바일 전기통신 시스템에 대한 수신된 연결 요청의 승인 제어를 수행하는 방법으로서,
복수의 승인 제어 계층들에 대해 생성된 머신 러닝 알고리즘의 출력에 기초하여 승인 제어를 수행하는 단계를 포함하는, 방법.

Claims (83)

  1. 모바일 전기통신 시스템을 위한 네트워크 엔티티로서,
    상기 모바일 전기통신 시스템에 대한 수신된 연결 요청의 승인 제어 ― 상기 승인 제어는 복수의 승인 제어 계층들에 기초하여 수행됨 ― 를 수행하도록 구성되는 회로부
    를 포함하는, 네트워크 엔티티.
  2. 제1항에 있어서, 상기 복수의 승인 제어 계층들은 서비스 레벨 합의에 기초하여 상기 수신된 연결 요청의 승인 허가 또는 승인 거부를 결정하도록 구성되는 서비스 레벨 계층을 포함하는, 네트워크 엔티티.
  3. 제1항에 있어서, 상기 복수의 승인 제어 계층들은 네트워크 상황에 기초하여 상기 수신된 연결 요청의 승인 허가 또는 승인 거부를 결정하도록 구성되는 네트워크 레벨 계층을 포함하는, 네트워크 엔티티.
  4. 제1항에 있어서, 상기 복수의 승인 제어 계층들은 사용자 요건에 기초하여 상기 수신된 연결 요청의 승인 허가 또는 승인 거부를 결정하도록 구성되는 사용자 레벨 계층을 포함하는, 네트워크 엔티티.
  5. 제1항에 있어서, 상기 회로부는 상기 승인 허가 조건을 포함하는 수신된 연결 요청에 응답하여 라디오 자원 제어 메시지를 송신하도록 추가로 구성되는, 네트워크 엔티티.
  6. 제4항에 있어서, 상기 사용자 레벨 계층에서의 상기 수신된 연결 요청의 상기 승인 허가 또는 상기 승인 거부의 결정은 네트워크 자원들에 기초하는, 네트워크 엔티티.
  7. 제6항에 있어서, 현존 및 장래 연결들을 위한 풍부한 네트워크 자원들에 대해, 상기 사용자 레벨 계층은 자신의 진행중인 서비스들로 상기 수신된 연결 요청의 상기 승인 허가를 결정하는, 네트워크 엔티티.
  8. 제6항에 있어서, 현존 연결들을 위한 풍부한 네트워크 자원들에 대해, 상기 사용자 레벨 계층은 높은 우선순위 연결 요청들에 대해 상기 수신된 연결 요청의 상기 승인 허가를 결정하는, 네트워크 엔티티.
  9. 제6항에 있어서, 제한된 네트워크 자원들에 대해, 상기 사용자 레벨 계층은 높은 확률로 낮은 네트워크 자원들을 요구하는 높은 우선순위 연결 요청들에 대해 상기 수신된 연결 요청의 상기 승인 허가를 결정하는, 네트워크 엔티티.
  10. 제6항에 있어서, 제한된 네트워크 자원들에 대해, 상기 사용자 레벨 계층은 중간 확률로 높은 네트워크 자원들을 요구하는 높은 우선순위 연결 요청들에 대해 상기 수신된 연결 요청의 상기 승인 허가를 결정하는, 네트워크 엔티티.
  11. 제6항에 있어서, 제한된 네트워크 자원들에 대해, 상기 사용자 레벨 계층은 중간 확률로 낮은 네트워크 자원들을 요구하는 낮은 우선순위 연결 요청들에 대해 상기 수신된 연결 요청의 상기 승인 허가를 결정하는, 네트워크 엔티티.
  12. 제6항에 있어서, 제한된 네트워크 자원들에 대해, 상기 사용자 레벨 계층은 낮은 확률로 높은 네트워크 자원들을 요구하는 낮은 우선순위 연결 요청들에 대해 상기 수신된 연결 요청의 상기 승인 허가를 결정하는, 네트워크 엔티티.
  13. 제6항에 있어서, 부족한 네트워크 자원들에 대해, 상기 사용자 레벨 계층은 높은 우선순위 연결 요청들에 대해서만 상기 수신된 연결 요청의 상기 승인 허가를 결정하는, 네트워크 엔티티.
  14. 모바일 전기통신 시스템을 위한 네트워크 엔티티로서,
    상기 모바일 전기통신 시스템에 대한 수신된 연결 요청의 승인 제어 ― 상기 승인 제어는 복수의 승인 제어 계층들에 대해 생성된 머신 러닝 알고리즘의 출력에 기초하여 수행됨 ― 를 수행하도록 구성되는 회로부
    를 포함하는, 네트워크 엔티티.
  15. 제14항에 있어서, 상기 복수의 승인 제어 계층들은 서비스 레벨 합의에 따라 생성된 상기 머신 러닝 알고리즘의 상기 출력에 기초하여 상기 수신된 연결 요청의 승인 허가 또는 승인 거부를 결정하도록 구성되는 서비스 레벨 계층을 포함하는, 네트워크 엔티티.
  16. 제14항에 있어서, 상기 복수의 승인 제어 계층들은 네트워크 상황에 따라 생성된 상기 머신 러닝 알고리즘의 상기 출력에 기초하여 상기 수신된 연결 요청의 승인 허가 또는 승인 거부를 결정하도록 구성되는 네트워크 레벨 계층을 포함하는, 네트워크 엔티티.
  17. 제14항에 있어서, 상기 복수의 승인 제어 계층들은 사용자 요건에 따라 생성된 상기 머신 러닝 알고리즘의 상기 출력에 기초하여 상기 수신된 연결 요청의 승인 허가 또는 승인 거부를 결정하도록 구성되는 사용자 레벨 계층을 포함하는, 네트워크 엔티티.
  18. 제14항에 있어서, 상기 회로부는 상기 머신 러닝 알고리즘의 상기 출력에 기초한 승인 허가 조건을 포함하는 상기 수신된 연결 요청에 응답하여 라디오 자원 제어 메시지를 송신하도록 추가로 구성되는, 네트워크 엔티티.
  19. 제18항에 있어서, 상기 승인 허가 조건은 상기 모바일 전기통신 시스템에 대한 상기 연결 요청이 수락될 시간을 나타내는 타이머를 포함하는, 네트워크 엔티티.
  20. 제19항에 있어서, 상기 회로부는 네트워크 자원들을 예약하도록 추가로 구성되고, 상기 네트워크 자원들은 상기 타이머가 만료된 후 메시지가 수신되는 경우에 상기 모바일 전기통신 시스템에 대한 상기 연결 요청을 위해서만 유지되는, 네트워크 엔티티.
  21. 제18항에 있어서, 상기 회로부는 송신 및 수신 갭들 또는 지연된 라디오 자원 제어 재개 절차를 겪을 수 있는 사용자 장비의 표시를 위한 할당 및 보유 우선순위 파라미터를 수정하도록 추가로 구성되는, 네트워크 엔티티.
  22. 제14항에 있어서, 상기 머신 러닝 알고리즘의 상기 출력은 장래 연결 요청들 및 그것들의 서비스 요건들의 예측을 포함하는, 네트워크 엔티티.
  23. 제14항에 있어서, 상기 머신 러닝 알고리즘의 상기 출력은 생성된 승인 제어 규칙들을 포함하는, 네트워크 엔티티.
  24. 제23항에 있어서, 상기 승인 제어는 미리 결정된 승인 제어 규칙들에 기초하여 추가로 수행되는, 네트워크 엔티티.
  25. 제14항에 있어서, 상기 머신 러닝 알고리즘은 입력 계층, 가중값들을 포함하는 중간 계층 및 출력 계층을 포함하는 신경망을 포함하고, 상기 머신 러닝 알고리즘의 상기 출력은 상기 출력 계층의 출력에 기초하는, 네트워크 엔티티.
  26. 제25항에 있어서, 상기 신경망은 손실 함수를 포함하는, 네트워크 엔티티.
  27. 제25항에 있어서, 상기 신경망의 상기 출력 계층의 상기 출력은 복수의 연결 제한들을 포함하는, 네트워크 엔티티.
  28. 제27항에 있어서, 상기 복수의 연결 제한들은 제한 시작의 타이밍을 포함하는, 네트워크 엔티티.
  29. 제27항에 있어서, 상기 복수의 연결 제한들은 제한 시작의 로케이션을 포함하는, 네트워크 엔티티.
  30. 제27항에 있어서, 상기 복수의 연결 제한들은 제한된 서비스들의 유형을 포함하는, 네트워크 엔티티.
  31. 제27항에 있어서, 상기 복수의 연결 제한들은 제한된 사용자들과 이들 사용자들을 위한 네트워크 액션들을 포함하는, 네트워크 엔티티.
  32. 제27항에 있어서, 상기 복수의 연결 제한들은 제한 종료의 기준들을 포함하는, 네트워크 엔티티.
  33. 제25항에 있어서, 상기 신경망의 상기 출력 계층의 상기 출력은 장래 시간 및 로케이션을 나타내는 복수의 예측된 네트워크 상황 표시자들을 포함하는, 네트워크 엔티티.
  34. 제33항에 있어서, 상기 복수의 예측된 네트워크 상황 표시자들은 예측된 가용 자원들을 포함하는, 네트워크 엔티티.
  35. 제33항에 있어서, 상기 복수의 예측된 네트워크 상황 표시자들은 예측된 사용자 수를 포함하는, 네트워크 엔티티.
  36. 제33항에 있어서, 상기 복수의 예측된 네트워크 상황 표시자들은 예측된 서비스 사용량을 포함하는, 네트워크 엔티티.
  37. 제33항에 있어서, 상기 복수의 예측된 네트워크 상황 표시자들은 예측된 트래픽 부하를 포함하는, 네트워크 엔티티.
  38. 제33항에 있어서, 상기 복수의 예측된 네트워크 상황 표시자들은 예측된 간섭을 포함하는, 네트워크 엔티티.
  39. 제33항에 있어서, 상기 복수의 예측된 네트워크 상황 표시자들은 기지국의 예측된 전력 헤드룸을 포함하는, 네트워크 엔티티.
  40. 제33항에 있어서, 상기 복수의 예측된 네트워크 상황 표시자들은 예측된 기저대역 프로세싱 부하를 포함하는, 네트워크 엔티티.
  41. 제33항에 있어서, 상기 복수의 예측된 네트워크 상황 표시자들은 백홀 및/또는 프론트홀 대역폭의 예측된 사용량을 포함하는, 네트워크 엔티티.
  42. 제25항에 있어서, 상기 신경망의 상기 출력 계층의 상기 출력은 서비스 품질 승인 제어 규칙을 포함하는, 네트워크 엔티티.
  43. 제25항에 있어서, 상기 입력 계층의 상기 입력은 복수의 하이 레벨 환경들을 포함하는, 네트워크 엔티티.
  44. 제43항에 있어서, 상기 복수의 하이 레벨 환경들은 일반 및/또는 특수 환경 정책을 포함하는, 네트워크 엔티티.
  45. 제43항에 있어서, 상기 복수의 하이 레벨 환경들은 모바일 전기통신 서비스들에 대한 정부 규제를 포함하는, 네트워크 엔티티.
  46. 제25항에 있어서, 상기 입력 계층의 상기 입력은 복수의 오퍼레이터 규칙들을 포함하는, 네트워크 엔티티.
  47. 제46항에 있어서, 상기 복수의 오퍼레이터 규칙들은 미리 결정된 가격들을 이용한 미리 결정된 사람들의 및/또는 하이엔드 서비스들의 우선순위매김을 포함하는, 네트워크 엔티티.
  48. 제46항에 있어서, 상기 복수의 오퍼레이터 규칙들은 특정 서비스 및/또는 애플리케이션에 대한 균일 요율 요금제를 포함하는, 네트워크 엔티티.
  49. 제46항에 있어서, 상기 복수의 오퍼레이터 규칙들은 새로운 단말 출시 및/또는 서비스 출시에 대한 판촉 캠페인을 포함하는, 네트워크 엔티티.
  50. 제25항에 있어서, 상기 입력 계층의 상기 입력은 복수의 물리적 네트워크 파라미터들을 포함하는, 네트워크 엔티티.
  51. 제50항에 있어서, 상기 복수의 물리적 네트워크 파라미터들은 이력적 및 현재 물리적 네트워크 파라미터들을 포함하는, 네트워크 엔티티.
  52. 제50항에 있어서, 상기 복수의 물리적 네트워크 파라미터들은 사용자 수를 포함하는, 네트워크 엔티티.
  53. 제50항에 있어서, 상기 복수의 물리적 네트워크 파라미터들은 사용자 당 트래픽을 포함하는, 네트워크 엔티티.
  54. 제50항에 있어서, 상기 복수의 물리적 네트워크 파라미터들은 오버플로우 호들을 포함하는, 네트워크 엔티티.
  55. 제50항에 있어서, 상기 복수의 물리적 네트워크 파라미터들은 서비스 유형과 요청을 포함하는, 네트워크 엔티티.
  56. 제50항에 있어서, 상기 복수의 물리적 네트워크 파라미터들은 요구된 서비스 품질을 포함하는, 네트워크 엔티티.
  57. 제50항에 있어서, 상기 복수의 물리적 네트워크 파라미터들은 서비스 품질과 사용자 경험 품질 사이의 관계를 포함하는, 네트워크 엔티티.
  58. 제50항에 있어서, 상기 복수의 물리적 네트워크 파라미터들은 기지국의 전력 헤드룸을 포함하는, 네트워크 엔티티.
  59. 제50항에 있어서, 상기 복수의 물리적 네트워크 파라미터들은 간섭들을 포함하는, 네트워크 엔티티.
  60. 제50항에 있어서, 상기 복수의 물리적 네트워크 파라미터들은 기저대역 프로세싱 부하 및/또는 채널 용량을 포함하는, 네트워크 엔티티.
  61. 제50항에 있어서, 상기 복수의 물리적 네트워크 파라미터들은 백홀 및/또는 프론트홀 대역폭의 사용량을 포함하는, 네트워크 엔티티.
  62. 제50항에 있어서, 상기 복수의 물리적 네트워크 파라미터들은 물리적 자원 사용량에 관련된 네트워크 핵심 성과 지표를 포함하는, 네트워크 엔티티.
  63. 제26항에 있어서, 상기 손실 함수는 요구된 서비스 품질 및/또는 요구된 경험 품질과 제공된 서비스 품질 및/또는 제공된 경험 품질 사이의 차이에 기초하는, 네트워크 엔티티.
  64. 제26항에 있어서, 상기 손실 함수는 주문된 트래픽과 운반된 트래픽 사이의 차이에 기초하는, 네트워크 엔티티.
  65. 제26항에 있어서, 상기 손실 함수는 추정된 네트워크 자원들과 현재 네트워크 자원들 사이의 차이에 기초하는, 네트워크 엔티티.
  66. 제26항에 있어서, 상기 손실 함수는 예상된 수익과 현재 수익 사이의 차이에 기초하는, 네트워크 엔티티.
  67. 제26항에 있어서, 상기 출력 계층의 상기 출력은 예상 못한 결과들의 경우에 및/또는 미리 결정된 선호들에 반하는 결과들의 경우에 미리 결정된 승인 제어 규칙들에 의해 무시되는, 네트워크 엔티티.
  68. 제26항에 있어서, 상기 중간 계층의 상기 가중값들은 이력적 훈련 데이터에 기초하여 훈련되는, 네트워크 엔티티.
  69. 제68항에 있어서, 상기 중간 계층의 상기 가중값들은 오프라인으로 및/또는 동작 중에 훈련되는, 네트워크 엔티티.
  70. 제68항에 있어서, 상기 중간 계층의 상기 가중값들은 기지국 및/또는 네트워크 운영 및 유지보수를 위한 외부 서버 내부에서 훈련되는, 네트워크 엔티티.
  71. 제68항에 있어서, 상기 이력 데이터는 프리프로세싱되는, 네트워크 엔티티.
  72. 제25항에 있어서, 상기 중간 계층의 상기 가중값들은 사용자 경험 품질의 평가를 위해 훈련되고, 상기 가중값들은 사용자 경험 훈련 데이터의 출력으로서 상기 모바일 전기통신 시스템에 대한 연결 품질의 레이팅에 대응하는 사용자 입력 값들에 기초하여 훈련되는, 네트워크 엔티티.
  73. 제72항에 있어서, 상기 사용자 경험 훈련 데이터의 입력이 연결 셋업 성공률을 포함하는, 네트워크 엔티티.
  74. 제72항에 있어서, 상기 사용자 경험 훈련 데이터의 입력이 핸드오버 성공률을 포함하는, 네트워크 엔티티.
  75. 제72항에 있어서, 상기 사용자 경험 훈련 데이터의 입력이 연결 비용을 포함하는, 네트워크 엔티티.
  76. 제72항에 있어서, 상기 사용자 경험 훈련 데이터의 입력이 연결 신뢰도를 포함하는, 네트워크 엔티티.
  77. 제72항에 있어서, 상기 사용자 경험 훈련 데이터의 입력이 연결 스루풋을 포함하는, 네트워크 엔티티.
  78. 제72항에 있어서, 상기 사용자 경험 훈련 데이터의 입력이 연결 지연을 포함하는, 네트워크 엔티티.
  79. 모바일 전기통신 시스템을 위한 사용자 장비로서,
    머신 러닝 알고리즘의 출력에 기초한 승인 허가 조건을 포함하는 상기 모바일 전기통신 시스템에 대한 연결 요청에 응답하여 라디오 자원 제어 메시지를 수신하도록 구성되는 회로부를 포함하는, 사용자 장비.
  80. 제79항에 있어서, 상기 승인 허가 조건은 상기 모바일 전기통신 시스템에 대한 상기 연결 요청이 수락될 시간을 나타내는 타이머를 포함하는, 사용자 장비.
  81. 제79항에 있어서, 상기 회로부는 상기 모바일 전기통신 시스템에 대한 연결 품질의 레이팅에 대응하는 사용자 입력 값을 송신하도록 추가로 구성되는, 사용자 장비.
  82. 모바일 전기통신 시스템에 대한 수신된 연결 요청의 승인 제어를 수행하는 방법으로서,
    복수의 승인 제어 계층들에 기초하여 상기 승인 제어를 수행하는 단계
    를 포함하는, 방법.
  83. 모바일 전기통신 시스템에 대한 수신된 연결 요청의 승인 제어를 수행하는 방법으로서,
    복수의 승인 제어 계층들에 대해 생성된 머신 러닝 알고리즘의 출력에 기초하여 상기 승인 제어를 수행하는 단계
    를 포함하는, 방법.
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