WO2021194176A1 - 무선 통신 시스템에서 통신망 부하를 예측하고 로드 밸런싱을 수행하기 위한 방법 및 장치 - Google Patents

무선 통신 시스템에서 통신망 부하를 예측하고 로드 밸런싱을 수행하기 위한 방법 및 장치 Download PDF

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WO2021194176A1
WO2021194176A1 PCT/KR2021/003472 KR2021003472W WO2021194176A1 WO 2021194176 A1 WO2021194176 A1 WO 2021194176A1 KR 2021003472 W KR2021003472 W KR 2021003472W WO 2021194176 A1 WO2021194176 A1 WO 2021194176A1
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base station
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PCT/KR2021/003472
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이형호
한규수
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삼성전자 주식회사
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    • Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
    • Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks

Definitions

  • the present disclosure generally relates to a wireless communication system, and more particularly, to a method and apparatus for predicting a communication network load and performing load balancing in a wireless communication system.
  • the 5G communication system or the pre-5G communication system is called a 4G network after (Beyond 4G Network) communication system or an LTE (Long Term Evolution) system after (Post LTE) system.
  • 5G communication systems are being considered for implementation in very high frequency (mmWave) bands (eg, 60 gigabytes (60 GHz) bands).
  • mmWave very high frequency
  • FD-MIMO Full Dimensional MIMO
  • array antenna, analog beam-forming, and large scale antenna technologies are being discussed.
  • an evolved small cell in the 5G communication system, an evolved small cell, an advanced small cell, a cloud radio access network (cloud RAN), an ultra-dense network (ultra-dense network) , Device to Device communication (D2D), wireless backhaul, moving network, cooperative communication, Coordinated Multi-Points (CoMP), and reception interference cancellation Technology development is underway.
  • cloud RAN cloud radio access network
  • ultra-dense network ultra-dense network
  • D2D Device to Device communication
  • wireless backhaul moving network
  • cooperative communication Coordinated Multi-Points (CoMP)
  • CoMP Coordinated Multi-Points
  • FQAM Hybrid Frequency Shift Keying and Quadrature Amplitude Modulation
  • SWSC Sliding Window Superposition Coding
  • ACM Advanced Coding Modulation
  • FBMC Filter Bank Multi Carrier
  • NOMA Non Orthogonal Multiple Access
  • SCMA Sparse Code Multiple Access
  • the present disclosure provides a method and apparatus for predicting a communication network load and performing load balancing in a wireless communication system.
  • KPI information for a base station of a sector managed from a key performance index (KPI) database, a cell coverage DB, and a quality of service DB, receiving cell coverage information and quality of service information; and generating predicted KPI, predicted cell coverage, and predicted quality of service information for a base station in a sector based on the KPI information, cell coverage information and quality of service information; , a process of predicting whether a load imbalance occurs with respect to a base station of a sector based on the predicted KPI, the predicted cell coverage, and the predicted service quality information, and predicting whether a load imbalance will occur
  • the process of determining an LB parameter rule set including one or more predicted load balance (LB) parameters based on A method is provided comprising.
  • LB predicted load balance
  • KPI key performance index
  • the server in a wireless communication system, includes a transceiver and at least one processor, wherein the at least one processor includes a key performance index (KPI) database (DB), a cell coverage DB, and a service.
  • KPI key performance index
  • an LB parameter rule set including one or more predicted load balance (LB) parameters is determined based on the prediction of whether or not the occurrence of the LB parameter rule set is determined, and the LB parameter rule set
  • LB load balance
  • each server can support more base stations.
  • the apparatus and method according to various embodiments of the present disclosure enable accurate load imbalance prediction using past information from various information sources using a load imbalance prediction function. Accordingly, it is possible to take a preemptive response before a load imbalance occurs.
  • Apparatus and method may provide a load imbalance based on a service quality indicator as well as a key performance index (KPI) of a base station using a load imbalance prediction function. to enable detection of
  • the apparatus and method according to various embodiments of the present disclosure enable immediate response when an error occurs in prediction through a rule set method of an LB parameter selecting function.
  • the apparatus and method according to various embodiments of the present disclosure include a prediction function and an LB parameter rule through an error report function of a load parameter rule set monitoring function. It enables the update of the selection function.
  • the apparatus and method according to various embodiments of the present disclosure enable a quick response when an error occurs through an error report function of a load parameter rule set monitoring function.
  • FIG. 1 illustrates a wireless communication system according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 2 illustrates a configuration of a server in a wireless communication system according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG 3 illustrates a configuration of a base station in a wireless communication system according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 4 illustrates an example of a process of performing load balancing in a wireless communication system.
  • FIG. 5 illustrates an operation of a load balance server in a wireless communication system according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 6 illustrates an operation in which a load balance server collects sector information from a database in a wireless communication system according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 7 illustrates an operation of performing load imbalance prediction in a wireless communication system according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 8 illustrates an operation of a load balance parameter selection function in a wireless communication system according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 9 illustrates an operation of a load balance parameter rule set monitoring function in a wireless communication system according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 1 illustrates a wireless communication system according to various embodiments of the present disclosure.
  • 1 illustrates a server 101, base stations 111, 112, and terminals 121, 122, 123, 124, and 125 as a part of nodes using a wireless channel in a wireless communication system. 1 shows only one server 101 and two base stations 111 and 112, other servers or base stations identical or similar to the server 101 and base stations 111 and 112 may be further included.
  • the server 101 is a node that receives information about the load of each sector from the base stations 111 and 112 and performs load balancing on the base stations 111 and 112 .
  • the base stations 111 and 112 perform communication of each sector. (Hereinafter, the sector and the base station are used interchangeably.)
  • the base stations 111 and 112 are network infrastructures that provide wireless access to the terminals 121 , 122 , 123 , 124 and 125 .
  • the base stations 111 and 112 have coverage defined as a certain geographic area based on a distance at which signals can be transmitted.
  • Base stations 111 and 112 are 'access point (AP)', 'eNodeB (eNB)', '5G node (5th generation node)', 'next generation nodeB, gNB)', 'wireless point', 'transmission/reception point (TRP)', or other terms having an equivalent technical meaning.
  • Each of the terminals 121, 122, 123, 124, and 125 is a device used by a user, and performs communication with the base stations 111 and 112 through a wireless channel.
  • Each of the terminals 121 , 122 , 123 , 124 and 125 includes 'user equipment (UE)', 'mobile station', 'subscriber station', 'remote terminal other than a terminal. (remote terminal)', 'wireless terminal', or 'user device' or other terms having an equivalent technical meaning may be referred to.
  • FIG. 2 illustrates a configuration of a server in a wireless communication system according to various embodiments of the present disclosure.
  • the configuration illustrated in FIG. 2 may be understood as a configuration of the server 101 .
  • Terms such as ' ⁇ unit' and ' ⁇ group' used below mean a unit for processing at least one function or operation, which may be implemented as hardware or software, or a combination of hardware and software.
  • the server 101 includes a transceiver 210 , a storage 220 , and a controller 230 .
  • the transceiver 210 transmits and receives signals. Accordingly, all or part of the transceiver 210 may be referred to as a 'transmitter', a 'receiver', or a 'transceiver'.
  • the storage unit 220 stores data such as a basic program, an application program, and setting information for the operation of the server.
  • the storage unit 220 may be configured as a volatile memory, a non-volatile memory, or a combination of a volatile memory and a non-volatile memory.
  • the storage unit 220 provides the stored data according to the request of the control unit 230 .
  • the controller 230 controls overall operations of the server. For example, the server transmits and receives signals through the transmitter 210 under the control of the controller 230 . In addition, the control unit 230 writes and reads data in the storage unit 220 .
  • the controller 240 may include at least one processor.
  • FIG 3 illustrates a configuration of a base station in a wireless communication system according to various embodiments of the present disclosure.
  • the configuration illustrated in FIG. 3 may be understood as a configuration of the base station 111 .
  • Terms such as ' ⁇ unit' and ' ⁇ group' used below mean a unit for processing at least one function or operation, which may be implemented as hardware or software, or a combination of hardware and software.
  • the base station 111 includes a wireless communication unit 310 , a backhaul communication unit 320 , a storage unit 330 , and a control unit 340 .
  • the wireless communication unit 310 performs functions for transmitting and receiving signals through a wireless channel. For example, the wireless communication unit 310 performs a function of converting a baseband signal and a bit stream according to the physical layer standard of the system. For example, when transmitting data, the wireless communication unit 310 generates complex symbols by encoding and modulating the transmitted bit stream. In addition, when receiving data, the wireless communication unit 310 restores the received bit stream through demodulation and decoding of the baseband signal.
  • the wireless communication unit 310 up-converts the baseband signal into a radio frequency (RF) band signal, transmits the signal through the antenna, and downconverts the RF band signal received through the antenna into a baseband signal.
  • the wireless communication unit 310 may include a transmit filter, a receive filter, an amplifier, a mixer, an oscillator, a digital to analog converter (DAC), an analog to digital converter (ADC), and the like.
  • the wireless communication unit 310 may include a plurality of transmission/reception paths.
  • the wireless communication unit 310 may include at least one antenna array composed of a plurality of antenna elements.
  • the wireless communication unit 310 transmits and receives signals. Accordingly, all or part of the wireless communication unit 310 may be referred to as a 'transmitter', 'receiver', or 'transceiver'.
  • the backhaul communication unit 320 provides an interface for performing communication with other nodes in the network. That is, the backhaul communication unit 320 converts a bit string transmitted from the base station to another node, for example, another access node, another base station, an upper node including the server 301, a core network, etc. into a physical signal, and Converts a physical signal received from a node into a bit string.
  • the storage unit 330 stores data such as a basic program, an application program, and setting information for the operation of the base station.
  • the storage unit 330 may be configured as a volatile memory, a non-volatile memory, or a combination of a volatile memory and a non-volatile memory.
  • the storage unit 330 provides the stored data according to the request of the control unit 340 .
  • the controller 340 controls overall operations of the base station. For example, the control unit 340 transmits and receives a signal through the wireless communication unit 310 or through the backhaul communication unit 320 . In addition, the control unit 340 writes and reads data in the storage unit 330 . In addition, the control unit 340 may perform functions of a protocol stack required by the communication standard. According to another implementation example, the protocol stack may be included in the wireless communication unit 210 . To this end, the controller 340 may include at least one processor.
  • FIG. 4 illustrates an example of a process in which a server performs load balancing in a wireless communication system.
  • step S401 the server receives predicted (K)PI ((key) performance index) and/or (K)PI trend information.
  • (K)PI means (key) performance indicator.
  • the server generates at least one of a predicted performance indicator or performance trend information displayed in the first network element.
  • the server receives the performance indicator trend information of the second network element from the one or more first network elements of the at least one predictive performance indicator.
  • step S402 the server performs a network procedure based on the received data.
  • the server transmits to the second network element at least one of a predictive performance indicator or indicator performance trend information from the first network element.
  • the server measures a confidence metric.
  • the confidence metric is based on at least one of at least one network procedure prediction performance indicator performed by the second network element or received performance indicator trend information.
  • step S404 the server determines an increase/decrease load based on the received data. According to an embodiment, the server determines whether the network load increases or decreases based on at least one of the received predicted performance indicator or performance indicator trend information.
  • step S405 the server blocks the additional call.
  • the server blocks more new calls when additional load is expected in an adjacent cell.
  • step S406 the server reactivates the previously deactivated smaller cells. According to one embodiment, the server reactivates the inactivated smaller cells.
  • the server triggers the server-based application optimization technique.
  • the server triggers a server-based application decreasing traffic load that increases or decreases the load.
  • step S408 the server starts the technology for suggesting use in a specific area.
  • the server initiates use of the application in the region according to the regional performance indicator.
  • the method according to the embodiment of FIG. 4 has the following problems.
  • the method according to the embodiment of FIG. 4 does not include the content of resolving a constraint that requires a lot of memory and computational resources for KPI prediction.
  • the KPI prediction does not guarantee the accuracy of the prediction result due to the nature of the prediction, but it does not include a solution for the case where the prediction is wrong.
  • the method according to the embodiment of FIG. 4 does not consider factors (eg, cell coverage information, etc.) to be considered in a load balancing operation other than KPIs required for load prediction. is not
  • the method according to the embodiment of FIG. 4 does not include a method of resolving load balance by adjusting a handover parameter among methods of resolving load balance.
  • the method according to the embodiment of FIG. 4 applies a method for resolving load balance, but does not include a solution for a case where traffic load imbalance is not resolved.
  • the method proposed in the embodiments of FIGS. 5 to 9 below efficiently predicts the occurrence of load imbalance between frequency bands in a mobile communication network, and a communication service generated due to the load imbalance as a cause. It is possible to prevent deterioration of the perceived quality.
  • the server according to the embodiment of FIGS. 5 to 9 is configured with the following four functions.
  • FIG. 5 illustrates an operation of a load balance server in a wireless communication system according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 5 illustrates a selection function of a load balance (LB) managed sector of a server according to various embodiments of the present invention.
  • LB load balance
  • the load balance server 510 includes an LB managed sector selection function 511 .
  • Each of the base stations 521 and 522 transmits an LB imbalance event report to the LB managed sector selection function 511 in the load balance server 510 .
  • the base stations 521 and 522 performing communication in each sector overlap between cells using different frequency bands while overlapping communication ranges (
  • KPI key performance index required for determining load imbalance of (hereinafter referred to as coverage overlapped cells) is monitored.
  • KPI imbalance determination is performed by observing the following KPI for the coverage overlapped cells (coverage overlapped cells).
  • IP Internet protocol
  • each sector reports this to the LB server. At this time, the observed KPIs are included in the report.
  • the LB server 510 selects a managed sector to be applied LB based on a past record of a load imbalance event of all sectors.
  • a managed sector may be selected in consideration of the frequency and degree of occurrence of load imbalance within the past several weeks of the corresponding sector.
  • FIG. 6 illustrates an operation in which a load balance server collects sector information from a database in a wireless communication system according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 6 illustrates a load imbalance prediction function of a server according to various embodiments of the present disclosure.
  • LB server 604 is LB-related information of the coverage overlapped cells of the managed sector (managed sector) selected in the embodiment of Figure 5, KPI, coverage overlap (coverage overlap), service quality information (service quality) information) of the past (for example, the previous 4 weeks) collected from the database that stores it.
  • the load imbalance prediction function of the LB server 604 periodically (eg, every 7 days) based on the past information, the future (eg, 7 days later) of the managed sector (managed sector) predicts LB-related information every time of , and predicts whether or not a load imbalance will occur every time in the future based on this.
  • the load imbalance prediction function of the load balance server 604 has three detailed prediction functions as will be described with reference to FIG. 7 .
  • FIG. 7 illustrates an operation of performing load imbalance prediction in a wireless communication system according to various embodiments of the present disclosure.
  • the load balance server collects sector KPI, cell coverage, and quality of service information, and then predicts a set of time-based KPIs, a set of time-based cell coverage sets, and service quality of a managed sector.
  • step S701 the LB server collects KPI, cell coverage, and service quality information of the managed sector.
  • step S702 the LB server predicts a set of time-specific KPIs of the managed sector.
  • step S703 the LB server predicts a set of time-based cell coverage of the managed sector.
  • step S704 the LB server predicts the service quality by time of the managed sector.
  • step S705 the LB server determines whether a load imbalance occurs. If it is predicted that the load imbalance will occur, the process proceeds to step S706, and if it is predicted that the load imbalance will not occur, the procedure ends.
  • step S706 the LB server inputs the LB parameter rule set for each day and time for the management sector.
  • each prediction function of the load balance server predicts hourly information until the future (eg, one week later) based on past information of the target sector. Prediction may be made of a plurality of candidate information sets in order to increase prediction reliability.
  • Each prediction function can predict future information using the following method
  • the load imbalance prediction function is based on the hourly KPI and hourly coverage overlap information and service quality information for each prediction time of the coverage overlapped cells. It is determined whether or not a load imbalance occurs.
  • a criterion for determining load imbalance of coverage overlapped cells may be as follows.
  • FIG. 8 illustrates an operation of a load balance parameter selection function in a wireless communication system according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 8 illustrates an LB parameter selecting function of a server according to various embodiments of the present disclosure.
  • step S801 the LB server determines the LB parameter set based on the prediction.
  • step S802 the LB server determines a KPI for prediction comparison and verification error based on prediction.
  • step S803 the LB server determines a KPI for LB parameter setting verification based on the determined LB parameter set.
  • step S804 the LB server inputs a value to the LB parameter rule set of the managed sector.
  • a sector in which load imbalance is predicted to occur is composed of a single or a plurality of LB parameter rules suitable for the situation of prediction information sets of coverage overlapped cells. Select the LB parameter rule sets to be used. If a plurality of candidate information sets are predicted in the embodiment of FIG. 7 , an LB parameter rule may be found for each prediction result. That is, a plurality of LB parameter rules can be found.
  • the LB server searches for the LB parameters in the predicted sector so that the LB parameters to be applied to the predicted sector can be applied in advance before the predicted load imbalance occurs. ) Create a set rule set. The LB server transfers the LB parameter rule set to the sector in advance before the occurrence of the load imbalance, referring to the time at which the load imbalance is predicted to occur. sector) to change the LB parameter before a load imbalance occurs.
  • a managed sector is a high priority LB parameter rule at a time when a load imbalance is expected to occur, which is specified by a received LB parameter rule set (high priority LB parameter rule) Set the LB parameter of the sector to the LB parameter of the sector.
  • the LB parameter rule set includes each item of the following [Table 1].
  • Predicted LB occur time Data & time - LB rule id Identifier for a case including a plurality of LB parameter set rules - LB rule priority Priority that informs the rule to be applied first to the sector - LB parameter set LB parameter value set to set by Rule - KPI for prediction comparison KPI by Rule, Prediction KPI value (eg RRC UE of sector, ACT UE of sector, Traffic load, Cell Coverage) - KPI for prediction verification error threshold Criteria for judging whether to report KPI prediction error by KPI by rule - KPI for LB parameter setting verification Expected KPI after setting LB parameter by KPI by rule (eg RRC UE of each cell, ACT UE of each cell, Radio Resource block utilization of each cell, IP Throughput of each cell) - KPI for LB parameter setting verification error threshold Criteria for judging whether to report errors in selection of LB parameters by KPI by rule
  • [Table 1] shows the configuration of the LB parameter rule set (LB parameter rule).
  • One LB parameter rule is a combination of a priority between frequency bands set in each cell and a handover-related threshold value, and may include the following contents.
  • A1 TRIGGER_QUANTITY A1 threshold (RSRP/RSRQ)
  • A3 TRIGGER_QUANTITY A3 threshold (RSRP/RSRQ)
  • A5 TRIGGER_QUANTITY A5 threshold (RSRQ/RSRQ)
  • LB rule priority when the LB parameter rule set (LB parameter rule set) includes a plurality of rules (rule), the LB parameter setting of the base station (LB parameter setting) of the plurality of rules (rule) It is used to designate the rule to be applied first.
  • the base station compares the current situation with the low priority rule other than the high priority rule.
  • LB parameter setting is performed by selecting the most similar rule.
  • KPI for prediction comparison is compared with the KPI prediction result of the LB server and the actual monitoring result, ) is a KPI list used to judge performance, that is, a list of parameters.
  • KPIs irrespective of LB parameter settings such as the number of RRC connected UEs, the number of active UEs, and cell coverage.
  • the KPI for LB parameter setting verification (KPI for LB parameter setting verification) is the expected performance and actual monitor of the LB parameter selecting of the LB server. These are KPIs for the purpose of judging the performance of LB parameter setting by comparing the performance.
  • the LB parameter rule set includes a KPI for prediction comparison (KPI) for prediction comparison and a verification error threshold for each KPI for verifying the error of the actual KPI.
  • KPI KPI for prediction comparison
  • verification error threshold for each KPI for verifying the error of the actual KPI.
  • FIG. 9 illustrates an operation of a load balance parameter rule set monitoring function in a wireless communication system according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 9 illustrates an LB parameter rule set monitoring function of a server according to various embodiments of the present disclosure.
  • step S901 the LB server 920 transmits the LB parameter rule set to the base station 910 .
  • step S902 the base station 910 sets LB parameters and error occurrence reporting conditions.
  • step S903 the base station 910 monitors the KPI.
  • step S904 the base station 910 compares with a verification error threshold.
  • the base station 910 sets the LB parameter at a predetermined time according to the received LB parameter rule set, and monitors the KPI.
  • the base station 910 calculates an error by comparing a KPI for prediction comparison (KPI) for prediction comparison of a set rule with an hourly KPI (hourly KPI) and hourly cell coverage information for each hour.
  • KPI KPI for prediction comparison
  • hourly KPI hourly KPI
  • a rule (rule) set by the current base station 910 that is, a KPI for prediction comparison (KPI for prediction comparison) of a high priority rule, is an error with an actual KPI, each verification error threshold (verification error threshold) ), the base station 910 compares the KPI for prediction comparison (KPI for prediction comparison) and the verification error threshold for the prediction comparison of the actual KPI and the low priority rule, and the current KPI Find a low priority rule similar to , and change the base station LB parameter set to the LB parameter set of the low priority rule (low priority rule).
  • step S905 the base station 910 reports an error to the LB server 920 .
  • the base station 910 transmits the error to the LB server 920 . Report immediately.
  • step S906 the LB server 920 updates the KPI prediction function.
  • step S907 the LB server 920 updates the LB parameter selection function.
  • step S908 the LB server 920 reselects the LB parameters.
  • step S909 the LB server 920 transmits a new LB parameter rule set to the base station 910 .
  • the LB server (LB server) 920 reflects each error in the correction of 'hourly KPI information predictor' and 'hourly coverage overlap predictor' do. Then, the LB server (LB server) 920 creates an LB parameter rule based on the current KPI reported by the base station 910 and transmits it to the base station 910 .
  • the base station 910 that has received the LB parameter rule created based on the current KPI immediately reflects the received LB parameter rule.
  • the method according to various embodiments of the present invention has the following effects.
  • LB managed sector select function it is possible to efficiently use the memory and computation power of the LB server. Accordingly, more base stations can be supported by each server.
  • load imbalance prediction function it is possible to accurately predict load imbalance using past information from various information sources. Accordingly, it is possible to take a preemptive response before a load imbalance occurs.
  • the prediction function and the LB parameter rule selection function can be updated through the error report function of the "load parameter rule set monitoring function".
  • the server has the following functions.
  • KPI database data base, DB
  • cell coverage DB cell coverage DB
  • service quality DB service quality DB
  • the base station has the following functions.
  • a computer-readable storage medium storing one or more programs (software modules) may be provided.
  • One or more programs stored in the computer-readable storage medium are configured to be executable by one or more processors in an electronic device (device).
  • One or more programs include instructions for causing an electronic device to execute methods according to embodiments described in a claim or specification of the present disclosure.
  • Such programs include random access memory, non-volatile memory including flash memory, read only memory (ROM), electrically erasable programmable ROM (electrically erasable programmable read only memory, EEPROM), magnetic disc storage device, compact disc-ROM (CD-ROM), digital versatile discs (DVDs), or other It may be stored in an optical storage device or a magnetic cassette. Alternatively, it may be stored in a memory composed of a combination of some or all thereof. In addition, each configuration memory may be included in plurality.
  • non-volatile memory including flash memory, read only memory (ROM), electrically erasable programmable ROM (electrically erasable programmable read only memory, EEPROM), magnetic disc storage device, compact disc-ROM (CD-ROM), digital versatile discs (DVDs), or other It may be stored in an optical storage device or a magnetic cassette. Alternatively, it may be stored in a memory composed of a combination of some or all thereof. In addition, each configuration memory may be included in plurality.
  • the program is transmitted through a communication network consisting of a communication network such as the Internet, an intranet, a local area network (LAN), a wide area network (WAN), or a storage area network (SAN), or a combination thereof. It may be stored on an attachable storage device that can be accessed. Such a storage device may be connected to a device implementing an embodiment of the present disclosure through an external port. In addition, a separate storage device on the communication network may be connected to the device implementing the embodiment of the present disclosure.
  • a communication network such as the Internet, an intranet, a local area network (LAN), a wide area network (WAN), or a storage area network (SAN), or a combination thereof. It may be stored on an attachable storage device that can be accessed.
  • Such a storage device may be connected to a device implementing an embodiment of the present disclosure through an external port.
  • a separate storage device on the communication network may be connected to the device implementing the embodiment of the present disclosure.
  • the present disclosure generally relates to a wireless communication system, and more particularly, to a method and apparatus for predicting a communication network load and performing load balancing in a wireless communication system.

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Abstract

본 개시는 LTE(Long Term Evolution)와 같은 4G(4th generation) 통신 시스템 이후 보다 높은 데이터 전송률을 지원하기 위한 5G(5th generation) 또는 pre-5G 통신 시스템에 관련된 것이다. 본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 무선 통신 시스템에서 서버의 동작 방법에 있어서, KPI(key performance index) DB(data base), 셀 커버리지 DB 및 서비스 품질 DB로부터 관리되는 섹터의 기지국에 대한 KPI 정보, 셀 커버리지 정보 및 서비스 품질 정보를 수신하는 과정과, KPI 정보, 셀 커버리지 정보 및 서비스 품질 정보에 기초하여 섹터의 기지국에 대한 예측된 KPI, 예측된 셀 커버리지 및 예측된 서비스 품질 정보를 생성하는 과정과, 예측된 KPI, 예측된 셀 커버리지 및 예측된 서비스 품질 정보에 기초하여 섹터의 기지국에 대한 로드 불균형(load imbalance)의 발생 여부를 예측하는 과정과, 로드 불균형(load imbalance)의 발생 여부에 대한 예측에 기초하여 하나 이상의 예측 로드 밸런스(load balance, LB) 파라미터(parameter)를 포함하는 LB 파라미터 룰 세트(LB parameter rule set)를 결정하는 과정과, 섹터의 기지국에게 LB 파라미터 룰 세트를 전송하는 과정을 포함하는 방법이 제공된다.

Description

무선 통신 시스템에서 통신망 부하를 예측하고 로드 밸런싱을 수행하기 위한 방법 및 장치
본 개시(disclosure)는 일반적으로 무선 통신 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로 무선 통신 시스템에서 통신망 부하를 예측하고 로드 밸런싱을 수행하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.
4G(4th generation) 통신 시스템 상용화 이후 증가 추세에 있는 무선 데이터 트래픽 수요를 충족시키기 위해, 개선된 5G(5th generation) 통신 시스템 또는 pre-5G 통신 시스템을 개발하기 위한 노력이 이루어지고 있다. 이러한 이유로, 5G 통신 시스템 또는 pre-5G 통신 시스템은 4G 네트워크 이후(Beyond 4G Network) 통신 시스템 또는 LTE(Long Term Evolution) 시스템 이후(Post LTE) 시스템이라 불리어지고 있다.
높은 데이터 전송률을 달성하기 위해, 5G 통신 시스템은 초고주파(mmWave) 대역(예를 들어, 60기가(60GHz) 대역과 같은)에서의 구현이 고려되고 있다. 초고주파 대역에서의 전파의 경로손실 완화 및 전파의 전달 거리를 증가시키기 위해, 5G 통신 시스템에서는 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO), 전차원 다중입출력(Full Dimensional MIMO, FD-MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔형성(analog beam-forming), 및 대규모 안테나(large scale antenna) 기술들이 논의되고 있다.
또한 시스템의 네트워크 개선을 위해, 5G 통신 시스템에서는 진화된 소형 셀, 개선된 소형 셀(advanced small cell), 클라우드 무선 액세스 네트워크(cloud radio access network, cloud RAN), 초고밀도 네트워크(ultra-dense network), 기기 간 통신(Device to Device communication, D2D), 무선 백홀(wireless backhaul), 이동 네트워크(moving network), 협력 통신(cooperative communication), CoMP(Coordinated Multi-Points), 및 수신 간섭제거(interference cancellation) 등의 기술 개발이 이루어지고 있다.
이 밖에도, 5G 시스템에서는 진보된 코딩 변조(Advanced Coding Modulation, ACM) 방식인 FQAM(Hybrid Frequency Shift Keying and Quadrature Amplitude Modulation) 및 SWSC(Sliding Window Superposition Coding)과, 진보된 접속 기술인 FBMC(Filter Bank Multi Carrier), NOMA(Non Orthogonal Multiple Access), 및 SCMA(Sparse Code Multiple Access) 등이 개발되고 있다.
상술한 바와 같은 논의를 바탕으로, 본 개시(disclosure)는, 무선 통신 시스템에서 통신망 부하를 예측하고 로드 밸런싱을 수행하기 위한 방법 및 장치를 제공한다.
본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 무선 통신 시스템에서 서버의 동작 방법에 있어서, KPI(key performance index) DB(data base), 셀 커버리지 DB 및 서비스 품질 DB로부터 관리되는 섹터의 기지국에 대한 KPI 정보, 셀 커버리지 정보 및 서비스 품질 정보를 수신하는 과정과, KPI 정보, 셀 커버리지 정보 및 서비스 품질 정보에 기초하여 섹터의 기지국에 대한 예측된 KPI, 예측된 셀 커버리지 및 예측된 서비스 품질 정보를 생성하는 과정과, 예측된 KPI, 예측된 셀 커버리지 및 예측된 서비스 품질 정보에 기초하여 섹터의 기지국에 대한 로드 불균형(load imbalance)의 발생 여부를 예측하는 과정과, 로드 불균형(load imbalance)의 발생 여부에 대한 예측에 기초하여 하나 이상의 예측 로드 밸런스(load balance, LB) 파라미터(parameter)를 포함하는 LB 파라미터 룰 세트(LB parameter rule set)를 결정하는 과정과, 섹터의 기지국에게 LB 파라미터 룰 세트를 전송하는 과정을 포함하는 방법이 제공된다.
본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 무선 통신 시스템에서 섹터의 기지국의 동작 방법에 있어서, 서버로부터 하나 이상의 예측 로드 밸런스(load balance, LB) 파라미터(parameter), 오차 발생 여부를 검증할 파라미터의 리스트 및 파라미터 별 검증 오차 임계 값을 포함하는 LB 파라미터 룰 세트(LB parameter rule set)를 수신하는 과정과, KPI(key performance index)에 대한 모니터링을 수행하는 과정과, 모니터링의 결과에 기초하여, 하나 이상의 예측 LB 파라미터 중 실제 모니터링 결과와의 차이가 검증 오차 임계 값을 넘는 예측 LB 파라미터의 정보를 포함하는 예측 오차 발생 보고를 생성하는 과정과, 예측 오차 발생 보고를 서버에게 전송하는 과정을 포함하는 방법이 제공된다.
본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 무선 통신 시스템에서 서버에 있어서, 송수신기 및 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 적어도 하나의 프로세서는, KPI(key performance index) DB(data base), 셀 커버리지 DB 및 서비스 품질 DB로부터 관리되는 섹터의 기지국에 대한 KPI 정보, 셀 커버리지 정보 및 서비스 품질 정보를 수신하고, KPI 정보, 셀 커버리지 정보 및 서비스 품질 정보에 기초하여 섹터의 기지국에 대한 예측된 KPI, 예측된 셀 커버리지 및 예측된 서비스 품질 정보를 생성하며, 예측된 KPI, 예측된 셀 커버리지 및 예측된 서비스 품질 정보에 기초하여 섹터의 기지국에 대한 로드 불균형(load imbalance)의 발생 여부를 예측하고, 로드 불균형(load imbalance)의 발생 여부에 대한 예측에 기초하여 하나 이상의 예측 로드 밸런스(load balance, LB) 파라미터(parameter)를 포함하는 LB 파라미터 룰 세트(LB parameter rule set)를 결정하며, 섹터의 기지국에게 LB 파라미터 룰 세트를 전송하도록 구성된 서버가 제공된다.
본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 장치 및 방법은, LB 관리되는 섹터 선택(LB managed sector select) 기능에 의하여, LB 서버의 메모리(memory)나 계산력(computation power)을 효율적으로 사용할 수 있도록 한다. 이에 따라서, 각 서버는 더 많은 기지국을 지원 가능하다.
본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 장치 및 방법은, 로드 불균형 예측(load imbalance prediction) 기능에 의하여, 여러 정보 출처로부터의 과거 정보를 사용한 정확한 로드 불균형(load imbalance)의 예측이 가능하도록 한다. 이에 따라서, 로드 불균형(load imbalance)이 발생하기 전에 선제적 대응이 가능하다.
본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 장치 및 방법은, 로드 불균형 예측(load imbalance prediction) 기능에 의하여, 기지국의 KPI(key performance index) 뿐만 아니라 서비스 품질(service quality) 지표에 의한 로드 불균형(load imbalance)의 감지가 가능하도록 한다.
본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 장치 및 방법은, LB 파라미터 선택(LB parameter selecting) 기능의 룰 세트(rule set) 방식을 통한 예측(prediction)에 대하여 오차가 발생한 경우, 즉시 대응 가능하도록 한다.
본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 장치 및 방법은, 로드 파라미터 룰 세트 모니터링(load parameter rule set monitoring) 기능의 오차 리포트(error report) 기능을 통하여 예측(prediction) 기능과 LB 파라미터 룰(LB parameter rule) 선택 기능의 갱신이 가능하도록 한다.
본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 장치 및 방법은, 로드 파라미터 룰 세트 모니터링(load parameter rule set monitoring) 기능의 오차 리포트(error report) 기능을 통하여 오차가 발생한 경우에 빠른 대응이 가능하도록 한다.
본 개시에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템을 도시한다.
도 2는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 서버의 구성을 도시한다.
도 3은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 기지국의 구성을 도시한다.
도 4는 무선 통신 시스템에서 로드 밸런싱을 수행하는 과정의 일 예를 도시한다.
도 5는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 로드 밸런스 서버의 동작을 도시한다.
도 6은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 로드 밸런스 서버가 데이터 베이스로부터 섹터의 정보를 수집하는 동작을 도시한다.
도 7은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 로드 불균형 예측을 수행하는 동작을 도시한다.
도 8은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 로드 밸런스 파라미터 선택 기능의 동작을 도시한다.
도 9는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 로드 밸런스 파라미터 룰 세트 모니터링 기능의 동작을 개시한다.
본 개시에서 사용되는 용어들은 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 다른 실시 예의 범위를 한정하려는 의도가 아닐 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 용어들은 본 개시에 기재된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가질 수 있다. 본 개시에 사용된 용어들 중 일반적인 사전에 정의된 용어들은, 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 동일 또는 유사한 의미로 해석될 수 있으며, 본 개시에서 명백하게 정의되지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다. 경우에 따라서, 본 개시에서 정의된 용어일지라도 본 개시의 실시 예들을 배제하도록 해석될 수 없다.
이하에서 설명되는 본 개시의 다양한 실시 예들에서는 하드웨어적인 접근 방법을 예시로서 설명한다. 하지만, 본 개시의 다양한 실시 예들에서는 하드웨어와 소프트웨어를 모두 사용하는 기술을 포함하고 있으므로, 본 개시의 다양한 실시 예들이 소프트웨어 기반의 접근 방법을 제외하는 것은 아니다.
이하 설명에서 사용되는 신호를 지칭하는 용어, 채널을 지칭하는 용어, 제어 정보를 지칭하는 용어, 네트워크 객체(network entity)들을 지칭하는 용어, 장치의 구성 요소를 지칭하는 용어 등은 설명의 편의를 위해 예시된 것이다. 따라서, 본 개시가 후술되는 용어들에 한정되는 것은 아니며, 동등한 기술적 의미를 가지는 다른 용어가 사용될 수 있다.
또한, 본 개시는, 일부 통신 규격(예를 들어, 3GPP(3rd Generation Partnership Project))에서 사용되는 용어들을 이용하여 다양한 실시 예들을 설명하지만, 이는 설명을 위한 예시일 뿐이다. 본 개시의 다양한 실시 예들은, 다른 통신 시스템에서도, 용이하게 변형되어 적용될 수 있다.
도 1은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템을 도시한다.
도 1은 무선 통신 시스템에서 무선 채널을 이용하는 노드(node)들의 일부로서, 서버(101), 기지국(111, 112), 단말(121, 122, 123, 124, 125)을 예시한다. 도 1은 하나의 서버(101), 두 개의 기지국(111, 112)만을 도시하나, 서버(101), 기지국(111, 112)과 동일 또는 유사한 다른 서버 또는 기지국이 더 포함될 수 있다.
서버(101)는 기지국들(111, 112)로부터 각 섹터의 로드에 관한 정보를 수신하고, 기지국들(111, 112)에 대한 로드 밸런싱(load balancing)을 수행하는 노드이다.
기지국(111, 112)은 각 섹터(sector)의 통신을 수행한다. (이하, 섹터와 기지국을 혼용하여 사용한다.) 기지국(111, 112)은 단말들(121, 122, 123, 124, 125)에게 무선 접속을 제공하는 네트워크 인프라스트럭쳐(infrastructure)이다. 기지국(111, 112)은 신호를 송신할 수 있는 거리에 기초하여 일정한 지리적 영역으로 정의되는 커버리지(coverage)를 가진다. 기지국(111, 112)은 기지국(base station) 외에 '액세스 포인트(access point, AP)', '이노드비(eNodeB, eNB)', '5G 노드(5th generation node)', '지노드비(next generation nodeB, gNB)', '무선 포인트(wireless point)', '송수신 포인트(transmission/reception point, TRP)' 또는 이와 동등한 기술적 의미를 가지는 다른 용어로 지칭될 수 있다.
단말(121, 122, 123, 124, 125) 각각은 사용자에 의해 사용되는 장치로서, 기지국(111, 112)과 무선 채널을 통해 통신을 수행한다. 단말(121, 122, 123, 124, 125) 각각은 단말(terminal) 외 '사용자 장비(user equipment, UE)', '이동국(mobile station)', '가입자국(subscriber station)', '원격 단말(remote terminal)', '무선 단말(wireless terminal)', 또는 '사용자 장치(user device)' 또는 이와 동등한 기술적 의미를 가지는 다른 용어로 지칭될 수 있다.
도 2는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 서버의 구성을 도시한다.
도 2에 예시된 구성은 서버(101)의 구성으로서 이해될 수 있다. 이하 사용되는 '~부', '~기' 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어, 또는, 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
도 2를 참고하면, 서버(101)는 송수신부(210), 저장부(220), 제어부(230)를 포함한다.
송수신부(210)는 신호를 송신 및 수신한다. 이에 따라, 송수신부(210)의 전부 또는 일부는 '송신기(transmitter)', '수신기(receiver)' 또는 '송수신기(transceiver)'로 지칭될 수 있다.
저장부(220)는 서버의 동작을 위한 기본 프로그램, 응용 프로그램, 설정 정보 등의 데이터를 저장한다. 저장부(220)는 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리 또는 휘발성 메모리와 비휘발성 메모리의 조합으로 구성될 수 있다. 그리고, 저장부(220)는 제어부(230)의 요청에 따라 저장된 데이터를 제공한다.
제어부(230)는 서버의 전반적인 동작들을 제어한다. 예를 들어, 서버는 제어부(230)의 제어 하에 송신부(210)를 통해 신호를 송신 및 수신한다. 또한, 제어부(230)는 저장부(220)에 데이터를 기록하고, 읽는다. 제어부(240)는 적어도 하나의 프로세서(processor)를 포함할 수 있다.
도 3은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 기지국의 구성을 도시한다.
도 3에 예시된 구성은 기지국(111)의 구성으로서 이해될 수 있다. 이하 사용되는 '~부', '~기' 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어, 또는, 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
도 3을 참고하면, 기지국(111)은 무선통신부(310), 백홀통신부(320), 저장부(330), 제어부(340)를 포함한다.
무선통신부(310)는 무선 채널을 통해 신호를 송수신하기 위한 기능들을 수행한다. 예를 들어, 무선통신부(310)는 시스템의 물리 계층 규격에 따라 기저대역 신호 및 비트열 간 변환 기능을 수행한다. 예를 들어, 데이터 송신 시, 무선통신부(310)는 송신 비트열을 부호화 및 변조함으로써 복소 심벌들을 생성한다. 또한, 데이터 수신 시, 무선통신부(310)는 기저대역 신호를 복조 및 복호화를 통해 수신 비트열을 복원한다.
또한, 무선통신부(310)는 기저대역 신호를 RF(radio frequency) 대역 신호로 상향변환한 후 안테나를 통해 송신하고, 안테나를 통해 수신되는 RF 대역 신호를 기저대역 신호로 하향변환한다. 이를 위해, 무선통신부(310)는 송신 필터, 수신 필터, 증폭기, 믹서(mixer), 오실레이터(oscillator), DAC(digital to analog convertor), ADC(analog to digital convertor) 등을 포함할 수 있다. 또한, 무선통신부(310)는 다수의 송수신 경로(path)들을 포함할 수 있다. 나아가, 무선통신부(310)는 다수의 안테나 요소들(antenna elements)로 구성된 적어도 하나의 안테나 어레이(antenna array)를 포함할 수 있다.
무선통신부(310)는 신호를 송신 및 수신한다. 이에 따라, 무선통신부(310)의 전부 또는 일부는 '송신기(transmitter)', '수신기(receiver)' 또는 '송수신기(transceiver)'로 지칭될 수 있다.
백홀통신부(320)는 네트워크 내 다른 노드들과 통신을 수행하기 위한 인터페이스를 제공한다. 즉, 백홀통신부(320)는 기지국에서 다른 노드, 예를 들어, 다른 접속 노드, 다른 기지국, 서버(301)를 포함하는 상위 노드, 코어망 등으로 송신되는 비트열을 물리적 신호로 변환하고, 다른 노드로부터 수신되는 물리적 신호를 비트열로 변환한다.
저장부(330)는 기지국의 동작을 위한 기본 프로그램, 응용 프로그램, 설정 정보 등의 데이터를 저장한다. 저장부(330)는 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리 또는 휘발성 메모리와 비휘발성 메모리의 조합으로 구성될 수 있다. 그리고, 저장부(330)는 제어부(340)의 요청에 따라 저장된 데이터를 제공한다.
제어부(340)는 기지국의 전반적인 동작들을 제어한다. 예를 들어, 제어부(340)는 무선통신부(310)를 통해 또는 백홀통신부(320)을 통해 신호를 송신 및 수신한다. 또한, 제어부(340)는 저장부(330)에 데이터를 기록하고, 읽는다. 그리고, 제어부(340)는 통신 규격에서 요구하는 프로토콜 스택(protocol stack)의 기능들을 수행할 수 있다. 다른 구현 예에 따라, 프로토콜 스텍은 무선통신부(210)에 포함될 수 있다. 이를 위해, 제어부(340)는 적어도 하나의 프로세서(processor)를 포함할 수 있다.
도 4는 무선 통신 시스템에서 서버가 로드 밸런싱을 수행하는 과정의 일 예를 도시한다.
도 4를 참조하면, S401 단계에서, 서버는 예측되는 (K)PI((key) performance index) 및/또는 (K)PI 트렌드 정보를 수신한다. (K)PI는 (키) 성능 지표를 의미한다. 일 실시 예에 따라서, 서버는 예측 성능 지표 또는 제 1 네트워크 요소에 표시 성능 추이 정보 중 적어도 하나를 생성한다. 일 실시 예에 따라서, 서버는 적어도 하나의 예측 성능 지표의 하나 이상의 제 1 네트워크 요소로부터 제 2 네트워크 요소의 성능 지표 트렌드 정보를 수신한다.
S402 단계에서, 서버는 수신 데이터에 기초하여 네트워크 절차를 수행한다. 일 실시 예에 따라서, 서버는 제 2 네트워크 요소에 제 1 네트워크 요소로부터 예측 성능 지표 또는 지표 성능 추이 정보 중 적어도 하나를 전송한다.
S403 단계에서, 서버는 신뢰도(confidence metric)를 측정한다. 일 실시 예에 따라서, 신뢰도(confidence metric)는 제 2 네트워크 요소에서 수행하는 적어도 하나 개의 네트워크 절차 예측 성능 지표 또는 수신한 성능 지표 트렌드 정보 중 적어도 하나에 기초한다.
S404 단계에서, 서버는 수신 데이터에 기초하여 증가/감소 로드(load)를 결정한다. 일 실시 예에 따라서, 서버는 수신한 예측 성능 지표 또는 성능 지표 트렌드 정보 중 적어도 하나에 기초하여 네트워크 부하가 증가하는지 또는 감소하는지 여부를 결정한다.
S405 단계에서, 서버는 추가적인 통화를 차단한다. 일 실시 예에 따라서, 서버는 인접 셀에서 추가 하중이 예상될 때 더 많은 새로운 통화를 차단한다.
S406 단계에서, 서버는 이전에 비활성화된 더 작은 셀들을 재활성화(reactive)한다. 일 실시 예에 따라서, 서버는 비활성화 된 더 작은 세포를 재 활성화한다.
S407 단계에서, 서버는 서버 기반 애플리케이션 최적화 기술을 트리거(trigger) 한다. 일 실시 예에 따라서, 서버는 증가 또는 부하를 감소시키는 서버 기반 애플리케이션 최적화 기법(decreasing traffic load)을 트리거한다.
S408 단계에서, 서버는 특정 지역에서의 사용을 제안하는 기술을 시작한다. 일 실시 예에 따라서, 서버는 지역 성과 지표에 따라 지역에서 응용 프로그램의 사용을 시작한다.
도 4의 실시 예에 따른 방법은 다음과 같은 문제점이 있다.
(1) 도 4의 실시 예에 따른 방법은 KPI 예측을 위하여 많은 메모리 및 계산 자원이 필요한 제약 조건을 해소하는 내용을 포함하고 있지 않다.
(2) 도 4의 실시 예에 따른 방법은, KPI 예측이 예측의 특성상 예측 결과의 정확함을 보장하지 못하는데, 예측이 틀렸을 경우의 해결 방안을 포함하고 있지 않다.
(3) 도 4의 실시 예에 따른 방법은 로드(load) 예측에 필요한 KPI 외의 로드 밸런싱(load balancing) 동작에 고려할 요소(예를 들어, 셀 커버리지 정보(cell coverage information) 등)를 고려하고 있지 않고 있다.
(4) 도 4의 실시 예에 따른 방법은 로드 밸런스(load balance)를 해소하는 방법 중, 핸드오버(handover) 파라미터를 조절하여 해소하는 방법을 포함하고 있지 않다.
(5) 도 4의 실시 예에 따른 방법은 로드 밸런스(load balance)를 해소하는 방안을 적용하였는데, 트래픽 로드(traffic load) 불균형이 해결이 되지 않은 경우에 대한 해결 방안을 포함하고 있지 않다.
상술한 문제점을 해결하기 위하여, 이하 도 5 내지 도 9의 실시 예에서 제안하는 방법은 이동 통신망에서 주파수 대역 간 로드(load) 불균형 발생을 효율적으로 예측하여, 로드 불균형이 원인이 되어 발생하는 통신 서비스 체감 품질의 저하를 방지할 수 있다.
이하 도 5 내지 도 9의 실시 예에 따른 서버는 다음의 4가지 기능으로 구성된다.
(1) LB(load balance) 관리되는 섹터(LB managed sector) 선택 기능
(2) 로드 불균형(load imbalance) 예측 기능
(3) LB 파라미터(LB parameter) 선택 기능
(4) LB 파라미터 룰 세트(LB parameter rule set) 모니터링 기능
도 5는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 로드 밸런스 서버의 동작을 도시한다.
도 5의 실시 예는 본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 서버의 LB(load balance) 관리되는 섹터(managed sector)의 선택 기능을 도시한다.
도 5를 참조하면, 로드 밸런스 서버(510)은 LB 관리되는 섹터 선택 기능(511)을 포함한다. 각 기지국들(521, 522)은 로드 밸런스 서버(510) 내 LB 관리되는 섹터 선택 기능(511)에게 LB 불균형 이벤트 리포트를 전송한다.
각 섹터(sector)의 통신을 수행하는 기지국들(521, 522)은(이하, 섹터(sector)와 기지국을 혼용하여 사용한다) 통신 범위가 중복되면서 다른 주파수 대역을 사용하는 셀(cell) 간(이하 커버리지 중복 셀(coverage overlapped cells)이라 한다)의 로드 불균형(load imbalance_ 판단에 필요한 키 성능지표(key performance index, KPI)를 모니터링한다.
KPI 불균형 판단은 커버리지 중복 셀(coverage overlapped cells)에 대하여 아래의 KPI를 관찰함으로써 수행된다.
(1) RRC 연결된 단말(RRC connected UE) 수 불균형
(2) 활성화 단말(active UE) 수 불균형
(3) 단말(user equipment, UE) 별 IP(internet protocol) 처리량(throughput) 불균형
(4) 무선 자원 활용(radio resource utilization) 불균형
각 섹터(sector)는 관찰 결과 커버리지 중복 셀(coverage overlapped cells)의 로드 불균형(load imbalance)가 발생하면, 이를 LB 서버로 보고한다. 이 때 관찰한 KPI를 보고에 포함한다.
LB 서버(510)는 전체 섹터(sector)의 로드 불균형 이벤트(load imbalance event) 발생 과거 기록을 기반으로 LB 적용 대상 관리되는 섹터(managed sector)를 선정한다. 선정 방식은 해당 섹터(sector)의 과거 몇 주 사이의 로드 불균형(load imbalance)의 발생 빈도와 정도를 고려하여 관리되는 섹터(managed sector)를 선정할 수 있다.
도 6은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 로드 밸런스 서버가 데이터 베이스로부터 섹터의 정보를 수집하는 동작을 도시한다.
도 6의 실시 예는 본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 서버의 로드 불균형 예측(load imbalance prediction) 기능을 도시한다.
LB 서버(604)는 도 5의 실시 예에서 선정된 관리되는 섹터(managed sector)의 커버리지 중복 셀(coverage overlapped cells)의 LB 관련 정보인 KPI, 커버리지 중복(coverage overlap), 서비스 품질 정보(service quality information)를 저장하고 있는 데이터 베이스로부터 수집한 과거(예를 들어, 이전 4주)의 정보를 가져온다.
LB 서버(604)의 로드 불균형 예측(load imbalance prediction) 기능은 과거 정보를 바탕으로 주기적(예를 들어, 7일마다)으로 관리되는 섹터(managed sector)의 미래(예를 들어, 7일 후)의 매 시간 LB 관련 정보를 예측하고 이를 바탕으로 미래의 매 시간 로드 불균형(load imbalance) 발생 여부를 예측한다.
이를 위하여, 로드 밸런스 서버(604)의 로드 불균형 예측(load imbalance prediction) 기능은 도 7을 참조하여 설명할 바와 같이 3가지 세부 예측 기능을 가지고 있다.
도 7은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 로드 불균형 예측을 수행하는 동작을 도시한다.
도 7을 참조하면, 로드 밸런스 서버는 섹터의 KPI, 셀 커버리지 및 서비스 품질 정보를 수집한 후, 관리되는 섹터의 시간별 KPI의 세트, 시간별 셀 커버리지의 세트, 시간별 서비스 품질을 예측한다.
구체적으로, S701 단계에서, LB서버는 관리되는 섹터의 KPI, 셀 커버리지 및 서비스 품질 정보를 수집한다.
S702 단계에서, LB 서버는 관리되는 섹터의 시간별 KPI 세트를 예측한다.
S703 단계에서, LB 서버는 관리되는 섹터의 시간별 셀 커버리지의 세트를 예측한다.
S704 단계에서, LB 서버는 관리되는 섹터의 시간별 서비스 품질을 예측한다.
S705 단계에서, LB 서버는 로드 불균형이 발생할지 여부를 판단한다. 로드 불균형이 발생할 것으로 예측되는 경우 S706 단계로 진행하며, 로드 불균형이 발생하지 않을 것으로 예측되는 경우 절차를 종료한다.
S706 단계에서, LB 서버는 관리 섹터에 대한 일 및 시간(day and time) 별 LB 파라미터 룰 세트를 입력한다.
도 7의 실시 예에서, 로드 밸런스 서버의 각 예측 기능은 대상 섹터(sector)의 과거 정보를 바탕으로 미래(예를 들어, 1주일 후)까지 각 시간별 정보(hourly information)를 예측한다. 예측은 예측 신뢰도를 높이기 위하여 다수의 후보 정보 세트(information set)로 이루어 질 수 있다.
(1) 시간별 KPI 정보 예측자(hourly KPI information predictor)
(2) 시간별 커버리지 오버랩 정보 예측자(hourly coverage overlap information predictor)
(3) 시간별 서비스 품질 정보 예측자(hourly service quality information predictor)
각 예측 기능은 다음의 방법을 이용하여 미래 정보를 예측할 수 있다
(1) 인공지능 기반 시 계열 예측 모델
(2) 통계 기법
로드 불균형 예측(load imbalance prediction) 기능은 커버리지 중복 셀(coverage overlapped cells)의 각 예측 시간별 KPI(hourly KPI)와 시간별 커버리지 중복 정보(hourly coverage overlap information)와 서비스 품질 정보(service quality information)를 바탕으로 로드 불균형(load imbalance) 발생 여부를 판단한다. 커버리지 중복 셀(coverage overlapped cells)의 로드 불균형(load imbalance) 판단 기준은 다음과 같을 수 있다.
(1) KPI 불균형
(1-1) RRC 연결된 단말(RRC connected UE) 수 불균형
(1-2) 활성화 단말(active UE) 수 불균형
(1-3) UE 별 인터넷 IP 처리량(throughput) 불균형
(1-4) 무선 자원 활용(radio resource utilization) 불균형
(1-5) 기지국 대기열 지연(delay) 불균형
(1-6) 위의 조합하여 계산하는 로드 메트릭(load metric)
(2) 서비스 품질(service quality)(주파수 대역 별 QoE(quality of experience))의 불균형
(2-1) 음성 서비스(voice service) QoE 불균형
(2-2) 영상 서비스(video service) QoE 불균형
(2-3) 기타 서비스 QoE 불균형
도 8은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 로드 밸런스 파라미터 선택 기능의 동작을 도시한다.
도 8의 실시 예는 본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 서버의 LB 파라미터 선택(LB parameter selecting) 기능을 도시한다.
도 8을 참조하면, S801 단계에서, LB 서버는 예측 기반으로 LB 파라미터 세트를 결정한다.
S802 단계에서, LB 서버는 예측 기반으로 예측 비교 및 검증 에러에 대한 KPI를 결정한다.
S803 단계에서, LB 서버는 결정된 LB 파라미터 세트에 기초하여 LB 파라미터 설정 검증에 대한 KPI를 결정한다.
S804 단계에서, LB 서버는 관리되는 섹터의 LB 파라미터 룰 세트에 값을 입력한다.
로드 불균형(load imbalance)가 발생할 것으로 예측된 섹터(sector)는 커버리지 중복 셀(coverage overlapped cells)의 예측 정보 세트(information set)들의 상황에 맞는 단수 혹은 복수의 LB 파라미터 룰(LB parameter rule)로 구성되는 LB 파라미터 룰 세트(LB parameter rule sets)를 선택한다. 만약, 도 7의 실시 예에서 다수의 후보 정보 세트(information set)를 예측하였다면, 각 예측 결과 마다 LB 파라미터 룰(LB parameter rule)을 찾을 수 있다. 즉, 다수의 LB 파라미터 룰(LB parameter rule)을 찾을 수 있다.
LB 서버는 예측된 로드 불균형(load imbalance) 발생 전, 예측된 섹터(sector)에 적용할 LB 파라미터(LB parameters)를 미리 적용할 수 있도록, 예측된 섹터(sector)에 탐색한 LB 파라미터(LB parameters) 설정 룰 세트(rule set)를 만든다. LB 서버는 로드 불균형(load imbalance)이 발생할 것으로 예측된 시간을 참고하여, 로드 불균형(load imbalance) 발생 전에, 미리 LB 파라미터 룰 세트(LB parameter rule set)를 섹터(sector)에 전달하여, 섹터(sector)가 로드 불균형(load imbalance) 발생 전 LB 파라미터(LB parameter)를 변경할 수 있게 한다.
관리되는 섹터(managed sector)는 수신한 LB 파라미터 룰 세트(LB parameter rule set)가 지정하는, 로드 불균형(load imbalance)이 발생할 것으로 예측된 시간에 높은 우선 순위 LB 파라미터 룰(high priority LB parameter rule)의 LB 파라미터(LB parameter)를 섹터(sector)의 LB 파라미터(LB parameter)로 설정한다
LB 파라미터 룰 세트(LB parameter rule set)는 다음의 [표 1]의 각 항목을 포함한다.
항목 의미
Sector id Managed sector 식별자
Predicted LB occur time Data & time
- LB rule id 다수의 LB parameter set rule을 포함하는 경우를 위한 식별자
- LB rule priority Sector에 우선 적용할 Rule을 알려주는 priority
- LB parameter set Rule 별 설정할 LB parameter value set
- KPI for prediction comparison Rule 별 KPI 별, 예측 KPI value
(e.g. RRC UE of sector, ACT UE of sector, Traffic load, Cell Coverage)
- KPI for prediction verification error threshold Rule 별 KPI 별, KPI 예측 오차 보고 여부 판단 기준
- KPI for LB parameter setting verification Rule 별 KPI 별, LB parameter 설정 후, 기대 KPI
(e.g. RRC UE of each cell, ACT UE of each cell, Radio Resource block utilization of each cell, IP Throughput of each cell)
- KPI for LB parameter setting verification error threshold Rule 별 KPI 별, LB parameter 선택 오차 보고 여부 판단 기준
[표 1]은 LB 파라미터 룰 세트(LB parameter rule)의 구성을 나타낸다.
1개의 LB 파라미터 룰(LB parameters rule)은 각 셀(cell)에 설정되는 주파수 대역 간 우선순위와 핸드오버(handover) 관련 임계 값(threshold)들의 조합들이며, 다음의 내용을 포함할 수 있다
(1) A1 TRIGGER_QUANTITY: A1 임계 값(threshold) (RSRP/RSRQ)
(2) A2 TRIGGER_QUANTITY: A2 임계 값(threshold) (RSRP/RSRQ)
(3) A3 TRIGGER_QUANTITY: A3 임계 값(threshold) (RSRP/RSRQ)
(4) A5 TRIGGER_QUANTITY: A5 임계 값(threshold) (RSRQ/RSRQ)
(5) 주파수 밴드 우선 순위(frequency band priority)
(6) 예상되는 셀 용량(expected cell capacity)
(7) 로드 밸런싱 방식 활성화 임계 값(load balancing scheme activation threshold)
LB 룰 우선 순위(LB rule priority)는 LB 파라미터 룰 세트(LB parameter rule set)가 다수의 룰(rule)을 포함하는 경우, 다수의 룰(rule) 중 기지국의 LB 파라미터 설정(LB parameter setting)에 우선 적용할 룰(rule)을 지정하는데 사용한다. 높은 우선 순위 룰(high priority rule)이 검증(verification)을 통하여 오차가 발생하였을 때, 기지국은 높은 우선 순위의 룰(high priority rule) 이외의 낮은 우선 순위의 룰(low priority rule) 중 현재 상황과 가장 유사한 룰(rule)을 선택하여 LB 파라미터 설정(LB parameter setting)을 수행한다.
LB 파라미터 룰 세트(LB parameter rule set)의 항목 중 예측 비교에 대한 KPI(KPI for prediction comparison)는 LB 서버(LB server)의 KPI 예측(KPI prediction) 결과와 실제 모니터링 결과와 비교하여, 예측(prediction) 성능을 판단하는데 사용되는 KPI 리스트(KPI list), 즉, 파라미터의 리스트이다. 이들은 RRC 연결된 단말(RRC connected UE) 수, 활성화 단말(active UE) 수, 셀 커버리지(cell coverage)와 같은 LB 파라미터(LB parameter) 설정과 상관없는 KPI들을 포함한다.
LB 파라미터 룰 세트(LB parameter rule set)의 항목 중 LB 파라미터 설정 검증에 대한 KPI(KPI for LB parameter setting verification)는 LB 서버(LB server)의 LB 파라미터 선택(LB parameter selecting)의 기대 성능과 실제 모니터된 성능을 비교하여, LB 파라미터 설정(LB parameter setting)의 성능 판단을 목적으로 하는 KPI 들이다.
또한, LB 파라미터 룰 세트는 예측 비교에 대한 KPI(KPI for prediction comparison)와 실제 KPI의 오차를 검증하기 위한 KPI 별 검증 오차 임계 값(verification error threshold)을 포함한다.
도 9는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 로드 밸런스 파라미터 룰 세트 모니터링 기능의 동작을 개시한다.
도 9의 실시 예는 본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 서버의 LB 파라미터 룰 세트 모니터링(LB parameter rule set monitoring) 기능을 도시한다.
도 9를 참조하면, S901 단계에서, LB 서버(920)는 기지국(910)에게 LB 파라미터 룰 세트를 전송한다.
S902 단계에서, 기지국(910)은 LB 파라미터 및 오차 발생 보고 조건을 설정한다.
S903 단계에서, 기지국(910)은 KPI를 모니터링한다.
S904 단계에서, 기지국(910)은 검증 오차 임계 값(verification error threshold)와 비교한다.
일 실시 예에 따라서, 기지국(910)은 수신한 LB 파라미터 룰 세트(LB parameter rule set)에 따라 정해진 시간에 LB 파라미터(LB parameter)를 설정하고, KPI를 모니터링 한다.
기지국(910)은 설정된 룰(rule)의 예측 비교에 대한 KPI(KPI for prediction comparison)를 실제 시간별 KPI(hourly KPI) 및 시간별 셀 커버리지 정보(hourly cell coverage information)와 비교하여 오차를 계산한다.
현재 기지국(910)이 설정한 룰(rule) 즉, 높은 우선 순위 룰(high priority rule)의 예측 비교에 대한 KPI(KPI for prediction comparison)가 실제 KPI와의 오차가 각 검증 오차 임계 값(verification error threshold)을 초과하는 경우, 기지국(910)은 실제 KPI와 낮은 우선 순위 룰(low priority rule)의 예측 비교에 대한 KPI(KPI for prediction comparison)와 검증 임계 값(verification error threshold)을 비교하여, 현재 KPI와 유사한 낮은 우선 순위 룰(low priority rule)을 찾아서, 낮은 우선 순위 룰(low priority rule)의 LB 파라미터 세트(LB parameter set)로 기지국 LB 파라미터 세트(LB parameter set)를 변경한다.
S905 단계에서, 기지국(910)은 LB 서버(920)에게 오차 리포트를 한다.
일 실시 예에 따라서, LB 파라미터(LB parameter) 선택 성능 판단 KPI가 실제 KPI와의 오차가 검증 오차 임계 값(verification error threshold)을 초과하는 경우, 기지국(910)은 LB 서버(920)로 그 오차를 즉시 보고한다.
S906 단계에서, LB 서버(920)는 KPI 예측 기능을 갱신한다.
S907 단계에서, LB 서버(920)는 LB 파라미터 선택 기능을 갱신한다.
S908 단계에서, LB 서버(920)는 LB 파라미터를 재선택한다.
S909 단계에서, LB 서버(920)는 새로운 LB 파라미터 룰 세트를 기지국(910)에게 전송한다.
일 실시 예에 따라서, LB 서버(LB server)(920)는 각 오차를 '시간별 KPI 정보 예측자(hourly KPI information predictor)'와 '시간별 커버리지 중복 예측자(hourly coverage overlap predictor)'의 수정에 반영한다. 그리고, LB 서버(LB server)(920)는 기지국(910)이 보고한 현재 KPI를 바탕으로 LB 파라미터 룰(LB parameter rule)을 만들어서 기지국(910)에 전달한다.
현재 KPI를 바탕으로 만들어진 LB 파라미터 룰(LB parameter rule)을 수신한 기지국(910)은 수신한 LB 파라미터 룰(LB parameter set)을 즉시 반영한다.
본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 방법은 다음과 같은 효과를 갖는다.
(1) "LB 관리되는 섹터 선택(LB managed sector select) 기능"에 의하여, LB 서버의 메모리(memory)나 계산력(computation power)을 효율적으로 사용할 수 있다. 이에 따라서, 각 서버로 더 많은 기지국을 지원 가능하다.
(2) "로드 불균형 예측(load imbalance prediction) 기능"에 의하여, 여러 정보 출처로부터의 과거 정보를 사용한 정확한 로드 불균형(load imbalance)의 예측이 가능하다. 이에 따라서, 로드 불균형(load imbalance)이 발생하기 전에 선제적 대응이 가능하다.
(3) "로드 불균형 예측(load imbalance prediction) 기능"에 의하여, 기지국의 KPI 뿐만 아니라 서비스 품질(service quality) 지표에 의한 로드 불균형(load imbalance)의 감지가 가능하다.
(4) "LB 파라미터 선택(LB parameter selecting) 기능"의 룰 세트(rule set) 방식을 통한 예측(prediction)에 대하여 오차가 발생한 경우, 즉시 대응 가능하다.
(5) "로드 파라미터 룰 세트 모니터링(load parameter rule set monitoring) 기능"의 오차 리포트(error report) 기능을 통하여 예측(prediction) 기능과 LB 파라미터 룰(LB parameter rule) 선택 기능의 갱신이 가능하다.
(6) "로드 파라미터 룰 세트 모니터링(load parameter rule set monitoring) 기능"의 오차 리포트(error report) 기능을 통하여 오차가 발생한 경우에 빠른 대응이 가능하다.
본 발명의 다양한 실시 예들에 따르면, 서버는 다음의 기능을 갖는다.
(1) 로드 불균형(load imbalance) 기록을 바탕으로 LB 파라미터 선택(LB parameter selecting) 대상 섹터(sector)를 선택하는 기능
(2) KPI 데이터베이스(data base, DB), 셀 커버리지 DB(cell coverage DB), 서비스 품질 DB(service quality DB)로부터 관련 정보를 수집하는 기능
(3) KPI, 셀 커버리지(cell coverage), 서비스 품질(service quality)를 예측하고, 예측을 바탕으로 LB 파라미터(LB parameter)를 선택하는 기능
(4) 오차 검증할 KPI 항목 및 오차 임계 값(threshold) 선택 기능
(5) 기지국으로부터 예측 오차 발생 보고 수신 기능
(6) 수신한 예측 오차 보고를 바탕으로 즉시 LB 파라미터(LB parameter)를 재선택하여 해당 섹터(sector)로 전달하는 기능
(7) 예측 오차를 반영하여 예측기(predictor) 및 LB 파라미터(LB parameter) 선택 기능을 수정하는 기능
본 발명의 다양한 실시 예들에 따르면, 기지국은 다음의 기능을 갖는다.
(1) LB 서버(LB server)로부터 LB 파라미터 룰 세트(LB parameter rule set)를 수신하고, 그에 따라 LB 파라미터(LB parameter)를 변경하는 기능
(2) 로드 불균형(load imbalance) 발생 시 LB 서버로 보고하는 기능
(3) 예측 KPI와 현재 KPI 비교하고 그 오차를 검사하는 기능
(4) 오차 비교 결과를 LB 서버(LB server)로 리포트(report)하는 기능
본 개시의 청구항 또는 명세서에 기재된 실시 예들에 따른 방법들은 하드웨어, 소프트웨어, 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합의 형태로 구현될(implemented) 수 있다.
소프트웨어로 구현하는 경우, 하나 이상의 프로그램(소프트웨어 모듈)을 저장하는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체가 제공될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 저장되는 하나 이상의 프로그램은, 전자 장치(device) 내의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행 가능하도록 구성된다(configured for execution). 하나 이상의 프로그램은, 전자 장치로 하여금 본 개시의 청구항 또는 명세서에 기재된 실시 예들에 따른 방법들을 실행하게 하는 명령어(instructions)를 포함한다.
이러한 프로그램(소프트웨어 모듈, 소프트웨어)은 랜덤 액세스 메모리 (random access memory), 플래시(flash) 메모리를 포함하는 불휘발성(non-volatile) 메모리, 롬(read only memory, ROM), 전기적 삭제가능 프로그램가능 롬(electrically erasable programmable read only memory, EEPROM), 자기 디스크 저장 장치(magnetic disc storage device), 컴팩트 디스크 롬(compact disc-ROM, CD-ROM), 디지털 다목적 디스크(digital versatile discs, DVDs) 또는 다른 형태의 광학 저장 장치, 마그네틱 카세트(magnetic cassette)에 저장될 수 있다. 또는, 이들의 일부 또는 전부의 조합으로 구성된 메모리에 저장될 수 있다. 또한, 각각의 구성 메모리는 다수 개 포함될 수도 있다.
또한, 프로그램은 인터넷(Internet), 인트라넷(Intranet), LAN(local area network), WAN(wide area network), 또는 SAN(storage area network)과 같은 통신 네트워크, 또는 이들의 조합으로 구성된 통신 네트워크를 통하여 접근(access)할 수 있는 부착 가능한(attachable) 저장 장치(storage device)에 저장될 수 있다. 이러한 저장 장치는 외부 포트를 통하여 본 개시의 실시 예를 수행하는 장치에 접속할 수 있다. 또한, 통신 네트워크상의 별도의 저장장치가 본 개시의 실시 예를 수행하는 장치에 접속할 수도 있다.
상술한 본 개시의 구체적인 실시 예들에서, 개시에 포함되는 구성 요소는 제시된 구체적인 실시 예에 따라 단수 또는 복수로 표현되었다. 그러나, 단수 또는 복수의 표현은 설명의 편의를 위해 제시한 상황에 적합하게 선택된 것으로서, 본 개시가 단수 또는 복수의 구성 요소에 제한되는 것은 아니며, 복수로 표현된 구성 요소라 하더라도 단수로 구성되거나, 단수로 표현된 구성 요소라 하더라도 복수로 구성될 수 있다.
한편 본 개시의 상세한 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 본 개시의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 개시의 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며 후술하는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
본 개시(disclosure)는 일반적으로 무선 통신 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로 무선 통신 시스템에서 통신망 부하를 예측하고 로드 밸런싱을 수행하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.

Claims (15)

  1. 무선 통신 시스템에서 서버의 동작 방법에 있어서,
    KPI(key performance index) DB(data base), 셀 커버리지 DB 및 서비스 품질 DB로부터 관리되는 섹터의 기지국에 대한 KPI 정보, 셀 커버리지 정보 및 서비스 품질 정보를 수신하는 과정과,
    상기 KPI 정보, 상기 셀 커버리지 정보 및 상기 서비스 품질 정보에 기초하여 상기 섹터의 상기 기지국에 대한 예측된 KPI, 예측된 셀 커버리지 및 예측된 서비스 품질 정보를 생성하는 과정과,
    상기 예측된 KPI, 상기 예측된 셀 커버리지 및 상기 예측된 서비스 품질 정보에 기초하여 상기 섹터의 상기 기지국에 대한 로드 불균형(load imbalance)의 발생 여부를 예측하는 과정과,
    상기 로드 불균형(load imbalance)의 발생 여부에 대한 예측에 기초하여 하나 이상의 예측 로드 밸런스(load balance, LB) 파라미터(parameter)를 포함하는 LB 파라미터 룰 세트(LB parameter rule set)를 결정하는 과정과,
    상기 섹터의 상기 기지국에게 상기 LB 파라미터 룰 세트를 전송하는 과정을 포함하는,
    방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    하나 이상의 섹터의 하나 이상의 기지국으로부터 로드 불균형 이벤트 관련 정보를 수신하는 과정과,
    상기 로드 불균형 이벤트 관련 정보에 기초하여 로드 불균형의 발생 여부를 판단하는 과정과,
    상기 로드 불균형의 발생 빈도에 기초하여 상기 관리되는 섹터를 결정하는 과정을 더 포함하는,
    방법.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 섹터의 상기 기지국으로부터 상기 LB 파라미터 룰 세트에 대한 예측 오차 발생 보고를 수신하는 과정과,
    상기 예측 오차 발생 보고에 기초하여 하나 이상의 새로운 예측 LB 파라미터를 결정하는 과정과,
    상기 하나 이상의 새로운 예측 LB 파라미터를 포함하는 새로운 LB 파라미터 룰 세트를 상기 섹터의 상기 기지국에게 전송하는 과정을 포함하는,
    방법.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 LB 파라미터 룰 세트는 상기 하나 이상의 예측 LB 파라미터에 대한 우선 순위, 오차 발생 여부를 검증할 파라미터의 리스트 및 파라미터 별 검증 오차 임계 값에 대한 정보를 더 포함하는,
    방법.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 하나 이상의 예측 LB 파라미터 중 우선 순위가 높고 실제 모니터링 결과와 차이가 상기 검증 오차 임계 값을 넘지 않는 예측 LB 파라미터가 상기 섹터의 상기 기지국에 의하여 사용되는,
    방법.
  6. 청구항 4에 있어서,
    상기 예측 오차 발생 보고는 상기 하나 이상의 예측 LB 파라미터 중 실제 모니터링 결과와 차이가 상기 검증 오차 임계 값을 넘는 예측 LB 파라미터의 정보를 포함하는,
    방법.
  7. 무선 통신 시스템에서 섹터의 기지국의 동작 방법에 있어서,
    서버로부터 하나 이상의 예측 로드 밸런스(load balance, LB) 파라미터(parameter), 오차 발생 여부를 검증할 파라미터의 리스트 및 파라미터 별 검증 오차 임계 값을 포함하는 LB 파라미터 룰 세트(LB parameter rule set)를 수신하는 과정과,
    KPI(key performance index)에 대한 모니터링을 수행하는 과정과,
    상기 모니터링의 결과에 기초하여, 상기 하나 이상의 예측 LB 파라미터 중 실제 모니터링 결과와의 차이가 상기 검증 오차 임계 값을 넘는 예측 LB 파라미터의 정보를 포함하는 예측 오차 발생 보고를 생성하는 과정과,
    상기 예측 오차 발생 보고를 상기 서버에게 전송하는 과정을 포함하는,
    방법.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 서버로부터 상기 예측 오차 발행 보고에 기초하여 결정된 하나 이상의 새로운 예측 LB 파라미터를 포함하는 새로운 LB 파라미터 룰 세트를 상기 서버로부터 수신하는 과정을 더 포함하는,
    방법.
  9. 청구항 7에 있어서,
    상기 LB 파라미터 룰 세트는 상기 하나 이상의 예측 LB 파라미터의 우선 순위에 대한 정보를 더 포함하고,
    상기 하나 이상의 예측 LB 파라미터 중 우선 순위가 높고 실제 모니터링 결과와 차이가 상기 검증 오차 임계 값을 넘지 않는 예측 LB 파라미터가 상기 섹터의 상기 기지국에 의하여 사용되는,
    방법.
  10. 청구항 7에 있어서,
    상기 섹터의 상기 기지국에 대한 로드 불균형 이벤트 관련 정보를 상기 서버에게 전송하는 과정을 더 포함하는,
    방법.
  11. 무선 통신 시스템에서 서버에 있어서,
    송수신기; 및
    적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    KPI(key performance index) DB(data base), 셀 커버리지 DB 및 서비스 품질 DB로부터 관리되는 섹터의 기지국에 대한 KPI 정보, 셀 커버리지 정보 및 서비스 품질 정보를 수신하고,
    상기 KPI 정보, 상기 셀 커버리지 정보 및 상기 서비스 품질 정보에 기초하여 상기 섹터의 상기 기지국에 대한 예측된 KPI, 예측된 셀 커버리지 및 예측된 서비스 품질 정보를 생성하며,
    상기 예측된 KPI, 상기 예측된 셀 커버리지 및 상기 예측된 서비스 품질 정보에 기초하여 상기 섹터의 상기 기지국에 대한 로드 불균형(load imbalance)의 발생 여부를 예측하고,
    상기 로드 불균형(load imbalance)의 발생 여부에 대한 예측에 기초하여 하나 이상의 예측 로드 밸런스(load balance, LB) 파라미터(parameter)를 포함하는 LB 파라미터 룰 세트(LB parameter rule set)를 결정하며,
    상기 섹터의 상기 기지국에게 상기 LB 파라미터 룰 세트를 전송하도록 구성된,
    서버.
  12. 청구항 11에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    하나 이상의 섹터의 하나 이상의 기지국으로부터 로드 불균형 이벤트 관련 정보를 수신하고,
    상기 로드 불균형 이벤트 관련 정보에 기초하여 로드 불균형의 발생 여부를 판단하며,
    상기 로드 불균형의 발생 빈도에 기초하여 상기 관리되는 섹터를 결정하도록 더 구성된,
    서버.
  13. 청구항 11에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 섹터의 상기 기지국으로부터 상기 LB 파라미터 룰 세트에 대한 예측 오차 발생 보고를 수신하고,
    상기 예측 오차 발생 보고에 기초하여 하나 이상의 새로운 예측 LB 파라미터를 결정하며,
    상기 하나 이상의 새로운 예측 LB 파라미터를 포함하는 새로운 LB 파라미터 룰 세트를 상기 섹터의 상기 기지국에게 전송하도록 더 구성된,
    서버.
  14. 청구항 13에 있어서,
    상기 LB 파라미터 룰 세트는 상기 하나 이상의 예측 LB 파라미터에 대한 우선 순위, 오차 발생 여부를 검증할 파라미터의 리스트 및 파라미터 별 검증 오차 임계 값에 대한 정보를 더 포함하는,
    서버.
  15. 청구항 14에 있어서,
    상기 하나 이상의 예측 LB 파라미터 중 우선 순위가 높고 실제 모니터링 결과와 차이가 상기 검증 오차 임계 값을 넘지 않는 예측 LB 파라미터가 상기 섹터의 상기 기지국에 의하여 사용되는,
    서버.
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