WO2023233442A1 - Ｓｓｃモードを動的に決定するための通信制御 - Google Patents

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WO2023233442A1
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communication
handover
communication status
ssc mode
information processing
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健一郎 青柳
仁 久住
仁 中里
拓也 宮澤
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Rakuten Mobile Inc
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    • H04W76/00—Connection management
    • H04W76/30—Connection release
    • H04W76/38—Connection release triggered by timers

Definitions

  • the present disclosure relates to communication control technology for dynamically determining an SSC mode.
  • SSC Service and Session Continuity
  • 5G fifth generation mobile communication system
  • 3GPP Third Generation Partnership Project
  • SSC Service and Session Continuity
  • SSC is a technology for mobility management when a communication terminal moves and changes the base station to which it connects, and three SSC modes have been defined so far (for example, Patent Document 1).
  • SSC mode 1 is a mode that has IP address continuity, although there is a slight delay
  • SSC mode 2 is a mode that has a delay (that is, there is a period of no communication) and does not have IP address continuity
  • SSC mode 3 is a mode that is less likely to cause delays, but does not have continuity of IP addresses.
  • a communication carrier providing a communication service takes into consideration the network configuration, etc., and sets the SSC mode to be used in advance.
  • a preset SSC mode may not be an appropriate SSC mode in view of communication conditions such as the traffic environment when a communication terminal performs communication and the communication service used by the communication terminal. For example, if a communication terminal using a communication service for which real time (low delay) is not a requirement uses SSC mode 3, it may be configured to use SSC mode 1 or SSC mode 2.
  • the present invention aims to provide a technique for dynamically determining an SSC mode based on communication conditions.
  • an information processing device includes one or more processors, and at least one of the one or more processors executes an acquisition process, a prediction process, and a determination process.
  • the acquisition process is a process of acquiring from a communication device the communication status before handover to the communication device.
  • the prediction process is a process of predicting the communication status of the communication device after the handover based on the communication status before the handover using machine learning.
  • the determination process is a process of determining an SSC (Service and Session Continuity) mode to be used by the communication device after handover, based on the predicted communication status after handover.
  • SSC Service and Session Continuity
  • a control device includes one or more processors, and at least one of the one or more processors executes an acquisition process, a determination process, and a session management process.
  • the acquisition process is a process of acquiring from another device the communication status of the communication device after handover, which is predicted by machine learning based on the communication status of the communication device before handover.
  • the determination process is a process of determining an SSC (Service and Session Continuity) mode to be used by the communication device after handover, based on the predicted communication status after handover.
  • the session management process is a process for performing session management for the communication device to perform data communication according to the determined SSC mode.
  • an information processing method includes an acquisition step of acquiring, from a communication device, a communication status before handover to the communication device, and a step of acquiring the communication status before handover to the communication device, and A prediction step of predicting the communication status after handover for the communication device by machine learning, and an SSC (Service and Session Continuity) mode used by the communication device after handover based on the predicted communication status after handover. a determining step of determining.
  • FIG. 1 shows an example of a network configuration according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 2 shows a diagram for explaining the SSC mode.
  • FIG. 3 shows an example hardware configuration of an NWDAF node according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 4 shows an example of a functional configuration of an NWDAF node according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 5 shows an example of a functional configuration of an SMF node according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 6 is a communication sequence diagram of SSC mode change control when the NWDAF node determines the SSC mode.
  • FIG. 7 is a communication sequence diagram of SSC mode change control when the SMF node determines the SSC mode.
  • FIG. 8 is a schematic diagram showing the flow of prediction processing, SSC mode determination processing, and relearning processing.
  • FIG. 9 schematically shows an example of a 5G core network.
  • FIG. 10 shows an example of session control when using SSC mode 3.
  • a fifth generation (5G) mobile network (5G network) standardized by 3GPP (Third Generation Partnership Project) is assumed as a network to which the technology according to the present disclosure is applied. Note that the technology according to the present disclosure may be applied to networks other than 5G networks.
  • FIG. 1 shows an example of a network configuration according to this embodiment.
  • the network includes a user terminal (communication device, hereinafter referred to as UE) 10, base stations (also referred to as BS) 11-1, 11-2, UPF (User Plane Function) nodes 12-1, 12-2, and SMF (Session). management function) nodes 13-1 and 13-2, and an NWDAF (Network Data Analytic Function) node 14.
  • Base stations 11-1 and 11-2 construct radio access networks in cells 1 and 2, respectively.
  • the UPF nodes 12-1, 12-2, the SMF nodes 13-1, 13-2, and the NWDAF node 14 are nodes that function as a Network Function (NF) in the 5G core network.
  • NF Network Function
  • base stations 11-1 and 11-2 are base stations 11
  • UPF nodes 12-1 and 12-2 are UPF nodes 12
  • SMF nodes 13-1 and 13-2 are SMF nodes.
  • Collectively referred to as 13 Note that the network configuration example in FIG. 1 shows a functional configuration and does not necessarily show a physical configuration.
  • the UE 10 is, for example, a device such as a smartphone or a tablet, and is configured to be able to communicate wirelessly with the base station 11.
  • the UE 10 has a display unit (display screen) such as a liquid crystal display, and each user can perform various operations using a GUI (Graphic User Interface) provided on the liquid crystal display.
  • the operation includes various operations on content such as an image displayed on the screen, such as a tap operation, a slide operation, and a scroll operation using a finger, a stylus, or the like.
  • the UE 10 may be a device such as a tablet terminal or a notebook PC.
  • the user device 11 may include a separate display unit.
  • FIG. 9 schematically shows an example of a 5G network.
  • the 5G network 90 shown in FIG. 9 includes a UE 901, a RAN (Radio Access Network) 902, a UPF 903, an AMF (Access and Mobility Management Function) 904, an SMF 905, and a PC.
  • F Policy Control Function
  • NEF Network Exposure Function
  • NRF Network Repository Function
  • NSSF Network Slice Selection Function
  • AUSF Authentication Server Function
  • the UPF 903 is connected to a DN (Data Network) 913.
  • DN Data Network
  • the UE 10 in FIG. 1 is a device that functions as a UE 901, and the base station 11 includes at least a device that executes a RU (Radio Unit) that performs part of the functions of the RAN 902.
  • the UPF node 12 is a device that functions as a UPF 903, the SMF node 13 is a device that functions as an SMF node 905, and the NWDAF node 14 is a device that functions as an NWDAF 912.
  • the UPF 902 is responsible for routing and data transfer for interconnecting the DNs 913.
  • the SMF 905 is responsible for session management (establishment and disconnection) of the UE 901, IP address assignment, and selection and control of the UPF 903 for data transfer.
  • NWDAT 912 is responsible for data collection and analysis of the data.
  • the UE 10 located in cell 1 moves from cell 1 to cell 2.
  • the SSC mode to be used in the UE 10 located in the cell 1 is set in advance. Note that 3GPP defines three SSC modes, each of which will be described later with reference to FIG. 2.
  • the SSC mode set in cell 1 for UE 10 can also be used in cell 2.
  • the NWDAF node 14 uses machine learning to predict the communication status for the UE 10 after handover, based on the communication status for the UE 10 before handover. Furthermore, the NWDAF node 14 can determine (select) the optimal SSC mode for the UE 10 after handover based on the predicted communication situation. Alternatively, the SMF node 13-1 (control device) can determine the optimal SSC mode for the UE 10 after handover based on the predicted communication situation from the NWDAF node 14.
  • FIG. 2 is a diagram for explaining the SSC mode.
  • SSC mode 1 (left part of FIG. 2) is a mode in which handover is performed while maintaining the connected UPF (see the dotted line).
  • SSC mode 1 is the same form as 4G (LTE (Long Term Evolution)) standardized by 3GPP.
  • DN Data Network
  • SSC mode 2 (center portion of FIG. 2) is a mode in which UPF and DN are switched before and after handover (see dotted line).
  • the base station is switched to a UPF close to the base station to be switched to.
  • SSC mode 2 a momentary interruption (timing of no communication) occurs due to reconnection of the DN session.
  • SSC mode 3 (right part of FIG. 2) is a mode in which, like SSC mode 2, the UPF and DN are switched before and after handover. Unlike SSC mode 2, maintaining the UPF before switching (see the dashed line) reduces momentary interruptions due to DN session reconnection.
  • FIG. 3 shows an example of the hardware configuration of the NWDAF node 14 according to this embodiment. Note that the SMF node 13 also has a similar hardware configuration.
  • the NWDAF node 14 includes a CPU 31, a ROM 32, a RAM 33, an HDD 34, a communication I/F 35, and a system bus 36 as an example of a hardware configuration. NWDAF node 14 may also include external memory.
  • the CPU (Central Processing Unit) 31 is composed of one or more processors, and controls the operations in the NWDAF node 14 in an integrated manner.
  • the CPU 31 controls each component (32 to 35) via a system bus 36 which is a data transmission path.
  • the CPU 31 includes an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), an FPGA (Field Programmable Gate Array), a DSP (Digital Signal Processor), and a GP. It may be replaced by one or more processors such as U (Graphics Processing Unit).
  • the ROM (Read Only Memory) 32 is a nonvolatile memory that stores control programs and the like necessary for the CPU 31 to execute processing.
  • the program may be stored in a nonvolatile memory such as an HDD (Hard Disk Drive) 34 or an SSD (Solid State Drive), or an external memory such as a removable storage medium (not shown).
  • a RAM (Random Access Memory) 33 is a volatile memory and functions as a main memory, work area, etc. of the CPU 31. That is, the CPU 31 loads necessary programs and the like from the ROM 32 into the RAM 33 when executing processing, and implements various functional operations by executing the programs and the like.
  • the HDD 34 stores, for example, various data and information necessary when the CPU 31 performs processing using a program. Further, the HDD 34 stores various data, various information, etc. obtained by the CPU 31 performing processing using programs and the like. Note that the storage may be performed using an external memory such as a nonvolatile memory such as an SSD or a removable storage medium together with or in place of the HDD 204.
  • the communication I/F (Interface) 35 is an interface that controls communication between the NWDAF node 14 and external devices.
  • NWDAF node 14 and the SMF node 13 may be equipped with dedicated hardware for executing their respective functions, or may be equipped with hardware that executes some of their respective functions, and computers that run programs for other functions. You may execute the part. Alternatively, all functions may be performed by a computer and a program.
  • FIG. 4 shows an example of the functional configuration of the NWDAF node 14 according to this embodiment.
  • Each function of the NWDAF node 14 is, for example, a logical function realized by the hardware of the NWDAF node 14 shown in FIG. 3, and can be realized by the CPU 31 executing a program stored in the ROM 32 or the like.
  • the NWDAF node 14 has a communication section 41, a communication status data acquisition section 42, a prediction section 43, an SSC mode determination section 44, a learning section 45, and a learning model storage section 46 as functional configurations.
  • the learned model storage unit 46 stores a learned communication situation prediction model 47.
  • the communication unit 41 transmits and receives various signals (related to data, packets, etc.) via the communication I/F 35.
  • the communication status data acquisition unit 42 acquires communication status data (communication status data) for the UE 10 from the data received by the communication unit 41 . Communication status data will be described later.
  • the prediction unit 43 applies the communication status data acquired by the communication status data acquisition unit 42 to the communication status prediction model 47 to predict the communication status after the time when the applied communication status data is acquired. (presume. In this embodiment, the communication status data acquired by the communication status data acquisition unit 42 indicates the communication status before handover, and the prediction unit 43 predicts the communication status after handover.
  • the SSC mode determining unit 44 determines (selects) the optimal SSC mode after handover based on the post-handover communication situation predicted by the predicting unit 43.
  • the learning unit 45 compares the communication situation predicted by the prediction unit 43 with the actual communication situation, and learns (re-learns) the communication situation prediction model 47 based on the result of the comparison.
  • the learning model storage unit 46 may be configured with the RAM 33.
  • the communication situation prediction model 47 stored in the learning model storage unit 46 is a learning model for machine learning, and the communication situation prediction model 47 will be described later.
  • the communication status data according to this embodiment includes data regarding the UE 10. Furthermore, the communication status data according to this embodiment can include data regarding the communication environment of the UE 10.
  • the data regarding the UE 10 includes the operation history (operation status) of the UE 10 by the user.
  • the operation history includes, for example, the operation on the display screen (the screen is ON or OFF), the operation time of the operation on the display screen, the connection destination of the UE 10 (handover (connection base station) history), the amount of communication packets (data communication speed) , cached data, data acquired by DPI (Deep Packet Inspection), etc.
  • the data regarding the UE 10 may further include movement characteristics (location information and movement speed) of the UE 10.
  • the position information can be acquired by the UE 10 using a signal from a GPS (Global Positioning System) satellite (not shown), and the moving speed can be acquired based on the position information.
  • GPS Global Positioning System
  • the position information can also be obtained by measuring the received signal strength indicator (RSSI) of a predetermined beacon at the UE 10.
  • RSSI received signal strength indicator
  • Time information (indicating a time zone, a timestamp, etc.) is attached to the data regarding the UE 10. For example, in the case of the operation history, the time information indicates the time when the operation was performed, and in the case of the position information and the movement speed, the time information indicates the time when the position information and the movement speed were acquired.
  • the data regarding the communication environment of the UE 10 includes the traffic environment (congestion status of the area) in the area where the UE 10 is located.
  • the traffic environment can be obtained from, for example, a communication carrier.
  • the data regarding the communication environment may include the type of communication area of the UE 10 (city center area or suburban area).
  • the data regarding the communication environment is attached with time information, similar to the data regarding the UE 10 described above.
  • FIG. 5 shows an example of the functional configuration of the SMF node 13 according to this embodiment.
  • Each function of the SMF node 13 is, for example, a logical function realized by the hardware of the SMF node 13 shown in FIG. 3, and can be realized by the CPU 31 executing a program stored in the ROM 32 or the like.
  • the SMF node 13 has a communication section 51, an SSC mode determination section 52, a session management section 53, and a communication status data acquisition section 54 as functional configurations.
  • the communication unit 51 transmits and receives various signals (data, packets) via the communication I/F 35.
  • the SSC mode determining unit 52 determines (selects) the optimal SSC mode after handover based on the communication status of the UE 10 after the handover predicted by the NWDAF node 14.
  • the session management unit 53 manages sessions (establishment and disconnection) for the UE 10.
  • the communication status data acquisition unit 54 acquires communication status data for the UE 10 from the data received by the communication unit 51.
  • FIG. 6 is a communication sequence diagram of SSC mode change control when the NWDAF node 14 determines the SSC mode according to this embodiment.
  • FIG. 6 shows an example in which the UE 10 is configured to use SSC mode 3 (or SSC mode 2) in cell 1 and SSC mode 2 (or SMF node 3) in cell 2.
  • the UE 10 performs data communication with a DN (not shown) via the base station 11-1 and the UPF 12-1 using UL (Uplink) and DL (Downlink).
  • the UE 10 measures the reception quality of cell 1 (serving cell) and cell 2 (adjacent cell), generates a measurement report (MR), and transmits the measurement report to the base station 11-1 (S62).
  • the base station 11-1 determines to start handover (HO) based on the measurement report, and transmits a handover request to the SMF node 13-1 (S63).
  • the communication unit 51 of the SMF node 13-1 receives the handover request, and the session management unit 53 determines that it is necessary to change the UPF/SMF (S64). Note that in FIG. 6, the SMF node 13-1 determines that it is necessary to change the UPF/SMF due to the measurement report (S62) and handover request (S63), but due to other triggers, the SMF node 13-1 determines that the UPF/SMF change is necessary. You may make a judgment.
  • the SSC mode determination unit 52 of the SMF node 13-1 transmits an SSC mode determination request to the NWDAF node 14 via the communication unit 51 (S65).
  • the NWDAF node 14 receives the SSC mode determination request through the communication unit 41 and performs SSC mode determination processing (S66).
  • SSC mode determination process in S66 will be explained with reference to FIG.
  • FIG. 8 is a schematic diagram showing the flow of prediction processing, SSC mode determination processing, and relearning processing according to this embodiment. In S66, prediction processing 80 and SSC mode determination processing 81 shown in FIG. 8 are performed.
  • the communication status data acquisition unit 42 of the NWDAF node 14 acquires communication status data for the UE 10 in the cell 1 (communication status 801 before handover) via the communication unit 41.
  • the communication status data includes data regarding the UE 10 and can further include data regarding the communication environment of the UE 10.
  • the prediction unit 43 applies the communication situation 801 to the communication situation prediction model 47 to predict the communication situation 802 after handover.
  • the communication status prediction model 47 is a learning model for machine learning that is trained using arbitrary communication status data (learning data) before and after handover.
  • the communication status prediction model 47 is configured to input the communication status (communication status data) before the handover and output (estimate) the communication status (communication status data) after the handover.
  • the prediction unit 43 may optionally It is possible to predict which users will be operating the display screen after handover. That is, the prediction unit 43 applies the operation status on the display screen to the communication status prediction model 47 as the pre-handover communication status (input) of the arbitrary user, and calculates the post-handover operation status of the arbitrary user, that is, It is possible to predict whether the user is operating the display screen after handover.
  • the SSC mode determination unit 44 of the NWDAF node 14 determines the SSC mode according to a predetermined rule based on the predicted communication situation 802.
  • the SSC mode may also be determined using the communication status 801 before handover.
  • the predetermined rule is a rule in which an SSC mode is assigned in advance to a communication situation. An example of the rule will be shown for the UE 10.
  • SSC mode 2 When it is predicted that no operation is being performed on the UE 10 after handover (for example, the display screen of the UE 10 is turned off): SSC mode 2 (2) After the handover, the operation of the UE 10 is being performed, but it is predicted that the operation will be completed in a relatively short time (for example, the amount of communication packets until the operation is completed is less than a predetermined threshold), or When the moving speed of the UE 10 is slower than the predetermined speed (for example, walking level), there is time to spare until the next handover: SSC mode 1 (3) After handover, when the UE 10 is being operated and it is predicted that the operation will continue for a relatively long time (for example, the amount of communication packets until the end of the operation is greater than or equal to a predetermined threshold): SSC mode 3
  • an appropriate SSC mode is selected according to the predicted communication situation.
  • rules (1) to (3) described above are just examples, and rules classified based on time information, movement characteristics, or communication environment that may be included in communication status data may be used. Further, the rules are set in advance based on the characteristics of the SSC mode and empirical rules, but may be changed depending on predetermined conditions.
  • the SSC mode determining unit 44 of the NWDAF node 14 notifies the SSC mode determined in S66 to the SMF node 13-1 via the communication unit 41. Thereafter, the SMF node 13-1 performs session release processing with the UPF node 12-1 and session establishment processing with the UPF node 12-2 with the UE 10 (S68).
  • session release processing is performed after session establishment processing
  • session establishment processing is performed after session release processing. I can.
  • the learning unit 45 of the NWDAF node 14 re-learns the communication situation prediction model 47 (S69).
  • S69 relearning processing 82 shown in FIG. 8 is performed.
  • the communication status data acquisition unit 42 acquires actual communication status data (actual communication status) after handover.
  • the learning unit 45 compares the predicted communication status 802 and the actual communication status (S822), and learns (re-learns) the communication status prediction model 47 based on the comparison result.
  • the communication status data acquisition unit 42 determines whether the UE 10 is being operated as the actual communication status (communication status data) of the UE 10 after handover. Suppose that it is obtained that there is no such thing (that is, SSC mode 2 is actually appropriate). Further, it is assumed that the communication status of the UE 10 predicted by the prediction unit 43 is that the UE 10 is being operated, but the operation will be completed in a relatively short time (that is, SSC mode 1 is set based on the prediction). (should have been selected).
  • the learning unit 45 compares the actual communication situation with the predicted communication situation, determines that the two are different, and inputs the correct information (in this case, that the UE 10 is not operated).
  • the communication status prediction model 47 is trained (re-learned) so as to correspond to the data (communication status before handover). Through such relearning, it is expected that the prediction accuracy of the communication situation prediction model 47 will increase.
  • FIG. 7 is a communication sequence diagram of SSC mode change control when the SMF node 13-1 determines the SSC mode according to this embodiment. Similar to FIG. 6, FIG. 7 shows an example where the UE 10 is configured to use SSC mode 3 (or SSC mode 2) in cell 1 and SSC mode 2 (or SMF node 3) in cell 2. show. Moreover, the same reference numerals are given to the same processes as in FIG. 6, and the description thereof will be omitted.
  • the SSC mode determination unit 52 transmits a communication status prediction request to the NWDAF node 14 via the communication unit 501.
  • the communication status data acquisition unit 54 may acquire communication status data from the UE 10 and transmit it to the NWDAF node 14.
  • the prediction unit 43 of the NWDAF node 14 receives the prediction request via the communication unit 41, it predicts the communication status after handover according to the prediction process 80 shown in FIG. 8 (S72).
  • the prediction unit 43 of the NWDAF node 14 transmits the predicted communication status 802 to the SMF node 13-1 via the communication unit 41 as a prediction result (S73).
  • the SSC mode determining unit 52 of the SMF node 13-1 determines the SSC mode.
  • the SSC mode determination process is similar to the SSC mode determination process 81 described above.
  • the processes in S68 and S69 after determining the SSC mode are as described above.
  • SSC mode determination process 80 and SSC mode determination processing 81 can be applied to any case of changing the SSC mode.
  • the communication situation for the UE 10 can be predicted, and an SSC mode suitable for after the handover can be determined according to the predicted communication situation.
  • the communication status is predicted by a learning model for machine learning, and the learning model continues to be retrained based on the actual communication status, making it possible to predict the communication status with high accuracy. .
  • the communication status is predicted and the SSC mode is determined for the UE 10 to be handed over, but if the communication status for the UE 10 changes, this embodiment is applicable without being limited to handover. You may. For example, when the wireless connection between the UE 10 and the base station 11 is once broken and the UE 10 reconnects, the SSC mode used by the UE 10 after the reconnection is determined based on the communication status before the reconnection. It's okay.
  • ⁇ Modification 1> the process of determining the SSC mode after handover for the UE 10 has been described.
  • the number of UEs connected to a communication network is enormous, and performing the above-described SSC mode determination process for all UEs requires a high processing load. Therefore, for example, among a plurality of moving UEs, UEs that satisfy a predetermined condition may be selected (narrowed down) as UEs to be subjected to the SSC mode determination process.
  • the narrowing down may be performed by the SMF node or the NWDAF node (in the network shown in FIG. 1, the SMF node 13-1 or the NWDAF node 14), or by another device (including the UE itself). .
  • selection processing is performed by the NWDAF node 14 will be described.
  • one or more UEs that are operating a predetermined application may be subjected to the SSC mode determination process. That is, the process of determining the SSC mode may be applied to one or more UEs for which the predetermined application operation has been acquired by the communication status data acquisition unit 42 as the communication status before handover. In this case, one or more UEs for which a predetermined application operation has not been obtained may be controlled to use SSC mode 2, which can cause momentary interruptions, as a default.
  • the handover history of the UE may be used. For example, by analyzing the past handover history acquired by the communication status data acquisition unit 42, handover is performed from the first base station to the second base station at the first time timing, and from the second base station to the third base station at the second time timing. Assume that a predetermined number or more of UEs to be handed over to a base station are detected. In this case, it is assumed that these UEs were moving by the same moving object (having the same movement characteristics), such as a bus, a train.
  • the plurality of UEs may be considered to be moving, and processing for determining the SSC mode may be applied to the UEs. In this case, it becomes possible to estimate the movement of the UE without acquiring the movement characteristics of the UE.
  • a predetermined time range from the first time timing and a predetermined time range from the second time timing are considered to be the same timing as the first time timing and the second time timing, respectively.
  • processing for determining the SSC mode may be applied to one or more UEs connected to a base station forming a cell in which the number of UEs to be handed over within a certain period of time is greater than a predetermined number. It's okay.
  • SSC mode 3 is determined as the optimal SSC mode after handover, the session that was established first of the two sessions that will be temporarily established based on the predicted communication status after handover Control may be performed to make the opening timing earlier than a preset timing.
  • This control can be performed by an SMF node or an NWDAF node (in the network shown in FIG. 1, the SMF node 13-1 or the NWDAF node 14).
  • NWDAF node in the network shown in FIG. 1, the SMF node 13-1 or the NWDAF node 14.
  • FIG. 10 shows an example of session control when using SSC mode 3.
  • SSC mode 3 when SSC mode 3 is selected, the period from the establishment timing 101 of a new session (new session) to the original release timing 103 of the previously established session (old session) is set in advance. It is assumed that In FIG. 10, before handover, the session management unit 53 maintains the old session.
  • SSC mode 3 is determined as the optimal SSC mode after handover, based on the communication status data of the UE acquired by the communication status data acquisition unit 54, the session management unit 53 determines the old session release timing. may be advanced from the original old session release timing 103.
  • the session management unit 53 changes the old session release timing from the time when the operation of the UE 10 is predicted to end to the original old session release timing 103.
  • the session may be released at timing 102 before release timing 103. This enables effective use of network resources.
  • the SSC mode determining unit 44 transmits the old session release timing changed based on the communication status data acquired by the communication status data acquisition unit 42 via the communication unit 41. It may also be notified to the SMF node 13-1. Upon receiving the notification, the session management unit 42 of the SMF node 13-1 can change the old session release timing to timing 102 and release the session.
  • An acquisition process comprising one or more processors, in which at least one of the one or more processors acquires a communication status before handover from a communication device to the communication device, and based on the communication status before handover. , a prediction process that uses machine learning to predict the communication status of the communication device after handover; ) A determination process for determining a mode is executed.
  • the prediction process calculates the communication status after the handover using the learning model for machine learning configured to input the communication status before the handover and output the communication status after the handover.
  • the information processing device according to [1] or [2], which includes making a prediction.
  • the acquisition process further includes acquiring, from the communication device, a post-handover communication status for the communication device, and further includes obtaining information predicted in the prediction process by at least one of the one or more processors.
  • a learning process for learning the learning model is executed using a comparison result between the post-handover communication status acquired by the acquisition process and the post-handover communication status acquired by the acquisition process.
  • the information processing device according to any one of.
  • the determination process may include determining, as the SSC mode, an SSC mode corresponding to the predicted post-handover communication situation according to a predetermined rule.
  • At least one of the one or more processors further executes a selection process of selecting one or more communication devices that satisfy a predetermined condition from the plurality of communication devices, and the selected one or more communication devices.
  • At least one of the one or more processors further temporarily establishes SSC mode 2 based on the predicted post-handover communication status.
  • [12] Comprising one or more processors, and predicted by at least one of the one or more processors by machine learning based on the communication status before the handover to the communication device from another device, after handover to the communication device.
  • a determination process that determines an SSC (Service and Session Continuity) mode to be used by the communication device after handover based on the predicted communication status after handover;
  • a control device that executes a session management process for performing session management for the communication device to perform data communication according to the selected SSC mode.
  • SSC Service and Session Continuity
  • the session management process selects the first of the two temporarily established sessions based on the predicted post-handover communication status.
  • the control device according to [12] or [13], the control device including performing control to advance the timing of opening a session that has been established in advance from a timing that has been set in advance.
  • control device according to any one of [10] to [14], wherein the control device is a device that functions as an SMF (Session Management Function).
  • SMF Session Management Function
  • SSC Service and Session Continuity
  • a computer-implemented control method comprising: a session management step for performing;
  • a computer-readable storage medium that stores a program, the program, when executed by one or more processors of an information processing device, allows the information processing device to perform handover from a communication device to the communication device.
  • an acquisition process that acquires the previous communication status; a prediction process that uses machine learning to predict the communication status after the handover for the communication device based on the communication status before the handover; and the predicted communication status after the handover.
  • SSC Service and Session Continuity
  • a computer-readable storage medium that stores a program, wherein the program, when executed by one or more processors of a control device, allows the control device to receive information before handover from another device to a communication device.
  • a memory including an instruction for executing a determination process for determining an SSC (Service and Session Continuity) mode, and a session management process for performing session management for the communication device to perform data communication according to the determined SSC mode.
  • SSC Service and Session Continuity

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Abstract

情報処理装置は、取得処理と、予測処理と、決定処理を実行するように構成される。該取得処理は、通信装置から、該通信装置に対するハンドオーバ前の通信状況を取得する処理である。該予測処理は、該ハンドオーバ前の通信状況に基づいて、該通信装置に対するハンドオーバ後の通信状況を、機械学習により予測する処理である。該決定処理は、該予測されたハンドオーバ後の通信状況に基づいて、ハンドオーバ後の該通信装置により使用されるＳＳＣ（Service and Session Continuity）モードを決定する処理である。

Description

ＳＳＣモードを動的に決定するための通信制御
　本開示は、ＳＳＣモードを動的に決定するための通信制御技術に関する。
　３ＧＰＰ（Ｔｈｉｒｄ　Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ　Ｐａｒｔｎｅｒｓｈｉｐ　Ｐｒｏｊｅｃｔ）（登録商標）が標準化を進める第５世代移動通信システム（５Ｇ）では、ＳＳＣ（Ｓｅｒｖｉｃｅ　ａｎｄ　Ｓｅｓｓｉｏｎ　Ｃｏｎｔｉｎｕｉｔｙ）が規定されている。ＳＳＣは、通信端末が移動して接続する基地局を変更する際の、モビリティ管理のための技術であり、これまで、３つのＳＳＣモードが規定されている（例えば、特許文献１）。
　ＳＳＣモード１は、遅延がやや生じるものの、ＩＰアドレス継続性を有するモードであり、ＳＳＣモード２は、遅延が生じ（すなわち、無通信期間がある）、ＩＰアドレス継続性を有さないモードであり、ＳＳＣモード３は、遅延は生じにくいが、ＩＰアドレスの継続性を有さないモードである。
特表２０１９－５２８０１８号公報
　従来は、通信サービスを提供する通信事業者がネットワーク構成等を考慮して、使用するＳＳＣモードを予め設定している。しかしながら、このような予め設定されたＳＳＣモードは、通信端末が通信を行う際のトラフィック環境や当該通信端末が利用する通信サービス等といった通信状況に鑑み、適切なＳＳＣモードではない可能性がある。例えば、リアルタイム（低遅延）が要件でない通信サービスを利用している通信端末がＳＳＣモード３を使用している場合、ＳＳＣモード１やＳＳＣモード２を使用するように構成してもよい。
　よって、各通信端末が使用するＳＳＣモードを予め決定する場合、通信リソースが効率的に利用されず、ネットワークに対する負荷も高くなりうるという課題があった。
　本発明は、このような課題に鑑みて、通信状況に基づいてＳＳＣモードを動的に決定するための技術を提供することを目的とする。
　上記課題を解決するために、本開示の一態様による情報処理装置は、１以上のプロセッサを備え、前記１以上のプロセッサの少なくとも一つによって、取得処理と、予測処理と、決定処理が実行される。前記取得処理は、通信装置から、前記通信装置に対するハンドオーバ前の通信状況を取得する処理である。前記予測処理は、前記ハンドオーバ前の通信状況に基づいて、前記通信装置に対するハンドオーバ後の通信状況を、機械学習により予測する処理である。前記決定処理は、前記予測されたハンドオーバ後の通信状況に基づいて、ハンドオーバ後の前記通信装置により使用されるＳＳＣ（Service and Session Continuity）モードを決定する処理である。
　上記課題を解決するために、本開示の一態様による制御装置は、１以上のプロセッサを備え、前記１以上のプロセッサの少なくとも一つによって、取得処理と、決定処理と、セッション管理処理が実行される。前記取得処理は、他の装置から、通信装置に対するハンドオーバ前の通信状況に基づいて機械学習により予測された、前記通信装置に対するハンドオーバ後の通信状況を取得する処理である。前記決定処理は、前記予測されたハンドオーバ後の通信状況に基づいて、ハンドオーバ後の前記通信装置により使用されるＳＳＣ（Service and Session Continuity）モードを決定する処理である。前記セッション管理処理は、前記決定されたＳＳＣモードに従って、前記通信装置がデータ通信を行うためのセッション管理を行う処理である。
　上記課題を解決するために、本開示の一態様による情報処理方法は、通信装置から、前記通信装置に対するハンドオーバ前の通信状況を取得する取得工程と、前記ハンドオーバ前の通信状況に基づいて、前記通信装置に対するハンドオーバ後の通信状況を、機械学習により予測する予測工程と、　前記予測されたハンドオーバ後の通信状況に基づいて、ハンドオーバ後の前記通信装置により使用されるＳＳＣ（Service and Session Continuity）モードを決定する決定工程と、を含む。
　本開示の技術によれば、通信状況に基づいてＳＳＣモードを動的に決定することが可能となる。
図１は、本開示の実施形態によるネットワーク構成例を示す。 図２は、ＳＳＣモードを説明するための図を示す。 図３は、本開示の実施形態によるＮＷＤＡＦノードのハードウェア構成例を示す。 図４は、本開示の実施形態によるＮＷＤＡＦノードの機能構成例を示す。 図５は、本開示の実施形態によるＳＭＦノードの機能構成例を示す。 図６は、ＮＷＤＡＦノードがＳＳＣモードを決定する場合のＳＳＣモード変更制御の通信シーケンス図である。 図７は、ＳＭＦノードがＳＳＣモードを決定する場合のＳＳＣモード変更制御の通信シーケンス図である。 図８は、予測処理、ＳＳＣモード決定処理、および再学習処理の流れを示す概略図である。 図９は、５Ｇコアネットワークの一例を概略的に示す。 図１０は、ＳＳＣモード３を使用する場合のセッション制御の例を示す。
　以下、添付図面を参照して、本開示の実施形態について詳細に説明する。以下に開示される構成要素のうち、同一機能を有するものには同一の符号を付し、その説明を省略する。なお、以下に開示される実施形態は、本開示の一形態であり、装置の構成や各種条件によって適宜修正または変更されるべきものであり、以下の実施形態のみに限定されるものではない。また、本実施形態で説明されている特徴の組み合わせの全てが上記課題の解決手段に必須のものとは限らない。
　本実施形態では、本開示による技術を適用したネットワークとして、３ＧＰＰ（Ｔｈｉｒｄ　Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ　Ｐａｒｔｎｅｒｓｈｉｐ　Ｐｒｏｊｅｃｔ）で規格されている第５世代（５Ｇ）モバイルネットワーク（５Ｇネットワーク）を想定している。なお、本開示による技術は、５Ｇネットワーク以外のネットワークに適用されてもよい。
　＜ネットワークの構成＞
　図１は、本実施形態によるネットワーク構成例を示す。当該ネットワークは、ユーザ端末（通信装置、以下ＵＥと称す）１０、基地局（ＢＳとも記載）１１－１、１１－２、ＵＰＦ（Ｕｓｅｒ　Ｐｌａｎｅ　Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）ノード１２－１、１２－２、ＳＭＦ（Ｓｅｓｓｉｏｎ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）ノード１３－１、１３－２、およびＮＷＤＡＦ（Ｎｅｔｗｏｒｋ　Ｄａｔａ　Ａｎａｌｙｔｉｃ　Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）ノード１４から構成される。基地局１１－１と１１－２はそれぞれ、形成するセル１、２において無線アクセスネットワークを構築している。ＵＰＦノード１２－１、１２－２、ＳＭＦノード１３－１、１３－２、およびＮＷＤＡＦノード１４は、５ＧコアネットワークにおいてＮｅｔｗｏｒｋ　Ｆｕｎｃｔｉｏｎ（ＮＦ）として機能するノードである。以下の説明において、特に指定しない限り、基地局１１－１、１１－２を基地局１１、ＵＰＦノード１２－１、１２－２をＵＰＦノード１２、ＳＭＦノード１３－１、１３－２をＳＭＦノード１３と総称する。なお、図１のネットワーク構成例は、機能構成を示すものであり、必ずしも物理的な構成を示すものではない。
　ＵＥ１０は、例えば、スマートフォンやタブレットといったデバイスであり、基地局１１と無線通信可能に構成されている。ＵＥ１０は、液晶ディスプレイ等の表示部（表示画面）を有し、各ユーザは、当該液晶ディスプレイに装備されたＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃ　Ｕｓｅｒ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）により各種操作を行うことができる。当該操作は、指やスタイラス等によりタップ操作、スライド操作、スクロール操作等、画面に表示された画像等のコンテンツに対する各種の操作を含む。なお、ＵＥ１０は、タブレット端末やノート型のＰＣといったデバイスであってもよい。また、ユーザ装置１１は、表示部を別に備えてもよい。
　図９に、５Ｇネットワークの一例を概略的に示す。図９に示す５Ｇネットワーク９０は、ＵＥ９０１、ＲＡＮ（Ｒａｄｉｏ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）９０２、ＵＰＦ９０３、ＡＭＦ（Ａｃｃｅｓｓ　ａｎｄ　Ｍｏｂｉｌｉｔｙ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）９０４、ＳＭＦ９０５、ＰＣＦ（Ｐｏｌｉｃｙ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）９０６、ＮＥＦ（Ｎｅｔｗｏｒｋ　Ｅｘｐｏｓｕｒｅ　Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）９０７、ＮＲＦ（Ｎｅｔｗｏｒｋ　Ｒｅｐｏｓｉｔｏｒｙ　Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）９０８、ＮＳＳＦ（Ｎｅｔｗｏｒｋ　Ｓｌｉｃｅ　Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ　Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）９０９、ＡＵＳＦ（Ａｕｔｈｅｎｔｉｃａｔｉｏｎ　Ｓｅｒｖｅｒ　Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）９１０、ＵＤＭ（Ｕｎｉｆｉｅｄ　Ｄａｔａ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ）９１１、およびＮＷＤＡＦ９１２を備える。ＵＰＦ９０３はＤＮ（Ｄａｔａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）９１３へ接続される。
　図１におけるＵＥ１０はＵＥ９０１として機能する装置であり、基地局１１は、ＲＡＮ９０２の機能の一部を担うＲＵ（Ｒａｄｉｏ　Ｕｎｉｔ）を実行する装置を少なくとも含む。ＵＰＦノード１２は、ＵＰＦ９０３として機能する装置であり、ＳＭＦノード１３は、ＳＭＦノード９０５として機能する装置であり、ＮＷＤＡＦノード１４はＮＷＤＡＦ９１２として機能する装置である。ＵＰＦ９０２は、ＤＮ９１３を相互接続するためのルーティングとデータ転送を担う。ＳＭＦ９０５は、ＵＥ９０１のセッション管理（確立と切断）とＩＰアドレスの割り当て、データ転送のためのＵＰＦ９０３の選択と制御を担う。ＮＷＤＡＴ９１２は、データの収集と当該データの分析を担う。
　本実施形態では、セル１に位置するＵＥ１０がセル１からセル２に移動することを想定する。セル１に位置するＵＥ１０は、使用するＳＳＣモードが予め設定されている。なお、３ＧＰＰでは、３つのＳＳＣモードが規定されており、それぞれについては図２を参照して後述する。ＵＥ１０にセル１において設定されているＳＳＣモードは、セル２においても使用可能である。しかしながら、ＵＥ１０が通信を行う際のトラフィック環境やＵＥ１が利用する通信サービスといった通信状況に鑑み、セル１と同じＳＳＣモードを使用することが適切とは限らない。例えば、セル１において、リアルタイム（低遅延）が要件でない通信サービスを利用しているＵＥ１０がＳＳＣモード３を使用している場合、ハンドオーバ後のセル２において、ＳＳＣモード１やＳＳＣモード２を使用するように構成してもよい。
　本実施形態では、ＮＷＤＡＦノード１４（情報処理装置）が、ハンドオーバ前のＵＥ１０に対する通信状況に基づいて、機械学習により、ハンドオーバ後のＵＥ１０に対する通信状況を予測する。また、ＮＷＤＡＦノード１４は、当該予測された通信状況に基づいて、ハンドオーバ後のＵＥ１０に最適なＳＳＣモードを決定（選択）しうる。あるいは、ＳＭＦノード１３－１（制御装置）が、ＮＷＤＡＦノード１４から当該予測された通信状況に基づいて、ハンドオーバ後のＵＥ１０に最適なＳＳＣモードを決定しうる。
　以下では、このような動作を実現するための装置の構成例、および、具体的な処理手順の例について説明する。
　＜ＳＳＣモードの概要＞
　まず、図２を参照して、３ＧＰＰで規定されている３つのＳＳＣモードについて説明する。図２は、ＳＳＣモードを説明するための図である。
　ＳＳＣモード１（図２の左部分）は、繋がっているＵＰＦを維持してハンドオーバするモードである（点線を参照）。ＳＳＣモード１は、３ＧＰＰで規格化された４Ｇ（ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ　Ｔｅｒｍ　Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ））と同じ形態である。ＳＳＣモード１の場合、ＤＮ（Ｄａｔａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）セッションやＵＥ１０が使用するＩＰアドレスは維持される一方、遅延が生じうる。
　ＳＳＣモード２（図２の中央部分）は、ハンドオーバ前後でＵＰＦとＤＮを切り替えるモードである（点線を参照）。例えば、切り替える基地局に近いＵＰＦに切り替えられる。ＳＳＣモード２の場合、ＤＮセッションの再接続による瞬断（無通信タイミング）が発生する。また、ＳＳＣモード２の場合、ハンドオーバ前後でＵＥ１０のＩＰアドレスを変える（ＩＰ－ＡからＩＰ－Ｂ）必要があるため、ＩＰアドレスを２つ用意する必要がある。
　ＳＳＣモード３（図２の右部分）は、ＳＳＣモード２と同様に、ハンドオーバ前後でＵＰＦとＤＮを切り替えるモードである。ＳＳＣモード２と異なり、切り替え前のＵＰＦを維持することで（一点鎖線を参照）、ＤＮセッション再接続による瞬断が軽減される。新しいエリアにおけるＤＮとの接続が完了後に、旧エリアにおけるＤＮとの通信が切断される。ＳＳＣモード３の場合、一時的に、セッションやＵＰＦといったネットワークリソースを二重に保持した状態となる。また、ＳＳＣモード３の場合、ＳＳＣモード２の場合と同様に、ハンドオーバ前後でＵＥ１０のＩＰアドレスを変える（ＩＰ－ＡからＩＰ－Ｂ）必要があるため、ＩＰアドレスを２つ用意する必要がある。
　＜ＮＷＤＡＦノードとＳＭＦノードのハードウェア構成＞
　図３に、本実施形態によるＮＷＤＡＦノード１４のハードウェア構成例を示す。なお、ＳＭＦノード１３も、同様のハードウェア構成を有する。
　図３に示すように、ＮＷＤＡＦノード１４は、ハードウェア構成の一例として、ＣＰＵ３１と、ＲＯＭ３２と、ＲＡＭ３３と、ＨＤＤ３４と、通信Ｉ／Ｆ３５と、システムバス３６とを備える。ＮＷＤＡＦノード１４はまた、外部メモリを備えてよい。
　ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）３１は、１つ以上のプロセッサにより構成され、ＮＷＤＡＦノード１４における動作を統括的に制御するものである。ＣＰＵ３１は、データ伝送路であるシステムバス３６を介して、各構成部（３２から３５）を制御する。ＣＰＵ３１は、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｓｐｅｃｉｆｉｃ　ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｓｉｇｎａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）等の１つ以上のプロセッサによって置き換えられてもよい。
　ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）３２は、ＣＰＵ３１が処理を実行するために必要な制御プログラム等を記憶する不揮発性メモリである。なお、当該プログラムは、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ）３４、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ　Ｓｔａｔｅ　Ｄｒｉｖｅ）等の不揮発性メモリや着脱可能な記憶媒体（不図示）等の外部メモリに記憶されていてもよい。
　ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）３３は、揮発性メモリであり、ＣＰＵ３１の主メモリ、ワークエリア等として機能する。すなわち、ＣＰＵ３１は、処理の実行に際してＲＯＭ３２から必要なプログラム等をＲＡＭ３３にロードし、当該プログラム等を実行することで各種の機能動作を実現する。
　ＨＤＤ３４は、例えば、ＣＰＵ３１がプログラムを用いた処理を行う際に必要な各種データや各種情報等を記憶している。また、ＨＤＤ３４には、例えば、ＣＰＵ３１がプログラム等を用いた処理を行うことにより得られた各種データや各種情報等が記憶される。なお、当該記憶は、ＨＤＤ２０４とともに、または、ＨＤＤ２０４に代えて、ＳＳＤ等の不揮発性メモリや着脱可能な記憶媒体等の外部メモリを用いて行われてもよい。
　通信Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）３５は、ＮＷＤＡＦノード１４と外部装置との通信を制御するインタフェースである。
　なお、ＮＷＤＡＦノード１４およびＳＭＦノード１３は、各自の各機能を実行する専用のハードウェアを備えてもよいし、各自の全機能の一部をハードウェアで実行し、プログラムを動作させるコンピュータでその他の部分を実行してもよい。また、全機能がコンピュータとプログラムにより実行されてもよい。
　＜ＮＷＤＡＦノード１４の機能構成＞
　図４に、本実施形態によるＮＷＤＡＦノード１４の機能構成例を示す。ＮＷＤＡＦノード１４の各機能は、例えば、図３に示すＮＷＤＡＦノード１４のハードウェアによって実現される論理的な機能であり、ＣＰＵ３１がＲＯＭ３２等に格納されたプログラムを実行することによって実現されうる。本実施形態では、ＮＷＤＡＦノード１４は、機能構成として、通信部４１、通信状況データ取得部４２、予測部４３、ＳＳＣモード決定部４４、学習部４５、および学習モデル記憶部４６を有する。学習モデル記憶部４６には、学習済みの通信状況予測モデル４７が格納されている。
　通信部４１は、通信Ｉ／Ｆ３５を介して、各種信号（データ、パケット等に関する）の送信および受信を行う。通信状況データ取得部４２は、ＵＥ１０に対する通信状況のデータ（通信状況データ）を、通信部４１により受信されたデータから取得する。通信状況データについては後述する。予測部４３は、通信状況データ取得部４２により取得された通信状況データを、通信状況予測モデル４７に適用することにより、適用された通信状況データが取得された時点よりも後の通信状況を予測（推定）する。本実施形態では、通信状況データ取得部４２により取得された通信状況データは、ハンドオーバ前の通信状況を示し、予測部４３は、ハンドオーバ後の通信状況を予測する。ＳＳＣモード決定部４４は、予測部４３により予測されたハンドオーバ後の通信状況に基づいて、ハンドオーバ後に最適なＳＳＣモードを決定（選択）する。学習部４５は、予測部４３により予測された通信状況と実際の通信状況とを比較し、当該比較の結果に基づいて、通信状況予測モデル４７を学習（再学習）させる。学習モデル記憶部４６は、ＲＡＭ３３で構成されうる。学習モデル記憶部４６に記憶されている通信状況予測モデル４７は、機械学習のための学習モデルである、通信状況予測モデル４７については後述する。
　ここで、通信状況データ取得部４２により取得される通信状況データの例について説明する。本実施形態による通信状況データは、ＵＥ１０に関するデータを含む。さらに、本実施形態による通信状況データは、ＵＥ１０の通信環境に関するデータを含むことができる。
　ＵＥ１０に関するデータは、ユーザによるＵＥ１０に対する操作履歴（操作状況）を含む。当該操作履歴は、例えば、表示画面に対する操作（画面がＯＮまたはＯＦＦ）、表示画面に対する操作の操作時間、ＵＥ１０の接続先（ハンドオーバ（接続基地局）履歴）、通信パケット量（データ通信の速度）、キャッシュされているデータ、ＤＰＩ（Ｄｅｅｐ　Ｐａｃｋｅｔ　Ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ）により取得されたデータ等を含む。ＵＥ１０に関するデータは、さらに、ＵＥ１０の移動特徴（位置情報や移動速度）を含みうる。位置情報は、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ　Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ）衛星（不図示）からの信号を用いてＵＥ１０により取得可能であり、移動速度は、当該位置情報に基づいて取得可能である。また、位置情報は、所定のビーコンのＵＥ１０における受信波強度（ＲＳＳＩ（Ｒｅｃｅｉｖｅｄ　Ｓｉｇｎａｌ　Ｓｔｒｅｎｇｔｈ　Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ））を測定することによっても、取得可能である。
　当該ＵＥ１０に関するデータには、時間情報（時間帯やタイムスタンプ等を示す）が付されている。例えば、当該時間情報は、当該操作履歴の場合は、当該操作が行われた時間を示し、当該位置情報と当該移動速度の場合は、当該位置情報と当該移動速度が取得された時間を示す。
　ＵＥ１０の通信環境に関するデータは、ＵＥ１０が位置するエリアにおけるトラフィック環境（エリアの混雑状況）を含む。当該トラフィック環境は、例えば、通信事業者から取得可能である。また、当該通信環境に関するデータは、ＵＥ１０の通信エリアの種別（都心エリアや郊外エリア）を含みうる。当該通信環境に関するデータは、前述のＵＥ１０に関するデータと同様に、時間情報が付されている。
　＜ＳＭＦノードの機能構成＞
　図５に、本実施形態によるＳＭＦノード１３の機能構成例を示す。ＳＭＦノード１３の各機能は、例えば、図３に示すＳＭＦノード１３のハードウェアによって実現される論理的な機能であり、ＣＰＵ３１がＲＯＭ３２等に格納されたプログラムを実行することによって実現されうる。本実施形態では、ＳＭＦノード１３は、機能構成として、通信部５１、ＳＳＣモード決定部５２、セッション管理部５３、および通信状況データ取得部５４を有する。
　通信部５１は、通信Ｉ／Ｆ３５を介して、各種信号（データ、パケット）の送信および受信を行う。ＳＳＣモード決定部５２は、ＮＷＤＡＦノード１４により予測された、ＵＥ１０のハンドオーバ後の通信状況に基づいて、ハンドオーバ後に最適なＳＳＣモードを決定（選択）する。セッション管理部５３は、ＵＥ１０に対してセッションの管理（確立と切断）を行う。通信状況データ取得部５４は、ＵＥ１０に対する通信状況データを、通信部５１により受信されたデータから取得する。
　＜処理の流れ（ＮＷＤＡＦノード１４がＳＳＣモードを決定する場合）＞
　図６を参照して、ＮＷＤＡＦノード１４がＳＳＣモードを決定する場合の処理の流れについて説明する。図６は、本実施形態によるＮＷＤＡＦノード１４がＳＳＣモードを決定する場合のＳＳＣモード変更制御の通信シーケンス図である。図６は、ＵＥ１０がセル１ではＳＳＣモード３（またはＳＳＣモード２）を使用し、セル２ではＳＳＣモード２（またはＳＭＦノード３）を使用するように構成される例を示す。
　Ｓ６１において、ＵＥ１０は、基地局１１－１とＵＰＦ１２－１を介してＤＮ（不図示）との間でＵＬ（Ｕｐｌｉｎｋ）およびＤＬ（Ｄｏｗｎｌｉｎｋ）でデータ通信を行っている。ＵＥ１０は、セル１（サービングセル）とセル２（隣接セル）の受信品質を測定して測定報告（Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ　Ｒｅｐｏｒｔ（ＭＲ））を生成し、当該測定報告を基地局１１－１に送信する（Ｓ６２）。基地局１１－１は、当該測定報告に基づいて、ハンドオーバ（ＨＯ）開始を決定し、ハンドオーバ要求をＳＭＦノード１３－１へ送信する（Ｓ６３）。
　ＳＭＦノード１３－１の通信部５１は当該ハンドオーバ要求を受信し、セッション管理部５３は、ＵＰＦ／ＳＭＦ変更の必要があると判断する（Ｓ６４）。なお、図６では、測定報告（Ｓ６２）とハンドオーバ要求（Ｓ６３）が行われたことにより、ＳＭＦノード１３－１がＵＰＦ／ＳＭＦ変更の必要があると判断しているが、他のトリガにより当該判断を行ってもよい。ＳＭＦノード１３－１のＳＳＣモード決定部５２は、通信部５１を介して、ＳＳＣモード決定要求を、ＮＷＤＡＦノード１４へ送信する（Ｓ６５）。
　ＮＷＤＡＦノード１４は、通信部４１により当該ＳＳＣモード決定要求を受信し、ＳＳＣモード決定処理を行う（Ｓ６６）。Ｓ６６のＳＳＣモード決定処理について、図８を参照して説明する。図８は、本実施形態による予測処理、ＳＳＣモード決定処理、および再学習処理の流れを示す概略図である。Ｓ６６では、図８に示す予測処理８０とＳＳＣモード決定処理８１が行われる。
　予測処理８０において、まず、ＮＷＤＡＦノード１４の通信状況データ取得部４２は、セル１におけるＵＥ１０に対する通信状況データ（ハンドオーバ前の通信状況８０１）を、通信部４１を介して取得する。当該通信状況データは、前述のとおり、ＵＥ１０に関するデータを含み、さらにＵＥ１０の通信環境に関するデータを含むことができる。予測部４３は、通信状況８０１を、通信状況予測モデル４７に適用することにより、ハンドオーバ後の通信状況８０２を予測する。通信状況予測モデル４７は、ハンドオーバ前後の任意の通信状況データ（学習用データ）を用いて学習された、機械学習のための学習モデルである。通信状況予測モデル４７は、ハンドオーバ前の通信状況（通信状況データ）を入力として前記ハンドオーバ後の通信状況（通信状況データ）を出力（推定）するように構成されている。例えば、通信状況データとして、ハンドオーバ前後における、ユーザによるＵＥの表示画面に対する操作履歴（例えば表示画面に対する操作の時間）を用いて、通信状況予測モデル４７が学習された場合、予測部４３は、任意のユーザがハンドオーバ後に表示画面を操作しているかを予測することができる。すなわち、予測部４３は、当該任意のユーザのハンドオーバ前の通信状況（入力）として、表示画面に対する操作状況を通信状況予測モデル４７に適用し、当該任意のユーザのハンドオーバ後の操作状況、すなわち、当該ユーザがハンドオーバ後に表示画面を操作しているかを予測することができる。
　次に、ＳＳＣモード決定処理８１において、ＮＷＤＡＦノード１４のＳＳＣモード決定部４４は、予測された通信状況８０２に基づいて、所定のルールにより、ＳＳＣモードを決定する。ここで、ハンドオーバ前の通信状況８０１も用いてＳＳＣモードが決定されてもよい。当該所定のルールは、通信状況に対して予めＳＳＣモードを割り当てたルールである。ＵＥ１０を対象として、当該ルールの一例を示す。
（１）ハンドオーバ後において、ＵＥ１０の操作が行われていない（例えば、ＵＥ１０の表示画面がＯＦＦになっている）と予測される場合：ＳＳＣモード２
（２）ハンドオーバ後において、ＵＥ１０の操作が行われているが、比較的短い時間で操作を終了する（例えば、操作終了までの通信パケット量が所定閾値よりも少ない）と予測される、または、ＵＥ１０の移動速度が所定速度より遅く（例えば、徒歩レベル）次回のハンドオーバまでの時間的余裕がある場合：ＳＳＣモード１
（３）ハンドオーバ後において、ＵＥ１０の操作が行われており、比較的長い時間操作が継続される（例えば、操作終了までの通信パケット量が所定閾値以上）と予測される場合：ＳＳＣモード３
　このようなルールにより、予測される通信状況に応じて、適切なＳＳＣモードが選択される。なお、前述のルール（１）から（３）は一例であり、通信状況データに含まれうる、時間情報、移動特徴、または通信環境に基づいて分類されたルールであってもよい。また、当該ルールは、ＳＳＣモードの特徴や経験則によって予め設定されるが、所定の条件によって変更されてもよい。
　図６の説明に戻り、Ｓ６７において、ＮＷＤＡＦノード１４のＳＳＣモード決定部４４は、通信部４１を介して、Ｓ６６で決定したＳＳＣモードをＳＭＦノード１３－１へ通知する。その後、ＳＭＦノード１３－１は、ＵＥ１０との間で、ＵＰＦノード１２－１とのセッション解放処理およびＵＰＦノード１２－２とのセッション確立処理を行う（Ｓ６８）。ＳＳＣモード２からＳＳＣモード３へ変更する場合は、セッション確立処理の後、セッション解放処理が行われ、ＳＳＣモード３からＳＳＣモード２へ変更する場合は、セッション解放処理の後、セッション確立処理が行われうる。
　また、Ｓ６７の後、ＮＷＤＡＦノード１４の学習部４５は、通信状況予測モデル４７を再学習させる（Ｓ６９）。Ｓ６９では、図８に示す再学習処理８２が行われる。まず、Ｓ８２１において、通信状況データ取得部４２は、ハンドオーバ後の実際の通信状況データ（実際の通信状況）を取得する。学習部４５は、予測された通信状況８０２と、当該実際の通信状況とを比較し（Ｓ８２２）、比較の結果に基づいて、通信状況予測モデル４７を学習（再学習）させる。
　前述のルール（１）から（３）に対応させた例を挙げると、通信状況データ取得部４２が、ハンドオーバ後におけるＵＥ１０の実際の通信状況（通信状況データ）として、ＵＥ１０の操作が行われていないことを取得したとする（すなわち、実際はＳＳＣモード２が適切であった）。また、予測部４３により予測されたＵＥ１０の通信状況が、ＵＥ１０の操作が行われているが、比較的短時間で操作を終了する、であるとする（すなわち、予測に基づいてＳＳＣモード１が選択されたはず）。このような場合、学習部４５は、実際の通信状況と予測した通信状況との比較により、両者は異なると判定し、正解情報（この場合は、ＵＥ１０の操作が行われていないこと）を入力データ（ハンドオーバ前の通信状況）と対応させるように、通信状況予測モデル４７を学習（再学習）させる。このような再学習により、通信状況予測モデル４７の予測精度が高くなることが期待される。
　＜処理の流れ（ＳＭＦノード１３－１がＳＳＣモードを決定する場合）＞
　次に、図７を参照して、ＳＭＦノード１３－１がＳＳＣモードを決定する場合の処理の流れについて説明する。図７は、本実施形態によるＳＭＦノード１３－１がＳＳＣモードを決定する場合のＳＳＣモード変更制御の通信シーケンス図である。図６と同様に、図７は、ＵＥ１０がセル１ではＳＳＣモード３（またはＳＳＣモード２）を使用し、セル２ではＳＳＣモード２（またはＳＭＦノード３）を使用するように構成される例を示す。また、図６と同様の処理については、同じ参照符号を付し、説明を省略する。
　ＳＭＦノード１３－１のセッション管理部５３がＵＰＦ／ＳＭＦ変更の必要があると判断すると（Ｓ６４）、ＳＳＣモード決定部５２は、通信部５０１を介して通信状況の予測要求をＮＷＤＡＦノード１４へ送信する（Ｓ７１）。ここで、通信状況データ取得部５４が、ＵＥ１０から通信状況データを取得して、ＮＷＤＡＦノード１４へ送信してもよい。ＮＷＤＡＦノード１４の予測部４３は、通信部４１を介して当該予測要求を受信すると、図８に示す予測処理８０に従って、ハンドオーバ後の通信状況を予測する（Ｓ７２）。ＮＷＤＡＦノード１４の予測部４３は、予測した通信状況８０２を、予測結果として、通信部４１を介してＳＭＦノード１３－１へ送信する（Ｓ７３）。Ｓ７４では、ＳＭＦノード１３－１のＳＳＣモード決定部５２が、ＳＳＣモードを決定する。当該ＳＳＣモードの決定処理は、前述したＳＳＣモード決定処理８１と同様である。ＳＳＣモードを決定した後のＳ６８とＳ６９の処理は、前述のとおりである。
　なお、図６と図７を参照して、ＳＳＣモード３（またはＳＳＣモード２）からＳＳＣモード２（またはＳＭＦノード３）へ変更する例を説明したが、ＳＳＣモード決定処理（図８の予測処理８０とＳＳＣモード決定処理８１を含む）について、いずれのＳＳＣモードの変更の場合も適用可能である。
　このように、本実施形態によれば、ＵＥ１０が移動してハンドオーバする際に、ＵＥ１０に対する通信状況を予測し、当該予測した通信状況に応じて、ハンドオーバ後に適したＳＳＣモードを決定することができる。当該通信状況は、機械学習のための学習モデルにより予測され、また、当該学習モデルは、実際の通信状況に基づいた再学習が継続されるため、精度高く通信状況を予測することが可能となる。
　なお、本実施形態ではハンドオーバするＵＥ１０を対象として、通信状況の予測およびＳＳＣモードの決定を行ったが、ＵＥ１０に対する通信状況が変化する場合であれば、ハンドオーバに限定せず、本実施形態を適用してもよい。例えば、ＵＥ１０と基地局１１との無線接続が一度切れた場合に、ＵＥ１０が再接続する場合に、当該再接続前の通信状況に基づいて、再接続後のＵＥ１０が使用するＳＳＣモードが決定されてもよい。
　＜変形例１＞
　上記実施形態では、ＵＥ１０に対して、ハンドオーバ後のＳＳＣモードを決定する処理について説明した。一方で、実際には、通信ネットワークに接続されているＵＥの数は膨大であり、全てのＵＥに対して、前述のＳＳＣモード決定処理を行うことは処理負荷が高い。そこで、例えば、移動している複数のＵＥのうち、所定の条件を満たすＵＥを、ＳＳＣモード決定処理の対象とするＵＥとして選択しても（絞り込んでも）よい。当該絞り込みは、ＳＭＦノードやＮＷＤＡＦノード（図１に示すネットワークでは、ＳＭＦノード１３－１またはＮＷＤＡＦノード１４）により行われてもよいし、別の装置（ＵＥ自身を含む）によって行われてもよい。ここでは、ＮＷＤＡＦノード１４によって選択処理を行う例を説明する。
　例えば、複数のＵＥのうち、所定のアプリケーション操作をしている１以上のＵＥを、ＳＳＣモード決定処理の対象としてもよい。すなわち、通信状況データ取得部４２により、ハンドオーバ前の通信状況として、当該所定のアプリケーション操作が取得された１以上のＵＥに対して、ＳＳＣモードを決定する処理を適用してもよい。この場合、所定のアプリケーション操作が取得されなかった１以上のＵＥに対しては、デフォルトとして、瞬断がありうるＳＳＣモード２を使用するように制御してもよい。
　また、別の例としては、ＵＥのハンドオーバ履歴（接続した基地局の履歴）を使用してもよい。例えば、通信状況データ取得部４２により取得された過去のハンドオーバ履歴を解析し、第１時間タイミングで第１基地局から第２基地局にハンドオーバし、第２時間タイミングで第２基地局から第３基地局にハンドオーバするＵＥが所定数以上検出されたとする。この場合、これらのＵＥは、バス、電車といった同じ移動物体によって移動していた（同じ移動特徴を有する）と想定される。よって、同じ時間タイミングで複数のＵＥが第１基地局から第２基地局にハンドオーバしたことが検出された場合、当該複数のＵＥは、何かしらの移動物体によって一緒に移動していて、今後、第２基地局から第３基地局にハンドオーバする可能性が高いと考えられる。そこで、当該複数のＵＥは移動しているとみなし、当該ＵＥに対して、ＳＳＣモードを決定する処理を適用してもよい。この場合、ＵＥの移動特徴を取得せずに、ＵＥの移動を推定することが可能となる。なお、第１時間タイミングから所定時間範囲内および第２時間タイミングから所定時間範囲内はそれぞれ、第１時間タイミングと第２時間タイミングと同タイミングとみなされる。
　また、さらに別の例として、一定時間内にハンドオーバするＵＥの数が所定数より多いセルを形成する基地局に接続されている１以上のＵＥに対して、ＳＳＣモードを決定する処理を適用してもよい。
　＜変形例２＞
　ハンドオーバ後の最適なＳＳＣモードとして、ＳＳＣモード３が決定された場合、予測されたハンドオーバ後の通信状況に基づいて、一時的に確立される２つのセッションのうちの、先に確立されていたセッションの開放タイミングを、予め設定されていたタイミングより早める制御が行われてもよい。当該制御は、ＳＭＦノードやＮＷＤＡＦノード（図１に示すネットワークでは、ＳＭＦノード１３－１またはＮＷＤＡＦノード１４）により行われうる。ここでは、ＳＭＦノード１３－１によって当該制御を行う例を説明する。
　図１０に、ＳＳＣモード３を使用する場合のセッション制御の例を示す。本例では、ＳＳＣモード３が選択された場合に、新たなセッション（新セッション）の確立タイミング１０１から、先に確立していたセッション（旧セッション）の本来の開放タイミング１０３までの期間があらかじめ設定されているものとする。図１０において、ハンドオーバ前、セッション管理部５３は、旧セッションを維持している。ここで、ハンドオーバ後の最適なＳＳＣモードとして、ＳＳＣモード３が決定された場合、通信状況データ取得部５４により取得されたＵＥの通信状況データに基づいて、セッション管理部５３は、旧セッション解放タイミングを、本来の旧セッション解放タイミング１０３から早めてもよい。例えば、ＵＥ１０の操作が本来の旧セッション開放タイミング１０３までに終了すると予測された場合に、セッション管理部５３は、旧セッション解放タイミングを、ＵＥ１０の操作が終了すると予測された時点から本来の旧セッション解放タイミング１０３までの間のタイミング１０２に変更し、セッション解放を行ってもよい。これにより、ネットワークリソースの有効活用が可能となる。
　ＮＷＤＡＦノード１４により当該制御が実行される場合は、ＳＳＣモード決定部４４が、通信状況データ取得部４２により取得された通信状況データに基づいて変更した旧セッション解放タイミングを、通信部４１を介してＳＭＦノード１３－１へ通知してもよい。ＳＭＦノード１３－１のセッション管理部４２は、当該通知を受けて、旧セッション解放タイミングを、タイミング１０２に変更し、セッション解放を行うことができる。
　なお、上記において特定の実施形態が説明されているが、当該実施形態は単なる例示であり、本開示の範囲を限定する意図はない。本明細書に記載された装置及び方法は上記した以外の形態において具現化することができる。また、本開示の範囲から離れることなく、上記した実施形態に対して適宜、省略、置換及び変更をなすこともできる。かかる省略、置換及び変更をなした形態は、請求の範囲に記載されたもの及びこれらの均等物の範疇に含まれ、本開示の技術的範囲に属する。
　（本開示の実施形態）
　本開示は以下の実施形態を含む。
［１］１以上のプロセッサを備え、前記１以上のプロセッサの少なくとも一つによって、通信装置から、前記通信装置に対するハンドオーバ前の通信状況を取得する取得処理と、前記ハンドオーバ前の通信状況に基づいて、前記通信装置に対するハンドオーバ後の通信状況を、機械学習により予測する予測処理と、　前記予測されたハンドオーバ後の通信状況に基づいて、ハンドオーバ後の前記通信装置により使用されるＳＳＣ（Service and Session Continuity）モードを決定する決定処理と、が実行される、情報処理装置。
［２］前記通信状況は、ユーザによる前記通信装置に対する操作状況を含む、［１］に記載の情報処理装置。
［３］前記予測処理は、前記ハンドオーバ前の通信状況を入力として前記ハンドオーバ後の通信状況を出力するように構成された前記機械学習のための学習モデルを用いて、前記ハンドオーバ後の通信状況を予測することを含む、［１］または［２］に記載の情報処理装置。
［４］前記取得処理は、さらに、前記通信装置から、前記通信装置に対するハンドオーバ後の通信状況を取得することを含み、前記１以上のプロセッサの少なくとも一つによって、さらに、前記予測処理において予測された前記ハンドオーバ後の通信状況と、前記取得処理により取得された前記ハンドオーバ後の通信状況との比較の結果を用いて、前記学習モデルを学習させる学習処理、が実行される［１］から［３］のいずれかに記載の情報処理装置。
［５］前記決定処理は、所定のルールにおいて、前記予測されたハンドオーバ後の通信状況に対応するＳＳＣモードを、前記ＳＳＣモードとして決定することを含む、［１］から［４］のいずれかに記載の情報処理装置。
［６］前記１以上のプロセッサの少なくとも一つによって、さらに、複数の通信装置から、所定の条件を満たす１以上の通信装置を選択する選択処理が実行され、前記選択された１以上の通信装置のそれぞれに対して、前記予測処理と前記決定処理が実行される、［１］から［５］のいずれかに記載の情報処理装置。
［７］前記所定の条件は、ハンドオーバ前の前記通信状況が、所定のアプリケーションの操作を含むことである、［６］に記載の情報処理装置。
［８］前記所定の条件は、同じ移動特徴を有することである、［６］に記載の情報処理装置。
［９］前記所定の条件は、一定時間内にハンドオーバする通信装置の数が所定数より多いセルを形成する基地局に接続されていることである、［６］に記載の情報処理装置。
［１０］前記決定されたＳＳＣモードがＳＳＣモード３である場合、前記１以上のプロセッサの少なくとも一つによって、さらに、前記予測されたハンドオーバ後の通信状況に基づいて、一時的に確立される２つのセッションのうちの、先に確立されていたセッションの開放タイミングを、予め設定されていたタイミングより早める制御を行う制御処理が実行される、［１］から［９］のいずれかに記載の情報処理装置。
［１１］前記情報処理装置は、ＮＷＤＡＦ（Network Data Analytic Function）として機能する装置である、［１］から［１０］のいずれかに記載の情報処理装置。
［１２］１以上のプロセッサを備え、前記１以上のプロセッサの少なくとも一つによって、他の装置から、通信装置に対するハンドオーバ前の通信状況に基づいて機械学習により予測された、前記通信装置に対するハンドオーバ後の通信状況を取得する取得処理と、前記予測されたハンドオーバ後の通信状況に基づいて、ハンドオーバ後の前記通信装置により使用されるＳＳＣ（Service and Session Continuity）モードを決定する決定処理と、前記決定されたＳＳＣモードに従って、前記通信装置がデータ通信を行うためのセッション管理を行うセッション管理処理と、が実行される、制御装置。
［１３］前記通信状況は、ユーザによる前記通信装置に対する操作状況を含む、［１２］に記載の制御装置。
［１４］前記決定されたＳＳＣモードがＳＳＣモード３である場合、前記セッション管理処理は、前記予測されたハンドオーバ後の通信状況に基づいて、一時的に確立される２つのセッションのうちの、先に確立されていたセッションの開放タイミングを、予め設定されていたタイミングより早める制御を行うことを含む、［１２］または［１３］に記載の制御装置。
［１５］制御装置は、ＳＭＦ（Session Management Function）として機能する装置である、［１０］から［１４］のいずれかに記載の制御装置。
［１６］通信装置から、前記通信装置に対するハンドオーバ前の通信状況を取得する取得工程と、前記ハンドオーバ前の通信状況に基づいて、前記通信装置に対するハンドオーバ後の通信状況を、機械学習により予測する予測工程と、前記予測されたハンドオーバ後の通信状況に基づいて、ハンドオーバ後の前記通信装置により使用されるＳＳＣ（Service and Session Continuity）モードを決定する決定工程と、を含む、コンピュータによって実行される情報処理方法。
［１７］他の装置から、通信装置に対するハンドオーバ前の通信状況に基づいて機械学習により予測された、前記通信装置に対するハンドオーバ後の通信状況を取得する取得工程と、前記予測されたハンドオーバ後の通信状況に基づいて、ハンドオーバ後の前記通信装置により使用されるＳＳＣ（Service and Session Continuity）モードを決定する決定工程と、前記決定されたＳＳＣモードに従って、前記通信装置がデータ通信を行うためのセッション管理を行うセッション管理工程と、を含む、コンピュータによって実行される制御方法。
［１８］プログラムを記憶するコンピュータ可読記憶媒体であって、前記プログラムは、情報処理装置の１つ以上のプロセッサによって実行されたときに、前記情報処理装置に、通信装置から、前記通信装置に対するハンドオーバ前の通信状況を取得する取得処理と、前記ハンドオーバ前の通信状況に基づいて、前記通信装置に対するハンドオーバ後の通信状況を、機械学習により予測する予測処理と、　前記予測されたハンドオーバ後の通信状況に基づいて、ハンドオーバ後の前記通信装置により使用されるＳＳＣ（Service and Session Continuity）モードを決定する決定処理と、を実行させる命令を含む記憶媒体。
［１９］プログラムを記憶するコンピュータ可読記憶媒体であって、前記プログラムは、制御装置の１つ以上のプロセッサによって実行されたときに、前記制御装置に、他の装置から、通信装置に対するハンドオーバ前の通信状況に基づいて機械学習により予測された、前記通信装置に対するハンドオーバ後の通信状況を取得する取得処理と、前記予測されたハンドオーバ後の通信状況に基づいて、ハンドオーバ後の前記通信装置により使用されるＳＳＣ（Service and Session Continuity）モードを決定する決定処理と、前記決定されたＳＳＣモードに従って、前記通信装置がデータ通信を行うためのセッション管理を行うセッション管理処理と、を実行させる命令を含む記憶媒体。
１；２：セル、１０：ＵＥ（通信装置）、１１－１；１１－２：基地局、１２－１；１２－２：ＵＰＦノード、１３－１；１３－２：ＳＭＦノード、１４：ＮＷＤＡＦノード、４１：通信部、４２：通信状況データ取得部、４３：予測部、４４：ＳＳＣモード決定部、４５：学習部、４６：学習モデル記憶部、４７：通信状況予測モデル、５１：通信部、５２：ＳＳＣモード決定部、５３：セッション管理部、５４：通信状況データ取得部
 

 

Claims (16)

  1. 　１以上のプロセッサを備え、
    　前記１以上のプロセッサの少なくとも一つによって、
    　通信装置から、前記通信装置に対するハンドオーバ前の通信状況を取得する取得処理と、
    　前記ハンドオーバ前の通信状況に基づいて、前記通信装置に対するハンドオーバ後の通信状況を、機械学習により予測する予測処理と、
    　前記予測されたハンドオーバ後の通信状況に基づいて、ハンドオーバ後の前記通信装置により使用されるＳＳＣ（Service and Session Continuity）モードを決定する決定処理と、
    　が実行される、情報処理装置。
  2. 　前記通信状況は、ユーザによる前記通信装置に対する操作状況を含む、
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記予測処理は、前記ハンドオーバ前の通信状況を入力として前記ハンドオーバ後の通信状況を出力するように構成された前記機械学習のための学習モデルを用いて、前記ハンドオーバ後の通信状況を予測することを含む、
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  4. 　前記取得処理は、さらに、前記通信装置から、前記通信装置に対するハンドオーバ後の通信状況を取得することを含み、
    　前記１以上のプロセッサの少なくとも一つによって、さらに、
    　前記予測処理において予測された前記ハンドオーバ後の通信状況と、前記取得処理により取得された前記ハンドオーバ後の通信状況との比較の結果を用いて、前記学習モデルを学習させる学習処理、
    　が実行される、請求項１に記載の情報処理装置。
  5. 　前記決定処理は、所定のルールにおいて、前記予測されたハンドオーバ後の通信状況に対応するＳＳＣモードを、前記ＳＳＣモードとして決定することを含む、
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  6. 　前記１以上のプロセッサの少なくとも一つによって、さらに、
    　複数の通信装置から、所定の条件を満たす１以上の通信装置を選択する選択処理が実行され、
    　前記選択された１以上の通信装置のそれぞれに対して、前記予測処理と前記決定処理が実行される、
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  7. 　前記所定の条件は、ハンドオーバ前の前記通信状況が、所定のアプリケーションの操作を含むことである、
    　請求項６に記載の情報処理装置。
  8. 　前記所定の条件は、同じ移動特徴を有することである、
    　請求項６に記載の情報処理装置。
  9. 　前記所定の条件は、一定時間内にハンドオーバする通信装置の数が所定数より多いセルを形成する基地局に接続されていることである、
    　請求項６に記載の情報処理装置。
  10. 　前記決定されたＳＳＣモードがＳＳＣモード３である場合、
    　前記１以上のプロセッサの少なくとも一つによって、さらに、前記予測されたハンドオーバ後の通信状況に基づいて、一時的に確立される２つのセッションのうちの、先に確立されていたセッションの開放タイミングを、予め設定されていたタイミングより早める制御を行う制御処理が実行される、
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  11. 　前記情報処理装置は、ＮＷＤＡＦ（Network Data Analytic Function）として機能する装置である、
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  12. 　１以上のプロセッサを備え、
    　前記１以上のプロセッサの少なくとも一つによって、
    　他の装置から、通信装置に対するハンドオーバ前の通信状況に基づいて機械学習により予測された、前記通信装置に対するハンドオーバ後の通信状況を取得する取得処理と、
    　前記予測されたハンドオーバ後の通信状況に基づいて、ハンドオーバ後の前記通信装置により使用されるＳＳＣ（Service and Session Continuity）モードを決定する決定処理と、
    　前記決定されたＳＳＣモードに従って、前記通信装置がデータ通信を行うためのセッション管理を行うセッション管理処理と、
    　が実行される、制御装置。
  13. 　前記通信状況は、ユーザによる前記通信装置に対する操作状況を含む、
    　請求項１２に記載の制御装置。
  14. 　前記決定されたＳＳＣモードがＳＳＣモード３である場合、
    　前記セッション管理処理は、前記予測されたハンドオーバ後の通信状況に基づいて、一時的に確立される２つのセッションのうちの、先に確立されていたセッションの開放タイミングを、予め設定されていたタイミングより早める制御を行うことを含む、
    　請求項１２に記載の制御装置。
  15. 　制御装置は、ＳＭＦ（Session Management Function）として機能する装置である、
    　請求項１２に記載の制御装置。
  16. 　通信装置から、前記通信装置に対するハンドオーバ前の通信状況を取得する取得工程と、
    　前記ハンドオーバ前の通信状況に基づいて、前記通信装置に対するハンドオーバ後の通信状況を、機械学習により予測する予測工程と、
    　前記予測されたハンドオーバ後の通信状況に基づいて、ハンドオーバ後の前記通信装置により使用されるＳＳＣ（Service and Session Continuity）モードを決定する決定工程と、
    　を含む、コンピュータによって実行される情報処理方法。
     
     
     
     
     

     
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