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特許7268047周波数間負荷バランスを最適化するための無線アクセスネットワークコントローラの方法およびシステム
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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2023-04-24
(45)【発行日】2023-05-02
(54)【発明の名称】周波数間負荷バランスを最適化するための無線アクセスネットワークコントローラの方法およびシステム
(51)【国際特許分類】
   H04W 16/02 20090101AFI20230425BHJP
   H04W 48/06 20090101ALI20230425BHJP
   H04W 36/22 20090101ALI20230425BHJP
   H04W 28/08 20230101ALI20230425BHJP
   H04W 28/18 20090101ALI20230425BHJP
【FI】
H04W16/02
H04W48/06
H04W36/22
H04W28/08
H04W28/18
【請求項の数】 16
(21)【出願番号】P 2020546897
(86)(22)【出願日】2019-02-15
(65)【公表番号】
(43)【公表日】2021-07-01
(86)【国際出願番号】 EP2019053782
(87)【国際公開番号】W WO2019170391
(87)【国際公開日】2019-09-12
【審査請求日】2020-10-23
(31)【優先権主張番号】201841008631
(32)【優先日】2018-03-08
(33)【優先権主張国・地域又は機関】IN
(73)【特許権者】
【識別番号】315002955
【氏名又は名称】ノキア テクノロジーズ オーユー
(74)【代理人】
【識別番号】100127188
【弁理士】
【氏名又は名称】川守田 光紀
(72)【発明者】
【氏名】ベデカル アナンド
(72)【発明者】
【氏名】カダディー シヴァナンド
【審査官】吉村 真治▲郎▼
(56)【参考文献】
【文献】特表2013-540380(JP,A)
【文献】米国特許出願公開第2015/0249989(US,A1)
【文献】国際公開第2017/195080(WO,A1)
【文献】Huawei, Telecom Italia,Mobility Load Balancing Optimization Solution[online], 3GPP TSG-RAN WG3#59 R3-080361,2008年02月15日
(58)【調査した分野】(Int.Cl.,DB名)
H04B 7/24- 7/26
H04W 4/00-99/00
3GPP TSG RAN WG1-4
SA WG1-4
CT WG1、4
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
周波数間負荷バランスのための最適な設定の決定に関連するデータのセットをコントローラによって受信することと、
前記データのセットに基づいて、無線アクセスネットワークノードによって実行される周波数間負荷バランス動作の少なくとも1つのパラメータに対する少なくとも1つの修正を前記コントローラによって決定することと、
前記決定された少なくとも1つの修正を前記コントローラによって通信することと、
を含むと共に、前記コントローラによって、前記無線アクセスネットワークノードとの間で、前記周波数間負荷バランスの機能的な分割をネゴシエートすることとを更に含む、方法。
【請求項2】
前記コントローラによって、前記周波数間負荷バランス動作がどのように動作すべきかに関するポリシー入力を受信することをさらに含む、請求項1に記載の方法。
【請求項3】
前記ポリシー入力は、
・ 低負荷および高負荷下の所望の挙動、
・ キャリア間の負荷分散の所望の挙動、
・ 特有のタイプのトラフィックについての所望の挙動、
・ コントローラが達成すべき指定された目的機能、
のうちの少なくとも1つを含む、請求項2に記載の方法。
【請求項4】
前記データのセットは、
・ 少なくとも1つのセルの負荷メトリック、
・ ユーザー機器ごとの統計値、
・ ベアラごとの統計値、
・ 少なくとも1つのセルのユーザー機器のダウンリンクおよびアップリンクスループット、
・ 少なくとも1つのセル内の無線リソース制御接続済ユーザー機器の現在の数の標示、
・ ユーザー機器もしくはセルイベントに関連する情報、
のうちの少なくとも1つを含む、請求項1から3のいずれかに記載の方法。
【請求項5】
前記通信することが、
・ 強度のレベルおよび方向に影響を及ぼすためのコマンド、
・ オフロードの方向および/または大きさの標示、
・ 閾値についての増加/減少標示、
・ 負荷メトリックの計算に影響を及ぼすコマンド、
・ 周波数間負荷バランスのための候補ユーザー機器の選択に影響を及ぼすコマンド、
・ 周波数間負荷バランスが実行される、またはトリガーされるべきであるセルの選択に影響を及ぼすコマンド、
・ 周波数間負荷バランスのためのターゲットセルの選択に影響を及ぼすコマンド、
・ コマンドが適用されるべきであるユーザー機器の少なくとも1つのクラスの標示、
のうちの少なくとも1つを通信することを含む、請求項1から4のいずれかに記載の方法。
【請求項6】
前記少なくとも1つの修正は、
・ 少なくとも1つのセルについての負荷メトリックの計算で使用される、重み、係数、パラメータ、または因子を調整すること、
・ 周波数間負荷バランスを開始または終了するための条件を更新すること、
・ ユーザー機器基準の選択を更新すること、
・ ターゲットセル基準の選択を更新すること、
のうちの少なくとも1つを含む、請求項1から5のいずれかに記載の方法
【請求項7】
前記少なくとも1つの修正は、
・ 少なくとも1つのセルについて負荷メトリックを評価すること、
・ 周波数間負荷バランスを開始または終了するための条件が満たされたかどうかに基づいて、周波数間負荷バランスを開始または終了するかどうかを判定すること、
・ 負荷バランス目的で少なくとも1つのユーザー機器のハンドオーバーのために少なくとも1つの候補ターゲットセルを選択すること、
のうちの少なくとも1つを含む、請求項1から5のいずれかに記載の方法
【請求項8】
前記少なくとも1つの修正は、
・ 測定値を取得するために少なくとも1つの候補ユーザー機器を選択すること、
・ 負荷バランス目的でハンドオーバーするために少なくとも1つのターゲットユーザー機器を選択すること、
のうちの少なくとも1つを含む、請求項1から5のいずれかに記載の方法
【請求項9】
周波数間負荷バランスのための最適な設定の決定に関連するデータのセットを受信する手段と、
前記データのセットに基づいて、無線アクセスネットワークノードによって実行される周波数間負荷バランス動作の少なくとも1つのパラメータに対する少なくとも1つの修正を決定する手段と、
前記決定された少なくとも1つの修正を通信する手段と、
を備えると共に、前記周波数間負荷バランスの機能的な分割を前記無線アクセスネットワークノードとネゴシエートする手段を備える、装置。
【請求項10】
前記周波数間負荷バランス動作がどのように動作すべきかに関するポリシー入力を受信する手段をさらに備える、請求項9に記載の装置。
【請求項11】
前記ポリシー入力は、
・ 低負荷および高負荷下の所望の挙動、
・ キャリア間の負荷分散の所望の挙動、
・ 特有のタイプのトラフィックについての所望の挙動、
・ コントローラが達成すべき指定された目的機能、
のうちの少なくとも1つを含む、請求項10に記載の装置。
【請求項12】
前記データのセットは、
・ 少なくとも1つのセルの負荷メトリック、
・ ユーザー機器ごとの統計値、
・ ベアラごとの統計値、
・ 少なくとも1つのセルのユーザー機器のダウンリンクおよびアップリンクスループット、
・ 少なくとも1つのセル内の無線リソース制御接続済ユーザー機器の現在の数の標示、
・ ユーザー機器もしくはセルイベントに関連する情報、
のうちの少なくとも1つを含む、請求項9から11のいずれかに記載の装置。
【請求項13】
前記通信する手段が、
・ 強度のレベルおよび方向に影響を及ぼすためのコマンド、
・ オフロードの方向および/または大きさの標示、
・ 閾値についての増加/減少標示、
・ 負荷メトリックの計算に影響を及ぼすコマンド、
・ 周波数間負荷バランスのための候補ユーザー機器の選択に影響を及ぼすコマンド、
・ 周波数間負荷バランスが実行される、またはトリガーされるべきであるセルの選択に影響を及ぼすコマンド、
・ 周波数間負荷バランスのためのターゲットセルの選択に影響を及ぼすコマンド、
・ コマンドが適用されるべきであるユーザー機器の少なくとも1つのクラスの標示、
のうちの少なくとも1つを通信するように構成される、請求項9から12のいずれかに記載の装置。
【請求項14】
前記少なくとも1つの修正は、
・ 少なくとも1つのセルについての負荷メトリックの計算で使用される、重み、係数、パラメータ、または因子を調整すること、
・ 周波数間負荷バランスを開始または終了するための条件を更新すること、
・ ユーザー機器基準の選択を更新すること、
・ ターゲットセル基準の選択を更新すること、
のうちの少なくとも1つを含む、請求項9から13のいずれかに記載の装置。
【請求項15】
前記少なくとも1つの修正は、
・ 少なくとも1つのセルについて負荷メトリックを評価すること、
・ 周波数間負荷バランスを開始または終了するための条件が満たされたかどうかに基づいて、周波数間負荷バランスを開始または終了するかどうかを判定すること、
・ 負荷バランス目的で少なくとも1つのユーザー機器のハンドオーバーのために少なくとも1つの候補ターゲットセルを選択すること、
のうちの少なくとも1つを含む、請求項9から13のいずれかに記載の装置。
【請求項16】
前記少なくとも1つの修正は、
・ 測定値を取得するために少なくとも1つの候補ユーザー機器を選択すること、
・ 負荷バランス目的でハンドオーバーするために少なくとも1つのターゲットユーザー機器を選択すること、
のうちの少なくとも1つを含む、請求項9から13のいずれかに記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【関連出願への相互参照】
【0001】
本出願は、2018年3月8日出願のインド出願第201841008631号の利益を主張する。上記の参照される出願の全体の内容は、参照により本明細書に組み込まれる。
【技術分野】
【0002】
様々な通信システムが、通信負荷の適応処理の恩恵を受け得る。例えば、特定の無線通信システムは、周波数間負荷バランス(Inter-Frequency Load Balancing:IFLB)を最適化するための方法および無線アクセスネットワーク(Radio Access Network:RAN)とコントローラとの間のアプリケーションプログラミングインターフェースの恩恵を受け得る。
【関連技術の説明】
【0003】
IFLBは、典型的には、ロングタームエボリューション(Long Term Evolution:LTE)での発展型ノードB(evolved Node B:eNB)または第5世代(Fifth Generation:5G)での次世代ノードB(next generation Node B:gNB)等のRANノードによって実行される機能である。この機能は、典型的には、そのRANノードでサポートされる様々なキャリア間の負荷のバランスの目的で実行される。例えば、あるキャリアに負荷がかかる場合、負荷の好適な規定に従って、キャリア間の負荷のより良いバランスを達成するように、ユーザーは、あるキャリアから別のキャリアにハンドオフされ得る。RANノードでのIFLBアルゴリズムは、特定のセル内でいつ負荷バランスを開始するのか、ハンドオーバー(HO)するユーザーの判定、ユーザーをハンドオフするためのターゲットセルの選択、適切なチャネル測定値の取得、およびハンドオーバーの実行を決定する。
【0004】
RANノードは、典型的には要素管理システム(Element Management System:EMS)によって、IFLBアルコリズムに関連する静的パラメータのセットで典型的に構成されている。典型的には、これは、初期化において一度行われる。例えば、IFLBがトリガーされる「高負荷閾値」、およびセルがさらなる負荷を受け入れるべきでない「ターゲット負荷閾値」を設定するパラメータが存在し得る。代替的に、候補ユーザー、および測定値に関連する様々な閾値およびフィルタ係数から、ならびに選択されたセルへのハンドオーバーの実行のために取得されるべき測定値のタイプを判定するパラメータが存在し得る。
【0005】
IFLB設定パラメータは、典型的には、すべてのセルについてテンプレート値として静的に設定される。これにより、IFLB設定とセルにおける実際の条件との間のミスマッチにつながり得る。例えば、任意の個々のセルは、セルが経験する負荷、隣接するセル上の負荷、セルのユーザーの数、トラフィックの混合(例えば、保証ビットレート(Guaranteed Bit Rate:GBR)対非GBR)、セル内の信号対干渉プラスノイズ比(Signal to Interference plus Noise Ratio:SINR)の分散、インドア対アウトドア(またはセルエッジ対セルセンター)の比、異なる周波数帯での異なるキャリアの伝播等の点で他のセルと非常に異なり得る。これらのセルの実態は、セルによって大きく変わり、また、同じセル内で経時的に変わり得る。
【0006】
設定された高負荷閾値は、セル過負荷を回避するためにユーザー機器(User Equipment:UE)を隣接セルにすぐに積極的にオフロードするのに十分な大きさでない場合がある。他の場合、設定されたターゲット負荷閾値は、セルが容量を有していても、隣接セルからより多くのUEを受け入れるのに十分な大きさでない場合がある。様々な無線周波数(Radio Frequency:RF)測定関連パラメータ(例えば、基準信号受信電力(Reference Signal Received Power:RSRP)および基準信号受信品質(Reference Signal Received Quality:RSRQ)フィルタ閾値)の不正確な値により、ハンドオーバーの失敗につながり得るか、またはUEオフロードの量が減少し得る。異なるキャリア上でUEによって経験されるSINRの差が存在し得る。そのため、特定のセルまたはキャリアは、トラフィックを届けるために他のキャリアに対して好ましくあり得るが、これらは、負荷バランスアルゴリズムで不正確に優先され得る。さらに、ネットワークオペレータは、特定のターゲット目的または値機能を最大にすることを望み得るが、RANでのIFLB動作は、オペレータの所望の目的を正確に最大化しない場合がある。
【0007】
さらに、RANは、典型的には、記憶または分析できるデータ量の点で制限される。典型的には、eNBまたはgNB等のRANノードは、短期間カウンタ等を維持することができるだけである。したがって、RANノードは、典型的には、長時間にわたる統計的分析や機械学習を行うことができない。
【摘要】
【0008】
ある実施形態に従う方法は、周波数間負荷バランスのための最適な設定の決定に関連するデータのセットをコントローラによって受信することを含んでもよい。前記方法は、無線アクセスネットワークノードによって実行される周波数間負荷バランス動作の少なくとも1つのパラメータに対する少なくとも1つの修正を前記コントローラによって決定することをさらに含んでもよい。前記方法は、前記決定された少なくとも1つの修正を前記コントローラによって通信することをさらに含んでもよい。
【0009】
ある実施形態に従う方法は、周波数間負荷バランスのための最適な設定の決定に関連するデータのセットを無線アクセスネットワークノードによって提供することを含んでもよい。前記方法は、周波数間負荷バランスの少なくとも1つのパラメータに対する少なくとも1つの修正を前記無線アクセスネットワークノードによって受信することをさらに含んでもよい。
【0010】
ある実施形態に従う装置は、周波数間負荷バランスのための最適な設定の決定に関連するデータのセットを受信する手段を含んでもよい。前記装置は、無線アクセスネットワークノードによって実行される周波数間負荷バランス動作の少なくとも1つのパラメータに対する少なくとも1つの修正を決定する手段をさらに備えてもよい。前記装置は、負荷バランス目的で少なくとも1つのユーザー機器のハンドオーバーのために少なくとも1つの候補ターゲットセルを選択する手段をさらに備えてもよい。
【0011】
ある実施形態に従う装置は、周波数間負荷バランスのための最適な設定の決定に関連するデータのセットを提供する手段を備えてもよい。前記装置は、周波数間負荷バランスの少なくとも1つのパラメータに対する少なくとも1つの修正を受信する手段をさらに備えてもよい。
【0012】
ある実施形態に従う装置は、少なくとも1つのプロセッサと、コンピュータプログラムコードを含む少なくとも1つのメモリと、を備えてもよい。前記コンピュータプログラムコードは、前記少なくとも1つのプロセッサに実行されると、前記装置に少なくとも、周波数間負荷バランスのための最適な設定の決定に関連するデータのセットを受信させるように構成されてもよい。前記コンピュータプログラムコードは、前記少なくとも1つのプロセッサに実行されると、前記装置に少なくとも、無線アクセスネットワークノードによって実行される周波数間負荷バランス動作の少なくとも1つのパラメータに対する少なくとも1つの修正を決定させるようにさらに構成されてもよい。前記コンピュータプログラムコードは、前記少なくとも1つのプロセッサに実行されると、前記装置に少なくとも、前記決定された少なくとも1つの修正を通信させるようにさらに構成されてもよい。
【0013】
ある実施形態に従う装置は、少なくとも1つのプロセッサと、コンピュータプログラムコードを含む少なくとも1つのメモリと、を備えてもよい。前記コンピュータプログラムコードは、前記少なくとも1つのプロセッサに実行されると、前記装置に少なくとも、周波数間負荷バランスのための最適な設定の決定に関連するデータのセットを提供させるように構成されてもよい。前記コンピュータプログラムコードは、前記少なくとも1つのプロセッサに実行されると、前記装置に少なくとも、周波数間負荷バランスの少なくとも1つのパラメータに対する少なくとも1つの修正を受信させるようにさらに構成されてもよい。
【0014】
ある実施形態に従う非一時的コンピュータ可読媒体は、ハードウェアで実行されると方法を実行し得る命令で符号化され得る。前記方法は、周波数間負荷バランスのための最適な設定の決定に関連するデータのセットを受信してもよい。前記方法は、無線アクセスネットワークノードによって実行される周波数間負荷バランス動作の少なくとも1つのパラメータに対する少なくとも1つの修正をさらに決定してもよい。前記方法は、前記決定された少なくとも1つの修正をさらに通信してもよい。
【0015】
ある実施形態に従う非一時的コンピュータ可読媒体は、ハードウェアで実行されると方法を実行し得る命令で符号化され得る。前記方法は、周波数間負荷バランスのための最適な設定の決定に関連するデータのセットを提供してもよい。前記方法は、周波数間負荷バランスの少なくとも1つのパラメータに対する少なくとも1つの修正をさらに受信してもよい。
【0016】
ある実施形態に従う装置は、周波数間負荷バランスのための最適な設定の決定に関連するデータのセットを受信するように構成された回路体を備えてもよい。前記回路体は、無線アクセスネットワークノードによって実行される周波数間負荷バランス動作の少なくとも1つのパラメータに対する少なくとも1つの修正をさらに決定してもよい。前記回路体は、前記決定された少なくとも1つの修正をさらに通信してもよい。
【0017】
ある実施形態に従う装置は、周波数間負荷バランスのための最適な設定の決定に関連するデータのセットを提供するように構成された回路体を備えてもよい。前記回路体は、周波数間負荷バランスの少なくとも1つのパラメータに対する少なくとも1つの修正をさらに受信してもよい。
【図面の簡単な説明】
【0018】
本発明の適切な理解のために添付図面を参照されたい。
【0019】
図1】特定の実施形態に係るコントローラのアーキテクチャ図および役割を示す。
【0020】
図2】特定の実施形態に係るRANについてのプログラム可能なAPIの特性を示す。
【0021】
図3】特定の実施形態に係る方法の様々な態様を示す。
【0022】
図4】特定の実施形態に係るいくつかの機能的な分割を示す。
【0023】
図5】特定の実施形態に係る分割1についてのメッセージフローを示す。
【0024】
図6】特定の実施形態に係る分割2についてのメッセージフローを示す。
【0025】
図7】特定の実施形態に係る分割3についてのメッセージフローを示す。
【0026】
図8】特定の実施形態に係るRANとコントローラとの間の機能的な分割のネゴシエーションを示す。
【0027】
図9】特定の実施形態に係る主要性能指標(Key Performance Indicator:KPI)に対するのオフロードの影響を示す。
【0028】
図10】特定の実施形態に係る負荷バランスハンドオーバーの代替例を示す。
【0029】
図11】特定の実施形態に係るオフライントレーニングおよびオンライン最適化を示す。
【0030】
図12】特定の実施形態に係るオフライン強化学習を示す。
【0031】
図13】特定の実施形態に係るモデルでのリワードの使用を示す。
【0032】
図14】特定の実施形態に係るニューラルネットワーク実装を示す。
【0033】
図15】特定の実施形態に係るセルおよびUEの選択を示す。
【0034】
図16】特定の実施形態に係るシステムを示す。
【詳細説明】
【0035】
上記の周波数間負荷バランス(IFLB)での問題に対処するために、本発明の実施形態は、アプリケーションプログラミングインターフェース(Application Programming Interface:API)等の好適に規定されたインターフェースによって無線のRANにインターフェース接続し得るコントローラを考案する。このコントローラは、RANにIFLB動作を自律的に実行させながら、例えば、機械学習を使用することによって、IFLBの性能を最適化することができる。コントローラとRANノードとの間のインターフェースは、IFLBの最適化を可能にするためにターゲットにされる。特有の特徴および/または機能性は、IFLBを最適化する目的でこのようなコントローラやAPIに組み込まれる。実施形態では、RANとコントローラとの間のインターフェースにより、RANは、IFLBプロセスに関連するデータ/属性をコントローラに提供することが可能になる。当該データ/属性を使用して、コントローラは、RANによって実行されるIFLB動作に関する最適な調整または提案を決定し得る。このインターフェースにより、コントローラは、これらの調整または提案をRANに通信することが可能になる。
【0036】
図1は、特定の実施形態に係るネットワークのアーキテクチャ図を示す。図1に示すように、中央クラウドには、ポリシー/オーケストレーションエンジン等のポリシーノードが存在し得る。このエンジンは、インターフェースA1とラベル付けされ得る基準ポイント1を介して、コントローラと通信し得る。コントローラは、IFLBを最適化するための、例えば、最適な調整または提案を決定するためのアルゴリズムを含む、RAN最適化アルゴリズムを含み得る。コントローラはまた、最適化アルゴリズムを容易にするための分析ツールキットおよびデータ収集機構、ならびに最適な調整または提案をRANに通信するためのRANに向けた制御APIまたはインターフェースを含み得る。コントローラは、基準ポイント1を介してポリシー/オーケストレーションエンジンと通信し、また、RAN最適化アルゴリズムに通知し得る。RAN最適化アルゴリズムは、基準ポイント1を介してポリシー/オーケストレーションエンジンからさらなる情報を受信し得る。コントローラは、中心オフィス(Central Office:CO)またはエッジデータセンターにあり得る。
【0037】
コントローラは、インターフェースB1とラベル付けされ得る基準ポイント2を介して、(gNBもしくはeNBまたは他の好適な無線アクセスポイントであり得る)RANノードに接続され得る。RANノードまたはgNBは、COまたはエッジデータセンターであり得る、集約ユニット(Central Unit:CU)制御プレーン(Control Plane:CP)(CU-CP)およびCUユーザープレーン(User Plane:UP)(CU-UP)機能を含み得る。gNBはまた、典型的にはCRANハブまたはセルサイトにあり得る分散ユニット(Distributed Unit:DU)を含み得る。gNBは、セルサイトでリモートユニット(Remote Unit:RU)をさらに含み得る。
【0038】
ポリシー/オーケストレーションエンジン等のポリシーノード、例えば、オープンネットワークオートメーションプラットフォーム(Open Network Automation Platform:ONAP)またはネットワーク管理システム(Network Management System:NMS)もしくはオペレーションサポートシステム(Operations Support System:OSS)は、コントローラにおける最適化へのポリシー指示を提供し得る。このポリシー指示により、オペレータは、ターゲット目的機能等の、IFLB最適化が達成しようとすべき様々なタイプのターゲット、または負荷バランスの適切な基準を設定することが可能になる。コントローラは、当該ポリシー指示を取得する目的で、ポリシー/オーケストレーションエンジンに向けたインターフェースを有してもよい。
【0039】
図2は、特定の実施形態に係るRANについてのプログラム可能なAPIの特性を示す。図2に示すように、状況を改善するための可能性のある1つの方法は、以下のことである。すなわち、エッジクラウドに基づき得る、RANからコントローラに向けたAPIを可能にし、RANが関連データをコントローラに見せることを可能にし、各セルの関連特性を学習するためにコントローラが統計的分析または機械学習を行うことを可能にし、かつ上記問題に対処するように、IFLB設定パラメータに対する最適な調整を行うようにRANに命じることである。
【0040】
この場合、コントローラは、例えば、セル内の条件またはユーザーの特性が変化するにつれて、IFLBアルゴリズム設定を最適に調整し得る。したがって、特定の実施形態は、コントローラが最適なIFLB設定またはIFLB設定に対する調整を決定し、かつそれらをRANに通信することができる、APIのセットおよび方法を提供し得る。
【0041】
したがって、図2に示すように、特定の実施形態は、コントローラデータの可観測性をRANに提供し得る。さらに、特定の実施形態は、コントローラが可観測性を設定することを可能にし、特定の態様についてRANを直接制御することさえも可能にし得る。RAN内で、典型的にはCU-CPモジュール内で、IFLB動作についての決定ロジックが存在し得る。
【0042】
例えば、図2に示すように、モジュールは、負荷推定または負荷メトリック情報を受信または計算し得る。モジュールは、IFLBをトリガーする、または開始することを決定し得る。モジュールはまた、測定値を取得するために特有のUEを選択し、適切な測定設定を決定または参照し得る。次いで、適切な測定設定をUEに提供した後の一部の場合、モジュールは、UEから測定値を取得し、特定の特有のUEについてのターゲットセルを決定し得る。最後に、モジュールは、特有のUEについてのターゲットセルへのハンドオーバーを開始および実行し得る。したがって、RANノードは、様々なIFLB関連動作を実施し得る。上記のように、RANでの当該動作の性能に課題が存在する場合があり、特定の実施形態は、当該課題に対処するためにコントローラを利用する。
【0043】
図3は、特定の実施形態に係る方法の様々な態様を示す。特定の実施形態は、簡便に参照できるようにA~Eとラベル付けされる以下の態様の一部またはすべてを含んでもよい。
【0044】
例えば、Aで、ある方法は、ポリシー/オーケストレーションエンジンによって、IFLBがどのように動作すべきかに関するポリシー入力をコントローラに提供することを含み得る。当該ポリシー入力は、インターフェースA1とラベル付けされ得るインターフェース/基準ポイント1を介して提供され得る。
【0045】
Bで、当該方法は、IFLBを実行する目的で、RANとコントローラとの間のIFLB関連機能の機能的な分割をネゴシエートすることを含み得る。
【0046】
Cで、当該方法は、RANノードまたはeNB/gNB/RANでのセルによって、IFLBのための最適な設定または調整の決定を容易にするために関連するデータ/属性のセットをコントローラに提供することを含み得る。これは、インターフェースB1とラベル付けされ得る基準ポイント2の一部であり得るデータ公開API/インターフェースを介して提供され得る。
【0047】
Dで、当該方法は、コントローラが、RANによって実行されるIFLB動作に関連する様々な態様またはパラメータ/設定に対する調整もしくは提案または修正/更新の決定を行うことを含み得る。当該方法はまた、Eで、コントローラによって、RANによって実行されるIFLB動作に関連する調整または修正/更新をeNB/gNB/RANでのセルに通信することを含み得る。これは、基準ポイント2の一部であり得る制御API/インターフェースを介して通信され得る。
【0048】
図4は、特定の実施形態に係るいくつかの機能的な分割を示す。IFLB動作に関係する一連の機能は、それぞれの実施形態において様々な方法でRANとコントローラとの間で分割され得る。すなわち、IFLB動作の目的で、コントローラとRANとの間で様々な機能的な分割が存在し得る。図4に示すように、コントローラとRANノードとの間の機能的な分割は、複数の形態を取り得る。B、C、およびEの各々でRANとコントローラとの間でやり取りされる情報は、以下で記載される、RANとコントローラとの間のIFLB動作の機能的な分割に依存し得る。
【0049】
RANとコントローラとの間の機能性の異なる分割が可能であり、例えば、図4に示す分割1、分割2、および分割3は、可能性のある3つの分割である。他の分割もまた可能である。
【0050】
RANとコントローラとの間でやり取りされる情報およびその間のメッセージフローは、機能的な分割に依存し得る。例えば、分割1では、コントローラは、負荷メトリックの計算に関係する様々な重みおよび因子を調整すること、IFLBを開始または終了するためのトリガーポイント/条件を決定/更新すること、またはUEおよびターゲットセルの選択についての基準を決定/更新すること等のスロータイムスケール動作のみを実行し得る。コントローラは、IFLB開始または終了条件がトリガーされるたびに、IFLB動作の実際の処理に関与していなくてもよく、これらの動作はRANによって実行され得る。
【0051】
分割2では、コントローラは、スロータイムスケール動作およびセルレベル動作を実行し得る。セルレベル動作としては、セル負荷メトリックの評価、IFLBトリガー条件に達したかどうかの判定、ターゲットセルの選択等がある。しかしながら、この分割オプションでは、すべてのUEレベル動作がRANによって実行され得る。
【0052】
分割3では、コントローラは、図示されるように、各IFLBトリガーイベントでのIFLB動作の実行の重要な部分に関与し得る。IFLB条件がトリガーされるたびに処理を実行するために、RANとコントローラとの間で複数のやり取りが存在し得る。
【0053】
RANとコントローラとの間のインターフェースでのレイテンシ要件はまた、機能的な分割に応じて異なり得る。分割2よりも分割1において、より高いレイテンシが、RANコントローラ間インターフェースで許容され、次いで、分割2は、分割3よりも高いレイテンシを許容し得る。
【0054】
コントローラは、IFLB動作の一部を実行するための異なる能力のRANノードと相互作用する必要があり得る。例えば、分割1でのRANノードの必要なすべてのIFLB動作を実行することが可能なRANノードもあれば、一方、分割2または3でのRANノードの必要なIFLB動作を実行することのみが可能なRANノードもあり、所与のコントローラは、当該様々な能力の異なるRANノードと同時に相互作用する必要があり得る。逆に、RANノードはまた、異なる能力のコントローラにインターフェース接続する必要があり得る。ある実施形態によれば、実際に使用される機能的な分割は、RAN能力を考慮して、RANとコントローラとの間で動的にネゴシエートされ得る(態様B)か、または静的に決定され得る。ネゴシエーションプロシージャをサポートすることにより、コントローラは、異なる能力を有する異なるタイプのRAN実装で機能することが可能になり得、逆もまた同様である。
【0055】
図5は、特定の実施形態に係る分割1についてのメッセージフローを示す。図5には、例示的なメッセージフローを示している。上述の態様A~Eは、図示されるように、プロシージャの様々な部分にマッピングされる。これらは、当該態様がどのように分割1で実施され得るかについての単なる実施例である。
【0056】
より具体的には、分割1では、コントローラは、スロータイムスケール動作のみを実行し得、IFLB条件がトリガーされるたびに実際の処理に関与していなくてもよい。RANがステップ4、6、および7を実行し得る間、コントローラは、態様Dのステップ、例えばステップ17を実行し得る。機能的な分割のネゴシエーションは示されておらず、それはすでに以前に実行されていることがコールフローで想定され得る。
【0057】
図6は、特定の実施形態に係る分割2についてのメッセージフローを示す。したがって、図6には、分割2についての例示的なメッセージフローを示している。分割2では、コントローラは、スロータイムスケール動作およびセルレベル動作を実行し得る。セルレベル動作としては、例えば、負荷メトリック計算、IFLBトリガー条件に達したかどうかの判定、ターゲットセルの選択等がある。この場合、コントローラは、ステップ5~7および17を含む態様Dを実行し得る。UEレベル動作は、RANによって実行され得る。コントローラとRANとの間のコマンドは、分割1に対して変化し得る。例えば、態様Eのステップ8に留意されたい。機能的な分割のネゴシエーションは示されておらず、ネゴシエーションはすでに以前に実行されていることがコールフローで想定され得ることに留意されたい。
【0058】
図7は、特定の実施形態に係る分割3についてのメッセージフローを示す。したがって、図7には、分割3についての例示的なメッセージフローを示している。分割3では、コントローラは、スロータイムスケール動作およびセルレベル動作を実行し得る。セルレベル動作としては、例えば、負荷メトリック計算、IFLBトリガー条件に達したかどうかの判定、ターゲットセルの選択等がある(態様D、例えば、ステップ5~7を参照)。コントローラはまた、態様D、ステップ8および15から理解され得るようにハンドオーバー/オフロードのためにUEの選択を実行し得る。コントローラからRANへのコマンドは、分割1に対して変化し得る。例えば、態様Eを参照し、ステップ9および16に留意されたい。以前の実施例のように、機能的な分割のネゴシエーションは示されておらず、ネゴシエーションはすでに以前に実行されていることがコールフローで想定され得る。
【0059】
各態様にはさらに詳細が設けられ得る。例えば、態様Aでは、ポリシー入力は、API/基準ポイント1を介してコントローラに提供される。
【0060】
ポリシー入力の例としては、低負荷および高負荷下の所望の挙動が挙げられる。例えば、ポリシー入力は、「低負荷下で、より十分なカバレッジのためにユーザーを低周波数帯に向け」、および/または「高負荷下で、より十分な容量のために高周波数帯の使用を最大にする」ことであり得る。
【0061】
ポリシー入力の例としてはさらに、キャリア間の負荷分散の所望の挙動が挙げられる。例えば、「すべてのキャリア上の負荷を均等にする」、または「低周波数帯の使用を最大にする」オプションが存在し得る。
【0062】
ポリシー入力の例としては、特有のタイプのトラフィック/UEについての所望の挙動が挙げられる。この例としては、保証ビットレート(GBR)ベアラでのUEについて、コールドロップおよびハンドオーバーの失敗を最小にすること、IoT(Internet of Things)のUEについて、低周波数帯を優先するかカバレッジを最大にすること、および無線条件が乏しいUE(またはセルエッジユーザー)について、低周波数帯を優先することを含む。
【0063】
ポリシー入力の例としては、目的とするセル間でコントローラが達成または最大にすべき、公平性またはターゲット目的機能の指定された基準がさらに挙げられる。例えば、この基準は、比例公平性であってもよく、またはターゲット目的は、ユーザースループットの(ログユーティリティ機能等の)ユーティリティ機能であってもよい。
【0064】
コントローラは、IFLB動作のための最適な調整、例えば、負荷メトリックを計算するためのパラメータ/重み/係数、UEについての測定値設定のための重み/係数、UE選択についての基準等の更新の決定で、当該ポリシー入力を使用し得る。
【0065】
図8は、特定の実施形態に係るRANとコントローラとの間の機能的な分割のネゴシエーションを示す。上述のように、態様Bによれば、RANとコントローラとの間の機能的な分割のネゴシエーションが存在し得る。このネゴシエーションにより、RANが、異なるIFLB能力のコントローラで機能することが可能になるだけでなく、コントローラが、異なる能力のRANのIFLB実装で機能することが可能になり得る。このネゴシエーションの例示的な実施形態では、RANは、IFLB動作の様々な部分を実行するためのRANノードの能力の記述子をコントローラに提供し得る。これに加えて、または代替的に、コントローラは、IFLB動作の様々な部分を実行するためのコントローラの能力の記述子をRANに提供し得る。交換された能力に基づいて、好適な機能的な分割が、コントローラによって(または代替的に、RANノードによって)選択される。RANノードがIFLB関連動作の特定のセットを実行する担当であり、コントローラが他のIFLB関連動作を実行する担当であることが判定される。次いで、コントローラは、メッセージで、選択された機能的な分割の標示(またはRANが実行を担当するIFLB関連動作の標示)をRANノードに提供し得る。代替的に、RANが機能的な分割を選択する場合、RANは、選択されたIFLBの機能的な分割の標示をコントローラに提供し得る。
【0066】
態様Cは、RANによってコントローラに提供される情報を含み得る。この情報は、IFLB中の定期的な情報およびイベント主導情報を含み得る。イベント主導情報は、特定のIFLB関連イベントがRANで行われるときにRANがコントローラに提供し得る情報である。特定のIFLB関連イベントが行われるときの例としては、RANがIFLB動作、例えば、特定のトリガー条件に達するときの負荷バランスの開始、またはIFLBのハンドオーバーのための候補UEもしくはターゲットセルの選択等を実行するときが挙げられる。定期的な情報は、任意のIFLB関連イベントが起こったかどうかにかかわらず、継続ベースでRANがコントローラに提供し得る情報である。
【0067】
セルからの定期的な情報は、セルの負荷メトリック、セル内の異なるタイプのリソースに関連する負荷の構成要素、または特定のタイプのトラフィックによってもたらされる負荷等の負荷情報を含み得る。例えば、情報は、サービングセルのGBR負荷、非GBR負荷、および物理ダウンリンク制御チャネル(Physical Downlink Control CHannel:PDCCH)負荷、または様々な当該負荷因子の組合せを表す、複合の利用可能な容量(Composite Available Capacity:CAC)等の複合のメトリックを含み得る。これは、RANノードによって計算され、また、関係する隣接セルでさらに交換されてもよい。負荷情報はまた、IFLB負荷交換の一部として受信される関係する隣接セルのGBR、非GBR、およびPDCCH負荷を含み得る。
【0068】
定期的な情報はまた、UEごとまたはベアラごとの統計値を含み得る。当該統計値は、セル内の非GBRベアラの一部またはすべてについて、ベアラパラメータの一部であるサービス品質(Quality-of-Service:QoS)重みを含み得、RANによってユーザーに割り当てられる無線リソースの平均または一部は、コントローラに報告される。この報告は、非GBRベアラごとであり得るか、または非GBR重み、その重みを使用するベアラの数、およびその特定の重みで非GBRフローによって使用される集合の無線リソースのリストとして表され得る。
【0069】
定期的な情報はまた、セル内のUEのダウンリンク(DownLink:DL)およびアップリンク(UpLink:UL)スループットを含み得る。これは、セル間の、UEごとのDLおよびULスループット、またはUEのDLおよびULスループットの幾何平均であり得る。
【0070】
定期的な情報は、セルのDLおよびULスループット、またはDLおよびULユーザースループットの幾何平均をさらに含み得る。
【0071】
定期的な情報は、セル内の無線リソース制御(Radio Resource Control:RRC)接続済UEの現在の数の標示をさらに含み得る。これは、現在の実際の数、または以前に報告された値に対する変化/デルタのいずれかであり得る。
【0072】
定期的な情報はまた、GBRベアラごとまたはUEごとの統計値を含み得る。例えば、これは、サービングセル内のすべてのGBRベアラ、およびUEに属するUE詳細/IDベアラについての情報であり得る。
【0073】
イベント主導情報は、UEイベント、セルイベント、またはUEイベントもしくはセルイベントのいずれかであり得るIFLBイベントに関連する情報であり得る。IFLB中のUEイベント主導情報は、接続済状態に入るときのUEに関する、チャネル品質属性またはRFフィンガープリント情報を含んでもよい。例えば、この情報は、CQI、最新のRSRP/RSRQ、RANノードによって測定される経路損失、PHR報告のパワーヘッドルーム(power headroom)等を含み得る。
【0074】
イベント主導情報は、RANによって実行されるIFLB関連動作での情報を含み得る。ある実施形態では、IFLB開始(または)終了条件に達したことをRANが検出すると、コントローラにこの条件を通知するためにコントローラに情報を提供し、負荷メトリック、負荷メトリックの計算に関連する異なる負荷因子等の、この条件の時点の関連情報を提供し得る。RANがIFLBのハンドオーバーのために1つ以上の候補UEを選択するか、または当該UEから測定値を取得すると、その情報をコントローラに提供し得る。特定のUEをオフロードするためにRANがターゲットセルを選択すると、その通知をコントローラに提供し得る。イベント主導情報はまた、ハンドオーバー状況通知、ならびにIFLB中の失敗および部分的なハンドオーバーの失敗の通知を含み得る。UEが、選択されたターゲットセルにハンドオーバーしようとする場合にハンドオーバーの失敗が起こると、この失敗は、ハンドオーバー失敗の理由と一緒に、ターゲットセル情報ならびにターゲットセルRSRPおよびRSRQ値(A4測定値のうちUEによって計算される)と共にコントローラに報告され得る。
【0075】
情報はまた、UEによってA4の一部としてサービングセルに報告される関係する隣接セルのRSRPおよびRSRQ等の測定報告を含み得る。A4測定値の一部として、UEは、隣接セルならびにそのRSRPおよびRSRQ値を報告し得る。これらの値は、コントローラに報告され得る。これらの値は、ホットスポットを相互に関連付け得る。UEは、A4測定値に基づいて分類され得る。
【0076】
分割2および3での態様Dは、負荷メトリックの計算を含み得る。負荷メトリック計算は、(例えば、分割1で)RANによって、または(例えば、分割2または分割3で)コントローラによって行われ得る。負荷メトリックは、一般的に、セルの各種根本的な負荷関連属性の重み付けされた組合せとして表され得る。当該負荷関連属性としては、例えば、物理ダウンリンク共有チャネル(Physical Downlink Shared CHannel:PDSCH)/物理ダウンリンク制御チャネル(Physical Downlink Control CHannel:PDCCH)利用(物理リソースブロック(Physical Resource Block:PRB)の割合もしくは制御チャネル要素(Control Channel Element:CCE)の割合)、物理アップリンク共有チャネル(Physical Uplink Shared CHannel:PUSCH)/物理アップリンク制御チャネル(Physical Uplink Control CHannel:PUCCH)利用、接続済UEの数、またはバッファでのデータを有するUEの数がある。
【0077】
負荷メトリックは、様々なトラフィックタイプ(例えば、非GBRのPRB使用、GBRのPRB使用、IOTのPRB使用等)を考慮し得る。負荷メトリックは、RF条件によって影響を受ける因子(例えば、再送信で使用されるPRBの数、セルエッジUEの数、所与の値よりも低いCQIを有するUEの一部等)をさらに考慮し得る。根本的な因子に割り当てる異なる係数/重みは、ポリシー入力を考慮してコントローラによって決定され得る。
【0078】
分割1では、負荷メトリックは、RANによって計算され得る。したがって、コントローラは、上記のような負荷メトリック計算の異なる構成要素の関連重み/係数についての最適な調整を決定し、RANに提供し得る。分割2および分割3では、負荷メトリックは、コントローラで計算され得る。この場合、コントローラは、負荷メトリックを計算するために使用される、正確な方法または重み/係数をRANに与える必要はない。RANは、すべての根本的な測定値を収集し、コントローラに送信する必要があり得る。
【0079】
態様Eは、コントローラによってRANに提供される制御コマンドを含み得る。コマンドのパート1(パート番号は参照のためだけである)は、強度のレベルおよび方向、すなわち、ソースおよびターゲットキャリアに影響を及ぼすIFLBのコマンドを含み得る。
【0080】
一実施形態では、コントローラは、オフロードが起こるべき「方向」の標示(例えば、「セルもしくはキャリアXから」の方向および/もしくは「セルもしくはキャリアYへ」の方向)、ならびに/または所望のオフロード(例えば、「より積極的に」/「より大きいオフロード」、もしくは「より積極的でない」/「より小さいオフロード」)の大きさを示すための「強度標示」を提供し得る。これは、例えば、UEをオフロードするために特定のセルがターゲットセルとして選択される可能性を調整するために、所与のセルから実行されるオフロードの量を調整するために、またはその組合せのために使用され得る。強度レベルは、例えば、0~Nの数として、または「変更標示」、例えば、{-1,0,+1}として表され得る。ここで、0はオフロード無しであり、Nは指定された方向での(例えば、指定されたセルまたはキャリアそれぞれ「から」の方向/「への」方向)最も積極的なオフロードである。-1は「より積極的でない」(オフロードの強度が低減される)であり、+1は「より積極的」(ユーザーをより積極的にオフロードする)である。
【0081】
所望の負荷の方向および/または強度のこの標示は、コントローラの意図、すなわち、コントローラがRANに達成してもらいたい所望の効果を表し得る。RANは、コントローラによって表される意図を実施するために必要に応じてIFLB動作のために自身の内部ロジックを調整し得る。パラメータセットがベンダー特有であり得る、すなわち、コントローラが各ベンダーのRANパラメータを把握する必要がないため、これは、マルチベンダー規格により好適である。
【0082】
別の実施形態では、コントローラは、調整された値もしくは更新された値、または特有のパラメータ/閾値についての「増加/減少」標示を提供し得る。ここでは、コントローラは、意図または所望の効果を単に提供するのではなく、特有のパラメータについての値(または変更)を明確に指定する。これは、コントローラによるRANに対する最適な調整のより高い粒度の通信を可能にするが、両方とも共通してより高い粒度のパラメータのセットをサポートするRANおよびコントローラを含んでもよい。例えば、所与のセルまたはキャリアについて、コントローラは高い閾値を増加させ、セル内の負荷がこの閾値を超えて増加すると、それが、そのセル/キャリアからのUEのIFLBオフロードの開始をトリガーすることができる。例えば、所与のキャリアについて、システムは、他のセルからハンドオーバーされて入って来るUEをさらに受け入れることをキャリア(セル)がいつ止めるべきかを示すターゲット閾値を減少させ得る。
【0083】
分割1に適用可能であり得るいくつかの実施形態では、コントローラは、RANによる負荷メトリックの計算に影響を及ぼすコマンドをRANに通信し得る。これらは、異なるタイプの負荷、負荷フィルタリング係数等の相対的な重み付けであり得る。例えば、コマンドは、負荷メトリック計算でのGBR負荷の重みの増加、負荷メトリック計算でのPDCCH利用の重みの減少等を含んでもよい。コントローラはまた、セルもしくはキャリア(またはGBR負荷、非GBR負荷、もしくはPDCCH負荷等の負荷メトリックの構成要素)の負荷メトリックにバイアスをかける(すなわち、意図的に増加または減少させる)ためにRANによって使用されるバイアス因子またはオフセットをRANに通信し得る。これは、バイアス因子またはオフセットに応じて、セルについてIFLBが開始される可能性を増加もしくは減少させる効果、または他のセルからオフロードされる負荷をさらに受け入れることをセルが止める可能性を増加もしくは減少させる効果を有し得る。
【0084】
分割1および2に適用可能であり得るコマンドのパート3は、強度方向の標示に加えてまたはその代わりに、IFLBオフロードのための、候補UEまたは候補UEについてのターゲットセルの選択に影響を及ぼすコマンドであり得る。当該コマンドは、IFLBプロセスの強度/方向での示された変更をUEの選択されたサブセットに選択的に適用するのに役立ち得る。これは、様々な基準、例えば、GBRのUEのみを選択するか、ボイスオーバーLTE(Voice Over LTE:VoLTE)UEを優先するか、または所与のQCIレンジでのフローを有するUEを優先する等、UEが行うトラフィックのタイプに基づき得る。
【0085】
例えば、基準は、UEのチャネル条件またはモビリティの性質に基づき得る。これは、例えば、(i)「ハイモビリティUEを優先する」か、または「ローモビリティUEを優先する」か、(ii)「セルエッジUEを優先する」か、または「セルセンターUEを優先する」等、意図の表現として表され得る。「ハイモビリティ」は、例えば、「現在のセッション中のハンドオーバーの数>K」または「CQIコヒーレンス時間>T」として表され得る。セルエッジまたはセルセンター分類は、「平均CQI<K」、「最後に既知のRSRP<K」、または「最後に既知のRSRQ<K」として表され得る。所与のUEについてのターゲットセルを選択するための基準は、RSRPまたはRSRQ等のターゲットセル内の最小の信号レベルであり、すなわち、所与のUEについて、UEがこの最小レベルよりも大きい信号レベルを有するセルのみが、そのUEのIFLBオフロードのためのターゲットセルとして選択され得る。候補UEを選択するための基準は、その現在のセル内の最大の(または最小の)信号レベルであり得る。例えば、所与のUEは、その現在のセル内のその信号レベル(またはチャネル条件の他の基準)が最大の信号レベルを下回る(または最小の信号レベルを上回る)場合のみ、その現在のセルからIFLBオフロードのために候補UEとして選択され得る。
【0086】
上記コマンドのうちのいずれかについて、「含む」または「除外する」という限定語句は、UEのサブセットを選択するための指定された条件と共に使用され得る。コントローラによってRANに伝達される調整は、候補UEについてのターゲットセルを選択するのに必要な最小のRSRP信号強度閾値を増加または減少させること等の増加または減少の限定語句として表され得る。
【0087】
分割1、2、および3に適用可能であり得るコマンドのパート4は、オフロードについてユーザーを選択するためにユーザーから取得するための測定値に影響を及ぼすコマンドであり得る。例えば、コマンドは、UEが特定のタイプの測定(例えば、RSRPもしくはRSRQ)を実行するように通知されること、または特定のタイプの測定イベントが、異なるイベントに対し適宜様々な閾値、オフセット、もしくはヒステリシスレベルと共に起こる(例えば、A4もしくはA2)と、UEが測定を報告するように通知されること等を提供し得る。態様3に基づいて、RANは、態様4に従って新しい測定イベントを設定するために特定のUEをサブで選択し、次いで、測定報告に基づいて選択し、ハンドオフをトリガーし得る。例えば、設定されたイベントは、イベントタイプおよび閾値、RSRPフィルタ係数等を有し得る。さらなるオプションとしては、意図ベースの規格やパラメータの明確な値が挙げられる。
【0088】
上記のコマンドのうちのいずれかと共に、コントローラは、コマンドが適用されるべきUEの1つ以上のクラスまたはグループの標示を含んでもよい。これにより、コントローラは、全体のセルまたはセル内のすべてのUEに対してではなく、示されたクラスまたはグループに対応するUEのサブセットに対して、命令された動作が適用されるべきであることをRANに示すことが可能になる。
【0089】
図9は、特定の実施形態に係る主要性能指標(Key Performance Indicator:KPI)に対するのオフロードの影響を示す。上述のように、態様Dは、IFLBのために最適な設定を決定することを含んでもよい。以下は、IFLBのために最適な設定を決定するための機械学習に基づく潜在的な方法の例である。IFLB設定は、UEオフロードの強度およびオフロードの方向を変えるように調整され得る。
【0090】
好適なターゲットセルが、設定された閾値よりも高いRSRPで測定される必要があるため、RSRPフィルタ閾値およびRSRQフィルタ閾値の値が高ければ、UEがオフロードされる機会が少なくなる。その結果、ハンドオーバーの失敗およびハンドオーバーのピンポン現象(HO ping pong)のリスクがより少ない状態で、より少ないUEがオフロードされ得る。よりセルエッジに向かうUEがオフロードされる。
【0091】
ターゲット負荷(GBR、非GBR、およびPDCCH)の高い値により、セルがより多くのUEを隣接セルから受け入れることが可能になり得る。高負荷(GBR、非GBR、およびPDCCH)の高い値は、LBをトリガーする前にセルによって処理されるトラフィックをより多くし、それは、隣接セルに対するUEのオフロードの遅延となり得る。エッジUEは、オフロードのためのより良い候補であり得る。
【0092】
図10は、特定の実施形態に係る負荷バランスハンドオーバーの代替例を示す。例えば、図10に示すように、高負荷セルは、異なる周波数のセルにハンドオーバーするように構成されてもよい。
【0093】
サービングセル推定負荷が高く、それによりセル過負荷をもたらし得る場合、システムは、「高負荷閾値」を低くし、それにより、UEは積極的にオフロードされ得る。システムは、「高負荷閾値」を低くし得るが、より大きいRSRPおよびRSRQフィルタ閾値を使用してUEを選択的にオフロードし得る。サービングセル下のUEチャネル条件が考慮され、システムは、より大きいRSRPおよびRSRQフィルタ閾値を使用して、比較的よりエッジに向かうUEをオフロードするだけであり得る。このアプローチにより、UEごとのスループット、セルスループット、およびセル間のスループットが改善し得る。
【0094】
サービングセル推定負荷が低い場合、より高いターゲット負荷閾値を使用して、隣接セルからより多くのUEを受け入れることができる。ソースセルは、ターゲットセル内でより良いチャネル条件を有するUEを選択的にオフロードし得る。
【0095】
推定された隣接セル負荷およびサービスセル負荷に基づいて、セル間の負荷の変動が最小に維持されるように、高負荷およびターゲット負荷閾値が調整され得る。関与する隣接セル内の過負荷を回避するために、過負荷になることが予期される場合でさえ、サービングセルは、隣接セルから一部の負荷を受け入れる必要があり得る。
【0096】
システムは、RSRPおよびRSRQフィルタ閾値を最大にしようとし得るが、依然として、余分な負荷を隣接セルにオフロードすることができる。オフロードされたUEは、より良いチャネル条件を有し得る。この負荷バランスにより、UEごとのスループット、セルスループット、およびセル間のスループットが改善し得る。
【0097】
図11は、特定の実施形態に係るオフライントレーニングおよびオンライン最適化を示す。図11に示すように、コントローラによって使用される方法は、オンライン構成要素と、オフライン構成要素と、を含んでもよい。オフライン構成要素は、シミュレーション、またはRANから受信されるリアルデータのオフライン分析に基づき得る。シミュレーションは、オフロードのためにセルおよびUE区分に影響を及ぼして、IFLB制御パラメータを変化させることによって、KPI(GBR、非GBR、PDCCH負荷およびハンドオーバーの失敗、セル間の負荷バランス)の効果が何であるかを示し得る。シナリオ探索、最適なIFLB制御パラメータの検索は、ポリシー探索を使用して行われ得る。探索された制御パラメータは、シミュレータを使用してKPIを生成するために使用され得る。(IFLB制御パラメータおよびKPIでのシナリオ等の)生成されたデータは、所与のシナリオ(負荷および接続されたユーザー推定)についてのKPIならびに制御パラメータを予測するためのモデルを構築するために使用され得る。
【0098】
(コントローラで実行される)オンライン構成要素は、コントローラによってRANから受信されるデータから、予期されたサービスおよび隣接セル負荷を(例えば、時系列を使用して)予測すること、および可能性のあるIFLB設定のレンジについて、KPIが何であるかを予測し、最適な設定を選ぶためのオフライントレーニングされたモデルを使用することを実行し得る。
【0099】
オンライン構成要素による決定に基づいて、コントローラは、機能的な分割に基づいて、RANに戻るように通信し得る。通信されたデータは、最適な高負荷、ターゲット負荷、およびRSRP/RSRQフィルタ閾値を含んでもよい。コントローラは、ターゲットセルリストで任意選択的にオフロードを開始/停止するためのコマンドを送信し得る。コントローラは、オフロードされるUEおよび対応するターゲットセル(複数可)のリストの送信すらも行い得る。
【0100】
図12は、特定の実施形態に係るオフライン強化学習を示す。図12に示すように、ディープQネットワーク(Deep Q-Network:DQN)強化学習がオフライントレーニングのために使用され得る。ポリシー探索にはグリーディポリシー(greedy policy)が使用され得る。このモジュールは、シミュレータの状態を修正するために、次のセットの動作を選択し得る。モジュールは、1)ランダムに生成される動作と、2)モデルによって予測される動作との間で、確率Eで次の動作を選択し得る。学習の最初の段階では、ランダムな動作が確率(E=1)で選択され得る。この確率は、学習が0.1に進むにつれて徐々に減少し得る。
【0101】
モデルの2つのバージョンが維持され得る。1つのモデルは、トレーニングのために使用され、トレーニングの特定の繰り返しの後に使用され得る。トレーニングされたモデルは、リワード予測のための第2のモデルにコピーされ得る。予測されたリワードに基づいて、最適な動作が決定され得る。ポリシー探索動作は、RSRPフィルタ閾値およびRSRQフィルタ閾値、ターゲット負荷閾値(GBR、非GBR、およびPDCCH)、または高負荷閾値(GBR、非GBR、およびPDCCH)のうちのいずれかを減少または増加させ得る。
【0102】
RANの状態は、ベアラ要件と共にIFLBのハンドオーバーのために選択される多数のUEによって規定され得る。当該状態はまた、現在の、および推定されたサービスセル負荷(GBR、非GBR、およびPDCCH)によって規定され得る。この状態は、現在の、および推定された隣接セル負荷(GBR、非GBR、およびPDCCH)のリストによってさらに規定され得る。状態規定はまた、非GBR推定および現在のベアラカウント、ならびにGBR推定および現在のベアラカウントを含んでもよい。状態規定は、高負荷閾値の現在の値、ターゲット負荷閾値、ならびにRSRPおよびRSRQフィルタ閾値をさらに含んでもよい。
【0103】
図13は、特定の実施形態に係るモデルでのリワードの使用を示す。要するに、モデルは、入力として状態および動作を受信し、出力としてリワードを生み出し得る。
【0104】
選択ブロックは、ある確率で、モデルからの動作と、ポリシー探索からの動作との間でRANに向けて選択するための動作を選択し得る。モデル予測動作が考慮される必要がある場合、最良のリワードにする動作が、次の動作として選択され得る。可能性のあるすべての動作に対してスイープするとき、すべての動作について「セルおよびUE選択」ブロックは、IFLBのハンドオーバーのために利用可能なUEについて、そのベアラ情報と共に、RSRP/RSRQフィルタ閾値(この情報は動作の一部であり得る)を使用して調べられ得る。IFLBのハンドオーバーについてそのベアラ情報と共に利用可能なUEは、状態を形成し得る。
【0105】
選択される動作に基づいて、RANのIFLB設定構成は、調整された設定で更新され得る。新しい設定でKPIが収集され、KPIに基づいてリワードが計算され得る。リワードは、例えば、UEごとのUL/DLスループット、ULDLセルスループット、関与されるセルの総スループット、ハンドオーバーの失敗、およびセル間の負荷変動についての予測されたKPIの重み付けされた総和であり得る。
【0106】
状態、動作、およびリワードを含むデータは、トレーニング記録を形成し得る。このトレーニング記録は、既存の記録に追加され得る。トレーニングデータは、ランダムにサンプリングされ、このサンプルは、モデルをトレーニングするために使用され得る。
【0107】
図14は、特定の実施形態に係るニューラルネットワーク実装を示す。ポリシー探索動作は、RSRPフィルタ閾値およびRSRQフィルタ閾値、ターゲット負荷閾値(GBR、非GBR、およびPDCCH)、ならびに高負荷閾値(GBR、非GBR、およびPDCCH)のうちのいずれかを減少または増加させ得る。
【0108】
図15は、特定の実施形態に係るセルおよびUEの選択を示す。UEがA4報告の一部としてRSRPおよびRSRQ値を報告した場合、サービングセルおよび隣接セルの推定負荷(GBR、非GBR、およびPDCCH)が利用可能であり、所与のRSRP/RSRQフィルタ閾値について、ハンドオーバーのためのUEおよびターゲットセルの選択は確定的となり得る。
【0109】
指定されたポリシー「セルおよびUE選択ブロック」に基づいて、システムは、A4測定についてUEを選択し、当該選択されたUEについてA4測定値を得るためにENB/RANにリクエストを送信し得る。
【0110】
関与する隣接セルのうちの1つにRSRP/RSRQ値をUEが報告しない場合、当該RSRP/RSRQ値は、そのセルについて極めて望ましくないRSRP/RSRQとみなされ得る。
【0111】
以下の概要は、所与の情報についてUEおよびその好ましいターゲットセルのリストを見出すための方法を説明する。所与の情報としては、動作の一部であり得るRSRP/RSRQフィルタ閾値、推定されたサービングおよび隣接セル負荷(GBR、非GBR、およびPDCCH)、ならびにA4測定値の一部としてのセルのUE報告RSRPおよびRSRQ値を含む。
【0112】
この概要では、UEは、A4測定を報告し、すべてのN個の関与する隣接セルについてRSRP/RSRQ値を報告し得る。報告されないセルについては、極めて望ましくないRSRP/RSRQとして扱う。また、各隣接セルが受け入れることができる負荷の量が計算され得る。
【0113】
UEは、報告されたデータに基づいて、(隣接セルごとに)N個のグループに分類され得る。隣接セルのRSRP/RSRQは、K平均クラスタリングを使用する。RSRP/RSRQ値は、距離として使用され得る。これらのクラスタは、N個のセルにマッピングされ得る。
【0114】
次に、必要な総負荷が、隣接セルがサービングセルから受け入れられる対応する負荷よりも多いグループが見つけられ得る。そのグループ内で、より良いRSRP/RSRQ値を有するUEのサブグループを選択する。サブグループの必要な総負荷が、そのグループの対応する隣接セルにオフロードされ得る。その対応する隣接セルについて、最小のRSRP値が記録され得る。選択されたUEおよび対応する隣接セルは、分類から除去されて記録され得、NはN-1になる。プロセスは最初に戻り、N=0まで続く。
【0115】
Nが0になると、RSRP/RSRQ値を受け入れられるUEを有する隣接セルのリストが存在し得る。RSRP/RSRQ値(動作の一部)に基づいて、上述のリストでのUEは、フィルタリングされ、フィルタリングされたリストは、ニューラルネットモデルに提供され得る。
【0116】
図16は、本発明の特定の実施形態に係るシステムを示す。一実施形態では、システムは、複数のデバイスを備えてもよい。これらのデバイスの例としては、少なくとも1つのUE1610、eNB、gNB、または他の基地局もしくはアクセスポイント等の任意のRANノードであってもよい、少なくとも1つのアクセスノード1620、およびコントローラ、ポリシー/オーケストレーションエンジン等のポリシーノード、または本明細書に記載される任意の他のネットワーク要素であってもよい、少なくとも1つのネットワーク要素1630等が挙げられる。
【0117】
当該デバイスの各々は、1614、1624、および1634としてそれぞれ示される、少なくとも1つのプロセッサを備えてもよい。少なくとも1つのメモリは、各デバイスで提供され、1615、1625、1635としてそれぞれ示され得る。メモリは、コンピュータプログラム命令またはそこに含まれるコンピュータコードを含んでもよい。プロセッサ1614、1624、および1634、ならびにメモリ1615、1625、および1635、またはそのサブセットは、本明細書に記載される様々な方法ステップに対応する手段を提供するように構成されてもよい。
【0118】
図16に示すように、送受信機1616、1626、および1636が提供され、各デバイスはまた、1617、1627、および1637としてそれぞれ示される、アンテナを備えてもよい。例えば、当該デバイスの他の構成が提供され得る。例えば、ネットワーク要素1630は、無線通信に加えて有線通信のために構成されてもよく、この場合、アンテナ1637は、従来のアンテナを必要とすることなく、通信ハードウェアの任意の形態を示し得る。
【0119】
送受信機1616、1626、および1636は、各々独立して、送信機、受信機、もしくは送信機および受信機の両方、または送信および受信の両方のために構成されたユニットもしくはデバイスであり得る。
【0120】
プロセッサ1614、1624、および1634は、中央処理装置(Central Processing Unit:CPU)、特定用途向け集積回路(Application Specific Integrated Circuit:ASIC)、または類似のデバイス等の任意の計算またはデータ処理デバイスによって実施され得る。プロセッサは、単一のコントローラ、または複数のコントローラもしくはプロセッサとして実装され得る。
【0121】
メモリ1615、1625、および1635は、独立して、非一時的コンピュータ可読媒体等の任意の好適な記憶デバイスであり得る。ハードディスクドライブ(Hard Disk Drive:HDD)、ランダムアクセスメモリ(Random Access Memory:RAM)、フラッシュメモリ、または他の好適なメモリが使用され得る。メモリは、プロセッサとして単一の集積回路上で組み合わされ得るか、または1つ以上のプロセッサから分離され得る。さらに、メモリに記憶されてプロセッサによって処理され得るコンピュータプログラム命令は、コンピュータプログラムコード、例えば、任意の好適なプログラミング言語で記述された、コンパイルされた、または解釈されたコンピュータプログラムの任意の好適な形態であり得る。
【0122】
メモリおよびコンピュータプログラム命令は、特定のデバイスについてのプロセッサによって、UE1610、アクセスノード1620、およびネットワーク要素1630等のハードウェア装置に、本明細書に記載されるプロセス(例えば、図3参照)のうちのいずれかを実行させるように構成されてもよい。したがって、特定の実施形態では、非一時的コンピュータ可読媒体は、ハードウェアで実行されると、本明細書に記載されるプロセスのうちの1つ等のプロセスを実行するコンピュータ命令で符号化され得る。代替的に、本発明の特定の実施形態は、完全にハードウェアで実行され得る。
【0123】
さらに、図16は、UE、アクセスノード、およびネットワーク要素を備えるシステムを示すが、本発明の実施形態は、他の構成、およびさらなる要素を備える構成に適用可能であり得る。例えば、図示されていないさらなるUEが存在し、さらなるコアネットワーク要素が存在し得る。
【0124】
当業者は、上述のような本発明が異なる順序で、および/または開示されるものと異なる構成でのハードウェア要素で実施され得ることを容易に理解するであろう。したがって、本発明は、これらの好ましい実施形態に基づいて記載されているが、本発明の趣旨および範囲内でありながら、特定の修正、変形、および代替的な構造が明らかであることが、当業者にとって明らかであろう。
図1
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