特表 2024-529806 ネットワークにおいてエネルギーを節約するシステム及び方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2024-08-14

(54)【発明の名称】ネットワークにおいてエネルギーを節約するシステム及び方法

(51)【国際特許分類】

   H04W 52/02 20090101AFI20240806BHJP

   H04W 24/02 20090101ALI20240806BHJP

   H04W 36/22 20090101ALI20240806BHJP

【ＦＩ】

H04W52/02

H04W24/02

H04W36/22

【審査請求】未請求

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2023519617

(86)(22)【出願日】2022-07-28

(85)【翻訳文提出日】2023-07-10

(86)【国際出願番号】 IB2022056985

(87)【国際公開番号】W WO2023007417

(87)【国際公開日】2023-02-02

(31)【優先権主張番号】202121034067

(32)【優先日】2021-07-29

(33)【優先権主張国・地域又は機関】IN

(81)【指定国・地域】

【公序良俗違反の表示】

（特許庁注：以下のものは登録商標）

１．３ＧＰＰ

２．ＦＩＲＥＷＩＲＥ

(71)【出願人】

【識別番号】520433964

【氏名又は名称】ジオ プラットフォームズ リミティド

(74)【代理人】

【識別番号】110002952

【氏名又は名称】弁理士法人鷲田国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】ディクシット ヴィカス

【テーマコード（参考）】

5K067

【Ｆターム（参考）】

5K067AA33

5K067AA43

5K067EE02

5K067EE10

5K067EE16

5K067JJ39

(57)【要約】

本開示は、一般に省エネ技術に関し、より具体的には、Ｏ－ＲＡＮ（オープン無線アクセスネットワーク）においてｒ－Ａｐｐ（１１２）及びｘ－Ａｐｐ（１１４Ｂ）を使用してエネルギーを節約するシステム及び方法に関する。ユーザ（１２８）は、第１の演算装置（１２４）を介して、初期省エネポリシーを「省エネ」ｒ－Ａｐｐ（１１２）に入力してもよく、これは、ＮＲキャパシティブースターセル及び候補セルにおいて測定を開始するポリシーを作成する。ｒ－Ａｐｐｓは、さまざまな入力に作用し、かつＮＲブースターセルを省エネモードに移行することを決定してもよい。すべてのモバイル端末が他のセルに移動すると、ＮＲキャパシティセルは、省エネモードに移行してもよい。ｒ－Ａｐｐｓは、省エネモードを非アクティブ化することを決定する。ＳＭＯ（サービス管理及びオーケストレーション）装置（１０８）は、Ｏ１インタフェースを使用してキャパシティブースターセルの省エネモードを非アクティブ化する。

【特許請求の範囲】

【請求項1】

Ｎｏｎ－ＲＴ ＲＩＣ（非リアルタイム無線インテリジェントコントローラ）（１１０）が装備され、Ｎｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣ（準リアルタイム無線インテリジェントコントローラ）（１１４Ａ）に通信可能に結合されたネットワーク装置（１０８）を含み、
ネットワーク装置（１０８）は、異種ネットワーク（１０５）における複数のセル（１１５）にさらに動作可能に結合され、前記複数のセル（１１５）は、１つ又は複数のブースターセル及び１つ又は複数の候補セルを含み、前記複数のセルは、Ｏ－ＲＡＮ（オープン無線アクセスネットワークユニット）（１０６）にさらに通信可能に結合され、各前記セル（１１５）は、前記セルに関連付けられた１つ又は複数のモバイル端末（１１１）を有し、
前記ネットワーク装置（１０８）は、メモリ（２０４）に記憶された実行可能な指令群を実行するプロセッサ（２０２）であって、実行時に、前記プロセッサ（２０２）が前記ネットワーク装置（１０８）に、
初期省エネ要件群に関連するデータパケット群を１つ又は複数の第１の演算装置（１２４）から受信させ、
前記複数のセル（１１５）によって消費されるエネルギーの量及び前記異種ネットワーク（１０５）に関連付けられるトラフィックの量に関連する測定群を所定の時間に受信させ、前記測定群は、各エミュレートされた（Ｅ２）ノードから消費されたエネルギーの量を抽出するように構成された前記Ｎｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣ（１１４Ａ）上の第２の指令群（１１４Ｂ）の実行により受信され、各Ｅ２インタフェース（１３０）は、オープン無線アクセスネットワーク及び前記Ｎｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣ（１１４Ａ）に関連付けられた双方向インタフェースであり、前記Ｏ－ＲＡＮ（１０６）は、前記Ｏ－ＲＡＮ（１０６）にさらに関連付けられ、
前記Ｎｏｎ－ＲＴ ＲＩＣ（１１０）上で実行される第１の指令群（１１２）によって、前記データパケット群及び受信した前記測定群に基づいて、前記異種ネットワーク（１０５）の各セルにおいて節約されるエネルギーの最適量及び所定の閾値を超える前記異種ネットワークにおける前記トラフィックの量の増加に関連付けられるパラメータに関連する第１の属性群を抽出させ、
前記ネットワーク装置（１０８）に関連付けられたＭＬ（機械学習）エンジンによって、前記抽出された第１の属性群及び所定のエネルギーポリシー定義に基づいて前記異種ネットワーク（１０５）において節約されるエネルギーの量を決定させ、かつ
節約されると判断された前記エネルギーの量に基づいて、前記１つ又は複数のブースターセルを省エネモードでアクティブ化させる、前記プロセッサ（２０２）をさらに含む、ことを特徴とする前記異種ネットワーク（１０５）においてエネルギーを節約するシステム（１００）。

【請求項2】

前記ネットワーク装置（１０８）は、Ｏ－ＲＵ（オープン無線アクセスネットワーク無線ユニット）（１０４）を介して前記１つ又は複数のモバイル端末（１１１）にさらに動作可能に結合される、ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。

【請求項3】

前記省エネモードは、前記複数のセルに関連付けられた前記１つ又は複数のブースターセルを所定の期間オフにすることを含む、ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。

【請求項4】

前記第１の指令群（１１２）は、前記省エネモードをオンにするか又はオフにするかに関係なく、前記１つ又は複数のブースターセル及び前記１つ又は複数の候補セルにおいて、集中型サーバに記憶されるエネルギー測定群を開始するようにさらに構成される、ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。

【請求項5】

前記第１の指令群（１１２）は、所定のインタフェースによる前記第２の指令群（１１４Ｂ）の実行により、前記エネルギー測定群を前記Ｎｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣ（１１４Ａ）に送信するようにさらに構成される、ことを特徴とする請求項４に記載のシステム。

【請求項6】

第２の指令群（１１４Ｂ）は、前記所定のエネルギー測定群を第２の所定のインタフェースを介して前記ネットワーク装置（１０８）に送信する各前記Ｅ２インタフェース（１３０）に、前記所定のエネルギー測定群を開始するように指令する、ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。

【請求項7】

各前記Ｅ２インタフェース（１３０）は、前記所定のエネルギー測定群を、前記所定のエネルギー測定群のフィードバックを前記第２の所定のインタフェースを介して前記第１の指令群（１１２）に送信するさらに構成される前記第２の指令群（１１４Ｂ）にさらに送信する、ことを特徴とする請求項６に記載のシステム。

【請求項8】

ＭＬエンジン（２１６）は、新たな１つ又は複数の第１の演算装置（１２４）及び新たな１つ又は複数のモバイル端末の受信を停止するように構成される省エネモードの前記１つ又は複数のブースターセルを、前記１つ又は複数のブースターセルに関連付けられた前記１つ又は複数の第１の演算装置（１２４）及び前記１つ又は複数のモバイル端末を他のセルに移動させるように構成する、ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。

【請求項9】

前記Ｎｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣ（１１４Ａ）は、Ｏ－ＤＵ（オープン無線アクセスネットワーク分散ユニット）（１０６）に結合され、前記Ｏ－ＤＵ（１０６）は、Ｏ－ＣＵ－ＣＰ（オープン無線アクセスネットワークセントラルユニットコントロールプレーン）（１１６）、Ｏ－ＣＵ－ＵＰ（オープン無線アクセスネットワークセントラルユニットユーザプレーン）（１１８）及びＵＰＦ（ユーザプレーン機能）（１２２）にさらに結合される、ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。

【請求項10】

前記ネットワーク装置（１０８）は、携帯性をサポートする複数のマイクロサービスを有するＭＳＡ（マイクロサービスアーキテクチャ）を装備したＳｏＣ（システムオンチップ）システムである、ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。

【請求項11】

前記ネットワーク装置（１０８）は、モジュール式であり、かつ任意の種類の変更に適応するように柔軟性である、ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。

【請求項12】

前記ネットワーク装置（１０８）は、前記異種ネットワーク（１０５）におけるエネルギー消費を予測するように構成されたＭＬベースの予測エンジン（２１８）を装備する、ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。

【請求項13】

前記ネットワーク装置（１０８）は、遠隔監視される、ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。

【請求項14】

前記ネットワーク装置（１０８）は、前記異種ネットワークに関連付けられる前記トラフィックの量が前記所定の閾値を超えて増加すると、第２の所定のインタフェースを使用して前記１つ又は複数のキャパシティブースターセルの前記省エネモードを非アクティブ化し、さらに前記省エネモードが非アクティブ化されたことを１つ又は複数の隣接セルに通知する、ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。

【請求項15】

Ｎｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣ（準リアルタイム無線インテリジェントコントローラ）（１１４Ａ）に通信可能にさらに結合されたＮｏｎ－ＲＴ ＲＩＣ（非リアルタイム無線インテリジェントコントローラ）（１１０）と、
メモリ（２０４）に記憶された一連の実行可能な指令を実行するプロセッサ（２０２）であって、その実行時に、前記プロセッサ（２０２）がネットワーク装置（１０８）に、
１つ又は複数の第１の演算装置（１２４）から初期省エネ要件群に関連するデータパケット群を受信させ、前記１つ又は複数の演算装置は、異種ネットワーク（１０５）における複数のセルに関連付けられ、前記複数のセル（１１５）は、前記ネットワーク装置にさらに動作可能に結合され、前記複数のセル（１１５）は、１つ又は複数のブースターセル及び１つ又は複数の候補セルを含み、前記複数のセルは、Ｏ－ＲＡＮ（オープン無線アクセスネットワークユニット）（１０６）にさらに通信可能に結合され、各前記セル（１１５）は、前記セルに関連付けられた１つ又は複数のモバイル端末（１１１）を有し、
前記異種ネットワーク（１０５）における前記複数のセル（１１５）によって消費されるエネルギーの量及び前記異種ネットワークにおけるトラフィックの量に関連する測定群を所定の時間に受信させ、前記測定群は、各エミュレートされた（Ｅ２）ノードから消費されたエネルギーの量を抽出するように構成された前記Ｎｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣ（１１４Ａ）上の第２の指令群（１１４Ｂ）の実行により受信され、各Ｅ２インタフェース（１３０）は、オープン無線アクセスネットワーク及び前記Ｎｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣ（１１４Ａ）に関連付けられた双方向インタフェースであり、前記Ｏ－ＲＡＮ ＤＵ（１０６）は、前記Ｏ－ＲＡＮ（１０６）にさらに関連付けられ、
前記Ｎｏｎ－ＲＴ ＲＩＣ（１１０）上で実行される第１の指令群（１１２）によって、前記データパケット群及び受信した前記測定群に基づいて、前記異種ネットワーク（１０５）の各セルにおいて節約されるエネルギーの最適量及び所定の閾値を超える前記異種ネットワークにおける前記トラフィックの量の増加に関連付けられるパラメータに関連する第１の属性群を抽出させ、
前記ネットワーク装置（１０８）に関連付けられた機械学習（ＭＬ）エンジンによって、前記抽出された第１の属性群及び所定のエネルギーポリシー定義に基づいて前記異種ネットワーク（１０５）において節約されるエネルギーの量を決定させ、かつ
節約されると判断された前記エネルギーの量に基づいて、前記１つ又は複数のブースターセルを省エネモードでアクティブ化させる、前記プロセッサ（２０２）とを含む、ことを特徴とする前記異種ネットワーク（１０５）においてエネルギーを節約する前記ネットワーク装置（１０８）。

【請求項16】

ＭＬエンジン（２１６）は、新たな１つ又は複数の第１の演算装置（１２４）及び新たな１つ又は複数のモバイル端末の受信を停止するように構成される省エネモードの前記１つ又は複数のブースターセルを、前記１つ又は複数のブースターセルに関連付けられた前記１つ又は複数の第１の演算装置（１２４）及び前記１つ又は複数のモバイル端末を他のセルに移動させるように構成する、ことを特徴とする請求項１５に記載のネットワーク装置。

【請求項17】

ネットワーク装置（１０８）により、初期省エネ要件群に関連するデータパケット群を１つ又は複数の第１の演算装置から受信することと、
前記ネットワーク装置（１０８）は、非リアルタイム無線インテリジェントコントローラ（Ｎｏｎ－ＲＴ ＲＩＣ）（１１０）が装備され、準リアルタイム無線インテリジェントコントローラ（Ｎｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣ）（１１４Ａ）に通信可能に結合され、
前記ネットワーク装置（１０８）は、異種ネットワーク（１０５）における複数のセルにさらに動作可能に結合され、前記複数のセル（１１５）は、１つ又は複数のブースターセル及び１つ又は複数の候補セルを含み、前記複数のセルは、Ｏ－ＲＡＮ（オープン無線アクセスネットワークユニット）（１０６）にさらに通信可能に結合され、各前記セル（１１５）は、前記セルに関連付けられた１つ又は複数のモバイル端末（１１１）を有し、そして
前記ネットワーク装置により、前記異種ネットワークにおける前記複数のセルによって消費されるエネルギーの量及び前記異種ネットワークにおけるトラフィックの量に関連する測定群を所定の時間に受信することと、前記測定群は、各Ｅ２インタフェースから消費されたエネルギーの量を抽出するように構成されたＮｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣ（１１４Ａ）上の第２の指令群の実行により受信され、各前記Ｅ２インタフェース（１３０）は、オープン無線アクセスネットワーク及び前記Ｎｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣ（１１４Ａ）に関連付けられた双方向インタフェースであり、前記Ｏ－ＲＡＮ ＤＵ（１０６）は、前記Ｏ－ＲＡＮ（１０６）にさらに関連付けられ、
前記Ｎｏｎ－ＲＴ ＲＩＣ（１１０）上で実行される第１の指令群によって、前記データパケット群及び受信した前記測定群に基づいて、前記異種ネットワークの各セルにおいて節約されるエネルギーの最適量及び所定の閾値を超える前記異種ネットワークにおける前記トラフィックの量の増加に関連付けられるパラメータに関連する第１の属性群を抽出することと、
前記ネットワーク装置に関連付けられたＭＬ（機械学習）エンジンによって、前記抽出された第１の属性群及び所定のエネルギーポリシー定義に基づいて前記異種ネットワークにおいて節約されるエネルギーの量を決定することと、
節約されると判断されたエネルギーの量に基づいて、ネットワーク装置により、前記１つ又は複数のブースターセルを省エネモードに切り替えることと、を含むことを特徴とする前記異種ネットワーク（１０５）においてエネルギーを節約する方法。

【請求項18】

前記省エネモードの間に、前記複数のセルに関連付けられる１つ又は複数のブースターセルを所定の期間にオフにすることをさらに含む、ことを特徴とする請求項１７に記載の方法。

【請求項19】

前記省エネモードをオンにするか又はオフにするかに関係なく、前記１つ又は複数のキャパシティブースターセル及び前記１つ又は複数の候補セルにおいて、集中型サーバに記憶されるエネルギー測定群を開始するように、前記第１の指令群を構成することをさらに含む、ことを特徴とする請求項１７に記載の方法。

【請求項20】

所定のインタフェースによる前記第２の指令群の実行により、エネルギー測定群を前記Ｎｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣ（１１４Ａ）に送信するように、前記第１の指令群を構成することをさらに含む、ことを特徴とする請求項１７に記載の方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示の実施形態は、一般に、省エネ技術に関する。より詳細には、本開示は、Ｏ－ＲＡＮ（オープン無線アクセスネットワーク）においてｒ－Ａｐｐ及びｘ－Ａｐｐを使用してエネルギーを節約するシステム及び方法に関する。

【背景技術】

【0002】

以下の従来技術の説明は、本開示の分野に関連する背景情報を提供することを意図する。この部分は、本開示のさまざまな特徴に関する本技術の特定の態様を含んでもよい。しかしながら、この部分は、本開示に関する読者の理解を深めるためにのみ使用され、先行技術の承認としてではないと理解されるべきである。

【0003】

一般に、３ＧＰＰ（第３世代パートナーシッププロジェクト）は、ｇＮＢ（次世代ノードＢ）の省エネ特徴を定義する過程にあってもよい。３ＧＰＰによれば、セル、ネットワーク要素又はネットワーク機能は、省エネに関して、非省エネ状態及び省エネ状態などの２つの状態のうちの１つにあってもよい。セルが省エネ状態にある場合、セルは、負荷を拾うために候補セルを必要とする場合がある。しかしながら、省エネ状態のセルは、カバレッジホールを引き起こしたり、周囲のセルに過度の負荷を与えたりしてはならない。さらに、それぞれのセル上のすべてのトラフィックは、セルが省エネ状態に移行する前に、他のオーバーレイ／アンブレラ候補セルに排出されると予想される場合がある。省エネの１つの典型的なシナリオには、トラフィックの需要が少ない場合にキャパシティブースターセルをオフにし、必要に応じてそれらを再びアクティブ化する。省エネは、キャパシティブースターセルｇＮＢが候補セル（複数可）によって完全に又は部分的にオーバーレイされる２つのシナリオを含む。さらに、省エネ起動手順及び省エネ解除手順は、集中型省エネソリューション及び分散型省エネソリューションなどの異なる方法で開始してもよい。

【0004】

現在、省エネ方法は、セル、ネットワーク要素又はネットワーク機能を非省エネ状態又は省エネ状態のいずれかに移行するための基本ツールを提供する。しかしながら、現在の省エネ方法には、ネットワークの動的挙動を学習し、ネットワークの動的挙動に応じて適応する能力を有さない可能性がある。エネルギー消費は、ネットワーク事業者がネットワークを運用するＯＰＥＸ（運用コスト）の主要な貢献の１つである。さらに、５Ｇ（第５世代）の導入により、カバレッジとキャパシティ要件に対してｇＮＢが増える可能性がある。これにより、将来のネットワーク展開のエネルギー消費がさらに増加する可能性がある。さらに、ネットワーク事業者は、省エネ管理ソリューションでそれらの運用コストを削減するために、５Ｇネットワークの消費電力を低減することを目指す可能性がある。ハイバンドで大規模なＭＩＭＯ（多入力多出力）を備えた小規模な基地局など、多数のｇＮＢの今後の展開に伴い、省エネを促進する必要があり、これは課題となる。５Ｇネットワークの管理は、カバレッジ、キャパシティ及びサービス品質を維持しながら、５Ｇネットワークのエネルギー消費を低減することにより、省エネに貢献する可能性がある。ネットワーク事業者は、カバレッジ、キャパシティ及びサービス品質に対する許容影響を決定してもよい。さらに、５Ｇネットワークの消費電力を低減することにより、環境への悪影響を最小限に抑えることができる可能性がある。

【0005】

したがって、当技術分野では、５Ｇネットワーク動作中にカバレッジ又はＱｏＳ（サービス品質）を失わずに既存の先行技術の上述の欠点を克服できるシステム及び方法を提供する必要がある。

【0006】

（本開示の目的）
少なくとも１つの実施形態が満たす本開示の目的のいくつかは、以下に列挙される。

【0007】

本開示の目的は、ネットワークにおいてエネルギーを節約する効率的で信頼性の高いシステム及び方法を提供することである。

【0008】

本開示の目的は、Ｏ－ＲＡＮ（オープン無線アクセスネットワーク）においてｒ－Ａｐｐ及びｘ－Ａｐｐを使用してエネルギーを節約するシステム及び方法を提供することである。

【0009】

本開示の目的は、ＲＡＮアーキテクチャが、ｒ－Ａｐｐ及びｘ－Ａｐｐを統一的に使用するサービスとして省エネ特徴を、マルチベンダーＯ－ＲＡＮノードを有することができるネットワークに含めることを有効にすることである。

【0010】

本開示の目的は、ｒ－Ａｐｐ及びｘ－Ａｐｐが、ネットワークにおいてエネルギーを節約するために、ＲＡＮノード（マクロ、マイクロ、ピコなど）のテクノロジー、複数のベンダー及びタイプにわたって機能することを有効にすることである。

【0011】

本開示の目的は、ＲＡＮベースのアプローチを使用してセル、ネットワーク要素又はネットワーク機能を誘導して省エネモードをアクティブ化／非アクティブ化することである。

【0012】

本開示の目的は、機械学習技術を使用して動的挙動又はネットワークを学習し、かつセル、ネットワーク要素又はネットワーク機能を誘導して省エネモードをアクティブ化／非アクティブ化する省エネモードのアクティブ化／非アクティブ化の全体的な効率を向上させることである。

【0013】

本開示の目的は、ネットワークにおける省エネのために、モバイルネットワーク展開、特にＯ－ＲＡＮアーキテクチャに基づいて展開されるネットワークアーキテクチャにおいて使用されるＬＴＥ（ロングタームエボリューション）及びＮＲ（ニューラジオ）ベースの技術を可能にすることである。

【0014】

本開示の目的は、典型的なＯ－ＲＡＮベースのネットワーク展開における省エネを通じて運用コストを削減することである。

【0015】

本開示の目的は、従来の省エネポリシーよりも最適化を図るための省エネポリシーを利用することである。

【発明の概要】

【0016】

この部分は、以下の発明を実施するための形態にさらに記載される本開示の特定の目的及び態様を単純化された形式で説明するために提供される。この発明の概要は、主張された主題の主要な特徴又は範囲を特定することを意図したものではない。

【0017】

一態様によれば、本開示は、異種ネットワークにおいてエネルギーを節約するシステムを提供する。前記システムは、Ｎｏｎ－ＲＴ ＲＩＣ（非リアルタイム無線インテリジェントコントローラ）が装備され、Ｎｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣ（準リアルタイム無線インテリジェントコントローラ）に通信可能に結合されたネットワーク装置を含んでもよい。一実施形態では、前記ネットワーク装置は、前記異種ネットワークにおける複数のセルにさらに動作可能に結合され、前記複数のセルは、１つ又は複数のブースターセル及び１つ又は複数の候補セルを含む。また、前記複数のセルは、Ｏ－ＲＡＮ（オープン無線アクセスネットワークユニット）に通信可能に結合されてもよく、各セルは、前記セルに関連付けられた１つ又は複数のモバイル端末を有してもよい。さらなる別の実施形態では、前記ネットワーク装置は、メモリに記憶されてもよい実行可能な指令群を実行してもよいプロセッサであって、実行時に、前記プロセッサが前記ネットワーク装置に、１つ又は複数の第１の演算装置から初期省エネ要件群に関連するデータパケット群を受信させ、かつ前記異種ネットワークにおける前記複数のセルによって消費されるエネルギーの量及び前記異種ネットワークに関連付けられるトラフィックの量に関連する測定群を所定の時間にさらに受信させるプロセッサとをさらに含んでもよい。前記測定群は、各Ｅ２ノードから消費されたエネルギーの量を抽出するように構成された前記Ｎｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣ上の第２の指令群の実行により受信されてもよい。前記Ｅ２インタフェースは、オープン無線アクセスネットワークノード及び前記Ｎｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣに関連付けられた双方向インタフェースである。前記Ｏ－ＲＡＮ ＤＵは、前記Ｏ－ＲＡＮユニットに関連付けられてもよい。そして、前記ネットワーク装置は、前記Ｎｏｎ－ＲＴ ＲＩＣで実行される第１の指令群によって、前記データパケット群及び受信した前記測定群に基づいて、第１の属性群を抽出してもよい。前記第１の属性群は、前記異種ネットワークの各セルにおいて節約されるエネルギーの最適量及び所定の閾値を超える前記異種ネットワークにおける前記トラフィックの量の増加に関連付けられるパラメータに関連してもよい。前記ネットワーク装置は、前記ネットワーク装置に関連付けられたＭＬ（機械学習）エンジンによって、前記抽出された第１の属性群及び所定のエネルギーポリシー定義に基づいて前記異種ネットワークにおいて節約されるエネルギーの量をさらに決定してもよい。そして、前記ネットワーク装置は、節約されると判断された前記エネルギーの量に基づいて、前記１つ又は複数のブースターセルを省エネモードでアクティブ化してもよい。ここで、第１の指令群は、ｒ－Ａｐｐを意味し、第２の指令群は、ｘ－Ａｐｐを意味する。ｒ－Ａｐｐ及びｘ－Ａｐｐを使用すると、省エネシステムは、信頼性が高くなり、効率的で、外出先でも設定可能である。

【0018】

一実施形態では、前記ネットワーク装置は、候補セルで最適なエネルギー消費に達すると、前記トラフィックの量が所定の閾値に上昇してもよい場合に、前記第２の所定のインタフェースを使用して前記１つ又は複数のキャパシティブースターセルの前記省エネモードを非アクティブ化してもよい。前記ネットワーク装置は、前記省エネモードが非アクティブ化されたことを１つ又は複数の隣接セルにさらに通知してもよい。したがって、システムが、ＲＡＮベースのアプローチを使用してセル、ネットワーク要素又はネットワーク機能を誘導して省エネモードをアクティブ化／非アクティブ化し、かつ機械学習技術を使用して動的挙動又はネットワークを学習し、かつセル、ネットワーク要素又はネットワーク機能を誘導して省エネモードをアクティブ化／非アクティブ化する省エネモードのアクティブ化／非アクティブ化の全体的な効率を向上させてもよい。

【0019】

一実施形態では、前記ネットワーク装置は、前記Ｏ－ＲＵ（オープン無線アクセスネットワーク無線ユニット）により前記１つ又は複数のモバイル端末にさらに動作可能に結合されてもよい。したがって、マルチベンダーのＯ－ＲＡＮノードを持つことができ、かつネットワークにおいてエネルギーを節約するマクロ、マイクロ、ピコなどのさまざまなタイプのＲＡＮノードをサポートすることができる。

【0020】

一実施形態では、前記省エネモードは、前記複数のセルに関連付けられた前記１つ又は複数のブースターセルを所定の期間オフにすることを含んでもよい。

【0021】

一実施形態では、前記第１の指令群は、前記省エネモードをオンにするか又はオフにするかに関係なく、前記１つ又は複数のブースターセル及び前記１つ又は複数の候補セルにおいて、集中型サーバに記憶されるエネルギー測定群を開始するようにさらに構成されてもよい。

【0022】

一実施形態では、前記第１の指令群は、所定のインタフェースによる前記第２の指令群の実行により、前記エネルギー測定群を前記Ｎｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣに送信するようにさらに構成されてもよい。

【0023】

一実施形態では、前記第２の指令群は、各前記Ｅ２インタフェースに、第２の所定のインタフェースを介する前記ネットワーク装置への前記所定のエネルギー測定群を開始するように指令してもよい。

【0024】

一実施形態では、各ノードは、前記所定のエネルギー測定群を前記第２の指令群にさらに送信してもよい。前記第２の指令群は、前記所定のエネルギー測定群のフィードバックを前記第２の所定のインタフェースを介して前記第１の指令群に送信するようにさらに構成されてもよい。

【0025】

一実施形態では、前記ＭＬエンジンは、新たな１つ又は複数の第１の演算装置（１２４）及び新たな１つ又は複数のモバイル端末の受信を停止するように構成されてもよい省エネモードの前記１つ又は複数のブースターセルを、前記１つ又は複数のブースターセルに関連付けられた前記１つ又は複数の第１の演算装置及び前記１つ又は複数のモバイル端末を他のセルに移動させるように構成してもよい。

【0026】

一実施形態では、前記Ｎｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣは、前記Ｏ－ＤＵ（オープン無線アクセスネットワーク分散ユニット）に結合されてもよく、前記Ｏ－ＤＵは、Ｏ－ＣＵ－ＣＰ（オープン無線アクセスネットワークセントラルユニットコントロールプレーン）、Ｏ－ＣＵ－ＵＰ（オープン無線アクセスネットワークセントラルユニットユーザプレーン）及びＵＰＦ（ユーザプレーン機能）にさらに結合されてもよい。

【0027】

一実施形態では、前記ネットワーク装置（１０８）は、携帯性をサポートする複数のマイクロサービスを有するＭＳＡ（マイクロサービスアーキテクチャ）を装備したＳｏＣ（システムオンチップ）システムであってもよい。

【0028】

一実施形態では、前記ネットワーク装置は、任意の種類の変更に適応するためにモジュール式で柔軟であってもよい。

【0029】

一実施形態では、前記ネットワーク装置は、前記異種ネットワークにおけるエネルギー消費を予測するように構成されたＭＬベースの予測エンジンを装備してもよい。したがって、システムは、モバイルネットワーク展開、特にネットワークアーキテクチャにおいて使用されるＬＴＥ（ロングタームエボリューション）及びＮＲ（ニューラジオ）ベースのテクノロジーを有効にし、かつ従来の省エネポリシーよりも最適化を図る典型的なＯ－ＲＡＮベースのネットワーク展開において省エネにより運用コストをさらに削減することができる。

【0030】

一実施形態では、前記ネットワーク装置は、遠隔監視されてもよい。

【0031】

一態様によれば、本開示は、異種ネットワークにおいてエネルギーを節約するネットワーク装置を提供する。前記ネットワーク装置は、Ｎｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣ（準リアルタイム無線インテリジェントコントローラ）にさらに通信可能に結合されるＮｏｎ－ＲＴ ＲＩＣ（非リアルタイム無線インテリジェントコントローラ）と、メモリに記憶された実行可能な指令群を実行してもよいプロセッサであって、その実行時に、前記プロセッサが前記ネットワーク装置に、１つ又は複数の第１の演算装置から初期省エネ要件群に関連するデータパケット群を受信させ、かつ前記異種ネットワークにおける前記複数のセルによって消費されるエネルギーの量及び前記異種ネットワークに関連付けられるトラフィックの量に関連する測定群を所定の時間にさらに受信させる前記プロセッサとを含んでもよい。前記測定群は、各Ｅ２ノードから消費されたエネルギーの量を抽出するように構成された前記Ｎｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣ上の第２の指令群の実行により受信されてもよい。前記Ｅ２インタフェースは、オープン無線アクセスネットワーク及び前記Ｎｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣに関連付けられた双方向インタフェースである。前記Ｏ－ＲＡＮ ＤＵは、前記Ｏ－ＲＡＮユニットに関連付けられてもよい。そして、前記ネットワーク装置は、前記Ｎｏｎ－ＲＴ ＲＩＣで実行される第１の指令群によって、前記データパケット群及び受信した前記測定群に基づいて、第１の属性群を抽出してもよい。前記第１の属性群は、前記異種ネットワークの各セルにおいて節約されるエネルギーの最適量及び所定の閾値を超える前記異種ネットワークにおける前記トラフィックの量の増加に関連付けられるパラメータに関連してもよい。前記ネットワーク装置は、前記ネットワーク装置に関連付けられたＭＬ（機械学習）エンジンによって、前記抽出された第１の属性群及び所定のエネルギーポリシー定義に基づいて前記異種ネットワークにおいて節約されるエネルギーの量をさらに決定してもよい。そして、前記ネットワーク装置は、節約されると判断された前記エネルギーの量に基づいて、前記１つ又は複数のブースターセルを省エネモードでアクティブ化してもよい。

【0032】

一態様によれば、本開示は、異種ネットワークにおいてエネルギーを節約する方法を提供する。この方法は、ネットワーク装置により、初期省エネ要件群に関連するデータパケット群を１つ又は複数の第１の演算装置から受信するステップを含んでもよい。一実施形態では、前記ネットワーク装置は、Ｎｏｎ－ＲＴ ＲＩＣ（非リアルタイム無線インテリジェントコントローラ）が装備され、Ｎｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣ（準リアルタイム無線インテリジェントコントローラ）に通信可能に結合されてもよく、かつ前記異種ネットワークにおける複数のセルにさらに動作可能に結合されてもよい。前記複数のセルは、１つ又は複数のブースターセル及び１つ又は複数の候補セルを含んでもよい。前記複数のセルは、Ｏ－ＲＡＮ（オープン無線アクセスネットワークユニット）にさらに通信可能に結合されてもよく、各セルは、前記セルに関連付けられた１つ又は複数のモバイル端末を有してもよい。前記ネットワーク装置により、前記異種ネットワークにおける前記複数のセルによって消費されるエネルギーの量及び前記異種ネットワークに関連付けられるトラフィックの量に関連する測定群を所定の時間に受信するステプをさらに含んでもよい。一実施形態では、前記測定群は、オープン無線アクセスネットワーク及び前記Ｎｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣに関連付けられた双方向インタフェースであってもよい各Ｅ２ノードから消費されたエネルギーの量を抽出するように構成されたＮｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣ上の第２の指令群の実行により受信されてもよい。前記Ｏ－ＲＡＮ ＤＵは、前記Ｏ－ＲＡＮユニットにさらに関連付けられてもよい。また、前記方法は、前記Ｎｏｎ－ＲＴ ＲＩＣで実行される第１の指令群によって、前記データパケット群及び受信した前記測定群に基づいて、第１の属性群を抽出するステップを含んでもよい。前記第１の属性群は、前記異種ネットワークの各セルにおいて節約されるエネルギーの最適量及び所定の閾値を超える前記異種ネットワークにおける前記トラフィックの量の増加に関連付けられるパラメータに関連してもよい。そして、前記方法は、前記ネットワーク装置に関連付けられたＭＬ（機械学習）エンジンによって、前記抽出された第１の属性群及び所定のエネルギーポリシー定義に基づいて前記異種ネットワークにおいて節約されるエネルギーの量を決定するステップを含んでもよい。前記方法は、節約されると判断された前記エネルギーの量に基づいて、前記１つ又は複数のブースターセルを省エネモードに切り替えるステップをさらに含んでもよい。

【図面の簡単な説明】

【0033】

本明細書に組み込まれ、本発明の一部を構成する添付の図面は、開示の方法及びシステムの実施形態の一例を示すものであり、異なる図面を通じて同一の符号を付する。図面中の構成要素は、必ずしも縮尺とは限らず、代わりに、本発明の原理を明確に例示することを重視する。一部の図面は、ブロック図を使用して構成要素を示してもよく、各コンポーネントの内部回路を表さなくもてよい。このような図面の発明がこれらの構成要素を実現するために一般的に用いられる電気部品、電子部品又は回路の発明を含むことが当業者には理解されるところである。

【0034】

【図1A】本開示の一実施形態による、本開示の提案されたシステムを実装できるか又はそれを用いて実装できる例示的なネットワークアーキテクチャを示す。

【図1B】本開示の一実施形態による、本開示の提案されたシステムを実装できるか又はそれを用いて実装できるネットワーク装置及び関連付けられたユニットの詳細なアーキテクチャを示す。

【図2】本開示の一実施形態による、Ｏ－ＲＡＮ（オープン無線アクセスネットワーク）を使用してネットワークにおいてエネルギーを節約する提案されたサービス管理及びＳＭＯ（オーケストレーション）システム／Ｎｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣ（準リアルタイムＲＡＮ（無線アクセスネットワーク）インテリジェントコントローラ）の例示的な表現を示す。

【図3】本開示の一実施形態による、システムアーキテクチャの例示的なブロック図表現を示す。

【図4A】本開示の一実施形態による、キャパシティブースティングセルをオフにすることにより、Ｏ－ＲＡＮを使用してネットワークにおいてエネルギーを節約する方法を示す例示的なフローチャートを示す。

【図4B】本開示の一実施形態による、省エネモードにあるキャパシティブースティングセルの省エネモードを非アクティブ化する法を示す例示的なフローチャートを示す。

【図5A】本開示の一実施形態による、オーバーレイされたＮＲキャパシティブースターセルの集中型省エネ非アクティブ化のシーケンス図表現を示す。

【図5B】本開示の一実施形態による、オーバーレイされたＮＲ（ニューラジオ）キャパシティブースターセルの集中型省エネアクティブ化のシーケンス図表現を示す。

【図6】本開示の実施形態による、本開示の実施形態を利用できるか又は本発明の実施形態で利用できる例示的なコンピュータシステムを示す。

【0035】

上記は、以下の詳細な発明を実施するための形態からより明らかになる。

【発明を実施するための形態】

【0036】

以下の説明では、説明のために、本開示の実施形態を完全に理解するために、さまざまな具体的な詳細を説明する。しかしながら、これらの具体的な詳細なしに本開示の実施形態を実施することができることが明らかである。以下に説明するいくつかの特徴は、互いに独立するか又は他の特徴の任意の組み合わせとともに使用することができる。個々の特徴は、上記の課題のすべてに対応しなくてもよく、上記の課題の一部のみに対応してもよい。上記の課題のいくつかは、本明細書に記載される特徴のいずれによっても完全に対処されなくてもよい。

【0037】

以下の説明は、例示的な実施形態のみを提供するものであり、本開示の範囲、適用性又は構成を限定することを意図するものではない。むしろ、例示的な実施形態の以下の説明は、例示的な実施形態を実施するための有効な説明を当業者に提供する。提供した本発明の精神及び範囲から逸脱せずに、構成要素の機能及び配置に対してさまざまな変更を行うことができることを理解したい。

【0038】

ＲＡＮ（無線アクセスネットワーク）ＲＩＣ（インテリジェントコントローラ）という用語は、オープンホスティングプラットフォームを提供し、ＲＡＮ機能の制御及び最適化を担当するオープンＲＡＮ ＲＩＣ（インテリジェントコントローラ）を指す。ＲＩＣは、人工知能（ＡＩ）／ＭＬ（機械学習）をその意思決定機能に組み込み、特定のレイテンシ又は制御ループ要件に適応できる準リアルタイム及び非リアルタイムの２つの形式がある。

【0039】

したがって、準リアルタイムＲＩＣは、ＣＵ（中央ユニット）及びＤＵ（分散ユニット）を含む他のＲＡＮ構成要素を制御し、かつ１０ミリ秒と１秒との間に実行できるネットワーク最適化アクションを実行することができる。Ｏ－ＲＡＮアライアンスによって開発された概念であるＲＴ（非リアルタイム）ＲＩＣは、インテリジェンスをシステム設計に組み込んでネットワーク管理タスクを実行し、１秒を超える制御ループに対して機能する。基本的に、Ｎｏｎ－ＲＴ ＲＩＣは、Ｎｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣにネットワーク及びサブスクライバーデータをＡＩベースの推奨とともに提供し、後者は、リアルタイムの最適化を提供する。

【0040】

本発明は、Ｏ－ＲＡＮ（オープン無線アクセスネットワーク）を使用してネットワークにおいてエネルギーを節約する効率的で信頼性の高いシステム及び方法を提供する。本開示は、Ｏ－ＲＡＮアーキテクチャが、マルチベンダーＯ－ＲＡＮノードを有することができるネットワークに、第１及び第２の指令群を統一的に使用するサービスとして省エネ特徴を含めることを有効にするシステム及び方法を提供する。第１及び第２の指令群は、ＲＡＮノード（マクロ、マイクロ、ピコなど）のテクノロジー、複数のベンダー及びタイプにわたって機能することができる。本開示は、ＲＡＮベースのアプローチを使用してセル、ネットワーク要素又はネットワーク機能を誘導して省エネモードをアクティブ化／非アクティブ化するシステム及び方法を提供する。本開示は、機械学習技術を使用して動的挙動又はネットワークを学習し、かつセル、ネットワーク要素又はネットワーク機能を誘導して省エネモードをアクティブ化／非アクティブ化する省エネモードのアクティブ化／非アクティブ化の全体的な効率を向上させるシステム及び方法を提供する。本開示は、ネットワークにおける省エネのために、モバイルネットワーク展開、特にＯ－ＲＡＮアーキテクチャに基づいて展開されるネットワークアーキテクチャにおいて使用されるＬＴＥ（ロングタームエボリューション）及びＮＲ（ニューラジオ）ベースの技術を有効にするシステム及び方法を提供する。本開示は、典型的なＯ－ＲＡＮベースのネットワーク展開における省エネにより運用コストを削減するシステム及び方法を提供する。省エネ方法では、機械学習技術を使用して省エネの動的ポリシーを形成することができる。これらのポリシーは、従来の省エネポリシーよりも最適化を図ることができる。

【0041】

図１Ａは、本開示の一実施形態による、本開示の提案されたシステム（１００）を実装できる例示的なネットワークアーキテクチャを示す。図１Ａは、異種ネットワーク（１０５）によりネットワーク装置（１０８）に動作可能に結合される複数のセル（１１５－１、１１５－２、…１１５－Ｎ）（セル（１１５）とも個別に呼ばれ、複数のセル（１１５）とも集合的に呼ばれる）を示す。例えば、異種ネットワークは、階層クラスタに編成された２つ又は複数のタイプのノードを含んでもよい。異種ネットワーク（又は、本明細書では単にネットワーク（１０５）と呼ばれる）は、無線及び有線であってもよく、２Ｇ、３Ｇ、４Ｇ、ＬＴＥ、５Ｇ、６Ｇ及び他の次世代通信サービスをサポートすることができる。各セル（１１５）は、基地局（１１７）を含んでもよい。基地局（１１７）は、信号送信のブーストアップを行うブースター電力ユニットを含んでもよく、そのような各セルは、ブースターセルと呼ばれてもよい。複数のセル（１１５）の動作を当業者により明確に説明するために、モバイル端末（移動局又はＭＳとも呼ばれる）（１１１）、第１のセル（１０７）及び第２のセル（１０９）を示す複数のセル（１１５）内の長方形の断面（１１５－４）が描かれる。通信サービスを提供するために、第１のセル（１０７）は、第１のセル領域（１０１）を有し、第２のセル（１０９）は、第２のセル領域（１０３）を有する。第１のセル領域（１０１）と第２のセル領域（１０３）との重複エリアに位置するモバイル端末（１１１）は、隣接セル（１０７）又は（１０９）によりネットワーク（１０５）と信号を送受信することができる。モバイル端末（１１１）がオンにされると、モバイル端末（１１１）は、セル選択のプロセスを開始することができる。このプロセスで、モバイル端末（１１１）が第１のセル（１０７）のパラメータを受信する場合、第１のセルは、候補セルである。あるいは、モバイル端末（１１１）が第２のセル（１０９）のパラメータを受信する場合、第２のセルは、候補セルになる。

【0042】

一実施形態では、ネットワーク（１０５）におけるトラフィック、例えばネットワークにおけるユーザの数が所定の制限を超えて増加するたびに、複数のセルにおける１つ又は複数のブースターセルは、アクティブ化されてもよい。ネットワークにおけるトラフィックが増加する場合、候補セルをブースターセルにアップグレードすることができる。

【0043】

ネットワーク装置（１０８）は、図１Ｂに示される、Ｏ－ＲＵ（オープン無線アクセス無線ユニット）（１０４）及び１つ又は複数の第１の演算装置（１２４－１、１２４－２…１２４－Ｎ）（演算装置（１２４）と個別に呼ばれ、複数の演算装置（１２４）と集合的に呼ばれる）にさらに関連付けられてもよい。

【0044】

図１Ｂを参照し、本開示の一実施形態による、本開示のシステムを実装できるか又はそれらを用いて実装できるネットワーク装置（１０８）（サービス管理及びオーケストレーション（ＳＭＯ）装置（１０８）とも呼ばれるか、又は単にＳＭＯ装置（１０８）とも呼ばれる）及びネットワーク装置（１０８）に関連付けられる１つ又は複数のモジュールの例示的な詳細なアーキテクチャ（１５０）を示す。図示のように、ネットワーク装置（１０８）は、Ｎｏｎ－ＲＴ ＲＩＣ（非リアルタイム無線インテリジェントコントローラ）（１１０）が装備され、さらに１つ又は複数の第１の演算装置（１２４）に関連付けられたユーザ（１２８－１、１２８－２、１２８－３…１２８－Ｎ）（ユーザ（１２８）と個別に呼ばれ、複数のユーザ（１２８）と集合的に呼ばれる）から受信した所定のエネルギーポリシー定義に基づいてネットワークにおいて省エネを促進するＮｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣ（準リアルタイム無線インテリジェントコントローラ）（１１４Ａ）に動作可能に結合されてもよい。ＳＭＯ装置（１０８）は、Ｏ－ＲＵ（オープン無線アクセスネットワーク無線ユニット）（１０４）を介して１つ又は複数のモバイル端末（１１１）にさらに動作可能に結合されてもよい。ＳＭＯ（１０８）は、１つ又は複数の第１の演算装置（第１の演算装置（１２４）と個別に呼ばれ、複数の第１の演算装置（１２４）と集合的に呼ばれる）に通信可能に結合されてもよい。

【0045】

さらに、Ｎｏｎ－ＲＴ ＲＩＣ（１１０）は、第１の指令群（以下、ｒ－Ａｐｐ（１１２）とも呼ばれる）を含んでもよく、Ｎｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣ（１１４Ａ）は、第２の指令群（１１４Ｂ）（以下、ｘ－Ａｐｐ（１１４Ｂ）とも呼ばれる）を含んでもよい。ＳＭＯ装置（１０８）及びＮｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣ（１１４Ａ）は、Ｏ－ＤＵ（オープン無線アクセスネットワーク分散ユニット）（１０６）に結合されてもよい。Ｏ－ＤＵ（１０６）は、それぞれの双方向インタフェース（１３０－２）、（１３０－１）（Ｅ２インタフェース１３０とも呼ばれる）によりＯ－ＣＵ－ＣＰ（オープン無線アクセスネットワークセントラルユニットコントロールプレーン）（１１６）及びＮｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣ（１１４Ａ）に結合されてもよい。Ｏ－ＤＵ（１０６）は、Ｆ１インタフェースによりＯ－ＣＵ－ＵＰ（オープン無線アクセスネットワークセントラルユニットユーザプレーン）（１１８）にさらに動作可能に結合されてもよい。Ｎｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣ（１１４Ａ）はまた、別のＥ２インタフェース（１３０－３）によりＯ－ＣＵ－ＣＰ（１１６）及びＯ－ＣＵ－ＵＰ（１１８）に結合されてもよい。Ｏ－ＣＵ－ＣＰ（１１６）は、Ｏ－ＣＵ－ＵＰ（１１８）に結合されてもよい。さらに、Ｏ－ＣＵ－ＣＰ（１１６）は、５Ｇ（第５世代）コア（５ＧＣ）（１２０）に結合されてもよく、Ｏ－ＣＵ－ＵＰ（１１８）は、ＵＰＦ（ユーザプレーン機能）（１２２）に結合されてもよい。

【0046】

一実施形態では、エネルギーを節約するために、ブースターセル（キャパシティブースティングセル又はＮＲ（ニューラジオ）キャパシティブースターセルと交換可能に呼ばれる）をオフにしてもよい。省エネプロセスは、３ＧＰＰ ＴＳ ２８．３１０ Ｖ１６．３．０（２０２０－１２）セクション６．２．２で提案されている集中型省エネソリューションなどの所定のエネルギーポリシー定義に基づいて行われてもよいが、これに限定されない。ユーザ（１２８）は、第１の演算装置（１２４）を介して、ｎｏｎ－ＲＴ ＲＩＣ（１１０）における「省エネ」ｒ－Ａｐｐ（１１２）に初期省エネポリシーを入力してもよい。「省エネ」ｒ－Ａｐｐ（１１２）は、ＮＲ（ニューラジオ）キャパシティブースターセル及び候補セルにおけるエネルギー測定群を開始するためのポリシーを作成してもよい。ｒ－Ａｐｐ（１１２）は、Ａ１インタフェースなどの所定のインタフェースを介してＮｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣ（１１４Ａ）内のｘ－Ａｐｐ（１１４Ｂ）にポリシーを送信してもよいが、これに限定されない。

【0047】

一実施形態では、ｘ－Ａｐｐ（１１４Ｂ）は、図１に示されるように１つ又は複数のＥ２インタフェース（１３０）に指令して、エネルギー測定群を開始してもよい。Ｅ２インタフェースは、Ｏ１インタフェースなどであるが、これに限定されない第２の所定のインタフェースを介して、エネルギー測定群をＳＭＯシステム（１０８）に送信してもよい。さらに、Ｅ２インタフェースはまた、報告をｘ－Ａｐｐ（１１４Ｂ）に送信してもよい。一実施形態では、ｘ－Ａｐｐ（１１４Ｂ）は、Ｅ２インタフェースから報告を収集し、かつＡ１インタフェースを介してｒ－Ａｐｐ（１１２）にポリシーフィードバックを送信してもよい。

【0048】

一実施形態では、ＭＬ（機械学習）モジュール（２１６）（図２参照）は、ＳＭＯ装置（１０８）に記憶された測定データを処理してもよく、かつ測定データを推測してもよい。ＭＬモジュールは、フィードバックをｒ－Ａｐｐ（１１２）に送信してもよい。ｒ－Ａｐｐ（１１２）は、さまざまな入力に作用してもよく、かつＮＲブースターセルを省エネモードに移行することを決定してもよい。さらに、ｒ－Ａｐｐ（１１２）は、コマンドをＳＭＯシステム（１０８）に送信してもよい。

【0049】

一実施形態では、ＳＭＯ装置（１０８）は、省エネモードに入るようにＮＲキャパシティブースターセルを構成してもよい。ＳＭＯ装置（１０８）はまた、ブースターセルが省エネモードに移行していることを示すように他のセルを構成してもよい。さらに、ブースターセルは、それぞれのモバイル端末（１１１）を他のセルに移動し、かつ新しいモバイル端末の受信を停止してもよい。すべてのモバイル端末が他のセルに移動すると、ブースターセルは、省エネモードに移行してもよい。さらに、ブースターセルは、移行をＳＭＯ装置（１０８）に示してもよい。

【0050】

一実施形態では、ＳＭＯ装置（１０８）は、ＮＲキャパシティブースターセルが省エネモードに移行したことをｒ－Ａｐｐ（１１２）に示してもよい。さらに、ｒ－Ａｐｐ（１１２）は、測定を収集し続けてもよい。

【0051】

一実施形態では、ＳＭＯ装置（１０８）、Ｎｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣ（１１４Ａ）は、ＳｏＣ（システムオンチップ）システムであってもよいが、これに限定されない。別の実施形態では、オンサイトのデータ取得、記憶、マッチング、処理、意思決定、及び作動ロジックは、ＭＳＡ（マイクロサービスアーキテクチャ）を使用してコード化されてもよいが、これに限定されない。携帯性をサポートするために、複数のマイクロサービスは、コンテナ化されてもよく、イベントベースであってもよい。

【0052】

一実施形態では、ネットワークアーキテクチャ（１００）は、ＳＭＯシステム（１０８）におけるあらゆる種類の変更に対応するためにモジュール式で柔軟であってもよく、近接処理としてのＮｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣ（１１４Ａ）は、ネットワークにおける省エネのために取得されてもよい。ＳＭＯ装置（１０８）及びＮｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣ（１１４Ａ）構成の詳細は、その場で変更できる。

【0053】

一実施形態では、ＳＭＯ装置（１０８）は、遠隔監視されてもよく、ＳＭＯ装置（１０８）のデータ、アプリケーション及び物理的セキュリティを完全に保証し得る。一実施形態では、データは、慎重に収集され、クラウドベースのデータレイクに保管され、実用的な洞察を抽出するために処理されてもよい。したがって、予知保全の態様を達成することができる。

【0054】

例示的な実施形態では、通信ネットワーク（１０５）は、例えば、１つ又は複数のメッセージ、パケット、信号、波、電圧若しくは電流レベル、又はそれらのいくつかの組み合わせなどに対して、送信、受信、転送、生成、バッファ、記憶、ルーティング、切り替え、処理又はそれらの組み合わせなどを行う１つ又は複数のノードを有する１つ又は複数のネットワークの少なくとも一部を含んでもよいが、これに限定されない。ネットワークは、例えば、無線ネットワーク、有線ネットワーク、インターネット、イントラネット、公衆ネットワーク、私設ネットワーク、パケット交換ネットワーク、回線交換ネットワーク、アドホックネットワーク、インフラストラクチャネットワーク、ＰＳＴＮ（公衆交換電話網）、ケーブルネットワーク、セルラーネットワーク、衛星ネットワーク、光ファイバーネットワーク及びそれらのいくつかの組み合わせのうちの１つ又は複数を含んでもよいが、これに限定されない。

【0055】

別の例示的な実施形態では、サーバ（図１Ｂには図示せず）をアーキテクチャ（１００）に含まれてもよい。サーバは、例えば、スタンドアロンサーバ、サーバブレード、サーバラック、サーバのバンク、サーバファーム、クラウドサービス又はシステムの一部をサポートするハードウェア、ホームサーバ、仮想化サーバを実行するハードウェア、コードを実行してサーバとして機能する１つ又は複数のプロセッサ、本明細書で説明するサーバ側の機能を実行する１つ又は複数のマシン、上記のいずれかの少なくとも一部、及びそれらのいくつかの組み合わのうちの１つ又は複数を含む又は備えてもよいが、これに限定されない。

【0056】

一実施形態では、１つ又は複数の第１の演算装置（１２４）、１つ又は複数のモバイル端末（１１１）は、Ａｎｄｒｏｉｄ ＴＭ、ｉＯＳ ＴＭ、Ｋａｉ ＯＳ ＴＭなどを含むが、これらに限定されない任意のオペレーティングシステム上の実行可能な指令群を介してＳＭＯ装置（１０８）と通信してもよい。一実施形態では、１つ又は複数の第１の演算装置（１２４）及び１つ又は複数のモバイル端末（１１１）は、任意の電気、電子、電気機械若しくは機器、上記装置のうちの１つ又は複数の組み合わせ（携帯電話、スマートフォン、ＶＲ（仮想現実）装置、ＡＲ（拡張現実）装置、ラップトップ、汎用コンピュータ、デスクトップ、携帯情報端末、タブレットコンピュータ及びメインフレームコンピュータ）、又はその他の演算装置を含んでもよいが、これらに限定されない。演算装置は、視覚補助装置（カメラ、オーディオエイド、マイクロフォン及びキーボード）、ユーザから入力を受信する入力装置（タッチパッド、タッチ対応スクリーン及び電子ペン）、任意の周波数範囲でオーディオ又はビジュアル信号を受信する受信装置及び任意の周波数範囲でオーディオ又はビジュアル信号を送信できる送信装置を含むが、これらに限定されない１つ又は複数の内蔵又は外部結合アクセサリを含んでもよい。１つ又は複数の第１の演算装置（１２４）及び１つ又は複数のモバイル端末が上記装置に限定されず、様々な他の装置が使用されてもよいことが理解されてもよい。スマート演算装置は、データ及びその他の個人情報／機密情報を記憶する適切なシステムの１つであってもよい。

【0057】

図２は、本開示の一実施形態による、Ｏｐｅｎ－ＲＡＮ（Ｏ－ＲＡＮ）を使用してネットワークにおいて省エネのための提案されたＳＭＯ（サービス管理及びオーケストレーション）装置（１０８）の例示的な表現を示す。一態様では、ＳＭＯ装置（１０８）は、１つ又は複数のプロセッサ（複数可）（２０２）を含んでもよい。１つ又は複数のプロセッサ（複数可）（２０２）は、１つ又は複数のマイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、マイクロコントローラ、エッジ又はフォグマイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ、中央処理装置、ロジック回路、及び／若しくは操作指令に基づいてデータを処理する任意の装置として実装されてもよい。とりわけ、１つ又は複数のプロセッサ（複数可）（２０２）は、ＳＭＯシステム（１０８）のメモリ（２０４）に記憶されたコンピュータ可読指令をフェッチして実行するように構成されてもよい。メモリ（２０４）は、ネットワークサービスにわたってデータパケットを作成又は共有するためにフェッチされて実行されてもよい非一時的なコンピュータ可読記憶媒体に１つ又は複数のコンピュータ可読指令又はルーチンを記憶してもよい。メモリ（２０４）は、例えば、ＲＡＭなどの揮発性メモリ、又はＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリなどの不揮発性メモリを含む任意の非一時的記憶装置などを含んでもよい。

【0058】

一実施形態では、ＳＭＯ装置は、インタフェース（複数可）２０６を含んでもよい。インタフェース（複数可）（２０６）は、さまざまなインタフェース、例えば、Ｉ／Ｏ装置、記憶装置などと呼ばれるデータ入出力装置用のインタフェースを含んでもよい。インタフェース（複数可）（２０６）は、ＳＭＯシステム（１０８）の通信を容易にし得る。インタフェース（複数可）（２０６）はまた、ＳＭＯシステム（１０８）の１つ又は複数の構成要素用の通信経路を提供してもよい。そのような構成要素として、処理ユニット／エンジン（２０８）及びデータベース（２１０）が挙げられてもよいが、これらに限定されない。

【0059】

処理ユニット／エンジン（２０８）は、処理エンジン（複数可）（２０８）の１つ又は複数の機能を実装するために、ハードウェアとプログラミング（例えば、プログラム可能な指令）の組み合わせとして実装されてもよい。本実施形態の実施例では、ハードウェアとプログラミングのこのような組み合わせは、いくつかの異なる方式で実装されてもよい。例えば、処理エンジン（複数可）（２０８）用のプログラミングは、非一時的な機械可読記憶媒体に記憶されたプロセッサ実行可能な指令であってもよく、処理エンジン（複数可）（２０８）用のハードウェアは、このような指令を実行する処理リソース（例えば、１つ又は複数のプロセッサ）を含んでもよい。本実施例では、機械可読記憶媒体は、処理リソースによって実行される場合に、処理エンジン（複数可）（２０８）を実装する指令を記憶してもよい。このような実施例では、ＳＭＯ装置（１０８）は、指令を記憶する機械可読記憶媒体と、指令を実行する処理リソースとを含んでもよく、又は機械可読記憶媒体は、別個であるが、ＳＭＯ装置（１０８）及び処理リソースにアクセス可能である。他の実施例では、処理エンジン（複数可）（２０８）は、電子回路によって実装されてもよい。さらに、ＳＭＯ装置（１０８）は、ＭＬ（機械学習）モジュールを含んでもよい。

【0060】

処理エンジン（２０８）は、データ取得エンジン（２１２）、信号取得エンジン（２１４）、機械学習エンジン（２１６）、予測エンジン（２１８）及びその他のエンジン（２２０）から選択された１つ又は複数のエンジンを含んでもよい。処理エンジン（２０８）は、エッジベースのマイクロサービスイベント処理をさらに行ってもよいが、これに限定されない。

【0061】

一実施形態では、データ取得エンジン（２１２）及び信号取得エンジン（２１４）は、１つ又は複数の第１の演算装置（１２４）から初期省エネ要件群に関連するデータパケットのセットを受信し、かつ、複数のセル（１１５）によって消費されるエネルギーの量及び異種ネットワーク（１０５）に関連付けられるトラフィックの量に関連する測定群を所定の時間に受信してもよい。一実施形態では、測定群は、各Ｅ２ノードから消費されたエネルギーの量を抽出するように構成されたＮｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣ（１１４Ａ）上の第２の指令群（１１４Ｂ）の実行により受信され、各Ｅ２ノード（１３０）は、オープン無線アクセスネットワーク及びＮｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣ（１１４Ａ）に関連付けられた双方向インタフェースである。

【0062】

別の実施形態では、ＭＬエンジンは、データパケット群及び受信した測定群に基づいて第１の属性群を抽出する。前記第１の属性群は、異種ネットワーク（１０５）の各セルにおいて節約されるエネルギーの最適量及び所定の閾値を超える前記異種ネットワークにおけるトラフィックの量の増加に関連付けられるパラメータに関連してもよい。ＭＬエンジン（２１６）は、抽出された第１の属性群及び所定のエネルギーポリシー定義に基づいて異種ネットワーク（１０５）において節約されるエネルギーの量をさらに決定してもよい。次に、ＭＬエンジン（２１６）は、節約されると判断されたエネルギーの量に基づいて、１つ又は複数のブースターセルを省エネモードでアクティブ化してもよい。ＭＬエンジンはさらに、省エネモードがオン又はオフに切り替えられるかどうかに関係なく、１つ又は複数のブースターセル及び１つ又は複数の候補セルにおいてエネルギー測定群を開始し、次に所定のインタフェースによる第２の指令群（１１４Ａ）の実行によりエネルギー測定群をＮｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣ（１１４Ｂ）に送信してもよい。

【0063】

一実施形態では、ＭＬエンジンは、所定のエネルギー測定群を第２の所定のインタフェースを介してネットワーク装置（１０８）に送信する各Ｅ２インタフェース（１３０）に、所定のエネルギー測定群を開始するように指令してもよい第２の指令群（１１４Ｂ）を実行してもよい。Ｅ２インタフェース（１３０）は、所定のエネルギー測定群を第２の指令群（１１４Ｂ）にさらに送信する。ＭＬエンジン（２１６）は、第２の指令群（１１４Ｂ）を、所定のエネルギー測定群のフィードバックを第２の所定のインタフェースを介して第１の指令群（１１２）に送信するようにさらに構成してもよい。

【0064】

一実施形態では、前記ＭＬエンジン（２１６）は、省エネモードの１つ又は複数のブースターセルを、１つ又は複数のブースターセルに関連付けられた１つ又は複数の第１の演算装置（１２４）及び１つ又は複数のモバイル端末を他のセルに移動させるようにさらに構成してもよい。ＭＬエンジン（２１６）は、１つ又は複数のブースターセルを、新たな１つ又は複数の第１の演算装置（１２４）及び新たな１つ又は複数のモバイル端末の受信を停止するようにさらに構成してもよい。

【0065】

一実施形態では、予測エンジン（２１８）は、異種ネットワーク（１０５）におけるエネルギー消費を予測し、さらに異種ネットワークに関連付けられたトラフィックの量が所定の閾値を超えて増加すると、第２の所定のインタフェースを使用して１つ又は複数のキャパシティブースターセルの省エネモードを非アクティブ化するように構成されてもよい。予測エンジン（２１８）は、省エネモードが非アクティブ化されたことを１つ又は複数の隣接セルにさらに通知するようにさらに構成されてもよい。

【0066】

図３は、本開示の一実施形態におけるシステムアーキテクチャ（３００）の例示的なブロック図を示す。

【0067】

システムアーキテクチャ（３００）は、Ｏ－ＲＡＮアーキテクチャである。ｒ－Ａｐｐ（１１２）は、外部情報をオペレータネットワークに供給できるインタフェースを有してもよい。Ｎｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣ（１１４Ａ）は、図３に示されるように、Ｅ２インタフェース（１３０）によるきめの細かいデータ収集及びアクションを介してＲＡＮ構成要素及びリソースの準リアルタイムの制御及び最適化を有効にするロジック機能であってもよい。Ｎｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣ（１１４Ａ）は、ｘ－Ａｐｐ（１１４Ｂ）によって取り扱われるモデルトレーニング、推論及び更新を含むＡＩ（人工知能）／ＭＬ（機械学習）ワークフローを含んでもよい。

【0068】

さらに、Ｎｏｎ－ＲＴ ＲＩＣ（１１０）は、図３に示されるように、Ａ１インタフェースを介して運ばれるコンテンツを駆動してもよいＳＭＯ（サービス管理及びオーケストレーションシステム）（１０８）内のロジック機能を含んでもよい。Ｎｏｎ－ＲＴ ＲＩＣ（１１０）は、Ｎｏｎ－ＲＴ ＲＩＣフレームワークと、ｒ－Ａｐｐ（１１２）などのＮｏｎ－ＲＴ ＲＩＣアプリケーションとを含んでもよい。さらに、Ｎｏｎ－ＲＴ ＲＩＣフレームワークは、Ａ１インタフェースをＮｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣ（１１４Ａ）にロジック的に終端させるようにＳＭＯ（１０８）の内部で機能してもよく、それらのランタイム処理に必要な内部ＳＭＯサービス群をＲ１インタフェースを介してｒ－Ａｐｐ（１１２）に露出してもよい。Ｎｏｎ－ＲＴ ＲＩＣフレームワークは、ｎｏｎ－ＲＴ ＲＩＣ（１１０）内で機能してもよく、ｒ－Ａｐｐ（１１２）に必要なモデルトレーニング、推論及び更新を含むＡＩ／ＭＬワークフローを提供してもよい。

【0069】

さらに、Ｏ－ＲＡＮ構成要素からのＯ１インタフェースは、ＳＭＯ（１０８）で終端してもよい。Ｏ－ＣＵ－ＣＰ（１１６）は、ＲＲＣ及びＰＤＣＰプロトコルの制御プレーン部分をホストするロジックノードであってもよい。さらに、Ｏ－ＣＵ－ＵＰ（１１８）は、ＰＤＣＰプロトコル及びＳＤＡＰプロトコルのユーザプレーン部分をホストするロジックノードであってもよい。Ｏ－ＤＵ（１０６）は、下位層の機能分割に基づいてＲＬＣ（無線リンク制御）／ＭＡＣ（媒体アクセス制御）／ＰＨＹ（上位物理）層をホストするロジックノードであってもよい。Ｅ２インタフェースは、Ｅ２インタフェースを終端するロジックノードである。さらに、Ｏ－ＲＡＮノードは、Ｆ１インタフェースで終端されてもよく、ＮＲアクセスの場合、Ｏ－ＣＵ－ＣＰ（１１６）、Ｏ－ＣＵ－ＵＰ（１１８）、Ｏ－ＤＵ（１０６）又は任意の組み合わせであり、Ｅ－ＵＴＲＡアクセスの場合、Ｏ－ｅＮＢ（３１８）である。ｒ－Ａｐｐ（１１２）などのＮｏｎ－ＲＴ ＲＩＣアプリケーションは、ｎｏｎ－ＲＴ ＲＩＣフレームワークのＲ１インタフェースを介して公開される機能を活用して、ＲＡＮ動作に関連する付加価値サービスを提供するモジュラーアプリケーションであってもよい。ＲＡＮ操作に関連する付加価値サービスは、Ａ１インタフェースの駆動、Ｏ１／Ｏ２インタフェースを介して後で適用されてもよい値及びアクションの推奨及び他のｒ－Ａｐｐ（１１２）などを使用するための「濃縮情報」の生成を含むが、これらに限定されない。ｒ－Ａｐｐ（１１２）は、ｎｏｎ－ＲＴ ＲＩＣ（３０４）内で機能し、ＲＡＮ構成要素及びリソースの非リアルタイムの制御及び最適化、及びＮｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣ（１１４Ａ）のアプリケーション／特徴へのポリシーベースのガイダンスを有効にしてもよい。さらに、ｘ－Ａｐｐ（１１４Ｂ）などのＮｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣアプリケーションは、Ｎｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣ（１１４Ａ）で実行してもよい。このようなアプリケーションは、１つ又は複数のマイクロサービスを含む可能性が高く、かつオンボーディングの時点で、どのデータを消費するか及びどのデータを提供するかを識別し得る。このアプリケーションは、Ｎｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣ（１１４Ａ）とは独立し、任意の第三者によって提供されてもよい。Ｅ２により、ｘ－Ａｐｐ（１１４Ｂ）とＲＡＮ機能との間の直接的な関連付けを有効にする。

【0070】

さらに、Ｏ－クラウド（３１６）は、Ｎｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣ（１１４Ａ）、ＣＵ－ＣＰ（１１６）、Ｏ－ＣＵ－ＵＰ（１１８）及びＯ－ＤＵ（１０６）の関連するＯ－ＲＡＮ機能、サポートソフトウェアコンポーネント（オペレーティングシステム、仮想マシンモニター、コンテナランタイムなど）及び適切な管理及びオーケストレーション機能をホストするＯ－ＲＡＮ要件を満たす物理インフラストラクチャノードの収集を含むクラウドコンピューティングプラットフォームであってもよい。また、Ｏ１インタフェースは、障害、構成、アカウンティング、パフォーマンス、セキュリティ、（ＦＣＡＰＳ）管理、ＰＮＦ（物理ネットワーク機能）ソフトウェア管理及びファイル管理を実現してもよい操作及び管理のために、ＳＭＯフレームワークとＯ－ＲＡＮ管理の構成要素との間で存在してもよい。さらに、Ｏ２インタフェースは、Ｏ－ＲＡＮ仮想ネットワーク機能をサポートするために、ＳＭＯフレームワークとＯ－クラウド（３１６）との間に存在してもよい。さらに、Ａ１インタフェースは、Ｎｏｎ－ＲＴ ＲＩＣ（１１０）とＮｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣ（１１４Ａ）との間に存在してもよい。Ａ１インタフェースの目的は、ＲＡＮが、特定の条件下でＲＲＭ（無線リソース管理）などを最適化できるように、ｎｏｎ－ＲＴ ＲＩＣ機能がポリシーベースのガイダンス、ＭＬモデル管理及び強化情報をＮｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣ機能に提供することを有効にしてもよい。その後、Ｅ２インタフェースは、Ｎｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣ（１１４Ａ）を１つ又は複数のＯ－ＣＵ－ＣＰ（１１６）、１つ又は複数のＯ－ＣＵ－ＵＰ（１１８）及び１つ又は複数のＯ－ＤＵ（１０６）に接続してもよい。Ｒ１インタフェースは、ｒ－Ａｐｐ（１１２）とｎｏｎ－ＲＴ ＲＩＣフレームワークとの間に存在してもよい。省エネポリシーは、第１の演算装置（１２４）を介したユーザ（１２８）からの入力、機械学習されたアルゴリズム及びｘ－Ａｐｐ（１１４Ｂ）からのフィードバックを使用してｒ－Ａｐｐ（１１２）において形成、変更及び削除されてもよい。省エネｘ－Ａｐｐ（１１４Ｂ）は、Ｅ２インタフェースから測定データを収集し、ｒ－Ａｐｐ（１１２）によって形成されたポリシーを実行し、かつフィードバックをｒ－Ａｐｐ（１１２）に返信してもよい。ｒ－Ａｐｐ（１１２）は、ＳＭＯ装置（１０８）からのＯ１インタフェースを使用して省エネに関連する構成をＥ２インタフェースにプッシュしてもよい。

【0071】

図４Ａは、本開示の一実施形態による、キャパシティブースティングセルをオフにすることにより、Ｏ－ＲＡＮを使用してネットワークにおいてエネルギーを節約する方法を示す例示的なフローチャートを示す。

【0072】

ブロック（４０２）において、方法（４００ａ）は、プロセッサ（２０２）によって、ｒ－Ａｐｐ（１１２）を介して省エネポリシーを受信することを含んでもよい。ブロック（４０４）において、方法（４００ａ）は、プロセッサ（２０２）によって、ｒ－Ａｐｐ（１１２）を介してｘ－Ａｐｐ（１１４Ｂ）に測定開始を指令することを含んでもよい。ブロック（４０６）において、方法（４００ａ）は、プロセッサ（２０２）によって、ｘ－Ａｐｐ（１１４Ｂ）を介してＥ２インタフェースに測定開始をサブスクライブすることを含んでもよい。ブロック（４０８）において、方法（４００ａ）は、プロセッサ（２０２）によって、Ｅ２インタフェースを介してｘ－Ａｐｐ（１１４Ｂ）サブスクリプションによるＥ２報告及びＯ１イベントを生成することを含んでもよい。ブロック（４１０）において、方法（４００ａ）は、プロセッサ（２０２）によって、ｘ－Ａｐｐ（１１４Ｂ）を介して、Ｅ２インタフェースからの報告を収集し、かつフィードバックをｒ－Ａｐｐ（１１２）に送信することを含んでもよい。ブロック（４１２）において、方法（４００ａ）は、プロセッサ（２０２）によって、ｒ－Ａｐｐ（１１２）を介してフィードバック及び／又はイベントを収集することを含んでもよい。ブロック（４１４）において、方法（４００ａ）は、プロセッサ（２０２）によって、ｒ－Ａｐｐ（１１２）を介して、入力に基づいてキャパシティブースティングセルのためにオンにされた省エネを有効にすることを含んでもよい。ブロック（４１６）において、方法（４００ａ）は、プロセッサ（２０２）によって、ｒ－Ａｐｐ（１１２）を介してＳＭＯ装置（１０８）に、省エネモードを有効にする決定を実行するように指令することを含んでもよい。ブロック（４１８）において、方法（４００ａ）は、プロセッサ（２０２）によって、Ｏ１インタフェースを使用して、ＳＭＯ装置（１０８）を介してキャパシティブースティングセルを省エネモードに移行し、かつ移行を他のセルに示すことを含んでもよい。ブロック（４２０）において、方法（４００ａ）は、プロセッサ（２０２）によって測定を継続して決定を評価することを含んでもよい。

【0073】

図４Ｂは、本開示の一実施形態における省エネモードにあるキャパシティブースティングセルの省エネモードを非アクティブ化する法を示す例示的なフローチャートである。

【0074】

ブロック（４２２）において、方法（４００ｂ）は、プロセッサ（２０２）によって、ｒ－Ａｐｐ（１１２）を介して測定データ、Ａ１フィードバック及びＭＬ（機械学習）モジュールデータを収集することを含んでもよい。ブロック（４２４）において、方法（４００ｂ）は、プロセッサ（２０２）によって、ｒ－Ａｐｐ（１１２）を介して、省エネモードを非アクティブ化することを決定することを含んでもよい。ブロック（４２６）において、方法（４００ｂ）は、プロセッサ（２０２）によって、ｒ－Ａｐｐ（１１２）を介して、ＳＭＯ装置（１０８）が決定を実行するように要求することを含んでもよい。ブロック（４２８）において、方法（４００ｂ）は、プロセッサ（２０２）によって、ＳＭＯ装置（１０８）を介して、Ｏ１インタフェースを使用してキャパシティブースターセルの省エネモードを非アクティブ化することを含んでもよい。ブロック（４３０）において、方法（４００ｂ）は、プロセッサ（２０２）によって、ＳＭＯ装置（１０８）を介して他の隣接セルに通知することを含んでもよい。

【0075】

図５Ａは、本開示の一実施形態におけるオーバーレイされたＮＲキャパシティブースターセルの集中型省エネ非アクティブ化のシーケンス図（５００Ａ）を示す。

【0076】

ステップ（５０２）で、ユーザ（１２８）は、ｎｏｎ－ＲＴ ＲＩＣ（１１０）における「省エネ」ｒ－Ａｐｐ（１１２）に初期省エネポリシーを入力してもよい。ｎｏｎ－ＲＴ ＲＩＣ（１１０）の省エネｒ－Ａｐｐ（１１２）は、ＮＲキャパシティブースターセル及び候補セルにおいて測定を開始するためのポリシーを作成してもよい。ステップ（５０４）で、ｎｏｎ－ＲＴ ＲＩＣ（１１０）のｒ－Ａｐｐ（１１２）は、Ｎｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣ（１１４Ａ）におけるｘ－Ａｐｐ（１１４Ｂ）にポリシーを送信してもよい。ステップ（５０６）、（５０８）、（５１０）で、ｘ－Ａｐｐ（１１４Ｂ）は、Ｅ２インタフェースに、適切な測定を開始するように指示してもよい。ステップ（５１２）、（５１４）、（５１６）で、Ｅ２インタフェースはまた、報告をｘ－Ａｐｐ（１１４Ｂ）に送信してもよい。ステップ（５１８）、（５２０）で、Ｅ２インタフェースは、Ｏ１インタフェースを介して測定をＳＭＯ装置（１０８）に送信してもよい。ｘ－Ａｐｐ（１１４Ｂ）は、Ｅ２インタフェースからの報告を収集し、かつＡ１インタフェースを介してｎｏｎ－ＲＴ ＲＩＣ（１１０）のｒ－Ａｐｐ（１１２）にポリシーを送信してもよい。

【0077】

ＭＬモジュールは、ＳＭＯ装置（１０８）に記憶された測定データを処理してもよく、かつ測定データを推測してもよい。ステップ（５２２）で、ｘ－Ａｐｐ（１１４Ｂ）のＭＬモジュールは、フィードバックをｎｏｎ－ＲＴ ＲＩＣ（１１０）のｒ－Ａｐｐ（１１２）に送信してもよい。ｒ－Ａｐｐ（１１２）は、さまざまな入力に作用し、かつＮＲ（ニューラジオ）ブースターセルを省エネモードに移行することを決定してもよい。ステップ（５２４）で、ｒ－Ａｐｐ（１１２）は、コマンドをＳＭＯ装置（１０８）に送信してもよい。

【0078】

ステップ（５２６）で、ＳＭＯ装置（１０８）は、省エネモードに入るようにＮＲキャパシティブースターセルを構成してもよい。ステップ（５２８）で、ＳＭＯ装置（１０８）はまた、ＮＲキャパシティブースターセルが省エネモードに移行していることを示すように他のセルを構成してもよい。ステップ（５３０）で、ＮＲキャパシティブースターセルは、関連付けられるモバイル端末を他のセルに移動し、かつモバイル端末の新規登録を停止してもよい。すべてのモバイル端末が他のセルに移動すると、ＮＲキャパシティセルは、省エネモードに移行してもよい。ＮＲキャパシティブースターセルは、ＳＭＯ装置（１０８）に省エネモードを示してもよい。ステップ（５３２）で、ＳＭＯ装置（１０８）は、ＮＲキャパシティブースターセルが省エネモードに移行したことをｒ－Ａｐｐ（１１２）に示してもよい。Ｎｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣ（１１４Ａ）のｘ－Ａｐｐ（１１４Ｂ）は、要求された情報を収集し、かつＡ１インタフェースを介してｎｏｎ－ＲＴ ＲＩＣ（１１０）にフィードバックを送信してもよい。ｒ－Ａｐｐ（１１２）は、測定を収集し続けてもよい。

【0079】

図５Ｂは、本開示の一実施形態におけるオーバーレイされたＮＲ（ニューラジオ）キャパシティブースターセルの集中型省エネ非アクティブ化のシーケンス図を示す。

【0080】

ステップ（５４２）、（５４４）で、「省エネ」ｒ－Ａｐｐ（１１２）は、測定報告とＭＬ（機械学習）モジュールからの入力とを監視し続けてもよく、かつ候補セルへの負荷が大きい場合、「省エネ」ｒ－Ａｐｐ（１１２）は、ＮＲキャパシティブースターセルをオンにする決定を行ってもよい。

【0081】

ステップ（５４６）で、ｒ－Ａｐｐ（１１２）は、情報をＳＭＯ装置（１０８）に送信してＮＲキャパシティブースターセルの省エネを無効にしもよい。ステップ（５４８）で、ＳＭＯ装置（１０８）は、構成情報をＮＲキャパシティブースターセルに送信して省エネモードを無効にしもよい。ステップ（５５０）で、ＳＭＯ装置（１０８）はまた、ＮＲキャパシティブースターセルがトラフィックを受け取る準備ができることを示すように他のセルを構成してもよい。ステップ（５５２）で、ＮＲキャパシティブースターセルは、省エネモードを無効にし、かつ無効をＳＭＯ装置（１０８）に示してもよい。ステップ（５５４）で、ＳＭＯ装置（１０８）は、ＮＲキャパシティブースターセルの省エネモードが無効にされる情報をｒ－Ａｐｐ（１１２）に送信してもよい。ｒ－Ａｐｐ（１１２）は、ＮＲセルを監視してもよい。

【0082】

図６は、本開示の実施形態による、本開示の実施形態を利用できるか又は本開示の実施形態で利用できる例示的なコンピュータシステムを示す。図６に示すように、コンピュータシステム（６００）は、外部記憶装置（６１０）、バス（６２０）、メインメモリ（６３０）、読み取り専用メモリ６４０、大容量記憶装置（６５０）、通信ポート（６６０）及びプロセッサ（６７０）を含むことができる。当業者であれば、コンピュータシステムが複数のプロセッサ及び通信ポートを含んでもよいことを理解する。プロセッサ（６７０）として、Ｉｎｔｅｌ（登録商標）Ｉｔａｎｉｕｍ（登録商標）又はＩｔａｎｉｕｍ ２プロセッサ（複数可）、ＡＭＤ（登録商標）Ｏｐｔｅｒｏｎ（登録商標）又はＡｔｈｌｏｎ ＭＰ（登録商標）プロセッサ（複数可）、Ｍｏｔｏｒｏｌａ（登録商標）系列のプロセッサ、ＦｏｒｔｉｓＢＣ（商標）システムオンチッププロセッサ及びその他の将来のプロセッサが挙げられるが、これらに限定されない。プロセッサ（６７０）は、本発明の実施形態に関連付けられる様々なモジュールを含んでもよい。通信ポート（６６０）は、モデムベースのダイヤルアップ接続用のＲＳ－２３２ポート、１０／１００イーサネットポート、銅線又はファイバーを使用するギガビット又は１０ギガビットポート、シリアルポート、パラレルポート及び他の既存又は将来のポートのいずれかであってもよい。通信ポート（６６０）は、ＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）、ＷＡＮ（ワイドエリアネットワーク）及びコンピュータシステムが接続する任意のネットワークなどのネットワークに応じて選択されてもよい。メインメモリ（６３０）は、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）又は当技術分野で一般に知られているその他の任意の動的記憶装置であってもよい。読み取り専用メモリ（６４０）は、プロセッサ６７０の起動又はＢＩＯＳ指令などの静的情報を記憶するＰＲＯＭ（プログラマブル読み取り専用メモリ）チップであるが、これらに限定されない任意の静的記憶装置であってもよい。大容量記憶（６５０）は、情報及び／又は指令を記憶するために使用できる現在又は将来の大容量記憶に関する解決法であってもよい。例示的な大容量記憶に関する解決法として、Ｓｅａｇａｔｅ（例えば、Ｓｅａｇａｔｅ Ｂａｒｒａｃｕｄａ ７８２ ｆａｍｉｌｙ）又はＨｉｔａｃｈｉ（例えば、Ｈｉｔａｃｈｉ Ｄｅｓｋ ｓｔａｒ １３Ｋ８００）から入手可能なものなどのＰＡＴＡ（パラレルアドバンスドテクノロジーアタッチメント）又はＳＡＴＡ（シリアルアドバンスドテクノロジーアタッチメント）ハードディスクドライブ若しくはソリッドステートドライブ（内部又は外部、例えば、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）及び／又はＦｉｒｅｗｉｒｅインタフェースを有する）、１つ又は複数の光ディスク、及びＤｏｔ Ｈｉｌｌ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｃｏｒｐ．，ＬａＣｉｅ，Ｎｅｌｓａｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ，Ｉｎｃ．及びＥｎｈａｎｃｅ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｉｎｃ．を含むさまざまなベンダーから入手可能なディスクのアレイ（例えば、ＳＡＴＡアレイ）などのＲＡＩＤ（独立ディスクの冗長アレイ）ストレージが挙げられる、これらに限定されない。

【0083】

バス（６２０）は、プロセッサ（複数可）（６７０）を他のメモリ、ストレージ、及び通信ブロックに通信可能に結合する。バス（６２０）は、例えば、拡張カード、ドライブ及び他のサブシステムを接続するためのＰＣＩ（周辺構成要素相互接続）／ＰＣＩ拡張（ＰＣＩ－Ｘ）バス、ＳＣＳＩ（小型コンピュータシステムインタフェース）及びＵＳＢ、並びにプロセッサ（６７０）をソフトウェアシステムに接続するＦＳＢ（フロントサイドバス）などの他のバスであってもよい。

【0084】

選択可能に、ディスプレイ、キーボード及びカーソル制御装置などのオペレータ及び管理インタフェースはまた、バス（６２０）に結合されてコンピュータシステムとのオペレータの直接対話をサポートしてもよい。その他のオペレータ及び管理インタフェースは、通信ポート（６６０）によって接続されたネットワーク接続を介して提供できる。外部記憶装置（６１０）は、任意の種類の外付けハードドライブ、フロッピードライブ、ＩＯＭＥＧＡ（登録商標）Ｚｉｐ ドライブ、ＣＤ－ＲＯＭ（コンパクトディスク－読み取り専用メモリ）、ＣＤ－ＲＷ（コンパクトディスク－再書き込み可能）、ＤＶＤ－ＲＯＭ（デジタルビデオディスク読み取り専用メモリ）であってもよい。上記の構成要素は、さまざまな可能性を例示するためのものに過ぎない。前述の例示的なコンピュータシステムは、本開示の範囲を限定するものではない。

【0085】

本明細書では好ましい実施形態にかなりの重点が置かれたが、本発明の原理から逸脱せずに、多くの実施形態を作ることができ、かつ好ましい実施形態において多くの変更を行うことができることを理解されたい。本発明の好ましい実施形態におけるこれら及び他の変更は、本明細書の開示に基づいて当業者には明らかであり、前述の説明事項は、本開示を限定するものではなく、単に例示するものとして実施されるべきであることが明確に理解されるべきである。

【0086】

（本開示の効果）
本開示は、Ｏ－ＲＡＮ（オープン無線アクセスネットワーク）を使用してネットワークにおいてエネルギーを節約する効率的で信頼性の高いシステム及び方法を提供する。

【0087】

本開示は、ＲＡＮアーキテクチャが、ｒ－Ａｐｐ及びｘ－Ａｐｐを統一的に使用するサービスとして省エネ特徴を、マルチベンダーＯ－ＲＡＮノードを有することができるネットワークに含めることを有効にするシステム及び方法を提供する。このようなｒ－Ａｐｐ及びｘ－Ａｐｐは、ＲＡＮノード（マクロ、マイクロ、ピコなど）のテクノロジー、複数のベンダー及びタイプにわたって機能することができる。

【0088】

本開示は、ＲＡＮベースのアプローチを使用してセル、ネットワーク要素又はネットワーク機能を誘導して省エネモードをアクティブ化／非アクティブ化するシステム及び方法を提供する。

【0089】

本開示は、機械学習技術を使用して動的挙動又はネットワークを学習し、かつセル、ネットワーク要素又はネットワーク機能を誘導して省エネモードをアクティブ化／非アクティブ化する省エネモードのアクティブ化／非アクティブ化の全体的な効率を向上させるシステム及び方法を提供する。

【0090】

本開示は、ネットワークにおける省エネのために、モバイルネットワーク展開、特にＯ－ＲＡＮアーキテクチャに基づいて展開されるネットワークアーキテクチャにおいて使用されるＬＴＥ（ロングタームエボリューション）及びＮＲ（ニューラジオ）ベースの技術を可能にするシステム及び方法を提供する。

【0091】

本開示は、典型的なＯ－ＲＡＮベースのネットワーク展開における省エネにより運用コストを削減するシステム及び方法を提供する。省エネ方法では、機械学習技術を使用して省エネの動的ポリシーを形成することができる。これらのポリシーは、従来の省エネポリシーよりも最適化を図ることができる。

【0092】

（権利留保）
この特許文献の開示の一部には、例えば、ＪＰＬ（Ｊｉｏ Ｐｌａｔｆｏｒｍｓ Ｌｉｍｉｔｅｄ）又はその所属者（以下、所有者という）に属する著作権、設計、商標、ＩＣレイアウト設計及び／又は商標保護等、これに限定されない知的財産権を受ける材料が含まれる。特許商標庁の特許出願書又は記録に表すので、所有者は、何人による特許文献又は特許開示の完全な複写に異存がないが、それ以外のすべての権利を留保する。このような知的財産に対するすべての権利は、所有者によって完全に留保される。この特許文献には、３ＧＰＰ ＴＳ（技術仕様）２１．８０１で定義されているシステム及び方法が含まれる。

【図1A】

【図1B】

【図2】

【図3】

【図4A】

【図4B】

【図5A】

【図5B】

【図6】

【国際調査報告】