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KR101173586B1 - Ｄｔｍｃ를 이용하여 무선 인터넷 서비스의 성능을 향상시키는 핸드오버 방법 - Google Patents

Ｄｔｍｃ를 이용하여 무선 인터넷 서비스의 성능을 향상시키는 핸드오버 방법 Download PDF

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KR101173586B1
KR101173586B1 KR1020100139347A KR20100139347A KR101173586B1 KR 101173586 B1 KR101173586 B1 KR 101173586B1 KR 1020100139347 A KR1020100139347 A KR 1020100139347A KR 20100139347 A KR20100139347 A KR 20100139347A KR 101173586 B1 KR101173586 B1 KR 101173586B1
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South Korea
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base station
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step transition
probability matrix
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한상혁
김현우
최용훈
조용수
조성래
이정륜
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중앙대학교 산학협력단
광운대학교 산학협력단
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Abstract

본 발명은 이동단말(MN)의 핸드오버 횟수를 감소시키는 방법에 관한 것으로, 일정한 이동패턴을 갖는 차량과 같은 이동단말 환경에서 기존 핸드오버 방법과 비교하여 이동경로 정보를 프로파일링 하여 생성한 DTMC를 타겟 기지국(Target BS) 결정에 사용함으로써 불필요한 핸드오버의 발생을 감소할 수 있도록 하는 핸드오버 기법에 관한 것이다.
이를 위해 본 발명의 핸드오버 방법은 각 기지국별로 2 스텝을 통해 특정 기지국으로 핸드오버를 수행할 확률에 기반한 2-스텝 천이 확률 메트릭스를 이용하여 타겟 기지국으로 핸드오버를 수행하는 단계,상기 2-스텝 천이 확률 메트릭스를 이용한 핸드오버를 수행하지 못하면, 각 기지국별로 1 스텝을 통해 특정 기지국으로 핸드오버를 수행할 확률에 기반한 1-스텝 천이 확률 메트릭스를 이용하여 타겟 기지국으로 핸드오버를 수행하는 단계, 상기 1-스텝 천이 확률 메트릭스를 이용한 핸드오버를 수행하지 못하면, 인접 기지국 중 수신신호강도(RSSI)가 가장 높은 기지국으로 핸드오버를 수행하는 단계를 포함한다.

Description

ＤＴＭＣ를 이용하여 무선 인터넷 서비스의 성능을 향상시키는 핸드오버 방법{A Handover Scheme for Improving Mobile Internet Service Performance Using DTMC}
본 발명은 이동단말(MN)의 핸드오버 횟수를 감소시키는 방법에 관한 것으로, 일정한 이동패턴을 갖는 차량과 같은 이동단말 환경에서 기존 핸드오버 방법과 비교하여 이동경로 정보를 프로파일링 하여 생성한 Discrete Time Markov Chain (DTMC)를 타겟 기지국(Target BS) 결정에 사용함으로써 불필요한 핸드오버의 발생을 감소할 수 있도록 하는 핸드오버 기법에 관한 것이다.
이동노드는 서빙 기지국(Serving BS)에 연결되어 인터넷 서비스를 제공 받다가 서빙 기지국과의 신호의 세기가 임계치 이하로 떨어지게 되면 주변의 기지국 중 적당한 기지국을 타겟 기지국으로 결정하여 핸드오버를 수행하고, 그 이후부터는 핸드오버를 수행한 타겟 기지국에 연결되어 인터넷 서비스를 제공 받는다.
핸드오버를 수행 할 타겟 기지국은 일반적으로 서빙 기지국과의 신호의 세기를 비교하여 신호의 세기가 3dB이상 높은 기지국 중 가장 신호의 세기가 높은 기지국으로 결정된다. 이 때 3dB 이상의 차이를 설정하는 이유는 핑퐁효과와 같은 인터넷 서비스의 성능을 저해하는 요소를 제거하기 위해서이다.
기존 핸드오버 기법은 이와 같이 이동노드의 이동경로와 같은 다른 정보들을 이용하지 않고 오직 신호의 세기와 같은 기지국 신호로부터 추출되는 정보를 이용하여 핸드오버를 수행한다. 이런 방식으로 핸드오버를 수행하게 되면 이동노드가 이동경로를 고려하였을 경우 최적의 서비스를 받을 수 있는 기지국이 아닌 핸드오버 시점의 신호의 세기가 가장 큰 기지국으로 핸드오버를 수행하게 될 가능성이 있다. 이 경우 시간이 얼마 지나지 않아 핸드오버를 수행한 기지국의 신호의 세기가 임계치 이하로 떨어져 새로운 핸드오버를 수행하게 된다. 따라서 신호의 세기가 큰 기지국으로의 핸드오버가 불필요한 핸드오버가 되는 문제점이 발생한다.
본 발명이 해결하려는 과제는 이동 노드가 핸드오버를 수행할 경우 불필요한 핸드오버로 인한 핑퐁 현상을 방지하는 방안을 제안함에 있다.
본 발명이 해결하려는 다른 과제는 이동 노드가 핸드오버를 수행할 경우 불필요한 핸드오버로 인한 전력 소모를 방지하는 방안을 제안함에 있다.
본 발명이 해결하려는 또 다른 과제는 이동 노드가 핸드오버를 수행할 경우 체류시간이 극히 짧은 기지국으로의 불필요한 핸드오버를 방지하여 핸드오버 횟수를 감소시키는 방안을 제안함에 있다.
이를 위해 본 발명의 핸드오버 방법은 각 기지국별로 2 스텝을 통해 특정 기지국으로 핸드오버를 수행할 확률에 기반한 2-스텝 천이 확률 메트릭스 (2-step transition probability matrix)를 이용하여 타겟 기지국으로 핸드오버를 수행하는 단계, 상기 2-스텝 천이 확률 메트릭스를 이용한 핸드오버를 수행하지 못하면, 각 기지국별로 1 스텝을 통해 특정 기지국으로 핸드오버를 수행할 확률에 기반한 1-스텝 천이 확률 메트릭스(1-step transition probability matrix)를 이용하여 타겟 기지국으로 핸드오버를 수행하는 단계, 상기 1-스텝 천이 확률 메트릭스를 이용한 핸드오버를 수행하지 못하면, 인접 기지국 중 수신신호강도(RSSI)가 가장 높은 기지국으로 핸드오버를 수행하는 단계를 포함한다.
본 발명에 따른 핸드오버를 수행하는 이동 노드는 핸드오버를 수행할 타겟 기지국을 결정할 때 우선적으로 DTMC의 1-스탭 & 2-스탭 천이 확률 메트릭스를 이용한 비교를 통하여 결정한다. 따라서 이와 같은 방법으로 결정한 타겟 기지국으로 핸드오버를 수행함으로써 기존 방법을 통해 불필요하게 발생하는 핸드오버 횟수를 감소시킬 수 있는 효과가 있다.
도 1은 핸드오버 방법을 통한 프로파일링 데이터 생성 과정을 도시한 흐름도이며,
도 2는 핸드오버 절차를 설명하기 위한 흐름도이며,
도 3은 본 발명의 일실시 예에 따른 프로파일링 데이터 메트릭스의 일예를 도시하고 있으며,
도 4는 본 발명의 일실시 예에 따른 DTMC를 이용한 핸드오버 과정을 도시한 흐름도이며,
도 5는 1-스텝 천이 확률 메트릭스 P의 일 예를 도시하고 있으며,
도 6은 2-스텝 천이 확률 메트릭스 P (2) 의 일 예를 도시하고 있으며,
도 7은 본 발명의 일실시 예에 따른 2-스텝 천이 확률 메트릭스 P (2) 를 이용한 핸드오버 절차를 도시한 흐름도이며,
도 8은 본 발명의 일실시 예에 따른 1-스텝 천이 확률 메트릭스 P를 이용한 핸드오버 절차를 도시한 흐름도이다.
전술한, 그리고 추가적인 본 발명의 양상들은 첨부된 도면을 참조하여 설명되는 바람직한 실시 예들을 통하여 더욱 명백해질 것이다. 이하에서는 본 발명의 이러한 실시 예를 통해 당업자가 용이하게 이해하고 재현할 수 있도록 상세히 설명하기로 한다.
본 발명에서 제안하는 핸드오버 기법은 핸드오버 발생시 Serving base station(BS: 기지국)과 Target base station(BS)에 대한 데이터를 학습하여 프로파일링 데이터(profiling data)를 생성하고, 생성한 프로파일링 데이터를 바탕으로 DTMC의 1-스텝 천이 확률 메트릭스와 2-스텝 천이 확률 메트릭스를 생성하여 그것들을 이용하여 핸드오버를 수행한다.
본 발명에서 제안하는 핸드오버 기법은 크게 세 가지 과정으로 나누어 볼 수 있다. 첫 번째 과정은 기존 핸드오버 기법을 수행하며 학습을 통해 프로파일링 데이터를 생성하는 과정이다. 두 번째 과정은 프로파일링 데이터를 이용하여 DTMC의 1-스텝 천이 확률 메트릭스와 2-스텝 천이 확률 메트릭스를 생성하는 과정이다. 세 번째 과정은 생성한 DTMC의 1-스텝 천이 확률 메트릭스와 2-스텝 천이 확률 메트릭스를 이용하여 핸드오버를 수행하는 과정이다. 이하 3개의 과정 중 첫 번째 과정인 학습을 통한 프로파일링 데이터 생성하는 과정에 대해 알아보기로 한다.
초기에 프로파일링 데이터 가 없는 경우 기존 핸드오버 기법으로 핸드오버를 수행하며 핸드오버 정보를 학습하여 프로파일링 데이터를 생성한다. 프로파일링 데이터는 n by n의 matrix Q에 저장된다. 프로파일링 데이터 메트릭스(Profiling data matrix) Q의 qij에는 BSi에서 BSj로 핸드오버를 수행한 누적 횟수가 저장된다.
도 1은 일반적으로 핸드오버에 의해 프로파일링 데이터를 생성하는 과정을 도시한 흐름도이다. 이하 도 1을 이용하여 핸드오버에 의해 프로파일링 데이터를 생성하는 과정에 대해 알아보기로 한다.
S100단계는 시간(t)은 0으로, f는 -1로 설정한다. n은 BS의 개수를 의미하며, s는 현재 이동 노드에 서비스를 제공하고 있는 BS를 의미한다.
S102단계는 설정된 시간이 경과하였는지 판단하고, S104단계는 현재 서비스를 제공하는 있는 BS의 RSSI를 측정하고, 측정한 RSSI를 임계값과 비교한다. 측정한 RSSI가 임계값보다 크다면 S102단계로 이동하고, 측정한 RSSI가 임계값보다 작다면 S106단계로 이동한다. S106단계에서의 상세한 동작은 도 2에서 알아보기로 한다.
S108단계는 f와 -1을 비교하여, f가 -1보다 크다면 S110단계로 이동하여 보다 프로파일링 데이터 메트릭스를 업데이트한다. S112는 상술한 과정을 통해 선정된 타겟 BS로 핸드오버를 수행한다.
도 2는 도 1의 S106단계에서 수행되는 동작을 상세하게 도시한 흐름도이다. 이하 도 2를 이용하여 S106단계에서 수행되는 동작에 대해 상세하게 알아보기로 한다.
S200단계는 i를 0으로 설정하며, k는 -∞로 설정한다.
S202단계는 i번째 인접 기지국의 RSSI(수신신호강도)가 현재 서비스를 받고 있는 서빙 기지국의 RSSI보다 3dB 높은 지 판단한다. i번째 인접 기지국의 RSSI가 현재 서비스를 받고 있는 서빙 기지국의 RSSI보다 3dB 높다면 S204단계로 이동한다. 물론 사용자의 설정에 따라 3dB의 값은 다른 값으로 변경될 수 있다.
S204단계는 i번째 인접 기지국의 RSSI와 이전에 저장되어 인접 기지국의 RSSI(k)와 비교한다. i번째 인접 기지국의 RSSI가 이전에 저장되어 있는 인접 기지국의 RSSI보다 크다면 S206단계로 이동한다. 물론 이전에 저장되어 있는 인접 기지국의 RSSI가 없다면 S204 과정 없이 S206단계로 이동한다.
S206단계는 i번째 인접 기지국의 RSSI를 k에 저장하며, f의 값을 i로 변경한다.
S208단계는 i가 n보다 크거나 같다면 즉, 모든 타겟 기지국에 대해서 도 2의 과정을 수행하였으면 도 1로 이동하며, i가 n보다 작다면 S210단계에서 i를 하나 증가시킨 후 S202단계로 이동한다.
즉, 아래 수학식1을 만족하는 BS 중에서 가장 큰 RSSI를 갖는 기지국을 타겟 기지국(BSi)으로 지정한다.
[수학식 1]
Figure 112010087776224-pat00001

상술한 바와 같이 조건에 만족하는 타겟 기지국을 찾은 경우, 프로파일링 데이터 메트릭스 Q의 qsf에 1을 증가시키고, 타겟 기지국으로 핸드오버를 수행한다. 타겟 기지국을 찾지 못한 경우에는 처음으로 돌아가 도 1 과정을 반복하여 수행한다.
도 3은 프로파일링 데이터 메트릭스 Q의 일 예를 도시하고 있다. 도 3에 의하면 행은 서빙 기지국을 의미하며, 열은 인접 기지국을 의미하며, 총 16개의 기지국(n=16)으로 구성되어 있다.
일예로 제0 기지국 내지 제15 기지국으로 구성되어 있다면, 제4 기지국에서 제5 기지국으로 핸드오버한 횟수는 5회이며, 제4 기지국에서 제8 기지국으로 핸드오버한 횟수 역시 5회임을 알 수 있다.
도 3에서 생성한 프로파일링 데이터 메트릭스 Q를 이용하여 본 발명에서 제안하는 핸드오버 기법을 사용하기 위해서는 DTMC의 1-스탭 & 2-스텝 천이 확률 메트릭스를 생성한다.
MN가 핸드오버를 { X0, X1, …, Xn}와 같은 순서로 나타낼 때, 핸드오버를 수행할 때는 현재 연결되어있는 Serving BS에 의해서만 영향 받기 때문에 process의 conditional pmf는 아래의 수학식 2처럼 memoryless property를 갖는다.
[수학식 2]
Figure 112010087776224-pat00002
Figure 112010087776224-pat00003

위의 절차가 시간 t에서 BSi에서 BSj로 핸드오버를 수행 할 1-스텝 천이(1-step transition)하는 conditional pmf는 아래의 수학식 3과 같다.
[수학식 3]
Figure 112010087776224-pat00004

BSi에서 BSj로 수행하는 핸드오버는 시간에 관계없이 MN가 BSi에서 멀어지고 BSj로 근접하게 될 때 발생하게 된다. 그러므로 BSi에서 BSj로 핸드오버를 수행 할 1-스텝 천이 하는 conditional pmf는 아래의 수학식 4처럼 시간에 대해 불변인 특성(time homogeneous property)을 갖는다.
[수학식 4}
Figure 112010087776224-pat00005

MN이 핸드오버를 수행하는 절차는 memoryless property와 time homogeneous property를 갖기 때문에 DTMC를 구성할 수 있다.
임의의 BSi에서 임의의 BSj로 핸드오버 하는 process로 구성된 DTMC의 1-스텝 천이 확률 pij들은 아래 수학식 5와 같은 특성을 갖는다.
[수학식 5]
Figure 112010087776224-pat00006

그렇기 때문에 p프로파일링 데이터 메트릭스 Q의 qij를 아래와 같이 변환하여 pij를 생성한다.
[수학식 6]
Figure 112010087776224-pat00007

생성된 1-스텝 천이 확률들은 메트릭스 형태로 표현을 하고, 그 메트릭스를 1-스텝 천이 확률 메트릭스 P라 부른다.
도 4는 도 3의 프로파일링 데이터 메트릭스 Q를 이용하여 생성된 1-스텝 천이 확률 메트릭스 P를 도시하고 있다.
도 4에 의하면, 제4 기지국에서 제5 기지국으로 1-스텝 천이 확률은 0.5이며, 제4 기지국에서 제8 기지국으로 1-스텝 천이 확률 역시 0.5임을 알 수 있다. 제9 기지국에서 제5 기지국으로 1-스텝 천이 확률은 0.33이며, 제9 기지국에서 제10 기지국으로 1-스텝 천이 확률은 0.33이며, 제9 기지국에서 제 12 기지국으로 1-스텝 천이 확률 역시 0.33임을 알 수 있다. 또한 제13 기지국에서 제9 기지국으로 1-스텝 천이 확률은 0.33이며, 제13 기지국에서 제14 기지국으로 1-스텝 천이 확률 역시 0.67회임을 알 수 있다. 따라서 제13 기지국은 1-스텝 천이 확률 메트릭스 P에 이용하면, 제14 기지국으로 핸드오버를 수행하는 것이 바람직하다.
임의의 BSi에서 임의의 BSj로 핸드오버 하는 절차로 구성된 DMTC의 2-스텝 천이 확률은 MN이 BSi에 연결되어 있을 때, 2번의 핸드오버를 수행하여 BSj로 연결될 가능성을 의미한다. 그러므로 2-스텝 천이 확률은 1-스텝 천이 확률을 2번 반복 수행한 결과와 같은 값을 갖는다. 2-스텝 천이 확률 메트릭스 P (2) 는 아래의 수학식 7을 통하여 생성한다.
[수학식 7]
Figure 112010087776224-pat00008

도 5는 도 4의 1-스텝 천이 확률 메트릭스 P를 이용하여 생성된 2-스텝 천이 확률 메트릭스 P (2) 를 도시하고 있다.
도 5에 의하면, 제4 기지국에서 제4 기지국으로 2-스텝 천이 확률은 0.75이며, 제4 기지국에서 제9 기지국으로 2-스텝 천이 확률 0.25임을 알 수 있다. 제5 기지국에서 제5 기지국으로 2-스텝 천이 확률은 0.42이며, 제5 기지국에서 제8 기지국으로 2-스텝 천이 확률 0.25이며, 제5 기지국에서 제10 기지국으로 2-스텝 천이 확률은 0.17이며, 제5 기지국에서 제13 기지국으로 2-스텝 천이 확률 0.17임을 알 수 있다. 즉, 제4 기지국 또는 제5 기지국은 2-스텝 천이 확률은 자신으로 천이하는 확률이 가장 크다. 따라서 제4 기지국 또는 제5 기지국은 2-스텝 천이 과정에 의하면 핸드오버를 수행하지 않게 된다.
제9 기지국에서 제4 기지국으로 2-스텝 천이 확률은 0.17이며, 제9 기지국에서 제9 기지국으로 2-스텝 천이 확률 0.28이며, 제9 기지국에서 제13 기지국으로 2-스텝 천이 확률은 0.17이며, 제9 기지국에서 제14 기지국으로 2-스텝 천이 확률 0.39임을 알 수 있다. 즉, 제9 기지국은 2-스텝 천이 확률은 제14 기지국으로 천이하는 확률이 가장 크다. 따라서 제9 기지국은 2-스텝 천이 과정에 의하면 제14 기지국으로 핸드오버를 수행하게 된다.
이하에서는 DTMC를 이용하여 핸드오버를 수행하는 방안에 대해 상세하게 알아보기로 한다.
도 6은 본 발명의 일일시 예에 따른 DTMC를 이용하여 핸드오버를 수행하는 방안을 도시한 흐름도이다. 이하 도 6을 이용하여 본 발명의 일실시 예에 따른 DTMC를 이용하여 핸드오버를 수행하는 방안에 대해 상세하게 알아보기로 한다.
S600단계는 시간(t)은 0으로, f는 -1로 설정한다. n은 BS의 개수를 의미하며, s는 현재 이동 노드에 서비스를 제공하고 있는 BS를 의미한다.
S602단계는 설정된 시간이 경과하였는지 판단하고, S604단계는 현재 서비스를 제공하는 있는 BS의 RSSI를 측정하고, 측정한 RSSI를 임계값과 비교한다. 측정한 RSSI가 임계값보다 크다면 S602단계로 이동하고, 측정한 RSSI가 임계값보다 작다면 S606단계로 이동한다. S606단계는 본 발명에서 제안하는 2-스텝 천이 확률 메트릭스 P (2) 를 이용한 핸드오버 수행 과정이며, 이에 대한 상세한 동작은 도 7에서 알아보기로 한다.
S608단계는 f와 -1을 비교하여, f가 -1보다 크다면 S610단계로 이동하여 보다 프로파일링 데이터 메트릭스를 업데이트한다. S612는 상술한 과정을 통해 선정된 타겟 BS로 핸드오버를 수행한다.
S608단계는 f와 -1을 비교하여, f가 -1보다 작다면 S614단계로 이동한다. S614단계는 본 발명에서 제안하는 1-스텝 천이 확률 메트릭스 P를 이용한 핸드오버 수행 과정이며, 이에 대한 상세한 동작은 도 8에서 알아보기로 한다.
S616단계는 f와 -1을 비교하여, f가 -1보다 크다면 S610단계로 이동하여 보다 프로파일링 데이터 메트릭스를 업데이트한다. S612는 상술한 과정을 통해 선정된 타겟 BS로 핸드오버를 수행한다.
S608단계는 f와 -1을 비교하여, f가 -1보다 작다면 S618단계로 이동한다. S618단계는 도 2에 도시되어 있는 핸드오버 방식에 따라 핸드오버를 수행 과정이다.
S620계는 f와 -1을 비교하여, f가 -1보다 크다면 S610단계로 이동하여 보다 프로파일링 데이터 메트릭스를 업데이트한다. S612는 상술한 과정을 통해 선정된 타겟 BS로 핸드오버를 수행한다.
상술한 바에 의하면, MN와 Serving BS간의 RSSI가 'RSSIs(t) < 임계 RSSI'와 같은 조건을 만족하여 임계치 미만이 되면, 2-스텝 천이 확률 메트릭스 P (2) 를 이용한 핸드오버를 수행하여 핸드오버를 수행할 Target BS를 찾는다.
우선적으로 2-스텝 천이 확률 메트릭스 P (2) 를 이용하여 Target BS를 찾는 이유는 다음과 같다. 기존 핸드오버 기법은 스캐닝을 수행할 때 최적의 BS를 찾아 핸드오버를 수행하는 것이 아니라 그 순간 신호의 세기가 가장 큰 BS로 핸드오버를 수행한다. 만약 신호의 세기가 가장 큰 BS가 최적의 BS가 아닐 경우 신호의 세기가 가장 큰 BS로 핸드오버를 수행한 뒤 곧이어 최적의 BS로 핸드오버를 수행하게 되어 불필요한 핸드오버가 발생하는 결과를 초래하게 된다. 이와 같은 사건이 발생하게 되면 22-스텝 천이 확률 메트릭스 P (2) 에서 Serving BS에서 최적의 BS로 핸드오버를 수행하는 가능성이 높은 값을 갖게 된다. 그렇기 때문에 불필요하게 발생하는 핸드오버를 제거시켜주기 위해 우선적으로 2-스텝 천이 확률 메트릭스 P (2) 를 이용하여 Target BS를 찾게 된다.
도 7은 본 발명의 일실시 예에 따른 2-스텝 천이 확률 메트릭스 P (2) 를 이용한 핸드오버 수행 방법을 도시한 흐름도이다. 이하 도 7을 이용하여 본 발명의 일실시 예인 2-스텝 천이 확률 메트릭스 P (2) 를 이용한 핸드오버 수행 방법에 대해 상세하게 알아보기로 한다.
S700단계는 i는 0으로 설정하며, r은 p(2) ss로 설정한다. i와 r은 변수이다. S702단계는 복수 개의 인접 기지국 중 i번째 인접 기지국의 RSSI와 임계치를 비교한다. 인접 기지국의 RSSI가 임계치보다 크다면 S704단계로 이동한다.
S704는 도 6을 참조하여 i번째 인접 기지국의 2-스텝 천이 확률과 이전에 저장되어 2-스텝 천이 확률(q)과 비교한다. i번째 인접 기지국의 2-스텝 천이 확률이 이전에 저장되어 있는 2-스텝 천이 확률보다 크다면 S706단계로 이동한다. 물론 S704단계에서 이전에 저장되어 있는 2-스텝 천이 확률이 없다면 비교 과정 없이 S706단계로 이동한다.
S706단계는 i번째 인접 기지국으로 2-스텝 천이 확률을 q로 저장하고, f를 i로 설정한다. S708단계는 i가 n보다 크거나 같다면 도 6의 S608단계로 이동하고, i가 n보다 작다면 S710단계로 이동하여 i를 하나 증가한다.
그러나 최적의 BS라 할지라도 임계치 이하의 RSSI값을 갖는다면 핸드오버가 불가능하게 되고, p(2) ss가 가장 큰 확률을 갖는다면 MN가 Serving BS에서 인접 BS로 핸드오버를 수행한 뒤 다시 Serving BS로 되돌아온다는 뜻이기 때문에 1-스텝 천이 확률 메트릭스 P를 이용하여야 한다. 그러므로 아래의 수학식 8을 만족하는 BS들 중 가장 큰 확률을 갖는 BSi를 Target BS BSf로 지정한다.
[수학식 8]
Figure 112010087776224-pat00009

조건에 만족하는 Target BS BSf를 찾은 경우, 프로파일링 데이터 메트릭스 Q의 qsf에 1을 증가시켜 업데이트를 하고 Target BS BSf로 핸드오버를 수행한다. 조건에 만족하는 Target BS BSf를 찾지 못한 경우, 1-스텝 천이 확률 메트릭스 P를 이용한 핸드오버 방법을 수행하여 핸드오버를 수행할 Target BS를 찾는다.
도 8은 본 발명의 일실시 예에 따른 1-스텝 천이 확률 메트릭스 P를 이용한 핸드오버 수행 방법을 도시한 흐름도이다. 이하 도 8을 이용하여 본 발명의 일실시 예인 1-스텝 천이 확률 메트릭스 P를 이용한 핸드오버 수행 방법에 대해 상세하게 알아보기로 한다.
S800단계는 i는 0으로 설정하며, r은 0으로 설정한다. i와 r은 변수이다. S802단계는 복수 개의 인접 기지국 중 i번째 인접 기지국의 RSSI와 임계치를 비교한다. 인접 기지국의 RSSI가 임계치보다 크다면 S804단계로 이동한다.
S804는 도 5를 참조하여 i번째 인접 기지국의 1-스텝 천이 확률과 이전에 저장되어 1-스텝 천이 확률(r)과 비교한다. i번째 인접 기지국의 1-스텝 천이 확률이 이전에 저장되어 있는 1-스텝 천이 확률보다 크다면 S806단계로 이동한다. 물론 S804단계에서 이전에 저장되어 있는 1-스텝 천이 확률이 없다면 비교 과정 없이 S806단계로 이동한다.
S806단계는 i번째 인접 기지국으로 1-스텝 천이 확률을 r로 저장하고, f를 i로 설정한다. S808단계는 i가 n보다 크거나 같다면 도 6의 S616단계로 이동하고, i가 n보다 작다면 S810단계로 이동하여 i를 하나 증가한다.
1-스텝 천이 확률 메트릭스 P에서 가장 큰 확률을 갖는다는 것은 해당 BS로 핸드오버를 수행할 확률이 가장 크다는 것을 의미한다. 그러나 가장 큰 확률을 갖는 BS라 할지라도 임계치 이하의 RSSI값을 갖는다면 핸드오버가 불가능하게 된다. 그러므로 아래의 수학식 9를 만족하는 BS들 중 가장 큰 확률을 갖는 BSi를 타겟 BS BSf로 지정한다.
[수학식 9]
Figure 112010087776224-pat00010

조건에 만족하는 Target BS BSf를 찾은 경우, 프로파일링 데이터 메트릭스 Q의 qsf에 1을 증가시켜 업데이트를 하고 Target BS BSf로 핸드오버를 수행한다. 조건에 만족하는 Target BS BSf를 찾지 못한 경우, 기존 핸드오버 방법을 수행하여 핸드오버를 수행할 Target BS를 찾는다.
1-스텝 & 2-스텝 천이 확률 메트릭스를 이용하여 Target BS를 찾지 못한 경우 기존 핸드오버 기법을 이용하는 이유는 MN가 다른 길로 이동하여 프로파일링 데이터에 학습되지 않은 BS로 핸드오버를 할 가능성도 있기 때문에, 그 경우에도 적절한 BS로 핸드오버를 수행시켜줘야 하기 때문이다.
조건에 만족하는 Target BS BSf를 찾은 경우, 프로파일링 데이터 메트릭스 Q의 qsf에 1을 증가시켜 업데이트를 하고 Target BS BSf로 핸드오버를 수행한다. 조건에 만족하는 Target BS BSf를 찾지 못한 경우, 처음으로 돌아간다.
MN이 이동을 모두 마치게 되면 업데이트 된 프로파일링 데이터 메트릭스 Q를 이용하여 1-스텝 & 2-스텝 천이 확률 메트릭스를 업데이트 시켜준다.
본 발명은 도면에 도시된 일실시 예를 참고로 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다.

Claims (7)

  1. 각 기지국별로 2 스텝을 통해 특정 기지국으로 핸드오버를 수행할 확률에 기반한 2-스텝 천이 확률 메트릭스를 이용하여 핸드오버를 수행할 타겟 기지국을 선정하는 단계;
    상기 2-스텝 천이 확률 메트릭스를 이용하여 핸드오버를 수행할 타겟 기지국의 수신신호강도가 임계치 이하이면, 각 기지국별로 1 스텝을 통해 특정 기지국으로 핸드오버를 수행할 확률에 기반한 1-스텝 천이 확률 메트릭스를 이용하여 핸드오버를 수행할 타겟 기지국을 선정하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 이동 단말의 핸드오버 수행 방법.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 2-스텝 천이 확률 메트릭스 또는 상기 1-스텝 천이 확률 메트릭스를 이용하여 핸드오버를 수행하는 타겟 기지국의 수신신호강도는 임계치 이상임을 특징으로 하는 이동 단말의 핸드오버 수행 방법.
  3. 제 2항에 있어서, 상기 1-스텝 천이 확률 메트릭스를 이용하여 핸드오버를 수행할 타겟 기지국의 수신신호강도가 임계치 이하이면, 인접 기지국 중 수신신호강도(RSSI)가 가장 높은 기지국으로 핸드오버를 수행함을 특징으로 하는 이동 단말의 핸드오버 수행 방법.
  4. 제 3항에 있어서, 현재 이동단말로 서비스를 제공하는 서빙 기지국에서 핸드오버를 수행할 타겟 기지국으로 핸드오버를 수행한 횟수에 대한 정보를 메트릭스 형태로 저장함을 특징으로 하는 이동 단말의 핸드오버 수행 방법.
  5. 제 4항에 있어서, 상기 메트릭스를 이용하여 상기 2-스텝 천이 확률 메트릭스와 상기 1-스텝 천이 확률 메트릭스를 생성함을 특징으로 하는 이동 단말의 핸드오버 수행 방법.
  6. 제 5항에 있어서, 상기 2-스텝 천이 확률 메트릭스 또는 상기 1-스텝 천이 확률 메트릭스를 이용하여 핸드오버를 수행하면, 상기 2-스텝 천이 확률 메트릭스 또는 상기 1-스텝 천이 확률 메트릭스를 업데이트함을 특징으로 하는 이동 단말의 핸드오버 수행 방법.
  7. 각 기지국별로 2 스텝을 통해 특정 기지국으로 핸드오버를 수행할 확률에 기반한 2-스텝 천이 확률 메트릭스를 이용하여 핸드오버를 수행할 타겟 기지국을 선정하는 단계;
    상기 2-스텝 천이 확률 메트릭스를 이용하여 핸드오버를 수행할 타겟 기지국의 수신신호강도가 임계치 이하이면, 각 기지국별로 1 스텝을 통해 특정 기지국으로 핸드오버를 수행할 확률에 기반한 1-스텝 천이 확률 메트릭스를 이용하여 핸드오버를 수행할 타겟 기지국을 선정하는 단계;
    상기 1-스텝 천이 확률 메트릭스를 이용하여 핸드오버를 수행할 타겟 기지국의 수신신호강도가 임계치 이하이면, 인접 기지국 중 수신신호강도(RSSI)가 가장 높은 기지국으로 핸드오버를 수행하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 이동 단말의 핸드오버 수행 방법.
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