KR101861908B1

KR101861908B1 - 상태공간을 이용해서 무선 시스템 발견 및 제어를 구현하기 위한 방법 및 장치

Info

Publication number: KR101861908B1
Application number: KR1020157032038A
Authority: KR
Inventors: 케니스 제이 컬페즈; 리 원종; 멍 치앙; 아다반 말리키 테흐라니
Original assignee: 어댑티브 스펙트럼 앤드 시그널 얼라인먼트, 인크.
Priority date: 2013-03-25
Filing date: 2013-03-25
Publication date: 2018-05-28
Anticipated expiration: 2033-03-25
Also published as: EP3001887A1; US20160066201A1; US11109246B2; KR20150131404A; EP3001887B1; US10708793B2; US10231138B2; US20190200246A1; WO2014158131A1; US20210385671A1; US20200296604A1; US11601826B2

Abstract

본 명세서에서 공개된 실시예들에 따라, 상태공간을 이용해서 무선 시스템 발견 및 제어를 구현하기 위한 시스템들 및 방법들이 제공된다. 예를 들어, 이러한 수단은: 액세스 포인트 옵티마이저와 무선 액세스 포인트 간의 통신 인터페이스를 수립하는 단계; 무선 액세스 포인트 상에서 전자기 간섭을 나타내는 하나 이상의 간섭 무선 노드들을 식별하는 단계; 무선 액세스 포인트로부터 데이터를 수집하는 단계; 무선 액세스 포인트 및 하나 이상의 간섭 무선 노드들의 모델을 결정하는 단계로서, (i) 수집된 데이터를 적어도 부분적으로 기초로 하여, 무선 액세스 포인트 상에서 전자기 간섭을 나타내는 하나 이상의 간섭 무선 노드들과 무선 액세스 포인트들 사이의 통신 관계들 및 속성들을 모델링하는 단계; 및 (ii) 수집된 데이터를 적어도 부분적으로 기초로 하여, 무선 액세스 포인트들에 대한 하나 이상의 설정가능한 파라미터들을 갖는 무선 액세스 포인트들의 현재 설정을 나타내는 무선 액세스 포인트들의 액티브 상태를 모델링하는 단계;에 의해서, 무선 액세스 포인트 및 하나 이상의 간섭 무선 노드들의 모델을 결정하는 단계; 및 모델에 영향을 주는 상태 변화를 기초로 하여 하나 이상의 간섭 무선 노드들 또는 무선 액세스 포인트들의 성능의 변화를 정량화하는 단계;를 포함할 수 있다. 다른 관련 실시예들이 공개된다.

Description

상태공간을 이용해서 무선 시스템 발견 및 제어를 구현하기 위한 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR IMPLEMENTING WIRELESS SYSTEM DISCOVERY AND CONTROL USING A STATE-SPACE}

본 명세서에서 기술되는 본 발명은 일반적으로 컴퓨팅 분야에 관한 것이며, 더욱 구체적으로는, 상태공간을 이용해서 무선 시스템 발견 및 제어를 구현하는 장치, 시스템, 및 방법에 관한 것이다.

배경기술 부분에서 논의되는 주제(subject matter)는 배경기술 부분에서 언급되었다는 점만으로 선행기술로서 여겨지지 않아야 한다. 마찬가지로, 배경기술 부분에서 언급된 문제점 또는 배경기술 부분의 주제와 연관된 문제점은 선행기술에서 이전에 인식되었던 것이라고 여겨지지 않아야 한다. 배경기술 부분에서의 주제는, 본질적으로 또는 그 자체로 청구된 주제의 실시예들에 대응할 수 있는 단지 상이한 접근법들을 나타낸다.

컴퓨터 네트워킹에서, 무선 액세스 포인트(wireless access point: WAP)는, 무선 디바이스들이 Wi-Fi, 블루투스(Bluetooth), 또는 3G, 4G, LTE과 같은 셀룰러 기반 기술을 이용하여 유선 네트워크에 연결할 수 있게 하거나, 구성되는 임의의 다른 무선 표준규격(wireless standard)을 통하여 연결할 수 있게 하는 디바이스이다. 무선 액세스 포인트는 추가적으로 백홀 커넥션(back-haul connection)과 연결될 수 있고, 다른 무선 액세스 포인트들과 연결될 수 있고, 라우터와 연결될 수 있고, 및/또는 라우터 자체로서 작동할 수 있다.

특정한 지리적 지역 내에서 복수의 액세스 포인트들이 작동하는 경우에, 이러한 액세스 포인트들 간에 상호작용들이 존재할 수 있으며, 또한 액세스 포인트들 간에 간섭이 존재할 것이다. 나아가, 동작 환경은 다른 액세스 포인트들을 향상시키거나 다른 액세스 포인트들에 대해 성능 관련 영향을 주지 않으면서 일부 액세스 포인트들의 성능에 부정적으로 영향을 줄 수 있고, 제1 액세스 포인트에 대한 동작 특성들의 변화는 두 개의 액세스 포인트들이 서로 직접적으로 통신하지 않는 경우에도 다른 액세스 포인트의 성능에 부정적 또는 긍정적으로 영향을 줄 수 있다.

종래 기술들에서는, 이러한 복수의 액세스 포인트들이 서로 어떻게 영향을 주는지에 대해서 만족스럽게 해명하는 이용가능한 해결책이 존재하지 않으며, 서로의 통신 및 간섭 범위 내에 있는 복수의 액세스 포인트들에 대한 향상된 전체 성능을 제공하기 위하여 복수의 액세스 포인트들을 만족스럽게 제어하는 어떠한 종래의 해결책도 존재하지 않는다.

그러므로, 본 기술분야의 현재 상태는 본 명세서에서 기술하는 바와 같은 상태공간을 이용해서 무선 시스템 발견 및 제어하기 위한 장치, 시스템, 및 방법으로부터 이득을 볼 수 있다.

본 발명은 상태공간을 이용해서 무선 시스템 발견 및 제어하기 위한 장치, 시스템, 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

도 1a는 실시예들이 동작할 수 있는 예시적인 아키텍쳐를 도시한다;
도 1b는 실시예들이 동작할 수 있는 예시적인 프로세스 흐름도를 도시한다;
도 1c는 실시예들이 동작할 수 있는 예시적인 진단들을 도시한다;
도 2는 실시예들이 동작할 수 있는 예시적인 아키텍쳐를 도시한다;
도 3은 실시예들이 동작할 수 있는 예시적인 아키텍쳐를 도시한다;
도 4a는 실시예들이 동작할 수 있는 예시적인 모델을 도시한다;
도 4b는 실시예들이 동작할 수 있는 예시적인 상태 전이 그래프를 도시한다;
도 4c는 실시예들이 동작할 수 있는, 복수의 상호작용하는 액세스 포인트들을 포함하도록 묘사된 상태(depicted state)들을 확장하는 예시적인 모델을 도시한다;
도 4d는 실시예들이 동작할 수 있는, 다른 액세스 포인트들의 캐리어 감지 범위를 결정하는 명시적 상태 변수를 추가하는 예시적인 모델을 도시한다;
도 4e는 실시예들이 동작할 수 있는, 세 개의 인접 매트릭스들을 묘사하는 예시적인 모델을 도시한다;
도 4f는 실시예들이 동작할 수 있는, 통신 링크가 될 상태를 정의하는 예시적인 모델을 도시한다;
도 4g는 실시예들이 동작할 수 있는, 통신 링크가 될 상태를 정의하는 예시적인 모델을 도시하고, 허용가능한 전이를 추가적으로 도시한다;
도 4h는 실시예들이 동작할 수 있는, 동일한 Link.State의 더욱 복잡한 예를 제공하는 예시적인 모델을 도시한다;
도 4i는 실시예들이 동작할 수 있는, 데이터 수집, 발견, 및 모델 생성에 대한 예시적인 프로세스 흐름도를 도시한다;
도 4j는 실시예들이 동작할 수 있는, 제어되지 않는 액세스 포인트들에서의 파라미터들의 인터폴레이션에 대한 예시적인 프로세스 흐름도를 도시한다;
도 4k는 실시예들이 동작할 수 있는, 일반화된 최적화 포뮬레이션을 액세스 포인트 옵티마이저에 의해 수행하기 위한 예시적인 프로세스 흐름도를 도시한다;
도 5는 실시예들이 동작하거나, 설치되거나, 통합되거나, 설정될 수 있는 시스템의 도식적 표현을 도시한다;
도 6은 기술된 실시예들에 따라 상태공간을 이용해서 무선 시스템 발견 및 제어를 구현하기 위한 방법을 도시하는 흐름도이다;
도 7은 실시예에 따른, 컴퓨터 시스템의 예시적인 형태의 머신(machine)의 도식적 표현을 도시한다.

실시예들은 제한으로서 도시된 것이 아니라 예로서 도시된 것이며, 이하의 상세한 설명을 참조하여 도면들과 함께 고려될 때 더욱 완전하게 이해될 것이다.

본 명세서에서는 상태공간을 이용해서 무선 시스템 발견 및 제어를 구현하기 위한 장치, 시스템, 및 방법이 기술된다.

하나의 실시예에 따라서, 이러한 수단은: 액세스 포인트 옵티마이저(access point optimizer)와 무선 액세스 포인트 간의 통신 인터페이스(communications interface)를 수립하는 단계; 무선 액세스 포인트 상에서 전자기 간섭(electromagnetic interference)을 나타내는 하나 이상의 간섭 무선 노드(interfering wireless node)들을 식별하는 단계; 무선 액세스 포인트로부터 데이터를 수집하는 단계; 무선 액세스 포인트 및 하나 이상의 간섭 무선 노드들의 모델을 결정하는 단계로서, (i) 수집된 데이터를 적어도 부분적으로 기초로 하여, 무선 액세스 포인트 상에서 전자기 간섭을 나타내는 하나 이상의 간섭 무선 노드들과 무선 액세스 포인트들 사이의 통신 관계들 및 속성들을 모델링하는(modeling) 단계, 및 (ii) 수집된 데이터를 적어도 부분적으로 기초로 하여, 무선 액세스 포인트들에 대한 하나 이상의 설정가능한 파라미터(configurable parameter)들을 갖는 무선 액세스 포인트들의 현재 설정(current configuration)을 나타내는 무선 액세스 포인트들의 액티브 상태(active state)를 모델링하는 단계에 의해서, 무선 액세스 포인트 및 하나 이상의 간섭 무선 노드들의 모델을 결정하는 단계; 및 모델에 영향을 주는 상태 변화(state change)를 기초로 하여 하나 이상의 간섭 무선 노드들 또는 무선 액세스 포인트들의 성능의 변화를 정량화하는(quantifying) 단계;를 포함할 수 있다.

예를 들어, 모델에 영향을 주는 상태 변화를 기초로 하여 하나 이상의 간섭 무선 노드들 또는 무선 액세스 포인트의 성능의 변화를 정량화하는 단계는, 예로서: (i) 무선 액세스 포인트 또는 하나 이상의 간섭 무선 노드들의 설정(configuration)의 변화; 무선 액세스 포인트 또는 하나 이상의 간섭 무선 노드들의 트래픽 레벨(traffic level)들의 변화; 또는 무선 액세스 포인트 또는 하나 이상의 간섭 무선 노드들에 의해 측정된 하나 이상의 성능 메트릭(performance metric)들의 변화;를 포함할 수 있다.

서로의 범위(range) 내에서 동작하는 복수의 액세스 포인트들에 대한 향상들이 실현될 수 있는 하나의 메커니즘은 액세스 포인트들 중의 하나에 인터페이싱하고(interface), 이후에 그 액세스 포인트의 동작 특성들에 영향을 주는 하나 이상의 양들을 교란시키고(perturb), 이후에 어떤 변화들이 일어나는지를 보기 위하여 다양한 액세스 포인트들에 의해 보고된 동작 환경 및 성능 메트릭들을 모니터링하는 것이다. 제어(control) 파라미터들 및 진단(diagnostic) 파라미터들과 같은, 액세스 포인트의 양들을 변경함으로써, 만일 존재한다면, 직접 변경된 액세스 포인트 또는 변경된 액세스 포인트의 범위 내에서 동작하는 다른 액세스 포인트들에 대한 상태공간에서 어떤 변화들이 일어나는지를 관찰하는 것이 가능하다. 만일 제1 액세스 포인트에 가해진 변경들을 기초로 하여 범위 내의 다른 액세스 포인트에서 변화가 실현된다면, 이러한 관계(relationship)는 모델에 기록될 수 있다. 이러한 프로세스를 여러번 반복함으로써, 제1 노드 상에서 파라미터 "x"를 변화시킴으로써 제2 노드에서 결과 "y"가 일어날 것으로 예상되는 것을 효과적으로 보이는 더욱 상세하고 정교한 모델이 만들어질 수 있다. 모델 내에 더욱더 많은 관계들이 들어가 있으면 있을수록, 액세스 포인트들이 동작하는 특정한 동작 환경에 대해서 더욱더 광범위한 원인과 결과 타입의 관계들이 이해될 수 있다.

상태공간(state-space)은 상태들 간에 관계(relation)들을 가진 상태들의 세트로서 물리적 시스템의 수학적 표현이다. 상태는 물리적 또는 추상적 객체(object)로서 이루어지며, 통상적으로 다수의 상태 변수들을 포함한다. 상이한 상태들은 상태 변수들의 다양한 값들에 의해서 정의될 수 있다.

수학 및 컴퓨터 공학에서, 그래프 이론(graph theory)은 그래프들의 학문으로서, 이 그래프들은 상태들 또는 객체들 간의 관계들을 모델링하기 위해 이용되는 수학적 구조(mathematical structure)들이다. 그래프는 노드들(상태들)의 집합 및, 상태들의 쌍들을 연결하는, 그래프 내의 간선(edge)들 또는 링크(link)들의 집합이다. 상태공간을 구현하기 위해서 그래프들을 구현하기 위해 그래프들을 이용함으로써 상태공간 내에서 모든 알려진 상호작용들, 관계들, 원인과 결과 변화들 등을 나타내는 매트릭스들을 만들어 내는 것이 가능하다. 이러한 매트릭스의 예는 전이 매트릭스(transition matrix)이다. 하나의 에포크(epoch)에서의 상태 점유(state occupancy)를 나타내는 벡터가 주어지면, 이 벡터는 다음 에포크에서의 가능한 상태 점유를 결정하기 위하여 전이 매트릭스와 곱해질 수 있다. 이러한 매트릭스의 다른 예는 인접 매트릭스(adjacency matrix)이고, 이것은 그래프의 어떠한 상태들이 어떠한 다른 상태들과 인접하는지 또는 상호작용하는지를 나타낸다. 인접 매트릭스에서의 항목들(entries)은 상태들 간의 상호작용들의 속성들을 나타낼 수 있다.

그래프 이론의 추가적인 애플리케이션은 복수의 이러한 매트릭스들 또는 정보의 집합들을 결합하거나 처리하는 것을 가능하게 하고, 이로부터, 평가된 액세스 포인트들에 대한 물리적 세계(physical world)에서 모델에 대한 설정 변화들이 어떻게 실현될 것인지 또는 실현되어야 하는지를 가상 상태공간(virtual state space) 내에서 예측하는 것이 가능하다.

예를 들어, 물리적 디바이스들 상의 세팅들의 각각의 가능한 퍼뮤테이션(permutation)을 실제로 구현해서 측정할 필요 없이 어떠한 세팅들이 최적인 것으로 예측되는지를 실험해서 발견하기 위하여, 가상 상태공간에서 시뮬레이션을 통하여 모델이 생성되거나 조작될 수 있다. 그 반대도 가능하다. 예를 들어, 물리적 디바이스들 상에서 이상적인 것으로 알아낸 설정은 가상 상태공간 안으로 임포팅될(imported) 수 있으며, 모델을 더욱 향상시킨다.

추가적으로, 본 명세서에서 기술된 최적화 수단(optimization means)을 수행하기 위하여 클라우드(cloud) 기반 컴퓨팅 시스템을 이용함으로써, 전문 하드웨어(specialized hardware)를 이 분야에서 재-전개하거나(re-deploy) 단순한(simplistic) 무선 액세스 포인트들이 고가의 컴퓨팅 하드웨어를 포함하도록 할 필요 없이, 원격 머신(remote machine)의 처리 능력을 활용하는 것이 가능하다.

사업체들, 공공 장소(public space)들, 지자체 네트워크(municipal network)들 등에서의 대규모 WiFi 네트워크 배치에 있어서, 경영진은 전형적으로, 때때로 프로비저닝(provisioning)이라고 알려져 있는 프로세스틀 통한 베이스라인(baseline) 설정 및 배치에 초점을 맞췄다. 프로비저닝 프로세스는 노동집약적이고, 논의되는 장소에 대한 지리적 커버범위 및 예상되는 트래픽 부하를 처리하기 위한 능력과 같이 가장 명백한 성능 특성들만을 향상시키는 것을 주로 추구한다. 영역들은 RSSI(Received Signal Strength Indicator)를 위해서 사정되고(assessed), RSSI 측정값들이 원하는 임계값 아래에 속하는 경우에 새로운 액세스 포인트의 전개(deployment)가 고려된다. 일단 오퍼레이션에서, 특정 액세스 포인트가 근처 사용자 활동들(near-by user activities)에 의해서 빈번히 압도되고(overwhelmed) 최대 트래픽 부하에서 작동하는 것이 발견되면, 다시 새로운 액세스 포인트의 전개(deployment)가 고려된다.

하지만, 일단 전개되면, 문제가 생겨서 새로운 RSSI 측정들이 수행되거나 액세스 포인트가 트래픽 부하에 대해서 검토될 때까지, 다양한 액세스 포인트들에 대한 세팅들은 통상적으로 그대로 유지된다.

현재 이용가능한 가장 진보된 액세스 포인트들은 채널 할당과 같은 일부 설정들을 자가조정(self adjusting)할 수 있지만, 이러한 자가조정은 주어진 액세스 포인트 내에서 완전히 별도로 수행되고, 근처에서 동작하고 있는 다른 액세스 포인트들에 대한 사정(assessment) 또는 고려(consideration) 없이 이루어지며, 더구나, 국부 설정 변화들(localized configuration changes)이 다른 근처 액세스 포인트들의 성능에 어떻게 부정적으로 또는 긍정적으로 영향을 미질 수 있는지에 대한 사정 또는 고려 없이 이루어진다. 복수의 액세스 포인트들에 대한 전체 연결 모델(joint model)이 제공되지 않고, 자가조정은 채널 할당을 변경하는 것과 같은 매우 단순한 변화들에 한정된다.

주거용(residential) WiFi 액세스 포인트들에 있어서, 성능 관리를 위한 옵션(option)들은, 제공되는 임의의 피드백 또는 진단 없이 세팅들을 맹목적으로 변경하려고 시도하고 향상된 물리적 배치 옵션들을 추측하는 사용자를 넘어서, 본질적으로 존재하지 않는다(non-existent). 놀랄것도 없이, 주거용 고객들은 흔히 좌절되고 많은 고객들이 단순히 최적의 성능 아래에서 받아들인다.

무선 기술들이 계속해서 진보하고 있기 때문에, 802.11n 또는 802.11ac 가능(enabled) 셋톱박스들을 이용하는 비디오 서비스를 위한 WiFi 커넥션들이 통신회사들 및 케이블 회사들 양쪽 모두에 의해서 전개되려고 시작하고 있는 중이다.

긍정적인 면에서는, 이러한 무선 전개(wireless deployment)들이 구멍을 뚫거나(drilling holes) 전선을 걸(hooking wires) 필요가 없다. 하지만, 불리하게는, 이러한 전개들은 매우 적은 간섭이 존재하는 인구밀도가 희박한(sparsely populated) 지역들에서만 동작한다. 아파트 빌딩 내에서와 같이 더욱 인구밀도가 높은(densely populated) 지역들에서 전개될 때, 디바이스들은 형편없이 기능해서 많은 불평들을 초래하고, 무빙 비디오(moving video) 특히 고화질(high definition) 비디오를 무선으로 전달하기 위해서 필요한 대역폭을 유지하기에는 연결성(connectivity)이 종종 불충분하다.

상태공간을 이용해서 무선 시스템 발견 및 제어를 구현하기 위해 본 명세서에서 기술된 수단은, 특히 혼잡한(congested) 지역들에 있는 것들에 대해서, 상업용 전개(commercial deployment)들뿐만 아니라 주거용 전개들에 대해서 극히 유용하다는 것을 입증할 수 있는데, 왜냐하면 본 명세서에서 기술된 수단은 복수의 이러한 액세스 포인트들에 대한 동작 특성들을 집합적으로 최적화할 수 있기 때문이다.

이하의 설명에서, 다양한 실시예들의 완전한 이해를 제공하기 위하여, 특정한 시스템들, 언어들, 구성요소들 등의 예들과 같은 다수의 특정한 세부사항들이 제시된다. 하지만, 이러한 특정한 세부사항들은 공개된 실시예들을 실시하기 위하여 반드시 채용될 필요가 있는 것이 아니라는 점이 본 기술분야의 통상의 기술자에게 명백할 것이다. 다른 예들에서, 잘 알려져 있는 내용들 또는 방법들은 본 명세서에서 공개되는 실시예들을 불필요하게 모호하게 하는 것을 피하기 위하여 상세하게 기술되지 않았다.

도면들에서 도시되거나 본 명세서에서 기술된 다양한 하드웨어 구성요소들에 추가하여, 실시예들은 후술하는 다양한 오퍼레이션들을 더 포함한다. 이러한 실시예들에 따라서 기술되는 오퍼레이션들은 하드웨어 구성요소들에 의해서 수행되거나, 머신-실행가능 인스트럭션(machine-executable instruction)들에서 구체화될 수 있으며, 이들은 인스트럭션들을 가지고 프로그래밍된 범용(general-purpose) 또는 특수용(special-purpose) 프로세서가 오퍼레이션들을 수행하는 것을 초래하는 데에 이용될 수 있다. 대안적으로, 오퍼레이션들은 컴퓨팅 플랫폼의 메모리 및 하나 이상의 프로세서들을 통하여 본 명세서에서 기술된 오퍼레이션들을 수행하는 소프트웨어 인스트럭션들을 포함하는, 하드웨어 및 소프트웨어의 조합에 의해서 수행될 수 있다.

실시예들은 또한 본 명세서의 오퍼레이션들을 수행하기 위한 시스템 또는 장치와 관련이 있다. 본 명세서에서 공개되는 시스템 또는 장치는 요구되는 목적을 위해서 특별하게 구성되거나, 컴퓨터 내에 저장된 컴퓨터 프로그램에 의해서 선택적으로 활성화되거나 재설정되는 범용 컴퓨터를 포함할 수 있다. 이러한 컴퓨터 프로그램은, 플로피 디스크들, 광학적 디스크들, 플래시(flash), NAND, SSD(solid state drive)들, CD-ROM들, 및 자기적-광학적 디스크(magnetic-optical disk)들, ROM들(read-only memory), RAM(random access memory), EPROM들, EEPROM들, 자기적 또는 광학적 카드들, 또는 비일시적 전자 인스트럭션들을 저장하기에 적합한 임의의 타입의 매체들을 포함하는 임의의 타입의 디스크와 같되 이에 한정되지는 않는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장될 수 있고, 이들 각각은 컴퓨터 시스템 버스에 연결된다. 하나의 실시예에 있어서, 내부에 저장된 인스트럭션들을 갖는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체는 장치 내의 하나 이상의 프로세서들이 본 명세서에 기술된 방법들 및 오퍼레이션들을 수행하는 것을 초래한다. 다른 실시예에 있어서, 이러한 방법들 및 오퍼레이션들을 수행하기 위한 인스트럭션들은 추후의 실행을 위해서 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체 상에 저장된다.

본 명세서에서 제시되는 알고리즘들 및 디스플레이들은 임의의 특정한 컴퓨터 또는 다른 장치와 선척적으로(inherently) 관련되어 있는 것이 아니며, 임의의 특정한 프로그래밍 언어와 관련하여 기술된 실시예들이 아니다. 본 명세서에서 기술된 실시예들의 가르침을 구현하기 위하여 다양한 프로그래밍 언어들이 이용될 수 있다는 점이 이해될 것이다.

도 1a는 실시예들이 동작할 수 있는 예시적인 아키텍쳐(100)를 도시한다.

특히, 이동국(mobile station)들 STA1(161), STA2(162), 및 STA3(163)뿐만 아니라 여러 액세스 포인트들 AP1(171), AP2(172), 및 AP3(173)이 동작하는 동작 환경(operational environment)(100)이 도시된다. 도시된 바와 같이, STA1(161)은 무선 링크(wireless link)(164A)를 통하여 AP1(171)와 통신가능하게 인터페이싱되고(communicatively interfaced); STA2(162)는 무선 링크(164B)를 통하여 AP2(172)와 통신가능하게 인터페이싱되고; STA3(163)는 무선 링크(164C)를 통하여 AP3(173)와 통신가능하게 인터페이싱된다.

하지만, 더욱 흥미롭게는, 복수의 액세스 포인트들이 존재하고, 각각은 무선 환경 내에서 동작 엔빌로프(operational envelope)(165A, 165B, 및 165C)를 수립하고, 이것은 범위 내의 모바일 디바이스들 또는 이동국들에게 무선 커버리지(wireless coverage)를 제공할 뿐만 아니라, 다른 액세스 포인트들에 대해 잠재적으로 유해한(detrimental) 간섭을 초래한다.

예를 들어, AP1(171)은 무선 링크(164A)를 통해 연결된 것으로 보이는 STA1(161)를 지원하기에 충분한 동작 엔빌로프(165A)를 통한 무선 커버리지를 낳지만, AP2(172) 및 STA2(162)에 대해 원하지 않는 간섭을 초래할 수 있다. AP2(172)는 STA1(161) 및 STA2(162) 양쪽 모두를 지원하기에 충분한 동작 엔빌로프(165B)를 통한 무선 커버리지를 제공하지만, 예시적인 도시에 따라서, AP3(173)에 대해 유해한 간섭을 초래하지 않으며, 그럼에도 불구하고 AP3(173) 및 AP1(171)로부터의 간섭을 받는다. 다른 한편으로, AP3(173)은 AP1(171)로부터 간섭을 받지 않지만, AP2(172)로부터 간섭을 받는다. AP3(173)은 AP3(173)의 동작 엔빌로프(165C) 무선 범위 내에 있는 STA3(163)과 통신가능하게 인터페이싱된다.

도 1b는 실시예들이 동작할 수 있는 예시적인 프로세스 흐름도(101)를 도시한다. 특히, 본 명세서에서 기술되는 바와 같은 상태공간을 이용해서 무선 시스템 발견 및 제어를 구현하기 위한 수단이 제공되는데, 블록 105에서, 상태들의 최초 세트(initial set)를 결정하기 위한 처리 로직(processing logic)을 가지고 시작한다. 블록 110에서, 처리 로직은 최상의 증가적 성능 향상(best incremental performance increase)을 낳는 임의의 점유된 상태(occupied state)로부터 허용가능한 전이를 식별한다. 블록 115에서, 처리 로직은 블록 110에서 식별된 허용가능한 전이를 수행하거나 유발한다. 블록 120에서, 처리 로직은, 불충분한 변화가 실현되거나 충분한 성능이 획득되는 것과 같이 중지 기준(stopping criteria)에 도달될 때까지 오퍼레이션들을 수행한다. 이후에 프로세스 흐름(101)은 종료되거나, 또는 전과 동일하거나 상이한 허용가능한 전이가 다시 수행되는 블록 115로 필요에 따라 돌아감으로써, 블록 125를 통해서 주기적으로 반복된다.

액세스 포인트(AP)들(171, 172, 173) 상에서 모든 간섭하는 트래픽을 제거하는 것은 전형적으로 실현가능하지 않지만, 액세스 포인트들의 오퍼레이션을 최적화하고 이러한 간섭의 부정적 영향을 경감시키도록 본 명세서에서 기술된 수단을 구현하는 것은 가능하다.

예를 들어, 본 명세서에서 기술된 수단은 복수의 상호작용하는 AP들(171, 172, 173) 간의 이러한 간섭을 모델링하는 것을 가능하게 하고, 다양한 액세스 포인트들에서의 무선 파라미터 세팅들에 의해 이러한 간섭이 어떻게 영향을 받는지를 모델링하는 것을 가능하게 한다. 이후, 모델은 결함(fault)들을 식별하고 성능을 향상시키는 데에 이용될 수 있다.

하나의 실시예에 있어서, 이러한 모델은, 채널(channel)들, 송신 파워(transmit power), RTS/CTS 세팅, 프레임 버스트 세팅(frame burst setting), 트래픽 상황(traffic conditions), 간섭 상황(interference conditions), 및 각각의 상태에서의 성능들과 같은 상이한 로컬 세팅(local setting)들을 가진 상태들로 이루어진다. 일단 무선 환경 내의 액세스 포인트들 및 다른 구성요소들이 상태공간으로서 모델링되고 식별되면, 상태공간은 최적점(optimal point)들에 대한 해를 구하는 것 또는 반복 최적화(iterative optimization)와 같은 알고리즘들을 이용해서 최적화될 수 있다.

이러한 최적화 프로시저들은, 직접적으로 제어가능한(controllable) 액세스 포인트들의 서브-세트(sub-set)에서 또는 액세스 포인트들 각각에서 적용될 구체적인 파라미터들 및 세팅들을 포함하는 특정한 상태공간을 가지고 이용하기 위한 최상의 설정(best configuration)들을 결정할 수 있다.

일부 실시예들에서, 다수의 이러한 액세스 포인트들은 액세스 포인트 옵티마이저의 단일한 구현의 제어 하에 존재할 수 있다. 다른 실시예들에서, 하나 이상의 액세스 포인트들이 액세스 포인트 옵티마이저에 의해서 제어되는 한편, 다른 간섭하는 액세스 포인트들이 관찰되고 모델링되되 액세스 포인트 옵티마이저에 의해 제어되지 않을 수 있다. 이러한 실시예들에서, 제어되는(controlled) 액세스 포인트에서의 설정 세팅들은 향상을 향해 지향되거나(targeted), 제어되지 않고 간섭하는(uncontrolled and interfering) 액세스 포인트로부터의 간섭을 경감시키는 것을 향해 지향될 수 있다.

도 1c는 실시예들이 동작할 수 있는 예시적인 진단들(diagnostics)(102, 103, 및 104)을 도시한다.

일단 모델링되면, 상태공간은 오설정(mis-configuration)들, 간섭, 및 상충(conflict)들을 찾기 위해 직접적으로 검사될 수 있고; 이것은 문제점들을 진단하고, 교정 액션(remediation action)들을 결정하고, 자원을 할당하기에 유용하다. 발견된 상태공간으로부터, 적어도 하나의 흐름에 대해 열악한 성능을 유발하는 이하의 메인 타입(main type) 토폴로지들(topologies)의 가능성(likelihood)을 리버스 엔지니어링하는(reverse engineer) 것이 가능하다.

진단(102)은 센싱 범위(sensing range)가 간섭 범위보다 더 짧은 무선 네트워크들에서의 표준 문제점인 히든 노드(hidden node)를 도시한다.

진단(103)은 왼쪽 흐름(left flow)과 오른쪽 흐름(right flow)에 대한 백오프(backing off)로 인하여 중간 흐름(middle flow)이 종종 굶주리게 되는(starved) 중간 문제점에서의 흐름을 도시한다.

진단(104)은 흐름 A(flow A)의 수신기(receiver)에 대한 근접성으로 인하여 그 송신기(transmitter)가 백오프하기 때문에 흐름 B(flow B)가 종종 불공정하게 불리하게 되는(unfairly penalized) 정보 비대칭 문제점을 도시한다.

이러한 문제점들은 한 번 수립된 모델 내에서 진단될 수 있고, 모델의 예측(prediction)들을 기초로 하여 물리적 액세스 포인트들에서 일어나는 것이 방지될 수 있다.

상태공간의 검사(examination)는 또한 제어되지 않는 AP들의 수, 스테이션들의 수, 전형적인 트래픽 볼륨(typical traffic volume), WiFi 간섭자(interferer)들, 비-WiFi(non-WiFi) 간섭자들의 존재 및 크기 등을 추정하는 것을 도울 수 있다.

몇몇 발견된 결함들 및 오설정들은 자연적인 교정(natural remediation)을 가질 것이고, 예를 들어, 만일 링크가 별도로 너무 많은 패킷들을 전송함으로써 대역폭을 낭비하고 있는 것으로 식별된다면, 그 링크 상에서 프레임 애그리게이션(frame aggregation)이 활성화될(enabled) 수 있다. 유사하게, 전체 성능을 직접적으로 향상시키기 위하여 몇몇 채널 재할당들이 보일 수 있다.

자원 할당은 WiFi 채널 및 대역폭 할당과 주어진 스테이션의 주어진 AP와의 연관성을 제어하는 것을 포함할 수 있다. 자원 할당은 성능, 사용자-선호(user-preference), 가입신청(subscription)들, 트래픽 클래스(traffic class)들, 공평성(fairness) 등에 의해서 영향을 받을 수 있다.

공평성은 스테이션들을 위한 효용 함수(utility function)들의 선택을 통하여 제어될 수 있다. 예를 들어, 비례 공평성(proportional fairness)은 로그 효용 함수(logarithmic utility function)들을 이용함으로써 획득될 수 있다. 게다가, 각각의 효용 함수 앞에서 가중치들이 설치될(installed) 수 있다. 이 가중치들은, 빌링 차이(billing difference)들(예컨대, 몇몇 사용자들은 더 큰 가중된 선호를 위해서 더 많이 지불함), 또는 빌딩내(in-building) 사용자들, 지나가는(passing by) 사용자들, 다양한 품질 보장(quality assurance) 정도의 사용자들 등을 포함하는 복수의 QoS 클래스들로부터 유도될 수 있다. 이 가중치들은 또한 병렬 PCT 세션(parallel TCP session)들의 수와 같이, 주어진 애플리케이션 흐름에 대한 트래픽 레벨들을 반영할 수 있다.

도 2는 실시예들이 동작할 수 있는 예시적인 아키텍쳐(200)를 도시한다.

특히, 액세스 포인트 옵티마이저(201)가 존재한다. 액세스 포인트 옵티마이저(201)는 무선 액세스 포인트들에 대해서 원격(remote)으로 존재하거나 로컬(local)로 존재할 수 있을 것이다. 몇몇 실시예들에서 옵티마이저는 무선 액세스 포인트에 통합될 수 있을 것이고, 다른 실시예들에서 옵티마이저는 무선 액세스 포인트들로부터 원격일 수 있을 것이다. 복수의 무선 노드들(292A, 292B, 및 292C)과 연결되어 있는 무선 액세스 포인트(293A)를 가진 예에서 두 개의 액세스 포인트들이 도시된다. 무선 액세스 포인트(293A)는 WAN 백홀(298)과 추가적으로 연결되고, WAN 백홀(298)은 인터넷에 대한 액세스를 제공하거나 무선 액세스 포인트(293A)에 대한 인터넷 액세스를 수립하는 서비스 제공자에 대한 통신 인터페이스를 제공한다. 인터넷에 연결됨으로써, 무선 액세스 포인트(293A)는 도시된 액세스 포인트 옵티마이저(201)를 통해서 제공되는 것들과 같은 원격 서버-기반(remote server-based) 또는 클라우드-기반(cloud-based) 서비스들에 액세스할 수 있다.

액세스 포인트 옵티마이저(201)는 엘리먼트(element)(202)에서 도시된 바와 같은 무선 액세스 포인트에 대한 통신 인터페이스를 수립함으로써 무선 액세스 포인트(293A)와 통신한다. 예를 들어, 액세스 포인트 옵티마이저(201)는 WAN 백홀(298)을 통해서 인터넷을 경유하여 무선 액세스 포인트(293A)와 통신할 수 있다.

무선 노드들(292D, 292E, 및 292F)을 지원하는 무선 액세스 포인트(293B)가 또한 도시되어 있다. 무선 노드들(292D, 292E, 292F) 중의 임의의 것 또는 전부는 무선 액세스 포인트(293A)에 의한 통신을 간섭할 수 있다. 유사하게, 무선 액세스 포인트(293B)가 무선 액세스 포인트(293A)에 의한 통신을 간섭할 수 있다.

하나의 실시예에 있어서, 액세스 포인트 옵티마이저(201)는 엘리먼트(202)로 도시된 바와 같이 무선 액세스 포인트들(293A 및 293B) 각각에 대한 통신 인터페이스를 수립할 수 있고, 무선 액세스 포인트들(293A 및 293B) 둘 다를 제어할 수 있다. 다른 실시예들에서, 무선 액세스 포인트들(293A 및 293B) 둘 다가 아니라 이 중의 하나가 액세스 포인트 옵티마이저(201)에 의해 액세스가능하고(accessible), 제어가능하다(controllable).

액세스 포인트 옵티마이저(201)는 몇몇 네트워크 장비 구성요소들에 들어 있는 단순한 자동-설정 기능들과는 달리, 대규모 데이터베이스(299) 상에서 계산 집약적인(computationally intensive) 오퍼레이션들을 수행할 수 있는 원격 서버(remote server) 또는 클라우드-기반 플랫폼(cloud-based platform)으로서 동작할 수 있다. 예를 들어, 액세스 포인트 옵티마이저(201)는 하나 이상의 무선 액세스 포인트들(293A, 293B)로부터 수신된 수집된 데이터(collected data)(222)를 기초로 하여, 무선 액세스 포인트(293A) 및 그 상태들, 링크들, 간섭원(interfering source)들, 및 데이터베이스(299)에서의 다른 특성들을 모델링하는 것을 수행할 수 있다. 이후, 데이터베이스(299)에서의 모델은 결함들 및 오설정들을 발견하기 위하여 액세스 포인트 옵티마이저(201)에 의해 활용될 수 있다.

수집된 데이터(222) 및 그 결과로 얻어지는 모델은 긴 시간 기간에 걸쳐서 연장될 수 있고, 시간에 따라 변하는(time-varying) 결함들 및 간섭의 효과들을 통합하고, 모델링하고, 기록할 수 있다. 이후, 그 결과로 얻어지는 정보는 모델에서의 무선 액세스 포인트들(293A-B)의 성능을 향상시키기 위하여 제어 파라미터 세팅들을 조작하기 위한 입력으로서 이용될 수 있고, 충분한 향상이 식별되는 경우에, 제어 파라미터 세팅들은 이후 예컨대 무선 액세스 포인트들(293A-B) 중의 하나 이상을 재구성함으로써 액세스 포인트 옵티마이저(201)에 의해 물리적 세계의 네트워크 구성요소들에 적용될 것이다.

도 3은 실시예들이 동작할 수 있는 예시적인 아키텍쳐(300)를 도시한다. OSS/NMS(예컨대, 오퍼레이션 지원 시스템(Operations Support System) 또는 네트워크 관리 시스템(Network Management System))는 액세스 포인트 옵티마이저(201)에 통신가능하게 인터페이싱되는 엘리먼트(350)로 도시된다.

액세스 포인트 옵티마이저(201)는, 토폴로지 추정(topology estimation)(311) 구성요소 및 추가적인 분석을 위한 서브-분석(sub-analysis(312) 구성요소를 갖는 분석 모듈(310)을 포함한다. 도시된 실시예에 따른 액세스 포인트 옵티마이저(201)에는 파라미터 및 임계값 제어 모듈(parameter and threshold control module)(315), 진단 모듈(diagnostics module)(320), 롱 텀 데이터 DB(long term data database)(325), 및 데이터 수집 모듈(data collection module)(330)이 더 포함되어 있다.

액세스 포인트 옵티마이저(201)는, 액세스 포인트 옵티마이저(201)와 통신가능하게 인터페이싱할 수 있는 에이전트 또는 API(Application Programming Interface)를 가진 스테이션(station with an agent or API)(375), 및 제어되는 AP(controlled AP)(360), 제어되지 않는 AP(un-controlled AP)(370), 제어되는 AP(365)를 포함하는 여러 원격 네트워크 구성요소들을 위한 최적화 서비스들을 제공한다.

액세스 포인트 옵티마이저(201)는 엘리먼트(334)에 의해 도시된 바와 같이 측정치들 또는 데이터를 수집하고, 엘리먼트(333)에 의해 도시된 바와 같이 파라미터들, 세팅들 등과 같은 제어(control)들을 도입한다(institute). 오른쪽 편에서, 엘리먼트(385)는 액세스 포인트 옵티마이저(201)가 롱 타임스케일 최적화(long-timescale optimization)를 제공하는 것을 나타내는 반면에, 엘리먼트(380)는 다양한 네트워크 구성요소들(360-375)이 분산 실시간 최적화(distributed real-time optimization)들을 도입하는 것을 나타낸다. 롱 타임스케일 최적화는 액세스 포인트들로부터 원격이거나 액세스 포인트들에 대해 로컬인 서버에 의해서 수행될 수 있을 것이고, 몇몇 실시예들에서는 액세스 포인트들 내에서 수행될 수 있을 것이다.

액세스 포인트 옵티마이저(201)는 기술된 실시예들에 따라서 세 가지 타임스케일(timescale)들에 대해서 파라미터 세팅들 및 상태공간 점유(occupancy)를 다르게 할 수 있다. 예를 들어, 가장 긴 타임스케일은, 많은 다양한 위치들 및 시간들로부터의 데이터를 포함하는 데이터베이스(325)의 활용을 통하여 관리된다.

서버-기반 원격 데이터 수집 및 제어는 도시된 바와 같이 반복적으로 데이터(334)를 측정하는 것 및 제어들(333)을 도입하는 것에 상응하는 롱 타임스케일 상에서 외부 루브(outer loop)를 구현한다.

분산 실시간 최적화(380)는, 제어 임계값들을 액세스 포인트들(AP들)(360 및 365)에 푸쉬(push)할 수 있는 액세스 포인트 옵티마이저(201)와 함께 가장 짧은 타임스케일 상에서 로컬 제어(local control)를 구현한다. 이후, 이 액세스 포인트들은 로컬 전송 세팅(local transmission setting)들을 실시간 성능 메트릭들로서 조정되거나(adapt), 설정 파라미터들이 액세스 포인트 옵티마이저(201)에 의해 제공된 임계값들을 말소시킨다(cross).

모든 세 개의 타임스케일들이 피드백 루프에서 작동하고, 연속적인 측정들은 연속적인 제어 반응(control reaction)들을 초래한다.

개별 디바이스들에 의한 최적화와 비교하면, 액세스 포인트 옵티마이저(201)는, 디바이스들이 근처에 있는지 여부와 관계없이, 롱 타임스케일에 대하여 많은 디바이스들로부터 수집된 입력 데이터를 이용할 수 있다. 예를 들어, 디바이스들 중의 일부는 액세스 포인트들이 서로 간섭하거나 상호작용하는 동일한 지리적 이웃으로부터 유래될 수 있지만, 완전히 상호작용하지 않는 디바이스들로부터 다른 데이터가 수집될 수 있다. 액세스 포인트 옵티마이저(201)는 전체 이웃 또는 지리적 영역 내에서 그 제어 하에 모든 소속된 디바이스들에 대하여 전역 최적화(global optimization)를 추가로 실행할 수 있다. 비유하자면, 무선 디바이스들은 "눈들(eyes)" 및 "팔들(arms)"이고, 액세스 포인트 옵티마이저(201)는 수신된 감각(sensory) 데이터를 기초로 하여 해석하고 결정하는 "뇌(brain)"이다.

복수의 AP들 및/또는 스테이션들로부터의 데이터를 입력하는 것은, 노이즈 또는 간섭 소스(source)가 이웃 또는 공유되는 지리적 영역에 있는 AP들 및/또는 스테이션들 중의 다수에게 영향을 주고 있는지 여부를 결정하기 위한 고유한 능력을 액세스 포인트 옵티마이저(201)에게 제공한다. 간섭과 같은 상이한 통신 링크들 간의 상호작용들은 식별되어 모델 안으로 통합될 수 있으며, 모델은 이후에 이 상호작용들에 의해 초래된 결함들을 식별하는 데에 이용될 수 있다.

다양한 액세스 포인트들, 스테이션들, 링크들, 상호작용들, 간섭들, 설정들 등은, 설정 또는 환경 변화들에 상응하는 허용가능한 상태 전이들과 함께, 상태공간으로서 액세스 포인트 옵티마이저(201)에 의해 내부적으로 모델링된다. 상태공간은 무선 설정 파라미터들에 변화를 줌으로써 지역적으로(locally) 교란될 수 있다. 이것은, 모든 노드들 및 링크들의 전체 성능이 최적화되는 전역-최적해(globally-optimal solution)들을 향해 상태공간을 적응시키기 위하여 알고리즘 방식(algorithmic manner)으로 네트워크의 모든 엘리먼트들을 통해서 복수 회 반복된다. 최적화는 비트 레이트(bit rate)들, 처리량(throughput), 지연(delay)들, 커버리지(coverage) 등의 최대, 최소, 또는 평균과 같은 통계를 향해 지향될 수 있다. 최적화는 또한 상이한 가입신청 레벨들 또는 공평성 기준을 처리할 수 있다.

일부 실시예들에 따라서, 모델을 향상시키고 예측 능력을 더욱 증가시키는 데에 이용하기 위하여, 대역폭 관리 시스템들 또는 다른 관련 OSS(Operations Support Systems) 또는 NMS(Network Management Systems)로부터의 이웃 정보(neighborhood information)가 액세스 포인트 옵티마이저(201) 안으로 더 입력될 수 있다.

일부 실시예들에서, 트래픽 패턴(traffic pattern)들이 각각의 액세스 포인트에서 식별될 뿐만 아니라, 액세스 포인트들 간의 간섭이 식별된다. 액세스 포인트 옵티마이저(201)의 저장 및 연산 능력은 시간 및 주파수 양쪽 모두에서의 간섭을 피하기 위하여 최적 채널(optimal channel) 및 액세스 포인트 연관성들을 결정하는 데에 추후에 활용될 수 있다.

최종 사용자의 디바이스의 능력들 및 이러한 디바이스에서의 애플리케이션들은 프로빙(probing) 및 측정 기능들을 통하여 더 활용될 수 있다. 예를 들어, 도시된 스테이션(375)과 같은 최종 사용자의 디바이스에서 실행되는 API들, 기능, 또는 애플리케이션들을 이용함으로써 활용될 수 있다. 스테이션들로서 동작하는 몇몇 최종 사용자 디바이스들은 액세스 포인트 옵티마이저(201)에 의한 사용을 위한 데이터베이스(325)에 추가적인 정보를 제공할 수 있다. 이러한 기능은 스마트폰들에서 실행되는 모바일 애플리케이션들, 랩탑들에 설치된 소프트웨어, 펌웨어 디바이스들에 설치된 에이전트(agent)들, 브라우저 등에 의해서 활성화될(enabled) 수 있다. 이러한 데이터는 액세스 포인트들로부터의 데이터 간의 갭(gap)들을 채울 뿐만 아니라, 이러한 데이터는 스트리밍 비디오와 같은 특정 애플리케이션에 관련된 광범위한 상위-계층(higher-layer) 또는 데이터를 포함할 수 있다.

상태 전이 그래프에 의해 허용되는 상태 전이 변화들은 액세스 포인트들에 보내지는 설정 변화들을 통하여 액세스 포인트 옵티마이저(201)에 의해 유발될 수 있다. 이러한 전이 변화들은 설정이 상태 정의(state definition)의 일부이면 직접적으로 수행될 수 있고, 또는 간섭을 제거하는 채널 변경과 같이 상태 변수를 변화시키는 설정 변화에 의해 간접적으로 유발될 수 있다.

상태공간 최적화는, 예를 들어, 상태-전이 매트릭스의 안정점(stable point)들 또는 평형상태(equilibria)를 결정한 후 안정점들 중의 어느 것이 최적의 또는 원하는 평형상태를 나타내는지를 결정함으로써, 정적 최적화(static optimization)를 가지고 수행될 수 있다. 이것은 상대적으로 작은 잘 알려져 있는(well-known) 네트워크를 가지고 달성될 수 있지만, 때때로 반복 최적화가 실현하기에 더 쉽다.

상태공간은 또한 반복 최적화를 통하여 현장에서(in-situ) 최적화될 수 있다. 이러한 기술은 대규모 네트워크를 최적화할 때에 유용함을 증명할 수 있고, 설명된 기술들을 이용해서 바로 구현가능하다. 예를 들어, 상태공간 그래프는, 예컨대, 최급강하(steepest descent)를 향하는 상태 전이들 또는 넥스트 그리디스트 액션(next greediest action)인 상태 전이들을 수행함으로써 전형적인 동적 시스템 기술(classic dynamical systems technique)들을 이용해서 반복적으로 최적화될 수 있다. 이것은 전체 최적성(optimality)의 점에 점진적으로 향하는 경향이 있는 복수의 상태 전이들을 가지고 반복된다.

액세스 포인트 옵티마이저에 의한 평가를 거치는 무선 시스템은 복수의 상태들을 가지고 모델링되고, 여기서 각각의 상태는 특정한 무선 노드들 또는 링크들에 대한 특정한 파라미터들(또는 상태-변수들)의 값들의 소정의 범위에 의해 정의된다. 상태는 소정의 성능 레벨들, 설정 세팅들, 트래픽 레벨들, 하루 중의 시간(time-of-day) 등에 의해 더 정의될 수 있을 것이다.

도 4a는 실시예들이 동작할 수 있는 예시적인 모델(401)을 도시한다. 특히, 도시된 두 개의 액세스 포인트들이 존재한다. 액세스 포인트(421)는 "좋은(good)" 성능을 가지는 반면에, 액세스 포인트(422)는 "나쁜(bad)" 성능을 가진다. 액세스 포인트들 각각의 안에서 다양한 파라미터들이 모델링된다. 액세스 포인트(421)에서: STA1 트래픽은 "없음(off)"이고, STA2 트래픽은 "높음(High)"이고, STA3 트래픽은 "높음(High)"이다. 액세스 포인트에서(422): STA1 트래픽은 "없음(off)"이고, STA2 트래픽은 "높음(High)"이다.

모델(401)은, 액세스 포인트들(421 및 422) 간의 상호작용의 결핍으로 인하여 이 단계에서 느슨한(loose) 정의를 가지고 상이한 잠재적인 상태(potential state)들, 트래픽 레벨들, 파라미터들 등을 정의하는데, 이에 의해서 더욱 정교한 메트릭들을 수립하기 위함이다. 이 기본 모델(401)은 두 개의 액세스 포인트들 간의 아무런 식별된 상호작용들이 존재하지 않기 때문에 연관된 상태 전이 및 인접 매트릭스들에 대해서 제로 엔트리들(zero entries)을 낳지만, 모델(401)은 각각의 액세스 포인트(421 및 422)의 기본 특성을 수립한다.

모델(401)은, WiFi 액세스 포인트들 또는 액세스 포인트들(421 및 422)과 같은 각각의 통신 노드에 대한 상태가 정의되는 상태공간을 기록한다. 각각의 상태는, 모든 스테이션들 및 각각의 발견된 스테이션의 트래픽 레벨에 흔히 적용되는 AP의 프로파일 세팅(채널, RTS/CTS 세팅, 송신 파워, 프레임 버스트 세팅 등)을 포함한다. RTS/CTS는 "Request to Send / Clear to Send"를 나타낸다. 트래픽 레벨은, 예를 들어, 없음(off), 낮음(low), 중간(medium), 또는 높음(high)일 수 있다. 이 경우에 있어서, 성능은 상태의 일부가 아니다. 오히려, 상태들의 세트 및 상태들에 대한 성능 측정들(performance measures)의 상응하는 세트가 존재한다. 성능 측정들의 세트는 전체 목적 함수(objective function) 또는 전체 비용 함수(cost function)를 공식화하는(formulate) 데에 이용될 수 있다.

상태공간은, 링크당 트래픽 볼륨(per-link traffic volume), 링크당 성능, 상충들, 간섭, 및 다른 결함들과 같은 통신 노드들과 통신 링크들 간의 상호작용들을 더 포함할 수 있다. 상태공간은 허용가능한 상태 전이들, 상태들 간의 간섭, 상태들 간의 상충들, 결함들, 연관성들 등을 보이는 그래프 또는 그래프들에 의해서 모델링된다. 상이한 상태들은, 상이한 성능 레벨들을 가지고 다른 상태들과 상이한 상충들을 가질 수 있다.

도 4b는 예시적인 상태 전이 그래프(402)를 도시하고, 더욱 구체적으로는 허용가능한 상태 전이들을 하나의 상태 전이 매트릭스가 정의하는 채널 전이를 가지는 단일한 액세스 포인트를 도시한다. 상태 전이 그래프(402)는 상태공간을 도시하고, 여기서 상태는 통신 노드의 설정으로서 정의되고, 각각의 통신 노드는 복수의 상태들을 가질 수 있다. 각각의 상태는 통신 노드에 대한 상이한 설정에 의해서 정의될 수 있다.

알 수 있는 바와 같이, 도시된 세 개의 상태들이 존재하는데, 435A에서 상태-1(state-1)이 존재하고, 435B에서 상태-2(state-2)가 존재하고, 435C에서 상태-3(state-3)이 존재한다. 모든 상태들은, AP(423)인 동일한 액세스 포인트에 대응하고, 모든 상태 변수들은 "채널(channel)"을 제외하고는 각각의 상태에서 동일한데, 채널은 상태-1에 대해 값이 1이고, 상태-2에 대해 값이 6이고, 상태-3에 대해 값이 11이다. 화살표들은 액세스 포인트(AP)(423)가 임의의 순서로 그리고 상태들 중의 임의의 것들 간의 전이에 대해서 허용된다는 것을 도시한다. 예를 들어, 상태 전이들은 상태들 1 및 2를 오가는 것에 대해서 허용되고, 상태들 2 및 3을 오가는 것에 대해서 허용되고, 상태들 1 및 3을 오가는 것에 대해서 허용된다. 이것은 완전히 연결되고, 대응하는 상태 전이 매트릭스는 모든 항들이 상태 전이들을 허용하는 3X3 매트릭스이다.

도 4b는 이러한 상태 전이들을 매우 단순하게 도시한다. 결함들, 연관성들, 성능 등은 다음의 이후의 더욱 복잡한 모델 예들에서 도시된다.

이하의 상태 변수들 타입들이 일반적으로 이용가능하다. 첫째:(1) 채널 선택과 같이, 설계/제어 변수들 및 자유도(degrees of freedom). 둘째:(2) 오퍼레이터(operator)의 제어 밖의 요인들에 의해 결정되되 사용자에 의해서 잠재적으로 영향을 받을 수 있는 외인성 변수들(exogenous variables). 예들은 위치(location) 및 이동성(mobility)을 포함한다. 셋째:(3) 이웃 등에게 생성되는 간섭 부하를 직접 결정하는 사용자 트래픽 레벨들. 넷째:(4) 처리량과 같은 성능 메트릭들 및 상태의 일부로서 고려될 수 있는 에러율(error rate)들. 세 개의 변수들 각각은 명시적으로 상태-변수인 것 대신에 상태들의 의존적인 결과로서 고려될 수 있다.

근원적인(underlying) 상태공간을 발견하는 것은 단지 상호작용들의 분류되지 않은 세트를 발견하는 것보다 더 유용한 것으로 여겨질 수 있다. 여기에서의 발견은 롱-텀 반복 프로세스(long-term iterative process)이고, 여기서 상태공간 추정의 에러는 연속적인 측정들을 가지고 감소한다. 상태공간 표현은 액세스 포인트 옵티마이저로 하여금 시스템에서의 간섭 또는 다른 상충들을 직접적으로 식별하는 것 및 이러한 문제점들을 경감시키기 위하여 상태공간 점유를 전이하는 방법을 식별하는 것을 가능하게 한다.

예를 들어, 하나의 액세스 포인트 상에서 채널을 변경함으로써 하나의 상태 변수를 변경하는 것은 복수의 상태 전이들을 초래할 수 있다. 예를 들어, 다른 액세스 포인트는 간섭에서의 변화로 인하여 그 자신의 상태를 변화시킬 수 있다. 허용가능한 전이들을 나타내는 상태공간 표현은 시스템 최적화를 위하여 지향될 수 있는 전이들에 영향을 주도록 무선 설정들의 세트를 변경하기 위한 수단을 제공한다. 설계/제어 상태 변수들 간의 전이들은 제어 알고리즘들을 나타내고, 외인성 상태 변수들 간의 전이들은 환경 변화들을 캡쳐(capture)하고, 사용자 트래픽 레벨 상태 변수들 간의 전이들은 사용자 활동(user activity) 변화들을 나타내고, 성능 메트릭 상태 변수들 간의 전이들은 성능 변동(fluctuation)들을 나타낸다.

무선 시스템 및 이것의 환경을 모델링하는 것은 일반적으로 물리적 통신 디바이스들 또는 디바이스들 간의 통신 링크들로서 상태들을 모델링하는 액세스 포인트 옵티마이저를 포함하는데, 여기서, 연관된 설정, 간섭, 및 성능은 상태의 일부로서 추가적으로 포함될 수 있다. 상태들 간의 커넥션들 또는 상태공간에서의 링크들은 일반적으로 상태들 간의 허용가능한 전이들, 상이한 상태들 간의 간섭, 상태들 간의 상충들, 상태들 간의 연관성들 등을 보인다. 상태-전이 매트릭스 또는 인접 매트릭스는 상태들 간의 그래프 링크들을 식별시키는 정보를 포함하고 있다.

이하의 방법들 중의 하나 이상은 무선 네트워크를 상태공간으로서 기술하는 데에 이용될 수 있다. 통신 노드은 WiFi 액세스 포인트(AP)일 수 있다. 상태는 통신 노드, 통신 링크(들), 통신 노드의 파라미터 세팅들, 노드 또는 소속된 스테이션들의 트래픽 레벨들, 각각의 발견된 스테이션들의 트래픽 레벨, 성능 레벨들 등에 의해서 정의될 수 있다. 하지만, 이 변수들 중의 임의의 하나와 상태 사이에 일대일 대응관계(one-to-one correspondence)가 존재하지 않을 수 있고, 상태 점유는 다른 액세스 포인트들의 상태에 의해서 영향을 받을 수 있다.

프로파일은: {무선 채널, 주파수 대역, RTS/CTS 세팅, 프레임 버스트 세팅, 송신 파워}와 같은, 파라미터들의 특정한 설정 또는 세트이다. 프로파일들은 상이한 환경들에서 적용될 수 있는 전체 설정들의 세트를 선택하기 위하여 편리한 방법이다. 상태들도 프로파일들에 의해 정의될 수 있다.

노드들, 링크들, 및 상태 전이 매트릭스 및 인접 매트릭스와 같이, 그래프 이론으로부터 잘 알려져 있는 용어들이 이하의 예시적인 모델들에서 이용된다. 이들은 그래프 이론에 관한 임의의 좋은 교재에 의해서 설명될 수 있다. 상태공간은 유향 그래프(directed graph)로 표현되는데, "통신 노드(communication node)"는 "상태공간 내의 노드(node in the state space)"일 수도 있고 아닐 수도 있으며, "통신 링크(communication link)"는 "상태공간 내의 링크(link in the state space)"일 수도 있고 아닐 수도 있다.

도 4c는 복수의 상호작용하는 액세스 포인트들을 포함하도록 묘사된 상태들(depicted state)을 확장하는 예시적인 모델(403)을 도시한다. 특히, 액세스 포인트들(423 및 424)이 도시된다. 상태 전이들의 임팩트(impact)가 추가적으로 도시된다. 여기에서 보이는 바와 같이, 상태들 간의 두 개의 타입의 커넥션들이 도시된다. 수평 실선 화살표들은 각각의 액세스 포인트들(423 및 424)에 대한 상태 전이들을 나타낸다. 그래프를 수직으로 횡단하는(traversing) 파선 화살표들은 액세스 포인트들 간의 간섭을 묘사한다. 왼쪽에서, 양쪽 액세스 포인트들(423 및 424)은 "높은(high)" 트래픽 레벨들을 가지고, 각각은 서로에 대한 간섭을 보여서, 양방향 간섭을 낳는다. 가운데에서, 액세스 포인트(423)는 "높은(high)" 트래픽 레벨을 가지고, "낮은(low)" 트래픽 레벨을 갖는 액세스 포인트(424) 상으로 단방향 간섭을 보인다. 이러한 예시적인 모델에 따라서, 오른쪽에서 제시된 바와 같은 "낮은(low)" 트래픽 레벨을 갖는 액세스 포인트(423)에 의해서 표시된 바와 같이, 낮은 트래픽 레벨을 갖는 액세스 포인트로부터 아무런 중요한 간섭이 존재하지 않는 것으로 보인다.

간섭의 존재를 단순히 나타내는 것보다는, 간섭 레벨들에는 간섭의 레벨 또는 범위를 나타내는 변수가 할당될 수 있을 것이다. 이러한 포뮬레이션에서, 간섭을 결정하는 것은 간접적이고; 링크들 간의 상호작용들에 대한 어느 정도의 외부 지식(external knowledge)을 요한다. 이제, 두 개의 매트릭스들이 존재하는데: 이들은 상태-전이 매트릭스(state-transition matrix) 및 간섭에 대한 인접 매트릭스(adjacency matrix for interference)이다.

도 4d는 다른 액세스 포인트들의 캐리어 감지 범위(carrier sense range)를 결정하는 명시적 상태 변수를 추가하는 예시적인 모델(404)을 도시한다. 도시된 바와 같이, 상태들 간의 두 개의 타입의 커넥션들이 도시된다. 수평 실선 화살표들은 각각의 액세스 포인트들(AP들)(425 및426)에 대한 상태 전이들을 나타낸다. 그래프를 수직으로 횡단하는 파선 화살표들은 결함 상태(fault condition)들을 나타낸다. 이제 결함 상태들을 결정하기 위해 상태공간이 보일 수 있다. 하지만, 결함들을 초래하는 링크들 또는 스테이션들은 직접적으로 식별되지 않는다.

도 4e는 상태 전이 매트릭스 및 결함(fault)들 및 연관성(association)들에 대한 인접 매트릭스들을 포함하는 인접 매트릭스들을 묘사하는 예시적인 모델(405)을 도시한다. 여기에서, 상태들은 복수의 상호작용하는 액세스 포인트들(430A 및 430B)뿐만 아니라 이들의 연관된 스테이션들(430C 및 430D)을 포함하도록 확장된다. 액세스 포인트(430A)의 두 개의 상태들 간의 수평 실선 화살표는 액세스 포인트(430A)에 대한 상태 전이를 나타낸다. 그래프를 횡단하는 수직 파선 화살표는 무선 스테이션들 간의 연관성들을 나타낸다. 구체적으로, 액세스 포인트(AP)(430A)는 그래프에 따라서 스테이션(430C)과 연관성이 있고, 액세스 포인트(430B)는 그래프에 따라서 스테이션(430D)과 연관성이 있다. 스테이션(430C 및 430D) 간의 파선 또는 점선 수평선은 간섭 등과 같은 결함 상태를 나타낸다.

도 4f는 통신 링크가 될 상태를 정의하는 예시적인 모델(406)을 도시한다. 여기서, 수평 방향의 검은색 실선 커넥션들 및 수직 방향의 검은색 파선들은 상태들 간의 상이한 간섭 레벨들을 나타낸다. 예를 들어, 수직 파선들은 MAC(Media Access Control) 헤더들을 수신하고 디코딩하는(decode) 능력을 나타내는 반면에, 수평 방향의 검은색 실선들은 충돌들을 초래하는 디코딩불가능한(undecodable) 간섭을 나타낸다. 이것은 상태공간과 결함들 또는 상충들 간의 직접적인 관계를 보인다. WiFi와 같은 다수의 통신 시스템들은 양방향 시스템들이고, 그래서 간섭을 나타내는 커넥션들은 각각의 통신 링크의 어느 하나의 말단에서의 최악의 경우(worst-case)를 포함할 필요만이 있을 수 있다. 이 포뮬레이션은 상태 전이들이 없어서(lack), 그래서 간섭을 제거하기 위하여 상태들이 어떻게 변경될 수 있을지를 보이지 않는다.

여기서 제시된 바와 같은 상태공간의 "Link.State" 포뮬레이션은 각각의 통신 링크가 복수의 상태들을 정의하는 것을 가능하게 하고, 여기서 각각의 상태는 상태 전이들에 영향을 주도록 변경될 수 있는 설정 파라미터들을 포함한다. 그래서, 두 개의 매트릭스들: 상태 전이 매트릭스 및 디코딩성(decodability)/상충들(conflicts)에 대한 인접 매트릭스가 정의된다. 이 포뮬레이션은 상충들 및 설정들 간의 관계들을 직접 식별하고, 상태 전이들을 트래버싱(traversing)함으로써 상태공간이 최적화되는 것을 가능하게 한다.

도 4g는 통신 링크가 될 상태를 정의하기 위하여 Link.State 포뮬레이션을 이용하는 예시적인 모델(407)을 도시하고, 허용가능한 전이를 추가적으로 도시한다. 여기에서, 그래프는 오른쪽에서 그래프에 따라서 채널 "1"에서 채널 "6"으로 전이하는 링크 "CD"에 대한 상태 전이가 도시된다는 점을 제외하고는 도 4f와 대체로 동일하고, 전이 후에 다른 링크들을 더 이상 간섭하지 않는 것으로 도시된다.

도 4h는 도 4g에서 제시된 것과 동일한 Link.State 포뮬레이션의 더욱 복잡한 예를 제공하는 예시적인 모델(408)을 도시한다. 이 모델(408)은 PLCP 헤더(header) 내의 RTS/CTS가 중간의 두 개의 상태들에서 디코딩가능한(decodable) 것으로 상정하고, 그래서 충돌(collision)들이 피해진다. 상태들 간의 상충(conflict)들 각각 또는 이들의 부존재는 적절하게 레이블링되고(labeled), MAC 헤더가 디코딩가능한 경우인 완전히 디코딩 가능(fully decodable); PLCP(Physical Layer Convergence Procedure) 헤더가 디코딩 가능한 경우인 부분적으로 디코딩가능(partially decodable); 및 충돌가능한 상충을 초래하는 완전히 디코딩불가능(fully undecodable);을 포함한다. 상태들 간의 허용가능한 전이들 또한 레이블링된다.

긴 프리앰블(preamble)이 표시된 경우에 프리앰블은 1 Mbps로 보내지고 쉽게 디코딩가능해서, PLCP 헤더 내의 길이 필드(length field)가 디코딩가능하다면 RTS/CTS가 적절하게 작동할 수 있다.

롱-텀 데이터(long-term data)는 근원적인(underlying) 상태공간 모델을 발견하는 데에 이용될 수 있다. 예를 들어, 주어진 무선 시스템에 대한 근원적인 상태공간의 발견은 알려져 있는 데이터(known data), 공간적으로 코릴레이션되어 있는 데이터(spatially correlated data), 및 시간적으로 학습된 데이터(temporally learned data)의 조합을 이용한다. 발견은 알려져 있는 무선 노드들 또는 링크들의 기본적 식별에 의해서 일반적으로 시작되고, 이후 추가로 발견된 무선 노드들, 통신 링크들, 또는 상태들뿐만 아니라 설정, 성능, 간섭, 상충들 등에 관한 상태 데이터를 채움으로써 진행된다.

상태공간은, 시간의 흐름에 따른 상태 변화들, 제어 변화(control change)들에 기인한 상태 변화들 등을 관찰하는 대규모 데이터베이스를 이용해서 학습 프로세스(learning process)를 가지고 긴 시간 기간에 걸쳐서 발견될 수 있다. 발견은 의도적으로 몇몇 상태(들)를 변화시킴으로써 능동 학습 전략들(active learning strategies)을 이용할 수 있고, 또는 발견은 외부 영향들로 인한 상태 변화들을 수동으로 관찰할 수 있다. 상태들은 또한 합쳐지거나(merge), 계층적으로(hierarchically) 나누어질(split) 수 있다.

결함들 및 트래픽 병목(traffic bottleneck)들을 포함하는, 상태들의 역사적인 진화가 존재한다. 상태 전이들은 액세스 포인트 옵티마이저에 의해 유발된 제어 액션들로 인하여 초래될 수 있다. 통신 노드들에 대한 다른 변화들은, 외부 노이즈로 인하여 또는 제어되지 않는 통신 노드들에 대한 간섭으로 인하여 액세스 포인트 옵티마이저의 제어를 벗어나서 일어날 수 있다.

근원적인 상태공간의 리버스 엔지니어링(reverse engineering) 또는 발견은 수동(passive), 능동(active), 및 이력(historical) 데이터뿐만 아니라 이들 데이터 간의 코릴레이션(correlation)들의 조합을 통해서 달성될 수 있다. 위치, 물리계층(physical-layer), MAC계층(MAC-layer), 애플리케이션들 등으로부터의 시그너쳐(signature)들을 포함하여, 복수의 데이터 시그너쳐(signature)들이 이용될 수 있다. GPS 결정 위치(GPS-determined location)들, 삼각측량(triangulation), DSL 이웃 정보 등을 이용하여 상태공간을 추정하는 것을 돕기 위하여, 물리적 토폴로지 정보(physical topology information)도 임포팅될(imported) 수 있다.

롱-텀 데이터 자취(long-term data trace)들이 저장되고 분석되는데, 이들은 이후에 시간에 따라 변하는(time-varying) 효과들의 거동을 추가로 결정하고 특정한 하루 중의 시간(time-of-day)에 일어나는 결함들과 같은 장래의 이벤트들의 타이밍을 예측하는 데에 이용된다. 게다가, 롱-텀 데이터 자취들은, 스마트폰들의 최대 속도 제한(max rate limit) 또는 슬립-모드 제약(sleep-mode constraint)과 같은 스테이션 제한(station limitation)들뿐만 아니라 스테이션들의 구현 제한(implementation limitation)들에 의존하는 거동들을 분석하는 것을 가능하게 하는데, 여기서 제한들은 이러한 스테이션들의 제품타입, 모델, 및 버전에 의존한다. 롱-텀 데이터 자취들은 사용자 활동 패턴(user activity pattern)들에 의존하는 거동들을 분석하는 것을 더 가능하게 한다.

도 4i는 데이터 수집, 발견, 및 모델 생성을 위한 예시적인 프로세스 흐름도(409)를 도시한다. 예를 들어, 프로세스 흐름(409)은 블록 481에서 시작하는 7개의 예시적인 단계들을 도시하는데, 블록 481에서는 액세스 포인트 옵티마이저에 소속되어 있고(attached) 그 제어 하에 있는 액세스 포인트들 또는 다른 통신 노드들로부터 정보가 입력된다. 블록 482에서, 제어되지 않는(uncontrolled) 액세스 포인트들 또는 다른 제어되지 않는 통신 노드들에 관한 필수 정보(essential information)가 인터폴레이션을 통해서 추정된다. 블록 483에서, 분석되고 있는 무선 네트워크의 모델의 기초(basis)가 될 상태들을 정의하기 위하여, 수집된 데이터가 액세스 포인트 옵티마이저에 의해 분석된다. 블록 484에서, 간섭, 연관성, 통신 능력, 상충들, 결함들 등과 같은 상태들 간의 상호작용들이 액세스 포인트 옵티마이저에 의해 모델에서 식별된다. 블록 485에서, 허용가능한 상태 전이들, 및 이러한 전이들을 수행하거나 유발하는 방법들이 식별된다. 블록 486에서, 상태 전이들을 수행하거나 유발하기 위해서 파라미터들이 변화되고, 새로운 상태들, 상태 전이들, 및 상호작용들이 액세스 포인트 옵티마이저에 의해 모델에서 식별된다. 마지막으로, 블록 487에서, 액세스 포인트 옵티마이저에게 액세스가능한 데이터베이스에 저장된 제어된 변화(controlled change)들 및 상호작용들을 가지고 롱-텀 관찰(long-term observation)들을 이용해서 모델이 정제된다(refined).

상태공간을 분석하기 위한 추가적인 기술은 "클러스터링(clustering)"인데, 여기서 강하게 상호작용하는 상태들 또는 무선 통신 노드들(예컨대, 높은 트래픽 및 높은 간섭을 가진 무선 디바이스들)의 클러스터들이 식별된다. 시스템 식별 및 최적화는 우선 각각의 클러스터에서 독립적으로 진행될 수 있고, 추정 및 최적화의 마지막 단계들에서 클러스터들 간의 상호작용들을 고려한다.

이 기술들은, 예를 들어, 전력 제한들을 가져서 슬립 모드(sleep mode)로 들어가는 스마트폰들을 식별함으로써 장비 제한(equipment limitation)들을 식별하는 데에 더 이용될 수 있다.

도 4j는 제어되지 않는 액세스 포인트들에서의 파라미터들의 인터폴레이션에 대한 예시적인 프로세스 흐름도(410)를 도시한다. 액세스 포인트들 중의 일부만이 데이터를 제공할 수 있고 액세스 포인트 옵티마이저에 의해 제어될 수 있는 환경과 관련하여 기술들이 서술되었다. 주어진 무선 환경 내의 모든 액세스 포인트들이 액세스 포인트 옵티마이저의 제어 하에 있는 것이 최적일 것이지만, 이러한 시나리오는 이 분야에서 매우 가능성이 낮다. 대신에, "외계(alien)" 액세스 포인트들이 제어가능한 액세스 포인트들과 뒤섞일(intermingled) 것이고, 이들은 액세스 포인트 옵티마이저에 의해 직접 제어될 수 없고, 이들은 데이터를 액세스 포인트 옵티마이저에 보고하지 않는다.

그럼에도 불구하고, 이러한 외계 액세스 포인트들 중의 많은 것들이 식별될 수 있고, 적어도 일부 데이터가 추론될(inferred) 수 있다. 이러한 외계 액세스 포인트들에 대한 데이터를 추론하는 하나의 예시적인 방법은 이하의 예시적인 인터폴레이션 알고리즘에서 정의된 바와 같은 인터폴레이션을 통하는 것이다. 인터폴레이션 가중치 선택은 상태공간 데이터베이스에서 모델링되고 저장된 데이터의 학습으로부터 이득을 볼 수 있다.

제어되지 않는 액세스 포인트들에서의 파라미터들의 인터폴레이션을 위한 프로세스 흐름은 상이한 제어되는 AP들 간의 무선 상태공간(wireless state-space)을 추정하기 위하여 블록 491에서 시작한다. 블록 492에서는 처리 로직이 상이한 제어되는 AP들 간의 무선 상태공간을 추정한다. 블록 493에서, 액세스 포인트 옵티마이저는, 제어되는 액세스 포인트들로 하여금 제어되지 않는 액세스 포인트의 수신된 신호들 및 간섭의 레벨들과 같은 진단 파라미터(diagnostics parameter)를 추정해서 그에 맞춰 액세스 포인트 옵티마이저에게 도로 보고하게 한다. 이러한 추정은 스캔 데이터(scan data), 복수의 근처 액세스 포인트들에서 수신된 신호 파워, 수신된 간섭 레벨들 등을 기초로 할 수 있다. 블록 494에서, 처리 로직은 추정을 수행한 서로 별개인 제어되는 액세스 포인트들 각각으로부터 획득된 모든 개별적인 추정값들의 가중합(weighted sum)을 계산함으로써 진단 파라미터의 전체 추정값(estimate)을 획득한다. 가중치 부여(weighting)는 각각의 추정하는 AP에서 수신된 신호 파워, 각각의 추정된 AP에 대한 거리 등에 비례할 수 있다. 예를 들어, APi에서의 스테이션의 RSSI, RSSI _i 는 근처 AP들의 RSSI의 가중합, RSSI _j 로서 추정될 수 있는데, 여기서 가중치들은 상태공간 데이터베이스 내의 정보에 의해서 계산된다.

수치 해석의 수학적 분야와 관련이 있는 바와 같이, 인터폴레이션은, 알려져 있는 데이터 포인트들의 이산 세트(discrete set)의 범위 내에서 새로운 데이터 포인트들을 구축하는 방법이다. 공학 및 과학에서, 종종 샘플링 또는 실험에 의해 획득된 다수의 데이터 포인트들을 가지게 되는데, 이들은 제한된 수의 독립변수값들에 대한 함수의 값들을 나타낸다. 예를 들어, 커브 피팅(curve fitting) 또는 회귀 분석(regression analysis)을 통하여, 독립변수의 중간값(intermediate value)에 대한 함수의 값을 보간하는 것(interpolate), 다시 말해, 추정하는 것(estimate)이 종종 필요하다.

도 4k는 액세스 포인트 옵티마이저에 의해서 일반화된 최적화 포뮬레이션(generalized optimization formulation)을 구현하기 위한 예시적인 프로세스 흐름도(411)를 도시한다. 예를 들어, 블록 495에서 시작하면서, 처리 로직은 간섭들 또는 상충들의 합가중치(sum weight)를 최소화하는 상태 점유를 결정한다. 블록 496에서, 처리 로직은 상태의 상충 그래프의 가중치를 최소화하는 각각의 상태의 상태 점유를 찾는다. 그리고, 블록 497에서, 처리 로직은 간섭 또는 상충들의 가중치를 낮추는 상태 전이들을 트래버싱한다(traverse). 블록 498에서, 프로세스는 필요한 만큼 반복된다.

액세스 포인트 옵티마이저가 일반적으로 전체 무선 환경을 향상시키는 것을 추구하고 단일한 액세스 포인트에 대한 오퍼레이션들만을 향상시키는 것을 추구하지는 않는다는 점을 고려하면, 임의의 주어진 액세스 포인트에 대한 로컬 최적해(locally optimal solution)들을 피하는 것이 바람직하다. 동시에, 간섭들 또는 상충들 및 상태 전이들이 두 개의 상이한 인접 매트릭스들을 정의하기 때문에, 로컬 최적해들을 피하는 것이 때때로 성가실(cumbersome) 수 있다. 따라서, 소정의 상태 전이들을 단순히 건너뛰고(skip), 대신에 상충 또는 간섭을 최소화하는 상태 점유로 바로 가는 것이 때때로 더 효율적이다. 각각의 통신 링크가 일정 범위까지는 점유되어 있어야 하기 때문에, 이러한 접근법도 외부 제약사항(external constraint)들을 가진다.

반복해(iterative solution)들은 실용적이고, 더 효율적이라는 것을 입증할 수 있다. 추가적으로, 반복해들은 일반적으로 덜 복잡하다. 서로 간에 상호작용이 전혀 없거나 최소한의 상호작용을 가지는 서로 별개의 클러스터들로 상태공간을 분해함으로써, 최적화들이 더 달성가능하게(achievable) 될 수 있다.

기술된 모델링 방안(modeling scheme)들, 액세스 포인트 옵티마이저, 및 데이터베이스는 추가적인 관련 목적들을 위해 이용될 수 있다. 하나의 이러한 목적은 어댑티브 핸드오프(adaptive handoff)를 제어하는 것이고, 주어진 위치 및 성능 이력을 이용해서 WiFi와 셀룰러 3G/4G 네트워크들 간의 커넥션 결정 정책(connection decision policy)을 가능하게 하는 것이다. 시간의 경과에 따른 성능 이력 및 학습을 기초로 하여 액세스 포인트들에는 공간/시간 채널들이 적응적으로 할당될 수 있다. 이것은 '시도하고 배우는(try and learn)' 개념을 이용해서 반복적으로 수행될 수 있는데, 이를 통하여 데이터베이스가 더 채워지고(populated) 향상될 수 있다. 실시예들은 알려진 위치에 있는 임의의 WiFi 스테이션에 대한 기대 성능(expected performance)을 제공할 수 있다. 시스템은, 사용자들이 새로운 위치에 있고 프리 WiFi(free WiFi)가 기대 성능을 주고 있는지 여부를 알길 원할 때 유용할 수 있는 위치기반 성능 예측 서비스들을 제공할 수 있다. WiFi 스테이션의 성능이 기대보다 더 나쁜 경우에, 설정(configuration), 외부 노이즈, 또는 비정상적 혼잡(unusual congestion) 타입의 문제가 존재한다고 결론을 내릴 수 있다. 이것은 "기대 성능 기반 진단(expected performance based diagnostics)"이라고 불린다.

도 5는 실시예들이 동작하거나, 설치되거나, 통합되거나, 설정될 수 있는 시스템(500)의 도식적 표현을 도시한다.

하나의 실시예에 있어서, 시스템(500)은 메모리(595) 및 프로세서 또는 프로세서들(596)을 포함한다. 예를 들어, 메모리(595)는 실행될 인스트럭션들을 저장할 수 있고, 프로세서(들)(596)는 이러한 인스트럭션들을 실행할 수 있다. 프로세서(들)(596)는 또한 본 명세서에서 설명된 방법을 구현하기 위한 로직을 갖는 구현 로직(implementing logic)(560)을 구현하거나 실행할 수 있다. 시스템(500)은 하나 이상의 통신 버스들(515)과 통신가능하게 인터페이싱된(communicably interfaced) 복수의 주변장치들 사이에서 시스템(500) 내의 트랜잭션(transaction)들, 인스트럭션들, 요청들, 및 데이터를 전달하기 위해 통신 버스(들)(515)를 포함한다. 시스템(500)은, 예를 들어, 요청들을 수신하고, 응답들을 반환하고, 시스템(500)과는 별도로 위치해 있는 네트워크 엘리먼트(network element)들과 인터페이싱하기 위하여 관리 인터페이스(525)를 더 포함한다.

몇몇 실시예들에서, 관리 인터페이스(525)는 WiFi 등과 같은 무선 기반 통신과는 별도로 대역외 커넥션을 통하여 정보를 교환하는데, "대역내(in-band)" 통신이라 함은 네트워킹된 디바이스들 사이에서 교환되고 있는 페이로드 데이터(payload data)(예컨대, 컨텐츠(content))와 동일한 통신 수단을 트래버싱하는(traverse) 통신이고, "대역외(out-of-band)" 통신은 페이로드 데이터를 주고받기 위한 메커니즘과는 별도로 상이한 통신 수단을 트래버싱하는 통신이다. 대역외 커넥션은 시스템(500)과 다른 네트워킹된 디바이스들 간의 제어 데이터 또는 시스템(500)과 써드파티(third party) 서비스 제공자 간의 제어 데이터를 주고받기 위한 리던던트(redundant) 또는 백업(backup) 인터페이스로서 기능할 수 있다. 특정한 실시예들에 따라서, 시스템(500)은 관리 인터페이스(525)만을 통해서 원격 무선 액세스 포인트들과 통신하고, 무선 액세스 포인트들과 무선으로 통신하기 위한 아무런 수단도 가지지 않는다.

시스템(500)은, 시스템(500)으로 하여금 무선 액세스 포인트들뿐만 아니라 이러한 무선 액세스 포인트들과 관련된 통신, 결함들, 성능, 및 다른 특성들을 모니터링하는 것을 가능하게 하는 관리 인터페이스(525)를 통하여 원격 무선 액세스 포인트들과 인터페이싱하기 위한 기능을 구현할 수 있다.

시스템(500)은 AP 특성들의 데이터베이스(550)를 더 포함할 수 있는데, AP 특성들의 데이터베이스(550)는 원격 무선 액세스 포인트들 및 다른 기능들의 성능 추정 및 예측 반복 최적화와 같은 분석을 수행할 때 분석되거나 참조될 수 있다. 시스템(500)은 복수의 최적화 인스트럭션들(555)을 더 포함할 수 있고, 이들 중의 임의의 것이 원격 무선 액세스 포인트들로부터 수집된 데이터의 분석에 응답하여 개시될(initiated) 수 있다. 예를 들어, 정정 액션들(corrective actions), 추가적 진단들(additional diagnostics), 정보 프로브들(information probes), 설정 변경 요청들(configuration change requests), 로컬 명령들(local commands), 원격 실행 명령들(remote execution commands) 등은 최적화 인스트럭션들(555)로서 특정되거나 트리거링될(triggered) 수 있다. AP 특성들의 데이터베이스(550) 및 최적화 인스트럭션들(555)은 하드 드라이브, 영구 데이터 저장소, 데이터베이스, 시스템(500) 내의 다른 저장 위치에 저장될 수 있다.

시스템(500) 내에서 구별되는 것은 수집 모듈(570), 간섭 식별 모듈(575), 분석 모듈(585), 및 설정 모듈(590)을 포함하는 액세스 포인트 옵티마이저(501)이다. 액세스 포인트 옵티마이저(501)는 도 5에서 도시된 바와 같이 호환가능한(compatible) 시스템(500)에 설치되어 구성되거나, 적절한 구현 로직(560) 또는 다른 소프트웨어와 함께 작동하도록 별도로 제공될 수 있다.

하나의 실시예에 따라서, 프로세서(596) 및 메모리(595)를 갖는 시스템(500)이 존재하고, 시스템(500)은: 예를 들어, 클라우드 또는 인터넷을 통하여 무선 액세스 포인트에 대한 인터페이스(525)를 더 포함한다. 이러한 실시예에 따라서, 무선 액세스 포인트에 대한 인터페이스(525)가 수립된다(established). 이러한 실시예에서, 시스템(500)은, 무선 액세스 포인트 상에서 전자기 간섭을 나타내는 하나 이상의 간섭 무선 노드들을 식별하는 간섭 식별 모듈(interference identification module)(575); 무선 액세스 포인트로부터 데이터를 수집하는 수집 모듈(collection module)(570); 무선 액세스 포인트 및 하나 이상의 간섭 무선 노드들의 모델을 결정하는 분석 모듈(analysis module)(585)로서: (i) 수집된 데이터를 적어도 부분적으로 기초로 하여, 무선 액세스 포인트와 무선 액세스 포인트 상에서 전자기 간섭을 나타내는 하나 이상의 간섭 무선 노드들 간의 통신 속성들을 모델링하는 것; 및 나아가 (ii) 수집된 데이터를 적어도 부분적으로 기초로 하여, 무선 액세스 포인트에 대한 하나 이상의 설정가능한 파라미터들을 갖는 무선 액세스 포인트의 현재 설정을 나타내는 무선 액세스 포인트의 액티브 상태를 모델링하는 것;에 의해서, 무선 액세스 포인트 및 하나 이상의 간섭 무선 노드들의 모델을 결정하는 분석 모듈(585);을 더 포함한다. 시스템(500)의 이러한 실시예에 따라서, 분석 모듈(585)은 추가로, 모델에 영향을 주는 상태 변화를 기초로 하여 무선 액세스 포인트 또는 하나 이상의 간섭 무선 노드들의 성능의 변화를 정량화한다.

다른 실시예에 따라서, 시스템(500)은 액세스 포인트 옵티마이저(501)를 구현한다. 하나의 실시예에 따라서, 액세스 포인트 옵티마이저(501)는 액세스 포인트 옵티마이저로부터 무선 액세스 포인트로 인스트럭션들을 전송함으로써 무선 액세스 포인트에서 모델링된 상태 전이에 영향을 주는 설정 모듈(configuration module)(590)을 더 포함하고, 이 인스트럭션들은 무선 액세스 포인트에서 변경될 설정가능한 파라미터들 중의 하나 이상을 특정한다. 다른 실시예에 따라서, 액세스 포인트 옵티마이저는 자기최적화(self-optimizing) 액세스 포인트 내에서 구현되고, 데이터가 수집되는 인터페이싱된(interfaced) 무선 액세스 포인트는 자기최적화 액세스 포인트이다. 다시 말해, 자기최적화 액세스 포인트는 본 명세서에서 기술된 실시예들과 일치하는 자기-최적화의 일부로서 그 자체에 대해서 인터페이싱해서 이후 그 자체로부터 데이터를 수집한다.

도 6은 기술된 실시예들에 따라 상태공간을 이용해서 무선 시스템 발견 및 제어를 구현하기 위한 방법(600)을 도시하는 흐름도이다. 방법(600)은 하드웨어(예컨대, 회로, 전용 로직(dedicated logic), 프로그래머블 로직(programmable logic), 마이크로코드(microcode) 등), 소프트웨어(예컨대, 기능들을 인터페이싱하는 것, 정보를 식별하고, 수집하고, 모델링하고, 정량화하고, 모니터링하고, 추정하고, 선택하고, 할당하고, 설정하고, 진단하고, 리포팅하는 것, 최적화 인스트럭션들, 계산들, 또는 이들의 몇몇 조합을 실행/개시하는 것과 같은 다양한 오퍼레이션들을 수행하기 위해 처리 장치 상에서 실행되는 인스트럭션들)를 포함할 수 있는 처리 로직에 의해 수행될 수 있다. 하나의 실시예에 있어서, 방법(600)은 도 2 및 도 3의 엘리먼트(201)에서 도시된 것 및 도 5의 엘리먼트(501)에서 도시된 것과 같은 액세스 포인트 옵티마이저를 통해서 수행되거나 조정된다(coordinated). 이하에서 열거된 블록들 및/또는 오퍼레이션들 중의 몇몇은 소정의 실시예들에 따라서 선택적이다. 제시된 블록들의 번호매김은 명확성을 위한 것이며, 다양한 블록들이 일어나야만 하는 오퍼레이션들의 순서를 규정하려고 의도된 것이 아니다. 추가적으로, 방법(600)으로부터의 오퍼레이션들은, 프로세스 흐름(101) 및 프로세스 흐름들(409, 410, 및 411)을 포함하는, 다른 프로세스 흐름들 및 그들 각각의 오퍼레이션들 중의 임의의 것과 다양하게 조합하여 이용될 수 있다.

블록 605에서, 처리 로직은 무선 액세스 포인트에 대한 통신 인터페이스를 액세스 포인트 옵티마이저로부터 수립한다.

블록 610에서, 처리 로직은 무선 액세스 포인트 상에서 전자기 간섭을 나타내는 하나 이상의 간섭 무선 노드들을 식별한다.

블록 615에서, 처리 로직은 무선 액세스 포인트로부터 데이터를 수집한다. 블록 620에서, 처리 로직은 무선 액세스 포인트 및 하나 이상의 간섭 무선 노드들의 모델을 결정한다. 모델은 블록들 620(i) 및 620(ii)에 따라서 결정된다. 특히, 블록 620(i)에서, 모델은: (i) 수집된 데이터를 적어도 부분적으로 기초로 하여, 무선 액세스 포인트와 무선 액세스 포인트 상에서 전자기 간섭을 나타내는 하나 이상의 간섭 무선 노드들 사이의 통신 관계들을 모델링하는 것에 의해서 결정되고, 블록 620(ii)에서, 모델은: (ii) 수집된 데이터를 적어도 부분적으로 기초로 하여, 무선 액세스 포인트에 대한 하나 이상의 설정가능한 파라미터들을 갖는 무선 액세스 포인트의 현재 설정을 나타내는 무선 액세스 포인트의 액티브 상태를 모델링하는 것에 의해서 결정된다.

블록 625에서, 처리 로직은 모델에 영향을 주는 상태 변화를 기초로 하여 하나 이상의 간섭 무선 노드들 또는 무선 액세스 포인트의 성능의 변화를 정량화한다.

단계 605-625 중의 하나 이상은 반복될 수 있고, 그래서 모델 및 성능이 반복적으로(iteratively) 최적화된다.

기술된 실시예들에 따라서, 변화를 정량화하는 것은 무선 액세스 포인트의 성능의 변화를 정량화하는 것을 초래하거나, 또는 하나 이상의 간섭 무선 노드들에 대한 변화를 정량화하는 것을 초래할 수 있지만, 둘 다 일어나거나 전자만 일어나거나 후자만 일어나는 것이 필수적인 것은 아니다. 그래서, 성능의 변화는 무선 액세스 포인트 상에서 일어나거나, 무선 액세스 포인트를 간섭하는 다른 무선 노드 상에서 일어날 수 있다.

하나의 실시예에 따라서, 액세스 포인트 옵티마이저는 무선 AP를 모델링하고, 성능을 추정하고, 향상된 상태 전이를 고르고, 전이를 실행하고, 처리를 종료한다. 다른 실시예에 있어서, 액세스 포인트 옵티마이저는 무선 AP를 모델링하고, 무선 AP로 하여금 상태 전이들을 실행하게 함으로써 실제로 전이들을 수행하고, 액세스 포인트 옵티마이저는 무선 AP의 성능을 측정하고, 모델에서의 결과들을 캡쳐하고, 이후 무선 AP와의 바람직하거나 최상의 전이를 실행하고, 그 이후에 처리를 종료한다. 또 다른 실시예에서, 액세스 포인트 옵티마이저는 간섭 노드들 중의 하나 이상에서 설정 변경들을 추가로 실행하고, 간섭 노드들 중의 하나 이상에 대해서 액세스 포인트 옵티마이저는, 예를 들어, 액세스 포인트 옵티마이저와 간섭 노드 간의 관리 인터페이스를 통하여 제어를 가진다.

다른 실시예에 따라서, 모델에 영향을 주는 상태 변화를 기초로 하여 하나 이상의 간섭 무선 노드들 또는 무선 액세스 포인트의 성능의 변화를 정량화하는 단계는: (a) 무선 액세스 포인트 또는 하나 이상의 간섭 무선 노드들의 설정(configuration)의 변화; (b) 무선 액세스 포인트 또는 하나 이상의 간섭 무선 노드들의 트래픽 레벨(traffic level)들의 변화; 및 (c) 무선 액세스 포인트 또는 하나 이상의 간섭 무선 노드들에 의해 측정된 하나 이상의 성능 메트릭(performance metric)들의 변화; 중의 적어도 하나를 포함한다.

다른 실시예에 따라서, 무선 액세스 포인트 상에서 전자기 간섭을 나타내는 하나 이상의 간섭 무선 노드들과 무선 액세스 포인트 사이의 통신 관계들을 모델링하는 단계는: 무선 노드들 중의 임의의 두 개 이상 사이의 통신 링크(communication link)들을 나타내는 모델 내에서 노드(node)들을 수립하는 단계; 및 하나 이상의 간섭 무선 노드들과 무선 액세스 포인트 중의 임의의 두 개 이상 사이의 간섭을 나타내는 모델 내에서 노드들을 수립하는 단계;를 포함한다.

무선 노드는 상태공간 내의 노드를 정의할 수 있다. 추가적으로, 예를 들어, 무선 액세스 포인트와 무선 노드 간의 통신 링크 또한 그래프 이론에 따라서 상태공간 내의 노드를 정의할 수 있다.

다른 실시예에 따라서, 본 방법은: 무선 액세스 포인트 상에서 전자기 간섭을 나타내는 식별된 하나 이상의 간섭 노드들 및 무선 액세스 포인트를 지나는 무선 네트워크들의 성능을 최적화하는 단계로서: 식별된 하나 이상의 간섭 노드들 및 무선 액세스 포인트를, 무선 네트워크들이 작동하는 무선 환경(radio environment)에 대한 디바이스 노드(device node)들 및 디바이스 노드들 각각을 위한 전송 관련 파라미터 세팅(transmission related parameter setting)들로서 기술하는 모델로부터 상태공간을 구축하는(constructing) 단계; 및 디바이스 노드들 각각을 위한 전송 관련 파라미터 세팅들에 대한 가능한 변화들에 상응하는 허용가능한 상태 전이(allowable state transition)들을 가진 상태공간 내에서 전이들의 세트를 파퓰레이팅하는(populating) 단계로서, 허용가능한 상태 전이들은 무선 환경 내에서 디바이스 노드들 사이의 상호작용들에 영향을 주고, 허용가능한 상태 전이들은 상태공간 내에서 디바이스 노드들 사이의 그래프 간선(graph edge)들의 세트에 의해서 표시되고, 그래프 간선들은 적어도 상태공간의 디바이스 노드들 사이의 간섭 및 상태 관계들을 나타내는 단계;에 의해서, 무선 액세스 포인트 상에서 전자기 간섭을 나타내는 식별된 하나 이상의 간섭 노드들 및 무선 액세스 포인트를 지나는 무선 네트워크들의 성능을 최적화하는 단계;를 더 포함한다.

다른 실시예에 따라서, 성능을 최적화하는 단계는: 모델링된 식별된 하나 이상의 간섭 노드들 모두 및 무선 액세스 포인트의 성능의 통계함수(statistical function)인 전체 성능 메트릭을 향상시키기 위하여 상태공간 내의 디바이스 노드들 중의 하나 이상의 프로파일(profile)을 변경하는 단계; 및 고정점해(fixed-point solution)를 찾는 수학적 방법에 따라서 전체 성능 메트릭을 향상시키기 위하여 상태공간 내의 디바이스 노드들 중의 하나 이상의 프로파일을 변경하는 단계; 중의 적어도 하나를 포함한다.

다른 실시예에 따라서, 상태공간을 구축하는 단계는: 상태공간을 정의하기 위하여 간섭을 포함시키는 것; 및 상태공간을 정의하기 위하여 디바이스 노드들 사이의 연관성(association)들을 포함시키는 것; 중의 하나 또는 둘 다를 더 포함한다.

다른 실시예에 따라서, 상태공간을 구축하는 단계는: 다른 무선 통신 노드들과 완전히 통신하는(fully communicate) 능력(ability); 다른 무선 통신 노드들과 기본 속도(basic rate)로 통신하는 능력; 다른 무선 통신 노드들에 대한 캐리어 감지(carrier sense) 능력; 및 다른 무선 통신 노드들에 대한 전자기 간섭;을 포함하는 그룹으로부터 선택된 명시적 상태 변수(explicit state variables)들을 가지고 디바이스 노드들 사이에서 명시적 상태 관계(explicit state relationship)들을 정의하는 것;을 더 포함한다.

예를 들어, "완전히(fully)" 및 "기본 속도(basic rate)" 및 "캐리어 감지(carrier sense)"는 단일한 상태 변수일 수 있고, 이것은 통신 능력의 가변(variable) 레벨을 최대 비트 레이트(max bit rate)로 통신하는 것에서부터 순수한 간섭(pure interference)까지 정의한다.

다른 실시예에 따라서, 모델을 결정하는 단계는: (iii) 무선 액세스 포인트의 하나 이상의 상태 전이들을 모델링하는 단계로서, 하나 이상의 상태 전이들 각각은 모델 내에서 업데이트된 무선 액세스 포인트를 위한 설정가능한 파라미터들 중의 적어도 하나에 대한 변화를 포함하는 단계;를 더 포함한다.

다른 실시예에 따라서, 무선 액세스 포인트의 성능의 변화를 정량화하는 단계는: 무선 액세스 포인트에 대한 모델링된 상태 전이들 중의 적어도 하나를 기초로 하여, 그리고 하나 이상의 간섭 무선 노드들에 의해 무선 액세스 포인트 상에서 보이는 전자기 간섭에 대한 추정된 변화(estimated change)를 추가로 기초로 하여, 모델 내에서 무선 액세스 포인트의 성능에 관한 영향을 추정하는 단계;를 포함한다.

다른 실시예에 따라서, 본 방법은, 임계값(threshold)을 넘어서 성능에 관한 추정된 영향(estimated affect)을 갖는 무선 액세스 포인트의 모델링된 상태 전이들 중의 하나를 선택하는 단계; 및 무선 액세스 포인트에서 변경될 설정가능한 파라미터들 중의 하나 이상을 특정하는 인스트럭션(instruction)들을 액세스 포인트 옵티마이저로부터 무선 액세스 포인트로 보냄으로써 무선 액세스 포인트에서 선택된 모델링된 상태 전이에 영향을 주는 단계;를 더 포함한다.

다른 실시예에 따라서, 무선 액세스 포인트의 성능의 변화를 정량화하는 단계는: 모델링된 상태 전이들 중의 하나에 따라서 무선 액세스 포인트에서 설정가능한 파라미터들 중의 하나 이상을 변경하기 위하여 무선 액세스 포인트에 인스트럭션들을 보내는 단계; 무선 액세스 포인트로부터 업데이트된 데이터를 수집하는 단계; 및 무선 액세스 포인트의 원상태(original state) 동안 수집된 무선 액세스 포인트로부터의 데이터와 상태 전이 후의 무선 액세스 포인트로부터 업데이트된 데이터와의 비교를 기초로 하여, 무선 액세스 포인트의 성능의 정량화된 변화(quantified change)를 결정하는 단계;를 포함한다.

다른 실시예에 따라서, 본 방법은, 무선 액세스 포인트를 위해 모델링된 하나 이상의 상태 전이들 각각에 대하여, 인스트럭션들을 보내는 단계, 업데이트된 데이터를 수집하는 단계, 및 결정하는 단계를 반복적으로(iteratively) 수행하는 것; 및 각각의 상태 전이에 대해 무선 액세스 포인트로부터 업데이트된 데이터를 기초로 하여 모델 내의 하나 이상의 노드들 또는 상태 전이들 각각을 업데이트하는 것;을 더 포함한다.

다른 실시예에 따라서, 본 방법은, 임계값을 넘어서 성능의 정해진(determined) 정량화된 변화를 갖는 무선 액세스 포인트의 모델링된 상태 전이들 중의 하나를 선택하는 단계; 및 무선 액세스 포인트에서 변경될 설정 가능한 파라미터들 중의 하나 이상을 특정하는 인스트럭션들을 액세스 포인트 옵티마이저로부터 무선 액세스 포인트로 보냄으로써 무선 액세스 포인트에서 선택된 모델링된 상태 전이에 영향을 주는 단계;를 더 포함한다.

다른 실시예에 따라서, 무선 액세스 포인트는 무선 액세스 포인트에 통신가능하게 인터페이싱된(communicatively interfaced) 하나 이상의 무선 노드들에 대하여 LAN(Local Area Network)을 생성하고, 무선 액세스 포인트 상에서 전자기 간섭을 나타내는 하나 이상의 간섭 무선 노드들은 무선 액세스 포인트에 의해 생성된 LAN의 외부에서 작동한다.

다른 실시예에 따라서, 무선 액세스 포인트에 대한 통신 인터페이스를 액세스 포인트 옵티마이저로부터 수립하는 단계는: 무선 액세스 포인트에 대한 하드와어이드 백홀 커넥션(hard-wired backhaul connection)을 통하여 무선 액세스 포인트와 통신하는 것; 공중 인터넷(public Internet)을 통하여 무선 액세스 포인트와 통신하는 것; 공중 인터넷에 노출된 포트(port) 및 IP(Internet Protocol) 주소를 통하여 무선 액세스 포인트의 관리 인터페이스(administrative interface)와 통신하는 것; 및 무선 액세스 포인트에 대한 WAN(Wide Area Network) 또는 공중 인터넷 액세스를 제공하는 하드와어이드 백홀 커넥션을 통하여 무선 액세스 포인트와 통신하는 것; 중의 적어도 하나를 포함한다.

다른 실시예에 따라서, 무선 액세스 포인트는 소형셀 기지국(small-cell base station)이고, 무선 액세스 포인트 상에서 전자기 간섭을 나타내는 하나 이상의 간섭 무선 노드들 각각은: 3G(third generation) 호환가능 디바이스; 4G(fourth generation) 호환가능 디바이스; LTE(Long Term Evolution) 호환가능 디바이스; 다른 소형셀 기지국; 무선 펨토셀(femtocell) 기지국; 소형셀 기지국과 주파수에 있어서 겹치는(overlapping) 무선 모바일 디바이스 리피터(wireless mobile device repeater); 및 소형셀 기지국과 주파수에 있어서 겹치는 무선 모바일 디바이스 기지국;을 포함하는 그룹으로부터 선택된다.

다른 실시예에 따라서, 무선 액세스 포인트는 WiFi 호환가능 무선 액세스 포인트이고, 무선 액세스 포인트 상에서 전자기 간섭을 나타내는 하나 이상의 간섭 무선 노드들 각각은: 다른 WiFi 호환가능 무선 액세스 포인트; WiFi 호환가능 무선 라우터; WiFi 호환가능 무선 게이트웨이; 무선 댁내 계량(in-home metering) 통신 디바이스; 무선 펨토셀 기지국; WiFi 호환가능 기지국; WiFi 호환가능 무선 액세스 포인트와 주파수에 있어서 겹치는 무선 모바일 디바이스 리피터; WiFi 호환가능 무선 액세스 포인트와 주파수에 있어서 겹치는 무선 모바일 디바이스 기지국; WiFi 호환가능 무선 액세스 포인트와 주파수에 있어서 겹치는 이더넷이 연결된 무선 라우터(Ethernet connected wireless router); 및 WiFi 호환가능 무선 액세스 포인트와 주파수에 있어서 겹치는 이더넷이 연결된 무선 브릿지(Ethernet connected wireless bridge);를 포함하는 그룹으로부터 선택된다.

WiFi와 셀룰러는 일반적으로 별개의 주파수 대역들에 있으며, 그래서 이들은 전형적으로 서로를 간섭하지 않는다. 따라서, WiFi 타입 무선 디바이스 및 공통(common) WiFi 주파수 대역들을 이용해서 통신하는 다른 디바이스들에 최적화가 적용될 가능성이 크고, 또는 이와 달리 다양한 셀룰러 기술들(3G, 4G, LTE) 및 셀룰러 통신 공간(cellular communication space)을 공유하는 주파수 대역들을 이용해서 통신하는 다른 디바이스들에 최적화가 적용될 것이다.

다른 실시예에 따라서, 하나 이상의 간섭 무선 노드들과 무선 액세스 포인트 사이의 통신 관계들을 모델링하는 단계는: 하나 이상의 간섭 무선 노드들 중의 임의의 것 또는 무선 액세스 포인트, 또는 양쪽 모두의 상태들 사이의 허용가능한 전이들; 하나 이상의 간섭 무선 노드들 중의 임의의 것 또는 무선 액세스 포인트, 또는 양쪽 모두의 상태 변화에 상응하는 전자기 간섭의 변화; 하나 이상의 간섭 무선 노드들 중의 임의의 것 또는 무선 액세스 포인트, 또는 양쪽 모두의 상태 변화에 상응하는 하나 이상의 간섭 무선 노드들 중의 임의의 것과 무선 액세스 포인트 사이의 상충들; 하나 이상의 간섭 무선 노드들 중의 임의의 것 또는 무선 액세스 포인트, 또는 양쪽 모두의 상태 변화에 상응하는 하나 이상의 간섭 무선 노드들 중의 임의의 것 또는 무선 액세스 포인트에서의 결함들; 및 하나 이상의 간섭 무선 노드들 중의 임의의 것 또는 무선 액세스 포인트, 또는 양쪽 모두의 상태 변화와 하나 이상의 간섭 무선 노드들 중의 임의의 것 또는 무선 액세스 포인트에서의 결함 상태의 연관성들; 중의 하나 이상을 식별하는 것을 포함한다.

다른 실시예에 따라서, 무선 액세스 포인트로부터 데이터를 수집하는 단계는 무선 액세스 포인트에 대한 성능 진단 데이터, 무선 환경 데이터, 및/또는 성능 데이터를 수집하는 것을 포함하고; 무선 액세스 포인트의 액티브 상태를 모델링하는 단계 (ii)는 수집된 데이터로부터 액티브 상태를 모델링하는 것을 포함한다.

다른 실시예에 따라서, 본 방법은, 무선 액세스 포인트를 위한 하나 이상의 설정가능한 파라미터들 및 수집된 설정 데이터를 기초로 하여 액티브 상태로부터 무선 액세스 포인트의 모든 가능한 상태 전이들을 모델링하는 것;을 더 포함한다.

다른 실시예에 따라서, 본 방법은, 제1 무선 액세스 포인트 상에서 전자기 간섭을 나타내는 하나 이상의 간섭 무선 노드들 중에서 제2 무선 액세스 포인트에 대한 제2 통신 인터페이스를 액세스 포인트 옵티마이저로부터 수립하는 단계;를 더 포함한다.

다른 실시예에 따라서, 본 방법은, 식별, 수집, 결정, 및 정량화 오퍼레이션(operation)들을 제2 무선 액세스 포인트에 적용하는 것;을 더 포함한다.

다른 실시예에 따라서, 모델에 영향을 주는 상태 변화를 기초로 하여 무선 액세스 포인트의 성능의 변화를 정량화하는 단계는: 제1 무선 액세스 포인트의 설정가능한 파라미터를 수정하는 것과 제2 무선 액세스 포인트에서의 전자기 간섭에 대한 변화를 측정하는 것; 및 제2 무선 액세스 포인트의 설정가능한 파라미터를 수정하는 것과 제1 무선 액세스 포인트에서의 전자기 간섭에 대한 변화를 측정하는 것; 중의 적어도 하나를 포함한다.

다른 실시예에 따라서, 본 방법은, 무선 액세스 포인트 및 하나 이상의 간섭 무선 노드들의 모델에 군집분석(clustering analysis)을 적용하는 단계로서: 모델에 상응하는 문제 공간(problem space)을, 노드들 또는 상태들의 구별되는(distinct) 그룹(group)들 또는 클러스터(cluster)들로 클러스터링하는(clustering) 단계; 및 모델을 결정하는 연산 복잡도(computational complexity)를 감소시키기 위하여 문제 공간을 서브파트(sub-part)들로 나누는(dividing) 단계;에 의해서, 무선 액세스 포인트 및 하나 이상의 간섭 무선 노드들의 모델에 군집분석을 적용하는 단계;를 더 포함한다.

예를 들어, 모델은 또한 서로 별개의(separate) 클러스터들 간의 아무런 간섭 없이 자연스럽게 별개의 그룹들 또는 클러스터들로 분해될 수 있다.

다른 실시예에 따라서, 문제 공간을 클러스터링하는 것은, 각각의 하나 이상의 간섭 무선 노드들에 대하여, 물리적 주소 데이터(physical address data), 지리적 위치 데이터(geographic location data), 신호 강도(signal strength), 및 간섭 강도(interference strength) 중의 하나 이상을 기초로 한다.

다른 실시예에 따라서, 하나 이상의 간섭 무선 노드들을 식별하는 것은: 무선 액세스 포인트의 임계 거리(threshold distance) 내의 물리적 부지(physical premises)를 하나 이상의 간섭 무선 노드들 중의 임의의 것과 연관시키는(associating) 물리적 주소 데이터; 및 무선 액세스 포인트의 임계 거리 내의 지리적 위치(geographic location)를 하나 이상의 간섭 무선 노드들 중의 임의의 것과 연관시키는 지리적 위치 데이터;를 포함하는 그룹으로부터 선택되는 기준을 기초로 한다.

다른 실시예에 따라서, 부분적인 물리적 주소(partial physical address)는, 각각의 하나 이상의 간섭 무선 노드들에 대한, 물리적 주소 데이터, 지리적 위치 데이터, 또는 양쪽 모두로부터 유래되고(derived); 부분적인 물리적 주소는: 하나 이상의 간섭 무선 노드들이 무선 액세스 포인트에 대한 임계 지리적 근접성(threshold geographic proximity) 내에 있는지를 식별하는 데에 이용되거나, 하나 이상의 간섭 무선 노드들로부터 노드들 또는 상태들의 구별되는 그룹들 또는 클러스터들을 정의하는 데에 이용되거나, 양쪽 모두에 이용된다.

예를 들어, 부분적인 물리적 주소 데이터는 지오로케이션 데이터(geo-location data) 또는 주소 데이터로부터 유래된 정보, DSL 이웃 데이터(DSL neighborhood data)로부터 유래된 정보 등과 함께, 유래된(derived) 우편번호, 또는 거리명칭, 또는 거리번호 등을 포함할 수 있다.

다른 실시예에 따라서, 모델에 영향을 주는 상태 변화를 기초로 하여 무선 액세스 포인트의 성능의 변화를 정량화하는 단계는: (ⅰ) 무선 액세스 포인트의 설정가능한 파라미터들에 변화를 적용하거나, 평가를 위한 새로운 상태로의 무선 액세스 포인트의 전이를 위하여 변화를 특정하는 프로파일을 무선 액세스 포인트의 설정가능한 파라미터들에 적용하는 오퍼레이션으로서, 새로운 상태는: (a) 사전에 비평가된 상태(previously un-evaluated state), (b) 부분적인 데이터(partial data)만을 갖는 사전에 발견된 상태(previously discovered state), 및 (c) 만료일(expired data)을 갖는 사전에 발견된 상태 중의 하나로부터 선택되는 오퍼레이션; (ⅱ) 새로운 상태에서 작동하는 동안 무선 액세스 포인트로부터 업데이트된 데이터를 수집하는 오퍼레이션; 및 (ⅲ) 새로운 상태에서 무선 액세스 디바이스의 작동의 성능을 평가하는 오퍼레이션;을 포함한다.

다른 실시예에 따라서, 본 방법은, (ⅳ) 수렴이 달성될 때까지 복수의 새로운 상태들에 대해서 오퍼레이션들 (ⅰ) 내지 (ⅲ)을 반복하는(iterating) 오퍼레이션으로서: (a) 미리 결정된 시간 기간 동안에 무선 액세스 포인트에 대해 평가된 액티브 상태 및 새로운 상태들 중에서 최상의 가능한 설정(best possible configuration)으로 무선 액세스 포인트의 액티브 상태가 결정되는 것, (b) 미리 결정된 양 만큼 오퍼레이션들 (ⅰ) 내지 (ⅲ)을 반복한 후에 무선 액세스 포인트에 대해 평가된 액티브 상태 및 새로운 상태들 중에서 최상의 가능한 설정으로 무선 액세스 포인트의 액티브 상태가 결정되는 것, 및 (c) 오퍼레이션들 (ⅰ) 내지 (ⅲ)의 반복이, 허용된 미리 결정된 시간 임계값을 초과하는 것 중의 적어도 하나에 따라서 수렴이 달성될 때까지 복수의 새로운 상태들에 대해서 오퍼레이션들 (ⅰ) 내지 (ⅲ)을 반복하는 오퍼레이션; 및 (ⅴ) 수렴 후에 오퍼레이션들 (ⅰ) 내지 (ⅲ)의 반복을 빠져나오는(exiting) 오퍼레이션;을 더 포함한다.

예를 들어, 파라미터 세팅들 또는 프로파일들은 학습(learning) 또는 "발견(discovery)" 프로세스의 일부로서 적어도 하나의 시간 기간 동안 미발견된 상태들 및 이들의 상응하는 성능을 탐구하도록(explore) 적용될 수 있고, 이에 의해서 액세스 포인트 옵티마이저는 평가되고 있는 무선 환경에 대해서 "학습하고(learns)", 이를 통해서 모델이 향상된다.

다른 실시예에 따라서, 하나 이상의 간섭 무선 노드들을 식별하는 단계는: 액세스 포인트 옵티마이저가 직접적인 제어를 하지 않는 외래 무선 디바이스(foreign wireless device)들을 식별하는 단계; 및 식별된 외래 무선 디바이스들을 모델 안으로 통합시키는(incorporating) 단계;를 포함한다. 이러한 "외래(foreign)" 노드들은 "외계(alien)" 노드들이라고도 지칭된다.

다른 실시예에 따라서, 본 방법은, 식별된 외래 무선 디바이스들과 관련하여 직접적으로 판독가능하지 않은 파라미터들을 인터폴레이션(interpolation)을 통하여 식별하는 단계; 및 외래 무선 디바이스들에 대해 식별된 직접적으로 판독가능하지 않은 파라미터들을 모델 안으로 통합시키는 단계;를 더 포함한다.

다른 실시예에 따라서, 무선 액세스 포인트를 위한 하나 이상의 설정가능한 파라미터들은: 하나 이상의 간섭 노드들 중의 임의의 것 또는 무선 액세스 포인트에 영향을 주는 무선 링크 커넥션 세팅(radio link connection setting)들; 하나 이상의 간섭 노드들 중의 임의의 것 또는 무선 액세스 포인트에 영향을 주는 채널 할당(channel assignment)들; 하나 이상의 간섭 노드들 중의 임의의 것 또는 무선 액세스 포인트에 영향을 주는 커넥션 할당(connection assignment)들; 하나 이상의 간섭 노드들 중의 임의의 것 또는 무선 액세스 포인트에서의 QoS(Quality of Service) 분류(classification)들; 하나 이상의 간섭 노드들 중의 임의의 것 또는 무선 액세스 포인트에서의 데이터 패킷들의 트래픽 흐름(traffic flow)을 제어하기 위한 수락 제어 파라미터(admission control parameter)들; 및 하나 이상의 간섭 노드들 중의 임의의 것 또는 무선 액세스 포인트에 의해 처리되는 트래픽에 대한 공평성 기준(fairness criteria);으로부터 선택된다.

다른 실시예에 따라서, 본 방법은, 최적해를 향해서 연속적인 상태 전이들을 트래버싱(traversing)함으로써 모델의 최적화를 수행하는 단계; 및 무선 액세스 포인트 및 식별된 하나 이상의 간섭 노드들에 최적해를 적용하는 단계;를 더 포함한다.

모델의 성능의 최적화는 변경들을 수행하는 것과 측정치들을 입력하는 것을 번갈아가면서 하는 피드백 루프(feedback loop)를 포함하는 반복적인 방식으로 현장에서(in-situ) 수행될 수 있다.

다른 실시예에 따라서, 본 방법은, 모델을 업데이트하는 단계로서, 모델에서 하나 이상의 간섭 노드들 중의 임의의 것 또는 무선 액세스 포인트에 대한 하나 이상의 상태 변수들을 직접적으로 변경하는 오퍼레이션; 모델 내의 다른 디바이스의 상태 변수들을 직접적으로 변경함으로써 모델에서 하나 이상의 간섭 노드들 중의 임의의 것 또는 무선 액세스 포인트에 대한 하나 이상의 상태 변수들에 간접적으로 영향을 주는 오퍼레이션; 중의 적어도 하나의 오퍼레이션에 따라서 모델을 업데이트하는 단계;를 더 포함한다.

다른 실시예에 따라서, 본 방법은, 모델에서 상응하는 변화들에 따라서 하나 이상의 간섭 무선 노드들 중의 임의의 것의 설정가능한 파라미터들 또는 무선 액세스 포인트의 하나 이상의 설정가능한 파라미터들 중의 임의의 것을 변화시키기 위하여 액세스 포인트 옵티마이저로부터 하나 이상의 제어 액션(control action)들을 수행하는 단계;를 더 포함한다. 일부 실시예들에서, 제어 액션들은 반복적으로(iteratively) 또는 되풀이하여(repetitively) 수행된다.

하나의 실시예에 따라서, 액세스 포인트 옵티마이저 내의 프로세서에 의해 실행될 때, 액세스 포인트 옵티마이저로 하여금: 무선 액세스 포인트에 대한 통신 인터페이스를 액세스 포인트 옵티마이저로부터 수립하는 단계; 무선 액세스 포인트 상에서 전자기 간섭을 나타내는 하나 이상의 간섭 무선 노드들을 식별하는 단계; 무선 액세스 포인트로부터 데이터를 수집하는 단계; 무선 액세스 포인트 및 하나 이상의 간섭 무선 노드들의 모델을 결정하는 단계로서: (i) 수집된 데이터를 적어도 부분적으로 기초로 하여, 무선 액세스 포인트 상에서 전자기 간섭을 나타내는 하나 이상의 간섭 무선 노드들과 무선 액세스 포인트 사이의 통신 관계들을 모델링하는 단계; 및 (ii) 수집된 데이터를 적어도 부분적으로 기초로 하여, 무선 액세스 포인트에 대한 하나 이상의 설정가능한 파라미터들을 갖는 무선 액세스 포인트의 현재 설정을 나타내는 무선 액세스 포인트의 액티브 상태를 모델링하는 단계;에 의해서, 무선 액세스 포인트 및 하나 이상의 간섭 무선 노드들의 모델을 결정하는 단계; 및 모델에 영향을 주는 상태 변화를 기초로 하여 무선 액세스 포인트 또는 하나 이상의 간섭 무선 노드들의 성능의 변화를 정량화하는 단계;를 포함하는 오퍼레이션들을 수행하도록 초래하는 인스트럭션들이 저장되어 있는 비일시적(non-transitory) 컴퓨터 판독가능 저장 매체가 제공된다.

다른 실시예에 따라서, 무선 통신 노드들이 파라미터 세팅들은 프로파일 세팅들을 통하여 구성된다. 또 다른 실시예에서, 무선 통신 노드들 사이에서 상호작용하는 엘리먼트들 중의 하나 이상은 상태공간에 대한 본질적 변수(intrinsic variable)이다. 다른 실시예에 있어서, 트래픽 레벨들은 상태공간을 정의하는 데에 이용된다. 예를 들어, 트래픽 레벨들은 없음(off), 낮음(low), 중간(medium) 또는 높음(high) 또는 숫자값(numeric value)일 수 있다. 다른 실시예에 있어서 상태는 통신 노드의 설정으로서 정의되고, 관련 실시예에서 상태들은 복수의 통신 노드들의 설정으로서 정의된다. 하나의 실시예에 있어서, 상태들은 적어도 연관된 스테이션들을 포함한다. 다른 실시예에 있어서, 상태는 연관된 무선 통신 노드와 각각의 스테이션 사이의 통신 링크로서 정의된다. 다른 실시예에 있어서, 상태는 통신 링크 및 통신 링크 상의 디바이스들의 설정 파라미터들로서 정의된다. 다른 실시예에 있어서, 모델은 상충 그래프(conflict graph)를 식별하는 데에 이용된다.

도 7은 하나의 실시예에 따라서 컴퓨터 시스템의 예시적인 형태의 머신(700)의 도식적 표현을 도시하는데, 여기서 머신(700)으로 하여금 본 명세서에서 설명된 방법들 중의 임의의 하나 이상을 수행하는 것을 초래하는 인스트럭션들의 세트가 실행될 수 있다. 대안적인 실시예들에서, 머신은 LAN(Local Area Network), WAN(Wide Area Network), 인트라넷(intranet), 익스트라넷(extranet), 또는 인터넷에서의 다른 머신들과 연결, 네트워킹, 인터페이싱 등이 될 수 있다. 머신은 서버-클라이언트 네트워크 환경에서 서버 또는 클라이언트 머신의 지위로서 작동하거나, 피어-투-피어(peer-to-peer)(또는 분산) 네트워크 환경에서 피어(peer) 머신으로서 작동할 수 있다. 머신의 소정의 실시예들은 PC(personal computer), 타블렛 PC, STB(set top box), PDA(Personal Digital Assistant), 셀룰러 전화, 웹 기기(web appliance), 서버, 네트우크 라우터, 스위치, 또는 브릿지, 컴퓨팅 시스템, 또는 머신에 의해 취해질 액션(action)들을 특정하는 (순차적이거나 또는 이와 다른) 인스트럭션들의 세트를 실행할 수 있는 임의의 머신의 형태로 존재할 수 있다. 게다가, 단일한 머신만 도시되어 있지만, 용어 "머신"은 또한, 본 명세서에서 설명된 방법들 중의 임의의 하나 이상을 수행하기 위하여 인스트럭션들 중의 세트(또는 복수의 세트들)를 개별적으로 또는 공동으로 실행하는 머신들(예컨대, 컴퓨터들)의 임의의 집합을 포함하기 위해서 사용될 수 있다.

예시적인 컴퓨터 시스템(700)은 프로세서(702), 메인 메모리(main memory)(704)(예컨대, ROM(read-only memory), 플래시 메모리(flash memory), SDRAM(synchronous DRAM) 또는 RDRAM(Rambus DRAM) 등과 같은 DRAM(dynamic random access memory), 플래시 메모리, SRAM(static random access memory)와 같은 정적 메모리(static memory), 휘발성이되 높은 데이터 레이트(volatile but high-data rate)를 가진 RAM 등), 및 보조 메모리(secondary memory)(718)(예컨대, 하드 디스크 드라이브들 및 영구 데이터베이스 구현들을 포함하는 영구 저장 장치)를 포함하고, 이들은 버스(bus)(730)를 통해서 서로 통신한다. 메인 메모리(704)는 본 명세서에서 기술된 바와 같은 시스템들, 방법들, 및 액세스 포인트 옵티마이저(734)의 다양한 실시예들에 관하여 기능들을 수행 및 실행하기 위하여 필요한 정보 및 인스트럭션들 및 소프트웨어 프로그램 구성요소들을 포함한다. 최적화 인스트럭션들(optimization instructions)(723)은, 예를 들어, 수집된 동작 데이터(operational data), 알려져 있는 액세스 포인트 통계들, 알려져 있는 네트워크 장비/액세스 포인트 수용력들(capabilities) 및 한계들(limitations) 등의 분석을 기초로 하여 트리거링될(triggered) 수 있다. 상태공간 모델(724)들은 평가를 거치고 있는 무선 시스템 및 환경의 동작 특성들을 추정 및 예측하는 데에 이용하기 위해 메인 메모리(704) 내에 저장될 수 있다. 최적화 인스트럭션들(723)은 메인 메모리(704) 내에 저장될 수 있고, 액세스 포인트 옵티마이저(734)에 의해 수집되고 결정될 수 있다. 메인 메모리(704) 및 그것의 서브-엘리먼트들(예컨대, 723 및 724)은 본 명세서에서 설명된 방법들을 수행하기 위하여 처리 로직(processing logic)(726) 및/또는 소프트웨어(722) 및 프로세서(702)와 함께 작동할 수 있다.

프로세서(702)는 마이크로프로세서, 중앙 처리 유닛(central processing unit) 등과 같은 하나 이상의 범용 처리 장치들을 나타낸다. 더욱 구체적으로, 프로세서(702)는 CISC(complex instruction set computing) 마이크로프로세서, RISC(reduced instruction set computing) 마이크로프로세서, VLIW(very long instruction word) 마이크로프로세서, 다른 인스트럭션 세트들을 구현하는 프로세서, 또는 인스트럭션 세트들의 조합을 구현하는 프로세스들일 수 있다. 프로세서(702)는 또한 ASIC(application specific integrated circuit), FPGA(field programmable gate array), DSP(digital signal processor), 네트워크 프로세서 등과 같은 하나 이상의 특수용 처리 장치들일 수 있다. 프로세서(702)는 본 명세서에서 설명된 오퍼레이션들 및 기능을 수행하기 위한 처리 로직(726)을 실행하도록 구성된다.

컴퓨터 시스템(700)은, 분석을 위해 정보가 수집될 수 있는 하나 이상의 네트워크들(720)과 컴퓨터 시스템(700)을 통신가능하게 인터페이싱하기 위하여 하나 이상의 네트워크 인터페이스 카드(network interface card)(708)들을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 네트워크 인터페이스 카드(708)는 컴퓨터 시스템(700)으로 하여금 최적화될 무선 액세스 포인트와 클라우드를 통하여 또는 인터넷을 통하여 통신하는 것을 가능하게 한다. 컴퓨터 시스템(700)은 또한 사용자 인터페이스(710)(예컨대, 비디오 디스플레이 유닛, LCD( liquid crystal display), 또는 CRT(cathode ray tube)), 문자 입력 장치(alphanumeric input device)(712)(예컨대, 키보드), 커서 제어 장치(714)(예컨대, 마우스), 및 신호 생성 장치(signal generation device)(716)(예컨대, 통합된 스피커(integrated speaker))를 포함할 수 있다. 컴퓨터 시스템(700)은 주변 장치(736)(예컨대, 무선 또는 유선 통신 디바이스들, 메모리 디바이스들, 저장 디바이스들, 오디오 처리 장치들, 비디오 처리 장치들 등)를 더 포함할 수 있다. 컴퓨터 시스템(700)은, 최적화될 무선 액세스 포인트 등의 특성 및 오퍼레이션을 변경하기 위한 명령들 및 인스트럭션들의 실행을 포함하여, 다양한 최적화 인스트럭션들(723)을 개시, 트리거링, 및 실행하는 것과, 정보를 모델링, 모니터링, 수집, 분석, 및 보고하는 것뿐만 아니라 최적화될 무선 액세스 포인트와 인터페이싱할 수 있는 액세스 포인트 옵티마이저(734)의 기능들을 수행할 수 있다.

보조 메모리(718)는, 본 명세서에서 기술된 방법들 또는 기능들 중의 임의의 하나 이상을 구체화하는 인스트럭션들(예컨대, 소프트웨어(722))의 하나 이상의 세트들이 저장되어 있는 비일시적 머신-판독가능 저장 매체(machine-readable storage medium)(또는 더욱 구체적으로는 비일시적 머신-접근가능 저장 매체(machine-accessible storage medium))(731)를 포함할 수 있다. 소프트웨어(722)가 또한 존재할 수 있으며, 또는 메인 메모리(704) 내에 존재할 수 있고, 컴퓨터 시스템(700), 메인 메모리(704), 및 프로세서(702)에 의한 실행 동안 프로세서(702) 내에 완전히 또는 적어도 부분적으로 존재할 수 있고, 또한 머신-판독가능 저장 매체를 구성한다. 나아가, 소프트웨어(722)는 네트워크 인터페이스 카드(708)를 통하여 네트워크(720)를 거쳐서 전송되거나 수신될 수 있다.

본 명세서에서 제시되는 주제는 예로서 그리고 특정한 실시예들의 관점에서 기술되었지만, 청구된 실시예들은 본 명세서에서 명시적으로 공개하여 나열될 실시예들에 한정되는 것이 아니라고 이해되어야 한다. 이와 달리, 본 발명은 통상의 기술자에게 명백한 다양한 변경들 및 유사한 배치들을 커버하는 것으로 의도된다. 그러므로, 첨부된 청구항들의 범위는 모든 이러한 변경들 및 유사한 배치들을 포함하도록 최광의(broadest interpretation)로 부여되어야 한다. 상술한 설명은 예시적인 것으로 의도되며 제한적이 아니라고 이해되어야 한다. 상술한 설명을 읽고 이해할 때 많은 다른 실시예들이 통상의 기술자에게 명백할 것이다. 그러므로, 본 명세서에서 공개되는 본 발명의 범위는 이러한 청구항들에 부여되는 등가물들의 전체 범위와 함께 첨부된 청구항들을 참조하여 결정되어야 한다.

Claims

액세스 포인트 옵티마이저(access point optimizer)에서의 방법으로서,
무선 액세스 포인트에 대한 통신 인터페이스(communications interface)를 액세스 포인트 옵티마이저로부터 수립하는 단계;
상기 무선 액세스 포인트 상에서 전자기 간섭(electromagnetic interference)을 나타내는 하나 이상의 간섭 무선 노드(interfering wireless node)들을 식별하는 단계를 포함하며, 상기 하나 이상의 간섭 무선 노드는 적어도 하나의 스테이션을 포함하고;
상기 무선 액세스 포인트로부터 데이터를 수집하는 단계;
상기 무선 액세스 포인트 및 상기 하나 이상의 간섭 무선 노드들의 모델을 결정하는 단계로서:
(i) 수집된 데이터를 적어도 부분적으로 기초로 하여, 상기 무선 액세스 포인트 상에서 전자기 간섭을 나타내는 상기 하나 이상의 간섭 무선 노드들과 상기 무선 액세스 포인트 사이의 통신 관계(communicative relationship)들을 모델링하는(modeling) 단계;
(ii) 수집된 데이터를 적어도 부분적으로 기초로 하여, 상기 무선 액세스 포인트에 대한 하나 이상의 설정가능한 파라미터(configurable parameter)들을 갖는 상기 무선 액세스 포인트의 현재 설정(current configuration)을 나타내는 상기 무선 액세스 포인트의 액티브 상태(active state)를 모델링하는 단계; 및
(iii) 상기 무선 액세스 포인트의 하나 이상의 상태 전이들을 모델링하는 단계로서, 상기 하나 이상의 상태 전이들 각각은 상기 모델 내에서 업데이트된 무선 액세스 포인트를 위한 설정 가능한 파라미터들 중의 적어도 하나에 대한 변화를 포함하는 단계;
에 의해서, 상기 무선 액세스 포인트 및 상기 하나 이상의 간섭 무선 노드들의 모델을 결정하는 단계; 및
상기 모델에 영향을 주는 상태 변화(state change)를 기초로 하여 상기 하나 이상의 간섭 무선 노드들 또는 상기 무선 액세스 포인트의 성능의 변화를 정량화하는(quantifying) 단계;
를 포함하고,
상기 성능의 변화를 정량화하는 단계는:
상기 무선 액세스 포인트에 대한 모델링된 상태 전이들 중의 적어도 하나를 기초로 하며, 그리고 상기 하나 이상의 간섭 무선 노드들에 의해 상기 무선 액세스 포인트 상에서 보이는 전자기 간섭에 대한 추정된 변화(estimated change)를 추가로 기초로 하여, 상기 모델 내에서 상기 무선 액세스 포인트의 성능에 관한 영향을 추정하는 단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 모델에 영향을 주는 상태 변화는:
상기 무선 액세스 포인트 또는 상기 하나 이상의 간섭 무선 노드들의 설정(configuration)의 변화;
상기 무선 액세스 포인트 또는 상기 하나 이상의 간섭 무선 노드들의 트래픽 레벨(traffic level)들의 변화; 또는
상기 무선 액세스 포인트 또는 상기 하나 이상의 간섭 무선 노드들에 의해 측정된 하나 이상의 성능 메트릭(performance metric)들의 변화;
인 것을 특징으로 하는 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 무선 액세스 포인트 상에서 전자기 간섭을 나타내는 상기 하나 이상의 간섭 무선 노드들과 상기 무선 액세스 포인트 사이의 통신 관계들을 모델링하는 단계는:
무선 노드들 중의 임의의 두 개 이상 사이의 통신 링크(communication link)들을 나타내는 모델 내에서 노드(node)들을 수립하는 단계; 및
하나 이상의 간섭 무선 노드들과 무선 액세스 포인트 중의 임의의 두 개 이상 사이의 간섭을 나타내는 모델 내에서 노드들을 수립하는 단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 무선 액세스 포인트 상에서 전자기 간섭을 나타내는 식별된 하나 이상의 간섭 노드들 및 상기 무선 액세스 포인트를 지나는 무선 네트워크들의 성능을 최적화하는 단계로서:
상기 식별된 하나 이상의 간섭 노드들 및 상기 무선 액세스 포인트를, 상기 무선 네트워크들이 작동하는 무선 환경(radio environment)에 대한 디바이스 노드(device node)들 및 상기 디바이스 노드들 각각을 위한 전송 관련 파라미터 세팅(transmission related parameter setting)들로서 기술하는 모델로부터 상태공간을 구축하는(constructing) 단계; 및
상기 디바이스 노드들 각각을 위한 전송 관련 파라미터 세팅들에 대한 가능한 변화들에 상응하는 허용가능한 상태 전이(allowable state transition)들을 가진 상태공간 내에서 전이들의 세트를 파퓰레이팅하는(populating) 단계로서, 상기 허용가능한 상태 전이들은 상기 무선 환경 내에서 상기 디바이스 노드들 사이의 상호작용들에 영향을 주고, 상기 허용가능한 상태 전이들은 상기 상태공간 내에서 상기 디바이스 노드들 사이의 그래프 간선(graph edge)들의 세트에 의해서 표시되고, 상기 그래프 간선들은 적어도 상기 상태공간의 상기 디바이스 노드들 사이의 간섭 및 상태 관계들을 나타내는 단계;
에 의해서, 상기 무선 액세스 포인트 상에서 전자기 간섭을 나타내는 식별된 하나 이상의 간섭 노드들 및 상기 무선 액세스 포인트를 지나는 무선 네트워크들의 성능을 최적화하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
청구항 4에 있어서,
성능을 최적화하는 단계는:
모델링된 상기 식별된 하나 이상의 간섭 노드들 모두 및 상기 무선 액세스 포인트의 성능의 통계함수(statistical function)인 전체 성능 메트릭을 향상시키기 위하여 상기 상태공간 내의 상기 디바이스 노드들 중의 하나 이상의 프로파일(profile)을 변경하는 단계; 및
고정점해(fixed-point solution)를 찾는 수학적 방법에 따라서 전체 성능 메트릭을 향상시키기 위하여 상기 상태공간 내의 상기 디바이스 노드들 중의 하나 이상의 프로파일을 변경하는 단계;
중의 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
청구항 4에 있어서,
상태공간을 구축하는 단계는:
상기 상태공간을 정의하기 위하여 간섭을 포함시키는 것; 및
상기 상태공간을 정의하기 위하여 상기 디바이스 노드들 사이의 연관성(association)들을 포함시키는 것;
중의 하나 또는 둘 다를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
청구항 4에 있어서,
상태공간을 구축하는 단계는:
다른 무선 통신 노드들과 완전히 통신하는(fully communicate) 능력(ability);
다른 무선 통신 노드들과 기본 속도(basic rate)로 통신하는 능력;
다른 무선 통신 노드들에 대한 캐리어 감지(carrier sense) 능력; 및
다른 무선 통신 노드들에 대한 전자기 간섭;
을 포함하는 그룹으로부터 선택된 명시적 상태 변수(explicit state variables)들을 가지고 상기 디바이스 노드들 사이에서 명시적 상태 관계(explicit state relationship)들을 정의하는 것;
을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
삭제
삭제
청구항 1에 있어서,
임계값(threshold)을 넘어서 성능에 관한 추정된 영향(estimated affect)을 갖는 상기 무선 액세스 포인트의 모델링된 상태 전이들 중의 하나를 선택하는 단계; 및
상기 무선 액세스 포인트에서 변경될 상기 설정가능한 파라미터들 중의 하나 이상을 특정하는 인스트럭션(instruction)들을 상기 액세스 포인트 옵티마이저로부터 상기 무선 액세스 포인트로 보냄으로써 상기 무선 액세스 포인트에서 선택된 모델링된 상태 전이에 영향을 주는 단계;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 무선 액세스 포인트의 성능의 변화를 정량화하는 단계는:
모델링된 상태 전이들 중의 하나에 따라서 상기 무선 액세스 포인트에서 상기 설정가능한 파라미터들 중의 하나 이상을 변경하기 위하여 상기 무선 액세스 포인트에 인스트럭션들을 보내는 단계;
상기 무선 액세스 포인트로부터 업데이트된 데이터를 수집하는 단계; 및
상기 무선 액세스 포인트의 원상태(original state) 동안 수집된 상기 무선 액세스 포인트로부터의 데이터와 상태 전이 후의 상기 무선 액세스 포인트로부터 업데이트된 데이터와의 비교를 기초로 하여, 상기 무선 액세스 포인트의 성능의 정량화된 변화(quantified change)를 결정하는 단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
청구항 11에 있어서,
무선 액세스 포인트를 위해 모델링된 하나 이상의 상태 전이들 각각에 대하여, 인스트럭션들을 보내는 단계, 업데이트된 데이터를 수집하는 단계, 및 결정하는 단계를 반복적으로(iteratively) 수행하는 것; 및
각각의 상태 전이에 대해 상기 무선 액세스 포인트로부터 업데이트된 데이터를 기초로 하여 상기 모델 내의 하나 이상의 노드들 또는 상태 전이들 각각을 업데이트하는 것;
을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
청구항 11에 있어서,
임계값을 넘어서 성능의 정해진(determined) 정량화된 변화를 갖는 상기 무선 액세스 포인트의 상기 모델링된 상태 전이들 중의 하나를 선택하는 단계; 및
상기 무선 액세스 포인트에서 변경될 상기 설정가능한 파라미터들 중의 하나 이상을 특정하는 인스트럭션들을 상기 액세스 포인트 옵티마이저로부터 상기 무선 액세스 포인트로 보냄으로써 상기 무선 액세스 포인트에서 선택된 모델링된 상태 전이에 영향을 주는 단계;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 무선 액세스 포인트는 상기 무선 액세스 포인트에 통신가능하게 인터페이싱된(communicatively interfaced) 하나 이상의 무선 노드들에 대하여 LAN(Local Area Network)을 생성하고,
상기 무선 액세스 포인트 상에서 전자기 간섭을 나타내는 상기 하나 이상의 간섭 무선 노드들은 상기 무선 액세스 포인트에 의해 생성된 상기 LAN의 외부에서 작동하는 것을 특징으로 하는 방법.
청구항 1에 있어서,
무선 액세스 포인트에 대한 통신 인터페이스를 액세스 포인트 옵티마이저로부터 수립하는 단계는:
상기 무선 액세스 포인트에 대한 하드와어이드 백홀 커넥션(hard-wired backhaul connection)을 통하여 상기 무선 액세스 포인트와 통신하는 것;
공중 인터넷(public Internet)을 통하여 상기 무선 액세스 포인트와 통신하는 것;
상기 공중 인터넷에 노출된 포트(port) 및 IP(Internet Protocol) 주소를 통하여 상기 무선 액세스 포인트의 관리 인터페이스(administrative interface)와 통신하는 것; 및
상기 무선 액세스 포인트에 대한 WAN(Wide Area Network) 또는 공중 인터넷 액세스를 제공하는 하드와어이드 백홀 커넥션을 통하여 상기 무선 액세스 포인트와 통신하는 것;
중의 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
청구항 1에 있어서,
i. 상기 무선 액세스 포인트는 소형셀 기지국(small-cell base station)이고, 상기 무선 액세스 포인트 상에서 전자기 간섭을 나타내는 하나 이상의 간섭 무선 노드들 각각은: 3G(third generation) 호환가능 디바이스; 4G(fourth generation) 호환가능 디바이스; LTE(Long Term Evolution) 호환가능 디바이스; 다른 소형셀 기지국; 무선 펨토셀(femtocell) 기지국; 상기 소형셀 기지국과 주파수에 있어서 겹치는(overlapping) 무선 모바일 디바이스 리피터(wireless mobile device repeater); 및 상기 소형셀 기지국과 주파수에 있어서 겹치는 무선 모바일 디바이스 기지국;을 포함하는 그룹으로부터 선택되거나, 또는
ii. 무선 액세스 포인트는 WiFi 호환가능 무선 액세스 포인트이고, 상기 무선 액세스 포인트 상에서 전자기 간섭을 나타내는 하나 이상의 간섭 무선 노드들 각각은: 다른 WiFi 호환가능 무선 액세스 포인트; WiFi 호환가능 무선 라우터; WiFi 호환가능 무선 게이트웨이; 무선 댁내 계량(in-home metering) 통신 디바이스; 무선 펨토셀 기지국; WiFi 호환가능 기지국; WiFi 호환가능 무선 액세스 포인트와 주파수에 있어서 겹치는 무선 모바일 디바이스 리피터; WiFi 호환가능 무선 액세스 포인트와 주파수에 있어서 겹치는 무선 모바일 디바이스 기지국; WiFi 호환가능 무선 액세스 포인트와 주파수에 있어서 겹치는 이더넷이 연결된 무선 라우터(Ethernet connected wireless router); 및 WiFi 호환가능 무선 액세스 포인트와 주파수에 있어서 겹치는 이더넷이 연결된 무선 브릿지(Ethernet connected wireless bridge);를 포함하는 그룹으로부터 선택되는 것을 특징으로 하는 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 하나 이상의 간섭 무선 노드들과 상기 무선 액세스 포인트 사이의 통신 관계들을 모델링하는 단계 (i)는:
상기 하나 이상의 간섭 무선 노드들 중의 임의의 것 또는 상기 무선 액세스 포인트, 또는 양쪽 모두의 상태들 사이의 허용가능한 전이들;
상기 하나 이상의 간섭 무선 노드들 중의 임의의 것 또는 상기 무선 액세스 포인트, 또는 양쪽 모두의 상태 변화에 상응하는 전자기 간섭의 변화;
상기 하나 이상의 간섭 무선 노드들 중의 임의의 것 또는 상기 무선 액세스 포인트, 또는 양쪽 모두의 상태 변화에 상응하는 상기 하나 이상의 간섭 무선 노드들 중의 임의의 것과 상기 무선 액세스 포인트 사이의 상충들;
상기 하나 이상의 간섭 무선 노드들 중의 임의의 것 또는 상기 무선 액세스 포인트, 또는 양쪽 모두의 상태 변화에 상응하는 상기 하나 이상의 간섭 무선 노드들 중의 임의의 것 또는 상기 무선 액세스 포인트에서의 결함들; 및
상기 하나 이상의 간섭 무선 노드들 중의 임의의 것 또는 상기 무선 액세스 포인트, 또는 양쪽 모두의 상태 변화와 상기 하나 이상의 간섭 무선 노드들 중의 임의의 것 또는 상기 무선 액세스 포인트에서의 결함 상태의 연관성들;
중의 하나 이상을 식별하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 무선 액세스 포인트로부터 데이터를 수집하는 단계는 상기 무선 액세스 포인트에 대한 성능 진단 데이터, 무선 환경 데이터, 및/또는 성능 데이터를 수집하는 것을 포함하고;
상기 무선 액세스 포인트의 액티브 상태를 모델링하는 단계 (ii)는 수집된 데이터로부터 액티브 상태를 모델링하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
청구항 18에 있어서,
무선 액세스 포인트를 위한 하나 이상의 설정가능한 파라미터들 및 수집된 설정 데이터를 기초로 하여 액티브 상태로부터 상기 무선 액세스 포인트의 모든 가능한 상태 전이들을 모델링하는 것;
을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
청구항 1에 있어서,
제1 무선 액세스 포인트 상에서 전자기 간섭을 나타내는 하나 이상의 간섭 무선 노드들 중에서 제2 무선 액세스 포인트에 대한 제2 통신 인터페이스를 액세스 포인트 옵티마이저로부터 수립하는 단계;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
청구항 20에 있어서,
식별, 수집, 결정, 및 정량화 오퍼레이션(operation)들을 제2 무선 액세스 포인트에 적용하는 것;
을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
청구항 20에 있어서,
상기 모델에 영향을 주는 상태 변화를 기초로 하여 상기 무선 액세스 포인트의 성능의 변화를 정량화하는 단계는:
제1 무선 액세스 포인트의 설정가능한 파라미터를 수정하는 것과 제2 무선 액세스 포인트에서의 전자기 간섭에 대한 변화를 측정하는 것; 및
제2 무선 액세스 포인트의 설정가능한 파라미터를 수정하는 것과 제1 무선 액세스 포인트에서의 전자기 간섭에 대한 변화를 측정하는 것;
중의 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 무선 액세스 포인트 및 상기 하나 이상의 간섭 무선 노드들의 상기 모델에 군집분석(clustering analysis)을 적용하는 단계로서:
상기 모델에 상응하는 문제 공간(problem space)을, 노드들 또는 상태들의 구별되는(distinct) 그룹(group)들 또는 클러스터(cluster)들로 클러스터링하는(clustering) 단계; 및
모델을 결정하는 연산 복잡도(computational complexity)를 감소시키기 위하여 상기 문제 공간을 서브파트(sub-part)들로 나누는(dividing) 단계;
에 의해서, 상기 무선 액세스 포인트 및 상기 하나 이상의 간섭 무선 노드들의 상기 모델에 군집분석을 적용하는 단계;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
청구항 23에 있어서,
상기 문제 공간을 클러스터링하는 것은, 각각의 하나 이상의 간섭 무선 노드들에 대하여, 물리적 주소 데이터(physical address data), 지리적 위치 데이터(geographic location data), 신호 강도(signal strength), 및 간섭 강도(interference strength) 중의 하나 이상을 기초로 하는 것을 특징으로 하는 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 하나 이상의 간섭 무선 노드들을 식별하는 것은:
상기 무선 액세스 포인트의 임계 거리(threshold distance) 내의 물리적 부지(physical premises)를 상기 하나 이상의 간섭 무선 노드들 중의 임의의 것과 연관시키는(associating) 물리적 주소 데이터; 및
상기 무선 액세스 포인트의 임계 거리 내의 지리적 위치(geographic location)를 상기 하나 이상의 간섭 무선 노드들 중의 임의의 것과 연관시키는 지리적 위치 데이터;
를 포함하는 그룹으로부터 선택되는 기준을 기초로 하는 것을 특징으로 하는 방법.
청구항 25에 있어서,
부분적인 물리적 주소(partial physical address)는, 각각의 하나 이상의 간섭 무선 노드들에 대한, 상기 물리적 주소 데이터, 상기 지리적 위치 데이터, 또는 양쪽 모두로부터 유래되고(derived);
상기 부분적인 물리적 주소는: 상기 하나 이상의 간섭 무선 노드들이 상기 무선 액세스 포인트에 대한 임계 지리적 근접성(threshold geographic proximity) 내에 있는지를 식별하는 데에 이용되거나, 상기 하나 이상의 간섭 무선 노드들로부터 노드들 또는 상태들의 구별되는 그룹들 또는 클러스터들을 정의하는 데에 이용되거나, 양쪽 모두에 이용되는 것을 특징으로 하는 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 모델에 영향을 주는 상태 변화를 기초로 하여 상기 무선 액세스 포인트의 성능의 변화를 정량화하는 단계는:
(ⅰ) 상기 무선 액세스 포인트의 설정가능한 파라미터들에 변화를 적용하거나, 평가를 위한 새로운 상태로의 무선 액세스 포인트의 전이를 위하여 변화를 특정하는 프로파일을 상기 무선 액세스 포인트의 설정가능한 파라미터들에 적용하는 오퍼레이션으로서, 상기 새로운 상태는:
(a) 사전에 비평가된 상태(previously un-evaluated state),
(b) 부분적인 데이터(partial data)만을 갖는 사전에 발견된 상태(previously discovered state), 및
(c) 만료일(expired data)을 갖는 사전에 발견된 상태
중의 하나로부터 선택되는 오퍼레이션;
(ⅱ) 상기 새로운 상태에서 작동하는 동안 상기 무선 액세스 포인트로부터 업데이트된 데이터를 수집하는 오퍼레이션; 및
(ⅲ) 상기 새로운 상태에서 무선 액세스 디바이스의 작동의 성능을 평가하는 오퍼레이션;
을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
청구항 27에 있어서,
(ⅳ) 수렴이 달성될 때까지 복수의 새로운 상태들에 대해서 오퍼레이션들 (ⅰ) 내지 (ⅲ)을 반복하는(iterating) 오퍼레이션으로서:
(a) 미리 결정된 시간 기간 동안에 상기 무선 액세스 포인트에 대해 평가된 액티브 상태 및 새로운 상태들 중에서 최상의 가능한 설정(best possible configuration)으로 상기 무선 액세스 포인트의 액티브 상태가 결정되는 것,
(b) 미리 결정된 양 만큼 오퍼레이션들 (ⅰ) 내지 (ⅲ)을 반복한 후에 상기 무선 액세스 포인트에 대해 평가된 액티브 상태 및 새로운 상태들 중에서 최상의 가능한 설정으로 상기 무선 액세스 포인트의 액티브 상태가 결정되는 것, 및
(c) 오퍼레이션들 (ⅰ) 내지 (ⅲ)의 반복이, 허용된 미리 결정된 시간 임계값을 초과하는 것
중의 적어도 하나에 따라서 수렴이 달성될 때까지 복수의 새로운 상태들에 대해서 오퍼레이션들 (ⅰ) 내지 (ⅲ)을 반복하는 오퍼레이션; 및
(ⅴ) 수렴 후에 오퍼레이션들 (ⅰ) 내지 (ⅲ)의 반복을 빠져나오는(exiting) 오퍼레이션;
을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 하나 이상의 간섭 무선 노드들을 식별하는 단계는:
상기 액세스 포인트 옵티마이저가 직접적인 제어를 하지 않는 외래 무선 디바이스(foreign wireless device)들을 식별하는 단계; 및
식별된 외래 무선 디바이스들을 상기 모델 안으로 통합시키는(incorporating) 단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
청구항 29에 있어서,
식별된 외래 무선 디바이스들과 관련하여 직접적으로 판독가능하지 않은 파라미터들을 인터폴레이션(interpolation)을 통하여 식별하는 단계; 및
외래 무선 디바이스들에 대해 식별된 직접적으로 판독가능하지 않은 파라미터들을 상기 모델 안으로 통합시키는 단계;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 무선 액세스 포인트를 위한 하나 이상의 설정가능한 파라미터들은:
상기 하나 이상의 간섭 노드들 중의 임의의 것 또는 상기 무선 액세스 포인트에 영향을 주는 무선 링크 커넥션 세팅(radio link connection setting)들;
상기 하나 이상의 간섭 노드들 중의 임의의 것 또는 상기 무선 액세스 포인트에 영향을 주는 채널 할당(channel assignment)들;
상기 하나 이상의 간섭 노드들 중의 임의의 것 또는 상기 무선 액세스 포인트에 영향을 주는 커넥션 할당(connection assignment)들;
상기 하나 이상의 간섭 노드들 중의 임의의 것 또는 상기 무선 액세스 포인트에서의 QoS(Quality of Service) 분류(classification)들;
상기 하나 이상의 간섭 노드들 중의 임의의 것 또는 상기 무선 액세스 포인트에서의 데이터 패킷들의 트래픽 흐름(traffic flow)을 제어하기 위한 수락 제어 파라미터(admission control parameter)들; 및
상기 하나 이상의 간섭 노드들 중의 임의의 것 또는 상기 무선 액세스 포인트에 의해 처리되는 트래픽에 대한 공평성 기준(fairness criteria);
으로부터 선택되는 것을 특징으로 하는 방법.
청구항 1에 있어서,
최적해를 향해서 연속적인 상태 전이들을 트래버싱(traversing)함으로써 상기 모델의 최적화를 수행하는 단계; 및
상기 무선 액세스 포인트 및 식별된 하나 이상의 간섭 노드들에 상기 최적해를 적용하는 단계;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 모델을 업데이트하는 단계로서,
상기 모델에서 상기 하나 이상의 간섭 노드들 중의 임의의 것 또는 상기 무선 액세스 포인트에 대한 하나 이상의 상태 변수들을 직접적으로 변경하는 오퍼레이션;
상기 모델 내의 다른 디바이스의 상태 변수들을 직접적으로 변경함으로써 상기 모델에서 상기 하나 이상의 간섭 노드들 중의 임의의 것 또는 상기 무선 액세스 포인트에 대한 하나 이상의 상태 변수들에 간접적으로 영향을 주는 오퍼레이션;
중의 적어도 하나의 오퍼레이션에 따라서 상기 모델을 업데이트하는 단계;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
청구항 33에 있어서,
상기 모델에서 상응하는 변화들에 따라서 하나 이상의 간섭 무선 노드들 중의 임의의 것의 설정가능한 파라미터들 또는 상기 무선 액세스 포인트의 하나 이상의 설정가능한 파라미터들 중의 임의의 것을 변화시키기 위하여 상기 액세스 포인트 옵티마이저로부터 하나 이상의 제어 액션(control action)들을 수행하는 단계;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
액세스 포인트 옵티마이저 내의 프로세서에 의해 실행될 때, 액세스 포인트 옵티마이저로 하여금:
무선 액세스 포인트에 대한 통신 인터페이스를 액세스 포인트 옵티마이저로부터 수립하는 단계;
상기 무선 액세스 포인트 상에서 전자기 간섭을 나타내는 하나 이상의 간섭 무선 노드들을 식별하는 단계를 포함하며, 상기 하나 이상의 간섭 무선 노드는 적어도 하나의 스테이션을 포함하고;
상기 무선 액세스 포인트로부터 데이터를 수집하는 단계;
상기 무선 액세스 포인트 및 상기 하나 이상의 간섭 무선 노드들의 모델을 결정하는 단계로서:
(i) 수집된 데이터를 적어도 부분적으로 기초로 하여, 상기 무선 액세스 포인트 상에서 전자기 간섭을 나타내는 상기 하나 이상의 간섭 무선 노드들과 상기 무선 액세스 포인트 사이의 통신 관계들을 모델링하는 단계;
(ii) 수집된 데이터를 적어도 부분적으로 기초로 하여, 상기 무선 액세스 포인트에 대한 하나 이상의 설정 가능한 파라미터들을 갖는 상기 무선 액세스 포인트의 현재 설정을 나타내는 상기 무선 액세스 포인트의 액티브 상태를 모델링하는 단계; 및
(iii) 상기 무선 액세스 포인트의 하나 이상의 상태 전이들을 모델링하는 단계로서, 상기 하나 이상의 상태 전이들 각각은 상기 모델 내에서 업데이트된 무선 액세스 포인트를 위한 설정가능한 파라미터들 중의 적어도 하나에 대한 변화를 포함하는 단계;
에 의해서, 상기 무선 액세스 포인트 및 상기 하나 이상의 간섭 무선 노드들의 모델을 결정하는 단계; 및
상기 모델에 영향을 주는 상태 변화를 기초로 하여 상기 무선 액세스 포인트 또는 상기 하나 이상의 간섭 무선 노드들의 성능의 변화를 정량화하는 단계;
를 포함하고,
상기 성능의 변화를 정량화하는 단계는:
상기 무선 액세스 포인트에 대한 모델링된 상태 전이들 중의 적어도 하나를 기초로 하며, 상기 하나 이상의 간섭 무선 노드들에 의해 상기 무선 액세스 포인트 상에서 보이는 전자기 간섭에 대한 추정된 변화(estimated change)를 추가로 기초로 하여, 상기 모델 내에서 상기 무선 액세스 포인트의 성능에 관한 영향을 추정하는 단계;
를 포함하는
오퍼레이션들을 수행하도록 초래하는 인스트럭션들이 저장되어 있는 비일시적(non-transitory) 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
액세스 포인트 옵티마이저로서,
무선 액세스 포인트에 대한 인터페이스;
상기 무선 액세스 포인트 상에서 전자기 간섭을 나타내는 하나 이상의 간섭 무선 노드들을 식별하는 간섭 식별 모듈(interference identification module);
상기 무선 액세스 포인트로부터 데이터를 수집하는 수집 모듈(collection module);
상기 무선 액세스 포인트 및 상기 하나 이상의 간섭 무선 노드들의 모델을 결정하는 분석 모듈로서:
(i) 수집된 데이터를 적어도 부분적으로 기초로 하여, 상기 무선 액세스 포인트 상에서 전자기 간섭을 나타내는 상기 하나 이상의 간섭 무선 노드들과 상기 무선 액세스 포인트 사이의 통신 관계들을 모델링하는 것;
(ii) 수집된 데이터를 적어도 부분적으로 기초로 하여, 상기 무선 액세스 포인트에 대한 하나 이상의 설정 가능한 파라미터들을 갖는 상기 무선 액세스 포인트의 현재 설정을 나타내는 상기 무선 액세스 포인트의 액티브 상태를 모델링하는 것; 및
(iii) 상기 무선 액세스 포인트의 하나 이상의 상태 전이들을 모델링하는 단계로서, 상기 하나 이상의 상태 전이들 각각은 상기 모델 내에서 업데이트된 무선 액세스 포인트를 위한 설정가능한 파라미터들 중의 적어도 하나에 대한 변화를 포함하는 것;
에 의해서, 상기 무선 액세스 포인트 및 상기 하나 이상의 간섭 무선 노드들의 모델을 결정하는 분석 모듈;
을 포함하고,
상기 분석 모듈(analysis module)은 상기 모델에 영향을 주는 상태 변화를 기초로 하여 상기 무선 액세스 포인트 또는 상기 하나 이상의 간섭 무선 노드들의 성능의 변화를 정량화하고,
상기 성능의 변화를 정량화하는 것은:
상기 무선 액세스 포인트에 대한 모델링된 상태 전이들 중의 적어도 하나를 기초로 하여, 그리고 상기 하나 이상의 간섭 무선 노드들에 의해 상기 무선 액세스 포인트 상에서 보이는 전자기 간섭에 대한 추정된 변화(estimated change)를 추가로 기초로 하여, 상기 모델 내에서 상기 무선 액세스 포인트의 성능에 관한 영향을 추정하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 액세스 포인트 옵티마이저.
청구항 36에 있어서,
상기 무선 액세스 포인트에서 변경될 상기 설정가능한 파라미터들 중의 하나 이상을 특정하는 인스트럭션들을 상기 액세스 포인트 옵티마이저로부터 상기 무선 액세스 포인트로 보냄으로써 상기 무선 액세스 포인트에서 모델링된 상태 전이에 영향을 주는 설정 모듈(configuration module);
을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 액세스 포인트 옵티마이저.
청구항 36에 있어서,
상기 액세스 포인트 옵티마이저는 자기최적화 액세스 포인트(self-optimizing access point) 내에서 구현되고, 데이터가 수집되는 인터페이싱된(interfaced) 무선 액세스 포인트는 상기 자기최적화 액세스 포인트인 것을 특징으로 하는 액세스 포인트 옵티마이저.