In the cellular system, hotspot cells are caused when the wireless resources available at some location are not enough to sustain the needs of the users. This could potentially lead to blocked and dropped calls and make users who exist within or enter into the hotspot cell feel very uncomfortable services. Therefore, the hotspot cell being made is one of the problems awaiting solution as long as the cellular system exists. Recently, as various multimedia services are supported in the system, a band of people within the bus or car can move with keeping wireless connections. This can make the hotspot cell which has a short length of life be frequently generated in the network. Existing algorithms proposed until now only consider traffic loads of the hotspot cell. Thus, it may cause more hotspot cells in the all service area.
We propose an algorithm that adaptively changes the time to handover according to loads of the current and target cell in order to effectively manage the hotspot cell in the overall network. If the current cell receives hotspot warnings from neighboring cells, handovers to adjacent cells are executed as fast as possible in order to accommodate loads it can adequately handle. Neighboring cells less heavily loaded delay handovers to the hotspot cell. It means the time that connection with the network is maintained becomes to be prolonged. And it can also make a cell rapidly get out of from the status of hotspot. If both the current and target cell are the hotspot status, conventional handovers are executed to achieve the equality of load distribution.
In other words, the proposed scheme can give a time to obtain wireless resources to the cells which receive hotspot warnings. It aggravates loads to these cells as slowly as possible. The proposed scheme can also let cells expected to the hotspot prepare to entering traffic by distributing their loads to adjacent cells which are less heavily loaded. Finally, it can reduce the number of hotspot cells as small as possible and meet high service quality with satisfying users. In the simulation using OPNET, we show that performance of the proposed scheme, adaptive handover time is superior to others. That is, it makes the smallest number of hotspot cells and supports the highest satisfaction of users.
셀룰러 시스템에서는 특정한 상황에 따라 또는 사용자의 이용 분포에 따라 각 셀 별로 트래픽(traffic)이 균등하게 분포하지 않고 몇몇 셀들에 집중되는 현상이 발생할 수 있다. 이 지역에 존재하는 셀들에는 자연스럽게 많은 트래픽이 발생하게 되고, 주변보다 많은 부하가 몰려 있는 셀이 존재하게 된다. 이와 같이 많은 트래픽의 발생으로 인하여 주위보다 부하 정도가 높은 셀을 핫스팟 셀이라고 정의한다. 핫스팟 셀이 발생하게 되면 그 셀에 존재하거나 그 셀로 들어가는 사용자는 서비스의 많은 불편을 느끼게 된다. 핫스팟 셀에서는 셀이 보유한 자원이 대부분 소비되고 거의 바닥난 상태이기 때문에 앞으로 그 이상 사용자의 호(call) 요청에 대해서는 서비스를 제공할 수가 없는 것이다. 자원의 효율적 재사용을 위해 전체 영역을 셀 단위로 나누어 서비스를 제공하는 셀룰러 시스템의 특징이 핫스팟 셀 문제로 인하여 약화되는 결과가 발생한다. 따라서, 이 문제는 셀룰러 시스템이 존재하는 한 반드시 해결되어야 할 과제 중의 하나이다. 최근에 다양한 멀티미디어 서비스들이 무선 통신을 통하여 가능함에 따라 다수의 사람들이 버스나 차 안에서 실시간 네트워크 게임을 즐기고, 실시간 영상 서비스, VoD (Video on Demand) 서비스 등이 무선 망을 통하여 가능한 상황이 발생하게 되었다. 이것은 셀룰러 시스템 영역 안에 많은 트래픽의 높은 변화를 야기할 수 있고, 이로 인하여 전체 네트워크 안에는 짧은 시간 동안 생성되는 핫스팟이 빈번하게 발생하게 된다. 핫스팟 셀 문제를 해결하기 위해 지금까지 제안된 기법들은 모두 핫스팟 셀 자체의 부하만을 고려하였다. 이것은 전체 네트워크안에 더 많은 핫스팟 셀을 야기하고 사용자에게 제공되는 서비스의 품질도 더 떨어뜨리는 결과를 초래하게 된다. 그러므로 이제는 핫스팟 자체의 문제를 해결하는 것 보다 언제 어디서나 빈번하게 발생할 수 있는 문제로 접근방법을 변화시키고, 전체 네트워크에서 핫스팟 셀을 효과적으로 관리할 수 있는 기법이 연구되어야 한다.
본 논문에서는 핫스팟 셀 문제를 해결하기 위해 핸드오버가 발생하는 시간을 적응적으로 변화시켜 핫스팟 셀을 효율적으로 관리하기 위한 기법을 제안한다. 자신의 셀과 주변 셀들의 부하를 고려해 핫스팟 셀로 넘어가는 사용자는 늦게 핸드오버를 발생시켜 가능한 연결 끊김이 발생하지 않도록 하고, 현 셀이 핫스팟 상태가 되면, 부하를 주변으로 분산시키기 위해 빨리 핸드오버를 발생시킨다. 현 셀이 핫스팟 상태이고 대상 셀도 핫스팟 상태이면, 균형 잡힌 부하 분산을 위하여 일반적인 핸드오버로 자연스럽게 넘어가도록 만들어 부하의 형평성이 이루어 지도록 한다. 결국, 핫스팟 상태가 예상되는 셀에는 부하를 가능한 천천히 부가하여 이 시간 동안 추가적인 자원을 확보하도록 만들어 주고, 핫스팟 상태가 될 것임을 경고 받은 셀은 부하를 가능한 빨리 분산시키도록 하여 자신의 셀로 들어올 부하에 대비하게 만든다. 이로 인하여 전체 네트워크 상에서는 핫스팟 셀이 가능한 적게 발생하게 되고, 사용자가 느끼는 서비스의 품질을 향상시켜 성능 향상을 가져올 수 있다. 이것은 시스템 공급자에게 많은 경제적 이득을 주는 파급 효과로 연계될 수 있다.
모의 실험은 OPNET 시뮬레이터를 이용하여 수행하였고, T_DROP 조절 기법과 일반적인 핸드오버 기법의 결과와 비교하여 본 논문이 제안한 적응적 핸드오버 기법의 성능을 분석하였다. 실험 결과를 통하여 우리는 본 논문이 제안한 기법이 핸드오버 호 끊김 정도와 새로운 호 막힘 정도에서 기존 기법들 보다 더 좋은 성능을 보인다는 것을 알 수 있다. 그리고, 현재 셀과 주변 셀의 부하를 고려하여 각 셀들에 존재하는 자원을 적절하게 사용하기 때문에 전체 네트워크 상에서 핫스팟 셀을 가장 적게 생성하고, 사용자의 만족도 측면에서도 가장 좋은 성능을 보임을 알 수 있다.
