The deployment of femtocells with small radius can cause a rapid rise in the number of initiated handovers since users stay in the femtocells for relatively short time. And frequent handovers result in the increase of signaling overhead for handover management. As a result, quality of services decreases due to handover interruptions. For these reasons, the elimination of unnecessary handovers or the minimization of frequent handovers is a critical problem in the femtocell networks. However, conventional approaches fail to appreciate how frequent handovers affect the throughput performance of a moving mobile station in femtocell networks. In addition, problems relating to creating and managing the neighbor cell lists have a considerable effect on handover performance.
In this thesis, we propose two predictive base station (BS) association control schemes for femtocell networks, based on uplink and downlink models, respectively. In the uplink based association control scheme, we suggest a predictive scheme to generate reduced neighbor cell lists. In addition, a predictive association game is formulated. The game is designed to determine an optimal base station for maximum throughput and minimized unnecessary handovers. In this non-cooperative game, each mobile station independently chooses its transmission power and base station association through a composite cost function in order to maximize throughput and to reduce unnecessary handover. In the downlink based association control scheme, we consider the association control problem of the mobile station as an optimal sequential decision problem and obtain a rolling-out suboptimal control policy which is based on the predictive mobility of the mobile station. In addition, we derive a simple and lightweight lookahead association control policy for each mobile station. Several simulation scenarios are set forth herein for analysis to show how the proposed schemes improve performance in terms of throughput and handover frequency. The simulation results show that the proposed methods provide large gain in both handover frequency and throughput over the conventional methods.
In particular, the proposed schemes are applicable to bigger small cells such as picocells. Nonetheless, its application is extendable to metrocells and microcell as well.
최근 스마트폰의 보급으로 모바일 트래픽은 급속히 증가하고 있다. 관련 연구에 의하면, 급증하는 모바일 트래픽의 70\% 이상이 실내 환경에서 발생하고 있다. 하지만 기존 셀룰러 기지국만으로 실내 환경에 모바일 광대역 서비스를 제공하는 것은 비현실적이다. 따라서 펨토셀과 같은 소형 기지국이 대안으로 제시되고 있다. 모바일 사용자 측면에서, 소형 기지국은 적은 비용으로 설치 가능하며, 실내 환경에서 좋은 QoS를 제공할 수 있다. 그리고 사업자 측면에서도, 소형 기지국은 적은 투자 비용으로 실내 환경에 모바일 광대역 서비스를 제공할 수 있게 하며, 급증하는 실내 모바일 트래픽을 가입자망으로 우회할 수 있게 해준다. 이것은 소형 기지국이 모바일 사용자에 근접하여 설치되기 ㄸㅒ문이다. 이로 인해 소형 기지국은 작은 전력으로 송출할 수 있으며, 신호 간섭을 최소화 할 수 있다. 하지만 소형 기지국은 임의의 모바일 사용자에 의해 임의의 장소에 설치된다. 이는 다수의 소형 기지국이 사업자 지원없이 자동 설치되어야 함을 의미한다. 이러한 특징으로 인해 소형 기지국은 다수의 이익에도 불구하고 여러 가지 문제를 야기할 수 있다. 자동 설정, 사업자에 의한 원격 제어, 간섭 제어, 외부 기지국과의 동기화, 확장성, 그리고 잦은 핸드오버 등이 대표적으로 해결해야 할 문제점으로 제시되고 있다. 본 논문에서는 이 중 매크로 기지국내 다수 소형 기지국이 설치된 2 계층 네트워크 환경에서의 핸드오버 문제를 다룬다.
소형 기지국은 기본적으로 셀 반경이 수십 미터 이내이므로 핸드오버 수의 급속한 증가를 야기할 수 있다. 이는 모바일 사용자가 한 소형 기지국 셀 반경 내에 짧은 시간 동안만 머무르기 때문이다. 시스템 측면에서는 핸드오버 수가 증가하게 되면 시그널링 오버헤드가 증가하므로 성능 저하가 야기된다. 더욱이 핸드오버 시간 동안 서비스 제공이 중단 되므로 잦은 핸드오버는 사용자 QoS를 저하시키는 주요 요인이 된다. 따라서 소형 기지국 환경에서 잦은 핸드오버나 불필요한 핸드오버는 최소화 되어야 한다. 그리고 소형 기지국 환경에서는 이웃기지국 리스트 관리가 핸드오버 성능에 상당한 영향을 미친다. 잘 못된 리스트는 단말기의 스캐닝 시간을 증가시키고 단말기 배터리 수명을 단축한다. 이러한 문제 인식에서 본 논문은 소형 기지국 환경하에서 불필요한 핸드오버를 최소화하고 시스템 성능을 최대화할 수 있는 핸드오버 알고리즘을 제안하였다. 그리고 더하여 효율적인 이웃 기지국 리스트 생성 알고리즘을 제안하였다.
본 논문에서 제안된 알고리즘은 모바일 사용자의 움직임을 예측하여 핸드오버에 이용한다. 제안된 알고리즘은 이 예측 정보를 이용하여 모바일 사용자의 소형 기지국내 체류 시간(TIME-TO-STAY)을 계산한다. 모바일 사용자가 이동할 것으로 예측된 방향의 소형 기지국 중 체류 시간이 길 것으로 예상되는 소형 기지국만으로 이웃 기지국 리스트가 생성된다. 따라서 불필요한 핸드오버는 감소될 수 있다. 이에 더하여 본 논문에서는 상향링크 모델을 이용하는 예측기반 기지국 연관 알고리즘과 하향링크 모델을 이용하는 예측기반 기지국 연관 알고리즘을 제안하였다.
상향링크 기반 기지국 연관 알고리즘에서, 각 모바일 단말은 이웃 기지국 리스트 중 상향 링크 성능을 최대화할 수 있는 소형 기지국을 선택하게 된다. 단말기의 상향 링크 성능은 어떤 소형 기지국과 연관되는지, 그리고 단말기가 어느 정도의 전력으로 송출하는가에 따라 좌우된다. 본 논문에서는 이를 위하여 게임 이론에 기반한 분산 핸드오버 알고리즘을 제안하였다. 게임 이론 중 비협업 게임(NON-COOPERATIVE GAME)은 기본적으로 분산 접근법을 제공한다. 이 게임에서 각 단말은 최고의 성능을 보장할 수 있는 소형 기지국과 전송 전력을 동시 선택한다. 하지만 전송 전력은 해당 단말기에는 최고 성능을 보장하는 반면 다른 단말기에는 간섭으로 작용한다. 그러므로 본 알고리즘에서 각 단말기는 외부 간섭을 최소화할 수 있는 제약 하에서 성능을 최적화 할 수 있는 전송 전력을 선택한다. 그리고 핸드오버 횟수에 의한 성능저하도 이 알고리즘에서 고려되었다. 한편 본 논문은 제시된 알고리즘이 최적의 성능(NASH EQUILIBRIUM)을 보장할 수 있음을 증명하였다.
하향링크 기반 기지국 연관 알고리즘에서는, 단말의 미래 이동을 예측하여, 불필요한 핸드오버를 최소화 하고 다운링크 성능을 최대화 하는 예측기반 분산 알고리즘(DISTRIBUTED LOOKAHEAD ALGORITHM)을 제안하였다. 본 연구에서는 각 단말의 이동 경로 모델(MOBILITY MODEL)을 가정하였다. 그리고 각 단말의 기지국 연관 문제를, 전체 시간 지평 T 동안, 각 단말의 이동경로에 따른 순차적인 최적 기지국 선택 문제로 파악하고, 동적 프로그래밍(DYNAMIC PROGRAMMING) 기법을 이용하여 모델링 하였다. 제시된 식에서 각 단말은 순차적으로 최적의 실효 성능(EFFECTIVE THROUGHPUT)을 제공하는 기지국을 선택한다. 본 연구에서 실효 성능을, 각 단말이 핸드오버시 핸드오버 시그널링 비용을 제외하고, 기지국으로 부터 획득할 수 있는 성능으로 정의하였다. 따라서 핸드오버 최소화는 핸드오버로 인한 성능 손실로써 모델링 되었다. 그리고 제시된 전체 시간 지평 T에서의 알고리즘을 짧은 시간 지평 T0 동안의 문제로 근사화(APPROXIMATION)하여, 각 단말별 DISTRIBUTED LOOKAHEAD ASSOCIATION CONTROL 알고리즘을 제시하였다. 제시된 알고리즘에서 각 단말은 핸드오버시 현재 위치에서의 기대 이익 뿐만 아니라 미래 이동 위치에서의 기대 이익을 고려한다. 그리고 제시된 알고리즘에서 각 단말은 자신의 기대이익 뿐만 아니라 이웃 기지국의 기대이익을 최대화 하도록 핸드오버를 수행한다. 본 논문에서 제시한 분산 알고리즘이 최적해에 근사한 성능을 보일 수 있음을 보였다.
본 논문에서 제안된 알고리즘은 여러가지 시뮬레이션 시나리오에 의해 검증되었다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 시스템 성능, 핸드오버 횟수, 이웃 기지국 리스트 생성 관점에서 좋은 성능을 보임을 확인하였다. 그리고 소형 기지국 환경하에서는 불필요한 핸드오버가 최소화 될 때 전체 시간 지평에서의 시스템 성능이 최대화 될 수 있음을 보였다. 따라서 소형 기지국 환경에서는 성능 뿐만 아니라 핸드오버 횟수도 중요한 핸드오버 결정인자로써 고려되어야 한다.