Owing to the rapid increase of mobile data traffic, the heterogeneous network (HetNet) for increasing the overall network performance and capacity has become a promising technology in fifth-generation (5G) network systems. In the HetNet, small cells, such as picocells, femtocells, and WiFi hotspots are usually positioned by a stochastic process in an unplanned random way. In such complex environments, performance analysis and mathematical modeling of cellular mobile systems have emerged as important issues for network performance enhancements with a diverse set of small cells. Based on the analytical model of cellular mobile networks, mobile service providers can save cost and time, because performance of their new service designs can be analyzed in advance, without wide implementation and deployment. Knowledge of user mobility is a key role of performance analysis and mathematical modeling of cellular networks. In cellular mobile systems, user mobility can be characterized by the cell residence time. Cell residence time is one of the most important system parameters for the performance evaluation of cellular mobile networks and their related applications. Various key network performance metrics, such as network resource occupancy state probabilities, should be calculated through analytical results of the mean cell residence time. However, this is difficult to estimate in 5G heterogeneous networks, due to irregular-shaped multi-tier heterogeneous network topologies and the random movement of mobile users. In order to find an efficient way of calculating the cell residence time for 5G heterogeneous networks, we first examine the well-known conventional formula. Then we propose an enhanced closed-form formula for cell residence time by considering more generalized cellular mobile systems, as well as more generic user mobility models. The proposed closed-form formula can be directly applied to various complex and reliable network scenarios. It can be adapted to multi-tier heterogeneous networks with randomly positioned irregular-shaped small cells, even though their service areas overlap with each other. Our simulation results show that the proposed formula provides excellent estimation accuracy for general random mobility models, including the Levy walk, which is known to realistically reflect human mobility.
다중 계층 이종 네트워크(multi-tier heterogeneous network)는 급격하게 증가하는 모바일 데이터 트래픽과 5세대 이동통신 시스템의 요구사항을 만족시키기 위한 핵심적인 구조이다. 다중 계층 이종 네트워크는 전체 네트워크 시스템의 용량과 처리량, 주파수 효율을 향상 시킬 수 있는 등 여러가지 장점이 있지만, 이와 동시에 피코셀(picocell), 펨토셀(femtocell) 및 와이파이(Wi-Fi)와 같은 소규모 셀(small cell)들이 일반적으로 불규칙하게 배치되기 때문에 네트워크의 복잡도와 비용을 증가시킨다. 5세대 이동통신 시스템은 앞으로 최대 속도에 가까워지기 위해서 소규모 셀들을 점점 더 조밀하게 배치할 것으로 예상되며, 그로 인해 셀 사이트(cell site)는 매우 복잡하고 불규칙한 구조를 지니게 될 것이다. 그에 따라 셀룰러 모바일 시스템을 수학적으로 모델링(mathematical modeling)하고 사전에 성능을 분석(performance analysis)하는 기법이 네트워크 설계 최적화 및 성능을 개선하기 위한 중요한 이슈로 주목받고 있는데, 그 이유는 셀룰러 모바일 네트워크의 분석 모델을 통해 실제 서비스의 구현 및 기지국의 물리적인 배치 없이 새롭게 설계할 네트워크 시스템의 성능을 사전에 분석할 수 있고, 그로 인해 한정된 무선 자원을 보다 효율적으로 사용하여 원하는 성능을 얻어내고 또 향상시키는 데에 있어서 시간과 비용을 절감할 수 있기 때문이다. 이러한 셀룰러 모바일 시스템의 모델링 및 사전 성능 분석 과정에서 사용자 이동성(user mobility)에 대한 해석은 핵심적인데, 자원을 할당하고 접속을 관리하는 네트워크의 운영적인 측면에서 사용자 이동성은 곧 셀 체류 시간(cell residence time)으로 표현할 수 있다. 셀 체류 시간은 셀룰러 모바일 시스템과 이와 연계된 각종 응용 서비스의 사전 성능 분석에서 매우 중요한 시스템 파라미터로 사용된다. 네트워크 리소스 점유 상태 확률(network resource occupancy state probabilities)과 같은 수많은 네트워크 성능 지표(network performance parameters)들을 평균 셀 체류 시간(mean cell residence time)을 통해 계산할 수 있기 때문에, 셀룰러 시스템에서 사용자 이동성 모델이 주어졌을 때 이를 통해 셀 체류 시간을 분석하기 위한 연구가 최근까지 다수 제안된 바 있다. 하지만 계층화된 이종 셀룰러 네트워크 모델에서 셀 체류 시간을 추정하기는 매우 어려운데, 그 이유는 불규칙적인 모양(irregular-shaped)의 네트워크 구조와 사용자의 무작위한 이동성 때문이다. 따라서 본 연구에서는 5세대 계층화된 네트워크에서의 모델링 기법, 사용자 이동성 해석 및 셀 체류 시간 분석을 통해, 보편적인(generalized) 셀룰러 모바일 시스템과 포괄적인(generic) 이동성 모델(mobility model)을 모두 고려한 새로운 셀 체류 시간 Closed-form 추정식을 제안한다. 본 연구에서 제안한 추정식은 불규칙하게 배치된 소규모 셀들의 서비스 반경이 서로 겹쳐져 있는 이종 셀룰러 네트워크를 포함해 다양한 복잡한 환경을 지닌 신뢰성 있는 네트워크 시나리오에 전부 적용할 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션을 활용한 모의 실험 결과에 따르면, 제안하는 추정식은 다양한 네트워크 시나리오에서 보편적인 랜덤 이동성 모델(general random mobility model)로 표현되는 모든 종류의 이동성 모델에 폭넓게 적용 가능하며, 특히 사람의 이동성을 현실적으로 반영한 것으로 알려진 Levy walk 이동성 모델에 대해 우수한 추정 정확도를 보임을 알 수 있었다.
