70的服务请求的 决定可能具有不希望的影响，例如，减少网络200的总频谱效率等。
[0055] 本发明的方面提供用于预测在无线网络中的资源可用性/利用率的技术以允许 更有效的准入和/或资源分配决定。实施例技术可以基于移动台移动性参数预测移动台的 未来位置，所述参数例如速度、方向等。这些预测可以允许网络装置（例如，AP、控制器等） 做出更加智能的准入/资源分配决定。例如，本发明的实施例可以允许AP210基于与在时 间上的第一实例（T)处的移动台260相关联的移动性参数，预测移动台260将在过渡时间 段（At)期间从BINA迀移到BINB。作为此预测的结果，AP210可以预计BINA在第二 时间实例（T+At)期间将不会过载，且因此AP210可以设备批准在第一时间实例（T)处的 移动台270的服务请求。
[0056] 在一些实施例中，预测技术从与历史移动台迀移相关的统计信息构建迀移概率 表。举例来说，网络操作人员可以分析历史业务负载信息/统计数据以依据移动性参数确 认在给定区域中的迀移趋势。通过实例，AP可以确定具有特定的速度的移动台将在固定时 间段上从一个地理区迀移到另一个地理区的可能性。这在高度预测的移动性情形中可以是 特别有利的，所述情形例如沿着州际公路行进的移动设备等。
[0057] 图3图示用于移动性预测的实施例方法300,所述方法可以通过网络设备（例如， AP、调度程序、中央控制器、中心实体等）执行。如图所示，方法300以步骤310开始，其中 网络设备收集无线网络的统计信息。统计信息可以包含与网络中的负载和/或流量模式相 关的基于区间的统计信息，且可以基于实时网络操作、网络模拟，或其组合而产生。之后，方 法300前进到步骤320,其中网络设备基于统计信息构建迀移概率表。迀移概率表可以使移 动性参数（例如，速度、区间位置等）与迀移概率相关联。迀移概率可以指示具有某一移动 性参数（或参数组）的移动台将在固定时间段上从一个地理位置行进到另一个地理位置的 可能性。接着，方法300前进到步骤330,其中网络设备获得在无线网络中的移动台的当前 移动性参数。移动性参数可以与第一间隔等在时间上的具体实例或时间段相关联。随后， 方法300前进到步骤340,其中网络设备基于移动性参数和迀移概率表估计移动台的迀移 概率信息。在一个实施例中，迀移概率信息可以包含给定移动台将在第一时间间隔与第二 时间间隔之间的过渡时间段期间从一个区间迀移到另一个区间的概率。在另一实施例中， 迀移概率信息可以包含一组概率，其指示给定移动台将在一或多个固定时间段的过程上从 一个区间迀移到多个相邻区间中的每一者的可能性。例如，所述概率的组可以包含给定移 动台将在某一时间段（或一组时间段）上从BINA迀移到BINB的第一概率（或概率的子 集）、给定移动台将在所述时间段（或一组时间段）上从BINA迀移到BINC的第二概率 (或概率的子集）等等。在实施例中，迀移概率信息可以包含在网络中的每个移动台的概率 (或一组概率）。替代地，迀移概率信息可以包含移动台的子集（例如，靠近小区边缘的移 动台、具有较高速度的移动台、在高业务区间中的移动台等）的概率。接着，方法300前进 到步骤350,其中网络设备基于所估计的迀移概率信息估计资源可用性。之后，方法300前 进到步骤360,其中网络设备基于所估计的资源可用性信息提供网络资源。方法300的不同 步骤可以通过不同设备/实体来执行。例如，中心实体可以执行一些步骤，而分布式实体可 以执行其它步骤。一些步骤可以通过多个分布式实体并行执行。
[0058] 当用户从一个小区迀移到另一个小区时，本发明的方面可以允许中心式实体（例 如，第3方或远程实体）执行准入控制而不影响服务质量（QoS)保证。在一个实例中，可以 评估在未来时刻的资源使用预期以：依据相邻链路的负载（例如，准备好离线）获得在每个 位置区间处的资源成本；利用过去的历史的知识或在不存在所述知识的情况下使用移动性 模型来获得每个用户在时间T上可以在区间k中的概率）；以不同的负载组合获得在每个 时间区间上将每个位置区间分配到给定接入节点的分配概率；随着预测的不确定性增加， 将增加的阈值界限用于不同的时间区间。本发明的其它方面包含基于分配概率和位置的保 护频带评估，所述评估包含：使用当前负载水平和用户的位置且发现每个路径的成本且决 定可准入性。保护频带可以根据针对给定小区的预期业务使用预期的概率、考虑到在更靠 近的时间区间上此期望的不确定性的减少来使用。
[0059] 实施例技术可以通过电信服务提供商（TCSP)等中心实体来执行，或以另外方式 得到促进。图4图示其中移动台450与内容提供商490交互的网络400。网络400包含中 心实体460、470,其经配置以与NT0 410、420、430交互以实现针对移动台450的移动性预 测。如图所示，NT0 410操作核心网络401，且NT0 420、430操作接入网络402、403。核心 网络401可以是能够将接入网络402、403与内容提供商490互连的任何类型的网络。在一 些实施例中，接入网络402与由Wi-Fi接入点（AP)服务的无线局域网（WLAN)相对应，且接 入网络403与由一或多个网络AP服务的无线电接入网（RAN)相对应，所述网络AP例如是， 宏基站（BS)、微型BS、中继等。核心网络401与接入网络402、403之间的交互可以通过边 缘路由器412、413来处理。
[0060] 在一些实施例中，中心实体460、470可以协调网络401到403之间的移动性预测。 在一个实例中，中心实体470可以促进在分配给接入网络402、403的AP的区域之间的移动 性预测。举例来说，中心实体470可以从NT0 420、430检索统计移动性信息，且计算迀移概 率表，所述迀移概率表允许基于给定移动台或一组移动台的移动性参数实时地执行移动性 预测。中心实体470可以通过收集动态移动性信息且返回分配指令和/或移动性预测结果 来直接执行移动性预测。替代地，中心实体470可以将迀移概率表分布到NT0,使得可以在 本地执行移动性预测。
[0061] 图4图示其中中心网络实体470提供连接性服务的实施例网络400。更确切地说， 中心网络实体470在准入过程中考虑用户移动性，使得可以较大准确性执行准入。对于每 个区间，预先将基于负载/效用的成本函数提供给控制器（例如，使用离线评估）以用于不 同的链路负载值（例如，服务小区、相邻小区等）和不同的服务类型。链路告知当前的负载 /效用和以有规律的间隔发生的变化。控制器决定给定用户需求情况下的准入和/或路径 (最小成本路径）。负载可以被量化（用于数据库输入），且可以包含邻居的业务密度分布。
[0062] 本发明的方面提供用于基于移动性预测估计资源可用性的技术。图5A图示用于 基于移动性预测估计资源可用性的方法500,所述方法可以通过网络设备执行。如图所示， 方法500以步骤510开始，其中网络设备确定用户（u)在第一时间间隔与第二时间间隔之 间的过渡时间段期间迀移到新区间的第一概率。
[0063] 接着，方法500前进到步骤520,其中网络设备确定用户的会话保持建立直到第二 时间间隔的第二概率。之后，方法500前进到步骤530,其中网络设备估计在新区间中的用 户的会话所需的资源。在一些实施例中，此估计还可以包含与作为与用户的会话相关联的 干扰的结果的相邻链路的减少的频谱效率相对应的间接资源成本。在一些实施例中，新区 间可以由单一AP服务，在此情况下存在用户的会话将被分配到所述AP的100 %的概率。在 其它实施例中，新区间可以由多个AP服务，其中每个AP具有用于区间的分配概率，例如， AP1分配有区间中的服务流的50 %，AP2分配有区间中的服务流的30 %，且AP3分配有区间 中的服务流的20%。在此情况下，不同的资源要求可以尤其基于在区间与相对应的AP之间 的路径损耗而与不同的AP相关联。此外，对应的资源要求可能需要基于与AP相对应的分 配概率来加权。在一些实施例中，所需的总的所估计的资源可以是用于多个AP的经加权资 源要求的总和。随后，方法500前进到步骤540,其中网络设备根据第一概率、第二概率、以 及所估计的用户的会话所需的资源来估计第二时间间隔的资源使用。图5B图示用于估计 资源使用的实施例技术。如图所示，此技术使第一概率、第二概率，以及所需的资源相乘以 获得所估计的资源使用。
[0064] 本文中所揭示的基于负载的成本方案可以比其它方案更准确，因为一旦负载固 定，那么资源成本的变化就较小（例如，可以产生主动型服务提供方案）。图6图示在中心 实体与一或多个NT0之间的实施例通信序列600的协议图。如图所示，通信序列600以步 骤610开始，其中NT0将统计信息传达到CE。在一些实施例中，统计信息包含与通过NT0操 作的网络中的负载和/或流量模式相关的基于区间的统计信息。负载和/或流量模式可以 从现实世界数据或模拟中获得，且可以指示用于相对应的覆盖区域的服务会话参数（现实 的、模拟的、或其它）。例如，负载信息尤其可以指示在覆盖区域的各区间中的路径损耗信 息，且流量模式信息可以指示现实的或模拟服务会话的移动性参数和路径/轨迹。
[0065] 接着，通信序列600前进到步骤620,其中CE基于由NT0提供的统计信息计算迀移 概率表。迀移概率表可以尤其基于区间位置和给定移动台的移动性参数来指定迀移概率。 在一个实例中，移动性参数包含速度参数。在一些实施例中，迀移概率可以与多个固定时间 段相关联。例如，迀移概率可以指示，以给定速度行进的移动台具有在第一时间段之后（例 如，在一个时隙之后）从区间A迀移到区间B的第一概率、在第二时间段之后（例如，在两 个时隙之后）从区间A迀移到区间B的第二概率等等。
[0066] 之后，通信序列600前进到步骤630,其中NT0向中心实体报告动态更新。动态 更新可以包含各种实时网络参数，例如负载、流量模式、时延、干扰，和/或其它相关网络信 息。随后，通信序列600前进到步骤640,其中中心实体根据由NT0提供的动态更新评估当 前网络状况。之后，通信序列600前进到步骤650,其中中心实体基于迀移概率表、当前网络 状况评估，以及由NTO接收的新服务请求来做出用于网络的准入和路径选择。
[0067] 在一些实施例中，当前网络状况评估可以产生内部负载图像。此内部负载图像可 以经由模拟产生，且可以被追踪且用现实数据更新。另外，当前网络状况评估可以利用成本 函数来估计所需用以维持（或建立）在区间位置中的服务流的资源。成本函数可以基于网 络状况（例如，增量）修改成主动的或保守的。对于模拟，在不同小区中的负载可以经改变 以获得资源成本函数（RCF)，且每个可能的链路可以具有其自身的成本对负载函数。出于 移动性考虑，一些准入控制方案可以采用或使用'资源保护频带'。除评估所需的保护频带 外，本发明的实施例准入控制方案还考虑到移动性对资源使用的影响。一些实施例可以使 用与美国临时专利申请案61/737, 551中所描述的相同的资源成本函数，所述申请案如同 全文复制一样以引用的方式并入本文中。一些实施例可能需要用户与分配给给定小区的给 定区间相关联的概率。假设所述概率基于历史数据从每个链路的操作人员获得，所述操作 人员例如网络所有者/操作人员（NT0)。
[0068] 本发明的方面提供用于基于移动台