CN102217233B - 为无线网络进行容量监测并且推荐措施的系统和方法 - Google Patents

为无线网络进行容量监测并且推荐措施的系统和方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了为无线网络进行容量监测并推荐措施的方法和装置。该方法包括:获取与网络的一个或者多个容量属性和一个或者多个关键性能指标(KPI)相关的数据,从所获取的数据计算该一个或者多个KPI的网络水平值,通过绘制该一个或者多个KPI中的第一KPI相对于该一个或者多个KPI中的第二KPI的图来生成性能数据图,分析一个或者多个性能数据图以确定至少一个警告阈值,然后监测该一个或者多个容量属性以判断是否触发了该至少一个警告阈值的任何警告阈值。

Description

为无线网络进行容量监测并且推荐措施的系统和方法
根据35U.S.C.§119请求优先权
本专利申请要求享有2008年11月14日递交的、题目为“CapacityMonitoring Process & Recommended Action For Wireless Network”的美国临时申请No.61/114,925,以及2009年4月9日递交的、题目为“Capacity Monitoring Process & Recommended Action For WirelessNetwork”的美国临时申请No.61/168,123的优先权,这些临时申请已转让给本申请的受让人,并以引用方式明确加入本申请。
技术领域
本发明主要涉及无线通信,更具体地,涉及监测无线网络容量的方法和系统。
背景技术
无线通信系统已经广泛部署以向多个用户提供各类通信(例如,语音、数据、多媒体业务等)。这些系统可以是多址系统,能通过共享可用系统资源(例如,带宽和发射功率)来支持与多个用户的通信。多址系统的实例包括通用移动通信系统(UMTS)、码分多址(CDMA)系统、时分多址(TDMA)系统、频分多址(FDMA)系统、3GPP长期演进(LTE)系统以及正交频分多址(OFDMA)系统等。
通常,无线通信系统能够同时支持多个移动设备的通信。经由前向和反向链路传输,每个移动设备与一个或者多个网络组件(例如基站)通信。前向链路(或下行链路)指的是从基站到移动设备的通信链路,而反向链路(上行链路)指的是从移动设备到基站的通信链路。
目前,在供应商独立的方法/决策框架内,无线网络运营商难以监测网络。因此,需要有效的方法和/或装置,能够监测在数据和语音混合使用场景下工作的无线网络的关键容量属性,而且能够采取主动措施以避免对用户服务感受产生不利影响。
发明内容
下面提出对于一个或多个方面的简化概要,以给出对这些方面的基本理解。该概要不是对所有设想到的方面的泛泛概述;也不旨在标识所有方面的关键或重要单元,或描述任意或者所有方面的范围。其目的仅在于:通过简化的形式,提出一个或多个方面的一些概念以作为后面更多详述的序言。
根据一个或者多个方面及其对应的公开内容,结合为无线网络生成性能测量来描述各个方面。根据一个方面,提供了一种为无线网络进行容量监测并且推荐措施的方法。该方法包括:获取与网络的一个或者多个容量属性和一个或者多个关键性能指标(KPI)相关的数据,根据获取的数据计算该一个或者多个KPI的网络水平值,通过绘制该一个或者多个KPI中的第一KPI相对于该一个或者多个KPI中的第二KPI的图来生成性能数据图,分析一个或者多个性能数据图以确定至少一个警告阈值,以及,监测该一个或者多个容量属性以判断是否触发了该至少一个警告阈值中的任何一个。
另一个方面涉及至少一个处理器,配置用于为无线网络进行容量监测并且推荐措施。该至少一个处理器包括:第一模块,用于获取与网络的一个或者多个容量属性和一个或者多个关键性能指标(KPI)相关的数据;第二模块,用于从获取的数据计算该一个或者多个KPI的网络水平值;第三模块,用于通过绘制该一个或者多个KPI中的第一KPI相对于该一个或者多个KPI中的第二KPI的图来生成性能数据图;第四模块,用于分析一个或者多个性能数据图以确定至少一个警告阈值;以及第五模块,用于监测该一个或者多个容量属性以判断是否触发了该至少一个警告阈值中的任何警告阈值。
另一个方面涉及包含计算机可读介质的计算机程序产品。计算机可读介质包括:第一组代码,用于使计算机获取与网络的一个或者多个容量属性和一个或者多个关键性能指标(KPI)相关的数据;第二组代码,用于使计算机为从获取的数据计算该一个或者多个KPI的网络水平值;第三组代码,用于使计算机通过绘制该一个或者多个KPI中的第一KPI相对于该一个或者多个KPI中的第二KPI的图来生成性能数据图;第四组代码,用于使计算机分析一个或者多个性能数据图以确定至少一个警告阈值;以及第五组代码,用于使计算机监测该一个或者多个容量属性以判断是否触发了该至少一个警告阈值中的任何警告阈值。
另一个方面涉及一种装置。该装置包括:获取模块,用于获取与网络的一个或者多个容量属性和一个或者多个关键性能指标(KPI)相关的数据;计算模块,用于从获取的数据计算该一个或者多个KPI的网络水平值;绘图模块,用于通过绘制该一个或者多个KPI中的第一KPI相对于该一个或者多个KPI中的第二KPI的图来生成性能数据图;分析模块,用于分析一个或者多个性能数据图以确定至少一个警告阈值;以及监测模块,用于监测该一个或者多个容量属性以判断是否触发了至少一个警告阈值中的任何一个。
另一个方面涉及一种装置。该装置包括性能信息模块,可操作用于:获取与网络的一个或者多个容量属性和一个或者多个关键性能指标(KPI)相关的数据,从获取的数据计算该一个或者多个KPI的网络水平值,通过绘制该一个或者多个KPI中的第一KPI相对于该一个或者多个KPI中的第二KPI的图来生成性能数据图,分析一个或者多个性能数据图以确定至少一个警告阈值,该装置还包括网络监测模块,可操作用于:监测该一个或者多个容量属性以判断是否触发了至少一个警告阈值中的任何警告阈值。
为了实现前述和相关的目的,所述一个或者多个方面包括下文中全面描述并在权利要求中特别指出的特征。下列描述和附图详细阐明了所述一个或者多个方面的特定示例性特征。然而,这些特征只指示了用于使用各方面原理的各种方法中的一少部分,并且本说明书旨在包括所有的这些方面及其等价物。
附图说明
本发明所公开的方面将连同附图以举例说明的方式在下文中进行描述,而且这些描述不是对本发明所公开方面的限制,其中相似的标记用于表示相似的要素,其中:
图1是网络容量监测过程概貌的一个方面的流程图;
图1A是图1流程图中多种严重性警告触发方面的一个方面的流程图;
图2是图1流程图中CE部分的警告决定方面的一个方面的流程图;
图2A是图1流程图中CE部分的容量监测方面的一个方面的流程图;
图2B是图1流程图中CE部分的严重性警告与措施项方面的一个方面的流程图;
图3是图1流程图中功率利用部分的警告决定方面的一个方面的流程图;
图3A是图1流程图中功率利用部分的容量监测方面的一个方面的流程图;
图3B是图1流程图中功率利用部分的严重性警告与措施项方面的一个方面的流程图;
图4是图1流程图中逻辑信道化资源部分的警告决定方面的一个方面的流程图;
图4A是图1流程图中逻辑信道化资源部分的容量监测方面的一个方面的流程图;
图4B是图1流程图中逻辑信道化资源部分的严重性警告与措施项方面的一个方面的流程图;
图5是图1流程图中回程部分的警告决定方面的一个方面的流程图;
图5A是图1流程图中回程部分的容量监测方面的一个方面的流程图;
图5B是图1流程图中回程部分的严重性警告与措施项方面的一个方面的流程图;
图6是比较容量属性与KPI的一个方面的一系列图,包括从中确定的一个或者多个严重性警告阈值;
图7是监测无线网络的容量属性的方法的一个方面的流程图;
图8是根据一个方面的示例性蜂窝通信系统的示意图;
图9是包含有无线网络控制器且描绘了网络组件交互关系的无线网络的一个方面的示意图;
图10是无线网络的网络侧组件的一个方面的示意图;
图11是计算机设备的一个方面的示意图,该计算机设备配置为执行以下方法:监测无线网络的容量属性,并启动或生成本文所述的措施项;
图12描绘了能够进行网络容量监测过程的示例性通信系统的方框图。
具体实施方式
现在参考图示描述各个方面。在下面的描述中,为了解释说明,提出了大量的具体细节以提供对一个或多个方面的全面彻底的理解。然而,显然的是,没有这些专门细节,也能实现这些方面。
本发明所描述的装置和方法提供了一种对数据和语音业务混合使用的无线网络的容量属性进行监测的框架。所描述的装置和方法适用于任何无线网络而且独立于设备供应商的产品。此外,所描述的装置和方法帮助网络运营商根据影响网络性能的严重性为每个容量属性指定警告阈值,然后定义要执行的措施项,从而避免对网络性能或用户感受产生任何不利影响。所描述的装置和方法定义了一种通用的决策框架,可以适用于任何无线运营商,并且独立于基础设施、手持设备或任何其他设备供应商的产品。
图1到图5以及图7示出了根据本发明的各种方法。而且,为了便于解释,方法以一系列动作的形式展示和描述,需要了解并认识的是,本发明并不局限于这些动作的先后顺序,某些动作可以以不同顺序发生,和/或与本文所展示和描述的其他动作同时发生。例如,本领域技术人员可以了解并认识到,方法可以一系列相关状态或事件的形式表示,例如在一个状态图中。此外,执行根据本发明的方法可以不需要举例说明的所有动作。此外,还需要意识到的是,在下文中公开且贯穿于本说明书的方法能够被保存在制造品上,以便将该方法传输并转移到计算机。本文中所使用的“制造品”这一术语旨在涵盖可由任何计算机可读设备、载体或介质访问的计算机程序。
容量监测过程适用于运营商网络。在一些方面,该容量监测过程识别出具有相对较高的语音和数据流量的小区,并对这些小区进行监测。相对较高的语音和数据流量是相对于给定网络中的其他小区定义的,该相对的流量值会因为运营商的不同或者网络的不同而不同。此外,由于这些网络是动态的,所识别出的高流量小区会随着时间而改变。
参考图1,在参考数字102处定义了容量属性。例如,容量属性可以分为三大类:硬件容量,例如,NodeB或者基站上的信道单元(CE)或者所安装的硬件的类型,以及这些硬件如何影响网络容量;回程(backhaul)容量,例如E1或T1线的容量;以及软件容量,其可以有两个子类:功率的利用和逻辑信道化资源的利用。
定义了这些容量属性之后,在参考数字104(a)到104(d)处,评估与容量属性的利用相关的类别。这些类别包括:信道单元的利用,其与硬件容量相关;功率的利用,其与软件容量相关;逻辑信道化资源的利用,其也与软件容量相关;以及Iub的利用,例如,NodeB与无线网络控制器(RNC)之间的接口,其与回程容量相关。后续的图2A、3A、4A和5A提供了对这些容量属性利用的类别进行监测的细节。然而从本质上说,对每个容量属性利用类别的关键性能指标(KPI)进行计算,绘制所选择的KPI相对于其他KPI的图,然后确定一个或者多个警告阈值或者严重性水平,随后会将容量属性与该警告阈值或者严重性水平进行比较。需要注意的是,尽管图1画了四个类别,本领域技术人员应该明白,本发明所描述的方法也适用于与网络硬件、软件和回程容量相关的其他容量属性类别。
无论如何,分析完每个类别之后,在参考数字106处,将对所有类别的分析组合起来并判断是否已经触发了多个警告。如果在参考数字106处判断已经触发了多个警告,则根据图1A所描述的过程,在参考数字108处以合并方式来判断已经触发的警告的严重性。例如,由多个严重性警告触发的检查可以判断是否有任何小区存在多重严重性场景。后文将参考图1A对这些过程做更深入的描述。
在一个方面,进行多个警告的检查(参考数字106)和单个警告的检查(参考数字110)。这两种检查被设计为优先考虑最严重的问题。如果不存在多个警告,则在参考数字110处判断:对于每个单独的小区,是否触发了任何单个严重性警告。如果判断结果为已经触发了单个严重性警告,则在参考数字114(a)到114(d)处,识别出已经触发的单个严重性警告,而且在参考数字116(a)到116(d)处,本方法将根据图2B、3B、4B和5B所示的合适的具体类别的流程图继续进行处理。反之,如果在参考数字110处没有触发任何警告,则在参考数字112处过程停止。在这种情况下,该过程可以经由用户输入重启,可以定期重启,可以当检测到网络组件的变化时重启。
参考图1A,所示流程图涉及发生了多个严重性警告触发,其中,输入来自以下四个类别中的多于一个:信道单元、功率、信道化资源和回程。参考数字118(a)到118(d)处示出了:警告被四个类别中的至少两个触发。需要进一步注意的是,尽管图1A画了四个类别,本领域技术人员应该明白,本发明所描述的方法也适用于与网络硬件、软件和回程容量相关的其他未示出的类别。在参考数字120,该方法还包括:根据严重性警告对措施项进行优先排序。换句话说,在参考数字120处进行的分析考虑了四个类别,且提供了对特定小区的综合影响或者严重性。参考数字122(a)到122(c)说明了该优先排序,其包括根据各个资源的综合严重性对各小区进行排序。这样,当图1A中所示的排序过程完成时,该方法在图1所示过程中继续进行到处理已优先排序的措施项,其中,使用如图2B、3B、4B和5B所示的合适的具体类别的方法中的至少一种方法来处理措施项。
现在将要讨论是:具体的警告决定、容量监测、严重性警告和措施项的一套方法。在网络中进行小区监测之前,先确定全网的度量,从而提供合适的警告阈值。为容量属性生成至少一个警告阈值将结合图2进行描述。
参考图2,在参考数字202处,确定至少部分网络的信道单元(CE)配置。例如,通过收集所有CE相关的网络信息,可以确定CE配置。
之后,在参考数字204处,收集CE相关的网络性能信息。举例来说,该信息包括计数器数据,例如,具有统计相关性的计数器数据,而且可以将这些计数器收集起来单个进行考虑,或者组合在一起形成新的、综合的性能信息。该信息可以在特定时间段内收集,例如,该特定时间段可以是代表网络长期运行过程的一段历史时期。
此外,确定合适的网络度量包括排除异常情况。在参考数字206处,判断在特定日期和/或特定小时或位置是否检测到网络中断或硬件故障。这样,在参考数字210处,从用来确定网络警告阈值的数据集中排除已知的中断或故障数据。此外,在参考数字208处,判断在特定日期和/或特定小时或位置是否检测到任何特殊事件。这样,在参考数字210处,从用来确定网络警告阈值的数据集中排除已知的特殊事件数据。这样,基于以下这些情况的数据将被忽略:网络中断或者硬件故障,或者,在特定时间或特定位置影响网络性能、但是对于长期网络性能来说并不普遍的特殊事件。
此外,该方法包括:用于确定警告阈值决定所进行的数据处理。在参考数字220处,数据处理包括计算性能数据KPI,例如但不限于:CE利用百分比;特定CE造成的电路交换(CS)和/或分组交换(PS)呼叫建立失败率;特定CE造成的CS和/或PS掉话率;CS和/或PS准入拒绝率;CS和/或PS资源抢占率;以及,CS和/或PS下切换(down switching)。如上所述,这些KPI可以基于诸如掉话的单个计数器,也可以基于计数器的组合。
此外,在参考数字222处,数据处理包括对性能数据的绘图,例如但不限于绘制下面中的一个或者多个:利用百分比(例如CE利用百分比)相对于前述计算的性能数据KPI中的每一个的关系图。换句话说,在某些方面,对于每一个类别,绘制每个KPI,从而观察相对于容量属性的利用百分比、该KPI是如何变化的。
在参考数字224处,数据处理包括产生警告阈值决定,例如但不限于:由一个或者多个所绘制的性能数据来确定的一个或者多个严重性水平,以及针对检测到给定严重性警告要采取的相应措施项。在一个方面,基于对各个图表的分析,就一个或多个网络容量影响(例如,性能下降)而言,可以确定每个KPI和相应网络利用之间的相关性,并且可以触发相应措施,从而试图主动(抢先)解决给定的性能下降,下面将结合图2B进行讨论。
这样,图2中所示方法的结果是:为网络容量中的CE部分定义的一个或者多个严重性警告阈值。
参考图2A,在一个方面,举例来说,一旦做出了严重性警告阈值的决定,那么本装置和方法将包括持续进行的对网络容量监测过程。与警告决定过程类似的是,该容量监测过程包括:确定CE配置(202)、收集CE相关的网络性能信息(204)以及排除异常情况(206、208、210)。此外,在参考数字212处,本方法包括:分析收集到的性能数据采样,从而判断是否达到了严重性警告阈值。在一个方面,与网络容量中的CE利用有关的一个或者多个严重性警告阈值被实现为触发因素,用于对网络组件的随时间的监测。在一个方面,可以由网络运营商来规定性能数据的采样数目,这些性能数据的采样用来产生触发严重性警告的有效决定。在参考数字214(a)到214(n)处,如果性能数据的给定采样规模没有导致做出达到阈值这一决定,则在参考数字216处可以判断没有CE相关的性能问题,然后监测过程继续进行。另一方面,如果在参考数字214(a)到214(n)处已经达到了一个或者多个严重性警告,则在参考数字218(a)到218(n)处触发相应的措施项。在流程图中,就参考数字214(a)到214(n)和参考数字218(a)到218(n)而言,严重性警告的数目决定了(n)的值。例如,参考图2,如果仅仅定义了“主要”阈值水平和“次要”阈值水平,则(n)等于2。
参考图2B,在参考数字218处,如上文中参考图2A所述,可以触发一个或者多个严重性警告,从而产生一个或者多个措施项。在参考数字226处,在一个方面,为每个小区进行严重性警告和/或措施项排序。此外,在参考数字228处,监测已定义的KPI。在一个方面,已定义的KPI可以包括但不限于:由于特定CE所造成的CS和/或PS呼叫建立失败率;由于特定CE所造成的CS和/或PS掉话率;CS和/或PS准入拒绝率;CS和/或PS资源抢占率;以及CS和/或PS下切换率(down switching rate)。在参考数字230处,判断是否每个相应的KPI小于目标KPI。换句话说,一个或者多个容量属性已经触发了该容量属性所对应的严重性警告,然后,相当于相应的目标KPI来测试与该触发的容量属性相关的被监测KPI,从而确定严重性警告的根本原因。
在参考数字230处,如果给定的被监测KPI不小于目标KPI,则在参考数字232处,给定的被监测KPI不存在性能问题,监测继续进行。
另一方面,在参考数字230处,如果给定的被监测KPI小于目标KPI,则存在性能问题,并采取相应措施。在一个方面,在参考数字234处,采取短期措施来改善KPI。例如,短期措施可以包括:调整网络以降低CE的利用,并改善一个或者多个被监测KPI。此外,调整网络之后,在参考数字236处,该方法包括:验证KPI的改善情况,例如,通过收集后续的性能信息,以及相对于目标KPI进行测量来验证KPI的改善情况。此外,在参考数字238处,判断严重性警告是否解除。如果严重性警告已经解除,在参考数字242处,用于消除严重性警告的措施可以停止。如果严重性警告未解除,在参考数字240处,该方法可以包括:采取长期措施,例如,对网络进行扩容等。
虽然在本文中没有详细讨论,用于软件容量/功率利用、软件容量/逻辑信道化资源利用以及回程容量/Iub的相应过程与上文中描述的内容相似,而且在图3、3A、3B;图4、4A、4B;图5、5A、5B中都相应地进行了定义。就图2、3、4、5中所描述的方法而言,尽管在逻辑上相似,但是可能存在容量属性的具体变化。例如,参考图3、4、5,可以在网络监测期间分析其他KPI,例如但不限于:数据用户吞吐量、分组丢失、分组延迟、视频度量以及数据用户数。
对于参考图2、3、4、5所讨论的绘制图表过程和阈值决策过程,图6绘制了不同性能参数比较的不同图表(610、620、630),例如,可以生成:参数M(624)对比N(622)、G(614)对比H(612)、X(634)对比Y(632)。本发明的装置和方法已经发现,绘制这样一种图表,即一种性能参数或KPI对比另一种性能参数或KPI的图表,可以为监测网络容量或性能提供新的视角,至少相对于其他比较方式来说是这样的,比如说绘制单个性能参数或KPI随时间变化的图表。此外,根据上述绘制图表的方式,本发明的装置和方法可以得到或者确定一个或者多个严重性警告水平,例如,“次要”严重性警告A(616、626、636),以及“主要”严重性警告B(618、628、638)。例如,这些警告阈值可以基于图表中识别出来的趋势或者拐点。例如,在举例说明的这些情况中,次要严重性警告A可以定义为这样一种值:表明网络正朝着容量超载的情况发展,例如,可以根据历史信息、仿真研究、工程判断以及网络经验的一种或者多种分析来确定该值。此外,在所示的实例中,主要严重性警告阈值B可以定义为这样一种值:表明网络当前存在严重的容量问题。例如,可以根据历史信息、仿真研究、工程判断以及网络经验的一种或者多种分析来确定该值。然而,需要注意的是,该主要严重性警告阈值和次要严重性警告阈值仅仅是个例子,还可以根据实际情况定义具有不同网络严重性含义的更多或更少的警告阈值。例如,参考图2A、3A、4A、5A,描述了在分析网络容量和性能时使用多种严重性警告的可能性。
总而言之,参考图7,所描述方法的一个方面包括:在参考数字702处,为网络的硬件部分、回程部分和软件容量部分定义容量属性和相关的KPI。该方法还包括:在参考数字704处,确定在给定运营商或供应商的网络中可得到的相关性能计数器和参数(例如,性能信息)。此外,在一个方面,该方法包括:在参考数字706处,筛选或者识别出相关的小区进行研究,例如,有高语音和/或数据流量的小区。例如,根据承载的语音和数据流量对小区列表进行降序排列从而识别出这些小区。此外,该方法包括:在参考数字708处,分析已收集的/历史的/仿真的性能数据,并且根据对一个或者多个KPI影响的严重程度确定一个或者多个阈值。在一个方面,感兴趣的KPI可以包括但不限于:CE的利用百分比;特定CE造成的CS和/或PS呼叫建立失败率;特定CE造成的CS和/或PS掉话率;CS和/或PS准入拒绝率;CS和/或PS资源抢占率;CS和/或PS下切换;数据用户吞吐量;分组丢失;分组延迟;视频度量以及数据用户数。此外,该方法包括:在参考数字710处,实现监测阈值以主动地监测网络容量并对网络进行必要的调整,从而减轻检测到的对一个或者多个KPI影响的严重性。该实现可以包括:在参考数字712处,开发过程流程图和措施项,然后在网络运营商的性能管理工具环境中进行监测。
参考图8,是一个UMTS蜂窝通信系统800的实例,可以实现本发明所描述的装置和方法,该系统包括一个或者多个小区802A-802G,每个小区包含对应的NodeB(基站)860A-860G,其中,一个或者多个用户设备(UE)806A-806G可以在各自小区内通过各自的NodeB(基站)通信,以相互连接,或者连接到有线电话,或者连接到诸如互联网的基于分组的网络。尽管本实例参考UMTS技术进行说明,需要注意的是,这些原则也适用于使用任何技术的网络中的等效组件。该通信系统可以使用单载波频率或者多载波频率。在无线通信系统中,信道包括下行链路(DL)和上行链路(UL),下行链路用于每个NodeB(基站)860到每个用户设备(UE)806的传输,上行链路用于每个用户设备(UE)806到每个NodeB 860的传输。每条链路可以包含不同数目的载波频率。
用户设备(UE)806也称为远程站、移动站、接入终端或者签约用户站。此外,UE 806可以是通过无线信道通信的任何数据设备。UE 806还可以是若干类型设备中的一种,包括但不限于:PC卡、紧凑型闪存(compact flash)、外置或者内置调制解调器、无线或者有线电话。此外,UE 806可以是移动的或者固定的。
此外,每个NodeB 860可以包括多个扇区,其中每个扇区提供至少一个信道。信道定义为以给定的频率分配、在NodeB 860与UE 806之间进行传输的一组通信链路。UE 806如果已经与一个或者多个NodeB 860建立了活动的流量信道连接,则称为活动UE 806,且称为处于流量状态。如果UE 806正处于和一个或者多个NodeB 860建立活动流量信道连接的过程中,则称该UE 806处于连接建立状态。
参考图9,示例性的UMTS通信系统包括无线网络控制器(RNC)930,其提供核心网904与分散在整个地理区域的所有NodeB 960之间的接口。为了说明方便,示出了两个NodeB 960A和960B。地理区域通常分为更小的区域,称为小区902。每个NodeB960配置为为其对应小区902内的所有UE 906服务。如图所示,小区902可以分为扇区(904A、904B),其具有NodeB,例如NodeB960A或者960B,为每个扇区(904A、904B)服务。在所示的场景中,小区902中画出了三个UE 906A-C。两个UE 906A-B表示为与NodeB 960A通信,NodeB 960A为扇区904B服务。在RNC 930的控制下,通过一个或多个NodeB 960(例如NodeB 960A-B),每个UE906A-C都可以接入核心网904或者与其他UE 906通信。
现代通信系统设计为允许多个用户接入共同的通信介质。本领域已知的有多种多址技术,例如,时分多址(TDMA)、频分多址(FDMA)、空分多址(space division multiple-access)、极分多址(polarization division multiple-access)、码分多址(CDMA)以及其他类似的多址技术。多址这一概念是一种信道分配方法,允许多个用户接入共同的通信链路。信道分配可以根据特定的多址技术采取多种形式。举例来说,在FDMA系统中,总频谱分为多个较小的子频带,每个用户通过分配给自己的子频带接入通信链路。或者,在TDMA系统中,每个用户在周期性产生的时隙中被分配整个频谱。在CDMA系统中,在所有时间都将整个频谱分配给每个用户,通过使用不同的编码来区分各个传输。
参考图10,通信系统1020的一个实例包括NodeB 1060,其与RNC 1030接口,RNC 1030与分组网络接口1046和公共交换电话网(PSTN)1048接口。RNC 1030包括信道调度器1032,其为系统1020中的传输执行调度算法。信道调度器1032根据任何特定的远程站用于接收数据的相关瞬时速率确定服务间隔的长度,在该服务间隔中,数据将被发送给该远程站。
另外,信道调度器1032选择特定的数据队列1072进行传输。随后,从数据队列1072取出相应数量的用于发送的数据,并提供给信道单元1068,以传输给与数据队列1072相关的远程站。信道调度器1032选择用于提供数据的队列,这些数据在随后的服务间隔中发送。
如图所示,RNC 1030与分组网络接口1046、公共交换电话网络(PSTN)1048以及通信系统中的所有NodeB(为简单起见,仅画出了一个NodeB 1060)接口。RNC 1030协调通信系统中的UE和与分组网络接口1046和PSTN 1048相连接的其他用户之间的通信。PSTN1048通过标准电话网络与用户接口。
RNC 1030包含许多选择器单元1036(为简单起见,仅画出了一个)。每个选择器单元1036被指派来控制一个或者多个NodeB 1060与一个或者多个UE(未画出)之间的通信。如果还没有为给定的UE指派选择器单元1036,那么将通知呼叫控制处理器1041需要对相应的UE进行寻呼(page)。呼叫控制处理器1041随后将引导NodeB1060对UE进行寻呼。
数据源1022包含一些将要发送给指定UE的数据。数据源1022将这些数据提供给分组网络接口1046。分组网络接口1046接收数据并将这些数据路由到选择器单元1036。选择器单元1036随后将这些数据发送给与目标UE通信的每个NodeB 1060。在所示场景中,每个NodeB 1060维护数据队列1072,该数据队列存储将要发给UE的数据。
在控制单元1062和控制器1066的控制下,数据以数据分组的形式从数据队列1072发送到信道单元1068。在一个方面,在下行链路上,“数据分组”指的是一些数据,这些数据在预定的“时隙”内将被发送给目标UE。在一些方面,信道单元1068对数据分组和控制字段进行编码,且插入一组码尾位(code tail bit)。数据分组、控制字段、循环冗余校验(CRC)奇偶校验位和码尾位组成了格式化的分组。此外,在一些方面,信道单元1068随后对格式化的分组进行编码,并对已编码分组中的符号进行交织(或者重排序)。例如,用正交可变扩频因子(OVSF)码覆盖(cover)已交织的分组。将扩展数据提供给RF单元1070,该RF单元对信号进行调制、过滤和放大。将下行链路信号通过天线经由空中(over the air)发送到下行链路(DL)。
在UE 1006处(见图8和图9),天线接收下行链路信号并将其路由到接收器。接收器对信号进行过滤、放大、解调和数字转换。数字化的信号被提供给解调器(DEMOD)进行解扩展。将解调后的数据提供给解码器,解码器执行与NodeB 1060处的信号处理功能相反的功能,具体为去交织、解码和CRC检验功能。将解码后的数据提供给数据宿1024.
每个UE 1006发射的信号经过下行链路(UL)信道,并通过耦合到RF单元1070的接收天线在NodeB 1060处被接收。在所示场景中,信息在信道单元168中被解调并提供给位于RNC 1030内的信道调度器1032或者位于NodeB 1060内的信道调度器1074。在一个方面,信道调度器1074位于NodeB 1060中。在另一个方面,信道调度器1032位于RNC 1030中,且与RNC 1030内的所有选择器单元1036相连接。需要注意的是,RNC 1030和NodeB 1060都可以进一步包括存储器,用于存储计算机可读介质、指令或者代码,它们可由处理器执行,从而实现上面所描述的功能。
此外,在一个方面,本发明的方法和装置中执行的容量属性监测、严重性阈值和措施项可以作为计算机可读指令、指令或代码存储在诸如网络组件的计算机设备的存储器中,该计算机可读指令、指令或代码可以由控制单元执行,该控制单元可以包括一个或多个处理器。该网络组件可以有线或者无线的形式与运营商网络通信。
参考图11,在一个方面,计算机设备1186包括处理器1188,用于执行与本文所述一个或者多个组件和功能相关的处理功能。处理器1188可以包括一组处理器、多组处理器或者多核处理器。此外,处理器1188可以以集中式处理系统和/或分布式处理系统的形式实现。此外,处理器1188可以包括对应的处理逻辑。
计算机设备1186还包括存储器1190,例如用于存储由处理器1188执行的应用程序的本地版本。存储器1190可以包括可用于计算机的任何类型的存储器,例如,一个或者多个存储器单元,可以包括但不限于:随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、磁带、磁盘、光盘、易失性存储器、非易失性存储器及其任意组合。
此外,计算机设备1186包括通信组件1192,其利用本文所描述的硬件、软件和服务建立并维护与单方或者多方的通信。通信组件1192可以承载计算机设备1186上的组件之间的通信,以及计算机设备1186与外部设备之间的通信,外部设备例如是位于通信网络另一端的设备,和/或与计算机设备1186串联或者本地连接的设备。例如,通信组件1192可以包括一个或者多个总线,还可以包括分别与发射器和接收器关联的发射链组件和接收链组件,发射器和接收器可用来与外部设备接口。另外,通信组件1192可以包括收发器。例如,通信组件1192将计算机设备1186连接到无线网络800(图8),使得计算机设备1186能够为带有混合语音和数据流量使用的无线网络获取并监测容量属性和KPI,然后为避免对网络性能或用户感受产生任何不良影响而执行措施项。
此外,计算机设备1186还包括数据存储单元1194,其可以是硬件和/或软件的任意合适组合,为用于本文所述各个方面的信息、数据库和程序提供大容量存储。例如,数据存储单元1194可以是处理器1188当前并未执行的应用程序的数据储存库。
计算机设备1186还可以包括用户界面组件1196,用于接收计算机设备1186的用户输入,还用于生成输出呈现给用户。用户界面组件1196可以包括一个或者多个输入设备,包括但不限于键盘、数字键盘、鼠标、触摸式显示屏、导航键、功能键、麦克风、语音识别组件、能够接收用户输入的任何其他装置、或者其任意组合。此外,用户界面组件1196可以包括一个或者多个输出设备,包括但不限于显示器、扬声器、触觉反馈装置、打印机、能够将输出呈现给用户的任何其他装置、或者其任意组合。
此外,举例来说,计算机设备1186可以包括网络监测组件1197,用于执行本文所述的容量监测过程。例如,网络监测组件1197可以包括硬件、软件、固件、计算机可执行指令等的一个或者多个。例如,网络监测组件1197可以包括用于执行下述过程中的一个或者多个的网络监测规则和逻辑:定义与网络相关的一个或者多个容量属性和一个或者多个关键性能指标(KPI),获取与该一个或者多个容量属性和该一个或者多个KPI相关的原始数据,从获取的原始数据确定至少一个警告阈值,监测网络以判断是否已经触发了该至少一个警告阈值中的任何警告阈值,判断出已经触发了至少一个警告阈值后,生成用于改善网络性能和用户通信体验的一个或者多个措施项;以及与网络进行通信的计算机设备响应于触发了一个警告阈值的被监测的性能参数,启动至少一个措施项,生成处理流程图,并执行措施项,并且在网络运营商的工具环境中进行持续监测。
另外,计算机设备1186可以包括前文描述的性能信息1199,其包括但不限于性能计数器和其他性能参数。性能信息可用于确定和监测容量属性和KPI。在一个方面,感兴趣的容量属性可以包括但不限于:信道单元的利用,其与硬件容量相关;功率的利用,其与软件容量相关;逻辑信道化资源的利用,其也与软件容量相关;以及Iub的利用(例如,NodeB和无线网络控制器(RNC)之间的接口),其与回程容量相关。此外,感兴趣的KPI可以包括但不限于:特定CE造成的CS和/或PS呼叫建立失败率;特定CE造成的CS和/或PS掉话率;CS和/或PS准入拒绝率;CS和/或PS资源抢占率;CS和/或PS下切换;数据用户吞吐量;分组丢失;分组延迟;视频度量以及数据用户数。例如,性能信息1199可以存储于存储器1190和/或数据存储单元1194中。
此外,计算机设备1186可以包括前文描述的措施项11101,其包括容量属性和KPI特定的调整网络指令或规则。
这样,计算机设备1186配置为执行本文所述的过程,用于监测无线网络的容量属性和KPI。
参考图12,所示为系统1200,其为无线网络进行容量监测并且推荐措施。举例来说,系统1200可以至少部分地位于基站、移动设备等上。根据另一个示例方面,系统1200可以至少部分地位于NodeB中。需要理解的是,系统1200表示为包含功能方框,这些功能方框代表由处理器、软件或者其组合(例如,固件)所实现的功能。系统1200包括可以联合工作的模块的逻辑组1202。例如,逻辑组1202可以包括获取模块1204,用于获取与网络的一个或者多个容量属性和一个或者多个关键性能指标(KPI)相关的数据。此外,逻辑组1202可以包括计算模块1206,用于从所获取的数据计算该一个或者多个KPI的网络水平值。例如,该信息可以包括计数器数据,例如带有统计相关性的计数器数据,而且可以收集这些计数器以分别考虑或者组合在一起来形成新的、综合的性能信息。该信息可以在给定时间段内收集,该给定时间段例如可以代表网络长期运作的历史时间段。此外,逻辑组1202可以包括绘图模块1208,用于通过绘制该一个或者多个KPI中的第一KPI相对于该一个或者多个KPI中的第二KPI的图表,生成性能数据图。
此外,逻辑组1202可以包括分析模块1210,用于分析一个或者多个性能数据图以确定至少一个警告阈值。举例来说,至少一个警告阈值可以包括主要警告阈值和次要警告阈值,其中主要警告阈值在网络和/或用户性能严重下降时被触发,而次要警告阈值在网络的使用趋向于网络和/或用户性能下降时被触发。此外,逻辑组1202可以包括监测模块1212,用于监测一个或者多个容量属性以判断是否触发了至少一个警告阈值中的任何警告阈值。在一个方面,被监测的KPI可以包括以下至少一个:信道单元的利用百分比;或者Iub的利用百分比;或者功率的利用百分比;或者逻辑信道化资源的利用百分比;或者其任意组合。其他被监测的KPI可以包括以下至少一个:一个或者多个容量属性中的可应用的容量属性造成的电路交换\分组交换(CS\PS)呼叫建立失败率;一个或者多个容量属性中的可应用的容量属性造成的CS\PS掉话率;CS\PS准入拒绝率;CS\PS资源抢占率;CS\PS下切换率;数据用户吞吐量;分组丢失;分组延迟;视频度量;数据用户数;或者其任意组合。此外,系统1200可以包括存储器1214,保存有用于执行与模块1204、1206、1208、1210和1212相关的功能的指令。虽然如图所示上述这些模块在存储器1214外部,需要理解的是,模块1204、1206、1208、1210和1212中的一个或者多个可以在存储器1214内部。
正如本申请中所使用的,“组件”、“模块”、“系统”等术语旨在包括计算机相关的实体,例如但不限于硬件、固件、硬件和软件的组合、软件、或者执行中的软件。例如,组件可以是但不限于是处理器中运行的进程、处理器、实体、可执行代码、执行线程、程序、和/或计算机。举例来说,计算设备上运行的应用程序和计算设备本身都可以是组件。一个或者多个组件可以存在于执行进程和/或执行线程中,而且组件可以局限于一台计算机上和/或分布于两台或者更多的计算机上。此外,这些组件可以从各种计算机可读介质上执行,计算机可读介质保存有各种数据结构。组件之间可以通过本地进程和/或远程进程的方式进行通信,例如,根据有一个或者多个数据分组的信号进行通信,这些数据可以来自于一个组件,该组件以信号方式和本地系统、分布式系统中的另一个组件相互作用,和/或跨越诸如因特网的网络与其他系统相互作用。
此外,本文结合终端对各个方面进行了描述,其中终端可以是有线终端或者无线终端。终端可以称为系统、设备、签约用户单元、签约用户站、移动站、移动电话、移动设备、远程站、远程终端、接入终端、用户终端、终端、通信设备、用户代理、用户设备或者用户装备(UE)。无线终端可以是:蜂窝电话、卫星电话、无绳电话、会话初始协议(SIP)电话、无线本地环路(WLL)站、个人数字助理(PDA)、有无线连接能力的手持设备、计算设备、或者连接到无线调制解调器的其他处理设备。此外,本文结合基站对各个方面进行了描述。基站可用于与无线终端进行通信,而且也可以被称为接入点、Node B或者某些其他技术。
此外,术语“或”的意思是包含性的而不是排他性的。也就是说,除非另外规定或者从上下文中能清楚说明,短语“X使用A或B”指的是任何自然的包容性排列。也就是说,短语“X使用A或B”满足以下任何一种情况:X使用A;X使用B;或者X既使用A又使用B。另外,本申请和权利要求中使用的量词“一个”一般应该理解为“一个或者多个”,除非另外规定或者从上下文中能清楚说明其指定为单数形式。
本文描述的技术可用于各种无线通信系统,例如UMTS、CDMA、TDMA、FDMA、OFDMA、SC-FDMA以及其他系统。术语“系统”和“网络”经常交替使用。CDMA网络可以使用诸如通用陆地无线接入(UTRA)、cdma2000等的无线技术。UTRA包括宽带-CDMA(W-CDMA)和其他CDMA的变形。此外,cdma2000覆盖了IS-2000、IS-95和IS-856标准。TDMA系统可以实施诸如全球移动通信系统(GSM)的无线技术。OFDMA系统可以实施诸如演进UTRA(E-UTRA)、超移动宽带(UMB)、IEEE 802.11(Wi-Fi)、IEEE802.16(WiMAX)、IEEE 802.20、Flash-OFDM等无线技术。UTRA和E-UTRA是通用移动通信系统(UMTS)的一部分。3GPP长期演进(LTE)是使用E-UTRA的UMTS一个版本,其在下行链路上使用OFDMA而在上行链路上使用SC-FDMA。UTRA、E-UTRA、UMTS、LTE和GSM在名为“第三代合作伙伴计划”(3GPP)组织的文件中描述。另外,cdma2000和UMB在名为“第三代合作伙伴计划2”(3GPP2)组织的文件中描述。此外,这些无线通信系统另外可以包括通常使用非配对未授权频谱的点对点(例如,移动台对移动台)自组织(ad hoc)网络系统、802.xx无线LAN、蓝牙以及任何其他近程或远程无线通信技术。
本文从系统方面对各个方面和特征进行了描述,该系统可以包含若干设备、组件、模块等。需要理解并认识到的是,各种系统可以包括另外的设备、组件、模块等,而且/或者可能并不完全包括结合附图讨论的所有这些设备、组件、模块等。这些方式的组合也是可以使用的。
用于执行本发明所述功能的通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件部件或者其任意组合,可以实现或执行结合本发明公开内容所描述的各种示例性的逻辑、逻辑方框、模块和电路。通用处理器可以是微处理器,或者,该处理器也可以是任何常规的处理器、控制器、微控制器或者状态机。处理器也可能实现为计算设备的组合,例如,DSP和微处理器的组合、多个微处理器、一个或多个微处理器与DSP内核的结合,或者任何其它此种结构。另外,至少一个处理器可以包括一个或者多个模块,用于执行前文描述的一个或者多个步骤和/或行动。
此外,结合本发明所描述的方法或算法的步骤和/或行动可直接体现为硬件、由处理器执行的软件模块或两者的组合。软件模块可以位于RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、移动硬盘、CD-ROM或者本领域熟知的任何其它形式的存储介质中。一种示例性的存储介质耦合至处理器,从而使处理器能够从该存储介质读取信息,且可向该存储介质写入信息。当然,存储介质也可以是处理器的组成部分。另外,在一些方面中,处理器和存储介质可以位于ASIC中。另外,该ASIC可以位于用户终端中。当然,处理器和存储介质也可以作为分立组件存在于用户终端中。此外,在某些方面,方法或算法的步骤和/或行动可以作为代码和/或指令的一个组合、任意组合或者集合而存在,这些代码和/或指令位于可纳入计算机程序产品的机器可读介质和/或计算机可读介质上。
在一个或多个方面,本发明所描述的功能可以用硬件、软件、固件或它们的任意组合来实现。当使用软件实现时,可以将这些功能存储在计算机可读介质中或者作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质,其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质。通过示例的方式而非限制的方式,这种计算机可读介质可以包括RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其它光盘存储、磁盘存储介质或其它磁存储设备、或者能够用于携带或存储期望的指令或数据结构形式的程序代码并能够由计算机进行存取的任何其它介质。此外,任何连接可以适当地称作为计算机可读介质。例如,如果软件是使用同轴电缆、光纤电缆、双绞线、数字用户线(DSL)或者诸如红外线、无线电和微波之类的无线技术从网站、服务器或其它远程源传输的,那么同轴电缆、光纤电缆、双绞线、DSL或者诸如红外线、无线电和微波之类的无线技术包括在所述介质的定义中。如本发明所使用的,盘和碟包括压缩光碟(CD)、激光影碟、光碟、数字通用光碟(DVD)、软盘和蓝光碟,其中盘(disk)通常磁性地复制数据,而碟(disc)则用激光来光学地复制数据。上面的组合也应当包括在计算机可读介质的保护范围之内。
本发明前述的公开内容对示例性的方面和/或实施例进行了讨论,需要注意的是,可以对其进行各种变更和修改,只要不偏离由权利要求所定义的所述各个方面和/或实施例的范围。此外,尽管所述各个方面和/或实施例的要素以单数形式进行描述或者主张,但是除非明确说明只能限于单数形式,否则复数形式也是可预期的。另外,除非另有说明,任何方面和/或实施例的全部或者部分可以与任何其他方面和/或实施例的全部或者部分一起使用。

Claims (28)

1.一种用于监测网络的方法,包括:
获取与网络的一个或者多个容量属性和一个或者多个关键性能指标(KPI)相关的数据;
从所获取的数据计算所述一个或者多个KPI的网络水平值;
通过绘制所述一个或者多个KPI中的第一KPI相对于所述一个或者多个KPI中的第二KPI的图,生成性能数据图;
分析一个或者多个所述性能数据图以确定至少一个警告阈值,其中,所述至少一个警告阈值包括主要警告阈值和次要警告阈值,其中,所述主要警告阈值在网络性能严重下降时被触发,所述次要警告阈值在网络的使用趋向于网络性能下降时被触发;
监测所述一个或者多个容量属性以判断是否触发了所述至少一个警告阈值的任何警告阈值。
2.根据权利要求1所述的方法,还包括:
存储用于改善网络性能和用户通信体验的一个或者多个措施项;
响应于触发了所述警告阈值中的一个警告阈值的被监测的容量属性,由与所述网络通信的计算机设备启动所述措施项中的至少一个。
3.根据权利要求1所述的方法,其中,所述一个或者多个容量属性包括以下中的至少一个:网络硬件容量属性,或者网络回程容量属性,或者网络软件属性,或者它们的任意组合。
4.根据权利要求3所述的方法,其中,所述网络硬件容量属性包括信道单元的利用,所述网络回程容量属性包括Iub的利用,所述网络软件属性包括功率的利用和逻辑信道化资源的利用。
5.根据权利要求1所述的方法,其中,所述一个或者多个KPI中的所述第一KPI的所述网络水平值包括以下中的至少一个:信道单元的利用百分比,或者Iub的利用百分比,或者功率的利用百分比,或者逻辑信道化资源的利用百分比,或者它们的任意组合。
6.根据权利要求1所述的方法,其中,所述一个或者多个KPI的所述第二KPI的所述网络水平值包括以下中的至少一个:所述一个或者多个容量属性中的可应用的容量属性造成的电路交换\分组交换(CS\PS)呼叫建立失败率,或者所述一个或者多个容量属性中的可应用的容量属性造成的CS\PS掉话率,或者CS\PS准入拒绝率,或者CS\PS资源抢占率,或者CS\PS下切换率,或者数据用户吞吐量,或者分组丢失,或者分组延迟,或者视频度量,或者数据用户数,或者它们的任意组合。
7.根据权利要求1所述的方法,其中,所述监测的步骤还包括:
判断是否已经触发了多于一个警告阈值;
当判断为已经触发了多于一个警告阈值后,按严重性的次序对多个所述警告进行排序,其中,所述严重性是部分地由网络使用中断的水平定义的。
8.根据权利要求7所述的方法,其中,所述排序的步骤还包括:
在与所述网络相关的一个或者多个小区之中,按照哪个小区中触发了更严重的警告进行排序。
9.根据权利要求7所述的方法,其中,所述排序的步骤还包括:
在触发了警告阈值的所述一个或者多个容量属性之中,按照触发了警告阈值的所述一个或者多个容量属性中的哪个容量属性触发了更严重的警告进行排序。
10.根据权利要求1所述的方法,其中,所述监测的步骤还包括:
在预定的持续时间中对所述一个或者多个容量属性中的至少一个容量属性进行监测,其中,所述持续时间定义为获得统计相关的比较数据所需要的时间段。
11.根据权利要求1所述的方法,还包括:
按照所述至少一个措施项所确定的,对所述网络的所述一个或者多个容量属性中的至少一个容量属性进行重新调整;
监测经重新调整的网络以判断是否触发了所述至少一个警告阈值中的任何警告阈值;
当判断为在所述经重新调整的网络中已经触发了至少一个警告阈值后,生成一个或者多个长期措施项,用于促进网络性能和用户通信体验的长期改善。
12.根据权利要求1所述的方法,其中,所述网络包括一个或者多个小区,而且为所述一个或者多个小区中的至少一部分进行所述监测。
13.根据权利要求12所述的方法,还包括:
通过选择语音和数据流量水平超过了一般阈值水平的小区,来确定所述一个或者多个小区中的所述一部分。
14.至少一个处理器,配置为生成无线网络的性能测量,包括:
第一模块,用于获取与网络的一个或者多个容量属性和一个或者多个关键性能指标(KPI)相关的数据;
第二模块,用于从所获取的数据计算所述一个或者多个KPI的网络水平值;
第三模块,用于通过绘制所述一个或者多个KPI中的第一KPI相对于所述一个或者多个KPI中的第二KPI的图来生成性能数据图;
第四模块,用于分析一个或者多个所述性能数据图以确定至少一个警告阈值,其中,所述至少一个警告阈值包括主要警告阈值和次要警告阈值,其中,所述主要警告阈值在网络性能严重下降时被触发,所述次要警告阈值在网络的使用趋向于网络性能下降时被触发;
第五模块,用于监测所述一个或者多个容量属性以判断是否触发了所述至少一个警告阈值的任何警告阈值。
15.一种用于监测网络的装置,包括:
获取模块,用于获取与网络的一个或者多个容量属性和一个或者多个关键性能指标(KPI)相关的数据;
计算模块,用于从所获取的数据计算所述一个或者多个KPI的网络水平值;
绘图模块,用于通过绘制所述一个或者多个KPI中的第一KPI相对于所述一个或者多个KPI中的第二KPI的图来生成性能数据图;
分析模块,用于分析一个或者多个所述性能数据图以确定至少一个警告阈值,其中,所述至少一个警告阈值包括主要警告阈值和次要警告阈值,其中,所述主要警告阈值在网络性能严重下降时被触发,所述次要警告阈值在网络的使用趋向于网络性能下降时被触发;
监测模块,用于监测所述一个或者多个容量属性以判断是否触发了所述至少一个警告阈值的任何警告阈值。
16.一种用于监测网络的装置,包括:
性能信息模块,可操作用于:
获取与网络的一个或者多个容量属性和一个或者多个关键性能指标(KPI)相关的数据;
从所获取的数据计算所述一个或者多个KPI的网络水平值;
通过绘制所述一个或者多个KPI中的第一KPI相对于所述一个或者多个KPI中的第二KPI的图,生成性能数据图;
分析一个或者多个所述性能数据图以确定至少一个警告阈值,其中,所述至少一个警告阈值包括主要警告阈值和次要警告阈值,其中,所述主要警告阈值在网络性能严重下降时被触发,所述次要警告阈值在网络的使用趋向于网络性能下降时被触发;网络监测模块,可操作用于:
监测所述一个或者多个容量属性以判断是否触发了所述至少一个警告阈值的任何警告阈值。
17.根据权利要求16所述的装置,还包括:
措施项模块,可操作用于:
存储用于改善网络性能和用户通信体验的一个或者多个措施项;
响应于触发了所述警告阈值中的一个警告阈值的被监测的容量属性,由与所述网络通信的计算机设备启动所述措施项中的至少一个。
18.根据权利要求16所述的装置,其中,所述一个或者多个容量属性包括以下内容中的至少一个:网络硬件容量属性,或者网络回程容量属性,或者网络软件属性,或者它们的任意组合。
19.根据权利要求18所述的装置,其中,所述网络硬件容量属性包括信道单元的利用,所述网络回程容量属性包括Iub的利用,所述网络软件属性包括功率的利用和逻辑信道化资源的利用。
20.根据权利要求16所述的装置,其中,所述一个或者多个KPI中的所述第一KPI的所述网络水平值包括以下中的至少一个:信道单元的利用百分比,或者Iub的利用百分比,或者功率的利用百分比,或者逻辑信道化资源的利用百分比,或者它们的任意组合。
21.根据权利要求16所述的装置,其中,所述一个或者多个KPI中的所述第二KPI的所述网络水平值包括以下中的至少一个:所述一个或者多个容量属性中的可应用的容量属性造成的电路交换\分组交换(CS\PS)呼叫建立失败率,或者所述一个或者多个容量属性中的可应用的容量属性造成的CS\PS掉话率,或者CS\PS准入拒绝率,或者CS\PS资源抢占率,或者CS\PS下切换率,或者数据用户吞吐量,或者分组丢失,或者分组延迟,或者视频度量,或者数据用户数,或者它们的任意组合。
22.根据权利要求16所述的装置,其中,所述网络监测模块还可操作用于:
判断是否已经触发了多于一个警告阈值;
当判断为已经触发了多于一个警告阈值后,按严重性的次序对多个所述警告进行排序,其中,所述严重性是部分地由网络使用中断的水平定义的。
23.根据权利要求22所述的装置,其中,所述网络监测模块还可操作用于:
在与所述网络相关的一个或者多个小区之中,按照哪个小区中触发了更严重的警告进行排序。
24.根据权利要求22所述的装置,其中,所述网络监测模块还可操作用于:
在触发了警告阈值的所述一个或者多个容量属性之中,按照触发了警告阈值的所述一个或者多个容量属性中的哪个容量属性触发了更严重的警告进行排序。
25.根据权利要求16所述的装置,其中,所述网络监测模块还可操作用于:
在预定的持续时间中对所述一个或者多个容量属性中的至少一个容量属性进行监测,其中,所述持续时间定义为获得统计相关的比较数据所需要的时间段。
26.根据权利要求16所述的装置,其中,所述网络监测模块还可操作用于:
按照所述至少一个措施项所确定的,对所述网络的所述一个或者多个容量属性中的至少一个容量属性进行重新调整;
监测经重新调整的网络以判断是否触发了所述至少一个警告阈值中的任何警告阈值;其中所述装置还包括措施项模块,所述措施项模块可操作用于:
当判断为在所述经重新调整的网络中已经触发了至少一个警告阈值之后,生成一个或者多个长期措施项,用于促进网络性能和用户通信体验的长期改善。
27.根据权利要求16所述的装置,其中,所述网络包括一个或者多个小区,所述网络监测模块还可操作用于:
监测所述一个或者多个小区中的至少一部分。
28.根据权利要求27所述的装置,所述网络监测模块还可操作用于:
通过选择语音和数据流量水平超过了一般阈值水平的小区,来确定所述一个或者多个小区中的所述一部分。
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Families Citing this family (81)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8050191B2 (en) * 2009-05-26 2011-11-01 Motorola Mobility, Inc. Distributed information storage and retrieval of communication network performance data
JP5645928B2 (ja) * 2009-06-19 2014-12-24 コーダ ワイヤレス ピーティーワイ リミテッドCohda Wireless Pty Ltd 無線通信システムにおける環境評価
US20110122761A1 (en) * 2009-11-23 2011-05-26 Sundar Sriram KPI Driven High Availability Method and apparatus for UMTS radio access networks
WO2012051852A1 (zh) * 2010-10-20 2012-04-26 中兴通讯股份有限公司 一种基于分组指标体系的服务质量监控方法和系统
WO2013016245A1 (en) 2011-07-22 2013-01-31 Anne-Marie Turgeon Systems and methods for network monitoring and testing using intelligent sequencing
CN102958057B (zh) * 2011-08-25 2015-08-19 华为技术有限公司 一种动态频谱优化方法、装置及系统
US8929234B1 (en) 2011-11-15 2015-01-06 Sprint Spectrum L.P. Intermediate network bandwidth requirement determination
CN102594621A (zh) * 2012-02-21 2012-07-18 德科仕通信(上海)有限公司 一种高性能ip媒体流监测方法及系统
US20130227352A1 (en) * 2012-02-24 2013-08-29 Commvault Systems, Inc. Log monitoring
GB2502571A (en) 2012-05-31 2013-12-04 Ibm Modifying the lifespan of metrics in response to detecting a fault
US8909358B2 (en) * 2012-06-01 2014-12-09 Sap Ag Method and system for complex smart grid infrastructure assessment
US9210600B1 (en) 2012-09-07 2015-12-08 Sprint Communications Company L.P. Wireless network performance analysis system and method
US9215639B2 (en) 2012-12-21 2015-12-15 Apple Inc. Transitioning a video call between networks
CN103973902B (zh) * 2013-01-28 2017-01-18 中国移动通信集团浙江有限公司 一种用户感知业务质量的量化装置、监测系统和方法
US9185001B2 (en) * 2013-04-01 2015-11-10 Verizon Patent And Licensing Inc. Backhaul network performance monitoring using segmented analytics
CN105325023B (zh) * 2013-05-14 2018-11-16 诺基亚通信公司 用于小区异常检测的方法和网络设备
CN103546913A (zh) * 2013-10-11 2014-01-29 中国移动通信集团广东有限公司江门分公司 基于智能语音预警主动监控的网络管理系统及其管理方法
WO2015057119A1 (en) * 2013-10-18 2015-04-23 Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) Alarm prediction in a telecommunication network
US9608875B2 (en) 2013-11-15 2017-03-28 At&T Intellectual Property I, L.P. Individually unique key performance indicator management
US20150142955A1 (en) * 2013-11-20 2015-05-21 Wefi Inc. Methods and systems for facilitating network switching
US9432865B1 (en) * 2013-12-19 2016-08-30 Sprint Communications Company L.P. Wireless cell tower performance analysis system and method
US10313221B1 (en) * 2014-01-28 2019-06-04 Sprint Communication Company L.P. Endpoint monitoring for a messaging framework
US10123223B1 (en) 2014-01-30 2018-11-06 Sprint Communications Company L.P. System and method for evaluating operational integrity of a radio access network
US20170078900A1 (en) * 2014-02-27 2017-03-16 Nokia Solutions And Networks Oy Network performance data
US9276803B2 (en) * 2014-04-02 2016-03-01 Ca, Inc. Role based translation of data
US20160021173A1 (en) * 2014-07-16 2016-01-21 TUPL, Inc. Resource management in a big data environment
US10305758B1 (en) 2014-10-09 2019-05-28 Splunk Inc. Service monitoring interface reflecting by-service mode
US10505825B1 (en) 2014-10-09 2019-12-10 Splunk Inc. Automatic creation of related event groups for IT service monitoring
US10193775B2 (en) 2014-10-09 2019-01-29 Splunk Inc. Automatic event group action interface
US9760240B2 (en) 2014-10-09 2017-09-12 Splunk Inc. Graphical user interface for static and adaptive thresholds
US10536353B2 (en) 2014-10-09 2020-01-14 Splunk Inc. Control interface for dynamic substitution of service monitoring dashboard source data
US9146954B1 (en) 2014-10-09 2015-09-29 Splunk, Inc. Creating entity definition from a search result set
US11087263B2 (en) 2014-10-09 2021-08-10 Splunk Inc. System monitoring with key performance indicators from shared base search of machine data
US10417225B2 (en) 2015-09-18 2019-09-17 Splunk Inc. Entity detail monitoring console
US11671312B2 (en) 2014-10-09 2023-06-06 Splunk Inc. Service detail monitoring console
US9158811B1 (en) 2014-10-09 2015-10-13 Splunk, Inc. Incident review interface
US9210056B1 (en) 2014-10-09 2015-12-08 Splunk Inc. Service monitoring interface
US11755559B1 (en) 2014-10-09 2023-09-12 Splunk Inc. Automatic entity control in a machine data driven service monitoring system
US10417108B2 (en) 2015-09-18 2019-09-17 Splunk Inc. Portable control modules in a machine data driven service monitoring system
US9491059B2 (en) 2014-10-09 2016-11-08 Splunk Inc. Topology navigator for IT services
US11200130B2 (en) 2015-09-18 2021-12-14 Splunk Inc. Automatic entity control in a machine data driven service monitoring system
US9146962B1 (en) 2014-10-09 2015-09-29 Splunk, Inc. Identifying events using informational fields
US11455590B2 (en) 2014-10-09 2022-09-27 Splunk Inc. Service monitoring adaptation for maintenance downtime
US9584374B2 (en) 2014-10-09 2017-02-28 Splunk Inc. Monitoring overall service-level performance using an aggregate key performance indicator derived from machine data
US10209956B2 (en) 2014-10-09 2019-02-19 Splunk Inc. Automatic event group actions
CN104581709B (zh) * 2014-10-28 2018-11-30 上海大唐移动通信设备有限公司 一种对加密分析终端进行可靠性评估的方法及装置
CN105636056B (zh) * 2014-11-14 2021-04-02 中兴通讯股份有限公司 一种频谱资源自优化的节能方法、装置和系统
US20160218912A1 (en) * 2015-01-27 2016-07-28 Nokia Solutions And Networks Oy Quality of experience aware transport self organizing network framework
US10198155B2 (en) 2015-01-31 2019-02-05 Splunk Inc. Interface for automated service discovery in I.T. environments
US9934265B2 (en) 2015-04-09 2018-04-03 Commvault Systems, Inc. Management of log data
US20170034720A1 (en) * 2015-07-28 2017-02-02 Futurewei Technologies, Inc. Predicting Network Performance
US10536534B2 (en) 2015-08-20 2020-01-14 Honeywell International Inc. System and method for providing visual feedback in site-related service activity roadmap
US20170053224A1 (en) * 2015-08-20 2017-02-23 Honeywell International Inc. System and method for providing multi-site visualization and scoring of performance against service agreement
CN105611546B (zh) * 2015-12-21 2018-12-28 中国联合网络通信集团有限公司 一种网络扩容方法及网络扩容评估装置
US11636122B2 (en) * 2015-12-30 2023-04-25 Futurewei Technologies, Inc. Method and apparatus for data mining from core traces
US10397810B2 (en) 2016-01-08 2019-08-27 Futurewei Technologies, Inc. Fingerprinting root cause analysis in cellular systems
US10942946B2 (en) 2016-09-26 2021-03-09 Splunk, Inc. Automatic triage model execution in machine data driven monitoring automation apparatus
US10942960B2 (en) 2016-09-26 2021-03-09 Splunk Inc. Automatic triage model execution in machine data driven monitoring automation apparatus with visualization
US10990284B1 (en) * 2016-09-30 2021-04-27 EMC IP Holding Company LLC Alert configuration for data protection
US11411801B2 (en) * 2017-08-11 2022-08-09 Salesforce.Com, Inc. Network performance root-cause analysis
US11106442B1 (en) 2017-09-23 2021-08-31 Splunk Inc. Information technology networked entity monitoring with metric selection prior to deployment
US11093518B1 (en) 2017-09-23 2021-08-17 Splunk Inc. Information technology networked entity monitoring with dynamic metric and threshold selection
US11159397B2 (en) 2017-09-25 2021-10-26 Splunk Inc. Lower-tier application deployment for higher-tier system data monitoring
US10454803B2 (en) 2017-10-02 2019-10-22 Salesforce.Com, Inc. Inspecting network performance at diagnosis points
CN111010700B (zh) * 2018-10-08 2021-06-22 上海华为技术有限公司 确定负载门限的方法和装置
KR102634000B1 (ko) 2019-01-15 2024-02-06 삼성전자 주식회사 무선 통신 시스템에서 셀의 성능 저하를 분석하는 방법 및 장치
US11100064B2 (en) 2019-04-30 2021-08-24 Commvault Systems, Inc. Automated log-based remediation of an information management system
CN112073982B (zh) * 2019-06-10 2023-10-20 中兴通讯股份有限公司 一种智能恢复网络质量的方法和装置
US10555191B1 (en) 2019-08-01 2020-02-04 T-Mobile Usa, Inc. Optimum network performance improvement solutions selection systems and methods
CN111313960B (zh) * 2020-02-20 2021-08-03 中国西安卫星测控中心 一种北斗三号星间链路建链执行效果的评估方法
US11343683B2 (en) 2020-04-22 2022-05-24 T-Mobile Usa, Inc. Identification and prioritization of optimum capacity solutions in a telecommunications network
US11064382B1 (en) 2020-05-07 2021-07-13 T-Mobile Usa, Inc. Management of telecommunications network congestion on roadways
US11350289B2 (en) 2020-05-14 2022-05-31 T-Mobile Usa, Inc. Identification of indoor and outdoor traffic usage of customers of a telecommunications network
US11153765B1 (en) 2020-05-15 2021-10-19 T-Mobile Usa, Inc. Capacity planning of telecommunications network by detecting anomalies in site behavior
US11381640B2 (en) 2020-05-15 2022-07-05 Cisco Technology, Inc. Detection of isolated changes in network metrics using smart-peering
US11343381B2 (en) 2020-07-16 2022-05-24 T-Mobile Usa, Inc. Identifying and resolving telecommunication network problems using network experience score
US11337096B2 (en) 2020-07-17 2022-05-17 T-Mobile Usa, Inc. Predicting whether a user of a wireless telecommunication network will report a problem
US11676072B1 (en) 2021-01-29 2023-06-13 Splunk Inc. Interface for incorporating user feedback into training of clustering model
US11343373B1 (en) 2021-01-29 2022-05-24 T-Mobile Usa, Inc. Machine intelligent isolation of international calling performance degradation
US11574050B2 (en) 2021-03-12 2023-02-07 Commvault Systems, Inc. Media agent hardening against ransomware attacks
US11470490B1 (en) 2021-05-17 2022-10-11 T-Mobile Usa, Inc. Determining performance of a wireless telecommunication network

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7016809B1 (en) * 2000-09-26 2006-03-21 Intel Corporation Method and system for automatically interpreting computer system performance measurements
CN101136805A (zh) * 2007-05-30 2008-03-05 中兴通讯股份有限公司 一种性能告警系统及其性能门限的获取方法
US7444263B2 (en) * 2002-07-01 2008-10-28 Opnet Technologies, Inc. Performance metric collection and automated analysis

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA2425628C (en) * 2000-10-17 2007-07-24 Sprint Communications Company, L.P. Performance management system
US20020198985A1 (en) * 2001-05-09 2002-12-26 Noam Fraenkel Post-deployment monitoring and analysis of server performance
AU2002316479A1 (en) * 2001-07-03 2003-01-21 Altaworks Corporation System and methods for monitoring performance metrics
US7151438B1 (en) * 2003-08-06 2006-12-19 Unisys Corporation System and wireless device for providing real-time alerts in response to changes in business operational data
DE602004028661D1 (de) 2004-01-27 2010-09-23 Actix Ltd Verkehrsüberwachungssystem für ein mobilfunknetz zur verkehrsanalyse mit einem hierarchischen ansatz
US7092707B2 (en) * 2004-02-13 2006-08-15 Telcordia Technologies, Inc. Service impact analysis and alert handling in telecommunications systems
US7565610B2 (en) * 2004-03-30 2009-07-21 Emc Corporation System and method providing detailed network object performance information to locate root cause
KR20060055189A (ko) 2004-11-18 2006-05-23 에스케이 텔레콤주식회사 통신망에서 네트워크 성능 정보를 관리 및 진단하는시스템 및 방법
US7617313B1 (en) * 2004-12-27 2009-11-10 Sprint Communications Company L.P. Metric transport and database load
US7552208B2 (en) * 2005-01-18 2009-06-23 Microsoft Corporation Methods for managing capacity
US8086708B2 (en) * 2005-06-07 2011-12-27 International Business Machines Corporation Automated and adaptive threshold setting
US7225103B2 (en) * 2005-06-30 2007-05-29 Oracle International Corporation Automatic determination of high significance alert thresholds for system performance metrics using an exponentially tailed model
CA2662389A1 (en) 2006-09-28 2008-04-03 Qualcomm Incorporated Methods and apparatus for determining quality of service in a communication system
US7941136B2 (en) * 2007-09-14 2011-05-10 Actix Limited Mobile phone network optimisation systems
EP2061192B1 (en) * 2007-11-13 2012-04-11 Research In Motion Limited Method and apparatus for state/mode transitioning
US8527624B2 (en) * 2008-05-30 2013-09-03 International Business Machines Corporation Mechanism for adaptive profiling for performance analysis

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7016809B1 (en) * 2000-09-26 2006-03-21 Intel Corporation Method and system for automatically interpreting computer system performance measurements
US7444263B2 (en) * 2002-07-01 2008-10-28 Opnet Technologies, Inc. Performance metric collection and automated analysis
CN101136805A (zh) * 2007-05-30 2008-03-05 中兴通讯股份有限公司 一种性能告警系统及其性能门限的获取方法

Also Published As

Publication number Publication date
TW201032503A (en) 2010-09-01
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