CN106171002A - 网络系统、分析装置、处理测量信息的方法和记录介质 - Google Patents

Abstract

本发明确保了与移动终端所测量的小区有关的测量信息的可靠性，并使测量信息能够用于移动通信网络的优化。一种分析装置获取与测量仪器所测量的接收信号状态有关的测量信息，获取与移动终端所测量的接收信号状态有关的测量信息以及终端类型信息，统计地处理测量仪器的测量信息以及每个终端类型的移动终端的测量信息以生成相应的典型数据，将相似数量的测量仪器的典型数据和每个终端类型的移动终端的典型数据分到同一组，并根据同一组中所包含的典型数据的分布和组中终端类型的分布来生成测量代表值分布。

Description

网络系统、分析装置、处理测量信息的方法和记录介质

技术领域

本发明涉及网络系统、分析装置、处理测量信息的方法和记录介质。

背景技术

在移动通信系统中，针对与基站的安装环境等相对应的参数设置(例如天线倾斜角、发送功率和切换参数)的信息收集，进行例如使用专用测量仪器的运行测试(路测)等。在运行测试中，通过使用搭载测量设备(例如测量仪器(无线电波测量装置))和具备位置信息获取功能的PC(个人计算机)的测量用车辆(或携带测量装置的测量作业人员)，来收集诸如接收功率等的无线电波测量信息和必要的位置信息等，并且在基站或指定管理装置等中，获取小区区域的质量管理所需的信息等。众所周知，该路测耗费许多工时且运行成本高。在3GPP(第三代合作伙伴计划)中，正在推进MDT(Minimization of Drive Test，最小化路测)的规范发展，其中MDT是使用用户所携带的无线终端使无线环境和位置信息的收集自动化的技术(参见非专利文献1)。在作为MDT的一种形式的记录型MDT(Logged MDT)中，例如，空闲模式(Idle Mode)的用户设备(UE)测量无线环境(具体为例如参考信号(ReferenceSignal)的接收功率和接收质量)，还获取使用诸如UE上搭载的全球定位系统(GPS)等的全球导航卫星系统(GNSS)功能进行了测量的地点的位置信息，并记录测量结果和位置信息(以及，测量时刻信息等)。UE例如在从空闲模式转换成连接状态时将所保持的日志(Log)数据作为测量报告(Measurement Report)发送至基站。

此外，基于终端的测量信息的网络的自配置和自优化网络(SON)功能被标准化(非专利文献2)。在SON中，代替测量仪器，订户的终端收集周边基站的接收质量和过去通信质量的问题的信息。基站收集业务负载、过去的通信质量的问题和参数设置信息等。在周边基站之间直接或经由网络监视系统来共享所收集到的测量信息的一部分。基于这些测量信息的统计分析结果，来判断基站的设置环境以及通信质量的问题的有无，并在网络侧更新各基站的参数。通过这种方式，使无线接入网的优化自动化，这可以使工时减少、成本降低且网络运行高效。

专利文献1描述了以下问题：在使用终端进行测量时，由于质量信息(接收水平和误码率的变化)是在假定终端(移动站)可连接到移动通信网络的情况下进行收集的，因此难以充分收集到设计基站所管理的区域所需的信息。针对这个问题，专利文献1公开如下结构，其中在该结构中，终端包括通信状态信息生成部，该通信状态信息生成部在移动站无法连接到移动通信网络的情况下生成至少包括无法连接至移动通信网络的原因(无法连接的原因)的通信状态信息，以使得能够知晓移动站无法连接到移动通信网络的时区和位置。

此外，专利文献2公开了如下的控制装置，该控制装置针对各无线小区将从各自包括用于测量并通知无线线路的通信质量的功能的多个移动终端通知来的通信质量制成表格，并生成直方图信息。此外，与该控制装置一起公开了一种包括管理装置的系统，该管理装置获取所生成的直方图信息，并基于来自直方图信息的多个质量指标经由统计处理来判断各无线小区的通信的正常性。具有可靠性是针对专利文献2所假定的网络调整在终端处进行测量的前提条件。

引文列表

专利文献

专利文献1：日本特开No.2008-271141

专利文献2：日本特开No.2007-088569

非专利文献

非专利文献1：3GPP TS 37.320 v0.7.0，“Radio measurement collection forMinimization of Drive Tests(MDT)”，2010-06

非专利文献2：3GPP TR 36.902，v9.3.1，“Self-configuring and self-optimizing network(SON)use cases and solutions(版本9)”，2011-03

发明内容

发明要解决的问题

下面将对相关技术进行分析。如非专利文献1和2所述，基于终端的测量值的优化功能等被标准化，但具体实现依赖于供应商。在基于来自UE的测量报告中所收集到的测量信息的分析对诸如无线接入网等的网络进行优化时，例如针对测量信息的分析方式进行个体实现。

对于UE中所测量到的接收功率等信息，测量的可靠性低于专用测量仪器中的测量可靠性。因此，在使用从UE收集到的测量信息来优化网络的情况下，并不始终保证网络的最优化。另一方面，网络的优化意在实现UE中的质量(用户体验质量)的提升。

因此，在通信运营商等使用专用测量仪器中所测量到的测量信息来优化网络的情况下，有可能在没有考虑与UE中的用户体验相对应的接收特性数据的情况下优化网络。换言之，网路的优化可能不会直接提高UE中的质量。此外，在仅基于专用测量仪器所测量到的测量信息进行网络的优化时，对于各UE类型(型号)的接收特性等的差异、UE的行为、网路上UE类型的分布(总体分布)的影响都未加考虑。

就本发明人所知道的而言，尚不存在解决如下问题的方式或系统等：在确保UE所测量到的测量信息的可靠性的情况下，将该测量信息反映至网络(移动通信网络)的优化设置。

因此，本发明是有鉴于该问题而创造的，并且本发明的主要目的是提供确保移动终端所测量到的小区的测量信息的可靠性以使得该测量信息能够用于优化移动通信网络的方法、装置、系统和程序。

用于解决问题的方案

根据本发明的一个方面，提供了一种处理网络测量信息的方法，其包括：获取测量仪器所测量到的接收信号状态的测量信息；获取移动终端所测量到的接收信号状态的测量信息以及终端类型信息；统计地处理所述测量仪器的测量信息以及所述移动终端的各终端类型的测量信息；生成各自的典型数据；将相似的所述测量仪器的典型数据和所述移动终端的各终端类型的典型数据分到同一组中；以及基于所述同一组中所包含的所述典型数据的分布以及该组中的终端类型的分布，生成测量代表值的分布(第一观点)。

根据本发明的另一方面，提供了一种分析装置，其包括：典型数据创建部，其被配置成获取测量仪器所测量到的接收信号状态的测量信息，获取移动终端所测量到的接收信号状态的测量信息以及终端类型信息，统计地处理所述测量仪器的测量信息以及所述移动终端的各终端类型的测量信息，生成各自的典型数据，并将相似的所述测量仪器的典型数据和所述移动终端的各终端类型的典型数据分到同一组中；以及测量代表值生成部，其被配置成基于同一组中所包括的所述典型数据的分布以及该组中的终端类型的分布来生成测量代表值的分布(第二观点)。

根据本发明的另一方面，提供了一种移动通信网络系统，其包括：移动终端；与该移动终端进行无线通信的基站；以及根据第一观点的可通信地连接到该基站的分析装置(第三观点)。

根据本发明的又一方面，提供了一种计算机可读非瞬态记录介质(半导体存储装置或磁/光存储装置)，用于记录使计算机执行以下处理的程序：典型数据创建处理，用于获取测量仪器所测量到的接收信号状态的测量信息，获取移动终端所测量到的接收信号状态的测量信息以及终端类型信息，统计地处理所述测量仪器的测量信息以及所述移动终端的各终端类型的测量信息，生成各自的典型数据，并将相似的所述测量仪器的典型数据和所述移动终端的各终端类型的典型数据分到同一组中；以及测量代表值生成处理，用于基于同一组中所包括的所述典型数据的分布以及该组中的终端类型的分布来生成测量代表值的分布。

根据本发明的又一方面，提供了一种处理网络测量信息的方法(分析装置)，其包括：获取测量仪器所测量到的接收信号状态的测量信息，获取移动终端所测量到的接收信号状态的测量信息以及终端类型信息，统计地处理所述测量仪器的测量信息以及所述移动终端的各终端类型的测量信息，生成各自的典型数据，并将相似的所述测量仪器的典型数据和所述移动终端的各终端类型的典型数据分到同一组中；以及基于同一组中所包括的所述典型数据的分布以及该组中的终端类型的分布来生成测量代表值的分布。

发明的效果

根据本发明，确保了移动终端所测量到的小区的测量信息的可靠性，然后该测量信息可用于优化移动通信网络。

附图说明

图1是示出本发明的一个实施例的系统结构的图。

图2是示出本发明的一个实施例的终端的结构的图。

图3是示出本发明的一个实施例的测量仪器的结构的图。

图4是示出本发明的一个实施例的基站的结构的图。

图5是示出本发明的一个实施例的控制站的结构的图。

图6是示出本发明的一个实施例的分析客户端的结构的图。

图7是示出本发明的一个实施例的分析服务器的结构的图。

图8是示出本发明的一个实施例的处理步骤的流图(流程图)。

图9是示出本发明的一个实施例的典型数据创建处理步骤的流图。

图10是示出本发明的一个实施例的分组的处理步骤的流图。

图11是示出本发明的第一实施例的累积分布示例的图。

图12是示出本发明的一个实施例的数据集测量代表值确定的处理步骤的流图。

图13是示出本发明的一个实施例的设置值计算的处理步骤的流图。

图14是本发明一个实施例的设置值计算示例的流图。

图15是说明本发明概念的图。

图16是示出数据结构(存储格式)的一个示例的图。

图17是示出终端识别信息的图。

图18是示出相关系数的图。

图19是示出终端的总体分布的图。

图20(A)是示出测量数据设置画面的图，以及

图20(B)是示出分析条件输入画面的图。

具体实施方式

将描述本发明概要(基本概念)。根据要公开的本发明的一个方面，参考图15，分析装置7获取测量仪器4所测量到的接收信号状态的测量信息，并获取移动终端1所测量到的接收信号状态的测量信息以及终端类型信息(例如，图15的移动终端1a、1b和1c具有相同的类型(型号)，并且移动终端1d和1e具有不同的终端类型(也不同于1a～1c))。分析装置7统计地处理测量仪器4的测量信息以及各终端类型的移动终端1(1a～1e)的测量信息，并生成各个典型数据。分析装置7将测量仪器的典型数据和各终端类型的移动终端的典型数据中的类似数据分为同一组。此外，分析装置7基于同一组中的典型数据的分布以及该组中的终端类型(移动终端的终端类型和测量仪器)的分布(总体分布)生成测量代表值的分布。分析装置7基于所生成的测量代表值分布得出(没有特别限制并且是例如基站的发送功率、天线倾斜角、天线方位角或切换参数中的至少一个的)网络设置值的适当(最优)设置值。分析装置7例如针对eNodeB(演进型NodeB)或RNC(无线网络控制器)设置所得出的设置值。在图15中，仅是为了便于制图，作为小区#1中的终端，例示五个终端。此外，例示与小区#1邻接的小区#2和#3以及控制各小区的基站2。无需说明，分析装置7可以从小区#2和#3的基站2获取基于小区#2和#3中所驻留的终端(未示出)的测量信息。

根据实施例的一个方面，分析装置7收集来自测量仪器4和移动终端1的测量信息，将所收集到的测量信息作为特定数据结构存储在存储装置上，并处理所存储的测量信息。在处理时，一个测量信息行(条目)与测量的次数相对应地包括测量场所(小区ID或相对于基站的距离等)以及该测量场所处的测量信息(例如接收功率或接收质量)的列(或字段)。此外，包括多个信息行的阵列型数据结构按时间序列顺序(在列方向上)与测量仪器和移动终端的终端类型相对应地存储在存储装置上。可以如上所述那样配置本实施例的一个方面。分析装置7将预定的特定数量的测量信息的平均值确定为典型数据，这些测量信息满足以下条件：在存储装置上，数据结构的某一行中所存储的多次测量信息中，预先确定时间序列区间的统计特性。该处理可以与测量仪器和移动终端的各终端类型相对应地进行。以这种方式生成测量仪器的典型数据和移动终端的各终端类型的典型数据。根据实施例的一个方面，可以由通过划分基站所控制的小区所获得的区块或相对于基站的距离来标识测量场所。

根据实施例的一个方面，分析装置7可以基于同一组的典型数据的分布和该组中的终端类型的总体分布来合成测量代表值的分布。

根据实施例的一个方面，在创建典型数据时，分析装置7可以：

计算数据结构的同一列中所存储的特定数量(预定时间序列区间)的测量信息的平均值和标准差(方差)，

对于每一行所述数据结构，

从同一行中所存储的多次的测量信息中分别提取预定的特定数量(L1)的列，其中在这些列中，同一列的不同行中所存储的特定数量的测量信息的平均值和标准差(方差)落入预定的特定范围内，

与测量仪器和移动终端的终端类型相对应地执行用于将特定数量列的测量信息的平均值确定为对应于行的典型数据的处理，生成测量仪器的典型数据和移动终端的各终端类型的典型数据，

计算测量仪器与移动终端的终端类型之间的典型数据的相关系数，并且

在该相关系数等于或大于预定阈值的情况下，将这些典型数据分到同一组中。

根据实施例的一个方面，分析装置7可以将多个移动终端中的至少一个移动终端作为测量仪器来应对，并将该至少一个移动终端所测量到的接收信号状态的测量信息作为为该测量仪器的测量信息来处理。

根据实施例的一个方面，分析装置7可以将测量仪器作为终端类型进一步不同的移动终端(即，将该测量仪器确定为移动终端的一种类型)，并将该测量仪器所测量到的接收信号状态的测量信息作为该终端类型进一步不同的移动终端的测量信息来处理。这种情况下，提供了上述的本发明的第六个观点。

根据实施例的一个方面，分析装置7可以将与测量仪器分到同一组的移动终端作为测量仪器来应对，并将该测量仪器的典型数据用作移动终端的典型数据。

根据实施例的一个方面，在将相似数量的测量仪器的典型数据和移动终端的各终端类型的典型数据分到同一组中的情况下，分析装置7可以计算测量仪器和移动终端的这些终端类型之间的典型数据的相关系数，并且在该相关系数等于或大于预定第一阈值且在偏差系数等于或小于预定第二阈值的情况下，判断这些典型数据为同一组。

根据实施例，分析装置7将如下的终端类型作为与测量仪器同一组来及进行应对，其中该终端类型中，由基站控制的小区区域(服务区域)或通过将该小区区域划分成多个部分而获得的区域(区块)中的测量信息的典型数据与该区域中的测量仪器的测量信息的典型数据相关。此外，分析装置7判断确定测量信息的典型数据的相关系数等于或大于特定值的多个终端类型为同一组。

分析装置7创建终端类型的总体分布，并且在测量仪器所属的组的占有率(该组的分布的比率)超过预定的特定值的情况下，将该测量仪器的测量信息所属的组的测量值确定为测量代表值。另一方面，在测量仪器所属的组的占有率等于或小于预定的特定值的情况下，该装置确定各组的终端类型的典型数据的平均值和标准差，合成与该组中终端类型的总体分布相对应的频数分布，并生成测量代表值的分布。使用测量代表值分布，分析装置7例如得出用于优化网络的参数设置值。因此，分析装置7考虑到终端的各类型(型号)的接收特性等的差异以及终端的分布所引起的对网络的影响等，因而可以确保终端所获得的测量数据的可靠性。换言之，可以通过适当地对应于例如用户所使用的终端的特性等来进行网络优化。结果，例如，在终端中，可以改善与用户体验相对应的接收特性。下文将基于实施例进行说明。

图1是示出一个实施例的系统结构的图。本实施例的系统包括移动终端1、基站2、控制站3、测量仪器4、分析客户端5、分析服务器6和网络7。基站2、控制站3、分析客户端5和分析服务器6一起连接到网络7。在如图1所示的示例中，尽管分析系统(对应于图15的分析装置7)具有客户端/服务器结构并具有独立于基站2和控制站3的结构，但无需说明，该分析系统并不限于这种结构，并且可以在基站2或控制站3等上实现。此外，无需说明，基站2、移动终端1和测量仪器4等的数量不限于图1所示的数量。网络7可以是长期演进(LTE)中的演进型分组核心(EPC)网络。这种情况下，连接到网络7的分析客户端5和分析服务器6可以连接到核心网络，或者可以被配置成连接到分组数据网络，该分组数据网络连接到核心网络的分组数据网络网关(PGW，PDN网关)。此外，在UTRAN((UMTS(通用移动通信系统)通用陆地无线接入网)/W-CDMA(宽带码分多址)等中，基站(NodeB)2和控制站(无线网络控制器，RNC)3是分开设置的，但LTE中，基站2(eNode B：演进型NodeB)包括控制站(RNC)的功能。本实施例中，任何一种结构都是适用的。

测量仪器4测量接收功率和接收质量等。移动终端1测量接收功率和接收质量等，并通过基站2将测量信息和位置信息、测量时刻信息以及终端识别信息等发送到分析客户端5或分析服务器6。

在接收到来自分析客户端5的网络优化的请求的情况下，分析服务器6统计地处理从测量仪器4和移动终端1收集到的测量信息，并创建测量仪器4和移动终端1的各类型(型号)的典型数据。

分析服务器6基于各终端类型的典型数据之间的相关性来使接收特性相似的典型数据成组。

分析服务器6基于同一组中所包含的典型数据的分布(例如，组中所包含的典型数据的平均值和标准差)以及该组中移动终端的终端类型的总体分布进行分布(频数分布)的合成，并将所合成的分布确定为测量代表值的分布。

分析服务器6基于测量代表值的分布计算网络设置值的适当值，并输出所计算出的值。

图2是示意性示出图1的移动终端1的结构示例的图。参考图2，移动终端(终端)1包括进行RF(射频)的发送/接收的RF发送/接收部101，根据RF发送/接收部101中所接收到的接收信号来确定接收功率和接收质量的测量部102，测量存储部103，通知包括接收功率和接收质量的测量值以及测量存储部103中所存储的位置信息的测量报告的测量值通知部104，通知终端识别信息(例如信息与3GPP中的国际移动设备标识(IMEI)等价的信息)的终端识别信息通知部105，诸如全球定位系统(GPS)接收功能等的位置信息获取部106，控制终端操作的终端控制部107以及天线108。IMEI是15位的编号，并且包括6位的型号核准码(TAC)、2位的最终装配码(FAC)、6位的序列号(SNR)和1位的校验码。

RF发送/接收部101是从天线108接收信号并从天线108发送信号的无线部，并具有公知的结构。换言之，RF发送/接收部101的接收部(未示出)对例如中频(IF)信号进行滤波处理，其中该IF信号是通过使用低噪声放大器(LNA)(未示出)对天线108中所接收到的RF信号进行低噪声放大并且使用混合器(未示出)对该RF信号进行频率转换(下变频)而获得，并输出模拟基带信号。RF发送/接收部101的发送部(未示出)使用发送功率放大器(未示出)对通过使用混合器(未示出)对发送模拟基带信号进行频率转换(上变频)而获得的RF信号进行功率放大，并从天线108无线地发送放大后的信号。

测量部102使用例如模-数转换器(ADC)(未示出)将从RF发送/接收部101输出的接收信号(例如接收模拟基带信号)转换成数字信号，确定参考信号接收功率(RSRP)和参考信号接收质量(RSRQ)等，并将所确定出的功率和质量存储在测量存储部103上。测量部102例如测量服务小区(例如图15的小区#1)和邻接小区(例如图15的小区#2和小区#3)的RSRP。RSRP由N×(RSRP/RSSI)给出。接收信号强度指示(RSSI)是诸如来自服务小区的期望信号，来自邻接小区的干扰信号以及由热噪声引起的噪声信号等的所有信号的接收功率的总和。N是测量带的资源块(RB)的数量。

在LTE的情况下，如例如非专利文献1中所述，连接状态(RRC(无线资源控制)_Connected)的移动终端1从基站2侧接收测量指令消息(Logged MDT的情况下的空闲MDT配置消息)。在Logged MDT情况下，测量项目包括，例如，UTRA(UMTA陆地无线接入(UMTSTerrestrial Radio Access)：W-CDMA)中的接收信号码功率(RSCP)和Ec/No(通过除以频带中的功率密度所获得的每码片接收能量)，或EUTRA(演进型UMTS陆地无线接入(EvolvedUMTS Terrestrial Radio Access)：LTE)中的RSRP和RSRQ的测量频率。来自基站2侧的测量指令消息还可以指定测量时间段。

移动终端1的测量部102从终端控制部107接收指令，并且在移动终端1在某一地点测量到接收功率和接收质量的情况下，测量部102将测量值与位置信息获取部106中所获得的该地点的位置信息以及网络时间戳信息一起记录在测量存储部103中作为LOG。移动终端1例如在RRC(无线资源控制)_Connection(连接)建立时，向基站2等通知表示空闲状态下所测量到的测量信息可用的信息，并且测量值通知部104基于来自基站2侧的指令来通知测量值。尽管没有特别的限制，但可使用用于将连接到网络的装置的时刻信息同步为装置之间的同一时刻的协议来调节网络时间戳信息。此外，移动终端1基于来自例如在区(in-zone)(服务)基站的信息来调节时刻。

图3是示意性示出图1的测量仪器4的结构示例的图。参考图3，该仪器包括RF接收部401、测量部402、测量存储部403、数据输出部404和天线(接收天线)405。对于RF接收部401，可使用测量接收无线电波的测量仪器所使用的公知结构。输出对IF信号进行了滤波处理的模拟基带信号，其中该IF信号是通过例如使用LNA(未示出)对接收天线405所接收到的RF信号进行低噪声放大并且进行频率转换(下变频)(未示出)而得到的。测量部402将来自RF接收部401的接收模拟基带信号转换成数字信号，确定例如RSRP和RSRQ，并将所确定出的RSRP和RSRQ存储在测量存储部403中。尽管没有特别的限制，但数据输出部404例如可以包括通用串行总线(USB)接口。这种情况下，数据输出部404将测量存储部403上所存储的测量信息输出到PC等(未示出)。可选地，数据输出部404可被配置成经由未示出的RF发送部和天线(发送天线)以与移动终端1相同的方式通过基站2将测量信息发送到分析客户端5。

图4是示意性示出图1的基站2的结构示例的图。参考图4，基站2包括RF发送/接收部201、信号处理部202、终端测量值存储部203、网络发送/接收部204、控制部205和天线206。RF发送/接收部201向信号处理部202提供通过对从天线206接收到的RF信号进行频率转换所获得的模拟基带信号。此外，RF发送/接收部201对通过对来自信号处理部202的发送信号进行频率转换所获得的RF信号进行功率放大，并从天线206发送放大后的信号。信号处理部202执行用于将来自RF发送/接收部201的模拟基带信号转换成数字信号的信号处理，并将来自移动终端1的测量值存储在终端测量值存储部203中。此外，信号处理部202将从移动终端1发送到网络(包括诸如因特网等的网络)的数据输出到网络发送/接收部204。网络发送/接收部204读取终端测量值存储部203上所存储的终端测量值并通过网络接口将所读取到的值发送到例如分析客户端5。控制部205例如控制201～204的各部，并且除针对与移动终端1的无线连接建立和针对移动终端1的切换(HO)的控制以外，还执行针对用于向移动终端1发送测量指令信号的指令、向移动终端1发送测量报告等的指令的控制。

图5是示意性示出图1的控制站3的结构示例的图。参考图5，控制站3包括：经由网络接口连接到基站2和分析服务器6等的网络发送/接收部301，存储由分析服务器6所分析的参数设置值的参数设置值存储部302，以及控制网络操作的网络控制部303。在UTRAN的情况下，假定基站2(NodeB)和无线控制站(RNC)是可以在同一装置上实现的独立装置。在这种情况下，控制站3的参数设置值存储部302和网络控制部303可以在基站2上实现。

图6是示意性示出图1的分析客户端5的结构示例的图。参考图6，分析客户端5包括输入部501、显示部502、数据发送/接收部503和控制部504。输入部501输入分析条件。显示部502显示分析服务器6所分析的结果。数据发送/接收部503相对于分析服务器6进行数据的发送/接收。控制部504控制分析客户端5的各部。

图7是示意性示出图1的分析服务器6的结构示例的图。参考图7，分析服务器6包括控制部601、数据发送/接收部602、数据存储管理部603、典型数据生成部604、测量代表值生成部605、设置最优值计算部606、设置最优值输出部607和存储装置608。分析服务器6的控制部601、数据发送/接收部602、数据存储管理部603、典型数据生成部604、测量代表值生成部605、设置最优值计算部606和设置最优值输出部607的处理中的至少部分或全部处理可以通过在对分析服务器6进行配置的计算机上执行程序而实现。

数据发送/接收部602相对于分析客户端5的数据发送/接收部503进行数据的发送/接收，并相对于基站2的网络发送/接收部204进行数据的发送/接收。

数据存储管理部603执行用于相对于存储装置608进行以下内容的写入和读取的处理：例如从基站2传输来的移动终端1中的测量信息，典型数据，测量代表值，以及典型数据生成部604、测量代表值生成部605和设置最优值计算部606中生成的设置最优值的结果信息。存储装置608可设置在分析服务器6的外部。尽管没有特别的限制，但数据存储管理部603可被配置为数据库管理部，并且存储装置608可以包括数据库。

典型数据生成部604分别针对测量仪器4和移动终端1的终端类型生成相应的典型数据。此外，典型数据生成部604将相似的测量仪器的典型数据和移动终端的各终端类型的典型数据分到同一组中。在典型数据生成部604中，可以将测量仪器4作为另一类型的移动终端1来应对，可选地，可以将多个移动终端1中的至少一个作为测量仪器4来应对。

测量代表值生成部605根据典型数据生成部604中所生成的典型数据，针对某个测量数据集生成测量代表值(分布)。测量代表值生成部605基于同一组的典型数据的分布以及该组中的终端类型的总体分布来合成测量代表值的分布。测量代表值生成部605例如创建终端类型的总体分布，并且在测量仪器所属的组的占有率超过预定的特定值的情况下，将该测量仪器的测量信息所属的组的测量值确定为测量代表值。

另一方面，在测量仪器所属的组的占有率等于或小于预定的特定值的情况下，可以确定各组的终端类型的典型数据的平均值和标准差，并合成与该组中的终端类型的总体分布相对应的频数分布，由此生成测量代表值的分布。

设置最优值计算部606针对基站2和控制站3计算用于网络优化的设置最优值。

设置最优值输出部607向待优化的控制站3或基站2输出设置最优值。

图8是示出本实施例中的网络优化的所有处理步骤的流图(流程图)。参考图8，将对本实施例的整个处理流程进行说明。

分析客户端5输入分析条件的信息(步骤A)。

通过基站2将终端识别信息和终端测量信息上传到分析服务器6。上传来自测量仪器4的测量信息(步骤B)。在从测量仪器4上传时，可以将存储测量信息的可移除存储介质安装在分析客户端5的存储介质读取装置中，将测量信息读取到分析客户端5中并上传到分析服务器6。上传的测量信息中的待分析的测量信息的集合(聚集)被称为“测量集”。

分析服务器6的典型数据生成部604基于上传的信息针对各装置类型生成典型数据(步骤C)。

分析服务器6的典型数据生成部604确认终端类型之间的典型数据的相关性，并将接收特性相似的典型数据分到共通组。分析服务器6的典型数据生成部604针对这一共通组分配组识别信息(分组编号)(步骤D)。

分析服务器6的测量代表值生成部605输入某个区域(小区)中的终端的总体分布信息(例如区域中的各终端类型的总体分布，这些终端类型诸如有图15的终端1d所用的移动信息终端(例如Android智能电话(Android是Google公司的商标或注册商标)、终端1e所用的另一类型的移动信息终端(例如iPhone(Apple公司的商标))以及终端1a～1c所用的电话终端等)，根据总体分布的比率来合成典型数据的分布，并在测量集(测量数据聚合)中生成测量代表值分布(步骤E)。

分析服务器6的设置最优值计算部606根据测量代表值来确定网络的设置最优值(步骤F)。

分析服务器6的设置最优值输出部607将所确定出的设置最优值下载到基站2/控制站3上(步骤H)。

在图8的示例中，可以在分析客户端5的显示部502(参见图6)中确认(步骤G)从上传测量数据(步骤B)到将设置最优值下载(步骤H)到基站2/控制站3上的处理的处理结果。

图9是示出分析服务器6中的典型数据生成处理(图8的步骤C)的步骤的流程图。参考图9，将说明使用图7所示的分析服务器6的典型数据生成部604等的典型数据生成处理。

分析服务器6的数据发送/接收部602输入分析条件、从移动终端1上传的终端识别信息和终端测量数据以及由测量仪器4所测量到的测量数据(步骤C1)。

数据存储管理部603执行用于将输入数据登记在存储装置608上的登记处理(步骤C2)。此时，存储装置608例如以图16(A)～16(C)所示的格式(数据结构)来存储数据。在没有特别的限制的情况下，假定存在一个测量仪器4以及J个终端类型的移动终端1。

假定图16所示的数据结构是如下的数据结构(阵列)，其中该数据结构(阵列)针对测量仪器4所测量到的多次测量中的各测量(第k次，其中k＝1～K)，与时刻(Time)(时间戳信息)、GPS经度(GPSLon)和GPS纬度(GPSLat)的列(字段)的值相对应地包括：

·测量仪器4所驻留的小区的MEQk_PCI(物理小区ID)，

·相对于测量仪器4的服务基站的MEQk_distance，以及

·测量数据RSRP和RSRQ(MEQk_RSRP和MEQk_RSRQ)。

此外，假定如下的数据结构(阵列)，其中该数据结构(阵列)针对终端类型为j(j＝1～J)的移动终端1所测量到的多次测量中的各测量(第k次，其中k＝1～K)，包括：

·移动终端1所驻留的小区的MDTj_PCI，

·相对于服务基站的MDTj_distance，以及

·测量数据MDTj_RSRP和MDTj_RSRQ。

在图16的数据结构中，仅为了便于制图，按时间序列顺序列出前六行。相对于图6的时刻(Time)，独立型测量仪器4获取测量信息的测量时间(时间戳信息)与网络时间戳信息不同步。在没有特别的限制的情况下，在图16的示例中，在通过数据存储管理部603进行到存储装置608上的存储时，对移动终端1中的测量时间(网络时间戳信息)进行调节，并将该测量时间存储为与移动终端1中的测量时刻相对应的时间序列信息。

在分析服务器6中，典型数据生成部604通过数据存储管理部603从存储装置608读取数据，从终端识别信息(IMEI)挑选必要位数的代码，并且，例如如图17所示那样分配终端类型编号(j＝1，2，…，J)。

假定针对测量时间的时间序列样本数(图16的时间戳(Time)的个数)为I。典型数据生成部604按照以下方式针对测量仪器4和移动终端1的各终端类型j生成测量数据的典型数据(步骤C3)。

典型数据生成部604针对分析客户端5所指定的测量值的区间I确定移动终端1的测量数据MDT(i,j,k)的平均值μ_MDT(j,k)和标准差σ_MDT(j,k)(标准差的平方是方差)。μ_MDT(j,k)和σ_MDT(j,k)各自是终端类型j(j＝1～J)的I段第k次(k＝1～K)测量数据MDT(i,j,k)的I个平均值和标准差。

在图16中，测量数据MDT(i，j，k)表示相对于终端类型j(j＝1～J)的第k次测量数据MDTj～k_RSRP或MDTj～k_RSRQ(在RSRP用作测量数据的情况下为MDTj～k_RSRP，而在使用RSRQ的情况下为MDTj～k_RSRQ)的时间序列数据的第i个(图16的数据结构的第i行(条目))测量数据。

${\mathrm{\μ}}_{MDT}(j,k)=\frac{1}{I}\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}MDT\left(i,j,k\right)...\left(1\right)$

${{\mathrm{\σ}}^2}_{MDT}\left(j,k\right)=\frac{1}{I}\underset{i=1}{\overset{I}{\Σ}}{\left(MDT\left(i,j,k\right)-{\mathrm{\μ}}_{MDT}\left(j,k\right)\right)}^2...\left(2\right)$

典型数据生成部604针对作为终端类型的数量的J个类型(j＝1～J)和K次(k＝1～K)测量各自创建μ_MDT(j,k)和σ_MDT(j,k)。在图16中，μ_MDT(j，k)和σ_MDT(j，k)各自是测量数据MDTj～k_RSRP(或MDTj～k_RSRQ)的时间序列区间I(图16的数据结构的同一列方向的I个测量数据)的平均值和标准差。

典型数据生成部604针对K次测量数据的一组平均值和标准差(μ_MDT(j，1)，σ_MDT(j,1))～(μ_MDT(j,K)，σ_MDT(j,K))分别提取L1个数据，其中这L1个数据落入例如基于k＝1作为基准而分别与平均值和标准差相对应地预先设置的范围内(落入预先设置的平均值的下限和上限的范围(以下等式(3)的[μ_MDTLL，μ_MDTUL])内并且落入预先设置的标准差的下限和上限的范围(以下等式(3)的[σ_MDTLL，σ_MDTUL])内)。

μ_LMDTL≤μ_MDT(j，k)≤μ_MDTUL

σ_MDTLL≤σ_MDT(j，k)≤σ_MDTUL…(3)

此时，L1满足以下等式。

$L1\≥\frac{K}{2}...\left(4\right)$

在以上等式(3)中，代替标准差，可以使用方差(标准差的平方)。

在提取到满足条件的L1个数据的情况下，根据k＝1获得L1个测量数据MDT(i,j,1)～MDT(i,j,L1)。在满足条件的L1个数据是MDT(i,j,1)，MDT(i,j,3)，…，MDT(i,j,L1+n)的情况下(在图16中设置有测量数据的列不邻接(连续)的情况下)，可以将这些测量数据MDT(i,j,k)的索引k从1开始依次重新编号，以获得L1个测量数据MDT(i,j,1)～MDT(i,j,L1)。

在分别与平均值和标准差相对应地所设置的超范围值的数量为K/2或更多的情况下，基于k＝1作为基准，通过将基准改为k＝2(将k+1代入k)来重复相同的处理。

对于终端类型j，相对于I个时间序列数据的第i个测量数据MDT(i,j,1)的测量次数所提取，所提取到的L1个(K/2或更多个)数据的平均值(由以下等式(5)给出)被确定为在某个小区中的某个地点测量K次所得到的数据的典型数据typMDT(i,j)。

${\mathrm{typ}}_{MDT}(i,j)=\frac{1}{L1}\underset{i=1}{\overset{L1}{\mathrm{\Σ}}}MDT\left(i,j,l\right)...\left(5\right)$

在典型数据typMDT(i,j)中，提取如下的L1个测量数据，其中在这L1个测量数据中，判断为对于终端类型j的第1到第K次测量，各次测量的时间序列测量数据(时间区间I)的时间序列平均值落入预定的特定范围(以上等式(2))并且各次测量的时间序列测量数据(时间区间I)的偏差(标准差或方差)落入特定范围(以上等式(3))(平均偏差大的时间序列测量数据和具有大的离差的时间序列测量数据的次数被排除)，并且按时间序列排列的第i个测量数据的典型数据(位于数据结构中的按时间序列排列的第i个时刻相对应的行中的测量数据MDT(i,j,k)(其中k＝1～L1))被确定为与按时间序列排列的第i个测量相对应地提取到的L1个(L1次)测量数据的平均值。

典型数据生成部604针对测量仪器4的测量数据执行相同的处理，并确定测量仪器4的典型数据(步骤C4)。将测量仪器4中所提取到的测量数据集的数量指定为L2。在本实施例中，将测量仪器作为一种类型来应对，但在分析多个类型的测量仪器所测量到的测量数据的情况下，可以与多个类型的测量仪器4相对应地创建多个典型数据。然而，在难以使得多个类型的测量仪器中的任何一个作为代表性测量仪器的情况下，可以将该多个测量仪器全部作为终端(与其它终端的终端类型各不相同)来应对。

此外，在不存在由测量仪器所测量到的测量数据的情况下，代替测量仪器，可以使用一个可选终端类型。在以下说明中，为了简化说明，假定存在一种类型的测量仪器4。

针对由分析客户端5所指定的测量值的区间I，确定测量仪器4的测量数据MEQ(i,k)的平均值μ_MEQ(k)和标准差σ_MEQ(k)。μ_MEQ和σ_MEQ(k)是I个第k次(k＝1～K)的测量数据MEQ(i,k)的平均值。MEQ(i,k)表示图16中的第k次(k＝1～K)的测量数据MEQk_RSRP和MEQk_RSRQ的时间序列数据的第i个数据(按时间序列排序的时间戳的情况下的第i个)。

${\mathrm{\μ}}_{MEQ}\left(k\right)=\frac{1}{I}\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}MEQ\left(i,k\right)...\left(6\right)$

${{\mathrm{\σ}}^2}_{MEQ}\left(k\right)=\frac{1}{I}\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}{\left(MEQ\right(i,k)-{\mathrm{\μ}}_{MEQ}(k\left)\right)}^2...\left(7\right)$

对于K次的测量数据的一组平均值和标准差(μ_MEQ(1),σ_MEQ(1))～(μ_MEQ(K),σ_MEQ(K))，在k＝1作为参考的基础上，典型数据生成部604提取落在分别与平均值和标准差相对应地设置的范围(下限和上限的范围)内的L2个数据(落在以下方程式(8)的范围[μ_MEQLL,μ_MEQUL]内的平均值以及落在以下方程式(8)的范围[σ_MEQLL,σ_MEQUL]内的标准差)。

μ_MEQLL≤μ_MEQ(k)≤μ_MEQUL

σ_MKQLL≤σ_MEQMDT(k)≤σ_MKQUL

…(8)

此时，L2如下。

$L2\≥\frac{K}{2}...\left(9\right)$

当在典型数据生成部604中提取满足上述条件的L2个数据时，获得基于k＝1的L2个数据MEQ(i，1)～MEQ(i，L2)。当满足条件的L2个数据是MEQ(i，1)，MEQ(i，3)，…，MEQ(i，L2+n)时，可以将测量数据MEQ(i，k)的指数k再次从1开始依次进行编号，以获得MEQ(i，1)，MEQ(i，2)，…，MEQ(i，L2)。当在k＝1作为参考的基础上、分别对应于平均值和标准差所设置的多个超范围值是K/2或更多时，将参考改为k＝2(将k+1代入k)并且重复相同的处理。

典型数据生成部604确定I个按时间序列排列的数据的第i个测量数据MEQ(i，l)的L2个(K/2或更多个)测量次数为1的提取数据的平均值(见以下方程式(10))，作为某个小区中某个位点处测量K次的数据的测量仪器4的典型数据typ_MEQ(i)。

${\mathrm{typ}}_{MEQ}\left(i\right)=\frac{1}{L2}\underset{i=1}{\overset{L2}{\Σ}}MEQ\left(i,l\right)...\left(10\right)$

图10是根据终端类型和测量仪器之间的典型数据相关性进行分组(图8的步骤D的细节)的一个示例的流程框图。参考图10，将说明根据终端类型和测量仪器之间的典型数据(typ_MDT和typ_MEQ)进行测量信息分组。例如，在图7的典型数据生成部604中执行图10的处理过程。在图10中，为了简化说明，分组处理开始于终端类型j＝1(步骤D1)，但是不用说，分组处理可以开始于任何类型的终端类型j＝1～J。

分析服务器6的典型数据生成部604根据分析客户端5中所设置的第r个相关系数阈值处理后的时间间隔，生成(见例如图14)测量仪器4的典型数据typ_MEQ(m)和终端类型j的移动终端1的典型数据typ_MDT(m，j)的频数分布。为测量仪器4和移动终端1的每个终端类型j(j＝1～J)生成累积率分布(累积相对频数分布)。假设多个段的累积率分布是M。图11说明了测量仪器和移动终端的终端类型j＝1～J的参考信号接收功率RSRP的典型数据(MDT1～MDTJ，和MEQ1)的累积率分布的一个示例。

典型数据生成部604将分组编号设置为c＝1，并确定测量仪器的典型数据typMEQ(m)与终端类型的典型数据typMDT(m，j)(m＝1～M)之间的相关系数r(步骤D2)。作为相关系数r，通过计算获得基本上相同的结果，该计算使用了频数分布和累积率分布中的任何一个。

用于确定J终端类型和测量仪器之间的典型数据(频数分布)的相关系数r的组合的总数是从终端类型的总数J和一个测量仪器类型中选择两个的多个组合。

(J+1)！/{(J–1)！·2！}＝J(J+1)/2…(11)

(！表示阶乘)。图18例举了终端类型j(j＝1～J)与其他终端类型和测量仪器4之间的相关系数的一个示例。

根据测量仪器按时间序列排列的第m个典型数据与终端类型j的按时间序列排列的第m个典型数据之间的相关系数r(typMEQ(M)，typeMDT(m，j))如以下方程式(12)：

$r\left({\mathrm{typ}}_{MDT}\left(m,j\right),{\mathrm{typ}}_{MEQ}\left(m\right)\right)=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{m=1}^M\left({\mathrm{typ}}_{MDT}\left(m,j\right)-{\mathrm{\μ}}_{typMDT}\left(j\right)\right)\left({\mathrm{typ}}_{MEQ}\left(m\right)-{\mathrm{\μ}}_{typMEQ}\right)}{\sqrt{{\mathrm{\Σ}}_{m=1}^M{\left({\mathrm{typ}}_{MDT}\left(m,j\right)-{\mathrm{\μ}}_{typMDT}\left(j\right)\right)}^2}\sqrt{{\mathrm{\Σ}}_{m=1}^M{\left({\mathrm{typ}}_{MEQ}\left(m\right)-{\mathrm{\μ}}_{typMEQ}\right)}^2}}...\left(12\right)$

其中，如以下方程式(13)和(14)所示，μtyp_MEQ和σtyp_MDT(j)分别是按时间序列排列的测量仪器的第m(m＝1～M)个典型数据typMEQ(m)以及按时间序列排列的终端类型j的第m个典型数据typMDT(m，j)的平均值。

${\mathrm{\μ}}_{typeMEQ}=\frac{1}{M}\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}{\mathrm{typ}}_{MEQ}\left(m\right)...\left(13\right)$

${\mathrm{\μ}}_{typeMDT}\left(j\right)=\frac{1}{M}\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}{\mathrm{typ}}_{MDT}(m,j)...\left(14\right)$

将相关系数r(typ_MEQ(m)，type_MDT(m，j))和分析客户端5中设置的相关值的阈值rth进行比较(步骤D3)。

当相关系数r(typ_MEQ(m)，type_MDT(m，j))大于rth时(步骤D3的r≥rth的分步骤)，终端类型j的移动终端1的测量结果可能等于测量仪器4的测量结果。

因此，作为与测量仪器4同一组进行处理。但是，也存在这样的情况：测量仪器4和移动终端1的多个测量数据(典型数据)之间的平均值差很大或者由于多个样本的大小(总体规模)导致值的偏差发生偏离。因此，计算偏差系数(标准差σ除以平均值μ得到的值CV)并将偏差系数与在分析客户端5中所设置的阈值CVth进行比较(步骤D4)，并且当偏差系数CV小于阈值CVth时，处理为与测量仪器4相同的组(分组编号)(步骤D5)。没有特定的限制，图10的示例中，假设分组编号c＝1与测量仪器4的分组编号相同。当作为步骤D3的比较确定结果，相关系数r(typ_MEQ(m)，type_MDT(m，j))等于或大于阈值rth时，并且当作为步骤D4的比较确定结果，偏差系数CV小于阈值CVth时，在步骤D5中，将分组编号c＝1分配给终端类型j的终端(当前值为1)。

当作为步骤D4的比较确定结果，偏差系数CV等于或大于阈值CVth时，步骤D6中，c被分配为c+1(本例中分配为c＝2)。此外，当作为步骤D3的比较确定结果，相关系数r小于阈值rth(步骤D3的r<rth分支)时，步骤D6中，c被分配为c+1(c变为2)。

在步骤D7中，计算终端类型j的典型数据与不同于终端类型j的终端类型的典型数据之间的相关系数r。

在步骤D8中，将相关系数r与阈值rth进行比较，当相关系数r等于或大于阈值rth时，分组编号被固定为当前分组编号c(步骤D9)。

在另一方面，作为步骤D8的比较结果，当相关系数r小于阈值rth时，处理过程回到步骤D6，分组编号c被分配为c+1(本例中c变为3)。同样，在步骤D7中，计算相对于另一个终端类型的相关系数并将其与阈值rth比较(步骤D8)，当相关系数r等于或大于rth时，重复将终端类型j的分组编号设置为步骤D5中递增的分组编号c(＝4)的处理过程。

当在步骤D8中，终端类型j的典型数据与不同于终端类型j的终端类型的典型数据之间的相关系数r等于或大于阈值rth，并且步骤D9中，终端类型j的分组编号被固定时，处理过程进入步骤D10，终端类型j被递增到j+1。当递增后的终端类型j超过J时(步骤D11的YES分支)，终止对所有终端类型进行分组的处理过程。

当步骤D10中递增的新的终端类型j等于或小于J时(步骤D11的NO分支)，检测终端类型j是否已经被分组(步骤D12)。终端类型j已经被分组则意味着步骤D9中分组编号已经被固定。

当新的终端类型j已经被分组时(步骤D12的YES分支)，处理过程进入步骤D10。当新的终端类型j尚未被分组时(步骤D12的NO分支)，处理过程进入步骤D2并确定新的终端类型j所属的分组编号。换言之，当建立了分组编号为c＝1的测量仪器4时，执行步骤D2～D9的一系列处理过程，例如检查是否属于同一组。当例如终端类型1的分组编号被确定时，在步骤D8中，终端类型j＝1和终端类型j＝2之间的相关系数r等于或大于rth，由此可确定终端类型属于同一组(图18，当相关系数r为0.885并且阈值被设置为0.88时，被认为是相关的(相似的))。当步骤D9中针对终端类型j＝1后执行的终端类型j＝2的处理过程分配分组编号c＝2时，在步骤D12的确定处理过程中，已通过分组将终端类型2的分组编号确定为c＝2。因此，省略(跳过)了终端类型2的分组编号确定处理过程，并且从步骤D2开始执行在步骤D10中确定终端类型3所属的分组编号的处理过程。

下面将描述由分析服务器6(图7)的测量代表值生成部605执行的测量代表值分布的生成处理过程。图12是说明由分析服务器6的测量代表值生成部605执行的测量代表值确定步骤的流程框图(流程图)。分析客户端5输入终端类型的总体分布信息。图19说明了每个PCI(物理小区标识)(基站扇区：基站扇区是其中小区被划分为若干部分的区域)的总体分布的一个示例。图19说明了典型数据生成部604中被分到分组编号为c＝1和2的终端类型j＝1～J的总体分布。

分析服务器6的测量代表值生成部605从连接到小区中的移动终端的基站2或控制站3所管理的移动终端的终端信息或诸如移动管理实体(MME)等移动终端的终端信息中，获取时区中每个类型的移动终端的分布，作为总体比率，其中MME对由通信载体所管理的移动终端等的移动进行管理。

分析服务器6的测量代表值生成部605从分组编号c与终端类型之间的对应关系确定每组的终端类型j(j＝1～J)的比率(群体比率)(步骤E1)。

分析服务器6的测量代表值生成部605将测量仪器4所属的组(分组编号c＝1)的群体比率(占有率)与阈值Cth进行比较(步骤E2)。阈值Cth的输入由例如分析客户端5中的分析条件输入实现。

当测量仪器4所属的组(分组编号c＝1)的占有率超过阈值Cth时，分析服务器6的测量代表值生成部605将测量仪器4的组确定为区域的代表值(代表数据)(该区域位于距小区中的基站由半径指定的距离处的单位区间)(步骤E3)。测量代表值生成部605将测量数据组的代表值确定为测量仪器4所属的组中所包含的移动终端1的终端类型的典型数据的频数分布以及测量仪器4的典型数据的频数分布的中值。

当测量仪器4所属的组的占有率等于或小于阈值Cth时，分析服务器6的测量代表值生成部605确定每个组的终端类型的典型数据的平均值和标准差(步骤E4)。例如，当移动终端1的终端类型j＝1和终端类型j＝2被分到一个分组编号c＝2，确定这些终端类型j＝1和2的典型数据的平均值和标准差。

分析服务器6的测量代表值生成部605根据同一组中终端类型的典型数据以及终端类型的群体比率(见例如图19)合成测量代表值的分布(步骤E3)。

步骤E5的一个特定示例如下所述。当同一组中有例如Q(Q≤J)个终端类型且总体分布为w₁：w₂：…w_Q(w₁+w₂+…+w_Q＝1)时，例如，如以下方程式(15)所示，通过用w_i(i＝1～Q)(用Q除以加权增值而得到的值)对终端类型i(i＝1～Q)的典型数据的平均值μ_typMDT(i)进行加权求均值而得到的值被确定为新的平均值μ_rep。此外，如以下方程式(16)所示，根据方差的加法性使用wi(i＝1～Q)的平方加权地相加标准差σ_typMDT(i)的平方而获得的值除以Q得到的值，被确定的为新的标准差σ_rep的平方(方差)。

${\mathrm{\&mu;}}_{rep}=\frac{1}{Q}\underset{i=1}{\overset{Q}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left(w_i\&times;{\mathrm{\&mu;}}_{typMDT}\left(i\right)\right)...\left(15\right)$

${\mathrm{\&sigma;}}_{rep}^2=\frac{1}{Q}\underset{i=1}{\overset{Q}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left(w_i^2\&times;{\mathrm{\&sigma;}}_{typMDT}^2\left(i\right)\right)...\left(16\right)$

分析服务器6的测量代表值生成部605利用例如正常随机数等生成(合成)平均值μ_rep和方差(μ_rep的平方)的频数分布(正态分布N(μ_rep，σ² _rep))，并确定测量代表值分布。为例如区间M(例如，参考信号接收功率RSRP的测量值的区间被指定为M)确定频数分布。当所合成的频数分布是正态分布时，中值是作为测量代表值的平均值μ_rep。

根据结果(步骤E3)和结果(步骤E4)所得到的分布形成为一个正态分布，其中，在结果(步骤E3)中，测量仪器4所属的组(分组编号c＝1)的占有率等于或大于阈值Cth，在结果(步骤E4)中，测量仪器4所属的组(分组编号c＝1)的占有率小于阈值Cth。

分析服务器6的设置最优值计算部606从小区中每个区域所获得的测量代表值的集合中计算用于网络优化的参数的设置值。图13是例示如下示例的流程图，其中在该示例中，作为设置最优值计算部606的处理，得到用于切换的参数的设置最优值。

分析服务器6的设置最优值计算部606根据输入到分析客户端5的周边小区信息和在区小区信息(步骤F1)获取测量代表值分布(接收功率RSRP和接收质量RSRQ)，该测量代表值分布是相对于基站#1(图1)和与基站#1邻接的基站#2(图1)的测量数据组在测量代表值生成部605中生成的，在这些基站中，特定的时区和特定的纬度/经度范围的信息被提取。

分析服务器6的设置最优值计算部606根据接收功率RSRP和接收质量RSRQ计算切换阈值(步骤F2)。

分析服务器6的设置最优值输出部607通过数据发送/接收部602向基站2或控制站3输出设置最优值计算部606中计算所得的设置最优值(步骤F3)。控制站3将设置最优值存储在参数设置值存储部302中以控制基站2。

在步骤F2中，分析服务器6的设置最优值计算部606找到一个位点，其中使基站#1与基站#2之间差的标志从所得的测量代表值(分布数据)反转，并计算阈值。在切换过程中，在基站或控制站3中设置事件阈值(用作切换的偶数触发器的接收功率的阈值)(例如LTE内切换中存在事件A1、A2和A5)，滞后(接收电平的滞后或诸如触发时间(TTT)等时间方向的滞后)等。

例如，参考作为设置最优值计算部606中设置最优值计算的一个示例的图14，从某个距离(位置)处的频率情况(用户编号)，计算最优值以在d＝750m的位点处执行从基站#2到基站#1的切换。

在图14的d＝750m的位点处，假设基站#2的RSRP为–90[dBm]。在这种情况下，事件阈值被计算为RSRP:–090[dBm]。此外，将符合确保水平差等于或大于区间10[dB]的1/2的6[dB]确定为滞后阈值(图13的步骤F2)。设置最优值输出部607向基站2或控制站3输出计算所得的设置最优值(图13的步骤F3)。

根据本实施例，当根据终端的典型数据对网络的参数进行设置时，可进行基于用户体验质量的网络优化。

此外，根据本实施例，当处理已分组的值时，可以在获得与测量仪器特征相似的特征的位置使用可靠性高的测量仪器数据，可通过生成典型数据并使用确保可靠性的数据，将与测量仪器表现不同的终端的特征进行网络分析及优化。

图20示意性地说明了分析客户端5的分析条件输入画面(页面)的一个示例。

图20(A)和20(B)均示意性地说明了画面(页面)的如下示例，其中从分析客户端5登录到由分析服务器6所提供的网络分析程序，并指定测量仪器和终端的测量LOG数据，还示出了画面(页面)的如下示例，其中诸如各种阈值(rth、CVth和Cth)等的分析条件被输入。在图20(A)中，指定测量仪器和终端的测量LOG数据可以包括指定将来自分析客户端5的数据上载到分析服务器6的功能，以及删除已上载数据(诸如逗号分隔值(csv)等文本文件或二进制文件)的功能。针对各种类型的阈值(rth、CVth和Cth)，可分别使用预先设置的默认值。或者，可以存储各种类型的阈值(rth、CVth和Cth)的当前设置值并为这些值设置变化量(相对量)。

在实施例中，针对典型数据的生成(图9的步骤C3和C4)，当测量数据形成正态分布时，可使用与那些基于平均值和标准差的阈值的方法不同的F-test生成终端类型的典型数据。在这种情况下，设定显著性概率的阈值，使用F-test值而不是平均值和标准差。将设有阈值的显着性概率中的F-test值与基于测量数据所得到的F-test值进行比较，并且当后者较大时，测量数据被认为可用于生成典型数据。

此外，可以利用软件实现上述实施例。用于控制分析客户端5和分析服务器6等的程序的流程图与图8～10，图12和图13所示的流程图相同。换言之，由分析客户端5和分析服务器6等执行的处理可以由分析客户端5和分析服务器6等中所包含的处理器执行程序而实现。程序可以存储在半导体存储装置上，例如只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、闪存等存储器，或存储在计算机可读的非瞬态记录介质上，例如光盘、磁盘和磁光盘。

在实施例中，已经描述了分析系统与基站分开设置的实施例，但不用说，分析服务器6的功能可以在图1的基站2或控制站3上实现。分析客户端5和分析服务器6的功能可以在基站2或控制站3上整体地实现。作为另一种方式，分析系统6的功能可以在连接到核心网络的网络设备、服务器等上实现，或者可以在使用服务器虚拟化技术等的虚拟机上实现。

需要指出的是专利文献和非专利文献的公开内容通过引用包含在本说明书中。在不脱离本发明的全部公开内容(包括权利要求书)并进一步基于本发明的基本构思的情况下，可对示例性实施方式和示例进行修改/调整。此外，在不脱离本发明权利要求书的保护范围的情况下，可对各种类型的所公开的部件(包括每项权利要求的部件，每个示例的部件，每个附图的部件)作各种组合和选择。换言之，不用说，本发明还包括由本领域技术人员根据包括权利要求及其技术构思的全部公开内容所作的各种变型和修改。

本申请基于并要求了于2014年3月7号提交的日本专利申请No.2014-045676的优先权，其全部公开内容通过引用合并于此。

附图标记列表

1，1a～1e 移动终端

2 基站

3 控制站

4 测量仪器

5 分析客户端

6 分析服务器

7 网络

101 RF发送/接收部

102 测量部

103 测量存储部

104 测量值报告部

105 终端识别信息报告部

106 位置信息获取部

107 终端控制部

108 天线

201 RF发送/接收部

202 信号处理部

203 终端测量值存储部

204 网络发送/接收部

205 控制部

206 天线

301 网络发送/接收部

302 参数设置存储部

303 网络控制部

401 RF接收部

402 测量部

403 测量存储部

404 数据输出部

405 天线

501 输入部

502 显示部

503 数据发送/接收部

504 控制部

601 控制部

602 数据发送/接收部

603 数据存储管理部

604 典型数据生成部

605 测量代表值生成部

606 设置最优值计算部

607 设置最优值输出部

608 存储装置

Claims (29)

1.一种处理测量信息的方法，所述方法包括：

获取测量仪器所测量到的接收信号状态的测量信息；获取移动终端所测量到的接收信号状态的测量信息以及终端类型信息；

统计地处理所述测量仪器的测量信息以及所述移动终端的各终端类型的测量信息；

生成各自的典型数据；

将相似的所述测量仪器的典型数据和所述移动终端的各终端类型的典型数据分到同一组中；以及

基于所述同一组中所包含的所述典型数据的分布以及该组中的终端类型的分布，生成测量代表值的分布。

2.根据权利要求1所述的处理测量信息的方法，其中，所述方法还包括：

创建终端类型的总体分布；以及

基于同一组中所包含的所述典型数据的平均值和标准差以及该组中的终端类型的总体分布，合成所述测量代表值的分布。

3.根据权利要求1或2所述的处理测量信息的方法，其中，所述方法还包括：

将针对各行至少包括与测量次数相关联的测量信息的数据结构以及按时间序列排列的多个所述行与所述测量仪器和所述移动终端的终端类型相对应地存储到存储装置上；

针对某个行中所存储的多次的测量信息，确定满足以下条件的特定数量的测量信息的平均值，其中在所述条件中，预定的时间序列区间的统计特性是预先确定的；

与所述测量仪器和所述移动终端的终端类型相对应地执行用于将所述平均值确定为所述典型数据的处理；以及

生成所述测量仪器的典型数据以及所述移动终端的各终端类型的典型数据。

4.根据权利要求3所述的处理测量信息的方法，其中，

所述数据结构针对各行与测量次数相对应地包括测量场所和测量信息的要素，以及

通过对基站所控制的小区进行划分而获得的区块或相对于所述基站的距离来识别所述测量场所。

5.根据权利要求3或4所述的处理测量信息的方法，所述方法还包括：

在生成所述典型数据时，计算所述数据结构中的同一列中所存储的特定数量的测量信息的平均值和标准差；

对于所述数据结构的各行，从该行中所存储的多次的测量信息中分别提取预定的特定数量的列，其中在这些列中，针对同一列方向上的测量信息所确定出的平均值和标准差落入预定的特定范围内；

与所述测量仪器和所述移动终端的终端类型相对应地执行用于将所提取到的特定数量的列的测量信息的平均值确定为与行相对应的典型数据的处理；

生成所述测量仪器的典型数据以及所述移动终端的各终端类型的典型数据，

计算所述测量仪器与所述移动终端的终端类型之间的典型数据的相关系数；以及

在所述相关系数等于或大于预定阈值的情况下，将所述典型数据分到同一组中。

6.根据权利要求1～5中任一项所述的处理测量信息的方法，所述方法还包括：

在所述测量仪器所属的组的占有率超过预定特定值的情况下，将所述测量仪器的测量信息所属的组的测量值确定为所述测量代表值；

在所述测量仪器所属的组的占有率等于或小于所述预定特定值的情况下，针对各组确定终端类型的所述典型数据的平均值和标准差；

合成与所述组中的所述终端类型的总体分布相对应的频数分布；以及

生成所述测量代表值的分布。

7.根据权利要求1～6中任一项所述的处理测量信息的方法，所述方法还包括：

将多个所述移动终端中的至少一个移动终端作为所述测量仪器来应对；以及

将所述至少一个移动终端所测量到的接收信号状态的测量信息确定为所述测量仪器的测量信息。

8.根据权利要求1～6中任一项所述的处理测量信息的方法，所述方法还包括：

将所述测量仪器作为终端类型进一步不同的移动终端来应对；以及

将所述测量仪器所测量到的接收信号状态的测量信息确定为终端类型进一步不同的所述移动终端的测量信息。

9.根据权利要求1～6中任一项所述的处理测量信息的方法，所述方法还包括：

将分到与所述测量仪器同一组的所述移动终端作为所述测量仪器来应对；以及

将所述测量仪器的典型数据作为所述移动终端的典型数据。

10.根据权利要求1～9中任一项所述的处理测量信息的方法，所述方法还包括：

在进行分组时，计算所述测量仪器与所述移动终端的终端类型之间的典型数据的相关系数；以及

在所述相关系数等于或大于预定第一阈值并且在偏差系数等于或小于预定第二阈值的情况下，判断为所述典型数据为同一组。

11.一种网络设置方法，包括：基于使用根据权利要求1～10中任一项所述的处理测量信息的方法所计算出的测量代表值分布，来设置网络参数。

12.一种分析装置，包括：

典型数据创建部，其被配置成获取测量仪器所测量到的接收信号状态的测量信息，获取移动终端所测量到的接收信号状态的测量信息以及终端类型信息，统计地处理所述测量仪器的测量信息以及所述移动终端的各终端类型的测量信息，生成各自的典型数据，并将相似的所述测量仪器的典型数据和所述移动终端的各终端类型的典型数据分到同一组中；以及

测量代表值生成部，其被配置成基于同一组中所包括的所述典型数据的分布以及该组中的终端类型的分布来生成测量代表值的分布。

13.根据权利要求12所述的分析装置，其中，

所述测量代表值生成部创建所述终端类型的总体分布并基于同一组的所述典型数据的分布以及该组中的终端类型的总体分布来合成所述测量代表值的分布。

14.根据权利要求12所述的分析装置，还包括：

数据存储管理部，其被配置成将针对各行至少包括与测量次数相关联的测量信息的数据结构以及按时间序列排列的多个所述行与所述测量仪器和所述移动终端的终端类型相对应地存储到存储装置上，其中，

所述典型数据创建部针对某个行中所存储的多次的测量信息，确定满足预定的时间序列区间的统计特性为预先确定的条件的特定数量的测量信息的平均值，与所述测量仪器和所述移动终端的终端类型相对应地执行用于将所述平均值确定为所述典型数据的处理，以及生成所述测量仪器的典型数据以及所述移动终端的各终端类型的典型数据。

15.根据权利要求14所述的分析装置，其中，

所述数据结构针对各行与测量次数相对应地包括测量场所和测量信息的要素，以及通过对基站所控制的小区进行划分而获得的区块或相对于所述基站的距离来识别所述测量场所。

16.根据权利要求14或15所述的分析装置，其中，

所述典型数据创建部用于：

计算所述数据结构中的同一列中所存储的测量信息的平均值和标准差；

对于所述数据结构的各行，

从该行中所存储的多次的测量信息中分别提取预定的特定数量的列，其中在这些列中，同一列方向上的测量信息的平均值和标准差落入预定的特定范围内；

与所述测量仪器和所述移动终端的终端类型相对应地执行用于将从该行中所存储的多次的测量信息中所提取到的特定数量的列的测量信息的平均值确定为与行相对应的典型数据的处理；

生成所述测量仪器的典型数据以及所述移动终端的各终端类型的典型数据，

计算所述测量仪器与所述移动终端的终端类型之间的典型数据的相关系数；以及

在所述相关系数等于或大于预定阈值的情况下，将所述典型数据分到同一组中。

17.根据权利要求12～16中任一项所述的分析装置，其中，

所述测量代表值生成部创建所述终端类型的总体分布，在所述测量仪器所属的组的占有率超过预定特定值的情况下，将所述测量仪器的测量信息所属的组的测量值确定为所述测量代表值，

在所述测量仪器所属的组的占有率等于或小于所述预定特定值时，针对各组确定终端类型的所述典型数据的平均值和标准差，合成与所述组中的所述终端类型的总体分布相对应的频数分布；以及生成所述测量代表值的分布。

18.根据权利要求17所述的分析装置，其中，还包括输入部，所述输入部被配置成输入所述装置内部或外部的分析条件，

所述输入部输入以下阈值中的至少一个：用于判断对于所述测量仪器和所述移动终端的终端类型之间的相关系数而言接收特性相似的阈值；所述测量仪器的分布的占有率的阈值。

19.根据权利要求12～18中任一项所述的分析装置，其中，所述典型数据创建部将多个所述移动终端中的至少一个移动终端作为所述测量仪器来应对，以及将所述至少一个移动终端所测量到的接收信号状态的测量信息确定为所述测量仪器的测量信息。

20.根据权利要求12～18中任一项所述的分析装置，其中，所述典型数据生成部将所述测量仪器作为终端类型进一步不同的移动终端来应对，以及将所述测量仪器所测量到的接收信号状态的测量信息确定为终端类型进一步不同的所述移动终端的测量信息。

21.根据权利要求12～18中任一项所述的分析装置，其中，所述典型数据生成部将分到与所述测量仪器同一组的所述移动终端作为所述测量仪器来应对，以及将所述测量仪器的典型数据作为所述移动终端的典型数据。

22.根据权利要求12～21中任一项所述的分析装置，其中，在进行分组时，所述典型数据创建部计算所述测量仪器与所述移动终端的终端类型之间的典型数据的相关系数，以及在所述相关系数等于或大于预定第一阈值并且在偏差系数等于或小于预定第二阈值的情况下，判断为所述典型数据为同一组。

23.一种移动通信网络系统，包括：

移动终端；

与所述移动终端进行无线通信的基站；以及

根据权利要求12～22中任一项所述的分析装置，其通信地连接到所述基站。

24.一种基站，其包括根据权利要求12～22中任一项所述的分析装置，所述基站与移动终端进行无线通信。

25.一种控制站，其包括根据权利要求21或22所述的分析装置，所述控制站控制与移动终端进行无线通信的基站。

26.一种计算机可读非瞬态记录介质，其记录使计算机执行以下处理的程序：

典型数据创建处理，用于获取测量仪器所测量到的接收信号状态的测量信息，获取移动终端所测量到的接收信号状态的测量信息以及终端类型信息，统计地处理所述测量仪器的测量信息以及所述移动终端的各终端类型的测量信息，生成各自的典型数据，并将相似的所述测量仪器的典型数据和所述移动终端的各终端类型的典型数据分到同一组中；以及

测量代表值生成处理，用于基于同一组中所包括的所述典型数据的分布以及该组中的终端类型的分布来生成测量代表值的分布。

27.根据权利要求26所述的记录介质，其中所述测量代表值生成处理创建所述终端类型的总体分布，并基于同一组的所述典型数据的分布以及该组中的终端类型的总体分布来合成所述测量代表值的分布。

28.根据权利要求26所述的记录介质，其中，还包括程序，所述程序使所述计算机执行数据存储管理处理，所述数据存储管理处理用于将针对各行至少包括与测量次数相关联的测量信息的数据结构以及按时间序列排列的多个所述行与所述测量仪器和所述移动终端的终端类型相对应地存储到存储装置上，其中，

所述典型数据创建处理与所述测量仪器和所述移动终端的终端类型相对应地执行如下处理：将特定行中所存储的多次的测量信息中满足统计特性为预先确定的条件的特定数量的测量信息的平均值确定为典型数据，以及生成所述测量仪器的典型数据以及所述移动终端的各终端类型的典型数据。

29.根据权利要求26～28中任一项所述的记录介质，其使所述计算机执行以下处理：

设置最优值计算处理，用于根据所述测量代表值生成处理中所计算出的所述测量代表值分布来确定网络参数的设置最优值；以及

设置最优值输出处理，用于输出所述设置最优值。