JP2002519968A - セルラーネットワークのパラメータの制御方法及びシステム - Google Patents

セルラーネットワークのパラメータの制御方法及びシステム

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JP2002519968A
JP2002519968A JP2000557644A JP2000557644A JP2002519968A JP 2002519968 A JP2002519968 A JP 2002519968A JP 2000557644 A JP2000557644 A JP 2000557644A JP 2000557644 A JP2000557644 A JP 2000557644A JP 2002519968 A JP2002519968 A JP 2002519968A
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variable
canonical
cellular network
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JP2000557644A
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Inventor
ヨニ レヒテイネン
Original Assignee
ノキア ネットワークス オサケ ユキチュア
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    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W16/00—Network planning, e.g. coverage or traffic planning tools; Network deployment, e.g. resource partitioning or cells structures
    • H04W16/18—Network planning tools

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  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)
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  • Feedback Control In General (AREA)

Abstract

(57)【要約】 本発明は、セルラーネットワークの容量を制御するのに使用されるモデルを計算すると共に、その容量の制御を容易にする方法であって、セルラーネットワーク変数から変数グループを発生し、そしてセルラーネットワークの変数グループの相互依存性を決定する段階を含む方法に係る。本発明の方法は、互いに依存する直線的組合せを変数グループに対してサーチし、直線的組合せ間の依存性と、その依存性の強さとを、正準相関係数の適用により測定し、若干の正準変数対を使用するだけでその対における２つの変数グループ間の多次元依存性を表現することを特徴とする。正準相関分析は、多数の変数グループ間の依存性のモデリング及び最も重要な変数の決定を容易にする。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【技術分野】
本発明は、セルラーネットワークの制御及び維持に係る。本発明は、より詳細
には、セルラーネットワークの容量を制御するモデルを形成することに係る。
【０００２】
【背景技術】
セルラーネットワークを効率的に管理するためには、数百のパラメータと、パ
ラメータ特性の制御とが必要とされる。ネットワーク制御に生じる問題の１つの
理由は、全セルラーネットワークの容量が約２０００の個別の測定データ断片に
基づいて測定されるために、直接的な応答に欠けることである。従って、セルラ
ーネットワークの有効な制御には、数百（例えば、約５００）の測定結果におけ
る数百（例えば、約３００）のパラメータの作用を監視することが必要となる。
更に、個別の測定結果における異なるパラメータの共同作用を監視しなければな
らず、そのタスクの困難さレベルは、例えば、約３００ｘ５００の相関マトリク
スを総体的に解釈することに匹敵する。換言すれば、１つのセルラーネットワー
クパラメータを変更するためには、その変更がどの測定結果にどのように影響す
るかを常に知る必要がある。同様に、測定結果に特定の変更を得るためには、そ
の変更に対して最も重要なパラメータ、及びそれらの相互依存性を知らねばなら
ない。
【０００３】 それ故、ネットワーク制御に関連した問題は、非常に多数となり、それにより
設定される需要は、人的資源を越えるものとなる。それ故、当該問題を管理する
ために更に有効な手段を探索するときに、パラメータの変更及び個別の測定結果
により与えられる情報を利用することは困難となる。ネットワーク容量を測定す
るデータが多量に得られるために、データに基づいて解決することはできない。
セルラーネットワークは複雑であり、データは多数のアプリケーションへと広が
っている。そのため、全てのセルラーネットワークシステムを全体的に考慮する
ような簡単で有効な解決策が要望される。
【０００４】
【発明の開示】
それ故、本発明の目的は、上記問題を解消することのできる方法を提供するこ
とである。これは、セルラーネットワークの容量を制御するのに使用されるべき
モデルを計算しそしてその容量の制御を容易にする方法であって、セルラーネッ
トワークの変数から変数グループを発生し、そしてセルラーネットワークの変数
グループの相互依存性を決定する段階を含む方法により達成される。この方法は
、互いに依存する直線的組合せに対して変数グループをサーチし、正準相関係数
の適用によって直線的組合せ間の依存性及びその依存性の強さを測定し、そして
若干の正準変数対のみを使用することによりその対における２つの変数グループ
の多次元依存性を表現することを特徴とする。
【０００５】 又、本発明は、セルラーネットワークの容量を制御するのに使用されるべきモ
デルを計算しそしてその容量の制御を容易にするシステムであって、セルラーネ
ットワーク変数から変数グループを発生し、そしてセルラーネットワークの変数
グループの相互依存性を決定するように構成されたシステムにも係る。このシス
テムは、互いに依存する直線的組合せに対して変数グループをサーチし、そして
正準相関係数の適用により直線的組合せ間の依存性及びその依存性の強さを測定
するように構成され、更に、若干の正準変数対のみを使用することによりその対
における２つの変数グループの多次元依存性がシステムにおいて表現されること
を特徴とする。
【０００６】 本発明の好ましい実施形態は、従属請求項に記載する。 本発明は、正準相関分析を使用し、互いにできるだけ強く依存する正準変数を
使用することにより２つ以上の変数グループの相互依存性を簡潔に表現すること
によって当該問題の数を減少することをベースとする。正準変数に関連した係数
は、例えば、相互依存変数グループにおいて最も重要なパラメータ及び測定結果
を決定するのに使用することができる。
【０００７】 本発明の方法及びシステムは、多数の効果を発揮する。正準相関分析は、大き
な変数グループ間の依存性をモデリングしそして最も重要な変数を決定する上で
助けとなる。本発明の分析方法は、セルラーネットワークにおける膨大な量のデ
ータを利用するための明確な解決策を提供する。この方法は、パラメータの相互
依存性と、その依存性をセルラーネットワークの容量にいかに結び付けるかに関
して何か学習しようとする場合に特に有用である。
【０００８】
【発明を実施するための最良の形態】
以下、添付図面を参照して、本発明を詳細に説明する。 図１は、一般的なセルラーネットワーク構造の一例を示す。ベーストランシー
バステーション１００、１０２のサービスエリア即ちセルは、六角形としてモデ
リングすることができる。ベーストランシーバステーション１００、１０２は、
おそらく、接続ライン１１２を経てベースステーションコントローラ１１４に接
続される。ベースステーションコントローラ１１４の役割は、多数のベーストラ
ンシーバステーション１００、１０２の動作を制御することである。通常、ベー
スステーションコントローラ１１４は、移動交換センター１１６へ接続され、そ
してこの移動交換センターは、公衆電話ネットワーク１１８に接続される。オフ
ィスシステムにおいては、ベーストランシーバステーション１００、ベースステ
ーションコントローラ１１４及び移動交換センター１１６の動作を１つの装置に
統合し、そしてこの装置を、公衆ネットワーク１１８、例えば、公衆ネットワー
ク１１８の交換機に接続することができる。セルにおける加入者ターミナル１０
４、１０６は、セルのベーストランシーバステーション１００への両方向性無線
リンク１０８、１１０を有する。更に、セルラー無線ネットワークのネットワー
ク部分、即ち固定部分は、付加的なベースステーション、ベースステーションコ
ントローラ、送信システム、及び種々のレベルのネットワーク制御システムを含
むことができる。当業者に明らかなように、セルラー無線ネットワークは、ここ
で説明する必要のない他の多数の構造も含む。
【０００９】 正準相関分析は、２つ以上の変数グループの相互依存性をサーチし、そしてそ
の相互依存性の強さを決定するのに使用される。正準相関においては、グループ
の変数を使用して、個別の直線的組合せが形成される。この考え方は、互いにで
きるだけ強く依存する変数グループの直線的組合せＵ及びＶを最初に見出すこと
である。これは、当該直線的組合せＵ及びＶに現われる係数を、変数Ｕ及びＶ間
の相関ができるだけ高くなるように選択することを意味する。この分析は、複数
の正準変数対（Ｕ，Ｖ）を与える。説明変数Ｘ(1)の数をｐとし、そして説明さ
れるべき変数Ｘ(2)の数をｑとすれば、正準変数対の最大数は、ｒ＝ｍｉｎ（ｐ
，ｑ）である。それらは、変数Ｘ(1)及びＸ(2)の直線的組合せとして形成される
。第１の直線的組合せは、変数Ｕ(1)及びＶ(1)間に考えられる最も高い相関を与
える係数を選択することにより形成される。次の段階は、互いにできるだけ従属
しているが上記の決定された直線的組合せＵ(1)及びＶ(1)とは独立した直線的組
合せＵ(2)及びＶ(2)を変数グループにおいて決定することである。換言すれば、
正準変数Ｕ(1)及びＶ(1)は、変数Ｕ(2)及びＶ(2)とは相関しない。このプロセス
は、変数対（Ｕr，Ｖr）が決定されるまで続く。この分析は、ｒ個の正準変数対
を形成する。直線的組合せの最終的な数は、当然、観察されるべき資料に依存す
るが、ある環境においては、統計学的な意義を除去基準として使用することもで
きる。
【００１０】 上述したように、直線的組合せは、正準変数と称し、そしてそれらの相互依存
性は、正準相関係数を適用することによって測定される。この分析に伴う最大化
タスクは、若干の正準変数グループを使用するだけで２つ以上の変数グループの
多次元依存性を簡潔に表現することを目的とし、全変動を説明する部分は、最初
に得られる直線的組合せにおいて最大となる。正準変数は、ある種のインデック
スと解釈することができ、ある変数は、他の変数よりも中心に近い位置をとる。
次いで、変数を、常にそれらの最も重要な変数に基づいて、例えば、パラメータ
形式又は測定結果形式と命名することにより、正準変数の平易なテキスト解釈が
得られる。
【００１１】 従って、正準相関は、多回帰の多変化回帰として理解することができ、その目
的は、複数の説明変数を適用することにより説明されるべき全ての変数を同時に
説明することである。図２は、２つの正準変数、即ちパラメータ形式Ｐ、２００
と、測定結果形式Ｍ、２０２との測定結果の相互依存性を例示する。正準相関分
析の好ましい実施形態は、図２に示すような相互依存性パラメータ及び可聴性形
式を含む。おそらく、多数の同様の対状の相互依存形式がある。正準相関分析の
みを適用することにより計算される正準変数は、オリジナル変数間の相関の解釈
の程度を最大にする。
【００１２】 図２において、記号Ｐは、パラメータ形式「パワー」２００の値を示す。パラ
メータ形式２００の特性２０４は、例えば、次のものを含む。パラメータ係数が
数値０より大きい場合には、パラメータが本質的に１であり、そしてこのパラメ
ータは、形式「パワー」２００の値を増加する。係数がゼロから大きくずれるほ
ど、パラメータがより重要となる。このようなパラメータは、例えば、係数１．
９をもつ「パワーレベル」パラメータ１と、例えば、係数１．１をもつ「パワー
レベル」パラメータ２とを含むことができる。一方、パラメータ係数が数値０よ
り小さい場合には、形式「パワー」２００におけるパラメータが増加すると、そ
の形式の値が減少する（例えば、係数−０．６をもつパラメータ３）。或いは、
係数が０である場合には、パラメータが変化しても、形式の値は変化しない（例
えば、パラメータＲ）。図２に示す「可聴範囲干渉」形式２０２の値Ｍについて
も、同じ論理が有効となり、この値の特性２０６は、次の通りである。例えば、
可聴範囲に対する係数は２．３であり、干渉に対する係数は１．１であり、測定
結果３に対する係数は０．３であり、そして測定結果Ｑに対する係数は０である
。この場合に、パラメータ及び係数は、当然、その例及び状態に応じて変化し得
る。
【００１３】 図２の例では、パラメータＰ、２００及びＭ、２０２は互いに依存する。この
依存性は、次の特性２０８を含む。即ち、パラメータ０及び１をもつランダム変
数Ｐ及びＭが、通常の分布即ちＰ−Ｎ（０，１）及びＭ−Ｎ（０，１）に続き、
換言すれば、分布が標準化される。各変数の平均値は０でありそして変量は１で
ある。この標準化は、各変数の変量を逆の計算において等しい重みに変更する。
「パワー」形式Ｐの値が増加すると、「可聴範囲干渉」形式の値が増加する。パ
ラメータＲの係数が０であるときには、パラメータＲの値が変化しても、「可聴
範囲干渉」形式の値は変化しない。「パワー」形式の値が増加されるときには、
可聴範囲及び干渉が増加する。
【００１４】 正準相関分析は、次の段階を含むのが最も効果的である。 １）観察されるべき資料、即ち説明変数のパラメータｐ及び説明されるべき変
数の測定結果ｑは、次の数１のマトリクス形態で構成される。
【数１】 但し、ｎは、観察されるべき資料における観察の数を示す。 次いで、正規分布からずれる分布を有する変数に必要な変換を行うことができ
る。これらの変換では、多正規分布により接近することができ、これは正準相関
のテストという観点で効果的である。次いで、変数が標準化され、そこから観察
においてｘが文字ｚで表わされる。
【００１５】 ２）次の段階においては、全ての変数間の相関が計算され、これは、ピアーソ
ン(Pearson)又はスペアーマン(Spearman)相関等であるのが効果的である。変数
間で計算される相関マトリクスは、次の数２で示す４つのサブマトリクスに分割
することができる。
【数２】 この分割の左上の隅は、第１変数グループ即ち説明変数Ｘ(1)の内部相関を示
し、そして右下の隅は、第２グループ即ち説明されるべき変数Ｘ(2)の内部相関
を示す。更に、このマトリクスは、変数グループの変数と別の変数グループとの
相関を含む。
【００１６】 ３）次の段階では、正準相関分析の有用性が、例えば、「見込み比」テスト等
を適用することによりテストされ、特定のリスクレベルにおける変数グループ間
の相関がゼロから統計学的に意義のある程度までずれるかどうか、即ち観察され
るべき資料がゼロ仮説に基づく分布に合致するかどうかをチェックする。換言す
れば、第１の正準相関が統計学的に意義があるかどうかチェックされる。サブマ
トリクスの右上の隅及び左下の隅における変数グループの数値は、ログ−見込み
テスト量に影響を与える唯一のものである。次の数３で示すゼロ仮説及び別の仮
説が形成される。
【数３】 マトリクスＲ（１２）は、マトリクスＲ（２１）の転置であり、従って、マト
リクスＲ（２１）は、同時にテストされる。この場合に、マトリクスＲ（１２）
のテストは満足である。というのは、結果が０である場合に、全ての正準相関も
ゼロだからである。
【００１７】 第１の段階は、相関マトリクスを使用することにより変数グループ１及び２の
直線的組合せを形成することであり、即ちマトリクスの最大固有値に関連した固
有値ベクトルＵ及びＶを適用することによって最大化タスクを解決することであ
る。これは、次の数４で表わされる。
【数４】 但し、マトリクスＲ11 -1/2Ｒ12Ｒ22 -1Ｒ21Ｒ11 -1/2の最大固有値ＯＡ1は、 れる。
【数５】 正準変数を計算するために、これら係数ベクトルは、最大固有値に対応する固 スＲ22 -1/2Ｒ21Ｒ11 -1Ｒ12Ｒ22 -1/2の最大固有値に対応する固有値ベクトルであ
り、次の数６の通りである。
【数６】 従って、正準変数Ｕ1及びＶ1は、最大正準相関に対応する。変数ｚは、標準化
された観察を指し、記号＾は、当該変数が推定され、必ずしも理論値と同じでな
いことを示し、そして記号’は、ベクトル転置を示す。 リスクレベルαにおけるゼロ仮説Ｈ0は、次の数７の場合には拒絶される。
【数７】
【００１８】 ４）ゼロ仮説Ｈ0が拒絶される場合に、直線的組合せの計算は、「見込み比」
テストが統計学的に意義のある正準相関をもはや与えなくなるまで続けられ、即
ち次の数８が形成される。
【数８】 これは、その後の相関をテストするための仮説の一般的形態である。例えば、
第２の正準相関がテストされるときには、変数ｋ＝１であり、そして第３の正準
相関がテストされるときには、ｋ＝２である。 ここで、リスクレベルαにおけるＨ0 (k)は、次の数９の場合に拒絶される。
【数９】
【００１９】 直線的組合せの解釈を容易にするために、変数グループ１及び２をもつそれら
の相関を次の数１０のように計算することができる。
【数１０】 ７）次いで、計算されたｒ個の正準変数が元の相関マトリクスをいかに良好に
形成するかチェックすることができる。それ故、次の数１１が決定される。
【数１１】 ８）最後に、計算されたｒ個の正準変数がそれらの変数グループにおいて説明
する全変量の部分をチェックすることが有益である。
【００２０】 正準相関分析は、複数の異なる推定原理に基づいて実行することができ、そし
てそのプロセスは、２つ以上の変数グループを含む。例えば、セルラーネットワ
ークから得られた情報は、３つの変数グループ、即ち無線パラメータ、測定値及
びアラームデータを形成するのに使用できる。この分析は、次いで、選択された
変数グループ間の依存性をモデリングするための努力において使用される。 従来の正準相関分析は、図２に示すように、変数グループ間の直線的依存性を
モデリングすることをベースとする。従来の方法は、１９３５年にＨ．ホテリン
グにより提供されており、そしてこの方法に含まれる最大化タスクは、例えば、
固有値及びそれらの固有値ベクトルを適用することにより解決できる。
【００２１】 非直線的正準相関分析は、オリジナルの変数を、最適に大きさ決めされ非直線
的に変換もできる変数に置き換えることをベースとする。最適な大きさ決めは、
実際の最適化タスクと同時に行なわれる繰り返しによって実行され、そして変数
グループの数に基づき、ＣＡＮＡＬＳ又はＯＶＥＲＡＬＳアルゴリズムを用いて
繰り返しを行うことができる。 正準相関分析は、セルラーネットワークの容量を制御したり又は容量を分析し
たりするのには利用されていない。容量制御は、そのベースとなるモデルからの
非常に多量のデータを必要とする。上述したモデルは、形式及び直交解の依存性
に基づいて選択されたものであり、異なる分析方法は、広範囲に異なる分類を与
える。又、他の方法は、非常に複雑なモデルを形成するが、その使用も又非常に
複雑である。正準相関分析は、種々のやり方で実行することができ、非直線的な
正準相関分析では、変数の変換形式が分析結果に著しい影響を及ぼす。
【００２２】 本発明の方法により必要とされる測定は、適当なソフトウェアを使用すること
によりこの方法の段階を実行するプロセッサ装置を好都合に含むシステムにより
実行することができる。このプロセッサ装置は、例えば、プロセッサ及びメモリ
回路の個別論理部品、又はコンピュータで構成することができる。 添付図面に示す例を参照して本発明を以上に説明したが、本発明は、これに限
定されるものではなく、請求の範囲に記載する本発明の考え方の中で種々の変更
がなされ得ることが明らかである。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明を適用することのできる通常のセルラー無線ネットワークを示す図であ
る。
【図２】 正準相関分析を適用することによって分かる相互依存性パラメータ及び可聴性
形式を例示する図である。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＣＹ， ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，Ｉ Ｔ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＧＷ，ＭＬ， ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，ＧＭ，Ｋ Ｅ，ＬＳ，ＭＷ，ＳＤ，ＳＬ，ＳＺ，ＵＧ，ＺＷ)，Ｅ Ａ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ，ＭＤ，ＲＵ，ＴＪ ，ＴＭ)，ＡＥ，ＡＬ，ＡＭ，ＡＴ，ＡＵ，ＡＺ，ＢＡ ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，ＣＵ， ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＤ，Ｇ Ｅ，ＧＨ，ＧＭ，ＨＲ，ＨＵ，ＩＤ，ＩＬ，ＩＮ，ＩＳ ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ，ＫＺ，ＬＣ，ＬＫ， ＬＲ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ，Ｍ Ｎ，ＭＷ，ＭＸ，ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ，ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，ＳＫ，ＳＬ，ＴＪ，ＴＭ， ＴＲ，ＴＴ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＳ，ＵＺ，ＶＮ，ＹＵ，Ｚ Ａ，ＺＷ

Claims (9)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 セルラーネットワークの容量を制御するのに使用されるべき
    モデルを計算しそしてその容量の制御を容易にする方法であって、セルラーネッ
    トワークの変数から変数グループを発生し、そしてセルラーネットワークの変数
    グループの相互依存性を決定する段階を含む方法において、互いに依存する直線
    的組合せに対して変数グループをサーチし、正準相関係数の適用によって直線的
    組合せ間の依存性及びその依存性の強さを測定し、そして若干の正準変数対のみ
    を使用することによりその対における２つの変数グループの多次元依存性を表現
    することを特徴とする方法。
  2. 【請求項２】 セルラーネットワークの変数で形成された変数グループは、
    セルラーネットワークの供給パラメータ及び測定結果を含む請求項１に記載の方
    法。
  3. 【請求項３】 セルラーネットワーク変数として働く所望の変数グループを
    選択する請求項１に記載の方法。
  4. 【請求項４】 上記対における変数グループの直線的組合せは、互いにでき
    るだけ強力に依存する請求項１に記載の方法。
  5. 【請求項５】 上記対における変数グループの直線的組合せは、互いにでき
    るだけ強力に依存しそして他の直線的組合せとは独立したものである請求項１に
    記載の方法。
  6. 【請求項６】 直線的組合せ又は正準変数間の依存性は、正準相関分析を適
    用することにより計算され、正準相関分析は、少なくとも、 観察されるべき資料をマトリクスフォーマットに配列し、 標準分布からずれた分布を有する変数に必要とされる変換を実行し、 上記変数を標準化し、 変数間の相関を計算し、 選択されたリスクレベルにおける変数グループ間の相関が、ゼロからの統計学
    的に著しい偏差を示すかどうかテストし、 相関マトリクスに基づいて変数グループの直線的組合せを形成し、 直線的組合せと変数グループとの相関を計算し、そして 計算された正準変数がそれらの各変数グループにおける全変量をどの程度まで
    説明するかを調べる、 という段階を含む請求項５に記載の方法。
  7. 【請求項７】 数値的マトリクス計算を用いて変数グループの依存性を計算
    する請求項１に記載の方法。
  8. 【請求項８】 変数間の依存性が直線的であるか非直線的であるかに基づき
    種々の方法を適用することによって最大化タスクを実行することができる請求項
    １に記載の方法。
  9. 【請求項９】 セルラーネットワークの容量を制御するのに使用されるべき
    モデルを計算しそしてその容量の制御を容易にするシステムであって、セルラー
    ネットワークの変数から変数グループを発生し、そしてセルラーネットワークの
    変数グループの相互依存性を決定するように構成されたシステムにおいて、この
    システムは、互いに依存する直線的組合せに対して変数グループをサーチし、そ
    して正準相関係数を適用することにより直線的組合せ間の依存性及びその依存性
    の強さを測定するように構成され、更に、２つの変数グループの多次元依存性が
    ある正準変数対へと対でパックされることを特徴とするシステム。
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