JP2011205276A - 故障検出装置 - Google Patents

Abstract

【課題】故障検出に係る演算量の増加を抑制し、故障検出速度を低下させることなく、ネットワーク装置の故障を精度よく検出すること。
【解決手段】故障検出装置８は、ネットワーク装置に対する複数の異なるトラヒック情報を取得する複数のトラヒック情報取得部１６ａ，１６ｂと、取得した各トラヒック情報から故障判断値をそれぞれ算出する複数の故障判断値算出部１８ａ，１８ｂと、前記故障判断値算出部１８ａ，１８ｂで算出した各故障判断値に対してそれぞれ重みづけをし、重みづけされた各故障判断値を統合して総合故障判断値を生成する故障判断値統合部１２と、前記故障統合判断値統合部１２で生成された前記総合故障判断値に基づいて前記ネットワーク装置の故障を検出する故障検出部１３と、を備えたものである。
【選択図】図２

Description

本発明は、ネットワーク装置の故障を検出する故障検出装置に関する。

有線ネットワークや無線ネットワーク等の様々な通信ネットワークに属するネットワーク装置においては、自装置内部やネットワーク内の他のネットワーク装置の故障をアラームとして上げる監視機能を有するものが知られている。このネットワーク装置は、ポーリング等の監視機能によって自装置や他のネットワーク装置の故障を早期に検出し、サービス品質の低下を早期に回復している。

ところで、ネットワーク装置の故障には、ハードウェアの不具合以外にもソフトウェアやファームウェア上のバグにより一部の処理に不具合を及ぼすものも含まれる。この場合、上記したような監視機能では、ハードウェアの故障を検出できるものの、ソフトウェア等による故障の検出が困難な場合があった。例えば、検出対象のネットワーク装置において、ソフトウェア上のバグによりトラヒック処理だけに不具合が生じる場合には、ポーリング等の監視機能に対して正常に反応するために、故障を検出することが困難となっていた。

従来、このような故障を含め、様々な方法で故障を検出することが検討されている。例えば、トラヒックの自己類似性に基づいて故障を検出するものや（非特許文献１）、複数のトラヒック情報の予測誤差を算出して、算出した誤差を利用して対象とするネットワーク装置の故障を検出するもの（非特許文献２）等が検討されている。

M.F.Rohani, M.A.Maarof, A.Selamat and H.Kettani, "Uncovering Anomaly Traffic Based on Loss of Self-Similarity Behavior Using Second Order Statistical Model, "IJCSNS International Journal of Computer Science and Network Security, VOL.7, No.9, Sep. 2007. J.D.Brutlag, "Abberant behavior detection in time series for network monitoring," Proceedings of the 14th USENIX conference on System administration 2000.

しかしながら、上記従来の故障検出方法では、以下に示すような問題点があった。例えば、トラヒックの自己類似性に基づく故障検出法の場合には、粒度の細かいデータが必要になると共に、新たなトラヒック情報が観測される度に故障検出を実施するため演算量が膨大となる。この故障検出に係る演算量を抑制するために、故障検出タイミングを粗くした場合には故障検出の速度が遅くなり、故障検出に用いるトラヒック情報の粒度を粗くした場合には故障検出精度が低下してしまう問題があった。
また、無線環境に応じてトラヒック情報は時間的に大きく変動するため、単一のトラヒック情報や故障検出用の閾値を用いて故障検出を行う場合には、検出可能な故障事象が限定され、故障の未検出又は誤検出が生じる恐れがある。

本発明は、かかる点に鑑みてなされたものであり、故障検出に係る演算量の増加を抑制し、故障検出速度を低下させることなく、ネットワーク装置の故障を精度よく検出することができる故障検出装置を提供することを目的とする。

本発明の故障検出装置は、ネットワーク装置に対する複数の異なるトラヒック情報を取得する複数のトラヒック情報取得部と、取得した各トラヒック情報から故障判断値をそれぞれ算出する複数の故障判断値算出部と、前記故障判断値算出部で算出した各故障判断値に対してそれぞれ重みづけをし、重みづけされた各故障判断値を統合して総合故障判断値を生成する故障判断値統合部と、前記故障統合判断値統合部で生成された前記総合故障判断値に基づいて前記ネットワーク装置の故障を検出する故障検出部と、を備えたことを特徴とする。

この構成によれば、複数の異なるトラヒック情報から算出した各故障判断値を統合した総合故障判断値に基づいて故障を検出するので、従来の故障検出方法と比べて故障検出に係る演算量の増加を抑制し、故障検出速度を低下させることなく、ネットワーク装置の故障を精度よく検出することができる。また、２つの故障判断値を統合した総合故障判断値から総合的に故障有無を検出するので、従来のように単一のトラヒック情報や故障検出用の閾値を用いて故障検出を行う場合と比べて、検出可能な故障事象が拡大し、故障の未検出又は誤検出を防止することができる。

本発明によれば、故障検出に係る演算量の増加を抑制し、故障検出速度を低下させることなく、ネットワーク装置の故障を精度よく検出することができる。

本発明に係る故障検出装置の実施の形態を示す図であり、故障検出装置が属する無線通信システムの概要の説明図である。 本発明の実施の形態に係る故障検出装置の機能ブロック図である。 本実施の形態に係る故障検出装置の動作概要の一例を示すフロー図である。

以下、本発明の実施の形態について添付図面を参照して詳細に説明する。なお、以下の実施の形態においては、本発明に係る故障検出装置を、無線端末装置と無線基地局装置との間の無線区間を含む無線通信システムに配置した例について説明するが、この構成に限定されるものではない。故障検出装置を配置可能な通信システムであればよく、例えば、パーソナルコンピュータや固定電話などの固定端末装置が接続されるインターネットや公衆交換電話網（ＰＳＴＮ：Public Switched Telephone Networks）等の無線区間を含まない有線通信システムに故障検出装置を配置する構成としてもよい。

まず故障検出装置の詳細を説明する前に、故障検出装置が属する通信システムの概要の一例について説明する。図１は、本発明の実施の形態に係る故障検出装置が属する通信システムの概要図である。

図１に示すように、無線通信システム１においては、無線基地局装置３に無線接続された携帯電話等の無線端末装置２により、スイッチ装置４やルータ装置５等の中継装置６を介して通信が行われている。ルータ装置５には、無線端末装置２に対して各種サービスを提供する外部サーバ装置７や、無線通信システム１内の装置故障を検出する故障検出装置８が接続されている。

故障検出装置８は、無線基地局装置３、中継装置６、外部サーバ装置７を監視しており、無線基地局装置３、中継装置６、外部サーバ装置７を利用する際に発生するトラヒック情報を定期的に取得している。そして、故障検出装置８は、無線基地局装置３、中継装置６、外部サーバ装置７から取得した異なる複数のトラヒック情報を利用して、無線基地局装置３、中継装置６、外部サーバ装置７の故障を検出する。

なお、本実施の形態に係る故障検出装置８は、検出対象の無線基地局装置３、中継装置６、外部サーバ装置７に対して外部装置として接続される構成としたが、検出対象の無線基地局装置３、中継装置６、外部サーバ装置７の一部として内部に設けられていてもよい。また、故障検出装置８は、検出対象のネットワーク装置として、無線基地局装置３、中継装置６、外部サーバ装置７の全ての故障を検出する構成としてもよいし、いずれかを検出する構成としてもよい。さらに、故障検出装置８は、中継装置６の上位に位置付けられる図示しない無線ネットワーク制御装置（ＲＮＣ:Radio Network Controller）の一部に設けられる構成としてもよい。コアネットワークの一部に設けられる構成としてもよい。このように、故障検出装置８は、無線通信システム１を構成するネットワーク装置のいずれを検出対象とすることが可能である。

次に、図２を参照して故障検出装置８について説明する。図２は、本実施の形態に係る故障検出装置８の機能ブロック図である。なお、以下の説明では、検出対象となる無線基地局装置３、中継装置６、外部サーバ装置７を、被検出装置として称して説明する。

故障検出装置８は、複数の個別故障検出部１１（１１ａ，１１ｂ）と、故障判断値統合部１２と、故障検出部１３と、検出条件記憶部１４と、報知部１５とを備えている。この故障検出装置８は、複数の異なるトラヒック情報に対して統計的性質を利用してそれぞれ個別故障判断を行い、個別故障判断結果を示す各個別故障判断値を統合した総合故障判断値により、被検出装置の故障を総合的に判断するものである。なお、以下では、故障検出装置８が２つの個別故障検出部１１ａ，１１ｂを備える場合を例に挙げて説明するが、異なるトラヒック情報に対して並列的に個別故障判断処理を行うのであれば、個別故障検出部１１は任意の数で構成可能である。

各個別故障検出部１１ａ，１１ｂは、複数の異なるトラヒック情報を取得し、取得した各トラヒック情報の統計的性質を利用して並列的に故障判断動作を実行するものであり、トラヒック情報取得部１６（１６ａ，１６ｂ）と、トラヒック情報記憶部１７（１７ａ，１７ｂ）と、故障判断値算出部１８（１８ａ，１８ｂ）と、統計情報更新部１９（１９ａ，１９ｂ）と、を有している。

トラヒック情報取得部１６ａ，１６ｂは、被検出装置からそれぞれ異なるトラヒック情報を取得する。ここで、トラヒック情報は、例えば、無線端末装置２の通信の際に発生するトラヒックの受付呼数、および、受け付けたトラヒックのうち正常に処理できた呼数（成功呼数）である。なお、トラヒック情報として、トラヒックの受付呼数および成功呼数だけでなく、受付呼数に対する成功呼数を成功率として利用してもよいし、受付呼数から成功呼数を減算した失敗呼数を利用してもよい。この場合において、受付呼数および成功呼数は、単位時間あたりの呼数としてもよい。単位時間は、特に限定されるものではなく、例えば、１秒単位、１分単位、１時間単位としてもよい。トラヒック情報は、上記した内容以外にも、被検出装置に対する監視可能な通信処理量を示す情報であれば、どのようなものであってもよい。

この場合、故障検出装置８が、被検出装置から直にトラヒック情報を取得する構成としてもよいし、無線通信システム１にトラヒック情報の収集用のサーバ装置を設けて、このサーバ装置からトラヒック情報を取得するようにしてもよい。また、故障検出装置８が被検出装置に対して定期的にトラヒック情報を要求する構成としてもよいし、被検出装置から定期的に故障検出装置８にトラヒック情報が送信される構成としてもよい。また、トラヒック情報取得部１６は、被検出装置の装置単位のトラヒック情報を取得してもよいし、被検出装置を構成する構成部分単位でトラヒック情報を取得してもよい。被検出装置を構成する構成部分単位とは、ポート等のインターフェース単位、モジュール単位やインタフェースカード単位のような被検出装置を構成する部分単位である。

上述したように各トラヒック情報取得部１６ａ，１６ｂで取得されるトラヒック情報はそれぞれ異なる種類（種別）のトラヒック情報であり、所定の時間ｔに取得されたトラヒック情報ａ（ｔ）,ｂ(ｔ),ｃ（ｔ）,ｄ(ｔ)があるものとする。トラヒック情報ａ（ｔ）,ｂ(ｔ),ｃ（ｔ）,ｄ(ｔ)は、式（１）及び式（２）のような関係にあるものとする。
ａ(ｔ)＝ｂ(ｔ)＋ｅ_１(ｔ)…（１）
ｃ(ｔ)＝ｄ(ｔ)＋ｅ_２(ｔ)…（２）
ここで、ｅ_１(ｔ)及びｅ_２(ｔ)は、正規分布に従う誤差と仮定する。なお、以下では、トラヒック情報取得部１６ａがトラヒック情報ａ（ｔ）,ｂ(ｔ)を取得し、トラヒック情報取得部１６ｂがトラヒック情報ｃ（ｔ）,ｄ(ｔ)を取得するものとして説明する。

トラヒック情報記憶部１７は、トラヒック情報取得部１６で取得された被検出装置のトラヒック情報を記憶する。本実施の形態では、トラヒック情報記憶部１７は、トラヒック情報取得部１６が取得したトラヒック情報ａ（ｔ）,ｂ(ｔ)を記憶し、トラヒック情報記憶部１７は、トラヒック情報取得部１６が取得したトラヒック情報ｃ（ｔ）, ｄ(ｔ)を記憶する。

故障判断値算出部１８ａ，１８ｂは、トラヒック情報記憶部１７ａ，１７ｂに記憶されたトラヒック情報を、個別故障判断部毎における故障判断用の個別故障判断値に変換し、この個別故障判断値を所定の閾値と比較して故障判断を行い、故障判断結果として個別故障判断値を故障判断値統合部１２に出力する。ここで、個別故障判断値は、上記トラヒック情報ａ（ｔ）,ｂ(ｔ)及びｃ（ｔ）,ｄ(ｔ)の各誤差ｅ_１及びｅ_２から算出される誤差分散値（分散値）σ_１及びσ_２を用いる。この場合、期待値は０とするが期待値が０ではない場合において０となるように期待値の減算を前もって実施する。具体的には、式（３）に示すように、分散値σ_１はトラヒック情報ａ（ｔ）,ｂ(ｔ)の誤差ｅ_１の２乗平均により算出され、式（４）に示すように、分散値σ_２はトラヒック情報ｃ（ｔ）,ｄ(ｔ)の誤差ｅ_２の２乗平均により算出される。
σ_１＝Ｅ[|ｅ_１（ｔ）|^２]…（３）
σ_２＝Ｅ[|ｅ_２（ｔ）|^２]…（４）

そして、故障判断値算出部１８ａ，１８ｂは、個別の故障判断結果として個別故障判断値（分散値σ_１及びσ_２）を故障判断値統合部１２にそれぞれ出力する。

故障判断値統合部１２は、各故障判断値算出部１８ａ，１８ｂから受けた個別故障判断値（分散値σ_１及びσ_２）に対してそれぞれ重みづけをして個別故障判断値を統合し、総合的に故障の有無を判断するための総合故障判断値σを生成する。総合故障判断値σは、式（５）及び式（６）により定義し、ｗ_１とｗ_２が正の重みづけとなる。
σ＝ｗ_１σ_１＋ ｗ_２σ_２…（５）
σ＝ｗ_１σ_１＋ｗ_２σ_２＝ｗ_１*Ｅ[|ａ(ｔ)−ｂ(ｔ)|^２]＋ｗ_２*Ｅ[|ｃ(ｔ)−ｄ(ｔ)|^２]
…（６）
ここで、Ｅ[ ]はアンサンブル平均を示すが、アンサンブル平均の代わりに時間平均を用いてもよい。

統計情報更新部１９ａ，１９ｂは、故障判断値算出部１８ａ，１８ｂの算出した個別故障判断値（分散値σ_１及びσ_２）がトラヒックの時間変動に追従するように、定期的に収集されるトラヒック情報ａ（ｔ）,ｂ(ｔ)及びｃ（ｔ）,ｄ(ｔ)の統計情報を学習し、このトラヒック情報の統計情報（統計的性質）を利用して個別故障判断値を逐次的に更新する。ここでは、例えば、式（７）及び（８）により、指数平滑法を利用して統計情報を算出する。
更新処理：
σ_１(ｔ)＝ησ_１(ｔ−１)＋(１−η)|ａ(ｔ)−ｂ(ｔ)|^２
σ_１(ｔ)＝０ for ｔ＝０ …（７）
σ_２(ｔ)＝ζσ_２(ｔ−１)＋(１−ζ)|ｃ(ｔ)−ｄ(ｔ)|^２
σ_２(ｔ)＝０ for ｔ＝０ …（８）

統計情報更新部１９ａ，１９ｂによる更新処理がされた場合、故障判断値統合部１２は、式（９）により、更新後の個別故障判断値（分散値σ_１(ｔ)及びσ_２(ｔ)）にそれぞれ重みづけをして統合し、総合故障判断値σ(ｔ)を生成する。
統合処理：
σ(ｔ)＝ｗ_１σ_１(ｔ)＋ｗ_２σ_２(ｔ) …（９）

これにより、無線環境に応じてトラヒック情報は時間的に大きく変動した場合でも、この変動に追従した個別故障判断値を算出することができる。なお、式（９）に示す故障判断値統合部１２での各個別故障判断値の統合（重みづけ）処理前に式（７）及び式（８）よりトラヒック情報の統計情報を更新したが、式（１０）で示すように各（瞬時）分散値|ａ(ｔ)−ｂ(ｔ)|^２及び|ｃ(ｔ)−ｄ(ｔ)|^２をｗ_１，ｗ_２により重みづけして統合後の故障判断値σに対して、式（１１）に示すトラヒック情報の統計情報を更新することも可能である。
統合処理：
σ’（ｔ）＝ｗ_１*|ａ(ｔ)−ｂ(ｔ)|^２ ＋ｗ_２*|ｃ(ｔ)−ｄ(ｔ)|^２ …（１０）
σ’（ｔ）は時間ｔにおける瞬時誤差の統合結果を示す。
更新処理:
σ(ｔ)＝λσ（ｔ−１）＋（１−λ)σ’（ｔ） …（１１）

ここで、トラヒック量及び時間帯に応じてトラヒック情報及びそのトラヒック情報に基づく故障発生の検出確率が変動するため、個別故障検出部１１ａ，１１ｂによる検出精度が時間とともに変化する。この場合、故障判断値統合部１２は、トラヒック量及び／又は時間帯に応じて重みづけを変えることにより、個別故障判断値を適切に統合でき検出精度を改善することが可能となる。特に、時間帯又はトラヒック量に応じて一方の個別故障検出部１１の個別故障検出精度が改善し、他方の個別故障検出部１１の個別故障検出精度が劣化した場合には、これら各検出精度に応じて重みづけの値を大きくしたり小さくしたりする。すなわち、重みづけｗ_１及びｗ_２の値の調整を、トラヒック量及び時間変動に応じて準静的に可変させることが好ましい。

故障検出部１３は、故障判断値統合部１２で統合された総合故障判断値σに基づいて、被検出装置の故障を検出し、故障検出結果を報知部１５に出力する。具体的には、故障検出部１３は、検出条件記憶部１４に検出条件として記憶された閾値ＴＨと総合故障判断値σとを比較し、総合故障判断値σが閾値ＴＨより小さい場合には正常であると判断し、総合故障判断値σが閾値ＴＨより大きい場合には故障があると判断する。また、故障検出部１３は、故障を検出した場合にはトラヒック情報記憶部１７ａ，１７ｂに記憶されたトラヒック情報をリセット（消去）し、故障を検出しない場合にはトラヒック情報記憶部１７ａ，１７ｂに記憶されたトラヒック情報の学習（更新）が継続される。

報知部１５は、故障検出部１３によって故障が検出された場合に、その旨をシステム管理者に報知する。この場合、報知部１５は、装置の故障をシステム管理者に対して報知可能な構成であればよく、アラーム等の音声によって報知してもよいし、画像表示によって報知してもよい。また、システム管理者に対して電子メール等で報知するようにしてもよい。なお、無線通信システム１は、報知部１５からの報知に基づいて冗長構成への切替を行うようにしてもよい。

なお、上記した故障検出装置８の各部は、装置内に組み込まれたＣＰＵ(Central Processing Unit)がＲＯＭ（Read Only Memory）内の各種プログラムに従ってＲＡＭ（Random Access Memory）内のデータを演算し、さらに無線通信システム１を構成する無線基地局装置３、中継装置６、外部サーバ装置７等の各部と協働して処理が実行される。

次に、図３を参照して故障検出装置８の動作概要の一例について簡単に説明する。図３は、本実施の形態に係る故障検出装置８の動作概要の一例を示すフロー図である。なお、図３では、総合故障判断値の生成前に各トラヒック情報の統計情報を更新する場合を例に挙げて説明する。

最初に、個別故障検出部１１ａ，１１ｂ内の被検出装置のトラヒック情報、故障判断値及び統計情報を初期化する（ステップＳ０１）。次に、トラヒック情報取得部１６ａによってトラヒック情報ａ（ｔ）,ｂ（ｔ）が取得されると共に（ステップＳ０２）、トラヒック情報取得部１６ｂによってトラヒック情報ｃ（ｔ）,ｄ（ｔ）が取得される（ステップＳ０３）。取得されたトラヒック情報ａ（ｔ）,ｂ（ｔ）はトラヒック情報記憶部１７ａに記憶され、取得されたトラヒック情報ｃ（ｔ）,ｄ（ｔ）はトラヒック情報記憶部１７ｂに記憶される。

次に、故障判断値算出部１８ａでは、上記式（３）により、トラヒック情報記憶部１７ａに記憶されたトラヒック情報ａ（ｔ）,ｂ（ｔ）から分散値σ_１を算出し（ステップＳ０４）、故障判断値算出部１８ａでは、上記式（４）により、トラヒック情報記憶部１７ｂに記憶されたトラヒック情報ｃ（ｔ）,ｄ（ｔ）から分散値σ_２を算出する（ステップＳ０５）。統計情報更新部１９ａでは、上記式（５）により、故障判断値算出部１８ａで算出した個別故障判断値（分散値σ_１）がトラヒックの時間変動に追従するように逐次的に更新される（ステップＳ０６）。同様に、統計情報更新部１９ａでは、上記式（６）により、故障判断値算出部１８ａで算出した個別故障判断値（分散値σ_２）がトラヒックの時間変動に追従するように逐次的に更新される（ステップＳ０７）。これら更新された各分散値σ_１及びσ_２は故障判断値統合部１２に送られる。ここで、個別故障検出部１１ａでのステップＳ０２，Ｓ０４及びＳ０６までの処理と、個別故障検出部１１ｂでのステップＳ０３、Ｓ０５及びＳ０７までの処理とは、並列的に実行される。

次に、故障判断値統合部１２では、上記式（９）により、各故障判断値算出部１８ａ，１８ｂで算出された個別故障判断値（分散値σ_１(ｔ)及びσ_２(ｔ)）がそれぞれ重みづけされ、総合故障判断値σ(ｔ)が生成される（ステップＳ０８）。故障検出部１３では、故障判断値統合部１２で生成された総合故障判断値σ(ｔ)と検出条件記憶部１４に記憶された閾値ＴＨとが比較され、被検出装置の故障の有無が判断される（ステップＳ０９）。総合故障判断値σ(ｔ)が正常範囲外にある（閾値ＴＨより大きい）場合には（ステップＳ０９：Ｙｅｓ）、被検出装置に故障があると判断され、報知部１５で故障が報知される（ステップＳ１０）。一方、総合故障判断値σ(ｔ)が正常範囲内にある（閾値ＴＨより小さい）場合には（ステップＳ０９：Ｎｏ）、ステップＳ０２及びＳ０３の動作に戻る。そして、個別故障検出部１１ａ，１１ｂ内のトラヒック情報、故障判断値及び統計情報がリセット（消去）される（ステップＳ１１）。

以上のように、本実施の形態によれば、複数の異なるトラヒック情報から算出した各故障判断値を統合した総合故障判断値から故障を検出するので、従来の故障検出方法と比べて故障検出に係る演算量の増加を抑制し、故障検出速度を低下させることなく、ネットワーク装置の故障を精度よく検出することができる。また、一方の故障判断値算出部１８ａで算出された故障判断値と、他方の故障判断値算出部１８ｂで算出された故障判断値とを統合した総合故障判断値から総合的に故障有無を検出するので、従来のように単一のトラヒック情報や故障検出用の閾値を用いて故障検出を行う場合と比べて、検出可能な故障事象が拡大し、故障の未検出又は誤検出を防止することができる。

なお、上記実施の形態では、総合故障判断値σ(ｔ)と閾値ＴＨとを比較して故障の有無を検出したが、上記式（３）及び式（４）により算出した各分散値σ_１及びσ_２に対して、それぞれ個別故障判断用の閾値ＴＨ_１及びＴＨ_２と比較して故障の有無を検出し、個別故障検出を行ってもよい。この場合において、一方の故障判断値算出部１８ａで算出された故障判断値が正常を示し、他方の故障判断値算出部１８ｂで算出された故障判断値が異常を示すような場合でも、各故障判断値を統合した総合故障判断値から総合的に故障検出を行うので、ネットワーク装置の故障検出精度を向上させることが可能である。

また、故障検出装置８での被検出装置の故障検出では、式（１２）及び式（１３）に示すように、誤差ｅ_１及びｅ_２の分散が最小となるトラヒック情報ａ（ｔ）,ｂ(ｔ)及びｃ（ｔ）,ｄ(ｔ)を用いることも可能である。
ａ(ｔ)＝αｂ(ｔ)＋ｅ_１(ｔ) …（１２）
ｃ(ｔ)＝βｄ(ｔ)＋ｅ_２(ｔ) …（１３）
ここで、ｅ_１(ｔ)及びｅ_２(ｔ)が正規分布に従う誤差と仮定する。なお、それぞれの期待値，分散値がμ_１,σ_１及びμ_２,σ_２である。αとβは未知の値であるとする。

上記同様に、分散値σ_１はトラヒック情報ａ（ｔ）,αｂ(ｔ)の誤差ｅ_１の２乗平均により算出され、分散値σ_２はトラヒック情報ｃ（ｔ）,βｄ(ｔ)の誤差ｅ_２の２乗平均により算出される。そして、分散値σ_１であるＥ[|ａ(ｔ)−αｂ(ｔ)|^２]を最小化するα_ｍの値と、分散値σ_１であるＥ[|ｃ(ｔ)−βｄ(ｔ)|^２]を最小化するβ_ｍの値とを求める。α_ｍ及びβ_ｍの値は、式（１４）及び式（１５）により与えられる。
α_ｍ＝σ_ｃ１／σ_１ …（１４）
β_ｍ＝σ_ｃ２／σ_２ …（１５）
ここで、σ_ｃ１＝Ｅ[ａ(ｔ)*ｂ(ｔ)],σ_ｃ２＝Ｅ[ｃ(ｔ)*ｄ(ｔ)]で定義される。

そして、式（１６）により、最小化された分散値σ_１及びσ_２にそれぞれ重みづけをして総合故障判断値σが算出される。この場合には、最初に分散値を最小化する値α_ｍ及びβ_ｍを逐次更新した後、個別故障判断値の逐次更新を行い、個別故障判断値の更新処理後に下記の通り、統合処理（重みづけ）を行う。
統合処理：
σ＝ｗ_１σ_１＋ｗ_２σ_２
＝ｗ_１*Ｅ[|ａ(ｔ)−α_ｍ(t)ｂ(ｔ)|^２]＋ｗ_２*Ｅ[|ｃ(ｔ)−β_ｍ(t)ｄ(ｔ)|^２]
…（１６）

また、上記実施の形態と同様に、トラヒックの時間変動に追従するために個別故障判断値を逐次更新することが可能である。すなわち、σ₁，σ₂，σ_ｃ1，σ_ｃ2の計算を逐次更新する必要がある。尚、個別故障判断値の更新処理前に統合（重みづけ）を行う場合には、σ₁，σ₂，σ_ｃ1，σ_ｃ2の他にσの計算も下記式（１７）（１８）の通り逐次更新する必要がある。
統合処理：
σ’（ｔ）＝ｗ_１*|ａ(ｔ)−α_ｍ(t)b(ｔ)|^２ ＋ｗ_２*|ｃ(ｔ)−β_ｍ(t)ｄ(ｔ)|^２
…（１７）
σ’（ｔ）は時間ｔにおける瞬時誤差の統合結果を示す。
更新処理:
σ(ｔ)＝λσ（ｔ−１）＋（１−λ)σ’（ｔ） …（１８）

また、上記した実施の形態においては、故障検出装置が特定の通信システムに適用される構成に限定されず、如何なる通信システムに適用されてもよい。例えば、ＩＳＤＮ、ＡＤＳＬの固定通信システムの他、ＮＧＮ等の通信システムに適用されてもよい。また、Ｗ−ＣＤＭＡ方式、ＨＳＤＰＡ／ＨＳＵＰＡ方式、ＬＴＥ方式、ＬＴＥ−Ａｄｖａｎｃｅｄ方式、ＩＭＴ−Ａｄｖａｎｃｅｄ方式、ＷｉＭＡＸ方式、Ｗｉ−Ｆｉ方式等の移動体通信システムに適用されてもよい。

以上、本発明は特定の実施形態を参照しながら説明されたが、単なる例示に過ぎず、当業者が考えうる程度の変形例、修正例、代替例、置換例等で実現されてもよい。また、本実施の形態においては、発明の理解を促すため具体的な数値例を用いて説明がなされたが、特に断りがない限り、それらの数値は単なる一例に過ぎず、同様な作用を奏する如何なる数値が使用されてもよい。また、実施例または項目の区分けは、本発明に本質的ではなく、２以上の実施例または項目に記載された事項が必要に応じて組み合わされて使用されてもよい。説明の便宜上、本実施例に係る装置は機能的なブロック図を用いて説明されたが、装置はハードウェア、ソフトウェアまたはこれらの組み合わせで実現されてもよい。本発明は、上記実施例に限定されず、本発明の技術的思想から逸脱することなく、様々な変形例、修正例、代替例、置換例等が包含される。

また、今回開示された実施の形態は、全ての点で例示であってこの実施の形態に制限されるものではない。本発明の範囲は、上記した実施の形態のみの説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内での全ての変更が含まれることが意図される。

以上説明したように、本発明は、ネットワーク装置の故障を精度よく検出することができるという効果を有し、特に無線通信システムにおけるネットワーク装置の故障を検出する故障検出装置に有用である。

１ 無線通信システム
２ 無線端末装置
３ 無線基地局装置（ネットワーク装置）
４ スイッチ装置（ネットワーク装置）
５ ルータ装置（ネットワーク装置）
６ 中継装置（ネットワーク装置）
７ 外部サーバ装置（ネットワーク装置）
８ 故障検出装置
１１（１１ａ，１１ｂ） 個別故障検出部
１２ 故障判断値統合部
１３ 故障検出部
１４ 検出条件記憶部
１５ 報知部
１６（１６ａ，１６ｂ） トラヒック情報取得部
１７（１７ａ，１７ｂ） トラヒック情報記憶部
１８（１８ａ，１８ｂ） 故障判断値算出部
１９（１９ａ，１９ｂ） 統計情報更新部

Claims (5)

1. ネットワーク装置に対する複数の異なるトラヒック情報を取得する複数のトラヒック情報取得部と、
   取得した各トラヒック情報から故障判断値をそれぞれ算出する複数の故障判断値算出部と、
   前記故障判断値算出部で算出した各故障判断値に対してそれぞれ重みづけをし、重みづけされた各故障判断値を統合して総合故障判断値を生成する故障判断値統合部と、
   前記故障統合判断値統合部で生成された前記総合故障判断値に基づいて前記ネットワーク装置の故障を検出する故障検出部と、を備えたことを特徴とする故障検出装置。
2. 前記故障判断値統合部は、前記故障判断値算出部が算出した前記トラヒック情報の誤差分散値に対して重みづけをして前記総合故障判断値を生成することを特徴とする請求項１に記載の故障検出装置。
3. 前記トラヒック情報取得部で取得された新たなトラヒック情報に基づいて、前記トラヒック情報の時間的変動に追従するように前記故障判断値を逐次更新する故障判断値更新部を有し、
   前記故障判断値統合部は、前記故障判断値更新部による更新後の故障判断値に対して重みづけをして前記総合故障判断値を生成することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の故障検出装置。
4. 前記トラヒック情報取得部で取得された新たなトラヒック情報に基づいて、前記トラヒック情報の時間的変動に追従するように前記故障判断値を逐次更新する故障判断値更新部を有し、
   前記故障判断値統合部は、前記故障判断値更新部による更新前に前記故障判断値に対して重みづけをし、前記故障判断値更新部による重みづけされた故障判断値から前記総合故障判断値を生成することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の故障検出装置。
5. 前記故障判断値に重みづけする重みづけの値が可変であることを特徴とする請求項１から請求項４のいずれかに記載の故障検出装置。

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