JP2012509036A5 - - Google Patents

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無線ネットワークのための能力監視およびアクション推奨を容易にするシステムおよび方法 優先権の主張
米国特許法第１１９条に基づく優先権の主張
本特許出願は、本出願の譲受人に譲渡され、参照により本明細書に明確に組み込まれる、２００８年１１月１４日に出願された、「Capacity Monitoring Process & Recommended Action For Wireless Network」と題する仮出願第６１／１１４，９２５号および２００９年４月９日に出願された、「Capacity Monitoring Process & Recommended Action For Wireless Network」と題する仮出願第６１／１６８，１２３号の優先権を主張する。
本出願は、一般に無線通信に関し、より詳細には、無線ネットワーク能力(キャパシティcapacity)を監視するための方法およびシステムに関する。
無線通信システムは、様々なタイプの通信（たとえば、ボイス、データ、マルチメディアサービスなど）を複数のユーザに提供するために広く展開されている。これらのシステムは、利用可能なシステムリソース（たとえば、帯域幅および送信電力）を共有することによって複数のユーザとの通信をサポートすることが可能な多元接続システムとすることができる。そのような多元接続システムの例には、ＵＭＴＳ（Universal Mobile Telecommunications System）、符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）システム、時分割多元接続（ＴＤＭＡ）システム、周波数分割多元接続（ＦＤＭＡ）システム、ＬＴＥ（3GPP Long Term Evolution）システム、および直交周波数分割多元接続（ＯＦＤＭＡ）システムがある。
一般に、無線通信システムは、複数のモバイルデバイスのための通信を同時にサポートすることができる。各モバイルデバイスは、順方向リンクおよび逆方向リンク上の伝送を介して１つまたは複数のネットワーク要素（たとえば、基地局）と通信することができる。順方向リンク（またはダウンリンク）は基地局からモバイルデバイスへの通信リンクを指し、逆方向リンク（またはアップリンク）はモバイルデバイスから基地局への通信リンクを指す。
現在、無線ネットワークオペレータは、ベンダ独自の方法／決定フレームワークにおいてネットワークを監視することに難儀している。したがって、データボイス混合使用シナリオの下で動作する無線ネットワークのキー能力属性を監視するための効率的な方法および／または装置を有すること、ならびにユーザサービス認知に対する悪影響を回避するためのプロアクティブアクションをとることを可能にすることが望ましいであろう。
以下で、１つまたは複数の態様の基本的理解を与えるために、そのような態様の簡略化された概要を提示する。この概要は、すべての企図された態様の包括的な概観ではなく、すべての態様の主要または重要な要素を識別するものでも、いずれかまたはすべての態様の範囲を定めるものでもない。その唯一の目的は、後で提示するより詳細な説明の導入として、１つまたは複数の態様のいくつかの概念を簡略化された形で提示することである。
１つまたは複数の態様およびその対応する開示に従って、無線ネットワークについてのパフォーマンス測定値を生成することに関して様々な態様について説明する。一態様によれば、無線ネットワークのための能力監視およびアクション推奨を容易にする方法および装置が提供される。本方法は、ネットワークに関連する１つまたは複数の能力属性と１つまたは複数のキーパフォーマンスインジケータ（ＫＰＩ）とに関連するデータを得ることと、得られたデータから１つまたは複数のＫＰＩのネットワークレベル値を計算することと、第１の前記１つまたは複数のＫＰＩを第２の前記１つまたは複数のＫＰＩに対してプロットすることによってパフォーマンスデータグラフを生成することと、少なくとも１つのアラームしきい値を決定するために１つまたは複数のパフォーマンスデータグラフを分析することと、少なくとも１つのアラームしきい値のいずれかがトリガされたかどうかを決定するために１つまたは複数の能力属性を監視することと、を備えることができる。
さらに別の態様は、無線ネットワークのための能力監視およびアクション推奨を容易にするように構成された少なくとも１つのプロセッサに関する。該少なくとも１つのプロセッサは、ネットワークに関連する１つまたは複数の能力属性と１つまたは複数のキーパフォーマンスインジケータ（ＫＰＩ）とに関連するデータを得るための第１のモジュールと、得られたデータから１つまたは複数のＫＰＩのネットワークレベル値を計算するための第２のモジュールと、第１の１つまたは複数のＫＰＩを第２の１つまたは複数のＫＰＩに対してプロットすることによってパフォーマンスデータグラフを生成するための第３のモジュールと、少なくとも１つのアラームしきい値を決定するために１つまたは複数のパフォーマンスデータグラフを分析するための第４のモジュールと、少なくとも１つのアラームしきい値のいずれかがトリガされたかどうかを決定するために１つまたは複数の能力属性を監視するための第５のモジュールと、を含むことができる。
さらに別の態様は、コンピュータ可読媒体を備えるコンピュータプログラム製品に関する。本コンピュータ可読媒体は、コンピュータに、ネットワークに関連する１つまたは複数の能力属性と１つまたは複数のキーパフォーマンスインジケータ（ＫＰＩ）とに関連するデータを得させるための第１のコードセットと、コンピュータに、得られたデータから１つまたは複数のＫＰＩのネットワークレベル値を計算させるための第２のコードセットと、コンピュータに、第１の１つまたは複数のＫＰＩを第２の１つまたは複数のＫＰＩに対してプロットすることによってパフォーマンスデータグラフを生成するための第３のコードセットと、コンピュータに、少なくとも１つのアラームしきい値を決定するために１つまたは複数のパフォーマンスデータグラフを分析させるための第４のコードセットと、コンピュータに、少なくとも１つのアラームしきい値のいずれかがトリガされたかどうかを決定するために１つまたは複数の能力属性を監視させるための第５のコードセットと、を含むことができる。
さらに別の態様は装置に関する。該装置は、ネットワークに関連する１つまたは複数の能力属性と１つまたは複数のキーパフォーマンスインジケータ（ＫＰＩ）とに関連するデータを得るための手段と、得られたデータから１つまたは複数のＫＰＩのネットワークレベル値を計算するための手段と、第１の１つまたは複数のＫＰＩを第２の１つまたは複数のＫＰＩに対してプロットすることによってパフォーマンスデータグラフを生成するための手段と、少なくとも１つのアラームしきい値を決定するために１つまたは複数のパフォーマンスデータグラフを分析するための手段と、少なくとも１つのアラームしきい値のいずれかがトリガされたかどうかを決定するために１つまたは複数の能力属性を監視するための手段と、を含むことができる。
別の態様は装置に関する。該装置は、ネットワークに関連する１つまたは複数の能力属性と１つまたは複数のキーパフォーマンスインジケータ（ＫＰＩ）とに関連するデータを得ることと、得られたデータから１つまたは複数のＫＰＩのネットワークレベル値を計算することと、第１の１つまたは複数のＫＰＩを第２の１つまたは複数のＫＰＩに対してプロットすることによってパフォーマンスデータグラフを生成することと、少なくとも１つのアラームしきい値を決定するために１つまたは複数のパフォーマンスデータグラフを分析することと、を行うように動作可能なパフォーマンス情報モジュールと、少なくとも１つのアラームしきい値のいずれかがトリガされたかどうかを決定するために１つまたは複数の能力属性を監視するように動作可能なネットワーク監視モジュールとを含むことができる。
上記および関連する目的を達成するために、１つまたは複数の態様は、以下で十分に説明し、特に特許請求の範囲で指摘する特徴を備える。以下の説明および添付の図面に、１つまたは複数の態様のいくつかの例示的な特徴を詳細に記載する。ただし、これらの特徴は、様々な態様の原理を採用することができる様々な方法のほんのいくつかを示すものであり、この説明は、すべてのそのような態様およびそれらの均等物を含むものとする。
添付の図面とともに以下に説明する開示する態様は、開示する態様を限定するためではなく、開示する態様を例示するために与えられ、同様の表示は同様の要素を示す。
ネットワーク能力監視プロセスの概観の一態様のフローチャート。 図１のフローチャートの多重重大度アラームトリガ態様の一態様のフローチャート。 図１のフローチャートのＣＥ部分についてのアラーム決定態様の一態様のフローチャート。 図１のフローチャートのＣＥ部分についての能力監視態様の一態様のフローチャート。 図１のフローチャートのＣＥ部分についての重大度アラームおよびアクションアイテム態様の一態様のフローチャート。 図１のフローチャートの電力利用部分についてのアラーム決定態様の一態様のフローチャート。 図１のフローチャートの電力利用部分についての能力監視態様の一態様のフローチャート。 図１のフローチャートの電力利用部分についての重大度アラームおよびアクションアイテム態様の一態様のフローチャート。 図１のフローチャートの論理チャネル化リソース部分についてのアラーム決定態様の一態様のフローチャート。 図１のフローチャートの論理チャネル化リソース部分についての能力監視態様の一態様のフローチャート。 図１のフローチャートの論理チャネル化リソース部分についての重大度アラームおよびアクションアイテム態様の一態様のフローチャート。 図１のフローチャートのバックホール部分についてのアラーム決定態様の一態様のフローチャート。 図１のフローチャートのバックホール部分についての能力監視態様の一態様のフローチャート。 図１のフローチャートのバックホール部分についての重大度アラームおよびアクションアイテム態様の一態様のフローチャート。 能力属性をＫＰＩと比較することから識別される１つまたは複数の重大度アラームしきい値を含む、能力属性をＫＰＩと比較する態様における一連のグラフ。 無線ネットワークの能力属性を監視する方法の一態様のフローチャート。 一態様による例示的なセルラー通信システムの概略図。 無線ネットワークコントローラを含み、ネットワーク構成要素の対話を示す無線ネットワークの一態様の概略図。 無線ネットワークのネットワーク側構成要素の一態様の概略図。 本明細書で説明する、無線ネットワークの能力属性を監視し、アクションアイテムを開始または生成する方法を実装するように構成されたコンピュータデバイスの一態様の概略図。 ネットワーク能力監視プロセスを可能にすることができる例示的な通信システムのブロック図。
次に、図面を参照しながら様々な態様について説明する。以下の記述では、説明の目的で、１つまたは複数の態様の完全な理解を与えるために多数の具体的な詳細を記載する。ただし、そのような（１つまたは複数の）態様は、これらの具体的な詳細なしに実施できることは明らかであろう。
説明する装置および方法は、ボイスデータ混合トラフィック使用を伴う無線ネットワークの能力属性を監視するためのフレームワークを提供する。説明する装置および方法は、任意の無線ネットワークに適用可能であり、機器ベンダの製品とは無関係である。また、説明する装置および方法は、ネットワークオペレータが、ネットワークパフォーマンスに対する影響の重大度に基づいて能力属性ごとにアラームしきい値を指定し、ネットワークパフォーマンスまたはユーザ認知のいずれかに対する悪影響を回避するために実行すべきアクションアイテムを定義するのに役立つ。説明する装置および方法は、どの無線オペレータにも適用でき、インフラストラクチャ、ハンドセット、または他のいかなる機器ベンダの製品とも無関係な、共通決定フレームワークを定義する。
図１〜図５および図７に、請求する主題による様々な方法を示す。説明を簡単にするために、方法を一連の行為として図示および説明するが、いくつかの行為は本明細書で図示および説明する行為とは異なる順序で、および／または他の行為と同時に、行うことができるので、請求する主題は行為の順序によって限定されないことを理解および諒解されたい。たとえば、方法は、状態図など、一連の相互に関係する状態または事象として代替的に表現できることを、当業者は理解および諒解するであろう。さらに、請求する主題による方法を実装するために、図示のすべての行為が必要とされるわけではない。さらに、以下および本明細書の全体にわたって開示する方法は、そのような方法をコンピュータに移送および転送することを可能にする製造品に記憶することが可能であることをさらに諒解されたい。本明細書で使用する製造品という用語は、任意のコンピュータ可読デバイス、キャリア、または媒体からアクセス可能なコンピュータプログラムを包含するものとする。
能力監視プロセスはオペレータのネットワークに適用できる。いくつかの態様では、能力監視プロセスは、比較的高いボイスおよびデータトラフィックをもつセルを識別し、それらのセルを監視する。ボイスおよびデータトラフィックの比較的高い量は、所与のネットワーク中の他のセルに対して定義でき、そのような量の値は、オペレータごとに、またはネットワークごとに変動することがある。また、そのようなネットワークは動的であるので、識別された高いトラフィックセルは時間とともに変化することがある。
図１を参照すると、参照番号１０２において、能力属性を定義する。たとえば、能力属性は、ハードウェア能力、たとえばノードＢまたは基地局に設置されたチャネル要素（ＣＥ）またはハードウェアのタイプ、およびそのようなハードウェアがネットワークの能力にどのように影響を及ぼすかと、バックホール能力、たとえばＥ１またはＴ１回線の能力と、電力利用と論理チャネル化リソース利用との２つのサブカテゴリを有し得るソフト能力との３つの主要なカテゴリにグループ化できる。
それらの能力属性を定義した後、次いで、参照番号１０４（ａ）〜１０４（ｄ）において、能力属性利用に関係するカテゴリを評価する。これらのカテゴリは、ハードウェア能力に関係するチャネル要素利用と、ソフト能力に関係する電力利用と、同じくソフト能力に関係する論理チャネル化リソース利用と、バックホール能力に関係するＩｕｂ利用（たとえばノードＢと無線ネットワークコントローラ（ＲＮＣ）との間のインタフェース）とを含むことができる。以下の図２Ａ、図３Ａ、図４Ａおよび図５Ａに、これらの能力属性利用カテゴリの各々を監視するための詳細を与える。しかしながら、本質的に、各能力属性利用カテゴリについて複数のキーパフォーマンスインジケータ（ＫＰＩ）を計算し、選択された複数のＫＰＩを他の複数のＫＰＩに対してプロットし、後で能力属性を比較することができる１つまたは複数のアラームしきい値または重大度レベルを決定する。図１は４つのカテゴリを示しているが、説明する方法は、ネットワークハードウェア、ソフトウェアおよびバックホール能力に関係する追加の能力属性カテゴリに適用可能であり得ることを、当業者なら認識するであろうことに留意されたい。
いずれの場合も、各カテゴリに関するすべての分析の後、参照番号１０６において、すべてのカテゴリの分析を組み合わせ、多重アラームがトリガされたかどうかを決定する。参照番号１０６において、多重アラームがトリガされたと決定された場合、参照番号１０８において、図１Ａで説明するプロセスにより、組み合わされてトリガされたアラームの重大度を決定する。たとえば、多重重大度アラームトリガ検査により、セルについて多重重大度シナリオが存在するかどうかを決定することができる。これらのプロセスについて、図１Ａに関してさらに深く説明する。
一態様では、多重アラーム検査（参照番号１０６）ならびに個別アラーム検査（参照番号１１０）がある。これらの２つの検査は、最も重大な問題を優先させるように構成されている。多重アラームが存在しない場合、参照番号１１０において、各個別セルについて、個別重大度アラームがトリガされたかどうかを決定する。個別重大度アラームがトリガされたと決定された場合、参照番号１１４（ａ）〜１１４（ｄ）において、トリガされた個別重大度アラームを識別し、参照番号１１６（ａ）〜１１６（ｄ）において、本方法は、図２Ｂ、図３Ｂ、図４Ｂおよび図５Ｂに示す適用可能なカテゴリ固有のフローチャートに従って進む。一方、参照番号１１０において、どのアラームもトリガされていない場合、参照番号１１２において、プロセスは停止する。そのような場合、ネットワークの構成要素への変更が検出されたときになど、周期的に、プロセスをユーザ入力によってリスタートすることができる。
図１Ａを参照すると、図示のフローチャートは、入力が、チャネル要素、電力、チャネル化リソースおよびバックホールの４つのカテゴリのうちの２つ以上からのものであり得る、発生している多重重大度アラームトリガに関する。これらの４つのカテゴリのうちの少なくとも２つによってトリガされているアラームを参照番号１１８（ａ）〜１１８（ｄ）で示す。図１Ａは４つのカテゴリを示しているが、説明する方法は、ネットワークハードウェア、ソフトウェアおよびバックホール能力に関係する追加の図示されていないカテゴリに適用可能であり得ることを、当業者なら認識するであろうことにさらに留意されたい。参照番号１２０において、本方法は、重大度アラームに基づいてアクションアイテムを優先させることをさらに含む。言い換えれば、参照番号１２０において実行される分析は、４つのカテゴリを考慮し、特定のセルに関する組み合わされた影響または重大度を与える。参照番号１２２（ａ）〜１２２（ｃ）は、個々のリソースの組み合わされた重大度の観点からセルをランク付けすることを含む優先順位付けを示す。したがって、図１Ａに示すランク付けプロセスが行われると、次いで、本方法は、優先アクションアイテムを処理するための図１に示すプロセスに進み、図２Ｂ、図３Ｂ、図４Ｂおよび図５Ｂに示す適用可能なカテゴリ固有の方法のうちの少なくとも１つを使用してアクションアイテムを処理する。
次に、詳細なアラーム決定、能力監視、ならびに重大度アラームおよびアクションアイテム方法について説明する。ネットワークにおけるセル監視に先立って、適用可能なアラームしきい値を与えるためにネットワークワイドメトリックを決定する。能力属性についての少なくとも１つのアラームしきい値の生成を図２に関して示す。
図２を参照すると、参照番号２０２において、ネットワークの少なくとも一部分のためのチャネル要素（ＣＥ）構成を決定する。たとえば、すべてのＣＥ関係ネットワーク情報を収集することによって、ＣＥ構成を決定することができる。
次に説明するように、参照番号２０４において、ＣＥ関係ネットワークパフォーマンス情報を収集する。たとえば、そのような情報は、統計的関連性をもつカウンタデータなど、カウンタデータを含むことができ、そのようなカウンタは、個別の考慮のために、または互いに組み合わせて新しい複合パフォーマンス情報を形成するために収集できる。そのような情報は、所与の時間期間、たとえば、ネットワークの長期動作を表し得る履歴時間期間の間、収集できる。
さらに、適用可能なネットワークメトリックを決定することは、異常シナリオを除外することを含むことができる。参照番号２０６において、特定の日付および／または時間あるいはロケーションについてネットワーク停止またはハードウェア障害が検出されたかどうかを決定する。したがって、参照番号２１０において、ネットワークアラームしきい値を決定するために使用されるデータセットから既知の停止または障害データを除外することができる。さらに、参照番号２０８において、特定の日付および／または時間あるいはロケーションについて特殊なものが検出されたかどうかを決定する。したがって、参照番号２１０において、ネットワークアラームしきい値を決定するために使用されるデータセットから既知の特殊イベントデータを除外することができる。したがって、停止またはハードウェア障害に基づくデータ、あるいは特定の時間の間または特定のロケーションにおいてネットワークパフォーマンスに影響を及ぼしたが、長期ネットワークパフォーマンスに関係する一般化したイベントではない特殊イベントに基づくデータを無視することができる。
さらに、本方法は、アラームしきい値決定を決定するためのデータ処理を含む。参照番号２２０において、データ処理は、これらに限定はしないが、ＣＥ利用割合、特定のＣＥに起因する回線交換機（ＣＳ）および／またはパケット交換機（ＰＳ）呼セットアップ失敗率、特定のＣＥに起因するＣＳおよび／またはＰＳ呼ドロップ率、ＣＳおよび／またはＰＳ承認拒否率、ＣＳおよび／またはＰＳリソースプリエンプション率、ならびにＣＳおよび／またはＰＳダウンスイッチングなど、パフォーマンスデータＫＰＩを計算することを含むことができる。上記のように、そのようなＫＰＩは、個々のカウンタ、たとえば呼ドロップに基づくか、またはカウンタの組合せに基づくことができる。
さらに、参照番号２２２において、データ処理は、これに限定はしないが、ＣＥ利用割合などの利用割合の１つまたは複数を、上記の計算されたパフォーマンスデータＫＰＩの各々に対してプロットすることなど、パフォーマンスデータのプロッティングを含むことができる。言い換えれば、いくつかの態様では、各カテゴリについて、各ＫＰＩが能力属性の利用割合に対してどのように変動するかをみるために、各ＫＰＩをプロットする。
参照番号２２４において、データ処理は、これに限定はしないが、所与の重大度アラームを検出したことに応答して、とるべき対応するアクションアイテムとともに、プロットされたパフォーマンスデータのうちの１つまたは複数から決定された１つまたは複数の重大度レベルなど、アラームしきい値の決定を生成することを含むことができる。一態様では、それぞれのプロットを分析することに基づいて、１つまたは複数のネットワーク能力影響、たとえばパフォーマンス劣化に関する、各ＫＰＩと対応するネットワーク利用との間の相関を決定することができ、図２Ｂに関して以下で説明するように、所与のパフォーマンス劣化を事前に解決することを試みるために対応するアクションをトリガすることができる。
したがって、図２の方法の結果は、ネットワーク能力についてのＣＥ構成要素のための定義された１つまたは複数の重大度アラームしきい値である。
図２Ａを参照すると、一態様では、たとえば、重大度アラームしきい値に関する決定が行われると、次いで、本装置および方法は、ネットワークのための継続的能力監視プロセスを含む。アラーム決定プロセスと同様に、能力監視は、ＣＥ構成を決定すること（２０２）と、ＣＥ関係ネットワークパフォーマンス情報を収集すること（２０４）と、異常シナリオを除外すること（２０６、２０８、２１０）とを含む。さらに、参照番号２１２において、本方法は、重大度アラームしきい値が達成されたか否かを決定するために、収集されたパフォーマンスデータのサンプルを分析することを含む。一態様では、ネットワーク能力についてのＣＥ利用のための１つまたは複数の重大度アラームしきい値を、経時的に監視されているネットワーク構成要素のためのトリガとして実装する。一態様では、重大度アラームをトリガすることの有効な決定を形成するために使用されるパフォーマンスデータのサンプル数は、ネットワークオペレータ固有とすることができる。参照番号２１４（ａ）〜２１４（ｎ）において、パフォーマンスデータの所与のサンプルサイズが、しきい値が達成されたという決定を生じない場合、参照番号２１６において、ＣＥ関係パフォーマンス問題はないと決定され、監視プロセスは継続する。一方、参照番号２１４（ａ）〜２１４（ｎ）において、１つまたは複数の重大度アラームが達成された場合、対応するアクションアイテムを参照番号２１８（ａ）〜２１８（ｎ）においてトリガする。図示のフローチャートにおいて、重大度アラームの数は、参照番号２１４（ａ）〜（ｎ）および２１８（ａ）〜（ｎ）に関する（ｎ）の値を決定する。たとえば、図２に関して「メジャー」および「マイナー」しきい値レベルのみが定義されている場合、（ｎ）は２に等しい。
図２Ｂを参照すると、参照番号２１８において、図２Ａに関して上記で説明したように、１つまたは複数のアクションアイテムを生成するように１つまたは複数の重大度アラームをトリガする。参照番号２２６において、一態様では、重大度アラームおよび／またはアクションアイテムをセルごとにランク付けする。さらに、参照番号２２８において、定義されたＫＰＩを監視する。一態様では、定義されたＫＰＩは、これに限定はしないが、特定のＣＥに起因するＣＳおよび／またはＰＳ呼セットアップ失敗率と、特定のＣＥに起因するＣＳおよび／またはＰＳ呼ドロップ率と、ＣＳおよび／またはＰＳ承認拒否率と、ＣＳおよび／またはＰＳリソースプリエンプション率と、ＣＳおよび／またはＰＳダウンスイッチング率とを含むことができる。参照番号２３０において、それぞれのＫＰＩがターゲットＫＰＩ未満であるかどうかを決定する。言い換えれば、１つまたは複数の能力属性が、能力属性に対応する重大度アラームをトリガしており、重大度アラームの根本原因を決定するために、トリガリング能力属性に関連する監視されたＫＰＩを、それぞれのターゲットＫＰＩに対してテストする。
参照番号２３０において、所与の監視されたＫＰＩがターゲットＫＰＩ以上である場合、参照番号２３２において、所与の監視されたＫＰＩに関するパフォーマンス問題はなく、監視を継続する。
一方、参照番号２３０において、所与の監視されたＫＰＩがターゲットＫＰＩ未満である場合、パフォーマンス問題があり、修正アクションをとることができる。一態様では、参照番号２３４において、ＫＰＩを改善するために短期対策をとる。たとえば、短期対策は、ＣＥ利用を低減し、監視されたＫＰＩのうちの１つまたは複数を改善するために、ネットワークをチューニングすることを含むことができる。さらに、そのようなチューニングの後、参照番号２３６において、本方法は、後続のパフォーマンス情報を収集すること、ターゲットＫＰＩに対して測定することなどによって、ＫＰＩの改善を検証することを含むことができる。その上、参照番号２３８において、重大度アラームが除去されたかどうかを決定する。重大度アラームが除去された場合、参照番号２４２において、重大度アラームを解決するためのアクションを停止する。重大度アラームが除去されなかった場合、参照番号２４０において、本方法は、ネットワークを拡張することなど、長期アクションをとることを含むことができる。
本明細書では詳細に説明しないが、ソフト能力／電力利用、ソフト能力／論理チャネル化リソース利用、およびバックホール能力／Ｉｕｂのための対応するプロセスは、上記で説明したプロセスと同様であり、それぞれ図３、図３Ａおよび図３Ｂ、図４、図４Ａおよび図４Ｂ、図５、図５Ａおよび図５Ｂ中で定義されている。論理的に同様であるが、図２、図３、図４および図５中で説明する方法に関して、能力属性固有のバリエーションが存在し得る。たとえば、図３、図４および図５に関して、ネットワークの監視中に、これに限定はしないが、データユーザスループット、パケットドロップ、パケット遅延、ビデオメトリック、データユーザ数など、追加のＫＰＩを分析することができる。
図２、図３、図４および図５に関して説明したプロッティングおよびしきい値意思決定に関して、図６は、たとえば、様々なパフォーマンスパラメータ比較、たとえばパラメータＭ（６２４）対Ｎ（６２２）、Ｇ（６１４）対Ｈ（６１２）、Ｘ（６３４）対Ｙ（６３２）の様々なプロット（６１０、６２０、６３０）が生成され得ることを示す。本装置および方法は、１つのパフォーマンスパラメータまたはＫＰＩを他の１つのパフォーマンスパラメータまたはＫＰＩに対してプロットすることが、たとえば、単一のパフォーマンスパラメータまたはＫＰＩを経時的にプロットすることなど、少なくとも他のタイプの比較に関して、ネットワーク能力またはパフォーマンスを監視することに対する追加の洞察を与えることを見いだした。さらに、そのようなプロッティングに基づいて、本装置および方法は、１つまたは複数の重大度アラームレベル、たとえば「マイナー」重大度アラームＡ（６１６、６２６、６３６）および「メジャー」重大度アラームＢ（６１８、６２８、６３８）を導出または決定することができる。たとえば、そのようなアラームしきい値は、プロット内で識別される傾向または変化点に基づくことができる。図示の事例では、たとえば、マイナー重大度アラームＡは、たとえば履歴情報の分析、シミュレーション検討、エンジニアリング判断およびネットワークエクスペリエンスのうちの１つまたは複数に基づいて、ネットワークが過負荷能力状況に向かっていることを示すと判断される値として定義できる。また、図示の例では、メジャー重大度アラームしきい値Ｂは、たとえば履歴情報の分析、シミュレーション検討、エンジニアリング判断およびネットワークエクスペリエンスのうちの１つまたは複数に基づいて、ネットワークが深刻な現在の能力問題を有することを示すと判断される値として定義できる。ただし、メジャーおよびマイナー重大度アラームしきい値は一例にすぎず、シナリオに応じて、様々なネットワーク重大度の暗示を有する、より多いまたはより少ないアラームしきい値を定義することができることに留意されたい。たとえば、図２Ａ、図３Ａ、図４Ａ、図５Ａに関して、ネットワーク能力およびパフォーマンスを分析する際に多重重大度アラームを使用する可能性を示す。
要約すると、図７を参照すると、説明する方法の一態様は、参照番号７０２において、ネットワークのハードウェア、バックホールおよびソフト能力構成要素について能力属性および関連するＫＰＩを定義することを含む。さらに、本方法は、参照番号７０４において、所与のオペレータまたはベンダのネットワークにおいて利用可能な、関係するパフォーマンスカウンタおよびパラメータ、たとえばパフォーマンス情報を識別することを含む。また、一態様では、本方法は、参照番号７０６において、検討のために関係するセル、たとえば高いボイスおよび／またはデータトラフィックをもつセルを選別または識別することを含む。たとえば、搬送されるボイスおよびデータトラフィックの降順でセルのリストをソートすることによって、これらのセルを識別することができる。その上、本方法は、参照番号７０８において、収集された／履歴／模擬パフォーマンスデータを分析することと、１つまたは複数のＫＰＩに対する影響の重大度に基づいて１つまたは複数のアラームしきい値を決定することとを含む。一態様では、当該のＫＰＩは、限定はしないが、ＣＥ利用割合と、特定のＣＥに起因するＣＳおよび／またはＰＳ呼セットアップ失敗率と、特定のＣＥに起因するＣＳおよび／またはＰＳ呼ドロップ率と、ＣＳおよび／またはＰＳ承認拒否率と、ＣＳおよび／またはＰＳリソースプリエンプション率と、ＣＳおよび／またはＰＳダウンスイッチングと、データユーザスループットと、パケットドロップと、パケット遅延と、ビデオメトリックと、データユーザ数とを含むことができる。さらに、本方法は、参照番号７１０において、１つまたは複数のＫＰＩに対する影響の検出された重大度を緩和するために、プロアクティブにネットワーク能力を監視し、必要な場合、ネットワークをチューニングするために、しきい値の監視を実装することを含むことができる。そのような実装は、プロセスフローチャートおよびアクションアイテムを作成することと、参照番号７１２において、ネットワークオペレータのパフォーマンス管理ツール環境において監視を実行することとを含むことができる。
図８を参照すると、説明する装置および方法を実装するように動作可能なＵＭＴＳセルラー通信システム８００の例は、各々が、対応するノードＢ（基地局）８６０Ａ〜８６０Ｇを含む１つまたは複数のセル８０２Ａ〜８０２Ｇを含み、１つまたは複数のユーザ機器（ＵＥ）８０６Ａ〜８０６Ｇは、互いに、ワイヤライン電話に、またはインターネットなどのパケットベースのネットワークに接続するために、それぞれのセルにおいて、それぞれのノードＢ（基地局）と通信することができる。この例についてＵＭＴＳ用語に関して説明するが、これらの原理は任意の技術のネットワーク中の等価な構成要素に適用できることに留意されたい。通信システムは単一のキャリア周波数または複数のキャリア周波数を使用することができる。無線通信システムにおいて、チャネルは、それぞれのノードＢ８６０（基地局）からそれぞれのユーザ機器（ＵＥ）８０６への送信のためのダウンリンク（ＤＬ）と、それぞれのユーザ機器（ＵＥ）８０６からそれぞれのノードＢ８６０への送信のためのアップリンク（ＵＬ）とを含む。各リンクは、異なる数のキャリア周波数を組み込むことができる。
ユーザ機器（ＵＥ）８０６は、遠隔局、移動局、アクセス端末または加入者局としても知られている。さらに、ＵＥ８０６は、無線チャネルを介して通信する任意のデータデバイスとすることができる。ＵＥ８０６は、さらに、限定はしないが、ＰＣカード、コンパクトフラッシュ（登録商標）、外部または内部モデム、あるいは無線電話または有線電話を含む、いくつかのタイプのデバイスのいずれかとすることができる。また、ＵＥ８０６は移動または固定とすることができる。
また、各ノードＢ８６０は複数のセクタを含むことができ、各セクタは少なくとも１つのチャネルを与える。チャネルは、ノードＢ８６０と、所与の周波数割当て内のＵＥ８０６との間の送信のための通信リンクのセットとして定義される。１つまたは複数のノードＢ８６０とのアクティブトラフィックチャネル接続を確立したＵＥ８０６は、アクティブＵＥ８０６と呼ばれ、トラフィック状態にあると言われる。１つまたは複数のノードＢ８６０とのアクティブトラフィックチャネル接続を確立中であるＵＥ８０６は、接続セットアップ状態にあると言われる。
図９を参照すると、例示的なＵＭＴＳ通信システムは、コアネットワーク９０４と地理的領域全体にわたって分散されるすべてのノードＢ９６０との間のインタフェースを与える無線ネットワークコントローラ（ＲＮＣ）９３０を含む。説明を簡単にするために、２つのノードＢ９６０Ａおよび９６０Ｂを示してある。地理的領域は、一般に、セル９０２として知られる、より小さい領域に細分される。各ノードＢ９６０は、そのそれぞれのセル９０２中のすべてのＵＥ９０６にサービスするように構成される。図示のように、セル９０２は、各セクタ（９０４Ａ、９０４Ｂ）にサービスするノードＢ９６０Ａまたは９６０ＢなどのノードＢをもつセクタ（９０４Ａ、９０４Ｂ）に分割され得る。図示のシナリオでは、セル９０２中に３つのＵＥ９０６Ａ〜Ｃが示されている。２つのＵＥ９０６Ａ〜Ｂは、セクタ９０４ＡにサービスするノードＢ９６０Ａと通信している状態が示されている。１つのＵＥ９０６Ｃは、セクタ９０４ＢにサービスするノードＢ９６０Ｂと通信している状態が示されている。各ＵＥ９０６Ａ〜Ｃは、ＲＮＣ９３０の制御下でノードＢ９６０Ａ〜Ｂなどの１つまたは複数のノードＢ９６０によって、コアネットワーク９０４にアクセスするかまたは他のＵＥ９０６と通信することができる。
現代の通信システムは、複数のユーザが共通通信媒体にアクセスすることを可能にするように設計される。時分割多元接続（ＴＤＭＡ）、周波数分割多元接続（ＦＤＭＡ）、空間分割多元接続、偏波分割多元接続（polarization division multiple-access）、符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）、および他の同様の多元接続技法など、多数の多元接続技法が当技術分野において知られている。多元接続の概念は、共通通信リンクへの複数ユーザアクセスを可能にするチャネル割振り方法である。チャネル割振りは、特定の多元接続技法に応じて様々な形態をとり得る。例として、ＦＤＭＡシステムでは、全周波数スペクトルがいくつかのより小さいサブバンドに分割され、各ユーザには、通信リンクにアクセスするための当該ユーザのサブバンドが与えられる。代替的に、ＴＤＭＡシステムでは、各ユーザには、周期的に循環するタイムスロット中に全周波数スペクトルが与えられる。ＣＤＭＡシステムでは、各ユーザは、すべての時間の間、全周波数スペクトルを与えられるが、符号を使用することによってその送信を区別する。
図１０を参照すると、通信システム１０２０の一例は、ＲＮＣ１０３０とインタフェースするノードＢ１０６０を含み、ＲＮＣ１０３０は、パケットネットワークインタフェース１０４６および公衆交換電話網（ＰＳＴＮ）１０４８とインタフェースする。ＲＮＣ１０３０は、システム１０２０における送信のためのスケジューリングアルゴリズムを実装するためのチャネルスケジューラ１０３２を含む。チャネルスケジューラ１０３２は、データを受信するための遠隔局の関連する瞬時レートに基づいて、その間にデータを特定の遠隔局に送信すべきサービス間隔の長さを決定する。
さらに、チャネルスケジューラ１０３２は、送信のための特定のデータキュー１０７２を選択する。次いで、送信すべき関連する量のデータを、データキュー１０７２から取り出し、データキュー１０７２に関連する遠隔局への送信のためのチャネル要素１０６８に供給する。チャネルスケジューラ１０３２は、後続のサービス間隔中に送信されるデータを供給するためのキューを選択する。
上記のように、ＲＮＣ１０３０は、パケットネットワークインタフェース１０４６、公衆交換電話網（ＰＳＴＮ）１０４８、および通信システム中のすべてのノードＢ（簡単のために、ただ１つのノードＢ１０６０を示してある）とインタフェースする。ＲＮＣ１０３０は、通信システム中のＵＥと、パケットネットワークインタフェース１０４６およびＰＳＴＮ１０４８に接続された他のユーザとの間の通信を調整する。ＰＳＴＮ１０４８は、標準電話ネットワークを介してユーザとインタフェースする。
ＲＮＣ１０３０は、多くのセレクタ要素１０３６を含んでいる（簡単のために、ただ１つを示してある）。各セレクタ要素１０３６は、１つまたは複数のノードＢ１０６０と１つまたは複数のＵＥ（図示せず）との間の通信を制御するために割り当てられる。セレクタ要素１０３６が所与のＵＥに割り当てられていない場合、それぞれのＵＥをページングする必要が呼制御プロセッサ１０４１に通知される。呼制御プロセッサ１０４１は、次いで、ノードＢ１０６０にＵＥをページングするように指示する。
データソース１０２２は、所与のＵＥに送信すべき、ある量のデータを含んでいる。データソース１０２２は、データをパケットネットワークインタフェース１０４６に供給する。パケットネットワークインタフェース１０４６は、データを受信し、データをセレクタ要素１０３６にルーティングする。セレクタ要素１０３６は、次いで、データを、ターゲットＵＥと通信している各ノードＢ１０６０に送信する。図示のシナリオでは、各ノードＢ１０６０は、ＵＥに送信すべきデータを記憶するデータキュー１０７２を維持する。
データは、制御ユニット１０６２およびコントローラ１０６６の制御下で、データキュー１０７２からチャネル要素１０６８にデータパケットで送信される。一態様では、ダウンリンク上で、「データパケット」は、ある量のデータ、および所定の「タイムスロット」内で宛先ＵＥに送信すべき、ある量のデータを指す。いくつかの態様では、チャネル要素１０６８は、データパケットおよび制御フィールドの符号化を実行し、符号テールビットのセットを挿入する。データパケット、制御フィールド、巡回冗長検査（ＣＲＣ）パリティビット、および符号テールビットが、フォーマットされたパケットを構成する。さらに、いくつかの態様では、チャネル要素１０６８は、次いで、フォーマットされたパケットを符号化し、符号化されたパケット内でシンボルをインタリーブ（またはリオーダ）する。たとえば、インタリーブされたパケットは直交可変拡散率（ＯＶＳＦ：orthogonal variable spreading factor）符号でカバーされる。拡散データは、信号を変調し、フィルタ処理し、増幅するＲＦユニット１０７０に供給される。ダウンリンク信号が、アンテナを介してダウンリンク（ＤＬ）に無線で送信される。
ＵＥ１００６（図８および図９参照）において、ダウンリンク信号は、アンテナによって受信され、受信機にルーティングされる。受信機は、信号をフィルタ処理し、増幅し、復調し、量子化する。デジタル化信号が、それが逆拡散される復調器（ＤＥＭＯＤ）に供給される。復調されたデータが、ノードＢ１０６０において行われた信号処理機能の逆、具体的には、デインタリーブ、復号、ＣＲＣ検査機能を実行するデコーダに供給される。復号されたデータがデータシンク１０２４に供給される。
各ＵＥ１００６によって送信された信号は、アップリンク（ＵＬ）チャネルを介して進み、ノードＢ１０６０においてＲＦユニット１０７０に結合された受信アンテナを介して受信される。図示のシナリオでは、情報をチャネル要素１６８中で復調し、ＲＮＣ１０３０中に配置されたチャネルスケジューラ１０３２に供給するか、またはノードＢ１０６０中に配置されたチャネルスケジューラ１０７４に供給する。一態様では、チャネルスケジューラ１０７４をノードＢ１０６０中に配置する。代替態様では、チャネルスケジューラ１０３２をＲＮＣ１０３０中に配置し、チャネルスケジューラ１０３２は、ＲＮＣ１０３０内のすべてのセレクタ要素１０３６に接続する。ＲＮＣ１０３０およびノードＢ１０６０は、それぞれ、上記の機能を実行するためにプロセッサによって実行可能であるコンピュータ可読媒体、命令またはコードを記憶するためのメモリをさらに含むことができることに留意されたい。
さらに、本方法および装置において実行される能力属性監視、重大度しきい値およびアクションアイテムを、一態様では、１つまたは複数のプロセッサを含むことができる制御ユニットによって実行できるコンピュータ可読命令、命令またはコードとして、ネットワーク構成要素などのコンピュータデバイスのメモリに記憶することができる。そのようなネットワーク構成要素は、ワイヤードまたは無線様式でオペレータネットワークと通信していることができる。
図１１を参照すると、一態様では、コンピュータデバイス１１８６は、本明細書で説明する構成要素および機能のうちの１つまたは複数に関連する処理機能を実行するためのプロセッサ１１８８を含む。プロセッサ１１８８は、プロセッサまたはマルチコアプロセッサの単一または複数のセットを含むことができる。さらに、プロセッサ１１８８は、統合処理システムおよび／または分散処理システムとして実装できる。さらに、プロセッサ１１８８は、対応する処理論理を含むことができる。
コンピュータデバイス１１８６は、プロセッサ１１８８によって実行されているアプリケーションのローカルバージョンを記憶するなどのためのメモリ１１９０をさらに含む。メモリ１１９０は、これに限定はしないが、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）と、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）と、テープと、磁気ディスクと、光ディスクと、揮発性メモリと、不揮発性メモリと、それらの任意の組合せとを含む１つまたは複数のメモリ要素など、コンピュータが使用できる任意のタイプのメモリを含むことができる。
さらに、コンピュータデバイス１１８６は、本明細書で説明するように、ハードウェア、ソフトウェア、およびサービスを利用して、１つまたは複数の相手との通信を確立し、維持することを行う通信構成要素１１９２を含む。通信構成要素１１９２は、コンピュータデバイス１１８６上の構成要素間、ならびにコンピュータデバイス１１８６と、通信ネットワーク上に位置するデバイス、および／またはコンピュータデバイス１１８６に直列またはローカルに接続されたデバイスなどの外部デバイスとの間の通信を伝えることができる。たとえば、通信構成要素１１９２は、１つまたは複数のバスを含むことができ、それぞれ送信機および受信機に関連する、外部デバイスとインタフェースするように動作可能な送信チェーン構成要素および受信チェーン構成要素をさらに含むことができる。また、通信構成要素１１９２はトランシーバを含むことができる。たとえば、通信構成要素１１９２は、コンピュータデバイス１１８６を無線ネットワーク８００（図８）と接続し、コンピュータデバイス１１８６が、ボイスデータ混合トラフィック使用を伴う無線ネットワークのための能力属性とＫＰＩとを得ることと、それらを監視することと、ネットワークパフォーマンスまたはユーザ認知のいずれかに対する悪影響を回避するためにアクションアイテムを実行することとを可能にする。
さらに、コンピュータデバイス１１８６は、データストア１１９４をさらに含むことができ、データストア１１９４は、本明細書で説明する態様に関連して採用される情報、データベース、およびプログラムの大容量記憶を与えるハードウェアおよび／またはソフトウェアの任意の適切な組合せとすることができる。たとえば、データストア１１９４は、プロセッサ１１８８によって現在実行されていないアプリケーションのためのデータリポジトリとすることができる。
コンピュータデバイス１１８６は、さらに、コンピュータデバイス１１８６のユーザから入力を受けるように動作可能であり、ユーザへの提示のための出力を生成するようにさらに動作可能なユーザインタフェース構成要素１１９６を含む。ユーザインタフェース構成要素１１９６は、限定はしないが、キーボード、テンキー、マウス、タッチセンシティブディスプレイ、ナビゲーションキー、ファンクションキー、マイクロフォン、ボイス認識構成要素、ユーザから入力を受けることが可能な他の機構、またはそれらの任意の組合せを含む、１つまたは複数の入力デバイスを含むことができる。さらに、ユーザインタフェース構成要素１１９６は、限定はしないが、ディスプレイ、スピーカ、触覚フィードバック機構、プリンタ、出力をユーザに提示することが可能な他の機構、またはそれらの任意の組合せを含む、１つまたは複数の出力デバイスを含むことができる。
さらに、たとえば、コンピュータデバイス１１８６は、本明細書で説明する能力監視プロセスを実行するためのネットワーク監視構成要素１１９７を含むことができる。たとえば、ネットワーク監視構成要素１１９７は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、コンピュータ実行可能命令などのうちの１つまたは複数を含むことができる。たとえば、ネットワーク監視構成要素１１９７は、ネットワークに関連する１つまたは複数の能力属性と１つまたは複数のキーパフォーマンスインジケータ（ＫＰＩ）とを定義することと、１つまたは複数の能力属性と１つまたは複数のＫＰＩとに関連する生データを得ることと、得られた生データから少なくとも１つのアラームしきい値を決定することと、少なくとも１つのアラームしきい値のいずれかがトリガされたかどうかを決定するためにネットワークを監視することと、少なくとも１つのアラームしきい値がトリガされたと決定されたとき、ネットワークパフォーマンスとユーザ通信エクスペリエンスとを改善するための１つまたは複数のアクションアイテムを生成することと、監視されたパフォーマンスパラメータがアラームしきい値のうちの１つをトリガすることに応答して、ネットワークと通信しているコンピュータデバイスがアクションアイテムのうちの少なくとも１つを開始することと、プロセスフローチャートを生成することと、アクションアイテムを実行することと、ネットワークオペレータのツール環境において継続的監視を実行することとのうちの１つまたは複数を実行するためのネットワーク監視ルールおよび論理を含むことができる。
また、コンピュータデバイス１１８６は、限定はしないが、パフォーマンスカウンタと他のパフォーマンスパラメータとを含む、上記で説明したパフォーマンス情報１１９９を含むことができる。そのようなパフォーマンス情報を使用して、能力属性とＫＰＩとを決定し、監視することができる。一態様では、当該の能力属性は、限定はしないが、ハードウェア能力に関係するチャネル要素利用と、ソフト能力に関係する電力利用と、同じくソフト能力に関係する論理チャネル化リソース利用と、バックホール能力に関係するＩｕｂ利用、たとえばノードＢと無線ネットワークコントローラ（ＲＮＣ）との間のインタフェースとを含むことができる。さらに、当該のＫＰＩは、限定はしないが、特定のＣＥに起因するＣＳおよび／またはＰＳ呼セットアップ失敗率と、特定のＣＥに起因するＣＳおよび／またはＰＳ呼ドロップ率と、ＣＳおよび／またはＰＳ承認拒否率と、ＣＳおよび／またはＰＳリソースプリエンプション率と、ＣＳおよび／またはＰＳダウンスイッチングと、データユーザスループットと、パケットドロップと、パケット遅延と、ビデオメトリックと、データユーザ数とを含むことができる。そのようなパフォーマンス情報１１９９は、たとえば、メモリ１１９０および／またはデータストア１１９４に記憶できる。
その上、コンピュータデバイス１１８６は、能力属性およびＫＰＩに固有のチューニングネットワーク命令またはルールを含む、上記で説明したアクションアイテム１１１０１を含むことができる。
したがって、コンピュータデバイス１１８６は、無線ネットワークの能力属性およびＫＰＩを監視するための、本明細書で説明するプロセスを動作させるように構成される。
図１２を参照すると、無線ネットワークのための能力監視およびアクション推奨を可能にするシステム１２００が示されている。たとえば、システム１２００は、少なくとも部分的に基地局、モバイルデバイスなどの内部に常駐することができる。別の例示的な態様によれば、システム１２００は、少なくとも部分的にノードＢ内に常駐することができる。システム１２００は機能ブロックを含むものとして表されており、その機能ブロックは、プロセッサ、ソフトウェア、またはそれらの組合せ（たとえば、ファームウェア）によって実装される機能を表す機能ブロックとすることができることを諒解されたい。システム１２００は、連携して動作することができる手段の論理グルーピング１２０２を含む。たとえば、論理グルーピング１２０２は、ネットワークに関連する１つまたは複数の能力属性と１つまたは複数のキーパフォーマンスインジケータ（ＫＰＩ）とに関連するデータを得るための手段（１２０４）を含むことができる。さらに、論理グルーピング１２０２は、得られたデータから１つまたは複数のＫＰＩのネットワークレベル値を計算するための手段（１２０６）を備えることができる。たとえば、そのような情報は、統計的関連性をもつカウンタデータなど、カウンタデータを含むことができ、そのようなカウンタは、個別の考慮のために、または互いに組み合わせて新しい複合パフォーマンス情報を形成するために収集できる。そのような情報は、所与の時間期間、たとえば、ネットワークの長期動作を表し得る履歴時間期間の間、収集できる。さらに、論理グルーピング１２０２は、第１の１つまたは複数のＫＰＩを第２の１つまたは複数のＫＰＩに対してプロットすることによってパフォーマンスデータグラフを生成するための手段（１２０８）を備えることができる。
さらに、論理グルーピング１２０２は、少なくとも１つのアラームしきい値を決定するために１つまたは複数のパフォーマンスデータグラフを分析するための手段（１２１０）を備えることができる。たとえば、少なくとも１つのアラームしきい値はメジャーアラームしきい値とマイナーアラームしきい値とを含み、ネットワークおよび／またはユーザパフォーマンスが激しく劣化したときはメジャーアラームしきい値がトリガされ、ネットワーク使用がネットワークおよび／またはユーザパフォーマンスの劣化に向かう傾向があるときはマイナーアラームしきい値がトリガされる。さらに、論理グルーピング１２０２は、少なくとも１つのアラームしきい値のいずれかがトリガされたかどうかを決定するために上記１つまたは複数の能力属性を監視するための手段（１２１２）を備えることができる。一態様では、監視すべきＫＰＩは、チャネル要素利用割合、またはＩｕｂ利用割合、または電力利用割合、または論理チャネル化リソース利用割合、またはそれらの任意の組合せのうちの少なくとも１つを含むことができる。監視すべき追加のＫＰＩは、１つまたは複数の能力属性からの適用可能な能力属性に起因する回線交換＼パケット交換（ＣＳ＼ＰＳ）呼セットアップ失敗率、または１つまたは複数の能力属性からの適用可能な能力属性に起因するＣＳ＼ＰＳ呼ドロップ率、ＣＳ＼ＰＳ承認拒否率、またはＣＳ＼ＰＳリソースプリエンプション率、またはＣＳ＼ＰＳダウンスイッチング率、またはデータユーザスループット、パケットドロップ、パケット遅延、ビデオメトリック、またはデータユーザ数、またはそれらの任意の組合せのうちの少なくとも１つを含むことができる。さらに、システム１２００は、手段１２０４、１２０６、１２０８、１２１０および１２１２に関連する機能を実行するための命令を保持するメモリ１２１４を含むことができる。メモリ１２１４の外部にあるものとして図示されているが、手段１２０４、１２０６、１２０８、１２１０および１２１２のうちの１つまたは複数はメモリ１２１４の内部に存在することができることを理解されたい。
本出願で使用する「構成要素」、「モジュール」、「システム」などの用語は、限定はしないが、ハードウェア、ファームウェア、ハードウェアとソフトウェアの組合せ、ソフトウェア、または実行中のソフトウェアなど、コンピュータ関連のエンティティを含むものとする。たとえば、構成要素は、プロセッサ上で実行されるプロセス、プロセッサ、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、プログラム、および／またはコンピュータとすることができるが、これらに限定されない。例として、コンピューティングデバイス上で実行されるアプリケーションと、そのコンピューティングデバイスの両方を構成要素とすることができる。１つまたは複数の構成要素がプロセスおよび／または実行スレッド内に常駐することができ、１つの構成要素を１つのコンピュータ上に配置し、および／または２つ以上のコンピュータ間に分散することができる。さらに、これらの構成要素は、様々なデータ構造を記憶している様々なコンピュータ可読媒体から実行することができる。これらの構成要素は、ローカルシステム、分散システム、および／または他のシステムを用いるインターネットなどのネットワーク全体の中の別の構成要素と信号を介して対話する１つの構成要素からのデータなど、１つまたは複数のデータパケットを有する信号によるなど、ローカルプロセスおよび／またはリモートプロセスを介して通信することができる。
さらに、本明細書では、ワイヤード端末または無線端末とすることができる端末に関する様々な態様について説明する。端末は、システム、デバイス、加入者ユニット、加入者局、移動局、モバイル、モバイルデバイス、リモート局、リモート端末、アクセス端末、ユーザ端末、端末、通信デバイス、ユーザエージェント、ユーザデバイス、またはユーザ機器（ＵＥ）と呼ばれることもある。無線端末は、セルラー電話、衛星電話、コードレス電話、セッション開始プロトコル（ＳＩＰ）電話、無線ローカルループ（ＷＬＬ）局、携帯情報端末（ＰＤＡ）、無線接続機能を有するハンドヘルドデバイス、コンピューティングデバイス、または無線モデムに接続された他の処理デバイスとすることができる。さらに、本明細書では基地局に関する様々な態様について説明する。基地局は、（１つまたは複数の）無線端末と通信するために利用でき、アクセスポイント、ノードＢ、または何らかの他の用語で呼ばれることもある。
さらに、「または」という用語は、排他的な「または」ではなく、包括的な「または」を意味するものとする。すなわち、別段の規定がない限り、または文脈から明白でない限り、「ＸはＡまたはＢを使用する」という句は、自然な包括的置換のいずれかを意味するものとする。すなわち、「ＸはＡまたはＢを使用する」という句は、ＸがＡを使用する場合、ＸがＢを使用する場合、またはＸがＡとＢの両方を使用する場合のいずれによっても満たされる。さらに、本出願および添付の特許請求の範囲で使用する冠詞「ａ」および「ａｎ」は、別段の規定がない限り、または単数形を示すことが文脈から明白でない限り、概して「１つまたは複数」を意味するものと解釈すべきである。
本明細書で説明した技法は、ＵＭＴＳ、ＣＤＭＡ、ＴＤＭＡ、ＦＤＭＡ、ＯＦＤＭＡ、ＳＣ−ＦＤＭＡおよび他のシステムなど、様々な無線通信システムに使用できる。「システム」および「ネットワーク」という用語は、しばしば互換的に使用される。ＣＤＭＡシステムは、Universal Terrestrial Radio Access（ＵＴＲＡ）、ｃｄｍａ２０００などの無線技術を実装することができる。ＵＴＲＡは、Wideband-CDMA（Ｗ−ＣＤＭＡ）およびＣＤＭＡの他の変形態を含む。さらに、ｃｄｍａ２０００は、ＩＳ−２０００、ＩＳ−９５およびＩＳ−８５６規格をカバーする。ＴＤＭＡシステムは、Global System for Mobile Communications（ＧＳＭ（登録商標））などの無線技術を実装することができる。ＯＦＤＭＡシステムは、Ｅｖｏｌｖｅｄ ＵＴＲＡ（Ｅ−ＵＴＲＡ）、Ultra Mobile Broadband(ＵＭＢ）、ＩＥＥＥ８０２．１１（Ｗｉ−Ｆｉ）、ＩＥＥＥ８０２．１６（ＷｉＭＡＸ）、ＩＥＥＥ８０２．２０、Ｆｌａｓｈ−ＯＦＤＭ などの無線技術を実装することができる。ＵＴＲＡおよびＥ−ＵＴＲＡは、Universal Mobile Telecommunication System（ＵＭＴＳ）の一部である。3GPP Long Term Evolutioｎ（ＬＴＥ）は、ダウンリンク上ではＯＦＤＭＡを採用し、アップリンク上ではＳＣ−ＦＤＭＡを採用するＥ−ＵＴＲＡを使用するＵＭＴＳのリリースである。ＵＴＲＡ、Ｅ−ＵＴＲＡ、ＵＭＴＳ、ＬＴＥおよびＧＳＭは、「3rd Generation Partnership Project」（３ＧＰＰ）と称する組織からの文書に記載されている。さらに、ｃｄｍａ２０００およびＵＭＢは、「3rd Generation Partnership Project 2」（３ＧＰＰ２）と称する組織からの文書に記載されている。さらに、そのような無線通信システムは、不対無資格スペクトル、８０２．ｘｘ無線ＬＡＮ、ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ（登録商標）および任意の他の短距離または長距離無線通信技法をしばしば使用するピアツーピア（たとえば、モバイルツーモバイル）アドホックネットワークシステムをさらに含むことができる。
いくつかのデバイス、構成要素、モジュールなどを含むことができるシステムに関して、様々な態様または特徴を提示する。様々なシステムは、追加のデバイス、構成要素、モジュールなどを含んでもよく、および／または各図に関連して論じるデバイス、構成要素、モジュールなどのすべてを含まなくてもよいことを理解および諒解されたい。これらの手法の組合せを使用することもできる。
本明細書で開示した実施形態に関して説明した様々な例示的な論理、論理ブロック、モジュール、および回路は、汎用プロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）または他のプログラマブル論理デバイス、個別ゲートまたはトランジスタロジック、個別ハードウェア構成要素、あるいは本明細書で説明した機能を実行するように設計されたそれらの任意の組合せを用いて実装または実行できる。汎用プロセッサはマイクロプロセッサとすることができるが、代替として、プロセッサは任意の従来のプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、または状態機械とすることができる。プロセッサは、コンピューティングデバイスの組合せ、たとえば、ＤＳＰとマイクロプロセッサとの組合せ、複数のマイクロプロセッサ、ＤＳＰコアと連携する１つまたは複数のマイクロプロセッサ、あるいは任意の他のそのような構成として実装することもできる。さらに、少なくとも１つのプロセッサは、上述のステップおよび／またはアクションの１つまたは複数を実行するように動作可能な１つまたは複数のモジュールを備えることができる。
さらに、本明細書で開示した態様に関して説明した方法またはアルゴリズムのステップおよび／またはアクションは、直接ハードウェアで実施するか、プロセッサによって実行されるソフトウェアモジュールで実施するか、またはその２つの組合せで実施することができる。ソフトウェアモジュールは、ＲＡＭメモリ、フラッシュメモリ、ＲＯＭメモリ、ＥＰＲＯＭメモリ、ＥＥＰＲＯＭメモリ、レジスタ、ハードディスク、リムーバブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、または当技術分野で知られている任意の他の形態の記憶媒体中に常駐することができる。例示的な記憶媒体は、プロセッサが記憶媒体から情報を読み取り、記憶媒体に情報を書き込むことができるようにプロセッサに結合できる。代替として、記憶媒体はプロセッサに一体化することができる。さらに、いくつかの態様では、プロセッサおよび記憶媒体はＡＳＩＣ中に常駐することができる。さらに、ＡＳＩＣはユーザ端末中に常駐することができる。代替として、プロセッサおよび記憶媒体は、ユーザ端末中に個別構成要素として常駐することができる。さらに、いくつかの態様では、方法またはアルゴリズムのステップおよび／またはアクションは、コンピュータプログラム製品に組み込むことができる、機械可読媒体および／またはコンピュータ可読媒体上のコードおよび／または命令の１つまたは任意の組合せ、あるいはそのセットとして常駐することができる。
１つまたは複数の態様では、説明した機能は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの組合せで実装することができる。ソフトウェアで実装する場合、機能は、１つまたは複数の命令またはコードとしてコンピュータ可読媒体上に記憶するか、あるいはコンピュータ可読媒体上で送信することができる。コンピュータ可読媒体は、ある場所から別の場所へのコンピュータプログラムの転送を可能にする任意の媒体を含む、コンピュータ記憶媒体と通信媒体の両方を含む。記憶媒体は、コンピュータによってアクセスできる任意の利用可能な媒体とすることができる。限定ではなく、例として、そのようなコンピュータ可読媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭまたは他の光ディスクストレージ、磁気ディスクストレージまたは他の磁気ストレージデバイス、あるいは命令またはデータ構造の形態の所望のプログラムコードを担持または記憶するために使用でき、コンピュータによってアクセスできる、任意の他の媒体を備えることができる。また、どんな接続でもコンピュータ可読媒体と呼ばれることがある。たとえば、ソフトウェアが、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、デジタル加入者回線（ＤＳＬ）、または赤外線、無線、およびマイクロ波などの無線技術を使用して、ウェブサイト、サーバ、または他のリモートソースから送信される場合、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、ＤＳＬ、または赤外線、無線、およびマイクロ波などの無線技術は、媒体の定義に含まれる。本明細書で使用するディスク（disk）およびディスク（disc）は、コンパクトディスク（disc）（ＣＤ）、レーザディスク（disc）、光ディスク（disc）、デジタル多用途ディスク（disc）（ＤＶＤ）、フロッピー（登録商標）ディスク（disk）およびブルーレイディスク（disc）を含み、ディスク（disk）は、通常、データを磁気的に再生し、ディスク（disc）は、通常、データをレーザで光学的に再生する。上記の組合せもコンピュータ可読媒体の範囲内に含めるべきである。
上記の開示は、例示的な態様および／または実施形態について論じたが、添付の特許請求の範囲によって定義された説明した態様および／または実施形態の範囲から逸脱することなく、様々な変更および改変を本明細書で行うことができることに留意されたい。さらに、説明した態様および／または実施形態の要素は単数で説明または特許請求されることがあるが、単数の限定が明示的に指定されない限り、複数が企図される。さらに、任意の態様および／または実施形態の全部または一部は、別段の規定がない限り、任意の他の態様および／または実施形態の全部または一部とともに利用できる。

Claims (31)

  1. ネットワークを監視する方法であって、
    ネットワークに関連する１つまたは複数の能力属性と１つまたは複数のキーパフォーマンスインジケータ（ＫＰＩ）とに関連するデータを得ることと、
    前記得られたデータから前記１つまたは複数のＫＰＩについてネットワークレベル値を計算することと、
    第１の前記１つまたは複数のＫＰＩを第２の前記１つまたは複数のＫＰＩに対してプロットすることによってパフォーマンスデータグラフを生成することと、
    少なくとも１つのアラームしきい値を決定するために前記１つまたは複数のパフォーマンスデータグラフを分析することと、
    前記少なくとも１つのアラームしきい値のいずれかがトリガされたかどうかを決定するために前記１つまたは複数の能力属性を監視することと、
    を備える、方法。
  2. ネットワークパフォーマンスとユーザ通信エクスペリエンスとを改善するための１つまたは複数のアクションアイテムを記憶することと、
    監視された能力属性が前記アラームしきい値のうちの１つをトリガすることに応答して、前記ネットワークと通信しているコンピュータデバイスで前記アクションアイテムのうちの少なくとも１つを開始することと、
    をさらに備える、請求項１に記載の方法。
  3. 前記１つまたは複数の能力属性は、ネットワークハードウェア能力属性、またはネットワークバックホール能力属性、またはネットワークソフトウェア属性、またはそれらの任意の組合せのうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
  4. 前記ネットワークハードウェア能力属性はチャネル要素利用を含み、ネットワークバックホール能力属性はＩｕｂ利用を含み、前記ネットワークソフトウェア属性は電力利用と論理チャネル化リソース利用とを含む、請求項３に記載の方法。
  5. 前記少なくとも１つのアラームしきい値はメジャーアラームしきい値とマイナーアラームしきい値とを含み、ネットワークパフォーマンスが激しく劣化したときは前記メジャーアラームしきい値がトリガされ、ネットワーク使用がネットワークパフォーマンスの劣化に向かう傾向があるときは前記マイナーアラームしきい値がトリガされる、請求項１に記載の方法。
  6. 前記第１の前記１つまたは複数のＫＰＩについての前記ネットワークレベル値は、チャネル要素利用割合、またはＩｕｂ利用割合、または電力利用割合、または論理チャネル化リソース利用割合、またはそれらの任意の組合せのうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
  7. 前記第２の前記１つまたは複数のＫＰＩについての前記ネットワークレベル値は、前記１つまたは複数の能力属性から適用可能な能力属性に起因する回線交換＼パケット交換（ＣＳ＼ＰＳ）呼セットアップ失敗率、または前記１つまたは複数の能力属性から適用可能な能力属性に起因するＣＳ＼ＰＳ呼ドロップ率、ＣＳ＼ＰＳ承認拒否率、またはＣＳ＼ＰＳリソースプリエンプション率、またはＣＳ＼ＰＳダウンスイッチング率、またはデータユーザスループット、またはパケットドロップ、またはパケット遅延、またはビデオメトリックまたはデータユーザ数、またはそれらの任意の組合せのうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
  8. 前記監視することは、
    ２つ以上のアラームしきい値がトリガされたかどうかを決定することと、
    ２つ以上のアラームしきい値がトリガされたと決定されたとき、ネットワーク使用中断のレベルによって部分的に定義される重大度の順序によって多重アラームをランク付けすることと、
    をさらに備える、請求項１に記載の方法。
  9. 前記ランク付けすることは、前記ネットワークに関連する１つまたは複数のセルの中で、どのセルがより重大度の大きいアラームをトリガしたかをランク付けすることをさらに備える、請求項８に記載の方法。
  10. 前記ランク付けすることは、アラームしきい値をトリガした前記１つまたは複数の能力属性の中で、どの前記１つまたは複数の能力属性がより重大度の大きいアラームをトリガするアラームしきい値をトリガしたかをランク付けすることをさらに備える、請求項８に記載の方法。
  11. 前記監視することは、
    予め定められた時間にわたって前記１つまたは複数の能力属性のうちの少なくとも１つを監視すること、をさらに含み、前記時間は、統計的に関係する比較データを得るために必要とされる期間によって定義される、請求項１に記載の方法。
  12. 前記少なくとも１つのアクションアイテムによって決定された前記ネットワークの前記１つまたは複数の能力属性のうちの少なくとも１つを再チューニングすることと、
    前記少なくとも１つのアラームしきい値のうちのいずれかがトリガされたかどうかを決定するために前記再チューニングされたネットワークを監視することと、
    前記再チューニングされたネットワークにおいて少なくとも１つのアラームしきい値がトリガされたと決定されたとき、ネットワークパフォーマンスおよびユーザ通信エクスペリエンスの長期改善を可能にするために１つまたは複数の長期アクションアイテムを生成することと、
    をさらに備える、請求項１に記載の方法。
  13. 前記ネットワークは１つまたは複数のセルを含み、前記監視することは前記１つまたは複数のセルの少なくとも一部分について実行される、請求項１に記載の方法。
  14. ボイスおよびデータトラフィックレベルが一般的しきい値レベルを超えるセルを選択することによって前記１つまたは複数のセルの前記部分を決定すること、をさらに備える請求項１３に記載の方法。
  15. 無線ネットワークについてのパフォーマンス測定値を生成するように構成された少なくとも１つのプロセッサであって、
    ネットワークに関連する１つまたは複数の能力属性と１つまたは複数のキーパフォーマンスインジケータ（ＫＰＩ）とに関連するデータを得るための第１のモジュールと、
    前記得られたデータから前記１つまたは複数のＫＰＩのネットワークレベル値を計算するための第２のモジュールと、
    第１の前記１つまたは複数のＫＰＩを第２の前記１つまたは複数のＫＰＩに対してプロットすることによってパフォーマンスデータグラフを生成するための第３のモジュールと、
    少なくとも１つのアラームしきい値を決定するために前記１つまたは複数のパフォーマンスデータグラフを分析するための第４のモジュールと、
    前記少なくとも１つのアラームしきい値のいずれかがトリガされたかどうかを決定するために前記１つまたは複数の能力属性を監視するための第５のモジュールと、
    を備える、プロセッサ。
  16. コンピュータに、ネットワークに関連する１つまたは複数の能力属性と１つまたは複数のキーパフォーマンスインジケータ（ＫＰＩ）とに関連するデータを得させるための第１のコードセットと、
    コンピュータに、前記得られたデータから前記１つまたは複数のＫＰＩのネットワークレベル値を計算させるための第２のコードセットと、
    コンピュータに、第１の前記１つまたは複数のＫＰＩを第２の前記１つまたは複数のＫＰＩに対してプロットすることによってパフォーマンスデータグラフを生成させるための第３のコードセットと、
    コンピュータに、少なくとも１つのアラームしきい値を決定するために前記１つまたは複数のパフォーマンスデータグラフを分析させるための第４のコードセットと、
    コンピュータに、前記少なくとも１つのアラームしきい値のいずれかがトリガされたかどうかを決定するために前記１つまたは複数の能力属性を監視させるための第５のコードセットと、
    を備えるコンピュータ可読媒体を備えるコンピュータプログラム製品。
  17. ネットワークに関連する１つまたは複数の能力属性と１つまたは複数のキーパフォーマンスインジケータ（ＫＰＩ）とに関連するデータを得るための手段と、
    前記得られたデータから前記１つまたは複数のＫＰＩのネットワークレベル値を計算するための手段と、
    第１の前記１つまたは複数のＫＰＩを第２の前記１つまたは複数のＫＰＩに対してプロットすることによってパフォーマンスデータグラフを生成するための手段と、
    少なくとも１つのアラームしきい値を決定するために前記１つまたは複数のパフォーマンスデータグラフを分析するための手段と、
    前記少なくとも１つのアラームしきい値のいずれかがトリガされたかどうかを決定するために前記１つまたは複数の能力属性を監視するための手段と、
    を備える装置。
  18. ネットワークを監視するための装置であって、
    ネットワークに関連する１つまたは複数の能力属性と１つまたは複数のキーパフォーマンスインジケータ（ＫＰＩ）とに関連するデータを得ることと、
    前記得られたデータから前記１つまたは複数のＫＰＩのネットワークレベル値を計算することと、
    第１の前記１つまたは複数のＫＰＩを第２の前記１つまたは複数のＫＰＩに対してプロットすることによってパフォーマンスデータグラフを生成することと、
    少なくとも１つのアラームしきい値を決定するために前記１つまたは複数のパフォーマンスデータグラフを分析することと、
    を行うように動作可能なパフォーマンス情報モジュールと、
    前記少なくとも１つのアラームしきい値のいずれかがトリガされたかどうかを決定するために前記１つまたは複数の能力属性を監視するように動作可能なネットワーク監視モジュールと、
    を備える装置。
  19. ネットワークパフォーマンスとユーザ通信エクスペリエンスとを改善するための１つまたは複数のアクションアイテムを記憶することと、
    監視された能力属性が前記アラームしきい値のうちの１つをトリガすることに応答して、前記ネットワークと通信しているコンピュータデバイスで前記アクションアイテムのうちの少なくとも１つを開始することと、
    を行うように動作可能なアクションアイテムモジュールをさらに備える請求項１８に記載の装置。
  20. 前記１つまたは複数の能力属性は、ネットワークハードウェア能力属性、またはネットワークバックホール能力属性、またはネットワークソフトウェア属性、またはそれらの任意の組合せのうちの少なくとも１つを含む、請求項１８に記載の装置。
  21. 前記ネットワークハードウェア能力属性はチャネル要素利用を含み、ネットワークバックホール能力属性はＩｕｂ利用を含み、前記ネットワークソフトウェア属性は電力利用と論理チャネル化リソース利用とを含む、請求項２０に記載の装置。
  22. 前記少なくとも１つのアラームしきい値はメジャーアラームしきい値とマイナーアラームしきい値とを含み、ネットワークパフォーマンスが激しく劣化したときは前記メジャーアラームしきい値がトリガされ、ネットワーク使用がネットワークパフォーマンスの劣化に向かう傾向があるときは前記マイナーアラームしきい値がトリガされる、請求項１８に記載の装置。
  23. 前記第１の前記１つまたは複数のＫＰＩの前記ネットワークレベル値は、チャネル要素利用割合、またはＩｕｂ利用割合、または電力利用割合、または論理チャネル化リソース利用割合、またはそれらの任意の組合せのうちの少なくとも１つを含む、請求項１８に記載の装置。
  24. 前記第２の前記１つまたは複数のＫＰＩについての前記ネットワークレベル値は、前記１つまたは複数の能力属性から適用可能な能力属性に起因する回線交換＼パケット交換（ＣＳ＼ＰＳ）呼セットアップ失敗率、または前記１つまたは複数の能力属性からの適用可能な能力属性に起因するＣＳ＼ＰＳ呼ドロップ率、ＣＳ＼ＰＳ承認拒否率、またはＣＳ＼ＰＳリソースプリエンプション率、またはＣＳ＼ＰＳダウンスイッチング率、またはデータユーザスループット、またはパケットドロップ、またはパケット遅延、またはビデオメトリックまたはデータユーザ数、またはそれらの任意の組合せのうちの少なくとも１つを含む、請求項１８に記載の装置。
  25. 前記ネットワーク監視モジュールは、
    ２つ以上のアラームしきい値がトリガされたかどうかを決定することと、
    ２つ以上のアラームしきい値がトリガされたと決定されたとき、ネットワーク使用中断のレベルによって部分的に定義される重大度の順序によって多重アラームをランク付けすることと、
    を行うようにさらに動作可能である、請求項１８に記載の装置。
  26. 前記ネットワーク監視モジュールは、
    前記ネットワークに関連する１つまたは複数のセルの中で、どのセルがより重大度の大きいアラームをトリガしたかをランク付けするようにさらに動作可能である、請求項２５に記載の装置。
  27. 前記ネットワーク監視モジュールは、
    アラームしきい値をトリガした前記１つまたは複数の能力属性の中で、どの前記１つまたは複数の能力属性がより重大度の大きいアラームをトリガするアラームしきい値をトリガしたかをランク付けするようにさらに動作可能である、請求項２５に記載の装置。
  28. 前記ネットワーク監視モジュールは、
    予め定められた時間にわたって前記１つまたは複数の能力属性のうちの少なくとも１つを監視することを行うようにさらに動作可能であり、前記時間は、統計的に関係する比較データを得るために必要とされる期間によって定義される、請求項１８に記載の装置。
  29. 前記ネットワーク監視モジュールは、
    前記少なくとも１つのアクションアイテムによって決定された前記ネットワークの前記１つまたは複数の能力属性のうちの少なくとも１つを再チューニングすることと、
    前記少なくとも１つのアラームしきい値のいずれかがトリガされたかどうかを決定するために前記再チューニングされたネットワークを監視することと、
    を行うようにさらに動作可能であり、
    前記アクションアイテムモジュールは、
    前記再チューニングされたネットワークにおいて少なくとも１つのアラームしきい値がトリガされたと決定されたとき、ネットワークパフォーマンスおよびユーザ通信エクスペリエンスの長期改善を可能にするために１つまたは複数の長期アクションアイテムを生成するようにさらに動作可能である、
    請求項１８に記載の装置。
  30. 前記ネットワークは１つまたは複数のセルを含み、
    前記ネットワーク監視モジュールは、前記１つまたは複数のセルの少なくとも一部分を監視するようにさらに動作可能である、
    請求項１８に記載の装置。
  31. 前記ネットワーク監視モジュールは、
    ボイスおよびデータトラフィックレベルが一般的しきい値レベルを超えるセルを選択することによって前記１つまたは複数のセルの前記部分を決定するようにさらに動作可能である、請求項３０に記載の装置。
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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

Family Cites Families (19)

* 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
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
US7444263B2 (en) * 2002-07-01 2008-10-28 Opnet Technologies, Inc. Performance metric collection and automated analysis
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
CN101136805B (zh) 2007-05-30 2010-06-09 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
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

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