JP2016163112A - 通信監視システム - Google Patents

Abstract

【課題】通信監視システムを運用する運用者や監視者の作業負担を軽減するようにした通信監視システムを提供する。【解決手段】通信監視システムは、第１のサービスエリアを有する第１の基地局装置１００（マクロ基地局）と、第１のサービスエリアに含まれ第１のサービスエリアより範囲が狭い第２のサービスエリアを有する第２の基地局装置１０１（ピコ基地局）と、監視装置２００（Ｏ＆Ｍシステム）と、端末装置３００（ＭＳ）を備える。第１の基地局装置１００は、端末装置３００と無線通信を行うときに取得した第１の観測データを監視装置２００へ送信する。第２の基地局装置１０１は、端末装置３００と無線通信を行うときに取得した第２の観測データを監視装置２００へ送信する。監視装置２００のサービス品質状況分析部は、第１及び第２の観測データに基づいて、第１及び第２の観測データが得られた原因を推定する。【選択図】図２

Description

本発明は、通信監視システムに関する。

現在、携帯電話システムや無線ＬＡＮ（Local Area Network）などの通信システムが広く利用されている。また、無線通信の分野では、通信速度や通信容量を更に向上させるべく、次世代の通信技術について継続的な議論が行われている。例えば、標準化団体である３ＧＰＰ（3rd Generation Partnership Project）ではＬＴＥ（Long Term Evolution）と呼ばれる通信規格や、ＬＴＥをベースとしたＬＴＥ−Ａ（LTE-Advanced）と呼ばれる通信規格の標準化が完了若しくは検討されている。

このような通信システムでは、移動端末が時々刻々と移動し、通信環境も時々刻々と変化し、そのような移動や変化に対応して、大量の観測データが得られる。観測データとしては、例えば、移動端末の基地局への接続率や、基地局から移動端末への無線信号の送信電力などがある。このような観測データは時間の経過とともに変化する。

通信システムのサービス状態を監視する通信監視システムにおいては、Ｏ＆Ｍ（Operating and Maintenance）システムが着目されている。Ｏ＆Ｍシステムでは、例えば、観測データを収集し、観測データに対する処理を行う。処理の結果、観測結果や観測データに対する分析結果などを得る。通信監視システムの運用者や監視者は、例えば、Ｏ＆Ｍシステムのモニタ画面に表示された観測結果や分析結果に基づいて、通信システムで発生している輻輳などの問題を発見し、種々の対処方法を実施することができる。

一方、通信システムに関する技術としてＨｅｔＮｅｔ（Heterogeneous Network）が注目されている。ＨｅｔＮｅｔは、例えば、セル半径や無線通信方式の異なるシステムが同一のサービスエリアに階層的に構成する技術である。これにより、例えば、ＨｅｔＮｅｔ以外の通信システム（以下では、ｎｏｎ−ＨｅｔＮｅｔと称する）と比較して、通信システム全体のキャパシティ（又は容量）を改善させることができる。

通信監視システムに関する技術として、例えば、以下のような技術がある。

すなわち、ネットワーク内の構成情報、状態情報、および接続情報を用いて、ネットワーク要素間のデータが伝達される接続の一部を決定し、当該一部を記憶媒体に記憶するようにしたモバイルサービスの配信を分析するための方法および装置に関する技術がある。

この技術によれば、一部のタスクでオペレータを補助し、実行可能な場合にその他のタスクを自動的に実行することができる、とされる。

また、基地局は干渉測定結果をＳＯＮ（自己組織化ネットワーク）サーバへ送り、ＳＯＮサーバは干渉結果に基づいて作成したＤＲＴ（Dynamic Resource Transaction）を基地局へ戻し、基地局でＤＲＴを実行するようにしたＤＲＴの方法に関する技術もある。

この技術によれば、高速移動局の干渉と頻繁なハンドオーバーを回避することができる、とされる。

さらに、第２バックホール経路で利用可能な容量に基づいて、第１又は第２バックホール経路のいずれかを選択するようにした無線基地局に関する技術もある。

この技術によれば、無線通信システムにおけるバックホール選択をサポートする改善された方法及び装置を提供することができる、とされる。

特表２０１３−５１８５２１号公報 特表２０１２−５２３１８６号公報 特表２０１４−５０４８３８号公報

例えば、基地局に対する移動端末の接続率やＣａｌｌ Ｄｒｏｐ率（又は呼損率）などの観測データは、ＨｅｔＮｅｔの通信システムでは、マクロセルだけでなくスモールセルに対しても存在する。従って、ＨｅｔＮｅｔの通信システムは、ｎｏｎ−ＨｅｔＮｅｔの通信システムと比較して、観測データの数も増大する。

通信監視システムを運用する運用者や監視者が観測結果や分析結果に対して対処方法などを含めて総合的に判断する場合、運用者や監視者のスキルが求められる。しかし、ＨｅｔＮｅｔの通信システムでは、ｎｏｎ−ＨｅｔＮｅｔの通信システムと比較して、観測データの数が増大することから、Ｏ＆Ｍシステムにおいては大量の観測結果や分析結果が得られ、運用者や監視者の作業負担も増大する。

また、ＨｅｔＮｅｔの通信システムでは、上述したように、ｎｏｎ−ＨｅｔＮｅｔの通信システムと比較して大量の観測データが発生し、Ｏ＆Ｍシステムではこのような大量の観測データに対して処理を行う。この場合、Ｏ＆Ｍシステムでは、観測結果から分析結果などが得られるまでに時間がかかる。通信監視システムは、上述したように、観測データは時々刻々と変化しており、観測結果から分析結果が得られるまでに時間がかかると、通信状態や品質の変化に対応した適切な対処方法が選択されず、安定した通信サービスの維持が図れない。

上述した、ネットワーク内の構成情報などを用いてデータが伝達される接続の一部を決定する技術は、接続の一部を決定するものであって、大量の観測データに対してどのように対処するかについては何ら開示されていない。

また、上述したＳＯＮサーバでＤＲＴを作成したり、第１又は第２バックホールの経路を選択する技術についても、大量の観測データに対してどのように対処するかについては何ら示唆もされていない。

したがって、上述したいずれの技術についても、大量の観測データの発生による運用者や監視者の作業負担の軽減を図ることはできない。また、上述したいずれの技術についても、通信システムの変化に対応した即時的な対処方法が選択されずに、安定した通信システムの維持を図ることができない。

そこで、一開示は通信監視システムを運用する運用者や監視者の作業負担を軽減するようにした通信監視システムを提供することにある。

また、一開示は、安定した通信システムの維持を図るようにした通信監視システムを提供することにある。

第１のサービスエリアを有する第１の基地局装置と、前記第１のサービスエリアに含まれ、前記第１のサービスエリアより範囲が狭い第２のサービスエリアを有する第２の基地局装置と、監視装置と、端末装置を備え、前記第１の基地局装置は、前記端末装置が前記第１のサービスエリアに在圏するとき、前記端末装置と無線通信を行い、前記第２の基地局装置は、前記端末装置が前記第２のサービスエリアに在圏するとき、前記端末装置と無線通信を行う通信監視システムにおいて、前記第１の基地局装置は、前記端末装置と無線通信を行うときに取得した第１の観測データを、前記監視装置へ送信し、前記第２の基地局装置は、前記端末装置と無線通信を行うときに取得した第２の観測データを、前記監視装置へ送信し、前記監視装置は、前記第１及び第２の観測データに基づいて、前記第１及び第２の観測データが得られた原因を推定するサービス品質状況分析部を備える。

一開示によれば、通信監視システムを運用する運用者や監視者の作業負担を軽減するようにした通信監視システムを提供することができる。また、一開示によれば、安定した通信システムの維持を図るようにした通信監視システムを提供することができる。

図１は通信監視システムの構成例を表わす図である。 図２は通信監視システムの構成例を表わす図である。 図３は基地局装置の構成例を表す図である。 図４はＯ＆Ｍシステムの構成例を表す図である。 図５は通信監視システムの動作例を表すシーケンス図である。 図６はＯ＆Ｍシステムの動作例を表す処理フローである。 図７は予兆（推定）の基本的な考え方のモデルを表す図である。 図８は予兆（推定）の全体モデルを表す図である。 図９はパケットロス率を例とした予兆（推定）方法を表す図である。 図１０は通信監視システムの構成例を表す図である。 図１１は予兆（推定）の処理イメージを表す図である。 図１２はＯ＆Ｍシステムの表示内容例を表す図である。 図１３は呼接続率低下時を例とした処理フローである。 図１４は呼接続率低下時を例とした観測事象分析に用いる事象一覧である。 図１５は予兆（推定）の例を表すマトリクス図である。 図１６はＣａｌｌ Ｄｒｏｐ率上昇を例とした処理フローである。 図１７はハンドオーバー成功率低下を例とした処理フローである。 図１８はＣａｌｌ Ｄｒｏｐ率上昇時およびハンドオーバー成功率低下時を例とした観測事象分析に用いる事象一覧である。 図１９は本発明におけるＯ＆Ｍシステムの構成例を表す図である。

以下、本発明を実施するための形態について説明する。

［第１の実施の形態］
図１は第１の実施の形態における通信監視システム１０の構成例を表す図である。通信監視システム１０は、第１の基地局装置１００、第２の基地局装置１０１、監視装置２００、及び端末装置３００を備える。

第１の基地局装置１００は、第１のサービスエリア１００−Ｍを形成する。一方、第２の基地局装置１０１は、第２のサービスエリア１００−Ｐを形成する。第２のサービスエリア１００−Ｐは、第１のサービスエリア１００−Ｍに含まれており、第１のサービスエリア１００−Ｍよりも狭い範囲のサービスエリアとなっている。

第１の基地局装置１００は、端末装置３００がサービスエリア１００−Ｍに在圏するとき、端末装置３００と無線通信を行う。第１の基地局装置１００は、端末装置３００と無線通信を行うとき、第１の観測データを取得する。第１の基地局装置１００は、第１の観測データを監視装置２００に送信する。

第２の基地局装置１０１は、端末装置３００がサービスエリア１００−Ｐに在圏するとき、端末装置３００と無線通信を行う。第２の基地局装置１０１は、端末装置３００と無線通信を行うとき、第２の観測データを取得する。第２の基地局装置１０１は、第２の観測データを監視装置２００に送信する。

監視装置２００は、サービス品質状況分析部２１５を備える。

サービス品質状況分析部２１５は、第１の基地局装置１００および第２の基地局装置１０１から受信した受信した、第１及び第２の観測データをもとに、第１及び第２の観測データが得られた原因を推定する。

このように、監視装置２００は、例えば、ある観測データが示した通信品質・サービス状態の変化の原因を推定するために、第１の基地局装置及び第２の基地局装置が観測した観測データを使用する。このように推定することで、自基地局装置の状態だけではなく、例えば隣接する基地局装置の状態も考慮に入れた推定となり、ＨｅｔＮｅｔ構成における観測データが得られた原因の推定が可能となる。この推定結果を、例えば通信監視システム１０の運用者が使用するモニタなどに表示することで、通信監視システム１０の運用者の作業負担が軽減し、運用者のスキルによらない安定した通信システムの維持を図ることができる。

［第２の実施の形態］
次に第２の実施の形態について説明する。

＜通信監視システムの構成例＞
最初に通信監視システム１０の構成例について説明する。なお、通信監視システム１０は、通信監視システムの一例である。通信監視システム１０は、例えば、無線通信を行う基地局装置などから観測データを収集して、通信監視システム１０などを運用する運用者や監視者などに推定した問題発生原因を通知するシステムである。

図２は、第２の実施の形態における通信監視システム１０の構成例を表わす図である。通信監視システム１０は、基地局１００，１０１、Ｏ＆Ｍ（Operating and Maintenance）システム２００、ＭＳ（Mobile Station）３００、コアネットワーク４００、及びＮＷ（Network）内装置５１０を備える。

基地局１００，１０１は、自局のサービスエリア内に在圏するＭＳ３００と無線通信を行う無線通信装置である。また、基地局１００，１０１は、ＭＳ３００との無線通信に際して、様々な観測データを収集する。基地局１００は、例えば、第１の実施の形態の、第１の基地局装置１００に対応する。基地局１０１は、例えば、第１の実施の形態の、第２の基地局１０１に対応する。

Ｏ＆Ｍシステム２００は、例えば、基地局１００，１０１で観測された様々な観測データを基地局１００，１０１から収集して、現在の観測データから観測されない問題発生原因を予兆（又は推定、以下では「推定」と称する）する。推定の詳細については後述する。Ｏ＆Ｍシステム２００においては、観測されない問題発生原因を推定し、モニタ画面に推定した問題発生原因を表示させることなどにより、Ｏ＆Ｍシステム２００の運用者は推定した問題発生原因に応じた様々な対応策を講じることが可能となる。Ｏ＆Ｍシステム２００は、例えば、第１の実施の形態の、監視装置２００に対応する。

ＭＳ３００は、例えば、基地局１００，１０１と無線通信を行う無線通信装置である。ＭＳ３００の例としては、スマートフォンやフィーチャーフォンなどの端末装置がある。ＭＳ３００は、基地局１００，１０１の各サービスエリア内で基地局１００，１０１と無線通信を行うことで、通話サービスなど様々なサービスの提供を受けることができる。なお、図２に示す通信監視システム１０においては、ＭＳ３００が１台存在する例を表しているが複数でもよい。

ＭＳ３００は、例えば、第１の実施の形態の端末装置３００に対応する。

コアネットワーク４００は、基地局１００，１０１などが接続されたネットワークである。コアネットワーク４００には、基地局１００，１０１の他に、ＭＭＥ（Mobility Management Entity）やＳ−ＧＷ（Serving-Gateway）などのネットワーク内装置が接続されていてもよい。ＭＭＥは、例えば、基地局１００，１０１に対して、Ｓ−ＧＷと基地局間におけるデータ転送経路の設定を行うなど、通信に対する制御を行う。Ｓ−ＧＷは、例えば、コアネットワーク４００と他のネットワークとのデータ送受信に対して、インタフェース整合を行うなど、送受信するデータの中継を行う。

ＮＷ内装置５１０は、例えば、上述したＭＭＥやＳ−ＧＷなどがある。

＜通信監視システムにおける観測データの流れ＞
次に通信監視システム１０における観測データの流れについて、図２を用いて説明する。

図２に示すように、マクロ基地局１００はサービスエリア１００−Ｍを形成する。また、ピコ基地局１０１はサービスエリア１００−Ｐを形成する。マクロ基地局１００のサービスエリア１００−Ｍは、ピコ基地局１０１のサービスエリア１００−Ｐを含み、２つのサービスエリア１００−Ｍ，１００−Ｐは階層的に配置されている。このように２つのサービスエリア１００−Ｍ，１００−Ｐが階層的に配置された通信システムを、例えば、ＨｅｔＮｅｔと称する。

ここで、図２に示すようなサービスエリア１００−Ｍを形成する基地局１００を、例えば、マクロ基地局１００と称する場合がある。また、サービスエリア１００−Ｐを形成する基地局のことを、例えば、ピコ基地局１０１と称する場合がある。

また、マクロ基地局１００とサービスエリア１００−Ｍをまとめて、例えば、マクロセルと称する場合もある。さらに、ピコ基地局１０１とサービスエリア１００−Ｐをまとめて、例えば、ピコセルと称する場合もある。

マクロ基地局１００では、サービスエリア１００−Ｍに在圏するＭＳ３００と無線通信を行う場合に観測データを得る。ピコ基地局１０１においても、サービスエリア１００−Ｐに在圏するＭＳ３００と無線通信を行う場合に観測データを得る。マクロ基地局１００とピコ基地局１０１は、得られた観測データをＯ＆Ｍシステム２００へ適宜送信する。

Ｏ＆Ｍシステム２００では、得られた観測データに基づいて観測されない問題発生原因を推定する。また、Ｏ＆Ｍシステム２００では、推定した問題発生原因に基づいて、コアネットワーク４００内の各装置１００，１０１，５１０に対して様々な制御を行うこともできる。Ｏ＆Ｍシステム２００は、このような制御を行うことで、コアネットワーク４００内の各装置１００，１０１，５１０に対して様々な対応策を講じることができる。

マクロ基地局１００とピコ基地局１０１において得られる観測データとしては、例えば以下のようなものがある。

すなわち、観測データとしては、マクロ基地局１００やピコ基地局１０１が測定した電界強度やフレームエラーレート、ＭＳ３００との通信が成功したか否か、ハンドオオーバが成功したか否か、などがある。

観測データの種類は非常に多く、とくに、ＨｅｔＮｅｔである通信監視システム１０では、ｎｏｎ−ＨｅｔＮｅｔの通信システムと比較して基地局数も多くなるため、観測される観測データ数も非常に多くなる。Ｏ＆Ｍシステム２００では、マクロ基地局１００やピコ基地局１０１から受け取った観測データをメモリなどに記憶し、処理の際にメモリから適宜読み出すことで、このように数や種類の多い観測データに対して処理を行うことができる。

＜基地局の構成例＞
図３はマクロ基地局１００の構成例を表す図である。なお、ピコ基地局１０１もマクロ基地局１００と同一の構成となっているため、代表してマクロ基地局１００を例にして説明する。

マクロ基地局１００は、アンテナ１０２、無線部１０３、及び制御・ベースバンド部１１０を備える。

アンテナ１０２は、ＭＳ３００から送信された無線信号を受信し、受信した無線信号を無線部１０３へ送信する。またアンテナ１０２は、無線部１０３から出力された無線信号をＭＳ３００へ送信する。

無線部１０３は、アンテナ１０２から無線信号を受け取り、受け取った無線信号に対して、周波数変換処理や復調処理などを施して、ベースバンド信号に変換する。無線部１０３は、変換後のベースバンド信号を制御部・ベースバンド部１１１へ出力する。また、無線部１０３は、制御・ベースバンド部１１０から受け取ったベースバンド信号に対して、変調処理や周波数変換処理を施し、無線帯域の無線信号に変換する。無線部１０３は、変換後の無線信号をアンテナ１０２へ出力する。また最近は、例えば、無線部１０３と制御・ベースバンド部１１０が、ＣＰＲＩ（Common Public Radio Interface）等のインタフェースで接続されている装置構成も主流となりつつある。

制御・ベースバンド部１１０は、ベースバンド部１１１、制御部１１２、インタフェース部１１３及びメモリ１１４を備える。

ベースバンド部１１１は、制御部１１２からユーザデータと制御信号を受け取り、受け取ったユーザデータと制御信号に対して誤り訂正符号化処理などを行い、誤り訂正符号化処理後のユーザデータなどをベースバンド信号として無線部１０３へ出力する。また、ベースバンド部１１１は、無線部１０３から出力されたベースバンド信号に対して誤り訂正復号化処理などを行い、ユーザデータや制御信号などを抽出する。ベースバンド部１１１は、抽出したユーザデータおよび制御信号を制御部１１２へ出力する。

制御部１１２は、インタフェース部１１３からユーザデータを受け取ると、受け取ったユーザデータをベースバンド部１１１へ所定のタイミングで出力する。このとき、制御部１１２では、ユーザ（又はＭＳ３００）ごとに無線リソースの割り当てや、変調方式、誤り訂正符号化率などをスケジューリングし、スケジューリング結果を含む制御信号を生成する。制御部１１２は、生成した制御信号をベースバンド部１１１へ出力する。また、制御部１１２は、自身で作成したスケジューリング結果に従って、ベースバンド部１１１から出力されたユーザデータからユーザ（又はＭＳ３００）毎にユーザデータを抽出し、インタフェース部１１３やメモリ１１４へ出力する。

また、制御部１１２は、ＭＳ３００との無線通信に際して観測データを得る。例えば、制御部１１２は以下のようにして観測データを得る。

すなわち、制御部１１２は、ベースバンド部１１１やインタフェース部１１３から受け取ったユーザデータに基づいて、一定時間内におけるＭＳ３００毎のデータ量を観測し、観測したデータ量を観測データとしてメモリ１１４に記憶する。

あるいは、制御部１１２は、ＭＳ３００へ送信した一定時間内のＲＲＣ Ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ Ｒｅｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ数に基づいてＲＲＣ接続率を計算し、ＲＲＣ接続率を観測データとしてメモリ１１４に記憶する。

あるいは、制御部１１２は、ベースバンド部１１１を介してＭＳ３００から受け取ったＭｅｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｒｅｐｏｒｔの回数を一定時間カウントすることで、ＭＳ３００のハンドオーバー回数をカウントし、このカウント値を観測データとすることもできる。

観測データの観測は、様々な方法で行われてもよい。例えば、制御部１１２は、自身で生成したＲＲＣ Ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ Ｒｅｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎなどの制御信号や、ＭＳ３００から受け取ったＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｒｅｐｏｒｔなど制御信号などに基づいて観測データを得るようにしてもよい。

制御部１１２は、例えば、得られた観測データをメモリ１１４へ記憶して、メモリ１１４から適宜読み出して、インタフェース部１１３へ出力したり、或いは、得られた観測データを直接インタフェース部１１３へ出力することもできる。

インタフェース部１１３は、制御部１１２から受け取ったユーザデータや制御信号、或いは観測データなどを、コアネットワーク４００に対応したフォーマットのメッセージなどに変換して、コアネットワーク４００へ向けて送信する。また、インタフェース部１１３は、コアネットワーク４００から受信した、コアネットワーク４００に対応したフォーマットのメッセージから、ユーザデータや制御信号などを抽出し、制御部１１２へ出力する。

＜Ｏ＆Ｍシステムの構成例＞
図４は、本発明におけるＯ＆Ｍシステム２００の構成例を表す図である。Ｏ＆Ｍシステム２００は、観測事象受付部２１０、関連情報受付部２１１、運用者要求受付部２２１、観測事象抽出部２１３、観測事象分析部２１４、サービス品質状況分析部２１５、適用ＱｏＳ（Quality of Service）抽出部２１６、ＱｏＳ制御送出部２１７、表示編集部２１８、表示部２１９を備える。また、Ｏ＆Ｍシステム２００は、統計解析部２２０、ナレジ追加・修正部２２２、ナレジ登録部２２３、及び対処履歴部２２４を備える。また、ナレジ登録部２２３はナレジＤＢ２２３１を備える。ナレジＤＢ２２３１は、例えば、メモリである。

観測事象受付部２１０は、基地局１００，１０１から送信された時系列の観測データを受信する。受信した観測データは観測事象抽出部２１３へ出力する。

関連情報受付部２１１は、運用者要求受付部２２１から関連情報を受け取り、受け取った関連情報を観測事象抽出部２１３へ出力する。関連情報は、例えば、基地局１００，１０１の設置場所や無線パラメータなどのマクロセルやピコセルに関する情報、マクロセルやピコセルにおいて行われるコンサートの時間や場所などのイベント情報などがある。

観測事象抽出部２１３は、関連情報受付部２１１から受け取った関連情報や、観測事象受付部２１０から受け取った観測データのうち、分析対象となる観測データを抽出する。観測事象抽出部２１３は、例えば、ナレジＤＢ２２３１に記憶されている地域的条件、時間／季節的条件、気象的特徴や、観測装置・機器の故障／休止などの稼働状態などに基づいて観測データを抽出する。また、観測事象抽出部２１３は、例えば、イベントが行われた時間や場所に対応する観測データや、特定の基地局１００，１０１に関する観測データなどを抽出する。さらに、観測事象抽出部２１３は、例えば、ナレジ登録部２２３が有するナレジＤＢ２２３１に記憶されている過去の観測データと比較して、処理対象となる観測データを抽出する。このように、観測事象抽出部２１３は、関連情報に基づいて、基地局１００，１０１から受け取った観測データの一部を抽出し、抽出した観測データを観測事象分析部２１４へ出力することもできる。観測事象抽出部２１３は、観測事象受付部２１０から受け取った観測データをそのまま観測事象分析部２１４へ出力することもできる。

観測事象分析部２１４は、観測事象抽出部２１３から受け取った観測データを分析する。例えば、観測事象分析部２１４は、観測データの値自体が所定値以上となっている部分は特徴データとして、当該特徴データを統計解析部２２０やサービス品質状況分析部２１５へ出力する。或いは、観測事象分析部２１４は、特徴データとなっているデータ以外の観測データを出力するようにしてもよいし、観測データをそのまま出力するようにしてもよい。

サービス品質状況分析部２１５は、観測事象分析部２１４から受け取った観測データに基づいて、観測されない問題発生原因を推定する。推定対象となる観測されない問題発生原因とは、基地局で観測対象とならない事象であり、サービス品質低下の問題原因となるものである。観測されない問題発生原因とは、例えば、災害が発生していることや、サービスエリア内で停電が発生していることなどがある。

例えば、サービス品質状況分析部２１５は、ナレジ登録部２２３から推定式などの情報を受け取り、推定式を用いて観測されない問題発生原因を推定する。推定方法の詳細については後述する。

適用ＱｏＳ抽出部２１６は、サービス品質状況分析部２１５から受け取った推定した問題発生原因と、ナレジ登録部２２３から読み出した操作履歴などに基づいて、どのようなＱｏＳ制御を適用すべきかを決定する。又は、適用ＱｏＳ抽出部２１６は、例えば、サービス品質状況分析部２１５からの指示に基づいて、基地局１００，１０１に対して制御方法を選択して、ＱｏＳ制御送出部２１７から制御情報を基地局１００，１０１へ送信する。

ＱｏＳ制御としては、例えば、ノード間の通信帯域を制御するアドミッション制御、制限レートを超えたパケットをドロップさせるシェイピング、制限レートを超えたパケットをキューにバッファリングさせるポリシングなどがある。具体的には、ＱｏＳ制御としては、例えば、ＭＳ３００に対する無線リソース割り当て量の削減や、ＭＳ３００に対するユーザデータのデータ量の削減などがある。

ＱｏＳ制御送出部２１７は、適用ＱｏＳ抽出部２１６から、どのようなＱｏＳ制御を行うかを示す情報を受け取り、当該情報に従って、コアネットワーク４００に対してＱｏＳ制御を実行する。例えば、ＱｏＳ制御送出部２１７は、ＭＳ３００の無線リソースの割り当て量が閾値以下とするよう基地局１００，１０１へ指示したり、ＭＳ３００宛のユーザデータのデータ量が閾値以下となるようネットワーク内装置５１０（例えばＳ−ＧＷなど）へ指示する。

表示編集部２１８は、どのようなＱｏＳ制御を行うかを示す情報を適用ＱｏＳ抽出部２１６から受け取り、当該情報を表示部２１９に表示させる。また、表示編集部２１８は、統計解析部２２０から解析結果を受け取り、受け取った解析結果を表示部２１９に表示させる。さらに、表示編集部２１８は、運用者要求受付部２２１から運用者による操作情報などを受け取り、受け取った操作情報なども表示部２１９に表示させる。表示編集部２１８は、適用ＱｏＳ抽出部２１６や統計解析部２２０、運用者要求受付部２２１から受け取った情報を適宜組み合わせて、表示部２１９に表示させることもできる。

統計解析部２２０は、観測事象分析部２１４から観測データを受け取り、サービス品質状況分析部２１５から推定した問題発生原因を受け取る。統計解析部２２０は、受け取った情報を時系列に並び替えたり、過去の類似した観測データと関連付けを行うなど、観測データに対する様々な解析又は分析を行う。統計解析部２２０は解析結果を表示編集部２１８へ出力する。

運用者要求受付部２２１は、例えば、Ｏ＆Ｍシステム２００を運用する運用者によって、関連情報を受け付ける。運用者要求受付部２２１は、受け付けた関連情報を関連情報受付部２１１へ出力する。運用者関連情報は、例えば、観測データの観測項目、観測データの収集期間、観測対象となる基地局の登録や変更、観測データの閾値条件、分析対象項目、推定期間、トリガー条件、など分析条件の指定や修正に関する情報が含まれる。運用者要求受付部２２１は、運用者関連情報をナレジ追加・修正部２２２へ出力する。

さらに、運用者要求受付部２２１は、例えば、Ｏ＆Ｍシステム２００を運用する運用者によって行われた運用操作情報を受け付ける。運用操作情報は、例えば、運用者が行った一連のオペレーションや、運用者により行われたＱｏＳ制御方法、或いは対処方法（以下では、２つの方法を区別しない）に関する情報である。運用者要求受付部２２１は、運用操作情報を対処履歴部２２４へ出力する。

さらに、運用者要求受付部２２１は、例えば、Ｏ＆Ｍシステム２００を運用する運用者に、必要な表示情報を出力する。表示情報は、例えば、表示形式、表示区間などの表示条件の指定や変更に関する情報が含まれる。運用者要求受付部２２１は、表示情報を表示編集部２１８へ出力する。

ナレジ追加・修正部２２２は、例えば、統計解析部２２０により得られた観測データの解析結果や、対処履歴部２２４から得られた対処履歴、及び運用者要求受付部２２１から得られた運用者関連情報を、ナレジ情報としてナレジ登録部２２３へ出力する。また、ナレジ追加・修正部２２２は、ナレジ情報を、様々な属性、例えば装置・機器単位に応じて分類してもよい。さらに、ナレジ追加・修正部２２２は、ナレジ情報を、適用したＱｏＳの履歴と関連づけてもよい。

ナレジ登録部２２３は、ナレジ追加・修正部２２２から受け取ったナレジ情報を、ナレジＤＢ２２３１へ記憶する。ナレジ登録部２２３は、ナレジＤＢ２２３１に記憶されたナレジ情報などを適宜読み出して、観測事象抽出部２１３や観測事象分析部２１４、サービス品質状況分析部２１５へ出力する。上述したように、サービス品質状況分析部２１５において使用される推定式に関する情報も、ナレジＤＢ２２３１に記憶されている。

対処履歴部２２４は、運用者要求受付部２２１から運用操作情報を受け取り、これを対処履歴としてナレジ追加・修正部２２２へ出力する。対処履歴もナレジとして、ナレジＤＢ２２３１に記憶される。

＜動作例＞
動作例については、最初に、通信監視システム１０における全体動作例について説明し、次に、Ｏ＆Ｍシステム２００における動作例を説明する。次に、Ｏ＆Ｍシステム２００において行われる推定方法の詳細について説明し、最後に、具体的な観測データを例にして推定がどのように行われるかについて説明する。

＜全体動作例＞
図５は、本発明における通信監視システム１０の全体動作例のシーケンス図を表している。マクロ基地局１００は、観測データを検出すると、検出した観測データをＯ＆Ｍシステム２００へ送信する（Ｓ１００）。

また、ピコ基地局１０１は、観測データを検出すると、検出した観測データをＯ＆Ｍシステム２００へ送信する（Ｓ１０１）。Ｓ１００とＳ１０１の順番は逆でもよい。

次に、Ｏ＆Ｍシステム２００は、得られた観測データに基づいて品質指標判定を行う（Ｓ１１０）。例えば、Ｏ＆Ｍシステム２００は、得られた観測データに基づいて、サービスエリア１００−Ｍ，１００−Ｐが予め定められたＱｏＳ閾値を満たしているかなどを判定する。

次に、Ｏ＆Ｍシステム２００は、得られた観測データに基づいて、観測されない問題発生原因を推定する（Ｓ１２０）。推定方法の詳細は後述する。

次に、Ｏ＆Ｍシステム２００は、品質指標判定の判定結果と推定した問題発生原因に基づいて、対処方法を選択する（Ｓ１３０）。対処方法の選択は、例えば、Ｏ＆Ｍシステム２００の運用者によるＯ＆Ｍシステム２００への操作により選択される。

対処方法の選択によりある対処方法が選択され、選択された対処方法に従って、Ｏ＆Ｍシステム２００はマクロ基地局１００やピコ基地局１０１を制御する（Ｓ１３１，Ｓ１３２）。また、Ｏ＆Ｍシステム２００は、選択された対処方法に従って、ＮＷ内装置５１０を制御する（Ｓ１３３）。

＜Ｏ＆Ｍシステムにおける動作例＞
次に、Ｏ＆Ｍシステム２００における動作例について説明する。図６は、本発明におけるＯ＆Ｍシステム２００の動作例を表すフローチャートである。

Ｏ＆Ｍシステム２００は、処理を開始すると（Ｓ３００）、受け取った観測データに基づいて、サービスエリア１００−Ｍ，１００−Ｐが所定のＱｏＳやＧｏＳ（Grade of Service）を満たしているか否かを判別し、満たしていない場合に以下の処理を行う（Ｓ３０１）。例えば、サービス品質状況分析部２１５は、観測事象分析部２１４から受け取った観測データについて、ナレジ登録部２２３からＱｏＳ閾値を読み出し、観測データがＱｏＳ閾値を満たしているか否かを判別する。

Ｏ＆Ｍシステム２００は、サービスエリア１００−Ｍ，１００−Ｐが所定のＱｏＳやＧｏＳを満たしていると判別したときはとくに処理を行うことなく、一連の処理を終了させることもできるし、以降の処理を行うこともできる。

次に、Ｏ＆Ｍシステム２００は、装置障害情報の有無を判別する（Ｓ３０２）。例えば、サービス品質状況分析部２１５は、観測事象分析部２１４から受け取った観測データの中に基地局１００，１０１などの障害情報が含まれているか否かにより判別する。障害情報は、例えば、観測データとは異なり特定のコードが含まれる場合があり、サービス品質状況分析部２１５は当該コードの有無により障害情報が含まれるか否かを判別できる。

Ｏ＆Ｍシステム２００は、障害情報があると判別した場合（Ｓ３０２でＹｅｓ）、当該装置に対して、故障または障害に対する処置を行い（Ｓ３０３）、一連の処理を終了させる（Ｓ３０３）。例えば、サービス品質状況分析部２１５は、適用ＱｏＳ抽出部２１６を介して障害情報を表示編集部２１８へ出力し、表示部２１９に障害情報を表示させる。これにより、例えば、Ｏ＆Ｍシステム２００を運用する運用者が障害の発生した装置に対して装置を交換するなどの対処を行う。

一方、Ｏ＆Ｍシステム２００は、障害情報がないと判別した場合（Ｓ３０２でＮｏ）、基地局１００，１０１で制御可能かどうか判別する（Ｓ３０４）。例えば、サービス品質状況分析部２１５は、観測事象分析部２１４から受け取った観測データについて、基地局１００，１０１に対して制御可能な観測データのグループに含まれる観測データか否かを判別する。このようなグループに含まれる観測データは、基地局１００，１０１を制御することで所定のＱｏＳに制御することが可能な観測データとなっている。

Ｏ＆Ｍシステム２００は、基地局１００，１０１で制御可能であると判定した場合（Ｓ３０４でＹｅｓ）、運用者又は基地局がＲＡＮ（Radio Access Network）側を制御する（Ｓ３０５）。

本処理に関しては、例えば、以下のような処理が行われる。すなわち、サービス品質状況分析部２１５は、基地局１００，１０１で制御可能と判定した場合、基地局１００，１０１に対する制御を適用ＱｏＳ抽出部２１６に指示し、適用ＱｏＳ抽出部２１６は当該指示に基づいて制御方法を選択する。適用ＱｏＳ抽出部２１６は、ＱｏＳ制御送出部２１７に対して制御情報を基地局１００，１０１へ送信するよう指示する。これにより、例えば、基地局１００，１０１においては選択された制御方法で制御が行われる。

次に、Ｏ＆Ｍシステム２００は、サービスエリア１００−Ｍ，１００−ＰのＱｏＳが改善したかどうか判定する（Ｓ３０６）。例えば、サービス品質状況分析部２１５は、基地局１００，１０１に対する制御（Ｓ３０５）の結果、新たに観測データを得るが、得られた観測データが閾値以上となっているか否かによりＱｏＳが改善したか否かを判別できる。

Ｏ＆Ｍシステム２００は、ＱｏＳが改善していれば（Ｓ３０６でＹｅｓ，Ｓ３１２）、一連の処理を終了させる（Ｓ３１１）。

次に、Ｏ＆Ｍシステム２００は、基地局１００，１０１で制御できないと判定した場合（Ｓ３０４でＮｏ）、サービスエリア１００−Ｍ，１００−ＰのＱｏＳが改善しなかった場合（Ｓ３０６でＮｏ）、観測データを推定する（Ｓ３０７）。推定の詳細は後述する。

次に、Ｏ＆Ｍシステム２００は、推定の結果から、基地局１００，１０１もしくはコアネットワーク４００内の装置に対して行う処置を決定し、処置を行う（Ｓ３０８）。例えば、適用ＱｏＳ抽出部２１６は、サービス品質状況分析部２１５から得られた観測データなどに基づいて対処方法を決定し、ＱｏＳ制御送出部２１７に対して対処方法に関する制御情報を対象となる装置へ送信するよう指示する。これにより、制御対象の装置において、対処方法が実行されることになる。

次に、Ｏ＆Ｍシステム２００は、サービスエリア１００−Ｍ，１００−ＰのＱｏＳが改善していれば、例えば閾値を元に戻すなどの現状復帰を行い（Ｓ３１０）、一連の処理を終了させる（Ｓ３１０）。例えば、サービス品質状況分析部２１５は、対処方法が実行された後に得られた観測データについて、当該観測データが閾値以上となっている場合、ＱｏＳが改善したものとして、適用ＱｏＳ抽出部２１６に対して対処方法を指示する。この指示を受けて、適用ＱｏＳ抽出部２１６は、閾値を元に戻すよう制御することを決定してＱｏＳ制御送出部２１７へ指示し、ＱｏＳ制御送出部２１７は閾値を元に戻すことを示す制御情報を対象装置へ送信する。これにより、現状復帰が行われる。

一方、Ｏ＆Ｍシステム２００は、サービスエリア１００−Ｍ，１００−ＰのＱｏＳが改善していない場合（Ｓ３０９でＮｏ）、Ｓ３０７へ移行して、上述した処理を行う。Ｏ＆Ｍシステム２００では、サービスエリア１００−Ｍ，１００−ＰのＱｏＳが改善するまで、推定（Ｓ３０７）と基地局１００，１０１もしくはコアネットワーク４００内の装置に対する対処方法の実行（Ｓ３０８）を繰り返す。

＜推定方法＞
図７は、本発明における推定アルゴリズムをモデル的に示しており、（実際には）観測されない問題発生原因（以降、「観測されない問題発生原因」と呼ぶ）Θ_ｔと観測データＹ_ｔについて観測時間ｔとともに変化していることを表す図である。例えば、ある観測時間ｔにおいて観測データＹ_ｔが得られた場合、観測されない問題発生原因Θ_ｔが要因となってそのような観測データＹ_ｔが得られたと考えることができる。

ここで、観測されない問題発生原因Θ_ｔとしては、例えば、気温がある閾値以上上昇したことや、地震などの災害の発生の有無、などが考えられる。また、観測データＹ_ｔとしては、例えば、呼の接続率、ハンドオーバー成功率、発信呼数、パケットロス率などがある。例えば、災害が発生したことで呼の接続率が所定値より低下するような事象が発生する場合がある。この場合、観測されない問題発生原因Θ_ｔは「災害の発生」、観測データＹ_ｔは「呼の接続率が所定値より低下」となる。

ただし、現在の通信監視システム１０においては、ある観測データＹ_ｔが得られた場合には、観測データＹ_ｔ自体の種類も多く、その観測されない問題発生原因Θ_ｔがある原因として特定できない場合がある。例えば、パケットロス率が所定値より高いという現象が発生している場合、問題発生原因としては、サービスエリア内に電波を遮蔽するような建築物が設置されたため、サービスエリア内に電波の届かない地域が発生していることなどが考えられる。この場合、「サービスエリア内に電波を遮蔽する建築物が設置された」ことが問題発生原因であるが、サービスエリア内に建築物が設置されたことは、基地局１００などが測定する観測データからは特定できない。しかし、パケットロス率以外の様々な観測データから、「サービスエリア内に電波を遮蔽する建築物が設置された」というところまでの問題発生原因は特定できないものの、例えば、「サービスエリア内の一部に電波が届いていない」と推定することはできる。

従って、ある観測データＹ_ｔが得られた場合の観測されない問題発生原因Θ_ｔは、観測データからだけでは特定することができず、隠れていると考えることができる。

よって、ある観測データＹ_ｔが得られた場合に、その観測されない問題発生原因Θ_ｔを直接的に確定できない場合もあることから、実際の観測されない問題発生原因Θ_ｔに対して、推定した、もしくは推定された問題発生原因（以降、「推定した問題発生原因」と呼ぶ）θ_ｔを推定する。上述したパケットロス率の例の場合、観測されない問題発生原因Θ_ｔは「サービスエリア内に電波を遮蔽する建築物が設置された」ことであり、推定した問題発生原因θ_ｔは、例えば「サービスエリア内の一部に電波が届いていない」こととなる。推定した問題発生原因θ_ｔの求め方としては、下記に示すような、観測データＹ_ｔと推定した問題発生原因θ_ｔとの関係を表す式から算出してもよいし、複数の観測データを閾値と比較した結果と推定した問題発生原因θ_ｔと対応関係を示すマトリクステーブル（以下、「マトリクス」呼ぶ）から求めてもよい。マトリクスから推定した問題発生原因θ_ｔを求める例は、動作例１の説明において後述する。

次に、推定方法について、図８および図９を用いて説明する。

ここでは、観測データＹ_ｔと推定した問題発生原因θ_ｔとの関係を表す式から推定する方法を説明する。

図８は、観測されない問題発生原因Θ、観測データＹ、推定した問題発生原因θの関係を時系列に表した図である。

観測データＹ_ｔは、観測されない問題発生原因Θ_ｔが顕在化したものとみなせることから、例えば、以下の式（１）で表現できる。

Ｙ_ｔ＝ｆ_ｔ・Θ_ｔ＋ｖ_ｔ ・・・（１）
ここで、ｖ_ｔは観測誤差を示し、ｆ_ｔは観測されない問題発生原因Θ_ｔと観測データＹ_ｔとの関係性を示す係数である。ｆ_ｔは、例えば、複数存在する観測されない問題発生原因Θ_ｔに対して、どれくらいの問題発生原因が観測データＹ_ｔとして得られるかという割合を示す数値でもよい。

同様に、観測データＹ_ｔと推定した問題発生原因θ_ｔは、例えば以下の式（２）の関係を有する。

Ｙ_ｔ＝Ｆ_ｔ・θ_ｔ＋ｖ_ｔ ・・・（２）
ここで、ｖ_ｔは観測誤差を示し、Ｆ_ｔは推定した問題発生原因θ_ｔと観測データＹ_ｔとの関係性を示す係数である。Ｆ_ｔは、例えば、複数存在する推定した問題発生原因θ_ｔに対して、どれくらいの問題発生原因が観測データＹ_ｔとして得られるかという割合を示す数値でもよい。

例えば、Ｏ＆Ｍシステム２００は、ある観測時間ｔにおける観測データＹ_ｔから、式（２）を用いて推定した問題発生原因θ_ｔを算出する（ｆ１１）。算出に際しては、式（２）を変形し、
θ_ｔ＝（Ｙ_ｔ−ｖ_ｔ）／Ｆ_ｔ ・・・（３）
となる。

同様に、観測時間ｔ−１，観測時間ｔ＋１における推定した問題発生原因θ_ｔ−１，θ_ｔ＋１についても、
θ_ｔ−１＝（Ｙ_ｔ−１−ｖ_ｔ−１）／Ｆ_ｔ−１ ・・・（４）
θ_ｔ＋１＝（Ｙ_ｔ＋１−ｖ_ｔ＋１）／Ｆ_ｔ＋１ ・・・（５）
が得られる（ｆ１２、ｆ１３）。

このようにして、Ｏ＆Ｍシステム２００は、観測時間ごとに、観測データから推定した問題発生原因θ_ｔを推定する。

また、ある問題に対して、推定した問題発生原因θ_ｔは、一つであるとは限らず、複数存在することもある。推定した問題発生原因θ_ｔが多数存在する場合、推定した問題発生原因θ_ｔの全てに対して処置を講ずることは困難である。そこで、Ｏ＆Ｍシステム２００は、例えば、観測時間ｔにおける推定した問題発生原因θ_ｔを精微化する（ｆ１４）。

ここで、観測時間ｔにおける推定した問題発生原因θ_ｔと、観測時間ｔ−１における推定して問題発生原因θ_ｔ−１との関係について説明する。

観測されない問題発生原因Θは、時系列的に変化している。すなわち、観測されない問題発生原因Θ_ｔと、観測されない問題発生原因Θ_ｔ−１は、例えば、以下の式（６）で表現できる。

Θ_ｔ＝ｇ_ｔ・Θ_ｔ−１＋ｗ_ｔ ・・・（６）
ここで、ｗ_ｔは観測誤差を示し、ｇ_ｔは観測されない問題発生原因Θ_ｔと観測されない問題発生原因Θ_ｔ−１との関係性を示す係数である。

同様に、推定した問題発生原因θ_ｔと、推定した問題発生原因θ_ｔ−１は、例えば以下の式（７）の関係を有する。

θ_ｔ＝Ｇ_ｔ・θ_ｔ−１＋ｗ_ｔ ・・・（７）
ここで、ｗ_ｔは観測誤差を示し、Ｇ_ｔは推定した問題発生原因θ_ｔと推定した問題発生原因θ_ｔ−１との関係性を示す係数である。

このように、推定した問題発生原因θ_ｔは、推定した問題発生原因θ_ｔ−１と一定の関係を有している。よって、Ｏ＆Ｍシステム２００は、推定した問題発生原因θ_ｔの正確性を向上させるため、例えば、推定した問題発生原因θ_ｔ−１を用いて精微化を行う。

推定した問題発生原因θ_ｔの精微化とは、例えば、観測時間ｔにおける推定した問題発生原因θ_ｔと、観測時間ｔ−１の推定した問題発生原因θ_ｔ−１を比較し、処置すべき問題発生原因を抽出することである。Ｏ＆Ｍシステム２００は、比較した結果、例えば、２つの推定した問題発生原因θ_ｔ，θ_ｔ−１が同一であった場合、観測時間ｔ−１から新たな問題発生原因はないものと判断して、処置すべき問題を抽出しない。Ｏ＆Ｍシステム２００は、比較した結果、例えば、推定した問題発生原因θ_ｔには存在するが、推定した問題発生原因θ_ｔ−１には存在しない問題発生原因を発見した場合、処置すべき問題発生原因として抽出する。

問題発生原因θ_ｔは、時系列で変化しているものであり、観測時間ｔにおける推定した問題発生原因θ_ｔは、観測時間ｔ−１における推定した問題発生原因θ_ｔ−１と関連がある。例えば、観測時間ｔにおける推定した問題発生原因θ_ｔと、観測時間ｔ−１における推定した問題発生原因θ_ｔ−１に同じ要因が含まれていると、当該の要因が推定した問題発生原因を継続させている要因であるということになり、対処すべき重要度、緊急度が判別できる。

観測データＹ_ｔと推定した問題発生原因θ_ｔとの関係を表す式から推定する場合、例えば以下のような処理が行われる。

サービス品質状況分析部２１５は、ナレジ登録部内２２３内のナレジＤＢ２２３１から、観測データＹ_ｔと式（２）を読み出す。式（２）は、例えば、Ｏ＆Ｍシステム運用者が、Ｏ＆Ｍシステム２００を操作することで、ナレジ登録部内２２３内のナレジＤＢ２２３１に記憶される。サービス品質分析部２１５は、式（２）を変形して式（３）を求め、観測データＹ_ｔを式（３）に代入し、推定した問題発生原因θ_ｔを得る（ｆ１１）。サービス品質状況分析部２１５は、推定した問題発生原因θ_ｔをナレジ登録部内２２３内のナレジＤＢ２２３１に記憶する。

次に、サービス品質状況分析部２１５は、ナレジ登録部内２２３内のナレジＤＢ２２３１から、推定した問題発生原因θ_ｔ−１を読み出す。推定した問題発生原因θ_ｔ−１は、観測時間ｔ−１において、サービス品質状況分析部が算出し（ｆ１２）、ナレジ登録部内２２３内のナレジＤＢ２２３１に記憶されているものとする。

次に、サービス品質状況分析部２１５は、読み出した推定した問題発生原因θ_ｔ−１を使用し、推定した問題発生原因θ_ｔの精微化を行う（ｆ１４）。例えば、サービス品質状況分析部２１５は、２つの推定した問題発生原因θ_ｔ，θ_ｔ−１を比較する。サービス品質状況分析部２１５は、例えば、比較した結果、推定した問題発生原因θ_ｔには存在するが、推定した問題発生原因θ_ｔ−１には存在しない問題発生原因を抽出する。サービス品質状況分析部２１５は、抽出した問題発生原因を適用ＱｏＳ抽出部２１６に出力する。なお、サービス品質状況分析部２１５は、推定した問題発生原因θ_ｔの精微化を行うとき、推定した問題発生原因θ_ｔ−１だけではなく、過去の精微化した結果や、観測時間ｔ−２以前における問題発生原因などを使用してもよい。

実際の推定および精微化の例を、図９を用いて説明する。図９は、観測データのひとつであるパケットロス率の変位をあらわすグラフである。

図９に示すように、観測時間ｔ−１においてパケットロス率が同一であっても、様々な問題発生原因θ_ｔにより、観測時間ｔにおけるパケットロス率が異なる場合がある。

例えば、パケットロス率が変位ｄ１のような変位であった場合について説明する。変位ｄ１（観測時間ｔ−１から観測時間ｔにおけるパケットロス率の変位）は、観測時間ｔ−２から観測時間ｔ−１までのパケットロス率の変位よりも大きくなっている。パケットロス率の変位が大きくなっている要因として、例えば、推定した問題発生原因θ_ｔ−１には存在していないが、推定した問題発生原因θ_ｔには存在する新たな問題発生原因が生じていると考えられる。

推定した問題発生原因θ_ｔにしか存在しない問題発生原因が、例えば、「受信したパケットをキューイングするメモリ不足」であったとする。適用ＱｏＳ抽出部２１６は、「受信したパケットをキューイングするメモリ不足」という問題発生原因を解消するため、例えば、基地局１００に対して、パケット受信キューのサイズを増やす制御を行う。

また、例えば、パケットロス率が変位ｄ２のような変位であった場合について説明する。変位ｄ２（観測時間ｔ−１から観測時間ｔにおけるパケットロス率の変位）は、観測時間ｔ−２から観測時間ｔ−１までのパケットロス率の変位とほぼ同じである。すなわち、パケットロス率の変位は一定であり、パケットロス率を引き起こす問題発生原因は存在するものの、新たな問題発生原因は生じていないと考えられる。

２つの推定した問題発生原因θ_ｔ，θ_ｔ−１が同じであった場合、サービス品質状況分析部２１５は、適用ＱｏＳ抽出部２１６に、問題発生原因を出力せず処理を終了する。

＜運用者の作業の効率化＞
図１０は、本発明における通信監視システムの制御の流れを表す図である。

図１０は、図２に対応している。

基地局１００，１０１では、ＭＳ３００と無線通信を行う場合に、観測データを得る。基地局１００とピコ基地局１０１は、得られた観測データをＯ＆Ｍシステム２００へ適宜送信する。

Ｏ＆Ｍシステム２００では、得られた観測データに基づいて推定した問題発生原因θ_ｔを推定する。Ｏ＆Ｍシステム２００では、推定した問題発生原因θ_ｔに基づいて、コアネットワーク４００に対してＱｏＳ制御を行う。Ｏ＆Ｍシステム２００は、このような制御を行うことで、コアネットワーク４００内の各装置１００，１０１，５１０に対して様々な対応策を講じることができる。Ｏ＆Ｍシステム２００は、例えば、基地局１００，１０１に対して、電波の送信出力を上げるように無線パラメータを調整したり、時間あたりのハンドオーバー数を制限するように制御する。また、Ｏ＆Ｍシステム２００は、例えば、ＮＷ内装置５１０のひとつであるＳ−ＧＷに対して、パケットの受信キューのサイズを変更するよう制御する。

図１１は、Ｏ＆Ｍシステム２００における、推定処理の例を表す図である。

Ｏ＆Ｍシステム２００は、観測事象受付部２１０で基地局１００、１０１より観測データを受信する（Ｓ２３１）。観測事象受付部２１０は、受信した観測データを、観測事象抽出部２１３内の内部メモリ２１３１へ出力する（Ｓ２３２）。

次に、観測事象抽出部２１３は、受け取った観測データを、例えば、ＥＬＴ（Extract Transform Load）などを使って処理する（Ｓ２３３）。ＥＬＴとは、例えば、大量に受信した観測データのうち、ある閾値を超えるような観測データを、ノイズデータと判断して分析対象から排除する処理である。また、ＥＬＴは、例えば、受信した観測データを、特定の形式に修正したり、時系列で整理したりする処理でもある。ＥＬＴは、例えば、ソフトウェアとして実現される。観測事象抽出部２１３は、ＥＬＴを使って、判定対象となる観測データを抽出するする（Ｓ２３４）。観測事象抽出部２１３は、抽出した観測データ（以下、「抽出観測データ」と呼ぶ）を、観測事象分析部２１４内の内部メモリ２１４１へ出力する（Ｓ２３５）。

次に、観測事象分析部２１４は、受け取った抽出観測データを、例えば、ＯＬＡＰ（Online Analytical Processing）などを使って分析する（Ｓ２３６）。ＯＬＡＰとは、例えば、大量の抽出観測データを、多次元データベース構成にし、素早く解析を行う処理である。ＯＬＡＰは、例えば、大量の抽出観測データの中から、ある閾値を超えるような特徴のある観測データを抽出し、測定値の推移や傾向を分析する。ＯＬＡＰは、例えば、ソフトウェアとして実現される。観測事象分析部２１４は、ＯＬＡＰを使って、特徴ある観測データを抽出し、サービス品質状況分析部２１５に出力する（Ｓ２３７）。

次に、サービス品質状況分析部２１５は、ナレジＤＢ２２３１に記憶されている時間ごとの観測データを取り出す（Ｓ２３９）。サービス品質状況分析部２１５は、取り出した時間ごとの観測データと、受け取った特徴ある観測データから、推定した問題発生原因θ_ｔを推定する（Ｓ２３８）。サービス品質状況分析部２１５は、推定した問題発生原因θ_ｔを、統計解析部２２０に出力する。統計解析部２２０は、受け取った推定した問題発生原因θ_ｔを、表示編集部２１８に出力する（Ｓ２４０）。

次に、表示編集出力部２１８は、受け取った推定した問題発生原因θ_ｔを、様々な可視化ソフトウェアを用いて編集し（Ｓ２４１）、表示部２１９に出力する（Ｓ２４２）。表示部２１９は、例えば、Ｏ＆Ｍシステム運用者が使用するモニタなどに、受け取ったデータを表示する（Ｓ２４３）。

図１２は、例えば、ある基地局でのＣａｌｌ Ｄｒｏｐ率の時間ごとの推移を示すグラフである。Ｏ＆Ｍシステム運用者は、図１２のグラフをＯ＆Ｍシステム２００のモニタなどで確認し、２２時の時点でＣａｌｌ Ｄｒｏｐ率が閾値を超えていることを認識する。Ｏ＆Ｍシステム２００は、例えば、Ｃａｌｌ Ｄｒｏｐ率が閾値を超えた場合、Ｃａｌｌ Ｄｒｏｐ率を減少させるための処置を行う。Ｏ＆Ｍシステム２００は、例えば、基地局に対して、他のサービスエリアからのハンドオーバーを拒否するように制御したり、無線の出力を上げるよう制御したりする。

＜１．動作例１＞
次に、動作例について説明する。

観測データが、接続率低下を示している場合、Ｃａｌｌ Ｄｒｏｐ率の上昇を示している場合、ハンドオーバー成功率の低下を示している場合の動作例を説明する。

図１３は、観測データが呼接続率低下を示している場合の動作例である。図１６は、観測データがＣａｌｌ Ｄｒｏｐ率上昇を示している場合の動作例である。図１７は、観測データがハンドオーバー成功率の低下を示している場合の動作例である。

なお、図１３、図１６、図１７の動作フロー中のＳ１１０、Ｓ１２０、Ｓ１３０は、図５のシーケンス中のＯ＆Ｍシステム２００が行う処理であるＳ１１０、Ｓ１２０、Ｓ１３０にそれぞれ対応している。

図１３について説明する。

呼接続率低下を示す観測データとしては、例えば、ＲＲＣ（Radio Resource Control）接続率（Ｓ２０１）、ｍｕｌｔｉＲＡＢ（Radio Access Bearer）接続率（Ｓ２０２）、ＲＡＣ（Radio Access Controller）接続率（Ｓ２０３）などがある。Ｏ＆Ｍシステム２００は、接続率低下を示す観測データが得られたとき、処理を開始し（Ｓ２００）、品質指標判定（Ｓ１１０）を行う。具体的には、サービス品質状況解析部２１５は、例えば、観測データから呼接続率低下を示す観測データとして、ＲＲＣ接続率（Ｓ２０１）、ｍｕｌｔｉＲＡＢ接続率（Ｓ２０２）、ＲＡＣ接続率（Ｓ２０３）などについて閾値と比較する。サービス品質状況解析部２１５は、比較した結果を適用ＱｏＳ抽出部２１６に出力する。適用ＱｏＳ抽出部２１６は、観測データの比較結果に応じたＱｏＳ制御を抽出し、実行する。また、適用ＱｏＳ抽出部２１６は、例えば、ＲＲＣ接続率接続率が低下していない場合や（Ｓ２０１のＮｏ）、ｍｕｌｔｉＲＡＢ接続率が低下していない場合（Ｓ２０２のＮｏ）は、ＱｏＳ制御は行わず、処理を終了（Ｓ２０９）してもよい。

なお、図１３における品質指標判定（Ｓ１１０）は一例であり、図１４で示した観測データも判定の対象としてもよい。

次に、品質指標判定（Ｓ１１０）でＱｏＳ制御を実施した結果、サービスエリア内のＱｏＳが改善しなかった場合、サービス品質状況解析部２１５にて推定した問題発生原因の推定を行ってもよい（Ｓ１２０）。

図１５は、マトリクスによる推定処理の例をあらわす表である。図１５にあらわされる表は、例えば、Ｏ＆Ｍシステム運用者の操作で、ナレジ登録部内２２３内のナレジＤＢ２２３１に記憶される。

図１５の「自セルトラフィック」、「他セルトラフィック」、「Ｃａｌｌ Ｄｒｏｐ」、「他セルＲＬ−Ｆ」は、閾値と比較する観測データを示している。それぞれの観測データは、１つの観測データである場合だけではなく、複数の観測データを組み合わせたものである場合もある。例えば、隣接する全てのセルにおける、ＲＲＣコネクションリクエスト数を合計することで、「他セルトラフィック」の数値を得ることができる場合もある。

マトリクスにて判定する観測データが、すでに品質指標判定（Ｓ１１０）で判定されている場合、サービス品質状況解析部２１５は、品質指標判定（Ｓ１１０）で判定した結果を、そのまま流用する。例えば、図１５の「自セルトラフィック」が、品質指標判定（Ｓ１１０）のＲＲＣ接続率に該当する場合がある。この場合、サービス品質状況解析部２１５は、品質指標判定（Ｓ１１０）のＲＲＣ接続率低下の判定（Ｓ２１０）の結果により、自セルトラフィックを判定する。例えば、ＲＲＣ接続率低下の判定（Ｓ２１０）の結果が「Ｙｅｓ」の場合は、自セルトラフィックは「高」と判定し、「Ｎｏ」の場合は、自セルトラフィックは「低」と判定する。

マトリクスにて判定する観測データが、品質指標判定（Ｓ１１０）で判定されていない場合、サービス品質状況解析部２１５は、ナレジ登録部内２２３内のナレジＤＢ２２３１から対象となる観測データと閾値を読み出す。サービス品質状況解析部２１５は、観測データと閾値を比較して判定する。例えば、観測データ「自セルトラフィック」が、閾値以上の数値であった場合は「高」と判定し、閾値より小さい数値であった場合は「低」と判定する。

このように、サービス品質状況解析部２１５は、図１５のマトリクスの観測データに対する判定結果を得る。

サービス品質状況解析部２１５は、それぞれの観測データの判定結果から、表中の対応する列を検索し、最下行の問題発生原因の番号を抽出する。例えば、自セルトラフィックが「高」、他セルトラフィックが「高」、Ｃａｌｌ Ｄｒｏｐ率が「低」、そして他セルＲＬ−Ｆ（Radio Link - Failure）が「高」である場合、表の左から２列目に該当し、対応する問題発生原因の番号は「１」となる。問題発生原因の番号および、その番号に対応する推定した問題発生原因は、例えば、Ｏ＆Ｍシステム運用者の操作により、あらかじめナレジＤＢ２２３１にテーブルとして記憶されている。問題発生原因「１」とは、例えば、「自セルおよび隣接セルへの移動端末の流入量の増加」を示す。

このように、Ｏ＆Ｍシステム２００は、観測データを用いたマトリクスから、問題発生原因の推定を行う。

次に、Ｏ＆Ｍシステム２００は、適用ＱｏＳ抽出処理を行う（Ｓ１３０）。適用ＱｏＳ抽出部２１６は、サービス品質状況解析部２１５から受け取った推定した問題発生原因に対応する適用ＱｏＳを抽出し、実行する。

次に、Ｏ＆Ｍシステム２００は、ＱｏＳ制御を実施した結果、サービスエリア内のＱｏＳが改善して場合、処理を終了する（Ｓ２０９）。サービスエリア内のＱｏＳが改善していない場合、Ｏ＆Ｍシステム２００は、推定処理（Ｓ１２０）および適用ＱｏＳ抽出（Ｓ１３０）を、再実施してもよい。

＜２．動作例２＞
図１６について説明する。

Ｃａｌｌ Ｄｒｏｐ率の上昇を示す観測データとしては、例えば、全呼のＣａｌｌ Ｄｒｏｐ率（Ｓ２１１）やＡＭＲ（Adaptive Multi Rate）のＣａｌｌ Ｄｒｏｐ率（Ｓ２１２）などがある。

Ｏ＆Ｍシステム２００は、Ｃａｌｌ Ｄｒｏｐ率の上昇を示す観測データが得られたとき、処理を開始し（Ｓ２１０）、品質指標判定（Ｓ１１０）を行う。具体的には、サービス品質状況解析部２１５は、例えば、全呼のＣａｌｌ Ｄｒｏｐ率（Ｓ２１１）やＡＭＲ（Adaptive Multi Rate）のＣａｌｌ Ｄｒｏｐ率（Ｓ２１２）などについて閾値と比較する。サービス品質状況解析部２１５は、比較した結果を適用ＱｏＳ抽出部２１６に出力する。適用ＱｏＳ抽出部２１６は、観測データの比較結果に応じたＱｏＳ制御を抽出し、実行する。

なお、図１６における品質指標判定（Ｓ１１０）は一例であり、図１８の「Ｃａｌｌ Ｄｒｏｐ率上昇」で示した観測データも判定の対象としてもよい。

次に、品質指標判定（Ｓ１１０）でＱｏＳ制御を実施した結果、サービスエリア内のＱｏＳが改善しなかった場合、サービス品質状況解析部２１５にて推定した問題発生原因の推定を行ってもよい（Ｓ１２０）。推定処理は、例えば、図１８の「Ｃａｌｌ Ｄｒｏｐ率上昇」の観測データを、図１５で示したようなマトリクスを用いて推定してもよい。また、推定処理は、図８で説明したように、観測データから特定の係数を使用して問題発生原因を推定してもよい。サービス品質状況解析部２１５は、推定した問題発生原因を適用ＱｏＳ抽出部２１６に出力する。

次に、Ｏ＆Ｍシステム２００は、適用ＱｏＳ抽出処理を行う（Ｓ１３０）。適用ＱｏＳ抽出部２１６は、サービス品質状況解析部２１５から受け取った推定した問題発生原因に対応する適用ＱｏＳを抽出し、実行する。

次に、Ｏ＆Ｍシステム２００は、ＱｏＳ制御を実施した結果、サービスエリア内のＱｏＳが改善していた場合、処理を終了する（Ｓ２１６）。サービスエリア内のＱｏＳが改善していない場合、Ｏ＆Ｍシステム２００は、推定処理（Ｓ１２０）および適用ＱｏＳ抽出（Ｓ１３０）を、再実施してもよい。

＜３．動作例３＞
図１７について説明する。

ハンドオーバー成功率の低下を示す観測データとしては、例えば、ハードハンドオーバー成功率（Ｓ２２１）やＩｎｔｅｒＲＮＣ（Radio Network Controller）ハンドオーバー成功率（Ｓ２２２）などがある。

Ｏ＆Ｍシステム２００は、ハンドオーバー成功率の低下を示す観測データが得られたとき、処理を開始し（Ｓ２２０）、品質指標判定（Ｓ１１０）を行う。具体的には、サービス品質状況解析部２１５は、例えば、ハードハンドオーバー成功率（Ｓ２２１）やＩｎｔｅｒＲＮＣハンドオーバー成功率（Ｓ２２２）などについて閾値と比較する。サービス品質状況解析部２１５は、比較した結果を適用ＱｏＳ抽出部２１６に出力する。適用ＱｏＳ抽出部２１６は、観測データの比較結果に応じたＱｏＳ制御を抽出し、実行する。

なお、図１７における品質指標判定（Ｓ１１０）は一例であり、図１８の「ハンドオーバー成功率低下」で示した観測データも判定の対象としてもよい。

次に、品質指標判定（Ｓ１１０）でＱｏＳ制御を実施した結果、サービスエリア内のＱｏＳが改善しなかった場合、サービス品質状況解析部２１５にて推定した問題発生原因の推定を行ってもよい（Ｓ１２０）。推定処理は、例えば、図１８の「ハンドオーバー成功率低下」の観測データを、図１５で示したようなマトリクスを用いて推定してもよい。また、推定処理は、図８で説明したように、観測データから特定の係数を使用して問題発生原因を推定してもよい。サービス品質状況解析部２１５は、推定した問題発生原因を適用ＱｏＳ抽出部２１６に出力する。

次に、Ｏ＆Ｍシステム２００は、適用ＱｏＳ抽出処理を行う（Ｓ１３０）。適用ＱｏＳ抽出部２１６は、サービス品質状況解析部２１５から受け取った推定した問題発生原因に対応する適用ＱｏＳを抽出し、実行する。

次に、Ｏ＆Ｍシステム２００は、ＱｏＳ制御を実施した結果、サービスエリア内のＱｏＳが改善していた場合、処理を終了する（Ｓ２２６）。サービスエリア内のＱｏＳが改善していない場合、Ｏ＆Ｍシステム２００は、推定処理（Ｓ１２０）および適用ＱｏＳ抽出（Ｓ１３０）を、再実施してもよい。

［その他の実施の形態］
次に、第３の実施形態について説明する。

図１９はＯ＆Ｍシステム２００のハードウェアの構成例を表す図である。Ｏ＆Ｍシステム２００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２５０、ＲＯＭ（Read Only Memory）２５１、ＲＡＭ（Random Access Memory）２５２、メモリ２５３、インタフェース部２５４、表示部２５５を備える。ＣＰＵ２５０とＲＯＭ２５１、ＲＡＭ２５２、及びメモリ２５３は内部バス２５６を介して互いに接続される。

ＣＰＵ２５０は、ＲＯＭ２５１からプログラムを読み出してＲＡＭ２５２へロードし、ロードしたプログラムを実行することで、例えば、観測事象分析部２１４、サービス品質状況分析部位２１５、及び適用ＱｏＳ抽出部２１６の機能を実行する。ＣＰＵ２５０は、例えば、第２の実施の形態における観測事象分析部２１４、サービス品質状況分析部位２１５、及び適用ＱｏＳ抽出部２１６に対応する。

また、ＣＰＵ２５０は、インタフェース部２５４から出力された観測データなどを、メモリ２５３に記憶する。ＣＰＵ２５０は、例えば、第２の実施形態におけるナレジ登録部２２３に対応する。メモリ２５３は、例えば、第２の実施形態におけるナレジＤＢ２２３１に対応する。

インタフェース部２５４は、ＣＰＵ２５０から出力されたデータや制御信号などをコアネットワーク４００へ送信可能なフォーマットに変換して基地局１００に出力する。また、インタフェース部２５４は、コアネットワーク４００から受信したデータや制御信号などを抽出してＣＰＵ２５０へ出力する。インタフェース部２５４は、例えば、第２の実施の形態における観測事象受付部２１０とＱｏＳ制御送出部２１７に対応する。

また、インタフェース部２５４は、Ｏ＆Ｍシステム運用者が入力したデータや画面イベントなどを抽出してＣＰＵ２５０へ出力する。インタフェース部２５４は、例えば、第２の実施の形態における、運用者要求受付部２２１に対応する。

表示部２５５は、ＣＰＵ２５０から出力された観測データを、例えば、Ｏ＆Ｍシステム２００に接続されたモニタに表示する。また、表示部２５５は、ＣＰＵ２５０から出力された表示情報を受け取り、例えば、Ｏ＆Ｍシステム２００に接続されたモニタの画面表示形式を変更する。表示部２５５は、例えば、第２の実施形態における、表示編集部２１８と表示部２１９に対応する。

図１９の例では、ＣＰＵ２５０を例にして説明したが、ＣＰＵ２４０以外のＭＰＵ（Micro Processing Unit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などのコントローラであってもよい。

また、Ｏ＆Ｍシステム２００をネットワーク上に配置することで、いわゆるＳＤＮ（Software Defined Network）を構成することが可能である。ＳＤＮとは、ネットワークの構造や構成、設定などをソフトウェアを用いて動的に変更することを可能とするネットワークのことである。Ｏ＆Ｍシステム２００は、問題発生原因の推定を行い、その結果からコアネットワーク４００に対して抽出したＱｏＳを適用している。具体的には、Ｏ＆Ｍシステム２００は、基地局１００，１０１やＮＷ内装置５１０の制御を行っている。言い換えると、Ｏ＆Ｍシステム２００が実施しているコアネットワーク４００に対する制御は、結果としてコアネットワーク４００のデータストリームを最適化している。すなわち、コアネットワーク４００内にＯ＆Ｍシステム２００を配置することで、コアネットワーク４００はいわゆるＳＤＮを構成することができる。

以上まとめると付記のようになる。

（付記１）
第１のサービスエリアを有する第１の基地局装置と、
前記第１のサービスエリアに含まれ、前記第１のサービスエリアより範囲が狭い第２のサービスエリアを有する第２の基地局装置と、
監視装置と、
端末装置を備え、
前記第１の基地局装置は、前記端末装置が前記第１のサービスエリアに在圏するとき、前記端末装置と無線通信を行い、前記第２の基地局装置は、前記端末装置が前記第２のサービスエリアに在圏するとき、前記端末装置と無線通信を行う通信監視システムにおいて、
前記第１の基地局装置は、前記端末装置と無線通信を行うときに取得した第１の観測データを、前記監視装置へ送信し、
前記第２の基地局装置は、前記端末装置と無線通信を行うときに取得した第２の観測データを、前記監視装置へ送信し、
前記監視装置は、前記第１及び第２の観測データに基づいて、前記第１及び第２の観測データが得られた原因を推定するサービス品質状況分析部を備えることを特徴とする通信監視システム。

（付記２）
前記サービス品質状況分析部は、前記第１及び第２の観測データに基づいて、前記原因から前記第１及び第２の観測データが観測される割合に応じて、前記原因を推定することを特徴とする付記１記載の通信監視システム。

（付記３）
前記サービス品質状況分析部は、観測時間ｔにおいて取得した前記第１及び第２の観測データをＹ_ｔ、観測誤差をｖ_ｔ、前記原因θ_ｔからＹ_ｔが観測される割合をＦ_ｔとしたとき、
θ_ｔ＝（Ｙ_ｔ−ｖ_ｔ）／Ｆ_ｔ
に基づいて、前記原因θ_ｔを推定することを特徴とする付記１記載の通信監視システム。

（付記４）
前記サービス品質状況分析部は、前記第１の観測データと前記第１の観測データに対応する第１の閾値とを比較した第１の比較結果と、前記第２の観測データと前記第２の観測データに対応する第２の閾値とを比較した第２の比較結果に基づいて、前記原因を推定することを特徴とする付記１記載の通信監視システム。

（付記５）
前記サービス品質状況分析部は、前記第１及び第２の比較結果と、前記原因との対応関係を表すテーブルを記憶したメモリを備え、
前記サービス品質状況分析部は、前記第１及び第２の比較結果に対応する前記原因を前記テーブルから読み出すことで、前記原因を推定することを特徴とする付記４記載の通信監視システム。

（付記６）
観測時間ｔにおいて取得した前記第１及び第２の観測データに対しては複数の原因が存在し、観測時間（ｔ−１）において取得した前記第１及び第２の観測データに対しても複数の原因が存在し、
前記サービス品質状況分析部は、観測時間ｔにおける前記複数の原因には含まれるが、観測時間（ｔ−１）における前記複数の原因には含まれない原因を抽出することを特徴とする付記１記載の通信監視システム。

（付記７）
前記監視装置は、前記原因に応じて、前記第１又は第２の基地局装置におけるデータの送信または受信を制御する制御送出部を備えることを特徴とする付記１記載の通信監視システム。

（付記８）
更に、前記第１及び第２の基地局装置に対してデータの送信または受信を制御する通信制御装置、又は、前記第１及び第２の基地局装置に対しデータを中継する中継装置を備え、
前記監視装置は、前記原因に応じて、前記通信制御装置に対して前記データの送信または受信に対する制御を行うように指示し、または、前記中継装置に対して前記データの中継に対する制御を行うように指示する制御送出部を備えることを特徴とする付記１記載の通信監視システム。

（付記９）
前記監視装置は、前記原因を表示する表示部を備えることを特徴とする付記１記載の通信監視システム。

（付記１０）
第１のサービスエリアを有する第１の基地局装置と、
前記第１のサービスエリアに含まれ、前記第１のサービスエリアより範囲が狭い第２のサービスエリアを有する第２の基地局装置と、
監視装置と、
端末装置を備え、
前記端末装置は、前記第１のサービスエリアに在圏するとき、前記第１の基地局装置と無線通信を行い、前記端末装置は、前記第２のサービスエリアに在圏するとき、前記第２の基地局装置と無線通信を行う通信監視システムにおいて、観測データが得られた原因の推定方法であって、
前記第１の基地局装置により、前記端末装置と無線通信を行うときに取得した第１の観測データを、前記監視装置へ送信し、
前記第２の基地局装置により、前記端末装置と無線通信を行うときに取得した第２の観測データを、前記監視装置へ送信し、
前記監視装置により、前記第１及び第２の観測データに基づいて、前記第１及び第２の観測データが得られた原因を推定する
ことを特徴とする推定方法。

（付記１１）
第１のサービスエリアを有する第１の基地局装置から、前記第１のサービスエリアに在圏する端末装置との間の無線通信により取得した第１の観測データを受信し、
前記第１のサービスエリアを含み、前記第１のサービスエリアより範囲が狭い第２のサービスエリアを有する第２の基地局装置から、前記第２のサービスエリアに在圏する前記端末装置との間の無線通信により取得した第２の観測データを受信し、
受信した前記第１及び第２の観測データに基づいて、前記第１及び第２の観測データが得られた原因を推定するサービス品質状況分析部を備える
ことを特徴とする監視装置。

１０：通信監視システム １００：第１の基地局装置（マクロ基地局）
１００−Ｍ：サービスエリア
１００−Ｐ：サービスエリア
１０１：第２の基地局装置（ピコ基地局） ２００：監視装置（Ｏ＆Ｍシステム）
２１０：観測事象受付部 ２１１：関連情報受付部
２１３：観測事象抽出部 ２１４：観測事象分析部
２１５：サービス品質状況分析部 ２１６：適用ＱｏＳ抽出部
２１７：ＱｏＳ制御送出部 ２１８：表示編集部
２１９：表示部 ２２０：統計解析部
２２１：運用者要求受付部 ２２２：ナレジ追加・修正部
２２３：ナレジ登録部 ２２４：対処履歴部
３００：端末装置（ＭＳ） ４００：コアネットワーク
５１０：ＮＷ内装置

Claims (7)

1. 第１のサービスエリアを有する第１の基地局装置と、
   前記第１のサービスエリアに含まれ、前記第１のサービスエリアより範囲が狭い第２のサービスエリアを有する第２の基地局装置と、
   監視装置と、
   端末装置を備え、
   前記第１の基地局装置は、前記端末装置が前記第１のサービスエリアに在圏するとき、前記端末装置と無線通信を行い、前記第２の基地局装置は、前記端末装置が前記第２のサービスエリアに在圏するとき、前記端末装置と無線通信を行う通信監視システムにおいて、
   前記第１の基地局装置は、前記端末装置と無線通信を行うときに取得した第１の観測データを、前記監視装置へ送信し、
   前記第２の基地局装置は、前記端末装置と無線通信を行うときに取得した第２の観測データを、前記監視装置へ送信し、
   前記監視装置は、前記第１及び第２の観測データに基づいて、前記第１及び第２の観測データが得られた原因を推定するサービス品質状況分析部を備えることを特徴とする通信監視システム。
2. 前記サービス品質状況分析部は、前記第１及び第２の観測データに基づいて、前記原因から前記第１及び第２の観測データが観測される割合に応じて、前記原因を推定することを特徴とする請求項１記載の通信監視システム。
3. 前記サービス品質状況分析部は、前記第１の観測データと前記第１の観測データに対応する第１の閾値とを比較した第１の比較結果と、前記第２の観測データと前記第２の観測データに対応する第２の閾値とを比較した第２の比較結果に基づいて、前記原因を推定することを特徴とする請求項１記載の通信監視システム。
4. 前記サービス品質状況分析部は、前記第１及び第２の比較結果と、前記原因との対応関係を表すテーブルを記憶したメモリを備え、
   前記サービス品質状況分析部は、前記第１及び第２の比較結果に対応する前記原因を前記テーブルから読み出すことで、前記原因を推定することを特徴とする請求項３記載の通信監視システム。
5. 観測時間ｔにおいて取得した前記第１及び第２の観測データに対しては複数の原因が存在し、観測時間（ｔ−１）において取得した前記第１及び第２の観測データに対しても複数の原因が存在し、
   前記サービス品質状況分析部は、観測時間ｔにおける前記複数の原因には含まれるが、観測時間（ｔ−１）における前記複数の原因には含まれない原因を抽出することを特徴とする請求項１記載の通信監視システム。
6. 前記監視装置は、前記原因に応じて、前記第１又は第２の基地局装置におけるデータの送信または受信を制御する制御送出部を備えることを特徴とする請求項１記載の通信監視システム。
7. 更に、前記第１及び第２の基地局装置に対してデータの送信または受信を制御する通信制御装置、又は、前記第１及び第２の基地局装置に対しデータを中継する中継装置を備え、
   前記監視装置は、前記原因に応じて、前記通信制御装置に対して前記データの送信または受信に対する制御を行うように指示し、または、前記中継装置に対して前記データの中継に対する制御を行うように指示する制御送出部を備えることを特徴とする請求項１記載の通信監視システム。
   

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