JP3630122B2

JP3630122B2 - Mobile traffic prediction method and prediction method

Info

Publication number: JP3630122B2
Application number: JP2001224708A
Authority: JP
Inventors: 庸三吉村
Original assignee: NEC Corp
Current assignee: NEC Corp
Priority date: 2001-07-25
Filing date: 2001-07-25
Publication date: 2005-03-16
Anticipated expiration: 2021-07-25
Also published as: JP2003037553A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は移動体トラヒック予想方法および予想方式に関し、特に移動体通信ネットワークの網管理装置において、現状及び過去のトラヒック情報と加入者位置情報とを元に近い将来のトラヒック情報を予想し、ネットワークリソースの適切な再配置を行うことを可能とする、移動体トラヒック予想方法および予想方式に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、携帯電話やＰＨＳ（ＰｅｒｓｏｎａｌＨａｎｄｙｐｈｏｎｅＳｙｓｔｅｍ：簡易携帯電話）などの移動体通信の需要には目覚しいものがあり、電話利用に加えデータ通信サービスが開始されて以来、移動体通信ネットワークのトラヒックが益々増加する傾向にある。
【０００３】
移動体通信ネットワーク（以下、ネットワークと略す）の特徴としては、一般加入者が移動局としての加入者端末を持って移動することにより、ネットワークのトラヒックが集中する無線基地局（以下、セルサイトと略す）のカバレッジエリア（以下、セルと略す）が日によって、また時間によって変化する、ということを挙げることが出来る。そして、ネットワークの運用管理を行うネットワーク運用管理者には、日々変化するネットワークの状態を適切に把握して、ネットワークの有するリソースを適切に再配置するということが求められるようになってきている。
【０００４】
ネットワークのリソースの再配置を行うに際しては、従来から、長期間にわたるネットワークのトラヒックの観測を行い、観測データをもとに統計的な手法を用いて長期間のトラヒック予想を行って、該トラヒック予想に適合させるべくリソースの再配置を行うなどの手法により対処している。こうした従来からのトラヒック予想方式においては、日々ネットワークが出力するトラヒック情報を収集し、収集したデータの解析を行ってグラフ表示などの視覚化を行い、グラフの傾きなどを利用して将来のトラヒックを予想するなどの手法が採用されているが、そうした方式はあくまで長期間のトラヒック予測であり、短くとも１日単位か或いは１週間単位の予想であった。そして、それよりも短期間のトラヒック集中に対しては、ネットワークリソースの再配置を行うのではなく、ネットワークへの発呼を規制するという手法で対処するというものであった。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上述した従来のネットワークの運用管理においては、ネットワーク運用管理者の有する経験値、例えば、加入者が何処でどの程度加入者端末を利用するかなどといった経験値と、日々のトラヒック情報などから、事前にトラヒックの増加予測を行うと共にトラヒックが集中しそうなセルサイトの推定を行い、勘をたよりに保守人員の配置や回線設定の適性化などリソースの再配置を行って対処していた。しかし、特にトラヒックが集中するセルサイトに対する短時間での迅速な対応は難しく、通常はネットワークへの発呼規制によってネットワークの安定化を図ろうとするものであり、移動体通信の利用者である加入者にとっては、加入者端末を使用しての電話通信を行えない場合があるなどの欠点を有していた。
【０００６】
本発明は、上述した事情を改善するために成されたものであり、本発明の目的は、移動体通信ネットワークの網管理装置において、現状及び過去のトラヒック情報と加入者位置情報とを元に近い将来のトラヒック情報を的確に予想することによって、ネットワークリソースの適切な再配置を行うことを可能とする、移動体トラヒック予想方法および予想方式を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明の移動体トラヒック予想方法は、セルを構成する複数のセルサイトと、前記セルサイトと加入者端末との通信の交換などを行う複数の交換局と、前記加入者端末の位置登録情報などの管理を行うＨＬＲ装置とを備えた移動体通信ネットワークにおいて、前記移動体通信ネットワークに前記移動体通信ネットワークの監視・制御を行う網管理装置を接続し、前記網管理装置には前記移動体通信ネットワークのトラヒック情報を収集・蓄積可能なトラヒック情報データベースを接続し、前記ＨＬＲ装置には前記移動体通信ネットワークのセル単位で加入者位置情報を作成・蓄積可能な加入者位置情報データベースを接続し、前記各セルサイトがセル単位にトラヒック情報を定期的に前記網管理装置に通報し、前記網管理装置は前記セル単位のトラヒック情報を前記トラヒック情報データベースに時系列的に蓄積保存し、前記ＨＬＲ装置は前記加入者端末の位置登録情報をセル単位に加入者位置情報として前記加入者位置情報データベースに時系列的に蓄積保存し、前記網管理装置は前記トラヒック情報データベースと前記加入者位置情報データベースを検索して、前記検索の結果に基づいて算出したセル別の発呼率に基づいてセル単位に近い将来の予想トラヒック情報を算出して表示装置などに表示することを特徴とする。
【０００８】
また、前記網管理装置は、前記トラヒック情報データベースを検索して現状のトラヒック情報を読み出し、これをネットワーク情報として入力するステップと、前記加入者位置情報データベースを検索して現状の加入者位置情報を読み出し、これをＨＬＲ情報として入力するステップと、前記ネットワーク情報と前記ＨＬＲ情報とからセル別の現状を解析して現状のセル別のトラヒック情報と発呼率とを算出するステップと、前記トラヒック情報データベースと前記加入者位置情報データベースとを検索して、過去の必要時点までのトラヒック情報と加入者位置情報とを読み出して、セル別の過去の必要時点までの時系列データとしてのトラヒック情報と発呼率とを算出するステップと、前記現状のセル別のトラヒック情報と発呼率と、前記セル別の過去の必要時点までの時系列データとしてのトラヒック情報と発呼率とから、セル単位の平均発呼率の計算を行うステップとを実行することにより、前記平均発呼率を前記近い将来の予想トラヒック情報として表示装置などに表示することを特徴とする。
【０００９】
さらに、前記トラヒック情報データベースに蓄積保存されるトラヒック情報は、少なくとも呼数の情報から構成され、前記加入者位置情報データベースに蓄積保存される加入者位置情報は、少なくとも前記各セル内に存在する加入者数の情報から構成されることを特徴とする。
【００１０】
また、前記発呼率は、前記セルごとのある時点での該セル内の加入者総数のうちどれだけの加入者が発呼するかの比率を示す値である、ことを特徴とする。
【００１１】
本発明の移動体トラヒック予想方式は、セルを構成する複数のセルサイトと、前記セルサイトと加入者端末との通信の交換などを行う複数の交換局と、前記加入者端末の位置登録情報などの管理を行うＨＬＲ装置とを備えた移動体通信ネットワークにおいて、前記移動体通信ネットワークに前記移動体通信ネットワークの監視・制御を行う網管理装置を接続し、前記網管理装置には前記移動体通信ネットワークのトラヒック情報を収集・蓄積可能なトラヒック情報データベースを接続し、前記ＨＬＲ装置には前記移動体通信ネットワークのセル単位で加入者位置情報を作成・蓄積可能な加入者位置情報データベースを接続し、前記各セルサイトがセル単位にトラヒック情報を定期的に前記網管理装置に通報し、前記網管理装置は前記セル単位のトラヒック情報を前記トラヒック情報データベースに時系列的に蓄積保存し、前記ＨＬＲ装置は前記加入者端末の位置登録情報をセル単位に加入者位置情報として前記加入者位置情報データベースに時系列的に蓄積保存し、前記網管理装置は前記トラヒック情報データベースと前記加入者位置情報データベースを検索して、前記検索の結果に基づいて算出したセル別の発呼率に基づいてセル単位に近い将来の予想トラヒック情報を算出して表示装置などに表示することを特徴とする。
【００１２】
また、前記網管理装置は、前記トラヒック情報データベースを検索して現状のトラヒック情報を読み出し、これをネットワーク情報として入力し、前記加入者位置情報データベースを検索して現状の加入者位置情報を読み出し、これをＨＬＲ情報として入力し、前記ネットワーク情報と前記ＨＬＲ情報とからセル別の現状を解析して現状のセル別のトラヒック情報と発呼率とを算出し、前記トラヒック情報データベースと前記加入者位置情報データベースとを検索して、過去の必要時点までのトラヒック情報と加入者位置情報とを読み出して、セル別の過去の必要時点までの時系列データとしてのトラヒック情報と発呼率とを算出し、前記現状のセル別のトラヒック情報と発呼率と、前記セル別の過去の必要時点までの時系列データとしてのトラヒック情報と発呼率とから、セル単位の平均発呼率の計算を行い、前記平均発呼率を前記近い将来の予想トラヒック情報として表示装置などに表示することを特徴とする。
【００１３】
さらに、前記トラヒック情報データベースに蓄積保存されるトラヒック情報は、少なくとも呼数の情報から構成され、前記加入者位置情報データベースに蓄積保存される加入者位置情報は、少なくとも前記各セル内に存在する加入者数の情報から構成されることを特徴とする。
【００１４】
また、前記発呼率は、前記セルごとのある時点での該セル内の加入者総数のうちどれだけの加入者が発呼するかの比率を示す値である、ことを特徴とする。
【００１５】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００１６】
図１は、本発明の移動体トラヒック予想方式の一実施形態を示すブロック図である。
【００１７】
図１に示す本実施の形態は、無線基地局であるところの複数のセルサイト１５（１５−１、１５−２、１５−ｎ）と、セルサイト１５と移動局であるところの加入者端末との通信の交換などを行う図示しない複数の交換局とから、移動体通信ネットワーク２３が構成されている。各々のセルサイト１５は、それぞれ自セルサイト１５のカバレッジエリアをセルとして構成している。そして、移動体通信ネットワーク２３内の加入者端末の位置登録情報などの管理を行うＨＬＲ（ＨｏｍｅＬｏｃａｔｉｏｎＲｅｇｉｓｔｅｒ：ホームロケーションレジスタ）装置１４と、移動体通信ネットワーク２３及びＨＬＲ装置１４を統合してネットワーク全体の監視・制御を行う網管理装置１３とが、移動体通信ネットワーク２３に接続されている。ＨＬＲ装置１４と網管理装置１３とは相互に通信可能に接続されている。また、ＨＬＲ装置１４には、セル単位で加入者端末位置情報を作成及び蓄積可能な加入者位置情報データベース１２が接続されており、網管理装置１３には、移動体通信ネットワーク２３のトラヒック情報を収集及び蓄積可能なトラヒック情報データベース１１が接続されている。
【００１８】
ＨＬＲ装置１４は、加入者位置情報データベース１２を使用して、セル単位に加入者端末位置情報を収集及び管理する。また、各セルサイト１５は、セル単位にトラヒック情報をまとめて網管理装置１３に通報し、網管理装置１３は、各セルサイト１５より通報されるトラヒック情報からトラヒック情報データベース１１を作成する。網管理装置１３は更に、トラヒック情報データベース１１を検索する機能を備え、加入者位置情報データベース１２から加入者端末位置情報をセル単位で検索及び表示する機能をも備えている。そして網管理装置１３は、上述のトラヒック情報データベース１１及び加入者位置情報データベース１２内に蓄積・格納された現在及び過去のトラヒック情報と加入者端末位置情報とを照らし合わせ、ネットワークリソースを再配置するために必要となる近い将来のトラヒック情報を予想し、この予想トラヒック情報を網管理装置１３の備える表示装置などに表示する。
【００１９】
次に、図２、図３、図４を参照して、本実施形態の動作について詳細に説明する。なお、図２、図３、図４において図１に示す構成要素に対応するものは同一の参照数字または符号を付し、その説明を省略する。
【００２０】
図２はデータベースへの情報登録動作を示す図である。
【００２１】
図２において、移動体通信ネットワーク２３内の各セルサイト１５は、セル単位にトラヒック情報をまとめて定期的に網管理装置１３に通報し、網管理装置１３は各セルサイト１５から通報されたトラヒック情報を、自動的にセル単位でトラヒック情報データベース１１に格納し、トラヒック情報（セル単位）２１として蓄積する。トラヒック情報（セル単位）２１には、セル単位のトラヒック情報が時系列的に蓄積保存される。ここでトラヒック情報は、呼数、呼量、呼損率、保留時間などから構成される情報である。
【００２２】
また、移動体通信ネットワーク２３内の各セルサイト１５からは、各セル内に存在する加入者端末の位置登録情報が、時々刻々ＨＬＲ装置１４に登録されてくるので、ＨＬＲ装置１４はこれをセル単位で加入者端末位置情報として定期的に加入者位置情報データベース１２に格納し、加入者位置情報（セル単位）２２として蓄積する。加入者位置情報（セル単位）２２には、セル単位の加入者位置情報が時系列的に蓄積保存される。ここで加入者位置情報は、位置登録情報からセル内に存在する加入者端末の数、すなわちセル内に存在する加入者数に変換されて蓄積されている。
【００２３】
次に、図３を参照して、移動体通信ネットワーク２３のネットワーク運用管理者が、ネットワークリソースの再配置を行う場合の作業手順について説明する。
【００２４】
図３は、ネットワークリソースの再配置を行う場合の作業手順を説明するフローチャートである。
【００２５】
ネットワーク運用管理者は、網管理装置１３を使用して近い将来のトラヒック情報の予想を行い、予想結果としての予想トラヒック情報からネットワークリソースの再配置が必要と判断される場合には、セルサイト１５の収容する回線数の増減や対応する交換局の回線バッファの増減、或いは保守人員の再配置といったネットワークリソースの再配置を行い、移動体通信ネットワーク２３の特定のセルにトラヒックが集中しても対応可能なように事前の予防処置を行う。
【００２６】
図３において、ネットワーク運用管理者が網管理装置１３を使用して再配置作業を開始すると、先ずＤＢ（ＤａｔａＢａｓｅ：データベース）情報入力のプログラムが起動し、ＤＢ３５（トラヒック情報データベース１１及び加入者位置情報データベース１２）から現状のトラヒック情報と加入者位置情報が入力される（ステップ３１）。入力された情報は次のステップ３２の解析プログラムに送られる。ステップ３２の解析プログラムでは、過去のトラヒック情報をＤＢ３５から検索して読み出し、現状のトラヒック情報と過去のトラヒック情報、さらには現在の特定のセル内に存在する加入者位置情報を元に、近い将来のトラヒック情報の予想を作成する。作成された予想トラヒック情報は、網管理装置１３が備える表示装置などの画面上に表示される。
【００２７】
ネットワーク運用管理者は網管理装置１３で画面表示された予想トラヒック情報を参照し、ネットワークリソースの再配置が必要か否かを判断する（ステップ３３）。ネットワークリソースの再配置が必要と判断された場合には（ステップ３３でＹＥＳ）、上述したネットワークリソースの再配置を行い（ステップ３４）、再配置作業を終了する。ステップ３３でネットワークリソースの再配置は必要ないと判断された場合は（ステップ３３でＮＯ）、再配置は行わずそのまま再配置作業を終了する。
【００２８】
次に、図４を参照して、図３のステップ３１及びステップ３２で行った予想トラヒック情報の算出方式について説明する。
【００２９】
図４は、予想トラヒック情報の算出方式を説明するフローチャートである。
【００３０】
先ず、図３のステップ３１で述べたＤＢ情報入力のプログラムが起動し、ＤＢ３５のトラヒック情報データベース１１を検索して、現状のトラヒック情報を読み出し、これをネットワーク情報４１として入力する。ネットワーク情報４１は、トラヒック情報データベース１１内のセル単位のトラヒック情報の中から、現時点でのトラヒック情報を抽出したものであり、全てのセルの現時点でのトラヒック情報をセル別にまとめたものとなっている。図３のステップ３１のＤＢ情報入力プログラムは、更にＤＢ３５の加入者位置情報データベース１２を検索して、現状の加入者位置情報を読み出し、これをＨＬＲ情報４２として入力する。ＨＬＲ情報４２は、加入者位置情報データベース１２内のセル単位の加入者位置情報の中から、現時点での加入者位置情報を抽出したものであり、全てのセルの現時点での加入者位置情報をセル別にまとめたものとなっている。そして、セル別の加入者位置情報は、セル内に存在する加入者数の情報となっている。
【００３１】
図３のステップ３１で述べたＤＢ情報入力プログラムは、上述したネットワーク情報４１とＨＬＲ情報４２とを、次のステップ３２の解析プログラムに送出する。
【００３２】
図３のステップ３２で述べた解析プログラムは、ネットワーク情報４１とＨＬＲ情報４２とを受け、先ず、セル別の現状を解析して（ステップ４３）、セル別のトラヒック情報と発呼率とを算出する。発呼率は、該当セルのセル内に存在する加入者数と該当セルのトラヒック情報とから、該当セル内の加入者総数の内どれだけの加入者が発呼したかの比率を示すものであり、ネットワーク情報４１とＨＬＲ情報４２とから求め得る値である。例えば、該当セル内の加入者総数が１００人で、該当セル内の一定時間内での呼数が２０呼であったとすれば、その時点での発呼率は２０％ということである。
【００３３】
図３のステップ３２の解析プログラムは次に、セル別の過去のＤＢ解析を行う（ステップ４４）。ステップ４４では、ＤＢ３５のトラヒック情報データベース１１を検索して、過去の必要時点までのトラヒック情報を読み出すと共に、ＤＢ３５の加入者位置情報データベース１２を検索して、過去の必要時点までの加入者位置情報を読み出す。そして、ステップ４３での解析と同様に、セル別のトラヒック情報と発呼率とを、過去の必要時点まで時系列データとして算出し、これを過去の情報４５として求める。過去の情報４５は、図４に示すように、セル識別子、日付、時刻、トラヒック情報、発呼率を１つの単位としており、セル識別子ごとの時系列データとして算出したものである。なお、セル識別子は、図１に示したセルサイト１５のセルを示すものであり、セル識別子１はセルサイト１５−１のセルと対応し、セル識別子ｎはセルサイト１５−ｎのセルと対応している。
【００３４】
図３のステップ３２の解析プログラムは次に、ステップ４６の解析を行う。ステップ４６での解析は、セルごとに、ステップ４３で得た現状のトラヒック情報と発呼率、及び、ステップ４４で過去の情報４５として得た過去の必要時点までの時系列データとしてのトラヒック情報と発呼率とを元に、近い将来の予想トラヒック情報として、平均発呼率の計算を行う。平均発呼率は、現状の発呼率と過去の必要時点までの発呼率との平均値であり、これをセルごとに全てのセルについて計算する。
【００３５】
ステップ４６で得た全てのセルの平均発呼率は、網管理装置１３の表示装置などに、予想トラヒック情報として表示される（ステップ４７）。
【００３６】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の移動体トラヒックの予想方法および予想方式は、移動体通信ネットワークのその時々のセル単位の状況を、現状の発呼率および過去の必要時点までの時系列データとしての発呼率として得ることが出来、これらの発呼率を元に近い将来の平均発呼率を予想トラヒック情報として短時間で表示することができるので、ネットワーク運用管理者にきめの細かいネットワークのトラヒック情報を提供可能となり、移動体通信ネットワークの運用をスムーズに安定して行えるという効果を有している。
【００３７】
また、近い将来の平均発呼率を予想トラヒック情報としてネットワーク運用管理者に提供できるので、ネットワーク運用管理者はネットワークリソースの再配置作業を迅速に実施することが出来、トラヒックが集中して電話がかかりにくくなるという障害を未然にもしくはリアルタイムに防ぐことが可能となるという効果を有している。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の移動体トラヒック予想方式の一実施形態を示すブロック図である。
【図２】データベースへの情報登録動作を示す図である。
【図３】ネットワークリソースの再配置を行う場合の作業手順を説明するフローチャートである。
【図４】予想トラヒック情報の算出方式を説明するフローチャートである。
【符号の説明】
１１トラヒック情報データベース
１２加入者位置情報データベース
１３網管理装置
１４ＨＬＲ装置
１５セルサイト
２１トラヒック情報（セル単位）
２２加入者位置情報（セル単位）
２３移動体通信ネットワーク[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a mobile traffic prediction method and a prediction method, and in particular, in a network management apparatus of a mobile communication network, predicts near future traffic information based on the current status and past traffic information and subscriber location information, and network resources. The present invention relates to a mobile traffic prediction method and a prediction method that make it possible to perform appropriate rearrangement.
[0002]
[Prior art]
In recent years, there has been a remarkable demand for mobile communication such as mobile phones and PHS (Personal Handyphone System), and since the start of data communication services in addition to telephone use, the traffic of mobile communication networks has increased. It tends to increase.
[0003]
A feature of mobile communication networks (hereinafter abbreviated as “networks”) is that wireless subscriber stations (hereinafter referred to as cell sites) in which network traffic is concentrated as a general subscriber moves with a subscriber terminal as a mobile station. It can be mentioned that the coverage area (hereinafter abbreviated as “cell”) changes from day to day and from time to time. Network operation managers who perform network operation management are required to appropriately grasp the state of the network that changes daily and to appropriately relocate the resources of the network.
[0004]
When rearranging network resources, traditionally, network traffic over a long period of time is observed, and long-term traffic prediction is performed using statistical methods based on the observed data. It is dealt with by a method such as rearranging resources to adapt to In such a conventional traffic prediction method, the traffic information output by the network is collected every day, the collected data is analyzed to visualize the graph display, etc., and the future traffic is utilized using the slope of the graph. Although a method such as prediction is adopted, such a method is a long-term traffic prediction to the last, and is a prediction of a unit of one day or one week at a minimum. Then, the traffic concentration for a short period of time is dealt with by a method of restricting outgoing calls to the network rather than rearranging the network resources.
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
In the operation management of the conventional network described above, based on the experience value possessed by the network operation manager, for example, the experience value such as where and how much the subscriber terminal uses the subscriber terminal, and daily traffic information, etc. In addition to predicting traffic increase, we estimated cell sites where traffic would be concentrated, and handled resources by rearranging resources such as assigning maintenance personnel and optimizing line settings. However, it is difficult to respond quickly to cell sites where traffic is concentrated, in a short time. Usually, it is intended to stabilize the network by restricting calls to the network. For the subscriber, there is a disadvantage that telephone communication using the subscriber terminal may not be performed.
[0006]
The present invention has been made to improve the above-described circumstances, and an object of the present invention is to use a network management apparatus for a mobile communication network based on current and past traffic information and subscriber location information. It is an object of the present invention to provide a mobile traffic prediction method and a prediction method that enable appropriate relocation of network resources by accurately predicting traffic information in the near future.
[0007]
[Means for Solving the Problems]
The mobile traffic prediction method of the present invention includes a plurality of cell sites constituting a cell, a plurality of exchanges for exchanging communications between the cell sites and subscriber terminals, location registration information of the subscriber terminals, etc. In a mobile communication network comprising an HLR device that manages the network, a network management device that monitors and controls the mobile communication network is connected to the mobile communication network, and the mobile communication is connected to the network management device. A traffic information database that can collect and store network traffic information is connected, and a subscriber location information database that can create and store subscriber location information in units of cells of the mobile communication network is connected to the HLR device. Each cell site periodically notifies the network management device of traffic information on a cell basis, and the network management device The traffic information is stored and stored in the traffic information database in time series, and the HLR device stores and stores the location information of the subscriber terminal in the subscriber location information database as subscriber location information in cell units. The network management device searches the traffic information database and the subscriber location information database, and predicts future traffic information close to the cell unit based on the call rate for each cell calculated based on the search result. Is calculated and displayed on a display device or the like.
[0008]
The network management device retrieves the current traffic information by searching the traffic information database and inputs the current traffic information as network information, and retrieves the current subscriber location information by searching the subscriber location information database. Reading, inputting this as HLR information, analyzing the current status of each cell from the network information and the HLR information, calculating the current traffic information and call rate for each cell, and the traffic information The database and the subscriber location information database are searched, the traffic information and the subscriber location information up to the past required time are read, and the traffic information and the transmission as time-series data up to the past required time for each cell. Calculating a call rate, the current traffic information for each cell and the call rate, Calculating the average call rate in units of cells from the traffic information and the call rate as time-series data up to the required time point in the past, and thereby calculating the average call rate to the close The information is displayed on a display device or the like as future expected traffic information.
[0009]
Further, the traffic information stored and stored in the traffic information database is composed of at least information on the number of calls, and the subscriber location information stored and stored in the subscriber location information database is at least a subscription existing in each cell. It consists of information on the number of persons.
[0010]
The call rate is a value indicating a ratio of how many subscribers make a call out of the total number of subscribers in the cell at a certain time for each cell.
[0011]
The mobile traffic prediction system of the present invention includes a plurality of cell sites constituting a cell, a plurality of exchanges for exchanging communications between the cell sites and subscriber terminals, location registration information of the subscriber terminals, etc. In a mobile communication network comprising an HLR device that manages the network, a network management device that monitors and controls the mobile communication network is connected to the mobile communication network, and the mobile communication is connected to the network management device. A traffic information database that can collect and store network traffic information is connected, and a subscriber location information database that can create and store subscriber location information in units of cells of the mobile communication network is connected to the HLR device. Each cell site periodically notifies the network management device of traffic information on a cell basis, and the network management device The traffic information is stored and stored in the traffic information database in time series, and the HLR device stores and stores the location information of the subscriber terminal in the subscriber location information database as subscriber location information in cell units. The network management device searches the traffic information database and the subscriber location information database, and predicts future traffic information close to the cell unit based on the call rate for each cell calculated based on the search result. Is calculated and displayed on a display device or the like.
[0012]
Further, the network management device retrieves the current traffic information by searching the traffic information database, inputs this as network information, retrieves the current subscriber location information by searching the subscriber location information database, This is input as HLR information, and the current status for each cell is analyzed from the network information and the HLR information to calculate the current traffic information and call rate for each cell, and the traffic information database and the subscriber location Search the information database, read traffic information and subscriber location information up to the past required time, and calculate traffic information and call rate as time-series data up to the past required time by cell. The current traffic information and call rate for each cell, and time-series data up to the required time in the past for each cell And a Rahikku information and the calling rates, performs calculation of the mean call rate of the cell unit, and displaying the display device or the like to the average onset call rate for future expected traffic information near the.
[0013]
Further, the traffic information stored and stored in the traffic information database is composed of at least information on the number of calls, and the subscriber location information stored and stored in the subscriber location information database is at least a subscription existing in each cell. It consists of information on the number of persons.
[0014]
The call rate is a value indicating a ratio of how many subscribers make a call out of the total number of subscribers in the cell at a certain time for each cell.
[0015]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Next, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
[0016]
FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of the mobile traffic prediction system of the present invention.
[0017]
The present embodiment shown in FIG. 1 includes a plurality of cell sites 15 (15-1, 15-2, 15-n) that are radio base stations, and subscriber terminals that are cell sites 15 and mobile stations. A mobile communication network 23 is composed of a plurality of exchange stations (not shown) that exchange communication with the other. Each cell site 15 configures the coverage area of its own cell site 15 as a cell. Then, the HLR (Home Location Register) device 14 that manages the location registration information of the subscriber terminal in the mobile communication network 23, the mobile communication network 23, and the HLR device 14 are integrated to integrate the entire network. Is connected to the mobile communication network 23. The HLR device 14 and the network management device 13 are connected so that they can communicate with each other. The HLR device 14 is connected to a subscriber location information database 12 capable of creating and storing subscriber terminal location information in units of cells. The network management device 13 receives traffic information of the mobile communication network 23. A traffic information database 11 that can be collected and stored is connected.
[0018]
The HLR device 14 uses the subscriber location information database 12 to collect and manage subscriber terminal location information on a cell basis. In addition, each cell site 15 collects traffic information in units of cells and notifies the network management device 13, and the network management device 13 creates a traffic information database 11 from the traffic information reported from each cell site 15. The network management device 13 further has a function of searching the traffic information database 11, and also has a function of searching and displaying the subscriber terminal location information from the subscriber location information database 12 in units of cells. Then, the network management device 13 compares the current and past traffic information stored and stored in the above-described traffic information database 11 and subscriber location information database 12 with the subscriber terminal location information, and rearranges network resources. Foreseeing near future traffic information required for this purpose, the expected traffic information is displayed on a display device provided in the network management device 13 or the like.
[0019]
Next, the operation of this embodiment will be described in detail with reference to FIG. 2, FIG. 3, and FIG. 2, 3, and 4, components corresponding to those shown in FIG. 1 are denoted by the same reference numerals or symbols, and description thereof is omitted.
[0020]
FIG. 2 is a diagram showing an operation of registering information in the database.
[0021]
In FIG. 2, each cell site 15 in the mobile communication network 23 collects traffic information on a cell basis and periodically reports it to the network management device 13, and the network management device 13 reports the traffic notified from each cell site 15. Information is automatically stored in the traffic information database 11 on a cell basis and accumulated as traffic information (cell unit) 21. The traffic information (cell unit) 21 stores and stores traffic information in cell units in a time series. Here, the traffic information is information including the number of calls, call volume, call loss rate, hold time, and the like.
[0022]
Also, from each cell site 15 in the mobile communication network 23, the location registration information of the subscriber terminal existing in each cell is registered in the HLR device 14 from time to time. The unit is periodically stored in the subscriber location information database 12 as subscriber terminal location information, and stored as subscriber location information (cell unit) 22. The subscriber location information (cell unit) 22 stores and stores subscriber location information in cell units in a time series. Here, the subscriber location information is converted from the location registration information into the number of subscriber terminals existing in the cell, that is, the number of subscribers existing in the cell and stored.
[0023]
Next, with reference to FIG. 3, a description will be given of a work procedure when the network operation manager of the mobile communication network 23 performs relocation of network resources.
[0024]
FIG. 3 is a flowchart for explaining a work procedure when network resources are rearranged.
[0025]
The network operation manager uses the network management device 13 to predict traffic information in the near future, and when it is determined that the network resources need to be rearranged based on the predicted traffic information as a prediction result, the cell site 15 Relocation of network resources such as increase / decrease of number of lines accommodated, increase / decrease of corresponding switching center line buffer, or relocation of maintenance personnel, to cope with traffic concentration in a specific cell of mobile communication network 23 Take precautionary measures where possible.
[0026]
In FIG. 3, when the network operation manager starts the relocation work using the network management device 13, a DB (Data Base) information input program is started first, and the DB 35 (traffic information database 11 and subscriber location) is started. Current traffic information and subscriber location information are input from the information database 12) (step 31). The input information is sent to the analysis program in the next step 32. In the analysis program of step 32, past traffic information is retrieved from the DB 35 and read out, and based on the current traffic information, past traffic information, and subscriber location information existing in a specific cell in the near future. Create forecasts for traffic information. The generated expected traffic information is displayed on a screen of a display device provided in the network management device 13.
[0027]
The network operation manager refers to the expected traffic information displayed on the screen of the network management device 13 and determines whether or not the network resources need to be rearranged (step 33). If it is determined that relocation of network resources is necessary (YES in step 33), the above-described relocation of network resources is performed (step 34), and the relocation operation is terminated. If it is determined in step 33 that relocation of network resources is not necessary (NO in step 33), the relocation operation is terminated without performing relocation.
[0028]
Next, the calculation method of the expected traffic information performed in step 31 and step 32 in FIG. 3 will be described with reference to FIG.
[0029]
FIG. 4 is a flowchart for explaining a method for calculating expected traffic information.
[0030]
First, the DB information input program described in step 31 of FIG. 3 is started, the traffic information database 11 of the DB 35 is searched, the current traffic information is read, and this is input as the network information 41. The network information 41 is obtained by extracting the current traffic information from the traffic information in the cell unit in the traffic information database 11 and collecting the current traffic information of all the cells by cell. Yes. The DB information input program in step 31 in FIG. 3 further searches the subscriber location information database 12 in the DB 35, reads the current subscriber location information, and inputs this as the HLR information 42. The HLR information 42 is obtained by extracting the current subscriber location information from the subscriber location information in cell units in the subscriber location information database 12, and the current location information of all the cells. It is summarized by cell. The subscriber location information for each cell is information on the number of subscribers existing in the cell.
[0031]
The DB information input program described in step 31 in FIG. 3 sends the network information 41 and the HLR information 42 described above to the analysis program in the next step 32.
[0032]
The analysis program described in step 32 of FIG. 3 receives the network information 41 and the HLR information 42, first analyzes the current state of each cell (step 43), and calculates the traffic information and call rate for each cell. To do. The call rate is the ratio of how many subscribers make a call out of the total number of subscribers in the cell based on the number of subscribers in the cell of the cell and the traffic information of the cell. Yes, it is a value that can be obtained from the network information 41 and the HLR information 42. For example, if the total number of subscribers in the cell is 100 and the number of calls in the cell within a certain period is 20, the call rate at that time is 20%.
[0033]
Next, the analysis program in step 32 in FIG. 3 performs past DB analysis for each cell (step 44). In step 44, the traffic information database 11 in the DB 35 is searched to read the traffic information up to the past required time, and the subscriber position information database 12 in the DB 35 is searched to obtain the subscriber position information up to the past required time. Is read. Then, similarly to the analysis in step 43, the traffic information and call rate for each cell are calculated as time series data up to the past required time, and this is obtained as the past information 45. As shown in FIG. 4, the past information 45 uses cell identifiers, date, time, traffic information, and call rate as one unit, and is calculated as time-series data for each cell identifier. The cell identifier indicates the cell of the cell site 15 shown in FIG. 1, the cell identifier 1 corresponds to the cell of the cell site 15-1, and the cell identifier n corresponds to the cell of the cell site 15-n. doing.
[0034]
Next, the analysis program in step 32 in FIG. The analysis in step 46 is carried out for each cell by the current traffic information and call rate obtained in step 43 and the traffic information as time series data obtained in the past as the past information 45 in step 44. The average call rate is calculated as expected traffic information in the near future based on the call rate. The average call rate is an average value of the current call rate and the call rate up to a required time in the past, and this is calculated for every cell.
[0035]
The average call rate of all cells obtained in step 46 is displayed as expected traffic information on the display device of the network management device 13 (step 47).
[0036]
【The invention's effect】
As described above, the mobile traffic prediction method and prediction method according to the present invention is based on the current call rate and the time series data up to the required time in the past. The average call rate in the near future based on these call rates can be displayed as expected traffic information in a short period of time. It is possible to provide traffic information, and the mobile communication network can be operated smoothly and stably.
[0037]
In addition, since the average call rate in the near future can be provided to the network operation manager as expected traffic information, the network operation manager can quickly perform the relocation work of the network resources, and the traffic is concentrated and the call is made. It has an effect that it is possible to prevent a trouble that it is difficult to start in advance or in real time.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of a mobile traffic prediction system of the present invention.
FIG. 2 is a diagram illustrating an operation of registering information in a database.
FIG. 3 is a flowchart illustrating an operation procedure when network resources are rearranged.
FIG. 4 is a flowchart illustrating a method for calculating expected traffic information.
[Explanation of symbols]
11 Traffic Information Database 12 Subscriber Location Information Database 13 Network Management Device 14 HLR Device 15 Cell Site 21 Traffic Information (in Cell Units)
22 Subscriber location information (cell unit)
23 Mobile communication network

Claims

A plurality of cell sites constituting a cell, a plurality of exchanges for exchanging communications between the cell sites and subscriber terminals, and an HLR device for managing location registration information of the subscriber terminals In the mobile communication network, a network management device that monitors and controls the mobile communication network is connected to the mobile communication network, and traffic information of the mobile communication network can be collected and stored in the network management device A traffic information database is connected, a subscriber location information database capable of creating and storing subscriber location information in units of cells of the mobile communication network is connected to the HLR device, and each cell site has traffic information in units of cells. Is periodically reported to the network management device, and the network management device converts the traffic information of the cell unit into the traffic information. The network management device stores and saves the location registration information of the subscriber terminal in the subscriber location information database as subscriber location information in a time series in a time series. Searches the traffic information database and the subscriber location information database, calculates the expected traffic information in the near cell unit based on the call rate for each cell calculated based on the search result, and displays the calculated traffic information A mobile traffic prediction method characterized by being displayed on the screen.

The network management device retrieves the current traffic information by searching the traffic information database and inputs it as network information; and retrieves the current subscriber location information by searching the subscriber location information database; Inputting this as HLR information, analyzing the current status of each cell from the network information and the HLR information, calculating the current traffic information and call rate for each cell, and the traffic information database; The subscriber location information database is searched to read traffic information and subscriber location information up to the past required time, and traffic information and call rate as time-series data up to the past required time by cell. Calculating the current traffic information and call rate for each cell, and for each cell The average call rate is calculated in the near future by executing a step of calculating an average call rate in units of cells from traffic information and call rate as time-series data up to a required time in the past. 2. The mobile traffic prediction method according to claim 1, wherein the traffic information is displayed on a display device or the like as traffic information.

The traffic information stored and stored in the traffic information database includes at least information on the number of calls, and the subscriber location information stored and stored in the subscriber location information database includes at least the number of subscribers existing in each cell. The mobile traffic prediction method according to claim 2, comprising the following information.

The call rate is a value indicating a ratio of how many subscribers make a call out of the total number of subscribers in the cell at a certain time for each cell. The mobile traffic prediction method described.

A plurality of cell sites constituting a cell, a plurality of exchanges for exchanging communications between the cell sites and subscriber terminals, and an HLR device for managing location registration information of the subscriber terminals In the mobile communication network, a network management device that monitors and controls the mobile communication network is connected to the mobile communication network, and traffic information of the mobile communication network can be collected and stored in the network management device A traffic information database is connected, a subscriber location information database capable of creating and storing subscriber location information in units of cells of the mobile communication network is connected to the HLR device, and each cell site has traffic information in units of cells. Is periodically reported to the network management device, and the network management device converts the traffic information of the cell unit into the traffic information. The network management device stores and saves the location registration information of the subscriber terminal in the subscriber location information database as subscriber location information in a time series in a time series. Searches the traffic information database and the subscriber location information database, calculates the expected traffic information in the near cell unit based on the call rate for each cell calculated based on the search result, and displays the calculated traffic information A mobile traffic prediction system characterized by being displayed on the screen.

The network management device searches the traffic information database to read the current traffic information, inputs this as network information, searches the subscriber location information database to read the current subscriber location information, Input as HLR information, analyze the current status of each cell from the network information and the HLR information, calculate the current traffic information and call rate for each cell, and the traffic information database and the subscriber location information database To retrieve traffic information and subscriber location information up to the past required time, calculate traffic information and call rate as time-series data up to the past required time by cell, Current traffic information and call rate for each cell, and traffic as time series data up to the required time in the past for each cell. 6. The average call rate for each cell is calculated from the call information and the call rate, and the average call rate is displayed on the display device or the like as the expected traffic information in the near future. The mobile traffic prediction method described.

The traffic information stored and stored in the traffic information database includes at least information on the number of calls, and the subscriber location information stored and stored in the subscriber location information database includes at least the number of subscribers existing in each cell. The mobile traffic prediction system according to claim 6, comprising the following information.

8. The call rate according to claim 7, wherein the call rate is a value indicating a ratio of how many subscribers make a call out of the total number of subscribers in the cell at a certain time for each cell. The mobile traffic prediction method described.