JP3946636B2 - 遠距離通信ネットワーク内の干渉分析精度を定量化するためのシステムおよび方法 - Google Patents

Description

【０００１】
本出願は米国特許出願第０９／４２６，１３９号、名称「アップリンク／ダウンリンク干渉減の同定システムおよび方法」、アリ．アール．シャー（Ali R. Shah）およびホッサム．ヘミミー（Hossam H'mimy）、１９９９年１０月２２日出願（関連特許）に関連し、共通に譲渡されており、その全体は此処に挙げることで参照されている。
【０００２】
（技術分野）
本発明は一般的に無線遠距離通信ネットワークおよびその応用に関し、特に遠距離通信ネットワーク内のセルの中での干渉分析の方法並びにシステムに関する。更に詳細には本発明はトラヒック／外乱事象相関に基づく、干渉分析の精度推定の方法並びにシステムに関する。
【０００３】
（背景技術）
本発明の範囲を制限することなく、その背景を無線遠距離通信ネットワーク内でのアップリンク／ダウンリンク干渉の同定、分析および定量化に関連して、一例として説明する。
今日、移動体技術は無線および有線通信の両分野において、急速な技術的進歩を促進している。特に無線業界は急速に成長している業界であり、日常的に進歩、改善および技術的躍進が行われている。多くの移動体または無線遠距離通信システム、その中でも欧州ＧＳＭシステムは、いくつかの進歩発展の世代を経ており、システム設計者はそのようなシステムの、システム改良および選択自由な加入者サービスを含む更なる改善に関心を寄せている。
【０００４】
ほとんどの無線遠距離通信システムはセルラ電話ネットワークとして実現されており、此処では基地トランシーバ局（BTS : Base Transceiver Station）、または基地局のグループが電話交換機でサービスされている。この交換機は一般的に移動体通信交換局（ＭＳＣ）と呼ばれている。基地局は互いに０．５から２０キロメートルの距離を置いて配置されている。各基地局には多数の双方向音声および制御チャンネルが割り当てられている。音声チャンネルは近接して配置されている移動局との間で音声信号を送信し、また制御情報をもこれらの移動局との間で送信するが、これは通常音声通信リンクを確立する目的で行われる。
【０００５】
典型的なセルラ電話ネットワークはまた、相互接続された複数のＭＳＣを含み、これらはゲートウェイ移動体交換局（GMSC : Gateway Mobile Switching Center）と連係して動作し、此処を通してセルラ電話ネットワークは従来型公衆電話交換網（ＰＳＴＮ）と相互接続する。加えて、少なくとも１つのホーム位置レジスタ（ＨＬＲ）がそのセルラ電話ネットワークの中で動作している。このＨＬＲはネットワーク加入者情報を格納しており、この情報にはネットワーク内での現在の移動局の識別された位置が含まれる。
【０００６】
１台の移動局への呼入力に応答して、ＭＳＣはＨＬＲにその移動局の現在の位置を決定するための問い合わせを行う。ＨＬＲはその移動局の現在位置を「調べ」（look up）、現在サービスしているＭＳＣに接続してその呼の事前経路決めを行い、暫定位置ディレクトリ番号を検索する、これはその呼が遠距離通信ネットワークを通して当該移動局に届くように回送するために使用される。ＭＳＣはその中に当該移動局が配置されているセルにサービスを行っている基地局に対して、その移動局を呼び出すように指令する。その呼び出しに応答して、移動局はチャンネルの割り当てを要求し、ネットワークはサービス中のＭＳＣを通し、割り当てられたチャンネルを介してその呼を終端させる。
【０００７】
移動体加入者の発した呼は干渉の影響を受ける可能性があり、これは無線障害事象を引き起こし、続いてネットワークの効率を制限する。従って、ネットワーク内で無線障害事象の源となったりその影響を受けるそれらのセルを識別することが重要である。ネットワーク内部の干渉は、しばしば特定ネットワーク・セル・サイト内の呼活動の結果である。障害の発生源であるセルは「侵害者」（offender）と呼ばれる。無線障害事象は典型的にセルラ呼の間に発生し、ダウンリンク（基地局から移動局へ）またはアップリンク（移動局から基地局）のいずれでも発生する。この障害事象はいくつかのタイプの干渉に限定することが可能であり、同一チャンネル干渉、隣接チャンネル干渉または外部干渉を含む。
【０００８】
いつセルが障害を受けたかを決定するための種々の方法が存在する。典型的に、信号強度と音声品質の測定値との比較が、伝送チャンネルのビット誤り率（BER : Bit Error Rate）を決定するために採用されている。十分な信号強度が劣化音声品質と連続した時間（通常は秒で測定される）相関されるとき、その呼は「障害を受けた」と考えられる。その様な障害発生源の識別および分析に失敗すると、チャンネル品質が劣化し、また装置が封印される結果となり、これは呼を処理できなくなることを意味する。
【０００９】
加えて、無線遠距離通信ネットワーク内で障害を受けたセルを識別するためのいくつかの方法およびシステムが現在存在している。最も広く用いられている方法の１つに、ダウンリンク干渉予測ツール、または予測方法が有り、これはモデル予測アルゴリズムを使用する。その様なツールは指定されたネットワーク対象領域内で干渉が存在する可能性の有る場所を予測する。この予測は続いて周波数およびセル計画、特に初期ネットワーク設計で用いられる。その様な予測の正当性は、用いられた伝搬モデルおよび地域データの解像度の精度を含む多くの要因に依存している。その様なツールはダウンリンク干渉の原因となるセルを同定する際の助けにはなるが、総合すると予測に依存するためしばしば不正確となる。すなわち、その様な予測ツールは更に経験的な測定方法を通して決定されるほどには、対象領域内の干渉の「実」発生源を常に説明するものではない。
【００１０】
障害を受けたり障害を与えているセルを同定するために用いられる別の方法には、現地保守要員によるドライブ試験が含まれる。このドライブ試験は、特定の受障害セルに対する全ての隣接／同一チャンネル送信機の電源を切り、続いて各送信機の調子を個別に上げていくことで実施できる。ドライブ試験チームは、その間領域内を自動車で移動しその車を運転している領域内で干渉を観察し測定する。この方法は本質的に労働集約的であり、現地保守要員による連続した測定を必要とするのでコストがかさむ。加えて、ドライブ試験のやり方は、有用な場合も有るが移動局の型式の変化は考慮に入れておらず、いくつかの潜在的侵害者が調査できる程度に限定される。
【００１１】
関連出願（米国特許出願第０９／４２６，１３９号）は費用対効果に優れた、ネットワーク内干渉発生源の同定および分析方法を提案しており、これはネットワークに関して利用可能な定性的データを使用している。基本的にこの関連出願は、トラヒック／障害事象の相関を集約して分析し、特定の受障害セルに対して可能性のある侵害者セルの領域を狭めるための技術を開示している。１つのセル内の障害事象とそれを取り囲む複数のセル内のトラヒック事象（または呼活動）を関係付けることにより、そのネットワーク内での干渉を分析する１つの方法が与えられる。関連出願の相関技術は有用ではあるが、その様なトラヒック／障害「相関」技術の精度を定量化するための方法は知られていない。ある種の相関が干渉要因とは無関係にネットワーク内で自然に発生することが知られている。その様な自然に発生する相関は、そのネットワーク内で障害源を確実に同定できると言う点に関して、誤った自信感を与えかねない。従って、誤整合の影響を考慮に入れる方法は有益であろう。必要なことは、１つまたは複数の侵害セル内の呼活動が、指定されたセル内の干渉の考えられる原因と確認するために、誤った事象相関の確率を推定する方法である。
【００１２】
（発明の開示）
本発明は、遠距離通信ネットワーク内のランダム整合から発生する誤事象相関の確率を定量化するための方法およびシステムを与える。本発明によりネットワーク運用管理者は誤事象相関の確率を用いて、１つまたは複数の侵害セル内の呼活動が、指定されたセル内の干渉の考えられる原因と確認するために、ネットワーク設計に際して、または性能を改善するために使用することが可能である。
【００１３】
１つの実施例では、遠距離通信ネットワーク内の複数セルの中で干渉分析を実施する方法が開示されている。任意の指定されたセルおよび複数の隣接するセルに対して、この方法は複数のトラヒック／障害事象相関を隣接セル内の呼活動および指定されたセル内の障害活動の関数として計算するステップを含む。
【００１４】
この方法は更に、ランダム整合から生じる誤事象相関の確率を定量化するステップを含む。１つの実施例において、推定アルゴリズムまたは「検出器」が定義されている。最初に各侵害セルのチャンネル利用状況に障害を受けている各セルのチャンネル上の障害事象の件数が時間の関数として乗算される。次に時間の関数としての各侵害セルのチャンネル利用状況と、障害を受けている各セルのチャンネル上の障害事象の件数の積が、全時間に渡り、全ての侵害−受障害チャンネル対および侵害−受障害セル組み合わせに対して合計される。
【００１５】
この方法はまた、ランダム整合が生じる平均比率を定めるステップを含み、これは侵害者の利用状況と受障害セルのチャンネル上の障害の件数との積の、全ての時間に渡る合計値に比例する。この２つの量の比率は、多量のデータに渡って合計される場合、ランダム整合の発生に関する値として、２０より大きな定数となる。すなわち、ランダム整合の数が２０より大きい場合、整合の件数は侵害者の利用状況と受障害セルのチャンネル上の障害の数の積の、全時間に渡る合計値に等しい量に、ほぼ等しくなる。
【００１６】
システム定数の発見により、任意の侵害−受障害セル関係に対して、ランダム整合の平均件数は、侵害者の利用状況と受障害セルのチャンネル上の障害の件数との積に比例するランダム整合の平均発生比率に、時間の関数としての各侵害セルのチャンネルの利用状況と、時間の関数としての各受障害セルのチャンネル上の障害事象の件数との積を、全時間に渡り、全ての侵害−受障害チャンネル対と侵害−受障害セルの組み合わせに対して合計したものとを乗算することにより計算される、と主張することが出来る。従って、ランダム整合の平均件数とランダム整合の件数間の差の確率が計算され、平均値からの差の割合をｘ軸に、また累積分布関数比率値がｙ軸にプロットされ、これは平均値からの百分率差の累積分布関数を与える。従って、平均値からの差が或る閾値を超えるとき、確認侵害者の可能性は増加する。すなわち、累積分布関数（ＣＤＦ）が呼事象記録（ＣＥＲ：Call Event Recording）と無線障害記録（ＲＤＲ：Radio Disturbance Recording）との相関がランダム現象によるものでは無い可能性を与える場合、それらはセル間での実際の因果関係の結果である。そうすることで、この方法はまた平均からの百分率差のＣＤＦの値を同定し、その侵害者を真の侵害セルとして百分率信頼水準を用いて確認するステップを含む。すなわち、侵害者を真の侵害セル確率として、平均からの百分率差の累積分布関数を用いて確認する百分率信頼水準が計算される。
【００１７】
この方法は更に、誤事象相関の確率を用いて、１つまたは複数の侵害セル内の呼活動が、指定されたセル内での干渉の原因と思われることを確認するステップを含む。すなわち、干渉分析の精度をトラヒック／障害事象相関に基づいて推定する際に、侵害者を真の干渉セルとして確認する百分率信頼水準を判定閾値と比較し、その干渉関係が真であると決定する。
【００１８】
本発明の技術的特長は、ドライブ試験手法に比較して労働集約的でない、ネットワーク内の受障害セルを同定する方法である。干渉源は最短時間で、ネットワーク内に既に含まれる障害データを用いて同定される。加えて、雑音係数が干渉源を決定する際に考慮される。
【００１９】
別の技術的特長には、干渉源の更に正確な同定および分析が含まれる。本発明の方法およびシステムは、予測は使用せずに、記録された障害事象に基づく経験的測定を使用し、ランダム整合から生じる誤事象相関の確率を定量化している。
【００２０】
本発明を、その特徴および特長を含めて更に完全に理解するために、添付図と共に本発明の以下の詳細な説明が参照される。
【００２１】
複数の図中で対応する番号および記号は、断りの無い限り詳細説明の中で対応する部品を参照している。
【００２２】
（発明を実施するための最良の形態）
本発明の種々の実施例の製造方法および使用方法が以下に詳細に説明されているが、本発明は広範囲の特定の状況の中で実施出来る多くの応用可能な発明的概念を与えることは理解されよう。此処に説明されている特定の実施例は、単に本発明の特定の製造および使用方法を図示するものであって、本発明の範囲を限定するものではない。
【００２３】
本発明をより良く理解するために、図１を参照すると、此処には全体として１０で示され、その中で本発明の好適な実施例が実現される遠距離通信ネットワークが示されている。遠距離通信ネットワーク１０は交換システム（ＳＳ）２２および基地局システム（ＢＳＳ）４０を含む。これらのシステムの各々は多数の機能ユニットを含み、これは情報を処理し機能的遠距離通信ネットワーク１０の運転を遂行する。機能ユニット自体は種々の遠距離通信ハードウェア機器を用いて実現される。
【００２４】
ＳＳ２２はビジター・ロケーション・レジスタ（ＶＬＲ）３０、ホーム・ロケーション・レジスタ（ＨＬＲ）２８、認証センタ（ＡＵＣ）２４、機器確認レジスタ（ＥＩＲ）２６、および移動体通信交換局（ＭＳＣ）２７を含む。ＢＳＳ４０は基地局コントローラ（ＢＳＣ）４６および基地トランシーバ局（ＢＴＳ）４４を含む。運用保守センタ（ＯＭＣ）４８はＳＳ２２およびＢＳＣ４６内に存在する機器に接続されている。図１の点線は情報伝送を表し、一方実線は呼接続と情報伝送の両方を表す。
【００２５】
図１に図示される遠距離通信ネットワーク１０は、隣接する複数の無線セルのネットワークとして実現可能であり、これらは共にサービス領域を完全に網羅する。このサービス領域とは指定された遠距離通信供給者によってサービスされる地理的領域であって、その中で供給者がそのサービスを提供する用意が出来ている領域である。各々のセルは一組の無線チャンネル上で動作するＢＴＳ４４を含む。これらのチャンネルは隣接するセルで使用されるチャンネルとは異なっているが、それは干渉を避けるためである。
【００２６】
各々のＢＳＣ４６はＢＴＳ４４の１つのグループを制御する。ＢＳＣ４６は良く知られている遠距離通信機能を制御し、例えば「ハンドオーバ」および電力制御である。多数のＢＳＣ（例えばＢＳＣ４６）がＭＳＣ２７でサービスされており、これは公衆電話交換網（ＰＳＴＮ）１８との間の呼を制御する。ＭＳＣ２７はまた統合ディジタル通信網（ＩＳＤＮ）１２、公衆地上移動電話網（ＰＬＭＮ）２０、回線切替公衆データ・ネットワーク（ＣＳＰＤＮ）１６、および種々のプライベート・ネットワーク、例えばパケット切替公衆データ・ネットワーク（ＰＳＰＤＮ）１４との間の呼をも制御する。
【００２７】
各ユニットは、移動局（ＭＳ）４２と、例えばＰＳＴＮ１８の様な固定ネットワーク内の加入者との間の音声接続を行うように能動的に関与している。ＭＳ４２で終端する電話呼を達成するのは非常に難しいので、遠距離通信ネットワーク１０内に配置されている多数のデータベースがＭＳ４２を追跡している。これらのデータベースで最も重要なのはＨＬＲ２８である。使用者が無線遠距離通信ネットワーク、例えば図１に示されている遠距離通信ネットワーク１０に加入すると、その使用者はＨＬＲ２８に登録される。ＨＬＲ２８は加入者情報、例えば付帯サービスおよび認証パラメータを収納している。
【００２８】
ＭＳ４２の位置を記述するデータ、例えばそのＭＳ４２が現在滞在している領域（すなわち、ＭＳＣ領域）がＨＬＲ２８の中に含まれている。ＭＳＣ領域は単一ＭＳＣ２７がカバーしている遠距離通信ネットワーク１０の部分を表している。呼を図１に示されている遠距離通信ネットワーク内の移動体加入者に回送するために、ネットワークを通る経路が、その加入者が現在配置されているＭＳＣ領域内のＭＳＣ２７へ接続される。従ってＭＳ４２の位置を表すデータは、ＭＳ４２が遠距離通信ネットワーク１０の中でセルからセルへ移動すると能動的に変更される。ＭＳ４２は位置情報を、ＭＳＣ２７およびＶＬＲ３０を経由して関連するＨＬＲ２８へ送り、これでＭＳ４２が呼を受け取ることを可能とする。ＡＵＣ２４がＨＬＲ２８に接続されており、ＨＬＲ２８に認証パラメータおよびセキュリティー目的で使用される暗号鍵を提供する。
【００２９】
更に、ＶＬＲ３０はＭＳＣ領域内に現在配置されている全ての移動局、例えばＭＳ４２に関する情報を含むデータベースである。ＭＳ４２が新たなＭＳＣ領域内に移動すると、その特定の領域内のＭＳＣ２７に接続されているＶＬＲ３０はＭＳ４２に関するデータをＨＬＲ２８から要求する。同時にＨＬＲ２８には、その中にＭＳ４２が滞在しているＭＳＣ領域の位置が与えられる。後でＭＳ４２から呼を発したいと所望する場合、ＶＬＲ３０は呼が発せられる度にＨＬＲ２８に問い合わせを行うことなく呼を設定するのに必要な全ての情報を、それ自体で持つことになる。従って、ＶＬＲ３０は分散ＨＬＲ２８として機能する。この様にして、ＶＬＲ３０はまたそのＭＳＣ領域内でのＭＳ４２の位置に関する詳細情報も含む。
【００３０】
固定ネットワークＰＳＴＮ１８内の個々の加入者が、ある加入者に呼を発したいと希望すると、ＰＳＴＮ１８内の交換機がその呼を、一般的に「ゲートウェイ」機能として知られている機能を装備したＭＳＣ２７に接続する。遠距離通信工業界では、「ゲートウェイ」機能を有するＭＳＣ２７はゲートウェイＭＳＣ（ＧＭＳＣ）と呼ばれる。図１の遠距離通信ネットワーク１０内のＭＳＣ２７はＧＭＳＣとして実現されているはずである。ＧＳＭ遠距離通信ネットワーク内のほとんどのＭＳＣはＧＭＳＣとして機能する。ＧＭＳＣは検索されたＭＳ４２の位置を見つけなければならないが、これはそのＭＳ４２が登録されているＨＬＲ２８に問い合わせることで行える。次にＨＬＲ２８は現在のＭＳＣ領域のアドレスを回答する。その後、ＧＭＳＣはその呼を正しいＭＳＣ２７に再回送することが出来る。呼がそのＭＳＣ２７に届くと、ＶＬＲ３０はそのＭＳ４２の詳細位置に関する追加情報を持つことになる。
【００３１】
図１に図示される遠距離通信ネットワーク１０は、ＡＭＰＳ／ＴＤＭＡまたはＧＳＭ型ネットワークとして実現されるはずである。従って、本発明はＧＳＭネットワーク規格を背景として説明し図示されているが、当業者は本発明がまた、南北アメリカで使用されているＡＭＰＳ／ＴＤＭＡを含む他の規格およびネットワークに基づいて実現されることも理解されよう。ＧＳＭネットワーク規格は、此処に説明されるように、単に図示の目的でのみ提示されており、本発明の特徴を制限するものではない。
【００３２】
図２は全体として５０で示されている、遠距離通信ネットワーク１０内のダウンリンク同一チャンネル干渉を図示するブロック図である。関連出願（米国特許第０９／４２６，１３９号）によれば、干渉源（すなわち侵害セル）は、例えば図１に図示され説明されているように、ネットワーク内で同定される。遠距離通信ネットワーク１０の侵害セル内で発生する呼事象、および遠距離通信ネットワーク１０内の受障害セル内で発生する障害事象は、最初に互いに関連付けて記録される。続いて呼事象を処理することで分析が行われ、その後これらの事象が障害事象と相関を取られる。時間相関により「侵害セル」と「受障害セル」のリストが生成される。この相関は次に、可能性のある障害源と関連付けられるべき隣接または同一チャンネル・セル内の干渉を知覚することを可能とする。予測ツールとは対照的に、その後統計的方法を用いて確定的な障害源を決定する。これは遠距離通信ネットワーク１０内の干渉を同定し分析するための、より正確な方法およびシステムを可能とする。
【００３３】
無線基地局５２，５４，５８および５６が、図２の中に移動局６０（すなわちセルラ電話機）と共に図示されている。当業者は図２の移動局６０が図１の移動局４２に類似していることは理解されよう。図２に示されている例の中で無線基地局５２，５４，５８は周波数Ｇ１，Ｇ２およびＧ３で送信している。基地局５６はＧ１で送信しており、従ってそれは基地局５２と同一チャンネルを用いている。移動局６０は現在Ｇ１を使用し、基地局５２からサービスされていて、これは搬送波信号「Ｃ」を送信する。一方、基地局５６は同一周波数を再使用し、移動局６０に対して干渉を作り出している。
【００３４】
移動局６０は基地局からの情報を受信するために周波数Ｇ１を利用する。移動局６０は基地局５２から周波数Ｇ１で送信された搬送波「Ｃ」と、これもまた周波数Ｇ１の同一チャンネル無線基地局（すなわち基地局５６）から送信された干渉「Ｉ」を受信する。干渉に関与している無線基地局は「侵害者」と呼ぶことが可能であり、一方それが存在しているセルは「侵害セル」と言える。同一チャンネル障害の影響を受けている移動局６０は、此処では専門用語を用いて「受障害者」で「受障害セル」に属していると言う。これは基地局が移動局に障害を与えている、ダウンリンク干渉の一例である。アップリンク干渉が如何にして発生するか、すなわち如何にして侵害セルの移動局がそのアップリンク上での無線基地局受信機に障害を与えるかを理解することは極めて容易である。
【００３５】
しかしながら障害源は同一チャンネル無線基地局に限定されるものではない。別の障害源を隣接チャンネルの複数の基地局内に見出すことが可能で、これらもやはり内部障害源と考えられる。此処で説明される本発明は、関連出願と同様に、遠距離通信ネットワーク１０内での可能性のある全ての干渉源を同定するように機能する。当業者は「障害」および「干渉」という用語が、互いに交換可能で用いられることは理解されよう、またこれらの用語は此処では交換可能なように用いられている。
【００３６】
ダウンリンク・チャンネル上の「無線障害」または「障害事象」もまた呼に関して検出され、これは十分な信号強度が＿＿秒間以上の劣化音声品質と相関が取られる場合である。時間の長さは、用いられるハードウェアおよび測定方法に依存する。音声品質はＣ／Ｉ（すなわち、搬送波対干渉比率）またはＢＥＲ（すなわち、ビット誤り率）で測定される。
【００３７】
ダウンリンク干渉源は下記の方法で分析できる。まず始めに、潜在的障害源が呼事象記録を障害事象記録と相関を取ることにより検出できる。続いて確定干渉源が伝搬を考慮して確認される。その後、全ての障害事象が呼事象と相関を取られたか否かを確認するためにテストが実施される。全ての障害事象と呼事象との相関が首尾良く終了すると、障害分布が各々の受障害セルに対して計算される。次に干渉が存在する商業範囲に基づいて改善が提言される。システムに対する長期的改善も、障害分布に基づいて提言できる。しかしながら、全ての障害事象と呼事象との相関が上手く取れなかった場合、外部干渉源が同定される。代替手法は、受障害セルを同定し、続いて遠距離通信ネットワーク１０全体よりも、これらの同定された受障害セルに集中する。
【００３８】
本発明の好適な実施例において、一度初期干渉分析が実施されると、トラヒック／障害事象相関に基づく干渉分析の精度が、後ほど説明する推定アルゴリズム、または「検出器」を用いて推定される。従って、本発明は例えばＴＤＭＡ／ＧＳＭシステムの中で展開する事が可能であり、また図１の遠距離通信ネットワーク１０の様な無線ネットワーク内のアップリンク／ダウンリンク障害を同定する関連出願の方法およびシステム、またはその他の類似の相関分析と共に利用できる。
【００３９】
図３は潜在的干渉源を検出するための第１ステップを図示する。侵害セル７２内で生じる呼事象（トラヒック）記録（ＳＥＲ）８０、また「セル事象記録」とも呼ばれる、及び、遠距離通信ネットワーク１０の受障害セル７６内で生じる無線障害記録（ＲＤＲ）８２は、互いに連係して実施される。ＲＤＲ８２は、遠距離通信ネットワーク１０内の音声品質に影響する無線障害事象７８を監視するように設計された機構である。従って、ネットワーク内の無線チャンネル干渉の程度はＲＤＲ８２で測定される。ネットワーク側からのネットワーク干渉と、ほとんどの場合遠距離通信ネットワーク１０外部の発生源からやって来る外部無線干渉とが測定できる。記録されたデータは、障害事象７８の位置を特定したりその原因を訂正する際に、ネットワーク運用管理者にとって有益であろう。
【００４０】
ＲＤＲ８２が障害７８を測定する一方で、ＣＥＲ８０は潜在的侵害セル７２に関する呼開始および終了時刻を識別する。呼のタイムスタンプはＣＥＲ８０内で、潜在的同一チャンネル（または隣接チャンネル）移動局４２に対する試行（音声チャンネル占拠事象）を開始する。記録された呼事象８０は、続いて記録された障害事象８２と相関を取られる。受障害セル７６と侵害セル７２の遠距離通信ネットワーク１０内での分布が、次に時間の関数として計算され、侵害セル７２内の呼事象８０と受障害セル７６の中で結果としてそれに続いて生じる障害事象７８との統計的相関値が得られる。これは受障害セル７６内の障害事象７８の潜在的発生源を同定するために実行される。すなわち、その中の移動局の開始／停止時刻と障害との相関が統計的に有意なセルが、潜在的侵害者と考えられる。
【００４１】
干渉分析を行う方法から収集する最も重要なデータ成分は、封印の開始時刻である。機器８４の封印は、受障害セル７４内のＢＴＳ４４へ送信する、侵害セル７２内の隣接チャンネル移動局４２により生じる。従って、侵害セル７２内の移動局４２の信号は受障害セル７４内のＢＴＳ４４と干渉するが、それはたとえ遠く離れていてもその信号が特定の受障害セル７４に達することが出来るためである。それ故、信号が或る閾値を超えているとき、そのチャンネルに載せられている任意の呼、またはその機器は通過しようとはしないが、それは既に存在している信号が増加して、多すぎるためである。
【００４２】
同一チャンネル／隣接チャンネル干渉信号から生じる干渉は、搬送波対干渉（Ｃ／Ｉ）比を許容できないレベルまで低下させる。このＣ／Ｉ比は、遠距離通信ネットワーク１０内の設備の関数として、予め定められた許容レベル以下に下がるので、呼が行なわれることを許可する理由は無い。その結果、干渉のせいで許容できない呼を行うより、機器８４を封印するほうがより良い解決方法である。この結果ネットワーク資源の使用が最小限となる。最初に、例えば隣接チャンネル干渉を原因とする無線干渉源が同定される。これによりネットワーク運用管理者は、ネットワーク１０がカバーしている領域の何処にその様な障害限が配置されているかを決定することができる。本発明は、トラヒック／障害事象相関に基づく干渉分析の精度を推定するための方法およびシステムを提供する。誤事象相関の確率を用いて、１つまたは複数の侵害セル内の呼活動が、指定されたセル内の干渉の原因らしい事を確定する。その結果、ネットワーク運用管理者は障害源の決定を更に精度良く行え、結果として更に効率的で廉価なネットワーク計画及び設計改善を行える。
【００４３】
図４は、遠距離通信ネットワーク内のアップリンク／ダウンリンク干渉を同定するための方法並びにシステムを実現するための処理ステップを図示する、上位論理流れ図を図示する。当業者には図４が、此処に図示し説明されているように、所望の結果に導く首尾一貫したステップ手順を表していることが分かるであろう。
【００４４】
従って、図４のステップ９０に示されるように、遠距離通信ネットワーク１０内の呼事象（またはセル・トラヒック事象）が識別される。ステップ９２に図示されているように、遠距離通信ネットワーク１０内の障害事象もまた識別される。その後、ステップ９４に記述されているように、時間の関数として実施される呼事象記録と障害事象記録（すなわち、識別された障害事象）との相関を取ることにより、潜在的障害源が検出される。ステップ９６において、確定障害源が伝搬要件または伝搬モデルを用いて検証される。更に、計算された信号減衰量が、認知された障害を発生するには遠く離れすぎていることを示している全ての隣接チャンネル・セルがそれ以降の分析から除かれる。その後、ステップ９８で示されるように、テストを実施して全ての障害事象が呼事象と相関が取られたか否かを判定する。
【００４５】
全ての障害事象の相関が終わっていない場合、ステップ１００で外部干渉の潜在的発生源（同一チャンネルまたは隣接チャンネル）を同定する試みがなされる。この時点で検出された障害事象が、侵害セルに関連する移動局に影響を与えている全てでは無く、それはその他の干渉源もまたその様な障害事象の原因となり得るからである。全ての障害源の相関が取られていない場合、潜在的外部干渉源がステップ１００に示されるように調べられなければならない。
【００４６】
その後、ステップ１０２に示されるように、内部干渉源がダウンリンク上で相互性を用いて同定される。侵害セルの移動局が受障害セルに対するアップリンク上に干渉を引き起こす場合、相互性の規則により、受障害セルも侵害セルの移動局に対してダウンリンク上に障害を与える可能性がある。従って、アップリンク上で障害を受けるセルは、彼らの侵害セルのダウンリンク上に障害を与える点に関して考えると、潜在的候補である。
【００４７】
最後に、ステップ１０４に示されるように、障害分布が生成される。受障害および侵害セルの、遠距離通信ネットワーク１０内部での、時間の関数としての分布が計算され、侵害セル内の呼事象とそれに続いて受障害セル内で結果として生じる障害との統計的相関が得られる。その様な計算および分布を用いて、受障害セル内の封印機器を封印する原因となった潜在的障害源を同定する。しかしながら、全ての障害事象の相関が取られると、ステップ９８、ステップ１０２に示されるように障害源が同定され、これによってステップ１００に示される操作の実施が省略される。ステップ１０２に示される機能を実施した後、ステップ１０４で障害分布が生成される。
【００４８】
図５は、呼事象と無線障害事象との時間相関を図示するグラフ１１０である。図４の流れ図に関する初期操作の中で、潜在的障害源が識別される。この検索処理では、呼事象記録からの音声チャンネル確保事象を障害事象記録の開始および停止時刻と相関を取る。従って、相関は障害事象と音声チャンネル確保時刻スタンプとを利用して実施される。隣接チャンネル情報は、この段階で考慮される。図５はこの型式の時刻事象相関を図示する。障害事象は十分な信号強度を有する、高いＢＥＲに関連している。ＢＥＲと信号強度（ＳＳ）閾値は、ネットワーク要求に基づいて変化し得る。これに代わって、待機チャンネル上のＳＳを測定して、待機チャンネル上のＳＳが或る閾値を超えると常に障害事象を定義することが可能である。ネットワーク内の障害事象を定義するためのその他の方法を利用することも可能であろうが、全て本発明の範囲に含まれる。
【００４９】
実際に障害事象を発生させる可能性のある障害源が検証される。この検証は自由空間経路損失要件を用いて実施される。すなわち、確定障害源を検証するために、図６に図示され全体として１２０で示されているように、伝搬要件（すなわち、伝搬モデル）が利用される。計算された信号減衰量が、認知された障害を生成するには遠く離れすぎていることを示す、全ての同一チャンネル・セルはそれ以降の分析から除外される。伝搬モデルは地理的位置、アンテナ方向、アンテナ高さ、有効放射電力等々を考慮に入れる。
【００５０】
従って、各受障害セルに対して侵害者となり得る潜在的セルを同定するために、相関マトリクスが利用できる。下記の表１参照：
【表１】

【００５１】
表１は受障害セル７６と潜在的侵害セル７２のリストを図示する。最初、このリストは受障害セル７６に関して生成される。続いて、相関および検証処理工程により、このリストを反転して受障害セル７６ではなく侵害セル７２で順位付けされた別のマトリクスを生成できる。
【００５２】
表１内の各列の定義が下記の表２に示されている：
【表２】

【００５３】
本発明の特定の実施例は、干渉問題を具備したセルの識別を含み、これは良好な信号強度に対して高いＢＥＲ（すなわち、１％以上）を有するセルを検索することで実施される。典型的に５％未満のサンプルが、−１００ｄＢＭ以下の信号強度を有する。高いＢＥＲを有する、その様なセルを識別した結果、その様なセルのリストが編集される。これらのセルは関連するＭＳＣ４２を介して識別される。次に、これらのセル内のどの機器が干渉問題を持っているかを、編集されたセル・リスト内に含まれているセルを観測して決定される。加えて、１％より大きなＢＥＲと−１００ｄＢＭより大きな信号強度を有する全ての呼に対する開始および終了時刻が識別される。
【００５４】
識別された遠距離通信事象（例えば、開始および終了時刻）が多すぎる場合、より大きなデルタ値を用いて再相関を実施できる。従って各受障害セル７６内で高いＢＥＲを有する機器のリストには、開始および終了時刻を含む障害事象の一覧に加えて、ＢＥＲ分布および信号強度分布が与えられる。その後、高いＢＥＲを有する機器に関連したチャンネル番号が識別される。チャンネル番号のリストがまた、その様なチャンネル番号の分布を示すデータと共に、決定されその中にその様なチャンネル番号が配置されているセルも含む。
【００５５】
次に、此処に説明するように隣接／同一チャンネル障害分析が、先に受障害機器に対して識別された開始および終了時刻に関して実施される。先に識別されたチャンネル番号を与えられることにより、その中で進行中の呼が障害事象と完全に重なり合っていた隣接チャンネルが識別される。この計算の結果として、受障害および侵害セル７２，７６の表が生成され、これは各々の受障害および侵害関係に対して相関がいくつ発見されたかの測定を含む。潜在的侵害セル７２で生成された障害分布もまた生成される。この隣接チャンネル障害分析は複数の隣接チャンネルに対して繰り返すことが可能で、隣接チャンネル侵害者を具備した表も生成でき、これは受障害および侵害セルの表に類似している。
【００５６】
これらの計算の結果として、可能性の高い侵害セル７２が、最も多数の相関数を有するものとして識別できる。加えて、受障害セルのダウンリンク信号が侵害者のアップリンクと干渉する可能性があるかの判定を行うことも可能である。従って、ダウンリンク上の潜在的侵害者のリストを編集することができる。この情報は短期的および長期的勧告、同様に推定アルゴリズムを介して干渉分析の精度を、本発明の好適な実施例で示されているように、トラヒック／障害事象相関に基づいて推定することに利用可能である。
【００５７】
図７を参照すると、相互性の概念が図示されており全体として１３０で示されている。ダウンリンク１３４上の内部干渉源がまた、この相互性の概念を用いて識別される。すなわち、侵害セル７２の移動局４２が干渉、または障害事象をアップリンク１３２上で受障害セル７６に対してを引き起こす場合、相互性の規則に基づいて、受障害セル７６が侵害セル７２の移動局４２に対してダウンリンク１３４上に障害を与える可能性がある。従って、アップリンク１３２上で障害を受けるセル７６は、彼らの侵害セル７２にダウンリンク１３４上で障害を与えると考えられる潜在的候補である。
【００５８】
更に、障害事象の全てが侵害セル７２の移動局４２に起因するものではない。外部源もまたその様な干渉の容疑者たりうる。従って、全ての干渉源の相関が取れなかった場合、次に外部干渉の可能性を考慮する。
【００５９】
遠距離通信ネットワーク、例えば遠距離通信ネットワーク１０のセルの中でアップリンク／ダウンリンク干渉分析を実行する場合、最も関心の高い値は表１及び２に示されるようにＤＩＳＦＡＣフィールドであって、これはデータ・セットの中で侵害者セルが指定されたセルの中で、例えば受障害セルの中で何回障害の原因と見なされたかを示している。受障害セルは此処では「標的」セルとも言える。従って、１つの実施例において、本発明は重要性そして／または正当性を判定する方法を提供しており、これは複数のトラヒック／障害事象相関を、隣接セル内での呼活動と指定されたセル内の障害活動の関数として計算する結果として与えられる。
【００６０】
更に別の実施例において、本発明は例えば表１内の測定値の精度を計算するための方法を提供しており、これはランダム「誤」整合の確率を、推定アルゴリズムまたは「検出器」を用いて推定することによりなされる。この確率は相関の回数「ＤＩＳＦＡＣ」が経験的重要性を持っているか否かの指標である。１つの例において、ランダム整合推定は下記の表を計算する：
【表３】

此処で量は次のように定義される：
【表４】

【００６１】
表３および４を参照すると、ＣＥＬＬ Ａに障害を与えているＣＥＬＬ ＸのＤＩＳＦＡＣ（＝５００）は、ＣＥＬＬ Ｂに障害を与えているＣＥＬＬ ＣのＤＩＳＦＡＣ値（＝１５０）より高いことは明らかである。これをＲＡＮＤＤＩＳＦＡＣＡＶＧ値と比較すると、第２事例での整合が誤整合の予測値よりも非常に大きいことが判別できる。言葉を変えれば、ＣＥＬＬ ＸがＣＥＬＬ Ａに障害を与える確率（６０．８８％）に比較して、ＣＥＬＬ ＣがＣＥＬＬ Ｂに障害を与える確率（９６．０５％）のほうが高い。
【００６２】
ランダム整合の確率を計算するために、Sumutildist とUtildist に関係する量が比較される。Sumutildist侵害者、受障害）は全時間に渡り、全ての「侵害者−受障害」チャンネル対に対して、侵害者−受障害セル組み合わせに対して、侵害者の利用状況および受障害セルの障害事象の件数が合計される。従って式は下記となる：

此処で、

【００６３】
一度Sumutildist（侵害者、受障害）の値が計算されると、RANDDISFAC とSUMTILDISTの平均比率が計算される。すなわち、ランダム整合、またはRANDDISFACの発生は、１）侵害者の利用状況；２）受障害セル上での障害件数、とに比例する。従って、RANDDISFAC とSUMTILDISTの平均比率は次のように定義される：

【００６４】
これは次に、２つの量の比率は全ての無線ネットワークに対して一定であることを示唆している。これは経験的に下記の表に示されている：
【表５】

【００６５】
この２つの量は大量のデータに渡って合計されると、２０より大きな一定のRANDDISFAC 値を生成する。例えば、ランダム整合の数が２０より大きい場合、多かれ少なかれ、整合の数は量Sumutildist（侵害者、受障害）に等しい。
【００６６】
システム定数、αavgを発見することにより、任意の侵害者−受障害セルの関係に対して、「ランダム整合の平均数」、またはRANDDISFACは次のように計算される：

【００６７】
図８を参照すると、此処にはRANDDISFACAVGとRANDDISFACとの間の差の確率が示されており、これは次式に基づいている：

此処で

である。
【００６８】
図８に示されるように、平均値からの差が或る閾値を超えると、確定侵害者の確率は増大する。すなわち、累積分布関数（ＣＤＦ）がＣＥＲ−ＲＤＲ相関がランダムな現象によるものではない可能性を示すとき、それらはセル間の実際の因果関係の結果である。
【００６９】
図９は本発明の好適な実施例に基づき、本発明の方法およびシステムを実現するための処理ステップを図示する、上位論理流れ図１４０を図示する。当業者には理解されようが、図９は此処に図示し説明されている様に所望の結果を導き出す、首尾一貫した手順を表している。これらのステップは物理量の物理的取り扱いを必要とする。通常、必ず必要と言うわけではないが、これらの量は格納、伝送、結合、比較および別の方法で操作する事の出来る電気的または磁気的信号の形式を取る。
【００７０】
当業者にとって簡便であると判明しているのは、これらの信号をビット、数値、要素、シンボル、文字、用語、件数などで参照することである。しかしながら、心に留めておかなければならないのは、これらおよび類似の全ての用語は、しかるべき物理量と関連付けられており、これらの量に適用された単に便宜的なラベルに過ぎないことである。
【００７１】
更に実施される操作は、しばしば「指名」（designating）、「配達」(delivering)または「伝達」(conveying)という用語で参照されており、これらは一般的に人間運転員が実施する精神的な操作と関連している。その様な人間運転員の能力は、本発明の一部を形成し、此処に説明されている操作のほとんどの場合は、必要でも無いし、所望されてもいない。此処に示されるように、これらの操作は一義的に機械操作である。本発明の好適な実施例の操作を実行するために有用な機械には、汎用ディジタル・コンピュータまたはその他の類似の機器の様な、データ処理システムが含まれる。全ての事例で、コンピュータを運用する際の操作方法と、計算方法そり自体との区別は心に留めておかなければならない。
【００７２】
本発明は電気的またはその他の（例えば、機械的、化学的）物理信号を処理して、その他の所望の物理信号を生成するための方法手順に関し、コンピュータまたはマイクロ・コンピュータを介して実現出来る。しかしながら、移動局のコンピュータ・メモリ、またはセルラ電話加入者ユニットの中に、これらの方法手順を実行する命令を保持する必要は無い。その様な命令は無線電話基地局のコンピュータ・メモリ位置または、この様な基地局がそこから命令を受信する、中央無線放送センタ内に保持できる。此処に説明されている方法を実施するかは、個々の無線電話システム設計者の裁量にゆだねられており、それはセルラ方式またはその他の方式を問わない。
【００７３】
当業者には理解されるように、此処に説明されている方法はプログラム製品（例えば、コンピュータ・メモリ内に存在する制御プログラム）として実現できる。このプログラム製品は、ＣＰＵ上で実行された際に図９の論理流れ図に示されている演算を遂行する命令を含む。本発明は全機能を具備した遠距離通信ネットワーク１０を想定して説明されているが、当業者は本発明がプログラム製品として種々の形式で分散できることも理解されよう。本発明は実際に分散を実施するために利用される信号搬送媒体の個別の型式に無関係に、等しく適用される。信号搬送媒体の例には、例えばフロッピー(登録商標)・ディスク・ドライブおよびＣＤ ＲＯＭの様な記録可能型式の媒体、および例えばディジタルおよびアナログ通信リンクの様な伝送型式の媒体が含まれる。
【００７４】
本発明の好適な実現方法には、此処に説明されている１つまたは複数の方法を、マイクロコンピュータのメモリ内に常駐するプログラム製品として実行する実現方法が含まれる。これに代わって、本発明の好適な実現方法は、ＭＳＣ（例えば、図１のＭＳＣ２７）に配置されているマイクロコンピュータ・メモリの中に常駐するプログラム製品を含むことが出来る。ＭＳＣ２７はセルラ電話ネットワーク内のシステム動作を制御し、これによって呼の管理、請求諸情報の追跡、およびセルラ加入者の所在確認を行う。従って、このプログラム製品は、此処に説明される方法およびシステムを実行するための命令セットを含む。マイクロコンピュータが要求するまで、命令セットはコンピュータ・プログラム製品として別のコンピュータ・メモリの中に格納されていても構わない。例えば、命令セットをマイクロコンピュータに付属しているディスク・ドライブ（これは、ディスク・ドライブ内で究極的に使用するための、例えば光ディスクまたはフロッピー(登録商標)・ディスクの様な取り外し可能メモリを含む場合もある）内のコンピュータ・プログラム製品として格納されていても構わない。
【００７５】
コンピュータ・プログラム製品はまた、別のコンピュータに格納し必要な場合に、使用者のワークステーションに内部または外部ネットワークにより送信する事も可能である。当業者には理解されるであろうが、命令セットの物理的格納装置は、それが格納されている媒体を物理的に変化させて、媒体がコンピュータ読み取り可能な情報を運ぶようにしている。この変化は電気的、磁気的、化学的、またはその他の物理的変化である。本発明を、命令、シンボル、文字または類似のもので記述するのが便利であるが、読者はこれらの用語並びに類似の用語の全てが適切な物理的要素と関連付けられていることを想起すべきである。
【００７６】
本発明の推定アルゴリズムが図９に「検出器」として記述されている。まず始めに、ステップ１４２および１４４において、呼事象記録（ＣＥＲ）、またはセル・トラヒック事象、そして遠距離通信ネットワーク１０内の無線障害記録（ＲＤＲ）が識別される。その後、ステップ１４６で、ＤＩＳＦＡＣが、それぞれステップ１４２および１４４のＣＥＲおよびＲＤＲから計算される。データ・セットの中で侵害者セルが何度、受障害または標的セル内の障害の考えられる原因と見なされたかを示す、ＤＩＳＦＡＣが本発明の好適な実施例の中で第１位の関心事項である。次にステップ１４８で、ＲＡＮＤＤＩＳＦＡＣＡＶＧまたはランダム整合の乱数がまた、それぞれステップ１４２および１４４で識別されたＣＥＲおよびＲＤＲを用いて計算される。
【００７７】
一度、ＤＩＳＦＡＣおよびＲＡＮＤＤＩＳＦＡＣＡＶＧに関連する量が、それぞれステップ１４６および１４８で計算されると、２つの量の差がステップ１５０で計算される。先に説明した累積分布関数（ＣＤＦ）を用いて、次にCont_to_affirm 確率がステップ１５２で計算される。すなわち、ＲＡＮＤＤＩＳＦＡＣＡＶＧとＲＡＮＤＤＩＳＦＡＣ間の差の確率が図５に示されており、下記の式に基づいている：

此処で

である。
【００７８】
最後に、ステップ１５４で、図５のＣＤＦからのCont_to_affirm 確率が判定閾値と比較され、その干渉関係が真であるかが判定される。従って、平均値からの差が或る閾値を超えると、確定侵害者の確率が増加する。すなわち、累積分布関数（ＣＤＦ）が、ＣＥＲ−ＲＤＲ相関がランダム現象よるものでは無い可能性を示す場合、それらはセル間の実際の因果関係の結果である。
【００７９】
当業者は理解されるように、此処に記載されている本発明は、遠距離通信ネットワーク内のアップリンクおよびダウンリンク干渉源を識別するための方法およびシステムを説明している。侵害無線基地局出力電力を下げるか、または周波数計画を変えることにより、干渉は緩和できる。此処に記述される方法およびシステムは測定に基づいており、予測ツールよりも優位性を与える。加えて、此処に提示されている方法及びシステムは「スイッチ統計」を利用しているので、コストの掛かるドライブ試験手順は含まれていない。要約すれば、此処に記載されている方法およびシステムを用いることにより、遠距離通信ネットワークの性能が改善される。
【００８０】
本発明を図に示す実施例を参照して説明してきたが、この説明は制限的な意味を意図しているものではない。図示された実施例また同様に本発明のその他の実施例の種々の改変および組み合わせも、当業者には本説明を参照することにより明らかであろう。従って、添付の特許請求の範囲は、全てのその様な改変または実施例を含むことを意図している。
【図面の簡単な説明】
【図１】 図１は、その中で本発明の好適な実施例が実現される遠距離通信ネットワークを示す。
【図２】 図２は、遠距離通信ネットワーク内のダウンリンク同一チャンネル干渉を図示する。
【図３】 図３は、本発明の１つの実施例に基づく、呼事象記録（ＣＥＲ）および無線障害記録（ＲＤＲ）相関を図示する。
【図４】 図４は、遠距離通信ネットワーク内でアップリンク／ダウンリンク干渉の同定方法およびシステムを実施するための処理ステップを図示する、上位論理フロー図である。
【図５】 図５は、本発明の１つの実施例に基づく、呼事象と無線障害事象の時間相関を図示するグラフである。
【図６】 図６は、本発明の１つの実施例に基づく、障害の確定発生源を確認するステップを図示する。
【図７】 図７は、遠距離通信ネットワーク内のダウンリンク干渉を同定する際の、相互主義の概念を図示する。
【図８】 図８は、本発明の好適な実施例に基づく、「平均からの％差」の累積分布関数をグラフ形式で図示する。
【図９】 図９は、本発明の方法およびシステムを実現するための処理ステップを図示する、上位論理フロー図である。

Claims (24)

1. 遠距離通信ネットワークのセルの中で干渉分析を行うための方法であって：
   任意の指定されたセルと複数の隣接セルに対して、複数のトラヒック／障害事象相関を前記侵害隣接セル内の呼活動と前記指定されたセル内の障害活動の関数として計算し；
   ランダム整合の結果発生する誤事象相関の確率を定量化するための推定アルゴリズムを定義し、該アルゴリズムは各々の侵害セルのチャンネルの時間の関数としての利用状況と、各受障害セルの障害事象の時間の関数としての件数とを乗算する、前記推定アルゴリズムと；
   誤事象相関の確率を用いて、１つまたは複数の侵害セル内の呼活動が前記指定されたセル内の干渉の原因であると確認する、以上のステップを含む、前記方法。
2. 請求項１記載の方法において、前記乗算ステップに続いて、各々の侵害セルのチャンネルの時間の関数としての利用状況と、各受障害セルの障害事象の時間の関数としての件数との積を全ての侵害−受障害チャンネル対と侵害−受障害セルの組み合わせに対して、全時間に渡り合計するステップを含む、前記方法。
3. 請求項２記載の方法において、前記合計ステップに続いて、侵害セルの利用状況と受障害セルのチャンネル上での障害件数との積の全時間にわたる合計に比例する、ランダム整合発生の平均比率を定義するステップを含む、前記方法。
4. 請求項３記載の方法において、前記定義ステップが更に２つの量の平均比率を大量のデータに関して合計し、結果として２０よりも大きな値となるランダム整合の発生定数を生成するステップを含む、前記方法。
5. 請求項４記載の方法において、前記合計ステップに続いて、任意の侵害−受障害セルの関係に対して、侵害セルの利用状況と受障害セルのチャンネル上での障害件数との積の全時間にわたる合計に比例する、ランダム整合発生の平均比率と、時間の関数としての各侵害セルのチャンネルの利用状況と時間の関数としての各受障害セルのチャンネル上での障害事象の件数を、全ての侵害−受障害チャンネル対と侵害−受障害セル組み合わせに対して、全時間に渡って合計した値とを乗算することによりランダム整合の平均件数を計算するステップを含む、前記方法。
6. 請求項５記載の方法において、前記計算ステップに続いて、ランダム整合の平均件数とランダム整合の件数との間の差の確率を計算するステップを含む、前記方法。
7. 請求項６記載の方法において、前記計算ステップが更に、平均値からの差のパーセンテージをｘ軸に、そして累積分布関数のパーセンテージをｙ軸にプロットし、平均値からのパーセンテージ差の累積分布関数を生成するステップを含む、前記方法。
8. 請求項１記載の方法において、前記使用するステップが更に、パーセンテージ確信レベルを比較して、干渉関係が真であるか否かを判定する判定閾値を用いて、侵害セルを真の干渉セルと確定するステップを含む、前記方法。
9. 遠距離通信ネットワークのセルの中で干渉分析を行うためのシステムであって：
   任意の指定されたセルと複数の隣接セルに対して、複数のトラヒック／障害事象相関を前記侵害隣接セル内の呼活動と前記指定されたセル内の障害活動の関数として計算するための手段と；
   ランダム整合の結果発生する誤事象相関の確率を定量化するための推定アルゴリズムで、該アルゴリズムは、各々の侵害セルのチャンネルの時間の関数としての利用状況と、各受障害セルの障害事象の時間の関数としての件数とを乗算する、前記推定アルゴリズムと；
   誤事象相関の確率を用いて、１つまたは複数の侵害セル内の呼活動が前記指定されたセル内の干渉の原因であると確認するための手段、とを含む、前記システム。
10. 請求項９記載の方法において、前記乗算するための手段が更に、各々の侵害セルのチャンネルの時間の関数としての利用状況と、各受障害セルの障害事象の時間の関数としての件数との積を全ての侵害−受障害チャンネル対と侵害−受障害セルの組み合わせに対して、全時間に渡り合計するための手段とを含む、前記システム。
11. 請求項１０記載のシステムにおいて、前記合計するための手段が更に、侵害セルの利用状況と受障害セルのチャンネル上での障害件数との積の全時間にわたる合計に比例する、ランダム整合発生の平均比率を定義するための手段を含む、前記システム。
12. 請求項１１記載のシステムにおいて、前記定義するための手段が更に２つの量の平均比率を大量のデータに関して合計し、結果として２０よりも大きな値となるランダム整合の発生定数を生成する手段を含む、前記システム。
13. 請求項１２記載のシステムにおいて、前記合計するための手段が更に、任意の侵害−受障害セルの関係に対して、侵害セルの利用状況と受障害セルのチャンネル上での障害件数との積の全時間にわたる合計に比例する、ランダム整合発生の平均比率と、時間の関数としての各侵害セルのチャンネルの利用状況と時間の関数としての各受障害セルのチャンネル上での障害事象の件数を、全ての侵害−受障害チャンネル対と侵害−受障害セル組み合わせに対して、全時間に渡って合計した値とを乗算することによりランダム整合の平均件数を計算するための手段を含む、前記システム。
14. 請求項１３記載のシステムにおいて、前記計算するための手段が更に、ランダム整合の平均件数とランダム整合の件数との間の差の確率を計算するための手段を含む、前記システム。
15. 請求項１４記載のシステムにおいて、前記計算するための手段が更に、平均値からの差のパーセンテージをｘ軸に、そして累積分布関数のパーセンテージをｙ軸にプロットし、平均値からのパーセンテージ差の累積分布関数を生成する手段を含む、前記システム。
16. 請求項９記載のシステムにおいて、前記使用するための手段が更に、パーセンテージ確信レベルを比較して、干渉関係が真であるか否かを判定する判定閾値を用いて、侵害セルを真の干渉セルと確定する手段を含む、前記システム。
17. 遠距離通信ネットワークにおいて、該ネットワークのセルの中で干渉分析を行うためのプログラム製品であって：
    任意の指定されたセルと複数の隣接セルに対して、複数のトラヒック／障害事象相関を前記侵害隣接セル内の呼活動と前記指定されたセル内の障害活動の関数として計算するための、コンピュータに駐在する命令手段と；
    ランダム整合の結果発生する誤事象相関の確率を定量化するための、推定アルゴリズムを定義するためのコンピュータに駐在する命令手段で、前記推定アルゴリズムは、各々の侵害セルのチャンネルの時間の関数としての利用状況と、各受障害セルの障害事象の時間の関数としての件数とを乗算する、前記命令手段と；
    誤事象相関の確率を用いて、１つまたは複数の侵害セル内の呼活動が前記指定されたセル内の干渉の原因であると確認するためのコンピュータに駐在する命令手段、とを含む、前記プログラム製品。
18. 請求項１７記載の方法において、前記アルゴリズムが更に、各々の侵害セルのチャンネルの時間の関数としての利用状況と、各受障害セルの障害事象の時間の関数としての件数との積を全ての侵害−受障害チャンネル対と侵害−受障害セルの組み合わせに対して、全時間に渡り合計するためのコンピュータに駐在する命令手段とを含む、前記プログラム製品。
19. 請求項１８記載のプログラム製品において、前記合計するためのコンピュータに駐在する命令手段が更に、侵害セルの利用状況と受障害セルのチャンネル上での障害件数との積の全時間にわたる合計に比例する、ランダム整合発生の平均比率を定義するためのコンピュータに駐在する命令手段を含む、前記プログラム製品。
20. 請求項１９記載のプログラム製品において、前記定義するためのコンピュータに駐在する命令手段が更に２つの量の平均比率を大量のデータに関して合計し、結果として２０よりも大きな値となるランダム整合の発生定数を生成するコンピュータに駐在する命令手段を含む、前記プログラム製品。
21. 請求項２０記載のプログラム製品において、前記合計するためのコンピュータに駐在する命令手段が更に、任意の侵害−受障害セルの関係に対して、侵害セルの利用状況と受障害セルのチャンネル上での障害件数との積の全時間にわたる合計に比例する、ランダム整合発生の平均比率と、時間の関数としての各侵害セルのチャンネルの利用状況と時間の関数としての各受障害セルのチャンネル上での障害事象の件数を、全ての侵害−受障害チャンネル対と侵害−受障害セル組み合わせに対して、全時間に渡って合計した値とを乗算することによりランダム整合の平均件数を計算するためのコンピュータに駐在する命令手段を含む、前記プログラム製品。
22. 請求項２１記載のプログラム製品において、前記計算するためのコンピュータに駐在する命令手段が更に、ランダム整合の平均件数とランダム整合の件数との間の差の確率を計算するためのコンピュータに駐在する命令手段を含む、前記プログラム製品。
23. 請求項２２記載のプログラム製品において、前記計算するためのコンピュータに駐在する命令手段が更に、平均値からの差のパーセンテージをｘ軸に、そして累積分布関数のパーセンテージをｙ軸にプロットし、平均値からのパーセンテージ差の累積分布関数を生成するコンピュータに駐在する命令手段を含む、前記プログラム製品。
24. 請求項１７記載のプログラム製品において、前記使用するためのコンピュータに駐在する命令手段が更に、パーセンテージ確信レベルを比較して、干渉関係が真であるか否かを判定する判定閾値を用いて、侵害セルを真の干渉セルと確定するコンピュータに駐在する命令手段を含む、前記プログラム製品。

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