JP7318748B2 - 無線通信システム、監視局、不具合検知方法及び無線通信プログラム - Google Patents

Description

本発明は、無線通信システム、監視局、不具合検知方法及び無線通信プログラムに関する。

例えば、２．４ＧＨｚ帯又は５ＧＨｚ帯の電波を用いた無線通信システムとして、ＩＥＥＥ８０２．１１ａ規格、及びＩＥＥＥ８０２．１１ｇ規格などに基づくものがある。ここで、直交周波数分割多重（ＯＦＤＭ:Orthogonal Frequency Division Multiplexing）変調方式を用いることにより、マルチパスフェージング環境での特性を安定化させて、最大５４Ｍｂｉｔ／ｓの伝送速度を実現することが可能である。

また、ＩＥＥＥ８０２．１１ｎ規格に基づく無線通信システムでは、２．４ＧＨｚ帯又は５ＧＨｚ帯において、複数アンテナを用いて同一の無線チャネルで空間分割多重を行うＭＩＭＯ（Multiple Input Multiple Output）や、２０ＭＨｚの周波数チャネルを２つ同時に利用して４０ＭＨｚの周波数チャネルを利用するチャネルボンディング技術を用いて、最大６００Ｍｂｉｔ／ｓの伝送速度を実現している。

また、ＩＥＥＥ８０２．１１ａｃ規格に基づく無線通信システムでは、５ＧＨｚ帯において、２０ＭＨｚの周波数チャネルを８つまで同時に利用し、最大１６０ＭＨｚの周波数チャネルとして利用するチャネルボンディング技術や、同一の無線チャネルで複数の宛先に対して異なる信号を同時伝送するマルチユーザＭＩＭＯ技術等を利用し、ＩＥＥＥ８０２．１１ｎ規格より高速かつ高効率な無線通信を実現している（例えば、非特許文献１参照）。

さらに、上述した無線通信システム等では、サービス状態を監視する監視局を設置し、各基地局から定期的に情報を収集して、サービスに不具合が生じているか否かを監視することがある。例えば、複数の拠点がある場合もサポートセンターによる一括管理を行われることがある。（例えば、非特許文献２参照）。

IEEE Std 802.11-2016, Dec. 2016. サポート付き簡単オフィスWi-FiサービスギガらくWi-Fi、[online]、ＮＴＴ東日本、[2019年11月7日検索]、インターネット〈URL:https://business.ntt-east.co.jp/service/gigarakuwifi/〉

しかしながら、従来は、各基地局から情報を収集しても、無線通信システムにおいて不具合が生じているか否かを効率的に検知することができないという問題があった。

本発明は、不具合が生じているか否かを効率的に検知することができる無線通信システム、監視局、不具合検知方法及び無線通信プログラムを提供することを目的とする。

本発明の一態様にかかる無線通信システムは、端末局が接続可能な複数の基地局と、前記基地局それぞれを監視する監視局とを備えた無線通信システムにおいて、前記監視局は、前記基地局及び前記端末局の周囲の無線環境を示す複数の情報項目それぞれの情報を含む無線環境情報を前記基地局それぞれから収集する情報収集部と、予め定められた複数の不具合項目それぞれに対し、前記情報項目ごとに予め定められた判定条件を満たした場合に、重みづけられた点数を前記情報項目それぞれに付与して合計点数を算出する点数算出部と、前記点数算出部が算出した合計点数、又は、複数の前記情報項目それぞれの情報の組合せに基づいて、前記不具合項目ごとに１つ以上の不具合の有無を検知する不具合検知部と、複数の前記情報項目それぞれの情報の組合せに基づいて、前記不具合項目それぞれに対して前記不具合検知部が検知した不具合の発生推定確率を判定する不具合判定部とを有することを特徴とする。

また、本発明の一態様にかかる監視局は、端末局が接続可能な複数の基地局それぞれを監視する監視局において、前記基地局及び前記端末局の周囲の無線環境を示す複数の情報項目それぞれの情報を含む無線環境情報を前記基地局それぞれから収集する情報収集部と、予め定められた複数の不具合項目それぞれに対し、前記情報項目ごとに予め定められた判定条件を満たした場合に、重みづけられた点数を前記情報項目それぞれに付与して合計点数を算出する点数算出部と、前記点数算出部が算出した合計点数、又は、複数の前記情報項目それぞれの情報の組合せに基づいて、前記不具合項目ごとに１つ以上の不具合の有無を検知する不具合検知部と、複数の前記情報項目それぞれの情報の組合せに基づいて、前記不具合項目それぞれに対して前記不具合検知部が検知した不具合の発生推定確率を判定する不具合判定部とを有することを特徴とする。

また、本発明の一態様にかかる不具合検知方法は、端末局が接続可能な複数の基地局を備えた無線通信システムに対する不具合検知方法において、前記基地局及び前記端末局の周囲の無線環境を示す複数の情報項目それぞれの情報を含む無線環境情報を前記基地局それぞれから収集する情報収集工程と、予め定められた複数の不具合項目それぞれに対し、前記情報項目ごとに予め定められた判定条件を満たした場合に、重みづけられた点数を前記情報項目それぞれに付与して合計点数を算出する点数算出工程と、前記点数算出工程により算出した合計点数、又は、複数の前記情報項目それぞれの情報の組合せに基づいて、前記不具合項目ごとに１つ以上の不具合の有無を検知する不具合検知工程と、検知した不具合の発生推定確率を、複数の前記情報項目それぞれの情報の組合せに基づいて、前記不具合項目それぞれに対して判定する不具合判定工程とを含むことを特徴とする。

本発明によれば、不具合が生じているか否かを効率的に検知することができる。

一実施形態にかかる無線通信システムの構成例を示す図である。 端末局が有する機能を例示する機能ブロック図である。 基地局が有する機能を例示する機能ブロック図である。 一実施形態にかかる監視局が有する機能を例示する機能ブロック図である。 情報収集部が所定の処理を施した後に出力する無線環境情報を例示する図である。 点数算出部が不具合項目ごとに合計点数を算出した結果を例示する図である。 不具合判定部が不具合項目ごとに不具合の発生推定確率を判定した結果を例示する図である。 一実施形態にかかる監視局の動作例の概要を示すフローチャートである。 一実施形態にかかる監視局のハードウェア構成例を示す図である。

以下に、図面を用いて無線通信システムの一実施形態を説明する。図１は、一実施形態にかかる無線通信システム１の構成例を示す図である。図１に示すように、無線通信システム１は、例えば、基地局（ＡＰ）２ａ－１～２ａ－４，２ｂ－１～２ｂ－４，２ｃ－１～２ｃ－４と、監視局４とがネットワーク１０を介してそれぞれ接続されることによって構成されている。

基地局２ａ－１～２ａ－４は、例えば家庭（ホーム）の屋内にそれぞれ配置され、周囲に位置する複数の端末局６が接続可能にされている。

基地局２ｂ－１～２ｂ－４は、例えばホームよりも広いオフィスの屋内にそれぞれ配置され、周囲に位置する複数の端末局６が接続可能にされている。

基地局２ｃ－１～２ｃ－４は、例えばオフィスよりも広い屋外の公衆エリアにそれぞれ配置され、周囲に位置する複数の端末局６が接続可能にされている。

なお、無線通信システム１は、例えばＩＥＥＥ８０２．１１ａｘ規格に準拠して動作する場合を例に説明するが、これに限定されることなく、他の通信規格に準拠して動作するシステムであってもよい。以下、基地局２ａ－１～２ａ－４，２ｂ－１～２ｂ－４，２ｃ－１～２ｃ－４のように複数ある構成のいずれかを特定しない場合には、単に基地局２などと略記する。

まず、端末局６について説明する。図２は、端末局６が有する機能を例示する機能ブロック図である。図２に示すように、端末局６は、例えば複数の無線通信部６０、収集部６２、記憶部６４、及び制御部６６を有する。

無線通信部６０は、受信部（取得部）６００及び送信部（通知部）６０２を有し、基地局２及び他の端末局６との間で無線通信を行う。

受信部６００は、例えば基地局２及び他の端末局６が送信する信号を受信して情報を取得し、収集部６２に対して出力する。送信部６０２は、例えば記憶部６４が記憶している情報を示す信号を基地局２及び他の端末局６に対して送信（通知）する。なお、無線通信部６０は、使用する周波数帯や通信方式がそれぞれ異なるものであってもよいし、同一の通信方式によって通信を行うものであってもよい。

収集部６２は、例えば基地局２及び他の端末局６の周囲の無線環境を示す無線環境情報等を、無線通信部６０を介して収集し、記憶部６４に対して出力する。記憶部６４は、収集部６２が収集した無線環境情報等を記憶する。

制御部６６は、設定部６６０を有し、端末局６を構成する各部を制御する。例えば、設定部６６０は、無線通信部６０が基地局２から取得した情報に基づいて当該端末局６の動作に対する設定を行う。

次に、基地局２について説明する。図３は、基地局２が有する機能を例示する機能ブロック図である。図３に示すように、基地局２は、例えば複数の無線通信部２０、収集部２１、記憶部２２、自局情報保持部２３、ネットワーク通信部２４、及び制御部２５を有する。

無線通信部２０は、受信部（取得部）２００及び送信部（通知部）２０２を有し、他の基地局２及び端末局６との間で無線通信を行う。

受信部２００は、例えば他の基地局２及び端末局６が送信する信号を受信して情報を取得し、収集部２１に対して出力する。送信部２０２は、例えば記憶部６４が記憶している情報、自局情報保持部２３が保持している自局情報（後述）、及びネットワーク通信部２４が監視局４から取得した情報等を示す信号を他の基地局２及び端末局６に対して送信（通知）する。なお、無線通信部２０は、使用する周波数帯や通信方式がそれぞれ異なるものであってもよいし、同一の通信方式によって通信を行うものであってもよい。

収集部２１は、例えば他の基地局２及び端末局６の周囲の無線環境を示す複数の情報項目（図５参照）を含む無線環境情報等を、無線通信部２０を介して他の基地局２及び端末局６から収集し、記憶部２２に対して出力する。なお、無線環境情報には、基地局２と端末局６との間の通信に関する情報、及び基地局２の動作状態に関する情報を含んでいてもよい。記憶部２２は、収集部２１が収集した無線環境情報等を記憶する。

自局情報保持部２３は、当該基地局２に関する情報を保持する。例えば、自局情報保持部２３は、当該基地局２が使用する周波数帯や通信方式、接続可能な端末局数、及び無線通信部２０の数など、自局の仕様・機能等を含む自局情報を保持する。

ネットワーク通信部２４は、送信部（通知部）２４０及び受信部（取得部）２４２を有し、ネットワーク１０を介して監視局４との間で有線通信又は無線通信を行う。

送信部２４０は、例えば記憶部２２が記憶している情報、及び自局情報保持部２３が保持している自局情報を示す信号を監視局４に対して送信（通知）する。受信部２４２は、監視局４が送信する信号を受信して情報を取得する。また、受信部２４２は、監視局４から受信して端末局６へ送信すべき情報を無線通信部２０に対して出力する。

制御部２５は、設定部２５０を有し、基地局２を構成する各部を制御する。例えば、設定部２５０は、ネットワーク通信部２４が監視局４から取得した情報、及び無線通信部２０が端末局６から取得した情報等に基づいて、当該基地局２の動作に対する設定を行う。また、設定部２５０は、端末局６の動作に対する設定を行うように構成されてもよい。

次に、監視局４について説明する。図４は、一実施形態にかかる監視局４が有する機能を例示する機能ブロック図である。図４に示すように、監視局４は、例えば入力部４０、出力部４１、ネットワーク通信部４２、情報収集部４３、点数算出部４４、不具合検知部４５、不具合判定部４６、制御部４７、及び記憶部４８を有する。

入力部４０は、監視局４に対する作業者の入力（指示・設定等）を受け入れる。出力部４１は、監視局４が処理した結果等を作業者に対して示すように出力する。

ネットワーク通信部４２は、受信部（取得部）４２０及び送信部（通知部）４２２を有し、ネットワーク１０を介して基地局２ａ－１～２ａ－４，２ｂ－１～２ｂ－４，２ｃ－１～２ｃ－４との間で有線通信又は無線通信を行う。

受信部４２０は、基地局２ａ－１～２ａ－４，２ｂ－１～２ｂ－４，２ｃ－１～２ｃ－４がそれぞれ送信する情報を受信し、受信した情報を情報収集部４３に対して出力する。送信部４２２は、監視局４が処理した情報等を基地局２ａ－１～２ａ－４，２ｂ－１～２ｂ－４，２ｃ－１～２ｃ－４に対して送信する。

情報収集部４３は、受信部４２０が受信した情報を収集し、例えば点数算出部４４、不具合検知部４５及び不具合判定部４６に対して出力する。例えば、情報収集部４３は、各基地局２及び各端末局６の周囲の無線環境を示す複数の情報項目を含む運用ログなどの無線環境情報を、基地局２ａ－１～２ａ－４，２ｂ－１～２ｂ－４，２ｃ－１～２ｃ－４それぞれから収集し、収集した結果を点数算出部４４、不具合検知部４５及び不具合判定部４６に対して出力する。

無線環境情報に含まれる情報項目には、例えばＲＳＳＩ（Received Signal Strength Indicator）の強度、トラヒック、基地局２に対して接続している端末局６の数（接続端末数）、チャネル利用率、データレート、チャネル遷移ログなどがある（図６参照）。

また、情報収集部４３は、収集した無線環境情報に対し、最大値の選択、検出数のカウント等、所定の処理を施した後に点数算出部４４、不具合検知部４５及び不具合判定部４６に対して出力してもよい。

図５は、点数算出部４４、不具合検知部４５及び不具合判定部４６に対して、情報収集部４３が所定の処理を施した後に出力する無線環境情報を例示する図である。ここで、情報収集部４３は、収集した無線環境情報、及び所定の処理を施した無線環境情報の少なくともいずれかを出力することとする。

点数算出部４４は、予め定められた複数の不具合項目それぞれに対し、情報項目ごとに予め定められた判定条件を満たした場合に付与する点数の合計点数（スコア）を算出し、算出結果を不具合検知部４５に対して出力する。不具合項目には、例えば、ハードウェア故障、電波干渉、強度不足、混雑などの項目がある。

図６は、点数算出部４４が不具合項目ごとに合計点数を算出した結果を例示する図である。例えば、点数算出部４４は、情報項目ごとに判定条件を満たしているか否かを判定し、判定条件を満たしている場合には、不具合項目ごとに重みづけられた点数を情報項目それぞれに対して付与する。そして、点数算出部４４は、情報項目ごとに付与された点数を不具合項目ごとに合計する算出を行う。

具体的には、点数算出部４４は、不具合項目を電波干渉とした場合、ＲＳＳＩが－７０ｄＢｍ以下であれば５点を加え、トラヒックが１０ＭＢよりも多ければ３点を加えず、接続端末数が１台未満であれば１点を加え、その他の情報項目の点数を加算したときの合計点数を８０としている。

また、点数算出部４４は、基地局２が配置されている環境、及び不具合項目の少なくともいずれかが異なる場合、異なる閾値（判定閾値）を用いて判定条件を満たしているか否かを判定し、情報項目ごとに付与する点数の合計点数を算出してもよい。

不具合検知部４５（図４）は、点数算出部４４が算出した合計点数に基づいて、１つ以上の不具合項目に挙げられた不具合の有無を検知し、検知結果を不具合判定部４６に対して出力する。例えば、不具合検知部４５は、予め設定された閾値とスコアとを対比して、不具合項目に挙げられた不具合の有無を検知する。

具体例として、不具合検知部４５は、電波干渉に関する不具合があるか否かを判定する閾値が７０である場合、図６に示した結果のようにスコアが８０であれば、電波干渉に関する不具合があることを検知する。

また、不具合検知部４５は、ハードウェア故障に関する不具合があるか否かを判定する閾値（検知閾値）が８０である場合、図６に示した結果のようにスコアが２０であれば、ハードウェア故障に関する不具合がないことを検知する。

また、不具合検知部４５は、基地局２ａ－１～２ａ－４，２ｂ－１～２ｂ－４，２ｃ－１～２ｃ－４が配置されている環境等の違いに応じて、点数の重みや、不具合があるか否かを判定する閾値等の設定を異なるものにされてもよい。

すなわち、不具合検知部４５は、基地局２が配置されている環境、及び不具合項目の少なくともいずれかが異なる場合、異なる検知閾値を用いて不具合項目に挙げられた不具合の有無を検知してもよい。

例えば、屋内に配置されている基地局２ａ－１～２ａ－４，２ｂ－１～２ｂ－４よりも、屋外に配置されている基地局２ｃ－１～２ｃ－４に対するハードウェア故障に関する不具合があるか否かを判定する閾値が低く設定されてもよい。

また、不具合検知部４５は、点数算出部４４が算出したスコアを用いることなく、情報収集部４３が収集した無線環境情報に含まれる複数の情報項目の組合せに基づいて、１つ以上の不具合の有無を検知してもよい。

この場合、不具合検知部４５は、複数の情報項目の組合せに基づいて、不具合の内容を示す不具合項目ごとに、不具合ありクラス又は不具合なしクラスに分類する機械学習を行って、１つ以上の不具合の有無を検知してもよい。

より具体的には、不具合検知部４５は、例えば不具合項目ごとに複数の情報項目の組合せに基づく多次元の識別境界（モデル）を学習するＳＶＭ（Sapport vector machine）により、不具合ありクラス又は不具合なしクラスに分類を行って、不具合の有無を検知してもよい。このとき、不具合検知部４５は、基地局２が配置されている環境、及び不具合項目の少なくともいずれかごとに異なる機械学習を行ってもよい。

このように、監視局４は、複数の情報項目に基づいて、複数の不具合項目に挙げられた複数の不具合の有無を並列処理によって検知することが可能である。

不具合判定部４６は、複数の情報項目の組合せに基づいて、不具合検知部４５が検知した不具合の発生推定確率を判定する。例えば、不具合判定部４６は、不具合検知部４５があると検知した不具合それぞれに対し、複数の情報項目の組合せに基づいて、不具合項目ごとに機械学習を行うことにより、不具合の発生推定確率を判定する。

より具体的には、不具合判定部４６は、例えば不具合項目ごとに複数の情報項目の値をそれぞれ入力層に与えて、不具合ありの確率、及び不具合なしの確率を出力層とするＮＮ（Neural Network）として構成され、不具合項目ごとに不具合の発生推定確率を判定してもよい。

図７は、不具合判定部４６が不具合項目ごとに不具合の発生推定確率を判定した結果を例示する図である。図７に示すように、不具合判定部４６は、複数の不具合項目それぞれに対して、並列に不具合の発生推定確率を判定する。

さらに、不具合判定部４６は、基地局２が配置されている環境、及び不具合項目の少なくともいずれかごとに機械学習を行ってもよい。

なお、不具合判定部４６は、不具合検知部４５が用いる不具合があるか否かを判定する閾値に対するスコアの割合に基づいて、不具合が生じていることの確からしさを示す確率を判定するように構成されてもよい。

制御部４７は、設定部４７０を有し、監視局４を構成する各部を制御する。また、制御部４７は、監視局４を構成する各部が情報を処理した結果を記憶部４８に対して記憶させる。例えば、制御部４７は、情報収集部４３が収集した情報、点数算出部４４が算出した点数及び合計点数、不具合検知部４５が検知した不具合の有無、並びに不具合判定部４６が判定した不具合の発生推定確率等を出力部４１及び記憶部４８に対して出力する。

設定部４７０は、監視局４を構成する各部に対する設定を行う。例えば、設定部４７０は、入力部４０を介して作業者が入力した設定に基づいて、情報収集部４３、点数算出部４４、不具合検知部４５及び不具合判定部４６に対する設定を行う。

記憶部４８は、制御部４７の制御に応じて、記憶している情報を出力部４１及びネットワーク通信部４２に対して出力する。つまり、出力部４１は、不具合検知部４５が検知した不具合項目、及び不具合判定部４６が判定した確率を出力することができる。また、ネットワーク通信部４２は、記憶部４８が記憶している情報を基地局２ａ－１～２ａ－４，２ｂ－１～２ｂ－４，２ｃ－１～２ｃ－４に対して送信することが可能となる。

なお、制御部４７は、不具合検知部４５が検知した不具合項目ごとに解決法を特定し、特定した解決法を出力部４１に出力させてもよい。例えば、制御部４７は、無線通信システム１において電波干渉に関する不具合があると不具合検知部４５が検知した場合、電波干渉を回避するための解決法を特定する。例えば、制御部４７は、不具合項目（不具合）と解決法とを対応付けたルックアップテーブル等に基づいて不具合に対する解決法を特定するように構成されてもよい。

なお、監視局４は、入力部４０を介して入力される設定に基づいて、点数算出部４４がスコアの算出に用いるべき情報項目の組合せ、追加、削除、及び判定条件の変更等を設定可能にされてもよい。また、監視局４は、入力部４０を介して入力される設定に基づいて、不具合検知部４５が検知する不具合項目（不具合）の追加、削除及び点数の重み等を設定可能にされてもよい。また、監視局４は、不具合の検知を学習し、制御部４７が上述した設定を変更するように構成されてもよい。

図８は、監視局４の動作例の概要を示すフローチャートである。図８に示すように、監視局４は、基地局２それぞれから定期的に情報を収集する（Ｓ１００）。次に、監視局４は、不具合項目ごとに不具合の検知を実施する（Ｓ１０２）。

監視局４は、不具合検知部４５において、不具合があるか否かを判定する閾値以上のスコアがあるか否かを判定し（Ｓ１０４）、閾値以上のスコアがある場合（Ｓ１０４：Ｙｅｓ）はＳ１０６の処理へ進み、閾値以上のスコアがない場合（Ｓ１０４：Ｎｏ）はＳ１１２の処理へ進む。

監視局４は、不具合のあることを不具合検知部４５により検知し（Ｓ１０６）、不具合の発生推定確率を不具合判定部４６により判定し（Ｓ１０８）、確率が高い順に不具合を出力部４１により作業者へ提示する（Ｓ１１０）。

Ｓ１１２の処理において、監視局４は、不具合を未検知であるとする。

このように、無線通信システム１は、監視局４が無線環境を示す複数の情報項目を含む無線環境情報を収集し、複数の情報項目の組合せに基づいて、１つ以上の不具合の有無を検知するので、不具合が生じているか否かを効率的に検知することができる。

また、無線通信システム１は、不具合検知部４５が機械学習を行って不具合の有無を検知し、不具合判定部４６が機械学習を行って不具合が発生している確率を判定する場合、機械学習の効率と、不具合の検知及び確率の判定の精度を向上させることができる。無線環境情報には、不具合の検知及び確率の判定に寄与しない多くのデータが含まれ得るからである。

すなわち、無線通信システム１は、不具合の検知と確率の判定を分離して個別に学習して行うことにより、より少ないデータからであっても、不具合の検知及び確率の判定の精度を向上させることができる。

さらに、監視局４は、不具合の検知結果及び確率の判定結果と、検知した不具合に対して提示した解決法を適用された後の不具合の検知結果及び確率の判定結果とを対比させることにより、解決法の正解率を算出し、正解率に基づいて情報収集部４３、点数算出部４４、不具合検知部４５、及び不具合判定部４６に対する設定を自律的に行ってもよい。

なお、基地局２、監視局４、及び端末局６が有する各機能は、それぞれ一部又は全部がＰＬＤ（Programmable Logic Device）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアによって構成されてもよいし、ＣＰＵ等のプロセッサが実行するプログラムとして構成されてもよい。

例えば、本発明にかかる監視局４は、コンピュータとプログラムを用いて実現することができ、プログラムを記憶媒体に記録することも、ネットワークを通して提供することも可能である。

図９は、一実施形態にかかる監視局４（基地局２、端末局６）のハードウェア構成例を示す図である。図９に示すように、例えば監視局４は、入力部５００、出力部５１０、通信部５２０、ＣＰＵ５３０、メモリ５４０及びＨＤＤ５５０がバス５６０を介して接続され、コンピュータとしての機能を備える。また、監視局４は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体５７０との間でデータを入出力することができるようにされている。

入力部５００は、例えばキーボード及びマウス等である。出力部５１０は、例えばディスプレイなどの表示装置である。通信部５２０は、例えば有線又は無線のネットワークインターフェースであり、複数の無線通信を行うことができるようにされている。

ＣＰＵ５３０は、監視局４を構成する各部を制御し、上述した計算等を行う。メモリ５４０及びＨＤＤ５５０は、データを記憶する上述した記憶部４８を構成する。特に、メモリ５４０は、上述した計算に用いる各データを記憶する。記憶媒体５７０は、監視局４が有する機能を実行させる無線通信プログラム等を記憶可能にされている。なお、監視局４（基地局２、端末局６）を構成するアーキテクチャは図９に示した例に限定されない。

すなわち、ここでいう「コンピュータ」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記憶媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭ等の可搬媒体等の記憶装置のことをいう。

さらに「コンピュータ読み取り可能な記憶媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するものや、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータ内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものを含んでもよい。

以上、図面を参照して本発明の実施形態を説明してきたが、上述の実施形態は、本発明の例示に過ぎず、本発明が上述の実施形態に限定されるものではないことは明らかである。したがって、本発明の技術思想及び範囲を逸脱しない範囲で、構成要素の追加、省略、置換、その他の変更が行われてもよい。

１・・・無線通信システム、２ａ－１～２ａ－４，２ｂ－１～２ｂ－４，２ｃ－１～２ｃ－４・・・基地局、４・・・監視局、６・・・端末局、２０・・・無線通信部、２１・・・収集部、２２・・・記憶部、２３・・・自局情報保持部、２４・・・ネットワーク通信部、２５・・・制御部、４０・・・入力部、４１・・・出力部、４２・・・ネットワーク通信部、４３・・・情報収集部、４４・・・点数算出部、４５・・・不具合検知部、４６・・・不具合判定部、４７・・・制御部、４８・・・記憶部、６０・・・無線通信部、６２・・・収集部、６４・・・記憶部、６６・・・制御部、２００，２４２，４２０，６００・・・受信部（取得部）、２０２，２４０，４２２，６０２・・・送信部（通知部）、設定部・・・２５０，４７０，６６０、５００・・・入力部、５１０・・・出力部、５２０・・・通信部、５３０・・・ＣＰＵ、５４０・・・メモリ、５５０・・・ＨＤＤ、５６０・・・バス、５７０・・・記憶媒体

Claims (6)

1. 端末局が接続可能な複数の基地局と、前記基地局それぞれを監視する監視局とを備えた無線通信システムにおいて、
   前記監視局は、
   前記基地局及び前記端末局の周囲の無線環境を示す複数の情報項目それぞれの情報を含む無線環境情報を前記基地局それぞれから収集する情報収集部と、
   予め定められた複数の不具合項目それぞれに対し、前記情報項目ごとに予め定められた判定条件を満たした場合に、重みづけられた点数を前記情報項目それぞれに付与して合計点数を算出する点数算出部と、
   前記点数算出部が算出した合計点数、又は、複数の前記情報項目それぞれの情報の組合せに基づいて、前記不具合項目ごとに１つ以上の不具合の有無を検知する不具合検知部と、
   複数の前記情報項目それぞれの情報の組合せに基づいて、前記不具合項目それぞれに対して前記不具合検知部が検知した不具合の発生推定確率を判定する不具合判定部と
   を有することを特徴とする無線通信システム。
2. 前記不具合検知部は、
   複数の前記情報項目それぞれの情報の組合せに基づいて、不具合の内容を示す不具合項目ごとに、不具合ありクラス又は不具合なしクラスに分類する機械学習を行って、１つ以上の不具合の有無を検知し、
   前記不具合判定部は、
   前記不具合検知部があると検知した不具合それぞれに対し、複数の前記情報項目それぞれの情報の組合せに基づいて、前記不具合項目ごとに機械学習を行うことにより、不具合の発生推定確率を判定すること
   を特徴とする請求項１に記載の無線通信システム。
3. 前記不具合検知部及び前記不具合判定部の少なくともいずれかは、
   前記基地局が配置されている環境、及び前記不具合項目の少なくともいずれかごとに機械学習を行うこと
   を特徴とする請求項２に記載の無線通信システム。
4. 端末局が接続可能な複数の基地局それぞれを監視する監視局において、
   前記基地局及び前記端末局の周囲の無線環境を示す複数の情報項目それぞれの情報を含む無線環境情報を前記基地局それぞれから収集する情報収集部と、
   予め定められた複数の不具合項目それぞれに対し、前記情報項目ごとに予め定められた判定条件を満たした場合に、重みづけられた点数を前記情報項目それぞれに付与して合計点数を算出する点数算出部と、
   前記点数算出部が算出した合計点数、又は、複数の前記情報項目それぞれの情報の組合せに基づいて、前記不具合項目ごとに１つ以上の不具合の有無を検知する不具合検知部と、
   複数の前記情報項目それぞれの情報の組合せに基づいて、前記不具合項目それぞれに対して前記不具合検知部が検知した不具合の発生推定確率を判定する不具合判定部と
   を有することを特徴とする監視局。
5. 端末局が接続可能な複数の基地局を備えた無線通信システムに対する不具合検知方法において、
   前記基地局及び前記端末局の周囲の無線環境を示す複数の情報項目それぞれの情報を含む無線環境情報を前記基地局それぞれから収集する情報収集工程と、
   予め定められた複数の不具合項目それぞれに対し、前記情報項目ごとに予め定められた判定条件を満たした場合に、重みづけられた点数を前記情報項目それぞれに付与して合計点数を算出する点数算出工程と、
   前記点数算出工程により算出した合計点数、又は、複数の前記情報項目それぞれの情報の組合せに基づいて、前記不具合項目ごとに１つ以上の不具合の有無を検知する不具合検知工程と、
   検知した不具合の発生推定確率を、複数の前記情報項目それぞれの情報の組合せに基づいて、前記不具合項目それぞれに対して判定する不具合判定工程と
   を含むことを特徴とする不具合検知方法。
6. 請求項１～３のいずれか１項に記載の無線通信システムの各部としてコンピュータを機能させるための無線通信プログラム。

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