(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
通信網における単位時間当りの呼の接続要求数と単位時間当りの呼の接続完了数とから接続成功率を求めて通信網における疎通状況の正常又は異常を判定する装置であって、
通信網が正常時の単位時間当りの呼の接続要求数と単位時間当りの呼の接続完了数との組の集合を２項分布によるモデル作成のためのサンプルデータとし、該サンプルデータから通信網が正常時の平均接続率を算出する２項分布を用いたモデル生成手段と、
呼の接続要求数及び接続完了数の時系列と、前記モデル生成手段によって生成された平均接続率とに基づいて、通信網が正常であると考える正常仮説の一点尤度と、通信網が異常であると考える異常仮説の一点尤度とを算出する一点尤度計算手段と、
該一点尤度計算手段により算出された正常仮説及び異常仮説の一点尤度の時系列を用いて通信網の疎通状況の正常又は異常の判定を行う判定手段とを備えたことを特徴とする通信網における疎通状況判定装置。
【請求項２】
前記モデル生成手段は、呼の接続完了数の時系列をａi 、接続要求数の時系列をｂi とすると、
【数１】
0003692765.tif 000010
から通信網が正常時の平均接続率
【数２】
0003692765.tif 000011
を算出する手段であることを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記一点尤度計算手段は、呼の接続完了数の観測値をａ、接続要求数の観測値をｂ、正常時の接続成功確率をｐとした場合に求められる一点尤度を
【数３】
0003692765.tif 000012
とした時、正常仮説の一点尤度を、
【数４】
0003692765.tif 000013
から算出する手段であることを特徴とする請求項１又は２に記載の装置。
【請求項４】
前記一点尤度計算手段は、呼の接続完了数の観測値をａ、接続要求数の観測値をｂ、正常時の平均接続率を
【数５】
0003692765.tif 000014
とした場合、異常時の接続成功確率ｐw を感度パラメータε（０＜ε＜１）を用いて、
【数６】
0003692765.tif 000015
から求め、異常仮説の一点尤度をｌｌ（ｂ，ａ｜ｐw ）から算出する手段であることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の装置。
【請求項５】
前記モデル生成手段は、ＡＩＣ基準を用いて曜日別組み合わせ毎にモデルを生成する手段であることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、通信網における疎通状況判定装置に関し、特に通信網における単位時間当りの呼の接続要求数（ＢＩＤ) と単位時間当りの呼の接続完了数（ＡＮＳ) とから接続成功率を求めて通信網における疎通状況の正常又は異常を判定する装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
国際電話網の疎通管理について、ＩＴＵ、ＣＣＩＴＴの勧告では、国際通信事業者は「通話の接続に成功した率であるＡＢＲ（Ａｎｓｗｅｒ  Ｂｉｄ  Ｒａｔｉｏ）を対外通信事業者（キャリア）別に観測し、ＡＢＲが低下した場合は回線異常やトラヒックの急増等の現象が起こっていないか調査する」ことになっている。これらの基準は、ＩＴＵ，ＣＣＩＴＴ，ＲＥＤ  ＢＯＯＫ，Ｖｏｌｕｍｅ  II，Ｆａｓｃｉｃｌｅ  II．３（１９８５），ｐｐ．５−８１やＩＴＵ，Ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎｓ  Ｅ．４０１−Ｅ．４２７，ＢＬＵＥ  ＢＯＯＫ，ＶｏｌｕｍｅII，Ｆａｓｃｉｃｌｅ  II．３（１９８９）に規定されている。
【０００３】
図１は、ある国に対する１日の接続呼におけるＡＢＲ、ＢＩＤ及びＡＮＳの時系列データを示す特性図である。
【０００４】
図１（ａ）において、破線及び一点鎖線は、それぞれ２つの段階の異常を示す閾値である。これら閾値は、当該国における過去のデータに基づいて監視員の経験上から設定される。呼の接続要求数が一日の中でも多い時間帯（例えば午後５時〜午後７時）では閾値が高くなっており、これにより監視処理が円滑に行われている。しかしながら、図１（ｂ）に示すようにＢＩＤが極めて減少する時間帯（例えば午前１時〜午前７時）では、図１（ａ）に示すようにＡＢＲが激しく上下する。この現象は、ＡＢＲをＡＮＳとＢＩＤとの比から求めている（ＡＢＲ＝ＡＮＳ／ＢＩＤ）ためである。即ち、ＡＮＳ及びＢＩＤが増大する時間帯では、両者の値が共に大きいためにＡＢＲの変動は少ない。逆に、ＡＮＳ及びＢＩＤが極めて減少する時間帯では、両者の値が極めて小さいため、ＡＢＲの変動が大きくなる。
【０００５】
従って、後者の時間帯では、客観的にみて疎通状況が悪くないのにＡＢＲが頻繁に閾値を越えてしまい、監視員が重要なアラームを見つけることが困難になる。異常時に正確にアラームが発生するように閾値を設定するには、監視員の多大な経験を必要とする。また、多数の監視対象地域の各々に閾値を設定するには、かなりの人手を要する。
【０００６】
図２は、従来の判定手法における任意の時間帯における観測点と判別関数との関係を示している。この手法では、ＢＩＤ−ＡＮＳ特性の原点を通る直線で構成される閾値を監視員が経験的に設定し、ある時間帯における各観測点が閾値より下になった時を疎通状況の悪化と判定する。このように、閾値の設定が監視員の経験に依存しているので、この閾値を統計的計算に基づいて自動化することが非常に難しい。また、ＡＮＳとＢＩＤとの比から求まるＡＢＲが非線形であるため、これを直線の閾値と比較することは不自然である。さらに、観測点と閾値直線との間の距離（図中のＸ，Ｙ）がＢＩＤに応じて異なるので判定精度が一定とはならない。即ち、ＢＩＤが小さい観測点は閾値に近づいているので厳しい判定となり、逆にＢＩＤが大きい観測点は閾値から遠いので甘い判定となる。
【０００７】
このような問題点を解決する方法として、次のような判定方法が存在している。
【０００８】
対外通信事業者宛のトラヒックをさらに呼の種類毎に細分化する。呼の種類をＣ１，Ｃ２，・・・，Ｃｉ，Ｃｊ，・・・，Ｃｎ（ただし、Ｃｉ∩Ｃｊ＝０）、期間Ｔの呼の種類毎の接続要求回数をＢｉｄ１，Ｂｉｄ２，・・・，Ｂｉｄｉ，・・・，Ｂｉｄｎ、同様に期間Ｔの呼の種類毎の接続成功回数をＡｎｓ１，Ａｎｓ２，・・・，Ａｎｓｉ，・・・，Ａｎｓｎとする。ただし、呼の種類がいずれであっても次の仮定が成り立つとする。
【０００９】
この時、残差を表すｅi の分布を正規分布で近似することができ、各ｅi の確率密度関数Ｅi （ｘ）はサンプルデータの平均値と分散とから求められる。Ｂｉｄi の観測値をｂｉｄio、Ａｎｓi の観測値をａｎｓio、ｅio＝（ａi √ｂｉｄio＋ｂi ）−√ａｎｓioとする。呼の各種類毎に得られた残差がそれぞれｅ1o，ｅ2o，・・・より小さくなる確率は次のようになる。
【数７】
0003692765.tif 000002
【００１０】
このＰ（ｅ1 ，ｅ2 ，・・・）が監視対象の対外通信事業者毎に定めた値ηを下回った時に、網異常の可能性があると判定する。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このような従来の判定方法は、判定精度が十分ではなく、かつ時刻毎の判定であることからやや悪い疎通状況が長く続く場合に判定ができない恐れがあった。
【００１２】
従って本発明の目的は、判定精度が高く、やや悪い疎通状況が長く続く状態も判定できる通信網における疎通状況判定装置を提供することにある。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
本発明によれば、通信網における単位時間当りの呼の接続要求数（ＢＩＤ）と単位時間当りの呼の接続完了数（ＡＮＳ）とから接続成功率（ＡＢＲ）を求めて通信網における疎通状況の正常又は異常を判定する装置であって、通信網が正常時のＢＩＤとＡＮＳとの組の集合を２項分布によるモデル作成のためのサンプルデータとし、サンプルデータから通信網が正常時の平均接続率を算出する２項分布を用いたモデル生成手段と、ＢＩＤ及びＡＮＳの時系列と、モデル生成手段によって生成された平均接続率とに基づいて、通信網が正常であると考える正常仮説の一点尤度と、通信網が異常であると考える異常仮説の一点尤度とを算出する一点尤度計算手段と、一点尤度計算手段により算出された正常仮説及び異常仮説の一点尤度の時系列を用いて通信網の疎通状況の正常又は異常の判定を行う判定手段とを備えた通信網における疎通状況判定装置が提供される。
【００１４】
本発明は、ＢＩＤとＡＮＳとの関係を２項分布でモデル化して、例えばＳＰＲＴ（Ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  Ｒａｔｉｏ  Ｔｅｓｔ）法を用いて疎通状況判定を行うものである。このような判定処理を行う構成とすることにより、自動化が実現できかつ判定の精度が向上する。また、やや悪い疎通状況が長く続く状態も判定することができる。さらに、監視対象地域の状況等に柔軟に対応して一義的に定まる疎通判定のモデルを生成できる。
【００１５】
【発明の実施の形態】
図３は本発明の疎通状況判定装置の一実施形態の構成を概略的に示すブロック図である。同図において、１１はモデル生成部、１２は一点尤度計算部、１３はＳＰＲＴ判定部である。本実施形態は、ＢＩＤとＡＮＳとの関係を２項分布でモデル化してＳＰＲＴ法を用いて疎通状況判定を行い、さらにＡＩＣ基準を用いて最適な曜日群毎にモデルを生成するものである。
【００１６】
モデル生成部１１には、通信網正常時のＢＩＤとＡＮＳとの組の集合Ｓ＝｛（ｂ1 ，ａ1 ），（ｂ2 ，ａ2 ）｝が、モデル作成のためのサンプルデータとして入力される。この時、通信網正常時の平均接続率
【数８】
0003692765.tif 000003
が次のようにして求められる。
【数９】
0003692765.tif 000004
【００１７】
一点尤度計算部１２は、網が正常と考える正常仮説及び異常と考える異常仮説の一点尤度を各時刻毎に計算する。ＢＩＤ及びＡＮＳの観測値がｂ及びａ、接続成功確率がｐであるとすると、一点尤度ｌｌ（ｂ，ａ｜ｐ）は、以下のようになる。
【数１０】
0003692765.tif 000005
よって、正常仮説の一点尤度は
【数１１】
0003692765.tif 000006
で得られる。なお、異常時の接続成功確率が
【数１２】
0003692765.tif 000007
であると考え、異常時の一点尤度をｌｌ（ｂ，ａ｜ｐw ）で求めることとする。なお、ε（０＜ε＜１）は、監視対象地域に応じて設定する感度パラメータである。
【００１８】
ＳＰＲＴ判定部１３は、ＳＰＲＴ法に基づいて正常、異常を判定する。このＳＰＲＴ法は、正常仮説と異常仮説との対数尤度の時系列を用いて正常又は異常の判定を行う方法であって、異常を見逃す確率と正常を異常と判定する確率とを一定値未満に保証した上で、判定を得るまでの観測時間を最小にできる性質を持っている。このため疎通状況の監視に適している。
【００１９】
２項分布の場合、分散は試行回数の平方根に比例する。このため、ＢＩＤ及びＡＮＳを平方根変換した後に回帰モデルを構築し、回帰直線と実際の値との残差を正規分布で近似することも考えられる。
【００２０】
下記の表１は、全対外通信事業者（キャリア）に対して７８日間分のデータを用い、従来例として平方根変換を用いたモデルと本発明の２項分布を用いたモデルとの比較している。ただし、この比較は対数尤度を用いて行っている。
【００２１】
【表１】
0003692765.tif 000008
【００２２】
この表からわかるように、全ての地域において本発明の方が対数尤度が大きく、モデルとして優れていることがわかる。異常時の一点尤度ｌｌ（ｂ，ａ｜ｐw ）が正常時の一点尤度
【数１３】
0003692765.tif 000009
より大きくなる、つまり異常仮説の確からしさが正常仮説の確からしさを上まわるＢＩＤ及びＡＮＳの領域の境界（閾値）を図４に示す。同図に示すよう、従来の原点を通る直線である従来の閾値（図２に示したもの）に比べて、感度パラメータεの設定を細かく制御することで、柔軟かつ精度の高い判定処理を行なうことができる。
【００２３】
次に、ＡＩＣを用いた曜日グループ別モデルの生成について説明する。
【００２４】
接続成功率が平日と休日とでは異なるため、曜日別にモデルを作成することでモデルの精度向上できる可能性がある。しかし、過度にモデルを作りすぎると過剰学習が起こる危険性がある。また、対外通信事業者毎に曜日の特性が異なることも考慮する必要がある。そこで、各種の曜日の組み合わせ毎にモデルを作成し、ＡＩＣ基準を用いて最適な曜日分割の方法を各対外通信事業者毎に求めてみた。
【００２５】
最適となったグループ構成を以下に示す。
｛月, 火, 水, 木, 金, 土, 日, 祝｝
｛月, 火, 水, 木, 金｝｛土, 日, 祝｝
｛月, 火, 水, 木, 金｝｛土, 日｝｛祝｝
｛月, 火, 水, 木｝｛金｝｛土, 日, 祝｝
｛月｝｛火, 水, 木, 金｝｛土, 日, 祝｝
｛月｝｛火, 水, 木, 金｝｛土, 日｝｛祝｝
｛月｝｛火, 水, 木, 金｝｛土｝｛日, 祝｝
｛月｝｛火, 水, 木｝｛金｝｛土, 日, 祝｝
｛月｝｛火, 水, 木｝｛金｝｛土｝｛日, 祝｝
｛月｝｛火, 水, 木｝｛金｝｛土, 日｝｛祝｝
｛月｝｛火, 水, 木｝｛金｝｛土｝｛日｝｛祝｝
【００２６】
以上のように、時差や文化( 例えば回教では金曜が休日) 等を反映した曜日分けができたことから、ＡＩＣ基準を用いたグループ化が有効である。
【００２７】
また、過去の７８日間分の全対外通信事業者向けのＢＩＤ及びＡＮＳの時系列に対し、異常を検出する時刻を、感度パラメータεの値を変えて求めた。
【００２８】
図５（ａ）は、種々のεに対して、異常とみなす状況を検出する回数を表わしている。εの取り得る値は０より大きく１より小さい数であり、同図はεの取り得る全範囲を網羅している。同図では、εが増えるにつれて異常検出回数が単調に増加している。従来方式の場合、閾値を対外通信事業者毎かつ曜日毎に設定しなければならないため、１つのパラメータで異常検出回数を制御することができない。これに対して本発明では、期待される異常検出回数を定めればεの値が一意に定まり、システム運用が容易になる。
【００２９】
図５（ｂ）は、異常とみなした時点において、期待接続完了数（＝ＢＩＤ×ｐ）とＡＮＳとの差を救済すべき呼の数をみなした場合の救済対象呼数とεとの関係を示している。同図はεの取り得る全範囲を網羅している。同図では、εが増えるにつれて救済対象呼の数が単調に増加している。従来方式の場合、１つのパラメータで救済呼対象呼数を制御することができない。これに対して本発明では、期待される救済対象呼数を定めればεの値が一意に定まり、システム運用が容易になる。
【００３０】
さらに、同一期間に対し、従来のシステムで異常検出を行う場合との比較を行った。従来システムの場合、異常検出回数が約５万、異常検出時の救済対象呼数は約４９万であった。一方、本発明では、ε＝０．６に設定すれば、従来システムと同等の異常検出回数を示すが、本方式の救済対象呼数は約７５万であり従来システムに比べて救済対象呼数が約２６万多い。疎通異常の検出がきっかけとなって救済対象呼を疎通させるための網制御が行われることから、検出回数がほぼ同等でも異常検出時における救済対象呼数が多い本発明の方が、従来技術より検出効果がある。
【００３１】
以上述べた実施形態は全て本発明を例示的に示すものであって限定的に示すものではなく、本発明は他の種々の変形態様及び変更態様で実施することができる。従って本発明の範囲は特許請求の範囲及びその均等範囲によってのみ規定されるものである。
【００３２】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、通信網が正常時のＢＩＤとＡＮＳとの組の集合を２項分布によるモデル作成のためのサンプルデータとし、サンプルデータから通信網が正常時の平均接続率を算出する２項分布を用いたモデル生成手段と、ＢＩＤ及びＡＮＳの時系列と、モデル生成手段によって生成された平均接続率とに基づいて、通信網が正常であると考える正常仮説の一点尤度と、通信網が異常であると考える異常仮説の一点尤度とを算出する一点尤度計算手段と、一点尤度計算手段により算出された正常仮説及び異常仮説の一点尤度の時系列を用いて通信網の疎通状況の正常又は異常の判定を行う判定手段とを備えているため、自動化が実現できかつ判定の精度が向上する。また、やや悪い疎通状況が長く続く状態も判定することができる。さらに、監視対象地域の状況等に柔軟に対応して一義的に定まる疎通判定のモデルを生成できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】ある国に対する１日の接続呼におけるＡＢＲ、ＢＩＤ及びＡＮＳの時系列データを示す特性図である。
【図２】従来の判定手法における任意の時間帯における観測点と判別関数との関係を示す図である。
【図３】本発明の通信網における疎通状況判定装置の一実施形態の構成を概略的に示すブロック図である。
【図４】本発明における任意の時間帯における観測点と判別関数の関係を示す図である。
【図５】本発明における感度パラメータεに対する異常検出回数及び救済対象となる呼の数を示す特性図である。
【符号の説明】
１１  モデル生成部
１２  一点尤度計算部
１３  ＳＰＲＴ判定部
【図１】
0003692765.tif 000016
【図２】
0003692765.tif 000017
【図３】
0003692765.tif 000018
【図４】
0003692765.tif 000019
【図５】
0003692765.tif 000020