(57)【要約】【課題】有効であり経済的な、スリーピング・セルを検出できるシステム監視および故障検出を提供すること。【解決手段】無線通信システム（２０）に、システムの故障シナリオの少なくとも１つのタイプを検出できる監視モジュール（３４）が含まれる。開示された例では、スリーピング・セル（２４〜３０）が、実際のセル性能と期待されるセル性能の間の逸脱を決定することによって検出される。開示された例に、期待されるセル性能を自動的に決定することと、実際のセル性能と期待されるセル性能の間の逸脱を自動的に決定することとが含まれる。統計分析が、決定された逸脱が故障状態を示すかどうかの表示を提供する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
経時的に観察されたセル性能に関する統計情報に基づいて、期待されるセル性能を自動的に決定するステップと、
前記決定された期待されるセル性能からのセルの実際の性能の偏差を自動的に決定するステップと
を含む、通信方法。
【請求項２】
前記期待されるセル性能を自動的に更新するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記決定された偏差が、故障状態を示すのに十分に統計的に大きいかどうかを決定するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記決定された偏差が故障状態を示す確率を決定するステップ
を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記期待されるセル性能の時間プロファイルを決定するステップと、
前記決定された偏差が故障状態を示すのに十分に統計的に大きいかどうかを決定する際に、前記決定された時間プロファイルおよび前記実際のセル性能の時間を考慮するステップと
を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記決定された偏差がトラフィックの変化の結果である第１確率を決定するステップと、
前記第１確率と１との間の差に基づいて、前記決定された偏差が故障状態を示す確率を決定するステップと
を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項７】
前記セル性能の少なくとも１つのテスト量に関する許容可能な偏差閾値をセットするステップと、
前記実際のセル性能の前記テスト量と、前記期待されるセル性能の同一のテスト量との間に前記偏差閾値を超える差があるかどうかを決定するステップと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記決定された差が存在する場合に、故障状態を疑うステップと、
ある時間期間にわたる前記実際のセル性能の前記テスト量の総計値を決定するステップと、
前記期待されるセル性能の同一のテスト量の対応する総計値を決定するステップと、
前記決定された総計値および前記決定された対応する総計値に基づいて、前記偏差が故障状態を示す統計的確率を決定するステップと
を含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記決定された差が存在する場合に、故障状態を疑うステップと、
選択された時間期間内に前記差がもはや存在しないかどうかを決定し、これに応答して前記疑うことを停止するステップと
を含む、請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記決定された偏差に基づいて、スリーピング・セルがあるかどうかを決定するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、全般的には遠隔通信に関する。具体的には、本発明は、無線通信システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
無線通信網は周知であり、人気が高まりつつある。セル電話機などの移動局は、たとえば地理的領域内の異なるセルまたはセクタに関連する基地局を介して無線で通信する。人気の高まりおよび無線通信での競争の激化に伴って、システムの信頼性およびエンドユーザにとっての可用性が、ますます重要である。課題は、資本支出を制御しながら、信頼性および可用性を維持することである。
【０００３】
故障検出は、高い信頼性および可用性を維持する手法の必要な要素である。無線通信システムでの故障検出は、複雑である。基地局の個数、広い地域にまたがる基地局の地理的分布、および無線リンクの性質が、複雑で洗練された検出方式および回復方式を必要とする。
【０００４】
提案されているシステムは、ある故障検出機能を提供するが、故障予測機能を提供しない。さらに、提案されているシステムまたは手法は、かなりの数の人の介入を必要とし、これによって、追加の労力および出費が導入される。伝統的な手法では、特別に設計された故障トラップ（ｆａｕｌｔ  ｔｒａｐ）が、ソフトウェア故障またはハードウェア故障を検出するためにセットされる。さまざまなハードウェア・アラームが、有害なハードウェア状態を識別するために存在する。熱センサを組み込んだ高温アラームが、１つのハードウェアの例である。特定のエラー状態を捕まえるためにソフトウェア開発者によって記述されたソフトウェア・エラー・ログが、ソフトウェアの例である。伝統的な手法は、起こり得るエラーが予測され、専用のアラームが正しく実装されたと仮定すると、アーキテクチャ的設計からのシステム動作の変動を識別することができる。これらの方法は、特定の部分に限定された故障の検出に制限され、たとえば適当なパラメータ設定を介した人間の介入によって対処される特定の故障状態を識別することしかできない。
【０００５】
伝統的な手法で必要な、単調で退屈な時間のかかる人間の介入に関連する追加の出費に加えて、無線システム動作は、たとえば、単純な閾値との比較に向いていない。
【０００６】
無線システムの信頼性および可用性に影響する可能性がある１つの重要なシナリオが、１つまたは複数のセルが「スリーピング・セル（ｓｌｅｅｐｉｎｇ  ｃｅｌｌ）」である時である。スリーピング・セルに関する問題は、これが、ラジオ周波数パフォーマンスの劣化を引き起こし、長期的な容量に影響する問題を誘発することである。この説明で使用される時のスリーピング・セルは、それが搬送できるものより少ないトラフィックを搬送するセルまたはセクタである。スリーピング・セルを効果的に評価することに関連する問題に、異なる種類のスリーピング・セルを認識する必要が含まれる。
【０００７】
たとえば、劣化セル（ｄｅｇｒａｄｅｄ  ｃｅｌｌ）は、それでも多少のトラフィックを搬送するが、セルが完全に正しく機能する場合に搬送できるものより少ないトラフィックを搬送する。劣化セルは、多少のトラフィックを搬送するので、検出がむずかしい。伝統的な手法では、劣化セルは、ほとんど検出不能である。
【０００８】
欠陥セル（ｃｒｉｐｐｌｅｄ  ｃｅｌｌ）は、それが搬送できなければならないものと比較して極端に減ったトラフィック容量を有する。欠陥セルは、たとえばネットワーク内または基地局内のあるコンポーネントのかなりの故障の結果である場合がある。あるセルが欠陥セルになったならば、通常、ある介入なしでの自動的な回復はない。
【０００９】
カタタニック・セル（ｃａｔａｔｏｎｉｃ  ｃｅｌｌ）は、トラフィックを全く搬送できないセルである。これが発生するのは、セルまたは基地局に関連するクリティカルなハードウェアまたはソフトウェアが完全に故障し、その結果、システムが基本的に動作不能になった時である。
【００１０】
スリーピング・セルの検出は、１日の異なる時刻および１年の異なる季節にトラフィックの量（すなわち、無線通信システムの使用量）が変化することを考慮すると、さらに複雑になる。たとえば、スリーピング・セルがいつ存在するかを決定しようとする故障検出技法は、トラフィックが通常は非常に少ない深夜と、トラフィックが通常ははるかに多いラッシュ・アワー時とを区別できなければならない。季節ごとの変動には、たとえば、休暇シーズン中に、あるセクタがどれほど多くのトラフィックを搬送する可能性があるかが含まれる。通常はトラフィックが非常に少ないような時にトラフィックの大きな周期的変動を経験する地域に、他のセクタが地理的に配置される場合もあり得る。この方法論は、たとえば、期待されるトラフィックが少なく、したがって観察されるパフォーマンスも通常は低い深夜に「偽りの警報を出し」てはならない。１つの例が、スポーツ・イベントの前、イベント中、およびその後のトラフィックの量が他の時より非常に多い、スポーツ・スタジアムの近くのセクタである。所与の日に、特定のセクタが、朝のラッシュ・アワー時、午後の中休み、夕方のラッシュ・アワー時、および深夜の中休みのまにトラフィック量の変動を経験する場合がある。さらに、あるセルに関連する通常のトラフィックは、たとえば時間とともに変化する可能性がある他の理由から、別のセルと根本的に異なる可能性がある。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
たとえば、有効であり経済的な、スリーピング・セルを検出できるシステム監視および故障検出に対する要求がある。本発明はこの要求に対処するものである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の一実施例の通信方法は、自動的に決定された期待されるセル性能から実際のセル性能の変動を自動的に決定することを含む。
【００１３】
一つの実施例に、期待されるセル性能を自動的に決定することが含まれる。特定の実施例で、期待されるセル性能を、たとえば、経時的に変化する無線通信トラフィックに基づいて、自動的に変更することができる。
【００１４】
本願にて開示される実施例においては、変動の検出が、変動するセルのパフォーマンスが疑わしいと考えられる監視モードに入るための指標として使用される。この嫌疑モード中に、１つまたは複数の変動するパフォーマンス要因を経時的に監視して、変動が、そのセルのトラフィックの許容可能な変化ではなくセルのパフォーマンスに関連する統計的確率を決定する。故障状態が存在する統計的確率を決定したならば、適当なアラームまたは警告を提供することができる。
【００１５】
本発明のさまざまな特徴および長所は、以下の詳細な説明により、当業者にとって明確となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
図１に、無線通信システム２０を概略的に示す。移動局２２は、個人が、たとえばデータ通信、音声通信、ビデオ通信、またはこれらの組合せに使用することができる。複数のセルまたはセクタは、既知の手法で地理的に分散された基地局を含む。図１に示された例示のシステム２０の部分には、４つのセル２４、２６、２８、および３０が含まれる。
【００１７】
図１の実施例は、システム２０のパフォーマンスを監視する監視モジュール３４を含む。監視モジュール３４は、故障状態についてシステム２０を監視するように設計された、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア、またはこれらの組合せを含む。さまざまな故障状態を、監視モジュール３４を使用することによって決定することができる。説明のため、本明細書においては、スリーピング・セルに関連する故障状態を例として考慮する。本明細書中の記載により、当業者は、本発明の適切に設計された実施形態を使用して他の故障状態を検出できることを理解するであろう。
【００１８】
監視モジュール３４は概略的に図示されており、セルのパフォーマンスに関する決定を行うために、さまざまなセルに関する情報を収集することができる。監視モジュール３４のさまざまなコンポーネントまたは部分に関する単一の物理的位置がある必要はない。１つの例において、各セル２４、２６、２８、および３０が、それに関連する監視モジュールを有し、この監視モジュールが、たとえば、中央ユニットが潜在的な故障状態または実際の故障状態に関する監視または決定に使用される時に、中央ユニットと通信する。１つの実施形態において、各セルは内蔵型の監視モジュールを有し、各セルを、自己監視を行うものと見なすことができる。
【００１９】
１つの例において、監視モジュール３４は、セル動作またはネットワーク動作の責任を負う重要なコンポーネントと独立に維持され、その結果、故障したハードウェアまたはソフトウェアのために関連するセルの残りの部分が機能できない場合であっても、監視モジュールが動作を続けられるようになっている。
【００２０】
監視モジュール３４の特徴の１つは、監視モジュールが故障検出処理を自動化することである。監視モジュールがセル性能を監視するために適当にセット・アップされたならば、人間の介入は不要である。この例では、監視モジュールが、期待されるセル性能の基準プロファイルを自動的に決定し、実際のセル性能と期待されるセル性能の間の偏差を自動的に決定する。
【００２１】
図２の流れ図４０に、本発明の実施形態に従って設計された１つの例の手法を要約した。流れ図４０に概要を示されたステップのそれぞれは、人間の介入を必要とせずに、監視モジュール３４によって自動的に実行することができる。ステップ４２で、監視モジュール３４が、望ましいセル性能にとって条件が好都合である場合のセル性能を監視する。ステップ４２での学習モード中のセル性能監視によって、監視モジュール３４は、ステップ４４において期待されるセル性能がどうであるかを決定できるようになる。望ましいセル性能にとって好都合な条件の使用には、たとえば、セルのハードウェアおよびソフトウェアが完全に機能していることを知ること、または特定の日のトラフィックの量が、その特定のセルが平均的な日に経験する典型的なトラフィックであることを知ることを含めることができる。
【００２２】
ステップ４４において、期待されるセル性能を決定したならば、監視モジュール３４は、ステップ４６において、実際のセル性能を自動的に監視することができる。ステップ４８において、実際のセル性能と期待されるセル性能の間に差があるかどうかを決定する。差がある場合には、ステップ５０において、その統計的有意性を決定する。そのような差の統計的有意性に応じて、ステップ５２において、故障状態を示すことができる。たとえば、偏差がトラフィックの普通でない変化に帰することができる場合には、それは、故障状態を提供しなければならない状況ではない。その一方で、たとえば、偏差がセルのソフトウェアまたはハードウェアのエラーに起因する時には、スリーピング・セルに対応する故障状態を示すことが望ましい。
【００２３】
１つの実施例は、システム機能性を示す重要なパフォーマンス評価指標（ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ  ｍｅｔｒｉｃｓ）またはテスト量の時間ベースの系列を統計的に分析することが含まれる。この例においては、監視モジュール３４が、ある時間期間にわたる全体的なシステム性能およびシステムの動作を分析して、システムの機能的能力を識別する。この実施形態と伝統的な手法の間の大きな相違は、伝統的な手法の単純なソフトウェア・トリガと比較して、数学的分析または統計的分析が、潜在的な故障表示に関する情報を提供することである。
【００２４】
１つの実施形態は、システム２０内の観察可能な意味のあるパフォーマンス評価指標を使用して故障シグネチャを認識することを含む。これによって、適当な分析を使用して形態におけるシステム・パフォーマンスを決定できるように、重要な傾向を見抜くことができる。この例では、パフォーマンス評価指標またはテスト量に関するデータが、リアルタイム呼処理動作（すなわち、トラフィック）から入手される。無線網内の処理リソースは、通常は不足しているので、統計分析に関連する計算の複雑さが、最小限に保たれることが好ましい。
【００２５】
望ましいか許容可能なセル性能にとって好都合な条件の下でセル性能を監視する時に、監視モジュール３４は、許容できるオペレーティング・システムに関連するテスト量にさらされる。経時的なこの量に関連するパターンが、期待されるセル性能のプロファイルまたはパターンを提供する。スリーピング・セルの検出は、本発明に従って設計されたシステムが提供できる故障表示の１つの例である。スリーピング・セルの検出の一部として評価できるパフォーマンス評価指標に関するさまざまなテスト量が存在する。
【００２６】
ハードウェアの問題に関連するテスト量の例として、パフォーマンス、容量、電力、プロセッサ占有などの測定値が含まれる。ソフトウェアベースのテスト量もあり、これには、過負荷状態、基地局呼処理評価指標、またはラジオ網コントローラ・アプリケーション・パフォーマンス・インジケータが含まれる。そのようなテスト量の任意の組合せを、セルが望みどおりに動作している時を示すパフォーマンス・プロファイルの特徴として使用することができる。この説明の利益を有する当業者は、その特定の状況の必要に合わせるために、特定の量およびこれらの量に関連する適当な期待値を選択することができる。
【００２７】
期待されるセル性能を決定したならば、これを記憶し、その後、故障監視中の実際のパフォーマンスとの比較に使用する。
【００２８】
１つの例で、期待されるセル性能プロファイルは、ある期間にわたってテスト量を測定し、これらの量に基づいて意味のあるパフォーマンス評価指標を提供するのに必要な計算を行うことによって決定される。この例では、無線通信またはトラフィックの量が、１日の異なる時刻およびおそらく１週間または１ヵ月の異なる時に変化することを考慮することが有利である。１つの例において、トラフィック・プロファイルは、周期的に繰り返される可能性がある予測可能なパターンを区別するのに十分に長い期間にわたる期待されるセル性能を提供する。１つの例において、丸１日が、期待されるセル性能を決定するのに十分な期間である。
【００２９】
１つの例において、期待されるセル性能が通常のトラフィック・パターンの変化に応答して自動的に変更または更新されるようにするために、トラフィック・パターンが経時的に一貫した形で変化する場合を認識する能力が含まれる。このような変化は、たとえば、あるセルの位置する地域が、当該セルが設置された際には比較的無人の地域であったものの、数ヶ月または数年の期間を経て、開発され、人口密度が高まるような場合に発生する可能性がある。
【００３０】
期待されるセル性能を定義したならば、故障状態の検出が、１つの例においては、実際のセル性能に関連する測定されたテスト量を、期待されるセル性能プロファイルにおける対応するテスト量と比較することによって開始される。これらのテスト量のうちの少なくとも１つに関連する偏差がある時に、監視モジュール３４は、嫌疑モードに入り、このモードでは、対応するセルがスリーピングであるか適当に機能していないと疑われる。
【００３１】
１つの例において、観察されたテスト量が基準となる期待されるセル性能よりも選択された割合だけ少ない時に、嫌疑モードが開始される。観察されたテスト量が、嫌疑期間中にもう一度基準値に達し、選択された割合の侵害がなくなった場合に、監視モジュール３４は、嫌疑モードから抜け、前のように監視を継続する。
【００３２】
少なくとも１つのテスト量が潜在的な故障状態を示しているので監視モジュールが嫌疑モードにあると仮定すると、監視モジュール３４は、期待されるセル性能に関連する期待されるトラフィック量を積分する。監視モジュール３４は、実際のセル性能に関連する対応する実際のトラフィック量も積分する。１つの例において、そのような積分に、嫌疑期間中の基準値および対応する観察されたテスト量を合計することが含まれる。積分された値は、セル性能の偏差が故障状態（すなわち、スリーピング・セル）に起因する確率を決定するための統計情報を提供する。
【００３３】
異常なトラフィック統計の確率は、この例では、テール・インイクウォリティ（ｔａｉｌ  ｉｎｅｑｕａｌｉｔｙ）に基づいて決定される。これは、システムが良好に働いているが、セル性能が期待されるパフォーマンスから逸脱する形でトラフィックが変化した確率である。トラフィックがこの形で変動する時には、潜在的な故障はない（少なくとも、期待されるセル性能からの偏差によって示される潜在的故障はない）。
【００３４】
異常なトラフィック統計の確率が非常に低くなった時に、故障の確率が増えるか高くなる。故障確率が選択された所望の信頼度レベルに達した時に、故障表示がたとえばシステム・モニタへの適当な警告またはアラームを介して提供される。
【００３５】
１つの例に、嫌疑期間の始めから十分な時間まで、１つまたは複数の適当なテスト量を積分することが含まれ、この十分な時間は、特定の状況の必要に応じて選択することができる。この期間中の総計観察トラフィックを、総計期待トラフィックと比較する。普通でないトラフィックに関連する偏差の確率は、期待される積分値を与えられて実際の積分値を得る確率である。この確率が低い時に、故障の確率が高い。
【００３６】
故障検出に対する感度が比較的に高いことが望まれる例においては、許容可能な偏差レベルを示す割合を、１に近い値にセットすることができる。そのような例においては、わずかな偏差によって、監視モジュール３４は嫌疑モードに入る。したがって、所与の総計期待トラフィックに対して実際のセル性能に関連する総計トラフィック・フローの確率が非常に低くなる時に、故障表示が提供される。
【００３７】
１例において、チャーノフ不等式によって、この確率を次のように記述する。
【数１】
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ここで、Ａ０は、実際のセル性能テスト量の総計値と等しく、ＡＢは、期待されるセル性能に関連するテスト量の対応する総計値と等しい。Ｐｆａｉｌｕｒｅが所望の信頼度閾値より大きい時に、嫌疑が、少なくとも１つのハードウェアまたはソフトウェアの誤動作または故障から生じた故障として確認され、適当なアラームが生成される。
【００３８】
開示された実施例の利益の１つは、実際の故障表示を提供するだけではなく、システム信頼性が危険にさらされる前に潜在的な故障の早期表示を提供できることである。言い換えると、開示された例は、スリーピング・セルをもたらす実際のハードウェア故障またはソフトウェア故障が生じる前に、潜在的な故障状況を識別する能力を提供する。潜在的な故障を予測する能力を有することによって、最終的な交換のためのより高額の出費を防ぐ早期のトラブルシューティングが可能になり、システム信頼性および顧客満足度がよりよく保証される。たとえば、システム２０に関連する高価な機器が故障する前に、その機器に関する潜在的な問題に対処することによって、コスト節約が可能になる。さらに、開示された例の予測機能を用いると、無線システムが、より少ない冗長サブコンポーネントで動作することができる。さらに、保守担当者を、システム性能および顧客満足度を高める形で状況に対処するように、より効率的にスケジューリングすることができる。
【００３９】
上述の説明は制限的ではなく例示的なものである。本発明の本質から必ずしも逸脱しない開示された例に対する変形形態および修正形態は、当業者にとって明確となっている。本発明に与えられる法的保護の範囲は、請求項の検討によってのみ決定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】例の無線通信システムを概略的に示す図である。
【図２】本発明の実施形態に従って設計された例の方法を要約した流れ図である。
【図１】
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【図２】
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