(57)【要約】  １つまたは複数のアクセスポイント（２００）を含むＷｉ−Ｆｉネットワーク（２）の性能を管理するための装置（１）であって：−  性能監視手段（１０１）であり：前記アクセスポイント（２００）から前記Ｗｉ−Ｆｉネットワーク（２）の構成のネットワークパラメータ（３０）を収集し、前記ネットワークパラメータ（３０）を、所定の性能閾値（３００）と比較するときに、前記Ｗｉ−Ｆｉネットワーク（２）の性能徴候（２０）を識別し、前記性能徴候（２０）に応じて１つまたは複数の推奨信号（４０）を生成する、性能監視手段（１０１）と、−  性能管理手段（１０２）であり：処理済み推奨信号（４１）を生成する推奨処理ユニット（１１２）と、前記処理済み推奨信号（４１）に応じて、前記性能徴候（２０）が解決されるネットワーク構成（２１）を決定するための複数のアルゴリズム（１２３）を実行する構成管理ユニット（１２２）とを備える、性能管理手段（１０２）と、を備える、装置（１）。
2019515611.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１つまたは複数のアクセスポイント（２００）を含むＷｉ−Ｆｉネットワーク（２）の性能を管理するための装置（１）であって：
性能監視手段（１０１）であり：
前記アクセスポイント（２００）から前記Ｗｉ−Ｆｉネットワーク（２）の構成のネットワークパラメータ（３０）を収集し、
前記ネットワークパラメータ（３０）を、所定の性能閾値（３００）と比較し、
所定の性能閾値（３００）の超過を、前記Ｗｉ−Ｆｉネットワーク（２）の性能徴候（２０）として識別し、
前記性能徴候（２０）に応じて１つまたは複数の推奨信号（４０）を生成する
ように構成されている、性能監視手段（１０１）と、
性能管理手段（１０２）であり：
前記推奨信号（４０）を処理し、それによって、処理済み推奨信号（４１）を生成するように構成されている推奨処理ユニット（１２１）と、
前記処理済み推奨信号（４１）に応じて、前記性能徴候（２０）が解決されるネットワーク構成（２１）を決定するための複数のアルゴリズム（１２３）を実行するように適合されている構成管理ユニット（１２２）と
を備える、性能管理手段（１０２）と
を備える、装置（１）。
【請求項２】
前記性能管理手段（１０２）が、前記Ｗｉ−Ｆｉネットワーク（２）において前記ネットワーク構成（２１）を開始するようにさらに構成されている、請求項１に記載の装置（１）。
【請求項３】
前記性能監視手段（１０１）が、信念ネットワークのようなベイズネットワークを含む、請求項１または２に記載の装置（１）。
【請求項４】
前記性能管理手段（１０２）が、Ｗｉ−Ｆｉ自己最適化ネットワークを含む、請求項１から３のいずれか一項に記載の装置（１）。
【請求項５】
前記複数のＷｉ−Ｆｉアルゴリズム（１２３）が、
干渉管理アルゴリズム、
エクステンダ検出アルゴリズム、
チャネル選択アルゴリズム、
予測チャネルアルゴリズム、
負荷分散アルゴリズム、
アクセスポイント選択アルゴリズム、
デバイス検出アルゴリズム
のうちの１つまたは複数を含む、請求項１から４のいずれか一項に記載の装置（１）。
【請求項６】
前記ネットワークパラメータ（３０）が、以下のネットワーク層、すなわち：
ＰＨＹ層、
ＭＡＣ層、
ＮＥＴ層、
ＡＰＰ層
のうちの１つまたは複数におけるネットワークパラメータである、請求項１から５のいずれか一項に記載の装置（１）。
【請求項７】
前記性能監視手段（１０１）が、前記Ｗｉ−Ｆｉネットワーク（２）のオペレータに前記推奨信号（４０）を提供するようにさらに構成されている、請求項１から６のいずれか一項に記載の装置（１）。
【請求項８】
前記性能監視手段（１０１）が、ネットワークの問題が検出されるとまたは所定のスケジュールどおりに前記ネットワークパラメータ（３０）を収集するようにさらに構成されている、請求項１から７のいずれか一項に記載の装置（１）。
【請求項９】
１つまたは複数のアクセスポイント（２００）を含むＷｉ−Ｆｉネットワーク（２）の性能を管理するための方法であって：
前記アクセスポイント（２００）から前記Ｗｉ−Ｆｉネットワーク（２）の構成のネットワークパラメータ（３０）を収集するステップと、
前記ネットワークパラメータ（３０）を、所定の性能閾値（３００）と比較するステップと、
所定の性能閾値（３００）の超過を、前記Ｗｉ−Ｆｉネットワーク（２）の性能徴候（２０）として識別するステップと、
前記性能徴候（２０）に応じて１つまたは複数の推奨信号（４０）を生成するステップと
前記推奨信号（４０）を処理するステップであって、それによって、処理済み推奨信号（４１）を生成する、処理するステップと、
前記処理済み推奨信号（４１）に応じて、前記性能徴候（２０）が解決されるネットワーク構成（２１）を決定するための複数のアルゴリズム（１２３）を実行するステップと
を含む、方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ホームネットワーク診断およびトラブルシューティングの分野に関する。より詳細には、本発明は、Ｗｉ−Ｆｉホームネットワーク診断およびトラブルシューティングの分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタルテレビ、オンラインゲーミングおよびホームオートメーションのような、新規のアプリケーションおよび技術の開発によって、インターネットアクセスは、例えば、セットトップボックス、ゲームコンソール、ホームオートメーションシステム、いくつかのデスクトップおよびラップトップなどの、様々なタイプの家庭用デバイスに拡張しなければならなくなっている。これらすべての家庭用デバイスが、管理、監視および構成される必要がある、Ｗｉ−Ｆｉネットワークのようなホームネットワークによって相互接続される。高密度Ｗｉ−Ｆｉ配備は、デバイス毎の顧客サービス品質、すなわちＱｏＳを大幅に増大させるための方法の１つである。
【０００３】
そのようなホームネットワーク内では、地理的領域内の複数の異なる家屋にわたってランダムにアクセスポイントが配備される。この結果として、干渉、負荷分散に伴う問題、プライベートドメインとパブリックドメインとの間のハンドオーバに伴う問題などが生じる。理想的には、アクセスポイントは、「プラグアンドプレイ」ベースでホームネットワーク内に配備され、それ自体を構成するべきであり、また、それらのアクセスポイントは、ホームネットワークの管理が単純なままであることを確実にし、ＱｏＳを保証するために、ホームネットワークが作動しているときにそれらのパラメータを動的に最適化するべきでもある。例えば、アクセスポイントは、ユーザの存在、トラフィック需要、またはエネルギー消費制約のようなホームネットワーク内の変化に応答するべきである。
【０００４】
自己最適化ネットワーク、すなわちＳＯＮによって、アクセスネットワークの計画、構成、管理、最適化および修復が単純かつ高速になる。ＳＯＮ機能によって、すべての動作しているアクセスポイントが、観測されるネットワーク性能および無線状態に応答して定期的にパラメータおよびアルゴリズム挙動を自己最適化する間に、新たに追加されるアクセスポイントが「プラグアンドプレイ」パラダイムと一致して自己構成される。さらに、ＳＯＮ機能によって、より持続的な解決を待ちながら、検出される機器の機能停止を一時的に補償するために、自己修復メカニズムをトリガすることができる。Ｗｉ−Ｆｉ  ＳＯＮ機能は、Ｗｉ−Ｆｉネットワークからの読み取りパラメータの形態のネットワークパラメータを監視し、ユースケース毎にネットワークパラメータを修正することによって、Ｗｉ−Ｆｉネットワークの性能を最適化する。例えば、Ｗｉ−Ｆｉ  ＳＯＮ機能は、トラフィック負荷分散を最適化するためにカバレッジ、干渉およびマルチバンド選択を修正する。Ｗｉ−Ｆｉ  ＳＯＮ機能は、さらに、書き込みパラメータを出力として、Ｗｉ−Ｆｉネットワークへと放出する。
【０００５】
多数のネットワークパラメータが互いに強く依存しており、ＳＯＮ機能は多くの場合、ネットワークパラメータを同時に修正する傾向にあり、この結果として、ホームネットワーク内で構成の矛盾が生じる。それゆえ、ネットワークパラメータの修正は、複数の異なるユースケースの間で調整されなければならない。ネットワークパラメータの修正を調整する、遠隔診断およびトラブルシューティングの２つの一般的な形態が存在する。図１Ａに示す第１の事例において、ホームネットワーク６のネットワークパラメータ５およびトラブルシューティングの収集が、サービスオペレータ７の側で行われる。サービスオペレータ７は、複数のアクセスポイント８にわたってネットワークパラメータ５の収集を開始し、ネットワークパラメータ５を処理し、識別された問題を解決するための措置９を実施する。図１Ｂに示す第２の事例において、ネットワークパラメータ５の収集はアクセスポイント８自体によって開始され、一方で、サービスオペレータ７は、それらのパラメータを処理し、識別された問題を解決するための措置９を実施する。図１Ａと図１Ｂの両方の事例において、アクセスポイント８とサービスオペレータ７との間に互換性があることが必要である。ほとんどのサービスオペレータは、今日、様々な供給元のソリューションの間で無線環境を管理することはできず、または、ましてアクセスポイント供給元の間でそれらの管理手法を統一することはできない。これによって、図１Ａおよび図１Ｂのソリューションは複雑になり、互いに強く依存するネットワークパラメータを同時に修正することから、構成の矛盾が生じる危険性が増大する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
目的は、既存のソリューションの上記で識別された欠点を克服するデバイスおよび関連方法を開示することである。より詳細には、目的は、１つまたは複数のアクセスポイントを含むＷｉ−Ｆｉネットワークの性能を管理するための装置を開示することであり、装置は、トラブルシューティング時に、Ｗｉ−Ｆｉネットワークの性能に対する複数の異なるネットワークパラメータの効果を捕捉する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の第１の態様によれば、上記で定義された目的は、１つまたは複数のアクセスポイントを含むＷｉ−Ｆｉネットワークの性能を管理するための装置によって実現され、装置は：
−  性能監視手段であって：
○  アクセスポイントからＷｉ−Ｆｉネットワークの構成のネットワークパラメータを収集し、
○  ネットワークパラメータを、所定の性能閾値と比較し、
○  所定の性能閾値の超過を、Ｗｉ−Ｆｉネットワークの性能徴候として識別し、
○  性能徴候に応じて１つまたは複数の推奨信号を生成する
ように構成されている、性能監視手段と、
−  性能管理手段であって：
○  推奨信号を処理し、それによって、処理済み推奨信号を生成するように構成されている推奨処理ユニットと、
○  処理済み推奨信号に応じて、性能徴候が解決されるネットワーク構成を決定するための複数のアルゴリズムを実行するように適合されている構成管理ユニットと
を備える、性能管理手段と
を備える。
【０００８】
構成管理ユニットによって複数のアルゴリズムが使用されることによって、ネットワークパラメータの修正が、第１のネットワークパラメータに依存する別のネットワークパラメータの対応する修正に起因する構成の矛盾の危険性を、最小限にすることが確実になる。このように、複数の異なるネットワークパラメータの間の相互作用が調整され、Ｗｉ−Ｆｉネットワークに対する推奨を生成するときに考慮に入れられる。Ｗｉ−Ｆｉネットワークの可能性のある問題の診断が効率的になり、Ｗｉ−Ｆｉネットワーク内でのトラブルシューティングがより容易になる。加えて、Ｗｉ−Ｆｉネットワークの性能、ひいてはエンドユーザのＱｏＳが保証される。装置はまた、Ｗｉ−Ｆｉネットワークのエンドユーザの体験へのより多くの見識を与えるために、データ分析と容易に組み合わせることもできる。このように、エンドユーザの住居においてサービスオペレータの技術者が手作業でトラブルシューティングおよび介入に当たることが回避される。
【０００９】
本発明の任意選択の態様によれば、性能管理手段は、Ｗｉ−Ｆｉネットワークにおいてネットワーク構成を開始するようにさらに構成される。
【００１０】
このように、ネットワーク構成はＷｉ−Ｆｉネットワークにおいて開始および実行され、それによって、ネットワークパラメータから識別される性能徴候が解決される。このように、Ｗｉ−Ｆｉネットワークの性能が向上する。
【００１１】
本発明の任意選択の態様によれば、性能監視手段は、信念ネットワークのようなベイズネットワークを含む。
【００１２】
本発明の任意選択の態様によれば、性能監視手段は、信念ネットワークを含む。このように、ネットワークパラメータは、ベイズまたは信念ネットワークに対する入力として使用される。ネットワークパラメータは、それらの数値を異なる範囲へと離散化されて、対応するベイズまたは信念ネットワークノードに設定される。例えば、ベイズまたは信念ネットワークのノードは、「良好（ｇｏｏｄ）」、「普通（ｍｅｄｉｕｍ）」または「低（ｌｏｗ）」のような異なる状態にあり得、結果生じる推奨信号は、２つのブール値「真」または「偽」を有し得る。
【００１３】
本発明の任意選択の態様によれば、性能管理手段は、Ｗｉ−Ｆｉ自己最適化ネットワークを含む。
【００１４】
このように、Ｗｉ−Ｆｉネットワークのネットワークパラメータの監視および収集は、自己最適化機能と組み合わされる。Ｗｉ−Ｆｉ自己最適化ネットワークは、性能監視手段の推奨信号を処理し、性能徴候が解決されるようなネットワーク構成を決定するための複数のアルゴリズムを実施する。これによって、Ｗｉ−Ｆｉネットワークの性能が向上する。
【００１５】
本発明の任意選択の態様によれば、複数のＷｉ−Ｆｉアルゴリズムは：
−  干渉管理アルゴリズム、
−  エクステンダ検出アルゴリズム、
−  チャネル選択アルゴリズム、
−  予測チャネルアルゴリズム、
−  負荷分散アルゴリズム、
−  アクセスポイント選択アルゴリズム、
−  デバイス検出アルゴリズム
のうちの１つまたは複数を含む。
【００１６】
本発明の任意選択の態様によれば、ネットワークパラメータは、以下のネットワーク層、すなわち：
−  ＰＨＹ層、
−  ＭＡＣ層、
−  ＮＥＴ層、
−  ＡＰＰ層
のうちの１つまたは複数におけるネットワークパラメータである。
【００１７】
ＰＨＹのネットワークパラメータは、例えば、チャネル周波数応答すなわちＣＦＲ、信号対雑音比すなわちＳＮＲ、ノイズなどであってもよい。ＭＡＣ層のネットワークパラメータは、例えば、巡回冗長検査すなわちＣＲＣ、スループット、ビット誤り率すなわちＢＥＲなどであってもよい。ＮＥＴ層のネットワークパラメータは、例えば、ＩＰ、ＩＤ、ネットワークなどであってもよい。代替的に、ネットワークパラメータは、収集されているネットワークパラメータから導出されてもよい。例えば、信号対雑音比は、チャネル周波数応答およびノイズから算出することができる。
【００１８】
本発明の任意選択の態様によれば、性能監視手段は、Ｗｉ−Ｆｉネットワークのオペレータに推奨信号を提供するようにさらに構成される。
【００１９】
このように、Ｗｉ−Ｆｉネットワークの可能性のある問題の診断が効率的になり、Ｗｉ−Ｆｉネットワーク内でのトラブルシューティングがより容易になる。装置はまた、Ｗｉ−Ｆｉネットワークのオペレータに、Ｗｉ−Ｆｉネットワークのエンドユーザの体験へのより多くの見識を与えるために、データ分析と容易に組み合わせることもできる。このように、エンドユーザの住居においてサービスオペレータの技術者が手作業でトラブルシューティングおよび介入に当たることが回避される。
【００２０】
本発明の任意選択の態様によれば、性能監視手段は、ネットワークの問題が検出されるとまたは所定のスケジュールどおりにネットワークパラメータを収集するようにさらに構成される。
【００２１】
このように、Ｗｉ−Ｆｉネットワークの診断およびトラブルシューティングが、ネットワークの変化に対してより反応的になる。これによって、ネットワーク構成の反応性適合が確実になり、それによって、エンドユーザのＱｏＳが保証される。このように、ネットワークパラメータの修正の効果は、ネットワークパラメータの収集の後続の反復において、性能監視手段によって監視することができる。
【００２２】
本発明の第２の態様によれば、１つまたは複数のアクセスポイントを含むＷｉ−Ｆｉネットワークの性能を管理するための方法が提供され、方法は：
−  アクセスポイントからＷｉ−Ｆｉネットワークの構成のネットワークパラメータを収集するステップと、
−  ネットワークパラメータを、所定の性能閾値と比較するステップと、
−  所定の性能閾値の超過を、Ｗｉ−Ｆｉネットワークの性能徴候として識別するステップと、
−  性能徴候に応じて１つまたは複数の推奨信号を生成するステップと、
−  推奨信号を処理するステップであって、それによって、処理済み推奨信号を生成する、処理するステップと、
−  処理済み推奨信号に応じて、性能徴候が解決されるネットワーク構成を決定するための複数のアルゴリズムを実行するステップと
を含む。
【００２３】
複数のアルゴリズムが使用されることによって、ネットワークパラメータの修正が、第１のネットワークパラメータに依存する別のネットワークパラメータの対応する修正に起因する構成の矛盾をもたらさないことが確実になる。このように、複数の異なるネットワークパラメータの間の相互作用が調整され、Ｗｉ−Ｆｉネットワークに対する推奨を生成するときに考慮に入れられる。言い換えれば、複数のアルゴリズムを使用することによって、構成の矛盾の危険性が最小限に抑えられる。Ｗｉ−Ｆｉネットワークの可能性のある問題の診断が効率的になり、Ｗｉ−Ｆｉネットワーク内でのトラブルシューティングがより容易になる。加えて、エンドユーザのＱｏＳが保証される。方法はまた、Ｗｉ−Ｆｉネットワークのエンドユーザの体験へのより多くの見識を与えるために、データ分析と容易に組み合わせることもできる。このように、エンドユーザの住居においてサービスオペレータの技術者が手作業でトラブルシューティングおよび介入に当たることが回避される。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１Ａ】従来技術によるホームネットワーク診断およびホームネットワークのトラブルシューティングの一実施形態を示す概略図である。
【図１Ｂ】従来技術によるホームネットワーク診断およびホームネットワークのトラブルシューティングの一実施形態を示す概略図である。
【図２】本発明による装置の一実施形態を示す概略図である。
【図３】本発明による方法のステップの一実施形態を示す概略図である。
【図４】図２の装置をホスティングするための適切なコンピューティングシステムを示す概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
図１Ａに示す従来技術の実施形態によれば、アクセスポイント８を含むホームネットワーク６のネットワークパラメータ５の収集およびトラブルシューティングが、サービスオペレータ７の側で行われる。サービスオペレータ７は、複数のアクセスポイント８にわたってネットワークパラメータ５の収集を開始し、ネットワークパラメータ５を処理し、ホームネットワーク６内の識別された問題を解決するための措置９を実施する。
【００２６】
図１Ｂに示す従来技術の実施形態によれば、アクセスポイント８を含むホームネットワーク６のネットワークパラメータ５の収集はアクセスポイント８自体によって開始され、一方で、サービスオペレータ７は、それらのパラメータを処理し、ホームネットワーク６内の識別された問題を解決するための措置９を実施する。
【００２７】
図２に示す実施形態によれば、装置１は、性能監視手段１０１と、性能管理手段１０２とを備える。装置１は、１つのアクセスポイント２００を含むＷｉ−Ｆｉネットワーク２の性能を管理するように適合される。代替的な実施形態によれば、装置１は、複数のアクセスポイント２００を含むＷｉ−Ｆｉネットワーク２の性能を管理するように適合される。さらなる代替的な実施形態によれば、装置１は、１つまたは複数のアクセスポイント２００を含む複数のＷｉ−Ｆｉネットワーク２の性能を管理するように適合される。さらなる代替的な実施形態によれば、アクセスポイント２００が装置１を備える。装置１の性能監視手段１０１は、アクセスポイント２００からネットワークパラメータ３０を受信するように適合されているネットワークパラメータ受信手段１１１を備える。ネットワークパラメータ３０は、ＰＨＹ層、ＭＡＣ層、ＮＥＴ層および／またはＡＰＰ層のネットワークパラメータである。ＰＨＹのネットワークパラメータ３０は、例えば、チャネル周波数応答すなわちＣＦＲ、信号対雑音比すなわちＳＮＲ、ノイズなどである。ＭＡＣ層のネットワークパラメータ３０は、例えば、巡回冗長検査すなわちＣＲＣ、スループット、ビット誤り率すなわちＢＥＲなどである。ＮＥＴ層のネットワークパラメータ３０は、例えば、ＩＰ、ＩＤ、ネットワークなどである。代替的に、ネットワークパラメータ３０は、収集されているネットワークパラメータ３０から導出される。例えば、信号対雑音比は、チャネル周波数応答およびノイズから算出することができる。ネットワークパラメータ３０は、例えば、装置１によって検出される性能の問題など、ネットワークの問題が検出されると収集される。代替的な実施形態によれば、ネットワークパラメータ３０は、例えば１０分毎、３０分毎、１時間毎、２時間毎のように定期的になど、所定のスケジュールどおりに収集される。性能監視手段１０１は、ネットワークパラメータ３０を所定の性能閾値３００と比較するように適合されている比較手段１１２をさらに備える。各ネットワークパラメータ３０が、所定の性能閾値３００と比較される。代替的な実施形態によれば、２つ以上のネットワークパラメータ３０の組み合わせが、所定の性能閾値３００と比較される。所定の性能閾値３００は、装置１内に手作業で入力される。代替的な実施形態によれば、所定の性能閾値３００は、装置１内でプログラムされる。所定の性能閾値３００は、性能監視手段１０１のデータベース１１５から取り出されてもよい。例えば、ネットワークパラメータ３０は、それらの値を異なる範囲へと離散化されて、前記性能監視手段１０１の前記比較手段１１２において設定される。例えば、ネットワークパラメータ３０は、受信信号強度インジケータであってもよく、その値は、０−１０ｄＢ、１０−２０ｄＢなどによって指定されるいくつかの領域内で見出され得る。この場合の所定の性能閾値３００は、０ｄＢ、１０ｄＢ、２０ｄＢなどである。比較手段１１２は、ネットワークパラメータ３０の、所定の性能閾値３００との比較に応じて、ネットワークパラメータ３０の値が、例えば、３つの状態、例えば第１の状態「良好」、第２の状態「普通」および第３の状態「低」のうちの１つであり得ると評価する。比較手段１１２は、ネットワークパラメータ３０が所定の性能閾値３００を超えるか否かを識別する。肯定的な数値に対しては、所定の性能閾値３００を超えることは、所定の性能閾値３００よりも大きい数値を有することとして理解される。否定的な数値に対しては、所定の性能閾値３００を超えることは、所定の性能閾値３００よりも小さい数値を有することとして理解される。ネットワークパラメータ３０が所定の性能閾値３００を超える場合、比較手段１１２は、ネットワークパラメータが所定の性能閾値３００を超えなくなるまで、ネットワークパラメータ３０を、より大きい数値を有する所定の性能閾値３００と比較する。その後、比較手段１１２は、ネットワークパラメータ３０の状態を識別する。比較手段１１２は、所定の性能閾値３００の超過を、Ｗｉ−Ｆｉネットワーク２の性能徴候２０として識別する。性能監視手段１０１は、比較手段１１２からＷｉ−Ｆｉネットワーク２の性能徴候２０を受信するように構成されている推奨生成手段１１３をさらに備える。推奨生成手段１１３は、性能徴候２０に応じて推奨信号４０を生成する。例えば、推奨生成手段１１３は、ブール値「真」または「偽」のうちの一方を有する推奨信号４０を生成する。装置１の性能管理手段１０２は、性能監視手段１０１の推奨生成手段１１３から推奨信号４０を受信するように適合されており、推奨信号４０を処理するようにさらに適合されている推奨処理ユニット１１２を備える。それゆえ、推奨処理ユニット１１２は、処理済み推奨信号４１を生成する。代替的な実施形態によれば、推奨生成手段１１３は、Ｗｉ−Ｆｉネットワーク２のオペレータにも、推奨信号４０を提供する。性能管理手段１０２は、複数のＷｉ−Ｆｉアルゴリズム１２３を備える構成管理ユニット１２２をさらに備える。構成管理ユニット１２２は、性能徴候２０が解決されるネットワーク構成２１を決定するために、処理済み推奨信号４１に応じて複数のアルゴリズム１２３を実行する。性能徴候２０は、例えば、性能徴候２０がそれに対して生成されたネットワークパラメータ３０が、所定の性能閾値３００をそれ以上超えないときに、解決される。性能管理手段１０２は、Ｗｉ−Ｆｉネットワーク２においてネットワーク構成２１を開始するようにさらに構成される。性能監視手段１０１は好ましくは、ベイズネットワーク、より詳細には信念ネットワークを含む。性能管理手段１０２は、Ｗｉ−Ｆｉ自己最適化ネットワークすなわちＷｉ−Ｆｉ  ＳＯＮを含む。複数のアルゴリズム１２３は、以下のアルゴリズム、すなわち：干渉管理アルゴリズム、エクステンダ検出アルゴリズム、チャネル選択アルゴリズム、予測チャネルアルゴリズム、負荷分散アルゴリズム、アクセスポイント選択アルゴリズム、デバイス検出アルゴリズムのうちの１つまたは複数を含む。代替的な実施形態によれば、装置１はまた、所定の性能閾値３００および／またはネットワークパラメータ３０および／または性能徴候２０および／またはネットワーク構成２１を含むデータベース１０をも備える。性能監視手段１０１はこのとき、データベース１０内にネットワークパラメータ３０を格納し、かつ／または、データベース１０内���性能徴候２０を格納するようにさらに適合され、性能管理手段１０２は、データベース１０からアルゴリズム１２３を取り出し、かつ／または、データベース１０内にネットワーク構成２１を格納するようにさらに適合される。
【００２８】
図３に示す実施形態によれば、本発明による方法のステップが概略的に示される。ステップ４０１において、Ｗｉ−Ｆｉネットワーク２の構成のネットワークパラメータ３０が、Ｗｉ−Ｆｉネットワーク２のアクセスポイント２００から収集される。その後、ステップ４０２において、ネットワークパラメータ３０が、所定の性能閾値３００と比較される。ステップ４０３において、比較の結果が分析され、所定の性能閾値３００の超過が、Ｗｉ−Ｆｉネットワーク２の性能徴候２０として識別される。その後、ステップ４０４において、性能徴候２０に応じて１つまたは複数の推奨信号２０が生成される。その後、ステップ４０５において、推奨信号４０が処理され、それによって、処理済み推奨信号４１が生成される。その後、最後のステップ４０６において、性能徴候２０が解決されるネットワーク構成２１を決定するために、処理済み推奨信号４１に応じて複数のアルゴリズム１２３が選択され、実行される。
【００２９】
図４は、図２の装置１をホスティングするための適切なコンピューティングシステム５００を示す。コンピューティングシステム５００は、一般に、適切な汎用コンピュータとして形成することができ、バス５１０と、プロセッサ５０２と、ローカルメモリ５０４と、１つまたは複数の任意選択の入力インターフェース５１４と、１つまたは複数の任意選択の出力インターフェース５１６と、通信インターフェース５１２と、記憶要素インターフェース５０６と、１つまたは複数の記憶要素５０８を含むことができる。バス５１０は、コンピューティングシステムの構成要素間の通信を可能にする１つまたは複数の導体を含むことができる。プロセッサ５０２は、プログラミング命令を解釈し、実行する任意のタイプの従来のプロセッサまたはマイクロプロセッサを含んでもよい。ローカルメモリ５０４は、プロセッサ５０２による実行のための命令および情報を記憶するランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）もしくは別のタイプの動的記憶デバイス、および／または、プロセッサ５０４によって使用するための静的情報および命令を記憶する読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）もしくは別のタイプの静的記憶デバイスを含んでもよい。入力インターフェース５１４は、キーボード５２０、マウス５３０、ペン、音声認識および／またはバイオメトリックメカニズムなどのような、オペレータがコンピューティングシステム５００に対する情報を入力することを可能にする１つまたは複数の従来のメカニズムを含んでもよい。出力インターフェース５１６は、ディスプレイ５４０、プリンタ５５０、スピーカなどのような、オペレータに対する情報を出力する１つまたは複数の従来のメカニズムを含んでもよい。通信インターフェース５１２は、例えば、１つまたは複数の他のコンピューティングシステム６００と通信するためのメカニズムなど、コンピューティングシステム５００が他のデバイスおよび／またはシステムと通信することを可能にする、例えば２つの１Ｇｂ  Ｅｔｈｅｒｎｅｔインターフェースのような、任意の送受信機のようなメカニズムを含んでもよい。コンピューティングシステム５００の通信インターフェース５１２は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、または、例えばインターネットのようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）によってそのような別のコンピューティングシステムに接続することができ、ＷＡＮの場合、他のコンピューティングシステム５００、例えば、適切なウェブサーバを含んでもよい。記憶要素インターフェース５０６は、バス５１０を、例えば１ＴＢ  ＳＡＴＡディスクドライブなどの１つまたは複数のローカルディスクのような１つまたは複数の記憶要素５０８に接続するための、例えばシリアルアドバンストテクノロジーアタッチメント（ＳＡＴＡ）インターフェースまたはスモールコンピュータシステムインターフェース（ＳＣＳＩ）のようなストレージインターフェースを含み、これらの記憶要素５０８からのデータの読み出しおよび／またはこれらの記憶要素５０８へのデータの書き込みを制御することができる。上記の記憶要素５０８はローカルディスクとして説明されているが、一般に、取り外し可能磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭディスクもしくはＤＶＤ−Ｒ��Ｍディスクのような光記憶媒体、ソリッドステートドライブ、フラッシュメモリカードなどのような任意の他の適切なコンピュータ可読媒体が使用されてもよい。上述したシステム５００はまた、物理ハードウェア上の仮想機械として作動することもできる。
【００３０】
図２の装置１は、例えばそのプロセッサ５０２による実行のために、コンピューティングシステム５００のローカルメモリ５０４内に記憶されているプログラミング命令として実装することができる。代替的に、図２の装置１は、記憶要素５０８上に記憶されてもよく、または、通信インターフェース５１２を通じて別のコンピューティングシステム６００からアクセス可能であってもよい。
【００３１】
特定の実施形態を参照することによって本発明が例示されてきたが、本発明は、前述の例示的な実施形態の詳細に限定されないこと、ならびに、本発明は、その範囲から逸脱することなく様々な変更および修正を伴って具現化されてもよいことが、当業者には諒解されよう。それゆえ、本実施形態は、すべての点において例示として考えられるべきであり、限定として考えられるべきではなく、本発明の範囲は、前述の記載によってではなく、添付の特許請求の範囲によって示されており、それゆえ、特許請求の範囲と同等の意味および範囲内に入るすべての変更が、その中に包含されるように意図されている。言い換えれば、根底にある基本原理の範囲内に入り、その本質的な属性が、本特許出願において特許請求されているあらゆる修正、変形または均等物をカバーすることが意図されている。さらに、「備えている（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」または「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｅ）」という単語は他の要素またはステップを除外しないこと、「ａ」または「ａｎ」という単語は複数を除外しないこと、および、コンピュータシステム、プロセッサ、または別の集積ユニットのような単一の要素は、特許請求の範囲に記載されている複数の手段の機能を実現することができることが、本特許出願の読者には理解されよう。特許請求の範囲内の任意の参照符号は、関連するそれぞれの特許請求項を限定するものとして解釈されるべきではない。「第１の」、「第２の」、「第３の」、「ａ」、「ｂ」、「ｃ」などの用語は、本明細書においてまたは特許請求の範囲において使用されるとき、同様の要素またはステップの間で区別するために導入され、必ずしも連続的または時間的順序を説明するものではない。同様に、「上部」、「下部」、「上」、「下」などの用語は、説明の目的で導入され、必ずしも相対位置を示すものではない。そのように使用されている用語は、適切な状況下で相互交換可能であり、本発明の実施形態は、上記で説明または例示されているものとは異なる他の順序または向きにおいて、本発明に従って動作することが可能である。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【国際調査報告】
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