(57)【要約】  ハンドオーバ特性推定システムは、移動通信システムのセル間においてハンドオーバ処理が発生する領域として定義されるハンドオーバエリアに対して、当該ハンドオーバエリア内またはその近傍の地図情報を用いて、当該ハンドオーバエリアまたはその近傍を通過する移動ルートを抽出する移動ルート抽出部と、移動ルート抽出手段によって抽出された移動ルートそれぞれについて、当該移動ルート上またはその近傍の電波環境情報を用いて、当該移動ルート上のハンドオーバ特性を算出する移動ルート上ハンドオーバ特性算出部とを備える。
2014506019.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動通信システムにおけるハンドオーバ特性を推定するためのハンドオーバ特性推定システムであって、
前記移動通信システムのセル間においてハンドオーバ処理が発生する領域として定義されるハンドオーバエリアに対して、当該ハンドオーバエリア内またはその近傍の地図情報を用いて、当該ハンドオーバエリアまたはその近傍を通過する移動ルートを抽出する移動ルート抽出手段と、
前記移動ルート抽出手段によって抽出された移動ルートそれぞれについて、当該移動ルート上またはその近傍の電波環境情報を用いて、当該移動ルート上のハンドオーバ特性を算出する移動ルート上ハンドオーバ特性算出手段とを備える
ことを特徴とするハンドオーバ特性推定システム。
【請求項２】
移動ルート上ハンドオーバ特性算出手段によって算出された、推定対象とする移動通信システムのセル間においてハンドオーバ処理が発生する領域として定義されるハンドオーバエリアに対して抽出された全ての移動ルート上のハンドオーバ特性を合成することにより、前記セル間のハンドオーバ特性を算出するセル間ハンドオーバ特性算出手段を備える
請求項１に記載のハンドオーバ特性推定システム。
【請求項３】
移動ルート上ハンドオーバ特性算出手段は、移動通信システムの移動端末が当該移動ルートを通ったときの受信信号品質を所定のタイムステップ毎に算出し、算出された受信信号品質を用いて、当該移動ルート上のハンドオーバ特性を算出する
請求項１または請求項２に記載のハンドオーバ特性推定システム。
【請求項４】
移動ルート上ハンドオーバ特性算出手段は、移動端末における電波変動の効果を付加した受信信号品質を算出する
請求項３に記載のハンドオーバ特性推定システム。
【請求項５】
移動ルート上ハンドオーバ特性算出手段は、算出された受信信号品質に基づいて、タイムステップ毎に、ハンドオーバ処理が開始される確率を解析的に算出し、ハンドオーバ処理が開始された場合に、前記ハンドオーバ処理が正常に終了する確率を解析的に算出し、該算出されたハンドオーバ処理開始確率と、該算出されたハンドオーバ処理正常終了確率とを用いて、当該移動ルート上のハンドオーバ特性を算出する
請求項３または請求項４に記載のハンドオーバ特性推定システム。
【請求項６】
移動ルート上ハンドオーバ特性算出手段は、タイムステップ毎に、移動端末が当該移動ルートを通ったときの受信信号品質であって電波変動の効果を乱数によって付与した受信信号品質を算出し、算出された受信信号品質を基にシステム動作を模擬する処理を、前記乱数を変えながら複数回実施することにより、当該移動ルート上のハンドオーバ特性を算出する
請求項３に記載のハンドオーバ特性推定システム。
【請求項７】
ハンドオーバエリアは、移動通信システムのセル間においてハンドオーバの契機となる地点の集合である
請求項１から請求項６のうちのいずれか１項に記載のハンドオーバ特性推定システム。
【請求項８】
移動ルートは、複数の道路線分によって構成されている
請求項１から請求項７のうちのいずれか１項に記載のハンドオーバ特性推定システム。
【請求項９】
移動ルートは、建物内部のフロアに対して規定された点どうしを結ぶ線分、または前記点のうち一点と屋外の道路線分とを結ぶ線分を含む
請求項８に記載のハンドオーバ特性推定システム。
【請求項１０】
移動通信システムにおけるハンドオーバ特性を推定するためのハンドオーバ特性推定方法であって、
前記移動通信システムのセル間においてハンドオーバ処理が発生する領域として定義されるハンドオーバエリアに対して、当該ハンドオーバエリア内またはその近傍の地図情報を用いて、当該ハンドオーバエリアまたはその近傍を通過する移動ルートを抽出し、
抽出された移動ルートそれぞれについて、当該移動ルート上またはその近傍の電波環境情報を用いて、当該移動ルート上のハンドオーバ特性を算出する
ことを特徴とするハンドオーバ特性推定方法。
【請求項１１】
移動通信システムにおけるハンドオーバ特性を推定するためのハンドオーバ特性推定プログラムであって、
コンピュータに、
移動通信システムのセル間においてハンドオーバ処理が発生する領域として定義されるハンドオーバエリアに対して、当該ハンドオーバエリア内またはその近傍の地図情報を用いて、当該ハンドオーバエリアまたはその近傍を通過する移動ルートを抽出する処理、および
抽出された移動ルートそれぞれについて、当該移動ルート上またはその近傍の電波環境情報を用いて、当該移動ルート上のハンドオーバ特性を算出する処理
を実行させるためのハンドオーバ特性推定プログラム。
【請求項１２】
移動通信システムのセル間においてハンドオーバ処理が発生する領域として定義されるハンドオーバエリアに対して、当該ハンドオーバエリア内またはその近傍の地図情報を用いて、当該ハンドオーバエリアまたはその近傍を通過する移動ルートを抽出する移動ルート抽出手段と、
前記移動ルート抽出手段によって抽出された移動ルートそれぞれについて、当該移動ルート上またはその近傍の電波環境情報を用いて、当該移動ルート上のハンドオーバ特性を算出する移動ルート上ハンドオーバ特性算出手段と、
前記移動ルート上ハンドオーバ特性算出手段によって算出された各移動ルート上のハンドオーバ特性を合成することにより、前記セル間のハンドオーバ特性を算出するセル間ハンドオーバ特性算出手段と、
ハンドオーバパラメータの設定値についての複数の候補それぞれについて、当該パラメータを適用した際のセル間のハンドオーバ特性を算出して、ハンドオーバ特性が最も良好となるハンドオーバパラメータを導出するハンドオーバパラメータ導出手段とを備える
ことを特徴とするハンドオーバパラメータ最適化システム。
【請求項１３】
移動通信システムにおけるハンドオーバパラメータの設定値についての複数の候補それぞれについて、
当該パラメータを適用したとして、前記移動通信システムのセル間においてハンドオーバ処理が発生する領域として定義されるハンドオーバエリアに対して、当該ハンドオーバエリア内またはその近傍の地図情報を用いて、当該ハンドオーバエリアまたはその近傍を通過する移動ルートを抽出し、
抽出された移動ルートそれぞれについて、当該移動ルート上またはその近傍の電波環境情報を用いて、当該移動ルート上のハンドオーバ特性を算出し、
算出された複数のハンドオーバ特性を合成することにより、前記セル間のハンドオーバ特性を算出し、
各候補に対して算出されたセル間のハンドオーバ特性を基に、ハンドオーバ特性が最も良好となるハンドオーバパラメータを導出する
ことを特徴とするハンドオーバパラメータ最適化方法。
【請求項１４】
コンピュータに、
移動通信システムにおけるハンドオーバパラメータの設定値についての複数の候補それぞれについて、
当該パラメータを適用したとして、前記移動通信システムのセル間においてハンドオーバ処理が発生する領域として定義されるハンドオーバエリアに対して、当該ハンドオーバエリア内またはその近傍の地図情報を用いて、当該ハンドオーバエリアまたはその近傍を通過する移動ルートを抽出する処理、
抽出された移動ルートそれぞれについて、当該移動ルート上またはその近傍の電波環境情報を用いて、当該移動ルート上のハンドオーバ特性を算出する処理、および
算出された複数のハンドオーバ特性を合成することにより、前記セル間のハンドオーバ特性を算出する処理を実行させ、
各候補に対して算出されたセル間のハンドオーバ特性を基に、ハンドオーバ特性が最も良好となるハンドオーバパラメータを導出させる
ためのハンドオーバパラメータ最適化プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、２０１０年１２月２８日に出願された特願２０１０−２９２１３３に基づく優先権を主張する出願であり、当該出願の全ての開示は本出願に取り込まれる。
【０００２】
本発明は、エリア内の電波環境情報を用いて、移動通信システムのハンドオーバ特性を推定するハンドオーバ特性推定システム、ハンドオーバ特性推定方法およびハンドオーバ特性推定プログラムを記録した媒体に関する。また、ハンドオーバの品質の向上に関連するパラメータを最適化するハンドオーバパラメータ最適化システム、ハンドオーバパラメータ最適化方法およびハンドオーバパラメータ最適化プログラムを記録した媒体に関する。
【背景技術】
【０００３】
携帯電話機などの移動端末を有する移動通信システムにおいて、利用者が通信中に移動した場合でも安定的に通信状態を確保するため、必要に応じて帰属するセルを切り替える処理が行われる。このような処理は、ハンドオーバと呼ばれる。
【０００４】
移動通信システムにおけるハンドオーバ処理を、図１２を用いて簡単に説明する。ここでは、移動通信システムの一例としてＬＴＥ（Ｌｏｎｇ  Ｔｅｒｍ  Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）を想定する。
【０００５】
図１２は、移動端末で測定されたリファレンス信号の受信信号品質の時間的推移を示す。Ｑｓは、ハンドオーバ前の接続先セルであるソースセルの受信信号品質である。Ｑｔは、ハンドオーバ後の接続先セルであるターゲットセルの受信信号品質である。ＱｔがＱｓに対して、規定されたオフセット（Ｏｆｆ）分大きくなったときが、ハンドオーバの契機である。すなわち、トリガが発生する。この時刻をハンドオーバトリガ時刻（Ｔｔ）と呼ぶことにする。また、ＱｔがＱｓに対してオフセット（Ｏｆｆ）分大きくなった状態が、規定されたトリガ時間（ＴＴＴ）にわたって継続したとき、ハンドオーバ処理が開始される。この時刻をハンドオーバ開始時刻（Ｔｓ）と呼ぶことにする。ハンドオーバ処理は、移動端末とソースセルとの間または移動端末とターゲットセルとの間での情報通知やコマンド指示、ソースセルとターゲットセルの間での設定といった処理を含む。これらの処理に要する時間をハンドオーバ処理時間（ＨＯＴ）と呼ぶことにする。ハンドオーバ開始時刻（Ｔｓ）からハンドオーバ処理時間（ＨＯＴ）が経過すると、ハンドーバ処理が終了する。この時刻をハンドオーバ終了時刻（Ｔｅ）と呼ぶことにする。
【０００６】
なお、ＬＴＥシステムを例にすると、ハンドオーバ処理に用いられるリファレンス信号の受信信号品質として、ＲＳＲＱ（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｒｅｃｅｉｖｅｄ  Ｑｕａｌｉｔｙ）やＲＳＲＰ（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｒｅｃｅｉｖｅｄ  Ｐｏｗｅｒ）などがある。
【０００７】
実際のサービスエリア内では、シャドウイング等の影響によってＱｓやＱｔが急激に低下することがある。ＱｓやＱｔの急激な低下に起因して、ハンドオーバ処理が失敗することがある。ハンドオーバ失敗の具体例として、以下の例がある。
【０００８】
一つの例は、ハンドオーバ処理の最中にＱｓが急激に低下し、異常切断が生ずることである。この例は、ハンドオーバ処理の実行が遅すぎたことを意味する、Ｔｏｏ  Ｌａｔｅ  Ｈａｎｄｏｖｅｒと呼ばれる。実際のシステムでは、異常切断後にターゲットセルに再接続することにより、Ｔｏｏ  Ｌａｔｅ  Ｈａｎｄｏｖｅｒが検出される。
【０００９】
二つ目の例は、ハンドオーバ処理の最中や直後にＱｔが急激に低下し、異常切断が生ずることである。この例は、ハンドオーバ処理の実行が早すぎたことを意味する、Ｔｏｏ  Ｅａｒｌｙ  Ｈａｎｄｏｖｅｒと呼ばれる。実際のシステムでは、異常切断後にソースセルに再接続することにより、Ｔｏｏ  Ｅａｒｌｙ  Ｈａｎｄｏｖｅｒが検出される。
【００１０】
三つ目の例は、ハンドオーバ処理の最中や直後にＱｓまたはＱｔが急激に低下し、異常切断が生じ、その後ソースセルやターゲットセルとは異なる第３のセルに再接続されることである。この例は、ソースセルから、ターゲットセルに代えて、第３のセルに直接ハンドオーバすべきであったことを意味する、Ｈａｎｄｏｖｅｒ  ｔｏ  Ｗｒｏｎｇ  Ｃｅｌｌと呼ばれる。
【００１１】
以上のいずれの例でも、ハンドオーバ処理の最中や直後に異常切断が生ずる。異常切断が生じなくても、その可能性が高いと認識されるべき例として、以下の例がある。一つの例は、特定の２つのセルＡとＢとの間で短い時間にハンドオーバが多発することである。この例は、Ｐｉｎｇ  Ｐｏｎｇ  Ｈａｎｄｏｖｅｒと呼ばれる。二つ目の例は、セルＡからセルＢにハンドオーバした直後に、セルＡとは異なるセルＣへのハンドオーバが発生することである。この例はＲａｐｉｄ  Ｈａｎｄｏｖｅｒと呼ばれる。
【００１２】
以上のハンドオーバの問題を最小化するため、ハンドオーバに関連するパラメータが最適化されることが好ましい。例えば、Ｔｏｏ  Ｌａｔｅ  Ｈａｎｄｏｖｅｒが多発するようなセルに対して、ハンドオーバの開始点を早めるために、オフセット（Ｏｆｆ）を小さくしたり、Ｑｔを実測値よりもわずかに大きい値にして処理を行うことが好ましい。なお、Ｑｔの値を大きくする手法に用いる場合のセル固有のオフセット値を、Ｃｅｌｌ  Ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ  Ｏｆｆｓｅｔ（ＣＩＯ）と呼ぶ。
【００１３】
ハンドオーバパラメータを最適化するために、一般に、実際にシステムの運用が開始された後に、ユーザが利用する移動端末において生ずるハンドオーバ失敗の状況が考慮されてパラメータが改善される。しかし、運用開始前に、できるだけ良い品質が確保されることが好ましい。また、移動端末から得られる測定データのみを用いるのではなく、移動端末での測定がなされていない場所を含めたサービスエリア全体の電波環境を把握した上で、ハンドオーバパラメータ最適化が実施されることが好ましい。
【００１４】
こうした設計段階でのハンドオーバパラメータ最適化や、運用開始後に把握されたサービスエリア全体の電波環境にもとづいてハンドオーバパラメータ最適化を行うために、サービスエリアの一部の点ではなくサービスエリア全体にわたる電波環境情報、すなわち面的な電波環境情報をもとに、実際のサービスエリアで生ずるハンドオーバ特性を推定することが好ましい。
【００１５】
面的な電波環境情報を用いてハンドオーバパラメータを最適化するための技術として、例えば、特許文献１に記載された方法がある。特許文献１に記載された方法は、電波伝搬推定によって面的な電波環境情報を算出し、算出された電波環境情報を用いて、想定されるユーザの移動速度にもとづいてハンドオーバの開始点と終了点を求める。得られた開始点および終了点におけるソースセルとターゲットセルの電波品質を用いて、ハンドオーバの成否が推定される。例えば、終了点におけるソースセルの受信品質が所定の品質規定値Ｑ１未満、または終了点におけるターゲットセルの受信品質が所定の品質規定値Ｑ２未満の場合に、ハンドオーバが失敗する、と推定する。
【００１６】
面的な電波環境情報を用いてハンドオーバパラメータを最適化するための別の技術として、例えば、非特許文献１に記載された方法がある。非特許文献１に記載された方法は、面的な電波環境情報が与えられた仮想空間上に複数台の移動端末を配置し、これらの移動端末を所定の速度で移動させながら基地局や移動端末での動作を模擬し、ハンドオーバを含む通信の成否を判定する。所定の速度は、移動端末を運搬する歩行者や車などの移動体に応じて決定される。こうした方法はダイナミックシミュレーションと呼ばれる。ダイナミックシミュレーションは、通信品質を高精度に推定するための手法として広く用いられている。
【００１７】
図１３を用いて、ダイナミックシミュレーションの処理を説明する。まず、評価するエリア内に複数台の移動端末が配置される（ステップＳ９００）。その際、評価エリア内に一様に移動端末が配置されてもよいし、実際のユーザ分布や評価の重要度などに応じて、偏って配置されてもよい。次に、移動端末の現在位置における受信信号品質が計算される（ステップＳ９１０）。具体的には、面的な電波環境情報を用いて、移動端末の現在位置近傍の電波環境情報をもとに、受信信号品質が算出される。また、面的な電波環境情報がない場合には、秦式など公知の電波伝搬推定式を用いて受信信号品質が算出されてもよい。なお、受信信号品質が算出されるときには、予め各セルに対する受信信号品質が個別に算出される。また、フェージングやシャドウイング等の電波の変動を模擬し、受信信号品質に加味される。なお、非特許文献２に、秦式の詳細が記載されている。
【００１８】
その後、当該時刻における基地局や移動端末の動作が模擬される（ステップＳ９２０）。ステップＳ９２０の処理では、ステップＳ９１０で計算された受信信号品質が考慮される。例えば、当該時刻において基地局から移動端末に制御信号を送信することを想定すると、移動端末での受信信号品質が通信を行うために求められる品質に達していない場合には、制御信号の送信は失敗するとして模擬が行われる。
【００１９】
その後、所定のタイムステップ分だけ時間が更新され（ステップＳ９３０）、時間の更新に応じて、移動端末の現在位置が更新される（ステップＳ９４０）。ステップＳ９４０の処理では、移動端末の移動速度や移動方位が考慮される。なお、タイムステップとして、例えば１ｍｓ、１０ｍｓ、１００ｍｓ、１ｓといった値が用いられる。タイムステップは、模擬する動作の対象に応じて決定される。さらに、シミュレーションの終了条件を満たす否か判定される（ステップＳ９５０）。終了条件を満たす場合には、各移動端末でのハンドオーバ特性が合成されることにより、エリア全体でのハンドオーバ特性が算出される（ステップＳ９６０）。その後、当該シミュレーションは終了する。ステップＳ９５０において終了条件が満たされない場合には、ステップＳ９１０に戻る。なお、シミュレーションの終了条件は、例えばシミュレーション上で模擬した時間が所定値に達したこと、移動端末での通信開始やハンドオーバの試行回数が所定値に達したこと、失敗回数が所定値に達したことである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００２０】
【特許文献１】特開２００８−２５８８５５号公報
【非特許文献】
【００２１】
【非特許文献１】小林  他，“現実的な電波伝搬特性とユーザモビリティに基づく３次元ＳＯＮシミュレータの開発”，２０１０年電子情報通信学会通信ソイアティ大会，Ｂ−５−９１，２０１０年９月。
【非特許文献２】M. Hata, “Empirical formula for propagation loss in land mobile radio services,” IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol.29, no.3, Aug. 1980, p.317-325.
【非特許文献３】細谷良雄（監修）、「電波伝搬ハンドブック」、リアライズ社、１９９９年、ｐ．２０９−２１０、ｐ．２３４−２４３。
【非特許文献４】“Method for point-to-area predictions for terrestrial services in the frequency range 30 MHz to 3000 MHz”, ITU-R Recommendation, p.1546-3.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００２２】
特許文献１および非特許文献１に記載された方法には、以下に示す課題がある。特許文献１に記載された方法では、ハンドオーバ開始点と終了点におけるソースセルとターゲットセルの電波品質を用いて、ハンドオーバの成否が推定される。しかし、ハンドオーバ処理中の電波品質は考慮されていない。
【００２３】
また、特許文献１に記載された方法では、公知の電波伝搬推定法によって面的な電波環境情報を算出される。公知の電波伝搬推定法によって得られる電波環境情報は、フェージングやシャドウイングによって変動する電波の中央値である。従って、電波の変動を考慮したハンドオーバ特性を推定することができない。
【００２４】
さらに、特許文献１に記載された方法では、ある１地点におけるハンドオーバの成否を推定されるので、エリア全体にわたるハンドオーバ特性を知ることができない。従って、特許文献１に記載された方法は、例えばセルのハンドオーバ失敗率といったハンドオーバ特性を定量的に算出することができない。
【００２５】
非特許文献１に記載された方法は、タイムステップ毎に受信信号品質の計算を行うため、ハンドオーバ処理中の電波品質も考慮してハンドオーバの成否を推定することができる。また、フェージングやシャドウイング変動も考慮することができる。さらに、ユーザはエリア全体を移動するため、ある１地点におけるハンドオーバの成否だけでなく、エリア全体にわたるハンドオーバ特性を知ることができる。従って、非特許文献１に記載された方法は、特許文献１に記載された方法における課題を解決することができる。
【００２６】
しかし、非特許文献１に記載された方法には、シミュレーションに膨大な計算時間を要するという課題がある。特に、ハンドオーバ失敗といった発生確率が高々数％程度の事象を評価するときには、統計的な信頼度を得るために、ある程度の回数の失敗が様々な場所で生ずるまで、シミュレーションを継続する必要がある。そのため、例えば数ｋｍ四方の評価エリアを解析するために、数時間や数日といったオーダの計算時間を要する。さらに、ハンドオーバパラメータを最適化するために、ハンドオーバパラメータを様々な値に変更しながらシミュレーションを繰り返し実施する必要がある。よって、最適化に要する時間や工数が膨大である。従って、シミュレーションに要する時間が限られている場合には、最適なパラメータが得られない可能性がある。試行の回数が限定されるからである。
【００２７】
本発明は、エリア全体にわたるハンドオーバ特性を高速かつ高精度に推定することを目的とする。また、高速かつ高精度にハンドオーバパラメータを最適化することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００２８】
本発明によるハンドオーバ特性推定システムは、移動通信システムにおけるハンドオーバ特性を推定するためのハンドオーバ特性推定システムであって、移動通信システムのセル間においてハンドオーバ処理が発生する領域として定義されるハンドオーバエリア内またはその近傍の地図情報から、当該ハンドオーバエリアまたはその近傍を通過する移動ルートを抽出する移動ルート抽出部と、移動ルート抽出部によって抽出されたそれぞれの移動ルート上またはその近傍の電波環境情報を用いて、当該移動ルート上のハンドオーバ特性を算出する移動ルート上ハンドオーバ特性算出部とを備えることを特徴とする。
【００２９】
また、本発明によるハンドオーバ特性推定方法は、移動通信システムにおけるハンドオーバ特性を推定するためのハンドオーバ特性推定方法であって、移動通信システムのセル間においてハンドオーバ処理が発生する領域として定義されるハンドオーバエリア内またはその近傍の地図情報から、当該ハンドオーバエリアまたはその近傍を通過する移動ルートを抽出するステップと、抽出されたそれぞれの移動ルート上またはその近傍の電波環境情報を用いて、当該移動ルート上のハンドオーバ特性を算出するステップとを含むことを特徴とする。
【００３０】
また、本発明によるハンドオーバ特性推定プログラムは、移動通信システムにおけるハンドオーバ特性を推定するためのハンドオーバ特性推定プログラムであって、コンピュータに、移動通信システムのセル間においてハンドオーバ処理が発生する領域として定義されるハンドオーバエリア内またはその近傍の地図情報から、当該ハンドオーバエリアまたはその近傍を通過する移動ルートを抽出する処理、および抽出されたそれぞれの移動ルート上またはその近傍の電波環境情報を用いて、当該移動ルート上のハンドオーバ特性を算出する処理を実行させることを特徴とする。
【００３１】
また、本発明によるハンドオーバ特性推定プログラムが記録された媒体は、移動通信システムのセル間においてハンドオーバ処理が発生する領域として定義されるハンドオーバエリア内またはその近傍の地図情報から、当該ハンドオーバエリアまたはその近傍を通過する移動ルートを抽出する処理、および抽出されたそれぞれの移動ルート上またはその近傍の電波環境情報を用いて、当該移動ルート上のハンドオーバ特性を算出する処理を実行するプログラムが記録されたことを特徴とする。
【００３２】
また、本発明によるハンドオーバパラメータ最適化システムは、移動通信システムのセル間においてハンドオーバ処理が発生する領域として定義されるハンドオーバエリア内またはその近傍の地図情報から、当該ハンドオーバエリアまたはその近傍を通過する移動ルートを抽出する移動ルート抽出部と、移動ルート抽出部によって抽出されたそれぞれの移動ルート上またはその近傍の電波環境情報を用いて、当該移動ルート上のハンドオーバ特性を算出する移動ルート上ハンドオーバ特性算出部と、移動ルート上ハンドオーバ特性算出部によって算出された各移動ルート上のハンドオーバ特性を合成することによって、セル間のハンドオーバ特性を算出するセル間ハンドオーバ特性算出部と、ハンドオーバパラメータの設定値の複数の候補それぞれを対象として、当該パラメータを適用した際のセル間のハンドオーバ特性を算出して、ハンドオーバ特性が最も良好になるハンドオーバパラメータを導出するハンドオーバパラメータ導出部とを備えることを特徴とする。
【００３３】
また、本発明によるハンドオーバパラメータ最適化方法は、移動通信システムにおけるハンドオーバパラメータの設定値についての複数の候補それぞれを対象として、当該パラメータを適用したとして、移動通信システムのセル間においてハンドオーバ処理が発生する領域として定義されるハンドオーバエリア内またはその近傍の地図情報から、当該ハンドオーバエリアまたはその近傍を通過する移動ルートを抽出し、抽出されたそれぞれの移動ルート上またはその近傍の電波環境情報を用いて、当該移動ルート上のハンドオーバ特性を算出し、算出された複数のハンドオーバ特性を合成することにより、セル間のハンドオーバ特性を算出し、各候補に対して算出されたセル間のハンドオーバ特性をもとに、ハンドオーバ特性が最も良好となるハンドオーバパラメータを導出することを特徴とする。
【００３４】
また、本発明によるハンドオーバパラメータ最適化プログラムは、コンピュータに、移動通信システムにおけるハンドオーバパラメータの設定値についての複数の候補それぞれを対象として、当該パラメータを適用したとして、移動通信システムのセル間においてハンドオーバ処理が発生する領域として定義されるハンドオーバエリア内またはその近傍の地図情報から、当該ハンドオーバエリアまたはその近傍を通過する移動ルートを抽出する処理、抽出されたそれぞれの移動ルート上またはその近傍の電波環境情報を用いて、当該移動ルート上のハンドオーバ特性を算出する処理、算出された複数のハンドオーバ特性を合成することにより、セル間のハンドオーバ特性を算出する処理、および、各候補に対して算出されたセル間のハンドオーバ特性をもとに、ハンドオーバ特性が最も良好となるハンドオーバパラメータを導出する処理を実行させることを特徴とする。
【００３５】
また、本発明によるハンドオーバパラメータ最適化プログラムが記録された記録媒体は、移動通信システムにおけるハンドオーバパラメータの設定値についての複数の候補それぞれを対象として、当該パラメータを適用したとして、移動通信システムのセル間においてハンドオーバ処理が発生する領域として定義されるハンドオーバエリア内またはその近傍の地図情報から、当該ハンドオーバエリアまたはその近傍を通過する移動ルートを抽出する処理、抽出されたそれぞれの移動ルート上またはその近傍の電波環境情報を用いて、当該移動ルート上のハンドオーバ特性を算出する処理、算出された複数のハンドオーバ特性を合成することにより、セル間のハンドオーバ特性を算出する処理、および、各候補に対して算出されたセル間のハンドオーバ特性をもとに、ハンドオーバ特性が最も良好となるハンドオーバパラメータを導出する処理を実行するプログラムが記録されたことを特徴とする
【発明の効果】
【００３６】
本発明によれば、エリア全体にわたるハンドオーバ特性を高速かつ高精度に推定することができる。また、高速かつ高精度にハンドオーバパラメータを最適化することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】第１の実施形態のハンドオーバ特性推定システムの構成例を示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態のハンドオーバ特性推定システムの動作の一例を示すフローチャートである。
【図３】第１の実施形態におけるハンドオーバエリア特定方法を説明するための説明図である。
【図４】第１の実施形態における移動ルートを抽出する第１の方法を説明するための説明図である。
【図５】第１の実施形態における移動ルートを抽出する第２の方法を説明するための説明図である。
【図６】第１の実施形態における移動ルート上のハンドオーバ特性を算出する処理を実現する第１の方法を示すフローチャートである。
【図７】第１の実施形態における移動ルート上のハンドオーバ特性を算出する処理を実現する第２の方法を示すフローチャートである。
【図８】第２の実施形態のハンドオーバ特性推定システムの構成例を示すブロック図である。
【図９】第２の実施形態のハンドオーバ特性推定システムの動作の一例を示すフローチャートである。
【図１０】ハンドオーバ特性推定システムを示すブロック図である。
【図１１】他のハンドオーバ特性推定システムを示す説明図である。
【図１２】ＬＴＥシステムにおけるハンドオーバの動作を説明するための説明図である。
【図１３】ダイナミックシミュレーションによるハンドオーバ特性推定方法を説明するための説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００３８】
実施形態１．
次に、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。図１は、本発明の第１の実施形態のハンドオーバ特性推定システムの構成例を示すブロック図である。図１に示すハンドオーバ特性推定システムは、地図データベース（ＤＢ）１００と、電波環境データベース（ＤＢ）１１０と、ハンドオーバエリア特定部１２０と、移動ルートパタン抽出部１３０と、移動ルート上ハンドオーバ特性算出部１４０と、エリア全体ハンドオーバ特性算出部１５０と、制御部１６０と、メモリ１７０とを備える。
【００３９】
地図ＤＢ１００には、推定対象エリア内の道路情報を含む情報が格納されている。道路情報は線分の集合として表現される。地図ＤＢ１００には、緯度経度またはＵＴＭ座標系や１９座標系のような直角座標で、各線分の頂点の座標が格納されている。また、複数の道路が交わる交差点には、接続関係が明らかになるように、交差点の位置に対応したフラグ等が付与されている。また、地図ＤＢ１００には、各道路に対して交通量を表す情報、および、交通量と相関が高い道路幅などの情報が格納されていることが好ましい。
【００４０】
地図ＤＢ１００に格納される情報は、道路情報の他に、推定対象エリア内の建物情報を含むことが好ましい。建物情報はその外形を表す多角形で表現される。地図ＤＢ１００には、緯度経度またはＵＴＭ座標系や１９座標系のような直角座標で、各頂点の座標が格納される。さらに、地図ＤＢ１００に格納される情報は、各建物には階数または高さの情報を含むことが好ましい。以下、道路情報と建物情報を含めて地図情報と呼ぶことがある。
【００４１】
電波環境ＤＢ１１０には、推定対象エリア内における、推定対象になっている移動通信システムの電波環境情報を含む情報が格納されている。具体的には、推定対象エリア内に格子状の観測点が規定される。電波環境ＤＢ１１０には、各観測点に対応して、観測点の位置、観測点の高さ、セルを識別するためのＩＤ、および当該セルの電波環境情報が格納されている。電波環境情報として、例えば電界強度、受信信号電力、受信信号品質、パスロス、所望信号電力対雑音電力比（ＳＮＲ）、所望信号電力対干渉電力比（ＳＩＲ）などがある。
【００４２】
電波環境情報は、例えば、電波伝搬推定、または実測で得られる。電波伝搬推定方式の具体例として、移動通信システムのカバーエリア推定などによく用いられる秦式（非特許文献２参照。）や坂上式（非特許文献３参照。）、ＩＴＵ−Ｒ勧告のＰ．１５４６モデル（非特許文献４参照。）がある。しかし、推定対象エリア内の建物や地面による反射や回折の影響を決定論的に考慮する他の方式を用いることもできる。他の方式の一例として、レイトレーシング法（非特許文献３参照。）がある。これらの推定方式を用いて、推定対象エリア内における各セルの電波環境情報を推定する。
【００４３】
電波環境情報が実測データである場合は、実測データとして、推定対象エリア内の各観測点において測定されたデータを用いればよい。電波伝搬推定によって得られた電波環境情報にもとづいて、実測データを用いて推定データを補正したものを用いてもよい。
【００４４】
電波環境情報は、屋内での電波環境情報と屋外での電波環境情報とに区別されていることが好ましい。例えば、電波環境ＤＢ１１０には、建物の内部に位置する観測点に対して、当該建物に電波が進入する際の損失を考慮した電波環境情報が格納され、建物の外部に位置する観測点に対して、屋外での電波環境情報が格納される。なお、各観測点に対して、当該電波環境情報が屋外での電波環境情報であるか、屋内での電波環境情報であるかを識別するための識別子が付与されてもよい。
【００４５】
ハンドオーバエリア特定部１２０は、電波環境ＤＢ１１０内に格納された電波環境情報を用いて、推定対象エリア内のあるセルから別のセルへのハンドオーバ処理が実施されるエリアをハンドオーバエリアとして特定する。なお、ハンドオーバエリアは、ハンドオーバ処理の全体が発生する領域に限定されない。ハンドオーバエリアは、ハンドオーバ処理の一部が発生する領域であってもよい。従って、ハンドオーバエリアは、必ずしも幅をもった領域でなくてもよい。ハンドオーバエリアは、推定対象エリア内のあるセルから別のセルへのハンドオーバのための何らかの処理（開始処理だけでなく、中途の処理や終了の処理などであってもよい。）が行われる契機となる境界線そのものと定義されることも可能である。もちろん、ハンドオーバエリアは、境界線の先数ｍ（またはセル領域内）までの領域を含むと定義されたり、ある処理からある処理までが行われる領域と定義されてもよい。つまり、ハンドオーバエリアは、幅をもった領域として定義されることも可能である。
【００４６】
ハンドオーバエリア特定部１２０は、例えば、推定対象エリア内のあるセルから別のセルへのハンドオーバ処理の少なくとも一部が実施される領域またはその領域への境界線を、ハンドオーバエリアとして特定してもよい。なお、ハンドオーバエリアが特定されるときに、ハンドオーバ処理におけるどの処理が対象になるかは、予め特定されてもよいし、特定されなくてもよい。例えば、ハンドオーバエリアは、推定対象エリア内のあるセルから別のセルへのハンドオーバ処理におけるいずれかの処理が行われる領域またはその領域への境界線として特定されてもよい。
【００４７】
移動ルートパタン抽出部１３０は、地図ＤＢ１００内に格納された地図情報から、ハンドオーバエリア特定部１２０によって抽出されたハンドオーバエリアやその周辺を通過する移動ルートを抽出する。移動ルートパタン抽出部１３０は、例えば、ハンドオーバエリア内またはその周辺の地図情報から、ハンドオーバ処理が発生する領域を通過する移動ルート、すなわち移動している最中にハンドオーバ処理が発生するルートを抽出する。なお、ハンドオーバエリアが幅のある領域として定義される場合には、移動ルートパタン抽出部１３０は、移動ルートとして、抽出されたハンドオーバエリアやその周辺を完全に通過するルートだけでなく、該領域に至ることになるルートも抽出するようにしてもよい。
【００４８】
移動ルート上ハンドオーバ特性算出部１４０は、移動ルートパタン抽出部１３０によって抽出された全ての移動ルートを対象として、移動ルート上の電波環境情報を用いて、移動端末で通信するユーザが移動ルート上を移動した際のハンドオーバ特性を算出する。
【００４９】
エリア全体ハンドオーバ特性算出部１５０は、移動ルート上ハンドオーバ特性算出部１４０によって算出された各移動ルートにおけるハンドオーバ特性を合成することによって、エリア全体でのハンドオーバ特性を算出する。
【００５０】
制御部１６０は、ハンドオーバエリア特定部１２０、移動ルートパタン抽出部１３０、移動ルート上ハンドオーバ特性算出部１４０、およびエリア全体ハンドオーバ特性算出部１５０を制御する。メモリ１７０は、作業用のデータを記憶する記憶装置である。
【００５１】
本実施形態において、制御部１６０、ハンドオーバエリア特定部１２０、移動ルートパタン抽出部１３０、移動ルート上ハンドオーバ特性算出部１４０、エリア全体ハンドオーバ特性算出部１５０は、例えば、プログラムに従って動作するＣＰＵ等によって実現される。
【００５２】
次に、本実施形態の動作を説明する。図２は、本実施形態のハンドオーバ特性推定システムの動作の一例を示すフローチャートである。図２には、評価エリア内に配置されたハンドオーバ特性の推定対象セル（ここではセルＳと呼ぶ）のハンドオーバ特性を推定する動作が例示されている。
【００５３】
図２に示す例では、まず、制御部１６０が、セルＳに隣接するセルの中から、この時点でハンドオーバ特性がまだ算出されていないセルを一つ抽出する（ステップＳ１００）。隣接セルは、セルＳからのハンドオーバが可能なセルとして、セルＳに登録されているセルである。以下、抽出された隣接セルをセルＴと呼ぶ。
【００５４】
次に、ハンドオーバエリア特定部１２０は、電波環境ＤＢ１１０内の電波環境情報を用いて、セルＳからセルＴへのハンドオーバ処理が実施されるエリアを特定する（ステップＳ１１０）。
【００５５】
図３は、ハンドオーバエリア特定方法を説明するための説明図である。図３には、評価エリアの一部を切り出したエリアが示されている。なお、図中の白丸は、電波環境情報が格納されている点を表している。ここでは、図３に示すように、評価エリアにおいて、格子状に電波環境データが与えられているとする。以下、それぞれの格子点を識別するため、Ｘ軸、Ｙ軸方向に番号を付け、Ｘ軸における位置がｘ、Ｙ軸における位置がｙの格子点をＧｘｙと表すことにする。例えば、Ｘ軸における位置が３、Ｙ軸における位置が４の格子点はＧ３４である。
【００５６】
電波環境ＤＢ１１０には、電波環境情報として、各格子点に対応して、セルＳおよびセルＴの受信信号品質が格納されている。図３において、格子点の傍に付した数値は、ターゲットセル（セルＴ）の受信信号品質（Ｑｔ）からソースセル（セルＳ）の受信信号品質（Ｑｓ）を引いた値である。図１２を参照して説明したように、ＱｔがＱｓに対してオフセット（Ｏｆｆ）分大きくなったときが、ハンドオーバの契機である。つまり、Ｑｔ−Ｑｓ＝Ｏｆｆとなる位置が、セルＳからセルＴへのハンドオーバの契機となる位置である。図３において、例えば、Ｏｆｆ＝３としたときのハンドオーバ契機となる地点の集合が、線１０００で示されている。線１０００は、Ｑｔ−Ｑｓ＝３の等高線に相当する。このようにして得られるハンドオーバ契機の等高線を、ハンドオーバエリア特定部１２０は、ハンドオーバエリアとして特定する。ここでは、ハンドオーバエリアは、推定対象エリア内のあるセルから別のあるセルへのハンドオーバ処理が開始される領域への境界線として定義されている。
【００５７】
ただし、実際の環境ではセルＳとセルＴ以外にもセルが存在する。従って、Ｑｔ−Ｑｓ＝Ｏｆｆの領域が、セルＴとは異なるセルにハンドオーバし、セルＴへのハンドオーバ契機が成立しないことがある。ハンドオーバエリア特定部１２０は、そのような現象も考慮して、ハンドオーバエリアを特定することが好ましい。
【００５８】
一例として、ハンドオーバエリア特定部１２０は、セルＳの全ての隣接セルに対してハンドオーバ契機の等高線を描き、複数の等高線の内包をもとに、Ｑｔ−Ｑｓ＝Ｏｆｆの等高線として選択された部分のみを、セルＳからセルＴのハンドオーバエリアとして特定する。また、ハンドオーバエリア特定部１２０は、ある格子点において、セルＳおよびＴとは異なるセルＴ’の受信信号品質（Ｑｔ’）に対して、Ｑｔ’−Ｑｓが、Ｑｔ−Ｑｓよりも所定値以上大きい場合には、ハンドオーバエリアとして特定しないようにしてもよい。
【００５９】
図３に示された例では、Ｇ１３、Ｇ１４、Ｇ２３、Ｇ２４におけるＱｔ’−Ｑｓが、いずれもＱｔ−Ｑｓ（＝１、５、２、５）よりも所定値以上大きいので、それらの格子点で囲まれる領域は、セルＳからセルＴのハンドオーバエリアから除外される（図中では点線で示されている）。
【００６０】
なお、セルＳからセルＴのハンドオーバエリアを特定する際に、ハンドオーバ契機の等高線を用いる手法が例示されたが、ハンドオーバエリアを特定する方法は、その手法に限定されない。例えば、ユーザの移動速度や移動方向にもとづいてハンドオーバエリア終了地点の等高線を描き、ハンドオーバ契機の等高線と終了地点の等高線の間の領域がハンドオーバエリアとして特定されてもよい。また、ハンドオーバエリア特定部１２０は、電波環境情報を使用せず、セルＳとセルＴとの距離差が所定値になる位置でハンドオーバの契機が発生するとしてもよい。その場合、ハンドオーバエリア特定部１２０は、セルＳとセルＴとの距離差にもとづいて得られたハンドオーバ契機の等高線を、ハンドオーバエリアとして特定する。
【００６１】
ハンドオーバエリアが特定されると、、移動ルートパタン抽出部１３０が、地図情報から、ステップＳ１１０で特定されたハンドオーバエリアやその周辺を通過する（通る）移動ルートを抽出する（ステップＳ１２０）。
【００６２】
図４は、移動ルートを抽出する第１の方法を説明するための説明図である。図４において、ハンドオーバエリアとして特定された線１０００と、その周辺の道路情報とが示されている。図４において、線１０００の左下側が、ソースセルに接続される領域であり、右上側が、ハンドオーバ処理が実行される領域およびターゲットセルに接続される領域である。道路を構成するそれぞれの線分に対して、頂点に番号が付与されている。また、頂点ＰｘからＰｙに至るルートは、Ｒｘｙと表されている。例えば、頂点Ｐ５とＰ９によって構成される道路線分は、Ｒ５９である。また、頂点Ｐ２からＰ５を通ってＰ６に至るルートは、Ｒ２５６である。
【００６３】
ステップＳ１２０では、移動ルートパタン抽出部１３０は、ハンドオーバエリアを通過する移動ルートとして、ハンドオーバエリアと交差する道路線分を抽出する。図４に示された例では、Ｒ２３、Ｒ２５、Ｒ７５が抽出される。ただし、ハンドオーバの契機が発生してから処理が完了するまでにはある程度の移動距離が求められること、および、実際の電波環境は、ハンドオーバエリアが特定されたときに用いられた電波環境情報に対して、フェージングやシャドウイングによる変動があることなどが考慮されることが好ましい。例えば、ハンドオーバエリアと交差する道路線分の前後に（すなわち道路線分の両端点の先に）マージンが付与されることが好ましい。付与するマージン量は、道路線分の数でもよいし、ハンドオーバエリアとの道路線分との交差点からの距離でもよい。
【００６４】
図４に示された例において、先に抽出されたルート（Ｒ２３、Ｒ２５、Ｒ７５）に対して、前後に１道路線分のマージンを加える場合を考える。この場合、抽出される道路線分は、Ｒ１２３４、Ｒ１２５６、Ｒ１２５７、Ｒ１２５９、Ｒ８７５２、Ｒ８７５６、Ｒ８７５９である。また、付与するマージン量は、当該道路において想定される移動速度に応じて規定されることが好ましい。例えば、道路幅が広い道路線分に対してマージンが付与される場合、当該道路上を移動する移動端末の移動速度は速いと推定され、付与するマージン量は、大きめに設定される。
【００６５】
なお、図４に示された例では道路情報にもとづいて移動ルートが抽出される。しかし、実際の移動端末は屋内を移動することがある。従って、屋内も考慮して移動ルートが抽出されることが好ましい。具体的には、以下の手順で移動ルートが抽出される。図５には、図４に示された道路構成に加えて、建物Ｂ１が含まれる環境が表されている。建物Ｂ１は３階建てであるとする。建物Ｂ１の各フロアに頂点Ｐ１０（１階）、Ｐ１１（２階）、Ｐ１２（３階）が設けられ、当該建物の出入口が存在するフロアに対応する頂点（今回の例ではＰ１０）と、そこからの距離が最も近い道路線分とを結び、その頂点が新たな交差点（Ｐ１３）として定義されることにより、上で述べた道路のみの状態と同様に移動ルート抽出処理を行うことができる。移動ルート抽出処理が実行されると、上で述べたＲ１２３４、Ｒ１２５６、Ｒ１２５７、Ｒ１２５９、Ｒ８７５２、Ｒ８７５６、Ｒ８７５９に加えて、Ｒ（１０）（１３）３４、が道路線分として抽出される。
【００６６】
なお、図５に示された例では、各フロアに１点の頂点が設けられたが、各フロアに複数点の頂点が設けられてもよい。例えば、フロア間の移動経路が移動ルートに含められてもよい。また、複数のフロアや複数の建物に対して１点の頂点が設けられてもよい。
【００６７】
移動ルートが抽出されると、制御部１６０は、ステップＳ１２０で抽出された移動ルートパタンのうち、ハンドオーバ特性の算出がなされていない移動ルートを１つ選択する（ステップＳ１３０）。
【００６８】
そして、移動ルート上ハンドオーバ特性算出部１４０は、選択された移動ルートにおけるハンドオーバ特性を算出する（ステップＳ１４０）。移動ルート上ハンドオーバ特性算出部１４０は、当該移動ルートにおけるハンドオーバ特性として、当該移動ルート上のハンドオーバ特性、すなわち当該移動ルート上を移動する移動端末のハンドオーバ特性を算出する。なお、ステップＳ１４０で算出されるハンドオーバ特性は、ハンドオーバ失敗率（＝ハンドオーバ失敗数／ハンドオーバ試行数）でもよいし、Ｐｉｎｇ  Ｐｏｎｇ  Ｈａｎｄｏｖｅｒのように、ハンドオーバ失敗（異常切断）はないが、ハンドオーバ問題として認識すべき要素を考慮した指標を用いてもよい。
【００６９】
図６は、ステップＳ１４０の移動ルート上のハンドオーバ特性を算出する処理を実現する第１の方法を示すフローチャートである。図６に示す方法は、移動ルート上のハンドオーバ特性を、移動端末の移動エリアを当該移動ルート上に限定したダイナミックシミュレーションによって算出する方法である。
【００７０】
図６に示す方法では、移動ルート上ハンドオーバ特性算出部１４０は、まず、当該ルート上を移動する移動端末の移動形態を規定する（ステップＳ２００）。具体的には、車や歩行者など、当該ルート上の移動が想定される全ての移動形態の中から、一つの移動形態を規定する。
【００７１】
次に、移動ルート上ハンドオーバ特性算出部１４０は、１台の移動端末を移動ルートのスタート地点に配置する（ステップＳ２１０）。移動端末は、ステップＳ２００で規定される移動形態に応じた移動速度で、移動ルート上をスタート地点からゴール地点に向かって移動する。図１３に示されたダイナミックシミュレーションが使用される場合には、複数台の移動端末が評価エリア全体にわたって配置された。しかし、本手法では、配置される移動端末は１台のみである。配置位置は、スタート地点に限定される。また、ダイナミックシミュレーションが使用される場合には、一般的には移動ルートはランダムである。しかし、本手法では、移動端末は、特定の移動ルート上をスタート地点からゴール地点に向かって移動する。
【００７２】
その後、移動ルート上ハンドオーバ特性算出部１４０は、移動端末の現在位置における受信信号品質を計算する（ステップＳ２２０）。その際、フェージングやシャドウイング等の電波の変動が模擬される。例えば、変動要因を乱数によって規定することによって電波変動を模擬される。シャドウイング変動は正規分布に従うことが分かっているので、平均や分散を所定の値とした正規乱数を電波情報に付与することによって、シャドウイングの効果が模擬されてもよい。なお、電波変動の模擬方法はこの限りではない。そして、電波の変動が受信信号品質に加味される。
【００７３】
また、ステップＳ２２０では、移動端末の現在位置が屋内の場合には、周辺の観測点のうち屋内の観測点における電波環境情報を用いて受信信号品質が計算される。逆に、移動端末の現在位置が屋外の場合には、周辺の観測点のうち屋外の観測点における電波環境情報を用いて受信信号品質が計算される。
【００７４】
次いで、移動ルート上ハンドオーバ特性算出部１４０は、ステップＳ２２０で算出された受信信号品質を考慮して、当該時刻における基地局や移動端末の動作を模擬する（ステップＳ２３０）。その後、移動ルート上ハンドオーバ特性算出部１４０は、所定のタイムステップ分だけ時間を更新する（ステップＳ２４０）。移動ルート上ハンドオーバ特性算出部１４０は、時間の更新に伴って、移動端末の移動速度や移動方位に応じて移動端末の現在位置を更新する（ステップＳ２５０）。なお、ステップＳ２２０からステップＳ２５０までの処理は、図１３に示されたダイナミックシミュレーションにおけるステップＳ９１０からステップＳ９４０の処理と同様であるため、説明を省略する。
【００７５】
その後、移動ルート上ハンドオーバ特性算出部１４０は、移動端末が移動ルートのゴール地点に到達したか否かを判定する（ステップＳ２６０）。到達していない場合には、ステップＳ２２０に戻る。ゴール地点に到達した場合には、移動ルート上ハンドオーバ特性算出部１４０は、当該移動形態に対するシミュレーションの終了条件を満たす否かを判定する（ステップＳ２７０）。終了条件は、フェージングやシャドウイング等の電波の変動が十分に平均化されたことである。具体的には、終了条件として、試行回数が所定値に達したことが用いられる。
【００７６】
ステップＳ２７０において、終了条件を満たす場合には、移動ルート上ハンドオーバ特性算出部１４０は、試行毎のハンドオーバ特性を合成することによって、当該移動形態に対するハンドオーバ特性を算出する（ステップＳ２８０）。一方、終了条件が満たされない場合には、ステップＳ２１０に戻る。
【００７７】
その後、移動ルート上ハンドオーバ特性算出部１４０は、全ての移動形態に対して処理が完了したか否かを判定する（ステップＳ２９０）。完了している場合には、移動ルート上ハンドオーバ特性算出部１４０は、移動形態毎のハンドオーバ特性を合成することによって、当該移動ルートにおけるハンドオーバ特性を算出する（ステップＳ３００）。その際、各移動形態で想定される交通量の違いを考慮し、移動形態に重みをつけて合成することが好ましい。例えば、単位時間当たりに当該移動ルート上を移動する歩行者と車の割合が１：３である場合、この値を、各移動形態に対する重み係数とすればよい。処理が完了していない移動形態が残っている場合には、ステップＳ２００に戻る。
【００７８】
図７は、ステップＳ１４０の移動ルート上のハンドオーバ特性を算出する処理を実現する他の方法を示すフローチャートである。図７に示す方法は、移動ルート上のハンドオーバ特性を、当該移動ルート上の電波環境情報にもとづくスタティックなシミュレーションによって算出する方法である。
【００７９】
図７に示す方法では、移動ルート上ハンドオーバ特性算出部１４０は、まず、図６に示されたステップＳ２００と同様に、当該ルート上を移動する移動端末の移動形態を規定する（ステップＳ４００）。次に、移動ルート上ハンドオーバ特性算出部１４０は、移動ルートのスタート地点からゴール地点に至る受信信号の品質をタイムステップ毎に算出する（ステップＳ４１０）。移動ルート上ハンドオーバ特性算出部１４０は、ステップＳ４００で規定された移動形態における移動速度に従って、電波環境ＤＢ１１０内に格納されている電波環境情報を用いて、所定のタイムステップ（例えば１ｍｓ、１０ｍｓ、１００ｍｓ、１ｓ）毎の受信信号品質を算出する。
【００８０】
あるタイムステップでの移動端末の現在位置が屋内である場合には、移動ルート上ハンドオーバ特性算出部１４０は、周辺の観測点のうち屋内の観測点における電波環境情報を用いて受信信号品質を計算する。あるタイムステップでの移動端末の現在位置が屋外の場合には、移動ルート上ハンドオーバ特性算出部１４０は、周辺の観測点のうち屋外の観測点における電波環境情報を用いて受信信号品質を計算する。
【００８１】
次に、移動ルート上ハンドオーバ特性算出部１４０は、タイムステップ毎に、当該タイムステップｉにおいてハンドオーバが開始される確率ｐｉを求める（ステップＳ４２０）。時刻ｉ以前のトリガ時間（ＴＴＴ）にわたって、ターゲットセルの受信信号品質（Ｑｔ）がソースセルの受信信号品質（Ｑｓ）に対してオフセット（Ｏｆｆ）分大きくなった状態が継続すると、タイムステップｉにおいてハンドオーバが開始される。従って、確率ｐｉは以下の式（１）で与えられる。
【００８２】
2014506019.tif 000003
【００８３】
ここで、Δｔは上述の所定のタイムステップ、Ｐｒ（Ｑｔ−Ｑｓ＞Ｏｆｆ）ｋは、タイムステップｋにおいて、Ｑｔ−Ｑｓ＞Ｏｆｆとなる確率を表す。また、Π記号の上の┌ｘ┐は、ｘを超える最小の整数を表す。なお、式（１）では、タイムステップ毎の電波変動は無相関であるとされている。
【００８４】
なお、ある確率密度関数にしたがって変動する変数の値が、所定の値を越える確率は数式によって与えられる。たとえば、平均値がａ０、分散がσ２の正規分布に従う乱数の場合、その変数の値がａを超える確率ｆ（ａ）は以下の式（２）で与えられる。
【００８５】
2014506019.tif 000004
【００８６】
シャドウイングによる電波の変動は正規分布で仮定することができるので、所定タイムステップにおいてＱｔ−Ｑｓ＞Ｏｆｆとなる確率は、以下の式（３）を用いて算出することができる。移動ルート上ハンドオーバ特性算出部１４０は、確率を算出する際に、当該時刻におけるＱｔ−Ｑｓの平均値（Ｏｆｆ０）を電波環境ＤＢ１１０内に格納されている電波環境情報にもとづいて得る。また、シャドウイング変動の標準偏差をσｓで仮定する。
【００８７】
2014506019.tif 000005
【００８８】
次に、移動ルート上ハンドオーバ特性算出部１４０は、タイムステップ毎に、当該タイムステップｉでハンドオーバ処理が開始された場合に、その処理が正常終了する確率ｑｉを算出する（ステップＳ４３０）。タイムステップｉ以降のハンドオーバ処理時間（ＨＯＴ）における平均の受信信号品質が所定値以上であると、タイムステップｉで開始されたハンドオーバ処理が正常に終了することにする。その場合、ハンドオーバ処理が成功する確率は、以下の式（４）で与えられる。
【００８９】
ｑｉ＝Ｐｒ（Ｑｓａｖｅ＞Ｔｈ）−Ｐｒ（Ｑｔａｖｅ＞Ｔｈ）  ・・・式（４）
【００９０】
Ｑｓａｖｅ、Ｑｔａｖｅは、ソースセルまたはターゲットセルのタイムステップｉ以降のハンドオーバ処理時間（ＨＯＴ）わたる平均の受信信号品質である。また、Ｔｈは、ハンドオーバ処理が正常に完了するための閾値である。また、Ｐｒ（Ｑｓａｖｅ＞Ｔｈ）、Ｐｒ（Ｑｔａｖｅ＞Ｔｈ）は、それぞれＱｓａｖｅ＞Ｔｈ、Ｑｔａｖｅ＞Ｔｈとなる確率を表す。これらの値も、上述の式（２）の場合と同様に、解析的に求めることができる。
【００９１】
なお、式（４）ではＱｓとＱｒに対して同一の閾値Ｔｈが用いられたが、それぞれに対して異なる閾値が適用されてもよい。なお、ハンドオーバ処理が正常に完了するための閾値Ｔｈとして、例えば、伝送レートが最も低いモードにおいて通信が可能となるための受信信号品質を用いてもよい。また、上記の移動ルート上のダイナミックシミュレーションを実施して受信信号品質とハンドオーバ完了率との関係を求め、ハンドオーバ完了率が所定の値以上となるための受信信号品質を用いてもよい。
【００９２】
さらに、移動ルート上ハンドオーバ特性算出部１４０は、当該移動形態におけるハンドオーバ特性を算出する（ステップＳ４４０）。例えば、ｐｉとｑｉを用いることにより、ハンドオーバ失敗率（Ｈａｎｄｏｖｅｒ  Ｆａｉｌ  Ｒａｔｅ；ＨＦＲ）は、以下の式（５）で与えられる。
【００９３】
2014506019.tif 000006
【００９４】
Ｉはタイムステップの合計数を表す。式（５）の大括弧内は、タイムステップｉで初めてハンドオーバが開始される確率を表す。なお、式（５）では、移動ルート上で開始されるハンドオーバは１回のみと仮定されている。
【００９５】
その後、図６のステップＳ２９０の処理と同様に、移動ルート上ハンドオーバ特性算出部１４０は、全ての移動形態に対して処理が完了したか否かを判定する（ステップＳ４５０）。完了している場合には、図６のステップＳ３００の処理同様に、移動ルート上ハンドオーバ特性算出部１４０は、移動形態毎のハンドオーバ特性を合成することによって、当該移動ルートにおけるハンドオーバ特性を算出する（ステップＳ４６０）。ステップＳ４５０において処理が完了していない移動形態が残っている場合には、ステップＳ４００に戻る。
【００９６】
図６に示したハンドオーバ特性を算出する方法と、図７に示したハンドオーバ特性を算出する方法とは、移動端末が移動ルートを通ったときの受信信号品質が所定のタイムステップ毎に算出され、算出された受信信号品質を用いて、移動ルートにおけるハンドオーバ特性を算出するという点では同じである。
【００９７】
なお、図６に示した方法では、タイムステップ毎に、乱数によって電波変動の効果が付与された受信信号品質を算出し、受信信号品質をもとにシステム動作を模擬する処理を、乱数を変えながら複数回実施することによって、移動ルートにおけるハンドオーバ特性が算出される。図７に示した手法では、タイムステップ毎に、ハンドオーバ処理が開始される確率を解析的に算出し、ハンドオーバ処理が開始された場合に、ハンドオーバ処理が正常に終了する確率を解析的に算出し、算出されたハンドオーバ処理開始確率と、算出されたハンドオーバ処理正常終了確率とを用いて、移動ルートにおけるハンドオーバ特性が算出される。図７に示した手法では、電波の変動に対して繰り返し計算を行う必要がない。従って、図６に示した手法に比べて処理の高速化が期待される。
【００９８】
移動ルート上ハンドオーバ特性算出部１４０は、選択された一つの移動ルートにおけるハンドオーバ特性を算出すると、ステップＳ１２０の処理で抽出された全ての移動ルートのハンドオーバ特性の算出処理が完了したか否かを判定する（ステップＳ１５０）。完了していない場合には、ステップＳ１３０に戻り、次の移動ルートが選択される。
【００９９】
全ての移動ルートのハンドオーバ特性の算出処理が完了した場合には、エリア全体ハンドオーバ特性算出部１５０は、全ての移動ルートに対するハンドオーバ特性を合成することによって、セルＳからセルＴへの合計のハンドオーバ特性を算出する（ステップＳ１６０）。その際、各移動ルートで想定される交通量の違いを考慮し、移動ルートに重みをつけて合成することが好ましい。例えば、移動ルートの交通量は当該移動ルートの道路幅の平均値に比例するとして、各移動ルートの道路幅の平均値を、各移動ルートに対する重み係数とすればよい。
【０１００】
制御部１６０は、セルＳの全ての隣接セルに対して合計のハンドオーバ特性の算出処理が完了したか否かを判定する（ステップＳ１７０）。完了していない場合にはステップＳ１００に戻り、ハンドオーバ特性が未算出である次の隣接セルが抽出される。
【０１０１】
セルＳの全ての隣接セルに対するハンドオーバ特性の算出処理が完了した場合（ステップＳ１７０のＹｅｓ）、エリア全体ハンドオーバ特性算出部１５０は、セルＳの全ての隣接セルに対するハンドオーバ特性を合成することによって、セルＳの合計のハンドオーバ特性を算出する（ステップＳ１８０）。その際、セルペアが異なるとハンドオーバ量が異なることを考慮し、ハンドオーバ特性に重みをつけて合成することが好ましい。
【０１０２】
例えば、エリア全体ハンドオーバ特性算出部１５０は、発生するハンドオーバ量はセルペアで算出されるハンドオーバエリアの大きさに比例するとして、各セルペアのハンドオーバエリアの大きさを、各セルペアに対する重み係数とすればよい。また、発生するハンドオーバ量は各セルペアで抽出された移動ルートの平均道路幅の合計に比例するとして、各セルペアに対する移動ルートの平均道路幅の平均値を、各セルペアに対する重み係数としてもよい。
【０１０３】
なお、図２には、セルＳのハンドオーバ特性を推定するための処理が示されているが、推定対象がセルＳから一つのセルＴへのハンドオーバ特性のみである場合には、図２に示された各ステップのうち対応するステップのみを実施すればよい。
【０１０４】
逆に、評価エリア全体でのハンドオーバ特性を算出したい場合は、評価エリア内に含まれる全てのセルを対象として、図２に示された処理を実施する。
【０１０５】
本実施形態では、図１３に示された一般的なダイナミックシミュレーションに比べて、ハンドオーバ特性の推定を高速化させることができる。その理由は、評価するポイントが、ハンドオーバ処理が発生する領域、より具体的にはハンドオーバ処理が発生する領域とみなしたハンドオーバエリアを通る移動ルート上に限定されるからである。また、ダイナミックシミュレーションでは、確率的にハンドオーバの試行が少なかった道路に対して統計的な信頼を確保するために、当該道路でのハンドオーバ試行が所定の回数に達するまでエリア全体でのシミュレーションを継続する必要がある。しかし、本実施形態の方法は、移動ルート毎に規定の回数だけのシミュレーションを繰り返せばよい。このことからも、ハンドオーバ特性の推定を高速化させることができる。さらに、本実施形態では、移動ルート上のハンドオーバ特性は、スタティックなシミュレーションによって算出される。ダイナミックなシミュレーションを行わないので、ハンドオーバ特性の推定処理がより高速に実行される。
【０１０６】
実施形態２．
次に、本発明の第２の実施形態を説明する。図８は、本発明の第２の実施形態のハンドオーバパラメータ最適化システムの構成例を示すブロック図である。図８に示すハンドオーバパラメータ最適化システムは、図１に示したハンドオーバ特性推定システムに対して、ハンドオーバパラメータ候補規定部１８０と、最適パラメータ導出部１９０とが追加される。
【０１０７】
ハンドオーバパラメータ候補規定部１８０は、最適化するハンドオーバパラメータの種類と値の候補を規定する。ハンドオーバパラメータ候補規定部１８０は、単一のセルまたは複数のセルを、ハンドオーバパラメータの最適化の対象とする。以下、ハンドオーバパラメータの最適化の対象であるセルを、最適化対象セルという。複数のセルが最適化対象セルである場合には、ハンドオーバパラメータ候補規定部１８０は、全てのセルに対して個別にハンドオーバパラメータの候補を規定する。
【０１０８】
本実施形態のシステムの適用の仕方として、主として以下の２つがある。一つ目の適用では、対象とする移動通信システムの運用中にハンドオーバ品質が所要値を下回るセルが検出され、当該セルが最適化対象セルとされる。二つ目の適用では、対象とする移動通信システムの運用前に、評価エリア内にある一つまたは複数のセルが最適化対象セルとされる。
【０１０９】
前者の適用では、最適化対象セルの詳細なハンドオーバ品質が把握された後に、最適化するハンドオーバパラメータの候補が規定されることが好ましい。例えば、最適化対象セルにおいてＴｏｏ  Ｌａｔｅ  Ｈａｎｄｏｖｅｒが多発している場合、ハンドオーバが早く開始される方向にシステムが制御されることが好ましい。そのため、変更対象パラメータをオフセット（Ｏｆｆ）とした場合、オフセット（Ｏｆｆ）の値の候補が、例えばＣ−１０＜Ｏｆｆ＜Ｃと規定される。Ｃは最適化対象セルの変更前のオフセットである。また、現状のハンドオーバ品質に係る情報（例えば移動端末での測定情報など）が、当該ハンドオーバパラメータ最適化システムの入力として用いられる。
【０１１０】
後者の適用では、ハンドオーバパラメータの候補として、例えば、デフォルト値近傍の値が規定される。変更対象パラメータをセル固有のオフセット値（ＣＩＯ）とした場合、オフセット値（ＣＩＯ）の値の候補が、例えばＤ−５＜ＣＩＯ＜Ｄ＋５と規定される。ＤはＣＩＯのデフォルト値である。
【０１１１】
なお、最適化対象とするハンドオーバパラメータは、オフセット（Ｏｆｆ）やセル固有のオフセット値（ＣＩＯ）に限られない。ハンドオーバパラメータは、トリガ時間（ＴＴＴ）その他ハンドオーバに関連するパラメータを含む。
【０１１２】
また、最適化対象セルのハンドオーバ品質に関する情報として、例えば、ネットワークを介して接続される運用管理システム（図示せず。）においてセルごとに管理されている、ハンドオーバ品質情報を取得すればよい。運用管理システムは、実際にハンドオーバ処理を行った端末からの情報をもとに、Ｔｏｏ  Ｅａｒｌｙ  ＨａｎｄｏｖｅｒやＴｏｏ  Ｌａｔｅ  Ｈａｎｄｏｖｅｒなどの種類毎に、当該セル内で発生したハンドオーバの失敗数や失敗率などをカウントしている。例えば、ハンドオーバパラメータ候補規定部１８０は、これらの情報を管理している運用管理システムに要求して、最適化対象セルのハンドオーバ品質に関する情報を収集する。
【０１１３】
最適パラメータ導出部１９０は、最適化対象のセルに対して複数のハンドオーバパラメータを設定し、それぞれのハンドオーバパラメータにおけるハンドオーバ特性の推定結果から、ハンドオーバパラメータの最適値を導出する。
【０１１４】
本実施形態において、ハンドオーバパラメータ候補規定部１８０および最適パラメータ導出部１９０は、例えば、プログラムに従って動作するＣＰＵ等によって実現される。
【０１１５】
次に、本実施形態の動作を説明する。図９は、本実施形態のハンドオーバパラメータ最適化システムの動作の一例を示すフローチャートである。図９には、評価エリア内に配置されたハンドオーバパラメータの最適化対象セル（ここではセルＳと呼ぶ）のハンドオーバパラメータの最適化を行う動作が例示されている。
【０１１６】
図９に示す例では、まず、ハンドオーバパラメータ候補規定部１８０は、最適化するハンドオーバパラメータの種類と値の候補を規定する（ステップＳ５００）。ハンドオーバパラメータの種類は、１種類であってもよいし、複数種類であってもよい。
【０１１７】
次に、最適パラメータ導出部１９０は、ステップＳ５００で規定されたハンドオーバパラメータの候補の中から一つを選択し、最適化対象セルのパラメータとする（ステップＳ５１０）。そして、ステップＳ５１０で選択されたパラメータをもとに、第１の実施形態で示した方法で、ハンドオーバ特性を算出する（ステップＳ５２０）。具体的なハンドオーバ特性の算出手順すなわち推定手順は、第１の実施形態における手順と同じである。なお、本実施形態において、第１の実施形態と同様に、制御部１６０が各処理を制御し、各パラメータでの算出結果を最適パラメータ導出部１９０に出力するようにしてもよい。第１の実施形態における制御部１６０に代わって、最適パラメータ導出部１９０が各処理を制御してもよい。
【０１１８】
その後、最適パラメータ導出部１９０は、ステップＳ５００で規定された全てのハンドオーバパラメータの候補に対して、ステップＳ５２０のハンドオーバ特性の算出処理を実施したか否かを判定する（ステップＳ５３０）。実施していない場合には、ステップＳ５１０に戻って次のパラメータ候補を選択する。
【０１１９】
全てのハンドオーバパラメータの候補に対してハンドオーバ特性の算出処理を実施した場合には（ステップＳ５３０のＹｅｓ）、最適パラメータ導出部１９０は、推定結果のハンドオーバ特性が最も良好であったときのパラメータを、ハンドオーバパラメータの最適値とする（ステップＳ５４０）。
【０１２０】
なお、本実施形態では、ステップＳ５２０でのハンドオーバ特性の推定は、最適化対象セルのみに対して実施される。しかし、最適化対象セル以外のセルに対してハンドオーバ特性の推定を実施してもよい。例えば、最適パラメータ導出部１９０は、最適化対象セルの周辺セルに対してもハンドオーバ特性の推定を実施し、評価した全てのセルに対するハンドオーバ特性が最も良好になるようなハンドオーバパラメータを、最適値としてもよい。
【０１２１】
本実施形態のハンドオーバパラメータ最適化システムは、規定されたハンドオーバパラメータ候補に対して、第１の実施形態における方法でハンドオーバ特性を推定し、最も良好な特性を示すパラメータをハンドオーバパラメータの最適値として導出する。従って、高速で、ハンドオーバの品質を向上させるためのハンドオーバパラメータを最適化できる。
【０１２２】
次に、本発明の概要を説明する。図１０は、本発明の概要を示すブロック図である。図１０には、本発明のハンドオーバ特性推定システムが示されている。図１０に示すように、本発明のハンドオーバ特性推定システムは、移動ルート抽出部１１と、移動ルート上ハンドオーバ特性算出部１２とを備えている。
【０１２３】
移動ルート抽出部１１は、推定対象の移動通信システムのセル間においてハンドオーバ処理が発生する領域として定義されるハンドオーバエリアに対して、当該ハンドオーバエリア内またはその近傍の地図情報を用いて、当該ハンドオーバエリアまたはその近傍を通過する移動ルートを抽出する。移動ルート抽出部１１は、上記実施形態における移動ルートパタン抽出部１３０に対応する。
【０１２４】
移動ルート上ハンドオーバ特性算出部１２は、移動ルート抽出部１１によって抽出されたそれぞれの移動ルート上またはその近傍の電波環境情報を用いて、当該移動ルート上のハンドオーバ特性を算出する。移動ルート上ハンドオーバ特性算出部１２は、上記実施形態における移動ルート上ハンドオーバ特性算出部１４０に対応する。
【０１２５】
このような構成によれば、例えば、移動ルート上ハンドオーバ特性算出部１２によって算出された各移動ルート上のハンドオーバ特性を基に、評価対象エリアにおけるハンドオーバ特性が推定されるので、高速かつ高精度に、評価対象エリア全体にわたるハンドオーバ特性が推定される。
【０１２６】
なお、移動ルート上ハンドオーバ特性算出部１２は、移動通信システムの移動端末が当該移動ルートを通ったときの受信信号品質を所定のタイムステップ毎に算出し、算出された受信信号品質を用いて、当該移動ルート上のハンドオーバ特性を算出してもよい。
【０１２７】
また、移動ルート上ハンドオーバ特性算出部１２は、移動端末における電波変動の効果を付加した受信信号品質を算出してもよい。
【０１２８】
また、移動ルート上ハンドオーバ特性算出部１２は、算出された受信信号品質にもとづいて、タイムステップ毎に、ハンドオーバ処理が開始される確率を解析的に算出し、ハンドオーバ処理が開始された場合に、ハンドオーバ処理が正常に終了する確率を解析的に算出し、該算出されたハンドオーバ処理開始確率と該算出されたハンドオーバ処理正常終了確率とを用いて、当該移動ルート上のハンドオーバ特性を算出してもよい。
【０１２９】
また、移動ルート上ハンドオーバ特性算出部１２は、タイムステップ毎に、移動端末が当該移動ルートを通ったときの受信信号品質であって電波変動の効果を乱数によって付与した受信信号品質を算出し、算出された受信信号品質をもとにシステム動作を模擬する処理を、乱数を変えながら複数回実施することによって、当該移動ルート上のハンドオーバ特性を算出してもよい。
【０１３０】
また、ハンドオーバエリアは、移動通信システムのセル間においてハンドオーバの契機となる地点の集合であってもよい。そのような場合には、例えば、移動ルート抽出部１１は、セル間のハンドオーバの契機となる地点の集合として特定されたハンドオーバエリアに対して、当該ハンドオーバエリア内またはその近傍の地図情報を用いて、当該ハンドオーバエリアまたはその近傍を通過する移動ルートを抽出してもよい。
【０１３１】
また、移動ルートは、複数の道路線分によって構成されていてもよい。そのような場合には、例えば、移動ルート抽出部１１は、ハンドオーバエリア内またはその近傍の道路情報を用いて、移動ルートとして、複数の道路線分によって構成されるルートを抽出することができる。
【０１３２】
また、移動ルートは、建物内部のフロアに対して規定された点どうしを結ぶ線分、または該建物内部のフロアに対して規定された点のうち一点と屋外の道路線分とを結ぶ線分を含んでいてもよい。そのような場合には、例えば、移動ルート抽出部１１は、ハンドオーバエリア内またはその近傍の道路情報と建物情報とを含む地図情報を用いて、移動ルートとして、複数の道路線分によって構成されるルートだけでなく、建物内部のフロアに対して規定された点どうしを結ぶ線分、または該建物内部のフロアに対して規定された点のうち一点と屋外の道路線分とを結ぶ線分によって構成されるルートを抽出する。
【０１３３】
図１１は、本発明によるハンドオーバ特性推定システムの他の構成例を示すブロック図である。図１１に示すハンドオーバ特性推定システムは、さらに、セル間ハンドオーバ特性算出部１３を備える。
【０１３４】
セル間ハンドオーバ特性算出部１３は、推定対象とする移動通信システムのセル間においてハンドオーバ処理が発生する領域として定義されるハンドオーバエリアに対して抽出された全ての移動ルート上のハンドオーバ特性を合成することによって、該セル間のハンドオーバ特性を算出する。ハンドオーバ特性は、移動ルート上ハンドオーバ特性算出部１２によって算出される。セル間ハンドオーバ特性算出部１３は、推定対象とする移動通信システムのあるセルから他のセルへのハンドオーバ処理が発生する領域として定義されるハンドオーバエリアに対して抽出された移動ルートそれぞれについて算出された移動ルート上のハンドオーバ特性を合成することによって、該セル間のハンドオーバ特性を算出してもよい。セル間ハンドオーバ特性算出部１３は、上記実施形態におけるエリア全体ハンドオーバ特性算出部１５０に対応する。
【０１３５】
また、図１１に示すように、ハンドオーバ特性推定システムは、ハンドオーバパラメータ導出部１４を備えていてもよい。ハンドオーバパラメータ導出部１４は、ハンドオーバパラメータの設定値についての複数の候補それぞれについて、当該パラメータを適用した際のセル間のハンドオーバ特性を算出して、ハンドオーバ特性が最も良好となるハンドオーバパラメータを導出する。ハンドオーバパラメータ導出部１４は、上記実施形態における最適パラメータ導出部１９０に対応する。ハンドオーバパラメータ導出部１４を備える場合には、ハンドオーバ特性推定システムは、ハンドオーバパラメータ最適化システムと捉えることが可能である。
【０１３６】
以上、実施形態を説明したが、クレームおよびその相当物の範囲内で、本発明概念を逸脱しない限り、当業者において種々の改変が可能である。
【産業上の利用可能性】
【０１３７】
本発明を、携帯電話等の移動無線システムにおいて、ハンドオーバ品質を改善するためのパラメータ調整・最適化といった用途に好適に適用可能である。
【符号の説明】
【０１３８】
１００  地図データベース
１１０  電波環境データベース
１２０  移動ルートパタン抽出方法
１３０  移動ルート上ハンドオーバ特性算出手段
１４０  エリア全体ハンドオーバ特性算出手段
１５０  ハンドオーバエリア特定手段
１６０  制御部
１７０  メモリ
１８０  ハンドオーバパラメータ候補規定手段
１９０  最適パラメータ導出手段
１１  移動ルート抽出手段
１２  移動ルート上ハンドオーバ特性算出手段
１３  セル間ハンドオーバ特性算出手段
１４  ハンドオーバパラメータ導出手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
2014506019.tif 000016
【図１１】
2014506019.tif 000017
【図１２】
2014506019.tif 000018
【図１３】
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【国際調査報告】
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