(57)【要約】移動端末で測定したセルの測定情報に対して信頼性を確保した上で、該測定情報を移動体通信網の最適化に利用可能とする。解析装置は、測定器で測定された受信信号状態の測定情報を取得し、移動端末で測定された受信信号状態の測定情報を端末種別情報とともに取得し、前記測定器の測定情報と前記移動端末の端末種別毎の測定情報を統計処理してそれぞれの典型データを生成し、前記測定器の典型データと前記移動端末の端末種別毎の典型データに対して、類似するものを、同一のグループにグループ化し、同一のグループに含まれる前記典型データの分布と、前記グループでの端末種別の分布とに基づき、測定代表値の分布を生成する。
2015133108.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
測定器で測定された受信信号状態の測定情報を取得し、移動端末で測定された受信信号状態の測定情報を端末種別情報とともに取得し、前記測定器の測定情報と前記移動端末の端末種別毎の測定情報を統計処理してそれぞれの典型データを生成し、
前記測定器の典型データと前記移動端末の端末種別毎の典型データに対して、類似するものを、同一のグループにグループ化し、
同一のグループに含まれる前記典型データの分布と、前記グループでの端末種別の分布とに基づき、測定代表値の分布を生成する、ことを特徴とする測定情報の処理方法。
【請求項２】
端末種別の人口分布を作成し、同一グループに含まれる前記典型データの平均値及び標準偏差と、前記グループでの端末種別の人口分布とに基づき、前記測定代表値の分布を合成する、ことを特徴とする請求項１に記載の測定情報の処理方法。
【請求項３】
一行あたり、測定回数に対応させて少なくとも測定情報を含み、時系列に従い前記行を複数備えたデータ構造を、前記測定器と前記移動端末の端末種別に対応させて記憶装置に格納し、
ある行に格納された、複数回数の測定情報に関して、予め定められた時系列区間での統計的な特性が予め定められた条件を満たす所定個数の測定情報の平均値を求め、前記平均値を前記典型データとする処理を、前記測定器と前記移動端末の端末種別に対応して行うことで、前記測定器と前記移動端末の端末種別毎の典型データを生成する、ことを特徴とする請求項１又は２記載の測定情報の処理方法。
【請求項４】
前記データ構造は、一行あたり、測定回数に対応させて測定箇所と測定情報の要素を含み、前記測定箇所は、基地局が管轄するセルを分割したセクタ又は前記基地局からの距離で特定される、ことを特徴とする請求項３に記載の測定情報の処理方法。
【請求項５】
前記典型データの作成にあたり、
前記データ構造において、同一列に格納された所定個数の測定情報の平均値と標準偏差を算出し、
前記データ構造のそれぞれの行に関して、
同一列方向の測定情報に関して求めた前記平均と前記標準偏差がそれぞれ予め定められた所定範囲内である列を、前記行に格納されている複数回数の測定情報の中から予め定められた所定個数抽出し、
前記抽出された前記所定個数の列の測定情報の平均値を、前記行に対応した典型データとして求める処理を、前記測定器と前記移動端末の端末種別に対応して行うことで、前記測定器と前記移動端末の端末種別毎の典型データを生成し、
前記測定器と前記移動端末の端末種別間で前記典型データの相関係数を算出し、
前記相関係数が予め定められた閾値以上である場合、１つのグループにまとめるグループ化を行う、ことを特徴とする請求項３又は４に記載の測定情報の処理方法。
【請求項６】
前記測定器が属するグループの支配率が予め定められた所定の値を超える場合、前記測定器の測定情報が属するグループの測定値を、前記測定代表値とし、
前記測定器が属するグループの支配率が予め定められた所定の値以下の場合、グループ毎の端末種別の前記典型データの平均値と標準偏差を求め、前記グループでの前記端末種別の人口分布に応じた度数分布を合成することで、前記測定代表値の分布を生成する、ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の測定情報の処理方法。
【請求項７】
複数の前記移動端末のうちの少なくとも一つの移動端末を前記測定器として扱い、前記少なくとも一つの移動端末により測定された受信信号状態の測定情報を、前記測定器の測定情報とする、ことを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の測定情報の処理方法。
【請求項８】
前記測定器を、端末種別がさらに異なる移動端末として扱い、前記測定器により測定された受信信号状態の測定情報を、前記端末種別がさらに異なる移動端末の測定情報とする、ことを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の測定情報の処理方法。
【請求項９】
前記測定器と同一のグループにグループ化される前記移動端末を前記測定器として扱い、前記測定器の典型データを前記移動端末の典型データとして用いる、ことを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の測定情報の処理方法。
【請求項１０】
前記グループ化にあたり、前記測定器と前記移動端末の端末種別間で前記典型データの相関係数を算出し、前記相関係数が予め定められた第１の閾値以上である場合、さらに変動係数が予め定められた第２の閾値以下である場合に、同一グループと判定する、ことを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載の測定情報の処理方法。
【請求項１１】
請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の測定情報の処理方法を用いて算出された前記測定代表値分布に基づき、ネットワークパラメータを設定する、ネットワーク設定方法。
【請求項１２】
測定器で測定された受信信号状態の測定情報を取得し、移動端末で測定された受信信号状態の測定情報を端末種別情報とともに取得し、前記測定器の測定情報と前記移動端末の端末種別毎の測定情報を統計処理してそれぞれの典型データを生成し、前記測定器の典型データと前記移動端末の端末種別毎の典型データに対して類似するものを、同一のグループにグループ化する典型データ作成手段と、
同一のグループに含まれる典型データの分布と、前記グループでの端末種別の分布とに基づき、測定代表値の分布を生成する測定代表値生成手段と、
を備えた、ことを特徴とする解析装置。
【請求項１３】
前記測定代表値生成手段は、端末種別の人口分布を作成し、同一のグループの前記典型データの分布と、前記グループでの端末種別の人口分布とに基づき、前記測定代表値の分布を合成する、ことを特徴とする請求項１２に記載の解析装置。
【請求項１４】
一行あたり、測定回数に対応させて少なくとも測定情報を含み、時系列に、前記行を複数備えたデータ構造を、前記測定器と前記移動端末の端末種別に対応させて記憶装置に格納するデータ記憶管理手段を備え、
前記典型データ作成手段は、ある行に格納されている複数回数の測定情報に関して、予め定められた時系列区間での統計的な特性が予め定められた条件を満たす所定個数の測定情報の平均値を求め、前記平均値を前記典型データとする処理を、前記測定器と前記移動端末の端末種別に対応して行うことで、前記測定器と前記移動端末の端末種別毎の典型データを生成する、ことを特徴とする請求項１２記載の解析装置。
【請求項１５】
前記データ構造は、一行あたり、測定回数に対応させて測定箇所と測定情報の要素を含み、前記測定箇所は、基地局の管轄するセルを分割したセクタ又は前記基地局からの距離で特定される、ことを特徴とする請求項１４に記載の解析装置。
【請求項１６】
前記典型データ作成手段は、前記データ構造において、同一列に格納された測定情報の平均と標準偏差を算出し、
前記データ構造のそれぞれの行に関して、
同一列方向の測定情報の前記平均と前記標準偏差がそれぞれ予め定められた所定範囲内である列を、前記行に格納されている複数回数の測定情報の中から予め定められた所定個数抽出し、
前記行に格納されている複数回数の測定情報の中から抽出された前記所定個数の列の測定情報の平均を、前記行に対応する典型データとする処理を、
前記測定器と前記移動端末の端末種別に対応して行うことで、前記測定器と前記移動端末の端末種別毎の典型データを生成し、
前記測定器と前記移動端末の端末種別間で前記典型データの相関係数を算出し、
前記相関係数が予め定められた閾値以上である場合、１つのグループにまとめるグループ化を行う、ことを特徴とする請求項１４又は１５に記載の解析装置。
【請求項１７】
前記測定代表値生成手段は、端末種別の人口分布を作成し、
前記測定器が属するグループの支配率が予め定められた所定の閾値を超える場合、前記測定器の測定情報が属するグループの測定値を、前記測定代表値とし、
前記測定器が属するグループの支配率が予め定められた所定の値以下の場合、グループ毎の端末種別の前記典型データの平均値と標準偏差を求め、前記グループでの前記端末種別の人口分布に応じた度数分布を合成することで、前記測定代表値の分布を生成する、ことを特徴とする請求項１２乃至１６のいずれか１項に記載の解析装置。
【請求項１８】
解析条件を入力する入力手段を装置内部又は外部に備え、
前記入力手段は、前記測定器と前記移動端末の端末種別の前記相関係数について、受信特性が類似すると判定するための前記閾値、及び、前記測定器の分布の支配率に関する前記閾値の少なくとも１つを入力する、ことを特徴とする請求項１７記載の解析装置。
【請求項１９】
前記典型データ作成手段は、複数の前記移動端末のうちの少なくとも一つの移動端末を前記測定器として扱い、前記少なくとも一つの移動端末により測定された受信信号状態の測定情報を、前記測定器の測定情報とする、ことを特徴とする請求項１２乃至１８のいずれか１項に記載の解析装置。
【請求項２０】
前記典型データ作成手段は、前記測定器を、端末種別がさらに異なる移動端末として扱い、前記測定器により測定された受信信号状態の測定情報を、前記端末種別がさらに異なる移動端末の測定情報とする、ことを特徴とする請求項１２乃至１８のいずれか１項に記載の解析装置。
【請求項２１】
前記典型データ作成手段は、前記測定器と同一のグループにグループ化される前記移動端末は前記測定器として扱い、前記測定器の典型データを、前記移動端末の典型データとして用いる、ことを特徴とする請求項１２乃至１８のいずれか１項に記載の解析装置。
【請求項２２】
前記典型データ作成手段は、前記グループ化にあたり、前記測定器と前記移動端末の端末種別間で前記典型データの相関係数を算出し、前記相関係数が予め定められた第１の閾値以上である場合、さらに変動係数が予め定められた第２の閾値以下である場合に、同一グループと判定する、ことを特徴とする請求項１２乃至２１のいずれか１項に記載の解析装置。
【請求項２３】
移動端末と、
前記移動端末と無線通信する基地局と、
前記基地局に通信接続された解析装置であって、請求項１２乃至２２のいずれか１項に記載の解析装置を備えた移動体通信ネットワークシステム。
【請求項２４】
移動端末と無線通信する基地局であって、請求項１２乃至２２のいずれか１項に記載の解析装置を備えた基地局。
【請求項２５】
移動端末と無線通信する基地局を制御する制御局であって、請求項２１又は２２に記載の解析装置を備えた制御局。
【請求項２６】
測定器で測定された受信信号状態の測定情報を取得し、移動端末で測定された受信信号状態の測定情報を端末種別情報とともに取得し、前記測定器の測定情報と前記移動端末の端末種別毎の測定情報を統計処理してそれぞれの典型データを生成し、前記測定器の典型データと前記移動端末の端末種別毎の典型データに対して類似するものを、同一のグループにグループ化する典型データ作成処理と、
同一のグループに含まれる典型データの分布と、前記グループでの端末種別の分布とに基づき、測定代表値の分布を生成する測定代表値生成処理と、
をコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読出し可能な非一時的な記録媒体。
【請求項２７】
前記測定代表値生成処理は、端末種別の人口分布を作成し、前記同一のグループの前記典型データの分布と、前記グループでの端末種別の人口分布とに基づき、前記測定代表値の分布を合成する、ことを特徴とする請求項２６に記載の記録媒体。
【請求項２８】
一行あたり、測定回数に対応させて少なくとも測定情報を含み、時系列に、前記行を複数備えたデータ構造を、前記測定器と前記移動端末の端末種別に対応させて記憶装置に格納するデータ記憶管理処理を、前記コンピュータに実行させるプログラムをさらに含み、
前記典型データ作成処理は、ある行に格納された、複数回数の測定情報のうち、統計的な特性が予め定められた条件を満たす所定個数の測定情報の平均を典型データとする処理を、前記測定器と前記移動端末の端末種別に対応して行うことで、前記測定器と前記移動端末の端末種別毎の典型データを生成する、請求項２６記載の記録媒体。
【請求項２９】
前記測定代表値生成処理で算出された前記測定代表値分布から、ネットワークパラメータの設定最適値を求める設定最適値算出処理と、
前記設定最適値を出力する設定最適値出力処理と、
を前記コンピュータに実行させる請求項２６乃至２８のいずれか１項に記載の記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ネットワークシステム、解析装置、測定情報の処理方法及び記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
移動通信システムにおいて、基地局の設置環境等に応じたパラメータの設定（例えばアンテナチルト角や、送信電力、ハンドオーバパラメータ等）の情報収集のために、例えば専用の測定器を用いた走行試験（ドライブテスト）等が行われる。走行試験では、測定器材（例えば測定器（電波測定装置）と位置情報取得機能付きＰＣ（Personal computer：パソコン）等）を搭載した測定用車両（あるいは測定器材を携帯した測定作業者）等にて、受信電力等電波測定情報及び必要な位置情報等を収集し、基地局又は所定の管理装置等において、セルエリアの品質の管理に必要な情報等を取得する。よく知られているように、このドライブテストは、工数が多く、且つ、運用コストが高い。３ＧＰＰ（3rd Generation Partnership Project）では、ユーザが所持する無線端末を使用して、無線環境及び位置情報の収集を自動化する技術であるＭＤＴ（Minimization of Drive Test）の仕様策定が進められている（非特許文献１参照）。ＭＤＴの一形態である記録型ＭＤＴ（「Logged MDT」）では、例えば待ち受け中の状態（「Idle(アイドル)モード」）の端末（ＵＥ：User Equipment）が、無線環境（具体的には、例えば参照信号（Reference Signal）の受信電力や受信品質）を測定すると共に、端末（ＵＥ）に搭載されたＧＰＳ（Global Positioning System）等、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）機能を用いて、当該測定を行った地点の位置情報を取得し、測定結果や当該位置情報（さらに測定時刻情報等）を保存しておく（Ｌｏｇ）。端末（ＵＥ）は、例えばＩｄｌｅモードから接続状態に遷移する際に、保持していたＬｏｇデータを基地局に対して測定報告（Measurement Report）を送信する。【０００３】
また、端末の測定情報を基にネットワークの自己最適化（ＳＯＮ：Self-configuring and self-Optimizing Network）機能が標準化されている（非特許文献２）。ＳＯＮでは、加入者の端末を、測定器の代わりとして、周辺基地局の受信品質や過去の通信品質の問題の情報を収集する。基地局は、トラフィック負荷、過去の通信品質の問題、パラメータ設定情報などを収集する。収集した測定情報の一部は、周辺の基地局間で、直接又はネットワーク監視システムを介して、共有される。そして、これらの測定情報の統計分析結果に基づき、基地局の設置環境と通信品質の問題の有無を判断し、ネットワーク側で基地局毎のパラメータを更新する。このように、無線アクセス網の最適化の自動化を図り、工数削減とコストの低減、ネットワーク運用の効率化を可能としている。【０００４】
なお、特許文献１には、端末による測定の場合、移動通信ネットワークに端末（移動局）が接続可能であることを前提として品質情報（受信レベルやビットエラー率の変化）を収集しているため、基地局によって管理されるエリアを設計する上で必要な情報を十分に収集することができていない、という課題が記載されている。この課題に対して、端末に、移動通信ネットワークに接続できない場合に、移動通信ネットワークに接続できない要因（接続不可能要因）を少なくとも含む通信状況情報を生成する通信状況情報生成部を備え、移動通信ネットワークに移動局が接続できない時間帯や位置を把握可能とした構成が特許文献１に開示されている。【０００５】
また、特許文献２には、無線回線の通信品質を測定し通知する機能を備えた、複数の移動端末から通知された前記通信品質を無線セル毎に集計してヒストグラム情報を生成する制御装置が開示されている。また、この制御装置と、生成された前記ヒストグラム情報を取得し、該ヒストグラム情報から複数の品質指標に基づいた統計処理により、前記無線セル毎の通信の正常性を判定する管理装置を有するシステムが開示されている。なお、特許文献２において想定されるネットワーク調整のための端末での測定は、信頼性を有することが前提とされている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００８−２７１１４１号公報
【特許文献２】特開２００７−０８８５６９号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】3GPP TS 37.320 v0.7.0, “Radio measurement collection for Minimization of Drive Tests (MDT)”, 2010-06
【非特許文献２】3GPP TR 36.902, v9.3.1, “Self-configuring and self-optimizing network(SON)use cases and solutions(Release 9)”, 2011-03
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
以下に関連技術の分析を与える。非特許文献１、２等に記載されているように、端末の測定値に基づく最適化機能等について、標準化が行われているが、具体的な実装については、ベンダ依存となっている。端末（ＵＥ）からの測定報告（Measurement Report）で収集された測定情報の解析等に基づく無線アクセスネットワーク等のネットワークの最適化にあたり、例えば、測定情報の解析の仕方等に関して、個別に実装される。【０００９】
端末（ＵＥ）で測定される受信電力等に関して、その測定の信頼性は、専用の測定器での測定の信頼性と比べて低い。このため、端末から収集した測定情報を用いてネットワークの最適化を行う場合、該ネットワークの最適化が常に保障されるとは限らない。一方、ネットワークの最適化は、端末での品質（ユーザの体感品質）の向上の実現を目的としている。【００１０】
したがって、通信事業者等が、専用の測定器で測定された測定情報を用いてネットワークの最適化を行った場合、端末でのユーザ体感に対応した受信特性データを考慮することなく、ネットワークの最適化を行うことにもなりかねない。すなわち、ネットワークの最適化が、ただちに、端末での品質の向上に結び付かないという事態もあり得る。また、専用の測定器による測定情報のみに基づいて行われるネットワークの最適化では、端末の種別（機種）ごとの受信特性等の相違や、端末の振る舞い、端末種別の分布（人口分布）等が当該ネットワークに与える影響等についての考慮が全く為されていない。【００１１】
本願発明者の知るところでは、端末による測定情報の信頼性を確保した上で、該測定情報をネットワーク（移動体通信網）の最適化設定等に反映させる、という課題を解決する手段、システム等はいまだ実現されていない、というのが実情である。【００１２】
したがって、本発明は、上記課題に鑑みて創案されたものであって、その主たる目的は、移動端末で測定したセルの測定情報に対して信頼性を確保した上で、該測定情報を、移動体通信網の最適化に利用可能とする方法と装置とシステム及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明の１つの側面によれば、ネットワークの測定情報の処理方法であって、測定器で測定された受信信号状態の測定情報を取得し、移動端末で測定された受信信号状態の測定情報を端末種別情報とともに取得し、前記測定器の測定情報と前記移動端末の端末種別毎の測定情報を統計処理してそれぞれの典型データを生成し、
前記測定器の典型データと前記移動端末の端末種別毎の典型データに対して類似するものを、同一のグループにグループ化し、
同一のグループに含まれる前記移動端末の端末種別毎の典型データの分布と、前記移動端末の端末種別の分布とに基づき、測定代表値の分布を生成する方法が提供される（第１視点）。【００１４】
本発明の他の側面によれば、測定器で測定された受信信号状態の測定情報を取得し、移動端末で測定された受信信号状態の測定情報を端末種別情報とともに取得し、前記測定器の測定情報と前記移動端末の端末種別毎の測定情報を統計処理してそれぞれの典型データを生成し、
前記測定器の典型データと前記移動端末の端末種別毎の典型データに対して類似するものを、同一のグループにグループ化する典型データ作成部と、
同一のグループに含まれる前記典型データの分布と、前記端末種別の分布とに基づき、測定代表値の分布を生成する測定代表値生成部と、を備えた解析装置が提供される（第２視点）。【００１５】
本発明の他の側面によれば、移動端末と、
前記移動端末と無線通信する基地局と、
前記基地局に通信接続された前記第１の視点に係る解析装置を備えた移動体通信ネットワークシステムが提供される（第３視点）。【００１６】
本発明のさらに他の側面によれば、測定器で測定された受信信号状態の測定情報を取得し、移動端末で測定された受信信号状態の測定情報を端末種別情報とともに取得し、前記測定器の測定情報と前記移動端末の端末種別毎の測定情報を統計処理してそれぞれの典型データを生成し、
前記測定器の典型データと前記移動端末の端末種別毎の典型データに対して類似するものを、同一のグループにグループ化する典型データ作成処理と、
同一のグループに含まれる前記典型データの分布と、前記端末種別の分布とに基づき、測定代表値の分布を生成する測定代表値生成処理と、をコンピュータに実行させるプログラムが提供される（第４視点）。
本発明によれば、該プログラムを記録したコンピュータ読み出し可能な記録媒体（半導体ストレージ、あるいは磁気／光ストレージデバイス）が提供される（第５視点）。【００１７】
本発明のさらに他の側面によれば、ネットワークの測定情報の処理方法（解析装置）であって、
移動端末で測定された受信信号状態の測定情報を端末種別情報とともに取得し、前記移動端末の端末種別毎の測定情報を統計処理してそれぞれの典型データを生成し、
前記移動端末の端末種別毎の典型データに対して類似するものを、同一のグループにグループ化し、
同一のグループに含まれる前記典型データの分布と、前記端末種別の分布とに基づき、測定代表値の分布を生成する方法（解析装置）が提供される（第６視点）。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、移動端末で測定したセルの測定情報に対して信頼性を確保した上で、該測定情報を移動体通信網の最適化に利用可能としている。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の一実施形態のシステム構成を例示する図である。
【図２】本発明の一実施形態の端末の構成を例示する図である。
【図３】本発明の一実施形態の測定器の構成を例示する図である。
【図４】本発明の一実施形態の基地局の構成を例示する図である。
【図５】本発明の一実施形態の制御局の構成を例示する図である。
【図６】本発明の一実施形態の解析クライアントの構成を例示する図である。
【図７】本発明の一実施形態の解析サーバの構成を例示する図である。
【図８】本発明の一実施形態の処理手順を例示する流れ図（フローチャート）である。
【図９】本発明の一実施形態の典型データ作成処理手順を例示する流れ図である。
【図１０】本発明の一実施形態のグループ分けの処理手順を例示する流れ図である。
【図１１】本発明の第１の実施例の累積分布例を例示する図である。
【図１２】本発明の一実施形態のデータセット測定代表値決定の処理手順を例示する流れ図である。
【図１３】本発明の一実施形態の設定値算出の処理手順を例示する流れ図である。
【図１４】本発明の一実施形態の設定値算出例を例示する図である。
【図１５】発明概念を説明する図である。
【図１６】データ構造（格納形式）の一例を例示する図である。
【図１７】端末識別情報を例示する図である。
【図１８】相関係数を例示する図である。
【図１９】端末の人口分布（population distribution）を例示する図である。
【図２０】（Ａ）は測定データ設定画面を例示する図であり、（Ｂ）は解析条件入力画面を例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
本発明の概要（基本概念）について説明する。開示される本発明の一つの側面によれば、図１５を参照すると、解析装置７は、測定器４により測定された受信信号状態の測定情報を取得し、移動端末１により測定された受信信号状態の測定情報を端末種別情報（例えば図１５の移動端末１ａ、１ｂ、１ｃは同一種別（機種）であり、移動端末１ｄ、１ｅは異なる端末種別（１ａ―１ｃとも異なる）である）とともに取得する。解析装置７は、前記測定器４の測定情報と、前記移動端末１（１ａ−１ｅ）の端末種別毎の測定情報と、を統計処理して、それぞれの典型データを生成する。そして、解析装置７は、前記測定器の典型データと前記移動端末の端末種別毎の典型データに対して類似するものを、同一のグループにグループ化する。さらに、解析装置７は、同一のグループに含まれる前記典型データの分布と、該グループにおける端末種別（移動端末の端末種別、測定器）の分布（人口分布）と、に基づき、測定代表値の分布を生成する。解析装置７は、生成した測定代表値分布を基に、ネットワーク設定値（特に制限されないが、例えば、基地局の送信電力、アンテナチルト角、アンテナ方位角、ハンドオーバパラメータ等の少なくとも一つ）の適切（最適）な設定値を導出する。解析装置７は、導出した設定値を、例えば基地局（ｅＮｏｄｅＢ：evolved NodeB）あるいは制御局（ＲＮＣ：Radio Network Controller）等に設定する。なお、図１５では、単に図面作成の都合で、セル＃１内の端末として５台が例示されている。また、セル＃１の隣接セル＃２、＃３とそれぞれのセルを管轄する基地局２が例示されている。解析装置７は、セル＃２、＃３に在圏する端末（不図示）による測定情報を、セル＃２、＃３の基地局２から取得してもよいことは勿論である。
【００２１】
実施形態の１つの側面によれば、解析装置７において、測定器４、移動端末１からの測定情報を収集して記憶装置に所定のデータ構造にて格納し処理する。この処理にあたり、測定情報一行（エントリ）あたり、測定回数に対応させて測定箇所（セルＩＤ、基地局からの距離等）と、該測定箇所での測定情報（例えば、受信電力や受信品質）の列（カラム、あるいはフィールド）を含む。また時系列（列方向）に、前記行を、複数備えた配列型のデータ構造を、前記測定器と前記前記移動端末の端末種別に対応させて記憶装置に格納する。実施形態の１つの側面は、以上の構成としてもよい。解析装置７は、前記記憶装置において、前記データ構造のある行に格納された、複数回数の測定情報のうち、時系列区間での統計的な特性が予め定められた条件を満たす、予め定められた所定個数の測定情報の例えば平均値を、前記典型データとする。この処理を、前記測定器と前記移動端末の端末種別の各々に対応して行うようにしてもよい。こうすることで、前記測定器の典型データと前記移動端末の端末種別毎の前記典型データの生成が行われる。実施形態の１つの側面によれば、前記測定箇所は、基地局が管轄するセルを分割した、セクタ、又は、前記基地局からの距離で特定される、ようにしてもよい。
【００２２】
実施形態の１つの側面によれば、解析装置７において、前記同一のグループの前記典型データの分布と、前記グループでの端末種別の人口分布とに基づき、前記測定代表値の分布を合成するようにしてもよい。
【００２３】
実施形態の１つの側面によれば、解析装置７は、前記典型データの作成にあたり、
前記データ構造において、同一の列に格納された所定個数（予め定められた時系列区間）の測定情報の平均値と標準偏差（分散）を算出し、
前記データ構造のそれぞれの行に関して、
同一の列の異なる行に格納されている所定個数の測定情報の前記平均値と前記標準偏差（分散）が、それぞれ予め定められた所定範囲内である列を、同一の行に格納された複数回数の測定情報の中から、予め定められた所定個数（Ｌ１個）抽出し、
前記所定個数の列の測定情報の平均値を、前記行に対応する典型データとする処理を、
前記測定器と前記移動端末の端末種別のそれぞれに対して行うことで、前記測定器と前記移動端末の端末種別毎の典型データを生成し、
前記測定器と前記移動端末の端末種別間で前記典型データの相関係数を算出し、
前記相関係数が予め定められた閾値以上である場合、１つのグループにまとめることでグループ化を行う、ようにしてもよい。
【００２４】
実施形態の１つの側面によれば、解析装置７は、複数の前記移動端末のうちの少なくとも一つの移動端末を前記測定器として扱い、前記少なくとも一つの移動端末によって測定された受信信号状態の測定情報を、測定器の測定情報として処理する、ようにしてもよい。
【００２５】
実施形態の１つの側面によれば、解析装置７は、前記測定器を、端末種別がさらに異なる移動端末として扱い（すなわち、測定器を移動端末の一種とみなす）、前記測定器により測定された受信信号状態の測定情報を、前記端末種別がさらに異なる移動端末の測定情報として処理するようにしてもよい。この場合、上記した第６視点の発明が提供される。
【００２６】
実施形態の１つの側面によれば、解析装置７は、前記測定器と同一のグループにグループ化される前記移動端末は前記測定器として扱い、前記測定器の典型データを、前記移動端末の典型データとして用いる、ようにしてもよい。
【００２７】
実施形態の１つの側面によれば、解析装置７は、前記測定器の典型データと前記移動端末の端末種別毎の典型データに対して類似するものを、同一のグループにグループ化するにあたり、前記測定器と前記移動端末の端末種別間で前記典型データの相関係数を算出し、前記相関係数が予め定められた第１の閾値以上である場合、さらに変動係数が予め定められた第２の閾値以下である場合に、同一グループと判定するようにしてもよい。
【００２８】
実施形態によれば、解析装置７において、基地局が管轄するセルエリア（サービスエリア）又はセルエリアを複数に分割したエリア（セクタ）での測定情報の典型データが、前記エリアでの測定器の測定情報の典型データと相関のある端末種別については、前記測定器と同一グループとして扱う。また、解析装置７において、測定情報の典型データの相関係数が所定値以上である複数の端末種別を同一グループとみなす。
【００２９】
そして、解析装置７において、端末種別の人口分布を作成し、前記測定器が属するグループの支配率（当該グループの分布の割合）が予め定められた所定の値を超える場合、前記測定器の測定情報が属するグループの測定値を、前記測定代表値とする。一方、前記測定器が属するグループの支配率が予め定められた所定の値以下の場合には、グループ毎の端末種別の前記典型データの平均値と標準偏差を求め、前記グループでの前記端末種別の人口分布に応じた度数分布を合成することで、前記測定代表値の分布を生成する。この測定代表値分布を用いて、例えば解析装置７において、ネットワークを最適化するためのパラメータ設定値の導出等が行われる。このため、解析装置７では、端末の種別（機種）毎の受信特性等の相違や、端末の分布等がネットワークに与える影響等に考慮した上で、端末による測定データの信頼性を確保可能としている。すなわち、ネットワーク最適化を、例えばユーザが用いる端末等の特性に適正に対応させて行うことができる。この結果、例えば端末において、ユーザ体感に対応した受信特性の向上を可能としている。以下、例示的な実施形態に即して説明する。
【００３０】
図１は、例示的な一実施形態のシステム構成を例示する図である。本実施形態のシステムは、移動端末１、基地局２、制御局３、測定器４、解析クライアント５、解析サーバ６、ネットワーク７を備えている。基地局２、制御局３、解析クライアント５、解析サーバ６はともにネットワーク７に接続される。図１に示す例では、解析システム（図１５の解析装置７に対応）は、クライアント・サーバ構成をとり、基地局２や制御局３と別の構成とされているが、かかる構成に制限されるものでなく、解析システムは基地局２や制御局３等に実装してもよいことは勿論である。また、基地局２、移動端末１、測定器４等の台数等は、図１に示した個数に制限されるものでないことは勿論である。ネットワーク７は、ＬＴＥ（Long Term Evolution）では、ＥＰＣ（Evolved Packet Core）コアネットワークであってもよい。この場合、ネットワーク７に接続する解析クライアント５、解析サーバ６はコアネットワークに接続してもよいし、あるいは、コアネットワークの関門ノード（ＰＧＷ：PDN(Packet Data Network) Gateway）に接続されるパケットデータネットワークに接続する構成としてもよい。また、UTRAN(UMTS(Universal Mobile Telecommunications System) Terrestrial Radio Access Network)／Ｗ−ＣＤＭＡ(Wideband Code Division Multiple Access)等では、基地局（NodeB）２と制御局（ＲＮＣ:Radio Network Controller）３は別々に設けられているが、ＬＴＥでは、基地局２（eNodeB: evolved NodeB）は制御局（ＲＮＣ）の機能を包含している。本実施形態では、いずれの形態であってもよい。
【００３１】
測定器４は、受信電力、受信品質等を測定する。移動端末１は、受信電力、受信品質等を測定し、測定情報と位置情報、測定時刻情報、端末識別情報等を、基地局２を介して、解析クライアント５又は解析サーバ６に送信する。
【００３２】
解析クライアント５からのネットワーク最適化の要求を受けて、解析サーバ６は、測定器４と移動端末１から収集した測定情報に対して、統計処理を施し、測定器４と移動端末１の種別（機種）毎の典型データを作成する。
【００３３】
次に、解析サーバ６は、端末種別毎の典型データの相関から、受信特性が類似するものをグループ化する。
【００３４】
解析サーバ６は、同一グループに含まれる典型データの分布（例えばグループに含まれる典型データの平均値と標準偏差）と、該グループにおける移動端末の端末種別の人口分布とに基づき、分布（度数分布）を合成し、合成した当該分布を、測定代表値の分布とする。
【００３５】
解析サーバ６は、測定代表値の分布を基に、ネットワーク設定値の適切な値を算出して出力する。
【００３６】
図２は、図１の移動端末１の構成例を模式的に示す図である。図２を参照すると、移動端末（端末）１は、ＲＦ（Radio Frequency）の送受信を行うＲＦ送受信部１０１と、ＲＦ送受信部１０１で受信した受信信号から受信電力や受信品質を求める測定部１０２と、測定記憶部１０３と、測定記憶部１０３に記憶されている受信電力や受信品質の測定値、及び位置情報を含む測定報告を通知する測定値通知部１０４と、端末識別情報（例えば、３ＧＰＰにおけるＩＭＥＩ（International Mobile Equipment Identity）に相当する情報）を通知する端末識別情報通知部１０５と、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機能等の位置情報取得部１０６と、端末動作を制御する端末制御部１０７と、アンテナ１０８を備えている。なお、ＩＭＥＩは１５桁の数字であり、６桁のＴＡＣ（Type Approval Code：機種番号）、２桁のＦＡＣ（Final Assembly Code：生産国)、６桁のＳＮＲ（Serial Number：シリアル番号）、１桁のチェックコードからなる。
【００３７】
ＲＦ送受信部１０１は、アンテナ１０８からの信号の受信、送信信号のアンテナ１０８からの送信を行う無線部であり、公知の構成とされる。すなわち、ＲＦ送受信部１０１の受信部（不図示）は、例えば、アンテナ１０８で受信したＲＦ信号を、不図示のＬＮＡ（Low Noise Amplifier）で低雑音増幅し不図示のミキサで周波数変換（ダウンコンバート）したＩＦ（Intermediate Frequency）信号をフィルタ処理してアナログベースバンド信号を出力する。ＲＦ送受信部１０１の送信部（不図示）は、送信アナログベースバンド信号を不図示のミキサで周波数変換（アップコンバート）したＲＦ信号を不図示の送信電力増幅器で電力増幅しアンテナ１０８から無線送信する。
【００３８】
測定部１０２は、ＲＦ送受信部１０１から出力される受信信号（例えば受信アナログベースバンド信号）を、例えば不図示のＡＤＣ（Analog to Digital Convertor）でデジタル信号に変換し、ＲＳＲＰ（Reference Signal Received Power：基準信号受信電力）、ＲＳＲＱ（Reference Signal Received Quality：基準信号受信品質）等を求め、測定記憶部１０３に記憶する。測定部１０２は、例えば、サービングセル（例えば図１５のセル＃１）及び隣接セル（例えば図１５のセル＃２、セル＃３）のＲＳＲＰを測定する。ＲＳＲＱは、Ｎ×（ＲＳＲＰ／ＲＳＳＩ）で与えられる。ここで、ＲＳＳＩ（Received Signal Strength Indicator）は、例えばサービングセルからの希望信号や隣接セルからの干渉信号や熱雑音による雑音信号等の全ての信号の受信電力の合計である。Ｎは、測定帯域のＲＢ（Resource Block）の個数である。
【００３９】
なお、ＬＴＥの場合、例えば非特許文献１に記載されているように、接続状態（RRC(Radio Resource Control)_Connected）の移動端末１は、基地局２側からの測定指示メッセージ（Logged MDTの場合、Idle MDT Configuration message）を受信する。Logged MDTの場合、測定項目は、例えば測定周波数、UTRA（UMTS Terrestrial Radio Access :W-CDMA）では、ＲＳＣＰ（Received Signal Code Power：受信信号コード電力）と、Ｅｃ／Ｎｏ（帯域内の電力密度で割ったチップあたりの受信エネルギー）、EUTRA（Evolved UMTS Terrestrial Radio Access; LTE）では、ＲＳＲＰとＲＳＲＱである。なお、基地局２側からの測定指示メッセージで測定期間も指定される場合がある。
【００４０】
移動端末１の測定部１０２は、端末制御部１０７からの指示を受け、移動端末１がある地点で受信電力や受信品質を測定すると、位置情報取得部１０６で取得した、当該地点の位置情報、及び、ネットワークタイムスタンプ情報とともに、測定値を、ログ（ＬＯＧ）として、測定記憶部１０３に記録する。移動端末１は、Idle(アイドル)状態で行った測定情報が利用可能であることを示す情報を、例えば、接続確立（RRC (Radio Resource Control)_Connection Establishment）時等に、基地局２等に通知し、基地局２側からの指示に基づき、測定値通知部１０４は、測定値を通知する。なお、特に制限されないが、ネットワークタイムスタンプ情報は、ネットワークに接続される機器の時刻情報を同期させるプロトコル等によって、機器間で同一時刻に調整される。また、移動端末１は、例えば在圏（サービング）基地局からの情報に基づき、時刻を調整する。
【００４１】
図３は、図１の測定器４の構成例を模式的に示す図である。図３を参照すると、ＲＦ受信部４０１、測定部４０２、測定記憶部４０３、データ出力部４０４、アンテナ（受信アンテナ）４０５を備えている。ＲＦ受信部４０１は、受信電波を測定する測定器に用いられる公知の構成を用いることができる。例えば、受信アンテナ４０５で受信したＲＦ信号を不図示のＬＮＡで低雑音増幅し不図示の周波数変換（ダウンコンバート）したＩＦ信号をフィルタ処理したアナログベースバンド信号を出力する。測定部４０２は、ＲＦ受信部４０１からの受信アナログベースバンド信号をデジタル信号に変換し、例えばＲＳＲＰ、ＲＳＲＱ等を求め、測定記憶部４０３に記憶する。データ出力部４０４は、特に制限されないが、例えばＵＳＢ（Universal Serial Bus）インタフェース等で構成してもよい。この場合、データ出力部４０４は、測定記憶部４０３に記憶される測定情報を不図示のパソコン（ＰＣ）等に出力する。あるいは、データ出力部４０４から、不図示のＲＦ送信部、アンテナ（送信アンテナ）を介して、移動端末１と同様、基地局２経由で、解析クライアント５に測定情報を送信する構成としてもよい。
【００４２】
図４は、図１の基地局２の構成例を模式的に示す図である。図４を参照すると、基地局２は、ＲＦ送受信部２０１、信号処理部２０２、端末測定値保存部２０３、ネットワーク送受信部２０４、制御部２０５、アンテナ２０６を備えている。ＲＦ送受信部２０１は、アンテナ２０６から受信したＲＦ信号を周波数変換したアナログベースバンド信号を信号処理部２０２に供給する。またＲＦ送受信部２０１は、信号処理部２０２からの送信信号を周波数変換したＲＦ信号を電力増幅してアンテナ２０６から送信する。信号処理部２０２では、ＲＦ送受信部２０１からのアナログベースバンド信号をデジタル信号に変換して信号処理を施し、移動端末１からの測定値を、端末測定値保存部２０３に格納する。また、信号処理部２０２は、移動端末１からネットワーク（インターネット等のネットワークを含む）宛てのデータを、ネットワーク送受信部２０４に出力する。ネットワーク送受信部２０４は、端末測定値保存部２０３に保存されている端末測定値を読み出し、ネットワークインタフェース経由で例えば解析クライアント５等に送信する。制御部２０５は、２０１〜２０４の各部を制御するほか、例えば移動端末１との無線接続確立制御や移動端末１のハンドオーバ（Hand Over：ＨＯ）の制御に加えて、移動端末１への測定指示信号の送信、及び、移動端末１への測定報告の送信の指示等の制御を行う。
【００４３】
図５は、図１の制御局３の構成例を模式的に示す図である。図５を参照すると、制御局３は、ネットワークインタフェース経由で、基地局２、解析サーバ６等に接続するネットワーク送受信部３０１、解析サーバ６で解析されたパラメータ設定値を保存するパラメータ設定値保存部３０２、ネットワーク動作を制御するネットワーク制御部３０３を備えている。なお、ＵＴＲＡＮの場合、基地局２（ＮｏｄｅＢ）と無線制御局（ＲＮＣ）とは別デバイスとされているが、同一デバイスに実装してもよい。この場合、制御局３のパラメータ設定値保存部３０２、ネットワーク制御部３０３を基地局２に実装してもよい。
【００４４】
図６は、図１の解析クライアント５の構成例を模式的に示す図である。図６を参照すると、解析クライアント５は、入力部５０１、表示部５０２、データ送受信部５０３、制御部５０４を備えている。入力部５０１は、解析条件を入力する。表示部５０２は、解析サーバ６で解析された結果を表示する。データ送受信部５０３は、解析サーバ６との間でデータを送受信する。制御部５０４は、解析クライアント５の各部の制御を行う。
【００４５】
図７は、図１の解析サーバ６の構成例を模式的に示す図である。図７を参照すると、解析サーバ６は、制御部６０１、データ送受信部６０２、データ記憶管理部６０３、典型データ生成部６０４、測定代表値生成部６０５、設定最適値算出部６０６、設定最適値出力部６０７、記憶装置６０８を備えている。なお、解析サーバ６における制御部６０１、データ送受信部６０２、データ記憶管理部６０３、典型データ生成部６０４、測定代表値生成部６０５、設定最適値算出部６０６、設定最適値出力部６０７の処理の少なくとも１部又は全部は、解析サーバ６を構成するコンピュータ上で実行させるプログラムによりその処理を実現するようにしてもよい。
【００４６】
データ送受信部６０２は、解析クライアント５のデータ送受信部５０３との間でデータの送受信を行い、基地局２のネットワーク送受信部２０４との間でデータ送受信を行う。
【００４７】
データ記憶管理部６０３は、例えば基地局２を介して転送される移動端末１での測定情報、典型データ生成部６０４、測定代表値生成部６０５、設定最適値算出部６０６で生成した典型データ、測定代表値、設定最適値の結果情報等を、記憶装置６０８に書き込み及び記憶装置６０８から読み出す処理を行う。記憶装置６０８は、解析サーバ６の外部に備えた構成としてもよい。特に制限されないが、データ記憶管理部６０３をデータベース管理部として構成し、記憶装置６０８にデータベースを備えた構成としてもよい。
【００４８】
典型データ生成部６０４は、測定器４と、移動端末１の各端末種別に対して、対応する典型データをそれぞれ生成する。また、典型データ生成部６０４は、前記測定器の典型データと前記移動端末の端末種別毎の典型データとに対して、類似するものを、同一のグループにグループ化する。なお、典型データ生成部６０４において、測定器４を、移動端末１の別種として扱う場合、あるいは、複数の移動端末１の少なくとも１つを測定器４として扱うようにしてもよい。
【００４９】
測定代表値生成部６０５は、典型データ生成部６０４で生成された典型データから、ある測定データ集合に対する測定代表値（分布）を生成する。測定代表値生成部６０５は、同一のグループの前記典型データの分布と、前記グループでの端末種別の人口分布とに基づき、前記測定代表値の分布を合成する。例えば、測定代表値生成部６０５は端末種別の人口分布を作成し、前記測定器が属するグループの支配率が予め定められた所定の値を超える場合、前記測定器の測定情報が属するグループの測定値を、前記測定代表値とする。
一方、前記測定器が属するグループの支配率が予め定められた所定の値以下の場合、グループ毎の端末種別の前記典型データの平均値と標準偏差を求め、前記グループでの前記端末種別の人口分布に応じた度数分布を合成することで、前記測定代表値の分布を生成するように構成してもよい。
【００５０】
設定最適値算出部６０６は、基地局２や制御局３に対して、ネットワーク最適化のための設定最適値を算出する。
【００５１】
設定最適値出力部６０７は、設定最適値を、最適化対象の制御局３又は基地局２に出力する。
【００５２】
図８は、本実施形態におけるネットワーク最適化の全体の処理手順を説明する流れ図（フローチャート）である。図８を参照して、本実施形態の全体の処理の流れを説明する。
【００５３】
解析クライアント５において、解析条件の情報を入力する（ステップＡ）。
【００５４】
基地局２を介して端末識別情報、端末測定情報が、解析サーバ６にアップロードされる。測定器４からの測定情報がアップロードされる（ステップＢ）。測定器４からのアップロードは、測定情報を記憶した着脱自在な記憶媒体を解析クライアント５の記憶媒体読み出し装置に装着して、解析クライアント５で読み出し、解析サーバ６にアップロードしてもよい。アップロードされたうち解析対象の測定情報のセット（集合）を「測定セット」という。
【００５５】
解析サーバ６の典型データ生成部６０４は、アップロードされた情報に基づき、機器種別ごとに典型データの作成を行う（ステップＣ）。
【００５６】
解析サーバ６の典型データ生成部６０４は、端末種別間の典型データの相関等を確認して、受信特性が類似するものを共通のグループにグループ化する。そして、解析サーバ６の典型データ生成部６０４は、この１グループにグループ識別情報（グループ番号）を割り当てる（ステップＤ）。
【００５７】
解析サーバ６の測定代表値生成部６０５は、あるエリア（セル）における端末の人口分布（population distribution）情報（例えば、図１５の端末１ｄは携帯情報端末（例えばAndroidスマートフォン（AndroidはGoogle Inc.の商標または登録商標））、１ｅは別種の携帯情報端末（例えばiPhone（Apple Inc.の商標））、１ａ−１ｃは携帯電話端末等、端末機種毎のエリアでの人口分布）を入力し、人口分布の割合に応じて、典型データの分布を合成し、測定セット（測定データ集合）における、測定代表値分布を生成する（ステップＥ）。
【００５８】
解析サーバ６の設定最適値算出部６０６は、測定代表値から、ネットワークの設定最適値を決定する（ステップＦ）。
【００５９】
解析サーバ６の設定最適値出力部６０７は、決定した設定最適値を基地局２／制御局３に対してダウンロードする（ステップＨ）。
【００６０】
なお、図８の例では、測定データのアップロード（ステップＢ）から、設定最適値の基地局２／制御局３へのダウンロード（ステップＨ）までのプロセスに関する処理結果を、解析クライアント５の表示部５０２（図６参照）において確認できる（ステップＧ）ようにしてもよい。
【００６１】
図９は、解析サーバ６における典型データ生成処理（図８のステップＣ）の手順を説明するフローチャートである。図９を参照して、図７に示した解析サーバ６の典型データ生成部６０４等による典型データ生成処理を説明する。
【００６２】
解析サーバ６のデータ送受信部６０２は、解析条件、移動端末１からアップロードされた端末識別情報、端末測定データ、及び、測定器４による測定データを入力する（ステップＣ１）。
【００６３】
データ記憶管理部６０３は、入力データの記憶装置６０８への登録処理を行う（ステップＣ２）。このとき、記憶装置６０８には、例えば図１６（Ａ）乃至（Ｃ）に示す形式（データ構造）でデータが格納される。特に制限されないが、図１６の例において、測定器４は１台、移動端末１の端末種別はＪとする。
【００６４】
図１６に示すデータ構造では、時刻（Time：タイムスタンプ情報）と、ＧＰＳ経度（GPSLon）、ＧＰＳ緯度（GPSLat）の欄（カラム、フィールド）の値に対応して、測定器４による複数回数の測定の各々（ｋ回目；ｋ＝１〜Ｋ）に関して、
・測定器４が在圏するセルのセルＩＤ（MEQk＿PCI（Physical Cell ID））、
・測定器４のサービング基地局からの距離（MEQk_distance）、
・測定データ（ＲＳＲＰ、ＲＳＲＱ）（MEQk_RSRP、MEQk_RSRQ）
を備えたデータ構造（配列）とされている。
【００６５】
また、移動端末１の端末種別ｊ（ｊ＝１〜Ｊ）による複数回数の測定の各々（ｋ回目；；ｋ＝１〜Ｋ）に関して、
・移動端末１が在圏するセルのセルＩＤ（MDTj-k_PCI）、
・サービング基地局からの距離（MDTj-k_distance）、
・測定データ（MDTj-k RSRP、MDTj-k RSRQ）
を備えたデータ構造（配列）とされている。
【００６６】
図１６のデータ構造では、単に、図面作成の都合で、時系列として，はじめの６個が示されている。図１６の時刻（Time）に関して、スタンドアロン型の測定器４で測定情報を取得した測定時間（タイムスタンプ情報）と、ネットワークタイムスタンプ情報とは同期していない。特に制限されないが、図１６の例では、データ記憶管理部６０３で記憶装置６０８への格納時等に、移動端末１での測定時間（ネットワークタイムスタンプ情報）に合わせ込みが行われ、移動端末１での測定時刻に対応して時系列情報として格納されている。
【００６７】
解析サーバ６において、典型データ生成部６０４は、データ記憶管理部６０３を介して、記憶装置６０８からデータを読み出し、端末識別情報（IMEI）から必要な桁数のコードを取り出し、例えば図１７に示すように、端末種別番号（ｊ＝１、２、…、Ｊ）を割り当てる。
【００６８】
測定時間に関する時系列サンプル数（図１６のタイムスタンプ（Time）の個数）をＩ個とする。典型データ生成部６０４は、以下に従い、測定器４、端末種別ｊごとの移動端末１の測定データに対して、典型データを生成する（ステップＣ３）。
【００６９】
典型データ生成部６０４は、解析クライアント５で指定した測定値の区間Ｉについて、移動端末１の測定データMDT（i, j, k）の平均値μMDT（j, k）と標準偏差σMDT（j，k）（標準偏差σの２乗は分散）を求める。μMDT（j，k）、σMDT（j，k）は、端末種別ｊ（ｊ＝１〜Ｊ）のｋ回目（ｋ＝１〜Ｋ）の測定データMDT（i, j, k）のＩ個の平均値と、標準偏差である。
【００７０】
なお、測定データMDT（i, j,、k）は、図１６において、端末種別ｊ（ｊ＝１〜Ｊ）のｋ回目（ｋ＝１〜Ｋ）の測定データMDTj-k_RSRP、又は、MDTj-k_RSRQに関して（測定データとしてＲＳＲＰを用いる場合、MDTj-k_RSRP、ＲＳＲＱを用いる場合、MDTj-k_RSRQ）、時系列データのｉ番目（図１６のデータ構造のｉ番目の行（ロウ、エントリ））の測定データを表している。
【００７１】
2015133108.tif 000003
・・・（１）
【００７２】
2015133108.tif 000004
・・・（２）
【００７３】
典型データ生成部６０４は、μMDT(j，k)と、σMDT(j，k)を端末種別の数であるＪ種類（ｊ＝１〜Ｊ）、Ｋ回の測定（ｋ＝１〜Ｋ）のそれぞれに対して作成しておく。なお、μMDT(j，k)、σMDT(j，k）は、図１６において、測定データMDTj-k_RSRP（又は、MDTj-k_RSRQ）の時系列区間Ｉ（図１６のデータ構造の同一列方向のＩ個の測定データ）の平均値と標準偏差である。
【００７４】
典型データ生成部６０４は、Ｋ回の測定データに関する上記平均値と標準偏差の組（μMDT(j, 1)、σMDT(j, 1)）〜（μMDT(j, K)、σMDT(j, K))に関して、例えば、ｋ＝１を基準とし、平均値と標準偏差がともにそれぞれ対応して予め設定された範囲内（予め設定された平均値の下限と上限の範囲内（次式（３）の［μMDTLL，μMDTUL］）、予め設定された標準偏差の下限と上限の範囲内（次式（３）の［σMDTLL，σMDTUL］））にある個数Ｌ１個を抽出する。
【００７５】
2015133108.tif 000005
2015133108.tif 000006
・・・（３）
【００７６】
このとき、Ｌ１は、
2015133108.tif 000007
・・・（４）
を満たす。なお、上式（３）において、標準偏差の代わりに、分散（標準偏差の２乗）を用いてもよい。
【００７７】
上記条件を満たすＬ１個が抽出される場合、ｋ＝１からＬ１個の測定データMDT（i, j, 1）〜MDT（i, j, L1）が得られる。なお、上記条件を満たすＬ１個のデータが、MDT（i, j, 1）、MDT（i, j, 3）、・・・MDT（i, j, L1+n）等の場合（図１６において、測定データが配置される列が隣接（連続）していない場合）、これらの測定データMDT（ｉ, ｊ, ｋ）のインデックスｋを１から順に採番し直し、Ｌ１個の測定データMDT（i, j, 1）〜MDT（i, j, L1）としてもよい。
【００７８】
ｋ＝１を基準とし、平均値と標準偏差がともにそれぞれ対応して設定された範囲外である個数がＫ／２個以上である場合は、ｋ＝２（ｋにｋ＋１を代入したもの）を基準に変更し、同じ処理を繰り返す。
【００７９】
端末種別ｊに関して、時系列データＩ個のうちのｉ番目の測定データMDT（i, j, l）を測定回数ｌに関して、Ｌ１個（Ｋ／２個以上）抽出したデータの平均値（次式（５）で与えられる）を、あるセル内のある地点でＫ回測定したデータに対する典型データtypMDT(i,j）とする。
【００８０】
2015133108.tif 000008
・・・（５）
【００８１】
典型データtypMDT(i, j)は、端末種別ｊの１回目からＫ回目の測定に関して、各測定回数での時系列測定データ（時間区間Ｉ）に関して時系列の平均値が、予め定められた所定範囲内であり(上式（２）)、そのばらつき（標準偏差、あるいは分散）が所定範囲内に収まっている（上式（３））と判定された測定データをＬ１個抽出し（平均が大幅にずれている時系列測定データやばらつきの大きな時系列測定データの回数を外す）、時系列上ｉ番目の測定データ（データ構造で時系列上ｉ番目に対応する行にある測定データMDT（i, j, k）；ｋ＝１〜Ｌ１）に対する典型データを、時系列上ｉ番目の測定に対応して抽出されたＬ１個（Ｌ１回）の測定データの平均値として求めている。
【００８２】
典型データ生成部６０４は、測定器４の測定データに対しても同じ処理を行い、測定器４の典型データを求める（ステップＣ４）。測定器４において抽出された測定データ集合の数をＬ２とする。なお、本実施例では、測定器を１種類として扱っているが、複数種の測定器で測定された測定データを解析する場合には、複数種の測定器４に対応させて、複数の典型データを作成するようにしてもよい。ただし、複数種の測定器のうちいずれか一つの測定器を代表とすることができない場合には、複数の測定器を、全てのすべて端末（他の端末と端末種別が相違する）として扱うようにしてもよい。
【００８３】
また、測定器による測定データが存在しない場合には、任意の端末種別の１つを、測定器の代わりとしてもよい。以下では、説明の簡易化のため、測定器４は１種とする。
【００８４】
解析クライアント５で指定した測定値の区間Ｉについて、測定器４の測定データMEQ(i,k)の平均値μMEQ(k)と標準偏差σMEQ(k)を求める。μMEQ(k)、σMEQ(k)は、ｋ回目（ｋ＝１〜Ｋ）の測定データMEQ(i, k)のＩ個の平均値である。なお、MEQ（ｉ、ｋ）は、図１６におけるｋ回目（ｋ＝１〜Ｋ）の測定データMEQk_RSRP、MEQk_RSRQに関して時系列データのｉ番目（タイムスタンプの時間順に並べた場合のｉ番目）のデータを表している。
【００８５】
2015133108.tif 000009
・・・（６）
【００８６】
2015133108.tif 000010
・・・（７）
【００８７】
典型データ生成部６０４は、Ｋ回の測定データに関する上記平均値と標準偏差の組（μMEQ(1)、σMEQ(1)）〜（μMEQ(K)、σMEQ(K)）に関して、ｋ＝１を基準とし、平均値と標準偏差がともにそれぞれ対応して設定された範囲（下限と上限の範囲）内（すなわち、平均値が次式（８）の範囲［μMEQLL，  μMEQUL］内、  標準偏差が次式（８）の範囲［σMEQLL，  σMEQUL］内）にあるＬ２個を抽出する。
【００８８】
2015133108.tif 000011
2015133108.tif 000012
・・・（８）
【００８９】
このとき、Ｌ2は、
2015133108.tif 000013
・・・（９）
である。
【００９０】
典型データ生成部６０４において、上記条件を満たすＬ2個が抽出される場合、ｋ＝１からのＬ２個のMEQ(i, 1)〜MEQ(i, L2)が得られる。なお、上記条件を満たすＬ２個のデータが、MEQ(i, 1)、MEQ(i, 3)、・・・, MEQ(i, L2+n)等の場合、測定データMEQ(i, k)のインデックスｋを１から順に裁番し直し、MEQ(i, 1)、MEQ(i, 2)、〜MEQ(i, L2)としてもよい。なお、ｋ＝１を基準とし、平均値と標準偏差がともにそれぞれ対応して設定された範囲外である個数がＫ／２個以上である場合は、ｋ＝２（ｋにｋ＋１を代入したもの）を基準に変更し、同じ処理を繰り返す。
【００９１】
典型データ生成部６０４は、時系列データＩ個のうちのｉ番目の測定データMEQ(i,l)を測定回数ｌに関して、Ｌ２個（Ｋ／２個以上）抽出したデータの平均値（次式（１０）参照）を、あるセル内のある地点でＫ回測定したデータに対する測定器４の典型データtypMEQ(i)とする。
【００９２】
2015133108.tif 000014
・・・（１０）
【００９３】
図１０は、端末種別と測定器の典型データの相関に基づくグループ化（図８のステップＤの詳細）の一例を説明する流れ図である。図１０を参照して、端末種別と測定器の典型データ（typMDTとtypMEQ）に基づく測定情報グループ化について説明する。図１０の処理は、例えば図７の典型データ生成部６０４で行われる。なお、図１０では、単に説明のため、端末種別ｊ＝１からグループ化処理を開始しているが（ステップＤ１）、端末種別ｊ＝１〜Ｊの任意の種別からグループ化処理を行ってもよいことは勿論である。
【００９４】
解析サーバ６の典型データ生成部６０４は、解析クライアント５にて設定された相関係数の閾値ｒthの扱う区間に基づき、測定器４の典型データtypMEQ(m)、移動端末１の端末種別ｊのtypMDT(m, j)の度数分布(例えば図１４参照)を作成する。累積比率分布（累積相対度数分布）を、測定器４と、移動端末１の端末種別ｊ（ｊ＝１〜Ｊ）毎に作成する。累積比率分布の区間数をＭとする。図１１に、測定器、端末種別ｊ＝１〜Ｊの移動端末の基準信号受信電力ＲＳＲＰの典型データ（MDT1〜MDTJ、MEQ1）の累積比率分布の一例を示す。
【００９５】
典型データ生成部６０４は、グループ番号をｃ＝１として、測定器の典型データtypＭＥＱ（ｍ）と端末種別の典型データtypMDT(m, j)（ただし、ｍ＝１〜Ｍ）の相関係数ｒを求める（ステップＤ２）。なお、相関係数ｒは、度数分布、累積比率分布のどちらで計算してもほぼ同じ結果が得られる。
【００９６】
ここで、Ｊ個の端末種別と測定器の典型データ（度数分布）の相関係数ｒを求める組み合わせの総数は、端末種別の総数Ｊと、測定器１種類の中から２つを選ぶ組み合わせ：
(J+1)！／{(J-1)！・2!}＝J(J+1)/2                   ・・・（１１）
となる（！は、階乗を表す）。端末種別ｊ（ｊ＝１〜Ｊ）と他の端末種別、測定器４（ＭＥＱ１）の相関係数ｒの一例を、図１８に例示する。
【００９７】
測定器による時系列上ｍ番目の典型データと、端末種別ｊの時系列上ｍ番目の典型データの相関係数ｒ（typMEQ(M), typMDT(m,j)）は、次式（１２）で与えられる。
【００９８】
2015133108.tif 000015
・・・（１２）
【００９９】
ただし、μtypMEQとμtypMDT(j)は、次式（１３）、（１４）に示すように、それぞれ、ｍ番目（ｍ＝１〜Ｍ）の時系列の測定器の典型データtypMEQ(m)と、ｍ番目の時系列の端末種別ｊの典型データtypMDT(m, j)の平均値である。
【０１００】
2015133108.tif 000016
・・・（１３）
【０１０１】
2015133108.tif 000017
・・・（１４）
【０１０２】
相関係数ｒ(typMEQ(m)，typMDT(m,j)）と解析クライアント５で設定された相関値の閾値ｒｔｈを比較する（ステップＤ３）。
【０１０３】
相関係数ｒ(typMEQ(m)，typMDT(m,j)）が閾値ｒｔｈよりも高い場合には（ステップＤ３のｒ≧ｒｔｈの分岐）、当該端末種別ｊの移動端末１の測定結果は測定器４の測定結果と等価ととらえてもよい。
【０１０４】
そこで、測定器４と同じグループとして扱う。ただし、測定器４と移動端末１との測定データ（典型データ）の平均値の差が大きい場合や、サンプル数（母集団規模）の大きさにより、値の変動に偏りが発生する可能性がある。このため、変動係数（標準偏差σを平均値μで除した値ＣＶ）を算出し、変動係数を、解析クライアント５で設定した閾値ＣＶｔｈと比較し（ステップＤ４）、変動係数ＣＶが閾値ＣＶｔｈ未満である場合、測定器４と同じグループ（グループ番号）として扱う（ステップＤ５）。なお、特に制限されないが、図１０の例では、グループ番号ｃ＝１を測定器４と同一のグループ番号としている。ステップＤ３の比較判定の結果、相関係数ｒ（typMEQ(m)， typMDT(m,j)）が閾値ｒｔｈ以上であり、ステップＤ４の比較判定の結果、変動係数ＣＶが、閾値ＣＶｔｈ未満の場合、ステップＤ５では、この端末種別ｊ（現在値は１）の端末に、グループ番号ｃ＝１を割り当てる。
【０１０５】
ステップＤ４の比較判定の結果、変動係数ＣＶが閾値ＣＶｔｈ以上の場合、ステップＤ６において、ｃをｃ＋１に割り当てる（この場合、ｃ＝２を割り当てる）。また、ステップＤ３の比較判定の結果、相関係数ｒが閾値ｒｔｈ未満の場合（ステップＤ３のｒ＜ｒｔｈ分岐）、ステップＤ６に移行し、ｃにはｃ＋１（ｃは２となる）を割り当てる。
【０１０６】
ステップＤ７では、端末種別ｊの典型データと端末種別ｊ以外の端末種別の典型データによる相関係数ｒを算出する。
【０１０７】
ステップＤ８で相関係数ｒを閾値ｒｔｈと比較し、相関係数ｒが閾値ｒｔｈ以上の場合、グループ番号を現在のｃで確定させる（ステップＤ９）。
【０１０８】
一方、ステップＤ８の比較の結果、相関係数ｒが閾値ｒｔｈ未満の場合には、ステップＤ６に戻り、グループ番号ｃをｃ＋１として（この場合、ｃは３となる）、再び、ステップＤ７で、他の端末種別との相関係数を算出し、閾値ｒｔｈと比較し（ステップＤ８）、相関係数ｒがｒｔｈ以上である場合、端末種別ｊのグループ番号をステップＤ５でインクリメントされたグループ番号ｃ（＝４）に設定する処理を繰り返す。
【０１０９】
ステップＤ８で、端末種別ｊの典型データと端末種別ｊ以外の端末種別の典型データによる相関係数ｒが閾値ｒｔｈ以上であり、ステップＤ９で端末種別ｊのグループ番号を確定した場合、ステップＤ１０に移行し、端末種別ｊをｊ＋１にインクリメントする。インクリメントされた端末種別ｊがＪを超えた場合（ステップＤ１１のＹＥＳ分岐）、全端末種別のグループ化の処理が終了する。
【０１１０】
ステップＤ１０でインクリメントされた新たな端末種別ｊがＪ以下である場合（ステップＤ１１のＮＯ分岐）、当該端末種別ｊがグループ化済みであるか否かをチェックする（ステップＤ１２）。ここで、端末種別ｊがグループ化済みであるとは、ステップＤ９でグループ番号が確定されていることを意味する。
【０１１１】
新たな端末種別ｊがグループ化済みの場合（ステップＤ１２のＹＥＳ分岐）、ステップＤ１０へ移行する。新たな端末種別ｊがグループ化済みでない場合には（ステップＤ１２のＮＯ分岐）、ステップＤ２に移行し、新たな端末種別ｊの所属するグループ番号を決定する。すなわち、グループ番号ｃ＝１の測定器４と同一グループであるか否かのチェック等ステップＤ２〜Ｄ９の一連の処理が行われる。例えば、端末種別１のグループ番号の決定にあたり、ステップＤ８で端末種別ｊ＝１が端末種別ｊ＝２の相関係数ｒがｒｔｈ以上であることから、同一グループと判定される（図１８では、相関係数ｒは０．８８５であり閾値ｒｔｈを０．８８と設定した場合、相関あり（類似）と判定される）。ステップＤ９で、グループ番号ｃ＝２と割り当てられた場合、端末種別ｊ＝１につづいて行われる端末種別ｊ＝２の処理に関して、ステップＤ１２の判定処理では、端末種別２のグループ番号はｃ＝２にグループ化が決定済みである。このため、端末種別２のグループ番号の決定処理は省略（スキップ）され、ステップＤ１０で端末種別３の所属するグループ番号を決定する処理がステップＤ２から行われることになる。
【０１１２】
次に、解析サーバ６の測定代表値生成部６０５（図７）による測定代表値分布の生成処理について説明する。図１２は、解析サーバ６の測定代表値生成部６０５による測定代表値の決定手順を説明する流れ図（フローチャート）である。端末種別の人口分布（population distribution）情報を、解析クライアント５にて入力する。図１９に、ＰＣＩ（Physical Cell Identifier）（基地局セクタ：基地局セクタはセルを何個かに分割した領域）毎の人口分布の一例に示す。図１９には、典型データ生成部６０４で、グループ番号ｃ＝１、２に分類された端末機種ｊ＝１〜Ｊの人口分布が示されている。
【０１１３】
解析サーバ６の測定代表値生成部６０５は、人口比率として、セル内の移動端末に接続する基地局２又は制御局３で管理する移動端末の端末情報、あるいは、移動端末のモビリティを管理するＭＭＥ（Mobility Management Entity）等、通信事業者で管理する移動端末の端末情報から、時間帯における移動端末の種別毎の分布を取得する。
【０１１４】
解析サーバ６の測定代表値生成部６０５は、グループ番号ｃと、端末種別の対応関係から、グループ毎の端末種別ｊ（ｊ＝１〜Ｊ）の比率（人口比率）を求める（ステップＥ１）。
【０１１５】
解析サーバ６の測定代表値生成部６０５は、測定器４が属するグループ（グループ番号ｃ＝１）の人口比率（支配率）と閾値Ｃｔｈを比較する（ステップＥ２）。この閾値Ｃｔｈは、例えば解析クライアント５において解析条件入力により入力される。  
【０１１６】
解析サーバ６の測定代表値生成部６０５は、測定器４が属するグループ（グループ番号ｃ＝１）の支配率が、閾値Ｃｔｈを超える場合は、測定器４のグループを、エリア（セル内の基地局からの半径で規定される距離にある単位区画）の代表値（代表データ）とする（ステップＥ３）。測定代表値生成部６０５は、測定データ集合の代表値を、測定器４が属するグループに含まれる移動端末１の端末種別と、測定器４の典型データの度数分布の中央値とする。
【０１１７】
解析サーバ６の測定代表値生成部６０５は、測定器４が属するグループの支配率が閾値Ｃｔｈ以下の場合には、グループ毎の端末種別の典型データの平均値と標準偏差を求める（ステップＥ４）。例えばグループ番号ｃ＝２に、移動端末１の端末種別ｊ＝１と端末種別ｊ＝２がグループ化されている場合、これらの端末種別ｊ＝１、２の典型データの平均値と標準偏差を求める。
【０１１８】
解析サーバ６の測定代表値生成部６０５は、同一グループ内での端末種別の典型データと、端末種別の人口比率（例えば図１９参照）とに応じて、測定代表値の分布（distribution of measurement representative values）を合成する（ステップＥ５）。
【０１１９】
ステップＥ５について一具体例を説明する。同一グループ内で、例えば端末種別がＱ個あり（Ｑ＜＝Ｊ）、人口分布がｗ１：ｗ２：・・・ｗＱである場合（ただし、ｗ１＋ｗ２＋・・・＋ｗＱ＝１）、例えば、次式（１５）に示すように、端末種別ｉ（ｉ＝１〜Ｑ）の典型データの平均値μtypMDT(i)をｗｉ（ｉ＝１〜Q）で加重平均した値（重み付け加算した値をＱで除した値）を新たな平均値μrepとする。また、次式（１６）に示すように、分散の加法性から、標準偏差σtypMDT(i)の２乗をｗｉ（ｉ＝１〜Ｑ）の２乗で重み付け加算した値をＱで除した値を新たな標準偏差σrepの２乗（分散）とする。
【０１２０】
2015133108.tif 000018
・・・（１５）
【０１２１】
2015133108.tif 000019
・・・（１６）
【０１２２】
解析サーバ６の測定代表値生成部６０５は、該平均値μrep、分散（σrepの２乗）の度数分布（正規分布Ｎ（μrep,  σ2rep）を、例えば正規乱数（normal random number）等を用いて生成（合成）し、測定代表値分布とする。度数分布は、例えば区間Ｍ（例えば基準信号受信電力ＲＳＲＰの測定値の区間をＭとする）について求める。なお、合成した度数分布が正規分布の場合、測定代表値として、中央値は平均値μrepとなる。
【０１２３】
測定器４が属するグループ（グループ番号ｃ＝１）の支配率が閾値Ｃｔｈ以上の場合の結果（ステップＥ３）と、測定器４が属するグループ（グループ番号ｃ＝１）の支配率が閾値Ｃｔｈ未満の場合の結果（ステップＥ４）によって、得られる分布は、１個の正規分布となる。
【０１２４】
解析サーバ６の設定最適値算出部６０６は、セル内の各エリアで得られた測定代表値集合からネットワークを最適化するパラメータの設定値を算出する。図１３は、設定最適値算出部６０６の処理として、ハンドオーバのパラメータの設定最適値を導出する例を説明するためのフローチャートである。
【０１２５】
解析サーバ６の設定最適値算出部６０６は、解析クライアント５に入力された周辺セル情報、在圏セル情報に基づき（ステップＦ１）、特定の時間帯、特定の緯度経度範囲の情報を抽出した基地局＃１（図１）と、基地局＃１に隣接する基地局＃２（図１）に関する測定データ集合について、測定代表値生成部６０５で生成した測定代表値分布（受信電力ＲＳＲＰ、受信品質ＲＳＲＱ）を取得する。
【０１２６】
解析サーバ６の設定最適値算出部６０６は、受信電力ＲＳＲＰ、受信品質ＲＳＲＱの測定代表値分布基に、ハンドオーバ閾値を算出する（ステップＦ２）。
【０１２７】
解析サーバ６の設定最適値出力部６０７は、設定最適値算出部６０６で算出した設定最適値をデータ送受信部６０２を介して基地局２又は制御局３に出力する（ステップＦ３）。制御局３では、設定最適値をパラメータ設定値保存部３０２に保存し、基地局２を制御する。
【０１２８】
なお、解析サーバ６の設定最適値算出部６０６は、ステップＦ２において、得られた測定代表値（分布データ）から基地局＃１と基地局＃２の差の符号が、逆転する場所を見つけ、閾値を算出する。なお、ハンドオーバにおいては、イベント閾値（ハンドオーバのイベントトリガーとなる受信電力の閾値（例えばＬＥＴ間（intra-LTE）ハンドオーバではイベントＡ１、Ａ２、Ａ５がある））とヒステリシス（受信レベルのヒステリシスやＴＴＴ（Time To Trigger）等の時間方向のヒステリシス）等が基地局又は制御局３に設定される。
【０１２９】
設定最適値算出部６０６における設定最適値算出の一例として、例えば図１４を参照すると、ある距離（位置）での度数（ユーザ数）の状況から、ｄ＝７５０ｍの地点で、基地局＃２から＃１にハンドオーバするように最適値を算出する（図１３のステップＦ１）。
【０１３０】
図１４のｄ＝７５０ｍの地点において、基地局＃２のＲＳＲＰが−９０［dBm］であるものとする。この場合、Ｅｖｅｎｔ閾値はＲＳＲＰ：−９０［dBm］と算出される。また、区間１０［ｄＢ］の１／２以上のレベル差確保に従った６［dB］をヒステリシスの閾値を定める（図１３のステップＦ２）。設定最適値出力部６０７は、算出された設定最適値を基地局２又は制御局３に出力する（図１３のステップＦ３）
【０１３１】
本実施形態によれば、端末の典型データに基づきネットワークのパラメータ等を設定することで、ユーザ体感品質に基づくネットワーク最適化できる。
【０１３２】
また、本実施形態によれば、グループ化した値を扱うことで、測定器と類似の特性が得られる場所は、信頼性が高い測定器のデータを活用でき、測定器と異なる振る舞いをする端末の特徴は、典型データを生成することで、信頼性を確保したデータにより、ネットワーク解析、最適化を行うことができる。
【０１３３】
図２０に、解析クライアント５の解析条件入力画面（ページ）の一例を模式的に示す。
図２０（Ａ）、（Ｂ）には、解析クライアント５から、解析サーバ６が提供するネットワーク解析プログラムにログインし、測定器及び端末の測定ＬＯＧデータを指定する画面（ページ）と、各種閾値（ｒｔｈ、ＣＶｔｈ、Ｃｔｈ）等の解析条件入力する画面（ページ）の一例が模式的に示されている。図２０（Ａ）において、測定器や端末の測定ＬＯＧデータの指定は、データを解析クライアント５から解析サーバ６にアップロードする機能、及び、アップロードしたデータ（ｃｓｖ（Comma Separated Values）等のテキストファイルやバイナリファイル）を削除する機能の指定を含むようにしてもよい。なお、各種閾値（ｒｔｈ、ＣＶｔｈ、Ｃｔｈ）はそれぞれ予め設定されているデフォルト値を用いてもよい。あるいは、各種閾値（ｒｔｈ、ＣＶｔｈ、Ｃｔｈ）の現在の設定値を記憶しておき、その値に対する変化量（相対量）を設定するようにしてもよい。
【０１３４】
なお、上記実施形態において、典型データの作成（図９のステップＣ３、Ｃ４）に関しては、測定データは正規分布である場合、平均値と標準偏差の閾値に基づく手法のほかに、Ｆ検定を利用して、端末種別の典型データを作成するようにしてもよい。この場合、有意確率の閾値を設定し、Ｆ検定量を、平均値や標準偏差の変わりに用いる。閾値で設定した有意確率におけるＦ検定量と、測定データによって得られるＦ検定量を比較し、後者が大きければ、典型データの生成に採用してよい測定データとみなす。
【０１３５】
また、以上説明した各実施形態は、ソフトウェアによって実現することも可能である。解析クライアント５、解析サーバ６等を制御するプログラムのフローチャートは、図８から図１０、図１２及び図１３と同じである。すなわち、解析クライアント５、解析サーバ６等が行う処理を、解析クライアント５、解析サーバ６等が備えるプロセッサがプログラムを実行することによって実現してもよい。上記のプログラムは、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置、光ディスク、磁気ディスク、光磁気ディスク等、コンピュータが読み取り可能な非一時的な記録媒体に格納されてもよい。
【０１３６】
上記実施形態において、基地局とは別に解析システムを設けた例が説明されているが、解析サーバ６の機能を、図１の基地局２あるいは制御局３に実装してもよいことは勿論である。解析クライアント５と解析サーバ６の機能を一体化して基地局２あるいは制御局３に実装する構成としてもよい。別の形態として、解析システム６の機能を、コアネットワークに接続するネットワーク設備又はサーバ等の上に実装するようにしてもよいし、あるいは、サーバ仮想化技術等を用いて仮想マシン上に実装してもよい。
【０１３７】
なお、上記の特許文献、非特許文献の各開示を、本書に引用をもって繰り込むものとする。本発明の全開示（請求の範囲を含む）の枠内において、さらにその基本的技術思想に基づいて、実施形態ないし実施例の変更・調整が可能である。また、本発明の請求の範囲の枠内において種々の開示要素（各請求項の各要素、各実施例の各要素、各図面の各要素等を含む）の多様な組み合わせ乃至選択が可能である。すなわち、本発明は、請求の範囲を含む全開示、技術的思想にしたがって当業者であればなし得るであろう各種変形、修正を含むことは勿論である。
【０１３８】
この出願は、２０１４年３月７日に出願された日本出願特願２０１４−０４５６７６を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【符号の説明】
【０１３９】
１、１ａ−１ｅ  移動端末
２  基地局
３  制御局
４  測定器
５  解析クライアント
６  解析サーバ
７  ネットワーク
１０１  ＲＦ送受信部
１０２  測定部
１０３  測定記憶部
１０４  測定値通知部
１０５  端末識別情報通知部
１０６  位置情報取得部
１０７  端末制御部
１０８  アンテナ
２０１  ＲＦ送受信部
２０２  信号処理部
２０３  端末測定値保存部
２０４  ネットワーク送受信部
２０５  制御部
２０６  アンテナ
３０１  ネットワーク送受信部
３０２  パラメータ設定保存部
３０３  ネットワーク制御部
４０１  ＲＦ受信部
４０２  測定部
４０３  測定記憶部
４０４  データ出力部
４０５  アンテナ
５０１  入力部
５０２  表示部
５０３  データ送受信部
５０４  制御部
６０１  制御部
６０２  データ送受信部
６０３  データ記憶管理部
６０４  典型データ生成部
６０５  測定代表値生成部
６０６  設定最適値算出部
６０７  設定最適値出力部
６０８  記憶装置
【図１】
2015133108.tif 000020
【図２】
2015133108.tif 000021
【図３】
2015133108.tif 000022
【図４】
2015133108.tif 000023
【図５】
2015133108.tif 000024
【図６】
2015133108.tif 000025
【図７】
2015133108.tif 000026
【図８】
2015133108.tif 000027
【図９】
2015133108.tif 000028
【図１０】
2015133108.tif 000029
【図１１】
2015133108.tif 000030
【図１２】
2015133108.tif 000031
【図１３】
2015133108.tif 000032
【図１４】
2015133108.tif 000033
【図１５】
2015133108.tif 000034
【図１６】
2015133108.tif 000035
【図１７】
2015133108.tif 000036
【図１８】
2015133108.tif 000037
【図１９】
2015133108.tif 000038
【図２０】
2015133108.tif 000039
【手続補正書】
【提出日】平成28年8月19日(2016.8.19)
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
本発明は、ネットワークシステム、解析装置、測定情報の処理方法及びプログラムに関する。
【手続補正３】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
測定器で測定された受信信号状態の測定情報を取得し、移動端末で測定された受信信号状態の測定情報を端末種別情報とともに取得し、前記測定器の測定情報と前記移動端末の端末種別毎の測定情報を統計処理してそれぞれの典型データを生成し、
前記測定器の典型データと前記移動端末の端末種別毎の典型データに対して、類似するものを、同一のグループにグループ化し、
同一のグループに含まれる前記典型データの分布と、前記グループでの端末種別の分布とに基づき、測定代表値の分布を生成する、ことを特徴とする測定情報の処理方法。
【請求項２】
端末種別の人口分布を作成し、同一グループに含まれる前記典型データの平均値及び標準偏差と、前記グループでの端末種別の人口分布とに基づき、前記測定代表値の分布を合成する、ことを特徴とする請求項１に記載の測定情報の処理方法。
【請求項３】
一行あたり、測定回数に対応させて少なくとも測定情報を含み、時系列に従い前記行を複数備えたデータ構造を、前記測定器と前記移動端末の端末種別に対応させて記憶装置に格納し、
ある行に格納された、複数回数の測定情報に関して、予め定められた時系列区間での統計的な特性が予め定められた条件を満たす所定個数の測定情報の平均値を求め、前記平均値を前記典型データとする処理を、前記測定器と前記移動端末の端末種別に対応して行うことで、前記測定器と前記移動端末の端末種別毎の典型データを生成する、ことを特徴とする請求項１又は２記載の測定情報の処理方法。
【請求項４】
前記データ構造は、一行あたり、測定回数に対応させて測定箇所と測定情報の要素を含み、前記測定箇所は、基地局が管轄するセルを分割したセクタ又は前記基地局からの距離で特定される、ことを特徴とする請求項３に記載の測定情報の処理方法。
【請求項５】
前記典型データの作成にあたり、
前記データ構造において、同一列に格納された所定個数の測定情報の平均値と標準偏差を算出し、
前記データ構造のそれぞれの行に関して、
同一列方向の測定情報に関して求めた前記平均と前記標準偏差がそれぞれ予め定められた所定範囲内である列を、前記行に格納されている複数回数の測定情報の中から予め定められた所定個数抽出し、
前記抽出された前記所定個数の列の測定情報の平均値を、前記行に対応した典型データとして求める処理を、前記測定器と前記移動端末の端末種別に対応して行うことで、前記測定器と前記移動端末の端末種別毎の典型データを生成し、
前記測定器と前記移動端末の端末種別間で前記典型データの相関係数を算出し、
前記相関係数が予め定められた閾値以上である場合、１つのグループにまとめるグループ化を行う、ことを特徴とする請求項３又は４に記載の測定情報の処理方法。
【請求項６】
前記測定器が属するグループの支配率が予め定められた所定の値を超える場合、前記測定器の測定情報が属するグループの測定値を、前記測定代表値とし、
前記測定器が属するグループの支配率が予め定められた所定の値以下の場合、グループ毎の端末種別の前記典型データの平均値と標準偏差を求め、前記グループでの前記端末種別の人口分布に応じた度数分布を合成することで、前記測定代表値の分布を生成する、ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の測定情報の処理方法。
【請求項７】
複数の前記移動端末のうちの少なくとも一つの移動端末を前記測定器として扱い、前記少なくとも一つの移動端末により測定された受信信号状態の測定情報を、前記測定器の測定情報とする、ことを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の測定情報の処理方法。
【請求項８】
前記測定器を、端末種別がさらに異なる移動端末として扱い、前記測定器により測定された受信信号状態の測定情報を、前記端末種別がさらに異なる移動端末の測定情報とする、ことを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の測定情報の処理方法。
【請求項９】
前記測定器と同一のグループにグループ化される前記移動端末を前記測定器として扱い、前記測定器の典型データを前記移動端末の典型データとして用いる、ことを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の測定情報の処理方法。
【請求項１０】
前記グループ化にあたり、前記測定器と前記移動端末の端末種別間で前記典型データの相関係数を算出し、前記相関係数が予め定められた第１の閾値以上である場合、さらに変動係数が予め定められた第２の閾値以下である場合に、同一グループと判定する、ことを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載の測定情報の処理方法。
【請求項１１】
請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の測定情報の処理方法を用いて算出された前記測定代表値分布に基づき、ネットワークパラメータを設定する、ネットワーク設定方法。
【請求項１２】
測定器で測定された受信信号状態の測定情報を取得し、移動端末で測定された受信信号状態の測定情報を端末種別情報とともに取得し、前記測定器の測定情報と前記移動端末の端末種別毎の測定情報を統計処理してそれぞれの典型データを生成し、前記測定器の典型データと前記移動端末の端末種別毎の典型データに対して類似するものを、同一のグループにグループ化する典型データ作成手段と、
同一のグループに含まれる典型データの分布と、前記グループでの端末種別の分布とに基づき、測定代表値の分布を生成する測定代表値生成手段と、
を備えた、ことを特徴とする解析装置。
【請求項１３】
前記測定代表値生成手段は、端末種別の人口分布を作成し、同一のグループの前記典型データの分布と、前記グループでの端末種別の人口分布とに基づき、前記測定代表値の分布を合成する、ことを特徴とする請求項１２に記載の解析装置。
【請求項１４】
一行あたり、測定回数に対応させて少なくとも測定情報を含み、時系列に、前記行を複数備えたデータ構造を、前記測定器と前記移動端末の端末種別に対応させて記憶装置に格納するデータ記憶管理手段を備え、
前記典型データ作成手段は、ある行に格納されている複数回数の測定情報に関して、予め定められた時系列区間での統計的な特性が予め定められた条件を満たす所定個数の測定情報の平均値を求め、前記平均値を前記典型データとする処理を、前記測定器と前記移動端末の端末種別に対応して行うことで、前記測定器と前記移動端末の端末種別毎の典型データを生成する、ことを特徴とする請求項１２記載の解析装置。
【請求項１５】
前記データ構造は、一行あたり、測定回数に対応させて測定箇所と測定情報の要素を含み、前記測定箇所は、基地局の管轄するセルを分割したセクタ又は前記基地局からの距離で特定される、ことを特徴とする請求項１４に記載の解析装置。
【請求項１６】
前記典型データ作成手段は、前記データ構造において、同一列に格納された測定情報の平均と標準偏差を算出し、
前記データ構造のそれぞれの行に関して、
同一列方向の測定情報の前記平均と前記標準偏差がそれぞれ予め定められた所定範囲内である列を、前記行に格納されている複数回数の測定情報の中から予め定められた所定個数抽出し、
前記行に格納されている複数回数の測定情報の中から抽出された前記所定個数の列の測定情報の平均を、前記行に対応する典型データとする処理を、
前記測定器と前記移動端末の端末種別に対応して行うことで、前記測定器と前記移動端末の端末種別毎の典型データを生成し、
前記測定器と前記移動端末の端末種別間で前記典型データの相関係数を算出し、
前記相関係数が予め定められた閾値以上である場合、１つのグループにまとめるグループ化を行う、ことを特徴とする請求項１４又は１５に記載の解析装置。
【請求項１７】
前記測定代表値生成手段は、端末種別の人口分布を作成し、
前記測定器が属するグループの支配率が予め定められた所定の閾値を超える場合、前記測定器の測定情報が属するグループの測定値を、前記測定代表値とし、
前記測定器が属するグループの支配率が予め定められた所定の値以下の場合、グループ毎の端末種別の前記典型データの平均値と標準偏差を求め、前記グループでの前記端末種別の人口分布に応じた度数分布を合成することで、前記測定代表値の分布を生成する、ことを特徴とする請求項１２乃至１６のいずれか１項に記載の解析装置。
【請求項１８】
解析条件を入力する入力手段を装置内部又は外部に備え、
前記入力手段は、前記測定器と前記移動端末の端末種別の前記相関係数について、受信特性が類似すると判定するための前記閾値、及び、前記測定器の分布の支配率に関する前記閾値の少なくとも１つを入力する、ことを特徴とする請求項１７記載の解析装置。
【請求項１９】
前記典型データ作成手段は、複数の前記移動端末のうちの少なくとも一つの移動端末を前記測定器として扱い、前記少なくとも一つの移動端末により測定された受信信号状態の測定情報を、前記測定器の測定情報とする、ことを特徴とする請求項１２乃至１８のいずれか１項に記載の解析装置。
【請求項２０】
前記典型データ作成手段は、前記測定器を、端末種別がさらに異なる移動端末として扱い、前記測定器により測定された受信信号状態の測定情報を、前記端末種別がさらに異なる移動端末の測定情報とする、ことを特徴とする請求項１２乃至１８のいずれか１項に記載の解析装置。
【請求項２１】
前記典型データ作成手段は、前記測定器と同一のグループにグループ化される前記移動端末は前記測定器として扱い、前記測定器の典型データを、前記移動端末の典型データとして用いる、ことを特徴とする請求項１２乃至１８のいずれか１項に記載の解析装置。
【請求項２２】
前記典型データ作成手段は、前記グループ化にあたり、前記測定器と前記移動端末の端末種別間で前記典型データの相関係数を算出し、前記相関係数が予め定められた第１の閾値以上である場合、さらに変動係数が予め定められた第２の閾値以下である場合に、同一グループと判定する、ことを特徴とする請求項１２乃至２１のいずれか１項に記載の解析装置。
【請求項２３】
移動端末と、
前記移動端末と無線通信する基地局と、
前記基地局に通信接続された解析装置であって、請求項１２乃至２２のいずれか１項に記載の解析装置を備えた移動体通信ネットワークシステム。
【請求項２４】
移動端末と無線通信する基地局であって、請求項１２乃至２２のいずれか１項に記載の解析装置を備えた基地局。
【請求項２５】
移動端末と無線通信する基地局を制御する制御局であって、請求項２１又は２２に記載の解析装置を備えた制御局。
【請求項２６】
測定器で測定された受信信号状態の測定情報を取得し、移動端末で測定された受信信号状態の測定情報を端末種別情報とともに取得し、前記測定器の測定情報と前記移動端末の端末種別毎の測定情報を統計処理してそれぞれの典型データを生成し、前記測定器の典型データと前記移動端末の端末種別毎の典型データに対して類似するものを、同一のグループにグループ化する典型データ作成処理と、
同一のグループに含まれる典型データの分布と、前記グループでの端末種別の分布とに基づき、測定代表値の分布を生成する測定代表値生成処理と、
をコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項２７】
前記測定代表値生成処理は、端末種別の人口分布を作成し、前記同一のグループの前記典型データの分布と、前記グループでの端末種別の人口分布とに基づき、前記測定代表値の分布を合成する、ことを特徴とする請求項２６に記載のプログラム。
【請求項２８】
一行あたり、測定回数に対応させて少なくとも測定情報を含み、時系列に、前記行を複数備えたデータ構造を、前記測定器と前記移動端末の端末種別に対応させて記憶装置に格納するデータ記憶管理処理を、前記コンピュータに実行させるプログラムをさらに含み、
前記典型データ作成処理は、ある行に格納された、複数回数の測定情報のうち、統計的な特性が予め定められた条件を満たす所定個数の測定情報の平均を典型データとする処理を、前記測定器と前記移動端末の端末種別に対応して行うことで、前記測定器と前記移動端末の端末種別毎の典型データを生成する、請求項２６記載のプログラム。
【請求項２９】
前記測定代表値生成処理で算出された前記測定代表値分布から、ネットワークパラメータの設定最適値を求める設定最適値算出処理と、
前記設定最適値を出力する設定最適値出力処理と、
を前記コンピュータに実行させる請求項２６乃至２８のいずれか１項に記載のプログラム。
【国際調査報告】
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2015133108.tif 000041
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