(57)【要約】  ネットワーク・イベント・カウンタのプールから、パフォーマンス・メトリックと関連する複数の候補カウンタを選択し、候補カウンタを、類似のカウンタのクラスタにグループ分けし、各クラスタから、１つまたは複数の代表カウンタを選択し、選択された代表カウンタを、パフォーマンス・メトリックのモデルに適合させて、パフォーマンス・メトリックと最も関連する１組の代表カウンタを決定することにより、ネットワークにおけるパフォーマンス・メトリックの変化の原因を識別するための方法およびシステムである。
2015517260.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークにおけるパフォーマンス・メトリックの変化の原因を識別するための方法であって、
ネットワーク・イベント・カウンタのプールから、パフォーマンス・メトリックと関連する複数の候補カウンタを選択するステップと、
候補カウンタを、類似のカウンタのクラスタにグループ分けするステップと、
各クラスタから、１つまたは複数の代表カウンタを選択するステップと、
前記選択された代表カウンタを、前記パフォーマンス・メトリックのモデルに適合させて、それにより、前記パフォーマンス・メトリックと最も関連する１組の代表カウンタを決定する、ステップと、
を含む方法。
【請求項２】
前記複数の候補カウンタを選択するステップは、
各イベント・カウンタに対し、前記パフォーマンス・メトリックに関するそれぞれの重要度スコアを決定するステップと、
それぞれの重要度スコアがスレショルド・レベルよりも上であるイベント・カウンタを、前記パフォーマンス・メトリックに関する候補カウンタとして選択するステップと、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記重要度スコアは、ランク相関またはコルモゴロフ−スミルノフ（ＫＳ）検定に従って決定される、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記１つまたは複数の代表カウンタは、前記パフォーマンス・メトリックと最大の相関を有する事前に定義された数の候補カウンタを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記適合させるステップは、回帰分析、分類木、分類／回帰木、およびブースティング手順に従って構成されている分類／回帰木の内の１つまたは複数を用いる、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
複数のパフォーマンス・メトリックのそれぞれに対して反復される、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記グループ分けするステップは、クラスタリング技術、階層的クラスタリング技術、およびコスト木分析技術の内の１つまたは複数を用いて実行される、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
ネットワーク管理システムにおいて用いられ、ネットワークにおけるパフォーマンス・メトリックの変化の原因を識別するための装置であって、
ネットワーク・イベント・カウンタのプールから、パフォーマンス・メトリックと関連する複数の候補カウンタを選択し、
候補カウンタを、類似のカウンタのクラスタにグループ分けし、
各クラスタから、１つまたは複数の代表カウンタを選択し、
前記選択された代表カウンタを、前記パフォーマンス・メトリックのモデルに適合させて、それにより、前記パフォーマンス・メトリックと最も関連する１組の代表カウンタを決定するように構成されたプロセッサを備えている装置。
【請求項９】
プロセッサによって実行されると、ネットワークにおけるパフォーマンス・メトリックの変化の原因を識別するための方法を実行するソフトウェア命令を含む有形の非一時的なコンピュータ可読媒体であって、
ネットワーク・イベント・カウンタのプールから、パフォーマンス・メトリックと関連する複数の候補カウンタを選択するステップと、
候補カウンタを、類似のカウンタのクラスタにグループ分けするステップと、
各クラスタから、１つまたは複数の代表カウンタを選択するステップと、
前記選択された代表カウンタを、前記パフォーマンス・メトリックのモデルに適合させて、それにより、前記パフォーマンス・メトリックと最も関連する１組の代表カウンタを決定する、ステップと、
を含む方法を、有形の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項１０】
コンピュータ命令が、コンピュータにおいてプロセッサによって実行されると、ネットワークにおけるパフォーマンス・メトリックの変化の原因を識別するための方法を実施し、前記方法が、
ネットワーク・イベント・カウンタのプールから、パフォーマンス・メトリックと関連する複数の候補カウンタを選択するステップと、
候補カウンタを、類似のカウンタのクラスタにグループ分けするステップと、
各クラスタから、１つまたは複数の代表カウンタを選択するステップと、
前記選択された代表カウンタを、前記パフォーマンス・メトリックのモデルに適合させ、それにより、前記パフォーマンス・メトリックと最も関連する１組の代表カウンタを決定する、ステップと、
を含む、コンピュータ・プログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般には、無線ネットワークなどにおけるネットワーク資源の管理に関し、より詳細には、それに限定されないが、管理されたネットワーク内部における属性変化の影響の分析に関する。
【背景技術】
【０００２】
スマートフォンの急激な浸透はモバイル・ネットワークに対して重圧を与えており、その結果、ユーザは、アプリケーションの低いパフォーマンスを経験している。モバイル・ネットワーク・オペレータは、是正措置をとることができるように、低いネットワーク・パフォーマンスの根本原因を理解する必要がある。
【０００３】
現在、ネットワーク・オペレータは、１つまたは複数のキー・パフォーマンス・インジケータ（ＫＰＩ）とキー・クオリティ・インジケータ（ＫＱＩ）を用いるが、これらは、ネットワーク機器、プロトコル、加入者、アプリケーションなどと関連するイベント・カウンタ・データを用いて構築することができる。例えば、ユニバーサル移動体通信システム（ＵＭＴＳ）は、数千ものＵＭＴＳ地上無線アクセス・ネットワーク（ＵＴＲＡＮ）イベント・カウンタを用いることを企図する。これらのカウンタは、ある固定された時間間隔について、ハンドオフ・イベント、ページング・イベント、物理的伝送電力などの無線ネットワーク情報を集める。しかし、イベント・カウンタによって示されるパフォーマンス・メトリックへの特定の影響は、大部分が不明である。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明による、イベント・カウンタ・データとセル・レベルの伝送制御プロトコル（ＴＣＰ）パフォーマンス・データとを相関させるためのシステム、方法、および装置によって、従来技術の様々な短所に対処する。
【０００５】
様々な実施形態が、ネットワーク・イベント・カウンタのプールから、パフォーマンス・メトリックと関連する複数の候補カウンタを選択し、候補カウンタを類似のカウンタのクラスタにグループ分けし、各クラスタから１つまたは複数の代表カウンタを選択し、選択された代表カウンタをパフォーマンス・メトリックのモデルに適合させて、それによりパフォーマンス・メトリックと最も関連する１組の代表カウンタを決定することによって、ネットワークにおけるパフォーマンス・メトリックの変化の原因を識別するための方法およびシステムを企図する。
【０００６】
本発明の教示は、以下の詳細な説明を次の添付の図面と共に考察することによって、容易に理解され得る。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】ある実施形態による管理システムを含む例示的な無線通信システムを示す図である。
【図２】図１の管理システムとして用いられるのに適している例示的な管理システムを示す図である。
【図３】ある実施形態による方法の流れ図である。
【図４】ある実施形態による方法の流れ図である。
【図５Ａ】様々な実施形態を理解するのに有用なグラフィカルな図である。
【図５Ｂ】様々な実施形態を理解するのに有用なグラフィカルな図である。
【図５Ｃ】様々な実施形態を理解するのに有用なグラフィカルな図である。
【図６】本明細書に記載されている機能を実行する際に用いられるのに適しているコンピュータのハイ・レベル・ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
理解を容易にするため、可能な場合には、複数の図に共通である同一の要素を示すために同一の参照番号が用いられている。
【０００９】
本発明の実施形態は、ネットワーク要素、通信リンク、サブネット、プロトコル、サービス、アプリケーション、レイヤおよび任意の他の要素、オブジェクト、またはＬＴＥネットワーク内部にあるその一部と関連するイベント・カウンタ・データなど、ロング・ターム・イボリューション（ＬＴＥ）ネットワークと関連するイベント・カウンタ・データを管理するように構成されているネットワーク管理システム（ＮＭＳ）のコンテキストの範囲内で、主に説明される。しかし、当業者であって、本明細書において教示されていることを知らされるならば、他のタイプの無線ネットワーク（例えば、２Ｇネットワーク、３Ｇネットワーク、ＷｉＭＡＸなど）、有線ネットワーク、または無線および有線ネットワークの組み合わせにも、様々な実施形態が応用可能であることを認識するであろう。よって、ネットワーク要素、リンク、コネクタ、サイト、および移動サービスを表す他のオブジェクトは、他のタイプの無線および有線ネットワークと関連するネットワーク要素を識別することができる。
【００１０】
様々な実施形態は、ＵＴＲＡＮイベント・カウンタ（ＥＣ）とネットワーク・モニタによってモニタされている損失、遅延、およびスループットなどのパフォーマンス・メトリックとを相関させることにより、繰り返されるユーザ・パフォーマンス問題の１つまたは複数の根本原因を識別するように構成されている。
【００１１】
合わせて約３０００個のＵＴＲＡＮイベント・カウンタが、ネットワークの動作条件に関する詳細な情報を提供するが、ただし、すべてのカウンタが識別可能な根本原因と関連しているとは限らない。例えば、Ｎａｃｋ．ｒａｔｅ、Ｄｉｓｃａｒｄ．ｒａｔｅ、ＡｉｒｌｎｔＴｐｕｔなどのいくつかの重要なメトリックは、ネットワーク・パフォーマンスと強い相関を有し得るが、それでも劣化したパフォーマンスの根本原因と直接的に関連していない。
【００１２】
以下のものが、根本原因である可能性があるカテゴリである。すなわち、電力予算、シグナリングの過負荷、符号分割多重アクセス（ＣＤＭＡ）符号の利用可能性、ダウンリンク／アップリンクの信号対雑音比（ＳＮＲ）、バックホールでの輻輳（ｂａｃｋｈａｕｌ  ｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎ）、ハンドオフ／セルの選択、セルの過負荷、などである。一部のカウンタは相関が高いために、根本原因の各カテゴリが多くのカウンタにおいて反映されている可能性があるが、他のカウンタは相関がそれほどでもなく、したがって、様々な根本原因のカテゴリにそれほど反映されていない、ということに留意されたい。
【００１３】
図１は、ある実施形態による管理およびバックアップ／保護機能を含む例示的な無線通信システムを図示している。具体的には、図１は、複数のユーザ機器（ＵＥ）１０２、ロング・ターム・イボリューション（ＬＴＥ）ネットワーク１１０、ＩＰネットワーク１３０、ネットワーク管理システム（ＮＭＳ）１４０を含む例示的な無線通信システム１００を図示している。ＬＴＥネットワーク１１０は、ＵＥ１０２とＩＰネットワーク１３０との間の通信をサポートしている。ＭＳ１４０は、ＬＴＥネットワーク１１０のための様々な管理機能をサポートするように構成されている。ＬＴＥネットワークの構成および動作は、当業者であれば理解するであろう。
【００１４】
例示的なＵＥ１０２は、ＬＴＥネットワーク１１０などの無線ネットワークにアクセスすることができる無線ユーザ・デバイスである。ＵＥ１０２は、ベアラセッション（ｂｅａｒｅｒ  ｓｅｓｓｉｏｎ）をサポートする制御シグナリングをサポートすることができる。ＵＥ１０２は、携帯電話、パーソナル・デジタル・アシスタント（ＰＤＡ）、コンピュータ、タブレット・デバイス、または任意の他の無線ユーザ・デバイスであり得る。
【００１５】
例示的なＬＴＥネットワーク１１０は、実例として、２つのｅＮｏｄｅＢ１１１１および１１１２（集合的に、ｅＮｏｄｅＢ１１１）、２つのサービング・ゲートウェイ（ＳＧＷ）１１２１および１１２２（集合的に、ＳＧＷ１１２）、パケット・データ・ネットワーク（ＰＤＮ）ゲートウェイ（ＰＧＷ）１１３、移動管理エンティティ（ＭＭＥ）１１４、ならびにポリシおよび課金ルール機能（ＰＣＲＦ）１１５を含む。ｅＮｏｄｅＢ１１１は、ＵＥ１０２に対する無線アクセス・インターフェースを提供する。明瞭にする目的のために割愛されている他のコンポーネントと同様に、ＳＧＷ１１２、ＰＧＷ１１２、ＭＭＥ１１４、およびＰＣＲＦ１１５は、協働して、インターネット・プロトコル（ＩＰ）を用いてエンド・ツー・エンドのサービスデリバリをサポートするイボルブド・パケット・コア（Ｅｖｏｌｖｅｄ  Ｐａｃｋｅｔ  Ｃｏｒｅ）（ＥＰＣ）ネットワークを提供する。
【００１６】
ｅＮｏｄｅＢ１１１は、ＵＥ１０２に対する通信をサポートする。図１に図示されているように、各ｅＮｏｄｅＢ１１１は、それぞれの複数のＵＥ１０２をサポートする。ｅＮｏｄｅＢ１１１とＵＥ１０２との間の通信は、例えば各ＵＥ１０２と関連するＬＴＥ−Ｕｕインターフェースなどのインターフェースを用いてサポートされる。
【００１７】
ＳＧＷ１１２は、ｅＮｏｄｅＢ１１１に対する通信を、実例としてはＳＧＷ１１２とｅＮｏｄｅＢ１１１との間のそれぞれのＳ１−ｕインターフェースを用いて、サポートする。Ｓ１−ｕインターフェースは、所有者ごとのユーザ・プレーン・トンネリングと、ハンドオーバの間のｅＮｏｄｅＢ相互間の経路切り替えとをサポートする。
【００１８】
図１に図示されているように、ＳＧＷ１１２１はｅＮｏｄｅＢ１１１１に対する通信をサポートし、ＳＧＷ１１２２はｅＮｏｄｅＢ１１１２に対する通信をサポートする。様々な保護／バックアップ実施形態において、ＳＧＷ１１２１はｅＮｏｄｅＢ１１１２に対する通信をサポートすることもでき、ＳＧＷ１１２２はｅＮｏｄｅＢ１１１１に対する通信をサポートすることもできる。
【００１９】
ＰＧＷ１１３は、実例としては、ＰＧＷ１１３とＳＧＷ１１２との間のそれぞれのＳ５／Ｓ８インターフェースを用いて、ＳＧＷ１１２に対する通信をサポートしている。Ｓ５インターフェースは、ＰＧＷ１１３とＳＧＷ１１２との間の通信に対するユーザ・プレーン・トンネリングおよびトンネル管理、ＵＥの移動に起因するＳＧＷの再配置などの機能を提供する。Ｓ８インターフェースは、Ｓ５インターフェースのパブリック・ランド・モバイル・ネットワーク（ＰＬＭＮ）のバリアントであり得るが、ビジタＰＬＭＮ（ＶＰＬＭＮ）におけるＳＧＷとホームＰＬＭＮ（ＨＰＬＭＮ）におけるＰＧＷとの間のユーザおよび制御プレーン接続性を提供するＰＬＭＮ相互間のインターフェースを提供する。ＰＧＷ１１３は、ＳＧｉインターフェースを経由してＬＴＥネットワーク１１０とＩＰネットワーク１３０との間の通信を容易にする。
【００２０】
ＭＭＥ１１４は、ＵＥ１０２の移動をサポートする移動管理機能を提供する。ＭＭＥ１１４は、実例としては、ＭＭＥ１１４とｅＮｏｄｅＢ１１１との間の通信に対する制御プレーン・プロトコルを提供するそれぞれのＳ１−ＭＭＥインターフェースを用いて、ｅＮｏｄｅＢ１１１をサポートする。
【００２１】
ＰＣＲＦ１１５は、動的管理能力を提供するが、この動的管理能力によると、サービス・プロバイダは、ＬＴＥネットワーク１１０経由で提供されたサービスと関係する規則と、ＬＴＥネットワーク１１０経由で提供されたサービスに対する課金と関係する規則とを管理することができる。
【００２２】
図１との関係で図示され本明細書に記載されているように、ＬＴＥネットワーク１１０の要素は、それらの要素の間のインターフェースを経由して通信する。ＬＴＥネットワーク１１０との関係で記載されているインターフェースは、セッションとも称され得る。ＬＴＥネットワーク１１０は、イボルブド・パケット・システム／ソリューション（ＥＰＳ）を含む。ある実施形態では、ＥＰＳは、ＥＰＳノード（例えば、ｅＮｏｄｅＢ１１１、ＳＧＷ１１２、ＰＧＷ１１３、ＭＭＥ１１４、およびＰＣＲＦ１１５）と、ＥＰＳと関係する相互接続性（例えば、Ｓ＊インターフェース、Ｇ＊インターフェースなど）とを含む。ＥＰＳと関係するインターフェースは、本明細書では、ＥＰＳと関係する経路とも称されることがあり得る。
【００２３】
ＩＰネットワーク１３０は１つまたは複数のパケット・データ・ネットワークを含み、この１つまたは複数のパケット・データ・ネットワークを経由して、ＵＥ１０２はコンテンツやサービスなどにアクセスすることができる。
【００２４】
ＭＳ１４０は、ＬＴＥネットワーク１１０を管理するための管理機能を提供する。ＭＳ１４０は、任意の適切な態様で、ＬＴＥネットワーク１１０と通信することができる。ある実施形態では、例えば、ＭＳ１４０は、ＩＰネットワーク１３０を横断しない通信経路１４１を経由して、ＬＴＥネットワーク１１０と通信することがあり得る。ある実施形態では、例えば、ＭＳ１４０は、ＩＰネットワーク１３０によってサポートされる通信経路１４２を経由して、ＬＴＥネットワーク１１０と通信することがあり得る。通信経路１４１および１４２は、任意の適切な通信能力を用いて、実装することができる。ＭＳ１４０は、図６との関係で後述されるような汎用のコンピューティング・デバイスまたは専用のコンピューティング・デバイスとして実装することができる。
【００２５】
図２は、図１の管理システムとして用いられるのに適している例示的な管理システムを図示している。図２に図示されているように、ＭＳ１４０は、１つまたは複数のプロセッサ２１０と、メモリ２２０と、ネットワーク・インターフェース２３０Ｎと、ユーザ・インターフェース２３０Ｉとを含む。プロセッサ２１０は、メモリ２２０とネットワーク・インターフェース２３０Ｎとユーザ・インターフェース２３０Ｉとのそれぞれに結合されている。
【００２６】
プロセッサ２１０は、メモリ２２０、ネットワーク・インターフェース２３０Ｎ、およびユーザ・インターフェース２３０Ｉと協働してＬＴＥネットワーク１１０のための様々な管理機能を提供するように構成される。
【００２７】
メモリ２２０は、一般的に言うと、プロセッサ２１０と他のモジュールとによって用いられて本明細書に記載されている様々な機能を提供するように構成されているプログラム、データ、ツールなどを記憶する。このメモリは、発見および管理エンジン（ＤＭＥ）２２１と、発見および管理データベース（ＤＭＤ）２２２と、パフォーマンス処理エンジン（ＰＰＥ）２２５と、パフォーマンス処理データベース（ＰＰＤ）２２４と、様々な他の機能２２８とを含む。
【００２８】
ＤＭＤ２２２とＰＰＤ２２６とは、メモリ２２０のエンジン、機能、およびツールの様々なものならびに／または組み合わせによって生成され用いられ得るデータを記憶する。ＤＭＤ２２２とＰＰＤ２２６とは、単一のデータベースに組み合わせることが可能であり、または、それぞれのデータベース、メモリ構造、および／もしくはそれらの一部として実装されることもあり得る。組み合わされたデータベースまたはそれぞれのデータベースのいずれも、当業者にとって既知である任意の構成で、単一のデータベースまたは複数のデータベースとして実装され得る。
【００２９】
エンジンとデータベースとのそれぞれがメモリ１２０の内部に記憶されている実施形態との関係で図示され記載されているが、当業者であれば、エンジンとデータベースとはＭＳ１４０の内部にあるおよび／またはＭＳ１４０の外部にある１つまたは複数の他の記憶デバイスに記憶されている場合もあり得ることを理解するであろう。エンジンとデータベースとは、ＭＳ１４０の内部および／または外部にある任意の適切な個数および／またはタイプの記憶デバイスの間に分散されることも、可能である。メモリ２２０については、メモリ２２０のエンジンおよび／またはデータベースのそれぞれを含めて、本明細書において、以下で更に詳細に説明される。
【００３０】
ネットワーク・インターフェース２３０Ｎは、ＬＴＥネットワーク１１０との通信を容易にするように構成されている。ユーザ・インターフェース２３０Ｉは、実例として、グラフィカル・ユーザ・インターフェース（ＧＵＩ）２５５を含むユーザ・ワークステーション２５０である１つまたは複数のユーザ・ワークステーションとの通信を容易にするように構成されているが、これは、１人または複数人のユーザが、ネットワーク・オペレーションズ・センタ（ＮＯＣ）または遠隔地などにおいて、ＬＴＥネットワーク１１０のための管理機能を実行することを可能にするためである。
【００３１】
発見および管理エンジン
発見および管理エンジン（ＤＭＥ）２２１は、一般的に、ＬＴＥネットワーク１１０と関連するネットワーク発見機能および管理機能を提供するように構成されている。一般的に言って、ＤＭＥは、ネットワーク１１０を形成している様々なノードやリンクなどがネットワーク・オペレータおよび顧客のビジネス上の要求に従って管理される管理プロセスに加え、そのネットワークを形成している要素と下位要素とに関する設定情報と状態／動作情報と接続情報とが収集され、リトリーブされ、推論され、および／または生成される発見プロセスを実行する。発見および管理機能のコンテキスト内部で用いられるデータは、実例として、発見および管理データベース２２２に記憶される。
【００３２】
パフォーマンス処理エンジン
パフォーマンス処理エンジン（ＰＰＥ）２２５は、一般的に、様々な実施形態に従ってパフォーマンス管理機能を提供するように構成されている。例えば、ＰＰＥ２２５は、（おそらくは発見および管理データベース２２２に記憶されている）発見および管理エンジン２２１によって受け取られる様々なタイプのデータを用いて、パフォーマンス欠陥の根本原因を識別するように構成され得る。例えば、様々な実施形態において、ネットワーク・イベント・カウンタ、警報、警告、ステータス・アップデートなどが、発見および管理エンジン２２１によって集められ、利用される。様々な実施形態において、ＰＰＥ２２５は、ＤＭＥ２２１との対話により、ネットワーク１１０におけるパフォーマンス欠陥の根本原因を識別することを視野に入れて、このデータの一部または全部を処理する。
【００３３】
ＰＰＥ２２５は、ＤＭＥ２２１からのリクエストに応答して、または、独立のもしくは半自律的な態様で動作し得る。様々な実施形態において、ＤＭＥ２２１は、特定のパフォーマンス欠陥と関連する１つまたは複数の根本原因を識別する。様々な実施形態において、ＤＭＥ２２１は、複数のパフォーマンス欠陥と関連する１つまたは複数の根本原因を識別する。様々な実施形態において、１つまたは複数のパフォーマンス欠陥と関連する根本原因は、ネットワークへの影響という観点で優先順位が付けられており、それにより、ネットワーク・オペレータは、優先順位が付されたすなわち順番が決まっている態様で、それらの根本原因を修正することができる。
【００３４】
ＴＣＰパフォーマンスとセル・レベル・イベント・カウンタとの相関
様々な実施形態が、損失、スループット、遅延などに関するセル・レベルでの伝送制御プロトコル（ＴＣＰ）パフォーマンス・データと、セル・レベル・イベント・カウンタとを相関させるように動作する。多数のセル・レベル・イベント・カウンタと関連する大きな問題空間は、関連性がより低いイベント・カウンタを選択的にフィルタリングによって取り除き、類似の関連するイベント・カウンタをクラスタ化し、分類分析および／または他の技術を用いて更なる処理のためにクラスタごとに１つまたは数個のイベント・カウンタを選択して、ネットワークにおけるパフォーマンス欠陥の根本原因を識別することによって、縮小される。
【００３５】
図３は、ある実施形態による方法の流れ図を図示している。特に、図３は、ネットワークにおけるパフォーマンス欠陥の原因を識別するための方法３００を図示している。
【００３６】
ステップ３１０では、１つまたは複数のパフォーマンス・メトリックと関連する複数の候補カウンタが、ネットワーク・イベント・カウンタのプールから選択される。ボックス３１５を参照すると、候補カウンタは、後でより詳しく論じられるように、領域知識（ｄｏｍａｉｎ  ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ）、重要性スコア、最小スレショルド・レベル、ランク補正、コルモゴロフ−スミルノフ（ＫＳ）検定、または他の機構の内の１つまたは複数を用いて、選択され得る。
【００３７】
一般的に言って、ステップ３１０は、関心対象であるパフォーマンス・メトリックとの関連性がより低いものをフィルタリングによって取り除くことによって、処理されるイベント・カウンタの個数を減らすように動作する。このようにして、無関係または関連性のより低いイベント・カウンタを処理するために処理とメモリと他の資源とを用いることが回避される。任意ではあるが、候補カウンタは、その処理を単純化するために、処理の前に正規化または他の態様で変換される。
【００３８】
ステップ３２０では、類似の候補カウンタが、関心対象である１つまたは複数のパフォーマンス・メトリックのそれぞれに対してなどのように、カウンタのクラスタにグループ分けされる。ボックス３２５を参照すると、カウンタの間の類似性が、スペクトル・クラスタリング（ｓｐｅｃｔｒａｌ  ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）、コスト木分析、候補カウンタのペアワイズ相関（ｐａｉｒ−ｗｉｓｅ  ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）、および他の技術を含む複数の技術を用いて識別され得る。例えば、第１のスレショルド・レベル（例えば、０．９５）を超えるパフォーマンス・メトリックとの相互相関を示す候補カウンタは、類似すると見なすことができる。一般的に言って、グループ分けは、候補カウンタのグラフィカル表現に基づくクラスタリング（例えば、スペクトル・クラスタリング、接続されたコンポーネント）、階層的クラスタリング、類似性スコアとしての候補カウンタのペアワイズ相関の使用、コスト木分析など、統計的クラスタリング手法を用いて実行される。
【００３９】
ステップ３３０では、１つまたは複数の代表カウンタが、各クラスタから選択される。ボックス３３５を参照すると、１つまたは複数の代表カウンタが、関心対象のパフォーマンス・メトリックとの最大の相関、第２のスレショルド・レベルより大きい相関、または他の選択規準に従って、選択され得る。
【００４０】
一般的に言って、ステップ３２０〜３３０は、類似のカウンタのグループを識別して、各グループから１つまたは数個のカウンタを選択することで、重複する類似のカウンタを更に処理することを回避することによって、処理されるべきイベント・カウンタの個数を更に減少させるように動作する。
【００４１】
ステップ３４０では、選択された代表カウンタが、１つまたは複数のパフォーマンス・メトリックの１つまたは複数のモデルに適合されることによって、その１つまたは複数のパフォーマンス・メトリックに最も関連する代表カウンタが決定される。このように、パフォーマンス・メトリックに最も関連する故障条件を示すイベント・カウンタを、そのようなパフォーマンス・メトリックに対するプロキシとして、または、ネットワーク管理システム１４０もしくはそのネットワークと関連する他のエンティティによるそのようなパフォーマンス・メトリックの管理との関係で、用いることができる。様々な実施形態において、損失、スループット、遅延、または他のパフォーマンス・メトリックなどのセル・レベルＴＣＰパフォーマンス・データが、様々なセル・レベル・イベント・カウンタと効率的な態様で相関されることで、ネットワーク・オペレータが、ネットワークにおける問題の根本原因に迅速かつ効率的に対処する能力が向上する。
【００４２】
候補カウンタの選択
例えば、１つまたは複数のネットワークのパフォーマンス・メトリックＹ（例えば、パケット損失、パケット遅延、スループットなど）に関心を有するネットワーク・オペレータが、複数のＵＴＲＡＮカウンタｘと関連するパフォーマンス・データを受け取ると仮定する。様々な実施形態において、特定のカウンタｘが特定のパフォーマンス・メトリックＹにとってどれだけ重要であるかを示す各カウンタｘと各パフォーマンス・メトリックＹとの間のスコアに関する計算がなされる。スコアが事前定義された相関スレショルド・レベルよりも上にある、または、他の選択規準を満たす場合には、その特定のカウンタが、少なくともその特定のパフォーマンス・メトリックＹに関する更なる分析または処理のために選択される。このステップの一般的な目的は、更なる処理の対象となるカウンタの個数を減少させることである。このように、カウンタＸとパフォーマンス・メトリックＹとを相関させるために用いられるこの特定の方法は、候補カウンタがこの時点における排除またはフィルタリングを回避することを許容するという点で、相対的に粗雑（ｌｏｏｓｅ）または寛容（ｇｅｎｅｒｏｕｓ）であると思われる。
【００４３】
ある実施形態において、各パフォーマンス・メトリックＹに関して各イベント・カウンタｘの影響または重要性を測定するための方法は、イベント・カウンタｘのランクとパフォーマンス・メトリックＹとの間のピアソン相関などのランク相関（ｒａｎｋ  ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）を用いる。ランク相関は、ｘとＹとの間の従属関係において存在する可能性がある非線形性に効果的に適応する。
【００４４】
別の実施形態では、各パフォーマンス・メトリックＹに関して各イベント・カウンタｘの影響または重要性を測定するための方法は、コルモゴロフ−スミルノフ（ＫＳ）検定を用いる。例えば、パフォーマンス・メトリックＹに対して計算がなされ、その上４分位値と下４分位値とを決定する。Ｙの観測された値が上４分位値よりも上にある場合には、それは、高い値を有するものと推定され得る。同様にして、Ｙの観測された値が下４分位値よりも下にある場合には、それは、低い値を有するものと推定され得る。ある実施形態では、次に、ＫＳ差が、２つの累積確率の条件付き分布曲線（ｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ  ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  ｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌ  ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎａｌ  ｃｕｒｖｅｓ）であるＰ（Ｘ｜高いｙ値）とＰ（Ｘ｜低いｙ値）との間に見いだされる。ｘがＹに対してほとんど影響を有しない、または全く影響を有しない場合には、これらの２つの条件付き分布はそれほど異ならないはずであり、ｘがＹに対して著しい影響を有する場合には、これらの２つの条件付き分布は著しく異なるはずである。
【００４５】
ＫＳ検定は、後でより詳細に論じられるように、分類木のコンテキストにおいては、特に有用である。特に、ＫＳ検定は、パフォーマンス・メトリックＹ（例えば、損失）の高い値および低い値に対する差分カウンタ（ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｎｇ  ｃｏｕｎｔｅｒｓ）に注意を集中させながら、パフォーマンス・メトリックＹの値が合理的な範囲にあるようなデータ点を削除するように機能する。
【００４６】
類似の候補カウンタのグループ分け
実例として、ＶＳ．ＩｒｍｃａｃＤｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎＲｓｃｐ．Ｎ［ｖａｌ１］ＬｅＭｅａｓＬｔＮ［ｖａｌ２］など、様々なパフォーマンス・メトリックのヒストグラムを表すのに用いられ得るＵＴＲＡＮカウンタの多くのグループが存在する。ここで、［ｖａｌ１，ｖａｌ２］は、重なり合わないデータ範囲を表すために用いられている。このようなカウンタ・グループにおけるイベント・カウンタは、分布のヒストグラムの異なる部分を表しているため、関係している。
【００４７】
例えば、Ｘはメトリックであり、そのヒストグラムがベクトル・カウンタ・グループである［ｘ１，ｘ２，・・・，ｘｍ］によって表されるとする。ここで、ｘｉは、ｂ０＜＝ｂ１＜＝・・・ｂｋ＜＝ｂｋ＋１・・・＜＝ｂｍとして、区間ｌｉ＝［ｂｉ−１，ｂｉ］における頻度数を表しており、［ｂ０，ｂｍ］はカウンタの有効な範囲である。これらの２つの方法は、様々な実施形態のコンテキストにおいて、上述した場合と類似の態様で、カウンタｘと１つまたは複数のパフォーマンス・メトリックＹとを相関させるために、用いることができる。
【００４８】
ある実施形態（ランク相関）では、Ｐ（Ｘ＜＝ｂｉ）とＹとを相関させること、次に、Ｐ（Ｘ＜＝ｂｉ）が更なる分析のために選択されたカウンタ・グループからの代表メトリックであるように、相関を最大化するインデックスｉを見つけることを企図する。様々な実施形態において、相関を最大化する次のインデックスｉの値の１つまたは複数など、追加的な代表メトリックも選択することができる。
【００４９】
ある実施形態（ＫＳスコアを用いる）では、Ｙの高い／低い値に対するカウンタの組を用いてＸの分布を見いだすこと、次に、実例として、高い損失と低い損失とのそれぞれに対して正規化されている条件付き分布関数（ＣＤＦ）分布曲線の間の差を見いだすために、ＫＳ検定を実行することを企図する。ＫＳスコアが、２つのＣＤＦ曲線の間の最大の差として、計算される。差が最大である位置ｂｉが、その対応するＰ（Ｘ＜＝ｂｉ）が用いられるので、計算される。更に、頻度数の総数も、更なる分析のために計算され得る。結果的に、更なる相関分析のためには、２つのカウンタが残るだけである。
【００５０】
１つまたは複数のパフォーマンス・メトリックＹに関して更なる相関分析を実行するために、非常に類似しているまたは重複しているイベント・カウンタを削除するには、様々な方法を用いることができる。これらの相関が高いカウンタのクラスタを形成するには、カウンタのすべてのペアについて相関を計算し、相関の絶対値が実例として０．９５などのスレショルド（より高い、またはより低いスレショルドを選択することができる）を超える場合にはそのペアの間にエッジを形成することによって、スペクトル・グループ分けを実行することができる。
【００５１】
クラスタ代表カウンタの選択
各クラスタに対し、Ｙと最大の相関を有する１つまたは複数のカウンタが、そのクラスタまたはカウンタ・グループの代表に選択される。すなわち、様々な実施形態が、１つまたは複数のパフォーマンス・メトリックに関して類似のイベント・カウンタをグループ分けして、次に、１つのカウンタまたは比較的少数のカウンタを、各カウンタ・グループの代表として選択する。
【００５２】
モデル適合および分析
様々なクラスタまたはグループの代表カウンタは、次に、あるモデルに従って処理される。様々な実施形態において、モデルは、回帰、分類木、回帰木などを、関心対象であるパフォーマンス・メトリックＹに応じて、含み得る。代表データをモデルに適合させた後で、パフォーマンス・メトリックの問題の根本原因と最も密接に関連するイベント・カウンタを識別するために、分析が実行される。
【００５３】
分類／回帰木
例えば、関心対象であるパフォーマンス・メトリックＹがパケット損失率を含んでおり、ネットワーク・オペレータはパケット損失率と最も関係しているイベント・カウンタを識別することを望んでいる、と仮定する。個別的な損失イベントは離散的性質を有しているため、個別的な損失モデリングよりも、損失率（例えば、１５分ごとなどの時間間隔当たりの損失）相関モデリングの方が好ましいことに留意されたい。
【００５４】
様々な実施形態では、分類木とその様々な修正を用いて、イベント・カウンタｘが、関心対象であるパフォーマンス・メトリックＹを表すカテゴリ従属変数（ｃａｔｅｇｏｒｉｃａｌ  ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ  ｖａｒｉａｂｌｅ）の１つまたは複数のクラスに属するかどうか（ｍｅｍｂｅｒｓｈｉｐ）が予測される。判別分析、クラスタ分析、ノンパラメトリック統計、非線型評価など、様々な他の統計的処理機能が、実施形態のコンテキストの範囲内で、用いられることもある。
【００５５】
図４は、ある実施形態による方法の流れ図を図示している。具体的には、図４の方法４００は、図１に関して既に論じたＰＰＥ２２５と、図３に関して既に論じたステップ３４０とによって用いられるのに適している、例示的な分類方法を提供する。図４の方法４００は、図３の方法３００に従って選択された代表イベント・カウンタなど、複数の代表イベント・カウンタｘを用いて関心対象である１つのパフォーマンス・メトリックＹを処理することを企図していることに留意されたい。しかし、関心対象である複数のパフォーマンス・メトリックＹ１〜ＹＮのそれぞれに対して、この方法が反復的に実行されることもあり得る。
【００５６】
ステップ４１０では、Ｙの上４分位値が計算され、Ｙの下４分位値が計算されて、Ｙの２つのクラスが生成され、それに対し、選択されたイベント・カウンタｘを用いて、分類分析が実行される。ボックス４１５を参照すると、Ｙの計算された上４分位値と関連する観察が高損失クラスとして扱われ、他方で、Ｙの計算された下４分位値と関連する観察が低損失クラスとして扱われる。他の高／低クラス／分類が用いられることもあり得る。
【００５７】
ステップ４１０は、分類分析の実施形態のコンテキストの範囲内で用いられる。回帰木の実施形態の場合には、既存の全データを用いることができるので、２つのクラスへの分割は必ずしも必要ではない。特に、ステップ４１０は、分類木のコンテキストの範囲内で用いられるのに適しているデータと関連する分割を定義するように動作する。本明細書で定義されている上４分位値／下４分位値の分割は、本発明の実施形態が教示するところを告げられた当業者であれば、構成可能であることに注意すべきである。例えば、ある実施形態では、上側の３分の１／下側の３分の１という分割が用いられる。他の実施形態では、上５分位値／下５分位値という分割が用いられる。他のデータ分割も、本発明の発明者らによって企図されている。
【００５８】
ステップ４２０では、分類木が構築される。ボックス４２５を参照すると、任意選択でブースティング手順を、分類木を構築するコンテキストの範囲内で用いることも可能である。そのようなブースティング手順は、実例として、フロインド（Ｆｒｅｕｎｄ）およびシャピリ（Ｓｃｈａｐｉｒｅ）によって開発された既知の「ＡｄａＢｏｏｓｔ」法を含む。ブースティング法の副産物として、各イベント・カウンタＸに対し、パフォーマンス・メトリックＹに関する重要度スコアを計算することができ、このスコアは、分類木のコンテキストに範囲内で、イベント・カウンタｘを配列するまたはその順序を決めるのに用いることができる。
【００５９】
ステップ４３０では、分類木が、パフォーマンス・メトリックＹに関して最も重要なまたは関連するイベント・カウンタｘを識別するために、分析される。
【００６０】
ステップ４４０では、任意選択で回帰分析が実行され得る。
【００６１】
一般的に言って、分類分析のためには、様々な実施形態が、イベント・カウンタ・データをサンプリングし、データを２つの等しいグループ（例えば、訓練と検定）に分割し、そして、分類木／判別木を構築することによって、２つの場合の確率を釣り合わせる。
【００６２】
例
発明者らによって用いられ実施形態に従って処理された無線ネットワークにおける多数のセルと関連するイベント・カウンタのサンプルの組が、本明細書で説明される。
【００６３】
図５Ａは、代表カウンタを選択するのに適している候補カウンタの例示的なスペクトル・クラスタリングをグラフィカルに図示している。具体的には、図５Ａは、実例として、相互に接続された候補ノードの３つのグループを図示している。各候補ノード（実線による円）は、パフォーマンス・メトリックと関連する１つまたは多数の候補イベント・カウンタ（おそらくは、数百個のイベント・カウンタ）を含む。あるグループにおける候補ノードのそれぞれは、０．８５、０．９０、０．９５など、事前定義されたスレショルド・レベルよりも高いパフォーマンス・メトリックＹとの相互相関を示している。１グループ当たり１つの候補ノードが、その周囲の円によって識別されているのであるが、そのグループに対する代表ノードとして選択される。選択された代表ノードは、パフォーマンス・メトリックとの高い相関を提供し、様々な実施形態による更なる処理の対象となる。
【００６４】
図５Ｂは、イベント・カウンタ・データのサンプルの組に基づく高／低損失の分類木を、グラフィカルに図示している。具体的には、図５Ｂは、分類木を図示しているのであるが、一連の高／低データ分割が様々なイベント・カウンタとの比較で評価され、真／偽の結果を提供することによって、分類木が構築されている。図５Ｂに示されており以下で説明される特定のイベント・カウンタとデータ分割とは、性質上、単に例示的なものである。当業者であって、本発明の実施形態が教示するものを知らされていれば、これらのおよび／または他のイベント・カウンタに基づいて、分類木を構築することができるであろう。
【００６５】
葉５１０のデータ分割（例えば、９５９／９５９）は、５９３８よりも小さなカウンタＶＳ．ＣＡＲＲＲＰｗｒＳｉｇｎａｌｌｉｎｇ．ＮｂＥｖｔによって評価され、真であれば葉５１２を提供し、偽であれば葉５１４を提供する。
【００６６】
葉５１２のデータ分割（例えば、８８６／４７０）は、０．０２７８８よりも小さなカウンタｌｕｂＺｅｒｏＣａｐａｃｉｔｙＡｌｌｏｃ．ＲａｂＰｓｌＢＨｄｓｐａ．ｎｏｒｍａｌｉｚｅによって評価され、偽であれば葉５１６を提供し、０．０２７８８以上であるカウンタＶＳ．ＨｓｄｐａｌｕｂＺｅｒｏＣａｐａｃｉｔｙＡｌｌｏｃ．ＲａｂＰｓｌＢＨｄｓｐａ．ｎｏｒｍａｌｉｚｅとの比較で評価され、偽であれば葉５１８を提供する。
【００６７】
葉５１８のデータ分割（例えば、４２５／３４３）は、０．４８１２よりも小さなカウンタＶＳ．ＩｒｍｃａｃＤｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎＲｓｃｐ．Ｎ．ｒａｔｉｏとの比較で評価され、真であれば葉５２２を提供し、偽であれば葉５２０を提供する。
【００６８】
図５Ｃは、特定のパフォーマンス・メトリックに対するイベント・カウンタ・データの、対応して順序が決められているリストと共に、可変の重要度プロットをグラフィカルに図示している。特に、図５Ｃは、可変の重要度プロットをグラフィカルに図示しており、重要度スコア（ｘ軸）が、複数のイベント・カウンタ（ｙ軸）のそれぞれに対して、プロットされている。図５Ｃの重要度プロットは、実例として、イベント・カウンタ・データのサンプルの組に対するパフォーマンス・メトリックの「損失率」と関連する３０個の最も重要なイベント・カウンタｘの結果であるクラスタを、視覚的にランク付けする、または調べるのに用いることができる。トップの３０個のイベント・カウンタの特別なグループ分けが行われ、そこでは、カウンタのペアの間でのランク相関が計算され、０．８というスレショルドが、カウンタ・ペアの間でリンクまたは統計的に有意な相関を定義するのに用いられた。図５Ｃには示されていないが、特定のイベント・カウンタは、以下の通りである（重要度の順）
ＶＳ．ＤｅｄｉｃａｔｅｄＤｏｗｎｌｉｎｋＲｅｔｒａｎｓｍｉｔｔｅｄＰｄｕｓＲｌｃＲｅｆｅｒｅｎｃｅＣｅｌｌ．ＤＩＲａｂＳＲＢ；  
ＶＳ．ＩｒｍｃａｃＰｏｗｅｒＤｉｓｔ．Ｒｎｇ．ｔｏｔａｌ；
ＶＳ．ＣＡＲＲＰｗｒＳｉｇｎａｌｌｉｎｇ．ＮｂＥｖｔ；
ＶＳ．ＤＩＴｔＩＰｗｒＨｓｄｐａＮｏｎＧｂｒＯｎｌｙ．．ｔｏｔａｌ；
ＶＳ．ＮｂｒＣｅｌｌＵｐｄａｔｅｓ．ＣｅｌｌＲｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎ；
ＶＳ．ＭｅａｓＥｖｅｎｔ１ＪＣｅｌｌ；
ＶＳ．ＩｒｍｃａｃＤｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎＲｓｃｐ．Ｎ．ｔｏｔａｌ；
ＶＳ．ＣｏｍｍｏｎＭａｃＤｏｗｎｌｉｎｋＰｃｃｈＳｄｕ；
ＶＳ．ＨｓｄｐａｌｕｂＺｅｒｏＣａｐａｃｉｔｙＡｌｌｏｃ．ＲａｂＰｓｌＢＨｓｄｐａ．ｎｏｒｍａｌｉｚｅ；
ＶＳ．ＲａｄｉｏＬｉｎｋＳｅｔｕｐＳｕｃｃｅｓｓ．ＰｓＨｓｄｐａＤｃｈＵｌ；
ＶＳ．ＲＦ．ＨｓＡｖａｉｌＰｏｗｅｒＲａｔｉｏ．ＬＥ．ｒａｔｉｏ；
ＶＳ．ＥｄｃｈＦｐＲｅｔｒａｎｓＨａｒｑ．ＮｓｕｂｆｒｍＮｈａｒｑＥｑ２；
ＶＳ．ＲＦ．ＴｘＣｏｄｅＰｗｒ．ＬＥｐｌｕｓ１８；
ＶＳ．ＩｒｍｃａｃＤｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎＲｓｃｐ．Ｎ．ｒａｔｉｏ；
ＶＳ．ＰａｇｉｎｇＲｅｃｏｒｄｓＳｅｎｔＯｎＰｃｃｈＣｓ．ＴｅｒｍｉｎａｔｉｎｇＣｏｎｖｅｒｓａｔｉｏｎａｌＣａｌｌ；
ＲＲＣ．ＦａｉｌＣｏｎｎＥｓｔａｂ．ＴｉｍｅｏｕｔＲｅｐｅａｔ；  ＶＳ．ＲａｄｉｏＬｉｎｋＦａｉｌｕｒｅＩｎｄｉｃａｔｉｏｎ．ＳｙｎｃｈｒｏｎｉｓａｔｉｏｎＦａｉｌｕｒｅ；
ＶＳ．ＤｉｓｔＲｓｓｉ．ＤｉｓｔＲｓｓｉ．ｒａｔｉｏ；
ＶＳ．ＩｒｍｃａｃＤｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎＥｃＮＯ．ＰｗｒＲｎｇＮ．ｒａｔｉｏ；
ＶＳ．ＩｒｍｃａｃＰｏｗｅｒＤｉｓｔ．Ｒｎｇ．ｒａｔｉｏ；
ＶＳ．ＡｖｇＴｘＰｏｗｅｒ．Ａｖｇ；
ＶＳ．ＤｉｓｔＤｌＴｔｌＰｗｒＲａｔｉｏ．ＰｗｒＲｔ．ｒａｔｉｏ；
ＶＳ．ＲａｄｉｏＢｅａｒｅｒＲｅｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎＳｕｃｃｅｓｓ．ＲｂＣｓＳｐｅｅｃｈ；ＶＳ．ＲＦ．ＨｓＣｏｄｅｓ．１１；
ＶＳ．ＲＦ．ＴｘＰｗｒ．ＡｌｌＣｏｄｅｓ．ＬＥ．ｒａｔｉｏ；
ＫＰＩ１３；
ＶＳ．ＲＲＣ．ＡｔｔＣｏｎｎＥｓｔａｂ．ＬａｓｔｐｅｒＰｒｏｃ．Ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ；
ＶＳ．ＲａｄｉｏＢｅａｒｅｒＲｅｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎＳｕｃｃｅｓｓ．ＲｂＰｓＨｓｄｐａＤｌＥｄｃｈＵｌ；
ＶＳ．ＲＦ．ＴｘＣｏｄｅＰｗｒ．ＬＥｐｌｕｓ３６；  および
ＶＳ．ＭＡＣ．ＮｕｍＰｄｕ．ＨＳ．Ｒｅｔｒａｎｓ．
【００６９】
図５Ｃを参照すると、イベント・カウンタの最大であるだけでなく、最も重要なグループは、伝送電力、ハンドオフ・イベント、および無線リンク設定イベントを測定するカウンタを含む。これらのカウンタすべてを組み合わせると、高い損失率に寄与することになる。この組み合わせは、ほとんどのＵＥがセルのエッジまたは弱いカバレッジの領域にいることを示している。イベント・カウンタの２番目に最も重要なグループは、ページング活動を測定するカウンタを含む。弱いカバレッジの領域または移動度が高いと、結果として、ページング・イベントが反復されることになり、結局のところ高い損失を生じさせる。イベント・カウンタの３番目に最も重要なグループは、セルの輻輳、チャネル品質、伝送符号電力を測定するカウンタを含む。このグループは、適度に高い負荷は結果的に各ＵＥに対して低い伝送符号電力を生じることを暗示し、これが、結局、比較的に低いチャネル品質に起因して、高い損失を生じさせる。
【００７０】
様々なイベント・カウンタと、１つまたは複数のパフォーマンス・メトリックへのそれらの影響とに対して、任意選択に線形回帰分析を実行することにより、無線ネットワークと関連する追加的な特徴付けデータが提供され得る。イベント・カウンタ・データのサンプルの組の場合には、Ｎａｃｋ．Ｒａｔｅと示されているパフォーマンス・メトリックにおける分散の７０％は、このパフォーマンス・メトリックに対して重要であると識別されるイベント・カウンタによって説明される。このようにして、本明細書で用いられている様々な方法論は、イベント・カウンタの関心対象であるパフォーマンス・メトリックへの有用な相関を提供する。
【００７１】
図５に図示されている分類木と重要度プロットとに基づき、イベント・カウンタ・データのサンプルの組がそこからリトリーブされた無線ネットワークのパフォーマンスに関して観察を行うことができる。これらの観察は、対応するサンプル無線ネットワークにおけるセルと関連する特定の動作条件に基づいているが、結果とその結果を取得するのに用いられた手順は、啓発的である。多くの可能な観察／分析の内の５つを、以下の通りに述べる。
【００７２】
第１に、高いハンドオフ・イベントは、高い損失を生じさせる。ＶＳ．ＣＡＲＲＰｗｒＳｉｇｎａｌｌｉｎｇ．ＮｂＥｖｔと示されるイベント・カウンタは、リンク追加と削除イベントとの回数を測定する。１５分間隔の間に、５９３８回のイベントのスレショルドよりも大きいときには、すべての高い損失間隔（９５９）の内の４８９が高い損失を示し、他方で、９５９の低い損失間隔の内の７３だけがこのスレショルドを超える。このイベント・カウンタは、図５Ｃの可変重要度プロットのトップから、５番目である。
【００７３】
第２に、低いセル輻輳は、典型的に低い損失を意味する。ＶＳ．ＨｓｄｐａｌｕｂＺｅｒｏＣａｐａｃｉｔｙＡｌｌｏｃ．ＲａｂＰｓｌＢＨｓｄｐａ．ｎｏｒｍａｌｉｚｅとして示されているイベント・カウンタが、セルの輻輳を測定する。低損失の間隔の半分が、０．０２７８８よりも下のこのカウンタの値を示す。対照的に、高損失間隔のわずか１０％だけが、このスレショルドよりも低い値を示す。このイベント・カウンタは、図５Ｃの可変重要度プロットのトップから９番目である。
【００７４】
第３に、中くらいのセル輻輳の場合には、低いページング活動が、低い損失を意味する。
【００７５】
第４に、低い無線リンク設定の成功を伴う高いページング活動は、高い損失を生じさせる。これは、ユーザ機器（ＵＥ）がネットワーク接続性と低いカバレッジ面積とを失っていることに起因し得るのであって、結果的に、ＭＭＥによるＵＥページング活動が増加する。
【００７６】
第５に、高いセル輻輳は、高い損失に至る。
【００７７】
本明細書で論じられている様々な技術および方法は、セルごとのエラー分析、セルのグループ分けのエラー分析などを提供するのに用いることができる。更に、ＡｄａＢｏｏｓｔ木と他のブースト技術とを用いると、様々な実施形態のコンテキストの範囲内で、安定性および精度の向上を達成することができる。
【００７８】
図６は、本明細書に記載されている機能を実行する際に用いられるのに適したコンピュータのハイ・レベル・ブロック図を示している。
【００７９】
図６に示されているように、コンピュータ６００は、プロセッサ要素６０３（例えば、中央処理装置（ＣＰＵ）および／または他の適切なプロセッサ）、メモリ６０４（例えば、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、リード・オンリ・メモリ（ＲＯＭ）など）、協働モジュール／プロセス６０５、ならびに様々な入力／出力デバイス６０６（例えば、（キーボード、キーパッド、マウスなどの）ユーザ入力デバイス、（ディスプレイ、スピーカなどの）ユーザ出力デバイス、入力ポート、出力ポート、受信機、送信機、および記憶デバイス（例えば、テープ・ドライブ、フロッピ（登録商標）ドライブ、ハード・ディスク・ドライブ、コンパクト・ディスク・ドライブなど））を含む。
【００８０】
本出願において図示され記載されている機能は、例えば、汎用コンピュータ、１つもしくは複数の特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、および／もしくは他のいずれかのハードウェア同等物を用いるなど、ソフトウェアとしてならびに／またはソフトウェアとハードウェアとの組み合わせとして実装可能であることが、理解されるであろう。ある実施形態では、協働プロセス６０５がメモリ６０４にロードされプロセッサ６０３によって実行されることで、本明細書において論じられている機能を実装することができる。よって、協働プロセス６０５（関連のデータ構造を含む）は、例えば、ＲＡＭメモリ、磁気もしくは光ドライブ、またはディスケットなどのコンピュータ可読記憶媒体上に記憶され得る。
【００８１】
図６に図示されているコンピュータ６００は、本明細書に記載されている機能要素または本明細書に記載されている機能要素の一部を実装するのに適した一般的なアーキテクチャおよび機能を提供することが理解されるであろう。
【００８２】
本明細書においてソフトウェアによる方法として論じられているステップの一部は、例えば、プロセッサと協働して方法の様々なステップを実行する回路として、ハードウェアの内部において実装され得ることが、理解されるであろう。本明細書に記載されている機能／要素の一部は、コンピュータ・プログラム製品として実装されることがあり得るが、このコンピュータ・プログラム製品とは、コンピュータによって処理されると、本明細書に記載されている方法および／もしくは手法が呼び出されるまたはそれ以外の態様で提供されるように、コンピュータの動作を適応させるコンピュータ命令を含むものである。本発明による方法を呼び出すための命令は、固定型もしくは取り外しが可能な媒体もしくはメモリなどの有形の非一時的なコンピュータ可読媒体に記憶される、ブロードキャストもしくは他の信号搬送媒体（ｓｉｇｎａｌ  ｂｅａｒｉｎｇ  ｍｅｄｉｕｍ）において有形もしくは非有形のデータ・ストリームを経由して伝送される、および／またはその命令により動作しているコンピューティング・デバイス内部のメモリに記憶される、ことがあり得る。
【００８３】
以上では、本発明の様々な実施形態に関して述べているが、その基本的な範囲から逸脱することなく、本発明の他のおよび更なる実施形態を工夫することが可能である。よって、本発明の適切な範囲は、以下の特許請求の範囲に従って決定されるべきである。
【図１】
2015517260.tif 000003
【図２】
2015517260.tif 000004
【図３】
2015517260.tif 000005
【図４】
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【図５Ａ】
2015517260.tif 000007
【図５Ｂ】
2015517260.tif 000008
【図５Ｃ】
2015517260.tif 000009
【図６】
2015517260.tif 000010
【国際調査報告】
2015517260.tif 000011
2015517260.tif 000012
2015517260.tif 000013