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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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DB100と、電波環境データベースDB110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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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P101階、P112階、P123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、R101334、が道路線分として抽出される。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。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。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、PingPongHandover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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。ここで、Δtは上述の所定のタイムステップ、PrQt-Qs>Offk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。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faは以下の式2で与えられる。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。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。qi=PrQsave>Th-PrQtave>Th式4Qsave、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、PrQsave>Th、PrQtave>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。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。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HandoverFailRate;HFRは、以下の式5で与えられる。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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TooLateHandover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。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<D5と規定される。DはCIOのデフォルト値である。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。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、TooEarlyHandoverやTooLateHandover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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。