特表 2024-531855 電気通信ネットワークにおける需給を最適化するためのシステムおよび方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2024-09-03

(54)【発明の名称】電気通信ネットワークにおける需給を最適化するためのシステムおよび方法

(51)【国際特許分類】

   H04W 24/02 20090101AFI20240827BHJP

   H04W 16/18 20090101ALI20240827BHJP

【ＦＩ】

H04W24/02

H04W16/18

【審査請求】未請求

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2023519975

(86)(22)【出願日】2022-08-01

(85)【翻訳文提出日】2023-05-23

(86)【国際出願番号】 IB2022057108

(87)【国際公開番号】W WO2023012633

(87)【国際公開日】2023-02-09

(31)【優先権主張番号】202121035614

(32)【優先日】2021-08-06

(33)【優先権主張国・地域又は機関】IN

(81)【指定国・地域】

【公序良俗違反の表示】

（特許庁注：以下のものは登録商標）

１．ＦＩＲＥＷＩＲＥ

(71)【出願人】

【識別番号】523112747

【氏名又は名称】ジェイアイオー・プラットフォームズ・リミテッド

(74)【代理人】

【識別番号】100108453

【弁理士】

【氏名又は名称】村山 靖彦

(74)【代理人】

【識別番号】100110364

【弁理士】

【氏名又は名称】実広 信哉

(74)【代理人】

【識別番号】100133400

【弁理士】

【氏名又は名称】阿部 達彦

(72)【発明者】

【氏名】シャイレシュ・クマール

(72)【発明者】

【氏名】アニル・ミッタル

(72)【発明者】

【氏名】プラティーク・クマール・ジャイン

(72)【発明者】

【氏名】アヴニシュ・クマール

【テーマコード（参考）】

5K067

【Ｆターム（参考）】

5K067EE02

5K067EE10

5K067EE16

(57)【要約】

本開示は、概して無線ネットワークにおけるデータ分析に関し、より詳細には電気通信ネットワークにおける需給を最適化するためのシステムおよび方法に関する。システムは、生テレコムデータを使用して最適化のためのデータを用意してよい。更に、システムは、指数テーブル(セル－グリッド情報)を読み込むことによって2次最適化目的関数を構築してよい。システムは、2次計画不等式制約を構築し、指数を維持する全ての言及された制約に対して制約の右辺を用意してよい。その後、システムは、オプティマイザを実行して、ハイパーパラメータチューニングを保証する最適解を見つけ、セル－グリッド割当ベクトルを使用して各セルの焦点を計算してよい。システムは、最適化プロセスから最適解を読み込み、事業ガイドラインを保証する電子チルト値(すなわち、遠隔電気チルト(RET))を推定してよい。その後、システムは、見通し線法を使用して、地上で焦点からセルの傾斜値(最適チルト値)を得てよい。

【特許請求の範囲】

【請求項1】

ネットワーク(106)における需給を最適化するためのシステム(100)であって、
1つまたは複数の第1のコンピューティング装置(104)および第2のコンピューティング装置(108)に動作可能なように結合される需給最適化(SDO)装置(110)を備え、前記1つまたは複数の第1のコンピューティング装置が複数のセルと関連付けられ、各セルが電気通信塔(116)を更に有し、
前記SDO装置(110)が、メモリ(204)に記憶される一組の実行可能命令を実行するプロセッサ(202)を更に備え、前記一組の実行可能命令の実行に応じて、前記プロセッサ(202)が前記SDO装置に、
前記1つまたは複数の第1のコンピューティング装置(104)から一組のデータパケットを受信することであって、前記一組のデータパケットが複数のセルと関連付けられた一組のテレコムパラメータに関係する、受信することと、
前記受信した一組のデータパケットから属性の第1の組を抽出することであって、前記属性の第1の組が前記複数のセルと関連付けられた所定のグリッドでの需要、信号品質、経度、緯度および割り当て可能性に関係する、抽出することと、
前記属性の第1の組と命令の第1の組の実行とに基づいて、最適セル調和化指数を決定することと、
前記最適セル調和化指数と命令の第2の組の実行とに基づいて、前記複数のセルと関連付けられた1つまたは複数の不等式制約を算出することと、
オプティマイザモジュールによって、前記一組のデータパケットを最適化して、前記一組のテレコムパラメータ、および前記1つまたは複数の不等式制約に基づいて前記セル調和化指数のハイパーパラメータチューニングを可能にすることと、
得られた前記ハイパーパラメータチューニングおよび前記抽出した属性の第1の組に基づいて、各セルの焦点を決定することと、
を行わせる、システム。

【請求項2】

前記プロセッサが前記SDO(110)を、
各前記セルの前記焦点に基づいて各前記セルの傾斜値を抽出することと、
前記セルと関連付けられた電気通信塔の高さを抽出することと、
前記抽出した傾斜値、前記焦点および前記電気通信塔の高さに基づいて、各前記セルの最適電子チルト値を決定することと
を行うように更に構成する、請求項1に記載のシステム。

【請求項3】

前記プロセッサが前記SDO(110)を、
前記電気通信塔に設定される最小および最大限度に基づいてセル利用率を決定することであって、前記最小および最大限度が、前記電気通信塔と関連付けられた各セルの周波数スペクトルに基づく、決定することと、
前記セル利用率が前記セルの前記最小または前記最大限度と関連付けられた所定の閾値を下回る場合、実チルト値に等しい最適電子チルト値を設定することと
を行うように更に構成する、請求項1に記載のシステム。

【請求項4】

前記一組のテレコムパラメータが、前記複数のセルと関連付けられた所定の時間間隔でジオハッシュ、1つまたは複数の所定の無線リソース制御(RRC)セッション、1つまたは複数のエッジ特性、および需要予測を含む、請求項1に記載のシステム。

【請求項5】

前記プロセッサが前記SDO(110)を、
前記複数のセルおよび前記複数のセルと関連付けられた1つまたは複数のグリッドに対するローカルサービス要求(LSR)からユーザ－セルセッションログを抽出することと、
前記ユーザ－セルセッションログに基づいて、緯度および経度などのユーザレベルデータ生位置データを前記ジオハッシュに統合することと、
所定の時間間隔で1つまたは複数の無線リソース制御(RRC)セッションを統合して、前記所定のジオハッシュに対して品質、干渉および需要を算出することと、
前記1つまたは複数のRRCセッションを所定の品質および需要と比較することと、
前記所定の品質および需要と前記1つまたは複数のRRCセッションとの前記比較に基づいて所定の閾値データ量および品質を下回る1つまたは複数のRRCセッションを取り除くことと、
前記複数のセルの1つまたは複数のエッジ特性を計算することと、
前記計算した1つまたは複数のエッジ特性に基づいて所定の時間間隔で需要予測を予測することと
を行うように構成することによって、前記一組のテレコムパラメータを得る、請求項4に記載のシステム。

【請求項6】

前記プロセッサが前記命令の第1の組の前記実行に、
セル調和化指数を得ることと、
グリッド需要、信号品質、割り当て可能性に基づいて前記セルの所定の品質値に対する前記セルの第1のエッジ数を用意することと、
グリッド需要、セル周波数帯域、信号品質、割り当て可能性、スケール係数に基づいて前記セルの所定の干渉値に対する前記セルの第2のエッジ数を用意することと、
グリッド需要、セル周波数帯域、信号品質、割り当て可能性に基づいて前記セルの所定の重複値に対する前記セルの第3のエッジ数を用意することと、
グリッド需要、帯域重み、割り当て可能性に基づいて前記セルの前記得られたセル調和化指数に対する前記セルの第4のエッジ数を用意することと、
前記第1、第2、第3および第4のエッジ数に基づいて、最適セル調和化指数を決定することと
を行わせる、請求項1に記載のシステム。

【請求項7】

前記プロセッサが、前記1つまたは複数の不等式制約と関連付けられた前記命令の第2の組の前記実行に、
各セルに対するセル最大利用率制約に対する第1のセル数を構築することと、
各セルに対するセル最小利用率制約に対する第2のセル数を構築することと、
前記第1および第2のセル数に基づいて、各セルに対するセル利用率制約を決定することと、
各グリッドに対するグリッド最小カバレッジ制約に対する第3のセル数を構築することと、
各グリッドに対するグリッド最大カバレッジ制約に対する第4のセル数を構築することと、
前記第3および第4のセル数に基づいて、各セルに対するグリッド利用率制約を決定することと、
各前記セルによって満たされる各グリッド需要に対する一組のエッジを構築することと、
前記構築した第1、第2、第3および第4のセル数に基づいて、前記セルの周波数帯域に基づくセル調和化制約を構築することと、
前記決定したセル利用率制約、グリッド利用率、セル調和化制約に基づいて、前記セルの前記1つまたは複数の不等式制約を決定することと
を行わせる、請求項1に記載のシステム。

【請求項8】

前記プロセッサが前記オプティマイザモジュールに、
各セルの品質およびセル調和化を加重方式で組み合わせて各セルに対する最適化電子チルト値を得ることと、
各前記セルの干渉および重複を加重方式で組み合わせて各前記セルに対する前記最適化電子チルト値を得ることと、
1つまたは複数の不等式制約を組み合わせて各前記セルに対する前記最適化電子チルト値を得ることと、
前記品質、前記セル調和化、前記干渉、前記重複、前記1つまたは複数の不等式を統合して、各セルおよびグリッド間の最適需要割合を得ることと
を行わせる、請求項1に記載のシステム。

【請求項9】

前記SDO装置(110)に集中サーバ(112)が動作可能なように結合され、前記プロセッサが前記SDO装置(110)に、ネットワーク(106)を通じて前記所定のグリッドにサービスを提供する前記複数のセルの最適電子チルト値を送らせ、前記集中サーバ(112)がグリッド詳細、前記一組のテレコムパラメータを更に記憶する、請求項1に記載のシステム。

【請求項10】

前記SDO装置(110)が遠隔監視され、前記データ、アプリケーションおよび物理的セキュリティが完全に保証される、請求項1に記載のシステム。

【請求項11】

ネットワーク(106)における需給を最適化するための方法であって、
需給最適化SDO装置(110)によって、1つまたは複数の第1のコンピューティング装置(104)から一組のデータパケットを受信するステップであって、前記一組のデータパケットが複数のセルと関連付けられた一組のテレコムパラメータに関係し、
前記SDO装置(110)が1つまたは複数の第1のコンピューティング装置(104)および第2のコンピューティング装置(108)に動作可能なように結合され、前記1つまたは複数の第1のコンピューティング装置が複数のセルと関連付けられ、各セルが電気通信塔(116)を更に有し、
前記SDO装置(110)が、メモリ(204)に記憶される一組の実行可能命令を実行するプロセッサ(202)を更に備える、ステップと、
前記SDO装置(110)によって、前記受信した一組のデータパケットから属性の第1の組を抽出するステップであって、前記属性の第1の組が前記複数のセルと関連付けられた所定のグリッドでの需要、信号品質、経度、緯度および割り当て可能性に関係する、ステップと、
前記SDO装置(110)によって、前記属性の第1の組と命令の第1の組の実行とに基づいて、最適セル調和化指数を決定するステップと、
前記SDO装置(110)によって、前記最適セル調和化指数と命令の第2の組の実行とに基づいて、前記複数のセルと関連付けられた1つまたは複数の不等式制約を算出するステップと、
前記SDO装置(110)によって、オプティマイザモジュールによって、前記一組のデータパケットを最適化して、前記一組のテレコムパラメータ、および前記1つまたは複数の不等式制約に基づいて前記セル調和化指数のハイパーパラメータチューニングを可能にするステップと、
得られた前記ハイパーパラメータチューニングおよび前記抽出した属性の第1の組に基づいて、前記SDO装置(110)によって、各セルの焦点を決定するステップと
を含む、方法。

【請求項12】

前記SDO装置(110)によって、各前記セルの前記焦点に基づいて各前記セルの傾斜値を抽出するステップと、
前記SDO装置(110)によって、前記セルと関連付けられた電気通信塔の高さを抽出するステップと、
前記抽出した傾斜値、前記焦点および前記電気通信塔の高さに基づいて、前記SDO装置(110)によって、各前記セルの最適電子チルト値を決定するステップと
を更に含む、請求項11に記載の方法。

【請求項13】

前記SDO装置(110)によって、前記電気通信塔に設定される最小および最大限度に基づいてセル利用率を決定するステップであって、前記最小および最大限度が、前記電気通信塔と関連付けられた各セルの周波数スペクトルに基づく、ステップと、
前記SDO装置(110)によって、前記セル利用率が前記セルの前記最小または前記最大限度と関連付けられた所定の閾値を下回る場合、実チルト値に等しい最適電子チルト値を設定するステップと
を更に含む、請求項11に記載の方法。

【請求項14】

前記一組のテレコムパラメータが、前記複数のセルと関連付けられた所定の時間間隔でジオハッシュ、1つまたは複数の所定の無線リソース制御(RRC)セッション、1つまたは複数のエッジ特性、および需要予測を含む、請求項11に記載の方法。

【請求項15】

前記一組のテレコムパラメータを得るために、前記方法が、
前記SDO装置(110)によって、前記複数のセルおよび前記複数のセルと関連付けられた1つまたは複数のグリッドに対するローカルサービス要求(LSR)からユーザ－セルセッションログを抽出するステップと、
前記SDO装置(110)によって、前記ユーザ－セルセッションログに基づいて、緯度および経度などのユーザレベルデータ生位置データを前記ジオハッシュに統合するステップと、
前記SDO装置(110)によって、所定の時間間隔で1つまたは複数の無線リソース制御(RRC)セッションを統合して、前記所定のジオハッシュに対して品質、干渉および需要を算出するステップと、
前記SDO装置(110)によって、前記1つまたは複数のRRCセッションを所定の品質および需要と比較するステップと、
前記SDO装置(110)によって、前記所定の品質および需要と前記1つまたは複数のRRCセッションとの前記比較に基づいて所定の閾値データ量および品質を下回る1つまたは複数のRRCセッションを取り除くステップと、
前記SDO装置(110)によって、前記複数のセルの1つまたは複数のエッジ特性を計算するステップと、
前記SDO装置(110)によって、前記計算した1つまたは複数のエッジ特性に基づいて所定の時間間隔で需要予測を予測するステップと
を含む、請求項11に記載の方法。

【請求項16】

前記命令の第1の組の前記実行に応じて、前記方法が、
前記SDO装置(110)によって、セル調和化指数を得るステップと、
前記SDO装置(110)によって、グリッド需要、信号品質、割り当て可能性に基づいて前記セルの所定の品質値に対する前記セルの第1のエッジ数を用意するステップと、
前記SDO装置(110)によって、グリッド需要、セル周波数帯域、信号品質、割り当て可能性、スケール係数に基づいて前記セルの所定の干渉値に対する前記セルの第2のエッジ数を用意するステップと、
前記SDO装置(110)によって、グリッド需要、セル周波数帯域、信号品質、割り当て可能性に基づいて前記セルの所定の重複値に対する前記セルの第3のエッジ数を用意するステップと、
前記SDO装置(110)によって、グリッド需要、帯域重み、割り当て可能性に基づいて前記セルの前記得られたセル調和化指数に対する前記セルの第4のエッジ数を用意するステップと、
前記第1、第2、第3および第4のエッジ数に基づいて、前記SDO装置(110)によって、最適セル調和化指数を決定するステップと
を含む、請求項11に記載の方法。

【請求項17】

前記1つまたは複数の不等式制約と関連付けられた前記命令の第2の組の実行に応じて、前記方法が、
前記SDO装置(110)によって、各セルに対するセル最大利用率制約に対する第1のセル数を構築するステップと、
前記SDO装置(110)によって、各セルに対するセル最小利用率制約に対する第2のセル数を構築するステップと、
前記第1および第2のセル数に基づいて、前記SDO装置(110)によって、各セルに対するセル利用率制約を決定するステップと、
前記SDO装置(110)によって、各グリッドに対するグリッド最小カバレッジ制約に対する第3のセル数を構築するステップと、
前記SDO装置(110)によって、各グリッドに対するグリッド最大カバレッジ制約に対する第4のセル数を構築するステップと、
前記第3および第4のセル数に基づいて、前記SDO装置(110)によって、各セルに対するグリッド利用率制約を決定するステップと、
前記SDO装置(110)によって、各前記セルによって満たされる各グリッド需要に対する一組のエッジを構築するステップと、
前記構築した第1、第2、第3および第4のセル数に基づいて、前記SDO装置(110)によって、前記セルの周波数帯域に基づくセル調和化制約を構築するステップと、
前記決定したセル利用率制約、グリッド利用率、セル調和化制約に基づいて、前記SDO装置(110)によって、前記セルの前記1つまたは複数の不等式制約を決定するステップと
を含む、請求項11に記載の方法。

【請求項18】

前記SDO装置(110)と関連付けられたオプティマイザモジュールによって、各セルの品質およびセル調和化を加重方式で組み合わせて各セルに対する最適化電子チルト値を得るステップと、
前記オプティマイザモジュールによって、各前記セルの干渉および重複を加重方式で組み合わせて各前記セルに対する前記最適化電子チルト値を得るステップと、
前記オプティマイザモジュールによって、1つまたは複数の不等式制約を組み合わせて各前記セルに対する前記最適化電子チルト値を得るステップと、
前記オプティマイザモジュールによって、前記品質、前記セル調和化、前記干渉、前記重複、前記1つまたは複数の不等式を統合して、各セルおよびグリッド間の最適需要割合を得るステップと
を含む、請求項11に記載の方法。

【請求項19】

前記SDO装置(110)に集中サーバ(112)が動作可能なように結合され、前記プロセッサが前記SDO装置(110)に、ネットワーク(106)を通じて前記所定のグリッドにサービスを提供する前記複数のセルの最適電子チルト値を送らせ、前記集中サーバ(112)がグリッド詳細、前記一組のテレコムパラメータを更に記憶する、請求項11に記載の方法。

【請求項20】

前記SDO装置(110)が遠隔監視され、前記データ、アプリケーションおよび物理的セキュリティが完全に保証される、請求項11に記載の方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示の実施形態は、概して無線ネットワークにおけるデータ分析に関する。より詳細には、本開示は、電気通信ネットワークにおける需給を最適化するためのシステムおよび方法に関する。

【背景技術】

【0002】

以下の関連技術の説明は、本開示の分野に関係する背景情報を提供すると意図される。本節は、本開示の様々な特徴に関連し得る当技術分野の諸態様を含み得る。しかしながら、本節が単に本開示に関する読者の理解を高めるために使用されており、先行技術の承認として使用されるのではないことが認識されるべきである。

【0003】

一般に、ネットワーク分析は、多くの領域にわたる成長分野であり得る。デジタル通信装置およびプラットフォームの使用拡大の結果、データ量の激増をもたらし、このデータを処理して有意な結論を引き出す現在の技術の能力を伸ばしてきた可能性がある。複合環境におけるネットワーク構造組織、連結性および関連性の解明が、ネットワーク分析にとっての課題を表し得る。ネットワーク設備は、様々な無線装置および無線電気通信塔を含む1つまたは複数の無線ネットワークを含み得る。無線ネットワークにおける電気通信セルラ塔は、セルカバレッジを改善するのに適切に配置される必要があり得る。これは、ネットワーク品質、カバレッジおよびセル利用率を改善するため、ならびにネットワーク上の干渉を低減させるため、などの様々な理由で必要または所望であり得る。これは、改善されたスループットならびに削減された中断および/または無言呼数に関してより良好なユーザ体験に至り得る。

【0004】

従来は、ネットワークにおける電気通信セルラ塔は、ネットワークの需要に従って幾つかの位置に手動で計画および配置され得る。これは、手動労力を必要とする場合があり、またネットワーク品質、カバレッジおよびセル利用率、ならびにネットワークにおける干渉の観点からあまり効果的でない場合もある。

【0005】

それ故、ネットワーク品質、カバレッジおよびセル利用率を改善し、需給(supply demand)を最適化し、ネットワークにおける干渉を低減させる等の必要がある。したがって、当技術分野において、既存の先行技術の欠点を克服できるシステムおよび方法を提供する必要がある。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

本明細書における少なくとも1つの実施形態が果たす、本開示の目的の一部は、以下に本明細書に列記されるようなものである。

【0007】

本開示の目的は、電気通信ネットワークにおける需給を最適化するためのロバストで、効率的かつ効果的なシステムおよび方法を提供することである。

【0008】

本開示の目的は、ネットワークを最適化する手動労力なしで、データおよび人工知能(AI)技法を使用してセルの最適構成(電子チルト)を決定するためのシステムおよび方法を提供することである。

【0009】

本開示の目的は、既存のネットワークインフラストラクチャの最適なユーザ体験のためのシステムおよび方法を提供することである。

【0010】

本開示の目的は、生テレコムデータを使用して、最適化のためのデータを用意し、所定のガイドラインを保証する電子チルト値を推定するためのシステムおよび方法を提供することである。

【0011】

本開示の目的は、品質、カバレッジ、セル利用率を改善し、かつ電気通信ネットワーク上の干渉を低減させるためのシステムおよび方法を提供することである。

【0012】

本開示の目的は、ネットワークスループットならびに削減された中断および無言呼数を改善するためのシステムおよび方法を提供することである。

【0013】

本開示の目的は、高精度で時間あたりのユーザ需要を予測して、電気通信セルラ塔の容量および品質に基づいて一群の電気通信セルラ塔を割り当てるためのシステムおよび方法を提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0014】

本節は、詳細な説明に更に下記される簡略形式の本開示の諸目的および態様を紹介するために設けられる。本概要は、特許請求される主題の主要な特徴または範囲を特定するとは意図されない。

【0015】

一態様において、本開示は、ネットワークにおける需給を最適化するためのシステムを提供する。本システムは、1つまたは複数の第1のコンピューティング装置および第2のコンピューティング装置に動作可能なように結合される需給最適化(SDO)装置を含んでよい。1つまたは複数の第1のコンピューティング装置は、複数のセルと関連付けられてよい。各セルは、電気通信塔を更に有してよい。SDO装置は、メモリに記憶される一組の実行可能命令を実行し得るプロセッサを更に含んでよく、一組の実行可能命令の実行に応じてプロセッサは、SDO装置に、1つまたは複数の第1のコンピューティング装置から一組のデータパケットを受信させてよく、一組のデータパケットは複数のセルと関連付けられた一組のテレコムパラメータに関係する。SDO装置は、受信した一組のデータパケットから属性の第1の組を抽出するように更に構成されてよく、属性の第1の組は複数のセルと関連付けられた所定のグリッドでの需要、信号品質、経度、緯度および割り当て可能性に関係する。SDO装置は、属性の第1の組と命令の第1の組の実行とに基づいて、最適セル調和化指数(optimal cell harmonization index)を決定することと、最適セル調和化指数と命令の第2の組の実行とに基づいて、複数のセルと関連付けられた1つまたは複数の不等式制約を算出することとを行うように構成されてよい。更には、SDO装置は、オプティマイザモジュールによって、一組のデータパケットを最適化して、一組のテレコムパラメータ、および1つまたは複数の不等式制約に基づいてセル調和化指数のハイパーパラメータチューニングを可能にするように構成されてよい。得られたハイパーパラメータチューニングおよび抽出した属性の第1の組に基づいて、SDO装置は、各セルの焦点を決定するように構成されてよい。

【0016】

一実施形態において、プロセッサは、SDO装置を、各セルの焦点に基づいて各前記セルの傾斜値を抽出することと、セルと関連付けられた電気通信塔の高さを抽出することと、抽出した傾斜値、焦点および電気通信塔の高さに基づいて、各セルの最適電子チルト値(optimal electronic tilt value)を決定することとを行うように更に構成してよい。

【0017】

一実施形態において、プロセッサは、SDOを、電気通信塔に設定される最小および最大限度に基づいてセル利用率を決定するように更に構成してよい。最小および最大限度は、電気通信塔と関連付けられた各セルの周波数スペクトルに基づいてよい。プロセッサは、SDOを、セル利用率がセルの最小または最大限度と関連付けられた所定の閾値を下回る場合、実チルト値に等しい最適電子チルト値を設定するように更に構成してよい。

【0018】

一実施形態において、一組のテレコムパラメータは、複数のセルと関連付けられた所定の時間間隔でジオハッシュ、1つまたは複数の所定の無線リソース制御(RRC)セッション、1つまたは複数のエッジ特性、および需要予測を含んでよい。

【0019】

一実施形態において、プロセッサは、SDOを、複数のセルおよび複数のセルと関連付けられた1つまたは複数のグリッドに対するローカルサービス要求(LSR)からユーザ－セルセッションログを抽出することと、ユーザ－セルセッションログに基づいて、緯度および経度などのユーザレベルデータ生位置データをジオハッシュに統合することとを行うように構成することによって、一組のテレコムパラメータを得てよい。SDOは、所定の時間間隔で1つまたは複数の無線リソース制御(RRC)セッションを統合して、所定のジオハッシュに対して品質、干渉および需要を算出することと、1つまたは複数のRRCセッションを所定の品質および需要と比較することと、所定の品質および需要の1つまたは複数のRRCセッションの比較に基づいて所定の閾値データ量および品質を下回る1つまたは複数のRRCセッションを取り除くこととを行うように更に構成されてよい。更には、SDOは、複数のセルの1つまたは複数のエッジ特性を計算することと、計算した1つまたは複数のエッジ特性に基づいて所定の時間間隔で需要予測を予測することとを行うように構成されてよい。

【0020】

一実施形態において、プロセッサは、命令の第1の組を実行し、セル調和化指数を得ることと、グリッド需要、信号品質、割り当て可能性に基づいてセルの所定の品質値に対するセルの第1のエッジ数を用意することと、グリッド需要、セル周波数帯域、信号品質、割り当て可能性、スケール係数に基づいてセルの所定の干渉値に対するセルの第2のエッジ数を用意することとを行ってよい。更に、プロセッサは、命令の第1の組を実行し、グリッド需要、セル周波数帯域、信号品質、割り当て可能性に基づいてセルの所定の重複値に対するセルの第3のエッジ数を用意することと、グリッド需要、帯域重み、割り当て可能性に基づいてセルの得られたセル調和化指数に対するセルの第4のエッジ数を用意することとを行ってよく、第1、第2、第3および第4のエッジ数に基づいて、プロセッサは、最適セル調和化指数を決定してよい。

【0021】

一実施形態において、プロセッサは、1つまたは複数の不等式制約と関連付けられた命令の第2の組の実行に、各セルに対するセル最大利用率制約に対する第1のセル数を構築することと、各セルに対するセル最小利用率制約に対する第2のセル数を構築することと、次いで第1および第2のセル数に基づいて、各セルに対するセル利用率制約を決定することと、各グリッドに対するグリッド最小カバレッジ制約に対する第3のセル数を構築することとを行わせてよい。更に、プロセッサは、1つまたは複数の不等式制約と関連付けられた命令の第2の組の実行に、各グリッドに対するグリッド最大カバレッジ制約に対する第4のセル数を構築することと、第3および第4のセル数に基づいて、各セルに対するグリッド利用率制約を決定することとを行わせてよい。更には、プロセッサは、1つまたは複数の不等式制約と関連付けられた命令の第2の組の実行に、各セルによって満たされる各グリッド需要に対する一組のエッジを構築することと、構築した第1、第2、第3および第4のセル数に基づいて、セルの周波数帯域に基づくセル調和化制約を構築することと、決定したセル利用率制約、グリッド利用率、セル調和化制約に基づいて、セルの1つまたは複数の不等式制約を決定することとを行わせてよい。

【0022】

一実施形態において、プロセッサは、オプティマイザモジュールに、各セルの品質およびセル調和化を加重方式で組み合わせて各セルに対する最適化電子チルト値を得ることと、各前記セルの干渉および重複を加重方式で組み合わせて各前記セルに対する最適化電子チルト値を得ることとを行わせてよい。オプティマイザモジュールは、1つまたは複数の不等式制約を組み合わせて各セルに対する最適化電子チルト値を得ることと、品質、セル調和化、干渉、重複、1つまたは複数の不等式を統合して、各セルおよびグリッド間の最適需要割合を得ることとを行うように更に構成されてよい。

【0023】

一実施形態において、集中サーバがSDO装置に動作可能なように結合されてよい。プロセッサは、SDO装置に、ネットワークを通じて所定のグリッドにサービスを提供する複数のセルの最適電子チルト値を送らせてよい。集中サーバは、グリッド詳細および一組のテレコムパラメータを更に記憶してよい。

【0024】

一実施形態において、SDO装置は遠隔監視されてよく、データ、アプリケーションおよび物理的セキュリティが完全に保証される。

【0025】

一態様において、本開示は、ネットワークにおける需給を最適化するための方法を提供する。本方法は、需給最適化SDO装置によって、1つまたは複数の第1のコンピューティング装置から一組のデータパケットを受信するステップを含んでよく、一組のデータパケットは複数のセルと関連付けられた一組のテレコムパラメータに関係する。一実施形態において、SDO装置は、1つまたは複数の第1のコンピューティング装置および第2のコンピューティング装置に動作可能なように結合されてよい。1つまたは複数の第1のコンピューティング装置は、複数のセルと関連付けられてよく、各セルは、更に電気通信塔を有してよい。SDO装置は、メモリに記憶されてよい一組の実行可能命令を実行し得るプロセッサを更に含んでよい。本方法は、SDO装置によって、受信した一組のデータパケットから属性の第1の組を抽出するステップであって、属性の第1の組は複数のセルと関連付けられた所定のグリッドでの需要、信号品質、経度、緯度および割り当て可能性に関係する、ステップと、SDO装置によって、属性の第1の組と命令の第1の組の実行とに基づいて、最適セル調和化指数を決定するステップとを含んでもよい。本方法は、SDO装置によって、最適セル調和化指数と命令の第2の組の実行とに基づいて、複数のセルと関連付けられた1つまたは複数の不等式制約を算出するステップを含んでよい。更には、本方法は、SDO装置によって、オプティマイザモジュールによって、一組のデータパケットを最適化して、一組のテレコムパラメータ、および1つまたは複数の不等式制約に基づいてセル調和化指数のハイパーパラメータチューニングを可能にするステップと、得られたハイパーパラメータチューニングおよび抽出した属性の第1の組に基づいて、SDO装置によって、各セルの焦点を決定するステップとを含んでよい。

【0026】

本明細書に組み込まれ、かつ本発明の一部を構成する添付図面は、開示された方法およびシステムの例証的な実施形態を例示しており、種々の図面を通して同様の参照数字が同じ部分を指す。図面中の部品は、必ずしも一定の縮尺であるわけではなく、代わりに本発明の原理を明確に例示することに重点が置かれる。一部の図面は、ブロック図を使用して部品を示すことがあり、また各部品の内部回路網を表さないことがある。そのような図面の発明がそのような部品を実装するために一般に使用される電気部品、電子部品または回路網の発明を含むことが当業者によって認識されるであろう。

【図面の簡単な説明】

【0027】

【図1】本開示の一実施形態に従って、本開示の提案されたシステムを実装できる例証的なネットワークアーキテクチャを例示する図である。

【図2】本開示の一実施形態に従って、電気通信ネットワークにおける需給を最適化するための提案された需給最適化システム/集中サーバの例証的な表現を例示する図である。

【図3A】本開示の一実施形態に従って、システムアーキテクチャの例証的なブロック図表現を例示する図である。

【図3B】本開示の一実施形態に従って、ハイレベルシステムアーキテクチャの例証的なブロック図表現を例示する図である。

【図4A】本開示の一実施形態に従って、ネットワークにおける需給を最適化するための方法を描く例証的なフローチャートを例示する図である。

【図4B】本開示の一実施形態に従って、電気通信生データを使用して需給最適化のためのデータを用意するための方法を描く例証的なフローチャートを例示する図である。

【図4C】本開示の一実施形態に従って、2次最適化目的関数を構築するための方法を描く例証的なフローチャートを例示する図である。

【図4D】本開示の一実施形態に従って、2次計画不等式制約を構築するための方法を描く例証的なフローチャートを例示する図である。

【図4E】本開示の一実施形態に従って、オプティマイザを実行して、ハイパーパラメータチューニングを保証する最適解を見つけるための方法を描く例証的なフローチャートを例示する図である。

【図4F】本開示の一実施形態に従って、セル－グリッド割当ベクトルを使用して各セルの焦点を計算するための方法を描く例証的なフローチャートを例示する図である。

【図4G】本開示の一実施形態に従って、電子チルト値を推定するための方法を描く例証的なフローチャートを例示する図である。

【図5A】本開示の一実施形態に従って、ネットワークにおける需給を最適化するためのシステムおよび方法の評価の結果の例証的な表表現を例示する図である。

【図5B】本開示の一実施形態に従って、電気通信塔の電子チルトの変化のグラフ表現を例示する図である。

【図5C】本開示の一実施形態に従って、電気通信塔の電子チルト分布のグラフ表現を例示する図である。

【図5D】本開示の一実施形態に従って、一日の異なるタイミングに対するネットワークにおける同時需給最適化のグラフ表現を例示する図である。

【図6A】本開示の一実施形態に従って、電気通信塔の空間可視化および最適化の例証的な概略表現を例示する図である。

【図6B】本開示の一実施形態に従って、焦点計算の例証的な概略表現を例示する図である。

【図6C】本開示の一実施形態に従って、電子チルト推定計算の例証的な概略表現を例示する図である。

【図7】本開示の実施形態に従って、本発明の実施形態を活用できる例証的なコンピュータシステムを例示する図である。

【発明を実施するための形態】

【0028】

上記は、以下の本発明のより詳細な説明からより明らかであろう。

【0029】

以下の記載では、説明の目的で、本開示の実施形態の完全な理解を提供するために様々な具体的な詳細が記載される。しかしながら、本開示の実施形態がこれらの具体的な詳細なしで実施され得ることが明らかであろう。以下に記載される幾つかの特徴は、各々互いから独立してまたは他の特徴の任意の組合せと共に使用できる。個々の特徴は、上述した全ての課題に対処しなくてもよくまたは上述した課題の一部だけに対処してもよい。上述した課題の一部が、本明細書に記載される特徴のいずれによっても完全には対処されなくてもよい。

【0030】

以後の記載は、例証的な実施形態を提供するだけであり、本開示の範囲、適用可能性または構成を限定するとは意図されない。むしろ、以後の例証的な実施形態の記載は、例証的な実施形態を実装するための実施可能な記載を当業者に提供するであろう。記載される本発明の趣旨および範囲から逸脱することなく要素の機能および配置に様々な変更がなされ得ることが理解されるはずである。

【0031】

本発明は、電気通信ネットワークにおける需給を最適化するためのロバストで、効率的かつ効果的なシステムおよび方法を提供する。本開示は、ネットワークを最適化する手動労力なしで、データおよび人工知能(AI)技法を使用してセルの最適構成(電子チルト)を決定するためのシステムおよび方法を提供する。本開示は、既存のネットワークインフラストラクチャの最適なユーザ体験のためのシステムおよび方法を提供する。本開示は、生テレコムデータを使用して、最適化のためのデータを用意し、所定のガイドラインを保証する電子チルト値を推定するためのシステムおよび方法を提供する。本開示は、品質、カバレッジ、セル利用率を改善し、かつ電気通信ネットワーク上の干渉を低減させるためのシステムおよび方法を提供する。本開示は、ネットワークスループットならびに削減された中断および無言呼数を改善するためのシステムおよび方法を提供する。本開示は、高精度で時間あたりのユーザ需要を予測して、電気通信セルラ塔の容量および品質に基づいて一群の電気通信セルラ塔を割り当てるためのシステムおよび方法を提供する。

【0032】

本開示の一実施形態に従って、本開示の需給最適化(SDO)装置(110)または単にシステム(110)と称されるものを実装できる、ネットワーク需給最適化システムのための例証的なネットワークアーキテクチャ(100)(ネットワークアーキテクチャ(100)とも称される)を例示する図1を参照する。例示されるように、例証的なアーキテクチャ(100)は、1つまたは複数の第1のコンピューティング装置(104-1、104-2…104-N)(個々に第1のコンピューティング装置(104)と称されて、集合的に第1のコンピューティング装置(104)と称される)と関連付けられたユーザ(102-1、102-2、102-3…102-N)(個々にユーザ(102)と称されて、集合的にユーザ(102)と称される)に通信的に結合される電気通信セルラ塔(116-1、116-2、116-3、……、116-N)(個々に電気通信塔(116)と称されて、集合的に電気通信塔(116)と称される)を含んでよい。電気通信塔(116)はセルラ基地局でよく、アンテナおよび電子通信機器が典型的に電波マスト、塔または他の隆起構造に置かれてセルラネットワークにおけるセル(または隣接セル)を作成してよい。隆起構造は、典型的にアンテナならびに一または複数組の送受信機、トランシーバ、デジタル信号プロセッサ、制御エレクトロニクス、計時のためのGPS受信機(符号分割多元接続(CDMA)2000/IS-95もしくは移動通信のためのグローバルシステム(GSM)システムのため)、一次ならびに予備電源およびシェルタを支持する。セルラネットワークは、各第1のコンピューティング装置(104)が電気通信塔(116)を通じて電波によって電話網と通信する、第1のコンピューティング装置(104)のネットワークでよい。サービスが提供されるカバレッジ領域は、「セル」と呼ばれて、各々基地局における別々の低電力マルチチャネルトランシーバおよび電気通信塔(116)によってサービスを提供される小さな地理的領域のモザイクに分割されてよい。セルは、セルラネットワークにおいて単一の基地局によってカバーされる地理的領域である。一方で、「セクタ」は、電気通信塔から生じる具体的なセクタを指す。セルタワー周りのセクタの数は、セルラプロバイダによって異なるが、典型的に、接続されてセルタワー周りに360度カバレッジの円を形成する3つの別々の120度、パイ形の円弧を伴ってよい。グリッドは、多様な技術を管理および統合できかつ迅速で、シームレスな情報の流れを促進できるネットワークの複合、多層ネットワークである。例えば、グリッド電気通信階層の上位は、ワイドエリアネットワーク(WAN)である。電気通信塔(116)は、1つまたは複数のセルのエッジに設けられてよく、指向性アンテナを使用して複数セルをカバーする。一般のジオメトリは、3つの隣接セルの交差部分に、120°角度の3つのアンテナが各々1つのセルをカバーして、セルサイトを設けることである。

【0033】

例示されるように、例証的なアーキテクチャ(100)は、エンティティ(114)と関連付けられた第2のコンピューティング装置(108)に対してネットワークにおける最適需給を促進するための需給最適化装置(110)/システム(110)が備えられてよい。エンティティ(114)は、会社、組織、大学、研究施設、企業、防衛施設、または任意の他の保安施設を含んでよい。一部の実装例において、システム(110)は、第2のコンピューティング装置(108)と関連付けられてもよい。更に、システム(110)は、通信ネットワーク(106)を介して1つまたは複数の第1のコンピューティング装置(104)に通信的に結合されてもよい。

【0034】

システム(110)は、集中サーバ(112)に結合されてよい。集中サーバ(112)は、通信ネットワーク(106)を通じて1つまたは複数の第1のコンピューティング装置(104)および第2のコンピューティング装置(108)に動作可能なように結合されてもよい。一部の実装例において、システム(110)は、集中サーバ(112)と関連付けられてもよい。

【0035】

一実施形態において、システム(110)は、生テレコムデータを使用して最適化のためのデータを用意してよい。テレコムデータは、選択された一群のセルおよびグリッドに対するローカルサービス要求(LSR)からのユーザ－セルセッションログ等を含んでよいが、これに限定されない。

【0036】

一実施形態において、プロセッサは、SDO(110)を、
●複数のセルおよび複数のセルと関連付けられた1つまたは複数のグリッドに対するローカルサービス要求(LSR)からユーザ－セルセッションログを抽出することと、
●ユーザ－セルセッションログに基づいて、緯度および経度などのユーザレベルデータ生位置データをジオハッシュに統合することと、
●所定の時間間隔で1つまたは複数の無線リソース制御(RRC)セッションを統合して、所定のジオハッシュに対して品質、干渉および需要を算出することと、
●1つまたは複数のRRCセッションを所定の品質および需要と比較することと、
●所定の品質および需要の1つまたは複数のRRCセッションの比較に基づいて所定の閾値データ量および品質を下回る1つまたは複数のRRCセッションを取り除くことと、
●複数のセルの1つまたは複数のエッジ特性を計算することと、
●計算した1つまたは複数のエッジ特性に基づいて所定の時間間隔で需要予測を予測することと
を行うように構成することによって、一組のテレコムパラメータを得る。

【0037】

一実施形態において、システム(110)は、セル－グリッド情報を含んでよい指数テーブルを読み込むことによって命令の第1の組(本明細書において2次最適化目的関数とも称される)を実行してよい。一実施形態において、プロセッサは、命令の第1の組の実行に、
●セル調和化指数を得ることと、
●グリッド需要、信号品質、割り当て可能性に基づいてセルの所定の品質値に対するセルの第1のエッジ数を用意することと、
●グリッド需要、セル周波数帯域、信号品質、割り当て可能性、スケール係数に基づいてセルの所定の干渉値に対するセルの第2のエッジ数を用意することと、
●グリッド需要、セル周波数帯域、信号品質、割り当て可能性に基づいてセルの所定の重複値に対するセルの第3のエッジ数を用意することと、
●グリッド需要、帯域重み、割り当て可能性に基づいてセルの得られたセル調和化指数に対するセルの第4のエッジ数を用意することと、
●第1、第2、第3および第4のエッジ数に基づいて、最適セル調和化指数を決定することと
を行わせてよい。

【0038】

一実施形態において、システム(110)は、命令の第2の組(以降本明細書において2次計画不等式制約とも称される)を実行してよい。システム(110)は、指数を維持する全ての言及された制約に対して制約の右辺を用意してよい。プロセッサは、1つまたは複数の不等式制約と関連付けられた命令の第2の組の実行に、
●各セルに対するセル最大利用率制約に対する第1のセル数を構築することと、
●各セルに対するセル最小利用率制約に対する第2のセル数を構築することと、
●第1および第2のセル数に基づいて、各セルに対するセル利用率制約を決定することと、
●各グリッドに対するグリッド最小カバレッジ制約に対する第3のセル数を構築することと、
●各グリッドに対するグリッド最大カバレッジ制約に対する第4のセル数を構築することと、
●第3および第4のセル数に基づいて、各セルに対するグリッド利用率制約を決定することと、
●各前記セルによって満たされる各グリッド需要に対する一組のエッジを構築することと、
●構築した第1、第2、第3および第4のセル数に基づいて、セルの周波数帯域に基づくセル調和化制約を構築することと、
●決定したセル利用率制約、グリッド利用率、セル調和化制約に基づいて、セルの1つまたは複数の不等式制約を決定することと
を行わせてよい。

【0039】

一実施形態において、システム(110)は、オプティマイザモジュールによるオプティマイザを実行して、ハイパーパラメータチューニングを保証する最適解を見つけてよい。一実施形態において、オプティマイザの実行は、
●各セルの品質およびセル調和化を加重方式で組み合わせて各セルに対する最適化電子チルト値を得ることと、
●各前記セルの干渉および重複を加重方式で組み合わせて各前記セルに対する最適化電子チルト値を得ることと、
●1つまたは複数の不等式制約を組み合わせて各前記セルに対する最適化電子チルト値を得ることと、
●品質、セル調和化、干渉、重複、1つまたは複数の不等式を統合して、各セルおよびグリッド間の最適需要割合を得ることと
を含んでよい。

【0040】

一実施形態において、システム(110)は、セル－グリッド割当ベクトルを使用して各セルの焦点を計算してよい。

【0041】

一実施形態において、システム(110)は、事業ガイドラインを保証する電子チルト値(すなわち、遠隔電気チルト(RET))を推定してよい。システム(110)は、見通し線法を使用して、地上で焦点からセルの傾斜値を得てよい。傾斜値は、セルの最適チルト値と称されてよい。

【0042】

一実施形態において、システム(110)は、システムオンチップ(SoC)システムでよいが、同様のものに限定されない。別の実施形態において、現場データ捕捉、記憶、照合、処理、意思決定および作動論理は、マイクロサービスアーキテクチャ(MSA)を使用してコード化されてよいが、それに限定されない。複数のマイクロサービスがコンテナ化されてよく、また移植性をサポートするためにイベントベースでよい。

【0043】

一実施形態において、ネットワークアーキテクチャ(100)は、ネットワークにおいて空間クラスタを決定することに向けて近接処理が得られ得るので、任意の種類のシステム(110)の変更に適応するためにモジュール式かつフレキシブルでよい。システム(110)構成詳細は、オンザフライで変更できる。

【0044】

一実施形態において、システム(110)は遠隔監視されてよく、システム(110)のデータ、アプリケーションおよび物理的セキュリティは完全に保証されてよい。一実施形態において、データは、綿密に収集され、実施可能な洞察を抽出するために処理されるようにクラウドベースのデータレイクに置かれてよい。したがって、予測保全の態様を達成できる。

【0045】

例証的な実施形態において、通信ネットワーク(106)は、例として、限定するものではなく、1つまたは複数のメッセージ、パケット、信号、電波、電圧または電流レベル、その何らかの組合せ等を送信、受信、転送、生成、バッファ、記憶、ルーティング、切替、処理、またはその組合せ等を行う1つまたは複数のノードを有する1つまたは複数のネットワークの少なくとも一部分を含んでよい。ネットワークは、例として、限定するものではなく、無線ネットワーク、有線ネットワーク、インターネット、イントラネット、公衆ネットワーク、プライベートネットワーク、パケット交換網、回路交換網、アドホックネットワーク、インフラストラクチャネットワーク、公衆電話交換網(PSTN)、ケーブルネットワーク、セルラネットワーク、衛星ネットワーク、光ファイバネットワーク、その何らかの組合せの1つまたは複数を含んでよい。

【0046】

別の例証的な実施形態において、集中サーバ(112)は、アーキテクチャ(100)に含まれてよい。集中サーバ(112)は、例として、限定するものではなく、スタンドアロンサーバ、サーバブレード、サーバラック、サーバのバンク、サーバファーム、クラウドサービスまたはシステムの一部をサポートするハードウェア、ホームサーバ、仮想化サーバを走らせるハードウェア、コードを実行してサーバとして機能する1つまたは複数のプロセッサ、本明細書に記載されるサーバ側機能を実行する1つまたは複数の機械、上記のいずれかの少なくとも一部分、その何らかの組合せの1つまたは複数を含んでもよくまたは備えてよい。

【0047】

一実施形態において、1つまたは複数の第1のコンピューティング装置(104)および第2のコンピューティング装置(108)は、Android(商標)、iOS(商標)、Kai OS(商標)等を含むが、これらに限定されない、任意のオペレーティングシステムに常駐する一組の実行可能命令を介してシステム(110)と通信してよい。一実施形態において、1つまたは複数の第1のコンピューティング装置(104)および第2のコンピューティング装置(108)は、移動電話、スマートフォン、仮想現実(VR)装置、拡張現実(AR)装置、ラップトップ、汎用コンピュータ、デスクトップ、携帯情報端末、タブレットコンピュータ、メインフレームコンピュータまたは任意の他のコンピューティング装置などの、任意の電気品、電子品、電気機械品もしくは機器、または上記装置の1つもしくは複数の組合せを含んでよいが、これらに限定されず、ここでコンピューティング装置は、カメラなどの視覚補助装置、音声補助、マイクロホン、キーボード、タッチパッドなどのユーザから入力を受けるための入力装置、タッチ対応スクリーン、電子ペン、任意の周波数範囲の任意の音声または視覚信号を受信するための受信装置、および任意の周波数範囲の任意の音声または視覚信号を送信できる送信装置を含むがこれらに限定されない、1つまたは複数の内蔵または外部結合の付属品を含んでよい。1つまたは複数の第1のコンピューティング装置(104)、および第2のコンピューティング装置(108)が前述の装置に制限されなくてよく、様々な他の装置が使用され得ることが認識されてよい。スマートコンピューティング装置が、データおよび他の個人/機密情報を記憶するのに適切なシステムの1つであり得る。

【0048】

図2は、本開示の一実施形態に従って、ネットワークにおいて空間クラスタを決定するための提案されたSDO装置(110)の例証的な表現を例示する。一態様において、システム(110)は、1つまたは複数のプロセッサ(202)を含んでよい。1つまたは複数のプロセッサ(202)は、1つまたは複数のマイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、マイクロコントローラ、エッジもしくはフォグマイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ、中央処理ユニット、論理回路網、および/または演算命令に基づいてデータを処理する任意の装置として実装されてよい。他の機能の中で、1つまたは複数のプロセッサ(202)は、システム(110)のメモリ(204)に記憶されるコンピュータ可読命令を取り出して実行するように構成されてよい。メモリ(204)は、非一時的コンピュータ可読記憶媒体に1つまたは複数のコンピュータ可読命令またはルーチンを記憶してよく、これを取り出して実行して、ネットワークサービスにわたるデータパケットを作成または共有してよい。メモリ(204)は、例えば、RAMなどの揮発性メモリまたはEPROM、フラッシュメモリ等などの不揮発性メモリを含む任意の非一時的記憶装置を含んでよい。

【0049】

一実施形態において、システム(110)は、インタフェース206を含んでよい。インタフェース(206)は、各種のインタフェース、例えば、I/O装置と称されるデータ入出力装置、記憶装置等のためのインタフェースを含んでよい。インタフェース(206)は、システム(110)の通信を促進し得る。インタフェース(206)は、システム(110)または集中サーバ(112)の1つまたは複数の部品に対する通信経路提供してもよい。そのような部品の例は、処理ユニット/エンジン(208)およびデータベース(210)を含むが、それらに限定されない。

【0050】

処理ユニット/エンジン(208)は、処理エンジン(208)の1つまたは複数の機能を実装するハードウェアおよびプログラミング(例えば、プログラム可能命令)の組合せとして実装されてよい。本明細書に記載される例では、そのようなハードウェアおよびプログラミングの組合せは、幾つかの異なる仕方で実装され得る。例えば、処理エンジン(208)のためのプログラミングは、非一時的機械可読記憶媒体に記憶されるプロセッサ実行可能命令でよく、処理エンジン(208)のためのハードウェアは、そのような命令を実行するために、処理リソース(例えば、1つまたは複数のプロセッサ)を備えてよい。本例では、機械可読記憶媒体は、処理リソースによって実行されると、処理エンジン(208)を実装する命令を記憶してよい。そのような例では、システム(110)は、命令を記憶する機械可読記憶媒体および命令を実行する処理リソースを備えてよく、または機械可読記憶媒体は別個であるが、システム(110)および処理リソースがアクセス可能であってよい。他の例では、処理エンジン(208)は、電子回路網によって実装されてよい。更に、システム(110)は、機械学習(ML)モジュールを含んでよい。

【0051】

処理エンジン(208)は、データ取得エンジン(212)、最適化エンジン(214)および他のエンジン(216)のいずれかから選択される1つまたは複数のエンジンを含んでよい。データ取得エンジン(212)、最適化エンジン(214)は、機械学習(ML)および/または人工知能(AI)モジュールを含んでよい。処理エンジン(208)は、エッジベースのマイクロサービスイベント処理を更に行ってよいが、同様のものに限定されない。他のエンジン(216)は、信号処理エンジン、オプティマイザモジュール等を含んでよい。

【0052】

図3Aは、本開示の一実施形態に従って、システムアーキテクチャ(300A)の例証的なブロック図表現を例示する。

【0053】

一実施形態において、セル参照PO(302)が使用されて、セル参照POから都市をフィルタリングしてよい。フィルタリングした都市詳細は、セル情報衛生レポートを提供するために使用されてよい。フィルタリングした都市詳細は、セル詳細(306)を生成するために使用されてもよい。セル詳細(306)は、ポリゴン生成を提供した上でセクタ－セクタ親和性を決定するために使用されてよく、かつグリッドのN近傍を識別してよい。セクタ－セクタ親和性は、親和性結果(308)を生成してよい。親和性結果(308)は、スペクトルクラスタリングおよびクラスタリングレポート(310)を生成するために使用されてよい。スペクトルクラスタリングデータからクラスタリング結果(312)が生成されてよい。

【0054】

更に、システムアーキテクチャ(300A)のシステム(110)などのシステムが、選択された一群のセルおよびグリッドに対する電気通信データ(LSR(304)からのユーザ－セルセッションログ)を抽出してよい。クラスタリング結果(312)およびLSR(304)からのユーザ－セルセッションログを使用して、システム(110)は、LSR(304)を処理して、統合LSRテーブル(316)を提供してよい。統合LSRテーブル(316)は、ユーザレベルデータ生位置データ(緯度、経度)を量子化された位置、すなわちジオハッシュに統合し、時間レベルでセル－グリッド無線リソース制御(RRC)セッションを統合することに基づき、品質、干渉および需要を算出してよい。システム(110)は、品質および需要に対する値のないRRCセッションならびに閾値データ量および品質、基準信号受信電力(RSRP)を下回るRRCセッションを取り除いてよい。更に、システム(110)は、統合された様々なエッジ特性、すなわち、履歴需要、需要－クラスタ係数(この群のセルによってサービスを提供されるグリッドの需要)、グリッドの予測需要を計算してよい。更には、システム(110)は、需要予測APIから全てのグリッドに対する時間あたりのピーク需要予測を抽出してよい。その後、システム(110)は、全ての以上の結果を1つの行列に入れて最適化のためのデータを用意してよい。

【0055】

一実施形態において、システム(110)は、命令の第1の組(2次最適化目的関数とも称される)を実行してよい。更に、システム(110)は、指数テーブル(セル－グリッド情報)を読み込み、以下の情報－グリッド需要、信号品質、割り当て可能性を使用して目的関数における全体の品質に対する形状(1, エッジ数)の1D行列を用意してよい。システム(110)は、以下－グリッド需要、セル周波数帯域、信号品質、割り当て可能性、スケール係数[ベータ]を使用して目的関数における全体の干渉に対する形状(エッジ数, エッジ数)の正規化2D行列を設定してよい。更には、システム(110)は、以下の情報－グリッド需要、セル周波数帯域、信号品質、割り当て可能性を使用して目的関数におけるセルの全体の重複に対する形状(エッジ数, エッジ数)の正規化2D行列を設定してよい。その後、システム(110)は、以下の式1に従って、グリッド需要、帯域重み、割り当て可能性などの情報を使用して目的関数におけるセル調和化に対する形状(1, エッジ数)の1D行列を用意してよい:

【数1】

上記式1において、項「d_g」はグリッド「g」での需要を指してよく、項「x_g,c」は、セル「c」によって満たされるグリッドgの需要の百分率を指してよい。他の式は、以下に示されるような式2、3、4、5および6である:

【数2】

【数3】

【数4】

【数5】

【数6】

【数7】

【数8】

【0056】

一実施形態において、システム(110)は、命令の第2の組(以降本明細書において2次計画不等式制約とも称される)を実行し、各セルに対するセル最大利用率制約に対する(セル数)1D行列を構築してよい。更に、システム(110)は、各セルに対するセル最小利用率制約に対する(セル数)1D行列を構築し、各グリッドに対するグリッド最小カバレッジ制約に対する(グリッド数)1D行列を構築してよい。更には、システム(110)は、各グリッドに対するグリッド最大カバレッジ制約に対する(グリッド数)1D行列を構築し、各目的変数x_g,cに対する(エッジ数×2)1D行列を、それを、ベース制約と称される0～1内に収めるように構築してよい。その後、システム(110)は、セルの周波数帯域に基づく2つの、一方が850～1800周波数に対し他方が1800～2300周波数に対する、セル調和化制約を構築してよい。更に、システム(110)は、指数を維持する全ての言及された制約に対して制約の右辺を用意してよい。全てのセル上で最大利用率を保証するセル利用率制約は、以下の式7で与えられてよい。

【数9】

【0057】

更に、全てのグリッド上でフルカバレッジを保証する、グリッドカバレッジ制約は、以下の式8で与えられてよい。

【数10】

【0058】

更には、850～1800周波数に対するセル調和化は、以下の式9で与えられてよい。

【数11】

【0059】

その後、2300～1800周波数に対するセル調和化は、以下の式10で与えられてよい。

【数12】

【0060】

統合LSRテーブル(316)から需要予測に基づいて需要予測結果(318)が提供されてよい。需要予測結果(318)は、指数テーブルに提供されてよい。指数テーブルは、オプティマイザ(320)に提供されてよい。更に、指数テーブルから需要予測評価が生成されてよく、結果的に需要予測評価レポート(322)となってよい。

【0061】

一実施形態において、システム(110)は、オプティマイザ(320)を実行して、ハイパーパラメータチューニングを保証する最適解を見つけてよい。システム(110)は、全ての線形1D目的関数行列[品質&セル調和化]を加重方式で組み合わせて最適化プログラムのための最終線形目的項行列[Pと称される]を形成してよい。更に、システム(110)は、全ての2次2D目的関数行列[干渉および重複]を加重方式で組み合わせて最適化プログラムのための最終2次目的項行列[Qと称される]を形成してよい。更には、システム(110)は、全ての不等式制約[セル利用率、グリッド重複、ベース、セル調和化]を組み合わせて最適化プログラム全体(Gと称される)のための最終不等式制約を形成してよい。その後、システム(110)は、全ての不等式制約RHS[セル利用率、グリッド重複、ベース、セル調和化]を組み合わせて、以下の式11に示されるように最適化プログラム全体のための最終不等式制約RHS行列(hと称される)を形成してよい。システム(110)は、2次凸計画ソルバに用意した行列を送って目的変数の最適値(「各セルおよびグリッド間の最適需要割合(326)」)を得てよい。

【数13】

【0062】

オプティマイザ(320)から事前事後分析レポート構成レポート(324)が生成されてよい。更に、システム(110)は、図6Bに描かれるように、セル－グリッド割当ベクトルを使用して各セルの焦点を計算し、最適化プロセスから最適解を読み込んでよい。システム(110)は、ジオハッシュ復号化方法を使用して全ての関与するグリッドの緯度および経度を得てよい。更には、システム(110)は、以下の式12に示されるようにセルの焦点と称されることになる、各セルに対して全てのカバーされるグリッドの需要加重平均緯度および経度を計算してよい。

【数14】

【0063】

一実施形態において、システム(110)は、所定のガイドラインを保証する電子チルト値(RET)を推定してよい。システム(110)は、見通し線法を使用して、地上で焦点からセルの傾斜値を得てよい。傾斜値は、セルの最適チルト値(328)と称されてよい。システム(110)は、各セルアンテナに対してセルの高さおよび焦点を抽出してよい。以下の式13に示されるような逆正接公式を使用して、システム(110)は、最適総チルトを計算してよい。機械チルトを減算して最終電子チルト値を推定する。更に、システム(110)は、セルの周波数スペクトルに基づいてセルアンテナの最小－最大限度を保証してよい。セル利用率が或る閾値(例えば、5%)を下回る場合、図6Cに描かれるように実チルト値に等しい最適チルト値を設定する。

【数15】

【0064】

図3Bは、本開示の一実施形態に従って、ハイレベルシステムアーキテクチャ(300B)の例証的なブロック図表現を例示する。

【0065】

ハイレベルシステムアーキテクチャ(300B)は、連結成分アルゴリズム(324)などのAIモデルに提供するセル参照POとしてセルメタデータLSRデータ(322)などの生データを受信してよい。AIモデルの出力は、N成分(326)でよい。ハイレベルシステムアーキテクチャ(300B)は、下記のように種々の動作に更に分割されてよい。

【0066】

更に、LSR変更データとしてのセルメタデータLSRデータ(328)などの生データは、予測モデル(330)などのAIモデルに提供するためである。予測モデル(330)は、予測需要(332)を出力してよい。予測需要(332)は、オプティマイザ(334)などのAIモデルに提供されてよい。オプティマイザ(334)は、ISR変更データ、セル参照POデータおよび連結成分データを含むネットワークデータ(336)などの生データを受信してよい。

【0067】

更に、オプティマイザ(334)は、需要ベクトルとしてセルグリッド需要ベクトル(338)を出力してよい。セルグリッド需要ベクトル(338)は、チルト特定(340)などのAIモデルに提供されてよく、それが電子チルト(eチルト)特定(342)の出力を更に提供する。

【0068】

図4Aは、本開示の一実施形態に従って、ネットワークにおける需給を最適化するための方法(400)を描く例証的なフローチャートを例示する。

【0069】

ブロック(400-1)で、方法(400)は、プロセッサ(202)によって、生テレコムデータを活用して、最適化のためのデータを用意するステップを含んでよい。ブロック(400-2)で、方法(400)は、プロセッサ(202)によって、2次凸最適化目的関数を構築するステップを含んでよい。ブロック(400-3)で、方法(400)は、プロセッサ(202)によって、2次計画不等式制約を構築するステップを含んでよい。ブロック(400-4)で、方法(400)は、プロセッサ(202)によって、オプティマイザを実行して、ハイパーパラメータチューニングを保証する最適解を見つけるステップを含んでよい。

【0070】

ブロック(400-5)で、方法(400)は、プロセッサ(202)によって、セル－グリッド割当ベクトルを使用して各セルの焦点を計算するステップを含んでよい。ブロック(400-6)で、方法(400)は、プロセッサ(202)によって、事業ガイドラインを保証する電子チルト値(RET)を推定するステップを含んでよい。

【0071】

図4Bは、本開示の一実施形態に従って、電気通信生データを使用して需給最適化のためのデータを用意するための方法(402)を描く例証的なフローチャートを例示する。

【0072】

ブロック(402-1)で、方法(402)は、プロセッサ(202)によって、選択された一群のセルおよびグリッドに対するテレコムデータ(LSRからのユーザ－セルセッションログ)を抽出するステップを含んでよい。ブロック(402-2)で、方法(402)は、プロセッサ(202)によって、ユーザレベルデータ生位置データ(緯度、経度)を量子化された位置、すなわちジオハッシュに統合するステップを含んでよい。ブロック(402-3)で、方法(402)は、プロセッサ(202)によって、時間レベルでセル－グリッドRRCセッションを統合して、品質、干渉および需要を算出するステップを含んでよい。ブロック(402-4)で、方法(402)は、プロセッサ(202)によって、品質および需要に対する値のないRRCセッションならびに閾値データ量および品質(RSRP)を下回るRRCセッションも取り除くステップを含んでよい。ブロック(402-5)で、方法(402)は、プロセッサ(202)によって、統合された様々なエッジ特性、すなわち、履歴需要、需要－クラスタ係数(この群のセルによってサービスを提供されるグリッドの需要)、グリッドの予測需要を計算するステップを含んでよい。ブロック(402-6)で、方法(402)は、プロセッサ(202)によって、需要予測APIから全てのグリッドに対する時間あたりのピーク需要予測を抽出するステップを含んでよい。ブロック(402-7)で、方法(402)は、プロセッサ(202)によって、全ての以上の結果を1つの行列に入れて最適化のためのデータを用意するステップを含んでよい。

【0073】

図4Cは、本開示の一実施形態に従って、2次最適化目的関数を構築するための方法(404)を描く例証的なフローチャートを例示する。

【0074】

ブロック(404-1)で、方法(404)は、プロセッサ(202)によって、指数テーブル(セル－グリッド情報)を読み込むステップを含んでよい。ブロック(404-2)で、方法(404)は、プロセッサ(202)によって、グリッド需要、信号品質、割り当て可能性などの情報を使用して目的関数における全体の品質に対する形状(1, エッジ数)の1D行列を用意するステップを含んでよい。ブロック(404-3)で、方法(404)は、プロセッサ(202)によって、グリッド需要、セル周波数帯域、信号品質、割り当て可能性、スケール係数[ベータ]を使用して目的関数における全体の干渉に対する形状(エッジ数, エッジ数)の正規化2D行列を設定するステップを含んでよい。ブロック(404-4)で、方法(404)は、プロセッサ(202)によって、グリッド需要、セル周波数帯域、信号品質、割り当て可能性などの情報を使用して目的関数におけるセルの全体の重複に対する形状(エッジ数, エッジ数)の正規化2D行列を設定するステップを含んでよい。ブロック(404-5)で、方法(404)は、プロセッサ(202)によって、グリッド需要、帯域重み、割り当て可能性などの情報を使用して目的関数におけるセル調和化に対する形状(1, エッジ数)の1D行列を用意するステップを含んでよい。

【0075】

図4Dは、本開示の一実施形態に従って、2次計画不等式制約を構築するための方法(406)を描く例証的なフローチャートを例示する。

【0076】

ブロック(406-1)で、方法(406)は、プロセッサ(202)によって、各セルに対するセル最大利用率制約に対する(セル数)1D行列を構築するステップを含んでよい。ブロック(406-2)で、方法(406)は、プロセッサ(202)によって、各セルに対するセル最小利用率制約に対する(セル数)1D行列を構築するステップを含んでよい。ブロック(406-3)で、方法(406)は、プロセッサ(202)によって、各グリッドに対するグリッド最小カバレッジ制約に対する(グリッド数)1D行列を構築するステップを含んでよい。ブロック(406-4)で、方法(406)は、プロセッサ(202)によって、各グリッドに対するグリッド最大カバレッジ制約に対する(グリッド数)1D行列を構築するステップを含んでよい。ブロック(406-5)で、方法(406)は、プロセッサ(202)によって、各目的変数x_g,cに対する(エッジ数×2)1D行列を、それを、ベース制約と称される0～1内に収めるように構築するステップを含んでよい。ブロック(406-6)で、方法(406)は、プロセッサ(202)によって、セルの周波数帯域に基づく2つの、一方が850～1800周波数に対し他方が1800～2300周波数に対する、セル調和化制約を構築するステップを含んでよい。ブロック(406-7)で、方法(406)は、プロセッサ(202)によって、指数を維持する全ての言及された制約に対して制約のRHSを用意するステップを含んでよい。

【0077】

図4Eは、本開示の一実施形態に従って、オプティマイザを実行して、ハイパーパラメータチューニングを保証する最適解を見つけるための方法(408)を描く例証的なフローチャートを例示する。

【0078】

ブロック(408-1)で、方法(408)は、プロセッサ(202)によって、全ての線形1D目的関数行列[品質&セル調和化]を加重方式で組み合わせて最適化プログラムのための最終線形目的項行列[Pと称される]を形成するステップを含んでよい。ブロック(408-2)で、方法(408)は、プロセッサ(202)によって、全ての2次2D目的関数行列[干渉&重複]を加重方式で組み合わせて最適化プログラムのための最終2次目的項行列[Qと称される]を形成するステップを含んでよい。ブロック(408-3)で、方法(408)は、プロセッサ(202)によって、全ての不等式制約[セル利用率、グリッド重複、ベース、セル調和化]を組み合わせて最適化プログラム全体(Gと称される)のための最終不等式制約を形成するステップを含んでよい。ブロック(408-4)で、方法(408)は、プロセッサ(202)によって、全ての不等式制約RHS[セル利用率、グリッド重複、ベース、セル調和化]を組み合わせて最適化プログラム全体のための最終不等式制約RHS行列(hと称される)を形成するステップを含んでよい。ブロック(408-5)で、方法(408)は、プロセッサ(202)によって、2次凸計画ソルバに用意した行列を送って目的変数の最適値(「各セルおよびグリッド間の最適需要割合」)を得るステップを含んでよい。

【0079】

図4Fは、本開示の一実施形態に従って、セル－グリッド割当ベクトルを使用して各セルの焦点を計算するための方法(410)を描く例証的なフローチャートを例示する。

【0080】

ブロック(410-1)で、方法(410)は、プロセッサ(202)によって、最適化プロセスから最適解を読み込むステップを含んでよい。ブロック(410-2)で、方法(410)は、プロセッサ(202)によって、ジオハッシュ復号化方法を使用して全ての関与するグリッドの緯度および経度を得るステップを含んでよい。ブロック(410-3)で、方法(410)は、プロセッサ(202)によって、セルの焦点と称されることになる、各セルに対して全てのカバーされるグリッドの需要加重平均緯度および経度を計算するステップを含んでよい。

【0081】

図4Gは、本開示の一実施形態に従って、電子チルト値を推定するための方法(412)を描く例証的なフローチャートを例示する。

【0082】

ブロック(412-1)で、方法(412)は、プロセッサ(202)によって、見通し線法を使用して、地上で焦点からセルの傾斜値を得るステップを含んでよい。傾斜値は、セルの最適チルト値と称されてよい。ブロック(412-2)で、方法(412)は、プロセッサ(202)によって、各セルアンテナに対してセルの高さおよび焦点を抽出するステップを含んでよい。ブロック(412-3)で、方法(412)は、プロセッサ(202)によって、逆正接公式を使用して最適総チルトを計算するステップを含んでよい。機械チルトを減算して最終電子チルト値を推定する。ブロック(412-4)で、方法(412)は、プロセッサ(202)によって、セルの周波数スペクトルに基づいてセルアンテナの最小－最大限度を保証するステップを含んでよい。ブロック(412-5)で、方法(412)は、プロセッサ(202)によって、セル利用率が或る閾値(例えば、5%)を下回る場合、実チルト値に等しい最適チルト値を設定するステップを含んでよい。

【0083】

図5Aは、本開示の一実施形態に従って、ネットワークにおける需給を最適化するためのシステムおよび方法の評価の結果の例証的な表表現を例示する。

【0084】

例証的な地域の田園地区における集落の現地でPoCを行うことによるAIモデルの検証に基づいて、図5Aの表に成功率が与えられてよい。

【0085】

図5Bは、本開示の一実施形態に従って、電気通信塔の電子チルトの変化のグラフ表現を例示する。

【0086】

グラフにおいて、x軸は事前から事後へのEチルトの変化を含んでよく、y軸はセルのパーセンテージを含んでよい。グラフに描かれるように、電子チルト(eチルト)の34パーセントが減少されてよく、eチルトの66パーセントが増加されてよい。

【0087】

図5Cは、本開示の一実施形態に従って、電気通信塔の電子チルト分布のグラフ表現を例示する。

【0088】

グラフにおいて、x軸はチルト分布を含んでよく、y軸は密度を含んでよい。

【0089】

図5Dは、本開示の一実施形態に従って、一日の異なるタイミングに対するネットワークにおける同時需給最適化のグラフ表現を例示する。

【0090】

左のグラフ表現は午前10時30分の予測需要を描き、右のグラフ表現は午後12時00分の予測需要を描く。グラフ表現は、複数グリッド(各時間窓内)、複数セル(他から独立したセルは最適化しない)、複数目的(品質、カバレッジ、利用率および干渉)が同時に最適化され得ることを描く。

【0091】

図6Aは、本開示の一実施形態に従って、電気通信塔の空間可視化および最適化の例証的な概略表現を例示する。

【0092】

図7は、本開示の実施形態に従って本発明の実施形態を活用できる例証的なコンピュータシステムを例示する。図7に図示されるように、コンピュータシステム(700)は、外部記憶装置(710)、バス(720)、主メモリ(730)、リードオンリメモリ740、大容量記憶装置(750)、通信ポート(760)およびプロセッサ(770)を含むことができる。当業者は、コンピュータシステムが2つ以上のプロセッサおよび通信ポートを含み得ることを認識するであろう。プロセッサ(770)の例は、Intel(登録商標)Itanium(登録商標)もしくはItanium2プロセッサ、またはAMD(登録商標)Opteron(登録商標)もしくはAthlon MP(登録商標)プロセッサ、Motorola(登録商標)ラインのプロセッサ、FortiSOC(商標)システムオンチッププロセッサ、または他の将来のプロセッサを含むが、これらに限定されない。プロセッサ(770)は、本発明の実施形態と関連付けられた様々なモジュールを含んでよい。通信ポート(760)は、モデムベースのダイヤルアップ接続で使用するためのRS-232ポート、10/100イーサネットポート、銅もしくはファイバを使用するギガビットもしくは10ギガビットポート、シリアルポート、パラレルポート、または他の既存もしくは将来のポートのいずれかであることができる。通信ポート(760)は、ローカルエリアネットワーク(LAN)、ワイドエリアネットワーク(WAN)、またはコンピュータシステムが接続する任意のネットワーク、などのネットワークに応じて選ばれてよい。メモリ(730)は、ランダムアクセスメモリ(RAM)または当技術分野で一般に公知の任意の他の動的記憶装置であることができる。リードオンリメモリ(740)は、例えば、静的情報、例えばプロセッサ770のためのスタートアップまたはBIOS命令を記憶するためのプログラマブルリードオンリメモリ(PROM)チップであるが、これに限定されない、任意の静的記憶装置であることができる。大容量記憶(750)は、情報および/または命令を記憶するために使用できる、任意の現在または将来の大容量記憶ソリューションでよい。例証的な大容量記憶ソリューションは、パラレルアドバンスドテクノロジーアタッチメント(PATA)またはシリアルアドバンスドテクノロジーアタッチメント(SATA)ハードディスクドライブまたはソリッドステートドライブ(例えばユニバーサルシリアルバス(USB)および/またはFirewireインタフェースを有する、内部または外部)、例えばSeagateから入手可能なもの(例えば、Seagate Barracuda 782ファミリ)または日立製作所から入手可能なもの(例えば、日立Deskstar 13K800)、1つまたは複数の光ディスク、独立ディスクの冗長アレイ(RAID)ストレージ、例えばDot Hill Systems Corp.、LaCie、Nexsan Technologies, Inc.およびEnhance Technology, Inc.を含む様々なベンダから入手可能なディスクのアレイ(例えば、SATAアレイ)を含むが、これらに限定されない。

【0093】

バス(720)は、プロセッサ(770)をその他のメモリ、記憶および通信ブロックと通信的に結合した。バス(720)は、例えば、拡張カード、ドライブおよび他のサブシステムの他に、プロセッサ(770)をソフトウェアシステムに接続するフロントサイドバス(FSB)などの他のバスを接続するための、ペリフェラルコンポーネントインターコネクト(PCI)/PCI Extended(PCI-X)バス、スモールコンピュータシステムインタフェース(SCSI)、USB等であることができる。

【0094】

任意選択で、コンピュータシステムとの直接オペレータ対話をサポートするために、オペレータおよび管理用インタフェース、例えばディスプレイ、キーボードおよびカーソル制御装置はバス(720)に結合されてもよい。通信ポート(760)を通じて接続されるネットワーク接続を通じて他のオペレータおよび管理用インタフェースを提供できる。外部記憶装置(710)は、任意の種類の外部ハードディスク、フロッピードライブ、IOMEGA(登録商標)Zipドライブ、コンパクトディスク－リードオンリメモリ(CD-ROM)、コンパクトディスク－リライタブル(CD-RW)、デジタルビデオディスク－リードオンリメモリ(DVD-ROM)であることができる。上記した部品は、様々な可能性を例証するためだけのものである。上述した例証的なコンピュータシステムは、決して本開示の範囲を限定するべきでない。

【0095】

本明細書において好適な実施形態がかなり強調されたが、多くの実施形態を作成できること、および本発明の原理から逸脱することなく好適な実施形態に多くの変更を行うことができることが認識されるであろう。本発明の好適な実施形態のこれらおよび他の変更は、本明細書における開示から当業者に明らかであり、それによって上記記述が単に本発明の例示として実現されており、限定としてではないと明確に理解されるはずである。

【0096】

本開示の利点
本発明は、電気通信ネットワークにおける需給を最適化するためのロバストで、効率的かつ効果的なシステムおよび方法を提供する。

【0097】

本開示は、ネットワークを最適化する手動労力なしで、データおよび人工知能(AI)技法を使用してセルの最適構成(電子チルト)を決定するためのシステムおよび方法を提供する。

【0098】

本開示は、既存のネットワークインフラストラクチャの最適なユーザ体験のためのシステムおよび方法を提供する。

【0099】

本開示は、生テレコムデータを使用して、最適化のためのデータを用意し、所定のガイドラインを保証する電子チルト値を推定するためのシステムおよび方法を提供する。

【0100】

本開示は、品質、カバレッジ、セル利用率を改善し、かつ電気通信ネットワーク上の干渉を低減させるためのシステムおよび方法を提供する。

【0101】

本開示は、ネットワークスループットならびに削減された中断および無言呼数を改善するためのシステムおよび方法を提供する。

【0102】

本開示は、高精度で時間あたりのユーザ需要を予測して、電気通信セルラ塔の容量および品質に基づいて一群の電気通信セルラ塔を割り当てるためのシステムおよび方法を提供する。

【符号の説明】

【0103】

100 ネットワークアーキテクチャ
102 ユーザ
104 第1のコンピューティング装置
106 通信ネットワーク
108 第2のコンピューティング装置
110 需給最適化(SDO)装置、システム
112 集中サーバ
114 エンティティ
116 電気通信塔
202 プロセッサ
204 メモリ
206 インタフェース
208 処理ユニット/エンジン
210 データベース
212 データ取得エンジン
214 最適化エンジン
216 他のエンジン
300A システムアーキテクチャ
300B ハイレベルシステムアーキテクチャ
302 セル参照PO
304 LSR
306 セル詳細
308 親和性結果
310 クラスタリングレポート
312 クラスタリング結果
316 統合LSRテーブル
318 需要予測結果
320 オプティマイザ
322 需要予測評価レポート、セルメタデータLSRデータ
324 事前事後分析レポート構成レポート、連結成分アルゴリズム
326 最適需要割合、N成分
328 最適チルト値、セルメタデータLSRデータ
330 予測モデル
332 予測需要
334 オプティマイザ
336 ネットワークデータ
338 セルグリッド需要ベクトル
340 チルト特定
342 電子チルト(eチルト)特定
700 コンピュータシステム
710 外部記憶装置
720 バス
730 主メモリ
740 リードオンリメモリ
750 大容量記憶装置
760 通信ポート
770 プロセッサ

【図1】

【図2】

【図3A】

【図3B】

【図4A】

【図4B】

【図4C】

【図4D】

【図4E】

【図4F】

【図4G】

【図5A】

【図5B】

【図5C】

【図5D】

【図6A】

【図6B】

【図6C】

【図7】

【国際調査報告】