JP2006314084A - インタフェース品質のリアルタイム比較 - Google Patents

Abstract

【課題】インタフェース品質のリアルタイム比較に関する。
【解決手段】異機種ネットワークを介したモバイル機器によるインタフェース品質の実質上リアルタイムでの比較のシステムおよび方法が開示される。この方法は、分散ホストによる動的かつ迅速な比較を使用し、最小限の数の注入ネットワークパケットを使用し、ＱｏＩがどのようにして計測されるかとは無関係の最小限のパス品質メトリックを使用して、有線ネットワークと無線ネットワーク両方に適するやり方で実行することができる。
【選択図】図２Ａ

Description

本出願は、合衆国法典第３５巻第１１９条に基づいて、これの開示全体が参照により本明細書に組み込まれる、Ｖａｎ Ｄｅｎ Ｂｅｒｇらによる、「インタフェース品質（ＱｏＩ）のリアルタイム比較（Real-Time Comparison of Quality of Interfaces (QoI)）」という名称の、２００５年３月１７日に出願された米国特許仮出願第６０／６６２７４９号明細書の優先権を主張するものである。

本出願は、コンピュータネットワークを介した通信に関する。また、これの好ましい実施形態は、より詳細には、インタフェース品質を比較するシステムおよび方法に関し、特に、異機種無線ネットワークを介したモバイル機器によるインタフェース品質のリアルタイム比較に関するものでもある。

ネットワークおよびインターネットプロトコル
多様なコンピュータネットワークがあり、中でもインターネットが最も有名である。インターネットはコンピュータネットワークの世界規模のネットワークである。現在、インターネットは何百万人ものユーザが利用できる公共の自律的なネットワークである。インターネットは、ＴＣＰ／ＩＰ（すなわち伝送制御プロトコル／インターネットプロトコル）という１組の通信プロトコルを使用してホストを接続する。インターネットはインターネットバックボーンと呼ばれる通信インフラストラクチャを有する。インターネットバックボーンへの接続は、大部分は企業や個人への接続を再販するインターネットサービスプロバイダ（ＩＳＰ）によって制御される。

ＩＰ（インターネットプロトコル）に関して、これは、ネットワーク上である機器（例えば電話機、ＰＤＡ（携帯情報端末）、コンピュータなど）から別の機器にデータを送るためのプロトコルである。現在、ＩＰｖ４、ＩＰｖ６などを含めて、多種多様なバージョンのＩＰがある。ネットワーク上の各ホスト機器は、独自の一意の識別子である少なくとも１つのＩＰアドレスを有する。

ＩＰはコネクションレスプロトコルである。通信時における端点間の接続は連続的ではない。ユーザがデータやメッセージを送受信するときに、これらのデータやメッセージはパケットと呼ばれる構成要素に分割される。あらゆるパケットは独立のデータ単位として扱われる。

インターネットや類似のネットワーク上の点の間での伝送を標準化するために、ＯＳＩ（開放型システム間相互接続）モデルが確立された。ＯＳＩモデルは、ネットワーク中の２点間の通信プロセスを、各層が独自の機能セットを付加する７つの積み重なった層に分離する。各機器は、送信側端点では各層を通過する下方への流れがあり、受信側端点では各層を通過する上方への流れがあるようにメッセージを処理する。これら７つの機能層を提供するプログラミングおよび／またはハードウェアは、通常、デバイスオペレーティングシステム、アプリケーションソフトウェア、ＴＣＰ／ＩＰおよび／または他のトランスポートおよびネットワークプロトコル、ならびに他のソフトウェアおよびハードウェアの組み合わせである。

無線ネットワーク
無線ネットワークは、セルラ電話機や無線電話機、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）、ラップトップコンピュータ、装着型コンピュータ、コードレス電話機、ページャ、ヘッドセット、プリンタ、ＰＤＡなど、多種多様なモバイル機器を組み込むことができる。例えば、モバイル機器は、音声および／またはデータの高速無線伝送を確保するためのディジタルシステムを含み得る。典型的なモバイル機器は、トランシーバ（すなわち、例えば一体型の送信機、受信機、および必要に応じて他の諸機能を備えるシングルチップトランシーバなどを含む送受信機）、アンテナ、プロセッサ、１つまたは複数の音声変換器（例えば、音声通信用機器におけるスピーカやマイクロホンなど）、電磁式データ記憶（例えば、データ処理が行われる機器におけるＲＯＭ、ＲＡＭ、ディジタルデータ記憶など）、メモリ、フラッシュメモリ、フルチップセットまたは集積回路、インタフェース（ＵＳＢ、ＣＯＤＥＣ、ＵＡＲＴ、ＰＣＭなど）等々といった構成要素の一部または全部を含む。

無線通信には、モバイルユーザが無線接続によってローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）に接続することのできる無線ＬＡＮ（ＷＬＡＮ）が用いられ得る。無線通信には、例えば、光、赤外線、電波、マイクロ波などの電磁波を介して伝搬する通信などが含まれ得る。現在、ＷＬＡＮ標準としては、ブルートゥース（登録商標）、ＩＥＥＥ８０２．１１、ＨｏｍｅＲＦなど多様なものがある。

例えば、ブルートゥース製品は、モバイルコンピュータ、移動電話機、携帯式ハンドヘルド機器、携帯情報端末（ＰＤＡ）、および他のモバイル機器の間のリンク、ならびにインターネットへの接続を提供するのに使用され得る。ブルートゥースは、モバイル機器が、どのように短距離無線接続を使用してモバイル機器同士、および非モバイル機器と容易に相互接続し合うことができるかを詳述するコンピュータ通信産業規格である。ブルートゥースは、ある機器から別の機器へのデータの同期と整合性を保つことを必要とする様々なモバイル機器の普及から生じるエンドユーザ問題に対処するディジタル無線プロトコルを生み出し、これによって様々なベンダから提供される装置が相互にシームレスに動作するようにする。ブルートゥース機器は、共通の命名概念に従って命名され得る。例えば、ブルートゥース機器は、ブルートゥース機器名（ＢＤＮ）または一意のブルートゥース機器アドレス（ＢＤＡ）に関連付けられた名前を所持し得る。また、ブルートゥース機器は、インターネットプロトコル（ＩＰ）ネットワークに関与することもできる。ブルートゥース機器がＩＰネットワーク上で機能する場合、このブルートゥース機器は、ＩＰアドレスおよびＩＰ（ネットワーク）名を備え得る。ゆえに、ＩＰネットワーク上に関与するように構成されるブルートゥース機器は、例えば、ＢＤＮ、ＢＤＡ、ＩＰアドレスおよびＩＰ名を含み得る。「ＩＰ名」という語は、インタフェースのＩＰアドレスに対応する名前を指す。

ＩＥＥＥ標準、ＩＥＥＥ８０２．１１は、無線ＬＡＮおよび機器のための技術を規定する。８０２．１１を使用すれば、各単一基地局がいくつかの機器をサポートする無線ネットワークが実現され得る。場合によっては、機器が事前に無線ハードウェアを装備した状態で提供されることもあり、あるいはユーザが、アンテナを含み得る、カードなどの別個のハードウェアをインストールすることもできる。例えば、８０２．１１で使用される機器は、通常、この機器が、アクセスポイント（ＡＰ）、移動局（ＳＴＡ）、ブリッジ、ＰＣＭＣＩＡカードまたは別の機器であるか否かを問わず、３つの注目すべき要素、すなわち無線トランシーバ、アンテナ、およびネットワーク中の点の間でのパケットの流れを制御するＭＡＣ（媒体アクセス制御）層を含む。

さらに、いくつかの無線ネットワークではマルチインタフェース機器（ＭＩＤ）も利用され得る。ＭＩＤは、ブルートゥースインタフェースと８０２．１１インタフェースなどのような、２つの独立のネットワークインタフェースを含むことができ、ゆえに、ＭＩＤが２つの別個のネットワークに関与すると共に、ブルートゥース機器にインタフェースを提供することも可能になる。ＭＩＤは、ＩＰアドレスおよびこのＩＰアドレスに関連付けられた共通ＩＰ（ネットワーク）名を有し得る。

無線ネットワーク機器には、それだけに限らないが、ブルートゥース機器、マルチインタフェース機器（ＭＩＤ）、８０２．１１ｘ機器（８０２．１１ａ、８０２．１１ｂ、８０２．１１ｇ機器などを含むＩＥＥＥ８０２．１１機器）、ＨｏｍｅＲＦ（家庭内無線周波数）機器、Ｗｉ-Ｆｉ（ワイファイ（Wireless Fidelity））機器、ＧＰＲＳ（汎用パケット無線サービス）機器、３Ｇセルラ機器、２．５Ｇセルラ機器、ＧＳＭ（モバイル通信用グローバルシステム）機器、ＥＤＧＥ（エッジ（Enhanced Data for GSM Evolution））機器、ＴＤＭＡ型（時分割多重接続）機器、ＣＤＭＡ２０００を含むＣＤＭＡ型（符号分割多重接続）機器が含まれ得る。各ネットワーク機器は、それだけに限らないが、ＩＰアドレス、ブルートゥース機器アドレス、ブルートゥース共通名、ブルートゥースＩＰアドレス、ブルートゥースＩＰ共通名、８０２．１１ＩＰアドレス、８０２．１１ＩＰ共通名、ＩＥＥＥ ＭＡＣアドレスを含めて、多種多様なアドレスを含み得る。

また、無線ネットワークには、例えばモバイルＩＰ（インターネットプロトコル）システム、ＰＣＳシステム、他のモバイルネットワークシステムなどで見られる方法およびプロトコルも関与し得る。モバイルＩＰに関して、これにはインターネット技術標準化委員会（ＩＥＴＦ）によって作成された標準通信プロトコルが関与する。モバイルＩＰを用いれば、モバイル機器ユーザは、一度割り当てられたＩＰアドレスを維持しながら複数のネットワークをまたいで移動することができる。ＲＦＣ（Request for Comments）３３４４を参照されたい（注意：ＲＦＣはインターネット技術標準化委員会（ＩＥＴＦ）の正式文書である）。モバイルＩＰはインターネットプロトコル（ＩＰ）を拡張し、モバイル機器のホームネットワーク外部に接続するときにモバイル機器にインターネットトラフィックを転送する手段を付加する。モバイルＩＰは、各モバイルノードに、これのホームネットワーク上のホームアドレス、ならびにネットワークおよびネットワークのサブネット内におけるこの機器の現在位置を識別する気付アドレス（ＣｏＡ）を割り当てる。機器は、異なるネットワークに移動すると、新しい気付アドレスを受け取る。ホームネットワーク上のモビリティエージェントは、各ホームアドレスをこれの気付アドレスに関連付けることができる。モバイルノードは、インターネット制御メッセージプロトコル（ＩＣＭＰ）などを使用して、気付アドレスを変更する都度、ホームエージェントに対応付け更新を送ることができる。

基本的な（すなわちモバイルＩＰ外部の）ＩＰ経路指定において、経路指定機構は、通常、各ネットワークノードが常にインターネットなどへの一定の接続点を有し、各ノードのＩＰアドレスがこのノードが接続されるネットワークリンクを識別するという仮定に依拠する。本明細書において「ノード」という用語は、例えば、データ伝送の再分配点または端点などを含み、かつ他のノードへの通信を認識し、処理し、かつ／または転送することのできる接続点を含むものである。例えば、インターネットルータは、機器のネットワークを識別するＩＰアドレス接頭部などを調べることができる。次いで、ネットワークレベルで、ルータは、特定のサブネットを識別するビットの組などを調べることができる。次いで、サブネットレベルで、ルータは、特定の機器を識別するビットの組など調べることができる。典型的なモバイルＩＰ通信では、ユーザがモバイル機器をインターネットなどから切断し、この機器を新しいサブネットで再接続しようとする場合、この機器は、新しいＩＰアドレス、適正なネットマスクおよびデフォルトのルータを用いて再構成される必要がある。そうでないと、経路指定プロトコルはパケットを適正に配信することができなくなる。

インタフェース品質
インタフェース品質を、無線信号強度や信号対雑音比などの非常に限られた基準の組に基づいて比較するいくつかの手法が利用できる。しかしながら、これらの手法では比較の対象が無線ネットワークに限定される。

端点間パス品質比較を使用した最適なパスの選択が、トラフィックの発信元と宛先を接続する最適な経路が一元的に判断されるＭＰＬＳ（マルチプロトコルラベルスイッチング）ネットワークの状況で、下記の参照文献［６］において検討されている。さらに、端点間パス品質比較は、ネットワーク運用者が、通常、すべての必要な統計にアクセスすることのできる単一の自律的ドメイン内でも使用される。しかしながら、これらの統計は、個々のモバイルにとっては推定が難しい。したがって、このような方法は、個々のマルチインタフェース（モバイル）ホストがこれ自体のインタフェースの品質をリアルタイムで比較するのには適さない。

また、現在、ネットワークパスに沿った可用帯域幅、遅延またはジッタを推定する技法も利用可能であり、複数のインタフェースでのこれらのパラメータを推定し、次いで、これらを比較するのに使用され得る（下記の参照文献［１０］参照）。しかしながら、これらの技法は、通常、機器が多数のプローブパケットを送ることを必要とし、結果として多大な遅延を生じ、不十分な無線ネットワークリソースを著しく浪費することになり、したがって、無線機器には適さない。

以下の背景参照文献には、特に、インターフェース品質の比較に関連するいくつかの背景技術が示されており、これらの参照文献すべては、これらの全文が本明細書に引用されたのと同様に、参照して全体が本明細書に組み込まれる。

［１］V. J. Ribeiro et al. "pathChirp: Efficient Available Bandwidth Estimation for Network Paths", PAM Workshop, 2003.
［２］M. Jain, C. Dovrolis, "End-to-End available bandwidth: measurement methodology, dynamics, and relation with TCP throughput," Proceedings of ACM SIGCOMM, 2002.
［３］B. Melander, M. Bjorkman, P. Guningberg, "A new end-to-end probing and analysis method for estimating bandwidth bottlenecks," Global Internet Symposium, 2000.
［４］K. Lai, M. Baker, "Measuring link bandwidth using a deterministic model of packet delay", ACM SIGCOMM, August 2000.
［５］N. Hu, P. Steenkiste, "Evaluation and Characterization of Available Bandwidth Probing Techniques", IEEE Journal of Selected Areas in Comm., Vol. 21, No. 6, Aug. 2003, pp. 879-894.
［６］T. Anjani et al., "A New Path Selection Algorithm for MPLS Networks Based on Available Bandwidth Estimation", QofIS/ICQT 2002, LNCS 2511, pp. 205-214, 2002.
［７］T. Anjani et al., "ABEst: An Available Bandwidth Estimator within an Autonomous System.", Proceedings Globecom 2002.
［８］B.K. Gosh, P.K. Sen, "Handbook of Sequential Analysis", Marcel Dekker, NY, 1991.
［９］H.R. Neave, P.L. Worthington, "Distribution Free Tests", Unwin Hyman, London, 1988.
［１０］R.S. Prasad, M.Murray, C. Drovolis and K. Claffy, "Bandwidth estimation: metrics, measurement techniques, and tools", IEEE Network, 2004.
［１１］S. Saroiu, P.K. Gummadi, S.D. Gribble, "SProbe: A Fast Technique 'for Measuring Bottleneck Bandwidth in Uncooperative Environments", Proceedings IEEE Infocom, 2002.
［１２］H. Kaaranen et al. "UMTS Networks: Architecture, Mobility and Services", Wiley, 2001.
［１３］V. K. Garg, "IS-95 CDMA and cdma2000: Cellular/PCS Systems Implementation", Prentice-Hall, 2000.

様々な通信システムおよび方法が知られているが、依然として、インターネットおよび／または他のネットワークを介して通信を行う改善され、拡張されたシステムおよび方法が必要とされている。特に、機器および人を物理的に追跡する領域における研究はなされているが、既存のシステムは、なかんずく、メッセージを、他の場所にではなく特定の場所に宛先指定させることができない。

本発明の好ましい実施形態は、既存の方法および／または装置を著しく改善することができる。

前述のように、無線信号強度や信号対雑音比といった非常に限られた基準の組に基づいてインタフェース品質を比較するいくつかの手法が利用できるが、これらの手法では比較の対象が無線ネットワークに限定される。他方、本発明の好ましい実施形態では、手法が、例えば、往復可用帯域幅、端点間遅延および遅延ジッタ、単方向可用帯域幅、各インタフェースを介する端点間ネットワークパスに沿った遅延および遅延ジッタなどを含めて、全端点間ネットワークパスを考慮に入れて、はるかに多くのインタフェース品質基準を処理するように設計される。
他の方法は、１）分散ホストによる動的で高速な比較に適さず、または２）パスの一般的な比較メトリックに適用できない。

好ましい実施形態によれば、機器が、最小限の注入ネットワークパケットを使用し、パス品質メトリックに関する最小限の情報しか必要とせずに、有線と無線両方のネットワークに適するインタフェース品質の高速比較を行う技法が提供される。

好ましい実施形態によれば、用いられる方法は、ごくわずかなプローブパケットを用いてこの比較を達成することができ、かつはるかに短時間で行うことができ、したがって、無線ネットワークと、比較が迅速に行われる必要のある状況（例えば、ＱｏＩ比較が、いつ新しいネットワークにハンドオフすべきか決定するための基礎として使用されるときなど）とに非常に適する。

好ましい実施形態では、マルチインタフェース機器が、ネットワークトラフィックの最小限の注入で、リアルタイムで有線パスおよび／または無線パスのドメインにおけるこれ自体のインタフェース品質を動的に、かつ高速で比較する技法が提供される。これらの技法は、好ましくは、パス品質メトリックに関して最小限の情報しか必要としない。

いくつかの実施形態によれば、異機種無線ネットワークを介したモバイル機器による実質上リアルタイムのインタフェース品質（ＱｏＩ）比較の方法は、ＱｏＩがどのようにして計測されるか、無線ネットワークだけを介するパスまたは無線ネットワークと有線ネットワークの両方を介するパスによって計測されるかとは無関係であるパス品質メトリックを使用して、複数のインタフェースの品質を実質上リアルタイムで比較することでなり、新しいインタフェースからの観測値での最速変化検出問題としてパス品質を比較すること、または逐次２サンプルテストに基づいてパス品質を比較することを含む。

別の実施形態によれば、異機種無線ネットワークを介したモバイル機器による実質上リアルタイムのインタフェース品質（ＱｏＩ）比較の方法は、ＱｏＩがどのようにして計測されるか、無線ネットワークだけを介するパスまたは無線ネットワークと有線ネットワークの両方を介するパスによって計測されるかとは無関係であるパス品質メトリックを使用して、複数のインタフェースの品質を実質上リアルタイムで比較することでなり、１サンプル変化点検出法を実行すること、またはノンパラメトリック−オンラインの２サンプル法を実行することを含む。

別の実施形態によれば、異機種無線ネットワークを介したモバイル機器による実質上リアルタイムのインタフェース品質（ＱｏＩ）比較の方法は、ＱｏＩがどのようにして計測されるかとは無関係であるパス品質メトリックを使用して、複数のインタフェースの品質を実質上リアルタイムで比較することでなり、新しいインタフェースからの観測値での最速変化検出問題としてパス品質を比較することを含む。いくつかの例では、新しいインタフェースからの観測値の集合があり、上記の比較することは、これらの観測値の平均値が平均有効メトリック値よりも高くなるかどうか検出することを含む。いくつかの例では、この方法は、パス品質比較に累積和手順を用いることを含む。

別の実施形態によれば、異機種無線ネットワークを介したモバイル機器による実質上リアルタイムのインタフェース品質（ＱｏＩ）比較の方法は、ＱｏＩがどのようにして計測されるかとは無関係であるパス品質メトリックを使用して、複数のインタフェースの品質を実質上リアルタイムで比較することでなり、逐次２サンプルテストに基づいてパス品質を比較することを含む。

別の実施形態によれば、異機種無線ネットワークを介したモバイル機器による実質上リアルタイムのインタフェース品質比較の方法は、無線ネットワークだけを介するパスまたは無線ネットワークと有線ネットワーク両方を介するパスによって計測されるかどうか、ＱｏＩ計測を得るのに使用される独立のＱｏＩメトリックおよび方法を使用して複数のインタフェースの品質を実質上リアルタイムで比較することを含む。

いくつかの説明例では、マルチインタフェースのモバイル機器またはホストはＮ個のインタフェース（Ｎは例えば２以上）を有し得る。いくつかの好ましい実施形態では、これらのインタフェースのそれぞれで、インタフェース品質（ＱｏＩ）を反映する計測値が取られる。このような計測値の役立つ説明例には、端点間有効帯域幅、往復遅延などが含まれ得る。このモバイル機器またはホストは、好ましくは、ＱｏＩ計測値の比較を行うための機能要素またはモジュールを含む。

好ましい実施形態では、様々な計測シナリオでのＱｏＩの高速なリアルタイムの比較の方法が提供される。モバイルが２つのインタフェースを有する説明例を記述するが、これらの方法は、それぞれ、モバイルがＮ＞２個のインタフェースを有するときの一般的な事例とすることができる。

事例１
いくつかの例では、現在のインタフェースからＱｏＩ計測値は多いが、この他のインタフェースからの計測値は多くないことがある。このような例では、最速逐次変化検出に基づく方法を用いることができる。

好ましい実施形態では、この方法は、以下のように新規のやり方で適用される、累積和（ＣＵＳＵＭ）手順に関連するものである。すなわち、帰無仮説Ｈ_０を、新しいインタフェースが現在のパスよりも有意に高い平均帯域幅を提供しないものとする。ＣＵＳＵＭ手順を適用してパス品質比較問題を以下のように解くことができる。

ステップ１：現在のインタフェース上でのｍ個の観測値｛Ｘ_１，・・・，Ｘ_ｍ｝から、標本平均値μ_１および標本標準偏差σ_１を算出する。

ステップ２：新しい各観測値Ｘ_ｍごとに、
ａ）観測値が現在のインタフェースからのものである場合、μ_１およびσ_１を更新し、
ｂ）Ｘ_ｍが新しいインタフェースからのものである場合、
Ｚ_ｎ＝（Ｚ_ｎ−１＋（（Ｘ_ｍ−μ_１）／σ_１−ｋ）＾＋、Ｚ−０＝０
を計算する。式中、ｘ＞０の場合（ｘ）＾＋＝ｘであり、そうでない場合（ｘ）＾＋＝０である。

ステップ３：Ｚ_ｎ＞ｈの場合、インタフェースを切り換えることを推奨し（Ｈ_０を棄却し）、そうでない場合には、インタフェースを切り換えない。

上記の手順は、新旧のインタフェースからの観測値を、あたかもこれらが同じデータ系列からのものであるかのように扱い、次いで、このデータ系列の組み合わせの平均値が変化するかどうか、およびこれがいつ変化するかを検出しようとすることに留意されたい。平均値における変化を検出するこの種の手法は、一般に１サンプル変化点検出法と呼ばれる方法の部類に属する。

このプロセスの一例を図２に示す。インタフェース切り換えは、閾値線ｈより上の赤い点によって示される、１２番目の観測値の後で開始／推奨される。

事例２
各インタフェースごとに１観測値ずつの、対観測値（Ｘ_ｎ，Ｙ_ｎ）があるものと仮定する。必要な場合には、新しいインタフェース上にマッチする観測値を有さない現在のインタフェース上の「旧い」観測値を廃棄して対観測値を構築し、次いで、新しいインタフェース上の各観測値を、現在のインタフェース上でこれと時間的に最も近い観測値でマッチさせる。

対観測値が有効なパス品質比較に使用され得るのは、例えば、パス品質メトリックが高度に非定常的であり、またはＸ_ｎとＹ_ｎが強く相関しているとき、あるいは両インタフェース上の対観測値が容易に獲得できるときなどである。各インタフェースは異なるネットワークパスを使用するため、Ｘ_ｎとＹ_ｎは独立であると想定される。これらの差Ｘｔ_ｎ＝Ｘ_ｎ−Ｙ_ｎについて考察する。

Ｘｔ_ｎの大きさが、例えばσｔ_１であるとわかっている／推定される場合、前述のステップ２ｂ）の場合のように、続けて
Ｚｔ_ｎ＝（Ｚｔ_ｎ−１＋（Ｘｔ_ｎ／σｔ_１−ｋｔ））、Ｚｔ０＝０
を計算し、ステップ３で、ｈｔおよびｋｔが適当な値である場合にはＨ_０を棄却する。

前述の最速変化検出法１）および２）では、現在のネットワークパスの平均パス品質および／またはこれの分散の正確な推定値が必要とされる。ただし、以下の別の手法では、これらは必要とされない。

事例３
いくつかの例では、モバイルが、現在のパス品質の幅広い知識を有さず、両方のパスのいくつかの計測値を持つことがある。このような状況でも、なお、どちらのインタフェースがより高い品質を有するかについて原則的に判断することが可能である。

好ましい実施形態では、２サンプル統計テストを使用して２つのパスの品質が比較される。テストへの入力データは各インタフェースごとの計測され、または予測される有効帯域幅である。各インタフェースは異なるネットワークパスを使用するため、２つのインタフェースでのデータ点は独立サンプルであると仮定される。２つのサンプルの位置（平均値／中央値）の差をテストすることによって平均品質の差をテストする。本発明の手法は、ノンパラメトリックで（分布によらず）、不等な標本サイズでも機能し、オンラインである（計算が高速で、本質的に、有効サンプルの長さに依存しない）テストを使用することを含む。これらの要件を満たすテストはＲｏｓｅｎｂａｕｍのテストである。Ａ＝｛Ｘ_１・・・，Ｘ_ｎ１｝で、現在のインタフェースからのサンプルを含むサンプル集合Ａに含まれる有効帯域幅の観測値の集合を表すものとする。ここでＸ_１・・・，Ｘ_ｎ１は、累積分布関数Ｆ（ｘ）による任意の分布に従うものとする。同様に、Ｂ＝｛Ｙ_１・・・，Ｙ_ｎ２｝で、一般の累積分布関数Ｇ（ｘ）による、新しいインタフェースからの観測値を表すものとする。ｎ＝ｎ１＋ｎ２とする。一般性を失わずに、Ｇ（ｘ）の位置をΘとし、Ｆ（ｘ）の位置を０とする。ここでのテストの帰無仮説は、Ｈ_０：Θ＝０（すなわち、旧いインタフェースは有意に高い平均有効帯域幅を提供しない）というものであり、これを対立仮説Ｈ_１：Θ＞０に対して検定する。

分布の拡散はこれの位置と共に大きくなり、サンプルサンプル集合Ｂの位置はＡ中のサンプルサンプルの位置より大きいものと仮定する。サンプル集合ＡとＢを組み合わせて１つの大きなサンプル順序集合を作成するものとする。この場合、新インタフェースがより高い平均有効帯域幅を提供する場合には、Ｂのデータ点が組み合わせたサンプルの上端に累積する傾向がある。このことに留意すると、Rosenbaumのテスト統計Ｔ_Ｒには、Ａの最大値より大きい値を有するＢのデータ点の総数が関与する。

全体の最大値がサンプル集合Ｂからのものでない場合、テストは直ちに停止され、Ｈ_１を優先して帰無仮説Ｈ_０が棄却されることはない。そうではなく、Ｔ_Ｒが棄却限界値Ｃより大きい場合には、Ｈ_１を優先して帰無仮説Ｈ_０が棄却される。Ｃを計算するには、Ｔ_Ｒの分布を使用する。独立サンプルでは、任意のサンプルサイズｎ＝ｎ１＋ｎ２であり、これは容易である。ｎ２／Ｎ１→ｐと共にｎ１→∞、ｎ２→∞に従って漸近的に、これは単純に

に収束する。

ローゼンバウムテストは、オンラインで追跡するのが容易な、Ｂ中のサンプルの上端の「異常な連」の長さに基づくものであることに留意されたい。

この単純なテストは、平均値の増大が分散の増大によって達成される場合に非常に適する。同様に、通常、高い位置（平均値や中央値など）が低い拡散（分散など）によって達成されることが事前にわかっている場合には、Ａ中のサンプルの「下端」の極端な連続だけを考察する類似のテストを構築することもできる。これも同様に適用が容易なはずである。

上記テストのオンラインでの適用は、新しい観測値ごと、または新しい観測値のバッチごとのテストの反復を示唆するものである。これは、テストの棄却限界値が好ましくは調整されること、および／またはテストが有限回数適用されるにすぎないことを意味する。

事例４
いくつかの実施形態では、強く相関している対観測値（Ｘ_ｎ，Ｙ_ｎ）を有する場合、事例３で前述した二サンプルテストでは不十分であり、または無効でさえある。これを克服するために、ノンパラメトリック手法を使用して差をテストすることができる。このために使用した１つのオンラインのノンパラメトリックテストがWilcoxon符号テストである。類似のノンパラメトリックテストのウィルコクスン符号付順位テストは、より強力であるが、順位付けしたサンプルを維持しなければならず、このため、オンラインアルゴリズムではない。

様々な実施形態
特に、好ましい実施形態は、用途別（デシベルなど）の閾値に依存しない。前述のように、好ましい実施形態では、１つのサンプルにおける平均値の変化を検出するのではなく、累積和テスト（１および２参照）を新規なやり方で使用して２つの異なるサンプルが比較され、あるいは、ノンパラメトリック（分布によらない）であり、オンラインで実施可能であるように二サンプルテスト（３および４参照）が選択される。特にこれは、通常、基礎をなす分布がガウス分布であると仮定し、次いで、漸近的に最適な尤度比に基づくテストを使用するパラメトリックテストや、通常、全体の計測履歴の利用を必要とする従来の最適なノンパラメトリックテストとは対照的である。さらに、これらのテストは良好な小サンプル挙動も有する。

モバイルがＮ＞２個のインタフェースを使用できるときにも、前述の比較テストが使用できる。この際に問題となる判断は、Ｎ個の候補中で最適なネットワークパスであり、したがって、いくつかの実施形態では、（例えば、現在のパスと、Ｎ−１個の代替パスのそれぞれとの間の）合計Ｎ−１の対ごとのテストが用いられ得る。

好ましい実施形態によれば、これらの解決法は無線信号強度計測だけに限定されず、なかんずく、インタフェースから対応するホストまでの端点間パスの品質を考慮に入れることができる。これに対して、現在のモバイルインタフェース比較の手法は、無線ネットワークだけしか考慮に入れず、特に大部分は、信号強度だけに基づくものである。

本明細書で説明する好ましい実施形態は、コンピュータネットワーク、性能計測、統計などの独自の理解に基づいて当分野の既存の問題を解決するものである。単に帯域幅の計測だけを伴う既存の方法は、無線ネットワークには適さない。また、他の技術は単独でメトリックの比較に対処するが、これらの技術は、比較のために、モバイルホストからは利用できないことのある情報を必要とする。同様に、通常は、複数の計測ストリームではなく単一の計測ストリームにおける変化だけを探す統計変化検出法も考案されている。

様々な実施形態の上記および／またはその他の態様、特徴および／または利点は、以下の説明を添付の図と併せて考慮すればさらに理解される。様々な実施形態は、該当する場合には、異なる態様、特徴および／または利点を含み、かつ／またはこれらを除外できる。また、様々な実施形態は、該当する場合には、他の実施形態の１つまたは複数の態様または特徴を組み合わせることもできる。特定の実施形態の態様、特徴および／または利点の説明は、他の実施形態または特許請求の範囲を限定するものと解釈すべきではない。

本発明の好ましい実施形態を、例としてあげるにすぎないが、添付の図に示す。

本発明は、多種多様な形で実施され得るが、本開示は、本明細書で説明する様々な発明の原理の例を提供するものとみなすべきであり、このような例は、本発明を、本明細書で説明し、かつ／または本明細書で図示する好ましい実施形態に限定するためのものではないという理解の下、本明細書では、いくつかの例示的実施形態について説明する。

概要
新しく台頭しつつあるモバイル機器は、ユーザが異機種無線技術（例えば、セルラネットワークと無線ＬＡＮなど）を利用できるようにする複数のインタフェースを備えている。このようなマルチインタフェースモバイル機器の移動性およびサービス品質（ＱｏＳ）をサポートするには、モバイルがどの１つまたは複数のインタフェースを使用すべきか、およびあるインタフェースから別のインタフェースにいつ切り換わるべきかを動的に判断することが重要である。このような判断を行うには、モバイルが、進行中のアプリケーションをユーザにわかるほど途切れさせずに、あるインタフェースから別のインタフェースに切り換わることができるように、リアルタイムで、様々なメトリックによって計測され得る「インタフェース品質（ＱｏＩ）」を比較することが不可欠である。本出願では、特に、モバイル機器が、最速逐次変化検出および逐次二サンプル仮説テストを使用してインタフェース品質の高速比較を行うための新規の技法を提示し、分析する。

好ましい実施形態では、将来の無線ネットワークが複数の無線技術を使用して様々な通信ニーズを満たすことになると考える。例えば、近くにある機器（人が持ち運ぶ機器や、オフィス内、車内、家庭内にある機器など）同士を接続するには短距離無線技術（ブルートゥースなど）を使用し、建物、構内、空港、ショッピングモール全体を連続してカバーするには私設または公衆無線ＬＡＮ（ＩＥＥＥ８０２．１１など）を使用し、広域をカバーするにはセルラ無線システム（ＧＳＭ、ＧＰＲＳ、ｃｄｍａ２０００、ＷＣＤＭＡなど）を使用することが考えられる。したがって、モバイル機器（本明細書ではモバイルともいう）は、それぞれ異なる無線技術をサポートする複数の無線インタフェースを備えるようになる。

例えば、図１Ａに、モバイル機器１が、基地局２Ａ、２Ｂおよびアクセスポイント３Ａ、３Ｂと通信を行うインタフェースを有するものとして示される例示的な将来のネットワーク構成を示す。この説明例では、基地局２Ａおよび２Ｂは、公衆交換電話網（ＰＳＴＮ）１２と通信するコールエージェント７とさらに通信を行う基地局制御装置４と通信を行うものとして示されている。やはり図示するように、アクセスポイント３Ａおよび３Ｂは、例えば、ＩＰネットワークアクセスポイントなどを含むことができ、公衆交換電話網１２へのトランキングゲートウェイ１１を介して、インターネットなどのＩＰネットワーク１０を介して通信を行うルータ６にさらに連絡するゲートウェイ５と通信を行うことができる。

様々な無線技術を十分に利用するために、モバイル機器は、好ましくは、ユーザアプリケーションがほとんど途切れないシームレスなやり方で、どの無線インタフェース（すなわち無線ネットワーク）を使用すべきか、およびこれらのインタフェースを（したがって無線ネットワークを）いつ切り換えるべきか選択するように構成されることが好ましい。したがって、新しいインタフェースに切り換わる前に回答すべき重大な問題とは、新しいインタフェースが、将来のある期間にわたって、現在使用されているインタフェースよりも高い品質を提供するかどうかである。インタフェース品質（ＱｏＩ）は、ユーザアプリケーションの必要性など、状況に応じて様々なやり方で計測され得る。

図１Ｂを参照すると、いくつかの例示的実施形態において、モバイル機器１は複数のインタフェースを含むことができる。例示的実施形態には、インタフェース１、インタフェース２、インタフェース３の３つのインタフェースが示されている。しかしながら、様々な実施形態において任意の数のインタフェースが用いられ得る。例示的実施形態では、モバイル機器には、携帯用コンピュータ、パーソナルデスクトップコンピュータ、ＰＤＡ、携帯用ＶｏＩＰ電話機および／または他の機器などが含まれ得る。通常、このようなモバイル機器は、（アクセスポイントとの通信用アンテナを含む）トランシーバ、プロセッサ、（プログラムメモリやランダムアクセスメモリなどを含む）メモリを含む。やはり図示するように、メモリは、例えば、以下で説明する機能を実行するＱｏＩ比較モジュールなどのプログラムまたはモジュールも含み得る。様々な実施形態において、モバイル機器によって実行されるプロセスは、状況に基づいて適宜、ソフトウェア、ハードウェアおよび／またはファームウェアによって実行できる。

図１Ｂに示す例示的実施形態では、モバイル機器１は、インタフェース１から３など、複数のネットワークを介して通信を行うことができるものとして示されている。例えば、モバイル機器は、図１Ｂに示すものと類似のアクセスポイント２２または基地局２を介して通信を行うことができる。また、図１Ｂには、モバイル機器１が、別の無線ネットワークや有線ネットワークといった、別のネットワークとも通信を行い得る例も概略的に示されている。図１Ｂを参照すると、いくつかの例示的、非限定的実施形態では、アクセスポイント２２は有線ネットワーク２０に接続された無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）内にあり得る。いくつかの例では、有線ネットワーク２０はインターネットまたは企業データ処理ネットワークを含み得る。いくつかの例では、アクセスポイント２２は、無線ルータとすることができる。いくつかの実施形態では、アクセスポイント２２は、有線ネットワーク２１にリンクされたネットワークインタフェース２５と、モバイル機器１および他のモバイル機器と通信を行う無線トランシーバとを有し得る。例えば、無線トランシーバ２６は、モバイル機器との無線またはマイクロ波周波数通信のためのアンテナ２７を含み得る。また、アクセスポイント２２は、好ましくは、プロセッサ２８、プログラムメモリ２９、およびランダムアクセスメモリ３１も有する。

現在、モバイル機器は、通常、無線ネットワークに関する情報だけを使用してＱｏＩを計測し、比較する。この情報は、無線信号強度または信号対雑音比（ＳＮＲ）を含む。しかしながら、高い信号強度または高い信号対雑音比は、必ずしもこの無線ネットワークを介した高可用帯域幅または低遅延を意味するとは限らない。

一般に、ＱｏＩはネットワークパスの品質を反映するものであり、これには、モバイル機器インタフェースと、例えばこのモバイル機器が最終的に通信を行う相手の対応するノードの間にある、無線ネットワークを介するパスと、（例えば、図１Ｂに示すような有線ネットワーク２０などの）有線バックボーンネットワークを介するパスが関与できる。状況に応じて、ネットワークパスの品質は、単方向遅延、往復遅延、遅延ジッタ、ネットワークパスの有効帯域幅、またはこれらの組み合わせを含めて、様々なやり方で計測され得る。

ＱｏＩを計測するのに使用されるネットワークパスは、場合によって、例えば、無線ネットワークが端点間パスにおけるボトルネックであるとわかっているときには、無線ネットワークだけを介するパスとすることもできる。しかしながら、モバイルにとって、特定のアプリケーションでのボトルネックが無線ネットワークであるか、それとも有線バックボーンであるか知ることはしばしば困難である。というのは、これが、時間の経過と共に動的に変化する多数の要因に依存するからである。これらの要因には、例えば、無線およびバックボーンネットワークの特定の設計、無線およびバックボーンネットワークにおける現在のネットワーク負荷、アプリケーションの特定の要件、およびモバイル機器の位置さえもが含まれる。

したがって、マルチインタフェースモバイルが、ＱｏＩがどのようにして計測されるか、例えば、ＱｏＩが無線ネットワークだけを介するパスによって計測されるか、それとも無線ネットワーク中のパスと有線ネットワークを介するパスの両方を含む端点間パスによって計測されるかを問わずに、複数のインタフェースの品質をリアルタイムで比較できれば有利である。

本開示では、このＱｏＩ比較問題に対して、例えば、ＱｏＩの尺度として新しいパスの可用帯域幅が使用される、新規で、有利な解決法を提示する。したがって、次に、ネットワークパスの可用帯域幅の意味についてより詳細に論じる。初めに、まず、ネットワークパスの容量について論じる。前述の参照文献［１０］に記載されているように、ネットワークパスに沿ったリンクの容量は、このリンクの両端での最大限可能なＩＰレイヤ転送速度として定義され得る。したがって、ネットワークパスの容量Ｃは、この場合、このパスにおける最小リンク容量、

として定義することができ、式中、Ｃ_ｉは、このパスに沿ったｉ番目のリンクの容量であり、Ｈはこのパス中のリンクの数である。リンクの有効帯域幅は、ある一定の期間におけるこのリンクの不使用の「予備」容量である。Ｃ_ｉをリンクｉの容量とし、ｕを所与の時間間隔におけるこのリンクの平均利用率とする場合、リンクＩの平均可用帯域幅Ａ_ｉは、

になる。この場合、Ｈホップのネットワークパスの可用帯域幅は、以下に示すように、Ｈ個のリンクの中で最小の可用帯域幅である。

可用帯域幅を推定する例示的手法が存在し、大きくは以下のカテゴリに分類され得る。

・自己誘導輻輳法
これらの手法は、ネットワークパスに沿った可用帯域幅または「予備の」容量を計測する。自己誘導輻輳法は以下の原理に基づくものである。プローブパケットの速度がパス上の可用帯域幅を上回る場合、輻輳が生じて、プローブパケットがパス沿いにある（１つまたは複数の）ボトルネックルータのところで待ち行列に入れられ、パケット間時間間隔が、送信側よりも受信側において長くなる。他方、プローブ速度がこのパス上の可用帯域幅を下回る場合、輻輳は生じず、プローブパケットに待ち行列による遅延は生じない。したがって、パスに沿った可用帯域幅は輻輳の発生時におけるプローブ速度として推定できる。

自己誘導輻輳手法のいくつかの例には、前述の参照文献［２］に記載されているＰａｔｈｌｏａｄ、前述の参照文献［３］に記載されているＴＯＰＰ、および前述の参照文献［１］に記載されているＰａｔｈＣｈｉｒｐが含まれる。これらの方法は、可用パス帯域幅を推定するのに、パスの両端におけるノード間の大幅な協働を必要とする。

・パケットペアトレイン分散法（Packet Pair Train Dispersion Methods）
参照文献［４］、［５］、［１１］を参照すると、パケットペアトレイン分散法は、容量に関連するが、クロストラフィックの量に影響される尺度である、パスに沿った漸近的分散速度を推定する。パケットペア／トレイン分散技法は、通常、ネットワークパスの両端における計測を必要とする。しかしながら、受信側ノードに、各プローブパケットに応答してメッセージを送信させることによって（例えば、受信側ノードにＩＣＭＰポート到達不能またはＴＣＰ ＲＳＴパケットを送信させるなどによって）、これらの計測値を受信側ノードにおけるアクセスなしで実行することも可能である（前述の参照文献［１１］参照）。

・自己誘導輻輳とパケットペアとの組み合わせ手法（Combined Self-Induced Congestion and Packet Pair Approaches）
いくつかの実施形態では、自己誘導輻輳とパケットペア技法をうまく組み合わせることも可能である。このような混成方法の例には、ＩＧＩおよびＰＴＲが含まれる（前述の参照文献［５］参照）。ｐａｔｈＣｈｉｒｐと同様に、これらの混成方法は、特にＰａｔｈｌｏａｄ法に比べて相対的に効率がよい。ＰａｔｈＣｈｉｒｐはＰａｔｈｌｏａｄ法のプローブ量の１０％未満しか使用しないといわれており（前述の参照文献［１］参照）、ＩＧＩ／ＰＴＲはＰａｔｈｌｏａｄ法よりはるかに高速に、この時間の約１０％で収束する（前述の参照文献［５］参照）。ＩＧＩ／ＰＴＲの収束時間は、伝えられるところでは、大体４回から６回の往復時間（ＲＴＴ）である。

・ＴＣＰバルクファイル転送速度法（TCP Bulk File Transfer Rate Approaches）
これらの方法は、ＴＣＰプロトコルを使用して固定サイズのファイルの転送時間を計測することによって可用帯域幅を計測する。この技法の利点は、これが、データアプリケーションが利用できる可用パス帯域幅をより厳密に反映することである。しかしながら、推定の品質は、ネットワークの種類によって異なり得るＴＣＰプロトコルの挙動に依存する。ファイルがサーバ（Ｗｅｂサーバなど）から要求され、またはプッシュされる場合には、推定の品質もサーバ上の負荷の影響を受けることがある。これらの方法は、両エンドノード間のＴＣＰ接続を使用するため、暗黙的に、ネットワークパスの両端における協働を必要とする。

将来のある期間にわたる２つのネットワークパスの平均有効パス帯域幅を比較する簡単な手法は、まず、モバイル機器が多数のプローブパケットを送り出すのを調べて、平均有効パス帯域幅を推定することである。例えば、Ｐａｔｈｌｏａｄ（前述の参照文献［２］参照）は、数メガバイトのプローブトラフィックを必要とし、パス上の有効帯域幅の推定値を獲得するのに何百ものＲＴＴを要し得る。パケットペア手法ではプローブパケットの数を減らすことができるが、それでもなお、クロストラフィックによって生じる誤りの可能性を低減する目的で、有効帯域幅の各サンプルを獲得するのに相当数のプローブパケットペアが必要とされる。多数のプローブパケットを送ると、モバイル上の不十分な電力リソースおよび不十分な無線帯域幅を浪費することになり、過剰なハンドオフ遅延を生じることにもなり得る。

過去と最近のリンク利用率の知識を利用して有効帯域幅を推定し、次いで、トラフィック発信元と宛先を接続する経路またはパスを選択する方法も存在する（前述の参照文献［６］および［７］参照）。これらは、実際には、ネットワーク運用者が、通常、必要とされる統計にアクセスすることのできる、単一の自律的ドメインの状況で使用される。しかしながら、これらの統計は、個々のモバイルにとっては知ることも、推定することも困難であり、したがって、これらの方法は、モバイルが、リアルタイムでこのモバイルの複数のインタフェース品質を比較するために使用するのには適さない。したがって、好ましい実施形態では、マルチインタフェースモバイル機器が、どんなＱｏＩメトリックが使用されるか（例えば、無線ネットワークだけに関する情報によるものか、それとも端点間パスの有効帯域幅によるものかなど）や、ＱｏＩ計測がどのようにして得られるかを問わずに、これのインタフェース品質を、実質上リアルタイムで、またはリアルタイムで比較するために使用することのできる、新しいカテゴリの方法を提示する。

好ましい実施形態は、移動端末によって必要とされるＱｏＩ比較の以下の要件を満たすように適合されることが好ましい。

・プローブトラフィック搬送でのモバイル上の不十分な電力リソースおよび不十分な無線ネットワーク帯域幅の消費を低減するために、各インタフェースを介して送られるプローブトラフィックを最小限に抑えること。

・ハンドオフ遅延およびユーザアプリケーションの中断の可能性を低減するために、できるだけ迅速に比較を実行すること。

・ＱｏＩは時間の経過と共に大きく変動し得るため、短期と長期両方のＱｏＩの比較をサポートすること。

・ＱｏＩの任意の確率分布を処理することができること、およびＱｏＩ比較を実行する必要があるときにこの確率分布がモバイルに知られないようにできること。

以下の例示的実施形態の項では、いくつかの手法案を示し、これらについてさらに説明し、続いて、複数の実際のネットワーク上で計測した有効パス帯域幅に基づいてこれらの手法案の例示的性能結果について論じる。

例示的実施形態
１．基本的手法
２つのインタフェース、例えば、モバイルをＧＳＭ、ＧＰＲＳ、ｃｄｍａ２０００、またはＷＣＤＭＡにアクセスさせる１つのセルラ無線インタフェースと、ユーザを自分の企業ネットワークおよび公衆無線ＬＡＮホットスポットにアクセスさせるＩＥＥＥ８０２．１１などの１つの無線ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）インタフェースとを備える移動端末を考える。ある時刻において、モバイルがユーザアプリケーションをサポートするのに使用しているインタフェースを現在または旧インタフェースと呼ぶ。旧インタフェースと参照ノードの間のネットワークパスを旧ネットワークパスと呼ぶ。参照ノードは、例えば、対応するノード、またはモバイルと対応するノードの間のトラフィックがトラバースするゲートウェイとすることができる。モバイルが現在アプリケーショントラフィックを搬送するのに使用していないインタフェースを新しいインタフェースと呼び、新しいインタフェースと参照ノードの間のネットワークパスを新しいネットワークパスと呼ぶ。

ＱｏＩ比較問題の一目的は、新しいインタフェースが将来のある期間にわたって有意に高い（例えば平均有効パス帯域幅などによって計測されると想定される）ＱｏＩを有するかどうかリアルタイムで判断することである。前述の主要な設計要件を満たすための中心的な考え方は、モバイルが比較を実行するために新インタフェースのＱｏＩに関する情報をほとんど必要としないようなやり方で、モバイルが旧いインタフェースのＱｏＩに関して累積することのできる情報を利用するというものである。この考え方は、提案する方法が以下の重要な特性を有することを可能にする。

まず新インタフェースの平均パス帯域幅を知ることを必要とせずに平均有効パス帯域幅を比較することができる。好ましい実施形態では、モバイルが、新しいパスの平均有効帯域幅を旧いパスの平均有効帯域幅と比較するために、まず、新しいパスの平均有効帯域幅を知っていることを必要としない。好ましい実施形態によって必要とされる新しいパス上の有効帯域幅のサンプル数は、新しいパスの平均有効帯域幅を推定するのに必要とされるサンプル数よりも著しく少数とすることができる。実際、いくつかの実施形態では、単一のサンプルを使用して大まかな比較を得ることができる。別の実施形態では、より多くのサンプルがあれば比較の正確さを高める助けになることもある。結果として、好ましい実施形態では、新しいパス上で送られるプローブパケットの数、および帯域幅比較を完了するのに要する時間を大幅に減らすことができる。

ＱｏＩ計測を得るのに使用されるＱｏＩメトリックおよび方法とは無関係である。好ましい実施形態には、例えば、端点間パスまたは無線ネットワーク内のみのパスの有効帯域幅、平均遅延、平均信号強度またはＳＮ比といった、ＱｏＩの計測に使用される任意のメトリックに適用される方法が関与する。さらに、好ましい実施形態には、ＱｏＩのサンプルを得るどんな特定の方法にも依存しない手法も関与する。例えば、ＱｏＩの計測に有効パス帯域幅が使用されるときには、有効パス帯域幅のサンプルを得るのに、有効パス帯域幅を推定する前述の任意の方法が使用できる。

事前設定される目標信頼水準を満たすことができる。提案する方法は、所与の信頼水準、すなわち、「誤報」発生の限度を満たす比較を実行することができる。

２．最速逐次変化検出に基づく手法
モバイルは、これが使用しているパス上の有効帯域幅の分布を推定するために、このパスの有効帯域幅のサンプル（観測値）を取るものとする。このようにして、モバイルは、旧いパスの平均有効パス帯域幅μ_１およびこれの標準偏差σ_１の適切な推定値を得ることができる。パス品質比較問題を、新しいインタフェースからの有効帯域幅の観測値での最速変化検出問題として公式化する。

新インタフェースからの観測値Ｂ＝｛Ｙ_１，Ｙ_２，・・・｝を有するものと仮定する。この場合、インタフェース品質比較問題は、これらのＢ中のサンプルの平均値がμ_１より高くなるかどうか、およびこの平均値がいつμ_１より高くなるか検出することである。言い換えると、ｍ番目のサンプルから、このサンプルの平均値がμ_１より大きくなり始める場合、この平均値の変化をできるだけ迅速に検出しようとするものである。

最速逐次検出問題は、前述の参照文献［８］に記載されている。検出手順は、通常、平均検出遅延Ｔ＝Ｎ−ｍ＋１（ｍ＜∞の場合）（式中、ｍは平均値変化が発生する時刻であり、Ｎはこの変化が検出される時刻である）を最小化しようとし、平均連長または誤報確率の制限に従う。

次に、逐次変化検出方法を使用してパス品質を比較する２つのやり方について説明する。第１の手法では、新旧インタフェースからの観測値が異なるときに獲得される、すなわち、これらの観測値を時間的にうまくマッチさせることができないものと仮定する。これは、例えば、旧パスの観測値が、大部分、ハンドオフの必要が生じる前に取られ、新しいパスからの観測値が、モバイルがパス品質比較手順を開始したとき、およびこの直後（すなわちハンドオフプロセスの間）に取られる場合である。第２の手法では、旧インタフェースと新しいインタフェースからの観測値を時間的にマッチさせることができるものと仮定する。これは、例えば、モバイルが、両インタフェースからの観測値をほぼ同じ時点において獲得することができる場合である。

マッチしない観測値を用いる逐次変化検出
正規分布の観測値であるｉｉｄ（独立で同一の分布）の場合、および他の様々な設定（前述の参照文献［１９］参照）において最適であると証明されている効率的な検出手順は、Ｐａｇｅの累積和またはＣＵＳＵＭ手順である。この手順は、変数

を定義し、式中、ｋは設計パラメータである。さらに、この手順は、変数

を定義し、但し、

である。次に、このテストはＷ_ｎ≧ｈ、ｈ＞０になり次第、変化が発生していると宣言する。

ＣＵＳＵＭ手順は２つのパラメータ、ｋおよびｈによって定義される（前述の参照文献［１６］参照）。これらは、通常、プロセス平均値に変化がない場合にはテストの平均連長（ＡＲＬ）を大きくするように、平均値に有意な変化がある場合には小さくするように選択される。パラメータｋは、最小の（高速で）検出される変化に影響を与え、平均値に変化がないときにはテスト統計を小さく保つ。ｋはインタフェースを切り換えるオーバーヘッドコストであると考えられる。ｋとｈの様々な値でのＡＲＬ値が表にされており、これらの表を使用してパラメータｋおよびｈの値が選択できる。

帰無仮説Ｈ_０を、新しいインタフェースは現在のパスより有意に高い平均帯域幅を提供しないものとし、ＣＵＳＵＭ手順を適用して以下のようにパス品質比較問題を解くことができる。

ステップ１：現在のインタフェース上のｍ個の観測値

ステップ２：新しい各観測値Ｘ_ｎごとに：
この観測値が現在のインタフェースからのものである場合には、

Ｘ_ｎが新しいインタフェースからのものである場合には、

を計算する。式中、ｘ＞０の場合には（ｘ）^＋＝ｘであり、そうでない場合には（ｘ）^＋＝０である。

ステップ３：Ｚ_ｎ＞ｈである場合には、
インタフェースを切り換え（Ｈ_０を棄却し）、そうでない場合にはインタフェースを切り換えない。

上記の手順は、新旧のインタフェースからの観測値を、これらがあたかも同じデータ系列からのものであるかのように扱い、次いで、このデータ系列の組み合わせの平均値が変化するかどうか、およびこれがいつ変化するかを検出しようとすることに留意されたい。平均値の変化を検出するこのような手法を、一般に、１サンプル変化点検出法という。

マッチする観測値：瞬時の比較
次に、対観測値、例えば、観測値が各インタフェースごとに１つずつの対である、（Ｘ_ｎ，Ｙ_ｎ）として与えられると仮定する。必要ならば、新しいインタフェース上にマッチする観測値を持たない、現在のインタフェース上の「旧」観測値を廃棄することによって対観測値を構築し、次いで、新インタフェース上の各観測値Ｙ_ｎを、現在のインタフェース上のこれと時間的に最も近い観測値Ｘ_ｎでマッチさせる。

対観測値は、例えば、パス品質メトリックが高度に非定常的であり、またはＸ_ｎとＹ_ｎが強く相関しているとき、あるいは両インタフェース上の対観測値が容易に獲得できるときなどに、有効なパス品質比較として使用できる。

各インタフェースは異なるネットワークパスを使用するため、Ｘ_ｎとＹ_ｎは独立であると想定される。この差

を考察する。

Ｘ_ｎの大きさが、例えば、

であると知られている場合、続けて、前述のステップ２ｂ）のように

を計算し、

の適正な値に対してステップ３において

であれば、Ｈｏを破棄する。

前述の最速変化検出法の制限事項について、上記の方法の適用での要件は、現在のネットワークパスの平均パス品質および／またはこれの分散の正確な推定値を有することである。

次に、現在のパスの品質の幅広い知識を有さない場合での、２サンプル統計検査に基づく手法を提示する。

３．逐次２サンプルテストに基づく手法
次に、現在のパスの品質の幅広い知識を有さないと仮定する。例えば、現在のパスの平均品質およびこれの分散の信頼できる推定値を有するのに十分な数の計測値を有さず、マッチする観測値も持たないものとする。この場合、最速逐次変化検出に基づく前述の方法を適用することができない。しかしながら、両パスでのいくつかの計測値は有するものと仮定する。この場合、２サンプル統計テストを使用して２つのパスの品質を比較することができる。平均値／中央値の正確な値を知らなくても、なお、どちらのインタフェースがより高い平均値または中央値を有するかのテストを行うことができる。テストへの入力データは各インタフェースごとの計測または予測される有効帯域幅の値である。各インタフェースは異なるネットワークパスを使用するため、２つのインタフェースでのデータ点は独立サンプルであると想定される。

２つのサンプルの位置（平均値／中央値）の差をテストすることによって平均品質の差をテストする。このテストおよびこれのテスト統計は、理想的には、以下の特性を有する。

１）モバイルは、普通、有効帯域幅などの品質指標の正確な統計分布を知らないため、このテストおよびこれのテスト統計は、ノンパラメトリックであり、好ましくは分布によらないものである。

２）このテストおよびこれのテスト統計は、不均一なサンプルサイズでも機能する。一方の（現在の）インタフェース上には多数の計測値を持つが、他方のインタフェース上には、時間と移動性の問題により少数の計測値だけしか持たないことがあることに留意されたい。

３）このテストおよびこれのテスト統計は、オンライン、すなわち、迅速に計算することができ、本質的に利用可能なサンプルの長さから独立である。特に、すべての過去のデータ値を保持しようとはしない。

特性２および３を有する１つのパラメトリックテストが２サンプルｔテストである。特性１および２を有するノンパラメトリックテストがMann-Whitneyテストである（前述の参照文献［９］参照）。特性１、２、および３を（おおよそ）有する１つの簡単な手順がローゼンバウムのテストである（前述の参照文献［９］参照）。次に、このテストについてより詳細に説明する。

Ａ＝｛Ｘ_１，・・・，Ｘ_ｎ１｝で、現在のインタフェースからのサンプルを含むサンプル集合Ａに含まれる有効帯域幅の観測値ｎ_１の集合を表すものとする。Ｘ_１，・・・，Ｘ_ｎ１は、累積分布関数Ｆ（ｘ）による任意分布に従うものとする。同様に、Ｂ＝｛Ｙ_１，・・・，Ｙ_ｎ２｝で、一般の累積分布関数Ｇ（ｘ）による、新しいインタフェースからの観測値を表すものとする。ｎ＝ｎ_１＋ｎ_２とする。一般性を失わずに、Ｇ（ｘ）の位置をΘとし、Ｆ（ｘ）の位置を０とする。ここでのテストの帰無仮説は、Ｈ_０：Θ＝０（すなわち、旧インタフェースは有意に高い平均有効帯域幅を提供しない）というものであり、これを対立仮説Ｈ_１：Θ＞０に対してテストする。

サンプル集合Ｂの位置（中間値／平均値）は、Ａ中のサンプルの位置より大きいものとする。さらに、サンプルの拡散（分散、範囲）はこれの位置がより大きいときにより大きくなるものとする。サンプル集合ＡとＢを組み合わせて１つの大きなサンプル順序集合を作成するものとする。この場合、新しいインタフェースがより高い平均有効帯域幅を提供する場合には、Ｂのデータ点が組み合わされたサンプルの上端に累積する傾向がある。このことに留意すると、ローゼンバウムのテスト統計Ｔ_Ｒには、Ａの最大値より大きい値を有するＢのデータ点の総数が関与する。

全体の最大値がサンプル集合Ｂからのものではない場合、テストは直ちに停止され、Ｈ_１を優先して帰無仮説Ｈ_０が棄却されることはない。そうではなく、Ｔ_Ｒが棄却限界値Ｃ（α、ｎ_１、ｎ_２）より大きい場合には、Ｈ_１を優先して帰無仮説Ｈ_０が棄却される。Ｃ（α、ｎ_１、ｎ_２）を計算するには、Ｔ_Ｒの分布を使用する。独立サンプルでは、任意のサンプルサイズＮ＝ｎ_１＋ｎ_２であり、これは容易である。

このとき、

と共にｎ_１→∞、ｎ_２→∞に従って、漸近的に、これは単純に

に収束する。

ローゼンバウムテストローゼンバウムテストは、オンラインで追跡するのが容易な、Ｂ中のサンプルの上端の「異常な連」の長さに基づくものであることに留意されたい。この単純なテストは、平均値の増大が分散の増大によって達成される場合には非常に適する。同様に、通常、低い拡散（分散など）によって高い位置（平均値や中央値など）が達成されることが事前にわかっている場合には、Ａ中のサンプルの「下端」の異常な連だけを考察する類似のテストを構築することもできる。これも同様に適用が容易なはずである。

上記テストのオンラインでの適用は、新しい観測値ごと、または新しい観測値のバッチごとのテストの反復を示唆するものである。これは、テストの棄却限界値が調整される必要があること（上記の参照文献［８］の第７章参照）、および／またはテストが有限回数適用されるにすぎないことを意味する。強く相関している対観測値（Ｘ_ｎ，Ｙ_ｎ）を有する場合、上記の二サンプルテストでは不十分であり、または無効でさえある。この問題を克服するために、ノンパラメトリックな手法を使用してこれらの差

をテストすることができる。このために使用できる１つのオンラインノンパラメトリックテストがウィルコクスン符号テストである（前述の参照文献［１３］参照）。類似のノンパラメトリックテストのウィルコクスン符号付順位テストは、より強力であるが、順位付けしたサンプルを維持しなければならず、このため、オンラインアルゴリズムではない。

モバイルがＮ＞２個のインタフェースを利用できるときにも、上記の最速逐次変化検出に基づく手法および逐次２サンプルテストに基づく手法についての各項で説明した２サンプル比較テストを使用することができる。ここでは、Ｎ個の候補中の最適なネットワークパスを問題にしているだけなので、（例えば、現在のパスと、Ｎ−１個の代替パスのそれぞれとの間の）合計Ｎ−１個の対ごとのテストで十分である。

性能分析
本発明の方法の性能を、パス帯域幅のシミュレーションと実測両方の計測値を使用して分析した。紙面の都合で、実測値に基づく結果のみを以下に提示する。

実際の有効帯域幅計測値での結果：イーサネット（登録商標）、ＷＬＡＮ、および１ｘＲＴＴ ＣＤＭＡ
移動端末上の２つのインタフェース、すなわち、www.toast.netで識別されるテストサイトへの１０メガビット／秒イーサネットリンクとＷａｖｅＬＡＮ８０２．１１の１１メガビット／秒リンクから、有効帯域幅の一連の計測値を収集した。有効帯域幅はＴＣＰバルクファイル転送技術によって計測した。有効帯域幅は、発明者らのローカルイーサネットおよびＷＬＡＮ上で、特定の日の１０：００ＡＭから１０：５６ＡＭまで２分ごとに収集した。図２Ａを参照されたい。

まず、各計測値系列のいくつかの予備的分析を提示する。イーサネットリンクは平均偏差６２６．４キロビット／秒を有する。図２Ｂに示すように、これらの自己相関関数グラフは、両系列が連続的に相関していないようにみえることを示すものである。しかしながら、２つの系列間のサンプル相関係数は非ゼロの０．２４７であり、これらの有効帯域幅は完全に独立ではないことを示している。次に、各サンプルの正規性をテストした。各計測値系列に適用されたKolmogorov-Smirnovテストは、これらが、所与の平均値および標準偏差を有するガウス分布であるという仮説を棄却しなかった。Shapiro-Wilkテストも同じ結果をもたらした。

次に、前述の「手法案」の項で説明した２つのＣＵＳＵＭテストに基づくパス品質比較手法案を適用して２つのネットワークパスの平均有効帯域幅を比較した。パラメータｈおよびｋは、１）約１標準偏差以上の偏移を検出する良好な性能を達成するためにｋ＝０．５、２）平均値に変化がない場合の約１１７の平均連長に対応させてｈ＝３を選択した。第１のＣＵＳＵＭテストは、

という「事前知識」を用いて実行した。これは、図３に示すように、平均有効帯域幅の差を１３番目の観測値で検出する。この検出は、実際には、観測値１１から１３のみに基づくものであることに留意されたい。

の「事前知識」を用いたマッチドテストでは、１４番目の観測値で差を検出する。

二サンプルテストは以下の結果をもたらした。以下の表１に示すのは、それぞれ、１０、１５、２０、２５、および２９（＝全サンプル）対の計測値に基づく、ｔテスト、Mann-Whitneyテスト（ＭＷで示す）、およびローゼンバウムテストローゼンバウムテスト（Ｒｂで示す）でのｐ値である。ｐ値は、帰無仮説が真である、すなわち、平均値に変化がない（または中央値の変化の有無をテストするノンパラメトリックテストにおいて中央値に変化がない）場合に、獲得されたものと同じまたはこれより高いテスト統計値を観測する確率である。

等しい平均値の仮説は、０．０５の有意水準では、全サンプルが考察されるときを除いて、ｔテストまたはMann-Whitneyテストによって棄却されないことがわかる。しかしながら、ローゼンバウムテストローゼンバウムテストでは、すでに、１５観測値の後に、０．０５の有意水準で棄却する。これは、このテストがどんな事前知識も利用せず、オンラインであり、これらの計測値系列が弱く相互に関連しているために、ために有望である。

２つのインタフェースからの計測値の間の非ゼロ相互相関を考慮すると、マッチドペアテストがどのように働くか見ることは興味深い。ウィルコクスン符号付順序テストおよび符号テストの結果を以下の表２に示す。

単純な符号テストがうまく働き、計測値のマッチドペアに対してオンラインで実施するには適切な選択であるように見える。

次に、移動端末上の、ｗｗｗ．ｔｏａｓｔ．ｎｅｔで識別されるテストサイトへの３つの異なるインタフェース、１１メガビット／秒のＷａｖｅＬＡＮ８０２．１１リンク、１０メガビット／秒のイーサネットリンクおよび１ｘＲＴＴ ＣＤＭＡセルラリンクから３つの計測値系列を収集した。有効帯域幅は、発明者らのローカルＷＬＡＮ、イーサネットおよび公衆セルラネットワークで、特定の日の１０ＡＭから５ＰＭまで２分ごとに収集した。図４を参照されたい。各計測値系列の予備分析では、Ｗｉｆｉリンクは１７９７．６±９０６．８キロビット／秒の平均有効帯域幅を持ち、イーサネットリンクは１８４７．７±８６０．４キロビット／秒の平均有効帯域幅を持ち、セルラリンクは１１６．０±１４．４キロビット／秒の平均有効帯域幅を持つことが示されている。

図５に、各系列において有意な相関が示されていない、９つの対ごとの相関関数を示す。さらに、相互相関係数も小さく、０．０９５を超えない。

図４から、ｃｄｍａ２０００ １ｘＲＴＴセルラリンクはＬＡＮおよびＷＬＡＮリンクより有意に低い帯域幅を提供することがわかる。ＣＵＳＵＭテストによるイーサネットリンクとＷａｖｅＬＡＮリンクの比較は以下の結果をもたらした。現在のパスはＷａｖｅＬＡＮパスであると仮定する。現在のインタフェースを介した有効帯域幅に関して、平均１７９７．６および標準偏差９０６．９キロビット／秒という事前知識を用いて、イーサネットパスからの計測値に対してＣＵＳＵＭテストを実行するとき、イーサネットパス上でのより高い平均帯域幅は、図６に示すように、まず、１１番目の観測値の後で検出される。この検出は、実際には、計測値９から１１のみに基づくものであることに留意されたい。結果は、マッチする計測値にＣＵＳＵＭテストを適用するときと同様である。図７を参照されたい。やはり、イーサネットリンク上でのより高い平均帯域幅は、まず、１１番目のマッチする計測値対で検出される。

本発明の大まかな範囲
前述の各例では、インタフェース比較の問題を、有効パス帯域幅に基づいて、例示的、非限定的状況で論じた。特に、統計的検査を使用して、新しいインタフェースが現在使用されているものよりも有意に高い品質を有するかどうか迅速に判断する方法を提示した。現在のパス上の有効帯域幅の正確な知識が存在するときには、平均帯域幅の差の高速検出にＣＵＳＵＭ手順を使用する方法が良好な結果を示している。現在のパス上でのパス品質の事前知識がない場合には、単純なノンパラメトリックテストが良好な結果を示した。

本明細書では、本発明の例示的実施形態について説明しているが、本発明は、本明細書で説明する様々な好ましい実施形態だけに限定されず、本開示に基づいて当分野の技術者によって理解されるはずの等価の要素、改変、省略、（様々な実施形態にまたがる態様などの）組み合わせ、適応および／または変更を有するありとあらゆる実施形態を含むものである。特許請求の範囲における限定は、特許請求の範囲で用いられる文言に基づいて広範に解釈すべきであり、本明細書において、または本願の出願中において示される例だけに限定されるものではなく、これらの例は非排他的であると解釈すべきものである。例えば、本開示において、「好ましくは」という用語は非排他的であり、「好ましいが、これだけに限定されない」を意味する。本開示において、かつ本願の出願中においては、手段＋機能（means-plus-function）、またはステップ＋機能（step-plus-function）限定は、特定の請求項限定について、この限定中において、ａ）「〜する手段（means for）」または「〜するステップ（step for）」が明示的に記載されている、ｂ）対応する機能が明示的に記載されている、およびｃ）構造、材料またはこの構造をサポートする動作が記載されていないという条件すべてが存在する場合に限って用いられる。本開示において、かつ本願の出願中においては、「本発明」または「発明」という用語は、本開示内の１つまたは複数の態様を指すものとして使用できる。本発明または発明という言葉は、重要度を識別するものとして不適切に解釈すべきではなく、すべての態様または実施形態にまたがって適用されるものとして不適切に解釈されるべきではなく（すなわち、本発明はいくつかの態様および実施形態を有するものであると理解すべきであり）、本願または特許請求の範囲を限定するものとして不適切に解釈すべきではない。本開示において、かつ本願の出願中においては、「実施形態」という用語は、任意の態様、特徴、プロセスまたはステップ、これらの任意の組み合わせ、および／またはこれらの任意の部分などを記述するのに使用できる。場合によっては、様々な実施形態が重なり合う特徴を含むこともある。本開示では、「例えば」を意味する「ｅ．ｇ．」、「注意せよ」を意味する「ＮＢ」という省略形が用いられ得る。

複数のインタフェースを有するモバイル機器が複数のネットワークと通信を行う例示的環境を示すアーキテクチャ図である。 複数のインタフェースを有するモバイル機器が複数のネットワークと通信を行う例示的環境を示すと共に、例示的モバイル機器、ならびにモバイル機器が第１のネットワークにおいて通信を行う相手の例示的アクセスポイントのいくつかの構成要素も示す別のアーキテクチャ図である。 ｗｗｗ．ｔｏａｓｔ．ｎｅｔにある例示的ノードへのイーサネットとＷａｖｅＬＡＮの有効パス帯域幅を示すグラフである。 いくつかの説明例による、イーサネットリンクと無線リンクの有効帯域幅系列の間の対ごとの相関関数を示す１組のグラフである。 いくつかの説明例による、実際の計測値に対するＣＵＳＵＭテストの例示的結果を示すグラフである。 イーサネット、ＷａｖｅＬＡＮ、およびＣＤＭＡ２０００ １ｘＲＴＴの有効帯域幅を示す例示的グラフである。 ３つのリンクの有効帯域幅系列の間の対ごとの相関関数を示す図である。 実際の計測値に対するＣＵＳＵＭテストの結果を示す例示的グラフである。 実際の計測値に対するＣＵＳＵＭマッチドペアテストの結果を示す例示的グラフである。

Claims (32)

1. 異機種無線ネットワークを介したモバイル機器による実質上リアルタイムのインタフェース品質（ＱｏＩ）比較の方法であって、前記ＱｏＩがどのようにして計測されるか、無線ネットワークだけを介するパス又は無線ネットワークと有線ネットワークの両方を介するパスによって計測されるかどうかには依存しないパス品質メトリックを使用して、複数のインタフェースの品質を実質上リアルタイムで比較することであり、新しいインタフェースからの観測値での最速変化検出問題としてパス品質を比較すること、または逐次２サンプルテストに基づいてパス品質を比較することを含む、方法。
2. 異機種無線ネットワークを介したモバイル機器による実質上リアルタイムのインタフェース品質（ＱｏＩ）比較の方法であって、前記ＱｏＩがどのようにして計測されるか、無線ネットワークだけを介するパス又は無線ネットワークと有線ネットワークの両方を介するパスによって計測されるかどうかには無関係であるパス品質メトリックを使用して、複数のインタフェースの品質を実質上リアルタイムで比較することでなり、１サンプル変化点検出方法を実行すること、またはノンパラメトリック−オンライン２サンプル法を実行することを含む、方法。
3. 異機種無線ネットワークを介したモバイル機器による実質上リアルタイムのインタフェース品質（ＱｏＩ）比較の方法であって、前記ＱｏＩがどのようにして計測されるかとは無関係であるパス品質メトリックを使用して、複数のインタフェースの品質を実質上リアルタイムで比較することでなり、新しいインタフェースからの観測値での最速変化検出問題としてパス品質を比較することを含む、方法。
4. 新しいインタフェースからの観測値の集合があり、前記比較は、これらの観測値の平均値が平均有効メトリック値より高くなるかどうか検出することを含む、請求項３に記載の方法。
5. 異なる時間に不整合となる旧および新インタフェースから前記観測値を獲得することをさらに含む、請求項３に記載の方法。
6. パス品質比較のため累積和手順を採用することをさらに含む、請求項５に記載の方法。
7. 前記累積和手順を適用して、
   ａ）現在のインタフェース上のｍ個の観測値から、サンプル平均値およびサンプル標準偏差を計算し、
   ｂ）新観測値ごとに、
   前記観測値が前記現在のインタフェースからのものである場合には、前記サンプル平均値および前記サンプル標準偏差を更新し、
   前記観測値が前記新インタフェースからのものである場合には、
   

   

   を計算し、式中、ｘ＞０の場合には（ｘ）^＋＝ｘであり、そうでない場合には（ｘ）^＋＝０であり、
   ｃ）Ｚ_ｎ＞ｈの場合には、インタフェースを切り換え、そうでない場合にはインタフェースを切り換えない、
   ことによってパス品質比較を解決することをさらに含む、請求項６に記載の方法。
8. 前記旧いインタフェースと前記新インタフェースからの観測値を、これらがあたかも同じデータ系列からのものであるかのように扱い、このデータ系列の組み合わせの平均値が変化するかどうか判断することをさらに含む、請求項５に記載の方法。
9. １サンプル変化点検出法を実行することをさらに含む、請求項５に記載の方法。
10. 類似の時刻を有する前記旧インタフェースと前記新インタフェースから整合観測値を獲得することをさらに含む、請求項３に記載の方法。
11. インタフェース毎に１つずつの対の観測値を有することをさらに含み、次のようにパス品質比較を解決するために累積和手順を適用することを含み、
    ａ）下記差を考慮し、
    

    

    ｂ）
    

    

    を計算し、
    ｃ）
    

    

    ならばＨ_０を破棄する、請求項１０に記載の方法。
12. 異機種無線ネットワークを介したモバイル機器による実質上リアルタイムのインタフェース品質（ＱｏＩ）比較の方法であって、ＱｏＩがどのようにして計測されるかとは無関係であるパス品質メトリックを使用して、複数のインタフェースの品質を実質上リアルタイムで比較することを含み、逐次２サンプルチェックに基づいてパス品質を比較することを含む、方法。
13. 前記モバイル機器が現在のパスの品質の限られた知識しか持たないことをさらに含む、請求項１２に記載の方法。
14. 前記現在のパスの平均品質およびこれの分散の推定には不十分な数の計測値しか持たないことをさらに含み、観測値がマッチしない、請求項１２に記載の方法。
15. 前記モバイル機器が平均値および中間値の値を知ることなく、どちらのインタフェースがより高い平均値または中間値を有するかの検定を実行することをさらに含む、請求項１４に記載の方法。
16. サンプルの位置の差をテストすることによって平均品質の差のテストを実行することをさらに含む、請求項１５に記載の方法。
17. ノンパラメトリックであり、不均等なサンプルサイズに有効であり、オンラインで実行される、請求項１６に記載の方法。
18. ローゼンバウムテスト(Rosenbaum test)を用いる、請求項１６に記載の方法。
19. テスト統計Ｔ_Ｒが、第１のインタフェースのデータ点中の最大値より大きい値を有する第２のインタフェースのデータ点の総数を含む、請求項１８に記載の方法。
20. 全体の最大値が前記第２のインタフェースからのサンプル集合からのものでない場合、前記テストは停止され、Ｈ_１を優先して帰無仮説Ｈ_０が棄却されることはなく、そうではなく、Ｔ_Ｒが、Ｔ_Ｒの分布を使用して計算される値Ｃ（α，ｎ_１，ｎ_２）より大きい場合、Ｈ_１を優先してＨ_０が棄却される、請求項１９に記載の方法。
21. 第２のインタフェースでのサンプルの上端の異常な連の長さまたは第１のインタフェースでのサンプルの下端の異常な連に基づくものである、請求項１６に記載の方法。
22. 新観測値または新観測値のバッチについて前記テストを繰り返すことをさらに含む、請求項２１に記載の方法。
23. ノンパラメトリック手法を使用して、強く相関している対観測値に関連する差をテストすることをさらに含む、請求項１２に記載の方法。
24. ウィルコクスン符号検定(Wilcoxon sign test)を使用することをさらに含む、請求項２３に記載の方法。
25. 前記モバイルが２つを上回るインタフェースを有するときでさえも前記２サンプルテストを実行することをさらに含む、請求項１２に記載の方法。
26. 異機種無線ネットワークを介したモバイル機器による実質上リアルタイムのインタフェース品質比較の方法であって、無線ネットワークだけを介するパスまたは無線ネットワークと有線ネットワークの両方を介するパスによって計測されるかどうか、ＱｏＩ計測を得るのに使用される独立のＱｏＩメトリックおよび方法を使用して複数のインタフェースの品質を実質上リアルタイムで比較することを備える、方法。
27. 前記ＱｏＩの任意の確率分布を処理するように前記比較を実行することをさらに含む、請求項２６に記載の方法。
28. 前記ＱｏＩが実行されるときに、前記モバイル機器には既知でない確率分布を処理するように前記比較を実行することをさらに含む、請求項２６に記載の方法。
29. モバイル機器が前記比較を実行するために新インタフェースのＱｏＩに関する情報をほとんど必要としないように、前記モバイル機器が旧いインタフェースのＱｏＩに関して累積する情報を利用するやり方で前記比較を実行することをさらに含む、請求項２６に記載の方法。
30. 前記新パスの平均有効メトリックを推定するのに必要とされるサンプル数よりも有意に小さい前記新パス上のサンプル数を用いて前記比較を実行することをさらに含む、請求項２９に記載の方法。
31. まず、新しいインタフェースの平均パスメトリックを知ることなく平均有効パスメトリックを比較することをさらに含む、請求項２６に記載の方法。
32. 前記モバイル機器上の電力リソースおよび無線ネットワーク帯域幅の消費を低減させるように、ＱｏＩを計測するための最小限のプローブトラフィックを送ることをさらに含む、請求項２６に記載の方法。
    

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