(57)【要約】【課題】遮蔽物や、中継ノードの配置が不可能な場所が存在しても、中継ノードの配置やルーティングを最適化することができるようにする。【解決手段】中継ノードの数を最小とする中継ノードの数及び配置の候補を算出する候補算出工程と、候補に基づいて、無線センサネットワークの消費電力量及びデータ到達率のシミュレーションを行うシミュレーション工程と、候補と、無線センサネットワークの消費電力量及びデータ到達率とに基づいて、無線センサネットワークの最適化を行う最適化工程とを含み、最適化工程においては、中継ノードの消費電力量の最大値を最小化する中継ノードの配置、無線センサネットワークのルーティング及びデータの再送回数の組み合わせを算出する。【選択図】図１
2020025234.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視対象物のデータを計測し、計測したデータを送信するセンサノード、該センサノードからのデータを集約するゲートウェイ、及び、前記センサノードからのデータを中継してゲートウェイに転送する中継ノードを有する無線センサネットワークの設計方法であって、
前記中継ノードの数を最小とする中継ノードの数及び配置の候補を算出する候補算出工程と、
前記候補に基づいて、前記無線センサネットワークの消費電力量及びデータ到達率のシミュレーションを行うシミュレーション工程と、
前記候補と、前記無線センサネットワークの消費電力量及びデータ到達率とに基づいて、前記無線センサネットワークの最適化を行う最適化工程とを含み、
該最適化工程においては、前記中継ノードの消費電力量の最大値を最小化する中継ノードの配置、前記無線センサネットワークのルーティング及びデータの再送回数の組み合わせを算出することを特徴とする無線センサネットワークの設計方法。
【請求項２】
前記最適化工程においては、前記データ到達率があらかじめ設定された下限値を上回ること、及び、前記中継ノードの数が前記候補算出工程において算出された中継ノードの数と同一であることを制約条件として、前記無線センサネットワークの最適化を行う請求項１に記載の無線センサネットワークの設計方法。
【請求項３】
前記最適化工程においては、前記組み合わせの候補である解候補毎にデータの再送回数が０回のときのデータ到達率を算出し、算出されたデータ到達率が前記下限値以下である解候補を除外する請求項２に記載の無線センサネットワークの設計方法。
【請求項４】
前記最適化工程においては、初期のルーティングの学習を行い、該初期のルーティングの学習においては、前記ルーティングの種別毎に前記無線センサネットワークの消費電力量及びデータ到達率を算出し、前記ルーティングの種別毎の消費電力量及びデータ到達率の大小関係に基づいて順位付けを行ってルーティングランク表を作成する請求項１〜３のいずれか１項に記載の無線センサネットワークの設計方法。
【請求項５】
前記最適化工程においては、２回目のルーティングの学習を行い、該２回目のルーティングの学習においては、前記ルーティングランク表を更新する請求項４に記載の無線センサネットワークの設計方法。
【請求項６】
前記候補算出工程においては、鉄道環境を考慮して、前記中継ノードの数及び配置の最適化を行う請求項１〜５のいずれか１項に記載の無線センサネットワークの設計方法。
【請求項７】
前記候補算出工程においては、前記センサノード、中継ノード及びゲートウェイ間の通信距離に基づいて隣接行列を作成し、前記センサノード、中継ノード及びゲートウェイ間の見通しに基づいて前記隣接行列を更新し、更新された隣接行列に基づいて到達可能性行列を作成する請求項６に記載の無線センサネットワークの設計方法。
【請求項８】
前記シミュレーション工程においては、前記無線センサネットワークのルーティングシミュレーションを行い、前記センサノード、中継ノード及びゲートウェイの各時間帯の消費電力量を算出する請求項１〜７のいずれか１項に記載の無線センサネットワークの設計方法。
【請求項９】
監視対象物のデータを計測し、計測したデータを送信するセンサノード、該センサノードからのデータを集約するゲートウェイ、及び、前記センサノードからのデータを中継してゲートウェイに転送する中継ノードを有する無線センサネットワークの設計システムであって、
前記中継ノードの数を最小とする中継ノードの数及び配置の候補を算出する候補算出部と、
前記候補に基づいて、前記無線センサネットワークの消費電力量及びデータ到達率のシミュレーションを行うシミュレーション部と、
前記候補と、前記無線センサネットワークの消費電力量及びデータ到達率とに基づいて、前記無線センサネットワークの最適化を行う最適化部とを含み、
該最適化部は、前記中継ノードの消費電力量の最大値を最小化する中継ノードの配置、前記無線センサネットワークのルーティング及びデータの再送回数の組み合わせを算出することを特徴とする無線センサネットワークの設計システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、無線センサネットワークの設計方法及びシステムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、鉄道分野においても、線路沿線の構造物の状態監視、列車の状態監視等のために、無線センサネットワーク（ＷＳＮ）を利用した様々な状態監視システムが提案されている（例えば、非特許文献１参照。）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】V.J. Hodge, S. O'Keefe, M. Weeks and A. Moulds,“Wireless Sensor Networks for Condition Monitoring in the Railway Industry: A Survey,” IEEE Transactions on Intelligent Transportations Systems, vol. 16, no. 3, pp. 1088-1106, 2015.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、前記従来の技術では、効率のよいＷＳＮを得ることが困難であった。
【０００５】
ＷＳＮの多くは、監視対象物のデータを取得するためのセンサノードと、データを集約するためのゲートウェイと、センサノードとゲートウェイとが直接通信することができない場合にデータを転送する中継ノードとを備える。このようなＷＳＮを設計する上では、これらのノードを効果的に配置することが重要となる。状態監視を目的とするＷＳＮにおいては、センサノードやゲートウェイを配置する場所はあらかじめ決まっている場合が多い。そのため、ＷＳＮを設計する上では、中継ノードをいかに効率よく配置するかが重要である。
【０００６】
鉄道環境は、都市部や山間部に亘り線上に長く広がっており、無線通信を妨げる遮蔽物が多数存在する。また、安全性や物理的な条件から、ノードの配置場所に制約が生じることがある。このため、鉄道環境におけるＷＳＮを導入する上では、これらの特徴を考慮してＷＳＮの設計を行う必要がある。
【０００７】
ここでは、前記従来の技術の問題点を解決して、遮蔽物や、中継ノードの配置が不可能な場所が存在しても、中継ノードの配置やルーティングを最適化することができる無線センサネットワークの設計方法及びシステムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
そのために、無線センサネットワークの設計方法においては、監視対象物のデータを計測し、計測したデータを送信するセンサノード、該センサノードからのデータを集約するゲートウェイ、及び、前記センサノードからのデータを中継してゲートウェイに転送する中継ノードを有する無線センサネットワークの設計方法であって、前記中継ノードの数を最小とする中継ノードの数及び配置の候補を算出する候補算出工程と、前記候補に基づいて、前記無線センサネットワークの消費電力量及びデータ到達率のシミュレーションを行うシミュレーション工程と、前記候補と、前記無線センサネットワークの消費電力量及びデータ到達率とに基づいて、前記無線センサネットワークの最適化を行う最適化工程とを含み、該最適化工程においては、前記中継ノードの消費電力量の最大値を最小化する中継ノードの配置、前記無線センサネットワークのルーティング及びデータの再送回数の組み合わせを算出する。
【０００９】
他の無線センサネットワークの設計方法においては、さらに、前記最適化工程においては、前記データ到達率があらかじめ設定された下限値を上回ること、及び、前記中継ノードの数が前記候補算出工程において算出された中継ノードの数と同一であることを制約条件として、前記無線センサネットワークの最適化を行う。
【００１０】
更に他の無線センサネットワークの設計方法においては、さらに、前記最適化工程においては、前記組み合わせの候補である解候補毎にデータの再送回数が０回のときのデータ到達率を算出し、算出されたデータ到達率が前記下限値以下である解候補を除外する。
【００１１】
更に他の無線センサネットワークの設計方法においては、さらに、前記最適化工程においては、初期のルーティングの学習を行い、該初期のルーティングの学習においては、前記ルーティングの種別毎に前記無線センサネットワークの消費電力量及びデータ到達率を算出し、前記ルーティングの種別毎の消費電力量及びデータ到達率の大小関係に基づいて順位付けを行ってルーティングランク表を作成する。
【００１２】
更に他の無線センサネットワークの設計方法においては、さらに、前記最適化工程においては、２回目のルーティングの学習を行い、該２回目のルーティングの学習においては、前記ルーティングランク表を更新する。
【００１３】
更に他の無線センサネットワークの設計方法においては、さらに、前記候補算出工程においては、鉄道環境を考慮して、前記中継ノードの数及び配置の最適化を行う。
【００１４】
更に他の無線センサネットワークの設計方法においては、さらに、前記候補算出工程においては、前記センサノード、中継ノード及びゲートウェイ間の通信距離に基づいて隣接行列を作成し、前記センサノード、中継ノード及びゲートウェイ間の見通しに基づいて前記隣接行列を更新し、更新された隣接行列に基づいて到達可能性行列を作成する。
【００１５】
更に他の無線センサネットワークの設計方法においては、さらに、前記シミュレーション工程においては、前記無線センサネットワークのルーティングシミュレーションを行い、前記センサノード、中継ノード及びゲートウェイの各時間帯の消費電力量を算出する。
【００１６】
無線センサネットワークの設計システムにおいては、監視対象物のデータを計測し、計測したデータを送信するセンサノード、該センサノードからのデータを集約するゲートウェイ、及び、前記センサノードからのデータを中継してゲートウェイに転送する中継ノードを有する無線センサネットワークの設計システムであって、前記中継ノードの数を最小とする中継ノードの数及び配置の候補を算出する候補算出部と、前記候補に基づいて、前記無線センサネットワークの消費電力量及びデータ到達率のシミュレーションを行うシミュレーション部と、前記候補と、前記無線センサネットワークの消費電力量及びデータ到達率とに基づいて、前記無線センサネットワークの最適化を行う最適化部とを含み、該最適化部は、前記中継ノードの消費電力量の最大値を最小化する中継ノードの配置、前記無線センサネットワークのルーティング及びデータの再送回数の組み合わせを算出する。
【発明の効果】
【００１７】
本開示によれば、遮蔽物や、中継ノードの配置が不可能な場所が存在しても、中継ノードの配置やルーティングを最適化することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本実施の形態における無線センサネットワークのセンサノード、中継装置及び集約装置の関係を示す模式図である。
【図２】本実施の形態における無線センサネットワークのノードと遮蔽物及び配置制約場所との位置関係を示す模式図である。
【図３】本実施の形態における無線センサネットワーク設計システムの機能構成を示すブロック図である。
【図４】本実施の形態における無線センサネットワーク設計システムの動作を示すフローチャートである。
【図５】本実施の形態における中継装置の数及び配置の解候補となる組み合わせの例を示す表である。
【図６】本実施の形態における到達可能性行列の例を示す図である。
【図７】本実施の形態における隣接行列の例を示す図である。
【図８】本実施の形態における遮蔽物の座標を示す図である。
【図９】本実施の形態における遮蔽物を構成する線分とノードを結ぶ線分との交差判定を説明する図である。
【図１０】本実施の形態における到達可能性行列の算出方法を説明する図である。
【図１１】本実施の形態における候補算出部の動作を示すサブルーチンのフローチャートである。
【図１２】本実施の形態における消費電力量及びデータ到達率のシミュレーションの概要を示す図である。
【図１３】本実施の形態におけるシミュレーション部の動作を示すサブルーチンのフローチャートである。
【図１４】本実施の形態におけるノード位置、ルーティング及び再送回数の解候補となる組み合わせの例を示す表である。
【図１５】本実施の形態における事前処理を説明する図である。
【図１６】本実施の形態におけるルーティングの学習を説明する図である。
【図１７】本実施の形態におけるノード位置の距離差の合計を説明する図である。
【図１８】本実施の形態におけるルーティングの選択を説明する図である。
【図１９】本実施の形態における最適化部の動作を示すサブルーチンの第１のフローチャートである。
【図２０】本実施の形態における最適化部の動作を示すサブルーチンの第２のフローチャートである。
【図２１】本実施の形態における数値実験の対象である鉄道沿線に設置されるＷＳＮの例を示す図である。
【図２２】本実施の形態における数値実験の対象である鉄道沿線に設置されるＷＳＮのノード数の最小化を行った例を示す図である。
【図２３】本実施の形態における数値実験の対象である鉄道沿線に設置されるＷＳＮの消費電力量及びデータ到達率の例を示す第１の表である。
【図２４】本実施の形態における数値実験の対象である鉄道沿線に設置されるＷＳＮの消費電力量及びデータ到達率の例を示す第２の表である。
【図２５】本実施の形態における数値実験の対象である鉄道沿線に設置されるＷＳＮの消費電力量及びデータ到達率の例を示す第３の表である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
【００２０】
図１は本実施の形態における無線センサネットワークのセンサノード、中継装置及び集約装置の関係を示す模式図、図２は本実施の形態における無線センサネットワークのノードと遮蔽物及び配置制約場所との位置関係を示す模式図、図３は本実施の形態における無線センサネットワーク設計システムの機能構成を示すブロック図、図４は本実施の形態における無線センサネットワーク設計システムの動作を示すフローチャートである。
【００２１】
図において、２１は、監視対象物のデータを計測し、計測したデータを送信するセンサノード、２３は、センサデータとしてのセンサノード２１からのデータを集約するゲートウェイとしての集約装置、２２は、センサノード２１と集約装置２３とが直接通信することができない場合にセンサノード２１からのデータを中継して集約装置２３に転送する中継ノードとしての中継装置である。本実施の形態においては、センサノード２１、中継装置２２及び集約装置２３を備える無線センサネットワーク（ＷＳＮ）が鉄道環境に設置される状況を想定する。なお、センサノード２１、中継装置２２及び集約装置２３は、いずれも、無線通信を行うための図示されない無線機を有している。
【００２２】
ここで、集約装置２３は、各センサノード２１からのデータを集める装置であり、センサノード２１は、監視対象物からデータを計測し、そのデータを無線によって集約装置２３まで伝送する。中継装置２２はデータを中継する機能を持つ装置であり、センサノード２１から直接集約装置２３までデータを伝送することができない場合は、中継装置２２を経由して、マルチホップ無線通信によってデータを伝送するものとする。また、センサノード２１及び中継装置２２は、バッテリーによる駆動を前提とする。このため、ＷＳＮを継続的に運用するためには、センサノード２１及び中継装置２２に搭載されたバッテリーが枯渇する前にバッテリー交換の作業が必要となる。
【００２３】
また、鉄道環境の特徴としては、都市部や山間部に亘って、線上に長く広がっており、電波伝搬を妨げる遮蔽物が多数存在することが挙げられる。加えて、鉄道環境では、図２に示されるように、安全性や物理的な条件から、ノードの設置場所に制約が生じることがある。本実施の形態においては、このように、遮蔽物が多数存在し、ノードの設置場所に制約がある鉄道環境において構築するＷＳＮを対象とした設計方法及びシステムを提供する。なお、本実施の形態において、「ノード」は、センサノード２１、中継装置２２及び集約装置２３の総称である。
【００２４】
鉄道環境では、監視対象物によっては沿線の長距離の区間を監視する必要がある。そのため、鉄道環境においてＷＳＮを構築する上では、各センサノード２１からのデータを中継することが重要となる。この際、各センサノード２１からのデータが集約装置２３まで届くのであれば、可能な限り中継装置２２の台数が少ない方が経済的である。また、ＷＳＮにおける各ノードの消費電力量は、バッテリーの交換頻度に影響を与えるため、可能な限り消費電力量が低い方がバッテリー交換のコストを低く抑えられることになる。
【００２５】
そこで、本実施の形態においては、数理最適化手法と時系列モンテカルロ法とを組み合わせ、鉄道環境における遮蔽物や配置不可能な場所の存在を考慮した上で、経済性の観点で最適なノード数、ノード配置、及び、ＷＳＮのルーティングを算出するために、図３に示されるような無線センサネットワーク設計システム１０を用いる。
【００２６】
該無線センサネットワーク設計システム１０は、一種のコンピュータシステムであって、ＣＰＵ等の演算装置、磁気ディスク、半導体メモリ等の記憶装置、キーボード、マウス、タッチパネル等の入力装置、ＣＲＴ、液晶ディスプレイ、プリンタ等の出力装置、通信インターフェイス等を備えるコンピュータ内に構築されたコンピュータシステムである。前記無線センサネットワーク設計システム１０が構築されたコンピュータは、例えば、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、サーバ、タブレットコンピュータ等であるが、記憶装置にインストールされたアプリケーションソフトウェア等のプログラムに従って動作するコンピュータであればいかなる種類のものであってもよく、単独のコンピュータであってもよいし、複数台のコンピュータをネットワークで通信可能に接続したコンピュータ群であってもよい。
【００２７】
そして、前記無線センサネットワーク設計システム１０は、機能の観点から、データ取得部１１と、候補算出部１２と、シミュレーション部１３と、最適化部１４と、出力部１５とを備える。前記無線センサネットワーク設計システム１０は、まず、鉄道環境における遮蔽物やノード配置が不可能な場所の存在を考慮したＷＳＮのノード数の最適化を行う。次に、最適化の結果に基づいて、時系列モンテカルロ法を用いたＷＳＮの動作シミュレーションを行うことによって、消費電力量及びデータ到達率の算出を行う。その後、算出した消費電力量及びデータ到達率に基づいて、中継装置２２の消費電力量の観点での最適化を行い、最適な中継装置２２の配置とＷＳＮのルーティングとデータの再送回数との組み合わせを算出する。
【００２８】
具体的には、前記無線センサネットワーク設計システム１０が処理を開始すると、前記データ取得部１１は、入力データとして付与される、集約装置２３の位置、センサノード２１の数及び位置、無線通信可能な距離、遮蔽物の位置、ノードを設置不可能な位置等のデータを取得する（ステップＳ１）。そして、前記候補算出部１２は、データ取得部１１が取得した入力データに基づいて、鉄道環境を考慮して、ノード数及び配置の最適化を行い、中継装置２２の数を最小とする中継装置２２の数及び配置の候補を算出して決定する（ステップＳ２）。また、前記シミュレーション部１３は、候補算出部１２が算出した中継装置２２の数及び配置の候補並びにその他のデータに基づいて、ＷＳＮの消費電力量及びデータ到達率のシミュレーションを行い、ＷＳＮの消費電力量及びデータ到達率を算出する（ステップＳ３）。さらに、前記最適化部１４は、候補算出部１２が算出した中継装置２２の数及び配置の候補、並びに、シミュレーション部１３が算出したＷＳＮの消費電力量及びデータ到達率に基づいて、消費電力量を考慮したＷＳＮの最適化を行い、最適な中継装置２２の配置、ルーティング及びデータの再送回数の組み合わせを算出する（ステップＳ４）。具体的には、中継装置２２の消費電力量の最大値を最小とするような中継装置２２の配置、ルーティング及びデータの再送回数の組み合わせを算出する。最後に、前記出力部１５は、最適化部１４が算出した中継装置２２の数、配置、ルーティング及びデータの再送回数を、ＣＲＴ、液晶ディスプレイ、プリンタ等の出力装置から出力する（ステップＳ５）。これにより、無線センサネットワーク設計システム１０の処理が終了する。
【００２９】
次に、前記候補算出部１２の動作について詳細に説明する。
【００３０】
図５は本実施の形態における中継装置の数及び配置の解候補となる組み合わせの例を示す表、図６は本実施の形態における到達可能性行列の例を示す図、図７は本実施の形態における隣接行列の例を示す図、図８は本実施の形態における遮蔽物の座標を示す図、図９は本実施の形態における遮蔽物を構成する線分とノード間を結ぶ線分との交差判定を説明する図、図１０は本実施の形態における到達可能性行列の算出方法を説明する図、図１１は本実施の形態における候補算出部の動作を示すサブルーチンのフローチャートである。なお、図８において、（ａ）は遮蔽物のある領域を構成する線分を示す図、（ｂ）は遮蔽物のある領域を構成する線分とノード間を結ぶ線分とが交差する状態を示す図であり、図９において、（ａ）は２つの線分が交差する場合を示す図、（ｂ）は２つの線分が交差しない場合を示す図であり、図１０において、（ａ）は隣接行列Ａに単位行列Ｉを加えて（Ａ＋Ｉ）を得る例を示す図、（ｂ）は（Ａ＋Ｉ）2 の例を示す図、（ｃ）は到達可能性行列を得られた例を示す図である。
【００３１】
ここで、候補算出部１２は、各センサノード２１からのデータが集約装置２３まで届く範囲で、可能な限り中継装置２２の数が少なくなるように、中継装置２２の数、及び、各中継装置２２の位置（座標）の組み合わせを算出する。なお、図５には、このような組み合わせの解の候補、すなわち、解候補の例が示されている。
【００３２】
具体的には、中継装置２２の数の最小化を目的関数とする最適化によって中継装置２２の配置を算出する。前記目的関数は、次の式（１）によって表され、制約条件は、次の式（２）及び（３）によって表される。
ｍｉｎ（Ｒnum ）  ・・・式（１）
ｒi,con ＝１  ・・・式（２）
Ｐi （ｘ、ｙ）≠Ｎj （ｘ、ｙ）  ・・・式（３）
【００３３】
ここで、Ｒnum は中継装置２２の数である。また、前記式（２）は、各センサノード２１から集約装置２３までのデータの到達に関する制約であり、ｒi,con は、ｉ番目のセンサノード２１から集約装置２３までの到達可能性を表す。さらに、前記式（３）は、中継装置２２の位置に関する制約を表す。
【００３４】
なお、ｒi,j は、図６に示されるような到達可能性行列を表し、ノードｉからノードｊまでデータが到達可能な経路がある場合には、ｒi,j ＝１であり、到達可能な経路がない場合には、ｒi,j ＝０である。図６に示される例は、ノード１とノード２との間が到達可能であってノード２とノード３との間が通信不可、すなわち、到達不能となっている。
【００３５】
さらに、Ｐi （ｘ、ｙ）は、ｉ番目の中継装置２２の位置（ｘ座標、ｙ座標）を表し、Ｎj （ｘ、ｙ）は中継装置２２を設置不可能な位置（ｘ座標、ｙ座標）を表している。
【００３６】
ここで、制約条件の中に含まれる中継装置２２を設置不可能な位置Ｎj （ｘ、ｙ）は入力データとして与えられるが、ＷＳＮを設置する環境の条件に合わせて設定される。また、到達可能性行列は、集約装置２３の位置、センサノード２１の数及び位置、無線機の通信可能な距離、遮蔽物の位置といった条件も入力として与えられる（ステップＳ２−１）。
【００３７】
すると、候補算出部１２は、中継装置２２の位置の設定（更新）を行い（ステップＳ２−２）、図５に示されるような、中継装置２２の数、及び、各中継装置２２の位置（座標）の組み合わせの設定（更新）を行う。
【００３８】
続いて、候補算出部１２は、グラフ理論における隣接行列を生成する（ステップＳ２−３）。隣接行列とは、グラフにおけるノード間の関係の有無を行列で表現したもので、ｎ個のノードから成るグラフの隣接行列は、ｎ×ｎの正方行列となる。ここで、隣接行列をａi,j とすると、
ａi,j ＝１；ノードｉからノードｊへ辺がある。
ａi,j ＝０；ノードｉからノードｊへ辺がない。
となる。
【００３９】
本実施の形態においては、集約装置２３、センサノード２１及び中継装置２２を隣接行列におけるノードとし、各頂点間の通信の可否を辺として表現することとする。つまり、ノードｉからノードｊへの通信が可能な場合にはａi,j ＝１となり、ノードｉからノードｊへの通信が不可能な場合にはａi,j ＝０となる。
【００４０】
ノード間の通信の可否の判定は、入力条件として与えられるセンサノード２１や中継装置２２の無線機の通信距離を使用して、以下のように行われる。
・ノード間の距離≦無線機の通信距離；通信可能（ａi,j ＝１）
・ノード間の距離＞無線機の通信距離；通信不可（ａi,j ＝０）
【００４１】
候補算出部１２は、このような判定をすべてのノード間について行うことによって、隣接行列を生成する。なお、図７には、ノード１とノード２との間、及び、ノード２とノード３との間が通信可能であり、ノード１とノード３との間が通信不可の場合の隣接行列の例が示されている。
【００４２】
続いて、候補算出部１２は、ノード間の見通しの有無に基づいて、隣接行列の更新を行う（ステップＳ２−４）。ノード間の見通しの有無は、入力として与えられる遮蔽物の位置に基づいて判定される。
【００４３】
遮蔽物の位置は、図８（ａ）に示されるように、遮蔽物のある領域を構成する線分の座標をＬｉ（ｘ1 、ｙ1 、ｘ2 、ｙ2 ）として、入力されるものとする。本実施の形態においては、図８（ｂ）に示されるように、遮蔽物のある領域を構成する線分とノード間を結ぶ線分との交差判定を行うことによって、ノード間の見通しの有無を判定する。遮蔽物のある領域を構成する線分とノード間を結ぶ線分とが交差しない場合には、ノード間の見通しがあり、通信可能であると判定され、交差する場合には、ノード間の見通しがなく、通信不可能であると判定される。
【００４４】
ここで、２つの線分をＬ１（ｘ1 、ｙ1 、ｘ2 、ｙ2 ）及びＬ２（ｘ3 、ｙ3 、ｘ4 、ｙ4 ）とすると、次の式（４）を満たすとき、２つの線分は交差することになる。
ｔｃ×ｔｄ＜０  ・・・式（４）
【００４５】
なお、ｔｃ＝（ｘ1 −ｘ2 ）（ｙ3 −ｙ1 ）＋（ｙ1 −ｙ2 ）（ｘ1 −ｘ3 ）及びｔｄ＝（ｘ1 −ｘ2 ）（ｙ4 −ｙ1 ）＋（ｙ1 −ｙ2 ）（ｘ1 −ｘ4 ）である。
【００４６】
図９（ａ）には２つの線分が交差する場合が示され、図９（ｂ）には２つの線分が交差しない場合が示されている。
【００４７】
候補算出部１２は、前記式（４）に基づいて、遮蔽物のある領域を構成する線分とノード間を結ぶ線分との交差判定を行い、該交差判定の結果、線分同士が交差する場合には、隣接行列をａi,j ＝０として更新する。
【００４８】
続いて、候補算出部１２は、隣接行列に基づいて、到達可能性行列の算出を行う（ステップＳ２−５）。該到達可能性行列は、次の手順（ア）及び（イ）によって算出することができる。
（ア）隣接行列Ａに単位行列Ｉを加える。
（イ）Ａ＋Ｉをブール代数演算のもと、次の式（５）の状態が得られるまでｒ回数分の乗算を繰り返す。
（Ａ＋Ｉ）r-1 ≠（Ａ＋Ｉ）r ＝（Ａ＋Ｉ）r+1   ・・・式（５）
【００４９】
これにより、得られた（Ａ＋Ｉ）r+1 が到達可能性行列となる。
【００５０】
なお、図１０（ａ）には、隣接行列Ａに単位行列Ｉを加えて（Ａ＋Ｉ）を得る例が示され、図１０（ｂ）には、（Ａ＋Ｉ）2 の例が示され、図１０（ｃ）には、（Ａ＋Ｉ）3 ＝（Ａ＋Ｉ）2 なので、到達可能性行列を得られた例が示されている。
【００５１】
このようにして、無線機の通信距離及びノード間の見通しに基づいた到達可能性行列を得ることができる。そして、候補算出部１２は、図５に示されるような解候補毎に到達可能性行列を算出し、制約条件の判定を行い（ステップＳ２−６）、制約を満たすか否かを判定する。
【００５２】
さらに、候補算出部１２は、すべての解を探索したか否かを判断する（ステップＳ２−７）。そして、すべての解を探索していない場合にはステップＳ２−２に戻って同様の動作を繰り返し、また、すべての解を探索した場合には、最適な中継装置２２の配置が行われたものとして（ステップＳ２−８）、サブルーチンの処理を終了する。
【００５３】
次に、前記シミュレーション部１３の動作について詳細に説明する。
【００５４】
図１２は本実施の形態における消費電力量及びデータ到達率のシミュレーションの概要を示す図、図１３は本実施の形態におけるシミュレーション部の動作を示すサブルーチンのフローチャートである。
【００５５】
ここで、シミュレーション部１３は、候補算出部１２が決定した中継装置２２の数及び配置に基づいて、ＷＳＮの消費電力量とデータ到達率との算出を行う。この場合、候補算出部１２が決定した中継装置２２の配置の候補が複数存在するときには、複数の候補についてシミュレーションを行う。
【００５６】
本実施の形態においては、鉄道環境におけるＷＳＮの各ノードの消費電力量とデータ到達率とを、時系列モンテカルロ法を用いて予測する。なお、時系列モンテカルロ法とは、乱数を用いた時系列のシミュレーションを繰り返し行うことによって近似解を求める方法である。本実施の形態においては、ルーティング手法やデータの再送、通信の不確実性を考慮したシミュレーションを行うために、時系列モンテカルロ法を用いている。図１２には、ＷＳＮの消費電力量及びデータ到達率のシミュレーションの概要が示されている。
【００５７】
該シミュレーションは、ＷＳＮ評価プログラムと、ルーティングシミュレーションとを含み、これら２つを組み合わせることによって、ＷＳＮのルーティング手法を考慮して、センサノード２１及び中継装置２２の消費電力量及びデータ到達率の予測を行う。ＷＳＮ評価プログラムでは、ルーティングを行うタイミングの判定、ルーティングシミュレーションの結果に基づいたＷＳＮの動作の模擬が行われ、ＷＳＮの消費電力量やデータ到達率が算出される。また、ルーティングシミュレーションでは、評価対象とするＷＳＮのルーティング手法に基づいて、ルーティングのシミュレーションが行われ、ルーティングテーブルが生成される。なお、ルーティングテーブルとは、各ノードが保有する、データを配送先まで配送する際の経路情報である。
【００５８】
ＷＳＮで用いられるルーティング手法としては、データ送信の直前に経路を決定するリアクティブ型、通信に先立ってあらかじめ経路を決定しておくプロアクティブ型、双方を組み合わせたハイブリッド型等がある（例えば、非特許文献１参照。）。鉄道環境においては、様々な監視対象物が存在するが、一般的に監視対象物に応じて適するルーティング手法が異なるため、ＷＳＮを適用していく上ではルーティング手法まで含めた設計を行うことが重要と考えられる。そこで、本実施の形態においては、どのようなルーティングが望ましいかを検討することができるように、ルーティングまで含めてＷＳＮの消費電力量及びデータ到達率を予測する。
【００５９】
図１３には、シミュレーション部１３の動作を示すサブルーチンのフローチャートが示されている。図１３のステップＳ３−１１におけるｔｉｍｅは計算中の時間帯を表し、Δｔはシミュレーションの時間刻み幅を表している。本実施の形態では、各時間帯における通信環境や対象とするＷＳＮのルーティング等が付与され、鉄道環境におけるＷＳＮの各時間帯の通信回数、消費電力量、データ到達数等が算出される。この際、パケットロスの発生については、乱数によって確率的に模擬する。このような計算が、時間帯を更新しながら指定する期間まで繰り返し行われることによって、最終的に指定期間までの消費電力量とデータ到達率とが算出される。
【００６０】
本実施の形態においては、以下のデータが入力として付与され（ステップＳ３−１）、ＷＳＮの消費電力量とデータ到達率との算出が行われる。
・ＷＳＮのルーティング
・センサデータの送信タイミング
・センサデータの再送回数
・各ノードの位置
・各ノードの仕様（消費電力、送信時間等）
・バッテリー容量
・各位置における通信環境（通信可能な距離、パケットロス率等）
・シミュレーションの時間刻み幅、期間
【００６１】
そして、シミュレーション部１３は、変数の初期化を行った後（ステップＳ３−２）、各種状態の設定を行う（ステップＳ３−３）。各種状態の設定では、各時間帯における消費電力量及びデータ到達数の算出を行うために、各時間帯の通信環境及びバッテリー状態が設定される。
【００６２】
続いて、シミュレーション部１３は、ルーティングタイミングか否かを判断し（ステップＳ３−４）、ルーティングタイミングである場合には、ルーティングシミュレーションを行う（ステップＳ３−５）。該ルーティングシミュレーションでは、対象とするＷＳＮで用いられるルーティングに基づいて、ネットワークの構築が行われ、ルーティングテーブルが生成される。
【００６３】
本実施の形態においては、ネットワークシミュレータ等を活用することでＷＳＮのルーティングの模擬を行う。ルーティングのタイミングの判定をＷＳＮ評価プログラム側で行い、ルーティングタイミングと判定された場合に、シミュレーション部１３がルーティングシミュレーションを行う。以下に、ルーティングシミュレーションにおける入力と出力とを示す。
［入力］
・ノード配置
・データの再送回数
・通信環境
［出力］
・各ノードの送信回数、受信回数
・ルーティングテーブル
【００６４】
続いて、シミュレーション部１３は、データ送信タイミングか否かを判断し（ステップＳ３−６）、データ送信タイミングである場合には、データ伝送の模擬を行う（ステップＳ３−７）。なお、ステップＳ３−４でルーティングタイミングでないと判断した場合には、ルーティングシミュレーションを行うことなく、データ送信タイミングか否かを判断する。
【００６５】
データ伝送の模擬において、シミュレーション部１３は、各種状態の設定で設定した状態に基づいて、センサノード２１から集約装置２３までデータを伝送する際の各ノードの通信回数やデータの到達数を算出する。この際、パケットロスの発生については、入力で与えられるパケットロス率に基づいて、疑似乱数によって確率的に模擬する。また、パケットロスが発生した際には、入力で設定された再送回数まで再送を行うものとし、データの再送までを考慮した各時間帯における各ノードの通信回数（データの送信回数及びデータの受信回数）とデータの集約装置２３への到達数とを算出する。
【００６６】
また、シミュレーション部１３は、センシングタイミングか否かを判断し（ステップＳ３−８）、センシングタイミングである場合には、センシング回数の算出を行う（ステップＳ３−９）。なお、ステップＳ３−４でルーティングタイミングでないと判断した場合には、ルーティングシミュレーションを行うことなく、センシングタイミングか否かを判断する。
【００６７】
続いて、シミュレーション部１３は、各時間帯の消費電力量の算出を行う（ステップＳ３−１０）。なお、ステップＳ３−６でデータ送信タイミングでないと判断した場合、及び、ステップＳ３−８でセンシングタイミングでないと判断した場合には、データ伝送の模擬及びセンシング回数の算出を行うことなく、各時間帯の消費電力量の算出を行う。
【００６８】
各時間帯の消費電力量の算出において、シミュレーション部１３は、通信回数に基づいて、各時間帯の各ノードの消費電力量を算出する。また、算出した消費電力量に基づいて、各ノードのバッテリー残量を更新する。
【００６９】
本実施の形態においては、各時間帯における各ノードのデータ送信回数及び受信回数を考慮して、以下の式（６）によって、各時間帯の各ノードの消費電力量を算出する（例えば、非特許文献２参照。）。
【００７０】
【非特許文献２】T. Kawamura, S. Ryuo, and N. Iwasawa, “Power Consumption Prediction Method for Train-Health Monitoring Wireless Sensor Networks”, IEEJ Transactions on Industry Applications, Vol.138, No.2, pp.84-90, 2018.
【００７１】
Ｗi （ｔ）＝Ｐi ・Ｔi ・Ｎｔi （ｔ）＋Ｐr ・Ｔr ・Ｎｒi （ｔ）＋Ｐw ・Ｔwi（ｔ）                                                                ・・・式（６）
【００７２】
ここで、Ｗi （ｔ）は、時間帯ｔにおけるノードｉの消費電力量、Ｎｔi （ｔ）は、時間帯ｔにおけるノードｉの送信回数、Ｎｒi （ｔ）は、時間帯ｔにおけるノードｉの受信回数、Ｔwi（ｔ）は、時間帯ｔにおけるノードｉの待機時間である。
【００７３】
続いて、シミュレーション部１３は、時間帯を更新し（ステップＳ３−１１）、指定期間繰り返したか否かを判断する（ステップＳ３−１２）。そして、指定期間繰り返していない場合にはステップＳ３−３に戻って同様の動作を繰り返し、また、指定期間繰り返した場合には消費電力量及びデータ到達率の算出を行い（ステップＳ３−１３）、サブルーチンの処理を終了する。
【００７４】
消費電力量及びデータ到達率の算出では、ステップＳ３−３からステップＳ３−１０までの計算を、時間帯を更新しながら繰り返し行うことによって得られた結果に基づいて、指定期間までの消費電力量及びデータ到達率が算出される。具体的には、指定された期間までの各ノードの消費電力量は、各時間帯の消費電力量の合計値として算出される。同様に、各ノードの指定された期間までのデータ到達率は、各時間帯のデータ到達数の合計値に基づいて算出される。
【００７５】
次に、前記最適化部１４の動作について詳細に説明する。
【００７６】
図１４は本実施の形態におけるノード位置、ルーティング及び再送回数の解候補となる組み合わせの例を示す表、図１５は本実施の形態における事前処理を説明する図、図１６は本実施の形態におけるルーティングの学習を説明する図、図１７は本実施の形態におけるノード位置の距離差の合計を説明する図、図１８は本実施の形態におけるルーティングの選択を説明する図、図１９は本実施の形態における最適化部の動作を示すサブルーチンの第１のフローチャート、図２０は本実施の形態における最適化部の動作を示すサブルーチンの第２のフローチャートである。
【００７７】
ここで、最適化部１４は、候補算出部１２が決定した中継装置２２の数及び配置の候補、並びに、シミュレーション部１３が算出したＷＳＮの消費電力量及びデータ到達率に基づいて、中継装置２２の消費電力量の観点での最適化を行う。
【００７８】
中継装置２２の消費電力量は、ＷＳＮを運用する上での中継装置２２のバッテリーの容量やネットワーク寿命に影響を与えることになる。すべての中継装置２２のバッテリー容量が同一と仮定すると、消費電力量が最大の中継装置２２のバッテリーが最初に枯渇することになる。そのため、ネットワークの寿命は、中継装置２２の消費電力量の最大値に依存することになる。そこで、本実施の形態においては、ネットワーク寿命の最大化の観点でのＷＳＮの最適化を行う。目的関数は、中継装置２２の消費電力量の最大値の最小化として、次の式（７）によって表され、制約条件は、次の式（８）及び（９）によって表される。
【００７９】
ｍｉｎ（ｍａｘ（Ｗ1 ・・・Ｗi ））  ・・・式（７）
Ａi ≧Ａmin   ・・・式（８）
Ｒnum ＝Ｒnum-min   ・・・式（９）
【００８０】
ここで、Ａi は、ノードｉのデータ到達率、Ａmin は、あらかじめ設定されたデータ到達率の下限値、Ｒnum-min は、候補算出部１２が、鉄道環境を考慮した中継装置２２の数の最小化によって求めた中継装置２２の数である。前記式（８）はデータ到達率に関する制約である。また、前記式（９）は中継装置２２に関する制約であり、候補算出部１２が求めた中継装置２２の数と同一の中継装置２２の数に解が限定される。
【００８１】
消費電力量を考慮したＷＳＮの最適化においては、前記式（８）及び（９）を満足しつつ、前記式（７）の目的関数を最小とする最適化問題として定式化される。
【００８２】
なお、制約条件の中に含まれるＡmin は、入力として付与される。また、Ｐi 及びＡi については、ノード配置、ルーティング手法及びデータの再送回数が入力として付与され、シミュレーション部１３が行うＷＳＮの消費電力量及びデータ到達率のシミュレーションによって、値が算出される。
【００８３】
そして、最適化部１４は、数理最適化によって、制約条件を満たす範囲で目的関数を最小化する、中継装置２２の配置、ＷＳＮのルーティング及びデータの再送回数の組み合わせを算出する。これにより、消費電力量の観点での最適な中継装置２２の配置、ＷＳＮのルーティング及びデータの再送回数の設計が可能となる。すなわち、ノード数最小（＝装置コスト最小）、かつ、バッテリー容量最小（＝バッテリーコスト最小）となる設計が可能となる。
【００８４】
具体的には、最適化部１４は、中継装置２２の消費電力量の最大値を最小とする、各中継装置（中継ノード）２２の位置（座標）、ＷＳＮのルーティング及び再送回数の組み合わせを算出する。なお、図１４には、解候補となる前記組み合わせの例が示されている。
【００８５】
まず、最適化部１４は、図１５に示されるように、事前処理を行う（ステップＳ４−１〜Ｓ４−９）。具体的には、解候補毎に再送回数０回のときの経路表及び各センサノード２１のデータ到達率を算出する。そして、最低データ到達率を満たさないセンサノード２１があるものについては、再送回数０回のものを解候補から除外する。また、すべてのセンサノード２１が最低データ到達率を満たすものについては、再送回数０回以外のものを解候補から除外する。そして、解候補毎の各ノードの経由回数を計算して、各解候補の最大経由回数を算出する。
【００８６】
続いて、最適化部１４は、図１６に示されるように、初期のルーティングの学習を行う（ステップＳ４−１０〜Ｓ４−１３）。具体的には、Ｘ回分、位置候補をランダムに選択し、ルーティング種別毎に消費電力量及びデータ到達率を算出する。そして、ルーティング種別毎の消費電力量及びデータ到達率の大小関係に基づいて順位付けを行い、ルーティングランク表を作成する。該ルーティングランク表を用いて、ルーティングの探索を効率化することができる。
【００８７】
続いて、最適化部１４は、解候補の探索を行う（ステップＳ４−１４〜Ｓ４−３３）。具体的には、最大経由回数の少ない解候補から探索を行う。そして、最大経由回数が同一のものについては、位置の選択、ルーティングの選択及び再送回数の選択を行って、解候補の探索を行う。
【００８８】
ここで、最適化部１４は、図１７に示されるように、位置に対する学習を行う。計算後、その位置が現在の最適解となる場合には、＋の値となっている重み（学習によって計算）をリセットし、ノード位置の距離差の合計がｘ以内の位置候補の重みを＋１とする。そして、ノード位置の距離差の合計（各ノード位置毎に別の解候補のノード位置と距離とを算出して算出された値を合計した値）を算出する。また、計算後、その位置が現在の最適解とならない場合には、ノード位置の距離差の合計がｘ以内の位置候補の重みを−１とする。
【００８９】
そして、最適化部１４は、位置に対する選択を行う。重みの値が最も大きい位置から位置を決定して探索する。また、重みの値が同じ場合には、乱数に基づき、ランダムに選択する。
【００９０】
また、最適化部１４は、ルーティングの学習（２回目のルーティングの学習）を行う。具体的には、計算結果に基づいて、ルーティング毎の消費電力量及びデータ到達率の順位付け（ルーティングランク表の更新）を行う。また、ルーティングランク表を使ってルーティングの選択優先度を付ける。
【００９１】
さらに、最適化部１４は、図１８に示されるように、ルーティングの選択を行う。具体的には、位置決定後、初回はランダムにルーティングを選択して計算する。そして、消費電力量及びデータ到達率の計算結果、並びに、ルーティングランク表に基づいて、最適解に近付く方向に、ランダムに、２回目以降のルーティングを決定する。
【００９２】
さらに、最適化部１４は、再送回数の選択を行う。具体的には、初回はランダムに選択する。そして、消費電力量及びデータ到達率の結果に基づいて、データ到達率を上げる必要がある場合には、再送回数増加の方向にランダムに選択し、データ到達率を満たしている場合には、再送回数減少の方向にランダムに選択する。
【００９３】
最後に、最適化部１４は、最適な中継装置２２の数、中継装置２２の配置及びルーティングを算出し（ステップＳ４−３４）、サブルーチンの処理を終了する。
【００９４】
次に、鉄道沿線に設置されるＷＳＮを対象とし、実際に無線センサネットワーク設計システム１０を使用して行われた数値実験について説明する。
【００９５】
図２１は本実施の形態における数値実験の対象である鉄道沿線に設置されるＷＳＮの例を示す図、図２２は本実施の形態における数値実験の対象である鉄道沿線に設置されるＷＳＮのノード数の最小化を行った例を示す図、図２３は本実施の形態における数値実験の対象である鉄道沿線に設置されるＷＳＮの消費電力量及びデータ到達率の例を示す第１の表、図２４は本実施の形態における数値実験の対象である鉄道沿線に設置されるＷＳＮの消費電力量及びデータ到達率の例を示す第２の表、図２５は本実施の形態における数値実験の対象である鉄道沿線に設置されるＷＳＮの消費電力量及びデータ到達率の例を示す第３の表である。
【００９６】
鉄道沿線において、斜面の状態監視のためにＷＳＮを構築した実験は既に行われている（例えば、非特許文献３参照。）。
【００９７】
【非特許文献３】M. Nozue, K. Nakamura, S. Ryuo, N. Iwasawa, N. Iwaki, T. Kawamura, Y. Kinoshita and T. Kabe,” Wi-SUN Monitoring System for Railway Facilities− Applied for Railway Earth Structure−”, IEICE Technical Report, vol. 117, no. 352, RCS2017-257, pp. 41-46, 2017.
【００９８】
ここでは、上記の鉄道沿線のＷＳＮを対象として数値実験が行われた。該数値実験の条件は、次の条件（１）〜（５）のようなものである。
【００９９】
条件（１）：図２１には、数値実験の対象とした鉄道沿線環境におけるＷＳＮの例が示されている。図２１に示される例においては、地形データに基づいた鉄道沿線における遮蔽物の位置がＮとして示され、配置不可能な場所の位置がＸとして示されている。また、斜面の監視位置は決まっており、センサノード２１の位置がＳとして示され、集約装置２３（ゲートウェイ）の位置がＣとして示されている。この数値実験では、図２１におけるセンサノード２１から集約装置２３までデータを到達させるための効果的な中継装置（中継ノード）２２の配置及びルーティングを決定することを考える。また、センサノード２１及び中継装置２２の無線機の通信距離は、無線機の実測結果に基づき、遮蔽物がない環境において安定的に通信が可能であった１７０〔ｍ〕として、計算が行われた。
【０１００】
条件（２）：ルーティングとしては、通信可能なノードをフラッディングによって確認し、最短経路を生成することで行うものとし、データ送信の度に経路を再構築する場合（リアクティブ型）、及び、毎日０時に経路を再構築する場合（プロアクティブ型）の２つのパターンの候補について検討された。また、データの再送回数については、０〜３回の範囲を候補とした。
【０１０１】
条件（３）：センサノード２１及び中継装置２２の消費電力量は、市販の無線機の仕様に基づき、送信時が６９．３〔ｍＷ〕、受信時が５２．８〔ｍＷ〕、待機時が０．００２〔ｍＷ〕であるものとした。
【０１０２】
条件（４）：センサノード２１のデータの送信周期は１０分に１回であり、シミュレーションの時間刻み幅も１０分であるものとした。また、消費電力量及びデータ到達率は、ＷＳＮを１年間運用するときの値として算出するものとした。
【０１０３】
条件（５）：消費電力量を考慮したＷＳＮの最適化の計算に用いられるデータ到達率の下限値は、９９〔％〕であるものとした。
【０１０４】
図２１には、前記条件（１）〜（５）に基づいて、無線センサネットワーク設計システム１０が中継装置２２の配置を算出した結果の一例が示されている。図２１に示されるように、鉄道環境を考慮した中継装置２２の数の最小化の結果、中継装置２２の最小数は、３個となった。また、遮蔽物や配置不可能な場所を考慮した上で、センサノード２１のデータが集約装置２３まで到達可能な中継装置２２の位置の１つとして、図２２において、Ｒで示される位置が得られた。
【０１０５】
次に、中継装置２２の数の最小化の結果に基づいて、消費電力量及びデータ到達率の観点での最適化を行ったところ、ルーティングはプロアクティブ型、再送回数は１回とするのが最適という結果を得ることができた。このとき、ＷＳＮの消費電力量及びデータ到達率は、図２３に示されるようになった。
【０１０６】
また、比較のため、図２３に示される条件に対して、ルーティングが異なる場合の結果が図２４に示され、再送回数が異なる場合の結果が図２５に示されている。ここで、図２５におけるＲｅｔは、再送回数を示している。図２４より、２つのルーティングではデータ到達率は変わらないが、リアクティブ型の方が、より消費電力量が大きいことが分かる。この理由としては、今回の条件では、リアクティブ型のルーティングを行う頻度がプロアクティブ型より１４４倍と大きくなるため、ルーティングによる消費電力量が大きくなったと考えられる。
【０１０７】
次に、再送回数については、図２５に示されるように、再送回数を増やすとデータ到達率が上昇し、消費電力量も増加する傾向が見て取れる。今回は、最適化の条件として、データ到達率を９９〔％〕としていることから、この条件を満たす範囲で最小の再送回数である１回が選択されたものと考えられる。
【０１０８】
このように、本実施の形態における無線センサネットワーク設計システム１０を用いることによって、鉄道環境における遮蔽物による無線通信への影響を考慮した上で、ＷＳＮにおける経済的な中継装置２２の数及び配置、並びに、ルーティングの設計を行うことができる。
【０１０９】
このように、本実施の形態における無線センサネットワーク（ＷＳＮ）の設計方法は、監視対象物のデータを計測し、計測したデータを送信するセンサノード２１、センサノード２１からのデータを集約する集約装置２３、及び、センサノード２１からのデータを中継して集約装置２３に転送する中継装置２２を有するＷＳＮの設計方法である。そして、中継装置２２の数を最小とする中継装置２２の数及び配置の候補を算出する候補算出工程と、候補に基づいて、ＷＳＮの消費電力量及びデータ到達率のシミュレーションを行うシミュレーション工程と、候補と、ＷＳＮの消費電力量及びデータ到達率とに基づいて、ＷＳＮの最適化を行う最適化工程とを含み、最適化工程においては、中継装置２２の消費電力量の最大値を最小化する中継装置２２の配置、ＷＳＮのルーティング及びデータの再送回数の組み合わせを算出する。これにより、遮蔽物や中継装置２２の配置が不可能な場所が存在しても、中継装置２２の配置やＷＳＮのルーティングを最適化することができる。
【０１１０】
また、最適化工程においては、データ到達率があらかじめ設定された下限値を上回ること、及び、中継装置２２の数が候補算出工程において算出された中継装置２２の数と同一であることを制約条件として、ＷＳＮの最適化を行う。これにより、消費電力量の観点から最適な中継装置２２の配置、ＷＳＮのルーティング及びデータの再送回数を設計することができる。
【０１１１】
さらに、最適化工程においては、組み合わせの候補である解候補毎にデータの再送回数が０回のときのデータ到達率を算出し、算出されたデータ到達率が下限値以下である解候補を除外する。
【０１１２】
さらに、最適化工程においては、初期のルーティングの学習を行い、初期のルーティングの学習においては、ルーティングの種別毎にＷＳＮの消費電力量及びデータ到達率を算出し、ルーティングの種別毎の消費電力量及びデータ到達率の大小関係に基づいて順位付けを行ってルーティングランク表を作成する。
【０１１３】
さらに、最適化工程においては、２回目のルーティングの学習を行い、２回目のルーティングの学習においては、ルーティングランク表を更新する。
【０１１４】
さらに、候補算出工程においては、鉄道環境を考慮して、中継装置２２の数及び配置の最適化を行う。
【０１１５】
さらに、候補算出工程においては、センサノード２１、中継装置２２及び集約装置２３間の通信距離に基づいて隣接行列を作成し、センサノード２１、中継装置２２及び集約装置２３間の見通しに基づいて隣接行列を更新し、更新された隣接行列に基づいて到達可能性行列を作成する。
【０１１６】
さらに、シミュレーション工程においては、ＷＳＮのルーティングシミュレーションを行い、センサノード２１、中継装置２２及び集約装置２３の各時間帯の消費電力量を算出する。
【０１１７】
なお、本明細書の開示は、好適で例示的な実施の形態に関する特徴を述べたものである。ここに添付された特許請求の範囲内及びその趣旨内における種々の他の実施の形態、修正及び変形は、当業者であれば、本明細書の開示を総覧することにより、当然に考え付くことである。
【産業上の利用可能性】
【０１１８】
本開示は、無線センサネットワークの設計方法及びシステムに適用することができる。
【符号の説明】
【０１１９】
１０    無線センサネットワーク設計システム
１２    候補算出部
１３    シミュレーション部
１４    最適化部
２１    センサノード
２２    中継装置
２３    集約装置
【図１】
2020025234.tif 000003
【図２】
2020025234.tif 000004
【図３】
2020025234.tif 000005
【図４】
2020025234.tif 000006
【図５】
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【図６】
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【図７】
2020025234.tif 000009
【図８】
2020025234.tif 000010
【図９】
2020025234.tif 000011
【図１０】
2020025234.tif 000012
【図１１】
2020025234.tif 000013
【図１２】
2020025234.tif 000014
【図１３】
2020025234.tif 000015
【図１４】
2020025234.tif 000016
【図１５】
2020025234.tif 000017
【図１６】
2020025234.tif 000018
【図１７】
2020025234.tif 000019
【図１８】
2020025234.tif 000020
【図１９】
2020025234.tif 000021
【図２０】
2020025234.tif 000022
【図２１】
2020025234.tif 000023
【図２２】
2020025234.tif 000024
【図２３】
2020025234.tif 000025
【図２４】
2020025234.tif 000026
【図２５】
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