(57)【要約】【課題】本発明は、無線ネットワーク状態監視装置及び方法を提供する。【解決手段】かかる方法は、無線ネットワークにおける監視待ちリンクの測定パラメータを収集し；収集された前記測定パラメータに対して統計を行い、各測定パラメータについての統計パラメータを取得し；予め確定された、各統計パラメータと各種の状態の可能性との変化関係に基づいて、各統計パラメータにより反映される各種の状態の可能性を確定し；及び、前記監視待ちリンクの複数の統計パラメータにより反映される各種の状態の可能性に対して融合処理を行い、前記監視待ちリンクの状態を確定することを含む。【選択図】図１
2020202558.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
無線ネットワークの状態を監視する装置であって、
無線ネットワークにおける監視待ちリンクの測定パラメータを収集する収集ユニット；
収集された前記測定パラメータに対して統計を行い、各測定パラメータについての統計パラメータを取得する統計ユニット；
予め確定された、各統計パラメータと各種の状態の可能性との変化関係に基づいて、各統計パラメータにより反映される各種の状態の可能性を確定する第一確定ユニット；及び
前記監視待ちリンクの複数の統計パラメータにより反映される各種の状態の可能性に対して融合処理を行い、前記監視待ちリンクの状態を確定する第二確定ユニットを含む、装置。
【請求項２】
請求項1に記載の装置であって、
各統計パラメータと各種の状態の可能性との変化関係を確定する第三確定ユニットをさらに含み、
前記変化関係は、
統計パラメータの変化に伴って状態の可能性が変わらない第一関係；
統計パラメータの増大に伴って状態の可能性が増大する第二関係；及び
統計パラメータの増大に伴って状態の可能性が減少する第三関係
のうちの１つ、又は、少なくとも2つの組み合わせを含む、装置。
【請求項３】
請求項2に記載の装置であって、
前記測定パラメータは、往復遅延RTT、パケット紛失数及び受信信号強度指示RSSIのうちの少なくとも2つを含み、
前記状態は、正常、フェージング及び干渉を含む、装置。
【請求項４】
請求項3に記載の装置であって、
前記測定パラメータがRTTのときに、前記統計パラメータはRTT平均値であり、
前記RTT平均値と正常状態の可能性との変化関係は、第一関係と第三関係との組み合わせであり、RTT平均値が第一閾値よりも小さいときに、RTT平均値の増大に伴って、正常の可能性は1であり、且つ不変に維持され、RTT平均値が第一閾値以上のときに、RTT平均値の増大に伴って、正常の可能性は減少し、且つ0に近づき、
前記RTT平均値と干渉状態の可能性との変化関係は、第一関係と第二関係との組み合わせであり、RTT平均値が第一閾値よりも小さいときに、RTT平均値の増大に伴って、干渉の可能性は0であり、且つ不変に維持され、RTT平均値が第一閾値以上のときに、RTT平均値の増大に伴って、干渉の可能性は増加し、且つ1に近づき、
前記RTT平均値とフェージング状態の可能性との変化関係は、第一関係、第二関係及び第三関係の組み合わせであり、RTT平均値が第一閾値よりも小さいときに、RTT平均値の増大に伴って、フェージングの可能性は0であり、且つ不変に維持され、RTT平均値が第一閾値以上且つ第二閾値よりも小さいときに、RTT平均値の増大に伴って、フェージングの可能性は増加し、RTT平均値が第二閾値以上のときに、RTT平均値の増大に伴って、フェージングの可能性は減少し、且つ0に近づく、装置。
【請求項５】
請求項3に記載の装置であって、
前記測定パラメータがパケット紛失数のときに、前記統計パラメータはパケット紛失率PLRであり、
前記PLRと正常状態の可能性との変化関係は第三関係であり、PLRの増大に伴って、正常の可能性は減少し、且つ0に近づき、
前記PLRと干渉状態の可能性との変化関係は第二関係であり、PLRの増大に伴って、干渉の可能性は増加し、且つ1に近づき、
前記PLRとフェージング状態の可能性との変化関係は第二関係及び第三関係の組み合わせであり、PLRが第三閾値よりも小さいときに、PLRの増大に伴って、フェージングの可能性は増加し、PLRが第三閾値以上のときに、PLRの増大に伴って、フェージングの可能性は減少し、且つ0に近づく、装置。
【請求項６】
請求項3に記載の装置であって、
前記測定パラメータがRSSIのときに、前記統計パラメータはRSSI分散であり、
前記RSSI分散と正常状態の可能性との変化関係は第三関係であり、RSSI分散の増大に伴って、正常の可能性は減少し、且つ0に近づき、
前記RSSI分散とフェージング状態の可能性との変化関係は第二関係であり、RSSI分散の増大に伴って、フェージングの可能性は増加し、且つ1に近づき、
前記RSSI分散と干渉状態の可能性との変化関係は第二関係と第三関係との組み合わせであり、RSSI分散が第四閾値よりも小さいときに、RSSI分散の増大に伴って、干渉の可能性は増加し、RSSI分散が第四閾値以上のときに、RSSI分散の増大に伴って、干渉の可能性は減少し、且つ0に近づく、装置。
【請求項７】
請求項2に記載の装置であって、
前記第三確定ユニットは、さらに、各統計パラメータと各種の状態の可能性との変化関係を確定した後に、前記変化関係を示す信頼関数の形式を確定し、そして、前記信頼関数の形式に基づいて訓練データポイントに対して関数フィッティングを行い、前記信頼関数のパラメータの値を確定する、装置。
【請求項８】
請求項7に記載の装置であって、
前記統計パラメータがRTT平均値のときに、前記RTT平均値とフェージング状態との信頼関数は、関数m（F）（x）=b（x-d）e-c（x-d）により示され、前記RTT平均値と干渉状態との信頼関数は、関数m（I）（x）=1-e-a（x-d）により示され、前記RTT平均値と正常状態との信頼関数は、関数m（N）（x）=1-m（F）（x）-m（I）（x）により示され、ここで、xは、前記統計パラメータを示し、a、b、c及びdは、前記信頼関数のパラメータを示し、
前記統計パラメータがPLRのときに、前記PLRとフェージング状態との信頼関数は、関数m（F）（x）=bxe-cxにより示され、前記PLRと干渉状態との信頼関数は、関数m（I）（x）=1-e-axにより示され、前記PLRと正常状態との信頼関数は、関数m（N）（x）=1-m（F）（x）-m（I）（x）により示され、ここで、xは、前記統計パラメータを示し、a、b及びcは、前記信頼関数のパラメータを示し、
前記統計パラメータがRSSI分散のときに、前記RSSI分散とフェージング状態との信頼関数は、関数m（F）（x）=1-e-axにより示され、前記RSSI分散と干渉状態との信頼関数は、関数m（I）（x）=bxe-cxにより示され、前記RSSI分散と正常状態との信頼関数は、関数m（N）（x）=1-m（F）（x）-m（I）（x）により示され、ここで、xは、前記統計パラメータを示し、a、b及びcは、前記信頼関数のパラメータを示す、装置。
【請求項９】
請求項1に記載の装置であって、
前記統計パラメータと第五閾値との比較を行う比較ユニット；及び
前記比較ユニットの比較結果に基づいて、状態が遮蔽であるかを判断する判断ユニットをさらに含み、
状態が遮蔽でないときに、前記第一確定ユニットは、各統計パラメータの各種の状態の可能性を確定する、装置。
【請求項１０】
無線ネットワークの状態を監視する方法であって、
無線ネットワークにおける監視待ちリンクの測定パラメータを収集し；
収集された前記測定パラメータに対して統計を行い、各測定パラメータについての統計パラメータを取得し；
予め確定された、各統計パラメータと各種の状態の可能性との変化関係に基づいて、各統計パラメータにより反映される各種の状態の可能性を確定し；及び
前記監視待ちリンクの複数の統計パラメータにより反映される各種の状態の可能性に対して融合処理を行い、前記監視待ちリンクの状態を確定することを含む、方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、通信技術分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
IoT（Internet  of  Things）が業務改革の強大な力になっている。各業界及び社会の各分野でも、その圧倒的な影響を感じることができる。IoTにおける実体が、通常、センサ装置、ゲートウェイ、ネットワーク、クラウド、アプリケーションなどを含む。技術の進歩、及び、無線ローカルネットワーク（WIFI）、無線パーソナルエリアネットワーク（Zigbee）、ブルートゥース（Bluetooth）(登録商標)などの他の短距離無線ネットワークへの依存性の増加に伴って、ユーザが、無線ネットワークから、信頼性、パフォーマンス及びスケーラビリティを有するユビキタスカバレッジを得ることが必要である。しかし、従来のセンサネットワークの配置（deployment）により、不十分なカバレッジ及び予測不能なパフォーマンスが提供されている。そのため、パフォーマンスの悪化を引き起こす主な原因の１つが干渉である。また、無線リンクが、有線ネットワークとは異なり、環境の変化や周囲の無線アクティビティの影響を受けやすい。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
発明者が次のようなことを発見した。即ち、IEEE（Institute  of  Electrical  and  Electronics  Engineers）802.11、802.15.4、802.15.1などの技術又はシステムがすべてアンライセンスバンドにおいてワーキングする。複数のシステムが互いに干渉する可能性があり、また、アンライセンスバンドにおけるユーザ数が迅速に増えているから、干渉の問題は、より深刻になる恐れがある。また、干渉が予測不能なものであり、何故なら、それは、常に、モバイルユーザー、他のアンライセンスバンドモジュール及び変化するトラフィックに依存するからである。よって、リアルタイム状態監視及び自動故障診断が効率的な操作及び管理サービスにとって重要である。
【０００４】
本発明の実施例では、無線ネットワーク状態監視装置及び方法が提供され、予め確定された、各統計パラメータと各種の状態の可能性との変化関係を用いて、各統計パラメータにより反映される各種の状態の可能性を確定し、複数のパラメータの各種の状態の可能性に対して融合処理を行うことで、監視待ちリンクの各種の状態の可能性を取得し、監視待ちリンクの状態を確定し、これにより、ネットワーク状態に対して有効な監視を行い、監視結果の正確度を向上させることができる。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の実施例の第一側面によれば、無線ネットワークの状態を監視する装置が提供され、前記装置は、
収集ユニットであって、無線ネットワークにおける監視待ちリンクの測定パラメータを収集するもの；
統計ユニットであって、収集された該測定パラメータに対して統計を行い、各測定パラメータについての統計パラメータを取得するもの；
第一確定ユニットであって、予め確定された、各統計パラメータと各種の状態の可能性との変化関係に基づいて、各統計パラメータにより反映される各種の状態の可能性を確定するもの；及び
第二確定ユニットであって、該監視待ちリンクの複数の統計パラメータにより反映される各種の状態の可能性に対して融合処理を行い、該監視待ちリンクの状態を確定するものを含む。
【０００６】
本発明の実施例の第二側面によれば、無線ネットワークの状態を監視する方法が提供され、前記方法は、
無線ネットワークにおける監視待ちリンクの測定パラメータを収集し；
収集された該測定パラメータに対して統計を行い、各測定パラメータについての統計パラメータを取得し；
予め確定された、各統計パラメータと各種の状態の可能性との変化関係に基づいて、各統計パラメータにより反映される各種の状態の可能性を確定し；及び
該監視待ちリンクの複数の統計パラメータにより反映される各種の状態の可能性に対して融合処理を行い、該監視待ちリンクの状態を確定することを含む。
【０００７】
本発明の実施例の有益な効果の１つが次の通りであり、即ち、予め確定された、各統計パラメータと各種の状態の可能性との変化関係を用いて、各統計パラメータにより反映される各種の状態の可能性を確定し、複数のパラメータの各種の状態の可能性に対して融合処理を行うことで、監視待ちリンクの各種の状態の可能性を取得し、監視待ちリンクの状態を確定し、これにより、ネットワーク状態に対して有効な監視を行い、監視結果の正確度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の実施例1における無線ネットワーク状態監視方法を示す図である。
【図２】本発明の実施例1におけるRTT平均値と各種の状態の可能性との変化関係を示す図である。
【図３】本発明の実施例1におけるPLRと各種の状態の可能性との変化関係を示す図である。
【図４】本発明の実施例1におけるRSSI分散と各種の状態の可能性との変化関係を示す図である。
【図５】本発明の実施例1における無線ネットワーク状態監視方法を示す図である。
【図６】是本発明の実施例2における無線ネットワーク状態監視装置を示す図である。
【図７】本発明の実施例2における無線ネットワーク状態監視装置を示す図である。
【図８】本発明の実施例3における端末装置、ネットワークノード又はステーションの1つの実施方式の構成図である。
【図９】本発明の実施例4におけるネットワークシステムを示す図である。
【図１０】本発明の実施例5におけるネットワークシステムを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、添付した図面を参照しながら、本発明を実施するための好適な実施例を詳しく説明する。
【００１０】
なお、本発明の実施例は、各種の無線ネットワーク、例えば、IoT、センサネットワーク、無線ローカルネットワーク（WLAN）及び他の無線ネットワークに適用することができる。本発明の実施例では、便宜のため、IoTシナリオにおける用語が使用されており、また、幾つかの規格に関連するコンテキストがIEEE802.15.4規格に基づいている。該思想は、他の無線通信システム及び他の無線規格に拡張することもできる。
【実施例１】
【００１１】
本発明の実施例1は、無線ネットワーク状態監視方法を提供する。図1は、本発明の実施例1における無線ネットワーク状態監視方法を示す図である。図1に示すように、該方法は、以下の操作を含む。
【００１２】
操作101：無線ネットワークにおける監視待ちリンクの測定パラメータを収集し；
操作102：収集された該測定パラメータに対して統計を行い、各測定パラメータについての統計パラメータを取得し；
操作103：予め確定された、各統計パラメータと各種の状態の可能性との変化関係に基づいて、各統計パラメータにより反映される各種の状態の可能性を確定し；
操作104：該監視待ちリンクの複数の統計パラメータにより反映される各種の状態の可能性に対して融合処理を行い、該監視待ちリンクの状態を確定する。
【００１３】
上述の実施例から分かるように、複数のパラメータの各種の状態の可能性に対して融合処理を行うことで、監視待ちリンクの各種の状態の可能性を取得し、監視待ちリンクの状態を確定し、これにより、ネットワーク状態に対して有効な監視を行い、監視結果の正確度を向上させることができる。
【００１４】
本発明の実施例では、該無線ネットワークは、各種の無線ネットワーク、例えば、IoT、センサネットワーク、無線ローカルネットワーク（WLAN）及び他の無線ネットワークであっても良い。また、本発明の実施例は、該無線ネットワークの構成について限定しない。
【００１５】
本発明の実施例では、該無線ネットワークにおける監視待ちリンクは、該無線ネットワークにおける任意の監視する必要のあるリンク、例えば、2つのステーション（station）の間の通信リンク、又は、アクセスポイントとステーションとの間の通信リンクであっても良いが、本発明の実施例は、これに限られない。
【００１６】
操作101では、定期的なPING又は類似したWPAN-PINGなどの方法で、検出待ちリンクに対応する装置により報告される測定パラメータを収集することができ、例えば、所定の周期に従って該測定パラメータを収集することができ、該所定の周期は、1つの「診断期間」と称されても良い。例えば、ネットワーク起動又は指令受信後に、所定の周期に従って測定パラメータを収集し、該周期は、実際のニーズに応じて設定されても良い。
【００１７】
本発明の実施例では、該測定パラメータは、次のようなパラメータのうちの少なくとも2つを含んでも良く、即ち、データ送信と確認フレーム受信との間の往復遅延RTT、パケット紛失数、及び、すべての受信データフレーム及び確認フレーム（ACK）の受信信号強度指示RSSIであるが、本発明の実施例は、これに限られず、該測定パラメータは、さらに、他の類型のパラメータであっても良く、また、該測定パラメータの取得方法については、従来技術を参照することができ、ここでは、その詳しい説明を省略する。
【００１８】
操作102では、収集された該測定パラメータに対して統計を行い、各測定パラメータについての統計パラメータを取得し、該統計の方法は、平均値、分散、標準偏差、勾配などの計算を含むが、これに限定されない。本発明の実施例では、該統計パラメータは、ネットワークの各層の状態を表すパラメータを含んでも良く、このようにして、異なる角度からネットワーク全体の状態を反映し、監視結果をより正確にすることができる。
【００１９】
例えば、該測定パラメータがRTTのときに、該統計パラメータは、RTT平均値又はRTT分散／標準偏差などであっても良く、該測定パラメータがパケット紛失数のときに、該統計パラメータは、パケット紛失率などであっても良く、該測定パラメータがRSSIのときに、該統計パラメータは、RSSI分散／標準偏差又はRSSI勾配などであっても良い。なお、これらは、例示に過ぎず、本発明の実施例は、これに限られない。
【００２０】
操作103では、予め確定された、各統計パラメータと各種の状態の可能性との変化関係に基づいて、各統計パラメータにより反映される各種の状態の可能性を確定し、そのうち、各種の状態は、監視待ちリンクの各種の可能な状態、例えば、正常状態（Normal）、フェージング状態（Fading）及び干渉状態（Interference）を含んでも良い。該可能性は、対応する状態が発生する確率を表す。
【００２１】
例えば、正常状態は、係る期間内で環境の変化がなく、チャネルの条件が非常に安定であることを示す。この状態では、パケット紛失が殆どなく、且つ、異なるパケットの間のRSSIの変化が非常に小さく、RTTが所定の閾値範囲内にある。例えば、フェージング状態は、環境の変化が発生していることを示し、例えば、伝送領域において物体が移動しており、又は、周囲に歩く人間が存在し、送受信機が振る又は移動することにより環境が変化していることなどである。フェージング発生時に、RSSI値が迅速に変動し、ときには、パケット紛失が生じることもある。例えば、今のところ、ISM（Industrial，Scientific，and  Medical）帯域幅が広く使われているため、帯域幅の混雑を引き起こすことがある。この場合、隣接する802.15.4ネットワーク、Wi-Fiネットワーク、ブルートゥース、電子レンジなどに干渉を与えることもあり、干渉の状態では、パケットの紛失、RTTの増加などが現れる可能性がある。よって、各統計パラメータを用いることにより、各種の状態の可能性を反映することができる。以下、詳細に説明する。
【００２２】
本発明の実施例では、操作103の前に、該方法は、さらに、以下の操作（図示せず）を含んでも良い。
【００２３】
各統計パラメータと各種の状態の可能性との変化関係を確定し、該変化関係は、次のような関係のうちの１つ又は少なくとも２つの組み合わせを含んでも良く、即ち、統計パラメータの変化に伴って状態の可能性が変わらない第一関係；統計パラメータの増大に伴って状態の可能性が増大する第二関係；及び、統計パラメータの増大に伴って状態の可能性が減少する第三関係である。
【００２４】
以下、具体的な測定パラメータ及び統計パラメータをもとに詳しく説明する。
【００２５】
例えば、該測定パラメータがRTTのときに、該統計パラメータは、RTT平均値であり、各種の状態は、正常、フェージング及び干渉の三者を含む。言い換えると、1つのRTT平均値について、正常の可能性、フェージングの可能性及び干渉の可能性の和は1である。この場合、変化関係は、以下の通りである。
【００２６】
該RTT平均値と正常状態の可能性との変化関係は、第一関係と第三関係との組み合わせである。RTT平均値が第一閾値よりも小さいときに、RTT平均値の増大に伴って、正常の可能性は1であり、且つ不変に維持され、RTT平均値が第一閾値以上のときに、RTT平均値の増大に伴って、正常の可能性は減少し、且つ0に近づく。
【００２７】
該RTT平均値と干渉状態の可能性との変化関係は、第一関係と第二関係との組み合わせである。RTT平均値が于第一閾値よりも小さいときに、RTT平均値の増大に伴って、干渉の可能性は0であり、且つ不変に維持され、RTT平均値が第一閾値以上のときに、RTT平均値の増大に伴って、干渉の可能性は増加し、且つ1に近づく。
【００２８】
該RTT平均値とフェージング状態の可能性との変化関係は、第一関係、第二関係及び第三関係の組み合わせである。RTT平均値が第一閾値よりも小さいときに、RTT平均値の増大に伴って、フェージングの可能性は0であり、且つ不変に維持され、RTT平均値が第一閾値以上且つ第二閾値よりも小さいときに、RTT平均値の増大に伴って、フェージングの可能性は増加し、RTT平均値が第二閾値以上のときに、RTT平均値の増大に伴って、フェージングの可能性は減少し、且つ0に近づく。
【００２９】
図2は、該RTT平均値と各状態の可能性との変化関係示す図である。図2に示すように、RTT平均値が第一閾値（例えば、20ms）よりも小さいときに、正常の可能性は1である。これは、大部分のリアルタイム応用が第一閾値（例えば、20ms）の遅延を要し、他の状態の可能性が0であるからである。RTT平均値が第一閾値（例えば、20ms）以上且つ第二閾値（例えば、100ms）よりも小さいときに、フェージング及び干渉は、類似の可能性を有し、干渉及びフェージングの可能性は増加し、RTT平均値の増加（第二閾値例えば100ms以上）に伴って、干渉の可能性は単調増加し、且つ1に近づき、フェージングの可能性は減少し、且つ0に近づく。
【００３０】
以上、統計パラメータがRTT平均値であることを例として説明したが、本発明の実施例は、これに限られず、例えば、統計パラメータは、さらに、RTT分散などであっても良いが、ここでは、網羅的な列挙を省略する。
【００３１】
例えば、該測定パラメータがパケット紛失数のときに、該統計パラメータは、パケット紛失率PLRであり、各種の状態は、正常、フェージング及び干渉の三者を含む。言い換えると、1つのPLRについて、正常の可能性、フェージングの可能性及び干渉の可能性の和は1である。この場合、変化関係は、以下の通りである。
【００３２】
該PLRと正常状態の可能性との変化関係は、第三関係であり、PLRの増大に伴って、正常の可能性は減少し、且つ0に近づく。
【００３３】
該PLRと干渉状態の可能性との変化関係は、第二関係であり、PLRの増大に伴って、干渉の可能性は増加し、且つ1に近づく。
【００３４】
該PLRとフェージング状態の可能性との変化関係は、第二関係と第三関係との組み合わせであり、PLRが第三閾値よりも小さいときに、PLRの増大に伴って、フェージングの可能性は増加し、PLRが第三閾値以上のときに、PLRの増大に伴って、フェージングの可能性は減少し、且つ0に近づく。
【００３５】
図3は、該PLRと各状態の可能性との変化関係を示す図であり、図3に示すように、RTT平均値と異なる点は、PLRと各状態の可能性と変化関係の開始のところにプラットフォームがないことにある。パケット紛失の増加が通信エラーの発生、例えば、干渉又はフェージングが生じていることを意味し、即ち、PLRの増加に伴って、正常の可能性は単調減少し、且つ0に近づき、干渉の可能性は単調増加し、且つ1に近づき、フェージングの可能性は、先に増加し、それから減少し、且つ0に近づき、そのうち、PLRが第三閾値よりも小さいときに、フェージング及び干渉は、類似の可能性を有し、即ち、PLRの増加に伴って増加し、PLRが第三閾値以上のときに、干渉の可能性は単調増加し、且つ1に近づき、フェージングの可能性は減少し、且つ0に近づく。
【００３６】
例えば、該測定パラメータがRSSIのときに、該統計パラメータは、RSSI分散であり、各種の状態は、正常、フェージング及び干渉の三者を含む。言い換えると、1つのPLRについて、正常の可能性、フェージングの可能性及び干渉の可能性の和は1である。この場合、変化関係は、以下の通りである。
【００３７】
該RSSI分散と正常状態の可能性との変化関係は、第三関係であり、RSSI分散の増大に伴って、正常の可能性は減少し、且つ0に近づく。
【００３８】
該RSSI分散とフェージング状態の可能性との変化関係は、第二関係であり、RSSI分散の増大に伴って、フェージングの可能性は増加し、且つ1に近づく。
【００３９】
該RSSI分散と干渉状態の可能性との変化関係は、第二関係と第三関係との組み合わせであり、RSSI分散が第四閾値よりも小さいときに、RSSI分散の増大に伴って、干渉の可能性は増加し、RSSI分散が第四閾値以上のときに、RSSI分散の増大に伴って、干渉の可能性は減少し、且つ0に近づく。
【００４０】
図4は、該RSSI分散と各状態の可能性との変化関係を示す図であり、図4に示すように、RSSI分散は、フェージング状態を良く反映することができ、RSSI分散の増加に伴って、フェージングの可能性は単調増加し、且つ1に近づき、正常の可能性は単調減少し、且つ0に近づき、干渉の可能性は、先に増加し、それから減少し、且つ0に近づき、そのうち、RSSI分散が第四閾値よりも小さいときに、フェージング及び干渉の可能性は、RSSI分散の増加に伴って増加し、RSSI分散が第四閾値以上のときに、干渉の可能性は減少し、且つ0に近づき、フェージングの可能性は増大し、且つ1に近づく。
【００４１】
以上、統計パラメータがRSSI分散であることを例として説明を行ったが、本発明の実施例は、これに限られず、例えば、統計パラメータは、さらに、RSSI標準偏差、RSSI勾配などであっても良いが、ここでは、網羅的な列挙を省略する。
【００４２】
また、上述の第一閾値、第二閾値、第三閾値及び第四閾値は、実際の環境と関係があり、実験又は経験に基づいて確定されても良いが、本発明の実施例は、これに限られない。
【００４３】
本発明の実施例では、上述の方法を用いることにより、各統計パラメータと各種の状態の可能性との変化関係を確定することができる。各統計パラメータと各種の状態の可能性との変化関係を確定した後に、該方法は、さらに、以下の操作（図示せず）を含んでも良い。
【００４４】
該変化関係を示す信頼関数（trust  function）の形式を確定し、該信頼関数の形式に基づいて訓練データポイントに対して関数フィッティングを行い、信頼関数のパラメータ（例えば、a、b、c、dなど）を確定する。これにより、該関数フィッティングの方法を採用することで、各統計パラメータと各種の状態の可能性との変化関係を示す信頼関数を確定することができ、そして、該信頼関数及び統計パラメータに基づいて、各種の状態の可能性、即ち、最終の各統計パラメータの、各種の状態に対しての基本確率割り当て（basis  probability  assignment）を正確に確定することができる。
【００４５】
本発明の実施例では、上述の変化関係を確定した後に、該変化関係と符合した信頼関数の形式を選択して該変化関係を示しても良いが、さらに、訓練データポイントに基づいて信頼関数のパラメータを得る必要がある。以下、例を挙げて説明する。
【００４６】
例えば、該統計パラメータがRTT平均値のときに、該RTT平均値とフェージング状態との変化関係は、図2中の対応する曲線により示される。該曲線に基づいて、条件を満たす信頼関数、即ち、数学モデルを選択し、該モデルが唯一なものでないため、例えば、条件を満たす１つのモデル、即ち、関数mF（x）=b（x-d）e-c（x-d）で示すものを選択しても良く、同様に、該RTT平均値と干渉状態との信頼関数を関数m（I）（x）=1-e-a（x-d）で示し、該RTT平均値と正常状態との信頼関数を関数m（N）（x）=1-m（F）（x）-m（I）（x）で示しても良く、そのうち、xは、該統計パラメータを表し、a、b、c及びdは、該信頼関数のパラメータを表す。訓練データポイントを用いて上述の関数に対してそれぞれフィッティングを行い、例えば、予めそれぞれ正常状態、フェージング状態及び干渉状態で大量のRTT平均値を取得し、異なるRTT平均値に対応する正常、フェージング、干渉状態の可能性（即ち、確率＝１つのRTT平均値について或る状態が出現する回数／該１つのRTT平均値についてすべての状態が出現する回数）を統計し、訓練データポイントを得ることで、パラメータa，b、c及びdの値を取得することができる。これにより、該統計パラメータの、フェージング、干渉及び正常状態に対しての信頼関数を、それぞれ、以下のように確定することができる。
【００４７】
m（F）（x）=0.013（x-20）e-0.013（x-20）
m（I）（x）=1-e-0.007（x-20）
m（N）（x）=1-m（F）（x）-m（I）（x）
例えば、該統計パラメータがPLRのときに、該PLRとフェージング状態との変化関係は、図3中の対応する曲線により示される。該曲線に基づいて、条件を満たす信頼関数、即ち、数学モデルを選択し、該モデルが唯一なものでないから、例えば、条件を満たす1つのモデル、即ち、関数m（F）（x）=bxe-cxで示すものを選択しても良く、また、該PLRと干渉状態との信頼関数を関数m（I）（x）=1-e-axで示し、該PLRと正常状態との信頼関数を関数m（N）（x）=1-m（F）（x）-m（I）（x）で示しても良く、そのうち、xは、該統計パラメータを表し、a、b及びcは、該信頼関数のパラメータを表す。訓練データポイントを用いてそれぞれ上述の関数に対してフィッティングを行い、例えば、予めそれぞれ正常状態、フェージング状態及び干渉状態で大量のPLRを取得し、異なるPLRに対応する正常、フェージング及び干渉状態の可能性（即ち、確率＝1つのPLRについて或る状態が出現する回数／該1つのPLRについてすべての状態が出現する回数）を統合し、訓練データポイントを得ることで、パラメータa、b及びcの値を取得することができる。これにより、該統計パラメータの、フェージング、干渉及び正常状態に対しての信頼関数を、それぞれ、以下のように確定することができる。
【００４８】
m（F）（x）=1-e-0.7x
m（I）（x）=1.3xe-1.3x
m（N）（x）=1-m（F）（x）-m（I）（x）
例えば、該統計パラメータがRSSI分散のときに、該RSSI分散とフェージング状態との変化関係は、図4中の対応する曲線により示される。該曲線に基づいて、条件を満たす信頼関数、即ち、数学モデルを選択し、該モデルが唯一なものでないので、例えば、条件を満たす１つのモデル、即ち、関数m（F）（x）=1-e-axで示すものを選択しも良く、また、該RSSI分散と干渉状態との信頼関数を関数m（I）（x）=bxe-cxで示し、該RSSI分散と正常状態との信頼関数を関数m（N）（x）=1-m（F）（x）-m（I）（x）で示しても良く、そのうち、xは、該統計パラメータを表し、a、b及びcは、該信頼関数のパラメータを表す。訓練データポイントを用いてそれぞれ上述の関数に対してフィッティングを行い、例えば、予めそれぞれ正常状態、フェージング状態及び干渉状態で大量のRSSI分散を取得し、異なるRSSI分散に対応する正常、フェージング及び干渉状態の可能性（即ち、確率＝１つのRSSI分散について或る状態が出現する回数／該１つのRSSI分散についてすべての状態が出現する回数）を統計し、訓練データポイントを取得することで、パラメータa、b及びcの値を得ることができる。これにより、該統計パラメータの、フェージング、干渉及び正常状態に対しての信頼関数を、それぞれ、以下のように確定することができる。
【００４９】
m3（F）（x）=60xe-60x
m3（I）（x）=1-e-35x
m（N）（x）=1-m（F）（x）-m（I）（x）
なお、上述の信頼関数の選択は例示に過ぎず、本発明の実施例は、これに限られず、上述の変化関係と符合した他の信頼関数も、本発明の実施例に適用することができる。
【００５０】
操作104では、該監視待ちリンクの複数の統計パラメータにより反映される各種の状態の可能性に対して融合処理を行い、該監視待ちリンクの状態を確定する。
【００５１】
例えば、複数の統計パラメータの重みに基づいて、複数の統計パラメータの各種の状態の可能性に対して融合処理を行うことができる。複数の統計パラメータの重みは、実際の状況に応じて設定されても良く、例えば、各パラメータの重要性、相関性などのファクターに基づいて各自の重みを確定しても良い。
【００５２】
このように、重みを設定して融合処理を行うことで、融合結果の正確性をさらに向上させることができる。
【００５３】
本発明の実施例では、融合処理は、従来のデータ融合方法、例えば、分類器融合、D-S（Dempster-Shafer）アルゴリズム融合などを参照することができる。D-Sアルゴリズムを用いて融合を行うことで、融合結果の正確性をより一層向上させることができる。本発明の実施例では、D-Sアルゴリズムを例として説明を行う。例えば、2種類の統計パラメータの各種の状態の可能性に対して融合処理を行うことができる。
【００５４】
本発明の実施例では、以下の公式（1）で2種類の統計パラメータの融合結果を計算することができる。
【数１】
2020202558.tif 000003
【００５５】
そのうち、m12(A)は、統計パラメータ1及び統計パラメータ2の融合後の各種の状態の可能性を表し、m1(B)は、統計パラメータ1の状態がBである可能性を表し、m2(C)は、統計パラメータ2の状態がCである可能性を表す。
【００５６】
本発明の実施例では、3種類以上のパラメータのデータの融合を行う必要があるときに、順次、融合を行っても良い。そのうち、毎回の2種類の統計パラメータの融合方法は、上述の公式（1）によるものと同様であっても良いので、ここでは、その詳しい説明を省略する。
【００５７】
以上の融合結果に基づいて可能性の最大値を確定し、該最大値に対応する状態を該監視待ちリンクの現在の状態と確定することができる。
【００５８】
本発明の実施例では、各操作の実行主体は、応用のニーズ及び分析の複雑度に基づいて確定されても良い。
【００５９】
例えば、操作101-104は、すべて、端末装置、ネットワークノード又はステーションにより実行されても良い。
【００６０】
例えば、操作101-102は、端末装置、ネットワークノード又はステーションにより実行されても良く、この場合、端末装置、ネットワークノード又はステーションは、操作102で計算された複数の統計パラメータをアクセスポイントに送信して、アクセスポイントに操作103-104を実行してもらうことができる。
【００６１】
また、例えば、操作101-102は、端末装置、ネットワークノード又はステーションにより実行されても良く、この場合、端末装置、ネットワークノード又はステーションは、操作102で計算された複数のパラメータをアクセスポイントに送信し、該アクセスポイントは、複数のパラメータをルーター、ゲートウェイ、中央制御器又はクラウドに転送し、ルーター、ゲートウェイ、中央制御器又はクラウドに操作103-104を実行してもらうことができる。
【００６２】
このように、応用のニーズ及び分析の複雑度に基づいて各操作の実行主体を確定することで、柔軟な配置を行い、ネットワーク全体のパフォーマンスを保証することができる。
【００６３】
本発明の実施例では、幾つかの状態の類型、例えば、遮蔽（shielding）について、データ融合の方法を使う必要がなく、幾つかの統計パラメータによって、該状態が存在するかを直接識別することができる。よって、本発明の実施例は、さらに、無線ネットワークの状態を監視する方法を提供する。図5は、該無線ネットワーク状態監視方法を示す図である。図5に示すように、該方法は、以下の操作を含む。
【００６４】
操作501：無線ネットワークにおける監視待ちリンクの測定パラメータを収集し；
操作502：収集された該測定パラメータに対して統計を行い、各測定パラメータについての統計パラメータを取得し；
操作503：統計パラメータと第五閾値との比較を行い、比較結果に基づいて、状態が「遮蔽」であるかを判断し、比較結果が「いいえ」の場合、操作504を実行し、そうでない場合、エンド（end）し；
操作504：予め確定された、各統計パラメータと各種の状態の可能性との変化関係に基づいて、各統計パラメータにより反映される各種の状態の可能性を確定し；
操作505：該監視待ちリンクの複数の統計パラメータにより反映される各種の状態の可能性に対して融合処理を行い、該監視待ちリンクの状態を確定する。
【００６５】
そのうち、操作501-502及び504-505の実施方式については、操作101-104を参照することができるので、ここでは、その詳しい説明を省略する。
【００６６】
操作503では、該統計パラメータは、RSSIドロップ値であっても良い、それは、1つの周期内のRSSI平均値の、その前の周期内のRSSI平均値に対してのドロップ値を表す。該RSSIドロップ値が第五閾値よりも大きいときに、該状態が「遮蔽」であると確定し、該第五閾値は、ニーズに応じて決定されても良く、例えば、10dBと設定されても良い。
【００６７】
上述の実施例から分かるように、予め確定された、各統計パラメータと各種の状態の可能性との変化関係に基づいて、各統計パラメータにより反映される各種の状態の可能性を確定し、複数のパラメータの各種の状態の可能性に対して融合処理を行うことで、監視待ちリンクの各種の状態の可能性を取得し、監視待ちリンクの状態を確定し、これにより、ネットワーク状態に対して有効な監視を行い、監視結果の正確度を向上させることができる。
【実施例２】
【００６８】
本発明の実施例2は、さらに、無線ネットワーク状態監視装置を提供し、該装置が問題を解決する原理が実施例1における方法と同様であるため、その具体的な実施については、実施例1の方法の実施を参照することができ、ここでは、重複説明を省略する。
【００６９】
図6は、本発明の実施例2における無線ネットワーク状態監視装置を示す図である。図6に示すように、該装置600は、以下のものを含む。
【００７０】
収集ユニット601：無線ネットワークにおける監視待ちリンクの測定パラメータを収集し；
統計ユニット602：収集された該測定パラメータに対して統計を行い、各測定パラメータについての統計パラメータを取得し；
第一確定ユニット603：予め確定された、各統計パラメータと各種の状態の可能性との変化関係に基づいて、各統計パラメータにより反映される各種の状態の可能性を確定し；
第二確定ユニット604：該監視待ちリンクの複数の統計パラメータにより反映される各種の状態の可能性に対して融合処理を行い、該監視待ちリンクの状態を確定する。
【００７１】
本発明の実施例では、収集ユニット601、統計ユニット602、第一確定ユニット603及び第二確定ユニット604の実施方式については、操作101-104と同様であるため、ここでは、重複説明を省略する。
【００７２】
図7は、本発明の実施例2における無線ネットワーク状態監視装置を示す図である。図7に示すように、該装置700は、収集ユニット701、統計ユニット702、第一確定ユニット703及び第二確定ユニット704を含み、その実施方式については、収集ユニット601、統計ユニット602、第一確定ユニット603及び第二確定ユニット604と同様であるので、ここでは、その詳しい説明を省略する。
【００７３】
図7に示すように、該装置は、さらに、以下のものを含んでも良い。
【００７４】
第三確定ユニット705：各統計パラメータと各種の状態の可能性との変化関係を確定し、該変化関係は、次のような関係のうちの1つ又は少なくとも2つの組み合わせを含んでも良く、即ち、統計パラメータの変化に伴って状態可能性が変わらない第一関係；統計パラメータの増大に伴って状態の可能性が増大する第二関係；及び、統計パラメータの増大に伴って状態の可能性が減少する第三関係である。
【００７５】
本発明の実施例では、各統計パラメータと状態の可能性との変化関係については、実施例1を参照することができるから、ここでは、その詳しい説明を省略する。
【００７６】
本発明の実施例では、該第三確定ユニット705は、さらに、各統計パラメータと各種の状態の可能性との変化関係を確定した後に、該変化関係を示す信頼関数の形式を確定し、そして、該信頼関数の形式に基づいて訓練データポイントに対して関数フィッティングを行い、該信頼関数のパラメータを確定するために用いられる。
【００７７】
本発明の実施例では、各統計パラメータと状態の可能性との信頼関数については、実施例1を参照することができるので、ここでは、その詳しい説明を省略する。
【００７８】
本発明の実施例では、オプションとして、該装置は、さらに、以下のもの（図示せず）を含んでも良い。
【００７９】
比較ユニット：該統計パラメータと第五閾値との比較を行い；
判断ユニット：該比較ユニットの比較結果に基づいて、状態が「遮蔽」であるかを判断し、状態が「遮蔽」でないときに、該第一確定ユニット703は、各統計パラメータの各種の状態の可能性を確定する。
【００８０】
なお、上述の比較ユニット及び判断ユニットの具体的な実施方式については、実施例1における操作503を参照することができるため、ここでは、その詳しい説明を省略する。
【００８１】
上述の実施例から分かるように、予め確定された、各統計パラメータと各種の状態の可能性との変化関係に基づいて、各統計パラメータにより反映される各種の状態の可能性を確定し、複数のパラメータの各種の状態の可能性に対して融合処理を行うことで、監視待ちリンクの各種の状態の可能性を取得し、監視待ちリンクの状態を確定し、これにより、ネットワーク状態に対して有効な監視を行い、監視結果の正確度を向上させることができる。
【実施例３】
【００８２】
本発明の実施例3は、さらに、端末装置、ネットワークノード又はステーションを提供し、それは、実施例2に記載の無線ネットワーク状態監視装置を含む。
【００８３】
図8は、本発明の実施例における端末装置、ネットワークノード又はステーションの1つの実施方式の構成図である。8に示すように、端末装置、ネットワークノード又はステーション800は、中央処理装置（CPU）810及び記憶器820を含んでも良く、記憶器820は、中央処理装置810に接続される。なお、該図は例示に過ぎず、さらに、該構造に対して、他の類型の構造を用いて補充又は代替を行うことで、電気通信機能又は他の機能を実現することもできる。
【００８４】
１つの実施方式において、実施例2に記載の無線ネットワーク状態監視装置の機能が中央処理装置810に統合され、中央処理装置810により、実施例1に記載の状態監視装置の機能を実現しても良く、例えば、中央処理装置810は、次のように構成されても良く、即ち、無線ネットワークにおける監視待ちリンクの測定パラメータを収集し；収集された該測定パラメータに対して統計を行い、各測定パラメータについての統計パラメータを取得し；予め確定された、各統計パラメータと各種の状態の可能性との変化関係に基づいて、各統計パラメータにより反映される各種の状態の可能性を確定し；及び、該監視待ちリンクの複数の統計パラメータにより反映される各種の状態の可能性に対して融合処理を行い、該監視待ちリンクの状態を確定する。
【００８５】
例えば、中央処理装置810は、さらに、次のように構成されても良く、即ち、各統計パラメータと各種の状態の可能性との変化関係を確定し、該変化関係は、次のような関係のうちの1つ又は少なくとも2つの組み合わせを含んでも良く、即ち、統計パラメータの変化に伴って状態の可能性が変わらない第一関係；統計パラメータの増大に伴って状態の可能性が増大する第二関係であり；及び、統計パラメータの増大に伴って状態の可能性が減少する第三関係である。
【００８６】
例えば、中央処理装置810は、さらに、次のように構成されても良く、即ち、各統計パラメータと各種の状態の可能性との変化関係を確定した後に、該変化関係を示す信頼関数の形式を確定し、そして、該信頼関数の形式に基づいて訓練データポイントに対して関数フィッティングを行い、該信頼関数のパラメータを確定する。なお、該変化関係、信頼関数、測定パラメータ、統計パラメータ及び状態の意味については、実施例1を参照することができ、ここでは、その詳しい説明を省略する。
【００８７】
もう1つの実施方式において、実施例2に記載の状態監視装置は、中央処理装置810と別々で配置されても良く、例えば、実施例2に記載の状態監視装置を、中央処理装置810に接続されるチップとして構成し、中央処理装置810の制御により実施例2に記載の状態監視装置の機能を実現しても良い。
【００８８】
また、図8に示すように、該端末装置、ネットワークノード又はステーション800は、さらに、通信モジュール830、入力ユニット840、表示器850及び電源860を含んでも良い。なお、端末装置、ネットワークノード又はステーション800は、図8に示す全部の部品を含む必要がない。また、端末装置、ネットワークノード又はステーション800は、さらに、図8に無い部品を含んでも良く、これについては、従来技術を参照することができる。
【００８９】
図8に示すように、中央処理装置810は、制御器又は操作コントローラと称される場合もあり、マイクロプロセッサ又は他の処理器装置及び／又は論理装置を含んでも良く、中央処理装置810は、入力を受信し、端末装置、ネットワークノード又はステーション800の各部品の操作を制御することができる。
【００９０】
そのうち、記憶器820は、例えば、バッファ、フレッシュメモリ、ＨＤＤ、移動可能な媒体、揮発性記憶器、不揮発性記憶器又は他の適切な装置のうち1つ又は複数であっても良い。各種のデータを記憶することができ、また、情報処理用のプログラムをさらに記憶することもできる。中央処理装置810は、該記憶器820に記憶された該プログラムを実行することで、情報の処理や記憶などを実現することができる。また、他の部品の機能は、従来技術と同様であるため、ここでは、その詳しい説明を省略する。なお、端末装置、ネットワークノード又はステーション800の各部品は、専用ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア又はその組み合わせにより実現されても良いが、これらは、すべて、本発明の範囲に属する。
【００９１】
上述の実施例から分かるように、予め確定された、各統計パラメータと各種の状態の可能性との変化関係に基づいて、各統計パラメータにより反映される各種の状態の可能性を確定し、複数のパラメータの各種の状態の可能性に対して融合処理を行うことで、監視待ちリンクの各種の状態の可能性を取得し、監視待ちリンクの状態を確定し、これにより、ネットワーク状態に対して有効な監視を行い、監視結果の正確度を向上させることができる。
【実施例４】
【００９２】
本発明の実施例4は、さらに、ネットワークシステムを提供し、それは、端末装置、ネットワークノード又はステーション、及びアクセスポイントを含む。図9は、本発明の実施例4におけるネットワークシステムを示す図である。図9に示すように、ネットワークシステム900は、端末装置、ネットワークノード又はステーション901、及びアクセスポイント902を含む。
【００９３】
端末装置、ネットワークノード又はステーション901は、無線ネットワークにおける監視待ちリンクの測定パラメータを収集し；収集された該測定パラメータに対して統計を行い、各測定パラメータについての統計パラメータを取得し；及び、該統計パラメータを該アクセスポイントに送信するように構成される。
【００９４】
アクセスポイント902は、予め確定された、各統計パラメータと各種の状態の可能性との変化関係に基づいて、各統計パラメータにより反映される各種の状態の可能性を確定し；及び、該監視待ちリンクの複数の統計パラメータにより反映される各種の状態の可能性に対して融合処理を行い、該監視待ちリンクの状態を確定するように構成される。
【００９５】
例えば、アクセスポイント902は、さらに、各統計パラメータと各種の状態の可能性との変化関係を確定し、及び、該変化関係を示す信頼関数の形式を確定し、そして、該信頼関数の形式に基づいて訓練データポイントに対して関数フィッティングを行い、該信頼関数のパラメータを確定するように構成される。該変化関係は、次のような関係のうちの1つ又は少なくとも2つの組み合わせを含んでも良く、即ち、統計パラメータの変化に伴って状態の可能性が変わらない第一関係；統計パラメータの増大に伴って状態の可能性が増大する第二関係；及び、統計パラメータの増大に伴って状態の可能性が減少する第三関係である。
【００９６】
本発明の実施例では、端末装置、ネットワークノード又はステーション901、及びアクセスポイント902による上述の機能の実行については、実施例1の方法の実施を参照することができ、ここでは、重複説明を省略する。
【００９７】
上述の実施例から分かるように、予め確定された、各統計パラメータと各種の状態の可能性との変化関係に基づいて、各統計パラメータにより反映される各種の状態の可能性を確定し、複数のパラメータの各種の状態の可能性に対して融合処理を行うことで、監視待ちリンクの各種の状態の可能性を取得し、監視待ちリンクの状態を確定し、これにより、ネットワーク状態に対して有効な監視を行い、監視結果の正確度を向上させることができる。
【実施例５】
【００９８】
本発明の実施例5は、さらに、ネットワークシステムを提供し、それは、端末装置、ネットワークノード又はステーション、アクセスポイント、及び、ルーター、ゲートウェイ、中央制御器又はクラウドを含む。図10は、本発明の実施例5におけるネットワークシステムを示す図である。図10に示すように、ネットワークシステム1000は、端末装置、ネットワークノード又はステーション1001、アクセスポイント1002、及び、ルーター、ゲートウェイ、中央制御器又はクラウド1003を含む。
【００９９】
端末装置、ネットワークノード又はステーション1001は、無線ネットワークにおける監視待ちリンクの測定パラメータを収集し；収集された該測定パラメータに対して統計を行い、各測定パラメータについての統計パラメータを取得し；及び該統計パラメータを該アクセスポイントに送信するように構成される。
【０１００】
アクセスポイント1002は、該統計パラメータを該ルーター、ゲートウェイ、中央制御器又はクラウドに送信するように構成される。
【０１０１】
ルーター、ゲートウェイ、中央制御器又はクラウド1003は、予め確定された、各統計パラメータと各種の状態の可能性との変化関係に基づいて、各統計パラメータにより反映される各種の状態の可能性を確定し；及び、該監視待ちリンクの複数の統計パラメータにより反映される各種の状態の可能性に対して融合処理を行い、該監視待ちリンクの状態を確定するように構成される。
【０１０２】
例えば、ルーター、ゲートウェイ、中央制御器又はクラウド1003は、さらに、各統計パラメータと各種の状態の可能性との変化関係を確定し、及び、該変化関係を示す信頼関数の形式を確定し、そして、該信頼関数の形式に基づいて訓練データポイントに対して関数フィッティングを行い、該信頼関数のパラメータを確定するように構成されても良い。該変化関係は、次のような関係のうちの1つ又は少なくとも2つの組み合わせを含んでも良く、即ち、統計パラメータの変化に伴って状態の可能性が変わらない第一関係；統計パラメータの増大に伴って状態の可能性が増大する第二関係；及び、統計パラメータの増大に伴って状態の可能性が減少する第三関係である。
【０１０３】
本発明の実施例では、終端末装置、ネットワークノード又はステーション1001、アクセスポイント1002、及び、ルーター、ゲートウェイ、中央制御器又はクラウド1003による上述の機能の実行については、実施例1の方法の実施を参照することができ、重複説明が省略される。
【０１０４】
上述の実施例から分かるように、予め確定された、各統計パラメータと各種の状態の可能性との変化関係に基づいて、各統計パラメータにより反映される各種の状態の可能性を確定し、複数のパラメータの各種の状態の可能性に対して融合処理を行うことで、監視待ちリンクの各種の状態の可能性を取得し、監視待ちリンクの状態を確定し、これにより、ネットワーク状態に対して有効な監視を行い、監視結果の正確度を向上させることができる。
【０１０５】
本発明の実施例は、さらに、コンピュータ可読プログラムを提供し、そのうち、無線ネットワーク状態監視装置中で前記プログラムを実行するときに、前記プログラムは、コンピュータに、前記無線ネットワーク状態監視装置中で実施例1に記載の無線ネットワーク状態監視方法を実行させる。
【０１０６】
本発明の実施例は、さらに、上述のようなコンピュータ可読プログラムを記憶した記憶媒体を提供する。
【０１０７】
本発明の実施例で説明した方法、装置などは、ハードウェア、処理器により実行されるソフトウェアモジュール、又は両者の組み合わせにより実現することができる。例えば、図6-10に示す機能ブロック図における１つ又は複数の機能及び／又は機能ブロック図における１つ又は複数の機能の組み合わせは、コンピュータプログラムにおける各ソフトウェアモジュールに対応しても良く、各ハードウェアモジュールに対応しても良い。また、これらのソフトウェアモジュールは、それぞれ、図1、5に示す各ステップに対応することができる。これらのハードウェアモジュールは、例えば、FPGA（field-programmable  gate  array）を用いてこれらのソフトウェアモジュールを固化して実現することができる。
【０１０８】
また、本発明の実施例による装置、方法などは、ソフトウェアにより実現されても良く、ハードェアにより実現されても良く、ハードェア及びソフトウェアの組み合わせにより実現されても良い。本発明は、このようなコンピュータ可読プログラムにも関し、即ち、前記プログラムは、ロジック部品により実行される時に、前記ロジック部品に、上述の装置又は構成要素を実現させることができ、又は、前記ロジック部品に、上述の方法又はそのステップを実現させることができる。さらに、本発明は、上述のプログラムを記憶した記憶媒体、例えば、ハードディスク、磁気ディスク、光ディスク、ＤＶＤ、フレッシュメモリなどにも関する。
【０１０９】
また、上述の実施例などに関し、さらに以下のような付記を開示する。
【０１１０】
（付記1）
無線ネットワーク状態監視装置であって、
無線ネットワークにおける監視待ちリンクの測定パラメータを収集する収集ユニット；
収集された前記測定パラメータに対して統計を行い、各測定パラメータについての統計パラメータを取得する統計ユニット；
予め確定された、各統計パラメータと各種の状態の可能性との変化関係に基づいて、各統計パラメータにより反映される各種の状態の可能性を確定する第一確定ユニット；及び
前記監視待ちリンクの複数の統計パラメータにより反映される各種の状態の可能性に対して融合処理を行い、前記監視待ちリンクの状態を確定する第二確定ユニットを含む、装置。
【０１１１】
（付記2）
付記1に記載の装置であって、
各統計パラメータと各種の状態の可能性との変化関係を確定する第三確定ユニットをさらに含み、
前記変化関係は、
統計パラメータの変化に伴って状態の可能性が変わらない第一関係；
統計パラメータの増大に伴って状態の可能性が増大する第二関係；及び
統計パラメータの増大に伴って状態の可能性が減少する第三関係
のうちの１つ、又は、少なくとも2つの組み合わせを含む、装置。
【０１１２】
（付記3）
付記2に記載の装置であって、
前記測定パラメータは、往復遅延RTT、パケット紛失数及び受信信号強度指示RSSIのうちの少なくとも2つを含み、
前記状態は、正常、フェージング及び干渉を含む、装置。
【０１１３】
（付記4）
付記3に記載の装置であって、
前記測定パラメータがRTTのときに、前記統計パラメータはRTT平均値であり、
前記RTT平均値と正常状態の可能性との変化関係は、第一関係と第三関係との組み合わせであり、RTT平均値が第一閾値よりも小さいときに、RTT平均値の増大に伴って、正常の可能性は1であり、且つ不変に維持され、RTT平均値が第一閾値以上のときに、RTT平均値の増大に伴って、正常の可能性は減少し、且つ0に近づき、
前記RTT平均値と干渉状態の可能性との変化関係は、第一関係と第二関係との組み合わせであり、RTT平均値が第一閾値よりも小さいときに、RTT平均値の増大に伴って、干渉の可能性は0であり、且つ不変に維持され、RTT平均値が第一閾値以上のときに、RTT平均値の増大に伴って、干渉の可能性は増加し、且つ1に近づき、
前記RTT平均値とフェージング状態の可能性との変化関係は、第一関係、第二関係及び第三関係の組み合わせであり、RTT平均値が第一閾値よりも小さいときに、RTT平均値の増大に伴って、フェージングの可能性は0であり、且つ不変に維持され、RTT平均値が第一閾値以上且つ第二閾値よりも小さいときに、RTT平均値の増大に伴って、フェージングの可能性は増加し、RTT平均値が第二閾値以上のときに、RTT平均値の増大に伴って、フェージングの可能性は減少し、且つ0に近づく、装置。
【０１１４】
（付記5）
付記3に記載の装置であって、
前記測定パラメータがパケット紛失数のときに、前記統計パラメータはパケット紛失率PLRであり、
前記PLRと正常状態の可能性との変化関係は第三関係であり、PLRの増大に伴って、正常の可能性は減少し、且つ0に近づき、
前記PLRと干渉状態の可能性との変化関係は第二関係であり、PLRの増大に伴って、干渉の可能性は増加し、且つ1に近づき、
前記PLRとフェージング状態の可能性との変化関係は第二関係及び第三関係の組み合わせであり、PLRが第三閾値よりも小さいときに、PLRの増大に伴って、フェージングの可能性は増加し、PLRが第三閾値以上のときに、PLRの増大に伴って、フェージングの可能性は減少し、且つ0に近づく、装置。
【０１１５】
（付記6）
付記3に記載の装置であって、
前記測定パラメータがRSSIのときに、前記統計パラメータはRSSI分散であり、
前記RSSI分散と正常状態の可能性との変化関係は第三関係であり、RSSI分散の増大に伴って、正常の可能性は減少し、且つ0に近づき、
前記RSSI分散とフェージング状態の可能性との変化関係は第二関係であり、RSSI分散の増大に伴って、フェージングの可能性は増加し、且つ1に近づき、
前記RSSI分散と干渉状態の可能性との変化関係は第二関係と第三関係との組み合わせであり、RSSI分散が第四閾値よりも小さいときに、RSSI分散の増大に伴って、干渉の可能性は増加し、RSSI分散が第四閾値以上のときに、RSSI分散の増大に伴って、干渉の可能性は減少し、且つ0に近づく、装置。
【０１１６】
（付記7）
付記2に記載の装置であって、
前記第三確定ユニットは、さらに、各統計パラメータと各種の状態の可能性との変化関係を確定した後に、前記変化関係を示す信頼関数の形式を確定し、そして、前記信頼関数の形式に基づいて訓練データポイントに対して関数フィッティングを行い、前記信頼関数のパラメータの値を確定する、装置。
【０１１７】
（付記8）
付記7に記載の装置であって、
前記統計パラメータがRTT平均値のときに、前記RTT平均値とフェージング状態との信頼関数は、関数m（F）（x）=b（x-d）e-c（x-d）により示され、前記RTT平均値と干渉状態との信頼関数は、関数m（I）（x）=1-e-a（x-d）により示され、前記RTT平均値と正常状態との信頼関数は、関数m（N）（x）=1-m（F）（x）-m（I）（x）により示され、ここで、xは、前記統計パラメータを示し、a、b、c及びdは、前記信頼関数のパラメータを示し、
前記統計パラメータがPLRのときに、前記PLRとフェージング状態との信頼関数は、関数m（F）（x）=bxe-cxにより示され、前記PLRと干渉状態との信頼関数は、関数m（I）（x）=1-e-axにより示され、前記PLRと正常状態との信頼関数は、関数m（N）（x）=1-m（F）（x）-m（I）（x）により示され、ここで、xは、前記統計パラメータを示し、a、b及びcは、前記信頼関数のパラメータを示し、
前記統計パラメータがRSSI分散のときに、前記RSSI分散とフェージング状態との信頼関数は、関数m（F）（x）=1-e-axにより示され、前記RSSI分散と干渉状態との信頼関数は、関数m（I）（x）=bxe-cxにより示され、前記RSSI分散と正常状態との信頼関数は、関数m（N）（x）=1-m（F）（x）-m（I）（x）により示され、ここで、xは、前記統計パラメータを示し、a、b及びcは、前記信頼関数のパラメータを示す、装置。
【０１１８】
（付記9）
付記1に記載の装置であって、
前記統計パラメータと第五閾値との比較を行う比較ユニット；及び
前記比較ユニットの比較結果に基づいて、状態が遮蔽であるかを判断する判断ユニットをさらに含み、
状態が遮蔽でないときに、前記第一確定ユニットは、各統計パラメータの各種の状態の可能性を確定する、装置。
【０１１９】
（付記10）
無線ネットワーク状態監視方法であって、
無線ネットワークにおける監視待ちリンクの測定パラメータを収集し；
収集された前記測定パラメータに対して統計を行い、各測定パラメータについての統計パラメータを取得し；
予め確定された、各統計パラメータと各種の状態の可能性との変化関係に基づいて、各統計パラメータにより反映される各種の状態の可能性を確定し；及び
前記監視待ちリンクの複数の統計パラメータにより反映される各種の状態の可能性に対して融合処理を行い、前記監視待ちリンクの状態を確定することを含む、方法。
【０１２０】
（付記11）
付記10に記載の方法であって、
各統計パラメータと各種の状態の可能性との変化関係を確定することをさらに含み、
前記変化関係は、
統計パラメータの変化に伴って状態の可能性が変わらない第一関係；
統計パラメータの増大に伴って状態の可能性が増大する第二関係；及び
統計パラメータの増大に伴って状態の可能性が減少する第三関係
のうちの１つ、又は、少なくとも2つの組み合わせを含む、方法。
【０１２１】
（付記12）
付記11に記載の方法であって、
前記測定パラメータは、往復遅延RTT、パケット紛失数及び受信信号強度指示RSSIのうちの少なくとも2つを含み、
前記状態は、正常、フェージング及び干渉を含む、方法。
【０１２２】
（付記13）
付記12に記載の方法であって、
前記測定パラメータがRTTのときに、前記統計パラメータはRTT平均値であり、
前記RTT平均値と正常状態の可能性との変化関係は、第一関係と第三関係との組み合わせであり、RTT平均値が第一閾値よりも小さいときに、RTT平均値の増大に伴って、正常の可能性は1であり、且つ不変に維持され、RTT平均値が第一閾値以上のときに、RTT平均値の増大に伴って、正常の可能性は減少し、且つ0に近づき、
前記RTT平均値と干渉状態の可能性との変化関係は、第一関係と第二関係との組み合わせであり、RTT平均値が第一閾値よりも小さいときに、RTT平均値の増大に伴って、干渉の可能性は0であり、且つ不変に維持され、RTT平均値が第一閾値以上のときに、RTT平均値の増大に伴って、干渉の可能性は増加し、且つ1に近づき、
前記RTT平均値とフェージング状態の可能性との変化関係は、第一関係、第二関係及び第三関係の組み合わせであり、RTT平均値が第一閾値よりも小さいときに、RTT平均値の増大に伴って、フェージングの可能性は0であり、且つ不変に維持され、RTT平均値が第一閾値以上且つ第二閾値よりも小さいときに、RTT平均値の増大に伴って、フェージングの可能性は増加し、RTT平均値が第二閾値以上のときに、RTT平均値の増大に伴って、フェージングの可能性は減少し、且つ0に近づく、方法。
【０１２３】
（付記14）
付記12に記載の方法であって、
前記測定パラメータがパケット紛失数のときに、前記統計パラメータはパケット紛失率PLRであり、
前記PLRと正常状態の可能性との変化関係は第三関係であり、PLRの増大に伴って、正常の可能性は減少し、且つ0に近づき、
前記PLRと干渉状態の可能性との変化関係は第二関係であり、PLRの増大に伴って、干渉の可能性は増加し、且つ1に近づき、
前記PLRとフェージング状態の可能性との変化関係は第二関係及び第三関係の組み合わせであり、PLRが第三閾値よりも小さいときに、PLRの増大に伴って、フェージングの可能性は増加し、PLRが第三閾値以上のときに、PLRの増大に伴って、フェージングの可能性は減少し、且つ0に近づく、方法。
【０１２４】
（付記15）
付記12に記載の方法であって、
前記測定パラメータがRSSIのときに、前記統計パラメータはRSSI分散であり、
前記RSSI分散と正常状態の可能性との変化関係は第三関係であり、RSSI分散の増大に伴って、正常の可能性は減少し、且つ0に近づき、
前記RSSI分散とフェージング状態の可能性との変化関係は第二関係であり、RSSI分散の増大に伴って、フェージングの可能性は増加し、且つ1に近づき、
前記RSSI分散と干渉状態の可能性との変化関係は第二関係と第三関係との組み合わせであり、RSSI分散が第四閾値よりも小さいときに、RSSI分散の増大に伴って、干渉の可能性は増加し、RSSI分散が第四閾値以上のときに、RSSI分散の増大に伴って、干渉の可能性は減少し、且つ0に近づく、方法。
【０１２５】
（付記16）
付記11に記載の方法であって、
各統計パラメータと各種の状態の可能性との変化関係を確定した後に、
各統計パラメータと各種の状態の可能性との変化関係を確定した後に、前記変化関係を示す信頼関数の形式を確定し、そして、前記信頼関数の形式に基づいて訓練データポイントに対して関数フィッティングを行い、前記信頼関数のパラメータの値を確定することをさらに含む、方法。
【０１２６】
（付記17）
付記16に記載の方法であって、
前記統計パラメータがRTT平均値のときに、前記RTT平均値とフェージング状態との信頼関数は、関数m（F）（x）=b（x-d）e-c（x-d）により示され、前記RTT平均値と干渉状態との信頼関数は、関数m（I）（x）=1-e-a（x-d）により示され、前記RTT平均値と正常状態との信頼関数は、関数m（N）（x）=1-m（F）（x）-m（I）（x）により示され、ここで、xは、前記統計パラメータを示し、a、b、c及びdは、前記信頼関数のパラメータを示し、
前記統計パラメータがPLRのときに、前記PLRとフェージング状態との信頼関数は、関数m（F）（x）=bxe-cxにより示され、前記PLRと干渉状態との信頼関数は、関数m（I）（x）=1-e-axにより示され、前記PLRと正常状態との信頼関数は、関数m（N）（x）=1-m（F）（x）-m（I）（x）により示され、ここで、xは、前記統計パラメータを示し、a、b及びcは、前記信頼関数のパラメータを示し、
前記統計パラメータがRSSI分散のときに、前記RSSI分散とフェージング状態との信頼関数は、関数m（F）（x）=1-e-axにより示され、前記RSSI分散と干渉状態との信頼関数は、関数m（I）（x）=bxe-cxにより示され、前記RSSI分散と正常状態との信頼関数は、関数m（N）（x）=1-m（F）（x）-m（I）（x）により示され、ここで、xは、前記統計パラメータを示し、a、b及びcは、前記信頼関数のパラメータを示す、方法。
【０１２７】
（付記18）
付記10に記載の方法であって、
前記統計パラメータと第五閾値との比較を行うこと；及び
前記比較ユニットの比較結果に基づいて、状態が遮蔽であるかを判断することをさらに含み、
状態が遮蔽でないときに、前記第一確定ユニットは、各統計パラメータの各種の状態の可能性を確定する、装置。
【０１２８】
以上、本発明の好ましい実施形態を説明したが、本発明はこの実施形態に限定されず、本発明の趣旨を離脱しない限り、本発明に対するあらゆる変更は本発明の技術的範囲に属する。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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