(57)【要約】【課題】通信ネットワークにおける要素間の関係を表すグラフ構造を用いて通信品質値の推定を行う技術において、推定精度の低下を抑止する。【解決手段】通信ネットワークを構成する要素の通信品質劣化を推定する通信品質劣化推定装置において、前記通信ネットワークにおける通信品質計測値と各計測の経路情報とを入力する入力手段と、前記通信ネットワークにおける要素間の関係を表すグラフ構造と、前記通信品質計測値と、前記経路情報とを用いて通信品質劣化推定値を算出する推定手段と、前記通信品質劣化推定値を用いて前記グラフ構造を更新する更新手段とを備える。【選択図】図１
2020010225.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
通信ネットワークを構成する要素の通信品質劣化を推定する通信品質劣化推定装置であって、
前記通信ネットワークにおける通信品質計測値と各計測の経路情報とを入力する入力手段と、
前記通信ネットワークにおける要素間の関係を表すグラフ構造と、前記通信品質計測値と、前記経路情報とを用いて通信品質劣化推定値を算出する推定手段と、
前記通信品質劣化推定値を用いて前記グラフ構造を更新する更新手段と
を備えることを特徴とする通信品質劣化推定装置。
【請求項２】
グラフ構造と、通信品質計測値と、経路情報とを用いて通信品質劣化推定値を算出する前記推定手段による処理と、グラフ構造を更新する前記更新手段による処理とを、終了条件を満たすまで繰り返し、各要素の通信品質劣化推定値、又は当該通信品質劣化推定値に基づいて得られる情報を出力する
ことを特徴とする請求項１に記載の通信品質劣化推定装置。
【請求項３】
前記更新手段は、通信品質劣化推定値を含む１つ以上の特徴量に基づいて、要素間の類似度を計算し、当該類似度を用いて前記グラフ構造を更新する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の通信品質劣化推定装置。
【請求項４】
通信ネットワークを構成する要素の通信品質劣化を推定する通信品質劣化推定装置により実行される通信品質劣化推定方法であって、
前記通信ネットワークにおける通信品質計測値と各計測の経路情報とを入力する入力ステップと、
前記通信ネットワークにおける要素間の関係を表すグラフ構造と、前記通信品質計測値と、前記経路情報とを用いて通信品質劣化推定値を算出する推定ステップと、
前記通信品質劣化推定値を用いて前記グラフ構造を更新する更新ステップと
を備えることを特徴とする通信品質劣化推定方法。
【請求項５】
グラフ構造と、通信品質計測値と、経路情報とを用いて通信品質劣化推定値を算出する前記推定ステップによる処理と、グラフ構造を更新する前記更新ステップによる処理を、終了条件を満たすまで繰り返し、各要素の通信品質劣化推定値、又は当該通信品質劣化推定値に基づいて得られる情報を出力する
ことを特徴とする請求項４に記載の通信品質劣化推定方法。
【請求項６】
前記更新ステップにおいて、前記通信品質劣化推定装置は、通信品質劣化推定値を含む１つ以上の特徴量に基づいて、要素間の類似度を計算し、当該類似度を用いて前記グラフ構造を更新する
ことを特徴とする請求項４又は５に記載の通信品質劣化推定方法。
【請求項７】
コンピュータを、請求項１ないし３のうちいずれか１項に記載の通信品質劣化推定装置における各手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、通信における複数区間を経由した通信品質計測値を入力として、その通信ネットワーク内におけるどの要素（ノード、リンク、区間など）でどれだけの劣化が発生しているかを推定・判定する技術に関連するものである。
【背景技術】
【０００２】
モバイル通信では、ユーザ環境の多様化や利用方法の多岐化により、様々な箇所で品質劣化が発生する状況である。通信サービス品質向上のためには、劣化箇所を把握する必要があり、そのための手法として、特許文献１（特開２０１７−１９２０４１）に開示された技術等が提案されている。この既存の技術では、経路情報とは別に、通信経路に含まれる要素（ノード、リンク、区間など）の類似性を表すグラフ構造を導入することによって、計測値が得られなかった要素においても推定を可能とし、推定精度の向上を図っている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−１９２０４１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記の通り、既存技術では通信経路に含まれる要素の類似性を表すグラフ構造を導入することによって、計測値が得られなかった要素においても推定を可能とし、推定精度の向上を図っているが、類似性を表すグラフ構造が正しく与えられなかった場合、誤った推定結果を出力してしまい推定精度が低下してしまうという問題がある。
【０００５】
本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、通信ネットワークにおける要素間の関係を表すグラフ構造を用いて通信品質値の推定を行う技術において、推定精度の低下を抑止することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
開示の技術によれば、通信ネットワークを構成する要素の通信品質劣化を推定する通信品質劣化推定装置であって、
前記通信ネットワークにおける通信品質計測値と各計測の経路情報とを入力する入力手段と、
前記通信ネットワークにおける要素間の関係を表すグラフ構造と、前記通信品質計測値と、前記経路情報とを用いて通信品質劣化推定値を算出する推定手段と、
前記通信品質劣化推定値を用いて前記グラフ構造を更新する更新手段と
を備えることを特徴とする通信品質劣化推定装置が提供される。
【発明の効果】
【０００７】
開示の技術によれば、通信ネットワークにおける要素間の関係を表すグラフ構造を用いて通信品質値の推定を行う技術において、推定精度の低下を抑止することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】通信品質劣化推定装置の機能構成図である。
【図２】通信品質劣化推定装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図３】通信品質劣化推定装置の動作を説明するためのフローチャートである。
【図４】基地局の配置例を示す図である。
【図５】特徴量の３次元空間上の配置例を示す図である。
【図６】シミュレーション実験に用いた遅延時間分布を示す図である。
【図７】平均遅延時間が最も大きい基地局における推定誤差を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。以下の説明では、通信品質値の推定対象とする通信ネットワークの要素の例として主にノード（基地局、サーバ等）を挙げているが、本発明の対象とする要素は、ノードに限られない。例えば、リンクでもよいし、通信ネットワークにおける区間でもよいし、その他のものであってもよい。
【００１０】
（実施の形態の概要）
本実施の形態では、通信経路に含まれるノード間の類似性を表すグラフ構造を構築し、構築されたグラフ構造に基づき通信品質劣化を推定する通信品質劣化推定装置が使用される。本実施の形態で使用するグラフ構造は、例えば隣接行列、グラフラプラシアン行列などである。
【００１１】
当該グラフ構造において、通信品質計測値（例えば遅延時間やパケット損失率など）が近い値を持つノード間の接続性を強く構築することができれば、高精度な遅延時間推定が可能となる。このためには、各ノードにおける品質の値が既知である必要がある。しかし、通信品質劣化推定装置の目的は、遅延時間等の品質値を推定することであるので、真の品質値を用いてグラフ構造を構築することはできない。
【００１２】
そこで、本実施の形態では、通信品質劣化推定装置はまず暫定的にグラフ構造を設定し、特許文献１などに開示された方法でグラフ構造を用いた通信品質劣化推定を行う。この結果の推定値を用いて、推定値の類似性に基づいてグラフ構造を更新し、更新したグラフ構造を用いて通信品質劣化推定を行う。このグラフ構造の更新と通信品質劣化推定を繰り返し実行することで、推定精度の低下を抑止し、推定精度を向上させている。以下、通信品質劣化推定装置の構成及び動作を詳細に説明する。
【００１３】
（装置構成例）
図１は、本実施の形態における通信品質劣化推定装置１００の機能構成図である。図１に示すように、通信品質劣化推定装置１００は、暫定グラフ構築部１０１、通信品質劣化推定部１０２、推定値判定部１０３、グラフ構築部１０４を備える。通信品質劣化推定装置１００には２点のノード間の通信品質計測値及び計測の経路情報の複数の組が入力される。各部の機能の概要は下記のとおりである。
【００１４】
暫定グラフ構築部１０１は、通信ネットワークを構成する要素間の関係を表すグラフの構造であるグラフ構造を構築する。
【００１５】
通信品質劣化推定部１０２は、１度目の処理として、入力と暫定グラフ構築部１０１で構築されたグラフ構造を用い，各ノードの通信品質劣化推定を行う。２度目以降は入力とグラフ構築部１０４で更新されたグラフ構造を用い、各ノードの通信品質劣化推定を行う。
【００１６】
推定値判定部１０３は、通信品質劣化推定部１０２により算出された通信品質劣化推定値に基づいて、再度、グラフの構築及び通信品質劣化推定を行うか判定を行う。グラフ構築部１０４は、通信品質劣化推定値を元に、ノード間の類似度に基づいてグラフ構造を更新する。
【００１７】
通信品質劣化推定装置１００は、コンピュータに内蔵されるＣＰＵやメモリ等のハードウェア資源を用いて、当該通信品質劣化推定装置１００で実施される処理に対応するプログラムを実行することによって実現することが可能である。上記プログラムは、コンピュータが読み取り可能な記録媒体（可搬メモリ等）に記録して、保存したり、配布したりすることが可能である。また、上記プログラムをインターネットや電子メール等、ネットワークを通して提供することも可能である。
【００１８】
図２は、本実施の形態における上記コンピュータのハードウェア構成例を示す図である。図２のコンピュータは、それぞれバスＢで相互に接続されているドライブ装置１５０、補助記憶装置１５２、メモリ装置１５３、ＣＰＵ１５４、インタフェース装置１５５、表示装置１５６、及び入力装置１５７等を有する。
【００１９】
当該コンピュータでの処理を実現するプログラムは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ又はメモリカード等の記録媒体１５１によって提供される。プログラムを記憶した記録媒体１５１がドライブ装置１５０にセットされると、プログラムが記録媒体１５１からドライブ装置１５０を介して補助記憶装置１５２にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体１５１より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置１５２は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。
【００２０】
メモリ装置１５３は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置１５２からプログラムを読み出して格納する。ＣＰＵ１５４は、メモリ装置１５３に格納されたプログラムに従って、当該通信品質劣化推定装置１００に係る機能を実現する。インタフェース装置１５５は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。表示装置１５６はプログラムによるＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  Ｕｓｅｒ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）等を表示する。入力装置１５７はキーボード及びマウス、ボタン、又はタッチパネル等で構成され、様々な操作指示を入力させるために用いられる。
【００２１】
（実施例）
図３は、通信品質劣化推定装置１００の動作例を示すフローチャートである。図３を参照して、図１に示した通信品質劣化推定装置１００の動作例を説明する。
【００２２】
本実施例では、一例として、通信ネットワークにおいて通信品質劣化の推定対象とする要素をノードとし、当該ノードはサーバ及び基地局とする。また、推定する通信品質を遅延時間とする。通信品質劣化推定装置１００は、複数のサーバと複数の基地局からなる通信ネットワークを対象として、遅延時間の推定を行う。
【００２３】
以下で説明する手順において、ｋ（ｋ＝１，２，...）はグラフ構築と遅延時間推定の繰り返し回数であり、ｘ（ｋ）、ｙ（ｋ）はそれぞれｋ回目の繰り返しにおける各基地局の遅延時間の推定値を並べた基地局遅延ベクトル、各サーバの遅延時間の推定値を並べたサーバ遅延ベクトルである。
【００２４】
また、以下で説明する処理において、入力（２点のノード間の通信品質計測値及び各計測の経路情報）と隣接行列とに基づいて基地局遅延ベクトル、及びサーバ遅延ベクトルを推定する方法自体は既存技術であり、例えば、特許文献１に開示されている方法を用いることができる。
【００２５】
以下で説明する処理の前提として、通信品質劣化推定装置１００には通信ネットワークの構成情報（各ノードの位置等）が既に入力され、メモリ等に記憶されているものとする。各部は、必要に応じて、当該構成情報を利用できる。
【００２６】
また、通信品質劣化推定装置１００には２点のノード間の通信品質計測値及び各計測の経路情報も入力されているとする。２点のノード間の通信品質計測値とは、例えば、特許文献１に示されているｚ＿ｋ（ｋ＝１，…，Ｋ）であり、各計測の経路情報とは、例えば、特許文献１に示されている計測ｋ（ｋ＝１，…，Ｋ）における経路情報を表す行列Ａである。
【００２７】
＜ステップ１＞
暫定グラフ構築部１０１は、通信ネットワークを構成するノードの関係を表すグラフを既存のグラフ構築法に基づき構築する。本実施例では、グラフ構造を表す行列の一例として隣接行列Ａ（０）を構築する。隣接行列Ａ（０）は、ノード数がＮであればＮ×Ｎの行列であり、その（ｉ，ｊ）要素ａ（ｋ）ｉ，ｊ（ｉ，ｊ＝１，２，...Ｎ）は、例えば、ノードｉとノードｊ間の距離に応じて１又は０の値をとる。ここで構築する隣接行列Ａ（０）は、隣接ノード間に劣化の類似性があるノード群の隣接行列である。本実施例では、Ａ（０）は、基地局群の隣接行列であることを想定している。
【００２８】
また、通信品質劣化推定部１０２において、遅延時間推定により推定された基地局遅延ベクトル、サーバ遅延ベクトルをそれぞれｘ（０）、ｙ（０）とする。
【００２９】
＜ステップ２＞
繰り返しの回数を表す変数であるｋを１とする。
【００３０】
＜ステップ３＞
通信品質劣化推定部１０２は、入力（「２点のノード間の品質計測値及び計測の経路情報」の複数の組）と暫定グラフ構築部１０１で構築されたグラフ構造を用い、各ノードの通信品質劣化推定を行い、各ノードの遅延時間を推定する。グラフ構築部１０４は、各基地局の位置と、各基地局に対して推定された遅延時間を特徴量として用いることで基地局間の類似度を計算する。
【００３１】
＜ステップ４＞
グラフ構築部１０４は、ステップ３で得られた類似度を用いて、隣接行列を更新し、その隣接行列をＡ（ｋ）とする。類似度の計算方法及び隣接行列の更新方法については後述する。
【００３２】
＜ステップ５＞
通信品質劣化推定部１０２は、ステップ４で得られたＡ（ｋ）を用いて基地局遅延ベクトル、サーバ遅延ベクトルを推定し、ｘ（ｋ）、ｙ（ｋ）とする。
【００３３】
＜ステップ６、７＞
推定値判定部１０３は、終了条件が満足されたか否かを判定することにより、繰り返し処理の継続する、又は、繰り返し処理を終了して通信品質劣化推定値の出力を行う。通信品質劣化推定値の出力に関しては、通信品質劣化推定値そのものを出力してもよいし、当該通信品質劣化推定値に基づいて得られる情報（例：統計値、グラフィック情報等）を出力することとしてもよい。
【００３４】
終了条件としては、試行回数ｎ（ｎ≧１）を指定することで、ｋ＝ｎになったときに終了することとしてもよいが、本実施例では、閾値ε（ε＞０）を設定し、
【００３５】
【数１】
2020010225.tif 000003
ならば繰り返し処理を終了して、ステップ７で通信品質劣化推定値を出力する。この条件を満足しない場合には、ステップ８に進む。
【００３６】
＜ステップ８＞
ｋをｋ＋１としてステップ３〜６を繰り返す。
【００３７】
（基地局間の類似度に基づくグラフ構築手法）
次に、上述したステップ３における類似度の計算方法の一例を説明する。
【００３８】
＜基地局のデータ集合＞
本実施例では、類似度を、要素（ここでは基地局）の位置座標と推定遅延時間を特徴量ベクトルとしてクラスタリング手法によって求める。まず、類似度を計算するためのデータ集合を定義する。
【００３９】
基地局ｂｉ∈Ｂの位置座標ａｉをａｉ＝（ａｉ，１，ａｉ，２）と表す。また推定された基地局遅延ベクトルをｘ（ｋ）＝（ｘ１（ｋ）  ｘ２（ｋ）・・・ｘＮ_Ｂ（ｋ））Ｔと表す。基地局データ集合ＴをＴ＝｛ｔｉ｜ｉ＝１，２，...ＮＢ｝と定義する。ｔｉ＝（ｔｉ，１，ｔｉ，２，ｔｉ，３）∈Ｔは基地局ｂｉが持つ特徴量ベクトルであり、各特徴量ｔｉ，ｌ（ｌ＝１，２，３）は次式で定義される。
【００４０】
【数２】
2020010225.tif 000004
上記の各式におけるθｌ、φｌ（ｌ＝１，２，３）はパラメータである。
【００４１】
＜クラスタリングによる隣接行列の設定＞
続いて、図４、図５に示す例を用いて、類似度の計算方法の例を説明する。
【００４２】
図４は、基地局の配置（座標）を示しており、同じ形のマーク（●、▲、×）で示される基地局は近い値の推定遅延時間を持つものとする。基地局ｂｉ∈Ｂの特徴量ｔｉ∈Ｔは、図５に示すように３次元空間上の点（マーク）として表すことができ、同じ形のマークは３次元空間上で近い場所に存在することが分かる。
【００４３】
この性質から、特徴量をクラスタリングすることにより、推定遅延時間と位置が近い基地局の集合を求めることができる。
【００４４】
クラスタリングの手法は特定の手法に特に限定されないが、本実施例では、Ｆｕｚｚｙ  ｃ−ｍｅａｎｓ法（ＦＣＭ法）を用いてクラスタリングを行う例を示す。他のクラスタリングの手法を用いることもできる。
【００４５】
ここではクラスタ数をＮＣとする。ＦＣＭ法では、各基地局が一つのクラスタに割当てられるのではなく、各クラスタに属する割合である帰属度が得られる。基地局ｂｉの帰属度ｑｉをｑｉ＝（ｑｉ，１  ｑｉ，２  ・・・ｑｉ，Ｎ＿Ｃ）Ｔと表す。ｑｉ，ｊ（ｊ＝１，２，...ＮＣ）は基地局ｂｉがクラスタｊに属する割合であり、
【００４６】
【数３】
2020010225.tif 000005
を満たす。
【００４７】
ｑｉ，ｊが大きいほど基地局ｂｉはクラスタｊに属する割合が高いことを表す。
【００４８】
基地局ｂｉ＿１とｂｉ＿２の類似度ＤＣ（ｂｉ＿１，ｂｉ＿２）は例えば次式で与えられる。これは一例であり、類似度は他の指標で与えてもよい。
【００４９】
【数４】
2020010225.tif 000006
ｑｉが満たす条件より、Ｄｃ（ｂｉ＿１，ｂｉ＿２）≦√２である。Ｄｃ（ｂｉ＿１，ｂｉ＿２）を用いて、ｋ＝１，２，...．に対して隣接行列Ａ（ｋ）の（ｉ_１，ｉ＿２）要素ａ（ｋ）ｉ_１，ｉ＿２（ｉ_１，ｉ＿２＝１，２，...ＮＢ）を例えば次式にように与えることができる。
【００５０】
【数５】
2020010225.tif 000007
なお、本実施例では、類似度はノードのグラフ構造における隣接関係に反映されるが、これは一例であり、類似度をリンクのグラフ構造におけるリンクの有無やリンクの重み等に反映させることとしてもよい。
【００５１】
＜シミュレーション実験による性能評価＞
次に、上記の実施例によるシミュレーション実験の結果を示す。
【００５２】
図６に、シミュレーション実験に用いた基地局の配置と真値の遅延分布を示す。図６において、基地局の位置を示す六角形の中の数字は基地局番号を示し、六角形の濃度が遅延を表す。
【００５３】
また、上述したフローチャートでの処理において使用するパラメータをε＝０．０５、ＮＣ＝３とする。図７に、平均遅延時間が最も大きい基地局（図６に示した７、８、１２、１３、１４、１９、２０番の基地局）における推定値の誤差を示す。図７（ａ）、（ｂ）はそれぞれ既存手法（特許文献１）と本実施例に係る提案手法の性能を表している。図７（ａ）、（ｂ）に示すとおり、提案手法では、推定誤差が改善されていることが分かる。
【００５４】
（実施の形態の効果）
通信品質劣化推定装置１００は、通信品質劣化推定を繰り返し、推定値を要素のグラフ構造に反映させることとしたので、推定精度の低下を抑止、また推定精度の向上を実現した。実施例の結果（図７）より、既存技術（特許文献１）の１回の推定を実施した結果に対して、本実施例に係る技術では、平均遅延時間を真値としたときの推定値の誤差が小さくなり、推定精度の高さを示している。
【００５５】
（実施の形態のまとめ）
以上、説明したように、本実施の形態によれば、通信ネットワークを構成する要素の通信品質劣化を推定する通信品質劣化推定装置であって、前記通信ネットワークにおける通信品質計測値と各計測の経路情報とを入力する入力手段と、前記通信ネットワークにおける要素間の関係を表すグラフ構造と、前記通信品質計測値と、前記経路情報とを用いて通信品質劣化推定値を算出する推定手段と、前記通信品質劣化推定値を用いて前記グラフ構造を更新する更新手段とを備えることを特徴とする通信品質劣化推定装置が提供される。
【００５６】
入力装置１５７は入力手段の例であり、通信品質劣化推定部１０２は推定手段の例であり、グラフ構築部１０４は更新手段の例である。
【００５７】
前記通信品質劣化推定装置は、グラフ構造と、通信品質計測値と、経路情報とを用いて通信品質劣化推定値を算出する前記推定手段による処理と、グラフ構造を更新する前記更新手段による処理とを、終了条件を満たすまで繰り返し、各要素の通信品質劣化推定値、又は当該通信品質劣化推定値に基づいて得られる情報を出力する。
【００５８】
前記更新手段は、例えば、通信品質劣化推定値を含む１つ以上の特徴量に基づいて、要素間の類似度を計算し、当該類似度を用いて前記グラフ構造を更新する。
【００５９】
以上、本実施の形態について説明したが、本発明はかかる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【符号の説明】
【００６０】
１００  通信品質劣化推定装置
１０１  暫定グラフ構築部
１０２  通信品質劣化推定部
１０３  推定値判定部
１０４  グラフ構築部
１５０  ドライブ装置
１５１  記録媒体
１５２  補助記憶装置
１５３  メモリ装置
１５４  ＣＰＵ
１５５  インターフェース装置
１５６  表示装置
１５７  入力装置
【図１】
2020010225.tif 000008
【図２】
2020010225.tif 000009
【図３】
2020010225.tif 000010
【図４】
2020010225.tif 000011
【図５】
2020010225.tif 000012
【図６】
2020010225.tif 000013
【図７】
2020010225.tif 000014