(57)【要約】【課題】一時的な事態が原因となって生じる携帯端末基地局の輻輳の発生について予測するための輻輳予測情報を求める。【解決手段】基地局管理装置２０２は、各基地局から送信される各携帯端末に関する情報に基づいて基地局毎にその通信可能エリアに存在する携帯端末の数を示す登録数情報を求め、その登録数情報を監視サーバ１０１に定期的に送信する。登録数情報取得部１６０は、各基地局管理装置２０２から送信される登録数情報を受信する。周辺情報収集部１７０は、開催予定のイベントを示すイベント情報、地域ごとの気象を示す気象情報、および鉄道の運行情報を示す鉄道運行情報のうち１つ以上の情報を周辺情報として収集する。輻輳予測部１８０は、収集された周辺情報から各基地局の近辺の周辺情報を求め、各基地局の近辺の周辺情報と各基地局の登録数情報とに基づいて基地局毎に輻輳発生の可能性の程度を示す輻輳予測情報を求める。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
基地局毎に当該各基地局の通信可能エリアに存在する携帯端末の数を示す登録数情報を取得する登録数情報取得手段と、
周辺情報を収集する周辺情報収集手段と、
前記周辺情報収集手段によって収集された周辺情報から前記各基地局の近辺の周辺情報を求め、当該各基地局の近辺の周辺情報と前記登録数情報取得手段によって求められた各基地局の登録数情報とに基づいて前記基地局毎に輻輳発生の可能性の程度を示す輻輳予測情報を求める輻輳予測手段と、
を備えることを特徴とする輻輳予測システム。
【請求項２】
前記輻輳予測手段が、前記登録数情報で示される携帯端末の数が、前記各基地局に同時に接続可能な最大の携帯端末の数を示す最大登録可能数に対して所定の割合以上であり、かつ増加傾向にある場合に、前記輻輳予測情報を求めることを特徴とする請求項１に記載の輻輳予測システム。
【請求項３】
前記周辺情報収集手段が、開催予定のイベントを示すイベント情報、地域ごとの気象を示す気象情報、および鉄道の運行情報を示す鉄道運行情報のうち１つ以上の情報を前記周辺情報として収集することを特徴とする請求項１または２に記載の輻輳予測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、携帯端末の基地局における輻輳を予測する輻輳予測システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
携帯電話機やスマートフォン、ＰＨＳ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｈａｎｄｙ−ｐｈｏｎｅ  Ｓｙｓｔｅｍ）等の携帯端末が一つの基地局の通信可能エリアに多数集まると、その基地局に輻輳が発生しやすくなる。通信網の保守者は輻輳の発生前に通信を規制しなければならないが、年末年始の時期など事前に予測可能な場合を除き、通常は輻輳発生直前まで通信を規制することは難しい。
そこで、特許文献１は、過去の通信状態又は端末状態から輻輳の発生を予測し、輻輳の発生する可能性が高いことを前もって保守者に警告する管理装置を開示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９-２１２７０７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、特許文献１に記載の管理装置は、人身事故等による電車の遅延や運休、または不定期に行われる大規模なイベント等の一時的な原因で生じる輻輳について事前に警告することはできない。
【０００５】
本発明の目的は、一時的な事態が原因となって生じる携帯端末基地局の輻輳の発生について予測するための輻輳予測情報を求めることができる輻輳予測システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するために、本発明の輻輳予測システムは、
基地局毎に当該各基地局の通信可能エリアに存在する携帯端末の数を示す登録数情報を求める登録数情報取得手段と、
周辺情報を収集する周辺情報収集手段と、
前記周辺情報収集手段によって収集された周辺情報から前記各基地局の近辺の周辺情報を求め、当該各基地局の近辺の周辺情報と前記登録数情報取得手段によって求められた各基地局の登録数情報とに基づいて前記基地局毎に輻輳発生の可能性の程度を示す輻輳予測情報を求める輻輳予測手段と、
を備えることを特徴とする。
【０００７】
好ましくは、本発明の輻輳予測システムは、
前記輻輳予測手段が、前記登録数情報で示される携帯端末の数が、前記各基地局に同時に接続可能な最大の携帯端末の数を示す最大登録可能数に対して所定の割合以上であり、かつ増加傾向にある場合に、前記輻輳予測情報を求めることを特徴とする。
【０００８】
好ましくは、本発明の輻輳予測システムは、
前記周辺情報収集手段が、開催予定のイベントを示すイベント情報、地域ごとの気象を示す気象情報、および鉄道の運行情報を示す鉄道運行情報のうち１つ以上の情報を前記周辺情報として収集することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、一時的な事態が原因となって生じる携帯端末基地局の輻輳の発生について予測するための輻輳予測情報を求めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施形態に係る輻輳予測システムを含む携帯端末システムの構成の一例を示す図である。
【図２】監視サーバの構成の一例を示す図である。
【図３】基地局情報テーブルのデータ構造の一例を示す図である。
【図４】イベント情報テーブルのデータ構造の一例を示す図である。
【図５】気象情報テーブルのデータ構造の一例を示す図である。
【図６】鉄道運行情報テーブルのデータ構造の一例を示す図である。
【図７】輻輳予測部における輻輳予測処理の流れの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、添付図面を参照しながら、本発明の実施形態に係る輻輳予測システムについて詳細に説明する。なお、実施形態を説明する全図において、共通の構成要素には同一の符号を付し、繰り返しの説明を省略する。
【００１２】
図１は、本発明の実施形態に係る輻輳予測システム１００を含む携帯端末システム１の構成の一例を示す。
携帯端末システム１は、本実施形態に係る輻輳予測システム１００と、複数の携帯端末２００と、複数の基地局２０１と、複数の基地局管理装置２０２とを有する。輻輳予測システム１００と、各基地局２０１と、各基地局管理装置２０２とは図示しないネットワークに通信可能に接続されている。
【００１３】
携帯端末２００は、例えば携帯電話機やスマートフォン、ＰＨＳである。携帯端末２００は、各基地局２０１と通信可能である通信可能エリアにいるときには、その基地局２０１との間で位置を知らせるための通信を定常的に行う。
各基地局２０１は、自局の通信可能エリア内に位置する各携帯端末２００と通信する。各基地局２０１は、携帯端末２００が通信可能エリアに移動してきた際には内蔵する記憶装置にその携帯端末２００に関する情報を登録する。また、各基地局２０１は、自局の通信可能エリアに存在する各携帯端末２００に関する情報を、基地局管理装置２０２に送る。
各基地局管理装置２０２は、その配下の各基地局２０１を制御する。基地局管理装置２０２は、各基地局２０１から送信される各携帯端末２００に関する情報に基づいて基地局２０１毎にその通信可能エリアに存在する携帯端末２００の数を示す登録数情報を求め、その登録数情報を輻輳予測システム１００に定期的に送信する。
【００１４】
輻輳予測システム１００は、監視サーバ１０１と監視クライント１０２とで構成される。
監視サーバ１０１は、各基地局管理装置２０２から送信される各基地局２０１の登録数情報を受信すると、登録数情報を内蔵する記憶装置に記憶する。なお、基地局管理装置２０２は、各基地局２０１から送信される各携帯端末２００に関する情報を監視サーバ１０１に定期的に送信し、監視サーバ１０１が各携帯端末２００に関する情報に基づいて基地局２０１毎に登録数情報を求めることとしてもよい。
また、監視サーバ１０１は、開催予定の各種イベントに関するイベント情報、気象情報、および鉄道（ＪＲや私鉄）運行情報等を含む周辺情報を定期的に収集する。監視サーバ１０１は、周辺情報から各基地局２０１の近辺の周辺情報を求め、求められた各基地局２０１の近辺の周辺情報と、各基地局２０１の登録数情報とに基づいて輻輳発生の可能性の程度を示す情報、すなわち輻輳を予測するための輻輳予測情報を求め、その輻輳予測情報を監視クライント１０２に送信する。
監視クライント１０２は、監視サーバ１０１から輻輳予測情報を受信すると、ディスプレイ等にその輻輳予測情報を表示して監視クライント１０２の操作者に知らせ、キーボードやマウス等を用いて入力される操作者の指示に従って各基地局管理装置２０２を制御し、各基地局２０１における通信を規制する。
【００１５】
図２は、監視サーバ１０１の構成の一例を示す。
監視サーバ１０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成されるメモリと、ハードディスク等で構成される記憶装置とを有する。
監視サーバ１０１の記憶装置は、監視サーバプログラムと、基地局情報テーブル１１０と、イベント情報テーブル１２０と、気象情報テーブル１３０と、鉄道運行情報テーブル２４０とを記憶している。
監視サーバ１０１のＣＰＵが記憶装置からメモリに監視サーバプログラムを読み込んで実行することによって、登録情報取得部１６０と、周辺情報収集部１７０と、輻輳予測部１８０との各部の機能が実現される。
登録情報取得部１６０は、各基地局管理装置２０２から送信される登録数情報を基地局情報テーブル１１０に保存する。
周辺情報収集部１７０は、所定の収集手段によってイベント情報、気象情報、および鉄道運行情報を含む周辺情報を収集し、それぞれイベント情報テーブル１２０、気象情報テーブル１３０、および鉄道運行情報テーブル１４０に保存する。
輻輳予測部１８０は、基地局情報テーブル１１０とイベント情報テーブル１２０と気象情報テーブル１３０と鉄道運行情報テーブル１４０とを参照し、各基地局２０１の登録数情報と、各基地局２０１の近辺の周辺情報とに基づいて輻輳を予測するための輻輳予測情報を求め、その輻輳予測情報を監視クライント１０２に送信する。
監視クライアント１０２は、ＣＰＵと、メモリと、記憶装置と、ディスプレイ等で構成される表示部と、キーボードやマウス等で構成される入力部とを有する。監視クライアント１０２の記憶装置は監視クライアントプログラムを記憶しており、監視クライアント１０２のＣＰＵが記憶装置からメモリに監視クライアントプログラムを読み込んで実行することによって、監視クライアント１０２の機能が実現される。
なお、監視サーバ１０１と監視クライアント１０２の機能は別々のコンピュータで実現されてもよいし、同一のコンピュータで実現されてもよい。
【００１６】
図３は、基地局情報テーブル１１０のデータ構造の一例を示す。
基地局情報テーブル１１０には、登録数データ３００と、基地局データ３１０とが格納される。
登録数データ３００は、基地局ＩＤ（Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）３０１と、今回登録値３０２と、前回登録値３０３と、前々回登録値３０４と、カウンタ値３０５とを含む。
基地局ＩＤ３０１は、各基地局２０１を一意に識別する識別符号である。
登録情報取得部１６０は、各基地局管理装置２０２から各基地局２０１の登録数情報を定期的に収集する。そして、位置登録情報取得部１６０は、前回登録値３０３に格納されていた値を前々回登録値３０４に格納し、今回登録値３０２に格納されていた値を前回登録値３０３に格納する。続いて、位置登録情報取得部１６０は、登録数情報で示される携帯端末２００の数を今回登録値３０２に格納する。
この結果、今回登録値３０２には、各基地局管理装置２０２から送信された各基地局２０１の登録数情報で示される携帯端末２００の数が格納される。また、前回登録値３０３と前々回登録値３０４には、それぞれ各基地局管理装置２０２から前回と前々回送信された各基地局２０１の携帯端末２００の数が格納される。
カウンタ値３０５は輻輳予情報の一例である。カウンタ値３０５には、後述するように、輻輳予測部１８０が各基地局２０１の登録数情報と各基地局２０１の近辺の周辺情報とに基づいて算出した値が格納される。この値は、輻輳が発生する可能性が高いほど大きい。輻輳予測部１８０はカウンタ値３０５を監視クライント１０２に送信する。
【００１７】
基地局データ３１０は、基地局ＩＤ３１１と、最大登録可能数３１２と、緯度３１３と、経度３１４と、所在地３１５とを含む。
基地局ＩＤ３１１は、各基地局２０１を一意に識別する識別符号であり、登録数データ３００の基地局ＩＤ３０１と１対１に対応する。
最大登録可能数３１２は、各基地局２０１に同時に接続可能な最大の携帯端末２００の数を示す。
緯度３１３と経度３１４は、各基地局２０１の位置を示す。
所在地３１５は各基地局２０１が設置されている地名を示す。所在地３１５は、基地局２０１が多数存在する地域は町名レベルまで定義した方が望ましいが、広範囲をカバーする基地局２０１の場合はより広い範囲（例えば市区のレベル）でもよい。
【００１８】
図４は、イベント情報テーブル１２０のデータ構造の一例を示す。
イベント情報テーブル１２０には、イベントデータ４００が格納される。イベントデータ４００は、イベントＩＤ４０１と、日付４０２と、時間帯４０３と、開催場所４０４とを含む。
イベントＩＤ４０１は、各イベントを一意に識別する識別符号である。日付４０２と時間帯４０３は、各イベントが開催される日付と時間帯を示す。開催場所４０４は、各イベントが開催される場所を示す。開催場所４０４は、イベントの開催場所に近い基地局２０１を特定できるレベルまで定義する。
イベントデータ４００は、例えば監視クライアント１０２の管理者がイベント主催者からの申請を受け付けてイベント情報テーブル１２０に登録するか、あるいは、管理者がイベント主催者のＷｅｂサイトを調査してイベント情報テーブル１２０に登録する。また、イベントデータ４００にイベント主催者のＷｅｂサイトのＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｌｏｃａｔｏｒ）を含めておき、一旦イベント情報テーブル１２０に登録されたイベントについては、周辺情報収集部１７０がイベント主催者のＷｅｂサイトに定期的にアクセスしてイベントデータ４００を収集して更新することとしてもよい。
【００１９】
図５は、気象情報テーブル１３０のデータ構造の一例を示す。
気象情報テーブル１３０には、気象現況データ５００と、気象平均データ５１０とが格納される。
気象現況データ５００は、地域５０１と、気圧５０２と、気温５０３と、降水量５１４とを含んでおり、日本各地におけるその当日の天候に関するデータを記憶している。
周辺情報収集部１７０は、例えば気象庁のＷｅｂサイトやその他の天気予報を公開するＷｅｂサイトに定期的にアクセスして気象現況データ５００を収集し、気象情報テーブル１３０に登録する。
気象平均データ５１０は、地域５１１と、日付５１２と、平均気温５１３と、最高気温５１４と、平均降水量５１５とを含んでおり、日本各地における過去の気象情報を記憶している。気象平均データ５１０は統計情報であるので頻繁に更新する必要はない。
【００２０】
図６は、鉄道運行情報テーブル１４０のデータ構造の一例を示す。
鉄道運行情報テーブル１４０には、鉄道運行データ６００と、路線情報データ６１０とが格納される。
鉄道運行データ６００は、会社名６０１と、路線名６０２と、駅名６０３と、運行状況６０４とを含む。会社名６０１は鉄道会社の名称である。路線名６０２と駅名６０３はそれぞれ鉄道（電車）の路線の名前と駅の名前である。運行状況６０４は、正常運転、運休や遅延等の鉄道（電車）の運行状況を示す。
周辺情報収集部１７０は、例えば鉄道（電車）の運休や遅延が発生したときに鉄道会社から通知を受け付けて鉄道運行データ６００を鉄道運行情報テーブル１４０に登録する。また、周辺情報収集部１７０は、鉄道会社のＷｅｂサイトに定期的にアクセスして鉄道運行データ６００を収集し、鉄道運行情報テーブル１４０に登録してもよい。
路線情報データ６１０は、会社名６１１と、路線名６１２と、経由地６１３とを含む。会社名６１１と路線名６１２は、それぞれ鉄道運行データ６００の会社名６０１と路線名６０２と１対１に対応する。経由地６２３には当該路線が通過する地名が格納されている。路線情報データ６１０は通常は更新の必要はなく、新路線開通などのタイミングで更新すればよい。
【００２１】
図７は、輻輳予測部１８０における輻輳予測処理の流れの一例を示す。
輻輳予測部１８０は、各基地局管理装置２０２から登録数情報を定期的に収集し、基地局情報テーブル１１０の登録数データ３００に格納する（Ｓ１０１）。そして、輻輳予測部１８０は、基地局情報テーブル１１０を検索して登録数データ３００を取得し、基地局ＩＤ３０１で指定される基地局２０１毎に今回登録値３０２と前回登録値３０３と前々回登録値３０４とが所定の基準を満たしているか否かを判定する（Ｓ１０２）。例えば、輻輳予測部１８０は、図３における基地局ＩＤ３０１＝００００１のように、今回登録値３０２が前回登録値３０３および前々回登録値３０４から連続して増加しており、かつ今回登録値３０２が最大登録可能数３１２の９０％以上に達しているような場合は、その基地局２０１において輻輳の可能性があると判定する。
輻輳予測部１８０は、今回登録値３０２と前回登録値３０３と前々回登録値３０４とが所定の基準を満たしている場合（Ｓ１０２：Ｙｅｓ）には、その基地局２０１のカウンタ値３０５を０に初期設定し（Ｓ１０３）、ステップＳ１０４に進む。一方、輻輳予測部１８０は、所定の基準を満たしていない場合には、輻輳予測部１８０はステップＳ１０１に戻る（Ｓ１０２：Ｎｏ）。
【００２２】
輻輳予測部１８０は、さらに、各基地局２０１の周辺でイベントが開催中または近い将来に開催予定であるか否かを判定し（Ｓ１０４）、イベントが開催中または近い将来に開催予定である場合（Ｓ１０４：Ｙｅｓ）には、その基地局２０１の周辺の気象条件が良好であるか否かを判定する（Ｓ１０５）。例えば、輻輳予測部１８０は、イベントデータ４００の開催場所４０４が基地局データ３１０の所在地３１５から所定の距離の範囲内にあり、かつ現在の日付がイベントデータ４００の日付４０２と同一であり、現在の時刻が開催時間帯４０３に含まれるかまたは開始時刻まで所定の時間以内である場合に、各基地局２０１の周辺でイベントが開催中または近い将来に開催予定であると判定する。なお、開始時刻とは開催時間帯４０３の最初の時刻である。例えば、開催時間帯４０３が「１０：００−１２：００」である場合、開始時刻は１０：００である。
【００２３】
例えば、輻輳予測部１８０は、各基地局２０１の所在地３１５が含まれる地域５０１の気温５０３が、各基地局２０１の所在地３１５が含まれる地域５１１の平均気温５１３以上、かつ最高気温５１４以下であり、同時に各基地局２０１の所在地３１５が含まれる地域５０１の降水量５０４が０．０である場合に各基地局２０１の周辺の気象条件は良好であると判定し（Ｓ１０５：Ｙｅｓ）、その基地局２０１のカウンタ値３１５に５を加算する（Ｓ１０６）。気象条件が良好である場合には、携帯端末２００のユーザが集中し、輻輳の可能性が高まると考えられるためである。
例えば、輻輳予測部１８０は、図４のイベントＩＤ＝００００１または００００２の開催場所である東京都について、気象現況データ５００では、気温５０３は１０．１であって平均気温５１３の６．８以上かつ最高気温５１４の１０．７以下であり、同時に降水量５０４が０．０であるため、気象条件が良好であると判定する。
一方、輻輳予測部１８０は、各基地局２０１の周辺でイベントが開催中または近い将来に開催予定でない場合（Ｓ１０４：Ｎｏ）、または各基地局２０１の周辺の気象条件が良好でない場合（Ｓ１０５：Ｎｏ）、ステップＳ１０７に進む。
【００２４】
最後に、輻輳予測部１８０は、各基地局２０１の周辺で鉄道に運行障害が有るか否かを判定し（Ｓ１０７）、運行障害が有る場合（Ｓ１０７：Ｙｅｓ）には、通勤時間帯であるか否かを判定する（Ｓ１０８）。
具体的には、輻輳予測部１８０は、鉄道運行データ６００に含まれる運行状況６０４が運休や遅延である場合に、鉄道運行データ６００の路線名６０２と同一である路線情報データ６１０の路線名６１２に対応する経由地６１３に、基地局２０１の所在地３１５と同一の地名が含まれているときにその基地局２０１の周辺で鉄道に運行障害が有るものと判定する（Ｓ１０７）。例えば、図６の鉄道運行情報テーブル１４０では、Ａ社のＣ線及びＤ線で運転見合わせが発生しているが、輻輳予測部１８０は、Ｃ線及びＤ線の経由地６１３である東京都ＡＡ区,東京都ＡＢ区、埼玉県ＢＣ市…等の地域にある基地局２０１の周辺でこの運転見合わせによって鉄道に運行障害が発生すると判定する。なお、Ｆ駅の所在地は経由地６１３に含まれるため、Ｆ駅の地域にある基地局２０１の周辺でも鉄道に運行障害が発生すると判定される。
輻輳予測部１８０は、運行障害が有り（Ｓ１０７：Ｙｅｓ）、かつ通勤時間等の混雑時間帯（設定で変更可能）である場合（Ｓ１０８：Ｙｅｓ）、携帯端末２００のユーザの集中により輻輳発生の可能性が高くなる為、その基地局２０１の基地局ＩＤのカウンタ値３０５に３を加算する。
【００２５】
輻輳予測部１８０は、以上の結果として求められたカウンタ値３０５を基地局ＩＤ３０１および所在地３１５と共に監視クライアント１０２に通知する（Ｓ１１０）。通知手段は、単純なＳＮＭＰ（Ｓｉｍｐｌｅ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）トラップでもメッセージ通信でも、監視クライアント１０２が受信・解釈可能な形式であればよい。
監視クライアント１０２の操作者は、カウンタ値３０５によりどの基地局２０１において輻輳の可能性が高くなっているかを知ることが可能となる。
なお、ステップＳ１０６とＳ１０９におけるカウンタ値３０５への加算値は変更可能であり、各情報に対する重み付けは変更可能である。
【００２６】
上述した実施形態では、周辺情報収集部１７０が、イベント情報、気象情報、および鉄道運行情報を含む周辺情報を収集するとしたが、周辺情報収集部１７０は、イベント情報、気象情報、および鉄道運行情報のうち１つ以上の情報を周辺情報として収集すればよく、輻輳予測部１８０は、収集された周辺情報に基づいて輻輳発生を予測する。また、周辺情報収集部１７０はこれら３つ以外の周辺情報をさらに収集し、輻輳予測部１８０は収集されたこれら３つ以外の周辺情報も含めて輻輳発生を予測してもよい。これら３つ以外の周辺情報としては、例えば、高速道路や主要国道の渋滞情報等が考えられる。
【００２７】
以上、説明したように、本発明の輻輳予測システムによれば、各基地局における携帯端末の登録数や各基地局周辺の各種情報に基づいて各基地局で輻輳が発生する可能性が高いことを事前に知ることができる。このため、通信規制が必要となるような輻輳が発生した場合でも早期対応が可能となる。
また、本発明の輻輳予測システムを使用することで各地域おける基地局の規模や数量が適切であるか否かを把握でき、効果的な設備敷設計画を行うことが可能となる。
【符号の説明】
【００２８】
１００…輻輳予測システム、１０１…監視サーバ、１０２…監視クライアント、１１０…基地局情報テーブル、１２０…イベント情報テーブル、１３０…気象情報テーブル、１４０…鉄道運行情報テーブル、１６０…登録情報取得部、１７０…周辺情報収集部、１８０…輻輳予測部、２００…携帯端末、２０１…基地局、２０２…基地局管理装置
【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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