(57)【要約】【課題】  イベントなどで大勢の観客が集まることによって通信状況の変化した場合にも、無線ネットワークの状況をエリア毎に推定することが可能な無線ネットワーク状況推定装置を提供する。【解決手段】  無線ネットワーク状況推定システム４は、無線ネットワーク状況推定装置１０３と、対象エリア内に存在し第１の無線ネットワーク３００を介して接続された１以上の無線通信端末２００Ａ、２００Ｂ、・・・２００Ｍと、を有する。無線ネットワーク状況推定装置１００は、１以上の無線通信端末２００Ａ、２００Ｂ、・・・２００Ｍの位置情報と第１の無線ネットワーク３００の通信状況情報を収集する情報収集部１８０と、対象エリア内のサブエリアについて位置情報から推定した通信端末数と収集した通信状況情報とを用いてサブエリアの無線ネットワーク状況を推定するネットワーク状況推定部１４０と、を備える。【選択図】      図１９
2018125575.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の無線ネットワークを介して接続される１以上の無線通信端末の位置情報と前記第１の無線ネットワークの通信状況情報を収集する情報収集手段と、
ネットワーク状況を推定する対象エリアを分割した各サブエリアについて、前記位置情報から通信端末数を推定し、当該通信端末数と前記通信状況情報とを用いて前記各サブエリアの無線ネットワーク状況を推定するネットワーク状況推定手段と、
を備える無線ネットワーク状況推定装置。
【請求項２】
前記ネットワーク状況推定手段は、
前記位置情報の履歴から一定時間経過後に前記サブエリアに存在する前記通信端末数を算出する端末数分布推定手段
を有する請求項１に記載の無線ネットワーク状況推定装置。
【請求項３】
前記ネットワーク状況推定手段は更に、
前記第１の無線ネットワークの通信状況情報を用いて前記サブエリアの可用帯域の平均値を算出する第１可用帯域算出手段と、
前記サブエリアの可用帯域の平均値と前記通信端末数に基づいて前記一定時間経過後の前記サブエリアの前記第１の無線ネットワークの可用帯域を推定する第１可用帯域推定手段と、
を有する請求項２に記載の無線ネットワーク状況推定装置。
【請求項４】
前記無線通信端末は、さらに第２の無線ネットワークを介して接続され、
前記情報収集手段は、前記無線通信端末の前記第２の無線ネットワークの通信状況情報を収集し、
前記ネットワーク状況推定手段は、
前記無線通信端末の前記第２の無線ネットワークの通信状況情報を用いて前記サブエリアの無線ネットワーク状況を推定する第２可用帯域推定手段と、
を有する請求項３に記載の無線ネットワーク状況推定装置。
【請求項５】
前記ネットワーク状況推定手段は、
前記第１の無線ネットワークの前記サブエリアの無線ネットワーク状況と前記第２の無線ネットワークの前記サブエリアの無線ネットワーク状況とを基に前記サブエリアの無線ネットワーク状況を推定する混雑状況推定部を有する、
請求項４に記載の無線ネットワーク状況推定装置。
【請求項６】
前記ネットワーク状況推定手段は、
人の混雑度の情報を基に前記サブエリアの無線ネットワーク状況を推定する、
請求項１から５のいずれかに記載の無線ネットワーク状況推定装置。
【請求項７】
推定した前記サブエリアの無線ネットワーク状況を地図上に予め定められた数の色のヒートマップとして表示する表示手段をさらに備える、
請求項１から６のいずれかに記載の無線ネットワーク状況推定装置。
【請求項８】
第１の無線ネットワークを介して接続される１以上の無線通信端末の位置情報と前記第１の無線ネットワークの通信状況情報を収集し、
ネットワーク状況を推定する対象エリアを分割した各サブエリアについて、前記位置情報から通信端末数を推定し、当該通信端末数と前記通信状況情報とを用いて前記各サブエリアの無線ネットワーク状況を推定する、
無線ネットワーク状況推定方法。
【請求項９】
コンピュータに、
第１の無線ネットワークを介して接続される１以上の無線通信端末の位置情報と前記第１の無線ネットワークの通信状況情報を収集する処理と、
ネットワーク状況を推定する対象エリアを分割した各サブエリアについて、前記位置情報から通信端末数を推定し、当該通信端末数と前記通信状況情報とを用いて前記各サブエリアの無線ネットワーク状況を推定する処理と、
を実行させる無線ネットワーク状況推定プログラム。
【請求項１０】
無線ネットワーク状況推定装置と、第１の無線ネットワークを介して接続される１以上の無線通信端末と、を有する無線ネットワーク状況推定システムであって、
前記無線ネットワーク状況推定装置は、
前記１以上の無線通信端末の位置情報と前記第１の無線ネットワークの通信状況情報を収集する情報収集手段と、
ネットワーク状況を推定する対象エリアを分割した各サブエリアについて、前記位置情報から通信端末数を推定し、当該通信端末数と前記通信状況情報とを用いて前記各サブエリアの無線ネットワーク状況を推定するネットワーク状況推定手段と、
を備える無線ネットワーク状況推定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、無線ネットワークのスループット性能を推定する無線ネットワーク状況推定装置、無線ネットワーク状況推定方法、無線ネットワーク状況推定プログラム、及び無線ネットワーク状況推定システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、行事及び催し物等のイベントにおけるテロ、事件又は事故の脅威が高まっており、このようなイベントにおける警備は年々強化されている。例えば、警察及び消防等の公共機関、警備会社においては、行事及び催し物における警備業務を行う場合、及び、災害、事件、事故などが発生した場合に、映像を活用した、現場の状況把握、不審者、及び不審物の検知等の警備業務の高度化が進められている。このような警備業務の高度化においては、予め備え付けられている監視カメラに加え、イベント時に一時的に備え付けられる監視カメラ及び、現場の警察官、警備員等が持つウェアラブルカメラによって撮影した映像が活用される。このような業務に活用される映像を配信するための、臨時の映像配信向け自営ネットワークの構築及び携帯キャリア網の活用などの取り組みがなされている。また、将来的には、公共向けＬＴＥ（Ｌｏｎｇ  Ｔｅｒｍ  Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）の構築が検討されている。公共向けＬＴＥは、ＰＳ−ＬＴＥ（Ｐｕｂｌｉｃ  Ｓａｆｅｔｙ  ＬＴＥ）とも呼ばれる。
【０００３】
警備業務の高度化に向けて映像解析技術を活用するためには、高画質な映像が求められる。災害、事件、事故などの発生時の現場の状況を映像によって把握するため、あるいは事件、事故の予兆を検知するためには、災害、事件、事故などが発生しうる場所の映像を、発生の前から得る必要がある。そのためには、映像を、災害、事件、事故などが発生しうる場所から送信するための通信インフラが必要である。しかし、災害、事件、事故などが発生する時刻及び場所は予測できない。そのため、大容量な公共向け通信インフラを、災害、事件、事故などが発生しうる全ての場所に予め構築しておくことは現実的ではない。一方、イベント時に一時的に備え付けられる監視カメラ及びウェアラブルカメラでは、広帯域かつ導入の容易性から携帯キャリア網（以下、モバイル網と呼ぶ）の活用が進んでいる。しかしながら、イベント時には一般ユーザが多数集まることが想定される。このような混雑環境では、一般ユーザもモバイル網を利用することから、モバイル網のスループットが低下し、配信する映像の品質が劣化してしまう恐れがある。同様に、映像配信に、広帯域かつ導入が容易な無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）（Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｆｉｄｅｌｉｔｙ）とも呼ばれる）を活用する方法もある。無線ＬＡＮを活用する場合には、例えば警備業務向けの映像配信用無線ＬＡＮを構築するため、無線ＬＡＮのアクセスポイントをイベントエリアのどの場所に配置し、映像配信に必要な帯域を確保するかが重要となる。
【０００４】
関連する技術が例えば特許文献１、２に開示されている。特許文献１に開示されている移動通信システムにおけるセル情報提供方法では、通信属性情報取得手段が、ユーザが指定した位置およびその周辺の区域からなるユーザ区域の区域地図を呼び出す。通信属性情報取得手段は、そのユーザ区域の一部分または全部をカバーするセルごとの、移動機１台当たりの通信速度および高速通信への対応の可否を示す属性情報を取得する。通信属性情報取得手段は、指定時点が未来の時点である場合は、近頃の、指定時点を含む時間帯の通信速度レートの実績を、指定時点の通信速度レートであると予測する。セル属性地図表示処理手段は、各セルの範囲を示すセル範囲画像ＲＹを、属性情報の内容の違いを区別した形態で、区域地図に重ね合わせて表示する。
【０００５】
特許文献２に開示されているネットワーク帯域制御方法では、ＮＷ制御部が、情報通信端末から、自己の物理的な位置情報とネットワーク上の識別情報の双方を取得し、情報通信端末のデータ送受信を担う通信経路を推定する。そしてＮＷ制御部は、情報通信端末の通信帯域を推定する。具体的には類似のIPアドレス（同一の通信事業者に割り当てられたIPアドレス等）を持った情報通信端末がいずれかのエリアに接近してきた場合、ＮＷ制御部は、例えば、過去の履歴情報から、接近してきた情報通信端末と同じ通信事業者のエリア内情報通信端末の平均通信帯域を特定する。このとき、ＮＷ制御部は、時間帯を基に、過去の履歴情報から同一曜日、同一時間帯の当該エリアでの平均通信帯域を特定する。ＮＷ制御部は、推定された通信帯域に基づいた情報通信端末に対する伝送制御を行う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００８−１６０３１０号公報
【特許文献２】特開２０１２−２４４４９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら特許文献１の移動通信システムは、指定時点が未来の時点である場合は、指定時点を含む時間帯の、近頃のユーザ区域のセルごとの通信速度レートの実績を指定時点の通信速度レートであると予測して取得するものにすぎない。特許文献１の移動通信システムは、イベント時に大勢の観客が集まることによる通信状況の変化をも考慮して、無線ネットワークの状況をエリア毎に推定するものではない。
【０００８】
また特許文献２のネットワーク帯域制御方法は、過去の履歴情報から、接近してきた情報通信端末と同じ通信事業者の情報通信端末の同一曜日、同一時間帯の当該エリアでの平均通信帯域を特定するものにすぎない。特許文献２のネットワーク帯域制御方法は、イベント時に大勢の観客が集まることによる通信状況の変化をも考慮して、無線ネットワークの状況をエリア毎に推定するものではない。
【０００９】
本発明の目的は、イベントなどで大勢の観客が集まるなど突発的なことが発生したことによって通信状況の変化した場合にも、無線ネットワークの状況をエリア毎に推定することが可能な無線ネットワーク状況推定装置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】
【００１０】
本発明の１側面による無線ネットワーク状況推定装置は、対象エリア内に存在し第１の無線ネットワークを介して接続された１以上の無線通信端末の位置情報と前記第１の無線ネットワークの通信状況情報を収集する情報収集手段と、前記対象エリア内のサブエリアについて前記位置情報から推定した通信端末数と、収集した前記通信状況情報と、を用いて前記サブエリアの無線ネットワーク状況を推定するネットワーク状況推定手段と、を有する。
【００１１】
本発明の他の側面による無線ネットワーク状況推定方法は、対象エリア内に存在し第１の無線ネットワークを介して接続された１以上の無線通信端末の位置情報と前記第１の無線ネットワークの通信状況情報を収集し、前記対象エリア内のサブエリアについて前記位置情報から推定した通信端末数と、収集した前記通信状況情報と、を用いて前記サブエリアの無線ネットワーク状況を推定する。
【００１２】
本発明の更に他の側面による無線ネットワーク状況推定プログラムは、コンピュータに、対象エリア内に存在し第１の無線ネットワークを介して接続された１以上の無線通信端末の位置情報と前記第１の無線ネットワークの通信状況情報を収集する処理と、前記対象エリア内のサブエリアについて前記位置情報から推定した通信端末数と、収集した前記通信状況情報と、を用いて前記サブエリアの無線ネットワーク状況を推定する処理と、を実行させる。
【００１３】
本発明の他の側面による無線ネットワーク状況推定システムは、無線ネットワーク状況推定装置と、対象エリア内に存在し第１の無線ネットワークを介して接続された１以上の無線通信端末と、を有する無線ネットワーク状況推定システムであって、前記無線ネットワーク状況推定装置は、前記１以上の無線通信端末の位置情報と前記第１の無線ネットワークの通信状況情報を収集する情報収集手段と、前記対象エリア内のサブエリアについて前記位置情報から推定した通信端末数と収集した前記通信状況情報とを用いて前記サブエリアの無線ネットワーク状況を推定するネットワーク状況推定手段と、を備える。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、イベント時に大勢の観客が集まるなど突発的なことが発生したことによる通信状況の変化をも考慮して、無線ネットワークの状況をエリア毎に推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る無線ネットワーク状況推定システムの構成の例を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態に係る無線ネットワーク状況推定装置の構成の例を示すブロック図である。
【図３】本発明の第１の実施形態に係る無線ネットワーク状況推定システムにおけるサブエリアの例を示す図である。
【図４】本発明の第１の実施形態に係る無線ネットワーク状況推定システムのネットワーク状況の表示例を示す図である。
【図５】本発明の第１の実施形態に係るネットワーク状況推定部の構成の例を示すブロック図である。
【図６】本発明の第１の実施形態に係る無線通信端末の構成の例を示すブロック図である。
【図７】本発明の第１の実施形態に係る無線ネットワーク状況推定装置の動作の例を示すフローチャートである。
【図８】本発明の第１の実施形態に係る無線通信端末の動作の例を示すフローチャートである。
【図９】本発明の第２の実施形態に係る無線ネットワーク状況推定システムの構成の例を示すブロック図である。
【図１０】本発明の第２の実施形態に係る無線ネットワーク状況推定装置の構成の例を示すブロック図である。
【図１１】本発明の第２の実施形態に係るネットワーク状況推定部の構成の例を示すブロック図である。
【図１２】本発明の第２の実施形態に係る無線通信端末の構成の例を示すブロック図である。
【図１３】本発明の第２の実施形態に係る無線ネットワーク状況推定装置の動作の例を示すフローチャートである。
【図１４】本発明の第２の実施形態に係る無線通信端末の動作の例を示すフローチャートである。
【図１５】本発明の第３の実施形態に係る無線ネットワーク状況推定システムの構成の例を示すブロック図である。
【図１６】本発明の第３の実施形態に係る無線ネットワーク状況推定装置の構成の例を示すブロック図である。
【図１７】本発明の第３の実施形態に係るネットワーク状況推定部の構成の例を示すブロック図である。
【図１８】本発明の第３の実施形態に係る無線ネットワーク状況推定装置の動作の例を示すフローチャートである。
【図１９】本発明の第４の実施形態に係る無線ネットワーク状況推定装置の構成の例を示すブロック図である。
【図２０】本発明の第４の実施形態に係る無線ネットワーク状況推定装置の動作の例を示すフローチャートである。
【図２１】本発明の各実施形態に係る無線ネットワーク状況推定装置及び無線通信端末を実現できる、コンピュータの構成の例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
＜第１の実施の形態＞
〜構成〜
本発明の第１の実施形態について、図面を参照して説明する。図１は、本発明の第１の実施形態の無線ネットワーク状況推定システム１の構成の例を示すブロック図である。無線ネットワーク状況推定システム１は、無線ネットワーク状況推定装置１００と、１以上の無線通信端末２００と、を含む。無線ネットワーク状況推定装置１００、および、１以上の無線通信端末２００は、無線通信ネットワークである第１の無線ネットワーク３００を介して互いに通信可能に接続されていればよい。図１に示す例では、無線通信端末２００の例として無線通信端末２００Ａ、２００Ｂ、・・・２００Ｍが示されている。無線通信端末２００Ａ、２００Ｂ、・・・２００Ｍは、以下で説明する無線通信端末２００の構成として示す共通の構成を含んでいればよい。以下では、無線通信端末２００Ａ、２００Ｂ、・・・２００Ｍは、無線通信端末２００と総称される。
【００１７】
無線ネットワーク状況推定装置１００は、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）などの規格に従う有線通信機能を有し、有線通信機能により第１の無線通信ネットワーク３００に接続されている。
【００１８】
無線通信端末２００は、例えば、Ｗｉ−Ｆｉ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｆｉｄｅｌｉｔｙの略、登録商標）の規格に従う無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）機能を備え、第１の無線ネットワーク３００の無線アクセスポイント（図示しない）を介して、無線ネットワーク状況推定装置１００と通信可能に接続されている。
【００１９】
なお、無線ネットワーク状況推定装置１００は、ＬＴＥを含む無線通信機能を有し、無線通信機能により第１の無線ネットワーク３００に接続されてもよい。なお、一部の無線通信端末２００は、有線通信機能を有し、有線通信機能により第１の無線ネットワーク３００に接続されてもよい。
【００２０】
図２は、第１の実施形態の無線ネットワーク状況推定装置の構成の例を示すブロック図である。無線ネットワーク状況推定装置１００は、第１通信部１１０と、第１制御部１２０と、入出力部１３０と、ネットワーク状況推定部１４０と、記憶部１５０を含む。
【００２１】
第１通信部１１０は、各無線通信端末２００から送信された各種情報（後述）を、第１の無線ネットワーク３００を介して受信し、第１制御部１２０に出力する。第１通信部１１０は、例えば、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）のカーネルによって制御されるプロセッサと、そのプロセッサに通信可能に接続されている通信インタフェースとによって実現されてもよい。その場合、第１通信部１１０は、例えば、トランスポート層の処理、ネットワーク層の処理、及び、ＭＡＣ（Ｍｅｄｉａ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｃｏｎｔｒｏｌ）などの処理を行えばよい。トランスポート層の処理は、例えば、ＴＣＰ（Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）又はＵＤＰ（Ｕｓｅｒ  Ｄａｔａｇｒａｍ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）の処理である。ネットワーク層の処理は、例えば、ＩＰ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）の処理である。第１通信部１１０は、ＬＴＥや無線ＬＡＮの規格に従った通信を行う通信モジュールであってもよい。
【００２２】
第１制御部１２０及びネットワーク状況推定部１４０は、例えば、プログラム制御により処理を実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）によって実現されていてもよい。具体的には、第１制御部１２０及びネットワーク状況推定部１４０は、例えば、無線ネットワーク状況推定装置１００に搭載されたＯＳに基づいて動作するアプリケーションソフトウェアに従って処理を実行するＣＰＵによって実現されていてもよい。言い換えると、ＣＰＵは、メモリにロードされたプログラムを実行することによって、第１制御部１２０及びネットワーク状況推定部１４０として動作してもよい。なお、ネットワーク状況推定部１４０は、それぞれの機能を高速に処理するための、例えば回路などのハードウェアエンジンとして実装されていてもよい。
【００２３】
第１制御部１２０は、第１通信部１１０から無線通信端末２００から送信された各種情報を受信すると、それらをネットワーク状況推定部１４０に出力する。ここで、無線通信端末２００から送信される各種情報とは、各無線通信端末２００の端末位置を示す情報と無線ＬＡＮの接続先ＳＳＩＤ（Ｓｅｒｖｉｃｅ  Ｓｅｔ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）、チャネル（周波数帯）、及び最大限利用可能な帯域を示す可用帯域である。また、端末位置を示す情報とは、例えばＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）を用いて取得した緯度、経度の情報である。
【００２４】
また、第１制御部１２０には、入出力部１３０から、あるいは、第１通信部１１０から第１の無線ネットワーク３００を介してネットワーク状況を推定する警備対象エリアの情報（例えば、緯度、経度）が入力される。第１制御部１２０は、警備対象エリア内を予め定められた大きさで分割した領域（これをサブエリアと呼ぶ）の情報を生成する。例えば警備対象エリアを分割してサブエリアの情報を生成してもよい。第１制御部１２０は、生成したサブエリアの情報を記憶部１５０に記憶させる。
【００２５】
図３は、第１の実施形態の無線ネットワーク状況推定システムにおける警備対象エリアを分割したサブエリアの例を示す図である。本サブエリアは、警備対象エリアであるイベント会場全域を、予め指定された大きさの領域に分割したものである。図３の例では、サブエリアは、１辺がｄ［ｍ］のメッシュ状に分割されたものであり、各サブエリアは例えばａｉ，ｊ（ｉ＝０，１，・・・，ｍ、ｊ＝０，１，・・・，ｎ）のように一意に指定できる。ここで、本例では、各サブエリアをｉとｊで一意に指定したが、各サブエリアに１つの識別子を割り当てて識別してもよい。また、ｄ［ｍ］は例えば、無線アクセスポイント１台がカバーできる通信可能範囲の距離で指定することが望ましい。なお、図３の例で示されている黒丸は、各無線通信端末から受信した位置情報により、警備対象エリア上に表示することが可能である。また、図３では、１辺がｄ［ｍ］の正方形としたが、半径ｄ［ｍ］の円状に分割してもよく、円状に分割した場合に重複している部分はいずれかのサブエリアとして扱えばよい。また、サブエリアの分割は、警備対象エリア内にサブエリアとして特定できない空白のエリアがないように分割すればよく、様々な形状で分割してもよい。
【００２６】
さらに、第１制御部１２０は、ネットワーク状況推定部１４０が推定したネットワーク状況を、記憶部１５０から読み出す。入出力部１３０は、後述のように表示手段を備えており、第１制御部１２０は、記憶部１５０から読み出したネットワーク状況を入出力部１３０に表示させる。図４は、無線ネットワーク状況推定システムのネットワーク状況の表示例を示す図である。表示させる情報は、図３に示した警備対象エリア全体であり、第１制御部１２０は、各サブエリアのネットワーク状況を、例えばヒートマップのように、入出力部１３０に表示させてもよい。第１制御部１２０は、図４に示すように、ネットワーク状況を、例えば３段階の濃淡で示すヒートマップを表示させてもよい。３段階の濃淡は、例えば、スループットが低下しており可搬型の無線アクセスポイントを移動、あるいは、新たに追加してネットワークの増強を図るべきと推定されるサブエリアは濃い灰色とする。また、ネットワーク状況が安定しており映像配信が可能と推定されるサブエリアは薄い灰色とする。当然のことながら、何段階で表すか、何色を使って表すかは任意に設定可能である。これに限らず、第１制御部１２０は、表示された情報により、管理者がネットワーク状況を把握可能な表示形式であればいかなる形で表示させてもよい。例えば、第１制御部１２０は、ネットワーク状況推定部１４０が推定したネットワークの混雑度を数値化し、その数字をサブエリア内に記載した形で表示させてもよい。さらに、第１制御部１２０は、実際の警備エリアの地図及び航空写真を重ね合わせて表示させてもよい。また第１制御部１２０は、入出力部１３０に表示させる画像を、図３に示したように、ネットワーク状況ではなく、各無線通信端末２００の位置を示す画像に切り替えることができてもよい。加えて、後述するネットワーク状況推定部１４０がネットワーク状況を推定するために計算した、無線ＬＡＮの可用帯域と、無線通信端末２００が移動すると推定される結果から導き出される各サブエリアの通信端末数分布と、を示す画像に切り替えることができてもよい。
【００２７】
入出力部１３０は、例えば、無線ネットワーク状況推定装置１００に備え付けられた、ディスプレイ又はタッチパネルなどの表示手段を備える出力装置と、タッチパネル、キーボード、及び、マウス、メモリカードリーダなどの入力装置とによって実現される。なお入出力部１３０は、無線ネットワーク状況推定装置１００に通信可能に接続された別の装置に備えられていてもよい。入出力部１３０は、例えば第１制御部１２０の制御に従って、上述したネットワーク状況を含む各種情報を表示する。入出力部１３０は、さらに、ユーザによる指示を受け付ける。例えば、入出力部１３０は、警備対象エリアのサブエリアの大きさを予め設定するための指示を受け付ける。
【００２８】
ネットワーク状況推定部１４０は、各無線通信端末２００から受信した情報を第１制御部１２０から受け取り、ネットワーク状況を推定する。図５は、本実施形態におけるネットワーク状況推定部の構成の例を示すブロック図である。ネットワーク状況推定部１４０は、データ抽出部１４１と、端末位置推定部１４２と、端末数分布推定部１４３と、第１可用帯域算出部１４４と、第１可用帯域推定部１４５と、混雑状況推定部１４６を含む。なお、端末位置推定部１４２、端末数分布推定部１４３、第１可用帯域算出部１４４、第１可用帯域推定部１４５、混雑状況推定部１４６は、図２の記憶部１５０に算出した結果を記憶させ、また図２の記憶部１５０に記憶されている算出結果を読みだすことができる。
【００２９】
データ抽出部１４１は、第１制御部１２０から受け取った各無線通信端末２００からの情報から、端末位置推定部１４２、及び第１可用帯域算出部１４４に入力させるデータの抽出を行う。具体的には、データ抽出部１４１は、無線通信端末２００の端末位置の情報を抽出し、端末位置推定部１４２に入力する。また、データ抽出部１４１は、第１可用帯域算出部１４４に、無線通信端末２００の端末位置の情報と無線ＬＡＮの接続先ＳＳＩＤ、チャネル及び可用帯域を入力する。
【００３０】
端末位置推定部１４２は、データ抽出部１４１から入力された当該無線通信端末２００の位置情報を記憶部１５０に記憶させると共に、予め設定されたＴ秒後の端末位置を推定する。例えば、無線通信端末２００の移動速度をｖ［ｍ／ｓ］とすると、Ｔ秒後は現在位置から半径ｖＴ［ｍ］の領域内に位置すると想定される。このとき、現在位置から半径ｖＴ［ｍ］の円内に存在する図３に示したサブエリアのいずれかに当該無線通信端末は位置することになると推定できるため、１を当該円内に存在するサブエリアの数で割った値が、Ｔ秒後に当該無線通信端末が当該サブエリア内に存在する確率となる。端末位置推定部１４２は、全サブエリアに対し、当該無線通信端末のＴ秒後の存在確率を算出し、記憶部１５０に記憶させる。
【００３１】
なお、上記の例は非常に単純な例を示したものである。このような無線通信端末のＴ秒後の位置を推定する方法としては、他にも例えば、各無線通信端末から受信し、記憶部１５０に記憶している過去の位置情報を記憶部１５０から読みだし、無線通信端末毎に読みだした位置情報の履歴（移動履歴）から移動速度ｖを算出して位置を推定する方法及び各無線通信端末の移動履歴を記憶部１５０から読み出し、移動パターンを分析してＴ秒後に位置していると推定できるサブエリアを求める方法などがある。さらに、このような端末位置の推定方法については、既存技術を活用してもよい。記憶部１５０には、無線通信端末を携帯する警備員の担当エリア内の順路が予め設定され、端末位置推定部１４２は、記憶部１５０から読みだした当該警備員の順路と移動速度ｖから端末位置を推定しても良い。
【００３２】
端末位置推定部１４２は、上記のような様々な位置推定方法のいずれかを用いて、Ｔ秒後に各サブエリアに当該無線通信端末が位置している確率を算出し、当該無線通信端末の存在確率を更新したことを端末数分布推定部１４３に通知する。
【００３３】
端末数分布推定部１４３は、端末位置推定部１４２から当該無線通信端末の各サブエリアの存在確率を更新した旨の通知を受けると、各サブエリアのＴ秒後の無線通信端末数を推定する。例えば、図３のサブエリアを用いている場合、Ｔ秒後の各サブエリアの通信端末数Ｎｉ，ｊ（ｉ＝０，１，・・・，ｍ、ｊ＝０，１，・・・，ｎ）は、下記の式（１）で推定することができる。
2018125575.tif 000003
【００３４】
ここでｐｉ，ｊｋは、無線通信端末ｋがＴ秒後にサブエリアａｉ，ｊ（ｉ＝０，１，・・・，ｍ、ｊ＝０，１，・・・，ｎ）に存在する確率である。ｐｉ，ｊｋは、端末位置推定部１４２が算出し、記憶部１５０に記憶されている。
【００３５】
端末数分布推定部１４３は、記憶部１５０より全端末の存在確率ｐｉ，ｊｋを読み出し、各サブエリアの通信端末数を推定すると、端末数分布に更新があった旨を第１可用帯域推定部１４５に通知する。
【００３６】
第１可用帯域算出部１４４は、データ抽出部１４１から入力された当該無線通信端末の位置情報から、当該無線通信端末が現在存在するサブエリアを特定する。第１可用帯域算出部１４４は、記憶部１５０に無線ＬＡＮの接続先ＳＳＩＤ、チャネル及び可用帯域と共に当該無線通信端末が現在存在するサブエリアを記憶させる。
【００３７】
また、第１可用帯域算出部１４４は、当該無線通信端末が現在存在するサブエリアと同じサブエリアに存在する全端末のうち、当該無線通信端末の無線ＬＡＮの接続先ＳＳＩＤとチャネルが同じ無線通信端末の可用帯域を記憶部１５０から読み出す。第１可用帯域算出部１４４は、各ＳＳＩＤ及びチャネルにおける可用帯域の平均値ｂｉ，ｊｓ，ｃ［Ｍｂｐｓ］（ｉ＝０，１，・・・，ｍ、ｊ＝０，１，・・・，ｎ、ｓ＝ＳＳＩＤ名、ｃ＝チャネル）を算出する。第１可用帯域算出部１４４は、算出した当該サブエリアの可用帯域の平均値を記憶部１５０に記憶し、可用帯域の平均値の更新があった旨を第１可用帯域推定部１４５に通知する。
【００３８】
第１可用帯域推定部１４５は、端末数分布推定部１４３と第１可用帯域算出部１４４からＴ秒後の各サブエリアの通信端末数Ｎｉ，ｊ及び各ＳＳＩＤ及びチャネルにおける可用帯域の平均値ｂｉ，ｊｓ，ｃに更新があった旨を受け取ると、Ｔ秒後の可用帯域を推定する。具体的には、第１可用帯域推定部１４５は、記憶部１５０から、サブエリアごとに各ＳＳＩＤ及びチャネルにおける可用帯域の平均値であるｂｉ，ｊｓ，ｃと、通信端末数Ｎｉ，ｊを読み出し、各サブエリアの可用帯域の推定値Ｂｉ，ｊ［Ｍｂｐｓ］（ｉ＝０，１，・・・，ｍ、ｊ＝０，１，・・・，ｎ）を、式（２）を用いて算出する。
2018125575.tif 000004
【００３９】
第１可用帯域推定部１４５は、算出した各サブエリアの可用帯域の推定値Ｂｉｊを記憶部１５０に記憶させ、混雑状況推定部１４６に可用帯域の推定値Ｂｉ，ｊに更新があった旨を通知する。
【００４０】
混雑状況推定部１４６は、第１可用帯域推定部１４５から、可用帯域の推定値Ｂｉ，ｊに更新があった旨を受け取ると、ネットワークの混雑度状況（これをネットワーク状況と呼ぶ）を推定する。具体的には、混雑状況推定部１４６は、各サブエリアの可用帯域の推定値Ｂｉ，ｊ［Ｍｂｐｓ］を、ネットワーク状況として表示させるために予め定められたヒートマップの段階数ごとに定められたスループットの閾値と比較して、ヒートマップの色を決定する。ここで、スループットの閾値としては、各無線通信端末が配信する映像に求められるビットレートの値の倍数といった値である。混雑状況推定部１４６は、これをネットワーク状況として記憶部１５０に記憶させ、ネットワーク状況の推定処理が完了したことを第１制御部１２０に通知する。
【００４１】
記憶部１５０は、例えば、メモリなどの記憶媒体である。記憶部１５０は、上述した通り、各無線通信端末２００から受信した位置情報と無線ＬＡＮの可用帯域、あるいは、ネットワーク状況推定部１４０が推定したネットワーク状況の結果とその途中結果である端末数分布等の各種データを記憶する。
【００４２】
次に、図６は、本発明の第１の実施形態に係る無線通信端末２００の構成の例を示すブロック図である。無線通信端末２００は、第２通信部２１０と、第２制御部２２０と、位置情報取得部２３０と、第１可用帯域測定部２４０とを含む。
【００４３】
第２通信部２１０は、例えば、ＯＳのカーネルによって制御されるプロセッサと、そのプロセッサに通信可能に接続されている通信インタフェースとによって実現されてもよい。その場合、第２通信部２１０は、例えば、トランスポート層の処理、ネットワーク層の処理、及び、ＭＡＣなどの処理を行えばよい。トランスポート層の処理は、例えば、ＴＣＰ又はＵＤＰの処理である。ネットワーク層の処理は、例えば、ＩＰの処理である。第２通信部２１０は、例えば、無線ＬＡＮの規格に従った通信を行う通信モジュールであってもよい。第２通信部２１０は、無線通信端末２００の位置情報取得部２３０が取得した位置情報と、第１可用帯域測定部２４０が測定した無線ＬＡＮの可用帯域の情報を、第１の無線ネットワーク３００を介して、無線ネットワーク状況推定装置１００に送信する。
【００４４】
第２制御部２２０及び第１可用帯域測定部２４０は、例えば、プログラム制御により処理を実行するＣＰＵによって実現されていてもよい。具体的には、第２制御部２２０及び第１可用帯域測定部２４０は、例えば、無線通信端末２００に搭載されたＯＳに基づいて動作するアプリケーションソフトウェアに従って処理を実行するＣＰＵによって実現されていてもよい。言い換えると、ＣＰＵは、メモリにロードされたプログラムを実行することによって、第２制御部２２０、第１可用帯域測定部２４０として動作してもよい。なお、第１可用帯域測定部２４０は、その機能を高速に処理するための、例えば回路などのハードウェアエンジンとして実装されていてもよい。
【００４５】
第２制御部２２０は、予め定められた一定時間ｔ［秒］ごとに、位置情報取得部２３０から位置情報を取得すると共に、第２通信部２１０から接続している無線ＬＡＮのＳＳＩＤとチャネル、及び第１可用帯域測定部２４０から測定した無線ＬＡＮの可用帯域を取得する。第２制御部２２０は、これらの情報を第２通信部２１０、第１の無線ネットワーク３００を経由して、無線ネットワーク状況推定装置１００に送信する。なお、第２制御部２２０は、第２通信部２１０、位置情報取得部２３０、第１可用帯域測定部２４０に対して、一定時間ｔ［秒］ごとに各々の情報の取得、測定を指示し、その結果を取得してもよいし、各々で取得、測定していた最新の結果を受け取っても良い。
【００４６】
位置情報取得部２３０は、位置情報を取得する。具体的には、位置情報取得部２３０は、ＧＰＳの信号を受信し、自無線通信端末の緯度と経度の情報を取得する。
【００４７】
第１可用帯域測定部２４０は、無線ＬＡＮの可用帯域を測定する。具体的には、第１可用帯域測定部２４０は、第２通信部２１０が接続している無線ＬＡＮで最大限利用可能な帯域（これを可用帯域と呼ぶ）を推定する。この可用帯域を推定する方法として、既存のさまざまな方法が適用可能である。第１可用帯域測定部２４０は、測定した可用帯域と接続している無線ＬＡＮのＳＳＩＤ、チャネルを第２制御部２２０からの指示に従い、第２制御部２２０に通知する。
【００４８】
〜処理〜
次に、本発明の第１の実施形態の無線ネットワーク状況推定装置１００の動作について説明する。図７は、本発明の第１の実施形態の無線ネットワーク状況推定装置１００の動作を示すフローチャートである。
【００４９】
ステップＡ１１：
無線ネットワーク状況推定装置１００は、例えば、無線ネットワーク状況推定装置１００の電源が投入されると、初期化処理を行う。無線ネットワーク状況推定装置１００は、例えば、管理者によって入出力部１３０を通じて受けた指示に従って初期化処理を行ってもよい。初期化処理によって設営が開始される。無線ネットワーク状況推定装置１００は、初期化処理によって設営が完了すると、第１制御部１２０は、警備対象エリアであるイベント会場全域の地図、あるいは航空写真を受け付け、入出力部１３０を通じて管理者によって指定される大きさに従い、警備対象エリアをサブエリアに分割し、記憶部１５０に記憶し、ステップＡ１２の処理を行う。このサブエリアの分割については、上述した通りであるため、説明は省略する。
【００５０】
ステップＡ１２：
第１制御部１２０は、第１通信部１１０を経由して、各無線通信端末２００から送信された、当該無線通信端末２００の端末位置情報、無線ＬＡＮの接続先ＳＳＩＤ、チャネル、及び可用帯域を受信する。第１制御部１２０は、上記情報を受信すると、当該情報をネットワーク状況推定部１４０に出力する。ネットワーク状況推定部１４０のデータ抽出部１４１は、第１制御部１２０から受け取った無線通信端末２００からの情報から、当該無線通信端末位置の情報を抽出し、端末位置推定部１４２に入力する。また、データ抽出部１４１は、無線通信端末２００の端末位置の情報と無線ＬＡＮの接続先ＳＳＩＤ、チャネル及び可用帯域を第１可用帯域算出部１４４に入力し、ステップＡ１３の処理を行う。
【００５１】
ステップＡ１３：
端末位置推定部１４２は、データ抽出部１４１から入力された当該無線通信端末２００の位置情報を記憶部１５０に記憶させると共に、予め設定されたＴ秒後の端末位置を推定する。この端末位置の推定方法は、上述したため詳細な説明は省略する。端末位置推定部１４２は、Ｔ秒後に当該無線通信端末２００が位置している確率をサブエリア毎に算出し、当該無線通信端末の存在確率を更新したことを端末数分布推定部１４３に通知する。
【００５２】
ステップＡ１４：
端末数分布推定部１４３は、端末位置推定部１４２から当該無線通信端末の各サブエリアの存在確率を更新した旨の通知を受けると、各サブエリアのＴ秒後の通信端末数を推定する。本無線通信端末数の推定方法は、上述の式（１）を行うため、詳細な説明は省略する。端末数分布推定部１４３は、各サブエリアの通信端末数の推定が完了すると、端末数分布に更新があった旨を第１可用帯域推定部１４５に通知し、ステップＡ１５の処理を行う。
【００５３】
ステップＡ１５：
第１可用帯域算出部１４４は、データ抽出部１４１から入力された当該無線通信端末の位置情報から、当該無線通信端末が現在存在するサブエリアを特定し、記憶部１５０に無線ＬＡＮの接続先ＳＳＩＤ、チャネル及び可用帯域と共に記憶させる。また、第１可用帯域算出部１４４は、当該無線通信端末が現在存在するサブエリアにおける当該無線通信端末の無線ＬＡＮの接続先ＳＳＩＤとチャネルが同じ無線通信端末の可用帯域の平均値を算出する。本可用帯域の平均値の算出方法については、上述した通りである。第１可用帯域算出部１４４は、算出した当該サブエリアの可用帯域の平均値を記憶部１５０に記憶し、可用帯域の平均値の更新があった旨を第１可用帯域推定部１４５に通知する。
【００５４】
ステップＡ１６：
第１可用帯域推定部１４５は、端末数分布推定部１４３と第１可用帯域算出部１４４からそれぞれの情報に更新があった旨を受け取ると、各サブエリアのＴ秒後の可用帯域を推定する。本可用帯域の推定方法についても、上述した式（２）を用いて推定するため、ここでは詳細な説明は省略する。第１可用帯域推定部１４５は、算出した各サブエリアの可用帯域の推定値を記憶部１５０に記憶させ、混雑状況推定部１４６に可用帯域の推定値に更新があった旨を通知し、ステップＡ１７の処理を行う。
【００５５】
ステップＡ１７：
混雑状況推定部１４６は、第１可用帯域推定部１４５から、可用帯域の推定値に更新があった旨を受け取ると、ネットワーク状況（ネットワークの混雑度状況）を推定する。本ネットワーク状況の推定方法については、上述した通りである。混雑状況推定部１４６は、これをネットワーク状況として記憶部１５０に記憶させ、ネットワーク状況の推定処理が完了したことを第１制御部１２０に通知する。第１制御部１２０は、ネットワーク状況の推定処理が完了したことを混雑状況推定部１４６から受け取ると、推定したネットワーク状況を記憶部１５０から読み出し、入出力部１３０に表示させ、ステップＡ１８の処理を行う。本表示方法については、上述した通りであるため詳細な説明は省略する。
【００５６】
ステップＡ１８：
無線ネットワーク状況推定装置１００は、例えば、無線ネットワーク状況推定装置１００の電源が切られた場合、又は、管理者によって入出力部１３０を通じて終了の指示を受けた場合（ステップＡ１８のＹｅｓ）、処理を終了する。無線ネットワーク状況推定装置１００は、終了の指示を受けなければ（ステップＡ１８のＮｏ）、ステップＡ１２に戻り、無線通信端末２００からの各種情報の受信を待つ。
【００５７】
続いて、本発明の第１の実施形態の無線通信端末２００の動作について説明する。図８は、本発明の第１の実施形態に係る無線通信端末の動作の例を示すフローチャートである。
【００５８】
ステップＢ１１：
無線通信端末２００は、例えば、無線通信端末２００の電源が投入されると、初期化処理を行う。無線通信端末２００は、例えば、第１の無線ネットワーク３００に相当する、自無線通信端末２００が接続可能な無線ＬＡＮに接続した後、無線ネットワーク状況推定装置１００、あるいは図示していない警備業務向けの制御サーバからの指示に従って初期化処理を行ってもよい。無線通信端末２００の初期化処理は、上述した第１の無線ネットワーク３００への接続、位置情報を取得するためのＧＰＳ信号の取得準備（位置情報取得部２３０の初期化処理）、ウェアラブルカメラを用いた映像撮影開始のための準備作業等である。なお、図６に示す無線通信端末２００には、本発明の本質的な部分ではないウェアラブルカメラは図示していない。無線通信端末２００は、初期化処理が完了するとステップＢ１２の処理を行う。
【００５９】
ステップＢ１２：
第２制御部２２０は、位置情報取得部２３０から位置情報を取得する。この際、第２制御部２２０は、位置情報取得部２３０に対して、位置情報の取得を指示し、その結果を取得してもよいし、位置情報取得部２３０で予め取得していた結果を受け取っても良い。なお、ここで、位置情報とは、ＧＰＳを用いて取得した緯度、経度の情報である。第２制御部２２０は、位置情報取得部２３０から自無線通信端末２００の位置情報を取得すると、ステップＢ１３を行う。
【００６０】
ステップＢ１３：
第２制御部２２０は、第２通信部２１０から接続している無線ＬＡＮのＳＳＩＤとチャネル、及び第１可用帯域測定部２４０から測定した無線ＬＡＮの可用帯域を取得する。この際、第２制御部２２０は、位置情報の取得時と同様、第１可用帯域測定部２４０に対して、可用帯域の測定を指示し、その結果を取得してもよいし、第１可用帯域測定部２４０が予め測定していた最新の結果を受け取っても良い。第２制御部２２０は、第２通信部２１０、及び第１可用帯域測定部２４０から、上記情報を受け取ると、ステップＢ１４を行う。
【００６１】
ステップＢ１４：
第２制御部２２０は、位置情報取得部２３０から位置情報と、第２通信部２１０から接続している無線ＬＡＮのＳＳＩＤとチャネル、及び第１可用帯域測定部２４０から測定した無線ＬＡＮの可用帯域を取得すると、これらの情報を第２通信部２１０、第１の無線ネットワーク３００を経由して、無線ネットワーク状況推定装置１００に送信する。
【００６２】
ステップＢ１５：
無線通信端末２００は、例えば、無線通信端末２００の電源が切られた場合、又は、第１の無線ネットワーク３００を通じて、無線ネットワーク状況推定装置１００、あるいは図示していない警備業務向けの制御サーバから終了の指示を受けた場合（ステップＢ１５のＹｅｓ）、処理を終了する。無線通信端末２００は、終了の指示を受けなければ（ステップＢ１５のＮｏ）、ステップＢ１６の処理を実行する。
【００６３】
ステップＢ１６：
無線通信端末２００は、ステップＢ１４において上述した各種情報を無線ネットワーク状況推定装置１００に送信した時点から、予め定められた時間ｔが経過したか否かを確認する。一定時間ｔが経過している場合（ステップＢ１６のＹｅｓ）、ステップＢ１２の処理に戻る。一定時間ｔが経過していない場合（ステップＢ１６のＮｏ）、ステップＢ１５の処理に戻る。
【００６４】
以上、本実施形態によれば、無線ネットワーク状況推定装置１００は、各無線通信端末２００から現在の当該無線通信端末の位置情報と接続している無線ＬＡＮの可用帯域を収集し、収集した情報から一定時間経過後の無線ネットワーク（無線ＬＡＮ）の混雑状況を推定し、表示する。これにより、イベント時に大勢の観客が集まるなど突発的なことが発生したことによる通信状況の変化をも考慮して、無線ネットワークの状況をエリア毎に推定することができる。また警備エリアにおける無線ＬＡＮの状況を事前に表示することで、管理者が可搬型の無線ＬＡＮアクセスポイントを移動、あるいは新たに追加設置するべきエリアを把握、指示が可能となり、映像配信の品質劣化を防止することが可能となる。したがってイベント時に大勢の観客が集まることによる通信状況の変化をも考慮して、無線ネットワークの状況をエリア毎に推定することができる。
【００６５】
なお無線ＬＡＮの可用帯域は、無線通信端末２００から取得するものに限らない。例えば、第１の無線ネットワーク３００のアクセスポイントから取得してもかまわない。
【００６６】
＜第２の実施の形態＞
〜構成〜
次に、発明を実施するための第２の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。図９は、本発明の第２の実施形態の無線ネットワーク状況推定システム２の構成の例を示すブロック図である。本実施形態の無線ネットワーク状況推定システム２は、無線ネットワーク状況推定装置１０１と、１以上の無線通信端末２０１とを含む。無線ネットワーク状況推定装置１０１、および、１以上の無線通信端末２０１は、第１の無線ネットワーク３００と第２の無線ネットワーク３０１を介して互いに通信可能に接続されていればよい。
【００６７】
本実施形態の無線ネットワーク状況推定システム２は、図１に示す第１の実施形態における無線ネットワーク状況推定システム１と比較すると、無線ネットワーク状況推定装置１００の代わりに無線ネットワーク状況推定装置１０１を、無線通信端末２００の代わりに無線通信端末２０１を含む。また、無線ネットワーク状況推定装置１０１と無線通信端末２０１は、第１の無線ネットワーク３００に加え、第２の無線ネットワーク３０１を介して互いに接続されている。第１の無線ネットワーク３００は、第１の実施形態の第１の無線ネットワーク３００と同じである。
【００６８】
図９に示す例では、無線通信端末２０１の例として無線通信端末２０１Ａ、２０１Ｂ、・・・２０１Ｍが示されている。無線通信端末２０１Ａ、２０１Ｂ、・・・２０１Ｍは、以下で説明する無線通信端末２０１の構成として示す共通の構成を含んでいればよい。以下では、無線通信端末２０１Ａ、２０１Ｂ、・・・２０１Ｍは、無線通信端末２０１と総称される。無線ネットワーク状況推定装置１０１は、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）などの規格に従う有線通信機能を有し、有線通信機能により第１の無線通信ネットワーク３００と無線ネットワーク３０１の両方に接続されている。無線通信端末２０１は、第１の無線ネットワーク３００と第２の無線ネットワーク３０１に接続するための無線通信機能を有している。第１の無線ネットワーク３００に接続するための無線通信機能は、例えば、Ｗｉ−Ｆｉ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｆｉｄｅｌｉｔｙの略、登録商標）の規格に従う無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）によって通信を行う機能であってもよい。また、第２の無線ネットワーク３０１に接続するための無線通信機能は、例えば、ＬＴＥなどのモバイル網によって通信を行う機能であってもよい。無線通信端末２０１は、これらの無線通信機能を用いて、第１の無線ネットワーク３００及び第２の無線ネットワーク３０１を介して、具体的には、第１の無線ネットワーク３００と第２の無線ネットワークの無線アクセスポイント又は基地局などを介して、無線ネットワーク状況推定装置１００と通信可能に接続されていてもよい。なお、無線ネットワーク状況推定装置１０１は、ＬＴＥを含む無線通信機能を有し、無線通信機能により第１の無線ネットワーク３００と第２の無線ネットワーク３０１に接続されてもよい。同様に、少なくとも一部の無線通信端末２０１は、有線通信機能を有し、有線通信機能により第１の無線ネットワーク３００及び第２の無線ネットワーク３０１に接続されてもよい。
【００６９】
図１０は、本実施形態に係る無線ネットワーク状況推定装置１０１の構成の例を示すブロック図である。図１０に示すように、本実施形態の無線ネットワーク状況推定装置１０１は、図２に示す第１の実施形態における無線ネットワーク状況推定装置１００のネットワーク状況推定部１４０をネットワーク状況推定部１６０に置き換えたものであり、その他の構成については同様であるため説明を省略する。
【００７０】
第１の実施形態におけるネットワーク状況推定部１４０は、各無線通信端末２００から受信した無線通信端末の位置情報と、接続している無線ＬＡＮの接続先ＳＳＩＤ、チャネル及び可用帯域から、一定時間経過後のネットワーク状況を推定する。これに対し、本実施形態におけるネットワーク状況推定部１６０は、各無線通信端末２０１から無線通信端末の位置情報と、接続している無線ＬＡＮの接続先ＳＳＩＤ、チャネル及び可用帯域に加え、モバイル網の可用帯域の情報を受信し、それらの情報から一定時間経過後のネットワーク状況を推定する。
【００７１】
図１１は、本実施形態におけるネットワーク状況推定部１６０の構成の例を示すブロック図である。本実施形態におけるネットワーク状況推定部１６０は、第１の実施形態におけるネットワーク状況推定部１４０におけるデータ抽出部１４１と混雑状況推定部１４６を、それぞれデータ抽出部１６１と混雑状況推定部１６３に置き換え、第２可用帯域推定部１６２を加えた構成であり、その他の構成については同様であるため説明を省略する。
【００７２】
第１の実施形態におけるデータ抽出部１４１は、第１制御部１２０から受け取った各無線通信端末２００の情報から、無線通信端末２００の端末位置の情報を抽出して端末位置推定部１４２に入力し、無線通信端末２００の端末位置の情報と無線ＬＡＮの接続先ＳＳＩＤ、チャネル及び可用帯域を第１可用帯域算出部１４４に入力していた。これに対し、本実施形態におけるデータ抽出部１６１は、第１制御部１２０から受け取った各無線通信端末２０１の情報から、無線通信端末２０１の端末位置の情報を端末位置推定部１４２に入力する。また、データ抽出部１６１は、無線通信端末２０１の端末位置の情報と無線ＬＡＮの接続先ＳＳＩＤ、チャネル及び可用帯域を第１可用帯域算出部１４４に入力する。また、データ抽出部１６１は、無線通信端末２０１の端末位置の情報とモバイル網の可用帯域を第２可用帯域推定部１６２に入力する。
【００７３】
第２可用帯域推定部１６２は、データ抽出部１６１から入力された当該無線通信端末の位置情報から、当該無線通信端末が現在存在するサブエリアを特定し、記憶部１５０にモバイル網の可用帯域と共に記憶させる。また、第２可用帯域推定部１６２は、当該無線通信端末が現在存在するサブエリアと同じサブエリアに存在する全端末のモバイル網の可用帯域を記憶部１５０から読み出し、各サブエリアの全端末のモバイル網の可用帯域の平均値Ｍｂｉ，ｊ［Ｍｂｐｓ］（ｉ＝０，１，・・・，ｍ、ｊ＝０，１，・・・，ｎ）を算出する。第２可用帯域推定部１６２は、算出した当該サブエリアのモバイル網の可用帯域の平均値を記憶部１５０に記憶し、モバイル網の可用帯域の平均値の更新があった旨を混雑状況推定部１６３に通知する。
【００７４】
第１の実施形態における混雑状況推定部１４６は、第１可用帯域推定部１４５で更新した第１の無線ネットワーク３００（無線ＬＡＮ）の可用帯域の推定値から、ネットワークの状況を推定していた。これに対し、本実施形態における混雑状況推定部１６３は、第１可用帯域推定部１４５で更新した第１の無線ネットワーク３００（無線ＬＡＮ）の可用帯域の推定値と、第２の無線ネットワーク３０１（モバイル網）の可用帯域の平均値から、ネットワーク状況を推定する。具体的には、混雑状況推定部１６３は、各サブエリアの第１の無線ネットワーク３００の可用帯域の推定値Ｂｉ，ｊ［Ｍｂｐｓ］と、第２の無線ネットワーク３０１の可用帯域の平均値Ｍｂｉ，ｊ［Ｍｂｐｓ］を引数とする式（３）を用いて、各サブエリアにおける無線ネットワークの可用帯域の推定値ＭＢｉ，ｊ［Ｍｂｐｓ］を算出する。
2018125575.tif 000005
【００７５】
ここで、関数ｆ（Ｂｉ，ｊ，Ｍｂｉ，ｊ）は、例えば、下記の式のようにそれぞれの加重平均として与える。
2018125575.tif 000006
【００７６】
また、上記の式の重みｗは、第２の無線ネットワークの可用帯域の平均値Ｍｂｉ，ｊ［Ｍｂｐｓ］の大きさによって変更してもよい。例えば、平均値Ｍｂｉ，ｊが、各無線通信端末２０１が配信する映像に求められるビットレートの値よりも小さければｗを小さい値とし、第１の無線ネットワーク３００の可用帯域の推定値をより重要な指標とするよう変更してもよい。また平均値Ｍｂｉ，ｊが、各無線通信端末２０１が配信する映像に求められるビットレートの値よりも大きければｗを大きい値とし、第２の無線ネットワーク３０１の可用帯域の平均をより重要な指標とするよう変更してもよい。
【００７７】
混雑状況推定部１６３は、上記の式（３）で求めたＭＢｉ，ｊ［Ｍｂｐｓ］を、ネットワーク状況として表示させるために予め定められたヒートマップの段階数ごとに定められたスループットの閾値と比較して、ヒートマップの色を決定する。なお、スループットの閾値は、第１の実施形態における閾値と同様である。混雑状況推定部１６３は、これをネットワーク状況として記憶部１５０に記憶させ、ネットワーク状況の推定処理が完了したことを第１制御部１２０に通知する。
【００７８】
次に、図１２は、本発明の第２の実施形態に係る無線通信端末２０１の構成の例を示すブロック図である。図１２に示すように、本実施形態の無線通信端末２０１は、図６に示す第１の実施形態における無線通信端末２００に、第３通信部２５０と第２可用帯域測定部２６０を追加した構成であり、その他の構成については同様であるため説明を省略する。なお、無線通信端末２０１の第２通信部２１０は第１の無線ネットワーク３００と接続し、通信を行うものであり、第３通信部２５０は、第２の無線ネットワーク３０１と接続し、通信を行う。各無線通信端末２０１が無線ネットワーク状況推定装置１０１に送信する各種情報は、第２通信部２１０と第３通信部２５０のどちらか一方を用いて送信できればよい。
【００７９】
第３通信部２５０は、例えば、ＯＳのカーネルによって制御されるプロセッサと、そのプロセッサに通信可能に接続されている通信インタフェースとによって実現されてもよい。その場合、第３通信部２５０は、例えば、トランスポート層の処理、ネットワーク層の処理、及び、ＭＡＣなどの処理を行えばよい。トランスポート層の処理は、例えば、ＴＣＰ又はＵＤＰなどの処理である。ネットワーク層の処理は、例えば、ＩＰなどの処理である。第３通信部２５０は、ＬＴＥなどのモバイル網の規格に従った通信を行う通信モジュールであってもよい。第３通信部２５０は、各無線通信端末２０１が取得した位置情報と、接続している無線ＬＡＮのＳＳＩＤ、チャネル、及び測定した可用帯域と、測定したモバイル網の可用帯域の情報を、第２の無線ネットワーク３０１を介して、無線ネットワーク状況推定装置１０１に送信することができる。
【００８０】
第２可用帯域測定部２６０は、第２の無線ネットワーク３０１であるモバイル網の可用帯域を測定する。具体的には、第２可用帯域測定部２６０は、第３通信部２５０が接続しているモバイル網で最大限利用可能な帯域を推定する。この可用帯域を推定する方法として、既存のさまざまな方法が適用可能である。第２可用帯域測定部２６０は、測定したモバイル網の可用帯域を第２制御部２２０からの指示に従い、第２制御部２２０に通知する。
【００８１】
〜処理〜
次に、本発明の第２の実施形態の無線ネットワーク状況推定装置１０１の動作について説明する。図１３は、本実施形態に係る無線ネットワーク状況推定装置１０１の動作の例を示すフローチャートである。本実施形態の無線ネットワーク状況推定装置１０１の動作は、図７に示す本発明の第１の実施形態の無線ネットワーク状況推定装置１００の動作におけるステップＡ１７の動作が、ステップＡ２１とステップＡ２２に置き換わったものである。それ以外のステップでは、図７に示す、同じ符号が付与されたステップの動作と同様に動作する。
【００８２】
ステップＡ２１：
第２可用帯域推定部１６２は、データ抽出部１６１から入力された当該無線通信端末の位置情報から、当該無線通信端末が現在存在するサブエリアを特定し、記憶部１５０にモバイル網の可用帯域と共に記憶させる。また、第２可用帯域推定部１６２は、当該無線通信端末が現在存在するサブエリアと同じサブエリアに存在する全端末のモバイル網の可用帯域を記憶部１５０から読み出し、その平均値を算出する。本可用帯域の平均値の算出方法については、上述した通りである。第２可用帯域推定部１６２は、算出した当該サブエリアの可用帯域の平均値を記憶部１５０に記憶し、可用帯域の平均値の更新があった旨を混雑状況推定部１６３に通知する。
【００８３】
ステップＡ２２：
混雑状況推定部１６３は、第１可用帯域推定部１４５から無線ＬＡＮの可用帯域の推定値に更新があった旨と、第２可用帯域推定部１６２からモバイル網の可用帯域の平均値に更新があった旨を受け取ると、ネットワーク状況（ネットワークの混雑度状況）を推定する。本ネットワーク状況の推定方法については、上述した通りである。混雑状況推定部１６３は、これをネットワーク状況として記憶部１５０に記憶させ、ネットワーク状況の推定処理が完了したことを第１制御部１２０に通知する。第１制御部１２０は、ネットワーク状況の推定処理が完了したことを混雑状況推定部１６３から受け取ると、推定したネットワーク状況を記憶部１５０から読み出し、入出力部１３０に表示させ、ステップＡ１８の処理を行う。本表示方法については、第１の実施形態における表示方法に加え、第２可用帯域推定部１６２が算出した各サブエリアのモバイル網の可用帯域の平均値を表示させるよう切り替えることができてもよい。
【００８４】
続いて、本発明の第２の実施形態の無線通信端末２０１の動作について説明する。図１４は、本実施形態に係る無線通信端末の動作の例を示すフローチャートである。本実施形態の無線通信端末２０１の動作は、図８に示す本発明の第１の実施形態の無線通信端末２００の動作におけるステップＢ１４の動作が、ステップＢ２１とステップＢ２２に置き換わったものである。それ以外のステップでは、図８に示す、同じ符号が付与されたステップの動作と同様に動作する。
【００８５】
ステップＢ２１：
第２制御部２２０は、第２通信部２１０から接続している無線ＬＡＮのＳＳＩＤとチャネルと、第１可用帯域測定部２４０から測定した無線ＬＡＮの可用帯域を取得すると、第２可用帯域測定部２６０からモバイル網の可用帯域を取得する。この際、第２制御部２２０は、位置情報取得部２３０から位置情報を取得する時、及び第２通信部２１０から無線ＬＡＮのＳＳＩＤ、チャネル、及び第１可用帯域測定部２４０から可用帯域を取得する時と同様、第２可用帯域測定部２６０に対して、可用帯域の測定を指示し、その結果を取得してもよい。又は第２制御部２２０は、第２可用帯域測定部２６０が予め測定していた最新の結果を受け取っても良い。なお、第２可用帯域測定部２６０が可用帯域を測定する方法としては、既存のさまざまな方法が適用可能である。第２制御部２２０は、第２可用帯域測定部２６０から、上記情報を受け取ると、ステップＢ２２を行う。
【００８６】
ステップＢ２２：
第２制御部２２０は、位置情報取得部２３０から位置情報と、第２通信部２１０から接続している無線ＬＡＮのＳＳＩＤとチャネルと、第１可用帯域測定部２４０から測定した無線ＬＡＮの可用帯域と、第２可用帯域測定部２６０からモバイル網の可用帯域を取得すると、これらの情報を無線ネットワーク状況推定装置１０１に送信する。具体的には、第２制御部２２０は、第２通信部２１０、及び第２通信部２１０が接続している第１の無線ネットワーク３００を経由するか、第３通信部２５０、及び第３通信部２５０が接続している第２の無線ネットワーク３０１を経由して、無線ネットワーク状況推定装置１０１に送信する。この際、どちらを経由して送信するかは、その時点でネットワークが接続しており、通信が可能な方を選択する。どちらのネットワークも接続、通信が可能である場合には、予め設定しておいた優先度に従って送信すればよい。
【００８７】
以上、本実施形態によれば、無線ネットワーク状況推定装置１０１は、各無線通信端末２０１から現在の当該無線通信端末の位置情報、接続している無線ＬＡＮの可用帯域に加え、モバイル網の可用帯域を収集し、収集した情報から一定時間経過後の無線ＬＡＮとモバイル網を含む無線ネットワークの混雑状況を推定し、表示する。これにより、第１の実施形態と同様、イベント時に大勢の観客が集まるなど突発的なことが発生したことによる通信状況の変化をも考慮して、無線ネットワークの状況をエリア毎に推定することができる。さらに警備エリアにおいて映像を配信するために利用するモバイル網と無線ＬＡＮの両方を加味した無線ネットワーク状況を事前に表示することで、モバイル網と無線ＬＡＮの両方を用いても映像配信が困難となることを管理者が把握することができる。これにより、無線ＬＡＮアクセスポイントを移動、あるいは新たに追加設置するべき映像配信が困難なエリアを把握、指示が可能となり、映像配信の品質劣化を防止することが可能となる。
【００８８】
なお本実施形態においても無線ＬＡＮ及びモバイル網の可用帯域は、無線通信端末２０１から取得するものに限らない。例えば、無線ＬＡＮ及びモバイル網の可用帯域は、無線ＬＡＮのアクセスポイント又はモバイル網の基地局から取得してもかまわない。
【００８９】
次に、本実施形態の変形例について説明する。
（第１の変形例）
本実施形態においては、例えば、無線ＬＡＮである第１の無線ネットワーク３００と、例えば、ＬＴＥなどのモバイル網である第２の無線ネットワーク３０１を介して、無線ネットワーク状況推定装置１０１と、１以上の無線通信端末２０１が接続されている。しかし、１以上の無線通信端末２０１、あるいはその一部の無線通信端末２０１は、これらに加え、さらに１以上の携帯キャリア網であるモバイル網、つまり第３、第４といった通信ネットワークを介して無線ネットワーク状況推定装置１０１と接続されていてもよい。この場合、１以上のモバイル網を介して無線ネットワーク状況推定装置１０１と接続されている無線通信端末２０１は、その各々の可用帯域を測定し、無線ネットワーク状況推定装置１０１に送信してもよい。この場合、無線ネットワーク状況推定装置１０１の第２可用帯域推定部１６２は、第２の無線ネットワーク３０１の可用帯域の平均値として算出したＭｂｉ，ｊ［Ｍｂｐｓ］の算出において、ある無線通信端末２０１のモバイル網の可用帯域として、１以上のモバイル網の可用帯域の合計値を用いて算出してよい。あるいは以下のようにしてもよい。例えば第２可用帯域推定部１６２は、その各々のモバイル網の可用帯域を、モバイル網の種別毎に算出する。第２可用帯域推定部１６２は、各サブエリアの第１の無線ネットワーク３００の可用帯域の推定値Ｂｉ，ｊ［Ｍｂｐｓ］と、その各々のモバイル網の可用帯域の平均値の関数とする式を用いて、各サブエリアにおける無線ネットワークの可用帯域の推定値ＭＢｉ，ｊ［Ｍｂｐｓ］を算出する。つまり、第２可用帯域推定部１６２は、無線ＬＡＮと１以上のモバイル網の可用帯域を用いて、無線ネットワークの状況を推定すればよい。
【００９０】
（第２の変形例）
また、本実施形態においては、各サブエリアにおける無線ネットワークの混雑状況は、各サブエリアの第１の無線ネットワーク３００の可用帯域の推定値Ｂｉ，ｊ［Ｍｂｐｓ］と、第２の無線ネットワーク３０１の可用帯域の平均値Ｍｂｉ，ｊ［Ｍｂｐｓ］の関数として算出した（式（３））。しかし、各サブエリアにおける無線ネットワークの混雑状況は、式（３）のような関数に限定されない。例えば、ネットワーク混雑状況は、モバイル網である第２の無線ネットワーク３０１の可用帯域の平均値が、予め決められた値以上であれば、第１の無線ネットワーク３００の可用帯域の推定値の大小に関わらず混雑していないものと判断してもよい。本実施形態における各サブエリアの無線ネットワークの混雑状況は、第１の無線ネットワーク３００の可用帯域の推定値と、第２の無線ネットワーク３０１の可用帯域の平均値を基に、予め決められた方針に従って、数値化できればよい。
【００９１】
＜第３の実施の形態＞
〜構成〜
次に、発明を実施するための第３の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
図１５は、本発明の第３の実施形態の無線ネットワーク状況推定システム３の構成の例を示すブロック図である。本実施形態の無線ネットワーク状況推定システム３は、無線ネットワーク状況推定装置１０２と、１以上の無線通信端末２０１とを含む。無線ネットワーク状況推定装置１０２、および、１以上の無線通信端末２０１は、第１の無線ネットワーク３００と第２の無線ネットワーク３０１を介して互いに通信可能に接続されている。
【００９２】
本実施形態の無線ネットワーク状況推定システム３は、図９に示す第２の実施形態における無線ネットワーク状況推定システム２と比較すると、無線ネットワーク状況推定装置１０１の代わりに無線ネットワーク状況推定装置１０２を含む。また、無線ネットワーク状況推定装置１０１と無線通信端末２０１は、第１の無線ネットワーク３００に加え、第２の無線ネットワーク３０１を介して互いに接続されている。第１の無線ネットワーク３００は、第１の実施形態の第１の無線ネットワーク３００と同じである。無線通信端末２０１と第１の無線ネットワーク３００及び第２の無線ネットワーク３０１は、それぞれ、第２の実施形態の無線通信端末２０１と第１の無線ネットワーク３００及び第２の無線ネットワーク３０１と同じである。
【００９３】
図１６は、本実施形態に係る無線ネットワーク状況推定装置１０２の構成の例を示すブロック図である。図１６に示すように、本実施形態の無線ネットワーク状況推定装置１０２は、図１０に示す第２の実施形態における無線ネットワーク状況推定装置１０１のネットワーク状況推定部１６０をネットワーク状況推定部１７０に置き換えたものであり、その他の構成については同様であるため説明を省略する。
【００９４】
第２の実施形態におけるネットワーク状況推定部１６０は、各無線通信端末２０１から受信した無線通信端末の位置情報と、接続している無線ＬＡＮの接続先ＳＳＩＤ、チャネル及び可用帯域と、接続しているモバイル網の可用帯域から、一定時間経過後のネットワーク状況を推定していた。本実施形態におけるネットワーク状況推定部１７０は、これらに加え、無線ネットワーク状況推定装置１０２の入出力部１３０又は第１通信部１１０を通じて第１の無線ネットワーク３００又は第２の無線ネットワーク３０１から入力された人の混雑度の情報を用いて一定時間経過後のネットワーク状況を推定する。
【００９５】
ここで、人の混雑度は、無線ネットワーク状況推定装置１０２とは異なる図示していない映像解析装置から、無線ネットワーク状況推定装置１０２の入出力部１３０、あるいは第１通信部１１０を通じて第１の無線ネットワーク３００、あるいは第２の無線ネットワーク３０１、あるいは図示していないネットワークから入力され、第１制御部１２０によって記憶部１５０に記憶される。人の混雑度は、具体的に、警備対象エリア内に設置された監視カメラ、及び、各無線通信端末２０１に接続されたウェアラブルカメラで撮影された映像を、映像解析装置において解析し、人の混雑度を数値化したものである。このような映像を用いた人の混雑度を解析する技術は既存のさまざまな技術によって実現可能であるため、ここでは詳細な説明は省略する。より具体的には、各々の監視カメラ、あるいはウェアラブルカメラから位置情報と映像を予め設定された時間間隔で取得し、当該カメラの位置が含まれるサブエリアを求め、当該サブエリアに位置したカメラが撮影した映像から解析した最新の人の混雑度の数値の平均値を算出する。この算出した平均値が、当該サブエリアの人の混雑度とされる。
【００９６】
図１７は、本実施形態におけるネットワーク状況推定部１７０の構成の例を示すブロック図である。本実施形態におけるネットワーク状況推定部１７０は、第２の実施形態におけるネットワーク状況推定部１６０における混雑状況推定部１６３を、混雑状況推定部１７１に置き換えた構成であり、その他の構成については同様であるため説明を省略する。
【００９７】
第２の実施形態における混雑状況推定部１６３は、第１可用帯域推定部１４５で更新した第１の無線ネットワーク３００（無線ＬＡＮ）の可用帯域の推定値と、第２の無線ネットワーク３０１（モバイル網）の可用帯域の平均値から、ネットワーク状況を推定していた。それに対し、本実施形態における混雑状況推定部１７１は、第１可用帯域推定部１４５で更新した第１の無線ネットワーク３００（無線ＬＡＮ）の可用帯域の推定値と、第２の無線ネットワーク３０１（モバイル網）の可用帯域の平均値に加え、記憶部１５０に記憶された人の混雑度の情報を用いてネットワーク状況を推定する。具体的には、混雑状況推定部１７１は、各サブエリアの第１の無線ネットワーク３００の可用帯域の推定値Ｂｉ，ｊと、第２の無線ネットワーク３０１の可用帯域の平均値Ｍｂｉ，ｊと、人の混雑度Ｃｉ，ｊを引数とする式（４）を用いて、各サブエリアにおける無線ネットワークの可用帯域の推定値ＭＢｉ，ｊを算出する。
2018125575.tif 000007
【００９８】
ここで、関数ｆ（Ｂｉ，ｊ，Ｍｂｉ，ｊ，Ｃｉ，ｊ）は、例えば、下記の式のように、Ｂｉ，ｊとＭｂｉ，ｊの加重平均を取り、それに人の混雑度Ｃｉ，ｊが一定の閾値Ｃを超えた場合に、Ｃ／Ｃｉ，ｊを掛け合わせたもので与えることができる。ここで、閾値Ｃは、これまでのイベント時においてモバイル網のスループットが低下した場合の人の混雑度などで設定可能である。
2018125575.tif 000008
【００９９】
また、第２の実施形態と同様、上記の式の重みｗは、第２の無線ネットワークの可用帯域の平均値Ｍｂｉ，ｊ［Ｍｂｐｓ］の大きさによって変更してもよい。
【０１００】
混雑状況推定部１７１は、上記の式（４）で求めたＭＢｉ，ｊ［Ｍｂｐｓ］を、ネットワーク状況として表示させるために予め定められたヒートマップの段階数ごとに定められたスループットの閾値と比較して、ヒートマップの色を決定する。なお、スループットの閾値は、第１、第２の実施形態における閾値と同様である。混雑状況推定部１７１は、これをネットワーク状況として記憶部１５０に記憶させ、ネットワーク状況の推定処理が完了したことを第１制御部１２０に通知する。
【０１０１】
〜処理〜
次に、本発明の第３の実施形態の無線ネットワーク状況推定装置１０２の動作について説明する。図１８は、本実施形態に係る無線ネットワーク状況推定装置１０２の動作の例を示すフローチャートである。本実施形態の無線ネットワーク状況推定装置１０２の動作は、図１３に示す本発明の第２の実施形態の無線ネットワーク状況推定装置１０１の動作におけるステップＡ２２の動作が、ステップＡ３１に置き換わったものである。それ以外のステップでは、図１３に示す、同じ符号が付与されたステップの動作と同様に動作する。
【０１０２】
ステップＡ３１：
混雑状況推定部１７１は、第１可用帯域推定部１４５から無線ＬＡＮの可用帯域の推定値に更新があった旨と、第２可用帯域推定部１６２からモバイル網の可用帯域の平均値に更新があった旨を受け取ると、ネットワーク状況（ネットワークの混雑度状況）を推定する。本ネットワーク状況の推定方法については、上述した通りである。混雑状況推定部１７１は、これをネットワーク状況として記憶部１５０に記憶させ、ネットワーク状況の推定処理が完了したことを第１制御部１２０に通知する。第１制御部１２０は、ネットワーク状況の推定処理が完了したことを混雑状況推定部１７１から受け取ると、推定したネットワーク状況を記憶部１５０から読み出し、入出力部１３０に表示させ、ステップＡ１８の処理を行う。本表示方法については、第２の実施形態における表示方法に加え、外部から入力された各サブエリアの人の混雑度を表示させるよう切り替えることができてもよい。
【０１０３】
以上、本実施形態によれば、無線ネットワーク状況推定装置１０２は、各無線通信端末２０１から現在の当該無線通信端末の位置情報と、接続している無線ＬＡＮの可用帯域と、モバイル網の可用帯域に加え、人の混雑度の情報を用いて一定時間経過後の無線ＬＡＮとモバイル網を含む無線ネットワークの混雑状況を推定し、表示する。これにより、第１の実施形態と同様、イベント時に大勢の観客が集まるなど突発的なことが発生したことによる通信状況の変化をも考慮して、無線ネットワークの状況をエリア毎に推定することができる。さらに警備エリアにおいて、映像を配信するために利用するモバイル網と無線ＬＡＮの両方に加え、モバイル網のスループットに影響を与える一般の人の混雑度も加味し、無線ネットワーク状況を事前に表示することができる。つまり、無線ＬＡＮアクセスポイントを移動、あるいは新たに追加設置するべき映像配信が困難なエリアを管理者が把握し、指示することが可能となり、映像配信の品質劣化を防止することが可能となる。
【０１０４】
なお第２の実施形態と同様、本実施形態においても無線ＬＡＮ及びモバイル網の可用帯域は、無線通信端末２０１から取得するものに限らず、例えば、無線ＬＡＮのアクセスポイント又はモバイル網の基地局から取得してもかまわない。
【０１０５】
次に、本実施形態の変形例について説明する。
（第１の変形例）
本実施形態においては、警備対象エリア内に設置された監視カメラ及び各無線通信端末２０１に接続されたウェアラブルカメラの映像が解析されることで、人の混雑度が求められ利用されている。しかしながら、人の混雑度の代わり、あるいは、人の混雑度に加えて、イベントに訪れる重要人物、例えば有名人、有名な競技者及びＶＩＰ（Ｖｅｒｙ  Ｉｍｐｏｒｔａｎｔ  Ｐｅｒｓｏｎ）の移動スケジュールなどから、特定のサブエリアの混雑度が高く設定されてもよい。具体的には、式（４）の混雑度Ｃｉ，ｊとして、当該時間帯のみ固定的に高い混雑度が設定されてもよい。
【０１０６】
（第２の変形例）
本実施形態においても、第２の実施形態における第１の変形例を適用することは可能である。
【０１０７】
（第３の変形例）
また、本実施形態においては、第２の実施形態と同様、第１の無線ネットワーク３００と第２の無線ネットワークによって無線ネットワーク状況推定装置１０２と１以上の無線通信端末２０１が接続される形態とした。しかしながら、第１の実施形態と同様、第１の無線ネットワーク３００のみによって無線ネットワーク状況推定装置１０２と１以上の無線通信端末２００が接続される形態としてもよい。この場合、無線ネットワークの混雑状況は、第１の無線ネットワーク３００の可用帯域の推定値と、人の混雑度から推定される。具体的な推定方法は、本実施形態と同様であるため、説明は省略する。
【０１０８】
（第４の変形例）
さらに、本実施形態においては、各サブエリアにおける無線ネットワークの混雑状況は、各サブエリアの第１の無線ネットワーク３００の可用帯域の推定値Ｂｉ，ｊと、第２の無線ネットワーク３０１の可用帯域の平均値Ｍｂｉ，ｊと、人の混雑度Ｃｉ，ｊの関数として算出した（式（４））。しかし、各サブエリアにおける無線ネットワークの混雑状況は、式（４）のような関数に限定されない。例えば、第２の実施形態における第２の変形例と同様、モバイル網である第２の無線ネットワーク３０１の可用帯域の平均値が予め決められた値以上であれば、第１の無線ネットワーク３００の可用帯域の推定値の大小に関わらず混雑していないものと１次判断する。その上で、人の混雑度が予め決められた値以下であれば、混雑していないと最終判断を行う等の方法が考えられる。本実施形態における各サブエリアの無線ネットワークの混雑状況は、第１の無線ネットワーク３００の可用帯域の推定値と、第２の無線ネットワーク３０１の可用帯域の平均値と、人の混雑度を基に、予め決められた方針に従って、数値化できればよい。
【０１０９】
＜第４の実施の形態＞
〜構成〜
次に、本発明の第４の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。
図１９は、本発明の第４の実施形態に係る無線ネットワーク状況推定システムの構成の例を示すブロック図である。
【０１１０】
図１９を参照すると、本実施形態の無線ネットワーク状況推定システム４は、無線ネットワーク状況推定装置１０３と、第１の実施形態と同様な１以上の無線通信端末２００と、を含む。無線ネットワーク状況推定装置１０３、および、１以上の無線通信端末２００は、第１の無線ネットワーク３００を介して互いに通信可能に接続されている。図１９に示す例では、無線通信端末２００の例として無線通信端末２００Ａ、２００Ｂ、・・・２００Ｍが示されている。無線通信端末２００Ａ、２００Ｂ、・・・２００Ｍは、第１の実施形態と同様である。無線通信端末２００Ａ、２００Ｂ、・・・２００Ｍは、無線通信端末２００と総称される。
【０１１１】
無線ネットワーク状況推定装置１０３は、第１の実施形態と同様なネットワーク状況推定部１４０と、情報収集部１８０を含む。情報収集部１８０は、１以上の無線通信端末２００の位置情報と第１の無線ネットワーク３００の通信状況情報を収集する。無線ネットワークの通信状況情報とは、例えば、Ｗｉ−Ｆｉ又はＬＴＥの可用帯域情報、スループットを含む。また情報収集部１８０は、例えば第１の実施形態の第１通信部１１０と、第１制御部１２０と、入出力部１３０と、記憶部１５０の機能をすべて備えるよう構成されているとしてもよい。例えば第１の実施形態と同様に、情報収集部１８０には、ネットワーク状況を推定する警備対象エリアの情報（緯度、経度）が入力される。情報収集部１８０は、警備対象エリア内を予め定められた大きさで分割した領域（これをサブエリアと呼ぶ）の情報を生成する。例えば警備対象エリアを分割してサブエリアの情報を生成してもよい。情報収集部１８０は、生成したサブエリアの情報を記憶する。なお情報収集部１８０は、無線通信端末２００の位置情報と第１の無線ネットワーク３００の通信状況情報を、無線通信端末２００からに限らず、受信機器、基地局など、どこから収集してもよい。
【０１１２】
ネットワーク状況推定部１４０は、第１の実施形態と同様、ネットワーク状況を推定する対象エリアを分割した各サブエリアについて、位置情報から通信端末数を推定し、当該通信端末数と通信状況情報とを用いて各サブエリアの無線ネットワーク状況を推定する。具体的には、ネットワーク状況推定部１４０は、例えば、収集した位置情報を基に一定時間Ｔ秒後の当該無線通信端末２００の位置を推定し、ネットワーク状況を推定する警備対象エリアを分割した各サブエリアの一定時間Ｔ秒後の通信端末数を推定する。そして、ネットワーク状況推定部１４０は、収集した第１の無線ネットワークの可用帯域から各サブエリアにおける可用帯域の平均値を算出し、その平均値と推定した通信端末数から、各サブエリアの可用帯域を推定する。なお各サブエリアにおける可用帯域の平均値の算出は、全体平均だけでなく、キャリア毎に算出してもよい。また、各サブエリアにおける可用帯域の平均値の算出は、Ｗｉ−Ｆｉのチャネル毎に算出してもよい。ネットワーク状況推定部１４０は、推定した各サブエリアの可用帯域の値から、各サブエリアの無線ネットワークの混雑度（無線ネットワーク状況）を推定する。なお、ネットワーク状況推定部１４０は、現在の通信状況と推定した通信端末数を用いて各サブエリアの無線ネットワーク状況を推定しても、推定した通信状況と推定した通信端末数を用いて各サブエリアの無線ネットワーク状況を推定してもよい。
【０１１３】
〜処理〜
図２０は、本実施形態の無線ネットワーク状況推定装置の動作の例を示すフローチャートである。
ステップＡ４１：
情報収集部１８０は、各通信端末２００から予め定められた一定時間ｔ［秒］ごとに、各々の無線通信端末２００の位置情報と各々の無線通信端末２００が接続する第１の無線ネットワーク３００の通信状況情報、例えば可用帯域及びスループットを収集する。
【０１１４】
ステップＡ４２：
ネットワーク状況推定部１４０は、第１の実施形態と同様、ネットワーク状況を推定する対象エリアを分割した各サブエリアについて、位置情報から通信端末数を推定し、当該通信端末数と収集した通信状況情報とを用いてサブエリアの無線ネットワーク状況を推定する。具体的には、ネットワーク状況推定部１４０は、収集した位置情報を基に例えば、一定時間Ｔ秒後の当該無線通信端末２００の位置を推定し、ネットワーク状況を推定する警備対象エリアを分割した各サブエリアの一定時間Ｔ秒後の通信端末数を推定する。そして、ネットワーク状況推定部１４０は、１以上の無線通信端末２００から収集した各無線通信端末２００における第１の無線ネットワーク３００の可用帯域から各サブエリアにおける第１の無線ネットワーク３００の可用帯域の平均値を算出する。そしてネットワーク状況推定部１４０は、各サブエリアにおける第１の無線ネットワーク３００の可用帯域の平均値と、推定した各サブエリア内に一定時間Ｔ秒後に存在する通信端末数から、例えば第１の実施形態と同様な手法で、各サブエリアの一定時間Ｔ秒後の可用帯域を推定する。ネットワーク状況推定部１４０は、推定した各サブエリアの可用帯域の値から、例えば第１の実施形態と同様な手法で、各サブエリアの無線ネットワークの混雑度（無線ネットワーク状況）を推定する。
【０１１５】
以上、説明した本実施形態によれば、イベント時に大勢の観客が集まるなど突発的なことが発生したことによる通信状況の変化をも考慮して、無線ネットワークの状況をエリア毎に推定することができる。その理由は、ネットワーク状況推定部が、各サブエリアに存在する通信端末数を推定すると共に、各無線通信端末の接続する第１の無線ネットワークの可用帯域を算出し、推定した各サブエリアの通信端末数を用いて、一定時間経過後の各サブエリアの可用帯域を推定するからである。さらに、ネットワーク状況推定部が、推定した各サブエリアの一定時間経過後の可用帯域に基づき、各サブエリアのネットワーク混雑状況を推定し、表示することにより、管理者は各サブエリアの無線ネットワークが一定時間経過にどのような状況にあるかを把握することができる。また、管理者は無線通信端末からの映像配信が困難である混雑状況と表示されているサブエリアに、可搬型の無線ＬＡＮアクセスポイントを移動、あるいは新たに追加設置する指示を出すことが可能となる。これにより、映像配信の品質劣化を防止することが可能となる。
【０１１６】
＜その他の実施の形態＞
以上で説明した第１、第２、第３、及び第４の実施形態の例では、各無線通信端末２００、２０１は、第１の無線ネットワーク３００、及び第２の無線ネットワーク３０１の現在の可用帯域を測定し、無線ネットワーク状況推定装置１００、１０１、１０２、及び１０３に送信していた。しかしながら、無線通信端末２００、２０１が送信する可用帯域は、以上の例に限られない。無線通信端末２００、２０１における第１可用帯域測定部２４０、第２可用帯域測定部２６０は、無線ネットワーク状況推定装置１００、１０１、１０２、及び１０３がネットワーク状況を推定する一定時間経過後の可用帯域を推定し、その値を受信することで可用帯域として扱ってもよい。同様に、可用帯域の推定は各無線通信端末２００、２０１の映像配信先となる受信端末で推定し、その値を受信することで可用帯域として扱ってもよい。このような可用帯域の推定方法は既存の技術としてさまざまな方式がある。無線通信端末２００、２０１における第１可用帯域測定部２４０、第２可用帯域測定部２６０は、それらの方式を用いて第１の無線ネットワーク３００、及び第２の無線ネットワーク３０１の一定時間経過後の可用帯域を推定することができる。この場合、無線ネットワーク状況推定装置１００、１０１、１０２、及び１０３は、一定時間経過後の可用帯域の推定値を同様に利用し、ネットワーク状況を推定すればよい。また、無線通信端末２００、２０１における第１可用帯域測定部２４０、第２可用帯域測定部２６０は、最大限利用可能な可用帯域を測定するのではなく、現在配信を行っている映像データのトラヒックからスループットを測定し、それを可用帯域として扱ってもよい。この際、これらスループットの測定は、各無線通信端末２００、２０１の映像配信先となる受信端末に測定され、受信端末から測定したスループットの値を受信し、その値を可用帯域として扱ってもよい。
【０１１７】
なお、以上に述べた各実施形態に係る無線ネットワーク状況推定装置及び無線通信端末の各構成要素は、例えば、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）を含む半導体処理部品として実装されている、専用の回路によって実現されてもよい。また、これらの構成要素は、これらの構成要素の機能を実現するプログラムが格納されたメモリと、そのプログラムを実行する少なくとも１つのプロセッサ（を含むコンピュータによって実現されてもよい。１つ以上のプロセッサは、例えば、マイクロプロセッサ（ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ））、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、及び、それらの組み合わせなどである。
【０１１８】
図２１は、本発明の各実施形態に係る、無線ネットワーク状況推定装置及び無線通信端末を実現できる、コンピュータの構成の例を示すブロック図である。図２１を参照すると、コンピュータ１０００は、プロセッサ１００１と、メモリ１００２と、記憶装置１００３と、Ｉ／Ｏ（Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ）インタフェース１００４とを含む。また、コンピュータ１０００は、記録媒体１００５にアクセスすることができる。メモリ１００２と記憶装置１００３は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ハードディスクなどの記憶装置である。記録媒体１００５は、例えば、後で詳述する非一時的なコンピュータ可読媒体である。記憶装置１００３が記録媒体１００５であってもよい。プロセッサ１００１は、メモリ１００２と、記憶装置１００３に対して、データ及びプログラムの読み出しと書き込みを行うことができる。プロセッサ１００１は、Ｉ／Ｏインタフェース１００４を介して、例えば、第１の無線ネットワーク３００及び第２の無線ネットワーク３０１に接続された他の装置にアクセスすることができる。プロセッサ１００１は、記録媒体１００５にアクセスすることができる。記録媒体１００５には、コンピュータ１０００を、本発明のいずれかの実施形態に係る無線ネットワーク状況推定装置又は無線通信端末として動作させるプログラムが格納されている。
【０１１９】
プロセッサ１００１は、記録媒体１００５に格納されているプログラムを、メモリ１００２にロードする。そして、プロセッサ１００１が、メモリ１００２にロードされたプログラムを実行することにより、コンピュータ１０００は、本発明のいずれかの実施形態に係る無線ネットワーク状況推定装置又は無線通信端末として動作する。
【０１２０】
具体的には、第１通信部１１０、第１制御部１２０、入出力部１３０、ネットワーク状況推定部１４０、１６０、１７０、及び記憶部１５０の一部又は全部は、専用の回路によって実現できる。第１通信部１１０、第１制御部１２０、入出力部１３０、ネットワーク状況推定部１４０、１６０、１７０、及び記憶部１５０は、これらの機能を実現するプログラムがロードされたメモリと、そのプログラムを実行する１つ以上のプロセッサとによって実現できる。記憶部１５０は、コンピュータが含む、メモリ及びハードディスク装置等の記憶装置によって実現できる。同様に、第２通信部２１０、第２制御部２２０、位置情報取得部２３０、第１可用帯域測定部２４０、第３通信部２５０、及び第２可用帯域測定部２６０の一部または全部は、専用の回路によって実現できる。第２通信部２１０、第２制御部２２０、位置情報取得部２３０、第１可用帯域測定部２４０、第３通信部２５０、及び第２可用帯域測定部２６０は、これらの機能を実現するプログラムがロードされたメモリと、そのプログラムを実行する１つ以上のプロセッサとによって実現できる。
【０１２１】
上述のプログラムは、様々な種類の非一時的なコンピュータ可読媒体（ｎｏｎ−ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ  ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ｒｅａｄａｂｌｅ  ｍｅｄｉｕｍ）に格納されて、コンピュータに提供可能である。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々な種類の記録媒体（ｔａｎｇｉｂｌｅ  ｓｔｏｒａｇｅ  ｍｅｄｉｕｍ）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体は、例えば、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクなど）であってもよい。非一時的なコンピュータ可読媒体は、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスクなど）、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ−Ｒ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ−Ｒｅｃｏｒｄａｂｌｅ）、ＣＤ−Ｒ／Ｗ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ−Ｒｅｗｒｉｔａｂｌｅなど）であってもよい。非一時的なコンピュータ可読媒体は、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ＲＯＭ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ  ＰＲＯＭ）、フラッシュＲＯＭ、およびＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）など）であってもよい。また、プログラムは、様々な種類の一時的なコンピュータ可読媒体（ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ  ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ｒｅａｄａｂｌｅ  ｍｅｄｉｕｍ）によってコンピュータに提供されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、および電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、または無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに提供できる。
【０１２２】
なお、以上に述べた各実施形態は、上記に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。上述した各実施形態は本件発明者により得られた技術思想の適用に関する例に過ぎない。すなわち、当該技術思想は、上述した実施形態のみに限定されるものではなく、種々の変更が可能であることは勿論である。
【産業上の利用可能性】
【０１２３】
本発明は、無線ネットワークの状況を予め推定し、その状況を表示する無線ネットワーク状況推定装置及び、それを用いた無線ネットワーク状況推定システム、それを実現するためのプログラムに適用できる。また管理者が可搬型の無線ＬＡＮアクセスポイントを移動し、あるいは新たに追加設置するべきエリアを把握し、追加設置の指示を行うことにより、無線ネットワークによる映像配信の品質劣化を防止するといった用途に利用できる。
【符号の説明】
【０１２４】
１、２、３、４    無線ネットワーク状況推定システム
１００、１０１、１０２、１０３    無線ネットワーク状況推定装置
１１０    第１通信部
１２０    第１制御部
１３０    入出力部
１４０、１６０、１７０    ネットワーク状況推定部
１４１、１６１    データ抽出部
１４２    端末位置推定部
１４３    端末数分布推定部
１４４    第１可用帯域算出部
１４５    第１可用帯域推定部
１４６、１６３、１７１    混雑状況推定部
１５０    記憶部
１６２    第２可用帯域推定部
１８０    情報収集部
２００、２００Ａ、２００Ｂ、２００Ｍ、２０１、２０１Ａ、２０１Ｂ、２０１Ｍ    無線通信端末
２１０    第２通信部
２２０    第２制御部
２３０    位置情報取得部
２４０    第１可用帯域測定部
２５０    第３通信部
２６０    第２可用帯域測定部
３００    第１の無線ネットワーク
３０１    第２の無線ネットワーク
１０００    コンピュータ
１００１    プロセッサ
１００２    メモリ
１００３    記憶装置
１００４    Ｉ／Ｏインタフェース
１００５    記録媒体
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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