(57)【要約】【課題】無線障害分析の際の処理負荷を低減する。【解決手段】ゲートウェイ１０は、無線状況ＤＢ３２に記憶されたセンサノードとの間の無線品質を示す複数種類のパラメータの値に基づいて、有効なパラメータを決定する有効パラメータ判定部４０と、有効なパラメータと決定されたパラメータの値のうち所定期間内に収集されたパラメータの値を複数のクラスタに分類し、分類した複数のクラスタに基づいて無線品質の悪化を分析する分析部４２と、を備えている。有効パラメータ判定部は、所定期間を複数区間に分け、複数区間それぞれの各パラメータの代表値を算出する代表値算出部１４と、所定期間における代表値の標準偏差が閾値より大きいパラメータを、有効なパラメータと判定する判定部２０と、を有している。【選択図】図３
2018007046.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサノードと無線通信可能なコンピュータが実行する無線通信異常検出方法であって、
前記センサノードとの間の無線品質を示す複数種類のパラメータのそれぞれの値を収集して記憶部に記憶し、
前記記憶部に記憶された各パラメータの値のうち所定期間内に収集された値に基づいて、有効なパラメータを決定し、
前記有効なパラメータの値のうち前記所定期間内に収集されたパラメータの値を複数のクラスタに分類し、分類した前記複数のクラスタに基づいて、前記無線品質の悪化を分析する、処理を前記コンピュータが実行し、
前記決定する処理は、
前記所定期間を複数期間に分割して、分割した前記複数期間それぞれの各パラメータの代表値を算出し、
前記所定期間における前記代表値のばらつき度合が所定値より大きいパラメータを、前記有効なパラメータと判定する、
処理を含むことを特徴とする無線通信異常検出方法。
【請求項２】
前記代表値は、中央値又は平均値であることを特徴とする請求項１に記載の無線通信異常検出方法。
【請求項３】
前記代表値のばらつき度合は、前記代表値の標準偏差又は分散である、ことを特徴とする請求項１又は２に記載の無線通信異常検出方法。
【請求項４】
前記代表値のばらつき度合は、前記所定期間内の代表値の最大値と最小値との差である、ことを特徴とする請求項１又は２に記載の無線通信異常検出方法。
【請求項５】
前記所定値は、前記所定期間内に収集されたパラメータの値の最大値と最小値との差に基づいて算出される値である、ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の無線通信異常検出方法。
【請求項６】
前記有効なパラメータが無い期間については、前記無線品質の悪化の発生を推定する処理を実行しないことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の無線通信異常検出方法。
【請求項７】
センサノードと無線通信可能な無線通信異常検出装置であって、
前記センサノードとの間の無線品質を示す複数種類のパラメータのそれぞれの値を収集して記憶部に記憶する収集部と、
前記記憶部に記憶された各パラメータの値のうち所定期間内に収集された値に基づいて、有効なパラメータを決定する決定部と、
前記有効なパラメータの値のうち前記所定期間内に収集されたパラメータの値を複数のクラスタに分類し、分類した前記複数のクラスタに基づいて、前記無線品質の悪化を分析する分析部と、を備え、
前記決定部は、
前記所定期間を複数期間に分割して、分割した前記複数期間それぞれの各パラメータの代表値を算出する算出部と、
前記所定期間における前記代表値のばらつき度合が所定値より大きいパラメータを、前記有効なパラメータと判定する判定部と、
を有することを特徴とする無線通信異常検出装置。
【請求項８】
センサノードと無線通信可能なコンピュータに、
前記センサノードとの間の無線品質を示す複数種類のパラメータのそれぞれの値を収集して記憶部に記憶し、
前記記憶部に記憶された各パラメータの値のうち所定期間内に収集された値に基づいて、有効なパラメータを決定し、
前記有効なパラメータの値のうち所定期間内に収集されたパラメータの値を複数のクラスタに分類し、分類した前記複数のクラスタに基づいて、前記無線品質の悪化を分析する、処理を実行させ、
前記決定する処理は、
前記所定期間を複数期間に分割して、分割した前記複数期間それぞれの各パラメータの代表値を算出し、
前記所定期間における前記代表値のばらつき度合が所定値より大きいパラメータを、前記有効なパラメータと判定する、
処理を含むことを特徴とする無線通信異常検出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、無線通信異常検出方法、無線通信異常検出装置及び無線通信異常検出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ＩｏＴ(Internet of Things)のセンシング現場においては、Bluetooth（登録商標）などの近距離無線を用いてセンサデバイス（センサノード）やゲートウェイを接続し、センサネットワークを構築することが多い。
【０００３】
無線通信は、物体や人の存在、移動等、及び他の無線通信の状況などの周囲の環境の影響を受けやすい。これにより、干渉や遮蔽といった通信障害が発生し、センシング情報を取得できなくなることがある。
【０００４】
このため、無線通信における異常の発生を検知し、対策を講じることで、ネットワークの安定的な運用を実現する必要がある。
【０００５】
なお、従来において、プラント設備などの異常検知方法が提案されている（例えば、特許文献１等参照）。この方法では、多次元時系列信号の無効信号(冗長な信号)を削減し、寄与率の高い次元からなるデータに変換する。ここで、無効信号の削減には、主成分分析（ＰＣＡ：principal component analysis）と相関分析が用いられている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１２−２３０７０３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、上記特許文献１では、時系列信号の種類が増えた場合に、主成分分析や相関分析の処理負荷が大きくなるおそれがある。
【０００８】
１つの側面では、本発明は、処理負荷を低減することが可能な無線通信異常検出方法、無線通信異常検出装置及び無線通信異常検出プログラ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】
【０００９】
一つの態様では、無線通信異常検出方法は、センサノードと無線通信可能なコンピュータが実行する無線通信異常検出方法であって、前記センサノードとの間の無線品質を示す複数種類のパラメータのそれぞれの値を収集して記憶部に記憶し、前記記憶部に記憶された各パラメータの値のうち所定期間内に収集された値に基づいて、有効なパラメータを決定し、前記有効なパラメータの値のうち前記所定期間内に収集されたパラメータの値を複数のクラスタに分類し、分類した前記複数のクラスタに基づいて、前記無線品質の悪化を分析する、処理を前記コンピュータが実行し、前記決定する処理は、前記所定期間を複数期間に分割して、分割した前記複数期間それぞれの各パラメータの代表値を算出し、前記所定期間における前記代表値のばらつき度合が所定値より大きいパラメータを、前記有効なパラメータと判定する、処理を含んでいる。
【発明の効果】
【００１０】
１つの側面として、処理負荷を低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】第１の実施形態に係る情報収集システムの構成を概略的に示す図である。
【図２】図２（ａ）は、ゲートウェイのハードウェア構成を示す図であり、図２（ｂ）は、サーバのハードウェア構成を示す図である。
【図３】ゲートウェイの機能ブロック図である。
【図４】無線状況ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。
【図５】第１の実施形態に係るゲートウェイの処理を示すフローチャートである。
【図６】図５のステップＳ１４について説明するための図である。
【図７】図７（ａ）、図７（ｂ）は、代表値の標準偏差が小さい場合と大きい場合とを示す図である。
【図８】第２の実施形態に係るゲートウェイの処理を示すフローチャートである。
【図９】図９（ａ）、図９（ｂ）は、代表値のレンジが小さい場合と大きい場合とを示す図である。
【図１０】第３の実施形態に係るゲートウェイの処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
≪第１の実施形態≫
以下、無線通信異常検知が可能な情報収集システムの第１の実施形態について、図１〜図８に基づいて詳細に説明する。
【００１３】
図１には、第１の実施形態に係る情報収集システム１００の構成が概略的に示されている。情報収集システム１００は、多数のセンサノード７０と、無線通信異常検出装置としてのゲートウェイ１０と、サーバ６０と、を備える。ゲートウェイ１０とサーバ６０とは、ネットワーク８０に接続されている。
【００１４】
センサノード７０は、例えば、マンホールの蓋の裏面に設けられ、マンホール内の下水の水位やガス濃度を計測し、計測値をゲートウェイ１０に対して無線通信にて送信する。センサノード７０は、図３に示すように、水位やガス濃度を計測する計測部７２と、計測部７２で計測された計測値を無線通信にてゲートウェイ１０に送信する通信部７４と、を備えている。
【００１５】
ゲートウェイ１０は、例えば、電柱などに設置される装置であり、センサノード７０から計測値を受信し、受信した計測値をネットワーク８０を介してサーバ６０に送信する装置である。また、ゲートウェイ１０は、センサノード７０とゲートウェイ１０との間の無線通信の異常を検出し、検出結果をサーバ６０に対して送信する。
【００１６】
図２（ａ）には、ゲートウェイ１０のハードウェア構成が示されている。図２（ａ）に示すように、ゲートウェイ１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）９０、ＲＯＭ（Read Only Memory）９２、ＲＡＭ（Random Access Memory）９４、記憶部（ここではＨＤＤ（Hard Disk Drive））９６、通信部９７、及び可搬型記憶媒体用ドライブ９９等を備えている。通信部９７は、センサノード７０の通信部７４と無線通信する機能、及びネットワーク８０を介してサーバ６０と通信する機能を有する。ゲートウェイ１０の構成各部は、バス９８に接続されている。ゲートウェイ１０では、ＲＯＭ９２あるいはＨＤＤ９６に格納されているプログラム（無線通信異常検出プログラムを含む）、或いは可搬型記憶媒体用ドライブ９９が可搬型記憶媒体９１から読み取ったプログラム（無線通信異常検出プログラムを含む）をＣＰＵ９０が実行することにより、図３に示す各部の機能が実現される。なお、図３の各部の詳細については、後述する。
【００１７】
サーバ６０は、センサノード７０において計測された計測値をゲートウェイ１０から取得したり、ゲートウェイ１０による無線通信の異常検出結果を収集したりする。また、サーバ６０は、異常が発生したことをネットワーク８０に接続されたクライアント（不図示）に出力することで、クライアントの利用者（例えば管理者）に報知する。図２（ｂ）には、サーバ６０のハードウェア構成が示されている。サーバ６０は、図２（ｂ）に示すように、ゲートウェイ１０と同様、ＣＰＵ１９０、ＲＯＭ１９２、ＲＡＭ１９４、記憶部（ＨＤＤ）１９６、通信部１９７、及び可搬型記憶媒体１９１の読み取りが可能な可搬型記憶媒体用ドライブ１９９等を備えている。サーバ６０の構成各部は、バス１９８に接続されている。
【００１８】
次に、ゲートウェイ１０の機能について、図３に基づいて詳細に説明する。図３に示すように、ゲートウェイ１０では、ＣＰＵ９０がプログラムを実行することで、計測値取得部１１、収集部としての無線状況データ収集部１２、決定部としての有効パラメータ判定部４０、分析部４２、として機能する。
【００１９】
計測値取得部１１は、センサノード７０の計測部７２で計測される計測値（例えば水位やガス濃度）を無線通信により取得し、計測値ＤＢ３０に格納する。
【００２０】
無線状況データ収集部１２は、センサノード７０の通信部７４と計測値取得部１１との間の無線品質を示す複数種類のパラメータのそれぞれの値を、所定間隔で収集し、記憶部としての無線状況ＤＢ３２に格納する。ここで、無線状況ＤＢ３２は、図４に示すようなデータ構造を有する。図４に示すように、無線状況ＤＢ３２は、「パラメータセット順」、「電波強度（ＲＳＳＩ）[ｄＢｍ]」、「リンク品質（ＬＱ）」、「応答時間［ｍｓ］」、…の各フィールドを有する。「パラメータセット順」のフィールドには順番を示す通し番号が格納される。「電波強度（ＲＳＳＩ）[ｄＢｍ]」のフィールドには、計測値取得部１１が受信する電波の強度を示す値（ＲＳＳＩ：Received Signal Strength Indicator）が格納される。電波強度は、遮蔽により悪化し、値が小さくなる。「リンク品質（ＬＱ）」のフィールドには、リンク品質（Link Quality）の値を格納する。リンク品質は、遮蔽や干渉により悪化し、値は小さくなる。「応答時間［ｍｓ］」のフィールドには、計測値取得部１１がセンサノード７０に対して計測値を要求してから取得するまでに要する時間が格納される。応答時間は、遮蔽及び干渉により悪化し、値は大きくなる。なお、無線状況ＤＢ３２に格納されるパラメータの種類は、数種類の場合もあれば、数十から百種類程度になる場合もあるものとする。
【００２１】
図３に戻り、有効パラメータ判定部４０は、分析部４２の分析に有効なパラメータを判定し、分析部４２に通知する。有効パラメータ判定部４０は、図３に示すように、算出部としての代表値算出部１４、ばらつき算出部１６、閾値算出部１８、判定部２０を有する。
【００２２】
代表値算出部１４は、分析部４２が一度に分析を行う範囲（時間窓ともいう）に含まれる期間（所定期間Ｗと呼ぶ）を複数区間（期間）に分割し、各区間における各パラメータの代表値を算出する。ここで、代表値は、例えば平均値や中央値など区間内の値の特徴を表現している値であるものとする。代表値算出部１４は、代表値算出に際して、無線状況ＤＢ３２を参照し、無線状況ＤＢ３２に含まれるデータの一部（所定期間Ｗのデータ）を取得する。取得するデータは、パラメータの数（次元）をＤ、所定期間Ｗに属するパラメータの値の数をｎとすると、パラメータ名がＤ要素の一次元配列で、パラメータの値がｎ×Ｄ要素の二次元配列となっている。
【００２３】
ばらつき算出部１６は、代表値算出部１４が算出した代表値のばらつき（本第１の実施形態では標準偏差）を算出する。
【００２４】
閾値算出部１８は、パラメータごとに、所定期間Ｗ内の値に基づいて、各パラメータが有効であるか否かを判断するために用いる閾値を算出する。
【００２５】
判定部２０は、閾値算出部１８が算出した閾値と、ばらつき算出部１６が算出した代表値の標準偏差とに基づいて、各パラメータが分析に有効であるかを判定し、判定結果を分析部４２に対して出力する。
【００２６】
分析部４２は、有効パラメータ判定部４０の判定部２０により有効と判定されたパラメータのみに基づいて、無線障害（無線品質の悪化）についての分析を実行する。
【００２７】
（ゲートウェイ１０の処理）
次に、ゲートウェイ１０の処理について、図５のフローチャートに沿って、その他図面を参照しつつ、詳細に説明する。なお、図５の処理は、所定期間Ｗ（分析部４２が一度にトレンド分析を行う時間窓に含まれる期間）分の各パラメータの値が無線状況ＤＢ３２に蓄積されたタイミングで実行される処理である。
【００２８】
図５の処理では、まず、ステップＳ１０において、代表値算出部１４は、所定期間ＷをＮ区間に分割する。代表値算出部１４は、各区間に２以上の値が存在し、かつ各区間に同一数の値が含まれるように、Ｎの値を決定する。なお、分割数Ｎは、パラメータごとに設定してもよい。
【００２９】
次いで、ステップＳ１２では、代表値算出部１４が、１つ目のパラメータを選択する。次いで、ステップＳ１４では、代表値算出部１４が、選択したパラメータの各区間内における代表値を算出する。代表値は、一例として、平均値であるものとする。図６には、所定期間Ｗにおいて得られたパラメータの値が○で示されている。代表値算出部１４は、Ｎ個の区間それぞれにおいて、パラメータの平均値や中央値を代表値（図６では、×で示している）とする。
【００３０】
次いで、ステップＳ１６では、ばらつき算出部１６が、代表値の標準偏差を算出する。具体的には、ばらつき算出部１６は、分割区間数をＮとするとき算出されるＮ個の代表値からなる母集団の標準偏差を算出する。
【００３１】
Ｎ個の代表値をｘ1，ｘ2，…，ｘNとし、Ｎ個の代表値の相加平均をｘバーで表すとき、標準偏差σは次式（１）より求めることができる。
【００３２】
【数１】
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【００３３】
なお、ばらつき算出部１６は、算出した標準偏差σを、判定部２０に送る。
【００３４】
次いで、ステップＳ１８では、閾値算出部１８が、判定部２０が有効なパラメータか否かを判定するために利用する閾値を算出する。ここでは、閾値算出部１８は、例えば、各パラメータの所定期間Ｗのレンジ（最大値と最小値の差）に、予め定められている割合を積算した値を閾値とする。具体的には、所定期間Ｗに属するｎ個の値をａ＝｛ａ1,ａ2,…,ａn｝とし、ａの要素の最大値をｍａｘ（ａ）、ａの要素の最小値をｍｉｎ（ａ）とすると、レンジは、ｍａｘ（ａ）−ｍｉｎ（ａ）となる。したがって、予め定められている割合をβ（％）とすると、閾値Ｔは、次式（２）から求めることができる。
Ｔ＝{ｍａｘ（ａ）−ｍｉｎ（ａ）}×β／１００      …（２）
【００３５】
例えば、予め定められた割合が５（％）であり，所定期間Ｗにおけるあるパラメータ（例えば、応答時間）の値の最小値が３０（ｍｓ），最大値が１３０（ｍｓ）であるときには、上式（２）より閾値Ｔは、
Ｔ＝（１３０−３０）×５／１００＝５（ｍｓ）
となる。なお、割合βについては、パラメータごとに異なる値を定めてもよい。また、閾値の求め方は、上式（２）以外であってもよい。なお、閾値算出部１８は、算出した閾値を判定部２０に送る。
【００３６】
次いで、ステップＳ２０では、判定部２０が、標準偏差が閾値よりも大きいか否かを判断する。このステップＳ２０の判断が肯定された場合には、ステップＳ２２に移行するが、否定された場合には、ステップＳ２２を経ずにステップＳ２４に移行する。なお、図７（ａ）のように、代表値の標準偏差（ばらつき）が閾値より小さい場合には、ステップＳ２０の判断は否定される。一方、図７（ｂ）のように、代表値の標準偏差（ばらつき）が閾値より大きい場合には、ステップＳ２０の判断は肯定される。
【００３７】
ステップＳ２０の判断が肯定され、ステップＳ２２に移行すると、判定部２０は、現在選択しているパラメータを有効なパラメータと判定する。ここでは、判定部２０は、代表値のばらつきが大きく、変動に特徴があるパラメータを分析部４２による分析に有効なパラメータであると判定している。変動に特徴がないパラメータは、クラスタ分析に用いても無線障害分析の結果に寄与しないパラメータであると考えられるからである。
【００３８】
ステップＳ２２の処理が行われた後、又はステップＳ２０の判断が否定された後、ステップＳ２４に移行すると、代表値算出部１４は、全てのパラメータを選択したか否かを判断する。このステップＳ２４の判断が否定された場合には、ステップＳ２６に移行し、代表値算出部１４は、次のパラメータ（未選択のパラメータ）を選択し、ステップＳ１４に戻る。その後は、選択したパラメータについて、ステップＳ１４〜Ｓ２２の処理、判断を前述したようにして繰り返す。そして、全てのパラメータについて、ステップＳ１４〜Ｓ２２の処理、判断が実行され、ステップＳ２４の判断が肯定されると、ステップＳ２８に移行する。
【００３９】
ステップＳ２８に移行すると、判定部２０は、有効なパラメータと判定したパラメータの情報を分析部４２に通知し、分析部４２は、有効なパラメータに基づいて無線障害を分析する。なお、判定部２０は、有効なパラメータのパラメータ名を配列した一次元配列と、所定期間Ｗ内でのパラメータの値を配列した二次元配列として出力する。なお、いずれのパラメータも有効でないと判定された場合には、判定部２０は分析部４２に対して空配列を出力する。
【００４０】
分析部４２は、有効なパラメータのセットの少なくとも一部を用いてクラスタリングし、クラスタリング結果に基づいて、無線通信品質が急激に悪化した期間があるか否かを判定する。また、分析部４２は、無線通信品質が急激に悪化したと判定しなかった期間のパラメータを用いてトレンド分析を行い、トレンド分析の結果に基づいて、無線通信品質が緩慢に悪化したか否かを判定する。そして、分析部４２は、無線通信品質が急激に悪化した期間において悪化したパラメータの種類、及び無線通信品質が緩慢に悪化した期間において悪化したパラメータの種類を参照して、無線障害の原因を特定する。例えば、悪化したパラメータが電波強度（ＲＳＳＩ）、リンク品質（ＬＱ）、応答時間であった場合には、無線障害の内容を「遮蔽」と特定する。また、悪化したパラメータがリンク品質（ＬＱ）、応答時間であった場合には、無線障害の内容を「干渉」と特定する。
【００４１】
以上のように、有効なパラメータを特定し、有効でないパラメータを除外して無線障害を分析することで、分析精度を低下させることなく、ゲートウェイ１０における処理負荷を軽減することができる。
【００４２】
以上、詳細に説明したように、本第１の実施形態によると、ゲートウェイ１０は、センサノードとの間の無線品質を示す複数種類のパラメータを収集して無線状況ＤＢ３２に記憶する無線状況データ収集部１２と、記憶された各パラメータの値に基づいて、有効なパラメータを決定する有効パラメータ判定部４０と、有効なパラメータと決定されたパラメータの値のうち所定期間Ｗ内に収集されたパラメータの値を複数のクラスタに分類し、分類した複数のクラスタに基づいて、無線品質の悪化を分析する分析部４２と、を備えている。そして、有効パラメータ判定部４０は、所定期間Ｗを複数区間に分け、複数区間それぞれの各パラメータの代表値を算出する代表値算出部１４と、パラメータごとに、所定期間Ｗにおける代表値の標準偏差σが閾値より大きいか否かを判定し、閾値より大きいパラメータを、有効なパラメータと判定する判定部２０と、を有している。これにより、本実施形態では、分析部４２による分析の前に、有効パラメータ判定部４０が分析に有効なパラメータとして、所定期間Ｗを区分した複数区間の代表値の標準偏差σに基づいて判定するので、扱うパラメータが多い場合であっても、分析に用いるパラメータを適切に減らすことができる。これにより、無線障害の分析精度を低下させずに、処理量や処理負荷を低減することができる。また、処理量を低減できることにより、ゲートウェイ１０に必要な処理性能を低減することができ、コスト削減を図ることもできる。
【００４３】
なお、上記第１の実施形態では、代表値算出部１４が、代表値のばらつき度合として標準偏差σを算出する場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、代表値算出部１４は、代表値のばらつき度合として分散を算出することとしてもよい。この場合、閾値算出部１８は、閾値として、上式（２）のＴの２乗（＝Ｔ2）を算出してもよい。
【００４４】
≪第２の実施形態≫
次に、第２の実施形態について、図８、図９に基づいて説明する。本第２の実施形態では、第１の実施形態の処理（図５）の一部を変更している。
【００４５】
図８には、本第２の実施形態のゲートウェイ１０の処理が示されている。図８に示すように、本第２の実施形態では、ステップＳ１６’において、ばらつき算出部１６が各区間の代表値のばらつきとして、各区間の代表値の最大値と最小値の差、すなわち、最大値と最小値との間の幅（レンジ）を算出することとしている。
【００４６】
図９（ａ）、図９（ｂ）には、第１の実施形態の図７（ａ）、図７（ｂ）と同一のデータから算出される代表値のレンジが、太線枠にて示されている。図８のステップＳ２０’では、判定部２０は、図９（ａ）、図９（ｂ）に示すような代表値のレンジが閾値（第１の実施形態と同様）よりも大きいか否かを判断する。ステップＳ２０’の判断が肯定された場合（図９（ｂ）のような場合）には、代表値のばらつきが大きく、パラメータの変動に特徴がある。このため、判定部２０は、ステップＳ２２において、選択されているパラメータを有効なパラメータと判定し、ステップＳ２４に移行する。一方、ステップＳ２０’の判断が否定された場合（図９（ａ）のような場合）には、代表値のばらつきが小さく、パラメータの変動に特徴がない。このため、判定部２０は、選択されているパラメータを有効なパラメータと判定せずに、ステップＳ２４に移行する。
【００４７】
その他の処理については、上記第１の実施形態と同様である。
【００４８】
以上、説明したように、本第２の実施形態によると、分析部４２による分析（Ｓ２８）の前に、有効パラメータ判定部４０が分析に有効なパラメータを代表値のレンジに基づいて判定する。これにより、扱うパラメータが多い場合であっても、第１の実施形態と同様、分析に用いるパラメータを適切に減らすことができる。したがって、ゲートウェイ１０において無線障害が分析される際の処理量や処理負荷を低減することができる。また、処理量を低減できることにより、ゲートウェイ１０に必要な処理性能を低減することができ、コスト削減を図ることもできる。
【００４９】
≪第３の実施形態≫
次に、第３の実施形態について、図１０に基づいて説明する。図１０は、第３の実施形態に係るゲートウェイ１０の処理を示すフローチャートである。図１０の処理においては、第１の実施形態の処理（図５）のステップＳ２４とステップＳ２８の間に、ステップＳ２７が実行される点に特徴を有している。
【００５０】
本第３の実施形態では、全てのパラメータに対する有効なパラメータか否かの判定が終了した段階（ステップＳ２４：肯定）で、ステップＳ２７において、有効なパラメータと判定されたパラメータが存在していたか否かを判断する。このステップＳ２７の判断が肯定された場合には、第１の実施形態と同様、ステップＳ２８の処理を実行するが、否定された場合、すなわち、分析部４２に通知すべきパラメータが存在しなかった場合には、図１０の全処理を終了する。
【００５１】
このように、本第３の実施形態では、分析部４２は、有効なパラメータが存在しなかった場合、すなわち無線障害が発生していない可能性が高い場合に、無線障害の分析処理を省略するので、無駄な処理を削減することが可能となる。
【００５２】
なお、上記第３の実施形態では、有効なパラメータが１つでも存在した場合に、分析部４２による無線障害分析処理（Ｓ２８）が行われる場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、有効なパラメータの数が予め定めた数以上であった場合に、無線障害分析処理（Ｓ２８）が行われることとしてもよい。また、例えば、有効なパラメータに予め定めた特定のパラメータが含まれていた場合にのみ無線障害分析処理（Ｓ２８）が行われることとしてもよい。
【００５３】
なお、図１０においては、第１の実施形態の処理（図５）にステップＳ２７を追加した例について説明したが、これに限らず、第２の実施形態の処理（図８）にステップＳ２７を追加することとしてもよい。
【００５４】
なお、上記第１〜第３の実施形態では、図５、図８、図１０の処理をゲートウェイ１０において実行する場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、サーバ６０において上記第１〜第３の実施形態で説明したゲートウェイ１０の処理を実行するようにしてもよい。また、ゲートウェイ１０とサーバ６０とが分担して、上記第１〜第３の実施形態で説明したゲートウェイ１０の処理を実行するようにしてもよい。
【００５５】
なお、上記第１〜第３の実施形態では、センサノード７０がマンホール蓋に設けた水位やガス濃度を検出するセンサである場合について説明したが、これに限られるものではない。すなわち、センサノード７０の種類や設置場所については、適宜変更することができる。例えば、センサノード７０は、個人宅に設置される消費電力を検出するセンサなどであってもよい。
【００５６】
なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、処理装置が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体（ただし、搬送波は除く）に記録しておくことができる。
【００５７】
プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）などの可搬型記録媒体の形態で販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。
【００５８】
プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。
【００５９】
上述した実施形態は本発明の好適な実施の例である。但し、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施可能である。
【００６０】
なお、以上の第１〜第３の実施形態の説明に関して、更に以下の付記を開示する。
（付記１）  センサノードと無線通信可能なコンピュータが実行する無線通信異常検出方法であって、
前記センサノードとの間の無線品質を示す複数種類のパラメータのそれぞれの値を収集して記憶部に記憶し、
前記記憶部に記憶された各パラメータの値のうち所定期間内に収集された値に基づいて、有効なパラメータを決定し、
前記有効なパラメータの値のうち前記所定期間内に収集されたパラメータの値を複数のクラスタに分類し、分類した前記複数のクラスタに基づいて、前記無線品質の悪化を分析する、処理を前記コンピュータが実行し、
前記決定する処理は、
前記所定期間を複数期間に分割して、分割した前記複数期間それぞれの各パラメータの代表値を算出し、
前記所定期間における前記代表値のばらつき度合が所定値より大きいパラメータを、前記有効なパラメータと判定する、
処理を含むことを特徴とする無線通信異常検出方法。
（付記２）  前記代表値は、中央値又は平均値であることを特徴とする付記１に記載の無線通信異常検出方法。
（付記３）  前記代表値のばらつき度合は、前記代表値の標準偏差又は分散である、ことを特徴とする付記１又は２に記載の無線通信異常検出方法。
（付記４）  前記代表値のばらつき度合は、前記所定期間内の代表値の最大値と最小値との差である、ことを特徴とする付記１又は２に記載の無線通信異常検出方法。
（付記５）  前記所定値は、前記所定期間内に収集されたパラメータの値の最大値と最小値との差に基づいて算出される値である、ことを特徴とする付記１〜４のいずれかに記載の無線通信異常検出方法。
（付記６）  前記有効なパラメータが無い期間については、前記無線品質の悪化の発生を推定する処理を実行しないことを特徴とする付記１〜５のいずれかに記載の無線通信異常検出方法。
（付記７）  センサノードと無線通信可能な無線通信異常検出装置であって、
前記センサノードとの間の無線品質を示す複数種類のパラメータのそれぞれの値を収集して記憶部に記憶する収集部と、
前記記憶部に記憶された各パラメータの値のうち所定期間内に収集された値に基づいて、有効なパラメータを決定する決定部と、
前記有効なパラメータの値のうち前記所定期間内に収集されたパラメータの値を複数のクラスタに分類し、分類した前記複数のクラスタに基づいて、前記無線品質の悪化を分析する分析部と、を備え、
前記決定部は、
前記所定期間を複数期間に分割して、分割した前記複数期間それぞれの各パラメータの代表値を算出する算出部と、
前記所定期間における前記代表値のばらつき度合が所定値より大きいパラメータを、前記有効なパラメータと判定する判定部と、
を有することを特徴とする無線通信異常検出装置。
（付記８）  前記代表値は、中央値又は平均値であることを特徴とする付記７に記載の無線通信異常検出装置。
（付記９）  前記代表値のばらつき度合は、前記代表値の標準偏差又は分散である、ことを特徴とする付記７又は８に記載の無線通信異常検出装置。
（付記１０）  前記代表値のばらつき度合は、前記所定期間内の代表値の最大値と最小値との差である、ことを特徴とする付記７又は８に記載の無線通信異常検出装置。
（付記１１）  前記所定値は、前記所定期間内に収集されたパラメータの値の最大値と最小値との差に基づいて算出される値である、ことを特徴とする付記７〜１０のいずれかに記載の無線通信異常検出装置。
（付記１２）  前記有効なパラメータが無い期間については、前記無線品質の悪化の発生を推定する処理を実行しないことを特徴とする付記７〜１１のいずれかに記載の無線通信異常検出装置。
（付記１３）  センサノードと無線通信可能なコンピュータに、
前記センサノードとの間の無線品質を示す複数種類のパラメータのそれぞれの値を収集して記憶部に記憶し、
前記記憶部に記憶された各パラメータの値のうち所定期間内に収集された値に基づいて、有効なパラメータを決定し、
前記有効なパラメータの値のうち所定期間内に収集されたパラメータの値を複数のクラスタに分類し、分類した前記複数のクラスタに基づいて、前記無線品質の悪化を分析する、処理を実行させ、
前記決定する処理は、
前記所定期間を複数期間に分割して、分割した前記複数期間それぞれの各パラメータの代表値を算出し、
前記所定期間における前記代表値のばらつき度合が所定値より大きいパラメータを、前記有効なパラメータと判定する、
処理を含むことを特徴とする無線通信異常検出プログラム。
【符号の説明】
【００６１】
１０  ゲートウェイ（無線通信異常検出装置）
１２  無線状況データ収集部（収集部）
１４  代表値算出部（算出部）
２０  判定部
３２  無線状況ＤＢ（記憶部）
４０  有効パラメータ判定部（決定部）
４２  分析部（推定部）
７０  センサノード
【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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