(57)【要約】【課題】動的なデータの変化量が一定でないような場合であっても、伝搬遅延により発生するデータの誤差を推定することができる装置を提供する。【解決手段】データ記憶手段に記憶されるパラメータと送信時刻とに基づいて観測時刻毎のパラメータの単位時間あたりの変化量を計算する変化量計算手段と、観測時刻毎のパラメータの単位時間あたりの変化量とＮの値とに基づいて、観測時刻における単位時間あたりの変化量と、当該観測時刻の直前Ｎ回の観測時刻における単位時間あたりの変化量とからなる組を、観測時刻毎に対応付けたＮ重マルコフモデル表を作成する手段と、作成されたＮ重マルコフモデル表に基づいてパラメータの単位時間あたりの予測変化量を計算する予測変化量計算手段と、計算されたパラメータの単位時間あたりの予測変化量と片道転送時間とに基づいてパラメータの転送中の予測変化量を推定する予測変化量推定手段とを備える。【選択図】図１
2011146916.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
通信ネットワークを介して送信システムから受信システムへ送信されるパラメータと当該パラメータの送信時刻とを対応付けて記憶するデータ記憶手段と、
前記データ記憶手段に記憶されるパラメータと送信時刻とに基づいて、観測時刻毎のパラメータの単位時間あたりの変化量を計算する変化量計算手段と、
前記変化量計算手段により計算された前記観測時刻毎のパラメータの単位時間あたりの変化量とＮ（Ｎは自然数）の値とに基づいて、観測時刻における単位時間あたりの変化量と、当該観測時刻の直前Ｎ回の観測時刻における単位時間あたりの変化量とからなる組を、観測時刻毎に対応付けたＮ重マルコフモデル表を作成するＮ重マルコフモデル表作成手段と、
前記Ｎ重マルコフモデル表作成手段により作成されたＮ重マルコフモデル表に基づいて、パラメータの単位時間あたりの予測変化量を計算する予測変化量計算手段と、
前記予測変化量計算手段により計算された前記パラメータの単位時間あたりの予測変化量と、前記送信システムから前記受信システムへのパラメータの片道転送時間とに基づいて、前記送信システムから前記受信システムへのパラメータの転送中の当該パラメータの予測変化量を推定する予測変化量推定手段と、
を備えることを特徴とするパラメータの誤差推定システム。
【請求項２】
前記予測変化量推定手段により推定される前記パラメータの転送中の予測変化量を、前記送信システムから前記受信システムへ送信される当該パラメータに加算することにより、当該パラメータの修正値を計算する修正値計算手段、
を更に備えることを特徴とする請求項１に記載のパラメータ誤差推定システム。
【請求項３】
前記Ｎ重マルコフモデル表における観測時刻における単位時間あたりの変化量と過去Ｎ回の観測時刻における単位時間あたりの変化量とからなる組を要素とする度数分布表を作成する度数分布表作成手段を更に備え、
前記予測変化量計算手段は、前記度数分布表作成手段により作成された度数分布表から、予測時点における過去Ｎ回の観測データの受信履歴と一致する度数の最も高いものを選択することにより、前記単位時間あたりの予測変化量を計算することを特徴とする請求項１または２に記載のパラメータ誤差推定システム。
【請求項４】
伝搬遅延により生じるパラメータの誤差を推定するシステムにおけるパラメータ誤差推定方法であって、
通信ネットワークを介して送信システムから受信システムへ送信されるパラメータと当該パラメータの送信時刻とを対応付けて記憶するデータ記憶手段から、当該パラメータと当該送信時刻とを参照することにより、観測時刻毎のパラメータの単位時間あたりの変化量を計算する変化量計算ステップと、
前記計算された前記観測時刻毎のパラメータの単位時間あたりの変化量とＮ（Ｎは自然数）の値とに基づいて、観測時刻における単位時間あたりの変化量と、当該観測時刻の直前Ｎ回の観測時刻における単位時間あたりの変化量とからなる組を、観測時刻毎に対応付けたＮ重マルコフモデル表を作成するＮ重マルコフモデル表作成ステップと、
前記作成されたＮ重マルコフモデル表に基づいて、パラメータの単位時間あたりの予測変化量を計算する予測変化量計算ステップと、
前記計算された前記パラメータの単位時間あたりの予測変化量と、前記送信システムから前記受信システムへのパラメータの片道転送時間とに基づいて、前記送信システムから前記受信システムへのパラメータの転送中の当該パラメータの予測変化量を推定する予測変化量推定ステップと、
を備えることを特徴とするパラメータの誤差推定方法。
【請求項５】
前記予測変化量推定ステップにより推定される前記パラメータの転送中の予測変化量を、前記送信システムから前記受信システムへ送信される当該パラメータに加算することにより、当該パラメータの修正値を計算する修正値計算ステップ、
を更に備えることを特徴とする請求項４に記載のパラメータ誤差推定方法。
【請求項６】
前記Ｎ重マルコフモデル表における観測時刻における単位時間あたりの変化量と過去Ｎ回の観測時刻における単位時間あたりの変化量とからなる組を要素とする度数分布表を作成する度数分布表作成ステップを更に備え、
前記予測変化量計算ステップは、
前記作成された度数分布表から、予測時点における過去Ｎ回の観測データの受信履歴と一致する度数の最も高いものを選択することにより、前記単位時間あたりの予測変化量を計算することを特徴とする請求項４または５に記載のパラメータ誤差推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、パラメータの誤差を推定する技術に関し、特に、伝搬遅延により発生するパラメータの誤差を推定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ネットワークにおけるデータの伝搬遅延に関して、様々な技術が提案されている。例えば、特許文献１（特開２００８−１０９２６８号公報）には、複数の通信装置が基準時間に同期して動作する伝送システムにおいて、第１の通信装置が、基準時間と伝送路遅延時間を第２の通信装置へ送信し、第２の通信装置は、受信した基準時間と伝送路遅延時間に基づいて当該装置内の基準タイマを補正する方法が記載されている。
【０００３】
また、特許文献２（特開２００８−２６７９７３号公報）には、セルラ端末の位置を測位するシステムにおいて、セルラ端末から電波を受信して計算した伝搬時間と、マルチパスによる伝搬遅延分を補正するための補正値とに基づいて、当該セルラ端末の位置を測位することが記載されている。
【０００４】
また、特許文献３（特開平１１−１０９０１７号公報）には、基地局で移動局の測位データを補正するＤＧＰＳ基地局装置において、ＧＰＳ衛星の電波を受信して計算した補正データを蓄積しておき、この蓄積された過去の補正データから移動局の測位データと時刻同期する補正データを使用して、移動局の測位データを補正することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００８−１０９２６８号公報
【特許文献２】特開２００８−２６７９７３号公報
【特許文献３】特開平１１−１０９０１７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、通信環境の発達とともに、通信ネットワークを利用したサービスには、Ｗｅｂブラウジングや電子メールなどの静的なデータを取り扱うものにとどまらず、リモート作業、物理シミュレーション及びリアルタイムコラボレーションなどのように動的なデータを取り扱うものが登場している。動的なデータを取り扱うサービスでは、通信ネットワークを介した装置間におけるデータの同時性や同調性が要求される。例えばリアルタイムコラボレーションのようなサービスでは、遠隔地にいながら同一の空間を共有しているような感覚をユーザに与えることが重要であるからである。しかしながら、例えばこのようなサービスで取り扱われる動的なデータの変化量が一定でないような場合には、データの伝搬遅延により発生する誤差が、同時性や同調性の実現に際して問題となる場合がある。
【０００７】
すなわち、送信装置から受信装置へデータを送信している間も、対象となるデータは送信装置側で変化し続けるため、受信装置が受信したデータと、受信装置がデータを受信した時点における送信装置が保持するデータとは異なる場合がある。このような場合に、受信装置が送信装置とデータの同期をとるためには、送信装置から受信装置へデータを転送中に当該送信装置側で変化したデータの変化量を考慮する必要があるところ、当該データの変化量が一定でないような場合には、かかるデータの変化量を予測することは困難である。その結果、受信装置と送信装置との間でデータの同期をとることができなくなり、同時性や同調性の実現を図ることが困難となる。
【０００８】
従って、動的なデータの変化量が一定でないような場合において、伝搬遅延により発生するデータの誤差を推定することができる仕組みが望まれるところ、上記特許文献１乃至３のいずれの文献も、かかる課題を解決するための有効な仕組みを提供するものではない。
【０００９】
そこで、本発明の目的は、動的なデータの変化量が一定でないような場合であっても、伝搬遅延により発生するデータの誤差を推定することができるデータの伝搬遅延誤差推定装置及び方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明に係るシステムは、通信ネットワークを介して送信システムから受信システムへ送信されるパラメータと当該パラメータの送信時刻とを対応付けて記憶するデータ記憶手段と、前記データ記憶手段に記憶されるパラメータと送信時刻とに基づいて、観測時刻毎のパラメータの単位時間あたりの変化量を計算する変化量計算手段と、前記変化量計算手段により計算された前記観測時刻毎のパラメータの単位時間あたりの変化量とＮ（Ｎは自然数）の値とに基づいて、観測時刻における単位時間あたりの変化量と、当該観測時刻の直前Ｎ回の観測時刻における単位時間あたりの変化量とからなる組を、観測時刻毎に対応付けたＮ重マルコフモデル表を作成するＮ重マルコフモデル表作成手段と、前記Ｎ重マルコフモデル表作成手段により作成されたＮ重マルコフモデル表に基づいて、パラメータの単位時間あたりの予測変化量を計算する予測変化量計算手段と、前記予測変化量計算手段により計算された前記パラメータの単位時間あたりの予測変化量と、前記送信システムから前記受信システムへのパラメータの片道転送時間とに基づいて、前記送信システムから前記受信システムへのパラメータの転送中の当該パラメータの予測変化量を推定する予測変化量推定手段と、を備える。
【００１１】
また、上記システムは、前記予測変化量推定手段により推定される前記パラメータの転送中の予測変化量を、前記送信システムから前記受信システムへ送信される当該パラメータに加算することにより、当該パラメータの修正値を計算する修正値計算手段、を更に備えてもよい。
【００１２】
また、前記Ｎ重マルコフモデル表における観測時刻における単位時間あたりの変化量と過去Ｎ回の観測時刻における単位時間あたりの変化量とからなる組を要素とする度数分布表を作成する度数分布表作成手段を更に備え、前記予測変化量計算手段は、前記度数分布表作成手段により作成された度数分布表から、予測時点における過去Ｎ回の観測データの受信履歴と一致する度数の最も高いものを選択することにより、前記単位時間あたりの予測変化量を計算してもよい。
【００１３】
また、本発明は、伝搬遅延により生じるパラメータの誤差を推定するシステムにおけるパラメータ誤差推定方法であって、通信ネットワークを介して送信システムから受信システムへ送信されるパラメータと当該パラメータの送信時刻とを対応付けて記憶するデータ記憶手段から、当該パラメータと当該送信時刻とを参照することにより、観測時刻毎のパラメータの単位時間あたりの変化量を計算する変化量計算ステップと、前記計算された前記観測時刻毎のパラメータの単位時間あたりの変化量とＮ（Ｎは自然数）の値とに基づいて、観測時刻における単位時間あたりの変化量と、当該観測時刻の直前Ｎ回の観測時刻における単位時間あたりの変化量とからなる組を、観測時刻毎に対応付けたＮ重マルコフモデル表を作成するＮ重マルコフモデル表作成ステップと、前記作成されたＮ重マルコフモデル表に基づいて、パラメータの単位時間あたりの予測変化量を計算する予測変化量計算ステップと、前記計算された前記パラメータの単位時間あたりの予測変化量と、前記送信システムから前記受信システムへのパラメータの片道転送時間とに基づいて、前記送信システムから前記受信システムへのパラメータの転送中の当該パラメータの予測変化量を推定する予測変化量推定ステップと、を備える。
【００１４】
また、上記方法は、前記予測変化量推定ステップにより推定される前記パラメータの転送中の予測変化量を、前記送信システムから前記受信システムへ送信される当該パラメータに加算することにより、当該パラメータの修正値を計算する修正値計算ステップ、を更に備えてもよい。
【００１５】
また、前記Ｎ重マルコフモデル表における観測時刻における単位時間あたりの変化量と過去Ｎ回の観測時刻における単位時間あたりの変化量とからなる組を要素とする度数分布表を作成する度数分布表作成ステップを更に備え、前記予測変化量計算ステップは、前記作成された度数分布表から、予測時点における過去Ｎ回の観測データの受信履歴と一致する度数の最も高いものを選択することにより、前記単位時間あたりの予測変化量を計算してもよい。
【００１６】
また、本発明は、パラメータ誤差推定方法の各処理をコンピュータに実行させるプログラムとしても成立する。本発明のプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の光学ディスク、磁気ディスク、半導体メモリなどの各種の記録媒体を通じて、又は通信ネットワークなどを介してダウンロードすることにより、コンピュータにインストール又はロードすることができる。
【００１７】
なお、本明細書等において、手段とは、単に物理的手段を意味するものではなく、その手段が有する機能をソフトウェアによって実現する場合も含む。また、１つの手段が有する機能が２つ以上の物理的手段により実現されても、２つ以上の手段の機能が１つの物理的手段により実現されてもよい。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、動的なデータの変化量が一定でないような場合であっても、伝搬遅延により発生するデータの誤差を推定することができる仕組みを提供することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】第１の実施形態に係るシステムの全体構成の一例を示す図である。
【図２】システムの処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図３】変化量計算処理及び修正値計算処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図４】受信データの構造の一例を示す図である。
【図５】受信データの変化量に関するデータ構造の一例を示す図である。
【図６】Ｎ重マルコモデルのデータ構造の一例を示す図である。
【図７】度数分布表の一例を示す図である。
【図８】Ｎ重マルコモデルのデータ構造の他の例を示す図である。
【図９】第２の実施形態に係るシステムの全体構成の一例を示す図である。
【図１０】第３の実施形態に係るシステムの全体構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、本発明に係るパラメータ伝搬遅延誤差推定装置及び方法の実施形態について図面を参照しつつ詳細に説明する。図に示される要素について、同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
【００２１】
なお、本発明は、通信ネットワークを介してデータを送受信する構成においてデータの同時性や同調性が要求されるシステムに適用することが可能であり、例えば、伝搬遅延の影響が大きいインターネットを通じたリモート作業、物理シミュレーション、ＧＰＳ応用システムなどに適用することが可能である。
【００２２】
以下の実施形態では、一例として、観測対象のデータを処理する処理システム及び当該処理システムから観測対象のデータを受信して観測する観測システムからなるシステムに、本発明を適用する場合について説明する。
【００２３】
［第１の実施形態］
図１は、第１の実施形態に係るシステムの全体構成を示す図である。同図に示すように、本システムは、観測対象のパラメータを処理する処理システム１００と、処理システム１００のパラメータを参照する観測システム２００とから構成される。処理システムと観測システムは、処理装置と観測装置、第１のシステムと第２のシステム、又は送信システムと受信システムなどとも呼ばれる。なお、同図では１つの処理システム１００を示しているが、仕様に応じて複数の処理システム１００を観測システム２００に接続することができる。
【００２４】
処理システム１００及び観測システム２００は、ネットワークＮ（例えば、ＬＡＮ、インターネット、専用線、パケット通信網、電話回線、企業内ネットワーク、その他の通信回線、それらの組み合わせ等のいずれであってもよく、有線であるか無線であるかを問わない。）を介して互いにデータを送受信可能に構成されている。
【００２５】
処理システム１００は、アプリケーション実行手段１０１と、データ送受信手段１０２と、転送時間計算手段１０３とを主に有している。処理システム１００は、図示してはいないが、例えば、ＣＰＵ、メモリ、ＨＤＤ、通信インタフェース、ユーザインタフェースなどがバスを介して接続される汎用又は専用のコンピュータを適用することができ、ＣＰＵが、メモリまたはＨＤＤなどに記憶された所定のプログラムを実行することにより各機能実現手段の機能を実現することができる。
【００２６】
アプリケーション実行手段１０１は、観測対象のパラメータを処理システム１００の目的に応じたロジックに従って処理する機能と、このパラメータを任意のタイミング（例えば、パラメータの値が変化したときなど）に従ってデータ送受信手段１０２に送出する機能を有する。
【００２７】
ここで、観測対象には、動的に変化するものであって、その変化量が一定でないもの、例えば、その変化量がＮ重マルコフ過程（Ｍａｌｋｏｖ  Ｐｒｏｃｅｓｓ）に従って状態が略遷移するようなものであればよく、処理システム１００が提供するサービスに応じた任意の対象を設定することができる。なお、Ｎ重マルコフ過程とは、ある記号の出現確率が、直前のｎ個（ｎは任意の自然数）の記号によって決定されるような確率過程のことをいう。Ｎ重マルコフ過程に従う遷移には、近似的にＮ重マルコフ過程に従うものなども含まれる。観測対象の内容に特に限定はないが、例えば、携帯端末装置などの移動体やロボットなどの機械装置が該当し、当該移動体の現在位置や機械装置の状態（摩擦、ガタ、振動など）をパラメータに設定することができる。アプリケーション実行手段１０１は、所定の処理に従って移動体の現在位置や機械装置の状態を表すパラメータをデータ送受信手段１０２に送出する。
【００２８】
データ送受信手段１０２は、アプリケーション実行手段１０１から送出された観測対象のパラメータを受信すると、当該観測対象を一意的に特定する識別情報（以下、「観測対象ＩＤ」という。）及び当該パラメータの送信時刻を、当該パラメータに関連付ける機能と、パラメータと観測対象ＩＤと送信時刻とを含む観測データ（「送信データ」ともいう。）を、観測システム２００のデータ送受信手段２０２に送信する機能と、を有する。
【００２９】
転送時間計算手段１０３は、処理システム１００から観測システム２００へのデータ転送に要する平均時間（以下、「片道転送時間」又は「転送時間」という。）を計算する機能を有する。片道転送時間の計算は、その方法に特に限定はないが、例えば、処理システム１００と観測システム２００との間でデータを送受信することにより平均往復転送時間を計算し、この平均往復転送時間の２分の１を片道転送時間とするなどの従来の計算方法を任意に適用することができる。転送時間計算手段１０３は、計算した片道転送時間を観測システム２００の修正値計算手段２０４に通知する。なお、片道転送時間は、定期的に再計算してもよいし、新たな計算結果が過去の計算結果と大きく異なった場合などのように任意のタイミングで再計算してもよい。また、片道転送時間の計算処理は、後述するパラメータの修正値を求める処理と並行して行うことができる。
【００３０】
一方、観測システム２００は、図示してはいないが、例えば、ＣＰＵ、メモリ、ＨＤＤ、通信インタフェース、ユーザインタフェースなどがバスを介して接続される汎用又は専用のコンピュータを適用することができ、例えば、ＣＰＵが、メモリまたはＨＤＤなどに記憶された所定のプログラムを実行することにより、後述する各機能実現手段の機能を実現することができる。
【００３１】
観測システム２００は、データ送受信手段２０１と、観測データ記憶手段２０２と、変化量計算手段２０３と、修正値計算手段２０４と、データ表示手段２０５と、を主に有している。
【００３２】
データ送受信手段２０１は、処理システム１００のデータ送受信手段１０２から送信される観測データを受信し、この受信した観測データ（「受信データ」ともいう。）を観測データ記憶手段２０２に出力する機能を有する。
【００３３】
観測データ記憶手段２０２は、データ送受信手段２０１が受信した観測データ及び当該観測データに基づくデータを格納するための記憶装置であり、例えば、当該観測データを観測履歴として管理するデータベース機能を有する。観測データ記憶手段２０２は、特にそのデータ構造に限定はないが、例えば、観測対象ＩＤと、パラメータと、当該パラメータの送信時刻とを対応付けた観測データ（図４参照）を格納することができる。また、観測データ記憶手段２０２には、当該観測データに基づいて算出されるパラメータの観測時刻毎の単位時間あたりの変化量の履歴（図５参照）や、Ｎ重マルコフモデルの表（図６参照）、度数分布表（図７参照）などを格納することができる。なお、これらのデータについては後述する。
【００３４】
変化量計算手段２０３は、各観測対象のパラメータについて、観測時刻毎の単位時間あたりの変化量を計算する機能（変化量計算機能）と、観測時刻毎の単位時間あたりの変化量と任意のＮの値とに基づいてＮ重マルコフモデルの表を作成する機能（Ｎ重マルコフモデル表作成機能）とを有する。
【００３５】
変化量計算手段２０３の変化量計算機能は、パラメータの観測時刻毎の単位時間あたりの変化量を、観測データ記憶手段２０２に格納されている観測対象ＩＤ、パラメータ及び送信時刻に基づいて計算することができる。その計算方法に特に限定はないが、例えば、観測対象ＩＤをキーにして観測データ記憶手段２０２から該当する観測データを抽出し、送信時刻順に、前回受信したパラメータと今回受信したパラメータとの差分を求めることにより前回送信時刻からの変化量を計算し、さらに前回受信したパラメータの送信時刻と今回受信したパラメータの送信時刻との差分を求めることにより前回送信時刻からの経過時間を計算する。そして、当該計算された変化量と経過時間の商を求めることにより、送信時刻毎すなわち観測時刻毎の単位時間あたりの変化量を計算することができる。計算結果は、観測データ記憶手段２０２に格納される。
【００３６】
図５は、観測データ記憶手段２０２に格納される計算結果の一例であり、観測対象ＩＤが「０００１」である観測対象のパラメータの、観測時刻毎の単位時間あたりの変化量の履歴が格納される様子を表している。すなわち、送信時刻に対応する観測時刻番号順に、前回送信時刻からの変化量、前回送信時刻からの経過時間、及び単位時間あたりの変化量が格納されている。なお、図示してはいないが、変化量の履歴は観測対象ＩＤ「０００１」と関連づけられている。
【００３７】
また、変化量計算手段２０３のＮ重マルコフモデル表作成機能は、観測時刻毎の単位時間あたりの変化量の履歴と任意のＮの値とに基づいて、観測時刻における単位時間あたりの変化量（以下、「観測時刻変化量」という。）と、当該観測時刻の直前Ｎ回の観測時刻における単位時間あたりの変化量（以下、「過去Ｎ回観測時刻変化量」という。）とからなる組又はセットを、観測時刻毎に対応付けた表を作成又は更新する。Ｎ重マルコフモデル（Ｎ階マルコフモデル）とは、Ｎ重マルコフ過程に従って記号が出現すると仮定する確率モデルのことをいう。図６は、Ｎ＝３の場合の、Ｎ重マルコフモデルの表の一例を示す。図６には、観測時刻をｉとした場合に、観測時刻ｉにおける単位時間あたりの変化量（観測時刻変化量）と、当該観測時刻の直前３回の観測時刻ｉ-1、ｉ-2、ｉ-3における単位時間あたりの変化量（過去Ｎ回観測時刻変化量）とからなる組を、観測時刻（ｉ＝４、５、６…）毎に対応付けた表が格納される様子を表している。なお、図６中の表は、図示してはいないが、観測対象ＩＤ「０００１」と関連づけられている。
【００３８】
また、修正値計算手段２０４による後の処理が容易になるように、変化量計算手段２０３は、Ｎ重マルコフモデルの表に基づいて度数分布表を作成し、作成した度数分布表観測データ記憶手段２０３に格納することができる。度数分布表は、Ｎ重マルコフモデルの表における観測時刻変化量と過去Ｎ回の観測時刻変化量の組を要素とし、各組の値が現れた個数を表示する表として作成することができる。図７は、図６に示すＮ重マルコフモデルの表から作成された度数分布表の一例を示している。
【００３９】
修正値計算手段２０４は、観測データ記憶手段２０２から所定の観測対象ＩＤの度数分布表を参照することにより、パラメータの単位時間あたりの予測変化量を計算する機能（単位時間あたりの予測変化量計算機能）と、当該単位時間あたりの予測変化量に基づいて、伝搬遅延によるパラメータの誤差すなわちパラメータの転送中に送信装置側で変化する当該パラメータの予測変化量（以下、「転送中の予測変化量」という）を推定する機能（転送中の予測変化量推定機能）と、推定した転送中の予測変化量に基づいてパラメータの修正値を計算する機能（修正値計算機能）とを有する。また、計算された修正値を同期の取れた値としてデータ表示手段２０５に送出する機能を有する。
【００４０】
具体的には、修正値計算手段２０４は、所定の観測対象ＩＤについて、変化量計算手段２０３によって生成された度数分布表から、予測時点における過去Ｎ回の受信履歴から算出した単位時間あたりの変化量の履歴と合致する、過去Ｎ回観測時刻変化量を有する組を選択し、この選択した組の中から度数の最も高い観測時刻変化量を、パラメータの単位時間あたりの予測変化量とする。修正値計算手段２０４は、当該単位時間あたりの予測変化量と、事前に計算され所定の記憶領域に格納されている片道転送時間とに基づいて、パラメータの転送中の予測変化量を求める。そして、修正値計算手段２０４は、計算された転送中の予測変化量を、今回受信したパラメータに加算することにより修正値を算出し、当該算出した修正値をデータ表示手段２０５へ送出する。
【００４１】
データ表示手段２０５は、修正値計算手段２０４から送出された修正値を、同期のとれたデータとして、ディスプレイ等に表示する機能を有する。なお、図示してはいないが、観測システム２００は、修正値を所定の媒体に出力するデータ出力手段を、さらに有することもできる。
【００４２】
次に、以上のように構成されるシステムによる処理の流れについて説明する。図２は、システムの全体処理の流れの一例を示すフローチャートである。図３は、変化量計算処理及び修正値計算処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、同図に示す各処理ステップは処理内容に矛盾を生じない範囲で任意に順番を変更して又は並列に実行することができる。また、各処理ステップ間に他のステップを追加してもよい。また、便宜上１ステップとして記載されているステップは、複数ステップに分けて実行することができる一方、便宜上複数ステップに分けて記載されているものは、１ステップとして把握することができる。
【００４３】
処理システム１００の転送時間計算手段１０３は、観測システム２００との間で、実際のデータとデータ長が略同一のデータの送受信を行い、データの送信時刻及び受信時刻を取得することによりデータの平均往復転送時間を計算し、この計算した平均往復転送時間の１／２を平均的な片道転送時間として計算する（図２中のＳ１０１）。
【００４４】
転送時間計算手段１０３は、計算した片道転送時間を、観測システム２００のデータ送受信手段２０１へ送信し、観測システム２００のデータ送受信手段２０１は、受信した片道転送時間を修正値計算手段２０４に出力する（図２中のＳ１０１）。修正値計算手段２０４は、受信した片道転送時間を所定の記憶領域に格納する。
【００４５】
処理システム１００のアプリケーション処理手段１０１は、所定のロジックに従って観測対象のパラメータ（例えば、移動体の現在位置）をデータ送受信手段１０２へ送出する。データ送受信手段１０２は、当該パラメータに観測対象ＩＤ及び送信時刻を付与すると、観測データとして観測システム２００のデータ送受信手段２０１へ送信する（図２中のＳ１０２）。
【００４６】
観測システム２００のデータ送受信手段２０１は、送信時刻、観測対象ＩＤ及びパラメータを含む観測データを受信すると、当該観測データを観測データ記憶手段２０２に出力する（図２中のＳ１０３）。観測データ記憶手段２０２は、受信した観測データを受信履歴として所定の記憶領域に格納する（図２中のＳ１０４）（図４参照）。
【００４７】
観測データが受信履歴として観測データ記憶手段２０２に格納されると、観測システム２００は変化量計算処理を実行する（図２中のＳ１０５）。
【００４８】
変化量計算手段２０４は、観測データ記憶手段２０２に格納されているパラメータの受信履歴を参照し、観測対象毎に、パラメータの観測時刻毎の単位時間あたりの変化量を作成する（図３（Ａ）中のＳ２０１））。パラメータの観測時刻毎の単位時間あたりの変化量の作成は、例えば、以下のように行うことができる。
【００４９】
Ｓ（状態：Ｓｔａｔｅ）を観測対象のパラメータ・送信時刻とする場合、当該Ｓは、Ｓ1．．．Ｓnのように、パラメータを受信する都度変化する。変化量計算手段２０４は、同一の観測対象ＩＤを有する観測データについて、送信時刻順に、前回受信したパラメータと今回受信したパラメータとの差分を求めることにより前回送信時刻からのパラメータの変化量を計算し、前回受信したパラメータの送信時刻と今回受信したパラメータの送信時刻との差分を求めることにより前回送信時刻からの経過時間を計算し、計算した変化量と経過時間を対応付けて、送信時刻毎すなわち観測時刻毎に観測データ記憶手段２０２に格納する。これにより、観測データ記憶手段２０２には、前回送信時刻から変化量の履歴が格納される（図５参照）。
【００５０】
次に、変化量計算手段２０４は、既に計算した観測時刻毎の前回送信時刻からの変化量と経過時間に基づいて、観測時刻毎の単位時間あたりの変化量を計算する。単位時間あたりの変化量は、前回送信時刻からの変化量と前回送信時刻からの経過時間の商を求めることによって算出することができる。そして、計算した観測時刻毎の単位時間あたりの変化量の履歴を、観測データ記憶手段２０２に格納する（図５参照）。
【００５１】
次に、変化量計算手段２０４は、観測時刻毎の単位時間あたりの変化量の履歴と任意のＮの値とに基づいて、観測時刻変化量と過去Ｎ回観測時刻変化量とからなる組を観測時刻毎に対応付けたＮ重マルコフモデルの表を作成する（図３（Ａ）中のＳ２０３）。観測時刻変化量と過去Ｎ回観測時刻変化量とからなる組は、観測時刻をｉ、単位時間あたりの変化量をＶとする場合、観測時刻順に、Ｖi（観測時刻変化量）と、Ｖi-1、．．．Ｖi-N（過去Ｎ回観測時刻変化量）とからなる組として表すことができる。このときのＮの値は、システムの目的に応じた任意の値を設定することができる（図６参照）。
【００５２】
次に、変化量計算手段２０４は、後の計算を簡易にするために、作成したＮ重マルコフモデルの表における観測時刻変化量Ｖiと過去Ｎ回観測時刻変化量Ｖi-1、．．．Ｖi-Nとからなる組を要素とする度数分布表に計算し直す（図３（Ａ）中のＳ２０３）（図７参照）。なお、Ｎ重マルコフモデルの表を度数分布表に計算し直す処理は、後述する修正値計算処理において実行してもよい。
【００５３】
なお、変化量計算手段２０４は、パラメータの単位時間あたりの変化量よりもパラメータそのものがＮ重マルコフモデルの要素として妥当か否かを判断し、パラメータそのものがＮ重マルコフモデルの要素として妥当であると判断した場合（判断結果が是である場合）は、観測時刻変化量と過去Ｎ回観測時刻変化量とからなる組を観測時刻毎に対応付けたＮ重マルコフモデルの表を作成する（Ｓ２０１、Ｓ２０２）代わりに、観測時刻におけるパラメータ及び前回送信時刻からの経過時間と、過去Ｎ回の観測時刻におけるパラメータ及び前回送信時刻からの経過時間との組を、観測時刻順に対応付けたＮ重マルコフモデルの表を作成するようにしてもよい。図８は、Ｎ＝３の場合における、受信したパラメータと前回送信時刻からの経過時間を要素としたＮ重マルコフモデルの表の一例を示している。
【００５４】
観測システム２００は、変化量計算処理（図２中のＳ１０５）により度数分布表が作成されると、修正値計算処理を実行する（図２中のＳ１０６）。
【００５５】
修正値計算手段２０４は、観測対象の観測対象ＩＤをキーとして観測データ記憶手段２０２から度数分布表を参照し、パラメータの伝搬遅延による誤差すなわちパラメータの転送中の予測変化量を計算する。パラメータの転送中の予測変化量の計算は、例えば、以下のように行うことができる。なお、本発明では、ある予測変化量が生起する確率は、現在を含めた過去Ｎ回の事象に依存すると考えるＮ重マルコフ過程の手法を用いている。
【００５６】
修正値計算手段２０４は、単位時間あたりの予測変化量ΔＤnを計算し、次に、当該単位時間あたりの予測変化量ΔＤnと片道転送時間ｄとに基づいて転送中の予測変化量Ｄnを計算する。単位時間あたりの予測変化量ΔＤnは、Ｖn+1を、転送中の予測変化量Ｄnは、ＳnからＳn+1への変化量を予測するものとする。単位時間あたりの予測変化量ΔＤnが生起する確率Ｐ（ΔＤn）は、式１で表すことができる。
【００５７】
式１：Ｐ（ΔＤn）＝Ｐ（Ｖn｜Ｖ1．．．Ｖn-1）
【００５８】
なお、ここでは、信頼性の観点から近似を行うものとし、この近似は、観測対象の変化は、直前のＮ回の変化に依存するというマルコフ過程の考えを基にしている（式２参照）。
【００５９】
式２：Ｐ（ΔＤn）＝Ｐ（Ｖn｜Ｖn-N．．．Ｖn-1）
【００６０】
修正値計算手段２０４は、観測データ記憶手段２０２に格納されている度数分布表から、予測時点におけるＶn-N．．．Ｖn-1と合致する過去Ｎ回観測時刻変化量Ｖi-1、．．．Ｖi-Nを有する組を特定し、特定した組の中から度数の最も高いもの、すなわちＰ（ΔＤn）が最大となるＶi-N．．．Ｖiの組を選択する（図３（Ｂ）中のＳ３０１）。そして、このＶi-N．．．Ｖiの組における観測時刻変化量Ｖiを、単位時間あたりの予測変化量ΔＤnとする（図３（Ｂ）中のＳ３０２）。
【００６１】
修正値計算手段２０４は、単位時間あたりの予測変化量ΔＤnに、予め求めておいた転送時間ｄを乗算することにより、転送中の予測変化量Ｄnを計算する（図３（Ｂ）中のＳ３０３）。この転送中の予測変化量Ｄnが、伝搬遅延により生じるパラメータの誤差として推定される。
【００６２】
次に、修正値計算手段２０４は、転送中の予測変化量Ｄnと予測時点におけるパラメータＳnとに基づいて、パラメータＳnの修正値を計算する（図３（Ｂ）中のＳ３０４）。具体的には、当該転送中の予測変化量Ｄnを、観測データ記憶手段２０２が保持している現在のパラメータＳnに加算することにより、修正値を計算する。
【００６３】
修正値計算手段２０４は、計算した修正値をデータ表示手段２０５に送信し、データ表示手段２０５は、受信した修正値を処理システム１００のパラメータと同期のとれたパラメータとしてディスプレイに表示する。
【００６４】
以上、第１の実施形態によれば、観測時刻毎のパラメータの単位時間あたりの変化量に基づいてＮ重マルコフモデルの表を作成することにより、パラメータの変化量が一定でない場合において、伝搬遅延により発生する当該パラメータの誤差を推定することができる仕組みを提供することが可能になる。
【００６５】
また、第１の実施形態によれば、伝搬遅延により発生するパラメータの誤差を推定することができるようになる結果、観測システム２００と処理システム１００間でパラメータの同期をとることができるようになるので、両システム間で時間的な整合性を取ることが可能になる。
【００６６】
また、第１の実施形態によれば、Ｎ重マルコフモデルによる強化学習を用いているため、教師データの必要性がなくなる結果、汎用性のあるシステムを提供することが可能になる。
【００６７】
また、第１の実施形態によれば、Ｎ重マルコフモデルによる強化学習を用いているため、理論値以上に正確な予測を行える可能性がある。
【００６８】
［第２の実施形態］
次に、第２の実施形態について説明する。第２の実施形態では、第１の実施形態では観測システム２００に実装した変化量計算手段及び修正値計算手段を、処理システム１００に実装する点を特徴とする。図９は、第２の実施形態に係るシステムの全体構成の概略を示しており、図１と同一又は類似する要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
【００６９】
処理システム１００は、アプリケーション実行手段１０１とデータ送受信手段１０２に加えて、観測データ記憶手段１０４と、変化量計算手段１０５と、修正値計算手段１０６を有している。
【００７０】
処理システム１００のアプリケーション実行手段１０１は、所定のロジックに従って、観測対象のパラメータを観測対象ＩＤ及び送信時刻と対応付けて、観測データ記憶手段１０４に格納する。
【００７１】
変化量計算手段１０５は、図３（Ａ）に示すフローチャートに従って、観測データ記憶手段１０４に格納されている観測データの履歴を処理することにより、送信時刻毎のパラメータの単位時間あたりの変化量を計算し、計算した単位時間あたりの変化量の履歴と任意のＮの値から、Ｎ重マルコフモデルの表及び度数分布表を作成し、観測データ記憶手段１０４に格納する。
【００７２】
修正値計算手段１０５は、図３（Ｂ）に示す手順に従って、観測データ記憶手段１０３に格納されている度数分布表を参照することによりパラメータの転送中の予測変化量を計算し、予測変化量をアプリケーション実行手段１０１より処理されたパラメータに加算することにより、修正値を算出する。
【００７３】
データ送受信手段１０２は、算出された修正値を観測システム２００へ送信する。
【００７４】
以上、第２の実施形態によれば、観測データ記憶手段１０４、変化量計算手段１０５及び修正値計算手段１０６を処理システム１００に実装するようにしたので、パラメータの送信前に処理システム１００側で修正値の計算を行うことができ、その結果、パラメータに代えて修正値そのものを観測システム２００へ送信することができるようになる。
【００７５】
また、第１及び第２の実施形態によれば、処理システム１００及び観測システム２００の負荷に合わせた実装形態を選択することができるようになるので、システムの融通性を向上することが可能になる。
【００７６】
［第３の実施形態］
次に、第３の実施形態について説明する。第３の実施形態では、複数の観測システムが処理システムを介して互いを観測する構成について説明する。例えば、観測システムが移動体である場合において、第１の観測システムと第２の観測システムが、処理システムを介して互いの現在位置を観測し合う場合などが該当する。処理システムは、例えば、第１の観測システムから所定の要求が送信されると、第１の観測システムの現在位置を計算し、この計算した現在位置を第２の観測システムへ送信する。逆の場合も同様である。
【００７７】
しかし、このように、処理システムが、第１の観測システムから送信される所定の要求に基づいて、当該第１の観測システムの現在位置を計算するような場合には、第１の実施形態にて述べた処理システムから第２の観測システムへのデータ伝搬遅延による問題に加えて、第１の観測システムから処理システムへのデータ伝搬遅延が問題となる。すなわち、第１の観測システムは、処理システムへ所定の要求を送信した後も移動し続けているため、処理システムが所定の要求を受信した時点において計算した第１の観測システムの現在位置と、処理システムが所定の要求を受信した時点における第１の観測システムの実際の現在位置とは、異なる場合がある。
【００７８】
そこで、第３の実施形態では、第１の観測システムから処理システムへのデータ伝搬遅延によるパラメータの誤差を推定することができる装置及び方法を提供する。図１０は、第３の実施形態に係るシステムの全体構成の概略を示す。なお、図１と同一又は類似する要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
【００７９】
第３の実施形態では、処理システム１００が、第１の観測システム（送信側の観測システム）３００と、第２の観測システム（受信側の観測システム）２００と、それぞれ通信可能に構成されている。処理システム１００は、第１の観測システム３００から送信されるサービス要求に応じて第１の観測システムのパラメータを計算し、この計算したパラメータを第２の観測システム２００へ送信する。なお、処理システム１００が第２の観測システム２００へパラメータを送信する際の、伝搬遅延による誤差推定については、第１の実施形態にて上述した構成を適用することができる。
【００８０】
送信側の第１の観測システム３００は、処理システム１００上のサービス（例えば、現在位置の測位）を呼び出す場合、サービス呼出要求に送信時刻を含めて処理システム１００へ送信する。処理システム１００は、サービス呼出要求を受信すると、当該サービスの実行前に、観測対象のパラメータを退避しておく。
【００８１】
処理システム１００は、サービスを実行してパラメータを更新すると、第１の観測システム３００から処理システム１００へのサービス呼出要求の送信時刻と、退避したパラメータと、サービス実行後のパラメータと、処理システム１００から観測システム２００への当該パラメータの送信時刻と、を含む観測データを、観測システム２００に送信する。なお、第１の観測システム３００から処理システム１００への平均片道転送時間は、第１の実施形態にて説明した片道転送時間の計算処理に従って計算することができ、受信側の第２の観測システム２００は、処理システム１００から第２の観測システム２００への平均片道転送時間と同様に、参照可能に構成されている。
【００８２】
第２の観測システム２００の変化量計算手段２０３及び修正値計算手段２０４は、第１の観測システム３００から処理システム１００へのサービス呼出要求の送信時刻と退避したパラメータの履歴に基づいて、単位時間あたりの予測変化量を計算し、この単位時間あたりの予測変化量と第１の観測システム３００から処理システム１００への平均片道転送時間とに基づいて、伝搬遅延による誤差すなわち第１の観測システム３００から処理システム１００へのサービス要求転送中の予測変化量を計算する。一方、第２の観測システム２００は、第１の実施形態にて説明したとおり、サービス実行後のパラメータと、処理システム１００から観測システム２００へのパラメータの送信時刻とに基づいて、処理システム１００から観測システム２００への伝搬遅延による誤差を計算することができる。
【００８３】
修正値計算手段２０４は、第１の観測システム３００から処理システム１００への伝搬遅延による誤差と、処理システム１００から観測システム２００への伝搬遅延による誤差を、別々に計算すると、これら２つの誤差の和を最終的な修正値とすることができる。
【００８４】
以上、第３の実施形態によれば、観測システムが処理システム上のサービスを呼び出して観測対象のパラメータを変化させる場合において、観測システムから処理システムへのデータ伝搬遅延による誤差を推定するパラメータ誤差推定システムを提供することが可能になる。
【符号の説明】
【００８５】
１００…処理システム、１０１…アプリケーション実行手段、１０２…データ送受信手段、１０３…転送時間計算手段、２００…観測システム、２０１…データ送受信手段、２０２…観測データ記憶手段、２０３…変化量計算手段、２０４…修正値計算手段、２０５…データ表示手段、Ｎ…ネットワーク
【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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