(57)【要約】【課題】複雑に無線環境が変化する状況において、学習していない変化が生じる場合であっても、無線環境情報の将来値を予測し、将来発生するであろう異常を高精度で予測する無線状況予測装置を実現する。【解決手段】無線状況予測装置１００では、無線環境情報の観測値に含まれるアノマリを除いた正常時の成分とアノマリ成分とを分離し、それぞれに適した推定処理、予測処理を実行することで、当該観測値のアノマリを除いた正常時の成分の予測データとアノマリ成分の予測データとを高精度に取得する。無線状況予測装置１００では、高精度で取得した観測値のアノマリを除いた正常時の成分の予測データとアノマリ成分の予測データと加算することで、観測値の将来値の予測データを取得することができる。【選択図】図１
2019169801.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
無線環境の変化を学習することで学習済みモデルを取得し、取得した当該学習モデルを用いて無線環境の変化の予測を行う場合において予測困難である無線環境の異常変化であるアノマリが生じ、かつ、当該アノマリの影響が加法的である場合に、無線環境情報の将来値予測を行うための無線状況予測装置であって、
前記無線環境情報の観測値に含まれるアノマリを除いた正常時の成分を推定する通常変化パターン推定部と、
前記通常変化パターン推定部の推定結果に基づいて、前記アノマリを除いた正常時の成分についての将来値予測を行う通常変化パターン予測部と、
前記観測値のアノマリの成分の推定を行うアノマリ成分推定部と、
前記アノマリ成分推定部の推定結果に基づいて、前記観測値のアノマリの成分の将来値予測を行うアノマリ成分予測部と、
前記アノマリを除いた正常時の成分の将来値予測結果と、前記観測値のアノマリ成分の将来値予測結果とを加算することにより無線環境情報の将来値データを取得する加算部と、
前記無線環境情報の将来値データに基づいて、将来時刻における無線システムの異常の有無を判定する異常判定部と、
を備える無線状況予測装置。
【請求項２】
無線環境情報の観測値のデータと、当該観測値の１〜Ｎ階（Ｎ：自然数）の微分値のデータとを学習サンプル番号と対応づけて記憶する学習済みデータ記憶部をさらに備え、
前記通常変化パターン推定部は、
前記観測値、および、当該観測値の１〜Ｎ階（Ｎ：自然数）の微分値にアノマリ成分が含まれているか否かを判定するとともに、前記観測値にアノマリ成分が含まれ、かつ、当該観測値の１〜Ｎ階（Ｎ：自然数）の微分値のいずれか１つ以上の階数でアノマリ成分が含まれていない場合、アノマリ成分が含まれない最小の微分階数ｎを特定し、
特定した最小の微分階数ｎの前記観測値の微分値の波形データと近似するデータを前記学習済みデータ記憶部から、ｎ階微分波形近似データとして検出し、当該ｎ階微分波形近似データに対応する観測値のデータを、アノマリを除いた正常時の成分の波形近似データとして取得し、
前記アノマリ成分推定部は、
前記観測値のデータから、前記アノマリを除いた正常時の成分の波形近似データを減算することで、前記観測値のアノマリ成分の予測データを、アノマリ成分予測データとして取得する
請求項１に記載の無線状況予測装置。
【請求項３】
前記アノマリ成分予測部は、
前記アノマリ成分予測データを用いて、前記アノマリ成分予測データの波形パターンを近似するｎ−１次多項式を特定し、特定したｎ−１次多項式を用いて、前記アノマリ成分予測データの将来値を予測する、
請求項２に記載の無線状況予測装置。
【請求項４】
前記通常変化パターン推定部は、
前記学習済みモデルが取得されたときの前記無線環境情報の観測値に対応する基準ベクトル、ならびにこれと同次元のベクトル空間を規定し、
前記基準ベクトルを前記ベクトル空間内に変換した点と、無線環境情報の観測値を前記ベクトル空間内に変換した点との間の距離が所定の値以上である場合、当該観測値がアノマリ成分を含むと判定する、
請求項２または３に記載の無線状況予測装置。
【請求項５】
前記通常変化パターン推定部は、
前記無線環境情報の観測値に加えて、当該観測値のｋ階微分値（ｋ：自然数、１≦ｋ≦Ｎ）に対応する前記学習済みモデルが取得されたときの無線環境情報の観測値のｋ階微分値に対応する基準ベクトル、ならびにこれと同次元のｋ階微分値に対応するベクトル空間を規定し、
前記ｋ階微分値に対応する基準ベクトルを前記ｋ階微分値に対応するベクトル空間に変換した点と、無線環境情報の観測値のｋ階微分値を前記ｋ階微分値に対応するベクトル空間内に変換した点との間の距離が所定の値以上である場合、当該観測値のｋ階微分値がアノマリ成分を含むと判定する、
請求項４に記載の無線状況予測装置。
【請求項６】
前記アノマリ成分推定部は、
前記通常変化パターン予測部が過去のサンプルデータから予測した現時刻のアノマリを除いた正常時の成分データと、現時刻の観測値のデータとの差分を、前記現時刻の観測値のアノマリ成分データとして取得することで、前記観測値のアノマリの成分の推定を行う、
請求項１に記載の無線状況予測装置。
【請求項７】
無線環境の変化を学習することで学習済みモデルを取得し、取得した当該学習モデルを用いて無線環境の変化の予測を行う場合において予測困難である無線環境の異常変化であるアノマリが生じ、かつ、当該アノマリの影響が加法的である場合に、無線環境情報の将来値予測を行うための無線状況予測方法であって、
前記無線環境情報の観測値に含まれるアノマリを除いた正常時の成分を推定する通常変化パターン推定ステップと、
前記通常変化パターン推定ステップの推定結果に基づいて、前記観測値のアノマリを除いた正常時の成分についての将来値予測を行う通常変化パターン予測ステップと、
前記観測値のアノマリの成分の推定を行うアノマリ成分推定ステップと、
前記アノマリ成分推定ステップの推定結果に基づいて、前記観測値のアノマリの成分の将来値予測を行うアノマリ成分予測ステップと、
前記観測値のアノマリを除いた正常時の成分の将来値予測結果と、前記観測値のアノマリ成分の将来値予測結果とを加算することにより無線環境情報の将来値データを取得する加算ステップと、
前記無線環境情報の将来値データに基づいて、将来時刻における無線システムの異常の有無を判定する異常判定ステップと、
を備える無線状況予測方法。
【請求項８】
請求項７に記載の無線状況予測方法をコンピュータに実行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、無線通信の通信状況、通信状態の予測処理の技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
Ｍａｃｈｉｎｅ−ｔｏ−Ｍａｃｈｉｎｅ（Ｍ２Ｍ）やＩｎｔｅｒｎｅｔ  ｏｆ  Ｔｈｉｎｇ（ＩｏＴ）に関する技術を用いて、例えば、工場の稼動状況の把握や制御、作業の管理等を効率良く行うシステムが開発されている。このようなシステムでは、例えば、工場での生産性を向上させるためにロボット、製造装置、工具などにセンサ等の機器を取り付け、当該機器により取得されたデータに基づいて、工場の稼動状況の把握や各装置・機器の制御、工場内の作業の管理等を行う。
【０００３】
上記のようなシステムにおいて、移動する機器への対応や配線の簡略化を実現するために、上記システムに用いられる機器の無線化が期待されている。その一方で、工場のような狭い空間では電波の干渉や反射、機器等の移動により無線環境が時々刻々と変動するため、無線通信が不安定化するという問題がある。
【０００４】
つまり、工場等の狭空間では稼働状態に応じた複雑かつダイナミックな無線環境の変動が課題となっている。変動を生み出す要因として、工作機械等の移動体の位置情報の把握が困難であることに加え、電波が伝搬する環境がマルチパスリッチな環境であるため、想定外な場所に影響が出る場合が発生する。最悪の場合、安定した通信が維持できず、製造現場では、製造ラインの停止等の対処を行うこともあるため、生産性が低下してしまう。
【０００５】
そこで、無線リンクが切れる、レイテンシが大きい等の無線システムの異常を回避するための対応策を講ずることが重要となるが、これには将来時刻における無線システムの異常を予測できることが前提になる。例えば、非特許文献１には、無線チャネルのビジー／アイドル状態を、自己回帰モデルを用いて、将来時刻における無線システムの状態を予測する技術の開示がある。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Y. Hou, J. Webber, K. Yano, and T. Kumagai, “Channel busy/idle duration prediction using auto-regressive predictor for video and audio service over WLAN system,” 2017年電子情報通信学会総合大会通信講演論文集1, p.483, B-5-147, March 2017.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
非特許文献１の技術では、例えば、無線信号の反射波が一切存在しない無響室では、高精度で将来の無線チャネル状態を予測することができるが、無線環境が複雑に変動する環境において将来発生する異常を高精度に予測することは困難である。
【０００８】
無線リンクが切れる、レイテンシが大きい等の無線システムの異常は、受信電力強度（ＲＳＳＩ：Ｒｅｃｅｉｖｅｄ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｓｔｒｅｎｇｔｈ  Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）や無線リソース消費量（ＣＯＲ：Ｃｈａｎｎｅｌ  Ｏｃｃｕｐａｎｃｙ  Ｒａｔｅ）等の無線環境情報と関係するため、これらを予測することにより、将来時刻における無線システムの異常予測が実現できると考えられる。
【０００９】
工場等の狭空間では、頻繁に生じるような無線環境の変化による異常は、無線システムの導入時や初期の段階で対処がなされていることが想定される。そのため、システム運用時において生じる無線システムの異常は、通常は生じない無線環境の変化により発生すると考えられる。したがって、異常予測を行うためには、通常は生じない無線環境の変化が生じているときに、当該変化を検知し、その検知結果に基づいて、将来時刻において異常が発生する可能性があることを予測することが求められる。
【００１０】
近年、機械学習や信号処理の手法により過去に観測されたデータに基づいて予測を行う技術が開発されている。
このような技術として、観測値と将来値との関係を過去に観測されたデータ（学習データ）に基づいてモデル化する方法や観測値に類似する学習データを再生し予測を実現するパターンマッチング等の手法がある。工場内の状態が学習を行った時点から変化し（例えば，無線端末の設置位置の変更、新しい無線端末の設置等）、通常とは異なる変化（アノマリ）が観測されるようになる場合、観測値と将来値との関係も変化するため、上記のような技術では、将来値の予測が困難である。すなわち、従来の技術では、学習していない変化が生じる場合に、無線環境情報の将来値を予測することは困難である。
【００１１】
そこで、本発明は上記課題に鑑み、複雑に無線環境が変化する状況において、学習していない変化が生じる場合であっても、無線環境情報の将来値を予測し、将来発生するであろう異常を高精度で予測する無線状況予測装置、無線状況予測方法、および、プログラムを実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記課題を解決するために、第１の発明は、無線環境の変化を学習することで学習済みモデルを取得し、取得した当該学習モデルを用いて無線環境の変化の予測を行う場合において予測困難である無線環境の異常変化であるアノマリが生じ、かつ、当該アノマリの影響が加法的である場合に、無線環境情報の将来値予測を行うための無線状況予測装置である。無線状況予測装置は、通常変化パターン推定部と、通常変化パターン予測部と、アノマリ成分推定部と、アノマリ成分予測部と、加算部と、異常判定部と、を備える。
【００１３】
通常変化パターン推定部は、無線環境情報の観測値に含まれるアノマリを除いた正常時の成分を推定する。
【００１４】
通常変化パターン予測部は、通常変化パターン推定部の推定結果に基づいて、アノマリを除いた正常時の成分についての将来値予測を行う。
【００１５】
アノマリ成分推定部は、観測値のアノマリの成分の推定を行う。
【００１６】
アノマリ成分予測部は、アノマリ成分推定部の推定結果に基づいて、観測値のアノマリの成分の将来値予測を行う。
【００１７】
加算部は、アノマリを除いた正常時の成分の将来値予測結果と、観測値のアノマリ成分の将来値予測結果とを加算することにより無線環境情報の将来値データを取得する。
【００１８】
異常判定部は、無線環境情報の将来値データに基づいて、将来時刻における無線システムの異常の有無を判定する。
【００１９】
この無線状況予測装置では、無線環境情報の観測値のアノマリを除いた正常時の成分とアノマリ成分とに分離し、それぞれに適した推定処理、予測処理を実行することで、当該観測値のアノマリを除いた正常時の成分の予測データとアノマリ成分の予測データとを高精度に取得する。そして、この無線状況予測装置では、高精度に取得した観測値のアノマリを除いた正常時の成分の予測データとアノマリ成分の予測データとを加算することで、観測値の将来値の予測データを取得することができる。したがって、この無線状況予測装置では、複雑に無線環境が変化する状況において、学習していない変化が生じる場合であっても、無線環境情報の将来値を予測し、将来発生するであろう異常を高精度で予測することができる。
【００２０】
第２の発明は、第１の発明であって、無線環境情報の観測値のデータと、当該観測値の１〜Ｎ階（Ｎ：自然数）の微分値のデータとを学習サンプル番号と対応づけて記憶する学習済みデータ記憶部をさらに備える。
【００２１】
通常変化パターン推定部は、観測値、および、当該観測値の１〜Ｎ階（Ｎ：自然数）の微分値にアノマリ成分が含まれているか否かを判定するとともに、観測値にアノマリ成分が含まれ、かつ、当該観測値の１〜Ｎ階（Ｎ：自然数）の微分値のいずれか１つ以上の階数でアノマリ成分が含まれていない場合、アノマリ成分が含まれない最小の微分階数ｎを特定する。また、通常変化パターン推定部は、特定した最小の微分階数ｎの観測値の微分値の波形データと近似するデータを学習済みデータ記憶部から、ｎ階微分波形近似データとして検出し、当該ｎ階微分波形近似データに対応する観測値のデータを、アノマリを除いた正常時の成分の波形近似データとして取得する。
【００２２】
アノマリ成分推定部は、観測値のデータから、アノマリを除いた正常時の成分の波形近似データを減算することで、観測値のアノマリ成分の予測データを、アノマリ成分予測データとして取得する。
【００２３】
この無線状況予測装置では、観測値においてアノマリが検出されており、かつ、当該観測値の高次の微分値でアノマリが検出されていない観測値の波形部分を特定し、特定した観測値の波形部分の高次の微分値波形のうち、アノマリが検出されなくなる最小の微分階数ｎを特定する。そして、この無線状況予測装置では、観測値のｎ階微分値波形と近似する学習済みデータ（これを学習サンプル番号ｊのｎ階微分値波形データとする）を、学習済みデータ記憶部から抽出し、抽出した学習済みデータ（学習サンプル番号ｊのｎ階微分値波形データ）に対応する観測値の学習済みデータ（学習サンプル番号ｊの０階微分値波形データ（観測値データ））を取得する。そして、この無線状況予測装置では、取得した観測値の学習済みデータをアノマリを除いた正常時の成分とし、観測値から当該アノマリを除いた正常時の成分を減算することで、観測値に含まれるアノマリ成分値（アノマリ成分値波形データ）を精度良く取得することができる。そして、上記処理により、ｎ階微分すると、アノマリ成分が消えることから、アノマリ成分は、ｎ−１次多項式で近似できることが分かる。したがって、この無線状況予測装置では、上記処理により取得したアノマリ成分値波形をｎ−１次多項式で近似し、当該アノマリ成分値波形のｎ−１次多項式による近似式を用いて、アノマリ成分の将来値を高精度に予測することができる。この無線状況予測装置では、アノマリ成分の将来値を高精度に予測するので、学習モデルを用いて高精度に予測できる観測値のアノマリを除いた正常時の成分の将来値とアノマリ成分の将来値とを加算することで、観測値の将来値を高精度に予測することができる。
【００２４】
その結果、この無線状況予測装置では、観測値の将来値が、例えば、所定の閾値を超える時刻を高精度に予測することができるため、この無線状況予測装置が置かれている無線環境下において、異常が発生することを未然に防ぐ措置等を効率良くとることができる。
【００２５】
したがって、この無線状況予測装置では、複雑に無線環境が変化する状況において、学習していない変化が生じる場合であっても、無線環境情報の将来値を予測し、将来発生するであろう異常を高精度で予測することができる。
【００２６】
第３の発明は、第２の発明であって、アノマリ成分予測部は、アノマリ成分予測データを用いて、アノマリ成分予測データの波形パターンを近似するｎ−１次多項式を特定し、特定したｎ−１次多項式を用いて、アノマリ成分予測データの将来値を予測する。
【００２７】
これにより、この無線状況予測装置では、ｎ−１次多項式を用いて、高精度にアノマリ成分予測データの将来値を予測することができる。
【００２８】
第４の発明は、第２または第３の発明であって、通常変化パターン推定部は、学習済みモデルが取得されたときの無線環境情報の観測値に対応する基準ベクトル、ならびにこれと同次元のベクトル空間を規定し、前記基準ベクトルを前記ベクトル空間内に変換した点と、無線環境情報の観測値を前記ベクトル空間内に変換した点との間の距離が所定の値以上である場合、当該観測値がアノマリ成分を含むと判定する。
【００２９】
これにより、この無線状況予測装置では、例えば、ＳＯＭ（ｓｅｌｆ−ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ  ｍａｐ）により学習したモデルを用いて、基準ベクトルとの距離に基づいて、処理対象となっている観測値にアノマリ成分が含まれるか否かを高精度に判定することができる。
【００３０】
第５の発明は、第４の発明であって、前記無線環境情報の観測値に加えて、当該観測値のｋ階微分値（ｋ：自然数、１≦ｋ≦Ｎ）に対応する前記学習済みモデルが取得されたときの無線環境情報の観測値のｋ階微分値に対応する基準ベクトル、ならびにこれと同次元のｋ階微分値に対応するベクトル空間を規定し、前記ｋ階微分値に対応する基準ベクトルを前記ｋ階微分値に対応するベクトル空間に変換した点と、無線環境情報の観測値のｋ階微分値を前記ｋ階微分値に対応するベクトル空間内に変換した点との間の距離が所定の値以上である場合、当該観測値のｋ階微分値がアノマリ成分を含むと判定する。
【００３１】
これにより、この無線状況予測装置では、例えば、ＳＯＭにより学習したモデルを用いて、基準ベクトルとの距離に基づいて、処理対象となっている観測値のｋ階微分値にアノマリ成分が含まれるか否かを高精度に判定することができる。
【００３２】
第６の発明は、第１の発明であって、アノマリ成分推定部は、通常変化パターン予測部が過去のサンプルデータから予測した現時刻のアノマリを除いた正常時の成分データと、現時刻の観測値のデータとの差分を、現時刻の観測値のアノマリ成分データとして取得することで、観測値のアノマリの成分の推定を行う。
【００３３】
これにより、この無線状況予測装置では、差分処理を行うだけで簡単に観測値のアノマリの成分の推定を行うことができる。
【００３４】
第７の発明は、無線環境の変化を学習することで学習済みモデルを取得し、取得した当該学習モデルを用いて無線環境の変化の予測を行う場合において予測困難である無線環境の異常変化であるアノマリが生じ、かつ、当該アノマリの影響が加法的である場合に、無線環境情報の将来値予測を行うための無線状況予測方法である。無線状況予測方法は、通常変化パターン推定ステップと、通常変化パターン予測ステップと、アノマリ成分推定ステップと、アノマリ成分予測ステップと、加算ステップと、異常判定ステップと、を備える。
【００３５】
通常変化パターン推定ステップは、無線環境情報の観測値に含まれるアノマリを除いた正常時の成分を推定する。
【００３６】
通常変化パターン予測ステップは、通常変化パターン推定ステップの推定結果に基づいて、アノマリを除いた正常時の成分についての将来値予測を行う。
【００３７】
アノマリ成分推定ステップは、観測値のアノマリの成分の推定を行う。
【００３８】
アノマリ成分予測ステップは、アノマリ成分推定ステップの推定結果に基づいて、観測値のアノマリの成分の将来値予測を行う。
【００３９】
加算ステップは、アノマリを除いた正常時の成分の将来値予測結果と、観測値のアノマリ成分の将来値予測結果とを加算することにより無線環境情報の将来値データを取得する。
【００４０】
異常判定ステップは、無線環境情報の将来値データに基づいて、将来時刻における無線システムの異常の有無を判定する。
【００４１】
これにより、第１の発明と同様の効果を奏する無線状況予測方法を実現することができる。
【００４２】
第８の発明は、第７の発明である無線状況予測方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【００４３】
これにより、第１の発明と同様の効果を奏する無線状況予測方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを実現することができる。
【発明の効果】
【００４４】
本発明によれば、複雑に無線環境が変化する状況において、学習していない変化が生じる場合であっても、無線環境情報の将来値を予測し、将来発生するであろう異常を高精度で予測する無線状況予測装置、無線状況予測方法、および、プログラムを実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】第１実施形態に係る無線状況予測装置１００の概略構成図。
【図２】第１実施形態に係る通常変化パターン推定部１、アノマリ成分推定部２、および、学習済みデータ記憶部ＤＢ１の概略構成図。
【図３】無線状況予測装置１００が置かれている無線環境（無線通信システム）において加法的なアノマリ（異常）が発生したときの無線状況予測装置１００で取得される観測値の時間変化を示す図。
【図４】アノマリ検出処理を説明するための図。
【図５】アノマリ検出処理を説明するための図。
【図６】アノマリ検出処理を説明するための図。
【図７】通常データ再生処理について説明するための図。
【図８】加法的なアノマリ成分値、アノマリを除いた正常時の成分、および、観測値の０〜５次成分の波形を示す図。
【図９】多項式の係数ベクトルを算出する方法を説明するための図。
【図１０】無線状況予測装置１００の処理のフローチャート。
【図１１】無線状況予測装置１００の処理のフローチャート。
【図１２】観測値、アノマリを除いた正常時の成分値、アノマリ成分値の時系列データを示す図。
【図１３】第２実施形態の無線状況予測装置２００の概略構成図。
【図１４】観測値、アノマリを除いた正常時の成分値、アノマリ成分値の時系列データを示す図。
【図１５】ＣＰＵバス構成を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００４６】
［第１実施形態］
第１実施形態について、図面を参照しながら、以下、説明する。
【００４７】
＜１．１：無線状況予測装置の構成＞
図１は、第１実施形態に係る無線状況予測装置１００の概略構成図である。
【００４８】
図２は、第１実施形態に係る通常変化パターン推定部１、アノマリ成分推定部２、および、学習済みデータ記憶部ＤＢ１の概略構成図である。
【００４９】
無線状況予測装置１００は、図１に示すように、アンテナＡｎｔ１と、観測データ取得部ＦＥ１と、通常変化パターン推定部１と、アノマリ成分推定部２と、通常変化パターン予測部３と、アノマリ成分予測部４と、加算部５と、異常判定部６と、学習済みデータ記憶部ＤＢ１とを備える。
【００５０】
アンテナＡｎｔ１は、外部からのＲＦ信号（例えば、搬送帯域ＯＦＤＭ信号）を受信するためのアンテナである。アンテナＡｎｔ１は、受信したＲＦ信号（例えば、搬送帯域ＯＦＤＭ信号）を信号ＲＦｉｎとして、観測データ取得部ＦＥ１に出力する。なお、アンテナＡｎｔ１は、送信用アンテナとしても機能するアンテナ（送受信用アンテナ）であってもよい。
【００５１】
観測データ取得部ＦＥ１は、アンテナＡｎｔ１からの信号ＲＦｉｎを入力し、当該信号ＲＦｉｎから、観測値ｙｉ（観測データ）を取得する。そして、観測データ取得部ＦＥ１は、取得した観測値ｙｉ（観測データ）を通常変化パターン推定部１に出力する。
【００５２】
なお、観測値ｙｉは、例えば、所定の無線環境下にある無線状況予測装置１００で受信される無線信号の受信電力強度（ＲＳＳＩ：Ｒｅｃｅｉｖｅｄ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｓｔｒｅｎｇｔｈ  Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）や無線リソース消費量（ＣＯＲ：Ｃｈａｎｎｅｌ  Ｏｃｃｕｐａｎｃｙ  Ｒａｔｅ）等の無線環境情報に関するデータである。また、観測値ｙｉは、サンプル時刻ｉにおいて取得されたデータであるものとする。
【００５３】
通常変化パターン推定部１は、観測値ｙｉを入力とし、観測値ｙｉから観測値ベクトルデータｖ＿ｙｉを生成し、生成した観測値ベクトルデータｖ＿ｙｉをアノマリ成分推定部２に出力する。また、通常変化パターン推定部１は、学習済みデータ記憶部ＤＢ１から、学習済みデータＤ１を取得し（読み出し）、観測値ベクトルデータｖ＿ｙｉと学習済みデータＤ１とから、アノマリを除いた正常時の成分の推定ベクトルデータｖ＿ｎｒｍｌ＿ｙｉを取得する。そして、通常変化パターン推定部１は、取得したベクトルデータｖ＿ｎｒｍｌ＿ｙｉをアノマリ成分推定部２および通常変化パターン予測部３に出力する。また、通常変化パターン推定部１は、アノマリが検出されない最小微分階数ｎを特定し、特定した最小微分階数ｎをアノマリ成分予測部４に出力する。
【００５４】
通常変化パターン推定部１は、図２に示すように、ベクトルデータ取得部１１と、Ｎ個（Ｎ：自然数）の微分処理部である第１微分処理部１２１〜第Ｎ微分処理部１２Ｎと、Ｎ個の微分ベクトルデータ取得部である第１微分ベクトルデータ取得部１３１〜第Ｎ微分ベクトルデータ取得部１３Ｎと、観測データアノマリ検出部１４と、Ｎ個のアノマリ成分検出部である第１アノマリ検出部１５１〜第Ｎアノマリ検出部１５Ｎと、通常データ再生部１６と、を備える。
【００５５】
ベクトルデータ取得部１１は、観測値ｙｉを入力とし、観測値ｙｉから観測値ベクトルデータｖ＿ｙｉを取得する。例えば、Ｍ個（Ｍ：自然数）の観測値ｙｉ（サンプルデータ）を含む観測値ベクトルデータｖ＿ｙｉを取得する。なお、ｉを現時刻（最新のサンプルデータを取得した時刻）とし、ベクトルデータ取得部１１は、時刻ｉ−Ｍ＋１から現時刻ｉまでのＭ個サンプルデータを取得するものとする。また、この観測値ベクトルデータｖ＿ｙｉを以下のように表記する。
ｖ＿ｙｉ＝［ｙｉ−Ｍ＋１，・・・，ｙｉ］
ベクトルデータ取得部１１は、取得した観測値ベクトルデータｖ＿ｙｉを、観測データアノマリ検出部１４と、通常データ再生部１６と、アノマリ成分推定部２とに出力する。
【００５６】
第１微分処理部１２１は、観測値ｙｉを入力とし、観測値ｙｉに対して微分処理を行い、観測値ｙｉの第１階微分値である第１微分データｙｉ（１）を取得する。そして、第１微分処理部１２１は、取得した１微分データｙｉ（１）を第１微分ベクトルデータ取得部１３１と、第２微分処理部１２２とに出力する。
【００５７】
第２微分処理部１２２〜第Ｎ微分処理部１２Ｎは、第１微分処理部１２１と同様の構成を有している。
【００５８】
つまり、第ｋ微分処理部１２ｋ（ｋ：自然数、２≦ｋ≦Ｎ−１）は、観測値のｋ−１階微分値であるデータｙｉ（ｋ−１）を入力とし、当該データｙｉ（ｋ−１）に対して微分処理を行い、観測値ｙｉのｋ階微分値である第ｋ微分データｙｉ（ｋ）を取得する。そして、第ｋ微分処理部１２ｋは、取得した第ｋ微分データｙｉ（ｋ）を第ｋ微分ベクトルデータ取得部１３ｋと、第ｋ＋１微分処理部とに出力する。
【００５９】
第Ｎ微分処理部１２Ｎは、観測値のＮ−１階微分値であるデータｙｉ（Ｎ−１）を入力とし、当該データｙｉ（Ｎ−１）に対して微分処理を行い、観測値ｙｉの第Ｎ階微分値である第Ｎ微分データｙｉ（Ｎ）を取得する。そして、第Ｎ微分処理部１２Ｎは、取得した第Ｎ微分データｙｉ（Ｎ）を第Ｎ微分ベクトルデータ取得部１３Ｎに出力する。
【００６０】
第１微分ベクトルデータ取得部１３１は、第１微分処理部１２１から出力される第１階微分データｙｉ（１）を入力する。第１微分ベクトルデータ取得部１３１は、第１階微分データｙｉ（１）から第１微分ベクトルデータｖ＿ｙｉ（１）を、
ｖ＿ｙｉ（１）＝［ｙｉ−Ｍ＋１（１），・・・，ｙｉ（１）］
として取得する。
【００６１】
第１微分ベクトルデータ取得部１３１は、取得した第１微分ベクトルデータｖ＿ｙｉ（１）を、第１アノマリ検出部１５１と、通常データ再生部１６とに出力する。
【００６２】
第２微分ベクトルデータ取得部１３２〜第Ｎ微分ベクトルデータ取得部１３Ｎは、第１微分ベクトルデータ取得部１３１と同様の構成を有している。
【００６３】
つまり、第ｋ微分ベクトルデータ取得部１３ｋ（ｋ：自然数、２≦ｋ≦Ｎ）は、第ｋ微分処理部１２ｋから出力される第ｋ階微分データｙｉ（ｋ）を入力する。第ｋ微分ベクトルデータ取得部１３ｋは、第ｋ階微分データｙｉ（ｋ）から第ｋ微分ベクトルデータｖ＿ｙｉ（ｋ）を、
ｖ＿ｙｉ（ｋ）＝［ｙｉ−Ｍ＋１（ｋ），・・・，ｙｉ（ｋ）］
として取得する。
【００６４】
第ｋ微分ベクトルデータ取得部１３ｋは、取得した第ｋ微分ベクトルデータｖ＿ｙｉ（ｋ）を、第ｋアノマリ検出部１５ｋと、通常データ再生部１６とに出力する。
【００６５】
観測データアノマリ検出部１４は、ベクトルデータ取得部１１から出力されるベクトルデータｖ＿ｙｉを入力する。観測データアノマリ検出部１４は、ベクトルデータｖ＿ｙｉに対してアノマリ検出処理を実行し、その処理結果を含むデータを検出結果データＤｅｔ０として通常データ再生部１６に出力する。
【００６６】
第１アノマリ検出部１５１は、第１微分ベクトルデータ取得部１３１から出力される第１微分ベクトルデータｖ＿ｙｉ（１）を入力する。第１アノマリ検出部１５１は、第１微分ベクトルデータｖ＿ｙｉ（１）に対してアノマリ検出処理を実行し、その処理結果を含むデータを検出結果データＤｅｔ１として通常データ再生部１６に出力する。
【００６７】
第２アノマリ検出部１５２〜第Ｎアノマリ検出部１５Ｎは、第１アノマリ検出部１５１と同様の構成を有している。
【００６８】
つまり、第ｋアノマリ検出部１５ｋ（ｋ：自然数、２≦ｋ≦Ｎ）は、第ｋ微分ベクトルデータ取得部１３ｋから出力される第ｋ微分ベクトルデータｙｉ（ｋ）を入力する。第ｋアノマリ検出部１５ｋは、第ｋ微分ベクトルデータｙｉ（ｋ）に対してアノマリ検出処理を実行し、その処理結果を含むデータを検出結果データＤｅｔｋとして通常データ再生部１６に出力する。
【００６９】
通常データ再生部１６は、ベクトルデータ取得部１１から出力されるベクトルデータｖ＿ｙｉと、観測データアノマリ検出部１４から出力される検出結果データＤｅｔ０と、第１微分ベクトルデータ取得部１３１〜第Ｎ微分ベクトルデータ取得部１３Ｎからそれぞれ出力される第１微分ベクトルデータｖ＿ｙｉ（１）〜第Ｎ微分ベクトルデータｖ＿ｙｉ（Ｎ）と、第１アノマリ検出部１５１〜第Ｎアノマリ検出部１５Ｎからそれぞれ出力される検出結果データＤｅｔ１〜ＤｅｔＮとを入力する。また、通常データ再生部１６は、学習済みデータ記憶部ＤＢ１から、学習済みデータＤ１を読み出す。
【００７０】
通常データ再生部１６は、学習済みデータＤ１と、上記の入力データとを用いて、通常データ再生処理を実行し、観測値ｙｉのアノマリを除いた正常時の成分を推定する。そして、通常データ再生部１６は、上記により取得したデータ（観測値ｙｉのアノマリを除いた正常時の成分の推定結果データ）を、アノマリを除いた正常時の成分の推定ベクトルデータｖ＿ｎｒｍｌ＿ｙｉとしてアノマリ成分推定部２および通常変化パターン予測部３に出力する。なお、通常データ再生部１６は、観測値、および、観測値の１〜Ｎ階微分値のいずれにおいてもアノマリ成分が検出されなかった場合、観測値のベクトルデータｖ＿ｙｉを、そのまま、アノマリを除いた正常時の成分の推定ベクトルデータｖ＿ｎｒｍｌ＿ｙｉとして通常変化パターン予測部３に出力する。
【００７１】
アノマリ成分推定部２は、ベクトルデータ取得部１１から出力される観測値ベクトルデータｖ＿ｙｉと、通常データ再生部１６から出力されるアノマリを除いた正常時の成分の推定ベクトルデータｖ＿ｎｒｍｌ＿ｙｉとを入力する。アノマリ成分推定部２は、観測値ベクトルデータｖ＿ｙｉと、アノマリを除いた正常時の成分の推定ベクトルデータｖ＿ｎｒｍｌ＿ｙｉとから、アノマリ成分推定ベクトルデータｖ＿ａｉを取得し、取得したアノマリ成分推定ベクトルデータｖ＿ａｉをアノマリ成分予測部４に出力する。
【００７２】
通常変化パターン予測部３は、通常変化パターン推定部１から出力されるベクトルデータｖ＿ｎｒｍｌ＿ｙｉを入力する。通常変化パターン予測部３は、ベクトルデータｖ＿ｎｒｍｌ＿ｙｉに対して予測処理を実行し、将来データ（現時刻からＴ個のサンプルに相当する時間だけ未来のデータ）のベクトルデータｐｒｄｔ＿ｖ＿ｎｒｍｌ＿ｙｉ＋Ｔを取得する。通常変化パターン予測部３は、取得したベクトルデータｐｒｄｔ＿ｖ＿ｎｒｍｌ＿ｙｉ＋Ｔを加算部５に出力する。
【００７３】
アノマリ成分予測部４は、アノマリ成分推定部２から出力されるアノマリ成分推定ベクトルデータｖ＿ａｉと通常変化パターン推定部１から出力されるアノマリが検出されない最小微分階数ｎと入力する。アノマリ成分予測部４は、アノマリが検出されない最小微分階数ｎに基づいて、アノマリ成分推定ベクトルデータｖ＿ａｉに対して予測処理を実行し、将来データ（現時刻からＴ個のサンプルに相当する時間だけ未来のデータ）のベクトルデータｐｒｄｔ＿ｖ＿ａｉ＋Ｔを取得する。アノマリ成分予測部４は、取得したベクトルデータｐｒｄｔ＿ｖ＿ａｉ＋Ｔを加算部５に出力する。
【００７４】
加算部５は、通常変化パターン予測部３から出力されるベクトルデータｐｒｄｔ＿ｖ＿ｎｒｍｌ＿ｙｉ＋Ｔと、アノマリ成分予測部４から出力されるベクトルデータｐｒｄｔ＿ｖ＿ａｉ＋Ｔとを入力する。加算部５は、ベクトルデータｐｒｄｔ＿ｖ＿ｎｒｍｌ＿ｙｉ＋Ｔと、ベクトルデータｐｒｄｔ＿ｖ＿ａｉ＋Ｔとに対して加算処理を行い、加算処理後のベクトルデータｖ＿ｙｉ＋Ｔを取得する。そして、加算部５は、加算処理により取得したベクトルデータｖ＿ｙｉ＋Ｔ（観測値の予測ベクトルデータｖ＿ｙｉ＋Ｔ）を異常判定部６に出力する。
【００７５】
異常判定部６は、加算部５から出力される観測値の予測ベクトルデータｖ＿ｙｉ＋Ｔを入力する。異常判定部６は、観測値の予測ベクトルデータｖ＿ｙｉ＋Ｔに基づいて、無線環境における異常状態が発生するか否かの判定を行い、その判定結果を含むデータＤｏｕｔを出力する。
【００７６】
学習済みデータ記憶部ＤＢ１は、無線状況予測装置１００が存在する無線環境下において、無線状況予測をするためのモデルを構築するために学習処理を実行し、学習済みモデルを取得したときの当該無線環境下における観測値と、当該観測値の各階数の微分値とのデータを学習済みデータとして記憶させるための記憶部である。学習済みデータ記憶部ＤＢ１は、複数の学習済みデータを記憶することができ、各学習済みデータには、学習サンプル番号が付与されている。学習済みデータ記憶部ＤＢ１は、例えば、データベースにより実現される。
【００７７】
＜１．２：無線状況予測装置の動作＞
以上のように構成された無線状況予測装置１００の動作について、以下、説明する。
【００７８】
図３は、無線状況予測装置１００が置かれている無線環境（無線通信システム）において加法的なアノマリ（異常）が発生したときの無線状況予測装置１００で取得される観測値の時間変化を示す図である。図３において、横軸は時間であり、縦軸は観測値（例えば、ＲＳＳＩやＣＯＲ）である。
【００７９】
以下では、説明便宜のため、図３に示すように、時刻ｔ０において、無線状況予測装置１００が置かれている無線環境（無線通信システム）において加法的なアノマリ（異常）が発生した場合について説明する。
【００８０】
無線状況予測装置１００の観測データ取得部ＦＥ１は、アンテナＡｎｔ１を介してＲＦ信号（無線信号）を受信し、受信した当該ＲＦ信号ＲＦｉｎから、観測値ｙｉ（観測データ）を取得する。ここでは、観測データ取得部ＦＥ１は、時刻ｉ（サンプル時刻ｉ）において、受信したＲＦ信号ＲＦｉｎの受信電力強度ＲＳＳＩを取得するものとする。
【００８１】
なお、観測値ｙｉは、ＲＦ信号ＲＦｉｎの受信電力強度ＲＳＳＩに限定されることはなく、無線状況予測装置１００が置かれている無線環境（無線システム）の無線リソース消費量（ＣＯＲ）等の無線環境情報に関するデータであってもよい。
【００８２】
観測データ取得部ＦＥ１は、上記のようにして取得したＲＦ信号ＲＦｉｎの受信電力強度ＲＳＳＩを観測値ｙｉとして、通常変化パターン推定部１に出力する。
【００８３】
通常変化パターン推定部１のベクトルデータ取得部１１は、観測データ取得部ＦＥ１から出力される観測値ｙｉを入力し、観測値ｙｉから観測値ベクトルデータｖ＿ｙｉを取得する。ベクトルデータ取得部１１は、入力された観測値ｙｉを一定期間保持し、複数の観測値をまとめて観測値ベクトルデータｖ＿ｙｉを取得する。例えば、ベクトルデータ取得部１１は、時刻ｉ−Ｍ＋１から現時刻ｉまでのＭ個（Ｍ：自然数）の観測値ｙｉ（サンプルデータ）を含む観測値ベクトルデータｖ＿ｙｉを取得する。つまり、ベクトルデータ取得部１１は、例えば、図３に示すベクトルデータ取得期間（Ｍ個のサンプルデータが取得される期間）に取得されるＭ個の観測値ｙｉ（サンプルデータ）を含む観測値ベクトルデータｖ＿ｙｉ（＝［ｙｉ−Ｍ＋１，・・・，ｙｉ］）を取得する。
【００８４】
そして、ベクトルデータ取得部１１は、取得した観測値ベクトルデータｖ＿ｙｉを、観測データアノマリ検出部１４と、通常データ再生部１６と、アノマリ成分推定部２とに出力する。
【００８５】
第１微分処理部１２１は、観測値ｙｉを入力とし、観測値ｙｉに対して微分処理を行い、観測値ｙｉの１階微分値である第１微分データｙｉ（１）を取得する。例えば、第１微分処理部１２１は、
ｙｉ（１）＝ｙｉ−ｙｉ−１
に相当する処理を実行することで、第１微分データｙｉ（１）を取得する。なお、第１微分処理部１２１は、例えば、メモリを有しており、微分処理に必要なデータ（過去のデータ（例えば、ｙｉ−１））を保持することができる。
【００８６】
そして、第１微分処理部１２１は、取得した第１微分データｙｉ（１）を第１微分ベクトルデータ取得部１３１と、第２微分処理部１２２とに出力する。
【００８７】
第２微分処理部１２２は、第１微分処理部１２１から出力される第１微分データｙｉ（１）に対して微分処理を実行し、観測値ｙｉの２階微分値である第２微分データｙｉ（２）を取得する。例えば、第２微分処理部１２２は、
ｙｉ（２）＝ｙｉ（１）−ｙｉ−１（１）
に相当する処理を実行することで、第２微分データｙｉ（２）を取得する。なお、第１微分処理部１２１は、例えば、メモリを有しており、微分処理に必要なデータ（過去のデータ（例えば、ｙｉ−１（１）））を保持することができる。
【００８８】
そして、第２微分処理部１２２は、取得した第２微分データｙｉ（２）を第２微分ベクトルデータ取得部１３２と、第３微分処理部１２３とに出力する。
【００８９】
上記と同様の処理が、第ｋ微分処理部１２ｋにおいて、実行される。
【００９０】
つまり、第ｋ微分処理部１２ｋ（ｋ：自然数、２≦ｋ≦Ｎ−１）は、第ｋ−１微分処理部から出力される第ｋ−１微分データｙｉ（ｋ−１）に対して微分処理を実行し、観測値ｙｉのｋ階微分値である第ｋ微分データｙｉ（ｋ）を取得する。例えば、第ｋ微分処理部１２ｋは、
ｙｉ（ｋ）＝ｙｉ（ｋ−１）−ｙｉ−１（ｋ−１）
に相当する処理を実行することで、第ｋ微分データｙｉ（ｋ）を取得する。なお、第ｋ微分処理部１２ｋは、例えば、メモリを有しており、微分処理に必要なデータ（過去のデータ（例えば、ｙｉ−１（ｋ−１）））を保持することができる。
【００９１】
そして、第ｋ微分処理部１２ｋは、取得した第ｋ微分データｙｉ（ｋ）を第ｋ微分ベクトルデータ取得部１３ｋと、第ｋ微分処理部１２ｋとに出力する。
【００９２】
第Ｎ微分処理部１２Ｎは、第Ｎ−１微分処理部から出力される第Ｎ−１微分データｙｉ（Ｎ−１）に対して微分処理を実行し、観測値ｙｉのＮ階微分値である第Ｎ微分データｙｉ（Ｎ）を取得する。例えば、第Ｎ微分処理部１２Ｎは、
ｙｉ（Ｎ）＝ｙｉ（Ｎ−１）−ｙｉ−１（Ｎ−１）
に相当する処理を実行することで、第Ｎ微分データｙｉ（Ｎ）を取得する。なお、第Ｎ微分処理部１２Ｎは、例えば、メモリを有しており、微分処理に必要なデータ（過去のデータ（例えば、ｙｉ−１（Ｎ−１）））を保持することができる。
【００９３】
そして、第Ｎ微分処理部１２Ｎは、取得した第Ｎ微分データｙｉ（Ｎ）を第Ｎ微分ベクトルデータ取得部１３Ｎに出力する。
【００９４】
上記のようにして、無線状況予測装置１００では、観測値ｙｉの１〜Ｎ階微分値（ｙｉ（１）〜ｙｉ（Ｎ））を取得する。
【００９５】
第１微分ベクトルデータ取得部１３１は、第１微分処理部１２１から出力される第１微分データｙｉ（１）を入力し、一定期間保持する。第１微分ベクトルデータ取得部１３１は、複数の第１階微分データをまとめて第１微分ベクトルデータｖ＿ｙｉ（１）を取得する。具体的には、第１微分ベクトルデータ取得部１３１は、時刻ｉ−Ｍ＋１から現時刻ｉまでのＭ個（Ｍ：自然数）の第１微分データを含む第１微分ベクトルデータｖ＿ｙｉ（１）を取得する。つまり、第１微分ベクトルデータ取得部１３１は、第１微分ベクトルデータｖ＿ｙｉ（１）を
ｖ＿ｙｉ（１）＝［ｙｉ−Ｍ＋１（１），・・・，ｙｉ（１）］
として取得する。
【００９６】
そして、第１微分ベクトルデータ取得部１３１は、取得した第１微分ベクトルデータｖ＿ｙｉ（１）を、第１アノマリ検出部１５１と、通常データ再生部１６とに出力する。
【００９７】
第２〜第Ｎ微分ベクトルデータ取得部においても、第１微分ベクトルデータ取得部１３１と同様の処理が実行される。
【００９８】
つまり、第ｋ微分ベクトルデータ取得部１３ｋ（ｋ：自然数、２≦ｋ≦Ｎ）は、第ｋ微分処理部１２ｋから出力される第ｋ微分データｙｉ（ｋ）を入力し、一定期間保持する。第ｋ微分ベクトルデータ取得部１３ｋは、複数の第ｋ階微分データをまとめて第ｋ微分ベクトルデータｖ＿ｙｉ（ｋ）を取得する。具体的には、第ｋ微分ベクトルデータ取得部１３ｋは、時刻ｉ−Ｍ＋１から現時刻ｉまでのＭ個（Ｍ：自然数）の第ｋ微分データを含む第ｋ微分ベクトルデータｖ＿ｙｉ（ｋ）を取得する。つまり、第ｋ微分ベクトルデータ取得部１３ｋは、第ｋ微分ベクトルデータｖ＿ｙｉ（ｋ）を
ｖ＿ｙｉ（ｋ）＝［ｙｉ−Ｍ＋１（ｋ），・・・，ｙｉ（ｋ）］
として取得する。
【００９９】
そして、第ｋ微分ベクトルデータ取得部１３ｋは、取得した第ｋ微分ベクトルデータｖ＿ｙｉ（ｋ）を、第ｋアノマリ検出部１５ｋと、通常データ再生部１６とに出力する。
【０１００】
観測データアノマリ検出部１４は、ベクトルデータ取得部１１から出力されるベクトルデータｖ＿ｙｉに対してアノマリ検出処理を実行する。ここで、観測データアノマリ検出部１４で実行されるアノマリ検出処理について、説明する。
【０１０１】
図４〜図６は、アノマリ検出処理を説明するための図である。
【０１０２】
Ｍ次元のベクトル空間において、ＳＯＭによるクラスタリングを行う。具体的には、複数の基準ベクトルを多次元空間（Ｍ次元ベクトル空間）上に配置し、学習によって、各基準ベクトルをそれぞれ学習データ（学習用の観測値のサンプルデータ）に近づけることにより、クラスタを形成させる。なお、学習データは、無線状況予測装置１００が置かれている無線環境下の通常状態において、取得される観測値（ＲＳＳＩやＣＯＲ）をベクトル化処理したデータであることが好ましい。
【０１０３】
図４に示すように、例えば、複数の基準ベクトルをＭ次元ベクトル空間に配置する。そして、図４の×印で示した位置に学習データが存在する場合、当該学習データの周辺に位置する基準ベクトル（図４で黒丸で示した基準ベクトル）の位置が上記学習データの位置に近づくように（ユークリッド距離が小さくなるように）、上記学習データの周辺に位置する基準ベクトルを移動させるように更新処理を行う。
【０１０４】
つまり、学習段階で、アノマリ検出処理の処理対象とするデータに対応する基準ベクトルと同じ次元の空間内に、複数の基準ベクトルｗｍを配置する。学習データをｓ＿ｙｊ（ｋ）と表記する。ｊは、学習サンプル番号であり、ｋは、微分階数である。なお、学習データｓ＿ｙｊ（ｋ）は学習済みデータ記憶部ＤＢ１に記憶される。そして、学習データｓ＿ｙｊ（ｋ）が入力された場合に、ｓ＿ｙｊ（ｋ）と最も距離（ノルム）が近い基準ベクトルを見つけ、その基準ベクトル、およびその基準ベクトルと距離が近い他のｒ個（ｒ：正の整数）の基準ベクトルに対して以下の更新を行う。
ｖ＿ｗｍ（ｊ＋１）＝ｖ＿ｗｍ（ｊ）＋α（ｊ）（ｓ＿ｙｊ（ｋ）−ｖ＿ｗｍ（ｊ））
ここで、α（ｊ）はｊの増加とともに単調減少する係数で０＜α（ｊ）＜１を満たす。この更新式では、学習データに最も近い基準ベクトルとその近傍領域に含まれる基準ベクトルが、学習データに近づくように更新される。基準ベクトルの更新の様子は、例えば、図４に示すようなものとなる。
【０１０５】
このような更新を繰り返し行うことで、基準ベクトルは学習データが密集する領域に移動する。図５に、学習済み時の基準ベクトルと学習データの配置（一例）を模式的に示す。
【０１０６】
そして、学習完了時点において、各基準ベクトルは、学習データが密に存在する位置に移動するので、（１）学習完了時点における各基準ベクトルからの距離（ノルム）が所定の値以下である範囲に存在するデータは正常なデータであり、（２）学習完了時点における各基準ベクトルからの距離（ノルム）が所定の値よりも大きい範囲に存在するデータは異常なデータ（アノマリ）であると判定することができる。以下では、上記距離として、ユークリッド距離（Ｌ２ノルム）を想定するが、例えば、Ｌｑノルム（ｑ：０以上の実数）、マハラノビス距離、ハミング距離等も利用できる。
【０１０７】
観測データアノマリ検出部１４は、ベクトル化処理された観測値ｖ＿ｙｉとＳＯＭによる学習済みの各基準ベクトル（図５の大きな黒丸に相当する基準ベクトル）とのユークリッド距離を算出し、算出したユークリッド距離のうち最小のものをｄｍｉｎとし所定の閾値ｄ＿ｔｈと比較する。
【０１０８】
比較の結果、（１）ｄｍｉｎ≦ｄ＿ｔｈである場合、観測データアノマリ検出部１４は、ベクトルデータｖ＿ｙｉは、正常なデータであると判断し、検出結果データＤｅｔ０を
Ｄｅｔ０＝０
として、検出結果データＤｅｔ０を、通常データ再生部１６に出力する。
【０１０９】
（２）ｄｍｉｎ＞ｄ＿ｔｈである場合、観測データアノマリ検出部１４は、ベクトルデータｖ＿ｙｉは、アノマリ（異常なデータ）であると判断し、検出結果データＤｅｔ０を
Ｄｅｔ０＝１
として、検出結果データＤｅｔ０を、通常データ再生部１６に出力する。
【０１１０】
なお、閾値ｄ＿ｔｈは、例えば、以下のようにして決定される。観測データアノマリ検出部１４は、学習データ（図５の小さな点に相当）と各基準ベクトル（図５の大きな黒点に相当）とのユークリッド距離の内の最小値ｄｍｉｎの平均値μ、標準偏差σを計算し、閾値ｄ＿ｔｈを
ｄ＿ｔｈ＝μ＋ｂ×σ
ｂ：設定パラメータ（例えば、ｂ＝３）
として設定する。
【０１１１】
第ｋアノマリ検出部１５ｋ（ｋ：自然数、１≦ｋ≦Ｎ）は、第ｋ微分ベクトルデータ取得部１３ｋから出力される第ｋ階微分データｙｉ（ｋ）に対してアノマリ検出処理を実行する。第ｋアノマリ検出部１５ｋで実行されるアノマリ処理は、観測データアノマリ検出部１４で実行されるアノマリ処理と同様の処理であり、扱うデータ（処理対象のデータ）が、観測データアノマリ検出部１４で実行されるアノマリ処理では、観測値を要素とするベクトルデータｖ＿ｙｉであるのに対して、第ｋアノマリ検出部１５ｋで実行されるアノマリ処理では、観測値のｋ階微分値を要素とする第ｋ微分ベクトルデータｖ＿ｙｉ（ｋ）である点が相違する。ただし、第ｋアノマリ検出部１５ｋでは第ｋ微分ベクトルデータでＳＯＭによる学習を行い、各階数の微分値毎に複数の基準ベクトルを持つ。
【０１１２】
第ｋアノマリ検出部１５ｋは、上記により算出したベクトルデータｖ＿ｙｉ（ｋ）と、学習完了時点における第ｋ微分ベクトルデータにおける各基準ベクトルとのユークリッド距離ｄｋを算出し、ｄｋのうち最小のものをｄｋｍｉｎとして閾値ｄｋ＿ｔｈと比較する。
【０１１３】
比較の結果、（１）ｄｋｍｉｎ≦ｄｋ＿ｔｈである場合、第ｋアノマリ検出部１５ｋは、ベクトルデータｖ＿ｙｉ（ｋ）は、正常なデータであると判断し、検出結果データＤｅｔｋを
Ｄｅｔｋ＝０
として、検出結果データＤｅｔｋを、通常データ再生部１６に出力する。
【０１１４】
（２）ｄｋｍｉｎ＞ｄｋ＿ｔｈである場合、第ｋアノマリ検出部１５ｋは、ベクトルデータｖ＿ｙｉ（ｋ）は、アノマリ（異常なデータ）であると判断し、検出結果データＤｅｔｋを
Ｄｅｔｋ＝１
として、検出結果データＤｅｔｋを、通常データ再生部１６に出力する。
【０１１５】
なお、閾値ｄｋ＿ｔｈは、例えば、以下のようにして決定される。第ｋアノマリ検出部１５ｋは、学習データと各基準ベクトルとのユークリッド距離の内の最小値ｄｋｍｉｎの平均値μｋ、標準偏差σｋを計算し、閾値ｄｋ＿ｔｈを
ｄｋ＿ｔｈ＝μｋ＋ｂｋ×σｋ
ｂｋ：設定パラメータ（例えば、ｂｋ＝３）
として設定する。
【０１１６】
通常データ再生部１６は、ベクトルデータ取得部１１から出力されるベクトルデータｖ＿ｙｉと、観測データアノマリ検出部１４から出力される検出結果データＤｅｔ０と、第１微分ベクトルデータ取得部１３１〜第Ｎ微分ベクトルデータ取得部１３Ｎからそれぞれ出力される第１微分ベクトルデータｖ＿ｙｉ（１）〜第Ｎ微分ベクトルデータｖ＿ｙｉ（Ｎ）と、第１アノマリ検出部１５１〜第Ｎアノマリ検出部１５Ｎからそれぞれ出力される検出結果データＤｅｔ１〜ＤｅｔＮとを入力する。また、通常データ再生部１６は、学習済みデータ記憶部ＤＢ１から、学習済みデータＤ１を読み出す。
【０１１７】
通常データ再生部１６は、学習済みデータＤ１と、上記の入力データとを用いて、通常データ再生処理を実行し、観測値ｙｉのアノマリを除いた正常時の成分を推定する。通常データ再生処理について図７を用いて説明する。
【０１１８】
図７は、通常データ再生処理について説明するための図である。図７の左図は、観測値およびその１階微分値の波形を示すグラフである。図７の右図は、学習済みデータ記憶部ＤＢ１に記憶されている学習済みデータの一例を示す表である。
【０１１９】
通常データ再生部１６は、以下のようにして、通常データ再生処理を実行する。
（１）まず、通常データ再生部１６は、アノマリが検出されない最小階数ｎを検出する。具体的には、観測データアノマリ検出部１４から出力される検出結果データＤｅｔ０と、第１アノマリ検出部１５１〜第Ｎアノマリ検出部１５Ｎからそれぞれ出力される検出結果データＤｅｔ１〜ＤｅｔＮとから、Ｄｅｔ０〜ＤｅｔＮの順に調べていき、最初に、その値が「０」となる検出結果データを特定する。ここでは、Ｄｅｔ０＝１、Ｄｅｔ１＝０であり、Ｄｅｔ２〜ＤｅｔＮも「０」であるものとする。この場合、アノマリが検出されない最小階数ｎは、ｎ＝１であるので、通常データ再生部１６は、ｎ＝１として、アノマリが検出されない最小階数ｎを検出する。
（２）次に、通常データ再生部１６は、学習済みデータ記憶部ＤＢ１に記憶されている学習済みデータの中から、アノマリが検出されない最小階数ｎのベクトルデータであるベクトルデータｖ＿ｙｉ（１）と最も近似するデータｓ＿ｙｊ（１）を見つける。また、学習済みデータ記憶部ＤＢ１には、無線状況予測装置１００が存在する無線環境下において、無線状況予測をするためのモデルを構築するために学習処理を実行し、学習済みモデルを取得したときの当該無線環境下における観測値と、当該観測値の各階数の微分値とのデータを学習済みデータが、図７に示すように、学習サンプル番号ごとに記憶されているものとする。
【０１２０】
例えば、図７の左図の波形の場合、１階微分値のベクトルデータｖ＿ｙｉ（１）と最も近似するデータｓ＿ｙｊ（１）は、図７の右図から、ｊ＝２のデータｓ＿ｙ２（１）であるので、通常データ再生部１６は、アノマリが検出されない最小階数ｎのベクトルデータであるベクトルデータｖ＿ｙｉ（１）と最も近似するデータｓ＿ｙｊ（１）を有する学習サンプル番号ｊをｊ＝２と特定する。
（３）通常データ再生部１６は、（２）で特定した学習サンプル番号ｊ（ｊ＝２）のｎ＝０のデータｓ＿ｙｊを、学習済みデータ記憶部ＤＢ１から読み出し、当該データｓ＿ｙｊを再生し、観測値からアノマリを除いた正常時の成分とする。すなわち、通常データ再生部１６は、上記データｓ＿ｙｊを観測値からアノマリを除いた正常時の成分の推定ベクトルデータｖ＿ｎｒｍｌ＿ｙｉとして取得する。図７の場合、通常データ再生部１６は、ｓ＿ｙ２を観測値からアノマリを除いた正常時の成分の推定ベクトルデータｖ＿ｎｒｍｌ＿ｙｉとして取得する。
【０１２１】
高次の微分値におけるアノマリ成分の振る舞いについて、図８を用いて説明する。
【０１２２】
図８は、加法的なアノマリ成分値、観測値からアノマリを除いた正常時の成分、および、観測値の０〜５次成分の波形を示している。図８において領域Ｒ１で示した観測値の波形は、図８に示すように、４次成分（４階微分）以降の波形において、アノマリ成分が検出されない。図８に示した加法的なアノマリ成分値の４次微分波形の領域Ｒａ４、５次微分波形の領域Ｒａ５において、微分波形の値は「０」であり、アノマリの影響を受けていないことが分かる。そして、図８の場合、アノマリが検出されない最小微分階数ｎ＝４であるので、観測値からアノマリを除いた正常時の成分の４次波形（４階微分波形）の領域Ｒｎｍ４の波形と近似する学習データを見つけ、当該学習データの０次成分の波形（図８の領域Ｒｎｍ０の波形）を取得する。この取得した０次成分の波形（図８の領域Ｒｎｍ０の波形）を観測値に含まれるアノマリを除いた正常時の成分とすることで、高精度に、観測値に含まれるアノマリを除いた正常時の成分を予測することができる。
【０１２３】
なお、全ての階数のベクトルデータｖ＿ｙｉ、ｖ＿ｙｉ（１）〜ｖ＿ｙｉ（Ｎ）で、アノマリが検出された場合、つまり、Ｄｅｔ０〜ＤｅｔＮが全て「１」である場合、通常データ再生部１６は、観測値からアノマリを除いた正常時の成分の推定ベクトルデータｖ＿ｎｒｍｌ＿ｙｉをアノマリ成分推定部２に出力しない。この理由は、全ての階数のベクトルデータｖ＿ｙｉ、ｖ＿ｙｉ（１）〜ｖ＿ｙｉ（Ｎ）で、アノマリが検出される場合は、観測値においてアノマリが発生している時点であり、アノマリの影響を受けていない波形の特定をすることができず、上記処理により、観測値からアノマリを除いた正常時の成分を精度良く推定することができないからである。
【０１２４】
上記のようにして取得された観測値からアノマリを除いた正常時の成分の推定ベクトルデータｖ＿ｎｒｍｌ＿ｙｉは、通常データ再生部１６からアノマリ成分推定部２に出力される。
【０１２５】
アノマリ成分推定部２は、観測値ベクトルデータｖ＿ｙｉから、アノマリを除いた正常時の成分の推定ベクトルデータｖ＿ｎｒｍｌ＿ｙｉを減算することで（ベクトル減算処理を行うことで）、アノマリ成分推定ベクトルデータｖ＿ａｉを取得する。例えば、図８の場合では、領域Ｒ１の観測値波形（観測値ベクトルデータｖ＿ｙｉに相当）から、領域Ｒｎｍ０のアノマリの成分を除いた成分の波形（アノマリを除いた正常時の成分の推定ベクトルデータｖ＿ｎｒｍｌ＿ｙｉに相当）を減算することで、領域Ｒａで示したアノマリ成分の波形（アノマリ成分推定ベクトルデータｖ＿ａｉに相当）を取得することができる。
【０１２６】
そして、アノマリ成分推定部２は、取得したアノマリ成分推定ベクトルデータｖ＿ａｉをアノマリ成分予測部４に出力する。
【０１２７】
アノマリ成分予測部４は、アノマリ成分推定部２から出力されるアノマリ成分推定ベクトルデータｖ＿ａｉと通常変化パターン推定部１から出力されるアノマリが検出されない最小微分階数ｎと入力する。アノマリ成分予測部４は、アノマリが検出されない最小微分階数ｎに基づいて、アノマリ成分推定ベクトルデータｖ＿ａｉに対して予測処理を実行する。
【０１２８】
具体的には、アノマリ成分予測部４は、多項式フィッティングにより、アノマリ成分の将来値を予測する。アノマリが検出されない最小微分階数ｎが分かっているので、アノマリ成分は、ｎ−１次多項式で近似することができる。
【０１２９】
図９に示すように、アノマリ成分予測部４は、ベクトルデータｖ＿ａｉの各要素を、ｗａ０〜ｗａｎ−１を係数とするｎ−１次多項式で表し、行列で表現する。図９に示すように、アノマリ成分推定ベクトルデータｖ＿ａｉの各要素に対応する時刻（ｉ−Ｍ＋１，・・・，ｉ）を列ベクトル化し、各要素をそれぞれ０乗からｎ−１乗したものを並べた行列（Ｍ×（ｎ−１）の行列）を行列Ｅａとする。また、図９に示すように、係数ｗａ０〜ｗａｎ−１を要素とする多項式の係数ベクトルをｖ＿ｗａとする。図９に示すように、
ｖ＿ａｉ＝Ｅａ・ｖ＿ｗａ
が成り立つので、アノマリ成分予測部４は、多項式の係数ベクトルｖ＿ｗａを
ｖ＿ｗａ＝（ＥａＴ・Ｅａ）−１・Ｅａ・ｖ＿ａｉ
として算出する。
【０１３０】
これにより、時刻ｉ＋Ｔのアノマリ成分値ａｉ＋Ｔは、
ａｉ＋Ｔ＝ｗａ０×（ｉ＋Ｔ）０＋ｗａ１×（ｉ＋Ｔ）１＋・・・＋ｗａｎ−１×（ｉ＋Ｔ）ｎ−１
として取得することができる。  そして、アノマリ成分予測部４は、上記ｎ−１次多項式により、時刻ｉ＋Ｔのアノマリ成分値ａｉ＋Ｔを含むアノマリ成分値の将来データ（現時刻からＴ個のサンプルに相当する時間だけ未来のデータ）のベクトルデータｐｒｄｔ＿ｖ＿ａｉ＋Ｔを取得する。アノマリ成分予測部４は、取得したベクトルデータｐｒｄｔ＿ｖ＿ａｉ＋Ｔを加算部５に出力する。なお、上記では、多項式フィッティングよりアノマリ成分値ａｉ＋Ｔを予測しているが、これに限定されることはなく、例えば、テイラー展開により、多項式の係数ベクトルｖ＿ｗａを特定し、アノマリ成分値ａｉ＋Ｔを予測するようにしてもよい。
【０１３１】
通常変化パターン予測部３は、通常変化パターン推定部１から出力されるベクトルデータｖ＿ｎｒｍｌ＿ｙｉに対して予測処理を実行し、アノマリを除いた正常時の成分値の将来データ（現時刻からＴ個のサンプルに相当する時間だけ未来のデータ）のベクトルデータｐｒｄｔ＿ｖ＿ｎｒｍｌ＿ｙｉ＋Ｔを取得する。通常変化パターン予測部３は、例えば、特願２０１７−２３２４４２号および／または特願２０１８−０４２７４７号に開示されている技術により、アノマリを除いた正常時の成分値の将来データ（現時刻からＴ個のサンプルに相当する時間だけ未来のデータ）のベクトルデータｐｒｄｔ＿ｖ＿ｎｒｍｌ＿ｙｉ＋Ｔを取得する。つまり、通常変化パターン予測部３は、無線状況予測装置１００が置かれている無線環境下において、観測値のアノマリを除いた正常時の成分を学習させた学習済みモデルを用いて、予測処理を行い、アノマリを除いた正常時の成分値の将来データ（現時刻からＴ個のサンプルに相当する時間だけ未来のデータ）のベクトルデータｐｒｄｔ＿ｖ＿ｎｒｍｌ＿ｙｉ＋Ｔを取得する。
【０１３２】
そして、通常変化パターン予測部３は、取得したベクトルデータｐｒｄｔ＿ｖ＿ｎｒｍｌ＿ｙｉ＋Ｔを加算部５に出力する。
【０１３３】
加算部５は、通常変化パターン予測部３から出力されるベクトルデータｐｒｄｔ＿ｖ＿ｎｒｍｌ＿ｙｉ＋Ｔと、アノマリ成分予測部４から出力されるベクトルデータｐｒｄｔ＿ｖ＿ａｉ＋Ｔとを入力し、ベクトルデータｐｒｄｔ＿ｖ＿ｎｒｍｌ＿ｙｉ＋Ｔと、ベクトルデータｐｒｄｔ＿ｖ＿ａｉ＋Ｔとに対して加算処理（ベクトル加算処理）を行い、ベクトルデータｖ＿ｙｉ＋Ｔを取得する。そして、加算部５は、取得したベクトルデータｖ＿ｙｉ＋Ｔを異常判定部６に出力する。
【０１３４】
異常判定部６は、加算部５から出力される観測値の予測ベクトルデータｖ＿ｙｉ＋Ｔに基づいて、無線環境における異常状態が発生するか否かの判定を行う。
【０１３５】
具体的には、（１）異常判定部６は、観測値の予測ベクトルデータｖ＿ｙｉ＋Ｔに含まれる要素の値（予測観測値）（例えば、ｙｉ＋Ｔ０）が閾値Ｔｈ１を超えている場合、（時刻ｉ＋Ｔ０において）異常状態が発生すると判定し、判定結果を示すデータＤｏｕｔを「１」に設定して出力する。なお、異常判定部６は、異常発生すると予測された時刻もデータＤｏｕｔに含めて出力する。
（２）一方、異常判定部６は、観測値の予測ベクトルデータｖ＿ｙｉ＋Ｔに含まれる要素の値（予測観測値）（例えば、ｙｉ＋Ｔ０）が閾値Ｔｈ１以下である場合、（時刻ｉ＋Ｔ０において）異常状態は発生しないと判定し、判定結果を示すデータＤｏｕｔを「０」に設定して出力する。
【０１３６】
そして、異常判定部６から出力されるデータＤｏｕｔは、例えば、無線状況制御装置（不図示）に出力され、無線状況制御装置は、データＤｏｕｔに基づいて、異常状態が発生すると予測された時刻を含む期間において、異常状態の発生を回避させるための措置を講ずる。例えば、無線状況制御装置は、以下の措置を講ずることで、異常状態の発生を回避させる。
（１）異常状態が発生すると予測された時刻を含む期間において、無線状況予測装置１００が含まれる無線システムの無線通信装置の無線通信を停止させる（中断させる）。
（２）異常状態が発生すると予測された時刻を含む期間において、無線状況予測装置１００が含まれる無線システムの無線通信装置の無線通信に使用するチャネルを変更する。
【０１３７】
ここで、図１０、図１１のフローチャート、および、図１２の観測値波形図を用いて、無線状況予測装置１００の動作をまとめて説明する。
【０１３８】
（ステップＳ１〜Ｓ３）：
通常変化パターン推定部１は、観測値のベクトルデータｖ＿ｙｉを取得する（ステップＳ１）。
【０１３９】
また、通常変化パターン推定部１は、観測値の１〜Ｎ階の微分値のベクトルデータｖ＿ｙｉ（１）〜ｖ＿ｙｉ（Ｎ）を取得する（ステップＳ２）。
【０１４０】
また、通常変化パターン推定部１は、観測値のベクトル、観測値の１〜Ｎ階微分値のベクトルデータに対してアノマリ検出処理を実行する（ステップＳ３）。
【０１４１】
（ステップＳ４）：
通常変化パターン推定部１は、全階数でアノマリが検出されるか否かの判定を行い、判定の結果、全階数でアノマリが検出された場合、処理をステップＳ１に戻す。一方、全階数でアノマリが検出されなかった場合、処理をステップＳ５に進める。
【０１４２】
（ステップＳ５）：
通常変化パターン推定部１は、観測値でアノマリが検出されるか否かの判定を行い、判定の結果、観測値でアノマリが検出された場合、処理をステップＳ７に進める。一方、観測値でアノマリが検出されなかった場合、処理をステップＳ６に進める。
【０１４３】
（ステップＳ６）：
通常変化パターン予測部３は、観測値を用いて、観測値の将来値の予測処理を行う。
【０１４４】
（ステップＳ７〜Ｓ９）：
通常変化パターン推定部１は、アノマリが検出されない最小微分階数ｎを特定し（ステップＳ７）、ベクトルデータｖ＿ｙｉ（ｎ）と最も近い学習済みデータｓ＿ｙｊ（ｎ）を特定する（ステップＳ８）。そして、通常変化パターン推定部１は、学習済みデータｓ＿ｙｊ（ｎ）に対応する観測値データｓ＿ｙｊを再生し、アノマリを除いた正常時の成分とする（ステップＳ９）。
【０１４５】
（ステップＳ１０〜Ｓ１３）：
通常変化パターン予測部３は、データｓ＿ｙｊを用いて、観測値からアノマリを除いた正常時の成分の将来値ｙｉ＋Ｔを予測する（ステップＳ１０）。
【０１４６】
アノマリ成分推定部２は、観測値ｙｉと観測値からアノマリを除いた正常時の成分ｓ＿ｙｊとの差分に基づいて、アノマリ成分ａｉを推定する（ステップＳ１１）。
【０１４７】
アノマリ成分予測部４は、アノマリ成分ａｉのテイラー展開または多項式フィッティングによる予測処理を行う（ステップＳ１２）。例えば、アノマリ成分の波形はｎ−１次多項式で表現できるため、図１２に示すように、時刻ｉ＋Ｔのアノマリ成分値（ｐｒｄｔ＿ａｉ＋Ｔ）を高精度に予測することができる。
【０１４８】
加算部５は、観測値からアノマリを除いた正常時の成分とアノマリ成分との加算処理を行い、加算ベクトルデータｐｒｄｔ＿ｖ＿ｙｉ＋Ｔを取得する（ステップＳ１３）。
【０１４９】
（ステップＳ１４）：
異常判定部６は、観測値からアノマリを除いた正常時の成分とアノマリ成分との加算ベクトルデータｐｒｄｔ＿ｖ＿ｙｉ＋Ｔに基づいて、時刻ｉ＋Ｔにおける異常状態発生の予測を行う。
【０１５０】
以上のように、無線状況予測装置１００では、観測値においてアノマリが検出されており、かつ、当該観測値の高次の微分値でアノマリが検出されていない観測値の波形部分を特定し、特定した観測値の波形部分の高次の微分値波形のうち、アノマリが検出されなくなる最小の微分階数ｎを特定する。そして、無線状況予測装置１００では、観測値のｎ階微分値波形と近似する学習済みデータ（これを学習サンプル番号ｊのｎ階微分値波形データとする）を、学習済みデータ記憶部ＤＢ１から抽出し、抽出した学習済みデータ（学習サンプル番号ｊのｎ階微分値波形データ）に対応する観測値の学習済みデータ（学習サンプル番号ｊの０階微分値波形データ（観測値データ））を取得する。そして、無線状況予測装置１００では、取得した観測値の学習済みデータを観測値からアノマリを除いた正常時の成分とし、観測値から当該アノマリを除いた正常時の成分を減算することで、観測値に含まれるアノマリ成分値（アノマリ成分値波形データ）を精度良く取得することができる。そして、上記処理により、ｎ階微分すると、アノマリ成分が消えることから、アノマリ成分は、ｎ−１次多項式で近似できることが分かる。したがって、無線状況予測装置１００では、上記処理により取得したアノマリ成分値波形をｎ−１次多項式で近似し、当該アノマリ成分値波形のｎ−１次多項式による近似式を用いて、アノマリ成分の将来値ａｉ＋Ｔを高精度に予測することができる。無線状況予測装置１００では、アノマリ成分の将来値ａｉ＋Ｔを高精度に予測するので、学習モデルを用いて高精度に予測できる観測値のアノマリを除いた正常時の成分の将来値ｎｒｍｌ＿ｙｉ＋Ｔとアノマリ成分の将来値ａｉ＋Ｔとを加算することで、観測値の将来値ｙｉ＋Ｔ（＝ｎｒｍｌ＿ｙｉ＋Ｔ＋ａｉ＋Ｔ）を高精度に予測することができる。
【０１５１】
その結果、無線状況予測装置１００では、観測値の将来値ｙｉ＋Ｔ（＝ｎｒｍｌ＿ｙｉ＋Ｔ＋ａｉ＋Ｔ）が、例えば、所定の閾値Ｔｈ１を超える時刻を高精度に予測することができるため、無線状況予測装置１００が置かれている無線環境下において、異常が発生することを未然に防ぐ措置等を効率良くとることができる。
【０１５２】
したがって、無線状況予測装置１００では、複雑に無線環境が変化する状況において、学習していない変化が生じる場合であっても、無線環境情報の将来値を予測し、将来発生するであろう異常を高精度で予測することができる。
【０１５３】
［第２実施形態］
次に、第２実施形態について、説明する。なお、上記実施形態と同様の部分については、同一符号を付し、詳細な説明を省略する。
【０１５４】
図１３は、第２実施形態の無線状況予測装置２００の概略構成図である。
【０１５５】
第２実施形態の無線状況予測装置２００では、第１実施形態の無線状況予測装置１００において、通常変化パターン推定部１をベクトルデータ取得部１Ａに置換し、アノマリ成分推定部２をアノマリ成分推定部２Ａに置換し、減算器７を追加した構成（アノマリ成分推定の結果をベクトルデータ取得部１Ａの出力から減算した上で通常変化パターン予測部３に入力する構成）を有している。それ以外については、無線状況予測装置２００は、無線状況予測装置１００と同様である。
【０１５６】
ベクトルデータ取得部１Ａは、観測データｙｉを入力し、Ｍ個のサンプルデータをまとめてベクトルデータｖ＿ｙｉとして取得する。そして、ベクトルデータ取得部１Ａは、取得したベクトルデータｖ＿ｙｉをアノマリ成分推定部２Ａおよび減算器７に出力する。
【０１５７】
アノマリ成分推定部２Ａは、図１３に示すように、保持部２１と減算部２２とを備える。
【０１５８】
保持部２１は、通常変化パターン予測部３から出力されるベクトルデータｐｒｄｔ＿ｖ＿ｎｒｍｌ＿ｙｉ＋Ｔを入力し、所定の期間だけ記憶保持する。そして、保持部２１は、現時刻ｉにおいて、通常変化パターン予測部３により過去のサンプルデータから予測されたベクトルであって、保持部２１に記憶保持しているベクトルデータｐｒｄｔ＿ｖ＿ｎｒｍｌ＿ｙｉを減算部２２に出力する。
【０１５９】
減算部２２は、ベクトルデータ取得部１Ａから出力される観測値のベクトルデータｖ＿ｙｉと、保持部２１から出力される観測値のアノマリを除いた正常時の成分の予測ベクトルデータｐｒｄｔ＿ｖ＿ｎｒｍｌ＿ｙｉとを入力する。そして、減算部２２は、アノマリ成分のベクトルデータｖ＿ａｉを
ｖ＿ａｉ＝ｖ＿ｙｉ―ｐｒｄｔ＿ｖ＿ｎｒｍｌ＿ｙｉ
に相当する処理（ベクトル減算処理）により取得する。
【０１６０】
そして、減算部２２は、取得したアノマリ成分のベクトルデータｖ＿ａｉをアノマリ成分予測部４および減算器７に出力する。
【０１６１】
減算器７は、ベクトルデータ取得部１Ａから出力されるベクトルデータｖ＿ｙｉと、アノマリ成分推定部２Ａから出力されるベクトルデータｖ＿ａｉとを入力する。そして、減算器７は、観測値のアノマリを除いた正常時の成分のベクトルデータｖ＿ｎｒｍｌ＿ｙｉを、
ｖ＿ｎｒｍｌ＿ｙｉ＝ｖ＿ｙｉ−ｖ＿ａｉ
に相当する処理（ベクトル減算処理）により取得する。
【０１６２】
そして、減算器７は、取得した観測値のアノマリを除いた正常時の成分のベクトルデータｖ＿ｎｒｍｌ＿ｙｉを通常変化パターン予測部４に出力する。
【０１６３】
無線状況予測装置２００では、図１４に示すように、アノマリ成分推定部２Ａが、観測値ｙｉと、過去の観測値から予測したアノマリを除いた正常時の成分値との差が観測値のアノマリ成分ａｉと近似できることを利用して、観測値のアノマリ成分のベクトルデータｖ＿ａｉを上記減算処理により取得する。
【０１６４】
これにより、無線状況予測装置２００では、例えば、図１４に示すように、精度の良い観測値のアノマリ成分値を簡単な処理により取得することがでる。そして、無線状況予測装置２００では、第２実施形態の無線状況予測装置１００と同様に処理することで、観測値の将来値ｙｉ＋Ｔ（＝ｎｒｍｌ＿ｙｉ＋Ｔ＋ａｉ＋Ｔ）を予測することができ、その結果、無線状況予測装置２００が置かれている無線環境下において、異常が発生することを未然に防ぐ措置等を効率良くとることができる。
【０１６５】
したがって、無線状況予測装置２００では、複雑に無線環境が変化する状況において、学習していない変化が生じる場合であっても、無線環境情報の将来値を予測し、将来発生するであろう異常を高精度で予測することができる。
【０１６６】
［他の実施形態］
上記実施形態では、観測値が無線信号の受信電力強度（ＲＳＳＩ）である場合について説明したが、これに限定されることはなく、観測値は、例えば、無線リソース消費量（無線リソース利用率）ＣＯＲを用いてもよい。
【０１６７】
また、上記において、「微分」は、「差分」を含む概念である。
【０１６８】
また、学習済みデータ記憶部ＤＢ１は、無線状況予測装置１００、２００の外部に設けられるものであってもよい。
【０１６９】
また、上記実施形態で説明した無線状況予測装置１００、２００において、各ブロックは、ＬＳＩなどの半導体装置により個別に１チップ化されても良いし、一部又は全部を含むように１チップ化されても良い。
【０１７０】
なお、ここでは、ＬＳＩとしたが、集積度の違いにより、ＩＣ、システムＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩと呼称されることもある。
【０１７１】
また、集積回路化の手法はＬＳＩに限るものではなく、専用回路又は汎用プロセサで実現してもよい。ＬＳＩ製造後に、プログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）や、ＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサーを利用しても良い。
【０１７２】
また、上記各実施形態の各機能ブロックの処理の一部または全部は、プログラムにより実現されるものであってもよい。そして、上記各実施形態の各機能ブロックの処理の一部または全部は、コンピュータにおいて、中央演算装置（ＣＰＵ）により行われる。また、それぞれの処理を行うためのプログラムは、ハードディスク、ＲＯＭなどの記憶装置に格納されており、ＲＯＭにおいて、あるいはＲＡＭに読み出されて実行される。
【０１７３】
また、上記実施形態の各処理をハードウェアにより実現してもよいし、ソフトウェア（ＯＳ（オペレーティングシステム）、ミドルウェア、あるいは、所定のライブラリとともに実現される場合を含む。）により実現してもよい。さらに、ソフトウェアおよびハードウェアの混在処理により実現しても良い。
【０１７４】
例えば、上記実施形態の各機能部を、ソフトウェアにより実現する場合、図１５に示したハードウェア構成（例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、入力部、出力部等をバスＢｕｓにより接続したハードウェア構成）を用いて、各機能部をソフトウェア処理により実現するようにしてもよい。
【０１７５】
また、上記実施形態における処理方法の実行順序は、必ずしも、上記実施形態の記載に制限されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で、実行順序を入れ替えることができるものである。
【０１７６】
前述した方法をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム及びそのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、本発明の範囲に含まれる。ここで、コンピュータ読み取り可能な記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、大容量ＤＶＤ、次世代ＤＶＤ、半導体メモリを挙げることができる。
【０１７７】
上記コンピュータプログラムは、上記記録媒体に記録されたものに限られず、電気通信回線、無線又は有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク等を経由して伝送されるものであってもよい。
【０１７８】
なお、本発明の具体的な構成は、前述の実施形態に限られるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変更および修正が可能である。
【符号の説明】
【０１７９】
１００  無線状況予測装置
１  通常変化パターン推定部
１Ａ  ベクトルデータ取得部
２、２Ａ  アノマリ成分推定部
３  通常変化パターン予測部
４  アノマリ成分予測部
５  加算部
６  異常判定部
ＤＢ１  学習済みデータ記憶部
【図１】
2019169801.tif 000003
【図２】
2019169801.tif 000004
【図３】
2019169801.tif 000005
【図４】
2019169801.tif 000006
【図５】
2019169801.tif 000007
【図６】
2019169801.tif 000008
【図７】
2019169801.tif 000009
【図８】
2019169801.tif 000010
【図９】
2019169801.tif 000011
【図１０】
2019169801.tif 000012
【図１１】
2019169801.tif 000013
【図１２】
2019169801.tif 000014
【図１３】
2019169801.tif 000015
【図１４】
2019169801.tif 000016
【図１５】
2019169801.tif 000017