(57)【要約】【課題】特定パケットの出力遅延を抑制できるパケット処理装置等を提供する。【解決手段】パケット処理装置は、第１の区間長毎に到着するパケット量を第１のサンプリング値として収集し、第１の区間長の倍数で複数の仮周期を決定する。パケット処理装置は、仮周期毎に分別した第１のサンプリング値に基づき、当該仮周期毎に、第１の区間長毎に到着するパケット量の偏りを数値化した統計値を算出し、最大の統計値の仮周期を近傍周期と推定する。パケット処理装置は、第２の区間長毎に到着するパケット量を第２のサンプリング値として収集し、近傍周期付近の仮周期である複数の近傍仮周期を決定する。パケット処理装置は、近傍仮周期毎に分別した第２のサンプリング値に基づき、近傍仮周期毎の統計値を算出し、その最大の統計値の近傍仮周期を到着パケットの真の周期と推定する。【選択図】図９
2019096932.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の区間長毎に到着するパケット量を第１のサンプリング値として収集する第１の収集部と、
前記第１の区間長の倍数で複数の仮周期を決定する第１の決定部と、
前記仮周期毎に分別した前記第１のサンプリング値に基づき、当該仮周期毎に、前記第１の区間長毎に到着するパケット量の偏りを数値化した統計値を算出する第１の算出部と、
前記仮周期毎に算出した前記統計値の内、最大の統計値の仮周期を近傍周期と推定する第１の推定部と、
前記第１の区間長と異なる第２の区間長毎に到着するパケット量を第２のサンプリング値として収集する第２の収集部と、
前記近傍周期付近の仮周期である複数の近傍仮周期を決定する第２の決定部と、
前記近傍仮周期毎に分別した前記第２のサンプリング値に基づき、前記近傍仮周期毎の統計値を算出する第２の算出部と、
前記近傍仮周期毎に算出した前記統計値の内、最大の統計値の近傍仮周期を、到着するパケットの真の周期と推定する第２の推定部と
を有することを特徴とするパケット処理装置。
【請求項２】
前記第１の推定部は、
前記仮周期毎に算出した前記統計値の内、前記近傍周期近傍の統計値に近い第１の閾値を超え、かつ、最大の統計値の仮周期を前記近傍周期と推定することを特徴とする請求項１に記載のパケット処理装置。
【請求項３】
前記第２の推定部は、
前記近傍仮周期毎に算出した前記統計値の内、前記真の周期近傍の統計値に近い第２の閾値を超え、かつ、最大の統計値の近傍仮周期を前記真の周期と推定することを特徴とする請求項１又は２に記載のパケット処理装置。
【請求項４】
前記第１の算出部は、
前記第１の収集部にて前記第１のサンプリング値を全て収集した後、前記仮周期毎に分別した前記第１のサンプリング値に基づき、前記仮周期毎の統計値を算出することを特徴とする請求項１〜３の何れか一つに記載のパケット処理装置。
【請求項５】
前記第２の決定部は、
前記第２の区間長の倍数で前記近傍周期近傍の前記近傍仮周期を決定することを特徴とする請求項１〜４の何れか一つに記載のパケット処理装置。
【請求項６】
前記第１の算出部は、
前記第１の収集部にて前記第１のサンプリング値を収集中に、前記第１のサンプリング値の内、前記仮周期毎の統計値が算出可能なサンプリング量の収集が完了したか否かを判定し、前記統計値が算出可能なサンプリング量の収集が完了した前記仮周期毎に前記統計値を順次算出することを特徴とする請求項１〜５の何れか一つに記載のパケット処理装置。
【請求項７】
前記第１の算出部は、
前記統計値が算出可能なサンプリング量の収集が完了した前記仮周期毎に前記統計値を順次算出し、当該算出した仮周期の統計値が近傍周期近傍の統計値に近い第１の閾値を超え、かつ、比較値を超えた場合に当該仮周期の統計値で比較値を更新して前記仮周期毎に前記統計値を順次算出し、前記仮周期の統計値が前記比較値を所定回数連続して超えなかったと判定された後に前記仮周期毎の前記統計値の算出動作を停止し、
前記第１の推定部は、
前記第１の算出部で算出済みの前記仮周期の統計値の内、最大の統計値の前記仮周期を前記近傍周期と推定することを特徴とする請求項６に記載のパケット処理装置。
【請求項８】
前記第１の算出部は、
前記仮周期の統計値で前記比較値を更新した場合に、前記仮周期毎に統計値を順次算出し、前記仮周期の統計値が前記比較値を所定回数連続して超えたか否かを判定することを特徴とする請求項７に記載のパケット処理装置。
【請求項９】
前記第１の算出部は、
前記仮周期毎に、当該仮周期毎の第１の区間長毎に到着するパケット量を畳み込み演算し、前記仮周期毎の畳み込み演算結果をカイ二乗検定することで、前記仮周期毎のカイ二乗値を前記統計値として算出することを特徴とする請求項１〜８の何れか一つに記載のパケット処理装置。
【請求項１０】
到着するパケットの周期性に基づき、到着するパケットの出力を制御するパケット処理装置を内蔵した伝送装置であって、
前記パケット処理装置は、
第１の区間長毎に到着するパケット量を第１のサンプリング値として収集する第１の収集部と、
前記第１の区間長の倍数で複数の仮周期を決定する第１の決定部と、
前記仮周期毎に分別した前記第１のサンプリング値に基づき、当該仮周期毎に、前記第１の区間長毎に到着するパケット量の偏りを数値化した統計値を算出する第１の算出部と、
前記仮周期毎に算出した前記統計値の内、最大の統計値の仮周期を近傍周期と推定する第１の推定部と、
前記第１の区間長と異なる第２の区間長毎に到着するパケット量を第２のサンプリング値として収集する第２の収集部と、
前記近傍周期付近の仮周期である複数の近傍仮周期を決定する第２の決定部と、
前記近傍仮周期毎に分別した前記第２のサンプリング値に基づき、前記近傍仮周期毎の統計値を算出する第２の算出部と、
前記近傍仮周期毎に算出した前記統計値の内、最大の統計値の近傍仮周期を、到着するパケットの真の周期と推定する第２の推定部と、
推定された前記真の周期を前記周期性に設定する設定部と
を有することを特徴とする伝送装置。
【請求項１１】
パケット処理装置が、
第１の区間長毎に到着するパケット量を第１のサンプリング値として収集し、
前記第１の区間長の倍数で複数の仮周期を決定し、
前記仮周期毎に分別した前記第１のサンプリング値に基づき、当該仮周期毎に、前記第１の区間長毎の到着パケット数の偏りを数値化した統計値を算出し、
前記仮周期毎に算出した前記統計値の内、最大の統計値の仮周期を近傍周期と推定し、  前記第１の区間長と異なる第２の区間長毎に到着するパケット量を第２のサンプリング値として収集し、
前記近傍周期付近の仮周期である複数の近傍仮周期を決定し、
前記近傍仮周期毎に分別した前記第２のサンプリング値に基づき、前記近傍仮周期毎の統計値を算出し、
前記近傍仮周期毎に算出した前記統計値の内、最大の統計値の近傍仮周期を、到着するパケットの真の周期と推定する
処理を実行することを特徴とするパケット処理方法。
【請求項１２】
情報処理装置に、
第１の区間長毎に到着するパケット量を第１のサンプリング値として収集し、
前記第１の区間長の倍数で複数の仮周期を決定し、
前記仮周期毎に分別した前記第１のサンプリング値に基づき、当該仮周期毎に、前記第１の区間長毎に到着するパケット量の偏りを数値化した統計値を算出し、
前記仮周期毎に算出した前記統計値の内、最大の統計値の仮周期を近傍周期と推定し、
前記第１の区間長と異なる第２の区間長毎に到着するパケット量を第２のサンプリング値として収集し、
前記近傍周期付近の仮周期である複数の近傍仮周期を決定し、
前記近傍仮周期毎に分別した前記第２のサンプリング値に基づき、前記近傍仮周期毎の統計値を算出し、
前記近傍仮周期毎に算出した前記統計値の内、最大の統計値の近傍仮周期を、到着するパケットの真の周期と推定する
処理を実行させることを特徴とするパケット処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、パケット処理装置、伝送装置、パケット処理方法及びパケット処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、第５世代移動通信システム(５Ｇ)の実現に向け、ＢＢＵ（Baseband  Unit）及びＲＲＨ（Remote  Radio  Head)で構成するＣ−ＲＡＮ(Centralized  Radio  Access  Network)が検討されている。ＢＢＵとＲＲＨとの間のＭＦＨ(Mobile  Front  Haul)回線は、無線のアナログ信号をほぼそのまま伝送するＣＰＲＩ（Common  Public  Radio  Interface）方式の採用が検討されている。
【０００３】
ＭＦＨ回線と接続する通信システムでは、情報がレイヤ２パケットとして扱われるため、基地局間を接続するＭＢＨ(Mobile  Back  Haul)回線や有線ネットワーク等との間でネットワークを共有する。しかしながら、通信システムでは、ＭＦＨ回線からのＭＦＨパケットが、他のパケット、例えば、ＭＢＨ回線からのＭＢＨパケットとの競合で出力遅延が生じるため、出力遅延を抑制する優先制御処理が求められている。優先制御処理は、後続の高優先パケットが、キューイングされている低優先パケットを追い越して優先的に読み出されることになるため、高優先パケット、すなわちＭＦＨパケットの出力遅延を抑制できる。
【０００４】
しかしながら、優先制御処理では、低優先パケットの読出し中に高優先パケットが到着した場合、読出し中の低優先パケットの読出出力が完了するまでは高優先パケットの読出動作を停止することになる。その結果、最大で約１パケット分の待ちが生じることになる。例えば、リンク速度が１Ｇｂｐｓ、パケット長が９０００バイトの場合、約７μ秒の出力遅延となる。ＭＦＨ回線では、ＲＲＨとＢＢＵとの間で１００μ秒以下の出力遅延が求められているため、多段ノード構成の場合、この１パケット分の出力遅延が無視できなくなる。
【０００５】
そこで、更なる出力遅延を抑制する方法としてＩＥＥＥ(Institute  of  Electrical  and  Electronics  Engineers)８０２．１のＴＳＮ(Time  Sensitive  Networking)が検討されている。ＴＳＮには、パケットの出力遅延を抑制するデータプレーン機能としてＩＥＥＥ８０２．１ＱｂｖというＴＡＳ(Time  Aware  Shaper)方式がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００１−１７７６６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
例えば、ＴＡＳ方式を採用したパケットスイッチを複数段配置した通信システムを想定する。この場合、各パケットスイッチは、高優先パケットとしてＭＦＨパケットを優先出力すべく、ＭＦＨパケットの送信端の送信タイミングや、各パケットスイッチのゲート毎の伝送遅延を考慮し、通信システム全体で各ゲートの開閉タイミングを調整する必要がある。
【０００８】
一つの側面では、特定パケットの出力遅延を抑制できるパケット処理装置等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】
一つの態様のパケット処理装置は、第１の収集部と、第１の決定部と、第１の算出部と、第１の推定部と、第２の収集部と、第２の決定部と、第２の算出部と、第２の推定部とを有する。第１の収集部は、第１の区間長毎に到着するパケット量を第１のサンプリング値として収集する。第１の決定部は、前記第１の区間長の倍数で複数の仮周期を決定する。第１の算出部は、前記仮周期毎に分別した前記第１のサンプリング値に基づき、当該仮周期毎に、前記第１の区間長毎に到着するパケット量の偏りを数値化した統計値を算出する。第１の推定部は、前記仮周期毎に算出した前記統計値の内、最大の統計値の仮周期を近傍周期と推定する。第２の収集部は、前記第１の区間長と異なる第２の区間長毎に到着するパケット量を第２のサンプリング値として収集する。第２の決定部は、前記近傍周期付近の仮周期である複数の近傍仮周期を決定する。第２の算出部は、前記近傍仮周期毎に分別した前記第２のサンプリング値に基づき、前記近傍仮周期毎の統計値を算出する。第２の推定部は、前記近傍仮周期毎に算出した前記統計値の内、最大の統計値の近傍仮周期を到着パケットの真の周期と推定する。
【発明の効果】
【００１０】
一つの態様では、特定パケットの出力遅延を抑制できる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、実施例１の通信システムの一例を示す説明図である。
【図２】図２は、パケットスイッチのハードウェア構成の一例を示す説明図である。
【図３】図３は、パケット処理部のハードウェア構成の一例を示す説明図である。
【図４】図４は、パケット処理部の機能構成の一例を示す説明図である。
【図５】図５は、リストテーブルのテーブル構成の一例を示す説明図である。
【図６】図６は、フォールディング解析の原理の一例（周期性検出失敗）を示す説明図である。
【図７】図７は、フォールディング解析の原理の一例（周期性検出成功）を示す説明図である。
【図８】図８は、フォールディング解析で得た到着Ｘ線光子のカイ二乗値と周期との関係を示す説明図である。
【図９】図９は、解析部の機能構成の一例を示す説明図である。
【図１０】図１０は、自律ＴＡＳ処理に関わるパケットスイッチの処理動作の一例を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、到着パケットの近傍周期の推定に関わる動作の一例を示す説明図である。
【図１２】図１２は、到着パケットの真の周期の推定に関わる動作の一例を示す説明図である。
【図１３】図１３は、第１の周期検出処理に関わる解析部の処理動作の一例を示すフローチャートである。
【図１４】図１４は、第１の周期検出処理で得た到着パケットのカイ二乗値と周期との関係を示す説明図である。
【図１５】図１５は、第２の周期検出処理に関わる解析部の処理動作の一例を示すフローチャートである。
【図１６】図１６は、第２の周期検出処理に関わる解析部の処理動作の一例を示すフローチャートである。
【図１７】図１７は、第２の周期検出処理で得た到着パケットのカイ二乗値と周期との関係を示す説明図である。
【図１８】図１８は、パケット処理プログラムを実行する情報処理装置の一例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面に基づいて、本願の開示するパケット処理装置、伝送装置、パケット処理方法及びパケット処理プログラムの実施例を詳細に説明する。尚、各実施例により、開示技術が限定されるものではない。また、以下に示す各実施例は、矛盾を起こさない範囲で適宜組み合わせても良い。
【実施例１】
【００１３】
図１は、実施例１の通信システム１の一例を示す説明図である。図１に示す通信システム１は、ＭＢＨ回線２Ａと、ＭＦＨ回線２Ｂと、バックボーン回線２Ｃとを有する。ＭＢＨ回線２Ａは、複数の基地局（ｅＮＢ:evolved  Node  B）３間を接続する回線である。基地局３は、無線アンテナを通じて無線端末４と無線で接続する。ＭＦＨ回線２Ｂは、ＲＲＨ５とＢＢＵ６との間を接続する回線である。ＲＲＨ５は、無線端末４と無線で接続する。ＭＦＨ回線２Ｂは、ＲＲＨ５とＢＢＵ６との間で無線信号をＬ２フレームのＭＦＨパケットで伝送するＣＰＲＩ方式を採用している。バックボーン回線２Ｃは、ＭＢＨ回線２Ａ及びＭＦＨ回線２Ｂの他に、他の有線ネットワークと接続し、ＭＢＨ回線２ＡからのＭＢＨパケット、ＭＦＨ回線２ＢからのＭＦＨパケット等の各種パケットを伝送する。ＭＦＨパケットは、ＭＢＨパケットに比較して出力遅延の抑制が強く求められている。
【００１４】
ＢＢＵ６は、無線区間のスケジューリング機能を有する。スケジューリング機能は、１サブフレームに送信すべき、例えば、ユーザデータ、符号化率及び変調方式等の各種要素を決定する機能である。ＢＢＵ６は、ユーザデータをＬ２フレームに分割してＭＦＨパケットをＲＲＨ５宛に伝送する。つまり、ＢＢＵ６は、サブフレーム間隔、例えば、１ｍ秒毎にＭＦＨパケットをＲＲＨ５宛に伝送する。また、ＲＲＨ５は、受信した無線信号のユーザデータをＬ２フレームに分割してＭＦＨパケットをＢＢＵ６宛に伝送する。
【００１５】
バックボーン回線２Ｃは、複数のパケットスイッチ７を配置し、ＭＢＨ回線２ＡからのＭＢＨパケットや、ＭＦＨ回線２ＢからのＭＦＨパケットを伝送する回線である。更に、パケットスイッチ７は、ＭＢＨパケット及びＭＦＨパケットの他に、様々なパケットを伝送する。パケットスイッチ７は、ＩＥＥＥ８０２．１ＱｂｖのＴＡＳ(Time  Aware  Shaper)方式を適用し、ＭＦＨパケットを高優先パケットとして出力する。
【００１６】
図２は、パケットスイッチ７のハードウェア構成の一例を示す説明図である。図２に示すパケットスイッチ７は、入出力ＩＦ(Interface)１１と、複数のパケット処理部１２と、ＳＷ(Switch)１３と、メモリ１４と、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）１５とを有する。パケットスイッチ７は、例えば、伝送装置である。入出力ＩＦ１１は、バックボーン回線２Ｃ等の各種回線と接続し、パケットを入出力するＩＦである。入出力ＩＦ１１は、例えば、バックボーン回線２Ｃに接続するＲＲＨ５、ＢＢＵ６や、他のパケットスイッチ７と接続する。パケット処理部１２は、ＴＡＳ方式を適用したパケット処理を実行するＩＦカード等のパケット処理装置である。ＳＷ１３は、パケット処理部１２の入出力を切替えるスイッチカードである。メモリ１４は、各種情報を記憶する領域である。ＣＰＵ１５は、パケットスイッチ７全体を制御する。尚、メモリ１４及びＣＰＵ１５は、コントロールカードに搭載されている。
【００１７】
図３は、パケット処理部１２のハードウェア構成の一例を示す説明図である。図３に示すパケット処理部１２は、複数の光モジュール１２Ａと、ＰＨＹ／ＭＡＣデバイス１２Ｂと、メモリ１２Ｃと、ＦＰＧＡ(Field  Programmable  Gate  Array)１２Ｄと、ＣＰＵ１２Ｅとを有する。光モジュール１２Ａは、光電気変換を実行するＳＦＰ(Small  Form-factor  Pluggable)等のモジュールである。ＰＨＹ／ＭＡＣデバイス１２Ｂは、ＰＨＹ／ＭＡＣレイヤのパケット処理を実行するデバイスである。メモリ１２Ｃは、例えば、パケットを蓄積する記憶領域である。ＦＰＧＡ１２Ｄは、パケット解析、ＱｏＳ制御等の各種パケット処理を実行する回路である。ＣＰＵ１２Ｅは、パケット処理部１２全体を制御する。尚、ＦＰＧＡ１２Ｄの代わりにＡＳＩＣ(Application  Specific  Integrated  Circuit)で構成しても良い。
【００１８】
図４は、パケット処理部１２の機能構成の一例を示す説明図である。図４に示すパケット処理部１２は、第１のキュー２１Ａと、第２のキュー２１Ｂと、第１のゲート２２Ａと、第２のゲート２２Ｂと、セレクタ２３と、収集部２４と、解析部２５と、リストテーブル２６と、制御部２７とを有する。第１のキュー２１Ａは、到来する受信パケットの内、ＭＦＨパケットをキューイングする格納部である。第１のキュー２１Ａは、受信パケット内のＶＬＡＮ(Virtual  Local  Area  Network)キュー２１タグのＰビットを識別し、その識別結果に基づき、受信パケットがＭＦＨパケットの場合、ＭＦＨパケットをキューイングする。第２のキュー２１Ｂは、到来する受信パケットの内、例えば、ＭＢＨパケット等の非ＭＦＨパケットをキューイングする格納部である。第２のキュー２１Ｂは、受信パケット内のＶＬＡＮタグのＰビットを識別し、その識別結果に基づき、受信パケットが非ＭＦＨパケットの場合、非ＭＦＨパケットをキューイングする。尚、ＭＦＨパケットは高優先パケットであるのに対し、非ＭＦＨパケットは低優先パケットである。その結果、ＭＦＨパケットを優先的に出力することで、非ＭＦＨパケットとの間の競合を回避してＭＦＨパケットの出力遅延を抑制できる。尚、第１のキュー２１Ａ及び第２のキュー２１Ｂは、例えば、メモリ１２Ｃ内にあるものとする。第１のゲート２２Ａは、第１のキュー２１Ａ内のＭＦＨパケットの出力を開閉する開閉部である。第２のゲート２２Ｂは、第２のキュー２１Ｂ内の非ＭＦＨパケットの出力を開閉する開閉部である。セレクタ２３は、第１のゲート２２Ａ又は第２のゲート２２Ｂの出力を選択出力する。尚、第１のゲート２２Ａ、第２のゲート２２Ｂ及びセレクタ２３は、例えば、ＰＨＹ／ＭＡＣデバイス１２Ｂ内にあるものとする。
【００１９】
収集部２４は、受信パケットの統計情報を収集する。統計情報は、時間帯毎の受信パケット量である。尚、パケット量は、例えば、パケット数やバイト数である。解析部２５は、受信パケットの統計情報を解析し、受信パケットの周期性及びパターン等の周期性パターンを特定する。解析部２５は、例えば、運用開始前に受信パケットの真の周期性を推定し、推定された真の周期性を基準として設定する。更に、解析部２５は、運用中に受信パケットの到着間隔（周期性）及びパターン（平均到着量、バーストの揺らぎ度合）を学習し、学習結果である周期性パターンに基づき、推定された真の周期性を補正する。収集部２４及び解析部２５は、例えば、ＦＰＧＡ１２Ｄ内にあるものとする。
【００２０】
制御部２７は、解析部２５の解析結果に基づき、リストテーブル２６のテーブル内容を更新する。制御部２７は、受信パケットの周期性パターンに基づき、リストテーブル２６内のＴＳ(Time  Slot)番号及びＴＳ番号毎の滞留時間を更新する。更に、制御部２７は、周期性パターンに基づき、リストテーブル２６内の第１のゲート２２Ａ及び第２のゲート２２ＢのＴＳ番号毎の設定状態を更新する。制御部２７は、受信パケット内のＭＦＨパケットの統計情報に基づき、高優先パケットであるＭＦＨパケットの到着タイミングを予測する。尚、設定状態は、第１のゲート２２Ａ及び第２のゲート２２Ｂの開閉情報、例えば、オープン及びクローズである。尚、制御部２７は、ＭＦＨパケットが高優先パケット、非ＭＦＨパケットが低優先パケットであるため、第１のゲート２２Ａを常時オープンとし、第２のゲート２２ＢをＴＳ単位でオープン又はクローズとする。第１のゲート２２Ａは、オープンの場合、第１のキュー２１Ａに保持中のＭＦＨパケットを出力することになる。第２のゲート２２Ｂは、オープンの場合、第２のキュー２１Ｂに保持中の非ＭＦＨパケットを出力すると共に、クローズの場合、第２のキュー２１Ｂに保持中の非ＭＦＨパケットの出力停止しながら、第１のキュー２１Ａに保持中のＭＦＨパケットを出力する。尚、制御部２７及びリストテーブル２６は、例えば、ＣＰＵ１２Ｅ内にあるものとする。
【００２１】
図５は、リストテーブル２６の一例を示す説明図である。図５に示すリストテーブル２６は、ＴＳ番号２６Ａと、第１のゲート２２Ａの設定状態２６Ｂと、第２のゲート２２Ｂの設定状態２６Ｃと、滞留時間２６Ｄとを対応付けて管理する。ＴＳ番号２６Ａは、受信パケットのＴＳ(Time  Slot)を識別する番号である。第１のゲート２２Ａの設定状態２６Ｂは、第１のゲート２２Ａのオープン（Ｏ）／クローズ（Ｃ）状態を示すゲート開閉情報である。第２のゲート２２Ｂの設定状態２６Ｃは、第２のゲート２２Ｂのオープン／クローズ状態を示すゲート開閉情報である。滞留時間２６Ｄは、ＴＳ番号２６Ａの割当時間である。ＴＳ番号２６Ａは、１〜Ｎまでの範囲で適宜変更可能である。第１のゲート２２Ａの設定状態２６Ｂ及び第２のゲート２２Ｂの設定状態２６Ｃも、ＴＳ番号２６Ａ毎に適宜変更可能である。滞留時間２６Ｄも、ＴＳ番号２６Ａ毎に適宜変更可能である。制御部２７は、リストテーブル２６を参照し、ＴＳ番号“１”のタイミングでＴＳ番号“１”に対応する設定状態を第１のゲート２２Ａ及び第２のゲート２２Ｂに設定する。次に、制御部２７は、ＴＳ番号“２”のタイミングでＴＳ番号“２”に対応する設定状態を第１のゲート２２Ａ及び第２のゲート２２Ｂに設定する。更に、制御部２７は、ＴＳ番号“３”からＴＳ番号“Ｎ”までの各タイミングで各設定状態を第１のゲート２２Ａ及び第２のゲート２２Ｂに順次設定する。そして、制御部２７は、ＴＳ番号“Ｎ”に対応する設定状態を設定後、再度、ＴＳ番号“１”に戻り、ＴＳ番号“１”に対応する設定状態を設定し、ＴＳ番号“２”からＴＳ番号“Ｎ”までの各タイミングで設定状態を順次設定することになる。つまり、制御部２７は、リストテーブル２６を参照し、ＴＳ番号“１”からＴＳ番号“Ｎ”までの各タイミングで各設定状態を第１のゲート２２Ａ及び第２のゲート２２Ｂに周期的に繰り返し順次設定することになる。パケットスイッチ７では、無線区間のサブフレーム周期でバースト的なトラヒックが発生する性質に着目し、ＭＦＨパケット及び非ＭＦＨパケットを識別し、ＭＦＨパケットの到着パターン（周期性）を学習し、その学習結果に基づき、ゲート制御を実行する。
【００２２】
パケットスイッチ７は、自律的に到着するパケットの周期性パターンを学習してゲート制御を実現するＴＡＳ自律方式を採用している。パケットスイッチ７は、ＴＡＳ自律方式を運用する前に到着するパケットの真の周期性を推定し、その真の周期性に基づき、ＴＳＮ動作で運用する運用処理を開始する。尚、運用処理は、前述した通り、到着するパケットの統計情報に基づき、リストテーブル２６のテーブル内容を更新しながら、到着するパケットの出力をゲート制御するＴＳＮ処理である。従って、パケットスイッチ７では、到着するパケットの真の周期性を利用して運用処理を実行するため、運用処理開始前に到着するパケットの真の周期性を高速かつ高精度に検出する必要がある。しかしながら、例えば、ＭＦＨパケットの真の周期性を検出する際には、例えば、ＲＲＨ５の配置位置、ネットワーク構成、無線端末４の台数や無線端末４の通信量の増減に応じて、微小な揺らぎの各種パターンのパケットが到来する。従って、高速かつ高精度にＭＦＨパケットの真の周期性を検出するのは困難である。ＭＦＨパケットの真の周期性を推定する際のサンプリング対象は、音波等の連続したアナログ信号と異なり、パケットの到着過程等の離散的なイベントが対象となる。従って、サンプリング粒度を細かくすると、サンプリング動作は勿論のこと、演算処理に要する負担が大きくなる。
【００２３】
そこで、到着するパケットの真の周期性を検出する処理では、真の周期性を高速に検出する高速性、真の周期性を高精度に検出する正確性及び、真の周期性を検出する際の処理負担を軽減する軽量性が求められている。そこで、様々な信号パターンの周期性を検出する方法として、正確性及び軽量性に優れたフォールディング解析処理がある。
【００２４】
フォールディング解析とは、例えば、天文学上のパルサーから到着するＸ線光子の周期性を検出する方法である。パルサーとは、パルサー自体の自転で周期的に明滅を繰り返す中性子星の呼び名である。中性子星の自転周期が一定であるため、地球から一定の周期で光るように見える。図６は、フォールディング解析の原理の一例（周期性検出失敗）を示す説明図である。パルサーの明滅に応じて到着するＸ線光子数を観測時間内に時刻順に収集する。例えば、サンプリング区間長（以下、単に区間長と称する）ＳＵ１０１で構成する仮周期Ｐ０に時刻順に収集したＸ線光子数を分別する。そして、仮周期Ｐ１０１内の区間長ＳＵ１０１毎のＸ線光子数を畳み込み演算する。図６の例では、仮周期Ｐ１０１内の各区間長ＳＵ１０１にＸ線光子がランダムにバラバラに到着しているため、仮周期Ｐ１０１は真の周期でないと判定できる。すなわち、周期性検出失敗と判定できる。また、仮周期Ｐ１０１のＸ線光子数の畳み込み演算の演算結果をカイ二乗検定した場合でも、図６の例では、仮周期Ｐ１０１のカイ二乗値も低い数値となるため、カイ二乗値を使用して仮周期Ｐ１０１が真の周期でないと判定できる。すなわち、周期性検出失敗と判定できる。尚、カイ二乗値は、区間長ＳＵ１０１毎のＸ線光子数の偏りを数値化した統計値である。
【００２５】
図７は、フォールディング解析の原理の一例（周期性検出成功）を示す説明図である。区間長ＳＵ１０１と異なる区間長ＳＵ１０２で構成する仮周期Ｐ１０２に時刻順に収集したＸ線光子数を分別する。そして、仮周期Ｐ１０２内の区間長ＳＵ１０２毎のＸ線光子数を畳み込み演算する。そして、図７の例では、仮周期Ｐ１０２内の特定の区間長ＳＵ１０２にＸ線光子が集中して到着しているため、仮周期Ｐ１０２が真の周期と判定できる。すなわち、周期性検出成功と判定できる。また、仮周期Ｐ１０２の畳み込み演算の演算結果をカイ二乗検定した場合、仮周期Ｐ１０２のカイ二乗値がピーク値に近似する高い数値となるため、カイ二乗値を使用して仮周期Ｐ１０２が真の周期と判定できる。すなわち、周期性検出成功と判定できる。
【００２６】
図８は、フォールディング解析で得た到着Ｘ線光子のカイ二乗値と周期との関係を示す説明図である。図８に示すカイ二乗値では、カイ二乗値が最大値に対応する仮周期が真の周期となるが、真の周期でなくても、その真の周期の近傍では高い数値となる。従って、カイ二乗値の数値が高くなるという特性に着目し、Ｘ線光子の真の周期を推定できる。しかしながら、フォールディング解析は、パルサーのＸ線光子の周期性を検出する上で正確性に優れているものの、パケットの周期性を検出する場合には高速性及び軽量性を要するため、その高速性及び軽量性に優れた解析処理を適用した解析部２５が必要となる。
【００２７】
図９は、解析部２５の機能構成の一例を示す説明図である。図９に示す解析部２５は、第１の収集部３１と、第１の決定部３２と、第１の算出部３３と、第１の推定部３４と、第２の収集部３５と、第２の決定部３６と、第２の算出部３７と、第２の推定部３８と、設定部３９とを有する。
【００２８】
第１の収集部３１は、収集部２４にて収集した到着するパケットに基づき、第１の区間長ＳＵ１毎に第１のサンプリング回数分の到着パケット数を第１のサンプリング値として収集する。尚、第１の区間長ＳＵ１は、軽量性を確保すべく、短くなり過ぎないように設定する。第１のサンプリング回数は、第１の区間長ＳＵ１、調査対象の最大周期をＰｍａｘ（ＳＵ１×ｎｍａｘ）、畳み込みのサンプリング回数をＸとした場合、（ｎｍａｘ×Ｘ）個の区間分のサンプリング回数となる。サンプリング値は、パケット数としたが、バイト数であっても良く、適宜変更可能である。
【００２９】
第１の決定部３２は、第１の区間長ＳＵ１の倍数で複数の仮周期を決定する。第１の算出部３３は、仮周期毎に分別した第１のサンプリング値の畳み込み演算及びカイ二乗検定に基づき、仮周期毎の第１のサンプリング値のカイ二乗値を算出する。第１の算出部３３は、ｎ＝３の仮周期Ｐ３の場合、３×Ｘ分のサンプリング値を用いて、畳み込み演算及びカイ二乗検定を実行する。第１の算出部３３は、全ての仮周期のカイ二乗値を算出することになる。第１の推定部３４は、仮周期毎に算出したカイ二乗値の内、最大のカイ二乗値の仮周期を近傍周期と推定する。
【００３０】
第２の収集部３５は、第１の区間長ＳＵ１と異なる第２の区間長ＳＵ２毎に第２のサンプリング回数分の到着するパケット数を第２のサンプリング値として収集する。尚、第２の区間長ＳＵ２は、第１の区間長ＳＵ１と異なるものの、例えば、第１の区間長ＳＵ１よりも少し長い区間とする。第２の区間長は、近傍周期付近の仮周期を調査対象とするため、近傍周期よりも長い周期とする。第２の決定部３６は、第２の区間長ＳＵ２の倍数で、かつ、近傍周期付近の仮周期である複数の近傍仮周期を決定する。つまり、第２の決定部３６は、近傍周期周辺の仮周期に真の周期があると考えて、近傍仮周期を重点的に調査する。第２の算出部３７は、近傍仮周期毎に分別した第２のサンプリング値のカイ二乗検定に基づき、近傍仮周期毎の第２のサンプリング値のカイ二乗値を算出する。第２の推定部３８は、近傍仮周期毎に算出したカイ二乗値の内、最大のカイ二乗値の近傍仮周期を到着するパケットの真の周期と推定する。
【００３１】
第１の収集部３１の第１の区間長ＳＵ１と、第２の収集部３５の第２の区間長ＳＵ２との間の微小な差分を利用して近傍周期付近の近傍仮周期を詳細に調査できるため、サンプリング動作の処理負担の軽量性を担保できる。
【００３２】
第１の算出部３３は、第１の収集部３１にて第１のサンプリング値を全て収集した後、仮周期毎に分別した第１のサンプリング値のカイ二乗検定に基づき、仮周期毎の第１のサンプリング値のカイ二乗値を算出する。第１の推定部３４は、仮周期毎に算出したカイ二乗値の内、第１の閾値である近傍閾値を超え、かつ、最大のカイ二乗値の仮周期を近傍周期と推定する。尚、近傍閾値は、例えば、周期検出成功時及び失敗時の過去の経験則で得た高確率で近傍周期と推定できる値である。第２の推定部３８は、近傍仮周期毎に算出したカイ二乗値の内、第２の閾値である真の閾値を超え、かつ、最大のカイ二乗値の近傍仮周期を真の周期と推定する。尚、真の閾値は、例えば、周期検出成功時及び失敗時の過去の経験則で得た高確率で真の周期若しくはそれに近似する周期と推定できる値である。また、真の閾値は、運用処理において推定された真の周期の誤差が学習補正されることになるため、補正可能な誤差内のカイ二乗値である。設定部３９は、推定された真の周期を制御部２７に設定する。その結果、制御部２７は、到着するパケットの真の周期が設定されるため、運用処理において、真の周期に基づき、微小の周期誤差を補正できる。
【００３３】
次に実施例１の通信システム１の動作について説明する。図１０は、自律ＴＡＳ処理に関わるパケットスイッチ７の処理動作の一例を示すフローチャートである。図１０においてパケットスイッチ７内の解析部２５は、周期検出処理を実行する（ステップＳ１１）。尚、周期検出処理は、ＴＳＮ未実施の状態での学習期間である。解析部２５は、到着パケットの真の周期性を推定する周期検出が完了したか否かを判定する（ステップＳ１２）。尚、到着パケットは、例えば、ＭＦＨパケット等である。制御部２７は、周期検出が完了した場合（ステップＳ１２肯定）、クローズＴＳ決定処理を実行する（ステップＳ１３）。尚、クローズＴＳ決定処理も、ＴＳＮ未実施の状態での学習期間である。制御部２７は、クローズが完了したか否かを判定する（ステップＳ１４）。
【００３４】
制御部２７は、クローズが完了した場合（ステップＳ１４肯定）、ＴＳＮ動作を開始する（ステップＳ１５）。制御部２７は、運用処理を実行し（ステップＳ１６）、図１０に示す処理動作を終了する。尚、運用処理は、ＴＳＮ動作を実行する処理である。
【００３５】
自律ＴＡＳ処理では、周期検出処理にてＭＦＨパケットの真の周期性を推定した後、真の周期性に基づき、ＴＳＮ動作を開始して運用処理を実行する。その結果、パケットスイッチ７は、推定されたＭＦＨパケットの真の周期性を基準にパケットのゲート制御を実行するため、ＭＦＨパケットの出力遅延を抑制できる。
【００３６】
図１１は、到着パケットの近傍周期の推定に関わる動作の一例を示す説明図である。解析部２５内の第１の収集部３１は、第１の区間長ＳＵ１毎に第１のサンプリング回数分の到着パケット数を第１のサンプリング値として順次収集する。第１の決定部３２は、第１の区間長ＳＵ１の倍数ｎで複数の仮周期、例えば、仮周期Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３を決定する。例えば、図１１に示す仮周期Ｐ１は、３個の第１の区間長ＳＵ１で１周期、仮周期Ｐ２は、４個の第１の区間長ＳＵ１で１周期、仮周期Ｐ３は、５個の第１の区間長ＳＵ１で１周期とする。
【００３７】
第１の算出部３３は、仮周期毎に到着パケット数の畳み込み演算を順次実行する。第１の算出部３３は、例えば、仮周期Ｐ１の第１の区間長ＳＵ１毎の到着パケット数の畳み込み演算を実行する。更に、第１の算出部３３は、例えば、仮周期Ｐ２の第１の区間長ＳＵ１毎の到着パケット数の畳み込み演算を実行する。第１の算出部３３は、例えば、仮周期Ｐ３の第１の区間長ＳＵ１毎の到着パケット数の畳み込み演算を実行する。更に、第１の算出部３３は、仮周期毎の畳み込み演算値のカイ二乗検定を実行し、仮周期毎のカイ二乗値を算出する。そして、仮周期Ｐ１のカイ二乗値は、例えば、１０．２、仮周期Ｐ２のカイ二乗値は、例えば、１２７．５、仮周期Ｐ３のカイ二乗値は、例えば、４５．３となる。
【００３８】
第１の推定部３４は、仮周期毎のカイ二乗値の内、カイ二乗値が最大の仮周期を近傍周期と推定する。その結果、第１の推定部３４は、図１１に示す例の場合、最大のカイ二乗値が「１２７．５」となるため、そのカイ二乗値に対応した仮周期Ｐ２が近傍周期と推定する。
【００３９】
図１２は、到着パケットの真の周期の推定に関わる動作の一例を示す説明図である。第２の収集部３５は、第１の区間長ＳＵ１と異なる第２の区間長ＳＵ２毎に第２のサンプリング回数分の到着パケット数を第２のサンプリング値として順次収集する。第２の決定部３６は、第２の区間長ＳＵ２の倍数で、かつ、第１の推定部３４で推定された近傍周期Ｐ２付近の複数の近傍仮周期を決定する。第２の決定部３６は、図１２に示す例の場合、近傍仮周期Ｐ２１及び近傍仮周期Ｐ２２を決定する。尚、近傍仮周期Ｐ２１は、例えば、３個の第２の区間長ＳＵ２で１周期、近傍仮周期Ｐ２２は、例えば、４個の第２の区間長ＳＵ２で１周期とする。
【００４０】
第２の算出部３７は、近傍仮周期毎に、第２の区間長ＳＵ２毎の到着パケット数の畳み込み演算を実行する。第２の算出部３７は、近傍仮周期Ｐ２１の第２の区間長ＳＵ２毎の到着パケット数の畳み込み演算を実行する。第２の算出部３７は、近傍仮周期Ｐ２２の第２の区間長ＳＵ２毎の到着パケット数の畳み込み演算を実行する。第２の算出部３７は、近傍仮周期毎の畳み込み演算結果のカイ二乗検定を実行し、近傍仮周期毎のカイ二乗値を算出する。近傍仮周期Ｐ２１のカイ二乗値は、例えば、１０６．８、近傍仮周期Ｐ２２のカイ二乗値は、例えば、１５６．２となる。第２の推定部３８は、近傍仮周期毎のカイ二乗値の内、真の閾値を超え、かつ、カイ二乗値が最大の仮周期を真の周期と推定する。その結果、第２の推定部３８は、図１２に示す例の場合、「１５６．２」のカイ二乗値に対応した近傍仮周期Ｐ２２が真の周期と推定する。
【００４１】
第１の収集部３１は、例えば、仮周期Ｐを１ｍ秒と仮定し、１００周期分のサンプルを収集する場合、サンプル収集に１ｍ秒×１００回＝１００ｍ秒の時間を要する。また、第２の収集部３５も、同様である。これに対し、第１の算出部３３は、仮周期毎の畳み込み演算及びカイ二乗検定等の演算処理が簡単な処理であるため、その演算処理に要する処理時間は、例えば、１／１００ｍ秒以下である。また、第２の算出部３７も、同様である。しかも、第１の収集部３１は、仮周期を決定し、仮周期毎に到着パケットのサンプリング動作を実行するのではなく、区間長を決めてから区間長の倍数で複数の仮周期を決定し、区間長のサンプリング動作を１回しか実行しない。その結果、第１の算出部３３は、１回のサンプリング動作で得たサンプリング値を全ての仮周期に使用するため、近傍周期の推定に要するサンプリング時間を大幅に短縮化して高速性を確保できる。同様に、第２の収集部３５は、１回のサンプリング動作で得たサンプリング値を全ての近傍仮周期に使用するため、真の周期の推定に要するサンプリング時間を大幅に短縮化して高速性を確保できる。
【００４２】
図１３は、第１の周期検出処理に関わる解析部２５の処理動作の一例を示すフローチャートである。図１３において解析部２５内の第１の収集部３１は、第１の区間長及び第１のサンプリング回数を設定する（ステップＳ２１）。尚、第１のサンプリング回数は、第１の区間長ＳＵ１の倍数で算出する仮周期毎のカイ二乗値が算出可能となる十分なサンプリング量である。第１の収集部３１は、第１の区間長ＳＵ１及び第１のサンプリング回数に基づき、第１の区間長ＳＵ１のサンプリング動作を開始する（ステップＳ２２）。第１の収集部３１は、サンプリング回数が第１のサンプリング回数に到達したか否かを判定する（ステップＳ２３）。
【００４３】
解析部２５内の第１の決定部３２は、サンプリング回数が第１のサンプリング回数に到達した場合（ステップＳ２３肯定）、第１の区間長ＳＵ１の倍数で複数の仮周期を決定する（ステップＳ２４）。解析部２５内の第１の算出部３３は、仮周期毎の第１のサンプリング値の畳み込み演算を実行し（ステップＳ２５）、仮周期毎の畳み込み演算結果のカイ二乗検定に基づき、仮周期毎のカイ二乗値を順次算出する（ステップＳ２６）。
【００４４】
解析部２５内の第１の推定部３４は、仮周期毎のカイ二乗値の内、近傍閾値を超えたカイ二乗値があるか否かを判定する（ステップＳ２７）。第１の収集部３１は、近傍閾値を超えたカイ二乗値がない場合（ステップＳ２７否定）、第１の区間長ＳＵ１及び第１のサンプリング回数を変更設定し（ステップＳ２８）、第１の区間長ＳＵ１のサンプリング動作を開始すべく、ステップＳ２２に移行する。第１の推定部３４は、近傍閾値を超えたカイ二乗値がある場合（ステップＳ２７肯定）、近傍閾値を超えたカイ二乗値の内、最大のカイ二乗値の仮周期を近傍周期と推定する（ステップＳ２９）。その結果、第１の推定部３４は、近傍閾値を超えたカイ二乗値であることを近傍周期の条件とするため、近傍周期を高精度に推定できる。
【００４５】
解析部２５内の第２の収集部３５は、第１の区間長ＳＵ１と異なる第２の区間長ＳＵ２及び第２のサンプリング回数を設定する（ステップＳ３０）。尚、第２のサンプリング回数は、第２の区間長ＳＵ２の倍数で算出する近傍仮周期毎のカイ二乗値が算出可能となる十分なサンプリング量である。第２の収集部３５は、第２の区間長ＳＵ２及び第２のサンプリング回数に基づき、第２の区間長ＳＵ２のサンプリング動作を開始する（ステップＳ３１）。第２の収集部３５は、サンプリング回数が第２のサンプリング回数に到達したか否かを判定する（ステップＳ３２）。解析部２５内の第２の決定部３６は、サンプリング回数が第２のサンプリング回数に到達した場合（ステップＳ３２肯定）、第２の区間長ＳＵ２の倍数で、近傍周期付近の複数の近傍仮周期を決定する（ステップＳ３３）。
【００４６】
解析部２５内の第２の算出部３７は、実行回数を＋１インクリメントし（ステップＳ３４）、近傍仮周期毎の第２のサンプリング値の畳み込み演算を実行する（ステップＳ３５）。更に、第２の算出部３７は、近傍仮周期毎の第２のサンプリング値の畳み込み演算結果のカイ二乗検定に基づき、近傍仮周期毎のカイ二乗値を算出する（ステップＳ３６）。
【００４７】
解析部２５内の第２の推定部３８は、近傍仮周期毎のカイ二乗値の内、真の閾値を超えたカイ二乗値があるか否かを判定する（ステップＳ３７）。第２の推定部３８は、真の閾値を超えたカイ二乗値がない場合（ステップＳ３７否定）、実行回数がＮ回以上であるか否かを判定する（ステップＳ３８）。
【００４８】
第２の収集部３５は、実行回数がＮ回以上の場合（ステップＳ３８肯定）、新たな仮周期を決定し直すべく、第１の区間長ＳＵ１及び第１のサンプリング回数を設定変更すべく、ステップＳ２８に移行する。第２の収集部３５は、実行回数がＮ回以上でない場合（ステップＳ３８否定）、実行回数がＮ回未満と判断し、新たな近傍仮周期を決定し直すべく、第２の区間長ＳＵ２及び第２のサンプリング回数を変更設定する（ステップＳ３９）。そして、第２の収集部３５は、第２の区間長ＳＵ２のサンプリング動作を開始すべく、ステップＳ３１に移行する。
【００４９】
第２の推定部３８は、近傍仮周期毎のカイ二乗値の内、真の閾値を超えたカイ二乗値がある場合（ステップＳ３７肯定）、実行回数をリセットする（ステップＳ４０）。そして、第２の推定部３８は、真の閾値を超えたカイ二乗値の内、最大のカイ二乗値の近傍仮周期を真の周期と推定し（ステップＳ４１）、図１３に示す処理動作を終了する。その結果、第２の推定部３８は、真の閾値を超えたカイ二乗値であることを真の周期の条件とするため、真の周期を高精度に推定できる。そして、設定部３９は、推定された真の周期を制御部２７に設定する。
【００５０】
第１の周期検出処理を実行する解析部２５は、真の周期の近くの近傍周期が推定されると、その近傍周期周辺の近傍仮周期を詳細調査して真の周期に近い周期を推定できる。
【００５１】
図１４は、第１の周期検出処理で得た到着パケットのカイ二乗値と周期との関係を示す説明図である。第１の算出部３３は、第１の区間長ＳＵ１の倍数で規定した仮周期（Ｐｍｉｎ〜Ｐｍａｘ）毎にカイ二乗値（図１４に示す黒丸）を順次算出する。第１の推定部３４は、仮周期毎のカイ二乗値の内、近傍閾値を超え、かつ、最大のカイ二乗値の仮周期を近傍周期Ｐａと推定する。更に、第２の算出部３７は、近傍周期付近の第２の区間長ＳＵ２の倍数で規定した近傍仮周期毎のカイ二乗値（図１４に示す黒三角）を順次算出する。第２の決定部３６は、近傍仮周期のカイ二乗値が真の閾値を超えていないため、第２の区間長ＳＵ２を第３の区間長ＳＵ３に変更する。そして、第２の算出部３７は、近傍周期付近の第３の区間長ＳＵ３の倍数で規定した近傍仮周期Ｐｂ毎のカイ二乗値（図１４に示す×）を順次算出する。第２の推定部３８は、第３の区間長ＳＵ３の近傍仮周期Ｐｂのカイ二乗値が真の閾値を超えた場合、真の閾値を超えたカイ二乗値の近傍仮周期Ｐｂを真の周期と推定する。その結果、周期検出成功となる。
【００５２】
実施例１の解析部２５では、第１の区間長ＳＵ１の１回のサンプリング動作で仮周期毎のカイ二乗値から真の周期付近のカイ二乗値の仮周期を近傍周期と推定する。更に、解析部２５は、第２の区間長ＳＵ２の１回のサンプリング動作で近傍周期周辺の近傍仮周期毎のカイ二乗値から真の周期近傍のカイ二乗値の近傍仮周期を真の周期と推定する。その結果、サンプリングに要する処理時間を大幅に短縮化して高速性及び、サンプリング量を減らして軽量性を確保しながら、到着パケットの周期性を高精度に検出できる。
【００５３】
第１の算出部３３は、第１の区間長ＳＵ１の１回のサンプリング動作で全仮周期の全てのサンプリング値を収集した後、仮周期毎のサンプリング値の演算処理を実行した。その結果、全仮周期のカイ二乗値を比較できるため、近傍周期を高精度に推定できる。
【００５４】
第１の推定部３４は、仮周期毎に算出したカイ二乗値の内、近傍閾値を超え、かつ、最大のカイ二乗値の仮周期を近傍周期と推定する。その結果、近傍閾値と比較することで、近傍周期を高精度に推定できる。
【００５５】
第２の推定部３８は、近傍仮周期毎に算出したカイ二乗値の内、真の閾値を超え、かつ、最大のカイ二乗値の近傍仮周期を真の周期と推定する。その結果、真の閾値と比較することで、真の周期を高精度に推定できる。
【００５６】
第２の決定部３６は、第２の区間長ＳＵ２の倍数で近傍周期近傍の近傍仮周期を決定する。その結果、近傍仮周期を容易に決定できる。
【００５７】
尚、上記実施例１の第１の決定部３２では、第１の区間長ＳＵ１の倍数で規定する仮周期のカイ二乗値で近傍周期を推定できなかった場合、第１の区間長ＳＵ１及び第１のサンプリング回数を変更し、変更後の第１の区間長ＳＵ１の倍数で異なる仮周期を決定した。しかしながら、第１の決定部３２は、近傍周期を推定できなかった場合に、第１の区間長及び第１のサンプリング回数を変更せず、その第１の区間長ＳＵ１の倍数を変更して異なる仮周期を決定しても良く、適宜変更可能である。
【００５８】
第２の決定部３６は、実行回数がＮ回以上でない場合、第２の区間長ＳＵ２及び第２のサンプリング回数を変更し、変更後の第２の区間長ＳＵ２の倍数で異なる近傍仮周期を決定した。しかしながら、第２の決定部３６は、実行回数がＮ回以上でない場合、第２の区間長ＳＵ２及び第２のサンプリング回数を変更せず、その第２の区間長ＳＵ２の倍数を変更して異なる近傍仮周期を決定しても良く、適宜変更可能である。
【００５９】
第２の推定部３８は、近傍仮周期毎のカイ二乗値の内、真の閾値を超え、かつ、最大のカイ二乗値の近傍仮周期を真の周期と推定した。しかしながら、第２の推定部３８は、近傍仮周期毎のカイ二乗値の内、真の閾値と比較することなく、最大のカイ二乗値の近傍仮周期を真の周期と推定しても良く、適宜変更可能である。
【００６０】
第２の決定部３６は、第２の区間長ＳＵ２の倍数で、近傍周期付近の複数の近傍仮周期を決定した。しかしながら、第２の決定部３６は、第２の区間長ＳＵ２を使用せず、近傍周期付近の複数の近傍仮周期を決定するようにしても良く、適宜変更可能である。
【００６１】
第２の推定部３８は、近傍仮周期毎のカイ二乗値の内、真の閾値を超えたカイ二乗値がある場合、真の閾値を超えたカイ二乗値の内、最大のカイ二乗値の近傍仮周期を真の周期と推定した。しかしながら、第２の推定部３８は、真の閾値を超えたカイ二乗値の何れかの近傍仮周期を真の周期としても良く、適宜変更可能である。
【００６２】
第１の推定部３４は、仮周期毎に算出したカイ二乗値の内、近傍閾値を超えたカイ二乗値の仮周期を近傍周期と推定した。しかしながら、第１の推定部３４は、近傍閾値と比較することなく、仮周期毎に算出したカイ二乗値の内、最大のカイ二乗値の仮周期を近傍周期と推定しても良く、適宜変更可能である。
【００６３】
尚、実施例１の解析部２５は、第１の収集部３１にてサンプリング回数が第１のサンプリング回数に到達した後、第１のサンプリング回数分の第１のサンプリング値で仮周期毎のカイ二乗値を一括で算出した。しかしながら、これに限定されるものではなく、適宜変更可能である。従って、その実施の形態につき、実施例２として以下に説明する。尚、実施例１の通信システムと同一の構成には同一符号を付すことで、その重複する構成及び動作の説明については省略する。
【実施例２】
【００６４】
図１５及び図１６は、第２の周期検出処理に関わる解析部２５の処理動作の一例を示すフローチャートである。図１５において解析部２５内の第１の収集部３１は、最大カイ二乗値を０に設定し（ステップＳ５１）、第１の区間長ＳＵ１及び第１のサンプリング回数を設定する（ステップＳ５２）。第１の収集部３１は、第１の区間長ＳＵ１のサンプリング動作を開始する（ステップＳ５３）。第１の決定部３２は、第１の区間長ＳＵ１の倍数で複数の仮周期を決定する（ステップＳ５４）。
【００６５】
第１の算出部３３は、複数の仮周期の内、サンプル条件適合の仮周期があるか否かを判定する（ステップＳ５５）。尚、サンプル条件適合の仮周期とは、畳み込み演算及びカイ二乗検定が演算可能なサンプリング回数に到達した仮周期である。第１の算出部３３は、サンプル条件適合の仮周期がある場合（ステップＳ５５肯定）、サンプル条件適合の仮周期を対象仮周期として指定する（ステップＳ５６）。
【００６６】
第１の算出部３３は、指定された対象仮周期の畳み込み演算を実行し（ステップＳ５７）、対象仮周期の畳み込み演算結果のカイ二乗検定を実行する（ステップＳ５８）。第１の算出部３３は、対象仮周期のカイ二乗値が近傍閾値を超えたか否かを判定する（ステップＳ５９）。第１の算出部３３は、対象仮周期のカイ二乗値が近傍閾値を超えた場合（ステップＳ５９肯定）、対象仮周期のカイ二乗値が最大カイ二乗値を超えたか否かを判定する（ステップＳ６０）。第１の算出部３３は、対象仮周期のカイ二乗値が最大カイ二乗値を超えた場合（ステップＳ６０肯定）、対象仮周期のカイ二乗値を最大カイ二乗値に設定更新し（ステップＳ６１）、カウント回数をリセットする（ステップＳ６２）。尚、カウント回数は、最大カイ二乗値を更新した後の対象仮周期のカイ二乗値の演算処理の回数をカウントするものである。
【００６７】
第１の推定部３４は、最大カイ二乗値が０より大、かつ、カウント回数が所定回数以上であるか否かを判定する（ステップＳ６３）。第１の推定部３４は、最大カイ二乗値が０より大、かつ、カウント回数が所定回数以上でない場合（ステップＳ６３否定）、第１の区間長のサンプリング回数が第１のサンプリング回数に到達したか否かを判定する（ステップＳ６４）。第１の推定部３４は、第１の区間長ＳＵ１のサンプリング回数が第１のサンプリング回数に到達した場合（ステップＳ６４肯定）、最大カイ二乗値が０より大であるか否かを判定する（ステップＳ６５）。
【００６８】
第１の推定部３４は、最大カイ二乗値が０より大の場合（ステップＳ６５肯定）、図１６に示すＭ１に移行する。第１の推定部３４は、最大カイ二乗値が０より大でない場合（ステップＳ６５否定）、第１の区間長ＳＵ１及び第１のサンプリング回数を変更設定し（ステップＳ６６）、第１の区間長ＳＵ１のサンプリング動作を開始すべく、ステップＳ５３に移行する。
【００６９】
第１の決定部３２は、サンプリング適合条件の仮周期がない場合（ステップＳ５５否定）、サンプル適合条件の仮周期があるか否かを継続監視すべく、ステップＳ５５に移行する。第１の推定部３４は、対象仮周期のカイ二乗値が近傍閾値を超えていない場合（ステップＳ５９否定）、カウント回数を＋１インクリメントする（ステップＳ６７）。そして、第１の推定部３４は、最大カイ二乗値が０より大、かつ、カウント回数が所定回数以上であるか否かを判定すべく、ステップＳ６３に移行する。
【００７０】
第１の推定部３４は、対象仮周期のカイ二乗値が最大カイ二乗値を超えなかった場合（ステップＳ６０否定）、カウント回数を＋１インクリメントすべく、ステップＳ６７に移行する。第１の推定部３４は、最大カイ二乗値が０よりも大、かつ、カウント回数が所定回数以上の場合（ステップＳ６３肯定）、最大カイ二乗値が０よりも大であるか否かを判定すべく、ステップＳ６５に移行する。つまり、第１の推定部３４は、最大カイ二乗値を更新した後、所定回数分の対象仮周期の演算処理を保証するものである。また、第１の推定部３４は、第１の区間長ＳＵ１のサンプリング回数が第１のサンプリング回数に到達しなかった場合（ステップＳ６４否定）、サンプル条件適合の仮周期があるか否かを監視継続すべく、ステップＳ５５に移行する。
【００７１】
第１の推定部３４は、図１６に示すＭ１において、近傍閾値を超えたカイ二乗値の内、最大のカイ二乗値の仮周期を近傍周期と推定する（ステップＳ７１）。第２の収集部３５は、ステップＳ７１にて近傍周期を推定した場合、第２の区間長ＳＵ２及び第２のサンプリング回数を設定する（ステップＳ７２）。
【００７２】
第２の収集部３５は、第２の区間長ＳＵ２のサンプリング動作を開始し（ステップＳ７３）、第２の区間長ＳＵ２のサンプリング回数が第２のサンプリング回数に到達したか否かを判定する（ステップＳ７４）。第２の決定部３６は、第２の区間長ＳＵ２のサンプリング回数が第２のサンプリング回数に到達した場合（ステップＳ７４肯定）、第２の区間長ＳＵ２の倍数で近傍周期付近の複数の近傍仮周期を決定する（ステップＳ７５）。
【００７３】
第２の算出部３７は、近傍仮周期を決定した後、実行回数を＋１インクリメントし（ステップＳ７６）、近傍仮周期毎に畳み込み演算を実行する（ステップＳ７７）。更に、第２の算出部３７は、近傍仮周期毎の畳み込み演算結果のカイ二乗検定を実行する（ステップＳ７８）。第２の推定部３８は、近傍仮周期毎のカイ二乗値の内、真の閾値を超えたカイ二乗値があるか否かを判定する（ステップＳ７９）。第２の推定部３８は、真の閾値を超えたカイ二乗値がない場合（ステップＳ７９否定）、実行回数がＮ回以上であるか否かを判定する（ステップＳ８０）。
【００７４】
第２の推定部３８は、実行回数がＮ回以上でない場合（ステップＳ８０否定）、すなわち実行回数がＮ回未満と判断し、第２の区間長ＳＵ２及び第２のサンプリング回数を変更設定し（ステップＳ８１）、複数の近傍仮周期を決定すべく、ステップＳ７５に移行する。第２の推定部３８は、実行回数がＮ回以上である場合（ステップＳ８０肯定）、第１の区間長ＳＵ１及び第１のサンプリング回数を変更設定すべく、図１５のＭ２のステップＳ６６に移行する。
【００７５】
第２の推定部３８は、真の閾値を超えたカイ二乗値がある場合（ステップＳ７９肯定）、実行回数をリセットする（ステップＳ８２）。更に、第２の推定部３８は、真の閾値を超えたカイ二乗値の内、最大のカイ二乗値の近傍仮周期を真の周期と推定し（ステップＳ８３）、図１６に示す処理動作を終了する。
【００７６】
図１７は、第２の周期検出処理で得た到着パケットのカイ二乗値と周期との関係を示す説明図である。第１の決定部３２は、第１の区間長ＳＵ１の倍数で規定した仮周期（Ｐｍｉｎ〜Ｐｍａｘ）を決定する。第１の算出部３３は、サンプル条件が順次適合した仮周期毎にカイ二乗値（図１７に示す黒丸）を順次算出する。第１の推定部３４は、順次算出した仮周期毎のカイ二乗値の内、近傍閾値を超えた仮周期のカイ二乗値を最大カイ二乗値に更新する。更に、第１の推定部３４は、その後、Ｎ回の仮周期のカイ二乗値が最大カイ二乗値よりも小さい場合、当該最大カイ二乗値の仮周期を近傍周期Ｐａと推定する。そして、第１の収集部３１は、近傍周期Ｐａと推定された場合、サンプリング収集中の場合でも、そのサンプリング動作を停止する。そして、第２の算出部３７は、近傍周期付近の第２の区間長ＳＵ２の倍数で規定した近傍仮周期毎のカイ二乗値（図１７に示す黒三角）を順次算出する。第２の決定部３６は、近傍仮周期のカイ二乗値が真の閾値を超えていないため、第２の区間長ＳＵ２を第３の区間長ＳＵ３に変更する。そして、第２の算出部３７は、近傍周期付近の第３の区間長ＳＵ３の倍数で規定した近傍仮周期毎のカイ二乗値（図１７に示す×）を順次算出する。第２の推定部３８は、第３の区間長ＳＵ３の近傍仮周期Ｐｂのカイ二乗値が真の閾値を超えた場合、真の閾値を超えたカイ二乗値の近傍仮周期Ｐｂを真の周期と推定する。その結果、周期検出成功となる。
【００７７】
実施例２の第１の算出部３３は、サンプリング収集中に、畳み込み演算及びカイ二乗検定等の演算処理が可能なサンプリング量が取得できた仮周期から順に、仮周期の演算処理を順次実行する。例えば、ｎ＝３の仮周期Ｐ１のサンプル条件は、３×１００回＝３００回のサンプリング量が完了した場合、例えば、ｎ＝４の仮周期Ｐ２のサンプル条件は、４×１００回＝４００回のサンプリング量が完了した時点で演算処理を順次実行する。第１の算出部３３は、サンプリング中に、例えば、３００回のサンプリング量が完了した時点で仮周期Ｐ１の演算処理を開始し、４００回のサンプリング量が完了した時点で仮周期Ｐ２の演算処理を開始する。つまり、サンプリング動作を継続しながら、仮周期の短い順に演算処理を順次開始する。その結果、全てのサンプリング完了を待たずとも、仮周期毎のサンプリング量が完了した仮周期毎に演算処理を開始し、しかも、全ての仮周期の演算処理を待たずとも、早期に近傍周期を推定できた場合には、近傍周期を推定するまでの時間を大幅に短縮化できる。
【００７８】
第１の算出部３３は、サンプル条件が適合した仮周期毎に演算処理を順次実行するため、全てのサンプリング動作が完了しなくても、サンプリング途中で近傍周期を推定できる可能性があるため、近傍周期推定までの処理時間を大幅に短縮化できる。
【００７９】
更に、第１の算出部３３は、近傍閾値を事前に設定し、近傍閾値を超え、かつカイ二乗値が最大カイ二乗値を超えて最大カイ二乗値を更新した時点から所定回数の仮周期の演算処理を実行する。更に、第１の算出部３３は、所定回数分の仮周期の演算処理を実行した後、所定回数分の仮周期のカイ二乗値が最大カイ二乗値を超えない場合、その後の仮周期の演算処理を終了する。その結果、近傍周期付近を推定した時点で、全サンプリング処理の完了を待つのではなく、無駄な演算処理を中断するため、その処理負担を軽減できると共に、その処理時間を大幅に短縮化できる。
【００８０】
実施例２では、サンプル条件が適合した仮周期毎に演算処理を実行するため、サンプリング処理と演算処理とが並行して実行することで、近傍周期を推定するまでの処理負担を軽減しながら、その処理時間を大幅に短縮できる。従って、高速性及び軽量性を確保しながら、到着パケットの周期性を高精度に検出できる。
【００８１】
第１の算出部３３は、第１の収集部３１にて第１のサンプリング値を収集中に、仮周期毎に、サンプル条件を適合したか否かを判定する。第１の算出部３３は、サンプル条件を適合した仮周期毎にカイ二乗値を順次算出する。その結果、全てのサンプリング完了を待つことなく、近傍周期の検出が可能となるため、近傍周期を推定するまでの処理時間の短縮が可能となる。
【００８２】
第１の算出部３３は、サンプル条件を適合した仮周期毎にカイ二乗値を順次算出し、当該仮周期のカイ二乗値が近傍閾値を超え、かつ、最大カイ二乗値を超えた場合に、当該仮周期のカイ二乗値で最大カイ二乗値を更新して仮周期毎にカイ二乗値を順次算出する。更に、第１の算出部３３は、仮周期のカイ二乗値が最大カイ二乗値を所定回数連続して超えなかったと判定された後に仮周期毎のカイ二乗値の算出動作を停止する。その結果、最大カイ二乗値の更新後の所定回数の仮周期のカイ二乗値を確認しながら、最大カイ二乗値の仮周期特定後の無駄な演算処理を抑制できる。
【００８３】
第１の算出部３３は、仮周期のカイ二乗値で最大カイ二乗値を更新した場合に、仮周期毎にカイ二乗値を順次算出し、仮周期のカイ二乗値が最大カイ二乗値を所定回数連続して超えたか否かを判定する。その結果、最大カイ二乗値の更新後の所定回数の仮周期のカイ二乗値を確認しながら、最大カイ二乗値の仮周期特定後の無駄な演算処理を抑制できる。
【００８４】
上記実施例では、ＭＦＨパケットを高優先パケット及び非ＭＦＨパケットを低優先パケットの２種類としたが、２種類に限定されるものではなく、適宜変更可能である。例えば、優先度を３種類のパケットとした場合、３個のゲートを配置し、リストテーブル２６内の各ゲートの設定状態を格納するものとする。更に、上記実施例では、到着パケットとして高優先パケットであるＭＦＨパケットの真の周期性を推定する場合を例示したが、これに限定されるものではなく、非ＭＦＨパケット等の他の種類のパケットでも良く、適宜変更可能である。
【００８５】
上記実施例では、１回目のサンプリング動作で仮周期毎の演算処理を実行し、２回目のサンプリング動作で近傍仮周期毎の演算処理を実行したが、これに限定されるものではない。例えば、１回目のサンプリング動作で得たサンプリング値を近傍周期毎の演算処理に使用しても良く、適宜変更可能である。
【００８６】
上記実施例では、第４世代移動通信システムの無線信号のサブフレームの時間幅として１ｍ秒としたが、１ｍ秒に限定されるものではなく、例えば、第５世代移動通信システムの無線信号に対応すべく、サブフレームの時間幅は適宜変更可能である。
【００８７】
上記実施例では、解析部２５、制御部２７及びリストテーブル２６をパケット処理部１２に配置したが、例えば、解析部２５、制御部２７、リストテーブル２６をＦＰＧＡ１２Ｄ又はＣＰＵ１５内部に配置しても良く、適宜変更可能である。また、解析部２５、制御部２７及びリストテーブル２６をＦＰＧＡ１２Ｄ及びＣＰＵ１５に跨って配置しても良く、適宜変更可能である。ＦＰＧＡ１２Ｄの代わりにＡＳＩＣでも良く、適宜変更可能である。
【００８８】
上記実施例では、サブフレームの１周期をＮ個のＴＳとしたが、周期性を保持できれば良く、サブフレームの１周期をＮの倍数に設定しても良く、適宜変更可能である。
【００８９】
また、図示した各部の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各部の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。
【００９０】
更に、各装置で行われる各種処理機能は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）（又はＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）、ＭＣＵ（Micro  Controller  Unit）等のマイクロ・コンピュータ）上で、その全部又は任意の一部を実行するようにしても良い。また、各種処理機能は、ＣＰＵ（又はＭＰＵ、ＭＣＵ等のマイクロ・コンピュータ）で解析実行するプログラム上、又はワイヤードロジックによるハードウェア上で、その全部又は任意の一部を実行するようにしても良いことは言うまでもない。
【００９１】
ところで、本実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムを情報処理装置内のＣＰＵ等のプロセッサで実行させることによって実現できる。そこで、以下では、上記実施例と同様の機能を有するプログラムを実行する情報処理装置の一例を説明する。図１８は、パケット処理プログラムを実行する情報処理装置の一例を示す説明図である。
【００９２】
図１８に示すパケット処理プログラムを実行する情報処理装置１００は、通信部１１０と、ＲＯＭ(read  Only  Memory)１３０と、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）１４０と、ＣＰＵ１５０とを有する。更に、通信部１１０、ＲＯＭ１３０、ＲＡＭ１４０及びＣＰＵ１５０は、バス１６０を介して接続される。通信部１１０は、パケットを受信する。
【００９３】
そして、ＲＯＭ１３０には、上記実施例と同様の機能を発揮するパケット処理プログラムが予め記憶されている。ＲＯＭ１３０は、パケット処理プログラムとして第１の収集プログラム１３０Ａ、第１の決定プログラム１３０Ｂ、第１の算出プログラム１３０Ｃ及び第１の推定プログラム１３０Ｄが記憶されている。更に、ＲＯＭ１３０は、パケット処理プログラムとして第２の収集プログラム１３０Ｅ、第２の決定プログラム１３０Ｆ、第２の算出プログラム１３０Ｇ及び第２の推定プログラム１３０Ｈが記憶されている。尚、ＲＯＭ１３０ではなく、図示せぬドライブでコンピュータ読取可能な記録媒体にパケット処理プログラムが記録されていても良い。また、記録媒体としては、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、ＵＳＢメモリ等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリ等でも良い。
【００９４】
そして、ＣＰＵ１５０は、第１の収集プログラム１３０ＡをＲＯＭ１３０から読み出して第１の収集プロセス１５０Ａとして機能する。更に、ＣＰＵ１５０は、第１の決定プログラム１３０ＢをＲＯＭ１３０から読み出して第１の決定プロセス１５０Ｂとして機能する。更に、ＣＰＵ１５０は、第１の算出プログラム１３０ＣをＲＯＭ１３０から読み出して第１の算出プロセス１５０Ｃとして機能する。更に、ＣＰＵ１５０は、第１の推定プログラム１３０ＤをＲＯＭ１３０から読み出して第１の推定プロセス１５０Ｄとして機能する。
【００９５】
更に、ＣＰＵ１５０は、第２の収集プログラム１３０ＥをＲＯＭ１３０から読み出して第２の収集プロセス１５０Ｅとして機能する。更に、ＣＰＵ１５０は、第２の決定プログラム１３０ＦをＲＯＭ１３０から読み出して第２の決定プロセス１５０Ｆとして機能する。更に、ＣＰＵ１５０は、第２の算出プログラム１３０ＧをＲＯＭ１３０から読み出して第２の算出プロセス１５０Ｇとして機能する。更に、ＣＰＵ１５０は、第２の推定プログラム１３０ＨをＲＯＭ１３０から読み出して第２の推定プロセス１５０Ｈとして機能する。
【００９６】
ＣＰＵ１５０は、第１の区間長毎に到着するパケット量を第１のサンプリング値として収集する。ＣＰＵ１５０は、第１の区間長の倍数で複数の仮周期を決定する。ＣＰＵ１５０は、仮周期毎に分別した第１のサンプリング値に基づき、当該仮周期毎に、第１の区間長毎に到着するパケット量の偏りを数値化した統計値を算出する。ＣＰＵ１５０は、仮周期毎に算出した統計値の内、最大の統計値の仮周期を近傍周期と推定する。ＣＰＵ１５０は、第１の区間長と異なる第２の区間長毎に到着するパケット量を第２のサンプリング値として収集する。ＣＰＵ１５０は、近傍周期付近の仮周期である複数の近傍仮周期を決定する。ＣＰＵ１５０は、近傍仮周期毎に分別した第２のサンプリング値に基づき、近傍仮周期毎の統計値を算出する。ＣＰＵ１５０は、近傍仮周期毎に算出した統計値の内、最大の統計値の近傍仮周期を、到着するパケットの真の周期と推定する。その結果、到着する特定パケットの出力遅延を抑制できる。
【符号の説明】
【００９７】
７  パケットスイッチ
１２  パケット処理部
３１  第１の収集部
３２  第１の決定部
３３  第１の算出部
３４  第１の推定部
３５  第２の収集部
３６  第２の決定部
３７  第２の算出部
３８  第２の推定部
３９  設定部
【図１】
2019096932.tif 000003
【図２】
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【図３】
2019096932.tif 000005
【図４】
2019096932.tif 000006
【図５】
2019096932.tif 000007
【図６】
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【図７】
2019096932.tif 000009
【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】
2019096932.tif 000018
【図１７】
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【図１８】
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