(57)【要約】【課題】ワイヤレスセンサネットワークを鉄道設備の監視用に適用した場合の各センサノードの消費電力量を予測可能とする技術を提供すること。【解決手段】列車１２の時々刻々の走行位置を、当該列車１２に定められた遅延時分の確率密度関数に基づく確率演算によって決定した遅延時分を用いて模擬する。そして、各ノード（センサノード３及び集約装置５）間の距離、及び、各ノードの配置位置における雑音強度である雑音電力密度Ｎｉに基づいて、各ノード間の伝送品質であるパケットロス率を求め、このパケットロス率に基づく確率演算によって各ノード間の通信の成否を決定して再送を模擬することで、センサノード３の計測データの集約装置５への伝送を模擬する。また、列車１２の移動に伴って変化し得る、各センサノード３のセンシング動作を模擬する。そして、これらの模擬の結果をもとに、各センサノード３の消費電力量を予測する。【選択図】図１
2019096017.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所与の配置設定に従って列車および鉄道施設の各所にセンサノードが配置され、前記列車の移動に伴って前記センサノードのセンシングタイミング、及び、各センサノードの計測データを集約装置へ伝送するための伝送経路が変化し得るワイヤレスセンサネットワークにおける前記センサノードそれぞれの消費電力量をコンピュータに予測計算させるためのプログラムであって、
所与の列車ダイヤに基づく所与の基準走行に対して遅延を生じさせるか否かを含む走行シミュレーションを行って列車の時々刻々の走行位置を模擬する走行シミュレーション手段、
前記センサノード毎に、当該センサノードに対応付けられたセンシング条件に基づいてセンシング動作を行うか否かを模擬するセンシング動作模擬手段、
前記センサノードの配置位置に基づいて、センサノード間の無線伝送の品質を表す伝送品質を算出する伝送品質算出手段、
前記センサノード毎に、当該センサノードに対応付けられた通信実行条件に基づいて前記伝送のための通信を行うか否かを判定し、前記センサノードの配置位置及び前記伝送品質に基づいて再送を含む前記伝送を模擬する無線伝送模擬手段、
前記センシング動作模擬手段及び前記無線伝送模擬手段の模擬に基づいて、前記センサノード毎の消費電力量を算出する消費電力量算出手段、
として前記コンピュータを機能させるためのプログラム。
【請求項２】
前記配置設定及び前記列車ダイヤを設定する設定手段、
として前記コンピュータを更に機能させ、
前記設定手段により設定された前記配置位置及び前記列車ダイヤに対して、所定回数分、前記走行シミュレーション手段、前記センシング動作模擬手段、前記伝送品質算出手段、前記無線伝送模擬手段、及び、前記消費電力量算出手段が機能して、当該配置位置及び当該列車ダイヤに対する前記センサノード毎の消費電力量を統計的に予測する、
請求項１に記載のプログラム。
【請求項３】
前記伝送品質算出手段は、前記センサノードの配置位置に対応付けて定められた雑音強度と、前記センサノード間の距離とを用いて、前記伝送品質を算出する、
請求項１又は２に記載のプログラム。
【請求項４】
前記伝送品質算出手段は、伝送データの損失率を前記伝送品質として算出する、
請求項３に記載のプログラム。
【請求項５】
前記無線伝送模擬手段は、前記伝送品質に基づく確率演算によって前記再送を行うか否かを模擬する、
請求項１〜４の何れか一項に記載のプログラム。
【請求項６】
前記走行シミュレーション手段は、前記列車に定められた遅延時分の確率密度関数に基づく確率演算を行って決定した遅延時分を用いて前記走行シミュレーションを行う、
請求項１〜５の何れか一項に記載のプログラム。
【請求項７】
所与の配置設定に従って列車および鉄道施設の各所にセンサノードが配置され、前記列車の移動に伴って前記センサノードのセンシングタイミング、及び、各センサノードの計測データを集約装置へ伝送するための伝送経路が変化し得るワイヤレスセンサネットワークにおける前記センサノードそれぞれの消費電力量を予測計算する消費電力量予測装置であって、
所与の列車ダイヤに基づく所与の基準走行に対して遅延を生じさせるか否かを含む走行シミュレーションを行って列車の時々刻々の走行位置を模擬する走行シミュレーション手段と、
前記センサノード毎に、当該センサノードに対応付けられたセンシング条件に基づいてセンシング動作を行うか否かを模擬するセンシング動作模擬手段と、
前記センサノードの配置位置に基づいて、センサノード間の無線伝送の品質を表す伝送品質を算出する伝送品質算出手段と、
前記センサノード毎に、当該センサノードに対応付けられた通信実行条件に基づいて前記伝送のための通信を行うか否かを判定し、前記センサノードの配置位置及び前記伝送品質に基づいて再送を含む前記伝送を模擬する無線伝送模擬手段と、
前記センシング動作模擬手段及び前記無線伝送模擬手段の模擬に基づいて、前記センサノード毎の消費電力量を算出する消費電力量算出手段と、
を備えた消費電力量予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ワイヤレスセンサネットワークにおける各センサノードの消費電力量を予測計算する消費電力量予測装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
トンネルや橋梁、高架橋、建物、地盤、傾斜地といった監視対象物に分散配置した多数のセンサノードでなるワイヤレスセンサネットワークが知られている（例えば、特許文献１参照）。ワイヤレスセンサネットワークに使用されるセンサノードは、通常、バッテリ駆動である。しかし、監視対象物に配置されたセンサノードは多数であるとともに、配置場所によっては容易に立ち入れず、バッテリ交換を含む保守作業は簡単ではない。このため、適切なバッテリ容量の設計や、バッテリ交換のタイミングの見極めのために、各センサノードの消費電力を予測することは重要である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−１０９４３１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
このようなワイヤレスセンサネットワークを、鉄道設備の監視用に適用した場合、列車の移動（走行）に伴って各センサノードの動作が変化し得るような構成も考えられる。具体的には、センシング動作の実行タイミング（センシングタイミング）が列車の接近や通過に伴う所定事象を発動条件として設定されたセンサノードを用いてワイヤレスセンサネットワークを構成した場合である。発動条件の検知は、起動用センサやウェイクアップセンサ等とも呼ばれるセンサを内蔵したり、列車が発信する特定信号を受信することで実現することができる。
【０００５】
また、監視対象物を車両或いは車両設備とし、センサノードや集約装置を、軌道を走行する列車の車両に配置し、車上側と地上側とでデータ伝送を行う構成も考えられる。この場合、列車の移動に応じて、センサノード間の相対位置関係、特に車上のセンサノードに対する相対位置関係が変化することから、計測データの伝送経路が変化し、センサノードによってはデータ伝送を中継するための通信動作を行う必要が生じる。
【０００６】
このように、列車の移動（走行）に伴って、センサノードのセンシング動作や通信動作が適応的に変化する場合、その変動に応じてセンサノードの消費電力量も変化することとなる。
【０００７】
さらに加えて、実際の列車の通過時刻が一定ではないという問題がある。各センサノードの消費電力量を予測計算するためには、例えば１ヶ月や１年といったまとまった期間を想定する必要がある。しかし、同一区間の同一列車であっても、当日の運転士によって、或いは当日の天候によって、運転の仕方が異なるため、当該列車の軌道上の各位置の通過時刻は変化し得る。また、実際の列車の走行には、遅延が発生する可能性がある。つまり、実際の列車の走行は不確定要素であるため、これを考慮に入れて各センサノードの消費電力量を予測計算する必要がある。
【０００８】
本発明は、上記事情に鑑みて考案されたものであり、その目的とするところは、ワイヤレスセンサネットワークを鉄道設備の監視用に適用した場合の各センサノードの消費電力量を予測可能とする技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するための第１の発明は、
所与の配置設定に従って列車および鉄道施設の各所にセンサノードが配置され、前記列車の移動に伴って前記センサノードのセンシングタイミング、及び、各センサノードの計測データを集約装置へ伝送するための伝送経路が変化し得るワイヤレスセンサネットワークにおける前記センサノードそれぞれの消費電力量をコンピュータに予測計算させるためのプログラムであって、
所与の列車ダイヤに基づく所与の基準走行に対して遅延を生じさせるか否かを含む走行シミュレーションを行って列車の時々刻々の走行位置を模擬する走行シミュレーション手段（例えば、図４の走行ＳＩＭ部２０４）、
前記センサノード毎に、当該センサノードに対応付けられたセンシング条件に基づいてセンシング動作を行うか否かを模擬するセンシング動作模擬手段（例えば、図４のセンシング動作模擬部２０６）、
前記センサノードの配置位置に基づいて、センサノード間の無線伝送の品質を表す伝送品質を算出する伝送品質算出手段（例えば、図４の伝送品質算出部２０８）、
前記センサノード毎に、当該センサノードに対応付けられた通信実行条件に基づいて前記伝送のための通信を行うか否かを判定し、前記センサノードの配置位置及び前記伝送品質に基づいて再送を含む前記伝送を模擬する無線伝送模擬手段（例えば、図４の無線伝送模擬部２１０）、
前記センシング動作模擬手段及び前記無線伝送模擬手段の模擬に基づいて、前記センサノード毎の消費電力量を算出する消費電力量算出手段（例えば、図４の消費電力量算出部２１２）、
として前記コンピュータを機能させるためのプログラムである。
【００１０】
また、他の発明として、
所与の配置設定に従って列車および鉄道施設の各所にセンサノードが配置され、前記列車の移動に伴って前記センサノードのセンシングタイミング、及び、各センサノードの計測データを集約装置へ伝送するための伝送経路が変化し得るワイヤレスセンサネットワークにおける前記センサノードそれぞれの消費電力量を予測計算する消費電力量予測装置であって、
所与の列車ダイヤに基づく所与の基準走行に対して遅延を生じさせるか否かを含む走行シミュレーションを行って列車の時々刻々の走行位置を模擬する走行シミュレーション手段と、
前記センサノード毎に、当該センサノードに対応付けられたセンシング条件に基づいてセンシング動作を行うか否かを模擬するセンシング動作模擬手段と、
前記センサノードの配置位置に基づいて、センサノード間の無線伝送の品質を表す伝送品質を算出する伝送品質算出手段と、
前記センサノード毎に、当該センサノードに対応付けられた通信実行条件に基づいて前記伝送のための通信を行うか否かを判定し、前記センサノードの配置位置及び前記伝送品質に基づいて再送を含む前記伝送を模擬する無線伝送模擬手段と、
前記センシング動作模擬手段及び前記無線伝送模擬手段の模擬に基づいて、前記センサノード毎の消費電力量を算出する消費電力量算出手段と、
を備えた消費電力量予測装置を構成しても良い。
【００１１】
第１の発明等によれば、列車の時々刻々の走行位置を、遅延を生じさせるか否かを含めて模擬することで、ワイヤレスセンサネットワークを鉄道設備の監視用に適用した場合の各センサノードの消費電力量の予測を実現している。つまり、センシング動作や計測データの伝送のための通信動作は、遅延が生じ得る列車の走行位置に基づいて時々刻々模擬されることとなり、実際の鉄道の運用を模したワイヤレスセンサネットワークの動作を想定することが可能となる。さらに、車上及び地上を含めたセンサノードのその時点の配置位置に基づいてセンサノード間の伝送品質を算出して計測データの伝送を模擬するため、実際の鉄道の運用に沿ったシミュレーションを実現し、各センサノードの消費電力量の高精度な予測を実現することができる。
【００１２】
第２の発明は、第１の発明のプログラムであって、
前記配置設定及び前記列車ダイヤを設定する設定手段（例えば、図４の設定部２０２）、
として前記コンピュータを更に機能させ、
前記設定手段により設定された前記配置位置及び前記列車ダイヤに対して、所定回数分、前記走行シミュレーション手段、前記センシング動作模擬手段、前記伝送品質算出手段、前記無線伝送模擬手段、及び、前記消費電力量算出手段が機能して、当該配置位置及び当該列車ダイヤに対する前記センサノード毎の消費電力量を統計的に予測する、
プログラムである。
【００１３】
列車の走行位置は、遅延を生じさせるか否かを含めて模擬するため、走行シミュレーション毎に、同じ時刻であっても模擬される列車の走行位置が変化し得る。列車の走行位置が変化し得ると、計測データの伝送経路が変化し得るので、結果的に、算出されるセンサノードの消費電力量も変化し得る。このため、第２の発明のように、センサノードの配置位置及び列車ダイヤに対して、列車の走行位置の模擬、センサノードのセンシング動作の模擬、伝送品質の算出、計測データの伝送の模擬、及び、消費電力量の算出、といった一連の処理を、所定回数分行うことで、センサノードの消費電力量を統計的に予測することが可能となり、実際の鉄道の運用に沿った予測が可能となる。
【００１４】
第３の発明は、第１又は第２の発明のプログラムであって、
前記伝送品質算出手段は、前記センサノードの配置位置に対応付けて定められた雑音強度と、前記センサノード間の距離とを用いて、前記伝送品質を算出する、
プログラムである。
【００１５】
第３の発明によれば、無線伝送は雑音の影響を受け易いため、センサノードの配置位置の雑音強度を用いることで、センサノード間の伝送品質をより精確に算出することができ、その結果、センサノードの消費電力量の予測を、より高精度に行うことが可能となる。
【００１６】
第４の発明は、第３の発明のプログラムであって、
前記伝送品質算出手段は、伝送データの損失率を前記伝送品質として算出する、
プログラムである。
【００１７】
第４の発明によれば、センサノード間の伝送品質として、伝送データの損失率が算出される。
【００１８】
第５の発明は、第１〜第４の何れかの発明のプログラムであって、
前記無線伝送模擬手段は、前記伝送品質に基づく確率演算によって前記再送を行うか否かを模擬する、
プログラムである。
【００１９】
第５の発明によれば、伝送品質に基づく確率演算によって再送を行うか否かを判定することができるため、実際の計測データの伝送に近い模擬を実現することが可能となる。
【００２０】
第６の発明は、第１〜第５の何れかの発明のプログラムであって、
前記走行シミュレーション手段は、前記列車に定められた遅延時分の確率密度関数に基づく確率演算を行って決定した遅延時分を用いて前記走行シミュレーションを行う、
プログラムである。
【００２１】
第６の発明によれば、列車に定められた遅延時分の確率密度関数に基づく確率演算を行って決定した遅延時分を用いることで、列車の走行の模擬を実際の鉄道の運用に近づけることができ、その結果、センサノードの消費電力量をより高精度に予測することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】ワイヤレスセンサネットワークの構成例。
【図２】列車の走行模擬の説明図。
【図３】無線伝送の模擬の説明図。
【図４】消費電力量予測装置の機能構成図。
【図５】センサノード設定データのデータ構成例。
【図６】予測結果データのデータ構成例。
【図７】消費電力量予測処理のフローチャート。
【図８】複数回の予測処理によって得られる消費電力量の分布の一例。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、図面を参照して本発明の好適な実施形態について説明する。なお、以下に説明する実施形態によって本発明が限定されるものではなく、本発明を適用可能な形態が以下の実施形態に限定されるものでもない。また、図面の記載において、同一要素には同一符号を付す。
【００２４】
［原理］
本実施形態は、鉄道設備の状態監視用のワイヤレスセンサネットワークの消費電力量を予測する消費電力量予測装置に関する。具体的には、本実施形態の消費電力量予測装置１０００は、列車の移動に伴ってセンサノードのセンシングタイミング、及び、センサノードの計測データを集約装置へ伝送するための伝送経路が変化し得るワイヤレスセンサネットワークにおけるセンサノードそれぞれの消費電力量を予測する。
【００２５】
（Ａ）ワイヤレスセンサネットワーク
図１は、本実施形態のワイヤレスセンサネットワーク１の概要を示す図である。ワイヤレスセンサネットワーク１は、監視対象物の各所に配置された多数のセンサノード３と、各センサノード３による計測データを集約する集約装置５と、を含んで構成される。監視対象物となり得るものとしては、トンネルや橋梁、高架線、地盤、斜面、構造物といった鉄道施設、及び、軌道１０を走行する列車１２が挙げられる。
【００２６】
センサノード３は、センサ部と、無線通信部と、メモリと、バッテリとを有する。センサ部は、加速度センサや温度センサ、照度センサ、歪みセンサ、振動センサ、ジャイロセンサといった、配置箇所や監視目的に応じた様々な種類のセンサである。無線通信部は、所定の無線通信プロトコルに従った無線通信を行う無線通信モジュールである。メモリは、センサ部のセンシング動作に関するセンシング条件や、無線通信部の無線通信に関する通信実行条件等を記憶するとともに、センサ部の計測データや中継する他のセンサノード３の計測データを一時的に記憶する。バッテリは、センサノード３に動作電源を供給する二次電池や乾電池などである。また、本実施形態では、センサノード３はセンシング動作を行うノードとして説明するが、センシング動作を行わない中継機能のみを有するノードをセンサノード３に含むこととしてもよい。
【００２７】
センサノード３は、予め定められたセンシング条件に基づいてセンシング動作を行い、通信実行条件に基づいて、得られた計測データを直接的に或いは他のセンサノード３を経由して間接的に集約装置５へ伝送するための無線通信を行う。集約装置５に集約された各センサノード３の計測データは、所与の通信回線を介して所与の外部装置へ送信される。
【００２８】
ワイヤレスセンサネットワーク１を構成する一部のセンサノード３及び／又は一部の集約装置５は、列車１２に配置されている。図１では、センサノード３及び集約装置５が列車１２に配置されているとする。このため、列車１２の走行（移動）に伴い、当該列車１２に配置されたセンサノード３及び集約装置５の位置（緯度経度高度で表されるような絶対位置）が変化することから、ワイヤレスセンサネットワーク１の配置構成（センサノード３及び集約装置５の相対的な位置関係のこと）が変化し、計測データの伝送経路も変化し得る。
【００２９】
また、センサノード３に定められるセンシング条件や通信実行条件には、列車の接近や通過といったような列車位置に関する条件が含まれる。例えば、センシング条件として、列車１２が“接近（列車１２との間の距離が所定距離以下である状態）”した場合にセンシング動作を行う、といった条件や、通信実行条件として、列車１２が接近した場合に、当該列車１２に配置されている集約装置５に向けて計測データを伝送するように通信を行う、といった条件を定めることができる。より具体的には、列車１２の接近に伴う所定事象を検知する起動用センサやウェイクアップセンサ等とも呼ばれるセンサをセンサノード３に内蔵したり、列車１２が走行中に発信する特定信号を受信することで、センサノード３を待機状態（或いはスリープ状態）から起動状態に移行させて、センシング動作や通信動作を実行させるように構成することができる。
【００３０】
（Ｂ）雑音強度
また、無線通信では、雑音強度の影響を考慮する必要がある。本実施形態では、雑音強度を示す値として雑音電力密度を用いる。具体的には、図１に示すように、ワイヤレスセンサネットワーク１の監視対象範囲を複数のエリアＥに分割し（図１では９つのエリアＥに分割）、エリアＥ毎に雑音電力密度Ｎｉ（ｉ＝１，２．・・）を設定する。エリアＥや雑音電力密度Ｎｉは、軌道１０や高圧線、通信基地局といった雑音源に応じて定めることができる。なお、図１のエリアＥや雑音電力密度Ｎｉは一例であり、任意に設定することができる。また、雑音電力密度Ｎｉは、時刻ｔや列車位置に応じて変化することにしても良い。
【００３１】
（Ｃ）消費電力量の予測
このようなワイヤレスセンサネットワーク１の消費電力量の予測は、先ず、列車１２の走行（移動）を模擬し、模擬した列車１２の走行に応じた各センサノード３の動作を模擬することで行う。
【００３２】
（Ｃ１）列車の走行の模擬
列車１２の走行（移動）は、遅延を考慮して模擬する。図２は、列車１２の走行模擬の一例を示す図である。図２に示すように、先ず、列車ダイヤに基づいて、消費電力量の予測対象期間における列車１２の基準走行を表す時間曲線を生成する。図２では、列車ダイヤに含まれる当該列車１２についてのある駅間の発時刻から着時刻までの時間曲線を示している。時間曲線は、列車の走行位置（距離）に対する時刻（所要時間）を表す曲線である。この基準走行に対して遅延を生じさせることで、列車の走行を予測する。
【００３３】
具体的には、予め定められた遅延時分ｘの確率密度関数ｆ（ｘ）に基づく確率演算を行って、遅延時分ΔＬを決定する。この確率演算は、例えば、擬似乱数を発生させて乱数値ｐ（０≦ｐ≦１）を決定し、確率密度関数ｆ（ｘ）に基づく確率変数が「ａ」以下となる確率がこの乱数値ｐに一致するときの変数ｘを、遅延時分ΔＬとするように行うことができる。遅延時分ｘの確率密度関数ｆ（ｘ）は、例えば、列車の過去の走行実績に基づいて生成することができる。そして、基準走行の時間曲線に対して遅延時分ΔＬだけ遅れて走行するように修正することで、遅延を考慮した列車の走行を表す時間曲線である模擬時間曲線を生成する。この模擬時間曲線によって、任意の時刻ｔにおける列車の走行位置を求めることができる。図２では、列車ダイヤに含まれる当該列車１２についてのある駅間の発時刻から着時刻までの走行模擬について示したが、これを列車ダイヤに含まれる全ての列車についての各駅間について実施することで、各列車の任意の時刻ｔにおける走行位置を求めることが可能となる。
【００３４】
なお、遅延を考慮した列車の走行模擬はこれに限らず、他の手法によっても良い。例えば、時間曲線全体に対する遅延時分ΔＬではなく、シミュレーション時刻の時間間隔毎の遅延時分Δｌを求める確率密度関数を設定しておき、シミュレーション時刻ｔ毎に遅延を考慮した列車位置を求めるようにしてもよい。具体的には、設定した確率密度関数に基づく確率演算によって遅延時分Δｌを求め、直前の時刻ｔ−１にシミュレーション時刻の時間間隔と、遅延時分Δｌとを加算した時刻に対応する位置を基準走行の時間曲線から求めて、当該時刻ｔにおける列車位置とするようにしても良い。
【００３５】
（Ｃ２）センサノードの動作の模擬
センサノード３の消費電力量は、センサ部のセンシングに係る消費電力量と、無線通信部の無線通信に係る消費電力量と、の合計とする。すなわち、センサノード３それぞれについて、定められたセンシング条件に基づいてセンシング動作を模擬するとともに、定められた通信実行条件に基づいて無線伝送を模擬する。そして、これらの模擬の結果に基づき、各センサノード３の消費電力量を求める。
【００３６】
（Ｃ３）センシングの模擬
詳細には、センサノード３についてのセンシングの模擬として、センシング条件に基づいてセンシング動作の実行タイミングを判定し、予測対象期間におけるセンシング動作の実行回数を求める。次いで、予め定められた1回のセンシング動作の実行に要する時間と、センシング動作の実行回数との積を、予測対象期間におけるセンシング時間とし、それ以外の時間を待機時間とする。そして、１）予め定められた１回のセンシング動作の実行に要する基準消費電力量と予測対象期間におけるセンシング動作の実行回数との積、２）予め定められた単位時間当たりの待機動作に要する消費電力量と待機時間との積、の合計を、当該センサノード３の予測対象期間におけるセンシングに係る消費電力量とする。
【００３７】
センシング条件は、センシング動作の実行条件であり、本実施形態では、列車接近時といった列車１２の走行位置の条件を含み得るように設定される。上述のように、列車１２の走行模擬は遅延を考慮してなされる。このため、列車１２の走行模擬に応じて、センサノード３のセンシング動作の実行タイミングが変動し、その結果、センシングに係る消費電力量が変動し得ることになる。また、センシング条件には、列車接近時の他に、例えば１５分間隔や、定時に実行といった条件を含めることができるのは勿論である。
【００３８】
（Ｃ４）無線伝送の模擬
また、センサノード３についての無線伝送の模擬として、通信実行条件に基づいて、自身の計測データの送信タイミングを判定し、判定した各送信タイミングにおける自身の計測データの所与の集約装置５への伝送を予測する。この計測データの伝送は、集約装置５までの距離が所定距離を超える場合には他のセンサノード３を中継して行われる。つまり、あるセンサノード３についての無線通信には、自身の計測データの送信のほか、他のセンサノード３の計測データの中継が含まれる場合があり、無線通信の動作には、受信動作、及び、送信動作が含まれる。
【００３９】
図３は、無線伝送の予測の一例を示す図である。図３では、センサノード３ｃが、計測データを集約装置５へ送信する例を示している。先ず、図３（ａ）に示すように、予め定められたルーティング方式に従って、センサノード３ｃの計測データを集約装置５へ送信するための伝送経路を予測する。図３（ａ）では、伝送経路を矢印で示しており、センサノード３ｃから、センサノード３ｂ，３ａを経由して集約装置５へ至る伝送経路が予測されている。
【００４０】
次いで、図３（ｂ）に示すように、予測した伝送経路に沿った無線通信を模擬する。具体的には、伝送経路に沿ったセンサノード３間の通信の成否を、センサノード３間の無線伝送の品質を表す伝送品質であるパケットロス率に基づく確率演算によって決定する。通信を失敗した場合には、同一のセンサノード３に対する送信を再試行（再送）し、同一のセンサノード３に対する送信の連続失敗回数が、所定の上限回数に達した場合には、当該センサノード３に対する送信を中止し、ルーティング方式に応じて、伝送経路を変更したり、或いは、計測データの送信そのものを中止する。
【００４１】
図３（ｂ）では、センサノード３ｃからセンサノード３ｂへの送信は１回目で成功している。また、センサノード３ｂからセンサノード３ｃへの送信は、１回目及び２回目は失敗し、３回目で成功している。また、センサノード３ａから集約装置５への送信は、１回目で成功している。従って、この無線通信における動作として、センサノード３ｃは送信動作を１回行い、センサノード３ｂは受信動作を１回、送信動作を３回行い、センサノード３ｃは受信動作を１回、送信動作を１回行い、集約装置５は受信動作を１回行う。
【００４２】
このように、全てのセンサノード３それぞれについて、予測対象期間における送信タイミングを判定し、判定した各送信タイミングにおける計測データの伝送を模擬する。そして、これらの模擬結果から、センサノード３それぞれについて、予測対象期間における受信動作及び送信動作の実行回数を求め、無線通信に係る消費電力量を算出する。すなわち、予め定められた１回の受信動作に要する時間と、受信動作の実行回数との積を、予測対象期間における受信時間とする。また、予め定められた１回の送信動作に要する時間と、送信動作の実行回数との積を、予測対象期間における送信時間とする。また、予測対象期間のうち、受信時間及び送信時間以外の時間を待機時間とする。そして、１）予め定められた１回の受信動作に要する消費電力量と受信動作の実行回数との積、２）予め定められた１回の送信動作に要する消費電力量と送信動作の実行回数との積、３）予め定められた単位時間当たりの待機動作に要する消費電力量と待機時間との積、の合計を、予測対象期間における無線通信に係る消費電力量とする。
【００４３】
通信実行条件は、自身の計測データの送信を実行する条件であり、本実施形態では、列車接近時といった列車１２の走行位置の条件を含み得るように設定される。上述のように、列車１２の走行模擬は遅延を考慮してなされるため、列車１２の走行模擬に応じて、センサノード３による計測データの送信タイミングが変動する。計測データの送信タイミングによって、ワイヤレスセンサネットワーク１の配置構成（センサノード３及び集約装置５の相対位置関係）が変動し得ることから、予測される伝送経路も変動し、その結果、無線通信に係る消費電力量が変動し得ることになる。
【００４４】
（Ｄ）パケットロス率
無線通信の模擬に用いるセンサノード３間のパケットロス率は、主に、センサノード３間の距離、及び、センサノード３の配置位置の雑音強度（本実施形態では、雑音電力密度Ｎ）、によって決まる。本実施形態では、列車１２の走行（移動）に伴って、ワイヤレスセンサネットワーク１の配置構成（センサノード３及び集約装置５の相対位置関係）が変化し得るため、各センサノード３間のパケットロス率も変動し得る。このため、送信タイミング毎に、当該送信タイミングにおける各センサノード３間のパケットロス率を求め、これを用いて、当該送信タイミングにおける無線通信を模擬することになる。
【００４５】
あるセンサノード３間のパケットロス率として、センサノード３ａ（送信側）からセンサノード３ｂ（受信側）へ送信する際のパケットロス率は、次のように求められる。但し、センサノード３ａ，３ｂ間の距離を「Ｘ」とする。なお、センサノード３から集約装置５へ送信する際の当該センサノード３と集約装置５との間のパケットロス率についても同様に求められる。
【００４６】
先ず、送信側のセンサノード３ａから距離Ｘの位置における受信電力Ｃ（Ｘ）と、受信側のセンサノード３ｂの位置における雑音強度を表す雑音電力密度Ｎｉとから、次式（１）に示すように、受信側のセンサノード３ｂの位置における、Ｃ／Ｎ比（受信電力対雑音電力比）が与えられる。
【数１】
2019096017.tif 000003
【００４７】
受信電力Ｃ（Ｘ）は、センサノード３ａ，３ｂの無線通信部の仕様（送受信アンテナの利得や送信電力等）と、例えば、自由空間モデルや２波モデル、Ｅｇｌｉ式といった公知の電波伝搬モデルを用いて求められる伝搬損失と、から求めることができる。
【００４８】
また、ビットエラー率ＢＥＲと、計測データのパケットサイズＰ［ビット］と、から、次式（２）のように、計測データのパケットロス率ＰＥＲが与えられる。
【数２】
2019096017.tif 000004
【００４９】
ビットエラー率ＢＥＲは変調方式に応じて異なり、例えば、次式（３）で与えられる。
【数３】
2019096017.tif 000005
式（３）において、「Ｅｂ」は１ビット当たりの信号エネルギー、「Ｎ０」はベースバンドにおける雑音電力密度、である。
【００５０】
また、Ｃ／Ｎ比と、Ｅｂ／Ｎ０（ビットエネルギー対雑音電力密度比）との関係式として、次式（４）が知られている。
【数４】
2019096017.tif 000006
式（４）において、「ｆｂ」はビットレート、「Ｂ」は等価雑音帯域幅であり、無線方式によって決まる。
【００５１】
そして、パケットロス率ＰＥＲの式（２）に、式（１），（３），（４）を代入することで、送信側のセンサノード３ａから受信側のセンサノード３ｂへ送信する際のパケットロス率ＰＥＲは、センサノード３ａ，３ｂ間の距離Ｘ、及び、センサノード３ｂ（受信側）の位置の雑音電力密度Ｎｉ、によって求めることができる。
【００５２】
［機能構成］
図４は、消費電力量予測装置１０００の機能構成図である。図４によれば、消費電力量予測装置１０００は、ワイヤレスセンサネットワーク１の消費電力量を予測する装置であり、操作部１０２と、表示部１０４と、音出力部１０６と、通信部１０８と、処理部２００と、記憶部３００とを備えて構成され、一種のコンピュータとして実現される。
【００５３】
操作部１０２は、例えばキーボードやマウス、タッチパネル、各種スイッチ等の入力装置で実現され、なされた操作入力に応じた操作信号を処理部２００に出力する。表示部１０４は、例えば液晶ディスプレイやタッチパネル等の表示装置で実現され、処理部２００からの表示信号に基づく各種表示を行う。音出力部１０６は、例えばスピーカ等の音声出力装置で実現され、処理部２００からの音信号に基づく各種音声出力を行う。通信部１０８は、例えば無線通信モジュールやルータ、モデム、有線用の通信ケーブルのジャックや制御回路等で実現される通信装置であり、外部装置とのデータ通信を行う。
【００５４】
処理部２００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の演算装置や演算回路で実現されるプロセッサーであり、記憶部３００に記憶されたプログラムやデータ、操作部１０２や通信部１０８による入力データ等に基づいて、消費電力量予測装置１０００の全体制御を行う。また、処理部２００は、機能的な処理ブロックとして、設定部２０２と、走行ＳＩＭ部２０４と、センシング動作模擬部２０６と、伝送品質算出部２０８と、無線伝送模擬部２１０と、消費電力量算出部２１２と、を有する。処理部２００が有するこれらの各機能部は、処理部２００がプログラムを実行することでソフトウェア的に実現することも、専用の演算回路で実現することも可能である。本実施形態では、前者のソフトウェア的に実現することとして説明する。
【００５５】
設定部２０２は、設定手段、に該当し、配置設定及び列車ダイヤを設定する。
【００５６】
すなわち、設定部２０２は、消費電力量の予測対象となるワイヤレスセンサネットワーク１の構成や、その監視対象範囲の軌道１０を走行する列車１２、通信環境である雑音強度に関するデータといった、予測の前提となる各種データの初期設定を行う。この設定は、操作部１０２による操作入力や、通信部１０８を介したデータ入力によって行うことができる。
【００５７】
具体的には、ワイヤレスセンサネットワーク１の構成に関するＷＳＮ構成データ３１０と、監視対象範囲の雑音強度に関する雑音強度データ３８０と、消費電力量の予測対象期間に監視対象範囲を走行し得る各列車１２（「予測対象列車」という）の列車ダイヤである列車ダイヤデータ３８４と、予測対象列車の遅延に関する列車遅延データ３８６と、を設定する。
【００５８】
雑音強度データ３８０は、監視対象範囲の各位置における雑音強度を設定したデータであり、例えば、監視対象範囲を分割したエリア毎に、雑音強度である雑音電力密度Ｎｉを対応付けて設定する。
【００５９】
列車遅延データ３８６は、予測対象列車の列車ダイヤに従った基準走行に対する遅延時分を設定したデータであり、例えば、過去の走行実績に基づく遅延時分の確率密度関数のデータである。列車ダイヤに含まれる各駅間について設定され、更に時間帯や発駅側の発時刻毎に設定されることとしてもよい。
【００６０】
ＷＳＮ構成データ３１０は、ワイヤレスセンサネットワーク１を構成するセンサノード３に関するセンサノード設定データ３２０と、集約装置５に関する集約装置設定データ３７０と、を含む。
【００６１】
図５は、センサノード設定データ３２０の一例である。図５によれば、センサノード設定データ３２０は、センサノード３毎に生成され、該当するセンサノード３を識別するセンサノードＩＤ３２２と、加速度センサや温度センサ、照度センサ、歪みセンサ、振動センサ、ジャイロセンサといった、センサ部が有するセンサの種類３２４と、配置位置に関する配置設定３２６と、センサ部によるセンシング（計測）に関するセンシング設定データ３３０と、無線通信部による無線通信に関する無線通信設定データ３４０と、を含む。
【００６２】
配置設定３２６は、鉄道施設に固定配置されるセンサノード３であるならば、その施設ＩＤや緯度経度高度といったその配置位置を格納し、列車１２に配置されるセンサノード３であるならば、その列車番号や何両目といった列車内の配置箇所を格納する。
【００６３】
センシング設定データ３３０は、センシング動作を実行する条件であるセンシング条件３３２と、動作状態別消費電力量３３４と、を含む。センシング条件３３２は、センシング周期といった、列車位置に依存しない条件、或いは、列車の接近時や通過時といった、列車位置に依存する条件を格納する。動作状態別消費電力量３３４は、センサ部がとり得る動作状態別の基準の消費電力量であり、１回のセンシング動作の実行に要する消費電力量であるセンシング時消費電力量３３６と、単位時間当たりの待機動作中の消費電力量である待機時消費電力量３３８と、を含む。
【００６４】
無線通信設定データ３４０は、自身の計測データの集約装置５への送信を実行する条件である通信実行条件３４２と、最短経路方式やアドホック通信方式といった、集約装置５への伝送経路の制御方式であるルーティング方式３４４と、再送上限回数３４６と、送信パケットサイズ３４８と、変調方式３５０と、送信周波数３５２と、送信電力３５４と、動作状態別消費電力量３５６と、を有する。
【００６５】
通信実行条件３４２は、送信周期といった、列車位置に依存しない条件、或いは、列車の接近時や通過時といった、列車位置に依存する条件を格納する。
【００６６】
動作状態別消費電力量３５６は、無線通信部がとり得る動作状態別の基準の消費電力量であり、１回の受信動作に要する消費電力量である受信時消費電力量３５８と、１回の送信動作に要する消費電力量である送信時消費電力量３６０と、単位時間当たりの待機動作中の消費電力量である待機時消費電力量３６２、を含む。
【００６７】
図４に戻り、集約装置設定データ３７０は、集約装置５それぞれについて、集約装置ＩＤに、配置位置に関する配置設定等を対応付けて格納している。また、センサノード設定データ３２０と同じく、受信時消費電力量３５８と待機時消費電力量３６２とを動作状態別消費電力量３５６として格納している。
【００６８】
走行ＳＩＭ部２０４は、走行シミュレーション手段、に該当し、所与の列車ダイヤに基づく所与の基準走行に対して遅延を生じさせるか否かを含む走行シミュレーションを行って列車の時々刻々の走行位置を模擬する。また、列車に定められた遅延時分の確率密度関数に基づく確率演算を行って決定した遅延時分を用いて走行シミュレーションを行う。
【００６９】
すなわち、走行ＳＩＭ部２０４は、列車遅延データ３８６で定められる遅延時分の確率密度関数に基づく確率演算によって遅延時分ΔＬを求め、列車ダイヤデータ３８４で定められる列車ダイヤに従った基準走行に対して、求めた遅延時分ΔＬだけ遅らせることで、予測対象期間における列車の走行を模擬して、予測対象期間における各時刻ｔの列車の走行位置を求める（図２参照）。
【００７０】
センシング動作模擬部２０６は、センシング動作模擬手段、に該当し、センサノード毎に、センサノードに対応付けられたセンシング条件に基づいてセンシング動作を行うか否かを模擬する。
【００７１】
すなわち、センシング動作模擬部２０６は、センサノード３それぞれについて、センサノード設定データ３２０で定められたセンシング条件３３２に基づいて、センシング動作を実行するタイミング（センシングタイミング）を判定し、予測対象期間におけるセンシング動作の実行回数（センシング回数）を計数する。
【００７２】
伝送品質算出部２０８は、伝送品質算出手段、に該当し、センサノード３及び集約装置５の配置位置に基づいて、センサノード３同士やセンサノード３と集約装置５との間の無線伝送の品質を表す伝送品質を算出する。また、センサノード３及び集約装置５の配置位置に対応付けて定められた雑音強度と、センサノード３同士やセンサノード３と集約装置５との間の距離とを用いて、伝送品質を算出する。また、伝送データの損失率を伝送品質として算出する。
【００７３】
すなわち、伝送品質算出部２０８は、センサノード３及び集約装置５（以下、両者を包括して「ノード」という。）間の伝送品質であるパケットロス率を算出する。具体的には、２つのノードの組み合わせそれぞれについて、一方を送信側、他方を受信側とした場合のパケットロス率と、送信側と受信側を入れ替えた場合のパケットロス率と、を算出する。パケットロス率は、２つのノード間の距離Ｘと、受信側のノードの位置における雑音電力密度Ｎｉと、に基づき、上述の式（１）〜（４）を用いて、送信側のノードから受信側のノードへ送信する際の値として算出する。ノード間のパケットロス率は、受信側のノードの位置における雑音電力密度Ｎｉに基づくため、同一のノード間であっても、どちらが送信側であるかによって異なり得るからである。
【００７４】
無線伝送模擬部２１０は、無線伝送模擬手段、に該当し、センサノード３毎に、センサノード３に対応付けられた通信実行条件に基づいて伝送のための通信を行うか否かを判定し、センサノード３及び集約装置５の配置位置及び伝送品質に基づいて再送を含む前記伝送を模擬する。また、伝送品質に基づく確率演算によって再送を行うか否かを模擬する。
【００７５】
すなわち、無線伝送模擬部２１０は、センサノード３それぞれについて、センサノード設定データ３２０で定められた通信実行条件３４２に基づいて、計測データを集約装置５へ送信するタイミング（送信タイミング）を判定し、判定した送信タイミングにおける無線通信を模擬する。無線通信の模擬としては、センサノード設定データ３２０で定められるルーティング方式３４４に従って、当該センサノード３から集約装置５へ至る伝送経路を予測し、予測した伝送経路に沿った各ノード間の通信の成否を、伝送品質算出部２０８によって算出された当該ノード間の伝送品質であるパケットロス率に基づく確率演算を行って判定する。通信を失敗した場合には、センサノード設定データ３２０で定められた再送上限回数３４６を上限回数として、成功するまで通信を再試行（再送）する。このように、全てのセンサノード３について、予測対象期間における各送信タイミングにおける無線通信を模擬し、その結果から、各センサノード３の、予測対象期間における受信動作の実行回数（受信回数）と、送信動作の実行回数（送信回数）と、再送回数と、を計数する。
【００７６】
消費電力量算出部２１２は、消費電力量算出手段、に該当し、センシング動作模擬手段及び無線伝送模擬手段の模擬に基づいて、センサノード毎の消費電力量を算出する。
【００７７】
すなわち、消費電力量算出部２１２は、センシング動作模擬部２０６による各センサノード３のセンシング動作の模擬の結果、及び、無線伝送模擬部２１０による各センサノード３の無線通信の模擬の結果に基づいて、各センサノード３の消費電力量を算出する。具体的には、各センサノード３について、センシング動作模擬部２０６によって計数された、予測対象期間におけるセンシング動作の実行回数と、センサノード設定データ３２０で定められるセンシングの動作状態別消費電力量と、に基づき、センシングに係る消費電力量を算出する。また、各センサノード３について、無線伝送模擬部２１０によって計数された、予測対象期間における受信動作、及び、送信動作の実行回数と、センサノード設定データ３２０で定められる、無線通信の動作状態別消費電力量３５６と、に基づいて、無線通信に係る消費電力量を算出する。そして、各センサノード３について、センシングに係る消費電力量と無線通信に係る消費電力量との合計を、当該センサノード３の消費電力量とする。
【００７８】
記憶部３００は、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）等のＩＣ（Integrated Circuit）メモリやハードディスク等の記憶装置で実現され、処理部２００が消費電力量予測装置１０００を統合的に制御するためのプログラムやデータ等を記憶しているとともに、処理部２００の作業領域として用いられ、処理部２００が実行した演算結果や、操作部１０２や通信部１０８からの入力データ等が一時的に格納される。本実施形態では、記憶部３００には、消費電力量予測プログラム３０２と、ＷＳＮ構成データ３１０と、雑音強度データ３８０と、軌道データ３８２と、列車ダイヤデータ３８４と、列車遅延データ３８６と、予測結果データ３９０と、が記憶される。
【００７９】
消費電力量予測プログラム３０２は、所与の予測対象期間における、所与のワイヤレスセンサネットワーク１の各センサノード３の消費電力量を予測計算させるためのプログラムである。
【００８０】
軌道データ３８２は、ワイヤレスセンサネットワーク１の監視対象範囲における軌道１０に関するデータであり、例えば、敷設位置等を含む。
【００８１】
予測結果データ３９０は、消費電力量の予測結果のデータである。図６は、予測結果データ３９０の一例である。図６に示すように、予測結果データ３９０は、ＷＳＮ構成データ３１０で定められるワイヤレスセンサネットワーク１に対する、所与の予測対象期間における消費電力量の予測を“１回”の予測として、１回の予測毎に生成され、予測ＩＤ３９２と、予測対象期間３９２と、予測履歴データ３９６と、予測消費電力量データ４１４と、を格納する。
【００８２】
予測履歴データ３９６は、消費電力量の予測計算の履歴データであり、予測対象期間３９２における、所定の予測間隔Δｔ毎に到来する各予測時刻ｔにおける予測計算の結果を格納する。予測時刻ｔは、時々刻々とシミュレーションするためのシミュレーション時刻とも言うことができる。具体的には、予測履歴データ３９６は、予測時刻３９８と、走行ＳＩＭ部２０４によって算出された各列車の走行位置である列車位置データ４００と、各列車の配置位置に応じて決まる各ノード（センサノード３及び集約装置５）の配置位置であるノード配置位置データ４０２と、各ノード間の距離であるノード間距離データ４０４と、伝送品質データ４０６と、センシング模擬データ４０８と、無線伝送模擬データ４１０と、消費電力量データ４１２と、を含む。
【００８３】
伝送品質データ４０６は、伝送品質算出部２０８によって算出された伝送品質のデータであり、送信側のノードと、受信側のノードとの組み合わせ毎に、伝送品質であるパケットロス率を対応付けて格納している。
【００８４】
センシング模擬データ４０８は、センシング動作模擬部２０６によってなされたセンサノード３のセンシング動作の模擬の結果であり、センサノード３それぞれについて、センシング動作の実行回数（センシング回数）を対応付けて格納している。センシング回数は、直前の予測時刻ｔ−１から当該予測時刻ｔまでの予測間隔Δｔにおける回数である。
【００８５】
無線伝送模擬データ４１０は、無線伝送模擬部２１０によってなされた無線伝送の模擬の結果であり、センサノード３それぞれについて、受信動作の実行回数（受信回数）と、送信動作の実行回数（送信回数）と、を対応付けて格納している。受信回数、及び、送信回数は、ともに、直前の予測時刻ｔ−１から当該予測時刻ｔまでの予測間隔Δｔにおける回数である。
【００８６】
消費電力量データ４１２は、消費電力量算出部２１２によって算出されたセンサノード３の消費電力量のデータであり、センサノード３それぞれについて、センシングに係る消費電力量と、無線通信に係る消費電力量と、これらの合計の消費電力量と、を対応付けて格納している。
【００８７】
予測消費電力量データ４１４は、センサノード３それぞれの、予測対象期間全体に亘る総消費電力量のデータである。総消費電力量は、消費電力量データ４１２における全ての予測時刻ｔの合計の消費電力量を合計した値となる。
【００８８】
［処理の流れ］
図７は、消費電力量予測処理の流れを説明するフローチャートである。この処理は、処理部２００が消費電力量予測プログラム３０２に従った処理を行うことで実現される。
【００８９】
先ず、設定部２０２が、消費電力量の予測対象となるワイヤレスセンサネットワーク１の構成や、列車ダイヤ、予測対象期間といった各種データの初期設定を行う（ステップＳ１）。次いで、処理部２００は、予測時刻ｔを、予測対象期間の開始時刻ｔ０に設定する（ステップＳ３）。続いて、走行ＳＩＭ部２０４が、予測時刻ｔにおける列車の走行位置を算出する（ステップＳ５）。これにより、各ノード（センサノード３及び集約装置５）の配置位置を確定し、ノード間の距離Ｘが確定する。そして、伝送品質算出部２０８が、各ノード間の伝送品質であるパケットロス率ＰＥＲを、当該ノード間の距離Ｘと、受信側のノードの配置位置における雑音電力密度Ｎｉとに基づき、算出する（ステップＳ７）。
【００９０】
続いて、全てのセンサノード３を順に対象としたループＡの繰り返し処理を行う。すなわち、センシング動作模擬部２０６が、対象のセンサノード３に定められたセンシング条件に基づき、直前の予測時刻ｔ−１からの予測時刻ｔまでの経過期間において、センシング動作の実行タイミング（センシングタイミング）が発生したかを判断する。センシングタイミングが発生したならば（ステップＳ９：ＹＥＳ）、当該経過期間におけるセンシング動作の実行回数（センシング回数）を計数することで、対象のセンサノード３のセンシングを模擬する（ステップＳ１１）。
【００９１】
また、無線伝送模擬部２１０が、対象のセンサノード３に定められている通信実行条件に基づき、直前の予測時刻ｔ−１からの予測時刻ｔまでの経過期間において、計測データの送信の実行タイミング（送信タイミング）が発生したかを判断する。送信タイミングが発生したならば（ステップＳ１３：ＹＥＳ）、定められたルーティング方式に従って、各送信タイミングにおける集約装置５へ至る計測データの伝送経路を予測することで、対象のセンサノード３のルーティングを模擬する（ステップＳ１５）。次いで、予測した伝送路に沿った各ノード間のパケットロス率に基づいて通信の成否を判定することで、当該伝送経路に従った無線伝送を模擬する（ステップＳ１７）。ループＡの処理はこのように行われる。
【００９２】
全てのセンサノード３を対象としたループＡの繰り返し処理を行うと、続いて、消費電力量算出部２１２が、センシング、及び、無線伝送の模擬の結果に基づいて、予測時刻ｔにおける各センサノード３の消費電力量を算出する（ステップＳ１９）。
【００９３】
続いて、予測時刻ｔが、予測対象期間の終了時刻ｔｅに達したかを判断し、終了時刻ｔｅに達していないならば（ステップＳ２１：ＮＯ）、予測時刻ｔを所定の予測間隔Δｔだけ進めた後（ステップＳ２３）、ステップＳ５に戻る。一方、予測時刻ｔが終了時刻ｔｅに達したならば（ステップＳ２１：ＹＥＳ）、例えば、各センサノード３の消費電力量を表示部１０４に表示するといった、予測結果の出力を行う（ステップＳ２５）。以上の処理を行うと、消費電力量予測処理は終了となる。
【００９４】
［作用効果］
このように、本実施形態によれば、列車の移動に伴ってセンサノードのセンシングタイミングや計測データの伝送経路が変化し得るワイヤレスセンサネットワークにおける各センサノードの消費電力量の予測を実際の鉄道の運用に沿って実現することが可能となる。
【００９５】
つまり、列車１２の時々刻々の走行位置を、当該列車１２に定められた遅延時分の確率密度関数に基づく確率演算によって決定した遅延時分を用いることで、実際の鉄道の運用において生じる遅延を考慮した位置として模擬することが可能となる。列車１２の走行位置に応じて、当該列車１２に配置された各ノード（センサノード３や集約装置５）の配置位置が変化する。このため、各ノード間の距離Ｘ、及び、各ノードの配置位置における雑音強度である雑音電力密度Ｎｉに基づいて、各ノード間の伝送品質であるパケットロス率を求め、このパケットロス率に基づく確率演算によって各ノード間の通信の成否を決定して再送まで模擬するため、センサノード３の計測データの集約装置５への伝送について、実際の鉄道の運用に沿ったシミュレーションとして実現することが可能となる。また、各センサノード３のセンシング動作は、列車１２の移動に伴って変化し得るように模擬される。これらの結果、実際の鉄道の運用を模したワイヤレスセンサネットワークの動作を想定して、実際の鉄道の運用に即した各センサノード３の消費電力量を予測することが可能となる。
【００９６】
［変形例］
なお、本発明の適用可能な実施形態は上述の実施形態に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能なのは勿論である。
【００９７】
（Ａ）予測結果の統計処理
上述の実施形態において説明した、所与の予測対象期間についての消費電力量を算出する消費電力量予測処理（図７参照）を“１回”の予測処理として、複数回の予測処理を繰り返し実行し、その結果を用いることで、各センサノード３の消費電力量を統計的に予測することにしても良い。
【００９８】
すなわち、上述の実施形態では、列車１２の走行模擬を、遅延時分の確率密度関数に基づく確率演算によって決定した遅延時分を用いて行っていること、計測データの無線伝送の模擬を、各ノード間のパケットロス率に基づく確率演算によって通信の成否を判定することで実行していること、から、同一のデータを設定したとしても、予測処理の実行毎に、得られる消費電力量にはばらつきが生じる。このため、同一の設定データに対して、複数回の予測処理（消費電力量予測処理）を実行し、例えば、センサノード３毎に、予測処理の結果として得られた消費電力量の分布を算出すると好適である。図８は、ある１つのセンサノード３について、横軸を消費電力量、縦軸を“１回”の予測処理を１回の発生回数とした度数分布を示している。そして、この消費電力量の分布から、例えば、期待値や最大値、最小値、Ｎ％値といった各種の統計パラメータを求めることで、各センサノード３の消費電力量を予測することが可能となる。
【００９９】
また、消費電力量予測装置１０００の活用方法は様々に考えられる。例えば、各センサノード３の配置設定３２６を変更する等して、センサノード３の配置数や配置位置を違えたノード配置パターン毎に予測処理を実行することで、予測結果を最適な配置数や配置位置を求めるための参考情報とすることもできるであろう。
【０１００】
また、ダイヤ改正などの際に、新たな列車ダイヤデータ３８４を用いて予測処理を実行することで、予測結果をセンサノード３の配置数や配置位置の変更等が必要となるかを検討する際の参考情報とすることもできるであろう。
【０１０１】
（Ｂ）データ到達率
また、無線伝送の模擬の結果から、計測データの到達率（データ到達率）を算出することもできる。具体的には、センサノード３から集約装置５への１回の無線伝送毎に、その伝送経路や、当該伝送経路に沿った各ノード間の通信の成否を、無線伝送模擬データ４１０に含めて記憶しておく。そして、センサノード３毎に、当該センサノード３が計測データを集約装置５へ向けて送信した回数に対する、それが集約装置５で受信された回数との比率を、データ到達率として算出することができる。
【０１０２】
（Ｃ）予測対象のシステム
本実施形態では、ワイヤレスセンサネットワークを鉄道に適用した場合の消費電力量予測装置１０００について説明したが、鉄道ではなく、路線バスに適用することも可能である。その場合、列車の代わりの監視対象物がバスとなる。
【符号の説明】
【０１０３】
１…ワイヤレスセンサネットワーク
３…センサノード、５…集約装置
１０…軌道、１２…列車
１０００…消費電力量予測装置
２００…処理部
２０２…設定部
２０４…走行ＳＩＭ部
２０６…センシング動作模擬部
２０８…伝送品質算出部
２１０…無線伝送模擬部
２１２…消費電力量算出部
３００…記憶部
３０２…消費電力量予測プログラム
３１０…ＷＳＮ構成データ、３８０…雑音強度データ
３８２…軌道データ、３８４…列車ダイヤデータ
３８６…列車遅延データ、３９０…予測結果データ
【図１】
2019096017.tif 000007
【図２】
2019096017.tif 000008
【図３】
2019096017.tif 000009
【図４】
2019096017.tif 000010
【図５】
2019096017.tif 000011
【図６】
2019096017.tif 000012
【図７】
2019096017.tif 000013
【図８】
2019096017.tif 000014