(57)【要約】【課題】本発明は、共存干渉分析方法、トラフィック類型訓練集確定方法及びその装置を提供する。【解決手段】かかる共存干渉分析方法は、第一所定時間内の第１個目のサブウィンドウ内で、第一チャネル上で第一通信技術を用いて伝送される第一データパケットを取得し；第一所定時間内の少なくとも１つのサブウィンドウ内で、第二チャネル上で第二通信技術を用いて伝送される第二データパケットを取得し；第一データパケットに基づいて統計された、通信チャネル特性に関する第一パフォーマンス指標に基づいて、第一チャネルに第二通信技術による干渉が存在するかを確定し；及び、干渉が存在するときに、第一所定時間内の各サブウィンドウ内で取得された第二データパケットに基づいて抽出された第一特徴に基づいて、第二通信技術を用いるトラフィック類型を確定することを含む。【選択図】図２
2019176465.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
共存干渉を分析する装置であって、
第一所定時間内の第１個目のサブウィンドウ内で、第一チャネル上で第一通信技術を用いて伝送される第一データパケットを取得する第一取得ユニット；
前記第一所定時間内の少なくとも１つのサブウィンドウ内で、第二チャネル上で第二通信技術を用いて伝送される第二データパケットを取得する第二取得ユニットであって、前記第二チャネルは、前記第一チャネルに最も近いチャネル、及び／又は、前記第一チャネルに最も近いチャネルの所定範囲内のチャネルである第二取得ユニット；
前記第一データパケットに基づいて統計された、通信チャネル特性に関する第一パフォーマンス指標に基づいて、前記第一チャネルに前記第二通信技術による干渉が存在するかを確定する第一確定ユニット；及び
前記第一確定ユニットによって、干渉が存在すると確定されたときに、前記第二取得ユニットが前記第一所定時間内の各サブウィンドウ内で取得した前記第二データパケットに基づいて抽出された第一特徴に基づいて、前記第二通信技術を用いるトラフィック類型を確定する第二確定ユニット含む、装置。
【請求項２】
請求項1に記載の装置であって、
前記第一取得ユニットは、前記第１個目のサブウィンドウ内で前記第一データパケットを取得し、前記第１個目のサブウィンドウ以外の他のサブウィンドウ内で前記第一データパケットを取得しない、装置。
【請求項３】
請求項1に記載の装置であって、
前記第一所定時間は、第一所定数のサブウィンドウを含み、前記第一所定数は、前記所定範囲内のチャネルの数に応じて確定される、装置。
【請求項４】
請求項1又は2に記載の装置であって、
前記第二確定ユニットは、
取得された前記第二データパケットに基づいて、アクセスポイント（AP）の数及び各APと通信する端末の数を統計する第一統計モジュール；
所定の第二通信技術のトラフィック類型訓練集に基づいて、各対のAP及び該APと通信する端末の前記第二データパケットの前記第一特徴に対して分類処理を行い、各対のAP及び該APと通信する端末の間の通信に用いる前記第二通信技術のトラフィック類型を確定する第一処理モジュール；及び
各対のAP及び該APと通信する端末の間の通信に用いる前記第二通信技術のトラフィック類型に基づいて、最終の前記第二通信技術のトラフィック類型を確定する第二処理モジュールを含む、装置。
【請求項５】
請求項4に記載の装置であって、
前記第二処理モジュールは、各サブウィンドウ内で、各対のAP及び該APと通信する端末の間の通信に用いる前記第二通信技術のトラフィック類型に基づいて、各サブウィンドウ内の前記第二通信技術のトラフィック類型を確定し、前記各サブウィンドウ内の前記第二通信技術のトラフィック類型に基づいて、最終の前記第二通信技術のトラフィック類型を確定する、装置。
【請求項６】
請求項4に記載の装置であって、
前記第二確定ユニットは、
各対のAP及び該APと通信する端末の前記第二データパケットの、通信トラフィック品質に関するパラメータを確定する第一確定モジュールをさらに含み、
前記第一処理モジュールは、さらに、前記所定の第二通信技術のトラフィック類型訓練集に基づいて、通信トラフィック品質に関する前記パラメータが所定条件を満足した前記第二データパケットの前記第一特徴に対して分類処理を行う、装置。
【請求項７】
請求項1又は6に記載の装置であって、
通信チャネル特性に関する前記第一パフォーマンス指標は、リンク品質指示（LQI）情報、レスポンス時間情報、パケット紛失情報、再送情報、パケットエラー情報、及び受信信号強度指示情報（RSSI）のうちの１つ又は１つ以上を含み、
通信トラフィック品質に関する前記パラメータは、受信信号強度指示（RSSI）情報並びに各対のAP及び該APと通信する端末の前記第二データパケットの個数情報のうちの１つ又は１つ以上を含み、
前記第一特徴は、データパケット長さ、データパケット間隔、及びデータパケット受信時間のうちの１つ又は１つ以上を含む、装置。
【請求項８】
トラフィック類型訓練集を確定する装置であって、
第二通信技術を用いて伝送される第三データパケットを取得する第三取得ユニットであって、前記第三データパケットは第二所定数の期間内のデータパケットを含み、各期間は１つのトラフィック類型に対応する第三取得ユニット；
前記第三データパケットに基づいて、トラフィック類型を区別するための第一特徴を統計する第一統計ユニット；及び
正規化後の前記第一特徴をクラスターにクラスタリングし、トラフィック類型訓練集を確定する第三確定ユニットを含む、装置。
【請求項９】
請求項8に記載の装置であって、
前記クラスターの数は、トラフィック類型の数に応じて確定される、装置。
【請求項１０】
請求項8に記載の装置であって、
前記第三確定ユニットは、さらに、前記第二所定数の期間内のデータパケットの識別情報を確定し、前記識別情報に基づいて、クラスタリング結果における各種類のラベル付きトラフィック類型を確定し、ラベル付けられたクラスタリング結果を前記トラフィック類型訓練集とする、装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、通信技術分野に関し、特に、共存干渉分析方法、トラフィック類型訓練集確定方法及びその装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の無線通信技術では、多くの技術が同じ周波数範囲を使用し得る。例えば、2.4GHzの周波数範囲では、IEEE（Institute  of  Electrical  and  Electronics  Engineers、IEEE）802.11b規格に基づくLAN、例えば、Wi-Fi（Wireless  Fidelity、Wi-Fi）；ブルートゥース（Bluetooth）(登録商標)；MWO（Microwave  Oven、MWO）；及び、IEEE  802.15.4規格に基づくLAN、例えば、ジグビー（ZigBee）ネットワークがこの周波数範囲を使用することができる。
【０００３】
図1A乃至図1Dは、それぞれ、Wi-Fi、Bluetooth、MWO、及びZigBeeが2.4GHzの周波数範囲でワーキングする周波数スペクトル図である。図1Aに示すように、Wi-Fiネットワークは、ブロードバンドシステムであり、14個のチャネル（Channel）を有し、そのチャネルバンド幅は、22MHzであり、そのうち、チャネル1、6、11は、よく用いられるチャネルである。図1Bに示すように、Bluetoothネットワークは、周波数ホッピング狭帯域システムであり、それは、79個のチャネルを有し、各チャネルバンド幅は、1MHzである。MWOネットワークは、異なるモデルを有し、異なるモデルは、全て、60Hzを周期とし、狭帯域の特性を持ち、図1Cには、そのうちの１つのモデルを示している。図1Dに示すように、ZigBeeネットワークは、16個のチャネルを有し、各チャネルバンド幅は、2MHzである。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
Wi-FiやBluetooth、MWO、ZigBeeが全て同じ周波数範囲でワーキングするので、Wi-FiやBluetooth、MWO、ZigBeeネットワークの間には、干渉が存在する。例えば、ZigBeeネットワークがチャネル20を用いてワーキングするときに、チャネル7〜10を用いてワーキングするWi-Fiネットワークは、ZigBeeネットワークに干渉を与えることがある。しかし、今のところ、現在のネットワークに干渉が存在するか、及び干渉の具体的なトラフィック類型を同時に検出することができない。
【０００５】
本発明の実施例は、共存干渉分析方法及び装置を提供し、これにより、共存干渉が存在するかを検出することができるのみならず、干渉のトラフィック類型を検出することもでき、また、オーバーヘッドが比較的小さく、且つ実現の複雑度が低い。
【０００６】
本発明の実施例は、トラフィック類型訓練集確定方法及び装置を提供し、これにより、人為的干渉が必要なく、干渉のトラフィック類型を識別するための訓練集を形成することができる。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の実施例の第一側面によれば、共存干渉分析装置が提供され、該装置は、
第一所定時間内の第１個目のサブウィンドウ内で、第一チャネル上で第一通信技術により伝送される第一データパケットを取得する第一取得ユニット；
第一所定時間内の少なくとも１つのサブウィンドウ内で、第二チャネル上で第二通信技術により伝送される第二データパケットを取得する第二取得ユニットであって、該第二チャネルは、該第一チャネルに最も近いチャネルであり、及び／又は、該第一チャネルに最も近いチャネルの所定範囲内のチャネルである第二取得ユニット；
該第一データパケットに基づいて統計された、通信チャネル特性に関する第一パフォーマンス指標に基づいて、該第一チャネルに第二通信技術による干渉が存在するかを確定する第一確定ユニット；及び
該第一確定ユニットによって、干渉が存在すると確定されたときに、該第二取得ユニットが第一所定時間内の各サブウィンドウ内で取得した該第二データパケットに基づいて抽出された第一特徴に基づいて、第二通信技術を用いるトラフィック類型を確定する第二確定ユニットを含む。
【０００８】
本発明の実施例の第二側面によれば、共存干渉分析方法が提供され、該方法は、
第一所定時間内の第１個目のサブウィンドウ内で、第一チャネル上で第一通信技術により伝送される第一データパケットを取得し；
第一所定時間内の少なくとも１つのサブウィンドウ内で、第二チャネル上で第二通信技術により伝送される第二データパケットを取得し、そのうち、該第二チャネルは、該第一チャネルに最も近いチャネルであり、及び／又は、該第一チャネルに最も近いチャネルの所定範囲内のチャネルであり；
該第一データパケットに基づいて統計された、通信チャネル特性に関する第一パフォーマンス指標に基づいて、該第一チャネルに第二通信技術による干渉が存在するかを確定し；及び
干渉が存在すると確定されたときに、第一所定時間内の各サブウィンドウ内で取得された該第二データパケットに基づいて抽出された第一特徴に基づいて、第二通信技術を用いるトラフィック類型を確定することを含む。
【０００９】
本発明の実施例の第三側面によれば、トラフィック類型訓練集確定装置が提供され、該装置は、
第二通信技術により伝送される第三データパケットを取得する第三取得ユニットであって、該第三データパケットは、第二所定数の期間内のデータパケットを含み、各期間は、１つのトラフィック類型に対応する第三取得ユニット；
該第三データパケットに基づいて、トラフィック類型を区別するための第一特徴を統計する第一統計ユニット；及び
正規化後の該第一特徴に対してクラスタリング処理を行い、該訓練集を確定する第三確定ユニットを含む。
【００１０】
本発明の実施例の第四側面によれば、トラフィック類型訓練集確定方法が提供され、該方法は、
第二通信技術により伝送される第三データパケットを取得し、そのうち、該第三データパケットは、第二所定数の期間内のデータパケットを含み、各期間は、１つのトラフィック類型に対応し；
該第三データパケットに基づいて、トラフィック類型を区別するための第一特徴を統計し；及び
正規化後の該第一特徴に対してクラスタリング処理を行い、該訓練集を確定することを含む。
【００１１】
本発明の有益な効果は、次の通りであり、即ち、複数のサブウィンドウのうちの第１個目のサブウィンドウ内で取得した、第一チャネル上で第一通信技術により伝送される第一データパケットに基づいて、該第一チャネルに第二通信技術による干渉が存在するかを確定し、複数のサブウィンドウ内で取得した、第二チャネル上で第二通信技術により伝送される第二データパケットに基づいて、第二通信技術を用いるトラフィック類型を確定することで、共存干渉が存在するかを検出することができるのみならず、干渉のトラフィック類型を検出することもでき、また、オーバーヘッドが比較的小さく、且つ実現の複雑度が低い。
【００１２】
また、本発明の有益な効果は、次の通りであり、即ち、取得された、第二通信技術により伝送される第二データパケットに基づいて、トラフィック類型を区別するための第一特徴を統計し、正規化後の該第一特徴に対してクラスタリング処理を行うことで、人為的干渉が必要なく、干渉のトラフィック類型を識別するための訓練集を形成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１Ａ】2.4GHzの周波数範囲におけるWi-Fiのワーキング周波数スペクトル図である。
【図１Ｂ】2.4GHzの周波数範囲におけるBluetoothのワーキング周波数スペクトル図である。
【図１Ｃ】2.4GHzの周波数範囲におけるMWOのワーキング周波数スペクトル図である。
【図１Ｄ】2.4GHzの周波数範囲におけるZigBeeのワーキング周波数スペクトル図である。
【図２】実施例1における共存干渉分析方法のフローチャートである。
【図３】実施例1における第一データパケットのMACフレームのフォーマットを示す図である。
【図４】実施例1におけるステップ203の一実施方式のフローチャートである。
【図５】実施例1における共存干渉分析方法のフローチャートである。
【図６】実施例1における第一データパケット及び第二データパケットの取得を示す図である。
【図７】実施例2におけるトラフィック類型訓練集確定方法のフローチャートである。
【図８】実施例2における第三データパケットを示す図である。
【図９】実施例3における共存干渉分析装置の構成図である。
【図１０】実施例3における第二確定ユニット904の一実施方式の構成図である。
【図１１】実施例4における端末装置の構成図である。
【図１２】実施例5におけるトラフィック類型訓練集確定装置の構成図である。
【図１３】実施例6における端末装置の構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、添付した図面を参照しながら、本発明を実施するための好適な実施例を詳しく説明する。
【００１５】
本発明の実施例は、2.4GHzの周波数範囲内でワーキングするネットワークを例として説明を行うが、理解すべきは、本発明の実施例は、該ネットワークに限定されず、例えば、本発明の実施例により提供される方法及び装置は、他の周波数範囲内のネットワークに適用することもできる。
【実施例１】
【００１６】
本実施例1は、共存干渉分析方法を提供する。図2は、実施例1における共存干渉分析方法のフローチャートである。図2に示すように、該方法は、以下のようなステップを含む。
【００１７】
ステップ201：第一所定時間内の第１個目のサブウィンドウ内で、第一チャネル上で第一通信技術により伝送される第一データパケットを取得し、第一所定時間内の少なくとも１つのサブウィンドウ内で、第二チャネル上で第二通信技術により伝送される第二データパケットを取得し；そのうち、該第二チャネルは、該第一チャネルに最も近いチャネルであり、及び／又は、該第一チャネルに最も近いチャネルの所定範囲内のチャネルであり；
ステップ202：該第一データパケットに基づいて統計された、通信チャネル特性に関する第一パフォーマンス指標に基づいて、該第一チャネルに該第二通信技術による干渉が存在するかを確定し；
ステップ203：干渉が存在すると確定されたときに、該第一所定時間内の各サブウィンドウ内で取得された該第二データパケットに基づいて抽出された第一特徴に基づいて、該第二通信技術を用いるトラフィック類型を確定する。
【００１８】
これにより、複数のサブウィンドウのうちの第１個目のサブウィンドウ内で取得された、第一チャネル上で第一通信技術により伝送される第一データパケットに基づいて、該第一チャネルに第二通信技術による干渉が存在するかを確定し、複数のサブウィンドウ内で取得された、第二チャネル上で第二通信技術により伝送される第二データパケットに基づいて、第二通信技術を用いるトラフィック類型を確定することで、共存干渉が存在するかを検出することができるのみならず、干渉のトラフィック類型を検出することもでき、また、オーバーヘッドが比較的小さく、且つ実現の複雑度が低い。
【００１９】
本実施例では、該第一通信技術及び該第二通信技術は、同一周波数範囲内でワーキングする通信技術であり、該第一通信技術を用いてワーキングするチャネルは、第一通信チャネルであり、該第二通信技術を用いてワーキングするチャネルは、第二通信チャネルである。該第一チャネルは、該第一通信チャネル中のチャネルであり、該第二チャネルは、該第二通信チャネル中のチャネルである。例えば、該第一通信技術及び該第二通信技術は、2.4GHzの周波数範囲内でワーキングする通信技術であっても良い。該第一通信技術及び該第二通信技術は、異なり、それぞれ、Wi-Fi、Bluetooth、MWO、及びZigBeeのうちの１つであっても良いが、本実施例は、これに限定されない。例えば、本実施例では、チャネルバンド幅の大小に基づいて該第一通信技術及び第二通信技術を確定しても良い。例えば、バンド幅の小さいチャネルが、バンド幅の大きいチャネルからの干渉を受けやすく、また、本実施例が、第一通信技術を用いてデータを伝送する第一チャネルに第二通信技術による干渉が存在するかを確定するためのものであるので、該第一通信技術の第一チャネルバンド幅は、該第二通信技術の第二チャネルバンド幅よりも小さくても良く、例えば、該第一通信技術は、ZigBeeであり、該第二通信技術は、Wi-Fiである。図1A及び図1Dに示すように、ZigBeeネットワークは、16個のチャネル（第一通信チャネル）を有し、各チャネルバンド幅は、2MHzであり、Wi-Fiは、14個のチャネル（第二通信チャネル）を有し、そのチャネルバンド幅は、22MHzである。なお、以上、該第一通信技術がZigBeeであり、該第二通信技術がWi-Fiであるケースを例として説明したが、本実施例は、これに限定されない。
【００２０】
本実施例では、該第一チャネルに近い、第二通信技術を用いる第二通信チャネルが、第一通信技術を用いてデータを伝送する該第一チャネルに干渉を与えることができるので、該第二チャネルは、該第二通信チャネル中の、該第一チャネルに最も近いチャネル、及び／又は、該第一チャネルに最も近いチャネルの所定範囲内のチャネルであっても良い。そのうち、最も近いチャネルとは、チャネルのバンド幅の中心周波数の距離が最も短いものを指し、最も近い該チャネルの所定範囲内のチャネルは、最も近い該チャネルのバンド幅の中心周波数との距離が所定バンド幅範囲内にあり、且つ該第一チャネルの周波数範囲との重畳（overlap）があるチャネルであり、例えば、チャネル順番号の差が所定値内のチャネルである。例えば、該第一通信技術は、ZigBeeであり、該第二通信技術は、Wi-Fiである。図1A及び図1Dに示すように、該第一チャネルが11／12であるときに、該第二チャネルは、該第一チャネルに最も近い第二通信チャネル1であっても良く、又は、該第二通信チャネル1の順番号との差が所定値内であり、且つ該第一チャネルの周波数範囲との重畳があるチャネルであっても良く、例えば、該第二チャネルは、さらに、チャネル2であっても良い。該第一チャネルが24／25／26であるときに、該第二チャネルは、該第一チャネル最も近い第二通信チャネル13であっても良く、又は、該第二通信チャネル13の順番号との差が所定値内であり、且つ該第一チャネルの周波数範囲との重畳があるチャネルであっても良く、例えば、該第二チャネルは、さらに、チャネル12であっても良い。該第一チャネルが23であるときに、該第二チャネルは、該第一チャネルに最も近い第二通信チャネル12であっても良く、又は、該第二通信チャネル12の順番号との差が所定値内であり、且つ該第一チャネルの周波数範囲との重畳があるチャネルであっても良く、例えば、該第二チャネルは、さらに、チャネル10、11、13であっても良い。なお、以上、第一通信技術がZigBeeであり、該第二通信技術がWi-Fiであるケースを例として説明したが、本実施例は、これに限定されない。
【００２１】
本実施例では、該第一所定時間が現在の環境に応じて確定され、各第一所定時間内で一回の共存干渉分析結果を出力しても良い。そのうち、該第一チャネルに干渉を与える、第二通信技術を用いる第二チャネルが、該第一チャネルに最も近いチャネル及び／又は該第一チャネルに最も近いチャネルの所定範囲内のチャネルであるので、該第一所定時間を第一所定数のサブウィンドウに分割することができる。該第一所定数は、該所定範囲内のチャネルの数に基づいて確定される。例えば、該所定範囲内のチャネルの数がMであるときに、該第一所定数がM+1であり、これにより、各サブウィンドウ内で第二チャネルにおいて第二通信技術により伝送される１つの第二データパケットを取得することができる。例えば、第一チャネルが11／12であるときに、該第一チャネルに最も近い第二通信チャネル1との距離が所定バンド幅範囲内であり、且つ該第一チャネルの周波数範囲との重畳があるチャネルは、チャネル2であり、その数は、1であり、この場合、該第一所定数は、2である。なお、本実施例は、これに限定されず、該第一所定数がM以下であっても良く、少なくとも１つのサブウィンドウ内で第二チャネルにおいて第二通信技術により伝送される少なくとも１つの第二データパケットを取得しても良い。
【００２２】
本実施例では、ステップ201では、第一スニッファ（sniffer）により第一データパケットを取得し、第二スニッファにより第二データパケットを取得しても良い。そのうち、該第一スニッファ及び第二スニッファについては、従来技術中のスニッファの実施方式を参照しても良い。例えば、該第一スニッファは、TI  ZigBee  snifferであっても良く、チャネルzを配置することで、チャネルz中のZigBeeデータパケット（第一データパケット）を取得し、そして、該ZigBeeデータパケットを解析することで、ZigBeeトラフィックログ（traffic  log）を生成することができ、また、該第二スニッファは、Wi-Fi  dongleであっても良く、それをモニタ（monitor）モードに設定し、チャネルwを配置することで、チャネルw中のWi-Fiデータパケット（第二データパケット）を取得し、そして、該Wi-Fiデータパケットを解析することで、Wi-Fiトラフィックログ（traffic  log）を生成することができる。
【００２３】
本実施例では、取得された該第一データパケットを用いて、干渉が存在するかを確定することができ、干渉が存在する場合、取得された該第二データパケットを用いて、干渉のトラフィック類型を確定することができる。以下、如何に干渉が存在するか及び如何にトラフィック類型を確定するかについて具体的に説明する。
【００２４】
以下、ステップ201及びステップ202に基づいて、如何に該第一所定時間内に干渉が存在するかを確定するかについて説明する。
【００２５】
本実施例では、ステップ201では、第一所定時間内の第１個目のサブウィンドウ内で、第一チャネル上で第一通信技術により伝送される第一データパケットを取得し、ステップ202では、該第一データパケットに基づいて統計された、通信チャネル特性に関する第一パフォーマンス指標に基づいて、該第一チャネルに第二通信技術による干渉が存在するかを確定する。そのうち、snifferを用いて該第一データパケットを取得した後に、第一データパケットのトラフィックログを得ることができ、そして、該トラフィックログから、統計により通信チャネル特性に関する第一パフォーマンス指標を得ることができる。例えば、通信チャネル特性に関する第一パフォーマンス指標は、次のようなもののうちの１つ又は１つ以上を含んでも良く、即ち、リンク品質指示（LQI）情報、レスポンス時間情報、パケット紛失情報、再送情報、パケットエラー情報、及び受信信号強度指示情報（RSSI）である。
【００２６】
本実施例では、LQI情報、レスポンス時間情報、及びRSSI情報は、１つのパケットについてのLQI、レスポンス時間、及びRSSIであっても良く；単位時間内のLQI平均値、レスポンス時間平均値、及びRSSI平均値であっても良く；LQI標準偏差、レスポンス時間標準偏差、及びRSSI標準偏差であっても良く；LQI分散、レスポンス時間分散、及びRSSI分散であっても良いが、本実施例は、これに限定されない。そのうち、LQI及びRSSI情報は、スニッファが取った第一データパケットのトラフィックログから直接取得することができ、レスポンス時間は、第一データパケット中のレクエストデータパケットの受信時間と、該レクエストデータパケットに対応するレスポンスデータパケットの受信時間との差を計算して取得することができる。
【００２７】
本実施例では、パケット紛失情報、再送情報、及びパケットエラー情報は、該第一サブウィンドウ内で統計により得られたパケット紛失数、再送数、及びパケットエラー数であっても良く；単位時間内で統計により得られたパケット紛失率、再送率、及びパケットエラー率であっても良いが、本実施例は、これに限定されない。そのうち、該第一データパケットのヘッダー中のフレームフォーマットを用いてパケット紛失情報及び再送情報を統計しても良い。図3は、第一データパケットのフレームフォーマットを示す図である。図3に示すように、シーケンスナンバー重複出現の回数に基づいて再送情報を統計しても良く、シーケンスナンバーの連続性に基づいてパケット紛失情報を統計しても良く、巡回冗長検査（CRC）結果を用いてパケットエラー情報を統計しても良い。
【００２８】
本実施例では、該第一パフォーマンス指標に基づいて、第二通信技術による干渉が存在するかを確定することができる。例えば、干渉が存在しない場合、チャネルの状況が非常に安定であることを表し、該状態でパケット紛失数又はパケット紛失率、再送数又は再送率、及びパケットエラー数又はパケットエラー率が比較的小さく、RSSI及びLQIが比較的大きく、レスポンス時間が比較的小さい。また、干渉が存在する場合、該状態でパケット紛失数又はパケット紛失率、再送数又は再送率、及びパケットエラー数又はパケットエラー率が比較的大きく、RSSI及びLQIが比較的小さく、レスポンス時間が比較的大きい。そのうち、機械学習アルゴリズムにより第二通信技術による干渉が存在するかを確定することができる。具体的には、K近傍法（K  Nearest  Neighbor、KNN）を用いて共存干渉分析を行っても良い。例えば、予め記憶された訓練データを用いて、KNNパラメータ及び重み値を最適化し、該第一パフォーマンス指標と、全ての予め記憶された訓練データとの距離、例えば、ユークリッド距離を計算することで、近傍のK個の訓練データ（これらの訓練データは、それぞれ、予め、干渉有り又は干渉無しとラベル付けられた）を見つけることができる。そのうち、このK個の訓練データのうちの、ある種類に属する訓練データの数が最も大きいと確定されれば、該第一パフォーマンス指標が、数が最も大きい訓練データを含む該種類（干渉有り又干渉無し）に対応するようにさせる。そのうち、Kの値は、アルゴリズムの最適化により与えられ、これは、従来の機械学習の範畴に属するため、ここでは、その詳しい説明を省略する。
【００２９】
本実施例では、該第一サブウィンドウ内で該第一データパケットを取得し、該第一サブウィンドウ以外の他のサブウィンドウ内で該第一データパケットの取得を停止しても良く、これにより、オーバーヘッドを節約し、複雑度を低減することができる。
【００３０】
本実施例では、第一所定時間内の少なくとも１つのサブウィンドウ内で、第二チャネル上で第二通信技術により伝送される第二データパケットを取得する。そのうち、第一所定時間内の第１個目のサブウィンドウ内で、第二チャネル上で第二通信技術により伝送される第二データパケットを取得する。ステップ202で干渉がないと確定されたときに、トラフィック類型の分析が不要であることを意味し、よって、該第一サブウィンドウ以外の他のサブウィンドウ内で該第二データパケットを取得する必要がない。ステップ202で干渉があると確定されたときに、干渉のトラフィック類型の更なる分析が必要であることを意味し、よって、該第一サブウィンドウ以外の他のサブウィンドウ内で継続して該第二データパケットを得る必要がある。
【００３１】
本実施例では、各サブウィンドウ内で第二チャネル上の１つの第二データパケットを取得しても良く、例えば、第１個目のサブウィンドウ内で取得した、第二チャネル上で第二通信技術により伝送される第二データパケットを取得しても良く、この場合、該第二チャネルは、該第一チャネルに最も近いチャネルであっても良く、また、該第一サブウィンドウ以外の他のサブウィンドウ内で取得した、第二チャネル上で第二通信技術により伝送される第二データパケットを取得しても良く、この場合、該第二チャネルは、該第一チャネルに最も近いチャネルの所定範囲内のチャネルであり、且つ各サブウィンドウ内で取得した第二データパケットに対応する第二チャネルは、異なる。例えば、第一チャネルが11／12であるときに、該第一チャネルに最も近い第二通信チャネル1との距離が所定バンド幅範囲内であり、且つ該第一チャネルの周波数範囲との重畳があるチャネルは、チャネル2であり、サブウィンドウ数は、2であり、この場合、第１個目のサブウィンドウ内で第二チャネル1において第二通信技術により伝送される第二データパケットを取得し、第２個目のサブウィンドウ内で第二チャネル2において第二通信技術により伝送される第二データパケットを取得する。なお、以上は、例示な説明に過ぎず、本実施例は、これに限定されない。例えば、第１個目のサブウィンドウ内で取得した第二チャネル上で第二通信技術により伝送される第二データパケットについては、該第二チャネルは、該第一チャネルに最も近いチャネルとの距離が所定バンド幅範囲内であり、且つ該第一チャネルの周波数範囲との重畳がある１つのチャネルであっても良く、また、該第一サブウィンドウ以外の他のサブウィンドウ内で取得した、第二チャネル上で第二通信技術により伝送される第二データパケットについては、該第二チャネルは、該第一チャネルに最も近いチャネルとの距離が所定バンド幅範囲内であり、且つ該第一チャネルの周波数範囲との重畳がある、該１つのチャネル以外の他のチャネル及び該最も近いチャネルであっても良い。例えば、該第一チャネルが23であるときに、該第一チャネルに最も近いチャネルは、チャネル12であり、該チャネル12の順番号との差が所定値内であり、且つ該第一チャネルの周波数範囲との重畳があるチャネルは、チャネル10、11、13であり、サブウィンドウ数は、4であり、この場合、第一サブウィンドウ内で第二チャネル12上で第二通信技術により伝送される第二データパケットを取得し、他の３つのサブウィンドウ上でそれぞれ第二チャネル10、11、13上で第二通信技術により伝送される第二データパケットを取得しても良く（ここでは、第二チャネル10、11、13上での第二データパケットの取得の順序について限定しない）；或いは、第一サブウィンドウ内で第二チャネル10上で第二通信技術により伝送される第二データパケットを取得し、他の３つのサブウィンドウ上でそれぞれ第二チャネル11，12，13上で第二通信技術により伝送される第二データパケットを取得しても良く（ここでは、第二チャネル11，12，13上での第二データパケットの取得の順序について限定しない）；或いは、各サブウィンドウ内で１つのみの第二チャネル上の第二データパケットを取得することに限定されず、例えば、該第一���ブウィンドウ内でチャネル10、11上で第二通信技術により伝送される第二データパケットを取得しても良いが、ここでは、網羅的な列挙を省略する。
【００３２】
以下、ステップ201及びステップ203に基づいて、干渉があるときに如何に該第二データパケットによりトラフィック類型を確定するかについて説明する。
【００３３】
本実施例では、ステップ201では、第一所定時間内の各サブウィンドウ内で、第二チャネル上で第二通信技術により伝送される第二データパケットを取得し、ステップ203では、該第二データパケットに基づいて抽出された第一特徴に基づいて、第二通信技術を用いるトラフィック類型を確定する。そのうち、第二スニッファを用いて該第二データパケットを得た後に、第二データパケットのトラフィックログを得ることができ、該トラフィックログから、統計により第一特徴を得ることができる。例えば、該第一特徴は、次のようなもののうちの１つ又は１つ以上を含んでも良く、即ち、データパケット長さ、データパケット間隔、及びデータパケット受信時間である。そのうち、データパケット長さは、１バイト単位内で取得したデータパケットの長さを表し、データパケット間隔は、隣接するデータパケット間の時間間隔であり、データパケット受信時間は、データ取得開始からデータ取得終了までの時間を表す。そのうち、該データパケット長さ、データパケット間隔、及びデータパケット受信時間は、従来技術に基づいて計算されても良く、例えば、該トラフィックログには、データパケット長さのフィールド（field）、データパケット受信開始の時間フィールド、及び受信時間のフィールドが含まれ、該トラフィックログのうちからこの３つのフィールドを抽出することで、データパケット長さ及びデータパケット受信時間を確定することができ、また、隣接するデータパケットの受信開始時間の差の計算結果をデータパケット間隔とすることができる。該トラフィック類型は、アイドル（idle）トラフィック、ファイルダウンロードトラフィック、ビデオトラフィック、ウェブページ閲覧トラフィック、オーディオトラフィック、混合トラフィック等を含んでも良い。データパケット長さ、データパケット間隔、及びデータパケット受信時間のうちの少なくとも１つに基づいて、異なるトラフィック類型を区別することができる。例えば、ビデオトラフィックのデータパケット長さが第一閾値を超え、ウェブページ閲覧トラフィックのデータパケット長さが第二閾値よりも小さいなどの条件で、異なるトラフィック類型を区別することができるが、ここでは、網羅的な列挙を省略する。
【００３４】
本実施例では、ステップ203では、第一特徴を得た後に、予め得られた訓練集に基づいてトラフィック類型を確定することができる。本実施例では、該訓練集は、次のような方式で得ることができ、即ち、予め、異なるトラフィック類型下の第一特徴を取得し、具体的な訓練方法は、従来技術に類似しており、例えば、外部環境による干渉を避けるために、外部干渉が遮蔽された暗室の中で、関心がある、異なるトラフィック類型のシーンを人為的に選択又は生成し、これらのシーンで採集した第一特徴に対してクラスタリング処理を行い、トラフィック識別情報によりクラスタリング結果に対してラベル付けを行い、訓練集を形成し、そして、該訓練集に基づいて分類器を構成する。その後、該第一特徴と、予め記憶された訓練集との比較を行い、即ち、該第一特徴を該分類器に入力し、これにより、トラフィック類型を確定することができる。なお、本実施例は、これに限定されず、該訓練集は、さらに、他の方式で得ることもでき、具体的には、実施例2を参照する。
【００３５】
本実施例では、ステップ203では、トラフィック類型の確定の正確率を向上させるために、先にネットワーク中のAP及び端末（STA）の数を確定し、その後、ペア（AP-STA）毎にトラフィック類型分析を行い、最後に、全てのペアの分析結果を統合しても良く；或いは、各サブウィンドウに対してトラフィック類型分析を行い、全てのサブウィンドウの分析結果を統合しても良い。これにより、最終の第二通信技術のトラフィック類型を得ることができる。以下、具体的に説明する。
【００３６】
図4は、本実施例中の該ステップ203の一実施方式のフローチャートである。
【００３７】
ステップ401：取得された該第二データパケットに基づいて、アクセスポイント（AP）の数及び各APと通信する端末（STA）の数を統計し；
ステップ402：所定の第二通信技術のトラフィック類型訓練集に基づいて、各対（pair）のAP及び該APと通信する端末の第二データパケットの該第一特徴に対して分類処理を行い、各対のAP及び該APと通信する端末の間の通信に用いる第二通信技術のトラフィック類型を確定し；
ステップ403：各対のAP及び該APと通信する端末の間の通信に用いる第二通信技術のトラフィック類型に基づいて、最終の第二通信技術のトラフィック類型を確定する。
【００３８】
本実施例では、ステップ401では、該第二データパケット中のビーコンフレーム（Beacon  frame）に基づいて、ネットワーク中のAPの数を統計することができる。例えば、ビーコンフレームにAPを示すMACアドレスのフィールド（BSSID）が含まれ、また、異なるAPに対応するBSSIDが異なるので、該BSSIDの数に基づいてAPの数を統計することができる。それから、各APについて、該APと通信するSTAの数を統計する。その具体的な統計方法は、従来技術を参照することができ、例えば、第二データパケット中のSTAを示すMACアドレスのフィールドに基づいて、STAの数を確定することができる。
【００３９】
本実施例では、ステップ402では、ステップ401の統計結果に基づいて、ネットワーク中の全てのAP-STAの対を確定する。そのうち、該STAは、該APと通信する端末であり、各対のAP-STAの間の第二データパケットの第一特徴を、訓練集により形成された分類器に入力することで、各対のAP-STAの間の通信に用いる第二通信技術のトラフィック類型を確定することができる。該訓練集の取得方式は、上述のような従来技術を参照することができ、又は、実施例2を参照することもできるが、本実施例は、これに限定されない。また、各第二データパケットのヘッダーにAPを示すMACアドレスのBSSIDフィールド及びSTAのMACアドレスのフィールドが含まれるため、この２つのフィールドに基づいて、１つの第二データパケットがどの対のAP-STAの間に属する第二データパケットであるかを確定することができる。ステップ402では、オーバーヘッドを節約し、複雑度を低減するために、さらに各対のAP及び該APと通信する端末の第二データパケットの、通信トラフィック品質に関するパラメータを確定しても良く、そして、所定の第二通信技術のトラフィック類型訓練集に基づいて、通信トラフィック品質に関するパラメータが所定条件を満足した第二データパケットの該第一特徴に対して分類処理を行っても良い。通信トラフィック品質に関するパラメータは、次のようなもののうちの１つ又は１つ以上を含み、即ち、受信信号強度指示（RSSI）情報並びに各対のAP及び該APと通信する端末の第二データパケットの個数情報である。例えば、該第二データパケットに基づいて統計により得られたのRSSIが閾値（例えば、-70dBm）よりも小さいときに、トラフィック類型確定時に、閾値（例えば、-70dBm）よりも小さいRSSIに対応するAP-STAの間の全ての第二データパケットの第一特徴を考慮せず、即ち、トラフィック類型確定時に、該閾値以上のRSSIに対応するAP-STAの間の全ての第二データパケットの第一特徴のみを考慮する。例えば、該第二データパケットに基づいて統計により得られた第二データパケットの個数が閾値（該閾値は、サブウィンドウの長さに応じて確定されても良い）よりも小さいときに、トラフィック類型確定時に、これらの第二データパケットの第一特徴を考慮せず、即ち、トラフィック類型確定時に、第二データパケットの個数が該閾値以上のときのみに、これらの第二データパケットの第一特徴を統計しても良いが、ここでは、網羅的な列挙を省略する。そのうち、通信トラフィック品質に関するパラメータの取得方式は、第一パフォーマンス指標を参照することができるが、本実施例は、これに限定されない。
【００４０】
本実施例では、ステップ403では、各対のAP-STAの間の通信に用いる第二通信技術のトラフィック類型に対して統合を行い、最終の第二通信技術のトラフィック類型を確定する。例えば、全てのAP-STA対について統計したトラフィック類型のうちの、出現回数が最大のトラフィック類型を最終の第二通信技術のトラフィック類型と確定しても良い。
【００４１】
本実施例では、さらに、各サブウィンドウ内で、各対のAP及び該APと通信する端末の間の通信に用いる第二通信技術のトラフィック類型に基づいて、各サブウィンドウ内の第二通信技術のトラフィック類型を確定し、そして、該各サブウィンドウ内の第二通信技術のトラフィック類型に基づいて、最終の第一所定時間内の第二通信技術のトラフィック類型を確定しても良い。そのうち、各サブウィンドウ内でトラフィック類型を確定する方法は、同様であり、上述のステップ402〜403を参照することができる。各サブウィンドウ内の第二通信技術のトラフィック類型に基づいて、最終の第二通信技術のトラフィック類型を確定するときに、先に各サブウィンドウ内の第二通信技術のトラフィック類型のトラフィック量を確定し、トラフィック量が最高のトラフィック類型を、該第一所定時間内の最終の、第二通信技術を使用するトラフィック類型と確定しても良い。もし、複数のトラフィック類型のトラフィック量の差が閾値を超えていなければ、該第一所定時間内の最終の、第二通信技術を使用するトラフィック類型を混合トラフィックと確定する。該実施例では、各第二データパケットの長さは、データパケットヘッダーの長さ及びデータパケットペイロード（payload）の長さを含み、該トラフィック量は、同じトラフィック類型の全ての第二データパケットのパケット長さの総和であっても良い。
【００４２】
図5は、本実施例中の該共存干渉分析方法のフローチャートである。図5に示すように、該方法は、次のようなステップを含む。
【００４３】
ステップ501：第一所定時間（IDW）を設定し、該第一所定時間を第一所定数のサブウィンドウ（IDSW）に分割し；
ステップ502：第１個目のサブウィンドウ内で第一データパケット及び第二データパケットを取得する。
【００４４】
例えば、該第一データパケットは、第一チャネルz上で取得され、該第二データパケットは、第二チャネルw上で取得されるものであり、wは、zに最も近い第二通信チャネルであるが、本実施例は、これに限定されず、wは、さらに、zに最も近いチャネルの所定範囲内の第二通信チャネルであって良い。
【００４５】
ステップ503：該第一データパケットに基づいて統計された第一パフォーマンス指標に基づいて、該第一チャネルに第二通信技術による干渉が存在するかを確定し、確定結果が「いいえ」のときに、ステップ501に戻して次の１つの第一所定時間内の共存干渉分析を行い、確定結果が「はい」のときに、ステップ504を実行し；
ステップ504：残りのサブウィンドウ内で第二データパケットを取得する。
【００４６】
例えば、該第二データパケットは、該第一チャネルに最も近いチャネルの所定範囲内のチャネル上で取得されるものであっても良く、例えば、該所定範囲がN=1のときに、第二データパケットは、第二チャネルw+1、w-1上で取得されるものであり、残りのサブウィンドウ内で第一データパケットの取得を停止する。
【００４７】
ステップ505：ステップ502及びステップ504で取得された第二データパケットに基づいて抽出された第一特徴に基づいて、第二通信技術を用いるトラフィック類型を確定し、その具体的な確定方式は、ステップ203を参照することができるため、ここでは、その詳しい説明を割愛する。
【００４８】
図6は、第一データパケット及び第二データパケットの取得を示す図である。図6に示すように、第一所定時間は、３つのサブウィンドウに分割され、第１個目のサブウィンドウ内で第一チャネルz上の第一データパケット及び第二チャネルw上の第二データパケットを取得し、第一チャネルz上の第一データパケットに基づいて統計された該第一パフォーマンス指標に基づいて、該第一チャネルに第二通信技術による干渉が存在するかを確定し、干渉が存在するときに、第２個目のサブウィンドウ及び第３個目のサブウィンドウ内でそれぞれ第二チャネルw+1、w-1上の第二データパケットを取得し、そして、取得した第二チャネルw、w+1、w-1上の第二データパケットに基づいて抽出された第一特徴に基づいて、第二通信技術を用いるトラフィック類型を確定する。
【００４９】
本実施例では、該第二チャネルは、第一チャネルに最も近いチャネル、及び／又は、該第一チャネルに最も近いチャネルの所定範囲内のチャネルであり、且つ該第二チャネルは、第一チャネルと重畳した周波数範囲を有する。なお、以上の例では、第二チャネルがw、w+1、w-1であるケースを例として説明を行ったが、本実施例は、これに限定されない。例えば、zが[13，23]に属するときに、第二チャネルは、w、w+1、w-1であっても良く；zが[11，12]に属するときに、第二チャネルは、w、w+1であって良く；zが[24，26]に属するときに、第二チャネルは、w、w-1であっても良いが、ここでは、網羅的な列挙を省略する。
【００５０】
本実施例では、該第一所定時間内で、上述のステップ501〜505中の方法で干渉分析を行い、干渉分析結果を取得し、干渉存在時に、干渉トラフィック類型を確定し、また、第一所定時間終了後に、さらにその次の第一所定時間内で再び上述のステップ501〜505中の方法で干渉分析を行うこともできるが、本実施例は、これに限定されない。
【００５１】
これにより、複数のサブウィンドウのうちの第１個目のサブウィンドウ内で第一チャネル上で第一通信技術により伝送される第一データパケットを取得し、第一チャネルに第二通信技術による干渉が存在するかを確定し、また、複数のサブウィンドウ内で第二チャネル上で第二通信技術により伝送される第二データパケットを取得し、第二通信技術を用いるトラフィック類型を確定することで、共存干渉が存在するかを検出することができるのみならず、干渉のトラフィック類型を検出することもでき、また、オーバーヘッドが比較的小さく、且つ実現の複雑度が低い。
【実施例２】
【００５２】
本実施例2は、トラフィック類型訓練集確定方法を提供する。図7は、実施例2中のトラフィック類型訓練集確定方法のフローチャートである。図7に示すように、該方法は、次のようなステップを含む。
【００５３】
ステップ701：第二通信技術により伝送される第三データパケットを取得し；そのうち、該第三データパケットは、第二所定数の期間内のデータパケットを含み、各期間は、１つのトラフィック類型に対応し；
ステップ702：該第三データパケットに基づいて、トラフィック類型を区別するための第一特徴を統計し；
ステップ703：正規化後の該第一特徴に対してクラスタリング処理を行い、該訓練集を確定する。
【００５４】
本実施例では、ステップ701では、スニッファ（sniffer）を用いて第三データパケットを得ることができ、そのうち、該スニッファは、従来技術中のスニッファの実施方式を参照することができる。例えば、該スニッファは、Wi-Fi  snifferであっても良く、空中のWi-Fiデータパケット（第三データパケット）を取得し、該Wi-Fiデータパケットを解析し、そして、Wi-Fiトラフィックログ（traffic  log）を生成することができる。該スニッファ及び第二通信技術の具体的な実施方式は、実施例1を参照することができるため、ここでは、その詳しい説明を割愛する。
【００５５】
本実施例では、各期間に対応する１つのトラフィック類型は、アイドルトラフィック（第二通信技術を用いるトラフィックが無いことを表す）、ファイルダウンロードトラフィック、ビデオトラフィック、ウェブページ閲覧トラフィック、オーディオトラフィックなどを含んでも良く、該第二所定数は、トラフィック類型の数に応じて確定されても良く、例えば、該第二所定数は、トラフィック類型の数に等しくても良く、又は、トラフィック類型の数の整数倍であっても良い。これにより、該第二所定数の期間のうちの少なくともの２つの期間内で同じトラフィック類型を取得することができるため、検出精度を向上させることができる。また、ファイルダウンロードトラフィック、ビデオトラフィック、ウェブページ閲覧トラフィック、オーディオトラフィックなどのトラフィック類型を区別しやすいために、上述のトラフィック類型の中間にアイドルトラフィックを挿入しても良い。図8は、該第三データパケットを示す図であり、図8に示すように、該第三データパケットは、8個の期間を含み、各期間に対応するトラフィック類型は、それぞれ、アイドルトラフィック、ファイルダウンロードトラフィック、アイドルトラフィック、ビデオトラフィック、アイドルトラフィック、ウェブページ閲覧トラフィック、アイドルトラフィック、オーディオトラフィックである。なお、以上は、例示に過ぎず、本実施例は、これに限定されず、例えば、検出精度を向上させるために、さらに8の整数X倍個の期間を含み、図8中のトラフィック類型をX回繰り返しても良い。
【００５６】
本実施例では、ステップ702中の該第一特徴は、次のようなもののうちの１つ又は１つ以上を含んでも良く、即ち、データパケット長さ、データパケット間隔、及びデータパケット受信時間である。その具体的な統計方式は、実施例1を参照することができ、ここでは、その詳しい説明を省略する。
【００５７】
本実施例では、ステップ703では、該第三データパケットに基づいて取得された第一特徴に対して正規化を行い、正規化後の第一特徴に対して従来の機械学習の方法でクラスタリング処理を行う。例えば、該第一特徴を三次元ベクトル[データパケット長さ，データパケット間隔，データパケット受信時間]と表してから正規化処理を行い、そして、K〜meansアルゴリズムを用いてクラスターにクラスタリングしても良いが、本実施例は、これに限定されない。
【００５８】
本実施例では、クラスターの数は、トラフィック類型の数に基づいて確定され、例えば、クラスターの数は、該トラフィック類型の数に等しくても良く、或いは、幾つかのシーンで異なるトラフィック類型の区別がかなり難しいため、この場合、クラスターの数を、該トラフィック類型の数よりも小さく又は大きくしても良く、例えば、トラフィック類の数が5のときに、クラスターの数を4，5，6と設定し、そして、正規化後の第一特徴を用いてそれぞれクラスタリングを行っても良い。
【００５９】
本実施例では、第二所定数の期間内のデータパケットの識別情報を確定する。ステップ703では、クラスターの数が異なる複数回のクラスタリングを行うときに、先ず、クラスタリング評価指標に基づいて、一番良いクラスタリング結果を確定する必要がある。具体的には、シルエット係数（Silhouette  Coefficient）に基づいてクラスタリング品質を評価することができ、その詳細は、従来技術を参照することができる。その後、該識別情報に基づいて、クラスタリング結果中の各種類のラベル付きトラフィック類型を確定し、そして、ラベル付けられたクラスタリング結果を訓練集とする。そのうち、該識別情報は、該第三データパケット受信開始のタイムスタンプであり、各種類のラベル付きトラフィック類型は、アイドルトラフィック、ファイルダウンロードトラフィック、ビデオトラフィック、ウェブページ閲覧トラフィック、オーディオトラフィック、及び混合トラフィックを含む。例えば、クラスタリング処理後の各種類の第一特徴（例えば、三次元ベクトル）について、各三次元ベクトルに対応するデータパケットのタイムスタンプに基づいて、各三次元ベクトルに対応するトラフィック類型を確定し、もし、閾値としての比を超えた三次元ベクトルが全て同じトラフィック類型Aに属する場合、該種類を、トラフィック類型Aに属するようにラベル付けし、また、もし、閾値としての比を超えた三次元ベクトルが属するトラフィック類型が少なくとも２種類ある場合、該種類を、混合トラフィックに属するようにラベル付けする。
【００６０】
本実施例では、ステップ701の前に、該方法は、さらに、テスト環境を配置することを含んでも良い（図示せず）。そのうち、より正確な検出結果を得るために、予め１つの電波暗室を作り、該暗室の中で第二通信技術を用いて互いに通信するAP及びSTAを設置し、そして、スニッファ（例えば、Wi-Fi  dongle）を用いて該AP及びSTA間の第二通信技術により伝送される第三データパケットを取得する（スニッファは、信号漏れを避けるために、該AP及びSTAと同軸ケーブルにより接続されても良い）ことにより、純粋な第三データパケットデータを得ることができる。なお、本実施例は、これに限定されず、該第三データパケットは、電波暗室中だけでなく、実際の環境中で取得することもでき、又は、実際の環境及びテストの環境で取得した第三データパケットを混合して訓練集の確定のために用いても良い。
【００６１】
これにより、第二通信技術により伝送される第二データパケットを取得し、トラフィック類型を区別するための第一特徴を統計し、そして、正規化後の該第一特徴に対してクラスタリング処理を行うことで、人為的干渉が必要なく、干渉のトラフィック類型を識別するための訓練集を形成することができる。
【実施例３】
【００６２】
本実施例3は、共存干渉分析装置を提供する。該装置が問題を解決する原理が実施例1の方法に類似しているので、その具体的な実施は、実施例1の方法の実施を参照することができ、重複説明は、省略される。
【００６３】
図9は、本発明の実施例3における共存干渉分析装置の構成図である。装置900は、以下のようなものを含む。
【００６４】
第一取得ユニット901：第一所定時間内の第１個目のサブウィンドウ内で、第一チャネル上で第一通信技術により伝送される第一データパケットを取得し；
第二取得ユニット902：第一所定時間内の少なくとも１つのサブウィンドウ内で、第二チャネル上で第二通信技術により伝送される第二データパケットを取得し；そのうち、該第二チャネルは、該第一チャネルに最も近いチャネルであり、及び／又は、該第一チャネルに最も近いチャネルの所定範囲内のチャネルであり；
第一確定ユニット903：第一データパケットに基づいて統計された、通信チャネル特性に関する第一パフォーマンス指標に基づいて、該第一チャネルに第二通信技術による干渉が存在するかを確定し；
第二確定ユニット904：該第一確定ユニットによって干渉が存在すると確定されたときに、該第二取得ユニットが第一所定時間内の各サブウィンドウ内で取得した該第二データパケットに基づいて抽出された第一特徴に基づいて、第二通信技術を用いるトラフィック類型を確定する。
【００６５】
本実施例では、第一取得ユニット901、第二取得ユニット902、第一確定ユニット903、及び第二確定ユニット904の具体的な実施方式は、実施例1におけるステップ201〜203を参照することができ、重複説明は、省略される。
【００６６】
本実施例では、第一取得ユニット901は、該第一サブウィンドウ内で該第一データパケットを取得し、該第一サブウィンドウ以外の他のサブウィンドウ内で該第一データパケットの取得を停止し、干渉無しと確定されたときに、第二取得ユニット902は、第一サブウィンドウ内のみで該第二データパケットを取得し、他の残りのサブウィンドウ内で、第二データパケットの取得を停止し、干渉有りと確定されたときに、第二取得ユニット902は、各サブウィンドウ内で該第二データパケットを取得し、その具体的な取得方式は、実施例1を参照することができるため、ここでは、その詳しい説明を割愛する。
【００６７】
本実施例では、該第一所定時間は、第一所定数のサブウィンドウを含み、該第一所定数は、該所定範囲内のチャネルの数に応じて確定される。
【００６８】
本実施例では、トラフィック類型の確定の正確率を向上させるために、第二確定ユニット904は、先に、ネットワーク中のAP及び端末（STA）の数を確定し、その後、ペア（AP-STA）毎にトラフィック類型分析を行い、最後に、全ての対の分析結果を統合しても良く；或いは、各サブウィンドウについてトラフィック類型分析を行い、全てのサブウィンドウの分析結果を統合しても良い。これにより、最終の第一所定時間内の第二通信技術のトラフィック類型を得ることができる。
【００６９】
図10は、該第二確定ユニット904の実施方式を示す図である。図10に示すように、該第二確定ユニット904は、以下のようなものを含む。
【００７０】
第一統計モジュール1001：取得された該第二データパケットに基づいて、アクセスポイント（AP）の数及各APと通信する端末の数を統計し；
第一処理モジュール1002：所定の第二通信技術のトラフィック類型訓練集に基づいて、各対のAP及び該APと通信する端末の第二データパケットの該第一特徴に対して分類処理を行い、各対のAP及び該APと通信するの端末の間の通信に用いる第二通信技術のトラフィック類型を確定し；
第二処理モジュール1003：各対のAP及び該APと通信する端末の間の通信に用いる第二通信技術のトラフィック類型に基づいて、最終の第一所定時間内の第二通信技術のトラフィック類型を確定する。
【００７１】
本実施例では、第二処理モジュール1003は、各サブウィンドウ内で、各対のAP及び該APと通信する端末の間の通信に用いる第二通信技術のトラフィック類型に基づいて、各サブウィンドウ内の第二通信技術のトラフィック類型を確定し、そして、該各サブウィンドウ内の第二通信技術のトラフィック類型に基づいて、最終の第一所定時間内の第二通信技術のトラフィック類型を確定する。
【００７２】
本実施例では、該第二確定ユニット904は、さらに、以下のようなものを含んでも良い。
【００７３】
第一確定モジュール1004：各対のAP及び該APと通信する端末の第二データパケットの、通信トラフィック品質に関するパラメータを確定し；
また、第一処理モジュール1002は、さらに、所定の第二通信技術のトラフィック類型訓練集に基づいて、通信トラフィック品質に関するパラメータが所定条件を満足した第二データパケットの第一特徴に対して分類処理を行う。
【００７４】
本実施例では、第一統計モジュール1001、第一処理モジュール1002、第二処理モジュール1003、及び第一確定モジュール1004の具体的な実施方式は、実施例1におけるステップ401〜403を参照することができるため、重複説明は、省略される。
【００７５】
本実施例では、該第一パフォーマンス指標は、次のようなもののうちの１つ又は１つ以上を含んでも良く、即ち、リンク品質指示（LQI）情報、レスポンス時間情報、パケット紛失情報、再送情報、パケットエラー情報、及び受信信号強度指示情報（RSSI）であり；通信トラフィック品質に関するパラメータは、次のようなもののうちの１つ又は１つ以上を含んでも良く、即ち、受信信号強度指示（RSSI）情報並びに各対のAP及び該APと通信する端末の第二データパケットの個数情報であり；該第一特徴は、次のようなもののうちの１つ又は１つ以上を含んでも良く、即ち、データパケット長さ、データパケット間隔、及びデータパケット受信時間である。なお、具体的な統計方式は、実施例1を参照することができるから、ここでは、その詳しい説明を省略する。
【００７６】
これにより、複数のサブウィンドウのうちの第１個目のサブウィンドウ内で第一チャネル上で第一通信技術により伝送される第一データパケットを取得し、該第一チャネルに第二通信技術による干渉が存在するかを確定し、そして、複数のサブウィンドウの第二チャネル上で第二通信技術により伝送される第二データパケットを取得し、第二通信技術を用いるトラフィック類型を確定することで、共存干渉が存在するかを検出することができるのみならず、干渉のトラフィック類型を検出することもでき、また、オーバーヘッドが比較的小さく、且つ実現の複雑度が低い。
【実施例４】
【００７７】
本実施例4は、端末装置を提供する。該装置が問題を解決する原理が実施例1の方法に類似しているので、その具体的な実施は、実施例1の方法の実施を参照することができ、内容が同じである重複説明は、省略される。
【００７８】
本実施例では、さらに、端末装置（図示せず）が提供される。該端末装置には、前述の共存干渉分析装置900が構成される。
【００７９】
本実施例4は、さらに、端末装置を提供する。図11は、本発明の実施例における端末装置の構成図である。図11に示すように、装置1100は、１つのインターフェース（図示せず）、中央処理装置（CPU）1120、及び記憶器1110を含んでも良く、記憶器1110は、中央処理装置1120に接続される。そのうち、記憶器1110は、各種のデータを記憶することができ、また、さらに共存干渉分析用のプロフラムを記憶し、且つ中央処理装置1120の制御下で該プロフラムを実行することができる。
【００８０】
１つの実施方式では、装置900の機能は、中央処理装置1120に統合することができる。そのうち、中央処理装置1120は、実施例1に記載の共存干渉分析方法を実現するように構成されても良い。
【００８１】
例えば、中央処理装置1120は、次のように構成されても良く、即ち、第一所定時間内の第１個目のサブウィンドウ内で、第一スニッファモジュールが第一チャネル上で第一通信技術により伝送される第一データパケットを取得するように制御し；第一所定時間内の少なくとも１つのサブウィンドウ内で、第二スニッファモジュールが第二チャネル上で第二通信技術により伝送される第二データパケットを取得するように制御し、そのうち、該第二チャネルは、該第一チャネルに最も近いチャネルであり、及び／又は、該第一チャネルに最も近いチャネルの所定範囲内のチャネルであり；該第一データパケットに基づいて統計された、通信チャネル特性に関する第一パフォーマンス指標に基づいて、該第一チャネルに第二通信技術による干渉が存在するかを確定し；干渉ありと確定されたときに、第二取得ユニットが第一所定時間内の各サブウィンドウ内で取得した該第二データパケットに基づいて抽出された第一特徴に基づいて、第二通信技術を用いるトラフィック類型を確定する。
【００８２】
１つの実施方式では、中央処理装置1120は、さらに、次のように構成されても良く、即ち、第一スニッファモジュールが該第一サブウィンドウ内で該第一データパケットを取得し、該第一サブウィンドウ以外の他のサブウィンドウ内で該第一データパケットの取得を停止するように制御し、そのうち、該第一所定時間は、第一所定数のサブウィンドウを含み、該第一所定数は、該所定範囲内のチャネルの数に応じて確定される。
【００８３】
１つの実施方式では、中央処理装置1120は、さらに、次のように構成されても良く、即ち、取得された該第二データパケットに基づいて、アクセスポイント（AP）の数及び各APと通信する端末の数を統計し；所定の第二通信技術のトラフィック類型訓練集に基づいて、各対のAP及び該APと通信する端末の第二データパケットの該第一特徴に対して分類処理を行うことで、各対のAP及び該APと通信する端末の間の通信に用いる第二通信技術のトラフィック類型を確定し；各対のAP及び該APと通信する端末の間の通信に用いる第二通信技術のトラフィック類型に基づいて、最終の第二通信技術のトラフィック類型と確定する。
【００８４】
１つの実施方式では、中央処理装置1120は、さらに、次のように構成されても良く、即ち、各サブウィンドウ内で、各対のAP及び該APと通信する端末の間の通信に用いる第二通信技術のトラフィック類型に基づいて、各サブウィンドウ内の第二通信技術のトラフィック類型を確定し；該各サブウィンドウ内の第二通信技術のトラフィック類型に基づいて、最終の第二通信技術のトラフィック類型を確定する。
【００８５】
１つの実施方式では、中央処理装置1120は、さらに、次のように構成されても良く、即ち、各対のAP及び該APと通信する端末の第二データパケットの、通信トラフィック品質に関するパラメータを確定し；所定の第二通信技術のトラフィック類型訓練集に基づいて、通信トラフィック品質に関するパラメータが所定条件を満足した第二データパケットの第一特徴に対して分類処理を行う。
【００８６】
１つの実施方式では、該第一パフォーマンス指標は、次のようなもののうちの１つ又は１つ以上を含んでも良く、即ち、リンク品質指示（LQI）情報、レスポンス時間情報、パケット紛失情報、再送情報、パケットエラー情報、及び受信信号強度指示情報（RSSI）であり：通信トラフィック品質に関するパラメータは、次のようなもののうちの１つ又は１つ以上を含んでも良く、即ち、受信信号強度指示（RSSI）情報並びに各対のAP及び該APと通信する端末の第二データパケットの個数情報であり；該第一特徴は、次のようなもののうちの１つ又は１つ以上を含み、即ち、データパケット長さ、データパケット間隔、及びデータパケット受信時間である。
【００８７】
もう１つの実施方式では、上述の装置900は、中央処理装置1120と独立して配置されても良く、例えば、装置900は、中央処理装置1120に接続されるチップとして構成され、中央処理装置1120の制御で装置900の機能を実現しても良い。
【００８８】
本実施例では、該端末装置1100は、さらに、第一スニッファモジュール11041、第二スニッファモジュール11402、電源モジュール1105などを含んでも良く、そのうち、これらの部品の機能は、従来技術に類似している。なお、装置1100は、必ずしも図11中の全ての部品を含む必要がなく、また、装置1100は、さらに、図11に無い部品を含んでも良く、これについては、従来技術を参照することができる。
【００８９】
本実施例では、該端末装置は、携帯装置、例えば、Raspberry  Piであっても良いが、本実施例は、これに限定されない。
【００９０】
これにより、複数のサブウィンドウのうちの第１個目のサブウィンドウ内で第一チャネル上で第一通信技術により伝送される第一データパケットを取得し、該第一チャネルに第二通信技術による干渉が存在するかを確定し、そして、複数のサブウィンドウ内で第二チャネル上で第二通信技術により伝送される第二データパケットを取得し、第二通信技術を用いるトラフィック類型を確定することで、共存干渉があるかを検出することができるのみならず、干渉のトラフィック類型を検出することもでき、また、オーバーヘッドが比較的小さく、且つ実現の複雑度が低い。
【実施例５】
【００９１】
本実施例5は、トラフィック類型訓練集確定装置を提供する。該装置が問題を解決する原理が実施例2の方法に類似しているので、その具体的な実施は、実施例2の方法の実施を参照することができ、重複記載は、割愛される。
【００９２】
図12は、本発明の実施例5におけるトラフィック類型訓練集確定装置の構成図である。装置1200は、以下のようなものを含む。
【００９３】
第三取得ユニット1201：第二通信技術により伝送される第三データパケットを取得し；そのうち、該第三データパケットは、第二所定数の期間内のデータパケットを含み、各期間は、１つのトラフィック類型に対応し；
第一統計ユニット1202：該第三データパケットに基づいて、トラフィック類型を区別するための第一特徴を統計し；
第三確定ユニット1203：正規化後の該第一特徴に対してクラスタリング処理を行い、該訓練集を確定する。
【００９４】
本実施例では、第三取得ユニット1201、第一統計ユニット1202、及び第三確定ユニット1203の具体的な実施方式は、実施例2中のステップ701〜703を参照することができ、ここでは、その詳しい説明を省略する。
【００９５】
本実施例では、クラスターの数は、トラフィック類型の数に応じて確定され、該第三確定ユニット1203は、さらに、第二所定数の期間内のデータパケットの識別情報を確定し、該識別情報に基づいて、クラスタリング結果中の各種類のラベル付きトラフィック類型を確定し、ラベル付けされたクラスタリング結果を訓練集とする。例えば、該識別情報は、該第三データパケット受信開始のタイムスタンプであっても良い。
【００９６】
本実施例では、該第一特徴、トラフィック類型、及びラベル付きトラフィック類型の具体的な実施方式は、実施例2を参照することができるため、重複説明は、省略される。
【００９７】
これにより、第二通信技術により伝送される第二データパケットを取得して、トラフィック類型を区別するための第一特徴を統計し、正規化後の第一特徴に対してクラスタリング処理を行うことで、人為的干渉が必要なく、干渉トラフィック類型を識別するための訓練集を形成することができる。
【実施例６】
【００９８】
本実施例6は、端末装置を提供する。該装置が問題を解決する原理が実施例2の方法に類似しているから、その具体的な実施は、実施例2の方法の実施を参照することができ、内容が同じである重複説明は、省略される。
【００９９】
本実施例では、さらに、端末装置（図示せず）が提供され、該端末装置には、前述のトラフィック類型訓練集確定装置1200が構成される。
【０１００】
本実施例6は、さらに、端末装置を提供する。図13は、本発明の実施例における端末装置の構成図である。図13に示すように、装置1300は、１つのインターフェース（図示せず）、中央処理装置（CPU）1320、及び記憶器1310を含んでも良く、記憶器1310は、中央処理装置1320に接続される。そのうち、記憶器1310は、各種のデータを記憶することができ、また、さらにトラフィック類型訓練集確定用のプロフラムを記憶し、且つ中央処理装置1320の制御下で該プロフラムを実行することができる。
【０１０１】
１つの実施方式中、装置1200の機能は、中央処理装置1320に集積することができる。そのうち、中央処理装置1320は、実施例2に記載のトラフィック類型訓練集確定方法を実現するように構成されても良い。
【０１０２】
例えば、中央処理装置1320は、次のように構成されても良く、即ち、スニッファモジュールが第二通信技術により伝送される第三データパケットを取得するように制御し、そのうち、該第三データパケットは、第二所定数の期間内のデータパケットを含み、各期間は、１つのトラフィック類型に対応し；該第三データパケットに基づいてトラフィック類型を区別するための第一特徴を統計し；正規化後の該第一特徴に対してクラスタリング処理を行い、該訓練集を確定する。
【０１０３】
１つの実施方式では、中央処理装置1320は、さらに、次のように構成されても良く、即ち、第二所定数の期間内のデータパケットの識別情報を確定し；該識別情報に基づいてクラスタリング結果中の各種類のラベル付きトラフィック類型を確定し、ラベル付けされたクラスタリング結果を訓練集とする。例えば、該識別情報は、該第三データパケット受信開始のタイムスタンプであっても良い。
【０１０４】
１つの実施方式では、クラスターの数は、トラフィック類型の数に応じて確定される。第一特徴は、次のようなもののうちの１つ又は１つ以上を含み、即ち、データパケット長さ、データパケット間隔、及びデータパケット受信時間である。
【０１０５】
もう１つの実施方式では、上述の装置1200は、中央処理装置1320と独立して配置されても良く、例えば、装置1200は、中央処理装置1320に接続されるチップとして構成され、中央処理装置1320の制御により装置1200の機能を実現しても良い。
【０１０６】
本実施例では、該端末装置1300は、さらに、スニッファモジュール1304、電源モジュール1305などを含んでも良く、そのうち、これらの部品の機能は、従来技術に類似している。なお、装置1300は、必ずしも図13中の全ての部品を含む必要がなく、また、装置1300は、さらに、図13にない部品を含んでも良く、これについては、従来技術を参照することができる。
【０１０７】
本実施例では、該端末装置は、携帯装置、例えば、Raspberry  Piであっても良いが、本実施例は、これに限定されない。
【０１０８】
これにより、第二通信技術により伝送される第二データパケットを取得し、トラフィック類型を区別するための第一特徴を統計し、そして、正規化後の第一特徴に対してクラスタリング処理を行うことで、人為的干渉が必要なく、干渉トラフィック類型を識別するための訓練集を形成することができる。
【０１０９】
本発明の実施例は、さらに、コンピュータ可読プロフラムを提供し、そのうち、共存干渉分析装置中で前記プロフラムを実行するときに、前記プロフラムは、コンピュータに、前記共存干渉分析装置中で実施例1に記載の共存干渉分析方法を実行させる。
【０１１０】
本発明の実施例は、さらに、コンピュータ可読プロフラムを記憶している記憶媒体を提供し、そのうち、前記コンピュータ可読プロフラムは、コンピュータに、共存干渉分析装置中で実施例1に記載の共存干渉分析方法を実行させる。
【０１１１】
本発明の実施例は、さらに、コンピュータ可読プロフラムを提供し、そのうち、トラフィック類型訓練集確定装置中で前記プロフラムを実行するときに、前記プロフラムは、コンピュータに、前記トラフィック類型訓練集確定装置中で実施例2に記載のトラフィック類型訓練集確定方法を実行させる。
【０１１２】
本発明の実施例は、さらに、コンピュータ可読プロフラムを記憶している記憶媒体を提供し、そのうち、前記コンピュータ可読プロフラムは、コンピュータに、トラフィック類型訓練集確定装置中で実施例2に記載のトラフィック類型訓練集確定方法を実行させる。
【０１１３】
また、本発明の実施例による装置、方法などは、ソフトウェアにより実現されても良く、ハードェアにより実現されてもよく、ハードェア及びソフトウェアの組み合わせにより実現されても良い。本発明は、このようなコンピュータ可読プログラムにも関し、即ち、前記プログラムは、ロジック部品により実行される時に、前記ロジック部品に、上述の装置又は構成要素を実現させることができ、又は、前記ロジック部品に、上述の方法又はそのステップを実現させることができる。さらに、本発明は、上述のプログラムを記憶した記憶媒体、例えば、ハードディスク、磁気ディスク、光ディスク、DVD、フレッシュメモリなどにも関する。
【０１１４】
また、以上の実施例などに関して、さらに、以下のような付記を開示する。
【０１１５】
（付記1）
共存干渉分析装置であって、
第一取得ユニットであって、第一所定時間内の第１個目のサブウィンドウ内で、第一チャネル上で第一通信技術により伝送される第一データパケットを取得するもの；
第二取得ユニットであって、第一所定時間内の少なくとも１つのサブウィンドウ内で、第二チャネル上で第二通信技術により伝送される第二データパケットを取得し、そのうち、前記第二チャネルは、前記第一チャネルに最も近いチャネル及び／又は前記第一チャネルに最も近いチャネルの所定範囲内のチャネルであるもの；
第一確定ユニットであって、前記第一データパケットに基づいて統計された、通信チャネル特性に関する第一パフォーマンス指標に基づいて、前記第一チャネルに第二通信技術による干渉が存在するかを確定するもの；及び
第二確定ユニットであって、前記第一確定ユニットによって干渉ありと確定されたときに、前記第二取得ユニットが第一所定時間内の各サブウィンドウ内で取得した前記第二データパケットに基づいて抽出された第一特徴に基づいて、第二通信技術を用いるトラフィック類型を確定するものを含む、装置。
【０１１６】
（付記2）
付記1に記載の装置であって、
前記第一取得ユニットは、前記第一サブウィンドウ内で前記第一データパケットを取得し、前記第一サブウィンドウ以外の他のサブウィンドウ内で前記第一データパケットの取得を停止する、装置。
【０１１７】
（付記3）
付記1に記載の装置であって、
前記第一所定時間は、第一所定数のサブウィンドウを含み、前記第一所定数は、前記所定範囲内のチャネルの数に応じて確定される、装置。
【０１１８】
（付記4）
付記1又は2に記載の装置であって、
前記第二確定ユニットは、
第一統計モジュールであって、取得された前記第二データパケットに基づいて、アクセスポイント（AP）の数及び各APと通信する端末の数を統計するもの；
第一処理モジュールであって、所定の第二通信技術のトラフィック類型訓練集に基づいて、各対のAP及び該APと通信する端末の第二データパケットの前記第一特徴に対して分類処理を行い、各対のAP及び該APと通信する端末の間の通信に用いる第二通信技術のトラフィック類型を確定するもの；及び
第二処理モジュールであって、各対のAP及び該APと通信する端末の間の通信に用いる第二通信技術のトラフィック類型に基づいて、最終の第二通信技術のトラフィック類型を確定するものを含む、装置。
【０１１９】
（付記5）
付記4に記載の装置であって、
前記第二処理モジュールは、各サブウィンドウ内で、各対のAP及び該APと通信する端末の間の通信に用いる第二通信技術のトラフィック類型に基づいて、各サブウィンドウ内の第二通信技術のトラフィック類型を確定し、前記各サブウィンドウ内の第二通信技術のトラフィック類型に基づいて、最終の第二通信技術のトラフィック類型を確定する、装置。
【０１２０】
（付記6）
付記4に記載の装置であって、
前記第二確定ユニットは、さらに、
第一確定モジュールであって、各対のAP及び該APと通信する端末の第二データパケットの、通信トラフィック品質に関するパラメータを確定するものを含み、
前記第一処理モジュールは、さらに、所定の第二通信技術のトラフィック類型訓練集に基づいて、通信トラフィック品質に関するパラメータが所定条件を満足した第二データパケットの前記第一特徴に対して分類処理を行う、装置。
【０１２１】
（付記7）
付記1又は6に記載の装置であって、
前記通信チャネル特性に関する第一パフォーマンス指標は、以下のもののうちの１つ又は１つ以上を含み、即ち、
リンク品質指示（LQI）情報、レスポンス時間情報、パケット紛失情報、再送情報、パケットエラー情報、及び受信信号強度指示情報（RSSI）であり、
通信トラフィック品質に関するパラメータは、以下のもののうちの１つ又は１つ以上を含み、即ち、
受信信号強度指示（RSSI）情報並びに各対のAP及び該APと通信する端末の第二データパケットの個数情報であり、
前記第一特徴は、以下のもののうちの１つ又は１つ以上を含み、即ち、
データパケット長さ、データパケット間隔、及びデータパケット受信時間である、装置。
【０１２２】
（付記8）
付記1に記載の装置であって、
前記第二確定ユニットは、所定の第二通信技術のトラフィック類型訓練集に基づいて、前記第二取得ユニットが第一所定時間内の各サブウィンドウ内で取得した前記第二データパケットに基づいて抽出された第一特徴に対して分類処理を行い、第二通信技術を用いるトラフィック類型を確定する、装置。
【０１２３】
（付記9）
付記8に記載の装置であって、さらに、
第三取得ユニットであって、第二通信技術により伝送される第三データパケットを取得し、そのうち、前記第三データパケットは、第二所定数の期間内のデータパケットを含み、各期間は、１つのトラフィック類型に対応するもの；
第一統計ユニットであって、前記第三データパケットに基づいて、トラフィック類型を区別するための第一特徴を統計するもの；及び
第三確定ユニットであって、正規化後の前記第一特徴をクラスターにクラスタリングし、前記訓練集を確定するものを含む、装置。
【０１２４】
（付記10）
付記9に記載の装置であって、
前記クラスターの数は、トラフィック類型の数に応じて確定される、装置。
【０１２５】
（付記11）
付記9に記載の装置であって、
前記第三確定ユニットは、さらに、第二所定数の期間内のデータパケットの識別情報を確定し、前記識別情報に基づいて、クラスタリング結果中の各種類のラベル付きトラフィック類型を確定し、ラベル付けされたクラスタリング結果を訓練集とする、装置。
【０１２６】
（付記12）
トラフィック類型訓練集確定装置であって、
第三取得ユニットであって、第二通信技術により伝送される第三データパケットを取得し、前記第三データパケットは、第二所定数の期間内のデータパケットを含み、各期間は、１つのトラフィック類型に対応するもの；
第一統計ユニットであって、前記第三データパケットに基づいて、トラフィック類型を区別するための第一特徴を統計するもの；及び
第三確定ユニットであって、正規化後の前記第一特徴をクラスターにクラスタリングし、前記訓練集を確定するものを含む、装置。
【０１２７】
（付記13）
付記12に記載の装置であって、
前記クラスターの数は、トラフィック類型の数に応じて確定される、装置。
【０１２８】
（付記14）
付記12に記載の装置であって、
前記第三確定ユニットは、さらに、第二所定数の期間内のデータパケットの識別情報を確定し、前記識別情報に基づいて、クラスタリング結果中の各種類のラベル付きトラフィック類型を確定し、ラベル付けされたクラスタリング結果を訓練集とする、装置。
【０１２９】
（付記15）
共存干渉分析方法であって、
第一所定時間内の第１個目のサブウィンドウ内で、第一チャネル上で第一通信技術により伝送される第一データパケットを取得し；
第一所定時間内の少なくとも１つのサブウィンドウ内で、第二チャネル上で第二通信技術により伝送される第二データパケットを取得し、前記第二チャネルは、前記第一チャネルに最も近いチャネル、及び／又は、前記第一チャネルに最も近いチャネルの所定範囲内のチャネルであり；
前記第一データパケットに基づいて統計された、通信チャネル特性に関する第一パフォーマンス指標に基づいて、前記第一チャネルに第二通信技術による干渉が存在するかを確定し；及び
干渉ありと確定されたときに、第一所定時間内の各サブウィンドウ内で取得された前記第二データパケットに基づいて抽出された第一特徴に基づいて、第二通信技術を用いるトラフィック類型を確定することを含む、方法。
【０１３０】
（付記16）
付記15に記載の方法であって、
前記第一サブウィンドウ内で前記第一データパケットを取得し、前記第一サブウィンドウ以外の他のサブウィンドウ内で前記第一データパケットを取得しない、方法。
【０１３１】
（付記17）
付記15に記載の方法であって、
前記第一所定時間は、第一所定数のサブウィンドウを含み、前記第一所定数は、前記所定範囲内のチャネルの数に応じて確定される、方法。
【０１３２】
（付記18）
付記15又は16に記載の方法であって、
第一所定時間内の各サブウィンドウ内で取得された前記第二データパケットに基づいて抽出された第一特徴に基づいて、第二通信技術を用いるトラフィック類型を確定することは、
取得された前記第二データパケットに基づいて、アクセスポイント（AP）の数及び各APと通信する端末の数を確定し；
所定の第二通信技術のトラフィック類型訓練集に基づいて、各対のAP及び該APと通信する端末の第二データパケットの前記第一特徴に対して分類処理を行い、各対のAP及び該APと通信する端末の間の通信に用いる第二通信技術のトラフィック類型を確定し；及び
各対のAP及び該APと通信する端末の間の通信に用いる第二通信技術のトラフィック類型に基づいて、最終の第二通信技術のトラフィック類型を確定することを含む、方法。
【０１３３】
（付記19）
付記18に記載の方法であって、
各対のAP及び該APと通信する端末の間の通信に用いる第二通信技術のトラフィック類型に基づいて、最終の第二通信技術のトラフィック類型を確定することは、
各サブウィンドウ内で、各対のAP及び該APと通信する端末の間の通信に用いる第二通信技術のトラフィック類型に基づいて、各サブウィンドウ内の第二通信技術のトラフィック類型を確定し、前記各サブウィンドウ内の第二通信技術のトラフィック類型に基づいて、最終の第二通信技術のトラフィック類型を確定することを含む、方法。
【０１３４】
（付記20）
付記18に記載の方法であって、
各対のAP及び該APと通信する端末の第二データパケットの、通信トラフィック品質に関するパラメータを確定することをさらに含み、
所定の第二通信技術のトラフィック類型訓練集に基づいて、通信トラフィック品質に関するパラメータが所定条件を満足した第二データパケットの前記第一特徴に対して分類処理を行う、方法。
【０１３５】
以上、本発明の好ましい実施形態を説明したが、本発明はこの実施形態に限定されず、本発明の趣旨を離脱しない限り、本発明に対するあらゆる変更は本発明の技術的範囲に属する。
【図１Ａ】
2019176465.tif 000003
【図１Ｂ】
2019176465.tif 000004
【図１Ｃ】
2019176465.tif 000005
【図１Ｄ】
2019176465.tif 000006
【図２】
2019176465.tif 000007
【図３】
2019176465.tif 000008
【図４】
2019176465.tif 000009
【図５】
2019176465.tif 000010
【図６】
2019176465.tif 000011
【図７】
2019176465.tif 000012
【図８】
2019176465.tif 000013
【図９】
2019176465.tif 000014
【図１０】
2019176465.tif 000015
【図１１】
2019176465.tif 000016
【図１２】
2019176465.tif 000017
【図１３】
2019176465.tif 000018