(57)【要約】【課題】本発明は、無線ネットワークアクセスポイントの数を確定する方法、装置及び端末装置を提供する。【解決手段】かかる方法は、ビーコン周期に基づいて、予め得られた複数のRSSIサンプルを複数のグループに分け；各グループのRSSIサンプルの属性を計算し、各グループのRSSIサンプルの属性に基づいて、すべてのグループをビーコン集合と非ビーコン集合に分け；及び、前記ビーコン集合中でのグループに基づいて、無線ネットワークアクセスポイントの数を確定することを含む。【選択図】図１
2019115041.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
無線ネットワークアクセスポイントの数を確定する装置であって、
ビーコン周期に基づいて、予め得られた複数の受信信号強度指示（RSSI）サンプルを複数のグループに分けるグループ分けユニット；
各グループのRSSIサンプルの属性を計算し、各グループのRSSIサンプルの属性に基づいて、すべてのグループをビーコン集合と非ビーコン集合に分ける計算ユニット；及び
前記ビーコン集合中でのグループに基づいて、無線ネットワークアクセスポイントの数を確定する確定ユニットを含む、装置。
【請求項２】
請求項1に記載の装置であって、
予め確定されたサンプリング率に従って、受信した所定観察周期内での信号に対してサンプリングを行い、複数のRSSIサンプルを得るサンプリングユニットをさらに含み、
予め確定された前記サンプリング率は、一つのビーコン周期内で少なくとも一つのRSSIサンプルを採集し得ることを保証し、前記少なくとも一つのRSSIサンプルには、前記無線ネットワークアクセスポイントにより送信されるビーコンフレームのサンプルが含まれる、装置。
【請求項３】
請求項2に記載の装置であって、
予め確定されたRSSI閾値に基づいて、前記複数のRSSIサンプルに対してフィルタリングを行い、前記RSSI閾値よりも大きいRSSIサンプルを残すフィルタリングユニットをさらに含む、装置。
【請求項４】
請求項1〜3のうちの任意の１項に記載の装置であって、
前記グループ分けユニットは、一番目のビーコン周期内で採集されたRSSIサンプルを開始点として、それぞれ複数のグループに入れ、そして、各開始点について、その所在するグループ中でのRSSIサンプルとして、一番目のビーコン周期以外の各ビーコン周期内で採集されたRSSIサンプルのうちからRSSIサンプルを選択する、装置。
【請求項５】
請求項4に記載の装置であって、
前記グループ分けユニットは、前記各ビーコン周期内で採集されたRSSIサンプルのうちの、前記開始点のサンプリング順序と同じであるRSSIサンプルを、前記開始点が所在するグループ中でのRSSIサンプルとする、装置。
【請求項６】
請求項4に記載の装置であって、
前記グループ分けユニットは、前記各ビーコン周期内で採集されたRSSIサンプルのうちの、前記開始点のサンプリング順序との差が所定値であるRSSIサンプルを、前記開始点が所在するグループ中でのRSSIサンプルとする、装置。
【請求項７】
請求項1〜3のうちの任意の１項に記載の装置であって、
前記計算ユニットは、各グループのRSSIサンプルの属性に対して正規化を行い、各グループの属性ベクトルを取得し；各グループの属性ベクトルに基づいて、すべてのグループに対してクラスタリングを行い、すべてのグループを二つの集合に分け；各集合の内部距離の標準化値を計算し、前記標準化値が比較的小さい集合をビーコン集合とし、前記標準化値が比較的大きい集合を非ビーコン集合とする、装置。
【請求項８】
請求項1〜3のうちの任意の１項に記載の装置であって、
前記確定ユニットは、前記ビーコン集合内での各グループの属性ベクトルに基づいて、前記ビーコン集合内でのすべてのグループに対してクラスタリングを行い、前記ビーコン集合内でのすべてのグループをk個のクラスターにクラスタリングし、kは、前記無線ネットワークアクセスポイントの数である、装置。
【請求項９】
請求項8に記載の装置であって、
与えられた各クラスター数u（u=1，2，…，nであり、nは、前記ビーコン集合内でのグループの数である）について、前記確定ユニットは、クラスター内平均距離とクラスター間平均距離との比を計算し、比が最も小さいクラスター数を選択する処理を行い、前記処理の回数が反復処理の回数の閾値に達した後に、出現頻度が最も高いクラスター数を前記無線ネットワークアクセスポイントの数とする、装置。
【請求項１０】
無線ネットワークアクセスポイントの数を確定する方法であって、
ビーコン周期に基づいて、予め得られた複数のRSSIサンプルを複数のグループに分け；
各グループのRSSIサンプルの属性を計算し、各グループのRSSIサンプルの属性に基づいて、すべてのグループをビーコン集合と非ビーコン集合に分け；及び
前記ビーコン集合中でのグループに基づいて、無線ネットワークアクセスポイントの数を確定することを含む、方法。
【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、無線ネットワークアクセスポイントの数を確定する方法、装置及び端末装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
WIFI（Wireless  Fidelity）技術が、無線ネットワークにアクセスするプロセスおいて幅広く用いられている。特に屋内シナリオの場合、一つ以上のアクセスポイント（AP、Access  Point）が、通常、建物、オフィス又は工場内で設置され、WIFI装置に、無線ネットワークへのアクセスのサービスを提供する。このようなシナリオでは、ZigBeeネットワーク又はBluetooth(登録商標)ネットワークの通信がWIFIの干渉を受けやすい。適切な方法によって2.4GHz帯のWIFIと他のネットワークとの間の干渉を調和させることが今現在のホットな話題である。また、WIFIネットワークの数、即ち、WIFIアクセスポイントの数を認識することも、WIFIと他のネットワークが共存する問題の基礎である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明の目的は、複雑な無線環境下で無線リンクのルーティングコストを正確に推定するために、無線ネットワークアクセスポイントの数を確定する方法、装置及び端末装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明の実施例の第一側面によれば、無線ネットワークアクセスポイントの数を確定する方法が提供され、該方法は、
ビーコン周期に基づいて、予め得られた複数のRSSIサンプルを複数のグループに分け；
各グループのRSSIサンプルの属性を計算し、各グループのRSSIサンプルの属性に基づいて、すべてのグループをビーコン集合と非ビーコン集合に分け；及び
前記ビーコン集合中でのグループに基づいて、無線ネットワークアクセスポイントの数を確定することを含む。
【０００５】
本発明の実施例の第二側面によれば、無線ネットワークアクセスポイントの数を確定する装置が提供され、該装置は、
ビーコン周期に基づいて、予め得られた複数のRSSIサンプルを複数のグループに分けるためのグループ分けユニット；
各グループのRSSIサンプルの属性を計算し、各グループのRSSIサンプルの属性に基づいて、すべてのグループをビーコン集合と非ビーコン集合に分けるための計算ユニット；及び
前記ビーコン集合中でのグループに基づいて、無線ネットワークアクセスポイントの数を確定するための確定ユニットを含む。
【０００６】
本発明の実施例の第三側面によれば、端末装置が提供され、該端末装置は、前述の第二側面に記載の装置を含む。
【０００７】
本発明の有益な効果は、次の通りであり、即ち、ビーコン周期に基づいて、RSSIサンプルを再アレンジし、RSSIサンプルを複数のグループに分け、各RSSIサンプルグループの属性ベクトルを計算し、各RSSIサンプルグループの属性ベクトルに基づいて、すべてのRSSIサンプルグループをビーコン集合と非ビーコン集合に分け、そして、ビーコン集合中でのRSSIサンプルグループに基づいて、無線ネットワークアクセスポイントの数を確定することにより、現在の環境下での無線ネットワークアクセスポイントの数を認識し、干渉源の位置の特定のための参考として提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施例1における無線ネットワークアクセスポイントの数の確定方法を示す図である。
【図２】HR／DSSS  PLCPのフレームフォーマットを示す図である。
【図３】ビーコンフレームを示す図である。
【図４】実施例1におけるRSSIサンプルを示す図である。
【図５】実施例1における無線ネットワークアクセスポイントの数の確定方法を示す他の図である。
【図６】実施例2における無線ネットワークアクセスポイントの数の確定装置を示す図である。
【図７】実施例3における端末装置を示す図である。
【図８】実施例3における端末装置のハードウェア構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
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。
【００１０】
なお、WIFIネットワークでは、各アクセスポイントがネットワーク情報をブロードキャストするためにビーコンフレームを送信する必要があるので、アクセスポイントの数の認識は、異なるビーコンの数の認識と同等である。また、ビーコンが周期的な信号であるため、本実施形態では、異なる周期的な信号（ビーコン）の数を認識することで、アクセスポイントの数を取得する。
【実施例１】
【００１１】
本実施例は、無線ネットワークアクセスポイントの数を確定する方法を提供する。図1は、該方法の一つの実施方式を示す図である。図1に示すように、該方法は、次のようなステップを含む。
【００１２】
ステップ101：ビーコン周期に基づいて、予め得られた複数のRSSI（受信信号強度指示）サンプルを複数のグループを分け；
ステップ102：各グループのRSSIサンプルの属性を計算し、各グループのRSSIサンプルの属性に基づいて、すべてのグループをビーコン集合と非ビーコン集合に分け；
ステップ103：前記ビーコン集合中でのグループに基づいて、無線ネットワークアクセスポイントの数を確定する。
【００１３】
本実施例では、先ず、ビーコン周期に基づいて、取得された複数のRSSIサンプルを再アレンジし、即ち、該複数のRSSIサンプルを複数のグループに分け、各グループのRSSIサンプルの属性を計算し、そして、各グループのRSSIサンプルの属性に基づいて、すべてのグループをビーコン集合と非ビーコン集合に分け、それから、ビーコン集合中でのグループに基づいて、無線ネットワークアクセスポイントの数を確定する。
【００１４】
本実施例では、予め確定されたサンプリング率に従って、受信した所定観察周期内での信号をサンプリングすることで、前記複数のRSSIサンプルを得ることができる。ここで、予め確定されたサンプリング率は、一つのビーコン周期内で少なくとも一つのRSSIサンプルを採集し得ることを保証する必要がある。また、上述の無線ネットワークアクセスポイントが送信するビーコンフレームのサンプルは、該少なくとも一つのRSSIサンプルに含まれる。以下、例を挙げてRSSIサンプルの取得について説明する。
【００１５】
先ず、RSSIサンプリングのためのチャネルを設定することができる。
【００１６】
本実施例の方法がZigBee装置に応用されるときに、ZigBeeチャネルとWIFIチャネルが重畳すべきである。例えば、ZigBeeチャネルがチャネル12と設定されれば、該ZigBee装置は、チャネル1及びチャネル2中でのWIFI信号の干渉を受ける可能性があるため、本実施例の方法によりWIFI  APの数を推定することができる。或いは、ZigBee装置は、すべてのチャネルをスキャンすることで、より完全なWIFI情報を取得し、そして、本実施例の方法に基づいてWIFI  APの数を推定することもできる。
【００１７】
次に、RSSIのサンプリング率を確定することもできる。
【００１８】
本実施例では、RSSIのサンプリング率は、一つのビーコン周期内で少なくとも一つのビーコンのRSSIをサンプリングし得るように設定される必要がある。該少なくとも一つのRSSIサンプルには、WIFI  APが送信するビーコンフレームのRSSIサンプルが含まれるため、本実施例の方法によりWIFI  APの数を確定することができる。
【００１９】
本実施例では、サンプリング率は、ビーコンフレームの最短オン・エア・タイム（on-air-time）TBに依存する。TBは、次のような公式で計算することができる。
【数１】
2019115041.tif 000003
【００２０】
この公式では、LMPDU=LMAC  header+LFrame  body+LFCS、LFrame  body=LFixed+LTagged、LTagged=LMandatory+LOptionalである。
【００２１】
また、上記公式では、各パラメータの意味が次の通りである。
【００２２】
PHY  rate：物理層レート；
MAC  rate：MAC層レート；
LPLCP  preamble：PLCP  preambleの長さ(bits)；
PLCP  Preamble：プリアンブルであり、それは、通信を行う前にハンドシェイク、同期などを行うためのものであり、長（long）プリアンブルと短（short）プリアンブルに分けられ、長プリアンブルの長さは、144bitsであり、短プリアンブルの長さは、72bitsであり；
LPLCP  header：PLCPヘッダの長さ(bit)；
LMPDU：MPDUの長さであり、MPDUは、MACプロトコルデータユニットであり；
LMAC  header：MACフレーム中でのヘッダの長さ(bytes)；
LFrame  body：MACフレーム中でのFrame  body域（field）の長さ(bytes)；
LFixed及びLTagged：Wi-Fi  sniffer  log中での記述を参照しており、そのうち、LFixedの値は、固定長さの12bytesであり、LTaggedは、MACフレーム中での必須な域の長さ及び選択可能な域の長さを含み、そのうち、必須な域は、SSID域及びSupported  rate域を含む。
【００２３】
図2は、HR／DSSS  PLCPのフレームフォーマットを示す図である。HR／DSSSとは、High  Rate  Direct  Sequence  Spread  Spectrumであり、11Mbpsでワーキングする高速物理層は、HR／DSSSと略称される。PLCPは、Physical  Layer  Convergence  Protocolであり、PLCPは、伝送に必要なフレームの準備を担当する。HR／DSSS  PLCPのフレームフォーマットに基づいて、フレームが無線媒体上で伝送されるビット値（即ち、フレームのサイズ）を把握することができ、そして、伝送レートに基づいて、伝送時間を計算することができる。図3は、ビーコンフレームを示す図である。図2及び図3に基づいて、ビーコンフレームの各域の長さ、PHYレート（PHY  rate）、及びMACレート（MAC  rate）を確定することができる。
【００２４】
また、LPLCP  headerは、２種類の長さがあり、それぞれは、72ビット及び144ビットである。LPLCP  header、LMAC  header、及びLFCSの固定長さは、それぞれ、48ビット、24バイト、及び4バイトである。LFixedの固定長さは、12バイトである。LMandatorは、LSSID及びLSupport  ratesを含み、LSSIDの範囲は、2バイト〜34バイトであり、LSupport  ratesの範囲は、3バイト〜10バイトである。
【００２５】
HR／DSSSについて、LMAC  header=144ビットのときに、PLCPプリアンブル及びPLCPヘッダのPHYレートは、1Mbpsに等しく、LMAC  header=72ビットのときに、PLCPプリアンブルのPHYレートは、1Mbpsであり、PLCPヘッダのPHYレートは、2Mbpsである。ビーコンのMACレートは、1Mbpsと見なすことができる。
【００２６】
以上の分析を踏まえて、TBは、456usである。サンプリング率は、1／456=2093Hz以上にする必要がある。また、サンプリング率は、サンプリングを行うためのハードウェアにも依存する。
【００２７】
続いて、さらに観察周期を確定することもできる。
【００２８】
本実施例では、観察周期は、ビーコン周期に基づいて確定することができる。ビーコン周期102.4msの場合、観察周期は、N×102.4ms以上にする必要があり、ここで、N=1，2，3，…である。これにより、該観察周期に含まれる少なくとも一つのビーコン周期内で、少なくとも一つのRSSIサンプルをサンプリングし得るように保証することができる。設定された観察周期が長いほど、取得されたRSSIサンプルの数が多く、推定された結果の正確性が高く、それ相応の計算量が大きい。
【００２９】
本実施例では、推定結果の正確性を保証するために、取得された複数のRSSIサンプルをフィルタリングして、RSSI値が小さ過ぎるRSSIサンプルを除去しても良い。この場合、本実施例では、予め確定されたRSSI閾値に基づいて、取得された複数のRSSIサンプルをフィルタリングして、RSSI閾値よりも大きいRSSIサンプルを残すようにしても良い。本実施例では、RSSI閾値の大小について限定せず、経験に応じて予め確定されても良い。例えば、該閾値は、-85dBmと設定されても良く、それは、チップ（chip）中でのデフォルトのアイドル（idle）チャネル推定（CCA）閾値（-77dBm）よりも低いが、シティ（City）背景下でのノイズよりも高い。また、RSSI閾値は、取得されたRSSIサンプルの数及び所望のRSSIサンプルの数に基づいて確定されても良く、例えば、取得されたRSSIサンプルの数が大き過ぎるが、所望のRSSIサンプルの数が大きくない場合、比較的大きい値をRSSI閾値と設定しても良く、逆もまた然りである。
【００３０】
本実施例では、取得されたすべてのRSSIサンプル（フィルタリング後又はフィルタリング前）は、本実施例の後続の処理のために、一つのファイルに格納することができる。
【００３１】
本実施例のステップ101では、各グループ内でのRSSIサンプルは、異なるビーコン周期内でサンプリングされたRSSIサンプルのうちから選択されたものであり、例えば、先ず一番目のビーコン周期内でサンプリングされたRSSIサンプルを開始点として、複数のグループにそれぞれ入れ、その後、各開始点について、一番目のビーコン周期以外の各ビーコン周期内で採集されたRSSIサンプルのうちからRSSIサンプルを選択して、その所在するグループ中でのRSSIサンプルとすることができる。以下、例を挙げてRSSIサンプルのグループ分けについて説明する。
【００３２】
本実施例では、ビーコン認識の基礎がビーコン周期である。異なる無線ネットワーク（WLAN）が同じビーコン周期、例えば、102.4msを有するので、ビーコン周期に基づいて、異なるビーコン周期内で取得されたRSSIサンプルに対してグループ分けを行い、異なるビーコン周期内で取得されたRSSIサンプルを一つのグループに入れることができる。
【００３３】
ビーコン周期がサンプリング間隔で整除されない場合があるので、各ビーコン周期内で取得されたRSSIサンプル数は異なる可能性がある。例えば、n=1，2，3，…，Nとし、ここで、Nは、ビーコン周期であり、n*102.4がサンプリング間隔で整除されないときに、n行目のRSSIサンプル値の数は、
（外１）
2019115041.tif 000004
であり、ここで、Tsは、サンプリング間隔であり、また、n*102.4がサンプリング間隔で整除され得るときに、n行目のRSSIサンプル値の数は、
（外２）
2019115041.tif 000005
である。本実施例では、サンプル行列（matrix）を構成するために、各行のサンプル値の数が、すべて
（外３）
2019115041.tif 000006
であるようにすることができ、言い換えると、サンプル値の数が
（外４）
2019115041.tif 000007
である行のサンプル値を除去する。もちろん、本実施例では、これに限定されず、他のルールに基づいて、各ビーコン周期内でのサンプル値が等しくなるようにしても良い。或いは、異なるビーコン周期内で取得されたサンプル値が異なるケースを無視（ignore）し、各ビーコン周期内での余分のサンプル値を所定のグループに入れても良い。
【００３４】
図4は、ビーコングループ分けの一つの実施方式を示す図である。図4に示すように、所定の観察周期は、N個のビーコン周期を含み、各ビーコン周期内で取得されたRSSIサンプルは、異なるグループに分けられている。図4中での各列は、一つのグループを表し、図4中での各行は、一つのビーコン周期内でサンプリングされたすべてのRSSIサンプルを表す。
【００３５】
図4に示すように、一番目のビーコン周期内で取得された各RSSIサンプルを一つのグループの開始点とし、これにより、トータルで
【数２】
2019115041.tif 000008
個の開始点がある（sampling  intervalは、サンプリング間隔であり、それは、サンプリング率の逆数である）、また、該M個の開始点は、それぞれ、M個のグループに入れる。各開始点について、二番目のビーコン周期内で取得されたRSSIサンプルのうちからその次の一つの値を選択し、それぞれ、上述のM個のグループに入れる。i-1番目の値の選択が完了した後に、続いて次の一つのビーコン周期内で各グループに属するi番目の値を選択する。このような処理は、所定の観察周期内で取得されたすべてのRSSIサンプルのグループ分けが完了するまで行う。
【００３６】
一つの実施方式では、図4に示すように、各ビーコン周期内で採集されたRSSIサンプルのうち、各開始点のサンプリング順序と同じであるRSSIサンプルを、該開始点が所在するグループ中でのRSSIサンプルとすることができる。もう一つの実施方式では、チャネルの状況が常に変化しているから、WIFI  APが異なるビーコン周期内で送信したビーコンは、揃えることができない可能性があり、それ相応に、異なるビーコン周期内でサンプリングされたRSSIサンプルも、揃えることができない場合がある。よって、各ビーコン周期内で採集されたRSSIサンプルのうち、各開始点のサンプリング順序との差が所定値であるRSSIサンプルを、該開始点が所在するグループ中でのRSSIサンプルとすることができる。また、異なるビーコン周期について、前記差としての所定値は、同じであっても良く、異なっても良い。ここでの所定値とは、経験値であっても良く、例えば、バックオフが原因でビーコンフレームが遅延して送信される場合、バックオフの時間によりこの所定値を推定することができる。
【００３７】
本実施例では、各RSSIサンプル値は、複数のRSSI値を含んでも良く、例えば、ビーコンフレームのRSSI値及びデータフレームのRSSI値を含んでも良い。ビーコン集合では、一つのRSSIサンプルがビーコン及びデータに対応しても良く、ビーコン集合は、すべてのRSSIサンプルグループから選択されたものである。
【００３８】
本実施例のステップ102では、各グループ（RSSIサンプルグループ）のRSSIサンプルの属性に対して正規化を行い、各グループの属性ベクトルを取得し；各グループの属性ベクトルに基づいて、すべてのグループに対してクラスタリングを行い、すべてのグループを二つの集合に分け；各集合の内部距離の標準化値（Standardized  value）を計算し、標準化値が比較的小さい集合をビーコン集合とし、標準化値が比較的大きい集合を非ビーコン集合とすることができる。
【００３９】
本実施方式では、RSSIサンプルの属性は、次のようなもののうち任意の一つ又は複数を含んでも良く、即ち、RSSIサンプルの平均値（mean  value）、標準偏差（standard  deviation）、歪度（skewness）、分位数（quantile）、閾値を超えたサンプル数（number  of  samples  over  threshold）、閾値を超えたサンプルブロックの数（number  of  sample  blocks  over  threshold）などである。なお、本実施例では、これに限定されず、本実施例では、RSSIサンプルの他の属性を使用しても良い。
【００４０】
本実施方式では、先ず、各RSSIサンプルの属性を計算する。RSSIサンプルの属性が異なる範囲を有するため、各RSSIサンプルの属性に対して正規化を行う必要があり、これにより、該属性を0〜1の範囲内に制限することができる。各グループのすべてのRSSIサンプルの正規化後の属性は、一つの属性ベクトルとされる。その後、各グループの属性ベクトルに基づいて、すべてのグループを二つの集合に分けることができる。
【００４１】
一つの実施方式では、クラスタリングの方式ですべてのグループを二つの集合に分けることができる。例えば、属性ベクトルに基づいて、すべてのグループを二つのクラスターにクラスタリングする。一つのクラスターは、ビーコン集合を表し、もう一つのクラスターは、非ビーコン集合を表す。各クラスター中での内部距離の標準化値を計算する。比較的小さい標準化値を有するクラスターをビーコンクラスター、即ち、ビーコン集合とする。なお、本実施例では、クラスタリング方法について限定せず、従来の任意のクラスタリング方法は、本実施例に適用することができる。また、本実施例では、すべてのグループを二つの集合に分かる方式についても限定せず、クラスタリング方法を採用しても良く、他の方法を採用しても良い。
【００４２】
例えば、教師有り学習方法を用いて、テスト環境（例えば、オフィス又は工場）でビーコンのRSSIサンプルを収集し、そのサンプルの属性及び属性ベクトルを計算し、ビーコン属性ベクトルに対しての学習に基づいて一つの分類器を得ることができ、それから、この分類器を用いて、実際のRSSIサンプルグループをビーコン集合と非ビーコン集合に分けることができる。分類器は、サンプルに対しての分類方法の総称であり、決定木、ロジスティック回帰、単純ベイズ、ニューラルネットワークなどのアルゴリズムを含む。
【００４３】
本実施例のステップ103では、ビーコン集合中でのグループについて、最適のクラスターの数kを見つけることでAPの数を確定することができ、ここで、kは、APの数である。
【００４４】
一つの実施方式では、ビーコン集合内での各グループの属性ベクトルに基づいて、ビーコン集合内でのすべてのグループに対してクラスタリングを行い、ビーコン集合内でのすべてのグループをk個のクラスターにクラスタリングすることができ、ここで、kは、無線ネットワークアクセスポイントの数である。例えば、与えられた各クラスター数u（u=1，2,…，nであり、nは、ビーコン集合内でのグループの数である）について、クラスター内平均距離とクラスター間平均距離との比を計算し、比が最小であるクラスター数を選択し、このように処理を複数回行った後に、出現頻度が最高であるクラスター数kを該無線ネットワークアクセスポイントの数とすることができる。
【００４５】
本実施方式では、反復処理の回数の閾値、例えば、100回を設定し、処理プロセスにおいて反復処理の回数の閾値に達したかを判断し、「はい」と判断された場合、出現頻度が最高であるクラスター数を無線ネットワークアクセスポイントの数とし、そうでない場合、上述の処理を継続して行い、即ち、与えられた各クラスター数u（u=1，2，…，nであり、nは、ビーコン集合内でのグループの数である）について、クラスター内平均距離とクラスター間平均距離との比を計算し、比が最小であるクラスター数を選択する。
【００４６】
なお、上述のようにクラスタリングの方式でkを見つけるのは例示に過ぎず、他の実施方式では、他の方式でkを見つけることもできる。例えば、DB指標（Davies-Bouldin  Index）に基づいて最適のクラスター数を見つけても良い。DB指標は、クラスター内発散（Intra  cluster  divergence）と各クラスター中心の距離を記述し、次のように定義される。
【数３】
2019115041.tif 000009
【００４７】
そのうち、Kは、クラスターの数であり、Wiは、クラスターCi中でのすべてのグループベクトルからそのクラスターの中心までの平均距離を示し、Wjは、クラスターCi中でのすべてのグループベクトルからクラスターCjの中心までの平均距離を示し、Cijは、クラスターCiとクラスターCjとの中心の間の距離を表す。DBが小さいほど、クラスター間の類似度が低く、最適のクラスタリング結果に対応する。最適のクラスターの数を見つけるときに、Kの範囲を与え、異なるK値を用いてクラスタリングアルゴリズムを実行することで、一連のクラスタリング結果を取得する。そして、各クラスタリング結果についてDB指標を計算し、最適の指標値に対応するクラスター数は、求めようとするk値である。
【００４８】
図5は、本実施例における無線ネットワークアクセスポイントの数を確定する方法の他の実施方式を示す図である。図5に示すように、該方法は、次のようなステップを含む。
【００４９】
ステップ501：ファイルからRSSIサンプルデータを読み取り、一つの行列に入れる。
【００５０】
ステップ501では、RSSIサンプルデータは、一つの所定の観察周期内で採集されたデータであり、所定の観察周期は、少なくとも一つのビーコン周期を含む。また、RSSIサンプルデータは、AP送信のビーコンフレームのRSSI値を含んでおり、これにより、該RSSIサンプルを分析することで、APの数を得ることができる。
【００５１】
ステップ502：上述の行列を
（外５）
2019115041.tif 000010
として再構成する。
【００５２】
ステップ502では、Nは、上述の所定の観察周期に含まれるビーコン周期の数であり、102.4msは、ビーコン周期であり、94usは、サンプリング間隔であり、それは、サンプリング率の逆数である。ステップ502の処理を経た後に、図4のような行列を得ることができる。
【００５３】
ステップ503：-90dBmよりも低いRSSIサンプルをフィルタリングする。
【００５４】
ステップ503では、一部のRSSIサンプルをフィルタリングして除去することは、推定の精度を向上させ、計算量を減少させるためである。
【００５５】
ステップ504：行列中での各列を一つのRSSIサンプルグループとし、各RSSIサンプルグループのRSSI属性を計算する。
【００５６】
ステップ504では、さらに、各RSSIサンプルグループのRSSI属性に対して正規化処理を行い、各RSSIサンプルグループの属性ベクトルを得ることができる。
【００５７】
ステップ505：すべてのRSSIサンプルグループの属性ベクトルに基づいて、すべてのRSSIサンプルグループを二つのクラスターにクラスタリングする。
【００５８】
ステップ505では、クラスタリング方法を用いず、他の方法ですべてのRSSIサンプルグループを二つの集合に分けても良い。
【００５９】
ステップ506：内部距離の標準化値が比較的小さいクラスターを選択し、それをビーコン集合とする。
【００６０】
ステップ506では、上述の二つのクラスター中での各クラスターの内部距離の標準化値を計算し、標準化値が比較的小さいクラスターをビーコンクラスター、即ち、ビーコン集合とする。
【００６１】
ステップ507：ビーコン集合内でのすべてのRSSIサンプルグループの属性ベクトルに基づいて、ビーコン集合内でのすべてのRSSIサンプルグループをu個のクラスターにクラスタリングする。
【００６２】
ステップ507では、クラスタリング方法を用いず、他の方法でビーコン集合内でのすべてのRSSIサンプルグループをu個のクラスターに分けても良い。
【００６３】
ステップ508：与えられた各クラスター数u（u=1，2，…，nであり、nは、ビーコン集合内でのRSSIサンプルグループの数である）について、クラスター内平均距離とクラスター間平均距離の比を計算し、比が最小であるクラスター数を選択する。
【００６４】
ステップ509：反復処理の回数の閾値に達したかを判断し、「はい」と判断された場合、ステップ510を実行し、そうでない場合、ステップ508を実行する。
【００６５】
ステップ509では、上述の閾値は、経験に応じて設定されても良く、例えば、100と設定されても良く、即ち、ステップ508の処理は、100回繰り返す必要がある。
【００６６】
ステップ510：出現頻度が最高であるクラスター数を最適のクラスター数とし、該最適のクラスター数は、APの数である。
【００６７】
なお、図5は、本実施方式を例示的に説明したものに過ぎず、本発明は、これに限定されない。例えば、各ステップ間の実行順序を適切に調整しても良く、また、幾つかのステップを増減しても良い。言い換えると、当業者は、図5の記載に限られず、上述の内容に対して適切に変更を行っても良い。
【００６８】
本実施方式では、ビーコン周期に基づいてRSSIサンプルを再アレンジし、RSSIサンプルを複数のグループに分け、各グループのRSSIサンプル属性ベクトルを計算し、すべてのグループのRSSIサンプル属性ベクトルに基づいて、クラスタリングアルゴリズムを二回行い、一回目のクラスタリングは、ビーコン集合と非ビーコン集合を区別することができ、二回目のクラスタリングは、APの数を確定することができる。これにより、RSSIサンプルを再アレンジすることで、RSSIサンプルを一次元から二次元の記録に変えることで、クラスタリングのためのより多くの属性を計算し、推定結果の正確性を向上させることができる。
【００６９】
なお、以上は、本発明に関連する各ステップ又はプロセスのみについて説明したが、本発明は、これに限定されない。また、該方法は、さらに他のステップ又はプロセスを含んでも良く、これらのステップ又はプロセスの具体的な内容については、従来技術を参照することができる。
【００７０】
上述の実施例から分かるように、ビーコン周期に基づいてRSSIサンプルを再アレンジし、RSSIサンプルを複数のグループに分け、各RSSIサンプルグループの属性ベクトルを計算し、各RSSIサンプルグループの属性ベクトルに基づいて、すべてのRSSIサンプルグループをビーコン集合と非ビーコン集合に分け、そして、ビーコン集合中でのRSSIサンプルグループに基づいて、無線ネットワークアクセスポイントの数を確定することにより、現在の環境下での無線ネットワークアクセスポイントの数を認識し、干渉源の位置の特定のための根拠として提供することができる。
【実施例２】
【００７１】
本実施例は、無線ネットワークアクセスポイントの数を確定する装置を提供する。該装置は、例えば、ネットワーク中でのあるノードであっても良く、ネットワーク中でのノードとは別の装置であっても良く、例えば、前述のZigBee装置であり、又は、上述のノード又は装置に構成される一つ又は幾つかの部品又はアセンブリであっても良い。また、該装置が問題を解決する原理は、実施例1の方法に類似したので、その具体的な実施は、実施例1の方法の実施例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。
【００７２】
図6は、装置600を示す図である。図6に示すように、該装置600は、グループ分けユニット601、計算ユニット602、及び確定ユニット603を含む。
【００７３】
グループ分けユニット601は、ビーコン周期に基づいて、予め得られた複数のRSSIサンプルを複数のグループに分け、計算ユニット602は、各グループのRSSIサンプルの属性を計算し、各グループのRSSIサンプルの属性に基づいて、すべてのグループをビーコン集合と非ビーコン集合に分け、確定ユニット603は、前記ビーコン集合中でのグループに基づいて、無線ネットワークアクセスポイントの数を確定する。
【００７４】
一つの実施方式では、図6に示すように、装置600は、さらに、次のようなものを含んでも良い。
【００７５】
サンプリングユニット604：予め確定されたサンプリング率を以て、受信した所定観察周期内での信号に対してサンプリングを行い、複数のRSSIサンプルを取得し、そのうち、前記予め確定されたサンプリング率は、一つのビーコン周期内で少なくとも一つのRSSIサンプルを採集し得ることを保証し、前記少なくとも一つのRSSIサンプルには、前記無線ネットワークアクセスポイントが送信したビーコンフレームのサンプルを含む。
【００７６】
一つの実施方式では、図6に示すように、装置600は、さらに、次のようなものを含んでも良い。
【００７７】
フィルタリングユニット605：予め確定されたRSSI閾値に基づいて、前記複数のRSSIサンプルに対してフィルタリングを行い、前記RSSI閾値よりも大きいRSSIサンプルを残す。
【００７８】
本実施例では、グループ分けユニット601は、一番目のビーコン周期内で採集されたRSSIサンプルを開始点として、それぞれ複数のグループに入れ、そして、各開始点について、一番目のビーコン周期以外の各ビーコン周期内で採集されたRSSIサンプルのうちから選択されたRSSIサンプルを、その所在するグループ中でのRSSIサンプルとする。
【００７９】
一つの実施方式では、グループ分けユニット601は、前記各ビーコン周期内で採集されたRSSIサンプルのうち、前記開始点のサンプリング順序と同じのRSSIサンプルを、前記開始点が所在するグループ中でのRSSIサンプルとすることができる。
【００８０】
もう一つの実施方式では、グループ分けユニット601は、前記各ビーコン周期内で採集されたRSSIサンプルのうち、前記開始点のサンプリング順序との差が所定値であるRSSIサンプルを、前記開始点が所在するグループ中でのRSSIサンプルとすることができる。
【００８１】
本実施例では、計算ユニット602は、各グループのRSSサンプルの属性に対して正規化を行い、各グループの属性ベクトルを取得し；各グループの属性ベクトルに基づいて、すべてのグループに対してクラスタリングを行い、すべてのグループを二つの集合に分け；各集合の内部距離の標準化値を計算し、前記標準化値が比較的小さい集合をビーコン集合とし、前記標準化値が比較的大きい集合を非ビーコン集合とすることができる。なお、本実施例では、これについて限定せず、計算ユニット602は、クラスタリング方法でなく、他の方式で、すべてのRSSIサンプルグループを二つの集合に分けることもできる。
【００８２】
本実施例では、確定ユニット603は、前記ビーコン集合内での各グループの属性ベクトルに基づいて、前記ビーコン集合内のすべてのグループに対してクラスタリングを行い、前記ビーコン集合内でのすべてのグループをk個のクラスターにクラスタリングすることができ、ここで、kは、無線ネットワークアクセスポイントの数である。なお、本実施例では、これについて限定せず、確定ユニット603は、クラスタリング方法でなく、他の方法で、ビーコン集合内でのすべてのRSSIサンプルグループをk個のクラスターに分けることもできる。
【００８３】
本実施例では、与えられた各クラスター数u（u=1，2，…，nであり、nは、前記ビーコン集合内でのグループの数である）について、確定ユニット603は、クラスター内平均距離とクラスター間平均距離の比を計算し、比が最小であるクラスター数を選択し、また、このような処理の回数が反復処理の回数の閾値に達した後に、出現頻度が最高であるクラスター数を無線ネットワークアクセスポイントの数とすることができる。
【００８４】
なお、以上は、本発明に関連する各部品やモジュールのみについて説明したが、本発明は、これに限定されない。装置600は、さらに、他の部品又はモジュールを含んでも良く、このような部品又はモジュールの具体的な内容については、関連技術を参照することができる。
【００８５】
上述の実施例から分かるように、ビーコン周期に基づいてRSSIサンプルを再アレンジし、RSSIサンプルを複数のグループに分け、各RSSIサンプルグループの属性ベクトルを計算し、各RSSIサンプルグループの属性ベクトルに基づいて、すべてのRSSIサンプルグループをビーコン集合と非ビーコン集合に分け、そして、ビーコン集合中でのRSSIサンプルグループに基づいて、無線ネットワークアクセスポイントの数を確定することにより、現在の環境下での無線ネットワークアクセスポイントの数を認識し、干渉源の位置の特定のための参考として提供することができる。
【実施例３】
【００８６】
本実施例は、端末装置を提供する。該端末装置は、実施例2に記載の無線ネットワークアクセスポイントの数の確定装置を含む。該端末装置は、ネットワーク中でのあるノードであっても良く、ネットワーク中でのノードとは別の装置であっても良く、例えば、前述のZigBee装置である。
【００８７】
図7は、該端末装置を示す図である。図7に示すように、該端末装置700は、無線ネットワークアクセスポイントの数を確定する装置600を含む。装置600は、次のように構成され、即ち、ビーコン周期に基づいて、予め得られた複数のRSSIサンプルを複数のグループに分け；各グループのRSSIサンプルの属性を計算し、各グループのRSSIサンプルの属性に基づいて、すべてのグループをビーコン集合と非ビーコン集合に分け；前記ビーコン集合中でのグループに基づいて、無線ネットワークアクセスポイントの数を確定する。なお、実施例2において、無線ネットワークアクセスポイントの数を確定する装置600の構成及び機能が既に詳細に説明されているので、その内容は、ここに合併され、ここでは、その詳しい記載を省略する。
【００８８】
図8は、本実施例の端末装置のシステ構成を示す図である。図8に示すように、端末装置800は、中央処理装置801及び記憶器802を含み、記憶器802は、中央処理装置801に接続される。なお、該図は、例示に過ぎず、さらに該構造に対して、他の類型の構造を以て、補充又は代替を行うことで、電気通信機能又は他の機能を実現することもできる。
【００８９】
一つの実施方式では、実施例2に記載の無線ネットワークアクセスポイントの数を確定する装置600の機能は、中央処理装置801に統合し、実施例1に記載の無線ネットワークアクセスポイントの数を確定する方法を実現しても良い。例えば、中央処理装置801は、次のように構成されても良い。例えば、ビーコン周期に基づいて、予め得られた複数のRSSIサンプルを複数のグループに分け；各グループのRSSIサンプルの属性を計算し、各グループのRSSIサンプルの属性に基づいて、すべてのグループをビーコン集合と非ビーコン集合に分け；前記ビーコン集合中でのグループに基づいて、無線ネットワークアクセスポイントの数を確定する。
【００９０】
もう一つの実施方式では、実施例2に記載の無線ネットワークアクセスポイントの数を確定する装置600は、中央処理装置801と別々で配置されても良く、例えば、該無線ネットワークアクセスポイントの数を確定する装置600を、中央処理装置801に接続されるチップ（Chip）として構成し、中央処理装置801の制御により、無線ネットワークアクセスポイントの数を確定する装置600の機能を実現しても良い。
【００９１】
図8に示すように、該端末装置800は、さらに、通信モジュール803、入力ユニット804、音声処理器805、表示器806、電源807などを含んでも良い。なお、端末装置800は、必ずしも図8に示すすべての部品を含む必要がない。また、端末装置800は、さらに、図8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。
【００９２】
図8に示すように、中央処理装置801は、制御器又は操作コントローラと称される場合があり、マイクロプロセッサ又は他の処理器装置及び／又は論理装置を含んでも良く、該中央処理装置801は、入力を受信して端末装置800の各部件の操作を制御することができる。
【００９３】
そのうち、記憶器802は、例えば、バッファ、フレッシュメモリ、HDD、移動可能な媒体、揮発性記憶器、不揮発性記憶器又は他の適切な装置のうちの１つ又は複数であっても良い。各種の情報を記憶し、また、情報処理のためのプログラムを記憶することができる。中央処理装置801は、該記憶器802に記憶の該プログラムを、情報の記憶又は処理を実現するために実行することもできる。なお、他の部品の機能は、従来と類似したので、ここでは、その詳しい説明を省略する。端末装置800の各部品は、専用ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、又はその組み合わせにより実現されてもよく、これらは、すべて、本発明の範囲に属する。
【００９４】
本実施例の端末装置は、ビーコン周期に基づいてRSSIサンプルを再アレンジし、RSSIサンプルを複数のグループに分け、各RSSIサンプルグループの属性ベクトルを計算し、各RSSIサンプルグループの属性ベクトルに基づいて、すべてのRSSIサンプルグループをビーコン集合と非ビーコン集合に分け、そして、ビーコン集合中でのRSSIサンプルグループに基づいて無線ネットワークアクセスポイントの数を確定する。これにより、現在の環境下での無線ネットワークアクセスポイントの数を認識し、干渉源の位置の特定のための根拠として提供することができる。
【００９５】
本発明の実施例は、さらに、コンピュータ可読プログラムを提供し、そのうち、端末装置中で前記プログラムを実行するときに、前記プログラムは、コンピュータに、実施例1に記載の方法を実行させることができる。
【００９６】
本発明の実施例は、さらに、コンピュータ可読プログラムを記憶した記憶媒体を提供し、そのうち、前記コンピュータ可読プログラムは、コンピュータに、実施例1に記載の方法を実行させることができる。
【００９７】
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するための記憶媒体、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。
【００９８】
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１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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