(57)【要約】分散配置された複数のノード間を移動する移動体ノードが、自己に近接する候補ノードまでの距離を推定し、次に通信すべきノードを選択するノード選択方法において、前記移動体ノードは、前記移動体ノードの通信ゾーン内に位置するノードを前記候補ノードとして特定する第１のステップと、特定された前記候補ノード毎に、前記移動体ノードの通信ゾーンと前記候補ノードの通信ゾーンとが重なり合う第１領域内に存在するノードの個数と、両通信ゾーンの重なり合わない第２領域内に存在するノードの個数との比を算出する第２のステップと、前記比に基づいて前記距離を推定演算する第３のステップと、を実行することを特徴とするノード選択方法。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
分散配置された複数のノード間を移動する移動体ノードが、自己に近接する候補ノードまでの距離を推定し、次に通信すべきノードを選択するノード選択方法において、
前記移動体ノードは、
前記移動体ノードの通信ゾーン内に位置するノードを前記候補ノードとして特定する第１のステップと、
特定された前記候補ノード毎に、前記移動体ノードの通信ゾーンと前記候補ノードの通信ゾーンとが重なり合う第１領域内に存在するノードの個数と、両通信ゾーンの重なり合わない第２領域内に存在するノードの個数との比を算出する第２のステップと、
前記比に基づいて前記距離を推定演算する第３のステップと、
を実行することを特徴とするノード選択方法。
【請求項２】
請求項１に記載のノード選択方法において、
推定された距離に基づいて次に通信すべきノードを選択する第４のステップを更に実行することを特徴とするノード選択方法。
【請求項３】
分散配置された複数のノード間を移動する移動体ノードが、自己に近接する候補ノードまでの距離を推定し、次に通信すべきノードを選択するノード選択方法において、
前記移動体ノードは、
前記移動体ノードの通信ゾーン内に位置するノードを特定する第１のステップと、
前記隣接ノードの中から指定ノードを特定する第２のステップと、
前記指定ノードの通信ゾーン内に位置する次隣接ノードを特定する第３のステップと、
前記隣接ノードと前記次隣接ノードに共通するノードの数である、共通ノード数を数える第４のステップと、
前記隣接ノードと前記次隣接ノードに共通しないノードの数である、非共通ノード数を数える第５のステップと、
前記共通ノード数と非共通ノード数の非に基づいて前記移動体ノードと前記指定ノードの距離を推定演算する第６のステップと、
を実行することを特徴とするノード選択方法。
【請求項４】
請求項３に記載のノード選択方法において、
推定された距離に基づいて次に通信すべきノードを選択する第７のステップを更に実行することを特徴とするノード選択方法。
【請求項５】
請求項１又は２に記載のノード選択方法において、
前記第１領域内に存在するノードに偏在があるときは、ノードの個数を下式により修正してカウントすることを特徴とするノード選択方法
2003061311.tif 000010
ただし、Ｎは第１領域内に存在するすべてのノードの個数；Ｓｊは４つ以上のノードを含む完全グラフがＭ個存在するとき、その完全グラフに含まれるノードの数；ｊ＝１，２，…Ｍ。
【請求項６】
請求項１又は２に記載のノード選択方法において、
前記第１領域内に存在するノードに偏在があるときは、ノードの個数を下式により修正してカウントすることを特徴とするノード選択方法
2003061311.tif 000011
ただし、Ｎは第１領域内に存在するすべてのノードの個数；Ｓｊは４つ以上のノードを含む完全グラフがＭ個存在するとき、その完全グラフに含まれるノードの数；Ｑｊｋは２つの完全グラフＧｊ，Ｇｋの重なった領域に存在するノードの数をＮｊｋとしたときの修正項で、Ｎｊｋ＝０のときＯｊｋ＝０、Ｎｊｋ≠０のときＯｊｋ＝Ｎｊｋ−１；ｊ，ｋ＝１，２，…Ｍ。
【請求項７】
請求項１又は２に記載のノード選択方法において、
前記第１領域内に存在するノードに偏在があるときは、ノードの個数を下式により修正してカウントすることを特徴とするノード選択方法
2003061311.tif 000012
ただし、Ｎは第１領域内に存在するすべてのノードの個数；Ｓｊ，Ｓｋは４つ以上のノードを含む完全グラフがＭ個存在するとき、その完全グラフに含まれるノードの数；Ｑｊｋは２つの完全グラフＧｊ，Ｇｋの重なった領域に存在するノードの数をＮｊｋしたときの修正項で、Ｎｊｋ＝０のときＯｊｋ＝０、Ｎｊｋ≠０のときＯｊｋ＝Ｎｊｋ−１；Ｍｊｋは補正項で、Ｓｊ−Ｎｊｋ＝１又はＳｋ−Ｎｊｋ＝１のときＭｊｋ＝１、Ｓｊ−Ｎｊｋ≠１及びＳｋ−Ｎｊｋ≠１のときＭｊｋ＝０；ｊ，ｋ＝１，２，…はＭ。
【請求項８】
請求項１又は２に記載のノード選択方法において、
各領域にある全ノードに対して隣接ノードリストを比較し、同じ隣接ノードリストを持つノードに関しては複数であっても１つとカウントした個数を各領域のノードの個数として修正することを特徴とするノード選択方法。
【請求項９】
請求項１又は２に記載のノード選択方法において、
前記移動体ノードは前記第１乃至第３のステップを所定周期で実行することを特徴とするノード選択方法。
【請求項１０】
請求項３又は４に記載のノード選択方法において、
前記移動体ノードは前記第１乃至第６のステップを所定周期で実行することを特徴とするノード選択方法。
【請求項１１】
請求項９又は１０に記載のノード選択方法において、
前記移動体ノードの移動速度に応じて前記所定周期を変更することを特徴とするノード選択方法。
【請求項１２】
請求項９又は１０に記載のノード選択方法において、
前記複数のノードの配置密度に応じて前記所定周期を変更することを特徴とするノード選択方法。
【発明の詳細な説明】
技術分野
本発明はノード選択方法に係り、分散配置されたノード間を移動する移動体ノードが、現在通信しているノードから次に通信すべきノードを選択するに際して、自己に近接する候補ノードまでの距離を推定することの出来るノード選択方法に関する。また、本発明は、本発明に含まれる修正によりノード分布が不均一でノードが偏在しているネットワークに対しても適応できる。
背景技術
近年、ブルートゥース（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ）のような低コスト小電力・近距離用の無線機器が種々の分野で広く用いられるようになってきている。セルラ無線電話システムのような多くの既存システムでは、移動体の検出を行ったり、ハンドオーバーを行ったりするために受信信号強度表示器（ＲＳＳＩ）を利用している。しかし、ＲＳＳＩを用いると電気回路が複雑化したり製造コストが上昇するなどの理由で上述したような無線機器に使用することは必ずしも好適ではない。
一例としてセルラー無線電話システムにおいて、移動体（以下移動体ノードという）が分散配置された基地局（以下単にノードという）間を移動する場合について考察する。移動体ノードが動くと、移動体ノードと各ノードとの間の距離は変化し、これに供なって移動体ノードが受信する各ノードからの受信信号強度も変化する。
通常移動体ノードは各ノードからの受信信号強度を所定のタイミングで計測しており、現在接続されて通信しているノードからの受信信号強度が弱くなると、受信信号強度が大きいノードへと接続先を変更するハンドオーバーを行う。このハンドオーバーのためのアルゴリズムは距離推定の手法とともに必要となる。
また、近年のブルートゥースのような小型の無線機器は将来的に移動体アドホックネットワークに適応されていくことが考えられ、そのようなネットワークではセルラーシステムとは異なり、ノード分布は均一でないと考えるのが自然である。そのため不均一なノード分布に対しても適応できる手法が必要とされる。
発明の開示
本発明は上述した背景技術の問題点を解消するためになされたもので、ノード選択方法に関するものである。本発明ではＲＳＳＩを用いることなくノード選択を可能とするための距離推定アルゴリズムを提供する。
本発明のノード選択方法は、分散配置された複数のノード間を移動する移動体ノードが、自己に近接する候補ノードまでの距離を推定し、次に通信すべきノードを選択するノード選択方法において、前記移動体ノードは、前記移動体ノードの通信ゾーン内に位置するノードを前記候補ノードとして特定する第１のステップと、特定された前記候補ノード毎に、前記移動体ノードの通信ゾーンと前記候補ノードの通信ゾーンとが重なり合う第１領域内に存在するノードの個数と、両通信ゾーンの重なり合わない第２領域内に存在するノードの個数との比を算出する第２のステップと、前記比に基づいて前記距離を推定演算する第３のステップとを実行することを特徴とする。
本発明のノード選択方法において、推定された各距離に基づいて次に通信すべきノードを選択する第４のステップを更に実行することを特徴とする。
本発明は上記第２ステップにおいて、前記第１領域、あるいは前記第２領域に存在するノード個数Ｎを以下の独立した４つの方法のように修正することを特徴とし、それにより前記各領域内に存在するノードに偏在がある場合に対しても適応可能となる。当然だが、以下の方法はノードに偏在がない場合に対しても適応可能である。
本発明は以下の修正を特徴とする。
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ただし、Ｎは各領域内に存在するすべてのノードの個数；Ｓｊは４つ以上のノードを含み、自己以外の他の完全グラフに含まれない完全グラフ（以下、最大完全グラフとする）Ｇｊが存在するとき、その完全グラフに含まれるノードの数；最大完全グラフはＭ個存在するとする；ｊ＝１，２，…Ｍ。
本発明は以下の修正を特徴とする。
2003061311.tif 000004
ただし、Ｎは各領域内に存在するすべてのノードの個数；Ｓｊは４つ以上のノードを含む最大完全グラフＧｊに含まれるノードの数；Ｏｊｋは２つの最大完全グラフＧｊ，Ｇｋの重なった領域に存在するノードの数をＱｊｋとしたときの修正項で、Ｑｊｋ＝０のときＯｊｋ＝０、Ｑｊｋ≠０のときＯｊｋ＝Ｑｊｋ−１；ｊ，ｋ＝１，２，…Ｍ；ｊ≠ｋ。
本発明は以下の修正を特徴とする。
2003061311.tif 000005
ただし、Ｎは各領域内に存在するすべてのノードの個数；Ｓｊは４つ以上のノードを含む最大完全グラフＧｊに含まれるノードの数；Ｏｊｋは２つの最大完全グラフＧｊ，Ｇｋの重なった領域に存在するノードの数をＱｊｋとしたときの修正項で、Ｑｊｋ＝０のときＯｊｋ＝０、Ｑｊｋ≠０のときＯｊｋ＝Ｑｊｋ−１；Ｍｊｋは補正項で、Ｓｊ−Ｑｊｋ＝１又はＳｋ−Ｑｊｋ＝１のときＭｊｋ＝１、Ｓｊ−Ｑｊｋ≠１及びＳｋ−Ｑｊｋ≠１のときＭｊｋ＝０；ｊ，ｋ＝１，２，…Ｍ；ｊ≠ｋ。
本発明は以下の修正を特徴とする。自己の通信ゾーン内に位置するノードを称して隣接ノードリスト（ｎｅｉｇｈｂｏｒ  ｎｏｄｅ  ｌｉｓｔ：ＮＮＬ）と呼ぶこととする。各領域にある全ノードに対してＮＮＬを比較し、同じＮＮＬを持つノードに関しては複数であっても１つと数えるものとする。こうしてカウントした数を各領域の修正したノードの数として扱う。
本発明のノード選択方法において、前記移動体ノードは前記第１乃至第４のステップを所定周期で実行することを特徴とする。
本発明のノード選択方法において、前記移動体ノードの移動速度に応じて前記所定周期を変更することを特徴とする。
本発明のノード選択方法において、前記複数のノードの配置密度に応じて前記所定周期を変更することを特徴とする。
発明を実施するための好適な実施の形態
本発明のアルゴリズムを用いると、移動体ノード（Ｎ）はＲＳＳＩを使用することなく、自己の通信ゾーン内にあるノードまでの距離を推定することが出来る。
本発明のアルゴリズムを用いることにより、移動体ノードは各ノードまでの距離を推定することが出来るので、既存のアルゴリズムと並存してハンドオーバーを行うことが出来る。また、ＲＳＳＩと補い合うという使用法も考えられる。
本発明のアルゴリズムは、ブルートゥースのような低コスト・小電力・近距離用のネットワークに好適に使用することが出来るが、これに限定されるものではない。
すなわち、セルラー方式やＰＨＳ方式を採用したアクセスポイントネットワークや一般的な移動体アドホックネットワーク（ｍｏｂｉｌｅ  ａｄ−ｈｏｃ  ｎｅｔｗｏｒｋ：ＭＡＮＥＴ）にも適用可能である。
本発明が適用されるネットワークでは、分散配置されている各ノードは同一の通信ゾーンを有し、これらの通信ゾーンはそれぞれ一部が重なり合って所定のエリアをカバーしており、この所定エリア内で移動体ノードは各ノードとの切替（ハンドオーバー）を行ないながら通信が可能となっている。
図１は、ほぼ均一に分散配置されているノード（Ｘ１，Ｘ２，…，Ｘ１６，Ｘ１７）中を、移動体ノードＮが移動している状態を示している。説明のため、ノードＮ以外のノードは移動させていない。
図１では、移動体ノードＮの通信ゾーンＣＮとノードＸ１の通信ゾーンＣＸ１とが重なり合った状態が示されているが、移動体ノードＮとノードＸ１との間の距離Ｄ１は、２つの通信ゾーンＣＮ，ＣＸ１の重畳部分（第１領域Ｒ０）の面積とＣＮ，ＣＸ１の非重畳部分（第２領域Ｒ１、Ｒ２）の面積比Ｒａの間に数学的に自明な関係を持つため、以下のように表せる。
2003061311.tif 000006
すなわち、単純には面積比Ｒａが大きい程、距離Ｄ１は長く、小さい程、距離Ｄ１は短くなる。
したがって、移動体ノードＮが、自己の通信ゾーンＣＮ内にある特定のノードＸ１までの距離Ｄ１を推定演算するためには、第１領域Ｒ０と第２領域Ｒ１＋Ｒ２の面積比Ｒａ推定すれば良いことになる。しかし、それぞれの面積を直接推定することは出来ない。
ノードは所定エリア内でほぼ均一に分散配置されている場合、領域の面積が大きければ大きい程、領域内に位置するノードの個数は多くなり、ほぼ比例関係にある。したがって、第１領域Ｒ０内に存在するノードの個数と第２領域Ｒ１，Ｒ２内に存在する個数との比を算出すれば、この比は面積比Ｒａの推定値となり、式（１）より距離Ｄ１が推定演算出来ることになる。
図１に示す場合において、図１（Ａ）では第１領域Ｒ０内には移動体ノードＮを除いて、ノードＸ１，Ｘ２，Ｘ６，Ｘ７，Ｘ８の５個のノードが、第２領域Ｒ１，Ｒ２内にはノードＸ９，Ｘ３，Ｘ４，Ｘ５の４個のノードが存在している。そこでその個数の比をとると、図１（Ａ）では４／５となる。同様にして図１（Ｂ）の場合の比をとると、７／４となる。従って比の小さい図１（Ａ）の場合の方が図１（Ｂ）の場合に比べて距離Ｄ１は短いことがわかる。このように相対的に２つのノード間の距離の遠近がわかるだけでなく、（１）式を使用すれば、距離Ｄ１の推定値が分かる。
ここで距離Ｄ１の算出について領域内のノード数のみに基づくのではなく二つの領域内のノード数の比Ｒａを用いたためノードの密度の影響は取除かれている。
ここで、移動体ノードＮを含む各ノードは、同一半径の通信ゾーンを有し、自己の通信ゾーン内に位置するノードを検出する機能を備えている。
ここで自己の通信ゾーン内に位置するノードを称して隣接ノードリスト（ｎｅｉｇｈｂｏｒ  ｎｏｄｅ  ｌｉｓｔ：ＮＮＬ）と呼び、移動体ノードＮのＮＮＬに属するノードのＮＮＬを次隣接ノードリスト（ｎｅｘｔ  ＮＮＬ：ＮＮＮＬ）と呼ぶこととする。なおＮＮＬには移動体ノードＮ自身も含まれる。
本発明が適用されるネットワークにおいて、上記手法は各ノードは均一に配置されているのを前提としているが、以下に説明するような修正又は補正を行った数をノードの個数の代わりに使用すれば、本発明のアルゴリズムはノードの偏在する場合にも十分に適応できる。本発明が適用されるネットワークは次のような要件を満足するものでなければならない。
１）ネットワーク内のすべてのノードはＮＮＬとＮＮＮＬとを収集する機能を有する。
２）上記収集機能は周期的に行なわれる。周期はノード密度や移動体ノードの移動速度に応じて適宜設定することが出来る。
３）通信ゾーンは各ノードでほぼ同一の大きさを持っている。
４）各ノードは必要なアクセル領域をカバーするよう均一に配置されているのが望ましいが、偏在している場合であっても良い。アクセスポイント（ＡＰ）ネットワークの場合には前者の条件を満足している。
図１に示すようにノードがほぼ均一に配置されているネットワークの場合本発明のアルゴリズムは最も好適に適用される。
前述したように比Ｒａ４／５，７／４は第１領域Ｒ０と第２領域Ｒ１，Ｒ２との面積比に比例し、この比Ｒａを用いて（１）式により距離Ｄ１を算出出来る。
もっとも、絶対的な距離Ｄ１を算出しなくても、式（１）は単調な関数なので、移動体ノードＮに対してどのノードがより近い位置にあるかは、比Ｒａのみを知れば決定することが出来る。
ノードがほぼ均一に配置されている場合には本発明によるノード選択は次のような手順で行なわれる。
１）移動体ノードＮはＮＮＬとＮＮＮＬとを作成する。
２）移動体ノードＮは自己のＮＮＬと他のノードから得られたＮＮＬとをそれぞれ比較し、各ノードが第１領域に属するのか、第２領域に属するのかを決定する。
３）移動体ノードＮは第１領域および第２領域に属するノードの数をカウントし、比Ｒａを算出した後、移動体ノードＮまでの距離を（１）式により推定演算する。
４）移動体ノードＮはＮＮＬに属するすべてのノードについて、上記１）〜３）のステップを実行し、すべてのノードについての距離を推定演算して、最も適切なノード（推定された距離が最も短いノードを選ぶことが可能だが、時間変化の情報を使うなど、アルゴリズムには多くの既存の手法があるため、ここでは推定距離情報をどのように使用するかのアルゴリズムには言及しない。）を次に通信すべきノードとして選択する。
５）所定周期毎に上記１）〜４）のステップを繰り返す。
図２は上述したステップ１〜５によって比Ｒａを算出する過程を示した図で、通信ゾーンが重なり合った第一領域（Ｒ０）と重なりあわない第２領域（Ｒ１，Ｒ２）内に存在するノードの個数との関係を説明する図である。図２（Ａ）、（Ｂ），（Ｃ）は全て同じ配置であり、移動体ノードＮのみの位置が変化している。
図２（Ａ）においては、移動体ノードＮはノードＮ１に接続しているものとし、この２つのノードに対して算出された比Ｒａは４／５となる。
図２（Ｂ）においては移動体ノードＮがわずかに移動し、ノードＮ１に対する比は７／４となったことを示している。一方図２（Ｂ）と同じ状況を示している図２（Ｃ）においては、ノードＮ２に対して１／７となる。図２（Ｃ）は参考のため図２（Ａ）の時点での移動体ノードＮの位置をＮ０として示している。従って移動体ノードＮの移動に伴い、いままで接続されて通信していたノードＮ１から比Ｒａの最も小さいノードＮ２に対してハンドオーバーが行われる。
上述したノード選択方法においては、ノードに偏りがない場合を想定していたが、図３に示すようにノードに偏在があるときには、ノードの個数を修正してカウントする必要がある。このようにして修正されてカウントされたノードの個数をリージョナルナンバー（Ｒｅｇｉｏｎａｌ  Ｎｕｍｂｅｒ）と呼ぶことにする。このようなリージョナルナンバーを用いてノードの個数を修正するのは、偏在した状態で第一領域にあるノードの個数をカウントしてもそれが領域の面積に比例したものにならないためである。
このようなノードの偏在している状況にも適応可能なノード個数の修正の方法には大きく分けて２つある。一つは完全グラフを使う方法、もう一つはＮＮＬを比較する方法である。
ノードが一定（通信距離程度）以下の距離の範囲で偏在した場合には、それらの偏在したノードは完全グラフ（Ｃｏｍｐｌｅｔｅ  Ｇｒａｐｈ）を形成する。逆に言うと、一つの完全グラフを形成するノードの集団はある一定以上の面積を占めることはなく、面積をノード数で推定する際に望ましくない偏在は、完全グラフの数を考慮することにより除くことができる。このような場合のノードの個数の補正は（２）式に従って行われる。
2003061311.tif 000007
ただし、Ｎは各領域内に存在するすべてのノードの個数；Ｓｊは４つ以上のノードを含み、自己以外の他の完全グラフに含まれない完全グラフ（以下、最大完全グラフとする）Ｇｊが存在するとき、その完全グラフに含まれるノードの数；最大完全グラフはＭ個存在するとする；ｊ＝１，２，…Ｍ。
（２）式におけるＳｊは領域内においてノードの偏在がある場合にリージョナルナンバーを減少させるのに必要な値であるが、上述した完全グラフＧｊが重なり合っている場合にはリージョナルナンバーを減らしすぎたことになる。従ってこの減らしすぎた分を加える補正を行う必要がある。このような補正を行うための補正項がＯｊｋであり、そのための補正演算が（３）式に基づいて行われる。
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ただし、Ｎは各領域内に存在するすべてのノードの個数；Ｓｊは４つ以上のノードを含む最大完全グラフＧｊに含まれるノードの数；Ｏｊｋは２つの最大完全グラフＧｊ，Ｇｋの重なった領域に存在するノードの数をＱｊｋとしたときの修正項で、Ｑｊｋ＝０のときＯｊｋ＝０、Ｑｊｋ≠０のときＯｊｋ＝Ｑｊｋ−１；ｊ，ｋ＝１，２，…Ｍ；ｊ≠ｋ。
このようにして２つの完全グラフＧｊ，Ｇｋの重なりを考慮して（２）式で余分に減少させた完全グラフの数を（３）式に示すＯｊｋにより再補正して増加させるようにする。
次に各最大完全グラフの重なり以外の部分を考える。こうした残りのノードが１つ以下か２つ以上かにより、残りのノードの形成する領域の形状は異なる。この事を考慮したときの修正項はＭｊｋであり、（４）式に基づいて補正する。
2003061311.tif 000009
ただし、Ｎは各領域内に存在するすべてのノードの個数；Ｓｊは４つ以上のノードを含む最大完全グラフＧｊに含まれるノードの数；Ｏｊｋは２つの最大完全グラフＧｊ，Ｇｋの重なった領域に存在するノードの数をＱｊｋとしたときの修正項で、Ｑｊｋ＝０のときＯｊｋ＝０、Ｑｊｋ≠０のときＯｊｋ＝Ｑｊｋ−１；Ｍｊｋは補正項で、Ｓｊ−Ｑｊｋ＝１又はＳｋ−Ｑｊｋ＝１のときＭｊｋ＝１、Ｓｊ−Ｑｊｋ≠１及びＳｋ−Ｑｊｋ≠１のときＭｊｋ＝０；ｊ，ｋ＝１，２，…Ｍ；ｊ≠ｋ。
完全グラフを使う方法以外の、ＮＮＬの比較による方法は以下のようになる。各領域にある全ノードに対してＮＮＬを比較し、同じＮＮＬを持つノードに関しては複数であっても１つと数えるものとする。こうしてカウントした数を各領域の修正したノードの数として扱う。
また、以上に示される補正に代えて他の補正を行うことも可能である。
図３に示す例に基づいてリージョナルナンバーの補正手順を式（４）に従って説明する。
図３は図２（Ｂ）での状態にノードが加わり、ノードに偏在がある場合である。ここでは同じノード間に注目する。
そこで（４）式に基づくリージョナルナンバーの補正を行うこととする。
まず最大完全グラフはノードａ，ｂ，ｄ，ｅ，ｆ，ｇ，ｈ，ｉで構成されるものと、ノードｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆ，ｇ，ｈ，ｉで構成されるものとの２つが考えられる。
ここで、この２つの最大サイズの完全グラフで重なり合うノードはノードｂ，ｄ，ｅ，ｆ，ｇ，ｈ，ｉの７つである。
そこで（４）式に基づく補正を行うと修正後のリージョナルナンバーは９−５−５＋６−１＝４となる。したがって図３に示す場合には第１領域のリージョナルナンバーは４と修正して比Ｒａを計算する必要がある。
そしてこの場合の比Ｒａは７／４となり、偏在にも関わらず、図２（Ｂ）と同様に移動体ノードＮからの距離は遠いものと推定される。
このようにノードが均一に配置されていない場合には本発明によるノード選択は次のような手順で行われる。
（１）移動体ノードＮはＮＮＬとＮＮＮＬとを作成する。
（２）移動体ノードＮは自己のＮＮＬと自身のＮＮＬ内にある他のノードから得られたＮＮＬとをそれぞれ比較し、各ノードが第１領域に属するのか、第２領域に属するのかを決定する。
（３）移動体ノードＮは第１領域及び第２領域のリージョナルナンバーを上述したアルゴリズムに従ってカウントし、比Ｒａを算出した後、移動体ノードＮまでの距離を（１）式により推定演算する。なおカウントに当たってはステップ（１）で得られたＮＮＮＬを使用する。
（４）移動体ノードＮは自己に属するＮＮＬについて全て上記（１）〜（３）のステップを実行し、すべてのノードについての距離を推定演算して最も適切なノードを次に通信すべきノードとして選択する。
（５）所定周期ごとに上記（１）〜（４）のステップを繰り返す。
このようにして本発明によるアルゴリズムを用いることによりＲＳＳＩを用いることなく２つのノード間の距離を推定することができる。この推定結果に基づき、移動検出あるいはハンドオーバーを行うか否かの決定を行うことができる。また本発明のアルゴリズムは既存のハンドオーバー用のアルゴリズムと並列して使用することも可能である。さらに同一のネットワーク内においてＲＳＳＩを具備したノードとＲＳＳＩを具備しないノードとが併存している場合にも本発明は使用可能となる。ＲＳＳＩを具備しているノードに関してはＲＳＳＩ、あるいはＲＳＳＩと本発明のアルゴリズムを用いてノード間の距離情報を得、ＲＳＳＩを具備していないノードに関しては本発明のアルゴリズムを用いてノード間の距離を推定することが可能となる。
また本発明のアルゴリズムは全てソフトウェアで実現できるため、ＮＮＬを収集、伝達する機能さえあれば、ハードウェアに特別な構成を必要としない。
本発明の距離推定演算用アルゴリズムは均一にノードが配置されたネットワークばかりでなくノード分布が不均一でノードが偏在しているネットワークについても適応することができる。さらに本発明は移動体アドホックネットワークさらにアクセスポイントネットワークの何れにも適用することができる。
産業上の利用分野
本発明はノードが固定配置されたアクセスネットワークポイントや、ノードが相互に移動するアドホックネットワークにも適用することができる。また修正式により、領域内においてノードの偏在がある場合においても有効に適用することができる。
【図面の簡単な説明】
図１はほぼ均一に分散配置された複数のノード間を移動する移動体ノード（Ｎ）の通信ゾーンとノード（Ｘ１）の通信ゾーンとの重なり合いとノード間距離（Ｄ）との関係を説明するために移動体ノード（Ｎ）の位置のみが異なる二つの図、図２は通信ゾーンが重なり合った第１領域（Ｒ０）と重なり合わない第２領域（Ｒ１，Ｒ２）内に存在するノードの個数との関係を用いて、移動体ノード（Ｎ）が移動したときにどのようなハンドオーバーが考えられるかを説明する図、図３はノードに偏在がある場合での適応例を説明する図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【国際調査報告】
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