(57)【要約】【課題】  参加協力者の測定値を直接知らせることなく、データ集約者が参加協力者のロケーションプライバシを侵害せずに参加協力者が参加し易くする。【解決手段】  本発明は、データ集約者装置が、参加協力者をグループに分けし、各参加協力者端末に、参加協力者の属するグループの番号、位置X、該Xと該参加協力者が存在し得る範囲、次元数の情報、参加協力者数に関する情報、を送信すると共に、センシング要求信号を送出し、各参加協力者端末が、センシング要求信号を受信し、当該参加協力者端末の位置を測定し、測定結果を得て、当該Xと測定位置の重み関数を計算し、平均0の乱数rを発生させ、計算結果sを自分の所属グループの番号と共にデータ集約者装置に送信し、データ集約者装置が、グループごとに得られた該計算結果sの和をとり、グループごとの推定値を求め、該グループごとの推定値の算術平均を環境f(X)の最終的推定値を算出する。【選択図】  図１
2015200862.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
参加協力者の環境fを計測する複数の参加協力者端末と、該参加協力者端末と通信可能なデータ集約者側のデータ集約者装置と、を有し、位置Xの環境f(X)を推定する位置秘匿信号推定システムであって、
前記データ集約者装置は、
前記参加協力者を１つ以上のグループに分けるグループ化手段と、
各参加協力者端末に、前記参加協力者の属するグループの番号、前記位置X、該位置Xと該参加協力者が存在し得る範囲、次元数の情報、及び、参加協力者数に関する情報からなる必要情報と共に、センシング要求信号を送出するセンシング要求手段と、
前記各参加協力者端末から計算結果sを取得し、グループごとに、得られた該計算結果sの和をとりグループごとの推定値を求め、該グループごとの推定値の算術平均を前記f(X)の最終的推定値とする推定値算出手段と、
を有し、
前記各参加協力者端末は、
前記データ集約者装置から前記必要情報と前記センシング要求信号を受信し、当該参加協力者端末の位置をX#として測定を実行しf(X#)を得る測定手段と、
前記測定手段の測定結果と前記必要情報に基づいて、前記位置Xと前記位置X#の関数である重み関数を計算し、平均0の乱数rを発生させ、(1+r) f(X#)に重み関数値を掛けた値を計算結果sとし、該計算結果sを自分の所属グループの番号と共に前記データ集約者装置に送信する標本計算手段と、
を有することを特徴とする位置秘匿信号推定システム。
【請求項２】
参加協力者の環境fを計測する複数の参加協力者端末と、該参加協力者端末と通信可能なデータ集約者側のデータ集約者装置と、を有し、位置Xの環境f(X)を推定する位置秘匿信号推定システムであって、
前記データ集約者装置は、
前記位置Xと参加協力者が存在し得る範囲をブロックに分け、各ブロックにおける参加協力者の期待密度を記憶手段に保持し、各ブロックの最小期待密度を該各ブロックにおける参加協力者の期待密度から得る存在範囲ブロック化手段と、
前記参加協力者を１つ以上のグループに分けるグループ化手段と、
各参加協力者端末に、当該参加協力者の属するグループの番号、前記位置X、該位置Xと参加協力者が存在し得る範囲、次元数の情報、参加協力者数に関する情報、記憶手段から読み出した各ブロックにおける参加協力者の期待密度、前記各ブロックの最小期待密度からなる必要情報と共に、センシング要求信号を送出するセンシング要求手段と、
前記各参加協力者端末から得られた計算結果sについて、グループごとに、該計算結果sの和をとりグループごとの推定値を求め、該グループごとの推定値の算術平均を前記f(X)の最終的推定値とする推定値算出手段と、
を有し、
前記各参加協力者端末は、
前記データ集約者装置から前記必要情報と前記センシング要求信号を受信し、当該参加協力者端末の位置X#を計測し、該位置X#からどのブロックにいるか判断し、[0,1]間の乱数を生成し、該乱数の値が「ブロックの最小期待密度(pmin)/該必要情報のブロックにおける参加協力者の期待密度」より小さい場合のみ、f(X#)の計測を実行する測定手段と、
前記測定手段の測定結果と前記必要情報に基づいて、前記位置Xと前記位置X#の関数である重み関数を計算し、平均0の乱数rを発生させ、(1+r) f(X#)に重み関数値を掛けた値を計算結果sとし、該計算結果sを自分の所属グループの番号と共に前記データ集約者装置に送信する標本計算手段と、
を有することを特徴とする位置秘匿信号推定システム。
【請求項３】
参加協力者の環境fを計測する複数の参加協力者端末と、該参加協力者端末と通信可能なデータ集約者側のデータ集約者装置と、を有し、位置Xの環境f(X)を推定する位置秘匿信号推定システムであって、
前記データ集約者装置は、
前記位置Xと参加協力者が存在し得る範囲をブロックに分け、各ブロックにおける参加協力者の期待密度を記憶手段に保持し、各ブロックの最大期待密度を該各ブロックにおける参加協力者の期待密度から得る存在範囲ブロック化手段と、
前記参加協力者を１つ以上のグループに分けるグループ化手段と、
各参加協力者端末に、前記位置X、該位置Xと参加協力者が存在し得る範囲、次元数の情報、参加協力者数に関する情報、記憶手段から読み出した各ブロックにおける参加協力者の期待密度、前記各ブロックの最大期待密度からなる必要情報と共に、センシング要求信号を送出するセンシング要求手段と、
前記各参加協力者端末から得られた計算結果sについて、グループごとに、該計算結果sの和をとりグループごとの推定値を求め、該グループごとの推定値の算術平均を前記f(X)の最終的推定値とする推定値算出手段と、
を有し、
前記各参加協力者端末は、
前記データ集約者装置から前記必要情報と前記センシング要求信号を受信し、当該参加協力者端末の位置X#を計測し、該位置X#からどのブロックにいるか判断し、f(X#)の計測を実行し、計測結果を、該計測結果の使用回数uの期待値が「前記各ブロックの最大期待密度（pmax)/該必要情報の前記各ブロックにおける参加協力者の期待密度」回となるよう使用する測定手段と、
前記測定手段の測定結果と前記必要情報に基づいて、前記位置Xと前記位置X#の関数である重み関数を計算し、sincとし、平均0の乱数rを発生させ、(1+r) f(X#)sincを計算し、計算結果sとし、所属グループを決定し、該計算結果sを自分の所属グループの番号と共に前記データ集約者装置に送信する処理をu回実施する標本計算手段と、
を有することを特徴とする位置秘匿信号推定システム。
【請求項４】
前記重み関数は、
N次元上の位置X、「前記参加協力者端末の位置X#−該Xと参加協力者が存在する範囲のi次元の最小値xmin,i/d(但し、dは任意の距離)」を計算した値x(i)および実際に用いられる測定値の標本数の期待値の1/N乗である参加協力者が属するグループの参加協力者数npを用いて、
sin(πnp(xi−x(i)))/ (πnp(xi−x(i)))
となる項を含む
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の位置秘匿信号推定システム。
【請求項５】
参加協力者の環境fを計測する複数の参加協力者端末と、該参加協力者端末と通信可能なデータ集約者側のデータ集約者装置と、を有し、位置Xの環境f(X)を推定する位置秘匿信号推定システムであって、
前記データ集約者装置は、
センシング対象エリアのルートを網羅し、環境を推定したい位置Xを含むルートからなるルートマップを本来の次元数Ｎより低い次元で作成するルートマップ作成手段と、
前記ルートの全長LRを計算するルート長計算手段と、
前記ルートマップを判定要求として前記参加協力者端末に送信するルートマップ送信手段と、
前記判定要求に対して前記参加協力者端末から参加協力可能通知を受信した参加協力者端末の参加協力者を１つ以上のグループに分けるグループ化手段と、
前記位置X、グループ番号、１グループの参加協力者数、N次元の該位置Xを１次元で表したt、前記ルートの全長LRからなる必要情報と共に、前記参加協力可能通知を送信した参加協力者端末にセンシング要求信号を送信するセンシング要求手段と、
前記参加協力可能通知を送信した参加協力者端末がセンシングした結果に基づいて、前記本来の次元数Ｎより低い次元で、前記各参加協力者端末から得られた計算結果sについて、グループごとに、該計算結果sの和をとりグループごとの推定値を求め、該グループごとの推定値の算術平均を前記f(X)の最終的推定値とする推定値算出手段と、
を有し、
前記各参加協力者端末は、
前記判定要求を受信し、自端末が前記ルートマップ上に位置するかを判定し、位置する場合には参加協力可能通知を前記データ集約者装置に送信する判定手段と、
前記データ集約者装置から前記必要情報と前記センシング要求信号を受信すると、前記ルートマップに基づいて、自端末のN次元の位置X#を１次元のt#に変換してf(X#)を計測する測定手段と、
前記測定手段の測定結果と前記必要情報に基づいて、前記位置Xと前記位置X#の関数である重み関数を計算し、平均0の乱数rを発生させ、(1+r) f(X#)に重み関数値を掛けた値を計算結果sとし、該計算結果sを自分の所属グループの番号と共に前記データ集約者装置に送信する標本計算手段と、
を有することを特徴とする位置秘匿信号推定システム。
【請求項６】
前記標本計算手段は、
前記１グループの参加協力者数np、前記N次元の該位置Xを１次元で表したt、自端末のN次元の位置X#から変換された１次元のt#、前記ルートの全長LRを用いて、
sin(πnp(t−t#)/LR)/(πnp(t−t#)/LR)
を計算し、sincとし、平均0の乱数rを発生させ、
(1+r)f(X#)sinc
を計算する手段を含む
請求項５記載の位置秘匿信号推定システム。
【請求項７】
参加協力者の環境fを計測する複数の参加協力者端末と、該参加協力者端末と通信可能なデータ集約者側のデータ集約者装置と、を有するシステムにおいて、位置Xの環境f(X)を推定する位置秘匿信号推定方法であって、
前記データ集約者装置が、
前記参加協力者を１つ以上のグループに分けるグループ化ステップと、
各参加協力者端末に、前記参加協力者の属するグループの番号、前記位置X、該位置Xと該参加協力者が存在し得る範囲、次元数の情報、参加協力者数に関する情報からなる必要情報と共に、センシング要求信号を送出するセンシング要求ステップと、
を行い、
前記各参加協力者端末が、
前記データ集約者装置から前記必要情報と前記センシング要求信号を受信し、当該参加協力者端末の位置をX#として測定を実行しf(X#)を得る測定ステップと、
前記測定ステップの測定結果と前記必要情報に基づいて、前記位置Xと前記位置X#の関数である重み関数を計算し、平均0の乱数rを発生させ、(1+r) f(X#)に重み関数値を掛けた値を計算結果sとし、該計算結果sを自分の所属グループの番号と共に前記データ集約者装置に送信する標本計算ステップと、
を行い、
前記データ集約者装置が、
前記各参加協力者端末から計算結果sを取得し、グループごとに、得られた該計算結果sの和をとり、グループごとの推定値を求め、該グループごとの推定値の算術平均を前記f(X)の最終的推定値とする推定値算出ステップを行う、
ことを特徴とする位置秘匿信号推定方法。
【請求項８】
参加協力者の環境fを計測する複数の参加協力者端末と、該参加協力者端末と通信可能なデータ集約者側のデータ集約者装置と、を有するシステムにおいて、位置Xの環境f(X)を推定する位置秘匿信号推定方法であって、
前記データ集約者装置が、
前記位置Xと参加協力者が存在し得る範囲をブロックに分け、各ブロックにおける参加協力者の期待密度を記憶手段に保持し、各ブロックの最小期待密度を該各ブロックにおける参加協力者の期待密度から得る存在範囲ブロック化ステップと、
前記参加協力者を１つ以上のグループに分けるグループ化ステップと、
各参加協力者端末に、当該参加協力者の属するグループの番号、前記位置X、該位置Xと参加協力者が存在し得る範囲、次元数の情報、参加協力者数に関する情報、記憶手段から読み出した各ブロックにおける参加協力者の期待密度、前記各ブロックの最小期待密度からなる必要情報と共に、センシング要求信号を送出するセンシング要求ステップと、
を行い、
前記各参加協力者端末が、
前記データ集約者装置から前記必要情報と前記センシング要求信号を受信し、当該参加協力者端末の位置X#を計測し、該位置X#からどのブロックにいるか判断し、[0,1]間の乱数を生成し、該乱数の値が「ブロックの最小期待密度(pmin)/該必要情報のブロックにおける参加協力者の期待密度」より小さい場合のみ、f(X#)を計測する測定ステップと、
前記測定ステップの測定結果と前記必要情報に基づいて、前記位置Xと前記位置X#の関数である重み関数を計算し、平均0の乱数rを発生させ、(1+r) f(X#)に重み関数値を掛けた値を計算結果sとし、該計算結果sを自分の所属グループの番号と共に前記データ集約者装置に送信する標本計算ステップと、
を行い、
前記データ集約者装置が、
前記各参加協力者端末から得られた前記計算結果sについて、グループごとに、該計算結果sの和をとりグループごとの推定値を求め、該グループごとの推定値の算術平均を前記f(X)の最終的推定値とする推定値算出ステップ、を行う
ことを特徴とする位置秘匿信号推定方法。
【請求項９】
参加協力者の環境fを計測する複数の参加協力者端末と、該参加協力者端末と通信可能なデータ集約者側のデータ集約者装置と、を有するシステムにおいて、位置Xの環境f(X)を推定する位置秘匿信号推定方法であって、
前記データ集約者装置が、
前記位置Xと参加協力者が存在し得る範囲をブロックに分け、各ブロックにおける参加協力者の期待密度を記憶手段に保持し、各ブロックの最大期待密度を該各ブロックにおける参加協力者の期待密度から得る存在範囲ブロック化ステップと、
前記参加協力者を１つ以上のグループに分けるグループ化ステップと、
各参加協力者端末に、前記位置X、該位置Xと参加協力者が存在し得る範囲、次元数の情報、参加協力者数に関する情報、記憶手段から読み出した各ブロックにおける参加協力者の期待密度、前記各ブロックの最大期待密度からなる必要情報と共に、センシング要求信号を送出するセンシング要求ステップと、
を行い、
前記各参加協力者端末が、
前記データ集約者装置から前記必要情報と前記センシング要求信号を受信し、当該参加協力者端末の位置X#を計測し、該位置X#からどのブロックにいるか判断し、f(X#)の計測を実行し、計測結果を、該計測結果の使用回数uの期待値が「ブロックの最大期待密度pmax)/該必要情報のブロックにおける参加協力者の期待密度」回となるよう使用する測定ステップと、
前記測定ステップの測定結果と前記必要情報に基づいて、前記位置Xと前記位置X#の関数である重み関数を計算し、sincとし、平均0の乱数rを発生させ、(1+r) f(X#)sincを計算して計算結果sとし、所属グループを決定し、該計算結果sを自分の所属グループの番号と共に前記データ集約者装置に送信する処理をu回実施する標本計算ステップと、
を行い、
前記データ集約者装置が、
前記各参加協力者端末から得られた前記計算結果sについて、グループごとに、該計算結果sの和をとり、グループごとの推定値を求め、該グループごとの推定値の算術平均を前記f(X)の最終的推定値とする推定値算出ステップを行う
ことを特徴とする位置秘匿信号推定方法。
【請求項１０】
前記重み関数は、
N次元上の位置X、「前記参加協力者端末の位置X#−該Xと参加協力者が存在する範囲のi次元の最小値xmin,i/d(但し、dは任意の距離)」を計算した値x(i)および実際に用いられる測定値の標本数の期待値の1/N乗である参加協力者が属するグループの参加協力者数npを用いて、
sin(πnp(xi−x(i)))/ (πnp(xi−x(i)))
となる項を含む
ことを特徴とする請求項７乃至９のいずれか１項に記載の位置秘匿信号推定方法。
【請求項１１】
参加協力者の環境fを計測する複数の参加協力者端末と、該参加協力者端末と通信可能なデータ集約者側のデータ集約者装置と、を有するシステムにおいて、位置Xの環境f(X)を推定する位置秘匿信号推定方法であって、
前記データ集約者装置が、
センシング対象エリアのルートを網羅し、環境を推定したい位置Xを含むルートからなるルートマップを本来の次元数Ｎより低い次元で作成するルートマップ作成ステップと、
前記ルートの全長LRを計算するルート長計算ステップと、
前記ルートマップを判定要求として前記参加協力者端末に送信するルートマップ送信ステップと、
を行い、
前記参加協力者端末が、
前記判定要求を受信し、自端末が前記ルートマップ上に位置するかを判定し、位置する場合には参加協力可能通知を前記データ集約者装置に送信する判定ステップを行い、
前記データ集約者装置が、
前記判定要求に対して前記参加協力者端末から前記参加協力可能通知を受信した参加協力者端末の参加協力者を１つ以上のグループに分けるグループ化ステップと、
前記位置X、グループ番号、１グループの参加協力者数np、N次元の該位置Xを１次元で表したt、前記ルートの全長LRからなる必要情報と共に、前記参加協力可能通知を送信した参加協力者端末にセンシング要求信号を送信するセンシング要求ステップと、
を行い、
前記参加協力可能通知を送信した参加協力者端末が、
前記データ集約者装置から前記センシング要求信号を受信すると、前記ルートマップに基づいて、自端末のN次元の位置X#を１次元のt#に変換してf(X#)の計測する測定ステップと、
前記１グループの参加協力者数np、前記N次元の該位置Xを１次元で表したt、自端末のN次元の位置X#から変換された１次元のt#、前記ルートの全長LRを用いて、
sin(πnp(t−t#)/LR)/(πnp(t−t#)/LR)
を計算し、sincとし、平均0の乱数rを発生させ、
(1+r)f(X#)sinc
を計算し、計算結果sとして前記データ集約者装置に送信する標本計算ステップと、
を行い、
前記データ集約者装置が、
前記本来の次元数Ｎより低い次元で、前記各参加協力者端末から得られた前記計算結果sについて、グループごとに、該計算結果sの和をとりグループごとの推定値を求め、該グループごとの推定値の算術平均を前記f(X)の最終的推定値とする推定値算出ステップを行うことを特徴とする位置秘匿信号推定方法。
【請求項１２】
参加協力者の環境fを計測する複数の参加協力者端末と通信可能であり、位置Xの環境f(X)を推定するデータ集約者装置であって、
前記参加協力者を１つ以上のグループに分ける第１のグループ化手段と、
各参加協力者端末に、前記参加協力者の属するグループの番号、前記位置X、該位置Xと該参加協力者が存在し得る範囲、次元数の情報、参加協力者数に関する情報からなる必要情報と共に、センシング要求信号を送出する第１のセンシング要求手段と、
前記各参加協力者端末から計算結果sを取得し、グループごとに、得られた該計算結果sの和をとりグループごとの推定値を求め、該グループごとの推定値の算術平均を前記f(X)の最終的推定値とする第１の推定値算出手段と、を有する装置、
または、
前記位置Xと参加協力者が存在し得る範囲をブロックに分け、各ブロックにおける参加協力者の期待密度を記憶手段に保持し、各ブロックの最小期待密度を該各ブロックにおける参加協力者の期待密度から得る第１の存在範囲ブロック化手段と、
前記参加協力者を１つ以上のグループに分ける第２のグループ化手段と、
各参加協力者端末に、当該参加協力者の属するグループの番号、前記位置X、該位置Xと参加協力者が存在し得る範囲、次元数の情報、参加協力者数に関する情報、記憶手段から読み出した各ブロックにおける参加協力者の期待密度、前記各ブロックの最小期待密度からなる必要情報と共に、センシング要求信号を送出する第２のセンシング要求手段と、
前記各参加協力者端末から得られた計算結果sについて、グループごとに、該計算結果sの和をとりグループごとの推定値を求め、該グループごとの推定値の算術平均を前記f(X)の最終的推定値とする第２の推定値算出手段と、を有する装置、
または、
前記位置Xと参加協力者が存在し得る範囲をブロックに分け、各ブロックにおける参加協力者の期待密度を記憶手段に保持し、各ブロックの最大期待密度を該各ブロックにおける参加協力者の期待密度から得る第２の存在範囲ブロック化手段と、
前記参加協力者を１つ以上のグループに分ける第３のグループ化手段と、
各参加協力者端末に、前記位置X、該位置Xと参加協力者が存在し得る範囲、次元数の情報、参加協力者数に関する情報、記憶手段から読み出した各ブロックにおける参加協力者の期待密度、前記各ブロックの最大期待密度からなる必要情報と共に、センシング要求信号を送出する第３のセンシング要求手段と、
前記各参加協力者端末において、前記センシング要求信号に基づいて測定された結果に重み関数値を用いて計算された計算結果sについて、グループごとに、該計算結果sの和をとり、グループごとの推定値を求め、該グループごとの推定値の算術平均を前記f(X)の最終的推定値とする第３の推定値算出手段と、を有する装置、
または、
センシング対象エリアのルートを網羅し、環境を推定したい位置Xを含むルートからなるルートマップを本来の次元数Ｎより低い次元で作成するルートマップ作成手段と、
前記ルートの全長LRを計算するルート長計算手段と、
前記ルートマップを判定要求として前記参加協力者端末に送信するルートマップ送信手段と、
前記判定要求に対して前記参加協力者端末から参加協力可能通知を受信した参加協力者端末の参加協力者を１つ以上のグループに分けるグループ化手段と、
前記位置X、グループ番号、１グループの参加協力者数、N次元の該位置Xを１次元で表したt、前記ルートの全長LRからなる必要情報と共に、前記参加協力可能通知を送信した参加協力者端末にセンシング要求信号を送信するセンシング要求手段と、
前記参加協力可能通知を送信した参加協力者端末がセンシングした結果に基づいて、前記各参加協力者端末から得られた計算結果sについて、前記本来の次元数Ｎより低い次元で、グループごとに、該計算結果sの和をとりグループごとの推定値を求め、該グループごとの推定値の算術平均を前記f(X)の最終的推定値とする推定値算出手段と、を有する装置
のいずれかであることを特徴とするデータ集約者装置。
【請求項１３】
位置Xの環境f(X)を推定するデータ集約者側のデータ集約者装置と通信可能であり、参加協力者の環境fを計測する参加協力者端末であって、
前記データ集約者装置から前記参加協力者の属するグループの番号、前記位置X、該位置Xと該参加協力者が存在し得る範囲、次元数の情報、及び、参加協力者数に関する情報からなる必要情報と共に、センシング要求信号を受信し、当該参加協力者端末の位置をX#として測定を実行しf(X#)を得る第１の測定手段と、
前記第１の測定手段の測定結果と前記データ集約者装置から受信した前記必要情報から前記位置Xと前記位置X#の関数である重み関数を計算し、平均0の乱数rを発生させ、(1+r) f(X#)に重み関数値を掛けた値を計算結果sとし、該計算結果sを自分の所属グループの番号と共に前記データ集約者装置に送信する第１の標本計算手段と、を有する装置、
または、
前記データ集約者装置から、当該参加協力者の属するグループの番号、前記位置X、該位置Xと参加協力者が存在し得る範囲、次元数の情報、参加協力者数に関する情報、各ブロックにおける参加協力者の期待密度、各ブロックの最小期待密度からなる必要情報と共にセンシング要求信号を受信し、当該参加協力者端末の位置X#を計測し、該位置X#からどのブロックにいるか判断し、[0,1]間の乱数を生成し、該乱数の値が「前記各ブロックの最小期待密度(pmin)/該必要情報の前記各ブロックにおける参加協力者の期待密度」より小さい場合のみ、f(X#)の計測を実行する第２の測定手段と、
前記第２の測定手段の測定結果と前記必要情報に基づいて、前記位置Xと前記位置X#の関数である重み関数を計算し、平均0の乱数rを発生させ、(1+r) f(X#)に重み関数値を掛けた値を計算結果sとし、該計算結果sを自分の所属グループの番号と共に前記データ集約者装置に送信する第２の標本計算手段と、を有する装置、
または、
前記データ集約者装置から、前記位置X、該位置Xと参加協力者が存在し得る範囲、次元数の情報、参加協力者数に関する情報、各ブロックにおける参加協力者の期待密度、各ブロックの最大期待密度からなる必要情報と共にセンシング要求信号を受信し、当該参加協力者端末の位置X#を計測し、該位置X#からどのブロックにいるか判断し、f(X#)の計測を実行し、計測結果を、該計測結果の使用回数uの期待値が「ブロックの最大期待密度（pmax)/該必要情報のブロックにおける参加協力者の期待密度」回となるよう使用する第３の測定手段と、
前記第３の測定手段の測定結果と前記必要情報に基づいて、前記位置Xと前記位置X#の関数である重み関数を計算し、sincとし、平均0の乱数rを発生させ、(1+r) f(X#)sincを計算し、計算結果sとし、所属グループを決定し、該計算結果sを自分の所属グループの番号と共に前記データ集約者装置に送信する処理をu回実施する第３の標本計算手段と、
を有する装置、
または、
前記データ集約者装置からルートマップを含む判定要求を受信し、自端末が該ルートマップ上に位置するかを判定し、位置する場合には参加協力可能通知を前記データ集約者装置に送信する判定手段と、
前記データ集約者装置から前記位置X、グループ番号、１グループの参加協力者数np、N次元の該位置Xを１次元で表したt、ルートの全長LRからなる必要情報とセンシング要求信号を受信すると、前記ルートマップに基づいて、自端末のN次元の位置X#を１次元のt#に変換してf(X#)の計測する第４の測定手段と、
前記第４の測定手段の測定結果と前記必要情報に基づいて、前記位置Xと前記位置X#の関数である重み関数を計算し、平均0の乱数rを発生させ、(1+r) f(X#)に重み関数値を掛けた値を計算結果sとし、該計算結果sを自分の所属グループの番号と共に前記データ集約者装置に送信する第４の標本計算手段と、
を有する装置、
のいずれかであることを特徴とする参加協力者端末。
【請求項１４】
コンピュータを、
請求項１２に記載のデータ集約者装置の各手段として機能させるためのプログラム。
【請求項１５】
コンピュータを、
請求項１３に記載の参加協力者端末の各手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、位置秘匿信号推定システム及び方法及びデータ集約者装置及び参加協力者端末及びプログラムに係り、特に、大衆の力により環境のセンシングを行う"participatory sensing"という分野において、参加協力者の"Location Privacy"（以下、「ロケーションプライバシ」と記す）を守りつつ、参加協力者の協力を得て、環境の実態を推定する位置秘匿信号推定システム及び方法及びデータ集約者装置及び参加協力者端末及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
大衆の力により環境のセンシングを行う"participatory sensing"という分野がある。"participatory sensing"の参加協力者は、スマートフォン等を使用し、所定の測定を行う。データ集約者は、多数の参加協力者からデータを得て、環境に対する何がしかの推定や判断等を行う。これにより、従来より格段に安い費用で環境センシングが可能となる。
【０００３】
"participatory sensing"の参加協力者は、測定結果を測定位置（通常、参加協力者の位置情報）及び時刻情報と共にデータ集約者に送るため、参加協力者のロケーションプライバシがデータ集約者に侵害されるおそれがある。そのため、大別して以下の３つの方法でロケーションプライバシを守る（例えば、非特許文献１参照）。
【０００４】
(1)"privacy policy"を設定してロケーションプライバシを守る。
【０００５】
(2)時空間上の分解能を下げる。
【０００６】
(3)参加協力者と別名でやりとりし、データと参加協力者の対応がとれないようにする。
【０００７】
上記の参加協力者のロケーションプライバシを守る方法として、Hybrid V-MDAV (Variable-size Maximum Distance to Average Vector)の提案が提案されている（例えば、非特許文献２参照）。基本的アイデアは、空間を、同一領域に参加協力者がk人以上いるように領域を分割し(k人と区別できないことから、一般には"k-anonymity"と呼ばれる。(2)の方法の１つとされる)、実際の測定位置ではなく、参加協力者のいる領域情報を測定結果と共に送信する。
【０００８】
また、別の参加協力者のロケーションプライバシを守る方法が提案されている（例えば、非特許文献３参照）。この方法では、４つに大別しており、そのなかの匿名化の手法として、別名を使う方法をあげている。特に、"application zone"と呼ばれるところにいる場合のみ自位置を通知し、その外の"mix-zone"に入ったら、別名を新たに与えて、誰が誰であるかわからなくする方法を述べている。また、データに乱数を加える方法にも言及しているが、単純に位置情報に乱数を加えた場合、乱数が非常に大きな範囲の値をとれないと効果がないとしている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】Ling Liu, From Data Privacy to Location Privacy: Models and Algorithms, VLDB '07, September 23-28, 2007.
【非特許文献２】Kuan Lun Huang, Salil S. Kanhere, Wen Hu, Towards Privacy-Sensitive Participatory Sensing, Pervasive Computing and Communications, 2009.
【非特許文献３】Alastair R. Beresford and Frank Stajano, Location Privacy in Pervasive Computing, PERVASIVE computing, January - March, 2003.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、上記の非特許文献２のような方法では、領域が大きければ、測定位置精度が落ち、領域が小さければ、実質的に、位置が特定されてしまう。
【００１１】
また、非特許文献３のように、単純に位置情報に乱数を加える場合は、非常に大きな乱数とする必要があり、逆に、大きな乱数が載った情報をそのまま使うと推定精度が著しく劣化する。
【００１２】
さらに、別名を使うことで、位置と特定の個人間の対応は隠せるが、誰かがその位置に行ったという情報は隠せない。そのため、HIV/AIDSの病院、中絶医療施設、などが測定位置の近くにある場合は、「参加協力者の誰かがそこ（の近く）に行った」ということが分かってしまうことで参加協力が得られにくくなる。
【００１３】
そのため、測定位置を直接知らせることなく、実質的に高い精度での測定位置情報が得られたかのように、高精度で環境の推定をする必要がある。データ集約者が参加協力者のロケーションプライバシを侵害しない方式を実行できることで、参加協力者も参加しやすくなる。
【００１４】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、参加協力者の測定値をデータ集約者に直接知らせないことで、データ集約者が参加協力者のロケーションプライバシを侵害することなく、参加協力者が参加しやすくなる位置秘匿信号推定システム及び方法及びデータ集約者装置及び参加協力者端末及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
一態様によれば、参加協力者の環境fを計測する複数の参加協力者端末と、該参加協力者端末と通信可能なデータ集約者側のデータ集約者装置と、を有し、位置Xの環境f(X)を推定する位置秘匿信号推定システムであって、
前記データ集約者装置は、
前記参加協力者を１つ以上のグループに分けるグループ化手段と、
各参加協力者端末に、前記参加協力者の属するグループの番号、前記位置X、該位置Xと該参加協力者が存在し得る範囲、次元数の情報、及び、参加協力者数に関する情報からなる必要情報と共に、センシング要求信号を送出するセンシング要求手段と、
前記各参加協力者端末から計算結果sを取得し、グループごとに、得られた該計算結果sの和をとりグループごとの推定値を求め、該グループごとの推定値の算術平均を前記f(X)の最終的推定値とする推定値算出手段と、
を有し、
前記各参加協力者端末は、
前記データ集約者装置から前記必要情報と前記センシング要求信号を受信し、当該参加協力者端末の位置をX#として測定を実行し、f(X#)を得る測定手段と、
前記測定手段の測定結果と前記必要情報に基づいて、前記位置Xと前記位置X#の関数である重み関数を計算し、平均0の乱数rを発生させ、(1+r) f(X#)に重み関数値を掛けた値を計算結果sとし、該計算結果sを自分の所属グループの番号と共に前記データ集約者装置に送信する標本計算手段と、
を有する位置秘匿信号推定システムが提供される。
【発明の効果】
【００１６】
一態様によれば、参加協力者の協力を得て環境の実態を推定する際に、参加協力者の測定値をデータ集約者に直接知らせないことで、データ集約者が参加協力者のロケーションプライバシを侵害することなく、参加協力者が参加しやすくなる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の第１の実施の形態におけるシステム構成例。
【図２】本発明の第１の実施の形態におけるデータ集約者装置と参加協力者端末の構成例。
【図３】本発明の第１の実施の形態におけるシーケンスチャート。
【図４】本発明の第１の実施の形態におけるf(x)sincの例。
【図５】本発明の第２の実施の形態におけるデータ集約者装置と参加協力者端末の構成例。
【図６】本発明の第２の実施の形態におけるシーケンスチャート。
【図７】本発明の第３の実施の形態におけるシーケンスチャート。
【図８】本発明の第４の実施の形態におけるデータ集約者装置と参加協力者端末の構成例。
【図９】本発明の第４の実施の形態におけるルートマップ作成部のルート作成例。
【図１０】本発明の第４の実施の形態におけるシーケンスチャート。
【図１１】本発明の推定結果。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。
【００１９】
［第１の実施の形態］
図１は、本発明の第１の実施の形態におけるシステム構成例を示す。
【００２０】
本発明に適用する位置秘匿信号推定システムは、ネットワーク３０を介してデータ集約者装置１０と複数の参加協力者端末２０が接続されている構成である。同図では、データ集約者装置１０に参加協力者端末２０１，２０２，２０３が接続されている例を示しているが、これは一例であり、n台の参加協力者端末２０１〜２０nが接続されているものとする。
【００２１】
通信事業者側は、信用できるとし、データ集約者装置１０が参加協力者のロケーションプライバシを侵害せず、高い精度で環境推定する例を示す。また、参加協力者の送信アドレスがデータ集約者に見えることのないよう、一度、通信事業者が参加協力者からの通信を受信し、その内容を、通信事業者を送信者として、データ集約者に送る通信仲介行為を行うこととする。
【００２２】
以下、N次元の場合を説明する。N=1の時は、特定の道路上での測定や、特定の場所を異なる時刻に訪れた参加協力者の参加協力者端末２０による測定（この場合は、locationではなく時刻情報の秘匿ということになる）などである。N=2は、平面上の測定の場合であり、多くの場合、N=2となる。N=3は、空間的なある位置での測定という場合もあるが、多くの場合、平面上のいろいろな場所、異なる時刻での測定に対して、位置と時刻の秘匿をする場合にあたる。N次元上のある点Xで、環境はf(X)で表せるものとし、任意のXに対する値を、データ集約者は推定したい。Xの第i次元の値は、[xmin,i, xmin,i+d]（dは任意の距離）の範囲にあるものとする。
【００２３】
図２は、本発明の第１の実施の形態におけるデータ集約者装置と参加協力者端末の構成例である。同図では、データ集約者装置１０に１台の参加協力者端末２０が接続されている例を示すが、n台の参加協力者端末２０１〜２０nが接続されているものとする。
【００２４】
データ集約者装置１０は、送受信部１１、グループ化部１２、センシング要求部１３、推定値算出部１４、グループ情報記憶部１５を有する。
【００２５】
参加協力者端末２０は、送受信部２１、測定部２２、標本計算部２３を有する。
【００２６】
データ集約者装置１０のグループ化部１２は、参加協力者を１つ以上のグループに分け、グループ番号とＮ次元上の点（位置）X、Xと当該参加協力者が存在し得る範囲[xmin,i, xmin,i+d](i=1,…,N)、次元数の情報N、参加協力者が属するグループの参加協力者数npをグループ情報記憶部１５に格納する。
【００２７】
データ集約者装置１０のセンシング要求部１３は、グループ情報記憶部１５から当該参加協力者が属するグループの番号、X、[xmin,i, xmin,i+d] (i=1,…,N)、N、npを読み込み、これらを必要情報としてセンシングの要求信号と共に、参加協力者端末２０に送受信部１１を介して送信する。
【００２８】
データ集約者装置１０の推定値算出部１４は、送受信部１１を介して参加協力者端末２０から取得した、参加協力者のグループ番号と標本値から得た計算結果sを取得して、グループごとの標本値の合計を算出し、グループごとの推定値の算出平均をとり最終的な推定値を算出する。詳細な計算方法については後述する。
【００２９】
参加協力者端末２０の測定部２２は、送受信部２１を介してデータ集約者装置１０からX、参加協力者が存在し得る範囲[xmin,i, xmin,i+d]、次元数の情報N、参加協力者が属するグループの参加協力者数npからなる必要情報及び、センシングの要求信号を受信すると、各参加協力者Xの位置X#における測定を実行し、測定結果f(X#)を得る。
【００３０】
参加協力者端末２０の標本計算部２３は、XとX#の関数である重み関数を計算し、平均0の乱数rを発生させ、(1+r) f(X#)に重み関数値を掛け計算結果sを求め、送受信部２１を介してグループ番号と共にデータ集約者装置１０に送信する。
【００３１】
図３は、本発明の第１の実施の形態におけるシーケンスチャートである。
【００３２】
ステップ１０１）データ集約者装置１０のグループ化部１２は、予めデータベース等の記憶手段に保持されている参加協力者の情報を読み込み、参加協力者をランダムに、または、情報の到着順等に応じてng個のグループに分け、グループ情報記憶部１５に格納する。１グループの参加協力者数はnpNであるとする。また、参加協力者の位置の第i次元の値は、[xmin,i, xmin,i+d] (i=1,…,N)の範囲に一様にあるものとする。
【００３３】
ステップ１０２）データ集約者装置１０のセンシング要求部１３は、各参加協力者端末２０に、グループ情報記憶部１５から読み出した当該参加協力者の属するグループの番号、[xmin,i, xmin,i+d] (i=1,…,N)、d、np、X、Nからなる必要情報とセンシング要求信号を送受信部１１を介して送出する。
【００３４】
ステップ１０３）センシング要求信号を受信した参加協力者端末２０の測定部２２は、各々、自端末の位置をX#として、環境f(x)の測定を実行し、測定結果f(X#)を得る。
【００３５】
ステップ１０４）各参加協力者端末２０の標本計算部２３は、さらに以下の(1)〜(5)を実行する。
【００３６】
(1) i=1,..,Nについて、（Xの第i次元の値−xmin,i）/dを計算してxiとする。
【００３７】
(2)（X#の第i次元の値−xmin,i）/dを計算してx(i)とする。
【００３８】
(3) sin(πnp(xi−x(i)))/ (πnp(xi−x(i)))を計算し、sinc(i)とする。
【００３９】
(4) sinc(1)×・・・×sinc(N)を計算し、sincとする。
【００４０】
(5) 平均0の乱数rを発生させ、(1+r) f(X#)sincを計算し、計算結果をsとする。
【００４１】
ステップ１０５）各参加協力者端末２０の送受信部２１は、計算結果sを自分の所属グループの番号と共にデータ集約者装置１０に送る。
【００４２】
ステップ１０６）データ集約者装置１０の推定値算出部１４は、グループごとに、npN個の計算結果sが得られるので、これらnpN個のsの和をとり、グループごとの推定値を求める。ng個の推定値が得られるので、これらの算術平均をとり、f(X)の最終的推定値とする。
【００４３】
なお、参加協力者端末２０は、Xとして１点ではなく、複数点が与えられ、１つの測定結果からそれらの点、すべてに対するfの値を推定する必要がある場合は、Xごとに乱数rを発生させてsを算出し、かつ、その都度、別名にてsをデータ集約者装置１０に送信する必要がある。
【００４４】
本実施の形態の原理は、以下に示す、１）推定可能性、２）秘匿性、による。
【００４５】
１）推定可能性：
仮に、等間隔でx(i)が並んでいる場合、sincは、標本化定理でいうsinc関数となっている。仮に、rが0であるならば、各グループごとに得られる推定値は、測定値のsinc関数の重みつき和であるので、標本化定理により、f(X)の推定値になっており、その算術平均もf(X)の推定値である。
【００４６】
しかしながら、x(i)は等間隔で並んでいないことから、標本化定理を、「等間隔でx(i)が並んでいる」として算出した推定値の精度は悪い。特に、標本数が多い場合、npが大きくなるため、等間隔からのずれ分が大きく増幅され精度が落ちる。このため、１つの推定値を算出するための標本数をグループに分けることで減少させ、求められた推定値を算術平均することで精度を向上させている。また、乱数項は、平均0のため、データ集約者装置１０が、グループごとに、npN個の和をとることで0に近づくと期待される。
【００４７】
２）秘匿性：
参加協力者端末２０は、計測された位置情報X#を直接、データ集約者装置１０には送らないため、データ集約者装置１０は、参加協力者端末２０から、(1+r) f(X#)sincという情報しか得られない。f(X#)およびsincはX#の関数であるが、それらの値は (1+r) f(X#)sincという形でしか分からないため、参加協力者端末２０で計測した位置情報X#は同定されない。
【００４８】
最終的にf(X)が完全に同定された場合、sincも既知関数であることから、f(X)sincはデータ集約者に知られることとなる。sincはX, X#の関数であるので、sinc(X, X#)と書く。与えられたXに対して、f(X#) sinc(X, X#)=s/(1+r)であるので、右辺が与えられた場合に同式を満たすX#が一意に決まる場合、r=0なら、X#は特定されてしまう。しかしながら、図４の例に示すように、ほとんどの右辺の値（すなわち、y軸の値）に対して、X#（すなわち、x軸の値）は、一意には決まらない。さらに、右辺は、乱数rにより乱されているので、一意に決まる場合であっても、それは真の値ではない。（N>1の場合は、右辺が与えられた場合に解となるXが複数となる部分が空間的に広がる。例えば、N=2では、ある曲線上にある点の集合がすべて解になる。）
別名をその都度用いることは、以下のような意味がある。データ集約者装置１０から与えられたXに対して、X#は、一意には決まらないが、複数の候補が生じる。別のXに対してもX#は、一意には決まらないが、複数の候補が生じる。真のX#は、両方の候補に含まれる。実際には、乱数rにより乱されているので、両方の候補に含まれることは無いが、多くのXに対する情報を与えることで真のX#を推定できる可能性が高くなる。しかし、別名を用いることで、同一のX#に対するf(X#) sinc(X, X#)はどれであるかが見分けられなくなることから、このような推定ができなくなる。
【００４９】
［第２の実施の形態］
第１の実施の形態では、参加協力者の位置の第i次元の値は、[xmin,i, xmin,1+d]の範囲に一様にある必要があった。本実施の形態では、この条件が当てはまらない場合にも適用可能な例を示す。
【００５０】
図５は、本発明の第２の実施の形態におけるデータ集約者装置と参加協力者端末の構成例である。図２と同一構成部分については同一符号を付す。
【００５１】
データ集約者装置１０及び参加協力者端末２０の構成は、図５に示すように、図２の構成に、範囲ブロック化部１６とブロック情報記憶部１７を加えた構成である。
【００５２】
参加協力者端末２０は、推定対象f(X)のXと参加協力者の位置は、
[xmin,1, xmin,1+d1]×・・・×[xmin,N, xmin,N+dN]
の範囲にあるとする。範囲ブロック化部１６は、各jに対して、
xmin,j =aj(0) <aj(1)<・・・<aj(Kj) =xmin,j+dj
となるaj(0)，aj(1)，・・・，aj(Kj)を用いて、
[xmin,1, xmin,1+d1]×・・・×[xmin,N, xmin,N+dN]
をブロックに分ける。ブロックb(i1,….,iN)を
[a1(i1), a1(i1+1)]×・・・×[aN(iN), a1(iN+1)]
と定義する。また、p(i1,….,iN)を着目グループのb(i1,….,iN)における参加協力者の期待密度とし、ブロックに対応付けてブロック情報記憶部１７に保持する。参加協力者の位置は、
[xmin,1, xmin,1+d1]×・・・×[xmin,N, xmin,N+dN]
の範囲では一様ではないが、各ブロック内では一様とみなせるとする。
【００５３】
また、データ集約者装置１０は、データ集約者が予め各期待密度p(i1,….,iN)をメモリ（図示せず）等に保持しているものとする。これは、全参加協力者数、グループ数に加えて、人口動態調査結果等で、各期待密度p(i1,….,iN)は知り得ると思われるためである。但し、各p(i1,….,iN)は、実際の当該ブロックにおける参加協力者の密度ではない。実際の参加者協力者はどこのブロックにいるかについてデータ集約者は知らない。各期待密度p(i1,….,iN)のうち、最小のものを最小期待密度pminとし、qmin =(pmin/ng)1/Nとする。
【００５４】
図６は、本発明の第２の実施の形態におけるシーケンスチャートである。
【００５５】
ステップ２０１）データ集約者装置１０のグループ化部１２は、参加協力者をng個のグループに分ける。
【００５６】
ステップ２０２）データ集約者装置１０のセンシング要求部１３は、各参加協力者端末２０に、グループ情報記憶部１５から読み出した当該参加協力者の属するグループの番号、xmin,i、di (i=1,…,N)、X、N、ブロック情報記憶部１７から読み出した各期待密度p(i1,….,iN)、最小期待密度qminからなる必要情報と共に、センシング要求信号を送出する。
【００５７】
ステップ２０３）センシング要求信号を受信した参加協力者端末２０の測定部２２は、自位置X#を計測する。必要情報からX#がどのブロックにいたか判断する。仮に、b(i1,….,iN)にいたとする。[0,1]間の乱数を生成し、その値がpmin/ p(i1,….,iN)より小さい場合のみ、当該参加協力者端末２０の測定部２２はf(X#)の計測を行い、標本計算部２３においてステップ２０４以降の処理を実行し、大きい場合は何も行わない。
【００５８】
ステップ２０４）標本計算部２３は、以下の(1)〜(5)を行う。
【００５９】
(1) i=1,..,Nについて、（Xの第i次元の値−xmin,i）/diを計算してxiとする。
【００６０】
(2)（X#の第i次元の値−xmin,i）/diを計算してx(i)とする。
【００６１】
(3) sin(πqmin (xi−x(i)))/ (πqmin (xi−x(i)))を計算し、sinc(i)とする。
【００６２】
(4) sinc(1)×・・・×sinc(N)を計算し、sincとする。
【００６３】
(5) 平均0の乱数rを発生させ、(1+r) f(X#)sincを計算し、計算結果sとする。
【００６４】
ステップ２０５）計算結果sを自分の所属グループの番号と共にデータ集約者装置１０に送る。
【００６５】
ステップ２０６）データ集約者装置１０の推定値算出部１４は、グループごとに、得られた計算結果sの和をグループごとの推定値とする。ng個の推定値が得られるので、これらの算術平均をとり、f(X)の最終的推定値とする。
【００６６】
Xとして１点ではなく、複数点が与えられ、１つの測定結果からそれらの点、すべてに対するfの値を推定する必要がある場合は、Xごとにrを発生させてsを算出し、さらに、その都度、別名にて、sをデータ集約者装置１０に送信する必要がある。
【００６７】
本実施の形態の原理は第１の実施の形態と同様であるので、省略する。
【００６８】
［第３の実施の形態］
第１の実施の形態では、参加協力者の位置の第i次元の値は、[xmin,i, xmin,1+d]の範囲に一様にある必要があった。第２の実施の形態では、この条件が当てはまらない場合にも適用可能な例ではあるが、参加協力者が少ない場合に推定精度が劣化する。本実施の形態では、第１の実施の形態の条件に当てはまらず、参加協力者数が少ない場合に好適な例を示す。
【００６９】
本実施の形態のデータ集約者装置１０、参加協力者端末２０の構成は第２の実施の形態と同様である。
【００７０】
本実施の形態では、第２の実施の形態と同じく、以下のような前提とする。
【００７１】
推定対象f(X)のXと参加協力者の位置は、
[xmin,1, xmin,1+d1]×・・・×[xmin,N, xmin,N+dN]
の範囲にあるとする。範囲ブロック化部１６は、各jに対して、
xmin,j =aj(0) <aj(1)<・・・<aj(Kj) =xmin,j+dj
となるaj(0)，aj(1)，・・・，aj(Kj)を用いて、
[xmin,1, xmin,1+d1]×・・・×[xmin,N, xmin,N+dN]
をブロックに分ける。ここで、ブロックb(i1,….,iN)を
[a1(i1), a1(i1+1)]×・・・×[aN(iN), a1(iN+1)]
と定義する。また、p(i1,….,iN)を着目グループのb(i1,….,iN)における参加協力者の期待密度とし、ブロックに対応付けてブロック情報記憶部１７に保持する。参加協力者の位置は
[xmin,1, xmin,1+d1]×・・・×[xmin,N, xmin,N+dN]
では一様ではないが、各ブロック内では一様とみなせるとする。また、データ集約者は、各p(i1,….,iN)を知っているものとする。これは、第２の実施の形態と同様に、全参加協力者数、グループ数に加えて、人口動態調査結果等で、各p(i1,….,iN)は知り得ると思われるためである。但し、各p(i1,….,iN)は、実際の当該ブロックにおける参加協力者の密度ではない。実際の参加者協力者はどこのブロックにいるか、データ集約者は知らない。
【００７２】
各p(i1,….,iN)のうち、最大のものをpmax、qmax =(pmax/ng)1/Nとする。第２の実施の形態が実際にセンシング結果を使用しようとする参加協力者の密度を最小値pminに揃えようとするのに対して、本実施の形態では、最大値pmaxに揃えようとする。
【００７３】
図７は、本発明の第３の実施の形態におけるシーケンスチャートである。
【００７４】
ステップ３０１）データ集約者装置１０のグループ化部１２は、参加協力者をng個のグループに分け、グループ情報記憶部１５に格納する。
【００７５】
ステップ３０２）データ集約者装置１０のセンシング要求部１３は、各参加協力者端末２０に対して、グループ情報記憶部１５から読み出した当該参加協力者の属するグループの番号、xmin,i、di (i=1,…,N)、X、N、ng、ブロック情報記憶部１７から読み出した各期待密度p(i1,….,iN)、最大期待密度qmaxからなる必要情報と共に、センシング要求信号を送出する。
【００７６】
ステップ３０３）センシング要求信号を受信した参加協力者端末２０の測定部２２は、自位置X#を計測する。X#からどのブロックにいるか判断する。仮に、ブロックb(i1,….,iN)にいたとする。この参加協力者端末２０の計測結果をu回使用する。使用回数uは、pmax/ p(i1,….,iN)が整数の場合は、u=pmax/ p(i1,….,iN)とし、整数でない場合は、pmax/ p(i1,….,iN)の整数部をI(i1,….,iN)とすると、u=I(i1,…,iN)、または、I(i1,…,iN)+1である。乱数により、確率eでI(i1,….,iN)回、確率1−eで１＋I(i1,….,iN)回使用し、使用回数の期待値e I(i1,….,iN)＋(1−e)*（１＋I(i1,….,iN)）がpmax/ p(i1,….,iN)になるようにする。さらに、測定部２２はf(X#)の計測を実行する。
【００７７】
ステップ３０４）当該参加協力者端末２０の標本計算部２３は、以下の処理を行う。
【００７８】
(1) i=1,..,Nについて、（Xの第i次元の値−xmin,i）/diを計算してxiとする。
【００７９】
(2)（X#の第i次元の値−xmin,i）/diを計算してx(i)とする。
【００８０】
(3) sin(πqmax (xi−x(i)))/ (πqmax (xi−x(i)))を計算し、sinc(i)とする。
【００８１】
(4) sinc(1)×・・・×sinc(N)を計算し、sincとする。
【００８２】
ステップ３０５）当該参加協力者端末２０の標本計算部２３は、平均0の乱数rを発生させ、(1+r) f(X#)sincを計算し、計算結果をsとする。さらに、仮所属グループ番号として、1回目は所属グループ番号により仮所属グループ番号を発生させ、u>1の場合の2回目以降は、１以上グループ数ng以下の乱数により、仮所属グループ番号を発生させる。これにより、計測値と複数のsが結び付けられ、位置が同定されることを防ぐ。sを自分の仮所属グループの番号と共に、匿名あるいは毎回異なる偽名でデータ集約者装置１０に送信する。当該ステップ３０５をu回実施する。
【００８３】
ステップ３０６）データ集約者装置１０の推定値算出部１４は、グループごとに、得られた計算結果sの和をとり、グループごとの推定値を求める。ng個の推定値が得られるので、これらの算術平均をとり、f(X)の最終的推定値とする。
【００８４】
本実施の形態の原理は第１の実施の形態と同様であるので、省略する。
【００８５】
［第４の実施の形態］
本実施の形態では、参加協力者が、路上に多く存在している場合に好適な例について説明する。このような場合は、２次元的な領域で参加協力者が一様に存在すると近似すると仮定するのではなく、１次元的な領域で参加協力者が一様に存在すると近似すると仮定する方法が好適である。
【００８６】
図８は、本発明の第４の実施の形態におけるデータ集約者装置と参加協力者端末の構成例である。同図において、図２と同一構成部分には同一符号を付す。
【００８７】
図８に示す例は、図２のデータ集約者装置１０の構成に、ルートマップ作成部１８、ルート長計算部１９を付加し、参加協力者端末２０に判定部２４を付加した例である。
【００８８】
データ集約者装置１０のルートマップ作成部１８は、センシング対象エリアの道路上をできるだけ網羅し、環境を推定したい位置Xを含むルートマップを作成する。ルートマップの例を図９に示す。
【００８９】
図９においてルートマップ上のtは、N次元の点Xを１次元で表したものである。ルートマップは交差点以外では重複することなく、また、連続的な経路であることが望ましい。なお、重複しないことや連続的な経路、という条件は必須ではないが、信号推定精度の劣化の原因となるため、これらを考慮することが望ましい。よって、分岐せず、一筆書きのようなルートを作成することとなる。複数階の商業施設等の３次元空間を対象とする場合には、各階ごとに通路（エリア）が決まっているので階ごとの平面空間上で一筆書きのようにルートマップを作成する。このように、本来の次元数Ｎより低い次元でルートマップを作成する。
【００９０】
なお、３次元空間の各フロア空間において参加協力者の一様性に偏りがない場合には、平面空間ではなく、各フロアをつづら折りのようにして、２次元空間化して対応することも可能である。
【００９１】
データ集約者装置１０のルート長計算部１９は、ルートマップ作成部１８で作成されたルートの全長LRを計算する。LRは、図９の例では、太線で記載されているルート全体の長さをさす。
【００９２】
参加協力者端末２０の判定部２４は、測定部２２で測定された位置X#が、データ集約者装置１０から受信したルートマップ上に位置するかを判定する。
【００９３】
図１０は、本発明の第４の実施の形態におけるシーケンスチャートである。
【００９４】
ステップ４０１）データ集約者装置１０のルートマップ作成部１８は、センシング対象のエリアの道路上でできるだけ網羅し、環境を推定したい位置Xを含むルートマップを作成し、N次元の位置（点）Xを１次元のtに変換する。また、ルート長計算部１９は、作成されたルートの全長LRを計算する。
【００９５】
ステップ４０２）データ集約者装置１０の送受信部１１は、各参加協力者端末２０にルートマップと判定要求を送信する。
【００９６】
ステップ４０３）参加協力者端末２０の送受信部２１が、判定要求を受信すると、測定部２２は、測定機能を用いて自端末の位置X#を測定する。
【００９７】
ステップ４０４）判定部２４は、測定された位置X#が受信したルートマップ上に位置するかを判定し、位置する場合は、X#を１次元のt#に変換する。
【００９８】
ステップ４０５）判定部２４において、ルートマップ上に位置すると判定された場合は、参加協力可能であるとしてデータ集約者装置１０に対して参加協力可能であることを示す参加可能通知を送信する。一方、ルートマップ上に位置しない場合には、参加協力可能通知は送信しない。
【００９９】
ステップ４０６）データ集約者装置１０の送受信部１１が、参加協力者端末２０から参加協力可能である通知を受信すると、グループ化部１２は、実際の参加協力者をng個のグループに分け、グループ番号を付与する。１グループの参加協力者数はnpであるとする。
【０１００】
ステップ４０７）センシング要求部１３は、送受信部１１を介して、当該参加協力者の属するグループの番号、参加協力者数np、ルートの全長LR、N次元の位置Xを１次元に変換したt、からなる必要情報と共に、センシングの要求信号を参加協力者端末２０に送信する。
【０１０１】
ステップ４０８）参加協力者端末２０の送受信部１１は、必要情報とセンシングの要求信号を受信し、測定部２２において、ルートマップにより自端末のN次元の位置X#を１次元のt#に変換し、センシングを実行し、環境f(X#)を得る。
【０１０２】
ステップ４０９）参加協力者端末２０の標本計算部２３は、受信したnp，t，LR，t#を用いて
sin(πnp(t-t#)/LR)/(πnp(t-t#)/LR)
を計算し、sincとする。次に、平均0の乱数rを発生させ、
(1+r)f(X#)sinc
を計算し、計算結果sとする。
【０１０３】
ステップ４１０）参加協力者端末２０の送受信部２１は、sを自端末の所属するグループ番号と共にデータ集約者装置１０に送信する。
【０１０４】
ステップ４１１）データ集約者装置１０の推定値算出部１４は、グループごとに、np個のsが得られるので、これらnp個のsの和をとり、グループごとの推定値を得る。ng個の推定値が得られるので、これらの算術平均をとり、f(X)の最終的推定値とする。
【０１０５】
本実施の形態は、ルート上で参加協力者が一様にいる場合に、推定精度が良好である。
【０１０６】
ルート上をいくつかの区間に分け、各区間で参加協力者が一様にいると想定される場合は、図１０のステップ４０１〜４０５の処理を実施後に、参加協力可能通知を送信した参加協力者端末２０を対象として、第２、第３の実施の形態に示す方法を、N=1として実施すればよい。なお、この場合の装置構成は、図５のデータ集約者装置１０にルートマップ作成部１８、ルート長計算部１９を付加し、参加協力者端末２０に判定部２４を付加するものとする。
【０１０７】
第４の実施の形態によれば、参加協力者の一様性が乏しいエリアにおいても推定精度を維持することが可能となる。
【０１０８】
上記の本発明の処理により、以下のような推定が可能となる。
【０１０９】
以下に、N=2、X=(x,y)、xmin,i=0、d=1、ng=100、rは[−0.5，0.5]の一様乱数、グループあたり参加協力者数５０、参加協力者数は、[0,1]×[0,1]内で一様に分布している場合の、第１の実施の形態に示した方法を提供した場合の推定例２例を図１１に示す。同図において、実線が真の値で、印の点が推定した値である。概ね、推定値は実線上に載っている。測定位置を秘匿しても、f(X)を推定することができた。
【０１１０】
本実施の形態に係るデータ集約者装置１０及び参加協力者端末２０はそれぞれ、例えば、１つ又は複数のコンピュータに、本実施の形態で説明する処理内容を記述したプログラムを実行させることにより実現可能である。すなわち、データ集約者装置１０及び参加協力者端末２０が有する機能は、当該コンピュータに内蔵されるCPUやメモリ、ハードディスクなどのハードウェア資源を用いて、データ集約者装置１０及び参加協力者端末２０で実施される処理に対応するプログラムを実行することによって実現することが可能である。また、上記プログラムは、コンピュータが読み取り可能な記録媒体（可搬メモリ等）に記録して、保存したり、配布したりすることが可能である。また、上記プログラムをインターネットや電子メールなど、ネットワークを通して提供することも可能である。
【０１１１】
本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において、種々変更・応用が可能である。
【符号の説明】
【０１１２】
１０  データ集約者装置
１１  送受信部
１２  グループ化部
１３  センシング要求部
１４  推定値算出部
１５  グループ情報記憶部
１６  範囲ブロック化部
１７  ブロック情報記憶部
１８  ルートマップ作成部
１９  ルート長計算部
２０  参加協力者端末
２１  送受信部
２２  測定部
２３  標本計算部
２４  判定部
３０  ネットワーク
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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