(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
帯域幅を予測する第一の位置を表す位置情報を取得する取得部と、
複数の第二の位置において予め測定された帯域幅のそれぞれの測定値を用いて、空間的相関を表すバイオグラムを求めてモデル化し、モデル化したバイオグラムモデルを用いて、前記取得部によって取得された前記位置情報に対応する前記第一の位置における帯域幅をクリギングにより予測する予測部と、
前記予測部によって予測された帯域幅に応じて予め定めたビットレートで情報を配信する配信部と、
を備え、
前記予測部は、前記複数の第二の位置における帯域幅の各々の測定値の中から帯域幅測定時の再送タイムアウトが予め定めた下限値以下の測定値を特異値として排除する排除部を含み、予め測定された複数の第二の位置における利用可能な帯域幅の各々の測定値から前記特異値が排除された測定値を用いて、前記第一の位置における利用可能な帯域幅を予測する帯域幅予測装置。
【請求項２】
前記予測部は、前記第一の位置における帯域幅の予測誤差が予め定めた閾値以下の場合に、前記第一の位置における帯域幅を予測した予測結果を採用する請求項１に記載の帯域幅予測装置。
【請求項３】
前記取得部は、複数の異なる時間における移動体の位置情報を複数取得し、取得した複数の異なる時間における移動体の位置情報から移動体の位置を予測する位置予測部を含み、前記位置予測部の予測結果を前記位置情報として取得する請求項１又は請求項２に記載の帯域幅予測装置。
【請求項４】
請求項１〜３の何れか１項に記載の帯域幅予測装置と、
前記位置情報を送信すると共に、前記予測部の予測結果を受信する通信部と、前記通信部によって受信した前記予測部の予測結果を表示する表示部と、を備えたクライアント装置と、
を備えた帯域幅予測システム。
【請求項５】
コンピュータを、請求項１〜３の何れか１項に記載の帯域幅予測装置を構成する各部として機能させるための帯域幅予測プログラム。
【請求項６】
帯域幅を予測する第一の位置を表す位置情報を取得するステップと、
複数の第二の位置における利用可能な帯域幅の各々の測定値の中から帯域幅測定時の再送タイムアウトが予め定めた下限値以下の測定値を特異値として排除し、前記特異値を排除した複数の第二の位置において予め測定された利用可能な帯域幅のそれぞれの測定値を用いて、空間的相関を表すバイオグラムを求めてモデル化し、モデル化したバイオグラムモデルを用いて、取得した前記位置情報に対応する前記第一の位置における利用可能な帯域幅をクリギングにより予測するステップと、
予測された帯域幅に応じて予め定めたビットレートで情報を配信するステップと、
を含む帯域幅予測方法。
【請求項７】
コンピュータを、請求項１〜３の何れか１項に記載の帯域幅予測装置を構成する各部として機能させるための帯域幅予測プログラムを記憶した記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、帯域幅予測装置、帯域幅予測システム、帯域幅予測プログラム、帯域幅予測方法、及び記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
非特許文献１には、反復測定を行うことで道路網のネットワーク帯域幅マップを作成することが記載されている。また、測定データを用いてシミュレーション実験を行って、帯域幅マップによって得られる帯域幅の地理的影響を利用することで、ネットワークのサービス品質を向上することが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】Jun Yao,Salil S. Kanhere,Member,IEEE,and Mahbub Hassan,Snior Member,IEEE、「Improving QoS in High Speed Mobility Using Bandwidth Maps」、IEEE TRANSACTIONS ON MOBILE COMPUTING VOL.11 NO.4,APRIL 2012
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
反復測定やシミュレーションによって帯域幅を測定済みの地点の帯域幅の変動を測定する場合は、帯域幅を測定していない地点における帯域幅の値を算出することはできなかった。
【０００５】
本発明は、帯域幅が測定された位置以外の任意の位置の帯域幅を予測することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１に記載の帯域幅予測装置は、帯域幅を予測する第一の位置を表す位置情報を取得する取得部と、複数の第二の位置において予め測定された帯域幅のそれぞれの測定値を用いて、空間的相関を表すバイオグラムを求めてモデル化し、モデル化したバイオグラムモデルを用いて、前記取得部によって取得された前記位置情報に対応する前記第一の位置における帯域幅をクリギングにより予測する予測部と、前記予測部によって予測された帯域幅に応じて予め定めたビットレートで情報を配信する配信部と、を備え、前記予測部は、前記複数の第二の位置における帯域幅の各々の測定値の中から帯域幅測定時の再送タイムアウトが予め定めた下限値以下の測定値を特異値として排除する排除部を含み、予め測定された複数の第二の位置における利用可能な帯域幅の各々の測定値から前記特異値が排除された測定値を用いて、前記第一の位置における利用可能な帯域幅を予測する。
【００１２】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、前記予測部は、前記第一の位置における帯域幅の予測誤差が予め定めた閾値以下の場合に、前記第一の位置における帯域幅を予測した予測結果を採用する。
【００１３】
請求項３に記載の発明は、請求項１又は請求項２に記載の発明において、前記取得部は、複数の異なる時間における移動体の位置情報を複数取得し、取得した複数の異なる時間における移動体の位置情報から移動体の位置を予測する位置予測部を含み、前記位置予測部の予測結果を前記位置情報として取得する。
【００１６】
請求項４記載の帯域幅予測システムは、請求項１〜３の何れか１項に記載の帯域幅予測装置と、前記位置情報を送信すると共に、前記予測部の予測結果を受信する通信部と、前記通信部によって受信した前記予測部の予測結果を表示する表示部と、を備えたクライアント装置と、を備えている。
【００１７】
請求項５に記載の帯域幅予測プログラムは、コンピュータを、請求項１〜３の何れか１項に記載の帯域幅予測装置を構成する各部として機能させる。
【００１８】
請求項６に記載の帯域幅予測方法は、帯域幅を予測する第一の位置を表す位置情報を取得するステップと、複数の第二の位置における利用可能な帯域幅の各々の測定値の中から帯域幅測定時の再送タイムアウトが予め定めた下限値以下の測定値を特異値として排除し、前記特異値を排除した複数の第二の位置において予め測定された利用可能な帯域幅のそれぞれの測定値を用いて、空間的相関を表すバイオグラムを求めてモデル化し、モデル化したバイオグラムモデルを用いて、取得した前記位置情報に対応する前記第一の位置における利用可能な帯域幅をクリギングにより予測するステップと、予測された帯域幅に応じて予め定めたビットレートで情報を配信するステップと、を含む。
【００１９】
請求項７に記載の記録媒体は、コンピュータを、請求項１〜３何れか１項に記載の帯域幅予測装置を構成する各部として機能させるための帯域幅予測プログラムを記憶する。
【発明の効果】
【００２０】
請求項１に記載の発明の一態様によれば、帯域幅が予め測定された位置以外の任意の位置の帯域幅を予測することが可能な帯域幅予測装置を提供することができる。
【００２５】
請求項２に記載の発明の一態様によれば、予測値を用いてデータベースを更新しない場合に比べて、帯域幅を予測する度に、前の予測精度よりもより良い予測精度を得ることができる。
【００２６】
請求項３に記載の発明の一態様によれば、帯域幅の予測結果を全て採用する場合に比べて、予測精度を向上することができる。
【００２７】
請求項４に記載の発明の一態様によれば、予測対象となる位置が移動する場合でも移動先の帯域幅を予測することができる。
【００２８】
請求項５に記載の発明の一態様によれば、帯域幅を予測しない場合に比べて情報配信の品質を向上することができる。
【００２９】
請求項６に記載の発明の一態様によれば、帯域幅のスループットではなく利用可能な帯域幅を予測することができる。
【００３０】
請求項７に記載の帯域幅予測システムの一態様によれば、帯域幅が予め測定された位置以外の任意の位置の帯域幅を予測することが可能な帯域幅予測システムを提供することができる。
【００３１】
請求項８に記載の帯域幅予測プログラムの一態様によれば、帯域幅が予め測定された位置以外の任意の位置の帯域幅を予測することが可能な帯域幅予測プログラムを提供することができる。
【００３２】
請求項９に記載の帯域幅予測方法の一態様によれば、帯域幅が予め測定された位置以外の任意の位置の帯域幅を予測することが可能な帯域幅予測方法を提供することができる。
【００３３】
請求項１０に記載の帯域幅予測のための記憶媒体の一態様によれば、コンピュータに帯域幅が予め測定された位置以外の任意の位置の帯域幅を予測する工程を実行させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】本実施形態に係る帯域幅予測システムの概略構成を示す図である
【図２】本実施形態に係る帯域幅予測システムにおけるサーバ及びクライアント装置の構成を示すブロック図である。
【図３】一例のデータについてバリオグラムモデルを用いてモデル化した例を示す図である。
【図４】ある地域における帯域幅の測定結果の一例を示す模式図である。
【図５】４つのモデル（powered exponential、matern、gaussian、cubic）における累積分布関数（ＣＤＦ）の比較結果を示す。
【図６】powered exponentialモデル上のクリギング予測結果の累積分布関数の詳細を示す図である。
【図７】本実施形態とＫＮＮ補間法の予測結果の累積分布関数を示す図である。
【図８】３Ｇ／４Ｇ混合領域における本実施形態とＫＮＮ補間法の予測結果の累積分布関数を示す図である。
【図９】本実施形態に係る帯域幅予測システムにおけるクライアント装置で行われる処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１０】本実施形態に係る帯域幅予測システムにおけるサーバで行われる処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００３５】
以下、本実施形態について図面を参照しつつ説明する。図１は、本実施形態に係る帯域幅予測システムの概略構成を示す図である
【００３６】
帯域幅予測システム１０は、図１に示すように、サーバ１２、１以上の基地局装置１６、及び１以上のクライアント装置１８を含む。サーバ１２と各基地局装置１６とは、例えば、光通信網等のネットワーク１４を介して通信が行われる。また、基地局装置１６とクライアント装置１８とは、移動体通信や無線ＬＡＮ通信等の各種無線通信によって通信が行われる。すなわち、サーバ１２と各クライアント装置１８とは、ネットワーク１４及び基地局装置１６を介して通信が行われる。
【００３７】
サーバ１２は、例えば、動画等の各種コンテンツを保持し、クライアント装置１８からの要求に応じて、保持しているコンテンツを送信する機能を有する。ここで、サーバ１２は、クライアント装置１８から要求されたデータの品質（解像度、サイズ等）を、クライアント装置１８とサーバ１２との間の通信帯域幅に基づいて選択して、選択した品質のデータをクライアント装置１８へ送信する。
【００３８】
基地局装置１６は、サーバ１２とは有線通信し、各クライアント装置１８とは移動体通信等の無線通信を行う。基地局装置１６とクライアント装置１８との間の無線通信は、３Ｇや４Ｇの移動体通信等の各種通信方式が適用される。
【００３９】
クライアント装置１８は、ユーザにより操作される携帯電話機（多機能携帯電話を含む）や、タブレット端末、パーソナルコンピュータ等のコンピュータが適用される。クライアント装置１８は、基地局装置１６と無線通信し、基地局装置１６を介してサーバ１２とデータ通信する。これにより、クライアント装置１８は、例えば、サーバ１２から動画等の各種コンテンツの配信を受ける。
【００４０】
ところで、本実施形態に係る帯域幅予測システム１０は、任意の位置における帯域幅を予測する機能を備えている。具体的には、サーバ１２がクライアント装置１８が存在する位置を取得して、クライアント装置１８の位置における帯域幅を予測する。そして、予測した帯域幅に応じた品質のデータをクライアント装置１８へ配信するようになっている。
【００４１】
具体的には、サーバ１２は、複数の位置における帯域幅を測定した帯域幅の測定値を位置情報と共にデータベースとして記憶している。そして、サーバ１２が、記憶したデータベースを用いて、クライアント装置１８の位置における帯域幅を予測して、上述のように予測した帯域幅に応じた品質のデータを送信する。なお、本実施形態では、複数の位置において利用可能な帯域幅を測定することで、サーバ１２が予測する予測値は、帯域幅のスループットではなく、利用可能な帯域幅が予測される。
【００４２】
次に、上述のように帯域幅の予測を実施するために、サーバ１２、及びクライアント装置１８のそれぞれに備えられた構成について説明する。図２は、本実施形態に係る帯域幅予測システム１０におけるサーバ１２及びクライアント装置１８の構成を示すブロック図である。
【００４３】
サーバ１２は、図２に示すように、制御部２０、記憶部２２、及び通信部２４を備え、バスに各々接続されている。
【００４４】
制御部２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を含み、記憶部２２に予め記憶されたプログラムに従って各種の演算処理を実行すると共に、サーバ１２の各部を制御する。
【００４５】
記憶部２２は、サーバ１２のオペレーティングシステム等の各種プログラムやデータを記憶する他、制御部２０の作業用メモリとして機能する。プログラムは、光ディスクや、磁気ディスク、磁気テープ、光磁気ディスク、フラッシュメモリ等の各種記憶媒体を介してサーバ１２に記憶するようにしてもよい。或いは、インターネット等のデータ通信手段を介してサーバ１２に記憶するようにしてもよい。
【００４６】
記憶部２２には、例えば、動画データ等の各種コンテンツと、通信帯域幅毎に配信するデータの品質を定めた配信テーブルが記憶される。また、記憶部２２には、複数の位置で予め測定された帯域幅が位置情報に対応してデータベースとして記憶される。
【００４７】
通信部２４は、ネットワーク１４を介して基地局装置１６等とデータ通信を行うと共に、基地局装置１６を介してクライアント装置１８とデータ通信する。
【００４８】
一方、クライアント装置１８は、制御部３０、記憶部３２、通信部２６、入力部２８、表示部３６、及び測位部３４を備えている。
【００４９】
制御部３０は、ＣＰＵを含み、記憶部３２に予め記憶されたプログラムに従って各種の演算処理を行うと共に、クライアント装置１８の各部を制御する。
【００５０】
記憶部３２は、クライアント装置１８のオペレーティングシステム等の各種プログラムやデータを記憶する他、制御部３０の作業用メモリとして機能する。プログラムは、光ディスクや、磁気ディスク、磁気テープ、光磁気ディスク、フラッシュメモリ等の各種記憶媒体を介してサーバ１２に記憶するようにしてもよい。或いは、インターネット等のデータ通信手段を介してサーバ１２に記憶するようにしてもよい。
【００５１】
通信部２６は、例えば、無線通信アンテナを含み、無線通信アンテナを介して、基地局装置１６と通信を行うことにより、サーバ１２と通信を行う。
【００５２】
入力部２８は、タッチパネルやキーボード等の各種入力装置により実現され、ユーザからの操作入力を受け付ける。
【００５３】
表示部３６は、液晶ディスプレイ等の各種表示装置により実現され、制御部３０による情報処理の結果等が表示される。
【００５４】
測位部３４は、クライアント装置１８の現在の位置を測位する。例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）衛星からの信号には、衛星に搭載された原子時計からの時刻のデータや、衛星の軌道の情報等が含まれているので、ＧＰＳ衛星からの電波を受信し、発信から受信の時刻差に基づいて衛星からの距離を求める。そして、３個以上のＧＰＳ衛星からの距離から空間上の一点の位置を測位する。
【００５５】
続いて、サーバ１２による任意の位置における帯域幅の予測方法について具体的に説明する。
【００５６】
本実施形態では、地理統計に基づいて帯域幅を予測する。更に具体的には、バリオグラム（variogram）とクリギング（kriging）の技術を用いて帯域幅を予測する。
【００５７】
まず、集めた全データセット中の空間的関係を調査する。全データセットとしては、複数の位置における帯域幅を予め測定し、位置情報に対応する帯域幅の測定値を予め取得しておく。
【００５８】
バリオグラムは、空間の任意のフィールドや確率過程の空間的依存度を記述した関数であり、２箇所のフィールド値（本実施形態では、利用可能な帯域幅の測定値）の差の分散として定義される。
【００５９】
そして、求めたバリオグラムをモデル化する。バリオグラムのモデル化は、数学的形式と関連するパラメータの値の双方を選ぶことを含む。
【００６０】
帯域幅の測定値をＢ＝｛ｂ１、ｂ２、・・・ｂｎ｝、帯域幅の測定位置をＰ＝｛ｕ１、ｕ２・・・ｕｎ｝としたとき、バリオグラムγ（ｈ）は、以下の式で表される。
【００６１】
【数１】
0006481339.tif 000002
【００６２】
ここで、ｕは位置情報、Ｚ（ｕ）はその位置（ｂｉ＝Ｚ（ｕｉ））における帯域幅の値を表す。バリオグラムは、離れた２位置間のデータ値の相違性の観点により定義される。Ｎ（ｈ）は、距離ｈとなる地点Ｚ（ｕ）とＺ（ｕ＋ｈ）の組み合わせ数である。なお、瞬時の予測値は、外れ値に敏感であるため、時にはロバスト推定が使用される。バリオグラムのロバスト推定には、例えば、以下の（２）式を用いる。
【００６３】
【数２】
0006481339.tif 000003
【００６４】
ここで、バリオグラム分析の目的は、確率過程の自己相関構造を評価するバリオグラムを構築することである。空間的予測を行うためには、データで提供されていないｈにおけるバリオグラムγ（ｈ）の予測値が必要であるので、バリオグラムγ（ｈ）が得られた後に、バリオグラムモデルを構築する必要がある。バリオグラムは、予測値の分散を保証することができないが、バリオグラムモデルでは、分散を確保することができる。例えば、様々なパラメータのバリオグラムモデルは次のようなものがある。なお、一例のデータについて以下のバリオグラムモデルを用いてモデル化した例を図３に示す。
【００６５】
【数３】
0006481339.tif 000004
【００６６】
ここで、バリオグラムモデルのパラメータ（例えば、ｂ、α、Ｃ0等）は、通常の最小二乗法によって推定する。なお、通常の最小二乗法では、地点間の距離を重みとする。また、これらは次の関数を最小化することにより推定される。
【００６７】
【数４】
0006481339.tif 000005
【００６８】
以上のようにバリオグラム分析を行った後に、推定されたパラメータと共に適合する理論的なモデルが得られる。続いて、帯域幅が測定されていない任意の位置における帯域幅を予測するためにクリギングを用いる。なお、ここで、クリギングとは、最適予測と同義である。また、クリギングは、予測したい地点の周囲の観測データから未知のデータを予測する方法である。クリギングは、空間的な変動を表現するためにバリオグラムを使用する。そして、クリギングは予測値の空間的な分布によって推定された予測値の誤差を最小化する。また、クリギングは、分離距離の増加に伴って減少する重みを割り当てることにより、予測したい地点の値を予測する。また、クリギングは、任意の関数の代わりにデータ駆動型の重み付け関数により重みを割り当てる。基本的なクリギングの予測量は、以下の（３）式により求められる。
【００６９】
【数５】
0006481339.tif 000006
【００７０】
ここで、ｕは予測位置を示し、ｕkは近隣データポイントの１つを示し、ｋは予測に使った周辺データポイントにおける既知のデータポイント数を示す。また、ｍ（ｕ）、ｍ（ｕk）はＺ（ｕ）、Ｚ（ｕk）の期待値を示し、λkは予測する位置ｕのためのクリギングの重みを示す。同じデータでも異なる予測位置では異なる重みを持つ。クリギングは、周囲の位置の残差の加重和として、ｕにおける残留推定を行う。また、残留成分を特徴付けている重みλkは、モデル化したバリオグラムから導出される。近似として、通常のクリギングを採用し、それぞれの推定点の周辺において一定であると仮定すると以下の式が成立する。
【００７１】
ｍ（ｕk）＝ｍ（ｕ）
【００７２】
これにより、上述の（３）式から以下の（４）式が導出される。
【００７３】
【数６】
0006481339.tif 000007
【００７４】
クリギングの重みの合計が１になるようにすることで、未知の局所平均をフィルタリングする。すなわち、適正な予測値を導出するには、以下の（５）式を満たす。
【００７５】
【数７】
0006481339.tif 000008
【００７６】
これにより、予測値が以下の（６）式のように求められる。
【００７７】
【数８】
0006481339.tif 000009
【００７８】
重みの合計を１にする制約上、誤差分散の対象を最小限にするためには、誤差分散を加えたラグランジュのパラメータμOK（ｕ）を含む追加項を最小化する。すなわち、以下の式が成立する。
【００７９】
【数９】
0006481339.tif 000010
【００８０】
従って、これを解くことにより、クリギングの重みが得られる。
【００８１】
【数１０】
0006481339.tif 000011
【００８２】
また、共分散Ｃ（ｈ）は、上述のバリオグラムから、以下の（７）式に示すように導出される。
【００８３】
【数１１】
0006481339.tif 000012
【００８４】
ラグランジュパラメータと同様にクリギングの重みが得られると、適正な誤差分散が以下の（８）式のように導出される。
【００８５】
【数１２】
0006481339.tif 000013
【００８６】
次に、予め定めた地域における帯域幅の測定値を用いて、上述のバリオグラムとクリギングを用いた予測を行った一例を説明する。図４は、ある地域における帯域幅の測定値の一例を示す模式図である。
【００８７】
上述したように、あらゆるバリオグラムモデルを列挙する。また、以下では、列挙したモデルのうち、クリギングを行う際の損失が少ない上位４つのモデルを比較するために列挙した。図５には、４つのモデル（powered exponential、matern、gaussian、cubic）における累積分布関数（ＣＤＦ）の比較結果を示す。図５に示すように、クリギングを行う際のpowered exponentialモデルの損失が最小値であるため、powered exponentialモデルのクリギング予測結果が他のモデルよりも優れていることが分かる。特に、予測誤差範囲が０．４Ｍｂｐｓになるように設定される場合には、９１％の予測値が実際の帯域幅の測定値の許容誤差範囲に収まる。図６は、powered exponentialモデル上のクリギング予測結果の累積分布関数の詳細を示す図である。
【００８８】
ここで、本実施形態と既存の帯域幅マップ化モデルとの比較について説明する。以下では、既存の帯域幅マップ化モデルとして、最近公開されたＫＮＮ補間法（Jia Hao, Roger Zimmermann, and Haiyang Ma.GTube: Geo-Predictive Video Streaming over HTTPin Mobile Environments. In Proceedings of the 5th  ACM Multimedia Systems Conference, pages 259-270,2014.）を一例として本実施形態と比較を行った。それぞれ同じデータセット（複数の位置における帯域幅の測定値）を用いて任意の位置における帯域幅の予測を行って、予測結果の累積分布関数を得る。図７は、本実施形態とＫＮＮ補間法の予測結果の累積分布関数を示す図である。図７に示すように、実線で示す本実施形態のバリオグラムとクリギングによる予測方法の方が、それぞれの誤差範囲において点線で示すＫＮＮ補間法よりも優れていることが分かる。
【００８９】
さらに、全体の測定データ群の中から、３Ｇと４Ｇの混合領域の測定データを抽出して比較を行った。上記同様に、同じ帯域幅測定結果を用いて任意の位置における帯域幅の予測を行って、予測結果の累積分布関数を得る。図８は、３Ｇ／４Ｇ混合領域における本実施形態とＫＮＮ補間法の予測結果の累積分布関数を示す図である。混合領域においても、実線で示す本実施形態のバリオグラムとクリギングによる予測方法の方が、それぞれの誤差範囲において点線で示すＫＮＮ補間法よりも優れていることが分かる。
【００９０】
続いて、本実施形態に係る帯域幅予測システム１０におけるクライアント装置１８及びサーバ１２の各々の具体的な動作について説明する。
【００９１】
まず、クライアント装置１８の具体的な動作について説明する。図９は、本実施形態に係る帯域幅予測システム１０におけるクライアント装置１８で行われる処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、図９の処理は、サーバ１２へコンテンツの配信要求を行う操作がクライアント装置１８の入力部２８によって行われた場合に開始する例を示す。
【００９２】
ステップ１００では、制御部３０が通信部２６を介してサーバ１２にコンテンツ配信要求を行ってステップ１０２へ移行する。
【００９３】
ステップ１０２では、サーバ１２から位置情報送信要求を受信したか否か制御部３０が判定し、該判定が否定された場合にはステップ１０８へ移行し、肯定された場合にはステップ１０４へ移行する。
【００９４】
ステップ１０４では、制御部３０が測位部３４から位置情報を取得してステップ１０６へ移行する。すなわち、測位部３４によって測位された現在の位置情報を制御部３０が取得する。
【００９５】
ステップ１０６では、制御部３０が通信部２６を介してサーバ１２に位置情報を送信してステップ１０８へ移行する。
【００９６】
ステップ１０８では、制御部３０がコンテンツ受信処理を行って一連の処理を終了する。コンテンツ受信処理は、サーバ１２から送信されたコンテンツを順次受信して表示部３６に表示する処理等を行う。
【００９７】
次に、サーバ１２の具体的な動作について説明する。図１０は、本実施形態に係る帯域幅予測システム１０におけるサーバ１２で行われる処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、図１０の処理は、クライアント装置１８からコンテンツ配信要求が行われた場合に開始する例を示す。
【００９８】
ステップ２００では、コンテンツ配信要求元のクライアント装置１８に対して制御部２０が通信部２４を介して位置情報送信要求を行ってステップ２０２へ移行する。
【００９９】
ステップ２０２では、位置情報送信を受信したか否かを制御部２０が判定し、該判定が肯定されるまで待機してステップ２０４へ移行する。
【０１００】
ステップ２０４では、記憶部２２に予め記憶されたデータベースにおける特異値を制御部２０が排除してステップ２０６へ移行する。制御部２０は、例えば、帯域幅測定時のＲＴＯ（Retransmission Time Out：再送タイムアウト）が予め定めた下限値以下である地点を特定し、その地点における測定された値を特異値として排除する。
【０１０１】
ステップ２０６では、制御部２０が、記憶部２２に記憶されたデータベース（帯域幅測定結果）に基づいて、上述のバリオグラムγ（ｈ）を算出してステップ２０８へ移行する。
【０１０２】
ステップ２０８では、制御部２０が、バリオグラムモデル関数により近似を行ってステップ２１０へ移行する。上述したように、複数種類のモデルで近似して、最適なバリオグラムモデル関数を導出する。
【０１０３】
ステップ２１０では、制御部２０が、バリオグラムモデル関数を用いてクリギングにより、受信した位置情報における帯域幅を予測してステップ２１２へ移行する。これにより、記憶部２２に記憶された帯域幅の測定位置以外の任意の位置における帯域幅が予測される。なお、クライアント装置１８が移動している場合には、サーバ１２がクライアント装置１８から異なる時間の位置情報を取得して移動位置を予測し、予測した移動位置における帯域幅を予測するようにしてもよい。
【０１０４】
ステップ２１２では、クリギングの予測誤差が閾値以下であるか否かを制御部２０が判定する。例えば、算出した誤差分散が閾値以下であるか否かを判定し、該判定が否定された場合にはステップ２１４へ移行し、肯定された場合にはステップ２１６へ移行する。
【０１０５】
ステップ２１４では、制御部２０が、予測帯域幅を採用せずに、予め定めた帯域幅を採用してステップ２１８へ移行する。なお、予め定めた帯域幅は、前回採用した帯域幅を採用するようにしてもよい。
【０１０６】
一方、ステップ２１６では、制御部２０が、予測した帯域幅を採用してステップ２１８へ移行する。
【０１０７】
ステップ２１８では、制御部２０が、予測した帯域幅に対応するビットレートでコンテンツを配信してステップ２２０へ移行する。これにより、配信されたコンテンツが動画である場合には、画像の乱れや停止等が発生することなくスムーズに動画が配信される。
【０１０８】
ステップ２２０では、制御部２０が、予測帯域幅で現在のクライアント装置１８の位置における帯域幅を更新してステップ２２２へ移行する。これにより、次に帯域幅を予測する際の精度が向上する。
【０１０９】
ステップ２２２では、コンテンツ配信終了か否かを制御部２０が判定し、該判定が否定された場合にはステップ２００に戻って上述の処理を繰り返し、判定が肯定されたところで一連の処理を終了する。
【０１１０】
なお、上記の実施形態では、サーバ１２がクライアント装置１８の現在地における帯域幅を予測し、予測した帯域幅に応じたビットレートでコンテンツを配信する例を説明したが、これに限るものではない。例えば、クライアント装置１８の表示部３６に地図等を表示し、ユーザが表示された地図の任意の位置を指定することで、帯域幅の予測位置を指定する。そして、サーバ１２が指定した位置における帯域幅をバリオグラムとクリギングによって予測してクライアント装置１８に送信するようにしてもよい。これにより、クライアント装置１８の表示部３６に指定した位置における帯域幅の予測値の表示が可能となる。
【０１１１】
また、上記の実施形態では、バリオグラムとクリギングによる帯域幅の予測をサーバ１２側で行う例を説明したが、これに限るものではない。例えば、測定値のデータベースは上記の実施形態と同様にサーバ１２に格納して、バリオグラムとクリギングによる予測はクライアント装置１８側で行うようにしてもよい。
【０１１２】
また、上記の実施形態では、サーバ１２とクライアント装置１８とをネットワーク接続したシステムを一例として説明したが、単一の装置で、バリオグラムとクリギングにより任意の位置の帯域幅を予測するようにしてもよい。
【０１１３】
また、上記の実施形態では、各種プログラムをコンピュータに実行させる例を説明したが、各プログラムによって実行される処理の一部または全てをハードウエアで行うようにしてもよい。
【０１１４】
また、上記の実施形態に係る帯域幅予測システムで行われる各処理は、プログラムとして記憶媒体に記憶して流通させるようにしてもよい。
【０１１５】
また、本発明は、上記に限定されるものでなく、上記以外にも、その主旨を逸脱しない範囲内において種々変形して実施可能であることは勿論である。
【符号の説明】
【０１１６】
１０    帯域幅予測システム
１２    サーバ
１８    クライアント装置
２０、３０    制御部
２２    記憶部
２４、２６    通信部
３４    測位部
【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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