(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
干渉分類識別のためのパラメータ確定装置であって、
現在のネットワークに干渉する干渉源が第一数量（M）個あり、前記装置は、
M個の干渉源のうちの各干渉源がそれぞれ前記現在のネットワークに干渉する主要干渉源であるM個の干渉状態について、M組のパラメータを確定するための第一確定ユニットであって、各組のパラメータは、第二数量（N1）個のパラメータ値を含み、前記N1個のパラメータ値の和は、1に等しい、第一確定ユニットを含み、
前記第一確定ユニットは、第一検出ユニット、第一処理ユニット及び第二確定ユニットを含み、１つの干渉状態下での１組のパラメータを確定する時に、前記第一検出ユニットは、第三数量（T）個の時刻について、各時刻における所定の第四数量（K）個の第一ネットワークパラメータを検出し、前記T個の時刻の、K個の第一ネットワークパラメータにより構成される第一パラメータシーケンスを取得し、
前記第一処理ユニットは、各時刻におけるK個の第一ネットワークパラメータに対して最適化処理を行い、前記T個の時刻の、前記第一ネットワークパラメータに対して最適化処理を行った後に得られたK個の第二パラメータにより構成される第二パラメータシーケンスを取得し、
前記第二確定ユニットは、前記第二パラメータシーケンスに基づいて前記干渉状態下でのN1種類のパラメータ状態の出現確率を確定し、前記確率を前記N1個のパラメータ値とし、前記パラメータ状態は、第五数量（L）個の所定条件に対応するL個の第二パラメータにより確定され、N1=LKであり、
１つの時刻におけるK個の第一ネットワークパラメータに対して最適化処理を行う時に、前記第一処理ユニットは、さらに、K個の第一ネットワークパラメータのうちの各第一ネットワークパラメータが満足するL個の所定条件のうちの１つの所定条件をそれぞれ確定し、各第一ネットワークパラメータを、その満足する所定条件に対応する第二パラメータに変換し、前記１つの時刻におけるK個の第二パラメータを取得し、そのうち、各所定条件は、それぞれ、１つの第二パラメータに対応し、異なる所定条件に対応する第二パラメータは、異なる、装置。
【請求項２】
請求項1に記載の装置であって、
前記第二確定ユニットは、
前記第二パラメータシーケンスにおいてT個の時刻におけるN1種類のパラメータ状態のうちの各種類のパラメータ状態の出現回数を統計するための第一統計ユニット；及び
前記各種類のパラメータ状態の出現回数をTで除算し、N1種類のパラメータ状態の出現確率を取得し、前記確率を前記N1個のパラメータ値とするための第一計算ユニットを含む、装置。
【請求項３】
請求項1に記載の装置であって、
前記第一処理ユニットは、
K個の第一ネットワークパラメータのうちの各第一ネットワークパラメータについて、前記L個の所定条件に対応するL個の第二パラメータを設定するための第一設定ユニットをさらに含む、装置。
【請求項４】
請求項3に記載の装置であって、
前記第一設定ユニットは、L-1個の閾値を用いて、前記L個の所定条件に対応するL個の第二パラメータを設定する、装置。
【請求項５】
請求項4に記載の装置であって、
各第一ネットワークパラメータについて、Lが2の時に、前記閾値が1個あり、前記第一処理ユニットは、前記第一ネットワークパラメータが前記閾値よりも大きい時に、前記第一ネットワークパラメータを第一数値に変換し、前記第一ネットワークパラメータが前記閾値以下の時に、前記第一ネットワークパラメータを第二数値に変換する、装置。
【請求項６】
干渉分類識別のためのパラメータ確定装置であって、
現在のネットワークに干渉する干渉源が第一数量（M）個あり、前記装置は、
第一数量個の干渉源のうちの各干渉源がそれぞれ前記現在のネットワークに干渉する主要干渉源である第一数量個の干渉状態について、第一数量組のパラメータを確定するための第三確定ユニットであって、各組のパラメータは、第一数量個のパラメータ値を含み、前記第一数量個のパラメータ値の和は、1に等しい、第三確定ユニットを含み、
前記第三確定ユニットは、第四確定ユニットを含み、１つの干渉状態下での１組のパラメータを確定する時に、前記第四確定ユニットは、前記１つの干渉状態下で、前記干渉源が占用するチャネル、及び、干渉源の信号強度を用いて、第1時刻における第一干渉源が第2時刻にそれぞれ異なる第二干渉源に変換される第一数量個の変換確率を確定し、前記第一数量個のパラメータ値を取得し、前記第1時刻における第一干渉源は、前記１つの干渉状態下での主要干渉源であり、前記第2時刻における第二干渉源は、それぞれ、前記主要干渉源、及び、前記主要干渉源以外の他の第一数量マイナス１個の干渉源である、装置。
【請求項７】
請求項6に記載の装置であって、
前記第四確定ユニットは、第二計算ユニット、第三計算ユニット及び第四計算ユニットを含み、１つの前記変換確率を計算する時に、前記第二計算ユニットは、前記第2時刻における第二干渉源が占用するチャネルに基づいて、前記第2時刻における第二干渉源が存在する第一確率を確定し、
前記第三計算ユニットは、前記第二干渉源の信号強度が前記第二干渉源以外の全ての他の干渉源の信号強度よりも大きい第二確率を確定し、
前記第四計算ユニットは、前記第一確率と第二確率との乗積を前記変換確率とする、装置。
【請求項８】
請求項7に記載の装置であって、
前記第二干渉源がBluetoothであり、現在のネットワークがZigbeeである時に、前記第二計算ユニットは、Bluetooth及びZigbeeが使用するチャネルが重なり合う周波数ホッピング確率を前記第一確率とし、
前記第二干渉源がWi-Fiであり、現在のネットワークがZigbeeである時に、前記第二計算ユニットは、Wi-Fiが使用するチャネル周波数と、Zigbeeが使用するチャネルとが重なり合う確率を前記第一確率とし、
前記第二干渉源がMWOであり、現在のネットワークがZigbeeである時に、前記第二計算ユニットは、MWOが使用する周波数と、Zigbeeが使用するチャネルとが重なり合う確率を前記第一確率とする、装置。
【請求項９】
干渉分類識別装置であって、
現在のネットワークに干渉する干渉源がM個あり、M個の干渉源のうちの１つの干渉源が前記現在のネットワークに干渉する主要干渉源であるシナリオを１つの干渉状態とし、前記装置は、
第六数量（Q）個の時刻について、各時刻におけるK個のの第一ネットワークパラメータを検出し、前記Q個の時刻におけるK個の第一ネットワークパラメータにより構成される第三パラメータシーケンスを取得するための第二検出ユニット；及び
前記第三パラメータシーケンス及びHMMに基づいて、前記Q個の時刻に存在する干渉状態類別をそれぞれ確定するための第五確定ユニットを含み、
前記装置は、さら、
請求項1に記載の装置を、干渉分類識別のための第一パラメータを確定するために含み、前記第一パラメータは、前記HMMにおける観測状態遷移確率行列であり、及び／又は、
請求項6に記載の装置を、干渉分類識別のための第二パラメータを確定するために含み、前記第二パラメータは、前記HMMにおける黙示状態遷移確率行列である、装置。
【請求項１０】
請求項9に記載の装置であって、
前記第一パラメータは、M×N1個のパラメータにより構成される行列であり、前記第二パラメータは、M×M個のパラメータにより構成される行列である、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、パラメータ確定方法、干渉分類識別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、多くの技術は、同じ周波数バンドを使用する。例えば、2.4GHz周波数バンドでは、IEEE  802.11b標準に基づく無線LAN、例えば、Wi-Fi（Wireless  Fidelity）、ブルートゥース（登録商標）（Bluetooth）、電子レンジ（Micro  Oven、MWO）、IEEE  802.15.4標準に基づく無線LAN、例えば、Zigbeeネットワークは、この周波数バンドを用いてワーキングする。
【０００３】
図1A乃至図1Dは、それぞれ、Wi-Fi、Bluetooth、MWO、Zigbeeが2.4GHz周波数バンドでワーキングすることを示す図である。図1Aに示すように、Wi-Fiネットワークは、ワイドバンドシステムであり、14個のチャネル（Channel）があり、そのチャネルバンド幅は、22MHzであり、その最大伝送パワーは、20dBmである。図1Bに示すように、Bluetoothネットワークは、周波数ホッピングナローバンドシステムであり、79個のチャネルがあり、各チャネルバンド幅は、1MHzであり、その送信パワーは、0dBm、4dBm又は20dBmである。MWOネットワークは、異なるモデルがあり、異なるモデルは、すべて、60Hzを周期とし、ナローバンド特性を有し、図1Cに示すのは、そのうちの１種類のモデルである。また、図1Dに示すように、Zigbeeネットワークは、16個のチャネルがあり、各チャネルバンド幅は、2MHzであり、その代表的な伝送パワーは、20dBmである。よって、Wi-Fi、Bluetooth、MWO及びZigbeeネットワークは、互いに干渉することがある。例えば、Zigbeeネットワークがチャネル20でワーキングする時に、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することがある。同様に、MWOネットワーク及びチャネル47-49を使用してワーキングするBluetoothネットワークは、Zigbeeネットワークに干渉することがある。
【０００４】
従来技術では、HMM（Hidden  Markov  Model）基づいて干渉を分類、識別する方法（文献1参照）が提案されている。該方法は、EMアルゴリズム（Expectation  Maximization  Algorithm）を用いてHMM中のパラメータをトレーニングする。しかし、研究によると、上述のHMMの構築方法は、複雑度が高く、実現難度も高い。
【０００５】
文献1：Zhiyuan  Weng、Philip  Orlik、and  Kyeong  Jin  Kim、Classification  of  Wireless  Interference  on  2.4GHzHz  Spectrum、WCNC  IEEE、pp.  786-791、6-9  April、2014
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の目的は、HMM中のパラメータを容易に確定し得るパラメータ確定方法、干渉分類識別方法及びその装置を提供することにある。そのうち、閾値に基づいてパラメータシーケンスに対して簡略化処理を行うことにより、パラメータシーケンスが有限集合であるようにさせ、上述のHMM中のパラメータの確定複雑度を低減することができる。また、干渉分類識別問題をコード解読問題に変換することにより、実現難度が低くなるようにさせることもできる。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の上述の目的は、次のような技術案により実現され得る。
【０００８】
本発明の実施例の第一側面によれば、干渉分類識別のためのパラメータ確定装置が提供され、そのうち、現在のネットワークに干渉する干渉源が第一数量即ちM個あり、該装置は、
M個の干渉源のうちの各干渉源がそれぞれ該現在のネットワークに干渉する主要干渉源であるM個の干渉状態について、M組のパラメータを確定するための第一確定ユニットであって、各組のパラメータは、第二数量即ちN1個のパラメータ値を含み、該N1個のパラメータ値の和は、1に等しい、第一確定ユニットを含み、
そのうち、該第一確定ユニットは、第一検出ユニット、第一処理ユニット及び第二確定ユニットを含み、１つの干渉状態下での１組のパラメータを確定する時に、該第一検出ユニットは、第三数量即ちT個の時刻について、各時刻における所定の第四数量即ちK個の第一ネットワークパラメータを検出し、T個の時刻の、K個の第一ネットワークパラメータにより構成される第一パラメータシーケンスを得るために用いられ、
該第一処理ユニットは、各時刻におけるK個の第一ネットワークパラメータに対して最適化処理を行い、T個の時刻の、該第一ネットワークパラメータに対して最適化処理を行った後に得られたK個の第二パラメータにより構成される第二パラメータシーケンスを得るために用いられ、
該第二確定ユニットは、該第二パラメータシーケンスに基づいて、該干渉状態下でのN1種類のパラメータ状態の出現確率を確定し、該確率をN1個のパラメータ値とするために用いられ、そのうち、該パラメータ状態は、第五数量即ちL個の所定条件に対応するL個の第二パラメータにより確定され、N1=LKであり、
そのうち、１つの時刻におけるK個の第一ネットワークパラメータに対して最適化処理を行う時に、該第一処理ユニットは、さらに、K個の第一ネットワークパラメータのうちの各第一ネットワークパラメータが満足するL個の所定条件のうちの１つの所定条件をそれぞれ確定し、各第一ネットワークパラメータを、その満足する所定条件に対応する第二パラメータに変換し、該１つの時刻におけるK個の第二パラメータを得るために用いられ、そのうち、各所定条件は、それぞれ、１つの第二パラメータに対応し、異なる所定条件に対応する第二パラメータは、異なる。
【０００９】
本発明の実施例の第二側面によれば、干渉分類識別のためのパラメータ確定装置が提供され、そのうち、現在のネットワークに干渉する干渉源が第一数量即ちM個あり、該装置は、
M個の干渉源のうちの各干渉源がそれぞれ該現在のネットワークに干渉する主要干渉源であるM個の干渉状態について、M組のパラメータを確定するための第三確定ユニットであって、各組のパラメータは、M個のパラメータ値を含み、M個のパラメータ値の和は、1に等し、第三確定ユニットを含み、
そのうち、該第三確定ユニットは、第四確定ユニットを含み、１つの干渉状態下での１組のパラメータを確定する時に、該第四確定ユニットは、該１つの干渉状態下で、該干渉源が占用するチャネル、及び、干渉源の信号強度を用いて、第1時刻における第一干渉源が第2時刻にそれぞれ異なる第二干渉源に変換されるM個の変換確率を確定し、M個のパラメータ値を得るために用いられ、そのうち、該第1時刻における第一干渉源は、該１つの干渉状態下での主要干渉源であり、該第2時刻における第二干渉源は、それぞれ、該主要干渉源、及び、該主要干渉源以外の他のM-1個の干渉源である。
【００１０】
本発明の実施例の第三側面によれば、干渉分類識別装置が提供され、そのうち、現在のネットワークに干渉する干渉源がM個あり、該装置は、
第六数量即ちQ個の時刻について、各時刻におけるK個の第一ネットワークパラメータを検出し、Q個の時刻の、K個の第一ネットワークパラメータにより構成される第三パラメータシーケンスを得るために用いられる第二検出ユニット；及び
該第三パラメータシーケンス及びHMMに基づいて、該Q個の時刻に存在する干渉状態類別をそれぞれ確定するための第五確定ユニットを含み、
そのうち、該装置は、さらに、
干渉分類識別のための第一パラメータを確定するための第一側面に記載の装置であって、該第一パラメータは、該HMM中の観測状態遷移確率行列である、第一側面に記載の装置；及び／又は
干渉分類識別のための第二パラメータを確定するための第二側面に記載の装置であって、該第二パラメータは、該HMM中の黙示状態遷移確率行列である、第二側面に記載の装置を含む。
【００１１】
本発明の実施例の第四側面によれば、干渉分類識別のためのパラメータ確定方法が提供され、そのうち、現在のネットワークに干渉する干渉源が第一数量即ちM個あり、該方法は、
M個の干渉源のうちの各干渉源がそれぞれ該現在のネットワークに干渉する主要干渉源であるM個の干渉状態について、M組のパラメータを確定し、各組のパラメータは、第二数量即ちN1個のパラメータ値を含み、N1個のパラメータ値の和は、1に等しく；
１つの干渉状態下での１組のパラメータを確定する時に、第三数量即ちT個の時刻について、各時刻における所定の第四数量即ちK個の第一ネットワークパラメータを検出し、T個の時刻の、K個の第一ネットワークパラメータにより構成される第一パラメータシーケンスを取得し；
各時刻におけるK個の第一ネットワークパラメータに対して最適化処理を行い、T個の時刻の、該第一ネットワークパラメータに対して最適化処理を行った後に得られたK個の第二パラメータにより構成される第二パラメータシーケンスを取得し；及び
該第二パラメータシーケンスに基づいて該干渉状態下でのN1種類のパラメータ状態の出現確率を確定し、該確率をN1個のパラメータ値とし、そのうち、該パラメータ状態は、第五数量即ちL個の所定条件に対応するL個の第二パラメータにより確定され、N1=LKである、ことを含み、
そのうち、１つの時刻におけるK個の第一ネットワークパラメータに対して最適化処理を行う時に、該方法は、
K個の第一ネットワークパラメータのうちの各第一ネットワークパラメータが満足するL個の所定条件のうちの１つの所定条件を確定し、各第一ネットワークパラメータを、その満足する所定条件に対応する第二パラメータに変換し、該１つの時刻におけるK個の第二パラメータを取得し、そのうち、各所定条件は、それぞれ、１つの第二パラメータに対応し、異なる所定条件に対応する第二パラメータは異なる、ことを含む。
【００１２】
本発明の実施例の第五側面によれば、干渉分類識別のためのパラメータ確定方法が提供され、そのうち、現在のネットワークに干渉する干渉源が第一数量即ちM個あり、該方法は、
M個の干渉源のうちの各干渉源がそれぞれ該現在のネットワークに干渉する主要干渉源であるM個の干渉状態について、M組のパラメータを確定し、各組のパラメータは、M個のパラメータ値を含み、M個のパラメータ値の和は、1に等しい、ことを含み、
１つの干渉状態下での１組のパラメータを確定する時に、該方法は、
該１つの干渉状態下で、該干渉源が占用するチャネル、及び、干渉源の信号強度を用いて、第1時刻における第一干渉源が第2時刻にそれぞれ異なる第二干渉源に変換されるM個の変換確率を確定し、M個のパラメータ値を取得し、そのうち、該第1時刻における第一干渉源は、該１つの干渉状態下での主要干渉源であり、該第2時刻における第二干渉源は、それぞれ、該主要干渉源、及び、該主要干渉源以外の他のM-1個の干渉源である、ことを含む。
【００１３】
本発明の実施例の第六側面によれば、干渉分類識別方法が提供され、そのうち、現在のネットワークに干渉する干渉源がM個あり、該方法は、
第六数量即ちQ個の時刻について、各時刻におけるK個の第一ネットワークパラメータを検出し、Q個の時刻の、K個の第一ネットワークパラメータにより構成される第三パラメータシーケンスを取得し；及び
該第三パラメータシーケンス及びHMMに基づいて、Q個の時刻に存在する干渉状態類別をそれぞれ確定することを含み、
そのうち、該方法は、さらに、
第四側面に記載の方法により、干渉分類識別のための第一パラメータを確定し、該第一パラメータは、HMM中の観測状態遷移確率行列であり；及び／又は
第五側面に記載の方法により、干渉分類識別のための第二パラメータを確定し、該第二パラメータは、該HMM中の黙示状態遷移確率行列である、ことを含む。
【００１４】
本発明の実施例の有益な効果は、本実施例による上述の方法及び装置により、干渉分類識別問題をコード解読問題に変換することで、実現難度が低くなるようにさせることができ、また、閾値に基づいてパラメータシーケンスに対して簡略化処理を行うことで、パラメータシーケンスが有限集合であるようにさせ、HMM中のパラメータの確定複雑度を低減することもできる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１Ａ】Wi-Fiが2.4GHz周波数バンドでワーキングすることを示す図である。
【図１Ｂ】Bluetoothが2.4GHz周波数バンドでワーキングすることを示す図である。
【図１Ｃ】MWOが2.4GHz周波数バンドでワーキングすることを示す図である。
【図１Ｄ】Zigbeeが2.4GHz周波数バンドでワーキングすることを示す図である。
【図２】実施例1中のパラメータ確定方法のフローチャートである。
【図３】実施例1中のステップ202のフローチャートである。
【図４】実施例1中のステップ203のフローチャートである。
【図５】実施例2中のパラメータ確定方法のフローチャートである。
【図６】実施例2中のステップ501中で１つの変換確率を計算する方法のフローチャートである。
【図７】実施例中でM×N1個のパラメータを確定する方法のフローチャートである。
【図８】実施例中でM×M個のパラメータを確定する方法のフローチャートである。
【図９】実施例4中の干渉分類識別方法のフローチャートである。
【図１０】実施例5中のパラメータ確定装置を示す図である。
【図１１】実施例5中の第二確定ユニット10013を示す図である。
【図１２】実施例5中のパラメータ確定装置のハードウェア構成図である。
【図１３】実施例6中のパラメータ確定装置を示す図である。
【図１４】実施例6中の第四確定ユニット13011を示す図である。
【図１５】実施例6中のパラメータ確定装置のハードウェア構成図である。
【図１６】実施例7のモデル化装置のハードウェア構成図である。
【図１７】実施例7中の干渉分類識別装置を示す図である。
【図１８】実施例7中の干渉分類識別装置のハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
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形態を詳細に説明する。なお、以下に開示の実施形態は、例示に過ぎず、本発明を限定するものでない。また、当業者が本発明の原理及び実施形態を容易に理解するために、本発明の実施例では、2.4GHz周波数バンドネットワークを例として説明を行っているが、理解すべきは、本発明の実施例は、2.4GHz周波数バンドネットワークに限定されず、例えば、本発明の実施例による方法及び装置は、干渉分類識別を行う必要がある他のネットワークに適用することもできる。
【００１７】
HMM（Hidden  Markov  Model）は、統計分析モデルであり、該モデルは、λ=(A、B、π)で表することができ、そのうち、Aは、黙示状態遷移確率行列（hidden  state  transition  probability  matrix）であり、Bは、観測状態遷移確率行列（observation  state  transition  probability  matrix）であり、πは、初期確率行列（initial  probability  matrix）である。実施例では、行列A中の各要素とは、干渉状態間の隣接時刻での変換確率を指し、行列B中の各要素とは、ネットワーク状態を表すネットワークパラメータが１つの干渉状態下で出現する確率を指す。実施例における方法及び装置により、HMM中のパラメータを比較的容易に確定することができ、そのうち、閾値に基づいてパラメータシーケンスに対して簡略化処理を行うことにより、上述の行列Bの構築難度を低減することができ、また、確定されたHMM中のパラメータ及び観測されたパラメータシーケンスに基づいて、干渉分類識別問題をコード解読問題に変換することにより、実現難度を低くすることもできる。
【実施例１】
【００１８】
本実施例1は、パラメータ確定方法を提供し、それは、HMM中の行列Bの構築のための要素を確定するために用いられる。
【００１９】
本実施例では、それぞれ、第1乃至第M個の干渉源中の各干渉源が現在のネットワークに干渉する主要干渉源であるシナリオについて、M組のパラメータを確定し、該M組のパラメータによりHMM中の行列Bを構築する。そのうち、１つの干渉源が主要干渉源であるシナリオを１つの干渉状態とし、このようにして、トータルでM個の干渉状態が存在する。
【００２０】
本実施例では、現在のネットワークに干渉する干渉源が第一数量（M）個の時に、該方法は、M個の干渉源中の各干渉源が現在のネットワークに干渉する主要干渉源であるM個の干渉状態について、M組のパラメータを確定することを含み、そのうち、各組のパラメータは、第二数量（N1）個のパラメータ値を含み、該N1個のパラメータ値の和は、1に等しい。このようにして、該M×N1個のパラメータは、HMM中の行列BのM×N1個の構成要素に対応するようになる。
【００２１】
そのうち、１つの干渉状態下での１組のパラメータを確定する時に、図2に示す方法を採用することができる。
【００２２】
図2は、１つの干渉状態下での１組のパラメータの確定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、次のようなステップを含む。
【００２３】
ステップ201：T個の時刻について、各時刻における所定の第四数量（K）個の第一ネットワークパラメータを検出し、T個の時刻の、K個の第一ネットワークパラメータにより構成される第一パラメータシーケンスを取得し；
ステップ202：各時刻におけるK個の第一ネットワークパラメータに対して最適化処理を行い、T個の時刻の、該第一ネットワークパラメータに対して最適化処理を行った後に得られたK個の第二パラメータにより構成される第二パラメータシーケンスを取得し；
ステップ203：該第二パラメータシーケンスに基づいて該干渉状態下でのN1種類のパラメータ状態の出現確率を確定し、該確率を該N1個のパラメータ値とし；
そのうち、該パラメータ状態は、第五数量（L）個の所定条件に対応するL個の第二パラメータにより確定され、N1=LKである。
【００２４】
本実施例では、M、K、N1、L及びTは、正の整数である。
【００２５】
ステップ201では、該第一ネットワークパラメータは、HMMの観測パラメータとされ、該第一ネットワークパラメータは、１つ又は複数であっても良く、例えば、該第一ネットワークパラメータは、RSSI、LQI及びCCAのうちの１つ又は複数であっても良いが、本実施例では、これについて限定しない。該第一ネットワークパラメータがRSSI、LQI及びCCAの時に、T個の時刻のものにより構成された第一パラメータシーケンスは、{(RSSI0、LQI0、CAA0)、(RSSI1、LQI1、CAA1)、…、(RSSIT-1、LQIT-1、CAAT-1)}である。ステップ202では、第一ネットワークパラメータ値が異なることで、第一パラメータシーケンスが有限集合でないようになり、パラメータの確定複雑度が高いので、各時刻におけるK個の第一ネットワークパラメータに対して最適化処理を行い、パラメータの確定複雑度を下げることができる。
【００２６】
図3は、ステップ202中で１つの時刻におけるK個の第一ネットワークパラメータに対して最適化処理を行う方法のフローチャートである。図3に示すように、該方法は、次のようなステップを含む。
【００２７】
ステップ301：K個の第一ネットワークパラメータ中の各第一ネットワークパラメータが満足するL個の所定条件中の１つの所定条件をそれぞれ確定し；
ステップ302：各第一ネットワークパラメータを、その満足する所定条件に対応する第二パラメータに変換し、前記１つの時刻におけるK個の第二パラメータを取得し；
そのうち、各所定条件は、それぞれ、１つの第二パラメータに対応し、異なる所定条件に対応する第二パラメータは、異なる。
【００２８】
本実施例では、オプションとして、該方法は、さらに、次のようなステップを含んでも良い。
【００２９】
ステップ300：K個の第一ネットワークパラメータ中の各第一ネットワークパラメータについて、L個の所定条件に対応するL個の第二パラメータを設定する。
【００３０】
ステップ300では、各第一ネットワークパラメータについて、閾値に基づいて、L個の所定条件に対応するL個の第二パラメータを設定することができ、即ち、L-1個の閾値を用いて、L個の所定条件に対応するL個の第二パラメータを設定する。具体的には、L-1個の閾値（例えば、TH0、TH1、…、THL-2）により、第一ネットワークパラメータの値をL個の区間(-∞、TH0]、(TH0、TH1]、(…]、(THL-2、+∞]に分割することができ、L個の区間は、それぞれ、上述のL個の所定条件に対応し、且つ各区間のために１つの第二パラメータをそれぞれ設定し、即ち、トータルでL個の第二パラメータを設定し、そのうち、L個の所定条件に対応する該L個の第二パラメータは、異なる。また、K個の第一ネットワークパラメータについて、トータルでK×（L-1）個の閾値を設定し、且つ異なるK個の第一ネットワークパラメータについて、設定されたL-1個の閾値が異なるが、第二パラメータが同じである。
【００３１】
例えば、第一ネットワークパラメータiについて、閾値に基づいてL個の所定条件に対応するL個の第二パラメータP0、P1、…、PL-1を設定し、閾値TH0、TH1、…、THL-2により、第一ネットワークパラメータiの値をL個の区間に分割し、この場合、第一ネットワークパラメータiに対して最適化を行った後に、該第一ネットワークパラメータiは、
【数１】
0006801564.tif 000002
に等しい。
【００３２】
そのうち、iの値は、1乃至Kである。
【００３３】
ステップ301及び302では、１つの時刻におけるK個の第一ネットワークパラメータについて、各第一ネットワークパラメータが満足するL個の所定条件中の１つの所定条件をそれぞれ確定し、例えば、まず、第一ネットワークパラメータ値が上述のステップ300中のどの区間に属するかを確定し、その後、該第一ネットワークパラメータを、該区間に対応する第二パラメータに変換し、該１つの時刻におけるK個の第二パラメータを得る。上述の方法により、T個の時刻の、K個の第一ネットワークパラメータに対して最適化を行うことで、最終的にT個の時刻の、該第一ネットワークパラメータに対して最適化処理を行った後に得られたK個の第二パラメータにより構成される第二パラメータシーケンスを得ることができる。
【００３４】
例えば、各第一ネットワークパラメータについて、Lが2の時に、閾値が1個あり、例えば、THである。該閾値は、第一ネットワークパラメータを２つの区間に分割し、即ち、閾値以下の第一区間、即ち、(-∞、TH]及び閾値よりも大きい第二区間、即ち、(THi、+∞]である。また、各区間のために第二パラメータをそれぞれ設定し、例えば、第一区間のために第一数値を設定し、第二区間のために第二数値を設定する。このようにして、第一ネットワークパラメータが該閾値よりも大きく、即ち、該第一ネットワークパラメータが第二区間を満足する（第二区間に属する）と確定した時に、該第一ネットワークパラメータを第二数値に変換する。また、該第一ネットワークパラメータが該閾値以下であり、即ち、該第一ネットワークパラメータが第一区間を満足する（第一区間に属する）と確定した時に、該第一ネットワークパラメータを第一数値に変換する。例えば、該第一数値は0であり、且つ該第二数値は1であるが、その逆もまた然りであり、本実施例では、これについて限定しない。
【００３５】
図4は、該ステップ203のフローチャートである。図4に示すように、このプロセスは、次のようなステップを含む。
【００３６】
ステップ401：該第二パラメータシーケンス中で、T個の時刻におけるN1種類のパラメータ状態中の各種類のパラメータ状態の出現回数を統計し；
ステップ402：各種類のパラメータ状態の出現回数をTで除算し、N1種類のパラメータ状態の出現確率を計算し、該確率をN1個のパラメータ値とする。
【００３７】
そのうち、該確率の正確さは、Tと関係があり、Tが大きいほど、計算された確率が正しい。
【００３８】
以下、例を挙げて上述のパラメータ確定方法を説明する。例えば、現在のネットワークがZigbeeネットワークであり、該Zigbeeネットワークに干渉する干渉源がM=3個の干渉源を含み、それぞれ、Bluetooth、Wi-Fi及びMWOであり、また、干渉状態がM=3個存在し、それぞれ、Wi-Fiが現在のネットワークに干渉する主要干渉源である第一干渉状態、MWOが現在のネットワークに干渉する主要干渉源である第二干渉状態、及びBluetoothが現在のネットワークに干渉する主要干渉源である第三干渉状態という３つの干渉状態である。このようにして、各干渉状態下での１組のパラメータ、即ち、トータルで3組のパラメータを確定する必要があり、各組のパラメータは、すべて、N1個のパラメータ値を含む。このようにして、該例では、M=3であり、所定の第一ネットワークパラメータは、3個を含み、即ち、K=3であり、所定条件は、2個であり、即ち、L=2であり、各組のパラメータは、8個のパラメータ値を含み、N1=23=8である。
【００３９】
ステップ201では、T時刻における第一パラメータシーケンスを得る。例えば、該第一パラメータシーケンスは、
{(RSSI0、LQI0、CAA0)、(RSSI1、LQI1、CAA1)、…、(RSSIT-1、LQIT-1、CAAT-1)}
であり、Tは、任意の値であっても良く、例えば、T=100である。このようにして、第一ネットワークパラメータが該閾値よりも大きく、即ち、該第一ネットワークパラメータが第二区間を満足すると確定した時に、該第一ネットワークパラメータを第二数値に変換し、また、該第一ネットワークパラメータが該閾値以下であり、即ち、該第一ネットワークパラメータが第一区間を満足すると確定した時に、該第一ネットワークパラメータを第一数値に変換する。例えば、該第一数値は、0であり、該第二数値は、1である。
【００４０】
ステップ202では、RSSI、LQI及びCAAについて、それぞれ、1個の閾値THR、THL、THCを設定する。RSSIの値を2つの区間、即ち、第一区間(-∞、THR]及び第二区間(THR、+∞]に分割し、また、各区間のために第二パラメータをそれぞれ設定し、例えば、第一区間のために第一数値0を設定し、第二区間のために第二数値1を設定する。同様に、LQIの値を2つの区間、即ち、第一区間(-∞、THL]及び第二区間(THL、+∞]に分割し、また、各区間のために第二パラメータをそれぞれ設定し、例えば、第一区間のために第一数値0を設定し、第二区間のために第二数値1を設定する。また、CAAの値についても2つの区間、即ち、第一区間(-∞、THC]及び第二区間(THC、+∞]に分割し、また、各区間のために第二パラメータをそれぞれ設定し、例えば、第一区間のために第一数値0を設定し、第二区間のために第二数値1を設定する。即ち、
【数２】
0006801564.tif 000003
である。
【００４１】
このようにして、RSSI0が第一区間を満足する時に、それを0に変換し、第二区間を満足する時に、それを1に変換する。なお、LQI0、CAA0、RSSI1、LQI1、CAA1、…、RSSIT-1、LQIT-1、CAAT-1についての処理方式は、RSSI0と同じであるため、ここでは、その詳しい説明を省略する。上述の簡略化処理を行った後に、第一パラメータシーケンスが変換された第二パラメータシーケンスは、有限集合であり、集合には、N1種類の可能なパラメータ状態のみが存在し、N1=LKであり、即ち、N1=23=8種類の可能なパラメータ状態が存在し、それぞれ、(0、0、0)、(0、0、1)、(0、1、0)、(0、1、1)、(1、0、0)、(1、0、1)、(1、1、0)、(1、1、1)であり、即ち、最適化処理後の該第二パラメータシーケンスは、{(0、1、0)、(1、0、1)、…、(0、0、1)}であっても良い。
【００４２】
ステップ203では、第二パラメータシーケンス中のT=100個の観測結果(0、1、0)、(1、0、1)、…、(0、0、1)の出現確率をそれぞれ確定し、該確率値を現在の干渉状態下での8個のパラメータ値とする。
【００４３】
よって、Wi-Fiが現在のネットワークに干渉する主要干渉源である干渉状態下でのN1個のパラメータ値は、pw0、pw1、pw2、pw3、pw4、pw5、pw6、pw7であり、それらの和は、1である。MWOが現在のネットワークに干渉する主要干渉源である干渉状態下でのN1個のパラメータ値は、pm0、pm1、pm2、pm3、pm4、pm5、pm6、pm7であり、それらの和は、1である。Bluetoothが現在のネットワークに干渉する主要干渉源である干渉状態下でのN1個のパラメータ値は、pb0、pb1、pb2、pb3、pb4、pb5、pb6、pb7であり、それらの和は、1である。pji=Number/Tであり、j=w、m、bであり、i=0、1、…、7である。
【００４４】
即ち、該3×8個のパラメータは、HMM中の行列B中の3×8個の構成要素に対応し、該行列Bは、次の通りである（そのうち、第一行乃至第三行は、それぞれ、第一乃至第三干渉状態に対応し、第一列乃至第八列は、それぞれ、N1=8種類のパラメータ状態(0、0、0)、(0、0、1)、(0、1、0)、(0、1、1)、(1、0、0)、(1、0、1)、(1、1、0)、(1、1、1)に対応する）。即ち、
【数３】
0006801564.tif 000004
である。
【００４５】
以上、Zigbeeネットワークが現在のネットワークであるケースについて説明したが、本実施例では、これについて限定しない。例えば、現在のネットワークは、Wi-Fiであっても良い。この場合、干渉する干渉源は、Bluetooth、Zigbee及びMWO中の１つ又は２つ以上であっても良く、また、パラメータの確定方法も、上述と同様であるため、ここでは、その詳しい説明を省略する。
【００４６】
本実施例により、HMM中のパラメータを比較的容易に確定することができ、そのうち、閾値に基づいてパラメータシーケンスに対して簡略化処理を行うことで、上述の行列Bの構築難度を低減することができ、また、確定されたHMM中のパラメータ及び観測されたパラメータシーケンスに基づいて、干渉分類識別問題をコード解読問題に変更することで、実現難度を低くすることもできる。
【実施例２】
【００４７】
本実施例2は、パラメータ確定方法を提供し、それは、HMM中の行列Aの構築のための要素を確定するために用いられる。
【００４８】
本実施例では、それぞれ、第1乃至第M個の干渉源中の各干渉源が現在のネットワークに干渉する主要干渉源であるシナリオについて、M組のパラメータを確定し、該M組のパラメータによりHMM中の行列Aを構築する。そのうち、１つの干渉源が主要干渉源であるシナリオを１つの干渉状態とし、このようにして、トータルでM個の干渉状態が存在する。
【００４９】
本実施例では、現在のネットワークに干渉する干渉源が第一数量（M）個の時に、該方法は、M個の干渉源中の各干渉源が現在のネットワークに干渉する主要干渉源であるM個の干渉状態について、M組のパラメータを確定し、そのうち、各組のパラメータは、M個のパラメータ値を含み、該M個のパラメータ値の和は、1である。このようにして、該M×M個のパラメータは、HMM中の黙示状態遷移確率行列AのM×M個の構成要素に対応するようになる。
【００５０】
本実施例では、１つの干渉状態下での１組のパラメータを確定する時に、図5に示す方法を採用することができる。
【００５１】
図5は、１つの干渉状態下での１組のパラメータの確定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。
【００５２】
ステップ501：該１つの干渉状態下で、該干渉源が占用するチャネル、及び、干渉源の信号強度を用いて、第1時刻における第一干渉源が第2時刻にそれぞれ異なる第二干渉源に変換されるM個の変換確率を確定し、M個のパラメータ値を得る。
【００５３】
そのうち、該第1時刻における第一干渉源は、該１つの干渉状態下での主要干渉源であり、該第2時刻における第二干渉源は、それぞれ、該主要干渉源、及び、該主要干渉源以外の他のM-1個の干渉源である。
【００５４】
図6は、ステップ501中で１つの変換確率を計算すある方法のフローチャートである。図6に示すように、該方法は、次のようなステップを含む。
【００５５】
ステップ601：該第2時刻における第二干渉源が占用するチャネルに基づいて、該第2時刻に第二干渉源が存在する第一確率を確定し；
ステップ602：該第二干渉源の信号強度が該第二干渉源以外のすべての他の干渉源の信号強度よりも大きい第二確率を確定し；
ステップ603：該第一確率と該第二確率との乗積を該変換確率とする。
【００５６】
本実施例では、該信号強度は、送信パワーで表されても良く、時間変化に依存しない他のパラメータで表されても良く、例えば、受信パワーなどで表されても良く。なお、本実施例では、これについて限定しない。
【００５７】
以下、現在のネットワークがZigbeeネットワークであり、干渉する干渉源が3個あり、それぞれ、Wi-Fi、MWO及びBluetoothであるケースを例として、如何に上述のパラメータを確定するかをについて説明する。そのうち、3個の干渉状態が存在し、それぞれ、Wi-Fiが現在のネットワークに干渉する主要干渉源である干渉状態（第一干渉状態）、MWOが現在のネットワークに干渉する主要干渉源である干渉状態（第二干渉状態）、及びBluetoothが現在のネットワークに干渉する主要干渉源である干渉状態（第三干渉状態）である。
【００５８】
本実施例では、第1時刻における第一干渉源がWi-Fiである時に、第2時刻における第二干渉源は、Wi-Fi、MWO及びBluetoothのうちの１つであっても良い。第1時刻における第一干渉源がMWOである時に、第2時刻における第二干渉源は、Wi-Fi、MWO及びBluetoothのうちの１つであっても良い。第1時刻における第一干渉源がBluetoothである時に、第2時刻における第二干渉源は、Wi-Fi、MWO及びBluetoothのうちの１つであっても良い。
【００５９】
即ち、第1時刻では、第一干渉状態下でのM個のパラメータは、それぞれ、第2時刻にWi-Fiが現在のネットワークに干渉する主要干渉源である確率pww、第2時刻にMWOが現在のネットワークに干渉する主要干渉源である確率pwm、及び第2時刻にBluetoothが現在のネットワーに干渉する主要干渉源である確率pwbである。
【００６０】
第1時刻では、第二干渉状態下でのM個のパラメータは、それぞれ、第2時刻にWi-Fiが現在のネットワークに干渉する主要干渉源である確率pmw、第2時刻にMWOが現在のネットワークに干渉する主要干渉源である確率pmm、及び第2時刻にBluetoothが現在のネットワークに干渉する主要干渉源である確率pmbである。
【００６１】
第1時刻では、第三干渉状態下でのM個のパラメータは、それぞれ、第2時刻にWi-Fiが現在のネットワークに干渉する主要干渉源である確率pbw、第2時刻にMWOが現在のネットワークに干渉する主要干渉源である確率pbm、及び第2時刻にBluetoothが現在のネットワークに干渉する主要干渉源である確率pbbである。
【００６２】
即ち、該3×3個のパラメータは、HMM中の黙示状態遷移行列A中の3×3個の構成要素に対応し、該行列Aは、次の通りである（そのうち、第一行乃至第三行は、それぞれ、第1時刻の３種類の可能な干渉状態、即ち、第一乃至第三干渉状態に対応し、第一列乃至第三列は、それぞれ、第2時刻の３種類の可能な干渉状態、即ち、第一乃至第三干渉状態に対応する）。即ち、
【数４】
0006801564.tif 000005
である。
【００６３】
ステップ601では、第一確率P1を確定する時に、該主要干渉源がBluetoothであり、現在のネットワークがZigbeeである時に、Bluetooth及びZigbeeが使用するチャネルが重なり合う（一致する）周波数ホッピング確率（hopping  probability）を第一確率P1とする。主要干渉源がWi-Fiであり、現在のネットワークがZigbeeである時に、Wi-Fiが使用するチャネル周波数と、Zigbeeが使用するチャネルとが重なり合う確率を第一確率P1とする。主要干渉源がMWOであり、現在のネットワークがZigbeeである時に、MWOが使用する周波数と、Zigbeeが使用するチャネルとが重なり合う確率を第一確率P1とする。
【００６４】
ステップ602では、第二確率P2を確定する時に、該第二干渉源がBluetoothであり、現在のネットワークがZigbeeである時に、Bluetoothの送信パワーがWi-Fiの送信パワー及びMWOの送信パワーよりも大きい確率を第二確率P2とする。第二干渉源がWi-Fiであり、現在のネットワークがZigbeeである時に、Wi-Fiの送信パワーがBluetoothの送信パワー及びMWOの送信パワーよりも大きい確率を第二確率P2とする。第二干渉源がMWOであり、現在のネットワークがZigbeeである時に、MWOの送信パワーがWi-Fiの送信パワー及びBluetoothの送信パワーよりも大きい確率を第二確率P2とする。
【００６５】
ステップ603では、P1×P2を該変換確率とする。
【００６６】
以下、現在のネットワークがZigbeeであり、且つチャネル20を使用するケースを例として、如何に上述のパラメータを計算するかを説明する。
【００６７】
ステップ601では、第一確率P1を確立する時に、該第二干渉源がBluetoothの時に、Bluetoothがチャネル47-49を使用することを表し、即ち、Bluetooth及びZigbeeが使用するチャネルが重なり合う周波数ホッピング確率は、3/79である。第二干渉源がWi-Fiの時に、Wi-Fiがチャネル7-10を使用することを表し、Wi-Fiが使用するチャネル周波数と、Zigbeeが使用するチャネルとが重なり合う確率は、4/14である。第二干渉源がMWOの時に、MWOが使用する周波数と、Zigbeeが使用するチャネルとが重なり合う確率は、1である。
【００６８】
ステップ602では、第二確率P2を確立する時に、該第二干渉源がBluetoothの時に、Bluetoothの送信パワーがWi-Fiの送信パワー及びMWOの送信パワーよりも大きい確率は、pb>w×pb>mである。第二干渉源がWi-Fiの時に、Wi-Fiの送信パワーがBluetoothの送信パワー及びMWOの送信パワーよりも大きい確率は、pw>b×pw>mである。第二干渉源がMWOの時に、MWOの送信パワーがWi-Fiの送信パワー及びBluetoothの送信パワーよりも大きい確率は、pm>b×pm>wである。
【００６９】
そのうち、pb>w、pb>m、pw>b、pw>m、pm>b、pm>wは、予め取得することができる。
【００７０】
以下、pb>wを例として如何に該数値を得るかについて説明する。pb>wは、Bluetoothの送信パワーがWiFiの送信パワーよりも大きい確率を表し、Bluetooth及びWiFiの送信パワーを代表的な送信パワーと設定してpb>wを計算しても良い。例えば、Bluetoothの代表的な送信パワーが0dBm、4dBm及び20dBmであるため、WiFiに最大パワー20dBmが設定されれば、BluetoothがWiFiの送信パワーよりも大きい確率pb>wは、0である。WiFiに設定された送信パワーが0dBmであれば、Bluetoothの送信パワーがWiFiの送信パワーよりも大きい確率は、2/3である。また、実際の発送パワーに基づいてpb>wを計算する場合、即ち、Bluetooth及びWiFiの発送パワーが既知の場合、pb>wの値は、1又は0である。
【００７１】
以上、如何に上述のpb>w、pb>m、pw>b、pw>m、pm>b、pm>wを得るかを例示的に説明したが、本実施例では、これについて限定しない。
【００７２】
ステップ603では、変換確率は、
【数５】
0006801564.tif 000006
のように確定することができる。
【００７３】
即ち、該3×3個の変換確率は、HMM中の行列A中の3×3個の構成要素に対応する。
【００７４】
本実施例により、上述のHMM中のパラメータの確定複雑度を低減することができ、また、干渉分類識別問題をコード解読問題に変換することにより、実現難度を低くすることもできる。
【実施例３】
【００７５】
本実施例3は、干渉分類識別のためのモデル化方法を提供し、それは、HMM、即ち、λ=(A、B、π)を用いて、干渉分類識別モデルを形成する。そのうち、Aは、黙示状態遷移確率行列であり、Bは、観測状態遷移確率行列であり、πは、初期確率行列である。本実施例では、行列A中の各要素とは、干渉状態間の隣接時刻での変換確率を指し、行列B中の各要素は、ネットワーク状態を表すネットワークパラメータが１つの干渉状態下で出現する確率を指す。
【００７６】
本実施例では、現在のネットワークに干渉する干渉源が第一数量（M）個ある時に、該方法は、実施例1中のパラメータ確定方法により確定されたM×N1個のパラメータを該モデル中の行列Bとし、及び／又は、実施例2中のパラメータ確定方法により確定されたM×M個のパラメータを該モデル中の行列Aとすることを含む。
【００７７】
本実施例では、実施例1中の方法により行列Bを確定する時に、実施例2中の方法を用いて行列Aを確定しても良く、又は、他の方法を用いて行列Aを確定しても良いが、本実施例では、これについて限定しない。
【００７８】
本実施例では、実施例2中の方法により行列Aを確定する時に、実施例1中の方法を用いて行列Bを確定しても良く、又は、他の方法を用いて行列Bを確定しても良いが、本実施例では、これについて限定しない。
【００７９】
本実施例では、各種類の干渉状態が存在する初期確率を初期確率行列πとする。例えば、実際の状況に応じて確定しても良く、又は、各種類の干渉状態が存在する初期確率を同じもの、即ち、1/Mと設定しても良いが、本実施例では、これについて限定しない。
【００８０】
図7は、本実施例中でM×N1個のパラメータを確定する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。
【００８１】
ステップ701：第i個目の干渉状態のシナリオを設定し；
例えば、現在のネットワークがZigbeeネットワークであり、干渉する干渉源が3個あり、それぞれ、Wi-Fi、MWO及Bluetoothであるように設定することができる。そのうち、3個の干渉状態が存在し、即ち、Wi-Fiが現在のネットワークに干渉する主要干渉源である干渉状態（第一干渉状態）、MWOが現在のネットワークに干渉する主要干渉源でああ干渉状態（第二干渉状態）、及びBluetoothが現在のネットワークに干渉する主要干渉源である干渉状態（第三干渉状態）である。また、第１回目設定時に、i=1とする。
【００８２】
ステップ702：T個の時刻について、各時刻における所定のK個の第一ネットワークパラメータを検出し、T個の時刻の、K個の第一ネットワークパラメータにより構成される第一パラメータシーケンスを取得し；
ステップ703：各時刻におけるK個の第一ネットワークパラメータに対して最適化処理を行い、T個の時刻の、該第一ネットワークパラメータに対して最適化処理を行った後に得られたK個の第二パラメータにより構成される第二パラメータシーケンスを取得し；
ステップ704：該第二パラメータシーケンスに基づいて、該干渉状態下でのN1種類のパラメータ状態の出現確率を確定し、該確率を該N1個のパラメータ値とし；
そのうち、ステップ702〜704の実施方式は、上述のステップ201〜203を参照することができるため、ここでは、その詳しい説明を省略する。
【００８３】
ステップ705：iがM以下であるかを判断し、はいの場合、i=i+1とし、そして、ステップ701に戻り、いいえの場合、ステップ706を実行し；
ステップ706：M個の干渉状態下でのN1個のパラメータを得る。
【００８４】
図8は、本実施例中でM×M個のパラメータを確定する方法のフローチャートである。図8に示すように、該方法は、次のようなステップを含む。
【００８５】
ステップ801：第i個目の干渉状態のシナリオを設定し；
例えば、現在のネットワークがZigbeeネットワークであり、干渉する干渉源が3個あり、それぞれ、Wi-Fi、MWO及びBluetoothであるように設定することができる。そのうち、3個の干渉状態が存在し、即ち、Wi-Fiが現在のネットワークに干渉する主要干渉源である干渉状態（第一干渉状態）、MWOが現在のネットワークに干渉する主要干渉源でああ干渉状態（第二干渉状態）、及びBluetoothが現在のネットワークに干渉する主要干渉源である干渉状態（第三干渉状態）である。また、第１回目設定時に、i=1とする。
【００８６】
ステップ802：該干渉源が占用するチャネル、及び、干渉源の信号強度を用いて、第1時刻における第一干渉源が第2時刻にそれぞれ異なる第二干渉源に変換されるM個の変換確率を確定し、M個のパラメータ値を得る。
【００８７】
そのうち、ステップ802の実施方式は、上述のステップ501を参照することができるため、ここでは、その詳しい説明を省略する。
【００８８】
ステップ803：iがM以下かを判断し、はいの場合、i=i+1とし、そして、ステップ801に戻り、いいえの場合、ステップ804を行い；
ステップ804：M個の干渉状態下でのM個の変換確率を得る。
【００８９】
本実施例により、HMM中のパラメータを比較的容易に確定することができ、そのうち、閾値に基づいてパラメータシーケンスを簡略化処理すことで、上述の行列Bの構築難度を低減することができ、また、確定されたHMM中のパラメータ及び観測されたパラメータシーケンスに基づいて、干渉分類識別問題をコード解読問題に変換することで、実現難度を低くすることもできる。
【実施例４】
【００９０】
本実施例4は、干渉分類識別方法を提供する。本実施例では、現在のネットワークに干渉する干渉源が第一数量（M）個あり、そのうち、１つの干渉源が主要干渉源であるシナリオを１つの干渉状態とし、このようにして、トータルでM個の干渉状態が存在する。
【００９１】
図9は、該干渉分類識別方法のフローチャートである。図9に示すように、該方法は、次のようなステップを含む。
【００９２】
ステップ901：Q個の時刻について、各時刻のK個の第一ネットワークパラメータを検出し、Q個の時刻の、K個の第一ネットワークパラメータにより構成される第三パラメータシーケンスを取得し；
ステップ902：該第三パラメータシーケンス及びHMMに基づいて、Q個の時刻に存在する干渉状態類別をそれぞれ確定し；
本実施例では、ステップ902中のHMMは、実施例3中の方法により確定することができるため、その内容は、ここに合併され、ここでの記載が省略される。
【００９３】
本実施例では、ステップ901は、実施例1中のステップ201の実施方式と同じであり、該第三パラメータシーケンスは、第一パラメータシーケンスと同じであるため、ここでは、その詳しい説明を省略する。
【００９４】
ステップ902では、HMMに基づく干渉分類識別方法により、干渉分類識別問題をコード解読問題に変換し、よって、該第三パラメータシーケンス及びHMMに基づいて、Viterbi  algorithmを用いて、Q個の時刻に存在する干渉状態類別をそれぞれ確定することができる。
【００９５】
以下、例を挙げて、如何にViterbi  algorithmに基づいて干渉状態類別を確定するかを説明する。本例では、例えば、現在のネットワークZigbeeに干渉する干渉源が3個（WiFi、MWO及びBluetooth）ある。
【００９６】
ステップ902では、該第三パラメータシーケンスを第二パラメータシーケンス、例えば、{(0、1、0)、(1、0、1)、…、(0、0、1)}に変換する。その具体的な変換方法は、実施例1中のステップ202に類似したので、ここでは、その詳しい説明を省略する。例えば、Q=3とし、{(RSSI0、LQI0、CAA0)、(RSSI1、LQI1、CAA1)、(RSSI2、LQI2、CAA2)}を｛(0、1、0)、(1、0、0)、(1、1、0)｝に変換する。
【００９７】
そのうち、該HMM、即ち、λ=(A、B、π)は、次の通りである。
【００９８】
上述の実施例2中の方法により予め得られた行列Aは、
【数６】
0006801564.tif 000007
である。
【００９９】
上述の実施例1中の方法により予め得られた行列Bは、
【数７】
0006801564.tif 000008
である。
【０１００】
また、行列Bの各列に対応する観測状態は、それぞれ、(0、0、0)、(0、0、1)、(0、1、0)、(0、1、1)、(1、0、0)、(1、0、1)、(1、1、0)、(1、1、1)であり、観測初期確率は、π=(0.2、0.4、0.4)である。
【０１０１】
ステップ902では、既知の観測シーケンス｛(0、1、0)、(1、0、0)、(1、1、0)｝及び上述のHMMに基づいて、Viterbi  algorithmを用いて、最適状態シーケンス、即ち、最適経路I*=(i*1,i*2,i*3)を求め、即ち、全ての可能な経路のうちから１つの最適経路を選択し、これにより、対応する干渉状態類別を確定する。具体的には、以下のステップにより処理する。
【０１０２】
(1)t=1の時に、各干渉状態i、即ち、i=1（WiFi）、2（MWO）、3（Bluetooth）について、干渉状態がiであり、観測状態が(0、1、0)である確率を求め、この確率をδ1(i)と記すと、
【数８】
0006801564.tif 000009
である。
【０１０３】
そのうち、bi{(0、1、0)}は、行列B中の(0、1、0)の観測状態に対応する要素を表す。
【０１０４】
実際のデータを代入して計算することにより、
【数９】
0006801564.tif 000010
が得られる。
【０１０５】
(2)t=2の時、各干渉状態i、即ち、i=1、2、3について、t=1の時に干渉状態がjであり、且つ観測状態が(0、1、0)であり、また、t=2の時に干渉状態がiであり、且つ観測状態が(1、0、0)である経路の最大確率を求め、この最大確率をδ2(i)と記すと、
【数１０】
0006801564.tif 000011
が得られる。そのうち、αjiは、行列A中の要素を表し、bi{(1、0、0)}は、行列B中の(1、0、0)の観測状態に対応する要素を表す。
【０１０６】
同時に、各干渉状態i、即ち、i=1、2、3について、最大確率の経路の前の１つの干渉状態j=Ψ2(i)（現在の干渉状態がiである）を
【数１１】
0006801564.tif 000012
のように記録する。
【０１０７】
実際のデータを代入して計算することにより、
【数１２】
0006801564.tif 000013
が得られる。
【０１０８】
同様に、t=3の時に、
【数１３】
0006801564.tif 000014
を計算し、実際のデータを代入して計算することにより、
【数１４】
0006801564.tif 000015
が得られる。
【０１０９】
(3)P*で最適経路の確率を表すとすると、
【数１５】
0006801564.tif 000016
である。最適経路の終点は、
【数１６】
0006801564.tif 000017
である。
【０１１０】
(4)最適経路の終点i*3から、逆方向でi*2、i*1を見つける。t=2の時に、
【数１７】
0006801564.tif 000018
である。t=1の時に、
【数１８】
0006801564.tif 000019
である。
【０１１１】
よって、最適状態シーケンスは、
【数１９】
0006801564.tif 000020
である。即ち、観測シーケンスがO={(0、1、0)、(1、0、0)、(1、1、0)}の時に、Zigbeeは、それぞれ、MWO、MWO及びWiFiからの干渉を受ける。
【０１１２】
本実施例により、HMM中のパラメータを比較的容易に確定することができ、そのうち、閾値に基づいてパラメータシーケンスに対して簡略化処理を行うことで、上述の行列Bの構築難度を低減することができ、また、確定されたHMM中のパラメータ及び観測されたパラメータシーケンスに基づいて、干渉分類識別問題をコード解読問題に変換することで、実現難度を低くすることもできる。
【実施例５】
【０１１３】
本実施例5は、さらに、パラメータ確定装置を提供する。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の方法の実施を参照することができ、ここでは、重複説明が省略される。
【０１１４】
本実施例では、それぞれ、第1乃至第M個の干渉源中の各干渉源が現在のネットワークに干渉する主要干渉源であるシナリオについて、M組のパラメータを確定し、該M組のパラメータによりHMM中の行列Bを構築する。そのうち、１つの干渉源が主要干渉源であるシナリオを１つの干渉状態とし、このようにして、トータルでM個の干渉状態が存在する。
【０１１５】
図10は、本実施例中のパラメータ確定装置の実施方式を示す図である。現在のネットワークに干渉する干渉源がM個ある時に、該装置1000は、次のようなものを含む。
【０１１６】
第一確定ユニット1001：M個の干渉源中の各干渉源がそれぞれ該現在のネットワークに干渉する主要干渉源であるM個の干渉状態について、M組のパラメータを確定し、各組のパラメータは、N1個のパラメータ値を含み、該N1個のパラメータ値の和は、1に等しく；
そのうち、該第一確定ユニット1001は、第一検出ユニット10011、第一処理ユニット10012及び第二確定ユニット10013を含み、１つの干渉状態下での１組のパラメータを確定する時に、
第一検出ユニット10011は、T個の時刻について、各時刻における所定のK個の第一ネットワークパラメータを検出し、これにより、該T個の時刻の、K個の第一ネットワークパラメータにより構成される第一パラメータシーケンスを取得し；
第一処理ユニット10012は、各時刻におけるK個の第一ネットワークパラメータについて最適化処理を行い、これにより、該T個の時刻の、該第一ネットワークパラメータに対して最適化処理を行った後に得られたK個の第二パラメータにより構成される第二パラメータシーケンスを取得し；
第二確定ユニット10013は、該第二パラメータシーケンスに基づいてい、該干渉状態下でのN1種類のパラメータ状態の出現確率を確定し、該確率を該N1個のパラメータ値とし、そのうち、該パラメータ状態は、L個の所定条件に対応するL個の第二パラメータにより確定され、N1=LKであり；
そのうち、１つの時刻における第四数量（K）個の第一ネットワークパラメータに対して最適化処理を行う時に、該第一処理ユニット10012は、さらに、K個の第一ネットワークパラメータ中の各第一ネットワークパラメータが満足するL個の所定条件中の１つの所定条件をそれぞれ確定し、各第一ネットワークパラメータを、その満足する所定条件に対応する第二パラメータに変換し、これにより、該１つの時刻におけるK個の第二パラメータを取得し、そのうち、各所定条件は、それぞれ、１つの第二パラメータに対応し、異なる所定条件に対応する第二パラメータは、異なる。
【０１１７】
本実施例では、第一検出ユニット10011、第一処理ユニット10012及び第二確定ユニット10013の具体的な実施方式は、実施例1中のステップ201〜203を参照することができるため、ここでは、その詳しい説明を省略する。
【０１１８】
図11は、本実施例中の該第二確定ユニット10013を示す図である。図11に示すように、該第二確定ユニット10013は、次のようなものを含む。
【０１１９】
第一統計ユニット1101：該第二パラメータシーケンス中で、T個の時刻におけるN1種類のパラメータ状態中の各種類のパラメータ状態の出現回数を統計し；
第一計算ユニット1102：該各種類のパラメータ状態の出現回数をTで除算し、これにより、N1種類のパラメータ状態の出現確率を取得し、該確率を該第二数量個のパラメータ値とする。
【０１２０】
そのうち、第一統計ユニット1101及び第一計算ユニット1102の具体的な実施方式は、実施例1中のステップ401〜402を参照することができるため、ここでは、その詳しい説明を省略する。
【０１２１】
本実施例では、該第一処理ユニット10012は、さらに、第一設定ユニット（図示せず）を含み、それは、K個の第一ネットワークパラメータ中の各第一ネットワークパラメータについて、該L個の所定条件に対応するL個の第二パラメータを設定する。
【０１２２】
そのうち、該第一設定ユニットは、L-1個の閾値を用いて、該L個の所定条件に対応するL個の第二パラメータを設定する。
【０１２３】
そのうち、各第一ネットワークパラメータについて、Lが2の時に、該閾値が1個あり、第一処理ユニット10012は、該第一ネットワークパラメータが該閾値よりも大きい時に、該第一ネットワークパラメータを第一数値に変換し、該第一ネットワークパラメータが該閾値以下の時に、該第一ネットワークパラメータを第二数値に変換する。
【０１２４】
本実施例により、HMM中のパラメータを比較的容易に確定することができ、そのうち、閾値に基づいてパラメータシーケンスに対して簡略化処理を行うことで、上述の行列Bの構築難度を低減することができ、また、確定されたHMM中のパラメータ及び観測されたパラメータシーケンスに基づいて、干渉分類識別問題をコード解読問題に変換することで、実現難度を低くすることもできる。
【０１２５】
図12は、本発明の実施例におけるパラメータ確定装置のハードウェア構成図である。図12に示すように、装置1200は、１つのインターフェース（図示せず）、中央処理装置（CPU）1220及び記憶器1210を含み、記憶器1210は、中央処理装置1220に接続される。そのうち、記憶器1210は、各種のデータを記憶することができ、パラメータ確定用のプログラムを記憶することができ（該プログラムは、中央処理装置1220の制御下で実行することができる）、また、各種の閾値などを記憶することもできる。
【０１２６】
１つの実施方式では、パラメータ確定装置の機能は、中央処理装置1220に統合することができる。そのうち、中央処理装置1220は、次のように構成されても良く、即ち、M個の干渉源中の各干渉源がそれぞれ該現在のネットワークに干渉する主要干渉源であるM個の干渉状態について、M組のパラメータを確定し、各組のパラメータは、N1個のパラメータ値を含み、該第二数量個のパラメータ値の和は、1であり、また、１つの干渉状態下での１組のパラメータを確定する時に、中央処理装置1220は、次のように構成されても良く、即ち、T個の時刻について、各時刻における所定のK個の第一ネットワークパラメータを検出し、該T個の時刻の、K個の第一ネットワークパラメータにより構成される第一パラメータシーケンスを取得し、各時刻におけるK個の第一ネットワークパラメータに対して最適化処理を行い、該T個の時刻の、該第一ネットワークパラメータに対して最適化処理を行った後に得られたK個の第二パラメータにより構成される第二パラメータシーケンスを取得し、該第二パラメータシーケンスに基づいて該干渉状態下でのN1種類のパラメータ状態の出現確率を確定し、該確率を該N1個のパラメータ値とし、そのうち、該パラメータ状態は、L個の所定条件に対応するL個の第二パラメータにより確定され、N1=LKである。
【０１２７】
そのうち、１つの時刻における第四数量個の第一ネットワークパラメータに対して最適化処理を行う時に、中央処理装置1220は、次のように構成されても良く、即ち、K個の第一ネットワークパラメータ中の各第一ネットワークパラメータが満足するL個の所定条件中の１つの所定条件をそれぞれ確定し、各第一ネットワークパラメータを、その満足する所定条件に対応する第二パラメータに変更し、該１つの時刻におけるK個の第二パラメータを取得し、そのうち、各所定条件は、それぞれ、１つの第二パラメータに対応し、異なる所定条件に対応する第二パラメータは、異なる。
【０１２８】
そのうち、中央処理装置1220は、さらに、次のように構成されても良く、即ち、該第二パラメータシーケンス中で、T個の時刻におけるN1種類のパラメータ状態中の各種類のパラメータ状態の出現回数を統計し、該各種類のパラメータ状態の出現回数をTで除算し、N1種類のパラメータ状態の出現確率を求め、該確率を該N1個のパラメータ値とする。
【０１２９】
そのうち、中央処理装置1220は、さらに、次のように構成されても良く、即ち、K個の第一ネットワークパラメータ中の各第一ネットワークパラメータについて、該L個の所定条件に対応するL個の第二パラメータを設定し、L-1個の閾値を用いて該L個の所定条件に対応するL個の第二パラメータを設定し、各第一ネットワークパラメータについて、Lが2の時に、該閾値が1個あり、該第一ネットワークパラメータが該閾値よりも大きい時に、該第一ネットワークパラメータを第一数値に変換し、該第一ネットワークパラメータが該閾値以下の時に、該第一ネットワークパラメータを第二数値に変換する。
【０１３０】
他の実施方式では、上述のパラメータ確定装置を、中央処理装置1220に接続されるチップ（図示せず）に構成し、中央処理装置1220の制御によりパラメータ確定装置の機能を実現しても良く。
【０１３１】
本実施例では、該装置1200は、さらに、センサ1201、送受信器1204及び電源1205などを含んでも良い。そのうち、これらの部品の機能は、従来技術に類似したので、ここでは、その詳しい説明を省略する。なお、装置1200は、必ずしも図12に示すの全ての部品を含む必要がない。また、該装置1200は、さらに、図12に示されてい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。
【０１３２】
本実施例により、HMM中のパラメータを比較的容易に確定することができ、そのうち、閾値に基づいてパラメータシーケンスに対して簡略化処理を行うことで、上述の行列Bの構築難度を低減することができ、また、確定されたHMM中のパラメータ及び観測されたパラメータシーケンスに基づいて、干渉分類識別問題を為コード解読問題に変換することで、実現難度を低くすることもできる。
【実施例６】
【０１３３】
本実施例6は、さらに、パラメータ確定装置を提供する。該装置が問題を解決する原理は、実施例2の方法に類似したため、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、ここでは、重複説明が省略される。
【０１３４】
本実施例では、それぞれ、第1乃至第M個の干渉源中の各干渉源が現在のネットワークに干渉する主要干渉源であるシナリオについて、M組のパラメータを確定し、該M組のパラメータによりHMM中の行列Aを構築する。そのうち、１つの干渉源が主要干渉源であるシナリオを１つの干渉状態とし、このようにして、トータルでM個の干渉状態が存在する。
【０１３５】
図13は、本実施例中のパラメータ確定装置の実施方式を示す図である。現在のネットワークに干渉する干渉源がM個ある時に、該装置1300は、次のようなものを含む。
【０１３６】
第三確定ユニット1301：M個の干渉源中の各干渉源がそれぞれ該現在のネットワークに干渉する主要干渉源であるM個の干渉状態について、M組のパラメータを確定し、各組のパラメータは、第一数量であるM個のパラメータ値を含み、該M個のパラメータ値の和は、1である。
【０１３７】
そのうち、該第三確定ユニット1301は、第四確定ユニット13011を含み、１つの干渉状態下での１組のパラメータを確定する時に、第四確定ユニット13011は、該１つの干渉状態下で、該干渉源が占用するチャネル、及び、干渉源の信号強度に基づいて、第1時刻における第一干渉源が第2時刻にそれぞれ異なる第二干渉源に変換される第一数量個の変換確率を確定し、該第一数量個のパラメータ値を取得し；
そのうち、該第1時刻における第一干渉源は、該１つの干渉状態下での主要干渉源であり、該第2時刻における第二干渉源は、それぞれ、該主要干渉源、及び、該主要干渉源以外の他のM-1個の干渉源である。
【０１３８】
そのうち、該第三確定ユニット1301の具体的な実施方式は、実施例2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。
【０１３９】
図14は、本実施例中の第四確定ユニット13011を示す図である。図14に示すように、第四確定ユニット13011は、次のようなものを含む。
【０１４０】
第二計算ユニット1401：該第2時刻における第二干渉源が占用するのチャネルに基づいて、該第2時刻に第二干渉状態が存在する第一確率を確定し；
第三計算ユニット1402：該第二干渉源の信号強度が該第二干渉源以外の全ての他の干渉源の信号強度よりも大きい第二確率を確定し；
第四計算ユニット1403：該第一確率と第二確率との乗積を該変換確率とする。
【０１４１】
該第二干渉源がBluetoothであり、現在のネットワークがZigbeeである時に、第二計算ユニット1401は、Bluetooth及びZigbeeが使用するチャネルが重なり合う周波数ホッピング確率を該第一確率とし；
該第二干渉源がWi-Fiであり、現在のネットワークがZigbeeである時に、第二計算ユニット1401は、Wi-Fiが使用するチャネル周波数と、Zigbeeが使用するチャネルとが重なり合う確率を該第一確率とし；
該第二干渉源がMWOであり、現在のネットワークがZigbeeである時に、第二計算ユニット1401は、MWOが使用する周波数と、Zigbeeが使用するチャネルとが重なり合う確率を該第一確率とする。
【０１４２】
そのうち、第二計算ユニット1401、第三計算ユニット1402及び第四計算ユニット1403の具体的な実施方式は、実施例2のステップ601〜603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。
【０１４３】
図15は、本発明の実施例によるパラメータ確定装置のハードウェア構成図である。図15に示すように、装置1500は、１つのインターフェース（図示せず）、中央処理装置（CPU）1520及び記憶器1510を含み、記憶器1510は、中央処理装置1520に接続される。そのうち、記憶器1510は、各種のデータを記憶することができ、パラメータ確定用のプログラムを記憶することができ（中央処理装置1520の制御下で該プログラムは実行することができる）、また、各種の閾値などを記憶することもできる。
【０１４４】
１つの実施方式中、パラメータ確定装置の機能は、中央処理装置1520に統合することができる。そのうち、中央処理装置1520は、次のように構成されても良く、即ち、M個の干渉源中の各干渉源がそれぞれ該現在のネットワークに干渉する主要干渉源であるM個の干渉状態について、M組のパラメータを確定し、各組のパラメータは、M個のパラメータ値を含み、該M個のパラメータ値の和は、1に等しい。
【０１４５】
そのうち、１つの干渉状態下での１組のパラメータを確定する時に、中央処理装置1520は、さらに、次のように構成されても良く、即ち、該１つの干渉状態下で、該干渉源が占用するチャネル、及び、干渉源の信号強度に基づいて、第1時刻における第一干渉源が第2時刻にそれぞれ異なる第二干渉源に変換されるM個の変換確率を確定し、該M個のパラメータ値を取得し、そのうち、該第1時刻における第一干渉状態は、該１つの干渉状態下での主要干渉源であり、該第2時刻における第二干渉源は、それぞれ、該主要干渉源、及び、該主要干渉源以外の他のM-1個の干渉源である。
【０１４６】
そのうち、１つの該変換確率を計算する時に、中央処理装置1520は、さらに、次のように構成されても良く、即ち、該第2時刻における第二干渉源が占用するチャネルに基づいて、該第2時刻に第二干渉状態が存在する第一確率を確定し、該第二干渉源の信号強度が該第二干渉源以外の全ての他の干渉源の信号強度よりも大きい第二確率を確定し、該第一確率と第二確率との乗積を該変換確率とする。
【０１４７】
そのうち、中央処理装置1520は、さらに、次のように構成されても良く、即ち、該第二干渉源がBluetoothであり、現在のネットワークがZigbeeである時に、Bluetooth及びZigbeeが使用するチャネルが重なり合う周波数ホッピング確率を該第一確率とし、該第二干渉源がWi-Fiであり、現在のネットワークがZigbeeである時に、Wi-Fiが使用するチャネル周波数と、Zigbeeが使用するチャネルとが重なり合う確率を前記第一確率とし、該第二干渉源がMWOであり、現在のネットワークがZigbeeである時に、MWOが使用する周波数と、Zigbeeが使用するチャネルとが重なり合う確率を該第一確率とする。
【０１４８】
他の実施方式では、上述のパラメータ確定装置を、中央処理装置1520に接続されるチップ（図示せず）に構成し、中央処理装置1520の制御でパラメータ確定装置の機能を実現しても良い。
【０１４９】
本実施例では、該装置1500は、さらに、センサ1501、送受信器1504及び電源1505などを含んでも良い。そのうち、これらの部品の機能は、従来技術に類似したので、ここでは、その詳しい説明を省略する。なお、装置1500は、必ずしも図15に示す全ての部品を含む必要がない。また、該装置1500は、さらに、図15に示されてい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。
【０１５０】
本実施例により、HMM中のパラメータを比較的容易に確定することができ、また、確定されたHMM中のパラメータと、観測されたパラメータシーケンスとに基づいて、干渉分類識別問題をコード解読問題に変換することができ、これにより、実現難度が低くなるようにさせることもできる。
【実施例７】
【０１５１】
本実施例7は、さらに、モデル化装置を提供する。該装置が問題を解決する原理は、実施例3の方法に類似したため、その具体的な実施は、実施例3の方法の実施を参照することができ、ここでは、重複説明が省略される。
【０１５２】
HMM、即ち、λ=(A、B、π)を利用して干渉分類識別モデルを形成し、そのうち、Aは、黙示状態遷移確率行列であり、Bは、観測状態遷移確率行列であり、πは、初期確率行列である。本実施例では、行列A中の各要素とは、干渉状態間の隣接時刻での変換確率を指し、行列B中の各要素とは、ネットワーク状態を表すネットワークパラメータが１つの干渉状態下で出現する確率を指す。
【０１５３】
本実施例では、現在のネットワークに干渉する干渉源が第一数量（M）個ある時に、該装置は、実施例5中のパラメータ確定装置、及び／又は、実施例6中のパラメータ確定装置を含み、実施例5中のパラメータ確定装置により確定されたM×N1個のパラメータを該モデル中の行列Bとし、実施例6中のパラメータ確定装置により確定されたM×M個のパラメータを該モデル中の行列Aとする。
【０１５４】
本実施例では、該モデル化装置は、各種類の干渉状態が存在する初期確率を初期確率行列πとする。
【０１５５】
図16は、本発明の実施例によるモデル化装置のハードウェア構成図である。図16に示すように、装置1600は、１つのインターフェース（図示せず）、中央処理装置（CPU）1620及び記憶器1610を含み、記憶器1610は、中央処理装置1620に接続される。そのうち、記憶器1610は、各種のデータを記憶することができ、モデル化用のプログラムを記憶することができ、また、中央処理装置1620の制御下で該プログラムは実行することもできる。
【０１５６】
１つの実施方式では、該モデル化装置の機能は、中央処理装置1620に統合することができる。そのうち、中央処理装置1620は、次のように構成されても良く、実施例5の中央処理装置1020の機能及び／又は実施例6の中央処理装置1320の機能を実行する。
【０１５７】
他の実施方式では、上述のモデル化装置を、中央処理装置1620に接続されるチップ（図示せず）に構成し、中央処理装置1620の制御でモデル化装置の機能を実現しても良い。
【０１５８】
本実施例では、該装置1600は、さらに、センサ1601、送受信器1604及び電源1605などを含んでも良く、そのうち、これらの部品の機能は、従来技術に類似したので、ここでは、その詳しい説明を省略する。なお、装置1600は、必ずしも図16に示す全ての部品を含む必要がない。また、該装置1600は、さらに、図16に示されてい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。
【０１５９】
本実施例により、HMM中のパラメータを比較的容易に確定することができ、そのうち、閾値に基づいてパラメータシーケンスに対して簡略化処理を行うことで、上述の行列Bの構成難度を低減することができ、また、確定されたHMM中のパラメータ及び観測されたパラメータシーケンスに基づいて、干渉分類識別問題をコード解読問題に変換することで、実現難度が低くなるようにさせることもできる。
【実施例８】
【０１６０】
本実施例8は、さらに、干渉分類識別装置を提供する。該装置が問題を解決する原理は、実施例4の方法に類似したので、その具体的な実施は、実施例4の方法の実施を参照することができ、ここでは、重複説明が省略される。
【０１６１】
本実施例では、現在のネットワークにあ干渉する干渉源が第一数量（M）個あり、そのうち、１つの干渉源が主要干渉源であるシナリオを１つの干渉状態とし、このようにして、トータルでM個の干渉状態が存在する。
【０１６２】
図17は、本実施例中の干渉分類識別装置の実施方式を示す図である。現在のネットワークに干渉する干渉源がM個ある時に、該装置1700は、次のようなものを含む。
【０１６３】
第二検出ユニット1701：Q個の時刻について、各時刻のK個の第一ネットワークパラメータを検出し、該Q個の時刻の、K個の第一ネットワークパラメータにより構成される第三パラメータシーケンスを取得し；
第五確定ユニット1702：該第三パラメータシーケンス及びHMMに基づいて、それぞれ、該Q個の時刻に存在する干渉状態類別を確定する。
【０１６４】
そのうち、該装置は、さらに、
干渉分類識別のための第一パラメータを確定するための実施例5中のパラメータ確定装置（図示せず）であって、該第一パラメータは、該HMM中の観測状態遷移確率行列である、もの；及び／又は、
干渉分類識別のための第二パラメータを確定するための実施例6中のパラメータ確定装置（図示せず）であって、該第二パラメータは、該HMM中の黙示状態遷移確率行列である、ものを含む。
【０１６５】
そのうち、該第二検出ユニット1701及び第五確定ユニット1702の具体的な実施方式は、実施例4中のステップ901〜902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。
【０１６６】
本実施例では、該第一パラメータは、第一数量×第二数量個のパラメータにより構成される行列であり、該第二パラメータは、第一数量×第一数量個のパラメータにより構成される行列である。
【０１６７】
図18は、本発明の実施例による干渉分類識別装置のハードウェア構成図である。図18に示すように、装置1800は、１つのインターフェース（図示せず）、中央処理装置（CPU）1820及び記憶器1810を含み、記憶器1810は、中央処理装置1820に接続される。そのうち、記憶器1810は、各種のデータを記憶することができ、干渉分類識別用のプログラムを記憶することができ（中央処理装置1820の制御下で該プログラムを実行することができる）、また、各種の閾値などを記憶することもできる。
【０１６８】
１つの実施方式では、干渉分類識別装置の機能は、中央処理装置1820に統合することができる。そのうち、中央処理装置1820は、次のように構成されても良く、即ち、Q個の時刻について、各時刻のK個の第一ネットワークパラメータを検出し、Q個の時刻の、K個の第一ネットワークパラメータにより構成される第三パラメータシーケンスを取得し、該第三パラメータシーケンス及びHMMに基づいて、それぞれ、Q個の時刻に存在する干渉状態類別を確定する。
【０１６９】
そのうち、中央処理装置1820は、さらに、実施例7の中央処理装置1420の機能を実行するように構成されても良い。
【０１７０】
他の実施方式では、上述の干渉分類識別装置を、中央処理装置1820に接続されるチップ（図示せず）に構成し、中央処理装置1820の制御で干渉分類識別装置の機能を実現しも良い。
【０１７１】
本実施例では、該装置1800は、さらに、センサ1801、送受信器1804及び電源1805などを含んでも良く、そのうち、これらの部品の機能は、従来技術に類似したため、ここでは、その詳しい説明を省略する。なお、装置1800は、必ずしも図18中に示す全ての部品を含む必要がない。また、該装置1800は、さらに、図18に示されてい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。
【０１７２】
上述の実施例により、HMM中のパラメータを比較的容易に確定することができ、そのうち、閾値に基づいてパラメータシーケンスに対して簡略化処理を行うことで、上述の行列Bの形成難度を低減することができ、また、確定されたHMM中のパラメータ及び観測されたパラメータシーケンスに基づいて、干渉分類識別問題をコード解読問題に変換することで、実現難度が低くなるようにさせることもできる。
【０１７３】
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、パラメータ確定装置中で該プログラムを実行する時に、該プログラムは、コンピュータに、該パラメータ確定装置中で実施例1又は2に記載のパラメータ確定方法を実行させる。
【０１７４】
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、該コンピュータ可読プログラムは、コンピュータに、パラメータ確定装置中で実施例1又は2に記載のパラメータ確定方法を実行させる。
【０１７５】
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、モデル化装置で該プログラムを実行する時に、該プログラムは、コンピュータに、該モデル化装置中で実施例3に記載のモデル化方法を実行させる。
【０１７６】
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、該コンピュータ可読プログラムは、コンピュータに、モデル化装置中で実施例3に記載のモデル化方法を実行させる。
【０１７７】
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、干渉分類識別装置で該プログラムを実行する時に、該プログラムは、コンピュータに、該干渉分類識別装置中で実施例4に記載の干渉分類識別方法を実行させる。
【０１７８】
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、該コンピュータ可読プログラムは、コンピュータに、干渉分類識別装置中で実施例4に記載の干渉分類識別方法を実行させる。
【０１７９】
また、本発明の実施例による装置及び方法は、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。また、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、flashメモリなどにも関する。
【０１８０】
また、以上の複数の実施例に関し、さらに次のような付記も開示する。
【０１８１】
（付記1）
干渉分類識別のためのパラメータ確定装置であって、
現在のネットワークに干渉する干渉源が第一数量（M）個あり、前記装置は、
M個の干渉源中の各干渉源がそれぞれ前記現在のネットワークに干渉する主要干渉源であるM個の干渉状態について、M組のパラメータを確定するための第一確定ユニットであって、各組のパラメータは、第二数量（N1）個のパラメータ値を含み、前記N1個のパラメータ値の和は、1に等しい、第一確定ユニットを含み、
そのうち、前記第一確定ユニットは、第一検出ユニット、第一処理ユニット及び第二確定ユニットを含み、１つの干渉状態下での１組のパラメータを確定する時に、前記第一検出ユニットは、第三数量（T）個の時刻について、各時刻における所定の第四数量（K）個の第一ネットワークパラメータを検出し、前記T個の時刻の、K個の第一ネットワークパラメータにより構成される第一パラメータシーケンスを取得し、
前記第一処理ユニットは、各時刻におけるK個の第一ネットワークパラメータに対して最適化処理を行い、前記T個の時刻の、前記第一ネットワークパラメータに対して最適化処理を行った後に得られたK個の第二パラメータにより構成される第二パラメータシーケンスを取得し、
前記第二確定ユニットは、前記第二パラメータシーケンスに基づいて前記干渉状態下でのN1種類のパラメータ状態の出現確率を確定し、前記確率を前記N1個のパラメータ値とし、そのうち、前記パラメータ状態は、第五数量（L）個の所定条件に対応するL個の第二パラメータにより確定され、N1=LKであり、
そのうち、１つの時刻におけるK個の第一ネットワークパラメータに対して最適化処理を行う時に、前記第一処理ユニットは、さらに、それぞれ、K個の第一ネットワークパラメータ中の各第一ネットワークパラメータが満足するL個の所定条件中の１つの所定条件を確定し、各第一ネットワークパラメータを、その満足する所定条件に対応する第二パラメータに変換し、前記１つの時刻におけるK個の第二パラメータを取得し、そのうち、各所定条件は、それぞれ、１つの第二パラメータに対応し、異なる所定条件に対応する第二パラメータは、異なる、装置。
【０１８２】
（付記2）
付記1に記載の装置であって、
前記第二確定ユニットは、
前記第二パラメータシーケンス中で、T個の時刻におけるN1種類のパラメータ状態中の各種類のパラメータ状態の出現回数を統計するための第一統計ユニット；及び
前記各種類のパラメータ状態の出現回数をTで除算し、N1種類のパラメータ状態の出現確率を取得し、前記確率を前記N1個のパラメータ値とするための第一計算ユニットを含む、装置。
【０１８３】
（付記3）
付記1に記載の装置であって、
前記第一処理ユニットは、さらに、
K個の第一ネットワークパラメータ中の各第一ネットワークパラメータについて、前記L個の所定条件に対応するL個の第二パラメータを設定するための第一設定ユニットを含む、装置。
【０１８４】
（付記4）
付記3に記載の装置であって、
前記第一設定ユニットは、L-1個の閾値を用いて、前記L個の所定条件に対応するL個の第二パラメータを設定する、装置。
【０１８５】
（付記5）
付記4に記載の装置であって、
各第一ネットワークパラメータについて、Lが2の時に、前記閾値が1個あり、前記第一処理ユニットは、前記第一ネットワークパラメータが前記閾値よりも大きい時に、前記第一ネットワークパラメータを第一数値に変換し、前記第一ネットワークパラメータが前記閾値以下の時に、前記第一ネットワークパラメータを第二数値に変換する、装置。
【０１８６】
（付記6）
付記5に記載の装置であって、
前記第一数値及び第二数値は、統計を行うことができる数値である、装置。
【０１８７】
（付記7）
付記6に記載の装置であって、
前記第一数値は1であり、且つ第二数値は0であり、又は、前記第一数値は0であり、且つ前記第二数値は1である、装置。
【０１８８】
（付記8）
付記4に記載の装置であって、
K個の第一ネットワークパラメータ中の各第一ネットワークパラメータについて、設定された閾値は、異なる、装置。
【０１８９】
（付記9）
付記1に記載の装置であって、
前記現在のネットワークは、Zigbeeであり、
前記干渉源は、WIFI、MWO及びBluetoothのうちの１つ又は複数を含む、装置。
【０１９０】
（付記10）
付記1に記載の装置であって、
前記第一ネットワークパラメータは、RSSI、LQI及びCCAのうちの１つ又は複数を含む、装置。
【０１９１】
（付記11）
干渉分類識別のためのパラメータ確定装置であって、
現在のネットワークに干渉する干渉源が第一数量（M）個あり、前記装置は、
第一数量個の干渉源中の各干渉源がそれぞれ前記現在のネットワークに干渉する主要干渉源である第一数量個の干渉状態について、第一数量組のパラメータを確定するための第三確定ユニットであって、各組のパラメータは、第一数量個のパラメータ値を含み、前記第一数量個のパラメータ値の和は、1に等しい、第三確定ユニットを含み、
そのうち、前記第三確定ユニットは、第四確定ユニットを含み、１つの干渉状態下での１組のパラメータを確定する時に、前記第四確定ユニットは、前記１つの干渉状態下で、前記干渉源が占用するチャネル、及び、干渉源の信号強度を用いて、第1時刻における第一干渉源が第2時刻にそれぞれ異なる第二干渉源に変換される第一数量個の変換確率を確定し、前記第一数量個のパラメータ値を取得し、そのうち、前記第1時刻における第一干渉源は、前記１つの干渉状態下での主要干渉源であり、前記第2時刻における第二干渉源は、それぞれ、前記主要干渉源、及び、前記主要干渉源以外の他の第一数量マイナス１個の干渉源である、装置。
【０１９２】
（付記12）
付記11に記載の装置であって、
前記第四確定ユニットは、第二計算ユニット、第三計算ユニット及び第四計算ユニットを含み、１つの前記変換確率を計算する時に、前記第二計算ユニットは、前記第2時刻における第二干渉源が占用するチャネルに基づいて、前記第2時刻に第二干渉源が存在する第一確率を確定し、
前記第三計算ユニットは、前記第二干渉源の信号強度が前記第二干渉源以外の全ての他の干渉源の信号強度よりも大きい第二確率を確定し、
前記第四計算ユニットは、前記第一確率と第二確率との乗積を前記変換確率とする、装置。
【０１９３】
（付記13）
付記12に記載の装置であって、
前記第二干渉源がBluetoothであり、現在のネットワークがZigbeeである時に、前記第二計算ユニットは、Bluetooth及びZigbeeが使用するチャネルが重なり合う周波数ホッピング確率を前記第一確率とし、
前記第二干渉源がWi-Fiであり、現在のネットワークがZigbeeである時に、前記第二計算ユニットは、Wi-Fiが使用するチャネル周波数と、Zigbeeが使用するチャネルとが重なり合う確率を前記第一確率とし、
前記第二干渉源がMWOであり、現在のネットワークがZigbeeである時に、前記第二計算ユニットは、MWOが使用する周波数と、Zigbeeが使用するチャネルとが重なり合う確率を前記第一確率とする、装置。
【０１９４】
（付記14）
付記11に記載の装置であって、
前記現在のネットワークは、Zigbeeであり、前記干渉源は、WIFI、MWO及びBluetoothのうちの１つ又は複数を含む、装置。
【０１９５】
（付記15）
付記11に記載の装置であって、
前記信号強度は、時間変化に依存しないパラメータにより確定される、装置。
【０１９６】
（付記16）
付記15に記載の装置であって、
前記時間変化に依存しないパラメータは、送信パワーである、装置。
【０１９７】
（付記17）
干渉分類識別装置であって、
現在のネットワークに干渉する干渉源がM個あり、M個の干渉源中の１つの干渉源が前記現在のネットワークに干渉する主要干渉源であるシナリオを１つの干渉状態とし、前記装置は、
第六数量（Q）個の時刻について、各時刻のK個の第一ネットワークパラメータを検出し、前記Q個の時刻の、K個の第一ネットワークパラメータにより構成される第三パラメータシーケンスを取得するための第二検出ユニット；及び
前記第三パラメータシーケンス及びHMMに基づいて、それぞれ、前記Q個の時刻に存在する干渉状態類別を確定するための第五確定ユニットを含み、
そのうち、前記装置は、さら、付記1に記載の装置を、干渉分類識別のための第一パラメータを確定するために含み、前記第一パラメータは、前記HMM中の観測状態遷移確率行列であり、及び／又は、
前記装置は、さらに、付記11に記載の装置を、干渉分類識別のための第二パラメータを確定するために含み、前記第二パラメータは、前記HMM中の黙示状態遷移確率行列である、装置。
【０１９８】
（付記18）
付記17に記載の装置であって、
前記第一パラメータは、M×N1個のパラメータにより構成される行列であり、前記第二パラメータは、M×M個のパラメータにより構成される行列である、装置。
【０１９９】
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】
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【図１Ｂ】
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【図１Ｃ】
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【図１Ｄ】
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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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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