(57)【要約】    【課題】  測定データを無線で転送する機能を有するセンサデバイスが複数配置されるネットワーク内をモバイルデバイスが移動してデータを収集する際に、無駄なデータの送出やノード間のホップ数増加、そして転送データの輻輳などを抑制する。    【解決手段】  センサネット５００内の複数のノード５０１、５０２、５０３、５０４、５０６、…  に対する、モバイルデバイスによるアクセスの試行が検出されると、複数のノードの各々に対するモバイルデバイスによる将来のアクセス確率が計算される。計算された確率に関連する情報がセンサネット内で伝達され、この確率に基づき、収集された測定データは複数のノード内でホップ数が無駄に増すことのないようにルーティングされてモバイルデバイスに送られる。    【選択図】    図１
2005278185.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサネットを稼働させる方法であって、
前記センサネット内の複数のノードに対する、１個または数個のモバイルデバイスによるアクセスの試行を検出することと、
前記検出に応じて、前記複数のノードの各々に対するモバイルデバイスによる将来のアクセス確率をそれぞれ計算することと、
計算された前記確率に関連する情報を前記センサネット内で伝達することと、
収集される測定データを、計算された前記確率を使用して前記複数のノードのそれぞれにルーティングすることと
を有することを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に分散センサシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
超小型電子技術、超小型センサおよび無線通信が進歩するにつれて、新しいタイプの分散測定システムが提案され、ときとして実現された。こうした測定システムを実現することは、センサデバイスの測定機能および通信機能を適切に実現することにより可能である。一般に、センサデバイスは、バッテリ電力および／または受動的に生成される電力（たとえば、光起電性リソース）を使用して、長期間にわたって動作するように設計される。また、センサデバイスは一般に、複雑さが相対的に最低限の範囲内であるように設計される（たとえば、限られた計算、メモリおよび通信リソース）。これらのシステムのセンサデバイスは、短距離無線法を使用して通信する。たとえば、アドホック無線ネットワーク（たとえば、ＩＥＥＥ  ８０２．１１ｂネットワーク、ブルートゥース（登録商標）ネットワークなど）は、測定データの転送を容易にするためのセンサデバイスにより形成することができる。短距離無線通信プロトコルを使用するセンサデバイスの組織は、スキャッターネット（スカッタネット）、アドホックセンサネット、ピコネットなどと呼ばれる。
【０００３】
図１は、複数のセンサデバイス１０２を使用する代表的な分散センサシステム１００を示す。センサシステム１００は、あらゆるアプリケーション向けに測定値を収集するため、使用することができる。たとえば、センサシステム１００は、都市全体の科学的測定値を取得して、都市の環境監視を促進するために使用することができる。センサシステム１００の意図された目的に応じて、システム内のセンサデバイス１０２の数は、ごく少数から１，０００個以上のセンサデバイス１０２まで様々である。収集ポイントデバイス１０１は、センサシステム１００の「エッジ」に配置され、アクセスポイント１０３の近傍に位置する。アクセスポイント１０３で高出力無線通信を使用すれば、収集ポイントデバイス１０１は、ネットワーク１０４を介して測定データをアプリケーションサーバ１０５に転送することが可能となる。アプリケーションサーバ１０５は、高度のレベルのアルゴリズムに従って、センサシステム１００の意図された目的に適するようにデータを処理する。
【０００４】
分散センサシステム１００内では、センサデバイス１０２は、それぞれのスキャッターネット（ネット１０６−１および１０６−２として示す）内に構成される。図１に示すように、センサ１０２−１、１０２−２および１０２−３は、収集ポイントデバイス１０１−１と通信し、それによりネット１０６−１を形成する。同様に、センサ１０２−４、１０２−５および１０２−６は、収集ポイントデバイス１０１−２と通信し、それによりネット１０６−２を形成する。センサ１０２は、それぞれのネット１０６内で、低エネルギー短距離無線通信を使用して、測定データをそれぞれの収集ポイントデバイス１０１に転送する。個々のセンサ１０２とそれぞれの収集ポイントデバイス１０１との間の通信は、直接的である必要はない。たとえば、センサ１０２−３は測定データをセンサ１０２−２に転送し、センサ１０２−２はデータを収集ポイントデバイス１０１−１に転送する。比較的多数のセンサデバイス１０２をそれぞれのスキャッターネット内に使用する場合、収集ポイントデバイス１０１までの通信「ホップ」の数が重要になる可能性がある。
【０００５】
センサデバイス１０２に使用可能な電源は限られているので、通信をセンサデバイス１０２間で行わせて、測定データをそれぞれの収集ポイント１０１にルーティングする多数のアルゴリズムが提案された。こうしたアルゴリズムは、スキャッターネット通信に関連するエネルギーコストを最小限にして、バッテリ電力を保存しようとするものである。１つのこうしたアルゴリズムは、「スパニングツリートランスポート」スキーマを使用する。スパニングツリートランスポートスキーマは、図２のネット２００に関して示すように、それぞれのセンサデバイス１０２とその収集ポイントデバイス１０１との間のホップの数を最小限にする。ネット２００内の各インターノードリンクに対応付けられている数字は、個々のリンクを介して通信するネット２００のノードの数を表す。
【０００６】
別法として、「拡散」アルゴリズムを使用することができ、このアルゴリズムでは、データは、図３のネット３００で示されるように、収集ポイントデバイス１０１に「最も近い」次のセンサデバイス１０２に向けて転送される。ネット３００内の各インターノードリンクに対応付けられている数字は、収集ポイントノードまでの合計「ホップ」距離を表す。次のホップを１個以上のセンサデバイスの中から選択できる場合、転送方向は任意に複数の選択肢から選択することができる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は、多数のセンサデバイス（ノード）からモバイルデバイスにデータを送る際に、ノード間のホップ数の増大やデータの輻輳を抑止することの可能なセンサネット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】
【０００８】
代表的な実施態様では概して、モバイルデバイスをアクセスポイントデバイスとして使用して測定データを転送する分散センサシステムを対象とする。たとえば、携帯電話またはその他の無線デバイスは、アクセスポイントサービスを実行することができる。モバイルデバイスが分散センサシステム内を移動する時、モバイルデバイスは測定データにアクセスしようとしていることを示す信号を伝送する。分散センサシステムの個々のスキャッターネットにおけるノードは、モバイルデバイスとの無線通信を確立して信号に応答し、その後、測定データをやりとりする。次に、モバイルデバイスはもう１つのネットワーク（たとえば、セルラーネットワーク）を利用して、収集したデータを１個または数個のアプリケーションサーバに転送する。
【０００９】
アプリケーションサーバとの測定データのやりとりは、モバイルデバイスを通して行なわれるため、モバイルデバイスとの通信に関連する空間特性は静的に画定されない。さらに、アクセスの試行のタイミングを確定的に知ることはできない。代表的な実施態様では、分散センサシステムの動作時におけるモバイルデバイスとスキャッターネットのノードとの間の確率的な特性を判定する。特に、一定のノードは、検出したアクセスの試行に基づいて、将来のアクセス確率が比較的大きいとして識別される。確率的な特性に基づいて、収集ポイントが選択される。スキャッターネットのノード間から収集ポイントまでの測定データのルーティングは、確率的な特性に従って行なわれる。空間関係の確率的特性のほかに、モバイルデバイスに対応するタイミング関係に、収集ポイントの選択および測定データのルーティングに関する同様な方法を使用することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
代表的な実施態様はモバイルデバイスを使用して、分散センサシステムのアクセスポイントサービスを実行する。代表的な一実施態様では、携帯電話は、スキャッターネット内のセンサデバイスと通信して測定データを取得し、セルラーネットワークインフラストラクチャを使用して、そのデータをアクセスポイントサービスに伝達する。一実施態様は、携帯電話を使用してアクセスポイントサービスを実行するが、本発明はそのように限定されるわけではない。代表的な実施態様は、パーソナルディジタルアシスタンス（ＰＤＡ）、ラップトップコンピュータ、その他のコンシューマー電子デバイス、商工業用デバイス（たとえば、フォークリフト）、車輌、または適切な通信リソースを実装するか、または取り付けることができるその他の何らかのモバイルデバイスを使用することができる。モバイルデバイスを使用して分散センサシステムのセンサにアクセスすることに関するその他の詳細は、米国特許出願第１０／６６４，４００号（代理人整理番号１００３０８３８−１）「Ｓｙｓｔｅｍ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｕｓｉｎｇ  Ｍｏｂｉｌｅ  Ｃｏｌｌｅｃｔｏｒｓ  ｆｏｒ  Ａｃｃｅｓｓｉｎｇ  Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｓｅｎｓｏｒ  Ｎｅｔｗｏｒｋ」（モバイルコレクタを使用して、無線センサネットワークにアクセスするためのシステムおよび方法）で知ることができ、この特許出願は、引用することにより本願に援用する。
【００１１】
図４は、代表的な一実施態様に従って、モバイルデバイスが測定データをスキャッターネットから取得するシステム４００を示す。図４に示すように、スキャッターネット４０１−１および４０１−２は、複数のセンサデバイス４０２を備える。センサデバイス４０２は、タイムスケジュールに従って、および／またはその他の適切なスキーマにより、コマンドを受けて測定データを取得する。センサデバイス４０２は、センサデバイス４０２自体をスキャッターネット４０１内に構成することを可能にする短距離無線通信機能を備える。いくつか、またはすべてのセンサデバイス４０２は、モバイルデバイス４０３（たとえば、携帯電話）と通信するための通信リソースを備える。
【００１２】
モバイルデバイス４０３は、随時、スキャッターネット４０１−１および４０１−２の部分の通信範囲内に運ぶことができる。モバイルデバイス４０３は、モバイルデバイス４０３が測定データを取得しようとしていることを示す適切な信号をブロードキャストする。モバイルデバイス４０３との通信およびブロードキャスト信号の受信が可能なセンサデバイス４０２のそれぞれは、適宜のログを更新して将来のアクセス確率を判定することを可能にする。ログは、適切なタイムウィンドウ内で発生したアクセス試行に対するエントリを含むことができる。また、ログ内のエントリはタイムスタンプされて、アクセス確率を時間関連情報と相関させることを可能にする（タイムスタンプされたエントリと現在時刻とからアクセス確率の判定を可能とする）。特定の形式の、確率に関する情報やコスト関数計算に必要なその他の情報などもログに入力することができる（たとえば、受信信号強度、バッテリレベル、使用可能なメモリ容量など）。適切なログの維持（管理）は、個々のセンサデバイス４０２が現在収集ポイントとして使用されているかどうかに関わらず行なわれる。
【００１３】
さらに、収集ポイントサービスを現在実行しているセンサデバイス４０２は、ブロードキャスト信号に応じて記憶された測定データを通信（伝達）する。モバイルデバイス４０３は、次に、適切な通信機構（たとえば、セルラーサービス）を使用して、サービスポイント４０４を介して測定データをアプリケーションサーバ４０８に通信する。たとえば、モバイルデバイス４０３は、データパケット通信プロトコルを使用して、データをサービスポイント４０４（たとえば、セルラーネットワークの基地ステーション）に通信する。データは、ネットワークインフラストラクチャ４０５（たとえば、セルラーインフラストラクチャ）およびインターネット４０６を介してローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）４０７に通信される。ＬＡＮ４０７を介して接続される１つまたは数個のアプリケーションサーバ４０８は、測定データを記憶して処理することができる。
【００１４】
モバイルデバイス４０３と通信することが可能なセンサデバイス４０２は、随時、アクセス試行の個々のログを検査する。これらのセンサデバイス４０２の各々は、記録情報を使用して、モバイルデバイス４０３による将来のアクセス確率を計算する。次に、アクセス確率に関する情報は、スキャッターネット４０１を介してブロードキャストされる。収集ポイントは、ブロードキャストされる情報に従って選択される。また、測定データは、ブロードキャスト情報に基づくルーティングスキーマを使用して、スキャッターネット４０１を介して転送される。その他の実施態様では、将来のアクセス確率に関する認識は、センサデバイス４０２以外のデバイスにより維持される。たとえば、セルラーまたはその他のアクティビティパターンの分析により、様々なセンサデバイス４０２の確率が特定の日時に関して比較的高いことが判定される。モバイルデバイス４０３は、収集ポイントの選択および測定データのルーティングアルゴリズムのために、将来のアクセス可能性をセンサデバイスに通信（伝達）するために使用される。
【００１５】
図５は、スキャッターネット５００を示し、代表的な一実施態様による、アクセス確率を使用した測定データのルーティングを示す。図示の目的上、スキャッターネットは高速道路付近に位置すると仮定する。モバイルデバイスは、ある時点で、高速道路に沿った任意の位置から測定データにアクセするための適切な信号をブロードキャストすることができる。したがって、モバイルデバイスの正確な空間的位置は、アクセスの試行が行なわれる前に知ることはできない。しかし、モバイルデバイスが横断するパス５０５のために、特定のノードに対するアクセス確率は相当量異なる。スキャッターネット５００のノード５０１〜５０４は、パス５０５に最も近く配置され、モバイルデバイスの潜在的な通信範囲内にある。したがって、ノード５０１〜５０４はアクセスの試行を繰り返し経験し、他のノードはアクセスの試行を全く経験しない。
【００１６】
代表的な実施態様では、アクセスの試行は記録される。記録されたアクセスの試行に基づいて、各ノードの適切なタイムウィンドウ上における将来のアクセス確率が計算される。この確率は、分布関数、明示的な確率、モデルもしくは方程式、またはこれらと等価なものとして明示される。確率の適切な解釈に適する補足的な情報も、確率情報に含まれる。確率情報は、スキャッターネット５００を介してブロードキャストされる。確率情報の変更が比較的頻繁ではない場合、情報のブロードキャストは、将来のアクセス確率の変化分を送信することにより行なわれる。こうした差分情報を送信することにより、こうした通信アクティビティが消費するエネルギー量が減少する。１つの代表的な実施態様では、ノード５０１〜５０４は収集ポイントとして動作し、その他のすべてのノードは、アクセス確率情報がブロードキャストされるのに呼応してデータを上記の収集ポイントに転送する。観察されたアクセス試行に応じた複数の収集ポイントの選択は、図１に示すアーキテクチャと対照的に動作する。図１に関して上記で述べたとおり、ある１つの収集ポイントは、一般に特定のネット内に配置される。
【００１７】
個々のアクセス確率に応じて選択された複数のノードに対する測定データのルーティングは、多くのアルゴリズムにより行なわれる。代表的な一実施態様では、測定データのルーティングは、各ノードから最も近い収集ポイントまでのホップ距離を送信することにより行なわれる。図５に示すように、ノード間の各リンクには数字が対応付けられており、これらの数は、一定のノードから個々のリンクに沿って最も近い収集ポイントまでのホップの数を表す。たとえば、ノード５０６を参照する。リンク５０７に沿ってノード５０６よりに「右」に進むと、収集ポイントに達するまでに４個のホップを横断する。また、リンク５０８に沿ってノード５０６より「下」に進むと、収集ポイントに達するまでに４個のホップを横断する。１個のリンクのみが最小ホップ距離を示す場合、測定データは、そのリンクを使用してルートされる。複数のリンクが同じ最小ホップ距離を示す場合、リンクの選択はランダムに行なわれる。リンクのランダムな選択により、測定データはスキャッターネット５００全体に拡散し、その結果、スキャッターネット５００のリンクのサブセットに生じるデータの輻輳を緩和する。このルーティングアルゴリズムを使用すると、あるデータがノード５０６からノード５０１〜５０４にルートされる確率は、それぞれ４／１５、６／１５、４／１５および１／１５である。その他のノードの確率は、ノード５０１〜５０４に対する各ノードの位置に応じて異なる。
【００１８】
図５を参照しての説明は、ネットトポロジーが比較的複雑ではなく、各ノードは、単一リンクによって分離されていて、限られた数のノードとのみ通信することができるとの仮定に基づいている。アプリケーションによっては、これらの仮定は厳密には正しくない。それにも関わらず、上記の仮定による収集ノードの選択、およびノードに対するデータのルーティングに関する説明は、こうしたアルゴリズムのアプリケーションの普遍性を比較的複雑なトポロジーおよびカバレッジパターンに限定しない。特に、一つのノードが他の複数のノードと通信することを可能にする機能は、スキャッターネットのトポロジー表現を変更することによりモデル化することができる。スキャッターネットのポイントツーポイント接続モデルの確立は、公知の比較的高レベルのプロトコルにより実行される。こうしたプロトコルは、一般に、ノード識別子と方向性識別機構（構造）（たとえば、方向性アンテナ、相対信号タイミング機構（構造）、カバレッジ範囲機構（構造）など）の使用を必要とする。
【００１９】
さらに、説明の目的上、一つの高確率トランスポートパスが存在すると仮定した。しかし、代表的な実施態様は、任意の数のトランスポートパスおよび任意のタイプの空間配分に関して、高確率のノードを識別することを可能にする。また、図５に示すように、スキャッターネット５００のトポロジーは固定的である。しかし、代表的な実施態様は、そのように限定されるものではない。収集ポイントは、ノードが互いに対して移動したり、ノードがそれぞれの存在をあるネットから別のネットに切り換えたり、ノードがスキャッターネットから完全に除外されたりするなどのことが生じる分散センサシステム内で、アクセス確率を使用して選択される。特に、代表的な実施態様は、アクセス確率に関する情報を個々のネット内に繰り返しブロードキャストすることにより、スキャッターネット構成の変更に応じて収集ポイントを動的に選択することを可能にする。
【００２０】
図６は、代表的な一実施態様により、将来のアクセス確率に関する情報を収集ポイントにブロードキャストするフローチャートを示す。ステップ６０１では、特定のノードは、いくつかの隣接ノードから収集ポイントデータを受信する。たとえば、隣接ノードは、特定のノードに収集ポイントデータのアレイを提供する。アレイ内のエントリごとに、収集ポイント識別子、その個々のアクセス確率、および隣接ノードから収集ポイントまでのホップ距離を含む。ステップ６０２では、すべての受信エントリから内部アレイが生成される。ステップ６０３では、内部アレイ内で識別された各々の一意の収集ポイントについて、ルーティングパラメーターが生成される。収集ポイントのルーティングパラメーターは、その収集ポイントに対するアクセス確率から、その収集ポイントまでホップ距離のコスト関数を差し引いた値に等しい。コスト関数は非線形である（たとえば、対数）。さらに、その他の関数変数が使用され、たとえば日時、現行ノードのバッテリ強度、ペイロードの平均長さ、および／またはその他の適切な因数が挙げられる。
【００２１】
ステップ６０４では、計算されたルーティングパラメーターのかたちで最善のＮ個の収集ポイントが選択され、メモリ内に維持される。将来（その後）の測定データのルーティングは、メモリ内で識別される収集ポイントに基づいて行なわれる。選択された最善のＮ個の収集ポイントの数がより多い場合には、スキャッターネット内部のノードにより受信可能な収集ポイントの数が増加する。しかし、ポイントの数が多い場合、収集ポイント情報をブロードキャストする時に消費されるエネルギー量も増加する。したがって、これらの問題点は、特定の分散センサシステムの特性を考慮して平衡が保たれる。ステップ６０５では、ステップ６０４で選択した収集ポイントの配列が他のノードに送られる。この配列は、選択された収集ポイント識別子、そのアクセス確率、および現行ノードからのホップ距離を含む。
【００２２】
図７を参照すると、スキャッターネット７００は、複数のノードを含むように示されている（ノードＡ〜Ｚとして示す）。スキャッターネット７００では、ノードＢ、Ｈ、ＰおよびＶは、ゼロ以外のアクセス確率を有するわずかなノードである。特に、ノードＢ、Ｈ、ＰおよびＶは、それぞれ０．８、０．９、０．９および０．６というアクセス確率（ＰA）を有する。図６に示すアルゴリズムで、一次コスト関数が収集ポイントまでのホップ数の０．１５倍に等しいと仮定すると、以下の表は、選択したノードの内部収集ポイント情報を識別する。
【００２３】
【表１】
2005278185.tif 000003
【００２４】
コスト関数の効果は、ノードＵに関連して最も分かりやすい。ノードＵは、収集ポイントＶおよびＰに対して１ホップ内、および収集ポイントＨに対して２ホップ内にある。ノードＵから見たときに、Ｈが、ノードＶと比較してより多いホップ数のところにあるが、ノードＨは、ノードＵの内部収集ポイント情報内に維持される。特に、ノードＨのルーティングパラメーター（０．９−０．１５＊２）は、ノードＶのルーティングパラメーター（０．６−０．１５＊１）より大きい。なお、上記の式において、記号＊は乗算を表す。
【００２５】
確率分布情報に基づくルーティングは、多くの方法で行なわれる。たとえば、個々のノードは、そのノードが転送すべき測定データを受信するか、あるいは所有している時に、メモリ内に維持された収集ポイントの識別子を検索する。個々のノードは、そのノードの有するリンクのうち、どのリンクが識別された収集ポイントに至るのかを判定する。複数のリンクが識別される場合、個々のノードはリンクをランダムに選択する。また、ランダム選択に際しては、個々の収集ポイントのアクセス確率、収集ポイントまでのホップ数などに応じて加重処理される。
【００２６】
別の方法では、ソースアドレスのルーティングが行なわれる。特に、転送される測定データを発信する各ノードは、収集ポイントのルーティングアドレスをデータパケットに添付する。残りのノードは、ソースアドレス指定を用いて、選択した収集ポイントにデータパケットをルートするために、スキャッターネットトポロジーの表現を利用する。複数のソースアドレスを、同じ測定データを複数の収集ポイントに送信して、データ収集確率を増加するために使用することもできる。たとえば、２つの収集ポイント（ＰA（Ｎ1）およびＰA（Ｎ2）により与えられる）のアクセス確率が互いに無関係である場合、ポイントの少なくとも１つに生じるアクセス確率は、
（１−（１−ＰA（Ｎ1））（１−ＰA（Ｎ2）））
に等しい。したがって、収集ポイントは、このアクセス確率が予め決められた閾値を超えるように選択することができる。複数の収集ポイントの選択に際してもコスト関数を使用して、送信エネルギーコストおよび関連するその他の制約に対処する。
【００２７】
確率およびコストが最小のルーティングを示すために、ノードＢのアクセス確率が０．７、ノードＨのアクセス確率が０．８、ノードＰのアクセス確率が０．９であると仮定する。また、これらのノードの送信コストが、それぞれ１、２および３であると仮定する。これで、以下のルーティング表が得られる。
【００２８】
【表２】
2005278185.tif 000004
【００２９】
したがって、あるデータに対する最小アクセス確率０．９７が必要である場合、ポイント（Ｂ、Ｐ）または（Ｈ、Ｐ）を選択することができる。さらに最小コストを選択する場合、ポイント（Ｂ、Ｐ）を選択する。その他の類似の選択は、特定の分散センサシステムに所望の動作に応じて行なうことができる。
【００３０】
図８は、代表的な一実施態様によるセンサネットによりセンサネットデバイスを作動させる方法を示す。ステップ８０１では、モバイルデバイスによるアクセスの試行が検出される。ステップ８０２では、アクセスの試行のタイムウィンドウ平均が計算される。ステップ８０３では、１個または数個のモバイルデバイスから、将来のモバイルデバイスアクティビティに関連する情報が受信される。ステップ８０４では、平均および受信情報を使用して、センサデバイスの将来のアクセス確率が判定される。将来のアクセス確率はまた、時刻の関数として判定されてもよい。
【００３１】
ステップ８０５では、センサネットにおけるその他のノードの将来のアクセス確率に関連する情報が受信される。ステップ８０６では、コスト関数（図６に関する上記のプロセスフロー参照）を使用して、将来のアクセス確率のサブセットが選択される。ステップ８０７では、将来のアクセス確率情報のサブセットは他のノードに伝達される。代表的な一実施態様では、将来のアクセス確率情報で、変化のあった部分だけが伝達されて、このアクティビティで消費するエネルギーが減じられる。
【００３２】
ステップ８０８では、ルートすべき測定データがあるかどうかを判定するために、論理的な比較を行う。測定データが存在しない場合、プロセスフローはステップ８０１に戻る。ルートされる測定データが存在する場合、プロセスフローはステップ８０９に進む。ステップ８０９では、たとえば、メモリ内に記憶された適切なログを使用して収集ポイントを識別する。ステップ８１０では、収集ポイントの群を識別する。ステップ８１１では、各々の群について、それぞれの群内の少なくとも１個の収集ポイントに対するアクセス確率を計算する。ステップ８１２では、その群内の収集ポイントに至るパスコストを決定する。ステップ８１３では、群としての確率、パスコストおよび擬似ランダム関数を使用して、群の１つを選択する。擬似ランダム関数は、リンクの輻輳を防止するために、最適ではないルート全体にデータを拡散するために使用される。ステップ８１４では、ソースアドレスルーティングを用いて、選択した群内の収集ポイントに測定データを伝達する。ステップ８１４から、プロセスフローはステップ８０１に戻る。
【００３３】
図９は、代表的な一実施態様によるセンサデバイス９００を示す。センサデバイス９００は、１個または数個のセンサ９０１を備える。センサデバイス９００は、ＩＥＥＥ８０２．１１ｂサブシステム、ブルートゥース（登録商標）サブシステムなどの無線通信サブシステム９０２を備える。センサデバイス９００は、プロセッサ９０３をさらに備える。センサデバイス９００は、測定データ９０５およびその他の適切な情報を記憶するために、不揮発性メモリ９０４（コンピュータが読み取り可能な任意の適切な媒体を使用して具現される）を備える。
【００３４】
プロセッサ９０３は、ソフトウェアインストラクションの制御下で、多数のタスク、たとえば図６および８に示すアクティビティなどを実行する。たとえば、プロセッサ９０３は、無線通信サブシステム９０２を使用して、モバイルデバイスによるアクセスの試行を検出し、その試行をネットデータ９０６内に記録する。プロセッサ９０３は、随時、記録されたアクセスの試行を使用して、モバイルデバイスによる将来のアクセス確率を計算することができる。プロセッサ９０３は、データ拡散アルゴリズム９０７の実行可能なインストラクションを使用して、将来のアクセス確率に関連するデータも伝達する。さらに、プロセッサ９０３は、データルーティングアルゴリズム９０８の実行可能なインストラクションを使用して、測定データをルーティングすることができる。データ拡散アルゴリズム９０７およびデータルーティングアルゴリズム９０８は、ネットデータ９０６内に記憶されたデータ、たとえば収集ポイントアクセス確率、ネットトポロジー情報などを使用して動作することができる。プロセッサ９０３および実行可能なインストラクションを使用して具現されたセンサデバイス９００の一実施態様を示したが、個々の実施態様により、その他の構成を選択することができる。たとえば、必要な場合、集積回路機能を使用して、データ拡散アルゴリズムおよびデータルーティングアルゴリズムを実行することができる。
【００３５】
いくつかの代表的な実施態様は、多数の利点を可能にする。たとえば、モバイルデバイスによる将来のアクセス確率に応じて収集ポイントを選択することにより、分散センサシステムの電力所要量は減少する。電源は、センサネット内の測定データを処理するための計算アルゴリズムなどの、他のアクティビティに向けることができる。したがって、いくつかの代表的な実施態様は、より広範な潜在的アプリケーションに分散センサシステムを適用することを可能にする。
【００３６】
なお、本発明は例として次の態様を含む。（  ）内の数字は添付図面の参照符号に対応する。
［１］  センサネット（４０１）を稼働させる方法であって、
前記センサネット内の複数のノード（４０４）に対する、１個または数個のモバイルデバイス（４０３）によるアクセスの試行を検出することと、
前記検出に応じて、前記複数のノードの各々に対するモバイルデバイスによる将来のアクセス確率をそれぞれ計算することと、
計算された前記確率に関連する情報を前記センサネット内で伝達することと、
収集される測定データを、計算された前記確率を使用して前記複数のノードのそれぞれにルーティングすることと
を有することを特徴とする方法。
［２］  前記の、計算された確率に関連する情報を伝達することが、
前記センサネット内の第１ノードにおいて、前記情報の第１部分を受信することと、
計算された将来のアクセス確率を使用して、情報の前記第１部分から第２部分を選択することと、
前記第２部分を、前記センサネット内の前記第１ノードから第２ノードに伝達することと
を有することを特徴とする上記［１］に記載の方法。
［３］  前記選択することが、コスト関数を使用して前記第１部分から情報を除去することを特徴とする、上記［２］に記載の方法。
［４］  前記ルーティングすることが、
前記伝達された情報を使用して、複数の目的とする収集ポイントを選択することを有することを特徴とする、上記［１］に記載の方法。
［５］  前記複数の目的とする収集ポイントを選択することが、
前記複数の目的とする収集ポイントの少なくとも１つに対するアクセスの、群としての確率を計算することと、
前記計算されたアクセスの、群としての確率を閾値と比較することとを有することを特徴とする、上記［４］に記載の方法。
［６］  前記ルーティングすることが、
前記伝達された情報を使用して認識された最適パスを経て測定データを伝達するために、擬似ランダムアルゴリズムを使用することを有することを特徴とする、上記［１］に記載の方法。
［７］  センサネット（４０１）内で動作するセンサデバイス（９００）であって、
モバイルデバイスによる測定データに対するアクセスの試行を検出して記録するための手段と、
前記記録されたアクセスの試行を使用して、前記センサデバイスに対するモバイルデバイスによる将来のアクセス確率を計算するための手段と、
前記センサネット内のその他のセンサデバイスに対応する将来のアクセス確率に関する情報を受信するための手段と、
将来のアクセス確率に関連する情報を他のセンサデバイス（９０７）に伝達するための手段と、
前記計算するための手段および前記受信するための手段（９０８）に応答して、スキャッターネット内において測定データをルーティングするための手段と
を有することを特徴とするセンサデバイス（９００）。
［８］  将来のアクセス確率に関連する情報を他のセンサデバイスに伝達する前記手段が、前記スキャッターネット内のセンサデバイスのサブセットに関連する情報に伝達を制限することを特徴とする、上記［７］に記載のセンサデバイス。
［９］
前記ルーティングするための手段が、ソースアドレスルーティングを使用して、複数の収集ポイントを選択することを特徴とする、上記［８］に記載のセンサデバイス。
［１０］
前記ルーティングをするための手段が、その他のセンサデバイスに対する将来のアクセス確率により画定される最適なパスを経て測定データを送出するためのランダム論理を含むことを特徴とする、上記［７］に記載のセンサデバイス。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】代表的な分散センサシステムを示す。
【図２】スパニングツリーデータのルーティングを実行する代表的なスキャッターネットを示す。
【図３】拡散ルーティングを実行する代表的なスキャッターネットを示す。
【図４】代表的な一実施態様による分散センサネットワークを示す。
【図５】代表的な一実施態様による高確率トランスポートパスを備えるスキャッターネットを示す。
【図６】代表的な一実施態様により将来のアクセス確率をブロードキャストするためのフローチャートを示す。
【図７】代表的な一実施態様による高確率トランスポートパスを備えるもう１つのスキャッターネットを示す。
【図８】代表的な一実施態様によるセンサネット内におけるセンサデバイスの動作のフローチャートを示す。
【図９】代表的な一実施態様によるセンサデバイスを示す。
【符号の説明】
【００３８】
１００  センサシステム、分散センサシステム
１０１  収集ポイント、収集ポイントデバイス
１０２  センサ、センサデバイス
１０３  アクセスポイント
１０４  ネットワーク
１０５  アプリケーションサーバ
１０６  スキャッターネット
２００  ネット
３００  ネット
４００  モバイルデバイスが測定データをスキャッターネットから取得するシステム
４０１  スキャッターネット
４０２  センサデバイス
４０３  モバイルデバイス
４０４  サービスポイント
４０５  ネットワークインフラストラクチャ
４０６  インターネット
４０８  アプリケーションサーバ
５００  スキャッターネット
５０１  ノード
５０２  ノード
５０３  ノード
５０４  ノード
５０５  パス
５０６  ノード
５０７  リンク
５０８  リンク
７００  スキャッターネット
９００  センサデバイス
９０１  センサ
９０２  無線通信サブシステム
９０３  プロセッサ
９０４  不揮発性メモリ
９０５  測定データ
９０６  ネットデータ
９０７  データ拡散アルゴリズム
９０８  データルーティングアルゴリズム
【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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