(57)【要約】【課題】車両ネットワーク全体の伝送効率を向上させることのできるルーティングゲートウェイ選択方法、コントローラおよび車両ネットワークシステムを提供する。【解決手段】方法は、複数の車両で構成された車両群に配置されるコントローラに適用され、コントローラは、複数のゲートウェイ中からアクセスポイントをルーティングするためのルーティングゲートウェイを選択するよう構成される。ルーティングゲートウェイ選択方法は、各ゲートウェイの帯域幅を予測することと、各ゲートウェイの負荷状況と帯域幅、および各ゲートウェイとアクセスポイントの間のホップカウントに基づいて、各ゲートウェイの伝送コストを計算することと、各ゲートウェイの伝送コストに基づいて、ゲートウェイの中からアクセスポイントをルーティングするためのルーティングゲートウェイを選択することとを含む。【選択図】図３
2017011670.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のゲートウェイ中からアクセスポイントをルーティングするためのルーティングゲートウェイを選択するよう構成されたコントローラに適用され、
各前記ゲートウェイの帯域幅を予測することと、
各前記ゲートウェイの負荷状況と前記帯域幅、および各前記ゲートウェイと前記アクセスポイントの間のホップカウントに基づいて、前記アクセスポイントをルーティングするための各前記ゲートウェイの伝送コストを計算することと、
各前記ゲートウェイの前記伝送コストに基づいて、前記ゲートウェイの中から前記アクセスポイントをルーティングするための前記ルーティングゲートウェイを選択することと、
を含み、前記コントローラが、複数の車両で構成された車両群に配置されるルーティングゲートウェイ選択方法。
【請求項２】
前記コントローラが、ソフトウェア定義ネットワークコントローラであり、前記コントローラが、コントロール信号を利用して、前記ゲートウェイを制御するとともに、前記ゲートウェイが前記負荷状況を提供するよう要求し、前記アクセスポイントおよび前記ゲートウェイが、前記車両群に配置される請求項１に記載のルーティングゲートウェイ選択方法。
【請求項３】
前記ゲートウェイおよび前記車両群の両方の過去の情報に基づいて、各前記ゲートウェイのチャネル品質推定モデルを確立することと、
前記車両群の現移動情報および各前記ゲートウェイの現チャネル情報を取得することと、
をさらに含む請求項１に記載のルーティングゲートウェイ選択方法。
【請求項４】
各前記ゲートウェイの前記帯域幅を予測する前記ステップが、さらに、
各前記ゲートウェイの前記現移動情報、前記現チャネル情報および前記チャネル品質推定モデルに基づいて、各前記ゲートウェイのチャネル品質を予測することと、
各前記ゲートウェイの前記チャネル品質に基づいて、各前記ゲートウェイの前記帯域幅を推定することと、
を含む請求項３に記載のルーティングゲートウェイ選択方法。
【請求項５】
前記チャネル品質が、キャリア対干渉ノイズ比、キャリア対ノイズ比、信号対ノイズ比および信号対干渉ノイズ比を含み、各前記ゲートウェイの前記チャネル品質に基づいて各前記ゲートウェイの前記帯域幅を推定する前記ステップが、さらに、
各前記ゲートウェイの前記チャネル品質に対応する適応型変調および符号化方法を検索し、前記適応型変調および符号化方法に基づいて、各前記ゲートウェイの前記帯域幅を推定することを含む請求項４に記載のルーティングゲートウェイ選択方法。
【請求項６】
チャネル品質推定値を取得し、自己回帰モデルメカニズムに基づいて前記チャネル品質を予測することをさらに含む請求項４に記載のルーティングゲートウェイ選択方法。
【請求項７】
複数の重みを計算し、加重移動平均メカニズムに基づいて前記チャネル品質を予測することをさらに含む請求項４に記載のルーティングゲートウェイ選択方法。
【請求項８】
前記ゲートウェイの中から前記アクセスポイントをルーティングするための第ｓゲートウェイの前記伝送コストが、下記の式で表され、
【数１】
2017011670.tif 000024
式中、ｈｓが、前記アクセスポイントと前記第ｓゲートウェイの間の前記ホップカウントであり、ｍａｘが、予め設定された最大ホップカウントであり、ｒｓが、前記第ｓゲートウェイの前記帯域数であり、qｓが、前記第ｓゲートウェイの前記負荷状況であり、Ｗ1〜Ｗ3が、予め設定された重みである請求項１に記載のルーティングゲートウェイ選択方法。
【請求項９】
各前記ゲートウェイの前記伝送コストに基づいて、前記ゲートウェイの中から前記アクセスポイントをルーティングするための前記ルーティングゲートウェイを選択する前記ステップが、さらに、
前記アクセスポイントをルーティングするための前記ルーティングゲートウェイとして、前記ゲートウェイの中で伝送コストが最も低いものを選択することを含む請求項１に記載のルーティングゲートウェイ選択方法。
【請求項１０】
前記コントローラが、前記アクセスポイントおよび前記ゲートウェイに電気接続または無線接続された請求項１に記載のルーティングゲートウェイ選択方法。
【請求項１１】
前記車両が、線路列車の車、高速線路列車の車、または複数の車を有する自動車行列の車を含む請求項１に記載のルーティングゲートウェイ選択方法。
【請求項１２】
複数のゲートウェイの中からアクセスポイントをルーティングするためのルーティングゲートウェイを選択するよう構成され、
複数のモジュールをアクセスするアクセスユニットと、
前記アクセスユニットに電気接続され、前記モジュールをアクセスおよび実行する処理ユニットと、
を含み、前記モジュールが、
各前記ゲートウェイの帯域幅を予測する予測モジュールと、
各前記ゲートウェイの負荷状況と前記帯域幅、および各前記ゲートウェイと前記アクセスポイントの間のホップカウントに基づいて、各前記ゲートウェイの伝送コストを計算する計算モジュールと、
各前記ゲートウェイの前記伝送コストに基づいて、前記ゲートウェイの中から前記アクセスポイントをルーティングするための前記ルーティングゲートウェイを選択する選択モジュールと
を含み、前記コントローラが、複数の車両で構成された車両群に配置されるコントローラ。
【請求項１３】
前記コントローラが、ソフトウェア定義ネットワークコントローラであり、前記コントローラが、コントロール信号を利用して、前記ゲートウェイを制御するとともに、前記ゲートウェイが前記負荷状況を提供するよう要求する請求項１２に記載のコントローラ。
【請求項１４】
前記アクセスポイントが、前記車両群に配置される請求項１２に記載のコントローラ。
【請求項１５】
各前記ゲートウェイが、前記車両群に配置される請求項１４に記載のコントローラ。
【請求項１６】
前記予測モジュールが、さらに、
前記ゲートウェイおよび前記車両群の両方の過去の情報に基づいて、各前記ゲートウェイのチャネル品質推定モデルを確立し、
前記車両群の現移動情報および各前記ゲートウェイの現チャネル情報を取得する
よう構成された請求項１２に記載のコントローラ。
【請求項１７】
前記予測モジュールが、
各前記ゲートウェイの前記現移動情報、前記現チャネル情報および前記チャネル品質推定モデルに基づいて、各前記ゲートウェイのチャネル品質を予測し、
各前記ゲートウェイの前記チャネル品質に基づいて、各前記ゲートウェイの前記帯域幅を推定する
よう構成された請求項１６に記載のコントローラ。
【請求項１８】
前記チャネル品質が、キャリア対干渉ノイズ比、キャリア対ノイズ比、信号対ノイズ比および信号対干渉ノイズ比を含み、前記予測モジュールが、
各前記ゲートウェイの前記チャネル品質に対応する適応型変調および符号化方法を検索し、前記適応型変調および符号化方法に基づいて、各前記ゲートウェイの前記帯域幅を推定するよう構成された請求項１７に記載のコントローラ。
【請求項１９】
前記予測モジュールが、チャネル品質推定値を取得し、自己回帰モデルメカニズムに基づいて前記チャネル品質を予測する請求項１７に記載のコントローラ。
【請求項２０】
前記予測モジュールが、複数の重みを計算し、加重移動平均メカニズムに基づいて前記チャネル品質を予測する請求項１７に記載のコントローラ。
【請求項２１】
前記ゲートウェイの中から前記アクセスポイントをルーティングするための第ｓゲートウェイの前記伝送コストが、下記の式で表され、
【数２】
2017011670.tif 000025
式中、ｈｓが、前記アクセスポイントと前記第ｓゲートウェイの間の前記ホップカウントであり、ｍａｘが、予め設定された最大ホップカウントであり、ｒｓが、前記第ｓゲートウェイの前記帯域数であり、qｓが、前記第ｓゲートウェイの前記負荷状況であり、Ｗ1〜Ｗ3が、予め設定された重みである請求項１２に記載のコントローラ。
【請求項２２】
前記選択モジュールが、前記アクセスポイントをルーティングするための前記ルーティングゲートウェイとして、前記ゲートウェイの中で伝送コストが最も低いものを選択するよう構成された請求項１２に記載のコントローラ。
【請求項２３】
前記コントローラが、前記アクセスポイントおよび前記ゲートウェイに電気接続または無線接続された請求項１２に記載のコントローラ。
【請求項２４】
前記車両が、線路列車の車、高速線路列車の車、または複数の車を有する自動車行列の車を含む請求項１２に記載のコントローラ。
【請求項２５】
複数のアクセスポイントと、
複数のゲートウェイと、
前記ゲートウェイの中の全てまたは一部のゲートウェイ、および前記アクセスポイントの中の全てまたは一部のアクセスポイントを制御するとともに、
各前記制御したゲートウェイの帯域幅を予測し、
各前記制御したゲートウェイの負荷状況と前記帯域幅、および各前記制御したゲー
トウェイと各前記制御したアクセスポイントの間のホップカウントに基づいて、各前
記制御したアクセスポイントをルーティングするための各前記制御したゲートウェ
イの伝送コストを計算し、
各前記制御したアクセスポイントをルーティングするための各前記制御したゲー
トウェイの前記伝送コストに基づいて、前記制御したゲートウェイの中から各前記制
御したアクセスポイントをルーティングするためのルーティングゲートウェイを選
択する
よう構成された１つまたはそれ以上のコントローラと、
を含み、前記１つまたはそれ以上のコントローラが、複数の車両で構成された車両群に配置される車両ネットワークシステム。
【請求項２６】
前記１つまたはそれ以上のコントローラが、ソフトウェア定義ネットワークコントローラであり、前記１つまたはそれ以上のコントローラが、コントロール信号を利用して、前記制御したゲートウェイを制御するとともに、前記制御したゲートウェイが前記負荷状況を提供するよう要求する請求項２５に記載の車両ネットワークシステム。
【請求項２７】
各前記アクセスポイントが、前記車両群に配置される請求項２５に記載の車両ネットワークシステム。
【請求項２８】
各前記ゲートウェイが、前記車両群に配置される請求項２７に記載の車両ネットワークシステム。
【請求項２９】
前記１つまたはそれ以上のコントローラが、さらに、
前記制御したゲートウェイおよび前記車両群の両方の過去の情報に基づいて、各前記制御したゲートウェイのチャネル品質推定モデルを確立し、
前記車両群の現移動情報および各前記制御したゲートウェイの現チャネル情報を取得する
よう構成された請求項２５に記載の車両ネットワークシステム。
【請求項３０】
前記１つまたはそれ以上のコントローラが、
各前記制御したゲートウェイの前記現移動情報、前記現チャネル情報および前記対応するチャネル品質推定モデルに基づいて、各前記制御したゲートウェイのチャネル品質を予測し、
各前記制御したゲートウェイの前記対応するチャネル品質に基づいて、各前記制御したゲートウェイの前記帯域幅を推定する
よう構成された請求項２９に記載の車両ネットワークシステム。
【請求項３１】
前記チャネル品質が、キャリア対干渉ノイズ比、キャリア対ノイズ比、信号対ノイズ比および信号対干渉ノイズ比を含み、前記１つまたはそれ以上のコントローラが、さらに、
各前記制御したゲートウェイの前記チャネル品質に対応する適応型変調および符号化方法を検索し、前記適応型変調および符号化方法に基づいて、各前記ゲートウェイの前記帯域幅を推定するよう構成された請求項３０に記載の車両ネットワークシステム。
【請求項３２】
前記１つまたはそれ以上のコントローラが、チャネル品質推定値を取得し、自己回帰モデルメカニズムに基づいて前記チャネル品質を予測する請求項３０に記載の車両ネットワークシステム。
【請求項３３】
前記１つまたはそれ以上のコントローラが、複数の重みを計算し、加重移動平均メカニズムに基づいて前記チャネル品質を予測する請求項３０に記載の車両ネットワークシステム。
【請求項３４】
前記ゲートウェイの中から前記アクセスポイントをルーティングするための第ｓゲートウェイの前記伝送コストが、下記の式で表され、
【数３】
2017011670.tif 000026
式中、ｈｓが、前記アクセスポイントと前記第ｓゲートウェイの間の前記ホップカウントであり、ｍａｘが、予め設定された最大ホップカウントであり、ｒｓが、前記第ｓゲートウェイの前記帯域数であり、qｓが、前記第ｓゲートウェイの前記負荷状況であり、Ｗ1〜Ｗ3が、予め設定された重みである請求項２５に記載の車両ネットワークシステム。
【請求項３５】
前記１つまたはそれ以上のコントローラが、各前記制御したアクセスポイントをルーティングするための前記ルーティングゲートウェイとして、前記制御したゲートウェイの中で伝送コストが最も低いものを選択するよう構成された請求項２５に記載の車両ネットワークシステム。
【請求項３６】
前記１つまたはそれ以上のコントローラが、前記制御したアクセスポイントおよび前記制御したゲートウェイに電気接続または無線接続された請求項２５に記載の車両ネットワークシステム。
【請求項３７】
前記車両が、線路列車の車、高速線路列車の車、または複数の車を有する自動車行列の車を含む請求項２５に記載の車両ネットワークシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ルーティングゲートウェイ（routing gateway）選択方法、コントローラおよび車両ネットワークシステムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
多くの国において、一般道路、線路、高速道路、高速線路は、非常に重要な手段であり、車両ネットワークは、より複雑かつ煩雑になってきている。通信技術の発展および通信装置の普及とともに、高移動速度を含む状況において、車両関連ネットワーク技術に対する要求は、急速に高まる。高速線路の場合、最も速い速度は、およそ時速２８０ｋｍである。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
そのような高移動速度では、短時間内での信号品質の変動範囲がかなり大きい。また、ドップラー効果（Doppler effect）の影響で、受信機の復号誤差率が上がるため、接続の切断によりモバイル装置がデータの再送信を何度も試行する可能性がある。この場合、信号が既に不安定になっているネットワークは、より多くのデータを処理する必要があるため、全てのユーザーがスムーズにネットワークを利用できなくなる。そのため、ネットワーク輻輳の発生をいかにして改善するかが、重要な研究開発課題となっている。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
したがって、本発明は、車両ネットワークシステムのルーティング方法を動的に調整し、車両ネットワーク全体の伝送効率を向上させることのできるルーティングゲートウェイ選択方法、コントローラおよび車両ネットワークシステムを提供する。
【０００５】
本発明は、複数のゲートウェイ中からアクセスポイントをルーティングするためのルーティングゲートウェイを選択するよう構成されたコントローラに適用するルーティングゲートウェイ選択方法を提供する。ルーティングゲートウェイ選択方法は、各ゲートウェイの帯域幅を予測することと、各ゲートウェイの負荷状況と帯域幅、および各ゲートウェイとアクセスポイントの間のホップカウント（hop count）に基づいて、各ゲートウェイの伝送コストを計算することと、各ゲートウェイの伝送コストに基づいて、ゲートウェイの中からアクセスポイントをルーティングするためのルーティングゲートウェイを選択することとを含み、コントローラは、複数の車両で構成された車両群（a fleet of vehicles）に配置される。
【０００６】
本発明は、複数のゲートウェイの中からアクセスポイントをルーティングするためのルーティングゲートウェイを選択するよう構成されたコントローラを提供する。コントローラは、アクセスユニットと、処理ユニットとを含む。アクセスユニットは、複数のモジュールを記憶する。処理ユニットは、アクセスユニットに電気接続され、モジュールをアクセスおよび実行する。モジュールは、予測モジュールと、計算モジュールと、選択モジュールとを含む。予測モジュールは、各ゲートウェイの帯域幅を予測する。計算モジュールは、各ゲートウェイの負荷状況と帯域幅、および各ゲートウェイとアクセスポイントの間のホップカウントに基づいて、各ゲートウェイの伝送コストを計算する。選択モジュールは、各ゲートウェイの伝送コストに基づいて、ゲートウェイの中からアクセスポイントをルーティングするためのルーティングゲートウェイを選択する。
【０００７】
本発明は、複数のアクセスポイントと、複数のゲートウェイと、１つまたはそれ以上のコントローラとを含む車両ネットワークシステムを提供する。１つまたはそれ以上のコントローラは、ゲートウェイの中の全てまたは一部のゲートウェイ、およびアクセスポイントの中の全てまたは一部のアクセスポイントを制御するとともに、制御したゲートウェイのそれぞれの帯域幅を予測し、各ゲートウェイの負荷状況と帯域幅、および各ゲートウェイとアクセスポイントの間のホップカウントに基づいて、各ゲートウェイの伝送コストを計算し、制御したゲートウェイのそれぞれの伝送コストに基づいて、制御したゲートウェイの中から各制御したアクセスポイントをルーティングするためのルーティングゲートウェイを選択するよう構成される。コントローラは、複数の車両で構成された車両群に配置される。
【発明の効果】
【０００８】
以上のように、本発明が提供するルーティングゲートウェイ選択方法、コントローラおよび車両ネットワークシステムに基づくと、車両群にコントローラを追加で配置することにより、アクセスポイントをルーティングするための各ゲートウェイの伝送コストを計算することができるため、アクセスポイントに対して適切なルーティングゲートウェイを選択することができる。
【０００９】
本発明の上記および他の目的、特徴、および利点をより分かり易くするため、図面と併せた幾つかの実施形態を以下に説明する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１（ａ）および図１（ｂ）は、一般の車両ネットワークシステムの状況を示す概略図である。
【図２】本発明の１つの実施形態に係る車両ネットワークシステムを示す概略図である。
【図３】本発明の１つの実施形態に係るルーティングゲートウェイ選択方法を示すフローチャートである。
【図４】本発明の１つの実施形態に係る自己回帰モデルメカニズムに基づいてチャネル品質を予測する時のフローチャートである。
【図５】本発明の１つの実施形態に係る加重移動平均メカニズムに基づいてチャネル品質を予測する時のフローチャートである。
【図６】本発明の１つの実施形態に係る伝送コストに基づいてルーティングゲートウェイを選択する時の概略図である。
【図７ａ】本発明の複数の実施形態に係る負荷均衡の概略図である。
【図７ｂ】本発明の複数の実施形態に係る負荷均衡の概略図である。
【図７ｃ】本発明の複数の実施形態に係る負荷均衡の概略図である。
【図８】本発明の１つの実施形態に係る複数のコントローラを有する車両ネットワークシステムを示す概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下の詳細な説明において、説明の目的で、開示される実施形態が十分に理解されるよう、多数の具体的詳細を示す。しかしながら、これら具体的詳細がなくとも、１つまたはそれ以上の実施形態が実施され得ることは明らかである。別の場合では、図面を簡潔にするため、周知の構造および装置は概略的に示される。
【００１２】
図１（ａ）は、一般の車両ネットワークシステムの状況を示す概略図である。図１（ａ）の車両群１００および本発明において言及する車両群は、いずれも複数の車両で構成された車両群を指す。上述した車両群は、鉄道列車（train）、高速鉄道列車、または複数の車（car）から成る他の車両群であってもよく、車両は、鉄道列車の車、高速鉄道列車の車、または複数の車から成る他の車両群の車であってもよく、あるいは、上述した車両群は、複数の車から成る自動車行列（motorcade）であってもよく、車は、自動車、トラック、バス等を含む車両であってもよいが、本発明はこれに限定されない。例えば、車両群１００は、５つの車または他の車両（以下、車両（vehicle）と総称する）を含んでもよく、車両１００＿１〜１００＿５とする。車両に使用するネットワーク伝送方法は、主に、無線ネットワーク接続による集積回路網を構成することである。この例では、アクセスポイント（access point）１０２＿１〜１０２＿５は、それぞれ車両１００＿１〜１００＿５に配置され、各車両１００＿１〜１００＿５の乗客にネットワークアクセス機能を提供するよう構成される。例えば、アクセスポイント１０２＿１は、車両１００＿１の乗客がモバイルデバイス（例えば、携帯電話、タブレットＰＣ、ネットワークコンピュータ、または他の類似デバイス）を用いてアクセスするために提供され、アクセスポイント１０２＿２は、車両１００＿２の乗客が上述したモバイルデバイスを用いてアクセスするために提供され、残りの車両１００＿３〜１００＿５も同じ目的で提供される。
【００１３】
図１（ａ）に示すように、車両群１００は、車両１００＿３に１つのアウトバウンド（outbound）ゲートウェイ１０４＿１（例えば、顧客宅内機器（customer premise equipment, CPE）ゲートウェイ）を配置してもよい。ゲートウェイ１０４＿１は、アクセスポイント１０２＿１〜１０２＿５に接続され、アクセスポイント１０２＿１〜１０２＿５とネットワーク１０６の間の通信媒体として使用される。ネットワーク１０６は、例えば、ＬＴＥ（long term evolution）、ＷｉＭＡＸ（worldwide interoperability for microwave access）、第３世代モバイル通信ネットワーク、第４世代モバイル通信ネットワーク、または他の類似ネットワークであるが、本発明はこれに限定されない。理解すべきこととして、図１（ａ）においてネットワーク１０６の構成を明確に示していないが、構成は、実質的に、使用されている通信基準に基づいて、対応するネットワークエンティティ（entities）を含んでもよい。例えば、ネットワーク１０６とゲートウェイ１０４＿１の間の通信にＬＴＥを使用する場合、ネットワーク１０６は、ｅＮＢ（evolved Node B）、ＭＭＥ（mobility management entity）、Ｓ−ＧＷ（serving gateway）およびＰ−ＧＷ（packet data network gateway）等のネットワークエンティティを含んでもよいが、本発明はこれに限定されない。
【００１４】
この例において、車両群１００は、アウトバウンドゲートウェイ１０４＿１のみを含むため、ゲートウェイ１０４＿１とネットワーク１０６の間のチャネル品質は、車両群１００が移動している間に急速に変化する。つまり、ゲートウェイ１０４＿１とネットワーク１０６の間のチャネル容量（channel capacity）の変動率は、非常に高い。また、ゲートウェイ１０４＿１のトラフィック負荷が過負荷の時、トラフィック負荷を共有するために使用できる他のゲートウェイがないため、車両上の全乗客が低ネットワーク品質を体験することになる。１つの実施形態において、チャネル品質は、キャリア対干渉ノイズ比（carrier to interference and noise ratio, CINR）、キャリア対ノイズ比（carrier to noise ratio, CNR）、信号対ノイズ比（signal to noise ratio, SNR）および／または信号対干渉ノイズ比（signal to interference and noise ratio, SINR）により示されるが、本発明はこれに限定されない。
【００１５】
また、ゲートウェイ１０４＿１が配置されている場所に余剰（redundancy）ゲートウェイを追加で配置して、ゲートウェイ１０４＿１のトラフィック負荷を共有しても、余剰ゲートウェイのチャネル品質は、ゲートウェイ１０４＿１のチャネル品質に類似するため、車両ネットワーク全体の伝送効率は、チャネル品質多様性（diversity）の効力を達成することができない。
【００１６】
図１（ｂ）は、一般の車両ネットワークシステムの別の状況を示す概略図である。図１（ａ）とは異なり、図１（ｂ）の状況では、車両群１００’の車両１００＿１および車両１００＿５にそれぞれゲートウェイ１０４＿２およびゲートウェイ１０４＿３をさらに配置する。各ゲートウェイ１０４＿１〜１０４＿３のトラフィック負荷の分布を均衡化させるため、ゲートウェイ１０４＿１〜１０４＿３に接続された一般の負荷均衡（load balance）コントローラ（図示せず）を車両群１００’に配置してもよい。上述した負荷均衡コントローラを配置した後、アクセスポイント１０２＿１〜１０２＿５からの各データフローは、必ず負荷均衡コントローラに集まるため、負荷均衡コントローラは、ゲートウェイ１０４＿１〜１０４＿３のうちのどのゲートウェイを介して各データフローをネットワーク１０６に伝送するかを判断することができる。この場合、チャネル品質多様性の効力を達成することができるが、各データフローの伝送経路が実質的に延長されるため、ネットワーク輻輳が発生する可能性がある。
【００１７】
例えば、負荷均衡コントローラを車両１００＿５（例えば、移動経路の最後の位置にある車両、列車の最後尾車等）に配置すると仮定する。この場合、車両１００＿１（例えば、移動経路の最初の位置にある車両、列車の先頭車等））のアクセスポイント１０２＿１がデータフローを伝送しようとする時、ネットワーク１０６に伝送する前に、まず、データフローを最後の位置にある車両に配置された負荷均衡コントローラに伝送してから、最初の位置にある車両に配置されたゲートウェイ１０４＿２に伝送しなければならない。しかしながら、上述したデータフローに対し、最も効率の良い伝送方法は、最初の位置にある車両に配置されたゲートウェイ１０４＿２を直接使用して送信することである。つまり、一般の負荷均衡コントローラのみを使用してゲートウェイ１０４＿１〜１０４＿３の間のトラフィック負荷の分布を均衡化する場合、車両ネットワーク全体の伝送効率が下がり、図１（ａ）の例の伝送効率よりも悪くなる可能性さえある。
【００１８】
上述した例からわかるように、車両群に複数のゲートウェイを配置する時、他のメカニズムを開発して、ゲートウェイのデータフローをルーティングするためのルーティングゲートウェイをより効率的に選択する必要がある。
【００１９】
本発明は、環境の変動に基づいて複数のゲートウェイからデータフローをルーティングするためのルーティングゲートウェイの選択を動的に調整することのできる新しい車両ネットワークシステムを提案するため、車両ネットワーク全体の伝送効率を向上させることができ、パケット損失率を減らすと同時に、負荷均衡の効果を達成することができる。
【００２０】
図２を参照すると、図２は、本発明の１つの実施形態に係る車両ネットワークシステムを示す概略図である。本実施形態において、車両ネットワークシステム２００は、例えば、複数の車両を有する車両群のネットワークアーキテクチャー（architecture）である。車両ネットワークシステム２００は、コントローラ３００と、ゲートウェイ２０４＿１〜２０４＿２と、アクセスポイント２０６＿１〜２０６＿３とを含む。上述した実施形態の構成に類似して、ゲートウェイ２０４＿１〜２０４＿２およびアクセスポイント２０６＿１〜２０６＿３のそれぞれは、例えば、車両群のうちの１つの特定の車両に配置されてもよい。しかしながら、上述した実施形態とは異なり、本実施形態は、ゲートウェイ２０４＿１〜２０４＿２およびアクセスポイント２０６＿１〜２０６＿３に電気接続または無線接続されたコントローラ３００をさらに配置する。コントローラ３００は、例えば、車両群のうちの１つの特定の車両に配置されることができる。
【００２１】
コントローラ３００は、例えば、オープンフロー（OpenFlow）をサポートするソフトウェア定義ネットワーク（software-defined network, SDN）コントローラであり、ＳＤＮコントローラは、直接制御信号を利用して、ゲートウェイのＳＤＮ被制御端を制御するとともに、ゲートウェイのＳＤＮ被制御端が負荷状況を提供するよう要求することができる。コントローラ３００は、アクセスポイント３１２と、処理ユニット３１４とを含んでもよい。アクセスポイント３１２は、例えば、メモリ、ハードディスクまたはデータやモジュールを保存またはアクセスすることのできる他のデバイスであり、複数のプログラムコードやモジュール、およびデータを記録するよう構成される。処理ユニット３１４は、アクセスポイント３１２に電気接続される。処理ユニット３１４は、一般用途プロセッサ、特殊用途プロセッサ、従来のプロセッサ、データ信号プロセッサ、複数のマイクロプロセッサ（microprocessor）、デジタル信号プロセッサのコアと結合された１つまたはそれ以上のマイクロプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラおよび特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit, ASIC）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（Field Programmable Gate Array, FPGA）、他の任意の集積回路、状態機械、ＡＲＭ（Advanced RISC Machine）に基づくプロセッサ、および類似商品であってもよい。
【００２２】
アクセスポイント２０６＿１〜２０６＿３は、オープンフローをサポートするスイッチの機能を統合し、例えば、ＳＤＮスイッチ（SDN switch）の機能等を用いることにより、オープンフロープロトコルに基づいてコントローラ３００とデータを交換することができる。さらに、各アクセスポイント２０６＿１〜２０６＿３は、ＷｉＦｉ基地局を配置してもよい。別の実施形態においてＳＤＮスイッチは、アクセスポイント２０６＿１〜２０６＿３から独立したデバイスにより実施され、アクセスポイント２０６＿１〜２０６＿３を補助してコントローラ３００と通信するよう構成されてもよい。図２は、ＳＤＮネットワークのアーキテクチャに基づいて、データフローとコントロールフローの伝送経路、およびデータ平面（data plane）とコントロール平面（control plane）を分離する概念の実施形態を示したものである。
【００２３】
本実施形態では、図２のアーキテクチャに基づいて、本発明が提案するルーティングゲートウェイ選択方法によりアクセスポイント２０６＿１〜２０６＿３のデータフローをルーティングするのに適したルーティングゲートウェイを定めた後、コントローラ３００は、その結果をコントロールフローにより各アクセスポイント２０６＿１〜２０６＿３に通知することができる。続いて、各アクセスポイント２０６＿１〜２０６＿３は、対応するゲートウェイにユーザー機器（user equipment, UE）からのデータフローを直接送信してもよい。アクセスポイント２０６＿２を例に挙げ、本発明の方法に基づいてコントローラ３００により設置されたアクセスポイント２０６＿２のデータフローをルーティングするのに適したルーティングゲートウェイがゲートウェイ２０４＿１であると仮定すると、コントローラ３００は、その結果をコントロールフローによりアクセスポイント２０６＿２に通知することができる。続いて、アクセスポイント２０６＿２がサービス対象のユーザー機器２０８＿１〜２０８＿２からデータフローを受信した時、アクセスポイント２０６＿２は、データフローをゲートウェイ２０４＿１に直接転送することができるため、データフローは、ゲートウェイ２０４＿１を介してＬＴＥネットワーク等の外部ネットワークに送信される。つまり、データフローは、図１（ｂ）の実施形態のように余剰の伝送経路を通過しないため、車両ネットワーク全体の伝送効率を向上させることができる。
【００２４】
本実施形態において、処理ユニット３１４は、予測モジュール３１２＿１、計算モジュール３１２＿２および選択モジュール３１２＿３をアクセスおよび実行し、本発明が提案するルーティングゲートウェイ選択方法を実行することができる。
【００２５】
図３は、本発明の１つの実施形態に係るルーティングゲートウェイ選択方法を示すフローチャートである。図３において提案する方法は、図２のコントローラ３００を用いて実施することができ、ゲートウェイ２０４＿１〜２０４＿２の中から各アクセスポイント２０６＿１〜２０６＿３をルーティングするのに適したルーティングゲートウェイを定める。以下、図２に示した各素子を参照しながら、方法の詳細ステップについて説明する。さらに、本発明の精神をより明確に説明できるよう、以下、コントローラ３００が１つのアクセスポイント（例えば、アクセスポイント２０６＿１）のルーティングゲートウェイを選択する時のメカニズムを提供する。上述したメカニズムに基づいて、コントローラ３００が他のアクセスポイント（例えば、アクセスポイント２０６＿２〜２０６＿３）のルーティングゲートウェイを選択する時のメカニズムも推測できるものとする。
【００２６】
ステップＳ３１０において、予測モジュール３１２＿１は、各ゲートウェイ２０４＿１〜２０４＿２の帯域幅を予測することができる。１つの実施形態において、予測モジュール３１２＿１は、特定のメカニズムを介して各ゲートウェイ２０４＿１〜２０４＿２のチャネル品質を予測し、各ゲートウェイ２０４＿１〜２０４＿２のチャネル品質に対応する適応型変調および符号化方法（adaptive modulation and coding scheme, AMC scheme）を検索し、ＡＭＣ方法に基づいて、各ゲートウェイ２０４＿１〜２０４＿２の帯域幅を推定してもよい。例えば、ＬＴＥの規格は、１６個のＡＭＣ方法（または、変調および符号化方法（modulation and coding schem, MCS）とも称される）を定義し、それぞれ、１６個の異なるチャネル品質表示（channel quality indicator, CQI）に対応する。この場合、予測モジュール３１２＿１は、予測したチャネル品質がどのＣＱＩに属するかを判断して、ＣＱＩに対応するＡＭＣ方法を定めることができる。予測モジュール３１２＿１が各ゲートウェイ２０４＿１〜２０４＿２のチャネル品質を予測する時のメカニズムは、以下の通りである。
【００２７】
１つの実施形態において、予測モジュール３１２＿１は、ゲートウェイ２０４＿１〜２０４＿２および車両群の両方の過去の情報に基づいて、各ゲートウェイ２０４＿１〜２０４＿２のチャネル品質推定モデルを確立してもよい。車両群の過去の情報は、例えば、移動ルートと、移動ルートの各セクションにおける車両群の移動速度とを含む。各ゲートウェイ２０４＿１〜２０４＿２の過去の情報は、例えば、車両群の移動ルートにおいて予め測定した各ゲートウェイ２０４＿１〜２０４＿２のチャネル品質を含む。
【００２８】
例えば、ゲートウェイ２０４＿１において、予測モジュール３１２＿１は、車両群の移動ルートの各セクションにおけるゲートウェイ２０４＿１のチャネル品質を予め測定することができる。続いて、予測モジュール３１２＿１は、測定結果に基づいて、チャネル品質およびセクションの対照表（reference table）を確立することができる（すなわち、ゲートウェイ２０４＿１のチャネル品質推定モデルとして使用することができる）。他のゲートウェイ（例えば、ゲートウェイ２０４＿２）についても、予測モジュール３１２＿１も、上述した技術に基づいて、対応するチャネル品質推定モデルを確立することができる。
【００２９】
各ゲートウェイ２０４＿１〜２０４＿２のチャネル品質推定モデルを確立した後、予測モジュール３１２＿２は、車両群が実際に移動している時の車両群の現移動情報および各ゲートウェイ２０４＿１〜２０４＿２の現チャネル情報を得ることができる。移動情報は、例えば、車両群が現在位置するセクション、移動速度等の車両群に配置された全地球測位システム（global positioning system, GPS）システムにより得られた情報である。各ゲートウェイ２０４＿１〜２０４＿２の現チャネル情報は、例えば、測定された各ゲートウェイ２０４＿１〜２０４＿２の現チャネル品質であるが、本発明はこれに限定されない。
【００３０】
続いて、１つの実施形態において、図４および／または図５の内容に基づくと、予測モジュール３１２＿１は、各ゲートウェイ２０４＿１〜２０４＿２の現移動情報、現チャネル情報およびチャネル品質推定モデルに基づいて、各ゲートウェイ２０４＿１〜２０４＿２のチャネル品質を推定することができる。明確に説明するため、以下、予測モジュール３１２＿１が１つのゲートウェイ２０４＿１を推定する時のメカニズムを例に挙げるが、予測モジュール３１２＿１が他のゲートウェイ２０４＿２を推定する時のメカニズムもこれに基づいて推測できるものとする。
【００３１】
図４を参照すると、図４は、本発明の１つの実施形態に係る自己回帰（autoregressive）モデルメカニズムに基づいてチャネル品質を予測する時のフローチャートであり、自己回帰モデルメカニズムは、動的自己回帰モデルメカニズムまたは静的自己回帰モデルメカニズムであってもよい。まず、ステップＳ４１２において、予測モジュール３１２＿１は、ゲートウェイ２０４＿１の現チャネル品質（例えば、ＣＩＮＲ）を測定することができる。以下、Ｘtを用いて現チャネル品質を示し、ｔは、時間点のインデックス値である。つまり、Ｘtは、第ｔ時間点で測定したチャネル品質とみなすことができる。
【００３２】
ステップＳ４１４において、予測モジュール３１２＿１は、現移動情報に基づいてチャネル品質推定モデルを検索し、対応するチャネル品質推定値
2017011670.tif 000003
を得ることができる。例えば、予測モジュール３１２＿１は、車両群が現在位置するセクションに基づいて対照表を検索し、セクションに対応するゲートウェイ２０４＿１のチャネル品質推定値
2017011670.tif 000004
を定めることができる。
【００３３】
動的自己回帰モデルを適用する場合、ステップＳ４１６において、予測モジュール３１２＿１は、現チャネル品質とチャネル品質推定値の間の推定誤差を計算することができる。例えば、推定誤差（以下、Ｅtで表す）は、
2017011670.tif 000005
で表されるが、本発明はこれに限定されない。ステップＳ４１８において、予測モジュール３１２＿１は、ゲートウェイ２０４＿１にハンドオーバー（handover）が発生したかどうかを判断することができる。静的自己回帰モデルを適用する場合は、ステップＳ４１６をとばしてもよい。
【００３４】
ゲートウェイ２０４＿１においてハンドオーバーが発生していない場合、ステップＳ４２０において、予測モジュール３１２＿１は、現ネットワーク状況とチャネル品質推定モデルを確立した時に前もって取得したネットワーク状況の間の相関度に基づいて、自己回帰モデルのオーダー（ｐで表す）を判断および設定し、その後ステップＳ４３０の実行に進む。オーダーは、設計者により予め設定された、Ｏminよりも大きな任意の正の整数であってもよい。
【００３５】
再度ステップＳ４１８を参照すると、動的自己回帰モデルを適用した時にゲートウェイ２０４＿１にハンドオーバーが発生した場合、予測モジュール３１２＿１は、ステップＳ４２８において、そのオーダーを最小オーダー（minimal order）に設定することができる。最小オーダーは、設計者により予め設定された任意の正の整数であってもよい。静的自己回帰モデルを適用する場合、予測モジュール３１２＿１は、ステップＳ４２８において、バッファ（buffer）を消去することができる。バッファは、例えば、アクセスユニット３１２の中の１つの特定のメモリブロックであってもよく、測定に使用されたチャネル品質（以下、過去のチャネル品質と称す）を記録するよう構成される。詳しく説明すると、ゲートウェイ２０４＿１にハンドオーバーが発生しても過去のチャネル品質に基づいてチャネル品質を予測した場合、予測の正確性が下がる可能性がある。そのため、ゲートウェイ２０４＿１にハンドオーバーが発生した時、予測モジュール３１２＿１は、ステップＳ４２８を用いて、自己回帰モデルに必要なパラメータ（例えば、ｐおよびバッファの内容）を再蓄積することができる。
【００３６】
ステップＳ４３０において、予測モジュール３１２＿１は、現チャネル品質をバッファに記憶することができる。続いて、ステップＳ４３２において、予測モジュール３１２＿１は、バッファのサイズがオーダーよりも大きい、またはそれに等しいかどうかを判断することができる。バッファのサイズは、例えば、バッファに記録された過去のチャネル品質の数である。バッファに記録された過去のチャネル品質の数がｐよりも小さい場合、予測モジュール３１２＿１は、ステップＳ４３４において、現チャネル品質（すなわち、Ｘt）を予測したチャネル品質として使用することができる。簡単に説明すると、自己回帰モデルは、予測を始めるために、少なくともｐ個の過去のチャネル品質を必要とするため、バッファの数が十分でない場合、予測モジュール３１２＿１は、予測したチャネル品質として直接Ｘtを用いることができる。予測したチャネル品質は、例えば、第（ｔ＋ｊ）（ｊは正の整数）時間点
2017011670.tif 000006
のチャネル品質推定値である。ｊが１であると仮定すると、予測したチャネル品質は、
2017011670.tif 000007
で表される。つまり、次の時間点のチャネル品質推定値である。
【００３７】
一方、バッファに記録された過去のチャネル品質の数がｐよりも大きいか、それに等しい場合（つまり、バッファのサイズが十分である場合）、予測モジュール３１２＿１は、ステップＳ４３６において、自己回帰モデルの入力としてバッファの内容およびオーダーを使用し、自己回帰モデルの複数の係数（以下、α1〜αpで表す）を取得する。例えば、予測モジュール３１２＿１がＢｕｒｇ法を自己回帰モデルとして適用する時、予測モジュール３１２＿１は、「a=arburg(x,p)」等のＭＡＴＬＡＢ関数に基づいて、自己回帰モデルの係数を取得することができる。この関数において、ｘは、バッファに記録された各過去のチャネル品質から成るベクトルであり、ｐは、オーダーであり、αは、α1〜αpから成るベクトルである。別の実施形態において、予測モジュール３１２＿１は、適用した別の自己回帰モデル（例えば、ユールウォーカー（Yule-Walker））に基づいて対応するＭＡＴＬＡＢ関数を呼び出し、自己回帰モデルの係数を取得してもよいが、ここでは説明を省略する。
【００３８】
続いて、ステップＳ４３８において、予測モジュール３１２＿１は、上述した係数、オーダーおよびバッファの内容を含む数式に基づいて、予測したチャネル品質を計算することができる。１つの実施形態において、予測したチャネル品質が次の時間点のチャネル品質推定値
2017011670.tif 000008
である時、上述した数式は、例えば、下記の式で表される。
【００３９】
【数１】
2017011670.tif 000009
【００４０】
式中、εｔは、第ｔ時間点の白色雑音プロセス（white noise process）であり、その平均値は、０であり、且つ一定の標準偏差を有する。
【００４１】
上述した実施形態において、設計者は、予め設定された、最小オーダーより大きいか、それに等しい任意の正の整数を最大オーダーとして使用し、過去のチャネル品質の数を制御してもよい。別の実施形態において、最大オーダーは、チャネル品質の予測の正確性を上げるように、車両群が現在位置するセクションの特性に基づいて、異なる値であってもよい。例えば、車両群が位置するセクションが比較的安定したチャネル品質を有するセクション（例えば、平原や比較的広々とした場所）に属する時、最大オーダーは、比較的大きな値に設定されるため、自己回帰モデルは、後続のプロセスにおいて、より多くの過去のチャネル品質を参照して予測を行うことができる。一方、車両群が位置するセクションが比較的不安定なチャネル品質を有するセクション（例えば、山）に属する時、最大オーダーは、比較的小さな値に設定されるため、自己回帰モデルは、後続のプロセスにおいて、少ない過去のチャネル品質を参照して予測を行うことができる。
【００４２】
図４の教示の他に、予測モジュール３１２＿１は、以下の図５に示すメカニズムに基づいて、ゲートウェイ２０４＿１のチャネル品質を予測してもよい。図５を参照すると、図５は、本発明の１つの実施形態に係る加重移動平均（weighted moving average, WMA）メカニズムに基づいてチャネル品質を予測する時のフローチャートである。本実施形態において、予測したチャネル品質が第ｔ時間点のチャネル品質推定値
2017011670.tif 000010
である時、対応するＷＭＡ数式は、下記の式で表される。
【００４３】
【数２】
2017011670.tif 000011
【００４４】
式中、ｐは、オーダー(すなわち、
2017011670.tif 000012
を予測するのに必要なデータの量）であり、Ｗ1〜Ｗpは、加重である。
【００４５】
ステップＳ５１２において、予測モジュールは、複数の重みを計算することができる。１つの実施形態において、重みは、推定誤差の平方和を最小化する原理に基づいて得られる。詳しく説明すると、上述した実施形態において示したように、推定誤差は、
2017011670.tif 000013
で表され、連続するＮ個の時間点（Ｎは、正の整数）における推定誤差の平方和（以下、Ｅで表す）は、下記の式で表される。
【００４６】
【数３】
2017011670.tif 000014
【００４７】
2017011670.tif 000015
【００４８】
そして、ステップＳ５１４において、予測モジュール３１２＿１は、ゲートウェイ２０４＿１の現チャネル品質を測定することができる。ステップＳ５１６において、予測モジュール３１２＿１は、ゲートウェイ２０４＿１においてハンドオーバーが発生したかどうかを判断することができる。もしハンドオーバーが発生した場合、予測モジュール３１２＿１は、ステップＳ５１８において、バッファを消去することができる。もしハンドオーバーが発生しなかった場合、予測モジュール３１２＿１は、ステップＳ５２０において、現チャネル品質をバッファに記憶することができる。ステップＳ５２２において、予測モジュール３１２＿１は、バッファのサイズがオーダーよりも大きい、またはそれに等しいかどうかを判断することができる。ステップＳ５１６〜Ｓ５２２に関する詳細については、図４のステップＳ４１８、Ｓ４２８、Ｓ４３０およびＳ４３２を参照することができるため、ここでは説明を省略する。
【００４９】
バッファのサイズがオーダーよりも大きいか、それに等しい場合、予測モジュール３１２＿１は、ステップＳ５２４において、そのオーダーを最大オーダーに設定することができる。一方、バッファのサイズがオーダーよりも小さい場合、予測モジュール３１２＿１は、ステップＳ５２６において、そのオーダーをバッファのサイズに設定することができる。そして、ステップＳ５２８において、予測モジュール３１２＿１は、バッファの内容、オーダーおよび重みに基づいて、予測したチャネル品質を計算することができる。例えば、予測したチャネル品質が第（ｔ＋１）時間点のチャネル品質である時、予測モジュール３１２＿１は、上述したＷＭＡ数式
2017011670.tif 000016
を適用して、予測したチャネル品質
2017011670.tif 000017
を計算することができる。
【００５０】
図４および図５の教示に基づいて予測したチャネル品質
2017011670.tif 000018
を取得した後、予測モジュール３１２＿１は、対応するＡＭＣ方法を検索し、ＡＭＣ方法に基づいて第（ｔ＋１）時間点のゲートウェイ２０４＿１の帯域幅を予測することができる。例えば、
2017011670.tif 000019
に対応するＡＣＭ方法が６４ＱＡＭ（すなわち、直交振幅変調（quadrature amplitude modulation））および１／２符号化率であると仮定すると、
2017011670.tif 000020
に対応する帯域幅は、例えば、５．６４５メガビット（mega bit, Mb）である。
【００５１】
上述したように、ゲートウェイ２０４＿２の帯域幅も上述した教示に基づいて予測することができる。再度図３を参照すると、ステップＳ３２０において、予測モジュール３１２＿１により各ゲートウェイ２０４＿１〜２０４＿２の帯域幅を予測した後、計算モジュール３１２＿２は、各ゲートウェイ２０４＿１〜２０４＿２の負荷状況と帯域幅、および各ゲートウェイとアクセスポイント２０６＿１の間のホップカウントに基づいて、各ゲートウェイ２０４＿１〜２０４＿２の伝送コストを計算することができる。負荷状況は、例えば、ゲートウェイ２０４＿１〜２０４＿２のキュー状態、プロセッサ使用率、帯域幅使用率、または他の類似パラメータにより示される。各ゲートウェイ２０４＿１〜２０４＿２とアクセスポイント２０６＿１の間のホップカウントは、車両ネットワークシステム２００のアーキテクチャにより決定される。例えば、図２において、アクセスポイント２０６＿１とゲートウェイ２０４＿１の間のホップカウントは、３であり、アクセスポイント２０６＿１とゲートウェイ２０４＿２の間のホップカウントは、１である。
【００５２】
１つの実施形態において、アクセスポイント２０６＿１をルーティングするための各ゲートウェイ２０４＿１〜２０４＿２の伝送コストは、下記の式で表される。
【００５３】
【数４】
2017011670.tif 000021
【００５４】
式中、ｈｓは、ゲートウェイ２０４＿１〜２０４＿２の中の第ｓ（ｓは、正の整数）ゲートウェイとアクセスポイント２０６＿１の間のホップカウントであり、「ｍａｘ」は、予め設定された最大ホップカウントであり、ｒｓは、第ｓゲートウェイの帯域数であり、qsは、第ｓゲートウェイの負荷状況であり、Ｗ1〜Ｗ3は、予め設定された複数の重みである。予め設定された最大ホップカウントは、設計者により予め設定され、且つ特定の条件を満たす正の整数であってもよい。例えば、図２において、アクセスポイント２０６＿１と最も離れたゲートウェイ２０４＿１の間のホップカウントは、３である。この場合、予め設定された最大ホップカウントは、３よりも大きくなることはできない。
【００５５】
アクセスポイント２０６＿１をルーティングするための各ゲートウェイ２０４＿１〜２０４＿２の伝送コストを計算した後、ステップＳ３３０において、選択モジュール３１２＿３は、各ゲートウェイ２０４＿１〜２０４＿２の伝送コストに基づいて、ゲートウェイ２０４＿１〜２０４＿２の中からアクセスポイント２０６＿１をルーティングするためのルーティングゲートウェイを選択することができる。例えば、１つの実施形態において、選択モジュール３１２＿３は、アクセスポイント２０６＿１をルーティングするためのルーティングゲートウェイとして、ゲートウェイ２０４＿１〜２０４＿２の中から伝送コストが最も低いゲートウェイを選択することができる。
【００５６】
計算モジュール３１２＿２は、各ゲートウェイ２０４＿１〜２０４＿２の伝送コストを計算している間に各ゲートウェイとアクセスポイント２０６＿１の間の負荷状況、帯域幅およびホップカウントを考慮するため、それに応じてアクセスポイント２０６＿１をルーティングするのに最適なルーティングゲートウェイを定めることができる。続いて、アクセスポイント２０６＿１は、そのルーティングゲートウェイにサービス対象のユーザー機器からのデータフローを直接送信することができる。上述した教示に基づいて、アクセスポイント２０６＿２をルーティングするための各ゲートウェイ２０４＿１〜２０４＿２の伝送コストを計算し、それに応じてアクセスポイント２０６＿２をルーティングするのに最適なルーティングゲートウェイを定めることができるため、ここでは説明を省略する。
【００５７】
図６を参照すると、図６は、本発明の１つの実施形態に係る伝送コストに基づいてルーティングゲートウェイを選択する時の概略図である。本実施形態において、車両ネットワークシステム６００は、コントローラ６１０と、アクセスポイントＳ１〜Ｓ１２と、ゲートウェイＧ１〜Ｇ３とを含む。この例において、各アクセスポイントＳ１〜Ｓ１２は、車両群の中の１つの車両に配置され、各ゲートウェイＧ１〜Ｇ３は、上述した車両群の中の１つの車両に配置される。例えば、車両群の中の第１車両にアクセスポイントＳ１を配置してもよい。別の例において、車両群の中の第５車両にアクセスポイントＳ５を配置してもよい。残りのアクセスポイントと車両の間の配置関係は、類推によって推測することができるため、ここでは説明を省略する。さらに、明確に示すため、具体的に示していないが、コントローラ６１０は、図２の時と同様に、アクセスポイントＳ１〜Ｓ１２およびゲートウェイＧ１〜Ｇ３に電気接続または無線接続されてもよい。
【００５８】
本実施形態において、コントローラ６１０がゲートウェイＧ１〜Ｇ３の中からアクセスポイントＳ２をネットワーク６２０にルーティングするためのルーティングゲートウェイを選択するよう構成されると仮定する。アクセスポイントＳ２に関する各ゲートウェイＧ１〜Ｇ３の負荷状況と帯域幅、および各ゲートウェイとアクセスポイントＳ２の間のホップカウントは、下記の表１に示した通りである。
【００５９】
【表１】
2017011670.tif 000022
【００６０】
表１の各ゲートウェイＧ１〜Ｇ３に対応する帯域幅は、上述した教示に基づいて、コントローラ６１０により得ることができるため、ここでは説明を省略する。続いて、コントローラ６１０は、式（４）に基づいて、アクセスポイントＳ２をルーティングするための各ゲートウェイＧ１〜Ｇ３の伝送コストを計算することができる。本実施形態において、式（４）における「ｍａｘ」が９であり、Ｗ1〜Ｗ3がそれぞれ０．９、０．０１および１である時、アクセスポイントＳ２をルーティングするための各ゲートウェイＧ１〜Ｇ３の伝送コストは、下記の表２に示した通りである。
【００６１】
【表２】
2017011670.tif 000023
【００６２】
表２からわかるように、アクセスポイントＳ２をルーティングするためのゲートウェイＧ１の伝送コストは、ゲートウェイＧ２〜Ｇ３の伝送コストよりも低いため、コントローラ６１０は、アクセスポイントＳ２をルーティングするためのルーティングゲートウェイとして、ゲートウェイＧ１を選択する。その後、コントローラ６１０は、その結果をコントロールフローによりアクセスポイントＳ２に通知するため、アクセスポイントＳ２は、そのルーティングテーブル（routing table）を設定することができる。したがって、アクセスポイントＳ２がアクセスポイントＳ２のサービス対象ユーザー機器６３０からデータフローを受信した時、アクセスポイントＳ２は、ゲートウェイＧ１を介してそのデータフローをネットワーク６２０に直接ルーティングすることができる。つまり、データフローは、図１（ｂ）の実施形態にように余剰の伝送経路を通過しない。
【００６３】
別の実施形態において、コントローラ６１０は、アクセスポイントＳ２をルーティングするための各ゲートウェイＧ１〜Ｇ３の伝送コストを定期的に再計算して、アクセスポイントＳ２のルーティングゲートウェイをより正確に選択してもよい。あるいは、特定の時機または特定のセクションにおいてアクセスポイントＳ２をルーティングするための各ゲートウェイＧ１〜Ｇ３の伝送コストを再計算するようコントローラ６１０を設定してもよい。その後、コントローラ６１０は、選択した結果を再度コントロールフローによりアクセスポイントＳ２に通知するため、アクセスポイントＳ２は、それに応じてルーティングテーブルを更新することができる。
【００６４】
図６では、アクセスポイントＳ２のみを例に挙げて説明したが、コントローラ６１０がアクセスポイントＳ１、Ｓ３〜Ｓ１２のルーティングゲートウェイを選択する時のメカニズムも類推によって推測することができるため、ここでは説明を省略する。
【００６５】
別の観点から見ると、伝送コストの計算は、各ゲートウェイＧ１〜Ｇ３の負荷状況、帯域幅およびホップカウントも考慮するため、アクセスポイントＳ１〜Ｓ１２のデータフローがゲートウェイＧ１〜Ｇ３のうちの１つに集中するだけでなく、ゲートウェイＧ１〜Ｇ３により均一に分布することもできる。そのため、図７（ａ）〜図７（ｃ）に示すように、本発明が提案する方法は、ゲートウェイＧ１〜Ｇ３の負荷均衡の効果を達成することができる。
【００６６】
図７ａ〜図７ｃは、本発明の複数の実施形態に係る負荷均衡の概略図である。図７ａ〜図７ｃにおいて、車両ネットワークシステム７００は、コントローラ７１０と、アクセスポイントＡＰ１〜ＡＰ５と、ゲートウェイＧＷ１〜ＧＷ３とを含む。各アクセスポイントＡＰ１〜ＡＰ５は、車両群のうちの１つの車両に配置され、各ゲートウェイＧＷ１〜ＧＷ３は、上述した車両群のうちの１つの車両に配置される。さらに、コントローラ７１０は、図２の時と同様に、アクセスポイントＡＰ１〜ＡＰ５およびゲートウェイＧＷ１〜ＧＷ３に電気接続または無線接続されてもよい。以下の実施形態の概念をより明確に説明するため、以下の説明では、コントローラ７１０がアクセスポイントＡＰ３のルーティングゲートウェイを選択する時のメカニズムについてのみ説明するが、本発明の実施は、これに限定されるものではない。さらに、この例において、コントローラ７１０は、アクセスポイントＡＰ３が配置された車両と同じ車両に配置されるが、これは単なる例であり、本発明の可能な実施形態を限定するものではない。別の実施形態において、コントローラ７１０は、設計者の要求に応じて、車両群の別の車両に配置されてもよい。
【００６７】
図７ａを参照し、ゲートウェイＧＷ１からの信号のみが好ましい（つまり、帯域幅が広い）と仮定すると、コントローラ７１０は、アクセスポイントＡＰ３のルーティングゲートウェイとしてゲートウェイＧＷ１を選択し、アクセスポイントＡＰ３からのデータフローをネットワーク７２０にルーティングすることができる。
【００６８】
図７ｂを参照し、ここでは、ゲートウェイＧＷ２およびＧＷ３からの両方の信号が好ましいと仮定すると、コントローラ７１０は、比較的低い負荷状況（例えば、１０％）を有するゲートウェイＧＷ３がアクセスポイントＡＰ３をルーティングするための伝送コストも比較的低いと判断することができる。そのため、コントローラ７１０は、アクセスポイントＡＰ３のルーティングゲートウェイとしてゲートウェイＧＷ３を選択することができる。
【００６９】
図７ｃを参照し、ここでは、ゲートウェイＧＷ１〜ＧＷ３の負荷状況および帯域幅が全て好ましいと仮定すると、コントローラ７１０は、アクセスポイントＡＰ３のルーティングゲートウェイとして、ゲートウェイとアクセスポイントＡＰ３の間のホップカウントが最も小さいゲートウェイＧＷ２を選択することができる。
【００７０】
別の実施形態において、１つの車両群は、１つまたはそれ以上のコントローラを含んでもよい。複数のコントローラを使用する実施形態において、各コントローラは、同じコントローラの制御の下でアクセスポイントの適切なルーティングゲートウェイを選択するよう構成された車両ネットワークを形成することができる。
【００７１】
図８を参照すると、図８は、本発明の１つの実施形態に係る複数のコントローラを有する車両ネットワークシステムを示す概略図である。本実施形態において、車両ネットワーク８００＿１は、コントローラ８１０と、ゲートウェイＧＷ１およびＧＷ４と、アクセスポイントＡＰ１〜ＡＰ２とを含むことができる。車両ネットワーク８００＿２は、コントローラ８２０と、ゲートウェイＧＷ２〜ＧＷ３と、アクセスポイントＡＰ３〜ＡＰ５とを含む。車両ネットワーク８００＿１および８００＿２は、同じ車両群に配置されてもよい。例えば、車両ネットワーク８００＿１を車両群の最初の２つの車両に配置し、車両ネットワーク８００＿２を車両群の最後の３つの車両に配置してもよい。車両ネットワーク８００＿１において、コントローラ８１０は、ゲートウェイＧＷ１およびＧＷ４の中からアクセスポイントＡＰ１〜ＡＰ２の適切なルーティングゲートウェイを選択することができる。さらに、車両ネットワーク８００＿２において、コントローラ８２０は、ゲートウェイＧＷ２〜ＧＷ３の中からアクセスポイントＡＰ３〜ＡＰ５の適切なルーティングゲートウェイを選択することができる。さらに、コントローラ８１０および８２０は、アクセスポイントＡＰ１およびＡＰ５がそれぞれ配置された車両と同じ車両に配置されるが、これは単なる例であり、発明の可能な実施形態を限定するものではない。別の実施形態において、コントローラ８１０および８２０は、設計者の要求に応じて、車両群の別の車両に配置されてもよい。さらに、１つのネットワークシステムにおけるコントローラは、ゲートウェイの中の全てまたは一部のゲートウェイ、およびアクセスポイントの中の全てまたは一部のアクセスポイントを制御することができる。
【００７２】
また、上述した各実施形態において、最多で３個のゲートウェイを例に挙げて説明したが、本発明が提案する方法は、３個以上のゲートウェイを有する車両ネットワークシステムに適用してもよい。
【００７３】
以上のように、本発明が提供するルーティングゲートウェイ選択方法に基づくと、車両群にコントローラを追加で配置することにより、アクセスポイントをルーティングするための各ゲートウェイの伝送コストを計算することができるため、アクセスポイントに対して適切なルーティングゲートウェイを選択することができる。コントローラは、各ゲートウェイの伝送コストを計算している間、各ゲートウェイとアクセスポイントの間の負荷状況、帯域幅およびホップカウントを考慮するため、ユーザー機器からのデータフローがゲートウェイによって均一に分布されることにより、負荷均衡の効果を達成することができる。さらに、ユーザー機器からのデータフローは、図１（ｂ）のようにルーティングゲートウェイをまとめて分配するための負荷均衡コントローラを通過せず、車両ネットワークのネットワーク輻輳を同時に解決することができる。
【００７４】
以上のごとく、この発明を実施形態により開示したが、もとより、この発明を限定するためのものではなく、当業者であれば容易に理解できるように、この発明の技術思想の範囲内において、適当な変更ならびに修正が当然なされうるものであるから、その特許権保護の範囲は、特許請求の範囲および、それと均等な領域を基準として定めなければならない。
【産業上の利用可能性】
【００７５】
本発明は、車両ネットワーク全体の伝送効率を向上させるために使用することができる。
【符号の説明】
【００７６】
１００、１００’    車両群
１００＿１〜１００＿５    車両
１０２＿１〜１０２＿５、２０６＿１〜２０６＿３、Ｓ１〜Ｓ１２、ＡＰ１〜ＡＰ５    アクセスポイント
１０４＿１〜１０４＿３、２０４＿１〜２０４＿２、Ｇ１〜Ｇ３、ＧＷ１〜ＧＷ４    ゲートウェイ
１０６、６２０、７２０    ネットワーク
２００、６００、７００    車両ネットワークシステム
８００＿１、８００＿２    車両ネットワーク
２０８＿１、２０８＿２、６３０    ユーザー機器
３００、６１０、７１０、８１０、８２０    コントローラ
３１２    アクセスユニット
３１２＿１    予測モジュール
３１２＿２    計算モジュール
３１２＿３    選択モジュール
３１４    処理ユニット
Ｓ３１０〜Ｓ３３０、Ｓ４１２〜Ｓ４３８、Ｓ５１２〜Ｓ５２８    ステップ
【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７ａ】
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【図７ｂ】
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【図７ｃ】
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【図８】
2017011670.tif 000036
【外国語明細書】
2017011670000001.pdf