(57)【要約】【課題】ワイヤレスセンサネットワークにおいて、センサノードから送信するデータ量を従来よりも削減する。【解決手段】ワイヤレスセンサネットワークで用いられるセンサノード１０において、データ処理部１４は、センサ素子１２によって検出された時系列データをフーリエ変換し、得られたスペクトルの特徴を表す複数の特徴量を抽出する。通信部１６は、時系列データを送信することなく複数の特徴量のみを無線送信する。【選択図】図２
2017117089.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ワイヤレスセンサネットワークで用いられるセンサノードであって、
物理量を時系列的に検出するセンサ素子と、
前記センサ素子によって検出された時系列データをフーリエ変換し、得られたスペクトルの特徴を表す複数の特徴量を抽出するデータ処理部と、
前記時系列データを送信することなく前記複数の特徴量のみを無線送信する通信部とを備える、センサノード。
【請求項２】
前記センサノードは、外部から電源供給を受けずに、内部電源のみによって動作する、請求項１に記載のセンサノード。
【請求項３】
請求項１または２に記載の複数のセンサノードと、
各前記センサノードと無線通信するゲートウェイ装置とを備える、センサネットワークシステム。
【請求項４】
ワイヤレスセンサネットワークシステムを構成する複数のセンサノードの各々が、監視対象物の物理量を時系列的に検出するステップと、
各前記センサノードが、検出した時系列データをフーリエ変換するステップと、
各前記センサノードが、フーリエ変換によって得られたスペクトルの特徴を表す複数の特徴量を抽出するステップと、
各前記センサノードが、前記複数の特徴量を無線送信するステップと、
上位計算機が、各前記センサノードから受信した前記複数の特徴量の時間変化に基づいて、前記監視対象物の異常を判定するステップとを備える、監視方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この開示は、センサネットワークシステムに関し、特に、センサネットワークにおいてデータを収集するためのセンサノードに関する。さらに、この開示は、センサネットワークシステムを利用した監視対象物の監視方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ワイヤレスセンサネットワーク（ＷＳＮ：Wireless Sensor Network、以下では単にセンサネットワークとも称する）とは、多数のセンサ付き無線端末（センサノードと称する）を含む通信ネットワークであり、各センサノードからの情報を収集するために用いられる。ワイヤレスセンサネットワークでは、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、ＥｎＯｃｅａｎ（登録商標）、Ｗｉ−ＳＵＮ（登録商標）、ＢＬＥ（Bluetooth（登録商標） Low Energy）などの通信方式が利用される。
【０００３】
各センサノードから送信されたデータは、中継器によって中継された後、サーバなどの上位の計算機に送信される。上位計算機は、多数のセンサノードから受信したデータに基づいて、各種の処理を実行する。
【０００４】
センサネットワークにおいて、各センサノードは、外部電源を必要とすることなく動作可能であることが望ましい。このため、一般的には各センサノードは、低消費電力化のために間欠的に動作するように構成される。間欠動作とは、タスクを実行するときのみ、センサおよび通信装置などの周辺装置を駆動するものである。
【０００５】
一方、監視対象物の異常を検出するためのセンサなどでは、多数のセンサを常時動作させる必要がある。このように多数のセンサを常時動作させる状況では、使用する通信電力の確保の問題および膨大なデータ量を送信するために無線帯域の確保の問題などが生じ得る。したがって、送信データ量の削減が必須の課題である。
【０００６】
特開２０１０−４９５８４号公報（特許文献１）は、サンプリング速度が速いデータを測定するセンサノードを多数備えながらも、無線ネットワークの通信帯域を確保可能なセンサネットワークシステムを提供することを目的としたものである。具体的にこの文献に記載のセンサノードは、所定期間に取得した観測値から特徴量を算出し、特徴量が所定の閾値を超えるか否かを判定する。センサノードは、算出した特徴量が所定の閾値を超えた場合にのみ、所定期間に取得した観測値をサーバに送信する。ここで、特徴量とは、観測値の特徴を数値化して表した量であり、判断基準として使用できる量のことである。複数の観測値を用いて単一のデータあるいは複数の観測値よりデータ量の少ない複数のデータが算出され、特徴量として使用される（特許文献１の段落００１９）。
【０００７】
無線センサネットワークの通信帯域の確保を目的としたものではないが、本開示に関連する先行技術文献として、特開２００３−３３７９９１号公報（特許文献２）が挙げられる。具体的に、この文献は、接近する移動体の種類を簡便に判別して、警告することが可能な移動体警告システムに関する。移動体判別手段は、センサによって検出した移動体の振動又は騒音を周波数スペクトルに変換し、変換された周波数スペクトルから卓越周波数を抽出する。そして、移動体判別手段は、抽出した卓越周波数を移動体の種類に関連付けた基準周波数群のそれぞれの基準周波数と比較して、移動体の種類を判別する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０１０−４９５８４号公報
【特許文献２】特開２００３−３３７９９１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
上記の特許文献１に記載のセンサネットワークシステムの場合、特徴量が所定の閾値を頻繁に超える場合は、送信データ量はほとんど削減されず、元の時系列データをそのまま送信している場合と実質的に変わりはないという問題が生じ得る。またセンサ部での送信判定以外の異常には反応しないため、例えば経年劣化による故障予測や予防保全などに用いることは難しい。
【００１０】
この発明は、上記の問題点を考慮してなされたものであり、その目的は、ワイヤレスセンサネットワークにおいて、センサノードから送信するデータ量を従来よりもさらに削減することである。その他の課題と新規な特徴は、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
この発明は一局面において、ワイヤレスセンサネットワークで用いられるセンサノードであって、物理量を時系列的に検出するセンサ素子と、データ処理部と、通信部とを備える。データ処理部は、センサ素子によって検出された時系列データをフーリエ変換し、得られたスペクトルの特徴を表す複数の特徴量を抽出する。通信部は、時系列データを送信することなく複数の特徴量のみを無線送信する。
【００１２】
好ましくは、センサノードは、外部から電源供給を受けずに、内部電源のみによって動作する。
【００１３】
この発明は、他の局面において、上記の複数のセンサノードと、各センサノードと無線通信するゲートウェイ装置とを備えたセンサネットワークシステムである。
【００１４】
この発明は、さらに他の局面において監視方法であって、ワイヤレスセンサネットワークシステムを構成する複数のセンサノードの各々が、監視対象物の物理量を時系列的に検出するステップと、各センサノードが、検出した時系列データをフーリエ変換するステップとを備える。上記の監視方法は、さらに、各センサノードが、フーリエ変換によって得られたスペクトルの特徴を表す複数の特徴量を抽出するステップと、各センサノードが、複数の特徴量を無線送信するステップと、上位計算機が、各センサノードから受信した複数の特徴量の時間変化に基づいて、監視対象物の異常を判定するステップとを備える。
【発明の効果】
【００１５】
この発明によれば、各センサノードは、元の時系列データをフーリエ変換することによって得られるスペクトルに基づいて複数の特徴量を抽出し、この複数の特徴量を無線送信するように構成されている。したがって、センサノードから送信するデータ量を従来よりもさらに削減することが可能である。このように、送信データ量が削減されているので通信電力も削減することができるため、各センサノードを常時動作させる場合であっても、内部電源のみで動作させることが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】無線センサネットワークシステムの概略的構成を示すブロック図である。
【図２】図１のセンサ装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図３】図２のセンサ装置によるデータ処理の手順を示すフローチャートである。
【図４】図１の上位計算機による処理手順を表すフローチャートである。
【図５】パワースペクトルの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、実施形態について図面を参照して詳しく説明する。なお、同一または相当する部分には同一の参照符号を付して、その説明を繰返さない。
【００１８】
［センサネットワークの構成］
図１は、無線センサネットワークシステムの概略的構成を示すブロック図である。無線センサネットワークシステム（Wireless Sensor Network System）（この明細書では、センサネットワークシステムとも称する）１は、多数のセンサ装置１０とゲートウェイ装置２０とを含む。センサ装置１０はセンサノードとも称し、ゲートウェイ装置２０はコントロールノードとも称する。
【００１９】
各センサ装置１０は、周囲の物理量などを時系列的に検出するためのセンサ素子を内蔵する。各センサ装置１０は、センサ素子によって検出された時系列データに基づく情報を送信するための無線通信端末として構成される。各センサ装置１０とゲートウェイ装置２０との間の通信には、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、ＥｎＯｃｅａｎ（登録商標）、Ｗｉ−ＳＵＮ（登録商標）、ＢＬＥ（Bluetooth（登録商標） Low Energy）などの通信方式が利用される。
【００２０】
本センサネットワークシステムにおいて特徴的な点は、通信量を削減するために各センサ装置１０は、センサ素子によって検出された時系列データをそのまま送信するのでなく、時系列データに基づいて算出した複数の特徴量を送信する点にある。複数の特徴量の具体的な算出方法については後述する。
【００２１】
各センサ装置１０は、他のセンサ装置１０からの送信データをゲートウェイ装置２０へ転送するための中継ルーティング機能を有していてもよい。さらに、各センサ装置１０は、互いに直接通信するためのアドホック機能を有していてもよい。また、センサネットワークを構成する複数のセンサ装置１０は、ツリー型のネットワークを構成していてもよいし、メッシュ型のネットワークを構成していてもよい。
【００２２】
ゲートウェイ装置２０は、複数のセンサ装置１０の各々から送信されたデータを受信し、受信したデータをインターネットなどのネットワーク４０を介して上位計算機（パーソナルコンピュータ、サーバ、クラウドなど）４１に送信する。さらに、ゲートウェイ装置２０は、各センサ装置１０に対する制御命令および設定情報などを、上位計算機４１からネットワーク４０を介して受信する。ゲートウェイ装置２０は、各センサ装置１０から送信されたデータを単に中継するだけでなく、受信データを記憶および／または演算する機能を備えていていもよい。ゲートウェイ装置２０と上位側ネットワーク４０との間の通信には、有線ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷｉＦｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などが用いられる。
【００２３】
［センサ装置のハードウェア構成］
図２は、図１のセンサ装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図２を参照して、センサ装置１０は、センサ素子１２と、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１４と、メモリ１５と、通信部１６と、電源１７とを含む。ＣＰＵ１４とメモリ１５とその他の周辺装置（不図示）とを含めて、ＭＣＵ（マイクロコントローラ：Micro Control Unit）１３として構成されていてもよい。
【００２４】
センサ素子１２は、監視対象物の物理量を時系列的に検出する。センサ素子１２の種類は特に限定されず、いかなる物理量を検出するセンサ素子に対しても、本開示は適用可能である。たとえば、加速度センサ、ジャイロセンサ、音響センサ（マイクなど）の他、磁気センサ、電界センサ、電流センサ、電圧センサ、圧力センサ、流量センサ、温度センサ、照度センサ、湿度センサなど、様々なセンサをセンサ素子１２として用いることができる。さらに、本開示は、センサ素子を間欠動作させるのではなく、常時動作させるとともにセンサ素子の検出結果を高頻度に送信しなればならない用途に好適に適用される。なお、図２では、１個のセンサ素子１２のみが示されているが、複数個のセンサ素子がセンサ装置１０に設けられていてもよい。
【００２５】
センサ素子１２によって時系列的に検出された物理量（以下、「時系列データ」と称する）は、メモリ１５に一時的に格納される。センサ素子１２がアナログ信号を出力するように構成されている場合には、センサ素子１２の出力信号はフィルタ処理されＡ／Ｄ（Analog to Digital）コンバータ（不図示）によってデジタルデータに変換された後にメモリ１５に格納される。
【００２６】
ＣＰＵ１４は、センサ素子１２によって検出されてメモリ１５に格納された時系列データを用いて演算処理を行うデータ処理部として機能する。具体的に、ＣＰＵ１４は、センサ素子１２によって検出された時系列データをフーリエ変換し、得られたフーリエスペクトルの特徴を表す複数の特徴量を算出する。算出された特徴量はメモリ１５に一時的に格納される。具体的な特徴量の計算方法については後述する。
【００２７】
通信部１６は、ＣＰＵ１４によって算出された複数の特徴量をゲートウェイ装置２０に無線送信する。この無線通信には、前述のＺｉｇＢｅｅ（登録商標）等の通信方式が利用される。ゲートウェイ装置２０は、センサ装置１０から受信した複数の特徴量を、インターネット４０を介して上位計算機４１に送信する。上位計算機４１は、受信した複数の特徴量に基づいて、たとえば、監視対象物の異常の有無を検出する。
【００２８】
電源１７は、センサ装置１０を構成する各要素１２，１４，１５，１６に駆動電圧を供給する。センサ装置１０は、外部から電源供給を受けずに、内部の電源１７のみによって動作するように構成されているのが望ましい。このため、例えば電源１７は太陽電池と蓄電池によって構成される。この場合、太陽電池の発電電力によって蓄電池が充電され、蓄電池の出力電圧によってセンサ装置１０の各要素１２，１４，１５，１６が駆動される。
【００２９】
［データ処理の手順］
上述したように、センサネットワークシステム１において各センサ装置１０は、検出した時系列データをフーリエ変換することによって得られた周波数領域での波形に基づいて複数の特徴量を抽出する。以下では、データ処理の手順について説明し、次に具体的な特徴量の例について説明する。
【００３０】
図３は、図２のセンサ装置によるデータ処理の手順を示すフローチャートである。図２および図３を参照して、まず、センサ素子１２によって監視対象物の物理量が時系列的に検出される（ステップＳ１００）。ＣＰＵ１４は、センサ素子１２によって検出された時系列データをメモリ１５に一時的に格納する。
【００３１】
次に、ＣＰＵ１４は、この時系列データに対して、前処理（ステップＳ１１０）を行った後にフーリエ変換（ステップＳ１２０）を行う。フーリエ変換として、たとえば、ＦＦＴ（Fast Fourier Transformation）が用いられる。
【００３２】
具体的に、前処理は窓処理を含む。窓処理とは、ＦＦＴの対象となる時系列データを切り出すために窓関数を時系列データに掛け合わせる処理である。窓関数として、たとえば、方形窓、ハニング窓、ハミング窓、またはブラックマン窓などが用いられる。窓処理によって切り出されたＦＦＴの対象区間は、一般に「フレーム」と呼ばれる。前処理として他に、デジタルフィルタによるローパスやバンドパス、プリエンファシスフィルタを用いて周波数域強調を行ってもよい。
【００３３】
ＣＰＵ１４は、フレームの位置をずらしながら、時系列データを切り出してＦＦＴを行う。ＦＦＴの結果であるフーリエスペクトルには、振幅スペクトルと位相スペクトルとがある。さらに、パワースペクトルが計算される場合もある。
【００３４】
次に、ＣＰＵ１４は、各フレームごとに、ＦＦＴによって得られたスペクトルの特徴を表す複数の特徴量を求める（ステップＳ１３０）。具体的な特徴量の例については後述する。ＣＰＵ１４は、データ量を削減するために時系列データ自体は送信せずに、時系列データから算出した複数の特徴量のみをネットワーク４０を介して上位計算機４１に送信する。以下、上記の手順が繰り返される。
【００３５】
図４は、図１の上位計算機による処理手順を表すフローチャートである。図１および図４を参照して、上位計算機４１は、ゲートウェイ２０を介して複数のセンサ装置１０と通信することにより、各センサ装置１０からの出力データを受信可能に構成されている。上位計算機４１は、いずれかのセンサ装置１０からデータ（複数の特徴量）を受信すると（ステップＳ２００でＹＥＳ）、受信した複数の特徴量をメモリに格納する。さらに、上位計算機４１は、複数のセンサ装置１０の各々から受信した複数の特徴量の時間変化に基づいて、監視対象物を監視する（たとえば、監視対象物が正常か否かを判定する）。
【００３６】
［特徴量の具体例］
以下、フーリエスペクトルの特徴量の具体例について説明する。
【００３７】
（１）振幅および位相のうち一方
フーリエ変換の結果は複素数で得られるが、振幅および位相のうちいずれか片方のみを特徴量として用いることで、たとえば１６ｋＢ程度の時系列データのデータ量を約半分にできる。異常検知の場合、位相情報は使用しないことが多いため、通常は振幅またはパワー値が特徴量として用いられる。なお、より高い圧縮率を得るため、またはスペクトル分析などに利用するためにスペクトルの包絡検知を行う場合には、線形予測分析（ＬＰＣ：Linear Predictive Coding）やケプストラム分析、周波数空間でのローパスフィルタ（ＬＰＦ）処理を行う。スペクトル包絡情報を転送する場合は、線形予測によって得られるＬＰＣ係数やケプストラムの低次成分を特徴量にし、ＬＰＣ係数の場合、たとえば３２次数までで送信すべきデータ量を約１／１２５に、ケプストラム低次成分の場合、たとえば８０次数まででデータ量を約１／５０に圧縮した振幅概形情報を転送することができる。
【００３８】
（２）卓越周波数および／またはピーク値
図５は、パワースペクトルの一例を示す図である。パワースペクトルに代えて振幅スペクトルを用いてもよい。このようなスペクトルの形状の特徴を特徴量として用いることができる。
【００３９】
具体的に、図５のパワースペクトルには、６個の局所的なピーク（極大点）が示されている。これらのピーク値を与える周波数を卓越周波数ｆ０〜ｆ５と称する。ここでは、卓越周波数には、対応するピーク値が大きいものから順に次数がつけられている。第０次卓越周波数ｆ０を含む所定次数（１０次から２０次程度）までの卓越周波数および／またはそのピーク値を特徴量として利用することができる。
【００４０】
たとえば、第０次から第２０次までの卓越周波数を特徴量として用いた場合には、１６ｋＢの時系列データのデータ量を約１／２００に圧縮することができる。第０次から第２０次までの卓越周波数と対応するピーク値との両方を特徴量として用いた場合には、データ量を約１／１００に圧縮することができる。
【００４１】
（３）周波数区間ごとの統計量
周波数空間を等間隔に分割するか、周波数の対数の空間を等間隔に分割することによって、複数の周波数区間を生成し、生成した周波数区間ごとの統計量を特徴量として用いることができる。たとえば、図５の場合には、周波数区間が等間隔に複数の区間ＦＳ１〜ＦＳ５に分割され、周波数区間ごとの特徴量として最大値（Ｍａｘ）、最小値（Ｍｉｎ）、中央値（Ｍｅｄｉａｎ）が抽出される。中央値に代えて平均値（Ａｖｅｒａｇｅ）を用いてもよい。通常は平均値として相加平均が用いられるが、振幅表現として対数が好ましい信号の場合には平均値として相乗平均を用いてもよい。さらに、上記の場合、各周波数区間の最大値、最小値、および中央値に対応する周波数列を特徴量として用いてもよいし、最大値、最小値、中央値と各対応の周波数との両方を特徴量として用いてもよい。また、同様の結果を得られる演算として、周波数空間を等間隔に分割したマルチバンドパスフィルタでの計算値を用いてもよい。さらに、周波数空間を等比分割した１／ｎオクターブ分析（対数空間で等間隔なマルチバンドパス）による係数列を用いてもよい。
【００４２】
たとえば、１６ｋＢの時系列データに代えて、周波数空間を１００区間に分割して各区間の統計量を特徴量として送信する場合には、送信すべきデータ量を約１／４０に圧縮することができる。同様に、周波数空間を２５区間に分割して各区間の統計量を特徴量として送信する場合には、送信すべきデータ量を約１／１６０に圧縮することができる。このようにデータ圧縮率は、分割区間の数に反比例する。
【００４３】
（４）メル周波数ケプストラム係数列
音声データの場合などでは、メル周波数ケプストラム係数列（ＭＦＣＣ：Mel-Frequency Cepstrum Coefficients）を特徴量として抽出してもよい。時系列データに対して人間の感覚に合致した分析処理を行う場合（低周波振動に重要度を持たせる場合）は、ＭＦＣＣが有効である。
【００４４】
ＭＦＣＣの算出では、まず、パワースペクトルデータまたは振幅スペクトルデータにメルフィルタバンクを乗算することによってデータ圧縮する。メルフィルタバンクとは、バンドパスフィルタのアレイであり、周波数軸上で２０程度に分割されたフィルタを有する。各フィルタの周波数幅は異なっており、聴覚特性の心理尺度に合わせて、低周波数ほど密（周波数幅が狭い）になり、高周波数ほど粗（周波数幅が広い）になっている。メルフィルタバンクの乗算によって圧縮されたスペクトルデータは、対数処理を施した後に離散コサイン変換される。離散コサイン変換によって得られたケプストラムの低次成分がＭＦＣＣである。
【００４５】
音声分析の場合と同様にＭＦＣＣとして１２番目までの係数を算出した場合には、元の時系列データに比べて、データ量を約１／３４０まで圧縮することができる。
【００４６】
［効果］
前述のように、特開２０１０−４９５８４号公報（特許文献１）に記載の技術の場合には、時系列データの特徴量が頻繁に閾値を超えるような場合、たとえば、モータ振動の監視など基本周波数の波形が連続的に繰り返されるような場合には、元の時系列データをそのまま送信する場合と比べて送信データ量はほとんど同じである。本実施形態のセンサネットワークの場合には、通常の状態でも元の時系列データに比べてデータ量を１から２桁近く圧縮することができるので、信号の特徴を保持しつつ通信負荷を大きく低減することができる。また、送信する特徴量は異常傾向などの検出が可能な特徴量であり、特定卓越周波数の変動・シフトや新規卓越周波数の発生、スペクトル概形の変動などの分析を、大容量の記憶領域を持ち、高速・高機能演算および、他の部位や同種装置との比較演算などが可能な上位側で継続的に実施することができ、故障予測や予防保全などに用いることができる。
【００４７】
さらに、特開２００３−３３７９９１号公報（特許文献２）に記載の技術の場合には、接近する移動体（自動車）の種類（大型車両、小型車両、二輪車）を判別するために、移動体の振動または騒音をフーリエ変換したときの基本周波数のみが利用されている。基本周波数によって車種の判別することは、重量に基づいて判別するのと実質的に同じであり、車種ごとの細かな特徴は無視されている。これに対して、本実施形態の場合には、複数の特徴量、たとえば、複数の共振周波数（基本次数から高次までの卓越周波数）やスペクトルの傾向情報を利用することによって、より詳細な信号分析が可能になる。
【００４８】
今回開示された実施形態はすべての点で例示であって制限的なものでないと考えられるべきである。この発明の範囲は上記した説明ではなくて請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【００４９】
１  センサネットワークシステム、１０  センサ装置、１２  センサ素子、１４  ＣＰＵ、１５  メモリ、１６  通信部、１７  電源、２０  ゲートウェイ装置、４０  ネットワーク、４１  上位計算機。
【図１】
2017117089.tif 000003
【図２】
2017117089.tif 000004
【図３】
2017117089.tif 000005
【図４】
2017117089.tif 000006
【図５】
2017117089.tif 000007