(57)【要約】      （修正有）【課題】本発明は、故障診断方法、装置及びシステムを提供する。【解決手段】方法は、コーディネータ及び該コーディネータと通信を行う端末装置のチャネル関連情報を取得し、前記チャネル関連情報のうちの複数の指標を選択し、前記複数の指標の所定期間内での統計値を計算し、前記統計値及び予め記憶されたトレーニングデータを用いて故障診断を行い、前記期間に対応する故障診断結果を得る。端末装置は、測定リクエストパケットを受信し、前期測定リクエストパケットに基づいてチャネル測定を行い、チャネル測定結果をフィードバックする。【選択図】図１２
2017195600.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
故障診断装置であって、
コーディネータ及び該コーディネータと通信を行う端末装置のチャネル関連情報を得るための取得ユニット；
前記チャネル関連情報のうちの複数の指標を選択し、前記複数の指標の所定期間内での統計値を計算するための計算ユニット；及び
前記統計値及び予め記憶されたトレーニングデータを用いて故障診断を行い、前記期間に対応する故障診断結果を得るための診断ユニットを含む、装置。
【請求項２】
請求項1に記載の装置であって、
前記取得ユニットは、
測定リクエストパケットを周期的に送信するための送信モジュール；
送信された各測定リクエストパケットに対しての測定レスポンスパケットを受信するための受信モジュール；及び
送信された測定リクエストパケット及び受信された測定レスポンスパケットを用いて前記コーディネータのチャネル関連情報を収集し、また、受信到された測定レスポンスパケットを用いて前記端末装置のチャネル関連情報を収集するための収集モジュールを含む、装置。
【請求項３】
請求項2に記載の装置であって、
前記測定レスポンスパケットは、正常な測定レスポンスパケット又は誤っている測定レスポンスパケットである、装置。
【請求項４】
請求項2に記載の装置であって、
前記コーディネータのチャネル関連情報のうちから選択された指標は、
前記測定リクエストパケットの送信状態；
前記測定リクエストパケットの再送回数；
前記測定リクエストパケットに対しての確認情報（ACK）の受信信号強度指示（RSSI）；
前記測定リクエストパケットに対しての測定レスポンスパケットのRSSI；
前記測定リクエストパケットに対してのACKの相関値；
前記測定リクエストパケットに対しての測定レスポンスパケットの相関値；
前記測定リクエストパケットに対しての測定レスポンスパケットのCRCエラーフラグ；及び
前記測定リクエストパケットのレスポンス時間
のうちの１つ又は複数又は任意の組み合わせを含む、装置
【請求項５】
請求項2に記載の装置であって、
前記端末装置のチャネル関連情報のうちから選択された指標は、
受信された測定リクエストパケットの相関値；及び
受信された測定リクエストパケットの誤りビット数
のうちの１つ又は複数又は任意の組み合わせを含む、装置
【請求項６】
請求項2に記載の装置であって、
前記複数の指標の前記所定期間内での統計値は、
パケットドロップ率；
再送率；
チャネル状態ビジーの比率；
測定レスポンスパケットの平均相関値；
測定リクエストパケットの平均相関値；
測定レスポンスパケットの平均RSSI；及び
ACKのRSSIのグラディエント（勾配）の全ての絶対値の平均値
のうちの１つ又は複数又は任意の組み合わせを含む、装置
【請求項７】
請求項1に記載の装置であって、
前記診断ユニットは、
前記統計値と、前記トレーニングデータの全ての実例との間の距離を計算し、前記距離の小から大への順序に従って、前記トレーニングデータの全ての実例のうちから所定数量の実例を選択するための計算モジュール；及び
前記所定数量の実例が属する故障類型に基づいて診断結果を確定し、前記所定数量の実例のうち、同一種類の故障類型に属する実例の数量が、他の故障類型に属する実例の数量よりも多い場合、診断結果が前記同一種類の故障類型であると確定し、そうでない場合、前記所定数量の実例のうち、同じ故障類型に属する実例の数量が等しい場合、他のポリシーにより故障診断結果を確定するための診断モジュールを含む、装置。
【請求項８】
請求項7に記載の装置であって、
前記故障類型は、
正常；
短時間フェージング；
低受信信号強度；
送信端干渉；及び
受信端干渉
のうちの１つ又は複数又は任意の組み合わせを含む、装置
【請求項９】
故障診断装置であって、
測定リクエストパケットを受信するための受信ユニット；
前記測定リクエストパケットに基づいてチャネル測定を行うための測定ユニット；及び
測定レスポンスパケットにより、チャネル測定結果をフィードバックするための送信ユニットを含む、装置。
【請求項１０】
請求項9に記載の装置であって、
前記チャネル測定結果は、
受信された測定リクエストパケットの相関値；及び
受信された測定リクエストパケットの誤りビット数
のうちの１つ又は複数又は任意の組み合わせを含む、装置
【請求項１１】
請求項9に記載の装置であって、
前記測定リクエストパケットは、正常な測定リクエストパケット又は誤っている測定リクエストパケットである、装置。
【請求項１２】
請求項9に記載の装置であって、
前記測定リクエストパケットは、一回目に送信する測定リクエストパケット又は複数回再送する測定リクエストパケットである、装置。
【請求項１３】
コーディネータ及び前記コーディネータと通信を行う端末装置を含む通信システムであって、
前記コーディネータは、
コーディネータ及び該コーディネータと通信を行う端末装置のチャネル関連情報を取得し；
前記チャネル関連情報のうちの複数の指標を選択し、前記複数の指標の所定期間内での統計値を計算し；及
前記統計値及び予め記憶されたトレーニングデータを用いて故障診断を行い、前記期間に対応する故障診断結果を得るように構成され、
前記端末装置は、
測定リクエストパケットを受信し；
前記測定リクエストパケットに基づいてチャネル測定を行い；及び
測定レスポンスパケットにより、チャネル測定結果をフィードバックするように構成される、システム。
【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、故障診断方法、装置及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
IoT（Internet  of  Things）は、サービス改革の強大な力になっている。その破壊的影響は、各業界及び各分野において感じられている。IoT中の実体（entity）は、通常、センサ、ゲートウェイ、ネットワーク、クラウド、及びアプリケーションなどを含む。
【０００３】
技術の絶えざる発展及び無線LAN（WiFi）、無線PAN（Zigbee）、ブルートゥース（登録商標）（Bluetooth）などの他の短距離無線ネットワークに対する依存性の増加に伴い、ユーザは、無線ネットワークから、高信頼性、ハイパフォーマンス、拡張可能性のあるユビキタスなカバレッジを得ることが望ましい。しかし、従来のセンサネットワーク構築（deployment）は、不十分なカバレッジ及び予測不能なパフォーマンスしか提供できない。パフォーマンス低下を引き起こす原因は、高密度の配置、ノイズと干渉、隠れ端末のようなRF効果、及び媒体アクセス制御（MAC）層の制限性を含む。有線ネットワークと異なり、無線リンクは、環境の変化又は周囲の無線アクティビティによる影響を受けやすい。リンクレベル及びネットワークレベルの状態検出及び故障診断は、IoTを運営する重要な構成部分である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の発明者は、次のようなことを発見した。即ち、これらの故障（trouble、fault）又はエラー（error）のうち、最も普遍的で頻繁なものは、無線伝送に関するものである。これらの誤りは、一般的に、ランダムフェージング、低受信信号強度、及び干渉によるものである。これらの根本的な原因は、すべての短距離無線ネットワーク中で非常に普遍的なものである。また、802.11、802.15.4、802.15.1などは、すべて、免許不要帯域で作動し、複数のシステムが互いに干渉することがあり、且つ免許不要帯域でのユーザ数が迅速に増加しているため、幾つかの問題、例えば、干渉の問題は、より著しくなる。また、干渉は、しばしば、移動ユーザ、他の免許不要帯域モジュール、及び変化するトラフィックにより生成されるので、予測不能なものである。よって、リアルタイムな状態モニタリング及び自動故障診断は、効率的オペレーション及び管理サービスにとって特に重要である。
【０００５】
上述の問題を解決するために、本発明の実施例は、故障診断方法、装置及びシステムを提供し、異なる故障を診断することにより、ネットワークサービスプロバイダは、故障を解決し又は潜在的な問題を回避するように対策を提供することができる。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の実施例の第一側面によれば、故障診断装置が提供され、そのうち、前記装置は、
取得ユニットであって、コーディネータ及び該コーディネータと通信を行う端末装置のチャネル関連情報を得るためのもの；
計算ユニットであって、前記チャネル関連情報のうちの複数の指標を選択し、前記複数の指標の所定期間内での統計値を計算するためのもの；及び
診断ユニットであって、前記統計値及び予め記憶されたトレーニングデータを用いて故障診断を行い、前記期間に対応する故障診断結果を得るためのものを含む。
【０００７】
本発明の実施例の第二側面によれば、故障診断装置が提供され、そのうち、前記装置は、
受信ユニットであって、測定リクエストパケットを受信するためのもの；
測定ユニットであって、前記測定リクエストパケットに基づいてチャネル測定を行うためのもの；及び
送信ユニットであって、測定レスポンスパケットにより、チャネル測定結果をフィードバックするためのものを含む。
【０００８】
本発明の実施例の第三側面によれば、コーディネータが提供され、そのうち、前記コーディネータは、前述の第一側面に記載の故障診断装置を含む。
【０００９】
本発明の実施例の第四側面によれば、端末装置が提供され、そのうち、前記端末装置は、前述の第二側面に記載の故障診断装置を含む。
【００１０】
本発明の実施例の第五側面によれば、通信システムが提供され、そのうち、前記通信システムは、前述の第三側面に記載のコーディネータ及び前述の第四側面に記載の端末装置を含む。
【００１１】
本発明の実施例の第六側面によれば、故障診断方法が提供され、そのうち、前記方法は、
コーディネータ及び該コーディネータと通信を行う端末装置のチャネル関連情報を取得し；
前記チャネル関連情報のうちの複数の指標を選択し、前記複数の指標の所定期間内での統計値を計算し；及び
前記統計値及び予め記憶されたトレーニングデータを用いて故障診断を行い、前記期間に対応する故障診断結果を取得することを含む。
【００１２】
本発明の実施例の第七側面によれば、故障診断方法が提供され、そのうち、前記方法は、
測定リクエストパケットを受信し；
前記測定リクエストパケットに基づいてチャネル測定を行い；及び
測定レスポンスパケットによりチャネル測定結果をフィードバックすることを含む。
【００１３】
本発明の有益な効果は、本発明の実施例における方法、装置及びシステムにより、異なる故障を診断することができ、これにより、ネットワークサービスプロバイダは、故障を解決し又は潜在的な問題を回避するように対策を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】IoTの前端管理システムの汎用アーキテクチャを示す図である。
【図２】実施例1における故障診断装置を示す図である。
【図３】実施例1における故障診断装置中の取得ユニットを示す図である。
【図４】poll及びechoの処理フローを示す図である。
【図５】poll及びechoの他の処理フローを示す図である。
【図６】統計データのデータモデルの一実施方式を示す図である。
【図７】実施例1における故障診断装置中の診断ユニットを示す図である。
【図８】実施例2における故障診断装置を示す図である。
【図９】実施例3における制御実体を示す図である。
【図１０】実施例4における端末装置を示す図である。
【図１１】実施例5における通信システムのトポロジー構造を示す図である。
【図１２】実施例6における故障診断方法を示す図である。
【図１３】実施例6における方法中のチャネル関連情報取得を示す図である。
【図１４】実施例6における方法中の故障診断を示す図である。
【図１５】実施例7における故障診断方法を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
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。
【００１６】
本発明の実施例による方法は、IoT、センサネットワーク、無線LAN（WLAN）、及び他の無線ネットワークに用いることができる。本発明の実施例では、便宜のため、IoTシナリオ中の用語を使用しており、また、幾つかの規格関連コンテキストは、IEEE802.15.4規格に基づくものである。このようなアイディアは、他の無線通信システム及び他の無線規格に容易に拡張することができる。
【００１７】
図1は、IoTの前端管理システムの汎用アーキテクチャを示す図である。図1に示すように、ゲートウェイは、前端接続装置から後端アプリケーション分析までの接続をサポートする。具体的には、各種アプリケーション及び各種ネットワークシステムに用いる前端装置は、異なる管理ニーズを有し、ゲートウェイは、異なる装置、ネットワーク、クラウド、及びカスタマーサポートに、汎用のアプリケーションプログラムインターフェイス（API）を、カスタマーの応用ニーズを満足するように提供することができる。前端装置（アクセスポイント（AP）、ハブ（HUB）、ルータ（ROUTER）などを含む）が送受信ログを収集した後に、これらのログは、ゲートウェイに送信することができる。応用ニーズ及び分析複雑度に応じて、ゲートウェイ又はクラウドは、故障診断分析を行うことができる。
【実施例１】
【００１８】
本発明の実施例は、故障診断装置を提供する。該装置は、無線ネットワークに用いられ、例えば、コーディネータ（coordinator）、アクセスポイント（AP）、ハブ（HUB）、ゲートウェイ、中央制御器、又はクラウドなどに構成されても良い。なお、具体的な実施環境は、無線ネットワークによる。以下、該装置がコーディネータに構成されるケースのみを例として説明を行う。
【００１９】
図2は、該装置を示す図である。図2に示すように、該装置200は、取得ユニット201、計算ユニット202及び診断ユニット203を含む。該取得ユニット201は、コーディネータ及び該コーディネータと通信を行う端末装置のチャネル関連情報を得る。該計算ユニット202は、該チャネル関連情報のうちの複数の指標を選択し、該複数の指標の所定期間内での統計値を計算する。該診断ユニット203は、該統計値及び予め記憶されたトレーニングデータを用いて故障診断を行うことで、該期間に対応する故障診断結果を取得する。
【００２０】
本実施例では、コーディネータとは、該無線ネットワーク中で協調作用を果たすネットワーク実体、例えば、コーディネータ（coordinator）、アクセスポイント（AP）、ハブ（HUB）などを指すが、無線ネットワークの各類型により、異なる名称も存在する。なお、本実施例では、コーディネータのみを例として説明を行っているが、これに限定されない。また、本実施例では、端末装置とは、該無線ネットワーク中のノード、例えば、ステーション（Station）、ノード（Node）などを指すが、同様に、無線ネットワークの各類型により、異なる名称も存在する。便宜のため、本実施例では、それらを端末装置と総称する。
【００２１】
本実施例では、コーディネータ及び該コーディネータと通信を行う端末装置のチャネル関連情報を収集し、即ち、ネットワーク中の送受信端のチャネル関連情報を収集し、収集したチャネル関連情報に対して統計を行い、そして、機械学習方法により故障診断を行い、これにより、無線伝送に関する故障を診断することができる。
【００２２】
本実施例の一実施方式では、該装置200は、該コーディネータに構成され、この場合、該取得ユニット201は、情報交換の方式で、該コーディネータのチャネル関連情報及び該コーディネータと通信を行う端末装置のチャネル関連情報を収集することができる。
【００２３】
図3は、該取得ユニット201の一実施方式を示す図である。図3に示すように、該実施方式では、該取得ユニット201は、送信モジュール301、受信モジュール302、及び収集モジュール303を含む。該送信モジュール301は、測定リクエストパケットを周期的に送信し、該受信モジュール302は、送信された各測定リクエストパケットに対しての測定レスポンスパケットを受信し、該収集モジュール303は、送信された測定リクエストパケット及び受信された測定レスポンスパケットに基づいて、該コーディネータのチャネル関連情報を収集し、また、受信された測定レスポンスパケットを用いて、該端末装置のチャネル関連情報を収集する。
【００２４】
該実施方式では、測定リクエストパケットは、例えば、pollパケットであり、測定レスポンスパケットは、例えば、echoパケットである。以下、poll及びechoを例として、測定リクエストパケット及び測定レスポンスパケットについて説明する。
【００２５】
該実施方式では、該送信モジュール301は、該pollパケットを周期的に送信することができ、例えば、100msごとに一回送信しても良い。なお、本実施例では、pollパケットの類型について限定しない。端末装置は、pollパケットを得る度に、コーディネータに１つのechoパケットを返送し、これにより、該受信モジュール302は、送信モジュール301が送信した各pollパケットに対してのechoパケットを受信することができる。該実施方式では、該echoパケットは、pollパケットを測定することにより得られた測定報告及び該pollパケットの順番号をキャリー（carry）することができる。
【００２６】
図4は、poll及びechoの処理フローを示す図である。図4に示すように、該フローでは、該pollパケットは、コーディネータのアプリケーション層から送信された正常な周期性パケットである。IEEE802.15.4規格に定義されたパケットのように、端末装置は、該パケットを正確に受信する度に、１つのMAC層ACKをコーディネータに送信することができる。本実施方式では、該端末装置は、さらに、１つのechoパケットをコーディネータに送信することもできる。該echoパケットのペイロードは、測定されたRSSI、相関値、誤りビット数などを含んでも良い。図4の例では、pollパケットは、端末装置により成功裏に受信され、且つ、各pollフレームの後には、１つのみのechoパケットがある。
【００２７】
該実施方式では、送信モジュール301及び受信モジュール302の情報交換により、該収集モジュール303は、該コーディネータのチャネル関連情報を収集することができる。ここで、該チャネル関連情報は、該コーディネータによるpollパケットの伝送及びそれに応じて生成されたACK、echoの測定結果、例えば、該pollパケットの伝送状態、再送回数、ACKフレームのRSSI、ACKフレームの相関、echoパケットのRSSI、echoパケットの相関、レスポンス時間（往復時間）などであっても良く、該コーディネータの上述の収集モジュール303により生成されても良い。
【００２８】
例えば、該収集モジュール303は、自己モニタリング、通信モニタリング、及びチャネルモニタリングの方式で該情報を得ることができる。自己モニタリングは、主に、該コーディネータの状態、構成などをモニタリングすることを含み、これらの情報は、IEEE又は他の規格に定義された内部パラメータからのものである。通信モニタリングとは、IEEE又は他の規格に定義されたパケット通信からのネットワーク情報をモニタリングすることを指し、また、幾つかの通信特徴の抽出、例えば、パケット誤り率などを指しても良い。チャネルモニタリングとは、IEEE又は他の規格に定義された、物理プロセスに関連するチャネル情報をモニタリングすることを指し、幾つかのチャネル特徴の抽出、例えば、RSSI、SINRなどを含む。自己モニタリング、通信モニタリング、及びチャネルモニタリングにより、該収集モジュール303は、該コーディネータのチャネル関連情報を得ることができる。なお、本実施例では、自己モニタリング、通信モニタリング、及びチャネルモニタリングを例として、収集モジュール303が上述のコーディネータのチャネル関連情報を取得する方式について説明しているが、これに限定されない。具体的な実施に当たっては、該収集モジュール303は、上述の三つのモニタリングのうちの任意の１つ又は組み合わせを実施しても良く、又は、他のモニタリングプロセスを実施することにより該コーディネータのチャネル関連情報を取得しても良い。
【００２９】
該実施方式では、送信モジュール301及び受信モジュール302の情報交換により、該収集モジュール303は、さらに、該端末装置のチャネル関連情報を収集することもできる。該チャネル関連情報は、該端末装置がその受信したpollパケットを測定した測定結果、例えば、pollパケットのRSSI、pollパケットの相関などであっても良く、前述のように、該測定結果は、該端末装置により生成され、また、上述のechoパケットにより該コーディネータに送信される。また、echoパケットは、さらに、幾つかのパケット誤り情報、例えば、pollパケットの誤りビット数を含んでも良い。
【００３０】
該実施方式では、該測定レスポンスパケットは、正常なパケットである可能性があり、誤ったパケットである可能性もある。本実施方式では、該測定レスポンスパケットが正常なパケットであるか、それとも誤ったパケットであるかにもかかわらず、該測定レスポンスパケットに対して上述のチャネル関連情報を収集することができ、また、統計結果に影響を与えることもない。例えば、本実施方式では、pollパケットが端末装置側で壊れても、該端末装置は、依然として、該pollパケットのRSSI及び相関を測定し、また、測定結果を含むechoパケットを送信することもできる。この場合、該echoパケットは、さらに、１つのCRC（Cyclic  Redundancy  Check）及び誤りフラグ（エラーフラグ）を、該pollパケットが壊れていることを指示するために含んでも良い。pollパケットの内容が予め定義されており、且つコーディネータ及び端末装置に知られているため、該端末装置は、壊れているpollパケットの誤りビット数を計算し、そして、該誤りビット数をechoパケットに含めることもできる。
【００３１】
図5は、poll及びechoの他の処理フローを示す図である。図5に示すように、図4と異なる点は、この例において、pollパケットが壊れているが、該pollパケットの同期ヘッダー（synchronization  header）が正確に復号されれば、１つのechoパケットが一番目の失敗したpollパケットの後に送信されることにある。一番目のpollパケットの再送パケットを受信した後に、もう１つのechoパケットをフィードバックする。よって、幾つかの場合、１つのpollパケットについて、コーディネータは、複数のechoパケットを得ることができる。同様に、echoパケットにエラーが出た後に、コーディネータは、依然として、誤ったechoパケットの測定されたRSSI及び相関値を記憶することができる。
【００３２】
該実施方式では、poll及びechoメカニズムにより、該取得ユニット201は、送受信端でのチャネル関連情報を得ることができ、これにより、これらの情報に対して統計及び分析を行うことで、故障診断を行うことができる。このようなpoll及びechoメカニズムの１つの非常に重要な利点は、コーディネータから情報を収集することにより、コーディネータのチャネル関連情報（TXログ情報と略称する）及び複数の端末装置のチャネル関連情報（RXログ情報と略称する）を得ることができ、即ち、各端末装置側で該端末装置のチャネル関連情報を収集する必要がないため、実施の複雑度を大幅に低減することができる。
【００３３】
本実施例のもう１つの実施方式では、該装置200は、コーディネータ以外の他のネットワーク実体、例えば、クラウドに構成される。この場合、コーディネータは、前述の実施方式により、該コーディネータのチャネル関連情報及び該コーディネータと通信を行う該端末装置のチャネル関連情報を取得し、そして、該クラウドに報告することができ、これにより、クラウドに構成される該取得ユニット201は、コーディネータから上述の情報を得ることができる。
【００３４】
本実施例では、検出又はモニタリング開始時に、コーディネータは、上述のpollパケットの周期的な送信を開始し、前述のように、それは、各pollパケットを送信した後に、echoパケットを受信することができる。該コーディネータは、すべてのコーディネータのチャネル関連情報（TXログ情報と略称する）及び受信したechoパケットに基づく端末装置のチャネル関連情報（RXログ情報と略称する）を収集する。各時間周期T（所定期間）について、該コーディネータは、上述のチャネル関連情報のうちから関心指標を選択し、選択された指標の統計値を計算し、そして、統計的機械学習方法を用いて故障診断を行って診断結果を報告し、なお、このような処理を、上述の検出又はモニタリングが停止するまで行う。これにより、各時間周期に対応して、１つの診断結果がある。また、本実施例では、異なる期間の統計データのみが必須であるため、TX及びRXログの同期化を行う必要がない。これにより、故障診断フローを簡略化することができる。
【００３５】
本実施例では、該計算ユニット202は、コーディネータのチャネル関連情報のうちから一部の指標を選択し、端末装置のチャネル関連情報のうちから一部の指標を選択し、そして、選択されたこれらの指標の統計値を計算することで、１つの多次元特徴ベクトルを取得し、これにより、該多次元特徴ベクトルを用いて故障診断を行うこともできる。本実施例では、上述の選択された指標は、所定期間のチャネル関連情報のうちから選択されたものであるので、統計結果は、該期間のチャネル状態を反映することができる。
【００３６】
一実施方式では、計算ユニット202がコーディネータのチャネル関連情報のうちから選択した指標は、
前記測定リクエストパケットの送信状態（成功又は失敗）；
前記測定リクエストパケットの再送回数；
前記測定リクエストパケットに対しての確認情報（ACK）の受信信号強度指示（RSSI）；
前記測定リクエストパケットに対しての測定レスポンスパケットのRSSI；
前記測定リクエストパケットに対してのACKの相関値；
前記測定リクエストパケットに対しての測定レスポンスパケットの相関値；
前記測定リクエストパケットに対しての測定レスポンスパケットの巡回冗長検査（CRC）エラーフラグ；及び
前記測定リクエストパケットのレスポンス時間
のうちの任意の１つ又は複数又は任意の組み合わせを含んでも良い。一実施方式では、計算ユニット202が端末装置のチャネル関連情報のうちから選択した指標は、
受信した測定リクエストパケットの相関値；及び
受信した測定リクエストパケットのビットエラーレート（BER）のうちの任意の１つ又は複数又は任意の組み合わせを含んでも良い。オプションとして、上述の相関値は、信号品質（Signal  Quality、SQ）又はリンク品質（Link  Quality、LQ）により置換されても良い。なお、該実施方式は、例示に過ぎず、具体的な実施に当たっては、ニーズに応じてより多くの指標を選択し、又は、上述の指標のうちの１つ又は複数を変更しても良く、これにより、異なるシステム規格に適応することもできる。
【００３７】
本実施例では、上述のチャネル関連情報のうちから指標を選択した後に、該計算ユニット202は、選択されたこれらの指標の統計値を、後続の故障診断のために計算することができる。本実施例では、前述のように、計算された統計値は、１つの多次元特徴ベクトルであっても良く、また、後続の故障診断を行うために、各次元のデータは、正規化され、且つ、各次元のデータは、さらに、重み（weight）を用いて、各指標の異なる層（layer）における重要性を反映することもできる。
【００３８】
図6は、該統計データのデータモデルの一実施方式を示す図である。該実施方式では、時間周期T（所定期間）内にN個の周期性pollパケットがあり、チャネル条件に基づいて、各pollパケットは、echoパケットを有しない可能性があり、１つのechoパケットを有する可能性があり、また、複数のechoパケットを有する可能性もあるとする。また、本出願では、echoパケットの平均値情報のみが必要であり、これらのechoパケットが周期的なものであるか、及び、時間周期T内に幾つかのechoパケットが正確に受信されているかは、重要でない。そこで、後続の故障診断を行うために、時間周期T内に収集された上述の選択された指標に基づいて、該統計値は、１つの七次元特徴ベクトルとして定義され、図6に示すように、それは、パケットドロップ率（PDR）、再送率（retry_ratio）、チャネル状態ビジーの比率（chan_busy_ratio）、測定レスポンスパケットの平均相関値（echo_corr_avg）、測定リクエストパケットの平均相関値（rx_corr_avg）、測定レスポンスパケットの平均RSSI（echo_rssi_avg）、及びACKのRSSIのグラディエント（gradient）の全ての絶対値の平均値（ack_rssi_grad）を含む。
【００３９】
図6の例では、PDRとは、N個のpollパケットのパケットドロップ率を指し、それは、上述の測定リクエストパケットの送信状態から得ることができる。retry_ratioとは、再送pollパケットの総和とNとの比を指す。chan_busy_ratioとは、チャネル状態ビジーを返した回数とpollパケットの総数との比率を指す。Echo_corr_avgは、時間周期T内の全てのechoパケットの相関値の平均値である。Rx_corr_avgは、端末装置が時間周期T内でフィードバックした全てのpollパケットの相関値の平均値である。Echo_rssi_avgは、時間周期T内の全てのechoパケットのRSSI値の平均値である。Ack_rssi_gradとは、時間周期T内の各ACKのRSSIデータ値のシーケンスにおける各点のグラディエントの絶対値の平均値であり、即ち、時間周期T内の各ACKフレームのRSSI値が時間順で一組のRSSIデータ値を形成し、この一組のデータにおける各点のグラディエントの絶対値に対して平均を行い、得られた平均値をAck_rssi_gradとする。
【００４０】
本実施例では、計算ユニット202により上述のチャネル関連情報の統計値を得たら、診断ユニット203は、統計的機械学習方法を用いて故障診断を行うことができる。本実施例では、機械学習方法について限定せず、多くの基本機械学習方法は、故障診断のために採用されても良く、例えば、K-NN学習方法などである。
【００４１】
本実施例では、該装置200は、さらに、記憶ユニット（図示せず）を含んでも良く、それは、予めトレーニングデータを、故障診断を行うために記憶しても良い。該トレーニングデータは、異なる故障条件下で予め収集されても良く、また、このような収集は、例えば、幾つかの関心故障条件を作って手動で完成することができ、又は、オンライン訓練方法を用いて自動で完成するもできる。
【００４２】
本実施例では、無線伝送エラーについて、異なる類型（状態）（機械学習の出力結果）を次のように定義し、即ち、通常状態、短時間フェージング、低受信信号強度、送信端干渉、及び受信端干渉である。この５つの状態は、無線システム中で非常に一般的であり、それらのビヘイビア（behavior）は、ログ統計パターンの側面において異なる表現を有する。
【００４３】
通常状態は、この期間内に環境の変化がなく、チャネル条件が非常に安定であることを指示する。この状態では、パケットのドロップが殆どなく、再送もなく、且つ異なるパケットの間のRSSI及び相関値の変化が非常に小さい。
【００４４】
短時間フェージングとは、各種の環境の変化によるランダムフェージングを指す。例えば、伝送領域近傍の物体の運動、人々の移動、送受信器の震え及び移動などは、チャネルの時変（time  varying）を引き起こすことができる。このような場合、パケットのRSSIは迅速に波動し、時にはパケットの再送が増加する可能性もある。
【００４５】
低受信信号強度は、送信機と受信機との之間のブロック（blocking）又は遮蔽、或いは、送信パワーの減少によるものである。例えば、屋外の場合、幾つかの大きな障碍物、例えば、車は、ブロック（貫通（penetration）又は回折損失（diffraction  loss）による）効果がある。また、室内の場合、送信機と受信機との間に立つ人も、類似した効果がある。このような場合、最も明らかな特徴は、RSSIの減少である。時には、信号強度の減少により、再送及びパケットのドロップもそれ相応に増加する可能性がある。低受信信号強度は、障碍物が消えるまで、又は、送信パワーが増加するまで、持続することができる。
【００４６】
干渉は、誤りのもう１つの重要な類型である。ISM帯域、例えば、2.4GHz帯域は、多くの技術により使用されるので、該帯域は、非常に混雑である。干渉は、隣接する802.15.4ネットワーク、WiFiネットワーク、ブルートゥース、又は電子レンジによる可能性がある。干渉が発生した時に、SINR値の減少のため、誤り確率が増加する。相関値（correlation）は、入力データのSINRの指示を与える。そのため、相関値の減少、パケットドロップ率、及び再送率を探すことにより、干渉の存在の１つの良い指示を与えることができる。さらに、干渉源を見つけ出すために、本実施例では、干渉の誤りは、２種類の類型、即ち、送信端干渉及び受信端干渉に分けられる。具体的には、pollパケットの相関値の減少は、受信端干渉を示し、echoパケットの相関値の減少は、送信端の干渉を示す。また、送信状態が、チャネルビジーを指示する状態コードを返した時に、それも、送信端干渉が生じたことを意味する。
【００４７】
本実施例では、該トレーニングデータについて、次のような方法で得ても良く、即ち、例えば、まず、前述の方法に従って、コーディネータ端で正常な及び異なるエラーの状況下でのTXログ及びRXログを収集し；その後、各訓練周期について、前述の方法に従って統計を行い；最後に、各種状態について、複数の処理後のデータDtrainがある。機械学習言語では、これは、各データDtrainが１種類の状態とラベル付けされるとのことである。本実施例では、便宜のために、処理後のデータを実例と称し、そうすると、本実施例では、該トレーニングデータは、複数の実例を含み、各実例は、１種類の故障類型に対応する。
【００４８】
本実施例では、診断ユニット203は、リアルタイム通信プロセスで得られた上述の統計値及び予め記憶された上述のトレーニングデータを用いて、故障を特定することができる。
【００４９】
一実施方式では、図7に示すように、該診断ユニット203は、計算モジュール701及び診断モジュール702を含む。該計算モジュール701は、上述の統計値と上述のトレーニングデータの全ての実例との間の距離を計算し、そして、該距離の小から大への順序に従って、該トレーニングデータの全ての実例のうちから所定数量（例えば、k個）の実例を選択し、即ち、最も接近するk個の実例を選択する。該診断モジュール702は、該所定数量の実例が属する故障類型に基づいて診断結果を確定する。例えば、該所定数量の実例のうち、同一種類の故障類型に属する実例の数量が、各々の他の故障類型に属する実例の数量より多い場合、診断結果が該同一種類の故障類型であると確定し；そうでない場合、該所定数量の実例のうち、同じ故障類型に属する実例の数量が等しい場合、他のポリシーにより故障診断結果を確定する。
【００５０】
k=10を例とし、この10個の実例のうち、8個の実例が同一種類の故障類型に属し、他の2個の実例が他の故障類型（同じであっても良く、異なっても良い）に属し、即ち、同一種類の故障類型に属する実例の数量が、他の故障類型に属する実例の数量より多い（8＞2）場合、故障診断結果が、この8個の実例が属する故障類型であると確定する。この10個の実例のうち、4個の実例が故障類型1に属し、他の4個の実例が故障類型2に属し、また、2個の実例が故障類型3に属し、即ち、故障類型1に属する実例の数量が、故障類型2に属する実例の数量に等しい（4=4）場合、故障類型が故障類型1であると確定しても良く、故障類型が故障類型2であると確定してもよく、又は、他のポリシーにより故障類型を決定しても良い。
【００５１】
本実施方式では、上述の所定数量について限定せず、ニーズ又は経験に応じて設定されても良く、また、本実施方式では、機械学習アルゴリズムについても制限せず、K-NNアルゴリズムを使用しても良く、又は、他の成熟した機械学習アルゴリズムを用いても良い。
【００５２】
本実施方式では、該診断ユニット203の処理により、各期間の通信プロセスが正常な状態、短時間フェージングが生じた状態、受信信号強度が低すぎた状態、送信端干渉が生じた状態、又は、受信端干渉が生じた状態にあるかを確定することができ、これにより、故障を特定することができる。
【００５３】
本実施例における故障診断装置により、コーディネータ及び該コーディネータと通信を行う端末装置のチャネル関連情報を収集し、収集したチャネル関連情報に対して統計を行い、そして、機械学習方法を用いて故障診断を行うことができる。
【実施例２】
【００５４】
本発明の実施例は、故障診断装置を提供する。該装置は、端末装置に構成され、実施例1における装置の端末装置側の処理に対応する。なお、内容が同じ記載は、省略される。
【００５５】
図8は、本実施例における故障診断装置の一実施方式を示す図である。図8に示すように、該装置800は、受信ユニット801、測定ユニット802、及び送信ユニット803を含む。該受信ユニット801は、測定リクエストパケット、例えば、前述のpollパケットを受信し；該測定ユニット802は、該測定リクエストパケットに基づいてチャネル測定を行い、本実施例では、測定方式について限定せず、従来の手段を採用しても良く、また、該測定リクエストパケットが誤っているかどうかにもかかわらず、該測定リクエストパケットの同期ヘッダーを正確に復号することができれば、それに対してチャネル測定を行うことができ、さらに、該測定リクエストパケットは、一回目に送信されたパケットであっても良く、例えば、図4に示すpoll  1であり、複数回再送されたパケットであっても良く、例えば、図5に示すpoll  1、poll  1  retryであっても良く；該送信ユニット803は、測定レスポンスパケットにより、チャネル測定結果をフィードバックし、該測定レスポンスパケットは、例えば、echoパケットであり、また、該チャネル測定結果は、受信された測定リクエストパケットの相関値、BERなどを含んでも良い。
【００５６】
本実施例における故障診断装置により、端末装置のチャネル関連情報をコーディネータに送信することにより、コーディネータ又は他のネットワーク実体（例えば、クラウド）が故障診断を行うように助けることができる。
【実施例３】
【００５７】
本発明の実施例は、さらに、無線ネットワーク中の制御実体、例えば、コーディネータ、アクセスポイント、中央制御器、又はクラウドなどを提供し、そのうち、該制御実体は、実施例1に記載の故障診断装置を含む。
【００５８】
図9は、本発明の実施例における制御実体の一実施方式の構成図である。図9に示すように、制御実体900は、中央処理装置（CPU）901及び記憶器902を含み、記憶器902は、中央処理装置901に接続される。そのうち、該記憶器902は、各種データを記憶することができ、また、情報処理用プログラムを記憶することもでき、さらに、該プログラムは、中央処理装置901の制御下で、端末装置が送信した各種情報を受信し、且つ端末装置に各種情報を送信するように実行することもできる。
【００５９】
一実施方式では、実施例1に記載の故障診断装置の機能は、中央処理装置901に統合することができ、また、中央処理装置901により、実施例1に記載の故障診断装置の機能を実現することができる。例えば、該中央処理装置901は、次のように構成されても良く、即ち、コーディネータ及び該コーディネータと通信を行う端末装置のチャネル関連情報を取得し；前記チャネル関連情報のうちの複数の指標を選択し、前記複数の指標の所定期間内での統計値を計算し；及び、前記統計値及び予め記憶されたトレーニングデータを用いて故障診断を行い、前記期間に対応する故障診断結果を取得する。
【００６０】
そのうち、実施例1に記載の故障診断装置の機能は、ここに合併され、ここでの記載が省略される。
【００６１】
他の実施方式では、実施例1に記載の故障診断装置は、中央処理装置901と独立して配置することもでき、例えば、実施例1に記載の故障診断装置を、中央処理装置901に接続されるチップとして構成し、中央処理装置901の制御により、実施例1に記載の故障診断装置の機能を実現することもできる。
【００６２】
また、図9に示すように、該制御実体900は、さらに、送受信機903及びアンテナ904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、ここでの記載が省略される。なお、制御実体900は、必ずしも図9に示すの全ての部品を含む必要がない。また、制御実体900は、さらに図9に示していない他の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。
【００６３】
本実施例における制御実体により、無線ネットワークの通信プロセス中の状態又は故障を診断することができる。
【実施例４】
【００６４】
本発明の実施例は、さらに、無線ネットワーク中の端末装置、例えば、STA、ノードなどを提供する。そのうち、該端末装置は、実施例2に記載の故障診断装置を含む。
【００６５】
図10は、本発明の実施例における端末装置の一実施方式の構成図である。図10に示すように、端末装置1000は、中央処理装置（CPU）1001及び記憶器1002を含み、記憶器1002は、中央処理装置1001に接続される。そのうち、該記憶器1002は、各種データを記憶することができ、また、情報処理用プログラムを記憶することもでき、さらに、該プログラムは、中央処理装置1001の制御下で、制御実体が送信した各種情報を受信し、且つ制御実体に各種情報を送信するように実行することもできる。
【００６６】
一実施方式では、実施例2に記載の故障診断装置の機能は、中央処理装置1001に統合することができ、また、中央処理装置1001により、実施例2に記載の故障診断装置の機能を実現することもできる。例えば、該中央処理装置1001は、次のように構成されても良く、即ち、測定リクエストパケットを受信し；前記測定リクエストパケットに基づいてチャネル測定を行い；及び、測定レスポンスパケットにより、チャネル測定結果をフィードバックする。
【００６７】
そのうち、実施例2に記載の故障診断装置の機能は、ここに合併され、ここでの記載が省略される。
【００６８】
他の実施方式では、実施例2に記載の故障診断装置は、中央処理装置1001と独立して配置されても良く、例えば、実施例2に記載の故障診断装置を、中央処理装置1001に接続されるチップとして構成し、中央処理装置1001の制御により、実施例2に記載の故障診断装置の機能を実現しても良い。
【００６９】
また、図10に示すように、該端末装置1000は、さら、送受信機1003及びアンテナ1004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、ここでの記載が省略される。なお、端末装置1000は、必ずしも図10に示すの全ての部品を含む必要がない。また、端末装置1000は、さらに、図10に示していない他の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。
【００７０】
本実施例における端末装置により、無線ネットワーク中の制御実体が故障診断を行うように助けることができる。
【実施例５】
【００７１】
本発明の実施例は、さらに、通信システムを提供する。図11は、該システムのトポロジー構造を示す図である。図11に示すように、該システム1100は、コーディネータ1101及び端末装置1102を含む。
【００７２】
そのうち、コーディネータ1101は、次のように構成され、即ち、コーディネータ及び該コーディネータと通信を行う端末装置のチャネル関連情報を取得し；前記チャネル関連情報のうちの複数の指標を選択し、前記複数の指標の所定期間内での統計値を計算し；前記統計値及び予め記憶されたトレーニングデータを用いて故障診断を行い、前記期間に対応する故障診断結果を取得する。
【００７３】
そのうち、端末装置1102はさ、次のように構成され、即ち、測定リクエストパケットを受信し；前記測定リクエストパケットに基づいてチャネル測定を行い；測定レスポンスパケットによりチャネル測定結果をフィードバックする。
【００７４】
本実施例の一実施方式では、該コーディネータ1101は、実施例1に記載の装置を含むように構成されても良い。実施例1では、該装置について詳細に説明したので、その内容は、ここに合併され、ここの記載が省略される。
【００７５】
本実施例の他の実施方式では、該システムは、さらに、他の制御実体1103、例えば、ゲートウェイ、中央制御器、クラウドなどを含む。該制御実体1103は、実施例1に記載の装置を含むように構成されても良い。なお、実施例1では、該装置について詳細に説明したので、その内容は、ここに合併され、ここでの記載が省略される。
【００７６】
本実施例の他の実施方式では、該端末装置1102は、実施例2に記載の装置を含むように構成されても良い。なお、実施例2では、該装置について詳細に説明したので、その内容は、ここに合併され、ここでの記載が省略される。
【００７７】
本実施例におけるシステムにより、故障診断を行うことができる。
【実施例６】
【００７８】
本発明の実施例は、故障診断方法を提供し、それは、無線ネットワークの制御実体、例えば、コーディネータ、アクセスポイント、中央処理装置、クラウドなどに用いることができる。該方法が問題を解決する原理は、実施例1の装置と同じであるため、その具体的な実施は、実施例1の装置の実施を参照することができ、ここで、内容が同じ記載は、省略される。
【００７９】
図12は、該方法を示す図である。図12に示すように、該方法は、次のようなステップを含む。
【００８０】
ステップ1201：コーディネータ及び該コーディネータと通信を行う端末装置のチャネル関連情報を取得し；
ステップ1202：前記チャネル関連情報のうちの複数の指標を選択し、前記複数の指標の所定期間内での統計値を計算し；
ステップ1203：前記統計値及び予め記憶されたトレーニングデータを用いて故障診断を行い、前記期間に対応する故障診断結果を得る。
【００８１】
ステップ1201の一実施方式では、該制御実体は、コーディネータであり、この場合、該コーディネータは、図13の方法により実現することができる。図13に示すように、該方法は、次のようなステップを含む。
【００８２】
ステップ1301：測定リクエストパケットを周期的に送信し；
ステップ1302：送信された各測定リクエストパケットに対しての測定レスポンスパケットを受信し；
ステップ1303：送信された測定リクエストパケット及び受信された測定レスポンスパケットに基づいて、前記コーディネータのチャネル関連情報を収集し、また、受信された測定レスポンスパケットに基づいて、前記端末装置のチャネル関連情報を収集する。
【００８３】
ステップ1201の他の実施方式では、該制御実体は、コーディネータ以外の他のネットワーク実体、例えば、クラウドであり、この場合、該クラウドは、コーディネータから上述のチャネル関連情報を受信することができる。該実施方式では、コーディネータは、図13の方法を採用して上述のチャネル関連情報を得ることができる。
【００８４】
本実施例では、該測定レスポンスパケットは、正常な測定レスポンスパケットであっても良く、誤っている測定レスポンスパケットであっても良く、即ち、本実施例では、該制御実体は、該測定レスポンスパケットの同期ヘッダーを正確に復号することができれば良い。
【００８５】
本実施例では、コーディネータのチャネル関連情報のうちから選択される指標は、
前記測定リクエストパケットの送信状態；
前記測定リクエストパケットの再送回数；
前記測定リクエストパケットに対しての確認情報（ACK）の受信信号強度指示（RSSI）；
前記測定リクエストパケットに対しての測定レスポンスパケットのRSSI；
前記測定リクエストパケットに対してのACKの相関値；
前記測定リクエストパケットに対しての測定レスポンスパケットの相関値；
前記測定リクエストパケットに対しての測定レスポンスパケットのCRCエラーフラグ；及び
前記測定リクエストパケットのレスポンス時間
のうちの任意の１つ又は複数又は任意の組み合わせを含んでも良い。
【００８６】
本実施例では、端末装置のチャネル関連情報のうちから選択される指標は、
受信された測定リクエストパケットの相関値；及び
受信された測定リクエストパケットのビットエラーレート（BER）
のうちの任意の１つ又は複数又は任意の組み合わせを含んでも良い。
【００８７】
本実施例では、該複数の指標の上述の所定期間内での統計値は、
パケットドロップ率；
再送率；
チャネル状態ビジーの比率；
測定レスポンスパケットの平均相関値；
測定リクエストパケットの平均相関値；
測定レスポンスパケットの平均RSSI；及び
ACKのRSSIのグラディエントの全ての絶対値の平均値
のうちの任意の１つ又は複数又は任意の組み合わせを含んでも良い。
【００８８】
該統計値は、１つの七次元特徴ベクトルにより表することができ。具体的には、前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。
【００８９】
本実施例では、故障診断を行うために、トレーニングデータを予め記憶している。該トレーニングデータは、複数の実例を含み、各実例は、１種類の故障類型に対応する。また、故障類型は、
正常；
短時間フェージング；
低受信信号強度；
送信端干渉；及び
受信端干渉
のうちの任意の１つ又は複数又は任意の組み合わせを含んでも良い。
【００９０】
ステップ1203の一実施方式では、該制御実体は、図14の方法により実現することができ、図14に示すように、該方法は、次のようなステップを含む。
【００９１】
ステップ1401：前記統計値と、前記トレーニングデータの全ての実例との間の距離を計算し、前記距離の小から大への順序に従って、前記トレーニングデータの全ての実例のうちから所定数量の実例を選択し；
ステップ1402：前記所定数量の実例の故障類型に基づいて診断結果を確定し、前記所定数量の実例のうち、同一種類の故障類型に属する実例の数量が、他の故障類型に属する実例の数量よりも多い（大きい）場合、診断結果が前記同一種類の故障類型であると確定し、そうでない場合、前記所定数量の実例のうち、同じ故障類型に属する実例の数量が等しい場合、他のポリシーにより、故障診断結果を確定する。
【００９２】
本実施例の方法により、故障診断を行うことができる。
【実施例７】
【００９３】
本発明の実施例は、故障診断方法を提供し、それは、無線ネットワークの端末装置、例えば、STA、ノードなどに適用することができる。該方法が問題を解決する原理は、実施例2の装置と同じであるので、その具体的な実施は、実施例2の装置の実施を参照することができ、ここで、内容が同じ重複説明は、省略される。
【００９４】
図15は、該方法を示す図である。図15に示すように、該方法は、次のようなステップを含む。
【００９５】
ステップ1501：測定リクエストパケットを受信し；
ステップ1502：前記測定リクエストパケットに基づいてチャネル測定を行い；
ステップ1503：測定レスポンスパケットにより、チャネル測定結果をフィードバックする。
【００９６】
本実施例では、該チャネル測定結果は、
受信された測定リクエストパケットの相関値；及び
受信された測定リクエストパケットのBER
のうちのの任意の１つ又は複数又は任意の組み合わせを含んでも良い。
【００９７】
本実施例では、該測定リクエストパケットは、正常な測定リクエストパケットであっても良く、誤っている測定リクエストパケットであっても良く、即ち、同期ヘッダーが正確に復号されれば良い。
【００９８】
本実施例では、該測定リクエストパケットは、一回目の送信パケットであっても良く、複数回の再送パケットであっても良い。
【００９９】
本実施例における方法により、無線ネットワーク中の制御実体が故障診断を行うように助けることができる。
【０１００】
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、無線ネットワークの制御実体中で前記プログラムを実行する時に、前記プログラムは、コンピュータに、前記無線ネットワークの制御実体中で実施例6に記載の方法を実行させる。
【０１０１】
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、前記コンピュータ可読プログラムは、コンピュータに、無線ネットワークの制御実体中で実施例6に記載の方法を実行させる。
【０１０２】
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、無線ネットワークの端末装置中で前記プログラムを実行する時に、前記プログラムは、コンピュータに、前記無線ネットワークの端末装置中で実施例7に記載の方法を実行させる。
【０１０３】
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記憶し、そのうち、前記コンピュータ可読プログラムは、コンピュータに、無線ネットワークの端末装置中で実施例７に記載の方法を実行させる。
【０１０４】
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。
【０１０５】
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１】
2017195600.tif 000003
【図２】
2017195600.tif 000004
【図３】
2017195600.tif 000005
【図４】
2017195600.tif 000006
【図５】
2017195600.tif 000007
【図６】
2017195600.tif 000008
【図７】
2017195600.tif 000009
【図８】
2017195600.tif 000010
【図９】
2017195600.tif 000011
【図１０】
2017195600.tif 000012
【図１１】
2017195600.tif 000013
【図１２】
2017195600.tif 000014
【図１３】
2017195600.tif 000015
【図１４】
2017195600.tif 000016
【図１５】
2017195600.tif 000017