(57)【要約】【課題】本発明は訓練集の取得装置及び取得方法を提供する。【解決手段】かかる取得方法は、通信及び／又はチャンルに関する情報に対して統計を行い、複数のネットワーク状態下で多次元のベクトルを有するデータ点を取得し；多次元のベクトルを有するデータ点に対して第一回クラスタリングを行い、複数の第一クラスター及び複数の第一クラスターに対応するクラスタリング代表点を取得し；各ネットワーク状態について、関連するパフォーマンス統計情報を選択し、選択したパフォーマンス統計情報をデータとしてクラスタリング代表点に対して第二回クラスタリングを行うことにより、第二クラスターを取得し；及び、各ネットワーク状態に対応するパフォーマンス指標に基づいて第二クラスターに対応する第一クラスター中のデータ点を選択し、選択後に得られたデータ点を該ネットワーク状態の訓練集とすることを含む。【選択図】図１
2017092953.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
訓練集の取得装置であって、
前記訓練集は、ネットワーク状態を検出するために用いられ、前記取得装置は、データ点取得ユニット、第一クラスタリングユニット、第二クラスタリングユニット及び訓練集生成ユニットを含み、
前記データ点取得ユニットは、通信及び／又はチャンルに関する情報に対して統計を行い、複数のネットワーク状態下で多次元のベクトルを有するデータ点を取得し、各次元のベクトルは、統計により得られたパフォーマンス統計情報であり、且つ、異なるネットワーク状態は、異なるパフォーマンス統計情報に対応し、
前記第一クラスタリングユニットは、前記多次元のベクトルを有するデータ点に対して第一回クラスタリングを行い、複数の第一クラスター及び前記複数の第一クラスターにそれぞれ対応するクラスタリング代表点を取得し、
前記第二クラスタリングユニットは、各ネットワーク状態について、関連する前記パフォーマンス統計情報を選択し、選択した前記パフォーマンス統計情報に基づいて前記クラスタリング代表点に対して第二回クラスタリングを行い、第二クラスターを取得し、
前記訓練集生成ユニットは、各ネットワーク状態に対応するパフォーマンス指標に基づいて前記第二クラスターに対応する前記第一クラスター中のデータ点を選択し、選択後に得られたデータ点を各ネットワーク状態の訓練集とする、取得措置。
【請求項２】
請求項1に記載の取得装置であって、
前記第一クラスタリングユニット及び前記第二クラスタリングユニットは、Affinity  Propagationクラスタリングアルゴリズムを採用してクラスタリングを行い、
前記取得装置はさらに類似度行列計算ユニット及び自己類似度確定ユニットを含み、
前記類似度行列計算ユニットは、クラスタリング待ちデータに基づいて前記Affinity  Propagationクラスタリングアルゴリズムの類似度行列を計算し、
前記自己類似度確定ユニットは、所定の調整パラメータに基づいて前記Affinity  Propagationクラスタリングアルゴリズムの自己類似度を確定する、取得装置。
【請求項３】
請求項2に記載の取得装置であって、
前記自己類似度確定ユニットは、さらに、前記調整パラメータを調整することにより、前記第一クラスタリングユニット及び前記第二クラスタリングユニットが前記Affinity  Propagationクラスタリングアルゴリズムを採用する時に前記アルゴリズムを収束させるために用いられる、取得装置。
【請求項４】
請求項1に記載の取得装置であって、
前記複数のネットワーク状態は、正常状態、干渉状態、短期フェージング状態及び長期フェージング状態を含み、
前記多次元のベクトルは、パケット状態情報、再送回数情報、相関性情報、及び受信信号強度指示即ちRSSI情報というパフォーマンス指標のうちの１つ又は複数に基づいて統計を行うことにより得られたものである、取得装置。
【請求項５】
請求項4に記載の取得装置であって、
前記第一クラスタリングユニットは、７次元のベクトルを有する複数のデータ点に対して第一回クラスタリングを行い、
前記７次元のベクトルは、パケット紛失回数平均値ave(drop)、再送回数平均値ave(retry)、相関性平均値ave(correlation)、相関性標準差std(correlation)、RSSI平均値ave(RSSI)、RSSI標準差std(RSSI)、及びRSSI勾配grad(RSSI)を含む、取得装置。
【請求項６】
請求項5に記載の取得装置であって、
前記第二クラスタリングユニットは、８次元のベクトルを有する複数のクラスタリング代表点に対して第二回クラスタリングを行い、
前記８次元のベクトルは、前記７次元のベクトル及び前記クラスタリング代表点の所在する第一クラスターのデータ点の個数numを含む、取得装置。
【請求項７】
請求項6に記載の取得装置であって、
前記訓練集生成ユニットは、前記第二クラスターから、最小ave(retry)を有するクラスターCnormal1を選択し、前記Cnormal1の個数が１つの場合、前記Cnormal1に対応する第一クラスターのデータ点を前記正常状態の訓練集とし、
前記Cnormal1の個数が１つよりも大きい場合、前記Cnormal1から、最小grad(RSSI)を有するクラスターCnormal2を選択し、前記Cnormal2の個数が１つの場合、前記Cnormal2に対応する第一クラスターのデータ点を前記正常状態の訓練集とし、前記Cnormal2の個数が１つよりも大きい場合、前記Cnormal2から、最大numを有するクラスターCnormal3を選択し、前記Cnormal3に対応する第一クラスターのデータ点を前記正常状態の訓練集とする、取得装置。
【請求項８】
請求項7に記載の取得装置であって、
閾値確定ユニットをさらに含み、
前記閾値確定ユニットは、前記正常状態の訓練集中のave(retry)の最大値を第一閾値と確定し、前記正常状態の訓練集中のave(correlation)の最小値を第二閾値と確定し、前記正常状態の訓練集中のgrad(RSSI)の最大値を第三閾値と確定し、また、前記正常状態の訓練集中のave(RSSI)の最小値を第四閾値と確定する、取得装置。
【請求項９】
請求項8に記載の取得装置であって、
前記第二クラスタリングユニットはさらに、３次元のベクトルを有する複数のクラスタリング代表点に対して第二回クラスタリングを行い、
前記３次元のベクトルは、再送回数平均値ave(retry)、相関性平均値ave(correlation)、及び相関性標準差std(correlation)を含む、取得装置。
【請求項１０】
請求項9に記載の取得装置であって、
前記訓練集生成ユニットはさらに、
前記第二クラスターから、最大ave(retry)を有するクラスターCinterfere1、及び、最小ave(correlation)を有するクラスターCinterfere2を選択し、
前記Cinterfere1と前記Cinterfere2が同じである場合、前記Cinterfere1に対応する第一クラスターのデータ点のうちの、ave(retry)が前記第一閾値以下のデータ点を削除し、前記Cinterfere1に対応する第一クラスターの残りのデータ点を前記干渉状態の訓練集とし、
前記Cinterfere1と前記Cinterfere2が同じでない場合、前記Cinterfere1に対応する第一クラスターのデータ点のうちの、ave(retry)が前記第一閾値以下のデータ点を削除し、そして、前記Cinterfere1に対応する第一クラスターの残りのデータ点を干渉状態の第一訓練集とし、また、前記Cinterfere2に対応する第一クラスターのデータ点のうちの、ave(retry)が前記第一閾値以下のデータ点、及び、ave(correlation)が前記第二閾値以上のデータ点を削除し、そして、前記Cinterfere2に対応する第一クラスターの残りのデータ点を前記干渉状態の第二訓練集とし、その後、前記第一訓練集及び前記第二訓練集を前記干渉状態の訓練集とする、取得装置。
【請求項１１】
請求項10に記載の取得装置であって、
前記閾値確定ユニットはさらに、
前記第一訓練集中のave(retry)の最小値を第五閾値と確定し、前記第二訓練集中のave(retry)の最小値を第六閾値と確定し、また、前記第二訓練集中のave(correlation)の最大値を第七閾値と確定する、取得装置。
【請求項１２】
請求項11に記載の取得装置であって、
前記第二クラスタリングユニットはさらに、1次元のベクトルを有する複数のクラスタリング代表点に対して第二回クラスタリングを行い、
前記1次元のベクトルは、RSSI勾配grad(RSSI)を含む、取得装置。
【請求項１３】
請求項12に記載の取得装置であって、
前記訓練集生成ユニットはさらに、
前記第二クラスターから、最大grad(RSSI)を有するクラスターCshort-termを選択し、そして、前記Cshort-termに対応する第一クラスターのデータ点のうちの、grad(RSSI)が前記第三閾値以下のデータ点、及び、ave(retry)が前記第五閾値以上のデータ点を削除し、
前記Cinterfere1と前記Cinterfere2が同じである場合、前記Cshort-termに対応する第一クラスターの残りのデータ点を前記短期フェージング状態の訓練集とし、
前記Cinterfere1と前記Cinterfere2が同じでない場合、さらに前記Cshort-termに対応する第一クラスターの残りのデータ点のうちの、ave(retry)が前記第六閾値以上で且つave(correlation)が前記第七閾値以下のデータ点を削除し、そして、前記Cshort-termに対応する第一クラスターの残りのデータ点を前記短期フェージング状態の訓練集とする、取得装置。
【請求項１４】
請求項13に記載の取得装置であって、
前記閾値確定ユニットはさらに、前記短期フェージング状態の訓練集中のgrad(RSSI)の最小値を第八閾値と確定する、取得装置。
【請求項１５】
請求項14に記載の取得装置であって、
前記第二クラスタリングユニットはさらに、1次元のベクトルを有する複数のクラスタリング代表点に対して第二回クラスタリングを行い、
前記1次元のベクトルは、RSSI平均値ave(RSSI)を含む、取得装置。
【請求項１６】
請求項15に記載の取得装置であって、
前記訓練集生成ユニットはさらに、
前記第二クラスターから、最小ave(RSSI)を有するクラスターClong-termを選択し、そして、前記Clong-termに対応する第一クラスターのデータ点のうちの、ave(RSSI)が前記第四閾値以上のデータ点、grad(RSSI)が前記第八閾値以上のデータ点、及び、ave(retry)が前記第五閾値以上のデータ点を削除し、
前記Cinterfere1と前記Cinterfere2が同じである場合、前記Clong-termに対応する第一クラスターの残りのデータ点を前記長期フェージング状態の訓練集とし、
前記Cinterfere1と前記Cinterfere2が同じでない場合、さらに、前記Clong-termに対応する第一クラスターの残りのデータ点のうちの、ave(retry)が前記第六閾値以上で且つave(correlation)が前記第七閾値以下のデータ点を削除し、そして、前記Clong-termに対応する第一クラスターの残りのデータ点を前記長期フェージング状態の訓練集とする、取得装置。
【請求項１７】
訓練集の取得方法であって、
前記訓練集は、ネットワーク状態を検出するために用いられ、前記取得方法は、
通信及び／又はチャンルに関する情報に対して統計を行い、複数のネットワーク状態下で多次元のベクトルを有するデータ点を取得し、各次元のベクトルは、統計により得られたパフォーマンス統計情報であり、且つ、異なるネットワーク状態は異なるパフォーマンス統計情報に対応し；
前記多次元のベクトルを有するデータ点に対して第一回クラスタリングを行い、複数の第一クラスター及び前記複数の第一クラスターにそれぞれ対応するクラスタリング代表点を取得し；
各ネットワーク状態について、関連する前記パフォーマンス統計情報を選択し、選択した前記パフォーマンス統計情報に基づいて前記クラスタリング代表点に対して第二回クラスタリングを行い、第二クラスターを取得し；及び
各ネットワーク状態に対応するパフォーマンス指標に基づいて前記第二クラスターに対応する前記第一クラスター中のデータ点を選択し、選択後に得られたデータ点を各ネットワーク状態の訓練集とすることを含む、取得方法。
【請求項１８】
請求項17に記載の取得方法であって、
前記第一クラスタリング及び前記第二クラスタリングは、Affinity  Propagationクラスタリングアルゴリズムを採用し、前記取得方法はさらに、
クラスタリング待ちデータに基づいて、前記Affinity  Propagationクラスタリングアルゴリズムの類似度行列を計算し；及び
所定の調整パラメータに基づいて、前記Affinity  Propagationクラスタリングアルゴリズムの自己類似度を確定することを含む、取得方法。
【請求項１９】
請求項18に記載の取得方法であって、さらに、
前記調整パラメータを調整することにより、前記第一クラスタリング及び前記第二クラスタリングが前記Affinity  Propagationクラスタリングアルゴリズムを採用する時に前記アルゴリズムを収束させることを含む、取得方法。
【請求項２０】
請求項17に記載の取得方法であって、
前記複数のネットワーク状態は、正常状態、干渉状態、短期フェージング状態及び長期フェージング状態を含み、
前記多次元のベクトルは、パケット状態情報、再送回数情報、相関性情報、及び受信信号強度指示即ちRSSI情報というパフォーマンス指標のうちの１つ又は複数に基づいて統計を行うことにより得られたものである、取得方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ネットワーク技術に関し、特に、ネットワーク故障診断システム中の訓練集の取得装置及び取得方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
IOT（Internet  of  Things）では、監視、接続及びインタラクションを要する任意の物体（対象物）に必要な各種の情報をリアルタイムで採集することで、物と物、物と人、物とネットワークの接続を実現することにより、識別、管理及び制御を便利に行うことができる。IOTの実体は、通常、センサー、デバイス、ゲートウェイ、ネットワーク、クラウド及び各種のアプリケーションを含む。
【０００３】
しかし、従来のIOTのセンサーのカバレッジが不足しており、ネットワークのパフォーマンスの予測が不可であり、また、ネットワークの密集分布、ノイズ及び干渉などによってパフォーマンスの低下をもたらすこともできる。また、有線ネットワークと異なり、無線ネットワークは、環境の変化による影響を受けやすい。よって、リンク層及びネットワーク層の状態監視及び故障検出は、IOTにとって必要不可欠である。
【０００４】
ネットワーク故障診断を行う時に、通常、機械学習中の分類アルゴリズムを用いて通信及び／又はチャンルに関するデータの類別を予測することにより、ネットワーク故障を診断する。今のところ、採用する分類アルゴリズムは、通常、教師あり学習であり、それは、一組の訓練集（training  set）を用いて分類器モデルを生成する必要があり、該分類器モデル及び訓練集は、分類アルゴリズムの分類パフォーマンスにとってとても重要である。
【０００５】
また、訓練集は、例えば、データの類別が既知である一組のデータ集であり、一般的に、人為的に設定し又は半教師あり学習により取得する必要がある。これは、往々にして、関連する分野の知識を有する専門家の参与を要し、また、大量の時間も要するため、人力コスト及び時間コストがかなり高くなる可能性がある。
【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、ネットワーク故障診断のための訓練集を自動で取得することにより、訓練集取得のための人力コスト及び時間コストを削減することができる、訓練集の取得装置及び取得方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の第一側面によれば、訓練集の取得装置が提供され、前記訓練集は、ネットワーク状態を検出するために用いられ、前記取得装置は、データ点取得ユニット、第一クラスタリングユニット、第二クラスタリングユニット、及び訓練集生成ユニットを含み、
前記データ点取得ユニットは、通信及び／又はチャンルに関する情報に対して統計を行い、複数のネットワーク状態下で多次元のベクトルを有するデータ点を取得し、そのうち、各次元のベクトルは、統計により得られたパフォーマンス統計情報であり、且つ、異なるネットワーク状態は、異なるパフォーマンス統計情報に対応し、
前記第一クラスタリングユニットは、前記多次元のベクトルを有するデータ点に対して第一回クラスタリングを行い、複数の第一クラスター及び前記複数の第一クラスターにそれぞれ対応するクラスタリング代表点を取得し、
前記第二クラスタリングユニットは、各ネットワーク状態について、関連する前記パフォーマンス統計情報を選択し、選択した前記パフォーマンス統計情報をデータとして前記クラスタリング代表点に対して第二回クラスタリングを行い、第二クラスターを取得し、
前記訓練集生成ユニットは、各ネットワーク状態に対応するパフォーマンス指標に基づいて、前記第二クラスターに対応する前記第一クラスター中のデータ点を選択し、選択後に得られたデータ点を各ネットワーク状態の訓練集とする。
【０００８】
本発明の第二側面によれば、訓練集の取得方法が提供され、前記訓練集はネットワーク状態を検出するために用いられ、前記取得方法は、
通信及び／又はチャンルに関する情報に対して統計を行い、複数のネットワーク状態下で多次元のベクトルを有するデータ点を取得し、そのうち、各次元のベクトルは、統計により得られたパフォーマンス統計情報であり、且つ、異なるネットワーク状態は、異なるパフォーマンス統計情報に対応し；
前記多次元のベクトルを有するデータ点に対して第一回クラスタリングを行い、複数の第一クラスター及び前記複数の第一クラスターにそれぞれ対応するクラスタリング代表点を取得し；
各ネットワーク状態について、関連する前記パフォーマンス統計情報を選択し、選択した前記パフォーマンス統計情報をデータとして前記クラスタリング代表点に対して第二回クラスタリングを行い、第二クラスターを取得し；及び
各ネットワーク状態に対応するパフォーマンス指標に基づいて前記第二クラスターに対応する前記第一クラスター中のデータ点を選択し、選択後に得られたデータ点を各ネットワーク状態の訓練集とすることを含む。
【０００９】
本発明の実施例の有益な効果は、複数のネットワーク状態下でのデータに対して収集及び統計を行い、多次元のパフォーマンス統計情報を有するデータ点を取得し、そして、データ点に対してクラスタリングを２回行い、クラスタリング結果に基づいて前記ネットワーク状態のために訓練集を生成し、これにより、ネットワーク故障診断のための訓練集を自動で取得し、訓練集取得のための人力コスト及び時間コストを削減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施例1における訓練集の取得方法を示す図である。
【図２】本発明の実施例1における応用シナリオを示す図である。
【図３】本発明の実施例1における訓練集の取得方法を示す他の図である。
【図４】本発明の実施例1における情報収集を示す図である。
【図５】本発明の実施例1において自動生成された訓練集を示す図である。
【図６】本発明の実施例2における訓練集の取得装置を示す図である。
【図７】本発明の実施例2における訓練集の取得装置を示す他の図である。
【図８】本発明の実施例2におけるネットワーク装置の構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
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形態を詳細に説明する。なお、本発明の実施例は、IOTのネットワーク故障診断システムに適用することができるが、これに限定されず、例えば、他のネットワークの故障診断システムに適用することもできる。例えば、本発明の実施例により提供される方法及び装置は、他の無線ネットワーク、例えば、WLAN（Wireless  Local  Area  Networks）などの他の無線ネットワークに適用することもできる。
【００１２】
また、本発明の実施例は、ネットワーク故障診断に限定されず、ネットワーク状態検出にも適用することができる。以下、IOTのネットワーク故障診断システムのみを例として説明を行う。
【実施例１】
【００１３】
本発明の実施例は、訓練集の取得方法を提供し、前記訓練集は、ネットワーク状態を検出するために用いられる。図1は、本発明の実施例における訓練集の取得方法を示す図である。図1に示すように、前記訓練集の取得方法は、次のステップを含む。
【００１４】
ステップ101：通信及び／又はチャンルに関する情報に対して統計を行い、複数のネットワーク状態下で多次元のベクトルを有するデータ点を取得し、そのうち、各次元のベクトルは、統計により得られたパフォーマンス統計情報であり、且つ、異なるネットワーク状態は、異なるパフォーマンス統計情報に対応し；
ステップ102：前記多次元のベクトルを有するデータ点に対して第一回クラスタリングを行い、複数の第一クラスター及び前記複数の第一クラスターにそれぞれ対応するクラスタリング代表点を取得し；
ステップ103：各ネットワーク状態について、対応する前記パフォーマンス統計情報をそれぞれ選択し、選択した前記パフォーマンス統計情報をデータ（ベクトル）として前記クラスタリング代表点に対して第二回クラスタリングを行うことにより第二クラスターを取得し；及び
ステップ104：各ネットワーク状態に対応するパフォーマンス指標に基づいて、前記第二クラスターに対応する前記第一クラスター中のデータ点を選択し、選択後に得られたデータ点を各ネットワーク状態の訓練集とする。
【００１５】
本実施例では、該訓練集の取得方法は、ネットワーク故障診断システム中の任意のシングルデバイスにより実行されても良く、複数のデバイスにより共同で実現されても良い。
【００１６】
図2は、本発明の実施例における応用シナリオを示す図である。IOTのネットワーク故障診断システムを例として説明を行う。図2に示すように、該ネットワーク故障診断システムは、ゲートウェイ（GW、Gateway）、アクセスポイント（AP、Access  Point）及びノード（Node）を含んでも良い。
【００１７】
例えば、アクセスポイントは、通信及び／又はチャンルに関する情報を周期的に取得し、ゲートウェイに報告することができる。ゲートウェイは、取得された情報に対して統計を行い、訓練集を生成することができる。また、ゲートウェイは、リアルタイムデータ及び予め保存された訓練データを用いて故障検出を行うことにより、故障検出結果を得ることもできる。
【００１８】
或いは、アクセスポイントは、通信及び／又はチャンルに関する情報を周期的に取得し、取得された情報に対して統計を行い、訓練集を生成することができる。また、アクセスポイントは、リアルタイムデータ及び予め保存された訓練データを用いて故障検出を行い、故障検出結果を得ることもできる。その後、アクセスポイントは、故障検出結果をゲートウェイに報告することができる。
【００１９】
或いは、アクセスポイントは、通信及び／又はチャンルに関する情報を周期的に取得し、取得された情報に対して統計を行い、訓練集を生成し、そして、訓練集をゲートウェイに報告することができる。また、ゲートウェイは、リアルタイムデータ及び予め保存された訓練データを用いて故障検出を行い、故障検出結果を得ることもできる。
【００２０】
図2は、本発明の実施例における応用シナリオのみを示すが、本発明の実施例はこれに限定されない。以下、ゲートウェイにより訓練集を取得することのみを例として説明を行う。
【００２１】
本実施例では、通信に関する情報は、例えば、IEEE（Institute  of  Electrical  and  Electronics  Engineers）規格又は他の規格で定義されているデータパケット中のネットワーク情報ログ（LOG）であっても良く、チャンルに関する情報は、IEEE規格又は他の規格で定義されている物理層に関するチャンル情報ログであっても良い。なお、上述のネットワーク情報LOG及びチャンル情報LOGの具体的なファーマットは、従来の規格中での定義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。
【００２２】
ステップ101で統計を行う時に、検出する必要のある故障類型に基づいて、上述のネットワーク情報ログ及び／又はチャンル情報ログ中の通信特徴及び／又はチャンル特徴に対して統計（計算）を行うことができる。例えば、該通信特徴は、データ・パケット・ドロップ・レート（PDR、packet  drop  rate）などを含んでも良く、該チャンル特徴は、一定時間内での受信信号強度指示（RSSI、Received  Signal  Strength  Indictor）及び／又はSINR（Signal  to  Noise  and  Interference  Ratio）などを含んでも良い。
【００２３】
本実施例では、複数のネットワーク状態は、次のようなものを含んでも良く、即ち、
正常（normal）状態：ネットワークが正常な通信状態にあり；
干渉（interference）状態：例えば、ノード付近の、同じチャンルを占用する他のノード又はデバイスによるものであり、パケット紛失又は再送を引き起こす可能性があり；
短期フェージング（short-term  fading）状態：例えば、ノード付近の移動する物体（例えば、歩行者）によるものであり、信号強度の波動（変動）を引き起こす可能性があり；
長期フェージング（long-term  fading）状態：例えば、ノード付近の静止する遮蔽物（例えば、アクセスポイントとノードとの間の壁）によるものであり、信号強度の大幅な低下を引き起こす可能性がある。
【００２４】
なお、本発明の実施例はこれに限定されず、例えば、より多くのネットワーク状態をさらに定義しても良く、又は、そのうちの一部のネットワーク状態を使っても良い。また、本発明の実施例では、上述の４種類のネットワーク状態のみを例として説明を行う。
【００２５】
また、本実施例では、次のようなパフォーマンス指標に関し、即ち、
パケット状態情報（例えば、packet  statusで表される）：例えば、packet  status∈{0，225，233}であり、packet  status＝225は、送信端（Tx）がパケットを成功裏に送信しないことを表し、packet  status＝233は、Txが確認フレーム（Ack）を受信していないことを表し；
再送回数情報（例えば、retryで表される）：例えば、retry∈{0，1，2，3}であり、最大再送回数は、3であり；
相関性情報（例えば、correlationで表される）；
受信信号強度指示、即ち、RSSI情報である。
【００２６】
なお、本発明の実施例はこれに限定されず、例えば、より多くのパフォーマンス指標をさらに定義しても良く、又は、そのうちの一部のパフォーマンス指標を使用しても良い。また、本発明の実施例では、上述の４種類のパフォーマンス指標のみを例として説明を行う。これらのパフォーマンス指標に対して統計を行うことで、複数のパフォーマンス統計情報を得ることができる。
【００２７】
本実施例では、上述の４つのパフォーマンス指標に基づいて、例えば、次のような４種類のパフォーマンス統計情報を得ることができ、即ち、パケット紛失回数平均値ave(drop)、再送回数平均値ave(retry)、相関性平均値ave(correlation)、相関性標準差std(correlation)、RSSI平均値ave(RSSI)、RSSI標準差std(RSSI)、及びRSSI勾配grad(RSSI)である。
【００２８】
例えば、sampleをパフォーマンス統計の分析粒度と定義し、即ち、sample個の記録に基づいて統計的特性を計算する。
【００２９】
【表１】
2017092953.tif 000003
これにより、７次元のベクトルを有する複数のデータ点を得ることができ、各データ点は、次のように表することができ、即ち、
{ave(drop)，ave(retry)，ave(correlation)，std(correlation)，ave(RSSI)，std(RSSI)，grad(RSSI)}
である。
【００３０】
なお、以上、７次元のベクトルを有するデータ点のみを例として説明したが、パフォーマンス統計情報は、上述の７種類に限定されず、実際のシナリオに基づいて具体的なパフォーマンス統計情報を確定しても良い。
【００３１】
本実施例では、異なるネットワーク状態は、異なるパフォーマンス統計情報に対応する。例えば、正常状態では、所定時間内で環境の変化がなく、且つ、チャンル状況が非常に安定することを示し、該状態下では、パケット紛失がなく、再送がなく、また、異なるデータパケットのRSSI及び相関値の変化の程度（amplitude）も小さい（実際のニーズに応じて変化の程度の判定基準を確定しても良く、それは、RSSIの標準差及び勾配が比較的小さく、且つ、相関値の標準差が比較的小さいと表される）。通常、ネットワークは大部分の時間内で正常状態にある。これにより、例えば、パケット紛失率、再送率、相関値標準差、RSSI均値、標準差及び勾配、データ点の個数などのパフォーマンス統計情報に基づいて、ネットワーク状態が正常状態であるかを判断することができる。
【００３２】
また、例えば、ISM（Industrial、Scientific  and  Medical）帯域幅が幅広く用いられており、帯域幅の輻輳を引き起こすことができるため、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（登録商標）、電子レンジなどがすべて干渉源になる。干渉状態では、SINR（Signal  to  Interference  plus  Noise  Ratio）が減少され（相関値減少と表される）、ときには、データパケット再送及びパケット紛失が生じることもある。これにより、例えば、相関性平均値、再送率及びパケット紛失率などのパフォーマンス統計情報に基づいて、ネットワーク状態が干渉状態であるかを確定することができる。
【００３３】
また、例えば、短期フェージングは、環境の変化を示し、例えば、伝送領域に物体の移動があり、周りに人が歩いており、又は、送受信機が振動や移動する時に生じる環境の変化を示す。短期フェージング発生時に、RSSI値が迅速に変動し（RSSIの標準差が比較的大きく、且つ、RSSIの勾配の絶対値が大きいと表される）、ときには、データパケット再送が生じることもある。これにより、例えば、RSSI標準差、RSSI勾配の絶対値の平均値、再送率などのパフォーマンス統計情報に基づいて、ネットワーク状態が短期フェージング状態であるかを判断することができる。
【００３４】
また、例えば、長期フェージング状態は、送信機と受信機との間のブロッキング（遮蔽）、又は、送信パワーの低下によるものであり、例えば、送信機と受信機との間に比較的大きい障碍物がある時に信号強度の低下を引き起こすことができる。長期フェージング状態では、RSSI値が減少され（RSSIの平均値の変化と表され）、ときには、データパケット再送及びパケット紛失が生じることもある。これにより、例えば、RSSI均値、再送率及びパケット紛失率などのパフォーマンス統計情報に基づいて、ネットワーク状態が長期フェージング状態であるかを確定することができる。
【００３５】
本実施例では、第一回クラスタリング及び第二回クラスタリングはともにAffinity  Propagation（AP）クラスタリングアルゴリズムを採用することができる。そのうち、クラスタリング待ちデータに基づいて、Affinity  Propagationクラスタリングアルゴリズムの類似度行列を計算し、また、所定の調整パラメータに基づいてAffinity  Propagationクラスタリングアルゴリズムの自己類似度（類似度行列の対角要素、即ち、自分との類似度であり；偏向パラメターとも言う）を確定することができる。
【００３６】
例えば、類似度行列は、次のように表されても良く、即ち、
（外１）
2017092953.tif 000004
である。そのうち、
【００３７】
【数１】
2017092953.tif 000005
である。そのうち、p1、…、pNは、自己類似度と称され、pkは、点kをクラスタリング中心とする信頼度を示す。おお、Affinity  Propagationクラスタリングアルゴリズムの具体的な内容については、従来技術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。
【００３８】
本実施例では、７次元のベクトルをする複数のデータ点に対して第一回クラスタリングを行うことができる。データ点の個数をNと設定すると、類似度行列
【００３９】
【数２】
2017092953.tif 000006
を計算することができる。
【００４０】
また、Affinity  Propagationクラスタリングアルゴリズムの自己類似度pは、次のような公式で計算することができ、即ち、
【００４１】
【数３】
2017092953.tif 000007
である。そのうち、αは調整パラメータであり、median(s)は、類似度行列中の非対角線のところにある類似度値から構成されたベクトルの中央値である。なお、中央値の具体的な定義などについては、従来技術を参照することができる。例えば、
【００４２】
【数４】
2017092953.tif 000008
である。
【００４３】
これにより、データ点に対してクラスタリングを行うことができる。また、アルゴリズムが収束しない場合、調整パラメータを調整しても良く、例えば、0.001のステップ長さを以て自己類似度を調整し、再びクラスタリングを行い、また、このような処理を、アルゴリズムが収束する（例えば、クラスタリング中心がもう変わらず、又は、予め指定された最大反復回数に達する）まで繰り返して行い、その後、一定の数のクラスターを出力する（即ち、複数の第一クラスターを取得する）ことができる。
【００４４】
本実施例では、各ネットワーク状態について、対応するパフォーマンス統計情報をそれぞれ選択し、選択されたパフォーマンス統計情報をデータとして、クラスタリング代表点に対して第二回クラスタリングを行うことにより、第二クラスターを取得し、及び、各ネットワーク状態に対応するパフォーマンス指標に基づいて、第二クラスターに対応する第一クラスター中のデータ点を選択し、選択後に得られたデータ点を該ネットワーク状態の訓練集とすることができる。
【００４５】
図3は、本発明の実施例における訓練集の取得方法を示す他の図である。図3に示すように、前記訓練集の取得方法は、次のステップを含む。
【００４６】
ステップ301：通信及び／又はチャンルに関する情報に対して統計を行い；
ステップ302：複数のネットワーク状態下で多次元のベクトルを有するデータ点を取得し；
そのうち、各次元のベクトルは、統計により得られたパフォーマンス統計情報であり、且つ、異なるネットワーク状態は、異なるパフォーマンス統計情報に対応し；
ステップ303：多次元のベクトルを有するデータ点に対して第一回クラスタリングを行い、複数の第一クラスター及び前記複数の第一クラスターにそれぞれ対応するクラスタリング代表点を取得し；
そのうち、アルゴリズムが収束しない場合、自己類似度を変えた後に、再びクラスタリングを行い、また、このような処理を、アルゴリズムが収束し複数の第一クラスターを出力し得るまで繰り返して行い；
ステップ304：あるネットワーク状態Siについて、それ相応のパフォーマンス統計情報を選択し；
ステップ305：選択されたパフォーマンス統計情報をデータとして、クラスタリング代表点に対して第二回クラスタリングを行うことにより、第二クラスターを取得し；
そのうち、アルゴリズムが収束しない場合、自己類似度を変えた後に、再びクラスタリングを行い、また、このような処理を、アルゴリズムが収束し複数の第二クラスターを出力し得るまで繰り返して行い；
ステップ306：ネットワーク状態Siに対応するパフォーマンス指標に基づいて、第二クラスターに対応する第一クラスター中のデータ点を選択し；
ステップ307：選択後に得られたデータ点をネットワーク状態Siの訓練集とし；
ステップ308：処理されない他のネットワーク状態があるかを判断し、ある場合、もう１つのネットワーク状態を選択した後にステップ304を実行し、無い場合、プロセスを終了する。
【００４７】
以下、正常状態、干渉状態、短期フェージング状態及び長期フェージング状態について訓練集を生成することを例として、ステップ304乃至ステップ308をさらに説明する。なお、本発明の実施例はこれに限定されず、他のネットワーク状態について訓練集を生成することもできる。
【００４８】
☆正常状態の訓練集を生成するとき
８次元のベクトルを有する複数のクラスタリング代表点に対して、第二回クラスタリングを行うことができ、そのうち、該８次元のベクトルは、上述の７次元のベクトル及びクラスタリング代表点の所在する第一クラスターのデータ点の個数numを含む。
【００４９】
即ち、第二回クラスタリングが行われる各クラスタリング代表点は、次のように表することができ、即ち、
{ave(drop)，ave(retry)，ave(correlation)，std(correlation)，ave(RSSI)，std(RSSI)，grad(RSSI)，num}
である。そのうち、クラスタリング代表点の個数がnであるとし、Affinity  Propagationクラスタリングアルゴリズムの類似度行列及び自己類似度は、次のように計算することができ、即ち、
【００５０】
【数５】
2017092953.tif 000009
である。
【００５１】
これにより、各第一クラスターのクラスタリング代表点に対して、第二回クラスタリングを行うことができる。また、アルゴリズムが収束しない場合、調整パラメータαを調整しても良く、例えば、0.001のステップ長さを以て自己類似度を修正し、再びクラスタリングを行い、また、このような処理を、アルゴリズムが収束する（例えば、クラスタリング中心がもう変わらず、又は、予め指定された最大反復回数に達する）まで繰り返して行い、その後、一定の数のクラスターを出力する（即ち、複数の第二クラスターを取得する）ことができる。
【００５２】
その後、これらの第二クラスターから、最小ave(retry)を有するクラスターCnormal1を選択し、該Cnormal1の個数が１つの場合、該Cnormal1に対応する第一クラスターのデータ点を正常状態の訓練集とし；及び
該Cnormal1の個数が１つよりも大きい場合、これらのCnormal1から、最小grad(RSSI)を有するクラスターCnormal2を選択し、Cnormal2の個数が１つの場合、該Cnormal2に対応する第一クラスターのデータ点を正常状態の訓練集とし；
Cnormal2の個数が１つよりも大きい場合、これらのCnormal2から、最大numを有するクラスターCnormal3を選択し、その後、Cnormal3の個数が幾つあるかにもかかわらず、Cnormal3に対応する第一クラスターのデータ点を正常状態の訓練集とする。
【００５３】
これにより、自動で正常状態の訓練集を得ることができる。
【００５４】
本実施例では、正常状態の訓練集を得た後に、幾つかの閾値を、他のネットワーク状態の訓練集を得るためにさらに定義しても良い。
【００５５】
例えば、正常状態の訓練集中のave(retry)の最大値を第一閾値と確定しても良く、即ち、
thr(ave(retry_normal))＝max(ave(retry))|normal訓練集；
正常状態の訓練集中のave(correlation)の最小値を第二閾値と確定しても良く、即ち、
thr(ave(correlation_normal))＝min(ave(correlation))|normal訓練集；
正常状態の訓練集中のgrad(RSSI)の最大値を第三閾値と確定しても良く、即ち、
thr(grad(RSSI_normal))＝max(grad(RSSI))|normal訓練集；
正常状態の訓練集中のave(RSSI)の最小値を第四閾値と確定しても良く、即ち、
thr(ave(RSSI_normal))＝min(ave(RSSI))|normal訓練集
である。
【００５６】
☆干渉状態の訓練集を生成するとき
３次元のベクトルを有する複数のクラスタリング代表点に対して第二回クラスタリングを行うことができ、そのうち、該３次元のベクトルは、再送回数平均値ave(retry)、相関性平均値ave(correlation)、及び相関性標準差std(correlation)を含む。
【００５７】
即ち、第二回クラスタリングが行われる各クラスタリング代表点は、
{ave(retry)，ave(correlation)，std(correlation)}
のように表すことができる。
【００５８】
そのうち、Affinity  Propagationクラスタリングアルゴリズムの類似度行列及び自己類似度は、
【００５９】
【数６】
2017092953.tif 000010
のように計算することができる。そのうち、imax(ave(retry))は、max(ave(retry))を有するデータ点を表す。
【００６０】
これにより、各第一クラスターのクラスタリング代表点に対して第二回クラスタリングを行うことができる。また、アルゴリズムが収束しない場合、調整パラメータをさらに調整しても良く、例えば、0.001のステップ長さを以て自己類似度を修正し、再びクラスタリングを行い、また、このような処理を、アルゴリズムが収束する（例えば、クラスタリング中心がもう変わらず、又は、予め指定された最大反復回数に達する）までを繰り返して行い、その後、一定数のクラスタリングクラスターを出力する（即ち、複数の第二クラスターを取得する）ことができる。
【００６１】
その後、これらの第二クラスターから、最大ave(retry)を有するクラスターCinterfere1及び最小ave(correlation)を有するクラスターCinterfere2を選択することができ；及び
Cinterfere1とCinterfere2が同じである場合、Cinterfere1に対応する第一クラスターのデータ点のうち、ave(retry)が第一閾値（即ち、thr(ave(retry_normal))）以下のデータ点を削除し、そして、Cinterfere1に対応する第一クラスターの残りのデータ点を干渉状態の訓練集とし；
Cinterfere1とCinterfere2が異なる場合、Cinterfere1に対応する第一クラスターのデータ点のうちの、ave(retry)が該第一閾値（即ち、thr(ave(retry_normal))）以下のデータ点を削除し、そして、Cinterfere1に対応する第一クラスターの残りのデータ点を干渉状態の第一訓練集（interference訓練集1）とし、また、Cinterfere2に対応する第一クラスターのデータ点のうちの、ave(retry)が該第一閾値（即ち、thr(ave(retry_normal))）以下のデータ点を削除し、及び、ave(correlation)が第二閾値（即ち、thr(ave(correlation_normal))）以上のデータ点を削除し、そして、Cinterfere2に対応する第一クラスターの残りのデータ点を干渉状態の第二訓練集（interference訓練集2）とし、その後、interference訓練集1及びinterference訓練集2を共同で干渉状態の訓練集とする。
【００６２】
これにより、自動で干渉状態の訓練集を得ることができる。
【００６３】
本実施例では、干渉状態の訓練集を得た後に、幾つかの閾値を、他のネットワーク状態の訓練集を得るためにさらに定義しても良い。
【００６４】
例えば、interference訓練集1中のave(retry)の最小値を第五閾値と確定し、即ち、
thr(ave(retry_interference1))＝min(ave(retry))|interference訓練集1；
interference訓練集2中のave(retry)の最小値を第六閾値と確定し、即ち、
thr(ave(retry_interference2))＝min(ave(retry))|interference訓練集2；
interference訓練集2中のave(correlation)の最大値を第七閾値と確定し、即ち、
thr(ave(correlation_interference))＝max(ave(correlation))|interference訓練集2
である。
【００６５】
☆短期フェージング状態の訓練集を生成するとき
１次元のベクトルを有する複数のクラスタリング代表点に対して第二回クラスタリングを行うことができ、そのうち、該１次元のベクトルは、RSSI勾配grad(RSSI)を含む。
【００６６】
即ち、第二回クラスタリングが行われる各クラスタリング代表点は、
{grad(RSSI)}
のように表すことができる。そのうち、Affinity  Propagationクラスタリングアルゴリズムの類似度行列及び自己類似度は、
【００６７】
【数７】
2017092953.tif 000011
のように表すことができる。そのうち、imax(grad(RSSI))は、max(grad(RSSI))を有するデータ点を表す。
【００６８】
これにより、各第一クラスターのクラスタリング代表点に対して第二回クラスタリングを行うことができる。また、アルゴリズムが収束しない場合、調整パラメータをさらに調整しても良く、例えば、0.001のステップ長さを以て自己類似度を修正し、再びクラスタリングを行い、また、このような処理を、アルゴリズムが収束する（例えば、クラスタリング中心がもう変わらず、又は、予め指定された最大反復回数に達する）まで繰り返して行い、その後、一定数のクラスタリングクラスターを出力する（即ち、複数の第二クラスターを取得する）ことができる。
【００６９】
その後、これらの第二クラスターから、最大grad(RSSI)を有するクラスターCshort-termを選択し、そして、Cshort-termに対応する第一クラスターのデータ点のうちの、grad(RSSI)が第三閾値（即ち、thr(grad(RSSI_normal))）以下のデータ点を削除し、及び、ave(retry)が第五閾値（即ち、thr(ave(retry_interference1))）以上のデータ点を削除し；及び
interference訓練集の取得過程でCinterfere1とCinterfere2が同じであれば、Cshort-termに対応する第一クラスターの残りのデータ点を短期フェージング状態の訓練集とし；
interference訓練集の取得過程でCinterfere1とCinterfere2が異なる場合、さらに、Cshort-termに対応する第一クラスターの残りのデータ点のうちの、ave(retry)が第六閾値（即ち、thr(ave(retry_interference2))）以上であり且つave(correlation)が第七閾値（即ち、thr(ave(correlation_interference))）以下であるデータ点を削除し、そして、Cshort-termに対応する第一クラスターの残りのデータ点を短期フェージング状態の訓練集とする。
【００７０】
これにより、自動で短期フェージング状態の訓練集を得ることができる。
【００７１】
本実施例では、短期フェージング状態の訓練集を得た後に、幾つかの閾値を、他のネットワーク状態の訓練集を得るためにさらに定義しても良い。
【００７２】
例えば、短期フェージング状態の訓練集中のgrad(RSSI)の最小値を第八閾値とし、即ち、
thr(grad(RSSI_short-term))＝min(grad(RSSI))|short-term訓練集
である。
【００７３】
☆長期フェージング状態の訓練集を生成するとき
１次元のベクトルを有する複数のクラスタリング代表点に対して第二回クラスタリングを行うことができ、そのうち、該１次元のベクトルは、RSSI平均値ave(RSSI)を含む。
【００７４】
即ち、第二回クラスタリングが行われる各クラスタリング代表点は、
{ave(RSSI)}
のように表すことができる。そのうち、Affinity  Propagationクラスタリングアルゴリズムの類似度行列及び自己類似度は、
【００７５】
【数８】
2017092953.tif 000012
のように計算することができる。そのうち、imin(ave(RSSI))は、min(ave(RSSI))を有するデータ点を示す。
【００７６】
これにより、各第一クラスターのクラスタリング代表点に対して第二回クラスタリングを行うことができる。また、アルゴリズムが収束しない場合、調整パラメータをさらに調整しても良く、例えば、0.001のステップ長さで自己類似度を修正し、再びクラスタリングを行い、また、このような処理を、アルゴリズムが収束する（例えばクラ、スタリング中心がもう変わらず、又は、予め指定された最大反復回数に達する）まで繰り返して行い、その後、一定数のクラスタリングクラスターを出力（即ち、複数の第二クラスターを得る）ことができる。
【００７７】
その後、これらの第二クラスターから、最小ave(RSSI)を有するクラスターClong-termを選択し、そして、Clong-termに対応する第一クラスターのデータ点のうちの、ave(RSSI)が第四閾値（即ち、thr(ave(RSSI_normal))）以上のデータ点を削除し、grad(RSSI)が第八閾値（即ち、thr(grad(RSSI_short-term))）以上のデータ点を削除し、及び、ave(retry)が第五閾値（即ち、thr(ave(retry_interference1))）以上のデータ点を削除し；及び
interference訓練集の取得過程でCinterfere1とCinterfere2が同じである場合、Clong-termに対応する第一クラスターの残りのデータ点を長期フェージング状態の訓練集とし；
interference訓練集の取得過程でCinterfere1とCinterfere2が異なる場合、さらに、Clong-termに対応する第一クラスターの残りのデータ点のうちの、ave(retry)が第六閾値（即ち、thr(ave(retry_interference2))）以上で且つave(correlation)が第七閾値（即ち、thr(ave(correlation_interference))）以下のデータ点を削除し、そして、Clong-termに対応する第一クラスターの残りのデータ点を長期フェージング状態の訓練集とする。
【００７８】
これにより、自動で長期フェージング状態の訓練集を得ることができる。
【００７９】
なお、以上、上述の４つのネットワーク状態を例として本発明の実施例を説明したが、本発明の実施例は、これに限定されず、実際のニーズに応じて、異なるネットワーク状態を選択し、そして、各ネットワーク状態に対応するパフォーマンス指標に基づいて、データ点を選択することにより、ネットワーク状態に対応する訓練集を得ることもできる。
【００８０】
図4は、本発明の実施例の情報収集を示す図であり、具体的には、アクセスポイントの、ある実験室のシナリオ下での24時間のネットワークの収集状況を示す。図4に示すように、06:00〜19:00の期間内では、RSSI平均値に明らかな変動が生じており、08:00〜13:00の期間内では、再送回数平均値に明らかな変動が生じている。
【００８１】
図5は、本発明の実施例で自動生成された訓練集を示す図である。図5に示すように、正常状態、干渉状態、短期フェージング状態及び長期フェージング状態の訓練集を得ることができる。
【００８２】
例えば、正常状態の訓練集は、0:00〜5:30及び22:00〜23:59の期間にあり、この期間において、実験室は、仕事せず且つ非常に安定な環境にある。干渉状態の訓練集は、8:00〜9:30及び11:30〜13:00の期間にあり、この期間は、朝食及び昼食の期間であり、オフィスのスタッフが電子レンジを使用する頻度が高いため、電子レンジのワーキング周波数がネットワークに比較的大きな干渉を与えることができる。短期フェージングの訓練集は、7:30〜9:30及び15:30〜16:30の期間にあり、7:30〜9:30の期間は、オフィスのスタッフが出勤のサインをする期間であり、また、15:30〜16:30の期間は、例えば、オフィスに体操がある期間であり、この２つの期間内では、スタッフの活動が比較的頻繁である。長期フェージングの訓練集は、7:30〜9:30の期間にあり、大部分のスタッフは、該期間において出勤のサインをするため、大量のスタッフの活動により、大幅な長期的フェージング効果を引き起こすことができる。
【００８３】
上述の実施例から分かるように、複数のネットワーク状態下でのデータに対して収集及び統計を行い、多次元のパフォーマンス統計情報を有するデータ点を取得し、また、データ点に対してクラスタリングを２回行い、クラスタリング結果に基づいて前記ネットワーク状態のために訓練集を生成することにより、ネットワーク故障診断のための訓練集を自動で取得し、また、訓練集取得のための人力コスト及び時間コストを最小化することができる。
【実施例２】
【００８４】
本発明の実施例は、訓練集の取得装置を提供し、前記訓練集は、ネットワーク状態を検出するために用いられる。本発明の実施例は、実施例1における訓練集の取得方法に対応するため、同じ内容は省略される。
【００８５】
図6は、本発明の実施例における訓練集の取得装置を示す図である。図6に示すように、訓練集の取得装置600は、次のようなユニットを含み、即ち、
データ点取得ユニット601：通信及び／又はチャンルに関する情報に対して統計を行い、複数のネットワーク状態下で多次元のベクトルを有するデータ点を取得し、そのうち、各次元のベクトルは、統計により得られたパフォーマンス統計情報であり、且つ、異なるネットワーク状態は、異なるパフォーマンス統計情報に対応し；
第一クラスタリングユニット602：多次元のベクトルを有するデータ点に対して第一回クラスタリングを行い、複数の第一クラスター及び前記複数の第一クラスターにそれぞれ対応するクラスタリング代表点を取得し；
第二クラスタリングユニット603：各ネットワーク状態について、対応する前記パフォーマンス統計情報をそれぞれ選択し、パフォーマンス統計情報が選択されたクラスタリング代表点に対して第二回クラスタリングを行うことにより、第二クラスターを取得し；及び
訓練集生成ユニット604：各ネットワーク状態に対応するパフォーマンス指標に基づいて、第二クラスターに対応する第一クラスター中のデータ点を選択し、そして、選択後に得られたデータ点を該ネットワーク状態の訓練集とする。
【００８６】
なお、図6は、本発明の実施例に関する一部のみのユニットを示すが、本発明の実施例は、これに限定されない。また、故障診断システム又はネットワーク状態監測システム中の他のユニットについては、従来技術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。
【００８７】
本実施例では、複数のネットワーク状態は、正常状態、干渉状態、短期フェージング状態及び長期フェージング状態を含んでも良く、多次元のベクトルは、次のような１つ又は１つ以上のパフォーマンス指標に対して統計を行うことにより得られ、即ち、パケット状態情報、再送回数情報、相関性情報、受信信号強度指示即ちRSSI情報である。なお、本発明の実施例は、これに限定されず、実際の状況に応じて、具体的なネットワーク状態及びパフォーマンス指標を確定しても良い。
【００８８】
本実施例では、Affinity  Propagationクラスタリングアルゴリズムを採用してクラスタリングを行うことができる。
【００８９】
図7は、本発明の実施例における訓練集の取得装置を示す他の図である。図7に示すように、訓練集の取得装置700は、上述のように、データ点取得ユニット601、第一クラスタリングユニット602、第二クラスタリングユニット603及び訓練集生成ユニット604を含む。
【００９０】
また、図7に示すように、訓練集の取得装置700はさらに次のものを含んでも良く、即ち、
類似度行列計算ユニット701：クラスタリング待ちデータに基づいて、Affinity  Propagationクラスタリングアルゴリズムの類似度行列を計算し；及び
自己類似度確定ユニット702：所定の調整パラメータに基づいて、Affinity  Propagationクラスタリングアルゴリズムの自己類似度を確定する。
【００９１】
また、自己類似度確定ユニット702は、さらに、調整パラメータを調整することにより、第一クラスタリングユニット601及び第二クラスタリングユニット602がAffinity  Propagationクラスタリングアルゴリズムを採用する時にアルゴリズムを収束させることもできる。
【００９２】
本実施例では、第一クラスタリングユニット601は、７次元のベクトルを有する複数のデータ点に対して第一回クラスタリングを行うことができ、そのうち、前記７次元のベクトルは、パケット紛失回数平均値ave(drop)、再送回数平均値ave(retry)、相関性平均値ave(correlation)、相関性標準差std(correlation)、RSSI平均値ave(RSSI)、RSSI標準差std(RSSI)、及びRSSI勾配grad(RSSI)を含む。
【００９３】
本実施例では、第二クラスタリングユニット603は、８次元のベクトルを有する複数のクラスタリング代表点に対して第二回クラスタリングを行うことでき、そのうち、８次元のベクトルは、前記７次元のベクトル及びクラスタリング代表点の所在する第一クラスターのデータ点の個数numを含む。
【００９４】
訓練集生成ユニット604は、具体的に、第二クラスターから、最小ave(retry)を有するクラスターCnormal1を選択し、Cnormal1の個数が１つの場合、Cnormal1に対応する第一クラスターのデータ点を正常状態の訓練集とし；及び
Cnormal1の個数が１つよりも大きい場合、Cnormal1から、最小grad(RSSI)を有するクラスターCnormal2を選択し、Cnormal2の個数が１つの場合、Cnormal2に対応する第一クラスターのデータ点を正常状態の訓練集とし；
Cnormal2の個数が１つよりも大きい場合、Cnormal2から、最大numを有するクラスターCnormal3を選択し、Cnormal3に対応する第一クラスターのデータ点を正常状態の訓練集とする。
【００９５】
図7に示すように、訓練集の取得装置700はさらに次のものを含んでも良く、即ち、
閾値確定ユニット703：正常状態の訓練集中のave(retry)の最大値を第一閾値と確定し、正常状態の訓練集中のave(correlation)の最小値を第二閾値と確定し、正常状態の訓練集中のgrad(RSSI)の最大値を第三閾値と確定し、及び、正常状態の訓練集中のave(RSSI)の最小値を第四閾値と確定する。
【００９６】
本実施例では、第二クラスタリングユニット603は、さら、３次元のベクトルを有するクラスタリング代表点に対して第二回クラスタリングを行い、そのうち、前記３次元のベクトルは、再送回数平均値ave(retry)、相関性平均値ave(correlation)、及び相関性標準差std(correlation)を含む。
【００９７】
訓練集生成ユニット604は、さらに、第二クラスターから、最大ave(retry)を有するクラスターCinterfere1及び最小ave(correlation)を有するクラスターCinterfere2を選択し；及び
Cinterfere1とCinterfere2が同じである場合、Cinterfere1に対応する第一クラスターのデータ点のうちの、ave(retry)が第一閾値以下のデータ点を削除し、そして、Cinterfere1に対応する第一クラスターの残りのデータ点を干渉状態の訓練集とし；
Cinterfere1とCinterfere2が同じでない場合、Cinterfere1に対応する第一クラスターのデータ点のうちの、ave(retry)が第一閾値以下のデータ点を削除し、そして、Cinterfere1に対応する第一クラスターの残りのデータ点を干渉状態の第一訓練集とし、また、Cinterfere2に対応する第一クラスターのデータ点のうちの、ave(retry)が第一閾値以下のデータ点を削除し、及び、ave(correlation)が第二閾値以上のデータ点を削除し、そして、Cinterfere2に対応する第一クラスターの残りのデータ点を干渉状態の第二訓練集とし、その後、第一訓練集及び第二訓練集を干渉状態の訓練集とする。
【００９８】
閾値確定ユニット703は、さらに、第一訓練集中のave(retry)の最小値を第五閾値と確定し、第二訓練集中のave(retry)の最小値を第六閾値と確定し、また、第二訓練集中のave(correlation)の最大値を第七閾値と確定する。
【００９９】
本実施例では、第二クラスタリングユニット603は、さらに、１次元のベクトルを有する複数のクラスタリング代表点に対して第二回クラスタリングを行い、そのうち、前記１次元のベクトルは、RSSI勾配grad(RSSI)を含む。
【０１００】
訓練集生成ユニット604は、さらに、第二クラスターから、最大grad(RSSI)を有するクラスターCshort-termを選択し、Cshort-termに対応する第一クラスターのデータ点のうちの、grad(RSSI)が第三閾値以下のデータ点を削除し、及び、ave(retry)が第五閾値以上のデータ点を削除し；及び
Cinterfere1とCinterfere2が同じである場合、Cshort-termに対応する第一クラスターの残りのデータ点を短期フェージング状態の訓練集とし；
Cinterfere1とCinterfere2が同じでない場合、さらに、Cshort-termに対応する第一クラスターの残りのデータ点のうちの、ave(retry)が第六閾値以上で且つave(correlation)が第七閾値以下のデータ点を削除し、そして、Cshort-termに対応する第一クラスターの残りのデータ点を短期フェージング状態の訓練集とする。
【０１０１】
閾値確定ユニット703は、さらに、短期フェージング状態の訓練集中のgrad(RSSI)の最小値を第八閾値と確定する。
【０１０２】
本実施例では、第二クラスタリングユニット603は、さらに、１次元のベクトルを有するクラスタリング代表点に対して第二回クラスタリングを行い、そのうち、前記１次元のベクトルは、RSSI平均値ave(RSSI)を含む。
【０１０３】
訓練集生成ユニット604は、さらに、第二クラスターから、最小ave(RSSI)を有するクラスターClong-termを選択し、そして、Clong-termに対応する第一クラスターのデータ点のうちの、ave(RSSI)が第四閾値以上のデータ点を削除し、grad(RSSI)が第八閾値以上のデータ点を削除し、及び、ave(retry)が第五閾値以上のデータ点を削除し；及び
前記Cinterfere1と前記Cinterfere2が同じである場合、Clong-termに対応する第一クラスターの残りのデータ点を前記長期フェージング状態の訓練集とし；
Cinterfere1とCinterfere2が同じでない場合、さらに、Clong-termに対応する第一クラスターの残りのデータ点のうちの、ave(retry)が第六閾値以上で且つave(correlation)が第七閾値以下のデータ点を削除し、そして、Clong-termに対応する第一クラスターの残りのデータ点を長期フェージング状態の訓練集とする。
【０１０４】
本発明の実施例は、さらに、ネットワーク装置を提供し、それは、上述の訓練集の取得装置600又は700を含む。
【０１０５】
図8は、本発明の実施例におけるネットワーク装置の構成図である。図8に示すように、ネットワーク装置800は、中央処理装置（CPU）100及び記憶器110を含み、記憶器110は、中央処理装置100に結合される。そのうち、該記憶器110は、各種データを記憶することができ、情報処理用のプログラムを記憶することもでき、また、中央処理装置100の制御により該プログラムを実行することもできる。
【０１０６】
一実施方式では、訓練集の取得装置600又は700の機能は、中央処理装置100に統合することができる。そのうち、中央処理装置100は、実施例1に記載の訓練集の取得方法を実現するように構成されても良い。
【０１０７】
他の実施方式では、訓練集の取得装置600又は700は、中央処理装置100と別々で配置されても良く、例えば、訓練集の取得装置600又は700は、中央処理装置100に接続されるチップとして構成されても良く、中央処理装置100の制御により訓練集の取得装置600又は700の機能を実現することができる。
【０１０８】
また、図8に示すように、ネットワーク装置800は、さらに、送受信機120などを含んでも良く、そのうち、上述の部品の機能は、従来技術と同様であるため、ここではその詳しい説明を省略する。なお、ネットワーク装置800は必ずしも図8に示すすべての部品を含む必要がない。また、ネットワーク装置800は、さらに、図8に示していない他の部品を含んでも良く、これにつては、従来技術を参照することができる。
【０１０９】
この実施例から分かるように、複数のネットワーク状態下でのデータに対して収集及び統計を行い、多次元のパフォーマンス統計情報を有するデータ点を取得し、また、データ点に対してクラスタリングを２回行い、クラスタリング結果に基づいて前記ネットワーク状態のために訓練集を生成することにより、ネットワーク故障診断のための訓練集を自動で取得し、また、訓練集を取得するための人力コスト及び時間コストを最小化することができる。
【０１１０】
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、ネットワーク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、前記ネットワーク装置中で実施例1に記載の訓練集の取得方法を実行させる。
【０１１１】
本発明の実施例はさらに前記コンピュータ可読プログラムを記憶した記憶媒体も提供する。
【０１１２】
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、ハードウェアにより実現されてもよく、ハードウ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、フラッシュメモリなどにも関する。
【０１１３】
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】
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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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