(57)【要約】  時間間隔中にネットワークシグナリングノードにおいてエネルギーリソースを割り当てる方法であって、前記ネットワークシグナリングノードは、前記ノードの動作を維持するための内部処理コンポーネントとネットワークにおける他のノード間のデータをリレーするリレーコンポーネントとを有する。前記方法は、前記時間間隔中にノードによって利用可能なエネルギー量を決定し、前記時間間隔中に前記リレーコンポーネントにエネルギーを供給するための前記ノードの積極度を定義する積極度パラメータを決定し、前記積極度パラメータに基づいて、前記時間間隔中に前記内部処理コンポーネントに割り当てるための前記利用可能なエネルギーの一部を決定し、前記リレーコンポーネントに前記利用可能なエネルギーの残りを割り当てることを含む。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
時間間隔中にネットワークシグナリングノードにおいてエネルギーリソースを割り当てる方法であって、前記ネットワークシグナリングノードは、前記ノードの動作を維持するための内部処理コンポーネントとネットワークにおける他のノード間にデータをリレーするリレーコンポーネントとを有し、前記方法は、
前記時間間隔中に前記ノードによって利用可能なエネルギー量を決定し、
前記時間間隔中に前記リレーコンポーネントにエネルギーを供給するための前記ノードの積極度を定義する積極度パラメータを決定し、
前記積極度パラメータに基づいて、前記時間間隔中に前記内部処理コンポーネントに割り当てるための前記利用可能なエネルギーの一部を決定し、
前記リレーコンポーネントに前記利用可能なエネルギーの残りを割り当てることを具備する方法。
【請求項２】
前記内部処理コンポーネントに前記利用可能なエネルギーの一部を割り当てることは、前記時間間隔中に前記内部処理コンポーネントのエネルギー要求を推定することを具備する請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記エネルギー要求は、エネルギー値の確率分布から推定され、前記分布は、以前の時間間隔における前記ノードのエネルギー利用の統計に基づいて蓄積される請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記利用可能なエネルギー量は、前記時間間隔の開始時での前記ノードの内部エネルギーリソースのレベルと、前記時間間隔の過程で外部電源から前記ノードによって発電されると推定されるエネルギー量と、に基づいて決定される請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記積極度パラメータは、値が他の１以上の入力パラメータに基づいて決定される定数である請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記１以上の入力パラメータは、それぞれ重みを割り当てられ、前記積極度パラメータは、重み付けされた前記入力パラメータの合計を参照することにより決定される請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記１以上の入力パラメータは、前記時間間隔中に前記ノードに利用可能な前記エネルギー量を含む請求項５または請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記１以上の入力パラメータは、他のノードから受信される、当該他のノードによってそれぞれのリレーコンポーネントに割り当てられる電力量を示すデータを含む請求項５に記載の方法。
【請求項９】
前記積極度パラメータは、ユーザによって手動で入力される請求項５に記載の方法。
【請求項１０】
前記時間間隔中に前記リレーコンポーネントにエネルギーを供給するための前記ノードの消極度を定義する消極度パラメータを決定することをさらに具備し、
前記積極度パラメータの値は、前記消極度パラメータの値が減少するにつれて増加する請求項５に記載の方法。
【請求項１１】
前記消極度パラメータの前記値は、前記１以上の入力パラメータに基づいて決定される請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記時間間隔中の前記内部処理コンポーネントのエネルギー要求を推定することを具備し、前記エネルギー要求は、以前の時間間隔における前記ノードのエネルギー利用の統計を用いて蓄積される確率分布から推定され、
前記消極度パラメータの前記値が、前記積極度パラメータの前記値を超える場合、前記内部処理コンポーネントに割り当てられるエネルギー量は前記確率分布の平均値を超える請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
（１）前記内部処理コンポーネントに割り当てられるエネルギー量が実際の要求を超える確率を第１コストとして定義すること、
（２）前記内部処理コンポーネントに割り当てられる前記エネルギー量が前記実際の要求と一致しない確率を第２コストとして定義すること、
（３）前記積極度パラメータによって前記第１コストを重み付けること、
（４）前記消極度パラメータによって前記第２コストを重み付けること、
（５）前記重み付けられたコストの合計としてコスト関数を定義すること、
（６）前記内部処理コンポーネントに割り当てられたとき、前記コスト関数を最小にするエネルギー量を決定すること、を具備する請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
複数の連続する時間間隔のうちの１つごとに、（１）から（６）までのステップを繰り返すことを具備する請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
時間間隔ごとに、前記前記間隔の始点において前記ノードに利用可能な前記エネルギー量は、前記以前の時間間隔における前記内部処理コンポーネントに割り当てられる前記エネルギー量が当該以前の時間間隔における前記内部処理コンポーネントの前記実際の要求を超える確率に基づいて推定される請求項１４の方法。
【請求項１６】
新しい積極度パラメータは、前記時間間隔の１つごとに決定される請求項１３に記載の方法。
【請求項１７】
前記ノードはバッテリー式であり、前記利用可能なエネルギー量は、前記ノードのバッテリーにおけるチャージのレベルを参照することで決定される請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
前記内部処理コンポーネントに割り当てられる前記エネルギーは、前記ノードの異なる処理タスクの中で優先される請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
時間間隔の過程でネットワークシグナリングノードにおいてエネルギーリソースを割り当てる電力管理部であって、前記ノードは、前記ノードの動作を維持するための内部処理コンポーネントとネットワークにおける他のノード間にデータをリレーするリレーコンポーネントとを有し、前記電力管理部は、
前記時間間隔中に前記ノードによって利用可能なエネルギー量を決定するエネルギー供給推定モジュールと、
前記時間間隔中に前記リレーコンポーネントにエネルギーを供給するための前記ノードの積極度を定義する積極度パラメータを出力する積極度決定部と、
前記時間間隔中に前記内部処理コンポーネントに割り当てるための前記利用可能なエネルギーの一部を決定するために、前記積極度パラメータを用いる配電モジュールと、を具備し、
前記配電モジュールは、前記リレーコンポーネントに前記利用可能なエネルギーの残りを割り当てる電力管理部。
【請求項２０】
前記時間間隔中に前記内部処理コンポーネントのエネルギー要求を推定するエネルギー要求推定モジュールをさらに具備する請求項１９に記載の電力管理部。
【請求項２１】
前記エネルギー要求推定モジュールは、以前の時間間隔における前記ノードのエネルギー利用の統計に基づいて前記エネルギー要求の確率分布を蓄積する請求項２０に記載の電力管理部。
【請求項２２】
前記エネルギー供給推定モジュールは、前記時間間隔の開始時での前記ノードの内部エネルギーリソースのレベルと、前記時間間隔の過程で外部電源から前記ノードによって発電されると推定されるエネルギー量と、に基づいて、前記利用可能なエネルギー量を決定する請求項１９に記載の電力管理部。
【請求項２３】
前記積極度決定部は、他の１以上の入力パラメータに基づいて前記積極度パラメータの値を決定する請求項１９に記載の電力管理部。
【請求項２４】
前記１以上の入力パラメータは、それぞれ重みを割り当てられ、前記積極度パラメータは、重み付けされた前記入力パラメータの合計を参照することにより決定される請求項２３に記載の電力管理部。
【請求項２５】
前記１以上の入力パラメータは、前記時間間隔中に前記ノードに利用可能な前記エネルギー量を含む請求項２３または請求項２４に記載の電力管理部。
【請求項２６】
前記１以上の入力パラメータは、他のノードから受信される、当該他のノードによってそれぞれのリレーコンポーネントに割り当てられる電力量を示すデータを含む請求項２３に記載の電力管理部。
【請求項２７】
前記積極度パラメータは、ユーザによって手動で入力される請求項２３に記載の電力管理部。
【請求項２８】
前記積極度決定部は、前記時間間隔中に前記リレーコンポーネントにエネルギーを供給するための前記ノードの消極度を定義する消極度パラメータをさらに決定し、
前記積極度パラメータの値は、前記消極度パラメータの値が減少するにつれて増加する請求項２３に記載の電力管理部。
【請求項２９】
前記消極度パラメータの前記値は、前記１以上の入力パラメータに基づいて決定される請求項２８に記載の電力管理部。
【請求項３０】
前記時間間隔中の前記内部処理コンポーネントのエネルギー要求を推定するエネルギー要求推定モジュールを具備し、前記エネルギー要求推定モジュールは、以前の時間間隔における前記ノードのエネルギー利用の統計に基づいて前記エネルギー要求の確率分布を蓄積し、
前記配電モジュールは、前記消極度パラメータの前記値が、前記積極度パラメータの前記値を超える場合、前記内部処理コンポーネントに割り当てられるエネルギー量は前記確率分布の平均値を超える請求項２９に記載の電力管理部。
【請求項３１】
前記配電モジュールは、
（１）前記内部処理コンポーネントに割り当てられるエネルギー量が実際の要求を超える確率を第１コストとして定義し、
（２）前記内部処理コンポーネントに割り当てられる前記エネルギー量が前記実際の要求と一致しない確率を第２コストとして定義し、
（３）前記積極度パラメータによって前記第１コストを重み付け、
（４）前記消極度パラメータによって前記第２コストを重み付け、
（５）前記重み付けられたコストの合計としてコスト関数を定義し、
（６）前記内部処理コンポーネントに割り当てられたとき、前記コスト関数を最小にするエネルギー量を決定する請求項３０に記載の電力管理部。
【請求項３２】
前記配電モジュールは、複数の連続する間隔のうちの１つごとに、（１）から（６）までのステップを繰り返す請求項３１に記載の電力管理部。
【請求項３３】
前記エネルギー供給推定モジュールは、前記以前の時間間隔における前記内部処理コンポーネントに割り当てられる前記エネルギー量が、当該以前の時間間隔における前記内部処理コンポーネントの前記実際の要求を超える確率に基づいて、前記時間間隔の始点において前記ノードに利用可能な前記エネルギー量を推定する請求項３２の電力管理部。
【請求項３４】
前記積極度決定部は、前記時間間隔の１つごとに、新しい積極度パラメータを決定する請求項３１に記載の電力管理部。
【請求項３５】
前記ノードはバッテリー式であり、前記エネルギー供給推定モジュールは、前記ノードのバッテリーにおけるチャージのレベルを参照することで、前記利用可能なエネルギー量を推定する請求項１９に記載の電力管理部。
【請求項３６】
前記配電モジュールはさらに、前記ノードの異なる処理タスクの中で、前記内部処理コンポーネントに割り当てられる前記エネルギーを優先する請求項１９に記載の電力管理部。
【請求項３７】
請求項１９に記載の電力管理部を具備するネットワークシグナリングノード。
【請求項３８】
コンピュータ上で実行される場合、前記コンピュータに請求項１に記載の方法を実行させるコンピュータ実行可能な指示を格納するコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
ここに記述された実施形態は、ネットワークシグナリングノードにおいてエネルギーリソースを割り当てるための方法およびデバイスに関する。
【背景技術】
【０００２】
電力制限された無線ネットワークデバイスの最も重要な特徴のうちの１つは、それらの寿命、言い換えると、ネットワークの寿命を定めることである。無線ノードの寿命は、ノードの動作中に、ノードの利用可能なエネルギーリソース（例えば、そのバッテリー容量）がどのように生かされるかに依存する。
【０００３】
無線ネットワークの寿命を延ばすための従来のアプローチは、ネットワーク寿命を改善するためのツールとして主に適応される。すなわち、それらは、各無線ノードが通信のためのあるエネルギー量を割り当てられる場合、データ送信のための最小のエネルギーを要求するルートを決定する。例えば、ネットワーク寿命の問題は、ルーティングの観点で最大化問題として定義されうる。発見的アプローチは、最適化問題を解決するために使用されてもよい。またはその代わりに、分散アルゴリズムが検討されてもよい。ネットワーク寿命もクロスレイヤ設計ファクタを含む分析方式で対処されてもよい。
【０００４】
ストラテジをリレーするための別のアプローチは、信用に基づくまたは評価に基づくリレーである。別のノードのパケットを転送するか、またはノード自身のパケットを転送するために別のノードを用いることの決定は、信用支払い／受信または評価構築のいくつかのタイプに基づく。しかし、このタイプのシステムは、信用／評価決定を強化し、追跡を維持するためのメカニズム（すなわち、信頼されたパーティ）が要求されるという欠点を有する。
【０００５】
従って、各ノードで利用可能な制限されたエネルギーリソースに従うネットワーク寿命を最大化にするために、ネットワーク設計およびデバイス動作を最適化する、持続的な必要性がある。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
実施形態は、ここに添付する図面を参照した一例として記述される。
【図１】図１は、実施形態に係る電力管理部を含むネットワークシグナリングノードを示す。
【図２】図２は、図１の電力管理部の構成をより詳細に示す。
【図３】図３は、ノードのバッテリーにおけるチャージのレベルによって積極度（willingness）パラメータが異なる実施形態を示す。
【図４】図４は、実施形態に係るネットワークシグナリングノードにおいてエネルギー消費がどのように異なるかの例を示す。
【図５】図５は、実施形態に係るネットワークシグナリングノードにエネルギーリソースを割り当てるためのステップのシーケンスを示す。
【図６】図６は、従来のネットワークシグナリングノードを含む無線シグナリングネットワークを示す。
【図７】図７は、実施形態に係るネットワークシグナリングノードを含む無線シグナリングネットワークを示す。
【図８】図８は、エネルギーをリレーコンポーネントに割り当てるために、ノードの積極度および処理タスクに関する期待されるエネルギー要求に依存して、ネットワークシグナリングノードにおける内部処理タスクを実行するために割り当てられるエネルギーがどのように変わるかを説明するグラフを示す。
【図９】図９は、無線ネットワーク寿命へのコストが、図７中の内部処理タスクに割り当てられたエネルギーに依存して、どのように変わるかを説明するグラフを示す。
【図１０】図１０は、無線ネットワーク寿命へのコストが、図７中の内部処理タスクに割り当てられたエネルギーに依存して、どのように変わるかを説明するグラフを示す。
【図１１】図１１は、従来の無線シグナリングネットワークを示す。
【図１２】図１２は、従来の無線シグナリングネットワークを示す。
【図１３】図１３は、実施形態に係る無線シグナリングネットワークを示す。
【図１４】図１４は、実施形態に係るネットワークシグナリングノードにエネルギーリソースを割り当てるためのステップのシーケンスを示す。
【図１５】図１５は、実施形態に係るネットワークシグナリングノードのエネルギー消費要求に関する確率分布を示す。
【図１６】図１６は、ネットワークシグナリングノードにエネルギーリソースを割り当てる従来手法を用いる場合と、実施形態に係る方法を用いる場合との、無線ネットワーク寿命へのコストを比較するテーブルを示す。
【図１７】図１７は、実施形態に係るネットワークシグナリングノードと従来のネットワークシグナリングノードとにおけるエネルギー消費間の比較を示す。
【図１８】図１８は、実施形態に係るネットワークシグナリングノードと従来のネットワークシグナリングノードとにおけるエネルギー消費間の比較を示す。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
ここに記述される第１実施形態は、時間間隔中にネットワークシグナリングノードにエネルギーリソースを割り当てる方法を提供し、前記ネットワークシグナリングノードは、前記ノードの動作を維持するための内部処理コンポーネントとネットワークにおける他のノード間にデータをリレーするリレーコンポーネントとを有し、前記方法は、前記時間間隔中に前記ノードによって利用可能なエネルギー量を決定し、前記時間間隔中に前記リレーコンポーネントにエネルギーを供給するための前記ノードの積極度（willingness）を定義する積極度パラメータを決定し、前記積極度パラメータに基づいて、前記時間間隔中に前記内部処理コンポーネントに割り当てるための前記利用可能なエネルギーの一部を決定し、前記リレーコンポーネントに前記利用可能なエネルギーの残りを割り当てることを含む。
【０００８】
前記内部処理コンポーネントに前記利用可能なエネルギーの一部を割り当てることは、前記時間間隔中に前記内部処理コンポーネントのエネルギー要求を推定することを含んでもよい。前記エネルギー要求は、エネルギー値の確率分布から推定されてもよく、前記分布は、以前の時間間隔における前記ノードのエネルギー利用の統計に基づいて蓄積される。
【０００９】
前記利用可能なエネルギー量は、前記時間間隔の開始時での前記ノードの内部エネルギーリソースのレベルと、前記時間間隔の過程で外部電源から前記ノードによって発電されると推定されるエネルギー量と、に基づいて決定されてもよい。
【００１０】
いくつかの実施形態では、前記積極度パラメータは、値が他の１以上の入力パラメータに基づいて決定される定数である。前記１以上の入力パラメータは、それぞれ重みを割り当てられてもよい。前記積極度パラメータは、重み付けされた前記入力パラメータの合計を参照することにより決定されてもよい。前記１以上の入力パラメータは、前記時間間隔中に前記ノードに利用可能な前記エネルギー量を含んでもよい。前記１以上の入力パラメータは、他のノードから受信される、当該他のノードによってそれぞれのリレーコンポーネントに割り当てられる電力量を示すデータを含んでもよい。前記積極度パラメータは、ユーザによって手動で入力されてもよい。
【００１１】
いくつかの実施形態では、前記方法は、前記時間間隔中に前記リレーコンポーネントにエネルギーを供給するための前記ノードの消極度（reluctance）を定義する消極度パラメータを決定することをさらに含み、前記積極度パラメータの値は、前記消極度パラメータの値が減少するにつれて増加する。前記消極度パラメータの前記値は、前記１以上の入力パラメータに基づいて決定されてもよい。
【００１２】
いくつかの実施形態では、前記方法は、前記時間間隔中の前記内部処理コンポーネントのエネルギー要求を推定することを含み、前記エネルギー要求は、以前の時間間隔における前記ノードのエネルギー利用の統計を用いて蓄積される確率分布から推定され、前記消極度パラメータの前記値が、前記積極度パラメータの前記値を超える場合、前記内部処理コンポーネントに割り当てられるエネルギー量は前記確率分布の平均値を超える。
【００１３】
方法は、（１）前記内部処理コンポーネントに割り当てられるエネルギー量が実際の要求を超える確率を第１コストとして定義すること、（２）前記内部処理コンポーネントに割り当てられる前記エネルギー量が前記実際の要求と一致しない確率を第２コストとして定義すること、（３）前記積極度パラメータによって前記第１コストを重み付けること、（４）前記消極度パラメータによって前記第２コストを重み付けること、（５）前記重み付けられたコストの合計としてコスト関数を定義すること、（６）前記内部処理コンポーネントに割り当てられたとき、前記コスト関数を最小にするエネルギー量を決定することを含んでもよい。
【００１４】
いくつかの実施形態では、前記方法は、複数の連続する時間間隔のうちの１つごとに、（１）から（６）までのステップを繰り返すことを含む。時間間隔ごとに、前記前記間隔の始点において前記ノードに利用可能な前記エネルギー量は、前記以前の時間間隔における前記内部処理コンポーネントに割り当てられる前記エネルギー量が当該以前の時間間隔における前記内部処理コンポーネントの前記実際の要求を超える確率に基づいて推定されてもよい。新しい積極度パラメータは、前記時間間隔の１つごとに決定されてもよい。
【００１５】
いくつかの実施形態では、前記ノードはバッテリー式であり、前記利用可能なエネルギー量は、前記ノードのバッテリーにおけるチャージのレベルを参照することで決定される。
【００１６】
いくつかの実施形態では、前記内部処理コンポーネントに割り当てられる前記エネルギーは、前記ノードの異なる処理タスクの中で優先される。
【００１７】
ここに記述される第２実施形態は、時間間隔の過程でネットワークシグナリングノードにエネルギーリソースを割り当てる電力管理部を提供し、前記ノードは、前記ノードの動作を維持するための内部処理コンポーネントとネットワークにおける他のノード間にデータをリレーするリレーコンポーネントとを有し、前記電力管理部は、前記時間間隔中に前記ノードによって利用可能なエネルギー量を決定するエネルギー供給推定モジュールと、前記時間間隔中に前記リレーコンポーネントにエネルギーを供給するために前記ノードの積極度を定義する積極度パラメータを出力する積極度決定部と、前記時間間隔中に前記内部処理コンポーネントに割り当てるための前記利用可能なエネルギーの一部を決定するために、前記積極度パラメータを用いる配電モジュールと、を含み、前記配電モジュールは、前記リレーコンポーネントに前記利用可能なエネルギーの残りを割り当てる。
【００１８】
前記電力管理部は、前記時間間隔中に前記内部処理コンポーネントのエネルギー要求を推定するエネルギー要求推定モジュールをさらに含んでもよい。前記エネルギー要求推定モジュールは、以前の時間間隔における前記ノードのエネルギー利用の統計に基づいて前記エネルギー要求の確率分布を蓄積してもよい。
【００１９】
前記エネルギー要求推定モジュールは、前記時間間隔の開始時での前記ノードの内部エネルギーリソースのレベルと、前記時間間隔の過程で外部電源から前記ノードによって発電されると推定されるエネルギー量と、に基づいて、前記利用可能なエネルギー量を決定してもよい。
【００２０】
前記積極度決定部は、他の１以上の入力パラメータに基づいて前記積極度パラメータの値を決定してもよい。前記１以上の入力パラメータは、それぞれ重みを割り当てられ、前記積極度パラメータは、重み付けされた前記入力パラメータの合計を参照することにより決定されてもよい。前記１以上の入力パラメータは、前記時間間隔中に前記ノードに利用可能な前記エネルギー量を含んでもよい。前記１以上の入力パラメータは、他のノードから受信される、当該他のノードによってそれぞれのリレーコンポーネントに割り当てられる電力量を示すデータを含んでもよい。前記積極度パラメータは、ユーザによって手動で入力されてもよい。
【００２１】
いくつかの実施形態では、前記積極度決定部は、前記時間間隔中に前記リレーコンポーネントにエネルギーを供給するための前記ノードの消極度を定義する消極度パラメータをさらに決定し、前記積極度パラメータの値は、前記消極度パラメータの値が減少するにつれて増加する。前記消極度パラメータの前記値は、前記１以上の入力パラメータに基づいて決定されてもよい。
【００２２】
いくつかの実施形態では、前記時間間隔中の前記内部処理コンポーネントのエネルギー要求を推定するエネルギー要求推定モジュールを含んでもよく、前記エネルギー要求推定モジュールは、以前の時間間隔における前記ノードのエネルギー利用の統計に基づいて前記エネルギー要求の確率分布を蓄積し、前記配電モジュールは、前記消極度パラメータの前記値が、前記積極度パラメータの前記値を超える場合、前記内部処理コンポーネントに割り当てられるエネルギー量は前記確率分布の平均値を超える。
【００２３】
いくつかの実施形態では、前記配電モジュールは、（１）前記内部処理コンポーネントに割り当てられるエネルギー量が実際の要求を超える確率を第１コストとして定義し、（２）前記内部処理コンポーネントに割り当てられる前記エネルギー量が前記実際の要求と一致しない確率を第２コストとして定義し、（３）前記積極度パラメータによって前記第１コストを重み付け、（４）前記消極度パラメータによって前記第２コストを重み付け、（５）前記重み付けられたコストの合計としてコスト関数を定義し、（６）前記内部処理コンポーネントに割り当てられたとき、前記コスト関数を最小にするエネルギー量を決定する。
【００２４】
前記配電モジュールは、複数の連続する間隔のうちの１つごとに、（１）から（６）までのステップを繰り返してもよい。
【００２５】
いくつかの実施形態では、前記エネルギー供給推定モジュールは、前記以前の時間間隔における前記内部処理コンポーネントに割り当てられる前記エネルギー量が、当該以前の時間間隔における前記内部処理コンポーネントの前記実際の要求を超える確率に基づいて、前記時間間隔の始点において前記ノードに利用可能な前記エネルギー量を推定する。
前記積極度決定部は、前記時間間隔の１つごとに、新しい積極度パラメータを決定してもよい。
【００２６】
いくつかの実施形態では、前記ノードはバッテリー式であり、前記エネルギー供給推定部は、前記ノードのバッテリーにおけるチャージの前記レベルを参照することで、前記利用可能なエネルギー量を推定する。前記配電部はさらに、前記ノードの異なる処理タスクの中で、前記内部処理コンポーネントに割り当てられる前記エネルギーを優先されてもよい。
【００２７】
ここに記述される第３の実施形態は、第２の実施形態に係る電力管理部を具備するネットワークシグナリングノードを提供する。
【００２８】
ここに記述される第４の実施形態は、コンピュータ上で実行される場合、前記コンピュータに請求項１に記載の方法を実行させるコンピュータ実行可能な指示を格納するコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供する。
【００２９】
ここに記述される実施形態は、ノードが実行するために必要となる様々なタスク間で、ノードで利用可能なエネルギーリソース（例えば、そのバッテリー容量）のバランスを取ることを追求する。バランスを取ることは、在庫（inventory）理論の基本概念を用いることおよびノードの利他的性（unselfishness）を推定することによって達成されてもよい。
【００３０】
いくつかの実施形態では、内部処理コンポーネントに割り当てられるエネルギー量は、在庫理論の精神における最適化問題を解くことによって決定されうる。これらの実施形態では、最適化問題の解は、ネットワークにおける各ノードに関するエネルギー消費のプロファイルを考慮することによって決定されてもよい。あるいは、またはさらに、解は、（ユーザ操作されるデバイスにおける）ユーザプリファレンス、現在のエネルギー予備（例えば、蓄えられたバッテリー充電）、他のノードの動作の組み合わせに基づいてもよい。これらのファクタの考慮を通じて、ノード自身の内部処理ニーズに専念すべきエネルギー量を最適化することが可能である。容量の残り（「利他的な（unselfish）」部分）は、他のノードのパケットのリレーに用いられ得る。ネットワークに投入される利他的な部分は、ネットワークの全体のエネルギー効率を改善することができ、ネットワーク寿命の改善をもたらすことができる。
【００３１】
いくつかの実施形態では、ノードは、無線インタフェースを用いるデバイスを含んでもよい。例えば、ノードは、センサ、携帯電話、ラップトップまたはタブレットＰＣを含んでもよい。ノードは、無線センサネットワーク（ＷＳＮ）またはメッシュワークの一部を含んでもよく、各ノードは、他のノードから発信する情報／メッセージをリレーできる。各ノードは、ある所定の時間で、その状態を他の隣接するノードに報告してもよい。
【００３２】
いくつかの実施形態では、ネットワークにおけるノードは、多重サイクル（multi-cyclic）方式で動作してもよく、いくつかのサイクルの過程で、ノードはあるタスクを定期的に実行する。各サイクル内で、ノードは、あるエネルギー量を要求する（パケットリレーを含む）異なるタスクを行ってもよい。ネットワークにおけるノードは、それぞれ環境発電（energy harvesting）能力を有してもよい。ノードは、エネルギーの観点から自立的であってもよい。例えば所定のサイクル中に、ノードのエネルギーリソースは環境発電によって補充されてもよい。
【００３３】
図１は、実施形態に係る無線ノード１の概念図を示す。ノードは、ノードの特定のニーズを満たすように要求され、および／またはノード上で動作するアプリケーションをサポートするために用いられる様々な内部処理コンポーネント３を含む。これらのコンポーネントは例えば、コンピュータプロセッサＣＰＵや、ノードに接続される可能性があり、かつノードから電力を取り出す様々な周辺機器（例えば、マウス、キーボード）と同様にメモリ割当てに用いられるコンポーネントを含む。加えて、ノードはまた、ネットワークにおける他のノードからのデータをリレーするための能力をノードに提供するリレーコンポーネント５を含む。これらのコンポーネント、例えば、入ってくるデータをデコード／再エンコードし、メッセージヘッダを識別し、ネットワークにおける他のノードにデータを再送信するためのソフトウェアコンポーネントおよび／またはハードウェアと同様に、例えば１以上のアンテナを含む。
【００３４】
様々なコンポーネントのそれぞれは、電気的エネルギーの形式におけるエネルギーを機能に供給しなければならない。本例では、エネルギーはバッテリー７からコンポーネントに供給される。環境発電部（energy harvester）９は、外部電力源からエネルギーを収穫することにより、バッテリー７を周期的に充電するために用いられてもよい。
【００３５】
リレーコンポーネントと内部処理コンポーネントとの間の最適な方式でエネルギーが分配されることを保証するために、ノードは、コンポーネントの各組に提供される電力の比率を調節するために操作可能な電力管理部１３を含む。例えば、バッテリーにおいてすぐに利用可能なチャージ量を含む様々なファクタに依存して、電力管理部は、内部処理コンポーネントのためにリレーコンポーネントに供給される電力を減少させることにより、エネルギーを節約することに努めてもよい。ノードが余分に電力を有する場合、電力管理部は、リレーコンポーネントに供給される電力を増加させてもよく、それによって、ノードによって送信される無線信号を強くし、ネットワークにおける他のノードへのおよび他のノードからのデータをリレーするためのより良好な選択をする。
【００３６】
バッテリーにおけるチャージ量をいつもモニタすることに加えて、電力管理部はまた、それが特定のサイクル（ここで、用語「サイクル」は前もって定義した所定の継続期間の間隔を示すために用いられる）の過程でノードに利用可能になる、全体の利用可能なエネルギーを決定することができるような、環境発電部からのデータを受信する。電力管理部はまた、ネットワークにおけるノードの全体のルーティング容量に関するデータを供給することができる他のノードからの入力を受信してもよい。
【００３７】
電力管理部１３の機能は、図２を参照してより詳細に説明される。図２に示されるように、電力管理部１３はリレーコンポーネントと内部処理コンポーネントとの間でバッテリーから受信されるエネルギーを分割する配電モジュール１５を含む。分割の比率を決定するために、配電は、以下に説明するいくつかの他のモジュールから入力を受信する。
【００３８】
電力管理部１３に含まれる第１のモジュールは、次のサイクルの過程で内部処理コンポーネントのあり得るエネルギー要求を評価するために用いられるエネルギー要求推定モジュール１７である。本実施形態では、エネルギー要求は、前のサイクルにおいて内部処理コンポーネントによって用いられるエネルギーの実際量の記録を格納するデータベース１９を調べることによって推定される（ここでは、「ノードプロファイル」と呼ばれる）。エネルギー要求推定モジュール１７は、各値が内部処理コンポーネントがサイクル中にエネルギーの特定量を要求するであろう尤度を反映した確率分布を構築するために、それら前のサイクルからのデータを用いてもよい。
【００３９】
電力管理部１３は、次のサイクルの過程でリレーコンポーネントおよび内部処理コンポーネントに利用可能な総エネルギーを評価するために用いられるエネルギー供給推定モジュール２１をさらに含む。そのようにするために、エネルギー供給推定モジュールは、環境発電部９からのエネルギーの流入をモニタすることと同様に、バッテリー７において利用可能なチャージの量をモニタする。
【００４０】
さらに、ネットワークにエネルギーを供給するためのノードの積極度を評価するために用いられる積極度決定部２３が電力管理部１３内に含まれる。積極度決定部は、積極度パラメータの形式でデータを配電モジュール１５に供給する。積極度パラメータは順次、リレーコンポーネントから離れてまたはリレーコンポーネントに向かってのいずれかで、電力の分配にバイアスをかけるために、配電モジュール１５によって用いられてもよい。例えば、積極度パラメータに基づいて、配電モジュール１５は、エネルギー要求推定モジュール１７によって決定されるような平均エネルギー要求を超えて内部処理コンポーネントに供給されるエネルギー量を、増加させてもよいしまたは減少させてもよい。
【００４１】
積極度決定部は、積極度パラメータを計算するために多くの異なる入力を用いてもよい。これらの入力は、例えば、ネットワークにおいてデータをリレーするためのエネルギーを転換する自身の積極度に関する他のノードから受信されたデータと同様に、エネルギー供給推定モジュールによって決定されるようなノードに実際に利用可能なエネルギー量を含む。
【００４２】
実施形態は、ノードによって行なわれたタスクが１つの在庫サイクル後に終了する場合に、ノードバッテリー容量のバランスを取ることがここで記述される。
【００４３】
Ｂを無線ノードの総バッテリー容量とする。Ｂｕは、ノード自身の内部処理ニーズ用のバッテリーの一部を示し、Ｂｎはパケットリレーのための一部を示す。したがって、  
Ｂ＝Ｂｕ＋Ｂｎ（式１）
ノードのタスクは、２つの量ＢｕおよびＢｎを最適に決定することである。２つのパラメータが、量ＢｕおよびＢｎの相対的な大きさを最適化するための入力として用いられる。これらのパラメータは、下に議論される「積極度パラメータ」および「ノードプロファイル」である。
【００４４】
積極度パラメータは、他のノードのパケットリレーの観点から、ノードの共同作業に対する要求のレベルを定義するために用いられるノード入力パラメータである。ノードのプロファイルおよび積極度パラメータに基づいて、最適化問題は２つのバッテリー部分の最適サイズを与えることで、提起されて解決される。積極度パラメータｈは、他のノードパケットをリレーすることにそのエネルギーを充てるためのノードの積極度を定義する。積極度パラメータは、一定値ｐによって定義されるようなノード自身の内部処理タスクの重要性のレベルによって保たれる。  
ｈ＋ｐ＝１（式２）
ｈとｐとの値が互いに常に相殺することが、このことから理解されうる。この目的のために、ｐは、ネットワークにエネルギーを充てるためのノードの消極度を定義する「消極度」パラメータとして定義することができる。ｐの値は、ノードの決定ストラテジによって決定される。例えば、ｐの値は、隣接ノードからの外部入力、ユーザ／オペレータプレファレンス、環境発電パターンおよび電流バッテリーチャージのような、様々なパラメータを組み合わせることにより決定されうる。ノードがタスクをリレーすることに多くのエネルギーを費やす余裕がないとき、低いバッテリーチャージは、ｐについて大きな値を要求することができる。これに反して、ノードがリレータスクにエネルギーの大部分を供する余裕があるとき、発電の十分なレベルおよび頻度を示すエネルギー発電パターンは、ｐのより低い値を許容しうる。
【００４５】
周辺にある他のノードからの外部入力が、ｐの低い値を備える多くのノードが存在することを示す場合（すなわち、「利他的な」）、ノードは、代わりにそれ自身の内部タスクに、より多くのエネルギーをささげることができる。ユーザ／オペレータプレファレンスは、ユーザ／オペレータに、ノードに対する利己的な（selfish）／利他的な選択肢を可能にするノードのソフトウェア／ファームウェアにおける関係性のある設定を構成させることにより、実現されうる。
【００４６】
積極度パラメータの値を決定するための上記のマルチパラメータ方法は、単に一例である。ｐに関するマルチパラメータ決定ストラテジが採用される場合、特定の決定ストラテジに依存して、各パラメータが異なる重みを有することに留意する。
【００４７】
【数１】
2016519918.tif 000003
【００４８】
ここで、ｐｉは、ｉ番目のパラメータによって示唆されるｐの値であり、ｒｉは、このパラメータの重みである。
【００４９】
【数２】
2016519918.tif 000004
【００５０】
であり、ｒｉの値がノードのファームウェアにおいて予めプログラムされうることに留意する。各ｐｉの値は、対応するパラメータ、例えばバッテリーレベルの関数になりうる。
この場合、バッテリーに関するｐｉの値は、バッテリーレベルが減少するにつれ値が増加するステップ関数になりうる。すなわち、ノードのバッテリーが消耗されるにつれ、ノードはより利己的になる。この例は図３に図示される。
【００５１】
隣接ノードからの外部入力の場合には、１つの可能性は、関連ｐｉの値を決定するために多数決原理の利用である。例えば、ノードの５０％以上が「利己的」（すなわち、ｐ＞０．５）である場合、このノードはその後「利他的な」ｐｉ＜０．５を選び、その逆の場合も同じである。ユーザ入力の場合には、ユーザによって設定されるｐの値が、ｐｉ値の残りより優先できる、またはそれ自身のｒｉ重み（すなわち、ｒｉ≠１）を有することができる。最も単純な場合では、全てのｒｉは同じ値を有し、全てのｐｉは「バイナリ」パラメータ（すなわち、０（ゼロ）または１）である。この場合ｐｉの値は、対応する条件に依存するだろう。例えば、バッテリーレベルが予めプログラムされた閾値未満ならば、関連ｐｉは、０の代わりに１だろう。隣接ノードの５０％以上がｐ＞０．５を有する（すなわち、それらの隣接ノードは「利己的」である）場合、現在のノードに関する関連ｐｉは、１の代わりに０に設定されるだろう。上記は、決定ストラテジのほんのいくつかの例である。ｐに関する決定ストラテジは、ネットワークの寿命上で、多くの形式および変化をとることができる。
【００５２】
ノードプロファイルは、ノードのエネルギー利用法の観点から、典型的な動作を記述する。ノードプロファイルは、ノード動作の統計を計算することにより構築されうる。例えば、これは時間経過によるデバイスの総消費電力を記録することにより、または、個々のタスク、タスクのクラスまたはタスクの到達間時間の消費電力を記録することにより達成されうる。統計集計の時間スケールは、手元のアプリケーションのタイプに依存し、例えば、スマートフォンにおける数秒から、センサネットワークにおけるノードの場合の数日まで広く変わりうる。
【００５３】
ノードプロファイルは、１つの典型的なタスクを行なうことで、ノードが典型的に費やすエネルギー量に関する情報を提供してもよい。タスクを行なうために用いられるエネルギー量は、確率密度関数（ｐｄｆ）ｆ（ｘ）を有する、ｘによって示すことができる。
【００５４】
在庫理論語彙では、確率変数ｘは要求と呼ばれる。値Ｂｕは要求ｘとぴったりと一致するために選ばれるべきである。この一致は、  
【００５５】
【数３】
2016519918.tif 000005
【００５６】
によって定義される予想される超過および  
【００５７】
【数４】
2016519918.tif 000006
【００５８】
によって定義される予想される不足に依存する。
【００５９】
ノードが内部処理タスク（Ｂｕはしばしばオーダーレベルと呼ばれる）にＢｕエネルギー単位を割り当て、ノードからの実際の要求ｘがＢｕよりも小さい場合、実際には、ノードは内部処理タスクにエネルギーの超過量を割り当てる。割り当てられた超過エネルギーは、上記の（式４）中にＥｅで表現される。反対に、ノードからの実際の要求ｘがＢｕより大きい場合、割り当てられるエネルギーの不足があり、この不足は上記の（式５）中にＥｓで表現される。エネルギー（バッテリー）消費のこの数学的モデルは図４に示される。
【００６０】
ネットワークの視点から見ると、大きなＥｅは、ノードがパケットリレーに用いられ得る予備のエネルギーを有することを意味する一方、ノードの視点から見ると、大きなＥｓは好ましくない。
【００６１】
この状況を最適に解決するために、パラメータｈおよびｐが用いられ、これらの両方のエネルギーに重みが置かれる。ノードがネットワークタスクへのより大きな優先度を与えることを決定する場合、ノードはｈ＞ｐ、またはその逆を設定する。コスト関数は以下のように定義される。  
Ｅ［Ｊ］＝ｈＥｅ＋ｐＥｓ（式６）
Ｊがコストであり、Ｅ［Ｊ］が期待コストである。（式４）および（式５）を（式６）へ代入すると、期待コスト式は、（式７）となる。  
【００６２】
【数５】
2016519918.tif 000007
【００６３】
期待コストが選ばれたバッテリー部分Ｂｕの関数であることは、（式７）から分かる。コストは、  
【００６４】
【数６】
2016519918.tif 000008
【００６５】
を与えるＢｕに関して導関数をとることにより、最小化されうる。ここで、Ｆ（ｘ）はｘの累積分布関数（ｃｄｆ）である。
【００６６】
Ｂｕ０を決定するために、１つはＦ（ｘ）の逆関数、すなわち
【００６７】
【数７】
2016519918.tif 000009
【００６８】
を求める必要がある。
【００６９】
Ｂｕの最適値は、累積分布関数ｃｄｆ Ｆ（ｘ）が
【００７０】
【数８】
2016519918.tif 000010
【００７１】
以上であるｘの最小値であることが示される。この閾値は、ｈ＝ｐの時、１／２に等しい。
積極度パラメータｈがｐより大きい場合、
【００７２】
【数９】
2016519918.tif 000011
【００７３】
であり、およびその逆もある。このように、適切なバランスは、ノードのニーズと協同すべきその積極度との間で達成される。  
図５を参照して、本実施形態に係る無線ノードバッテリー容量バランス化のための方法が、以下のように要約されうる。
【００７４】
１）ノード動作中に情報を収集し、エネルギー消費の観点からノード動作の統計を記述するノードエネルギー利用プロファイルを構築する（ステップＳ５１）。これはハードウェアおよびソフトウェアコンポーネントを含んでもよい。１つの例では、プロファイルは、ｐｄｆ ｆ（ｘ）によって表わすことができ、ここで、ｘは消費エネルギーである。  
２）ノード動作の前に、次の期間においてノードに利用可能なエネルギー量を決定する（ステップＳ５２）。  
３）現在のプレファレンスに基づいて積極度パラメータｈの値を決定する（ステップＳ５３）。  
４）内部処理タスクに利用可能なエネルギーの一部を割り当てるために、
【００７５】
【数１０】
2016519918.tif 000012
【００７６】
の最適値を決定する（ステップＳ５４）。
【００７７】
５）無線ネットワークのパケットのリレーのために、バッテリーの残りの部分  Ｂｎ＝Ｂ−Ｂｕを割り当てる（ステップＳ５５）。
【００７８】
行うべき多数の内部処理タスクがある場合、エネルギー最適化のさらなる段階が実装されてもよく、それによって内部処理タスクに割り当てられるエネルギーＢｕ０は、それらの優先度の順にそれらのタスク間で分配される。
【００７９】
図６は、３つのラップトップコンピュータ６１、６３、６５と、２つのタブレットコンピュータ６７、６９と、２つのスマートフォン７１、７３とを含む無線ネットワークを示す。１つのラップトップ（送信器６１）は、別のラップトップ（受信器６５）にメッセージを送信することを望む。そのようにするために、送信器６１は、メッセージリレーに進んで参加する介在ノードの利用を要求する。ラップトップ６３（従来のラップトップデバイス）はネットワーク中のノードのうちの１つとして働く。図６に示される例では、ラップトップ６３は、それ自身の内部処理ニーズとネットワークのそれらとの間の最適なバランスについて何も決定しない。それは、利己的なやり方で単純に働き、送信器ラップトップと受信器ラップトップとの間のデータのリレーに参加することを申し出ない。対照的に、他のノード６７、６９、７１、７３は進んで協同し、リレーするための超過のエネルギーを申し出ることができる。
【００８０】
図７は、従来のラップトップノードが実施形態に係るノード（ラップトップ６３ａ）と入れ替えられた図６のネットワークを示す。ここで、ラップトップ６３ａは、送信器と受信器との間のメッセージデータをリレーすることに参加しうるように、そのエネルギーリソースの一部がリレーコンポーネントに供給されるべきであることを決定できる。（ラップトップ６３ａの大容量バッテリーおよびネットワークの弱点（スマートフォン）がリレーチェーンから取り除かれるので）ネットワーク全体の寿命は改善される。さらに、ラップトップがより多くの処理パワーを含むように、大きなデバイス（ラップトップ）がスマートフォンより強力な送信技術（例えば、よりよい誤り訂正コード）を用いることができるので、ネットワーク容量および信頼性はさらに増加するだろう。
【００８１】
ノードプロファイルがガウスｐｄｆ ｆ（ｘ）〜Ｎ（μ＝５、σ２）によってモデル化されるとき、オーダーレベルＢｕ０が決定される例がここに提示される。ここで、μは平均であり、σは標準偏差である。図８を参照して、量ｘは、典型的なタスクに関する無線ノードの動作に必要とされるエネルギー量を表す。積極度パラメータｈが０．７５、それゆえｐ＝０．２５に設定される場合、高い優先度は、ノード自身の内部処理タスクによりもネットワークのパケットをリレーすることに与えられることを意味する。さらに、Ｆ（Ｂｕ０）＝０．２５であり、この閾値は、図８に破線として示される。閾値の交差およびガウスｃｄｆの決定曲線は、σの異なる値に対して、Ｂｕ０に対応する横軸ｘの値を決定する。σの値が大きいほど、平均値μ＝５およびＢｕ０の間の差分が大きくなる。ｈ＝ｐのときを見ると、μ＝Ｂｕ０である。
【００８２】
期待コストは、前のセクションで示されるようなオーダーレベルＢｕ０の関数であることを理解することにより、同じ点が見られ得る。図９および図１０はそれぞれ、ｈ／ｐ＝３およびｈ／ｐ＝９のときの状態を図示する。期待コストは、オーダーレベルＢｕ０の凸関数であり、期待コストの最小値は、σが増加するにつれ、平均値μ＝５から左にシフトすることが観察されうる。また、これらのシフトは、ｈ／ｐのより大きな値に対してより大きくなる。
【００８３】
本実施形態からどのような利得が得られるかをみると、本実施形態に係るノードは、動作に関する消費を予測するために（ノードプロファイルから得られるような）バッテリー消費μの平均値を用いるノードと比較される。（積極度パラメータが知られていないとき、平均値ストラテジが有意義であることに留意する。）本実施形態のノードがｐｄｆ ｆ（ｘ）〜Ｎ（μ＝５、σ２）によってモデル化されるエネルギー消費を有すると仮定し、入力として比率ｈ／ｐ＝３を適用する。図８から、平均値ストラテジに関してμ＝５と比較されるＢｕ０＝４．３２が読み取られうる。それゆえ、本実施形態のノードは、従来のノードよりもその内部処理タスクに関して１３％少ないエネルギーを要求することを決定する。節約されたエネルギーは、リレーコンポーネントへ向けることができ、それによって、ネットワークにおける他のノードでの負荷を取り除く。ｈ／ｐ＝９のとき、その後、本実施形態のノードに関して２６％少ないエネルギー利用を提示するＢｕ０＝３．７２となる。したがって、適切に積極度パラメータを選ぶことによって、エネルギー（バッテリー）消費は、無線ネットワークのリレーパケットに用いられうるエネルギーの超過に至ることが適切に決定されうる。
【００８４】
スマートフォンバッテリー容量が６Ｗｈ（今日のスマートフォンに関する合理的な仮定）で、かつノードプロファイルが、（ｆ（ｘ）〜Ｎ（μ＝５Ｗｈ、σ２＝１）、ｈ／ｐ＝３）の例でモデル化される場合、本実施形態のノードにリレーコンポーネントに割り当てられるエネルギーであるＢ−Ｂｕ＝６−４．３２＝１．６８Ｗｈ＝Ｂｎは、平均値ストラテジＢ−Ｂｕ＝６−５＝１Ｗｈ＝Ｂｎが用いられる場合から６８％大きいだろう。パケットをリレーするネットワークにおける全てのノードが、平均値ストラテジから本実施形態の方法に置き換えられる場合、ネットワークの寿命は６８％改善するだろう。正確に、なぜこれがそうかは、送信器から受信器へデータをリレーするために用いられるノードのネットワークを示す図１１から図１３を参照することにより理解されうる。ここで、ネットワーク寿命は、ネットワークが送信器から受信器への信頼できるデータ送信をサポートできる時間間隔の最大長として定義される。ネットワークは、周波数および時間領域の両方における多重化を用いることができる。
【００８５】
図１１から図１３に示される例示のネットワークでは、無線ネットワークは６つのノードを含む。それらのうちの２つは、送信器および受信器としてそれぞれ働く。一方、残りはパケットをリレーする。各ノードは、関連するバッテリー容量を有する。ノードの電力が一定の場合、バッテリー容量がノード動作時間の継続期間に比例することに留意する。最大フロー最小カット定理に基づいて、ネットワークがサポートできるメッセージの最大の継続期間が４であるので、ネットワーク寿命が４に等しいことが推定されうる。この説明は以下のとおりである。２以上のエッジがノードから放射する場合、時分割多重化方式でノードから送信された同数のデータフローが存在する。それゆえ、ノード動作の全体的な継続期間は、フロー継続期間の合計と等しい。図１２に示される場合では、送信ノードのバッテリー容量が５であるので、送信ノードのポテンシャルは完全には引き出されておらず、ネットワークは４つのユニットの寿命だけをサポートできる。図１３に示されるように、図１２の下にある２つのノードが、５０％だけリレーパケット専用のそれらのエネルギーを増加させるとここで仮定する。その後、向上したネットワーク寿命は、４から５、または２５％だけ改善される。
【００８６】
上述した実施形態は、ノードによって行なわれたタスクが、１つの在庫サイクルの後に完了する場合を扱う。ノードが長い時間間隔中に定期的な（複数周期的な）タスクを行う無線ネットワークにおいて用いられてもよく、場合により、ノードバッテリーがいくつかのエネルギー変動電源、例えば環境発電方法から充電されなければならないリモート環境において用いられてもよい第２実施形態が記述される。この特定の実施形態における在庫サイクルとは、環境発電リソースから充電するバッテリーの期間を呼ぶ。それゆえ、別の重要な統計は、無線ネットワークノードが依存するエネルギーの変動する電源（fluctuating source）の確率分布であろう。異なる最適化技術が採用されるが、本実施形態は上述された実施形態の論理的拡張を表す。
【００８７】
前のように、量ＢｕおよびＢｎは、積極度パラメータおよびノードプロファイルを参照することによって決定される。この事例では、入力パラメータの１つ以上が連続したサイクルの間に変わるとき、それに応じてｐの値が更新されうる。例えば、ノードが特定のサイクル中に、環境発電に従事し、環境発電が失敗する場合、（（式３）中で定義されるように）関連要素ｐｉは、０の代わりに１になるかもしれない。一般に、ネットワークにおける各ノードは、イベントトリガされる基準で、自身の内部ｐ値を更新することができる。ｐｉ値に影響するパラメータのうちの１つの値が、ある閾値よりも高く／低く変化または進む場合、その後、対応するｐｉ値は、それに応じて変わる可能性がある。これは、ノードの全体的なｐ値に順に影響する。ある時点では（例えば、新しいサイクルが始まる前に）、ネットワークにおける全ノードは、総当たり（round-robin）方式でそれらの「内部」ｐ値を通知してもよい。第１ノードは、他のノードのｐ値を考慮せずにその内部ｐ値を決定する必要があり、その後、内部ｐ値を通知する。第２ノードはその後、第２ノードの内部パラメータおよび第１ノードの通知されたｐ値に基づいて、その内部ｐ値を計算する。ｐを設定した後、第２ノードはそれを通知し、全ノードがそれらのｐ値を設定するまで、処理は同じ方式で継続する。新しいノードがサイクルの間でネットワークに参加する場合、次のサイクルまでこのプロセスに参加することを待機する。それまで、それは適度なデフォルトｐ値を有するだろう。
【００８８】
多くの異なる方法で行なわれうる上記の処理は、ノード間における同期の必要性を暗示する。リモートノードの達成が多くの手法で解決されうるような実際の問題は、実際のデータメッセージとは別の同期メッセージおよび制御のリレーを含む。（第１ノードがそのｐ値を自由に選択する一方、最後は、全ての他のノードのｐ値を考慮しなければならないという意味での）ノード間の公平性のような他の問題は、例えば、総当たり順を逆にすることにより解決されうる。各ノードがその内部ｐ値を設定するためにその順番を待たなければならず、これが全バランスサイクルのために一度だけ起こるので、ネットワークの安定性は、上記プロセスによって悪影響を及ぼされるとは想定されない。
【００８９】
以下では、我々は確率分布関数（ｐｄｆ）がＰｗであるｗｋごとに時間ｋでのエネルギー要求を示す。確率変数ｘｋは、内部処理タスクを行なうために、時間ｋで利用可能な（通常バッテリーにおける）エネルギーを示すために用いられる。このエネルギー量は、以前のサイクルから残存するものである。その後、次のサイクルに関して利用可能なエネルギーは、  
ｘｋ＋１＝ｘｋ＋ｕｋ−ｗｋ（式１０）
ここで、ｕｋ＝Ｂｕは、環境発電のような他の外部リソースから得られる、時点ｋでの内部処理タスク用のエネルギー量である。最適化問題は、コスト関数を最小化するためにシーケンス｛ｕｋ｝ｋ≧０を選ぶことからなる。  
【００９０】
【数１１】
2016519918.tif 000013
【００９１】
ここで、  
ｒ（ｘ）＝ｐ ｍａｘ（０，−ｘ）＋ｈ ｍａｘ（０，ｘ）（式１２）
上述された実施形態の場合のように、大きなｐは、エネルギー（Ｅｓ）の不足に不利益をもたらし、一方で、大きなｈは、エネルギー（Ｅｅ）の超過に不利益をもたらす。バッテリーの残りの部分Ｂ−Ｂｕ＝Ｂ−ｕｋ＝Ｂｎは、パケットリレーのタスクに割り当てられる。
【００９２】
図１４について、本実施形態の無線ノードバッテリー容量バランス化に関する方法は、以下に要約される。
【００９３】
１）各ノードでは、ノード動作中に情報を収集し、エネルギー消費の観点からノード動作の統計を記述するノードプロファイルを構築する（ステップＳ１４１）。これはハードウェアおよびソフトウェアコンポーネントを含んでもよい。１つの例では、このプロファイルは、ｐｄｆ Ｐｗによって表わすことができ、ここで、ｗｋは内部ノード処理に関するエネルギー要求である。  
２）ノード動作の前に、次の期間においてノードに利用可能なエネルギー量を決定する（ステップＳ１４２）。  
３）現在のプレファレンスに基づいて積極度パラメータｈの値を決定する（ステップＳ１４３）。  
４）各ノードでは、最適化問題（コスト関数の最小化）を解くことにより、次のサイクルに関するバッテリー容量Ｂｕ０＝ｕｋ０の最適値を決定し、内部処理タスクにエネルギーを割り当てる（ステップ１４４）。  
５）各ノードでは、無線ネットワークのパケットのリレーのために、バッテリーの残りの部分Ｂ−Ｂｕ０＝Ｂｎを割り当てる（ステップＳ１４５）。  
６）ｋ＝ｋ＋１に設定し、新しいサイクルを始める。
【００９４】
連続するサイクルの間に、ｐの値は現在の動作パラメータに適するために更新されてもよい。この更新は、イベントトリガ基準（例えば、バッテリー充電が設定された閾値を下回る場合）で発生することができる。更新は、各サイクルの初めに生じてもよい。例えば、新しいサイクルの開始では、ネットワークにおける第１ノードは、そのｐ値を「次の」ノードに送信してもよく、その結果、次のノードは、自身のｐ値を計算することができる。これは、全てのノードがそれらの新しいｐ値を計算するまで継続してもよい。
【００９５】
上述した実施形態では、所定のサイクルに、行う予定となっている複数の内部処理タスクが存在する場合、エネルギー最適化のさらなる段階が実装されてもよく、それによって、そのサイクルにおいて内部処理タスクに割り当てられたエネルギーＢｕ０は、それらの優先度順にそれらのタスク間で分配される。
【００９６】
本実施形態の方法を実証するために、エネルギー消費要求Ｐｗに対する経験的確率密度を決定するため、実験状態で数週間の間エネルギー消費が記録されたラップトップコンピュータの場合を考える。図１５は、そのような確率分布の例を示す。この例では、１つのサイクルの長さは１時間に設定される。この経験的分布は、ノードにおける内部処理用のエネルギー消費を表わす最適制御シーケンス｛ｕｋ｝ｋ≧０を決定するための方法に用いられる。最適在庫制御問題を解決するために、動的プログラミングアプローチが取られる。
【００９７】
特にこの場合では、サイクルの数は有限であり、Ｎ＝５に等しい。最適制御ストラテジＪＯＰＴについて計算された平均コスト関数に加えて、同じ量が、いわゆる「平均」ポリシーＪｍｅａｎについて計算される。Ｅ［ｗ］が確率変数ｗの平均値である場合、時点ｋごとにｕｋ＝Ｅ［ｗ］を暗示し、Ｅ［ｗ］は、ランダム変数ｗの平均値である。ここで、（式１１）におけるパラメータｃはゼロに設定される。したがって、コストは、エネルギーの超過および不足の合計Ｅｅ＋Ｅｓを捕捉する。図１６は、２つのポリシーに関するコストを比較するテーブルを示す。平均最適ポリシーは、「平均」ポリシーよりも数倍小さいコストを有することが観測されうる。
【００９８】
対象期間がＮ＝５、ｐ＝０．８およびｈ＝０．２であるとき、２つのポリシーに関する変数ｘｋのための２つの実現が、図１７に示される（この例の目的にために、ｐおよびｈの値は「手動で」設定される）。パラメータｐの選択は、内部処理タスクの重要性が高いことを示唆し、それに応じて、リレーの重要性は２番目である。したがって、最適解は、エネルギーの過剰を許容する一方、準最適解は、エネルギーの不足のために不利益を被る。これは、「平均」ポリシーが最初のサイクルにおける内部処理実行に関する十分なエネルギーを提供しないだろうということを意味する。
【００９９】
逆の状況は、図１８に示される。ここで、ｐ＝０．２およびｈ＝０．８は、パケットリレーに協同するための高い積極度を暗示する。平均ポリシーがほとんど正のエネルギー範囲にある一方、最適ポリシーは内部処理タスクに関するエネルギー不足を許容することが理解されうる。
【０１００】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行なうことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【図１】
2016519918.tif 000014
【図２】
2016519918.tif 000015
【図３】
2016519918.tif 000016
【図４】
2016519918.tif 000017
【図５】
2016519918.tif 000018
【図６】
2016519918.tif 000019
【図７】
2016519918.tif 000020
【図８】
2016519918.tif 000021
【図９】
2016519918.tif 000022
【図１０】
2016519918.tif 000023
【図１１】
2016519918.tif 000024
【図１２】
2016519918.tif 000025
【図１３】
2016519918.tif 000026
【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【手続補正書】
【提出日】平成27年11月18日(2015.11.18)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
時間間隔中にネットワークシグナリングノードにおいてエネルギーリソースを割り当てる方法であって、前記ネットワークシグナリングノードは、前記ノードの動作を維持するための内部処理コンポーネントとネットワークにおける他のノード間にデータをリレーするリレーコンポーネントとを有し、前記方法は、
前記時間間隔中に前記ノードによって利用可能なエネルギー量を決定し、
前記時間間隔中に前記リレーコンポーネントにエネルギーを供給するための前記ノードの積極度を定義する積極度パラメータを決定し、
前記積極度パラメータに基づいて、前記時間間隔中に前記内部処理コンポーネントに割り当てるための前記利用可能なエネルギーの一部を決定し、
前記リレーコンポーネントに前記利用可能なエネルギーの残りを割り当てることを具備する方法。
【請求項２】
時間間隔の過程でネットワークシグナリングノードにおいてエネルギーリソースを割り当てる電力管理部であって、前記ノードは、前記ノードの動作を維持するための内部処理コンポーネントとネットワークにおける他のノード間にデータをリレーするリレーコンポーネントとを有し、前記電力管理部は、
前記時間間隔中に前記ノードによって利用可能なエネルギー量を決定するエネルギー供給推定モジュールと、
前記時間間隔中に前記リレーコンポーネントにエネルギーを供給するための前記ノードの積極度を定義する積極度パラメータを出力する積極度決定部と、
前記時間間隔中に前記内部処理コンポーネントに割り当てるための前記利用可能なエネルギーの一部を決定するために、前記積極度パラメータを用いる配電モジュールと、を具備し、
前記配電モジュールは、前記リレーコンポーネントに前記利用可能なエネルギーの残りを割り当てる電力管理部。
【請求項３】
前記時間間隔中に前記内部処理コンポーネントのエネルギー要求を推定するエネルギー要求推定モジュールをさらに具備する請求項２に記載の電力管理部。
【請求項４】
前記エネルギー要求推定モジュールは、以前の時間間隔における前記ノードのエネルギー利用の統計に基づいて前記エネルギー要求の確率分布を蓄積する請求項３に記載の電力管理部。
【請求項５】
前記エネルギー供給推定モジュールは、前記時間間隔の開始時での前記ノードの内部エネルギーリソースのレベルと、前記時間間隔の過程で外部電源から前記ノードによって発電されると推定されるエネルギー量と、に基づいて、前記利用可能なエネルギー量を決定する請求項２に記載の電力管理部。
【請求項６】
前記積極度決定部は、他の１以上の入力パラメータに基づいて前記積極度パラメータの値を決定する請求項２に記載の電力管理部。
【請求項７】
前記１以上の入力パラメータは、それぞれ重みを割り当てられ、前記積極度パラメータは、重み付けされた前記入力パラメータの合計を参照することにより決定される請求項６に記載の電力管理部。
【請求項８】
前記１以上の入力パラメータは、前記時間間隔中に前記ノードに利用可能な前記エネルギー量を含む請求項６または請求項７に記載の電力管理部。
【請求項９】
前記１以上の入力パラメータは、他のノードから受信される、当該他のノードによってそれぞれのリレーコンポーネントに割り当てられる電力量を示すデータを含む請求項６に記載の電力管理部。
【請求項１０】
前記積極度パラメータは、ユーザによって手動で入力される請求項６に記載の電力管理部。
【請求項１１】
前記積極度決定部は、前記時間間隔中に前記リレーコンポーネントにエネルギーを供給するための前記ノードの消極度を定義する消極度パラメータをさらに決定し、
前記積極度パラメータの値は、前記消極度パラメータの値が減少するにつれて増加する請求項６に記載の電力管理部。
【請求項１２】
前記消極度パラメータの前記値は、前記１以上の入力パラメータに基づいて決定される請求項１１に記載の電力管理部。
【請求項１３】
前記時間間隔中の前記内部処理コンポーネントのエネルギー要求を推定するエネルギー要求推定モジュールを具備し、前記エネルギー要求推定モジュールは、以前の時間間隔における前記ノードのエネルギー利用の統計に基づいて前記エネルギー要求の確率分布を蓄積し、
前記配電モジュールは、前記消極度パラメータの前記値が、前記積極度パラメータの前記値を超える場合、前記内部処理コンポーネントに割り当てられるエネルギー量は前記確率分布の平均値を超える請求項１２に記載の電力管理部。
【請求項１４】
前記配電モジュールは、
（１）前記内部処理コンポーネントに割り当てられるエネルギー量が実際の要求を超える確率を第１コストとして定義し、
（２）前記内部処理コンポーネントに割り当てられる前記エネルギー量が前記実際の要求と一致しない確率を第２コストとして定義し、
（３）前記積極度パラメータによって前記第１コストを重み付け、
（４）前記消極度パラメータによって前記第２コストを重み付け、
（５）前記重み付けられたコストの合計としてコスト関数を定義し、
（６）前記内部処理コンポーネントに割り当てられたとき、前記コスト関数を最小にするエネルギー量を決定する請求項１３に記載の電力管理部。
【請求項１５】
前記配電モジュールは、複数の連続する間隔のうちの１つごとに、（１）から（６）までのステップを繰り返す請求項１４に記載の電力管理部。
【請求項１６】
前記エネルギー供給推定モジュールは、前記以前の時間間隔における前記内部処理コンポーネントに割り当てられる前記エネルギー量が、当該以前の時間間隔における前記内部処理コンポーネントの前記実際の要求を超える確率に基づいて、前記時間間隔の始点において前記ノードに利用可能な前記エネルギー量を推定する請求項１５の電力管理部。
【請求項１７】
前記積極度決定部は、前記時間間隔の１つごとに、新しい積極度パラメータを決定する請求項１４に記載の電力管理部。
【請求項１８】
前記ノードはバッテリー式であり、前記エネルギー供給推定モジュールは、前記ノードのバッテリーにおけるチャージのレベルを参照することで、前記利用可能なエネルギー量を推定する請求項２に記載の電力管理部。
【請求項１９】
前記配電モジュールはさらに、前記ノードの異なる処理タスクの中で、前記内部処理コンポーネントに割り当てられる前記エネルギーを優先する請求項２に記載の電力管理部。
【請求項２０】
請求項２に記載の電力管理部を具備するネットワークシグナリングノード。
【請求項２１】
コンピュータ上で実行される場合、前記コンピュータに請求項１に記載の方法を実行させるコンピュータ実行可能な指示を格納するコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【国際調査報告】
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