"所与の時間間隔でセンサデータを発信するセンサノードを複数有して構成された無線センサネットワークの異常発生を、当該センサノードから送信されてサーバに集約されたセンサデータを用いて推定する方法であって、一のセンサノードからのセンサデータの前記サーバにおける受信間隔を用いて、センサデータの受信間隔の長短に係る度数分布を生成する生成ステップと、前記度数分布を用いて前記無線センサネットワークの異常発生を推定する推定ステップと、を含む異常発生推定方法。前記センサデータには、送信順序を識別可能な順序識別情報が含まれており、前記一のセンサノードからのセンサデータに含まれる順序識別情報を用いて、当該センサデータの送信順序を判定する送信順序判定ステップを更に含み、前記生成ステップでは、前記送信順序判定ステップの判定結果を用いて、センサデータの早着を含めて前記度数分布を生成する、請求項1に記載の異常発生推定方法。前記推定ステップは、前記度数分布のうち、標準的な受信間隔の範囲内であることを示す所与の標準範囲内の度数の割合、或いは、当該標準範囲外の度数の割合を算出する割合算出ステップを含み、当該割合算出ステップで算出された割合を用いて前記無線センサネットワークの異常発生を推定する、請求項1又は2に記載の異常発生推定方法。前記生成ステップでは、所与の期間の前記度数分布を生成し、前記一のセンサノードに係る標準的な前記度数分布のデータを蓄積した標準データを用いて前記標準範囲を設定する標準範囲設定ステップと、前記推定ステップで異常発生が推定されなかった場合の当該期間の前記度数分布に基づいて前記標準データを更新する標準データ更新ステップと、を更に含む請求項3に記載の異常発生推定方法。前記一のセンサノードのセンサの種類及び/又は設置場所に応じて前記標準範囲を可変に設定するステップを更に含む、請求項3又は4に記載の異常発生推定方法。前記一のセンサノードからのセンサデータの前記サーバにおける受信間隔を予測する予測ステップを更に含み、前記生成ステップでは、前記サーバにおける受信間隔と、前記予測ステップで予測された受信間隔との差を用いて前記度数分布を生成する、請求項1~5の何れか一項に記載の異常発生推定方法。前記無線センサネットワークは、所定の鉄道構造物に設けられてなり、センサデータを一時蓄積し、蓄積したセンサデータを接近走行した列車に搭載される車上装置に向けて送信する一時蓄積装置を有し、前記サーバは、前記車上装置からセンサデータを受信し、前記予測ステップでは、前記列車の運行情報を用いて受信間隔を予測する、請求項6に記載の異常発生推定方法。前記生成ステップでは、前記複数のセンサノードそれぞれの前記度数分布を生成し、前記推定ステップは、前記複数のセンサノードそれぞれについて、当該センサノードに係る度数分布を用いて当該センサノードに係る異常発生を推定するステップと、前記異常発生が推定されたセンサノードの設置場所に基づいて、前記無線センサネットワークの異常発生箇所を推定するステップと、を含む、請求項1~7の何れか一項に記載の異常発生推定方法。所与の時間間隔でセンサデータを発信するセンサノードを複数有して構成された無線センサネットワークの異常発生を、当該センサノードから送信されてサーバに集約されたセンサデータを用いて推定する異常発生推定装置であって、一のセンサノードからのセンサデータの前記サーバにおける受信間隔を用いて、センサデータの受信間隔の長短に係る度数分布を生成する生成手段と、前記度数分布を用いて前記無線センサネットワークの異常発生を推定する推定手段と、を備えた異常発生推定装置。しかしながら、上述のヘルスチェックを無線センサネットワークに適用する場合には、各センサノードそれぞれにヘルスチェックパケットを定期的に送信し、ヘルスチェックパケットに対する応答信号を集約する必要がある。そうなると、センサデータの通信に加えて、ヘルスチェックパケット及びその応答信号の通信が行われるため、通信負荷が増大する。この結果、本来のセンサデータの通信に支障が生じたり、各センサノードの電力消費が早まったり、ネットワーク全体の故障率が却って上昇するといった問題が生じ得る。異常検出の精度を高めるためにヘルスチェックの実行間隔を短くしようとすると、尚更この問題が顕著になる。本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、通信負荷を増大させることなく、無線センサネットワークにおける異常発生の検出を行えるようにすることである。上記課題を解決するための第1の形態は、所与の時間間隔でセンサデータを発信するセンサノードを複数有して構成された無線センサネットワークの異常発生を、当該センサノードから送信されてサーバに集約されたセンサデータを用いて推定する方法であって、一のセンサノードからのセンサデータの前記サーバにおける受信間隔を用いて、センサデータの受信間隔の長短に係る度数分布を生成する生成ステップと、前記度数分布を用いて前記無線センサネットワークの異常発生を推定する推定ステップと、を含む異常発生推定方法である。また、他の形態として、所与の時間間隔でセンサデータを発信するセンサノードを複数有して構成された無線センサネットワークの異常発生を、当該センサノードから送信されてサーバに集約されたセンサデータを用いて推定する異常発生推定装置であって、一のセンサノードからのセンサデータの前記サーバにおける受信間隔を用いて、センサデータの受信間隔の長短に係る度数分布を生成する生成手段と、前記度数分布を用いて前記無線センサネットワークの異常発生を推定する推定手段と、を備えた異常発生推定装置を構成しても良い。この第1の形態等によれば、サーバにおけるセンサノードの受信間隔をもとに、無線センサネットワークの異常発生を推定することができる。つまり、検出用のパケットや信号を送信したり、その応答信号を受信する必要が無いため、無線センサネットワークの通信負荷を増大させることがない。また、第2の形態として、第1の形態の異常発生推定方法であって、前記センサデータには、送信順序を識別可能な順序識別情報が含まれており、前記一のセンサノードからのセンサデータに含まれる順序識別情報を用いて、当該センサデータの送信順序を判定する送信順序判定ステップを更に含み、前記生成ステップでは、前記送信順序判定ステップの判定結果を用いて、センサデータの早着を含めて前記度数分布を生成する、異常発生推定方法を構成しても良い。この第2の形態によれば、センサデータに含まれる順序識別情報を用いてセンサデータの送信順序が判定され、センサデータの早着を含めて度数分布が生成される。これにより、無線センサネットワークの異常発生によって、送信順序が後のセンサデータが送信順序が先のセンサデータより先にサーバにて受信される早着が発生するが、この早着を考慮した異常発生の推定を行うことができる。ここで、順序識別情報として、例えばセンサノードからの送信時刻を用いることとしても良い。また、第3の形態として、第1又は第2の形態の異常発生推定方法であって、前記推定ステップは、前記度数分布のうち、標準的な受信間隔の範囲内であることを示す所与の標準範囲内の度数の割合、或いは、当該標準範囲外の度数の割合を算出する割合算出ステップを含み、当該割合算出ステップで算出された割合を用いて前記無線センサネットワークの異常発生を推定する、異常発生推定方法を構成しても良い。この第3の形態によれば、度数分布のうち、所与の標準範囲内の度数の割合或いは標準範囲外の度数の割合を用いて、無線センサネットワークの異常発生が推定される。また、第4の形態として、第3の形態の異常発生推定方法であって、前記生成ステップでは、所与の期間の前記度数分布を生成し、前記一のセンサノードに係る標準的な前記度数分布のデータを蓄積した標準データを用いて前記標準範囲を設定する標準範囲設定ステップと、前記推定ステップで異常発生が推定されなかった場合の当該期間の前記度数分布に基づいて前記標準データを更新する標準データ更新ステップと、を更に含む異常発生推定方法を構成しても良い。この第4の形態によれば、一のセンサノードに係る標準的な度数分布のデータを蓄積した標準データを用いて、標準範囲が設定されるとともに、異常発生が推定されなかった期間の度数分布に基づいて、標準データが更新される。つまり、異常発生が推定されなかった期間の度数分布が追加されて標準データが更新され、更新された標準データを用いて標準範囲が再設定されることになる。これにより、異常発生の推定を繰り返すことで、標準範囲の順応性を高め、異常発生の推定の確度が向上することになる。また、第5の形態として、第3又は第4の形態の異常発生推定方法であって、前記一のセンサノードのセンサの種類及び/又は設置場所に応じて前記標準範囲を可変に設定するステップを更に含む、異常発生推定方法を構成しても良い。この第5の形態によれば、センサノードの種類及び/又は設置場所に応じて、標準範囲が可変に設定される。また、第6の形態として、第1~第5の何れかの形態の異常発生推定方法であって、前記一のセンサノードからのセンサデータの前記サーバにおける受信間隔を予測する予測ステップを更に含み、前記生成ステップでは、前記サーバにおける受信間隔と、前記予測ステップで予測された受信間隔との差を用いて前記度数分布を生成する、異常発生推定方法を構成しても良い。この第6の形態によれば、一のセンサノードからのセンサデータのサーバにおける受信間隔が予測され、サーバにおける受信間隔と予測された受信間隔との差を用いて、度数分布が生成される。無線センサネットワークに異常が発生していない場合、サーバにおける受信間隔は予測される受信間隔とほぼ等しくなるはずである。このため、受信間隔の差についての度数分布を生成することで、容易且つより正確に、無線センサネットワークの異常発生の推定を行うことができる。また、第7の形態として、第6の形態の異常発生推定方法であって、前記無線センサネットワークは、所定の鉄道構造物に設けられてなり、センサデータを一時蓄積し、蓄積したセンサデータを接近走行した列車に搭載される車上装置に向けて送信する一時蓄積装置を有し、前記サーバは、前記車上装置からセンサデータを受信し、前記予測ステップでは、前記列車の運行情報を用いて受信間隔を予測する、異常発生推定方法を構成しても良い。この第7の形態によれば、鉄道構造物に設けられるとともに、センサデータを一時的に記憶し、蓄積したセンサデータを接近走行した列車に搭載される車上装置に向けて送信する一時蓄積装置を有して構成される無線センサネットワークについても、サーバにおけるセンサデータの受信間隔を用いて異常発生の推定を行うことができる。また、第8の形態として、第1~第7の形態の異常発生推定方法であって、前記生成ステップでは、前記複数のセンサノードそれぞれの前記度数分布を生成し、前記推定ステップは、前記複数のセンサノードそれぞれについて、当該センサノードに係る度数分布を用いて当該センサノードに係る異常発生を推定するステップと、前記異常発生が推定されたセンサノードの設置場所に基づいて、前記無線センサネットワークの異常発生箇所を推定するステップと、を含む、異常発生推定方法を構成しても良い。この第8の形態によれば、複数のセンサノードそれぞれについて、度数分布が生成されて異常発生が推定され、異常発生が推定されたセンサノードの設置場所に基づいて、無線センサネットワークの異常発生箇所が推定される。[作用効果]このように、本実施形態によれば、データ管理サーバ30におけるセンサデータの受信間隔Rをもとに、無線センサネットワーク10の異常発生の有無が推定される。つまり、無線線センサネットワーク10の異常を検出するために、各センサノードSに問い合わせようの信号を送信したり、これに対する応答信号を受信するといった通信の必要が無いため、無線センサネットワーク10の通信負荷を増大させることがない。[変形例]なお、本発明の適用可能な実施形態は、上述の実施形態に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能なのは勿論である。A標準範囲の設定例えば、上述の実施形態では、標準範囲を、センサノードSに搭載されるセンサの種別に応じて可変に設定することにしたが図17の標準範囲設定条件テーブル、センサノードSの設置場所監視対象物に応じて可変に設定することにしても良い。具体的には、鉄橋やトンネルといった鉄道構造物毎に標準範囲を設定しても良い。また、センサの種別と当該センサの設置場所監視対象物とから当該センサの重要度を設定し、重要度毎に標準範囲を設定するようにしても良い。1,3ネットワークシステム10無線センサネットワーク20列車、22車上装置30データ管理サーバ310操作部320処理部321データ蓄積部、322異常発生推定部、323標準範囲設定部330表示部、340通信部400記憶部410異常発生推定プログラム、420センサテーブル430標準範囲設定条件テーブル、440標準範囲設定データ450異常判断条件テーブル、460列車運行情報470受信データ群、480標準データ群、490個別判断結果データ以下、図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。但し、本発明の適用可能な実施形態がこれに限定されるものではない。[システム構成]図1は、本実施形態のネットワークシステム1の概略構成図である。ネットワークシステム1は、無線センサネットワーク10と、列車20に搭載される車上装置22と、データ管理サーバ30とを備えて構成される。無線センサネットワーク10は、橋梁やトンネル等の鉄道構造物の状態を監視するために構築され、センサノードSと、中継ノードと、ゲートウェイGとを有して構成される。センサノードSは、マイクロプロセッサやセンサ、無線チップ、メモリ等が搭載された無線端末であり、監視対象物の各所に設置される。そして、搭載するセンサによる計測データセンサデータを、送信先として予め定められた中継ノード或いはゲートウェイGに送信する。このセンサノードSには、例えば温度センサや照度センサ、歪みセンサ、振動センサ等、検査対象に応じた1種類或いは複数種類のセンサが搭載される。中継ノードは、マイクロプロセッサや無線チップ、メモリ等が搭載された無線端末であり、センサノードSや他の中継ノードからの受信データを、送信先として予め定められた他の中継ノード或いはゲートウェイGに送信転送する。中継ノードは、センサノードSと兼用のノードとして構成することも可能である。図1では、中継ノードの図示を省略している。ゲートウェイGは、無線通信装置と、転送されてきたセンサデータを一時的に蓄積記憶する記憶装置とを有する一時蓄積装置であり、軌道近傍に設置される。そして、不図示の車両検知装置、或いは、車上装置22が通信圏内に入ったことによって列車20の接近が検知されると、蓄積しているセンサデータを、当該列車20に搭載された車上装置22に向けて送信する。車上装置22は、無線通信装置と、記憶装置とを有しており、ゲートウェイGの近傍を通過時に、該ゲートウェイGから送信されるセンサデータを受信する。そして、列車20が駅に到着してデータ管理サーバ30との通信が確立されると、記憶しているセンサデータをデータ管理サーバ30に送信転送する。データ管理サーバ30は、例えば駅構内に設置され、駅に停車した列車に搭載されている車上装置22からセンサデータを受信する。このように、ネットワークシステム1は、センサデータが、移動する車上装置22を介してデータ管理サーバ30に送信集約される。従って、ネットワークシステム1は、通信遅延が非常に大きい、或いは、連続的な通信接続が見込めない通信環境であるDTNDelayandDisruptionTolerantNetwork:遅延耐性ネットワーク環境下にあるといえる。また、データ管理サーバ30は、受信集約したセンサデータをもとに、無線センサネットワーク10の異常発生を推定する処理を行う。具体的には、センサノードSそれぞれについて、当該センサノードSからのセンサデータの受信間隔の分布度数分布を生成し、この度数分布に基づいて当該センサノードSにかかる異常発生の推定を行う。[原理]本実施形態における無線センサネットワーク10の異常発生推定の原理を説明する。図2は、原理を説明するためのネットワークシステム3の概略構成図である。このネットワークシステム3では、無線センサネットワーク10からデータ管理サーバ30への通信リンクとして、既設の外部ケーブルを介した有線通信、或いは、無線LANアクセスポイントやルータを介した携帯電話網等の無線通信である通信回線Nによって実現される。図3は、このネットワークシステム3におけるセンサデータの送受信の概要を示す図である。すなわち、無線センサネットワーク10を構成する1つのセンサノードSに着目し、横軸を時間軸として、このセンサノードSからのセンサデータDの送信タイミングと、データ管理サーバ30におけるセンサデータDの受信タイミングとの関係を示している。センサノードSからは、一定の送信間隔Tで、センサデータDが断続的に送信される。ここで、送信時刻tnにおいて送信されたセンサデータDをセンサデータDnとするnは整数。また、センサデータDnの送信時刻tnを、該センサデータDnの順序識別情報として利用する。つまり、送信時刻tn順序識別情報の大小から、センサデータDnの送信順序送信時刻tnの前後を判断することができる。先ず、データ管理サーバ30において受信されたセンサデータDnそれぞれについて、送信順序が1つ前のセンサデータDn-1の受信時刻からの経過時間である受信間隔Rnが算出される。次いで、受信間隔Rnそれぞれと、センサノードSにおけるセンサデータDの送信間隔Tとの差である受信誤差ΔRn=Rn-Tが算出される。そして、これらのセンサデータDそれぞれの受信誤差ΔRnの分布を表した受信誤差分布度数分布が生成される。図4は、受信誤差分布の一例を示す図である。図4では、横軸を受信誤差ΔR、縦軸を度数としている。無線センサネットワーク10に異常が発生していない正常な場合、データ管理サーバ30におけるセンサデータDの受信間隔Rは、センサデータの送出間隔Tにほぼ一致すると予測される。従って、この場合の受信誤差分布は、図4に示す例のように、受信誤差ΔR=0、に度数が集中するような分布形状となる。一方、無線センサネットワーク10に異常が発生している場合、受信誤差分布は、これと大きく異なる形状となる。例えば、異常の一例として、センサノードSから送信されたセンサデータDがデータ管理サーバ30にて受信されない欠落がある。図5は、センサデータDの欠落が発生した場合の、センサノードSとデータ管理サーバ30との間のセンサデータDの送受信の一例を示す図である。図5では、センサノードSから送信されたセンサデータD2が欠落したデータ管理サーバ30にて受信されない場合を示している。この場合、センサデータD3の受信間隔R3は、センサデータD1の受信時刻からの経過時間となり、この受信間隔R3は、送信間隔Tの約2倍となる。また、無線センサネットワーク10の異常の他の例として、データ管理サーバ30における受信が大幅に遅れる遅延がある。図6は、センサデータDの遅延が発生した場合の、センサノードSとデータ管理サーバ30との間のセンサデータDの送受信の一例を示す図ある。図6では、センサデータD5が遅延し、データ管理サーバ30における受信順序が、センサデータD6と入れ替わっている場合を示している。この場合、センサデータD5の受信間隔R5は、センサデータD4の受信時刻からの経過時間であるが、送信間隔Tの2倍以上となっている。また、センサデータD6の受信間隔R5は、センサデータD4の受信時刻からの経過時間であるが、センサデータD6の受信時刻はセンサデータD5の受信時刻より早い早着であるため、この受信間隔R5は負R5<0となる。このように、無線センサネットワーク10に異常が発生すると、データ管理サーバ30におけるセンサデータDの受信間隔Rがゼロから大きくかけ離れた値となり、受信誤差分布が、正常な場合と異なる分布形状となる。つまり、あるセンサノードSに着目したセンサデータDの受信誤差ΔRの分布から、無線センサネットワーク10の異常発生を推定することができる。具体的には、図4に示すように、受信誤差分布において、無線センサネットワーク10を正常と判断する標準範囲を定める。そして、センサデータDの総数に対する、標準範囲内にあるセンサデータDの数の割合標準割合が所定割合以上であるか否かに応じて、無線センサネットワーク10が正常であるか否か異常発生しているか、詳細には、当該センサノードS、或いは、当該センサノードSからデータ管理サーバ30に至る通信経路に係る異常発生の有無を推定する。なお、標準範囲内ではなく、標準範囲外にあるセンサデータDの数の割合としても良い。また、受信誤差ΔRについての度数分布受信誤差分布を作成することにしたが、センサノードSからのセンサデータDの送信間隔Tは一定であることから、受信間隔Rそのものについての度数分布受信間隔分布を作成することにしても良い。この場合、受信誤差分布図4における受信誤差ΔR=0は、受信間隔R=送信間隔Tに相当することとなる。更に、無線センサネットワーク10を構成する全てのセンサノードSそれぞれについての異常発生の推定結果から、無線センサネットワーク10における異常発生箇所の推定を行うことができる。具体的には、例えば、図7に示すように、無線センサネットワーク10を、センサノードSや中継ノードの設置場所や通信経路に応じて、複数の小ネットワーク10a~10cに分割する。そして、これらの小ネットワーク10a~10cのうち、異常発生有りと推定されたセンサノードSの数割合が特に多い小ネットワーク10bの部分が、異常発生箇所であると推定できる。続いて、上述の異常発生推定の原理を、図1のネットワークシステム1に適用した場合を説明する。図8は、無線センサネットワーク10が正常である場合の、センサデータの送受信の一例を示す図である。センサノードSからは、一定の送信間隔Tで、センサデータDが断続的に送信される。また、データ管理サーバ30におけるセンサデータDの受信タイミング受信時刻は、ほぼ列車の到着タイミング到着時刻となる。つまり、センサデータDの送信間隔Tが列車の到着間隔Qよりも短い場合、データ管理サーバ30では、複数のセンサデータDを同時に受信することになる。例えば、図8では、時刻tbにおいて、送信時刻順に2つのセンサデータD2,D3を同時に受信しており、それぞれの受信間隔R2,R3は、R2=到着間隔Q1,R3=0ゼロである。また、時刻tcにおいて、信時刻順に3つのデータD4,D5,D6を同時に受信しており、それぞれの受信間隔R4,R5,R6は、R4=到着間隔Q2、R5=0ゼロ,R6=0ゼロである。ところで、センサノードDの送信間隔Tと列車の到着間隔Qとから、各センサデータDの受信間隔Rを予測することができる。例えば、図8では、時刻tbにおいて、送信時刻順に2つのセンサデータ予測データDi,Di1iは整数が受信されると予測され、それぞれの受信間隔Ri,Ri1は、Ri=Q1,Ri1=0ゼロと予測される。また、時刻tcにおいて、送信時刻順に3つのセンサデータ予測データDi,Di1,Di2が受信され、それぞれの受信間隔Ri,Ri1,Ri2は、Ri=Q2,Ri1=0ゼロ,Ri2=0ゼロと予測される。そして、受信された各センサデータDnについての受信誤差ΔRnは、当該センサデータDnに対応して受信するとして予測されたセンサデータ予測データDiの受信間隔Riとの差として算出されるΔRn=Rn-Ri。すなわち、例えば、時刻tbにおいて受信されたセンサデータD2は、予測データDiに対応する。そして、受信誤差ΔR2は、該センサデータD2の受信間隔R2=Q1と、対応する予測データDiの予測受信間隔Ri=Q1との差であるゼロ0となる。また、センサデータD3は、予測データDi1に対応し、その受信誤差ΔR3は、該センサデータD3の受信間隔R3=0と、対応する予測データDi1の受信間隔Ri1=0との差であるゼロ0となる。また、時刻tcにおいて受信されたセンサデータD4,D5,D6についても同様に、それぞれ、予測データDi,Di1,Di2に対応し、それぞれの受信誤差ΔR5,ΔR6,ΔR7は、全てゼロ0となる。図9は、データ欠落が発生した場合の、センサデータDの送受信の一例を示す図である。図9では、センサデータD2が欠落した場合を示している。すなわち、時刻tbにおいて、1つのセンサデータD3が受信され、時刻tcにおいて、送信時刻順に3つのセンサデータD4,D5,D6が受信されている。一方、受信予測としては、時刻tbにおいて、送信時刻順に2つのセンサデータDi,Di2が受信されると予測され、それぞれの受信間隔Ri,Ri1は、Ri=Q2,Ri1=0、と予測される。また、時刻tcにおいて、送信時刻順に3つのセンサデータDi,Di1,Di2が受信されると予測され、それぞれの受信間隔Ri,Ri1,Ri2は、Ri=Q3,Ri1=0,Ri2=0、と予測される。時刻tb,tcそれぞれにおける受信データ数と予測データ数を比較すると、時刻tbにおいて、1つのセンサデータDの欠落受信されていないことを判断することができる。しかし、欠落したと判断されたセンサデータDが、予測データDi,Di1の何れに対応するかは判断できない。そこで、欠落したセンサデータDに相当するセンサデータDxが受信されたとみなし、このセンサデータDxの受信誤差ΔRxを所定の極大値とすることで、受信誤差分布において標準範囲外のデータとして扱われるようにすると好適である。図10は、データ遅延が発生した場合の、センサデータDの送受信の一例を示す図である。図10では、センサデータD5が遅延し、センサデータD6と受信順序が入れ替わった場合を示している。すなわち、時刻tbにおいて、送信時刻順に2つのセンサデータD4,D6が受信され、時刻tcにおいて、送信時刻順に3つのセンサデータD5,D7,D8が受信されている。一方、受信予測としては、時刻tbにおいて、送信時刻順に3つのデータDi,Di1,Di2が受信されると予測され、それぞれの受信間隔Ri,Ri1,Ri2は、Ri=到着間隔Q2,Ri1=0,Ri2=0と予測される。また、時刻tcにおいて、送信時刻順に2つのデータDi,Di1が受信されると予測され、それぞれの受信間隔Ri,Ri1は、それぞれ、Ri=到着間隔Q3,Ri1=0と予測される。受信されたセンサデータDnについて、それぞれの送信時刻tnを比較すると、センサデータD5とセンサデータD6の受信順序が入れ替わっていることがわかる。また、時刻ta,tbそれぞれにおける受信データ数と予測データ数とから、センサデータD5は、時刻tbにおいて受信されるはずのデータと判断することができる。従って、センサデータD4,D5,D6のそれぞれの受信間隔R4,R5,R6は、R4=到着間隔Q2、R5=到着間隔Q3、R6=-Q3、と判断することができる。また、センサデータD7,D8のそれぞれの受信間隔R7,R8は、R7=Q3,R8=0,となる。そして、センサデータD4,D5,D6は、それぞれ、時刻tbにおける予測データDi,Di1,Di2に対応し、それぞれの受信誤差ΔR4,ΔR5,ΔR6は、ΔR4=0=Q2-Q2、ΔR5=Q3=Q3-0、ΔR6=-Q3=-Q3-0、となる。また、センサデータD7,D8は、それぞれ、時刻tcにおける予測データDi,Di1に対応し、それぞれの受信誤差ΔR7,ΔR8は、ΔR7=0=Q3-Q3、ΔR8=0=0-0、となる。このように、本実施形態のネットワークシステム1について、データ管理サーバ30における各センサデータDの受信タイミング受信時刻を予測し、予測される受信間隔と、実際の受信間隔Rとの誤差ΔRの分布から、無線センサネットワーク10の異常発生の有無を推定することができる。[機能構成]図11は、データ管理サーバ30の機能構成を示すブロック図である。データ管理サーバ30は、機能的には、操作部310と、処理部320と、表示部330と、通信部340と、記憶部400とを備えたコンピュータシステムとして構成される。操作部310は、例えばキーボードやマウス、タッチパネル、各種スイッチ等で実現される入力装置であり、操作入力に応じた入力信号を処理部320に出力する。処理部320は、例えばCPU等のプロセッサで実現される制御装置であり、操作部310から入力されたデータや、記憶部400に記憶されたプログラムやデータ等に基づいて、データ管理サーバ30を構成する各部への指示やデータ転送を行い、データ管理サーバ30の全体制御を行う。また、本実施形態では、処理部320は、データ蓄積部321と、異常発生推定部322と、標準範囲設定部323とを有する。なお、無線センサネットワーク10を構成するセンサノードSについてのデータは、センサテーブル420にて定義されている。図12は、センサテーブル420のデータ構成の一例を示す図である。センサテーブル420は、無線センサネットワーク10を構成するセンサノードSそれぞれについて、センサID421と、搭載されているセンサの種別422と、センサデータの送信間隔423と、設置位置424とを対応付けて格納している。データ蓄積部321は、車上装置22から受信されたセンサデータDについて、送信元のセンサノードSを判断し、該データ管理サーバ30における受信時刻を対応付けて、受信データ群470に蓄積記憶する。図13は、受信データ群470のデータ構成の一例を示す図である。受信データ群470は、センサノードS毎に生成され、該当するセンサノードSのセンサID471とともに、受信したセンサデータDそれぞれについて、データID送信時刻472と、データ値473と、受信時刻474とを対応付けて格納している。異常発生推定部322は、データ蓄積部321によって蓄積されたセンサデータ受信データ群470をもとに、無線センサネットワーク10の異常発生を推定する処理図18参照を行う。この異常発生推定処理は、例えば、1日の列車運行が終了する毎に、当日に受信されたセンサデータDを対象として行われる。具体的には、受信データ群470を参照して、無線センサネットワーク10を構成するセンサノードS毎に、当該センサノードSにかかる異常発生の有無を推定する。すなわち、対象のセンサノードSからのセンサデータDを送信時刻順データID順にソートし、センサデータDnそれぞれについて、送信順序が1つ前のセンサデータDn-1との受信間隔Rを算出する。また、列車運行情報460から、データ管理サーバ30におけるセンサデータDの受信タイミング受信時刻を判断し、列車運行情報460から判断される列車の到着間隔Qと対象のセンサノードSの送信間隔Tとから、受信タイミングそれぞれにおいて受信されると予測されるセンサデータ予測データDの数や、それぞれの予測データDの受信間隔を算出する。次いで、受信されたセンサデータDそれぞれについて、対応する予測データの受信間隔との差である受信誤差ΔRを算出する、そして、受信データDの総数に対する、受信誤差ΔRが標準範囲内のセンサデータDの割合標準割合を算出し、この標準割合が異常判断条件を満たすか否かに応じて、対象のセンサノードSにかかる異常発生の有無を判断する。センサノードSそれぞれについての異常発生の有無の判断結果は、個別判断結果データ490として記憶される。図14は、個別判断結果データ490のデータ構成の一例を示す図である。個別判断結果データ490は、無線センサネットワーク10を構成するセンサノードSそれぞれについて、センサID491と、異常判断結果492とを対応付けて格納している。ここで、標準範囲は、正常であるとみなす受信誤差の範囲であり、標準範囲設定データ440にて定義される。図15は、標準範囲設定データ440のデータ構成の一例を示す図である。標準範囲設定データ440は、センサ種別441毎に、標準範囲442を対応付けて格納している。また、異常判断条件は、センサノードSにかかる異常が発生していると判断する条件であり、異常判断条件テーブル450にて定義されている。図16は、異常判断条件テーブル450のデータ構成の一例を示す図である。異常判断条件テーブル450は、センサ種別451毎に、異常判断条件452を対応付けて格納している。異常発生推定部322は、無線センサネットワーク10を構成するセンサノードSそれぞれについて異常発生の有無を判断すると、これらの判断結果を基に、無線センサネットワーク10の異常発生箇所を総合的に推定する。標準範囲設定部323は、標準データ群480を用いて、異常発生推定部322が無線センサネットワーク10の異常発生を推定する基準となる標準範囲の設定を行う。標準データ群480は、受信データ群470のうち、異常発生推定部322によって正常異常が発生していないと判断された受信データ群470の集合であり、センサノードS毎に設定される。なお、標準データ群480を構成するデータ数が、異常発生の推定に充分なデータ数である一定数に達すると、古いデータを順次削除し、最新の所定数のデータで構成されるようにすると好適である。図17は、標準範囲設定条件テーブル430のデータ構成の一例を示す図である。標準範囲設定条件テーブル430は、センサ種別431毎に、標準範囲の設定条件432を対応付けて格納している。図11に戻り、表示部330は、例えばLCD等で実現される表示装置であり、処理部320からの表示信号に基づく各種表示画面を表示する。通信部340は、例えば、無線通信モジュールやルータ、モデム、TA、有線用の通信ケーブルのジャックや制御回路等によって実現される通信装置であり、外部機器主に、車上装置22との間でデータ通信を行う。記憶部400は、処理部320がデータ管理サーバ30を統合的に制御するための諸機能を実現するためのシステムプログラムや、本実施形態の異常発生推定処理を実行するためのプログラムやデータ等を記憶しているとともに、処理部320の作業領域として用いられ、処理部320が各種プログラムに従って実行した演算結果や、操作部310からの入力信号が一時的に格納される。また、本実施形態では、記憶部400には、プログラムとして異常発生推定プログラム410が記憶されるとともに、データとして、センサテーブル420と、標準範囲設定条件テーブル430と、標準範囲設定データ440と、異常判断条件テーブル450と、列車運行情報460と、受信データ群470と、標準データ群480と、個別判断結果データ490とが記憶される。[処理の流れ]図18は、異常発生推定処理を説明するフローチャートである。なお、この異常発生推定処理は、一日の列車運行が終了した後に、当該一日分の受信されたセンサデータを対象として実行されるが、一日以外の期間例えば、1時間に適用しても良いことは勿論である。異常発生推定処理では、無線センサネットワーク10を構成するセンサノードSそれぞれを対象とした繰り返し処理ループAを行って、対象のセンサノードSにかかる異常発生の有無を判断する。ループAでは、先ず、対象期間において受信された対象のセンサノードSからのセンサデータ受信データを、送信時刻順データID順にソートするステップA1。次いで、ソートされた受信データDnそれぞれについて、1つ前の受信データDn-1との受信間隔Rを算出するステップA3。また、列車運行情報460と、対象のセンサノードSの送信間隔Tとから、対象期間におけるセンサデータDの受信タイミングを算出しステップA5、これらの受信タイミングそれぞれについて、受信が予測されるセンサデータ予測データDの数や、これらの予測データそれぞれの受信間隔を算出するステップA7。次いで、各受信タイミングにおける予測データ数等をもとに、受信データそれぞれと予測データそれぞれとの対応を判定しステップA9、受信データそれぞれについて、その受信間隔Rと、対応する予測データの受信間隔との差受信誤差ΔRを算出するステップA11。続いて、全ての受信データ数に対する、対象のセンサノードSの種別に応じた標準範囲内に受信誤差ΔRがある受信データの数の割合標準割合を算出するステップA13。そして、この標準割合が、対象のセンサノードSの種別に応じた異常判定条件を満たすか否かに応じて、対象のセンサノードSにかかる異常発生の有無を判断するステップA15。この結果、正常と判断したならばステップA17:YES、対象期間の受信データを、対象のセンサノードSの種別に対応する新たな標準データとして蓄積記憶するステップA19。続いて、標準範囲設定部323が、標準データをもとに、対象のセンサノードSの種別に対応する標準範囲を再設定するステップA21。ループAはこのように行われる。全てのセンサノードSを対象としたループAの処理を行うと、各センサノードS毎の異常発生の判断結果をもとに、無線センサネットワーク10の異常発生箇所を総合的に推定する処理を行うステップA23。以上の処理を行うと、異常発生推定処理は終了となる。[作用効果]このように、本実施形態によれば、データ管理サーバ30におけるセンサデータの受信間隔Rをもとに、無線センサネットワーク10の異常発生の有無が推定される。つまり、無線線センサネットワーク10の異常を検出するために、各センサノードSに問い合わせようの信号を送信したり、これに対する応答信号を受信するといった通信の必要が無いため、無線センサネットワーク10の通信負荷を増大させることがない。[変形例]なお、本発明の適用可能な実施形態は、上述の実施形態に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能なのは勿論である。A標準範囲の設定例えば、上述の実施形態では、標準範囲を、センサノードSに搭載されるセンサの種別に応じて可変に設定することにしたが図17の標準範囲設定条件テーブル、センサノードSの設置場所監視対象物に応じて可変に設定することにしても良い。具体的には、鉄橋やトンネルといった鉄道構造物毎に標準範囲を設定しても良い。また、センサの種別と当該センサの設置場所監視対象物とから当該センサの重要度を設定し、重要度毎に標準範囲を設定するようにしても良い。"