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技術 故障検出装置及び故障検出システム

出願人 富士通株式会社
発明者 イ・スゥワン・ハオティアン・ジュンファヌ・シアオジンワン・レェフェイシュエ・ウェヌチエヌ松倉隆一
出願日 2016年8月16日 (4年4ヶ月経過) 出願番号 2016-159610
公開日 2017年2月23日 (3年10ヶ月経過) 公開番号 2017-041883
状態 特許登録済
技術分野 移動無線通信システム
主要キーワード ドロップデータ 故障タイプ 故障検出システム 送信状態情報 ドロップ率 重複率 統計的計算 センサ機器
関連する未来課題
重要な関連分野

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図面 (14)

課題

本発明の実施例は故障検出装置及びシステムを提供する。

解決手段

該故障検出装置は、通信及び/又はチャネルに関連する情報を周期的に取得する第1取得部と、取得された該情報に対して統計的計算を行い、第1統計データを取得する第1統計部と、該第1統計データ及び予め記憶された訓練データを用いて故障検出を行い、故障検出結果を取得する第1検出部とを含む。本実施例の装置及びシステムによれば、複数種類の可能な通信障害を検出できると共に、シグナリングオーバーヘッドが低く、低い複雑度を達成できる。

概要

背景

モノインターネット(IOT:Internet of Things)は、物と物、物と人、全ての物品ネットワークの接続、便利な認識、管理及び制御を実現するように、監視、接続、相互作用する必要な任意の物体の各種の必要な情報をリアルタイム収集する。通常、モノのインターネットのエンティティセンサ機器ゲートウェイ、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。

しかし、従来のセンサのカバレッジが不十分であり、ネットワーク性能予測できなく、ネットワークの分布集中、ノイズ及び干渉等の要因が性能の低下に繋がる。また、有線ネットワークと異なって、無線ネットワークが環境の変化に影響されやすいため、モノのインターネットではリンク層及びネットワーク層状態監視及び故障検出が必要となる。

なお、背景技術に関する上記の説明は、単なる本発明の技術案をより明確、完全に説明するためのものであり、当業者を理解させるために説明するものであり。これら技術案が本発明の背景技術の部分に説明されているから当業者にとって周知の技術であると解釈してはならない。

概要

本発明の実施例は故障検出装置及びシステムを提供する。該故障検出装置は、通信及び/又はチャネルに関連する情報を周期的に取得する第1取得部と、取得された該情報に対して統計的計算を行い、第1統計データを取得する第1統計部と、該第1統計データ及び予め記憶された訓練データを用いて故障検出を行い、故障検出結果を取得する第1検出部とを含む。本実施例の装置及びシステムによれば、複数種類の可能な通信障害を検出できると共に、シグナリングオーバーヘッドが低く、低い複雑度を達成できる。

目的

本発明の実施例は、複数種類の可能な通信障害を検出できると共に、シグナリングオーバーヘッドが低く、低い複雑度を達成できる故障検出装置及びシステムを提供する

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

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請求項1

故障検出装置であって、通信及び/又はチャネルに関連する情報を周期的に取得する第1取得手段と、取得された前記情報に対して統計的計算を行い、第1統計データを取得する第1統計手段と、前記第1統計データ及び予め記憶された訓練データを用いて故障検出を行い、故障検出結果を取得する第1検出手段と、を含むことを特徴とする装置。

請求項2

前記情報は、受信側の情報及び/又は送信側の情報を含み、前記第1取得手段は、プローブパケットを周期的に送信することで前記送信側の情報を取得する、請求項1に記載の装置。

請求項3

前記第1取得手段により取得された情報が受信側の情報である場合に、前記第1統計データは、パケットドロップ統計情報重複統計情報、関連値統計情報、及び受信信号強度インジケータRSSI)統計情報のうち1つ又は複数の情報を含み、前記第1取得手段により取得された情報が送信側の情報である場合に、前記第1統計データは、パケットドロップ統計情報、再送統計情報、関連値統計情報、及び受信信号強度インジケータ(RSSI)統計情報のうち1つ又は複数の情報を含む、請求項2に記載の装置。

請求項4

前記第1取得手段により取得された情報が受信側の情報である場合に、前記第1統計手段は、1つの周期内で取得された受信側の情報におけるシーケンス番号に基づいてパケットドロップ統計情報を計算する第1計算手段と、1つの周期内で取得された受信側の情報におけるシーケンス番号に基づいて重複統計情報を計算する第2計算手段と、1つの周期内で取得された受信側の情報におけるデータパケットの関連値を測定することで関連値統計情報を計算する第3計算手段と、1つの周期内で取得された受信側の情報におけるデータパケットのRSSI値を測定することでRSSI統計情報を計算する第4計算手段と、を含む、請求項3に記載の装置。

請求項5

前記第1取得手段により取得された情報が送信側の情報である場合に、前記第1統計手段は、1つの周期内で取得された送信側の情報におけるデータパケットの送信状態情報に基づいてパケットドロップ統計情報を計算する第5計算手段と、1つの周期内で取得された送信側の情報におけるデータパケット再送情報に基づいて再送統計情報を計算する第6計算手段と、1つの周期内で取得された送信側の情報における肯定応答ACK)関連値情報に基づいて関連値統計情報を計算する第7計算手段と、1つの周期内で取得された送信側の情報におけるACKRSSI値に基づいてRSSI統計情報を計算する第8計算手段と、を含む、請求項3に記載の装置。

請求項6

前記パケットドロップ統計情報はパケットドロップ率であり、前記再送統計情報は再送率であり、前記重複統計情報は重複率であり、前記関連値統計情報は関連値の平均値及び関連値の標準偏差を含み、前記RSSI統計情報はRSSIの平均値、RSSIの標準偏差及びRSSIの勾配を含む、請求項4又は5に記載の装置。

請求項7

前記故障検出結果は、正常状態、短時間のフェージング、低い信号強度及び干渉のうち1つ又は複数の結果を含む、請求項1に記載の装置。

請求項8

ゲートウェイアクセスポイントとを含む故障検出システムであって、前記アクセスポイントは、通信及び/又はチャネルに関連する情報を周期的に取得し、該情報を前記ゲートウェイに報告し、前記ゲートウェイは、取得された前記情報に対して統計的計算を行い、第1統計データを取得し、前記第1統計データ及び予め記憶された訓練データを用いて故障検出を行い、故障検出結果を取得することを特徴とするシステム

請求項9

ゲートウェイとアクセスポイントとを含む故障検出システムであって、前記アクセスポイントは、通信及び/又はチャネルに関連する情報を周期的に取得し、取得された前記情報に対して統計的計算を行い、第1統計データを取得し、前記第1統計データ及び予め記憶された訓練データを用いて故障検出を行い、故障検出結果を取得し、前記故障検出結果を前記ゲートウェイに報告することを特徴とするシステム。

請求項10

ゲートウェイとアクセスポイントとを含む故障検出システムであって、前記アクセスポイントは、通信及び/又はチャネルに関連する情報を周期的に取得し、取得された前記情報に対して統計的計算を行い、第1統計データを取得し、前記第1統計データを前記ゲートウェイに報告し、前記ゲートウェイは、前記第1統計データ及び予め記憶された訓練データを用いて故障検出を行い、故障検出結果を取得することを特徴とするシステム。

技術分野

0001

本発明は、通信技術分野に関し、特に故障検出装置及び故障検出システムに関する。

背景技術

0002

モノインターネット(IOT:Internet of Things)は、物と物、物と人、全ての物品ネットワークの接続、便利な認識、管理及び制御を実現するように、監視、接続、相互作用する必要な任意の物体の各種の必要な情報をリアルタイム収集する。通常、モノのインターネットのエンティティセンサ機器ゲートウェイ、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、従来のセンサのカバレッジが不十分であり、ネットワーク性能予測できなく、ネットワークの分布集中、ノイズ及び干渉等の要因が性能の低下に繋がる。また、有線ネットワークと異なって、無線ネットワークが環境の変化に影響されやすいため、モノのインターネットではリンク層及びネットワーク層状態監視及び故障検出が必要となる。

0004

なお、背景技術に関する上記の説明は、単なる本発明の技術案をより明確、完全に説明するためのものであり、当業者を理解させるために説明するものであり。これら技術案が本発明の背景技術の部分に説明されているから当業者にとって周知の技術であると解釈してはならない。

発明が解決しようとする課題

0005

故障検出では、通常、最も一般的、且つ発生頻度の最も高い故障無線伝送に関するものであり、これらの故障は、通常、フェージング、低い信号強度及び干渉等の要因によるものである。複数種類の可能な通信障害を検出するために、本発明の実施例は、複数種類の可能な通信障害を検出できると共に、シグナリングオーバーヘッドが低く、低い複雑度を達成できる故障検出装置及びシステムを提供する。

課題を解決するための手段

0006

本発明の実施例の第1態様では、故障検出装置であって、通信及び/又はチャネルに関連する情報を周期的に取得する第1取得手段と、取得された前記情報に対して統計的計算を行い、第1統計データを取得する第1統計手段と、前記第1統計データ及び予め記憶された訓練データを用いて故障検出を行い、故障検出結果を取得する第1検出手段と、を含むことを特徴とする装置を提供する。

0007

本発明の実施例の第2態様では、ゲートウェイとアクセスポイントとを含む故障検出システムであって、前記アクセスポイントは、通信及び/又はチャネルに関連する情報を周期的に取得し、該情報を前記ゲートウェイに報告し、前記ゲートウェイは、取得された前記情報に対して統計的計算を行い、第1統計データを取得し、前記第1統計データ及び予め記憶された訓練データを用いて故障検出を行い、故障検出結果を取得することを特徴とするシステムを提供する。

0008

本発明の実施例の第3態様では、ゲートウェイとアクセスポイントとを含む故障検出システムであって、前記アクセスポイントは、通信及び/又はチャネルに関連する情報を周期的に取得し、取得された前記情報に対して統計的計算を行い、第1統計データを取得し、前記第1統計データ及び予め記憶された訓練データを用いて故障検出を行い、故障検出結果を取得し、前記故障検出結果を前記ゲートウェイに報告することを特徴とするシステムを提供する。

0009

本発明の実施例の第4態様では、ゲートウェイとアクセスポイントとを含む故障検出システムであって、前記アクセスポイントは、通信及び/又はチャネルに関連する情報を周期的に取得し、取得された前記情報に対して統計的計算を行い、第1統計データを取得し、前記第1統計データを前記ゲートウェイに報告し、前記ゲートウェイは、前記第1統計データ及び予め記憶された訓練データを用いて故障検出を行い、故障検出結果を取得することを特徴とするシステムを提供する。

0010

本発明の有益な効果としては、通信及び/又はチャネルに関連する情報を周期的に取得し、該情報に対して統計的処理を行い、統計された情報に基づいて故障検出を行うことで、複数種類の可能な通信障害を検出できると共に、シグナリングオーバーヘッドが低く、低い複雑度を達成できる。

0011

下記の説明及び図面に示すように、本発明の特定の実施形態が詳細に開示され、本発明の原理を採用できる方式が示される。なお、本発明の実施形態の範囲はこれらに限定されない。本発明の実施形態は、添付される特許請求の範囲の要旨及び項目の範囲内において、変更されたもの、修正されたもの及び均等的なものを含む。

0012

1つの実施形態に記載された特徴及び/又は示された特徴は、同一又は類似の方式で1つ又はさらに多くの他の実施形態で用いられてもよいし、他の実施形態における特徴と組み合わせてもよいし、他の実施形態における特徴に代わってもよい。

0013

なお、本文では、用語「包括/含む」は、特徴、部材、ステップ又はコンポーネントが存在することを指し、一つ又は複数の他の特徴、部材、ステップ又はコンポーネントの存在又は付加を排除しない。

図面の簡単な説明

0014

ここで含まれる図面は、本発明の実施例を理解させるためのものであり、本明細書の一部を構成し、本発明の実施例を例示するためのものであり、文言の記載と合わせて本発明の原理を説明する。なお、ここに説明される図面は、単なる本発明の実施例を説明するためのものであり、当業者にとって、これらの図面に基づいて他の図面を容易に得ることができる。
実施例1の故障検出方法フローチャートである。
実施例1のステップ102の1つの態様のフローチャートである。
実施例1の送信側の関連情報及び第1統計データの構成を示す図である。
実施例1のステップ102のもう1つの態様のフローチャートである。
実施例1の受信側の関連情報及び第1統計データの構成を示す図である。
実施例2の故障検出装置の構成を示す図である。
実施例2の第1統計部502の1つの態様の構成を示す図である。
実施例2の第1統計部502のもう1つの態様の構成を示す図である。
実施例3のアクセスポイントの構成を示す図である。
実施例5のゲートウェイの構成を示す図である。
実施例8の故障検出システムの構成を示す図である。
実施例9の故障検出システムの構成を示す図である。
実施例10の故障検出システムの構成を示す図である。

実施例

0015

本発明の上記及びその他の特徴は、図面及び下記の説明により理解できるものである。明細書及び図面では、本発明の特定の実施形態、即ち本発明の原則に従う一部の実施形態を表すものを公開している。なお、本発明は説明される実施形態に限定されず、本発明は、特許請求の範囲内の全ての修正、変更されたもの、及び均等なものを含む。

0016

本発明の実施例は、IoTネットワークを一例にして説明しているが、本発明の実施例はIoTネットワークに限定されず、例えば、本発明の実施例に係る方法及び装置は他の無線ネットワーク、例えば無線ローカルエリアネットワーク(WLAN:Wireless Local Area Networks)等の他の無線ネットワークにも適用してもよい。

0017

<実施例1>
本実施例1は故障検出方法を提供し、図1は実施例1の故障検出方法のフローチャートである。図1に示すように、該方法は下記のステップを含む。

0018

ステップ101:通信及び/又はチャネルに関連する情報を周期的に取得する。

0019

ステップ102:取得された該情報に対して統計的計算を行い、第1統計データを取得する。

0020

ステップ103:該第1統計データ及び予め記憶された訓練データを用いて故障検出を行い、故障検出結果を取得する。

0021

本実施例では、通信及び/又はチャネルに関連する情報を周期的に取得し、該情報に対して統計的処理を行い、統計された情報に基づいて故障検出を行うことで、複数種類の可能な通信障害を検出できると共に、シグナリングオーバーヘッドが低く、低い複雑度を達成できる。

0022

本実施例では、ステップ101において、通信に関連する情報は、電気電子技術者協会(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におけるネットワーク情報ログ(LOG)であってもよく、チャネルに関連する情報は、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ネル情報ログであってもよく、該ネットワーク情報LOG及びチャネル情報LOGの具体的なフォーマットは従来の規格定義を参照し、ここでその例の説明が省略される。このように、ステップ102において、ステップ101において取得された情報に対して統計的計算を行う際に、検出するべき故障の種類に基づいて、上記ネットワーク情報ログ及び/又はチャネル情報ログにおける通信特徴及び/又はチャネル特徴に対して統計的計算を行い、該第1統計データを取得してもよい。例えば、該通信特徴はパケットドロップ率PDR:packet drop rate)等を含んでもよく、該チャネル特徴は、所定の期間内の受信信号強度インジケータRSSI:Received Signal Strength Indictor)、信号対雑音干渉比(SINR:Signal to Noise and Interference Ratio)等を含んでもよい。

0023

本実施例では、該通信及び/チャネルに関連する情報は、受信側の情報及び/又は送信側の情報であってもよい。例えば、故障検出を行う装置をパケット通信プロセスにおける送信機とする場合に、該通信及び/又はチャネルに関連する情報は送信側の情報であり、故障検出を行う装置をパケット通信プロセスにおける受信機とする場合に、該通信及び/又はチャネルに関連する情報は受信側の情報である。例えば、該通信及び/又はチャネルに関連する情報が送信側の情報である場合に、上記ネットワーク情報LOG及び/又はチャネル情報LOGは送信LOGであってもよく、該通信及び/又はチャネルに関連する情報が受信側の情報である場合に、上記ネットワーク情報LOG及び/又はチャネル情報LOGは受信LOGであってもよい。

0024

本実施例では、該方法は、該故障検出結果を報告するステップ(図示せず)をさらに含んでもよい。

0025

本実施例では、第1統計データをより正確に算出するために、上記通信及び/又はチャネルに関連する情報を取得する際に、周期Tを予め設定し、ステップ101において、T期間内の通信及び/チャネルに関連する情報を周期的に取得してもよい。以下は、例を参照しながら、情報を周期的に取得する方法を説明する。

0026

例1として、該情報が受信側の情報である場合に、Iotサービスは、センサ機器(例えば温度センサ水位センサ等の各種の情報収集センサ)がデータを周期的に報告する必要があり、この場合に、該周期的に報告されるデータの受信LOGは周期的に取得される通信及び/又はチャネルに関連する情報である。ここで、該受信LOGは、通常、シーケンス番号(sequence)、データパケット関連値情報(correlation)、データパケットRSSI値などを含んでもよく、このシナリオは多くの情報を収集し、定期的に報告するセンサネットワークアプリケーションに適用し、即ち既存の周期的なデータ伝送を用いて受信LOGを取得してもよい。このような周期的なデータ報告は予め構成されてもよいし、故障診断を行う必要がある場合に、センサ装置に対応する命令を送信し、データ報告機能を起動するように指示してもよい。

0027

例2として、該情報が送信側の情報である場合に、プローブパケットを周期的に送信することで該送信側の情報を取得してもよい。例えば、故障検出を行う装置がプローブパケットを周期的に送信し、プローブパケットの送信LOGを収集し、該送信LOGを、周期的に取得される通信及び/又はチャネルに関連する情報とする。ここで、該送信LOGは、通常、シーケンス番号(Sequence)、データパケットの送信状態情報(status。例えば送信成功状態又は送信失敗状態)、データパケット再送情報(retries。例えばデータパケット再送数)、肯定応答ACK)の関連値(correlation)、ACKのRSSI値などを含んでもよいが、本実施例はこれに限定されなく、例えば該送信LOGは、ACKのリンク品質(link quality)、ACKの信号品質(signal quality)、応答時間(response time)、遅延(delay)等をさらに含んでもよい。

0028

本実施例では、ステップ102では、ステップ101において取得された情報に対して統計的計算を行い、第1統計データを取得する。ここで、ステップ101において取得された情報が送信側の情報である場合に、該第1統計データは、パケットドロップ統計情報再送統計情報、関連値統計情報、及びRSSI統計情報のうち1つ又は複数の情報を含む。ステップ101において取得された情報が受信側の情報である場合に、該第1統計データは、パケットドロップ統計情報、重複統計情報、関連値統計情報、及びRSSI統計情報のうち1つ又は複数の情報を含む。

0029

1つの態様では、該パケットドロップ統計情報はパケットドロップ率であってもよく、該再送統計情報は再送率であってもよく、該重複統計情報は重複率であってもよく、該関連値統計情報は関連値の平均値及び関連値の標準偏差を含んでもよく、該RSSI統計情報はRSSIの平均値、RSSIの標準偏差及びRSSIの勾配を含んでもよいが、本実施例はこれに限定されない。例えば、該パケットドロップ統計情報はパケットドロップ総数であってもよく、該再送統計情報は再送総数であってもよく、該重複統計情報は重複総数などであってもよく、関連値統計情報は関連値の分散などであってもよいが、ここでその例の説明が省略される。

0030

本実施例では、故障検出結果は、正常状態、短時間のフェージング、低い信号強度及び干渉のうち1つ又は複数の結果を含んでもよく、検出する必要な故障の種類に応じて、ステップ102において統計される第1統計データに含まれる情報を決定してもよい。以下は、上記故障検出結果をそれぞれ説明する。

0031

<A正常状態>
本実施例では、該正常状態は、所定の期間内に環境の変化が発生せず、チャネル状態が非常に安定することを表す。該状態では、パケットドロップがなく、再送がなく、且つ異なるデータパケットのRSSI及び関連値の変化の幅が小さい(実際の要求に応じて変化の幅の判定基準を決定し、それがRSSI及び関連値の標準偏差が比較的に低いことで表される)。パケットドロップ統計情報、再送統計情報、関連値統計情報、RSSI統計情報を第1統計データとし、例えば、パケットドロップ率、再送率、関連値の標準偏差、並びにRSSIの平均値及び標準偏差に基づいて正常状態であるか否かを判断する。

0032

<B短時間のフェージング>
この実施例では、該短時間のフェージングは、環境が変化し、例えば伝送領域において物体が移動し、周辺に人が歩いており、又は送受信機震え、移動する際に環境の変化に繋がることを表す。短時間のフェージングが発生した場合に、RSSI値が急激に変動し(RSSIの標準偏差が比較的に大きく、RSSIの勾配の絶対値が比較的に大きいことで表される)、データパケット再送が現れる場合もある。RSSI統計情報、再送統計情報を第1統計情報とし、例えばRSSI標準偏差、RSSIの勾配の絶対値の平均値、再送率に基づいて短時間のフェージングが発生したか否かを判断する。

0033

<C低い信号強度>
本実施例では、該低い信号強度は、送信機と受信機との間の閉塞、又は送信電力の低下によって引き起こされるものであり、例えば送信機と受信機との間に比較的に大きい障害物が現れる場合に信号強度が低下してしまう。低い信号強度の状態では、RSSI値が低下し(RSSI平均値が変化することで表される)、データパケット再送及びパケットドロップが現れる場合もある。RSSI統計情報、再送統計情報、パケットドロップ統計情報を第1統計データとし、例えばRSSI平均値、再送率及びパケットドロップ率に基づいて、低い信号強度が発生したか否かを決定する。

0034

<D干渉>
本実施例では、ISM(Industrial,Scientific,and Medical)帯域幅が広く用いられているため、帯域幅の混雑をもたらすため、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)、電子レンジ等に干渉を与え、干渉状態では、信号対干渉雑音比(SINR:Signal to Interference plus Niose Ratio)が低下し(関連値が低下することで表される)、データパケット再送及びデータパケットドロップが現れる場合もある。この場合は、関連値統計情報、再送統計情報、パケットドロップ統計情報を第1統計データとし、例えば関連値の平均値、再送率及びパケットドロップ率に基づいて干渉が発生しているか否かを決定する。

0035

従って、本実施例では、種類の異なる故障を検出するために、該故障を表すことが可能な統計データを選択してもよい。例えば、短時間のフェージング及び低い信号強度という2種類の故障を検出する必要がある場合に、統計情報に基づいて対応する故障を判断できるように、該第1統計情報は、RSSI統計情報、再送統計情報、パケットドロップ統計情報を含む。例えば、干渉の故障を検出する必要がある場合に、統計情報に基づいて干渉が発生しているか否かを判断できるように、該第1統計情報は、関連値統計情報、再送統計情報、パケットドロップ統計情報を含む。例えば、上記4種類の故障を同時に検出する必要がある場合に、該第1統計情報は、パケットドロップ統計情報、関連値統計情報、RSSI統計情報を含むが、本実施例はこれに限定されない。

0036

本実施例では、受信側の情報と送信側の情報とが異なるため、第1統計データの統計計算方法も異なる、図2はステップ102において送信側のデータに対して統計的計算を行って第1統計データを取得する方法のフローチャートであり、図3は本実施例における送信側の情報及び第1統計データを示す図である。以下は、図2及び図3を参照しながら、送信側の第1統計データの取得方法を説明する。

0037

図2に示すように、送信側のデータに対して統計的計算を行う方法は、下記のステップを含む。

0038

ステップ201:1つの周期内で取得された送信側の情報におけるデータパケットの送信状態情報に基づいてパケットドロップ統計情報を計算する。

0039

ステップ202:1つの周期内で取得された送信側の情報におけるデータパケット再送情報に基づいて再送統計情報を計算する。

0040

ステップ203:1つの周期内で取得された送信側の情報における肯定応答(ACK)関連値情報に基づいて関連値統計情報を計算する。

0041

ステップ204:1つの周期内で取得された送信側の情報におけるACKRSSI値に基づいてRSSI統計情報を計算する。

0042

以下は、図3を参照しながら具体的な実例を用いて、送信側の情報の統計的計算方法を説明する。図3に示すように、送信側のデータは、シーケンス番号(sequence)、データパケットの送信状態情報(status。0は送信成功を表し、1は送信失敗を表す)、データパケット再送情報(retries。0は再送していないことを表す)、ACK関連値情報(correlation)、ACKRSSIを含む。第1統計データは、パケットドロップ統計情報、再送統計情報、関連値統計情報、RSSI統計情報を含む。ここで、パケットドロップ統計情報はパケットドロップ率(PDR:packet drop rate)であり、再送統計情報は再送率(RR:retry ratio)であり、該関連値統計情報は関連値の平均値(corr_avg)及び関連値の標準偏差(corr_std)であり、該RSSI統計情報はRSSI平均値(rssi_avg)、RSSI標準偏差(rssi_std)及びRSSI勾配(rssi_grad)であり、第1統計データの具体的な計算方法は以下の通りである。

0043

例えば、周期T内で取得された送信側の情報がN個の送信LOGである場合は、N個の送信LOGにおけるデータパケットの送信状態情報のうち送信状態が失敗の数を統計し、パケットドロップ率を計算し、N個の送信LOGにおける再送パケットの数を統計し、再送率を計算し、N個の送信LOGのACKcorrelationを統計し、N個のACK correlationの関連値平均値(corr_avg)及び関連値標準偏差(corr_std)を計算し、N個の送信LOGのACKRSSIを統計し、N個のACK RSSIのRSSI平均値(rssi_avg)、RSSI標準偏差(rssi_std)及びRSSI勾配(rssi_grad)を計算する。ここで、N個のACK RSSIの勾配の絶対値の平均値をrssi_gradとし、7次元ベクトルを第1統計データとしてもよく、式(1)において、D=[PDR,RR,corr_avg,corr_std,rssi_avg,rssi_std,rssi_grad]と表されてもよい。以上は単なる例示的な説明であり、該第1統計データは上記の7次元のベクトルに限定されず、例えば該第1統計データは6次元のベクトル又は8次元のベクトルであってもよく、本実施例はこれに限定されない。

0044

図4はステップ102において受信側のデータに対して統計的計算を行って第1統計データを取得する方法のフローチャートであり、図5は本実施例における受信側の情報及び第1統計データを示す図である。以下は、図4及び図5を参照しながら、受信側の第1統計データの取得方法を説明する。

0045

図4に示すように、受信側のデータに対して統計的計算を行う方法は、下記のステップを含む。

0046

ステップ401:1つの周期内で取得された受信側の情報におけるシーケンス番号に基づいてパケットドロップ統計情報を計算する。

0047

ステップ402:1つの周期内で取得された受信側の情報におけるシーケンス番号に基づいて重複統計情報を計算する。

0048

ステップ403:1つの周期内で取得された受信側の情報におけるデータパケットの関連値を測定することで関連値統計情報を計算する。

0049

ステップ404:1つの周期内で取得された受信側の情報におけるデータパケットのRSSI値を測定することでRSSI統計情報を計算する。

0050

以下は、図5を参照しながら具体的な実例を用いて、受信側の情報の統計的計算方法を説明する。図5に示すように、受信側のデータは、シーケンス番号(sequence)、データパケット関連値情報(correlation)、データパケットRSSI等を含む。第1統計データは、パケットドロップ統計情報、重複統計情報、関連値統計情報、RSSI統計情報を含む。ここで、パケットドロップ統計情報はパケットドロップ率(PDR)であり、重複統計情報は重複率(DR:duplicate ratio)であり、該関連値統計情報は関連値の平均値(corr_avg)及び関連値の標準偏差(corr_std)であり、該RSSI統計情報はRSSI平均値(rssi_avg)、RSSI標準偏差(rssi_std)及びRSSI勾配(rssi_grad)であり、第1統計データの具体的な計算方法は以下の通りである。

0051

例えば、周期T内で取得された受信側の情報がN個の受信LOGであり、受信LOGと送信LOGの情報とが異なり、例えば受信LOGにデータパケットの送信状態情報、データパケット再送情報及びACKの情報が含まれないため、第1統計データを計算する際に、受信LOGの統計計算方法と送信LOGの統計計算方法とは異なる。ここで、ステップ401及び402において、シーケンス番号を用いてパケットドロップ統計情報及び重複統計情報を計算し、例えばシーケンス番号が連続的なものであるか否かに基づいてパケットドロップデータが存在するか否かを判断し、パケットドロップ統計情報を取得してもよく、シーケンス番号が重複しているか否かに基づいて重複(duplicates)が存在するか否かを判断し、重複統計情報を取得してもよく、受信LOGにおけるデータパケット関連値及びRSSI値を測定することで関連値統計情報及びRSSI統計情報を計算し、第1統計データを取得してもよく、その具体的な測定計算方法は従来技術を参照してもよく、ここでその説明が省略される。

0052

本実施例では、ステップ201〜204、ステップ401〜404の実行順序は任意のものであってもよく、図2及び図4順序に限定されない。実際の要求に応じて関連する統計情報を選択してもよく、本実施例はこれに限定されない。

0053

本実施例では、上記図2及び図4の統計的計算方法により、ステップ101において取得された通信及び/又はチャネルに関連する情報を統一データモデル標準化してもよい。例えば、各種の異なる装置の情報を処理し、故障検出の複雑度を低減するように、通信及び/又はチャネルに関連する情報を統一の7次元のベクトル(データモデル)に標準化してもよい。

0054

本実施例では、ステップ103において、第1統計データを取得した後に、予め記憶された訓練データと合わせて故障検出を行ってもよい。本実施例では、該予め記憶された訓練データは下記の方法で取得されてもよい。正常状態、及び異なる故障タイプの、通信及び/又はチャネルに関連する情報を予め種痘し、該情報を訓練し、具体的な訓練方法は従来技術と類似し、例えば検出する必要があるネットワーク環境において、感心のある正常及び異なる故障タイプのシナリオを人為的に選択し、或いは製造し、これらのシナリオにおいて収集されたLOGデータの上記第1統計データと対応する故障タイプのシナリオを特定し、訓練データを形成する。訓練後に、正常状態及び異なる故障タイプにそれぞれ対応する異なる訓練データを取得できる。各種の故障検出結果に対応する訓練データが異なるため、該第1統計データと予め記憶された訓練データとを比較して、該第1統計データに対応する故障検出結果を決定する。

0055

本実施例では、具体的な故障検出アルゴリズムを限定せず、例えば従来技術におけるマシン学習アルゴリズムを用いて故障検出を行ってもよい。具体的には、最近傍アルゴリズム(KNN:K Nearest Neighbor)を用いて故障検出を行ってもよい。以下は、ステップ101において取得された情報が送信側の情報であることを一例にして、ステップ103における故障検出方法をさらに説明する。

0056

ステップ103において、予め記憶された訓練データを用いてKNNパラメータ及び加重値を最適化し、該第1統計データ(例えば7次元のベクトル)と全ての予め記憶された訓練データとの距離、例えばユークリッド距離を計算し、K個の最近傍の訓練データ(これらの訓練データのそれぞれは、正常又は故障タイプとして予め定義される)を見つける。ここで、このK個の訓練データのうち最も多い訓練データに対応する正常又は故障タイプを決定し、該第1統計データを、最も多い訓練データを含む正常又は故障タイプに分類する。ここで、Kの値はアルゴリズムで最適化され、従来のマシン学習の範疇に属し、ここでその説明が省略される。

0057

本実施例では、該ステップ101〜103はネットワークにおけるアクセスポイントで実行され、アクセスポイントは、取得された故障検出結果をゲートウェイに報告してもよい。或いは、該ステップ101〜102はネットワークにおけるアクセスポイントで実行され、アクセスポイントは、第1統計データを統計した後に、該第1統計データをゲートウェイに報告し、ゲートウェイはステップ103における故障検出を行ってもよい。或いは、該ステップ101はネットワークにおけるアクセスポイントで実行され、アクセスポイントは、通信及び/又はチャネルに関連する情報を取得してゲートウェイに報告し、ゲートウェイはステップ102及び103における第1統計データの計算及び故障検出を行ってもよい。本実施例はこれらに限定されない。

0058

本実施例では、通信及び/又はチャネルに関連する情報を周期的に取得し、該情報に対して統計的処理を行い、統計された情報に基づいて故障検出を行うことで、複数種類の可能な通信障害を検出できると共に、シグナリングオーバーヘッドが低く、低い複雑度を達成できる。

0059

<実施例2>
本実施例2は故障検出装置を提供し、該装置の問題解決の原理が実施例1の方法と類似するため、その具体的な実施は実施例1の方法の実施を参照してもよく、重複部分についての説明が省略される。

0060

図6は本発明の実施例2の故障検出装置の構成を示す図である。装置600は、第1取得部601、第1統計部602及び第1検出部603を含む。

0061

第1取得部601は、通信及び/又はチャネルに関連する情報を周期的に取得する。

0062

第1統計部602は、取得された該情報に対して統計的計算を行い、第1統計データを取得する。

0063

第1検出部603は、該第1統計データ及び予め記憶された訓練データを用いて故障検出を行い、故障検出結果を取得する。

0064

本実施例では、該情報は、受信側の情報及び/又は送信側の情報を含み、第1取得部601は、プローブパケットを周期的に送信することで前記送信側の情報を取得する。その具体的な取得方法は実施例1におけるステップ101を参照してもよく、ここでその説明が省略される。

0065

本実施例では、第1取得部601により取得された情報が受信側の情報である場合に、該第1統計データは、パケットドロップ統計情報、重複統計情報、関連値統計情報、及び受信信号強度インジケータ(RSSI)統計情報のうち1つ又は複数の情報を含み、第1取得部601により取得された情報が送信側の情報である場合に、該第1統計データは、パケットドロップ統計情報、再送統計情報、関連値統計情報、及びRSSI統計情報のうち1つ又は複数の情報を含む。各種の統計情報及び第1統計データの決定方法の具体的な態様は実施例1を参照してもよく、ここでその説明が省略される。

0066

本実施例では、図7は第1統計部602の1つの態様の構成を示す図である。図7に示すように、第1取得部601により取得された情報が受信側の情報である場合に、第1統計部602は、第1計算部701、第2計算部702、第3計算部703、及び第4計算部704を含む。

0067

第1計算部701は、1つの周期内で取得された受信側の情報におけるシーケンス番号に基づいてパケットドロップ統計情報を計算する。

0068

第2計算部702は、1つの周期内で取得された受信側の情報におけるシーケンス番号に基づいて重複統計情報を計算する。

0069

第3計算部703は、1つの周期内で取得された受信側の情報におけるデータパケットの関連値を測定することで関連値統計情報を計算する。

0070

第4計算部704は、1つの周期内で取得された受信側の情報におけるデータパケットのRSSI値を測定することでRSSI統計情報を計算する。

0071

ここで、第1計算部701、第2計算部702、第3計算部703、及び第4計算部704の具体的な態様は実施例1におけるステップ201〜204を参照してもよく、ここでその内容を援用し、ここでその説明が省略される。

0072

本実施例では、図8は第1統計部602のもう1つの態様の構成を示す図である。図8に示すように、第1取得部601により取得された情報が送信側の情報である場合に、第1統計部602は、第5計算部801、第6計算部802、第7計算部803、及び第8計算部804を含む。

0073

第5計算部801は、1つの周期内で取得された送信側の情報におけるデータパケットの送信状態情報に基づいてパケットドロップ統計情報を計算する。

0074

第6計算部802は、1つの周期内で取得された送信側の情報におけるデータパケット再送情報に基づいて再送統計情報を計算する。

0075

第7計算部803は、1つの周期内で取得された送信側の情報における肯定応答(ACK)関連値情報に基づいて関連値統計情報を計算する。

0076

第8計算部804は、1つの周期内で取得された送信側の情報におけるACKRSSI値に基づいてRSSI統計情報を計算する。

0077

第5計算部801、第6計算部802、第7計算部803、及び第8計算部804の具体的な態様は実施例1におけるステップ401〜404を参照してもよく、ここでその内容を援用し、ここでその説明が省略される。

0078

本実施例では、図7及び図8における各計算部を組み合わせて実施してもよいし、単独で実施してもよく、本実施例はこれに限定されない。

0079

1つの態様では、該パケットドロップ統計情報はパケットドロップ率であってもよく、該再送統計情報は再送率であってもよく、該重複統計情報は重複率であってもよく、該関連値統計情報は関連値の平均値及び関連値の標準偏差を含んでもよく、該RSSI統計情報はRSSIの平均値、RSSIの標準偏差及びRSSIの勾配を含んでもよい。本実施例はこれに限定されず、例えば、パケットドロップ統計情報はパケットドロップ総数であってもよく、該再送統計情報は再送総数であってもよく、該重複統計情報は重複総数などであってもよく、関連値統計情報は関連値の分散などであってもよく、ここでその例の説明が省略される。

0080

本実施例では、該故障検出結果は、正常状態、短時間のフェージング、低い信号強度及び干渉のうち1つ又は複数の結果を含む。ここで、各種の故障検出結果の説明は実施例1を参照し、ここでその説明が省略される。

0081

本実施例では、通信及び/又はチャネルに関連する情報を周期的に取得し、該情報に対して統計的処理を行い、統計された情報に基づいて故障検出を行うことで、複数種類の可能な通信障害を検出できると共に、シグナリングオーバーヘッドが低く、低い複雑度を達成できる。

0082

実施例2では、故障検出装置600の第1取得部601、第1統計部602及び第1検出部603は共に1つの装置に設けられ、故障検出の機能を実現してもよいし、異なる装置に設けられ、装置間の情報の交換を介して、故障検出の機能を実現してもよい。例えば、通信システムでは、第1取得部601、第1統計部602及び第1検出部603は共にアクセスポイントに設けられ、アクセスポイントは故障検出を実行し、故障検出結果をゲートウェイに報告してもよい。或いは、第1取得部601及び第1統計部602は共にアクセスポイントに設けられ、第1検出部603はゲートウェイに設けられ、アクセスポイントは、情報を周期的に取得し、第1統計データをゲートウェイに報告し、ゲートウェイは故障検出を実行してもよい。或いは、第1取得部601はアクセスポイントに設けられ、第1統計部602及び第1検出部603はゲートウェイに設けられ、アクセスポイントは、情報を周期的に取得し、該情報をゲートウェイに報告し、ゲートウェイは第1統計データの計算及び故障検出を行ってもよい。以下は、異なる態様をそれぞれ説明する。

0083

なお、本実施例では、ネットワークにおけるコーディネータをアクセスポイントと総称し、ネットワークにおける中央制御装置、ゲートウェイ及びクラウドをゲートウェイと総称する。

0084

<実施例3>
本実施例3はアクセスポイントを提供し、本実施例では、該アクセスポイントは上記実施例1におけるステップ101〜103を実行し、故障検出結果をゲートウェイに報告する。

0085

図9は本発明の実施例のアクセスポイントの構成を示す図である。図9に示すように、装置900は、インタフェース(図示せず)、中央処理装置(CPU)920及び記憶装置910を含んでもよく、記憶装置910は中央処理装置920に接続される。ここで、記憶装置910は、各種のデータを記憶してもよく、故障検出のプログラムを記憶し、中央処理装置920の制御で該プログラムを実行する。

0086

1つの態様では、故障検出の機能は中央処理装置920に統合されてもよい。ここで、中央処理装置920は、通信及び/又はチャネルに関連する情報を周期的に取得し、取得された該情報に対して統計的計算を行い、第1統計データを取得し、該第1統計データ及び予め記憶された訓練データを用いて故障検出を行い、故障検出結果を取得してもよい。

0087

ここで、該情報は、受信側の情報及び/又は送信側の情報を含み、プローブパケットを周期的に送信することで該送信側の情報を取得する。取得された情報が送信側の情報である場合に、前記第1統計データは、パケットドロップ統計情報、再送統計情報、関連値統計情報、及び受信信号強度インジケータ(RSSI)統計情報のうち1つ又は複数の情報を含み、取得された情報が受信側の情報である場合に、該第1統計データは、パケットドロップ統計情報、重複統計情報、関連値統計情報、及び受信信号強度インジケータ(RSSI)統計情報のうち1つ又は複数の情報を含む。

0088

ここで、中央処理装置920は、取得された情報が受信側の情報である場合に、1つの周期内で取得された受信側の情報におけるシーケンス番号に基づいてパケットドロップ統計情報を計算し、1つの周期内で取得された受信側の情報におけるシーケンス番号に基づいて重複統計情報を計算し、1つの周期内で取得された受信側の情報におけるデータパケットの関連値を測定することで関連値統計情報を計算し、1つの周期内で取得された受信側の情報におけるデータパケットのRSSI値を測定することでRSSI統計情報を計算してもよい。

0089

ここで、中央処理装置920は、1つの周期内で取得された送信側の情報におけるデータパケットの送信状態情報に基づいてパケットドロップ統計情報を計算し、1つの周期内で取得された送信側の情報におけるデータパケット再送情報に基づいて再送統計情報を計算し、1つの周期内で取得された送信側の情報における肯定応答(ACK)関連値情報に基づいて関連値統計情報を計算し、1つの周期内で取得された送信側の情報におけるACKRSSI値に基づいてRSSI統計情報を計算してもよい。

0090

ここで、パケットドロップ統計情報はパケットドロップ率であり、再送統計情報は再送率であり、重複統計情報は重複率であり、関連値統計情報は関連値の平均値及び関連値の標準偏差を含み、RSSI統計情報はRSSIの平均値、RSSIの標準偏差及びRSSIの勾配を含む。故障検出結果は、正常状態、短時間のフェージング、低い信号強度及び干渉のうち1つ又は複数の結果を含む。

0091

もう1つの態様では、上記故障検出の機能は中央処理装置920に接続されたチップ(図示せず)に構成されてもよく、中央処理装置920の制御により故障検出の機能を実現してもよい。

0092

本実施例では、アクセスポイント900は、送受信機904及び電源モジュール905等をさらに含んでもよい。ここで、上記構成部の機能は従来技術と類似し、例えば送受信機904は最終的な故障検出結果をゲートウェイに報告する。なお、アクセスポイント900は、必ずしも図9に示す全ての構成部を含まなくてもよい。また、アクセスポイント900は、図9に示されていない構成部をさらに含んでもよく、従来技術を参照してもよい。

0093

本実施例では、通信及び/又はチャネルに関連する情報を周期的に取得し、該情報に対して統計的処理を行い、統計された情報に基づいて故障検出を行うことで、複数種類の可能な通信障害を検出できると共に、シグナリングオーバーヘッドが低く、低い複雑度を達成できる。

0094

<実施例4>
本実施例はアクセスポイントを提供する。実施例3と異なって、本実施例では、アクセスポイントは上記実施例1におけるステップ101〜102を実行し、第1統計データをゲートウェイに報告し、ゲートウェイは上記ステップ103を実行する。

0095

このため、本実施例では、中央処理装置920は、通信及び/又はチャネルに関連する情報を周期的に取得し、取得された該情報に対して統計的計算を行い、第1統計データを取得し、該第1統計情報をゲートウェイに報告する。

0096

ここで、該情報は、受信側の情報及び/又は送信側の情報を含み、プローブパケットを周期的に送信することで該送信側の情報を取得する。取得された情報が送信側の情報である場合に、該第1統計データは、パケットドロップ統計情報、再送統計情報、関連値統計情報、及び受信信号強度インジケータ(RSSI)統計情報のうち1つ又は複数の情報を含み、取得された情報が受信側の情報である場合に、該第1統計データは、パケットドロップ統計情報、重複統計情報、関連値統計情報、及び受信信号強度インジケータ(RSSI)統計情報のうち1つ又は複数の情報を含む。

0097

ここで、中央処理装置920は、取得された情報が受信側の情報である場合に、1つの周期内で取得された受信側の情報におけるシーケンス番号に基づいてパケットドロップ統計情報を計算し、1つの周期内で取得された受信側の情報におけるシーケンス番号に基づいて重複統計情報を計算し、1つの周期内で取得された受信側の情報におけるデータパケットの関連値を測定することで関連値統計情報を計算し、1つの周期内で取得された受信側の情報におけるデータパケットのRSSI値を測定することでRSSI統計情報を計算してもよい。

0098

ここで、中央処理装置920は、取得された情報が送信側の情報である場合に、1つの周期内で取得された送信側の情報におけるデータパケットの送信状態情報に基づいてパケットドロップ統計情報を計算し、1つの周期内で取得された送信側の情報におけるデータパケット再送情報に基づいて再送統計情報を計算し、1つの周期内で取得された送信側の情報における肯定応答(ACK)関連値情報に基づいて関連値統計情報を計算し、1つの周期内で取得された送信側の情報におけるACKRSSI値に基づいてRSSI統計情報を計算してもよい。

0099

ここで、パケットドロップ統計情報はパケットドロップ率であり、再送統計情報は再送率であり、重複統計情報は重複率であり、関連値統計情報は関連値の平均値及び関連値の標準偏差を含み、RSSI統計情報はRSSIの平均値、RSSIの標準偏差及びRSSIの勾配を含む。故障検出結果は、正常状態、短時間のフェージング、低い信号強度及び干渉のうち1つ又は複数の結果を含む。

0100

本実施例では、アクセスポイント900は、送受信機により第1統計データをゲートウェイに報告する。

0101

本実施例では、通信及び/又はチャネルに関連する情報を周期的に取得し、該情報に対して統計的処理を行い、統計された情報に基づいて故障検出を行うことで、複数種類の可能な通信障害を検出できると共に、シグナリングオーバーヘッドが低く、低い複雑度を達成できる。

0102

<実施例5>
本実施例5はゲートウェイを提供し、実施例4におけるアクセスポイントと情報交換を行い、実施例4におけるアクセスポイントにより送信された第1統計データを受信し、ステップ103を実行する。

0103

図10は本発明の実施例のゲートウェイの構成を示す図である。図10に示すように、装置1000は、インタフェース(図示せず)、中央処理装置(CPU)1020及び記憶装置1010を含んでもよく、記憶装置1010は中央処理装置1020に接続される。ここで、記憶装置1010は、各種のデータを記憶してもよく、故障検出のプログラムを記憶し、中央処理装置1020の制御で該プログラムを実行する。

0104

1つの態様では、本実施例では、中央処理装置1020は、アクセスポイントにより報告された第1統計データを受信し、該第1統計データ及び予め記憶された訓練データを用いて故障検出を行い、故障検出結果を取得してもよい。

0105

ここで、取得された情報が送信側の情報である場合に、前記第1統計データは、パケットドロップ統計情報、再送統計情報、関連値統計情報、及び受信信号強度インジケータ(RSSI)統計情報のうち1つ又は複数の情報を含み、取得された情報が受信側の情報である場合に、該第1統計データは、パケットドロップ統計情報、重複統計情報、関連値統計情報、及び受信信号強度インジケータ(RSSI)統計情報のうち1つ又は複数の情報を含む。

0106

ここで、パケットドロップ統計情報はパケットドロップ率であり、再送統計情報は再送率であり、重複統計情報は重複率であり、関連値統計情報は関連値の平均値及び関連値の標準偏差を含み、RSSI統計情報はRSSIの平均値、RSSIの標準偏差及びRSSIの勾配を含む。故障検出結果は、正常状態、短時間のフェージング、低い信号強度及び干渉のうち1つ又は複数の結果を含む。

0107

もう1つの態様では、上記故障検出の機能は中央処理装置1020に接続されたチップ(図示せず)に構成されてもよく、中央処理装置1020の制御により故障検出の機能を実現してもよい。

0108

本実施例では、ゲートウェイ1000は、送受信機1004及び電源モジュール1005等をさらに含んでもよい。ここで、上記構成部の機能は従来技術と類似し、例えばゲートウェイ1000は送受信機1004を介して、アクセスポイントにより報告された第1統計データを受信する。なお、ゲートウェイ1000は、必ずしも図10に示す全ての構成部を含まなくてもよい。また、ゲートウェイ1000は、図10に示されていない構成部をさらに含んでもよく、従来技術を参照してもよい。

0109

本実施例では、通信及び/又はチャネルに関連する情報を周期的に取得し、該情報に対して統計的処理を行い、統計された情報に基づいて故障検出を行うことで、複数種類の可能な通信障害を検出できると共に、シグナリングオーバーヘッドが低く、低い複雑度を達成できる。

0110

<実施例6>
本実施例6はアクセスポイントを提供する。実施例3及び4と異なって、本実施例では、該アクセスポイントは実施例1におけるステップ101を実行し、取得された通信及び/又はチャネルに関連する情報をゲートウェイに報告し、ゲートウェイは実施例1におけるステップ102及び103を実行する。

0111

このため、本実施例では、中央処理装置920は、通信及び/又はチャネルに関連する情報を周期的に取得し、該通信及び/又はチャネルに関連する情報をゲートウェイに報告してもよい。

0112

ここで、該情報は、受信側の情報及び/又は送信側の情報を含み、プローブパケットを周期的に送信することで該送信側の情報を取得する。

0113

本実施例では、アクセスポイント900は、送受信機を介して、通信及び/又はチャネルに関連する情報をゲートウェイに報告する。

0114

本実施例では、通信及び/又はチャネルに関連する情報を周期的に取得し、該情報に対して統計的処理を行い、統計された情報に基づいて故障検出を行うことで、複数種類の可能な通信障害を検出できると共に、シグナリングオーバーヘッドが低く、低い複雑度を達成できる。

0115

<実施例7>
本実施例7はゲートウェイを提供し、実施例6におけるアクセスポイントと情報交換する。実施例5におけるゲートウェイと異なって、実施例6におけるアクセスポイントにより報告された、通信及び/又はチャネルに関連する情報を受信し、実施例1におけるステップ102及び103を実行する。

0116

このため、本実施例では、中央処理装置1020は、アクセスポイントにより周期的に報告された、通信及び/又はチャネルに関連する情報を受信し、取得された情報に対して統計的計算を行い、第1統計データを取得し、第1統計データ及び予め記憶された訓練データを用いて故障検出を行い、故障検出結果を取得してもよい。

0117

ここで、該情報は、受信側の情報及び/又は送信側の情報を含み、プローブパケットを周期的に送信することで該送信側の情報を取得する。取得された情報が送信側の情報である場合に、該第1統計データは、パケットドロップ統計情報、再送統計情報、関連値統計情報、及び受信信号強度インジケータ(RSSI)統計情報のうち1つ又は複数の情報を含み、取得された情報が受信側の情報である場合に、該第1統計データは、パケットドロップ統計情報、重複統計情報、関連値統計情報、及び受信信号強度インジケータ(RSSI)統計情報のうち1つ又は複数の情報を含む。

0118

ここで、中央処理装置1020は、取得された情報が受信側の情報である場合に、1つの周期内で取得された受信側の情報におけるシーケンス番号に基づいてパケットドロップ統計情報を計算し、1つの周期内で取得された受信側の情報におけるシーケンス番号に基づいて重複統計情報を計算し、1つの周期内で取得された受信側の情報におけるデータパケットの関連値を測定することで関連値統計情報を計算し、1つの周期内で取得された受信側の情報におけるデータパケットのRSSI値を測定することでRSSI統計情報を計算してもよい。

0119

ここで、中央処理装置1020は、取得された情報が送信側の情報である場合に、1つの周期内で取得された送信側の情報におけるデータパケットの送信状態情報に基づいてパケットドロップ統計情報を計算し、1つの周期内で取得された送信側の情報におけるデータパケット再送情報に基づいて再送統計情報を計算し、1つの周期内で取得された送信側の情報における肯定応答(ACK)関連値情報に基づいて関連値統計情報を計算し、1つの周期内で取得された送信側の情報におけるACKRSSI値に基づいてRSSI統計情報を計算してもよい。

0120

ここで、パケットドロップ統計情報はパケットドロップ率であり、再送統計情報は再送率であり、重複統計情報は重複率であり、関連値統計情報は関連値の平均値及び関連値の標準偏差を含み、RSSI統計情報はRSSIの平均値、RSSIの標準偏差及びRSSIの勾配を含む。故障検出結果は、正常状態、短時間のフェージング、低い信号強度及び干渉のうち1つ又は複数の結果を含む。

0121

本実施例では、ゲートウェイ100は、送受信機を介して、アクセスポイントにより報告された、通信及び/又はチャネルに関連する情報を受信する。

0122

本実施例では、通信及び/又はチャネルに関連する情報を周期的に取得し、該情報に対して統計的処理を行い、統計された情報に基づいて故障検出を行うことで、複数種類の可能な通信障害を検出できると共に、シグナリングオーバーヘッドが低く、低い複雑度を達成できる。

0123

<実施例8>
本実施例8は故障検出システムを提供し、図11は故障検出システム1100の構成を示す図である。図11に示すように、故障検出システム1100は、実施例3におけるアクセスポイント1101及びゲートウェイ1102を含む。アクセスポイント1101は、通信及び/又はチャネルに関連する情報を周期的に取得し、取得された該情報に対して統計的計算を行い、第1統計データを取得し、該第1統計データ及び予め記憶された訓練データを用いて故障検出を行い、故障検出結果を取得し、故障検出結果をゲートウェイ1102に報告する。ゲートウェイ1102はアクセスポイント1101により報告された故障検出結果を受信する。ここで、アクセスポイント1101の具体的な態様は実施例3を参照し、ここでその内容を援用し、ここでその説明が省略される。

0124

本実施例では、故障検出システム1100は、端末装置1103、クラウド1104、ユーザ1105をさらに含んでもよい。ここで、上記構成部の機能は従来技術と類似し、故障検出システム1100は、図11に示されていない構成部をさらに含んでもよく、従来技術を参照してもよい。

0125

<実施例9>
本実施例9は故障検出システムを提供し、図12は故障検出システム1200の構成を示す図である。図12に示すように、実施例8と異なって、故障検出システム1200は、実施例4におけるアクセスポイント1201及び実施例5におけるゲートウェイ1202を含む。アクセスポイント1201は、通信及び/又はチャネルに関連する情報を周期的に取得し、取得された該情報に対して統計的計算を行い、第1統計データを取得し、該第1統計データをゲートウェイ1202に報告する。ゲートウェイ1202は、アクセスポイント1201により報告された第1統計データを受信し、該第1統計データ及び予め記憶された訓練データを用いて故障検出を行い、故障検出結果を取得することを特徴とする。ここで、アクセスポイント1201の具体的な態様は実施例4を参照し、ゲートウェイ1202の具体的な態様は実施例5を参照し、ここでその内容を援用し、ここでその説明が省略される。

0126

本実施例では、故障検出システム1200は、端末装置1203、クラウド1204、ユーザ1205をさらに含んでもよい。ここで、上記構成部の機能は従来技術と類似し、故障検出システム1200は、図12に示されていない構成部をさらに含んでもよく、従来技術を参照してもよい。

0127

<実施例10>
本実施例10は故障検出システムを提供し、図13は故障検出システム1300の構成を示す図である。図13に示すように、実施例8及び9と異なって、故障検出システム1300は、実施例6におけるアクセスポイント1301及び実施例7におけるゲートウェイ1302を含む。アクセスポイント1301は、通信及び/又はチャネルに関連する情報を周期的に取得し、該情報をゲートウェイ1302に報告する。ゲートウェイ1302は、アクセスポイント1301により周期的に報告された、通信及び/又はチャネルに関連する情報を受信し、取得された該情報に対して統計的計算を行い、第1統計データを取得し、該第1統計データ及び予め記憶された訓練データを用いて故障検出を行い、故障検出結果を取得する。ここで、アクセスポイント1301の具体的な態様は実施例6を参照し、ゲートウェイ1302の具体的な態様は実施例7を参照し、ここでその内容を援用し、ここでその説明が省略される。

0128

本実施例では、故障検出システム1300は、端末装置1303、クラウド1304、ユーザ1305をさらに含んでもよい。ここで、上記構成部の機能は従来技術と類似し、故障検出システム1300は、図13に示されていない構成部をさらに含んでもよく、従来技術を参照してもよい。

0129

本実施例の故障検出システムによれば、通信及び/又はチャネルに関連する情報を周期的に取得し、該情報に対して統計的処理を行い、統計された情報に基づいて故障検出を行うことで、複数種類の可能な通信障害を検出できると共に、シグナリングオーバーヘッドが低く、低い複雑度を達成できる。

0130

本発明の実施例は、故障検出装置においてプログラムを実行する際に、コンピュータに、故障検出装置において実施例1に記載の故障検出方法を実行させる、コンピュータ読み取り可能なプログラムをさらに提供する。

0131

本発明の実施例は、コンピュータに、故障検出装置において実施例1に記載の故障検出方法を実行させるためのコンピュータ読み取り可能なプログラムを記憶する、記憶媒体をさらに提供する。

0132

本発明の以上の装置及び方法は、ハードウェアにより実現されてもよく、ハードウェアとソフトウェアを結合して実現されてもよい。本発明はコンピュータが読み取り可能なプログラムに関し、該プログラムはロジック部により実行される時に、該ロジック部に上述した装置又は構成要件を実現させる、或いは該ロジック部に上述した各種の方法又はステップを実現させることができる。本発明は上記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、フラッシュメモリ等にさらに関する。

0133

以上、具体的な実施形態を参照しながら本発明を説明しているが、上記の説明は、例示的なものに過ぎず、本発明の保護の範囲を限定するものではない。本発明の趣旨及び原理を離脱しない限り、本発明に対して各種の変形及び修正を行ってもよく、これらの変形及び修正も本発明の範囲に属する。

0134

また、上述の各実施例を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
(付記1)
故障検出装置であって、
通信及び/又はチャネルに関連する情報を周期的に取得する第1取得手段と、
取得された前記情報に対して統計的計算を行い、第1統計データを取得する第1統計手段と、
前記第1統計データ及び予め記憶された訓練データを用いて故障検出を行い、故障検出結果を取得する第1検出手段と、を含むことを特徴とする装置。
(付記2)
前記情報は、受信側の情報及び/又は送信側の情報を含み、
前記第1取得手段は、プローブパケットを周期的に送信することで前記送信側の情報を取得する、付記1に記載の装置。
(付記3)
前記第1取得手段により取得された情報が受信側の情報である場合に、前記第1統計データは、パケットドロップ統計情報、重複統計情報、関連値統計情報、及び受信信号強度インジケータ(RSSI)統計情報のうち1つ又は複数の情報を含み、
前記第1取得手段により取得された情報が送信側の情報である場合に、前記第1統計データは、パケットドロップ統計情報、再送統計情報、関連値統計情報、及び受信信号強度インジケータ(RSSI)統計情報のうち1つ又は複数の情報を含む、付記2に記載の装置。
(付記4)
前記第1取得手段により取得された情報が受信側の情報である場合に、前記第1統計手段は、
1つの周期内で取得された受信側の情報におけるシーケンス番号に基づいてパケットドロップ統計情報を計算する第1計算手段と、
1つの周期内で取得された受信側の情報におけるシーケンス番号に基づいて重複統計情報を計算する第2計算手段と、
1つの周期内で取得された受信側の情報におけるデータパケットの関連値を測定することで関連値統計情報を計算する第3計算手段と、
1つの周期内で取得された受信側の情報におけるデータパケットのRSSI値を測定することでRSSI統計情報を計算する第4計算手段と、を含む、付記3に記載の装置。
(付記5)
前記第1取得手段により取得された情報が送信側の情報である場合に、前記第1統計手段は、
1つの周期内で取得された送信側の情報におけるデータパケットの送信状態情報に基づいてパケットドロップ統計情報を計算する第5計算手段と、
1つの周期内で取得された送信側の情報におけるデータパケット再送情報に基づいて再送統計情報を計算する第6計算手段と、
1つの周期内で取得された送信側の情報における肯定応答(ACK)関連値情報に基づいて関連値統計情報を計算する第7計算手段と、
1つの周期内で取得された送信側の情報におけるACK RSSI値に基づいてRSSI統計情報を計算する第8計算手段と、を含む、付記3に記載の装置。
(付記6)
前記パケットドロップ統計情報はパケットドロップ率であり、前記再送統計情報は再送率であり、前記重複統計情報は重複率であり、前記関連値統計情報は関連値の平均値及び関連値の標準偏差を含み、前記RSSI統計情報はRSSIの平均値、RSSIの標準偏差及びRSSIの勾配を含む、付記4又は5に記載の装置。
(付記7)
前記故障検出結果は、正常状態、短時間のフェージング、低い信号強度及び干渉のうち1つ又は複数の結果を含む、付記1に記載の装置。
(付記8)
ゲートウェイとアクセスポイントとを含む故障検出システムであって、
前記アクセスポイントは、通信及び/又はチャネルに関連する情報を周期的に取得し、該情報を前記ゲートウェイに報告し、
前記ゲートウェイは、取得された前記情報に対して統計的計算を行い、第1統計データを取得し、前記第1統計データ及び予め記憶された訓練データを用いて故障検出を行い、故障検出結果を取得することを特徴とするシステム。
(付記9)
ゲートウェイとアクセスポイントとを含む故障検出システムであって、
前記アクセスポイントは、通信及び/又はチャネルに関連する情報を周期的に取得し、取得された前記情報に対して統計的計算を行い、第1統計データを取得し、前記第1統計データ及び予め記憶された訓練データを用いて故障検出を行い、故障検出結果を取得し、前記故障検出結果を前記ゲートウェイに報告することを特徴とするシステム。
(付記10)
ゲートウェイとアクセスポイントとを含む故障検出システムであって、
前記アクセスポイントは、通信及び/又はチャネルに関連する情報を周期的に取得し、取得された前記情報に対して統計的計算を行い、第1統計データを取得し、前記第1統計データを前記ゲートウェイに報告し、
前記ゲートウェイは、前記第1統計データ及び予め記憶された訓練データを用いて故障検出を行い、故障検出結果を取得することを特徴とするシステム。
(付記11)
故障検出方法であって、
通信及び/又はチャネルに関連する情報を周期的に取得するステップと、
取得された前記情報に対して統計的計算を行い、第1統計データを取得するステップと、
前記第1統計データ及び予め記憶された訓練データを用いて故障検出を行い、故障検出結果を取得するステップと、を含むことを特徴とする方法。
(付記12)
前記情報は、受信側の情報及び/又は送信側の情報を含み、
プローブパケットを周期的に送信することで前記送信側の情報を取得する、付記11に記載の方法。
(付記13)
取得された情報が受信側の情報である場合に、前記第1統計データは、パケットドロップ統計情報、重複統計情報、関連値統計情報、及び受信信号強度インジケータ(RSSI)統計情報のうち1つ又は複数の情報を含み、
取得された情報が送信側の情報である場合に、前記第1統計データは、パケットドロップ統計情報、再送統計情報、関連値統計情報、及び受信信号強度インジケータ(RSSI)統計情報のうち1つ又は複数の情報を含む、付記12に記載の方法。
(付記14)
取得された情報が受信側の情報である場合に、取得された前記情報に対して統計的計算を行い、第1統計データを取得するステップは、
1つの周期内で取得された受信側の情報におけるシーケンス番号に基づいてパケットドロップ統計情報を計算するステップと、
1つの周期内で取得された受信側の情報におけるシーケンス番号に基づいて重複統計情報を計算するステップと、
1つの周期内で取得された受信側の情報におけるデータパケットの関連値を測定することで関連値統計情報を計算するステップと、
1つの周期内で取得された受信側の情報におけるデータパケットのRSSI値を測定することでRSSI統計情報を計算するステップと、を含む、付記13に記載の方法。
(付記15)
取得された情報が送信側の情報である場合に、取得された前記情報に対して統計的計算を行い、第1統計データを取得するステップは、
1つの周期内で取得された送信側の情報におけるデータパケットの送信状態情報に基づいてパケットドロップ統計情報を計算するステップと、
1つの周期内で取得された送信側の情報におけるデータパケット再送情報に基づいて再送統計情報を計算するステップと、
1つの周期内で取得された送信側の情報における肯定応答(ACK)関連値情報に基づいて関連値統計情報を計算するステップと、
1つの周期内で取得された送信側の情報におけるACK RSSI値に基づいてRSSI統計情報を計算するステップと、を含む、付記13に記載の方法。
(付記16)
前記パケットドロップ統計情報はパケットドロップ率であり、前記再送統計情報は再送率であり、前記重複統計情報は重複率であり、前記関連値統計情報は関連値の平均値及び関連値の標準偏差を含み、前記RSSI統計情報はRSSIの平均値、RSSIの標準偏差及びRSSIの勾配を含む、付記14又は15に記載の方法。
(付記17)
前記故障検出結果は、正常状態、短時間のフェージング、低い信号強度及び干渉のうち1つ又は複数の結果を含む、請求項11に記載の方法。

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