JP6935089B2 - Aggregation range determination device, programs to be executed by a computer, and a computer-readable recording medium on which the programs are recorded. - Google Patents
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Description
この発明は、集約範囲決定装置、コンピュータに実行させるためのプログラムおよびプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。 The present invention relates to an aggregation range determination device, a program to be executed by a computer, and a computer-readable recording medium on which the program is recorded.
第５世代移動通信システムにおける様々な通信性能に対する要求を満足するために、更なる周波数資源が必要になっている。その中で、時間や場所において利用のない周波数を共用する技術が注目を集めている（非特許文献１）。周波数を共用するためには、既存の無線システム（１次利用者）に干渉を与えないように、１次利用者の利用状況を逐次把握する必要がある。これに対して、移動機をセンサ端末として１次利用者の利用状況（電力分布）を推定するシステムが提案されている（非特許文献２）。また、移動機がデータをサーバに送る際のデータ量を軽減するために、移動機のすれ違い通信を利用したデータ集約方式についても提案されている（非特許文献３）。 Further frequency resources are needed to meet the various communication performance requirements of 5th generation mobile communication systems. Among them, a technology for sharing frequencies that are not used at time and place is attracting attention (Non-Patent Document 1). In order to share frequencies, it is necessary to sequentially grasp the usage status of the primary users so as not to interfere with the existing wireless system (primary users). On the other hand, a system for estimating the usage status (power distribution) of a primary user using a mobile device as a sensor terminal has been proposed (Non-Patent Document 2). Further, in order to reduce the amount of data when the mobile device sends data to the server, a data aggregation method using the passing communication of the mobile device has also been proposed (Non-Patent Document 3).
しかし、データを集約する範囲を大きくすると、電力推定精度が低下するので、集約範囲の最適化が必要となる。また、実際の電波環境においては、フェージングが電力に影響する。 However, if the range for aggregating data is increased, the accuracy of power estimation decreases, so it is necessary to optimize the aggregation range. Further, in an actual radio wave environment, fading affects electric power.
そこで、この発明の実施の形態によれば、電力推定精度の低下を抑制可能な集約範囲を決定する集約範囲決定装置を提供する。 Therefore, according to the embodiment of the present invention, there is provided an aggregation range determining device that determines an aggregation range that can suppress a decrease in power estimation accuracy.
また、この発明の実施の形態によれば、電力推定精度の低下を抑制可能な集約範囲の決定をコンピュータに実行させるためのプログラムを提供する。 Further, according to the embodiment of the present invention, a program for causing a computer to determine an aggregation range capable of suppressing a decrease in power estimation accuracy is provided.
更に、この発明の実施の形態によれば、電力推定精度の低下を抑制可能な集約範囲の決定をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供する。 Further, according to an embodiment of the present invention, there is provided a computer-readable recording medium in which a program for causing a computer to determine an aggregation range capable of suppressing a decrease in power estimation accuracy is recorded.
（構成１）
この発明の実施の形態によれば、集約範囲決定装置は、演算手段と、決定手段とを備える。演算手段は、集約範囲を決定する対象となる評価エリアのフェージングにおけるＫファクタに基づいて、評価エリア内で信頼度Ｐを有するデータの算出に必要なサンプル数Ｎ＿Ｐを演算するとともに、端末装置の密度σ、端末装置におけるデータの取得周期ｔ０、データ集約時間Ｔおよびデータ集約範囲の面積Ｓに基づいて、データ集約範囲内のデータサンプル数Ｎ＿ａｇｇを演算する。決定手段は、サンプル数Ｎ＿Ｐがデータサンプル数Ｎ＿ａｇｇよりも小さくなる範囲において最小の処理範囲をフェージングの影響を軽減可能な処理範囲Ｒｆとして決定するとともに、電波の電力を求める間隔を示す電力推定粒度Ｍとデータの処理範囲Ｒｄとの位置の誤差による電力推定誤差が許容誤差Ｐｄよりも小さくなる最大の処理範囲をデータの処理範囲Ｒｄとして決定し、処理範囲Ｒｄが処理範囲Ｒｆ以上であるとき、処理範囲Ｒｆを集約範囲として決定する。
(Structure 1)
According to the embodiment of the present invention, the aggregation range determination device includes a calculation means and a determination means. The calculation means calculates the number of samples N_P required for calculating the data having the reliability P in the evaluation area based on the K factor in the fading of the evaluation area for which the aggregation range is to be determined, and also calculates the density of the terminal device. The number of data samples N_agg in the data aggregation range is calculated based on σ, the data acquisition cycle t 0 in the terminal device, the data aggregation time T, and the area S of the data aggregation range. The determination means determines the minimum processing range as the processing range R f that can reduce the influence of fading in the range where the number of samples N_P is smaller than the number of data samples N_agg, and the power estimation grain size indicating the interval for obtaining the power of the radio wave. determining the maximum processing range power estimation error due to the error in the position of the processing range R d M and the data is smaller than the allowable error P d as a processing range R d of the data, processing range R d is processing range R f When the above, the processing range R f is determined as the aggregation range.
構成１によれば、電力推定誤差は、決定手段によって決定された処理範囲Ｒｆが大きいほど小さくなり、決定手段によって決定された処理範囲Ｒｄが小さいほど小さくなる。そして、処理範囲Ｒｄが処理範囲Ｒｆ以上であるとき、処理範囲Ｒｆを集約範囲として決定することは、（Ａ）電力推定誤差を小さくする処理範囲Ｒｄと、（Ｂ）電力推定誤差を小さくする処理範囲Ｒｆとを両立させることに相当する。
従って、処理範囲Ｒｄが処理範囲Ｒｆ以上であるとき、処理範囲Ｒｆを集約範囲として決定することによって、電力推定精度の低下を抑制して集約範囲を決定できる。
According to the
Therefore, when the processing range R d is equal to or greater than the processing range R f , the aggregation range can be determined by suppressing the decrease in power estimation accuracy by determining the processing range R f as the aggregation range.
（構成２）
構成１において、演算手段は、σ×（Ｔ／ｔ０）×Ｓによって、データ集約範囲内のデータサンプル数Ｎ＿ａｇｇを演算する。決定手段は、σ×（Ｔ／ｔ０）×Ｓ＞Ｎを満たす最小の面積ＳＭＩＮを検出し、その検出した面積ＳＭＩＮに基づいて処理範囲Ｒｆを決定する。
(Structure 2)
In the
構成２によれば、データサンプル数がサンプル数Ｎ＿Ｐよりも多い範囲において、データ集約範囲の最小の面積ＳＭＩＮを決定するので、信頼度Ｐを有するデータの算出に必要なサンプル数Ｎ＿Ｐを確保した上で処理範囲Ｒｆを決定できる。
According to the
（構成３）
構成１または構成２において、決定手段は、処理範囲Ｒｄが処理範囲Ｒｆよりも大きいとき、サンプル数Ｎ＿Ｐまたは許容誤差Ｐｄを緩和し、電力推定誤差が、許容誤差Ｐｄまたは緩和した許容誤差Ｐｄよりも小さくなるようにデータの処理範囲Ｒｄを決定する決定処理を処理範囲Ｒｄが処理範囲Ｒｆ以上になるまで繰り返し実行する。
(Structure 3)
In
構成３によれば、サンプル数Ｎ＿Ｐまたは許容誤差Ｐｄを緩和して処理範囲Ｒｄを決定するので、電力推定誤差をできる限り小さくして集約範囲を決定できる。
According to the
（構成４）
構成１から構成３のいずれかにおいて、電力推定誤差は、処理範囲Ｒｄと、電波の電力を求める間隔を示す電力推定粒度Ｍとの中心点をＤとしたとき、２０ｌｏｇ（Ｒｄ−Ｄ）−２０ｌｏｇ（Ｍ−Ｄ）によって決定される。
(Structure 4)
In any of the
構成４によれば、電力推定誤差を正確に決定できる。
According to the
（構成５）
また、この発明の実施の形態によれば、プログラムは、演算手段が、集約範囲を決定する対象となる評価エリアのフェージングにおけるＫファクタに基づいて、評価エリア内で信頼度Ｐを有するデータの算出に必要なサンプル数Ｎ＿Ｐを演算するとともに、端末装置の密度σ、端末装置におけるデータの取得周期ｔ０、データ集約時間Ｔおよびデータ集約範囲の面積Ｓに基づいて、データ集約範囲内のデータサンプル数Ｎ＿ａｇｇを演算する第１のステップと、決定手段が、サンプル数Ｎ＿Ｐがデータサンプル数Ｎ＿ａｇｇよりも小さくなる範囲において最小の処理範囲をフェージングの影響を軽減可能な処理範囲Ｒｆとして決定するとともに、電波の電力を求める間隔を示す電力推定粒度Ｍとデータの処理範囲Ｒｄとの位置の誤差による電力推定誤差が許容誤差Ｐｄよりも小さくなる最大の処理範囲をデータの処理範囲Ｒｄとして決定し、処理範囲Ｒｄが処理範囲Ｒｆ以上であるとき、処理範囲Ｒｆを集約範囲として決定する第２のステップとをコンピュータに実行させるためのプログラムである。
(Structure 5)
Further, according to the embodiment of the present invention, the program calculates data having a reliability P in the evaluation area based on the K factor in the fading of the evaluation area for which the calculation means determines the aggregation range. The number of data samples in the data aggregation range is calculated based on the density σ of the terminal device, the data acquisition cycle t 0 in the terminal device, the data aggregation time T, and the area S of the data aggregation range. The first step of calculating N_agg and the determination means determine the minimum processing range as the processing range R f that can reduce the influence of fading in the range where the number of samples N_P is smaller than the number of data samples N_agg, and the radio wave. determining the maximum processing range power estimation error is smaller than the tolerance P d by the error between the positions of the processing range R d power estimation granularity M and data indicating an interval for obtaining the power as processing range R d data , When the processing range R d is equal to or greater than the processing range R f, this is a program for causing the computer to execute the second step of determining the processing range R f as the aggregation range.
構成５によれば、第１および第２のステップをコンピュータに実行させることにより、電力推定誤差は、決定手段によって決定された処理範囲Ｒｆが大きいほど小さくなり、決定手段によって決定された処理範囲Ｒｄが小さいほど小さくなる。そして、処理範囲Ｒｄが処理範囲Ｒｆ以上であるとき、処理範囲Ｒｆを集約範囲として決定することは、（Ａ）電力推定誤差を小さくする処理範囲Ｒｄと、（Ｂ）電力推定誤差を小さくする処理範囲Ｒｆとを両立させることに相当する。
従って、処理範囲Ｒｄが処理範囲Ｒｆ以上であるとき、処理範囲Ｒｆを集約範囲として決定することによって、電力推定精度の低下を抑制して集約範囲を決定できる。
According to the
Therefore, when the processing range R d is equal to or greater than the processing range R f , the aggregation range can be determined by suppressing the decrease in power estimation accuracy by determining the processing range R f as the aggregation range.
（構成６）
構成５において、演算手段は、第１のステップにおいて、σ×（Ｔ／ｔ０）×Ｓによって、データ集約範囲内のデータサンプル数Ｎ＿ａｇｇを演算し、決定手段は、第２のステップにおいて、σ×（Ｔ／ｔ０）×Ｓ＞Ｎを満たす最小の面積ＳＭＩＮを検出し、その検出した面積ＳＭＩＮに基づいて処理範囲Ｒｆを決定する。
(Structure 6)
In
構成６によれば、第１のステップをコンピュータに実行させることにより、データサンプル数がサンプル数Ｎ＿Ｐよりも多い範囲において、データ集約範囲の最小の面積ＳＭＩＮが決定されるので、信頼度Ｐを有するデータの算出に必要なサンプル数Ｎ＿Ｐを確保した上で処理範囲Ｒｆを決定できる。
According to
（構成７）
構成５または構成６において、決定手段は、第２のステップにおいて、処理範囲Ｒｄが処理範囲Ｒｆよりも大きいとき、サンプル数Ｎ＿Ｐまたは許容誤差Ｐｄを緩和し、電力推定誤差が、許容誤差Ｐｄまたは緩和した許容誤差Ｐｄよりも小さくなるようにデータの処理範囲Ｒｄを決定する決定処理を処理範囲Ｒｄが処理範囲Ｒｆ以上になるまで繰り返し実行する。
(Structure 7)
In
構成７によれば、第２のステップをコンピュータに実行させることにより、サンプル数Ｎ＿Ｐまたは許容誤差Ｐｄを緩和して処理範囲Ｒｄが決定されるので、電力推定誤差をできる限り小さくして集約範囲を決定できる。
According to the
（構成８）
構成５から構成７のいずれかにおいて、電力推定誤差は、処理範囲Ｒｄと、電波の電力を求める間隔を示す電力推定粒度Ｍとの中心点をＤとしたとき、２０ｌｏｇ（Ｒｄ−Ｄ）−２０ｌｏｇ（Ｍ−Ｄ）によって決定される。
(Structure 8)
In any of
構成８によれば、電力推定誤差を正確に決定できる。
According to the
（構成９）
更に、この発明の実施の形態によれば、記録媒体は、構成５から構成８のいずれかに記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
(Structure 9)
Further, according to an embodiment of the present invention, the recording medium is a computer-readable recording medium on which the program according to any one of
電力推定精度の低下を抑制して集約範囲を決定できる。 The aggregation range can be determined by suppressing the decrease in power estimation accuracy.
本発明の実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰返さない。 Embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. The same or corresponding parts in the drawings are designated by the same reference numerals, and the description thereof will not be repeated.
図１は、この発明の実施の形態における無線通信システムを示す概略図である。図１を参照して、この発明の実施の形態における無線通信システム１０は、集約範囲決定装置１と、複数の端末装置２と、基地局３とを備える。
FIG. 1 is a schematic view showing a wireless communication system according to an embodiment of the present invention. With reference to FIG. 1, the
集約範囲決定装置１は、有線ケーブル４によって基地局３に接続される。集約範囲決定装置１は、基地局３から有線ケーブル４を介して複数の端末装置２における複数のモニター情報を受信し、その受信した複数のモニター情報を記録する。ここで、各モニター情報は、端末装置２の位置を示す位置情報、波源Ｓから送信された電波の端末装置２における受信電力、受信電力を検出したときの時刻を示す時刻情報、および波源Ｓから送信された電波の周波数を示す周波数情報を含む。
The aggregation
また、集約範囲決定装置１は、図１に図示されていない基地局から基地局３へ送信された複数のモニター情報も基地局３から有線ケーブル４を介して受信し、その受信した複数のモニター情報を記録する。即ち、集約範囲決定装置１は、市町村の領域または県の領域（集約範囲を決定する対象領域ＲＥＧ）に存在する端末装置２のモニター情報を基地局３から受信して記録する。
Further, the aggregation
そして、集約範囲決定装置１は、その記録した複数のモニター情報に基づいて、後述する方法によって、モニター情報の集約範囲を決定し、その決定したモニター情報の集約範囲を基地局３を介して複数の端末装置２へ送信する。
Then, the aggregation
このように、集約範囲決定装置１は、非常に広い対象領域ＲＥＧにおけるモニター情報の集約範囲を決定する。
In this way, the aggregation
複数の端末装置２および基地局３は、無線通信空間に配置される。複数の端末装置２は、波源Ｓの周囲に配置される。複数の端末装置２の各々は、３ＧＨｚ以下の周波数帯域、３ＧＨｚ〜６ＧＨｚの周波数帯域、６ＧＨｚ〜３０ＧＨｚの周波数帯域および３０ＧＨｚよりも高周波数の周波数帯域のいずれかに含まれる複数の周波数のうち、複数の端末装置２が無線通信に共用する共用周波数ｆｃｏｍを用いて他の端末装置２と無線通信を行う。
The plurality of
複数の端末装置２の各々は、移動端末または静止端末からなる。そして、複数の端末装置２の各々は、例えば、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）によって自己の位置を検出する。また、複数の端末装置２の各々は、共用周波数ｆｃｏｍを有する電波を波源Ｓから受信し、電波を受信したときの受信電力ＲＳＳＩｉ（ｉ＝１，２，３，・・・）を検出する。更に、複数の端末装置２の各々は、タイマーを内蔵しており、受信電力ＲＳＳＩｉを検出したときの時刻を検出する。
Each of the plurality of
そして、複数の端末装置２の各々は、自己の識別情報ＩＤｉと、自己の位置を示す位置情報（ｘｉ，ｙｉ）と、受信電力ＲＳＳＩｉと、受信電力ＲＳＳＩｉを検出したときの時刻を示す時間情報ｔｉと、共用周波数ｆｃｏｍとを含むモニター情報ＭＮＴ＿ｉ＝［ＩＤｉ：ｔｉ：（ｘｉ，ｙｉ），ＲＳＳＩｉ，ｆｃｏｍ＿ｉ］を生成する。また、複数の端末装置２の各々は、他の端末装置からモニター情報ＭＮＴ＿ｊ＝［ＩＤｊ：ｔｊ：（ｘｊ，ｙｊ），ＲＳＳＩｊ，ｆｃｏｍ＿ｊ］（ｊ＝１，２，３，・・・）を受信する。更に、複数の端末装置２の各々は、集約範囲決定装置１からモニター情報の集約範囲を受信する。
Each of the plurality of
そうすると、複数の端末装置２の各々は、自己が生成したモニター情報ＭＮＴ＿ｉ＝［ＩＤｉ：ｔｉ：（ｘｉ，ｙｉ）と、モニター情報の集約範囲内に存在する他の端末装置から受信したモニター情報ＭＮＴ＿ｊ＝［ＩＤｊ：ｔｊ：（ｘｊ，ｙｊ），ＲＳＳＩｊ，ｆｃｏｍ＿ｊ］とを集約し、その集約したモニター情報ＭＮＴを無線通信によって基地局３へ送信する。この場合、端末装置２は、モニター情報ＭＮＴを基地局３へ直接送信してもよく、モニター情報ＭＮＴをマルチホップによって基地局３へ送信してもよい。
Then, each of the plurality of
複数の端末装置２の各々は、他の端末装置２と無線通信を行っているときを除いて、位置情報（ｘｉ，ｙｉ）、受信電力ＲＳＳＩｉ、時刻情報ｔｉおよび共用周波数ｆｃｏｍ＿ｉを検出してモニター情報ＭＮＴ＿ｉ＝［ＩＤｉ：ｔｉ：（ｘｉ，ｙｉ），ＲＳＳＩｉ，ｆｃｏｍ＿ｉ］を生成し、その生成したモニター情報ＭＮＴ＿ｉ＝［ＩＤｉ：ｔｉ：（ｘｉ，ｙｉ），ＲＳＳＩｉ，ｆｃｏｍ＿ｉ］と、モニター情報の集約範囲内に存在する他の端末装置から受信したモニター情報ＭＮＴ＿ｊ＝［ＩＤｊ：ｔｊ：（ｘｊ，ｙｊ），ＲＳＳＩｊ，ｆｃｏｍ＿ｊ］とを集約して基地局３へ送信する動作を定期的（例えば、１分間隔）に行う。
Each plurality of
基地局３は、モニター情報ＭＮＴ（集約していないモニター情報）を複数の端末装置２から受信し、その受信した複数のモニター情報ＭＮＴ（集約していないモニター情報）を有線ケーブル４を介して集約範囲決定装置１へ送信する。また、基地局３は、図示されていない基地局から受信した複数のモニター情報ＭＮＴ（集約していないモニター情報）を有線ケーブル４を介して集約範囲決定装置１へ送信する。
The
波源Ｓは、例えば、レーダ、テレビジョン放送用の無線中継伝送装置（ＦＰＵ：Field Pickup Unit）、離島へ電波を中継する中継所および端末装置等からなる。 The wave source S includes, for example, a radar, a wireless relay transmission device (FPU: Field Pickup Unit) for television broadcasting, a relay station for relaying radio waves to remote islands, a terminal device, and the like.
図２は、図１に示す集約範囲決定装置１の概略図である。図２を参照して、集約範囲決定装置１は、受信手段１１と、記憶手段１２と、抽出手段１３と、推定手段１４と、処理手段１５と、決定手段１６と、送信手段１７とを含む。
FIG. 2 is a schematic view of the aggregation
受信手段１１は、有線ケーブル４を介して複数のモニター情報ＭＮＴ＿ｉを受信し、その受信した複数のモニター情報ＭＮＴ＿ｉを記憶手段１２に格納する。
The receiving means 11 receives a plurality of monitor information MNT_i via the
記憶手段１２は、複数のモニター情報ＭＮNＴ＿ｉを受信手段１１から受け、その受けた複数のモニター情報ＭＮＴ＿ｉを記憶する。 The storage means 12 receives a plurality of monitor information MNNT_i from the receiving means 11, and stores the received plurality of monitor information MNT_i.
抽出手段１３は、例えば、正方形の形状を有する集約範囲の一辺の長さＲ［ｍ］を外部から受ける。一辺の長さＲは、無線通信システム１０のシステム設計者によって決定され、システム設計者によって抽出手段１３へ入力される。なお、抽出手段１３が予め一辺の長さＲを保持するようにしてもよい。
The extraction means 13 receives, for example, the length R [m] of one side of the aggregation range having a square shape from the outside. The length R of one side is determined by the system designer of the
抽出手段１３は、記憶手段１２に記憶された複数のモニター情報ＭＮＴ＿ｉの複数の位置情報（ｘｉ，ｙｉ）を参照して、一辺の長さがＲ［ｍ］である正方形の集約範囲内に含まれるｋ（ｋは、１≦ｋ≦ｉを満たす整数）個のモニター情報ＭＮＴ＿１〜ＭＮＴ＿ｋを記憶手段１２から読み出し、その読み出したｋ個のモニター情報ＭＮＴ＿１〜ＭＮＴ＿ｋを推定手段１４および処理手段１５へ出力する。 Extracting means 13, a plurality of position information of the plurality of monitors information MNT_i stored in the storage unit 12 (x i, y i) with reference to, in the aggregate range of square with a side length of a R [m] K (k is an integer satisfying 1 ≦ k ≦ i) of monitor information MNT_1 to MNT_k included in the storage means 12 is read from the storage means 12, and k of the read monitor information MNT_1 to MNT_k are read out from the estimation means 14 and the processing means 15. Output to.
推定手段１４は、時間による受信電力ＲＳＳＩｉの変動を、雑音およびフェージング等の誤差要因に対応付けた変動特性を保持している。推定手段１４は、ｋ個のモニター情報ＭＮＴ＿１〜ＭＮＴ＿ｋを抽出手段１３から受け、その受けたｋ個のモニター情報ＭＮＴ＿１〜ＭＮＴ＿ｋに含まれるｋ個の受信信号ＲＳＳＩ１〜ＲＳＳＩｋが時間によって変動する誤差要因を後述する方法によって推定する。そして、推定手段１４は、その推定した誤差要因を処理手段１５へ出力する。 The estimation means 14 holds a variation characteristic in which the variation of the received power RSSI i with time is associated with an error factor such as noise and fading. The estimation means 14 receives k monitor information MNT_1 to MNT_k from the extraction means 13, and the error in which the k received signals RSSI 1 to RSSI k included in the received k monitor information MNT_1 to MNT_k fluctuate with time. The factors are estimated by the method described later. Then, the estimation means 14 outputs the estimated error factor to the processing means 15.
処理手段１５は、ｋ個のモニター情報ＭＮＴ＿１〜ＭＮＴ＿ｋを抽出手段１３から受け、誤差要因を推定手段１４から受ける。また、処理手段１５は、データ集約時間Ｔ［ｓ］、一辺の長さＲ、信頼度Ｐおよびフェージングの強さであるＫファクタＫを外部から受ける。データ集約時間Ｔ［ｓ］は、電力を推定する時間的粒度（電力を推定する時間間隔）に依存し、例えば、６０秒である。 The processing means 15 receives k monitor information MNT_1 to MNT_k from the extraction means 13, and receives an error factor from the estimation means 14. Further, the processing means 15 receives from the outside a data aggregation time T [s], a side length R, a reliability P, and a K factor K which is the strength of fading. The data aggregation time T [s] depends on the time particle size for estimating the power (time interval for estimating the power), and is, for example, 60 seconds.
処理手段１５は、ｋ個のモニター情報ＭＮＴ＿１〜ＭＮＴ＿ｋのうち、同じ識別情報ＩＤｉに対応付けられたｍ（ｍは、１≦ｍ＜ｋを満たす整数）個の時刻情報ｔ１〜ｔｍを検出し、その検出したｍ個の時刻情報ｔ１〜ｔｍに基づいて、識別情報ＩＤｉを有する端末装置２におけるデータ取得周期ｔ０［ｓ］（受信電力ＲＳＳＩｉ等を検出する時間間隔）を演算する。より具体的には、処理手段１５は、ｔ２−ｔ１，ｔ３−ｔ２，・・・，ｔｍ−１−ｔｍ−２，ｔｍ−ｔｍ−１を演算し、その演算したｔ２−ｔ１，ｔ３−ｔ２，・・・，ｔｍ−１−ｔｍ−２，ｔｍ−ｔｍ−１の平均値ｔａｖｅ＿ｉを演算する。処理手段１５は、平均値ｔａｖｅ＿ｉを演算する処理を全ての識別情報ＩＤｉについて実行し、識別情報ＩＤｉの個数と同じ個数を有する平均値ｔａｖｅ＿ｉの平均を演算することによってデータ取得周期ｔ０を演算する。
Processing means 15, among the k monitor information MNT_1～MNT_k, m associated with the same identification information ID i (m is 1 ≦ m <integer satisfying the k) pieces of
また、処理手段１５は、ｋ個のモニター情報ＭＮＴ＿１〜ＭＮＴ＿ｋに基づいて、識別情報ＩＤｉの個数をカウントし、そのカウントした識別情報ＩＤｉの個数を集約範囲の面積（＝Ｒ２）で除算することによって集約範囲における端末装置２の密度σ［個／ｍ２］を演算する。
Further, the processing means 15 counts the number of identification information ID i based on k monitor information MNT_1 to MNT_k, and divides the counted number of identification information ID i by the area of the aggregation range (= R 2 ). By doing so, the density σ [pieces / m 2 ] of the
そうすると、処理手段１５は、次式によってデータ集約範囲内におけるデータサンプル数Ｎ＿ａｇｇを演算する。 Then, the processing means 15 calculates the number of data samples N_agg within the data aggregation range by the following equation.
処理手段１５は、集約範囲を決定する対象となる評価エリアにおけるＫファクタＫおよび誤差要因を用いて、後述する方法によって、評価エリア内で信頼度Ｐのデータを算出するのに必要なサンプル数Ｎ＿Ｐを求める。 The processing means 15 uses the K factor K and the error factor in the evaluation area to determine the aggregation range, and the number of samples N_P required to calculate the reliability P data in the evaluation area by the method described later. Ask for.
そして、処理手段１５は、データサンプル数Ｎ＿ａｇｇおよびサンプル数Ｎ＿Ｐを決定手段１６へ出力する。
Then, the processing means 15 outputs the number of data samples N_agg and the number of samples N_P to the determining
決定手段１６は、データサンプル数Ｎ＿ａｇｇおよびサンプル数Ｎ＿Ｐを処理手段１５から受け、電波の電力を何メートルごとに推定するかを示す電力推定粒度Ｍ［ｍ］および許容誤差Ｐｄを外部から受ける。 The determining means 16 receives the number of data samples N_agg and the number of samples N_P from the processing means 15, and receives from the outside a power estimation particle size M [m] indicating how many meters the electric power of the radio wave is estimated and a tolerance P d.
そして、決定手段１６は、データサンプル数Ｎ＿ａｇｇおよびサンプル数Ｎ＿Ｐに基づいて、次式を満たす最小の処理範囲Ｒｆを検出する。
Then, the determining
式（２）における処理範囲Ｒｆは、フェージングの影響を軽減可能な処理範囲である。 The processing range R f in the formula (2) is a processing range in which the influence of fading can be reduced.
また、決定手段１６は、位置の誤差による電力推定誤差に基づいて、処理範囲Ｒｄを検出する。より具体的には、処理範囲Ｒｄと電力推定粒度Ｍの中心点をＤとすると、処理範囲Ｒｄの中心点Ｄからの位置の誤差は、（Ｒｄ−Ｄ）であり、電力推定粒度Ｍの中心点Ｄからの位置の誤差は、（Ｍ−Ｄ）である。この位置の誤差に対する電力推定誤差は、例えば、電波の自由空間伝搬損を用いると、２０ｌｏｇ（Ｒｄ−Ｄ），２０ｌｏｇ（Ｍ−Ｄ）となる。そして、２０ｌｏｇ（Ｒｄ−Ｄ）と２０ｌｏｇ（Ｍ−Ｄ）との差（２０ｌｏｇ（Ｒｄ−Ｄ）−２０ｌｏｇ（Ｍ−Ｄ））が処理範囲Ｒｄと電力推定粒度Ｍとの差による誤差になる。そこで、決定手段１６は、次式を満たす最大の処理範囲Ｒｄを検出する。
Further, the determining
式（３）におけるＰｄは、許容誤差である。そして、Ｐｄは、設定する干渉電力のマージンに依存し、例えば、５ｄＢである。 P d in the equation (3) is a margin of error. Then, P d depends on the margin of the interference power to be set, and is, for example, 5 dB.
即ち、決定手段１６は、差（２０ｌｏｇ（Ｒｄ−Ｄ）−２０ｌｏｇ（Ｍ−Ｄ））が許容誤差Ｐｄよりも小さくなるような最大の処理範囲Ｒｄを検出する。
That is, the determining
そうすると、決定手段１６は、フェージングから計算した処理範囲Ｒｆと、位置の誤差から計算した処理範囲Ｒｄとに基づいて、次のように、最終的な集約範囲Ｒａｇｇを決定する。
Then, the determining
・ Ｒｄ≧Ｒｆである場合
決定手段１６は、Ｒｆを集約範囲Ｒａｇｇとして決定する。
When R d ≧ R f The determining means 16 determines R f as the aggregation range R agg .
・ Ｒｄ＜Ｒｆの場合
決定手段１６は、サンプル数Ｎ＿Ｐの条件または許容誤差Ｐｄを緩和して、再度、集約範囲Ｒａｇｇを決定する。そして、サンプル数Ｎ＿Ｐの条件を緩和する場合、決定手段１６は、条件を緩和してサンプル数Ｎ＿Ｐを求めることを要求する信号Ｓｒｅｑを処理手段１５へ出力し、処理手段１５は、信号Ｓｒｅｑに応じて、条件を緩和して、後述する方法によってサンプル数Ｎ＿Ｐを求め、その求めたサンプル数Ｎ＿Ｐを決定手段１６へ出力する。そして、決定手段１６は、処理手段１５から新たに受けたサンプル数Ｎ＿Ｐを式（２）に代入して最小の処理範囲Ｒｆを検出する。また、許容誤差Ｐｄを緩和する場合、決定手段１６は、大きくした許容誤差Ｐｄを式（３）に代入して最大の処理範囲Ｒｄを検出する。
When R d <R f, the determining
決定手段１６は、上述した方法によって、集約範囲Ｒａｇｇを決定すると、その決定した集約範囲Ｒａｇｇを送信手段１７へ出力する。 When the determination means 16 determines the aggregation range Ragg by the method described above, the determination means 16 outputs the determined aggregation range Ragg to the transmission means 17.
送信手段１７は、集約範囲Ｒａｇｇを決定手段１６から受け、その受けた集約範囲Ｒａｇｇを有線ケーブル４および基地局３を介して複数の端末装置２へ送信する。
The transmission means 17 receives the aggregation range Rag from the determination means 16 , and transmits the received aggregation range Rag to the plurality of
推定手段１４における誤差要因の推定方法について説明する。図３は、時間よる受信電力ＲＳＳＩｉの変動を示す概念図である。図３を参照して、フェージングの影響を受ける伝搬環境においては、受信電力ＲＳＳＩｉは、時間によって曲線ｋ１のように変動する。 The method of estimating the error factor in the estimation means 14 will be described. FIG. 3 is a conceptual diagram showing the variation of the received power RSSI i with time. With reference to FIG. 3, in the propagation environment affected by fading, the received power RSSI i fluctuates as shown by the curve k1 with time.
また、伝搬環境が雑音の影響を受ける伝搬環境である場合、受信電力ＲＳＳＩｉは、時間によって曲線ｋ１と異なるように変動する。 Further, when the propagation environment is a propagation environment affected by noise, the received power RSSI i fluctuates differently from the curve k1 depending on the time.
推定手段１４は、時間による受信電力ＲＳＳＩｉの変動を、雑音およびフェージング等の誤差要因に対応付けた変動特性を保持している。そして、推定手段１４は、抽出手段１３から受けた受信電力ＲＳＳＩｉの時間による変動が、どの変動特性に一致または近似するかを判定し、一致または近似する変動特性に対応する誤差要因を検出することによって、受信電力ＲＳＳＩｉが時間によって変動する誤差要因を推定する。 The estimation means 14 holds a variation characteristic in which the variation of the received power RSSI i with time is associated with an error factor such as noise and fading. Then, the estimation means 14 determines which fluctuation characteristic the variation of the received power RSSI i received from the extraction means 13 with time matches or approximates, and detects an error factor corresponding to the matching or approximate variation characteristic. Thereby, the error factor that the received power RSSI i fluctuates with time is estimated.
雑音およびフェージング等の誤差の分布は、正規分布、ライス分布およびレイリー分布のいずれかになる。正規分布は、誤差要因が雑音である場合の誤差の分布であり、ライス分布およびレイリー分布は、誤差要因がフェージングである場合の誤差の分布である。そして、レイリー分布は、散乱が激しい場合の誤差の分布である。 The distribution of errors such as noise and fading can be either a normal distribution, a rice distribution, or a Rayleigh distribution. The normal distribution is the distribution of the error when the error factor is noise, and the rice distribution and the Rayleigh distribution are the distribution of the error when the error factor is fading. And the Rayleigh distribution is the distribution of the error when the scattering is intense.
そこで、この発明の実施の形態においては、電波の伝搬環境を推定し、その推定した伝搬環境に応じて、誤差要因の分布を正規分布、ライス分布およびレイリー分布のいずれかの分布に決定し、その決定した誤差要因の分布に対応する信頼度Ｐを満たす受信電力ＲＳＳＩｉ＿ＣＦＤを検出する。 Therefore, in the embodiment of the present invention, the propagation environment of radio waves is estimated, and the distribution of error factors is determined to be one of a normal distribution, a rice distribution, and a Rayleigh distribution according to the estimated propagation environment. detecting the received power RSSI i _CFD satisfying reliability P corresponding to the distribution of error factors that decision.
推定手段１４は、固定端末からの端末情報、または移動速度が最も遅い移動端末からの端末情報に基づいて、受信電力ＲＳＳＩｉの時間による変動を検出し、その検出した受信電力ＲＳＳＩｉの時間による変動に基づいて、フェージングのある伝搬環境、または雑音のある伝搬環境等の伝搬環境を推定する。 The estimation means 14 detects fluctuations in the received power RSSI i with time based on the terminal information from the fixed terminal or the terminal information from the mobile terminal having the slowest moving speed, and depends on the time of the detected received power RSSI i. Based on the fluctuation, the propagation environment such as a propagation environment with fading or a propagation environment with noise is estimated.
そして、推定手段１４は、その推定した伝搬環境に応じて、誤差要因の分布を正規分布、ライス分布およびレイリー分布のいずれかの分布に決定し、その決定した誤差要因の分布を処理手段１５へ出力する。 Then, the estimation means 14 determines the distribution of the error factors to be one of a normal distribution, a rice distribution, and a Rayleigh distribution according to the estimated propagation environment, and transfers the determined distribution of the error factors to the processing means 15. Output.
サンプル数Ｎ＿Ｐを求める方法について説明する。図４は、誤差の種別と、要求する信頼度との関係を示す図である。図４を参照して、誤差の種別が正規分布である場合、要求する信頼度Ｐは、例えば、０．９５であり、分布点αは、０．９５の信頼度になる正規分布点である。誤差の種別がライス分布である場合、要求する信頼度Ｐは、例えば、０．９０であり、分布点βは、０．９０の信頼度になるライス分布点である。誤差の種別がレイリー分布である場合、要求する信頼度Ｐは、例えば、０．８０であり、分布点γは、０．８０の信頼度になるレイリー分布点である。 A method for obtaining the number of samples N_P will be described. FIG. 4 is a diagram showing the relationship between the type of error and the required reliability. With reference to FIG. 4, when the type of error is a normal distribution, the required reliability P is, for example, 0.95, and the distribution point α is a normal distribution point having a reliability of 0.95. .. When the type of error is rice distribution, the required reliability P is, for example, 0.90, and the distribution point β is a rice distribution point having a reliability of 0.90. When the type of error is a Rayleigh distribution, the required reliability P is, for example, 0.80, and the distribution point γ is a Rayleigh distribution point having a reliability of 0.80.
処理手段１５は、図４に示す誤差の種別と要求する信頼度Ｐとの対応関係を示す対応表ＴＢＬを保持している。そして、処理手段１５は、誤差要因の分布を推定手段１４から受けると、対応表ＴＢＬを参照して、その受けた誤差要因の分布に対応する信頼度Ｐを検出する。 The processing means 15 holds a correspondence table TBL showing the correspondence between the type of error shown in FIG. 4 and the required reliability P. Then, when the processing means 15 receives the distribution of the error factors from the estimation means 14, the processing means 15 refers to the correspondence table TBL and detects the reliability P corresponding to the distribution of the received error factors.
その後、処理手段１５は、ｋ個のモニター情報ＭＮＴ１〜ＭＮＴｋに基づいて、要求する信頼度Ｐを満たす受信電力ＲＳＳＩｉ＿ＣＦＤを検出する。
Thereafter, the processing means 15 on the basis of the k pieces of
より具体的には、処理手段１５は、次の方法によって、受信電力ＲＳＳＩｉ＿ＣＦＤを検出する。処理手段１５は、１つの端末装置２から受信した受信電力のうち、時間が異なる複数の受信電力ＲＳＳＩ１〜ＲＳＳＩｎを抽出する。例えば、処理手段１５は、時間が異なる１０個の受信電力ＲＳＳＩ１〜ＲＳＳＩ１０を抽出する。そして、処理手段１５は、時間が異なる１０個の受信電力を用いて、次式によってＺを算出する。
More specifically, the
式（４）において、ｎは、標本数の大きさであり、ｅは、許容誤差範囲であり、Ｚは、信頼度Ｐとなる分布点である。Ｑは、母集団のうち、集約範囲の決定に用いる受信電力の割合である。例えば、１００個の受信電力のうち、１０個の受信電力を用いて集約範囲を推定する場合、Ｑ＝０．１である。Ｎは、母集団である。 In the formula (4), n is the size of the number of samples, e is the tolerance range, and Z is the distribution point having the reliability P. Q is the ratio of the received power used to determine the aggregation range in the population. For example, when estimating the aggregation range using 10 received powers out of 100 received powers, Q = 0.1. N is the population.
図５は、標本の大きさｎと許容誤差範囲ｅとの関係を示す図である。図５においては、平均受信電力が−１００ｄＢｍであり、信頼度Ｐが０．９５である場合における標本の大きさｎと許容誤差範囲ｅとの関係を示す。 FIG. 5 is a diagram showing the relationship between the sample size n and the margin of error range e. FIG. 5 shows the relationship between the sample size n and the margin of error e when the average received power is −100 dBm and the reliability P is 0.95.
図５を参照して、標本の大きさｎは、例えば、１０，２０，５０，１００のいずれかからなる。許容誤差範囲ｅは、標本の大きさｎが１０である場合、例えば、１０％に設定され、標本の大きさｎが２０である場合、例えば、７％に設定され、標本の大きさｎが５０である場合、例えば、５％に設定され、標本の大きさｎが１００である場合、例えば、３％に設定される。このように、許容誤差範囲ｅは、標本の大きさｎが大きくなるに従って小さくなるように設定される。 With reference to FIG. 5, the sample size n comprises, for example, 10, 20, 50, 100. The margin of error range e is set to, for example, 10% when the sample size n is 10, and is set to, for example, 7% when the sample size n is 20. If it is 50, it is set to, for example, 5%, and if the sample size n is 100, it is set to, for example, 3%. In this way, the margin of error range e is set so as to decrease as the sample size n increases.
標本の大きさｎが１０である場合、９５％の確率（信頼度Ｐ＝０．９５）で−１１０〜−９０ｄＢｍの範囲に真値がある。また、標本の大きさｎが１００である場合、９５％の確率（信頼度Ｐ＝０．９５）で−１０３〜−９７ｄＢｍの範囲に真値がある。 When the sample size n is 10, there is a true value in the range of 110-90 dBm with a 95% probability (reliability P = 0.95). Further, when the sample size n is 100, there is a true value in the range of −103 to −97 dBm with a probability of 95% (reliability P = 0.95).
許容誤差範囲ｅは、標本の大きさｎが大きくなるに従って小さくなるように設定されるため、標本の大きさｎが大きくなれば、許容誤差範囲ｅが小さくなり、精度が向上する。 Since the permissible error range e is set to decrease as the sample size n increases, the larger the sample size n, the smaller the permissible error range e and the accuracy improves.
また、信頼度Ｐの分布点および許容誤差範囲ｅは、要求精度に応じて設定される。なお、標本の大きさｎが大きくならない場合、信頼度Ｐまたは許容誤差範囲ｅの制約を軽減する。標本の大きさｎが大きくならない場合、信頼度Ｐを高く設定したり、許容誤差範囲ｅを狭く設定すると、信頼度Ｐまたは許容誤差範囲ｅを満たす受信電力が無くなり、集約範囲を決定できなくなるからである。 Further, the distribution point of the reliability P and the tolerance range e are set according to the required accuracy. If the sample size n does not increase, the restrictions on the reliability P or the tolerance range e are relaxed. When the sample size n does not increase, if the reliability P is set high or the tolerance range e is set narrow, the received power that satisfies the reliability P or the tolerance range e disappears, and the aggregation range cannot be determined. Is.
図６は、許容誤差範囲と標本の大きさとの関係を示す図である。図６において、縦軸は、許容誤差範囲ｅを表し、横軸は、標本の大きさｎを表す。 FIG. 6 is a diagram showing the relationship between the margin of error and the size of the sample. In FIG. 6, the vertical axis represents the tolerance range e, and the horizontal axis represents the sample size n.
図６を参照して、許容誤差範囲ｅと標本の大きさｎとの関係は、曲線ｋ２によって表される。その結果、許容誤差範囲ｅは、標本の大きさｎが大きくなるに従って指数関数的に減少する。曲線ｋ２は、ｅ＝３２．１１８ｎ−０．４９５の式によって表される。 With reference to FIG. 6, the relationship between the margin of error e and the sample size n is represented by the curve k2. As a result, the tolerance range e decreases exponentially as the sample size n increases. The curve k2 is represented by the equation e = 32.118n −0.495.
処理手段１５は、曲線ｋ２によって表される許容誤差範囲ｅと標本の大きさｎとの関係（ｅ＝３２．１１８ｎ−０．４９５）を保持しており、サンプル数Ｎ＿Ｐの決定に用いる受信電力ＲＳＳＩｉの個数（標本の大きさ）ｎをカウントすると、そのカウントした個数ｎをｅ＝３２．１１８ｎ−０．４９５の式に代入して、個数ｎに対応する許容誤差範囲ｅを検出する。 The processing means 15 maintains a relationship (e = 32.118n −0.495 ) between the tolerance range e represented by the curve k2 and the sample size n, and the received power used to determine the number of samples N_P. When the number (sample size) n of RSSI i is counted, the counted number n is substituted into the equation of e = 32.118n −0.495 to detect the tolerance range e corresponding to the number n.
Ｎは、受信電力ＲＳＳＩｉの総数であり、ｎは、時間が異なる１０個の受信電力（受信電力ＲＳＳＩｉの総数のうちの一部の受信電力の個数）であり、ｅは、図６に示す許容誤差範囲ｅと標本の大きさｎとの関係（ｅ＝３２．１１８ｎ−０．４９５）によって決定されるので、既知であり、Ｑも、既知であるので、処理手段１５は、式（４）によってＺを算出できる。 N is the total number of received power RSSI i , n is 10 received powers having different times (the number of received powers of a part of the total number of received power RSSI i), and e is shown in FIG. Since it is determined by the relationship between the allowable error range e shown and the sample size n (e = 32.118n −0.495 ), it is known, and Q is also known. Z can be calculated by 4).
そして、処理手段１５は、その算出したＺが信頼度Ｐを満たすか否かを判定する。より具体的には、処理手段１５は、Ｚが信頼度Ｐを満たすとき、その受信電力ＲＳＳＩ１〜ＲＳＳＩｎを正しいデータと判定し、Ｚが信頼度Ｐを満たさないとき、その受信電力ＲＳＳＩ１〜ＲＳＳＩｎを正しくないデータと判定する。 Then, the processing means 15 determines whether or not the calculated Z satisfies the reliability P. More specifically, the processing means 15 determines that the received powers RSSI 1 to RSSI n are correct data when Z satisfies the reliability P, and when Z does not satisfy the reliability P, the received power RSSI 1 ~ RSSI n is determined to be incorrect data.
ここで、Ｚが信頼度Ｐを満たすか否かは、誤差の分布が正規分布に従う場合、正規分布において偏差が±０．０５である範囲にＺが入るか否かによって判定される。そして、正規分布において偏差が±０．０５である範囲にＺが入るとき、Ｚが信頼度Ｐを満たすと判定され、正規分布において偏差が±０．０５である範囲にＺが入らないとき、Ｚが信頼度Ｐを満たさないと判定される。 Here, whether or not Z satisfies the reliability P is determined by whether or not Z falls within a range in which the deviation is ± 0.05 in the normal distribution when the error distribution follows a normal distribution. Then, when Z falls in the range where the deviation is ± 0.05 in the normal distribution, it is determined that Z satisfies the reliability P, and when Z does not fall in the range where the deviation is ± 0.05 in the normal distribution. It is determined that Z does not satisfy the reliability P.
処理手段１５は、受信電力ＲＳＳＩ１〜ＲＳＳＩｎが正しくないデータであると判定したとき、別の受信電力ＲＳＳＩ’１〜ＲＳＳＩ’ｎについて、上述した方法によって、受信電力ＲＳＳＩ’１〜ＲＳＳＩ’ｎが正しいデータであるか否かを判定する。 Processing means 15, when the received power RSSI 1 ~RSSI n is determined to be the incorrect data, another received power RSSI '1 ~RSSI' n, by the method described above, received power RSSI '1 ~RSSI' n Determines if is the correct data.
誤差の分布がライス分布またはレイリー分布である場合も、処理手段１５は、誤差の分布が正規分布である場合と同様にして、受信電力ＲＳＳＩ１〜ＲＳＳＩｎが正しいデータであるか否かを判定する。 Even when the error distribution is a rice distribution or a Rayleigh distribution, the processing means 15 determines whether or not the received power RSSI 1 to RSSI n are correct data in the same manner as when the error distribution is a normal distribution. do.
また、処理手段１５は、異なる端末装置から受信した複数の受信電力のうち、時間情報が同じである複数の受信電力を抽出し、その抽出した複数の受信電力の各々について、上述した方法によって、受信電力が正しいか否かを判定してもよい。 Further, the processing means 15 extracts a plurality of received powers having the same time information from the plurality of received powers received from different terminal devices, and for each of the extracted plurality of received powers, the method described above is used. It may be determined whether or not the received power is correct.
なお、処理手段１５は、受信電力ＲＳＳＩ１〜ＲＳＳＩｎが時間によって変動する誤差要因を推定し、その推定した誤差要因の分布を正規分布、ライス分布およびレイリー分布のいずれかの分布に決定し、その決定した誤差要因の分布に対応する信頼度Ｐを満たす受信電力ＲＳＳＩｉ＿ＣＦＤを検出する。 The processing means 15 estimates an error factor in which the received powers RSSI 1 to RSSI n fluctuate with time, and determines the distribution of the estimated error factor to be one of a normal distribution, a rice distribution, and a Rayleigh distribution. detecting the received power RSSI i _CFD satisfying reliability P corresponding to the distribution of error factors that decision.
図７は、受信電力が正しいデータであるか否かを判定する場合の標本を示す図である。図７の（ａ）を参照して、ｎ（ｎは、２≦ｎ＜ｉを満たす整数）個の受信電力ＲＳＳＩ１〜ＲＳＳＩｎは、位置（ｘ１，ｙ１）において時間情報が異なる受信電力である。 FIG. 7 is a diagram showing a sample when determining whether or not the received power is correct data. With reference to (a) of FIG. 7, n (n is an integer satisfying 2 ≦ n <i) received powers RSSI 1 to RSSI n receive different time information at positions (x 1 , y 1). It is electric power.
図７の（ｂ）を参照して、ｎ個の受信電力ＲＳＳＩ’１〜ＲＳＳＩ’ｎは、時間情報ｔ１において位置情報が異なる受信電力である。 Referring to (b) of FIG. 7, the received power RSSI '1 ~RSSI' n of n is the received power position information is different in the time information t 1.
ｎ個の受信電力Ｐ１〜Ｐｎを用いて受信電力が正しいデータであるか否かを判定する場合、処理手段１５は、ｎ個の受信電力ＲＳＳＩ１〜ＲＳＳＩｎの分布が正規分布、ライス分布およびレイリー分布のいずれに該当するかを判定する。そして、処理手段１５は、正規分布に該当すると判定したとき、対応表ＴＢＬを参照して正規分布に対応する０．９５の信頼度Ｐを検出する。
If using the
その後、処理手段１５は、式（４）を用いてＺを算出し、その算出したＺが信頼度Ｐを満たすか否かを上述した方法によって判定する。 After that, the processing means 15 calculates Z using the equation (4), and determines whether or not the calculated Z satisfies the reliability P by the method described above.
ｎ個の受信電力ＲＳＳＩ１〜ＲＳＳＩｎの分布がライス分布またはレイリー分布である場合も、処理手段１５は、同様にして、算出したＺが信頼度Ｐを満たすか否かを上述した方法によって判定する。 Even when the distribution of n received powers RSSI 1 to RSSI n is a rice distribution or a Rayleigh distribution, the processing means 15 similarly determines whether or not the calculated Z satisfies the reliability P by the method described above. do.
そして、処理手段１５は、Ｚが信頼度Ｐを満たすと判定したとき、即ち、ｎ個の受信電力ＲＳＳＩ１〜ＲＳＳＩｎが正しいデータであると判定したとき、位置（ｘ１，ｙ１）における受信電力ＲＳＳＩ１〜ＲＳＳＩｎを集約範囲の決定用のデータとして検出し、受信電力ＲＳＳＩ１〜ＲＳＳＩｎの個数ｎをサンプル数Ｎ＿Ｐとして求める。 Then, when it is determined that Z satisfies the reliability P, that is, when it is determined that n received powers RSSI 1 to RSSI n are correct data, the processing means 15 at the position (x 1 , y 1 ). detecting a received power RSSI 1 ~RSSI n as data for determining the aggregate range, obtaining the number n of received power RSSI 1 ~RSSI n as the number of samples N_P.
ｎ個の受信電力ＲＳＳＩ’１〜ＲＳＳＩ’ｎを用いて受信電力が正しいデータであるか否かを判定する場合、処理手段１５は、ｎ個の受信電力ＲＳＳＩ’１〜ＲＳＳＩ’ｎの分布が正規分布、ライス分布およびレイリー分布のいずれに該当するかを判定する。そして、処理手段１５は、正規分布に該当すると判定したとき、対応表ＴＢＬを参照して正規分布に対応する０．９５の信頼度Ｐを検出する。 When determining whether or not the received power is correct data using n received power RSSIs 1 to RSSI n, the processing means 15 has a distribution of n received powers RSSIs 1 to RSSI n. Determine whether it corresponds to the normal distribution, the rice distribution, or the Rayleigh distribution. Then, when it is determined that the processing means 15 corresponds to the normal distribution, the processing means 15 detects the reliability P of 0.95 corresponding to the normal distribution with reference to the correspondence table TBL.
その後、処理手段１５は、式（４）を用いてＺを算出し、その算出したＺが信頼度Ｐを満たすか否かを上述した方法によって判定する。 After that, the processing means 15 calculates Z using the equation (4), and determines whether or not the calculated Z satisfies the reliability P by the method described above.
ｎ個の受信電力ＲＳＳＩ’１〜ＲＳＳＩ’ｎの分布がライス分布またはレイリー分布である場合も、処理手段１５は、同様にして、算出したＺが信頼度Ｐを満たすか否かを上述した方法によって判定する。
even if n receiving power RSSI '1 ~RSSI' n the distribution is rice distribution or Rayleigh distribution, the
そして、処理手段１５は、Ｚが信頼度Ｐを満たすと判定したとき、即ち、ｎ個の受信電力ＲＳＳＩ’１〜ＲＳＳＩ’ｎが正しいデータであると判定したとき、ｎ個の受信電力ＲＳＳＩ’１〜ＲＳＳＩ’ｎを集約範囲の決定用のデータとして検出し、受信電力ＲＳＳＩ’１〜ＲＳＳＩ’ｎの個数ｎをサンプル数Ｎ＿Ｐとして求める。 Then, when the processing means 15 determines that Z satisfies the reliability P, that is, when it is determined that n received power RSSIs 1 to RSSI n are correct data, n received power RSSI'. 'detects n as data for determining the aggregate range, the received power RSSI' 1 ~RSSI obtaining the number n of 1 ～RSSI 'n as the number of samples N_P.
従って、処理手段１５は、ｎ個の受信電力ＲＳＳＩ’１〜ＲＳＳＩ’ｎを正しい１組のデータとして検出する。
Therefore, the
一方、処理手段１５は、ｎ個の受信電力ＲＳＳＩ’１〜ＲＳＳＩ’ｎが正しいデータでないと判定したとき、ｎ個の受信電力ＲＳＳＩ’１〜ＲＳＳＩ’ｎのうちの少なくとも１つが異なる別のｎ個の受信電力を検出し、その検出した別のｎ個の受信電力が正しいデータであるか否かを上述した方法によって判定する。 On the other hand, when the processing means 15 determines that the n received powers RSSI 1 to RSSI n are not correct data, another n different from at least one of the n received power RSSIs 1 to RSSI n. The received powers are detected, and whether or not the other n received powers detected are correct data is determined by the method described above.
なお、処理手段１５が上述した方法によって、サンプル数Ｎ＿Ｐを求めることは、集約範囲を決定する対象となる評価エリアのフェージングにおけるＫファクタＫに基づいて、評価エリア内で信頼度Ｐを有するデータの算出に必要なサンプル数Ｎ＿Ｐを演算することに相当する。 It should be noted that the processing means 15 obtains the number of samples N_P by the method described above, which means that the data having the reliability P in the evaluation area is based on the K factor K in the fading of the evaluation area for which the aggregation range is to be determined. It corresponds to calculating the number of samples N_P required for the calculation.
図８は、集約範囲決定装置１の動作を説明するためのフローチャートである。図８を参照して、集約範囲を決定する動作が開始されると、処理手段１５は、評価エリアのフェージングにおけるＫファクタＫから、評価エリア内で信号度Ｐのデータを算出するのに必要なサンプル数Ｎ＿Ｐを上述した方法によって演算する（ステップＳ１）。
FIG. 8 is a flowchart for explaining the operation of the aggregation
そして、処理手段１５は、上述した方法によって、各端末装置２におけるデータ取得周期ｔ０および端末装置２の密度σを演算し、その演算したデータ取得周期ｔ０および密度σと、データ集約時間Ｔと、一辺の長さＲとを式（１）に代入して、データサンプル数Ｎ＿ａｇｇを演算する（ステップＳ２）。そうすると、処理手段１５は、その演算したサンプル数Ｎ＿Ｐおよびデータサンプル数Ｎ＿ａｇｇを決定手段１６へ出力する。
Then, the
決定手段１６は、サンプル数Ｎ＿Ｐおよびデータサンプル数Ｎ＿ａｇｇを処理手段１５から受ける。そして、決定手段１６は、その受けたサンプル数Ｎ＿Ｐおよびデータサンプル数Ｎ＿ａｇｇに基づいて、式（２）を満たす最小の処理範囲Ｒｆを検出する。即ち、決定手段１６は、フェージングの影響を軽減可能な処理範囲Ｒｆを検出する（ステップＳ３）。
The determining means 16 receives the number of samples N_P and the number of data samples N_agg from the processing means 15. Then, the determining
その後、決定手段１６は、位置の誤差による電力推定誤差が許容誤差Ｐｄよりも小さくなる最大の処理範囲Ｒｄを式（３）を用いて求める（ステップＳ４）。
After that, the determining
そうすると、決定手段１６は、処理範囲Ｒｄが処理範囲Ｒｆ以上であるか否かを判定する（ステップＳ５）。ステップＳ５において、処理範囲Ｒｄが処理範囲Ｒｆ以上でないと判定されたとき、決定手段１６は、サンプル数Ｎ＿Ｐの条件または許容誤差Ｐｄを緩和する（ステップＳ６）。
Then, the determining means 16 determines whether or not the processing range R d is equal to or greater than the processing range R f (step S5). When it is determined in step S5 that the processing range R d is not equal to or greater than the processing range R f , the determining
ステップＳ６において、サンプル数Ｎ＿Ｐの条件を緩和した場合、一連の動作は、ステップＳ１へ移行し、ステップＳ５において、処理範囲Ｒｄが処理範囲Ｒｆ以上であると判定されるまで、ステップＳ１〜ステップＳ６が繰り返し実行される。 When the condition of the number of samples N_P is relaxed in step S6, the series of operations shifts to step S1, and steps S1 to S1 until it is determined in step S5 that the processing range R d is equal to or greater than the processing range R f. Step S6 is repeatedly executed.
一方、ステップＳ６において、許容誤差Ｐｄを緩和した場合、一連の動作は、ステップＳ４へ移行し、ステップＳ５において、処理範囲Ｒｄが処理範囲Ｒｆ以上であると判定されるまで、ステップＳ４〜ステップＳ６が繰り返し実行される。 On the other hand, when the tolerance P d is relaxed in step S6, the series of operations shifts to step S4, and step S4 until it is determined in step S5 that the processing range R d is equal to or greater than the processing range R f. ~ Step S6 is repeatedly executed.
そして、ステップＳ５において、処理範囲Ｒｄが処理範囲Ｒｆ以上であると判定されると、決定手段１６は、処理範囲Ｒｆを最終的な集約範囲Ｒａｇｇとして決定する（ステップＳ７）。これによって、集約範囲を決定する動作が終了する。
Then, in step S5, when it is determined that the processing range R d is equal to or greater than the processing range R f , the determining
図９は、図８のステップＳ１の詳細な動作を説明するためのフローチャートである。図９を参照して、集約範囲を決定する動作が開始されると、抽出手段１３は、ｋ個のモニター情報ＭＮＴ１〜ＭＮＴｋを記憶手段１２から抽出し（ステップＳ１１）、その抽出したｋ個のモニター情報ＭＮＴ１〜ＭＮＴｋを推定手段１４および処理手段１５へ出力する。
FIG. 9 is a flowchart for explaining the detailed operation of step S1 of FIG. Referring to FIG. 9, the operation of determining the aggregate range is started, extraction means 13 extracts the k pieces of
推定手段１４は、ｋ個のモニター情報ＭＮＴ１〜ＭＮＴｋを抽出手段１３から受け、その受けたｋ個のモニター情報ＭＮＴ１〜ＭＮＴｋに基づいて、上述した方法によって誤差要因の分布を推定する（ステップＳ１２）。そして、推定手段１４は、その推定した誤差要因の分布を処理手段１５へ出力する。
Estimating means 14 receives from the
処理手段１５は、抽出手段１３からｋ個のモニター情報ＭＮＴ１〜ＭＮＴｋを受け、推定手段１４から誤差要因の分布を受ける。そして、処理手段１５は、上述した方法によって、誤差要因の分布に対応する信頼度Ｐを検出する（ステップＳ１３）。
Processing means 15 receives the k pieces of
また、処理手段１５は、ｋ個のモニター情報ＭＮＴ１〜ＭＮＴｋに含まれる複数の受信電力ＲＳＳＩｉから受信電力ＲＳＳＩ１〜ＲＳＳＩｎを抽出し、その抽出した受信電力ＲＳＳＩ１〜ＲＳＳＩｎの標本の大きさｎを検出する（ステップＳ１４）。 Further, the processing means 15 extracts received power RSSI 1 to RSSI n from a plurality of received power RSSi i included in k monitor information MNT 1 to MNT k, and samples of the extracted received power RSSI 1 to RSSI n . The magnitude n of the above is detected (step S14).
そして、処理手段１５は、上述した方法によって、標本の大きさｎに対応する許容誤差範囲ｅを検出する（ステップＳ１５）。そうすると、処理手段１５は、式（４）を用いて、Ｚを演算し（ステップＳ１６）、上述した方法によって、その演算したＺが信頼度Ｐを満たすか否かを判定する（ステップＳ１７）。 Then, the processing means 15 detects the tolerance range e corresponding to the sample size n by the method described above (step S15). Then, the processing means 15 calculates Z using the equation (4) (step S16), and determines whether or not the calculated Z satisfies the reliability P by the method described above (step S17).
ステップＳ１７において、Ｚが信頼度Ｐを満たさないと判定されたとき、処理手段１５は、別の受信電力ＲＳＳＩ１〜ＲＳＳＩｎを抽出する（ステップＳ１８）。その後、一連の動作は、ステップＳ１２へ戻り、ステップＳ１７において、Ｚが信頼度Ｐを満たすと判定されるまで、ステップＳ１２〜ステップＳ１８が繰り返し実行される。 When it is determined in step S17 that Z does not satisfy the reliability P, the processing means 15 extracts another received power RSSI 1 to RSSI n (step S18). After that, the series of operations returns to step S12, and steps S12 to S18 are repeatedly executed until it is determined in step S17 that Z satisfies the reliability P.
そして、ステップＳ１７において、Ｚが信頼度Ｐを満たすと判定されると、処理手段１５は、受信電力ＲＳＳＩ１〜ＲＳＳＩｎを正しいデータと判定し（ステップＳ１９）、標本の大きさｎをサンプル数Ｎ＿Ｐとする（ステップＳ２０）。その後、一連の動作は、図８のステップＳ２へ移行する。 Then, in step S17, when it is determined that Z satisfies the reliability P, the processing means 15 determines that the received powers RSSI 1 to RSSI n are correct data (step S19), and determines the sample size n as the number of samples. Let N_P (step S20). After that, the series of operations proceeds to step S2 of FIG.
データ量と集約範囲との関係および電力推定誤差と集約範囲との関係についてシミュレーションを行った。シミュレーションは、次のように行われた。１０ｋｍ×１０ｋｍの範囲を評価エリアとし、その評価エリアの中心付近に波源を設置し、移動機（移動する端末装置）をランダムに配置する。移動機は、最大時速６ｋｍでランダムな方向に移動し、毎秒、位置と電力の情報を検出する。移動機は、１０秒に１回、５０ｍ以内に近接した他の移動機と通信を行ってデータを集約し、１００秒経過するごとに、集約したデータをサーバへ送信する。なお、移動機が受信する電力は、伝搬モデルとレイリーフェージングモデルとを用いて計算した。 A simulation was performed on the relationship between the amount of data and the aggregation range and the relationship between the power estimation error and the aggregation range. The simulation was performed as follows. An evaluation area is set in a range of 10 km × 10 km, a wave source is installed near the center of the evaluation area, and mobile devices (moving terminal devices) are randomly arranged. The mobile device moves in random directions at a maximum speed of 6 km / h and detects position and power information every second. The mobile device communicates with other mobile devices close to each other within 50 m once every 10 seconds to aggregate the data, and sends the aggregated data to the server every 100 seconds. The electric power received by the mobile device was calculated using the propagation model and the Rayleigh fading model.
図１０は、データ量と集約範囲との関係のシミュレーション結果を示す図である。図１０において、縦軸は、データ量を表し、横軸は、集約範囲を表す。縦軸のデータ量は、集約前のデータ数に対する集約後のデータ数の割合である。また、丸は、ノード数（端末装置２の個数）が１００個であるときのデータ量と集約範囲との関係を示し、三角は、ノード数（端末装置２の個数）が２００個であるときのデータ量と集約範囲との関係を示し、菱形は、ノード数（端末装置２の個数）が５００個であるときのデータ量と集約範囲との関係を示す。 FIG. 10 is a diagram showing a simulation result of the relationship between the amount of data and the aggregation range. In FIG. 10, the vertical axis represents the amount of data, and the horizontal axis represents the aggregation range. The amount of data on the vertical axis is the ratio of the number of data after aggregation to the number of data before aggregation. The circles indicate the relationship between the amount of data and the aggregation range when the number of nodes (the number of terminal devices 2) is 100, and the triangles indicate the relationship between the number of nodes (the number of terminal devices 2) is 200. The relationship between the amount of data and the aggregation range is shown, and the diamond shape shows the relationship between the amount of data and the aggregation range when the number of nodes (the number of terminal devices 2) is 500.
図１０を参照して、データ量は、各ノード数において、集約範囲が大きくなるに従って少なくなる。しかし、集約範囲が２００［ｍ］以上では、データ量は、大きく変動せず、集約効果が鈍化する。 With reference to FIG. 10, the amount of data decreases as the aggregation range increases in each number of nodes. However, when the aggregation range is 200 [m] or more, the amount of data does not fluctuate significantly and the aggregation effect is slowed down.
図１１は、電力推定誤差と集約範囲との関係のシミュレーション結果を示す図である。図１１において、縦軸は、電力推定誤差を表し、横軸は、集約範囲を表す。丸は、ノード数（端末装置２の個数）が１００個であるときの電力推定誤差と集約範囲との関係を示し、三角は、ノード数（端末装置２の個数）が２００個であるときの電力推定誤差と集約範囲との関係を示し、菱形は、ノード数（端末装置２の個数）が５００個であるときの電力推定誤差と集約範囲との関係を示す。 FIG. 11 is a diagram showing a simulation result of the relationship between the power estimation error and the aggregation range. In FIG. 11, the vertical axis represents the power estimation error, and the horizontal axis represents the aggregation range. Circles indicate the relationship between the power estimation error and the aggregation range when the number of nodes (the number of terminal devices 2) is 100, and triangles indicate the relationship between the number of nodes (the number of terminal devices 2) when the number is 200. The relationship between the power estimation error and the aggregation range is shown, and the diamond shape shows the relationship between the power estimation error and the aggregation range when the number of nodes (the number of terminal devices 2) is 500.
図１１を参照して、電力推定誤差は、集約範囲が大きくなると、大きくなる。しかし、電力推定誤差は、集約範囲に対して単調増加とならず、集約範囲２００［ｍ］までは、集約範囲が大きい方が小さくなる。これは、データ集約によって、フェージング等による電力の変動の影響を軽減できるためであると考えられる。 With reference to FIG. 11, the power estimation error increases as the aggregation range increases. However, the power estimation error does not increase monotonically with respect to the aggregation range, and up to the aggregation range of 200 [m], the larger the aggregation range, the smaller the power estimation error. It is considered that this is because the influence of power fluctuations due to fading and the like can be reduced by data aggregation.
従って、図１０および図１１に示すシミュレーション結果から、集約範囲が２００［ｍ］までの範囲においては、集約範囲が大きいほど、データ量が少なくなり、電力推定誤差が低減されることが分かる。 Therefore, from the simulation results shown in FIGS. 10 and 11, it can be seen that in the range up to 200 [m], the larger the aggregation range, the smaller the amount of data and the reduction in the power estimation error.
図８に示すフローチャートにおいては、電力推定誤差が許容誤差Ｐｄよりも小さくなる最大の処理範囲Ｒｄが求められる（ステップＳ４参照）。これは、図１０および図１１に示すように、電力推定誤差が許容誤差Ｐｄよりも小さくなる範囲において、最大の処理範囲Ｒｄ１（またはＲｄ２）を集約範囲とすることによって、データ量が少なくなり、集約効果が得られることを示すシミュレーション結果に対応したものである。 In the flowchart shown in FIG. 8, the power estimation error tolerances P d largest processing range R d which is smaller than is required (see step S4). As shown in FIGS. 10 and 11, the amount of data is increased by setting the maximum processing range R d1 (or R d2 ) as the aggregation range in the range where the power estimation error is smaller than the margin of error P d. It corresponds to the simulation result showing that the number is reduced and the aggregation effect can be obtained.
また、図８に示すフローチャートにおいては、Ｒｄ≧Ｒｆである場合、処理範囲Ｒｆを最終的な集約範囲Ｒａｇｇとして決定する（ステップＳ５およびステップＳ７参照）。これは、次の理由による。図１１に示すシミュレーション結果によれば、集約範囲が２００［ｍ］を超える範囲においては、電力推定誤差は、集約範囲（処理範囲Ｒｄ）が小さくなるほど、小さくなる。一方、処理範囲Ｒｆは、フェージングの影響を軽減可能な処理範囲であり、式（２）を満たす最小の処理範囲である。そして、フェージングの影響がデータ集約によって低減される結果、電力推定誤差が小さくなるので、処理範囲Ｒｆが大きいほど、電力推定誤差は、小さくなる。 Further, in the flowchart shown in FIG. 8, when R d ≧ R f , the processing range R f is determined as the final aggregation range R ag (see steps S5 and S7). This is due to the following reasons. According to the simulation results shown in FIG. 11, in the range where the aggregation range exceeds 200 [m], the power estimation error becomes smaller as the aggregation range (processing range R d) becomes smaller. On the other hand, the processing range R f is a processing range in which the influence of fading can be reduced, and is the minimum processing range satisfying the equation (2). As a result of the influence of fading being reduced by data aggregation, the power estimation error becomes smaller. Therefore, the larger the processing range R f , the smaller the power estimation error.
従って、
（Ａ）電力推定誤差は、処理範囲Ｒｄが小さくなるほど小さくなる。
（Ｂ）電力推定誤差は、処理範囲Ｒｆが大きいほど小さくなる。
という２つの条件（Ａ），（Ｂ）を両立させるために、Ｒｄ≧Ｒｆである場合、処理範囲Ｒｆを最終的な集約範囲Ｒａｇｇとして決定することにした。
Therefore,
(A) The power estimation error becomes smaller as the processing range R d becomes smaller.
(B) The power estimation error becomes smaller as the processing range R f becomes larger.
In order to make the two conditions (A) and (B) compatible with each other, when R d ≥ R f , the processing range R f is determined as the final aggregation range R agg.
更に、図８に示すフローチャートのステップＳ５において、Ｒｄ≧Ｒｆでない場合、サンプル数Ｎ＿Ｐの条件または許容誤差Ｐｄを緩和して、ステップＳ１〜ステップＳ６またはステップＳ４〜ステップＳ６を再度実行するのは、次の理由による。サンプル数Ｎ＿Ｐの条件を緩和することは、サンプル数Ｎ＿Ｐを小さくすることになる。その結果、処理範囲Ｒｆが小さくなり、Ｒｄ≧Ｒｆの関係が成立し易くなるからである。また、許容誤差Ｐｄを緩和することは、許容誤差Ｐｄを大きくすることになる。その結果、図１１から明らかなように、処理範囲Ｒｄを大きくでき、Ｒｄ≧Ｒｆの関係が成立し易くなるからである。 Further, in step S5 of the flowchart shown in FIG. 8, if R d ≧ R f , the condition of the number of samples N_P or the tolerance P d is relaxed, and steps S1 to S6 or steps S4 to S6 are executed again. The reason is as follows. Relaxing the condition of the number of samples N_P means reducing the number of samples N_P. As a result, the processing range R f becomes smaller, and the relationship of R d ≧ R f is easily established. Moreover, relaxing the tolerances P d will be increased tolerances P d. As a result, as is clear from FIG. 11, the processing range R d can be increased, and the relationship of R d ≧ R f can be easily established.
従って、図８に示すフローチャート（図９に示すフローチャートを含む）に従って集約範囲Ｒａｇｇを決定することによって、電力推定精度の低下を抑制して集約範囲を決定できる。 Therefore, by determining the aggregation range Ragg according to the flowchart shown in FIG. 8 (including the flowchart shown in FIG. 9), it is possible to suppress the decrease in power estimation accuracy and determine the aggregation range.
集約範囲決定装置１は、集約範囲Ｒａｇｇを決定すると、その決定した集約範囲Ｒａｇｇを有線ケーブル４および基地局３を介して複数の端末装置２へ送信する。複数の端末装置２の各々は、集約範囲決定装置１から集約範囲Ｒａｇｇを受信する。そして、複数の端末装置２の各々は、一定周期ごとに１回、集約範囲Ｒａｇｇ内に入った他の端末装置と通信を行ってデータ（モニター情報ＭＮＴ）を集約し、その集約したデータ（モニター情報ＭＮＴ）をサーバへ送信する。この場合、データの集約方法は、例えば、複数のモニター情報ＭＮＴに含まれる受信電力ＲＳＳＩｉ等の各要素について平均値を演算することであるが、データの集約方法は、どのような方法であってもよい。
When the aggregation
サーバは、集約されたデータ（モニター情報ＭＮＴ）を受信し、集約されたデータ（モニター情報ＭＮＴ）に含まれる位置情報（ｘｉ，ｙｉ）および受信電力ＲＳＳＩｉに基づいて、受信電力ＲＳＳＩｉで重み付けされた位置の平均から波源位置を推定する。そして、サーバは、波源から電力値ＰＯＷ以上の点（位置情報（ｘｉ，ｙｉ）および受信電力ＲＳＳＩｉによって決定される点）を全て含む円を、電力値ＰＯＷの等電力線とする。また、サーバは、電波の自由伝搬モデルを用いて、電力値ＰＯＷの等電力線から所望の距離だけ離れた位置における電力値を演算し、所望の場所ごとの電力値を推定する。この場合、サーバは、電力推定誤差が小さくなる集約範囲Ｒａｇｇ内で集約されたデータ（モニター情報ＭＮＴ）に基づいて等電力線および所望の場所ごとの電力値を推定するので、推定された等電力線および所望の場所ごとの電力値の誤差を小さくできる。 Server receives the aggregated data (monitor information MNT), position information included in the aggregated data (monitor information MNT) (x i, y i ) on the basis of and received power RSSI i, received power RSSI i The source position is estimated from the average of the positions weighted by. Then, the server power value POW more points from the wave source a circle containing all the (positional information (x i, point determined by y i) and received power RSSI i), and equal power line of the power value POW. Further, the server calculates the power value at a position separated by a desired distance from the equal power line of the power value POW by using the free propagation model of the radio wave, and estimates the power value for each desired place. In this case, the server estimates the power line and the power value for each desired location based on the data (monitor information MNT) aggregated within the aggregation range Rag that reduces the power estimation error, so that the estimated power line is estimated. And the error of the power value for each desired place can be reduced.
この発明の実施の形態においては、集約範囲決定装置１の動作は、ソフトウェアによって実行されてもよい。この場合、集約範囲決定装置１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）およびＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）を備える。
In the embodiment of the present invention, the operation of the aggregation
ＲＯＭは、図８（図９に示すフローチャートを含む）に示すプローチャートからなるプログラムＰｒｏｇ＿Ａを格納する。そして、ＣＰＵは、プログラムＰｒｏｇ＿ＡをＲＯＭから読み出し、その読み出したプログラムＰｒｏｇ＿Ａを実行して集約範囲Ｒａｇｇを決定する。ＲＡＭは、端末装置２の密度σ、データ取得周期ｔ０、サンプル数Ｎ＿Ｐおよびデータサンプル数Ｎ＿ａｇｇを一時的に記憶する。
The ROM stores a program Prog_A composed of the probe chart shown in FIG. 8 (including the flowchart shown in FIG. 9). Then, CPU reads the program Prog_A from ROM, to determine the aggregate range R agg running program Prog_A thus read out. The RAM temporarily stores the density σ of the
また、プログラムＰｒｏｇ＿Ａは、ＣＤ，ＤＶＤ等の記録媒体に記録されて流通してもよい。この場合、ＣＰＵは、装着された記録媒体からプログラムＰｒｏｇ＿Ａを読み出して実行し、集約範囲Ｒａｇｇを決定する。従って、プログラムＰｒｏｇ＿Ａを記録したＣＤ，ＤＶＤ等の記録媒体は、コンピュータ（ＣＰＵ）が読み取り可能な記録媒体である。
上記においては、集約範囲は、正方形の形状を有すると説明したが、この発明の実施の形態においては、これに限らず、集約範囲は、多角形（三角形、四角形および五角形等）、円形および楕円形等であってもよく、一般的には、任意の形状であってもよい。
Further, the program Prog_A may be recorded on a recording medium such as a CD or DVD and distributed. In this case, CPU reads out and executes a program Prog_A from loaded recording medium, determining the aggregate range R agg. Therefore, the recording medium such as a CD or DVD on which the program Prog_A is recorded is a recording medium that can be read by a computer (CPU).
In the above, it has been described that the aggregation range has a square shape, but in the embodiment of the present invention, the aggregation range is not limited to this, and the aggregation range is a polygon (triangle, quadrangle, pentagon, etc.), a circle, and an ellipse. It may have a shape or the like, and in general, it may have an arbitrary shape.
集約範囲が円形である場合、上述した一辺の長さＲに代えて、半径または直径が用いられ、集約範囲が楕円形である場合、上述した一辺の長さＲに代えて、長径または短径が用いられ、集約範囲が多角形である場合、上述した一辺の長さＲに代えて、多角形の中心から１つの頂点までの距離が用いられる。 When the aggregation range is circular, a radius or diameter is used instead of the one-sided length R described above, and when the aggregation range is elliptical, the major axis or minor axis is used instead of the one-sided length R described above. Is used, and when the aggregation range is a polygon, the distance from the center of the polygon to one apex is used instead of the length R of one side described above.
また、式（１）におけるＲ２は、集約範囲の面積であるので、式（１）においては、Ｒ２に代えて集約範囲の面積Ｓを用いてもよく、式（２）に代えて次式を用い、次式を満たす最小の面積ＳＭＩＮを求め、その求めた最小の面積ＳＭＩＮに基づいて集約範囲の大きさを示す処理範囲Ｒｆ’を求め、処理範囲Ｒｆに代えて処理範囲Ｒｆ’を用いるようにしてもよい。 Further, since R 2 in the equation (1) is the area of the aggregation range, in the equation (1), the area S of the aggregation range may be used instead of R 2, and instead of the equation (2), the following Using the formula, the minimum area S MIN that satisfies the following formula is obtained, the processing range R f'indicating the size of the aggregation range is obtained based on the obtained minimum area S MIN , and processing is performed instead of the processing range R f. The range R f'may be used.
上述した実施の形態によれば、この発明の実施の形態による集約範囲決定装置は、集約範囲を決定する対象となる評価エリアのフェージングにおけるＫファクタに基づいて、評価エリア内で信頼度Ｐを有するデータの算出に必要なサンプル数Ｎ＿Ｐを演算するとともに、端末装置の密度σ、端末装置におけるデータの取得周期ｔ０、データ集約時間Ｔおよびデータ集約範囲の面積Ｓに基づいて、データ集約範囲内のデータサンプル数Ｎ＿ａｇｇを演算する演算手段と、サンプル数Ｎ＿Ｐがデータサンプル数Ｎ＿ａｇｇよりも小さくなる範囲において最小の処理範囲をフェージングの影響を軽減可能な処理範囲Ｒｆとして決定するとともに、電波の電力を求める間隔を示す電力推定粒度Ｍとデータの処理範囲Ｒｄとの位置の誤差による電力推定誤差が許容誤差Ｐｄよりも小さくなる最大の処理範囲をデータの処理範囲Ｒｄとして決定し、処理範囲Ｒｄが処理範囲Ｒｆ以上であるとき、処理範囲Ｒｆを集約範囲として決定する決定手段とを備えていればよい。 According to the above-described embodiment, the aggregation range determining apparatus according to the embodiment of the present invention has a reliability P in the evaluation area based on the K factor in the fading of the evaluation area for which the aggregation range is determined. The number of samples N_P required for data calculation is calculated, and within the data aggregation range based on the density σ of the terminal device, the data acquisition cycle t 0 in the terminal device, the data aggregation time T, and the area S of the data aggregation range. The calculation means for calculating the number of data samples N_agg and the minimum processing range in the range where the number of samples N_P is smaller than the number of data samples N_agg are determined as the processing range R f that can reduce the influence of fading, and the power of the radio wave is determined. determining the maximum processing range power estimation error due to the error in the position of the processing range R d power estimation granularity M and data indicating an interval for obtaining smaller than the allowable error P d as a processing range R d of the data, processing range When R d is equal to or greater than the processing range R f , it is sufficient to provide a determination means for determining the processing range R f as the aggregation range.
上述した演算手段と決定手段とを備えていれば、電力推定精度の低下を抑制して集約範囲を決定できるからである。 This is because if the above-mentioned calculation means and determination means are provided, it is possible to suppress a decrease in power estimation accuracy and determine the aggregation range.
また、この発明の実施の形態によるプログラムは、演算手段が、集約範囲を決定する対象となる評価エリアのフェージングにおけるＫファクタに基づいて、評価エリア内で信頼度Ｐを有するデータの算出に必要なサンプル数Ｎ＿Ｐを演算するとともに、端末装置の密度σ、端末装置におけるデータの取得周期ｔ０、データ集約時間Ｔおよびデータ集約範囲の面積Ｓに基づいて、データ集約範囲内のデータサンプル数Ｎ＿ａｇｇを演算する第１のステップと、決定手段が、サンプル数Ｎ＿Ｐがデータサンプル数Ｎ＿ａｇｇよりも小さくなる範囲において最小の処理範囲をフェージングの影響を軽減可能な処理範囲Ｒｆとして決定するとともに、電波の電力を求める間隔を示す電力推定粒度Ｍとデータの処理範囲Ｒｄとの位置の誤差による電力推定誤差が許容誤差Ｐｄよりも小さくなる最大の処理範囲をデータの処理範囲Ｒｄとして決定し、処理範囲Ｒｄが処理範囲Ｒｆ以上であるとき、処理範囲Ｒｆを集約範囲として決定する第２のステップとをコンピュータに実行させるためのプログラムであればよい。 Further, the program according to the embodiment of the present invention is necessary for the calculation means to calculate the data having the reliability P in the evaluation area based on the K factor in the fading of the evaluation area for which the aggregation range is determined. In addition to calculating the number of samples N_P, the number of data samples N_agg within the data aggregation range is calculated based on the density σ of the terminal device, the data acquisition cycle t 0 in the terminal device, the data aggregation time T, and the area S of the data aggregation range. The first step and the determination means determine the minimum processing range as the processing range R f that can reduce the influence of fading in the range where the number of samples N_P is smaller than the number of data samples N_agg, and the power of the radio wave is determined. determining the maximum processing range power estimation error due to the error in the position of the processing range R d power estimation granularity M and data indicating an interval for obtaining smaller than the allowable error P d as a processing range R d of the data, processing range when R d is above processing range R f, it may be a program for executing the second step of determining a processing range R f as an aggregate range computer.
第１および第２のステップをコンピュータに実行させれば、電力推定精度の低下を抑制して集約範囲を決定できるからである。 This is because if the computer executes the first and second steps, it is possible to suppress a decrease in power estimation accuracy and determine the aggregation range.
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した実施の形態の説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。 It should be considered that the embodiments disclosed this time are exemplary in all respects and not restrictive. The scope of the present invention is shown by the scope of claims rather than the description of the embodiment described above, and is intended to include all modifications within the meaning and scope equivalent to the scope of claims.
この発明は、集約範囲決定装置、コンピュータに実行させるためのプログラムおよびプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に適用される。 The present invention applies to an aggregation range determination device, a program to be executed by a computer, and a computer-readable recording medium on which the program is recorded.
１ 集約範囲決定装置、２ 端末装置、３ 基地局、４ 有線ケーブル、１０ 無線通信システム、１１ 受信手段、１２ 記憶手段、１３ 抽出手段、１４ 演算手段、１５ 決定手段、１６ 送信手段。 1 Aggregation range determination device, 2 Terminal device, 3 Base station, 4 Wired cable, 10 Wireless communication system, 11 Receiving means, 12 Storage means, 13 Extracting means, 14 Computational means, 15 Determining means, 16 Transmitting means.
Claims (9)
前記サンプル数Ｎ＿Ｐが前記データサンプル数Ｎ＿ａｇｇよりも小さくなる範囲において最小の処理範囲をフェージングの影響を軽減可能な処理範囲Ｒｆとして決定するとともに、電波の電力を求める間隔を示す電力推定粒度Ｍと前記データの処理範囲Ｒｄとの位置の誤差による電力推定誤差が許容誤差Ｐｄよりも小さくなる最大の処理範囲をデータの処理範囲Ｒｄとして決定し、前記処理範囲Ｒｄが前記処理範囲Ｒｆ以上であるとき、前記処理範囲Ｒｆを集約範囲として決定する決定手段とを備える集約範囲決定装置。 Based on the K factor in the fading of the evaluation area to be aggregated, the number of samples N_P required to calculate the data having the reliability P in the evaluation area is calculated, and the density σ of the terminal device and the terminal A calculation means for calculating the number of data samples N_agg in the data aggregation range based on the data acquisition cycle t 0 in the apparatus, the data aggregation time T, and the area S of the data aggregation range.
In the range where the number of samples N_P is smaller than the number of data samples N_agg, the minimum processing range is determined as the processing range R f that can reduce the influence of fading, and the power estimation particle size M indicating the interval for obtaining the power of radio waves is used. the error due to power estimation error between the positions of the processing range R d of data is determined as the allowable error P processing range data maximum processing range to be smaller than d R d, wherein the processing range R d is the processing range R An aggregation range determination device including a determination means for determining the processing range R f as an aggregation range when it is f or more.
前記決定手段は、σ×（Ｔ／ｔ０）×Ｓ＞Ｎを満たす最小の面積ＳＭＩＮを検出し、その検出した面積ＳＭＩＮに基づいて処理範囲Ｒｆを決定する、請求項１に記載の集約範囲決定装置。 The calculation means calculates the number of data samples N_agg within the data aggregation range by σ × (T / t 0) × S.
The determination means according to claim 1, wherein the determination means detects the minimum area S MIN satisfying σ × (T / t 0 ) × S> N, and determines the processing range R f based on the detected area S MIN. Aggregation range determination device.
決定手段が、前記サンプル数Ｎ＿Ｐが前記データサンプル数Ｎ＿ａｇｇよりも小さくなる範囲において最小の処理範囲をフェージングの影響を軽減可能な処理範囲Ｒｆとして決定するとともに、電波の電力を求める間隔を示す電力推定粒度Ｍと前記データの処理範囲Ｒｄとの位置の誤差による電力推定誤差が許容誤差Ｐｄよりも小さくなる最大の処理範囲をデータの処理範囲Ｒｄとして決定し、前記処理範囲Ｒｄが前記処理範囲Ｒｆ以上であるとき、前記処理範囲Ｒｆを集約範囲として決定する第２のステップとをコンピュータに実行させるためのプログラム。 The calculation means calculates the number of samples N_P required for calculating the data having the reliability P in the evaluation area based on the K factor in the fading of the evaluation area to be determined the aggregation range, and also calculates the number of samples N_P of the terminal device. The first step of calculating the number of data samples N_agg in the data aggregation range based on the density σ, the data acquisition cycle t 0 in the terminal device, the data aggregation time T, and the area S of the data aggregation range.
The determining means determines the minimum processing range as the processing range R f that can reduce the influence of fading in the range where the number of samples N_P is smaller than the number of data samples N_agg, and the power indicating the interval for obtaining the power of the radio wave. determining the maximum processing range power estimation error due to the error in position between the estimated particle size M and the processing range R d of the data is smaller than the allowable error P d as a processing range R d of data, the processing range R d is A program for causing a computer to execute a second step of determining the processing range R f as an aggregation range when the processing range R f or more is equal to or greater than the processing range R f.
前記第２のステップにおいて、前記決定手段は、σ×（Ｔ／ｔ０）×Ｓ＞Ｎを満たす最小の面積ＳＭＩＮを検出し、その検出した面積ＳＭＩＮに基づいて処理範囲Ｒｆを決定する、請求項５に記載のコンピュータに実行させるためのプログラム。 In the first step, the calculation means calculates the number of data samples N_agg within the data aggregation range by σ × (T / t 0) × S.
In the second step, the determination means detects the minimum area S MIN satisfying σ × (T / t 0 ) × S> N, and determines the processing range R f based on the detected area S MIN. The program for causing the computer according to claim 5 to execute.
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