JP2007080190A - センサネットワークシステム、センサノード、センサ情報収集装置、事象観測方法、およびプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 センサノード1が、検出したセンサ情報が全体の精度(分解能)に与える影響を算出する寄与度算出手段123を備える。そして、一斉に多量のデータを送信して輻輳が発生することのないように、算出した寄与度に応じて、第1の通信手段121が、センサ情報を送信する。
【選択図】 図1
Description
本発明の第1の実施の形態について、図面を参照して説明する。図1は、本発明によるセンサネットワークシステムの実施の形態の一構成例を示す説明図である。
次に、本発明の第2の実施の形態について、図面を参照して説明する。図4は、本発明の第2の実施の形態の一構成例を示すブロック図である。
次に、本発明の第3の実施の形態について、図面を参照して説明する。図5は、本発明の第3の実施の形態の一構成例を示すブロック図である。
次に、本発明の第4の実施の形態について、図面を参照して説明する。図7は、本発明の第4の実施の形態の一構成例を示すブロック図である。
次に、本発明の第5の実施の形態について、図面を参照して説明する。図8は、本発明の第5の実施の形態の一構成例を示すブロック図である。
次に、本発明の第6の実施の形態について、図面を参照して説明する。図10は、本発明の第6の実施の形態の一構成例を示すブロック図である。
s’i=(si−1+si+1)/2である。
p(ε)=1/(exp(β(ε−μ))+1)とする(0≦p≦1)。
あるi番目のセンサノード1に隣接するセンサノードが検出したセンサデータsi−1=si+1=25.00+273.16[K]であり、センサデータの発生確率p=0.95であり、寄与度I=0.049であるものとする。
動作例1に引き続き、i−1番目、i番目、およびi+1番目のセンサノード1が存在する領域を含む広がりを持った領域で温度が上昇した場合であって、i−1番目とi+1番目とのセンサノードが、センサ情報を送信していない場合について考える。
動作例2に引き続き、i−1番目およびi+1番目のセンサノード1がセンサ情報を送信した場合について考える。
g={gx,y|x=1,2,・・・,M, y=1,2,・・・,N}
を収集する。センサ情報分布gには、センサノード1の動作不良等や、センサデータの有効期限満了に伴う欠損データが含まれている可能性がある。また、通信ネットワーク4の通信経路で劣化したデータである劣化データが含まれている可能性がある。
=P(fx,y|{fu,v|u=1,2,・・・,M,v=1,2,・・・,N,但し(u,v)=(x,y)を除く})
=exp(α(fx−1,y+fx+1,y+fx,y−1+fx,y+1)fx,y)/Σfx,y
=±1exp(α(fx−1,y+fx+1,y+fx,y−1+fx,y+1)fx,y)
2 サーバ
3 アプリケーション装置
4 通信ネットワーク
11 センサ
12 通信ノード
121 第1の通信手段
122 通信制御手段
123 寄与度算出手段
124 センサ入力手段
126 モデル更新手段
127 第5の通信手段
221 第2の通信手段
222 データ収集手段
223 推定手段
224 第3の通信手段
225 モデル決定手段
226 第2のモデル更新手段
227 第4の通信手段
321 通信手段
328 アプリケーション部
Claims (37)
- 発生した事象を検出するセンサを含む複数のセンサノードと、前記センサが検出した事象を示すセンサ情報を処理するアプリケーション装置とを備えたセンサネットワークシステムにおいて、
前記センサノードは、前記センサが検出した事象が、前記事象の時間的な分布または空間的な分布を示すセンサ情報分布に与える影響に応じたタイミングで、センサ情報を送信する通信手段を含み、
前記アプリケーション装置は、センサ情報分布を用いてセンサ情報を処理する
ことを特徴とするセンサネットワークシステム。 - センサノードの通信手段は、センサが検出した事象がセンサ情報分布に与える影響が大きいセンサ情報ほど優先的に送信する
請求項1記載のセンサネットワークシステム。 - センサノードは、センサが検出する事象をモデル化した事象モデルが設定され、前記事象モデルにもとづいて、センサ情報分布に与える影響の度合いである寄与度を算出する寄与度算出手段を含み、
通信手段は、前記寄与度算出手段が算出した寄与度に応じたタイミングで、センサ情報を送信する
請求項1または請求項2記載のセンサネットワークシステム。 - センサノードの寄与度算出手段は、センサが現在検出した事象と、過去に検出した事象と、事象モデルとにもとづいて寄与度を算出する
請求項3記載のセンサネットワークシステム。 - センサノードの寄与度算出手段は、センサが現在検出した事象と、他のセンサノードのセンサが検出した事象と、事象モデルとにもとづいて寄与度を算出する
請求項3記載のセンサネットワークシステム。 - センサノードは、寄与度算出手段に設定されている事象モデルを変更して設定するモデル更新手段を含む
請求項3から請求項5のうちいずれか1項記載のセンサネットワークシステム。 - センサネットワークシステムは、センサノードからセンサ情報を受信するサーバを備え、
前記サーバは、受信したセンサ情報にもとづいてセンサ情報分布を生成するデータ収集手段を含む
請求項1から請求項6のうちいずれか1項記載のセンサネットワークシステム。 - サーバは、他のセンサノードから受信したセンサ情報、または欠損しているセンサ情報に時間的または空間的に隣接しているセンサ情報と、設定されている事象モデルとにもとづいて、前記欠損しているセンサ情報を推定し、センサ情報分布を修復する推定手段を含む
請求項7記載のセンサネットワークシステム。 - センサネットワークシステムは、センサノードからセンサ情報を受信するサーバを備え、
前記サーバは、受信したセンサ情報にもとづいてセンサ情報分布を生成するデータ収集手段と、
センサノードのモデル更新手段が更新する事象モデルを、前記センサ情報分布にもとづいて決定するモデル決定手段とを含み、
前記センサノードの前記モデル更新手段は、寄与度算出手段に設定されている事象モデルを、前記モデル決定手段が決定した事象モデルに変更する
請求項6記載のセンサネットワークシステム。 - サーバは、他のセンサノードから受信したセンサ情報、または欠損しているセンサ情報に時間的または空間的に隣接しているセンサ情報と、設定されている事象モデルとにもとづいて、前記欠損しているセンサ情報を推定し、センサ情報分布を修復する推定手段を含み、
モデル決定手段は、前記推定手段に設定する事象モデルを、前記センサ情報分布にもとづいて決定し、
前記サーバは、前記モデル決定手段が決定した事象モデルを、前記推定手段に設定するモデル設定手段を含む
請求項9記載のセンサネットワークシステム。 - サーバは、センサ情報分布をアプリケーション装置に送信するセンサ情報分布送信手段を含む
請求項7から請求項10のうちいずれか1項記載のセンサネットワークシステム。 - アプリケーション装置は、センサノードからセンサ情報を受信し、受信したセンサ情報にもとづいてセンサ情報分布を生成するデータ収集手段を含む
請求項1から請求項6のうちいずれか1項記載のセンサネットワークシステム。 - アプリケーション装置は、他のセンサノードから受信したセンサ情報、または欠損しているセンサ情報に時間的または空間的に隣接しているセンサ情報と、設定されている事象モデルとにもとづいて、前記欠損しているセンサ情報を推定し、センサ情報分布を修復する推定手段を含む
請求項12記載のセンサネットワークシステム。 - 発生した事象を検出するセンサを備えたセンサノードにおいて、
センサが検出した事象が、事象の時間的な分布または空間的な分布を示すセンサ情報分布に与える影響に応じて、前記センサが検出した事象を示すセンサ情報を送信する通信手段を備えた
ことを特徴とするセンサノード。 - センサが検出する事象をモデル化した事象モデルが設定され、前記事象モデルにもとづいて、センサ情報分布に与える影響の度合いである寄与度を算出する寄与度算出手段を備えた
請求項14記載のセンサノード。 - 寄与度算出手段は、センサが現在検出した事象と、過去に検出した事象と、事象モデルとにもとづいて寄与度を算出する
請求項15記載のセンサノード。 - 寄与度算出手段は、センサが現在検出した事象と、他のセンサノードのセンサが検出した事象と、事象モデルとにもとづいて寄与度を算出する
請求項15記載のセンサノード。 - 寄与度算出手段に設定されている事象モデルを変更して設定するモデル更新手段を備えた
請求項15から請求項17のうちいずれか1項記載のセンサノード。 - 発生した事象を検出するセンサを備えた複数のセンサノードに接続され、前記センサが検出した事象を示すセンサ情報を受信するセンサ情報収集装置において、
受信したセンサ情報にもとづいて、事象の時間的な分布または空間的な分布を示すセンサ情報分布を生成するデータ収集手段を備えた
ことを特徴とするセンサ情報収集装置。 - 他のセンサノードから受信したセンサ情報、または欠損しているセンサ情報に時間的または空間的に隣接しているセンサ情報と、設定されている、センサが検出する事象をモデル化した事象モデルとにもとづいて、前記欠損しているセンサ情報を推定し、センサ情報分布を修復する推定手段を備えた
請求項19記載のセンサ情報収集装置。 - センサノードに設定される、センサが検出する事象をモデル化した事象モデルを、センサ情報分布にもとづいて決定するモデル決定手段を備えた
請求項19または請求項20記載のセンサ情報収集装置。 - 推定手段に設定される、センサが検出する事象をモデル化した事象モデルを、センサ情報分布にもとづいて決定するモデル決定手段と、
前記モデル決定手段が決定した事象モデルを、前記推定手段に設定するモデル設定手段とを備えた
請求項20記載のセンサ情報収集装置。 - 発生した事象を検出するセンサを含む複数のセンサノードと、前記センサが検出した事象を示すセンサ情報を処理するアプリケーション装置とを備えたセンサネットワークシステムを用いた事象観測方法において、
前記センサが事象を検出する事象検出ステップと、
前記センサノードの通信手段が、前記事象検出ステップで前記センサによって検出された事象が、前記事象の時間的な分布または空間的な分布を示すセンサ情報分布に与える影響に応じたタイミングで、センサ情報を送信する情報送信ステップと、
前記アプリケーション装置が、センサ情報分布を用いてセンサ情報を処理するセンサ情報処理ステップとを備えた
ことを特徴とする事象観測方法。 - センサ情報送信ステップで、センサが検出した事象がセンサ情報分布に与える影響が大きいセンサ情報ほど、センサノードの通信手段が優先的に送信する
請求項23記載の事象観測方法。 - センサが検出する事象をモデル化した事象モデルが設定されたセンサノードの寄与度算出手段が、前記事象モデルにもとづいて、センサ情報分布に与える影響の度合いである寄与度を算出する寄与度算出ステップを備えた
請求項23または請求項24記載の事象観測方法。 - センサノードの寄与度算出手段が、寄与度算出ステップで、センサが現在検出した事象と、過去に検出した事象と、事象モデルとにもとづいて寄与度を算出する
請求項25記載の事象観測方法。 - センサノードの寄与度算出手段が、寄与度算出ステップで、センサが現在検出した事象と、他のセンサノードのセンサが検出した事象と、事象モデルとにもとづいて寄与度を算出する
請求項25記載の事象観測方法。 - センサノードのモデル更新手段が、寄与度算出手段に設定されている事象モデルを変更して設定するモデル更新ステップを備えた
請求項25から請求項27のうちいずれか1項記載の事象観測方法。 - センサネットワークシステムのサーバのデータ収集手段が、受信したセンサ情報にもとづいてセンサ情報分布を生成するデータ収集ステップを備えた
請求項23から請求項28のうちいずれか1項記載の事象観測方法。 - サーバの推定手段が、他のセンサノードから受信したセンサ情報、または欠損しているセンサ情報に時間的または空間的に隣接しているセンサ情報と、設定されている事象モデルとにもとづいて、前記欠損しているセンサ情報を推定し、センサ情報分布を修復する推定ステップを備えた
請求項29記載の事象観測方法。 - センサネットワークシステムのサーバのデータ収集手段が、受信したセンサ情報にもとづいてセンサ情報分布を生成するデータ収集ステップと、
モデル決定手段が、センサノードのモデル更新手段が更新する事象モデルを、前記センサ情報分布にもとづいて決定するモデル決定ステップとを備え、
前記センサノードの前記モデル更新手段が、モデル更新ステップで、寄与度算出手段に設定されている事象モデルを、前記モデル決定手段が前記モデル決定ステップで決定した事象モデルに変更する
請求項28記載の事象観測方法。 - サーバの推定手段が、他のセンサノードから受信したセンサ情報、または欠損しているセンサ情報に時間的または空間的に隣接しているセンサ情報と、設定されている事象モデルとにもとづいて、前記欠損しているセンサ情報を推定し、センサ情報分布を修復する推定ステップを備え、
モデル決定手段が、モデル決定ステップで、前記推定手段に設定する事象モデルを、センサ情報分布にもとづいて決定し、
前記サーバのモデル設定手段が、前記モデル決定手段が決定した事象モデルを、前記推定手段に設定するモデル設定ステップを備えた
請求項31記載の事象観測方法。 - サーバのセンサ情報分布送信手段が、センサ情報分布をアプリケーション装置に送信するセンサ情報分布送信ステップを備えた
請求項29から請求項32のうちいずれか1項記載の事象観測方法。 - アプリケーション装置のデータ収集手段が、センサノードからセンサ情報を受信し、受信したセンサ情報にもとづいてセンサ情報分布を生成するデータ収集ステップを備えた
請求項23から請求項28のうちいずれか1項記載の事象観測方法。 - アプリケーション装置の推定手段が、他のセンサノードから受信したセンサ情報、または欠損しているセンサ情報に時間的または空間的に隣接しているセンサ情報と、設定されている事象モデルとにもとづいて、前記欠損しているセンサ情報を推定し、センサ情報分布を修復する推定ステップを備えた
請求項34記載の事象観測方法。 - 発生した事象を検出するセンサを備えたコンピュータに搭載されるセンサノードプログラムにおいて、
前記コンピュータに、
前記センサが検出した事象を示すセンサ情報であって、事象の時間的な分布または空間的な分布を示すセンサ情報分布に与える影響が大きいセンサ情報ほど、優先的に送信する処理を実行させる
ためのセンサノードプログラム。 - 発生した事象を検出するセンサを備えた複数のセンサノードに接続され、前記センサが検出した事象を示すセンサ情報を受信するコンピュータに搭載されるセンサ情報収集プログラムにおいて、
前記コンピュータに、
受信したセンサ情報にもとづいて、事象の時間的な分布または空間的な分布を示すセンサ情報分布を生成するデータ収集処理を実行させる
ためのセンサ情報収集プログラム。
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