JP2009110419A - 遠隔監視システム及びトラフィック制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】各センサ端末から送出される情報量を効率的に減少させるとともに、監視対象の状態判断の際の判断誤差を所定の範囲内に抑制することが可能な遠隔監視システム及びトラフィック制御方法を提供する。
【解決手段】各センサ端末が計測する計測信号についての圧縮誤差と圧縮率との関係を示した圧縮特性テーブルをセンタ端末毎に生成し、センサ端末全体の全体圧縮率と許容可能な判断誤差とが最適となる圧縮誤差を求め、この圧縮誤差に対応する各センサ端末の圧縮率を、各センサ端末についての圧縮特性テーブルに基づいて夫々選定する。
【選択図】 図１３

Description

本発明は、監視対象に関する信号を計測する複数のセンサ端末と、当該各センサ端末で計測された信号から前記監視対象の状態を判断する中央サーバと、が通信可能に構成された遠隔監視システム及びトラフィック制御方法に関する。

近年、センシング機能の高度化や機器の電子化、ネットワークの普及に伴いセンサネットワークの普及が進んでいる。このセンサネットワークが用いられるシステムとしては、例えば、遠隔地にある各機器や、道路網、ビル、都市システムの管理等が挙げられる。このようなシステムでは、各所に配置された多数のセンサ端末の各々が時々刻々計測したデータをネットワーク経由で中央サーバに送出するようになっており、中央サーバでは各センサからのデータを解析することで、監視対象の故障や障害発生等の状態判断を行っている。

ところで、センサ端末がより詳細な情報を計測するほど正確な状態判断を行うことが可能である。一方で、より詳細な情報を計測するほどネットワークに送出される情報量は増加することになるため、情報量の増加がネットワークの渋滞を引き起こし、情報伝達の遅延、ひいては中央サーバにおける判断の誤りに結びつく可能性がある。また、ネットワークが他のシステムと共有されている場合、他のシステムに悪影響を及ぼす虞がある。このような理由から、ネットワークに送出される情報量はできるだけ少ない方が好ましく、従来より、センサ端末が計測したデータを圧縮して送出することが行われている。この場合、情報の損失が発生しない可逆方式の圧縮方法では、圧縮により削減できる情報量に限りがあるため、高い圧縮率を得ることが可能な非可逆方式の圧縮方法を用いることが、情報量の削減に好適である。

また、従来、ネットワークのトラフィックを減少させる種々の技術が提案されている。例えば、特許文献１には、撮影画像から動体部分の画像を抽出しこれを送信することで、トラフィックの減少を図った技術が開示されている。また、特許文献２には、監視対象への関心の度合いに応じて監視情報の詳細度を相違させることで、トラフィックの減少を図った技術が開示されている。

特開２００４−２０１２８０号公報 特開２００４−７２４６１号公報

しかしながら、上述した非可逆方式の圧縮方法では情報損失による圧縮誤差が存在するため、この圧縮誤差が中央サーバにおける判断の誤り（判断誤差）を引き起こす可能性がある。そのため、中央サーバにおける判断誤差を出来るだけ小さくし、且つ、ネットワークのトラフィックを減少させることが望まれている。なお、特許文献１、２に記載の技術では、情報圧縮時の圧縮誤差については考慮されていないため、監視対象の状態判断時において誤りが発生する可能性がある。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、各センサ端末から送出される情報量を効率的に減少させるとともに、監視対象の状態判断の際の判断誤差を所定の範囲内に抑制することが可能な遠隔監視システム及びトラフィック制御方法を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、監視対象に関する信号を計測する複数のセンサ端末と、当該各センサ端末で計測された信号から前記監視対象の状態を判断する中央サーバと、が通信可能に構成された遠隔監視システムにおいて、前記センサ端末は、前記監視対象に関する信号を計測し、第１計測信号を生成する計測手段と、圧縮率を記憶する記憶手段と、前記計測信号を前記圧縮率で圧縮し、第１圧縮信号を生成する第１圧縮手段と、前記圧縮信号を前記中央サーバに送信する第１送信手段と、前記圧縮信号と前記計測信号とに基づいて、当該計測信号を圧縮した際の圧縮誤差と圧縮率と関係を示した圧縮特性テーブルを生成する生成手段と、前記圧縮特性テーブルを前記中央サーバに送信する第２送信手段と、を備え、前記中央サーバは、前記各センサ端末から送信された第１圧縮信号を受信する第１受信手段と、前記各センサ端末から送信された圧縮特性テーブルを受信する第２受信手段と、前記第１圧縮信号を復元し、前記各センサ端末についての第１復元信号を夫々生成する第１復元手段と、前記第１復元信号の各値に基づいて、前記監視対象の状態を判断する判断手段と、前記各センサ端末についての圧縮誤差をベクトル成分とするベクトル空間を生成するベクトル空間生成手段と、前記ベクトル空間内に、前記判断手段で許容可能な判断誤差の範囲を表した等判断誤差曲面を描画する第１描画手段と、前記等判断誤差曲面上の各点に対応する各ベクトル成分の圧縮誤差に基づいて、前記圧縮特性テーブルに示された圧縮誤差と圧縮率との関係から前記複数のセンサ端末全体の圧縮率となる全圧縮率を順次導出する全圧縮率計算手段と、前記ベクトル空間内に、前記全圧縮率を表す等圧縮率曲面を順次描画する第２描画手段と、前記等判断誤差曲面と前記等圧縮率曲面との接点又は当該接点に近傍する近傍点を探索し、当該前記接点又は近傍点に対応する各ベクトル成分の圧縮誤差を導出する圧縮誤差導出手段と、前記圧縮特性テーブルに基づいて、前記各ベクトル成分の圧縮誤差から前記各センサ端末についての圧縮率を夫々選定する圧縮率選定手段と、前記圧縮率選定手段で選定された各圧縮率を、対応する前記センタ端末の夫々に送信し、当該センタ端末の記憶手段に記憶させる圧縮率更新手段と、を備えたことを特徴とする。

また、本発明は、監視対象に関する信号を計測する複数のセンサ端末と、当該各センサ端末で計測された信号から前記監視対象の状態を判断する中央サーバと、が通信可能に構成された遠隔監視システムにおいて、前記センサ端末は、前記監視対象に関する信号を計測し、第１計測信号を生成する計測手段と、圧縮率を記憶する記憶手段と、前記計測信号を前記圧縮率で圧縮し、第１圧縮信号を生成する第１圧縮手段と、前記第１圧縮信号を前記中央サーバに送信する第１送信手段と、前記計測信号を前記中央サーバに送信する第２送信手段と、を備え、前記中央サーバは、前記各センサ端末から送信された第１圧縮信号を受信する第１受信手段と、前記各センサ端末から送信された計測信号を受信する第２受信手段と、前記圧縮信号と前記計測信号とに基づいて、当該計測信号を圧縮した際の圧縮誤差と圧縮率と関係を示した圧縮特性テーブルを前記センサ端末毎に生成する生成手段と、前記第１圧縮信号を復元し、前記各センサ端末についての第１復元信号を夫々生成する第１復元手段と、前記第１復元信号の各値に基づいて、前記監視対象の状態を判断する判断手段と、前記各センサ端末についての圧縮誤差をベクトル成分とするベクトル空間を生成するベクトル空間生成手段と、前記ベクトル空間内に、前記判断手段で許容可能な判断誤差の範囲を表した等判断誤差曲面を描画する第１描画手段と、前記等判断誤差曲面上の各点に対応する各ベクトル成分の圧縮誤差に基づいて、前記圧縮特性テーブルに示された圧縮誤差と圧縮率との関係から前記複数のセンサ端末全体の圧縮率となる全圧縮率を順次導出する全圧縮率計算手段と、前記ベクトル空間内に、前記全圧縮率を表す等圧縮率曲面を順次描画する第２描画手段と、前記等判断誤差曲面と前記等圧縮率曲面との接点又は当該接点に近傍する近傍点を探索し、当該前記接点又は近傍点に対応する各ベクトル成分の圧縮誤差を導出する圧縮誤差導出手段と、前記圧縮特性テーブルに基づいて、前記各ベクトル成分の圧縮誤差から前記各センサ端末についての圧縮率を夫々選定する圧縮率選定手段と、前記圧縮率選定手段で選定された各圧縮率を、対応する前記センタ端末の夫々に送信し、当該センタ端末の記憶手段に記憶させる圧縮率更新手段と、を備えたことを特徴とする。

また、本発明は、監視対象に関する信号を計測する複数のセンサ端末と、当該各センサ端末で計測された信号から前記監視対象の状態を判断する中央サーバと、が通信可能に構成された遠隔監視システムにおけるトラフィック制御方法であって、前記センサ端末は、圧縮率を記憶する記憶手段を備え、計測手段が、前記監視対象に関する信号を計測し、計測信号を生成する計測ステップと、圧縮手段が、前記計測信号を前記圧縮率で圧縮し、圧縮信号を生成する圧縮ステップと、第１送信手段が、前記圧縮信号を前記中央サーバに送信する第１送信ステップと、生成手段が、前記圧縮信号と前記計測信号とに基づいて、当該計測信号を圧縮した際の圧縮誤差と圧縮率と関係を示した圧縮特性テーブルを生成する生成ステップと、第２送信手段が、前記圧縮特性テーブルを前記中央サーバに送信する第２送信ステップと、を含み、前記中央サーバは、第１受信手段が、前記各センサ端末から送信された圧縮信号を受信する第１受信ステップと、第２受信手段が、前記各センサ端末から送信された圧縮特性テーブルを受信する第２受信ステップと、復元手段が、前記圧縮信号を復元し、前記各センサ端末についての復元信号を夫々生成する復元ステップと、前記復元信号の各値に基づいて、前記監視対象の状態を判断する判断手段と、前記ベクトル空間生成手段が、前記各センサ端末についての圧縮誤差をベクトル成分とするベクトル空間を生成するベクトル空間生成ステップと、第１描画手段が、前記ベクトル空間内に、前記判断手段で許容可能な判断誤差の範囲を表した等判断誤差曲面を描画する第１描画ステップと、全圧縮率導出手段が、前記等判断誤差曲面上の各点に対応する各ベクトル成分の圧縮誤差に基づいて、前記圧縮特性テーブルに示された圧縮誤差と圧縮率との関係から前記複数のセンサ端末全体の圧縮率となる全圧縮率を順次導出する全圧縮率導出ステップと、第２描画手段が、前記ベクトル空間内に、前記全圧縮率を表す等圧縮率曲面を順次描画する第２描画手段と、圧縮誤差導出手段が、前記等判断誤差曲面と前記等圧縮率曲面との接点又は当該接点に近傍する近傍点を探索し、当該前記接点又は近傍点に対応する各ベクトル成分の圧縮誤差を導出する圧縮誤差導出ステップと、圧縮率選定手段が、前記圧縮特性テーブルに基づいて、前記各ベクトル成分の圧縮誤差から前記各センサ端末についての圧縮率を夫々選定する圧縮率選定ステップと、圧縮率更新手段が、前記圧縮率選定ステップで選定された各圧縮率を、対応する前記センタ端末の夫々に送信し、当該センタ端末の記憶手段に記憶させる圧縮率更新ステップと、を含むことを特徴とする。

また、本発明は、監視対象に関する信号を計測する複数のセンサ端末と、当該各センサ端末で計測された信号から前記監視対象の状態を判断する中央サーバと、が通信可能に構成された遠隔監視システムにおけるトラフィック制御方法であって、前記センサ端末は、圧縮率を記憶する記憶手段を備え、計測手段が、前記監視対象に関する信号を計測し、計測信号を生成する計測ステップと、圧縮手段が、前記計測信号を前記圧縮率で圧縮し、圧縮信号を生成する圧縮ステップと、第１送信手段が、前記圧縮信号を前記中央サーバに送信する第１送信ステップと、第２送信手段が、前記計測信号を前記中央サーバに送信する第２送信ステップと、を含み、前記中央サーバは、第１受信手段が、前記各センサ端末から送信された圧縮信号を受信する第１受信ステップと、第２受信手段が、前記各センサ端末から送信された計測信号を受信する第２受信ステップと、生成手段が、前記圧縮信号と前記計測信号とに基づいて、当該計測信号を圧縮した際の圧縮誤差と圧縮率と関係を示した圧縮特性テーブルを前記センサ端末毎に生成する生成ステップと、復元手段が、前記圧縮信号を復元し、前記各センサ端末についての復元信号を夫々生成する復元ステップと、判断手段が、前記復元信号の各値に基づいて、前記監視対象の状態を判断する判断ステップと、ベクトル空間生成手段が、前記各センサ端末についての圧縮誤差をベクトル成分とするベクトル空間を生成するベクトル空間生成ステップと、第１描画手段が、前記ベクトル空間内に、前記判断手段で許容可能な判断誤差の範囲を表した等判断誤差曲面を描画する第１描画ステップと、全圧縮率計算手段が、前記等判断誤差曲面上の各点に対応する各ベクトル成分の圧縮誤差に基づいて、前記圧縮特性テーブルに示された圧縮誤差と圧縮率との関係から前記複数のセンサ端末全体の圧縮率となる全圧縮率を順次導出する全圧縮率計算ステップと、第２描画手段が、前記ベクトル空間内に、前記全圧縮率を表す等圧縮率曲面を順次描画する第２描画ステップと、圧縮誤差導出手段が、前記等判断誤差曲面と前記等圧縮率曲面との接点又は当該接点に近傍する近傍点を探索し、当該前記接点又は近傍点に対応する各ベクトル成分の圧縮誤差を導出する圧縮誤差導出ステップと、圧縮率選定手段が、前記圧縮特性テーブルに基づいて、前記各ベクトル成分の圧縮誤差から前記各センサ端末についての圧縮率を夫々選定する圧縮率選定ステップと、圧縮率更新手段が、前記圧縮率選定ステップで選定された各圧縮率を、対応する前記センタ端末の夫々に送信し、当該センタ端末の記憶手段に記憶させる圧縮率更新ステップと、を含むことを特徴とする。

本発明によれば、許容可能な判断誤差の範囲でセンサ端末全体の全体圧縮率が最大となる圧縮誤差を求め、この圧縮誤差に対応する各センサ端末の圧縮率を、各センサ端末に固有の圧縮誤差と圧縮率との関係を示した圧縮特性テーブルに基づいて選定し、各センサ端末に設定することができるため、各センサ端末から送出される情報量を効率的に減少させるとともに、監視対象の状態判断の際の判断誤差を所定の範囲内に抑制することができる。

また、本発明によれば、許容可能な判断誤差の範囲でセンサ端末全体の全圧縮率が最大となる圧縮誤差を求め、この圧縮誤差に対応する各センサ端末の圧縮率を、各センサ端末に固有の圧縮誤差と圧縮率との関係を示した圧縮特性テーブルに基づいて選定し、各センサ端末に設定することができるため、各センサ端末から送出される情報量を効率的に減少させるとともに、監視対象の状態判断の際の判断誤差を所定の範囲内に抑制することができる。

また、本発明によれば、各センサ端末に固有の圧縮誤差と圧縮率との関係を示した圧縮特性テーブルを中央サーバ側で生成し、この圧縮特性テーブルに基づいて、各センサ端末での圧縮率が許容可能な判断誤差の範囲に収まるよう夫々設定を行うため、各センサ端末に係る負荷を軽減することができる。

以下、添付図面を参照して、本発明に係る遠隔監視システム及びトラフィック制御方法の最良な実施形態を詳細に説明する。

［第１の実施形態］
図１は、第１の実施形態に係る遠隔監視システムの構成を示したブロック図である。図１に示したように、遠隔監視システムは、複数のセンサ端末１０と、各センサ端末１０を統括して管理する中央サーバ２０とを有している。ここで各センサ端末１０と中央サーバ２０とは、インターネット等のネットワーク網Ｗを介し通信可能に接続されている。

センサ端末１０は、監視対象の設置場所に応じた位置に夫々設けられており、監視対象から所定の信号の計測（取得）を行う。ここで、計測される信号は、後述するセンサ部１１の機能に準ずるものとする。例えば、センサ部１１がサーミスタ等の温度センサの場合には、当該温度センサにより計測される監視対象の温度値となる。また、センサ部１１がＣＣＤ等のイメージセンサの場合には、当該イメージセンサにより取得される監視対象の画像信号となる。

図２は、センサ端末１０の構成を示したブロック図である。図２に示したようにセンサ端末１０は、センサ部１１と、圧縮部１２と、設定記憶部１３と、圧縮特性推定部１４と、通信部１５とを備えている。

センサ部１１は、監視対象から計測信号の計測を行うためのセンサ装置である。ここで、センサ部１１は、計測する信号の特性に応じたセンサ装置を用いることが可能であり、例えば、センサ装置として温度センサやイメージセンサ等を用いることとしてもよい。以下、センサ部１１により計測された信号を「計測信号」という。

圧縮部１２は、センサ部１１で計測された計測信号を非可逆の圧縮方法により圧縮し、この圧縮後の計測信号（以下、圧縮信号という）を、通信部１５を介して中央サーバ２０に送出する。ここで、非可逆の圧縮方法としては、計測信号のサンプリングレートを変える方法や、計測信号を適当に間引く等の方法が挙げられるが、その方法は特に問わないものとする。

具体的に、圧縮部１２は、設定記憶部１３に記憶された圧縮率ρｓｅｔに基づいて、この圧縮率が得られるよう計測信号圧縮の際の圧縮誤差を調整する。なお、圧縮誤差の調整により所定の圧縮率を実現する技術については、公知の技術を用いることが可能である（例えば、H.Chen, J.Li and P. Mohapatra, RACE: Time Series Compression with Rate Adaptiviy and Error Bound for Sensor Networks, IEEE Int. Conf. on Mobile Ad-hoc and Sensor Systems, 2004, 124-133.参照）。

また、圧縮部１２は、通信部１５を介し中央サーバ２０から送出された後述する圧縮率指示信号を受け取ると、この圧縮率指示信号で指示された圧縮率の値を、圧縮率ρｓｅｔとして設定記憶部１３に記憶することで、圧縮率ρｓｅｔの更新を行う。

設定記憶部１３は、不揮発性の記憶デバイスを有し、圧縮部１２が計測信号を圧縮する際の基準となる圧縮率ρｓｅｔ等、センサ端末１０の動作に係る種々の設定情報を記憶する。

圧縮特性推定部１４は、センサ部１１が計測した計測信号について、その計測信号の圧縮率と圧縮誤差との関係を表した圧縮特性テーブルを生成し、通信部１５を介して中央サーバ２０に送出する。

ここで、圧縮特性推定部１４の動作について説明する。計測信号の圧縮時における圧縮誤差と圧縮率との関係を求めるのが圧縮特性推定部１４の機能である。一般に圧縮誤差の減少に伴い、圧縮率は低下する傾向にある。逆に圧縮誤差を大きくすることで、圧縮率は増加する傾向にある。この圧縮誤差と圧縮率との関係をグラフで表すと、図３のような関係となる。ここで、横軸（ε）は圧縮誤差を表しており、図中矢印方向に行くほど増加することを意味している。また、縦軸（ρ）は、圧縮率を表しており、図中矢印方向に行くほど増加することを意味している。以下、図３に示した圧縮誤差と圧縮率との関係を「圧縮誤差−圧縮率特性」という。

ところで、圧縮誤差−圧縮率特性は、計測している信号の性質に依存して変化する。信号の性質が事前に判明している場合、圧縮誤差−圧縮率特性を予測することが可能であるが、一般に圧縮誤差−圧縮率特性を事前に知ることは困難である。そのため、圧縮特性推定部１４では、センサ部１１が計測した計測信号を互いに異なる複数の圧縮率で圧縮した後復元し、復元した各圧縮信号（以下、復元信号という）と元の計測信号とを比較することで、各圧縮率に対応する圧縮誤差を導出する。

図４は、圧縮特性推定部１４の構成を示したブロック図である。同図に示したように、圧縮特性推定部１４は、バッファ１４１と、圧縮部１４２と、復元部１４３と、圧縮誤差計測部１４４と、圧縮特性テーブル生成部１４５とを備えている。

バッファ１４１は、センサ部１１により計測された計測信号を一時的に蓄えるための記憶デバイスである。

圧縮部１４２は、バッファ１４１に蓄えられた計測信号を取り込み、この計測信号を上述した圧縮部１２と同様の圧縮方法により圧縮することで圧縮信号を生成する。ここで、圧縮部１４２は、初期値となる所定の圧縮率ρｓｍｐ₀からρｓｍｐ_MAX（ρｓｍｐ₀＋Ｍδρ）までの間で、δρ毎に圧縮率を増加させたＭ＋１段階の圧縮を夫々行う。ここで、圧縮率ρｓｍｐ₀、ρｓｍｐ_MAX、δρ等の値は予め定められているものとするが、圧縮率ρｓｍｐ₀、ρｓｍｐ_MAXを設定記憶部１３に記憶されたρｓｅｔを基準に定めることとしてもよい。例えば、ρｓｅｔの値を中心とし、その前後にρｓｍｐ₀とρｓｍｐ_MAXとを定める態様としてもよい。なお、本実施形態では、圧縮部１２と別体として圧縮部１４２を設けた態様としたが、これに限らず、圧縮部１２を用いる態様としてもよい。

復元部１４３は、圧縮部１４２により圧縮された圧縮信号を復元し、復元信号を生成する。なお、圧縮部１４２により生成される圧縮信号は非可逆の圧縮方法により圧縮されているため、復元信号は元となった計測信号から所定量の情報が損失したものとなっている。

圧縮誤差計測部１４４は、バッファ１４１に蓄えられた計測信号と、復元部１４３により生成された復元信号とを比較することで、各圧縮率に対応する圧縮誤差を導出する。具体的に、バッファ１４１に蓄えられた計測信号を下記式（１）、復元部１４３により復元された復元信号を下記式（２）で表すと、圧縮誤差計測部１４４は、下記式（３）を算出することで、各圧縮率に応じた圧縮誤差εｓｍｐを導出する。なお、下記式（１）、（２）は、時刻ｔ（１，…，Ｔ）における計測信号と、復元信号との値を夫々表すものであり、式（３）では、同時刻における復元信号と計測信号との差分の自乗和に基づいて圧縮誤差εｓｍｐを導出している。

圧縮特性テーブル生成部１４５は、圧縮誤差計測部１４４により導出された圧縮率毎の圧縮誤差に基づいて、圧縮誤差−圧縮率特性を表す圧縮特性テーブルを生成し、通信部１５を介して中央サーバ２０に送信する。

図５は、圧縮特性テーブルの一例を示した図である。同図に示したように、圧縮特性テーブルには、圧縮部１２が圧縮率ρｓｍｐ₀からρｓｍｐ_MAX（ρｓｍｐ₀＋Ｍδρ）までの範囲で、δρ毎にＭ段階の圧縮を行った際の各圧縮率と、各圧縮率に対応する圧縮誤差εｓｍｐ（εｓｍｐ₀、εｓｍｐ₁、・・・、εｓｍｐ_M）とが夫々関係付けて記録されている。

また、図５に示した圧縮特性テーブルをグラフ形式で表すと、図６にように表すことができる。つまり、圧縮特性テーブルは、図４に示した圧縮誤差−圧縮率特性を量子的に表したものとなっている。

図２戻り、通信部１５は、中央サーバ２０との間で通信を行うインタフェースであって、圧縮部１２、圧縮特性推定部１４等から入力される各種情報（圧縮信号、圧縮特性テーブル等）を中央サーバ２０に送信する。また、通信部１５は、中央サーバ２０から送信される後述する圧縮率指示信号等を受信する。

次に、中央サーバ２０について説明する。中央サーバ２０は、各センサ端末１０で計測される計測信号の圧縮率を統括的に管理するとともに、各センサ端末１０から送信された圧縮信号を解析することで、監視対象の状態を判断する。

図７は、中央サーバ２０の構成を示したブロック図である。同図に示したように、中央サーバ２０は、復元部２１と、判断部２２と、圧縮率選定部２３と、通信部２４とを備えている。

復元部２１は、通信部２４により受信された各センサ端末１０の圧縮信号を復元し、復元信号を夫々生成する。なお、各センサ端末１０から送信される圧縮信号は、非可逆の圧縮方法により圧縮されているため、復元された圧縮信号は元となった計測信号から所定量の情報が損失したものとなっている。

判断部２２は、復元部２１により生成された復元信号を解析しその結果に基づいて、監視対象が正常状態か異常状態にあるか等の状態判断を行う。具体的に、判断部２２は、各センサ端末１０についての復元信号の値ｘ_i（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ）を、監視対象の状態判断のための判断変数ｙ＝ｆ（ｘ₁，ｘ₂，・・・，ｘ_N）に代入し算出することで、算出結果に応じて監視対象の状態を判断する。

圧縮率選定部２３は、通信部２４により受信された各センサ端末１０の圧縮特性テーブルと、判断部２２で状態判断の際に用いられる判断変数ｙとに基づいて、後述する許容可能な判断誤差ＥＤの値を維持しつつ、ネットワーク網Ｗの負荷が最小となる各センサ端末１０での圧縮率ρｓｅｔの値を選定する。以下、圧縮率選定部２３について説明する。

図８は、圧縮率選定部２３の構成を示したブロック図である。同図に示したように、圧縮率選定部２３は、全圧縮率計算部２３１と、判断誤差計算部２３２と、全圧縮率最適化部２３３と、方向ベクトル計算部２３４とを備えている。

全圧縮率計算部２３１は、全圧縮率最適化部２３３の制御の下、センサ端末１０全体での圧縮率、即ち、遠隔監視システム１００全体の圧縮率となる全圧縮率ρｔｏｔを算出する。なお、全圧縮率ρｔｏｔの算出方法は、遠隔監視システム１００の構成等に応じて種々の方法を採用することが可能である。例えば、下記式（４）を用いることで、各センサ端末１０の圧縮率ρ_iの（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ）平均値から全圧縮率ρｔｏｔを算出する態様としてもよい。ここで圧縮率ρ_iは、ｉ番目のセンサ端末１０についての圧縮率を意味している。

また、遠隔監視システムが図９に示したようなネットワーク構成を有する場合、センサ端末１から送出される信号よりも、センサ端末２，・・・，Ｎから送出される信号に渋滞が発生する可能性が高い。このような場合には、センサ端末２，・・・，Ｎでの圧縮率ρｓｅｔを、センサ端末１での圧縮率ρｓｅｔよりも大きくした方が、渋滞の緩和に効果的であると考えられる。このように、全圧縮率ρｔｏｔは遠隔監視システムのネットワークトポロジに応じて多様な形態が考えられる。なお、本実施形態では特定の形態に限定せず、圧縮誤差−圧縮率特性との関係から、全圧縮率ρｔｏｔを各センサ端末１０（センサ端末１，２，・・・，Ｎ）についての圧縮誤差ε（ε₁，ε₂，・・・，ε_N）を用いて一般化した、下記式（５）により全圧縮率ρｔｏｔを定義する。

判断誤差計算部２３２は、全圧縮率最適化部２３３の制御の下、判断部２２で状態判断の際に用いられる判断変数ｙと、各センサ端末１０についての圧縮誤差ε_i（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ）と、から状態判断時の誤差を表す判断誤差εＤを導出する。具体的に、判断誤差計算部２３２は、全圧縮率最適化部２３３の制御により、判断誤差εＤとして後述する許容可能な判断誤差ＥＤを導出する。

以下、判断誤差εＤについて説明する。判断部２２が用いる判断変数ｙには、非可逆の圧縮方法により圧縮された圧縮信号を元とする復元信号が代入されるため、圧縮誤差ε_i（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ）を起因とする誤差（判断誤差）が発生する。例えば、判断変数ｙが、各センサ端末１０についての復元信号ｘ_i（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ）の関数ｙ＝ｆ（ｘ₁，ｘ₂，・・・，ｘ_N）であったとすると、判断変数ｙの誤差Δｙ、つまり判断誤差εＤは下記式（６）にように表される。

さらに、ここで各圧縮誤差ε_iが十分に小さいとすると、判断誤差εＤは下記式（７）の関係式で表すことができる。

このように、判断誤差εＤは、判断変数ｙと圧縮誤差ε_iとに応じて決定されることになる。なお、圧縮誤差が十分に小さくない場合には、必ずしも上記式（７）の形になるとは限らないため、本実施形態では判断誤差εＤを一般化した下記式（８）の形態で表す。

全圧縮率最適化部２３３は、各センサ端末１０についての圧縮誤差ε_i（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ）をベクトル成分とするＮ次元の仮想的なベクトル空間を生成し、このベクトル空間内に判断誤差計算部２３２で導出された許容可能な判断誤差ＥＤを表す曲面（以下、等判断誤差曲面という）と、全圧縮率計算部２３１で導出された全圧縮率ρｔｏｔを表す曲面（以下、等全圧縮率曲面）とを描画する。ここで、「許容可能な判断誤差ＥＤ」とは、判断部２２での正常な判断が保証された判断誤差εＤの最大値であって、図示しない記憶デバイス等に予め定められているものとする。また、「描画」とは、表示することを目的とした画像処理を意味するものではなく、数値解析的な解法を意味するものである。

また、全圧縮率最適化部２３３は、方向ベクトル計算部２３４との協働によりベクトル空間内に描画した等判断誤差曲面上において、等全圧縮率曲面との接点又はこの接点に近傍する点（以下、総称して最適点Ｐという）を探索する。なお、最適点Ｐの探索に係る動作については後述する。

また、全圧縮率最適化部２３３は、ベクトル空間において、最適点Ｐに対応する各圧縮誤差ε_iの値を最適圧縮誤差εｏｐｔ_i（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ）として夫々導出すると、これら最適圧縮誤差εｏｐｔ_iに対応する圧縮率（以下、最適圧縮率ρｏｐｔ_i（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ）を、各センサ端末１０についての圧縮誤差−圧縮率特性（圧縮特性テーブル）から夫々選定する。

また、圧縮率選定部２３は、通信部２４を介し、選定した各最適圧縮率ρｏｐｔ_iの値を指示した圧縮率指示信号を、対応するセンサ端末１０に夫々送出することで、各センサ端末１０の設定記憶部１３に圧縮率ｓｅｔとして個別的に記憶させる。

方向ベクトル計算部２３４は、全圧縮率最適化部２３３が生成したベクトル空間内において、最適点Ｐ探索の際の探索方向を、等判断誤差曲面において全圧縮率ρｔｏｔが増大する方向へと導くことで探索の支援を行う。

以下、図１０〜図１２を参照して、全圧縮率最適化部２３３及び方向ベクトル計算部２３４により最適点Ｐ導出の際の動作を説明する。

図１０は、全圧縮率最適化部２３３が生成したベクトル空間の一例として、センサ端末１、２についての圧縮誤差ε₁、ε₂を成分とする２次元のベクトル空間を模式的に示した図である。なお、横軸が圧縮誤差ε₁を表しており、縦軸が圧縮誤差ε₂を表している。

全圧縮率最適化部２３３は、ベクトル空間を生成すると、このベクトル空間内に判断誤差計算部２３２により導出された判断誤差ＥＤを表す等判断誤差曲面ＳＵ１を描画する。なお、図１０では、２次元のベクトル空間であるため、等判断誤差曲面ＳＵ１は曲線で表されている。ここで、等判断誤差曲面ＳＵ１の内部、即ち、等判断誤差曲面ＳＵ１と縦軸と横軸とで囲まれる領域は、判断誤差の値がＥＤ以下となる領域（許容領域）である。つまり、判断誤差ＥＤを上限とする許容誤差の範囲は、ベクトル空間内における等判断誤差曲面ＳＵ１の内部として表現できる。

また、全圧縮率最適化部２３３は、等判断誤差曲面ＳＵ１を描画したベクトル空間内に、全圧縮率計算部２３１が導出した全圧縮率ρｔｏｔの各値を表す等全圧縮率曲面ＳＵ２を夫々描画する。

なお、各ベクトル成分についての圧縮率は圧縮誤差が大きいほど大きな値となるので、等全圧縮率曲面ＳＵ２が表す全圧縮率ρｔｏｔの値は、原点（０）から遠いものほど大きな値を示している。従って、判断誤差ＥＤの範囲で、全圧縮率ρｔｏｔが最大となる圧縮率を求めることは、等判断誤差曲面ＳＵ１と等全圧縮率曲面ＳＵ２との接点（最適点Ｐ）を求めることと同義となる。

具体的に、全圧縮率最適化部２３３は、最適点Ｐを求めるため等判断誤差曲面ＳＵ１上において、判断誤差ＥＤの初期値となるε₀の位置から変位ベクトルΔεずつ順次変位させていくことで、等判断誤差曲面ＳＵ１と等全圧縮率曲面ＳＵ２との接点を探索する。この時、方向ベクトル計算部２３４は、全圧縮率ρｔｏｔが大きくなる方向に変位ベクトルΔεを逐次算定することで、全圧縮率最適化部２３３に探索方向の指示を行う。なお、ε₀の値は、特に問わないものとするが、例えば、図１０に示したベクトル空間の場合、等判断誤差曲面ＳＵ１におけるε₁＝０の位置をε₀としてもよい。

図１１、１２は、方向ベクトル計算部２３４の動作を説明するための図であって、図１０に示したベクトル空間の一部分を拡大した図である。判断誤差εＤについて許容範囲の制約が無い場合、図１１に示したように、等判断誤差曲面ＳＵ１上の或る点と交わる等全圧縮率曲面ＳＵ２の傾きから、次に変位する方向を求めることが可能である（図中Δε’参照）。しかしながら、この探索方法では判断誤差ＥＤの許容範囲を逸脱することになるため好適ではない。

そのため、方向ベクトル計算部２３４は、等判断誤差曲面ＳＵ１上で、且つ、ベクトル空間の原点から遠ざかる方向を変位ベクトルΔεとして算出することで、全圧縮率最適化部２３３が次に探索する位置を設定する。また、図１２に示したように、等判断誤差曲面ＳＵ１と等全圧縮率曲面ＳＵ２との接点、即ち最適点Ｐに探索位置がある場合、どのような変位ベクトルΔεをとっても全圧縮率ρｔｏｔを増加させることはできないため、変位ベクトルΔεは算出されない。

次に、図１３〜１５を参照して、本実施形態に係る遠隔監視システムの全体動作を説明する。図１３は、各センサ端末１０と中央サーバ２０との間で行われる圧縮率設定処理の手順を示したフローチャートである。なお、図１３において、ステップＳ１１〜Ｓ１５の処理はセンサ端末１０側で実行される処理を示しており、ステップＳ２１〜Ｓ２４の処理は中央サーバ２０側で実行される処理を示している。また、本処理は遠隔監視システムの起動時等、監視対象の監視開始時に行われることを想定している。

まず、センサ端末１０において、センサ部１１が監視対象となる信号を計測すると（ステップＳ１１）、圧縮特性推定部１４は、ステップＳ１１で計測された計測信号について圧縮特性テーブル生成処理を実行する（ステップＳ１２）。以下、図１４を参照して、ステップＳ１２の圧縮特性テーブル生成処理について説明する。

図１４は、圧縮特性テーブル生成処理の手順を示したフローチャートである。まず、圧縮部１４２は、計測信号を圧縮する際の圧縮率ρｓｍｐを初期値ρｓｍｐ₀に設定する（ステップＳ１２１）。次いで、圧縮部１４２は、現在の圧縮率ρｓｍｐでバッファ１４１に蓄えられた計測信号を圧縮する（ステップＳ１２２）。

続いて、復元部１４３は、ステップＳ１２２で生成された圧縮信号を復元し、復元信号を生成する（ステップＳ１２３）。次いで、圧縮誤差計測部１４４は、バッファ１４１に蓄えられた計測信号と、ステップＳ１２３で生成された復元信号とを比較し、圧縮率ρｓｍｐに対応する圧縮誤差εｓｍｐを導出する（ステップＳ１２４）。

次に、圧縮特性テーブル生成部１４５は、現在のρｓｍｐの値と、ステップＳ１２４で導出された圧縮誤差εｓｍｐとを対応付け圧縮特性テーブルに登録する（ステップＳ１２５）。次いで、圧縮部１４２は、現在のρｓｍｐの値が圧縮率テーブルに設定されたρｓｍｐ_MAXを上回った否かを判定し、ρｓｍｐがρｓｍｐ_MAX以下であると判定した場合には（ステップＳ１２６；Ｎｏ）、現在のρｓｍｐにδρ加えた値を新たなρｓｍｐとした後（ステップＳ１２７）、ステップＳ１２２の処理に再び戻る。

また、ステップＳ１２６においてρｓｍｐがρｓｍｐ_MAXを上回ったと判定した場合には（ステップＳ１２６；Ｙｅｓ）、図１３のステップＳ１３の処理に移行する。このように、上記したステップＳ１２１〜Ｓ１２７の処理が圧縮特性推定部１４により実行されることで、図５に示した圧縮特性テーブルが生成されることになる。

図１３に戻り、圧縮特性推定部１４は、ステップＳ１３で生成した圧縮特性テーブルを、通信部１５を介して中央サーバ２０に送出する（ステップＳ１３）。

一方、中央サーバ２０では、各センサ端末１０から送出された圧縮特性テーブルを受信すると、圧縮率選定部２３は、これら圧縮特性テーブルと判断部２２での判断変数ｙとに基づいて、圧縮率選定処理を実行する（ステップＳ２１）。以下、図１５を参照して、圧縮率選定処理の手順を説明する。

図１５は、圧縮率選定処理の手順を示したフローチャートである。まず、全圧縮率最適化部２３３は、センサ端末１０各々についての圧縮誤差を成分とするベクトル空間を生成する（ステップＳ２１０１）。次に、全圧縮率最適化部２３３は、判断誤差計算部２３２により導出された許容可能な判断誤差ＥＤを表す等判断誤差曲面ＳＵ１を、ベクトル空間内に描画する（ステップＳ２１０２）。

次いで、全圧縮率最適化部２３３は、最適点Ｐ探索の移動単位となる圧縮誤差εに初期値ε₀を設定し（ステップＳ２１０３）、この圧縮誤差εに対応する全圧縮率ρｔｏｔ（ε）を全圧縮率計算部２３１に算出させると、このρｔｏｔ（ε）をρ（０）に設定する（ステップＳ２１０４）。

続いて、全圧縮率最適化部２３３が、ρ（０）を表す等全圧縮率曲面ＳＵ２をベクトル空間内に描画すると（ステップＳ２１０５）、方向ベクトル計算部２３４は、等判断誤差曲面ＳＵ１と等全圧縮率曲面ＳＵ２との交点（接点）を始点とした変位ベクトルΔεを算出する（ステップＳ２１０６）。

次に、全圧縮率最適化部２３３は、ステップＳ２１０６で変位ベクトルΔεが算出されたか否かを判定し（ステップＳ２１０７）、算出されないと判定した場合（ステップＳ２１０７；Ｎｏ）、ステップＳ２１１１の処理に移行する。なお、ステップＳ２１０７で変位ベクトルΔεが算出されない判定された場合、この時点でのεの値が等判断誤差曲面ＳＵ１と等全圧縮率曲面ＳＵ２との接点、即ち最適点Ｐとなる。

また、ステップＳ２１０７において、変位ベクトルΔεが算出されたと判定した場合（ステップｓ２１０７；Ｙｅｓ）、全圧縮率最適化部２３３は、圧縮誤差εにΔεを加算したε＋Δεに対応する全圧縮率ρｔｏｔ（ε＋Δε）を全圧縮率計算部２３１に算出させると、このρｔｏｔ（ε＋Δε）をρ（１）に設定する（ステップＳ２１０８）。

次いで、全圧縮率最適化部２３３は、ρ（１）とρ（０）との差の絶対値が、所定の閾値δより小さいか否かを判定する（ステップＳ２１０９）。ここで、閾値δの値は予め設定されているものとする。なお、閾値δの値は任意の値を設定することが可能であるものとするが、微少な値であることが好ましい。

ステップＳ２１０９において、ρ（１）とρ（０）との差の絶対値が、閾値δ以上であると判定した場合（ステップＳ２１０９；Ｎｏ）、全圧縮率最適化部２３３は、ρ（１）をρ（０）とするとともに、ε＋Δεをεとした後（ステップＳ２１１０）、ステップＳ２１０５の処理に再び戻る。

また、ステップＳ２１０９において、ρ（１）とρ（０）との差の絶対値が、閾値δより小さいと判定した場合（ステップＳ２１０９；Ｙｅｓ）、ステップＳ２１１１の処理に移行する。なお、ステップＳ２１０９で閾値δより小さいと判定された場合、この時点でのεの値が等判断誤差曲面ＳＵ１と等全圧縮率曲面ＳＵ２との接点の近傍点、即ち最適点Ｐとなる。

続くステップＳ２１１１において、全圧縮率最適化部２３３は、現在のεの値に対応する各ベクトル成分についての最適圧縮誤差εｏｐｔ_iを夫々導出すると、各センサ端末１０の圧縮特性テーブルに記録された圧縮誤差−圧縮率特性に基づいて、これら各最適圧縮誤差εｏｐｔ_iに対応する最適圧縮率ρｏｐｔ_iの値を夫々選定し（ステップＳ２１１１）、図１３のステップＳ２２の処理に移行する。

図１３に戻り、圧縮率選定部２３（全圧縮率最適化部２３３）は、通信部２４を介し、ステップＳ２１の処理で選定した各最適圧縮率ρｏｐｔ_iを、対応するセンサ端末１０の夫々に送出する（ステップＳ２２）。

一方、各センサ端末１０側では、通信部１５により、中央サーバ２０から送信された圧縮率指示信号が受信されると、圧縮部１２は、この圧縮率指示信号で指示された圧縮率を圧縮率ρｓｅｔとして設定記憶部１３に記憶し、圧縮率ρｓｅｔの更新を行う（ステップＳ１４）。

続いて、圧縮部１２はステップＳ１４の処理で更新した圧縮率ρｓｅｔで、センサ部１１で計測される計測信号を圧縮し、生成した圧縮信号を通信部１５を介して中央サーバ２０に送出する（ステップＳ１５）。以後、各センサ端末１０では、ステップＳ１４で更新した圧縮率ρｓｅｔの値に基づいて計測信号の圧縮が行われることになる。

一方、中央サーバ２０では、各センサ端末１０から送出された圧縮信号を受信すると、復元部２１は、これら圧縮信号を復元し復元信号を夫々生成する（ステップＳ２３）。続いて、判断部２２は、判断変数ｙを用いて各復元信号を解析することで、監視対象の状態を判断し（ステップＳ２４）、本処理を終了する。

以上のように、本実施形態の遠隔監視システムによれば、許容可能な判断誤差の範囲でセンサ端末１０全体の全圧縮率ρｔｏｔが最大となる圧縮誤差εｏｐｔ_iを求め、この圧縮誤差εｏｐｔ_iに対応する各センサ端末の圧縮率ρｏｐｔ_iを、各センサ端末に固有の圧縮誤差と圧縮率との関係を示した圧縮特性テーブルに基づいて選定し、各センサ端末１０に設定することができるため、各センサ端末１０から送出される情報量を効率的に減少させるとともに、監視対象の状態判断の際の判断誤差を所定の範囲内に抑制することができる。

［第２の実施形態］
次に、第２の実施形態に係る遠隔監視システムについて説明する。上述した第１の実施形態のセンサ端末１０では、各センサ端末１０の圧縮率ρｓｅｔを監視対象の監視開始時に設定しなおす態様を説明した。しかしながら、監視対象の監視中に計測する信号の性質が変化したような場合、圧縮誤差−圧縮率特性が変化し、圧縮率ρｓｅｔでは当初予定した許容可能な判断誤差ＥＤを上回る可能性がある。そのため、本実施形態では、圧縮誤差−圧縮率特性の変化に追従することが可能な遠隔監視システムについて説明する。なお、上述した第１の実施形態の遠隔監視システムと同様の要素については、同じ符号を付与しその説明を省略する。

図１６は、第２の実施形態にかかる遠隔監視システムの構成を示した図である。同図に示したように、本実施形態の遠隔監視システムでは、上述したセンサ端末１０に替えてセンサ端末３０を有している。なお、図１６では、中央サーバ２０に接続される全てのセンサ端末をセンサ端末３０としたが、センサ端末１０と混在させた構成としてもよい。

図１６に示したように、センサ端末３０は、センサ部１１と、圧縮部１２と、設定記憶部１３と、通信部１５と、圧縮特性監視部３１と、圧縮特性推定部３２とを備えている。

圧縮特性監視部３１は、圧縮特性推定部３２から所定時間毎に出力される圧縮特性テーブルの状態を監視し、過去に出力された圧縮特性テーブルと今回出力された圧縮特性テーブルとの変化量が所定の閾値を超えた場合に、圧縮特性推定部３２から圧縮特性テーブルを中央サーバ２０に送出させることで、圧縮率ρｓｅｔの更新を制御する。

図１７は、圧縮特性監視部３１の構成を示したブロック図である。同図に示したように、圧縮特性監視部３１は、タイマ３１１と、圧縮特性テーブル記憶部３１２と、圧縮特性比較部３１３とを備えている。

タイマ３１１は、ＲＴＣ等の計時装置を有し、計時装置により計時される所定時間毎に、圧縮特性推定部３２を制御することで圧縮テーブルを生成させ、生成された圧縮特性テーブルを圧縮特性テーブル記憶部３１２に記憶する。

圧縮特性テーブル記憶部３１２は、揮発性又は不揮発性の記憶デバイスを有し、圧縮特性推定部３２により生成された圧縮特性テーブルを過去から現在に亘り複数回分記憶する。ここで、圧縮特性テーブル記憶部３１２は、少なくとも前回と今回の２回分の圧縮特性テーブルを記憶可能な記憶容量を有するものとし、最新の圧縮特性テーブルが記憶できるよう記憶を行う圧縮特性テーブルの数を制限する。以下、圧縮特性テーブル記憶部３１２に記憶された圧縮テーブルのうち、今回以前に生成された過去の圧縮特性テーブルを過去圧縮特性テーブル３１２１と表し、今回生成された圧縮特性テーブルを現在圧縮特性テーブル３１２２と表す。

圧縮特性比較部３１３は、圧縮特性テーブル記憶部３１２に記憶された過去圧縮特性テーブル３１２１と、現在圧縮特性テーブル３１２２とを比較し、両テーブルに示された圧縮誤差−圧縮率特性の変化量が閾値を超えたと判定した場合に、圧縮特性推定部３２を制御することで圧縮特性テーブルを中央サーバ２０に送出させる。以下、圧縮特性比較部３１３の動作について説明する。

図１８は、圧縮特性比較部３１３の動作を説明するための図であって、過去圧縮特性テーブル３１２１と、現在圧縮特性テーブル３１２２とが表す圧縮誤差−圧縮率特性の一例を示している。

圧縮特性比較部３１３は、過去圧縮特性テーブルと現在圧縮特性テーブルとの比較時において、過去圧縮特性テーブル３１２１での圧縮誤差εｓｍｐの系列εｏ₀，εｏ₁，・・・, εｏ_M（以下、εｏ_iと表す）と、現在圧縮特性テーブル３１２２での圧縮誤差εｓｍｐの系列εｎ₀，εｎ₁，・・・,εｎ_M（以下、εｎ_iと表す）との差分から、両テーブルの変化量Ｓを算出する。具体的には、下記式（９）に示したように、変化量Ｓをεｎ_iとεｏ_iとの差の自乗和として算出し、この変化量Ｓが予め定められた閾値よりも大きければ、圧縮特性推定部３２に圧縮特性テーブルを中央サーバ２０に送出させることで、圧縮率の更新を行う。

圧縮特性推定部３２は、上述した圧縮特性推定部１４と同様の機能を有するとともに、タイマ３１１からの制御に応じて圧縮特性テーブルを生成し、この圧縮特性テーブルを圧縮特性監視部３１に出力する。また、圧縮特性推定部３２は、圧縮特性比較部３１３からの制御に応じて圧縮特性テーブルを生成し、この圧縮特性テーブルを通信部１５を介して中央サーバ２０に送出する。

次に、図１９を参照して、本実施形態に係る遠隔監視システムの全体動作を説明する。図１９は、各センサ端末３０と中央サーバ２０との間で行われる圧縮率設定処理の手順を示したフローチャートである。なお、図１９において、ステップＳ３１〜Ｓ３７の処理はセンサ端末３０側で実行される処理を示しており、ステップＳ４１〜Ｓ４４の処理は中央サーバ２０側で実行される処理を示している。また、本処理の前提として、各センサ端末３０の圧縮部１２から送信される圧縮信号に基づいて、中央サーバ２０による監視対象の監視が既に行われているものとする。

まず、センサ端末１０において、タイマ３１１は、所定の時間が経過するまで待機する（ステップＳ３１；Ｎｏ）。ここで、タイマ３１１は、所定時間を経過したと判定すると（ステップＳ３１；Ｙｅｓ）、圧縮特性推定部３２を制御し、当該圧縮特性推定部３２で生成された圧縮特性テーブルを現在圧縮特性テーブル３１２２として圧縮特性テーブル記憶部３１２に記憶させる（ステップＳ３２）。なお、前回現在圧縮特性テーブル３１２２として記憶されていた圧縮特性テーブルは、新たな現在圧縮特性テーブル３１２２が記憶されるに伴い、過去圧縮特性テーブル３１２１として記憶されることになる。

続いて、圧縮特性比較部３１３は、圧縮特性テーブル記憶部３１２に記憶された過去圧縮特性テーブル３１２１と、現在圧縮特性テーブル３１２２とから、上記式（９）を用いることで両テーブルでの圧縮誤差−圧縮率特性の変化量Ｓを算出し（ステップＳ３３）、この変化量Ｓが所定の閾値を上回ったか否かを判定する（ステップＳ３４）。

ステップＳ３４において、変化量Ｓが所定の閾値以下と判定した場合（ステップＳ３４；Ｎｏ）、ステップＳ３７の処理へと直ちに移行する。また、ステップＳ３４において、変化量Ｓが所定の閾値を上回ると判定した場合（ステップＳ３４；Ｙｅｓ）、圧縮特性比較部３１３は、圧縮特性推定部３２を制御し、当該圧縮特性推定部３２で生成された圧縮特性テーブルを通信部１５を介して中央サーバ２０に送出させる（ステップＳ３５）。

一方、中央サーバ２０では、センサ端末３０から送出された圧縮特性テーブルを受信すると、圧縮率選定部２３は、各センサ端末３０についての圧縮特性テーブルと、判断部２２での判断変数ｙとに基づいて、圧縮率選定処理を実行することで、各センサ端末３０についての最適圧縮率ρｏｐｔ_iを夫々選択する（ステップＳ４１）。次いで、圧縮率選定部２３は、通信部２４を介し、ステップＳ４１で選択した各最適圧縮率ρｏｐｔ_iを、対応するセンサ端末３０の夫々に送出する（ステップＳ４２）。ここで、ステップＳ４１、Ｓ４２の処理内容は、上述したステップＳ２１、Ｓ２２の処理内容と同様であるため、説明は省略する。

なお、本実施形態の場合、センサ端末３０から圧縮特性テーブルが異なるタイミングで送信されることになる。そのため、中央サーバ２０では、新たに圧縮特性テーブルが送信されたセンサ端末３０以外の、他のセンサ端末３０の圧縮特性テーブルについては、過去に送信された圧縮特性テーブルを用いて、ステップＳ４１の処理を行うものとする。

一方、センサ端末３０側では、通信部１５により、中央サーバ２０から送信された圧縮率指示信号が受信されると、圧縮部１２は、この圧縮率指示信号で指示された圧縮率を圧縮率ρｓｅｔとして設定記憶部１３に記憶し、圧縮率ρｓｅｔの更新を行う（ステップＳ３６）。

続くステップＳ３７では、圧縮部１２が設定記憶部１３に記憶された圧縮率ρｓｅｔで、センサ部１１で計測される計測信号を圧縮し、生成した圧縮信号を通信部１５を介して中央サーバ２０に送出する（ステップＳ３７）。

一方、中央サーバ２０では、通信部２４により各センサ端末３０から送出された圧縮信号が受信されると、復元部２１は、これら圧縮信号を復元することで各センサ端末３０についての復元信号を夫々生成する（ステップＳ４３）。続いて、判断部２２は、判断変数ｙを用いて復元信号を解析することで、監視対象の状態を判断し（ステップＳ４４）、本処理を終了する。

以上のように、本実施形態の遠隔監視システムによれば、許容可能な判断誤差の範囲でセンサ端末３０全体の全圧縮率ρｔｏｔが最大となる圧縮誤差εｏｐｔ_iを求め、この圧縮誤差εｏｐｔ_iに対応する各センサ端末の圧縮率ρｏｐｔ_iを、各センサ端末に固有の圧縮誤差と圧縮率との関係を示した圧縮特性テーブルに基づいて選定し、各センサ端末３０に設定することができるため、各センサ端末３０から送出される情報量を効率的に減少させるとともに、監視対象の状態判断の際の判断誤差を所定の範囲内に抑制することができる。

また、何れかのセンサ端末３０において、圧縮誤差−圧縮率特性が閾値を超えて変化した場合には、各センサ端末３０の圧縮率ρｓｅｔを更新することができるため、計測する信号の性質が変化した際にも、その変化に追随することができる。

［第３の実施形態］
次に、第３の実施形態に係る遠隔監視システムについて説明する。上述した第１、２の実施形態では、センサ端末側に圧縮特性推定部（圧縮特性推定部１４、３２）を備えた構成を説明した。このような構成の場合、圧縮特性推定部１４は圧縮率を変えて圧縮を何回も繰り返すため、計算に係る負荷が大きくなる。そのため、本実施形態では、中央サーバ側に圧縮特性推定部を備えた遠隔監視システムについて説明する。なお、上述した第１の実施形態の遠隔監視システムと同様の要素については、同じ符号を付与しその説明を省略する。

図２０は、第３の実施形態にかかる遠隔監視システムの構成を示した図である。同図に示したように、本実施形態の遠隔監視システムは、複数のセンサ端末４０と、中央サーバ５０とを有し、各センサ端末４０と中央サーバ５０とがネットワーク網Ｗを介して接続されている。なお、図２０では、中央サーバ５０に接続される全てのセンサ端末をセンサ端末４０としたが、センサ端末１０（又はセンサ端末３０）と混在させた構成としてもよい。

図２０に示したように、センサ端末４０は、上述したセンサ端末１０の構成から圧縮特性推定部１４を取り除いたものとなっている。ここで、センサ部１１は、計測信号を圧縮部１２に出力するとともに、通信部１５を介し中央サーバ５０に送出を行うよう構成されている。

一方、中央サーバ５０は、上述した中央サーバ２０の構成に、圧縮特性推定部５１を加えたものとなっている。ここで、圧縮特性推定部５１は、センサ端末４０から送信された計測信号を元に、上述した圧縮特性推定部１４と同様の処理を行うことで各センサ端末４０についての圧縮特性テーブルを生成し、圧縮率選定部２３に出力する。

次に、図２１を参照して、本実施形態に係る遠隔監視システムの全体動作を説明する。図２１は、各センサ端末４０と中央サーバ２０との間で行われる圧縮率設定処理の手順を示したフローチャートである。なお、図２１において、ステップＳ５１〜Ｓ５３の処理はセンサ端末４０側で実行される処理を示しており、ステップＳ６１〜Ｓ６５の処理は中央サーバ２０側で実行される処理を示している。また、本処理は遠隔監視システムの起動時等、監視対象の監視開始時に行われることを想定している。

まず、センサ端末４０において、センサ部１１が監視対象となる信号を計測すると、通信部１５を介し計測信号を中央サーバ５０に送出する（ステップＳ５１）。

一方、中央サーバ５０では、各センサ端末４０から送出された計測信号を受信すると、圧縮特性推定部１４は、これらの計測信号について圧縮特性テーブル生成処理を実行することで、各センサ端末４０についての圧縮特性テーブルを生成する（ステップＳ６２）。ここで、ステップＳ６２の処理内容は、上述したステップＳ１２の処理内容と同様であるため、説明は省略する。

続いて、圧縮率選定部２３は、ステップＳ６２で生成された各センサ端末４０についての圧縮特性テーブルと、判断部２２での判断変数ｙとに基づいて、圧縮率選定処理を実行することで、各センサ端末４０についての最適圧縮率ρｏｐｔ_iを夫々選択する（ステップＳ６２）。次いで、圧縮率選定部２３は、通信部２４を介し、ステップＳ６２で選択した各最適圧縮率ρｏｐｔ_iを、対応するセンサ端末３０の夫々に送出する（ステップＳ６３）。ここで、ステップＳ６２、Ｓ６３の処理内容は、上述したステップＳ２１、Ｓ２２の処理内容と同様であるため、説明は省略する。

一方、センサ端末４０側では、通信部１５により、中央サーバ５０から送信された圧縮率指示信号が受信されると、圧縮部１２は、この圧縮率指示信号で指示された圧縮率を圧縮率ρｓｅｔとして設定記憶部１３に記憶し、圧縮率ρｓｅｔの更新を行う（ステップＳ５２）。

続くステップＳ５３では、圧縮部１２が設定記憶部１３に記憶された圧縮率ρｓｅｔで、センサ部１１で計測される計測信号を圧縮し、生成した圧縮信号を通信部１５を介して中央サーバ５０に送出する（ステップＳ５３）。

一方、中央サーバ５０では、通信部２４により各センサ端末４０から送出された圧縮信号が受信されると、復元部２１は、これら圧縮信号を復元することで各センサ端末４０についての復元信号を夫々生成する（ステップＳ６４）。続いて、判断部２２は、判断変数ｙを用いて復元信号を解析することで、監視対象の状態を判断し（ステップＳ６５）、本処理を終了する。

以上のように、本実施形態の遠隔監視システムによれば、許容可能な判断誤差の範囲でセンサ端末４０全体の全圧縮率ρｔｏｔが最大となる圧縮誤差εｏｐｔ_iを求め、この圧縮誤差εｏｐｔ_iに対応する各センサ端末の圧縮率ρｏｐｔ_iを、各センサ端末に固有の圧縮誤差と圧縮率との関係を示した圧縮特性テーブルに基づいて選定し、各センサ端末４０に設定することができるため、各センサ端末４０から送出される情報量を効率的に減少させるとともに、監視対象の状態判断の際の判断誤差を所定の範囲内に抑制することができる。

また、各センサ端末４０に固有の圧縮誤差と圧縮率との関係を示した圧縮特性テーブルを中央サーバ５０側で生成し、この圧縮特性テーブルに基づいて、各センサ端末４０での圧縮率が許容可能な判断誤差の範囲に収まるよう夫々設定を行うため、各センサ端末４０に係る負荷を軽減することができる。

なお、本実施形態の構成の場合、センサ端末４０から計測信号が無圧縮の状態でネットワーク網Ｗに送出されることになるため、ネットワークトラフィックの少ない時間に上記の圧縮率設定処理を行うことが好ましい。また、圧縮率ρｓｅｔの更新の後、センサ部１１から中央サーバ２０に送信される計測信号を停止することが好ましく、センサ部１１から中央サーバ２０への送出を制御する手段を別途備える態様としてもよい。

以上、本発明に係る第１〜３の実施形態について説明したが、これに限定されるものではなく、本発明の主旨を逸脱しない範囲での種々の変更、置換、追加などが可能である。

上述したセンサ端末、中央サーバが備える各機能部の機能は、ＡＳＩＣ等の専用のハードウェアにより実現する態様としてもよいし、ＣＰＵ等の制御装置と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等の記憶デバイスに記憶された所定のプログラムとの協働によりソフトウェア的に実現させる態様としてもよい。特に、中央サーバは、ＣＰＵ等の制御装置と、ＲＯＭやＲＡＭなどの記憶装置と、ＨＤＤ、ＣＤドライブ装置などの外部記憶装置と、ディスプレイ装置等の表示装置と、キーボードやマウス等の入力装置とを備えた、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成を用いることができる。

なお、センサ端末、中央サーバで実行される圧縮率設定処理に係るプログラム（圧縮率設定処理プログラム）は、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供されるものとする。また、センサ端末、中央サーバで実行される圧縮率設定処理プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また、センサ端末、中央サーバで実行される圧縮率設定処理をインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成しても良い。

第１の実施形態に係る遠隔監視システムの構成を示した図である。 第１の実施形態に係るセンサ端末の構成を示した図である。 圧縮誤差−圧縮率特性の一例を示した図である。 図２に示したセンサ端末の圧縮特性推定部の構成を示した図である。 圧縮特性テーブルの一例を示した図である。 図５に示した圧縮特性テーブルをグラフ形式で示した図である。 第１の実施形態にかかる中央サーバの構成を示した図である。 図７に示した中央サーバの圧縮率選定部の構成を示した図である。 遠隔監視システムの他の構成を示した図である。 ベクトル空間の一例を示した図である。 ベクトル空間の一例を示した図である。 ベクトル空間の一例を示した図である。 第１の実施形態に係る圧縮率設定処理の手順を示したフローチャートである。 圧縮特性テーブル生成処理の手順を示したフローチャートである。 圧縮率選定処理の手順を示したフローチャートである。 第２の実施形態に係る遠隔監視システムの構成を示した図である。 第２の実施形態に係るセンサ端末の圧縮監視部の構成を示した図である。 圧縮誤差−圧縮率特性の変位を説明するための図である。 第２の実施形態に係る圧縮率設定処理の手順を示したフローチャートである。 第３の実施形態に係る遠隔監視システムの構成を示した図である。 第３の実施形態に係る圧縮率設定処理の手順を示したフローチャートである。

符号の説明

１０ センサ端末
１１ センサ部
１２ 圧縮部
１３ 設定記憶部
１４ 圧縮特性推定部
１４１ バッファ
１４２ 圧縮部
１４３ 復元部
１４４ 圧縮誤差計測部
１４５ 圧縮特性テーブル生成部
１５ 通信部
２０ 中央サーバ
２１ 復元部
２２ 判断部
２３ 圧縮率選定部
２３１ 全圧縮率計算部
２３２ 判断誤差計算部
２３３ 全圧縮率最適化部
２３４ 方向ベクトル計算部
２４ 通信部
３０ センサ端末
３１ 圧縮特性監視部
３２ 圧縮特性推定部
４０ センサ端末
５０ 中央サーバ
５１ 圧縮特性推定部

Claims (7)

1. 監視対象に関する信号を計測する複数のセンサ端末と、当該各センサ端末で計測された信号から前記監視対象の状態を判断する中央サーバと、が通信可能に構成された遠隔監視システムにおいて、
   前記センサ端末は、
   前記監視対象に関する信号を計測し、第１計測信号を生成する計測手段と、
   圧縮率を記憶する記憶手段と、
   前記計測信号を前記圧縮率で圧縮し、第１圧縮信号を生成する第１圧縮手段と、
   前記圧縮信号を前記中央サーバに送信する第１送信手段と、
   前記圧縮信号と前記計測信号とに基づいて、当該計測信号を圧縮した際の圧縮誤差と圧縮率と関係を示した圧縮特性テーブルを生成する生成手段と、
   前記圧縮特性テーブルを前記中央サーバに送信する第２送信手段と、
   を備え、
   前記中央サーバは、
   前記各センサ端末から送信された第１圧縮信号を受信する第１受信手段と、
   前記各センサ端末から送信された圧縮特性テーブルを受信する第２受信手段と、
   前記第１圧縮信号を復元し、前記各センサ端末についての第１復元信号を夫々生成する第１復元手段と、
   前記第１復元信号の各値に基づいて、前記監視対象の状態を判断する判断手段と、
   前記各センサ端末についての圧縮誤差をベクトル成分とするベクトル空間を生成するベクトル空間生成手段と、
   前記ベクトル空間内に、前記判断手段で許容可能な判断誤差の範囲を表した等判断誤差曲面を描画する第１描画手段と、
   前記等判断誤差曲面上の各点に対応する各ベクトル成分の圧縮誤差に基づいて、前記圧縮特性テーブルに示された圧縮誤差と圧縮率との関係から前記複数のセンサ端末全体の圧縮率となる全圧縮率を順次導出する全圧縮率計算手段と、
   前記ベクトル空間内に、前記全圧縮率を表す等圧縮率曲面を順次描画する第２描画手段と、
   前記等判断誤差曲面と前記等圧縮率曲面との接点又は当該接点に近傍する近傍点を探索し、当該前記接点又は近傍点に対応する各ベクトル成分の圧縮誤差を導出する圧縮誤差導出手段と、
   前記圧縮特性テーブルに基づいて、前記各ベクトル成分の圧縮誤差から前記各センサ端末についての圧縮率を夫々選定する圧縮率選定手段と、
   前記圧縮率選定手段で選定された各圧縮率を、対応する前記センタ端末の夫々に送信し、当該センタ端末の記憶手段に記憶させる圧縮率更新手段と、
   を備えたことを特徴とする遠隔監視システム。
2. 監視対象に関する信号を計測する複数のセンサ端末と、当該各センサ端末で計測された信号から前記監視対象の状態を判断する中央サーバと、が通信可能に構成された遠隔監視システムにおいて、
   前記センサ端末は、
   前記監視対象に関する信号を計測し、第１計測信号を生成する計測手段と、
   圧縮率を記憶する記憶手段と、
   前記計測信号を前記圧縮率で圧縮し、第１圧縮信号を生成する第１圧縮手段と、
   前記第１圧縮信号を前記中央サーバに送信する第１送信手段と、
   前記計測信号を前記中央サーバに送信する第２送信手段と、
   を備え、
   前記中央サーバは、
   前記各センサ端末から送信された第１圧縮信号を受信する第１受信手段と、
   前記各センサ端末から送信された計測信号を受信する第２受信手段と、
   前記圧縮信号と前記計測信号とに基づいて、当該計測信号を圧縮した際の圧縮誤差と圧縮率と関係を示した圧縮特性テーブルを前記センサ端末毎に生成する生成手段と、
   前記第１圧縮信号を復元し、前記各センサ端末についての第１復元信号を夫々生成する第１復元手段と、
   前記第１復元信号の各値に基づいて、前記監視対象の状態を判断する判断手段と、
   前記各センサ端末についての圧縮誤差をベクトル成分とするベクトル空間を生成するベクトル空間生成手段と、
   前記ベクトル空間内に、前記判断手段で許容可能な判断誤差の範囲を表した等判断誤差曲面を描画する第１描画手段と、
   前記等判断誤差曲面上の各点に対応する各ベクトル成分の圧縮誤差に基づいて、前記圧縮特性テーブルに示された圧縮誤差と圧縮率との関係から前記複数のセンサ端末全体の圧縮率となる全圧縮率を順次導出する全圧縮率計算手段と、
   前記ベクトル空間内に、前記全圧縮率を表す等圧縮率曲面を順次描画する第２描画手段と、
   前記等判断誤差曲面と前記等圧縮率曲面との接点又は当該接点に近傍する近傍点を探索し、当該前記接点又は近傍点に対応する各ベクトル成分の圧縮誤差を導出する圧縮誤差導出手段と、
   前記圧縮特性テーブルに基づいて、前記各ベクトル成分の圧縮誤差から前記各センサ端末についての圧縮率を夫々選定する圧縮率選定手段と、
   前記圧縮率選定手段で選定された各圧縮率を、対応する前記センタ端末の夫々に送信し、当該センタ端末の記憶手段に記憶させる圧縮率更新手段と、
   を備えたことを特徴とする遠隔監視システム。
3. 前記生成手段は、
   前記計測信号を互いに異なる複数の仮圧縮率で圧縮し、当該各圧縮率に応じた複数の第２圧縮信号を夫々生成する第２圧縮手段と、
   前記第２圧縮信号を復元し、前記各仮圧縮率についての第２復元信号を夫々生成する第２復元手段と、
   前記計測信号と前記第２圧縮信号とを比較し、前記各仮圧縮率で圧縮した際の圧縮誤差を導出する圧縮誤差導出手段と、
   前記各圧縮率と当該各圧縮率対応する前記圧縮誤差とを関係付けた前記圧縮特性テーブルを生成するテーブル生成手段と、
   を備えたことを特徴とする請求項１又は２に記載の遠隔監視システム。
4. 前記中央サーバは、
   前記等判断誤差曲面上で、且つ、前記ベクトル空間の原点から遠ざかる方向に、前記接点又は近傍点探索の際の探索方向を設定する探索方向設定手段を更に備え、
   前記圧縮誤差導出手段は、前記探索方向に応じて前記接点又は近傍点の探索を行うことを特徴とする請求項１又は２に記載の遠隔監視システム。
5. 前記センサ端末は、
   前記生成手段により順次生成される圧縮特性テーブルの変化量を監視し、当該変化量が所定の閾値を超えた場合に、当該圧縮テーブルを前記中央サーバに送信させる圧縮特性監視手段を更に備えたことを特徴とする請求項１に記載の遠隔監視システム。
6. 監視対象に関する信号を計測する複数のセンサ端末と、当該各センサ端末で計測された信号から前記監視対象の状態を判断する中央サーバと、が通信可能に構成された遠隔監視システムにおけるトラフィック制御方法であって、
   前記センサ端末は、圧縮率を記憶する記憶手段を備え、
   計測手段が、前記監視対象に関する信号を計測し、計測信号を生成する計測ステップと、
   圧縮手段が、前記計測信号を前記圧縮率で圧縮し、圧縮信号を生成する圧縮ステップと、
   第１送信手段が、前記圧縮信号を前記中央サーバに送信する第１送信ステップと、
   生成手段が、前記圧縮信号と前記計測信号とに基づいて、当該計測信号を圧縮した際の圧縮誤差と圧縮率と関係を示した圧縮特性テーブルを生成する生成ステップと、
   第２送信手段が、前記圧縮特性テーブルを前記中央サーバに送信する第２送信ステップと、を含み、
   前記中央サーバは、
   第１受信手段が、前記各センサ端末から送信された圧縮信号を受信する第１受信ステップと、
   第２受信手段が、前記各センサ端末から送信された圧縮特性テーブルを受信する第２受信ステップと、
   復元手段が、前記圧縮信号を復元し、前記各センサ端末についての復元信号を夫々生成する復元ステップと、
   前記復元信号の各値に基づいて、前記監視対象の状態を判断する判断手段と、
   前記ベクトル空間生成手段が、前記各センサ端末についての圧縮誤差をベクトル成分とするベクトル空間を生成するベクトル空間生成ステップと、
   第１描画手段が、前記ベクトル空間内に、前記判断手段で許容可能な判断誤差の範囲を表した等判断誤差曲面を描画する第１描画ステップと、
   全圧縮率導出手段が、前記等判断誤差曲面上の各点に対応する各ベクトル成分の圧縮誤差に基づいて、前記圧縮特性テーブルに示された圧縮誤差と圧縮率との関係から前記複数のセンサ端末全体の圧縮率となる全圧縮率を順次導出する全圧縮率導出ステップと、
   第２描画手段が、前記ベクトル空間内に、前記全圧縮率を表す等圧縮率曲面を順次描画する第２描画手段と、
   圧縮誤差導出手段が、前記等判断誤差曲面と前記等圧縮率曲面との接点又は当該接点に近傍する近傍点を探索し、当該前記接点又は近傍点に対応する各ベクトル成分の圧縮誤差を導出する圧縮誤差導出ステップと、
   圧縮率選定手段が、前記圧縮特性テーブルに基づいて、前記各ベクトル成分の圧縮誤差から前記各センサ端末についての圧縮率を夫々選定する圧縮率選定ステップと、
   圧縮率更新手段が、前記圧縮率選定ステップで選定された各圧縮率を、対応する前記センタ端末の夫々に送信し、当該センタ端末の記憶手段に記憶させる圧縮率更新ステップと、
   を含むことを特徴とするトラフィック制御方法。
7. 監視対象に関する信号を計測する複数のセンサ端末と、当該各センサ端末で計測された信号から前記監視対象の状態を判断する中央サーバと、が通信可能に構成された遠隔監視システムにおけるトラフィック制御方法であって、
   前記センサ端末は、圧縮率を記憶する記憶手段を備え、
   計測手段が、前記監視対象に関する信号を計測し、計測信号を生成する計測ステップと、
   圧縮手段が、前記計測信号を前記圧縮率で圧縮し、圧縮信号を生成する圧縮ステップと、
   第１送信手段が、前記圧縮信号を前記中央サーバに送信する第１送信ステップと、
   第２送信手段が、前記計測信号を前記中央サーバに送信する第２送信ステップと、
   を含み、
   前記中央サーバは、
   第１受信手段が、前記各センサ端末から送信された圧縮信号を受信する第１受信ステップと、
   第２受信手段が、前記各センサ端末から送信された計測信号を受信する第２受信ステップと、
   生成手段が、前記圧縮信号と前記計測信号とに基づいて、当該計測信号を圧縮した際の圧縮誤差と圧縮率と関係を示した圧縮特性テーブルを前記センサ端末毎に生成する生成ステップと、
   復元手段が、前記圧縮信号を復元し、前記各センサ端末についての復元信号を夫々生成する復元ステップと、
   判断手段が、前記復元信号の各値に基づいて、前記監視対象の状態を判断する判断ステップと、
   ベクトル空間生成手段が、前記各センサ端末についての圧縮誤差をベクトル成分とするベクトル空間を生成するベクトル空間生成ステップと、
   第１描画手段が、前記ベクトル空間内に、前記判断手段で許容可能な判断誤差の範囲を表した等判断誤差曲面を描画する第１描画ステップと、
   全圧縮率計算手段が、前記等判断誤差曲面上の各点に対応する各ベクトル成分の圧縮誤差に基づいて、前記圧縮特性テーブルに示された圧縮誤差と圧縮率との関係から前記複数のセンサ端末全体の圧縮率となる全圧縮率を順次導出する全圧縮率計算ステップと、
   第２描画手段が、前記ベクトル空間内に、前記全圧縮率を表す等圧縮率曲面を順次描画する第２描画ステップと、
   圧縮誤差導出手段が、前記等判断誤差曲面と前記等圧縮率曲面との接点又は当該接点に近傍する近傍点を探索し、当該前記接点又は近傍点に対応する各ベクトル成分の圧縮誤差を導出する圧縮誤差導出ステップと、
   圧縮率選定手段が、前記圧縮特性テーブルに基づいて、前記各ベクトル成分の圧縮誤差から前記各センサ端末についての圧縮率を夫々選定する圧縮率選定ステップと、
   圧縮率更新手段が、前記圧縮率選定ステップで選定された各圧縮率を、対応する前記センタ端末の夫々に送信し、当該センタ端末の記憶手段に記憶させる圧縮率更新ステップと、
   を含むことを特徴とするトラフィック制御方法。

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