JP2016201794A - 故障検出装置、方法及びシステム - Google Patents
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Abstract
【課題】本発明は無線ネットワークに用いられる故障検出装置、方法及びシステムを提供する。【解決手段】かかる装置は、無線ネットワークの所定期間内での複数の性能評価指標と、予め記憶された故障データベースとを比較し、比較結果に基づいて、前記無線ネットワークの前記所定期間内での故障類型を確定するための検出ユニット；及び、故障データベースを予め記憶するための記憶ユニットを含む。前記故障データベースには複数の故障パラメータ特徴集が含まれ、各故障パラメータ特徴集は１種類の故障類型に対応し、各故障パラメータ特徴集は前記複数の性能評価指標に対応する複数の性能評価指標の統計的特徴を含み、各性能評価指標の統計的特徴は前記性能評価指標の平均値及び標準偏差を含む。【選択図】図２
Description
本発明は通信技術分野に関し、特に、故障検出装置、方法及びシステムに関する。
無線ネットワークでは、故障検出アルゴリズムを設計して無線チャネル、通信モジュールのMAC（Media Access Control、媒体アクセス制御）層又はPHY（PHYsical、物理）層中の問題及び原因を予測しているが、変化しているチャネル条件により、通信過程中の故障を持続的に引き起こす可能性があり、これは故障の検出に挑戦をもたらしている。特に、従来の故障検出技術は、同じ時間に複数の故障が存在する問題を有効に解決することができない。通常の場合、１つの時点で１つの故障を検出することができる従来方法があり、複数故障の検出のために専用する従来方法もあるが、それらは、拡張されにくいため、新しい故障を検出しにくい。
図1は、無線ネットワーク及びリンクを示す図である。図1に示すようなネットワークでは、干渉、障害及びチャネルのランダムフェージングなどが原因で、無線リンク中断が生じることがあるが、従来の方法は、１つの時点で１種類のみのネットワーク故障を検出することができる。
上述の問題を解決するために、本発明の実施例は、故障検出装置、方法及びシステムを提供し、これにより、複数のリンク故障が同時に存在する時に、同時に存在する複数のリンク故障を検出することができる。
本発明の実施例の第一側面によれば、故障検出装置が提供され、無線ネットワーク中の無線ノード又は無線ゲートウェイ又はアクセスポイントに用いられ、そのうち、前記装置は、
前記無線ネットワークの所定期間内での複数の性能評価指標と、予め記憶された故障データベースとを比較し、比較結果に基づいて、前記無線ネットワークの前記所定期間内での故障類型を確定するための検出ユニット；及び
前記故障データベースを予め記憶するための記憶ユニットであって、前記故障データベースには複数の故障パラメータ特徴集が含まれ、各故障パラメータ特徴集は、１種類の故障類型に対応し、各故障パラメータ特徴集は、前記複数の性能評価指標に対応する複数の性能評価指標の統計的特徴を含み、各性能評価指標の統計的特徴は、前記性能評価指標の平均値及び標準偏差を含む、記憶ユニットを含む。
前記無線ネットワークの所定期間内での複数の性能評価指標と、予め記憶された故障データベースとを比較し、比較結果に基づいて、前記無線ネットワークの前記所定期間内での故障類型を確定するための検出ユニット；及び
前記故障データベースを予め記憶するための記憶ユニットであって、前記故障データベースには複数の故障パラメータ特徴集が含まれ、各故障パラメータ特徴集は、１種類の故障類型に対応し、各故障パラメータ特徴集は、前記複数の性能評価指標に対応する複数の性能評価指標の統計的特徴を含み、各性能評価指標の統計的特徴は、前記性能評価指標の平均値及び標準偏差を含む、記憶ユニットを含む。
本発明の実施例の第二側面によれば、故障検出装置が提供され、無線ネットワーク中の無線ノードに用いられ、そのうち、前記装置は、
前記無線ノードの所定期間内でのパケット送受信状態をリアルタイムでモニタリング及び記憶するためのモニタリングユニット；
前記所定期間内でのパケット送受信状態に基づいて、前記無線ネットワークの前記所定期間内での複数の性能評価指標を計算するための計算ユニット；及び
前記無線ネットワークの前記所定期間内での複数の性能評価指標を前記無線ネットワーク中の無線ゲートウェイ又はアクセスポイントに送信するための送信ユニットを含む。
前記無線ノードの所定期間内でのパケット送受信状態をリアルタイムでモニタリング及び記憶するためのモニタリングユニット；
前記所定期間内でのパケット送受信状態に基づいて、前記無線ネットワークの前記所定期間内での複数の性能評価指標を計算するための計算ユニット；及び
前記無線ネットワークの前記所定期間内での複数の性能評価指標を前記無線ネットワーク中の無線ゲートウェイ又はアクセスポイントに送信するための送信ユニットを含む。
本発明の有益な効果は、本実施例の装置、方法及びシステムにより、複数の可能なリンク故障を同時に検出することができる。
以下、添付した図面を参照しながら、本発明を実施するための形態を詳細に説明する。
本実施例は故障検出装置を提供し、該装置は無線ネットワーク中のノードに用いられ、例えば、無線ネットワーク中の無線ノード、或いは、無線ネットワーク中の無線ゲートウェイ又はアクセスポイント（AP、Access Point）に用いられる。図2は該装置200の構成図である。図2に示すように、該装置は主に検出ユニット201及び記憶ユニット202を含む。
検出ユニット201：前記無線ネットワークの所定期間内での複数の性能評価指標と、予め記憶された故障データベースとを比較し、比較結果に基づいて、前記無線ネットワークの前記所定期間内での故障類型を確定する。
記憶ユニット202：故障データベースを予め記憶し、そのうち、前記故障データベースには複数の故障パラメータ特徴集を含み、各故障パラメータ特徴集は１種類の故障類型に対応し、各故障パラメータ特徴集は前記複数の性能評価指標に対応する複数の性能評価指標の統計的特徴を含み、各性能評価指標の統計的特徴は前記性能評価指標の平均値及び標準偏差を含む。
本実施例では、該無線ネットワークの上述所定期間内での複数の性能評価指標と、予め記憶された、異なる故障類型に対応する該複数の性能評価指標の統計的特徴とを比較することで、該複数の性能評価指標に最接近する統計的特徴を確定することができ、これにより、該最接近する統計的特徴に基づいて、該無線ネットワークの上述所定期間内での故障類型を確定することができる。
本実施例では、上述複数の性能評価指標は、無線リンク状態を指示するためのパラメータであり、無線リンクパラメータと略称され、また、受信信号強度（RSSI、Received Signal Strength Indication）、遅延（Delay）、ノイズレベル（Noise Level）、巡回冗長検査（CRC、Cyclic Redundancy Check）エラー率（Error Ratio）、パケット再送率（PRR、Packet Retry Ratio）、パケット到達率（Packet Delivery Ratio）という６個のパラメータを含んでも良いが、本実施例では、これらのパラメータに限定されない。そのうち、該複数の性能評価指標は、１つのリアルタイム測定パラメータ集を構成する。
図3は本実施例の故障検出装置の１つの実施方式の構成図である。図3に示すように、該実施方式では、該複数の性能評価指標は計算により得ることができ、この場合、該装置200は更にモニタリングユニット301及び計算ユニット302を含んでも良く、そのうち、該モニタリングユニット301は、該ノードの上述の所定期間内でのパケット送受信状態をリアルタイムでモニタリングして記憶するために用いられ、該計算ユニット302は、上述の所定期間内でのパケット送受信状態に基づいて、該無線ネットワークの上述の所定期間内での上述の複数の性能評価指標を計算し、リアルタイム測定パラメータ集を得るために用いられ、該リアルタイム測定パラメータ集には、計算された上述の複数の性能評価指標を含む。
そのうち、無線ネットワークの稼働過程では、該ノードは、モニタリングユニットを用いて、該ノードの上述の所定期間内でのパケット送受信状態をモニタリングすることで、受信又は送信データパケットの情報を得ることができ、そして、計算ユニット302を用いて、これらの情報に基づいて、上述の複数の性能評価指標を計算することができる。
上述の６個のパラメータを上述の複数の性能評価指標とすることを例とすると、それらのパラメータは、従来の計算方法でそれぞれ得ることができ、例えば、以下の計算公式で計算することができる。なお、本実施例ではこれに限定されない。
RSSI＝時間t内での全ての受信したパケットのRSSIの平均値 （1）
時延＝時間t内での全ての送信したパケットの時延の平均値 （2）
ノイズレベル＝時間t内での全ての受信したパケットのノイズレベルの平均値 （3）
CRCエラー率＝（時間t内での受信したパケットのうちの、CRCエラーを有するのパケットの数量／時間t内での受信したパケットの数量）×100% （4）
PRR＝（時間t内での再送したパケットの数量／時間t内での送信したパケットの数量）×100% （5）
PDR＝（時間t内での送信したパケットのうち、ACK（Acknowledgement、確認）を有するパケットの数量／時間t内での送信したパケットの数量）×100% （6）
そのうち、tは上述の所定期間であり、実際のニーズに応じて決められても良い。
時延＝時間t内での全ての送信したパケットの時延の平均値 （2）
ノイズレベル＝時間t内での全ての受信したパケットのノイズレベルの平均値 （3）
CRCエラー率＝（時間t内での受信したパケットのうちの、CRCエラーを有するのパケットの数量／時間t内での受信したパケットの数量）×100% （4）
PRR＝（時間t内での再送したパケットの数量／時間t内での送信したパケットの数量）×100% （5）
PDR＝（時間t内での送信したパケットのうち、ACK（Acknowledgement、確認）を有するパケットの数量／時間t内での送信したパケットの数量）×100% （6）
そのうち、tは上述の所定期間であり、実際のニーズに応じて決められても良い。
図3に示す実施方式では、故障データベースは、ネットワークトレーニングにより得ることができ、図3に示すように、該装置は更にトレーニングユニット303及び生成ユニット304を含んでも良く、そのうち、該トレーニングユニット303は、該無線ネットワークに人為的に与えられた各種類の故障類型に対してネットワークトレーニングを行うことで、各種類の故障類型に対応する故障パラメータ特徴集を得るために用いられ、該故障パラメータ特徴集は、複数の性能評価指標の統計的特徴を含み、該生成ユニット304は、全ての故障類型に対応する故障パラメータ特徴集の複数の性能評価指標の統計的特徴を組み合わせることで、故障データベースを生成し、そして、上述の記憶ユニット202に記憶させるために用いられる。
そのうち、ネットワークトレーニングを行う目的は、ネットワークに各故障が生じる時に、各ノードが上述の無線リンクパラメータを測定して計算し、これらのパラメータの統計的特徴値により、各故障の故障パラメータ特徴集を構成することにある。また、全ての故障の故障パラメータ特徴集は、故障データベースを構成することができる。
１つの実施方式では、図5に示すように、該トレーニングユニット303は設定モジュール501、統計モジュール502及び計算モジュール503を含み、そのうち、設定モジュール501は、複数のトレーニング周期を設定するために用いられ、各トレーニング周期の長さは、上述の所定期間よりも短く、統計モジュール502は、各トレーニング周期内での上述のノードのパケット送受信状態を統計により得るために用いられ、計算モジュール503は、各トレーニング周期内での上述のノードのパケット送受信状態に基づいて、該無線ネットワークの該トレーニング周期内での上述の複数の性能評価指標を計算し、そして、全てのトレーニング周期内での各性能評価指標の平均値及び標準偏差を算出して該性能評価指標の統計的特徴とすることで、前記故障類型に対応する故障パラメータ特徴集を得るために用いられる。
再び前述の６個のパラメータを例する。
本実施方式では、設定モジュール501はn個のトレーニング周期を設定することができ、各トレーニング周期の長さはt’であり、且つ、t’は上述の所定期間t以下であり、この場合、該ネットワークトレーニングの実施時間はn×t’である。各時間期間t’において、無線ネットワークに人為的に故障を与えることができ、例えば、無線干渉を与え、ネットワーク中で正常にワーキングするデータサービスを放置するようにさせることができる。この場合、時間期間t’において、統計モジュール502は、各送信データパケットの再送状態、ACK受信状態及び遅延を記録することができ、そのうち、送信データパケットの遅延は、データ送信開始から、ACKの受信を成功裏に完成するまでの時間であり、また、該統計モジュール502は更に各受信データパケットのRSSI、ノイズレベル及びCRCエラー率などを記録することもできる。各時間期間t’終了時に、計算モジュール503は、以下の公式で上述の６個のパラメータを計算することができる。
RSSIi＝時間t’内での全ての受信したパケットのRSSIの平均値 （1）
時延i＝時間t’内での全ての送信したパケットの時延の平均値 （2）
ノイズレベルi＝時間t’内での全ての受信したパケットのノイズレベルの平均値 （3）
CRCエラー率i＝（時間t’内での受信したパケットのうち、CRCエラーを有するパケットの数量／時間t’内での受信したパケットの数量）×100% （4）
PRRi＝（時間t’内での再送したパケットの数量／時間t’内での送信したパケットの数量）×100% （5）
PDRi＝（時間t’内での送信したパケットのうち、ACK（Acknowledgement、確認）を有するパケットの数量／時間t’内での送信したパケットの数量）×100% （6）
そのうち、1≦i≦nである。
時延i＝時間t’内での全ての送信したパケットの時延の平均値 （2）
ノイズレベルi＝時間t’内での全ての受信したパケットのノイズレベルの平均値 （3）
CRCエラー率i＝（時間t’内での受信したパケットのうち、CRCエラーを有するパケットの数量／時間t’内での受信したパケットの数量）×100% （4）
PRRi＝（時間t’内での再送したパケットの数量／時間t’内での送信したパケットの数量）×100% （5）
PDRi＝（時間t’内での送信したパケットのうち、ACK（Acknowledgement、確認）を有するパケットの数量／時間t’内での送信したパケットの数量）×100% （6）
そのうち、1≦i≦nである。
そのうち、計算モジュール503は、n個の時間期間t’についての計算を行った後に、n組のパラメータ値を得ることができ、そして、各種類のパラメータについて、次のような公式で、n組のパラメータ値の平均値及び標準偏差を統計により取得してこの種類のパラメータの統計的特徴とすることができる。
Ave（RSSI）＝平均値（RSSI1、RSSI2、…、RSSIn）
STD（RSSI）＝標準偏差（RSSI1、RSSI2、…、RSSIn）
Ave（時延）＝平均値（時延1、時延2、…、時延n）
STD（時延）＝標準偏差（時延1、時延2、…、時延n）
Ave（ノイズレベル）＝平均値（ノイズレベル1、ノイズレベル2、…、ノイズレベルn）
STD（ノイズレベル）＝標準偏差（ノイズレベル1、ノイズレベル2、…、ノイズレベルn）
Ave（CRCエラー率）＝平均値（CRCエラー率1、CRCエラー率2、…、CRCエラー率n）
STD（CRCエラー率）＝標準偏差（CRCエラー率1、CRCエラー率2、…、CRCエラー率n）
Ave（PRR）＝平均値（PRR1、PRR2、…、PRRn）
STD（PRR）＝標準偏差（PRR1、PRR2、…、PRRn）
Ave（PDR）＝平均値（PDR1、PDR2、…、PDRn）
STD（PDR）＝標準偏差（PDR1、PDR2、…、PDRn）
ここまでは、上述のトレーニングユニット303により、上述の人為的に与えられた故障についてのネットワークトレーニングを完成した。これにより、該故障の故障パラメータ特徴集を次のように得ることができ、即ち、
Metric SetError-j＝{Mj1(Ave、STD)、Mj2(Ave、STD)、Mj3(Ave、STD)、Mj4(Ave、STD)、Mj5(Ave、STD)、Mj6(Ave、STD)}である。
STD（RSSI）＝標準偏差（RSSI1、RSSI2、…、RSSIn）
Ave（時延）＝平均値（時延1、時延2、…、時延n）
STD（時延）＝標準偏差（時延1、時延2、…、時延n）
Ave（ノイズレベル）＝平均値（ノイズレベル1、ノイズレベル2、…、ノイズレベルn）
STD（ノイズレベル）＝標準偏差（ノイズレベル1、ノイズレベル2、…、ノイズレベルn）
Ave（CRCエラー率）＝平均値（CRCエラー率1、CRCエラー率2、…、CRCエラー率n）
STD（CRCエラー率）＝標準偏差（CRCエラー率1、CRCエラー率2、…、CRCエラー率n）
Ave（PRR）＝平均値（PRR1、PRR2、…、PRRn）
STD（PRR）＝標準偏差（PRR1、PRR2、…、PRRn）
Ave（PDR）＝平均値（PDR1、PDR2、…、PDRn）
STD（PDR）＝標準偏差（PDR1、PDR2、…、PDRn）
ここまでは、上述のトレーニングユニット303により、上述の人為的に与えられた故障についてのネットワークトレーニングを完成した。これにより、該故障の故障パラメータ特徴集を次のように得ることができ、即ち、
Metric SetError-j＝{Mj1(Ave、STD)、Mj2(Ave、STD)、Mj3(Ave、STD)、Mj4(Ave、STD)、Mj5(Ave、STD)、Mj6(Ave、STD)}である。
そのうち、
Mj1＝RSSI
Mj2＝時延
Mj3＝ノイズレベル
Mj4＝CRCエラー率
Mj5＝PRR
Mj6＝PDR
また、トレーニングユニット303は、人為的に与えられた各種類の故障について上述のネットワークトレーニングを行い、各故障の故障パラメータ特徴集を得ることができ、生成ユニット304は、全ての故障の故障パラメータ特徴集を組み合わせることで、次のような故障データベースを得ることができ、即ち、
Error Database＝{Metric SetError1、Metric SetError2、…、Metric SetError-m}である。
Mj1＝RSSI
Mj2＝時延
Mj3＝ノイズレベル
Mj4＝CRCエラー率
Mj5＝PRR
Mj6＝PDR
また、トレーニングユニット303は、人為的に与えられた各種類の故障について上述のネットワークトレーニングを行い、各故障の故障パラメータ特徴集を得ることができ、生成ユニット304は、全ての故障の故障パラメータ特徴集を組み合わせることで、次のような故障データベースを得ることができ、即ち、
Error Database＝{Metric SetError1、Metric SetError2、…、Metric SetError-m}である。
図4は本実施例の故障検出装置のもう１つの実施方式の構成図である。図4に示すように、該実施方式では、該複数の性能評価指標は受信による得ることができ、この場合、該装置は更に受信ユニット401を含んでも良く、それは、該無線ネットワークの上述の所定期間内での複数の性能評価指標を受信するために用いられる。そのうち、該複数の性能評価指標は、他のノードにより計算され、そして、本実施例のノードに送信され得る。この場合、本実施例のノードは、受信ユニット401を用いて、上述の複数の性能評価指標を得ることができる。そのうち、本実施例では、該他のノードが該複数の性能評価指標を計算する方法について限定しない。該複数の性能評価指標が上述の６個のパラメータであることを例とすると、該他のノードは、上述の６個の公式で該６個のパラメータを計算して該複数の性能評価指標とすることもできる。
図4に示す実施方式では、該故障データベースは、上述の受信ユニット401により、他のノードから受信することで得ることもできる。言い換えると、他のノードは、ネットワークトレーニングを行って該故障データベースを取得し、そして、本実施例のノードに送信することができる。この場合、本実施例のノードは、受信ユニット401を用いて、上述の故障データベースを受信することができる。そのうち、本実施例では、該他のノードがネットワークトレーニングを行って該故障データベースを得る方法について限定しない。例えば、該他のノードは、本実施例の前述の方法でネットワークトレーニングを行って上述の故障データベースを得ることもできる。
本実施例では、検出ユニット201は、無線ネットワークをリアルタイムでモニタリングすることで得た上述の複数の性能評価指標と、該故障データベース中の各故障類型の故障パラメータ特徴集についての複数の性能評価指標の統計的特徴とを比較することで、該無線ネットワークの故障類型を確定することができる。本実施例では、該故障検出は、周期的に行われても良く、所定のイベントによりトリガーされても良く、例えば、パケット到達率が所定閾値よりも低くなる時に、該故障検出をトリガーすることができるが、本実施例では、これについて限定しない。
１つの実施方式では、図6に示すように、該検出ユニット201は、比較モジュール601、得点モジュール602及び確定モジュール603を含み、そのうち、比較モジュール601は、前記所定期間内での複数の性能評価指標と、前記故障データベース中の各故障パラメータ特徴集に対応する複数の性能評価指標の統計的特徴とを比較し；得点モジュール602は、該比較モジュール601の比較結果に基づいて、各故障パラメータ特徴集中での各性能評価指標に点数を付け；確定モジュール603は、故障パラメータ特徴集中での全ての性能評価指標の総得点が検出閾値よりも大きい故障パラメータ特徴集に対応する故障類型を、前記無線ネットワークの前記所定期間内での故障類型とする。
そのうち、各性能評価指標について、該所定期間内での性能評価指標が１つの前記故障パラメータ特徴集中での対応する性能評価指標の平均値と標準偏差との差以上であり、且つ、前記故障パラメータ特徴集中での対応する性能評価指標の平均値と標準偏差との和以下であれば、前記得点モジュール602は、前記故障パラメータ特徴集中での対応する性能評価指標に得点として1を付け、そうでなければ、得点として0を付ける。
再び前述の６個のパラメータを例とする。
先ず、無線ネットワークを所定期間t（t≧t’）でリアルタイムでモニタリングし、この期間での送信及び受信データパケットに対応する情報を記録し、公式（1）-（6）で上述の６個のパラメータを計算し、リアルタイム測定パラメータ集であるMetric Setx{Mx1、Mx2、Mx3、Mx4、Mx5、Mx6}を得る。そのうち、前述のように、モニタリング及び計算は、本実施例のノードにより行われても良く、他のノードにより行われて結果が本実施例のノードに提供されても良い。
その後、各種類の故障について、例えば、Error-j(1≦j≦m)について、比較モジュール601は、リアルタイム測定パラメータ集と、故障データベースに記憶された、該故障についての故障パラメータ特徴集との対比を行う。得点モジュール602は、比較モジュール601の比較結果に基づいて、故障データベースに記録された、該故障パラメータ特徴集中での各パラメータについて得点を付ける。本実施例では、１つの点数付けの方法は、例えば、次の通りである。
リアルタイム測定パラメータ集中の各パラメータ値Mxy(1≦y≦6)について、Mxy及びError-jの同じパラメータMjyが条件Mjy(Ave)-Mjy(STD)≦Mxy≦Mjy(Ave)+Mjy(STD)を満足すれば、Error-jの該パラメータMjyに得点として1を付け、そうでなければ、得点として0を付ける。
全ての故障の全てのパラメータの対比及び点数付けを行った後に、次のような得点表を得ることができる。表1は、故障の得点表である。
最後に、次のような公式で各種類の故障の総得点を計算することができる。
総得点が予め設定された所定検出閾値よりも大きい場合、確定モジュール603は、無線ネットワークの上述の所定期間t内での故障類型が該故障を含むと確定し、そうでない場合、該故障を含まないと確定する。これにより、本実施例の故障検出方法は、複数の故障パラメータ特徴集を含む故障データベースが得られているから、それと、リアルタイムでモニタリングすることにより得られたリアルタイム測定パラメータ集中でのパラメータとの比較を行うことで、同じ時間に少なくとも１つの故障を検出することができる。
そのうち、検出閾値は、予め設定されたものであり、無線パラメータの数量などの要素に基づいて決定されても良く、他の要素に基づいて決定されても良く、なお、１つの実施方式では、該検出閾値は、0.8×パラメータの数量である。
本実施例では、図3に示す故障検出装置は、無線ネットワーク中の無線ノード、無線ゲートウェイ又はアクセスポイントに用いることができ、それは、無線ネットワークの所定期間内でのパケットの送受信状態をリアルタイムで検出することで、該無線ネットワークの該所定期間内での複数の性能評価標準を取得し、また、ネットワークトレーニングにより故障データベースを取得し、そして、該所定期間内での複数の性能評価標準と、該故障データベースとを比較することで、該無線ネットワークの上述の所定期間内での故障類型を確定することができる。
本実施例では、図4に示す故障検出装置は、無線ゲートウェイ又はアクセスポイントに用いることができ、それは、無線ノードから受信された、該無線ノードがリアルタイムでモニタリングすることにより得た無線ネットワークの所定期間内での複数の性能評価パラメータ、及び故障データベースを受信し、該所定期間内での複数の性能評価標準と、該故障データベースとの比較を行うことで、該無線ネットワークの上述の所定期間内での故障類型を確定することができる。
本実施例の方法により、同じ時間に少なくとも１つの故障を検出することができる。
本実施例は故障検出装置を提供し、該装置は無線ネットワーク中の無線ノードに用いられ、それは実施例1の図4に示すの実施方式に対応する他のノードの処理である。そのうち、実施例1と同じである内容は省略される。
図7は該装置の構成図である。図7に示すように、該装置700はモニタリングユニット701、計算ユニット702及び送信ユニット703を含む。
モニタリングユニット701は、前記無線ノードの所定期間内でのパケット送受信状態をリアルタイムでモニタリングして記憶する。そのうち、該モニタリングユニット701は、実施例1のモニタリングユニット301により実現することができ、また、実施例1のモニタリングユニット301の内容はここに合併され、ここでの説明は省略される。
計算ユニット702は、前記所定期間内でのパケット送受信状態に基づいて、該無線ネットワークの該所定期間内での複数の性能評価指標を計算する。そのうち、該計算ユニット702は、実施例1の計算ユニット302により実現することができ、また、実施例1の計算ユニット302の内容はここに合併され、ここでの説明は省略される。
送信ユニット703は、前記無線ネットワークの前記所定期間内での複数の性能評価指標を前記無線ネットワーク中の無線ゲートウェイ又はアクセスポイントに送信し、これにより、前記無線ゲートウェイ又は前記アクセスポイントは、故障検出を行うことができる。
本実施例では、実施例1と同様に、該無線ノードは更に、ネットワークトレーニングを行って故障データベースを生成し、前記無線ゲートウェイ又は前記アクセスポイントに提供することができ、この場合、該装置700は更にトレーニングユニット704及び生成ユニット705を含んでも良い。
トレーニングユニット704は、人為的に前記無線ネットワークに与えられた各種類の故障類型について、ネットワークトレーニングを行うことで、各種類の故障類型に対応する故障パラメータ特徴集を取得し、該故障パラメータ特徴集は、複数の性能評価指標の統計的特徴を含む。そのうち、該トレーニングユニット704は、実施例1のトレーニングユニット303により実現することができ、また、実施例1のトレーニングユニット303の内容はここに合併され、ここでの説明は省略される。
生成ユニット705は、全ての故障類型に対応する故障パラメータ特徴集の複数の性能評価指標の統計的特徴を組み合わせることで、故障データベースを生成する。そのうち、該生成ユニット705は、実施例1の生成ユニット304により実現することができ、また、実施例1の生成ユニット304の内容はここに合併され、ここでの説明は省略される。
そのうち、送信ユニット703は、該故障データベースを前記無線ネットワーク中の無線ゲートウェイ又はアクセスポイントに送信することもでき、これにより、前記無線ゲートウェイ又は前記アクセスポイントは、故障検出を行うことができる。
オプションで、該故障検出装置は更に記憶ユニット706を含んでも良く、それは、上述の故障データベース、上述の送信及び受信データパケットの関連情報などを記憶することができる。
本実施例では、実施例1のトレーニングユニット303と同様に、本実施例のトレーニングユニット704も設定モジュール、統計モジュール及び計算モジュールを含んでも良く、そのうち、該設定モジュールは実施例1の設定モジュール501により実現することができ、該統計モジュールは実施例1の統計モジュール502により実現することができ、該計算モジュールは実施例1の計算モジュール503により実現することができ、また、実施例1の設定モジュール501、統計モジュール502及び計算モジュール503の内容はここに合併され、ここでは詳しい説明を省略する。
本実施例の故障検出装置により、無線ネットワーク中の無線ゲートウェイ又はアクセスポイントの故障検出を助けることができる。
本実施例は無線ネットワーク中のノードを提供し、例えば、無線ネットワーク中の無線ゲートウェイ又はアクセスポイントを提供し、該ノードは実施例1に記載の故障検出装置を含む。
図8は本発明の実施例のノードの構成図である。図8に示すように、ノード800は中央処理装置（CPU）801及び記憶器802を含んでも良く；記憶器802は中央処理装置801に結合される。そのうち、該記憶器802は各種類のデータ、例えば、前述の故障データベース、無線ネットワークを検出することにより記録された受信及び送信データパケットの関連情報などを記憶することができ、また、情報処理のためのプログラムを記憶することもでき、この場合、中央処理装置801の制御の下で該プログラムを実行することで、例えば、他のノードにより送信された各種類の情報を受信し、また、他のノードに各種類の情報を送信することができる。
１つの実施方式では、故障検出装置の機能は、中央処理装置801に集積することができる。
他の実施方式では、故障検出装置は、中央処理装置801と別々で配置されても良く、例えば、故障検出装置を、中央処理装置801に接続されるチップとして構成しても良く、この場合、中央処理装置801の制御下で故障検出装置の機能を実現することができる。
また、図8に示すように、ノード800は更に送受信機803及びアンテナ804などを含んでも良く、そのうち、上述の部品の機能は従来技術と同様のため、ここでは詳しい説明を省略する。なお、ノード800は、必ずしも図8に示す全ての部品を含む必要がなく、また、ノード800は更に図8に示していない部品を含んでも良く、なお、これについては従来技術を参照することができる。
本実施例のノードにより、同じ時間に少なくとも１つのネットワーク故障を検出することができる。
本実施例は無線ネットワーク中のノードを提供し、例えば、無線ネットワーク中の無線ノード、無線ゲートウェイ又はアクセスポイントを提供し、該ノードは例えば実施例1又は実施例2に記載の故障検出装置を含む。
図9は本実施例のノード900のシステム構成図である。図9に示すように、該ノード900は中央処理装置901及び記憶器902を含んでも良く、記憶器902は央処理装置904に結合される。なお、該図は例示に過ぎず、他の類型の結構を用いて該結構に対して補充又は代替を行うことで、電気通信機能又は他の機能を実現することもできる。
１つの実施方式では、故障検出装置の機能は中央処理装置901に集積することができる。
もう１つの実施方式では、故障検出装置は中央処理装置901と独立して配置されても良く、例えば、故障検出装置を、中央処理装置901に接続されるチップとして構成することができ、この場合、中央処理装置901の制御により故障検出装置の機能を実現することができる。
図9に示すように、該ノード900は更に、通信モジュール903、入力ユニット904、音声処理ユニット905、表示器906、電源907を含んでも良い。なお、ノード900は、必ずしも図9に示す全ての部品を含む必要がない。また、ノード900は更に、図9に示していない部品を含んでも良く、なお、これについては従来技術を参照することができる。
図9に示すように、中央処理装置901は制御器又は操作コントローラーと称される場合があり、マイクロプロセッサー又は他の処理器装置及び／又は論理装置を含んでも良く、該中央処理装置901は、入力を受信し、ノード900の各部品の操作を制御することができる。
そのうち、記憶器902は、例えば、バッファ、フラッシュメモリ、HDD、移動可能な媒体、揮発性記憶器、非揮発性記憶器又は他の適切な装置のうちの１つ又は複数であっても良い。上述の故障データベース、送信及び受信データパケットの関連情報などを記憶しても良く、また、関連情報を実行するためのプログラムを記憶しても良い。また、中央処理装置901は、該記憶器902に記憶された該プログラムを実行することで、情報の記憶又は処理などを実現することもできる。また、他の部品の機能は従来技術と同様であるため、ここでは詳しい説明を省略する。なお、ノード900の各部品は、専用ハードウェア、フォームウェア、ソフトウェア又はその組み合わせにより実現することができ、これらのすべても本発明の技術範囲に属する。
本実施例のノードにより、同じ時間に少なくとも１つのネットワーク故障を検出することができる。
本実施例は故障検出方法を提供し、該方法は無線ネットワーク中のノードに用いられ、該方法が問題を解決する原理は実施例1の装置と同様のため、その具的な実施は実施例1の方法の実施を参照することができ、内容が同じである記載は省略される。
図10は本実施例の方法のフローチャートであり、図10に示すように、該方法は、次のステップを含み、即ち、
ステップ1001：前記無線ネットワークの所定期間内での複数の性能評価指標と、予め記憶された故障データベースとを比較し、比較結果に基づいて、前記無線ネットワークの前記所定期間内での故障類型を確定する。
ステップ1001：前記無線ネットワークの所定期間内での複数の性能評価指標と、予め記憶された故障データベースとを比較し、比較結果に基づいて、前記無線ネットワークの前記所定期間内での故障類型を確定する。
そのうち、前記故障データベースには複数の故障パラメータ特徴集を含み、各故障パラメータ特徴集は１種類の故障類型に対応し、各故障パラメータ特徴集は前記複数の性能評価指標に対応する複数の性能評価指標の統計的特徴を含み、各性能評価指標の統計的特徴は前記性能評価指標の平均値及び標準偏差を含む。
図11は本実施例の方法の１つの実施方式のフローチャートである。図11に示すように、該方法は次のステップを含み、即ち、
ステップ1101：所定期間内でのパケット送受信状態をリアルタイムでモニタリングして記憶し；
ステップ1102：前記所定期間内でのパケット送受信状態に基づいて、前記無線ネットワークの前記所定期間内での複数の性能評価指標を計算し；
ステップ1103：前記無線ネットワークの所定期間内での複数の性能評価指標と、予め記憶された故障データベースとを比較し、比較結果に基づいて、前記無線ネットワークの前記所定期間内での故障類型を確定する。
ステップ1101：所定期間内でのパケット送受信状態をリアルタイムでモニタリングして記憶し；
ステップ1102：前記所定期間内でのパケット送受信状態に基づいて、前記無線ネットワークの前記所定期間内での複数の性能評価指標を計算し；
ステップ1103：前記無線ネットワークの所定期間内での複数の性能評価指標と、予め記憶された故障データベースとを比較し、比較結果に基づいて、前記無線ネットワークの前記所定期間内での故障類型を確定する。
本実施方式では、該ノードは、図12に記載の方法で上述の故障データベースを得ることができ、図12に示すように、該方法は次のステップを含み、即ち、
ステップ1201：人為的に前記無線ネットワークに与えられた各種類の故障類型について、ネットワークトレーニングを行うことで、各種類の故障類型に対応する故障パラメータ特徴集を取得し、該故障パラメータ特徴集は複数の性能評価指標の統計的特徴を含み；
ステップ1202：全ての故障類型に対応する故障パラメータ特徴集の複数の性能評価指標の統計的特徴を組みわせることで、故障データベースを生成する。
ステップ1201：人為的に前記無線ネットワークに与えられた各種類の故障類型について、ネットワークトレーニングを行うことで、各種類の故障類型に対応する故障パラメータ特徴集を取得し、該故障パラメータ特徴集は複数の性能評価指標の統計的特徴を含み；
ステップ1202：全ての故障類型に対応する故障パラメータ特徴集の複数の性能評価指標の統計的特徴を組みわせることで、故障データベースを生成する。
そのうち、ステップ1201は図13の方法で実現することができ、図13に示すように、該方法は次のステップを含み、即ち、
ステップ1301：複数のトレーニング周期を設定し、各トレーニング周期の長さは前記所定期間よりも小さく；
ステップ1302：各トレーニング周期内でのパケット送受信状態を統計により取得し；
ステップ1303：各トレーニング周期内でのパケット送受信状態に基づいて、前記無線ネットワークの該トレーニング周期内での上述の複数の性能評価指標を計算し；
ステップ1304：全てのトレーニング周期内での各性能評価指標の平均値及び標準偏差を、該性能評価指標の統計的特徴として得ることで、前記故障類型に対応する故障パラメータ特徴集を取得する。
ステップ1301：複数のトレーニング周期を設定し、各トレーニング周期の長さは前記所定期間よりも小さく；
ステップ1302：各トレーニング周期内でのパケット送受信状態を統計により取得し；
ステップ1303：各トレーニング周期内でのパケット送受信状態に基づいて、前記無線ネットワークの該トレーニング周期内での上述の複数の性能評価指標を計算し；
ステップ1304：全てのトレーニング周期内での各性能評価指標の平均値及び標準偏差を、該性能評価指標の統計的特徴として得ることで、前記故障類型に対応する故障パラメータ特徴集を取得する。
図14は本実施例の故障検出方法のもう１つの実施方式のフローチャートであり、図14に示すように、該方法は次のステップを含み、即ち、
ステップ1401：前記無線ネットワーク中での無線ノードが送信した前記無線ネットワークの前記所定期間内での複数の性能評価指標及び前記故障データベースを受信し；
ステップ1402：前記無線ネットワークの所定期間内での複数の性能評価指標と、予め記憶された故障データベースとを比較し、比較結果に基づいて、前記無線ネットワークの前記所定期間内での故障類型を確定する。
ステップ1401：前記無線ネットワーク中での無線ノードが送信した前記無線ネットワークの前記所定期間内での複数の性能評価指標及び前記故障データベースを受信し；
ステップ1402：前記無線ネットワークの所定期間内での複数の性能評価指標と、予め記憶された故障データベースとを比較し、比較結果に基づいて、前記無線ネットワークの前記所定期間内での故障類型を確定する。
本実施例では、ステップ1001、1103及び1402は図15に示す方法で実現することができ、図15に示すように、該方法は次のステップを含み、即ち、
ステップ1501：前記所定期間内での複数の性能評価指標と、前記故障データベース中での各故障パラメータ特徴集に対応する複数の性能評価指標の統計的特徴とを比較し；
ステップ1502：比較結果に基づいて、各故障パラメータ特徴集中での各性能評価指標について点数を付け；
ステップ1503：故障パラメータ特徴集のうちの全ての性能評価指標の総得点が検出閾値よりも大きい故障パラメータ特徴集に対応する故障類型を、前記無線ネットワークの前記所定期間内での故障類型とする。
ステップ1501：前記所定期間内での複数の性能評価指標と、前記故障データベース中での各故障パラメータ特徴集に対応する複数の性能評価指標の統計的特徴とを比較し；
ステップ1502：比較結果に基づいて、各故障パラメータ特徴集中での各性能評価指標について点数を付け；
ステップ1503：故障パラメータ特徴集のうちの全ての性能評価指標の総得点が検出閾値よりも大きい故障パラメータ特徴集に対応する故障類型を、前記無線ネットワークの前記所定期間内での故障類型とする。
ステップ1502では、各性能評価指標について、前記所定期間内での性能評価指標が前記故障パラメータ特徴集中での対応する性能評価指標の平均値と標準偏差との差以上であり、且つ、前記故障パラメータ特徴集中での対応する性能評価指標の平均値と標準偏差との和以下である場合、前記得点モジュールは前記故障パラメータ特徴集中での対応する性能評価指標に得点として1を付け、そうでない場合、得点として0を付ける。
本実施例の方法により、同じ時間に少なくとも１つのネットワーク故障を検出することができる。
本実施例は故障検出方法を提供し、該方法は無線ネットワーク中の無線ノードに用いられ、該方法が問題を解決する原理は実施例2の装置と同様であるため、その具体的な実施は実施例2の方法の実施を参照することができ、内容が同じである記載は省略される。
図16は本実施例の方法のフローチャートであり、図16に示すように、該方法は次のステップを含み、即ち、
ステップ1601：前記ノードの所定期間内でのパケット送受信状態をリアルタイムでモニタリングして記憶し；
ステップ1602：前記所定期間内でのパケット送受信状態に基づいて、前記無線ネットワークの前記所定期間内での複数の性能評価指標を計算し；
ステップ1603：前記無線ネットワークの前記所定期間内での複数の性能評価指標を前記無線ネットワーク中の無線ゲートウェイ又はアクセスポイントに送信する。
ステップ1601：前記ノードの所定期間内でのパケット送受信状態をリアルタイムでモニタリングして記憶し；
ステップ1602：前記所定期間内でのパケット送受信状態に基づいて、前記無線ネットワークの前記所定期間内での複数の性能評価指標を計算し；
ステップ1603：前記無線ネットワークの前記所定期間内での複数の性能評価指標を前記無線ネットワーク中の無線ゲートウェイ又はアクセスポイントに送信する。
これにより、無線ネットワーク中の無線ゲートウェイ又はアクセスポイントは該無線ネットワークの該所定期間内での該複数の性能評価指標及び予め記憶の故障データベースに基づいて故障検出を行うことができる。
本実施例では、図17に示すように、該方法は更に次のステップを含んでも良く、即ち、
ステップ1701：人為的に前記無線ネットワークに与えられた各種類の故障類型について、ネットワークトレーニングを行うことで、各種類の故障類型に対応する故障パラメータ特徴集を取得し、該故障パラメータ特徴集は複数の性能評価指標の統計的特徴を含み；
ステップ1702：全ての故障類型に対応する故障パラメータ特徴集の複数の性能評価指標の統計的特徴を組み合わせることで、故障データベースを生成し；
ステップ1703：前記故障データベースを前記無線ネットワーク中の無線ゲートウェイ又はアクセスポイントに送信する。
ステップ1701：人為的に前記無線ネットワークに与えられた各種類の故障類型について、ネットワークトレーニングを行うことで、各種類の故障類型に対応する故障パラメータ特徴集を取得し、該故障パラメータ特徴集は複数の性能評価指標の統計的特徴を含み；
ステップ1702：全ての故障類型に対応する故障パラメータ特徴集の複数の性能評価指標の統計的特徴を組み合わせることで、故障データベースを生成し；
ステップ1703：前記故障データベースを前記無線ネットワーク中の無線ゲートウェイ又はアクセスポイントに送信する。
これにより、無線ネットワーク中の無線ゲートウェイ又はアクセスポイントは、該故障データベースを記憶することで、該ノードが送信した該無線ネットワークの該所定期間内での該複数の性能評価指標を受信した時に、該故障データベースを参考にして故障検出を行うことができる。
そのうち、ステップ1701は図18に示す方法で実現することができ、図18に示すように、該方法は次のステップを含み、即ち、
ステップ1801：複数のトレーニング周期を設定し、各トレーニング周期の長さは前記所定期間よりも小さく；
ステップ1802：各トレーニング周期内でのパケット送受信状態を統計により取得し；
ステップ1803：各トレーニング周期内でのパケット送受信状態に基づいて、前記無線ネットワークの該トレーニング周期内での上述複数の性能評価指標を計算し；
ステップ1804：全てのトレーニング周期内での各性能評価指標の平均値及び標準偏差を、該性能評価指標の統計的特徴として計算することで、前記故障類型に対応する故障パラメータ特徴集を得る。
ステップ1801：複数のトレーニング周期を設定し、各トレーニング周期の長さは前記所定期間よりも小さく；
ステップ1802：各トレーニング周期内でのパケット送受信状態を統計により取得し；
ステップ1803：各トレーニング周期内でのパケット送受信状態に基づいて、前記無線ネットワークの該トレーニング周期内での上述複数の性能評価指標を計算し；
ステップ1804：全てのトレーニング周期内での各性能評価指標の平均値及び標準偏差を、該性能評価指標の統計的特徴として計算することで、前記故障類型に対応する故障パラメータ特徴集を得る。
本実施例の方法により、無線ネットワーク中での無線ゲートウェイ又はアクセスポイントの故障検出を助けることができる。
本実施例は通信システムを提供し、該通信システムは無線ノード、及び、無線ゲートウェイ又はアクセスポイントを含む。
そのうち、該無線ノードは実施例3又は実施例4に記載のノードにより実現することができ、即ち、実施例1又は実施例2に記載の故障検出装置を含み、また、実施例5又は実施例6に記載の方法を実行することができる。前述の実施例では、該無線ノードの機能について詳細に説明したため、ここでは詳しい説明を省略する。
そのうち、該無線ゲートウェイ又はアクセスポイントは、実施例3に記載のノードにより実現することができ、即ち、実施例1に記載の故障検出装置を含み、また、実施例5に記載の方法を実行することができる。前述の実施例では、該無線ゲートウェイ又はアクセスポイントの機能について詳細に説明したため、ここでは詳しい説明を省略する。
本実施例の通信システムにより、同じ時間に少なくとも１つの故障を検出することができる。
本発明の実施例は更にコンピュータ可読プログラムを提供し、そのうち、情報処理装置又はノード中で前記プログラムを実行する時に、前記プログラムはコンピュータに前記情報処理装置又はノード中で実施例5又は実施例6に記載の故障検出方法を実行させる。
本発明の実施例は更にコンピュータ可読プログラムを記憶した記憶媒体を提供し、そのうち、前記コンピュータ可読プログラムは、コンピュータに、情報処理装置又はノード中で実施例5又は実施例6に記載の故障検出方法を実行させる。
また、本発明の実施例による装置及び方法などは、ソフトウェアにより実現されても良く、ハードウェアにより実現されてもよく、ハードウェア及びソフトウェアの組み合わせにより実現されても良い。また、本発明はこのようなコンピュータ可読プログラムにも関し、即ち、前記プログラムは、ロジック部品により実行されるときに、前記ロジック部品に、上述の装置又は構成要素を実現させることができ、又は、前記ロジック部品に、上述の方法又はそのステップを実現させることもできる。さらに、本発明は上述のプログラムを記憶するための記憶媒体、例えば、ハードディスク、磁気ディスク、光ディスク、DVD、フラッシュメモリにも関する。
また、以上の実施例の実施方式に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記1）
故障検出装置であって、
前記装置は、無線ネットワーク中のノードに用いられ、そのうち、前記装置は、
前記無線ネットワークの所定期間内での複数の性能評価指標と、予め記憶された故障データベースとの比較を行い、比較結果に基づいて、前記無線ネットワークの前記所定期間内での故障類型を確定するための検出ユニット；及び
予め故障データベースを記憶するための記憶ユニットであって、そのうち、前記故障データベースには複数の故障パラメータ特徴集を含み、各故障パラメータ特徴集は１種類の故障類型に対応し、各故障パラメータ特徴集は前記複数の性能評価指標に対応する複数の性能評価指標の統計的特徴を含み、各性能評価指標の統計的特徴は前記性能評価指標の平均値及び標準偏差を含む、記憶ユニットを含む、装置。
故障検出装置であって、
前記装置は、無線ネットワーク中のノードに用いられ、そのうち、前記装置は、
前記無線ネットワークの所定期間内での複数の性能評価指標と、予め記憶された故障データベースとの比較を行い、比較結果に基づいて、前記無線ネットワークの前記所定期間内での故障類型を確定するための検出ユニット；及び
予め故障データベースを記憶するための記憶ユニットであって、そのうち、前記故障データベースには複数の故障パラメータ特徴集を含み、各故障パラメータ特徴集は１種類の故障類型に対応し、各故障パラメータ特徴集は前記複数の性能評価指標に対応する複数の性能評価指標の統計的特徴を含み、各性能評価指標の統計的特徴は前記性能評価指標の平均値及び標準偏差を含む、記憶ユニットを含む、装置。
（付記2）
付記1に記載の装置であって、更に、
前記ノードの所定期間内でのパケット送受信状態をリアルタイムでモニタリングして記憶するためのモニタリングユニット；及び
前記所定期間内でのパケット送受信状態に基づいて、前記無線ネットワークの前記所定期間内での複数の性能評価指標を計算するための計算ユニットを含む、装置。
付記1に記載の装置であって、更に、
前記ノードの所定期間内でのパケット送受信状態をリアルタイムでモニタリングして記憶するためのモニタリングユニット；及び
前記所定期間内でのパケット送受信状態に基づいて、前記無線ネットワークの前記所定期間内での複数の性能評価指標を計算するための計算ユニットを含む、装置。
（付記3）
付記1に記載の装置であって、更に、
人為的に前記無線ネットワークに与えられた各種類の故障類型について、ネットワークトレーニングを行い、各種類の故障類型に対応する故障パラメータ特徴集を得るためのトレーニングユニットであって、該故障パラメータ特徴集は、複数の性能評価指標の統計的特徴を含む、トレーニングユニット；及び
全ての故障類型に対応する故障パラメータ特徴集の複数の性能評価指標の統計的特徴を組みわせて故障データベースを生成し、前記記憶ユニットに記憶するための生成ユニットを含む、装置。
付記1に記載の装置であって、更に、
人為的に前記無線ネットワークに与えられた各種類の故障類型について、ネットワークトレーニングを行い、各種類の故障類型に対応する故障パラメータ特徴集を得るためのトレーニングユニットであって、該故障パラメータ特徴集は、複数の性能評価指標の統計的特徴を含む、トレーニングユニット；及び
全ての故障類型に対応する故障パラメータ特徴集の複数の性能評価指標の統計的特徴を組みわせて故障データベースを生成し、前記記憶ユニットに記憶するための生成ユニットを含む、装置。
（付記4）
付記3に記載の装置であって、
前記トレーニングユニットは、
複数のトレーニング周期を設定する設定モジュールであって、各トレーニング周期の長さは前記所定期間よりも短い、設定モジュール；
各トレーニング周期内での前記無線ノードのパケット送受信状態を統計により得るための統計モジュール；及び
各トレーニング周期内での前記無線ノードのパケット送受信状態に基づいて、前記無線ネットワークの該トレーニング周期内での上述複数の性能評価指標を計算し、全てのトレーニング周期内での各性能評価指標の平均値及び標準偏差を、該性能評価指標の統計的特徴として計算し、前記故障類型に対応する故障パラメータ特徴集を得るための計算モジュールを含む、装置。
付記3に記載の装置であって、
前記トレーニングユニットは、
複数のトレーニング周期を設定する設定モジュールであって、各トレーニング周期の長さは前記所定期間よりも短い、設定モジュール；
各トレーニング周期内での前記無線ノードのパケット送受信状態を統計により得るための統計モジュール；及び
各トレーニング周期内での前記無線ノードのパケット送受信状態に基づいて、前記無線ネットワークの該トレーニング周期内での上述複数の性能評価指標を計算し、全てのトレーニング周期内での各性能評価指標の平均値及び標準偏差を、該性能評価指標の統計的特徴として計算し、前記故障類型に対応する故障パラメータ特徴集を得るための計算モジュールを含む、装置。
（付記5）
付記1に記載の装置であって、
前記検出ユニットは、
前記所定期間内での複数の性能評価指標と、前記故障データベース中の各故障パラメータ特徴集に対応する複数の性能評価指標の統計的特徴との比較を行うための比較モジュール；
比較結果に基づいて、各故障パラメータ特徴集中での各性能評価指標について点数を付けるための得点モジュール；及び
各故障パラメータ特徴集のうちの全ての性能評価指標の総得点が検出閾値よりも大きい故障パラメータ特徴集に対応する故障類型を、前記無線ネットワークの前記所定期間内での故障類型とするための確定モジュールを含む、装置。
付記1に記載の装置であって、
前記検出ユニットは、
前記所定期間内での複数の性能評価指標と、前記故障データベース中の各故障パラメータ特徴集に対応する複数の性能評価指標の統計的特徴との比較を行うための比較モジュール；
比較結果に基づいて、各故障パラメータ特徴集中での各性能評価指標について点数を付けるための得点モジュール；及び
各故障パラメータ特徴集のうちの全ての性能評価指標の総得点が検出閾値よりも大きい故障パラメータ特徴集に対応する故障類型を、前記無線ネットワークの前記所定期間内での故障類型とするための確定モジュールを含む、装置。
（付記6）
付記5に記載の装置であって、
各性能評価指標について、前記所定期間内での性能評価指標が前記故障パラメータ特徴集中での対応する性能評価指標の平均値と標準偏差との差以上であり、且つ、前記故障パラメータ特徴集中での対応する性能評価指標の平均値と標準偏差との和以下である場合、前記得点モジュールは、前記故障パラメータ特徴集中での対応する性能評価指標について得点として1を付け、そうでない場合、得点として0を付ける、装置。
付記5に記載の装置であって、
各性能評価指標について、前記所定期間内での性能評価指標が前記故障パラメータ特徴集中での対応する性能評価指標の平均値と標準偏差との差以上であり、且つ、前記故障パラメータ特徴集中での対応する性能評価指標の平均値と標準偏差との和以下である場合、前記得点モジュールは、前記故障パラメータ特徴集中での対応する性能評価指標について得点として1を付け、そうでない場合、得点として0を付ける、装置。
（付記7）
付記1に記載の装置であって、更に、
前記無線ネットワークの前記所定期間内での複数の性能評価指標及び前記故障データベースを受信するための受信ユニットを含む、装置。
付記1に記載の装置であって、更に、
前記無線ネットワークの前記所定期間内での複数の性能評価指標及び前記故障データベースを受信するための受信ユニットを含む、装置。
（付記8）
故障検出装置であって、
前記装置は、無線ネットワーク中の無線ノードに用いられ、前記装置は、
前記無線ノードの所定期間内でのパケット送受信状態をリアルタイムでモニタリングして記憶するためのモニタリングユニット；
前記所定期間内でのパケット送受信状態に基づいて、前記無線ネットワークの前記所定期間内での複数の性能評価指標を計算するための計算ユニット；及び
前記無線ネットワークの前記所定期間内での複数の性能評価指標を前記無線ネットワーク中での無線ゲートウェイ又はアクセスポイントに送信するための送信ユニットを含む、装置。
故障検出装置であって、
前記装置は、無線ネットワーク中の無線ノードに用いられ、前記装置は、
前記無線ノードの所定期間内でのパケット送受信状態をリアルタイムでモニタリングして記憶するためのモニタリングユニット；
前記所定期間内でのパケット送受信状態に基づいて、前記無線ネットワークの前記所定期間内での複数の性能評価指標を計算するための計算ユニット；及び
前記無線ネットワークの前記所定期間内での複数の性能評価指標を前記無線ネットワーク中での無線ゲートウェイ又はアクセスポイントに送信するための送信ユニットを含む、装置。
（付記9）
付記8に記載の装置であって、更に、
人為的に前記無線ネットワークに与えられた各種類の故障類型について、ネットワークトレーニングを行い、各種類の故障類型に対応する故障パラメータ特徴集を得るためのトレーニングユニットであって、該故障パラメータ特徴集は、複数の性能評価指標の統計的特徴を含む、トレーニングユニット；及び
全ての故障類型に対応する故障パラメータ特徴集の複数の性能評価指標の統計的特徴を組み合わせ、故障データベースを生成するための生成ユニットを含み、
前記送信ユニットは、前記故障データベースを、前記無線ネットワーク中での無線ゲートウェイ又はアクセスポイントに送信する、装置。
付記8に記載の装置であって、更に、
人為的に前記無線ネットワークに与えられた各種類の故障類型について、ネットワークトレーニングを行い、各種類の故障類型に対応する故障パラメータ特徴集を得るためのトレーニングユニットであって、該故障パラメータ特徴集は、複数の性能評価指標の統計的特徴を含む、トレーニングユニット；及び
全ての故障類型に対応する故障パラメータ特徴集の複数の性能評価指標の統計的特徴を組み合わせ、故障データベースを生成するための生成ユニットを含み、
前記送信ユニットは、前記故障データベースを、前記無線ネットワーク中での無線ゲートウェイ又はアクセスポイントに送信する、装置。
（付記10）
付記9に記載の装置であって、
前記トレーニングユニットは、
複数のトレーニング周期を設定する設定モジュールであって、各トレーニング周期の長さは、前記所定期間よりも短い、設定モジュール；
各トレーニング周期内での前記無線ノードのパケット送受信状態を統計により得るための統計モジュール；及び
各トレーニング周期内での前記無線ノードのパケット送受信状態に基づいて、前記無線ネットワークの該トレーニング周期内での上述の複数の性能評価指標を計算し、全てのトレーニング周期内での各性能評価指標取の平均値及び標準偏差を、該性能評価指標の統計的特徴として算出し、前記故障類型に対応する故障パラメータ特徴集を得るための計算モジュールを含む、装置。
付記9に記載の装置であって、
前記トレーニングユニットは、
複数のトレーニング周期を設定する設定モジュールであって、各トレーニング周期の長さは、前記所定期間よりも短い、設定モジュール；
各トレーニング周期内での前記無線ノードのパケット送受信状態を統計により得るための統計モジュール；及び
各トレーニング周期内での前記無線ノードのパケット送受信状態に基づいて、前記無線ネットワークの該トレーニング周期内での上述の複数の性能評価指標を計算し、全てのトレーニング周期内での各性能評価指標取の平均値及び標準偏差を、該性能評価指標の統計的特徴として算出し、前記故障類型に対応する故障パラメータ特徴集を得るための計算モジュールを含む、装置。
（付記11）
故障検出方法であって、
前記方法は、無線ネットワークに用いられ、前記方法は、
前記無線ネットワークの所定期間内での複数の性能評価指標と、予め記憶された故障データベースとを比較し、比較結果に基づいて、前記無線ネットワークの前記所定期間内での故障類型を確定することを含み、
前記故障データベースには複数の故障パラメータ特徴集を含み、各故障パラメータ特徴集は１種類の故障類型に対応し、各故障パラメータ特徴集は前記複数の性能評価指標に対応する複数の性能評価指標の統計的特徴を含み、各性能評価指標の統計的特徴は前記性能評価指標の平均値及び標準偏差を含む、方法。
故障検出方法であって、
前記方法は、無線ネットワークに用いられ、前記方法は、
前記無線ネットワークの所定期間内での複数の性能評価指標と、予め記憶された故障データベースとを比較し、比較結果に基づいて、前記無線ネットワークの前記所定期間内での故障類型を確定することを含み、
前記故障データベースには複数の故障パラメータ特徴集を含み、各故障パラメータ特徴集は１種類の故障類型に対応し、各故障パラメータ特徴集は前記複数の性能評価指標に対応する複数の性能評価指標の統計的特徴を含み、各性能評価指標の統計的特徴は前記性能評価指標の平均値及び標準偏差を含む、方法。
（付記12）
付記11に記載の方法であって、更に、
所定期間内でのパケット送受信状態をリアルタイムでモニタリングして記憶し；及び
前記所定期間内でのパケット送受信状態に基づいて、前記無線ネットワークの前記所定期間内での複数の性能評価指標を計算することを含む、方法。
付記11に記載の方法であって、更に、
所定期間内でのパケット送受信状態をリアルタイムでモニタリングして記憶し；及び
前記所定期間内でのパケット送受信状態に基づいて、前記無線ネットワークの前記所定期間内での複数の性能評価指標を計算することを含む、方法。
（付記13）
付記11に記載の方法であって、更に、
人為的に前記無線ネットワークに与えられた各種類の故障類型について、ネットワークトレーニングを行い、各種類の故障類型に対応する故障パラメータ特徴集を取得し、該故障パラメータ特徴集は、複数の性能評価指標の統計的特徴を含み；及び
全ての故障類型に対応する故障パラメータ特徴集の複数の性能評価指標の統計的特徴を組み合わせ、故障データベースを生成することを含む、方法。
付記11に記載の方法であって、更に、
人為的に前記無線ネットワークに与えられた各種類の故障類型について、ネットワークトレーニングを行い、各種類の故障類型に対応する故障パラメータ特徴集を取得し、該故障パラメータ特徴集は、複数の性能評価指標の統計的特徴を含み；及び
全ての故障類型に対応する故障パラメータ特徴集の複数の性能評価指標の統計的特徴を組み合わせ、故障データベースを生成することを含む、方法。
（付記14）
付記13に記載の方法であって、
前記ネットワークトレーニングは、
複数のトレーニング周期を設定し、各トレーニング周期の長さは前記所定期間よりも短く；
各トレーニング周期内でのパケット送受信状態を統計により取得し；及び
各トレーニング周期内でのパケット送受信状態に基づいて、前記無線ネットワークの該トレーニング周期内での上述の複数の性能評価指標を計算し；及び
全てのトレーニング周期内での各性能評価指標の平均値及び標準偏差を該性能評価指標の統計的特徴とし、前記故障類型に対応する故障パラメータ特徴集を得ることを含む、方法。
付記13に記載の方法であって、
前記ネットワークトレーニングは、
複数のトレーニング周期を設定し、各トレーニング周期の長さは前記所定期間よりも短く；
各トレーニング周期内でのパケット送受信状態を統計により取得し；及び
各トレーニング周期内でのパケット送受信状態に基づいて、前記無線ネットワークの該トレーニング周期内での上述の複数の性能評価指標を計算し；及び
全てのトレーニング周期内での各性能評価指標の平均値及び標準偏差を該性能評価指標の統計的特徴とし、前記故障類型に対応する故障パラメータ特徴集を得ることを含む、方法。
（付記15）
付記11に記載の方法であって、
前記無線ネットワークの所定期間内での複数の性能評価指標と、予め記憶された故障データベースとを比較し、比較結果に基づいて、前記無線ネットワークの前記所定期間内での故障類型を確定することは、
前記所定期間内での複数の性能評価指標と、前記故障データベース中での各故障パラメータ特徴集に対応する複数の性能評価指標の統計的特徴とを比較し；
比較結果に基づいて、各故障パラメータ特徴集中での各性能評価指標について得点を付け；及び
各故障パラメータ特徴集のうちの全ての性能評価指標の総得点が検出閾値よりも大きい故障パラメータ特徴集に対応する故障類型を前記無線ネットワークの前記所定期間内での故障類型とすることを含む、方法。
付記11に記載の方法であって、
前記無線ネットワークの所定期間内での複数の性能評価指標と、予め記憶された故障データベースとを比較し、比較結果に基づいて、前記無線ネットワークの前記所定期間内での故障類型を確定することは、
前記所定期間内での複数の性能評価指標と、前記故障データベース中での各故障パラメータ特徴集に対応する複数の性能評価指標の統計的特徴とを比較し；
比較結果に基づいて、各故障パラメータ特徴集中での各性能評価指標について得点を付け；及び
各故障パラメータ特徴集のうちの全ての性能評価指標の総得点が検出閾値よりも大きい故障パラメータ特徴集に対応する故障類型を前記無線ネットワークの前記所定期間内での故障類型とすることを含む、方法。
（付記16）
付記15に記載の方法であって、
比較結果に基づいて各故障パラメータ特徴集中での各性能評価指標に得点を付けることは、
各性能評価指標について、前記所定期間内での性能評価指標が前記故障パラメータ特徴集中での対応する性能評価指標の平均値と標準偏差との差以上であり、且つ前記故障パラメータ特徴集中での対応する性能評価指標の平均値と標準偏差との和以下である場合、前記得点モジュールは、前記故障パラメータ特徴集中での対応する性能評価指標について得点として1を付け、そうではない場合、0を付ける、方法。
付記15に記載の方法であって、
比較結果に基づいて各故障パラメータ特徴集中での各性能評価指標に得点を付けることは、
各性能評価指標について、前記所定期間内での性能評価指標が前記故障パラメータ特徴集中での対応する性能評価指標の平均値と標準偏差との差以上であり、且つ前記故障パラメータ特徴集中での対応する性能評価指標の平均値と標準偏差との和以下である場合、前記得点モジュールは、前記故障パラメータ特徴集中での対応する性能評価指標について得点として1を付け、そうではない場合、0を付ける、方法。
（付記17）
付記11に記載の方法であって、更に、
前記無線ネットワーク中での無線ノードが送信した前記無線ネットワークの前記所定期間内での複数の性能評価指標及び前記故障データベースを受信することを含む、方法。
付記11に記載の方法であって、更に、
前記無線ネットワーク中での無線ノードが送信した前記無線ネットワークの前記所定期間内での複数の性能評価指標及び前記故障データベースを受信することを含む、方法。
以上、本発明の好ましい実施形態を説明したが、本発明はこの実施形態に限定されず、本発明の趣旨を離脱しない限り、本発明に対するあらゆる変更は本発明の技術的範囲に属する。
Claims (10)
- 無線ネットワーク中の無線ノード又は無線ゲートウェイ又はアクセスポイントに用いられる故障検出装置であって、
前記無線ネットワークの所定期間内での複数の性能評価指標と、予め記憶された故障データベースとを比較し、比較結果に基づいて、前記無線ネットワークの前記所定期間内での故障類型を確定するための検出ユニット；及び
前記故障データベースを予め記憶するための記憶ユニットを含み、
前記故障データベースには複数の故障パラメータ特徴集が含まれ、各故障パラメータ特徴集は１種類の故障類型に対応し、各故障パラメータ特徴集は前記複数の性能評価指標に対応する複数の性能評価指標の統計的特徴を含み、各性能評価指標の統計的特徴は前記性能評価指標の平均値及び標準偏差を含む、装置。 - 請求項1に記載の装置であって、更に、
前記無線ノードの所定期間内でのパケット送受信状態をリアルタイムでモニタリングして記憶するためのモニタリングユニット；及び
前記所定期間内でのパケット送受信状態に基づいて、前記無線ネットワークの前記所定期間内での複数の性能評価指標を計算するための計算ユニットを含む、装置。 - 請求項1に記載の装置であって、更に、
人為的に前記無線ネットワークに与えられた各種類の故障類型についてネットワークトレーニングを行い、各種類の故障類型に対応する故障パラメータ特徴集を得るためのトレーニングユニットであって、該故障パラメータ特徴集は複数の性能評価指標の統計的特徴を含む、トレーニングユニット；及び
全ての故障類型に対応する故障パラメータ特徴集の複数の性能評価指標の統計的特徴を組み合わせて故障データベースを生成し、前記記憶ユニットに記憶させるための生成ユニットを含む、装置。 - 請求項3に記載の装置であって、
前記トレーニングユニットは、
複数のトレーニング周期を設定するための設定モジュールであって、各トレーニング周期の長さは前記所定期間よりも小さい、設定モジュール；
各トレーニング周期内での前記無線ノードのパケット送受信状態を統計により得るための統計モジュール；及び
各トレーニング周期内での前記無線ノードのパケット送受信状態に基づいて、前記無線ネットワークの該トレーニング周期内での前記複数の性能評価指標を計算し、全てのトレーニング周期内での各性能評価指標の平均値及び標準偏差を該性能評価指標の統計的特徴とし、前記故障類型に対応する故障パラメータ特徴集を得るための計算モジュールを含む、装置。 - 請求項1に記載の装置であって、
前記検出ユニットは、
前記所定期間内での複数の性能評価指標と、前記故障データベース中の各故障パラメータ特徴集に対応する複数の性能評価指標の統計的特徴とを比較するための比較モジュール；
比較結果に基づいて各故障パラメータ特徴集中の各性能評価指標に点数を付ける得点モジュール；及び
各故障パラメータ特徴集のうちの全ての性能評価指標の総得点が検出閾値よりも大きい故障パラメータ特徴集に対応する故障類型を、前記無線ネットワークの前記所定期間内での故障類型とする確定モジュールを含む、装置。 - 請求項5に記載の装置であって、
各性能評価指標について、前記所定期間内での性能評価指標が前記故障パラメータ特徴集中の対応する性能評価指標の平均値と標準偏差との差以上であり、且つ前記故障パラメータ特徴集中の対応する性能評価指標の平均値と標準偏差との和以下である場合、前記得点モジュールは、前記故障パラメータ特徴集中の対応する性能評価指標に得点として1を付け、そうでな場合、0を付ける、装置。 - 請求項1に記載の装置であって、更に、
前記無線ネットワークの前記所定期間内での複数の性能評価指標及び前記故障データベースを受信するための受信ユニットを含む、装置。 - 無線ネットワーク中の無線ノードに用いられる故障検出装置であって、
前記無線ノードの所定期間内でのパケット送受信状態をリアルタイムでモニタリングして記憶するためのモニタリングユニット；
前記所定期間内でのパケット送受信状態に基づいて、前記無線ネットワークの前記所定期間内での複数の性能評価指標を計算するための計算ユニット；及び
前記無線ネットワークの前記所定期間内での複数の性能評価指標を前記無線ネットワーク中の無線ゲートウェイ又はアクセスポイントに送信するための送信ユニットを含む、装置。 - 請求項8に記載の装置であって、更に、
人為的に前記無線ネットワークに与えられた各種類の故障類型についてネットワークトレーニングを行い、各種類の故障類型に対応する故障パラメータ特徴集を得るためのトレーニングユニットであって、各故障パラメータ特徴集は複数の性能評価指標の統計的特徴を含む、トレーニングユニット；及び
全ての故障類型に対応する故障パラメータ特徴集の複数の性能評価指標の統計的特徴を組み合わせ、故障データベースを生成するための生成ユニットを含み、
前記送信ユニットは、前記故障データベースを前記無線ネットワーク中の無線ゲートウェイ又はアクセスポイントに送信する、装置。 - 請求項9に記載の装置であって、
前記トレーニングユニットは、
複数のトレーニング周期を設定するための設定モジュールであって、各トレーニング周期の長さは前記所定期間よりも小さい、設定モジュール；
各トレーニング周期内での前記無線ノードのパケット送受信状態を統計により得るための統計モジュール；及び
各トレーニング周期内での前記無線ノードのパケット送受信状態に基づいて、前記無線ネットワークの該トレーニング周期内での前記複数の性能評価指標を計算し、全てのトレーニング周期内での各性能評価指標の平均値及び標準偏差を該性能評価指標の統計的特徴とし、前記故障類型に対応する故障パラメータ特徴集を得るための計算モジュールを含む、装置。
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