JP2017103684A - ネットワーク品質予測装置、ネットワーク品質予測方法、及びプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】特定のエリアに存在する移動対象の移動先のエリアにおけるネットワーク品質を予測するネットワーク品質予測装置において、移動履歴データベースと、ネットワーク品質データベースと、前記移動履歴データベースを参照することにより、あるエリアに存在する移動対象の将来の移動経路に相当する1つ又は複数のエリアを示すエリア識別情報系列を算出し、移動予測データベースに格納する手段と、前記特定のエリアのエリア識別情報を入力とし、当該エリア識別情報に対応するエリア識別情報系列を前記移動予測データベースから取得し、対応するネットワーク品質を前記ネットワーク品質データベースから取得し、当該ネットワーク品質を将来の移動先のエリアにおけるネットワーク品質として出力するネットワーク品質計算手段とを備える。
【選択図】図1
Description
時間情報と、移動対象の識別情報である移動対象識別情報と、当該移動対象が存在するエリアの識別情報であるエリア識別情報とを格納する移動履歴データベースと、
エリア識別情報と、当該エリア識別情報で識別されるエリアのネットワーク品質とを格納するネットワーク品質データベースと、
前記移動履歴データベースを参照することにより、初期エリア識別情報で識別されるエリアに存在する移動対象の将来の移動経路に相当する1つ又は複数のエリアを示すエリア識別情報系列を算出する移動予測計算手段と、
前記移動予測計算手段により算出されたエリア識別情報系列を、初期エリア識別情報とともに格納する移動予測データベースと、
前記特定のエリアのエリア識別情報を入力とし、当該エリア識別情報に対応するエリア識別情報系列を前記移動予測データベースから取得し、当該エリア識別情報系列を構成するエリア識別情報に対応するネットワーク品質を前記ネットワーク品質データベースから取得し、当該ネットワーク品質を前記将来の移動先のエリアにおけるネットワーク品質として出力するネットワーク品質計算手段と
を備えることを特徴とするネットワーク品質予測装置が提供される。
前記ネットワーク品質予測装置は、
時間情報と、移動対象の識別情報である移動対象識別情報と、当該移動対象が存在するエリアの識別情報であるエリア識別情報とを格納する移動履歴データベースと、
エリア識別情報と、当該エリア識別情報で識別されるエリアのネットワーク品質とを格納するネットワーク品質データベースと、
移動予測データベースと、を備えており、前記ネットワーク品質予測方法は、
前記移動履歴データベースを参照することにより、初期エリア識別情報で識別されるエリアに存在する移動対象の将来の移動経路に相当する1つ又は複数のエリアを示すエリア識別情報系列を算出し、算出されたエリア識別情報系列を、初期エリア識別情報とともに前記移動予測データベースに格納する移動予測計算ステップと、
前記特定のエリアのエリア識別情報を入力とし、当該エリア識別情報に対応するエリア識別情報系列を前記移動予測データベースから取得し、当該エリア識別情報系列を構成するエリア識別情報に対応するネットワーク品質を前記ネットワーク品質データベースから取得し、当該ネットワーク品質を前記将来の移動先のエリアにおけるネットワーク品質として出力するネットワーク品質計算ステップと
を備えることを特徴とするネットワーク品質予測方法が提供される。
図1に、本実施の形態におけるスループット予測装置10の構成図を示す。図1に示すように、本実施の形態におけるスループット予測装置10は、移動履歴データベース100、スループット履歴データベース200、移動予測計算部300、CID別スループット計算部400、移動予測データベース500、CID別スループットデータベース600、スループット計算部700を有する。以下、各機能部の概要について説明する。
まず、移動予測計算部300による移動予測計算処理について説明する。図6は、移動予測計算の全体の処理を示すフローチャートである。
図7は、移動予測計算部300が実行するCID予測処理の手順を示すフローチャートである。
一例として、取得条件(つまり、cidの値)が"3141592"である場合(初期CIDの状態)においては、CIDが"3141592"であるレコードを移動履歴データベース100から検出し、当該レコードから識別id"iz398a"及び時刻"2015.09.25.10:00:01"を取得する。
候補識別id取得処理の手順例を図8のフローチャートに示す。図8において、id[j]は、配列変数idのj番目の値を示し、cid[k]は、配列変数cidのk番目の値を示し、x.delete(y)は、配列xから要素yを削除することを示す。図8に示す例では、まず、cid[0](初期CID)を有する全てのレコードにおける識別idの集合を配列変数idにセットする(ステップS211)。
図7のステップS210における候補識別id取得処理の後、移動予測計算部300は、ステップS210で得られたユーザ端末(識別id)の集合におけるそれぞれのユーザ端末が、1単位時間経過後に所属しているCIDの集合を移動履歴データベース100から取得する。
上記の処理は、図7におけるステップS220、S230において行われる処理である。図7においてcandは移動先のCIDの集合(例:{"2718281", "3141592", "2718281"})を格納する配列変数であり、ステップS220においてまず初期化される。
次に、移動予測計算部300は、各識別idに対するステップS230の処理により得られたCIDの集合(cand)を用いて、取得条件の最後のCIDの所属時刻から1単位時間経過した時に、ユーザ端末がどのCIDに最も所属する可能性が高いかを把握するための確率計算を行う。この計算は、CIDの集合をなす要素が集合全体を占める割合を計算することで導出する。
上記の確率計算処理は、図7におけるステップS240、S250、S260、S270において行われる処理である。すなわち、ステップS240において、単位時間経過後にユーザ端末が移動する先のCIDの集合の要素がある場合(ステップS240のYes)において、ステップS250では、確率計算対象の各x(例:上記の"2718281"、"3141592")に対して、「要素数/全要素数」( #x / len(cand))(len(cand)は全要素数)を計算し、そのうちの最大値(上記の例での2/3)をmax_probとする。
上記のようにして予測CIDが得られると、当該予測CIDは、現在の取得条件の最後に追加される。例えば、現在の取得条件cid="3141592"である場合において、予測CIDとして"2718281"が得られると、取得条件cid="3141592","2718281"となる。
上記の予測CIDをcidに追加する処理はフローチャートでの図7のステップS270で実行してもよいし、図6でのステップS300の判定がNoとなった後に行ってもよい。
次に、CID別スループット計算部400が実行するCID別スループット予測の処理について説明する。
次に、スループット計算部700が実行するスループット予測処理を説明する。スループット計算部700には、スループットの予測が希望されているCID(予測元CID)が入力される。一例として、予測元CIDは、あるコンテンツ配信サービスを受けるユーザ端末が、現在、所属するセルのCIDである。予測元CIDの発出元は特に限定されないが、例えば、コンテンツ配信サービスの提供者のサーバから発出されることとしてもよいし、コンテンツ配信サービスを受けるユーザ端末から発出されることとしてもよい。
以上、説明したように、本実施の形態によれば、ある特定のエリアに存在する移動対象の将来の移動先のエリアにおけるネットワーク品質を予測するネットワーク品質予測装置であって、時間情報と、移動対象の識別情報である移動対象識別情報と、当該移動対象が存在するエリアの識別情報であるエリア識別情報とを格納する移動履歴データベースと、エリア識別情報と、当該エリア識別情報で識別されるエリアのネットワーク品質とを格納するネットワーク品質データベースと、前記移動履歴データベースを参照することにより、初期エリア識別情報で識別されるエリアに存在する移動対象の将来の移動経路に相当する1つ又は複数のエリアを示すエリア識別情報系列を算出する移動予測計算手段と、前記移動予測計算手段により算出されたエリア識別情報系列を、初期エリア識別情報とともに格納する移動予測データベースと、前記特定のエリアのエリア識別情報を入力とし、当該エリア識別情報に対応するエリア識別情報系列を前記移動予測データベースから取得し、当該エリア識別情報系列を構成するエリア識別情報に対応するネットワーク品質を前記ネットワーク品質データベースから取得し、当該ネットワーク品質を前記将来の移動先のエリアにおけるネットワーク品質として出力するネットワーク品質計算手段とを備えることを特徴とするネットワーク品質予測装置が提供される。
本実施の形態で説明した技術により、新たにユーザ端末に特別なアプリケーションをインストールすることなく、携帯電話の基地局に集まっている制御情報を用いてより高精度なスループット予測が可能となる。また、GPS情報に基づく移動予測を含めてスループットを予測する方式と比較するとデータが多く集められるため、推定可能なユーザ数の大幅な増加が見込まれる。また、過去のスループット時系列を用いる方式と比較すると、移動情報を加味しているため、推定精度の大幅な向上が期待される。
100 移動履歴データベース
200 スループット履歴データベース
300 移動予測計算部
400 CID別スループット計算部
500 移動予測データベース
600 CID別スループットデータベース
700 スループット計算部
Claims (7)
- ある特定のエリアに存在する移動対象の将来の移動先のエリアにおけるネットワーク品質を予測するネットワーク品質予測装置であって、
時間情報と、移動対象の識別情報である移動対象識別情報と、当該移動対象が存在するエリアの識別情報であるエリア識別情報とを格納する移動履歴データベースと、
エリア識別情報と、当該エリア識別情報で識別されるエリアのネットワーク品質とを格納するネットワーク品質データベースと、
前記移動履歴データベースを参照することにより、初期エリア識別情報で識別されるエリアに存在する移動対象の将来の移動経路に相当する1つ又は複数のエリアを示すエリア識別情報系列を算出する移動予測計算手段と、
前記移動予測計算手段により算出されたエリア識別情報系列を、初期エリア識別情報とともに格納する移動予測データベースと、
前記特定のエリアのエリア識別情報を入力とし、当該エリア識別情報に対応するエリア識別情報系列を前記移動予測データベースから取得し、当該エリア識別情報系列を構成するエリア識別情報に対応するネットワーク品質を前記ネットワーク品質データベースから取得し、当該ネットワーク品質を前記将来の移動先のエリアにおけるネットワーク品質として出力するネットワーク品質計算手段と
を備えることを特徴とするネットワーク品質予測装置。 - 前記移動予測計算手段は、
前記移動履歴データベースを参照することにより、ある移動経路で移動してきた複数の移動対象のそれぞれについて、次の移動先となったエリアのエリア識別情報を取得し、最も多くの移動対象が移動先としたエリアを、当該移動経路の最後のエリアの次の移動先のエリアとし、当該移動経路に次の移動先のエリアを追加した移動経路を新たな移動経路とする処理を、次の移動先のエリアが得られなくなるまで繰り返し、
次の移動先のエリアが得られなくなった時点の移動経路を前記エリア識別情報系列として出力する
ことを特徴とする請求項1に記載のネットワーク品質予測装置。 - 前記移動予測計算手段は、前記最も多くの移動対象が移動先としたエリアについて、前記複数の移動対象の数に対する、当該エリアを移動先とした移動対象の数の割合が、所定の閾値を超える場合に、当該エリアを前記次の移動先のエリアとする
ことを特徴とする請求項2に記載のネットワーク品質予測装置。 - ある特定のエリアに存在する移動対象の将来の移動先のエリアにおけるネットワーク品質を予測するためのネットワーク品質予測装置が実行するネットワーク品質予測方法であって、
前記ネットワーク品質予測装置は、
時間情報と、移動対象の識別情報である移動対象識別情報と、当該移動対象が存在するエリアの識別情報であるエリア識別情報とを格納する移動履歴データベースと、
エリア識別情報と、当該エリア識別情報で識別されるエリアのネットワーク品質とを格納するネットワーク品質データベースと、
移動予測データベースと、を備えており、前記ネットワーク品質予測方法は、
前記移動履歴データベースを参照することにより、初期エリア識別情報で識別されるエリアに存在する移動対象の将来の移動経路に相当する1つ又は複数のエリアを示すエリア識別情報系列を算出し、算出されたエリア識別情報系列を、初期エリア識別情報とともに前記移動予測データベースに格納する移動予測計算ステップと、
前記特定のエリアのエリア識別情報を入力とし、当該エリア識別情報に対応するエリア識別情報系列を前記移動予測データベースから取得し、当該エリア識別情報系列を構成するエリア識別情報に対応するネットワーク品質を前記ネットワーク品質データベースから取得し、当該ネットワーク品質を前記将来の移動先のエリアにおけるネットワーク品質として出力するネットワーク品質計算ステップと
を備えることを特徴とするネットワーク品質予測方法。 - 前記移動予測計算ステップにおいて、前記ネットワーク品質予測装置は、
前記移動履歴データベースを参照することにより、ある移動経路で移動してきた複数の移動対象のそれぞれについて、次の移動先となったエリアのエリア識別情報を取得し、最も多くの移動対象が移動先としたエリアを、当該移動経路の最後のエリアの次の移動先のエリアとし、当該移動経路に次の移動先のエリアを追加した移動経路を新たな移動経路とする処理を、次の移動先のエリアが得られなくなるまで繰り返し、
次の移動先のエリアが得られなくなった時点の移動経路を前記エリア識別情報系列として出力する
ことを特徴とする請求項4に記載のネットワーク品質予測方法。 - 前記移動予測計算ステップにおいて、前記ネットワーク品質予測装置は、前記最も多くの移動対象が移動先としたエリアについて、前記複数の移動対象の数に対する、当該エリアを移動先とした移動対象の数の割合が、所定の閾値を超える場合に、当該エリアを前記次の移動先のエリアとする
ことを特徴とする請求項5に記載のネットワーク品質予測方法。 - コンピュータを、請求項1ないし3のうちいずれか1項に記載のネットワーク品質予測装置における各手段として機能させるためのプログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2015236952A JP6450672B2 (ja) | 2015-12-03 | 2015-12-03 | ネットワーク品質予測装置、ネットワーク品質予測方法、及びプログラム |
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JP6450672B2 JP6450672B2 (ja) | 2019-01-09 |
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CN117459188A (zh) * | 2023-12-25 | 2024-01-26 | 吉林省吉能电力通信有限公司 | 基于北斗通信技术的电力北斗通信系统及通信方法 |
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2015
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勝田 圭介 KEISUKE KATSUDA: "分散型移動オブジェクトデータベースにおける予測型インデクスの性能評価 Evaluation of Predictive Index", DEWS2005論文集 [ONLINE] PROCEEDINGS OF DATA ENGINEERING WORKSHOP, JPN6018032555, 2 May 2005 (2005-05-02), JP, ISSN: 0003864501 * |
増永 良文 YOSHIFUMI MASUNAGA: "日本のデータベース研究最前線", DB MAGAZINE 第15巻 第4号, vol. 第15巻, JPN6018032551, August 2005 (2005-08-01), JP, pages 170 - 171, ISSN: 0003864500 * |
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CN117459188B (zh) * | 2023-12-25 | 2024-04-05 | 吉林省吉能电力通信有限公司 | 基于北斗通信技术的电力北斗通信系统及通信方法 |
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