JP2019029696A - Sensor control device, sensor system and sensor control method - Google Patents

Sensor control device, sensor system and sensor control method Download PDF

Info

Publication number
JP2019029696A
JP2019029696A JP2017143730A JP2017143730A JP2019029696A JP 2019029696 A JP2019029696 A JP 2019029696A JP 2017143730 A JP2017143730 A JP 2017143730A JP 2017143730 A JP2017143730 A JP 2017143730A JP 2019029696 A JP2019029696 A JP 2019029696A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
sensor
measurement data
node
unit
sensors
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2017143730A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP6919391B2 (en
Inventor
岩川 明則
Akinori Iwakawa
明則 岩川
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujitsu Ltd
Original Assignee
Fujitsu Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fujitsu Ltd filed Critical Fujitsu Ltd
Priority to JP2017143730A priority Critical patent/JP6919391B2/en
Publication of JP2019029696A publication Critical patent/JP2019029696A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP6919391B2 publication Critical patent/JP6919391B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02DCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D30/00Reducing energy consumption in communication networks
    • Y02D30/70Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks

Landscapes

  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)
  • Selective Calling Equipment (AREA)

Abstract

To reduce a power consumption while suppressing precision of data from lowering.SOLUTION: A sensor control device has: a radio communication part which receives measurement data on measurements that a plurality of sensors located within a range of communication with the device obtain; a regressive estimation part which performs regressive estimation using the measurement data received by the radio communication part; a calculation part which calculates independence levels indicative of levels of correlation of the measurement data with other sensors for each sensor from a regressive estimation result obtained by the regressive estimation part; a transmission part which transmits a request to accommodate one sensor according to independence levels calculated by the calculation part; and a setting part which sets, when a sensor is accommodated in another sensor control device as the transmission part sends the request to accommodate the sensor, measurement frequencies of the respective sensors based upon the regressive estimation result of measurement data of the plurality of sensors except the sensor.SELECTED DRAWING: Figure 3

Description

本発明は、センサ制御装置、センサシステム及びセンサ制御方法に関する。   The present invention relates to a sensor control device, a sensor system, and a sensor control method.

近年、分散配備されたセンサノードを有するセンサシステムにより環境に関する測定データを収集し、測定データの解析内容に基づいて情報を提供するIoT(Internet of Things)サービスが知られている。広域における任意の場所での測定を可能とするため、通常、センサノードには、主な電力源とされる電池が取り付けられる。センサシステムにおいては、センサノードでの電池交換が頻発することによるメンテナンス負荷を軽減するために、各センサノードの消費電力を低減することが望まれる。   In recent years, an IoT (Internet of Things) service is known that collects measurement data related to the environment by a sensor system having sensor nodes that are distributed and provides information based on the analysis content of the measurement data. In order to enable measurement at an arbitrary place in a wide area, a battery as a main power source is usually attached to the sensor node. In the sensor system, it is desired to reduce the power consumption of each sensor node in order to reduce the maintenance load due to frequent battery replacement at the sensor node.

そこで、消費電力の低減のために、例えば、センサノードによる測定の頻度を低下させることが考えられる。しかしながら、測定の頻度を単に低下させた場合、測定対象の状態変化が見落とされる可能性が高くなり、測定データの精度が悪化することがある。このため、センサノードによる測定データから将来データを予測し、予測誤差に応じてそれぞれのセンサノードの稼働間隔を制御する方式なども検討されている。   Therefore, in order to reduce power consumption, for example, it is conceivable to reduce the frequency of measurement by the sensor node. However, if the frequency of measurement is simply reduced, there is a high possibility that a change in the state of the measurement target will be overlooked, and the accuracy of measurement data may deteriorate. For this reason, a method of predicting future data from the measurement data by the sensor node and controlling the operation interval of each sensor node according to the prediction error has been studied.

特開2014−138245号公報JP 2014-138245 A 特開平10−13973号公報Japanese Patent Laid-Open No. 10-131973

ところで、センサシステムが複数のセンサノード(以下単に「ノード」という)を有する場合、各ノードの測定データは相関を有することがある。そして、この測定データの相関性に基づいて、一部のノードの測定データを他のノードの測定データから推定することが可能である。このように、個別にノードの測定データを予測するのではなく、測定データの相関性に基づいて、冗長なノードの測定データを推定することにより、冗長なノードによる測定の頻度を低下させることが可能となり、消費電力をさらに低減することができる。   By the way, when the sensor system has a plurality of sensor nodes (hereinafter simply referred to as “nodes”), the measurement data of each node may have a correlation. Based on the correlation of the measurement data, the measurement data of some nodes can be estimated from the measurement data of other nodes. In this way, it is possible to reduce the frequency of measurement by redundant nodes by estimating the measurement data of redundant nodes based on the correlation of the measurement data, rather than predicting the measurement data of the nodes individually. This makes it possible to further reduce power consumption.

すなわち、複数のノードの測定データの相関性に基づいて、冗長性が低く鍵となるノードに測定を集中させ、冗長なノードの測定データを推定することにより、センサシステム全体の消費電力を低減することが可能となる。   That is, based on the correlation of the measurement data of a plurality of nodes, the power consumption of the entire sensor system is reduced by concentrating the measurement on the key node having low redundancy and estimating the measurement data of the redundant node. It becomes possible.

複数のノードを有するセンサシステムは、例えば図13に示すように、ノード10がゲートウェイ装置20に収容される構成を採ることがある。すなわち、ゲートウェイ装置20は、無線通信可能な範囲に位置するノード10を収容し、それぞれのゲートウェイ装置20が収容するノード10から測定データを収集する。そして、ゲートウェイ装置20は、収集した測定データを有線接続されたサーバ装置30へ送信する。   A sensor system having a plurality of nodes may adopt a configuration in which the node 10 is accommodated in the gateway device 20 as shown in FIG. That is, the gateway device 20 accommodates the nodes 10 located in a range where wireless communication is possible, and collects measurement data from the nodes 10 accommodated by the respective gateway devices 20. The gateway device 20 transmits the collected measurement data to the server device 30 connected by wire.

このような構成のセンサシステムにおいては、サーバ装置30にすべてのゲートウェイ装置20によって収集された測定データが集約されるため、上述した測定データの相関性に基づく冗長性の計算は、サーバ装置30によって実行される。   In the sensor system having such a configuration, since the measurement data collected by all the gateway devices 20 is aggregated in the server device 30, the redundancy calculation based on the correlation of the measurement data described above is performed by the server device 30. Executed.

しかしながら、ノード10及びゲートウェイ装置20の数が多い場合には、冗長性の計算に用いられる測定データの量が多くなり、サーバ装置30の処理負荷が増大するという問題がある。   However, when the number of nodes 10 and gateway devices 20 is large, there is a problem that the amount of measurement data used for redundancy calculation increases and the processing load on the server device 30 increases.

サーバ装置30の処理負荷を削減するために、ゲートウェイ装置20が冗長性の計算を実行することも考えられるが、ゲートウェイ装置20が収容するノード10は、ゲートウェイ装置20と無線通信可能な範囲に位置する一部のノード10のみである。このため、1つのゲートウェイ装置20に収容されるノード10の測定データからは、測定データの相関性が正しく算出されず、精度良くノード10の冗長性を計算することが困難である。結果として、測定の頻度を低下させるノード10が適切に選択されず、消費電力の低減に一定の限界が生じてしまう。   In order to reduce the processing load on the server device 30, it is conceivable that the gateway device 20 performs redundancy calculation. However, the node 10 accommodated in the gateway device 20 is located in a range where wireless communication with the gateway device 20 is possible. Only some of the nodes 10. For this reason, the correlation of the measurement data is not correctly calculated from the measurement data of the node 10 accommodated in one gateway device 20, and it is difficult to calculate the redundancy of the node 10 with high accuracy. As a result, the node 10 that reduces the frequency of measurement is not properly selected, and a certain limit is imposed on the reduction of power consumption.

開示の技術は、かかる点に鑑みてなされたものであって、データの精度の低下を抑制しつつ消費電力の低減を図ることができるセンサ制御装置、センサシステム及びセンサ制御方法を提供することを目的とする。   The disclosed technology has been made in view of the above points, and provides a sensor control device, a sensor system, and a sensor control method capable of reducing power consumption while suppressing a decrease in accuracy of data. Objective.

本願が開示するセンサ制御装置は、1つの態様において、自装置と無線通信可能な範囲に位置する複数のセンサが測定して得た測定データを受信する無線通信部と、前記無線通信部によって受信された測定データを用いて回帰推定を実行する回帰推定部と、前記回帰推定部によって実行された回帰推定結果から、センサごとに他のセンサとの測定データの相関の大きさを示す独立度を算出する算出部と、前記算出部によって算出された独立度に応じて、いずれかのセンサの収容を要求する収容要求を他のセンサ制御装置へ送信する送信部と、前記送信部によって収容要求が送信された結果、センサが前記他のセンサ制御装置によって収容される場合、当該センサを除く複数のセンサの測定データの回帰推定結果に基づいて、各センサの測定頻度を設定する設定部とを有する。   In one aspect, a sensor control device disclosed in the present application is a wireless communication unit that receives measurement data obtained by measurement by a plurality of sensors located in a range where wireless communication with the own device is possible, and is received by the wireless communication unit. A regression estimation unit that performs regression estimation using the measured data, and a regression estimation result that is executed by the regression estimation unit. According to the degree of independence calculated by the calculation unit, a calculation unit that calculates, a transmission unit that transmits an accommodation request for requesting accommodation of any sensor to another sensor control device, and an accommodation request by the transmission unit When the sensor is accommodated by the other sensor control device as a result of the transmission, the measurement frequency of each sensor is determined based on the regression estimation result of the measurement data of a plurality of sensors excluding the sensor. And a setting unit for setting.

本願が開示するセンサ制御装置、センサシステム及びセンサ制御方法の1つの態様によれば、データの精度の低下を抑制しつつ消費電力の低減を図ることができるという効果を奏する。   According to one aspect of the sensor control device, the sensor system, and the sensor control method disclosed in the present application, there is an effect that it is possible to reduce power consumption while suppressing a decrease in data accuracy.

図1は、実施の形態1に係るセンサシステムの一例を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a sensor system according to the first embodiment. 図2は、実施の形態1に係るノードの構成を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram showing a configuration of the node according to the first embodiment. 図3は、実施の形態1に係るゲートウェイ装置の構成を示すブロック図である。FIG. 3 is a block diagram illustrating a configuration of the gateway device according to the first embodiment. 図4は、回帰モデルテーブルの具体例を示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating a specific example of the regression model table. 図5は、独立度を説明する図である。FIG. 5 is a diagram for explaining the degree of independence. 図6は、実施の形態1に係る他のゲートウェイ装置の構成を示すブロック図である。FIG. 6 is a block diagram showing a configuration of another gateway apparatus according to the first embodiment. 図7は、実施の形態1に係るセンサシステムの動作を示すシーケンス図である。FIG. 7 is a sequence diagram illustrating the operation of the sensor system according to the first embodiment. 図8は、実施の形態1に係るセンサ制御方法を示すフロー図である。FIG. 8 is a flowchart showing the sensor control method according to the first embodiment. 図9は、実施の形態1に係る収容センサ決定方法を示すフロー図である。FIG. 9 is a flowchart illustrating the accommodation sensor determination method according to the first embodiment. 図10は、実施の形態2に係るゲートウェイ装置の構成を示すブロック図である。FIG. 10 is a block diagram illustrating a configuration of the gateway device according to the second embodiment. 図11は、近隣GW決定方法を示すフロー図である。FIG. 11 is a flowchart showing a neighbor GW determination method. 図12は、他の近隣GW決定方法を示すフロー図である。FIG. 12 is a flowchart showing another neighbor GW determination method. 図13は、センサシステムの一例を示す図である。FIG. 13 is a diagram illustrating an example of a sensor system.

以下、本願が開示するセンサ制御装置、センサシステム及びセンサ制御方法の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。なお、この実施の形態により本発明が限定されるものではない。   Hereinafter, embodiments of a sensor control device, a sensor system, and a sensor control method disclosed in the present application will be described in detail with reference to the drawings. In addition, this invention is not limited by this embodiment.

(実施の形態1)
図1は、実施の形態1に係るセンサシステムの一例を示す図である。図1に示すセンサシステムは、複数のセンサノード(ノード)10、複数のゲートウェイ装置100、200、測定サーバ装置30、アプリケーションサーバ装置40及びユーザ端末50を有する。センサシステムに含まれるノード及びゲートウェイ装置の数は、任意であるものとする。
(Embodiment 1)
FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a sensor system according to the first embodiment. The sensor system shown in FIG. 1 includes a plurality of sensor nodes (nodes) 10, a plurality of gateway devices 100 and 200, a measurement server device 30, an application server device 40, and a user terminal 50. It is assumed that the number of nodes and gateway devices included in the sensor system is arbitrary.

ノード10は、測定対象の状態を測定するセンサの機能を備えた端末装置である。ノード10は、屋外環境あるいは構造物の内部等における測定対象の状態、例えば温度、湿度、水位、風向又は人の動き等を測定する。各ノード10は、測定が実施される空間の測定地点ごとに散在している。   The node 10 is a terminal device having a sensor function for measuring the state of the measurement target. The node 10 measures the state of an object to be measured in an outdoor environment or the inside of a structure, such as temperature, humidity, water level, wind direction, or human movement. Each node 10 is scattered for each measurement point in the space where the measurement is performed.

ゲートウェイ装置100、200は、それぞれ無線通信が可能な範囲に位置するノード10を収容し、収容するノード10が測定して得た測定データを収集する。そして、ゲートウェイ装置100、200は、収集した測定データを用いた回帰推定を実行し、それぞれのノード10の冗長性を計算し、冗長性に応じて各ノード10の測定頻度を設定する。すなわち、冗長性が低いノード10の測定頻度を高くし、冗長性が高いノード10の測定頻度を低くすることにより、センサシステム全体の消費電力を低減する。   Each of the gateway devices 100 and 200 accommodates the node 10 located in a range where wireless communication is possible, and collects measurement data obtained by the measurement of the accommodated node 10. Then, the gateway apparatuses 100 and 200 execute regression estimation using the collected measurement data, calculate the redundancy of each node 10, and set the measurement frequency of each node 10 according to the redundancy. That is, the power consumption of the entire sensor system is reduced by increasing the measurement frequency of the node 10 having low redundancy and decreasing the measurement frequency of the node 10 having high redundancy.

ゲートウェイ装置100、200は、ネットワークNを介して互いに接続されており、無線通信が可能な範囲のノード10による測定データの相関性に応じて、収容するノード10を交換する。本実施の形態においては、ゲートウェイ装置100が無線通信可能な範囲のノード10がゲートウェイ装置200に収容される場合について説明する。   The gateway devices 100 and 200 are connected to each other via the network N, and exchange the accommodated nodes 10 according to the correlation of measurement data by the nodes 10 in a range where wireless communication is possible. In the present embodiment, a case will be described in which the gateway device 100 accommodates the node 10 in a range in which the gateway device 100 can perform wireless communication.

測定サーバ装置30は、ネットワークNを介してゲートウェイ装置100、200を含むすべてのゲートウェイ装置と接続され、各ゲートウェイ装置からセンサデータを収集する。収集されるセンサデータには、各ノード10が測定によって取得した測定データと、ゲートウェイ装置が測定データから推定した推定データとが含まれる。そして、測定サーバ装置30は、収集したセンサデータをアプリケーションサーバ装置40へ送信する。   The measurement server device 30 is connected to all gateway devices including the gateway devices 100 and 200 via the network N, and collects sensor data from each gateway device. The collected sensor data includes measurement data acquired by each node 10 through measurement and estimated data estimated by the gateway device from the measurement data. Then, the measurement server device 30 transmits the collected sensor data to the application server device 40.

アプリケーションサーバ装置40とユーザ端末50とは、ネットワークNを介して通信可能に接続されている。アプリケーションサーバ装置40に接続されるユーザ端末50の数は任意であるものとする。アプリケーションサーバ装置40は、センサデータの統計処理を実施し、例えば統計処理結果のグラフィック表示等をユーザ端末50へ提供する。   The application server device 40 and the user terminal 50 are connected via a network N so that they can communicate with each other. It is assumed that the number of user terminals 50 connected to the application server device 40 is arbitrary. The application server device 40 performs statistical processing of the sensor data, and provides, for example, a graphic display of the statistical processing result to the user terminal 50.

図2は、実施の形態1に係るノード10の構成を示すブロック図である。図2に示すノード10は、センサ11、バッテリー12、プロセッサ13、通信インタフェース(以下「通信I/F」と略記する)14及びメモリ15を有する。   FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of the node 10 according to the first embodiment. The node 10 illustrated in FIG. 2 includes a sensor 11, a battery 12, a processor 13, a communication interface (hereinafter abbreviated as “communication I / F”) 14, and a memory 15.

センサ11は、測定対象の状態を測定して、測定の結果である測定値を出力する素子である。バッテリー12は、ノード10の電力源であって、例えば一次電池である。ノード10の各部は、バッテリー12からの電力を使用して駆動する。バッテリー12は、一次電池の他、各種発電素子で発電した電力を蓄電する二次電池を含むものであっても良い。   The sensor 11 is an element that measures a state of a measurement target and outputs a measurement value that is a result of the measurement. The battery 12 is a power source of the node 10 and is, for example, a primary battery. Each part of the node 10 is driven using electric power from the battery 12. The battery 12 may include a secondary battery that stores electric power generated by various power generation elements in addition to the primary battery.

プロセッサ13は、例えばCPU(Central Processing Unit)、FPGA(Field Programmable Gate Array)又はDSP(Digital Signal Processor)などを備え、ノード10全体を制御する。プロセッサ13は、設定に応じた測定タイミングにおいてセンサ11による測定値を取得し、取得された測定値を含む測定データを生成する。本実施の形態においては、学習期間と運用期間とが設けられており、学習期間においては、すべてのノード10に共通の頻度でセンサ11による測定値が取得される。一方、運用期間においては、ノード10の冗長性に応じて測定の頻度が設定され、ノード10ごとに異なる測定タイミングでセンサ11による測定値が取得される。   The processor 13 includes, for example, a central processing unit (CPU), a field programmable gate array (FPGA), or a digital signal processor (DSP), and controls the entire node 10. The processor 13 acquires a measurement value obtained by the sensor 11 at a measurement timing corresponding to the setting, and generates measurement data including the acquired measurement value. In the present embodiment, a learning period and an operation period are provided, and in the learning period, a measurement value by the sensor 11 is acquired at a frequency common to all the nodes 10. On the other hand, during the operation period, the frequency of measurement is set according to the redundancy of the node 10, and the measurement value obtained by the sensor 11 is acquired at a different measurement timing for each node 10.

通信I/F14は、ノード10の外部の通信先と通信する。具体的には、通信I/F14は、例えばプロセッサ13によって生成された測定データを、自ノードと無線通信可能な範囲にあるゲートウェイ装置へ送信する。また、通信I/F14は、例えば自ノードと無線通信可能な範囲にあるゲートウェイ装置から送信される、測定タイミングの制御情報を受信する。メモリ15は、例えばRAM(Random Access Memory)又はROM(Read Only Memory)などを備え、プロセッサ13によって処理が実行される際に、種々の情報を記憶する。   The communication I / F 14 communicates with a communication destination outside the node 10. Specifically, the communication I / F 14 transmits, for example, measurement data generated by the processor 13 to a gateway device in a range where wireless communication with the own node is possible. Further, the communication I / F 14 receives measurement timing control information transmitted from, for example, a gateway device in a range where wireless communication with the own node is possible. The memory 15 includes, for example, a RAM (Random Access Memory) or a ROM (Read Only Memory), and stores various types of information when processing is executed by the processor 13.

図3は、実施の形態1に係るゲートウェイ装置100の構成を示すブロック図である。ゲートウェイ装置100は、自装置から無線通信可能な範囲にあるノード10を収容するように他のゲートウェイ装置(ゲートウェイ装置200)に依頼するゲートウェイ装置である。図3に示すゲートウェイ装置100は、無線通信部100a、通信I/F100b、プロセッサ100c及びメモリ100dを有する。   FIG. 3 is a block diagram showing a configuration of gateway apparatus 100 according to the first embodiment. The gateway device 100 is a gateway device that requests another gateway device (gateway device 200) to accommodate the node 10 in a range in which wireless communication can be performed from its own device. The gateway device 100 illustrated in FIG. 3 includes a wireless communication unit 100a, a communication I / F 100b, a processor 100c, and a memory 100d.

無線通信部100aは、無線通信可能な範囲にあるノード10から送信される測定データを受信し、受信した測定データに対して所定の無線受信処理を施す。   The wireless communication unit 100a receives measurement data transmitted from the node 10 in a wireless communicable range, and performs predetermined wireless reception processing on the received measurement data.

通信I/F100bは、ネットワークNを介して他のゲートウェイ装置と通信可能に接続されており、例えばゲートウェイ装置200に対してノード10の収容要求を送信したり、収容要求に対する応答として収容可否の情報を受信したりする。   The communication I / F 100b is communicably connected to another gateway apparatus via the network N. For example, the communication I / F 100b transmits an accommodation request for the node 10 to the gateway apparatus 200, or information on availability of accommodation as a response to the accommodation request. Or receive.

プロセッサ100cは、例えばCPU、FPGA又はDSPなどを備え、ゲートウェイ装置100全体を制御する。具体的には、プロセッサ100cは、測定データ取得部110、回帰推定部120、独立度算出部130、収容要求生成部140、収容可否取得部150、測定必要性取得部160、ノード設定部170及び測定データ送信部180を有する。   The processor 100c includes, for example, a CPU, FPGA, DSP, or the like, and controls the entire gateway device 100. Specifically, the processor 100c includes a measurement data acquisition unit 110, a regression estimation unit 120, an independence degree calculation unit 130, an accommodation request generation unit 140, an accommodation availability acquisition unit 150, a measurement necessity acquisition unit 160, a node setting unit 170, and A measurement data transmission unit 180 is included.

測定データ取得部110は、ゲートウェイ装置100と無線通信するノード10から送信され無線通信部100aによって受信された測定データを取得する。なお、本実施の形態においては、学習期間と運用期間とが設けられるため、測定データ取得部110は、学習期間においては、ゲートウェイ装置100と無線通信するすべてのノード10に共通の頻度で測定データを取得する。また、測定データ取得部110は、運用期間においては、ノード10ごとに異なる頻度で測定データを取得する。   The measurement data acquisition unit 110 acquires measurement data transmitted from the node 10 that wirelessly communicates with the gateway device 100 and received by the wireless communication unit 100a. In the present embodiment, since a learning period and an operation period are provided, the measurement data acquisition unit 110 performs measurement data at a frequency common to all the nodes 10 that wirelessly communicate with the gateway device 100 during the learning period. To get. Further, the measurement data acquisition unit 110 acquires measurement data at a different frequency for each node 10 during the operation period.

回帰推定部120は、測定データを用いた回帰推定を実行する。すなわち、回帰推定部120は、1つのノード10の測定データを他のノード10の測定データから推定するための回帰モデルを生成し、回帰モデルにおける回帰係数を算出する。具体的には、回帰推定部120は、学習期間において取得された測定データを用いて、各ノード10の測定データ間の回帰モデルと回帰係数を求める。求められた回帰係数は、例えば図4に示す回帰モデルテーブルに格納される。   The regression estimation unit 120 performs regression estimation using measurement data. That is, the regression estimation unit 120 generates a regression model for estimating the measurement data of one node 10 from the measurement data of another node 10 and calculates a regression coefficient in the regression model. Specifically, the regression estimation unit 120 obtains a regression model and a regression coefficient between the measurement data of each node 10 using the measurement data acquired during the learning period. The obtained regression coefficient is stored, for example, in a regression model table shown in FIG.

図4に示す回帰モデルテーブルは、センサ#1〜#4を含む複数のセンサによる測定値間の回帰係数を保持する。例えば推定対象の推定センサがセンサ#1である場合には、測定センサであるセンサ#1とセンサ#4の測定データからセンサ#1の測定値が推定可能であり、それぞれの測定データの回帰係数は0.74及び0.24であることがわかる。したがって、過去のある時点のセンサ#1及びセンサ#4の測定データにこれらの回帰係数を用いた演算を行うことにより、現在のセンサ#1の測定値を推定することができる。   The regression model table shown in FIG. 4 holds regression coefficients between measured values obtained by a plurality of sensors including sensors # 1 to # 4. For example, when the estimation sensor to be estimated is sensor # 1, the measurement value of sensor # 1 can be estimated from the measurement data of sensor # 1 and sensor # 4, which are measurement sensors, and the regression coefficient of each measurement data Is found to be 0.74 and 0.24. Therefore, the current measurement value of sensor # 1 can be estimated by performing an operation using these regression coefficients on the measurement data of sensor # 1 and sensor # 4 at a certain past time.

図3に戻って、回帰推定部120は、学習期間に求められて回帰モデルテーブルに格納された回帰係数を用いて、運用期間に取得された一部のノード10の測定データから他のノード10における測定値を推定し、得られた推定データと測定データを含むセンサデータを出力する。   Returning to FIG. 3, the regression estimation unit 120 uses the regression coefficient obtained in the learning period and stored in the regression model table, from the measurement data of some nodes 10 acquired in the operation period, to other nodes 10. The measured value at is estimated, and the obtained estimated data and sensor data including the measured data are output.

独立度算出部130は、学習期間において求められた回帰モデルに基づいて、それぞれのノード10の独立度を算出する。すなわち、独立度算出部130は、ノード10ごとに他のノード10との測定データの相関の低さを示す独立度を算出する。回帰モデルにおいては、あるノード10の測定値は、他のノード10の測定値を推定するために参照されたり、他のノード10の測定データを参照して推定されたりする。そこで、あるノード10について、このノード10の測定値を推定するために測定データが参照されるノード10の数を示す参照数と、このノード10の測定データを参照して測定値が推定されるノード10の数を示す被参照数とから、以下の式(1)によって独立度を定義する。
独立度=1/(参照数×被参照数) …(1)
なお、ノード10間の参照及び被参照関係の有無は、各ノード10に対応する回帰係数が一定の条件を満たすか否かによって決定される。例えば、あるノードAの回帰モデルとしてLASSO回帰が用いられる場合、このノードAと回帰モデルにおいて回帰係数が0でない値をとるノードBとの間に参照・被参照関係があるものとみなす方法が考えられる。
The independence calculating unit 130 calculates the independence of each node 10 based on the regression model obtained during the learning period. That is, the independence calculating unit 130 calculates the independence indicating the low correlation of the measurement data with the other nodes 10 for each node 10. In the regression model, a measurement value of a certain node 10 is referred to in order to estimate a measurement value of another node 10 or is estimated with reference to measurement data of another node 10. Therefore, for a certain node 10, the reference value indicating the number of nodes 10 to which the measurement data is referred in order to estimate the measurement value of this node 10, and the measurement value is estimated with reference to the measurement data of this node 10. The degree of independence is defined by the following equation (1) based on the number of references indicating the number of nodes 10.
Independence = 1 / (number of references x number of referenced) (1)
In addition, the presence or absence of the reference and the referenced relationship between the nodes 10 is determined by whether or not the regression coefficient corresponding to each node 10 satisfies a certain condition. For example, when LASSO regression is used as a regression model of a certain node A, a method is considered in which it is assumed that there is a reference / reference relationship between this node A and node B having a regression coefficient that is not 0 in the regression model. It is done.

上式(1)が用いられることにより、例えば図5に示すように、センサ#1〜#5の測定データx1〜x5からそれぞれのセンサ#1〜#5の推定データy1〜y5が得られる場合、それぞれの参照数及び被参照数からセンサ#1〜#5の独立度が算出される。具体的に例を挙げると、センサ#1の測定データx1は、センサ#1〜#3の3つのセンサの推定データy1〜y3を算出するのに参照されるため、センサ#1の被参照数は3である。一方、センサ#1の推定データy1は、センサ#1、#4の2つのセンサの測定データx1、x4を参照して算出されるため、センサ#1の参照数は2である。これらの参照数及び被参照数を上式(1)に適用すると、センサ#1の独立度を0.17と算出することができる。独立度は、参照するセンサの数が少ないほど、また参照されるセンサの数が少ないほど大きい値となるため、他のセンサの測定値との相関が低いセンサほど大きくなる。例えば、図5に示す例では、センサ#5は、他のセンサから参照されることがなく、他のセンサを参照することもないため、独立度は最大の1.00となる。 By the above equation (1) is used, for example, As shown in FIG. 5, the sensor # 1 to # respectively from the measurement data x 1 ~x 5 of 5 sensors # 1 to # estimation data y 1 ~y 5 of 5 Is obtained, the degree of independence of the sensors # 1 to # 5 is calculated from the respective reference numbers and referenced numbers. As a specific example, the measurement data x 1 sensor # 1 will be referred to for calculating the estimated data y 1 ~y 3 of the three sensors of sensor # 1 to # 3, the sensor # 1 The number of referenced is 3. On the other hand, since the estimated data y 1 of the sensor # 1 is calculated with reference to the measurement data x 1 and x 4 of the two sensors # 1 and # 4, the reference number of the sensor # 1 is 2. When these reference numbers and referenced numbers are applied to the above equation (1), the degree of independence of sensor # 1 can be calculated as 0.17. The degree of independence becomes larger as the number of sensors to be referred to is smaller and the number of sensors to be referred to is smaller, and therefore the degree of independence is larger as the sensor has a lower correlation with the measured values of other sensors. For example, in the example illustrated in FIG. 5, the sensor # 5 is not referred to by another sensor and does not refer to another sensor, and thus the degree of independence is 1.00 at the maximum.

図3に戻って、収容要求生成部140は、独立度算出部130によって算出された独立度が大きいノード10を収容するように他のゲートウェイ装置に要求する収容要求を生成する。具体的には、収容要求生成部140は、ゲートウェイ装置100と無線通信するノード10のうち独立度が最も大きいノード10の識別情報とこのノード10から学習期間に取得された測定データとを含む収容要求を生成する。なお、収容要求生成部140は、独立度が最も大きいノード10だけではなく、独立度が大きい順に所定数のノード10についての収容要求を生成しても良く、独立度が所定の閾値以上のノード10についての収容要求を生成しても良い。   Returning to FIG. 3, the accommodation request generation unit 140 generates an accommodation request for requesting another gateway device to accommodate the node 10 having a high degree of independence calculated by the independence degree calculation unit 130. Specifically, the accommodation request generation unit 140 includes the identification information of the node 10 having the highest degree of independence among the nodes 10 wirelessly communicating with the gateway device 100 and the measurement data acquired from the node 10 during the learning period. Generate a request. The accommodation request generation unit 140 may generate an accommodation request not only for the node 10 having the highest degree of independence but also for a predetermined number of nodes 10 in descending order of independence. An accommodation request for 10 may be generated.

そして、収容要求生成部140は、生成した収容要求をあらかじめ定められた他のゲートウェイ装置へ、通信I/F100bを介して送信する。すなわち、ゲートウェイ装置200を含む他のゲートウェイ装置がゲートウェイ装置100による収容要求の送信先としてあらかじめ定められているため、収容要求生成部140は、このうちの1つのゲートウェイ装置へ収容要求を送信する。   Then, the accommodation request generating unit 140 transmits the generated accommodation request to another predetermined gateway device via the communication I / F 100b. That is, since other gateway devices including the gateway device 200 are predetermined as the transmission destination of the accommodation request by the gateway device 100, the accommodation request generation unit 140 transmits the accommodation request to one of these gateway devices.

収容可否取得部150は、収容要求の送信先のゲートウェイ装置から送信されて通信I/F100bによって受信される収容可否の情報を取得する。収容可否の情報には、他のゲートウェイ装置に対して収容要求したノード10が収容可能であるか否かが示されている。ここで、収容要求したノード10が収容可能である場合には、このノード10の測定データと他のゲートウェイ装置が無線通信可能なノード10の測定データとの相関が高いことを意味している。   The accommodation availability obtaining unit 150 obtains accommodation availability information transmitted from the gateway device that is the accommodation request transmission destination and received by the communication I / F 100b. The information on whether or not accommodation is possible indicates whether or not the node 10 that requested the accommodation to another gateway device can be accommodated. Here, when the node 10 that requested accommodation can be accommodated, it means that the correlation between the measurement data of this node 10 and the measurement data of the node 10 that can be wirelessly communicated with other gateway devices is high.

そして、収容可否取得部150は、ノード10が収容可能である場合は、その旨を測定必要性取得部160へ通知し、ノード10が収容不可能である場合は、その旨を収容要求生成部140へ通知する。ノード10が収容不可能であることが通知された収容要求生成部140は、まだ収容要求を送信していない他のゲートウェイ装置に収容要求を送信する。   When the node 10 can be accommodated, the accommodation availability acquisition unit 150 notifies the measurement necessity acquisition unit 160 of the fact, and when the node 10 cannot be accommodated, the accommodation request generation unit 150 140 is notified. The accommodation request generation unit 140 notified that the node 10 cannot be accommodated transmits the accommodation request to another gateway apparatus that has not yet transmitted the accommodation request.

測定必要性取得部160は、他のゲートウェイ装置によってノード10が収容可能であることが収容可否取得部150から通知された後、このゲートウェイ装置から送信されて通信I/F100bによって受信される測定必要性の情報を取得する。測定必要性の情報には、他のゲートウェイ装置に収容されるノード10の測定データが推定データを得るための回帰推定に必要であるか否かが示されている。測定必要性取得部160は、他のゲートウェイ装置に収容されるノード10の測定データの必要性の有無をノード設定部170及び測定データ送信部180へ通知する。   The measurement necessity acquisition unit 160 is notified that the node 10 can be accommodated by another gateway device from the accommodation availability acquisition unit 150, and then transmitted from the gateway device and received by the communication I / F 100b. Get sex information. The information on the necessity of measurement indicates whether or not the measurement data of the node 10 accommodated in another gateway device is necessary for the regression estimation for obtaining the estimation data. The measurement necessity acquisition unit 160 notifies the node setting unit 170 and the measurement data transmission unit 180 of the necessity of the measurement data of the node 10 accommodated in another gateway device.

ノード設定部170は、最終的にゲートウェイ装置100が収容するノード10の学習期間における測定データの回帰推定結果に基づいて、それぞれのノード10の冗長性を判定し、各ノード10の運用期間における測定タイミングを設定する。すなわち、ノード設定部170は、回帰推定部120による回帰推定において、多くのノード10の測定値の推定に利用される測定データを取得するノード10の冗長性が低いと判定する。そして、ノード設定部170は、冗長性が低いノード10の測定頻度を高くするように設定する。一方、ノード設定部170は、回帰推定部120による回帰推定において、他のノード10の測定データとの相関が高い測定データを取得するノード10の冗長性が高いと判定する。そして、ノード設定部170は、冗長性が高いノード10の測定頻度を低くするように設定する。なお、ノード設定部170による冗長性の判定は、例えば回帰推定部120がGroupLasso技術を用いて測定データ間の回帰係数の最適化を行った結果に基づいて実行されても良い。   The node setting unit 170 finally determines the redundancy of each node 10 based on the regression estimation result of the measurement data during the learning period of the node 10 accommodated by the gateway device 100, and performs measurement during the operation period of each node 10. Set the timing. That is, the node setting unit 170 determines that the redundancy of the node 10 that acquires measurement data used for estimating the measurement values of many nodes 10 is low in the regression estimation by the regression estimation unit 120. Then, the node setting unit 170 sets the measurement frequency of the node 10 with low redundancy to be high. On the other hand, the node setting unit 170 determines that the redundancy of the node 10 that obtains the measurement data having a high correlation with the measurement data of the other node 10 is high in the regression estimation by the regression estimation unit 120. The node setting unit 170 then sets the measurement frequency of the node 10 with high redundancy to be low. The determination of redundancy by the node setting unit 170 may be executed based on, for example, the result of the regression estimation unit 120 optimizing the regression coefficient between measurement data using the GroupLasso technique.

また、ノード設定部170は、測定必要性取得部160からの通知に従って、他のゲートウェイ装置に収容されたノード10のうち、測定データが必要であるノード10の測定頻度を高くするように設定する。一方、ノード設定部170は、測定データが不要であるノード10の測定頻度を低くするように設定する。   Also, the node setting unit 170 sets the measurement frequency of the node 10 that needs measurement data among the nodes 10 accommodated in other gateway devices in accordance with the notification from the measurement necessity acquisition unit 160. . On the other hand, the node setting unit 170 sets the measurement frequency of the node 10 that does not require measurement data to be low.

測定データ送信部180は、測定必要性取得部160からの通知に従って、他のゲートウェイ装置に収容されたノード10のうち、測定データが必要であるノード10の測定データを取得し、通信I/F100bを介して他のゲートウェイ装置へ送信する。すなわち、測定データ送信部180は、測定データ取得部110によって取得された測定データから、他のゲートウェイ装置に収容されたノード10の測定データを抽出し、このノード10を収容するゲートウェイ装置へ送信する。   In accordance with the notification from the measurement necessity acquisition unit 160, the measurement data transmission unit 180 acquires the measurement data of the node 10 that needs the measurement data among the nodes 10 accommodated in other gateway devices, and communicates with the communication I / F 100b. To other gateway devices. That is, the measurement data transmission unit 180 extracts the measurement data of the node 10 accommodated in another gateway device from the measurement data acquired by the measurement data acquisition unit 110, and transmits the measurement data to the gateway device that accommodates this node 10. .

メモリ100dは、例えばRAM又はROMなどを備え、プロセッサ100cによって処理が実行される際に、種々の情報を記憶する。   The memory 100d includes, for example, a RAM or a ROM, and stores various information when processing is executed by the processor 100c.

次に、ゲートウェイ装置100からの収容要求の送信先となるゲートウェイ装置200の構成について説明する。図6は、実施の形態1に係るゲートウェイ装置200の構成を示すブロック図である。ゲートウェイ装置200は、他のゲートウェイ装置(ゲートウェイ装置100)からノード10を収容するように依頼されるゲートウェイ装置である。図6に示すゲートウェイ装置200は、無線通信部200a、通信I/F200b、プロセッサ200c及びメモリ200dを有する。   Next, the configuration of the gateway apparatus 200 that is the transmission destination of the accommodation request from the gateway apparatus 100 will be described. FIG. 6 is a block diagram illustrating a configuration of gateway apparatus 200 according to the first embodiment. The gateway device 200 is a gateway device that is requested to accommodate the node 10 from another gateway device (gateway device 100). The gateway device 200 illustrated in FIG. 6 includes a wireless communication unit 200a, a communication I / F 200b, a processor 200c, and a memory 200d.

無線通信部200aは、無線通信可能な範囲にあるノード10から送信される測定データを受信し、受信した測定データに対して所定の無線受信処理を施す。   The wireless communication unit 200a receives measurement data transmitted from the node 10 in a wireless communicable range, and performs predetermined wireless reception processing on the received measurement data.

通信I/F200bは、ネットワークNを介して他のゲートウェイ装置と通信可能に接続されており、例えばゲートウェイ装置100からノード10の収容要求を受信したり、収容要求に対する応答として収容可否の情報を送信したりする。   The communication I / F 200b is communicably connected to another gateway device via the network N. For example, the communication I / F 200b receives an accommodation request for the node 10 from the gateway device 100 or transmits information on availability of accommodation as a response to the accommodation request. To do.

プロセッサ200cは、例えばCPU、FPGA又はDSPなどを備え、ゲートウェイ装置200全体を制御する。具体的には、プロセッサ200cは、測定データ取得部210、回帰推定部220、収容要求取得部230、独立度算出部240、収容可否判定部250、測定必要性通知部260、ノード設定部270及び測定データ受信部280を有する。   The processor 200c includes, for example, a CPU, FPGA, DSP, or the like, and controls the entire gateway device 200. Specifically, the processor 200c includes a measurement data acquisition unit 210, a regression estimation unit 220, an accommodation request acquisition unit 230, an independence degree calculation unit 240, an accommodation availability determination unit 250, a measurement necessity notification unit 260, a node setting unit 270, and A measurement data receiving unit 280 is included.

測定データ取得部210は、ゲートウェイ装置200と無線通信するノード10から送信され無線通信部200aによって受信された測定データを取得する。なお、ゲートウェイ装置100の測定データ取得部110と同様に、測定データ取得部210は、学習期間においては、ゲートウェイ装置200と無線通信するすべてのノード10に共通の頻度で測定データを取得する。また、測定データ取得部210は、運用期間においては、ノード10ごとに異なる頻度で測定データを取得する。   The measurement data acquisition unit 210 acquires measurement data transmitted from the node 10 that wirelessly communicates with the gateway device 200 and received by the wireless communication unit 200a. Similar to the measurement data acquisition unit 110 of the gateway device 100, the measurement data acquisition unit 210 acquires measurement data at a frequency common to all the nodes 10 that wirelessly communicate with the gateway device 200 during the learning period. Further, the measurement data acquisition unit 210 acquires measurement data at a different frequency for each node 10 during the operation period.

また、測定データ取得部210は、運用期間において、他のゲートウェイ装置から送信されて測定データ受信部280によって受信される測定データを取得する。   In addition, the measurement data acquisition unit 210 acquires measurement data transmitted from another gateway device and received by the measurement data reception unit 280 during the operation period.

回帰推定部220は、測定データを用いた回帰推定を実行する。すなわち、回帰推定部220は、1つのノード10の測定データを他のノード10の測定データから推定するための回帰モデルを生成し、回帰モデルにおける回帰係数を算出する。具体的には、回帰推定部220は、学習期間において取得された測定データを用いて、各ノード10の測定データ間の回帰モデルと回帰係数を求める。   The regression estimation unit 220 performs regression estimation using measurement data. That is, the regression estimation unit 220 generates a regression model for estimating the measurement data of one node 10 from the measurement data of another node 10 and calculates a regression coefficient in the regression model. Specifically, the regression estimation unit 220 obtains a regression model and a regression coefficient between the measurement data of each node 10 using the measurement data acquired during the learning period.

収容要求取得部230は、他のゲートウェイ装置から送信されて通信I/F200bによって受信された収容要求を取得する。具体的には、収容要求取得部230は、ゲートウェイ装置100と無線通信するノード10のうち独立度が最も大きいノード10の識別情報とこのノード10から学習期間に取得された測定データとを含む収容要求を取得する。なお、収容要求取得部230は、独立度が最も大きいノード10だけではなく、独立度が大きい順に所定数のノード10についての収容要求を取得しても良く、独立度が所定の閾値以上のノード10についての収容要求を取得しても良い。   The accommodation request acquisition unit 230 acquires an accommodation request transmitted from another gateway device and received by the communication I / F 200b. Specifically, the accommodation request acquisition unit 230 includes the identification information of the node 10 having the highest degree of independence among the nodes 10 wirelessly communicating with the gateway device 100 and the measurement data acquired from the node 10 during the learning period. Get the request. The accommodation request acquisition unit 230 may acquire not only the node 10 having the highest degree of independence but also the accommodation requests for the predetermined number of nodes 10 in the order of the degree of independence. An accommodation request for 10 may be acquired.

独立度算出部240は、学習期間において求められた回帰モデルに基づいて、それぞれのノード10の独立度を算出する。また、独立度算出部240は、収容要求が受信された場合に、学習期間において取得された測定データと、収容要求に含まれる測定データとを用いた回帰推定の結果から、それぞれのノード10の独立度を算出する。すなわち、独立度算出部240は、収容要求されたノード10の測定データを含まない回帰推定の結果から独立度を算出するとともに、収容要求されたノード10の測定データを含む回帰推定の結果からも独立度を算出する。独立度の算出に際しては、上式(1)を用いることができる。   The independence calculating unit 240 calculates the independence of each node 10 based on the regression model obtained during the learning period. In addition, when the accommodation request is received, the independence degree calculation unit 240 determines whether each of the nodes 10 is based on the result of regression estimation using the measurement data acquired in the learning period and the measurement data included in the accommodation request. Calculate independence. That is, the independence level calculation unit 240 calculates the independence level from the result of the regression estimation not including the measurement data of the node 10 requested to be accommodated, and also from the result of the regression estimation including the measurement data of the node 10 requested to be accommodated. Calculate independence. In calculating the degree of independence, the above equation (1) can be used.

収容可否判定部250は、独立度算出部240によって算出された独立度に基づいて、ゲートウェイ装置100から収容要求されたノード10をゲートウェイ装置200が収容するか否かを判定する。具体的には、収容可否判定部250は、収容要求されたノード10の測定データを回帰推定に含めることによって、独立度の平均が小さくなるか否かによって収容可否を判定する。したがって、収容可否判定部250は、収容要求されたノード10の測定データを含む回帰推定の結果から算出された独立度の平均値と、収容要求されたノード10の測定データを含まない回帰推定の結果から算出された独立度の平均値とを比較する。この比較の結果、収容可否判定部250は、収容要求されたノード10の測定データを含む回帰推定の結果から算出された独立度の平均値の方が小さい場合に、収容可能であると判定する。そして、収容可否判定部250は、収容要求されたノード10が収容可能であることを示す情報を通信I/F200bからゲートウェイ装置100へ送信する。また、収容可否判定部250は、収容要求されたノード10が収容可能であることを測定必要性通知部260へ通知する。   The accommodation availability determination unit 250 determines whether or not the gateway device 200 accommodates the node 10 requested to be accommodated by the gateway device 100 based on the independence calculated by the independence degree calculation unit 240. Specifically, the accommodation determination unit 250 includes the measurement data of the node 10 requested to be included in the regression estimation, and determines whether the accommodation is possible depending on whether the average degree of independence is small. Therefore, the accommodation determination unit 250 determines the average value of the independence calculated from the result of the regression estimation including the measurement data of the node 10 requested to be accommodated and the regression estimation that does not include the measurement data of the node 10 requested to be accommodated. The average value of independence calculated from the results is compared. As a result of this comparison, the accommodation determination unit 250 determines that the accommodation is possible when the average value of independence calculated from the result of regression estimation including the measurement data of the node 10 requested to be accommodated is smaller. . Then, the accommodation availability determination unit 250 transmits information indicating that the requested node 10 can be accommodated from the communication I / F 200b to the gateway device 100. In addition, the accommodability determination unit 250 notifies the measurement necessity notification unit 260 that the requested node 10 can be accommodated.

一方、収容可否判定部250は、収容要求されたノード10の測定データを含む回帰推定の結果から算出された独立度の平均値の方が大きい場合に、収容不可能であると判定する。そして、収容可否判定部250は、収容要求されたノード10が収容不可能であることを示す情報を通信I/F200bからゲートウェイ装置100へ送信する。   On the other hand, the accommodation possibility determination unit 250 determines that the accommodation is impossible when the average value of independence calculated from the result of the regression estimation including the measurement data of the node 10 for which accommodation is requested is larger. Then, the accommodation availability determination unit 250 transmits information indicating that the requested node 10 cannot be accommodated from the communication I / F 200b to the gateway device 100.

測定必要性通知部260は、収容要求されたノード10が収容可能である場合に、このノード10の測定データを含む回帰推定結果に基づいて、収容要求されたノード10の測定データが必要であるか否かを判定する。すなわち、測定必要性通知部260は、回帰推定部220による回帰推定結果に基づいて、収容要求されたノード10の冗長性を判定し、冗長性が低い場合に測定データが必要であると判定する。そして、測定必要性通知部260は、測定データが必要であることを示す情報を通信I/F200bからゲートウェイ装置100へ送信する。また、測定必要性通知部260は、収容要求されたノード10の冗長性が高い場合には、測定データが不要であると判定し、その旨を示す情報をゲートウェイ装置100へ送信する。   When the node 10 requested to be accommodated can be accommodated, the measurement necessity notification unit 260 needs the measurement data of the node 10 requested to be accommodated based on the regression estimation result including the measurement data of the node 10. It is determined whether or not. That is, the measurement necessity notification unit 260 determines the redundancy of the requested node 10 based on the regression estimation result by the regression estimation unit 220, and determines that the measurement data is necessary when the redundancy is low. . Then, the measurement necessity notification unit 260 transmits information indicating that measurement data is necessary from the communication I / F 200b to the gateway device 100. Further, the measurement necessity notification unit 260 determines that the measurement data is unnecessary when the redundancy of the node 10 requested to be accommodated is high, and transmits information indicating that to the gateway device 100.

ノード設定部270は、最終的にゲートウェイ装置200が収容するノード10の学習期間における測定データの回帰推定結果に基づいて、それぞれのノード10の冗長性を判定し、各ノード10の運用期間における測定タイミングを設定する。すなわち、ノード設定部270は、回帰推定部220による回帰推定において、多くのノード10の測定値の推定に利用される測定データを取得するノード10の冗長性が低いと判定する。そして、ノード設定部270は、冗長性が低いノード10の測定頻度を高くするように設定する。一方、ノード設定部270は、回帰推定部220による回帰推定において、他のノード10の測定データとの相関が高い測定データを取得するノード10の冗長性が高いと判定する。そして、ノード設定部270は、冗長性が高いノード10の測定頻度を低くするように設定する。   The node setting unit 270 finally determines the redundancy of each node 10 based on the regression estimation result of the measurement data during the learning period of the node 10 accommodated by the gateway device 200, and performs measurement during the operation period of each node 10. Set the timing. That is, the node setting unit 270 determines that the redundancy of the node 10 that acquires the measurement data used for estimating the measurement values of many nodes 10 is low in the regression estimation by the regression estimation unit 220. And the node setting part 270 sets so that the measurement frequency of the node 10 with low redundancy may be made high. On the other hand, in the regression estimation by the regression estimation unit 220, the node setting unit 270 determines that the redundancy of the node 10 that acquires the measurement data having a high correlation with the measurement data of the other nodes 10 is high. And the node setting part 270 sets so that the measurement frequency of the node 10 with high redundancy may be made low.

測定データ受信部280は、測定データが必要であることを示す情報の送信先である他のゲートウェイ装置から、このゲートウェイ装置と無線通信可能なノード10の測定データを受信し、測定データ取得部210へ出力する。すなわち、測定データ受信部280は、例えばゲートウェイ装置100から収容要求されたノード10の測定データをゲートウェイ装置100から受信する。   The measurement data receiving unit 280 receives measurement data of the node 10 that can wirelessly communicate with the gateway device from another gateway device that is a transmission destination of information indicating that the measurement data is necessary, and the measurement data acquisition unit 210. Output to. That is, the measurement data receiving unit 280 receives, from the gateway device 100, measurement data of the node 10 requested to be accommodated by the gateway device 100, for example.

メモリ200dは、例えばRAM又はROMなどを備え、プロセッサ200cによって処理が実行される際に、種々の情報を記憶する。   The memory 200d includes, for example, a RAM or a ROM, and stores various information when processing is executed by the processor 200c.

次いで、上記のように構成されたゲートウェイ装置100、200による動作について、図7に示すシーケンス図を参照しながら説明する。図7は、ゲートウェイ装置100と無線通信可能なノード10がゲートウェイ装置200によって収容される場合の動作を示す。   Next, the operation of the gateway devices 100 and 200 configured as described above will be described with reference to the sequence diagram shown in FIG. FIG. 7 shows an operation when the gateway device 200 accommodates the node 10 capable of wireless communication with the gateway device 100.

学習期間において、ゲートウェイ装置100と無線通信可能なノード10の測定データが取得されると、回帰推定部120によって測定データの回帰推定が実行される。そして、回帰推定の結果から、各ノード10の独立度が算出され、独立度が大きいノード10(以下「独立ノード」という)が特定される。独立ノードの測定データは、他のノード10の測定データとの相関が低く、回帰推定の精度を低下させる要因となる。そこで、独立ノードの収容を要求する収容要求が生成され、あらかじめ定められたゲートウェイ装置200へ送信される(ステップS101)。収容要求には、独立ノードの識別情報と測定データが含まれる。   When the measurement data of the node 10 capable of wireless communication with the gateway device 100 is acquired during the learning period, the regression estimation unit 120 performs regression estimation of the measurement data. Then, the degree of independence of each node 10 is calculated from the result of regression estimation, and a node 10 (hereinafter referred to as “independent node”) having a high degree of independence is specified. The measurement data of the independent node has a low correlation with the measurement data of the other nodes 10 and becomes a factor that reduces the accuracy of regression estimation. Therefore, an accommodation request for requesting accommodation of the independent node is generated and transmitted to the predetermined gateway apparatus 200 (step S101). The accommodation request includes identification information of the independent node and measurement data.

収容要求がゲートウェイ装置200によって受信されると、独立ノードの測定データとゲートウェイ装置200と無線通信可能なノード10の測定データとを用いた回帰推定が実行され、各ノード10の独立度が算出される。そして、独立ノードの測定データを回帰推定に含めることにより、独立度の平均値が小さくなったか否かによって、独立ノードがゲートウェイ装置200によって収容可能であるか否かが判定される(ステップS102)。すなわち、独立ノードの測定データを含まない回帰推定結果から算出される独立度の平均値よりも、独立ノードの測定データを含む回帰推定結果から算出される独立度の平均値が小さければ、独立ノードがゲートウェイ装置200によって収容可能であると判定される。ここでは、独立ノードがゲートウェイ装置200によって収容可能であると判定されたものとして説明を進める。   When the accommodation request is received by the gateway device 200, regression estimation using the measurement data of the independent node and the measurement data of the node 10 capable of wireless communication with the gateway device 200 is executed, and the degree of independence of each node 10 is calculated. The Then, by including the measurement data of the independent node in the regression estimation, it is determined whether or not the independent node can be accommodated by the gateway device 200 depending on whether or not the average value of the independence level is small (step S102). . That is, if the average value of the independence calculated from the regression estimation result including the measurement data of the independent node is smaller than the average value of the independence calculated from the regression estimation result not including the measurement data of the independent node, the independent node Is determined to be accommodated by the gateway device 200. Here, the description will proceed assuming that the independent node is determined to be accomodable by the gateway device 200.

独立ノードが収容可能であると判定されると、その旨を示す情報がゲートウェイ装置200からゲートウェイ装置100へ送信される(ステップS103)。なお、独立ノードが収容不可能であると判定された場合は、その旨を示す情報がゲートウェイ装置200からゲートウェイ装置100へ送信される。   If it is determined that the independent node can be accommodated, information indicating that fact is transmitted from the gateway device 200 to the gateway device 100 (step S103). When it is determined that the independent node cannot be accommodated, information indicating that is transmitted from the gateway device 200 to the gateway device 100.

独立ノードが収容可能であると判定された場合には、ゲートウェイ装置200によって、独立ノードの測定データを含む回帰推定結果から独立ノードの測定データが必要であるか否かが判定される(ステップS104)。すなわち、ゲートウェイ装置200での回帰推定における独立ノードの冗長性が判定され、独立ノードの冗長性が低い場合に独立ノードの測定データが必要であると判定される。一方、独立ノードの冗長性が高い場合には、独立ノードによる測定値は推定可能であるため、独立ノードの測定データが不要であると判定される。ここでは、独立ノードの測定データが必要であると判定されたものとして説明を進める。   When it is determined that the independent node can be accommodated, the gateway device 200 determines whether or not the measurement data of the independent node is necessary from the regression estimation result including the measurement data of the independent node (step S104). ). That is, the redundancy of the independent node in the regression estimation in the gateway device 200 is determined, and when the redundancy of the independent node is low, it is determined that the measurement data of the independent node is necessary. On the other hand, when the redundancy of the independent node is high, since the measurement value by the independent node can be estimated, it is determined that the measurement data of the independent node is unnecessary. Here, the description will be made assuming that the measurement data of the independent node is determined to be necessary.

独立ノードの測定データが必要であると判定されると、その旨を示す情報がゲートウェイ装置200からゲートウェイ装置100へ送信される(ステップS105)。なお、独立ノードの測定データが不要であると判定された場合には、その旨を示す情報がゲートウェイ装置200からゲートウェイ装置100へ送信される。   If it is determined that the measurement data of the independent node is necessary, information indicating that is transmitted from the gateway device 200 to the gateway device 100 (step S105). When it is determined that the measurement data of the independent node is unnecessary, information indicating that is transmitted from the gateway device 200 to the gateway device 100.

独立ノードの測定データが必要であることが通知されると、ゲートウェイ装置100によって、ゲートウェイ装置100と無線通信可能なノード10の測定タイミングの設定が実行される(ステップS106)。すなわち、最終的にゲートウェイ装置100に収容されるノード10に関する回帰推定結果から、冗長性が低いノード10の測定頻度を高くするように各ノード10の測定タイミングが設定される。また、ゲートウェイ装置200に収容される独立ノードの測定データが必要であると通知されていることから、独立ノードの測定頻度も高く設定される。これにより、ゲートウェイ装置100において回帰推定に用いられるノード10の測定データと、ゲートウェイ装置200において回帰推定に用いられる独立ノードの測定データとが高い頻度で取得されるようになる。   When notified that the measurement data of the independent node is necessary, the gateway device 100 sets the measurement timing of the node 10 capable of wireless communication with the gateway device 100 (step S106). That is, the measurement timing of each node 10 is set so as to increase the measurement frequency of the node 10 with low redundancy from the regression estimation result regarding the node 10 finally accommodated in the gateway device 100. In addition, since the measurement data of the independent node accommodated in the gateway device 200 is notified, the measurement frequency of the independent node is set high. Thereby, the measurement data of the node 10 used for the regression estimation in the gateway device 100 and the measurement data of the independent node used for the regression estimation in the gateway device 200 are acquired with high frequency.

一方、ゲートウェイ装置200においては、独立ノードを含めた最終的にゲートウェイ装置200に収容されるノード10に関する回帰推定結果から、冗長性が低いノード10の測定頻度を高くするように各ノード10の測定タイミングが設定される(ステップS107)。これにより、ゲートウェイ装置200において回帰推定に用いられるノード10の測定データが高い頻度で取得されるようになる。   On the other hand, in the gateway device 200, the measurement of each node 10 is performed so as to increase the measurement frequency of the node 10 having low redundancy from the regression estimation result regarding the node 10 finally accommodated in the gateway device 200 including the independent node. Timing is set (step S107). Thereby, the measurement data of the node 10 used for regression estimation in the gateway apparatus 200 comes to be acquired with high frequency.

これらのノード設定では、独立ノードがゲートウェイ装置200に収容されているため、相関が高い測定データを用いた回帰推定結果に基づいて各ノード10の冗長性が判定されている。このため、それぞれのゲートウェイ装置における回帰推定の精度が高く、ノード10の冗長性の判定も精度が高い。結果として、測定頻度を低くするノード10を適切に決定することができ、センサシステム全体の消費電力の低減を図ることができる。   In these node settings, since the independent node is accommodated in the gateway device 200, the redundancy of each node 10 is determined based on the regression estimation result using measurement data with high correlation. For this reason, the accuracy of regression estimation in each gateway device is high, and the redundancy determination of the node 10 is also highly accurate. As a result, the node 10 whose measurement frequency is lowered can be appropriately determined, and the power consumption of the entire sensor system can be reduced.

ノード10の測定タイミングが設定された後、運用期間においては、測定頻度が高く設定されたノード10から測定データが取得される(ステップS108)。ゲートウェイ装置100によって取得された測定データのうち独立ノードの測定データは、ゲートウェイ装置200へ転送され(ステップS109)、ゲートウェイ装置200における回帰推定に用いられる(ステップS110)。また、ゲートウェイ装置100においても、独立ノードを除いて、ゲートウェイ装置100に収容されるノード10の測定データを用いた回帰推定が実行される。これらの回帰推定は、それぞれのゲートウェイ装置が直接無線通信可能なノード10に限らず、測定データの相関が高いノード10を1つのゲートウェイ装置が収容して実行される。このため、回帰推定の精度が高く、測定データから正確な推定データを得ることができる。結果として、すべてのノード10から測定データが取得されなくても、回帰推定によってすべてのノード10の正確なセンサデータを取得することができる。   After the measurement timing of the node 10 is set, measurement data is acquired from the node 10 set with a high measurement frequency in the operation period (step S108). Of the measurement data acquired by the gateway device 100, the measurement data of the independent node is transferred to the gateway device 200 (step S109) and used for regression estimation in the gateway device 200 (step S110). Also in the gateway device 100, regression estimation using measurement data of the node 10 accommodated in the gateway device 100 is executed except for independent nodes. These regression estimations are not limited to the nodes 10 with which the respective gateway devices can directly communicate with each other, but are executed by a single gateway device accommodating the nodes 10 with high correlation of measurement data. For this reason, the accuracy of regression estimation is high, and accurate estimation data can be obtained from measurement data. As a result, even if measurement data is not acquired from all the nodes 10, accurate sensor data of all the nodes 10 can be acquired by regression estimation.

次に、独立ノードの収容を要求するゲートウェイ装置100によるセンサ制御方法について、図8に示すフロー図を参照しながら説明する。   Next, a sensor control method by the gateway device 100 that requests accommodation of an independent node will be described with reference to the flowchart shown in FIG.

学習期間においては、ゲートウェイ装置100と無線通信可能なノード10の測定データが無線通信部100aによって受信され、測定データ取得部110によって取得される。学習期間に取得された測定データは、学習データとして蓄積される(ステップS201)。そして、回帰推定部120によって、蓄積された学習データを用いた回帰推定が実行される。すなわち、各ノード10の過去の時点の測定データから現時点の測定値を推定する回帰モデルと回帰係数がノード10ごとに求められる。回帰モデルでは、あるノード10の測定値を推定するために、相関が高い他のノード10の測定データが参照される。   In the learning period, the measurement data of the node 10 that can wirelessly communicate with the gateway device 100 is received by the wireless communication unit 100 a and acquired by the measurement data acquisition unit 110. The measurement data acquired during the learning period is accumulated as learning data (step S201). Then, regression estimation using the accumulated learning data is performed by the regression estimation unit 120. That is, a regression model and a regression coefficient for estimating the current measurement value from the measurement data of each node 10 in the past are obtained for each node 10. In the regression model, in order to estimate a measurement value of a certain node 10, measurement data of another node 10 having a high correlation is referred to.

回帰推定が実行されると、独立度算出部130によって、各ノード10の独立度が算出される(ステップS202)。具体的には、ノード10ごとの回帰モデルにおける参照数及び被参照数を上式(1)に適用することにより、ノード10ごとに独立度が算出される。あるノード10の独立度は、このノード10の測定データと他のノード10の測定データとの相関の低さを示す。そこで、収容要求生成部140によって、他のノード10の測定データとの相関が低く独立度が大きい独立ノードが選択される。具体的には、例えば独立度が最大のノード10が独立ノードとして選択されても良いし、独立度が所定の閾値以上のノード10が独立ノードとして選択されても良い。   When the regression estimation is executed, the independence level of each node 10 is calculated by the independence level calculation unit 130 (step S202). Specifically, the degree of independence is calculated for each node 10 by applying the number of references and the number of referenced in the regression model for each node 10 to the above equation (1). The degree of independence of a certain node 10 indicates a low correlation between the measurement data of this node 10 and the measurement data of another node 10. Therefore, the accommodation request generation unit 140 selects an independent node having a low correlation with the measurement data of the other nodes 10 and a high degree of independence. Specifically, for example, the node 10 having the maximum degree of independence may be selected as the independent node, and the node 10 having the degree of independence of a predetermined threshold or more may be selected as the independent node.

独立ノードが選択されると、収容要求生成部140によって、独立ノードの識別情報と測定データとを含む収容要求が生成され、あらかじめ定められたゲートウェイ装置200へ送信される(ステップS203)。収容要求の送信後、送信先のゲートウェイ装置200から独立ノードの収容可否を示す情報が送信され、通信I/F100bによって受信される(ステップS204)。   When the independent node is selected, the accommodation request generation unit 140 generates an accommodation request including identification information of the independent node and measurement data, and transmits the accommodation request to the predetermined gateway device 200 (step S203). After the accommodation request is transmitted, information indicating whether or not the independent node can be accommodated is transmitted from the destination gateway apparatus 200 and received by the communication I / F 100b (step S204).

収容可否を示す情報は、収容可否取得部150によって取得され、独立ノードがゲートウェイ装置200によって収容可能であるか否かが判定される(ステップS205)。収容可否取得部150によって取得された情報が収容不可能であることを示す場合には(ステップS205No)、その旨が収容要求生成部140へ通知される。そして、収容要求生成部140によって、収容要求の送信先としてあらかじめ定められたすべてのゲートウェイ装置に収容要求を送信済みであるか否かが判定される(ステップS206)。この判定の結果、まだ収容要求を未送信のゲートウェイ装置があれば(ステップS206No)、このゲートウェイ装置へ収容要求が送信される(ステップS203)。一方、すべてのゲートウェイ装置に収容要求を送信済みであれば(ステップS206Yes)、独立ノードを収容可能なゲートウェイ装置がないことになるため、処理を終了する。   Information indicating availability is acquired by the availability determination unit 150, and it is determined whether the independent node can be accommodated by the gateway device 200 (step S205). When the information acquired by the storage availability acquisition unit 150 indicates that the storage is impossible (No in step S205), the storage request generation unit 140 is notified of this. Then, the accommodation request generation unit 140 determines whether or not the accommodation request has been transmitted to all gateway devices predetermined as the transmission destination of the accommodation request (step S206). As a result of the determination, if there is a gateway apparatus that has not yet transmitted the accommodation request (No in step S206), the accommodation request is transmitted to the gateway apparatus (step S203). On the other hand, if the accommodation request has been transmitted to all the gateway devices (Yes in step S206), there is no gateway device that can accommodate the independent node, and thus the processing ends.

ステップS205における判定の結果、ゲートウェイ装置200によって独立ノードを収容可能である場合には(ステップS205Yes)、独立ノードの測定データが必要であるか否かを示す測定必要性の情報がゲートウェイ装置200から受信される(ステップS207)。測定必要性の情報は、測定必要性取得部160によって取得され、独立ノードの測定データが必要であるか否かが判定される(ステップS208)。独立ノードに関する測定必要性は、独立ノードの測定データと相関が高い測定データを用いた回帰推定が実行されるゲートウェイ装置200によって判断されている。このため、測定必要性の精度が高い。   If the result of determination in step S205 is that the independent device can be accommodated by the gateway device 200 (step S205 Yes), measurement necessity information indicating whether or not measurement data of the independent node is necessary is received from the gateway device 200. Received (step S207). The measurement necessity information is acquired by the measurement necessity acquisition unit 160, and it is determined whether or not the measurement data of the independent node is necessary (step S208). The necessity of measurement related to the independent node is determined by the gateway device 200 that performs regression estimation using measurement data having a high correlation with the measurement data of the independent node. For this reason, the accuracy of the necessity for measurement is high.

独立ノードの測定データが必要である場合には(ステップS208Yes)、ノード設定部170によって、独立ノードの測定頻度を高くするように測定タイミングが設定される(ステップS209)。この結果、運用期間においては、高い頻度で独立ノードから測定データが受信されるため、測定データ送信部180によって、独立ノードの測定データがゲートウェイ装置200へ送信される(ステップS210)。   When the measurement data of the independent node is necessary (step S208 Yes), the node setting unit 170 sets the measurement timing so as to increase the measurement frequency of the independent node (step S209). As a result, during the operation period, measurement data is received from the independent node at a high frequency, so that the measurement data transmission unit 180 transmits the measurement data of the independent node to the gateway device 200 (step S210).

一方、独立ノードの測定データが不要である場合には(ステップS208No)、ノード設定部170によって、独立ノードの測定頻度を低くするように測定タイミングが設定される(ステップS211)。この結果、運用期間において、独立ノードから測定データが受信されなくなるが、ゲートウェイ装置200における回帰推定によって推定された推定データが受信される(ステップS213)。推定データは、独立ノードの測定データと相関が高い測定データを用いた回帰推定によって得られるため、独立ノードの測定値として、精度が高い推定データがゲートウェイ装置200から受信される。   On the other hand, when the measurement data of the independent node is unnecessary (No at Step S208), the node setting unit 170 sets the measurement timing so as to reduce the measurement frequency of the independent node (Step S211). As a result, the measurement data is not received from the independent node during the operation period, but the estimation data estimated by the regression estimation in the gateway device 200 is received (step S213). Since the estimation data is obtained by regression estimation using measurement data having a high correlation with the measurement data of the independent node, estimation data with high accuracy is received from the gateway device 200 as the measurement value of the independent node.

なお、独立ノードの測定データが必要な場合も不要な場合も、ノード設定部170によって、学習データの回帰推定結果から各ノード10の冗長性が判定され、冗長性が低く高頻度での測定が必要なノード10の測定頻度は高く設定される。また、冗長性が高く高頻度での測定が不要なノード10の測定頻度は低く設定される。これにより、センサシステム全体で不要な測定が削減され、消費電力の低減を図ることができる。   Whether or not the measurement data of the independent node is necessary or not, the node setting unit 170 determines the redundancy of each node 10 from the regression estimation result of the learning data, and the measurement is performed with low redundancy and high frequency. The necessary measurement frequency of the node 10 is set high. In addition, the measurement frequency of the node 10 that is highly redundant and does not require high-frequency measurement is set low. Thereby, unnecessary measurement is reduced in the entire sensor system, and power consumption can be reduced.

次に、独立ノードの収容を要求されるゲートウェイ装置200による収容センサ決定方法について、図9に示すフロー図を参照しながら説明する。   Next, an accommodation sensor determination method by the gateway device 200 that is required to accommodate an independent node will be described with reference to a flowchart shown in FIG.

学習期間においては、ゲートウェイ装置200と無線通信可能なノード10の測定データが無線通信部200aによって受信され、測定データ取得部210によって取得される。学習期間に取得された測定データは、学習データとして蓄積される(ステップS301)。そして、回帰推定部220によって、蓄積された学習データを用いた回帰推定が実行される。すなわち、各ノード10の過去の時点の測定データから現時点の測定値を推定する回帰モデルと回帰係数がノード10ごとに求められる。   In the learning period, the measurement data of the node 10 that can wirelessly communicate with the gateway device 200 is received by the wireless communication unit 200a and acquired by the measurement data acquisition unit 210. The measurement data acquired during the learning period is accumulated as learning data (step S301). Then, the regression estimation unit 220 performs regression estimation using the accumulated learning data. That is, a regression model and a regression coefficient for estimating the current measurement value from the measurement data of each node 10 in the past are obtained for each node 10.

また、ゲートウェイ装置100でも学習データが蓄積され、独立ノードの識別情報と測定データとを含む収容要求がゲートウェイ装置200へ送信される。収容要求は、通信I/F200bによって受信され(ステップS302)、収容要求取得部230によって取得される。   The gateway device 100 also accumulates learning data, and transmits an accommodation request including identification information of independent nodes and measurement data to the gateway device 200. The accommodation request is received by the communication I / F 200b (step S302) and acquired by the accommodation request acquisition unit 230.

収容要求に含まれる独立ノードの測定データは、回帰推定部220へ出力され、ゲートウェイ装置200に蓄積された学習データと独立ノードの測定データとを用いた回帰推定が実行される。すなわち、ゲートウェイ装置200と無線通信するノード10に加えて独立ノードの測定データを用いた回帰推定が実行される。そして、独立度算出部240によって、独立ノードの測定データを含まない回帰推定結果からノード10ごとの独立度が算出されるとともに、独立ノードの測定データを含む回帰推定結果からもノード10ごとの独立度が算出される(ステップS303)。   The measurement data of the independent node included in the accommodation request is output to the regression estimation unit 220, and regression estimation using the learning data stored in the gateway device 200 and the measurement data of the independent node is executed. That is, regression estimation using the measurement data of the independent node in addition to the node 10 wirelessly communicating with the gateway device 200 is executed. Then, the degree of independence for each node 10 is calculated by the independence degree calculation unit 240 from the regression estimation result that does not include the measurement data of the independent node, and the independence level for each node 10 also from the regression estimation result that includes the measurement data of the independent node. The degree is calculated (step S303).

独立度算出部240によって独立度が算出されると、収容可否判定部250によって、独立ノードがゲートウェイ装置200によって収容可能であるか否かが判定される(ステップS304)。具体的には、収容可否判定部250によって、独立ノードの測定データを含まない回帰推定結果から算出された独立度の平均値と、独立ノードの測定データを含む回帰推定結果から算出された独立度の平均値とが比較される。そして、独立ノードの測定データを含まない方が独立度の平均値が小さい場合には、独立ノードを収容することにより測定データの相関が低くなることから、独立ノードが収容不可能であると判定される(ステップS304No)。この場合は、独立ノードの収容を拒否する旨の情報が、収容可否判定部250から通信I/F200bを介してゲートウェイ装置100へ送信される(ステップS306)。   When the independence degree is calculated by the independence degree calculation unit 240, the accommodation possibility determination unit 250 determines whether or not the independent node can be accommodated by the gateway device 200 (step S304). Specifically, the independence degree calculated from the regression estimation result including the measurement data of the independent node and the average value of the independence degree calculated from the regression estimation result not including the measurement data of the independent node by the accommodation determination unit 250. Is compared with the average value. If the average value of the degree of independence is smaller when the measurement data of the independent node is not included, it is determined that the independent node cannot be accommodated because the correlation of the measurement data is lowered by accommodating the independent node. (Step S304 No). In this case, information indicating that the accommodation of the independent node is rejected is transmitted from the accommodation availability determination unit 250 to the gateway device 100 via the communication I / F 200b (step S306).

一方、独立ノードの測定データを含む方が独立度の平均値が小さい場合には、独立ノードを収容することにより測定データの相関が高くなることから、独立ノードが収容可能であると判定される(ステップS304Yes)。この場合は、独立ノードの収容を許可する旨の情報が、収容可否判定部250から通信I/F200bを介してゲートウェイ装置100へ送信される(ステップS305)。   On the other hand, if the average value of the degree of independence is smaller when the measurement data of the independent node is included, since the correlation of the measurement data is increased by accommodating the independent node, it is determined that the independent node can be accommodated. (Step S304 Yes). In this case, information indicating that the accommodation of the independent node is permitted is transmitted from the accommodation availability determination unit 250 to the gateway apparatus 100 via the communication I / F 200b (step S305).

ゲートウェイ装置200によって収容されるノード10が確定すると、独立ノードを含むこれらのノード10の測定データを用いた回帰推定が回帰推定部220によって実行される(ステップS307)。この回帰推定では、他のゲートウェイ装置から収容要求され、収容が許可されたノード10の測定データと、ゲートウェイ装置200と無線通信するノード10のうち他のゲートウェイ装置に収容されていないノード10の測定データとが用いられる。すなわち、最終的にゲートウェイ装置200に収容されるノード10の測定データを用いた回帰推定が実行され、これらのノード10の測定データを関連付ける回帰モデルと回帰係数が求められる。   When the nodes 10 accommodated by the gateway device 200 are determined, regression estimation using the measurement data of these nodes 10 including independent nodes is executed by the regression estimation unit 220 (step S307). In this regression estimation, the measurement data of the node 10 requested to be accommodated by another gateway device and permitted to be accommodated, and the measurement of the node 10 that is not accommodated in the other gateway device among the nodes 10 wirelessly communicating with the gateway device 200 Data is used. That is, the regression estimation using the measurement data of the nodes 10 accommodated in the gateway device 200 is finally executed, and the regression model and the regression coefficient for associating the measurement data of these nodes 10 are obtained.

回帰モデルが求められることにより、それぞれのノード10について、測定データが必要であるか、他のノード10の測定データから測定値を推定可能であるかが決定される。そこで、測定必要性通知部260によって、独立ノードの測定データが必要であるか否かが判定され(ステップS308)、独立ノードの測定データが必要である場合には(ステップS308Yes)、測定データを要求する情報が通信I/F200bからゲートウェイ装置100へ送信される(ステップS309)。そして、運用期間においては、ゲートウェイ装置100から送信された独立ノードの測定データが、測定データ受信部280によって受信される(ステップS310)。独立ノードの測定データは、測定データ取得部210によって取得された測定データとともに回帰推定部220へ出力され、測定データが取得されていないノード10の測定値が推定される。そして、測定データと推定データとを含むセンサデータが回帰推定部220から出力される。   By obtaining the regression model, it is determined for each node 10 whether measurement data is necessary or whether a measurement value can be estimated from the measurement data of other nodes 10. Therefore, the measurement necessity notification unit 260 determines whether or not the measurement data of the independent node is necessary (step S308), and when the measurement data of the independent node is necessary (Yes in step S308), the measurement data is stored. The requested information is transmitted from the communication I / F 200b to the gateway device 100 (step S309). In the operation period, the measurement data of the independent node transmitted from the gateway device 100 is received by the measurement data receiving unit 280 (step S310). The measurement data of the independent node is output to the regression estimation unit 220 together with the measurement data acquired by the measurement data acquisition unit 210, and the measurement value of the node 10 for which no measurement data has been acquired is estimated. Sensor data including measurement data and estimation data is output from the regression estimation unit 220.

一方、ステップS308の判定において、独立ノードの測定データが不要である場合には(ステップS308No)、測定データが不要であり、推定データを送付する旨の情報が通信I/F200bからゲートウェイ装置100へ送信される(ステップS311)。そして、運用期間においては、回帰推定部220によって独立ノードの測定値が推定され、得られた推定データがゲートウェイ装置100へ送信される(ステップS312)。   On the other hand, if the measurement data of the independent node is unnecessary in the determination in step S308 (No in step S308), information indicating that the measurement data is unnecessary and the estimated data is sent is sent from the communication I / F 200b to the gateway apparatus 100. It is transmitted (step S311). In the operation period, the measured value of the independent node is estimated by the regression estimation unit 220, and the obtained estimated data is transmitted to the gateway device 100 (step S312).

以上のように、本実施の形態によれば、ゲートウェイ装置が無線通信可能なノードのうち独立度が大きいノードを他のゲートウェイ装置に収容させ、ゲートウェイ装置単位で収容するノードの測定データの回帰推定を実行し、冗長性に応じてノードの測定頻度を設定する。このため、測定データの相関が高いノードを1つのゲートウェイ装置に収容させて回帰推定を実行することができ、回帰推定の精度を向上することができる。結果として、ゲートウェイ装置単位で回帰推定を実行しても、データの精度の低下を抑制しつつ消費電力の低減を図ることができる。   As described above, according to the present embodiment, a node having a high degree of independence among nodes that can be wirelessly communicated by a gateway device is accommodated in another gateway device, and regression estimation of measurement data of the node accommodated in units of gateway devices is performed. To set the node measurement frequency according to the redundancy. Therefore, it is possible to execute regression estimation by accommodating nodes having high correlation of measurement data in one gateway device, and it is possible to improve the accuracy of regression estimation. As a result, even if regression estimation is executed in units of gateway devices, it is possible to reduce power consumption while suppressing a decrease in data accuracy.

(実施の形態2)
実施の形態2の特徴は、ゲートウェイ装置が自装置の近隣にあるゲートウェイ装置を特定し、近隣のゲートウェイ装置に対して収容要求を送信する点である。
(Embodiment 2)
A feature of the second embodiment is that the gateway device specifies a gateway device in the vicinity of the own device and transmits a housing request to the neighboring gateway device.

実施の形態2に係るセンサシステム及びノードの構成は、実施の形態1(図1、2)と同様であるため説明を省略する。実施の形態2においては、ゲートウェイ装置100の近隣にゲートウェイ装置200が位置するものとする。   The configuration of the sensor system and the node according to the second embodiment is the same as that of the first embodiment (FIGS. 1 and 2), and the description thereof is omitted. In the second embodiment, it is assumed that gateway device 200 is located in the vicinity of gateway device 100.

図10は、実施の形態2に係るゲートウェイ装置100の構成を示すブロック図である。図10において、図3と同じ部分には同じ符号を付し、その説明を省略する。図10に示すゲートウェイ装置100は、図3に示すゲートウェイ装置100に近隣ゲートウェイ決定部(以下「近隣GW決定部」と略記する)310を追加した構成を採る。   FIG. 10 is a block diagram showing a configuration of gateway apparatus 100 according to the second embodiment. 10, the same parts as those in FIG. 3 are denoted by the same reference numerals, and the description thereof is omitted. The gateway device 100 shown in FIG. 10 employs a configuration in which a neighboring gateway determination unit (hereinafter abbreviated as “neighboring GW determination unit”) 310 is added to the gateway device 100 shown in FIG.

近隣GW決定部310は、各ゲートウェイ装置と各ノード10間で送受信されるビーコン情報の受信状況に基づいて、ゲートウェイ装置100の近隣にあるゲートウェイ装置
(近隣GW)を決定する。具体的には、例えば各ゲートウェイ装置が自装置の識別情報を含むビーコン情報を送信する場合、近隣GW決定部310は、ゲートウェイ装置100と無線通信可能なノード10から、当該ノード10が受信したすべてのビーコン情報に対応するゲートウェイ装置の情報を取得する。そして、近隣GW決定部310は、ゲートウェイ装置100以外のゲートウェイ装置それぞれについて、ゲートウェイ装置100と無線通信可能なノード10全体に占めるビーコン情報を受信したノード10の割合をエリア重複率として算出する。すなわち、例えばゲートウェイ装置100と無線通信可能なノード10が3個存在し、そのうちの2個のノード10がゲートウェイ装置200のビーコン情報を受信している場合、ゲートウェイ装置100とゲートウェイ装置200のエリア重複率は約67%(≒2/3)と算出される。
The neighboring GW determination unit 310 determines a gateway device (neighboring GW) in the vicinity of the gateway device 100 based on the reception status of beacon information transmitted / received between each gateway device and each node 10. Specifically, for example, when each gateway device transmits beacon information including identification information of its own device, the neighboring GW determination unit 310 receives all the information received by the node 10 from the node 10 capable of wireless communication with the gateway device 100. The gateway device information corresponding to the beacon information is acquired. Then, for each gateway device other than the gateway device 100, the neighboring GW determination unit 310 calculates the ratio of the nodes 10 that have received the beacon information in the entire nodes 10 that can wirelessly communicate with the gateway device 100 as the area overlap rate. That is, for example, when there are three nodes 10 that can wirelessly communicate with the gateway device 100 and two of the nodes 10 receive the beacon information of the gateway device 200, the area overlap between the gateway device 100 and the gateway device 200 The rate is calculated to be about 67% (≈2 / 3).

近隣GW決定部310は、それぞれのゲートウェイ装置についてエリア重複率を算出した後、エリア重複率を所定の閾値と比較し、エリア重複率が所定の閾値位以上のゲートウェイ装置を近隣GWであると決定する。そして、近隣GW決定部310は、決定した近隣GWを収容要求生成部140へ通知する。   After calculating the area duplication rate for each gateway device, the neighboring GW determination unit 310 compares the area duplication rate with a predetermined threshold value, and determines that the gateway device having the area duplication rate equal to or higher than the predetermined threshold value is the neighboring GW. To do. Then, the neighboring GW determination unit 310 notifies the accommodation request generation unit 140 of the determined neighboring GW.

本実施の形態においては、収容要求生成部140は、近隣GW決定部310から通知された近隣GWに対して、独立ノードの収容要求を送信する。   In the present embodiment, the accommodation request generation unit 140 transmits an independent node accommodation request to the neighboring GW notified from the neighboring GW determination unit 310.

次いで、実施の形態2に係る近隣GW決定方法について、図11に示すフロー図を参照しながら説明する。   Next, a neighbor GW determination method according to Embodiment 2 will be described with reference to the flowchart shown in FIG.

各ゲートウェイ装置は、自装置の識別情報を含むビーコン情報を周期的に送信する。このため、ゲートウェイ装置100もビーコン情報を送信する(ステップS401)。送信されたビーコン情報は、それぞれのゲートウェイ装置と無線通信可能な範囲にあるノード10によって受信される。そして、ノード10は、受信したビーコン情報のRSSI(Received Signal Strength Indicator:受信信号強度)を測定し、RSSIが所定の閾値以上のビーコン情報からゲートウェイ装置の識別情報を取得する。ノード10は、取得した識別情報を含むゲートウェイ情報(GW情報)を自ノードと接続するゲートウェイ装置100へ送信する。このとき、ノード10は、ゲートウェイ装置100と接続しているが、ゲートウェイ装置100以外の無線通信可能な範囲にあるゲートウェイ装置からのビーコン情報も受信する。したがって、ノード10は、ゲートウェイ装置100だけではなく他のゲートウェイ装置の識別情報を含むGW情報をゲートウェイ装置100へ送信する。   Each gateway device periodically transmits beacon information including its own identification information. For this reason, the gateway apparatus 100 also transmits beacon information (step S401). The transmitted beacon information is received by the node 10 in a range where wireless communication with each gateway device is possible. Then, the node 10 measures RSSI (Received Signal Strength Indicator) of the received beacon information, and acquires identification information of the gateway device from beacon information whose RSSI is equal to or greater than a predetermined threshold. The node 10 transmits gateway information (GW information) including the acquired identification information to the gateway device 100 connected to the own node. At this time, the node 10 is connected to the gateway device 100, but also receives beacon information from a gateway device in a wireless communicable range other than the gateway device 100. Therefore, the node 10 transmits GW information including identification information of not only the gateway device 100 but also other gateway devices to the gateway device 100.

ノード10から送信されたGW情報は、ゲートウェイ装置100によって受信される(ステップS402)。受信されたGW情報は、近隣GW決定部310によって取得され、各ノード10から送信されたGW情報が集計されることにより、エリア重複率が算出される(ステップS403)。すなわち、ゲートウェイ装置100以外のゲートウェイ装置それぞれについて、ビーコン情報を受信したノード10の数の割合がエリア重複率として算出される。あるゲートウェイ装置のエリア重複率は、ゲートウェイ装置100に接続するノード10のうち、当該ゲートウェイ装置からのビーコン情報を受信したノード10の数が占める割合である。このため、エリア重複率が高いゲートウェイ装置は、ゲートウェイ装置100と共通する多くのノード10と無線通信可能であり、ゲートウェイ装置100の近隣にあると考えられる。   The GW information transmitted from the node 10 is received by the gateway device 100 (step S402). The received GW information is acquired by the neighboring GW determination unit 310, and the GW information transmitted from each node 10 is aggregated to calculate the area overlap rate (step S403). That is, for each gateway device other than the gateway device 100, the ratio of the number of nodes 10 that have received beacon information is calculated as the area overlap rate. The area overlap rate of a certain gateway device is a ratio of the number of nodes 10 that have received beacon information from the gateway device among the nodes 10 connected to the gateway device 100. For this reason, a gateway device with a high area overlap rate can wirelessly communicate with many nodes 10 in common with the gateway device 100 and is considered to be in the vicinity of the gateway device 100.

それぞれのゲートウェイ装置についてのエリア重複率が算出されると、エリア重複率が所定値以上のゲートウェイ装置がゲートウェイ装置100の近隣GWであると決定される(ステップS404)。決定された近隣GWは、収容要求生成部140へ通知され、近隣GWに対して独立ノードの収容要求が送信される。近隣GWは、ゲートウェイ装置100の近隣にあるゲートウェイ装置であることから、ゲートウェイ装置100と無線通信可能なノード10の測定データと相関が高い測定データを取得するノード10は、近隣GWと無線通信可能である可能性が高い。このため、近隣GWに対して独立ノードの収容要求を送信することにより、独立ノードが収容される可能性を高めることができる。   When the area overlap rate for each gateway device is calculated, a gateway device having an area overlap rate equal to or greater than a predetermined value is determined to be a neighboring GW of the gateway device 100 (step S404). The determined neighboring GW is notified to the accommodation request generating unit 140, and an accommodation request for an independent node is transmitted to the neighboring GW. Since the neighboring GW is a gateway device in the vicinity of the gateway device 100, the node 10 that acquires measurement data having a high correlation with the measurement data of the node 10 that can wirelessly communicate with the gateway device 100 can wirelessly communicate with the neighboring GW. Is likely. For this reason, the possibility that an independent node is accommodated can be increased by transmitting an accommodation request for an independent node to the neighboring GW.

このように、本実施の形態においては、ゲートウェイ装置100が近隣GWを決定し、近隣GWに対して収容要求を送信する。これ以外のゲートウェイ装置100の動作は、実施の形態1と同様である。   Thus, in the present embodiment, gateway device 100 determines a neighboring GW and transmits an accommodation request to the neighboring GW. Other operations of the gateway device 100 are the same as those in the first embodiment.

以上のように、本実施の形態によれば、ゲートウェイ装置が自装置の近隣にある近隣GWを特定し、特定した近隣GWを収容要求の送信先とする。このため、測定データの相関が高いノードを収容するゲートウェイ装置に対して収容要求を送信し、独立ノードが収容される可能性を高めることができる。   As described above, according to the present embodiment, the gateway device identifies a neighboring GW in the vicinity of the own device, and designates the identified neighboring GW as the accommodation request transmission destination. For this reason, it is possible to increase the possibility that an independent node is accommodated by transmitting an accommodation request to a gateway device that accommodates a node having a high correlation of measurement data.

なお、上記実施の形態2においては、ゲートウェイ装置がビーコン情報を送信する場合に近隣GWを決定する方法を説明したが、各ノード10がビーコン情報を送信する場合にも近隣GWを決定することが可能である。図12は、各ノード10がビーコン情報を送信する場合の近隣GW決定方法を示すフロー図である。   In the second embodiment, the method of determining the neighbor GW when the gateway device transmits beacon information has been described. However, the neighbor GW may be determined even when each node 10 transmits beacon information. Is possible. FIG. 12 is a flowchart showing a neighbor GW determination method when each node 10 transmits beacon information.

各ノード10は、自ノードの識別情報を含むビーコン情報を周期的に送信する。このため、ゲートウェイ装置100と無線通信可能なノード10もビーコン情報を送信し、ゲートウェイ装置100によってビーコン情報が受信される(ステップS501)。受信されたビーコン情報の中には、他のゲートウェイ装置に接続するノード10のビーコン情報も含まれる。   Each node 10 periodically transmits beacon information including its own node identification information. For this reason, the node 10 capable of wireless communication with the gateway device 100 also transmits beacon information, and the gateway device 100 receives the beacon information (step S501). The received beacon information includes beacon information of the node 10 connected to another gateway device.

ゲートウェイ装置100は、受信したビーコン情報のRSSIを測定し、RSSIが所定の閾値以上のビーコン情報からノード10の識別情報を取得する(ステップS502)。ゲートウェイ装置100は、取得した識別情報の中に他のゲートウェイ装置に接続するノード10の識別情報が含まれるか否かを判定する(ステップS503)。なお、各ゲートウェイ装置には、接続するノード10があらかじめ登録されており、それぞれのゲートウェイ装置に接続するノード10の情報は、すべてのゲートウェイ装置が共有しているものとする。このため、ゲートウェイ装置100は、ノード10から受信したビーコン情報を参照することにより、このノード10が他のゲートウェイ装置に接続するノード10であるか否かを判定することができる。   The gateway device 100 measures the RSSI of the received beacon information, and acquires the identification information of the node 10 from the beacon information whose RSSI is equal to or greater than a predetermined threshold (step S502). The gateway device 100 determines whether or not the acquired identification information includes the identification information of the node 10 connected to another gateway device (step S503). It is assumed that the node 10 to be connected is registered in advance in each gateway device, and the information of the node 10 connected to each gateway device is shared by all gateway devices. Therefore, the gateway device 100 can determine whether or not the node 10 is a node 10 connected to another gateway device by referring to the beacon information received from the node 10.

ビーコン情報に他のゲートウェイ装置に接続するノード10の識別情報が含まれる場合には(ステップS503Yes)、ゲートウェイ装置100は、このノード10が接続する他のゲートウェイ装置に対して、ノード10の識別情報を含むノード情報を送信する(ステップS504)。これにより、ゲートウェイ装置100は、自装置と接続していないノード10からビーコン情報を受信したことを、このノード10と接続するゲートウェイ装置に通知することができる。   When the identification information of the node 10 connected to the other gateway device is included in the beacon information (Yes in step S503), the gateway device 100 identifies the identification information of the node 10 with respect to the other gateway device to which the node 10 is connected. The node information including is transmitted (step S504). Thereby, the gateway apparatus 100 can notify the gateway apparatus connected to this node 10 that beacon information has been received from the node 10 not connected to the own apparatus.

ノード情報を送信した後、又は他のゲートウェイ装置に接続するノード10からビーコン情報を受信していない場合(ステップS503No)、ゲートウェイ装置100は、他のゲートウェイ装置からノード情報を受信する(ステップS505)。すなわち、ゲートウェイ装置100と接続するノード10のうち、他のゲートウェイ装置によってビーコン情報が受信されたノード10の識別情報を含むノード情報を受信する。   After transmitting the node information or when the beacon information is not received from the node 10 connected to another gateway device (No in Step S503), the gateway device 100 receives the node information from the other gateway device (Step S505). . That is, node information including identification information of the node 10 whose beacon information is received by another gateway device among the nodes 10 connected to the gateway device 100 is received.

そして、各ゲートウェイ装置から受信されたノード情報が集計されることにより、エリア重複率が算出される(ステップS506)。すなわち、ノード情報の送信元のゲートウェイ装置それぞれについて、ゲートウェイ装置100に接続するノード10のうちビーコン情報が受信されたノード10の数の割合がエリア重複率として算出される。あるゲートウェイ装置のエリア重複率は、ゲートウェイ装置100に接続するノード10のうち、当該ゲートウェイ装置によってビーコン情報が受信されたノード10の数が占める割合である。このため、エリア重複率が高いゲートウェイ装置は、ゲートウェイ装置100と共通する多くのノード10と無線通信可能であり、ゲートウェイ装置100の近隣にあると考えられる。   Then, by summing up node information received from each gateway device, an area overlap rate is calculated (step S506). That is, for each gateway device that is the source of node information, the ratio of the number of nodes 10 that have received beacon information among the nodes 10 connected to the gateway device 100 is calculated as the area overlap rate. The area overlap rate of a certain gateway device is the ratio of the number of nodes 10 that have received beacon information by the gateway device out of the nodes 10 connected to the gateway device 100. For this reason, a gateway device with a high area overlap rate can wirelessly communicate with many nodes 10 in common with the gateway device 100 and is considered to be in the vicinity of the gateway device 100.

それぞれのゲートウェイ装置についてのエリア重複率が算出されると、エリア重複率が所定値以上のゲートウェイ装置がゲートウェイ装置100の近隣GWであると決定される(ステップS507)。決定された近隣GWは、収容要求生成部140へ通知され、近隣GWに対して独立ノードの収容要求が送信される。   When the area overlap rate for each gateway device is calculated, a gateway device having an area overlap rate equal to or greater than a predetermined value is determined to be a neighboring GW of the gateway device 100 (step S507). The determined neighboring GW is notified to the accommodation request generating unit 140, and an accommodation request for an independent node is transmitted to the neighboring GW.

このように、ノード10がビーコン情報を送信する場合にも、ゲートウェイ装置がビーコン情報を送信する場合と同様に、ゲートウェイ装置100は、近隣GWを決定することができる。   Thus, also when the node 10 transmits beacon information, the gateway apparatus 100 can determine the neighboring GW as in the case where the gateway apparatus transmits beacon information.

なお、上記実施の形態1、2においては、ゲートウェイ装置100と無線通信可能な独立ノードがゲートウェイ装置200に収容される場合について詳しく説明した。しかし、ゲートウェイ装置100が他のゲートウェイ装置と無線通信可能な独立ノードを収容したり、ゲートウェイ装置200が独立ノードの収容を要求したりすることもある。そして、各ゲートウェイ装置が収容するノード10が異なれば、回帰推定に用いられる回帰モデル及び回帰係数も変化する。このため、ゲートウェイ装置がそれぞれ任意の時刻に他のゲートウェイ装置へ収容要求を送信すると、各ゲートウェイ装置に収容されるノード10が異なることになり、回帰モデル及び回帰係数が変化して、独立ノードの測定データの必要性も変化することがある。   In the first and second embodiments, the case where an independent node capable of wireless communication with the gateway device 100 is accommodated in the gateway device 200 has been described in detail. However, the gateway device 100 may accommodate an independent node capable of wireless communication with other gateway devices, or the gateway device 200 may request the accommodation of the independent node. And if the node 10 which each gateway apparatus accommodates differs, the regression model and regression coefficient used for regression estimation will also change. For this reason, when each gateway device transmits an accommodation request to another gateway device at an arbitrary time, the node 10 accommodated in each gateway device is different, and the regression model and the regression coefficient change, The need for measurement data can also change.

このように、各ゲートウェイ装置が収容するノード10が任意の時刻に変更されるのは好ましくないため、すべてのゲートウェイ装置が収容要求を送信可能な期間を例えば1日の決まった時間などに限定するのが好ましい。すなわち、この期間内にのみ各ゲートウェイ装置が独立ノードの収容要求を送信し、期間終了時には、各ゲートウェイ装置が収容するノード10を確定させるのが好ましい。そして、期間終了後に、ゲートウェイ装置単位での回帰推定が実行され、各ノード10の測定データが必要であるか否かが判定されるようにすれば良い。   Thus, since it is not preferable that the node 10 accommodated by each gateway device is changed to an arbitrary time, the period during which all gateway devices can transmit the accommodation request is limited to, for example, a fixed time of one day. Is preferred. That is, it is preferable that each gateway device transmits an independent node accommodation request only within this period, and the node 10 accommodated by each gateway apparatus is determined at the end of the period. Then, after the period is over, regression estimation for each gateway device may be executed to determine whether measurement data of each node 10 is necessary.

また、上記実施の形態1、2においては、定期的に各ゲートウェイ装置における回帰推定の誤差を算出し、誤差が所定の基準以上に大きくなった場合に、それぞれのノード10を収容するゲートウェイ装置を初期状態に戻し、改めて独立ノードを決定するようにしても良い。こうすることにより、各ノード10が設置された環境が変化した場合などにも、回帰推定の精度を向上し、消費電力の低減を図ることができる。なお、改めて独立ノードが決定された場合も、それぞれのゲートウェイ装置が任意の時刻に他のゲートウェイ装置へ収容要求を送信するのではなく、所定の期間内に各ゲートウェイ装置が独立ノードの収容要求を送信するのが好ましい。   In the first and second embodiments, the gateway device that accommodates each node 10 when the error of regression estimation in each gateway device is periodically calculated and the error becomes larger than a predetermined reference is provided. It is also possible to return to the initial state and determine the independent node again. By doing so, the accuracy of regression estimation can be improved and the power consumption can be reduced even when the environment in which each node 10 is installed changes. Even when an independent node is determined anew, each gateway device does not send an accommodation request to another gateway device at an arbitrary time, but each gateway device makes an accommodation request for an independent node within a predetermined period. It is preferable to transmit.

なお、上記各実施の形態において説明したゲートウェイ装置100、200の処理をコンピュータが実行可能なプログラムとして記述することも可能である。この場合、このプログラムをコンピュータが読み取り可能な記録媒体に格納し、コンピュータに導入することも可能である。コンピュータが読み取り可能な記録媒体としては、例えばCD−ROM、DVDディスク、USBメモリなどの可搬型記録媒体や、例えばフラッシュメモリなどの半導体メモリが挙げられる。   Note that the processing of the gateway devices 100 and 200 described in the above embodiments may be described as a program executable by a computer. In this case, this program can be stored in a computer-readable recording medium and introduced into the computer. Examples of the computer-readable recording medium include a portable recording medium such as a CD-ROM, a DVD disk, and a USB memory, and a semiconductor memory such as a flash memory.

100a、200a 無線通信部
100b、200b 通信I/F
100c、200c プロセッサ
100d、200d メモリ
110、210 測定データ取得部
120、220 回帰推定部
130、240 独立度算出部
140 収容要求生成部
150 収容可否取得部
160 測定必要性取得部
170、270 ノード設定部
180 測定データ送信部
230 収容要求取得部
250 収容可否判定部
260 測定必要性通知部
280 測定データ受信部
310 近隣GW決定部
100a, 200a Wireless communication unit 100b, 200b Communication I / F
100c, 200c Processor 100d, 200d Memory 110, 210 Measurement data acquisition unit 120, 220 Regression estimation unit 130, 240 Independence calculation unit 140 Accommodation request generation unit 150 Accommodability acquisition unit 160 Measurement necessity acquisition unit 170, 270 Node setting unit 180 measurement data transmission unit 230 accommodation request acquisition unit 250 accommodation availability determination unit 260 measurement necessity notification unit 280 measurement data reception unit 310 neighboring GW determination unit

Claims (10)

自装置と無線通信可能な範囲に位置する複数のセンサが測定して得た測定データを受信する無線通信部と、
前記無線通信部によって受信された測定データを用いて回帰推定を実行する回帰推定部と、
前記回帰推定部によって実行された回帰推定結果から、センサごとに他のセンサとの測定データの相関の大きさを示す独立度を算出する算出部と、
前記算出部によって算出された独立度に応じて、いずれかのセンサの収容を要求する収容要求を他のセンサ制御装置へ送信する送信部と、
前記送信部によって収容要求が送信された結果、センサが前記他のセンサ制御装置によって収容される場合、当該センサを除く複数のセンサの測定データの回帰推定結果に基づいて、各センサの測定頻度を設定する設定部と
を有することを特徴とするセンサ制御装置。
A wireless communication unit for receiving measurement data obtained by measurement by a plurality of sensors located in a range where wireless communication with the own device is possible;
A regression estimation unit that performs regression estimation using the measurement data received by the wireless communication unit;
From the regression estimation result executed by the regression estimation unit, a calculation unit that calculates the degree of independence indicating the magnitude of correlation of measurement data with other sensors for each sensor;
According to the degree of independence calculated by the calculation unit, a transmission unit that transmits an accommodation request for requesting accommodation of any sensor to another sensor control device,
As a result of the accommodation request transmitted by the transmission unit, when the sensor is accommodated by the other sensor control device, the measurement frequency of each sensor is determined based on the regression estimation results of the measurement data of a plurality of sensors excluding the sensor. A sensor control device comprising: a setting unit for setting.
前記算出部は、
回帰推定結果における、1つのセンサの測定データが参照されて測定値が推定されるセンサの数を示す被参照数と、前記1つのセンサの測定値を推定するために測定データを参照するセンサの数を示す参照数とに基づいて、前記1つのセンサの独立度を算出することを特徴とする請求項1記載のセンサ制御装置。
The calculation unit includes:
In the regression estimation result, the reference number indicating the number of sensors for which the measurement value is estimated by referring to the measurement data of one sensor, and the sensor that refers to the measurement data to estimate the measurement value of the one sensor The sensor control apparatus according to claim 1, wherein the degree of independence of the one sensor is calculated based on a reference number indicating a number.
前記送信部は、
前記算出部によって算出された独立度が、他のセンサとの測定データの相関が所定基準よりも低いことを示すセンサの収容要求を送信することを特徴とする請求項1記載のセンサ制御装置。
The transmitter is
The sensor control apparatus according to claim 1, wherein the degree of independence calculated by the calculation unit transmits a sensor accommodation request indicating that the correlation of measurement data with another sensor is lower than a predetermined reference.
自装置の近隣に位置する近隣センサ制御装置を決定する決定部をさらに有し、
前記送信部は、
前記決定部によって決定された近隣センサ制御装置へ収容要求を送信する
ことを特徴とする請求項1記載のセンサ制御装置。
A determination unit that determines a proximity sensor control device located in the vicinity of the device;
The transmitter is
The sensor control device according to claim 1, wherein an accommodation request is transmitted to the neighboring sensor control device determined by the determination unit.
前記決定部は、
センサ制御装置の識別情報を含むビーコン情報であって、他のセンサ制御装置が送信して自装置と無線通信可能な範囲に位置するセンサが受信したビーコン情報の報告を受け、他のセンサ制御装置からビーコン情報を受信したセンサの割合に基づいて、近隣センサ制御装置を決定することを特徴とする請求項4記載のセンサ制御装置。
The determination unit
The beacon information including the identification information of the sensor control device, the other sensor control device receives the report of the beacon information received by the sensor located in a range where wireless communication with the own device is received, and the other sensor control device The sensor control device according to claim 4, wherein a neighbor sensor control device is determined based on a ratio of sensors that have received beacon information from.
前記決定部は、
センサの識別情報を含むビーコン情報であって、自装置と無線通信可能な範囲に位置するセンサが送信して他のセンサ制御装置が受信したビーコン情報の報告を受け、他のセンサ制御装置によってビーコン情報が受信されたセンサの割合に基づいて、近隣センサ制御装置を決定することを特徴とする請求項4記載のセンサ制御装置。
The determination unit
Beacon information including sensor identification information, which is transmitted by a sensor located in a range where wireless communication can be performed with the own device and received by other sensor control devices, and received by other sensor control devices. 5. The sensor control device according to claim 4, wherein the proximity sensor control device is determined based on a ratio of sensors from which information is received.
自装置と無線通信可能な範囲に位置する複数のセンサが測定して得た測定データを受信する無線通信部と、
他のセンサ制御装置と無線通信可能な範囲に位置する外部センサから前記他のセンサ制御装置が受信した測定データを、前記他のセンサ制御装置から受信する受信部と、
前記無線通信部によって受信された測定データと前記受信部によって受信された測定データとを用いて回帰推定を実行する回帰推定部と、
前記回帰推定部によって実行された回帰推定結果から、センサごとに他のセンサとの測定データの相関の大きさを示す独立度を算出する算出部と、
前記算出部によって算出された独立度に基づいて、前記外部センサを収容するか否かを判定する判定部と、
前記外部センサを収容する場合、当該外部センサ及び前記複数のセンサの測定データの回帰推定結果に基づいて、前記複数のセンサの測定頻度を設定する設定部と
を有することを特徴とするセンサ制御装置。
A wireless communication unit for receiving measurement data obtained by measurement by a plurality of sensors located in a range where wireless communication with the own device is possible;
A receiving unit that receives from the other sensor control device measurement data received by the other sensor control device from an external sensor located in a range in which wireless communication with the other sensor control device is possible;
A regression estimation unit that performs regression estimation using the measurement data received by the wireless communication unit and the measurement data received by the reception unit;
From the regression estimation result executed by the regression estimation unit, a calculation unit that calculates the degree of independence indicating the magnitude of correlation of measurement data with other sensors for each sensor;
A determination unit that determines whether to accommodate the external sensor based on the degree of independence calculated by the calculation unit;
And a setting unit that sets measurement frequencies of the plurality of sensors based on regression estimation results of measurement data of the external sensors and the plurality of sensors when accommodating the external sensors. .
複数のセンサと、前記複数のセンサのうち一部のセンサと無線通信する第1のゲートウェイ装置と、前記複数のセンサのうち他の一部のセンサと無線通信する第2のゲートウェイ装置とを有するセンサシステムであって、
前記第1のゲートウェイ装置は、
前記一部のセンサが測定して得た測定データを受信する第1無線通信部と、
前記第1無線通信部によって受信された測定データを用いて回帰推定を実行する第1回帰推定部と、
前記第1回帰推定部によって実行された回帰推定結果から、センサごとに他のセンサとの測定データの相関の大きさを示す独立度を算出する第1算出部と、
前記第1算出部によって算出された独立度に応じて、いずれかのセンサの収容を要求する収容要求を前記第2のゲートウェイ装置へ送信する送信部と、
前記送信部によって収容要求が送信された結果、センサが前記第2のゲートウェイ装置によって収容される場合、当該センサを除く前記一部のセンサの測定データの回帰推定結果に基づいて、各センサの測定頻度を設定する第1設定部とを有し、
前記第2のゲートウェイ装置は、
前記他の一部のセンサが測定して得た測定データを受信する第2無線通信部と、
前記送信部によって送信される収容要求であって、前記一部のセンサに含まれる外部センサの測定データを含む収容要求を受信する受信部と、
前記第2無線通信部によって受信された測定データと前記受信部によって受信された測定データとを用いて回帰推定を実行する第2回帰推定部と、
前記第2回帰推定部によって実行された回帰推定結果から、センサごとに他のセンサとの測定データの相関の大きさを示す独立度を算出する第2算出部と、
前記第2算出部によって算出された独立度に基づいて、前記外部センサを収容するか否かを判定する判定部と、
前記外部センサを収容する場合、当該外部センサ及び前記複数のセンサの測定データの回帰推定結果に基づいて、前記他の一部のセンサの測定頻度を設定する第2設定部とを有する
ことを特徴とするセンサシステム。
A plurality of sensors; a first gateway device that wirelessly communicates with some of the plurality of sensors; and a second gateway device that wirelessly communicates with some other sensors of the plurality of sensors. A sensor system,
The first gateway device is:
A first wireless communication unit that receives measurement data obtained by measurement by the some sensors;
A first regression estimation unit that performs regression estimation using the measurement data received by the first wireless communication unit;
A first calculation unit that calculates the degree of independence indicating the magnitude of correlation of measurement data with other sensors for each sensor from the regression estimation result executed by the first regression estimation unit;
A transmission unit that transmits an accommodation request for requesting accommodation of any sensor to the second gateway device according to the degree of independence calculated by the first calculation unit;
As a result of the accommodation request being transmitted by the transmission unit, when a sensor is accommodated by the second gateway device, measurement of each sensor is performed based on the regression estimation result of the measurement data of the part of sensors excluding the sensor. A first setting unit for setting the frequency,
The second gateway device is
A second wireless communication unit for receiving measurement data obtained by measurement by the other part of the sensors;
A receiving unit that receives the accommodation request that is the accommodation request transmitted by the transmission unit and includes measurement data of an external sensor included in the part of the sensors;
A second regression estimation unit that performs regression estimation using the measurement data received by the second wireless communication unit and the measurement data received by the reception unit;
A second calculation unit that calculates the degree of independence indicating the magnitude of correlation of measurement data with other sensors for each sensor from the regression estimation result executed by the second regression estimation unit;
A determination unit that determines whether to house the external sensor based on the degree of independence calculated by the second calculation unit;
A second setting unit configured to set the measurement frequency of the other part of the sensor based on the regression estimation result of the measurement data of the external sensor and the plurality of sensors when the external sensor is accommodated. A sensor system.
センサ制御装置によって実行されるセンサ制御方法であって、
前記センサ制御装置と無線通信可能な範囲に位置する複数のセンサが測定して得た測定データを受信し、
受信された測定データを用いて回帰推定を実行し、
実行された回帰推定結果から、センサごとに他のセンサとの測定データの相関の大きさを示す独立度を算出し、
算出された独立度に応じて、いずれかのセンサの収容を要求する収容要求を他のセンサ制御装置へ送信し、
収容要求が送信された結果、センサが前記他のセンサ制御装置によって収容される場合、当該センサを除く複数のセンサの測定データの回帰推定結果に基づいて、各センサの測定頻度を設定する
処理を有することを特徴とするセンサ制御方法。
A sensor control method executed by a sensor control device,
Receiving measurement data obtained by measurement by a plurality of sensors located in a range in which wireless communication with the sensor control device is possible;
Perform regression estimation using received measurement data,
Calculate the degree of independence indicating the magnitude of the correlation of measurement data with other sensors for each sensor from the results of the regression estimation performed,
Depending on the calculated degree of independence, an accommodation request for requesting accommodation of any sensor is transmitted to another sensor control device,
As a result of the accommodation request being transmitted, when the sensor is accommodated by the other sensor control device, a process for setting the measurement frequency of each sensor based on the regression estimation results of the measurement data of a plurality of sensors excluding the sensor is performed. A sensor control method comprising:
センサ制御装置と無線通信可能な範囲に位置する複数のセンサが測定して得た測定データを受信し、
受信された測定データを用いて回帰推定を実行し、
実行された回帰推定結果から、センサごとに他のセンサとの測定データの相関の大きさを示す独立度を算出し、
算出された独立度に応じて、いずれかのセンサの収容を要求する収容要求を他のセンサ制御装置へ送信し、
収容要求が送信された結果、センサが前記他のセンサ制御装置によって収容される場合、当該センサを除く複数のセンサの測定データの回帰推定結果に基づいて、各センサの測定頻度を設定する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするセンサ制御プログラム。
Receives measurement data obtained by measuring multiple sensors located in a range where wireless communication with the sensor control device is possible,
Perform regression estimation using received measurement data,
Calculate the degree of independence indicating the magnitude of the correlation of measurement data with other sensors for each sensor from the results of the regression estimation performed,
Depending on the calculated degree of independence, an accommodation request for requesting accommodation of any sensor is transmitted to another sensor control device,
As a result of the accommodation request being transmitted, when the sensor is accommodated by the other sensor control device, a process for setting the measurement frequency of each sensor based on the regression estimation results of the measurement data of a plurality of sensors excluding the sensor is performed. A sensor control program that is executed by a computer.
JP2017143730A 2017-07-25 2017-07-25 Sensor control device, sensor system and sensor control method Active JP6919391B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017143730A JP6919391B2 (en) 2017-07-25 2017-07-25 Sensor control device, sensor system and sensor control method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017143730A JP6919391B2 (en) 2017-07-25 2017-07-25 Sensor control device, sensor system and sensor control method

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2019029696A true JP2019029696A (en) 2019-02-21
JP6919391B2 JP6919391B2 (en) 2021-08-18

Family

ID=65476760

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2017143730A Active JP6919391B2 (en) 2017-07-25 2017-07-25 Sensor control device, sensor system and sensor control method

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP6919391B2 (en)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008059160A (en) * 2006-08-30 2008-03-13 Ntt Comware Corp Sensor node system, method, terminal and program
JP2012100259A (en) * 2010-10-21 2012-05-24 Fujitsu Ltd Wireless network device, gateway having the same, wireless network system, wireless network node control method, program product, and storage medium
JP2014064121A (en) * 2012-09-20 2014-04-10 Oki Electric Ind Co Ltd Data collection system, data collection method, neighbor information management server, gateway device, sensor node, monitoring server, and program
WO2016117013A1 (en) * 2015-01-19 2016-07-28 富士通株式会社 Wireless base-station apparatus, wireless communication system, and communication control method

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008059160A (en) * 2006-08-30 2008-03-13 Ntt Comware Corp Sensor node system, method, terminal and program
JP2012100259A (en) * 2010-10-21 2012-05-24 Fujitsu Ltd Wireless network device, gateway having the same, wireless network system, wireless network node control method, program product, and storage medium
JP2014064121A (en) * 2012-09-20 2014-04-10 Oki Electric Ind Co Ltd Data collection system, data collection method, neighbor information management server, gateway device, sensor node, monitoring server, and program
WO2016117013A1 (en) * 2015-01-19 2016-07-28 富士通株式会社 Wireless base-station apparatus, wireless communication system, and communication control method

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
岩川 明則: "デバイスの省電力制御に向けた協調センシング方式の提案と評価", 電子情報通信学会技術研究報告 VOL.115 NO.443, vol. 第115巻, JPN6021004601, 22 January 2016 (2016-01-22), JP, pages 19 - 24, ISSN: 0004444095 *

Also Published As

Publication number Publication date
JP6919391B2 (en) 2021-08-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US8692667B2 (en) Methods and apparatus for distributed learning of parameters of a fingerprint prediction map model
KR101837580B1 (en) A communications system, an access network node and a method of optimising energy consumed in a communication network
Najeh et al. A novel range free localization algorithm in wireless sensor networks based on connectivity and genetic algorithms
US8744487B2 (en) Methods and apparatus for determining mobile device location in a communications system
US20120056785A1 (en) Methods and apparatus for increasing the reliability of signal reference maps for use in position determination
US20170010342A1 (en) Methods and apparatus for triggering cooperative positioning or learning in a wireless network
JP5623646B2 (en) Method and apparatus for using a mobile device as a fixed point
JP5756529B2 (en) Method and apparatus for mobile device location determination
CN107306441B (en) Method and device for sending Bluetooth broadcast frame and wireless access point
JP2009047487A (en) Position estimation method, position estimation system, and radio terminal
JP2008241684A (en) Location estimation method, location estimation system, and wireless terminal
WO2017098866A1 (en) Data collection system, data collection method, gateway device, server device, and program
JP2014216796A (en) Radio communication device and method, and program
JP6016383B2 (en) COMMUNICATION DEVICE, COMMUNICATION DEVICE CONTROL METHOD, PROGRAM
JP4796014B2 (en) COMMUNICATION CONTROL SUPPORT DEVICE, COMMUNICATION CONTROL SUPPORT METHOD, AND PROGRAM
JP6624780B2 (en) Positioning method, server and program
JP6919391B2 (en) Sensor control device, sensor system and sensor control method
KR101384133B1 (en) Method for Identifying failure data in sensor network and sensor network system using the same
KR20190044821A (en) SYSTEM MEASURING TAG'S POSITION IN LoRa NETWORK WITH EFFICIENT AND METHOD THEREOF
Silva et al. e‐LiteSense: Self‐adaptive energy‐aware data sensing in WSN environments
JP2019020170A (en) Position search system, server, method for position search, and position search program
JP6246747B2 (en) Measuring apparatus and measuring method
US8996329B2 (en) Sensor node and control method thereof
JP6408648B2 (en) Wireless communication apparatus and method, and program
JP2017069814A (en) Remote monitoring system, relay node device, and remote monitoring method

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20200409

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20210201

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20210216

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20210416

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20210622

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20210705

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6919391

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150