JP2019512992A - 分散Ｗｉ−Ｆｉネットワークの最適化 - Google Patents

Abstract

クラウドコントローラーによってＷｉ−Ｆｉシステム内のアクセスポイントの最適化処理を行うシステム及び方法であって、前記Ｗｉ−Ｆｉシステムの動作に関する入力を受信することと、容量を最大化する目的関数を最大化するために、前記入力に基づいて最適化処理を実行することと、前記最適化に基づいて動作パラメーターを含む出力を前記Ｗｉ−Ｆｉシステムに提供することと、を含む。前記最適化処理は、前記Ｗｉ−Ｆｉシステム内のどのアクセスポイントに接続するかをＷｉ−Ｆｉクライアントデバイスごとに選択する。

Description

本開示は、広くは、無線ネットワーキングシステム及び方法に関する。より具体的には、本開示は、分散Ｗｉ−Ｆｉネットワークにおける最適化システム及び方法に関する。

関連出願との相互参照
本特許出願は、２０１６年３月１８日に出願された、「分散Ｗｉ−Ｆｉネットワークの最適化」と題される米国特許仮出願第６２／３１０，５９６号の優先権を主張するものであり、その内容を参照により援用する。

Ｗｉ−Ｆｉネットワーク（すなわち、ＩＥＥＥ８０２．１１規格に基づく無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ））が広く普及している。人々は、家、職場（仕事部屋）、及び公共の場で、例えば学校やカフェ、公園でもＷｉ−Ｆｉネットワークを使用している。Ｗｉ−Ｆｉは、ケーブルを排除し移動性を可能にすることによって、高い利便性を提供する。消費者がＷｉ−Ｆｉで実行する各種アプリケーションは拡大の一途を辿っている。今日、人々は、ビデオトラフィック、オーディオトラフィック、電話での通話、ビデオ会議、オンラインゲーム、及び防犯カメラの映像など、あらゆる種類のメディアの伝送にＷｉ−Ｆｉを使用している。ウェブ閲覧、ファイルのアップロード／ダウンロード、ディスクドライブのバックアップ、及びいくつかのモバイルデバイス用アプリケーションなどの従来のデータサービスも同時に使用されることが多い。実際、Ｗｉ−Ｆｉは、家又は他の場所で、ユーザーデバイスとインターネットとの主接続となっている。接続されたデバイスの大半が、主ネットワーク接続性のためにＷｉ−Ｆｉを使用している。

Ｗｉ−Ｆｉの人気及び高普及率にもかかわらず、消費者の多くは尚もＷｉ−Ｆｉで苦労している。上述したようなリアルタイムのメディアアプリケーションを供給する難題によって、Ｗｉ−Ｆｉのスループット、待機時間、ジッター、及び堅牢性に負担が増大している。調査によると、サービスプロバイダーを介するインターネットへのブロードバンドアクセスは、９９．９％を越える確率で高データレートである。ところが、インターネットが消費者の家の境界まで確実且つ高速に届くにもかかわらず、家の中でＷｉ−Ｆｉを介して接続を分散する簡単なことの確実性はかなり低く、ユーザー体験満足度が低質になる。

一般的なＷｉ−Ｆｉシステムは、（ｉ）干渉、（ｉｉ）輻輳、及び（ｉｉｉ）カバレッジを含むいくつかの問題により、良好な動作が妨げられる。干渉については、Ｗｉ−Ｆｉの拡大に伴い、重複する異なるＷｉ−Ｆｉネットワーク間の干渉も拡大している。互いの範囲内にある２つのネットワークが高レベルのトラフィックを伝送する場合、互いに干渉して、両ネットワークで実現可能なスループットを低下させる。輻輳については、１つのＷｉ−Ｆｉネットワーク内でいくつかの通信セッションが稼働していることがある。いくつかの要求度の高いアプリケーション、例えば高解像度のビデオストリームが稼働しているとき、ネットワークは飽和状態に達し、ビデオストリームをサポートする十分な容量がなくなることがある。

カバレッジについては、Ｗｉ−Ｆｉ信号は距離とともに、及び、壁及び他の物体を通過する際に減衰する。多くの環境、例えば住居で、確実なＷｉ−Ｆｉサービスが全ての部屋で得られるとは限らない。基本的な接続が全ての部屋で得られる場合であっても、そうした場所の多くは弱いＷｉ−Ｆｉ信号のせいで低性能となる。住居内の様々な物体、例えば壁、ドア、鏡、人間、及びその辺にあるような物は全てＷｉ−Ｆｉ信号に干渉して減衰させ、データレートを低下させる。

一般的なＷｉ−Ｆｉシステムの性能を改善するために、２つの一般的手法が試されている。第１の手法は、単純に、より強力な単一アクセスポイントを確立して、ある場所をより高い信号強度でカバーしようというものであり、そうすることで所与の場所でより完全なカバレッジ、及びより高いデータレートを提供する。しかし、この手法は、許容送信電力(transmit power)の規制上の限界、及び基本的な自然法則の両方により制限される。そのような強力なアクセスポイントを作成する難易度は、電力の増強によるものであれ、送受信アンテナ数の増加によるものであれ、実現される改善とともに幾何級数的に上昇する。こうした技法を用いた現実的な改善は、６〜１２dBの範囲である。しかし、追加の壁１枚で１２dB減衰されることもある。したがって、１２dBのリンクバジェットを得るための相当な難易度及び費用にも関わらず、結果としてのシステムは追加の壁の１枚さえも通過して送信できない可能性がある。もとからあり得たカバレッジの穴は尚も全て存在し、低スループットのデバイスは尚も比較的低いスループットしか実現できず、全体的なシステム容量はごく僅かしか改善されないことになる。それに加えて、この手法は、干渉及び輻輳に関する状況を何ら改善しない。実のところ、送信電力を増強することにより、ネットワーク間の干渉量は上昇する。

第２の手法は、リピーター又はＷｉ−Ｆｉデバイスのメッシュを用いて、ある場所全体でＷｉ−Ｆｉデータをリピートすることである。この手法は、基本的に、より良いカバレッジを実現するより良い手法である。家の中心に１つのリピーターノードを配置するだけでも、１つのＷｉ−Ｆｉ送信波が移動しなければならない距離を半分に減じることができ、Ｗｉ−Ｆｉ信号の各ホップが移動（横断）しなければならない壁の数も半分になる。こうすればリンクバジェットの変化を４０dB以上とすることができ、これは上述した単一アクセスポイントの増強により得ることができる６〜１２dBのタイプの改善と比べて大きな変化である。メッシュネットワークは、Ｗｉ−Ｆｉリピーターを用いるシステムと同様の特性を有する。完全に相互接続されたメッシュは、全リピーターが互いに通信できる能力を追加し、パケットがネットワーク中の任意の経路を複数のホップを介して送達される可能性を開く。

最先端のメッシュ又はリピーターシステムにも多くの限界はある。このようなシステムはローカル制御に依存するので、リピーター又はメッシュノード間で全バックホール通信に同じ周波数を用いるように自己構成する。このため深刻なシステム容量の問題が生じる。パケットを目的地に届けるのに、ネットワーク内で３ホップを要求するシステムがあるとする。３ホップは全て同じ周波数チャンネル上にあるので、また、範囲（範囲は、サポートされる最も低いデータレートの長距離によって決定される）内の複数のデバイス中、所与のチャンネルで一度に１つのＷｉ−Ｆｉ電波しか送信できないので、一度に１つのホップしか有効にできない。したがって、この例では、３ホップを介してパケットを送達することは、当該１つのチャンネルでパケットを直接送達する場合の３倍の通信時間がかかることになる。第１のホップでは、パケットがＷｉ−Ｆｉゲートウェイから第１のメッシュノードへと移動しているとき、この家の他の全てのリンクは沈黙していなければならない。同様に、後にパケットが第１のメッシュノードから第２のメッシュノードへと送られるとき、その家の他のどのＷｉ−Ｆｉデバイスも送信することができない。最後に、パケットが第２のメッシュノードから最終目的地へと移動するときも同じである。結局、３ホップのリピートを使用することで、ネットワーク容量が３分の１に減じたことになる。また、単一アクセスポイントの場合と同様に、リピーター又はメッシュ手法は、干渉又は輻輳の問題については役に立たない。前述のように、この技法は、１つのパケット送信が３つの別個の送信となり、全部で３倍の通信時間がかかり、近隣のＷｉ−Ｆｉネットワークに対し３倍の干渉を生じるので、実は干渉を増加させるものである。

一例示的実施形態では、クラウドコントローラーによってＷｉ−Ｆｉシステム内のアクセスポイントの最適化処理を行う方法であって、Ｗｉ−Ｆｉシステムの動作に関する入力を受信することと、容量を最大化する目的関数を最大化するために、入力に基づいて最適化処理を実行することと、最適化に基づいて動作パラメーターを含む出力をＷｉ−Ｆｉシステムに提供することと、を含む。入力は、各Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイスにより要求される複数のトラフィック負荷と、各可能なリンクの信号強度と、各可能なリンクのデータレートと、各リンクのパケットエラーレートと、ネットワーク内インターフェアラー（interferer）の強度及び負荷と、ネットワーク外インターフェアラーの強度及び負荷とを含むことができ、出力は、複数のチャンネル及び帯域幅（ＢＷ）の選択と、経路及びトポロジーと、送信要求又は送信可（ＲＴＳ／ＣＴＳ）設定と、送信機（ＴＸ）電力（power）と、クリアチャンネル評価と、クライアント関連付けステアリングと、帯域ステアリングと、Ａｒｂｉｔｒａｔｉｏｎ ｉｎｔｅｒ−ｆｒａｍｅ ｓｐａｃｉｎｇ（ＡＩＦＳ）と、複数のＷｉ−Ｆｉコンテンションウィンドウを含むことができる。最適化処理は、Ｗｉ−Ｆｉシステム内のどのアクセスポイントに接続するかをＷｉ−Ｆｉクライアントデバイスごとに選択することができ、目的関数は、各Ｗｉ−Ｆｉクライアントが所望する負荷を考慮して、負荷比の余剰容量を最大化する。

各Ｗｉ−Ｆｉクライアントが所望する負荷は、最適化への入力となることができるとともに、アクセスポイントによる測定と、先行測定値に基づく推定と、未知数又は想定値への設定と、のいずれか又は複数によって決定することができる。各Ｗｉ−Ｆｉクライアントが所望する負荷は、最小保留容量に設定することができる。最適化は、Ｗｉ−Ｆｉシステム、及びクラスター化されている１つ又は複数の追加のＷｉ−Ｆｉシステムのために実行することができる。動作パラメーターは、アクセスポイントが全て使用されるわけではない、Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイスが必ずしも一番近くのアクセスポイントと関連付けられるわけではない、及び複数のバックボーンリンクが異なるチャンネルを利用している、のいずれか又は複数の値が真となるように設定することができる。出力は、Ｗｉ−Ｆｉシステム内のアクセスポイントのトポロジーをツリー構造に定義することができる。出力は、少なくとも１つのノードが２つ以上の親機を有し、これら２つ以上の親機間の通信にｍｕｌｔｉ−ｐａｔｈ Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ（ＴＣＰ）が利用されるようにトポロジーを定義することができる。最適化関数は、Ｗｉ−Ｆｉシステムの動作パラメーターに変更を加えるためのコストを組み込むことができる。方法は、出力にヒステリシス閾値を適用することと、ヒステリシス閾値に基づいて出力の提供（providing）を行うことを更に含むことができる。

さらなる例示的実施形態では、最適化処理を提供するように構成されているＷｉ−Ｆｉシステム用のクラウドコントローラーが、当該Ｗｉ−Ｆｉシステムと通信可能に接続されているネットワークインターフェースと、１つ又は複数のプロセッサーと、命令が格納されているメモリーとを備え、当該命令は、実行されると、当該１つ又は複数のプロセッサーに、当該Ｗｉ−Ｆｉシステムの動作に関する入力を受信させ、容量を最大化する目的関数を最大化するために、入力に基づいて最適化処理を実行させ、最適化処理に基づいて動作パラメーターを含む出力をＷｉ−Ｆｉシステムに提供させる。入力は、各Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイスにより要求される複数のトラフィック負荷と、各可能なリンクの信号強度と、各可能なリンクのデータレートと、各リンクのパケットエラーレートと、ネットワーク内インターフェアラーの強度及び負荷と、ネットワーク外インターフェアラーの強度及び負荷とを含むことができ、出力は、複数のチャンネル及び帯域幅（ＢＷ）の選択と、経路及びトポロジーと、送信要求又は送信可（ＲＴＳ／ＣＴＳ）設定と、送信機（ＴＸ）電力と、クリアチャンネル評価と、クライアント関連付けステアリングと、帯域ステアリング、Ａｒｂｉｔｒａｔｉｏｎ ｉｎｔｅｒ−ｆｒａｍｅ ｓｐａｃｉｎｇ（ＡＩＦＳ）と、複数のＷｉ−Ｆｉコンテンションウィンドウとを含むことができる。

最適化処理は、Ｗｉ−Ｆｉシステム内のどのアクセスポイントに接続するかをＷｉ−Ｆｉクライアントデバイスごとに選択することができ、目的関数は、各Ｗｉ−Ｆｉクライアントが所望する負荷を考慮して負荷比の余剰容量を最大化する。各Ｗｉ−Ｆｉクライアントが所望する負荷は、最適化への入力となることができるとともに、アクセスポイントによる測定と、先行測定値に基づく推定と、未知数又は想定値への設定と、のいずれか又は複数により決定することができる。最適化処理は、Ｗｉ−Ｆｉシステム、及びクラスター化されている１つ又は複数の追加のＷｉ−Ｆｉシステムのために実行することができる。動作パラメーターは、アクセスポイントが全て使用されるわけではない、Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイスが必ずしも一番近くのアクセスポイントと関連付けられるわけではない、及び複数のバックボーンリンクが異なるチャンネルを利用する、のいずれか又は複数の値が真となるように設定することができる。出力は、Ｗｉ−Ｆｉシステム内のアクセスポイントのトポロジーをツリー構造に定義することができる。出力は、少なくとも１つのノードが２つ以上の親機を有し、これら２つ以上の親機間の通信にｍｕｌｔｉ−ｐａｔｈ Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ（ＴＣＰ）が利用されるようにトポロジーを定義することができる。

さらなる例示的実施形態では，クラウドコントローラーによって最適化されるように構成されているＷｉ−Ｆｉシステムであって、互いに通信可能に接続されている複数のアクセスポイント、及び当該Ｗｉ−Ｆｉシステムに外部通信を提供するゲートウェイと通信可能に接続されている少なくとも１つのアクセスポイントと、を備え、上記のクラウドベースのシステムは、Ｗｉ−Ｆｉシステムの動作に関する入力を受信し、所望する負荷をＷｉ−Ｆｉクライアントデバイスごとに考慮して負荷比の余剰容量を最大化する目的関数を最大化するために、入力に基づいて最適化処理を実行し、最適化処理に基づいてＷｉ−Ｆｉシステムの動作パラメーターを含む出力を提供するように構成されている。

本開示は、本明細書において様々な図面を参照して例示され説明され、図面中、適宜、類似の参照番号が類似のシステムの構成要素／方法ステップを表示するのに用いられる。

クラウドベースの制御を有する分散Ｗｉ−Ｆｉシステムのネットワーク図である。 一般的な単一アクセスポイントシステム、Ｗｉ−Ｆｉメッシュネットワーク、及びＷｉ−Ｆｉリピーターシステムに対する、図１の分散Ｗｉ−Ｆｉシステムの動作の違いを示すネットワーク図である。 図１の分散Ｗｉ−Ｆｉシステムの構成及び最適化処理のフローチャートである。 図３の構成及び最適化処理の一部としての最適化への入力及び出力のブロック図である。 図１の分散Ｗｉ−Ｆｉシステム内のアクセスポイントの機能的構成要素のブロック図である。 図１の分散Ｗｉ−Ｆｉシステムで用いることができる、サーバー、Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイス、又はユーザーデバイスの機能的構成要素のブロック図である。 ２つのアクセスポイントの互いに対し相対的な容量負荷のグラフである。 最適化のための混合整数線形計画（ＭＩＬＰ）の一例の方程式である。 合同で最適化される家の数を減じ、それによって演算の複雑性を管理可能なものにするためのクラスター化の一例の図である。 例示的な場所における最適化の出力のサンプルのグラフである。 ツリー構造の最適化の出力のグラフである。

ここでまた、様々な例示的実施形態では、本開示は、分散Ｗｉ−Ｆｉネットワークの最適化を可能にするデータ収集システム及び方法に関する。システム及び方法の目的は、単一ＡＰ（アクセスポイント）、リピーター、又は複数のメッシュノードを有し、Ｗｉ−Ｆｉネットワークよりも優れた性能を有するＷｉ−Ｆｉネットワークを提供することである。システム及び方法は、クラウドベースの制御に基づき自己最適化する複数のアクセスポイント（ノード）を有する分散Ｗｉ−Ｆｉシステムを含む。この自己最適化は、動作環境に基づきリアルタイムで複数のアクセスポイントのトポロジー及び構成を適合させる。複数のアクセスポイントは、バックホールリンクを介して互いに、及び、クライアントリンクを介してＷｉ−Ｆｉクライアントデバイスと通信し、各バックホールリンク及び各クライアントリンクは、最適化に基づき異なるチャンネルを使用することができるので、前述のＷｉ−Ｆｉメッシュ又はリピーターシステムの限界を回避することができる。一例示的態様では、分散Ｗｉ−Ｆｉシステムは、（Ｗｉ−Ｆｉメッシュ又はリピーターシステムなどの一般的な展開に対し）比較的多数のアクセスポイントを含む。例えば、多数のアクセスポイントは、典型的な住居では、６〜１２以上であってもよい。多数のアクセスポイントがあれば、アクセスポイントとＷｉ−Ｆｉクライアントデバイスとの間の距離と同様のスケールで、任意の２つのアクセスポイント間の距離が短くなる。したがって、カバレッジの問題を回避しながら信号強度が維持され、また、トポロジー及び構成の最適化により輻輳及び干渉が最小化される。このように、分散Ｗｉ−Ｆｉシステムは、前述の一般的なＷｉ−Ｆｉシステムにおける３種の限界の全てに対処するものである。

最適化システム及び方法は、分散Ｗｉ−Ｆｉシステムからの入力を受信し、最適化を実行し、分散Ｗｉ−Ｆｉシステムの動作パラメーターを含む出力を提供する。入力は、各Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイスにより要求される複数のトラフィック負荷、各可能なリンクの信号強度及びデータレート、各リンクのパケットエラーレート、ネットワーク内インターフェアラー（interferer）の強度及び負荷、並びにネットワーク外インターフェアラーの強度及び負荷を含むことができる。出力は、複数のチャンネル及び帯域幅（ＢＷ）の選択、経路及びトポロジー、送信要求／送信可（ＲＴＳ／ＣＴＳ）設定、送信機（ＴＸ）電力、クリアチャンネル評価、クライアント関連付けステアリング、帯域ステアリング、拡張分散調整機能（ＥＤＣＦ）優先度及びＡｒｂｉｔｒａｔｉｏｎ Ｉｎｔｅｒ−Ｆｒａｍｅ Ｓｐａｃｉｎｇ（ＡＩＦＳ）などのＱｏＳパラメーター、並びにＷｉ−Ｆｉコンテンションウィンドウ設定を含むことができる。最適化は、入力に基づいて、多様な方法で定めることができる目的関数を最大化し、実際の性能（リアルワールドパフォーマンス（Ｒｅａｌ Ｗｏｒｌｄ Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ））及び使用の好みを反映することができる。特に、各Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイスが所望する負荷を考慮して、負荷比の余剰容量を最大化する目的関数が有益である。最適化の目的は、実施するとＷｉ−Ｆｉネットワークの動作を混乱させるような新トポロジーの不利益も含む場合がある。オプティマイザーの出力は、最適化に基づくＷｉ−Ｆｉシステムの動作パラメーターを含むことができる。

分散Ｗｉ−Ｆｉシステム
図１を参照すると、一例示的実施形態では、ネットワーク図が、クラウド１２ベースの制御を有する分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０を説明する。分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０は、ＩＥＥＥ８０２．１１プロトコル及びその変更された形態にしたがって動作することができる。分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０は、ある場所、例えば住居、職場その他などの全体に分散させることができる複数のアクセスポイント１４（アクセスポイント１４Ａ〜１４Ｈと表示する）を含む。つまり、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０は、単一アクセスポイント、リピーター、又はメッシュシステムによるサービスが非効率又は非実用的なあらゆる物理的な場所での動作を意図している。本明細書で説明するように、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０は、ネットワーク、システム、Ｗｉ−Ｆｉネットワーク、Ｗｉ−Ｆｉシステム、クラウドベースのシステム等と呼ばれることもある。アクセスポイント１４は、ノード、アクセスポイント、Ｗｉ−Ｆｉノード、Ｗｉ−Ｆｉアクセスポイント等と呼ばれることもある。アクセスポイント１４の目的は、Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６（Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６Ａ〜１６Ｅと表示する）へのネットワーク接続性を提供することである。Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６は、クライアントデバイス、ユーザーデバイス、クライアント、Ｗｉ−Ｆｉクライアント、Ｗｉ−Ｆｉデバイス等と呼ばれることもある。

典型的な住居展開では、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０は、１軒の家の中に３〜１２のアクセスポイントを含むことができる。多数のアクセスポイント１４（分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０内のノードと呼ばれることもある）によって、任意のアクセスポイント１４間の距離が、Ｗｉ−Ｆｉサービスを必要とする任意のＷｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６までの距離と同様、常に短いことが保証される。つまり、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０の１つの目的は、アクセスポイント１４間の距離が、各Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６と関連付けられたアクセスポイント１４との間の距離と同様のサイズとなることである。このような短距離によって、消費者の家が隅々まで良好にＷｉ−Ｆｉ信号にカバーされることが保証される。また、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０内の任意の所与のホップが短距離になりほとんど壁を貫通しないことも保証される。その結果、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０内の各ホップの信号強度は非常に高くなり、高データレートの使用が可能になり、堅牢な動作が提供される。尚、当業者であれば、Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６が、モバイルデバイス、タブレット、コンピューター、家電、家庭用エンターテメントデバイス、テレビ、又は任意のネットワーク可能デバイスであってもよいことを認識しよう。外部ネットワーク接続性のために、１つ又は複数のアクセスポイント１４がモデム／ルーター１８に接続されていてもよく、当該モデム／ルーター１８はケーブルモデム、デジタル加入者ループ（ＤＳＬ）モデム、又は分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０と関連付けられた物理的な場所への外部ネットワーク接続性を提供する任意のデバイスであってもよい。

優れたカバレッジを提供する一方で、多数のアクセスポイント１４（ノード）には同調の問題がある。全てのアクセスポイント１４を正しく構成させ高効率で通信させるには、中央制御が必要である。この制御は、好ましくはサーバー２０で実行され、当該サーバー２０にはインターネット（クラウド１２）経由で到達でき、ユーザーデバイス２２で稼動するアプリケーション（「アプリ」）を通じるなどして遠隔アクセスが可能である。分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０を稼働させることは、したがって、「クラウドサービス」として一般的に知られているものとなる。サーバー２０は、クラウド１２を通じて、測定データを受信し、この測定データを分析し、それに基づき分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０内のアクセスポイント１４を構成するように、構成されている。サーバー２０はまた、どのアクセスポイント１４が各Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６と接続（関連）するかを決定するように構成されることができる。つまり、一例示的態様では、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０は、アクセスポイント１４及びＷｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６の動作を最適化し、構成し、監視する、（クラウドベースのコントローラー又はクラウドサービスによる）クラウドベースの制御を含む。このクラウドベースの制御は、アクセスポイントにローカルでログインするなどによる、ローカル構成に依存する一般的な動作とは対照的である。分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０では、制御及び最適化はアクセスポイント１４へのローカルログインを必要とせず、ユーザーデバイス２２（又はローカルＷｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６）が、別個のネットワーク（分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０とは異なるネットワーク）（例えば、ＬＴＥ、別のＷｉ−Ｆｉネットワーク等）を介するなどして、クラウド１２内のサーバー２０と通信する。

アクセスポイント１４は、接続性のために無線リンク及び有線リンクの両方を含むことができる。図１の例では、アクセスポイント１４Ａは、モデム／ルーター１８への例示的なギガビットイーサネット（ＧｂＥ、イーサネットは登録商標）の有線接続を有する。任意選択により、アクセスポイント１４Ｂもまた、重複又は負荷のバランスをとるためなどに、モデム／ルーター１８への有線接続を有している。アクセスポイント１４Ａ、１４Ｂはまた、モデム／ルーター１８への無線接続を有することができる。アクセスポイント１４は、クライアント接続性のための無線リンク（クライアントリンクと呼ばれる）、及びバックホールのための無線リンク（バックホールリンクと呼ばれる）を有することができる。分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０が一般的なＷｉ−Ｆｉメッシュネットワークと異なる点は、クライアントリンクとバックホールリンクとが必ずしも同じＷｉ−Ｆｉチャンネルを共有しないので、干渉が低下することである。つまり、アクセスポイント１４は少なくとも２つのＷｉ−Ｆｉ無線チャンネルをサポートすることができ、これらのチャンネルはクライアントリンク又はバックホールリンクのどちらにも対応できるように自在に用いることができ、また、モデム／ルーター１８への接続性のために、又は他のデバイスに接続するために、少なくとも１つの有線ポートを有していてもよい。分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０では、小サブセットのアクセスポイント１４だけがモデム／ルーター１８への直接的な接続性を必要とし、接続されていないアクセスポイント１４は接続しているアクセスポイント１４へのバックホールリンクを通じてモデム／ルーター１８と通信している。

分散Ｗｉ−Ｆｉシステムの一般的なＷｉ−Ｆｉシステムとの比較
図２を参照すると、一例示的実施形態では、ネットワーク図が、一般的な単一アクセスポイントシステム３０、Ｗｉ−Ｆｉメッシュネットワーク３２、及びＷｉ−Ｆｉリピーターネットワーク３３に対する分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０の動作の違いを説明している。単一アクセスポイントシステム３０は、ある場所（例えば家）にある全てのＷｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６に対応するように中心部に配置され得る単一の強力なアクセスポイント３４に依存する。また、本明細書で先に説明したように、典型的な住居では、単一アクセスポイントシステム３０は、アクセスポイント３４とＷｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６との間に、いくつかの壁、床等を有し得る。それに加えて、単一アクセスポイントシステム３０は単一チャンネルで動作するので、近隣システムからの干渉が生じ得る。Ｗｉ−Ｆｉメッシュネットワーク３２は、Ｗｉ−Ｆｉカバレッジを分散する複数メッシュノード３６を有することにより、単一アクセスポイントシステム３０の問題の一部を解決する。具体的には、Ｗｉ−Ｆｉメッシュネットワーク３２は、完全に相互接続されているメッシュノード３６に基づき動作し、チャンネルＸなどのチャンネルを各メッシュノード３６とＷｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６との間で共有している。つまり、Ｗｉ−Ｆｉメッシュネットワーク３２は、完全に相互接続されたグリッドであり、同じチャンネルを共有し、メッシュノード３６とＷｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６との間で複数の異なる経路を可能にしている。しかし、Ｗｉ−Ｆｉメッシュネットワーク３２は同一のバックホールチャンネルを用いるので、ソースポイント間で全てのホップが、データ送達に必要なホップ数によってネットワーク容量を分割する。例えば、ビデオをＷｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６にストリーミングするのに３ホップを要する場合、Ｗｉ−Ｆｉメッシュネットワーク３２には１／３の容量しか残らない。Ｗｉ−Ｆｉリピーターネットワーク３３は、Ｗｉ−Ｆｉリピーター３８に無線接続されたアクセスポイント３４を含む。Ｗｉ−Ｆｉリピーターネットワーク３３は、アクセスポイント１４とＷｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６との間に最大で１つのＷｉ−Ｆｉリピーター３８が存在しているスター状トポロジーである。チャンネルの観点からは、アクセスポイント３４は第１のチャンネル、Ｃｈ．ＸでＷｉ−Ｆｉリピーター３８と通信でき、Ｗｉ−Ｆｉリピーター３８は第２のチャンネル、Ｃｈ．ＹでＷｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６と通信できる。

分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０は、全接続に同一チャンネルを要するＷｉ−Ｆｉメッシュネットワーク３２の問題を、様々なホップに異なるチャンネル又は帯域を用いることにより解決し（尚、一部のホップが同じチャンネル／帯域を使用してもよいが、必須ではない）、Ｗｉ−Ｆｉ速度の低下を防止する。例えば、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０は、アクセスポイント１４間で、及びＷｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６との間で異なるチャンネル／帯域（例えば、Ｃｈ．Ｘ、Ｃｈ．Ｙ、Ｃｈ．Ｚ、Ｃｈ．Ａ）を使用することができ、また、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０は、クラウド１２による構成及び最適化に基づき、必ずしも全てのアクセスポイント１４を使用しなくてよい。分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０は、複数のアクセスポイント１４を提供することにより、単一アクセスポイントシステム３０の問題を解決する。分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０は、Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６とゲートウェイとの間に最大でも２つの無線ホップしか許可しないＷｉ−Ｆｉリピーターネットワーク３３のようなスター状トポロジーに縛られない。また、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０は、Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６とゲートウェイとの間に１つの経路があるツリートポロジーを形成するが、Ｗｉ−Ｆｉリピーターネットワーク３３とは違って複数の無線ホップを可能とする。

Ｗｉ−Ｆｉは、共有型単信プロトコル、つまりネットワーク内ではいかなるときも２つのデバイス間の１つの会話だけが発生可能であり、１つのデバイスが発信している間、その他のデバイスはリッスンしていなくてはならない。異なるＷｉ−Ｆｉチャンネルを用いることにより、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０内で複数の同時の会話が同時に生じることが可能になる。アクセスポイント１４間で異なるＷｉ−Ｆｉチャンネルを選択することにより、干渉及び輻輳が回避される。サーバー２０は、クラウド１２を通じて、最適化されたチャンネルホップソリューションのアクセスポイント１４を自動的に構成する。分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０は、消費者及び彼らのＷｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６の常に変化し続ける需要をサポートするように、経路及びチャンネルを選択することができる。分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０の手法は、Ｗｉ−Ｆｉ信号がバックホール接続性でもクライアント接続性でも遠方まで移動する必要がないことを保証するものである。したがって、Ｗｉ−Ｆｉ信号は強いままであり、Ｗｉ−Ｆｉメッシュネットワーク３２又はＷｉ−Ｆｉリピーターのように同じチャンネルで通信することによる干渉が回避される。一例示的態様では、クラウド１２内のサーバー２０は、最高のユーザー体験のためにチャンネル選択を最適化するように構成されている。

分散Ｗｉ−Ｆｉシステムの構成及び最適化処理
図３を参照すると、一例示的実施形態では、フローチャートが分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０の構成及び最適化処理５０を説明する。具体的には、構成及び最適化処理５０は、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０の高効率な動作を可能にする様々なステップ５１〜５８を含む。これらのステップ５１〜５８は、適宜、異なる順で、場合によっては繰り返し実行して、変化する条件に分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０を適合させることができる。第１に、各アクセスポイント１４が電気ソケットに挿し込まれ、オンボード化される（ステップ５１）。分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０では、サブセットのアクセスポイント１４だけがモデム／ルーター１８に有線接続され（又は任意選択によりモデム／ルーター１８に無線接続され）、有線接続性のないアクセスポイント１４は、クラウド１２に接続するためにオンボード化されなくてはならない。オンボード化ステップ５１は、新たにインストールされたアクセスポイント１４が分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０に確実に接続して、このアクセスポイントがコマンドを受信でき、データをサーバー２０に提供できるようにする。オンボード化ステップ５１は、正しいサービスセット識別子（ＳＳＩＤ）（ネットワークＩＤ）及び関連付けられたセキュリティ鍵を有するアクセスポイントを構成することを含むことができる。一例示的実施形態では、オンボード化ステップ５１は、アクセスポイント１４とユーザーデバイス２２との間で、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）又は同等の接続性により実行されて、ユーザーがＳＳＩＤ、セキュリティ鍵等を提供することを可能にする。オンボード化されると、アクセスポイント１４は、構成のために、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０経由でサーバー２０との通信を開始することができる。

第２に、アクセスポイント１４は、測定値を取得し情報を収集して、ネットワーキング設定の最適化を可能にする（ステップ５２）。収集された情報は、全ノード間の、並びに全ノードと全Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６との間の、信号強度及びサポート可能なデータレートを含むことができる。具体的には、測定ステップ５２は、各アクセスポイント１４がデータを収集することにより実行される。干渉量、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０上で動作する異なるアプリケーションにより要求される負荷（スループット）等の様々な追加の測定を実行することができる。第３に、測定ステップ５２からの測定値及び収集された情報がクラウド１２内のサーバー２０に提供される（ステップ５３）。ステップ５１〜５３は、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０の場所で実行される。

ステップ５２、５３のこれらの測定値は、各クライアントにより要求されるトラフィック負荷、各ノード間で及び各ノードから各クライアントへの間で維持され得るデータレート、ノード間の及びノードとクライアントとの間のリンクのパケットエラーレート等を含むことができる。それに加えて、ノードは、ネットワークに影響する干渉レベルの測定を行う。これは、他のクラウド制御の分散Ｗｉ−Ｆｉシステム（「ネットワーク内インターフェアラー」）からの干渉、及び制御可能なネットワークの一部ではないデバイスからの干渉（「ネットワーク外インターフェアラー」）を含む。これらのタイプのインターフェアラーを区別することは重要である。ネットワーク内インターフェアラーは、クラウドシステムにより制御可能なので、ネットワーク内システム全体の大きな最適化に含まれ得る。ネットワーク外インターフェアラーは、クラウドからは制御できないので、これらの干渉を別のチャンネルに移動させたり別途変更したりすることはできない。システムはこれらを変更するのではなく、これらに適合しなければならない。これらのネットワーク外インターフェアラーは、クラウド制御されないＷｉ−Ｆｉネットワーク、及びＷｉ−Ｆｉにより使用される周波数で送信するＢｌｕｅｔｏｏｔｈデバイス、ベビーモニター、コードレス電話その他などの非Ｗｉ−Ｆｉデバイスを含む。

別の重要な入力は、ネットワークを移動するパケットの遅延である。これらの遅延は、直接の測定値から、Ｗｉ−Ｆｉネットワークのゲートウェイに到着したパケットをタイムスタンプし、それらが最後のノードを離れるまでの経過時間を測定することによって導出することができる。しかし、そのような測定は、ノード間のある程度の時刻同期を要することになる。別の手法は、各ノードを通過する遅延の統計値を個々に測定する、というものになる。次に、ネットワーク全体の総遅延の平均及び何らかの仮定を与えられた遅延の分布を各ノードの個々の遅延統計値に基づき計算することができる。こうして、遅延は、最適化において最小化されるべきパラメーターとなることができる。また、各ノードが送信及び受信に費やす時間を把握することも最適化にとっては有用である。これは、送信又は受信された情報の量とともに、様々なリンクが維持している平均データレートを判定するために用いることができる。

第４に、クラウド１２内のサーバー２０は、これらの測定値を用いて、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０の最適化アルゴリズムを実行する（ステップ５４）。最適化アルゴリズムは、ネットワーク動作にとって最良のパラメーターを出力する。これらは、各ノードがクライアントリンク及びバックホールリンク用に動作すべきチャネルの選択、ノードが使用すべきこれら各チャンネルの帯域幅、ノード間の接続のトポロジー及びそのトポロジーによるネットワーク内の任意のソースから任意の目的地へのパケットの経路、各クライアントが接続すべき適切なノード、各クライアントが接続すべき帯域等を含む。

具体的には、最適化は、ノードからの測定値を、最大化される目的関数への入力として用いる。各リンクの容量は、移動したデータの量（負荷）、及び干渉のせいでメディアがビジーである時間の量を検証することによって導出することができる。これはまた、リンクを通過して移動したデータと送信キューがビジーだった時間割合との比をとることによって導出することもできる。この容量は、リンクに飽和状態になるまで負荷がかかり、可能な限りのデータ量を移動させると仮定した場合に実現され得る仮想スループットを表す。

第５に、最適化の出力が、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０を構成するのに用いられる（ステップ５５）。ノード及びクライアントデバイスは、最適化の出力に基づきクラウドから構成される必要がある。特定の技法が用いられて速やかに構成がなされ、既に動作しているネットワークの中断が最小化される。最適化の出力は、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０の動作パラメーターである。これには、各ノードが動作する周波数チャンネル、及び使用されるチャンネルの帯域幅が含まれる。８０２．１１ａｃ規格は、チャンネル帯域幅２０、４０、８０、及び１６０MHzを可能にする。使用する帯域幅の選択は、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０において、より高いデータレート（広いチャンネル帯域幅）をサポートすることと、用いる異なる非干渉チャンネルの数が多いこととの間のトレードオフである。最適化は、様々なユーザーのアプリケーションにより要求される負荷をサポートする可能な限り低いチャンネル帯域を各リンクで使用させようとする。必要十分な最狭のスループットチャンネルを用いることにより、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０内の他のリンク用に最大数の非干渉チャンネルが残される。

最適化は、上述したように目的関数を最大化することにより、入力から出力を生成する。多くの異なる可能な目的関数がある。１つの目的は、全てのクライアントに提供される総スループットを最大化することであり得る。このゴールの短所は、最大の総スループットの実現が、既に良好に通信中のクライアントの性能を改善するために一部のクライアントを完全に干上がらせて、なされ得ることである。別の目的は、最悪の状況にあるネットワーク内のクライアントの性能をできる限り高めることであり得る（クライアントへの最小のスループットの最大化）。このゴールは、公平性を高めるのには役立つが、最悪のクライアントで漸増的な改善を得るために多大な総容量を引き換えにする場合がある。好ましい手法は、ネットワーク内の各クライアントの所望の負荷を考慮し、その負荷比の余剰容量を最大化することである。最適化は、容量を改善できるとともに、２つのＡＰ間で容量を変えることもできる。望ましい最適化は、負荷比の方向に余剰容量を最大化するものである。このことは、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０に望ましい負荷を伝送する最大のマージンを与えて、それらの性能をより堅牢にし、より少ない待機時間及びより少ないジッターとすることを表す。この厳格な最適化は、可変スケールで容量割当に重み付けするよりソフトな最適化関数を提供することにより、さらに強化することができる。要求された負荷よりも高いスループットとすることには高い利用価値が置かれよう。要求された負荷を上回るスループットをクライアント又はノードに提供することは尚も利点とみなされようが、全てのクライアント／ノードにそれらが要求している負荷を与えることよりは、重み付けは相当低くなる。そのようなソフトな重み付けの最適化関数は、デバイス間の余剰性能のより有益なトレードオフを可能にする。

別のセットの最適化の出力は、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０のトポロジー、つまりどのノードが他のどのノードと接続するかを定める。分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０を通る２つのクライアント間又はクライアントとインターネットゲートウェイ（モデム／ルーター１８）との間の実際の経路もまた、最適化の出力である。ここでまた、最適化は経路内の最良のトレードオフを選択しようとする。一般に、より多くのホップを移動するほど、各ホップの範囲は短くなり、データレートが高くなり、より堅牢になる。しかし、ホップが多いと、待機時間及びジッターが増え、チャンネル周波数割り当てによってはシステムの残りからより多くの容量が奪われる。

第６に、学習アルゴリズムをクラウド記憶データに適用して、傾向及びパターンを判定することができる（ステップ５６）。尚、サーバー２０は、ノードからの測定値、最適化の結果、及び関連のある最適化後の後続の測定値を記憶することができる。このデータを用いて、様々な目的のために傾向及びパターンを決定し分析することができる。ネットワークの再構成には時間がかかり、有効な通信を少なくとも部分的には必ず中断するので、そのピーク負荷に達する前に、ピーク負荷のためのネットワークを構成することが有益である。既に取り込まれている履歴のデータから学習することにより、将来起こる使用及び干渉を予測することが可能である。取り込みデータの学習のその他の用途は、バグを特定し、クライアントデバイスの挙動におけるバグを発見することを含む。クライアントデバイスの挙動にバグが発見されると、ネットワークのインフラストラクチャー側からのツール及びコマンドを用いてそれらのバグを回避することが可能であり得る。

第７に、ネットワークの性能を評価し、ユーザー又はＷｉ−Ｆｉ上でサービスを稼働させているサービスプロバイダーに報告することができる（ステップ５７）。第８に、アプリケーション（例えばユーザーデバイス２２で動作するモバイルアプリ）がユーザーにネットワーク動作の可視性を提供することができる（ステップ５８）。これは、ネットワーク活動及び性能メトリクスの表示を含む。モバイルアプリは、ユーザーに情報を送り、測定を行い、ユーザーがＷｉ−Ｆｉネットワークの動作の特定の側面を制御することを可能にするために用いることができる。モバイルアプリはまた、セルラーシステム経由でインターネットと通信して、ノードが最初に設定される際のオンボード化を支援する。携帯電話アプリはまた、セルラーシステムを使用して、ユーザーの正常なインターネット接続が機能していないときに、Ｗｉ−Ｆｉネットワークがインターネット及びクラウドと通信する方法を提供する。このセルラーベースの接続は、状況を知らせ、サービスプロバイダー及び他のユーザーに通知するために用いることができ、また、ユーザーの正常なインターネット接続が不調の際、データを家からインターネットへと伝送するのに用いることもできる。

構成及び最適化処理５０は、本明細書では例示的実施形態としての分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０を参照して説明されている。当業者であれば、構成及び最適化処理５０は、Ｗｉ−Ｆｉメッシュネットワーク３２、Ｗｉ−Ｆｉリピーターネットワーク３３等を含むあらゆるタイプの複数ノードＷｉ−Ｆｉシステムで動作可能であることを認識しよう。例えば、クラウドベースの制御をＷｉ−Ｆｉメッシュネットワーク３２、Ｗｉ−Ｆｉリピーターネットワーク３３等で実施することもでき、ここでも本明細書で説明する様々なシステム及び方法は、クラウドベースの制御及び最適化のために動作することができる。また、「分散Ｗｉ−Ｆｉネットワーク」という用語は、Ｗｉ−Ｆｉメッシュネットワーク３２、Ｗｉ−Ｆｉリピーターネットワーク３３等にも適用可能であるが、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０は分散Ｗｉ−Ｆｉネットワークの特定の実施形態である。つまり、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０は、複数ノードをサポートする点ではＷｉ−Ｆｉメッシュネットワーク３２、Ｗｉ−Ｆｉリピーターネットワーク３３等と同様であるが、各々と関連のある限界を克服する前述した特徴を有している。

最適化
図３を参照すると、一例示的実施形態では、ブロック図が、最適化７０への入力６０及び出力６２を説明する。入力６０は、例えば、各クライアントにより要求されるトラフィック負荷、ノード間及びアクセスポイント１４（ノード）とＷｉ−ｆｉクライアントデバイス１６との間の信号強度、ネットワーク内の各可能なリンクのデータレート、各リンクのパケットエラーレート、ネットワーク内インターフェアラーの強度及び負荷、並びにネットワーク外インターフェアラーの強度及び負荷を含むことができる。ここでまた、これらの入力は、複数のアクセスポイント１４により収集された測定値及びデータに基づき、クラウド１２内のサーバー２０に通信される。サーバー２０は、最適化７０を実施するように構成されている。最適化７０の出力は、例えば、チャンネル及び帯域幅（ＢＷ）の選択、経路及びトポロジー、送信要求／送信可（ＲＴＳ／ＣＴＳ）の設定、送信機（ＴＸ）電力、クリアチャンネル評価閾値、クライアント関連付けステアリング、並びに帯域ステアリングを含む。

アクセスポイント
図５を参照すると、一例示的実施形態では、ブロック図が、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０内のアクセスポイント１４の機能的構成要素を説明する。アクセスポイント１４は、プロセッサー１０２、複数の無線機１０４、ローカルインターフェース１０６、データ記憶領域１０８、ネットワークインターフェース１１０、及び電源１１２を収容する物理的なフォームファクター１００を含む。当業者であれば、図５は、アクセスポイント１４を簡略化して示したものであり、実際の実施形態は、追加の構成要素及び好ましく構成された処理論理（processing logic）を含んで、本明細書で説明する特徴、又は既知のもしくは本明細書では詳述していない一般的な動作特徴をサポートすることができることを理解すべきである。

一例示的実施形態では、フォームファクター１００は、小型の物理的実装体であり、アクセスポイント１４は電気ソケットに直接挿し込まれ、当該電気ソケットとの電気プラグ接続により物理的にサポートされる。この小型の物理的実装体は、住居全体に分散する多数のアクセスポイント１４には理想的である。プロセッサー１０２は、ソフトウェア命令を実行するハードウェアデバイスである。プロセッサー１０２は、あらゆる特別仕様の、又は市販されているプロセッサー、中央処理装置（ＣＰＵ）、モバイルデバイス３００と関連付けられたいくつかのプロセッサーのうちの補助プロセッサー、（マイクロチップ又はチップセットの形態の）半導体ベースのマイクロプロセッサー、又は一般にソフトウェア命令を実行するあらゆるデバイスであってよい。アクセスポイント１４の動作中、プロセッサー１０２は、メモリー又はデータ記憶領域１０８内に記憶されたソフトウェアを実行し、メモリー又はデータ記憶領域１０８と互いにデータを送受信し、ソフトウェア命令に従ってアクセスポイント１４の動作を広く制御するように構成されている。一例示的実施形態では、プロセッサー１０２には、移動用／携帯用に最適化されたプロセッサー、例えば消費電力及びモバイルアプリケーションが最適化されたプロセッサーが含まれることがある。

無線機１０４は、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０内の無線通信を可能にする。無線機１０４は、ＩＥＥＥ８０２．１１規格にしたがい動作することができる。無線機１０４は、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０での適切な通信を可能にするアドレス、制御部、及び／又はデータ接続を含む。本明細書で説明するように、アクセスポイント１４は、異なるリンク、すなわちバックホールリンク及びクライアントリンクをサポートする複数の無線機を含む。最適化７０は、無線機１０４の帯域幅、チャンネル、トポロジーその他などの構成を決定する。一例示的実施形態では、アクセスポイント１４は、２．４GHzについては２０／４０MHz、５GHzについては２０／４０／８０MHzの動作帯域幅を有する２．４GHz及び５GHzの２ｘ２ ＭＩＭＯ ８０２．１１ｂ／ｇ／ｎ／ａｃの電波を同時に操作するデュアルバンドの動作をサポートする。例えば、アクセスポイント１４は、ＩＥＥＥ８０２．１１ＡＣ１２００ギガビットＷｉ−Ｆｉ（３００＋８６７Mbps）をサポートすることができる。

ローカルインターフェース１０６は、アクセスポイント１４へのローカル通信用に構成され、有線接続でも、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈその他などの無線接続でもよい。アクセスポイント１４はクラウド１２を介して構成されるので、新たにオンになったアクセスポイント１４の接続性を確立するために、最初にオンボード化処理が必要である。一例示的実施形態では、アクセスポイント１４はまた、ユーザーデバイス２２上のアプリを通じるなどして分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０にオンボードするために、ユーザーデバイス２２（又はＷｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６）への接続性を可能にするローカルインターフェース１０６を含むことができる。データ記憶領域１０８は、データを記憶するのに用いられる。データ記憶領域１０８は、揮発性メモリー素子（例えば、ランダムアクセスメモリー（ＲＡＭ、例えばＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、ＳＤＲＡＭ等））、不揮発性メモリー素子（例えば、ＲＯＭ、ハードドライブ、テープ、ＣＤＲＯＭ等）、及びそれらの組合せをどれでも含むことができる。さらに、データ記憶領域１０８は、電子、磁気、光学、及び／又は他のタイプの記憶領域媒体を組み込むことができる。

ネットワークインターフェース１１０は、アクセスポイント１４に有線接続性を提供する。ネットワークインターフェース１０４は、アクセスポイント１４がモデム／ルーター１８と通信するのを可能にするために用いることができる。また、ネットワークインターフェース１０４は、Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６又はユーザーデバイス２２にローカル接続性を提供するために用いることができる。例えば、デバイスにおけるアクセスポイント１４への有線接続は、Ｗｉ−Ｆｉをサポートしていないデバイスにネットワークアクセスを提供することができる。一例示的実施形態では、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０内の全てのアクセスポイント１４がネットワークインターフェース１１０を含む。別の例示的実施形態では、モデム／ルーター１８に接続するか又はローカル有線接続を要求する選択アクセスポイント１４が、ネットワークインターフェース１１０を有する。ネットワークインターフェース１１０は、例えば、イーサネットカード又はアダプター（例えば、１０ＢａｓｅＴ、Ｆａｓｔ Ｅｔｈｅｒｎｅｔ、ギガビットイーサネット、１０ＧｂＥ）を含むことができる。ネットワークインターフェース１１０は、ネットワーク上の適切な通信を可能にするアドレス、制御部、及び／又はデータ接続を含むことができる。

プロセッサー１０２及びデータ記憶領域１０８は、アクセスポイント１４の動作を基本的に制御するソフトウェア及び／又はファームウェア、データ収集及び測定の制御、データ管理、メモリー管理、及びクラウドを介してのサーバー２０との通信及び制御インターフェースを含むことができる。プロセッサー１０２及びデータ記憶領域１０８は、本明細書で説明する様々な処理、アルゴリズム、方法、技法等を実施するように構成されていることができる。

クラウドサーバー及びユーザーデバイス
図６を参照すると、一例示的実施形態では、ブロック図が、サーバー２０、Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６、又は分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０で使用され得るユーザーデバイス２２の機能的構成要素を説明する。図６は、Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６、サーバー２０、ユーザーデバイス２２、又は任意の汎用処理デバイスのどれでも形成することができる機能的構成要素を説明する。サーバー２０は、ハードウェアアーキテクチャとして、一般にプロセッサー２０２、入力／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース２０４、ネットワークインターフェース２０６、データ記憶領域２０８、及びメモリー２１０を含む、デジタルコンピューターであってもよい。当業者であれば、図６は、サーバー２０を簡略化して示したものであり、実際の実施形態は、追加の構成要素及び好ましく構成された処理論理を含んで、本明細書で説明する特徴、又は既知のもしくは本明細書では詳述していない一般的な動作特徴をサポートすることができることを理解すべきである。

構成要素（２０２、２０４、２０６、２０８、及び２１０）は、ローカルインターフェース２１２を介して通信可能に接続されている。ローカルインターフェース２１２は、例えば、限定ではないが、当業界で知られているように、バス又は他の有線もしくは無線接続の１つ又は複数であってもよい。ローカルインターフェース２１２は、簡潔さを期して省略されているが、コントローラー、バッファー（キャッシュ）、ドライバー、リピーター、及びレシーバー（他にも多種ある）などの通信を可能にする追加の素子を有していてもよい。さらに、ローカルインターフェース２１２は、前述の構成要素間の適切な通信を可能にするアドレス、制御部、及び／又はデータ接続を含むことができる。

プロセッサー２０２は、ソフトウェア命令を実行するハードウェアデバイスである。プロセッサー２０２は、あらゆる特別仕様の、又は市販されているプロセッサー、中央処理装置（ＣＰＵ）、サーバー２０と関連付けられたいくつかのプロセッサーのうちの補助プロセッサー、（マイクロチップ又はチップセットの形態の）半導体ベースのマイクロプロセッサー、又は一般にソフトウェア命令を実行するあらゆるデバイスであってよい。サーバー２０の動作中、プロセッサー２０２は、メモリー２１０内に記憶されたソフトウェアを実行し、メモリー２１０と互いにデータを送受信し、ソフトウェア命令に従ってサーバー２０の動作を広く制御するように構成されている。Ｉ／Ｏインターフェース２０４は、デバイス又は構成要素の１つ又は複数からのユーザー入力を受信し、及び／又はデバイス又は構成要素の１つ又は複数へのシステム出力を提供するのに用いることができる。ユーザー入力は、例えば、キーボード、タッチパッド、及び／又はマウスを介して提供されることがある。システム出力は、ディスプレイデバイス及びプリンター（図示せず）を介して提供されることがある。Ｉ／Ｏインターフェース２０４には、例えば、シリアルポート、パラレルポート、ｓｍａｌｌ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｓｙｓｔｅｍ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ（ＳＣＳＩ）、シリアルＡＴＡ（ＳＡＴＡ）、ファイバーチャンネル、Ｉｎｆｉｎｉｂａｎｄ、ｉＳＣＳＩ、ＰＣＩ Ｅｘｐｒｅｓｓ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ（ＰＣＩ−ｘ）、赤外線（ＩＲ）インターフェース、高周波（ＲＦ）インターフェース、及び／又はユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）インターフェースが含まれることがある。

ネットワークインターフェース２０６は、サーバー２０がクラウド１２などのネットワーク上で通信可能とするために用いることができる。ネットワークインターフェース２０６は、例えば、イーサネットカード又はアダプター（例えば、１０ＢａｓｅＴ、Ｆａｓｔ Ｅｔｈｅｒｎｅｔ、ギガビットイーサネット、１０ＧｂＥ）又は無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）カード又はアダプター（例えば、８０２．１１ａ／ｂ／ｇ／ｎ／ａｃ）を含むことができる。ネットワークインターフェース２０６は、ネットワーク上の適切な通信を可能にするアドレス、制御部、及び／又はデータ接続を含むことができる。データ記憶領域２０８は、データを記憶するのに用いることができる。データ記憶領域２０８は、揮発性メモリー素子（例えば、ランダムアクセスメモリー（ＲＡＭ、例えばＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、ＳＤＲＡＭ等））、不揮発性メモリー素子（例えば、ＲＯＭ、ハードドライブ、テープ、ＣＤＲＯＭ等）、及びそれらの組合せをどれでも含むことができる。さらに、データ記憶領域２０８は、電子、磁気、光学、及び／又は他のタイプの記憶領域媒体を組み込むことができる。一例では、データ記憶領域２０８は、例えば、サーバー２０内でローカルインターフェース２１２に接続されている内部ハードドライブなどの、サーバー２０の内部に配置されてもよい。それに加えて、別の実施形態では、データ記憶領域２０８は、例えば、Ｉ／Ｏインターフェース２０４に接続（例えば、ＳＣＳＩ又はＵＳＢ接続）された外部ハードドライブなどの、サーバー２０の外部に配置されてもよい。さらなる実施形態では、データ記憶領域２０８は、例えば、ネットワークに接続したファイルサーバーなど、ネットワークを通じてサーバー２０に接続されていてもよい。

メモリー２１０は、揮発性メモリー素子（例えば、ランダムアクセスメモリー（ＲＡＭ、例えばＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、ＳＤＲＡＭ等））、不揮発性メモリー素子（例えば、ＲＯＭ、ハードドライブ、テープ、ＣＤＲＯＭ等）、及びそれらの組合せをどれでも含むことができる。さらに、メモリー２１０は、電子、磁気、光学、及び／又は他のタイプの記憶領域媒体を組み込むことができる。尚、メモリー２１０は、分散アーキテクチャを有することができ、その場合、様々な構成要素は互いに離れて配置されているが、プロセッサー２０２によってアクセス可能である。メモリー２１０内のソフトウェアは、１つ又は複数のソフトウェアプログラムを含むことができ、各々が論理関数を実施するための順序付き実行命令リストを含む。メモリー２１０内のソフトウェアは、好ましいオペレーティングシステム（Ｏ／Ｓ）２１４及び１つ又は複数のプログラム２１６を含む。オペレーティングシステム２１４は、他のコンピュータープログラム、例えば１つ又は複数のプログラム２１６の実行を基本的に制御し、スケジューリング、入力−出力制御、ファイル及びデータ管理、メモリー管理、並びに通信制御及び関連サービスを提供する。１つ又は複数のプログラム２１６は、本明細書で説明する例えば最適化７０に関する様々な処理、アルゴリズム、方法、技法等を実施するように構成されていてもよい。

最適化処理
ここでまた、図４を参照すると、最適化７０は、ある場所に展開しているアクセスポイント１４の各々によってなされる測定を入力６０として取る。このような測定値には、限定ではないが、各クライアント１６により要求されるトラフィック負荷、各アクセスポイント１４間で、及び各アクセスポイント１４から各クライアント１６までの間で維持され得る信号強度及びデータレート、アクセスポイント１４間、及びアクセスポイント１４とクライアント１６との間のリンクにおけるパケットエラーレート等が含まれることがある。それに加えて、アクセスポイント１４は、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０に影響する干渉レベルの測定をする。これには、他のクラウド制御の分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０からの干渉（「ネットワーク内インターフェアラー」）、及び制御可能なネットワークの一部ではないデバイスからの干渉（「ネットワーク外インターフェアラー」）が含まれる。これらのタイプのインターフェアラーを区別することは重要である。ネットワーク内インターフェアラーは、クラウドシステムにより制御可能なので、ネットワーク内システム全体の大きな最適化に含まれ得る。ネットワーク外インターフェアラーは、クラウドからは制御できないので、これらの干渉を別のチャンネルに移動させたり別途変更したりすることはできない。分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０はこれらを変更するのではなく、これらに適合しなければならない。これらのネットワーク外インターフェアラーは、クラウド制御されないＷｉ−Ｆｉネットワーク、及びＷｉ−Ｆｉにより使用される周波数で送信するＢｌｕｅｔｏｏｔｈデバイス、ベビーモニター、コードレス電話その他などの非Ｗｉ−Ｆｉデバイスを含む。各リンクの容量は、移動したデータの量（負荷）、及び干渉のせいでメディアがビジーである時間の量を検証することによって導出することができる。これはまた、リンクを通過して移動したデータと送信キューがビジーだった時間割合との比をとることによって導出することもできる。この容量は、リンクに飽和状態になるまで負荷がかかり、可能な限りのデータ量を移動させると仮定した場合に実現され得る仮想スループットを表す。

別の重要な入力は、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０を移動するパケットの遅延である。これらの遅延は、直接の測定値から、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０のゲートウェイアクセスポイント１４（モデム／ルーター１８に接続されている）に到着したパケットをタイムスタンプし、それらが当該アクセスポイント１４を離れるまでの経過時間を測定することによって導出することができる。しかし、そのような測定は、アクセスポイント１４間のある程度の時刻同期を要することになる。別の手法は、各アクセスポイント１４を通過する遅延の統計値を個々に測定する、というものになる。次に、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０全体の総遅延の平均及び何らかの仮定を与えられた遅延の分布を各アクセスポイント１４の個々の遅延統計値に基づき計算することができる。こうして、遅延は、最適化７０において最小化されるべきパラメーターとなることができる。また、各アクセスポイント１４が送信及び受信に費やす時間を把握することも最適化７０にとっては有用である。これは、送信又は受信された情報の量とともに、様々なリンクが維持している平均データレートを判定するために用いることができる。

最適化７０の出力６２は、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０の動作パラメーターである。これには、各アクセスポイント１４が動作する周波数チャンネル、及び使用されるチャンネルの帯域幅が含まれる。８０２．１１ａｃ規格は、チャンネル帯域幅２０、４０、８０、及び１６０MHzを可能にする。使用する帯域幅の選択は、より高いデータレート（広いチャンネル帯域幅）をサポートすることと、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０で用いる異なる非干渉チャンネルの数が多いこととの間のトレードオフである。最適化７０は、様々なユーザーのアプリケーションにより要求される負荷をサポートする可能な限り低いチャンネル帯域を各リンクで使用させようとする。必要十分な最狭のスループットチャンネルを用いることにより、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０内の他のリンク用に最大数の非干渉チャンネルが残される。

別のセットの最適化７０の出力６２は、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０のトポロジー、つまりどのアクセスポイント１４が他のどのアクセスポイント１４と接続するかを定める。分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０内の２つのクライアント間又はクライアントとインターネットゲートウェイ（モデム／ルーター１８）との間の実際の経路もまた、最適化７０の出力である。ここでまた、最適化７０は経路内の最良のトレードオフを選択しようとする。一般に、より多くのホップを移動するほど、各ホップの範囲は短くなり、データレートが高くなり、より堅牢になる。しかし、ホップが多いと、待機時間及びジッターが増え、チャンネル周波数割り当てによっては分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０の残りからより多くの容量が奪われる。後に説明する最適化方法は、これらすべてを考慮に入れ、真に最適な構成に想到する。

最適化７０はまた、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０内のどのリンクがＲＴＳ／ＣＴＳプロトコルを使用して隠れノードの問題を回避するかを決定することができ、各アクセスポイント１４の送信電力レベルを調節することができる。送信電力がより高いと、そのアクセスポイント１４からのリンクのデータレート及びスループットが増加するが、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０内の他のアクセスポイント１４及び近隣システムへの干渉がより高くなる。送信電力の変更と密接に関連して、最適化７０はまた、そこで電波上のトラフィックに譲るか又はそのまま他の送信と重なって送信するかのどちらかとなるクリアチャンネル評価閾値を設定することができる。これは、近隣ネットワークからの送信を無視し、他の信号と重なって送信するのが条件的に可能であれば送信を遅延しない、有効な方法である。

家の中でどのアクセスポイント１４に各Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６が接続するかを最適化７０が選択することが可能であれば、システム性能は多大な恩恵を受けることができる。この能力は、いくつかの事項に役立つ。第１に、Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６は、それらが接続されているアクセスポイント１４から、移動してより近くなり得たアクセスポイント１４へのローミングが上手くできないことが多い。こうした「粘着性」のクライアントは、距離が離れすぎているアクセスポイント１４と通信しようとして、不必要に低いスループットをもたらすことになる。クライアントの関連付けを制御することの別の利点は、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０内の特定のアクセスポイント１４での輻輳を回避することである。例えば、家の中の全てのＷｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６が、１つの特定のアクセスポイント１４と最も近い場所にある場合がある。それらのスループットは、この１つのアクセスポイント１４の総容量を共有することにより、限られたものになる。この場合、Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６の一部を異なるアクセスポイント１４と強制的に関連付けると、それらのアクセスポイント１４が多少遠くにあるとしても、うまくいく。その時点で各アクセスポイント１４の容量はより少数のＷｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６の間で共有されるので、各々のスループットはより高くなる。Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６を移動させるさらに別の理由は、バックホールリンクにおける輻輳の緩和である。Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６がアクセスポイント１４間に程よく点在したとしても、それらのアクセスポイント１４の全てがバックホールで１つのアクセスポイント１４に接続することもあり得る。この場合、バックホールに輻輳が生じる。ここでまた、Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６を、バックホールの異なる経路を有する他のアクセスポイント１４に移動させることで、輻輳を緩和することができる。

Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６をどこに関連付けるかのステアリングと密接に関連するのが、クライアントがどの周波数帯域に接続するかのステアリングである。多くのシステム及び好ましい実装形態では、アクセスポイント１４は、２つ以上の周波数帯域で同時に動作することができる。例えば、一部のアクセスポイント１４は、２．４GHz帯域と５GHz帯域とで同時に動作することができる。

最適化７０は、上述したように目的関数を最大化することにより、入力６０から出力６２を生成する。多くの異なる可能な目的関数がある。１つの目的は、全てのＷｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６に提供される総スループットを最大化することであり得る。このゴールの短所は、最大の総スループットの実現が、既に良好に通信中のＷｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６の性能を改善するために一部のＷｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６を完全に干上がらせることにより、なされ得ることである。別の目的は、最悪の状況にあるネットワーク内のＷｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６の性能をできる限り高めることであり得る（Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６への最小のスループットの最大化）。このゴールは、公平性を高めるのには役立つが、最悪のＷｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６で漸増的な改善を得るために多大な総容量を引き換えにする場合がある。

図７を参照すると、一例示的実施形態では、グラフが、２つのアクセスポイント１４の互いに対し相対的な容量負荷を説明する。好ましい方法は、ネットワーク内の各Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６の所望の負荷を考慮し、その負荷比の余剰容量を最大化する。図７は、２つの異なるアクセスポイント１４の容量要件を示して、この手法を説明する。最適化は、容量を改善できるとともに、２つのアクセスポイント１４間で容量を変えることもできる。望ましい最適化７０は、負荷比２５０の方向に余剰容量を最大化するものである。このことは、システムに望ましい負荷を伝送する最大のマージンを与えて、それらの性能をより堅牢にし、より少ない待機時間及びより少ないジッターとすることを表す。この厳格な最適化は、可変スケールで容量割当に重み付けするよりソフトな最適化関数／最適化機能を提供することにより、さらに強化することができる。要求された負荷と等しいか又はそれよりも少し高いスループットとすることには高い利用価値が置かれよう。要求された負荷を上回るスループットをＷｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６又はアクセスポイント１４に提供することは尚も利点とみなされようが、全てのＷｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６／アクセスポイント１４にそれらが要求している負荷を与えることよりは、重み付けははるかに低くなる。そのようなソフトな重み付けの最適化関数は、デバイス間の余剰性能のより操作容易なトレードオフを可能にする。

前述の手法が強調するのは、望ましい負荷の知識を有しての最適化である。アクセスポイント１４が望ましい負荷を把握している場合は、それを直接通信することができる。直近の期間（例えば過去数分間）で、推定することもできる。負荷はまた、長期履歴データから推定することができる。例えば、過去３０日間で記録された負荷を用いて予期される負荷を決定することができ、次いでそれを最適化７０に用いる。こうして、予期される最悪の場合の負荷について、ネットワークが事前構成される。

しかし、負荷を把握し得ないときもあり得る。例えば、新ネットワークを立ち上げた直後は、長期負荷履歴も短期（例えば５分）負荷要件もなく、アクセスポイント１４もその環境でＷｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６がどういった負荷を要求するかについて何の知識もない。この場合、負荷情報なしで最適化する必要がある。合理的な手法は、各アクセスポイント１４の負荷要件が均等であるという仮定の下で最適化することである。

負荷を把握している場合でも、負荷を人工的に操作することは有益であり得る。例えば、最近の履歴から、又は長期履歴からであっても、特定のアクセスポイント１４の負荷がゼロになることを予測することができる。しかし、誰かがその部屋に入って、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０でＷｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６にデータを取り込もうとする機会は尚もある。したがって、各Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６又はアクセスポイント１４で最低限の負荷を保留しておくことは有益であり、稀な事態に難なく対処できるように少なくとも多少の容量が全ての場所に存在することが保証される。

他の要因を目的関数に入れることができる。例えば、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０に対する特定のタイプの変更は極めて混乱を招きやすく、変更中に分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０内のトラフィックを遮断する。分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０に対し特定のタイプの変更を行うことの不利益を表す目的関数にコストを追加することができる。このコスト対他の要因を適切に重み付けすることによって、利得が大きいときは最適化７０に分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０の構成を変更させるが、少々の利得しかない場合は分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０はそのままにしておくように、目的関数を調節することができる。同様に、ヒステリシス閾値を最適化７０の出力に適用して、状況の微小な変化で分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０が２つの構成間を行き来するのではなく、比較的安定していることを保証することができる。

図８を参照すると、一例示的実施形態では、方程式が、最適化７０のための混合整数線形計画（ＭＩＬＰ）の一例を説明する。入力６０があって、目的関数がわかっていれば、目的関数を最大化する出力６２のセットを見出すことは数学的な問題となる。これを行う極めて高効率な方法は、ＭＩＬＰとして問題を公式化することである。この公式にはいくつかの利点がある。第１に、連続変数と離散変数との両方が関与するので、問題の性質に合う。例えば、チャンネル選択は整数の変数である。第２に、ＭＩＬＰの問題を解く高効率な方法が公知である。第３に、公式はかなり包括的であり、多様な目的関数及び解の制約に対応する。図８は、ＭＩＬＰの公式の一例の数学的表示を示し、注釈が方程式の様々な要素を説明している。

理想的には、この最適化は、１軒の家だけでなく、互いにＷｉ−Ｆｉ範囲内にある全ての家で行われ、したがって互いに干渉が生じる。当然ながら、第１の家に干渉する家にも、さらに遠く離れたインターフェアラーが存在する。このように進行していくと、１回の最適化だけで非常に多数の家、例えばマンハッタン中の全ての家を最適化しようとすることになる。ＭＩＬＰの解の演算時間は、最適化の対象のパラメーターの数とともに幾何級数的に増加し、また、１回の最適化を実行する家の数とともに幾何級数的に増加する。この解決策は、クラスター化を行うことである。

図９を参照すると、一例示的実施形態では、図が、一緒に最適化される家の数を減じ、それによって演算の複雑性を管理可能なものにするためのクラスター化の一例を説明する。別々のクラスターがそれらの境界で尚も高レベルな重複を有する場合、反復手法を適用することができる。第１回目は、クラスター間に干渉がないものと仮定することができる。第２回目は、第２のクラスターから第１のクラスターへの干渉を計算することができ、次いでその情報を用いて第１のクラスターの最良の構成を再計算することができる。次に、第１のクラスターからの新たな干渉を計算に入れて、第２のクラスターを再び最適化することができる。クラスターのサイズは演算を幾何級数的に増加させるが、反復は演算負荷を直線的に増加させるので、数回の反復により、全問題をまとめて解くよりも、はるかに演算が少なくなる。

最適化７０には複雑さがあり得る。いくつかの最適化パラメーターは、最適化７０への入力そのものを変える。例えば、帯域又はチャンネルの変更は、そのアクセスポイント１４が出力する送信電力を変更することがあり、ひいては当該アクセスポイント１４が他のアクセスポイント１４に対し示す干渉が変更される。同様に、異なるデータレートは多くの場合異なる電力レベルで送信されるので、Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６又はアクセスポイント１４の関連付けが変更されると、干渉効果も再計算されなくてはならない。

また、考慮すべきＷｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６の特定の挙動もある。例えば、一部のＷｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６は、異なる送信帯域幅（２０、４０、８０MHz等）をパケットによって動的に切り換える。他のＷｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６はそれほど柔軟ではなく、４０MHzのチャンネルを使用するように指示されると、４０MHzのパケットしか送らない。第１のグループのＷｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６は、４０MHzの帯域幅のチャンネルの割当の恩恵をほぼ常に受けるが、それは、可能なときにはそれを使用するが、４０MHzチャンネルの一部に干渉がある場合は、より低い帯域幅モードでも送信するからである。後者の分類のＷｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６は、４０MHzチャンネルの恩恵を、そのチャンネルのどこかに微小な干渉しかない場合だけ受けることができる。Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６の挙動の違いは、クラウドサービスに報告されてくるネットワークの測定値から経時的に学習することができるものである。

図１０を参照すると、一例示的実施形態では、グラフが、例示的な場所における最適化７０の出力６２のサンプルを説明する。最適化された分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０の一意性が、最適化７０の結果に表れているいくつかの特性からわかる。図１０はこれらのタイプのネットワークの３つの重要な側面を強調しており、それらはリピーター又はメッシュネットワークを使用する従来技術のＷｉ−Ｆｉシステムでは現れない。第１に、全部のアクセスポイント１４を使用するわけではない。既存のシステムでは、リピーター又はメッシュノードからマスターノードへの通信がとにかく可能ならば、また、いずれかのクライアントがそれと関連する場合（他のどのノードよりもそのノードが近いからという理由のこともある）、その経路は使用されることになる。しかし、その経路は極めて性能が低い経路であり得る。消費者が、ゲートウェイ／マスターノードからかなり離れた自宅の片隅にリピーターを１つ配置するとする。このリピーターは、その家全体で最も接続し難い最低データレートのデバイスとなる。実のところ、その家のどのクライアントと直接通信するよりも、そのリピーターに達するほうが困難であろう。しかし、既存のシステムでは、トラフィックはそのデバイスを通ってルーティングされることになる。分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０では、最適化が当然このアクセスポイント１４をネットワークから外し、どの親機ノードにも接続せず、又は全クライアントの関連付けをそのデバイスから移動させる。

図１０に示す第２の重要な側面は、バックホールリンク（アクセスポイント１４を一緒に接続し、（モデム／ルーター１８に接続されている）マスターゲートウェイアクセスポイント１４からの及びそれへのトラフィックを伝送するリンク）は、全てが同じ周波数チャンネル上にあるわけではない。こうすれば、異なる周波数の送信は干渉しないので、ネットワークのバックホール部分で複数の送信を同時に行うことが可能になる。リピーター又はメッシュネットワークを使用する既存のＷｉ−Ｆｉシステムは、バックホールに１つの周波数チャンネルを用いる。したがって、バックホールシステム全体で、常に１つの通信だけが可能となり、スループット及び容量が限られる。

図１０に示す第３の重要な側面は、Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６が、そのＷｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６に最も近いアクセスポイント１４ではないアクセスポイント１４に接続するように、多くの場合に指令されることである。こうすれば、必要に応じてリーフノードでもバックホールでも負荷のバランスをとることができる。リピーター及びメッシュネットワークを有するシステムなどの現在のＷｉ−Ｆｉシステムは、クライアントをどこに関連付けるかを制御しないので、輻輳するポイントを有し、性能が低下する。

図１１を参照すると、一例示的実施形態では、グラフが、ツリー構造の最適化７０の出力を説明する。上に示す最適化７０の出力はツリー構造をとっている。各アクセスポイント１４には親機が１つまでしかない。しかし、より完全に相互接続されたグラフを形成することができる。図１１は、グラフ構造の一例を示す。この図でＡＰ３と表示されるアクセスポイント１４には、２つの親機デバイス、ＡＰ４及びＡＰ０がある。このことは、ＡＰ４及びＡＰ０の２つの並列リンクから、そのうちの一方だけが接続されている場合に提供され得るよりも高い総スループットをＡＰ３に提供することができるという点で役に立ち得る。このことを有効にするためには、複数の並列リンクを活用することができるネットワーキングプロトコルを用いなければならない。そのようなプロトコルの一例は、Ｍｕｌｔｉ−Ｐａｔｈ Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ（Ｍｕｌｔｉ−Ｐａｔｈ ＴＣＰ）である。このプロトコルは、複数経路の通信のために特別に設計されており、複数の並列経路の帯域幅を集計する需要に非常に役立つ。

本明細書で説明するいくつかの例示的実施形態は、一般又は専用プロセッサーの１つ又は複数（「１つ又は複数のプロセッサー」）、例えばマイクロプロセッサー；中央処理装置（ＣＰＵ）；デジタル信号プロセッサー（ＤＳＰ）：カスタム化プロセッサー、例えばネットワークプロセッサー（ＮＰ）又はＮｅｔｗｏｒｋ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ（ＮＰＵ）、Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ（ＧＰＵ）等；Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ（ＦＰＧＡ）等を、それらを制御するための一意の記憶されたプログラム命令（ソフトウェア及びファームウェアの両方を含む）とともに含んで、特定の非プロセッサー回路と関連して、本明細書で説明する方法及び／又はシステムの一部、ほとんど、又は全部の機能を実装することができることを理解されよう。あるいは、一部又は全部の機能は、プログラム命令が記憶されていない状態のマシンによって実装されるか、又は特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）の１つ又は複数に実装されてもよく、各機能又は特定の機能の何らかの組合せがカスタム論理又は回路として実装される。当然ながら、前述の手法を組合せて使用してもよい。本明細書で説明する例示的実施形態の一部では、ハードウェアであって任意選択によりソフトウェア、ファームウェア、及びそれらの組合せを有するものに、対応するデバイスは、１セットの動作、ステップ、方法、処理、アルゴリズム、機能、技法等を、デジタル及び／又はアナログ信号で、様々な例示的実施形態について本明細書で説明するようにして実行する「ように構成されているか又はそのようにされている回路」、「ように構成されているか又はそのようにされている論理」等と呼ばれることがある。さらに、いくつかの例示的実施形態は、本明細書で説明し特許請求する機能を実行するプロセッサーを各々含むことができるコンピューター、サーバー、アプライアンス、デバイス、プロセッサー、回路等をプログラムするためのコンピューター可読コードが記憶されている非一過性コンピューター可読記憶媒体を含むことができる。そのようなコンピューター可読記憶媒体の例としては、限定ではないが、ハードディスク、光学記憶装置、磁気記憶装置、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＰＲＯＭ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリー等が挙げられる。非一過性コンピューター可読媒体に記憶される場合、ソフトウェアは、プロセッサー又はデバイス（例えば、任意のタイプのプログラム可能回路又は論理）により実行命令を含むことができ、当該命令は、そのような実行に応答して、様々な例示的実施形態について本明細書で説明するような１セットの動作、ステップ、方法、処理、アルゴリズム、機能、技法等を当該プロセッサー又はデバイスに実行させるものである。

本開示を好ましい実施形態及びそれらの具体的な例を参照して例示し説明してきたが、当業者であれば、他の実施形態及び例も同様に機能し且つ／又は同様の結果を実現することができることは容易に理解できる。そのような均等の実施形態及び例は全て、本開示の趣旨及び範囲内であり、本開示の趣旨及び範囲によって意図されるものであり、以下の特許請求の範囲によって保護されるものとする。

Claims (20)

1. クラウドコントローラーによってＷｉ−Ｆｉシステム内のアクセスポイントの最適化処理を行う方法であって、
   前記Ｗｉ−Ｆｉシステムの動作に関する入力を受信することと、
   容量を最大化する目的関数を最大化するために、前記入力に基づいて最適化処理を実行することと、
   前記最適化処理に基づいて動作パラメーターを含む出力を前記Ｗｉ−Ｆｉシステムに提供することと、を含む、
   方法。
2. 前記入力は、各Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイスにより要求される複数のトラフィック負荷と、各可能なリンクの信号強度と、各可能なリンクのデータレートと、各リンクのパケットエラーレートと、ネットワーク内インターフェアラーの強度及び負荷と、ネットワーク外インターフェアラーの強度及び負荷とを含み、
   前記出力は、複数のチャンネル及び帯域幅（ＢＷ）の選択と、経路及びトポロジーと、送信要求又は送信可（ＲＴＳ／ＣＴＳ）設定と、送信機（ＴＸ）電力（power）と、クリアチャンネル評価と、クライアント関連付けステアリングと、帯域ステアリングと、Ａｒｂｉｔｒａｔｉｏｎ ｉｎｔｅｒ−ｆｒａｍｅ ｓｐａｃｉｎｇ（ＡＩＦＳ）と、複数のＷｉ−Ｆｉコンテンションウィンドウとを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記最適化処理は、前記Ｗｉ−Ｆｉシステム内のどのアクセスポイントに接続するかをＷｉ−Ｆｉクライアントデバイスごとに選択し、前記目的関数は、各Ｗｉ−Ｆｉクライアントが所望する負荷を考慮して負荷比の余剰容量を最大化する、請求項１に記載の方法。
4. 各Ｗｉ−Ｆｉクライアントが所望する負荷は、前記最適化への入力であって、前記アクセスポイントによる測定と、先行測定値に基づく推定と、未知数又は想定値への設定と、のいずれか又は複数により決定される、請求項１に記載の方法。
5. 各Ｗｉ−Ｆｉクライアントが所望する前記負荷が最小保留容量に設定されている、請求項４に記載の方法。
6. 前記最適化処理は、前記Ｗｉ−Ｆｉシステム、及びクラスター化されている１つ又は複数の追加のＷｉ−Ｆｉシステムのために実行される、請求項１に記載の方法。
7. 前記動作パラメーターは、前記アクセスポイントが全て使用されるわけではないこと、前記Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイスが必ずしも一番近くのアクセスポイントと関連付けられるわけではないこと、及び複数のバックボーンリンクが異なるチャンネルを利用していること、のいずれか又は複数の値が真となるように設定される、請求項１に記載の方法。
8. 前記出力は、前記Ｗｉ−Ｆｉシステム内の前記アクセスポイントのトポロジーをツリー構造に定義する、請求項１に記載の方法。
9. 前記出力は、少なくとも１つのノードが２つ以上の親機を有し、前記２つ以上の親機間の通信にｍｕｌｔｉ−ｐａｔｈ Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ（ＴＣＰ）が利用されるようにトポロジーが定義されている、請求項１に記載の方法。
10. 前記最適化関数は、前記Ｗｉ−Ｆｉシステムの前記動作パラメーターに変更を加えるためのコストを組み込んでいる、請求項１に記載の方法。
11. ヒステリシス閾値を前記出力に適用することと、前記ヒステリシス閾値に基づいて前記出力の提供を行うこととを更に含む、請求項１に記載の方法。
12. 最適化処理を提供するように構成されているＷｉ−Ｆｉシステム用のクラウドコントローラーであって、
    前記Ｗｉ−Ｆｉシステムと通信可能に接続されているネットワークインターフェースと、
    １つ又は複数のプロセッサーと、
    命令が格納されているメモリーと、を備え、
    前記命令は、実行されると、前記１つ又は複数のプロセッサーに、
    前記Ｗｉ−Ｆｉシステムの動作に関する入力を受信させ、
    容量を最大化する目的関数を最大化するために、前記入力に基づいて最適化処理を実行させ、
    前記最適化処理に基づいて動作パラメーターを含む出力を前記Ｗｉ−Ｆｉシステムに提供させる、
    クラウドコントローラー。
13. 前記入力は、各Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイスにより要求される複数のトラフィック負荷と、各可能なリンクの信号強度と、各可能なリンクのデータレートと、各リンクのパケットエラーレートと、ネットワーク内インターフェアラーの強度及び負荷と、ネットワーク外インターフェアラーの強度及び負荷とを含み、
    前記出力は、複数のチャンネル及び帯域幅（ＢＷ）の選択と、経路及びトポロジーと、送信要求又は送信可（ＲＴＳ／ＣＴＳ）設定と、送信機（ＴＸ）電力と、クリアチャンネル評価と、クライアント関連付けステアリングと、帯域ステアリングと、Ａｒｂｉｔｒａｔｉｏｎ ｉｎｔｅｒ−ｆｒａｍｅ ｓｐａｃｉｎｇ（ＡＩＦＳ）と、複数のＷｉ−Ｆｉコンテンションウィンドウとを含む、請求項１２に記載のクラウドコントローラー。
14. 前記最適化処理は、前記Ｗｉ−Ｆｉシステム内のどのアクセスポイントに接続するかをＷｉ−Ｆｉクライアントデバイスごとに選択し、前記目的関数は、各Ｗｉ−Ｆｉクライアントが所望する負荷を考慮して負荷比の余剰容量を最大化する、請求項１２に記載のクラウドコントローラー。
15. 各Ｗｉ−Ｆｉクライアントが所望する負荷は、前記最適化への入力であって、前記アクセスポイントによる測定と、先行測定値に基づく推定と、未知数又は想定値への設定と、のいずれか又は複数により決定されている、請求項１２に記載のクラウドコントローラー。
16. 前記最適化処理は、前記Ｗｉ−Ｆｉシステム、及びクラスター化されている１つ又は複数の追加のＷｉ−Ｆｉシステムのために実行される、請求項１２に記載のクラウドコントローラー。
17. 前記動作パラメーターは、前記アクセスポイントが全て使用されるわけではないこと、前記Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイスが必ずしも一番近くのアクセスポイントと関連付けられるわけではないこと、及び複数のバックボーンリンクが異なるチャンネルを利用していること、のいずれか又は複数の値が真となるように設定されている、請求項１２に記載のクラウドコントローラー。
18. 前記出力は、前記Ｗｉ−Ｆｉシステム内の前記アクセスポイントのトポロジーをツリー構造に定義する、請求項１２に記載のクラウドコントローラー。
19. 前記出力は、少なくとも１つのノードが２つ以上の親機を有し、前記２つ以上の親機間の通信にｍｕｌｔｉ−ｐａｔｈ Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ（ＴＣＰ）が利用されるようにトポロジーが定義されている、請求項１２に記載のクラウドコントローラー。
20. クラウドコントローラーによって最適化されるように構成されているＷｉ−Ｆｉシステムであって、
    互いに通信可能に接続されている複数のアクセスポイント、及び前記Ｗｉ−Ｆｉシステムに外部通信を提供するゲートウェイと通信可能に接続されている少なくとも１つのアクセスポイントと、
    クラウドベースのシステムと、を備え、
    前記クラウドベースのシステムは、
    前記Ｗｉ−Ｆｉシステムの動作に関する入力を受信し、
    所望する負荷をＷｉ−Ｆｉクライアントデバイスごとに考慮して負荷比の余剰容量を最大化する目的関数を最大化するために、前記入力に基づいて最適化処理を実行し、
    前記最適化処理に基づいて前記Ｗｉ−Ｆｉシステムの動作パラメーターを含む出力を提供するように構成されている、
    Ｗｉ−Ｆｉシステム。