JP2020025234A - Design method and system for radio sensor network - Google Patents
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Abstract
Description
本開示は、無線センサネットワークの設計方法及びシステムに関するものである。 The present disclosure relates to a method and system for designing a wireless sensor network.
従来、鉄道分野においても、線路沿線の構造物の状態監視、列車の状態監視等のために、無線センサネットワーク（ＷＳＮ）を利用した様々な状態監視システムが提案されている（例えば、非特許文献１参照。）。 2. Description of the Related Art Conventionally, in the field of railways, various state monitoring systems using a wireless sensor network (WSN) have been proposed for monitoring the state of a structure along a track, the state of a train, and the like (for example, Non-Patent Documents). 1).
しかしながら、前記従来の技術では、効率のよいＷＳＮを得ることが困難であった。 However, it is difficult to obtain an efficient WSN with the above-mentioned conventional technology.
ＷＳＮの多くは、監視対象物のデータを取得するためのセンサノードと、データを集約するためのゲートウェイと、センサノードとゲートウェイとが直接通信することができない場合にデータを転送する中継ノードとを備える。このようなＷＳＮを設計する上では、これらのノードを効果的に配置することが重要となる。状態監視を目的とするＷＳＮにおいては、センサノードやゲートウェイを配置する場所はあらかじめ決まっている場合が多い。そのため、ＷＳＮを設計する上では、中継ノードをいかに効率よく配置するかが重要である。 Many WSNs include a sensor node for acquiring data of a monitoring target, a gateway for collecting data, and a relay node for transferring data when the sensor node and the gateway cannot communicate directly. Prepare. In designing such a WSN, it is important to effectively arrange these nodes. In a WSN for the purpose of status monitoring, the location where a sensor node or a gateway is arranged is often determined in advance. Therefore, in designing a WSN, it is important how to efficiently arrange the relay nodes.
鉄道環境は、都市部や山間部に亘り線上に長く広がっており、無線通信を妨げる遮蔽物が多数存在する。また、安全性や物理的な条件から、ノードの配置場所に制約が生じることがある。このため、鉄道環境におけるＷＳＮを導入する上では、これらの特徴を考慮してＷＳＮの設計を行う必要がある。 The railroad environment extends over a long line over urban and mountainous areas, and there are many shields that hinder wireless communication. In addition, there are cases where restrictions are placed on the location of the node due to security or physical conditions. Therefore, when introducing a WSN in a railway environment, it is necessary to design a WSN in consideration of these features.
ここでは、前記従来の技術の問題点を解決して、遮蔽物や、中継ノードの配置が不可能な場所が存在しても、中継ノードの配置やルーティングを最適化することができる無線センサネットワークの設計方法及びシステムを提供することを目的とする。 Here, a wireless sensor network capable of optimizing the placement and routing of a relay node even if there is a shield or a place where a relay node cannot be placed, by solving the problems of the conventional technology. It is an object of the present invention to provide a design method and system.
そのために、無線センサネットワークの設計方法においては、監視対象物のデータを計測し、計測したデータを送信するセンサノード、該センサノードからのデータを集約するゲートウェイ、及び、前記センサノードからのデータを中継してゲートウェイに転送する中継ノードを有する無線センサネットワークの設計方法であって、前記中継ノードの数を最小とする中継ノードの数及び配置の候補を算出する候補算出工程と、前記候補に基づいて、前記無線センサネットワークの消費電力量及びデータ到達率のシミュレーションを行うシミュレーション工程と、前記候補と、前記無線センサネットワークの消費電力量及びデータ到達率とに基づいて、前記無線センサネットワークの最適化を行う最適化工程とを含み、該最適化工程においては、前記中継ノードの消費電力量の最大値を最小化する中継ノードの配置、前記無線センサネットワークのルーティング及びデータの再送回数の組み合わせを算出する。 Therefore, in the design method of the wireless sensor network, the sensor node that measures the data of the monitoring target and transmits the measured data, the gateway that aggregates the data from the sensor node, and the data from the sensor node A method for designing a wireless sensor network having a relay node for relaying and transferring to a gateway, comprising: a candidate calculating step of calculating a candidate for the number and arrangement of relay nodes that minimizes the number of the relay nodes; And optimizing the wireless sensor network based on the candidate, and the power consumption and data arrival rate of the wireless sensor network, and a simulation step of simulating the power consumption and data arrival rate of the wireless sensor network. And an optimization step of performing Arrangement of a relay node that minimizes the maximum value of the power consumption of the relay node, calculates the combination of routing and retransmission count of the data of the wireless sensor network.
他の無線センサネットワークの設計方法においては、さらに、前記最適化工程においては、前記データ到達率があらかじめ設定された下限値を上回ること、及び、前記中継ノードの数が前記候補算出工程において算出された中継ノードの数と同一であることを制約条件として、前記無線センサネットワークの最適化を行う。 In another wireless sensor network design method, further, in the optimizing step, the data arrival rate exceeds a predetermined lower limit, and the number of relay nodes is calculated in the candidate calculating step. The wireless sensor network is optimized under the condition that the number is equal to the number of relay nodes.
更に他の無線センサネットワークの設計方法においては、さらに、前記最適化工程においては、前記組み合わせの候補である解候補毎にデータの再送回数が０回のときのデータ到達率を算出し、算出されたデータ到達率が前記下限値以下である解候補を除外する。 In still another wireless sensor network design method, in the optimizing step, a data arrival rate when the number of data retransmissions is 0 is calculated for each solution candidate that is a candidate for the combination, and the calculated data arrival rate is calculated. Solution candidates whose data arrival rate is equal to or less than the lower limit are excluded.
更に他の無線センサネットワークの設計方法においては、さらに、前記最適化工程においては、初期のルーティングの学習を行い、該初期のルーティングの学習においては、前記ルーティングの種別毎に前記無線センサネットワークの消費電力量及びデータ到達率を算出し、前記ルーティングの種別毎の消費電力量及びデータ到達率の大小関係に基づいて順位付けを行ってルーティングランク表を作成する。 In still another wireless sensor network design method, in the optimizing step, learning of an initial routing is performed, and in the learning of the initial routing, the consumption of the wireless sensor network is determined for each of the types of the routing. The power amount and the data arrival rate are calculated, and ranking is performed based on the magnitude relation between the power consumption amount and the data arrival rate for each type of the routing to create a routing rank table.
更に他の無線センサネットワークの設計方法においては、さらに、前記最適化工程においては、２回目のルーティングの学習を行い、該２回目のルーティングの学習においては、前記ルーティングランク表を更新する。 In still another wireless sensor network design method, in the optimizing step, learning of a second routing is performed, and in the learning of the second routing, the routing rank table is updated.
更に他の無線センサネットワークの設計方法においては、さらに、前記候補算出工程においては、鉄道環境を考慮して、前記中継ノードの数及び配置の最適化を行う。 In still another wireless sensor network design method, in the candidate calculation step, the number and arrangement of the relay nodes are optimized in consideration of a railway environment.
更に他の無線センサネットワークの設計方法においては、さらに、前記候補算出工程においては、前記センサノード、中継ノード及びゲートウェイ間の通信距離に基づいて隣接行列を作成し、前記センサノード、中継ノード及びゲートウェイ間の見通しに基づいて前記隣接行列を更新し、更新された隣接行列に基づいて到達可能性行列を作成する。 In still another wireless sensor network designing method, in the candidate calculating step, an adjacency matrix is created based on a communication distance between the sensor node, the relay node, and the gateway, and the sensor node, the relay node, and the gateway are created. The adjacency matrix is updated based on an outlook between them, and a reachability matrix is created based on the updated adjacency matrix.
更に他の無線センサネットワークの設計方法においては、さらに、前記シミュレーション工程においては、前記無線センサネットワークのルーティングシミュレーションを行い、前記センサノード、中継ノード及びゲートウェイの各時間帯の消費電力量を算出する。 In still another wireless sensor network designing method, in the simulation step, a routing simulation of the wireless sensor network is performed, and power consumption in each time zone of the sensor node, the relay node, and the gateway is calculated.
無線センサネットワークの設計システムにおいては、監視対象物のデータを計測し、計測したデータを送信するセンサノード、該センサノードからのデータを集約するゲートウェイ、及び、前記センサノードからのデータを中継してゲートウェイに転送する中継ノードを有する無線センサネットワークの設計システムであって、前記中継ノードの数を最小とする中継ノードの数及び配置の候補を算出する候補算出部と、前記候補に基づいて、前記無線センサネットワークの消費電力量及びデータ到達率のシミュレーションを行うシミュレーション部と、前記候補と、前記無線センサネットワークの消費電力量及びデータ到達率とに基づいて、前記無線センサネットワークの最適化を行う最適化部とを含み、該最適化部は、前記中継ノードの消費電力量の最大値を最小化する中継ノードの配置、前記無線センサネットワークのルーティング及びデータの再送回数の組み合わせを算出する。 In a wireless sensor network design system, a sensor node that measures data of a monitoring target, transmits the measured data, a gateway that aggregates data from the sensor node, and relays data from the sensor node A wireless sensor network design system having a relay node for transferring to a gateway, a candidate calculation unit that calculates a candidate for the number and arrangement of the relay nodes that minimizes the number of the relay nodes, based on the candidate, A simulation unit that simulates the power consumption and data arrival rate of the wireless sensor network; and an optimization unit that optimizes the wireless sensor network based on the candidates and the power consumption and the data arrival rate of the wireless sensor network. And an optimizing unit, wherein the optimizing unit deletes the relay node. Arrangement of a relay node that minimizes the maximum amount of power, calculates the combination of the number of retransmissions of the routing and data of the wireless sensor network.
本開示によれば、遮蔽物や、中継ノードの配置が不可能な場所が存在しても、中継ノードの配置やルーティングを最適化することができる。 According to the present disclosure, it is possible to optimize the placement and routing of relay nodes even when there are places where shields and relay nodes cannot be placed.
以下、実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments will be described in detail with reference to the drawings.
図１は本実施の形態における無線センサネットワークのセンサノード、中継装置及び集約装置の関係を示す模式図、図２は本実施の形態における無線センサネットワークのノードと遮蔽物及び配置制約場所との位置関係を示す模式図、図３は本実施の形態における無線センサネットワーク設計システムの機能構成を示すブロック図、図４は本実施の形態における無線センサネットワーク設計システムの動作を示すフローチャートである。 FIG. 1 is a schematic diagram showing a relationship between a sensor node, a relay device, and an aggregation device of a wireless sensor network according to the present embodiment, and FIG. 2 is a diagram showing positions of nodes, shields, and placement restriction locations of the wireless sensor network according to the present embodiment. FIG. 3 is a schematic diagram illustrating the relationship, FIG. 3 is a block diagram illustrating a functional configuration of the wireless sensor network design system according to the present embodiment, and FIG. 4 is a flowchart illustrating the operation of the wireless sensor network design system according to the present embodiment.
図において、２１は、監視対象物のデータを計測し、計測したデータを送信するセンサノード、２３は、センサデータとしてのセンサノード２１からのデータを集約するゲートウェイとしての集約装置、２２は、センサノード２１と集約装置２３とが直接通信することができない場合にセンサノード２１からのデータを中継して集約装置２３に転送する中継ノードとしての中継装置である。本実施の形態においては、センサノード２１、中継装置２２及び集約装置２３を備える無線センサネットワーク（ＷＳＮ）が鉄道環境に設置される状況を想定する。なお、センサノード２１、中継装置２２及び集約装置２３は、いずれも、無線通信を行うための図示されない無線機を有している。 In the figure, 21 is a sensor node that measures data of a monitoring target and transmits the measured data, 23 is an aggregation device as a gateway that aggregates data from the sensor node 21 as sensor data, and 22 is a sensor. This is a relay device as a relay node that relays data from the sensor node 21 and transfers it to the aggregation device 23 when the node 21 and the aggregation device 23 cannot communicate directly. In the present embodiment, it is assumed that a wireless sensor network (WSN) including a sensor node 21, a relay device 22, and an aggregation device 23 is installed in a railway environment. Note that each of the sensor node 21, the relay device 22, and the aggregation device 23 has a wireless device (not shown) for performing wireless communication.
ここで、集約装置２３は、各センサノード２１からのデータを集める装置であり、センサノード２１は、監視対象物からデータを計測し、そのデータを無線によって集約装置２３まで伝送する。中継装置２２はデータを中継する機能を持つ装置であり、センサノード２１から直接集約装置２３までデータを伝送することができない場合は、中継装置２２を経由して、マルチホップ無線通信によってデータを伝送するものとする。また、センサノード２１及び中継装置２２は、バッテリーによる駆動を前提とする。このため、ＷＳＮを継続的に運用するためには、センサノード２１及び中継装置２２に搭載されたバッテリーが枯渇する前にバッテリー交換の作業が必要となる。 Here, the aggregation device 23 is a device that collects data from each sensor node 21, and the sensor node 21 measures data from a monitoring target and transmits the data to the aggregation device 23 by wireless. The relay device 22 is a device having a function of relaying data. If data cannot be transmitted directly from the sensor node 21 to the aggregation device 23, the data is transmitted by multi-hop wireless communication via the relay device 22. It shall be. The sensor node 21 and the relay device 22 are driven by a battery. For this reason, in order to continuously operate the WSN, it is necessary to perform a battery replacement operation before the batteries mounted on the sensor node 21 and the relay device 22 are exhausted.
また、鉄道環境の特徴としては、都市部や山間部に亘って、線上に長く広がっており、電波伝搬を妨げる遮蔽物が多数存在することが挙げられる。加えて、鉄道環境では、図２に示されるように、安全性や物理的な条件から、ノードの設置場所に制約が生じることがある。本実施の形態においては、このように、遮蔽物が多数存在し、ノードの設置場所に制約がある鉄道環境において構築するＷＳＮを対象とした設計方法及びシステムを提供する。なお、本実施の形態において、「ノード」は、センサノード２１、中継装置２２及び集約装置２３の総称である。 Further, as a feature of the railway environment, there is a large number of shields that extend on a line over an urban area or a mountain area and that hinder radio wave propagation. In addition, in a railway environment, as shown in FIG. 2, there are cases where restrictions are placed on the installation location of a node due to safety or physical conditions. In the present embodiment, as described above, a design method and system for a WSN to be constructed in a railway environment in which a large number of shields are present and the installation location of the node is restricted is provided. In the present embodiment, “node” is a generic term for the sensor node 21, the relay device 22, and the aggregation device 23.
鉄道環境では、監視対象物によっては沿線の長距離の区間を監視する必要がある。そのため、鉄道環境においてＷＳＮを構築する上では、各センサノード２１からのデータを中継することが重要となる。この際、各センサノード２１からのデータが集約装置２３まで届くのであれば、可能な限り中継装置２２の台数が少ない方が経済的である。また、ＷＳＮにおける各ノードの消費電力量は、バッテリーの交換頻度に影響を与えるため、可能な限り消費電力量が低い方がバッテリー交換のコストを低く抑えられることになる。 In a railway environment, it is necessary to monitor a long-distance section along a railroad depending on an object to be monitored. Therefore, when building a WSN in a railway environment, it is important to relay data from each sensor node 21. At this time, if the data from each sensor node 21 reaches the aggregation device 23, it is more economical to have as few relay devices 22 as possible. In addition, the power consumption of each node in the WSN affects the frequency of battery replacement. Therefore, the lower the power consumption, the lower the cost of battery replacement.
そこで、本実施の形態においては、数理最適化手法と時系列モンテカルロ法とを組み合わせ、鉄道環境における遮蔽物や配置不可能な場所の存在を考慮した上で、経済性の観点で最適なノード数、ノード配置、及び、ＷＳＮのルーティングを算出するために、図３に示されるような無線センサネットワーク設計システム１０を用いる。 Therefore, in the present embodiment, the mathematical optimization method and the time-series Monte Carlo method are combined, and taking into account the existence of shields and unplaceable places in the railway environment, the optimal number of nodes in terms of economic efficiency is considered. The wireless sensor network design system 10 as shown in FIG. 3 is used for calculating the node arrangement, and the routing of the WSN.
該無線センサネットワーク設計システム１０は、一種のコンピュータシステムであって、ＣＰＵ等の演算装置、磁気ディスク、半導体メモリ等の記憶装置、キーボード、マウス、タッチパネル等の入力装置、ＣＲＴ、液晶ディスプレイ、プリンタ等の出力装置、通信インターフェイス等を備えるコンピュータ内に構築されたコンピュータシステムである。前記無線センサネットワーク設計システム１０が構築されたコンピュータは、例えば、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、サーバ、タブレットコンピュータ等であるが、記憶装置にインストールされたアプリケーションソフトウェア等のプログラムに従って動作するコンピュータであればいかなる種類のものであってもよく、単独のコンピュータであってもよいし、複数台のコンピュータをネットワークで通信可能に接続したコンピュータ群であってもよい。 The wireless sensor network design system 10 is a kind of computer system, and includes an arithmetic device such as a CPU, a storage device such as a magnetic disk and a semiconductor memory, an input device such as a keyboard, a mouse, and a touch panel, a CRT, a liquid crystal display, and a printer. Is a computer system built in a computer having an output device, a communication interface, and the like. The computer on which the wireless sensor network design system 10 is built is, for example, a personal computer, a workstation, a server, a tablet computer, or the like, but any computer that operates according to a program such as application software installed in a storage device. It may be of a type, a single computer, or a computer group in which a plurality of computers are communicably connected via a network.
そして、前記無線センサネットワーク設計システム１０は、機能の観点から、データ取得部１１と、候補算出部１２と、シミュレーション部１３と、最適化部１４と、出力部１５とを備える。前記無線センサネットワーク設計システム１０は、まず、鉄道環境における遮蔽物やノード配置が不可能な場所の存在を考慮したＷＳＮのノード数の最適化を行う。次に、最適化の結果に基づいて、時系列モンテカルロ法を用いたＷＳＮの動作シミュレーションを行うことによって、消費電力量及びデータ到達率の算出を行う。その後、算出した消費電力量及びデータ到達率に基づいて、中継装置２２の消費電力量の観点での最適化を行い、最適な中継装置２２の配置とＷＳＮのルーティングとデータの再送回数との組み合わせを算出する。 The wireless sensor network design system 10 includes a data acquisition unit 11, a candidate calculation unit 12, a simulation unit 13, an optimization unit 14, and an output unit 15 from the viewpoint of functions. First, the wireless sensor network design system 10 optimizes the number of nodes of the WSN in consideration of the existence of a shield or a place where node arrangement is impossible in a railway environment. Next, based on the result of the optimization, the operation simulation of the WSN using the time-series Monte Carlo method is performed to calculate the power consumption and the data arrival rate. After that, based on the calculated power consumption and the data arrival rate, optimization is performed from the viewpoint of the power consumption of the relay device 22, and a combination of the optimal arrangement of the relay device 22, the routing of the WSN, and the number of data retransmissions is performed. Is calculated.
具体的には、前記無線センサネットワーク設計システム１０が処理を開始すると、前記データ取得部１１は、入力データとして付与される、集約装置２３の位置、センサノード２１の数及び位置、無線通信可能な距離、遮蔽物の位置、ノードを設置不可能な位置等のデータを取得する（ステップＳ１）。そして、前記候補算出部１２は、データ取得部１１が取得した入力データに基づいて、鉄道環境を考慮して、ノード数及び配置の最適化を行い、中継装置２２の数を最小とする中継装置２２の数及び配置の候補を算出して決定する（ステップＳ２）。また、前記シミュレーション部１３は、候補算出部１２が算出した中継装置２２の数及び配置の候補並びにその他のデータに基づいて、ＷＳＮの消費電力量及びデータ到達率のシミュレーションを行い、ＷＳＮの消費電力量及びデータ到達率を算出する（ステップＳ３）。さらに、前記最適化部１４は、候補算出部１２が算出した中継装置２２の数及び配置の候補、並びに、シミュレーション部１３が算出したＷＳＮの消費電力量及びデータ到達率に基づいて、消費電力量を考慮したＷＳＮの最適化を行い、最適な中継装置２２の配置、ルーティング及びデータの再送回数の組み合わせを算出する（ステップＳ４）。具体的には、中継装置２２の消費電力量の最大値を最小とするような中継装置２２の配置、ルーティング及びデータの再送回数の組み合わせを算出する。最後に、前記出力部１５は、最適化部１４が算出した中継装置２２の数、配置、ルーティング及びデータの再送回数を、ＣＲＴ、液晶ディスプレイ、プリンタ等の出力装置から出力する（ステップＳ５）。これにより、無線センサネットワーク設計システム１０の処理が終了する。 Specifically, when the wireless sensor network design system 10 starts processing, the data acquisition unit 11 determines the position of the aggregation device 23, the number and position of the sensor nodes 21, and the wireless communication enabled, which are given as input data. Data such as a distance, a position of a shield, and a position where a node cannot be installed is acquired (step S1). The candidate calculating unit 12 optimizes the number of nodes and the arrangement based on the input data acquired by the data acquiring unit 11 in consideration of the railway environment, and minimizes the number of the relay devices 22. The number and arrangement candidates of 22 are calculated and determined (step S2). The simulation unit 13 simulates the power consumption of the WSN and the data arrival rate based on the number and arrangement candidates of the relay devices 22 calculated by the candidate calculation unit 12 and other data, and calculates the power consumption of the WSN. The amount and the data arrival rate are calculated (step S3). Further, the optimizing unit 14 calculates the power consumption based on the number and arrangement candidates of the relay devices 22 calculated by the candidate calculation unit 12 and the power consumption of the WSN and the data arrival rate calculated by the simulation unit 13. Is optimized in consideration of the above, and the optimum combination of the arrangement, routing, and data retransmission number of the relay device 22 is calculated (step S4). Specifically, a combination of the arrangement, routing, and data retransmission count of the relay device 22 that minimizes the maximum value of the power consumption of the relay device 22 is calculated. Finally, the output unit 15 outputs the number, arrangement, routing, and number of data retransmissions of the relay devices 22 calculated by the optimization unit 14 from output devices such as a CRT, a liquid crystal display, and a printer (Step S5). Thus, the processing of the wireless sensor network design system 10 ends.
次に、前記候補算出部１２の動作について詳細に説明する。 Next, the operation of the candidate calculator 12 will be described in detail.
図５は本実施の形態における中継装置の数及び配置の解候補となる組み合わせの例を示す表、図６は本実施の形態における到達可能性行列の例を示す図、図７は本実施の形態における隣接行列の例を示す図、図８は本実施の形態における遮蔽物の座標を示す図、図９は本実施の形態における遮蔽物を構成する線分とノード間を結ぶ線分との交差判定を説明する図、図１０は本実施の形態における到達可能性行列の算出方法を説明する図、図１１は本実施の形態における候補算出部の動作を示すサブルーチンのフローチャートである。なお、図８において、（ａ）は遮蔽物のある領域を構成する線分を示す図、（ｂ）は遮蔽物のある領域を構成する線分とノード間を結ぶ線分とが交差する状態を示す図であり、図９において、（ａ）は２つの線分が交差する場合を示す図、（ｂ）は２つの線分が交差しない場合を示す図であり、図１０において、（ａ）は隣接行列Ａに単位行列Ｉを加えて（Ａ＋Ｉ）を得る例を示す図、（ｂ）は（Ａ＋Ｉ）2 の例を示す図、（ｃ）は到達可能性行列を得られた例を示す図である。 FIG. 5 is a table showing an example of combinations that are solution candidates for the number and arrangement of relay devices in the present embodiment, FIG. 6 is a diagram showing an example of a reachability matrix in the present embodiment, and FIG. FIG. 8 is a diagram showing an example of an adjacency matrix in the embodiment, FIG. 8 is a diagram showing coordinates of a shield in the present embodiment, and FIG. 9 is a diagram showing a line segment forming a shield and a line connecting nodes in the embodiment FIG. 10 is a diagram illustrating intersection determination, FIG. 10 is a diagram illustrating a reachability matrix calculation method according to the present embodiment, and FIG. 11 is a flowchart of a subroutine illustrating an operation of a candidate calculating unit according to the present embodiment. In FIG. 8, (a) is a diagram showing a line segment forming an area with a shield, and (b) is a state in which a line segment forming an area with a shield intersects with a line connecting nodes. 9A is a diagram illustrating a case where two line segments intersect, FIG. 9B is a diagram illustrating a case where two line segments do not intersect, and FIG. ) Shows an example of obtaining (A + I) by adding an identity matrix I to an adjacent matrix A, (b) shows an example of (A + I) 2 , and (c) shows an example of obtaining a reachability matrix. FIG.
ここで、候補算出部１２は、各センサノード２１からのデータが集約装置２３まで届く範囲で、可能な限り中継装置２２の数が少なくなるように、中継装置２２の数、及び、各中継装置２２の位置（座標）の組み合わせを算出する。なお、図５には、このような組み合わせの解の候補、すなわち、解候補の例が示されている。 Here, the candidate calculation unit 12 determines the number of the relay devices 22 and the number of the relay devices so that the number of the relay devices 22 is as small as possible within a range in which the data from each sensor node 21 reaches the aggregation device 23. A combination of 22 positions (coordinates) is calculated. FIG. 5 shows an example of a solution candidate of such a combination, that is, an example of a solution candidate.
具体的には、中継装置２２の数の最小化を目的関数とする最適化によって中継装置２２の配置を算出する。前記目的関数は、次の式（１）によって表され、制約条件は、次の式（２）及び（３）によって表される。
ｍｉｎ（Ｒnum ） ・・・式（１）
ｒi,con ＝１ ・・・式（２）
Ｐi （ｘ、ｙ）≠Ｎj （ｘ、ｙ） ・・・式（３）
Specifically, the arrangement of the relay devices 22 is calculated by optimization using the objective function to minimize the number of the relay devices 22. The objective function is represented by the following equation (1), and the constraint condition is represented by the following equations (2) and (3).
min (R num ) ・ ・ ・ Equation (1)
r i, con = 1 (2)
P i (x, y) ≠ N j (x, y) Equation (3)
ここで、Ｒnum は中継装置２２の数である。また、前記式（２）は、各センサノード２１から集約装置２３までのデータの到達に関する制約であり、ｒi,con は、ｉ番目のセンサノード２１から集約装置２３までの到達可能性を表す。さらに、前記式（３）は、中継装置２２の位置に関する制約を表す。 Here, R num is the number of relay devices 22. The above equation (2) is a constraint on the arrival of data from each sensor node 21 to the aggregation device 23, and r i, con represents the reachability from the i-th sensor node 21 to the aggregation device 23. . Further, the equation (3) expresses a constraint on the position of the relay device 22.
なお、ｒi,j は、図６に示されるような到達可能性行列を表し、ノードｉからノードｊまでデータが到達可能な経路がある場合には、ｒi,j ＝１であり、到達可能な経路がない場合には、ｒi,j ＝０である。図６に示される例は、ノード１とノード２との間が到達可能であってノード２とノード３との間が通信不可、すなわち、到達不能となっている。 Note that r i, j represents a reachability matrix as shown in FIG. 6. If there is a route that data can reach from node i to node j, r i, j = 1, and If there is no possible path, r i, j = 0. In the example shown in FIG. 6, the node 1 and the node 2 are reachable, and the node 2 and the node 3 cannot communicate with each other, that is, cannot reach.
さらに、Ｐi （ｘ、ｙ）は、ｉ番目の中継装置２２の位置（ｘ座標、ｙ座標）を表し、Ｎj （ｘ、ｙ）は中継装置２２を設置不可能な位置（ｘ座標、ｙ座標）を表している。 Further, P i (x, y) represents the position (x coordinate, y coordinate) of the i-th relay device 22, and N j (x, y) represents the position (x coordinate, (y-coordinate).
ここで、制約条件の中に含まれる中継装置２２を設置不可能な位置Ｎj （ｘ、ｙ）は入力データとして与えられるが、ＷＳＮを設置する環境の条件に合わせて設定される。また、到達可能性行列は、集約装置２３の位置、センサノード２１の数及び位置、無線機の通信可能な距離、遮蔽物の位置といった条件も入力として与えられる（ステップＳ２−１）。 Here, the position N j (x, y) at which the relay device 22 cannot be installed, which is included in the constraint conditions, is given as input data, but is set according to the conditions of the environment in which the WSN is installed. In addition, the reachability matrix is also provided with conditions such as the position of the aggregation device 23, the number and position of the sensor nodes 21, the communicable distance of the wireless device, and the position of the shield (step S2-1).
すると、候補算出部１２は、中継装置２２の位置の設定（更新）を行い（ステップＳ２−２）、図５に示されるような、中継装置２２の数、及び、各中継装置２２の位置（座標）の組み合わせの設定（更新）を行う。 Then, the candidate calculating unit 12 sets (updates) the position of the relay device 22 (step S2-2), and as shown in FIG. 5, the number of the relay devices 22 and the position of each relay device 22 ( Set (update) the combination of coordinates).
続いて、候補算出部１２は、グラフ理論における隣接行列を生成する（ステップＳ２−３）。隣接行列とは、グラフにおけるノード間の関係の有無を行列で表現したもので、ｎ個のノードから成るグラフの隣接行列は、ｎ×ｎの正方行列となる。ここで、隣接行列をａi,j とすると、
ａi,j ＝１；ノードｉからノードｊへ辺がある。
ａi,j ＝０；ノードｉからノードｊへ辺がない。
となる。
Subsequently, the candidate calculation unit 12 generates an adjacency matrix in graph theory (Step S2-3). The adjacency matrix expresses the presence or absence of a relationship between nodes in the graph as a matrix. The adjacency matrix of a graph including n nodes is an n × n square matrix. Here, if the adjacency matrix is a i, j ,
a i, j = 1; there is an edge from node i to node j.
a i, j = 0; there is no edge from node i to node j.
Becomes
本実施の形態においては、集約装置２３、センサノード２１及び中継装置２２を隣接行列におけるノードとし、各頂点間の通信の可否を辺として表現することとする。つまり、ノードｉからノードｊへの通信が可能な場合にはａi,j ＝１となり、ノードｉからノードｊへの通信が不可能な場合にはａi,j ＝０となる。 In the present embodiment, the aggregation device 23, the sensor node 21, and the relay device 22 are assumed to be nodes in the adjacency matrix, and the availability of communication between vertices is expressed as an edge. That is, when communication from the node i to the node j is possible, a i, j = 1, and when communication from the node i to the node j is not possible, a i, j = 0.
ノード間の通信の可否の判定は、入力条件として与えられるセンサノード２１や中継装置２２の無線機の通信距離を使用して、以下のように行われる。
・ノード間の距離≦無線機の通信距離；通信可能（ａi,j ＝１）
・ノード間の距離＞無線機の通信距離；通信不可（ａi,j ＝０）
The determination as to whether or not communication between nodes is possible is made as follows using the communication distance of the wireless device of the sensor node 21 or the relay device 22 given as an input condition.
・ Distance between nodes ≦ communication distance of wireless device; communicable (a i, j = 1)
・ Distance between nodes> communication distance of wireless device; communication impossible (a i, j = 0)
候補算出部１２は、このような判定をすべてのノード間について行うことによって、隣接行列を生成する。なお、図７には、ノード１とノード２との間、及び、ノード２とノード３との間が通信可能であり、ノード１とノード３との間が通信不可の場合の隣接行列の例が示されている。 The candidate calculation unit 12 generates an adjacency matrix by performing such a determination between all nodes. FIG. 7 shows an example of an adjacency matrix when communication is possible between node 1 and node 2 and between node 2 and node 3 and communication between node 1 and node 3 is not possible. It is shown.
続いて、候補算出部１２は、ノード間の見通しの有無に基づいて、隣接行列の更新を行う（ステップＳ２−４）。ノード間の見通しの有無は、入力として与えられる遮蔽物の位置に基づいて判定される。 Subsequently, the candidate calculation unit 12 updates the adjacency matrix based on the presence or absence of a prospect between nodes (step S2-4). The presence or absence of a line-of-sight between nodes is determined based on the position of a shield provided as input.
遮蔽物の位置は、図８（ａ）に示されるように、遮蔽物のある領域を構成する線分の座標をＬｉ（ｘ1 、ｙ1 、ｘ2 、ｙ2 ）として、入力されるものとする。本実施の形態においては、図８（ｂ）に示されるように、遮蔽物のある領域を構成する線分とノード間を結ぶ線分との交差判定を行うことによって、ノード間の見通しの有無を判定する。遮蔽物のある領域を構成する線分とノード間を結ぶ線分とが交差しない場合には、ノード間の見通しがあり、通信可能であると判定され、交差する場合には、ノード間の見通しがなく、通信不可能であると判定される。 Position of the shield, as shown in FIG. 8 (a), the coordinates of the line segments comprising the area of obstruction as Li (x 1, y 1, x 2, y 2), which is input And In the present embodiment, as shown in FIG. 8B, the intersection between the line segment forming the area where the shielding object is located and the line segment connecting the nodes is determined, thereby determining whether or not there is a line-of-sight between the nodes. Is determined. If the line segment forming the area where the obstruction is located does not intersect with the line segment connecting the nodes, there is a line of sight between the nodes and it is determined that communication is possible. And it is determined that communication is not possible.
ここで、２つの線分をＬ１（ｘ1 、ｙ1 、ｘ2 、ｙ2 ）及びＬ２（ｘ3 、ｙ3 、ｘ4 、ｙ4 ）とすると、次の式（４）を満たすとき、２つの線分は交差することになる。
ｔｃ×ｔｄ＜０ ・・・式（４）
Here, if the two line segments and L1 (x 1, y 1, x 2, y 2) and L2 (x 3, y 3, x 4, y 4), when satisfying the following equation (4), The two segments will intersect.
tc × td <0 Expression (4)
なお、ｔｃ＝（ｘ1 −ｘ2 ）（ｙ3 −ｙ1 ）＋（ｙ1 −ｙ2 ）（ｘ1 −ｘ3 ）及びｔｄ＝（ｘ1 −ｘ2 ）（ｙ4 −ｙ1 ）＋（ｙ1 −ｙ2 ）（ｘ1 −ｘ4 ）である。 Note that tc = (x 1 −x 2 ) (y 3 −y 1 ) + (y 1 −y 2 ) (x 1 −x 3 ) and td = (x 1 −x 2 ) (y 4 −y 1 ). + (Y 1 −y 2 ) (x 1 −x 4 ).
図９（ａ）には２つの線分が交差する場合が示され、図９（ｂ）には２つの線分が交差しない場合が示されている。 FIG. 9A shows a case where two line segments intersect, and FIG. 9B shows a case where two line segments do not intersect.
候補算出部１２は、前記式（４）に基づいて、遮蔽物のある領域を構成する線分とノード間を結ぶ線分との交差判定を行い、該交差判定の結果、線分同士が交差する場合には、隣接行列をａi,j ＝０として更新する。 The candidate calculation unit 12 performs an intersection determination between the line segment forming the region where the obstruction is present and the line segment connecting the nodes based on the equation (4), and as a result of the intersection determination, the line segments intersect with each other. If so, the adjacency matrix is updated with a i, j = 0.
続いて、候補算出部１２は、隣接行列に基づいて、到達可能性行列の算出を行う（ステップＳ２−５）。該到達可能性行列は、次の手順（ア）及び（イ）によって算出することができる。
（ア）隣接行列Ａに単位行列Ｉを加える。
（イ）Ａ＋Ｉをブール代数演算のもと、次の式（５）の状態が得られるまでｒ回数分の乗算を繰り返す。
（Ａ＋Ｉ）r-1 ≠（Ａ＋Ｉ）r ＝（Ａ＋Ｉ）r+1 ・・・式（５）
Subsequently, the candidate calculation unit 12 calculates a reachability matrix based on the adjacency matrix (Step S2-5). The reachability matrix can be calculated by the following procedures (A) and (A).
(A) Add the unit matrix I to the adjacent matrix A.
(A) Under the Boolean operation of A + I, the multiplication for r times is repeated until the state of the following equation (5) is obtained.
(A + I) r-1 ≠ (A + I) r = (A + I) r + 1 (5)
これにより、得られた（Ａ＋Ｉ）r+1 が到達可能性行列となる。 Thereby, the obtained (A + I) r + 1 becomes a reachability matrix.
なお、図１０（ａ）には、隣接行列Ａに単位行列Ｉを加えて（Ａ＋Ｉ）を得る例が示され、図１０（ｂ）には、（Ａ＋Ｉ）2 の例が示され、図１０（ｃ）には、（Ａ＋Ｉ）3 ＝（Ａ＋Ｉ）2 なので、到達可能性行列を得られた例が示されている。 FIG. 10A shows an example of obtaining (A + I) by adding the unit matrix I to the adjacent matrix A, and FIG. 10B shows an example of (A + I) 2 . (C) shows an example in which a reachability matrix has been obtained because (A + I) 3 = (A + I) 2 .
このようにして、無線機の通信距離及びノード間の見通しに基づいた到達可能性行列を得ることができる。そして、候補算出部１２は、図５に示されるような解候補毎に到達可能性行列を算出し、制約条件の判定を行い（ステップＳ２−６）、制約を満たすか否かを判定する。 In this way, it is possible to obtain a reachability matrix based on the communication distance of the radio and the perspective between nodes. Then, the candidate calculation unit 12 calculates a reachability matrix for each solution candidate as shown in FIG. 5, determines a constraint condition (Step S2-6), and determines whether the constraint is satisfied.
さらに、候補算出部１２は、すべての解を探索したか否かを判断する（ステップＳ２−７）。そして、すべての解を探索していない場合にはステップＳ２−２に戻って同様の動作を繰り返し、また、すべての解を探索した場合には、最適な中継装置２２の配置が行われたものとして（ステップＳ２−８）、サブルーチンの処理を終了する。 Further, the candidate calculation unit 12 determines whether all the solutions have been searched (step S2-7). If all the solutions have not been searched, the process returns to step S2-2 and the same operation is repeated. If all the solutions have been searched, the optimal arrangement of the relay device 22 has been performed. (Step S2-8), and terminates the processing of the subroutine.
次に、前記シミュレーション部１３の動作について詳細に説明する。 Next, the operation of the simulation unit 13 will be described in detail.
図１２は本実施の形態における消費電力量及びデータ到達率のシミュレーションの概要を示す図、図１３は本実施の形態におけるシミュレーション部の動作を示すサブルーチンのフローチャートである。 FIG. 12 is a diagram showing an outline of the simulation of the power consumption and the data arrival rate in the present embodiment, and FIG. 13 is a flowchart of a subroutine showing the operation of the simulation unit in the present embodiment.
ここで、シミュレーション部１３は、候補算出部１２が決定した中継装置２２の数及び配置に基づいて、ＷＳＮの消費電力量とデータ到達率との算出を行う。この場合、候補算出部１２が決定した中継装置２２の配置の候補が複数存在するときには、複数の候補についてシミュレーションを行う。 Here, the simulation unit 13 calculates the power consumption of the WSN and the data arrival rate based on the number and arrangement of the relay devices 22 determined by the candidate calculation unit 12. In this case, when there are a plurality of arrangement candidates of the relay device 22 determined by the candidate calculation unit 12, the simulation is performed on the plurality of candidates.
本実施の形態においては、鉄道環境におけるＷＳＮの各ノードの消費電力量とデータ到達率とを、時系列モンテカルロ法を用いて予測する。なお、時系列モンテカルロ法とは、乱数を用いた時系列のシミュレーションを繰り返し行うことによって近似解を求める方法である。本実施の形態においては、ルーティング手法やデータの再送、通信の不確実性を考慮したシミュレーションを行うために、時系列モンテカルロ法を用いている。図１２には、ＷＳＮの消費電力量及びデータ到達率のシミュレーションの概要が示されている。 In the present embodiment, the power consumption and the data arrival rate of each node of the WSN in the railway environment are predicted using the time-series Monte Carlo method. The time-series Monte Carlo method is a method of obtaining an approximate solution by repeatedly performing a time-series simulation using random numbers. In the present embodiment, a time-series Monte Carlo method is used to perform a simulation in consideration of a routing method, data retransmission, and communication uncertainty. FIG. 12 shows an outline of the simulation of the power consumption of the WSN and the data arrival rate.
該シミュレーションは、ＷＳＮ評価プログラムと、ルーティングシミュレーションとを含み、これら２つを組み合わせることによって、ＷＳＮのルーティング手法を考慮して、センサノード２１及び中継装置２２の消費電力量及びデータ到達率の予測を行う。ＷＳＮ評価プログラムでは、ルーティングを行うタイミングの判定、ルーティングシミュレーションの結果に基づいたＷＳＮの動作の模擬が行われ、ＷＳＮの消費電力量やデータ到達率が算出される。また、ルーティングシミュレーションでは、評価対象とするＷＳＮのルーティング手法に基づいて、ルーティングのシミュレーションが行われ、ルーティングテーブルが生成される。なお、ルーティングテーブルとは、各ノードが保有する、データを配送先まで配送する際の経路情報である。 The simulation includes a WSN evaluation program and a routing simulation. By combining these two, the power consumption and the data arrival rate of the sensor node 21 and the relay device 22 are predicted in consideration of the WSN routing method. Do. In the WSN evaluation program, the timing of performing routing is determined, the operation of the WSN is simulated based on the result of the routing simulation, and the power consumption and data arrival rate of the WSN are calculated. In the routing simulation, a routing simulation is performed based on the routing method of the WSN to be evaluated, and a routing table is generated. Note that the routing table is route information held by each node when data is delivered to a delivery destination.
ＷＳＮで用いられるルーティング手法としては、データ送信の直前に経路を決定するリアクティブ型、通信に先立ってあらかじめ経路を決定しておくプロアクティブ型、双方を組み合わせたハイブリッド型等がある（例えば、非特許文献１参照。）。鉄道環境においては、様々な監視対象物が存在するが、一般的に監視対象物に応じて適するルーティング手法が異なるため、ＷＳＮを適用していく上ではルーティング手法まで含めた設計を行うことが重要と考えられる。そこで、本実施の形態においては、どのようなルーティングが望ましいかを検討することができるように、ルーティングまで含めてＷＳＮの消費電力量及びデータ到達率を予測する。 As a routing method used in the WSN, there are a reactive type in which a route is determined immediately before data transmission, a proactive type in which a route is determined in advance before communication, a hybrid type in which both are combined (for example, non- See Patent Document 1.). In a railway environment, there are various monitored objects, but generally the appropriate routing method differs according to the monitored object. Therefore, it is important to design including the routing method when applying WSN. it is conceivable that. Thus, in the present embodiment, the power consumption of the WSN and the data arrival rate are predicted, including the routing, so that what kind of routing is desirable can be considered.
図１３には、シミュレーション部１３の動作を示すサブルーチンのフローチャートが示されている。図１３のステップＳ３−１１におけるｔｉｍｅは計算中の時間帯を表し、Δｔはシミュレーションの時間刻み幅を表している。本実施の形態では、各時間帯における通信環境や対象とするＷＳＮのルーティング等が付与され、鉄道環境におけるＷＳＮの各時間帯の通信回数、消費電力量、データ到達数等が算出される。この際、パケットロスの発生については、乱数によって確率的に模擬する。このような計算が、時間帯を更新しながら指定する期間まで繰り返し行われることによって、最終的に指定期間までの消費電力量とデータ到達率とが算出される。 FIG. 13 shows a flowchart of a subroutine showing the operation of the simulation unit 13. In step S3-11 in FIG. 13, time indicates the time zone during calculation, and Δt indicates the time interval of the simulation. In the present embodiment, the communication environment in each time zone, the routing of the target WSN, and the like are added, and the number of times of communication, power consumption, number of data arrivals, and the like in each time zone of the WSN in the railway environment are calculated. At this time, occurrence of packet loss is simulated stochastically by using random numbers. Such calculation is repeated until the designated period while updating the time zone, so that the power consumption and the data arrival rate up to the designated period are finally calculated.
本実施の形態においては、以下のデータが入力として付与され（ステップＳ３−１）、ＷＳＮの消費電力量とデータ到達率との算出が行われる。
・ＷＳＮのルーティング
・センサデータの送信タイミング
・センサデータの再送回数
・各ノードの位置
・各ノードの仕様（消費電力、送信時間等）
・バッテリー容量
・各位置における通信環境（通信可能な距離、パケットロス率等）
・シミュレーションの時間刻み幅、期間
In the present embodiment, the following data is given as input (step S3-1), and the power consumption of the WSN and the data arrival rate are calculated.
-WSN routing-Sensor data transmission timing-Sensor data retransmission count-Location of each node-Specification of each node (power consumption, transmission time, etc.)
・ Battery capacity ・ Communication environment at each location (communicable distance, packet loss rate, etc.)
・ Step size and duration of simulation
そして、シミュレーション部１３は、変数の初期化を行った後（ステップＳ３−２）、各種状態の設定を行う（ステップＳ３−３）。各種状態の設定では、各時間帯における消費電力量及びデータ到達数の算出を行うために、各時間帯の通信環境及びバッテリー状態が設定される。 After performing the initialization of the variables (step S3-2), the simulation unit 13 sets various states (step S3-3). In the setting of various states, the communication environment and the battery state in each time zone are set in order to calculate the power consumption and the number of data arrivals in each time zone.
続いて、シミュレーション部１３は、ルーティングタイミングか否かを判断し（ステップＳ３−４）、ルーティングタイミングである場合には、ルーティングシミュレーションを行う（ステップＳ３−５）。該ルーティングシミュレーションでは、対象とするＷＳＮで用いられるルーティングに基づいて、ネットワークの構築が行われ、ルーティングテーブルが生成される。 Subsequently, the simulation unit 13 determines whether it is a routing timing (step S3-4), and if it is a routing timing, performs a routing simulation (step S3-5). In the routing simulation, a network is constructed based on the routing used in the target WSN, and a routing table is generated.
本実施の形態においては、ネットワークシミュレータ等を活用することでＷＳＮのルーティングの模擬を行う。ルーティングのタイミングの判定をＷＳＮ評価プログラム側で行い、ルーティングタイミングと判定された場合に、シミュレーション部１３がルーティングシミュレーションを行う。以下に、ルーティングシミュレーションにおける入力と出力とを示す。
［入力］
・ノード配置
・データの再送回数
・通信環境
［出力］
・各ノードの送信回数、受信回数
・ルーティングテーブル
In the present embodiment, WSN routing is simulated by utilizing a network simulator or the like. The determination of the timing of the routing is performed on the WSN evaluation program side, and when it is determined that the timing is the routing timing, the simulation unit 13 performs the routing simulation. The input and output in the routing simulation will be described below.
[input]
-Node location-Number of data retransmissions-Communication environment [Output]
-Number of transmissions and receptions of each node-Routing table
続いて、シミュレーション部１３は、データ送信タイミングか否かを判断し（ステップＳ３−６）、データ送信タイミングである場合には、データ伝送の模擬を行う（ステップＳ３−７）。なお、ステップＳ３−４でルーティングタイミングでないと判断した場合には、ルーティングシミュレーションを行うことなく、データ送信タイミングか否かを判断する。 Subsequently, the simulation unit 13 determines whether it is a data transmission timing (step S3-6), and if it is a data transmission timing, simulates data transmission (step S3-7). If it is determined in step S3-4 that the timing is not the routing timing, it is determined whether or not the timing is the data transmission timing without performing the routing simulation.
データ伝送の模擬において、シミュレーション部１３は、各種状態の設定で設定した状態に基づいて、センサノード２１から集約装置２３までデータを伝送する際の各ノードの通信回数やデータの到達数を算出する。この際、パケットロスの発生については、入力で与えられるパケットロス率に基づいて、疑似乱数によって確率的に模擬する。また、パケットロスが発生した際には、入力で設定された再送回数まで再送を行うものとし、データの再送までを考慮した各時間帯における各ノードの通信回数（データの送信回数及びデータの受信回数）とデータの集約装置２３への到達数とを算出する。 In the simulation of data transmission, the simulation unit 13 calculates the number of communication times of each node and the number of arrivals of data when transmitting data from the sensor node 21 to the aggregation device 23 based on the states set in the various state settings. . At this time, occurrence of a packet loss is simulated stochastically by a pseudo random number based on a packet loss rate given by an input. Also, when a packet loss occurs, retransmission is performed up to the number of retransmissions set by the input, and the number of times of communication of each node (data transmission number and data reception number) in each time zone considering data retransmission is considered. The number of times) and the number of data reaching the aggregation device 23 are calculated.
また、シミュレーション部１３は、センシングタイミングか否かを判断し（ステップＳ３−８）、センシングタイミングである場合には、センシング回数の算出を行う（ステップＳ３−９）。なお、ステップＳ３−４でルーティングタイミングでないと判断した場合には、ルーティングシミュレーションを行うことなく、センシングタイミングか否かを判断する。 In addition, the simulation unit 13 determines whether or not it is the sensing timing (step S3-8), and if it is the sensing timing, calculates the number of times of sensing (step S3-9). If it is determined in step S3-4 that the timing is not the routing timing, it is determined whether or not the timing is the sensing timing without performing the routing simulation.
続いて、シミュレーション部１３は、各時間帯の消費電力量の算出を行う（ステップＳ３−１０）。なお、ステップＳ３−６でデータ送信タイミングでないと判断した場合、及び、ステップＳ３−８でセンシングタイミングでないと判断した場合には、データ伝送の模擬及びセンシング回数の算出を行うことなく、各時間帯の消費電力量の算出を行う。 Subsequently, the simulation unit 13 calculates the power consumption in each time zone (step S3-10). If it is determined in step S3-6 that the timing is not the data transmission timing, and if it is determined in step S3-8 that the timing is not the sensing timing, each time zone is not simulated and the number of times of sensing is not calculated. Is calculated.
各時間帯の消費電力量の算出において、シミュレーション部１３は、通信回数に基づいて、各時間帯の各ノードの消費電力量を算出する。また、算出した消費電力量に基づいて、各ノードのバッテリー残量を更新する。 In calculating the power consumption in each time zone, the simulation unit 13 calculates the power consumption of each node in each time zone based on the number of times of communication. Also, the remaining battery level of each node is updated based on the calculated power consumption.
本実施の形態においては、各時間帯における各ノードのデータ送信回数及び受信回数を考慮して、以下の式（６）によって、各時間帯の各ノードの消費電力量を算出する（例えば、非特許文献２参照。）。 In the present embodiment, the power consumption of each node in each time zone is calculated by the following equation (6) in consideration of the number of times of data transmission and reception of each node in each time zone (for example, See Patent Document 2.).
Ｗi （ｔ）＝Ｐi ・Ｔi ・Ｎｔi （ｔ）＋Ｐr ・Ｔr ・Ｎｒi （ｔ）＋Ｐw ・Ｔwi（ｔ） ・・・式（６） W i (t) = P i · T i · Nt i (t) + P r · T r · Nr i (t) + P w · T wi (t) Equation (6)
ここで、Ｗi （ｔ）は、時間帯ｔにおけるノードｉの消費電力量、Ｎｔi （ｔ）は、時間帯ｔにおけるノードｉの送信回数、Ｎｒi （ｔ）は、時間帯ｔにおけるノードｉの受信回数、Ｔwi（ｔ）は、時間帯ｔにおけるノードｉの待機時間である。 Here, W i (t) is the power consumption of the node i in the time slot t, Nt i (t) is the number of transmissions of the node i in the time slot t, and Nr i (t) is the node in the time slot t. The number of receptions of i, T wi (t), is the standby time of the node i in the time zone t.
続いて、シミュレーション部１３は、時間帯を更新し（ステップＳ３−１１）、指定期間繰り返したか否かを判断する（ステップＳ３−１２）。そして、指定期間繰り返していない場合にはステップＳ３−３に戻って同様の動作を繰り返し、また、指定期間繰り返した場合には消費電力量及びデータ到達率の算出を行い（ステップＳ３−１３）、サブルーチンの処理を終了する。 Subsequently, the simulation unit 13 updates the time zone (step S3-11) and determines whether or not the time period has been repeated (step S3-12). If the specified period has not been repeated, the process returns to step S3-3 to repeat the same operation. If the specified period has been repeated, the power consumption and the data arrival rate are calculated (step S3-13). The processing of the subroutine ends.
消費電力量及びデータ到達率の算出では、ステップＳ３−３からステップＳ３−１０までの計算を、時間帯を更新しながら繰り返し行うことによって得られた結果に基づいて、指定期間までの消費電力量及びデータ到達率が算出される。具体的には、指定された期間までの各ノードの消費電力量は、各時間帯の消費電力量の合計値として算出される。同様に、各ノードの指定された期間までのデータ到達率は、各時間帯のデータ到達数の合計値に基づいて算出される。 In the calculation of the power consumption and the data arrival rate, the power consumption up to the designated period is calculated based on the result obtained by repeatedly performing the calculation from step S3-3 to step S3-10 while updating the time zone. And the data arrival rate are calculated. Specifically, the power consumption of each node until the designated period is calculated as the total value of the power consumption in each time zone. Similarly, the data arrival rate of each node up to the designated period is calculated based on the total value of the number of data arrivals in each time zone.
次に、前記最適化部１４の動作について詳細に説明する。 Next, the operation of the optimization unit 14 will be described in detail.
図１４は本実施の形態におけるノード位置、ルーティング及び再送回数の解候補となる組み合わせの例を示す表、図１５は本実施の形態における事前処理を説明する図、図１６は本実施の形態におけるルーティングの学習を説明する図、図１７は本実施の形態におけるノード位置の距離差の合計を説明する図、図１８は本実施の形態におけるルーティングの選択を説明する図、図１９は本実施の形態における最適化部の動作を示すサブルーチンの第１のフローチャート、図２０は本実施の形態における最適化部の動作を示すサブルーチンの第２のフローチャートである。 FIG. 14 is a table showing an example of combinations that are solution candidates for the node position, the routing, and the number of retransmissions according to the present embodiment. FIG. 15 is a diagram illustrating pre-processing according to the present embodiment. FIG. 17 is a diagram illustrating learning of routing, FIG. 17 is a diagram illustrating the sum of distance differences between node positions in the present embodiment, FIG. 18 is a diagram illustrating selection of routing in the present embodiment, and FIG. FIG. 20 is a first flowchart of a subroutine showing an operation of the optimizing unit in the embodiment, and FIG. 20 is a second flowchart of a subroutine showing the operation of the optimizing unit in the present embodiment.
ここで、最適化部１４は、候補算出部１２が決定した中継装置２２の数及び配置の候補、並びに、シミュレーション部１３が算出したＷＳＮの消費電力量及びデータ到達率に基づいて、中継装置２２の消費電力量の観点での最適化を行う。 Here, the optimization unit 14 determines the number and arrangement of the relay devices 22 determined by the candidate calculation unit 12 and the relay device 22 based on the power consumption of the WSN and the data arrival rate calculated by the simulation unit 13. Optimization from the viewpoint of power consumption.
中継装置２２の消費電力量は、ＷＳＮを運用する上での中継装置２２のバッテリーの容量やネットワーク寿命に影響を与えることになる。すべての中継装置２２のバッテリー容量が同一と仮定すると、消費電力量が最大の中継装置２２のバッテリーが最初に枯渇することになる。そのため、ネットワークの寿命は、中継装置２２の消費電力量の最大値に依存することになる。そこで、本実施の形態においては、ネットワーク寿命の最大化の観点でのＷＳＮの最適化を行う。目的関数は、中継装置２２の消費電力量の最大値の最小化として、次の式（７）によって表され、制約条件は、次の式（８）及び（９）によって表される。 The amount of power consumption of the relay device 22 affects the capacity of the battery of the relay device 22 and the network life when operating the WSN. Assuming that the battery capacities of all the relay devices 22 are the same, the battery of the relay device 22 having the largest power consumption will be exhausted first. Therefore, the life of the network depends on the maximum value of the power consumption of the relay device 22. Therefore, in the present embodiment, WSN optimization is performed from the viewpoint of maximizing network life. The objective function is represented by the following expression (7) as minimization of the maximum value of the power consumption of the relay device 22, and the constraint condition is represented by the following expressions (8) and (9).
ｍｉｎ（ｍａｘ（Ｗ1 ・・・Ｗi ）） ・・・式（７）
Ａi ≧Ａmin ・・・式（８）
Ｒnum ＝Ｒnum-min ・・・式（９）
min (max (W 1 ... W i )) Expression (7)
A i ≧ A min (Equation (8))
R num = R num-min Equation (9)
ここで、Ａi は、ノードｉのデータ到達率、Ａmin は、あらかじめ設定されたデータ到達率の下限値、Ｒnum-min は、候補算出部１２が、鉄道環境を考慮した中継装置２２の数の最小化によって求めた中継装置２２の数である。前記式（８）はデータ到達率に関する制約である。また、前記式（９）は中継装置２２に関する制約であり、候補算出部１２が求めた中継装置２２の数と同一の中継装置２２の数に解が限定される。 Here, A i is the data arrival rate of the node i, A min is the lower limit value of the preset data arrival rate, and R num-min is the candidate calculation unit 12 of the relay device 22 considering the railway environment. This is the number of relay devices 22 obtained by minimizing the number. Equation (8) is a constraint on the data arrival rate. The equation (9) is a constraint on the relay device 22, and the solution is limited to the same number of relay devices 22 as the number of relay devices 22 obtained by the candidate calculation unit 12.
消費電力量を考慮したＷＳＮの最適化においては、前記式（８）及び（９）を満足しつつ、前記式（７）の目的関数を最小とする最適化問題として定式化される。 In the optimization of the WSN in consideration of the power consumption, it is formulated as an optimization problem that satisfies the equations (8) and (9) and minimizes the objective function of the equation (7).
なお、制約条件の中に含まれるＡmin は、入力として付与される。また、Ｐi 及びＡi については、ノード配置、ルーティング手法及びデータの再送回数が入力として付与され、シミュレーション部１３が行うＷＳＮの消費電力量及びデータ到達率のシミュレーションによって、値が算出される。 In addition, A min included in the constraint condition is given as an input. For P i and A i , the node arrangement, the routing method, and the number of data retransmissions are given as inputs, and the values are calculated by the simulation of the power consumption of the WSN and the data arrival rate performed by the simulation unit 13.
そして、最適化部１４は、数理最適化によって、制約条件を満たす範囲で目的関数を最小化する、中継装置２２の配置、ＷＳＮのルーティング及びデータの再送回数の組み合わせを算出する。これにより、消費電力量の観点での最適な中継装置２２の配置、ＷＳＮのルーティング及びデータの再送回数の設計が可能となる。すなわち、ノード数最小（＝装置コスト最小）、かつ、バッテリー容量最小（＝バッテリーコスト最小）となる設計が可能となる。 Then, the optimization unit 14 calculates, by mathematical optimization, a combination of the arrangement of the relay device 22, the routing of the WSN, and the number of data retransmissions that minimizes the objective function within a range satisfying the constraint condition. This makes it possible to optimally arrange the relay devices 22 in terms of power consumption, design the routing of the WSN, and design the number of data retransmissions. That is, it is possible to design such that the number of nodes is minimum (= minimum device cost) and the battery capacity is minimum (= minimum battery cost).
具体的には、最適化部１４は、中継装置２２の消費電力量の最大値を最小とする、各中継装置（中継ノード）２２の位置（座標）、ＷＳＮのルーティング及び再送回数の組み合わせを算出する。なお、図１４には、解候補となる前記組み合わせの例が示されている。 Specifically, the optimization unit 14 calculates a combination of the position (coordinate) of each relay device (relay node) 22, the routing of the WSN, and the number of retransmissions, which minimizes the maximum value of the power consumption of the relay device 22. I do. FIG. 14 shows an example of the combination that is a solution candidate.
まず、最適化部１４は、図１５に示されるように、事前処理を行う（ステップＳ４−１〜Ｓ４−９）。具体的には、解候補毎に再送回数０回のときの経路表及び各センサノード２１のデータ到達率を算出する。そして、最低データ到達率を満たさないセンサノード２１があるものについては、再送回数０回のものを解候補から除外する。また、すべてのセンサノード２１が最低データ到達率を満たすものについては、再送回数０回以外のものを解候補から除外する。そして、解候補毎の各ノードの経由回数を計算して、各解候補の最大経由回数を算出する。 First, as illustrated in FIG. 15, the optimization unit 14 performs pre-processing (Steps S4-1 to S4-9). Specifically, the route table and the data arrival rate of each sensor node 21 when the number of retransmissions is 0 are calculated for each solution candidate. If there is a sensor node 21 that does not satisfy the lowest data arrival rate, the sensor node 21 whose retransmission count is 0 is excluded from the candidate solutions. In addition, for all the sensor nodes 21 satisfying the minimum data arrival rate, those other than the number of retransmissions of 0 are excluded from the solution candidates. Then, the number of passes through each node for each solution candidate is calculated, and the maximum number of passes through each solution candidate is calculated.
続いて、最適化部１４は、図１６に示されるように、初期のルーティングの学習を行う（ステップＳ４−１０〜Ｓ４−１３）。具体的には、Ｘ回分、位置候補をランダムに選択し、ルーティング種別毎に消費電力量及びデータ到達率を算出する。そして、ルーティング種別毎の消費電力量及びデータ到達率の大小関係に基づいて順位付けを行い、ルーティングランク表を作成する。該ルーティングランク表を用いて、ルーティングの探索を効率化することができる。 Subsequently, the optimizing unit 14 learns the initial routing as shown in FIG. 16 (Steps S4-10 to S4-13). Specifically, position candidates are randomly selected for X times, and the power consumption and the data arrival rate are calculated for each routing type. Then, ranking is performed based on the magnitude relationship between the power consumption amount and the data arrival rate for each routing type, and a routing rank table is created. By using the routing rank table, it is possible to efficiently search for a routing.
続いて、最適化部１４は、解候補の探索を行う（ステップＳ４−１４〜Ｓ４−３３）。具体的には、最大経由回数の少ない解候補から探索を行う。そして、最大経由回数が同一のものについては、位置の選択、ルーティングの選択及び再送回数の選択を行って、解候補の探索を行う。 Subsequently, the optimization unit 14 searches for a solution candidate (Steps S4-14 to S4-33). More specifically, a search is performed from solution candidates with a small maximum number of passes. Then, for those having the same maximum number of passes, selection of a position, selection of a routing, and selection of the number of retransmissions are performed to search for a solution candidate.
ここで、最適化部１４は、図１７に示されるように、位置に対する学習を行う。計算後、その位置が現在の最適解となる場合には、＋の値となっている重み（学習によって計算）をリセットし、ノード位置の距離差の合計がｘ以内の位置候補の重みを＋１とする。そして、ノード位置の距離差の合計（各ノード位置毎に別の解候補のノード位置と距離とを算出して算出された値を合計した値）を算出する。また、計算後、その位置が現在の最適解とならない場合には、ノード位置の距離差の合計がｘ以内の位置候補の重みを−１とする。 Here, the optimization unit 14 performs learning on the position, as shown in FIG. After the calculation, if the position becomes the current optimal solution, the weight of the value + (calculated by learning) is reset, and the weight of the position candidate whose total distance difference between the node positions is within x is +1. And Then, the sum of the distance differences between the node positions (a value obtained by calculating the node position and the distance of another solution candidate for each node position and the calculated value) is calculated. If the position is not the current optimal solution after the calculation, the weight of the position candidate whose total distance difference between the node positions is within x is set to -1.
そして、最適化部１４は、位置に対する選択を行う。重みの値が最も大きい位置から位置を決定して探索する。また、重みの値が同じ場合には、乱数に基づき、ランダムに選択する。 Then, the optimizing unit 14 performs selection for the position. The position is determined and searched from the position having the largest weight value. If the values of the weights are the same, the selection is made randomly based on a random number.
また、最適化部１４は、ルーティングの学習（２回目のルーティングの学習）を行う。具体的には、計算結果に基づいて、ルーティング毎の消費電力量及びデータ到達率の順位付け（ルーティングランク表の更新）を行う。また、ルーティングランク表を使ってルーティングの選択優先度を付ける。 In addition, the optimization unit 14 performs routing learning (second routing learning). Specifically, the power consumption and the data arrival rate for each routing are ranked (update the routing rank table) based on the calculation result. Also, a routing selection priority is assigned using a routing rank table.
さらに、最適化部１４は、図１８に示されるように、ルーティングの選択を行う。具体的には、位置決定後、初回はランダムにルーティングを選択して計算する。そして、消費電力量及びデータ到達率の計算結果、並びに、ルーティングランク表に基づいて、最適解に近付く方向に、ランダムに、２回目以降のルーティングを決定する。 Further, the optimizing unit 14 selects a routing as shown in FIG. Specifically, after the position is determined, the first time, the routing is randomly selected and calculated. Then, based on the calculation results of the power consumption and the data arrival rate and the routing rank table, the second and subsequent routings are randomly determined in a direction approaching the optimal solution.
さらに、最適化部１４は、再送回数の選択を行う。具体的には、初回はランダムに選択する。そして、消費電力量及びデータ到達率の結果に基づいて、データ到達率を上げる必要がある場合には、再送回数増加の方向にランダムに選択し、データ到達率を満たしている場合には、再送回数減少の方向にランダムに選択する。 Further, the optimization unit 14 selects the number of retransmissions. Specifically, the first time is selected randomly. If it is necessary to increase the data arrival rate based on the results of the power consumption and the data arrival rate, a random selection is made in the direction of increasing the number of retransmissions, and if the data arrival rate is satisfied, the retransmission is performed. A random selection is made in the direction of decreasing the number of times.
最後に、最適化部１４は、最適な中継装置２２の数、中継装置２２の配置及びルーティングを算出し（ステップＳ４−３４）、サブルーチンの処理を終了する。 Lastly, the optimizing unit 14 calculates the optimal number of the relay devices 22, the arrangement and the routing of the relay devices 22 (step S4-34), and ends the processing of the subroutine.
次に、鉄道沿線に設置されるＷＳＮを対象とし、実際に無線センサネットワーク設計システム１０を使用して行われた数値実験について説明する。 Next, a description will be given of a numerical experiment actually performed using the wireless sensor network design system 10 for a WSN installed along a railway.
図２１は本実施の形態における数値実験の対象である鉄道沿線に設置されるＷＳＮの例を示す図、図２２は本実施の形態における数値実験の対象である鉄道沿線に設置されるＷＳＮのノード数の最小化を行った例を示す図、図２３は本実施の形態における数値実験の対象である鉄道沿線に設置されるＷＳＮの消費電力量及びデータ到達率の例を示す第１の表、図２４は本実施の形態における数値実験の対象である鉄道沿線に設置されるＷＳＮの消費電力量及びデータ到達率の例を示す第２の表、図２５は本実施の形態における数値実験の対象である鉄道沿線に設置されるＷＳＮの消費電力量及びデータ到達率の例を示す第３の表である。 FIG. 21 is a diagram illustrating an example of a WSN installed along a railway which is a target of a numerical experiment according to the present embodiment, and FIG. 22 is a node of a WSN installed along a railway which is a target of a numerical experiment according to the present embodiment. FIG. 23 is a diagram illustrating an example of minimizing the number, FIG. 23 is a first table illustrating an example of power consumption and data arrival rate of a WSN installed along a railway which is a target of a numerical experiment in the present embodiment, FIG. 24 is a second table showing an example of the power consumption and the data arrival rate of the WSN installed along the railway which is a target of the numerical experiment in the present embodiment, and FIG. 25 is a target of the numerical experiment in the present embodiment. 9 is a third table showing an example of the power consumption and the data arrival rate of the WSN installed along the railway line.
鉄道沿線において、斜面の状態監視のためにＷＳＮを構築した実験は既に行われている（例えば、非特許文献３参照。）。 An experiment in which a WSN has been constructed for monitoring the state of a slope along a railway has already been performed (for example, see Non-Patent Document 3).
ここでは、上記の鉄道沿線のＷＳＮを対象として数値実験が行われた。該数値実験の条件は、次の条件（１）〜（５）のようなものである。 Here, a numerical experiment was performed on the WSN along the railway. The conditions of the numerical experiment are the following conditions (1) to (5).
条件（１）：図２１には、数値実験の対象とした鉄道沿線環境におけるＷＳＮの例が示されている。図２１に示される例においては、地形データに基づいた鉄道沿線における遮蔽物の位置がＮとして示され、配置不可能な場所の位置がＸとして示されている。また、斜面の監視位置は決まっており、センサノード２１の位置がＳとして示され、集約装置２３（ゲートウェイ）の位置がＣとして示されている。この数値実験では、図２１におけるセンサノード２１から集約装置２３までデータを到達させるための効果的な中継装置（中継ノード）２２の配置及びルーティングを決定することを考える。また、センサノード２１及び中継装置２２の無線機の通信距離は、無線機の実測結果に基づき、遮蔽物がない環境において安定的に通信が可能であった１７０〔ｍ〕として、計算が行われた。 Condition (1): FIG. 21 shows an example of a WSN in a railroad environment along which a numerical experiment was performed. In the example shown in FIG. 21, the position of the shield along the railway line based on the terrain data is indicated as N, and the position of a place where it cannot be arranged is indicated as X. Further, the monitoring position of the slope is determined, the position of the sensor node 21 is indicated as S, and the position of the aggregation device 23 (gateway) is indicated as C. In this numerical experiment, it is considered to determine an effective arrangement and routing of a relay device (relay node) 22 for making data reach from the sensor node 21 to the aggregation device 23 in FIG. In addition, the communication distance between the sensor node 21 and the wireless device of the relay device 22 is calculated as 170 [m] based on the actual measurement result of the wireless device, which allows stable communication in an environment where there is no obstacle. Was.
条件（２）：ルーティングとしては、通信可能なノードをフラッディングによって確認し、最短経路を生成することで行うものとし、データ送信の度に経路を再構築する場合（リアクティブ型）、及び、毎日０時に経路を再構築する場合（プロアクティブ型）の２つのパターンの候補について検討された。また、データの再送回数については、０〜３回の範囲を候補とした。 Condition (2): The routing is performed by confirming a communicable node by flooding and generating the shortest path. When the path is reconstructed every time data is transmitted (reactive type), and every day Two pattern candidates for reconstructing the route at 0:00 (proactive) were considered. As for the number of data retransmissions, a range of 0 to 3 times was set as a candidate.
条件（３）：センサノード２１及び中継装置２２の消費電力量は、市販の無線機の仕様に基づき、送信時が６９．３〔ｍＷ〕、受信時が５２．８〔ｍＷ〕、待機時が０．００２〔ｍＷ〕であるものとした。 Condition (3): The power consumption of the sensor node 21 and the relay device 22 is 69.3 [mW] during transmission, 52.8 [mW] during reception, and 52.8 [mW] during standby, based on the specifications of a commercially available wireless device. 0.002 [mW].
条件（４）：センサノード２１のデータの送信周期は１０分に１回であり、シミュレーションの時間刻み幅も１０分であるものとした。また、消費電力量及びデータ到達率は、ＷＳＮを１年間運用するときの値として算出するものとした。 Condition (4): It is assumed that the data transmission cycle of the sensor node 21 is once every 10 minutes, and the time interval of the simulation is also 10 minutes. Further, the power consumption and the data arrival rate are calculated as values when the WSN is operated for one year.
条件（５）：消費電力量を考慮したＷＳＮの最適化の計算に用いられるデータ到達率の下限値は、９９〔％〕であるものとした。 Condition (5): The lower limit of the data arrival rate used in the calculation of the optimization of the WSN in consideration of the power consumption is 99%.
図２１には、前記条件（１）〜（５）に基づいて、無線センサネットワーク設計システム１０が中継装置２２の配置を算出した結果の一例が示されている。図２１に示されるように、鉄道環境を考慮した中継装置２２の数の最小化の結果、中継装置２２の最小数は、３個となった。また、遮蔽物や配置不可能な場所を考慮した上で、センサノード２１のデータが集約装置２３まで到達可能な中継装置２２の位置の１つとして、図２２において、Ｒで示される位置が得られた。 FIG. 21 shows an example of a result of calculation of the arrangement of the relay devices 22 by the wireless sensor network design system 10 based on the conditions (1) to (5). As shown in FIG. 21, as a result of minimizing the number of relay devices 22 in consideration of the railway environment, the minimum number of relay devices 22 is three. In addition, taking into account a shield and a place where placement is impossible, a position indicated by R in FIG. 22 is obtained as one of the positions of the relay device 22 at which the data of the sensor node 21 can reach the aggregation device 23. Was done.
次に、中継装置２２の数の最小化の結果に基づいて、消費電力量及びデータ到達率の観点での最適化を行ったところ、ルーティングはプロアクティブ型、再送回数は１回とするのが最適という結果を得ることができた。このとき、ＷＳＮの消費電力量及びデータ到達率は、図２３に示されるようになった。 Next, based on the result of minimizing the number of relay devices 22, optimization was performed in terms of power consumption and data arrival rate, and it was found that the routing was proactive and the number of retransmissions was one. Optimal results were obtained. At this time, the power consumption and the data arrival rate of the WSN are as shown in FIG.
また、比較のため、図２３に示される条件に対して、ルーティングが異なる場合の結果が図２４に示され、再送回数が異なる場合の結果が図２５に示されている。ここで、図２５におけるＲｅｔは、再送回数を示している。図２４より、２つのルーティングではデータ到達率は変わらないが、リアクティブ型の方が、より消費電力量が大きいことが分かる。この理由としては、今回の条件では、リアクティブ型のルーティングを行う頻度がプロアクティブ型より１４４倍と大きくなるため、ルーティングによる消費電力量が大きくなったと考えられる。 For comparison, FIG. 24 shows the result when the routing is different from the condition shown in FIG. 23, and FIG. 25 shows the result when the number of retransmissions is different. Here, Ret in FIG. 25 indicates the number of retransmissions. From FIG. 24, it can be seen that the data arrival rate does not change with the two routings, but the reactive type consumes more power. It is considered that the reason for this is that, under the present condition, the frequency of performing the reactive type routing is 144 times as large as that of the proactive type, so that the power consumption amount due to the routing is increased.
次に、再送回数については、図２５に示されるように、再送回数を増やすとデータ到達率が上昇し、消費電力量も増加する傾向が見て取れる。今回は、最適化の条件として、データ到達率を９９〔％〕としていることから、この条件を満たす範囲で最小の再送回数である１回が選択されたものと考えられる。 Next, as for the number of retransmissions, as shown in FIG. 25, it can be seen that as the number of retransmissions increases, the data arrival rate increases and the power consumption also increases. In this case, since the data arrival rate is 99 [%] as an optimization condition, it is considered that the minimum number of retransmissions of 1 was selected within a range satisfying this condition.
このように、本実施の形態における無線センサネットワーク設計システム１０を用いることによって、鉄道環境における遮蔽物による無線通信への影響を考慮した上で、ＷＳＮにおける経済的な中継装置２２の数及び配置、並びに、ルーティングの設計を行うことができる。 As described above, by using the wireless sensor network design system 10 according to the present embodiment, the number and arrangement of the economical relay devices 22 in the WSN are considered in consideration of the influence on the wireless communication by the shield in the railway environment. In addition, routing can be designed.
このように、本実施の形態における無線センサネットワーク（ＷＳＮ）の設計方法は、監視対象物のデータを計測し、計測したデータを送信するセンサノード２１、センサノード２１からのデータを集約する集約装置２３、及び、センサノード２１からのデータを中継して集約装置２３に転送する中継装置２２を有するＷＳＮの設計方法である。そして、中継装置２２の数を最小とする中継装置２２の数及び配置の候補を算出する候補算出工程と、候補に基づいて、ＷＳＮの消費電力量及びデータ到達率のシミュレーションを行うシミュレーション工程と、候補と、ＷＳＮの消費電力量及びデータ到達率とに基づいて、ＷＳＮの最適化を行う最適化工程とを含み、最適化工程においては、中継装置２２の消費電力量の最大値を最小化する中継装置２２の配置、ＷＳＮのルーティング及びデータの再送回数の組み合わせを算出する。これにより、遮蔽物や中継装置２２の配置が不可能な場所が存在しても、中継装置２２の配置やＷＳＮのルーティングを最適化することができる。 As described above, the design method of the wireless sensor network (WSN) according to the present embodiment measures the data of the monitoring target, and transmits the measured data to the sensor node 21 and the aggregation device that aggregates the data from the sensor node 21. 23, and a WSN design method including a relay device 22 that relays data from the sensor node 21 and transfers the data to the aggregation device 23. And a candidate calculating step of calculating a candidate for the number and arrangement of the relay apparatuses 22 that minimizes the number of the relay apparatuses 22; and a simulation step of simulating the power consumption of the WSN and the data arrival rate based on the candidates. An optimization step of optimizing the WSN based on the candidates and the power consumption of the WSN and the data arrival rate; in the optimization step, the maximum value of the power consumption of the relay device 22 is minimized; A combination of the arrangement of the relay device 22, the routing of the WSN, and the number of data retransmissions is calculated. This makes it possible to optimize the arrangement of the relay device 22 and the routing of the WSN even when there is a shield or a place where the relay device 22 cannot be arranged.
また、最適化工程においては、データ到達率があらかじめ設定された下限値を上回ること、及び、中継装置２２の数が候補算出工程において算出された中継装置２２の数と同一であることを制約条件として、ＷＳＮの最適化を行う。これにより、消費電力量の観点から最適な中継装置２２の配置、ＷＳＮのルーティング及びデータの再送回数を設計することができる。 In the optimization process, the constraint condition is that the data arrival rate exceeds a lower limit set in advance and that the number of relay devices 22 is the same as the number of relay devices 22 calculated in the candidate calculation process. The optimization of the WSN is performed. This makes it possible to design the optimal arrangement of the relay device 22, the routing of the WSN, and the number of data retransmissions from the viewpoint of power consumption.
さらに、最適化工程においては、組み合わせの候補である解候補毎にデータの再送回数が０回のときのデータ到達率を算出し、算出されたデータ到達率が下限値以下である解候補を除外する。 Further, in the optimization step, a data arrival rate when the number of data retransmissions is 0 is calculated for each solution candidate that is a combination candidate, and solution candidates whose calculated data arrival rate is equal to or less than a lower limit value are excluded. I do.
さらに、最適化工程においては、初期のルーティングの学習を行い、初期のルーティングの学習においては、ルーティングの種別毎にＷＳＮの消費電力量及びデータ到達率を算出し、ルーティングの種別毎の消費電力量及びデータ到達率の大小関係に基づいて順位付けを行ってルーティングランク表を作成する。 Further, in the optimization process, learning of the initial routing is performed. In the learning of the initial routing, the power consumption of the WSN and the data arrival rate are calculated for each type of routing, and the power consumption for each type of routing is calculated. And a routing rank table is created by performing ranking based on the magnitude relation between the data arrival rates.
さらに、最適化工程においては、２回目のルーティングの学習を行い、２回目のルーティングの学習においては、ルーティングランク表を更新する。 Further, in the optimization step, the second routing learning is performed, and in the second routing learning, the routing rank table is updated.
さらに、候補算出工程においては、鉄道環境を考慮して、中継装置２２の数及び配置の最適化を行う。 Further, in the candidate calculation step, the number and arrangement of the relay devices 22 are optimized in consideration of the railway environment.
さらに、候補算出工程においては、センサノード２１、中継装置２２及び集約装置２３間の通信距離に基づいて隣接行列を作成し、センサノード２１、中継装置２２及び集約装置２３間の見通しに基づいて隣接行列を更新し、更新された隣接行列に基づいて到達可能性行列を作成する。 Further, in the candidate calculation step, an adjacency matrix is created based on the communication distance between the sensor node 21, the relay device 22, and the aggregation device 23, and the adjacency matrix is determined based on the perspective between the sensor node 21, the relay device 22, and the aggregation device 23. Update the matrix and create a reachability matrix based on the updated adjacency matrix.
さらに、シミュレーション工程においては、ＷＳＮのルーティングシミュレーションを行い、センサノード２１、中継装置２２及び集約装置２３の各時間帯の消費電力量を算出する。 Further, in the simulation step, a routing simulation of the WSN is performed, and the power consumption of each time zone of the sensor node 21, the relay device 22, and the aggregation device 23 is calculated.
なお、本明細書の開示は、好適で例示的な実施の形態に関する特徴を述べたものである。ここに添付された特許請求の範囲内及びその趣旨内における種々の他の実施の形態、修正及び変形は、当業者であれば、本明細書の開示を総覧することにより、当然に考え付くことである。 It should be noted that the disclosure herein describes features of preferred and exemplary embodiments. Various other embodiments, modifications and variations within the scope and spirit of the claims appended hereto will occur to those skilled in the art upon reviewing the disclosure of this specification. is there.
本開示は、無線センサネットワークの設計方法及びシステムに適用することができる。 The present disclosure can be applied to a wireless sensor network design method and system.
１０ 無線センサネットワーク設計システム
１２ 候補算出部
１３ シミュレーション部
１４ 最適化部
２１ センサノード
２２ 中継装置
２３ 集約装置
Reference Signs List 10 wireless sensor network design system 12 candidate calculation unit 13 simulation unit 14 optimization unit 21 sensor node 22 relay device 23 aggregation device
Claims (9)
前記中継ノードの数を最小とする中継ノードの数及び配置の候補を算出する候補算出工程と、
前記候補に基づいて、前記無線センサネットワークの消費電力量及びデータ到達率のシミュレーションを行うシミュレーション工程と、
前記候補と、前記無線センサネットワークの消費電力量及びデータ到達率とに基づいて、前記無線センサネットワークの最適化を行う最適化工程とを含み、
該最適化工程においては、前記中継ノードの消費電力量の最大値を最小化する中継ノードの配置、前記無線センサネットワークのルーティング及びデータの再送回数の組み合わせを算出することを特徴とする無線センサネットワークの設計方法。 A wireless device having a sensor node that measures data of a monitoring target and transmits the measured data, a gateway that aggregates data from the sensor node, and a relay node that relays data from the sensor node and transfers the data to the gateway. A method for designing a sensor network,
A candidate calculation step of calculating a candidate for the number and arrangement of the relay nodes that minimizes the number of the relay nodes,
A simulation step of simulating the power consumption and data arrival rate of the wireless sensor network based on the candidates;
An optimization step of optimizing the wireless sensor network based on the candidates and the power consumption and data arrival rate of the wireless sensor network,
In the optimizing step, the wireless sensor network is characterized by calculating a combination of the arrangement of the relay nodes that minimizes the maximum value of the power consumption of the relay nodes, the routing of the wireless sensor network, and the number of data retransmissions. Design method.
前記中継ノードの数を最小とする中継ノードの数及び配置の候補を算出する候補算出部と、
前記候補に基づいて、前記無線センサネットワークの消費電力量及びデータ到達率のシミュレーションを行うシミュレーション部と、
前記候補と、前記無線センサネットワークの消費電力量及びデータ到達率とに基づいて、前記無線センサネットワークの最適化を行う最適化部とを含み、
該最適化部は、前記中継ノードの消費電力量の最大値を最小化する中継ノードの配置、前記無線センサネットワークのルーティング及びデータの再送回数の組み合わせを算出することを特徴とする無線センサネットワークの設計システム。 A wireless device having a sensor node that measures data of a monitoring target and transmits the measured data, a gateway that aggregates data from the sensor node, and a relay node that relays data from the sensor node and transfers the data to the gateway. A sensor network design system,
A candidate calculation unit that calculates candidates for the number and arrangement of the relay nodes that minimizes the number of the relay nodes,
A simulation unit that simulates the power consumption and data arrival rate of the wireless sensor network based on the candidates;
The candidate, based on the power consumption and data arrival rate of the wireless sensor network, including an optimization unit that optimizes the wireless sensor network,
The optimizing unit calculates the combination of the arrangement of the relay nodes that minimizes the maximum value of the power consumption of the relay nodes, the routing of the wireless sensor network, and the number of times of retransmission of data. Design system.
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2022219669A1 (en) * | 2021-04-12 | 2022-10-20 | 日本電信電話株式会社 | Station site design assisting device and station site design assisting method |
-
2018
- 2018-08-09 JP JP2018149847A patent/JP2020025234A/en active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2022219669A1 (en) * | 2021-04-12 | 2022-10-20 | 日本電信電話株式会社 | Station site design assisting device and station site design assisting method |
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