[0001] 本願は“エッジ・アクセス・ポイントを認識する方法、装置及びシステム”と題する2019年9月2日付で中国国家知識産権局に出願された中国特許出願第201910824288.7号に対する優先権を主張しており、同出願全体は参照により本件に援用される。
技術分野
[0002] 本願は通信の分野、特に検出方法、装置及びシステムに関連する。
[0003] 無線ローカル・エリア・ネットワーク(wireless local area network, WLAN)は、通常、少なくとも1つのアクセス・ポイント(access point, AP)を含み、ユーザーはWLANにアクセスするために、WLAN内の1つのAPにアクセスする可能性がある。APはユーザーにサービスを提供することが可能である。APがユーザーにサービスをより良く提供できるようにするために、現在、アクセス・コントローラ(access point controller, AC)が更に配置される。ACはAPを管理することができる。例えば、ACはAPを最適化することができ、その結果、APはサービスをより良く提供することができる。
[0004] WLANの中にはある種のAPが存在する可能性があり、そのAPの信号カバレッジ・エリアはWLANの信号カバレッジ・エリアのエッジに到達し、歩行者が歩く歩道がそのAPの信号カバレッジ・エリアに存在する場合がある。この種のAPの存在はWLANに大きな影響を及ぼす可能性がある。従って、このタイプのAPを検出し、このタイプのAPを最適化し、WLANへの影響を減らすことが急務である。従って、現在、この種のAPをどのようにして検出するのかは、緊急に解決を要する問題である。
[0005] 本願の実施形態は、論理的エッジAPを検出するための検出方法、装置、及びシステムを提供する。技術的解決策は以下のとおりである。
[0006] 第1態様によれば、本願は検出方法を提供する。方法は:第1アクセス・ポイントAPの少なくとも1つの特徴を取得するステップであって、前記少なくとも1つの特徴は、持続時間が第1持続時間である持続時間の期間内に前記第1APにアクセスすることを要求するターゲット端末の台数を含み、前記ターゲット端末は、端末のアクセス状態がアブノーマルである端末である、ステップ;及び前記少なくとも1つの特徴に基づいて、前記第1APが論理的エッジAPであるかどうかを検出するステップであって、前記論理的エッジAPは、APの信号カバレッジ・エリアが、前記APが配置されている無線ローカル・エリア・ネットワークWLANの信号カバレッジ・エリアのエッジに到達しているAPである、ステップを含む。取得した第1APの特徴は、持続時間が第1持続時間である期間内に第1APにアクセスすることを要求するターゲット端末の台数であり、ターゲット端末はアクセス状態がアブノーマルである端末である。従って、第1APが論理的エッジAPであるか否かは、第1APの特徴に基づいて首尾良く検出することができる。
[0007] 可能な実装において、前記ターゲット端末は、ノマディック端末、アクセスに失敗した端末、又は、前記第1APが属する前記WLANのホワイトリストに属していない端末、のうちの少なくとも1つを含む。これらのタイプの端末は、通常、論理的エッジAPの信号カバレッジ・エリアに現れる。従って、第1APが論理的エッジAPであるか否かは、ターゲット端末の台数に基づいて首尾良く検出することができる。
[0008] 別の可能な実装において、前記少なくとも1つの特徴が第1条件を充足する場合に、前記第1APは論理的エッジAPであると決定され、前記第1条件は:前記ターゲット端末の台数が第1台数閾値より大きいこと、前記第1APが、第1台数のAPのうち、前記WLANにおいて最大の台数のターゲット端末を有するものであること、又は、前記ターゲット端末の台数とターゲット端末の平均台数との間の差分が、差分閾値より大きいことを含み、前記差分閾値は分散のm倍に等しく、mは1より大きく、前記ターゲット端末の平均台数と前記分散は、前記WLANにおける各APのターゲット端末の台数に基づいて取得される。従って、第1APが論理的エッジAPであるか否かは、第1条件に従って首尾良く検出することができる。
[0009] 別の可能な実装において、前記ターゲット端末は、前記ノマディック端末、又は前記ホワイトリストに属していない端末、のうちの少なくとも1つを含み;前記第1APにより収集された少なくとも1つの端末の接続情報が受信され、前記接続情報は前記端末の識別子を含み、前記少なくとも1つの端末は前記第1APにアクセスする端末であり;前記ターゲット端末は、前記少なくとも1つの端末の中から、前記少なくとも1つの端末の前記接続情報に基づいて決定され;及び前記決定されたターゲット端末の台数がカウントされる。第1APは端末の接続情報を収集する。従って、接続情報に基づいてターゲット端末を首尾良く決定することができ、更に、第1APが論理的エッジAPであるかどうかを首尾良く検出することができる。
[0010] 別の可能な実装において、前記第1APが接続情報を同じ端末から連続して2回収集するように設定されたインターバルは、インターバル閾値を超えておらず、前記接続情報は収集時点を更に含み;前記少なくとも1つの端末のうちの何らかの端末の接続情報シーケンスが取得され、前記接続情報シーケンスは、収集時点に基づいて並べられた接続情報を含み、前記接続情報シーケンスにおける各々の接続情報は前記何らかの端末の識別子を含み、前記接続情報シーケンスにおける2つの隣接する接続情報の収集時点の間のインターバルは、前記インターバル閾値を超えず;前記何らかの端末はノマディック端末であるかどうかは、前記接続情報シーケンスに基づいて決定される。このようにして、端末の接続情報シーケンスは、APにより収集された接続情報から取得することができる。従って、ノマディック端末は、接続情報シーケンスに基づいて首尾良く決定することができる。
[0011] 別の可能な実装において、前記何らかの端末が前記第1APにアクセスした開始時点と、前記何らかの端末の前記第1APにおける滞在時間と、前記何らかの端末が前記第1APから離れた切断時点とが、前記接続情報シーケンスに基づいて取得され;前記滞在時間が前記第1時間閾値を超えておらず、且つ前記開始時点より前の所定の持続時間の間と、前記切断時点の後の所定の持続時間の間とで、第2APにより収集された前記何らかの端末の接続情報は無い場合に、前記何らかの端末は前記ノマディック端末であると決定され、前記第2APは前記WALNにおける前記第1AP以外のAPであり、前記所定の持続時間は前記インターバル閾値より長い。何らかの端末の滞在時間、アクセス開始時点、及び切断時点が取得される。従って、何らかの端末がノマディック端末であるか否かは、滞在期間、開始時点、及び切断時点に基づいて首尾良く決定することができる。
[0012] 別の可能な実装において、前記少なくとも1つの特徴は、前記少なくとも1つの端末の少なくとも1つのタイプの接続イベント中の各タイプの接続イベントの総数を更に含み;各タイプの接続イベントにおける何らかのタイプの接続イベントに関し、前記第1条件は、何らかのタイプの接続イベントの総数が、前記何らかのタイプの接続イベントに対応する数量閾値より大きいことを更に含むか、又は前記第1条件は、何らかのタイプの接続イベントの総数が、前記何らかのタイプの接続イベントに対応する数量閾値より小さいことを更に含む。少なくとも1つの特徴は、各タイプの接続イベントの総数を更に含む。これは、論理的エッジAPを検出する精度を向上させることができる。
[0013] 別の可能な実装において、前記何らの端末の前記接続情報は、前記何らかの端末のアップリンク信号強度、又は前記何らの端末のデータ伝送レイテンシのうちの少なくとも1つを更に含み;前記何らかの端末の前記接続情報シーケンス中の最後の接続情報に含まれているアップリンク信号強度又はデータ伝送レイテンシのうちの少なくとも1つに基づいて、前記何らかの端末の接続イベントが取得され;前記何らかのタイプの接続イベントの総数がカウントされる。このようにして、端末の接続イベントを取得することができ、接続イベントの総量を更にカウントすることができ、接続イベントの総量に基づいて、論理的エッジAPを検出する精度を改善することができる。
[0014] 別の可能な実装において、前記接続情報は、信号対雑音比、パケット損失率、再送率、前記端末のチャネル利用度、前記端末によりアクセスされた周波数帯域の識別子、のうちの少なくとも1つを更に含み;前記少なくとも1つの特徴は、信号対雑音比の統計値、パケット損失率の統計値、再送率の統計値、チャネル利用度の統計値、又は、端末の総数であって前記周波数帯域の前記識別子に対応する前記周波数帯域にアクセスした端末の総数、のうちの少なくとも1つを更に含み;前記信号対雑音比の統計値は、前記少なくとも1つの端末の信号対雑音比に基づいて取得され、前記パケット損失率の統計値は、前記少なくとも1つの端末のパケット損失率に基づいて取得され、前記再送率の統計値は、前記少なくとも1つの端末の再送率に基づいて取得され、前記チャネル利用度の統計値は、前記少なくとも1つの端末のチャネル利用度に基づいて取得され;及び前記第1条件は:前記信号対雑音比の統計値は信号対雑音比の統計閾値より小さいという条件、前記パケット損失率の統計値はパケット損失率の統計閾値より大きいという条件、前記再送率の統計値は再送率の統計閾値より大きいという条件、前記チャネル利用度の統計値はチャネル利用度の統計閾値より大きいという条件、又は前記端末の総数は端末台数閾値より大きいという条件のうちの少なくとも1つを更に含む。これは、第1APの特徴を豊富にし、論理的エッジAPを検出する精度を改善することができる。
[0015] 別の可能な実装において、訓練セットを使用することにより、ランダム・フォレスト・モデルが訓練され、前記訓練セットは、複数の訓練サンプルと各訓練サンプルに対応するカテゴリとを含み、ポジティブ・サンプルであるカテゴリの訓練サンプルは論理的エッジAPの少なくとも1つの特徴を含み、ネガティブ・サンプルであるカテゴリの訓練サンプルは非-論理的エッジAPの少なくとも1つの特徴を含み;訓練済みランダム・フォレスト・モデルは少なくとも1つの決定木を含み、前記決定木の各経路は、前記訓練セットにおける何らかのAPが論理的エッジAPであるかどうかを検出するために使用され、前記経路のリーフ・ノードは前記経路の検出結果を蓄えるように構成され、前記経路における前記リーフ・ノード以外のノードはカテゴリと特徴閾値に対応し;前記ノードは、第1特徴が、前記ノードに対応する前記特徴閾値を超えるかどうかを判定し、判定結果に基づいて、前記経路に属する次のレイヤ・ノードを選択するように構成されており、前記第1特徴は、前記ノードに対応する前記カテゴリに属する前記何らかのAPの特徴であり;取得されることを必要とする前記第1APの各特徴に対応するカテゴリ、特徴閾値、及び前記特徴と前記特徴閾値との間の判定条件が、前記少なくとも1つの決定木に基づいて決定される。このようにして、取得されることを必要とする第1APの各特徴に対応するカテゴリは、訓練済みランダム・フォレスト・モデルに基づいて決定されてもよい。論理的エッジAPの特徴を反映するために使用される特徴を決定することができ、その特徴に基づいて論理的エッジAPを首尾良く検出することができる。なお、得られた特徴の量は更に削減することが可能であり、計算されるべきデータの量を減らすことができる。
[0016] 別の可能な実装において、前記第1APは前記論理的エッジAPであることが検出された場合に、前記第1APの信号カバレッジ・エリアを減らすように、アクセス・コントローラACは指示されるか、端末のダウンリンク信号強度がダウンリンク信号強度閾値より小さな端末が、前記第1APにアクセスすることを禁止するように前記第1APを制御することを、前記ACが指示されるか、又は前記第1APの遅延アクセス機能を可能にするように、前記ACが指示される。これは、論理的エッジAPのパフォーマンスを最適化し、論理的エッジAPに起因する影響を軽減することができる。
[0017] 第2態様によれば、本願は検出方法を提供する。前記方法は:第1アクセス・ポイントAPにより収集された少なくとも1つの端末の接続情報を受信するステップであって、前記接続情報は、前記端末の識別子と、前記接続情報が収集された収集時点とを含み、前記少なくとも1つの端末は前記第1APにアクセスする端末である、ステップ;前記少なくとも1つの端末のうちの何らかの端末の接続情報シーケンスを取得するステップであって、前記接続情報シーケンスは、収集時点に基づいて並べられた接続情報を含み、前記接続情報シーケンスにおける各々の接続情報は前記何らかの端末の識別子を含み、前記接続情報シーケンスにおける2つの隣接する接続情報の収集時点の間のインターバルは、前記インターバル閾値を超えない、ステップ;及び前記接続情報シーケンスに基づいて、前記何らかの端末はノマディック端末であるかどうかを決定するステップを含む。端末の接続情報シーケンスは、APにより収集された接続情報から取得されることが可能である。従って、ノマディック端末は、接続情報シーケンスに基づいて首尾良く決定することができる。
[0018] 別の可能な実装において、前記何らかの端末が前記第1APにアクセスした開始時点と、前記何らかの端末の前記第1APにおける滞在時間と、前記何らかの端末が前記第1APから離れた切断時点とが、前記接続情報シーケンスに基づいて取得され;前記滞在時間が前記第1時間閾値を超えておらず、且つ前記開始時点より前の所定の持続時間の間と、前記切断時点の後の所定の持続時間の間とで、第2APにより収集された前記何らかの端末の接続情報は無い場合に、前記何らかの端末は前記ノマディック端末であると決定され、前記第2APは、前記第1APが属するWALNにおける前記第1AP以外のAPである。何らかの端末の滞在時間、アクセス開始時点、及び切断時点が取得される。従って、何らかの端末がノマディック端末であるか否かは、滞在期間、開始時点、及び切断時点に基づいて首尾良く決定されることが可能である。
[0019] 第3態様によれば、本願は、第1態様又は第1態様の可能な実装のうちの任意のものにおける方法を実行するように構成された検出装置を提供する。具体的には、装置は、第1態様又は第1態様の可能な実装のうちの任意のものによる方法を実行するように構成されたユニットを含む。
[0020] 第4態様によれば、本願は、第1態様又は第1態様の可能な実装のうちの任意のものにおける方法を実行するように構成された検出装置を提供する。具体的には、装置は、第1態様又は第1態様の可能な実装のうちの任意のものによる方法を実行するように構成されたユニットを含む。
[0021] 第5態様によれば、本願の実施形態は検出装置を提供し、装置はプロセッサとメモリを含む。プロセッサとメモリは、バス・システムを介して接続されてもよい。メモリは、1つ以上のプログラムを記憶するように構成され、プロセッサは、メモリ内の1つ以上のプログラムを実行して、第1態様、第2態様、第1態様の可能な実装のうちの任意のもの、又は第2態様の可能な実装のうちの任意のものにおける方法を完了するように構成される。
[0022] 第6態様によれば、本願は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供する。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は命令を記憶し;命令がプロセッサで実行されると、プロセッサは、第1態様、第2態様、第1態様の可能な実装のうちの任意のもの、又は第2態様の可能な実装のうちの任意のものにおける方法を実行することを可能にする。
[0023] 第7態様によれば、本願は、命令を含むコンピュータ・プログラム製品を提供する。コンピュータ・プログラム製品がプロセッサで実行されると、プロセッサは、第1態様、第2態様、第1態様の可能な実装のうちの任意のもの、又は第2態様の可能な実装のうちの任意のものにおける方法を実行することを可能にする。
[0024] 第8態様によれば、本願は検出システムを提供し、前記システムはデータ・アナライザCIと第1アクセス・ポイントAPを含む。前記第1APは、少なくとも1つの端末の接続情報を収集し、前記接続情報を前記CIへ送信し、前記接続情報は、前記端末の識別子と、前記接続情報が収集された収集時点とを含み、前記少なくとも1つの端末は前記第1APにアクセスする端末である。前記CIは、前記第1APの少なくとも1つの特徴を、前記接続情報に基づいて取得し、前記少なくとも1つの特徴は、持続時間が第1持続時間である期間内に前記第1APにアクセスすることを要求するターゲット端末の台数を含み、前記ターゲット端末は、ノマディック端末、又は、前記第1APが位置する無線ローカル・エリア・ネットワークWLANのホワイトリストに属していない端末、のうちの少なくとも1つを含み;前記CIは、前記少なくとも1つの特徴に基づいて、前記第1APが論理的エッジAPであるかどうかを検出し、前記論理的エッジAPは、APの信号カバレッジ・エリアが、前記APが配置されている前記WLANの信号カバレッジ・エリアのエッジに到達しているAPである。第1APの取得した特徴は、持続時間が第1持続時間である期間内に第1APにアクセスすることを要求するターゲット端末の台数を含み、ターゲット端末は、ノマディック端末、又は、第1APが位置するWLANのホワイトリストに属していない端末、のうちの少なくとも1つを含む。従って、第1APが論理的エッジAPであるか否かは、第1APの特徴に基づいて首尾良く検出されることが可能である。
[0025] 可能な実装において、前記システムは、アクセス・コントローラACを更に含む。前記CIは、前記第1APが前記論理的エッジAPであることを検出した場合に、最適化リクエストを前記ACへ送信し、前記最適化リクエストは前記第1APの識別子を含む。前記ACは、前記第1APの信号カバレッジ・エリアを減らすか、端末のダウンリンク信号強度がダウンリンク信号強度閾値より小さな端末が、前記第1APにアクセスすることを禁止するように前記第1APを制御するか、又は前記第1APの遅延アクセス機能を可能にする。これは、論理的エッジAPのパフォーマンスを最適化し、論理的エッジAPによる影響を軽減することができる。
[0026] 第9態様によれば、本願は検出システムを提供し、前記システムはデータ・アナライザCIと第1アクセス・ポイントAPを含む。前記第1APは、少なくとも1つの端末の接続情報を収集し、前記接続情報を前記CIへ送信するように構成されており、前記接続情報は、前記端末の識別子と、前記接続情報が収集された収集時点とを含み、前記少なくとも1つの端末は前記第1APにアクセスする端末である。前記CIは、前記少なくとも1つの端末のうちの何らかの端末の接続情報シーケンスを取得するように構成されており、前記接続情報シーケンスは、収集時点に基づいて並べられた接続情報を含み、前記接続情報シーケンスにおける各々の接続情報は前記何らかの端末の識別子を含み、前記接続情報シーケンスにおける2つの隣接する接続情報の収集時点の間のインターバルは、インターバル閾値を超えず;前記CIは、前記接続情報シーケンスに基づいて、前記何らかの端末はノマディック端末であるかどうかを決定する。このようにして、端末の接続情報シーケンスを、第1APによって収集された接続情報から取得することができる。従って、ノマディック端末は、接続情報シーケンスに基づいて首尾良く決定することができる。
[0027] 図1は本願の実施形態によるWLANの構造の概略図である。
[0028] 図2は本願の実施形態によるシステム・アーキテクチャの概略図である。
[0029] 図3は本願の実施形態による別のシステム・アーキテクチャの概略図である。
[0030] 図4は本願の実施形態による検出方法のフローチャートである。
[0031] 図5は本願の実施形態による決定木の構造の概略図である。
[0032] 図6は本願の実施形態による検出装置の構造の概略図である。
[0033] 図7は本願の実施形態による別の検出装置の構造の概略図である。
[0034] 図8は本願の実施形態による別の検出装置の構造の概略図である。
[0035] 現在、WLANは例えばビルディングのような場所に配置されることが可能であり、その結果、その場所に位置する端末はWLANにアクセスする。WLANは、少なくとも1つのAPを含み、WLANの信号カバレッジ・エリア内に位置する端末は、WLANにアクセスするために、少なくとも1つのAPの何らかのAPにアクセスすることができる。
[0036] 例えば、食堂、オフィス・エリア、又はコーヒー・ショップなどの場所に配備されたWLANの場合、WLAN内に或るタイプのAPが存在する可能性がある。そのAPは、論理的エッジAPである場合があり、論理的エッジAPは、APのWLANの信号カバレッジ・エリアが、WLANの信号カバレッジ・エリアのエッジに到達するAPである。APが論理的エッジAPである場合、多数のターゲット端末が、持続時間が第1持続時間である期間内にAPにアクセスすることを要求する可能性がある。例えば、持続時間が第1持続時間である期間内に、APにアクセスすることを要求するターゲット端末の台数は、第1数量閾値を超える。ターゲット端末は、端末のアクセス状態がアブノーマルである端末を含む。例えば、ターゲット端末は、アクセスに失敗した端末、第1時間閾値を超える持続時間の間WLANに滞在した端末、又は、WLANのホワイトリストに属していない端末、のうちの少なくとも1つを含む可能性がある。
[0037] APの信号カバレッジ・エリアは、通常、WLANの信号カバレッジ・エリアのエッジに到達する。APの信号カバレッジ・エリアは、その場所の範囲を更に越える可能性があり、その場所の外側に位置する歩道をカバーする可能性がある。APは、WLANのエッジに位置するエッジAPである可能性があり、或いはWLANのエッジに位置しないエッジAPである可能性がある。図1に示す場所1に配備されるWLANを参照されたい。WLANの中で、AP1、AP3、AP4、AP5はWLANのエッジに位置するエッジAPであり、AP2はWLANのエッジに位置するエッジAPではない。AP2の信号カバレッジ・エリアは、WLANの信号カバレッジ・エリアのエッジに達し、場所1を越えて延び、場所1の外側に位置する道路2をカバーする。AP4は、WLANのエッジに位置するエッジAPであり、AP4の信号カバレッジ・エリアもまた、場所1を越えて延び、場所1の外側に位置する別の道路3をカバーする。従って、AP2とAP4はこのタイプのAPである。
[0038] 歩行者が歩行する道路は、APの信号カバレッジ・エリアに存在する可能性があるので、道路を歩行するユーザーは、APのカバレッジ・エリアを通過する可能性がある。ユーザーがAPのカバレッジ・エリアを通過する場合に、ユーザーの端末は、WLANにアクセスするためにAPにアクセスすることを要求する。ユーザーの端末がAPに首尾良くアクセスし、且つAPにアクセスした後にユーザーがAPの信号カバレッジ・エリアをすぐに離れたり、或いはそもそもWLANの信号カバレッジ・エリアを離れたりした場合、ユーザーの端末はAPから切断される。その結果、ユーザーの端末は短い持続時間の間しかWLANに滞在せず、滞在時間は第1時間閾値を超えない可能性がある。また、端末がWLAN内に留まる持続時間が第1時間閾値を超えず、且つAPにアクセスする前の所定の持続時間の中で及びAPから切断された後の所定の持続時間の中で、端末がWLAN内の如何なるAPにもアクセスしない場合には、その端末はノマディック端末とも呼ばれる。
[0039] WLAN内の各APは、WLANのホワイトリストを格納することができる。例えば、その場所が企業のオフィス・エリアであると仮定する。この場合、WLANのホワイトリストは、企業の従業員の端末の識別子を含む可能性がある。しかしながら、道路を歩いている人々の多くは、その企業の従業員ではない。従って、APにアクセスすることを要求する端末は、ホワイトリストに属さない端末を多数含んでいる可能性がある。
[0040] ホワイトリストに属していない端末が、APにアクセスすることを要求する場合、APは端末へのアクセスを拒否する可能性がある。その結果、端末はAPにアクセスすることに失敗する。あるいは、道路は、通常、WLANの信号カバレッジ・エリアのエッジに位置し、WLANの信号強度は弱い。また、ユーザーがAPの信号カバレッジ・エリアを速やかに通過する可能性があるので、ユーザーの端末はAPにアクセスすることに失敗する可能性がある。
[0041] 従って、APの信号カバレッジ・エリアはWLANの信号カバレッジ・エリアのエッジに達し、APにアクセスすることを要求する端末は、第1時間閾値を超えない持続時間の間にしかWLAN内に滞在しないノマディック端末、APにアクセスすることに失敗した端末、又はWLANのホワイトリストに属しない端末を多数含む可能性がある。従って、APは論理的エッジAPである。
[0042] 論理的エッジAPは、以下の影響を生じる可能性がある:
[0043] 第1態様によれば、論理的エッジAPはノマディック端末に大きな影響を及ぼす。論理的エッジAPの信号カバレッジ・エリアに入る前に、ノマディック端末は、高品質のモバイル・ネットワークを使用して、インターネット・アクセス・サービスを、ノマディック端末上で動作するアプリケーションに提供しているかもしれない。論理的エッジAPの信号カバレッジ・エリアに入ると、ノマディック端末は、論理的エッジAPにアクセスすることにより、自動的にWLANにアクセスする。ノマディック端末は、論理的エッジAPの信号カバレッジ・エリアのエッジに位置しており、ノマディック端末の位置における論理的エッジAPの信号は弱い。従って、インターネット・アクセス体験は、論理的エッジAPがアクセスされた後に、劣化する可能性がある。ノマディック端末が論理的エッジAPの信号カバレッジ・エリアを離れると、ノマディック端末はモバイル・ネットワークを再び使用してインターネット・アクセス・サービスをノマディック端末上で動作するアプリケーションに提供せず、ノマディック端末上で動作するアプリケーションに提供されていたインターネット・アクセス・サービスは中断させられる。
[0044] 第2態様によれば、論理的エッジAPは、論理的エッジAPにアクセスする常駐端末、又はWLANのホワイトリストに属する端末、に大きな影響を及ぼす。常駐端末は、論理的エッジAPにアクセスした後、第1時間閾値を超える持続時間の間、論理的エッジAPに留まる端末である。ノマディック端末又はホワイトリストに属さない端末の多くは、論理的エッジAPにアクセスする可能性がある。従って、論理的エッジAPのネットワーク・リソースの多くが消費され、論理的エッジAPに位置する常駐端末や、ホワイトリストに属する端末、によって使用されるネットワーク・リソースが影響を受ける。
[0045] 第3側面によれば、論理的エッジAPはWLANにも大きな影響を及ぼす。多数のノマディック端末が論理的エッジAPにアクセスすることを要求した場合、多数の制御プレーン・メッセージが生成される。あるいは、多数のノマディック端末が論理的エッジAPの信号カバレッジ・エリアから離れる場合、多数のノマディック端末が論理的エッジAPから切断され、多数の制御プレーン・メッセージも生成され、これはWLANの制御プレーンのネットワーク負荷を増加させ、ネットワーク不具合を引き起こす可能性がある。
[0046] 論理的エッジAPによって引き起こされる影響を除去するために、論理的エッジAPがWLANのAPの中から見出されることが可能であり、次いで、論理的エッジAPは、論理的エッジAPによって引き起こされる影響を軽減又は排除するように最適化される。
[0047] 図2を参照されたい。本願の実施形態は、以下を含むネットワーク・アーキテクチャを提供する:
データ・アナライザ(campus insight, CI)及び少なくとも1つのWLAN内のAP。各WLANにおいてCIとAPの間にネットワーク接続を確立することが可能である。
[0048] 少なくとも1つのWLANにおけるAPのうちの何らかのAPに関し、説明の簡易化のため、APが第1APであり、CIは、第1APの少なくとも1つの特徴を取得し、少なくとも1つの特徴に基づいて、第1APが論理的エッジAPであるか否かを検出する可能性がある。
[0049] CIが少なくとも1つの特徴を取得する詳細なプロセス、及び第1APが論理的エッジAPであるか否かを検出する詳細なプロセスは、図4に示す実施形態において詳細に説明されており、ここでは説明されない。
[0050] オプションとして、少なくとも1つの特徴が第1条件を満たす場合、第1APは論理的エッジAPであると決定される。
[0051] オプションとして、少なくとも1つの特徴は、ターゲット端末の台数を含み、ターゲット端末の台数は、第1APにアクセスする端末のアクセス状態を反映させるために使用されてもよい。第1条件は、ターゲット端末の台数が第1数量閾値より大きいことを含む。
[0052] オプションとして、少なくとも1つの特徴は、少なくとも1つのタイプの接続イベントにおける各タイプの接続イベントの総数を更に含んでもよく、各タイプの接続イベントの総数は、第1APのパフォーマンス・ステータスを反映するために使用される。少なくとも1つのタイプの接続イベントは、第1APにアクセスする少なくとも1つの端末の接続イベントである。少なくとも1つのタイプの接続イベントにおける何らかのタイプの接続イベントについて、第1条件は、何らかのタイプの接続イベントの総数が、何らかのタイプの接続イベントに対応する数量閾値よりも大きいことを更に含んでもよく、又は第1条件は、何らかのタイプの接続イベントの総数が、何らかのタイプの接続イベントに対応する数量閾値よりも小さいことを更に含んでもよい。
[0053] オプションとして、少なくとも1つの特徴は、信号対雑音比の統計値、パケット損失率の統計値、再送率の統計値、チャネル利用度の統計値などのうちの少なくとも1つを更に含んでもよい。信号対雑音比の統計値、パケット損失率の統計値、再送率の統計値、又はチャネル利用度の統計値のうちの任意の1つが、第1APにアクセスする端末のアクセス状態を反映させるために使用されてもよい。第1条件は、信号対雑音比の統計値が信号対雑音比の統計閾値より小さいという条件、パケット損失率の統計値がパケット損失率の統計閾値より大きいという条件、再送率の統計値が再送率の統計閾値より大きいという条件、又はチャネル利用度の統計値がチャネル利用度の閾値より大きいという条件のうちの少なくとも1つを更に含んでもよい。
[0054] オプションとして、第1APは、少なくとも1つの周波数帯域を、アクセスする端末に提供してもよい。少なくとも1つの周波数帯域における何らかの周波数帯域に関し、少なくとも1つの特徴は、周波数帯域にアクセスした端末の総数を更に含んでもよい。端末の総数は、第1APの負荷状態を反映するために使用される。第1条件は、更に、端末の総数が端末台数閾値より大きいという条件を含んでもよい。
[0055] オプションとして、CIは、コンピュータ、サーバー、サーバー・クラスタなどであってもよい。
[0056] オプションとして、図3を参照されたい。ネットワーク・アーキテクチャは、ACを更に含んでもよい。ネットワーク接続は、ACとCIの間で確立されてもよく、ネットワーク接続は、少なくとも1つのWLANにおいてACとAPの間で確立されてもよい。
[0057] ACは、少なくとも1つのWLAN内の任意のAPのパフォーマンスを最適化するように構成される。
[0058] オプションとして、第1APは論理的エッジAPであることを、CIが検出した場合、CIは、最適化リクエストをACに送信してもよく、最適化リクエストは第1APの識別子を含む。ACは、最適化リクエストを受け取り、第1APのパフォーマンスを、最適化リクエストに含まれる第1APの識別子に基づいて最適化する。
[0059] ACが第1APのパフォーマンスを最適化する詳細な実装プロセスは、図4に示す以下の実施形態で詳細に説明されており、ここで詳細には説明されない。
[0060] 図4を参照されたい。本願の実施形態は検出方法を提供する。検出方法は、WLAN内のAPが論理的エッジAPであるかどうかを検出するために使用される。方法は、図2又は図3に示されるネットワーク・アーキテクチャに適用することが可能であり、以下のステップを含む。
[0061] ステップ201:CIは、第1APによって収集された少なくとも1つの端末の接続情報を受信する。少なくとも1つの端末のうちの何らかの端末について、何らかの端末の接続情報は、何らかの端末の識別子と、第1APが接続情報を収集したる収集時点とを含む。
[0062] CIは、少なくとも1つのWLANにおいてAPを検出するように構成されてもよく、即ち、CIは、1つのWLANにおいてAPを検出するように、又は複数のWLANにおいてAPを検出するように構成されてもよい。第1APは、少なくとも1つのWLANにおける何らかのAPである。少なくとも1つの端末は、第1APにアクセスする端末である。
[0063] CIによって検出された少なくとも1つのWLAN内のAPは、アドミニストレータによって設定されてもよい。例えば、少なくとも1つのWLANにおける各WLANについて、WLANのアドミニストレータが、CIがWLAN内のAPを検出することを必要とする場合、アドミニストレータは、WLAN内の各APの識別子と、CIにおけるWLANの識別子とを入力することができる。
[0064] CIは、WLAN内の各APの識別子とWLANの識別子とを、APの識別子とWLANの識別子との対応関係の中に相応に記憶することができる。CIは、収集リクエストを、WLAN内の各APに、APの識別子に基づいて送信し、APをトリガして、そのAPにアクセスする端末の接続情報を収集する。
[0065] 少なくとも1つの端末のうちの何らかの端末に関し、第1APは、何らかの端末の接続情報を様々な時点で収集し、収集した接続情報をCIに送信することができる。第1APが何らかの端末の接続情報を収集する2つの連続した時点のインターバルは、インターバル閾値を超えない。
[0066] オプションとして、第1APは、何らかの端末の接続情報を周期的に収集することができ、第1端末が接続情報を収集する期間の長さは、インターバル閾値以下である。
[0067] オプションとして、接続情報は、更に、第1APの識別子、第1APが接続情報を収集した収集時点、何らかの端末が第1APにアクセスした開始時点、何らかの端末が第1APに留まった持続時間、何らかの端末がアクセスした周波数帯域の識別子、アップリンク信号強度、データ伝送レイテンシ、信号対雑音比、パケット損失率、再送率、又は何らかの端末のチャネル利用度、のような情報のうちの少なくとも1つを含む可能性がある。
[0068] 第1APは、少なくとも1つの周波数帯域を提供することができる。第1APにアクセスする端末は、少なくとも1つの周波数帯域の中から周波数帯域を選択し、選択した周波数帯域にアクセスすることができる。次いで、端末は、アクセスした周波数帯域上で第1APと通信することができる。
[0069] 第1APと同様に、少なくとも1つのWLAN内の他の何らかのAPもまた、APにアクセスする端末の接続情報を収集し、収集した端末の接続情報をCIに送信する。具体的には、CIは、様々なAPから送信された端末の接続情報を受信し、様々なAPから送信された接続情報を蓄える。
[0070] 端末が第1APの信号カバレッジ・エリアに入ると、端末は第1APに対するアクセス・リクエストを第1APへ送信し、第1APにアクセスすることができる。第1APにアクセスすることを要求した後、端末は第1APに首尾良くアクセスするかもしれないし、或いは第1APにアクセスすることに失敗するかもしれない。
[0071] 端末が第1APにアクセスすることに失敗した場合、第1APは、その端末を検出し、アクセス障害イベントであって、第1APの識別子や、端末がアクセスを要求した開始時点のような情報を含む可能性があるアクセス障害イベントを生成し、アクセス障害イベントをCIへ送信する。
[0072] 第1APと同様に、少なくとも1つのWLAN内の他の何らかのAPも、他の何らかのAPにアクセスすることに失敗した端末を検出すると、アクセス障害イベントを生成し、生成したアクセス障害イベントをCIへ送信する。具体的には、CIは、様々なAPから送信されたアクセス障害イベントを受信し、CIは、様々なAPから送信されたアクセス障害イベントを蓄える。
[0073] オプションとして、第1APの識別子は第1APのアドレスであってもよい。例えば、第1APの識別子は、第1APのインター・ネットワーク相互接続プロトコル(internet protocol, IP)アドレス又は媒体アクセス制御アドレス(media access control address, MAC)アドレスであってもよい。
[0074] オプションとして、端末の識別子は端末のアドレスであってもよい。例えば、端末の識別子は、端末のIPアドレス又はMACアドレスであってもよい。
[0075] CIは、論理的エッジAPを検出するために、少なくとも1つのWLAN内のAPを周期的に検出することができる。例えば、CIは、少なくとも1つのWLAN内のAPを、日々の事前に設定された時点で、検出し始めてもよい。
[0076] オプションとして、CIは、サイクルを少なくとも1つの期間に分割することができ、各期間の持続時間は、第1持続時間に等しい。WLAN内のAPは、少なくとも1つの期間内の任意の期間内にAPによって収集された接続情報に基づいて検出される。CIの検出プロセスは以下の通りである:
[0077] ステップ202:CIは、第1端末のターゲット端末の台数を、期間内に第1APによって収集された少なくとも1つの端末の接続情報に基づいて取得し、ここで、ターゲット端末の台数は、第1APの特徴であり、この特徴は、第1APにアクセスする端末のアクセス状況を反映させるために使用される。
[0078] CIに記憶された任意の接続情報に関し、接続情報は、接続情報を収集するAPの識別子と、接続情報が収集された収集時点とを含む。第1APについて、CIは、記憶された接続情報から、第1APの識別子と、期間内に含まれる収集時点とを含む接続情報を取得することができ、ここで、取得された接続情報は、期間内に第1APによって収集された接続情報である。次いで、CIはこのステップを実行する。
[0079] このステップにおいて、ターゲット端末は、期間内に第1APによって収集された少なくとも1つの端末の接続情報に基づいて、少なくとも1つの端末の中から決定されてもよく、ターゲット端末の台数がカウントされてもよい。この場合において、決定されたターゲット端末は、ノマディック端末、又はターゲット・ホワイトリストに属さない端末、のうちの少なくとも1つを含む。ターゲット・ホワイトリストは、ターゲットWLANのホワイトリストであり、ターゲットWLANは、第1APが属するWLANである。ターゲット端末の台数は、ノマディック端末の台数、又はターゲット・ホワイトリストに属さない端末の台数、のうちの少なくとも1つを含む可能性がある。
[0080] 第1APがターゲット・ホワイトリストを記憶してもよいし、又は、ターゲットWLANを管理するように構成されたACが、ターゲット・ホワイトリストを記憶してもよい。CIはまた、ターゲット・ホワイトリストを記憶することができ、CIに記憶されたターゲット・ホワイトリストは、このステップが実行される前に、ターゲットWLANに属するAPからCIによって取得されてもよいし、CIがACから取得してもよいし、又はターゲットWLANを受信するアドミニストレータによって送信されてもよい。
[0081] 例えば、ターゲットWLANが配備されている場所が企業であると仮定し、ターゲットWLANのターゲット・ホワイトリストは企業の従業員の端末の識別子を含み、ターゲットWLANのアドミニストレータはターゲット・ホワイトリストをACに格納し、アドミニストレータはターゲット・ホワイトリストをターゲットWLANの各APに格納することもできる。この場合、CIは、ターゲットWLANのAPからターゲット・ホワイトリストを取得するか、又はアドミニストレータにより入力されたターゲット・ホワイトリストを受信することができる。
[0082] オプションとして、CIが、1つのWLAN内のAPを検出するように設定されている場合、CIはホワイトリストを格納してもよく、ホワイトリストはWLANのホワイトリストである。CIが複数のWLAN内のAPを検出するように構成されている場合、何らかのWLANのホワイトリストを取得すると、CIは、WLAN内の各APの識別子と、WLANのホワイトリストとを、APの識別子とホワイトリストとの間で一致させて相応に記憶することができる。
[0083] オプションとして、ターゲット・ホワイトリストに属していない端末は、少なくとも1つの端末から、以下の方法で決定されてもよい。その方法は以下の通りであってもよい:
[0084] 少なくとも1つの端末における各端末の識別子、及び第1APの識別子は、少なくとも1つの端末の接続情報から取得される。1つのホワイトリストがCIに格納されている場合、そのホワイトリストは、第1APが属するターゲットWLANのターゲット・ホワイトリストとして使用される。あるいは、複数のホワイトリストがCIに格納されている場合には、第1APが属するWLANのターゲット・ホワイトリストが、第1APの識別子と、APの識別子及びホワイトリストの対応関係とに基づいて取得される。ターゲット・ホワイトリストに属さない端末は、各端末の識別子とターゲット・ホワイトリストに基づいて、各端末から決定され、ターゲット・ホワイトリストに属さない端末の台数がカウントされる。
[0085] オプションとして、ノマディック端末は、以下の方法で少なくとも1つの端末から決定されてもよい。方法は以下の通りであってもよい。
[0086] 何らかの端末における何らかの端末の接続情報シーケンスは、期間内に第1APによって収集された少なくとも1つの端末の接続情報から取得され、接続情報シーケンスは、収集時点に基づいて並べられた接続情報を含み、接続情報シーケンスにおける各々の接続情報は、何らかの端末の識別子を含み、接続情報シーケンスにおける2つの隣接する接続情報の収集時点間のインターバルは、インターバル閾値を超えない。何らかの端末がノマディック端末であるか否かは、接続情報シーケンスに基づいて決定される。前述のプロセスは反復され、少なくとも1つの端末のうちの各端末の接続情報シーケンスを取得し、少なくとも1つの端末の中から全てのノマディック端末を決定し、決定されたノマディック端末の台数をカウントする。
[0087] オプションとして、このステップにおいて、何らかの端末がノマディック端末であるか否かは、以下のオペレーション2021及び2022を使用することによって、接続情報シーケンスに基づいて決定されてもよい。オペレーション2021及び2022は以下の通りであってもよい:
[0088] 2021:何らかの端末が第1APにアクセスした開始時点、第1APにおける何らかの端末の滞在時間、及び何らかの端末が第1APから切断された切断時点が、何らかの端末の接続情報シーケンスに基づいて取得される。
[0089] オプションとして、接続情報シーケンス内の最初の接続情報に記憶された収集時点は、何らかの端末が第1APにアクセスした開始時点として使用されてもよく、接続情報シーケンス内の最後の接続情報に記憶された収集時点は、何らかの端末が第1APから切断された切断時点として使用されてもよい。第1APにおける端末の滞在時間は、切断時点と開始時点に基づいて計算される。
[0090] オプションとして、第1APによって収集された何らかの端末の各々の接続情報は、何らかの端末が第1APにアクセスした開始時点と、何らかの端末が第1APに滞在した持続時間とを含む場合、何らかの端末が第1APにアクセスした開始時点と、第1APにおける何らかの端末の滞在持続時間とは、接続情報シーケンスにおける最後の接続情報から取得されてもよく、最後の接続情報における収集時点は、何らかの端末が第1APから切断された切断時点として使用される。
[0091] 2022:滞在持続時間が第1時間閾値を超えず、第1期間と第2期間の間に第2APによって収集された何らかの端末の接続情報は存在しない場合、その何らかの端末はノマディック端末であることが判定される。
[0092] 第1期間は第1時点から開始時点までの期間であり、第2期間は切断時点から第2時点までの期間である。第1時点は開始時点より早く、第2時点は切断時点より遅い。第1期間の持続時間は事前に設定された持続時間に等しく、第2期間の持続時間は事前に設定された持続時間に等しい。所定の持続時間はインターバル閾値より長く、第2APはターゲットWLANの第1AP以外のAPである。
[0093] 第1期間内に第2APによって収集された何らかの端末の接続情報がない場合、その何らかの端末は、ターゲットWLANの他のAPから第1APへローミングしないことを示す。第2期間内に第2APにより収集された何らかの端末の接続情報がない場合、その何らかの端末は、第1APからターゲットWLANの他のAPへローミングしないことを示す。
[0094] このステップでは、ターゲットWLAN内の他のAPそれぞれの識別子は、第1APの識別子と、各APの識別子及びWLANの識別子の間の対応関係とに基づいて取得されてもよく、他のAPによって収集された接続情報は、CIに記憶された接続情報から取得される。収集時点が第1期間及び第2期間内にある接続情報が、何らかの端末の識別子を含むかどうかは、他のAPにより収集された接続情報から検出される。収集時点が第1期間及び第2期間内にあり、何らかの端末の識別子を含む接続情報が存在しない場合、第1期間及び第2期間内に第2APにより収集された何らかの端末の接続情報は存在しない、と判断される。収集時点が第1期間及び第2期間内にあり、何らかの端末の識別子を含む接続情報が存在する場合、第1期間及び第2期間内に第2APにより収集された何らかの端末の接続情報が存在する、と判断される。
[0095] オプションとして、このステップにおいて、何らかの端末がノマディック端末であるか否かは、別の方法で接続情報シーケンスに基づいて決定されてもよい。別の方法は以下の通りである:
[0096] 何らかの端末の接続情報シーケンスは、端末検出モデルへの入力として使用され、何らかの端末がノマディック端末であるか否かは、端末検出モデルを使用することによって検出される。
[0097] オプションとして、端末検出モデルは、第1訓練セットを使用することによって第1人工知能(artificial intelligence, AI)モデルを訓練することによって得られる。第1訓練セットは、複数の訓練シーケンスを含み、各々の訓練シーケンスは、ノマディック端末の接続情報シーケンス、又は非ノマディック端末の接続情報シーケンスである。
[0098] 第1訓練セットには2つのカテゴリの訓練シーケンスがあり、訓練シーケンスの或るカテゴリはポジティブ・サンプルであり、ポジティブ・サンプルの訓練シーケンスはノマディック端末の接続情報シーケンスである。訓練シーケンスの他のカテゴリはネガティブ・サンプルであり、ネガティブ・サンプルの訓練シーケンスは非ノマディックの接続情報シーケンスである。
[0099] オプションとして、端末の接続情報シーケンスが最初に取得されてもよく、接続情報シーケンスは訓練シーケンスとして使用され、次いで、前述のオペレーション2021及び2022を使用して、接続情報シーケンスがノマディック端末の接続情報シーケンスであるか否かを決定する。接続情報シーケンスがノマディック端末の接続情報シーケンスである場合、訓練シーケンスのカテゴリは、ポジティブ・サンプルに設定される。接続情報シーケンスがノマディック端末の接続情報シーケンスではない場合、訓練シーケンスのカテゴリは、ネガティブ・サンプルに設定される。このようにして、大量の訓練シーケンスが得られた後、第1AIモデルは、訓練シーケンスを用いて訓練され、訓練を通して端末検出モデルを得る。次いで、接続情報シーケンスが検出された場合、接続情報シーケンスは、オペレーション2021及び2022を用いることによっては検出されないかもしれない。その代わりに、端末検出モデルが、接続情報シーケンスを検出するために直接的に使用される。
[0100] オプションとして、このステップにおいて、端末検出モデルは、以下のオペレーション2121-2124を使用することによって訓練されてもよい。訓練プロセスは以下の通りである:
[0101] 2121:第1訓練セットの訓練シーケンスを、第1AIモデルに入力し、ここで、各訓練シーケンスのカテゴリはポジティブ・サンプル又はネガティブ・サンプルである。
[0102] 説明を容易にするために、各々の訓練シーケンスのカテゴリは、各々の訓練シーケンスの実際のカテゴリとして言及される。
[0103] オプションとして、このステップで使用される第1AIモデルは、長期短期メモリ(long short-term memory, LSTM)ネットワークであってもよい。
[0104] 2122:第1AIモデルは、第1訓練セットにおける各々の訓練シーケンスのカテゴリを予測する。
[0105] 第1AIモデルは、第1訓練セット内の各訓練シーケンスから特徴を抽出し、抽出された特徴に基づいて、訓練シーケンスがポジティブ・サンプルである第1確率と訓練シーケンスがネガティブ・サンプルである第2確率とを予測し、ここで、第1確率と第2確率の和は1に等しい。第1AIモデルは、2つの確率の中でより大きな値の確率に対応するカテゴリを出力する。
[0106] 2123:各々の訓練シーケンスに対して、第1AIモデルは、損失関数を使用することによって、訓練シーケンスの損失関数値を、訓練シーケンスの実際のカテゴリ(ポジティブ・サンプル又はネガティブ・サンプル)と、第1AIモデルが訓練シーケンスを予測した後に出力されるカテゴリとに基づいて計算する。更に、第1AIモデルのネットワーク・パラメータは、各々の訓練シーケンスの損失関数値に基づいて調整される。
[0107] 2124:第1AIモジュールは、訓練を継続するかどうかを決定し;訓練の継続することを決定した場合には、2122を実行するために戻り;或いは訓練を中止することを決定した場合には、第1AIモデルは訓練プロセスを終了してエグジットし、ここで、第1AIモデルは端末検出モデルである。
[0108] 訓練を継続するかどうかは、損失関数値に基づいて決定されてもよい。具体的には、訓練プロセスにおいて、各々の訓練シーケンスの損失関数値が、各々の訓練の後に得られ、得られた損失関数値に対してカーブ・フィッティングが実行される。得られた曲線が徐々に収束し、最後の訓練の後に得られた損失関数値が事前に設定した閾値未満であるならば、訓練を中止することに決定される。そうでなければ、訓練を継続することに決定される。
[0109] オプションとして、ターゲット端末は、第1APにアクセスすることに失敗した端末を更に含んでもよい。ターゲット端末の台数は、第1APにアクセスすることに失敗した端末の台数を更に含んでもよい。具体的には、このステップにおいて、CIは、更に、CIに記憶されたアクセス障害イベントから、第1APの識別子を含み且つ期間内に開始時点を含むアクセス障害イベントを取得し;取得されたアクセス障害イベントの台数をカウントして、第1APにアクセスすることに失敗した端末の台数を取得してもよい。
[0110] ターゲットWLAN内の互いのAPに対して、このステップにおけるオペレーションが、互いのAPに関して実行され、互いのAPのターゲット端末の台数を取得し、即ち、ターゲットWLAN内の各APのターゲット端末のデータが、このステップで取得されてもよい。何らかのAPに対するターゲット端末の台数は、ノマディック端末の台数、ターゲット・ホワイトリストに属しない端末の台数、又はAPにアクセスすることに失敗した端末の台数、うちの少なくとも1つを含んでもよい。
[0111] オプションとして、第1APはまた、収集された接続情報を、CI以外のデバイス、例えば、ACへ送信してもよい。このようにして、ACは、何らかの端末の接続情報シーケンスを取得し、何らかの端末の接続情報シーケンスがノマディック端末の接続情報シーケンスであるか否かを判定し;何らかの端末の接続情報シーケンスがノマディック端末の接続情報シーケンスである場合には、何らかの端末の接続情報シーケンスをマーキングし、何らかの端末の接続情報シーケンスをCIへ送信するか;或いは何らかの端末の接続情報シーケンスがノマディック端末の接続情報シーケンスではない場合には、何らかの端末の接続情報シーケンスをCIへ直接的に送信してもよい。このようにして、CIは、ACによって送信された何らかの端末の接続情報シーケンスを受信し;接続情報シーケンスがマーキングされている場合には、その何らかの端末はノマディック端末である、とを決定する。このようにして、ノマディック端末の検出手順は、CIから分離され、他のデバイスによって実装される。これは、CIの計算プレッシャーを低下させることができる。
[0112] ステップ203:オプションとして、CIは、少なくとも1つの端末の少なくとも1つのタイプの接続イベントを取得し、少なくとも1つのタイプの接続イベントにおける何らかのタイプの接続イベントの合計数をカウントし、ここで、何らかのタイプの接続イベントの合計数は、第1APの特徴であり、その特徴は、第1APのパフォーマンス・ステータスを反映させるために使用される。
[0113] このステップはオプションのステップであり、言い換えれば、このステップは実行されなくてもよく、ステップ202が実行された後にステップ204が実行される。確かに、このステップは代替的に実行される可能性があり、ステップ204はこのステップが実行された後に実行される。
[0114] オプションとして、少なくとも1つの端末のうちの何らかの端末に対して、第1APによって収集された何らかの端末の接続情報は、何らかの端末のアップリンク信号強度、又は何らかの端末のデータ伝送レイテンシ、のうちの少なくとも1つを含む。ステップ202において、CIは、何らかの端末の接続情報シーケンスを取得している。
[0115] オプションとして、何らかの端末の少なくとも1つのタイプの接続イベントは、少なくとも1つのタイプの弱カバレッジ・イベント、少なくとも1つのタイプの高レイテンシ・イベント、少なくとも1つのタイプの強カバレッジ・イベント、少なくとも1つのタイプの低レイテンシ・イベント、等々のうちの少なくとも1つを含む可能性がある。
[0116] オプションとして、CIは、第1強度閾値と弱カバレッジ・イベントとの間の対応関係を記憶することができ、第1強度閾値と弱カバレッジ・イベントとの間の対応関係は、少なくとも1つの第1強度閾値と、各々の第1強度閾値に対応する弱カバレッジ・イベントとを記憶する。第1強度閾値と弱カバレッジ・イベントとの間の対応関係で記憶される第1強度閾値は、通常、小さなものである。例えば、表1に示される第1強度閾値と弱カバレッジ・イベントとの間の対応関係を参照されたい。表1に示される第1弱カバレッジ・イベント、第2弱カバレッジ・イベント、及び第3弱カバレッジ・イベントは、それぞれ異なるタイプの接続イベントである。
表1
[0117] オプションとして、CIは、第1レイテンシ閾値と高レイテンシ・イベントとの間の対応関係を格納することができ、第1レイテンシ閾値と高レイテンシ・イベントとの間の対応関係は、少なくとも1つの第1レイテンシ閾値と、各々の第1レイテンシ閾値に対応する高レイテンシ・イベントとを格納する。第1レイテンシ閾値と高レイテンシ・イベントとの間の対応関係において格納される第1レイテンシ閾値は、通常、大きなものである。例えば、表2に示される第1レイテンシ閾値と高レイテンシ・イベントとの間の対応関係を参照されたい。表2に示される第1高レイテンシ・イベント、第2高レイテンシ・イベント、及び第3高レイテンシ・イベントは、それぞれ異なるタイプの接続イベントである。
表2
[0118] オプションとして、CIは、第2強度閾値と強カバレッジ・イベントとの間の対応関係を記憶することができ、第2強度閾値と強カバレッジ・イベントとの間の対応関係は、少なくとも1つの第2強度閾値と、各々の第2強度閾値に対応する強カバレッジ・イベントとを記憶する。第2強度閾値と強カバレッジ・イベントとの間の対応関係で記憶される第2強度閾値は、通常、大きなものである。例えば、表3に示される第2強度閾値と強カバレッジ・イベントとの間の対応関係を参照されたい。表3に示される第1強カバレッジ・イベント、第2強カバレッジ・イベント、及び第3強カバレッジ・イベントは、それぞれ異なるタイプの接続イベントである。
表3
[0119] オプションとして、CIは、第2レイテンシ閾値と低レイテンシ・イベントとの間の対応関係を格納することができ、第2レイテンシ閾値と低レイテンシ・イベントとの間の対応関係は、少なくとも1つの第2レイテンシ閾値と、各々の第2レイテンシ閾値に対応する低レイテンシ・イベントとを格納する。第2レイテンシ閾値と低レイテンシ・イベントとの間の対応関係において格納される第2レイテンシ閾値は、通常、小さなものである。例えば、表4に示される第2レイテンシ閾値と低レイテンシ・イベントとの間の対応関係を参照されたい。表4に示される第1低レイテンシ・イベント、第2低レイテンシ・イベント、及び第3低レイテンシ・イベントは、それぞれ異なるタイプの接続イベントである。
表4
[0120] このステップでは、以下のオペレーション2031及び2032が実施されてもよく、オペレーション2031及び2032はそれぞれ以下の通りである:
[0121] 2031:少なくとも1つのタイプの何らかの端末の接続イベントは、何らかの端末の接続情報シーケンス内の最後の接続情報に含まれるアップリンク信号強度又はデータ伝送レイテンシのうちの少なくとも1つに基づいて取得される。
[0122] オプションとして、何らかの端末の接続情報シーケンスにおける最後の接続情報がアップリンク信号強度を含む場合、アップリンク信号強度よりも大きい第1強度閾値が、第1強度閾値と弱カバレッジ・イベントとの間の対応関係に記憶された第1強度閾値の中から選択される。対応する弱カバレッジ・イベントは、各々の選択された第1強度閾値に基づいて、第1強度閾値と弱カバレッジ・イベントとの間の対応関係から得られ、得られた弱カバレッジ・イベントは、何らかの端末の弱カバレッジ・イベントとして使用される。あるいは、アップリンク信号強度よりも小さい第2強度閾値が、第2強度閾値と強カバレッジ・イベントとの間の対応関係に記憶された第2強度閾値の中から選択される。対応する強カバレッジ・イベントは、各々の選択された第2強度閾値に基づいて、第2強度閾値と強カバレッジ・イベントとの間の対応関係から得られ、得られた強カバレッジ・イベントは、何らかの端末の強カバレッジ・イベントとして使用される。
[0123] 例えば、何らかの端末の接続情報シーケンス内の最後の接続情報に含まれるアップリンク信号強度は8である。表1に示される第1強度閾値と弱カバレッジ・イベントとの対応から得られる8より大きい第1強度閾値はそれぞれ10と12である。第1強度閾値10に対応する第1弱カバレッジ・イベント、及び第2強度閾値12に対応する第2弱カバレッジ・イベントは、表1に示される第1強度閾値と弱カバレッジ・イベントとの間の対応関係から、第1強度閾値10及び12に基づいて得られる。言い換えると、何らかの端末の第1弱カバレッジ・イベントと第2弱カバレッジ・イベントとが得られる。
[0124] 何らかの端末の弱カバレッジ・イベントは、何らかの端末が第1APのエッジに位置する可能性があることを示すために使用される。何らかの端末が第1APの位置から遠い場合、何らかの端末の位置で第1APによってカバーされる信号は、弱いかもしれない。何らかの端末の強カバレッジ・イベントは、何らかの端末が第1APに近い可能性があることを示すために使用され、何らかの端末の位置で第1APによってカバーされる信号は、強いかもしれない。
[0125] オプションとして、何らかの端末の接続情報シーケンス内の最後の接続情報がデータ伝送レイテンシを含む場合、データ伝送レイテンシよりも小さい第1レイテンシ閾値が、第1レイテンシ閾値と高レイテンシ・イベントとの間の対応関係で格納されている第1レイテンシ閾値の中から選択される。対応する高レイテンシ・イベントは、第1レイテンシ閾値と高レイテンシ・イベントとの間の対応関係の中から、各々の選択された第1レイテンシ閾値に基づいて得られ、得られた高レイテンシ・イベントは、何らかの端末の高レイテンシ・イベントとして用いられる。あるいは、データ伝送レイテンシよりも大きい第2レイテンシ閾値が、第2レイテンシ閾値と低レイテンシ・イベントとの間の対応関係で格納されている第2レイテンシ閾値の中から選択される。対応する低レイテンシ・イベントは、第2レイテンシ閾値と低レイテンシ・イベントとの間の対応中の中から、各々の選択された第2レイテンシ閾値に基づいて得られ、得られた低レイテンシ・イベントは、何らかの端末の低レイテンシ・イベントとして用いられる。
[0126] 例えば、何らかの端末の接続情報シーケンス内の最後の接続情報に含まれるデータ伝送レイテンシは6である。表2に示される第1レイテンシ閾値と高レイテンシ・イベントとの対応関係から得られる6未満のレイテンシ閾値はそれぞれ3と5である。レイテンシ閾値3に対応する第1高レイテンシ・イベント、及びレイテンシ閾値5に対応する第2高レイテンシ・イベントは、表2に示される第1レイテンシ閾値と高レイテンシ・イベントとの間の対応関係から、レイテンシ閾値3及び5に基づいて得られる。言い換えると、何らかの端末の第1高レイテンシ・イベントと第2高レイテンシ・イベントとが得られる。
[0127] 何らかの端末の高レイテンシ・イベントは、何らかの端末が第1APのエッジに位置する可能性があることを示すために使用される。何らかの端末が第1APの位置から遠い場合、何らかの端末の位置で第1APによってカバーされる信号は、弱いかもしれない。その結果、何らかの端末によって第1APへ送信されるデータに要求される伝送レイテンシは高い。何らかの端末の低レイテンシ・イベントは、何らかの端末が第1APに近い可能性があることを示すために使用され、何らかの端末の位置で第1APによってカバーされる信号は、強いかもしれない。その結果、何らかの端末によって第1APへ送信されるデータに要求される伝送レイテンシは小さい。
[0128] 2032:少なくとも1つの端末の少なくとも1つのタイプの接続イベントにおける何らかのタイプの接続イベントについて、何らかのタイプの接続イベントの総数がカウントされる。
[0129] オプションとして、何らかの端末の接続情報は、信号対雑音比、パケット損失率、再送率、チャネル利用率、及び何らかの端末によってアクセスされる周波数帯域の識別子、のような情報のうちの少なくとも1つを更に含む。
[0130] オプションとして、CIは、期間内に第1APによって収集された少なくとも1つの端末の接続情報に基づいて、信号対雑音比の統計値、パケット損失率の統計値、再送率の統計値、チャネル利用度の統計値、周波数帯域の識別子に対応する周波数帯にアクセスした端末の総数などのうちの少なくとも1つを更に取得することができる。
[0131] 信号対雑音比の統計値、パケット損失率の統計値、再送率の統計値、又はチャネル利用度の統計値のうちの何れも第1APの特徴であり、この特徴は、第1APにアクセスする端末のアクセス状態を反映させるためにも使用される。端末の総数も第1APの特徴であり、その特徴は第1APの負荷状態を反映させるために使用される。
[0132] オプションとして、前述の信号対雑音比の統計値に関し、少なくとも1つの端末の信号対雑音比に基づいて、平均信号対雑音比が計算されてもよく、平均信号対雑音比は、信号対雑音比の統計値として使用される。あるいは、少なくとも1つの端末の信号対雑音比はソートされ、中央位置における信号対雑音比が、信号対雑音比の統計値として使用される。あるいは、最大信号対雑音比又は最小信号対雑音比が、少なくとも1つの端子の信号対雑音比の中から、信号対雑音比の統計値として選択される。
[0133] オプションとして、前述のパケット損失率の統計値に関し、少なくとも1つの端末のパケット損失率に基づいて、平均パケット損失率が計算されてもよく、平均パケット損失率は、パケット損失率の統計値として使用される。あるいは、少なくとも1つの端末のパケット損失率はソートされ、中央位置におけるパケット損失率が、パケット損失率統計値として使用される。あるいは、最大パケット損失率又は最小パケット損失率が、少なくとも1つの端末のパケット損失率の中から、パケット損失率の統計値として選択される。
[0134] オプションとして、再送率の統計値に関し、少なくとも1つの端末の再送率に基づいて、平均再送率が計算されてもよく、平均再送率は、再送率の統計値として使用される。るいは、少なくとも1つの端末の再送率はソートされ、中央位置における再送率が、再送率の統計値として使用される。あるいは、最大再送率又は最小再送率が、少なくとも1つの端末の再送率の中から、再送率の統計値として選択される。
[0135] オプションとして、チャネル利用度の統計値に関し、少なくとも1つの端末のチャネル利用度に基づいて、平均チャネル利用率が計算されてもよく、平均チャネル利用度は、チャネル利用度の統計値として使用される。あるいは、少なくとも1つの端末のチャネル利用率はソートされ、中央位置におけるチャネル利用度が、チャネル利用度の統計値として使用される。あるいは、最大チャネル利用度又は最小チャネル利用度が、少なくとも1つの端末のチャネル利用度の中から、チャネル利用度の統計値として選択される。
[0136] オプションとして、ステップ202が実行される前に、取得されることを必要とする第1APの各々の特徴のカテゴリが決定されているならば、決定されたカテゴリに属する特徴のみが、ステップ202及び203において取得されることを必要とする。例えば、決定されたカテゴリは、ノマディック端末の台数、第1高レイテンシ・イベントの数、及び第1弱カバレッジ・イベントの数を含むと仮定する。ステップ202において、CIは、第1端末のうちのノマディック端末の台数を得ることができる。ステップ203において、第1APにアクセスする何らかの端末について、何らかの端末の接続イベントが得られた場合、CIは、何らかの端末の接続情報シーケンス内の最後の接続情報から、アップリンク信号強度とデータ伝送時間を読み取り;強度閾値と弱カバレッジ・イベントとの間の対応関係から、第1弱カバレッジ・イベントに対応する強度閾値を取得し;アップリンク信号強度が、得られた強度閾値を下回る場合、何らかの端末の接続イベントは第1弱カバレッジ・イベントを含む、と決定し;レイテンシ閾値と高レイテンシ・イベントとの間の対応関係から、第1高レイテンシ・イベントに対応するレイテンシ閾値を取得し;データ伝送レイテンシが、得られたレイテンシ閾値を上回る場合、何らかの端末の接続イベントは第1高レイテンシ・イベントを含む、と決定する。次いで、CIは、第1弱カバレッジ・イベントの総数と、第1高レイテンシ・イベントの総数をカウントする。
[0137] ステップ204:CIは、第1APの特徴が第1条件を満たすかどうかを判定し、第1条件が満たされる場合に、第1APは論理的エッジAPであることを検出する。
[0138] このステップにおいて、CIは、第1APが論理的エッジAPであるかどうかを、以下の3つの方法で検出することができる。3つの方法はそれぞれ以下の通りである:
[0139] 方法1:CIは、第1APのターゲット端末の台数と第1条件に基づいて、第1APが論理的エッジAPであることを検出する。第1条件は:ターゲット端末の台数が第1台数閾値よりも大きいこと、第1APは、第1台数のAPのうち、ターゲットWLAN内で最大数のターゲット端末を有するものであること、又はターゲット端末の台数とターゲット端末の平均台数との間の差分が差分閾値よりも大きいことを含む。差分閾値は分散のm倍に等しく、mは1より大きく、ターゲット端末の平均台数と分散は、ターゲットWLAN内の各APのターゲット端末の台数に基づいて得られる。
[0140] ターゲット端末の台数とターゲット端末の平均台数との差分は、ターゲット端末の台数、マイナス、ターゲット端末の平均台数に等しい。
[0141] 方法1が使用される場合、ステップ203の前述のオペレーションは実行されない可能性があり、即ち、このステップはステップ202が実行された後、直ちに実行される。
[0142] 方法1において、CIは、第1APのターゲット端末の台数が第1台数閾値を超えるかどうかを判定することが可能であり;第1APのターゲット端末の台数が第1台数閾値を超える場合、第1APは論理的エッジAPであることを検出する。あるいは、CIは、ターゲットWLANから、最大数のターゲット端末を有する事前に設定された台数のAPを、論理的エッジAPとして選択する。あるいは、CIは、ターゲット端末の平均台数と分散を、ターゲットWLAN内の各APのターゲット端末の台数に基づいて計算し、ターゲット端末の平均台数を、第1APのターゲット端末の台数から差し引いて差分を求め;差分が分散のm倍より大きい場合に、第1APは論理的エッジAPであることを検出する。
[0143] 第1台数閾値は、CIによって事前に設定された値、又はターゲット端末の平均台数をy倍したものであってもよく、yは1より大きな値である。
[0144] 方法1において、ターゲット端末の台数は、ノマディック端末の台数であってもよい。
[0145] 方法2:CIは、第1APのそれぞれの特徴が第1条件を満たすかどうかに基づいて、第1条件が満たされる場合に、第1APは論理的エッジAPであると判断する。
[0146] 第1条件は、第1APの何らかの特徴と、その特徴のカテゴリに対応する特徴閾値との間の判定条件を定義する。特徴と特徴閾値との間の判定条件は、値関係を示し、値関係は、“より大きい”又は“より小さい”であってもよい。第1APが論理的エッジAPである場合、特徴と特徴閾値との間の値関係は、判定条件によって示される値関係に一致する。
[0147] 方法2において、第1APの各特徴は、特徴のカテゴリに対応する特徴閾値と比較され、特徴の比較結果が得られる。第1APが論理的エッジAPであるか否かは、各特徴と、特徴のカテゴリに対応する特徴閾値との間の判定条件と、特徴の比較結果とに基づいて検出される。
[0148] 具体的には、方法2において、何らかの特徴に関し、特徴は、特徴のカテゴリに対応する特徴閾値と比較されて特徴の比較結果を取得し、ここで、比較結果は、特徴と特徴閾値との間の値関係である。比較結果が、カテゴリに対応する判定条件によって示される値関係に一致する旨の決定は、その特徴が、論理的エッジAPに適合する第1APの特徴であることを示す。以上の方法では、第1APの各特徴が、論理的エッジAPに適合する第1APの特徴であることが判明した場合に、第1APは論理的エッジAPとして決定される。
[0149] オプションとして、第1APの何らかの特徴に関し、第1条件は、その何らかの特徴が何らかの特徴のカテゴリに対応する特徴閾値よりも大きいか、又は何らかの特徴が何らかの特徴のカテゴリに対応する特徴閾値よりも小さいことを含む。具体的には、第1条件は、第1APのターゲット端末の台数が第1台数閾値よりも大きいことを含む。この条件を含むことに加えて、第1条件は、更に:CIによってカウントされる何らかのタイプの接続イベントの総数が、何らかのタイプの接続イベントに対応する数量閾値よりも大きいか、又は何らかのタイプの接続イベントの総数が、何らかのタイプの接続イベントに対応する数量閾値よりも小さいことを含んでもよい。あるいは、第1条件は、信号対雑音比の統計値は信号対雑音比の統計閾値より小さいという条件、パケット損失率の統計値はパケット損失率の統計閾値より大きいという条件、再送率の統計値は再送率の統計閾値より大きいという条件、チャネル利用度の統計値はチャネル利用度の統計閾値より大きいという条件、又は第1APの各周波数帯域にアクセスする端末の総数は、周波数帯域に対応する端末台数閾値より大きいという条件のうちの少なくとも1つを更に含んでもよい。
[0150] オプションとして、何らかのタイプの接続イベントは、あるタイプの弱カバレッジ・イベント又はあるタイプの高レイテンシ・イベントであってもよい。第1条件は、弱カバレッジ・イベントの総数が、弱カバレッジ・イベントに対応する数量閾値よりも大きいか、又は高レイテンシ・イベントの総数が、高レイテンシ・イベントに対応する数量閾値よりも大きいことを含む。
[0151] オプションとして、何らかのタイプの接続イベントは、あるタイプの強カバレッジ・イベント又はあるタイプの低レイテンシ・イベントであってもよい。第1条件は、強カバレッジ・イベントの総数が、強カバレッジ・イベントに対応する数量閾値よりも大きいか、又は低レイテンシ・イベントの総数が、低レイテンシ・イベントに対応する数量閾値よりも大きいことを含む。
[0152] 例えば、第1APは、端末アクセスのために第1周波数帯域と第2周波数帯域を提供し、第1AP特徴は、ターゲット端末の台数50、第1高レイテンシ・イベントの数40、第2高レイテンシ・イベントの数35、第1弱カバレッジ・イベントの数29、第2弱カバレッジ・イベントの数36、信号対雑音比の統計値58、パケット損失率の統計値0.35、再送率の統計値0.48、チャネル利用度の統計値0.42、第1周波数帯域にアクセスした端末の総数48、及び第2周波数帯域にアクセスした端末の総数56を含むことが仮定される。
[0153] 第1台数閾値は30であり、第1高レイテンシ・イベントに対応する数量閾値は20であり、第2高レイテンシ・イベントに対応する数量閾値は22であり、第1弱カバレッジ・イベントに対応する数量閾値は18であり、第2弱カバレッジ・イベントに対応する数量閾値は19であり、信号対雑音比の統計的閾値は60であり、パケット損失率の統計閾値は0.3であり、再送率の統計閾値は0.4であり、チャネル利用度の統計的閾値は0.35であり、第1周波数帯に対応する端末台数閾値は30であり、第2周波数帯に対応する端末台数閾値は25であると仮定される。
[0154] 第1APのターゲット端末の台数50は第1台数閾値30よりも大きく、第1高レイテンシ・イベントの数40は第1高レイテンシ・イベントに対応する数量閾値15よりも大きく、第2高レイテンシ・イベントの数35は第2高レイテンシ・イベントに対応する数量閾値22よりも大きく、第1弱カバレッジ・イベントの数29は第1弱カバレッジ・イベントに対応する数量閾値18よりも大きく、第2弱カバレッジ・イベントの数36は第2弱カバレッジ・イベントに対応する数量閾値19よりも大きく、信号対雑音比の統計値58は信号対雑音比の統計閾値60よりも小さく、パケット損失率の統計値0.35はパケット損失率の統計閾値0.3よりも大きく、再送率の統計値0.48は再送率の統計閾値0.4よりも大きく、チャネル利用度の統計値0.42はチャネル利用度の統計閾値0.35よりも大きく、第1周波数帯にアクセスした端末の総数48は、第1周波数帯域に対応する端末台数閾値30より大きく、第2周波数帯にアクセスした端末の総数56は、第2周波数帯域に対応する端末台数閾値25より大きい。従って、第1APの特徴が第1条件を満たすこと、従って第1APは論理的エッジAPであると決定されることを知ることができる。
[0155] 方法1と比較して、方法2では、第1APが論理的エッジAPであるか否かは、ターゲット端末の台数と第1APの他の特徴とに基づいて検出される。従って、方法1と比較して、方法2は検出精度を改善することができる。
[0156] 方法2において、ステップ202が実行される前に、ランダム・フォレスト・モデルが先ず訓練されてもよい。訓練されたランダム・フォレスト・モデルは、APが論理的エッジAPであるかどうかを検出する機能を有する。ランダム・フォレスト・モデルは、特徴閾値と取得される必要のある第1APの各特徴に対応するカテゴリとを決定するために使用される。このように、前述のステップ202及び203では、決定されたカテゴリに属する第1APの特徴のみが取得されることを必要とする。次いで、このステップでは、第1APは論理的エッジAPであるか否かが方法2で検出される。
[0157] ランダム・フォレスト・モデルが訓練される前に、第2訓練セットが先ず構築される。第2訓練セットは、複数の訓練サンプルと各訓練サンプルに対応するカテゴリとを含み、各訓練サンプルは1つのAPの少なくとも1つの特徴である。APが論理的エッジAPである場合、訓練サンプルのカテゴリはポジティブ・サンプルである。APが非-論理的エッジAPである場合、訓練サンプルのカテゴリはネガティブ・サンプルである。
[0158] このステップでは、WLAN内の既知の論理的エッジAPに関し、論理的エッジAPの少なくとも1つの特徴が前述のステップ201-203を用いて取得され、少なくとも1つの特徴が訓練サンプルとして使用され、訓練サンプルのカテゴリはポジティブ・サンプルに設定される。また、WLANにおける既知の非-論理的エッジAPに関し、非-論理的エッジAPの少なくとも1つの特徴が前述のステップ201-203を用いて取得され、少なくとも1つの特徴が訓練サンプルとして使用され、訓練サンプルのカテゴリはネガティブ・サンプルに設定される。
[0159] 構築された第2訓練セット中のポジティブ・サンプルの訓練サンプルの量は、少ない可能性があることに留意すべきである。例えば、第2訓練セットにおけるポジティブ・サンプルの量は、第3量的閾値より少ない。これは、主に、論理的エッジAPの量が通常は小さいからである。何らかのWLANでは、WLANの中に論理的エッジAPが存在するかもしれないし又は存在しないかもしれない。WLAN内に論理的エッジAPが存在する場合、WLAN内の論理的エッジAPの量は少なく、通常は幾つかの論理的エッジAPしか存在しない。従って、当業者は、ポジティブ・サンプルの訓練サンプルを形成するのに十分な量の既知の論理的エッジAPを取得できない可能性がある。その結果、構築される第2訓練セットにおけるポジティブ・サンプルの訓練サンプルの量は、通常、少ない。確かに代替的に当業者であれば、大量のWLANを分析して、大量の論理的エッジAPを取得することが可能であり、その結果、構築される第2訓練セットは、ポジティブ・サンプルの訓練サンプルを大量に有することになる。この場合、ランダム・フォレスト以外のAIモジュールは、論理的エッジAPを検出するために使用されるインテリジェント・モデルを得るために、第2訓練セットを使用することによって訓練されてもよい。この実装は、以下の第3方法で詳細に説明される。
[0160] オプションとして、ランダム・フォレスト・モデルは、以下のオペレーション2041-2044を使用することによって訓練されてもよい。オペレーション2041-2044はそれぞれ以下の通りである:
[0161] 2041:第2訓練セット中の訓練サンプルをランダム・フォレスト・モデルに入力し、ここで、各々の訓練サンプルのカテゴリはポジティブ・サンプル又はネガティブ・サンプルである。
[0162] 説明を容易にするため、各々の訓練サンプルのカテゴリは、各々の訓練サンプルの実際のカテゴリとして言及される。
[0163] 2042:ランダム・フォレスト・モデルは、第2訓練セットにおける各々の訓練サンプルのカテゴリを予測する。
[0164] 第2訓練セットにおける各々の訓練サンプルについて、ランダム・フォレスト・モデルは、訓練サンプルから特徴を抽出し;抽出された特徴に基づいて、訓練サンプルがポジティブ・サンプルである第1確率と、訓練サンプルがネガティブ・サンプルである第2確率とを予測し、ここで、第1確率と第2確率の和は1に等しい。ランダム・フォレスト・モデルは、2つの確率のうち、より大きな値を有する確率に対応するカテゴリを出力する。
[0165] 2043:各々の訓練サンプルに対して、ランダム・フォレスト・モデルは、損失関数を使用することによって、訓練サンプルの損失関数値を、訓練サンプルの実際のカテゴリと、ランダム・フォレスト・モデルが訓練サンプルを予測した後に出力されるカテゴリとに基づいて計算する。更に、ランダム・フォレスト・モデルのパラメータは、第2訓練セットにおける全ての訓練サンプルの損失関数値に基づいて調整される。
[0166] 2044:ランダム・フォレスト・モデルは、訓練を継続するかどうかを決定し;訓練を継続することに決定した場合には、2042を実行するために戻り;或いは訓練を中止することを決定した場合には、訓練プロセスを終了してエグジットする。
[0167] 訓練を継続するかどうかは、損失関数値に基づいて決定されてもよい。具体的には、訓練プロセスにおいて、各々の訓練サンプルの損失関数値が、各々の訓練の後に得られ、得られた損失関数値に対してカーブ・フィッティングが実行される。得られた曲線が徐々に収束し、最後の訓練の後に得られた損失関数値が事前に設定した閾値未満であるならば、訓練を中止することを決定する。そうでなければ、訓練を継続することに決定される。
[0168] 訓練した後に得られるランダム・フォレスト・モデルは、少なくとも1つの決定木を含み、決定木の各経路は、第2訓練セット内のAPが論理的エッジAPであるかどうかを検出するために使用される。経路のうちのリーフ・ノードは、経路の検出結果を格納するように構成され、経路内のリーフ・ノード以外のノードは、カテゴリと特徴閾値に対応する。ノードは、カテゴリに属する特徴が特徴閾値を超えるかどうかを判定し;判定結果に基づいて、経路に属する次のレイヤのノードを選択するように構成される。
[0169] 例えば、図5は、ランダム・フォレスト・モデルの決定木を示す。どの決定木についても、決定木におけるリーフ・ノード以外の各ノードは、特徴のカテゴリと特徴閾値を格納する。例えば、図5に示される決定木を参照されたい。ルート・ノード1によって記憶されるカテゴリは、ノマディック端末の台数と記憶された特徴閾値50である。ルート・ノード1は、ノマディック端末の台数が特徴閾値50を超えるかどうかを判定し;次いで、判定結果に基づいて経路の次のレイヤのノードを選択するように構成され、次のレイヤのノードはノード2又はノード3である。ノード2によって記憶されるカテゴリは、第1高レイテンシ・イベントの数と記憶された特徴閾値30である。ノード2は、第1高レイテンシ・イベントの数が特徴閾値30を超えるかどうかを判定し;次いで、判定結果に基づいて経路の次のレイヤ・ノードを選択するように構成され、ここで、次のレイヤ・ノードはノード4又はノード5である。ノード4によって記憶されるカテゴリは、第1弱カバレッジ・イベントの数と記憶された特徴閾値20である。ノード4は、第1弱カバレッジ・イベントの数が特徴閾値20を超えるかどうかを判定し;次いで、判定結果に基づいて経路の次のレイヤ・ノードを選択するように構成され、ここで、次のレイヤ・ノードはリーフ・ノード6又はリーフ・ノード7である。リーフ・ノード6又はリーフ・ノード7は、APの検出結果を格納するように構成され、ここで、検出結果は論理的エッジAP又は非-論理的エッジAPであってもよい。
[0170] 第2訓練セットにおけるポジティブ・サンプルの訓練サンプル数が少ない場合、訓練されたランダム・フォレスト・モデルはオーバーフィットし、貧弱なモデル汎化能力しか有しないことに留意すべきである。こうして、検出されるべき第1APに関し、第1APが論理的エッジAPであるかどうかは、訓練されたランダム・フォレスト・モデルを使用することによって直接的に検出され、低い検出精度を招く結果となる。従って、方法2においては、第1APは、訓練されたランダム・フォレスト・モデルを用いることによって直接的には検出されない。その代わりに、得られることを必要とする第1APの各々の特徴に対応するカテゴリ、特徴閾値、及び特徴と特徴閾値との間の判定条件が、訓練されたランダム・フォレスト・モデルに基づいて決定される。次いで、CIは、前述のステップ202及び203において、決定されたカテゴリに対応する特徴のみを得ることができる。このようにして、第1APの取得された特徴の数を減らすことができ、計算量を減らすことができる。
[0171] オプションとして、以下のオペレーション(1)-(5)を実行して、特徴閾値及び取得されることを必要とする第1APの各特徴に対応するカテゴリを決定してもよい。オペレーション (1)-(5)はそれぞれ次の通りである:
[0172] (1) 少なくとも1つの決定木からターゲット経路を選択し、ここで、ターゲット経路の検出結果は論理的エッジAPである。
[0173] (2) 選択したターゲット経路に含まれるノードの中から、ターゲット・カテゴリに対応するターゲット・ノードと、ターゲット・ノードの決定結果に対応する判定条件とを取得し、ここで、ターゲット・カテゴリは、訓練セットにおける何らかの特徴が帰属するカテゴリである。
[0174] ターゲット経路において、ターゲット・ノードは、ターゲット・カテゴリに属する特徴とターゲット・ノードに属する特徴閾値との間の値関係を決定し、決定結果を取得し、ここで、決定結果に対応する判定条件は値関係であり、具体的には、決定結果に対応する判定条件は、“より大きい”又は“より小さい”であってもよい。判定結果に対応する判定条件は、特徴が特徴閾値より大きいか、又は特徴が特徴閾値より小さいことを示すために使用される。
[0175] このステップでは、得られたターゲット・ノードの数は1以上であってもよく、幾つかのターゲット・ノードに対応する判定条件は“より大きい”であってもよく、残りのターゲット・ノードに対応する判定条件は“より小さい”であってもよい。
[0176] (3) 取得したターゲット・ノードの台数が第2台数閾値を超える場合、取得されることを必要とする第1APの特徴に対応するカテゴリとして、ターゲット・カテゴリを決定する。
[0171] (4) ターゲット・カテゴリに対応する特徴閾値を、取得したターゲット・ノードに対応する特徴閾値に基づいて取得する。
[0178] オプションとして、取得された全てのノードに対応する特徴閾値に基づいて平均値が計算され、その平均値がターゲット・カテゴリに対応する特徴閾値として使用される。あるいは、取得した全てのターゲット・ノードに対応する特徴閾値がソートされ、中央位置の特徴閾値が、ターゲット・カテゴリに対応する特徴閾値として使用される。
[0179] (5) ターゲット・ノードの判定結果に対応する判定条件から、各々の判定条件に対応するターゲット・ノードの数をカウントする。最大数のターゲット・ノードの判定条件が、ターゲット・カテゴリの特徴とターゲット・カテゴリに対応する特徴閾値との間の判定条件として選択される。
[0180] 方法3:第1APの少なくとも1つの特徴は、論理的エッジAP検出モデルに対する入力として使用され、第1APが論理的エッジAPであるか否かは、論理的エッジAP検出モデルを使用することによって検出される。具体的には、方法3では、論理的エッジAPは、第1APの少なくとも1つの特徴が第1条件を満たすか否かを判定し;第1条件は満たされると判定した場合に、第1APが論理的エッジAPであるという結果を出力する。
[0181] 構築された第2訓練セットがポジティブ・サンプルの多数の訓練サンプルを含む場合、例えば、第2訓練・セットにおけるポジティブ・サンプルの量が第3数量閾値を超える場合、第2AIモデルは第2訓練セットを用いて訓練され、論理的エッジAP検出モデルを取得してもよい。更に、方法3において、論理的エッジAP検出モデルは、サポート・ベクター・マシン(support vector machine, SVM)、線形回帰(linear regression, LR)アルゴリズム、畳み込みニューラル・ネットワーク(convolutional neural network, CNN)などを用いて訓練されたAIモデルであってもよい。
[0182] オプションとして、第2AIモデルは、以下のオペレーション2141-2144を使用することによって訓練されてもよい。オペレーション2141-2144はそれぞれ以下の通りである:
[0183] 2141:第2訓練セットにおける訓練サンプルを、第2AIモデルに入力し、ここで、各々の訓練サンプルのカテゴリはポジティブ・サンプル又はネガティブ・サンプルである。
[0184] 説明を容易にするために、各々の訓練サンプルのカテゴリは、各々の訓練サンプルの実際のカテゴリとして言及される。
[0185] 2142:第2AIモデルは、第2訓練セットにおける各々の訓練サンプルのカテゴリを予測する。
[0186] 第2訓練セットにおける各々の訓練サンプルに関し、第2AIモデルは、訓練サンプルから特徴を抽出し、抽出された特徴に基づいて、訓練シーケンスがポジティブ・サンプルである第1確率と訓練シーケンスがネガティブ・サンプルである第2確率とを予測し、ここで、第1確率と第2確率の和は1に等しい。第2AIモデルは、2つの確率の中でより大きな値の確率に対応するカテゴリを出力する。
[0187] 2143:各々の訓練シーケンスに対して、第2AIモデルは、損失関数を使用することによって、訓練サンプルの損失関数値を、訓練サンプルの実際のカテゴリと、第2AIモデルが訓練サンプルを予測した後に出力されるカテゴリとに基づいて計算する。更に、第2AIモデルのネットワーク・パラメータは、第2訓練セット内の全ての訓練サンプルの損失関数値に基づいて調整される。
[0188] 2144:第2AIモジュールは、訓練を継続するかどうかを決定し;訓練の継続することを決定した場合には、2142を実行するために戻り;或いは訓練を中止することを決定した場合には、第2AIモデルは訓練プロセスを終了してエグジットし、ここで、第2AIモデルは論理的エッジAP検出モデルである。
[0189] 具体的には、訓練プロセスにおいて、得られた損失関数値に対してカーブ・フィッティングが実行される。得られた曲線が徐々に収束し、最後の訓練の後に得られた損失関数値が事前に設定した閾値未満であるならば、訓練を中止することに決定される。そうでなければ、訓練を継続することに決定される。
[0190] オプションとして、CIは、ターゲットWLANのAPから、各々の論理的エッジAPを検出するために、前述のプロセス201-204を繰り返す。
[0191] ステップ205:CIは、最適化リクエストをACに送信し、ここで、最適化リクエストは各々の論理的エッジAPの識別子を含む。
[0192] オプションとして、最適化リクエストは、各々の論理的エッジAPのターゲット端末の台数のような情報を更に含んでもよい。
[0193] ステップ206:ACは、最適化リクエストを受信し、最適化リクエストに含まれる論理的エッジAPの識別子に基づいて、論理的エッジAPのパフォーマンスを最適化することができる。
[0194] 論理的エッジAPは、以下の3つの方法で最適化されてもよい:3つの最適化方法はそれぞれ以下の通りである:
[0195] 第1最適化方法では、ACは、論理的エッジAPの信号カバレッジ・エリアを減らす可能性がある。
[0196] 論理的エッジAPの信号カバレッジ・エリアは、通常、ターゲットWLANが位置する場所を超えており、論理的エッジAPの信号カバレッジ・エリアは、その場所の外側に位置する歩道を含む可能性がある。従って、論理的エッジAPの信号カバレッジ・エリアは低減され、その結果、論理的エッジAPの信号カバレッジ・エリアは、その場所の外側に位置する歩道を含まないことが可能であり、それによって、論理的エッジAPにアクセスすることを要求するターゲット端末の台数を減らす。
[0197] ACは、論理的エッジAPの送信電力を減少させて、論理的エッジAPの信号カバレッジ・エリアを減少させてもよい。ACは、論理的エッジAPの信号カバレッジ・エリアを徐々に減少させるために、複数回にわたって論理的エッジAPの送信電力を減少させてもよい。論理的エッジAPの送信電力を減らし続けるかどうかは、論理的エッジAPの送信電力が減らされた後にその都度決定される。
[0198] オプションとして、ACは、固定ステップを使用することによって、論理的エッジAPの送信電力を減少させることができる。例えば、固定ステップは2dBであると仮定され、即ち、ACは論理的エッジAPの送信電力を2dBずつ毎回減少させる。
[0199] オプションとして、ACが論理的エッジAPの送信電力を減少させることを必要とする場合、ACは、固定ステップを含んでもよい指示を、論理的エッジAPに送信することができる。論理的エッジAPは、命令を受信し、命令中の固定ステップに基づいて、論理的エッジAPの送信電力を減少させる。
[0200] オプションとして、論理的エッジAPの送信電力を毎回減少させる前に、ACは、論理的エッジAPの送信電力は減らされることを必要としており且つ電力は減らされることを必要としていることを、アドミニストレータに通知し、アドミニストレータに確認を要求するために、アドミニストレータに更に通知を行ってもよい。アドミニストレータから確認を受けた後、ACは論理的エッジAPの送信電力を減らす。
[0201] 論理的エッジAPの送信パワーを減少させた後、ACは、論理的エッジAPの送信電力を減少させ続けるかどうかを決定する必要がある。実現の際に、論理的エッジAPの送信電力が減らされた後に毎回、ACは、ステップ201及び202における前述のオペレーションに基づいて、持続時間が第1持続時間である期間内に論理的エッジAPにアクセスすることを要求するターゲット端末の台数をカウントするように、CIに要求することができる。期間内に論理的エッジAPにアクセスすることを要求するターゲット端末の台数が第2数量閾値を下回る場合、論理的エッジAPの送信電力を減少させ続けることは停止されてもよい。第2量的閾値は、予め設定された閾値であってもよいし、或いはターゲット端末の最大数に基づいて取得されてもよく、ここで、ターゲット端末の最大数は、論理的エッジAPのターゲット端末の台数における最大値である。例えば、第2量的閾値は、ターゲット端末の最大数のx倍に等しくてもよく、ここで、xは、1未満の値であり、例えば、0.1、0.2、又は0.3のような値であってもよい。
[0202] あるいは、論理的エッジAPの送信電力を減少させた後に毎回、ACは、論理的エッジAPにアクセスすることを要求するターゲット端末の台数を取得することができる。ACが複数回連続して取得したターゲット端末の台数に関し、ACが、ターゲット端末の複数の台数のうちのターゲット端末の何らかの2つの台数の間の差分が差分閾値未満であることを発見した場合、それは、ACが論理的エッジAPの送信電力を減少させた後に、論理的エッジAPにアクセスすることを要求するターゲット端末の台数が大幅に減らされることに続いていないことを示す。この場合、ACも同様に、論理的エッジAPの送信電力を減らすことを止めるように決定する。
[0203] あるいは、論理的エッジAPの送信電力を減少させた後に毎回、ACは、論理的エッジAPの実際の送信電力を取得し;論理的エッジAPの実際の送信電力が電力閾値未満である場合には、論理的エッジAPの送信電力を減らすことを止めるように決定する。
[0204] あるいは、論理的エッジAPの送信電力を減少させた後に毎回、ACは、カバレッジ脆弱性がターゲットWLANに存在するかどうかを検出し;カバレッジ脆弱性が存在する場合には、論理的エッジAPの送信電力を減らすことを止めるように決定する。
[0205] オプションとして、モニタがWLAN内に配置される。ACは、モニタを使用することにより、WLAN内にカバレッジ脆弱性が存在するかどうかを監視し;カバレッジ脆弱性が存在する場合には、論理的エッジAPの送信電力を減らすことを止めることができる。オプションとして、ACは、代替的に論理的エッジAPの送信パワーを増加させ、WLAN内のカバレッジ脆弱性が消滅したことを、モニタを使用することによって検出した後に、論理的エッジAPの送信電力を増加させることを止めてもよい。
[0206] 第2最適化方法では、ACは、端末のダウンリンク信号強度がダウンリンク信号強度閾値未満である端末のアクセスを防止するように、論理的エッジAPを制御することができる。
[0207] 端末のダウンリンク信号がダウンリンク信号強度閾値未満である端末は、通常、論理的エッジAPの信号カバレッジ・エリアのエッジに位置し、論理的エッジAPの信号カバレッジ・エリアのエッジは、ターゲットWLANが位置する場所の外側に位置する可能性がある。従って、端末は、論理的エッジAPから遠く離れていることが多く、端末のダウンリンク信号強度は低いという結果を招き、ここで、端末のダウンリンク信号強度はダウンリンク信号強度閾値よりも小さい。
[0208] 第2最適化方法では、ACは、制御命令を論理的エッジAPに送信することができる。制御命令を受信した後、論理的エッジAPは、論理的エッジAPにアクセスすることを端末が要求した場合に、端末のダウンリンク信号強度を取得する。ダウンリンク信号強度がダウンリンク信号強度閾値未満である場合には、端末のアクセスは拒否され、それによって論理的エッジAPにアクセスするターゲット端末の台数を減らす。
[0209] 第3最適化方法では、ACは、論理的エッジAPにアクセスするターゲット端末の台数を減らすために、論理的エッジAPの遅延アクセス機能を動作可能にすることができる。
[0210] 論理的エッジAPは、遅延アクセス機能を含む。遅延アクセス機能がイネーブルにされた後に、論理的エッジAPは、端末が論理的エッジAPにアクセスすることを要求した場合に、端末が論理的エッジAPにアクセスすることを許可するアクセス手順を直ちに実行するのではなく、一定時間待機する。待機時間が第1時間閾値を超えた場合に、アクセス手順は実行され、端末が論理的エッジAPにアクセスすることを許可する。
[0211] しかしながら、ノマディック端末の場合、ノマディック端末が論理的エッジAPの信号カバレッジ・エリア内に留まる持続時間は、通常短く、第1時間閾値よりも短い。このように、ノマディック端末が論理的エッジAPの信号カバレッジ・エリアに入ってアクセスを要求した場合に、論理的エッジAPは、ノマディック端末が論理的エッジAPにアクセスすることを直ちには許可せず、待機時間が第1時間閾値を超えた後に限りアクセス手順を実行する。このように、論理的エッジAPがアクセス手順を実行した後では、ノマディック端末は論理的エッジAPの信号カバレッジ・エリアから離れている。従って、論理的エッジAPは、アクセス手順の実行継続を停止し、それにより、論理的エッジAPにアクセスするノマディック端末の台数を減少させる。
[0212] 間違いなく、3つの最適化方法に加えて他の方法が更に使用されてもよい。例えば、論理的エッジAPにアクセスするターゲット端末の台数は、論理的エッジAPのアクセス信号強度閾値を増加させることによって減らされ、あるいは論理的エッジAPにアクセスするターゲット端末の台数は、論理的エッジAPのレート・セットから低レート・アイテムを削除することによって減らされる。その他の方法はこのステップで詳細には説明されない。
[0213] 本願のこの実施形態では、WLAN内のAPは、少なくとも1つの端末の接続情報を収集し、収集した少なくとも1つの端末の接続情報をCIに送信する。CIは、APの少なくとも1つの特徴を、少なくとも1つの端末の接続情報に基づいて取得し、少なくとも1つの特徴は、APのターゲット端末の台数と、少なくとも1つの端末によって生成される様々なタイプの接続イベントの総数とを含んでもよく;次いで、CIは、APの少なくとも1つの特徴に基づいて、APが論理的なエッジAPであるか否かを検出する。従って、論理的エッジAPを、WLAN内のAPの中から正確に検出することができる。このようにして、論理的エッジAPを容易に処理することができる。例えば、論理的エッジAPのパフォーマンスは、論理的エッジAPによって引き起こされる影響を低減又は除去するように最適化される。
[0214] 図6を参照されたい。本願の実施形態は検出装置300を提供する。
装置300は、前述の実施形態の任意の1つにおいてCIに配置されてもよく、装置は:
第1アクセス・ポイントAPの少なくとも1つの特徴を取得するように構成された処理ユニット301であって、少なくとも1つの特徴は、持続時間が第1持続時間である期間内に第1APにアクセスすることを要求するターゲット端末の台数を含み、ターゲット端末は、端末のアクセス状態がアブノーマルである端末である、処理ユニット;及び
少なくとも1つの特徴に基づいて、第1APが論理的エッジAPであるかどうかを検出する検出ユニット302であって、論理的エッジAPは、APの信号カバレッジ・エリアが、APが配置されている無線ローカル・エリア・ネットワークWLANの信号カバレッジ・エリアのエッジに到達しているAPである、検出ユニットを含む。
[0216] オプションとして、ノマディック端末は、第1時間閾値を越えない持続時間の間はアクセスしたAPに留まる端末であって、アクセスしたAPにアクセスする前の所定の持続時間の間では及びアクセスしたAPから離れた後の所定の持続時間の間では如何なるAPにもアクセスしない端末である。
[0217] オプションとして、検出ユニット302は:
少なくとも1つの特徴が第1条件を充足する場合に、第1APは論理的エッジAPであると決定するように構成されており、第1条件は:ターゲット端末の台数が第1台数閾値より大きいこと、第1APが、第1台数のAPのうち、WLANにおいて最大の台数のターゲット端末を有するものであること、又はターゲット端末の台数とターゲット端末の平均台数との間の差分が、差分閾値より大きいことを含み、ここで、差分閾値は分散のm倍に等しく、mは1より大きく、ターゲット端末の平均台数と分散は、WLANにおける各APのターゲット端末の台数に基づいて取得される。
[0218] オプションとして、ターゲット端末は、ノマディック端末、又はホワイトリストに属していない端末、のうちの少なくとも1つを含む。
[0219] 装置300は、更に、受信ユニット303を含む。
[0220] 受信ユニット303は、第1APによって収集された少なくとも1つの端末の接続情報を受信するように構成されており、ここで、接続情報は端末の識別子を含み、少なくとも1つの端末は第1APにアクセスする端末である。
[0221] 処理ユニット301は、少なくとも1つの端末の接続情報に基づいて、少なくとも1つの端末からターゲット端末を判定し、判定したターゲット端末の台数をカウントするように構成される。
[0222] オプションとして、第1APが接続情報を同じ端末から連続して2回収集するように設定されたインターバルは、インターバル閾値を超えておらず、接続情報は収集時点を更に含む。
[0223] 処理ユニット301は、少なくとも1つの端末のうちの何らかの端末の接続情報シーケンスを取得するように構成されており、ここで、接続情報シーケンスは、収集時点に基づいて並べられた接続情報を含み、接続情報シーケンスにおける各々の接続情報は何らかの端末の識別子を含み、接続情報シーケンスにおける2つの隣接する接続情報の収集時点の間のインターバルは、インターバル閾値を超えておらず;及び
処理ユニットは、接続情報シーケンスに基づいて、何らかの端末はノマディック端末であるかどうかを決定するように構成されている。
[0224] オプションとして、処理ユニット301は、接続情報シーケンスに基づいて、何らかの端末が第1APにアクセスした開始時点と、何らかの端末の第1APにおける滞在時間と、何らかの端末が第1APから離れた切断時点とを取得するように構成されており;及び
処理ユニットは、滞在時間が第1時間閾値を超えておらず、且つ開始時点より前の所定の持続時間の間と、切断時点の後の所定の持続時間の間とで、第2APにより収集された何らかの端末の接続情報は無い場合に、何らかの端末はノマディック端末であると決定するように構成されており、ここで、第2APはWALNにおける第1AP以外のAPであり、所定の持続時間はインターバル閾値より長い。
[0225] オプションとして、処理ユニット301は、接続情報シーケンスを、端末検出モデルに対する入力として使用し、何らかの端末はノマディック端末であるかどうかを、端末検出モデルを使用することによって、決定するように構成されている。
[0226] オプションとして、少なくとも1つの特徴は、少なくとも1つの端末の少なくとも1つのタイプの接続イベント中の各タイプの接続イベントの総数を更に含み;各タイプの接続イベントにおける何らかのタイプの接続イベントに関し、第1条件は、何らかのタイプの接続イベントの総数が、何らかのタイプの接続イベントに対応する数量閾値より大きいことを更に含むか、又は第1条件は、何らかのタイプの接続イベントの総数が、何らかのタイプの接続イベントに対応する数量閾値より小さいことを更に含む。
[0227] 何らの端末の接続情報は、何らかの端末のアップリンク信号強度、又は何らの端末のデータ伝送レイテンシのうちの少なくとも1つを更に含む。
[0228] 処理ユニット301は、何らかの端末の接続情報シーケンス中の最後の接続情報に含まれているアップリンク信号強度又はデータ伝送レイテンシのうちの少なくとも1つに基づいて、何らかの端末の接続イベントを取得し、何らかのタイプの接続イベントの総数をカウントするように更に構成されている。
[0229] オプションとして、第1条件は、弱カバレッジ・イベントの総数が、弱カバレッジ・イベントに対応する数量閾値より大きいことを含む。
[0230] 処理ユニット301は:
強度閾値と弱カバレッジ・イベントとの間の対応関係における強度閾値の中から、最後の接続情報に含まれているアップリンク信号強度より大きな強度閾値を取得し;
取得した強度閾値に基づいて、強度閾値と弱カバレッジ・イベントとの間の対応関係の中から、対応する弱カバレッジ・イベントを取得し;及び
対応する弱カバレッジ・イベントを、何らかの端末の接続イベントとして使用するように構成されている。
[0231] オプションとして、第1条件は、ハイ・レイテンシ・イベントの総数が、ハイ・レイテンシ・イベントに対応する数量閾値より大きいことを含む。
[0232] 処理ユニット301は:
レイテンシ閾値とハイ・レイテンシ・イベントとの間の対応関係におけるレイテンシ閾値の中から、最後の接続情報に含まれているデータ伝送レイテンシより大きなレイテンシ閾値を取得し;
取得したレイテンシ閾値に基づいて、レイテンシ閾値とハイ・レイテンシ・イベントとの間の対応関係の中から、対応するハイ・レイテンシ・イベントを取得し;及び
対応するハイ・レイテンシ・イベントを、何らかの端末の接続イベントとして使用するように構成されている。
[0233] オプションとして、接続情報は、信号対雑音比、パケット損失率、再送率、端末のチャネル利用度、端末によりアクセスされた周波数帯域の識別子、のうちの少なくとも1つを更に含む。
[0234] 少なくとも1つの特徴は、信号対雑音比の統計値、パケット損失率の統計値、再送率の統計値、チャネル利用度の統計値、又は、端末の総数であって周波数帯域の前記識別子に対応する周波数帯域にアクセスした端末の総数、のうちの少なくとも1つを更に含み;信号対雑音比の統計値は、少なくとも1つの端末の信号対雑音比に基づいて取得され、パケット損失率の統計値は、少なくとも1つの端末のパケット損失率に基づいて取得され、再送率の統計値は、少なくとも1つの端末の再送率に基づいて取得され、チャネル利用度の統計値は、少なくとも1つの端末のチャネル利用度に基づいて取得される。
[0235] 第1条件は、信号対雑音比の統計値は信号対雑音比の統計閾値より小さいという条件、パケット損失率の統計値はパケット損失率の統計閾値より大きいという条件、再送率の統計値は再送率の統計閾値より大きいという条件、チャネル利用度の統計値はチャネル利用度の統計閾値より大きいという条件、又は端末の総数は端末台数閾値より大きいという条件のうちの少なくとも1つを更に含む。
[0236] オプションとして、処理ユニット301は:
訓練セットを使用することにより、ランダム・フォレスト・モデルを訓練するように更に構成されており、訓練セットは、複数の訓練サンプルと各訓練サンプルに対応するカテゴリとを含み、ポジティブ・サンプルであるカテゴリの訓練サンプルは論理的エッジAPの少なくとも1つの特徴を含み、ネガティブ・サンプルであるカテゴリの訓練サンプルは非-論理的エッジAPの少なくとも1つの特徴を含み;訓練済みランダム・フォレスト・モデルは少なくとも1つの決定木を含み、決定木の各経路は、訓練セットにおける何らかのAPが論理的エッジAPであるかどうかを検出するために使用され、経路のリーフ・ノードは経路の検出結果を蓄えるように構成され、経路におけるリーフ・ノード以外のノードはカテゴリと特徴閾値に対応し;ノードは、第1特徴が、ノードに対応する特徴閾値を超えるかどうかを判定し、判定結果に基づいて、経路に属する次のレイヤ・ノードを選択するように構成されており、第1特徴は、ノードに対応するカテゴリに属する何らかのAPの特徴であり;及び
処理ユニットは、少なくとも1つの決定木に基づいて、取得されることを必要とする第1APの各特徴に対応するカテゴリ、特徴閾値、及び特徴と特徴閾値との間の判定条件を決定するように更に構成されている。
[0237] オプションとして、処理ユニット301は、ターゲット経路を、少なくとも1つの決定木から選択するように構成されており、ターゲット経路の検出結果は論理的エッジAPであり;
処理ユニットは、選択されたターゲット経路に含まれるノードの中から、ターゲット・カテゴリに対応するターゲット・ノードと、ターゲット・ノードの判定結果に対応する判定条件とを取得するように構成されており、ターゲット・カテゴリは、訓練セットにおける何らかの特徴が属するカテゴリであり;
処理ユニットは、取得したターゲット・ノードの台数が第2台数閾値を超える場合、ターゲット・カテゴリを、取得されることを必要とする第1APの特徴に対応するカテゴリとして決定するように構成されており;及び
処理ユニットは、取得したターゲット・ノードに対応する特徴閾値に基づいて、ターゲット・カテゴリに対応する特徴閾値を取得し;前記ターゲット・ノードの判定結果に対応する判定条件から、各々の判定条件に対応するターゲット・ノードの台数をカウントし;最大の台数のターゲット・ノードの判定条件を、ターゲット・カテゴリの特徴と前記ターゲット・カテゴリに対応する特徴閾値との間の判定条件として選択するように構成されている。
[0238] オプションとして、検出ユニット302は、少なくとも1つの特徴を、論理的エッジAP認識モデルに対する入力として使用し、第1APは論理的エッジAPであるかどうかを、論理的エッジAP認識モデルを使用することによって、決定するように構成されている。
[0239] オプションとして、処理ユニット301は、第1APは前記論理的エッジAPであることが検出された場合に、第1APの信号カバレッジ・エリアを減らすように、アクセス・コントローラACに指示するか、端末のダウンリンク信号強度がダウンリンク信号強度閾値より小さな端末が、第1APにアクセスすることを禁止するように第1APを制御することをACに指示するか、又は第1APの遅延アクセス機能を動作可能にするようにACに指示するように更に構成されている。
[0240] 本願のこの実施形態では、処理ユニットは、第1アクセス・ポイントAPの少なくとも1つの特徴を取得し、少なくとも1つの特徴は、持続時間が第1持続時間である期間内に第1APにアクセスすることを要求するターゲット端末の台数を含み、ターゲット端末は、端末のアクセス状態がアブノーマルである端末である。検出ユニットは、少なくとも1つの特徴に基づいて、第1APが論理的エッジAPであるかどうかを検出する。取得した第1APの特徴は、持続時間が第1持続時間である期間内に第1APにアクセスすることを要求するターゲット端末の台数を含み、ターゲット端末は端末のアクセス状態がアブノーマルである端末である。従って、検出ユニットは、第1APが論理的エッジAPであるか否かを、第1APの特徴に基づいて首尾良く検出することができる。
[0241] 図7を参照されたい。本願の実施形態は検出装置400を提供する。装置400は前述の実施形態の任意の1つにおいてCIに配置されてもよく、装置は:
第1アクセス・ポイントAPにより収集された少なくとも1つの端末の接続情報を受信するように構成された受信ユニット401であって、接続情報は、端末の識別子と、接続情報が収集された収集時点とを含み、少なくとも1つの端末は第1APにアクセスする端末である、受信ユニット;及び
少なくとも1つの端末のうちの何らかの端末の接続情報シーケンスを取得するように構成された処理ユニットであって、接続情報シーケンスは、収集時点に基づいて並べられた接続情報を含み、接続情報シーケンスにおける各々の接続情報は何らかの端末の識別子を含み、接続情報シーケンスにおける2つの隣接する接続情報の収集時点の間のインターバルは、インターバル閾値を超えない、処理ユニット;
を含み、処理ユニット402は、接続情報シーケンスに基づいて、何らかの端末はノマディック端末であるかどうかを決定するように更に構成されている。
[0242] オプションとして、処理ユニット402は:
接続情報シーケンスに基づいて、何らかの端末が第1APにアクセスした開始時点と、何らかの端末の第1APにおける滞在時間と、何らかの端末が第1APから離れた切断時点とを取得し;及び
滞在時間が第1時間閾値を超えておらず、且つ開始時点より前の所定の持続時間の間と、切断時点の後の所定の持続時間の間とで、第2APにより収集された何らかの端末の接続情報は無い場合に、何らかの端末はノマディック端末であると決定するように構成されており、第2APは、第1APが属するWALNにおける第1AP以外のAPである。
[0243] 本願のこの実施形態では、第1APによって収集された少なくとも1つの端末の接続情報は、受信ユニットを使用することによって受信される。接続情報は、端末の識別子と、接続情報が収集された収集時点とを含む。従って、処理ユニットは、何らかの端末の接続情報シーケンスを取得することが可能であり、接続情報シーケンスは、収集時点に基づいて並べられた接続情報を含み、接続情報シーケンスにおける各々の接続情報は何らかの端末の識別子を含み、接続情報シーケンスにおける2つの隣接する接続情報の収集時点の間のインターバルは、インターバル閾値を超えない。このようにして、処理ユニットは、接続情報シーケンスに基づいて、何らかの端末がノマディック端末であるかどうかを首尾良く判定することができる。
[0244] 図8は本願の実施形態による検出装置500の概略図である。装置500は、少なくとも1つのプロセッサ501、バス・システム502、メモリ503、及び少なくとも1つのトランシーバ504を含む。
[0245] 装置800は、ハードウェア構造を有する装置であり、図6に示す装置300又は図7に示す装置400における機能モジュールを実装するように構成されてもよい。例えば、図6に示す装置300内の処理ユニット301や検出ユニット302、又は図7に示す装置400内の処理ユニット402は、少なくとも1つのプロセッサ501によってメモリ503内のコードを呼び出すことによって実装されてもよいことを、当業者は理解することができる。図6に示す装置300内の受信ユニット303又は図7に示す装置400内の受信ユニット401は、トランシーバ504を使用することによって実装されてもよい。
[0246] オプションとして、装置500は、前述の実施形態の任意の1つにおいてCIの機能を実現するように更に構成されてもよい。
[0247] オプションとして、プロセッサ501は、汎用中央処理ユニット(central processing unit, CPU)、マイクロプロセッサ、特定用途向け集積回路(application-specific integrated circuit, ASIC)、又は本願の解決策のプログラム実行を制御するように構成された1つ以上の集積回路であってもよい。
[0248] バス・システム502は、前述の構成要素の間で情報を伝送する経路を含むことが可能である。
[0249] トランシーバ504は、他のデバイス又は通信ネットワークと通信するように構成される。
[0250] メモリ503は、静的な情報及び命令を記憶することが可能なリード・オンリ・メモリ(read-only memory, ROM)、ランダム・アクセス・メモリ(random access memory, RAM)、又は情報や命令を記憶することが可能な他のタイプの動的記憶装置;あるいは、電気的に消去可能なプログラマブル・リード・オンリ・メモリ(electrically erasable programmable read-only memory, EEPROM)、コンパクト・ディスク・リード・オンリ・メモリ(compact disc read-only memory, CD-ROM)又は他の光ディスク記憶装置、光ディスク・ストレージ(圧縮光ディスク、レーザー・ディスク、光ディスク、デジタル汎用ディスク、ブルー・レイ・ディスク等を含む)、磁気ディスク記憶媒体又は他の磁気記憶装置、又はその他の媒体であって、命令又はデータ構造の形式で、予期されるプログラム・コードを搬送又は記憶するように構成され、且つコンピュータによってアクセスされることが可能なものであってもよいが、これらに限定されない。メモリは、独立して存在してもよいし、バスを介してプロセッサに接続されてもよい。あるいは、メモリはプロセッサと一体化されていてもよい。
[0251] メモリ503は、本願の解決策を実行するためのアプリケーション・プログラム・コードを記憶するように構成され、プロセッサ501は実行を制御する。プロセッサ501は、メモリ503に記憶されたアプリケーション・プログラム・コードを実行し、本件特許方法における機能を実現するように構成される。
[0252] 特定の実装において、ある実施形態では、プロセッサ501は1つ以上のCPU、例えば図8のCPU 0及びCPU 1を含んでもよい。
[0253] 具体的な実装において、ある実施形態では、装置500は、複数のプロセッサ、例えば図8に示すプロセッサ501及びプロセッサ507を含んでもよい。各プロセッサは、シングル・コア(single-CPU)プロセッサであってもよいし、あるいはマルチ・コア(multi-CPU)プロセッサであってもよい。本件におけるプロセッサは、(例えば、コンピュータ・プログラム命令のような)データを処理するように構成された1つ以上のデバイス、回路、及び/又は処理コアと言及されてもよい。
[0254] 具体的な実装において、ある実施形態では、装置500は、出力デバイス505及び入力デバイス506を更に含んでもよい。出力デバイス505は、プロセッサ501と通信し、複数の方法で情報を表示してもよい。例えば、出力デバイス505は、液晶ディスプレイ(liquid crystal display, LCD)などであってもよい。入力デバイス506は、プロセッサ501と通信し、複数の方法でユーザー入力を受信してもよい。例えば、入力デバイス506は、タッチスクリーン・デバイス、センサー・デバイスなどであってもよい。
[0255] 当業者は、実施形態におけるステップの全部又は一部は、ハードウェア、又は関連するハードウェアを指示するプログラムによって、実施されてもよいことを理解することができる。プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶されてもよい。記憶媒体は、リード・オンリ・メモリ、磁気ディスク、光ディスクなどであってもよい。
[0256] 前述の説明は、本願の単なる実施形態であるにすぎず、本願を限定することを意図するようには意図されていない。本願の精神及び原則から逸脱することなく行われる如何なる修正、同等な置換、又は改良も、本願の保護範囲内に含まれるはずである。
[0001] 本願は“エッジ・アクセス・ポイントを認識する方法、装置及びシステム”と題する2019年9月2日付で中国国家知識産権局に出願された中国特許出願第201910824288.7号に対する優先権を主張しており、同出願全体は参照により本件に援用される。
技術分野
[0002] 本願は通信の分野、特に検出方法、装置及びシステムに関連する。
[0003] 無線ローカル・エリア・ネットワーク(wireless local area network, WLAN)は、通常、少なくとも1つのアクセス・ポイント(access point, AP)を含み、ユーザーはWLANにアクセスするために、WLAN内の1つのAPにアクセスする可能性がある。APはユーザーにサービスを提供することが可能である。APがユーザーにサービスをより良く提供できるようにするために、現在、アクセス・コントローラ(access controller, AC)が更に配置される。ACはAPを管理することができる。例えば、ACはAPを最適化することができ、その結果、APはサービスをより良く提供することができる。
[0004] WLANの中にはある種のAPが存在する可能性があり、そのタイプのAPの信号カバレッジ・エリアはWLANの信号カバレッジ・エリアのエッジに到達し、歩行者が歩く歩道がそのAPの信号カバレッジ・エリアに存在する場合がある。この種のAPの存在はWLANに大きな影響を及ぼす可能性がある。従って、このタイプのAPを検出し、このタイプのAPを最適化し、WLANへの影響を減らすことが急務である。従って、現在、この種のAPをどのようにして検出するのかは、緊急に解決を要する問題である。
[0005] 本願の実施形態は、論理的エッジAPを検出するための検出方法、装置、及びシステムを提供する。技術的解決策は以下のとおりである。
[0006] 第1態様によれば、本願は検出方法を提供する。方法は:第1アクセス・ポイント(AP)の少なくとも1つの特徴を取得するステップであって、前記少なくとも1つの特徴は、持続時間が第1持続時間である持続時間の期間内に前記第1APにアクセスすることを要求するターゲット端末の台数を含み、前記ターゲット端末は、端末のアクセス状態がアブノーマルである端末である、ステップ;及び前記少なくとも1つの特徴に基づいて、前記第1APが論理的エッジAPであるかどうかを検出するステップであって、前記論理的エッジAPは、APの信号カバレッジ・エリアが、前記APが配置されている無線ローカル・エリア・ネットワーク(WLAN)の信号カバレッジ・エリアのエッジに到達しているAPである、ステップを含む。取得した第1APの特徴は、持続時間が第1持続時間である期間内に第1APにアクセスすることを要求するターゲット端末の台数であり、ターゲット端末はアクセス状態がアブノーマルである端末である。従って、第1APが論理的エッジAPであるか否かは、第1APの特徴に基づいて首尾良く検出することができる。
[0007] 可能な実装において、前記ターゲット端末は、ノマディック端末、アクセスに失敗した端末、又は、前記第1APが属する前記WLANのホワイトリストに属していない端末、のうちの少なくとも1つを含む。これらのタイプの端末は、通常、論理的エッジAPの信号カバレッジ・エリアに現れる。従って、第1APが論理的エッジAPであるか否かは、ターゲット端末の台数に基づいて首尾良く検出することができる。
[0008] 別の可能な実装において、前記少なくとも1つの特徴が第1条件を充足する場合に、前記第1APは論理的エッジAPであると決定され、前記第1条件は:前記ターゲット端末の台数が第1台数閾値より大きいこと、前記第1APが、第1台数のAPのうち、前記WLANにおいて最大の台数のターゲット端末を有するものであること、又は、前記ターゲット端末の台数とターゲット端末の平均台数との間の差分が、差分閾値より大きいことを含み、前記差分閾値は分散のm倍に等しく、mは1より大きく、前記ターゲット端末の平均台数と前記分散は、前記WLANにおける各APのターゲット端末の台数に基づいて取得される。従って、第1APが論理的エッジAPであるか否かは、第1条件に従って首尾良く検出することができる。
[0009] 別の可能な実装において、前記ターゲット端末は、前記ノマディック端末、又は前記ホワイトリストに属していない端末、のうちの少なくとも1つを含み;前記第1APにより収集された少なくとも1つの端末の接続情報が受信され、前記接続情報は前記端末の識別子を含み、前記少なくとも1つの端末は前記第1APにアクセスする端末であり;前記ターゲット端末は、前記少なくとも1つの端末の中から、前記少なくとも1つの端末の前記接続情報に基づいて決定され;及び前記決定されたターゲット端末の台数がカウントされる。第1APは端末の接続情報を収集する。従って、接続情報に基づいてターゲット端末を首尾良く決定することができ、更に、第1APが論理的エッジAPであるかどうかを首尾良く検出することができる。
[0010] 別の可能な実装において、前記第1APが接続情報を同じ端末から連続して2回収集するように設定されたインターバルは、インターバル閾値を超えておらず、前記接続情報は収集時点を更に含み;前記少なくとも1つの端末のうちの何らかの端末の接続情報シーケンスが取得され、前記接続情報シーケンスは、収集時点に基づいて並べられた接続情報を含み、前記接続情報シーケンスにおける各々の接続情報は前記何らかの端末の識別子を含み、前記接続情報シーケンスにおける2つの隣接する接続情報の収集時点の間のインターバルは、前記インターバル閾値を超えず;前記何らかの端末はノマディック端末であるかどうかは、前記接続情報シーケンスに基づいて決定される。このようにして、端末の接続情報シーケンスは、APにより収集された接続情報から取得することができる。従って、ノマディック端末は、接続情報シーケンスに基づいて首尾良く決定することができる。
[0011] 別の可能な実装において、前記何らかの端末が前記第1APにアクセスした開始時点と、前記何らかの端末の前記第1APにおける滞在時間と、前記何らかの端末が前記第1APから離れた切断時点とが、前記接続情報シーケンスに基づいて取得され;前記滞在時間が前記第1時間閾値を超えておらず、且つ前記開始時点より前の所定の持続時間の間と、前記切断時点の後の所定の持続時間の間とで、第2APにより収集された前記何らかの端末の接続情報は無い場合に、前記何らかの端末は前記ノマディック端末であると決定され、前記第2APは前記WALNにおける前記第1AP以外のAPであり、前記所定の持続時間は前記インターバル閾値より長い。何らかの端末の滞在時間、アクセス開始時点、及び切断時点が取得される。従って、何らかの端末がノマディック端末であるか否かは、滞在期間、開始時点、及び切断時点に基づいて首尾良く決定することができる。
[0012] 別の可能な実装において、前記少なくとも1つの特徴は、前記少なくとも1つの端末の少なくとも1つのタイプの接続イベント中の各タイプの接続イベントの総数を更に含み;各タイプの接続イベントにおける何らかのタイプの接続イベントに関し、前記第1条件は、何らかのタイプの接続イベントの総数が、前記何らかのタイプの接続イベントに対応する数量閾値より大きいことを更に含むか、又は前記第1条件は、何らかのタイプの接続イベントの総数が、前記何らかのタイプの接続イベントに対応する数量閾値より小さいことを更に含む。少なくとも1つの特徴は、各タイプの接続イベントの総数を更に含む。これは、論理的エッジAPを検出する精度を向上させることができる。
[0013] 別の可能な実装において、前記何らの端末の前記接続情報は、前記何らかの端末のアップリンク信号強度、又は前記何らの端末のデータ伝送レイテンシのうちの少なくとも1つを更に含み;前記何らかの端末の前記接続情報シーケンス中の最後の接続情報に含まれているアップリンク信号強度又はデータ伝送レイテンシのうちの少なくとも1つに基づいて、前記何らかの端末の接続イベントが取得され;前記何らかのタイプの接続イベントの総数がカウントされる。このようにして、端末の接続イベントを取得することができ、接続イベントの総量を更にカウントすることができ、接続イベントの総量に基づいて、論理的エッジAPを検出する精度を改善することができる。
[0014] 別の可能な実装において、前記接続情報は、信号対雑音比、パケット損失率、再送率、前記端末のチャネル利用度、前記端末によりアクセスされた周波数帯域の識別子、のうちの少なくとも1つを更に含み;前記少なくとも1つの特徴は、信号対雑音比の統計値、パケット損失率の統計値、再送率の統計値、チャネル利用度の統計値、又は、端末の総数であって前記周波数帯域の前記識別子に対応する前記周波数帯域にアクセスした端末の総数、のうちの少なくとも1つを更に含み;前記信号対雑音比の統計値は、前記少なくとも1つの端末の信号対雑音比に基づいて取得され、前記パケット損失率の統計値は、前記少なくとも1つの端末のパケット損失率に基づいて取得され、前記再送率の統計値は、前記少なくとも1つの端末の再送率に基づいて取得され、前記チャネル利用度の統計値は、前記少なくとも1つの端末のチャネル利用度に基づいて取得され;及び前記第1条件は:前記信号対雑音比の統計値は信号対雑音比の統計閾値より小さいという条件、前記パケット損失率の統計値はパケット損失率の統計閾値より大きいという条件、前記再送率の統計値は再送率の統計閾値より大きいという条件、前記チャネル利用度の統計値はチャネル利用度の統計閾値より大きいという条件、又は前記端末の総数は端末台数閾値より大きいという条件のうちの少なくとも1つを更に含む。これは、第1APの特徴を豊富にし、論理的エッジAPを検出する精度を改善することができる。
[0015] 別の可能な実装において、訓練セットを使用することにより、ランダム・フォレスト・モデルが訓練され、前記訓練セットは、複数の訓練サンプルと各訓練サンプルに対応するカテゴリとを含み、ポジティブ・サンプルであるカテゴリの訓練サンプルは論理的エッジAPの少なくとも1つの特徴を含み、ネガティブ・サンプルであるカテゴリの訓練サンプルは非-論理的エッジAPの少なくとも1つの特徴を含み;訓練済みランダム・フォレスト・モデルは少なくとも1つの決定木を含み、前記決定木の各経路は、前記訓練セットにおける何らかのAPが論理的エッジAPであるかどうかを検出するために使用され、前記経路のリーフ・ノードは前記経路の検出結果を蓄えるように構成され、前記経路における前記リーフ・ノード以外のノードはカテゴリと特徴閾値に対応し;前記ノードは、第1特徴が、前記ノードに対応する前記特徴閾値を超えるかどうかを判定し、判定結果に基づいて、前記経路に属する次のレイヤ・ノードを選択するように構成されており、前記第1特徴は、前記ノードに対応する前記カテゴリに属する前記何らかのAPの特徴であり;取得されることを必要とする前記第1APの各特徴に対応するカテゴリ、特徴閾値、及び前記特徴と前記特徴閾値との間の判定条件が、前記少なくとも1つの決定木に基づいて決定される。このようにして、取得されることを必要とする第1APの各特徴に対応するカテゴリは、訓練済みランダム・フォレスト・モデルに基づいて決定されてもよい。論理的エッジAPの特徴を反映するために使用される特徴を決定することができ、その特徴に基づいて論理的エッジAPを首尾良く検出することができる。なお、得られた特徴の量は更に削減することが可能であり、計算されるべきデータの量を減らすことができる。
[0016] 別の可能な実装において、前記第1APは前記論理的エッジAPであることが検出された場合に、前記第1APの信号カバレッジ・エリアを減らすように、アクセス・コントローラ(AC)は指示されるか、端末のダウンリンク信号強度がダウンリンク信号強度閾値より小さな端末が、前記第1APにアクセスすることを禁止するように前記第1APを制御することを、前記ACが指示されるか、又は前記第1APの遅延アクセス機能を可能にするように、前記ACが指示される。これは、論理的エッジAPのパフォーマンスを最適化し、論理的エッジAPに起因する影響を軽減することができる。
[0017] 第2態様によれば、本願は検出方法を提供する。前記方法は:第1アクセス・ポイント(AP)により収集された少なくとも1つの端末の接続情報を受信するステップであって、前記接続情報は、前記端末の識別子と、前記接続情報が収集された収集時点とを含み、前記少なくとも1つの端末は前記第1APにアクセスする端末である、ステップ;前記少なくとも1つの端末のうちの何らかの端末の接続情報シーケンスを取得するステップであって、前記接続情報シーケンスは、収集時点に基づいて並べられた接続情報を含み、前記接続情報シーケンスにおける各々の接続情報は前記何らかの端末の識別子を含み、前記接続情報シーケンスにおける2つの隣接する接続情報の収集時点の間のインターバルは、前記インターバル閾値を超えない、ステップ;及び前記接続情報シーケンスに基づいて、前記何らかの端末はノマディック端末であるかどうかを決定するステップを含む。端末の接続情報シーケンスは、APにより収集された接続情報から取得されることが可能である。従って、ノマディック端末は、接続情報シーケンスに基づいて首尾良く決定することができる。
[0018] 可能な実装において、前記何らかの端末が前記第1APにアクセスした開始時点と、前記何らかの端末の前記第1APにおける滞在時間と、前記何らかの端末が前記第1APから離れた切断時点とが、前記接続情報シーケンスに基づいて取得され;前記滞在時間が前記第1時間閾値を超えておらず、且つ前記開始時点より前の所定の持続時間の間と、前記切断時点の後の所定の持続時間の間とで、第2APにより収集された前記何らかの端末の接続情報は無い場合に、前記何らかの端末は前記ノマディック端末であると決定され、前記第2APは、前記第1APが属するWALNにおける前記第1AP以外のAPである。何らかの端末の滞在時間、アクセス開始時点、及び切断時点が取得される。従って、何らかの端末がノマディック端末であるか否かは、滞在期間、開始時点、及び切断時点に基づいて首尾良く決定されることが可能である。
[0019] 第3態様によれば、本願は、第1態様又は第1態様の可能な実装のうちの任意のものにおける方法を実行するように構成された検出装置を提供する。具体的には、装置は、第1態様又は第1態様の可能な実装のうちの任意のものによる方法を実行するように構成されたユニットを含む。
[0020] 第4態様によれば、本願は、第2態様又は第2態様の可能な実装のうちの任意のものにおける方法を実行するように構成された検出装置を提供する。具体的には、装置は、第2態様又は第2態様の可能な実装のうちの任意のものによる方法を実行するように構成されたユニットを含む。
[0021] 第5態様によれば、本願の実施形態は検出装置を提供し、装置はプロセッサとメモリを含む。プロセッサとメモリは、バス・システムを介して接続されてもよい。メモリは、1つ以上のプログラムを記憶するように構成され、プロセッサは、メモリ内の1つ以上のプログラムを実行して、第1態様、第2態様、第1態様の可能な実装のうちの任意のもの、又は第2態様の可能な実装のうちの任意のものにおける方法を完了するように構成される。
[0022] 第6態様によれば、本願は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供する。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は命令を記憶し;命令がプロセッサで実行されると、プロセッサは、第1態様、第2態様、第1態様の可能な実装のうちの任意のもの、又は第2態様の可能な実装のうちの任意のものにおける方法を実行することを可能にする。
[0023] 第7態様によれば、本願は、命令を含むコンピュータ・プログラム製品を提供する。コンピュータ・プログラム製品がプロセッサで実行されると、プロセッサは、第1態様、第2態様、第1態様の可能な実装のうちの任意のもの、又は第2態様の可能な実装のうちの任意のものにおける方法を実行することを可能にする。
[0024] 第8態様によれば、本願は検出システムを提供し、前記システムはデータ・アナライザCIと第1アクセス・ポイント(AP)を含む。前記第1APは、少なくとも1つの端末の接続情報を収集し、前記接続情報を前記CIへ送信し、前記接続情報は、前記端末の識別子と、前記接続情報が収集された収集時点とを含み、前記少なくとも1つの端末は前記第1APにアクセスする端末である。前記CIは、前記第1APの少なくとも1つの特徴を、前記接続情報に基づいて取得し、前記少なくとも1つの特徴は、持続時間が第1持続時間である期間内に前記第1APにアクセスすることを要求するターゲット端末の台数を含み、前記ターゲット端末は、ノマディック端末、又は、前記第1APが位置する無線ローカル・エリア・ネットワーク(WLAN)のホワイトリストに属していない端末、のうちの少なくとも1つを含み;前記CIは、前記少なくとも1つの特徴に基づいて、前記第1APが論理的エッジAPであるかどうかを検出し、前記論理的エッジAPは、APの信号カバレッジ・エリアが、前記APが配置されている前記WLANの信号カバレッジ・エリアのエッジに到達しているAPである。第1APの取得した特徴は、持続時間が第1持続時間である期間内に第1APにアクセスすることを要求するターゲット端末の台数を含み、ターゲット端末は、ノマディック端末、又は、第1APが位置するWLANのホワイトリストに属していない端末、のうちの少なくとも1つを含む。従って、第1APが論理的エッジAPであるか否かは、第1APの特徴に基づいて首尾良く検出されることが可能である。
[0025] 可能な実装において、前記システムは、アクセス・コントローラ(AC)を更に含む。前記CIは、前記第1APが前記論理的エッジAPであることを検出した場合に、最適化リクエストを前記ACへ送信し、前記最適化リクエストは前記第1APの識別子を含む。前記ACは、前記第1APの信号カバレッジ・エリアを減らすか、端末のダウンリンク信号強度がダウンリンク信号強度閾値より小さな端末が、前記第1APにアクセスすることを禁止するように前記第1APを制御するか、又は前記第1APの遅延アクセス機能を可能にする。これは、論理的エッジAPのパフォーマンスを最適化し、論理的エッジAPによる影響を軽減することができる。
[0026] 第9態様によれば、本願は検出システムを提供し、前記システムはデータ・アナライザCIと第1アクセス・ポイント(AP)を含む。前記第1APは、少なくとも1つの端末の接続情報を収集し、前記接続情報を前記CIへ送信するように構成されており、前記接続情報は、前記端末の識別子と、前記接続情報が収集された収集時点とを含み、前記少なくとも1つの端末は前記第1APにアクセスする端末である。前記CIは、前記少なくとも1つの端末のうちの何らかの端末の接続情報シーケンスを取得するように構成されており、前記接続情報シーケンスは、収集時点に基づいて並べられた接続情報を含み、前記接続情報シーケンスにおける各々の接続情報は前記何らかの端末の識別子を含み、前記接続情報シーケンスにおける2つの隣接する接続情報の収集時点の間のインターバルは、インターバル閾値を超えず;前記CIは、前記接続情報シーケンスに基づいて、前記何らかの端末はノマディック端末であるかどうかを決定する。このようにして、端末の接続情報シーケンスを、第1APによって収集された接続情報から取得することができる。従って、ノマディック端末は、接続情報シーケンスに基づいて首尾良く決定することができる。
[0027] 図1は本願の実施形態によるWLANの構造の概略図である。
[0028] 図2は本願の実施形態によるシステム・アーキテクチャの概略図である。
[0029] 図3は本願の実施形態による別のシステム・アーキテクチャの概略図である。
[0030] 図4は本願の実施形態による検出方法のフローチャートである。
[0031] 図5は本願の実施形態による決定木の構造の概略図である。
[0032] 図6は本願の実施形態による検出装置の構造の概略図である。
[0033] 図7は本願の実施形態による別の検出装置の構造の概略図である。
[0034] 図8は本願の実施形態による別の検出装置の構造の概略図である。
[0035] 現在、WLANは例えばビルディングのような場所に配置されることが可能であり、その結果、その場所に位置する端末はWLANにアクセスする。WLANは、少なくとも1つのAPを含み、WLANの信号カバレッジ・エリア内に位置する端末は、WLANにアクセスするために、少なくとも1つのAPの何らかのAPにアクセスすることができる。
[0036] 例えば、食堂、オフィス・エリア、又はコーヒー・ショップなどの場所に配備されたWLANの場合、WLAN内に或るタイプのAPが存在する可能性がある。そのAPは、論理的エッジAPである場合があり、論理的エッジAPは、APのWLANの信号カバレッジ・エリアが、WLANの信号カバレッジ・エリアのエッジに到達するAPである。APが論理的エッジAPである場合、多数のターゲット端末が、持続時間が第1持続時間である期間内にAPにアクセスすることを要求する可能性がある。例えば、持続時間が第1持続時間である期間内に、APにアクセスすることを要求するターゲット端末の台数は、第1数量閾値を超える。ターゲット端末は、端末のアクセス状態がアブノーマルである端末を含む。例えば、ターゲット端末は、アクセスに失敗した端末、第1時間閾値を超える持続時間の間WLANに滞在した端末、又は、WLANのホワイトリストに属していない端末、のうちの少なくとも1つを含む可能性がある。
[0037] APの信号カバレッジ・エリアは、通常、WLANの信号カバレッジ・エリアのエッジに到達する。APの信号カバレッジ・エリアは、その場所の範囲を更に越える可能性があり、その場所の外側に位置する歩道をカバーする可能性がある。APは、WLANのエッジに位置するエッジAPである可能性があり、或いはWLANのエッジに位置しないエッジAPである可能性がある。図1に示す場所1に配備されるWLANを参照されたい。WLANの中で、AP1、AP3、AP4、AP5はWLANのエッジに位置するエッジAPであり、AP2はWLANのエッジに位置するエッジAPではない。AP2の信号カバレッジ・エリアは、WLANの信号カバレッジ・エリアのエッジに達し、場所1を越えて延び、場所1の外側に位置する道路2をカバーする。AP4は、WLANのエッジに位置するエッジAPであり、AP4の信号カバレッジ・エリアもまた、場所1を越えて延び、場所1の外側に位置する別の道路3をカバーする。従って、AP2とAP4はこのタイプのAPである。
[0038] 歩行者が歩行する道路は、APの信号カバレッジ・エリアに存在する可能性があるので、道路を歩行するユーザーは、APのカバレッジ・エリアを通過する可能性がある。ユーザーがAPのカバレッジ・エリアを通過する場合に、ユーザーの端末は、WLANにアクセスするためにAPにアクセスすることを要求する。ユーザーの端末がAPに首尾良くアクセスし、且つAPにアクセスした後にユーザーがAPの信号カバレッジ・エリアをすぐに離れたり、或いはそもそもWLANの信号カバレッジ・エリアを離れたりした場合、ユーザーの端末はAPから切断される。その結果、ユーザーの端末は短い持続時間の間しかWLANに滞在せず、滞在時間は第1時間閾値を超えない可能性がある。また、端末がWLAN内に留まる持続時間が第1時間閾値を超えず、且つAPにアクセスする前の所定の持続時間の中で及びAPから切断された後の所定の持続時間の中で、端末がWLAN内の如何なるAPにもアクセスしない場合には、その端末はノマディック端末とも呼ばれる。
[0039] WLAN内の各APは、WLANのホワイトリストを格納することができる。例えば、その場所が企業のオフィス・エリアであると仮定する。この場合、WLANのホワイトリストは、企業の従業員の端末の識別子を含む可能性がある。しかしながら、道路を歩いている人々の多くは、その企業の従業員ではない。従って、APにアクセスすることを要求する端末は、ホワイトリストに属さない端末を多数含んでいる可能性がある。
[0040] ホワイトリストに属していない端末が、APにアクセスすることを要求する場合、APは端末へのアクセスを拒否する可能性がある。その結果、端末はAPにアクセスすることに失敗する。あるいは、道路は、通常、WLANの信号カバレッジ・エリアのエッジに位置し、WLANの信号強度は弱い。また、ユーザーがAPの信号カバレッジ・エリアを速やかに通過する可能性があるので、ユーザーの端末はAPにアクセスすることに失敗する可能性がある。
[0041] 従って、APの信号カバレッジ・エリアはWLANの信号カバレッジ・エリアのエッジに達し、APにアクセスすることを要求する端末は、第1時間閾値を超えない持続時間の間にしかWLAN内に滞在しないノマディック端末、APにアクセスすることに失敗した端末、又はWLANのホワイトリストに属しない端末を多数含む可能性がある。従って、APは論理的エッジAPである。
[0042] 論理的エッジAPは、以下の影響を生じる可能性がある:
[0043] 第1態様によれば、論理的エッジAPはノマディック端末に大きな影響を及ぼす。論理的エッジAPの信号カバレッジ・エリアに入る前に、ノマディック端末は、高品質のモバイル・ネットワークを使用して、インターネット・アクセス・サービスを、ノマディック端末上で動作するアプリケーションに提供しているかもしれない。論理的エッジAPの信号カバレッジ・エリアに入ると、ノマディック端末は、論理的エッジAPにアクセスすることにより、自動的にWLANにアクセスする。ノマディック端末は、論理的エッジAPの信号カバレッジ・エリアのエッジに位置しており、ノマディック端末の位置における論理的エッジAPの信号は弱い。従って、インターネット・アクセス体験は、論理的エッジAPがアクセスされた後に、劣化する可能性がある。ノマディック端末が論理的エッジAPの信号カバレッジ・エリアを離れると、ノマディック端末はモバイル・ネットワークを再び使用してインターネット・アクセス・サービスをノマディック端末上で動作するアプリケーションに提供せず、ノマディック端末上で動作するアプリケーションに提供されていたインターネット・アクセス・サービスは中断させられる。
[0044] 第2態様によれば、論理的エッジAPは、論理的エッジAPにアクセスする常駐端末、又はWLANのホワイトリストに属する端末、に大きな影響を及ぼす。常駐端末は、論理的エッジAPにアクセスした後、第1時間閾値を超える持続時間の間、論理的エッジAPに留まる端末である。ノマディック端末又はホワイトリストに属さない端末の多くは、論理的エッジAPにアクセスする可能性がある。従って、論理的エッジAPのネットワーク・リソースの多くが消費され、論理的エッジAPに位置する常駐端末や、ホワイトリストに属する端末、によって使用されるネットワーク・リソースが影響を受ける。
[0045] 第3側面によれば、論理的エッジAPはWLANにも大きな影響を及ぼす。多数のノマディック端末が論理的エッジAPにアクセスすることを要求した場合、多数の制御プレーン・メッセージが生成される。あるいは、多数のノマディック端末が論理的エッジAPの信号カバレッジ・エリアから離れる場合、多数のノマディック端末が論理的エッジAPから切断され、多数の制御プレーン・メッセージも生成され、これはWLANの制御プレーンのネットワーク負荷を増加させ、ネットワーク不具合を引き起こす可能性がある。
[0046] 論理的エッジAPによって引き起こされる影響を除去するために、論理的エッジAPがWLANのAPの中から見出されることが可能であり、次いで、論理的エッジAPは、論理的エッジAPによって引き起こされる影響を軽減又は排除するように最適化される。
[0047] 図2を参照されたい。本願の実施形態は、以下を含むネットワーク・アーキテクチャを提供する:
データ・アナライザ(例えば、campus insight (CI))及び少なくとも1つのWLAN内のAP。各WLANにおいてCIとAPの間にネットワーク接続を確立することが可能である。
[0048] 少なくとも1つのWLANにおけるAPのうちの何らかのAPに関し、説明の簡易化のため、APが第1APであり、CIは、第1APの少なくとも1つの特徴を取得し、少なくとも1つの特徴に基づいて、第1APが論理的エッジAPであるか否かを検出する可能性がある。
[0049] CIが少なくとも1つの特徴を取得する詳細なプロセス、及び第1APが論理的エッジAPであるか否かを検出する詳細なプロセスは、図4に示す実施形態において説明されており、ここでは説明されない。
[0050] オプションとして、少なくとも1つの特徴が第1条件を満たす場合、第1APは論理的エッジAPであると決定される。
[0051] オプションとして、少なくとも1つの特徴は、ターゲット端末の台数を含み、ターゲット端末の台数は、第1APにアクセスする端末のアクセス状態を反映させるために使用されてもよい。第1条件は、ターゲット端末の台数が第1数量閾値より大きいことを含む。
[0052] オプションとして、少なくとも1つの特徴は、少なくとも1つのタイプの接続イベントにおける各タイプの接続イベントの総数を更に含んでもよく、各タイプの接続イベントの総数は、第1APのパフォーマンス・ステータスを反映するために使用される。少なくとも1つのタイプの接続イベントは、第1APにアクセスする少なくとも1つの端末の接続イベントである。少なくとも1つのタイプの接続イベントにおける何らかのタイプの接続イベントについて、第1条件は、何らかのタイプの接続イベントの総数が、何らかのタイプの接続イベントに対応する数量閾値よりも大きいことを更に含んでもよく、又は第1条件は、何らかのタイプの接続イベントの総数が、何らかのタイプの接続イベントに対応する数量閾値よりも小さいことを更に含んでもよい。
[0053] オプションとして、少なくとも1つの特徴は、信号対雑音比の統計値、パケット損失率の統計値、再送率の統計値、チャネル利用度の統計値などのうちの少なくとも1つを更に含んでもよい。信号対雑音比の統計値、パケット損失率の統計値、再送率の統計値、又はチャネル利用度の統計値のうちの任意の1つが、第1APにアクセスする端末のアクセス状態を反映させるために使用されてもよい。第1条件は、信号対雑音比の統計値が信号対雑音比の統計閾値より小さいという条件、パケット損失率の統計値がパケット損失率の統計閾値より大きいという条件、再送率の統計値が再送率の統計閾値より大きいという条件、又はチャネル利用度の統計値がチャネル利用度の閾値より大きいという条件のうちの少なくとも1つを更に含んでもよい。
[0054] オプションとして、第1APは、少なくとも1つの周波数帯域を、アクセスする端末に提供してもよい。少なくとも1つの周波数帯域における何らかの周波数帯域に関し、少なくとも1つの特徴は、周波数帯域にアクセスした端末の総数を更に含んでもよい。端末の総数は、第1APの負荷状態を反映するために使用される。第1条件は、更に、端末の総数が端末台数閾値より大きいという条件を含んでもよい。
[0055] オプションとして、CIは、コンピュータ、サーバー、サーバー・クラスタなどであってもよい。
[0056] オプションとして、図3を参照されたい。ネットワーク・アーキテクチャは、ACを更に含んでもよい。ネットワーク接続は、ACとCIの間で確立されてもよく、ネットワーク接続は、少なくとも1つのWLANにおいてACとAPの間で確立されてもよい。
[0057] ACは、少なくとも1つのWLAN内の任意のAPのパフォーマンスを最適化するように構成される。
[0058] オプションとして、第1APは論理的エッジAPであることを、CIが検出した場合、CIは、最適化リクエストをACに送信してもよく、最適化リクエストは第1APの識別子を含む。ACは、最適化リクエストを受け取り、第1APのパフォーマンスを、最適化リクエストに含まれる第1APの識別子に基づいて最適化する。
[0059] ACが第1APのパフォーマンスを最適化する詳細な実装プロセスは、図4に示す以下の実施形態で説明されており、ここで詳細には説明されない。
[0060] 図4を参照されたい。本願の実施形態は検出方法を提供する。検出方法は、WLAN内のAPが論理的エッジAPであるかどうかを検出するために使用される。方法は、図2又は図3に示されるネットワーク・アーキテクチャに適用することが可能であり、以下のステップを含む。
[0061] ステップ201:CIは、第1APによって収集された少なくとも1つの端末の接続情報を受信する。少なくとも1つの端末のうちの何らかの端末について、何らかの端末の接続情報は、何らかの端末の識別子と、第1APが接続情報を収集したる収集時点とを含む。
[0062] CIは、少なくとも1つのWLANにおいてAPを検出するように構成されてもよく、即ち、CIは、1つのWLANにおいてAPを検出するように、又は複数のWLANにおいてAPを検出するように構成されてもよい。第1APは、少なくとも1つのWLANにおける何らかのAPである。少なくとも1つの端末は、第1APにアクセスする端末である。
[0063] CIによって検出された少なくとも1つのWLAN内のAPは、アドミニストレータによって設定されてもよい。例えば、少なくとも1つのWLANにおける各WLANについて、WLANのアドミニストレータが、CIがWLAN内のAPを検出することを必要とする場合、アドミニストレータは、WLAN内の各APの識別子と、CIにおけるWLANの識別子とを入力することができる。
[0064] CIは、WLAN内の各APの識別子とWLANの識別子とを、APの識別子とWLANの識別子との対応関係の中に相応に記憶することができる。CIは、収集リクエストを、WLAN内の各APに、APの識別子に基づいて送信し、APをトリガして、そのAPにアクセスする端末の接続情報を収集する。
[0065] 少なくとも1つの端末のうちの何らかの端末に関し、第1APは、何らかの端末の接続情報を様々な時点で収集し、収集した接続情報をCIに送信することができる。第1APが何らかの端末の接続情報を収集する2つの連続した時点のインターバルは、インターバル閾値を超えない。
[0066] オプションとして、第1APは、何らかの端末の接続情報を周期的に収集することができ、第1APが接続情報を収集する期間の長さは、インターバル閾値以下である。
[0067] オプションとして、接続情報は、更に、第1APの識別子、第1APが接続情報を収集した収集時点、何らかの端末が第1APにアクセスした開始時点、何らかの端末が第1APに留まった持続時間、何らかの端末がアクセスした周波数帯域の識別子、アップリンク信号強度、データ伝送レイテンシ、信号対雑音比、パケット損失率、再送率、又は何らかの端末のチャネル利用度、のような情報のうちの少なくとも1つを含む可能性がある。
[0068] 第1APは、少なくとも1つの周波数帯域を提供することができる。第1APにアクセスする端末は、少なくとも1つの周波数帯域の中から周波数帯域を選択し、選択した周波数帯域にアクセスすることができる。次いで、端末は、アクセスした周波数帯域上で第1APと通信することができる。
[0069] 第1APと同様に、少なくとも1つのWLAN内の他の何らかのAPもまた、APにアクセスする端末の接続情報を収集し、収集した端末の接続情報をCIに送信する。具体的には、CIは、様々なAPから送信された端末の接続情報を受信し、様々なAPから送信された接続情報を蓄える。
[0070] 端末が第1APの信号カバレッジ・エリアに入ると、端末は第1APに対するアクセス・リクエストを第1APへ送信し、第1APにアクセスすることができる。第1APにアクセスすることを要求した後、端末は第1APに首尾良くアクセスするかもしれないし、或いは第1APにアクセスすることに失敗するかもしれない。
[0071] 端末が第1APにアクセスすることに失敗した場合、第1APは、その端末を検出し、アクセス障害イベントであって、第1APの識別子や、端末がアクセスを要求した開始時点のような情報を含む可能性があるアクセス障害イベントを生成し、アクセス障害イベントをCIへ送信する。
[0072] 第1APと同様に、少なくとも1つのWLAN内の他の何らかのAPも、他の何らかのAPにアクセスすることに失敗した端末を検出すると、アクセス障害イベントを生成し、生成したアクセス障害イベントをCIへ送信する。具体的には、CIは、様々なAPから送信されたアクセス障害イベントを受信し、CIは、様々なAPから送信されたアクセス障害イベントを蓄える。
[0073] オプションとして、第1APの識別子は第1APのアドレスであってもよい。例えば、第1APの識別子は、第1APのインター・ネットワーク相互接続プロトコル(例えば、Internet Protocol (IP))アドレス又は媒体アクセス制御 (media access control, MAC)アドレスであってもよい。
[0074] オプションとして、端末の識別子は端末のアドレスであってもよい。例えば、端末の識別子は、端末のIPアドレス又はMACアドレスであってもよい。
[0075] CIは、論理的エッジAPを検出するために、少なくとも1つのWLAN内のAPを周期的に検出することができる。例えば、CIは、少なくとも1つのWLAN内のAPを、日々の事前に設定された時点で、検出し始めてもよい。
[0076] オプションとして、CIは、サイクルを少なくとも1つの期間に分割することができ、各期間の持続時間は、第1持続時間に等しい。WLAN内のAPは、少なくとも1つの期間内の任意の期間内にAPによって収集された接続情報に基づいて検出される。CIの検出プロセスは以下の通りである:
[0077] ステップ202:CIは、第1APのターゲット端末の台数を、期間内に第1APによって収集された少なくとも1つの端末の接続情報に基づいて取得し、ここで、ターゲット端末の台数は、第1APの特徴であり、この特徴は、第1APにアクセスする端末のアクセス状況を反映させるために使用される。
[0078] CIに記憶された任意の接続情報に関し、接続情報は、接続情報を収集するAPの識別子と、接続情報が収集された収集時点とを含む。第1APについて、CIは、記憶された接続情報から、第1APの識別子と、期間内に含まれる収集時点とを含む接続情報を取得することができ、ここで、取得された接続情報は、期間内に第1APによって収集された接続情報である。次いで、CIはこのステップを実行する。
[0079] このステップにおいて、ターゲット端末は、期間内に第1APによって収集された少なくとも1つの端末の接続情報に基づいて、少なくとも1つの端末の中から決定されてもよく、ターゲット端末の台数がカウントされてもよい。この場合において、決定されたターゲット端末は、ノマディック端末、又はターゲット・ホワイトリストに属さない端末、のうちの少なくとも1つを含む。ターゲット・ホワイトリストは、ターゲットWLANのホワイトリストであり、ターゲットWLANは、第1APが属するWLANである。ターゲット端末の台数は、ノマディック端末の台数、又はターゲット・ホワイトリストに属さない端末の台数、のうちの少なくとも1つを含む可能性がある。
[0080] 第1APがターゲット・ホワイトリストを記憶してもよいし、又は、ターゲットWLANを管理するように構成されたACが、ターゲット・ホワイトリストを記憶してもよい。CIはまた、ターゲット・ホワイトリストを記憶することができ、CIに記憶されたターゲット・ホワイトリストは、このステップが実行される前に、ターゲットWLANに属するAPからCIによって取得されてもよいし、CIがACから取得してもよいし、又はターゲットWLANを受信するアドミニストレータによって送信されてもよい。
[0081] 例えば、ターゲットWLANが配備されている場所が企業であると仮定し、ターゲットWLANのターゲット・ホワイトリストは企業の従業員の端末の識別子を含み、ターゲットWLANのアドミニストレータはターゲット・ホワイトリストをACに格納し、アドミニストレータはターゲット・ホワイトリストをターゲットWLANの各APに格納することもできる。この場合、CIは、ターゲットWLANのAPからターゲット・ホワイトリストを取得するか、又はアドミニストレータにより入力されたターゲット・ホワイトリストを受信することができる。
[0082] オプションとして、CIが、1つのWLAN内のAPを検出するように設定されている場合、CIはホワイトリストを格納してもよく、ホワイトリストはWLANのホワイトリストである。CIが複数のWLAN内のAPを検出するように構成されている場合、何らかのWLANのホワイトリストを取得すると、CIは、WLAN内の各APの識別子と、WLANのホワイトリストとを、APの識別子とホワイトリストとの間で一致させて相応に記憶することができる。
[0083] オプションとして、ターゲット・ホワイトリストに属していない端末は、少なくとも1つの端末から、以下の方法で決定されてもよい。その方法は以下の通りであってもよい:
[0084] 少なくとも1つの端末における各端末の識別子、及び第1APの識別子は、少なくとも1つの端末の接続情報から取得される。1つのホワイトリストがCIに格納されている場合、そのホワイトリストは、第1APが属するターゲットWLANのターゲット・ホワイトリストとして使用される。あるいは、複数のホワイトリストがCIに格納されている場合には、第1APが属するWLANのターゲット・ホワイトリストが、第1APの識別子と、APの識別子及びホワイトリストの対応関係とに基づいて取得される。ターゲット・ホワイトリストに属さない端末は、各端末の識別子とターゲット・ホワイトリストに基づいて、各端末から決定され、ターゲット・ホワイトリストに属さない端末の台数がカウントされる。
[0085] オプションとして、ノマディック端末は、以下の方法で少なくとも1つの端末から決定されてもよい。方法は以下の通りであってもよい。
[0086] 少なくとも1つの端末における何らかの端末の接続情報シーケンスは、期間内に第1APによって収集された少なくとも1つの端末の接続情報から取得され、接続情報シーケンスは、収集時点に基づいて並べられた接続情報を含み、接続情報シーケンスにおける各々の接続情報は、何らかの端末の識別子を含み、接続情報シーケンスにおける2つの隣接する接続情報の収集時点間のインターバルは、インターバル閾値を超えない。何らかの端末がノマディック端末であるか否かは、接続情報シーケンスに基づいて決定される。前述のプロセスは反復され、少なくとも1つの端末のうちの各端末の接続情報シーケンスを取得し、少なくとも1つの端末の中から全てのノマディック端末を決定し、決定されたノマディック端末の台数をカウントする。
[0087] オプションとして、このステップにおいて、何らかの端末がノマディック端末であるか否かは、以下のオペレーション2021及び2022を使用することによって、接続情報シーケンスに基づいて決定されてもよい。オペレーション2021及び2022は以下の通りであってもよい:
[0088] 2021:何らかの端末が第1APにアクセスした開始時点、第1APにおける何らかの端末の滞在時間、及び何らかの端末が第1APから切断された切断時点が、何らかの端末の接続情報シーケンスに基づいて取得される。
[0089] オプションとして、接続情報シーケンス内の最初の接続情報に記憶された収集時点は、何らかの端末が第1APにアクセスした開始時点として使用されてもよく、接続情報シーケンス内の最後の接続情報に記憶された収集時点は、何らかの端末が第1APから切断された切断時点として使用されてもよい。第1APにおける端末の滞在時間は、切断時点と開始時点に基づいて計算される。
[0090] オプションとして、第1APによって収集された何らかの端末の各々の接続情報は、何らかの端末が第1APにアクセスした開始時点と、何らかの端末が第1APに滞在した持続時間とを含む場合、何らかの端末が第1APにアクセスした開始時点と、第1APにおける何らかの端末の滞在持続時間とは、接続情報シーケンスにおける最後の接続情報から取得されてもよく、最後の接続情報における収集時点は、何らかの端末が第1APから切断された切断時点として使用される。
[0091] 2022:滞在持続時間が第1時間閾値を超えず、第1期間と第2期間の間に第2APによって収集された何らかの端末の接続情報は存在しない場合、その何らかの端末はノマディック端末であることが判定される。
[0092] 第1期間は第1時点から開始時点までの期間であり、第2期間は切断時点から第2時点までの期間である。第1時点は開始時点より早く、第2時点は切断時点より遅い。第1期間の持続時間は事前に設定された持続時間に等しく、第2期間の持続時間は事前に設定された持続時間に等しい。所定の持続時間はインターバル閾値より長く、第2APはターゲットWLANの第1AP以外のAPである。
[0093] 第1期間内に第2APによって収集された何らかの端末の接続情報がない場合、その何らかの端末は、ターゲットWLANの他のAPから第1APへローミングしないことを示す。第2期間内に第2APにより収集された何らかの端末の接続情報がない場合、その何らかの端末は、第1APからターゲットWLANの他のAPへローミングしないことを示す。
[0094] このステップでは、ターゲットWLAN内の他のAPそれぞれの識別子は、第1APの識別子と、各APの識別子及びWLANの識別子の間の対応関係とに基づいて取得されてもよく、他のAPによって収集された接続情報は、CIに記憶された接続情報から取得される。収集時点が第1期間及び第2期間内にある接続情報が、何らかの端末の識別子を含むかどうかは、他のAPにより収集された接続情報から検出される。収集時点が第1期間及び第2期間内にあり、何らかの端末の識別子を含む接続情報が存在しない場合、第1期間及び第2期間内に第2APにより収集された何らかの端末の接続情報は存在しない、と判断される。収集時点が第1期間及び第2期間内にあり、何らかの端末の識別子を含む接続情報が存在する場合、第1期間及び第2期間内に第2APにより収集された何らかの端末の接続情報が存在する、と判断される。
[0095] オプションとして、このステップにおいて、何らかの端末がノマディック端末であるか否かは、別の方法で接続情報シーケンスに基づいて決定されてもよい。別の方法は以下の通りである:
[0096] 何らかの端末の接続情報シーケンスは、端末検出モデルへの入力として使用され、何らかの端末がノマディック端末であるか否かは、端末検出モデルを使用することによって検出される。
[0097] オプションとして、端末検出モデルは、第1訓練セットを使用することによって第1人工知能(artificial intelligence, AI)モデルを訓練することによって得られる。第1訓練セットは、複数の訓練シーケンスを含み、各々の訓練シーケンスは、ノマディック端末の接続情報シーケンス、又は非ノマディック端末の接続情報シーケンスである。
[0098] 第1訓練セットには2つのカテゴリの訓練シーケンスがあり、訓練シーケンスの或るカテゴリはポジティブ・サンプルであり、ポジティブ・サンプルの訓練シーケンスはノマディック端末の接続情報シーケンスである。訓練シーケンスの他のカテゴリはネガティブ・サンプルであり、ネガティブ・サンプルの訓練シーケンスは非ノマディック端末の接続情報シーケンスである。
[0099] オプションとして、端末の接続情報シーケンスが最初に取得されてもよく、接続情報シーケンスは訓練シーケンスとして使用され、次いで、前述のオペレーション2021及び2022を使用して、接続情報シーケンスがノマディック端末の接続情報シーケンスであるか否かを決定する。接続情報シーケンスがノマディック端末の接続情報シーケンスである場合、訓練シーケンスのカテゴリは、ポジティブ・サンプルに設定される。接続情報シーケンスがノマディック端末の接続情報シーケンスではない場合、訓練シーケンスのカテゴリは、ネガティブ・サンプルに設定される。このようにして、大量の訓練シーケンスが得られた後、第1AIモデルは、訓練シーケンスを用いて訓練され、訓練を通して端末検出モデルを得る。次いで、接続情報シーケンスが検出された場合、接続情報シーケンスは、オペレーション2021及び2022を用いることによっては検出されないかもしれない。その代わりに、端末検出モデルが、接続情報シーケンスを検出するために直接的に使用される。
[0100] オプションとして、このステップにおいて、端末検出モデルは、以下のオペレーション2121-2124を使用することによって訓練されてもよい。訓練プロセスは以下の通りである:
[0101] 2121:第1訓練セットの訓練シーケンスを、第1AIモデルに入力し、ここで、各訓練シーケンスのカテゴリはポジティブ・サンプル又はネガティブ・サンプルである。
[0102] 説明を容易にするために、各々の訓練シーケンスのカテゴリは、各々の訓練シーケンスの実際のカテゴリとして言及される。
[0103] オプションとして、このステップで使用される第1AIモデルは、長期短期メモリ(long short-term memory, LSTM)ネットワークであってもよい。
[0104] 2122:第1AIモデルは、第1訓練セットにおける各々の訓練シーケンスのカテゴリを予測する。
[0105] 第1AIモデルは、第1訓練セット内の各訓練シーケンスから特徴を抽出し、抽出された特徴に基づいて、訓練シーケンスがポジティブ・サンプルである第1確率と訓練シーケンスがネガティブ・サンプルである第2確率とを予測し、ここで、第1確率と第2確率の和は1に等しい。第1AIモデルは、2つの確率の中でより大きな値の確率に対応するカテゴリを出力する。
[0106] 2123:各々の訓練シーケンスに対して、第1AIモデルは、損失関数を使用することによって、訓練シーケンスの損失関数値を、訓練シーケンスの実際のカテゴリ(ポジティブ・サンプル又はネガティブ・サンプル)と、第1AIモデルが訓練シーケンスを予測した後に出力されるカテゴリとに基づいて計算する。更に、第1AIモデルのネットワーク・パラメータは、各々の訓練シーケンスの損失関数値に基づいて調整される。
[0107] 2124:第1AIモデルは、訓練を継続するかどうかを決定し;訓練の継続することを決定した場合には、2122を実行するために戻り;或いは訓練を中止することを決定した場合には、第1AIモデルは訓練プロセスを終了してエグジットし、ここで、第1AIモデルは端末検出モデルである。
[0108] 訓練を継続するかどうかは、損失関数値に基づいて決定されてもよい。具体的には、訓練プロセスにおいて、各々の訓練シーケンスの損失関数値が、各々の訓練の後に得られ、得られた損失関数値に対してカーブ・フィッティングが実行される。得られた曲線が徐々に収束し、最後の訓練の後に得られた損失関数値が事前に設定した閾値未満であるならば、訓練を中止することに決定される。そうでなければ、訓練を継続することに決定される。
[0109] オプションとして、ターゲット端末は、第1APにアクセスすることに失敗した端末を更に含んでもよい。ターゲット端末の台数は、第1APにアクセスすることに失敗した端末の台数を更に含んでもよい。具体的には、このステップにおいて、CIは、更に、CIに記憶されたアクセス障害イベントから、第1APの識別子を含み且つ期間内に開始時点を含むアクセス障害イベントを取得し;取得されたアクセス障害イベントの台数をカウントして、第1APにアクセスすることに失敗した端末の台数を取得してもよい。
[0110] ターゲットWLAN内の互いのAPに対して、このステップにおけるオペレーションが、互いのAPに関して実行され、互いのAPのターゲット端末の台数を取得し、即ち、ターゲットWLAN内の各APのターゲット端末の台数が、このステップで取得されてもよい。何らかのAPに対するターゲット端末の台数は、ノマディック端末の台数、ターゲット・ホワイトリストに属しない端末の台数、又はAPにアクセスすることに失敗した端末の台数、うちの少なくとも1つを含んでもよい。
[0111] オプションとして、第1APはまた、収集された接続情報を、CI以外のデバイス、例えば、ACへ送信してもよい。このようにして、ACは、何らかの端末の接続情報シーケンスを取得し、何らかの端末の接続情報シーケンスがノマディック端末の接続情報シーケンスであるか否かを判定し;何らかの端末の接続情報シーケンスがノマディック端末の接続情報シーケンスである場合には、何らかの端末の接続情報シーケンスをマーキングし、何らかの端末の接続情報シーケンスをCIへ送信するか;或いは何らかの端末の接続情報シーケンスがノマディック端末の接続情報シーケンスではない場合には、何らかの端末の接続情報シーケンスをCIへ直接的に送信してもよい。このようにして、CIは、ACによって送信された何らかの端末の接続情報シーケンスを受信し;接続情報シーケンスがマーキングされている場合には、その何らかの端末はノマディック端末である、とを決定する。このようにして、ノマディック端末の検出手順は、CIから分離され、他のデバイスによって実装される。これは、CIの計算プレッシャーを低下させることができる。
[0112] ステップ203:オプションとして、CIは、少なくとも1つの端末の少なくとも1つのタイプの接続イベントを取得し、少なくとも1つのタイプの接続イベントにおける何らかのタイプの接続イベントの合計数をカウントし、ここで、何らかのタイプの接続イベントの合計数は、第1APの特徴であり、その特徴は、第1APのパフォーマンス・ステータスを反映させるために使用される。
[0113] このステップはオプションのステップであり、言い換えれば、このステップは実行されなくてもよく、ステップ202が実行された後にステップ204が実行される。確かに、このステップは代替的に実行される可能性があり、ステップ204はこのステップが実行された後に実行される。
[0114] オプションとして、少なくとも1つの端末のうちの何らかの端末に対して、第1APによって収集された何らかの端末の接続情報は、何らかの端末のアップリンク信号強度、又は何らかの端末のデータ伝送レイテンシ、のうちの少なくとも1つを含む。ステップ202において、CIは、何らかの端末の接続情報シーケンスを取得している。
[0115] オプションとして、何らかの端末の少なくとも1つのタイプの接続イベントは、少なくとも1つのタイプの弱カバレッジ・イベント、少なくとも1つのタイプの高レイテンシ・イベント、少なくとも1つのタイプの強カバレッジ・イベント、少なくとも1つのタイプの低レイテンシ・イベント、等々のうちの少なくとも1つを含む可能性がある。
[0116] オプションとして、CIは、第1強度閾値と弱カバレッジ・イベントとの間の対応関係を記憶することができ、第1強度閾値と弱カバレッジ・イベントとの間の対応関係は、少なくとも1つの第1強度閾値と、各々の第1強度閾値に対応する弱カバレッジ・イベントとを記憶する。第1強度閾値と弱カバレッジ・イベントとの間の対応関係で記憶される第1強度閾値は、通常、小さなものである。例えば、表1に示される第1強度閾値と弱カバレッジ・イベントとの間の対応関係を参照されたい。表1に示される第1弱カバレッジ・イベント、第2弱カバレッジ・イベント、及び第3弱カバレッジ・イベントは、それぞれ異なるタイプの接続イベントである。
表1
[0117] オプションとして、CIは、第1レイテンシ閾値と高レイテンシ・イベントとの間の対応関係を格納することができ、第1レイテンシ閾値と高レイテンシ・イベントとの間の対応関係は、少なくとも1つの第1レイテンシ閾値と、各々の第1レイテンシ閾値に対応する高レイテンシ・イベントとを格納する。第1レイテンシ閾値と高レイテンシ・イベントとの間の対応関係において格納される第1レイテンシ閾値は、通常、大きなものである。例えば、表2に示される第1レイテンシ閾値と高レイテンシ・イベントとの間の対応関係を参照されたい。表2に示される第1高レイテンシ・イベント、第2高レイテンシ・イベント、及び第3高レイテンシ・イベントは、それぞれ異なるタイプの接続イベントである。
表2
[0118] オプションとして、CIは、第2強度閾値と強カバレッジ・イベントとの間の対応関係を記憶することができ、第2強度閾値と強カバレッジ・イベントとの間の対応関係は、少なくとも1つの第2強度閾値と、各々の第2強度閾値に対応する強カバレッジ・イベントとを記憶する。第2強度閾値と強カバレッジ・イベントとの間の対応関係で記憶される第2強度閾値は、通常、大きなものである。例えば、表3に示される第2強度閾値と強カバレッジ・イベントとの間の対応関係を参照されたい。表3に示される第1強カバレッジ・イベント、第2強カバレッジ・イベント、及び第3強カバレッジ・イベントは、それぞれ異なるタイプの接続イベントである。
表3
[0119] オプションとして、CIは、第2レイテンシ閾値と低レイテンシ・イベントとの間の対応関係を格納することができ、第2レイテンシ閾値と低レイテンシ・イベントとの間の対応関係は、少なくとも1つの第2レイテンシ閾値と、各々の第2レイテンシ閾値に対応する低レイテンシ・イベントとを格納する。第2レイテンシ閾値と低レイテンシ・イベントとの間の対応関係において格納される第2レイテンシ閾値は、通常、小さなものである。例えば、表4に示される第2レイテンシ閾値と低レイテンシ・イベントとの間の対応関係を参照されたい。表4に示される第1低レイテンシ・イベント、第2低レイテンシ・イベント、及び第3低レイテンシ・イベントは、それぞれ異なるタイプの接続イベントである。
表4
[0120] このステップでは、以下のオペレーション2031及び2032が実施されてもよく、オペレーション2031及び2032はそれぞれ以下の通りである:
[0121] 2031:少なくとも1つのタイプの何らかの端末の接続イベントは、何らかの端末の接続情報シーケンス内の最後の接続情報に含まれるアップリンク信号強度又はデータ伝送レイテンシのうちの少なくとも1つに基づいて取得される。
[0122] オプションとして、何らかの端末の接続情報シーケンスにおける最後の接続情報がアップリンク信号強度を含む場合、アップリンク信号強度よりも大きい第1強度閾値が、第1強度閾値と弱カバレッジ・イベントとの間の対応関係に記憶された第1強度閾値の中から選択される。対応する弱カバレッジ・イベントは、各々の選択された第1強度閾値に基づいて、第1強度閾値と弱カバレッジ・イベントとの間の対応関係から得られ、得られた弱カバレッジ・イベントは、何らかの端末の弱カバレッジ・イベントとして使用される。あるいは、アップリンク信号強度よりも小さい第2強度閾値が、第2強度閾値と強カバレッジ・イベントとの間の対応関係に記憶された第2強度閾値の中から選択される。対応する強カバレッジ・イベントは、各々の選択された第2強度閾値に基づいて、第2強度閾値と強カバレッジ・イベントとの間の対応関係から得られ、得られた強カバレッジ・イベントは、何らかの端末の強カバレッジ・イベントとして使用される。
[0123] 例えば、何らかの端末の接続情報シーケンス内の最後の接続情報に含まれるアップリンク信号強度は8である。表1に示される第1強度閾値と弱カバレッジ・イベントとの対応から得られる8より大きい第1強度閾値はそれぞれ10と12である。第1強度閾値10に対応する第1弱カバレッジ・イベント、及び第2強度閾値12に対応する第2弱カバレッジ・イベントは、表1に示される第1強度閾値と弱カバレッジ・イベントとの間の対応関係から、第1強度閾値10及び12に基づいて得られる。言い換えると、何らかの端末の第1弱カバレッジ・イベントと第2弱カバレッジ・イベントとが得られる。
[0124] 何らかの端末の弱カバレッジ・イベントは、何らかの端末が第1APのエッジに位置する可能性があることを示すために使用される。何らかの端末が第1APの位置から遠い場合、何らかの端末の位置で第1APによってカバーされる信号は、弱いかもしれない。何らかの端末の強カバレッジ・イベントは、何らかの端末が第1APに近い可能性があることを示すために使用され、何らかの端末の位置で第1APによってカバーされる信号は、強いかもしれない。
[0125] オプションとして、何らかの端末の接続情報シーケンス内の最後の接続情報がデータ伝送レイテンシを含む場合、データ伝送レイテンシよりも小さい第1レイテンシ閾値が、第1レイテンシ閾値と高レイテンシ・イベントとの間の対応関係で格納されている第1レイテンシ閾値の中から選択される。対応する高レイテンシ・イベントは、第1レイテンシ閾値と高レイテンシ・イベントとの間の対応関係の中から、各々の選択された第1レイテンシ閾値に基づいて得られ、得られた高レイテンシ・イベントは、何らかの端末の高レイテンシ・イベントとして用いられる。あるいは、データ伝送レイテンシよりも大きい第2レイテンシ閾値が、第2レイテンシ閾値と低レイテンシ・イベントとの間の対応関係で格納されている第2レイテンシ閾値の中から選択される。対応する低レイテンシ・イベントは、第2レイテンシ閾値と低レイテンシ・イベントとの間の対応中の中から、各々の選択された第2レイテンシ閾値に基づいて得られ、得られた低レイテンシ・イベントは、何らかの端末の低レイテンシ・イベントとして用いられる。
[0126] 例えば、何らかの端末の接続情報シーケンス内の最後の接続情報に含まれるデータ伝送レイテンシは6である。表2に示される第1レイテンシ閾値と高レイテンシ・イベントとの対応関係から得られる6未満のレイテンシ閾値はそれぞれ3と5である。レイテンシ閾値3に対応する第1高レイテンシ・イベント、及びレイテンシ閾値5に対応する第2高レイテンシ・イベントは、表2に示される第1レイテンシ閾値と高レイテンシ・イベントとの間の対応関係から、レイテンシ閾値3及び5に基づいて得られる。言い換えると、何らかの端末の第1高レイテンシ・イベントと第2高レイテンシ・イベントとが得られる。
[0127] 何らかの端末の高レイテンシ・イベントは、何らかの端末が第1APのエッジに位置する可能性があることを示すために使用される。何らかの端末が第1APの位置から遠い場合、何らかの端末の位置で第1APによってカバーされる信号は、弱いかもしれない。その結果、何らかの端末によって第1APへ送信されるデータに要求される伝送レイテンシは高い。何らかの端末の低レイテンシ・イベントは、何らかの端末が第1APに近い可能性があることを示すために使用され、何らかの端末の位置で第1APによってカバーされる信号は、強いかもしれない。その結果、何らかの端末によって第1APへ送信されるデータに要求される伝送レイテンシは小さい。
[0128] 2032:少なくとも1つの端末の少なくとも1つのタイプの接続イベントにおける何らかのタイプの接続イベントについて、何らかのタイプの接続イベントの総数がカウントされる。
[0129] オプションとして、何らかの端末の接続情報は、信号対雑音比、パケット損失率、再送率、チャネル利用率、及び何らかの端末によってアクセスされる周波数帯域の識別子、のような情報のうちの少なくとも1つを更に含む。
[0130] オプションとして、CIは、期間内に第1APによって収集された少なくとも1つの端末の接続情報に基づいて、信号対雑音比の統計値、パケット損失率の統計値、再送率の統計値、チャネル利用度の統計値、周波数帯域の識別子に対応する周波数帯にアクセスした端末の総数などのうちの少なくとも1つを更に取得することができる。
[0131] 信号対雑音比の統計値、パケット損失率の統計値、再送率の統計値、又はチャネル利用度の統計値のうちの何れも第1APの特徴であり、この特徴は、第1APにアクセスする端末のアクセス状態を反映させるためにも使用される。端末の総数も第1APの特徴であり、その特徴は第1APの負荷状態を反映させるために使用される。
[0132] オプションとして、前述の信号対雑音比の統計値に関し、少なくとも1つの端末の信号対雑音比に基づいて、平均信号対雑音比が計算されてもよく、平均信号対雑音比は、信号対雑音比の統計値として使用される。あるいは、少なくとも1つの端末の信号対雑音比はソートされ、中央位置における信号対雑音比が、信号対雑音比の統計値として使用される。あるいは、最大信号対雑音比又は最小信号対雑音比が、少なくとも1つの端子の信号対雑音比の中から、信号対雑音比の統計値として選択される。
[0133] オプションとして、前述のパケット損失率の統計値に関し、少なくとも1つの端末のパケット損失率に基づいて、平均パケット損失率が計算されてもよく、平均パケット損失率は、パケット損失率の統計値として使用される。あるいは、少なくとも1つの端末のパケット損失率はソートされ、中央位置におけるパケット損失率が、パケット損失率統計値として使用される。あるいは、最大パケット損失率又は最小パケット損失率が、少なくとも1つの端末のパケット損失率の中から、パケット損失率の統計値として選択される。
[0134] オプションとして、再送率の統計値に関し、少なくとも1つの端末の再送率に基づいて、平均再送率が計算されてもよく、平均再送率は、再送率の統計値として使用される。るいは、少なくとも1つの端末の再送率はソートされ、中央位置における再送率が、再送率の統計値として使用される。あるいは、最大再送率又は最小再送率が、少なくとも1つの端末の再送率の中から、再送率の統計値として選択される。
[0135] オプションとして、チャネル利用度の統計値に関し、少なくとも1つの端末のチャネル利用度に基づいて、平均チャネル利用率が計算されてもよく、平均チャネル利用度は、チャネル利用度の統計値として使用される。あるいは、少なくとも1つの端末のチャネル利用率はソートされ、中央位置におけるチャネル利用度が、チャネル利用度の統計値として使用される。あるいは、最大チャネル利用度又は最小チャネル利用度が、少なくとも1つの端末のチャネル利用度の中から、チャネル利用度の統計値として選択される。
[0136] オプションとして、ステップ202が実行される前に、取得されることを必要とする第1APの各々の特徴のカテゴリが決定されているならば、決定されたカテゴリに属する特徴のみが、ステップ202及び203において取得されることを必要とする。例えば、決定されたカテゴリは、ノマディック端末の台数、第1高レイテンシ・イベントの数、及び第1弱カバレッジ・イベントの数を含むと仮定する。ステップ202において、CIは、第1APのうちのノマディック端末の台数を得ることができる。ステップ203において、第1APにアクセスする何らかの端末について、何らかの端末の接続イベントが得られた場合、CIは、何らかの端末の接続情報シーケンス内の最後の接続情報から、アップリンク信号強度とデータ伝送レイテンシを読み取り;強度閾値と弱カバレッジ・イベントとの間の対応関係から、第1弱カバレッジ・イベントに対応する強度閾値を取得し;アップリンク信号強度が、得られた強度閾値を下回る場合、何らかの端末の接続イベントは第1弱カバレッジ・イベントを含む、と決定し;レイテンシ閾値と高レイテンシ・イベントとの間の対応関係から、第1高レイテンシ・イベントに対応するレイテンシ閾値を取得し;データ伝送レイテンシが、得られたレイテンシ閾値を上回る場合、何らかの端末の接続イベントは第1高レイテンシ・イベントを含む、と決定する。次いで、CIは、第1弱カバレッジ・イベントの総数と、第1高レイテンシ・イベントの総数をカウントする。
[0137] ステップ204:CIは、第1APの特徴が第1条件を満たすかどうかを判定し、第1条件が満たされる場合に、第1APは論理的エッジAPであることを決定する。
[0138] このステップにおいて、CIは、第1APが論理的エッジAPであるかどうかを、以下の3つの方法で検出することができる。3つの方法はそれぞれ以下の通りである:
[0139] 方法1:CIは、第1APのターゲット端末の台数と第1条件に基づいて、第1APが論理的エッジAPであることを検出する。第1条件は:ターゲット端末の台数が第1台数閾値よりも大きいこと、第1APは、第1台数のAPのうち、ターゲットWLAN内で最大数のターゲット端末を有するものであること、又はターゲット端末の台数とターゲット端末の平均台数との間の差分が差分閾値よりも大きいことを含む。差分閾値は分散のm倍に等しく、mは1より大きく、ターゲット端末の平均台数と分散は、ターゲットWLAN内の各APのターゲット端末の台数に基づいて得られる。
[0140] ターゲット端末の台数とターゲット端末の平均台数との差分は、ターゲット端末の台数、マイナス、ターゲット端末の平均台数に等しい。
[0141] 方法1が使用される場合、ステップ203の前述のオペレーションは実行されない可能性があり、即ち、このステップはステップ202が実行された後、直ちに実行される。
[0142] 方法1において、CIは、第1APのターゲット端末の台数が第1台数閾値を超えるかどうかを判定することが可能であり;第1APのターゲット端末の台数が第1台数閾値を超える場合、第1APは論理的エッジAPであることを検出する。あるいは、CIは、ターゲットWLANから、最大数のターゲット端末を有する事前に設定された台数のAPを、論理的エッジAPとして選択する。あるいは、CIは、ターゲット端末の平均台数と分散を、ターゲットWLAN内の各APのターゲット端末の台数に基づいて計算し、ターゲット端末の平均台数を、第1APのターゲット端末の台数から差し引いて差分を求め;差分が分散のm倍より大きい場合に、第1APは論理的エッジAPであることを検出する。
[0143] 第1台数閾値は、CIによって事前に設定された値、又はターゲット端末の平均台数をy倍したものであってもよく、yは1より大きな値である。
[0144] 方法1において、ターゲット端末の台数は、ノマディック端末の台数であってもよい。
[0145] 方法2:CIは、第1APのそれぞれの特徴が第1条件を満たすかどうかに基づいて、第1条件が満たされる場合に、第1APは論理的エッジAPであると判断する。
[0146] 第1条件は、第1APの何らかの特徴と、その特徴のカテゴリに対応する特徴閾値との間の判定条件を定義する。特徴と特徴閾値との間の判定条件は、値関係を示し、値関係は、“より大きい”又は“より小さい”であってもよい。第1APが論理的エッジAPである場合、特徴と特徴閾値との間の値関係は、判定条件によって示される値関係に一致する。
[0147] 方法2において、第1APの各特徴は、特徴のカテゴリに対応する特徴閾値と比較され、特徴の比較結果が得られる。第1APが論理的エッジAPであるか否かは、各特徴と、特徴のカテゴリに対応する特徴閾値との間の判定条件と、特徴の比較結果とに基づいて検出される。
[0148] 具体的には、方法2において、何らかの特徴に関し、特徴は、特徴のカテゴリに対応する特徴閾値と比較されて特徴の比較結果を取得し、ここで、比較結果は、特徴と特徴閾値との間の値関係である。比較結果が、カテゴリに対応する判定条件によって示される値関係に一致する旨の決定は、その特徴が、論理的エッジAPに適合する第1APの特徴であることを示す。以上の方法では、第1APの各特徴が、論理的エッジAPに適合する第1APの特徴であることが判明した場合に、第1APは論理的エッジAPとして決定される。
[0149] オプションとして、第1APの何らかの特徴に関し、第1条件は、その何らかの特徴が何らかの特徴のカテゴリに対応する特徴閾値よりも大きいか、又は何らかの特徴が何らかの特徴のカテゴリに対応する特徴閾値よりも小さいことを含む。具体的には、第1条件は、第1APのターゲット端末の台数が第1台数閾値よりも大きいことを含む。この条件を含むことに加えて、第1条件は、更に:CIによってカウントされる何らかのタイプの接続イベントの総数が、何らかのタイプの接続イベントに対応する数量閾値よりも大きいか、又は何らかのタイプの接続イベントの総数が、何らかのタイプの接続イベントに対応する数量閾値よりも小さいことを含んでもよい。あるいは、第1条件は、信号対雑音比の統計値は信号対雑音比の統計閾値より小さいという条件、パケット損失率の統計値はパケット損失率の統計閾値より大きいという条件、再送率の統計値は再送率の統計閾値より大きいという条件、チャネル利用度の統計値はチャネル利用度の統計閾値より大きいという条件、又は第1APの各周波数帯域にアクセスする端末の総数は、周波数帯域に対応する端末台数閾値より大きいという条件のうちの少なくとも1つを更に含んでもよい。
[0150] オプションとして、何らかのタイプの接続イベントは、あるタイプの弱カバレッジ・イベント又はあるタイプの高レイテンシ・イベントであってもよい。第1条件は、弱カバレッジ・イベントの総数が、弱カバレッジ・イベントに対応する数量閾値よりも大きいか、又は高レイテンシ・イベントの総数が、高レイテンシ・イベントに対応する数量閾値よりも大きいことを含む。
[0151] オプションとして、何らかのタイプの接続イベントは、あるタイプの強カバレッジ・イベント又はあるタイプの低レイテンシ・イベントであってもよい。第1条件は、強カバレッジ・イベントの総数が、強カバレッジ・イベントに対応する数量閾値よりも小さいか、又は低レイテンシ・イベントの総数が、低レイテンシ・イベントに対応する数量閾値よりも小さいことを含む。
[0152] 例えば、第1APは、端末アクセスのために第1周波数帯域と第2周波数帯域を提供し、第1AP特徴は、ターゲット端末の台数50、第1高レイテンシ・イベントの数40、第2高レイテンシ・イベントの数35、第1弱カバレッジ・イベントの数29、第2弱カバレッジ・イベントの数36、信号対雑音比の統計値58、パケット損失率の統計値0.35、再送率の統計値0.48、チャネル利用度の統計値0.42、第1周波数帯域にアクセスした端末の総数48、及び第2周波数帯域にアクセスした端末の総数56を含むことが仮定される。
[0153] 第1台数閾値は30であり、第1高レイテンシ・イベントに対応する数量閾値は20であり、第2高レイテンシ・イベントに対応する数量閾値は22であり、第1弱カバレッジ・イベントに対応する数量閾値は18であり、第2弱カバレッジ・イベントに対応する数量閾値は19であり、信号対雑音比の統計的閾値は60であり、パケット損失率の統計閾値は0.3であり、再送率の統計閾値は0.4であり、チャネル利用度の統計的閾値は0.35であり、第1周波数帯に対応する端末台数閾値は30であり、第2周波数帯に対応する端末台数閾値は25であると仮定される。
[0154] 第1APのターゲット端末の台数50は第1台数閾値30よりも大きく、第1高レイテンシ・イベントの数40は第1高レイテンシ・イベントに対応する数量閾値20よりも大きく、第2高レイテンシ・イベントの数35は第2高レイテンシ・イベントに対応する数量閾値22よりも大きく、第1弱カバレッジ・イベントの数29は第1弱カバレッジ・イベントに対応する数量閾値18よりも大きく、第2弱カバレッジ・イベントの数36は第2弱カバレッジ・イベントに対応する数量閾値19よりも大きく、信号対雑音比の統計値58は信号対雑音比の統計閾値60よりも小さく、パケット損失率の統計値0.35はパケット損失率の統計閾値0.3よりも大きく、再送率の統計値0.48は再送率の統計閾値0.4よりも大きく、チャネル利用度の統計値0.42はチャネル利用度の統計閾値0.35よりも大きく、第1周波数帯にアクセスした端末の総数48は、第1周波数帯域に対応する端末台数閾値30より大きく、第2周波数帯にアクセスした端末の総数56は、第2周波数帯域に対応する端末台数閾値25より大きい。従って、第1APの特徴が第1条件を満たすこと、従って第1APは論理的エッジAPであると決定されることを知ることができる。
[0155] 方法1と比較して、方法2では、第1APが論理的エッジAPであるか否かは、ターゲット端末の台数と第1APの他の特徴とに基づいて検出される。従って、方法1と比較して、方法2は検出精度を改善することができる。
[0156] 方法2において、ステップ202が実行される前に、ランダム・フォレスト・モデルが先ず訓練されてもよい。訓練されたランダム・フォレスト・モデルは、APが論理的エッジAPであるかどうかを検出する機能を有する。ランダム・フォレスト・モデルは、特徴閾値と取得される必要のある第1APの各特徴に対応するカテゴリとを決定するために使用される。このように、前述のステップ202及び203では、決定されたカテゴリに属する第1APの特徴のみが取得されることを必要とする。次いで、このステップでは、第1APは論理的エッジAPであるか否かが方法2で検出される。
[0157] ランダム・フォレスト・モデルが訓練される前に、第2訓練セットが先ず構築される。第2訓練セットは、複数の訓練サンプルと各訓練サンプルに対応するカテゴリとを含み、各訓練サンプルは1つのAPの少なくとも1つの特徴である。APが論理的エッジAPである場合、訓練サンプルのカテゴリはポジティブ・サンプルである。APが非-論理的エッジAPである場合、訓練サンプルのカテゴリはネガティブ・サンプルである。
[0158] このステップでは、WLAN内の既知の論理的エッジAPに関し、論理的エッジAPの少なくとも1つの特徴が前述のステップ201-203を用いて取得され、少なくとも1つの特徴が訓練サンプルとして使用され、訓練サンプルのカテゴリはポジティブ・サンプルに設定される。また、WLANにおける既知の非-論理的エッジAPに関し、非-論理的エッジAPの少なくとも1つの特徴が前述のステップ201-203を用いて取得され、少なくとも1つの特徴が訓練サンプルとして使用され、訓練サンプルのカテゴリはネガティブ・サンプルに設定される。
[0159] 構築された第2訓練セット中のポジティブ・サンプルの訓練サンプルの量は、少ない可能性があることに留意すべきである。例えば、第2訓練セットにおけるポジティブ・サンプルの量は、第3量的閾値より少ない。これは、主に、論理的エッジAPの量が通常は小さいからである。何らかのWLANでは、WLANの中に論理的エッジAPが存在するかもしれないし又は存在しないかもしれない。WLAN内に論理的エッジAPが存在する場合、WLAN内の論理的エッジAPの量は少なく、通常は幾つかの論理的エッジAPしか存在しない。従って、当業者は、ポジティブ・サンプルの訓練サンプルを形成するのに十分な量の既知の論理的エッジAPを取得できない可能性がある。その結果、構築される第2訓練セットにおけるポジティブ・サンプルの訓練サンプルの量は、通常、少ない。確かに代替的に当業者であれば、大量のWLANを分析して、大量の論理的エッジAPを取得することが可能であり、その結果、構築される第2訓練セットは、ポジティブ・サンプルの訓練サンプルを大量に有することになる。この場合、ランダム・フォレスト・モデル以外のAIモデルは、論理的エッジAPを検出するために使用されるインテリジェント・モデルを得るために、第2訓練セットを使用することによって訓練されてもよい。この実装は、以下の第3方法で詳細に説明される。
[0160] オプションとして、ランダム・フォレスト・モデルは、以下のオペレーション2041-2044を使用することによって訓練されてもよい。オペレーション2041-2044はそれぞれ以下の通りである:
[0161] 2041:第2訓練セット中の訓練サンプルをランダム・フォレスト・モデルに入力し、ここで、各々の訓練サンプルのカテゴリはポジティブ・サンプル又はネガティブ・サンプルである。
[0162] 説明を容易にするため、各々の訓練サンプルのカテゴリは、各々の訓練サンプルの実際のカテゴリとして言及される。
[0163] 2042:ランダム・フォレスト・モデルは、第2訓練セットにおける各々の訓練サンプルのカテゴリを予測する。
[0164] 第2訓練セットにおける各々の訓練サンプルについて、ランダム・フォレスト・モデルは、訓練サンプルから特徴を抽出し;抽出された特徴に基づいて、訓練サンプルがポジティブ・サンプルである第1確率と、訓練サンプルがネガティブ・サンプルである第2確率とを予測し、ここで、第1確率と第2確率の和は1に等しい。ランダム・フォレスト・モデルは、2つの確率のうち、より大きな値を有する確率に対応するカテゴリを出力する。
[0165] 2043:各々の訓練サンプルに対して、ランダム・フォレスト・モデルは、損失関数を使用することによって、訓練サンプルの損失関数値を、訓練サンプルの実際のカテゴリと、ランダム・フォレスト・モデルが訓練サンプルを予測した後に出力されるカテゴリとに基づいて計算する。更に、ランダム・フォレスト・モデルのパラメータは、第2訓練セットにおける全ての訓練サンプルの損失関数値に基づいて調整される。
[0166] 2044:ランダム・フォレスト・モデルは、訓練を継続するかどうかを決定し;訓練を継続することに決定した場合には、2042を実行するために戻り;或いは訓練を中止することを決定した場合には、訓練プロセスを終了してエグジットする。
[0167] 訓練を継続するかどうかは、損失関数値に基づいて決定されてもよい。具体的には、訓練プロセスにおいて、各々の訓練サンプルの損失関数値が、各々の訓練の後に得られ、得られた損失関数値に対してカーブ・フィッティングが実行される。得られた曲線が徐々に収束し、最後の訓練の後に得られた損失関数値が事前に設定した閾値未満であるならば、訓練を中止することを決定する。そうでなければ、訓練を継続することに決定される。
[0168] 訓練した後に得られるランダム・フォレスト・モデルは、少なくとも1つの決定木を含み、決定木の各経路は、第2訓練セット内のAPが論理的エッジAPであるかどうかを検出するために使用される。経路のうちのリーフ・ノードは、経路の検出結果を格納するように構成され、経路内のリーフ・ノード以外のノードは、カテゴリと特徴閾値に対応する。ノードは、カテゴリに属する特徴が特徴閾値を超えるかどうかを判定し;判定結果に基づいて、経路に属する次のレイヤのノードを選択するように構成される。
[0169] 例えば、図5は、ランダム・フォレスト・モデルの決定木を示す。どの決定木についても、決定木におけるリーフ・ノード以外の各ノードは、特徴のカテゴリと特徴閾値を格納する。例えば、図5に示される決定木を参照されたい。ルート・ノード1によって記憶されるカテゴリは、ノマディック端末の台数と特徴閾値50である。ルート・ノード1は、ノマディック端末の台数が特徴閾値50を超えるかどうかを判定し;次いで、判定結果に基づいて経路の次のレイヤのノードを選択するように構成され、次のレイヤのノードはノード2又はノード3である。ノード2によって記憶されるカテゴリは、第1高レイテンシ・イベントの数と特徴閾値30である。ノード2は、第1高レイテンシ・イベントの数が特徴閾値30を超えるかどうかを判定し;次いで、判定結果に基づいて経路の次のレイヤ・ノードを選択するように構成され、ここで、次のレイヤ・ノードはノード4又はノード5である。ノード4によって記憶されるカテゴリは、第1弱カバレッジ・イベントの数と特徴閾値20である。ノード4は、第1弱カバレッジ・イベントの数が特徴閾値20を超えるかどうかを判定し;次いで、判定結果に基づいて経路の次のレイヤ・ノードを選択するように構成され、ここで、次のレイヤ・ノードはリーフ・ノード6又はリーフ・ノード7である。リーフ・ノード6又はリーフ・ノード7は、APの検出結果を格納するように構成され、ここで、検出結果は論理的エッジAP又は非-論理的エッジAPであってもよい。
[0170] 第2訓練セットにおけるポジティブ・サンプルの訓練サンプル数が少ない場合、訓練されたランダム・フォレスト・モデルはオーバーフィットし、貧弱なモデル汎化能力しか有しないことに留意すべきである。こうして、検出されるべき第1APに関し、第1APが論理的エッジAPであるかどうかは、訓練されたランダム・フォレスト・モデルを使用することによって直接的に検出され、低い検出精度を招く結果となる。従って、方法2においては、第1APは、訓練されたランダム・フォレスト・モデルを用いることによって直接的には検出されない。その代わりに、得られることを必要とする第1APの各々の特徴に対応するカテゴリ、特徴閾値、及び特徴と特徴閾値との間の判定条件が、訓練されたランダム・フォレスト・モデルに基づいて決定される。次いで、CIは、前述のステップ202及び203において、決定されたカテゴリに対応する特徴のみを得ることができる。このようにして、第1APの取得された特徴の数を減らすことができ、計算量を減らすことができる。
[0171] オプションとして、以下のオペレーション(1)-(5)を実行して、特徴閾値及び取得されることを必要とする第1APの各特徴に対応するカテゴリを決定してもよい。オペレーション (1)-(5)はそれぞれ次の通りである:
[0172] (1) 少なくとも1つの決定木からターゲット経路を選択し、ここで、ターゲット経路の検出結果は論理的エッジAPである。
[0173] (2) 選択したターゲット経路に含まれるノードの中から、ターゲット・カテゴリに対応するターゲット・ノードと、ターゲット・ノードの決定結果に対応する判定条件とを取得し、ここで、ターゲット・カテゴリは、訓練セットにおける何らかの特徴が帰属するカテゴリである。
[0174] ターゲット経路において、ターゲット・ノードは、ターゲット・カテゴリに属する特徴とターゲット・ノードに属する特徴閾値との間の値関係を決定し、決定結果を取得し、ここで、決定結果に対応する判定条件は値関係であり、具体的には、決定結果に対応する判定条件は、“より大きい”又は“より小さい”であってもよい。判定結果に対応する判定条件は、特徴が特徴閾値より大きいか、又は特徴が特徴閾値より小さいことを示すために使用される。
[0175] このステップでは、得られたターゲット・ノードの数は1以上であってもよく、幾つかのターゲット・ノードに対応する判定条件は“より大きい”であってもよく、残りのターゲット・ノードに対応する判定条件は“より小さい”であってもよい。
[0176] (3) 取得したターゲット・ノードの台数が第2台数閾値を超える場合、取得されることを必要とする第1APの特徴に対応するカテゴリとして、ターゲット・カテゴリを決定する。
[0171] (4) ターゲット・カテゴリに対応する特徴閾値を、取得したターゲット・ノードに対応する特徴閾値に基づいて取得する。
[0178] オプションとして、取得された全てのノードに対応する特徴閾値に基づいて平均値が計算され、その平均値がターゲット・カテゴリに対応する特徴閾値として使用される。あるいは、取得した全てのターゲット・ノードに対応する特徴閾値がソートされ、中央位置の特徴閾値が、ターゲット・カテゴリに対応する特徴閾値として使用される。
[0179] (5) ターゲット・ノードの判定結果に対応する判定条件から、各々の判定条件に対応するターゲット・ノードの数をカウントする。最大数のターゲット・ノードの判定条件が、ターゲット・カテゴリの特徴とターゲット・カテゴリに対応する特徴閾値との間の判定条件として選択される。
[0180] 方法3:第1APの少なくとも1つの特徴は、論理的エッジAP検出モデルに対する入力として使用され、第1APが論理的エッジAPであるか否かは、論理的エッジAP検出モデルを使用することによって検出される。具体的には、方法3では、論理的エッジAPは、第1APの少なくとも1つの特徴が第1条件を満たすか否かを判定し;第1条件は満たされると判定した場合に、第1APが論理的エッジAPであるという結果を出力する。
[0181] 構築された第2訓練セットがポジティブ・サンプルの多数の訓練サンプルを含む場合、例えば、第2訓練・セットにおけるポジティブ・サンプルの量が第3数量閾値を超える場合、第2AIモデルは第2訓練セットを用いて訓練され、論理的エッジAP検出モデルを取得してもよい。更に、方法3において、論理的エッジAP検出モデルは、サポート・ベクター・マシン(support vector machine, SVM)、線形回帰(linear regression, LR)アルゴリズム、畳み込みニューラル・ネットワーク(convolutional neural network, CNN)などを用いて訓練されたAIモデルであってもよい。
[0182] オプションとして、第2AIモデルは、以下のオペレーション2141-2144を使用することによって訓練されてもよい。オペレーション2141-2144はそれぞれ以下の通りである:
[0183] 2141:第2訓練セットにおける訓練サンプルを、第2AIモデルに入力し、ここで、各々の訓練サンプルのカテゴリはポジティブ・サンプル又はネガティブ・サンプルである。
[0184] 説明を容易にするために、各々の訓練サンプルのカテゴリは、各々の訓練サンプルの実際のカテゴリとして言及される。
[0185] 2142:第2AIモデルは、第2訓練セットにおける各々の訓練サンプルのカテゴリを予測する。
[0186] 第2訓練セットにおける各々の訓練サンプルに関し、第2AIモデルは、訓練サンプルから特徴を抽出し、抽出された特徴に基づいて、訓練シーケンスがポジティブ・サンプルである第1確率と訓練シーケンスがネガティブ・サンプルである第2確率とを予測し、ここで、第1確率と第2確率の和は1に等しい。第2AIモデルは、2つの確率の中でより大きな値の確率に対応するカテゴリを出力する。
[0187] 2143:各々の訓練シーケンスに対して、第2AIモデルは、損失関数を使用することによって、訓練サンプルの損失関数値を、訓練サンプルの実際のカテゴリと、第2AIモデルが訓練サンプルを予測した後に出力されるカテゴリとに基づいて計算する。更に、第2AIモデルのネットワーク・パラメータは、第2訓練セット内の全ての訓練サンプルの損失関数値に基づいて調整される。
[0188] 2144:第2AIモジュールは、訓練を継続するかどうかを決定し;訓練の継続することを決定した場合には、2142を実行するために戻り;或いは訓練を中止することを決定した場合には、第2AIモデルは訓練プロセスを終了してエグジットし、ここで、第2AIモデルは論理的エッジAP検出モデルである。
[0189] 具体的には、訓練プロセスにおいて、得られた損失関数値に対してカーブ・フィッティングが実行される。得られた曲線が徐々に収束し、最後の訓練の後に得られた損失関数値が事前に設定した閾値未満であるならば、訓練を中止することに決定される。そうでなければ、訓練を継続することに決定される。
[0190] オプションとして、CIは、ターゲットWLANのAPから、各々の論理的エッジAPを検出するために、前述のプロセス201-204を繰り返す。
[0191] ステップ205:CIは、最適化リクエストをACに送信し、ここで、最適化リクエストは各々の論理的エッジAPの識別子を含む。
[0192] オプションとして、最適化リクエストは、各々の論理的エッジAPのターゲット端末の台数のような情報を更に含んでもよい。
[0193] ステップ206:ACは、最適化リクエストを受信し、最適化リクエストに含まれる論理的エッジAPの識別子に基づいて、論理的エッジAPのパフォーマンスを最適化することができる。
[0194] 論理的エッジAPは、以下の3つの方法で最適化されてもよい:3つの最適化方法はそれぞれ以下の通りである:
[0195] 第1最適化方法では、ACは、論理的エッジAPの信号カバレッジ・エリアを減らす可能性がある。
[0196] 論理的エッジAPの信号カバレッジ・エリアは、通常、ターゲットWLANが位置する場所を超えており、論理的エッジAPの信号カバレッジ・エリアは、その場所の外側に位置する歩道を含む可能性がある。従って、論理的エッジAPの信号カバレッジ・エリアは低減され、その結果、論理的エッジAPの信号カバレッジ・エリアは、その場所の外側に位置する歩道を含まないことが可能であり、それによって、論理的エッジAPにアクセスすることを要求するターゲット端末の台数を減らす。
[0197] ACは、論理的エッジAPの送信電力を減少させて、論理的エッジAPの信号カバレッジ・エリアを減少させてもよい。ACは、論理的エッジAPの信号カバレッジ・エリアを徐々に減少させるために、複数回にわたって論理的エッジAPの送信電力を減少させてもよい。論理的エッジAPの送信電力を減らし続けるかどうかは、論理的エッジAPの送信電力が減らされた後にその都度決定される。
[0198] オプションとして、ACは、固定ステップを使用することによって、論理的エッジAPの送信電力を減少させることができる。例えば、固定ステップは2dBであると仮定され、即ち、ACは論理的エッジAPの送信電力を2dBずつ毎回減少させる。
[0199] オプションとして、ACが論理的エッジAPの送信電力を減少させることを必要とする場合、ACは、固定ステップを含んでもよい指示を、論理的エッジAPに送信することができる。論理的エッジAPは、命令を受信し、命令中の固定ステップに基づいて、論理的エッジAPの送信電力を減少させる。
[0200] オプションとして、論理的エッジAPの送信電力を毎回減少させる前に、ACは、論理的エッジAPの送信電力は減らされることを必要としており且つ電力は減らされることを必要としていることを、アドミニストレータに通知し、アドミニストレータに確認を要求するために、アドミニストレータに更に通知を行ってもよい。アドミニストレータから確認を受けた後、ACは論理的エッジAPの送信電力を減らす。
[0201] 論理的エッジAPの送信パワーを減少させた後、ACは、論理的エッジAPの送信電力を減少させ続けるかどうかを決定する必要がある。実現の際に、論理的エッジAPの送信電力が減らされた後に毎回、ACは、ステップ201及び202における前述のオペレーションに基づいて、持続時間が第1持続時間である期間内に論理的エッジAPにアクセスすることを要求するターゲット端末の台数をカウントするように、CIに要求することができる。期間内に論理的エッジAPにアクセスすることを要求するターゲット端末の台数が第2数量閾値を下回る場合、論理的エッジAPの送信電力を減少させ続けることは停止されてもよい。第2量的閾値は、予め設定された閾値であってもよいし、或いはターゲット端末の最大数に基づいて取得されてもよく、ここで、ターゲット端末の最大数は、論理的エッジAPのターゲット端末の台数における最大値である。例えば、第2量的閾値は、ターゲット端末の最大数のx倍に等しくてもよく、ここで、xは、1未満の値であり、例えば、0.1、0.2、又は0.3のような値であってもよい。
[0202] あるいは、論理的エッジAPの送信電力を減少させた後に毎回、ACは、論理的エッジAPにアクセスすることを要求するターゲット端末の台数を取得することができる。ACが複数回連続して取得したターゲット端末の台数に関し、ACが、ターゲット端末の複数の台数のうちのターゲット端末の何らかの2つの台数の間の差分が差分閾値未満であることを発見した場合、それは、ACが論理的エッジAPの送信電力を減少させた後に、論理的エッジAPにアクセスすることを要求するターゲット端末の台数が大幅に減らされることに続いていないことを示す。この場合、ACも同様に、論理的エッジAPの送信電力を減らすことを止めるように決定する。
[0203] あるいは、論理的エッジAPの送信電力を減少させた後に毎回、ACは、論理的エッジAPの実際の送信電力を取得し;論理的エッジAPの実際の送信電力が電力閾値未満である場合には、論理的エッジAPの送信電力を減らすことを止めるように決定する。
[0204] あるいは、論理的エッジAPの送信電力を減少させた後に毎回、ACは、カバレッジ脆弱性がターゲットWLANに存在するかどうかを検出し;カバレッジ脆弱性が存在する場合には、論理的エッジAPの送信電力を減らすことを止めるように決定する。
[0205] オプションとして、モニタがWLAN内に配置される。ACは、モニタを使用することにより、WLAN内にカバレッジ脆弱性が存在するかどうかを監視し;カバレッジ脆弱性が存在する場合には、論理的エッジAPの送信電力を減らすことを止めることができる。オプションとして、ACは、代替的に論理的エッジAPの送信パワーを増加させ、WLAN内のカバレッジ脆弱性が消滅したことを、モニタを使用することによって検出した後に、論理的エッジAPの送信電力を増加させることを止めてもよい。
[0206] 第2最適化方法では、ACは、端末のダウンリンク信号強度がダウンリンク信号強度閾値未満である端末のアクセスを防止するように、論理的エッジAPを制御することができる。
[0207] 端末のダウンリンク信号強度がダウンリンク信号強度閾値未満である端末は、通常、論理的エッジAPの信号カバレッジ・エリアのエッジに位置し、論理的エッジAPの信号カバレッジ・エリアのエッジは、ターゲットWLANが位置する場所の外側に位置する可能性がある。従って、端末は、論理的エッジAPから遠く離れていることが多く、端末のダウンリンク信号強度は低いという結果を招き、ここで、端末のダウンリンク信号強度はダウンリンク信号強度閾値よりも小さい。
[0208] 第2最適化方法では、ACは、制御命令を論理的エッジAPに送信することができる。制御命令を受信した後、論理的エッジAPは、論理的エッジAPにアクセスすることを端末が要求した場合に、端末のダウンリンク信号強度を取得する。ダウンリンク信号強度がダウンリンク信号強度閾値未満である場合には、端末のアクセスは拒否され、それによって論理的エッジAPにアクセスするターゲット端末の台数を減らす。
[0209] 第3最適化方法では、ACは、論理的エッジAPにアクセスするターゲット端末の台数を減らすために、論理的エッジAPの遅延アクセス機能を動作可能にすることができる。
[0210] 論理的エッジAPは、遅延アクセス機能を有する。遅延アクセス機能がイネーブルにされた後に、論理的エッジAPは、端末が論理的エッジAPにアクセスすることを要求した場合に、端末が論理的エッジAPにアクセスすることを許可するアクセス手順を直ちに実行するのではなく、一定時間待機する。待機時間が第1時間閾値を超えた場合に、アクセス手順は実行され、端末が論理的エッジAPにアクセスすることを許可する。
[0211] しかしながら、ノマディック端末の場合、ノマディック端末が論理的エッジAPの信号カバレッジ・エリア内に留まる持続時間は、通常短く、第1時間閾値よりも短い。このように、ノマディック端末が論理的エッジAPの信号カバレッジ・エリアに入ってアクセスを要求した場合に、論理的エッジAPは、ノマディック端末が論理的エッジAPにアクセスすることを直ちには許可せず、待機時間が第1時間閾値を超えた後に限りアクセス手順を実行する。このように、論理的エッジAPがアクセス手順を実行した後では、ノマディック端末は論理的エッジAPの信号カバレッジ・エリアから離れている。従って、論理的エッジAPは、アクセス手順の実行継続を停止し、それにより、論理的エッジAPにアクセスするノマディック端末の台数を減少させる。
[0212] 間違いなく、3つの最適化方法に加えて他の最適化方法が更に使用されてもよい。例えば、論理的エッジAPにアクセスするターゲット端末の台数は、論理的エッジAPのアクセス信号強度閾値を増加させることによって減らされ、あるいは論理的エッジAPにアクセスするターゲット端末の台数は、論理的エッジAPのレート・セットから低レート・アイテムを削除することによって減らされる。その他の方法はこのステップで詳細には説明されない。
[0213] 本願のこの実施形態では、WLAN内のAPは、少なくとも1つの端末の接続情報を収集し、収集した少なくとも1つの端末の接続情報をCIに送信する。CIは、APの少なくとも1つの特徴を、少なくとも1つの端末の接続情報に基づいて取得し、少なくとも1つの特徴は、APのターゲット端末の台数と、少なくとも1つの端末によって生成される様々なタイプの接続イベントの総数とを含んでもよく;次いで、CIは、APの少なくとも1つの特徴に基づいて、APが論理的なエッジAPであるか否かを検出する。従って、論理的エッジAPを、WLAN内のAPの中から正確に検出することができる。このようにして、論理的エッジAPを容易に処理することができる。例えば、論理的エッジAPのパフォーマンスは、論理的エッジAPによって引き起こされる影響を低減又は除去するように最適化される。
[0214] 図6を参照されたい。本願の実施形態は検出装置300を提供する。
装置300は、前述の実施形態の任意の1つにおいてCIに配置されてもよく、装置は:
第1アクセス・ポイント(AP)の少なくとも1つの特徴を取得するように構成された処理ユニット301であって、少なくとも1つの特徴は、持続時間が第1持続時間である期間内に第1APにアクセスすることを要求するターゲット端末の台数を含み、ターゲット端末は、端末のアクセス状態がアブノーマルである端末である、処理ユニット;及び
少なくとも1つの特徴に基づいて、第1APが論理的エッジAPであるかどうかを検出する検出ユニット302であって、論理的エッジAPは、APの信号カバレッジ・エリアが、APが配置されている無線ローカル・エリア・ネットワーク(WLAN)の信号カバレッジ・エリアのエッジに到達しているAPである、検出ユニットを含む。
[0216] オプションとして、ノマディック端末は、第1時間閾値を越えない持続時間の間はアクセスしたAPに留まる端末であって、アクセスしたAPにアクセスする前の所定の持続時間の間では及びアクセスしたAPから離れた後の所定の持続時間の間では如何なるAPにもアクセスしない端末である。
[0217] オプションとして、検出ユニット302は:
少なくとも1つの特徴が第1条件を充足する場合に、第1APは論理的エッジAPであると決定するように構成されており、第1条件は:ターゲット端末の台数が第1台数閾値より大きいこと、第1APが、第1台数のAPのうち、WLANにおいて最大の台数のターゲット端末を有するものであること、又はターゲット端末の台数とターゲット端末の平均台数との間の差分が、差分閾値より大きいことを含み、ここで、差分閾値は分散のm倍に等しく、mは1より大きく、ターゲット端末の平均台数と分散は、WLANにおける各APのターゲット端末の台数に基づいて取得される。
[0218] オプションとして、ターゲット端末は、ノマディック端末、又はホワイトリストに属していない端末、のうちの少なくとも1つを含む。
[0219] 装置300は、更に、受信ユニット303を含む。
[0220] 受信ユニット303は、第1APによって収集された少なくとも1つの端末の接続情報を受信するように構成されており、ここで、接続情報は端末の識別子を含み、少なくとも1つの端末は第1APにアクセスする端末である。
[0221] 処理ユニット301は、少なくとも1つの端末の接続情報に基づいて、少なくとも1つの端末からターゲット端末を判定し、判定したターゲット端末の台数をカウントするように構成される。
[0222] オプションとして、第1APが接続情報を同じ端末から連続して2回収集するように設定されたインターバルは、インターバル閾値を超えておらず、接続情報は収集時点を更に含む。
[0223] 処理ユニット301は、少なくとも1つの端末のうちの何らかの端末の接続情報シーケンスを取得するように構成されており、ここで、接続情報シーケンスは、収集時点に基づいて並べられた接続情報を含み、接続情報シーケンスにおける各々の接続情報は何らかの端末の識別子を含み、接続情報シーケンスにおける2つの隣接する接続情報の収集時点の間のインターバルは、インターバル閾値を超えておらず;及び
処理ユニットは、接続情報シーケンスに基づいて、何らかの端末はノマディック端末であるかどうかを決定するように構成されている。
[0224] オプションとして、処理ユニット301は、接続情報シーケンスに基づいて、何らかの端末が第1APにアクセスした開始時点と、何らかの端末の第1APにおける滞在時間と、何らかの端末が第1APから離れた切断時点とを取得するように構成されており;及び
処理ユニットは、滞在時間が第1時間閾値を超えておらず、且つ開始時点より前の所定の持続時間の間と、切断時点の後の所定の持続時間の間とで、第2APにより収集された何らかの端末の接続情報は無い場合に、何らかの端末はノマディック端末であると決定するように構成されており、ここで、第2APはWALNにおける第1AP以外のAPであり、所定の持続時間はインターバル閾値より長い。
[0225] オプションとして、処理ユニット301は、接続情報シーケンスを、端末検出モデルに対する入力として使用し、何らかの端末はノマディック端末であるかどうかを、端末検出モデルを使用することによって、決定するように構成されている。
[0226] オプションとして、少なくとも1つの特徴は、少なくとも1つの端末の少なくとも1つのタイプの接続イベント中の各タイプの接続イベントの総数を更に含み;各タイプの接続イベントにおける何らかのタイプの接続イベントに関し、第1条件は、何らかのタイプの接続イベントの総数が、何らかのタイプの接続イベントに対応する数量閾値より大きいことを更に含むか、又は第1条件は、何らかのタイプの接続イベントの総数が、何らかのタイプの接続イベントに対応する数量閾値より小さいことを更に含む。
[0227] 何らの端末の接続情報は、何らかの端末のアップリンク信号強度、又は何らの端末のデータ伝送レイテンシのうちの少なくとも1つを更に含む。
[0228] 処理ユニット301は、何らかの端末の接続情報シーケンス中の最後の接続情報に含まれているアップリンク信号強度又はデータ伝送レイテンシのうちの少なくとも1つに基づいて、何らかの端末の接続イベントを取得し、何らかのタイプの接続イベントの総数をカウントするように更に構成されている。
[0229] オプションとして、第1条件は、弱カバレッジ・イベントの総数が、弱カバレッジ・イベントに対応する数量閾値より大きいことを含む。
[0230] 処理ユニット301は:
強度閾値と弱カバレッジ・イベントとの間の対応関係における強度閾値の中から、最後の接続情報に含まれているアップリンク信号強度より大きな強度閾値を取得し;
取得した強度閾値に基づいて、強度閾値と弱カバレッジ・イベントとの間の対応関係の中から、対応する弱カバレッジ・イベントを取得し;及び
対応する弱カバレッジ・イベントを、何らかの端末の接続イベントとして使用するように構成されている。
[0231] オプションとして、第1条件は、ハイ・レイテンシ・イベントの総数が、ハイ・レイテンシ・イベントに対応する数量閾値より大きいことを含む。
[0232] 処理ユニット301は:
レイテンシ閾値とハイ・レイテンシ・イベントとの間の対応関係におけるレイテンシ閾値の中から、最後の接続情報に含まれているデータ伝送レイテンシより大きなレイテンシ閾値を取得し;
取得したレイテンシ閾値に基づいて、レイテンシ閾値とハイ・レイテンシ・イベントとの間の対応関係の中から、対応するハイ・レイテンシ・イベントを取得し;及び
対応するハイ・レイテンシ・イベントを、何らかの端末の接続イベントとして使用するように構成されている。
[0233] オプションとして、接続情報は、信号対雑音比、パケット損失率、再送率、端末のチャネル利用度、端末によりアクセスされた周波数帯域の識別子、のうちの少なくとも1つを更に含む。
[0234] 少なくとも1つの特徴は、信号対雑音比の統計値、パケット損失率の統計値、再送率の統計値、チャネル利用度の統計値、又は、端末の総数であって周波数帯域の前記識別子に対応する周波数帯域にアクセスした端末の総数、のうちの少なくとも1つを更に含み;信号対雑音比の統計値は、少なくとも1つの端末の信号対雑音比に基づいて取得され、パケット損失率の統計値は、少なくとも1つの端末のパケット損失率に基づいて取得され、再送率の統計値は、少なくとも1つの端末の再送率に基づいて取得され、チャネル利用度の統計値は、少なくとも1つの端末のチャネル利用度に基づいて取得される。
[0235] 第1条件は、信号対雑音比の統計値は信号対雑音比の統計閾値より小さいという条件、パケット損失率の統計値はパケット損失率の統計閾値より大きいという条件、再送率の統計値は再送率の統計閾値より大きいという条件、チャネル利用度の統計値はチャネル利用度の統計閾値より大きいという条件、又は端末の総数は端末台数閾値より大きいという条件のうちの少なくとも1つを更に含む。
[0236] オプションとして、処理ユニット301は:
訓練セットを使用することにより、ランダム・フォレスト・モデルを訓練するように更に構成されており、訓練セットは、複数の訓練サンプルと各訓練サンプルに対応するカテゴリとを含み、ポジティブ・サンプルであるカテゴリの訓練サンプルは論理的エッジAPの少なくとも1つの特徴を含み、ネガティブ・サンプルであるカテゴリの訓練サンプルは非-論理的エッジAPの少なくとも1つの特徴を含み;訓練済みランダム・フォレスト・モデルは少なくとも1つの決定木を含み、決定木の各経路は、訓練セットにおける何らかのAPが論理的エッジAPであるかどうかを検出するために使用され、経路のリーフ・ノードは経路の検出結果を蓄えるように構成され、経路におけるリーフ・ノード以外のノードはカテゴリと特徴閾値に対応し;ノードは、第1特徴が、ノードに対応する特徴閾値を超えるかどうかを判定し、判定結果に基づいて、経路に属する次のレイヤ・ノードを選択するように構成されており、第1特徴は、ノードに対応するカテゴリに属する何らかのAPの特徴であり;及び
処理ユニットは、少なくとも1つの決定木に基づいて、取得されることを必要とする第1APの各特徴に対応するカテゴリ、特徴閾値、及び特徴と特徴閾値との間の判定条件を決定するように更に構成されている。
[0237] オプションとして、処理ユニット301は、ターゲット経路を、少なくとも1つの決定木から選択するように構成されており、ターゲット経路の検出結果は論理的エッジAPであり;
処理ユニットは、選択されたターゲット経路に含まれるノードの中から、ターゲット・カテゴリに対応するターゲット・ノードと、ターゲット・ノードの判定結果に対応する判定条件とを取得するように構成されており、ターゲット・カテゴリは、訓練セットにおける何らかの特徴が属するカテゴリであり;
処理ユニットは、取得したターゲット・ノードの台数が第2台数閾値を超える場合、ターゲット・カテゴリを、取得されることを必要とする第1APの特徴に対応するカテゴリとして決定するように構成されており;及び
処理ユニットは、取得したターゲット・ノードに対応する特徴閾値に基づいて、ターゲット・カテゴリに対応する特徴閾値を取得し;前記ターゲット・ノードの判定結果に対応する判定条件から、各々の判定条件に対応するターゲット・ノードの台数をカウントし;最大の台数のターゲット・ノードの判定条件を、ターゲット・カテゴリの特徴と前記ターゲット・カテゴリに対応する特徴閾値との間の判定条件として選択するように構成されている。
[0238] オプションとして、検出ユニット302は、少なくとも1つの特徴を、論理的エッジAP認識モデルに対する入力として使用し、第1APは論理的エッジAPであるかどうかを、論理的エッジAP認識モデルを使用することによって、決定するように構成されている。
[0239] オプションとして、処理ユニット301は、第1APは前記論理的エッジAPであることが検出された場合に、第1APの信号カバレッジ・エリアを減らすように、アクセス・コントローラ(AC)に指示するか、端末のダウンリンク信号強度がダウンリンク信号強度閾値より小さな端末が、第1APにアクセスすることを禁止するように第1APを制御することをACに指示するか、又は第1APの遅延アクセス機能を動作可能にするようにACに指示するように更に構成されている。
[0240] 本願のこの実施形態では、処理ユニットは、第1アクセス・ポイント(AP)の少なくとも1つの特徴を取得し、少なくとも1つの特徴は、持続時間が第1持続時間である期間内に第1APにアクセスすることを要求するターゲット端末の台数を含み、ターゲット端末は、端末のアクセス状態がアブノーマルである端末である。検出ユニットは、少なくとも1つの特徴に基づいて、第1APが論理的エッジAPであるかどうかを検出する。取得した第1APの特徴は、持続時間が第1持続時間である期間内に第1APにアクセスすることを要求するターゲット端末の台数を含み、ターゲット端末は端末のアクセス状態がアブノーマルである端末である。従って、検出ユニットは、第1APが論理的エッジAPであるか否かを、第1APの特徴に基づいて首尾良く検出することができる。
[0241] 図7を参照されたい。本願の実施形態は検出装置400を提供する。装置400は前述の実施形態の任意の1つにおいてCIに配置されてもよく、装置は:
第1アクセス・ポイント(AP)により収集された少なくとも1つの端末の接続情報を受信するように構成された受信ユニット401であって、接続情報は、端末の識別子と、接続情報が収集された収集時点とを含み、少なくとも1つの端末は第1APにアクセスする端末である、受信ユニット;及び
少なくとも1つの端末のうちの何らかの端末の接続情報シーケンスを取得するように構成された処理ユニットであって、接続情報シーケンスは、収集時点に基づいて並べられた接続情報を含み、接続情報シーケンスにおける各々の接続情報は何らかの端末の識別子を含み、接続情報シーケンスにおける2つの隣接する接続情報の収集時点の間のインターバルは、インターバル閾値を超えない、処理ユニット;
を含み、処理ユニット402は、接続情報シーケンスに基づいて、何らかの端末はノマディック端末であるかどうかを決定するように更に構成されている。
[0242] オプションとして、処理ユニット402は:
接続情報シーケンスに基づいて、何らかの端末が第1APにアクセスした開始時点と、何らかの端末の第1APにおける滞在時間と、何らかの端末が第1APから離れた切断時点とを取得し;及び
滞在時間が第1時間閾値を超えておらず、且つ開始時点より前の所定の持続時間の間と、切断時点の後の所定の持続時間の間とで、第2APにより収集された何らかの端末の接続情報は無い場合に、何らかの端末はノマディック端末であると決定するように構成されており、第2APは、第1APが属するWALNにおける第1AP以外のAPである。
[0243] 本願のこの実施形態では、第1APによって収集された少なくとも1つの端末の接続情報は、受信ユニットを使用することによって受信される。接続情報は、端末の識別子と、接続情報が収集された収集時点とを含む。従って、処理ユニットは、何らかの端末の接続情報シーケンスを取得することが可能であり、接続情報シーケンスは、収集時点に基づいて並べられた接続情報を含み、接続情報シーケンスにおける各々の接続情報は何らかの端末の識別子を含み、接続情報シーケンスにおける2つの隣接する接続情報の収集時点の間のインターバルは、インターバル閾値を超えない。このようにして、処理ユニットは、接続情報シーケンスに基づいて、何らかの端末がノマディック端末であるかどうかを首尾良く判定することができる。
[0244] 図8は本願の実施形態による検出装置500の概略図である。装置500は、少なくとも1つのプロセッサ501、バス・システム502、メモリ503、及び少なくとも1つのトランシーバ504を含む。
[0245] 装置500は、ハードウェア構造を有する装置であり、図6に示す装置300又は図7に示す装置400における機能モジュールを実装するように構成されてもよい。例えば、図6に示す装置300内の処理ユニット301や検出ユニット302、又は図7に示す装置400内の処理ユニット402は、少なくとも1つのプロセッサ501によってメモリ503内のコードを呼び出すことによって実装されてもよいことを、当業者は理解することができる。図6に示す装置300内の受信ユニット303又は図7に示す装置400内の受信ユニット401は、トランシーバ504を使用することによって実装されてもよい。
[0246] オプションとして、装置500は、前述の実施形態の任意の1つにおいてCIの機能を実現するように更に構成されてもよい。
[0247] オプションとして、プロセッサ501は、汎用中央処理ユニット(central processing unit, CPU)、マイクロプロセッサ、特定用途向け集積回路(application-specific integrated circuit, ASIC)、又は本願の解決策のプログラム実行を制御するように構成された1つ以上の集積回路であってもよい。
[0248] バス・システム502は、前述の構成要素の間で情報を伝送する経路を含むことが可能である。
[0249] トランシーバ504は、他のデバイス又は通信ネットワークと通信するように構成される。
[0250] メモリ503は、静的な情報及び命令を記憶することが可能なリード・オンリ・メモリ(read-only memory, ROM)、ランダム・アクセス・メモリ(random access memory, RAM)、又は情報や命令を記憶することが可能な他のタイプの動的記憶装置;あるいは、電気的に消去可能なプログラマブル・リード・オンリ・メモリ(electrically erasable programmable read-only memory, EEPROM)、コンパクト・ディスク・リード・オンリ・メモリ(compact disc read-only memory, CD-ROM)又は他の光ディスク記憶装置、光ディスク・ストレージ(圧縮光ディスク、レーザー・ディスク、光ディスク、デジタル汎用ディスク、ブルー・レイ・ディスク等を含む)、磁気ディスク記憶媒体又は他の磁気記憶装置、又はその他の媒体であって、命令又はデータ構造の形式で、予期されるプログラム・コードを搬送又は記憶するように構成され、且つコンピュータによってアクセスされることが可能なものであってもよいが、これらに限定されない。メモリは、独立して存在してもよいし、バス・システムを介してプロセッサに接続されてもよい。あるいは、メモリはプロセッサと一体化されていてもよい。
[0251] メモリ503は、本願の解決策を実行するためのアプリケーション・プログラム・コードを記憶するように構成され、プロセッサ501は実行を制御する。プロセッサ501は、メモリ503に記憶されたアプリケーション・プログラム・コードを実行し、本件特許方法における機能を実現するように構成される。
[0252] 特定の実装において、ある実施形態では、プロセッサ501は1つ以上のCPU、例えば図8のCPU 0及びCPU 1を含んでもよい。
[0253] 具体的な実装において、ある実施形態では、装置500は、複数のプロセッサ、例えば図8に示すプロセッサ501及びプロセッサ507を含んでもよい。各プロセッサは、シングル・コア・プロセッサであってもよいし、あるいはマルチ・コア・プロセッサであってもよい。本件におけるプロセッサは、(例えば、コンピュータ・プログラム命令のような)データを処理するように構成された1つ以上のデバイス、回路、及び/又は処理コアと言及されてもよい。
[0254] 具体的な実装において、ある実施形態では、装置500は、出力デバイス505及び入力デバイス506を更に含んでもよい。出力デバイス505は、プロセッサ501と通信し、複数の方法で情報を表示してもよい。例えば、出力デバイス505は、液晶ディスプレイ(liquid crystal display, LCD)などであってもよい。入力デバイス506は、プロセッサ501と通信し、複数の方法でユーザー入力を受信してもよい。例えば、入力デバイス506は、タッチスクリーン・デバイス、センサー・デバイスなどであってもよい。
[0255] 当業者は、実施形態におけるステップの全部又は一部は、ハードウェア、又は関連するハードウェアを指示するプログラムによって、実施されてもよいことを理解することができる。プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶されてもよい。記憶媒体は、リード・オンリ・メモリ、磁気ディスク、光ディスクなどであってもよい。
[0256] 前述の説明は、本願の単なる幾つかの実施形態であるにすぎず、本願を限定することを意図するようには意図されていない。本願の精神及び原則から逸脱することなく行われる如何なる修正、同等な置換、又は改良も、本願の保護範囲内に含まれるはずである。