JP4787578B2 - センサネットワークシステム、センサノード、センサ情報収集装置、事象観測方法、およびプログラム - Google Patents
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Description
本発明の第1の実施の形態について、図面を参照して説明する。図1は、本発明によるセンサネットワークシステムの実施の形態の一構成例を示す説明図である。
次に、本発明の第2の実施の形態について、図面を参照して説明する。図4は、本発明の第2の実施の形態の一構成例を示すブロック図である。
次に、本発明の第3の実施の形態について、図面を参照して説明する。図5は、本発明の第3の実施の形態の一構成例を示すブロック図である。
次に、本発明の第4の実施の形態について、図面を参照して説明する。図7は、本発明の第4の実施の形態の一構成例を示すブロック図である。
次に、本発明の第5の実施の形態について、図面を参照して説明する。図8は、本発明の第5の実施の形態の一構成例を示すブロック図である。
次に、本発明の第6の実施の形態について、図面を参照して説明する。図10は、本発明の第6の実施の形態の一構成例を示すブロック図である。
s’i=(si−1+si+1)/2である。
p(ε)=1/(exp(β(ε−μ))+1)とする(0≦p≦1)。
あるi番目のセンサノード1に隣接するセンサノードが検出したセンサデータsi−1=si+1=25.00+273.16[K]であり、センサデータの発生確率p=0.95であり、寄与度I=0.049であるものとする。
動作例1に引き続き、i−1番目、i番目、およびi+1番目のセンサノード1が存在する領域を含む広がりを持った領域で温度が上昇した場合であって、i−1番目とi+1番目とのセンサノードが、センサ情報を送信していない場合について考える。
動作例2に引き続き、i−1番目およびi+1番目のセンサノード1がセンサ情報を送信した場合について考える。
g={gx,y|x=1,2,・・・,M, y=1,2,・・・,N}
を収集する。センサ情報分布gには、センサノード1の動作不良等や、センサデータの有効期限満了に伴う欠損データが含まれている可能性がある。また、通信ネットワーク4の通信経路で劣化したデータである劣化データが含まれている可能性がある。
=P(fx,y|{fu,v|u=1,2,・・・,M,v=1,2,・・・,N,但し(u,v)=(x,y)を除く})
=exp(α(fx−1,y+fx+1,y+fx,y−1+fx,y+1)fx,y)/Σfx,y
=±1exp(α(fx−1,y+fx+1,y+fx,y−1+fx,y+1)fx,y)
2 サーバ
3 アプリケーション装置
4 通信ネットワーク
11 センサ
12 通信ノード
121 第1の通信手段
122 通信制御手段
123 寄与度算出手段
124 センサ入力手段
126 モデル更新手段
127 第5の通信手段
221 第2の通信手段
222 データ収集手段
223 推定手段
224 第3の通信手段
225 モデル決定手段
226 第2のモデル更新手段
227 第4の通信手段
321 通信手段
328 アプリケーション部
Claims (35)
- 発生した事象を検出するセンサを含む複数のセンサノードと、前記センサが検出した事象を示すセンサ情報を処理するアプリケーション装置とを備えたセンサネットワークシステムにおいて、
前記センサノードは、
前記事象の時間的な分布または空間的な分布を示すセンサ情報分布全体の分解能に与えるセンサ情報の影響度合いを示す寄与度を算出する寄与度算出手段と、
前記寄与度に応じてセンサ情報の送信タイミングを決定する通信手段とを含み、
前記アプリケーション装置は、センサ情報分布を用いてセンサ情報を処理する
ことを特徴とするセンサネットワークシステム。 - センサノードの寄与度算出手段は、センサが観測対象とする事象をモデル化した事象モデルにより推定されるセンサ情報の予測可能性に応じて寄与度を算出し、
センサノードの通信手段は、前記寄与度の大きさに応じて、センサ情報を送信するタイミングを決定する
請求項1記載のセンサネットワークシステム。 - センサノードの寄与度算出手段は、センサが現在検出した事象と、過去に検出した事象と、事象モデルとにもとづいて寄与度を算出する
請求項1または請求項2記載のセンサネットワークシステム。 - センサノードの寄与度算出手段は、センサが現在検出した事象と、他のセンサノードのセンサが検出した事象と、事象モデルとにもとづいて寄与度を算出する
請求項1または請求項2記載のセンサネットワークシステム。 - センサノードは、寄与度算出手段に設定されている事象モデルを変更して設定するモデル更新手段を含む
請求項1から請求項4のうちいずれか1項記載のセンサネットワークシステム。 - センサネットワークシステムは、センサノードからセンサ情報を受信するサーバを備え、
前記サーバは、受信したセンサ情報にもとづいてセンサ情報分布を生成するデータ収集手段を含む
請求項1から請求項5のうちいずれか1項記載のセンサネットワークシステム。 - サーバは、他のセンサノードから受信したセンサ情報、または欠損しているセンサ情報に時間的または空間的に隣接しているセンサ情報と、設定されている事象モデルとにもとづいて、前記欠損しているセンサ情報を推定し、センサ情報分布を修復する推定手段を含む
請求項6記載のセンサネットワークシステム。 - センサネットワークシステムは、センサノードからセンサ情報を受信するサーバを備え、
前記サーバは、受信したセンサ情報にもとづいてセンサ情報分布を生成するデータ収集手段と、
センサノードのモデル更新手段が更新する事象モデルを、前記センサ情報分布にもとづいて決定するモデル決定手段とを含み、
前記センサノードの前記モデル更新手段は、寄与度算出手段に設定されている事象モデルを、前記モデル決定手段が決定した事象モデルに変更する
請求項5記載のセンサネットワークシステム。 - サーバは、他のセンサノードから受信したセンサ情報、または欠損しているセンサ情報に時間的または空間的に隣接しているセンサ情報と、設定されている事象モデルとにもとづいて、前記欠損しているセンサ情報を推定し、センサ情報分布を修復する推定手段を含み、
モデル決定手段は、前記推定手段に設定する事象モデルを、前記センサ情報分布にもとづいて決定し、
前記サーバは、前記モデル決定手段が決定した事象モデルを、前記推定手段に設定するモデル設定手段を含む
請求項8記載のセンサネットワークシステム。 - サーバは、センサ情報分布をアプリケーション装置に送信するセンサ情報分布送信手段を含む
請求項6から請求項9のうちいずれか1項記載のセンサネットワークシステム。 - アプリケーション装置は、センサノードからセンサ情報を受信し、受信したセンサ情報にもとづいてセンサ情報分布を生成するデータ収集手段を含む
請求項1から請求項5のうちいずれか1項記載のセンサネットワークシステム。 - アプリケーション装置は、他のセンサノードから受信したセンサ情報、または欠損しているセンサ情報に時間的または空間的に隣接しているセンサ情報と、設定されている事象モデルとにもとづいて、前記欠損しているセンサ情報を推定し、センサ情報分布を修復する推定手段を含む
請求項11記載のセンサネットワークシステム。 - 発生した事象を検出するセンサを備えたセンサノードにおいて、
前記事象の時間的な分布または空間的な分布を示すセンサ情報分布全体の分解能に与えるセンサ情報の影響度合いを示す寄与度を算出する寄与度算出手段と、
前記寄与度に応じてセンサ情報の送信タイミングを決定する通信手段とを備えた
ことを特徴とするセンサノード。 - 寄与度算出手段は、センサが観測対象とする事象をモデル化した事象モデルにより推定されるセンサ情報の予測可能性に応じて寄与度を算出し、
通信手段は、前記寄与度の大きさに応じて、センサ情報を送信するタイミングを決定する
請求項13記載のセンサノード。 - 寄与度算出手段は、センサが現在検出した事象と、過去に検出した事象と、事象モデルとにもとづいて寄与度を算出する
請求項13または請求項14記載のセンサノード。 - 寄与度算出手段は、センサが現在検出した事象と、他のセンサノードのセンサが検出した事象と、事象モデルとにもとづいて寄与度を算出する
請求項13または請求項14記載のセンサノード。 - 寄与度算出手段に設定されている事象モデルを変更して設定するモデル更新手段を備えた
請求項13から請求項16のうちいずれか1項記載のセンサノード。 - 発生した事象を検出するセンサによって検出された事象を示すセンサ情報の送信タイミングを、事象の時間的な分布または空間的な分布を示すセンサ情報分布全体の分解能に与えるセンサ情報の影響度合いを示す寄与度に応じて決定する複数のセンサノードに接続され、前記センサ情報を当該センサノードから受信するセンサ情報収集装置において、
受信したセンサ情報にもとづいて、前記センサ情報分布を生成するデータ収集手段を備えた
ことを特徴とするセンサ情報収集装置。 - 他のセンサノードから受信したセンサ情報、または欠損しているセンサ情報に時間的または空間的に隣接しているセンサ情報と、設定されている、センサが観測対象とする事象をモデル化した事象モデルとにもとづいて、前記欠損しているセンサ情報を推定し、センサ情報分布を修復する推定手段を備えた
請求項18記載のセンサ情報収集装置。 - センサノードに設定される、センサが観測対象とする事象をモデル化した事象モデルを、センサ情報分布にもとづいて決定するモデル決定手段を備えた
請求項18または請求項19記載のセンサ情報収集装置。 - 推定手段に設定される事象モデルを、センサ情報分布にもとづいて決定するモデル決定手段と、
前記モデル決定手段が決定した事象モデルを、前記推定手段に設定するモデル設定手段とを備えた
請求項19記載のセンサ情報収集装置。 - 発生した事象を検出するセンサを含む複数のセンサノードと、前記センサが検出した事象を示すセンサ情報を処理するアプリケーション装置とを備えたセンサネットワークシステムを用いた事象観測方法において、
前記センサが事象を検出する事象検出ステップと、
前記センサノードの寄与度算出手段が、前記事象の時間的な分布または空間的な分布を示すセンサ情報分布全体の分解能に与えるセンサ情報の影響度合いを示す寄与度を算出する寄与度算出ステップと、
前記センサノードの通信手段が、前記寄与度に応じて、前記事象検出ステップで検出された事象を示すセンサ情報の送信タイミングを決定するセンサ情報送信ステップと、
前記アプリケーション装置が、センサ情報分布を用いてセンサ情報を処理するセンサ情報処理ステップとを備えた
ことを特徴とする事象観測方法。 - 寄与度算出ステップで、センサが観測対象とする事象をモデル化した事象モデルにより推定されるセンサ情報の予測可能性に応じて寄与度を算出し、
センサ情報送信ステップで、前記寄与度の大きさに応じて、センサ情報を送信するタイミングを決定する
請求項22記載の事象観測方法。 - センサノードの寄与度算出手段が、寄与度算出ステップで、センサが現在検出した事象と、過去に検出した事象と、事象モデルとにもとづいて寄与度を算出する
請求項22または請求項23記載の事象観測方法。 - センサノードの寄与度算出手段が、寄与度算出ステップで、センサが現在検出した事象と、他のセンサノードのセンサが検出した事象と、事象モデルとにもとづいて寄与度を算出する
請求項22または請求項23記載の事象観測方法。 - センサノードのモデル更新手段が、寄与度算出手段に設定されている事象モデルを変更して設定するモデル更新ステップを備えた
請求項22から請求項25のうちいずれか1項記載の事象観測方法。 - センサネットワークシステムのサーバのデータ収集手段が、受信したセンサ情報にもとづいてセンサ情報分布を生成するデータ収集ステップを備えた
請求項22から請求項26のうちいずれか1項記載の事象観測方法。 - サーバの推定手段が、他のセンサノードから受信したセンサ情報、または欠損しているセンサ情報に時間的または空間的に隣接しているセンサ情報と、設定されている事象モデルとにもとづいて、前記欠損しているセンサ情報を推定し、センサ情報分布を修復する推定ステップを備えた
請求項27記載の事象観測方法。 - センサネットワークシステムのサーバのデータ収集手段が、受信したセンサ情報にもとづいてセンサ情報分布を生成するデータ収集ステップと、
モデル決定手段が、センサノードのモデル更新手段が更新する事象モデルを、前記センサ情報分布にもとづいて決定するモデル決定ステップとを備え、
前記センサノードの前記モデル更新手段が、モデル更新ステップで、寄与度算出手段に設定されている事象モデルを、前記モデル決定手段が前記モデル決定ステップで決定した事象モデルに変更する
請求項26記載の事象観測方法。 - サーバの推定手段が、他のセンサノードから受信したセンサ情報、または欠損しているセンサ情報に時間的または空間的に隣接しているセンサ情報と、設定されている事象モデルとにもとづいて、前記欠損しているセンサ情報を推定し、センサ情報分布を修復する推定ステップを備え、
モデル決定手段が、モデル決定ステップで、前記推定手段に設定する事象モデルを、センサ情報分布にもとづいて決定し、
前記サーバのモデル設定手段が、前記モデル決定手段が決定した事象モデルを、前記推定手段に設定するモデル設定ステップを備えた
請求項29記載の事象観測方法。 - サーバのセンサ情報分布送信手段が、センサ情報分布をアプリケーション装置に送信するセンサ情報分布送信ステップを備えた
請求項27から請求項30のうちいずれか1項記載の事象観測方法。 - アプリケーション装置のデータ収集手段が、センサノードからセンサ情報を受信し、受信したセンサ情報にもとづいてセンサ情報分布を生成するデータ収集ステップを備えた
請求項23から請求項26のうちいずれか1項記載の事象観測方法。 - アプリケーション装置の推定手段が、他のセンサノードから受信したセンサ情報、または欠損しているセンサ情報に時間的または空間的に隣接しているセンサ情報と、設定されている事象モデルとにもとづいて、前記欠損しているセンサ情報を推定し、センサ情報分布を修復する推定ステップを備えた
請求項32記載の事象観測方法。 - 発生した事象を検出するセンサを備えたコンピュータに搭載されるセンサノードプログラムにおいて、
前記コンピュータに、
前記事象の時間的な分布または空間的な分布を示すセンサ情報分布全体の分解能に与えるセンサ情報の影響度合いを示す寄与度を算出する寄与度算出処理と、
前記寄与度に応じてセンサ情報の送信タイミングを決定する通信処理とを実行させる
ためのセンサノードプログラム。 - 発生した事象を検出するセンサによって検出された事象を示すセンサ情報の送信タイミングを、事象の時間的な分布または空間的な分布を示すセンサ情報分布全体の分解能に与えるセンサ情報の影響度合いを示す寄与度に応じて決定する複数のセンサノードに接続され、前記センサ情報を当該センサノードから受信するコンピュータに搭載されるセンサ情報収集プログラムにおいて、
前記コンピュータに、
受信したセンサ情報にもとづいて、前記センサ情報分布を生成するデータ収集処理を実行させる
ためのセンサ情報収集プログラム。
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