JP5054045B2 - センサデータ収集システム、センサネットワーク構築装置、センサノード、センサネットワーク構築方法、および親ノード切替方法。 - Google Patents
センサデータ収集システム、センサネットワーク構築装置、センサノード、センサネットワーク構築方法、および親ノード切替方法。 Download PDFInfo
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Description
また、上記手法において、非特許文献3に記載のCLARANSの方法を用いることにより、クラスタリング計算を高速化したものも提案されている(例えば、非特許文献2など参照)。
[第1の実施の形態]
まず、図1を参照して、本発明の第1の実施の形態にかかるセンサデータ収集システムについて説明する。図1は、本発明の第1の実施の形態にかかるセンサデータ収集システムの構成を示すブロック図である。図2は、センサノードの構成例を示すブロック図である。図3は、基地局の構成例を示すブロック図である。図4は、ネットワーク構築装置の構成例を示すブロック図である。
基地局20を構成する無線通信装置21および受信データ処理装置22については、それぞれ別個の装置から実現した場合を例として説明するが、これらのうち複数の装置を1つの装置で実現してもよい。また、これら装置での内部処理については、専用の信号処理回路で実現してもよく、コンピュータでCPUなどの演算処理装置とプログラムとを協働させてなる個々の機能処理装置で実現してもよい。
ノード間距離収集装置32は、各センサノード10で検出した当該センサノードと他のセンサノードとの間で無線通信可能な最小送信電波強度値を、これらセンサノード間の距離としてセンサネットワーク50を介してそれぞれ収集する機能を有している。
遅延評価値算出装置33は、任意の階層に含まれるクラスタごとに、当該親ノード(クラスタヘッド)が当該各子ノードからセンサデータを無線通信を介して収集する際に生じる遅延量を推定する機能と、これらクラスタの遅延量を合計することにより、当該階層におけるデータ収集効率を示す遅延評価値を算出する機能とを有している。
ネットワーク設定装置35は、このトポロジに基づいて個々のセンサノード10に関する通信相手情報と当該通信相手センサノードに関する距離とを、センサネットワーク50を介して各センサノード10へ通知する機能を有している。
次に、図5を参照して、本実施の形態にかかるセンサデータ収集システムのセンサネットワークについて説明する。図5は、センサネットワークの階層クラスタ構造例を示す説明図である。
センサネットワーク50は、複数の階層を有するとともに、階層ごとに1つ以上のクラスタが設けられている階層クラスタ構造をなしている。
最上位階層LHのクラスタは、基地局20を親ノードとする1つのクラスタから構成されており、このクラスタの子ノードは、中間層LMの各クラスタの親ノードから構成されている。このため、最終的には最上位階層LHの基地局20に対してすべてのセンサノード10からセンサデータが集約される。
本実施の形態では、このような階層クラスタ構造を用いることで、各センサノード10でセンシングしたセンサデータを少ない遅延で並行して効率よく収集している。これにより、ポーリングを用いる手法とは異なり、効率よくデータが収集できる。また、時分割多重を用いる方法と異なり、実装もシンプルで容易に導入可能である。
次に、図6および図7を参照して、本実施の形態にかかるセンサデータ収集システムのデータ集約方法について説明する。図6は、本実施の形態にかかるセンサデータ収集システムのデータ集約処理を示すフローチャートである。図7は、階層クラスタ構造の一例を示すトポロジである。
ここで、所定の待ち時間が経過するまでに子ノードNciからデータを受信した場合(ステップ113:YES)、無線通信装置15により、その受信データを送信キューへ追加保存し(ステップ114)、変数iを1だけ加算する(ステップ115)。また、ステップ113において、データ要求メッセージの送信から待ち時間が経過するまでに子ノードNciからデータを受信できなかった場合(ステップ113:NO)、ステップ115へ移行する。
(a)センサノードAとセンサノードBはセンサノードEへチャネルCh1でセンサデータを集約し、センサノードCとセンサノードDはセンサノードFへチャネルCh1でセンサデータを集約する。
(b)センサノードEとセンサノードFは、それぞれの子ノードからチャネルCh1でデータを集約し終えると通信チャネルをチャネルCh2に切り替え、センサノードGへセンサデータを集約する。
(c)センサノードGとセンサノードHは、それぞれの子ノードからチャネルCh2でデータを集約し終えると通信チャネルをチャネルCh3に切り替え、センサノードIにデータを集約する。
図7のトポロジでは2分木を例としているが、クラスタ内のセンサノード数は通信の効率を考慮して最適な値を決めるものとする。
次に、図8および図9を参照して、前述したデータ収集方法により、無線通信を介してセンサデータを収集する際に発生する遅延を推定する方法について説明する。図8は、クラスタ構成例である。図9は、データ収集処理のスケジュールを示すタイミングチャートである。
この遅延は、クラスタiとクラスタjのそれぞれ1つの子ノードからデータを収集する通信が同時に発生した際に生じるものであり、衝突する確率はt/Tiとt/Tjを掛け合わせることで求められる。親ノードPiで衝突が発生する場合は、子ノードのどれと通信を行っているときでも衝突する可能性があるため、確率をmi倍している。
前述したように、図8のクラスタ構成例では、C1,2とC2,3は、互いに相手の無線通信を受信できる位置に存在している。このため、図9のようなスケジュールに従って、これらC1,2とC2,3がそれぞれの親ノードP1,P2との無線通信を同時に行うと、無線通信の衝突が起こる。
クラスタCL2において、C2,3はC1,2からP1への通信は聞こえるが、P1からC1,2への通信は聞こえないため、衝突の確率は半分になる。衝突が親ノードP1で発生する場合は、どの子ノードと通信しているときでも衝突が発生する可能性があるため、確率をm1倍する。
次に、本実施の形態にかかるネットワーク構築装置30における、センサノードのクラスタリング方法について説明する。
本実施の形態では、データ収集の際の遅延が少なくなるようにセンサノードをクラスタリングしてネットワークトポロジを決定する。クラスタリングの際に、クラスタ間の重複が多いと通信の衝突が頻繁に発生するため、遅延が大きくなる。また、センサノードの割り振りに偏りが大きく、センサノードが特定のクラスタに集中すると、このクラスタでのデータ収集で大きな遅延が発生する。本実施の形態では、できるだけ無線の衝突が少なく、子ノードの数が公平になるようなクラスタリング方法の具体例として、クラスタ分割方法、クラスタ分割の高速化、階層的クラスタリング方法について説明する。
前述のような非特許文献1のような既存の手法では、任意の階層において、子ノードは最も距離が短いところにある親ノードのクラスタに所属することになる。しかし、単純に最短距離でクラスタリングするだけでは、偏って子ノードが配置される場合があり、これによりデータ収集の遅延が増加したり、通信の衝突の頻度が増加する可能性がある。
これに対して、本実施の形態では、任意の階層において、最短距離にある親ノードのクラスタへセンサノードを配置した後、子ノードの数の少ないクラスタへ他のクラスタから子ノードを配置換えすることで、さらに遅延が少なくなるように調整を行っている。
図10において、Pが全親ノードの集合、pがPから選択した親ノード、Cが全子ノードの集合、Ceが配置換え候補となる子ノードの集合、cがCeから選択した子ノード、Cnewが子ノードの新たな集合、C’が配置換え中のクラスタの子ノード集合、eが配置換えの候補の子ノード数、mがクラスタの子ノード数、mavgがクラスタ内の子ノードの個数の平均を意味する。
まず、クラスタリング処理装置34は、子ノード集合Cの各子ノードを、親ノード集合p’のうち、当該子ノードと最も距離が近い親ノードのクラスタに配置する(ステップ201)。
この後、ループ1として、ループ2およびループ3を含むステップ211,212を、親ノード集合Pに含まれる親ノードpごとに、繰り返し実行する。
一方、mが子ノード数平均値mavgより大きい場合(ステップ212:YES)、ループ2として、ループ3を含むステップ221〜223を、mavgとmの差分回数だけ繰り返し実行する。
この後、ループ3として、ステップ231〜235を、配置換え子ノード候補集合Ceに含まれる子ノードCごとに、繰り返し実行する。
次に、クラスタリング処理装置34は、当該階層における配置換え前後のクラスタ構成に関する遅延評価値であるG(P,C)とG(P,C’)とを遅延評価値算出装置33で計算し、配置換え前と比較して配置換え後の遅延評価値が小さい場合にのみ(ステップ233:YES)、配置換え後の子ノード集合C’をCnewに保存する(ステップ234)。また、配置換え前と比較して配置換え後の遅延評価値が大きい場合には(ステップ233:NO)、C’の保存は行わない。
配置換え子ノード候補集合Ce内のすべての子ノードcについて、ループ3の処理が終了した場合、クラスタリング処理装置34は、ループ2へ戻って、CnewをCへ格納し(ステップ223)、ループ2により新たな配置換え候補子ノードの処理へ移行する。
一方、親ノード集合Pに含まれる親ノードpごとにループ1の処理を繰り返し実行して、ルーフ1が終了した場合、クラスタリング処理装置34は、一連のクラスタ分割処理を終了する。
次に、前述したクラスタ分割処理の高速化について説明する。
子ノードを配置換えする際に、評価関数Gをすべてのクラスタについて計算して比較する処理を行うと、評価関数Gの計算に時間がかかるため、高速にクラスタリングを行えない。
本実施の形態では、任意の階層に含まれるすべてのクラスタのうち、特定の条件を満たすクラスタのみを対象として、当該階層の評価関数Gを計算して子ノードを配置換えするべきかを判定することで、クラスタ分割を高速化する。さらに、配置換えの候補となる子ノードを列挙する操作も、遅延推定処理の高速化のために用意した距離でソートしたデータを用いて高速化する。
条件1:配置換えする子ノードの元のクラスタか新しいクラスタのどちらかのクラスタ内通信を受信できるセンサノードが1つ以上含まれるクラスタであること。
条件2:配置換えの候補となるセンサノードと配置換え前後のクラスタの親との間の通信を受信できるセンサノードが1つ以上含まれるクラスタであること。
図11のクラスタ構成例では、親ノードP1のクラスタCL1内に、子ノードC1,1,C1,2,C1,3,C1,4が配置されており、親ノードP2のクラスタCL2内に、子ノードC2,1,C2,2が配置されており、親ノードP3のクラスタCL3内に、子ノードC3,1,C3,2,C3,3が配置されており、親ノードP4のクラスタCL4内に、子ノードC4,1,C4,2,C4,3が配置されており、親ノードP5のクラスタCL5内に、子ノードC5,1,C5,2が配置されている。
このような場合には、評価関数Gの計算対象として、配置換え前後のクラスタとしてクラスタCL1,CL2の他に、上記条件1を満たすクラスタとしてクラスタCL4が挙げられ、上記条件2を満たすクラスタとしてクラスタCL5が挙げられる。したがって、評価関数Gは、クラスタCL1,CL2,CL4,CL5のみを用いて計算すればよく、クラスタCL3に関する評価関数Gの計算を省くことが可能となる。
次に、前述した任意の階層におけるクラスタ分割処理を用いて階層的にクラスタを分割する階層的クラスタリング処理について説明する。
クラスタリングは、センサノードが移動するなど状況が変化したときにやり直す必要があるため、センサノードの数が増えたとしても、短時間で計算が終わる必要がある。そこで、非特許文献3に代表されるランダム探索アルゴリズムを取り入れる。既存のデータベース分野のクラスタリング手法の多くでは、各階層で子ノードの中から親ノードを選択している。
本実施の形態では、上記のような問題を解消するため、最下位層から最上位層に向けて順にそれぞれの階層におけるクラスタ構成を決定するものとし、最下位層より上位に位置する任意のk階層目についてクラスタ構成を決定する際、最下位から当該k階層直下、すなわちk−1階層目までの各階層のうち、どの階層においても親ノードとして選択されていない未選択センサノードのうちから当該階層の親ノードを選択する。
図12において、Pkがk階層目の親ノードの集合、P’が試行中の親ノードの集合、Nが親ノードとして選択されていない全センサノードの集合、Cがクラスタリング中の階層の子ノード集合、kmaxが階層数、nkがk階層目のクラスタの個数、sが比較の最大回数を意味する。
ループ1において、クラスタリング処理装置34は、まず、集合Nからランダムに選択したnk個のセンサノードを、当該階層kの親ノード集合Pkに格納する(ステップ311)。これにより、Nは親ノードとして選択されていないセンサノードの集合となる。
この後、ループ2として、ステップ321〜326を、s回だけ繰り返し実行する。
続いて、P’の各センサノードを親ノードとして、集合Cの各子ノードを当該子ノードと最も距離が近い親ノードのクラスタに配置することにより、nk個のクラスタに集合Cを分割し(ステップ323)、得られたクラスタ構成に関するセンサノード入れ替え後の遅延評価値であるG(P’,C)を遅延評価値算出装置33で計算する(ステップ324)。
一方、入れ替え前に比較して入れ替え後の遅延評価値が高い場合には(ステップ335:NO)、P’の保存は行わず、ループ2により新たな親ノードの入れ替え処理へ移行する。
この後、ループ1へ戻って、親ノード集合Pkを、次に処理する1つ上位の階層における子ノード集合Cへ保存し(ステップ314)、集合Nから親ノード集合Pkを除外したものを、次に処理する1つ上位の階層における親ノード候補、すなわち親ノードとして選択されていない新たなセンサノード集合Nとして保存する(ステップ315)。
一方、kmax個のすべての階層ごとにループ1の処理を繰り返し実行して、ルーフ1が終了した場合、クラスタリング処理装置34は、一連の階層化クラスタリング処理を終了する。
このように、本実施の形態では、センサネットワーク構築装置30の遅延評価値算出装置33により、任意の階層における試行中のクラスタ構成の評価値を算出する際、各クラスタの親ノードが当該クラスタ内の子ノードから無線通信を介してセンサデータを収集する際に生じるクラスタ遅延量を推定し、これらクラスタ遅延量を合計して得られた遅延評価値を、当該階層におけるデータ収集効率を示す評価値として算出するようにしたので、近隣のセンサノードとの電波の衝突による遅延が少ないクラスタ構成をより高く評価することができる。
図13に示されているように、実機を用いた場合であっても、本実施の形態のクラスタリング手法を利用してセンサデータを収集した方が、単にフラットなトポロジでセンサデータを収集するよりも、センサデータ収集にかかる遅延が短く、センサノード数が増えるにつれて両者の差はさらに開く傾向にあることがわかる。
次に、図14を参照して、本発明の第2の実施の形態にかかるセンサデータ収集システムについて説明する。図14は、本発明の第2の実施の形態にかかるセンサノードの構成を示すブロック図である。
本実施の形態では、センサノードにより、親ノードとの無線通信状況の悪化に応じて、新たな親ノードを探索して切り替える場合について説明する。
センサノード10は、それまで無線通信していた親ノードとの間で所定期間以上にわたり無線通信できなくなった場合、親ノード切替装置16により、図15の親ノード切替処理を実行する。
一方、いずれの無線通信チャネルにおいても親ノードからのメッセージを受信できなかった場合(ステップ402:NO)、最上位階層の親ノードである基地局20を新たな親ノードとして選択する(ステップ404)。
この子ノード増設指示に応じて、親ノードは、子ノード増設指示で指定されたセンサノードを新たな子ノードとして増設し、当該子ノードに対してセンサデータ収集のためのデータ要求メッセージを送信する。
このように、本実施の形態によれば、それまで無線通信していた親ノードとの間で所定期間以上にわたり無線通信できなくなった場合、センサノードが新たな親ノードを探索して、親ノードの切り替えを自発的に行うようにしたので、センサノードがモノに埋め込まれており、モノの移動に応じてセンサノードも移動して、センサネットワークのトポロジが変化するような場合であっても、データ収集処理を維持することができる。
これにより、親ノードの移動により、その配下の子ノードとの距離が変化した場合には、これら子ノードと距離の近い親ノードへ切り替えることができ、データ収集処理を維持することができる。
これにより、センサネットワークのトポロジの偏りを修正でき、少ない遅延量で、すべてのセンサノードから効率よくデータを収集することが可能となる。
Claims (9)
- センサにより周囲状況をセンシングして得たセンサデータを無線通信で送受信する複数のセンサノードと、これら複数のセンサノードからなるクラスタが1つ以上含まれる階層で階層化することにより前記各センサノード間を結ぶセンサネットワークを構築するセンサネットワーク構築装置と、前記センサネットワークを用いて前記各センサノードのセンサデータを収集する基地局とを含み、前記各センサノードがそれぞれ子ノードまたは親ノードとして動作して、1つ以上の子ノードと1つの親ノードとから前記各クラスタを構成し、当該親ノードが当該クラスタ内のセンサノードで得られたセンサデータを当該階層に固有の無線通信チャネルを介して収集し、当該親ノードが1つ上位の階層のクラスタの子ノードとして動作するとともに、前記基地局が最上位階層を構成する1つのクラスタの親ノードとして動作することにより、すべての前記センサノードで得られたセンサデータを前記基地局で収集するセンサデータ収集システムであって、
前記ネットワーク構築装置は、
前記各センサノードで検出した、当該センサノードと他のセンサノードとの間で無線通信可能な最小送信電波強度値を、これらセンサノード間の距離として前記センサネットワークを介して収集するノード間距離収集装置と、
任意の階層に含まれるクラスタごとに、当該親ノードが当該各子ノードからセンサデータを無線通信を介して収集する際に生じるクラスタ遅延量を推定し、これらクラスタ遅延量を合計することにより、当該階層におけるデータ収集効率を示す遅延評価値を算出する遅延評価値算出装置と、
任意の階層に属する各子ノードを、予め選択した当該階層の親ノードのうち当該子ノードと最短距離にある親ノードのクラスタへ割り当てた後、任意のクラスタのうち当該親ノードから距離が短い順に他のクラスタの子ノードを選択して当該親ノードのクラスタへ配置換えすることにより新たなクラスタ構成を生成し、当該階層のこれら新たなクラスタ構成のうち前記遅延評価値が最も小さいクラスタ構成を当該階層のクラスタ構成として決定するクラスタリング処理装置と
を備えることを特徴とするセンサデータ収集システム。 - 請求項1に記載のセンサデータ収集システムにおいて、
前記遅延評価値算出装置は、任意のクラスタでセンサデータ収集時に行われる無線通信について、無線通信の衝突が発生しない際に生じる正常時遅延量に、無線通信の衝突が発生してセンサデータの再収集が行われた際に生じる衝突時遅延量を加算することにより、当該クラスタでのセンサデータ収集時に生じるクラスタ遅延量を推定することを特徴とするセンサデータ収集システム。 - 請求項1に記載のセンサデータ収集システムにおいて、
前記遅延評価値算出装置は、前記階層のクラスタのうち、前記配置換え前後の両クラスタ内で行われる無線通信を受信可能なセンサノードを含むクラスタであって、かつ前記配置換え候補として選択された子ノードのうち前記配置換え前後のクラスタの両親ノードと無線通信可能な子ノードが存在するクラスタを選択し、これらクラスタに関するクラスタ遅延量を推定して合計することにより当該階層の遅延評価値を算出することを特徴とするセンサデータ収集システム。 - 請求項1に記載のセンサデータ収集システムにおいて、
前記クラスタリング処理装置は、最下位層から順にそれぞれの階層におけるクラスタ構成を決定し、最下位層より上位に位置する任意の階層についてクラスタ構成を決定する際、最下位から当該階層直下までの各階層で親ノードとして選択されていない未選択センサノードのうちから当該階層の親ノードを選択することを特徴とするセンサデータ収集システム。 - 請求項1に記載のセンサデータ収集システムにおいて、
前記子ノードは、当該親ノードとの間で所定期間以上通信できない場合、前記最上位階層より下位の各階層で用いる無線通信チャネルを用いて通信可能な親ノードを探索し、見つかった通信可能な親ノードのうち当該子ノードとの間の前記距離が最も短い親ノードを当該子ノードの新たな親ノードとして切り替える親ノード切替装置を備えることを特徴とするセンサデータ収集システム。 - センサにより周囲状況をセンシングして得られたセンサデータを無線通信で送受信する複数のセンサノードと、複数の前記センサノードからなるクラスタが1つ以上含まれる階層で階層化されたセンサネットワークを構築するセンサネットワーク構築装置と、前記センサネットワークを用いて前記各センサノードのセンサデータを収集する基地局とを含み、前記各センサノードがそれぞれ子ノードまたは親ノードとして動作して、1つ以上の子ノードと1つの親ノードとから前記各クラスタを構成し、当該親ノードが当該クラスタ内のセンサノードで得られたセンサデータを当該階層に固有の無線通信チャネルを介して収集し、当該親ノードが1つ上位の階層のクラスタの子ノードとして動作するとともに、前記基地局が最上位階層を構成する1つのクラスタの親ノードとして動作することにより、すべての前記センサノードで得られたセンサデータを前記基地局で収集するセンサデータ収集システムで用いられるセンサネットワーク構築装置であって、
前記各センサノードで検出した、当該センサノードと他のセンサノードとの間で無線通信可能な最小送信電波強度値を、これらセンサノード間の距離として前記センサネットワークを介して収集するノード間距離収集装置と、
任意の階層に含まれるクラスタごとに、当該親ノードが当該各子ノードからセンサデータを無線通信を介して収集する際に生じるクラスタ遅延量を推定し、これらクラスタ遅延量を合計することにより、当該階層におけるデータ収集効率を示す遅延評価値を算出する遅延評価値算出装置と、
任意の階層に属する各子ノードを、予め選択した当該階層の親ノードのうち当該子ノードと最短距離にある親ノードのクラスタへ割り当てた後、任意のクラスタのうち当該親ノードから距離が短い順に他のクラスタの子ノードを選択して当該親ノードのクラスタへ配置換えすることにより新たなクラスタ構成を生成し、当該階層のこれら新たなクラスタ構成のうち前記遅延評価値が最も小さいクラスタ構成を当該階層のクラスタ構成として決定するクラスタリング処理装置と
を備えることを特徴とするセンサネットワーク構築装置。 - センサにより周囲状況をセンシングして得たセンサデータを無線通信で送受信する複数のセンサノードと、これら複数のセンサノードからなるクラスタが1つ以上含まれる階層で階層化することにより前記各センサノード間を結ぶセンサネットワークを構築するセンサネットワーク構築装置と、前記センサネットワークを用いて前記各センサノードのセンサデータを収集する基地局とを含み、前記各センサノードがそれぞれ子ノードまたは親ノードとして動作して、1つ以上の子ノードと1つの親ノードとから前記各クラスタを構成し、当該親ノードが当該クラスタ内のセンサノードで得られたセンサデータを当該階層に固有の無線通信チャネルを介して収集し、当該親ノードが1つ上位の階層のクラスタの子ノードとして動作するとともに、前記基地局が最上位階層を構成する1つのクラスタの親ノードとして動作することにより、すべての前記センサノードで得られたセンサデータを前記基地局で収集するセンサデータ収集システムで用いられるセンサノードであって、
当該親ノードとの間で所定期間以上通信できない場合、前記最上位階層より下位の各階層で用いる無線通信チャネルを用いて通信可能な親ノードを探索し、見つかった通信可能な親ノードのうち当該子ノードとの間の前記距離が最も短い親ノードを当該子ノードの新たな親ノードとして切り替える親ノード切替装置を備えることを特徴とするセンサノード。 - センサにより周囲状況をセンシングして得られたセンサデータを無線通信で送受信する複数のセンサノードと、複数の前記センサノードからなるクラスタが1つ以上含まれる階層で階層化されたセンサネットワークを構築するセンサネットワーク構築装置と、前記センサネットワークを用いて前記各センサノードのセンサデータを収集する基地局とを含み、前記各センサノードがそれぞれ子ノードまたは親ノードとして動作して、1つ以上の子ノードと1つの親ノードとから前記各クラスタを構成し、当該親ノードが当該クラスタ内のセンサノードで得られたセンサデータを当該階層に固有の無線通信チャネルを介して収集し、当該親ノードが1つ上位の階層のクラスタの子ノードとして動作するとともに、前記基地局が最上位階層を構成する1つのクラスタの親ノードとして動作することにより、すべての前記センサノードで得られたセンサデータを前記基地局で収集するセンサデータ収集システムで用いられるセンサネットワーク構築方法であって、
前記センサネットワーク構築装置のノード間距離収集装置が、前記各センサノードで検出した、当該センサノードと他のセンサノードとの間で無線通信可能な最小送信電波強度値を、これらセンサノード間の距離として前記センサネットワークを介して収集するノード間距離収集ステップと、
前記センサネットワーク構築装置の遅延評価値算出装置が、任意の階層に含まれるクラスタごとに、当該親ノードが当該各子ノードからセンサデータを無線通信を介して収集する際に生じるクラスタ遅延量を推定し、これらクラスタ遅延量を合計することにより、当該階層におけるデータ収集効率を示す遅延評価値を算出する遅延評価値算出ステップと、
前記センサネットワーク構築装置のクラスタリング処理装置が、任意の階層に属する各子ノードを、予め選択した当該階層の親ノードのうち当該子ノードと最短距離にある親ノードのクラスタへ割り当てた後、任意のクラスタのうち当該親ノードから距離が短い順に他のクラスタの子ノードを選択して当該親ノードのクラスタへ配置換えすることにより新たなクラスタ構成を生成し、当該階層のこれら新たなクラスタ構成のうち前記遅延評価値が最も小さいクラスタ構成を当該階層のクラスタ構成として決定するクラスタリング処理ステップと
を備えることを特徴とするセンサネットワーク構築方法。 - センサにより周囲状況をセンシングして得たセンサデータを無線通信で送受信する複数のセンサノードと、これら複数のセンサノードからなるクラスタが1つ以上含まれる階層で階層化することにより前記各センサノード間を結ぶセンサネットワークを構築するセンサネットワーク構築装置と、前記センサネットワークを用いて前記各センサノードのセンサデータを収集する基地局とを含み、前記各センサノードがそれぞれ子ノードまたは親ノードとして動作して、1つ以上の子ノードと1つの親ノードとから前記各クラスタを構成し、当該親ノードが当該クラスタ内のセンサノードで得られたセンサデータを当該階層に固有の無線通信チャネルを介して収集し、当該親ノードが1つ上位の階層のクラスタの子ノードとして動作するとともに、前記基地局が最上位階層を構成する1つのクラスタの親ノードとして動作することにより、すべての前記センサノードで得られたセンサデータを前記基地局で収集するセンサデータ収集システムで用いられる親ノード切替方法であって、
前記子ノードが、当該親ノードとの間で所定期間以上通信できない場合、前記最上位階層より下位の各階層で用いる無線通信チャネルを用いて通信可能な親ノードを探索するステップと、
前記子ノードが、見つかった通信可能な親ノードのうち当該子ノードとの間の前記距離が最も短い親ノードを当該子ノードの新たな親ノードとして切り替えるステップと
を備えることを特徴とする親ノード切替方法。
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