JP5081974B2

JP5081974B2 - モバイル端末のスキャンプロセスを最適化する方法

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Publication number: JP5081974B2
Application number: JP2010509688A
Authority: JP
Inventors: ロペツ、ミグエルマルチン; ヴィダル、アルベルト; ヴィリャロンガ、クラウディア
Original assignee: NEC Europe Ltd
Current assignee: NEC Europe Ltd
Priority date: 2007-06-26
Filing date: 2007-06-26
Publication date: 2012-11-28
Anticipated expiration: 2027-06-26
Also published as: EP2158770B1; US20100185575A1; KR101140560B1; US8407174B2; KR20100005144A; EP2158770A1; JP2010531078A; WO2009000298A1

Description

本発明は、モバイル端末のスキャンプロセスを最適化する方法に関する。ここで、スキャンプロセスは、接続できる利用可能なネットワークを発見するためにモバイル端末によって実行され、存在するネットワークの少なくとも一部がサーバに登録され、該サーバは、登録されているネットワークに関する情報をモバイル端末に提供する。

近年、いくつかの種類のワイヤレス通信システムが開発されている。例えば、ワイヤレスローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）が現在広く普及し、ＵＭＴＳ(Universal Mobile Telecommunications System)のようなセルラネットワークがきわめて重要なものとなっており、また最近では、ＷｉＭＡＸ(Worldwide Interoperability for Microwave Access)が、ラストマイルのワイヤレスブロードバンドアクセスの配信を可能にする標準準拠技術として開発されている。これらのシステムはそれぞれ、多様なサービスおよび特定のアプリケーションを提供する。

現在の多様なワイヤレス通信システムにより、モバイル端末は今日では多くのネットワークインタフェースをサポートし、ＷｉＦｉ、ＵＭＴＳ、ＧＳＭおよびＢｌｕｅｔｏｏｔｈが既に商用化されている。ＧＳＭ／ＵＭＴＳネットワークへの接続はネットワーク事業者により適切に設定されるが、ＷｉＦｉやＢｌｕｅｔｏｏｔｈのような他のネットワークでは、接続時間のかなりの割合を確保するために、モバイル端末の連続的スキャンが必要である。利用可能なネットワークを発見するため、端末はテクノロジ固有のスキャン機能を実行しなければならない。これは一般にバッテリ消費量が大きいので、モバイル端末の動作時間が、受け入れがたいほど短くなってしまう。

ＷｉＦｉのように、端末がアドバタイズメント（例えばビーコン）を受信するネットワークの場合、スキャン時間は、ワイヤレス通信カードが無線リンクをリスンしてそのようなアドバタイズメントを受信可能な期間とみなすことができる。残りの時間中は、デバイスは非リスン状態とみなされる。ＢｌｕｅｔｏｏｔｈのＩｎｑｕｉｒｙ（デバイス検出）やＷｉＦｉのアクティブなＰｒｏｂｅＲｅｑｕｅｓｔ（プローブ要求）モードのように、プロトコルがアドバタイズメントを提供しない場合、スキャンを行うことがスキャンプロセスの開始とみなされる。

与えられたエリア内で利用可能なネットワークがモバイル端末と通信するために、ＭＩＨ（メディア非依存ハンドオーバ、Media Independent Handover）のようないくつかの方式が開発されている。これにより、端末はスキャンプロセスを実行する必要がなく、近隣の既知のネットワークに直接接続を試みることができる。しかし、ＭＩＨ非対応のデバイスは、利用可能なネットワークを周期的にスキャンしなければならないため、上記のように急速にバッテリが消費されてしまう。他方、ＭＩＨ対応デバイスは、ＭＩＨサービスによって提供される利用可能なネットワークに関する情報の使用時には、バッテリおよびスキャン時間を節約することができる。ＭＩＨサービスにおいて、この情報は通常、存在するネットワークが登録されている情報サーバ（ＩＳ）によって提供される。

しかし、情報が不完全あるいは期限切れという理由のため、モバイルデバイスが、情報サーバによって提供される情報を使用できない状況が常に存在することになる。この状況は、実際に存在しているネットワークがまだＩＳに登録されていないということによって起こり得る。このような場合、端末は、非ＭＩＨ機能に縮減され、通常は、端末に実装されるポリシーに従って周期的スキャンを行う。このような状況は、ＭＩＨ対応デバイスの非ＭＩＨ動作と称することができる。この場合、端末は、あたかもＭＩＨ対応でないかのように動作する。すなわち、端末は、接続できる利用可能なネットワークを発見するため周期的スキャンを行わなければならない。

したがって、本発明の目的は、頭書のようなモバイル端末のスキャンプロセスを最適化する方法において、実施の容易なメカニズムを使用することにより、できるだけ消費電力を低減しつつ、高度の接続性を実現するような改良を行うことである。

本発明によれば、上記の目的は、請求項１の構成を有する方法によって達成される。この請求項に記載の通り、本方法は、モバイル端末のスキャン周期がサーバによって提供される情報に基づいて動的に調整されることを特徴とする。

本発明によって認識されたこととして、存在するネットワークを登録することができるサーバによって提供される利用可能なネットワークに関する情報を使用することにより、モバイル端末のスキャン周期の動的適応を行うことができる。サーバによって提供される利用可能なネットワークに関する情報に応じてスキャン周期を指定することにより、少なくとも従来のスキャン方法と同程度の接続性が実現可能であるが、消費電力が最適化されるので、バッテリ寿命が延びる。

本発明による方法は、例えば、ＩＥＥＥ８０２．２１標準準拠のＭＩＨ環境で好適に適用可能である。このような場合、ＭＩＨ情報サーバ（ＩＳ）は、存在するネットワークを登録することが可能で、登録されたネットワークに関する情報をモバイル端末に提供するサーバとして機能することになる。しかし、本発明は、ネットワークを登録することが可能で、登録されたネットワークに関する情報をモバイル端末に提供することができるサーバを備えたいかなる状況にも適用可能であると理解すべきである。したがって、本発明について以下でＭＩＨに関して説明する際には、ＭＩＨへの言及は単に例示的な言及であると理解すべきであり、いかなる意味でも本発明を限定することを意図するものでないことを明記しておく。

特に好適な実施形態では、ネットワークがサーバに登録されている確率Ｐ_Ｒを推定し、モバイル端末のスキャン周期がその推定確率Ｐ_Ｒに基づいて決定される。Ｐ_Ｒが、それぞれのネットワークがサーバに登録されている確率であるということは、言い換えれば、Ｐ_Ｒは、サーバに既知であるネットワークの割合、あるいはＭＩＨ技術という特定のアプリケーションの場合には、ＭＩＨ情報サーバ（ＩＳ）に既知であるネットワークの割合、をそれぞれ与える。Ｐ_Ｒは常に、１よりも小さいか、または、指定されたエリア内に存在するすべてのネットワークがサーバに既知である場合には１に等しい。端末のスキャン周期を最適に調整するためには、推定確率値Ｐ_Ｒが低いほどスキャン周期を短くする。確率値Ｐ_Ｒの推定は、各端末がサーバから受信される情報に基づいて実行してもよく、あるいは、より集中化した方式でサーバ自体が実行してもよい。後者の場合、確率値Ｐ_Ｒは、端末側からの特別の要求に応じて、サーバからモバイル端末へ送信されるようにしてもよい。

さらに好適な実施形態では、ユーザがサーバにネットワークを報告することが可能であり、この報告は、存在するネットワークについての知識をサーバが更新するために用いられる。そして、確率Ｐ_Ｒは、ユーザから受信される上記ネットワーク報告に基づいてサーバによって動的に再計算される。サーバにネットワークを報告するためにユーザがサーバへメッセージを送信できるようにすることにより、サーバに保存される情報の新規性、量、および完全性が向上する。サーバ内の情報を更新する通信ノードは、個別のユーザ、好ましくはサーバの事業者のカスタマであってもよく、あるいは、他のネットワーク事業者であってもよい。ユーザが自らサーバの更新を行うことを可能にすることにより、システムはきわめて動的で、ネットワークの現在の状態に忠実なものとなり、サーバ内の情報は、現場のユーザによる定期的な更新によって常に新規かつ完全になる。

具体的実施形態において、サーバは、所定の基準による信憑性チェックを実行した後でのみ、ユーザ側からの報告を使用するようにしてもよい。すなわち、サーバは、所定の基準に従って、ユーザ／通信ノードから受信されるメッセージの受理について判断する。指定された基準が満たされる場合に限り、サーバは、更新動作を実行するためにメッセージの内容を使用する。それ以外の場合、メッセージは破棄してよい。例えば、信憑性チェックは、ユーザによって報告されたネットワークを移動ネットワーク、すなわち、一定の位置に固定していないネットワークとして判別するための測定を含んでもよい。さらに、単なるスパムが報告されるのを防ぐためのメカニズムを実装してもよい。また、所定の基準としては、例えば、通信ノードの権限の種別を含んでもよい。すなわち、サーバは、権限のある通信ノードからのメッセージのみをさらに処理するように設定されてもよい。権限は、それぞれの通信ノードが、当該サーバの管理を担当する事業者のカスタマとして登録されていることによるものとしてもよい。

権限の問題に加えて、サーバはさらなる信憑性チェックを実行してもよい。例えば、サーバは、所定期間内に同一（または実質同一）の内容を含む所定数のメッセージを相異なる通信ノードから受信するような場合にのみ、通信ノードから転送されてきた情報を更新のために使用するものとしてもよい。裏を返せば、このことは、単独のメッセージは信頼できないと判定されることを意味する。例えば、ある通信ノードが、まだサーバに登録されていないネットワークについて報告した場合、サーバは、このネットワークの存在が同じ地理的領域から他の通信ノードによって確認される場合に限り、このネットワークの登録の処理を行う。このメカニズムは、特定のユーザからの意図的に偽造された情報を検出することを強力にサポートする。

確率Ｐ_Ｒを調整するため、サーバがまだ知識として持っていないネットワークに関するユーザ報告（適宜チェックされ、信頼できると認定されたもの）を受信するたびに、確率Ｐ_Ｒを減少させてもよい。確率Ｐ_Ｒを減少させることで、明らかに、まだサーバに登録されていない（多数の）存在するネットワークがあることが考慮に入れられる。

他方、サーバが長期間にわたり未知のネットワークのユーザ報告を受信しない場合には、確率Ｐ_Ｒを値１のほうへわずかに増加させてもよい。このような場合には、存在するすべてのネットワークが既にサーバに登録されている可能性がきわめて高い。しかし、サーバが長期間にわたりユーザ報告を全く受信しない場合には、確率Ｐ_Ｒを減少させてもよい。これにより、利用可能なネットワークに関してサーバに保存されている情報の新規性の喪失を考慮に入れることができる。確率Ｐ_Ｒを増加／減少させるまでの期間は、所定のパラメータとして実装してもよい。

確率Ｐ_Ｒの計算において考慮すべきもう１つのパラメータとして、未知のネットワークの個数の予測を含めてもよい。このような予測は、例えば、機械学習技術を用いて実行することができる。

精度を高めるためには、それぞれの地理的エリアに固有の確率Ｐ_Ｒの推定を実行することが有効となる。確率値が生成される対象の地理的エリアが小さいほど、個別のモバイル端末が、そのスキャン周期を調整するために、現在位置する地理的エリアに適する確率値を選択する際の情報が良好となる。粒度は、サーバによって提供される位置決定メカニズムに応じて決めてもよい。エリアは通常、位置決定システムの最高分解能よりも大きくなる。

個別の確率を効果的に保存するため、それぞれの指定されたエリアに対する個別の確率Ｐ_Ｒは、空間データベースに、あるいは、ＧＩＳ（地理情報サービス）ストレージメカニズムを用いて、サーバによって保存されるようにしてもよい。

好適な態様において、それぞれの指定されたエリアごとに、個別の確率Ｐ_Ｒは、相異なるアクセス技術のそれぞれに対して計算される。これにより、例えばＷｉＦｉネットワークのみを（おそらくは、端末がそのようなネットワークインタフェースしかサポートしていないという理由で）探索するモバイル端末は、存在するＷｉＦｉネットワークに関するローカルな状況のみを考慮した確率Ｐ_Ｒの値に基づいて、そのスキャン周期を調整することができる。

それぞれのエリアに対して妥当な確率Ｐ_Ｒを、そのエリアに隣接するエリアへ送信してもよい。これにより、ユーザは、隣接エリアのほうが確率Ｐ_Ｒが高いので、より長いスキャン周期を適用してネットワークへの接続を確立することにより、消費するバッテリパワーが少なくなり得ることがわかった場合に、自己の地理的位置を隣接エリアへ変更することができる。さらに、ユーザは、大きいエリアに対して平均した確率値Ｐ_Ｒを受信したいか、あるいはむしろ、より小さい近接エリア群に対する粒度の細かい値を受信したいかを選択できるようにしてもよい。

好適な態様において、計算された確率値Ｐ_Ｒは、モバイル端末へ送信され、スキャン周期Ｔ_Ｓは、受信された確率値Ｐ_Ｒに基づいてモバイル端末側で計算されるようにしてもよい。別法として、スキャン周期Ｔ_Ｓはサーバまたは外部アプリケーションが計算し、計算されたスキャン周期Ｔ_Ｓをモバイル端末へ送信することも可能である。

確率Ｐ_Ｒの推定値および／またはスキャン周期Ｔ_Ｓの計算値をサーバからモバイル端末へ送信する際、ＩＥＥＥ８０２．２１標準に規定されたＭＩＩＳ（メディア非依存情報サービス、Media Independent Information Service）を用いてもよい。このために、新しい情報エレメント（ＩＥ）をＭＩＩＳに追加してもよい。これを行うに際して、ほかに問題はない。というのは、０８２．２１プロトコルは、ベンダおよび事業者が独自のＩＥを追加することを可能にする目的で一定のビット数を予約しているからである。例えば、これに関して、「ネットワーク情報推定値」という新しいＩＥを導入してもよい。この情報をフレームに挿入してモバイルノードへ送信するプロセスは、通常の８０２．２１の規則に従えばよい。

なお、繰り返しになるが、本明細書に記載される方法は、ＩＥＥＥ８０２．２１仕様に規定されるＭＩＨに限定されない。当業者には明らかとなるように、上記の方法は、同様のメカニズムや機能を有する現在あるいは将来のいかなるプロトコルにも適用できる。

本発明を好適な態様で実施するにはいくつもの可能性がある。このためには、一方で請求項１に従属する諸請求項を参照しつつ、他方で図面により例示された本発明の好ましい実施形態についての以下の説明を参照されたい。図面を用いて本発明の好ましい実施形態を説明する際には、本発明の教示による好ましい実施形態一般およびその変形例について説明する。

ＭＩＨ通信モデル全般を示す代表的なネットワークアーキテクチャの模式図である。長いスキャン周期を有する従来技術による静的ネットワーク探索プロセスの模式図である。短いスキャン周期を有する従来技術による静的ネットワーク探索プロセスの模式図である。さまざまなスキャン状況によるバッテリ消費および空費時間の比較を示す模式図である。確率Ｐ_Ｒを動的に再計算するアルゴリズムの一実施形態を示す流れ図である。

図１は、本発明による方法が一般的に適用可能なＭＩＨサービスを含むネットワークモデルを例示している。すなわち、図１は、代表的ネットワークアーキテクチャにおけるＭＩＨ通信参照点を図示している。このモデルは、複数の有線および／またはワイヤレスアクセス技術オプションをサポートするＭＩＨ対応通信ノード１を含む。

図１に示すモデルは、例として４つのアクセスネットワーク１〜４を有する。アクセスネットワーク１、２および４は、コアネットワーク（それぞれ事業者１〜３コア）に接続されているが、アクセスネットワーク３は、「在圏／ホームコアネットワーク」と表されたコアネットワークに接続されているセルラネットワークである。ここで、在圏およびホームという用語は、プロビジョニングを行うサービスプロバイダまたは企業を指す。図示したいずれのネットワークも、事業者と、通信ノード１のプロビジョナとの関係に依存して、在圏またはホームのいずれかのネットワークとなり得る。事業者１〜３コアはそれぞれ、サービスプロバイダまたは企業イントラネットプロバイダのいずれを表していてもよい。

ネットワークプロバイダは、そのアクセスネットワーク（アクセスネットワーク１〜４）においてＭＩＨサービスを提供することにより、そのネットワーク内へのハンドオーバを容易にする。各アクセス技術は、そのＭＩＨ機能をアドバタイズするか、またはＭＩＨサービスディスカバリに応答する。アクセスネットワークの各サービスプロバイダは、１つ以上のＭＩＨポイントオブサービス（ＰｏＳ）へのアクセスを可能にする。これらのＰｏＳは、ＭＩＨ機能ディスカバリの間に判定されるＭＩＨサービスの一部または全部を提供することが可能である。ＭＩＨＰｏＳの位置あるいはノードは、標準では決まっていない。ＰｏＳ位置は、事業者の配備状況や技術固有のＭＩＨアーキテクチャによって変わり得る。

ＭＩＨＰｏＳは、アクセスネットワーク（本具体例ではアクセスネットワーク１、２、および４で代表させる）内のポイントオブアタッチメント（ＰｏＡ）の近くに配置しても、共同設置してもよい。別法として、ＰｏＳは、アクセスネットワークまたはコアネットワーク（本具体例ではアクセスネットワーク３で代表させる）の奥深くに配置してもよい。図１に示すように、通信ノード１内のＭＩＨエンティティは、任意のアクセスネットワークを通じて、Ｒ１、Ｒ２またはＲ３のいずれかによってＭＩＨネットワークエンティティと通信する。８０２．２１によれば、図１に示す通信参照点Ｒ１〜Ｒ５は以下のように規定される。

Ｒ１は、通信ノード１上のＭＩＨＦと、それにサービスするＰｏＡのネットワークエンティティ上のＭＩＨＰｏＳとの間のＭＩＨＦ手続きを表す（ＭＩＨＦ（メディア非依存ハンドオーバ機能、Media Independent Handover Function）は、８０２．２１仕様で規定されるＭＩＨサービスの機能実装である）。

Ｒ２は、通信ノード１上のＭＩＨＦと、候補ＰｏＡのネットワークエンティティ上のＭＩＨＰｏＳとの間のＭＩＨＦ手続きを表す。候補ＰｏＡは、通信ノード１がそれについて知っているが、現在は接続されていないＰｏＡである。これは、ハンドオーバが最終的に起こる場合にターゲットＰｏＡとなる。Ｒ１およびＲ２は、Ｌ２およびＬ３の両者およびそれよりも上位の通信インタフェースを含み得る。

Ｒ３は、通信ノード１上のＭＩＨＦと、非ＰｏＡネットワークエンティティ上のＭＩＨＰｏＳとの間のＭＩＨＦ手続きを表す。Ｒ３は、Ｌ３およびそれよりも上位の通信インタフェースを含み得るが、イーサーネットブリッジ、ＭＰＬＳ等のようなＬ２トランスポートプロトコルも含む可能性がある。

Ｒ４は、あるネットワークエンティティ内のＭＩＨＰｏＳと、別のネットワークエンティティ内のＭＩＨ非ＰｏＳインスタンスとの間のＭＩＨＦ手続きを表す。Ｒ５は、相異なるネットワークエンティティ内の２つのＭＩＨＰｏＳインスタンス間のＭＩＨＦ手続きを表す。Ｒ４およびＲ５は、Ｌ３およびそれよりも上位の通信インタフェースを含み得る。Ｒ１〜Ｒ５を通じてやりとりされるＭＩＨＦコンテンツは、ＭＩＩＳ（メディア非依存情報サービス）、ＭＩＥＳ（メディア非依存イベントサービス、Media Independent Event Service）、またはＭＩＣＳ（メディア非依存コマンドサービス、Media Independent Command Service）に関するものとすることができる。

在圏ネットワークとホームネットワークの相互作用は、制御・管理目的であっても、データトランスポート目的であってもよい。また、ローミングあるいはＳＬＡ契約により、ホームネットワークは、通信ノード１が在圏ネットワークを通じて直接に公衆インターネットにアクセスできるようにすることも可能である。図示のように、２つのＭＩＨネットワークエンティティが、Ｒ４またはＲ５参照接続経由で相互に通信することが可能である。ＭＩＨ対応ＰｏＡは、Ｒ３およびＲ４参照点経由で他のＭＩＨネットワークエンティティと通信することも可能である。ＭＩＨ対応通信ノード１は、Ｒ２参照点経由で候補アクセスネットワーク内の他のＰｏＡとのＭＩＨ通信を行い、候補ネットワークに関する情報サービスを取得することも可能である。

ＭＩＨ情報サービス（ＭＩＩＳ）に関して、プロバイダは、ＭＩＨＰｏＳノード（上部左端）に位置するその情報サーバへのアクセスを提供する。事業者は通信ノードにＭＩＩＳを提供することにより、サービスを選択し利用することを可能にする新たなローミングリスト、コスト、プロバイダ識別情報、プロバイダサービス、優先順位等の情報（ただしこれらに限定されない）を含む関連情報を通信ノードが取得できるようにする。通信ノード１は、そのプロバイダによって、ＭＩＩＳデータの事前プロビジョニングを受けることが可能である。また、通信ノード１は、そのプロバイダの任意のアクセスネットワークからＭＩＨ情報サービスを取得することも可能である。ＭＩＩＳは、別の重畳するネットワークあるいは近隣のネットワークからも、そのネットワークのＭＩＩＳポイントオブサービスを用いて利用可能である。プロビジョナのネットワーク（本具体例ではアクセスネットワーク３に接続されているとして図示）は、Ｒ３およびＲ４インタフェースを利用して、プロビジョナまたは在圏ネットワークのＭＩＨ情報サーバのような、他のＭＩＨエンティティにアクセスしてもよい。

ＭＩＨコマンドサービス（ＭＩＣＳ）に関して、情報データベース（左端中ほど）はコマンドサービスＰｏＳを示している。通信ノード１のＭＩＨＦは通常、レイヤ３トランスポートを用いてこのサーバと通信する。

上記のように、８０２．２１標準はいくつかの機能を提供するが特に、与えられたエリア内で利用可能なネットワークが端末と通信するためのメカニズムを提供する。このため、端末はスキャンを行う必要がなく、近隣の既知のネットワークに直接接続を試みる。

ＭＩＨは、端末が何度もスキャンを行わずに済むために大いに役立つが、それでもなお、ネットワークがＭＩＨ情報サービスにまだ登録されていないか、あるいは情報が期限切れのため、利用可能なネットワークがないという状況になることは多い。このような場合、端末は非ＭＩＨ機能に縮減される。これを以下、「ＭＩＨ対応デバイスの非ＭＩＨ動作」と称する。このような状況（あるいは、端末が全くＭＩＨ対応でない場合）では、端末は通常、利用可能なネットワークを検出するために、端末内に実装されたポリシーに従って周期的にスキャンを行わなければならない。

図２および図３は、この状況を、長いスキャン周期（図２における低いスキャン頻度）および短いスキャン周期（図３における高頻度のスキャン）の場合に対して例示している。いずれの場合も、点Ａから点Ｂへ移動するユーザは、ネットワークＡのカバレジエリア（破線の円で示す）を出ると、急に接続が切れる。これは点Ｃで起こる。利用可能なネットワークに関する情報がないため、非ＭＩＨ対応であるか、ＭＩＨ対応ではあるが非ＭＩＨ動作モードにあるかのいずれかの理由で、モバイル端末は、三角形で示す周期的スキャンを行う。図２におけるスキャン周期Ｔ_Ｓは、図３におけるスキャン周期Ｔ_Ｓ′よりもかなり長く選択されている。すなわち、引き続く２回のスキャンの間の時間間隔は、図２の実施形態のほうが図３に示す実施形態よりも長い。

ネットワークＢのカバレジエリアに入った後（点Ｄ）、次のスキャン（点Ｅ）でネットワークを検出する。図２および図３からわかるように、長いスキャン周期の場合、端末は、ネットワークＡからの切断とネットワークＢへの接続との間に５回しかスキャンを実行していない。しかし、端末は、ネットワークＢのカバレジエリアに入った後のスキャンが行われるまで、ネットワークＢのことを知らない。このため、斜線部で示すように、ネットワークが利用可能であるにもかかわらず接続のない長い間隔が生じる。最悪の場合には、スキャン周期Ｔ_Ｓが長いために、ユーザがネットワークＢを検出せずに通り過ぎてしまう可能性もあり、これが好ましい動作でないことは明らかである。

図３の短いほうのスキャン周期Ｔ_Ｓ′の場合には、ネットワークＢに入った後、ずっと早くネットワークＢを発見するが、スキャン回数が多くなるという代償を払う。このため、バッテリの消耗が速くなる。こうして、バッテリ消費と接続時間との間の明らかなトレードオフが観察されることになる。

統計的には、ネットワークが利用可能となってから発見されるまでの平均時間として定義される期待空費時間（図２および図３のそれぞれにおいて斜線部で表す）は、
Ｅ_{ｗａｓｔｅｄ}＝Ｔ_Ｓ／２
である。ただし、Ｔ_Ｓはスキャン周期である。スキャン周期が長いほど、空費時間、すなわち、接続が利用可能であるにもかかわらずモバイル端末が接続されない時間、が大きくなる。この一般式では、ネットワークは一様ランダムに分布すると仮定している。

次に、ネットワークＢが情報サービスに登録されたＭＩＨの場合を考える。この場合、端末は、ネットワークＢの所在を既に知っており、スキャンを実行する必要がない。また、端末は、ネットワークＢを利用可能であることが分かっているエリアに入ると直ちに接続する。これは最適解であり、これにより、スキャン回数が最小化され、空費時間は最短となる。しかし、ネットワークのない区間を考慮しなければならない。端末は、その区間で利用可能なネットワークの情報をＭＩＨが有していないことは知っているが、チェックする手段がない。できるだけ長く接続を確保しようとすれば、依然としてスキャンを行う必要がある。

そこで、次のようなハイブリッド方式を用いる。端末は、既知のネットワークの近くではスキャンを行わないが、エリア内でネットワークが知られていない場合には定期的スキャンを実行する。この場合、空費時間は、ネットワークがＭＩＨに知られていない場合には既に上記で説明した場合と同じであり、ネットワークがＭＩＨ情報サーバに登録されている場合には０（あるいは非有意）である。これは次のように表される。
Ｅ_{ｗａｓｔｅｄＭＩＨ}＝（Ｐ_Ｒ・０）＋［（１−Ｐ_Ｒ）・Ｔ_Ｓ／２］
＝（１−Ｐ_Ｒ）・Ｔ_Ｓ／２
ここで、Ｐ_Ｒは、それぞれのネットワークがＭＩＨの情報サーバに登録されている確率、すなわち、ＭＩＨに既知のネットワークの割合である。Ｐ_Ｒは１以下なので、１−Ｐ_Ｒは１よりも小さい。したがって、ＭＩＨありの空費時間は必ず、ＭＩＨなしの場合以下であり、情報サービスに登録されている既知のネットワークに対しては、空費時間はより小さくなる。

図４は、空費時間をスキャン周期Ｔ_Ｓの関数として例示している。ＭＩＨなし、すなわちＰ_Ｒ＝０の場合、空費時間は、スキャン周期Ｔ_Ｓが増大するにつれて傾き１／２で増大する。しかし、Ｐ_Ｒが０よりも大きい場合、傾きは小さくなる。すなわち、０よりも大きい確率値Ｐ_Ｒでは、任意のしきい値に等しい空費時間に達するのに、より長いスキャン周期Ｔ_Ｓを使用することができる。その任意しきい値は破線で示している。

また、図４のプロットは、バッテリ消費の推定値を例示している。これは、スキャン周期Ｔ_Ｓと密接に関連する。スキャンが端末によってより頻繁に実行されるほど（Ｔ_Ｓ小）、バッテリはより多く使用される。この効果を点線で図示している。与えられた任意しきい値に対して、Ｐ_Ｒが０よりも大きい場合のほうが、Ｐ_Ｒが０、すなわちＭＩＨが利用可能でない場合よりも、消費電力をそれぞれ大幅に低下させることができる。したがって、確率Ｐ_Ｒが既知と仮定すると、空費時間がＭＩＨなしの場合と同じになるような最適なスキャン周期を計算することができる。上記の２つの式を等置することにより、次式が得られる。
Ｅ_{ｗａｓｔｅｄＭＩＨ}＝Ｅ_{ｗａｓｔｅｄ}
（１−Ｐ_Ｒ）・Ｔ_ＳＭＩＨ／２＝Ｔ_Ｓ／２
Ｔ_ＳＭＩＨ＝Ｔ_Ｓ／（１−Ｐ_Ｒ）
→ Ｔ_ＳＭＩＨ≧Ｔ_Ｓ
これは、Ｔ_ＳおよびＰ_Ｒによって与えられる、期待されるしきい値によって決まるスキャン時間の値である。このようなスキャン周期を用いることで、バッテリの使用を最適化しつつ、依然としてＭＩＨなしの場合と同程度の接続性が確保される。

提案した公式は、ＭＩＨなしの場合の空費時間によって与えられる目標パフォーマンスとの関係で、どのようにＴ_Ｓを計算できるかに関する簡単な一例である。より高度な方法としては、例えば、ユーザが、計算された最適周期からの偏差として、より短いスキャン周期を選択することによって、より積極的にスキャンを行う（とともにバッテリを消費する）ことを可能にすることも考えられる。ＭＩＨなしの場合のスキャン周期Ｔ_Ｓが利用可能でない通常の態様では、周期は、経験的に調整された定数を用いて計算することができる。また、スキャン周期Ｔ_Ｓは、当該時点においてユーザが所在するエリアに固有である。Ｐ_Ｒの推定のために、より大きい、またはより小さいエリアを考慮することも可能である。

確率値Ｐ_Ｒの計算として、（与えられたエリア内に）存在するネットワークのうちいくつのネットワークについてＭＩＨが実際に知っているかの推定を行うことができる。この場合、ユーザが周辺エリア内で実際に検出するネットワークに関する情報をアップロードすることを可能にするメカニズムを設けると特に有効である。この情報を用いて、ＭＩＨ情報サービスは、このネットワークについて既知であるかどうかをチェックし、既知でない場合には、その情報を保存する。

情報サービスにはまだ知られていないネットワークに関して報告する現場のユーザ側からのメッセージによって情報サービスが更新されると、Ｐ_Ｒが増大するため、スキャン周期の低減により、スキャンを行うモバイル端末のバッテリ消費低減の利得が向上する。報告されたネットワークのうちいくつのネットワークが既知であり、いくつのネットワークが新規であったかをチェックすることにより、情報サービスは、確率値Ｐ_Ｒの推定値を生成し、それを端末へ送信し、それに応じて端末のスキャン周期を調整することができる。

本実施形態によって、与えられたエリア内のＰ_Ｒを計算するために情報サーバにおいて実行されるアルゴリズムの基本状態図を図５に示す。

図５は、ユーザがサーバにアップロードしているネットワークについて既知か否かのみに基づいて、情報サーバによってＰ_Ｒ推定値が動的に再計算される方法の簡単な一例を示している。さらに、より高度なアルゴリズムでは、より精密にＰ_Ｒの推定を行うために、別のパラメータを利用してもよい。例えば、あるエリア内で長期間にわたって新たなネットワークが発見されない場合、すなわち、情報サービスが未知のネットワークの報告を受信しない場合、このことは、情報サーバに既に登録されている以外のネットワークが存在しないことを強く示唆していると解釈することができる。そこで、このような場合には、確率値Ｐ_Ｒを定常的に１へ向かって増大させてもよい。その値をユーザの端末へ送信し、ユーザが自己のスキャン周期Ｔ_Ｓを調整できるようにすることができる。上記の場合には、バッテリパワー節減のためにＴ_Ｓを減少させることにより調整する。しかし、そのエリア内で長期間にわたって、利用可能なネットワークについてどのユーザも報告しない場合には、情報の新規性の喪失を表すために、Ｐ_Ｒを低下させるべきである。

Ｐ_Ｒ推定の精度をさらに向上させるためには、測定において端末の能力を考慮に入れ、例えば、非常に長距離の携帯電話が遠隔のエリアからネットワークを報告しないようにしてもよい。その場合、Ｐ_Ｒを減少させることになるが、そのようなネットワークは、たとえ報告されても実際には利用可能でない。同様にして、ネットワークを新規とみなす前に、いくつかの測定を実行してもよい。このような測定によって、例えば、移動するネットワークや単なるスパムが報告されることが防止される。

Ｐ_Ｒの推定はエリアごとに固有であり、エリア境界は所定の基準に従って確定される。特に、境界は、時々変更してもよい。例えば、ある特定の確率値Ｐ_Ｒであると推定されたエリアについて、ユーザ数密度が低い場合（与えられた期間中に情報サービスに報告をしたユーザがほんの少数の場合）、エリアを拡大してもよい。また、エリアの決定は、ＭＩＨによって提供される位置決定メカニズムに依存する。エリアは通常、位置決定システムの最高分解能よりも大きくなる。さらに、与えられたエリアに対して、Ｐ_Ｒは、相異なるアクセス技術（Ｗｉｍａｘ、ＷｉＦｉ等）ごとに異なってもよい。

モバイル端末は、Ｐ_Ｒ推定値を用いて自己のスキャン周期Ｔ_Ｓを変更する。例として、Ｐ_Ｒ推定値が非常に低い場合、スキャン周期Ｔ_Ｓはかなり高くなる。すなわち、モバイルノードは、自己のまわりのネットワークの知識が少ないことを知っているので、接続可能なネットワークを探索するために非常に頻繁にスキャンをしようとする。他方、Ｐ_Ｒ推定値が非常に高い場合、ユーザは、近隣の利用可能なネットワークの状況について既にほぼ完全に知っているので、自己のスキャン周期Ｔ_Ｓを大幅に低下させる。なお、情報サービスからユーザ端末への確率値Ｐ_Ｒの送信は、現在のエリアだけでなく、隣接するエリアを含んでもよい。また、具体的実施形態として、大きいエリアに対して平均したＰ_Ｒを送信するか、あるいはむしろ、より小さい近接エリア群に対する粒度の細かい値を送信するかを選択することができる。この場合、ユーザが、情報サービスから情報を受信したいエリアに関する個別の選好を指定できるようにしてもよい。

ここまでは、確率Ｐ_Ｒが情報サービスによって計算された後、（場合にもよるが、おそらくはユーザの端末による要求に応じて）情報サービスから端末へ送信され、そこでスキャン周期Ｔ_Ｓが最適化されると仮定してきた。この態様は、各端末が自己のスキャン周期を計算することにより、確率Ｐ_Ｒ自体だけでなく、上記のような追加的パラメータも考慮に入れることができるので、高度に個別化されている。しかし、欠点として、必要な計算の動作により、端末側でわずかにエネルギー消費が増大する（ただしこれは、最適に調整されたスキャン周期による省エネルギーによって補償されて余りある）。別の態様として、スキャン周期Ｔ_Ｓをサーバ側で計算した後、端末に送信することも可能である。

強調すべき重要な点であるが、例示した実施形態ではＭＩＨを用いて説明したが、本発明は、一方でネットワーク情報をユーザに通知し、他方でユーザが自己のネットワーク測定値に基づいてネットワーク情報をアップロードするような、ＭＩＨと同様の機能の任意のメカニズムやプロトコルにも拡張されると理解すべきである。

上記の説明および添付図面の記載に基づいて、当業者は本発明の多くの変形例および他の実施形態に想到し得るであろう。したがって、本発明は、開示した具体的実施形態に限定されるものではなく、変形例および他の実施形態も、添付の特許請求の範囲内に含まれるものと理解すべきである。本明細書では特定の用語を用いているが、それらは総称的・説明的意味でのみ用いられており、限定を目的としたものではない。

Claims

モバイル端末のスキャンプロセスを最適化する方法において、該スキャンプロセスは、接続できる利用可能なアクセスネットワークを発見するために前記モバイル端末によって実行され、存在するアクセスネットワークの少なくとも一部がサーバに登録され、該サーバは、登録されているアクセスネットワークに関する情報を前記モバイル端末に提供し、
前記モバイル端末のスキャン周期が、前記サーバによって提供される情報に基づいて動的に調整され、
アクセスネットワークが前記サーバに登録されている確率Ｐ _Ｒが、該サーバに既知であるアクセスネットワークの割合として定義され、該確率Ｐ _Ｒが推定され、前記モバイル端末のスキャン周期が、該推定確率Ｐ _Ｒに基づいて決定されることを特徴とする、モバイル端末のスキャンプロセスを最適化する方法。
ユーザが前記サーバにアクセスネットワークを報告することが可能であり、該報告は、存在するアクセスネットワークについての知識を前記サーバが更新するために用いられ、前記確率Ｐ_Ｒが、ユーザから受信される前記アクセスネットワーク報告に基づいて前記サーバによって動的に再計算されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
前記サーバが、所定の基準による信憑性チェックを実行した後でのみ、ユーザ側からの報告を使用することを特徴とする請求項２に記載の方法。
前記信憑性チェックが、ユーザによって報告されたアクセスネットワークを移動ネットワークとして判別するための測定を含むことを特徴とする請求項３に記載の方法。
前記信憑性チェックは、前記サーバが所定期間内に同一の内容を含む所定数の報告を相異なるユーザから受信するかどうかをチェックするための測定を含むことを特徴とする請求項３または４に記載の方法。
前記信憑性チェックに際して、アクセスネットワークを報告するユーザの端末の能力を考慮に入れることを特徴とする請求項３ないし５のいずれか１項に記載の方法。
前記確率Ｐ_Ｒは、前記サーバが既知のアクセスネットワークに関するユーザ報告を受信するたびに前記サーバによって増加させられることを特徴とする請求項２ないし６のいずれか１項に記載の方法。
前記確率Ｐ_Ｒは、前記サーバが未知のアクセスネットワークに関するユーザ報告を受信するたびに減少させられることを特徴とする請求項２ないし７のいずれか１項に記載の方法。
前記確率Ｐ_Ｒは、前記サーバが長期間にわたり未知のアクセスネットワークのユーザ報告を受信しない場合に、値１のほうへ着実に増加させられることを特徴とする請求項２ないし８のいずれか１項に記載の方法。
前記確率Ｐ_Ｒは、前記サーバが長期間にわたりユーザ報告を受信しない場合に、減少させられることを特徴とする請求項２ないし９のいずれか１項に記載の方法。
機械学習技術を用いて未知のアクセスネットワークの個数を予測することを特徴とする請求項１ないし１０のいずれか１項に記載の方法。
それぞれの地理的エリアに固有の前記確率Ｐ_Ｒの推定を実行することを特徴とする請求項１ないし１１のいずれか１項に記載の方法。
それぞれの指定されたエリアに対する個別の確率Ｐ_Ｒが、空間データベースに、または、ＧＩＳ（地理情報サービス）ストレージメカニズムを用いて、前記サーバによって保存されることを特徴とする請求項１２に記載の方法。
それぞれのエリアに対して妥当な確率Ｐ_Ｒが、該エリアに隣接するエリアにも送信されることを特徴とする請求項１２または１３に記載の方法。
個別の確率Ｐ_Ｒが、相異なるアクセス技術のそれぞれに対して計算されることを特徴とする請求項１ないし１４のいずれか１項に記載の方法。
計算された確率値Ｐ_Ｒが、前記モバイル端末へ送信され、前記スキャン周期Ｔ_Ｓが、受信された確率値Ｐ_Ｒに基づいて前記モバイル端末側で計算されることを特徴とする請求項１ないし１５のいずれか１項に記載の方法。
前記スキャン周期Ｔ_Ｓが、前記サーバによって、または外部アプリケーションによって計算され、計算されたスキャン周期Ｔ_Ｓが、前記モバイル端末へ送信されることを特徴とする請求項１ないし１５のいずれか１項に記載の方法。
ＩＥＥＥ８０２．２１に規定されたＭＩＩＳ（メディア非依存情報サービス）を用い、新しい情報エレメント（ＩＥ）を該ＭＩＩＳに追加することによって、前記確率Ｐ_Ｒの値および／または前記スキャン周期Ｔ_Ｓを前記サーバから前記モバイル端末へ送信することを特徴とする請求項１ないし１７のいずれか１項に記載の方法。