JP6724174B2 - 分散Ｗｉ−Ｆｉネットワークの最適化を可能にするためのデータ収集 - Google Patents

Description

本開示は、広くは、無線ネットワーキングシステム及び方法に関する。より具体的には、本開示は、分散Ｗｉ−Ｆｉネットワークの最適化を可能にするためのデータ収集に関する。

関連出願との相互参照
本特許出願は、２０１６年３月１８日に出願された「分散Ｗｉ−Ｆｉネットワークの最適化を可能にするためのデータ収集」と題される米国特許仮出願第６２／３１０，５８９号の優先権を主張するものであり、その内容を参照により援用する。

Ｗｉ−Ｆｉネットワーク（すなわち、ＩＥＥＥ８０２．１１規格に基づく無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ））が広く普及している。人々は、家、職場（仕事部屋）、及び公共の場で、例えば学校やカフェ、公園でもＷｉ−Ｆｉネットワークを使用している。Ｗｉ−Ｆｉは、ケーブルを排除し移動性を可能にすることによって、高い利便性を提供する。消費者がＷｉ−Ｆｉで実行する各種アプリケーションは拡大の一途を辿っている。今日、人々は、ビデオトラフィック、オーディオトラフィック、電話での通話、ビデオ会議、オンラインゲーム、及び防犯カメラの映像など、あらゆる種類のメディアの伝送にＷｉ−Ｆｉを使用している。ウェブ閲覧、ファイルのアップロード／ダウンロード、ディスクドライブのバックアップ、及びいくつかのモバイルデバイス用アプリケーションなどの従来のデータサービスも同時に使用されることが多い。実際、Ｗｉ−Ｆｉは、家又は他の場所で、ユーザーデバイスとインターネットとの主接続となっている。接続されたデバイスの大半が、主ネットワーク接続性のためにＷｉ−Ｆｉを使用している。

Ｗｉ−Ｆｉの人気及び高普及率にもかかわらず、消費者の多くは尚もＷｉ−Ｆｉで苦労している。上述したようなリアルタイムのメディアアプリケーションを供給する難題によって、Ｗｉ−Ｆｉのスループット、待機時間、ジッター、及び堅牢性に負担が増大している。調査によると、サービスプロバイダーを介するインターネットへのブロードバンドアクセスは、９９．９％を越える確率で高データレートである。ところが、インターネットが消費者の家の境界まで確実且つ高速に届くにもかかわらず、家の中でＷｉ−Ｆｉを介して接続を分散する簡単なことの確実性はかなり低く、ユーザー体験満足度が低質になる。

一般的なＷｉ−Ｆｉシステムは、（ｉ）干渉、（ｉｉ）輻輳、及び（ｉｉｉ）カバレッジを含むいくつかの問題により、良好な動作が妨げられる。干渉については、Ｗｉ−Ｆｉの拡大に伴い、重複する異なるＷｉ−Ｆｉネットワーク間の干渉も拡大している。互いの範囲内にある２つのネットワークが高レベルのトラフィックを伝送する場合、互いに干渉して、両ネットワークで実現可能なスループットを低下させる。輻輳については、１つのＷｉ−Ｆｉネットワーク内でいくつかの通信セッションが稼働していることがある。いくつかの要求度の高いアプリケーション、例えば高解像度のビデオストリームが稼働しているとき、ネットワークは飽和状態に達し、ビデオストリームをサポートする十分な容量がなくなることがある。

カバレッジについては、Ｗｉ−Ｆｉ信号は距離とともに、及び、壁及び他の物体を通過する際に減衰する。多くの環境、例えば住居で、確実なＷｉ−Ｆｉサービスが全ての部屋で得られるとは限らない。基本的な接続が全ての部屋で得られる場合であっても、そうした場所の多くは弱いＷｉ−Ｆｉ信号のせいで低性能となる。住居内の様々な物体、例えば壁、ドア、鏡、人間、及びその辺にあるような物は全てＷｉ−Ｆｉ信号に干渉して減衰させ、データレートを低下させる。

一般的なＷｉ−Ｆｉシステムの性能を改善するために、２つの一般的手法が試されている。第１の手法は、単純に、より強力な単一アクセスポイントを確立して、ある場所をより高い信号強度でカバーしようというものであり、そうすることで所与の場所でより完全なカバレッジ、及びより高いデータレートを提供する。しかし、この手法は、許容送信電力(transmit power)の規制上の限界、及び基本的な自然法則の両方により制限される。そのような強力なアクセスポイントを作成する難易度は、電力の増強によるものであれ、送受信アンテナ数の増加によるものであれ、実現される改善とともに幾何級数的に上昇する。こうした技法を用いた現実的な改善は、６〜１２dBの範囲である。しかし、追加の壁１枚で１２dB減衰されることもある。したがって、１２dBのリンクバジェットを得るための相当な難易度及び費用にも関わらず、結果としてのシステムは追加の壁の１枚さえも通過して送信できない可能性がある。もとからあり得たカバレッジの穴は尚も全て存在し、低スループットのデバイスは尚も比較的低いスループットしか実現できず、全体的なシステム容量はごく僅かしか改善されないことになる。それに加えて、この手法は、干渉及び輻輳に関する状況を何ら改善しない。実のところ、送信電力を増強することにより、ネットワーク間の干渉量は上昇する。

第２の手法は、リピーター又はＷｉ−Ｆｉデバイスのメッシュを用いて、ある場所全体でＷｉ−Ｆｉデータをリピートすることである。この手法は、基本的に、より良いカバレッジを実現するより良い手法である。家の中心に１つのリピーターノードを配置するだけでも、１つのＷｉ−Ｆｉ送信波が移動しなければならない距離を半分に減じることができ、Ｗｉ−Ｆｉ信号の各ホップが移動（横断）しなければならない壁の数も半分になる。こうすればリンクバジェットの変化を４０dB以上とすることができ、これは上述した単一アクセスポイントの増強により得ることができる６〜１２dBのタイプの改善と比べて大きな変化である。メッシュネットワークは、Ｗｉ−Ｆｉリピーターを用いるシステムと同様の特性を有する。完全に相互接続されたメッシュは、全リピーターが互いに通信できる能力を追加し、パケットがネットワーク中の任意の経路を複数のホップを介して送達される可能性を開く。

最先端のメッシュ又はリピーターシステムにも多くの限界はある。このようなシステムはローカル制御に依存するので、リピーター又はメッシュノード間で全バックホール通信に同じ周波数を用いるように自己構成する。このため深刻なシステム容量の問題が生じる。パケットを目的地に届けるのに、ネットワーク内で３ホップを要求するシステムがあるとする。３ホップは全て同じ周波数チャンネル上にあるので、また、範囲（範囲は、サポートされる最も低いデータレートの長距離によって決定される）内の複数のデバイス中、所与のチャンネルで一度に１つのＷｉ−Ｆｉ電波しか送信できないので、一度に１つのホップしか有効にできない。したがって、この例では、３ホップを介してパケットを送達することは、当該１つのチャンネルでパケットを直接送達する場合の３倍の通信時間がかかることになる。第１のホップでは、パケットがＷｉ−Ｆｉゲートウェイから第１のメッシュノードへと移動しているとき、この家の他の全てのリンクは沈黙していなければならない。同様に、後にパケットが第１のメッシュノードから第２のメッシュノードへと送られるとき、その家の他のどのＷｉ−Ｆｉデバイスも送信することができない。最後に、パケットが第２のメッシュノードから最終目的地へと移動するときも同じである。結局、３ホップのリピートを使用することで、ネットワーク容量が３分の１に減じたことになる。また、単一アクセスポイントの場合と同様に、リピーター又はメッシュ手法は、干渉又は輻輳の問題については役に立たない。前述のように、この技法は、１つのパケット送信が３つの別個の送信となり、全部で３倍の通信時間がかかり、近隣のＷｉ−Ｆｉネットワークに対し３倍の干渉を生じるので、実は干渉を増加させるものである。

一例示的実施形態では、最適化のためにＷｉ−Ｆｉシステム内のアクセスポイントによりデータを収集する方法は、定期的に、又はクラウドベースのシステムから受信した命令に基づいて、ホームチャンネルにおいて演算処理が行われている間にオンチャンネルスキャニングデータを収集することと、ホームチャンネルを切断して１つ又は複数のオフチャンネルのためにオフチャンネルスキャニングデータを取得することと、の１つ又は複数を実行すること、及び、Ｗｉ−Ｆｉシステムの最適化処理に使用するために、オンチャンネルスキャニングデータとオフチャンネルスキャニングデータとの１つ又は複数に基づく測定データをクラウドベースのシステムに提供すること、を含み、測定データは、生データと処理済みデータとの１つ又は複数を含む。測定データが処理済みデータである場合、本方法は、ホームチャンネルが分割される時間分割を、直接測定値と、直接測定値に基づく演算との組合せに基づいて決定することを更に含むことができる。測定データが処理済みデータである場合、本方法は、Ｗｉ−Ｆｉシステム上のパケットの遅延を、アクセスポイントにおける遅延の直接測定値及び統計値の１つによって判定することを更に含むことができる。測定データは、複数の受信信号強度インジケーター（ＲＳＳＩ）、実現可能なデータレート、容量、負荷、エラーレート、遅延、干渉、及び送受信に要した時間の割合を含むことができる。

ホームチャンネルの切断は、アクセスポイントの負荷に基づいて決定することができる。この方法は、ホームチャンネルの切断を、Ｗｉ−Ｆｉシステム内の他のアクセスポイントに通知することを更に含むことができる。アクセスポイントは、Ｗｉ−Ｆｉシステム内の少なくとも１つの追加アクセスポイントと比べて軽負荷であるとともに、少なくとも１つの追加アクセスポイントのオフチャンネルスキャニングデータの取得処理を実行するように構成されることができる。オフチャンネルスキャニングデータのためのアクセスポイントは、受信するプローブ応答の数を減じるために、信号強度の測定に用いられる特定のサービスセット識別子（ＳＳＩＤ）についてのプローブ要求を特定の近隣機器（neighbor）に対して送信することができる。オフチャンネルスキャニングデータのためのアクセスポイントは、近隣のアクセスポイント及びクライアントからの応答を促すために、別のネットワーク内基本サービスセット識別子（ＢＳＳＩＤ）を模したフレームを送信するすることができる。この方法は、クラウドベースのシステムから最適化に基づいた構成データを受信することを更に含むことができる。この場合、測定データを提供することは、統計チャンネルを通じて実行され、構成データを受信することは、統計チャンネルと異なる構成チャンネルを通じて実行される。オンチャンネルスキャニングデータとオフチャンネルスキャニングデータとの１つ又は複数は、異なるチャンネル帯域幅で取得可能である。この方法は、ホームチャンネルを切断する前に、Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイスを他のアクセスポイントへと移動させることを更に含むことができる。

さらなる例示的実施形態では、最適化処理のためのデータを収集するように構成されているＷｉ−Ｆｉシステム内のアクセスポイントであって、Ｗｉ−Ｆｉシステム上で通信する複数の無線機と、当該複数の無線機と通信可能に接続されたプロセッサーとを備え、プロセッサーは、定期的に、又はクラウドベースのシステムから受信した命令に基づいて、ホームチャンネルにおいて演算処理が行われている間にオンチャンネルスキャニングデータを取得することと、ホームチャンネルを切断して１つ又は複数のオフチャンネルのためにオフチャンネルスキャニングデータを取得することと、を複数の無線機の１つ又は複数を実行させるとともに、分散型Ｗｉ−Ｆｉシステムの最適化処理に使用するために、オンチャンネルスキャニングデータとオフチャンネルスキャニングデータとに基づく測定データを、クラウドベースのシステムに提供するように構成されており、当該測定データは生データと処理済みデータとの１つ又は複数を含む。プロセッサーは、ホームチャンネルの切断を、Ｗｉ−Ｆｉシステム内の他のアクセスポイントに対して通知するように更に構成することができる。アクセスポイントは、Ｗｉ−Ｆｉシステム内の少なくとも１つの追加アクセスポイントと比べて軽負荷であるとともに、少なくとも１つの追加アクセスポイントのオフチャンネルスキャニングデータの取得処理を実行するように構成することができる。オフチャンネルスキャニングデータのためのアクセスポイントは、受信するプローブ応答の数を減じるために、信号強度の測定に用いられる特定のサービスセット識別子（ＳＳＩＤ）についてのプローブ要求を特定の近隣機器に対して送信することができる。オフチャンネルスキャニングデータのためのアクセスポイントは、近隣のアクセスポイント及びクライアントからの応答を促すために、別のネットワーク内基本サービスセット識別子（ＢＳＳＩＤ）を模したフレームを送信することができる。プロセッサーは、クラウドベースのシステムから最適化に基づいた構成データを受信するように更に構成されることができ、測定データの提供は、統計チャンネルを通じて実行されるとともに、構成データを受信することは、統計チャンネルとは異なる構成チャンネルを通じて実行される。プロセッサーは、ホームチャンネルを切断する前に、Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイスを他のアクセスポイントへと移動させるように更に構成することができる。

さらなる例示的実施形態では、最適化処理のためにＷｉ−Ｆｉシステムからデータを取得するように構成されているクラウドベースのシステムであって、互いに通信可能に接続されている複数のアクセスポイントと、クラウドベースのシステムに外部通信を提供するゲートウェイと通信可能に接続されている少なくとも１つのアクセスポイントとを含み、Ｗｉ−Ｆｉシステムと通信可能に接続されているネットワークインターフェースと、ネットワークインターフェースと通信可能に接続されている１つ又は複数のプロセッサーと、命令を格納しているメモリーと、を備え、命令は、実行されると、１つ又は複数のプロセッサーに対して、定期的に、又はクラウドベースのシステムから受信した命令に基づいて、アクセスポイントがホームチャンネルで動作している間のオンチャンネルスキャニングデータと、アクセスポイントがホームチャンネルを切断した際の１つ又は複数のオフチャンネルのためのオフチャンネルスキャニングデータと、の１つ又は複数を受信させるとともに、Ｗｉ−Ｆｉシステムの最適化処理に使用するために、オンチャンネルスキャニングデータとオフチャンネルスキャニングデータとに基づいて測定値データを分析させ、測定データは、生データと処理済みデータとの１つ又は複数を含むとともに、複数のアクセスポイントによって分析されている。

本開示は、本明細書において様々な図面を参照して例示され説明され、図面中、適宜、類似の参照番号が類似のシステムの構成要素／方法ステップを表示するのに用いられる。

クラウドベースの制御を有する分散Ｗｉ−Ｆｉシステムのネットワーク図である。 一般的な単一アクセスポイントシステム、Ｗｉ−Ｆｉメッシュネットワーク、及びＷｉ−Ｆｉリピーターシステムに対する、図１の分散Ｗｉ−Ｆｉシステムの動作の違いを示すネットワーク図である。 図１の分散Ｗｉ−Ｆｉシステムの構成及び最適化処理のフローチャートである。 図３の構成及び最適化処理の一部としての最適化への入力及び出力のブロック図である。 図１の分散Ｗｉ−Ｆｉシステム内のアクセスポイントの機能的構成要素のブロック図である。 図１の分散Ｗｉ−Ｆｉシステムで用いることができる、サーバー、Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイス、又はユーザーデバイスの機能的構成要素のブロック図である。 図１の分散Ｗｉ−Ｆｉシステム内のアクセスポイントによるデータ収集処理のフローチャートである。 ホームチャンネルなどのチャンネルに関する時間割合のグラフである。 図１の分散Ｗｉ−Ｆｉシステム内のアクセスポイントが、クラウド内の構成サービス及び統計サービスと通信している、ネットワークのネットワーク図である。

ここでまた、様々な例示的実施形態では、本開示は、分散Ｗｉ−Ｆｉネットワークの最適化を可能にするデータ収集システム及び方法に関する。システム及び方法の目的は、単一ＡＰ（アクセスポイント）、リピーター、又は複数のメッシュノードを有し、Ｗｉ−Ｆｉネットワークよりも優れた性能を有するＷｉ−Ｆｉネットワークを提供することである。システム及び方法は、クラウドベースの制御に基づき自己最適化する複数のアクセスポイント（ノード）を有する分散Ｗｉ−Ｆｉシステムを含む。この自己最適化は、動作環境に基づきリアルタイムで複数のアクセスポイントのトポロジー及び構成を適合させる。複数のアクセスポイントは、バックホールリンクを介して互いに、及び、クライアントリンクを介してＷｉ−Ｆｉクライアントデバイスと通信し、各バックホールリンク及び各クライアントリンクは、最適化に基づき異なるチャンネルを使用することができるので、前述のＷｉ−Ｆｉメッシュ又はリピーターシステムの限界を回避することができる。一例示的態様では、分散Ｗｉ−Ｆｉシステムは、（Ｗｉ−Ｆｉメッシュ又はリピーターシステムなどの一般的な展開に対し）比較的多数のアクセスポイントを含む。例えば、多数のアクセスポイントは、典型的な住居では、６〜１２以上であってもよい。多数のアクセスポイントがあれば、アクセスポイントとＷｉ−Ｆｉクライアントデバイスとの間の距離と同様のスケールで、任意の２つのアクセスポイント間の距離が短くなる。したがって、カバレッジの問題を回避しながら信号強度が維持され、また、トポロジー及び構成の最適化により輻輳及び干渉が最小化される。このように、分散Ｗｉ−Ｆｉシステムは、前述の一般的なＷｉ−Ｆｉシステムにおける３種の限界の全てに対処するものである。

分散Ｗｉ−Ｆｉシステム
図１を参照すると、一例示的実施形態では、ネットワーク図が、クラウド１２ベースの制御を有する分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０を説明する。分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０は、ＩＥＥＥ８０２．１１プロトコル及びその変更された形態にしたがって動作することができる。分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０は、ある場所、例えば住居、職場その他などの全体に分散させることができる複数のアクセスポイント１４（アクセスポイント１４Ａ〜１４Ｈと表示する）を含む。つまり、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０は、単一アクセスポイント、リピーター、又はメッシュシステムによるサービスが非効率又は非実用的なあらゆる物理的な場所での動作を意図している。本明細書で説明するように、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０は、ネットワーク、システム、Ｗｉ−Ｆｉネットワーク、Ｗｉ−Ｆｉシステム、クラウドベースのシステム等と呼ばれることもある。アクセスポイント１４は、ノード、アクセスポイント、Ｗｉ−Ｆｉノード、Ｗｉ−Ｆｉアクセスポイント等と呼ばれることもある。アクセスポイント１４の目的は、Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６（Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６Ａ〜１６Ｅと表示する）へのネットワーク接続性を提供することである。Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６は、クライアントデバイス、ユーザーデバイス、クライアント、Ｗｉ−Ｆｉクライアント、Ｗｉ−Ｆｉデバイス等と呼ばれることもある。

典型的な住居展開では、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０は、１軒の家の中に３〜１２のアクセスポイントを含むことができる。多数のアクセスポイント１４（分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０内のノードと呼ばれることもある）によって、任意のアクセスポイント１４間の距離が、Ｗｉ−Ｆｉサービスを必要とする任意のＷｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６までの距離と同様、常に短いことが保証される。つまり、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０の１つの目的は、アクセスポイント１４間の距離が、各Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６と関連付けられたアクセスポイント１４との間の距離と同様のサイズとなることである。このような短距離によって、消費者の家が隅々まで良好にＷｉ−Ｆｉ信号にカバーされることが保証される。また、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０内の任意の所与のホップが短距離になりほとんど壁を貫通しないことも保証される。その結果、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０内の各ホップの信号強度は非常に高くなり、高データレートの使用が可能になり、堅牢な動作が提供される。尚、当業者であれば、Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６が、モバイルデバイス、タブレット、コンピューター、家電、家庭用エンターテメントデバイス、テレビ、又は任意のネットワーク可能デバイスであってもよいことを認識しよう。外部ネットワーク接続性のために、１つ又は複数のアクセスポイント１４がモデム／ルーター１８に接続されていてもよく、当該モデム／ルーター１８はケーブルモデム、デジタル加入者ループ（ＤＳＬ）モデム、又は分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０と関連付けられた物理的な場所への外部ネットワーク接続性を提供する任意のデバイスであってもよい。

優れたカバレッジを提供する一方で、多数のアクセスポイント１４（ノード）には同調の問題がある。全てのアクセスポイント１４を正しく構成させ高効率で通信させるには、中央制御が必要である。この制御は、好ましくはサーバー２０で実行され、当該サーバー２０にはインターネット（クラウド１２）経由で到達でき、ユーザーデバイス２２で稼動するアプリケーション（「アプリ」）を通じるなどして遠隔アクセスが可能である。分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０を稼働させることは、したがって、「クラウドサービス」として一般的に知られているものとなる。サーバー２０は、クラウド１２を通じて、測定データを受信し、この測定データを分析し、それに基づき分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０内のアクセスポイント１４を構成するように、構成されている。サーバー２０はまた、どのアクセスポイント１４が各Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６と接続（関連）するかを決定するように構成されることができる。つまり、一例示的態様では、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０は、アクセスポイント１４及びＷｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６の動作を最適化し、構成し、監視する、（クラウドベースのコントローラー又はクラウドサービスによる）クラウドベースの制御を含む。このクラウドベースの制御は、アクセスポイントにローカルでログインするなどによる、ローカル構成に依存する一般的な動作とは対照的である。分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０では、制御及び最適化はアクセスポイント１４へのローカルログインを必要とせず、ユーザーデバイス２２（又はローカルＷｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６）が、別個のネットワーク（分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０とは異なるネットワーク）（例えば、ＬＴＥ、別のＷｉ−Ｆｉネットワーク等）を介するなどして、クラウド１２内のサーバー２０と通信する。

アクセスポイント１４は、接続性のために無線リンク及び有線リンクの両方を含むことができる。図１の例では、アクセスポイント１４Ａは、モデム／ルーター１８への例示的なギガビットイーサネット（ＧｂＥ、イーサネットは登録商標）の有線接続を有する。任意選択により、アクセスポイント１４Ｂもまた、重複又は負荷のバランスをとるためなどに、モデム／ルーター１８への有線接続を有している。アクセスポイント１４Ａ、１４Ｂはまた、モデム／ルーター１８への無線接続を有することができる。アクセスポイント１４は、クライアント接続性のための無線リンク（クライアントリンクと呼ばれる）、及びバックホールのための無線リンク（バックホールリンクと呼ばれる）を有することができる。分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０が一般的なＷｉ−Ｆｉメッシュネットワークと異なる点は、クライアントリンクとバックホールリンクとが必ずしも同じＷｉ−Ｆｉチャンネルを共有しないので、干渉が低下することである。つまり、アクセスポイント１４は少なくとも２つのＷｉ−Ｆｉ無線チャンネルをサポートすることができ、これらのチャンネルはクライアントリンク又はバックホールリンクのどちらにも対応できるように自在に用いることができ、また、モデム／ルーター１８への接続性のために、又は他のデバイスに接続するために、少なくとも１つの有線ポートを有していてもよい。分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０では、小サブセットのアクセスポイント１４だけがモデム／ルーター１８への直接的な接続性を必要とし、接続されていないアクセスポイント１４は接続しているアクセスポイント１４へのバックホールリンクを通じてモデム／ルーター１８と通信している。

分散Ｗｉ−Ｆｉシステムの一般的なＷｉ−Ｆｉシステムとの比較
図２を参照すると、一例示的実施形態では、ネットワーク図が、一般的な単一アクセスポイントシステム３０、Ｗｉ−Ｆｉメッシュネットワーク３２、及びＷｉ−Ｆｉリピーターネットワーク３３に対する分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０の動作の違いを説明している。単一アクセスポイントシステム３０は、ある場所（例えば家）にある全てのＷｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６に対応するように中心部に配置され得る単一の強力なアクセスポイント３４に依存する。また、本明細書で先に説明したように、典型的な住居では、単一アクセスポイントシステム３０は、アクセスポイント３４とＷｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６との間に、いくつかの壁、床等を有し得る。それに加えて、単一アクセスポイントシステム３０は単一チャンネルで動作するので、近隣システムからの干渉が生じ得る。Ｗｉ−Ｆｉメッシュネットワーク３２は、Ｗｉ−Ｆｉカバレッジを分散する複数メッシュノード３６を有することにより、単一アクセスポイントシステム３０の問題の一部を解決する。具体的には、Ｗｉ−Ｆｉメッシュネットワーク３２は、完全に相互接続されているメッシュノード３６に基づき動作し、チャンネルＸなどのチャンネルを各メッシュノード３６とＷｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６との間で共有している。つまり、Ｗｉ−Ｆｉメッシュネットワーク３２は、完全に相互接続されたグリッドであり、同じチャンネルを共有し、メッシュノード３６とＷｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６との間で複数の異なる経路を可能にしている。しかし、Ｗｉ−Ｆｉメッシュネットワーク３２は同一のバックホールチャンネルを用いるので、ソースポイント間で全てのホップが、データ送達に必要なホップ数によってネットワーク容量を分割する。例えば、ビデオをＷｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６にストリーミングするのに３ホップを要する場合、Ｗｉ−Ｆｉメッシュネットワーク３２には１／３の容量しか残らない。Ｗｉ−Ｆｉリピーターネットワーク３３は、Ｗｉ−Ｆｉリピーター３８に無線接続されたアクセスポイント３４を含む。Ｗｉ−Ｆｉリピーターネットワーク３３は、アクセスポイント１４とＷｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６との間に最大で１つのＷｉ−Ｆｉリピーター３８が存在しているスター状トポロジーである。チャンネルの観点からは、アクセスポイント３４は第１のチャンネル、Ｃｈ．ＸでＷｉ−Ｆｉリピーター３８と通信でき、Ｗｉ−Ｆｉリピーター３８は第２のチャンネル、Ｃｈ．ＹでＷｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６と通信できる。

分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０は、全接続に同一チャンネルを要するＷｉ−Ｆｉメッシュネットワーク３２の問題を、様々なホップに異なるチャンネル又は帯域を用いることにより解決し（尚、一部のホップが同じチャンネル／帯域を使用してもよいが、必須ではない）、Ｗｉ−Ｆｉ速度の低下を防止する。例えば、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０は、アクセスポイント１４間で、及びＷｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６との間で異なるチャンネル／帯域（例えば、Ｃｈ．Ｘ、Ｃｈ．Ｙ、Ｃｈ．Ｚ、Ｃｈ．Ａ）を使用することができ、また、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０は、クラウド１２による構成及び最適化に基づき、必ずしも全てのアクセスポイント１４を使用しなくてよい。分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０は、複数のアクセスポイント１４を提供することにより、単一アクセスポイントシステム３０の問題を解決する。分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０は、Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６とゲートウェイとの間に最大でも２つの無線ホップしか許可しないＷｉ−Ｆｉリピーターネットワーク３３のようなスター状トポロジーに縛られない。また、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０は、Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６とゲートウェイとの間に１つの経路があるツリー型トポロジーを形成するが、Ｗｉ−Ｆｉリピーターネットワーク３３とは違って複数の無線ホップを可能とする。

Ｗｉ−Ｆｉは、共有型単信プロトコル、つまりネットワーク内ではいかなるときも２つのデバイス間の１つの会話だけが発生可能であり、１つのデバイスが発信している間、その他のデバイスはリッスンしていなくてはならない。異なるＷｉ−Ｆｉチャンネルを用いることにより、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０内で複数の同時の会話が同時に生じることが可能になる。アクセスポイント１４間で異なるＷｉ−Ｆｉチャンネルを選択することにより、干渉及び輻輳が回避される。サーバー２０は、クラウド１２を通じて、最適化されたチャンネルホップソリューションのアクセスポイント１４を自動的に構成する。分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０は、消費者及び彼らのＷｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６の常に変化し続ける需要をサポートするように、経路及びチャンネルを選択することができる。分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０の手法は、Ｗｉ−Ｆｉ信号がバックホール接続性でもクライアント接続性でも遠方まで移動する必要がないことを保証するものである。したがって、Ｗｉ−Ｆｉ信号は強いままであり、Ｗｉ−Ｆｉメッシュネットワーク３２又はＷｉ−Ｆｉリピーターのように同じチャンネルで通信することによる干渉が回避される。一例示的態様では、クラウド１２内のサーバー２０は、最高のユーザー体験のためにチャンネル選択を最適化するように構成されている。

分散Ｗｉ−Ｆｉシステムの構成及び最適化処理
図３を参照すると、一例示的実施形態では、フローチャートが分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０の構成及び最適化処理５０を説明する。具体的には、構成及び最適化処理５０は、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０の高効率な動作を可能にする様々なステップ５１〜５８を含む。これらのステップ５１〜５８は、適宜、異なる順で、場合によっては繰り返し実行して、変化する条件に分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０を適合させることができる。第１に、各アクセスポイント１４が電気ソケットに挿し込まれ、オンボード化される（ステップ５１）。分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０では、サブセットのアクセスポイント１４だけがモデム／ルーター１８に有線接続され（又は任意選択によりモデム／ルーター１８に無線接続され）、有線接続性のないアクセスポイント１４は、クラウド１２に接続するためにオンボード化されなくてはならない。オンボード化ステップ５１は、新たにインストールされたアクセスポイント１４が分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０に確実に接続して、このアクセスポイントがコマンドを受信でき、データをサーバー２０に提供できるようにする。オンボード化ステップ５１は、正しいサービスセット識別子（ＳＳＩＤ）（ネットワークＩＤ）及び関連付けられたセキュリティ鍵を有するアクセスポイントを構成することを含むことができる。一例示的実施形態では、オンボード化ステップ５１は、アクセスポイント１４とユーザーデバイス２２との間で、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）又は同等の接続性により実行されて、ユーザーがＳＳＩＤ、セキュリティ鍵等を提供することを可能にする。オンボード化されると、アクセスポイント１４は、構成のために、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０経由でサーバー２０との通信を開始することができる。

第２に、アクセスポイント１４は、測定値を取得し情報を収集して、ネットワーキング設定の最適化を可能にする（ステップ５２）。収集された情報は、全ノード間の、並びに全ノードと全Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６との間の、信号強度及びサポート可能なデータレートを含むことができる。具体的には、測定ステップ５２は、各アクセスポイント１４がデータを収集することにより実行される。干渉量、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０上で動作する異なるアプリケーションにより要求される負荷（スループット）等の様々な追加の測定を実行することができる。第３に、測定ステップ５２からの測定値及び収集された情報がクラウド１２内のサーバー２０に提供される（ステップ５３）。ステップ５１〜５３は、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０の場所で実行される。

ステップ５２、５３のこれらの測定値は、各クライアントにより要求されるトラフィック負荷、各ノード間で及び各ノードから各クライアントへの間で維持され得るデータレート、ノード間の及びノードとクライアントとの間のリンクのパケットエラーレート等を含むことができる。それに加えて、ノードは、ネットワークに影響する干渉レベルの測定を行う。これは、他のクラウド制御の分散Ｗｉ−Ｆｉシステム（「ネットワーク内インターフェアラー」）からの干渉、及び制御可能なネットワークの一部ではないデバイスからの干渉（「ネットワーク外インターフェアラー」）を含む。これらのタイプのインターフェアラーを区別することは重要である。ネットワーク内インターフェアラーは、クラウドシステムにより制御可能なので、ネットワーク内システム全体の大きな最適化に含まれ得る。ネットワーク外インターフェアラーは、クラウドからは制御できないので、これらの干渉を別のチャンネルに移動させたり別途変更したりすることはできない。システムはこれらを変更するのではなく、これらに適合しなければならない。これらのネットワーク外インターフェアラーは、クラウド制御されないＷｉ−Ｆｉネットワーク、及びＷｉ−Ｆｉにより使用される周波数で送信するＢｌｕｅｔｏｏｔｈデバイス、ベビーモニター、コードレス電話その他などの非Ｗｉ−Ｆｉデバイスを含む。

別の重要な入力は、ネットワークを移動するパケットの遅延である。これらの遅延は、直接の測定値から、Ｗｉ−Ｆｉネットワークのゲートウェイに到着したパケットをタイムスタンプし、それらが最後のノードを離れるまでの経過時間を測定することによって導出することができる。しかし、そのような測定は、ノード間のある程度の時刻同期を要することになる。別の手法は、各ノードを通過する遅延の統計値を個々に測定する、というものになる。次に、ネットワーク全体の総遅延の平均及び何らかの仮定を与えられた遅延の分布を各ノードの個々の遅延統計値に基づき計算することができる。こうして、遅延は、最適化において最小化されるべきパラメーターとなることができる。また、各ノードが送信及び受信に費やす時間を把握することも最適化にとっては有用である。これは、送信又は受信された情報の量とともに、様々なリンクが維持している平均データレートを判定するために用いることができる。

第４に、クラウド１２内のサーバー２０は、これらの測定値を用いて、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０の最適化アルゴリズムを実行する（ステップ５４）。最適化アルゴリズムは、ネットワーク動作にとって最良のパラメーターを出力する。これらは、各ノードがクライアントリンク及びバックホールリンク用に動作すべきチャネルの選択、ノードが使用すべきこれら各チャンネルの帯域幅、ノード間の接続のトポロジー及びそのトポロジーによるネットワーク内の任意のソースから任意の目的地へのパケットの経路、各クライアントが接続すべき適切なノード、各クライアントが接続すべき帯域等を含む。

具体的には、最適化は、ノードからの測定値を、最大化される目的関数への入力として用いる。各リンクの容量は、移動したデータの量（負荷）、及び干渉のせいでメディアがビジーである時間の量を検証することによって導出することができる。これはまた、リンクを通過して移動したデータと送信キューがビジーだった時間割合との比をとることによって導出することもできる。この容量は、リンクに飽和状態になるまで負荷がかかり、可能な限りのデータ量を移動させると仮定した場合に実現され得る仮想スループットを表す。

第５に、最適化の出力が、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０を構成するのに用いられる（ステップ５５）。ノード及びクライアントデバイスは、最適化の出力に基づきクラウドから構成される必要がある。特定の技法が用いられて速やかに構成がなされ、既に動作しているネットワークの中断が最小化される。最適化の出力は、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０の動作パラメーターである。これには、各ノードが動作する周波数チャンネル、及び使用されるチャンネルの帯域幅が含まれる。８０２．１１ａｃ規格は、チャンネル帯域幅２０、４０、８０、及び１６０MHzを可能にする。使用する帯域幅の選択は、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０において、より高いデータレート（広いチャンネル帯域幅）をサポートすることと、用いる異なる非干渉チャンネルの数が多いこととの間のトレードオフである。最適化は、様々なユーザーのアプリケーションにより要求される負荷をサポートする可能な限り低いチャンネル帯域を各リンクで使用させようとする。必要十分な最狭のスループットチャンネルを用いることにより、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０内の他のリンク用に最大数の非干渉チャンネルが残される。

最適化は、上述したように目的関数を最大化することにより、入力から出力を生成する。多くの異なる可能な目的関数がある。１つの目的は、全てのクライアントに提供される総スループットを最大化することであり得る。このゴールの短所は、最大の総スループットの実現が、既に良好に通信中のクライアントの性能を改善するために一部のクライアントを完全に干上がらせて、なされ得ることである。別の目的は、最悪の状況にあるネットワーク内のクライアントの性能をできる限り高めることであり得る（クライアントへの最小のスループットの最大化）。このゴールは、公平性を高めるのには役立つが、最悪のクライアントで漸増的な改善を得るために多大な総容量を引き換えにする場合がある。好ましい手法は、ネットワーク内の各クライアントの所望の負荷を考慮し、その負荷比の余剰容量を最大化することである。最適化は、容量を改善できるとともに、２つのＡＰ間で容量を変えることもできる。望ましい最適化は、負荷比の方向に余剰容量を最大化するものである。このことは、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０に望ましい負荷を伝送する最大のマージンを与えて、それらの性能をより堅牢にし、より少ない待機時間及びより少ないジッターとすることを表す。この厳格な最適化は、可変スケールで容量割当に重み付けするよりソフトな最適化関数を提供することにより、さらに強化することができる。要求された負荷よりも高いスループットとすることには高い利用価値が置かれよう。要求された負荷を上回るスループットをクライアント又はノードに提供することは尚も利点とみなされようが、全てのクライアント／ノードにそれらが要求している負荷を与えることよりは、重み付けは相当低くなる。そのようなソフトな重み付けの最適化関数は、デバイス間の余剰性能のより有益なトレードオフを可能にする。

別のセットの最適化の出力は、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０のトポロジー、つまりどのノードが他のどのノードと接続するかを定める。分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０を通る２つのクライアント間又はクライアントとインターネットゲートウェイ（モデム／ルーター１８）との間の実際の経路もまた、最適化の出力である。ここでまた、最適化は経路内の最良のトレードオフを選択しようとする。一般に、より多くのホップを移動するほど、各ホップの範囲は短くなり、データレートが高くなり、より堅牢になる。しかし、ホップが多いと、待機時間及びジッターが増え、チャンネル周波数割り当てによってはシステムの残りからより多くの容量が奪われる。

第６に、学習アルゴリズムをクラウド記憶データに適用して、傾向及びパターンを判定することができる（ステップ５６）。尚、サーバー２０は、ノードからの測定値、最適化の結果、及び関連のある最適化後の後続の測定値を記憶することができる。このデータを用いて、様々な目的のために傾向及びパターンを決定し分析することができる。ネットワークの再構成には時間がかかり、有効な通信を少なくとも部分的には必ず中断するので、そのピーク負荷に達する前に、ピーク負荷のためのネットワークを構成することが有益である。既に取り込まれている履歴のデータから学習することにより、将来起こる使用及び干渉を予測することが可能である。取り込みデータの学習のその他の用途は、バグを特定し、クライアントデバイスの挙動におけるバグを発見することを含む。クライアントデバイスの挙動にバグが発見されると、ネットワークのインフラストラクチャー側からのツール及びコマンドを用いてそれらのバグを回避することが可能であり得る。

第７に、ネットワークの性能を評価し、ユーザー又はＷｉ−Ｆｉ上でサービスを稼働させているサービスプロバイダーに報告することができる（ステップ５７）。第８に、アプリケーション（例えばユーザーデバイス２２で動作するモバイルアプリ）がユーザーにネットワーク動作の可視性を提供することができる（ステップ５８）。これは、ネットワーク活動及び性能メトリクスの表示を含む。モバイルアプリは、ユーザーに情報を送り、測定を行い、ユーザーがＷｉ−Ｆｉネットワークの動作の特定の側面を制御することを可能にするために用いることができる。モバイルアプリはまた、セルラーシステム経由でインターネットと通信して、ノードが最初に設定される際のオンボード化を支援する。携帯電話アプリはまた、セルラーシステムを使用して、ユーザーの正常なインターネット接続が機能していないときに、Ｗｉ−Ｆｉネットワークがインターネット及びクラウドと通信する方法を提供する。このセルラーベースの接続は、状況を知らせ、サービスプロバイダー及び他のユーザーに通知するために用いることができ、また、ユーザーの正常なインターネット接続が不調の際、データを家からインターネットへと伝送するのに用いることもできる。

構成及び最適化処理５０は、本明細書では例示的実施形態としての分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０を参照して説明されている。当業者であれば、構成及び最適化処理５０は、Ｗｉ−Ｆｉメッシュネットワーク３２、Ｗｉ−Ｆｉリピーターネットワーク３３等を含むあらゆるタイプの複数ノードＷｉ−Ｆｉシステム（すなわち分散Ｗｉ−Ｆｉネットワーク又はＷｉ−Ｆｉシステム）で動作可能であることを認識しよう。例えば、クラウドベースの制御をＷｉ−Ｆｉメッシュネットワーク３２、Ｗｉ−Ｆｉリピーターネットワーク３３等で実施することもでき、ここでも本明細書で説明する様々なシステム及び方法は、クラウドベースの制御及び最適化のために動作することができる。また、「分散Ｗｉ−Ｆｉネットワーク」及び「Ｗｉ−Ｆｉシステム」という用語は、Ｗｉ−Ｆｉメッシュネットワーク３２、Ｗｉ−Ｆｉリピーターネットワーク３３等にも適用可能であるが、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０は分散Ｗｉ−Ｆｉネットワークの特定の実施形態である。つまり、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０は、複数ノードをサポートする点ではＷｉ−Ｆｉメッシュネットワーク３２、Ｗｉ−Ｆｉリピーターネットワーク３３等と同様であるが、各々と関連のある限界を克服する前述した特徴を有している。

最適化
図３を参照すると、一例示的実施形態では、ブロック図が、最適化７０への入力６０及び出力６２を説明する。入力６０は、例えば、各クライアントにより要求されるトラフィック負荷、ノード間及びアクセスポイント１４（ノード）とＷｉ−ｆｉクライアントデバイス１６との間の信号強度、ネットワーク内の各可能なリンクのデータレート、各リンクのパケットエラーレート、ネットワーク内インターフェアラーの強度及び負荷、並びにネットワーク外インターフェアラーの強度及び負荷を含むことができる。ここでまた、これらの入力は、複数のアクセスポイント１４により収集された測定値及びデータに基づき、クラウド１２内のサーバー２０に通信される。サーバー２０は、最適化７０を実施するように構成されている。最適化７０の出力は、例えば、チャンネル及び帯域幅（ＢＷ）の選択、経路及びトポロジー、送信要求／送信可（ＲＴＳ／ＣＴＳ）の設定、送信機（ＴＸ）電力、クリアチャンネル評価閾値、クライアント関連付けステアリング、並びに帯域ステアリングを含む。

アクセスポイント
図５を参照すると、一例示的実施形態では、ブロック図が、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０内のアクセスポイント１４の機能的構成要素を説明する。アクセスポイント１４は、プロセッサー１０２、複数の無線機１０４、ローカルインターフェース１０６、データ記憶領域１０８、ネットワークインターフェース１１０、及び電源１１２を収容する物理的なフォームファクター１００を含む。当業者であれば、図５は、アクセスポイント１４を簡略化して示したものであり、実際の実施形態は、追加の構成要素及び好ましく構成された処理論理（processing logic）を含んで、本明細書で説明する特徴、又は既知の若しくは本明細書では詳述していない一般的な動作特徴をサポートすることができることを理解すべきである。

一例示的実施形態では、フォームファクター１００は、小型の物理的実装体であり、アクセスポイント１４は電気ソケットに直接挿し込まれ、当該電気ソケットとの電気プラグ接続により物理的にサポートされる。この小型の物理的実装体は、住居全体に分散する多数のアクセスポイント１４には理想的である。プロセッサー１０２は、ソフトウェア命令を実行するハードウェアデバイスである。プロセッサー１０２は、あらゆる特別仕様の、又は市販されているプロセッサー、中央処理装置（ＣＰＵ）、モバイルデバイス３００と関連付けられたいくつかのプロセッサーのうちの補助プロセッサー、（マイクロチップ又はチップセットの形態の）半導体ベースのマイクロプロセッサー、又は一般にソフトウェア命令を実行するあらゆるデバイスであってよい。アクセスポイント１４の動作中、プロセッサー１０２は、メモリー又はデータ記憶領域１０８内に記憶されたソフトウェアを実行し、メモリー又はデータ記憶領域１０８と互いにデータを送受信し、ソフトウェア命令に従ってアクセスポイント１４の動作を広く制御するように構成されている。一例示的実施形態では、プロセッサー１０２には、移動用／携帯用に最適化されたプロセッサー、例えば消費電力及びモバイルアプリケーションが最適化されたプロセッサーが含まれることがある。

無線機１０４は、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０内の無線通信を可能にする。無線機１０４は、ＩＥＥＥ８０２．１１規格にしたがい動作することができる。無線機１０４は、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０での適切な通信を可能にするアドレス、制御部、及び／又はデータ接続を含む。本明細書で説明するように、アクセスポイント１４は、異なるリンク、すなわちバックホールリンク及びクライアントリンクをサポートする複数の無線機を含む。最適化７０は、無線機１０４の帯域幅、チャンネル、トポロジーその他などの構成を決定する。一例示的実施形態では、アクセスポイント１４は、２．４GHzについては２０／４０MHz、５GHzについては２０／４０／８０MHzの動作帯域幅を有する２．４GHz及び５GHzの２ｘ２ ＭＩＭＯ ８０２．１１ｂ／ｇ／ｎ／ａｃの電波を同時に操作するデュアルバンドの動作をサポートする。例えば、アクセスポイント１４は、ＩＥＥＥ８０２．１１ＡＣ１２００ギガビットＷｉ−Ｆｉ（３００＋８６７Mbps）をサポートすることができる。

ローカルインターフェース１０６は、アクセスポイント１４へのローカル通信用に構成され、有線接続でも、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈその他などの無線接続でもよい。アクセスポイント１４はクラウド１２を介して構成されるので、新たにオンになったアクセスポイント１４の接続性を確立するために、最初にオンボード化処理が必要である。一例示的実施形態では、アクセスポイント１４はまた、ユーザーデバイス２２上のアプリを通じるなどして分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０にオンボードするために、ユーザーデバイス２２（又はＷｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６）への接続性を可能にするローカルインターフェース１０６を含むことができる。データ記憶領域１０８は、データを記憶するのに用いられる。データ記憶領域１０８は、揮発性メモリー素子（例えば、ランダムアクセスメモリー（ＲＡＭ、例えばＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、ＳＤＲＡＭ等））、不揮発性メモリー素子（例えば、ＲＯＭ、ハードドライブ、テープ、ＣＤＲＯＭ等）、及びそれらの組合せをどれでも含むことができる。さらに、データ記憶領域１０８は、電子、磁気、光学、及び／又は他のタイプの記憶領域媒体を組み込むことができる。

ネットワークインターフェース１１０は、アクセスポイント１４に有線接続性を提供する。ネットワークインターフェース１０４は、アクセスポイント１４がモデム／ルーター１８と通信するのを可能にするために用いることができる。また、ネットワークインターフェース１０４は、Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６又はユーザーデバイス２２にローカル接続性を提供するために用いることができる。例えば、デバイスにおけるアクセスポイント１４への有線接続は、Ｗｉ−Ｆｉをサポートしていないデバイスにネットワークアクセスを提供することができる。一例示的実施形態では、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０内の全てのアクセスポイント１４がネットワークインターフェース１１０を含む。別の例示的実施形態では、モデム／ルーター１８に接続するか又はローカル有線接続を要求する選択アクセスポイント１４が、ネットワークインターフェース１１０を有する。ネットワークインターフェース１１０は、例えば、イーサネットカード又はアダプター（例えば、１０ＢａｓｅＴ、Ｆａｓｔ Ｅｔｈｅｒｎｅｔ、ギガビットイーサネット、１０ＧｂＥ）を含むことができる。ネットワークインターフェース１１０は、ネットワーク上の適切な通信を可能にするアドレス、制御部、及び／又はデータ接続を含むことができる。

プロセッサー１０２及びデータ記憶領域１０８は、アクセスポイント１４の動作を基本的に制御するソフトウェア及び／又はファームウェア、データ収集及び測定の制御、データ管理、メモリー管理、及びクラウドを介してのサーバー２０との通信及び制御インターフェースを含むことができる。プロセッサー１０２及びデータ記憶領域１０８は、本明細書で説明する様々な処理、アルゴリズム、方法、技法等を実施するように構成されていることができる。

クラウドサーバー及びユーザーデバイス
図６を参照すると、一例示的実施形態では、ブロック図が、サーバー２０、Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６、又は分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０で使用され得るユーザーデバイス２２の機能的構成要素を説明する。図６は、Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６、サーバー２０、ユーザーデバイス２２、又は任意の汎用処理デバイスのどれでも形成することができる機能的構成要素を説明する。サーバー２０は、ハードウェアアーキテクチャとして、一般にプロセッサー２０２、入力／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース２０４、ネットワークインターフェース２０６、データ記憶領域２０８、及びメモリー２１０を含む、デジタルコンピューターであってもよい。当業者であれば、図６は、サーバー２０を簡略化して示したものであり、実際の実施形態は、追加の構成要素及び好ましく構成された処理論理を含んで、本明細書で説明する特徴、又は既知の若しくは本明細書では詳述していない一般的な動作特徴をサポートすることができることを理解すべきである。

構成要素（２０２、２０４、２０６、２０８、及び２１０）は、ローカルインターフェース２１２を介して通信可能に接続されている。ローカルインターフェース２１２は、例えば、限定ではないが、当業界で知られているように、バス又は他の有線若しくは無線接続の１つ又は複数であってもよい。ローカルインターフェース２１２は、簡潔さを期して省略されているが、コントローラー、バッファー（キャッシュ）、ドライバー、リピーター、及びレシーバー（他にも多種ある）などの通信を可能にする追加の素子を有していてもよい。さらに、ローカルインターフェース２１２は、前述の構成要素間の適切な通信を可能にするアドレス、制御部、及び／又はデータ接続を含むことができる。

プロセッサー２０２は、ソフトウェア命令を実行するハードウェアデバイスである。プロセッサー２０２は、あらゆる特別仕様の、又は市販されているプロセッサー、中央処理装置（ＣＰＵ）、サーバー２０と関連付けられたいくつかのプロセッサーのうちの補助プロセッサー、（マイクロチップ又はチップセットの形態の）半導体ベースのマイクロプロセッサー、又は一般にソフトウェア命令を実行するあらゆるデバイスであってよい。サーバー２０の動作中、プロセッサー２０２は、メモリー２１０内に記憶されたソフトウェアを実行し、メモリー２１０と互いにデータを送受信し、ソフトウェア命令に従ってサーバー２０の動作を広く制御するように構成されている。Ｉ／Ｏインターフェース２０４は、デバイス又は構成要素の１つ又は複数からのユーザー入力を受信し、及び／又はデバイス又は構成要素の１つ又は複数へのシステム出力を提供するのに用いることができる。ユーザー入力は、例えば、キーボード、タッチパッド、及び／又はマウスを介して提供されることがある。システム出力は、ディスプレイデバイス及びプリンター（図示せず）を介して提供されることがある。Ｉ／Ｏインターフェース２０４には、例えば、シリアルポート、パラレルポート、ｓｍａｌｌ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｓｙｓｔｅｍ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ（ＳＣＳＩ）、シリアルＡＴＡ（ＳＡＴＡ）、ファイバーチャンネル、Ｉｎｆｉｎｉｂａｎｄ、ｉＳＣＳＩ、ＰＣＩ Ｅｘｐｒｅｓｓ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ（ＰＣＩ−ｘ）、赤外線（ＩＲ）インターフェース、高周波（ＲＦ）インターフェース、及び／又はユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）インターフェースが含まれることがある。

ネットワークインターフェース２０６は、サーバー２０がクラウド１２などのネットワーク上で通信可能とするために用いることができる。ネットワークインターフェース２０６は、例えば、イーサネットカード又はアダプター（例えば、１０ＢａｓｅＴ、Ｆａｓｔ Ｅｔｈｅｒｎｅｔ、ギガビットイーサネット、１０ＧｂＥ）又は無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）カード又はアダプター（例えば、８０２．１１ａ／ｂ／ｇ／ｎ／ａｃ）を含むことができる。ネットワークインターフェース２０６は、ネットワーク上の適切な通信を可能にするアドレス、制御部、及び／又はデータ接続を含むことができる。データ記憶領域２０８は、データを記憶するのに用いることができる。データ記憶領域２０８は、揮発性メモリー素子（例えば、ランダムアクセスメモリー（ＲＡＭ、例えばＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、ＳＤＲＡＭ等））、不揮発性メモリー素子（例えば、ＲＯＭ、ハードドライブ、テープ、ＣＤＲＯＭ等）、及びそれらの組合せをどれでも含むことができる。さらに、データ記憶領域２０８は、電子、磁気、光学、及び／又は他のタイプの記憶領域媒体を組み込むことができる。一例では、データ記憶領域２０８は、例えば、サーバー２０内でローカルインターフェース２１２に接続されている内部ハードドライブなどの、サーバー２０の内部に配置されてもよい。それに加えて、別の実施形態では、データ記憶領域２０８は、例えば、Ｉ／Ｏインターフェース２０４に接続（例えば、ＳＣＳＩ又はＵＳＢ接続）された外部ハードドライブなどの、サーバー２０の外部に配置されてもよい。さらなる実施形態では、データ記憶領域２０８は、例えば、ネットワークに接続したファイルサーバーなど、ネットワークを通じてサーバー２０に接続されていてもよい。

メモリー２１０は、揮発性メモリー素子（例えば、ランダムアクセスメモリー（ＲＡＭ、例えばＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、ＳＤＲＡＭ等））、不揮発性メモリー素子（例えば、ＲＯＭ、ハードドライブ、テープ、ＣＤＲＯＭ等）、及びそれらの組合せをどれでも含むことができる。さらに、メモリー２１０は、電子、磁気、光学、及び／又は他のタイプの記憶領域媒体を組み込むことができる。尚、メモリー２１０は、分散アーキテクチャを有することができ、その場合、様々な構成要素は互いに離れて配置されているが、プロセッサー２０２によってアクセス可能である。メモリー２１０内のソフトウェアは、１つ又は複数のソフトウェアプログラムを含むことができ、各々が論理関数を実施するための順序付き実行命令リストを含む。メモリー２１０内のソフトウェアは、好ましいオペレーティングシステム（Ｏ／Ｓ）２１４及び１つ又は複数のプログラム２１６を含む。オペレーティングシステム２１４は、他のコンピュータープログラム、例えば１つ又は複数のプログラム２１６の実行を基本的に制御し、スケジューリング、入力−出力制御、ファイル及びデータ管理、メモリー管理、並びに通信制御及び関連サービスを提供する。１つ又は複数のプログラム２１６は、本明細書で説明する例えば最適化７０に関する様々な処理、アルゴリズム、方法、技法等を実施するように構成されていてもよい。

データ収集
ここでまた、様々な例示的実施形態では、システム及び方法が、構成及び最適化処理５０で最適化７０に用いるために、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０内でデータ及び測定値を収集する技法を提供する。本明細書で説明するように、アクセスポイント１４からの測定値及び収集データは、まとめて測定値又はデータと呼ばれることがある。このデータは、限定ではないが、異なるクライアントからの／異なるクライアントへのトラフィック、異なるクライアントから／異なるクライアントへと用いられる信号強度及びデータレート、Ｗｉ−Ｆｉチャンネルの条件、異なるトラフィックフローによりもたらされる性能、アクセスポイント１４の輻輳レベル等を含むことができる。このデータは、クラウド１２へ、そしてサーバー２０へと定期的及びイベント駆動式の両方で報告される。イベント駆動型の報告は、絶対閾値又は相対閾値を超えることに基づくことができる。さらに、報告の頻度は、測定されているパラメーターの閾値又はレベルに基づき動的に調節されることができる。アクセスポイント１４は、データを生データとして報告することができ、又はデータが大容量の場合は、平均値、中央値、偏差その他などの統計的測定値によって圧縮して報告することもできる。データ収集の１つの目的は、アクセスポイント１４によって伝送されている有効なトラフィックフローの性能への影響を最小化しながら、収集及び報告を実行することである。

図７を参照すると、一例示的実施形態では、フローチャートが、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０内のアクセスポイント１４によるデータ収集処理３００を説明する。データ収集処理３００は、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０内のホームチャンネルで動作中にオンチャンネルスキャニングデータを取得すること（ステップ３０１）、定期的に又はクラウドベースのシステムからのコマンドに基づきホームチャンネルをオフに切り換え、１つ又は複数のオフチャンネルのオフチャンネルスキャニングデータを取得すること（ステップ３０２）、及び、オンチャンネルスキャニングデータ及びオフチャンネルスキャニングに基づく測定データを、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０の最適化に使用するようにクラウドベースのシステムに提供すること（ステップ３０３）を含む。本明細書で説明するように、ホームチャンネルは、現在の構成に基づき（例えば直前の最適化７０又は初期構成に基づき）関連付けられた無線機１０４が現在動作中であるチャンネルである。ホームチャンネルはまた、クライアントリンク用又はバックホールリンク用であってもよい。つまり、アクセスポイント１４は、ホームチャンネルで、クライアント１６とクライアントリンクで通信するように動作することができ、また、別のホームチャンネルで、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０内の他のアクセスポイント１４と通信する、すなわちバックホールリンクで動作することもできる。クラウドベースのシステムは、クラウド１２内のサーバー２０の場合がある。

データ収集処理３００はさらに、オンチャンネルスキャニングデータ及びオフチャンネルスキャニングデータを処理して測定データを決定すること（ステップ３０４）を含むことができる。この処理は、アクセスポイント１４にローカルで実行されて測定値を決定し、次いで当該測定値をサーバー２０に送信する。別の例示的実施形態では、アクセスポイント１４は、オンチャンネルスキャニングデータ及びオフチャンネルスキャニングデータを処理せず生データとして送信するだけでよい。しかし処理は、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０上のデータ収集処理３００に必要な帯域幅要件を軽減する。また処理は、単に、オンチャンネルスキャニングデータ及びオフチャンネルスキャニングデータをサーバー２０に送信する前に圧縮することを含むことができる。処理は、ホームチャンネルが直接測定値と直接測定値に基づく演算との組合せに基づき分割される時間分割を決定することを含むことができる。処理することは、アクセスポイントにおける遅延の直接測定値及び統計値の１つにより、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム上のパケットの遅延を判定することを含むことができる。最後に、データ収集処理３００はさらに、オフチャンネルスキャニングデータの取得後、再びホームチャンネルに切り換えること（ステップ３０５）を含むことができる。

例示のため、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０を参照しながらデータ収集処理３００を説明する。当業者であれば、データ収集処理３００は、Ｗｉ−Ｆｉメッシュネットワーク３２、Ｗｉ−Ｆｉリピーターネットワーク３３その他などの他のタイプのＷｉ−Ｆｉシステムでも動作できることを認識しよう。つまり、データ収集処理３００は、あらゆる複数アクセスポイント１４、３４システムでの動作を広く意図するものであり、メッシュノード３６、アクセスポイント３４、リピーター３８等により実施可能である。ここでまた、データ収集処理３００は、クラウド制御されたＷｉ−Ｆｉシステムのインテリジェントな遠隔制御及び最適化を可能するのに有利である。

一例示的実施形態では、オンチャンネルスキャニングデータ又はオフチャンネルスキャニングデータのどちらのスキャニングも、異なるチャンネル帯域幅（例えば、２０、４０、８０．１６０ＭＨｚ）で実行し報告することができる。例えば、オンチャンネルスキャニングは、ホームチャンネルで現在構成されているものとは異なるチャンネル帯域幅で実行可能である。さらに、オフチャンネルスキャニングは、異なるチャンネル帯域幅のどれに設定してもよい。例えば、定期的スキャニングは、異なるチャンネル帯域幅の間を巡回して、Ｗｉ−Ｆｉシステムがいかに動作しているかに関するより代表的な詳細をクラウドベースのシステムに提供することができる。

測定データは、複数の受信信号強度インジケーター（ＲＳＳＩ）、実現可能なデータレート、容量、負荷、エラーレート、遅延、並びに送信及び受信にかかった時間割合を含むことができる。オフへの切換は、アクセスポイント１４の負荷に基づき決定することができる。例えば、処理３００は、アクセスポイント１４内のキューの状況を監視して、オフへの切換を決定するために、いつ負荷が低いかを決定することを含むことができる。処理３００はさらに、時刻同期機能（ＴＳＦ）タイマーからのオフセットにより、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０内の他のアクセスポイントに、ビーコン内のブロードキャストフレーム及び情報要素の１つを介して、オフへの切換を通知することを含むことができる。任意選択により、アクセスポイント１４は、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０内の少なくとも１つの追加のアクセスポイント１４と比べて軽負荷であり、当該アクセスポイント１４は、当該少なくとも１つの追加のアクセスポイント１４のオフチャンネルスキャニングデータの取得を実行するように構成されている。オフチャンネルスキャニングデータのためのアクセスポイント１４は、受信するプローブ応答の数を減じるために、信号強度を測定するための特定のサービスセット識別子（ＳＳＩＤ）についてのプローブ要求を特定の近隣機器（neighbor）に対して送信することができる。オフチャンネルスキャニングデータのためのアクセスポイント１４は、近隣のアクセスポイント及びクライアントからの応答を促すために、別のネットワーク内基本サービスセット（ＢＳＳ）を模したフレームを送信することができる。処理３００はさらに、最適化に基づくクラウドベースのシステムから構成データを受信することを含むことができ、測定データを提供することは、統計チャンネルを通じて実行され、構成データを受信することは、統計チャンネルとは異なる構成チャンネルを通じて実行される。

別の例示的実施形態では、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０内のアクセスポイント１４が、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム上で通信する複数の無線機、及び前記複数の無線機と通信可能に接続され、複数の無線機のうち１つ又は複数の無線機に、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム内のホームチャンネルで動作中に、オンチャンネルスキャニングデータを取得させるプロセッサーを含み；定期的に又はクラウドベースのシステムからのコマンドに基づき１つ又は複数の無線機にホームチャンネルをオフに切り換えさせ、１つ又は複数のオフチャンネルのオフチャンネルスキャニングデータを取得させ；オンチャンネルスキャニングデータ及びオフチャンネルスキャニングデータに基づく測定データを、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０の最適化に使用するように、クラウドベースのシステムに提供するように構成されている。

さらなる例示的実施形態では、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０は、互いに通信可能に接続されている複数のアクセスポイント１４、並びに当該分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０に外部通信を提供しクラウドベースのシステムに通信を提供するゲートウェイと通信可能に接続されている少なくとも１つのアクセスポイントを含み、複数のアクセスポイント１４は各々、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム内のホームチャンネルで動作中にオンチャンネルスキャニングデータを取得し；定期的に又はクラウドベースのシステムからのコマンドに基づきホームチャンネルをオフに切り換え、１つ又は複数のオフチャンネルのオフチャンネルスキャニングデータを取得し；オンチャンネルスキャニングデータ及びオフチャンネルスキャニングデータに基づく測定データを、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０の最適化に使用するように、クラウドベースのシステムに提供するように構成されている。

さらに別の例示的実施形態では、Ｗｉ−Ｆｉシステム内のアクセスポイント１４、３４、又はメッシュノード３６、又はリピーター３８によりデータを収集する方法が、定期的に又はクラウドベースのシステムからのコマンドに基づき、（ｉ）ホームチャンネルで動作中にオンチャンネルスキャニングデータを取得すること、及び（ｉｉ）ホームチャンネルをオフに切り換え、１つ又は複数のオフチャンネルのオフチャンネルスキャニングデータを取得することの１つ又は複数を実行すること；並びにオンチャンネルスキャニングデータ及びオフチャンネルスキャニングデータの１つ又は複数に基づく測定データを、Ｗｉ−Ｆｉシステムの最適化に使用するように、クラウドベースのシステムに提供することを含み、測定データは生データ及び処理済みデータの１つ又は複数を含む。

さらに別の例示的実施形態では、最適化のためのデータを収集するように構成されているアクセスポイント１４、３４、メッシュノード３６、又はリピーター３８が、Ｗｉ−Ｆｉシステム上で通信する複数の無線機、及びプロセッサーを含み、当該プロセッサーは、複数の無線機と通信可能に接続され、定期的に又はクラウドベースのシステムからのコマンドに基づき１つ又は複数の無線機に（ｉ）ホームチャンネルで動作中にオンチャンネルスキャニングデータを取得させること、及び（ｉｉ）ホームチャンネルをオフに切り換え、１つ又は複数のオフチャンネルのオフチャンネルスキャニングデータを取得させることの１つ又は複数を実行させ、並びにオンチャンネルスキャニングデータ及びオフチャンネルスキャニングデータに基づく測定データを、分散Ｗｉ−Ｆｉシステムの最適化に使用するように、クラウドベースのシステムに提供するように構成されており、測定データは生データ及び処理済みデータの１つ又は複数を含む。

さらに別の例示的実施形態では、最適化のためのデータを収集するように構成されているＷｉ−Ｆｉシステムが、互いに通信可能に接続されている複数のアクセスポイントで、そのうち少なくとも一つは当該Ｗｉ−Ｆｉシステムに外部通信を提供するゲートウェイと通信可能に接続されているアクセスポイントを含み、複数のアクセスポイントは各々、定期的に又はクラウドベースのシステムからのコマンドに基づき（ｉ）ホームチャンネルで動作中にオンチャンネルスキャニングデータを取得すること、及び（ｉｉ）ホームチャンネルをオフに切り換え、１つ又は複数のオフチャンネルのオフチャンネルスキャニングデータを取得することの１つ又は複数を実行し；並びにオンチャンネルスキャニングデータ及びオフチャンネルスキャニングデータに基づく測定データを、Ｗｉ−Ｆｉシステムの最適化に使用するように、クラウドベースのシステムに提供するように構成されており、測定データは生データ及び処理済みデータの１つ又は複数を含む。

アクセスポイント１４は、定期的に又はクラウド１２からコマンドを受信すると、そのホームチャンネルではない、異なるチャンネル幅（例えば２０、４０、８０、及び１６０ＭＨｚ）のチャンネルに、短い間だけ切り換え、それを監視することによって、無線機１０４を用いてオフチャンネルスキャンを実行することができる。スキャニング期間の際、アクセスポイント１４は、Ｗｉ−Ｆｉ送信及び非Ｗｉ−Ｆｉ送信の両方によるチャンネルのビジー度に関する情報を収集し、近隣の各基本サービスセット（ＢＳＳ）による利用度レベルを特定することができる。アクセスポイント１４はまた、ビーコンなどの管理フレーム並びにデータフレームを受信することによって、近隣アクセスポイント１４及び関連付けられていないクライアント１６からの信号強度を測定することもできる。ネットワーク内アクセスポイント１４（分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０の一部であるもの）及びクライアント１６からのデータ収集の効率を高めるために、スキャンを実行しているアクセスポイント１４は、近隣のアクセスポイント及びクライアントからの応答を促すために、別のネットワーク内ＢＳＳを模したフレームを送信することができる。あるいは、近隣ネットワーク内アクセスポイント１４に、それらが関連付けられたクライアント１６に送信して応答を促すように命令し、この応答を、スキャンしているアクセスポイント１４によって測定するようにしてもよい。アクセスポイント１４は、近隣アクセスポイント１４とそれらのクライアント１６間で使用されているＭｏｄｕｌａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｃｏｄｉｎｇ Ｓｃｈｅｍｅ（ＭＣＳ）を測定することもできる。

分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０を最適化するために、全クライアント１６から全アクセスポイント１４への信号強度を把握することは有益であり、全アクセスポイント１４は各々、クライアント１６が関連付けられ得る潜在的な場所である。しかし、一部のアクセスポイント１４は、それらと関連付けられていないクライアント１６の信号強度を受信し記録することが困難である。この問題を回避するための一方法は、（オフチャンネルでもオンチャンネルでも）スキャンを行うアクセスポイント１４を多重ＢＳＳＩＤモードにし、近隣アクセスポイント１４のＢＳＳＩＤをアクセスポイントリストに加えることである。次に、このアクセスポイント１４は、確認応答を送信しないように、構成されるべきである。この一対の行為は、当該アクセスポイント１４が、全クライアントの送信を、当該アクセスポイント１４と関連付けられていないクライアント１６からの送信でさえも、沈黙してリッスンすることを可能にする。一例示的実施形態では、測定アクセスポイント１４による測定が所望されるＷｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６からの送信が、既に当該Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６に接続しているアクセスポイント１４からパケットを送信することでトリガされ得、すなわち、アクセスポイント１４同士の同調が、当該Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６をトリガして、異なるアクセスポイント１４のうちどれが当該Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６をリッスンしているかを送信させる。

オフチャンネルスキャンを実行する際、アクセスポイント１４はそのホームチャンネルで送信も受信もできず、潜在的にトラフィックフローの動作が中断する可能性がある。中断を緩和するために、アクセスポイント１４は、アイドル時又は軽負荷時のみスキャンを実行することができる。ここでまた、このことは、アクセスポイント１４と関連するキューを監視することに基づき得る。実際に、家の中の複数のアクセスポイント１４を利用して、測定値に高い相関のある近傍のアイドル中又は軽負荷のアクセスポイント１４から、重負荷のノードの干渉を推量することができる。その場合、重負荷のアクセスポイント１４は、スキャンのためにオフチャンネルとなる必要は皆無であるが、それは、このアクセスポイント１４のために周囲の軽負荷のアクセスポイント１４がオフチャンネルのスキャニングを行うからである。さらに、アクセスポイント１４は、スキャニング期間内に到着するデータのバッファーに利用可能なフリーメモリーについての情報を用いてパケット喪失の確率を推定し、それに基づいてスキャンの省略又は延期を決定することができる。アクセスポイント１４はまた、時刻同期機能（ＴＳＦ）タイマーからのオフセットにより、ビーコン内のブロードキャストフレーム又は情報要素を用いて、それらの計画された不在をネットワーク内の他のアクセスポイント１４に通知することもできる。こうすれば、アクセスポイント１４がそのホームチャンネル上にないときに他のネットワーク内アクセスポイント１４が送信を試みないことが保証される。オフチャンネルスキャン中は関連付けられたクライアントデバイス１６を近くの異なるアクセスポイント１４に強制的に接続し、スキャンが完了すると元のアクセスポイント１４に戻されることも可能である。アクセスポイント１４がそのホームチャンネルから離れている時間を減じるために、チャンネルを順次スキャンし、次のスキャンとの間にホームチャンネルに戻ることができる。アクセスポイント１４は、信号強度を測定するための特定のＳＳＩＤのプローブ要求を特定の近隣機器に送信することにより、指定スキャンを実行することもできる。こうすれば、アクセスポイントがオフチャンネルでいなければならない時間は減少するが、アクセスポイントが把握しようとしている近隣機器からの素早い応答がトリガされる。それに加えて、プローブ要求を特定のＳＳＩＤに送信することで、受信するプローブ応答の数が減少し、ひいては送信のオーバーヘッドが低下するので、データを収集することで生じるチャンネルへの干渉も低下する。さらに、アクセスポイント１４は、オフチャンネルの切換えに先立ち、任意の関連付けられたクライアント１６を他のアクセスポイント１４に移動させることができる。また、このことは、クラウドベースのシステムにより行うことができる。関連付けられたクライアント１６なしで、アクセスポイント１４は、ネットワークを中断することなくオフチャンネルスキャニングを実行することができる。

アクセスポイント１４は、関連付けられたクライアント１６と送受信しているホームチャンネルにある際（又は他のアクセスポイント１４と送受信している間バックホールリンクにある際は）、各クライアント１６に送信した、及びそれらから受信したトラフィック、並びに使用されたＭＣＳレート、各集計におけるＭｅｄｉａ Ａｃｃｅｓｓ Ｃｏｎｔｒｏｌ（ＭＡＣ）プロトコルデータユニット（ＭＰＤＵ）の数、パケットエラーレート、消失した確認応答の数等を測定する。ホームチャンネル上にある際、アクセスポイント１４は、動作している異なるアクセスポイント１４と関連のある同一チャンネル上で、送信をリッスンすることもできる。ホームチャンネル上にある間、アクセスポイント１４は、正常に動作し任意の関連付けられたＷｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６に対応しながら、無線波の範囲内にある、その同じチャンネルで動作している全デバイスについての測定値を収集することもできる。これには、Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイス１６、並びに他のアクセスポイント１４が含まれる。

別の重要な収集すべきデータの一部は、ネットワーク内を移動するパケットの遅延である。これらの遅延は、直接の測定値から、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０のゲートウェイ（モデム／ルーター１８）に到着したパケットをタイムスタンプし、それらが最後のアクセスポイント１４を離れるまでの経過時間を測定することによって導出することができる。しかし、そのような測定は、アクセスポイント１４間のある程度の時刻同期を要する。別の手法は、各アクセスポイント１４を通過する遅延の統計値を個々に測定する、というものになる。次に、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０全体の総遅延の平均及び何らかの仮定を与えられた遅延の分布を各アクセスポイント１４の個々の遅延統計値に基づき計算することができる。こうして、遅延は、最適化７０において最小化されるべきパラメーターとなることができる。これらの遅延は、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０内の各クライアント１６への経路から取得されるか又は導出されるべきである。

アクセスポイント１４は、キュー長さ、すなわち送信キューの経時的なバックログ、並びにキュー利用率、すなわちキューが空ではない時間割合を測定して、送信キューの利用度を測定する。これらの測定値は、アクセスポイント１４によって伝送されるトラフィックフローによりもたらされる性能と高い相関性がある。アクセスポイント１４により実現され得る最大のスループットは、このアクセスポイント１４が伝送するトラフィックがスケールアップされると仮定すると、アクセスポイント１４のスループットとキュー利用率との比として決定することができる。

図８を参照すると、一例示的実施形態では、グラフが、ホームチャンネルなどのチャンネルに関連する時間割合を説明する。アクセスポイント１４は、そのホームチャンネル上で、近隣ネットワーク内のＷｉ−Ｆｉ送信機の活動によりチャンネルがビジーである、すなわち干渉の時間割合（ビジー％）、アクセスポイント１４が送信に費やす時間割合（送信％）、アクセスポイント１４が関連付けられたクライアント１６からの受信に費やす時間割合（受信％）、チャンネルがアイドル状態でありノードがその送信キューにパケットを有するときにアクセスポイント１４がそのコンテンションウィンドウのカウントダウンに費やす時間割合（バックオフ％）、チャンネルがアイドル状態でありアクセスポイント１４が空の送信キューを有する時間割合（アイドル％）を測定／推量することもできる。図８は、チャンネルの一例を説明する。これらのカテゴリーにいかに時間が配分されているかを理解することは非常に有用である。アクセスポイント１４のスループットとその送信時間割合との比は、アクセスポイント１４がチャンネルへのアクセスを得たときに実現される有効なデータレートに対応する。アイドル％は、アクセスポイント１４がデータを送信するのに仮想的に使い得る時間に対応し、そのアクセスポイント１４が利用可能な余剰容量を反映している。しかし、実装上の限界により、これらの時間割合が全てアクセスポイント１４で直接測定できるとは限らない。送信％、受信％、及びビジー％は、ドライバーによって直接報告され得るが、バックオフ％とアイドル％とは区別不可能である。一定の期間にわたってキュー利用度及びチャンネル時間割合を一緒に測定することで、二者間の関係を利用して、異なる時間割合を別々に推定することが可能になる。図８を参照されたい。例えば、バックオフ％は、キュー利用率＊（１００−受信％−ビジー％）−送信％として計算することができる。

中央制御可能な分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０内のアクセスポイント１４による干渉と、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０外のノードによる干渉とを区別することも有用である。ある期間にわたり複数のアクセスポイント１４から一緒に収集されたデータを用いて、近隣ノードにより報告される送受信活動並びにノード間の信号強度を用いてネットワーク内干渉を推定することができる。したがって、ネットワーク外干渉は、アクセスポイント１４で測定された総合的な干渉からネットワーク内干渉を差引くことにより推定することができる。そのような計算の一例は、家の中の１つのアクセスポイント１４の総ビジー時間の測定である。家の中の分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０内の他のアクセスポイント１４は、それらが送信に費やした時間を報告することができる。家の中の分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０内の他の全てのアクセスポイント１４が送信に費やす時間を、対象とするアクセスポイント１４のビジー時間から差引くことができる。こうすれば、家の分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０の一部である他のアクセスポイント１４と関連のある全てのトラフィックが除去されて、近所の家のネットワークからの送信により消費された通信時間だけが残る。上述の処理が成功するには、全アクセスポイント１４について同一期間にわたりチャンネル時間割合を測定又は推定しなければならない。使用可能な一技法は、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０内の全アクセスポイント１４のデータ報告を同期させて、全アクセスポイント１４に同一のタイムスライスについての統計値を報告させることである。使用可能な別の技法は、全アクセスポイント１４から十分な期間のデータを集計し、この期間のチャンネル時間割合の統計的測定値を計算して、推定に用いることである。こうすれば、アクセスポイント１４全体のデータ収集を同期させる必要性が軽減する。

クラウドベースのシステム、すなわちサーバー２０は、一般には、分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０の制御及び最適化に使用する測定データを使用するように構成されている。一例示的実施形態では、サーバー２０は、複数のアクセスポイント１４からの測定データの一括分析を実行して、他の測定データを導出するように構成されることがある。例えば、このことは、アクセスポイント１４のＴＸ時間から別のアクセスポイント１４のＲＸ時間を差引くことを含むことができる。ここで、複数のアクセスポイント１４からの測定データは、時刻同期されていて、クラウド１２における比較、分析等のためのアラインメントを可能にすることができる。あるいは、複数のアクセスポイント１４からの測定データは、例えば時刻同期の不確定性よりもはるかに長い期間の平均をとり、これらの経時的な平均値を操作して、異なるアクセスポイント１４の測定値から差引くか又はそうでなければ結果を導出して、粗く時刻同期されているだけでもよい。

アクセスポイント１４から収集されるデータの量を減じるために、冗長情報を省略することができ、例えば、１対のアクセスポイント１４間の通信データは、その一方、いわば送信機によって報告されるだけでよい。データは、生データの代わりに平均、移動平均、ヒストグラムその他などの統計値を送信することによって圧縮することもできる。生データを送信する場合、報告を長期間でバッチ化し、圧縮形式で報告することができる。データの量は、定期的報告の頻度を減じ、代わりにイベント駆動型の報告とすることにより、さらに減じることができる。クラウド１２は異なる量（負荷、容量、受信信号強度インジケーター（ＲＳＳＩ）等）の絶対閾値などのパラメーターを有するノードを構成することができ、アクセスポイント１４はこの閾値を超えたときだけデータを報告することができる。相対的閾値もまた、新規報告が過去に送信されたものと少なくとも特定のマージンだけ異なる場合のみアクセスポイント１４が報告を送信するのに用いられることがある。あるいは、閾値は、アクセスポイント１４がデータを収集し報告する頻度を変えるポリシーを特定するのに用いられることがある。侵入的又はそうではなく計算が煩雑な一部の測定（例えばオフチャンネルスキャン）は、異なるパラメーターが特定の閾値を超えたときだけトリガされることもある。それに加えて、一部の統計値は、クラウド１２により明確に要求されたときだけ測定され報告されることがある。こうすれば、データ測定及び報告により課せられるオーバーヘッドによるあらゆるコストを抑えることができる。

一例示的実施形態では、アクセスポイント１４は、毎分又は何らかの他の構成可能な期間などの継続的な測定を行うことができるが、クラウドベースのシステムへの報告はバッチで行うことができる。例えば、Ｘ期間の測定値を取得し、Ｘセットの測定値を一括で報告する。この手法により、クラウド１２への通信頻度が減る一方で、クラウドベースのシステムは尚も最適化に必要な全ての測定値を得られることが保証される。さらに、アクセスポイント１４は、測定データを圧縮してからクラウド１２に送信するように構成されて、全般的に必要な帯域幅を減じることができる。別の例示的実施形態では、報告用の帯域幅をさらに減じるために、アクセスポイント１４間で、例えば重複を減じるために、何を報告するかについての同調があり得る。例えば、所与のリンクについてのＴＸ統計値だけを報告すればよく、当該リンクのパートナーノードからの対応するＲＸ統計値を報告する必要はない。これは、所与のリンクのＴＸ統計値はＲＸ統計値と同じになり、同じ情報を提供するからである。

統計チャンネルと構成チャンネルとの分離
図９を参照すると、一例示的実施形態では、ネットワーク図が、クラウド１２内の構成サービス４０２及び統計サービス４０４と通信している分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０内のアクセスポイント１４を有するネットワーク４００を説明する。分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０内のアクセスポイント１４によって上述したようにして収集されたデータは、クラウド１２内に移動させなくてはならない。このことは、アクセスポイント１４を構成し制御するのに用いられるチャンネルとは別のチャンネル経由で行うのが有益である。それは、クラウド１２からのアクセスポイント１４の管理は、データ収集とは別個のトラフィックパターンを有するからである。アクセスポイント１４の構成は、頻繁には行われず、信頼性が高くトランザクション可能でなくてはならないが、アクセスポイント１４からサービス４０２、４０４への統計値報告は大容量なので高効率でなくてはならず、多少のデータ消失に適応可能である。したがって、アクセスポイント１４は、構成と統計とに異なる通信チャンネル及び手法を、すなわち構成サービス４０２への構成チャンネル４０６と、統計サービス４０４への統計チャンネル４０８とを実装できる。

構成サービス４０２及び統計サービス４０４が、クラウド１２内で、同じか又は異なるサーバー２０上などで展開される。サービス４０２、４０４は、クラウド１２内のサーバー２０で動作可能なクラウドベースのシステムと呼ばれることがある。これらのサービス４０２、４０４は、異なるプロトコルを介して、並びに異なる場所で、通信可能である。分散Ｗｉ−Ｆｉシステム１０内の各アクセスポイント１４は、サービス４０２、４０４の両方とそれぞれ構成チャンネル４０６経由、統計チャンネル４０８経由で通信するように構成されている。構成チャンネル４０６は、Ｏｐｅｎ ｖＳｗｉｔｃｈ Ｄａｔａｂａｓｅ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ（ＯＶＳＤＢ）などのトランザクション指向の信頼性の高い通信プロトコルにより、構成サービス４０２とやり取り（相互作用）することができる。統計チャンネル４０８は、ＰｒｏｔｏＢｕｆ ｏｖｅｒ Ｍｅｓｓａｇｅ Ｑｕｅｕｅ Ｔｅｌｅｍｅｔｒｙ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ（ＭＱＴＴ）などの高効率で軽量の通信プロトコルにより、統計値（測定データ）を統計サービス４０４に報告することができる。

この手法はいくつかの利点を提供する。アクセスポイント１４の構成は重要な活動であり、統計チャンネル４０８内のトラフィックの飽和又は高容量関連の問題に影響されることがない。統計通信プロトコルを高効率性で選択することができるので、アクセスポイント１４の管理オーバーヘッドは最小化される。

本明細書で説明するいくつかの例示的実施形態は、１つ又は複数の、一般又は専用プロセッサー（「１つ又は複数のプロセッサー」）、例えばマイクロプロセッサー；中央処理装置（ＣＰＵ）；デジタル信号プロセッサー（ＤＳＰ）：カスタム化プロセッサー、例えばネットワークプロセッサー（ＮＰ）又はＮｅｔｗｏｒｋ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ（ＮＰＵ）、Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ（ＧＰＵ）等；Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ（ＦＰＧＡ）等を、それらを制御するための一意の記憶されたプログラム命令（ソフトウェア及びファームウェアの両方を含む）とともに含んで、特定の非プロセッサー回路と関連して、本明細書で説明する方法及び／又はシステムの一部、ほとんど、又は全部の機能を実装することができることを理解されよう。あるいは、一部又は全部の機能は、プログラム命令が記憶されていない状態のマシンによって実装されるか、又は１つ又は複数の特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）に実装されてもよく、各機能又は特定の機能の何らかの組合せがカスタム論理又は回路として実装される。当然ながら、前述の手法を組合せて使用してもよい。本明細書で説明する例示的実施形態の一部では、ハードウェアであって任意選択によりソフトウェア、ファームウェア、及びそれらの組合せを有するものに、対応するデバイスは、１セットの動作、ステップ、方法、処理、アルゴリズム、機能、技法等を、デジタル及び／又はアナログ信号で、様々な例示的実施形態について本明細書で説明するようにして実行する「ように構成されているか又はそのようにされている回路」、「ように構成されているか又はそのようにされている論理」等と呼ばれることがある。

さらに、いくつかの例示的実施形態は、本明細書で説明し特許請求する機能を実行するプロセッサーを各々含むことができるコンピューター、サーバー、アプライアンス、デバイス、プロセッサー、回路等をプログラムするためのコンピューター可読コードが記憶されている非一過性コンピューター可読記憶媒体を含むことができる。そのようなコンピューター可読記憶媒体の例としては、限定ではないが、ハードディスク、光学記憶装置、磁気記憶装置、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＰＲＯＭ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリー等が挙げられる。非一過性コンピューター可読媒体に記憶される場合、ソフトウェアは、プロセッサー又はデバイス（例えば、任意のタイプのプログラム可能回路又は論理）により実行命令を含むことができ、当該命令は、そのような実行に応答して、様々な例示的実施形態について本明細書で説明するような１セットの動作、ステップ、方法、処理、アルゴリズム、機能、技法等を当該プロセッサー又はデバイスに実行させるものである。

本開示を好ましい実施形態及びそれらの具体的な例を参照して例示し説明してきたが、当業者であれば、他の実施形態及び例も同様に機能し且つ／又は同様の結果を実現することができることは容易に理解できる。そのような均等の実施形態及び例は全て、本開示の趣旨及び範囲内であり、本開示の趣旨及び範囲によって意図されるものであり、以下の特許請求の範囲によって保護されるものとする。

Claims (20)

1. Ｗｉ−Ｆｉシステム内のアクセスポイントを使用して最適化処理のためのデータを収集する方法であって、
   前記アクセスポイントにおいて、定期的に、又はクラウドベースのシステムから受信した命令に基づいて、
   ホームチャンネルにおいて演算処理が行われている間にオンチャンネルスキャニングデータを収集することと、前記ホームチャンネルを切断して１つ又は複数のオフチャンネルのためにオフチャンネルスキャニングデータを取得することとを実行すること、
   前記Ｗｉ−Ｆｉシステムの前記最適化処理に使用するために、前記オンチャンネルスキャニングデータと前記オフチャンネルスキャニングデータとの１つ又は複数に基づいて測定データを前記クラウドベースのシステムに提供すること、及び、
   前記最適化処理のための前記アクセスポイントの有効なデータレートを決定するために、直接測定値と前記直接測定値に基づく演算との組み合わせに基づいて、複数のカテゴリにおける、前記アクセスポイントが費やす前記ホームチャンネル上の時間分割を決定すること
   を含み、
   前記測定データは、生データと処理済みデータとを含む、
   方法。
2. 前記複数のカテゴリは、送信、受信、ビジー、バックオフ、及びアイドルを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記測定データが前記処理済みデータである場合、前記Ｗｉ−Ｆｉシステム上のパケットの遅延を、前記アクセスポイントにおける遅延の直接測定値及び統計値の１つによって判定することを更に含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記測定データは、複数の受信信号強度インジケーター（ＲＳＳＩ）、実現可能なデータレート、容量、負荷、エラーレート、遅延、干渉、及び送受信に要した時間割合を含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記ホームチャンネルの切断は、前記アクセスポイントの負荷に基づいて決定される、請求項１に記載の方法。
6. 前記ホームチャンネルの切断を、前記Ｗｉ−Ｆｉシステム内の他のアクセスポイントに対して通知することを更に含む、請求項１に記載の方法。
7. 前記アクセスポイントは、前記Ｗｉ−Ｆｉシステム内の少なくとも１つの追加アクセスポイントと比べて軽負荷であるとともに、前記少なくとも１つの追加アクセスポイントの前記オフチャンネルスキャニングデータの取得処理を実行するように構成されている、請求項１に記載の方法。
8. 前記オフチャンネルスキャニングデータのための前記アクセスポイントは、受信するプローブ応答の数を減じるために、信号強度の測定に用いられる特定のサービスセット識別子（ＳＳＩＤ）についてのプローブ要求を特定の近隣機器に対して送信する、請求項１に記載の方法。
9. 前記オフチャンネルスキャニングデータのための前記アクセスポイントは、近隣のアクセスポイント及びクライアントからの応答を促すために、別のネットワーク内基本サービスセット識別子（ＢＳＳＩＤ）を模したフレームを送信する、請求項１に記載の方法。
10. 前記クラウドベースのシステムから前記最適化に基づいた構成データを受信することを更に含み、前記測定データを提供することは、統計チャンネルを通じて実行されるとともに、前記構成データを受信することは、前記統計チャンネルと異なる構成チャンネルを通じて実行される、請求項１に記載の方法。
11. 前記オンチャンネルスキャニングデータと前記オフチャンネルスキャニングデータとの１つ又は複数は異なる帯域幅で取得される、請求項１に記載の方法。
12. 前記ホームチャンネルを切断する前に、Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイスを他のアクセスポイントへと移動させることを更に含む、請求項１に記載の方法。
13. 最適化処理のためのデータを収集するように構成されているＷｉ−Ｆｉシステム内のアクセスポイントであって、
    前記Ｗｉ−Ｆｉシステム上で通信する複数の無線機と、
    前記複数の無線機と通信可能に接続されたプロセッサーとを備え、
    前記プロセッサーは、
    前記アクセスポイントにおいて、定期的に、又はクラウドベースのシステムから受信した命令に基づいて、ホームチャンネルにおいて演算処理が行われている間にオンチャンネルスキャニングデータを取得することと、前記ホームチャンネルを切断して１つ又は複数のオフチャンネルのためにオフチャンネルスキャニングデータを取得することと、を前記複数の無線機の１つ又は複数に実行させるとともに、前記Ｗｉ−Ｆｉシステムの前記最適化処理に使用するために、前記オンチャンネルスキャニングデータと前記オフチャンネルスキャニングデータとに基づく測定データを、前記クラウドベースのシステムに提供し、さらに、前記最適化処理のための前記アクセスポイントの有効なデータレートを決定するために、直接測定値と前記直接測定値に基づく演算との組み合わせに基づいて、複数のカテゴリにおける、前記アクセスポイントが費やす前記ホームチャンネル上の時間分割を決定するように構成されており、
    前記測定データは、生データと処理済みデータとを含む、
    アクセスポイント。
14. 前記プロセッサーは、前記ホームチャンネルの切断を、前記Ｗｉ−Ｆｉシステム内の他のアクセスポイントに対して通知するように更に構成されている、請求項１３に記載のアクセスポイント。
15. 前記アクセスポイントは、前記Ｗｉ−Ｆｉシステム内の少なくとも１つの追加アクセスポイントと比べて軽負荷であるとともに、前記少なくとも１つの追加アクセスポイントの前記オフチャンネルスキャニングデータの取得処理を実行するように構成されている、請求項１３に記載のアクセスポイント。
16. 前記オフチャンネルスキャニングデータのための前記アクセスポイントは、受信するプローブ応答の数を減じるために、信号強度の測定に用いられる特定のサービスセット識別子（ＳＳＩＤ）についてのプローブ要求を特定の近隣機器に対して送信する、請求項１３に記載のアクセスポイント。
17. 前記オフチャンネルスキャニングデータのための前記アクセスポイントは、近隣のアクセスポイント及びクライアントからの応答を促すために、別のネットワーク内基本サービスセット識別子（ＢＳＳＩＤ）を模したフレームを送信する、請求項１３に記載のアクセスポイント。
18. 前記プロセッサーは、前記クラウドベースのシステムから前記最適化に基づいた構成データを受信するように構成されており、前記測定データの提供は、統計チャンネルを通じて実行されるとともに、前記構成データを受信することは、前記統計チャンネルとは異なる構成チャンネルを通じて実行される、請求項１３に記載のアクセスポイント。
19. 前記プロセッサーは、前記ホームチャンネルを切断する前に、Ｗｉ−Ｆｉクライアントデバイスを他のアクセスポイントへと移動させるように更に構成されている、請求項１３に記載のアクセスポイント。
20. 最適化処理のためにＷｉ−Ｆｉシステムからデータを取得するように構成されているクラウドベースのシステムであって、
    互いに通信可能に接続されている複数のアクセスポイントと、前記クラウドベースのシステムに外部通信を提供するゲートウェイと通信可能に接続されている少なくとも１つのアクセスポイントとを含み、前記Ｗｉ−Ｆｉシステムと通信可能に接続されているネットワークインターフェースと、
    前記ネットワークインターフェースと通信可能に接続されている１つ又は複数のプロセッサーと、
    命令を格納しているメモリーと、を備え、
    前記命令は、実行されると、前記１つ又は複数のプロセッサーに対して、
    定期的に、又は前記クラウドベースのシステムから受信した命令に基づいて、
    アクセスポイントがホームチャンネルで動作している間のオンチャンネルスキャニングデータと、前記アクセスポイントが前記ホームチャンネルを切断した際の１つ又は複数のオフチャンネルのためのオフチャンネルスキャニングデータとを受信させるとともに、
    前記Ｗｉ−Ｆｉシステムの前記最適化処理に使用するために、前記オンチャンネルスキャニングデータと前記オフチャンネルスキャニングデータとに基づいて測定値データを分析させ、
    前記最適化処理のための前記アクセスポイントの有効なデータレートを決定するために、直接測定値と前記直接測定値に基づく演算との組み合わせに基づいて、複数のカテゴリにおける、前記アクセスポイントが費やす前記ホームチャンネル上の時間分割を決定し、
    前記測定データは、生データと処理済みデータとを含むとともに、前記複数のアクセスポイントによって分析されている、
    クラウドベースのシステム。
    

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