JP6767025B2 - 品質劣化推定装置、品質劣化推定方法、及びプログラム - Google Patents
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Description
各観測経路の品質観測値、各観測経路の観測数、及び各観測経路の経路情報を入力する入力手段と、
前記品質観測値と、各ノードの未知の劣化量に対する重み付けに使用される前記観測数と、前記経路情報とに基づいて、各ノードの劣化量の推定値を算出する演算手段と、
前記各ノードの劣化量の推定値を出力する出力手段とを備え、
前記演算手段は、前記品質観測値から構成されるベクトルと、前記経路情報から構成される行列と、前記観測数と、ノード間の劣化の類似性を表すグラフの構造に対応するグラフラプラシアン行列の固有ベクトルを並べた行列とを使用した推定式を解くことにより、前記各ノードの劣化量の推定値を算出する
ことを特徴とする品質劣化推定装置が提供される。
図1に、本実施の形態における品質劣化推定装置100の構成図を示す。図1に示すように、品質劣化推定装置100は、品質劣化推定の演算に使用するデータを入力する入力部101、品質劣化推定の演算を行う演算部102、演算の結果を出力する出力部103、及び、入力データ、演算途中のデータ、演算結果、プログラム等を記憶するデータ記憶部104を有する。
次に、品質劣化推定装置100の動作として、本実施の形態における品質劣化推定方法を詳細に説明する。
前述したとおり、対象通信網における品質劣化量を推定する対象となるサーバ、中継装置、基地局等の通信機器をノードと呼ぶ。また、複数のサーバや複数の端末等、同じ種類の複数のノードからなる集合をグループと呼ぶ。本実施の形態では、グループ1とグループ2があり、グループ1に属するノードをa1, a2, …, aQ1と表し、グループ2に属するノードをb1, b2, …, bQ2と表す。また、グループ1に属するノードの劣化量をx=(x1 x2 … xQ1)Τ、グループ2に属するノードの劣化量をy=(y1 y2 … yQ2)Τと表す。
品質劣化推定装置100の入力部101には、少なくとも以下のデータが入力される。入力されたデータはデータ記憶部104に格納され、その後の処理において、演算部102により読み出されて演算がなされる。下記の入力データ以外にも、処理に必要な閾値等の値も適宜入力される。
入力2:グループ1のノード間の劣化の類似性を表すグラフ構造Gに対するグラフラプラシアン: L
入力3:入力1の観測が行われた際の各観測経路の経路情報(通信を構成するノード)を表す行列 : A1、A2
<入力2の詳細>
入力2に関して、グループ1のノード数Q1のグラフGを構成するグラフラプラシアンLを求める方法について説明する。
次に、入力1〜入力3等に基づいて、演算部102が実行する品質劣化を推定するための処理について説明する。基本的に、演算部102が実行する処理の結果は順次データ記憶部104に格納され、次の処理において演算部102により読み出され、使用される。
まず、演算部102は、グラフGのグラフラプラシアンLの固有値λi(i=1,2,…Q1)を求める。また、固有値λiに対応する固有ベクトルuiを求め、固有ベクトルを並べた行列U=(u1 u2 … uQ1) (Q1×Q1行列)を作成する。ここで、Uは正規直交行列である。
観測経路数Mにおけるm番目(m=1,2,…M)の観測経路である(im,jm)は、グループ1のノードaimとグループ2のノードbjm間の経路である。観測経路(im,jm)のk番目の観測で得られたエンド−エンド間の品質をzm (k)と表す。このとき、観測経路(im,jm)上で得られた観測データzmは次式で与えられる。つまり、観測データzmは、同じ観測経路で得られたNm回の観測における各観測値zm (k)の総和で与える。
上記の式において、N*を乗算していることは、観測経路毎に観測数(重み)を劣化量に乗算していることに相当する。
上記のように、観測(観測値)ベクトルと未知量ベクトルとの関係が線形で表された関係が得られるので、演算部102は、上記の関係に基づく線形逆問題を最適化問題として解くことで、ベクトルs, yを推定し、さらに変換を行うことで、グループ1の各ノードの値であるベクトルxを推定する。具体的には以下のとおりである。以下では、推定方法としてLasso(Least absolute shrinkage and selection operator)を使用するが、Lasso以外の方法で推定を行うこととしてもよい。なお、Lassoは、回帰係数の絶対値(L1ノルム)の和を正規化項とした正規化推定法である。下記の推定方法に関する参考文献として例えば「Seung-Jean Kim ; Stanford Univ., Stanford ; Koh, K. ; Lustig, M. ; Boyd, S. et al. "An Interior-Point Method for Large-Scale l1-Regularized Least Squares"」がある。
続いて、出力部103が、得られた結果の出力を行う。本実施の形態では、x、yを出力する。なお、x、yの値を出力することは一例であり、x、yから得られる別の値を出力してもよい。
品質劣化推定装置100が、上述した方法で品質劣化推定を行った具体的な例としての実施例を説明する。
例えば、モバイルネットワークを構成する通信機器の劣化量推定のために、非特許文献1の既存技術を用いた場合、端末の移動等モバイル通信特有の現象により、常に安定した信頼性のある観測データを取得できるわけではない。低信頼な観測データが用いられた場合、その観測データを取得した観測経路上の通信機器の劣化量推定だけなく、その他の通信機器の推定精度にも影響を及ぼす。
以上、説明したように、本実施の形態により、通信網を構成するノードの品質劣化を推定する品質劣化推定装置であって、各観測経路の品質観測値、各観測経路の観測数、及び各観測経路の経路情報を入力する入力手段と、前記品質観測値と、各ノードの未知の劣化量に対する重み付けに使用される前記観測数と、前記経路情報とに基づいて、各ノードの劣化量の推定値を算出する演算手段と、前記各ノードの劣化量の推定値を出力する出力手段とを備えることを特徴とする品質劣化推定装置が提供される。
101 入力部
102 演算部
103 出力部
104 データ記憶部
150 ドライブ装置
151 記録媒体
152 補助記憶装置
153 メモリ装置
154 CPU
155 インタフェース装置
156 表示装置
157 入力装置
Claims (5)
- 通信網を構成するノードの品質劣化を推定する品質劣化推定装置であって、
各観測経路の品質観測値、各観測経路の観測数、及び各観測経路の経路情報を入力する入力手段と、
前記品質観測値と、各ノードの未知の劣化量に対する重み付けに使用される前記観測数と、前記経路情報とに基づいて、各ノードの劣化量の推定値を算出する演算手段と、
前記各ノードの劣化量の推定値を出力する出力手段とを備え、
前記演算手段は、前記品質観測値から構成されるベクトルと、前記経路情報から構成される行列と、前記観測数と、ノード間の劣化の類似性を表すグラフの構造に対応するグラフラプラシアン行列の固有ベクトルを並べた行列とを使用した推定式を解くことにより、前記各ノードの劣化量の推定値を算出する
ことを特徴とする品質劣化推定装置。 - 前記推定式は、ある観測経路における品質観測値の観測数分の和が、当該観測経路を構成するノードの劣化量に観測数に基づく重み付けをした値に等しいという関係に基づく推定式である
ことを特徴とする請求項1に記載の品質劣化推定装置。 - 通信網を構成するノードの品質劣化を推定する品質劣化推定装置が実行する品質劣化推定方法であって、
各観測経路の品質観測値、各観測経路の観測数、及び各観測経路の経路情報を入力する入力ステップと、
前記品質観測値と、各ノードの未知の劣化量に対する重み付けに使用される前記観測数と、前記経路情報とに基づいて、各ノードの劣化量の推定値を算出する演算ステップと、
前記各ノードの劣化量の推定値を出力する出力ステップとを備え、
前記演算ステップにおいて、前記品質劣化推定装置は、前記品質観測値から構成されるベクトルと、前記経路情報から構成される行列と、前記観測数と、ノード間の劣化の類似性を表すグラフの構造に対応するグラフラプラシアン行列の固有ベクトルを並べた行列とを使用した推定式を解くことにより、前記各ノードの劣化量の推定値を算出する
ことを特徴とする品質劣化推定方法。 - 前記推定式は、ある観測経路における品質観測値の観測数分の和が、当該観測経路を構成するノードの劣化量に観測数に基づく重み付けをした値に等しいという関係に基づく推定式である
ことを特徴とする請求項3に記載の品質劣化推定方法。 - コンピュータを、請求項1又は2に記載の品質劣化推定装置における各手段として機能させるためのプログラム。
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