JPWO2014013578A1 - 位置推定方法、システム、および位置推定装置 - Google Patents
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Abstract
位置推定装置(100)は、親機(102)の各々について、通信結果に基づく対象センサーノード(101)から親機(102)までのホップ数を取得する。位置推定装置(100)は、親機(102)の各々について、取得したホップ数と、記憶装置(110)内の推定距離の分布と、によって、親機(102)との間の通信が取得したホップ数となる推定距離の分布を算出する。位置推定装置(100)は、親機(102)の各々について、推定距離の分布と、所定領域(A)の範囲を表す情報と、親機(102)の位置情報とによって、所定領域(A)内における推定位置の分布を算出する。位置推定装置(100)は、親機(102)の各々についての推定位置の分布の和に基づいて、所定領域(A)内の各位置について対象センサーノード(101)の位置である確からしさを示す指標を算出し、対象センサーノード(101)の推定位置を導出する。
Description
本発明は、位置推定方法、システム、および位置推定装置に関する。
従来、複数の通信装置の位置が不明な場合に、位置特定の対象の通信装置から、位置が既知の通信装置までの通信経路が探索されることにより、対象の通信装置の位置が特定される技術が知られている。たとえば、探索された通信経路内の隣り合うノード間の距離が電波の強度や電波の遅延により特定されることにより、ノードの位置が推定される(たとえば、下記特許文献1参照。)。または、たとえば、位置が既知の複数のノードまでの通信経路が特定され、各通信経路のホップ数と1ホップで通信可能な距離と、位置が既知の複数のノードの位置情報と、によってノードの概略の位置が推定される(たとえば、下記特許文献2参照。)。
しかしながら、通信環境や他の通信装置の配置によっては対象の通信装置の位置を精度よく推定することができない場合がある。
1つの側面では、本発明は、通信装置の位置の推定精度を向上させることができる位置推定方法、システム、および位置推定装置を提供することを目的とする。
本発明の一側面によれば、各々が所定の位置に設けられた複数の第1通信装置の各々について、所定領域内に位置する複数の第2通信装置の各々と前記第1通信装置との間で直接または前記複数の第2通信装置のうちの他の第2通信装置を介して無線通信を行う経路内の各ホップの推定距離の分布を記憶する記憶装置にアクセス可能であって、前記複数の第1通信装置の各々について、前記第1通信装置と前記複数の第2通信装置のうちの位置特定の対象装置との通信結果に基づく、前記対象装置からのデータが前記第1通信装置に到達するまでのホップ数を取得し、前記複数の第1通信装置の各々について、取得した前記ホップ数と、前記記憶装置に記憶された前記第1通信装置についての前記各ホップの推定距離の分布と、によって、前記複数の第2通信装置と前記第1通信装置との間の通信にかかるホップ数が取得した前記ホップ数となる推定距離の分布を算出し、前記複数の第1通信装置の各々について、算出した前記推定距離の分布と、前記所定領域の範囲を表す情報と、前記第1通信装置の位置情報とによって、前記所定領域内における推定位置の分布を算出し、前記複数の第1通信装置の各々についての算出した前記推定位置の分布の和に基づいて、前記所定領域内の各位置について前記対象装置の位置である確からしさを示す指標を算出し、算出した前記所定領域内の各位置についての前記確からしさを示す指標から前記対象装置の推定位置を導出する位置推定方法、システム、および位置推定装置が提案される。
本発明の一態様によれば、通信装置の位置の推定精度を向上させることができる。
以下に添付図面を参照して、本発明にかかる位置推定方法、システム、および位置推定装置の実施の形態を詳細に説明する。本実施の形態で説明するセンサーネットワークでは、多数のセンサーを所定領域に設置して、各センサーがそれぞれ検出した検出情報を無線送信し、所定領域内のセンサーと無線通信可能な親機により検出情報を収集する。所定領域は、たとえば、コンクリート、土、水、空気などの物質で満たされた領域である。または、所定領域は、宇宙空間などの真空の領域であってもよい。ここで、センサーとセンサーが検知したデータを処理可能なプロセッサを搭載した装置をセンサーノードと称する。たとえば、センサーノードは、所定領域内に数百個〜数万個配置されることとする。
図1は、本発明の一動作例を示す説明図である。位置推定装置100は、記憶装置110にアクセス可能であり、所定領域A内に位置する複数の第2通信装置である複数のセンサーノード101−1〜101−nの位置を推定する機能を有するコンピュータである。ここで、各センサーノード101は、たとえば、所定領域Aにばら撒かれたり、所定領域Aを満たす物質に混ぜ込まれたりすることによって所定領域Aに配置される。このため、各センサーノード101の位置は未知である。
複数の第1通信装置である複数の親機102−1〜102−m(図1ではm=3である。)は、所定の位置に設けられている。ここでの所定の位置は、たとえば、センサーネットワークの設計者や利用者によって決定された位置である。たとえば、所定の位置は、所定領域A内に位置であってもよいし、所定領域A内を複数の親機102が所定領域Aを囲うように配置されていてもよい。さらに、たとえば、複数の親機102が同一位置にならないように設けられる。
本実施の形態で挙げる無線通信は、センサーノード101が相互に通信していくマルチホップ通信である。具体的には、各センサーノード101は、直接親機102とデータの送信および受信を行う。または、センサーノード101と親機102の位置とが無線通信ができない程度に離れて設置されている場合、各センサーノード101は、隣接する他のデータ処理装置に到達可能な無線電波を送信し、当該他のデータ処理装置との間でデータをリレー転送する。このため、各センサーノード101が有する無線通信回路は、隣接するセンサーノード101との間で通信できる程度の小さな無線出力を有していればよく、センサーノード101を小型省電力化できる。
記憶装置110は、親機102の各々について、センサーノード101の各々と親機102との間で無線通信を行う経路内の各ホップの推定距離の分布を記憶する。たとえば、分布は、横軸が1ホップでデータが親機に近づく距離であり、縦軸が各ホップの推定距離がシミュレーションによって発生する確率や頻度である。シミュレーションについての詳細な説明は、後述する。図1の例では、親機102−1についての推定距離の分布はdb1であり、親機102−2についての推定距離の分布はdb2であり、親機102−3についての推定距離の分布はdb3である。
位置推定装置100は、親機102の各々について、複数のセンサーノード101のうちの位置特定の対象センサーノード101からのデータが親機102に到達するまでのホップ数を取得する。ホップ数は、リレー転送させた際の転送数である。
位置推定装置100は、親機102の各々について、取得したホップ数と、記憶装置110に記憶された親機102についての推定距離の分布と、によって、親機102との間の通信が取得したホップ数となる推定距離の分布を算出する。
位置推定装置100は、親機102の各々について、算出した推定距離の分布と、所定領域Aの範囲を表す情報と、親機102の位置情報とによって、所定領域A内における推定位置の分布を算出する。図1の中央に親機102の各々について、所定領域A内における推定位置の分布を示している。親機102−1についての所定領域A内における推定位置の分布はpdb1であり、親機102−2についての所定領域A内における推定位置の分布はpdb2であり、親機102−3についての所定領域A内における推定位置の分布はpdb3である。色が濃い箇所ほど確率密度の大きさが大きく、色が淡い箇所ほど確率密度の大きさが小さい。
位置推定装置100は、複数の親機102の各々についての算出した推定位置の分布の和に基づいて、所定領域A内の各位置について対象センサーノード101の位置である確からしさを示す指標を算出する。図1の右側では、各位置について対象センサーノード101の位置である確からしさを示す指標を分布pdb10として表している。図1の右側に所定領域A内の各位置について対象センサーノード101の位置である確からしさを示す指標を示している。色が濃い箇所ほど確からしさが大きい位置であり、色が薄い箇所ほど確からしさが小さい位置である。たとえば、図1の中央において3つの分布の色が濃い箇所が重なっている箇所が、図1の右側において色が濃い箇所になっている。
位置推定装置100は、所定領域A内の各位置についての確からしさを示す指標から対象センサーノード101の推定位置を導出する。各位置についての確からしさを示す指標のうちの指標が最大となる位置を対象センサーノード101の推定位置としてもよい。
これにより、図1の例によれば、センサーノードの位置の推定精度を向上させることができる。
(センサーネットワークシステム)
図2は、センサーネットワークシステムの一例を示す説明図である。センサーネットワークシステム200は、複数の親機102と、センサーノード101と、位置推定装置100と、利用者端末201と、を含む。複数の親機102と、位置推定装置100と、利用者端末201とは、ネットワークNETを介して接続される。
図2は、センサーネットワークシステムの一例を示す説明図である。センサーネットワークシステム200は、複数の親機102と、センサーノード101と、位置推定装置100と、利用者端末201と、を含む。複数の親機102と、位置推定装置100と、利用者端末201とは、ネットワークNETを介して接続される。
(センサーノード101の内構成例)
図3は、センサーノードの内構成例を示す説明図である。第2通信装置であるセンサーノード101は、センサー301と、無線通信回路303と、マイクロプロセッサ(MCU(Micro Control Unit))305と、RAM(Random Access Memory)306と、を有している。センサーノード101は、ROM(Read Only Memory)307と、不揮発メモリ308と、アンテナ310と、ハーベスタ311と、バッテリ312と、を有している。
図3は、センサーノードの内構成例を示す説明図である。第2通信装置であるセンサーノード101は、センサー301と、無線通信回路303と、マイクロプロセッサ(MCU(Micro Control Unit))305と、RAM(Random Access Memory)306と、を有している。センサーノード101は、ROM(Read Only Memory)307と、不揮発メモリ308と、アンテナ310と、ハーベスタ311と、バッテリ312と、を有している。
センサー301は、設置箇所における所定の変位量を検出する。センサー301は、たとえば、設置箇所の圧力を検出する圧電素子や、光を検出する光電素子等を用いることができる。アンテナ310は、親機102と無線通信する電波を送受信する。無線通信回路(RF)303は、受信した無線電波を受信信号として出力し、送信信号を無線電波としてアンテナ310を介して送信する。
マイクロプロセッサ(MCU305)は、センサー301が検出したデータを処理する。RAM306は、MCU305における処理の一時データを格納する。ROM307は、MCU305が実行する処理プログラム等を格納する。不揮発メモリ308は、電力供給が途絶えたとき等においても書き込まれた所定のデータを保持する。また、センサー301〜不揮発メモリ308は、バス309を介して接続されている。
また、センサーノード101は、ハーベスタ311と、バッテリ312を有している。ハーベスタ311は、センサーノード101の設置箇所における外部環境、たとえば、光、振動、温度、無線電波(受信電波)等のエネルギー変化に基づき発電を行う。バッテリ312は、ハーベスタ311により発電された電力を蓄え、センサーノード101の各部の駆動電源として供給する。すなわち、センサーノード101は、二次電池や外部電源等が不要であり、動作に必要な電力を自装置の内部で生成する。
図4は、センサーノードのROMと不揮発メモリの記憶例を示す説明図である。ROM307には、上述した処理プログラムの他に、たとえば、センサーノード101の識別情報である自センサーIDが記憶されている。
不揮発メモリ308には、たとえば、自センサーセンシング回数と、受信済データ情報テーブルと、が記憶されている。自センサーセンシング回数とは、センサーが検知したデータが何回目のセンシングによって得られたデータであるかを示す情報である。これにより、センサーが検知したデータが識別される。
受信済データ情報テーブルは、センサーノード101が他のセンサーノード101から受信したデータに関する情報である。たとえば、受信済データ情報テーブルは、センサーID、センシング回数のフィールドを有している。センサーIDのフィールドには、センサーノード101が受信したデータがいずれのセンサーノード101によって検知されたかを示す識別情報が登録される。センシング回数のフィールドには、センサーノード101が受信したデータのセンシング回数が登録される。各フィールドに情報が設定されることにより、レコードとして記憶される。
図5は、センサーノードの送信データの構造例を示す説明図である。センサーノード101の送信データは、たとえば、経由センサー情報と、検出センサー情報と、センシングデータと、を有している。経由センサー情報とは、いずれのセンサーノード101を経由してデータが親機102まで転送されたかを判定するための情報である。検出センサー情報は、センシングデータを識別するための情報である。検出センサー情報は、いずれのセンサーノード101によって検出されたデータであるかを示すセンサーIDと、センシング回数と、を有している。
図6は、センサーノードが行うセンシング時の処理手順例を示すフローチャートである。センサーノード101内のセンサーがセンシングを行うと、センサーノード101は、自センサーセンシング回数を1インクリメントし(ステップS601)、自センサーセンシング回数と自センサーIDを併せて不揮発メモリ308の受信済データ情報テーブルに記憶する(ステップS602)。センサーノード101は、自センサーセンシング回数と自センサーIDを併せて検出センサー情報として送信し(ステップS603)、一連の処理を終了する。
図7は、センサーノードが行うデータ受信時の処理手順例を示すフローチャートである。センサーノード101は、受信したデータの検出センサー情報が不揮発メモリ308内の検出センサー情報テーブルにあるか否かを判断する(ステップS701)。受信されたデータの検出センサー情報が不揮発メモリ308内の検出センサー情報テーブルにない場合(ステップS701:No)、センサーノード101は、受信済データ情報テーブルに検出センサー情報を記録する(ステップS702)。
センサーノード101は、受信したデータの経由センサー情報領域に自センサーノード101のセンサーIDを付与して転送し(ステップS703)、一連の処理を終了する。ステップS701において、受信されたデータの検出センサー情報が不揮発メモリ内の検出センサー情報テーブルにある場合(ステップS701:Yes)、一連の処理を終了する。これにより、同一センサーが同じデータを繰り返し送信することがなくなる。
(親機102の内部構成例)
図8は、親機の内部構成例を示す説明図である。第1通信装置である親機102は、センサーノード101と異なり、外部電源に基づき動作する。親機102は、センサーノード101のプロセッサ(MCU305)よりも高性能なプロセッサ(CPU(Central Processing Unit))801と、大容量のROM802およびRAM803と、を有している。親機102は、不揮発メモリ809と、インターフェース(I/O(Input/Output))回路804と、これらCPU801〜I/O回路804および不揮発メモリ809を接続するバス805と、を有している。
図8は、親機の内部構成例を示す説明図である。第1通信装置である親機102は、センサーノード101と異なり、外部電源に基づき動作する。親機102は、センサーノード101のプロセッサ(MCU305)よりも高性能なプロセッサ(CPU(Central Processing Unit))801と、大容量のROM802およびRAM803と、を有している。親機102は、不揮発メモリ809と、インターフェース(I/O(Input/Output))回路804と、これらCPU801〜I/O回路804および不揮発メモリ809を接続するバス805と、を有している。
また、I/O回路804には、センサーノード101と無線通信するためのアンテナ806および無線通信回路(RF(Radio Frequency))807と、ネットワークI/F808が接続されている。これにより、親機102は、ネットワークI/F808を介して、TCP/IPのプロトコル処理等により、インターネット等のネットワークNETを介して位置推定装置100や利用者端末201、等の外部装置と通信を行うことができる。
図9は、親機のROMと不揮発メモリの記憶例を示す説明図である。ROM802には、親機102が行う処理に関する処理プログラムの他に、たとえば、親機102の識別情報である親機IDが記憶されている。
不揮発メモリ809には、たとえば、受信済データ情報テーブルが記憶されている。受信済データ情報テーブルは、センサーノード101から受信したデータに関する情報である。たとえば、受信済データ情報テーブルは、センサーID、センシング回数のフィールドを有している。センサーIDのフィールドには、センサーノード101が受信したデータがいずれのセンサーノード101によって検知されたかを示す識別情報が登録される。センシング回数のフィールドには、センサーノード101が受信したデータのセンシング回数が登録される。各フィールドに情報が設定されることにより、レコードとして記憶される。
図10は、親機の送信データの構造例を示す説明図である。親機102の送信データは、たとえば、経由センサー情報と、検出センサー情報と、センシングデータと、を有している。経由センサー情報とは、いずれのセンサーノード101を経由してデータが親機102まで転送されたかを判定するための情報である。検出センサー情報は、センシングデータを識別するための情報である。検出センサー情報は、いずれのセンサーノード101によって検出されたデータであるかを示すセンサーIDと、センシング回数と、を有している。
図11は、親機が行う処理手順例を示すフローチャートである。センサーノード101は、受信したデータの検出センサー情報が不揮発メモリ809内の検出センサー情報テーブルにあるか否かを判断する(ステップS1101)。受信されたデータの検出センサー情報が不揮発メモリ809内の検出センサー情報テーブルにない場合(ステップS1101:No)、センサーノード101は、受信済データ情報テーブルに検出センサー情報を記録する(ステップS1102)。
センサーノード101は、受信したデータの経由センサー情報領域に自親機IDを付与して位置推定装置100に転送し(ステップS1103)、一連の処理を終了する。ステップS1101において、受信したデータの検出センサー情報が不揮発メモリ809内の検出センサー情報テーブルにある場合(ステップS1101:Yes)、一連の処理を終了する。
(位置推定装置100のハードウェア構成例)
図12は、位置推定装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。図12において、位置推定装置100は、CPU1201と、ROM1202と、RAM1203と、磁気ディスクドライブ1204と、磁気ディスク1205と、光ディスクドライブ1206と、光ディスク1207と、を有している。位置推定装置100は、ネットワークI/F1208と、入力装置1209と、出力装置1210と、を有している。また、各部はバス1200によってそれぞれ接続されている。
図12は、位置推定装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。図12において、位置推定装置100は、CPU1201と、ROM1202と、RAM1203と、磁気ディスクドライブ1204と、磁気ディスク1205と、光ディスクドライブ1206と、光ディスク1207と、を有している。位置推定装置100は、ネットワークI/F1208と、入力装置1209と、出力装置1210と、を有している。また、各部はバス1200によってそれぞれ接続されている。
ここで、CPU1201は、位置推定装置100の全体の制御を司る。ROM1202は、ブートプログラムなどのプログラムを記憶している。RAM1203は、CPU1201のワークエリアとして使用される。磁気ディスクドライブ1204は、CPU1201の制御にしたがって磁気ディスク1205に対するデータのリード/ライトを制御する。磁気ディスク1205は、磁気ディスクドライブ1204の制御で書き込まれたデータを記憶する。
光ディスクドライブ1206は、CPU1201の制御にしたがって光ディスク1207に対するデータのリード/ライトを制御する。光ディスク1207は、光ディスクドライブ1206の制御で書き込まれたデータを記憶したり、光ディスク1207に記憶されたデータをコンピュータに読み取らせたりする。
ネットワークI/F1208は、通信回線を通じてLAN(Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)、インターネットなどのネットワークNETに接続され、このネットワークNETを介して他の装置に接続される。そして、ネットワークI/F1208は、ネットワークNETと内部のインターフェースを司り、外部装置からのデータの入出力を制御する。ネットワークI/F1208には、たとえばモデムやLANアダプタなどを採用することができる。
入力装置1209は、キーボード、マウス、タッチパネルなど利用者の操作により、各種データの入力を行うインターフェースである。また、入力装置1209は、カメラから画像や動画を取り込むこともできる。また、入力装置1209は、マイクから音声を取り込むこともできる。出力装置1210は、CPU1201の指示により、データを出力するインターフェースである。出力装置1210には、ディスプレイやプリンタが挙げられる。
(位置推定装置100の機能的構成例)
図13は、位置推定装置の機能的構成例を示すブロック図である。位置推定装置100は、発生部1301と、選択部1302と、探索部1303と、検出部1304と、導出部1305と、を有している。さらに、位置推定装置100は、取得部1311と、第1算出部1312と、第2算出部1313と、第3算出部1314と、導出部1315と、を有している。発生部1301から導出部1305に関する処理は、取得部1311から導出部1315に関する処理が行われるより前に行われる。ここでは、発生部1301から導出部1305は、センサーネットワークシステム200の運用前に行われることとし、取得部1311から導出部1315は、センサーネットワークシステム200の運用中に行われることとする。
図13は、位置推定装置の機能的構成例を示すブロック図である。位置推定装置100は、発生部1301と、選択部1302と、探索部1303と、検出部1304と、導出部1305と、を有している。さらに、位置推定装置100は、取得部1311と、第1算出部1312と、第2算出部1313と、第3算出部1314と、導出部1315と、を有している。発生部1301から導出部1305に関する処理は、取得部1311から導出部1315に関する処理が行われるより前に行われる。ここでは、発生部1301から導出部1305は、センサーネットワークシステム200の運用前に行われることとし、取得部1311から導出部1315は、センサーネットワークシステム200の運用中に行われることとする。
発生部1301から導出部1305と取得部1311から導出部1315とのそれぞれに関する処理は、たとえば、ROM1202、磁気ディスク1205、光ディスク1207などの記憶装置に記憶された位置推定プログラムにコーディングされている。そして、CPU1201が記憶装置から位置推定プログラムを読み出して、位置推定プログラムにコーディングされている処理を実行することにより、各部の処理が、実現される。CPU1201が、ネットワークI/F1208を介してネットワークNETから解析プログラムを読み出してもよい。
(運用前の処理)
まず、センサーネットワークシステム200の運用前の処理として、発生部1301から導出部1305によって、推定距離の分布が作成される例について説明する。ここで、親機102ごとの各ホップで距離が異なる例について説明する。
まず、センサーネットワークシステム200の運用前の処理として、発生部1301から導出部1305によって、推定距離の分布が作成される例について説明する。ここで、親機102ごとの各ホップで距離が異なる例について説明する。
図14は、各ホップで距離が異なる例を示す説明図である。たとえば、中央のセンサーノード101から親機102−3までの距離d3はセンサーノード101から親機102−2までの距離d2の2倍程度である。一方、たとえば、センサーノード101から親機102−3までのホップ数は、センサーノード101から親機102−2までのホップ数の2倍未満である。1ホップで通信可能な距離とホップ数との乗算を行うだけでは、センサーノード101の位置を特定することができない。センサーノード101が任意で配置されると、センサーノード101が配置領域内に均一に配置されるとは限らないためである。さらに、センサーノード101が偏って配置される場合もある。上述したように、センサーノード101は、たとえば、所定領域Aにばら撒かれたり、所定領域Aを満たす物質に混ぜ込まれたりすることによって所定領域Aに配置される。そのため、各センサーノード101の配置にはむらがあり、所定領域Aにはセンサーノード101が存在しない空白領域が存在する場合がある。また、所定領域Aの内部にある柱などの物体によって、センサーノード101が存在しない空白領域が発生する場合もある。そのため、たとえば、センサーノード101から親機102−1までの経路中の各ホップの距離(たとえば、d11〜d14)は、同一にならない。図14の例では、理解の容易化のために各ホップの距離が同一にならないように所定領域Aの形状を変形させているが、たとえば、図14の所定領域Aの形状に限らず、各ホップの距離は同一にならない。たとえば、配置領域が正方形の場合に、正方形の角に配置された親機102と正方形の中央に配置された親機102とでは、各ホップの距離の期待値は異なる。
そこで、本実施の形態では、位置推定装置100は、親機102の各々について、所定領域A内に位置する複数のセンサーノード101の各々から親機102までの通信経路を模擬する。位置推定装置100は、親機102からの各ホップ数について模擬によって得られた通信経路の各ホップの分布を作成する。位置推定装置100は、作成された分布を、推定距離の分布として扱う。これにより、実際の通信結果によるホップ数と予め作成された推定距離の分布と、によって、より精度の高い、親機102と複数のセンサーノード101との間の通信にかかるホップ数が当該通信結果によるホップ数となる推定距離の分布が得られる。
本実施の形態における入力情報例を以下に示す。
親機102−1の位置:(0,100)
親機102−2の位置:(0,0)
親機102−3の位置:(100,100)
センサーノード101の位置する所定領域Aの範囲:{(x,y)|0≦x≦100,0≦y≦100}
センサーノード101の数:n[個]
1ホップで通信可能な距離:r[m]
親機102−1の位置:(0,100)
親機102−2の位置:(0,0)
親機102−3の位置:(100,100)
センサーノード101の位置する所定領域Aの範囲:{(x,y)|0≦x≦100,0≦y≦100}
センサーノード101の数:n[個]
1ホップで通信可能な距離:r[m]
1ホップで通信可能な距離については、状況によって変化する場合やアンテナに指向性がある場合には、確率分布f(r)で与えてもよい。
発生部1301は、所定領域Aを示す範囲に含まれる複数のセンサーノード101の各々の位置を示す位置情報をランダムに複数回発生させる。ランダム発生を行う回数については、センサーネットワークシステム200の開発者が設定する。
選択部1302は、複数のセンサーノード101の各々の位置情報から1つの位置情報を選択する、ここで、選択される位置情報は、任意に選択してもよいし、定められた領域から選択してもよい。
探索部1303は、発生部1301によってセンサーノード101の位置情報が発生される都度、複数の親機102の各々について、1ホップで通信可能な距離に基づいて、選択された位置情報が示す位置から親機102の位置までの通信経路を探索する。
図15は、探索例(その1)を示す説明図である。たとえば、図15の例では、センサーノード101−45が選択された例を示している。ログファイルは通信経路を記憶するテーブルである。ログファイルには、ID、経由センサーのフィールドを有している。
図16は、探索例(その2)を示す説明図である。つぎに、センサーノード101の位置情報が示す位置を中心として1ホップで通信可能な距離に含まれるセンサーノード101を探索する。図16の例では、センサーノード101−4,101,14,33,50が探索される。ログファイルのIDのフィールドには、4,101,14,33,50が登録される。
図17は、探索例(その3)を示す説明図である。探索されたセンサーノード101の各々の位置情報が示す位置を中心として1ホップで通信可能なセンサーノード101を探索する。これにより、センサーノード101の位置情報が示す位置から親機102の位置に辿り着くまでの経路が探索される。たとえば、センサーノード101−50の位置情報が示す位置から1ホップで通信可能な距離にセンサーノード101−21の位置情報が示す位置が含まれる。ログファイルのIDのフィールドには、21が登録され、経由センサーのフィールドには、45,50,21が登録される。
図18は、探索された通信経路を示す説明図である。図18では、センサーノード101の位置情報が示す位置から親機102の位置までの通信経路を示している。
図19は、距離の算出例を示す説明図である。検出部1304は、親機102の各々について、探索された通信経路上にあるセンサーノード101の位置情報と親機102の位置情報に基づいて、探索された通信経路の各ホップの距離を検出する。たとえば、親機102−1からセンサーノード101−44までの距離l11が検出され、センサーノード101−44からセンサーノード101−21までの距離l12が検出される。センサーノード101−21からセンサーノード101−50までの距離l13が検出され、センサーノード101−50からセンサーノード101−45までの距離l14が検出される。
導出部1305は、親機102の各々について、検出された各距離の検出頻度を導出する。また、導出部1305は、複数のセンサーノードの各々について、検出された各距離の検出分布に基づく確率分布を導出してもよい。導出部1305は、図1に示したように記憶装置110に記憶する。
また、導出部1305は、親機102の各々について、探索された通信経路のホップ数以下のホップ数の各々に対応して検出された各距離の検出頻度を導出する。また、導出部1305は、親機102の各々について、探索された通信経路のホップ数以下のホップ数の各々に対応して検出された各距離の検出分布に基づく確率分布を導出してもよい。導出部1305は、各距離の検出頻度に基づく確率を示す分布を、各ホップ数について各ホップの推定距離の分布として記憶する。
ここでは、導出部1305は、親機102からのホップ数に対応する各ホップの距離の検出頻度に基づく確率を示す分布を親機102ごとに導出することとする。乱数発生させた番号をkとし、親機102をiとした場合に、親機102から逆算してjホップ目で進む距離をlijkと表す。各ホップの距離の検出頻度に基づく確率を示す分布が正規分布であるとして、導出部1305は、当該分布の平均μijと分散σ2 ijをそれぞれ以下式(1)と(2)に基づいて算出する。#KijはKijの要素数である。
そして、導出部1305は、lijの分布の平均と分散を以下式(3)に与えることにより得られる。
図20は、記憶装置に記憶された推定距離の分布例を示す説明図である。記憶装置110には、導出部1305によって導出された親機102ごとに親機102からのホップ数に対応する各ホップの距離の検出頻度に基づく確率を示す分布が記憶される。
<運用前に位置推定装置が行う分布の作成処理手順例>
図21および図22は、位置推定装置が行う分布の作成処理手順の一例を示すフローチャートである。位置推定装置100は、k=1とし(ステップS2101)、複数のセンサーノード101のIDごとに位置情報をランダムに発生させる(ステップS2102)。位置推定装置100は、複数のセンサーノード101の位置情報から1つのセンサーノード101の位置情報を選択する(ステップS2103)。位置推定装置100は、ランダムに選択してもよいし、選択する領域を定めて当該領域から選択してもよい。
図21および図22は、位置推定装置が行う分布の作成処理手順の一例を示すフローチャートである。位置推定装置100は、k=1とし(ステップS2101)、複数のセンサーノード101のIDごとに位置情報をランダムに発生させる(ステップS2102)。位置推定装置100は、複数のセンサーノード101の位置情報から1つのセンサーノード101の位置情報を選択する(ステップS2103)。位置推定装置100は、ランダムに選択してもよいし、選択する領域を定めて当該領域から選択してもよい。
位置推定装置100は、1ホップで通信可能な距離に基づき、親機102の位置情報ごとに選択されたセンサーノード101の位置情報が示す位置から親機102の位置までの最短経路を探索する(ステップS2104)。位置推定装置100は、最短経路を出力する(ステップS2105)。
位置推定装置100は、j=1とし(ステップS2106)、各親機102からjホップで進む距離を検出する(ステップS2107)。位置推定装置100は、検出結果を出力し(ステップS2108)、j≦最短経路の最大ホップ数であるか否かを判断する(ステップS2109)。j≦最短経路の最大ホップ数である場合(ステップS2109:Yes)、位置推定装置100は、j=j+1とし(ステップS2110)、ステップS2107へ戻る。
j≦最短経路の最大ホップ数でない場合(ステップS2109:No)、位置推定装置100は、k≦所定回数であるか否かを判断する(ステップS2201)。k≦所定回数である場合(ステップS2201:Yes)、位置推定装置100は、k=k+1とし(ステップS2202)、ステップS2102へ戻る。k≦所定回数でない場合(ステップS2201:No)、位置推定装置100は、j=1とし(ステップS2203)、各親機102からjホップ目に進む距離の分布を算出する(ステップS2204)。たとえば、各距離の検出頻度に基づいて確率分布が導出されてもよい。
位置推定装置100は、j≦最短経路の最大ホップ数であるか否かを判断する(ステップS2205)。j≦最短経路の最大ホップ数でない場合(ステップS2205:No)、位置推定装置100は、j=j+1とし(ステップS2206)、ステップS2204へ戻る。j≦最短経路の最大ホップ数である場合(ステップS2205:Yes)、一連の処理を終了する。
また、発生部1301から導出部1305については位置推定装置100が行うこととしているが、位置推定装置100と異なる他のコンピュータが行ってもよい。他のコンピュータが行う場合、他のコンピュータは作成した分布を位置推定装置100がアクセス可能な記憶装置に記憶させればよい。
(運用中の処理)
つぎに、センサーネットワークシステム200を運用中に、位置推定装置100が、センサーノード101の位置を推定する処理について説明する。
つぎに、センサーネットワークシステム200を運用中に、位置推定装置100が、センサーノード101の位置を推定する処理について説明する。
図23は、ホップ数蓄積テーブル例を示す説明図である。位置推定装置100は、各親機102との間で通信を行うことにより、各センサーノード101が親機102までにいくつのホップ数で到達するかを示す情報を取得して、ホップ数蓄積テーブル2300としてテーブル化していることとする。
ホップ数蓄積テーブル2300は、センサーID、親機1到達最小ホップ数、親機2到達最小ホップ数、親機3到達最小ホップ数のフィールドを有している。各フィールドに情報が設定されることにより、レコード(たとえば、2301−1,2301−2)として記憶される。ホップ数蓄積テーブル2300は、RAM1203、磁気ディスク1205、光ディスク1207などの記憶装置によって実現される。センサーIDのフィールドには、各センサーノード101の識別情報が登録される。
親機1到達最小ホップ数のフィールドには、センサーIDのフィールドに登録された識別情報が示すセンサーノード101のデータが親機102−1に到達するまでのホップ数のうち、最小のホップ数が登録される。親機2到達最小ホップ数のフィールドには、センサーIDのフィールドに登録された識別情報が示すセンサーノード101のデータが親機102−2に到達するまでのホップ数のうち、最小のホップ数が登録される。親機3到達最小ホップ数のフィールドには、センサーIDのフィールドに登録された識別情報が示すセンサーノード101のデータが親機102−3に到達するまでのホップ数のうち、最小のホップ数が登録される。
図24は、1ホップ到達センサーテーブル例を示す説明図である。位置推定装置100は、各親機102との間で通信を行うことにより、各センサーノード101がいずれのセンサーノード101と1ホップで通信可能であるかを示す情報を取得し、1ホップ到達センサーテーブル2400としてテーブル化していることとする。1ホップ到達センサーテーブル2400は、たとえば、センサーID、1ホップ到達センサーIDのフィールドを有している。
各フィールドに情報が設定されることにより、レコード(たとえば、2401−1)として記憶される。1ホップ到達センサーテーブル2400は、RAM1203、磁気ディスク1205、光ディスク1207などの記憶装置によって実現される。センサーIDのフィールドには、各センサーノード101の識別情報が登録される。1ホップ到達センサーIDのフィールドには、センサーIDのフィールドに登録された識別情報が示すセンサーノード101が1ホップで通信可能なセンサーノード101の識別情報が登録される。
まず、取得部1311は、親機102の各々について、親機102と複数のセンサーノード101のうちの位置特定の対象センサーノード101との通信結果に基づく、対象センサーノード101からのデータが親機102に到達するまでのホップ数を取得する。具体的には、取得部1311は、対象センサーノード101のIDに基づいて、ホップ数蓄積テーブル2300から親機102ごとに到達最小ホップ数を取得する。
つぎに、第1算出部1312は、親機102の各々について、最小到達ホップ数と、記憶装置110に記憶された推定距離の分布と、によって、複数のセンサーノード101と親機102との間の通信が最小到達ホップ数となる推定距離の分布を算出する。また、第1算出部1312は、親機102の各々について、最小到達ホップ数以下のホップ数の各々に対応する1ホップの推定距離の分布の和に基づいて、複数のセンサーノード101と親機102との間の通信が最小到達ホップ数となる推定距離の分布を算出する。
図25は、親機との間の通信が到達最小ホップ数となる推定位置の分布を示す説明図である。ここでは、親機102を例に挙げ、最小到達ホップ数をhとする。対象センサーノード101をsとしている。具体的には、第1算出部1312は、記憶装置110から、N(μ21,σ2 21)からN(μ2h,σ2 2h)を取得する。第1算出部1312は、N(μ21,σ2 21)からN(μ2h,σ2 2h)の和を算出する。和が表す分布が親機102との間の通信が最小到達ホップ数となる推定距離rhの分布である。
つぎに、第2算出部1313は、親機102の各々について、算出された推定距離の分布と、所定領域Aの範囲を表す情報と、親機102の位置情報とによって、所定領域A内における推定位置の分布を算出する。図25内において、色が濃いほど推定位置の分布の確率密度の大きさが大きく、色が淡い箇所ほど確率密度の大きさが小さい。
具体的には、第2算出部1313は、親機102−pからの距離に基づく極座標系(r,θ)での対象センサーノード101の推定位置の分布を算出する。pは親機102の識別情報を表している。θを固定した場合のrの確率分布であり、条件付分布fs,p(r|θ)は以下式(4)から(6)で表される。
図26は、rとθの範囲を示す説明図である。図27は、f(θ)の比例関係を示す説明図である。rとθは、図に示すように範囲が定まる。f(θ)は図中の長さに比例する。したがって、fs,p(θ)は以下式(7)から(9)で表される。
k0については、以下式(10)に示す。
fs,p(r,θ)は以下式(11)で与えられるため、fs,p(r,θ)は以下式(12)から(14)で表される。
fs,p(r,θ)=fs,p(r,θ)・fs,p(θ)・・・(11)
つぎに、第2算出部1313は、親機102−pからの距離に基づく、極座標系(r,θ)でのセンサーノード101−sの推定位置の分布fs,p(r|θ)を直交座標系fs,p(x,y)に変換する。極座標と直交座標との関係は、「x=rcosθ」、「y=rsinθ」で与えられるため、以下式(15)、(16)である。
上記式(12)に示した確率密度関数を直交座標系に変換すると、以下式(17)となる。同様に、上記式(13)、(14)に示した確率密度関数を直交座標系に変換すると、それぞれ以下式(18)、(19)となる。これにより、第2算出部1313は、式(17)から式(19)に基づいて、推定位置の分布の和を算出することができる。
つぎに、第3算出部1314は、複数の親機102の各々についての第2算出部1313によって算出された推定位置の分布の和に基づいて、所定領域A内の各位置について対象センサーノード101の位置である確からしさを示す指標を算出する。具体的には、たとえば、第3算出部1314は、以下式(20)に基づいて算出する。本実施の形態例では、Pは親機102の数であるため、第3算出部1314は、3つの推定位置の分布の総和を算出して3で除算する。
導出部1315は、第3算出部1314によって算出された所定領域A内の各位置についての確からしさを示す指標から対象センサーノード101の推定位置を導出する。ここで、2つの導出例を挙げる。
<推定位置の導出例1>
図28は、推定位置の導出例1を示す説明図である。図28に示す分布は、第3算出部1314によって算出された所定領域A内の各位置についての確からしさを示す指標である。色が濃いほど対象センサーノード101の位置である確からしさが高く、色が淡いほど、分布が低い対象センサーノード101の位置である確からしさが低い。
図28は、推定位置の導出例1を示す説明図である。図28に示す分布は、第3算出部1314によって算出された所定領域A内の各位置についての確からしさを示す指標である。色が濃いほど対象センサーノード101の位置である確からしさが高く、色が淡いほど、分布が低い対象センサーノード101の位置である確からしさが低い。
たとえば、導出部1315は、第3算出部1314によって算出された所定領域A内の各位置についての確からしさを示す指標から、確からしさが最大である推定位置を導出する。
<推定位置の導出例2>
図29は、推定位置の導出例2を示す説明図である。図29の例では、複数のセンサーノード101のうち、2つのセンサーノード101について、各位置についての確からしさを示す指標が算出されていることとする。当該2つのセンサーノード101は、1ホップで通信可能とする。導出部1315は、上述した1ホップ到達センサーテーブル2400によって1ホップで通信可能な2つのセンサーノード101を特定することができる。
図29は、推定位置の導出例2を示す説明図である。図29の例では、複数のセンサーノード101のうち、2つのセンサーノード101について、各位置についての確からしさを示す指標が算出されていることとする。当該2つのセンサーノード101は、1ホップで通信可能とする。導出部1315は、上述した1ホップ到達センサーテーブル2400によって1ホップで通信可能な2つのセンサーノード101を特定することができる。
導出部1315は、1ホップで通信可能な2つのセンサーノード101についての推定位置を導出する。導出部1315は、2つのセンサーノード101の各々に対応する各位置についての確からしさを示す指標から、2つのセンサーノード101の推定位置間の距離が閾値未満となる2つのセンサーノード101の推定位置を導出する。
図29の例では、第1対象センサーノード101の推定位置を(x1,y1)とし、第2対象センサーノード101の推定位置を(x2,y2)とし、導出部1315は、2つのセンサーノード101の推定位置間の距離が閾値r0未満であるか否かを判断する。閾値は、たとえば、センサーノード101間でデータを確実に受信できない距離の中で、最も短い距離である。閾値については、センサーネットワークシステム200の開発者によってRAM1203、磁気ディスク1205、光ディスク1207などの記憶装置に予め記憶されていることとする。
たとえば、推定位置p0−1は確からしさが大きい位置であり、推定位置p0−2は確からしさが大きい位置であるが、推定位置p0−1と推定位置p0−2との距離d00は閾値r0以上である。そのため、p0−1は、第1対象センサーノード101についての推定位置でないと判定され、p0−2は、第2対象センサーノード101についての推定位置でないと判定される。
たとえば、推定位置p1−1と推定位置p1−2との距離d01は閾値r0未満である。そのため、p1−1は、第1対象センサーノード101についての推定位置であると判定され、p1−2は、第2対象センサーノード101についての推定位置であると判定される。
さらに、導出部1315は、閾値未満となる第1対象センサーノード101の推定位置と第2対象センサーノード101の推定位置との中で、それぞれの確からしさが最大である推定位置を導出する。
また、導出部1315は、複数のセンサーノード101のうちの少なくとも一部のセンサーノード101の各々について同時に推定位置を導出する。ここで、一部のセンサーノード101は、各位置についての確からしさを示す指標が第3算出部1314によって算出済であるセンサーノード101である。導出部1315は、一部のセンサーノード101の各々について各位置についての確からしさを示す指標から、1ホップで通信可能な2つのセンサーノード101の位置間の距離が閾値未満となる一部のセンサーノード101の各々についての推定位置を導出する。
たとえば、導出部1315は、以下式(21)の下線(b)の条件を満たす、式(21)の下線(a)を解く。Λは、1ホップ到達センサーテーブル2400から得られる1ホップで通信可能なセンサーIDの組み合わせの集合である。
たとえば、上記式(21)を解くために、ラグランジュの未定乗数法が用いられる。そして、導出部1315は、以下の連立方程式(22)、(23)、(24)、(25)を解けばよい。
さらに、センサーノード101が配置される所定領域Aが{(x,y)|0≦x≦100,0≦y≦100}である場合、xs、ysのとれる範囲は0〜100の任意であるため、すべてのセンサーノード101の推定位置の組み合わせは無限にある。そのため、連立方程式(23)、(24)、(25)が解けない場合、導出部1315は、xs、ysのとれる範囲を0,1,・・・,100などの離散値として再度式(21)を解いてもよい。これにより、すべてのセンサーノード101の推定位置の組み合わせは有限となるため、すべてのセンサーノード101の推定位置の組み合わせが無限の場合よりも推定位置の精度は落ちるが式(21)から解が得られる。
(位置推定装置100による位置推定処理手順)
図30は、位置推定装置による位置推定処理手順の例1を示すフローチャートである。図30では、上述した導出例1に対応する位置推定処理手順について説明する。位置推定装置100は、ホップ数蓄積テーブル2300から、位置推定の対象センサーノード101のIDを選択する(ステップS3001)。位置推定装置100は、p=1とし(ステップS3002)、p≦親機102の数であるか否かを判断する(ステップS3003)。
図30は、位置推定装置による位置推定処理手順の例1を示すフローチャートである。図30では、上述した導出例1に対応する位置推定処理手順について説明する。位置推定装置100は、ホップ数蓄積テーブル2300から、位置推定の対象センサーノード101のIDを選択する(ステップS3001)。位置推定装置100は、p=1とし(ステップS3002)、p≦親機102の数であるか否かを判断する(ステップS3003)。
p≦親機102の数である場合(ステップS3003:Yes)、位置推定装置100は、ホップ数蓄積テーブル2300から、選択されたIDに基づいて、対象センサーノードから親機102−pまでのホップ数を取得する(ステップS3004)。位置推定装置100は、記憶装置110から、取得されたホップ数に対応する推定距離の分布を取得し(ステップS3005)、取得された分布に基づき、親機102−pとの間の通信が取得されたホップ数となる推定距離の分布を算出する(ステップS3006)。位置推定装置100は、推定距離の分布と、所定領域Aの範囲を表す情報と、親機102−pの位置情報とによって、所定領域A内における推定位置の分布を算出し(ステップS3007)、p=p+1とし(ステップS3008)、ステップS3003へ戻る。
p≦親機102の数でない場合(ステップS3003:No)、位置推定装置100は、各親機102についての推定位置の分布の和に基づく、対象センサーノード101についての推定位置の分布を算出する(ステップS3009)。位置推定装置100は、対象センサーノード101についての推定位置の分布から、対象センサーノード101である確からしさが最大の推定位置を導出する(ステップS3010)。位置推定装置100は、対象センサーノード101のIDと、最大の推定位置と、を関連付けて出力し(ステップS3011)、一連の処理を終了する。
図31および図32は、位置推定装置による位置推定処理手順の例2を示すフローチャートである。ここでは、上述した導出例2に対応する位置推定処理手順について説明する。位置推定装置100は、ホップ数蓄積テーブル2300から、未選択なセンサーノード101のIDがあるか否かを判断する(ステップS3101)。未選択なセンサーノード101のIDがある場合(ステップS3101:Yes)、位置推定装置100は、未選択なセンサーノード101のIDから1つのセンサーノード101のIDを選択する(ステップS3102)。ここでは、選択されたIDが示すセンサーノード101を対象センサーノード101とする。位置推定装置100は、ホップ数蓄積テーブル2300に、対象センサーノード101の最小到達ホップ数が登録済みか否かを判断する(ステップS3103)。ここでは、対象センサーノード101の最小到達ホップ数がすべての親機102について登録されているか否かが判断される。
対象センサーノード101の最小到達ホップ数が登録済みでない場合(ステップS3103:No)、ステップS3101へ戻る。対象センサーノード101の最小到達ホップ数が登録済みである場合(ステップS3103:Yes)、位置推定装置100は、p=1とし(ステップS3104)、p≦親機102の数であるか否かを判断する(ステップS3105)。pは親機102のIDを指定するための変数である。p≦親機102の数である場合(ステップS3105:Yes)、位置推定装置100は、ホップ数蓄積テーブル2300から、対象センサーノード101から親機102−pまでのホップ数を取得する(ステップS3106)。
位置推定装置100は、記憶装置110から、取得されたホップ数に対応する推定距離の分布を取得し(ステップS3107)、取得された分布に基づき、親機102−pとの間の通信が取得されたホップ数となる推定距離の分布を算出する(ステップS3108)。位置推定装置100は、所定領域A内における推定位置の分布を算出し(ステップS3109)、p=p+1とし(ステップS3110)、ステップS3105へ戻る。
p≦親機102の数でない場合(ステップS3105:No)、位置推定装置100は、各親機102についての推定位置の分布の和に基づく、対象センサーノード101についての推定位置の分布を算出し(ステップS3111)、ステップS3101へ戻る。
ステップS3101において、未選択なセンサーノード101のIDがない場合(ステップS3101:No)、位置推定装置100は、1ホップ到達センサーテーブル2400から、1ホップで通信可能なセンサーノード101の組み合わせを取得する(ステップS3201)。位置推定装置100は、各々の推定位置の分布から、組み合わせ間の距離が閾値未満となる各々についての推定位置を導出する(ステップS3202)。位置推定装置100は、導出できたか否かを判断する(ステップS3203)。導出できた場合(ステップS3203:Yes)、ステップS3206へ移行する。導出できなかった場合(ステップS3203:No)、位置推定装置100は、所定領域Aの範囲を示す情報を離散値に設定する(ステップS3204)。これにより、センサーノード101の推定位置の組み合わせが有限の数になる。
位置推定装置100は、設定後の所定領域Aの範囲を示す情報に基づいて、各々の推定位置の分布から、組み合わせ間の距離が閾値未満となる各々についての推定位置を導出する(ステップS3205)。位置推定装置100は、それぞれの確からしさが最大値となる推定位置を導出し(ステップS3206)、一連の処理を終了する。位置推定装置100は、導出結果を、RAM1203、磁気ディスクドライブ1204、光ディスクドライブ1206などの記憶装置に記憶させてもよいし、出力装置1210を介して出力してもよい。
以上説明したように、位置推定方法、システム、および位置推定装置によれば、各親機と各センサーとの経路の各ホップの推定距離の分布を予め記憶装置に記憶する。位置推定装置は、実通信での各親機と対象センサーノードとの各ホップ数と、推定距離分布とによって、対象センサーノードについての推定位置の分布を特定する。これにより、対象センサーノードの位置の推定精度を向上させることができる。また、位置推定装置は、電波の強度や電波の遅延などを各センサーノードが検出しなくとも、対象センサーノードの位置を推定することができる。したがって、センサーノードの負荷を低減させることができる。
また、センサーノードを配置する所定領域の形状によって、センサーノードが偏って配置される場合もある。そのため、センサーノードから親機までの経路中の各ホップの距離は、同一にならない。そこで、親機からの各ホップ数について経路の各ホップの推定距離の分布を記憶装置に記憶する。位置推定装置は、親機ごとに、取得されたホップ数以下のホップ数の各々に対応する各ホップの推定距離の分布の和に基づいて、親機との間の通信が取得されたホップ数となる推定距離の分布を算出する。これにより、対象センサーノードの位置の推定精度をより向上させることができる。
また、対象センサーノードについての推定位置の分布から、最も確からしさが大きい位置を特定する。これにより、対象センサーノードの位置である可能性が最も高い推定位置を特定することができる。したがって、対象センサーノードの位置の推定精度を向上させることができる。
また、位置推定装置は、第1対象センサーノードについての推定位置の分布と、第1対象センサーノードと1ホップで通信可能な第2対象センサーノードについての推定位置の分布と、から、2つの推定位置間の距離が閾値未満となる推定位置を導出する。これにより、2つのセンサーノードの位置関係を維持させることにより、より精度の高いセンサーノードの位置を推定することができる。
また、位置推定装置は、複数のセンサーノードの各々について、1ホップで通信可能なセンサーノードのペアの位置間が閾値未満であることを条件としてセンサーノードの推定位置と特定する。これにより、より精度の高いセンサーノードの位置を推定することができる。
また、位置推定装置は、センサーノードの各々の位置情報を所定領域内にランダムに所定回数発生させて、選択された位置情報が示す位置から親機の位置までの経路を探索する。位置推定装置は、探索された経路の各ホップを検出して、距離ごとに距離の検出頻度を導出する。推定距離の分布が距離ごとの検出頻度である。これにより、センサーノードの位置が不明であっても、各ホップの距離の分布を得ることができる。したがって、対象センサーノードの位置の推定精度を向上させることができる。
また、上述したように、センサーノードを配置する所定領域の形状によって、センサーノードが偏って配置される場合もある。そのため、センサーノードから親機までの経路中の各ホップの距離は、同一にならない。そこで、位置推定装置は、探索された経路のホップ数以下のホップ数の各々に対応して検出された各距離の検出頻度を導出する。記憶装置に記憶された推定距離の分布は、導出された各距離の検出頻度を表す分布である。これにより、センサーノードの位置が不明であっても、各ホップの距離の分布を算出することができる。したがって、対象センサーノードの位置の推定精度を向上させることができる。
なお、本実施の形態で説明した位置推定方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本位置推定プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、CD−ROM、DVD等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また本位置推定プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。
100 位置推定装置
110 記憶装置
101 センサーノード
102 親機
200 センサーネットワークシステム
1301 発生部
1302 選択部
1303 探索部
1304 検出部
1305,1315 導出部
1311 取得部
1312 第1算出部
1313 第2算出部
1314 第3算出部
pdb1〜pdb3,pdb10 分布
A 所定領域
110 記憶装置
101 センサーノード
102 親機
200 センサーネットワークシステム
1301 発生部
1302 選択部
1303 探索部
1304 検出部
1305,1315 導出部
1311 取得部
1312 第1算出部
1313 第2算出部
1314 第3算出部
pdb1〜pdb3,pdb10 分布
A 所定領域
Claims (11)
- 各々が所定の位置に設けられた複数の第1通信装置の各々について、所定領域内に位置する複数の第2通信装置の各々と前記第1通信装置との間で直接または前記複数の第2通信装置のうちの他の第2通信装置を介して無線通信を行う経路内の各ホップの推定距離の分布を記憶する記憶装置にアクセス可能なコンピュータが、
前記複数の第1通信装置の各々について、前記第1通信装置と前記複数の第2通信装置のうちの位置特定の対象装置との通信結果に基づく、前記対象装置からのデータが前記第1通信装置に到達するまでのホップ数を取得し、
前記複数の第1通信装置の各々について、取得した前記ホップ数と、前記記憶装置に記憶された前記第1通信装置についての前記各ホップの推定距離の分布と、によって、前記複数の第2通信装置と前記第1通信装置との間の通信にかかるホップ数が取得した前記ホップ数となる推定距離の分布を算出し、
前記複数の第1通信装置の各々について、算出した前記推定距離の分布と、前記所定領域の範囲を表す情報と、前記第1通信装置の位置情報とによって、前記所定領域内における推定位置の分布を算出し、
前記複数の第1通信装置の各々についての算出した前記推定位置の分布の和に基づいて、前記所定領域内の各位置について前記対象装置の位置である確からしさを示す指標を算出し、
算出した前記所定領域内の各位置についての前記確からしさを示す指標から前記対象装置の推定位置を導出する、
処理を実行することを特徴とする位置推定方法。 - 前記記憶装置は、前記第1通信装置からの各ホップ数について前記各ホップの推定距離の分布を記憶し、
前記複数の第2通信装置と前記第1通信装置との間の通信にかかるホップ数が取得した前記ホップ数となる推定距離の分布を算出する処理は、
前記複数の第1通信装置の各々について、取得した前記ホップ数以下のホップ数の各々に対応する前記各ホップの推定距離の分布の和に基づいて、前記複数の第2通信装置と前記第1通信装置との間の通信にかかるホップ数が取得した前記ホップ数となる推定距離の分布を算出することを特徴とする請求項1に記載の位置推定方法。 - 前記所定領域内の各位置について前記対象装置の位置である確からしさを示す指標を算出する処理は、
算出した前記所定領域内の各位置についての前記確からしさを示す指標から、前記確からしさが最大である推定位置を導出することを特徴とする請求項1または2に記載の位置推定方法。 - 前記所定領域内の各位置について前記対象装置の位置である確からしさを示す指標を算出する処理は、
前記対象装置について算出した前記所定領域内の各位置についての前記確からしさを示す指標と、前記対象装置(以下、「第1対象装置」)と1ホップで通信可能な第2対象装置について算出した前記所定領域内の各位置についての前記確からしさを示す指標と、のそれぞれから、前記第1対象装置の推定位置と前記第2対象装置の推定位置との距離が閾値未満となる前記第1対象装置の推定位置と前記第2対象装置の推定位置とを導出することを特徴とする請求項1または2に記載の位置推定方法。 - 前記所定領域内の各位置について前記対象装置の位置である確からしさを示す指標を算出する処理は、
前記閾値未満となる前記第1対象装置の推定位置と前記第2対象装置の推定位置との中で、それぞれの前記確からしさを表す指標が最大である推定位置を導出することを特徴とする請求項4に記載の位置推定方法。 - 前記所定領域内の各位置について前記対象装置の位置である確からしさを示す指標を算出する処理は、
前記複数の第2通信装置のうちの少なくとも一部の第2通信装置の各々について前記所定領域内の各位置についての前記確からしさを示す指標から、前記一部の第2通信装置のうち1ホップで通信可能である2つの第2通信装置の推定位置間の距離が閾値未満となる前記一部の第2通信装置の各々についての推定位置を導出することを特徴とする請求項1または2に記載の位置推定方法。 - 前記所定領域内の各位置について前記対象装置の位置である確からしさを示す指標を算出する処理は、
前記推定位置間の距離が前記閾値未満となる推定位置の中で前記確からしさが最大である前記一部の第2通信装置の各々についての推定位置を導出することを特徴とする請求項6に記載の位置推定方法。 - 前記コンピュータまたは前記コンピュータと異なるコンピュータが、
前記所定領域を示す範囲に含まれる前記複数の第2通信装置の各々の位置を示す位置情報をランダムに複数回発生させ、
前記第2通信装置の位置情報が発生する都度、前記複数の第1通信装置の各々について、1ホップで通信可能な距離に基づいて、前記複数の第2通信装置の各々の位置情報から選択された位置情報が示す位置から前記第1通信装置の位置までの通信経路を探索し、
前記複数の第1通信装置の各々について、探索した通信経路上にある第2通信装置の位置情報と前記第1通信装置の位置情報に基づいて、前記探索された通信経路の各ホップの距離を検出し、
前記複数の第1通信装置の各々について、検出した各距離の検出頻度を導出する、
処理を実行し、
前記記憶装置に記憶された推定距離の分布は、導出した各距離の検出頻度を表す分布であることを特徴とする請求項1に記載の位置推定方法。 - 前記コンピュータまたは前記コンピュータと異なるコンピュータが、
前記所定領域を表す情報内の前記複数の第2通信装置の各々の位置を示す位置情報をランダムに複数回発生させ、
前記第2通信装置の位置情報が発生する都度、前記複数の第1通信装置の各々について、1ホップで通信可能な距離に基づいて、前記複数の第2通信装置の各々の位置情報から選択された位置情報が示す位置から前記第1通信装置の位置までの通信経路を探索し、
前記複数の第1通信装置の各々について、探索した通信経路上にある第2通信装置の位置情報と前記第1通信装置の位置情報に基づいて、前記探索した通信経路の各ホップの距離を検出し、
前記複数の第1通信装置の各々について、前記探索した通信経路のホップ数以下のホップ数の各々に対応して検出した各距離の検出頻度を導出する、
処理を実行し、
前記記憶装置に記憶された推定距離の分布は、導出した各距離の検出頻度を表す分布であることを特徴とする請求項2に記載の位置推定方法。 - 各々が所定の位置に設けられた複数の第1通信装置と、
所定領域内に位置し、前記第1通信装置との間で直接または他の通信装置を介して無線通信を行う複数の第2通信装置と、
前記複数の第1通信装置から受信した情報を記憶する記憶装置と、前記記憶装置に記憶した情報を処理する処理装置とを有する第3通信装置と、
を有し、前記処理装置は、
前記複数の第1通信装置の各々について、前記複数の第2通信装置の各々と前記第1通信装置との間で直接または前記複数の第2通信装置のうちの他の第2通信装置を介して無線通信を行う経路内の各ホップの推定距離の分布を前記記憶装置に記憶させ、
前記複数の第1通信装置の各々について、前記第1通信装置と前記複数の第2通信装置のうちの位置特定の対象装置との通信結果に基づく、前記対象装置からのデータが前記第1通信装置に到達するまでのホップ数を取得し、
前記複数の第1通信装置の各々について、取得した前記ホップ数と、前記記憶装置に記憶された前記第1通信装置についての前記各ホップの推定距離の分布と、によって、前記複数の第2通信装置と前記第1通信装置との間の通信にかかるホップ数が前記ホップ数となる推定距離の分布を算出し、
前記複数の第1通信装置の各々について算出した前記推定距離の分布と、前記所定領域の範囲を表す情報と、前記第1通信装置の位置情報とによって、前記所定領域内における推定位置の分布を算出し、
前記複数の第1通信装置の各々について算出した前記推定位置の分布の和に基づいて、前記所定領域内の各位置について前記対象装置の位置である確からしさを示す指標を算出し、
算出した前記所定領域内の各位置についての前記確からしさを示す指標から前記対象装置の推定位置を導出する、
ことを特徴とするシステム。 - 各々が所定の位置に設けられた複数の第1通信装置から受信した情報を記憶する記憶装置と、
前記記憶装置に記憶した情報を処理する処理装置と、
を有し、
前記複数の第1通信装置の各々について、所定領域内に位置する複数の第2通信装置の各々と前記第1通信装置との間で直接または前記複数の第2通信装置のうちの他の第2通信装置を介して無線通信を行う経路内の各ホップの推定距離の分布を前記記憶装置に記憶させ、
前記処理装置は、
前記複数の第1通信装置の各々について、前記第1通信装置と前記複数の第2通信装置のうちの位置特定の対象装置との通信結果に基づく、前記対象装置からのデータが前記第1通信装置に到達するまでのホップ数を取得し、
前記複数の第1通信装置の各々について、取得した前記ホップ数と、前記記憶装置に記憶された前記第1通信装置についての前記各ホップの推定距離の分布と、によって、前記複数の第2通信装置と前記第1通信装置との間の通信にかかるホップ数が取得した前記ホップ数となる推定距離の分布を算出し、
前記複数の第1通信装置の各々について、算出した前記推定距離の分布と、前記所定領域の範囲を表す情報と、前記第1通信装置の位置情報とによって、前記所定領域内における推定位置の分布を算出し、
前記複数の第1通信装置の各々についての算出した前記推定位置の分布の和に基づいて、前記所定領域内の各位置について前記対象装置の位置である確からしさを示す指標を算出し、
算出した前記所定領域内の各位置についての前記確からしさを示す指標から前記対象装置の推定位置を導出する、
ことを特徴とする位置推定装置。
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