WO2023021745A1 - 通信装置及び通信方法 - Google Patents

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WO2023021745A1
WO2023021745A1 PCT/JP2022/009320 JP2022009320W WO2023021745A1 WO 2023021745 A1 WO2023021745 A1 WO 2023021745A1 JP 2022009320 W JP2022009320 W JP 2022009320W WO 2023021745 A1 WO2023021745 A1 WO 2023021745A1
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WO
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network
terminal device
communication
transition
unit
Prior art date
Application number
PCT/JP2022/009320
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English (en)
French (fr)
Inventor
俊哉 池長
大智 上浦
Original Assignee
ソニーグループ株式会社
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    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M1/00—Substation equipment, e.g. for use by subscribers
    • H04M1/72—Mobile telephones; Cordless telephones, i.e. devices for establishing wireless links to base stations without route selection
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W48/00—Access restriction; Network selection; Access point selection
    • H04W48/16—Discovering, processing access restriction or access information
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W48/00—Access restriction; Network selection; Access point selection
    • H04W48/18—Selecting a network or a communication service
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W88/00—Devices specially adapted for wireless communication networks, e.g. terminals, base stations or access point devices
    • H04W88/02—Terminal devices
    • H04W88/06—Terminal devices adapted for operation in multiple networks or having at least two operational modes, e.g. multi-mode terminals

Definitions

  • the present disclosure relates to communication devices and communication methods.
  • a smartphone can communicate by connecting to one of a mobile communication network and a wireless LAN. Therefore, it is desired that a communication device appropriately selects a network to be connected to control a more suitable communication environment.
  • Patent Literature 1 discloses a method of predicting the radio wave conditions of each network based on a predicted route obtained by predicting the user's movement, and controlling wireless communication based on the result of the prediction.
  • wireless communication is controlled according to radio wave conditions predicted based on the predicted route.
  • the network that the user wants to use depends on the place of stay and the status of stay, such as using the wireless LAN at home even if the radio wave conditions are bad, and using the mobile communication network outside the home regardless of the radio wave conditions. may differ.
  • this disclosure proposes a mechanism that can control a more suitable communication environment.
  • a communication device includes a control unit and a communication unit.
  • the control unit acquires prediction information that predicts the transition of the user's stay state with respect to the predetermined place.
  • the control unit controls a network to be connected based on the prediction information.
  • the communication unit performs wireless communication via the network.
  • FIG. 1 is a diagram for explaining an overview of a communication system according to a first embodiment of the present disclosure
  • FIG. FIG. 2 is a diagram illustrating an example of an outline of network control by a terminal device according to the present embodiment
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of a terminal device according to a first embodiment of the present disclosure
  • FIG. FIG. 4 is a diagram for explaining transition prediction of a stay state by a state transition prediction unit according to the first embodiment of the present disclosure
  • FIG. 4 is a flowchart showing an example of the flow of entry processing according to the first embodiment of the present disclosure
  • 6 is a flow chart showing the flow of an approach prediction process according to the first embodiment of the present disclosure
  • 6 is a flow chart showing an example of a flow of exit processing according to the first embodiment of the present disclosure
  • 6 is a flowchart showing the flow of exit prediction processing according to the first embodiment of the present disclosure
  • 6 is a flowchart showing an example of the flow of learning processing according to the first embodiment of the present disclosure
  • FIG. 2 is a diagram for explaining an overview of a communication system according to a second embodiment of the present disclosure
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of an outline of network control by a communication system according to the second embodiment of the present disclosure
  • FIG. 7 is a block diagram showing a configuration example of a server device according to a second embodiment of the present disclosure
  • FIG. It is a block diagram showing a configuration example of an information processing apparatus according to a second embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 4 is a block diagram showing a configuration example of a base station according to the second embodiment of the present disclosure;
  • FIG. 11 is a sequence diagram showing the flow of priority control processing according to the second embodiment of the present disclosure;
  • a plurality of components having substantially the same functional configuration may be distinguished by attaching different alphabets after the same reference numerals.
  • a plurality of configurations having substantially the same functional configurations are distinguished like terminal devices 10A and 10B as necessary.
  • terminal devices 10A and 10B are simply referred to as the terminal device 10 when there is no particular need to distinguish between them.
  • FIG. 1 is a diagram for explaining an overview of a communication system 1 according to the first embodiment of the present disclosure. As shown in FIG. 1 , the communication system 1 includes terminal devices 10 and access points 20 .
  • the access point (AP) 20 is, for example, a wireless LAN access point defined by the IEEE802/11 standard.
  • the AP 20 is a wireless communication device that forms a cell and communicates with the terminal device 10 within the cell.
  • the AP 20 is a relay device that connects to an external network (for example, the Internet) and relays communication between the terminal device 10 and the external network.
  • the AP 20 is installed at the user's home, for example.
  • the terminal device 10 is, for example, a mobile terminal such as a smartphone or a tablet PC (Personal Computer).
  • the terminal device 10 is a wireless communication device that communicates with the AP 20 .
  • the terminal device 10 connects to an external network via the AP 20, for example.
  • the terminal device 10 accesses the cellular network via the base station 30, for example. For example, the terminal device 10 switches between connecting to the external network via the AP 20 and connecting to the external network via the cellular network, depending on the communication quality with the AP 20 .
  • the AP 20 forms a cell and communicates with the terminal devices 10 within the cell. Therefore, in the vicinity of the cell edge, the radio field strength of the AP 20 becomes weak, and it may be difficult to maintain desired communication quality in communication between the AP 20 and the terminal device 10 . In this case, the terminal device 10 switches from the wireless LAN to the cellular network and performs wireless communication with the base station 30 .
  • International Publication No. 2020/217523 discloses a technique for determining network switching based on the communication status of Layer 2, Layer 3, Layer 4, and Layer 7 of a wireless network.
  • International Publication No. WO 2021/038863 discloses a technology that predicts network communication quality deterioration based on communication conditions, user behavior, etc., and determines network switching using the prediction results. It is
  • the terminal device 10A in FIG. 1 Since the terminal device 10A in FIG. 1 is located at the end of the home, the quality of communication with the AP 20 is poor, but the user may wish to use the wireless LAN in the home.
  • the terminal device 10B in FIG. 1 has almost the same distance to the AP 20 as the terminal device 10A. That is, the terminal device 10B is located near the cell edge of the AP20. Therefore, the communication quality of the terminal device 10B deteriorates similarly to that of the terminal device 10A. However, since the terminal device 10B is located outside the home, such as in an elevator hall, it is desirable to switch from the wireless LAN to the cellular network and perform stable communication.
  • the communication environment provided by the communication system 1 depends not only on the communication quality but also on the location of the user (place of stay) and the state of stay of the user (whether to stay at the place of stay and continue to use the communication environment). It is desired to be controlled accordingly.
  • the terminal device 10 acquires prediction information regarding the prediction result of predicting the transition of the user's stay state. Based on the obtained prediction information, the terminal device 10 controls the network of devices used by the user (for example, the terminal device 10 itself).
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of an outline of network control by the terminal device 10 according to this embodiment.
  • FIG. 2 shows a case where the user who was at the end of his/her home moves to an elevator hall outside his/her home while carrying the terminal device 10 .
  • the terminal device 10 predicts that the user's stay state will transition from staying to leaving based on its own movement information (for example, movement information near the door of the house) (step S1).
  • the terminal device 10 acquires the transition prediction result to leaving as prediction information, and performs control related to the network based on the acquired prediction information, for example, control to lower the use priority of the wireless LAN used by the user (step S2). .
  • the terminal device 10 connects to the cellular network (step S3).
  • the terminal device 10 predicts that the user's stay state will transition from leaving to staying (entering the home) based on the movement information of the user. Based on the prediction result, the terminal device 10, for example, raises the use priority of the wireless LAN used by the user.
  • the terminal device 10 preferentially connects to the wireless LAN even if it is located at the edge of the house and the radio wave intensity of the AP 20 is weak. As a result, the terminal device 10 is less likely to be connected to the cellular network inside the home than outside the home.
  • the terminal device 10 acquires prediction information about transition prediction of the user's stay state, and controls the network based on the acquired prediction information, thereby more appropriately controlling the user's communication environment. can.
  • FIG. 3 is a block diagram showing a configuration example of the terminal device 10 according to the first embodiment of the present disclosure.
  • the terminal device 10 shown in FIG. 3 includes a communication unit 110, a storage unit 120, a sensor unit 130, and a control unit 140.
  • the communication unit 110 is a communication interface for communicating with other devices.
  • the communication unit 110 may include a network interface, or may include a device connection interface.
  • the communication unit 110 may include a LAN interface such as a NIC (Network Interface Card), or may include a USB interface configured by a USB (Universal Serial Bus) host controller, a USB port, and the like. Also, the communication unit 110 may include a wired interface or a wireless interface.
  • a LAN interface such as a NIC (Network Interface Card)
  • a USB interface configured by a USB (Universal Serial Bus) host controller, a USB port, and the like.
  • the communication unit 110 may include a wired interface or a wireless interface.
  • the communication unit 110 has a first communication unit 111 and a second communication unit 112 .
  • the first communication unit 111 is a wireless LAN interface for communicating with the AP20.
  • the first communication section 111 communicates with the AP 20 under the control of the control section 140 .
  • the second communication unit 112 is a wireless interface for communicating with the base station 30.
  • the second communication unit 112 is a signal processing unit that performs signal processing for wireless communication with the base station 30 .
  • the second communication section 112 communicates with the base station 30 under the control of the control section 140 .
  • the second communication unit 112 supports one or more radio access schemes.
  • the second communication unit 112 supports both NR and LTE.
  • the second communication unit 112 may support W-CDMA (Wideband Code Division Multiple Access) and cdma2000 (Code Division Multiple Access 2000) in addition to NR and LTE.
  • W-CDMA Wideband Code Division Multiple Access
  • cdma2000 Code Division Multiple Access 2000
  • the storage unit 120 is a data readable/writable storage device such as a DRAM, an SRAM, a flash memory, or a hard disk.
  • the storage unit 120 functions as storage means of the terminal device 10 .
  • the storage unit 120 includes a state DB (Data Base) 121 and a NW (Network) control DB 122 .
  • the state DB 121 stores information about the user's stay state.
  • the state DB 121 stores prediction information that is the result of transition prediction by the control unit 140, which will be described later. For example, when the control unit 140 predicts the transition of the stay state in a predetermined period, the state DB 121 stores a plurality of prediction results predicted by the control unit 140 for a certain period of time.
  • the status DB 121 may store the actual stay status of the user.
  • the state DB 121 may store data used for transition prediction.
  • the state DB 121 may store, for example, prediction information, data used for prediction, and the actual stay state of the user in association with each other. That is, the state DB 121 can store the data used for prediction, the prediction result using the data, and the actual stay state of the user in association with each other.
  • the NW control DB 122 stores information used for communication control by the communication unit 110 .
  • NW control DB 122 stores the control policy of the network to which communication unit 110 is connected.
  • the NW control DB 122 stores the priority (use priority) of the network to be used.
  • NW control DB 122 can store various parameters that the communication unit 110 uses for network connection.
  • the sensor unit 130 is a device that detects the situation around the terminal device 10, the state of the terminal device 10, the state of the user, and the like.
  • the sensor unit 130 may include at least one of an RGB camera (image sensor), depth sensor, microphone, acceleration sensor, gyroscope, orientation sensor, GPS (Global Positioning System), and biosensor.
  • the sensor unit 130 can sense motion information indicating the motion of the terminal device 10 and speed information indicating the speed of the terminal device 10, for example, based on sensing results from an acceleration sensor.
  • the sensor unit 130 can sense direction information indicating the direction in which the terminal device 10 is facing, for example, based on a combination of sensing results from the gyroscope and sensing results from the acceleration sensor.
  • the sensor unit 130 can sense walking counter information indicating the number of steps of the user and walking distance information indicating the walking distance based on a combination of the sensing result of the gyroscope and the sensing result of the acceleration sensor.
  • the sensor unit 130 can sense location information indicating the user's current location (which may include altitude) and location information indicating the location of the user, such as the name of a store, based on the results of GPS sensing.
  • the sensor unit 130 can sense activity information indicating a user's activity based on a combination of sensing results from the GPS and sensing results from the acceleration sensor.
  • User activity may include, for example, user states including user actions such as trains, cars, walking, running, sleeping, playing games, and reading.
  • the sensor unit 130 can sense sound information around the user based on sensing results from the microphone.
  • the type of sensor provided as the sensor unit 130 is not limited, and any sensor may be provided.
  • a temperature sensor, a humidity sensor, an air pressure sensor, an illuminance sensor, and the like that can measure the temperature, humidity, atmospheric pressure, illuminance, etc. of the environment in which the terminal device 10 is used may be provided.
  • the sensor unit 130 notifies the control unit 140 of the sensing result.
  • the control unit 140 is a controller that controls each unit of the terminal device 10 .
  • the control unit 140 is implemented by a processor such as a CPU (Central Processing Unit) or an MPU (Micro Processing Unit).
  • the control unit 140 is realized by the processor executing various programs stored in the storage device inside the terminal device 10 using a RAM (Random Access Memory) or the like as a work area.
  • the control unit 140 may be implemented by an integrated circuit such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or an FPGA (Field Programmable Gate Array).
  • ASIC Application Specific Integrated Circuit
  • FPGA Field Programmable Gate Array
  • control unit 140 has an acquisition unit 141, a state transition prediction unit 142, a radio quality prediction unit 143, a NW control unit 144, and a learning unit 145, which will be described below. It realizes or executes information processing functions and actions such as control processing and learning processing. Note that the internal structure of the control unit 140 is not limited to the structure shown in FIG. 3, and may be another structure as long as it performs information processing described later.
  • Acquisition unit 141 acquires various types of information used for state transition prediction in state transition prediction unit 142 .
  • the acquisition unit 141 collects input parameters of a predictor that predicts stay state transitions.
  • the acquisition unit 141 acquires, for example, the sensing result from the sensor unit 130 as the above-described input parameter.
  • the acquisition unit 141 acquires, for example, the following information as input parameters.
  • ⁇ Motion information ⁇ Speed information ⁇ Direction information ⁇ Walking information (walking counter information, walking distance information, etc.)
  • ⁇ Location information ⁇ Location information
  • ⁇ User activity information ⁇ Environmental information (information such as temperature, illuminance, atmospheric pressure, sound, etc.)
  • the acquisition unit 141 may acquire the above information from the sensor unit 130, or may acquire the information by generating the above information from raw data sensed by the sensor unit 130. good.
  • the acquisition unit 141 acquires user operation information on the terminal device 10 .
  • the acquisition unit 141 can acquire application information about an application executed on the terminal device 10 from an application control unit (not shown) that controls the application.
  • the acquisition unit 141 acquires, for example, information about an application used by the user and information about on/off of the screen (display) of the terminal device 10 as application information.
  • the acquisition unit 141 may acquire information from a device connected to the terminal device 10 .
  • the acquisition unit 141 can acquire the sensing result of the sensor mounted on the wearable device, such as a smartwatch, from the wearable device paired with the terminal device 10 .
  • the acquisition unit 141 can also acquire information about the on/off state of the wearable device and activity information about the user's activity detected by the wearable device.
  • the acquisition unit 141 can acquire information from, for example, a camera installed at the place of stay that captures the state of the place of stay, and IoT devices such as smart locks, air conditioners, and televisions.
  • the acquisition unit 141 can acquire a captured image from a camera installed at the place of stay.
  • the acquisition unit 141 can acquire, from the IoT device, information regarding the operation of the IoT device, information regarding ON/OFF of the IoT device, and the like.
  • the acquisition unit 141 can generate estimated behavior information that estimates the user's behavior based on the acquired information.
  • the acquisition unit 141 acquires the following user behavior can be estimated. ⁇ Action to put on/take off clothes (jacket) ⁇ Action to put on/take off shoes ⁇ Action for user to stand/sit ⁇ Action to hold/place luggage ⁇ Action to open/close a door move away from
  • the acquisition unit 141 acquires quality information about the communication quality of the network from the wireless quality prediction unit 143, for example.
  • the acquisition unit 141 acquires wireless LAN information (for example, radio wave intensity, packet retransmission rate, delay, etc.) regarding the communication quality of the wireless LAN from the wireless quality prediction unit 143 .
  • the acquisition unit 141 receives from the wireless quality prediction unit 143 cellular information (for example, radio wave intensity, packet retransmission rate, delay, etc.) regarding the communication quality of the cellular network, information regarding the connected base station 30, beams used for communication, Get information about the direction of arrival of the
  • the acquisition unit 141 can acquire information about the tendency of stay states of people other than the user who uses the terminal device 10 .
  • the acquisition unit 141 can acquire other user information about another user from another terminal device 10 via the communication unit 110 .
  • the acquiring unit 141 can acquire, as the other user information, for example, information related to the location and behavior of other users, and information related to the type and usage time of networks used by other terminal devices 10 .
  • the acquisition unit 141 may acquire, as other user information, a transition prediction result of another user's stay state by another terminal device 10 .
  • the acquisition unit 141 can acquire transition information regarding the transition of the user's actual stay state. For example, the acquisition unit 141 can acquire, as the transition information, the exit time when the user actually leaves a place such as his/her home. In addition, the acquisition unit 141 can associate and acquire the exit time and other parameters (various information acquired by the acquisition unit 141 described above).
  • the acquisition unit 141 outputs the acquired information to the state transition prediction unit 142 and the learning unit 145.
  • the state transition prediction unit 142 predicts the stay state transition for the user's current location using, for example, a predictor.
  • the state transition prediction unit 142 inputs the various information acquired by the acquisition unit 141 to the predictor, and predicts the transition of the stay state based on the obtained prediction value.
  • the state transition prediction unit 142 predicts the transition of the stay state by detecting a scene change based on the preliminary operation of the terminal device 10 including the user's behavior information acquired by the acquisition unit 141, for example.
  • the state transition prediction unit 142 predicts that the user's stay state will transition from “stay” to "leave”.
  • the state transition prediction unit 142 predicts that the user's stay state will transition from “exit” to "stay” (this transition will also be referred to as “enter” hereinafter). In this way, the state transition prediction unit 142 predicts a change of “entering” ⁇ “staying” ⁇ “exiting” as a transition of the stay state based on information acquired from the sensor unit 130 or the like.
  • the state transition prediction unit 142 can predict a stay state transition (scene change) based on, for example, the time (current time), the day of the week, behavior information about the user's behavior, information about the user's past exit trigger, and the like. .
  • the state transition prediction unit 142 can predict a stay state transition using, for example, the user's position, orientation, speed, whether or not the user is walking, and information about the user's activity as the user's behavior information.
  • the user's behavior information can be acquired, for example, by the acquisition unit 141 based on the sensing result of the sensor unit 130 of the terminal device 10 or information acquired from an external device such as a smartwatch.
  • the information about the user's past exit trigger is, for example, information indicating at what timing the user left in the past.
  • the state transition prediction unit 142 may have an entry predictor that predicts entry and an exit predictor that predicts exit, as predictors that predict transitions.
  • the state transition prediction unit 142 may predict both entry and exit with one predictor, for example.
  • the state transition prediction unit 142 predicts stay state transitions using a predictor learned using, for example, reinforcement learning.
  • the state transition prediction unit 142 predicts, for example, the start of staying at a predetermined place as entry prediction.
  • the state transition prediction unit 142 predicts, for example, the end of stay at a predetermined place (getting out of the place of stay) as exit prediction.
  • the state transition prediction unit 142 predicts the state of stay of the user after the elapse of a predetermined time (for example, after n seconds or n minutes), and when the predicted state of stay changes, the state of stay transitions after the elapse of the predetermined time. Then you can predict. For example, assume that the user's current stay state is "stay”. At this time, if the state transition prediction unit 142 predicts "exit” as the stay state after n minutes, the state transition prediction unit 142 predicts that the user's stay state will transition to "exit" after n minutes.
  • a predetermined time for example, after n seconds or n minutes
  • FIG. 4 is a diagram for explaining stay state transition prediction by the state transition prediction unit 142 according to the first embodiment of the present disclosure.
  • the state transition prediction unit 142 inputs the parameters X1 to X4 as input parameters to the predictor, and predicts the state of stay after a predetermined period of time has elapsed.
  • the state transition prediction unit 142 inputs values X11 to X17, X21 to X27, X31 to X37, and X41 to X47 acquired by the acquisition unit 141 between time t1 and time t7 to the predictor.
  • the predictor outputs, for example, the state of stay at time t8 after the period T2 has elapsed from time t7.
  • the predictor predicts "exit” as the stay state at time t8.
  • the state transition prediction unit 142 sets time t8 as the prediction result of the exit timing.
  • the state transition prediction unit 142 may use, for example, a predictor to predict the timing at which the user's stay state transitions. For example, the state transition prediction unit 142 can predict how many minutes later the user's stay state will transition.
  • the state transition prediction unit 142 notifies the NW control unit 144 of the prediction result.
  • the radio quality prediction unit 143 predicts quality information regarding network communication quality.
  • the wireless quality prediction unit 143 acquires information about the communication status from the communication unit 110 and predicts network quality information.
  • the radio quality prediction unit 143 acquires information on communication quality such as radio wave intensity and the number of retransmissions from the communication unit 110 .
  • the wireless quality prediction unit 143 estimates the current network quality information based on the acquired information.
  • the radio quality prediction unit 143 estimates quality information in each network to which the terminal device 10 can connect.
  • the wireless quality prediction unit 143 predicts quality information regarding the communication quality of the network after the stay state transitions. For example, when the state transition prediction unit 142 predicts the transition of the stay state, the radio quality prediction unit 143 predicts network quality information after the transition.
  • the wireless quality prediction unit 143 predicts post-transition network quality information based on, for example, the current network communication quality and the past network communication quality.
  • the radio quality prediction unit 143 predicts quality information using, for example, a predictor generated based on machine learning.
  • the radio quality prediction unit 143 predicts post-transition network quality information by inputting, for example, information about current or past network communication quality into the predictor as an input parameter. For example, the radio quality prediction unit 143 predicts quality information in each network to which the terminal device 10 can connect after the transition.
  • the radio quality prediction unit 143 can estimate or predict radio wave intensity, retransmission rate, delay amount, etc. as quality information. Alternatively, the radio quality prediction unit 143 may use information obtained by evaluating the communication quality in multiple stages (for example, “good”, “bad”, etc.) from the acquired information as the quality information. The wireless quality prediction unit 143 notifies the estimated or predicted quality information to the NW control unit 144 .
  • NW control unit 144 NW control unit 144 controls communication by communication unit 110 .
  • the NW control unit 144 performs, for example, selection of a network to be connected, control of parameters used for communication via the network, and the like.
  • the NW control unit 144 controls communication according to the control policy stored in the NW control DB 122 .
  • the NW control unit 144 controls communication with the network according to the prediction result of the state transition prediction unit 142.
  • the state transition prediction unit 142 predicts a transition (entering) from "exit” to "stay” as the stay state.
  • the state transition prediction unit 142 sets a high use priority of the network related to the place of stay.
  • the state transition prediction unit 142 sets a high use priority for the wireless LAN, which is a network related to the home.
  • the state transition prediction unit 142 predicts a transition (leaving) from “stay” to “leaving” as the stay state.
  • the state transition prediction unit 142 sets the use priority of the network related to the place of stay to low. For example, when it is predicted that the user will leave the home, the state transition prediction unit 142 sets a low use priority for the wireless LAN, which is a network related to the home.
  • the terminal device 10 switches from the wireless LAN to the cellular network for communication.
  • the NW control unit 144 controls the priority of the network according to the transition of the user's stay state.
  • Priority control is not limited to the above-described network use priority control.
  • the NW control unit 144 can perform the following control as network priority control.
  • the NW control unit 144 switches networks to be used according to the transition of the stay state of the user.
  • the state transition prediction unit 142 predicts a transition (entering) from “exit” to “stay” as the stay state.
  • the state transition prediction unit 142 performs communication by switching to a network related to the place of stay. For example, when an intrusion into the home is predicted, the state transition prediction unit 142 performs communication using a wireless LAN, which is a network associated with the home.
  • the state transition prediction unit 142 predicts a transition (leaving) from “stay” to “leaving” as the stay state.
  • the state transition prediction unit 142 performs communication by switching to a network different from the network related to the place of stay. For example, when it is predicted that the user will leave the home, the state transition prediction unit 142 switches to the cellular network for communication.
  • the NW control unit 144 connects/disconnects the network according to the transition of the user's stay state.
  • the state transition prediction unit 142 predicts a transition (entering) from “exit” to “stay” as the stay state.
  • the state transition prediction unit 142 communicates by connecting to a network related to the place of stay. For example, when an intrusion into the house is predicted, the state transition prediction unit 142 connects to a wireless LAN, which is a network associated with the house, and performs communication.
  • the state transition prediction unit 142 predicts a transition (leaving) from “stay” to “leaving” as the stay state. In this case, the state transition prediction unit 142 disconnects the network associated with the place of stay and uses another network for communication. For example, when it is predicted that the user will leave the home, the state transition prediction unit 142 cuts off the connection to the wireless LAN and connects to the cellular network for communication.
  • the terminal device 10 when using a millimeter wave band frequency or beamforming for communication in a network related to a place of stay (for example, wireless LAN or local 5G), when the terminal device 10 continues to connect to the wireless LAN, the terminal device 10 Power consumption may increase. Therefore, when it is predicted that the user will leave the place of stay, the NW control unit 144 cuts off the connection with the network related to the place of stay. Thereby, the terminal device 10 can further reduce power consumption.
  • a millimeter wave band frequency or beamforming for communication in a network related to a place of stay for example, wireless LAN or local 5G
  • the NW control unit 144 cuts off the connection with the network related to the place of stay. Thereby, the terminal device 10 can further reduce power consumption.
  • the NW control unit 144 controls connection/disconnection of the network here, it is not limited to this.
  • the NW control unit 144 may control enabling/disabling of network functions.
  • the NW control unit 144 executes network search according to the transition of the user's stay state. For example, when the state transition prediction unit 142 predicts a stay state transition (entering or leaving), the state transition prediction unit 142 executes a network search. As a result, the terminal device 10 can perform a network search according to the place of stay, can suppress unnecessary network searches, and can further reduce the power consumption of the terminal device 10 .
  • the NW control unit 144 may perform priority control by controlling parameters related to the network, such as QoS, according to predictions of stay state transitions.
  • the NW control unit 144 can perform the above-described priority control according to the transition prediction of the stay state, and store the setting related to the priority control in the NW control DB 122 as a control policy.
  • the NW control unit 144 performs priority control, but the present invention is not limited to this.
  • the NW control unit 144 may perform priority control by requesting the cellular network side.
  • the cellular network side performs priority control according to the request from the terminal device 10 by, for example, changing the bandwidth allocation amount, QoS-related parameters, and the like.
  • the NW control unit 144 predicts a transition (leaving) outside the home, so when switching from the wireless LAN to the cellular network for communication, the NW control unit 144 sends information about the transition to the RAN of the cellular network and/or the core network (hereinafter referred to as , RAN/CORE).
  • RAN/CORE the core network
  • the RAN/CORE increases the bandwidth allocation amount of the terminal device 10 predicted to leave the home, for example. Also, the RAN/CORE may set the QoS of the terminal device 10 to be high, or may set the allowable delay amount to be small. Also, the RAN/CORE may increase the buffer size allocated to the terminal device 10 .
  • the NW control unit 144 when transition (entering) into the home is predicted and communication is performed by switching from the cellular network to the wireless LAN, the NW control unit 144 notifies the RAN of the cellular network and/or the core network of information regarding the transition. .
  • the RAN/CORE reduces the bandwidth allocation amount of the terminal device 10 predicted to enter the home. Also, the RAN/CORE may set the QoS of the terminal device 10 to be low, or set the allowable delay amount to be large. Also, the RAN/CORE may reduce the buffer size allocated to the terminal device 10 .
  • the RAN/CORE performs priority control here, other than the RAN/CORE, for example, the AP 20 may perform priority control in response to a request from the NW control unit 144.
  • NW control unit 144 performs network priority control according to the transition prediction in the state transition prediction unit 142, for example, in a place that is only passed by, network priority control is not performed. good too.
  • the NW control unit 144 determines that the vehicle will pass through the place of stay, and does not perform control that gives priority to the network related to the place of stay, even if "entering" the place of stay is predicted.
  • the terminal device 10 can prevent the network to be used from being switched by passing through a predetermined place, such as a station where a train stops. Therefore, the terminal device 10 can suppress unnecessary network switching, achieve more stable communication, and further reduce power consumption.
  • the learning unit 145 learns a predictor used for prediction by the state transition prediction unit 142 .
  • the learning unit 145 associates time-series event information that occurred before the stay state transitioned to "exit” with "exit” and learns to create a predictor.
  • the learning unit 145 detects the timing at which the user actually leaves after the state transition prediction unit 142 predicts “exit”, and detects time-series event information that occurred before the detection of the timing. Learn by linking timing and.
  • the timing at which the user has actually left can be detected, for example, from the radio wave intensity of the network associated with the place of stay, the status of the smart lock, and the like.
  • Time-series event information may include, for example, information corresponding to the input parameters of the predictor described above.
  • the learning unit 145 may re-learn the predictor each time "exit" is predicted, or may re-learn at predetermined intervals. For example, when entering/exiting repeatedly like at home, the learning unit 145 can re-learn the predictor more efficiently, and can learn a more accurate predictor.
  • the learning unit 145 can learn a predictor for each place of stay such as home or office, for example.
  • the learning unit 145 stores the learned predictor in the storage unit 120 .
  • the learning unit 145 learns the predictor
  • the present invention is not limited to this.
  • the state transition prediction unit 142 may download and use a predictor learned by another terminal device 10 or a server device (not shown). In this way, by downloading and using a learned predictor, the terminal device 10 can more accurately predict the transition of the user's stay state even in a place where the user has never stayed. can be done.
  • the learning unit 145 learns by associating time-series event information occurring in its own device with "exit" of its own device
  • the learning unit 145 is not limited to this.
  • the learning unit 145 may learn using behavior information of other users (for example, family members who live together at home).
  • the learning unit 145 acquires, for example, the other user's time-series event information and the "exit" timing of the other user from the other terminal device 10 used by the other user, and performs learning.
  • the learning unit 145 may acquire the learning results of other terminal devices 10 and aggregate the acquired learning results with the learning results of its own device, so-called Federated Learning. Thereby, the terminal device 10 can learn a more accurate predictor without collecting other users' personal information (for example, other users' action information) itself.
  • Priority Control Processing executed by the terminal device 10 will be described.
  • the terminal device 10 executes an entry process, an exit process, and a learning process as the priority control process.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating an example of the flow of entry processing according to the first embodiment of the present disclosure.
  • the terminal device 10 executes the entry process shown in FIG. 5 at predetermined intervals.
  • the terminal device 10 may execute an entry process related to the predetermined location.
  • the terminal device 10 may execute the entry process when an application related to a predetermined location, such as an application for operating a smart lock, is executed.
  • the terminal device 10 first predicts transition to stay (step S101).
  • the terminal device 10 predicts transition to stay by, for example, performing an entry prediction process.
  • the approach prediction process will be described later with reference to FIG.
  • the terminal device 10 determines whether or not the prediction result of the entry prediction process has transitioned to stay (step S102). When it determines with not having changed to stay (step S102; No), the terminal device 10 returns to step S101.
  • step S102 when it is determined that the user has transitioned to stay (step S102; Yes), the terminal device 10 performs network control so that the priority of the network related to the place of stay is increased (step S103).
  • FIG. 6 is a flow chart showing the flow of the approach prediction process according to the first embodiment of the present disclosure.
  • the terminal device 10 executes an approach prediction process, for example, in step S101 of the approach process.
  • the terminal device 10 first checks the network being connected (step S201). Next, the terminal device 10 determines whether or not the terminal device 10 is connected to a predetermined network related to the place where transition to stay is predicted (step S202). For example, when predicting entry into a home, the terminal device 10 determines whether or not it is connected to a network associated with the home (for example, a home wireless LAN).
  • a network associated with the home for example, a home wireless LAN
  • step S202 If it is determined that the terminal device 10 is not connected to the predetermined network (step S202; No), the terminal device 10 returns to step S201. On the other hand, if it is determined that the terminal device 10 is connected to the predetermined network (step S202; Yes), the terminal device 10 confirms the connection time to the predetermined network (step S203).
  • the terminal device 10 determines whether or not the connection time is equal to or greater than the threshold (step S204). When it is determined that the connection time is less than the threshold (step S204; No), the terminal device 10 returns to step S203. On the other hand, when it is determined that the connection time is equal to or longer than the threshold (step S204; Yes), transition to stay is predicted (step S205), and the process is terminated.
  • the terminal device 10 predicts the transition (entry) to stay according to the connection time to a predetermined network, but it is not limited to this.
  • the terminal device 10 may predict entry using a predictor in the same manner as transition prediction to exit, which will be described later.
  • the terminal device 10 loads a predictor corresponding to the predicted place of stay from the storage unit 120, for example, and performs the approach prediction process.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating an example of the flow of exit processing according to the first embodiment of the present disclosure.
  • the terminal device 10 executes the exit process when the entrance process predicts the entrance.
  • the terminal device 10 first predicts a transition to exit (step S301).
  • the terminal device 10 predicts the transition to leaving by performing, for example, a leaving prediction process.
  • the exit prediction process will be described later with reference to FIG.
  • the terminal device 10 determines whether the prediction result of the exit prediction process has transitioned to exit (step S302). When it is determined that the terminal device 10 has not transitioned to exit (step S302; No), the terminal device 10 returns to step S301.
  • step S302 if it is determined that the user has transitioned to leaving (step S302; Yes), the terminal device 10 performs network control so that the priority of the network related to the place of stay is lowered (step S303).
  • FIG. 8 is a flowchart showing the flow of exit prediction processing according to the first embodiment of the present disclosure.
  • the terminal device 10 executes an entry prediction process in step S301 of the exit process, for example.
  • the terminal device 10 first acquires a predictor corresponding to the place of stay (step S401). For example, the terminal device 10 acquires a predictor corresponding to the place of stay from predictors stored in the storage unit 120 .
  • the terminal device 10 acquires input parameters to be input to the predictor (step S402).
  • the terminal device 10 may acquire past input parameter values in addition to the input parameter values at the time of prediction. It is assumed that past input parameter values are stored in the storage unit 120, for example.
  • the terminal device 10 inputs the input parameters acquired in step S402 to the predictor, thereby causing the predictor to calculate the predicted value (step S403).
  • the predictor outputs "0" for "stay” and “1” for “leave”, and outputs a numerical value between "0" and "1” as a predicted value.
  • the terminal device 10 determines whether or not the predicted value output by the predictor is greater than or equal to the threshold (step S404). If the predicted value is greater than or equal to the threshold (step S404; Yes), the terminal device 10 predicts that the stay state after the predetermined period will be "exit” (step S405). On the other hand, when the predicted value is less than the threshold (step S404; No), the terminal device 10 predicts that the stay state after the predetermined period is "stay” (step S406).
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating an example of the flow of learning processing according to the first embodiment of the present disclosure.
  • the terminal device 10 executes the learning process shown in FIG. 9 in parallel with the exit process. 9, description of the same processing as the exit prediction processing shown in FIG. 8 will be omitted.
  • the terminal device 10 that predicted “exit” or “stay” in step S405 or step S406 detects the actual stay state after a predetermined period of time (step S501). For example, the terminal device 10 detects the staying state based on the radio wave intensity of the network after a predetermined period of time.
  • the terminal device 10 learns the predictor (step S502). For example, the terminal device 10 performs supervised learning using the state of stay detected in step S501 as a correct model, for example. Alternatively, the terminal device 10 may perform reinforcement learning or the like.
  • the terminal device 10 performs network priority control using prediction results obtained by predicting the transition of the state of stay at a predetermined location in addition to the wireless communication quality. For example, when the terminal device 10 is predicted to enter a predetermined place, it preferentially uses the network related to the predetermined place, and when it is predicted to leave the predetermined place, the terminal device 10 uses the network Cancel the priority use of
  • the terminal device 10 can continue to use a network (for example, an in-house wireless LAN, etc.) related to the location even if the communication quality deteriorates in a location such as the home where the user is expected to stay for a long time. .
  • the terminal device 10 can quickly switch the network to be used when leaving the location (for example, home). Therefore, the terminal device 10 can avoid connection to a network unintended by the user, such as connecting to a cellular network at home, and can suppress unintended use charges. Thereby, the terminal device 10 can further reduce the user's dissatisfaction.
  • the place where transition prediction of the stay state is performed is a place such as a house where the user enters/exits many times, but the present invention is not limited to this.
  • the place where transition prediction is performed may be the place where the user stays for the first time.
  • FIG. 10 is a diagram for explaining an overview of a communication system 1A according to the second embodiment of the present disclosure.
  • the communication system 1A includes a terminal device 10, base stations 30 and 40, an information processing device 50, and a server device 60.
  • the base station 30 is, for example, a local 5G base station whose communication area is a stadium.
  • the base station 40 is, for example, a public 5G base station.
  • the information processing device 50 is a device having a local 5G core network function.
  • the server device 60 connects to the core network via a public network N such as the Internet.
  • a public network N such as the Internet.
  • FIG. 10 shows a case where the server device 60 is, for example, a cloud server device that connects to a core network via a public network N, but is not limited to this.
  • the server device 60 may be implemented as an application node of a local 5G core network, or may be implemented as an edge server device arranged in the base station 30, for example.
  • local 5G is a network that provides services to users staying inside a stadium.
  • the terminal device 10A used by the user staying in the stadium accesses the local 5G via the base station 30 .
  • a terminal device 10B used by a user outside the stadium accesses public 5G via the base station 40 .
  • the terminal device 10C enters the stadium and is expected to stay there. Therefore, it is desired that the terminal device 10C preferentially access the local 5G. On the other hand, it is desired that the network to be accessed by the terminal device 10A, which is about to leave the stadium, is switched from local 5G to public 5G.
  • the communication system 1A performs network priority control so that the terminal device 10C that has entered the stadium can preferentially access the local 5G based on the stay transition prediction of the terminal device 10.
  • the terminal device 10 staying at the place of stay can preferentially connect to the network related to the place of stay. become.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an example of an overview of network control by the communication system 1A according to the second embodiment of the present disclosure.
  • the terminal device 10 predicts the transition of the stay state and notifies the server device 60 of the prediction result.
  • the terminal device 10A notifies the prediction result of "exit” to the server device 60 (step S11), and the terminal device 10C notifies the prediction result of "entering” to the server device 60 (step S12).
  • the terminal device 10 may notify the prediction result to the server device 60 via local 5G or via public 5G.
  • the terminal device 10 acquires a predictor used for prediction from the server device 60, for example.
  • the server device 60 learns the predictor using, for example, time-series event information acquired from the terminal device 10 staying in the stadium and information on the transition of the staying state of the terminal device 10 (e.g., exit timing).
  • the server device 60 may perform Federated Learning in which the results of learning by the terminal device 10 are aggregated to generate a predictor.
  • the server device 60 Upon receiving the prediction result, the server device 60 notifies the information processing device 50 having the core network function of the prediction result of the terminal device 10 (step S13).
  • the information processing device 50 determines the priority of the terminal device 10 based on the received prediction result (step S14). For example, the information processing apparatus 50 determines the priority so that the terminal device 10C predicted to "enter” has a higher priority and the terminal device 10A predicted to "exit” has a lower priority.
  • the information processing device 50 instructs the base station 30 to perform communication according to the determined priority (step S15).
  • the base station 30 Upon receiving the instruction, the base station 30 controls communication with the terminal device 10 according to priority. For example, in FIG. 11, the base station 30 controls the allocated band according to priority. More specifically, the base station 30 performs communication by allocating a narrowband frequency resource to the terminal device 10A set with a low priority (step S16), and performs communication with the terminal device 10C set with a high priority. to perform communication by allocating broadband frequency resources to (step S17).
  • the terminal device 10 acquires a predictor from the server device 60 and performs transition prediction. Therefore, even if the terminal device 10 has never stayed at a place or has stayed at a place only a few times, the terminal device 10 can more accurately predict the state of stay at the place.
  • the information processing device 50 having a core network function performs priority control of the terminal device 10 according to the transition prediction of the stay state. Thereby, the information processing device 50 can provide the terminal device 10 with more stable communication according to the state of stay.
  • FIG. 12 is a block diagram showing a configuration example of the server device 60 according to the second embodiment of the present disclosure.
  • a server device 60 shown in FIG. 12 includes a communication unit 610 , a storage unit 620 and a control unit 630 .
  • the configuration shown in FIG. 12 is a functional configuration, and the hardware configuration may differ from this. Also, the functions of the server device 60 may be distributed and implemented in a plurality of physically separated configurations.
  • Communication unit 610 is a communication interface for communicating with other devices.
  • the communication unit 610 may include a network interface, or may include a device connection interface.
  • the communication unit 610 may include a LAN interface such as a NIC (Network Interface Card), or may include a USB interface configured by a USB (Universal Serial Bus) host controller, a USB port, and the like. Also, the communication unit 610 may include a wired interface or a wireless interface.
  • a LAN interface such as a NIC (Network Interface Card)
  • a USB interface configured by a USB (Universal Serial Bus) host controller, a USB port, and the like.
  • the communication unit 610 may include a wired interface or a wireless interface.
  • the storage unit 620 is a data readable/writable storage device such as a DRAM, an SRAM, a flash memory, or a hard disk.
  • the storage unit 620 functions as storage means of the server device 60 .
  • the control unit 630 is a controller that controls each unit of the server device 60 .
  • the control unit 630 is implemented by a processor such as a CPU (Central Processing Unit) or an MPU (Micro Processing Unit), for example.
  • the control unit 630 is implemented by the processor executing various programs stored in the storage device inside the server device 60 using a RAM (Random Access Memory) or the like as a work area.
  • the control unit 140 may be implemented by an integrated circuit such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or an FPGA (Field Programmable Gate Array).
  • CPUs, MPUs, ASICs, and FPGAs can all be considered controllers.
  • control unit 630 has an acquisition unit 631 and a notification unit 632, and implements or executes the information processing functions and actions described below.
  • the internal structure of the control unit 630 is not limited to the structure shown in FIG. 12, and other structures may be used as long as the structure performs information processing to be described later.
  • the acquisition unit 631 acquires the prediction result performed by the terminal device 10 .
  • the acquisition unit 631 acquires, for example, the prediction timing at which the stay state transition is predicted and the stay state after the transition from the terminal device 10 as a prediction result.
  • the acquisition unit 631 may acquire the post-transition stay state as a prediction result after n minutes from the terminal device 10 that predicted that the stay state will transition after n minutes.
  • the information that the acquisition unit 631 acquires from the terminal device 10 is not limited to the prediction result performed by the terminal device 10.
  • the acquisition unit 631 may acquire the user's behavior information or the like from the terminal device 10 .
  • the acquisition unit 631 acquires the prediction result by predicting the transition of the stay state of the terminal device 10 based on the acquired behavior information.
  • the acquisition unit 631 may acquire the prediction result from the terminal device 10 and may predict the transition of the stay state based on the information acquired from the terminal device 10 .
  • the acquisition unit 631 notifies the notification unit 632 of the obtained prediction result.
  • the notification unit 632 notifies the core network of the prediction result acquired by the acquisition unit 631 in association with the terminal device 10 that performed the prediction.
  • the notification unit 632 can notify the prediction result to the core network each time the acquisition unit 631 acquires the prediction result.
  • the notification unit 632 may notify the core network of the obtained prediction result in a predetermined cycle.
  • FIG. 13 is a block diagram showing a configuration example of an information processing device 50 according to the second embodiment of the present disclosure.
  • the information processing apparatus 50 shown in FIG. 13 includes a communication unit 510, a storage unit 520, and a control unit 530.
  • the information processing device 50 is, for example, a device that realizes a function of performing priority control of the terminal device 10 among the functions of the core network.
  • the configuration shown in FIG. 13 is a functional configuration, and the hardware configuration may differ from this.
  • the functions of the information processing device 50 may be distributed and implemented in a plurality of physically separated configurations.
  • Communication unit 510 is a communication interface for communicating with other devices.
  • the communication unit 510 may include a network interface, or may include a device connection interface.
  • the communication unit 510 may include a LAN interface such as a NIC (Network Interface Card), or may include a USB interface configured by a USB (Universal Serial Bus) host controller, a USB port, and the like. Also, the communication unit 510 may include a wired interface or a wireless interface.
  • a LAN interface such as a NIC (Network Interface Card)
  • a USB interface configured by a USB (Universal Serial Bus) host controller, a USB port, and the like.
  • the communication unit 510 may include a wired interface or a wireless interface.
  • the storage unit 520 is a data readable/writable storage device such as a DRAM, an SRAM, a flash memory, or a hard disk.
  • the storage unit 520 functions as storage means of the information processing device 50 .
  • the control unit 530 is a controller that controls each unit of the information processing device 50 .
  • the control unit 530 is realized by a processor such as a CPU (Central Processing Unit) or an MPU (Micro Processing Unit), for example.
  • the control unit 530 is implemented by the processor executing various programs stored in the storage device inside the information processing device 50 using a RAM (Random Access Memory) or the like as a work area.
  • the control unit 140 may be implemented by an integrated circuit such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or an FPGA (Field Programmable Gate Array).
  • CPUs, MPUs, ASICs, and FPGAs can all be considered controllers.
  • control unit 530 has an acquisition unit 531, a determination unit 532, and a notification unit 533, and implements or executes the information processing functions and actions described below.
  • the internal structure of the control unit 530 is not limited to the structure shown in FIG. 13, and other structures may be used as long as the structure performs information processing to be described later.
  • the acquisition unit 531 acquires the prediction result for each terminal device 10 from the server device 60 .
  • the acquisition unit 531 notifies the determination unit 532 of the acquired prediction result.
  • the determination unit 532 determines the communication priority of the terminal device 10 according to the prediction result for each terminal device 10 acquired by the acquisition unit 531 . For example, the determining unit 532 determines the communication priority of the terminal device 10 that is expected to “exit” after n minutes to be “low”, and the communication priority of the terminal device 10 that is expected to be “entering” after n minutes. set the degree to "high”.
  • the determining unit 532 sets the communication priority of the terminal device 10 expected to "enter” a predetermined place (for example, inside a stadium) higher than that of the terminal device 10 expected to "exit".
  • the terminal device 10 entering the stadium can more smoothly connect to the network (for example, local 5G) in the stadium and enjoy the services provided in the stadium.
  • the determining unit 532 sets the communication priority of the terminal device 10 expected to "exit” out of the stadium lower than that of the terminal device 10 expected to "enter”. As a result, the terminal device 10 leaving the stadium can be transferred to a network (for example, public 5G) outside the stadium.
  • a network for example, public 5G
  • the determination unit 532 notifies the notification unit 533 of the determined priority of the terminal device 10 .
  • the notification unit 533 notifies the base station 30 of the priority determined by the determination unit 532 .
  • the notification unit 533 may notify the priority determined by the determination unit 532 to an entity other than the base station 30 that performs priority control of the core network.
  • FIG. 14 is a block diagram showing a configuration example of the base station 30 according to the second embodiment of the present disclosure.
  • the base station 30 shown in FIG. 14 includes a wireless communication unit 310, a network communication unit 320, a storage unit 330, and a control unit 340. Note that the configuration shown in FIG. 14 is a functional configuration, and the hardware configuration may differ from this. Also, the functions of the base station 30 may be distributed and implemented in multiple physically separated configurations.
  • the wireless communication unit 310 is a wireless communication interface that wirelessly communicates with another wireless communication device (for example, the terminal device 10). Wireless communication unit 310 operates under the control of control unit 340 .
  • the wireless communication unit 310 may support a plurality of wireless access methods.
  • the wireless communication unit 310 may support both NR and LTE.
  • the wireless communication unit 310 may support W-CDMA and cdma2000 in addition to NR and LTE.
  • the wireless communication unit 310 may support wireless access schemes other than NR, LTE, W-CDMA, and cdma2000.
  • the network communication unit 320 is a communication interface for communicating with another device (for example, the information processing device 50).
  • the network communication unit 320 may include a network interface, or may include a device connection interface.
  • the network communication unit 320 may include a LAN interface such as a NIC (Network Interface Card), or may include a USB interface configured by a USB (Universal Serial Bus) host controller, USB port, etc. . Also, the network communication unit 320 may include a wired interface or a wireless interface.
  • a LAN interface such as a NIC (Network Interface Card)
  • a USB interface configured by a USB (Universal Serial Bus) host controller, USB port, etc.
  • the network communication unit 320 may include a wired interface or a wireless interface.
  • the storage unit 330 is a data readable/writable storage device such as a DRAM, an SRAM, a flash memory, or a hard disk.
  • the storage unit 330 functions as storage means for the base station 30 .
  • the controller 340 is a controller that controls each part of the base station 30 .
  • the control unit 340 is realized by a processor such as a CPU (Central Processing Unit) or an MPU (Micro Processing Unit).
  • the control unit 340 is implemented by the processor executing various programs stored in the storage device inside the base station 30 using a RAM (Random Access Memory) or the like as a work area.
  • the control unit 140 may be implemented by an integrated circuit such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or an FPGA (Field Programmable Gate Array).
  • CPUs, MPUs, ASICs, and FPGAs can all be considered controllers.
  • control unit 340 has an acquisition unit 341, a priority control unit 342, and a communication control unit 343, and implements or executes the information processing functions and actions described below.
  • the internal structure of the control unit 340 is not limited to the structure shown in FIG. 14, and other structures may be used as long as the structure performs information processing to be described later.
  • the acquisition unit 341 acquires the priority of each terminal device 10 from the information processing device 50 .
  • the acquisition unit 341 notifies the priority control unit 342 of the acquired priority.
  • the priority control unit 342 controls the communication priority of the terminal device 10 based on the acquired priority.
  • the priority control unit 342 performs communication priority control by, for example, changing the bandwidth allocation amount, QoS-related parameters, and the like.
  • the priority control unit 342 increases the bandwidth allocation amount of the terminal device 10 that is predicted to enter the stadium and is set with a high priority. Also, the priority control unit 342 may set the QoS of the terminal device 10 to be high, or may set the allowable delay amount to be small. Also, the priority control unit 342 may increase the buffer size allocated to the terminal device 10 .
  • the priority control unit 342 reduces the bandwidth allocation amount of terminal devices 10 that are predicted to leave the stadium and are set with low priority. Also, the priority control unit 342 may set the QoS of the terminal device 10 to be low, or may set the allowable delay amount to be large. Also, the priority control unit 342 may reduce the buffer size allocated to the terminal device 10 .
  • the communication control unit 343 communicates with the terminal device 10 by controlling the wireless communication unit 310 based on the priority control performed by the priority control unit 342 . For example, the communication control unit 343 allocates a wide band frequency resource to the terminal device 10 set with a high priority, and allocates a narrow band frequency resource to the terminal device 10 set with a low priority to perform communication.
  • the base station 30 can perform communication control according to the priority of the terminal device 10, that is, the transition of the stay state of the terminal device 10.
  • FIG. 15 is a sequence diagram showing the flow of priority control processing according to the second embodiment of the present disclosure. Note that the functions of the core network shown in FIG. 15 can be implemented by, for example, the information processing device 50 (see FIG. 10).
  • the terminal device 10C predicts the state transition of the stay state (step S501), and notifies the server device 60 of, for example, transition to stay as a prediction result (step S502).
  • the terminal device 10A predicts the state transition of the stay state (step S503), and notifies the server device 60 of, for example, a transition to exit as a prediction result (step S504).
  • the server device 60 notifies the core network of the obtained prediction results of the terminal devices 10A and 10C (step S505).
  • the core network determines the priority based on the obtained prediction result (step S506), and notifies the base station 30 of the determined priority (step S507). For example, the core network sets a low priority to the terminal device 10A predicted to transition to leave, and sets a high priority to the terminal device 10C predicted to transition to stay.
  • the base station 30 executes communication control according to the priority obtained from the core network (step S508). For example, the base station 30 performs narrowband communication by allocating a narrow frequency resource to the terminal device 10A having a low priority (step S509). Also, the base station 30 performs wideband communication by allocating a wide frequency resource to the terminal device 10C having a high priority (step S510).
  • the communication system 1A gives a higher communication priority to terminal devices 10 expected to "enter” a predetermined place (for example, inside a stadium) than to terminal devices 10 expected to "exit".
  • the terminal device 10 entering the stadium can more smoothly connect to the network (for example, local 5G) in the stadium and enjoy the services provided in the stadium.
  • the communication system 1A sets the communication priority of the terminal device 10 expected to "exit” out of the stadium lower than that of the terminal device 10 expected to "enter”. As a result, the terminal device 10 leaving the stadium can be transferred to a network (for example, public 5G) outside the stadium.
  • a network for example, public 5G
  • the communication system 1A performs communication priority control according to the transition of the stay state of the predetermined place, so that the terminal device 10 can more appropriately communicate with the network according to the stay place. become.
  • the core network and the base station 30 perform priority control, but the present invention is not limited to this.
  • the terminal device 10 may perform priority control as in the first embodiment.
  • the user's place of stay is the home or the stadium, but it is not limited to this.
  • places of stay include places where a long period of stay is expected, such as hotels, companies (offices), cafes, lounges, and event venues such as live venues.
  • the terminal device 10 performs priority control according to the transition prediction at the place of stay described above. As a result, the terminal device 10 can continue to use the wireless LAN provided at a place where the user stays for a long time even if the communication environment is somewhat poor. In addition, when the terminal device 10 leaves the place of stay, the terminal device 10 can quickly switch from the wireless LAN to the public network.
  • the terminal device 10 can predict the transition of the stay state at the place of stay using the predictor learned by other terminal devices 10 that have stayed at the place of stay. As a result, the terminal device 10 can more appropriately perform network priority control even in a place where the user stays for the first time, such as a hotel or an event venue.
  • the terminal device 10 may use parameters corresponding to the place of stay as input parameters for the predictor. For example, in a stadium, an event venue, or the like, the terminal device 10 can acquire the detection result of passing through a gate in the stadium or event venue as a parameter used for prediction of state transition.
  • the terminal device 10 can also use, for example, schedule information registered in a schedule management application such as a calendar, timetables of public transportation such as trains and airplanes, and external cameras installed at places of stay. It is possible to predict the transition of the stay state using information such as the video of the.
  • schedule information may include information about where to stay.
  • the terminal device 10 can, for example, detect the flow of people at the place of stay from the image of the external camera, and predict the transition of the stay state using the flow of people as an input parameter. For example, if the place of stay is a cafe and the user is moving toward the exit, the terminal device 10 can predict exit as transition of the stay state.
  • the server device may detect the flow of people from the image of the external camera, and the terminal device 10 may acquire the result of detecting the flow of people from the server device.
  • the terminal device 10 can predict the transition of the stay state from what the user has. For example, if the place of stay is a cafe and the user has all the baggage, the terminal device 10 can predict leaving as a transition of the stay state.
  • the terminal device 10 can avoid network switching when it is predicted that the stay time will be short, such as at a station that the terminal device 10 passes through.
  • the terminal device 10 does not perform priority control, including network switching, when a transition to leave is predicted within a predetermined period of time after a transition to stay is predicted.
  • the terminal device 10 can avoid frequent network switching, and can maintain communication stability.
  • the terminal device 10 can use public transportation timetables for such prediction.
  • the terminal device 10 connects to the local 5G and performs communication using millimeter waves when the stay time is predicted to be longer than the predetermined period, and when the stay time is predicted to be shorter than the predetermined period, the local Communication using 5G millimeter waves may be prohibited.
  • millimeter wave communication communication using beams can be performed. Communications using beams tend to consume a lot of power. Therefore, when the stay time is expected to be short, the terminal device 10 does not perform local 5G millimeter wave communication, thereby avoiding frequent beam switching and exchange of control information. , the increase in power consumption can be further suppressed.
  • the terminal device 10 may turn on the setting of the network to be connected by priority control, and turn off the setting of the other networks. For example, the terminal device 10 turns ON the setting of the 5G network when it is predicted that the terminal device 10 will enter an area where the 5G service is provided.
  • the terminal device 10 can further reduce power consumption and improve wireless efficiency.
  • the terminal device 10 can quickly connect to the 5G network by turning on the setting when entry is predicted, not after actually entering the 5G area.
  • the core network controls the priority of the terminal devices 10 staying at a predetermined location, but the present invention is not limited to this.
  • the core network may control the handover of the terminal device 10 based on prediction of transition of stay state at a predetermined location.
  • the terminal device 10 for example, predicts the transition of the stay state using the cell of the base station 30 as the place of stay.
  • the core network instructs the base station 30 to hand over the terminal device 10 based on the transition prediction result. This allows the base station 30 to perform handover more appropriately.
  • the terminal device 10 is an information terminal such as a smartphone, but is not limited to this.
  • the terminal device 10 may be a mobile object such as a bicycle, an automobile, a drone, or a robot.
  • the terminal device 10 can predict the transition of the stay state using parameters according to the type of the device.
  • the terminal device 10 uses route information of the navigation system, traffic information, traffic signal information, engine drive state (engine on/off), etc. to transition the stay state. Predictions can be made. Also, when the terminal device 10 is a drone or a robot, the terminal device 10 can predict the transition of the stay state using altitude information, preset behavior information, and the like.
  • the priority control performed by the communication systems 1 and 1A in each of the above-described embodiments may be performed with strength values instead of being uniform.
  • the communication systems 1 and 1A may perform priority control according to each of a plurality of places of stay.
  • the terminal device 10 can perform priority control for switching networks at all places of stay.
  • the terminal device 10 may change the priority control for network switching, parameter change, etc. according to the place of stay.
  • the terminal device 10 may perform priority control by switching networks at home, and may perform priority control by changing parameters at the office.
  • the terminal device 10 can connect to two networks (for example, a wireless LAN and a cellular network), but the present invention is not limited to this.
  • the number of networks to which the terminal device 10 can connect may be three or more (for example, wireless LAN, local 5G, public 5G, etc.).
  • the terminal device 10, the base station 30, the information processing device 50, and the control device that controls the server device 60 of each embodiment may be realized by a dedicated computer system or by a general-purpose computer system.
  • a communication program for executing the above operations is distributed by storing it in a computer-readable recording medium such as an optical disk, semiconductor memory, magnetic tape, or flexible disk.
  • the control device is configured by installing the program in a computer and executing the above-described processing.
  • the control device may be a device (for example, a personal computer) external to the terminal device 10, the base station 30, the information processing device 50, and the server device 60.
  • the control device may be a device inside the terminal device 10, the base station 30, the information processing device 50, and the server device 60 (for example, the control units 140, 340, 530, and 630).
  • the above communication program may be stored in a disk device provided in a server device on a network such as the Internet, so that it can be downloaded to a computer.
  • the functions described above may be realized through cooperation between an OS (Operating System) and application software.
  • the parts other than the OS may be stored in a medium and distributed, or the parts other than the OS may be stored in a server device so that they can be downloaded to a computer.
  • each component of each device illustrated is functionally conceptual and does not necessarily need to be physically configured as illustrated.
  • the specific form of distribution and integration of each device is not limited to the illustrated one, and all or part of them can be functionally or physically distributed and integrated in arbitrary units according to various loads and usage conditions. Can be integrated and configured. Note that this distribution/integration configuration may be performed dynamically.
  • the present embodiment can be applied to any configuration that constitutes a device or system, such as a processor as a system LSI (Large Scale Integration), a module using a plurality of processors, a unit using a plurality of modules, etc. Furthermore, it can also be implemented as a set or the like (that is, a configuration of a part of the device) to which other functions are added.
  • a processor as a system LSI (Large Scale Integration)
  • module using a plurality of processors a unit using a plurality of modules, etc.
  • it can also be implemented as a set or the like (that is, a configuration of a part of the device) to which other functions are added.
  • the system means a set of a plurality of components (devices, modules (parts), etc.), and it does not matter whether all the components are in the same housing. Therefore, a plurality of devices housed in separate housings and connected via a network, and a single device housing a plurality of modules in one housing, are both systems. .
  • this embodiment can take a configuration of cloud computing in which one function is shared by a plurality of devices via a network and processed jointly.
  • the present technology can also take the following configuration.
  • a communication device comprising: (2) The communication device according to (1), wherein the control unit performs priority control of the network when it is predicted that the stay state will transition. (3) The communication device according to (2), wherein the control unit performs priority control by switching the connected network when it is predicted that the stay state will transition. (4) The control unit performs priority control by either connecting or disconnecting to the network and enabling or disabling the function of the network when it is predicted that the stay state will transition, ( The communication device according to 2) or (3).
  • the communication device according to any one of (1) to (8), wherein the control unit predicts the transition of the stay state based on behavior of the user. (10) Based on at least one of motion information of the user, position information of the user, walking information of the user, activity information of the user, usage status of the communication device, and environment information, the control unit determines the state of stay. The communication device according to (9), which predicts the transition of . (11) Based on at least one of the motion information of the user, the position information of the user, and the sound information, the control unit controls, as actions of the user, putting on and taking off clothes, putting on and taking off shoes, holding luggage, and opening a door. The communication device according to (9) or (10), which estimates at least one of opening and closing.
  • the communication device according to any one of (1) to (11), wherein the control unit predicts the transition of the stay state based on information acquired according to the predetermined location. (13) The control unit according to any one of (1) to (12), wherein the control unit learns a predictor used to predict the transition based on the behavior of the user and the actual transition timing of the stay state. communication equipment. (14) The communication device according to any one of (1) to (13), wherein the control unit acquires the predictor corresponding to the predetermined location from another device. (15) The control unit Acquiring the prediction information from each of a plurality of terminal devices, Determining the priority of communication with the plurality of terminal devices based on the plurality of prediction information; The communication device according to (1). (16) Acquiring prediction information that predicts the transition of the user's stay state with respect to a predetermined place; Controlling a network to be connected based on the prediction information; wirelessly communicating over the network; communication methods, including
  • terminal device 20 access point 30 base station 50 information processing device 60 server devices 110, 510, 610 communication units 120, 330, 520, 620 storage unit 130 sensor units 140, 340, 530, 630 control unit 310 wireless communication Unit 320 Network communication unit

Landscapes

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Abstract

通信装置（１０）は、制御部（１４０）と、通信部（１１０）と、を備える。制御部（１４０）は、所定場所に対するユーザの滞在状態の遷移を予測した予測情報を取得する。制御部（１４０）は、予測情報に基づき、接続するネットワークに関する制御を行う。通信部（１１０）は、ネットワークを介して無線通信を行う。

Description

通信装置及び通信方法
　本開示は、通信装置及び通信方法に関する。
　近年、複数のネットワークに接続する通信装置が増加している。例えば、スマートフォンは、移動体通信ネットワークと、無線ＬＡＮと、の一方に接続して通信を行い得る。そのため、通信装置が、接続するネットワークを適切に選択することで、より適した通信環境を制御することが望まれる。
　通信環境を制御する方法として、例えば、特許文献１に記載の方法が知られている。特許文献１では、ユーザの動きを予測した予測ルートに基づき、各ネットワークの電波条件を予測し、当該予測結果に基づいて無線通信を制御する方法が開示される。
特表２０２０－５０７２３３号公報
　上述した技術では、予測ルートに基づいて予測した電波条件に応じて無線通信を制御する。しかしながら、自宅では電波条件が悪くても宅内の無線ＬＡＮを使用し、自宅外では、電波条件によらず移動体通信ネットワークを使用したい等、滞在場所や滞在状況に応じて、ユーザが使用したいネットワークが異なる場合がある。このように、ユーザにとってより適した通信環境を制御することが望まれる。
　そこで、本開示では、より適した通信環境を制御することができる仕組みを提案する。
　なお、上記課題又は目的は、本明細書に開示される複数の実施形態が解決し得、又は達成し得る複数の課題又は目的の１つに過ぎない。
　本開示によれば、通信装置が提供される。通信装置は、制御部と、通信部と、を備える。制御部は、所定場所に対するユーザの滞在状態の遷移を予測した予測情報を取得する。制御部は、前記予測情報に基づき、接続するネットワークに関する制御を行う。通信部は、前記ネットワークを介して無線通信を行う。
本開示の第１実施形態の通信システムの概要を説明するための図である。 本実施形態に係る端末装置によるネットワーク制御の概要の一例について説明する図である。 本開示の第１実施形態に係る端末装置の構成例を示すブロック図である。 本開示の第１実施形態に係る状態遷移予測部による滞在状態の遷移予測について説明するための図である。 本開示の第１実施形態に係る進入処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本開示の第１実施形態に係る進入予測処理の流れを示すフローチャートである。 本開示の第１実施形態に係る退出処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本開示の第１実施形態に係る退出予測処理の流れを示すフローチャートである。 本開示の第１実施形態に係る学習処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本開示の第２実施形態の通信システムの概要を説明するための図である。 本開示の第２実施形態に係る通信システムによるネットワーク制御の概要の一例について説明する図である。 本開示の第２実施形態に係るサーバ装置の構成例を示すブロック図である。 本開示の第２実施形態に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。 本開示の第２実施形態に係る基地局の構成例を示すブロック図である。 本開示の第２実施形態に係る優先度制御処理の流れを示すシーケンス図である。
　以下に添付図面を参照しながら、本開示の実施形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
　また、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する複数の構成要素を、同一の符号の後に異なるアルファベットを付して区別する場合もある。例えば、実質的に同一の機能構成を有する複数の構成を、必要に応じて端末装置１０Ａ及び１０Ｂのように区別する。ただし、実質的に同一の機能構成を有する複数の構成要素の各々を特に区別する必要がない場合、同一符号のみを付する。例えば、端末装置１０Ａ及び１０Ｂを特に区別する必要が無い場合には、単に端末装置１０と称する。
　以下に説明される１又は複数の実施形態（実施例、変形例を含む）は、各々が独立に実施されることが可能である。一方で、以下に説明される複数の実施形態は少なくとも一部が他の実施形態の少なくとも一部と適宜組み合わせて実施されてもよい。これら複数の実施形態は、互いに異なる新規な特徴を含み得る。したがって、これら複数の実施形態は、互いに異なる目的又は課題を解決することに寄与し得、互いに異なる効果を奏し得る。
＜＜１．第１実施形態＞＞
＜１．１．概要＞
　図１は、本開示の第１実施形態の通信システム１の概要を説明するための図である。図１に示すように、通信システム１は、端末装置１０と、アクセスポイント２０と、を備える。
　アクセスポイント（ＡＰ）２０は、例えば、ＩＥＥＥ８０２／１１規格で規定される無線ＬＡＮのアクセスポイントである。ＡＰ２０は、セルを形成し、セル内の端末装置１０と通信を行う無線通信装置である。ＡＰ２０は、外部ネットワーク（例えば、インターネット）と接続し、端末装置１０と外部ネットワークとの間の通信を中継する中継装置である。図１では、ＡＰ２０は、例えば、ユーザの自宅に設置される。
　端末装置１０は、例えばスマートフォンや、タブレットＰＣ（Personal　Computer）等のモバイル端末である。端末装置１０は、ＡＰ２０と通信を行う無線通信装置である。端末装置１０は、例えば、ＡＰ２０を介して外部ネットワークに接続する。
　また、端末装置１０は、例えば、基地局３０を介してセルラーネットワークにアクセスする。端末装置１０は、例えば、ＡＰ２０との通信品質に応じて、ＡＰ２０を介して外部ネットワークに接続するか、セルラーネットワークを介して外部ネットワークに接続するか、を切り替える。
　上述したようにＡＰ２０は、セルを形成し、セル内の端末装置１０と通信を行う。そのため、セルエッジ付近では、ＡＰ２０の電波強度が弱くなり、ＡＰ２０と端末装置１０との間の通信において所望の通信品質が維持されにくい場合がある。この場合、端末装置１０は、無線ＬＡＮからセルラーネットワークに切り替え、基地局３０と無線通信を行う。
　例えば、国際公開第２０２０／２１７５２３号には、無線ネットワークのレイヤ２、レイヤ３、レイヤ４、及び、レイヤ７の通信状況に基づき、ネットワークの切り替えを判定する技術が開示されている。また、例えば、国際公開第２０２１／０３８８６３号には、通信状況、及び、ユーザの行動等に基づいてネットワークの通信品質の劣化を予測し、予測結果を用いてネットワークの切り替えを判定する技術が開示されている。
　しかしながら、例えば、自宅内で端末装置１０を使用する場合は、通信品質が悪くてもできるだけ無線ＬＡＮを使用したいという要望がある。例えば、セルラーネットワークを使用すると通信量に応じた料金が発生する場合などにおいて、できるだけ無線ＬＡＮを使用したいという要望がある。
　図１の端末装置１０Ａは、自宅内の端部に位置するためＡＰ２０との間の通信品質が悪いが、ユーザが自宅内では無線ＬＡＮを使用したいと希望する場合がある。一方、図１の端末装置１０Ｂは、ＡＰ２０までの距離が端末装置１０Ａとほぼ同じである。すなわち、端末装置１０Ｂは、ＡＰ２０のセルエッジ付近に位置する。そのため、端末装置１０Ｂの通信品質は、端末装置１０Ａと同様に悪化する。しかしながら、端末装置１０Ｂは、例えばエレベータホール等、自宅外に位置するため、無線ＬＡＮからセルラーネットワークに切り替えて、安定した通信を行うことが望まれる。
　このように、通信システム１によって提供される通信環境は、通信品質だけでなく、ユーザの位置（滞在場所）やユーザの滞在状態（滞在場所に留まり、通信環境を使用し続けるか否か）に応じて制御されることが望まれる。
　そこで、本実施形態に係る端末装置１０は、ユーザの滞在状態の遷移を予測した予測結果に関する予測情報を取得する。端末装置１０は、取得した予測情報に基づき、ユーザが使用する装置（例えば、端末装置１０自身）のネットワークに関する制御を行う。
　図２は、本実施形態に係る端末装置１０によるネットワーク制御の概要の一例について説明する図である。図２では、自宅内の端部にいたユーザが、端末装置１０を所持したまま自宅外のエレベータホールまで移動する場合について示している。
　端末装置１０は、自身の移動情報（例えば、自宅のドア付近への移動情報）に基づき、ユーザの滞在状態が、滞在から退出に遷移することを予測する（ステップＳ１）。端末装置１０は、退出への遷移予測結果を予測情報として取得し、取得した予測情報に基づいてネットワークに関する制御、例えば、ユーザが使用する無線ＬＡＮの使用優先度を下げる制御を行う（ステップＳ２）。
　例えば、ユーザが自宅外のエレベータホールに移動することで無線ＬＡＮの電波強度が弱くなった場合、端末装置１０は、セルラーネットワークに接続する（ステップＳ３）。
　また、例えば、ユーザが自宅外から帰宅する場合、端末装置１０は、自身の移動情報に基づいてユーザの滞在状態が、退出から滞在（自宅への進入）に遷移することを予測する。端末装置１０は、予測結果に基づき、例えば、ユーザが使用する無線ＬＡＮの使用優先度を上げる。
　これにより、端末装置１０は、例えば自宅内の端部に位置しＡＰ２０の電波強度が弱い場合であっても、無線ＬＡＮに優先して接続する。これにより、端末装置１０は、自宅外と比較して、自宅内でセルラーネットワークに接続されにくくなる。
　このように、端末装置１０は、ユーザの滞在状態の遷移予測に関する予測情報を取得し、取得した予測情報に基づき、ネットワークに関する制御を行うことで、ユーザの通信環境をより適切に制御することができる。
＜１．２．端末装置の構成例＞
　次に、図３は、本開示の第１実施形態に係る端末装置１０の構成例を示すブロック図である。図３に示す端末装置１０は、通信部１１０と、記憶部１２０と、センサ部１３０と、制御部１４０と、を備える。
　通信部１１０は、他の装置と通信するための通信インタフェースである。通信部１１０は、ネットワークインタフェースを含んでいてもよいし、機器接続インタフェースを含んでいてもよい。
　例えば、通信部１１０は、ＮＩＣ（Network　Interface　Card）等のＬＡＮインタフェースを含んでいてもよいし、ＵＳＢ（Universal　Serial　Bus）ホストコントローラ、ＵＳＢポート等により構成されるＵＳＢインタフェースを含んでいてもよい。また、通信部１１０は、有線インタフェースを含んでいてもよいし、無線インタフェースを含んでいてもよい。
（通信部１１０）
　通信部１１０は、第１通信部１１１と、第２通信部１１２と、を有する。
　第１通信部１１１は、ＡＰ２０と通信するための無線ＬＡＮインタフェースである。第１通信部１１１は、制御部１４０の制御に従ってＡＰ２０と通信する。
　第２通信部１１２は、基地局３０と通信するための無線インタフェースである。第２通信部１１２は、基地局３０との間の無線通信のための信号処理を行う信号処理部である。第２通信部１１２は、制御部１４０の制御に従って基地局３０と通信する。
　第２通信部１１２は、１または複数の無線アクセス方式に対応する。例えば、第２通信部１１２は、ＮＲ及びＬＴＥの双方に対応する。第２通信部１１２は、ＮＲやＬＴＥに加えて、Ｗ－ＣＤＭＡ（Wideband　Code　Division　Multiple　Access）やｃｄｍａ２０００（Code　Division　Multiple　Access　2000）に対応していてもよい。
（記憶部１２０）
　記憶部１２０は、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、フラッシュメモリ、ハードディスク等のデータ読み書き可能な記憶装置である。記憶部１２０は、端末装置１０の記憶手段として機能する。記憶部１２０は、状態ＤＢ（Data　Base）１２１と、ＮＷ（NetWork）制御ＤＢ１２２と、を含む。
　状態ＤＢ１２１は、ユーザの滞在状態に関する情報を記憶する。状態ＤＢ１２１は、後述する制御部１４０による遷移予測の結果である予測情報を記憶する。例えば、制御部１４０が、所定周期で滞在状態の遷移を予測する場合、状態ＤＢ１２１は、一定期間において制御部１４０が予測した複数の予測結果を記憶する。
　状態ＤＢ１２１は、実際のユーザの滞在状態を記憶してもよい。状態ＤＢ１２１は、遷移予測に使用したデータを記憶してもよい。状態ＤＢ１２１は、例えば、予測情報と、予測に使用したデータと、実際のユーザの滞在状態と、を対応付けて記憶してもよい。すなわち、状態ＤＢ１２１は、予測に使用したデータと、当該データを使用した予測結果と、実際のユーザの滞在状態と、を対応付けて記憶し得る。
　ＮＷ制御ＤＢ１２２は、通信部１１０による通信の制御に用いる情報を記憶する。ＮＷ制御ＤＢ１２２は、通信部１１０が接続するネットワークの制御ポリシーを記憶する。
　例えば、通信部１１０が、無線ＬＡＮ、及び、セルラーネットワークの一方に接続して通信を行う場合、ＮＷ制御ＤＢ１２２は、使用するネットワークの優先度（使用優先度）を記憶する。
　また、ＮＷ制御ＤＢ１２２は、通信部１１０がネットワーク接続に使用する種々のパラメータを記憶し得る。
（センサ部１３０）
　センサ部１３０は、端末装置１０の周辺の状況、端末装置１０の状態、ユーザの状態等を検出する装置である。例えば、センサ部１３０は、ＲＧＢカメラ（イメージセンサ）、デプスセンサ、マイクロフォン、加速度センサ、ジャイロスコープ、方位センサ、ＧＰＳ（Global　Positioning　System）、及び、生体センサの少なくとも１つを含み得る。
　センサ部１３０は、例えば、加速度センサによるセンシング結果などに基づいて、端末装置１０の動き（モーション）を示すモーション情報や、端末装置１０の速度を示す速度情報をセンシングし得る。
　センサ部１３０は、例えば、ジャイロスコープによるセンシング結果と、加速度センサによるセンシング結果との組み合わせなどに基づいて、端末装置１０が向いている方向を示す方向情報をセンシングし得る。
　また、センサ部１３０は、ジャイロスコープによるセンシング結果と、加速度センサによるセンシング結果との組み合わせなどに基づいて、ユーザの歩数を示す歩行カウンタ情報や、歩行距離を示す歩行距離情報をセンシングし得る。
　センサ部１３０は、ＧＰＳによるセンシング結果などに基づいて、ユーザの現在位置（高度を含み得る）を示す位置情報や、店舗名等のユーザの居る場所を示す場所情報をセンシングし得る。
　センサ部１３０は、ＧＰＳによるセンシング結果と、加速度センサによるセンシング結果との組み合わせなどに基づいて、ユーザのアクティビティを示すアクティビティ情報をセンシングし得る。ユーザのアクティビティとして、例えば、電車や車、徒歩、ランニング、睡眠やゲーム、読書中などのユーザの行動を含むユーザ状態が含まれ得る。
　センサ部１３０は、マイクロフォンによるセンシング結果などに基づいて、ユーザ周辺の音情報をセンシングし得る。
　センサ部１３０として設けられるセンサの種類は限定されず、任意のセンサが設けられてもよい。例えば、端末装置１０を使用する環境の温度や湿度、気圧、照度等を測定可能な温度センサや湿度センサ、気圧センサ、照度センサ等が設けられてもよい。
　センサ部１３０は、センシング結果を制御部１４０に通知する。
（制御部１４０）
　制御部１４０は、端末装置１０の各部を制御するコントローラ（controller）である。制御部１４０は、例えば、ＣＰＵ（Central　Processing　Unit）、ＭＰＵ（Micro　Processing　Unit）等のプロセッサにより実現される。例えば、制御部１４０は、端末装置１０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムを、プロセッサがＲＡＭ（Random　Access　Memory）等を作業領域として実行することにより実現される。なお、制御部１４０は、ＡＳＩＣ（Application　Specific　Integrated　Circuit）やＦＰＧＡ（Field　Programmable　Gate　Array）等の集積回路により実現されてもよい。ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＡＳＩＣ、及びＦＰＧＡは何れもコントローラとみなすことができる。
　図３に示すように、制御部１４０は、取得部１４１と、状態遷移予測部１４２と、無線品質予測部１４３と、ＮＷ制御部１４４と、学習部１４５と、を有し、以下に説明する制御処理や学習処理等の情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１４０の内部構造は、図３に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。
（取得部１４１）
　取得部１４１は、状態遷移予測部１４２での状態遷移予測に使用する各種情報を取得する。取得部１４１は、例えば、滞在状態の遷移を予測する予測器の入力パラメータを収集する。
　取得部１４１は、例えば、センサ部１３０からセンシング結果を、上述した入力パラメータとして取得する。取得部１４１は、例えば、以下の情報を入力パラメータとして取得する。
　・モーション情報
　・速度情報
　・方向情報
　・歩行情報（歩行カウンタ情報、歩行距離情報など）
　・位置情報
　・場所情報
　・ユーザのアクティビティ情報
　・環境情報（気温、照度、気圧、音などの情報）
　取得部１４１は、センサ部１３０から上述した情報を取得してもよく、あるいは、センサ部１３０がセンシングを行った生データから上述した情報を生成することで、当該情報を取得するようにしてもよい。
　また、取得部１４１は、端末装置１０に対するユーザの操作情報を取得する。例えば、取得部１４１は、端末装置１０で実行されるアプリケーションに関するアプリ情報を、当該アプリケーションを制御するアプリケーション制御部（図示省略）から取得し得る。取得部１４１は、例えば、ユーザが使用しているアプリケーションに関する情報や、端末装置１０のスクリーン（ディスプレイ）のオン／オフに関する情報を、アプリ情報として取得する。
　取得部１４１は、端末装置１０に接続する装置から情報を取得してもよい。例えば、取得部１４１は、スマートウォッチなど、端末装置１０とペアリングされたウェアラブル装置から、当該ウェアラブル装置に搭載されたセンサのセンシング結果を取得し得る。また、取得部１４１は、ウェアラブル装置のオン／オフ状態に関する情報や、ウェアラブル装置が検出したユーザのアクティビティに関するアクティビティ情報を取得し得る。
　取得部１４１は、上述したウェアラブル装置以外にも、例えば、滞在場所に設置され、当該滞在場所の様子を撮影するカメラや、スマートロックやエアコン、テレビ等のＩｏＴ機器などから情報を取得し得る。例えば、取得部１４１は、滞在場所に設置されたカメラから撮影映像を取得し得る。また、取得部１４１は、ＩｏＴ機器から、ＩｏＴ機器に対する操作に関する情報や、ＩｏＴ機器のオン／オフに関する情報などを取得し得る。
　また、取得部１４１は、取得した情報等に基づき、ユーザの行動を推定した推定行動情報を生成し得る。
　取得部１４１は、例えば、ウェアラブル装置などから取得したユーザのモーション情報と、ユーザの場所情報（位置情報）と、音情報との組み合わせや、時系列による変化などに基づいて、一例として以下のユーザの行動を推定し得る。
　・服（上着）を着る／脱ぐ動作
　・靴を履く／脱ぐ動作
　・ユーザが立つ／座る動作
　・荷物を持つ／置く動作
　・扉を開ける／閉める動作
　・出入口（例えば、玄関）に向かう／出入口から離れる動作　
　また、取得部１４１は、例えば、無線品質予測部１４３からネットワークの通信品質に関する品質情報を取得する。取得部１４１は、無線品質予測部１４３から、無線ＬＡＮの通信品質に関する無線ＬＡＮ情報（例えば、電波強度、パケット再送率、遅延等）を取得する。また、取得部１４１は、無線品質予測部１４３から、セルラーネットワークの通信品質に関するセルラー情報（例えば、電波強度、パケット再送率、遅延等）や、接続する基地局３０に関する情報、通信に使用するビームの到来方向に関する情報などを取得する。
　また、取得部１４１は、端末装置１０を使用するユーザ以外の他人の滞在状態の傾向に関する情報を取得し得る。例えば、取得部１４１は、通信部１１０を介して、他の端末装置１０から他のユーザに関する他ユーザ情報を取得し得る。取得部１４１は、他ユーザ情報として、例えば、他のユーザの位置や行動に関する情報や、他の端末装置１０が使用するネットワークの種類や使用時間に関する情報を取得し得る。また、取得部１４１は、他の端末装置１０による他のユーザの滞在状態の遷移予測結果を他ユーザ情報として取得してもよい。
　また、取得部１４１は、ユーザの実際の滞在状態の遷移に関する遷移情報を取得し得る。取得部１４１は、例えば、実際にユーザが自宅などの場所から退出した退出時刻を遷移情報として取得し得る。なお、取得部１４１は、退出時刻とその他のパラメータ（上述した取得部１４１が取得する各種情報）とを関連付けて取得し得る。
　取得部１４１は、取得した情報を状態遷移予測部１４２及び学習部１４５に出力する。
（状態遷移予測部１４２）
　状態遷移予測部１４２は、例えば、予測器を使用して、ユーザの現在地に対する滞在状態の遷移を予測する。状態遷移予測部１４２は、取得部１４１が取得した各種情報を予測器に入力し、得られる予測値に基づいて滞在状態の遷移を予測する。
　状態遷移予測部１４２は、例えば、取得部１４１が取得したユーザの行動情報を含む端末装置１０の予備動作を元に、シーンチェンジ検出を行うことで、滞在状態の遷移を予測する。
　例えば、ユーザが自宅から退出する場合、ユーザは、「玄関に移動する」、「服（上着）を着る」、「荷物を持つ」、「立つ」、「靴を履く」、「扉を開ける」などの動作を行う。取得部１４１がこれらの動作に関する情報を取得すると、状態遷移予測部１４２は、ユーザの滞在状態が「滞在」から「退出」へ遷移すると予測する。
　また、状態遷移予測部１４２は、ユーザの滞在状態が「退出」から「滞在」へ遷移（以下、かかる遷移を「進入」とも称する）すると予測する。このように、状態遷移予測部１４２は、センサ部１３０などから取得した情報に基づき、滞在状態の遷移として「進入」→「滞在」→「退出」の変化を予測する。
　また、状態遷移予測部１４２は、例えば時間（現在時刻）や曜日、ユーザの行動に関する行動情報や、ユーザの過去の退出契機に関する情報などに基づき、滞在状態の遷移（シーンチェンジ）を予測し得る。状態遷移予測部１４２は、ユーザの行動情報として、例えば、ユーザの位置や向き、速度や歩行を行っているか否か、ユーザのアクティビティなどに関する情報を用いて滞在状態の遷移を予測し得る。
　ユーザの行動情報は、例えば端末装置１０のセンサ部１３０によるセンシング結果や、スマートウォッチなどの外部デバイスから取得した情報に基づいて、例えば取得部１４１によって取得され得る。また、ユーザの過去の退出契機に関する情報は、例えば、ユーザが過去どのようなタイミングで退出したかを示す情報である。
　状態遷移予測部１４２は、例えば、遷移を予測する予測器として、進入を予測する進入予測器と、退出を予測する退出予測器と、をそれぞれ有し得る。あるいは、状態遷移予測部１４２は、例えば、１つの予測器で進入及び退出の両方を予測するようにしてもよい。
　状態遷移予測部１４２は、例えば強化学習を用いて学習した予測器を用いて、滞在状態の遷移を予測する。状態遷移予測部１４２は、例えば、進入予測として、所定の場所での滞在の開始を予測する。また、状態遷移予測部１４２は、例えば、退出予測として、所定場所での滞在の終了（滞在場所から出ること）を予測する。
　状態遷移予測部１４２は、所定時間経過後（例えば、ｎ秒後、あるいは、ｎ分後）のユーザの滞在状態を予測し、予測した滞在状態が変化した場合、所定時間経過後に滞在状態が遷移すると予測し得る。例えば、ユーザの現在の滞在状態が「滞在」であったとする。このときに、状態遷移予測部１４２がｎ分後の滞在状態として「退出」を予測すると、状態遷移予測部１４２は、ユーザの滞在状態がｎ分後に「退出」に遷移すると予測する。
　図４は、本開示の第１実施形態に係る状態遷移予測部１４２による滞在状態の遷移予測について説明するための図である。図４に示す例では、状態遷移予測部１４２は、パラメータＸ１～Ｘ４を入力パラメータとして予測器に入力し、所定期間経過後の滞在状態を予測する。
　状態遷移予測部１４２は、例えば、所定の期間において、パラメータＸ１～Ｘ４ごとに所定周期Ｔ１（例えば、Ｔ１＝３秒）で取得した値を入力とする。図４の例では、状態遷移予測部１４２は、時刻ｔ１から時刻ｔ７の間で取得部１４１が取得した値Ｘ１１～Ｘ１７、Ｘ２１～Ｘ２７、Ｘ３１～Ｘ３７、Ｘ４１～Ｘ４７を予測器に入力する。
　予測器は、例えば時刻ｔ７から期間Ｔ２経過後の時刻ｔ８における滞在状態を出力する。図４では、予測器が、時刻ｔ８で滞在状態として「退出」を予測したとする。現在（例えば時刻ｔ７）の滞在状態が「滞在」である場合、状態遷移予測部１４２は、時刻ｔ８を、退出タイミングの予測結果とする。
　あるいは、状態遷移予測部１４２が、例えば、予測器を用いて、ユーザの滞在状態が遷移するタイミングを予測するようにしてもよい。例えば、状態遷移予測部１４２は、ユーザの滞在状態が遷移するタイミングが何分後であるかを予測し得る。
　図３に戻り、状態遷移予測部１４２は、予測結果をＮＷ制御部１４４に通知する。
（無線品質予測部１４３）
　無線品質予測部１４３は、ネットワークの通信品質に関する品質情報を予測する。無線品質予測部１４３は、通信部１１０から通信状況に関する情報を取得し、ネットワークの品質情報を予測する。無線品質予測部１４３は、通信部１１０から電波強度や再送回数など通信品質に関する情報を取得する。
　無線品質予測部１４３は、例えば、取得した情報に基づき、現在のネットワークの品質情報を推定する。無線品質予測部１４３は、例えば、端末装置１０が接続し得るネットワークそれぞれにおいて品質情報を推定する。
　また、無線品質予測部１４３は、滞在状態が遷移した後のネットワークの通信品質に関する品質情報を予測する。例えば、状態遷移予測部１４２が滞在状態の遷移を予測した場合、無線品質予測部１４３は、遷移後のネットワークの品質情報を予測する。
　無線品質予測部１４３は、例えば、現在のネットワークの通信品質や、過去のネットワークの通信品質等に基づき、遷移後のネットワークの品質情報を予測する。無線品質予測部１４３は、例えば、機械学習に基づいて生成された予測器を用いて品質情報を予測する。無線品質予測部１４３は、例えば現在又は過去のネットワークの通信品質に関する情報を入力パラメータとして、予測器に入力することで、遷移後のネットワーク品質情報を予測する。無線品質予測部１４３は、例えば、遷移後に端末装置１０が接続し得るネットワークそれぞれにおいて品質情報を予測する。
　無線品質予測部１４３は、品質情報として電波強度や、再送率、遅延量等を推定又は予測し得る。あるいは、無線品質予測部１４３は、取得した情報から、通信品質を複数段階で評価（例えば、「良」、「不良」等）した情報を、品質情報としてもよい。無線品質予測部１４３は、推定又は予測した品質情報をＮＷ制御部１４４に通知する。
（ＮＷ制御部１４４）
　ＮＷ制御部１４４は、通信部１１０による通信を制御する。ＮＷ制御部１４４は、例えば、接続するネットワークの選択や、ネットワークを介した通信に使用するパラメータの制御などを行う。ＮＷ制御部１４４は、ＮＷ制御ＤＢ１２２が記憶する制御ポリシーに従って通信の制御を行う。
　また、ＮＷ制御部１４４は、状態遷移予測部１４２の予測結果に応じてネットワークとの間の通信を制御する。
　例えば、状態遷移予測部１４２が、滞在状態として「退出」から「滞在」への遷移（進入）を予測したとする。この場合、状態遷移予測部１４２は、滞在場所に関連するネットワークの使用優先度を高く設定する。例えば、状態遷移予測部１４２は、自宅内への侵入が予測された場合、自宅に関連するネットワークである無線ＬＡＮの使用優先度を高く設定する。これにより、無線ＬＡＮの通信品質が多少悪い場合であっても、端末装置１０は、無線ＬＡＮを使用した通信を継続するようになる。
　一方、状態遷移予測部１４２が、滞在状態として「滞在」から「退出」への遷移（退出）を予測したとする。この場合、状態遷移予測部１４２は、滞在場所に関連するネットワークの使用優先度を低く設定する。例えば、状態遷移予測部１４２は、自宅外への退出が予測された場合、自宅に関連するネットワークである無線ＬＡＮの使用優先度を低く設定する。これにより、無線ＬＡＮの通信品質が多少悪くなると、端末装置１０は、無線ＬＡＮからセルラーネットワークに切り替えて通信を行うようになる。
　このように、ＮＷ制御部１４４は、ユーザの滞在状態の遷移に応じて、ネットワークの優先度を制御する。優先度の制御は、上述したネットワークの使用優先度の制御に限定されない。これ以外にも、ＮＷ制御部１４４は、ネットワークの優先度制御として、以下の制御を行い得る。
　・使用ネットワークの切り替え
　例えば、ＮＷ制御部１４４は、ユーザの滞在状態の遷移に応じて、使用するネットワークを切り替える。例えば、状態遷移予測部１４２が、滞在状態として「退出」から「滞在」への遷移（進入）を予測したとする。この場合、状態遷移予測部１４２は、滞在場所に関連するネットワークに切り替えて通信を行う。例えば、状態遷移予測部１４２は、自宅内への侵入が予測された場合、自宅に関連するネットワークである無線ＬＡＮを使用して通信を行うようにする。
　一方、状態遷移予測部１４２が、滞在状態として「滞在」から「退出」への遷移（退出）を予測したとする。この場合、状態遷移予測部１４２は、滞在場所に関連するネットワークとは異なるネットワークに切り替えて通信を行う。例えば、状態遷移予測部１４２は、自宅外への退出が予測された場合、セルラーネットワークに切り替えて通信を行うようにする。
　・ネットワークの接続／遮断
　例えば、ＮＷ制御部１４４は、ユーザの滞在状態の遷移に応じて、ネットワークの接続／遮断を行う。例えば、状態遷移予測部１４２が、滞在状態として「退出」から「滞在」への遷移（進入）を予測したとする。この場合、状態遷移予測部１４２は、滞在場所に関連するネットワークに接続して通信を行う。例えば、状態遷移予測部１４２は、自宅内への侵入が予測された場合、自宅に関連するネットワークである無線ＬＡＮに接続して通信を行うようにする。
　一方、状態遷移予測部１４２が、滞在状態として「滞在」から「退出」への遷移（退出）を予測したとする。この場合、状態遷移予測部１４２は、滞在場所に関連するネットワークを切断し、他のネットワークを使用して通信を行う。例えば、状態遷移予測部１４２は、自宅外への退出が予測された場合、無線ＬＡＮとの接続を遮断し、セルラーネットワークに接続して通信を行うようにする。
　例えば、滞在場所に関連するネットワーク（例えば、無線ＬＡＮやローカル５Ｇ）での通信にミリ波帯域の周波数やビームフォーミングを使用する場合、端末装置１０が無線ＬＡＮに接続を続けると、端末装置１０の電力消費が大きくなる恐れがある。そこで、ＮＷ制御部１４４は、滞在場所からの退出が予測される場合、当該滞在場所に関連するネットワークとの接続を遮断する。これにより、端末装置１０は、消費電力をより削減することができる。
　なお、ここでは、ＮＷ制御部１４４がネットワークの接続／切断を制御するとしたが、これに限定されない。例えば、ＮＷ制御部１４４が、ネットワーク機能の有効化／無効化を制御するようにしてもよい。
　・ネットワークサーチの実行
　例えば、ＮＷ制御部１４４は、ユーザの滞在状態の遷移に応じて、ネットワークサーチを実行する。例えば、状態遷移予測部１４２が滞在状態の遷移（進入又は退出）を予測した場合に、状態遷移予測部１４２は、ネットワークサーチを実行する。これにより、端末装置１０は、滞在場所に応じたネットワークサーチを行えるとともに、不要なネットワークサーチを抑制することができ、端末装置１０の電力消費をより削減することができる。
　上述した優先度制御以外にも、ＮＷ制御部１４４は、滞在状態の遷移予測に応じて、例えば、ＱｏＳなど、ネットワークに関連するパラメータを制御することで、優先度制御を行ってもよい。
　ＮＷ制御部１４４は、滞在状態の遷移予測に応じて、上述した優先度制御を行うとともに、当該優先度制御に関する設定を、制御ポリシーとして、ＮＷ制御ＤＢ１２２に記憶させ得る。
　また、ここでは、ＮＷ制御部１４４が優先度制御を行うとしたが、これに限定されない。例えば、ＮＷ制御部１４４が、セルラーネットワーク側に依頼することで優先度制御を行うようにしてもよい。セルラーネットワーク側は、例えば、帯域割り当て量の変更や、ＱｏＳ関連のパラメータ等の変更などを行うことで、端末装置１０からの依頼に応じた優先度制御を行う。
　例えば、ＮＷ制御部１４４は、自宅外への遷移（退出）が予測されたため、無線ＬＡＮからセルラーネットワークに切り替えて通信を行う場合、当該遷移に関する情報をセルラーネットワークのＲＡＮ又は／及びコアネットワーク（以下、ＲＡＮ／ＣＯＲＥと記載する）に通知する。
　ＲＡＮ／ＣＯＲＥは、例えば自宅外への退出が予測された端末装置１０の帯域割り当て量を増加させる。また、ＲＡＮ／ＣＯＲＥは、当該端末装置１０のＱｏＳを高く設定したり、許容遅延量が小さくなるように設定したりしてもよい。また、ＲＡＮ／ＣＯＲＥは、当該端末装置１０に割り当てるバッファサイズを大きくしてもよい。
　一方、ＮＷ制御部１４４は、自宅内への遷移（進入）が予測され、セルラーネットワークから無線ＬＡＮに切り替えて通信を行う場合、当該遷移に関する情報をセルラーネットワークのＲＡＮ又は／及びコアネットワークに通知する。
　ＲＡＮ／ＣＯＲＥは、例えば自宅内への進入が予測された端末装置１０の帯域割り当て量を低減させる。また、ＲＡＮ／ＣＯＲＥは、当該端末装置１０のＱｏＳを低く設定したり、許容遅延量が大きくなるように設定したりしてもよい。また、ＲＡＮ／ＣＯＲＥは、当該端末装置１０に割り当てるバッファサイズを小さくしてもよい。
　なお、ここでは、ＲＡＮ／ＣＯＲＥが優先度制御を行うとしたが、ＲＡＮ／ＣＯＲＥ以外にも、例えばＡＰ２０がＮＷ制御部１４４からの依頼に応じて優先度制御を行うようにしてもよい。
　また、ＮＷ制御部１４４は、状態遷移予測部１４２での遷移予測に応じてネットワークの優先度制御を行うとしたが、例えば、通り過ぎるだけの場所では、ネットワークの優先度制御を行わないようにしてもよい。
　例えば、状態遷移予測部１４２が予測した「進入」のタイミングと「退出」のタイミングとの間隔が所定期間以下であったとする。この場合、ＮＷ制御部１４４は、当該滞在場所は通過すると判断し、当該滞在場所への「進入」が予測されたとしても、当該滞在場所に関連するネットワークを優先する制御を行わない。
　これにより、端末装置１０は、例えば、電車の停車駅等、所定場所の通過によって使用するネットワークが切り替わることを抑制することができる。そのため、端末装置１０は、不要なネットワークの切り替えを抑制することができ、より安定した通信を実現し、消費電力をより低減することができる。
（学習部１４５）
　学習部１４５は、状態遷移予測部１４２での予測に使用する予測器の学習を行う。例えば、学習部１４５は、滞在状態が「退出」に遷移するまでに発生した時系列のイベント情報と、「退出」と、を紐付けて学習し、予測器を作成する。
　例えば、学習部１４５は、状態遷移予測部１４２が「退出」を予測してから、実際にユーザが退出したタイミングを検出し、当該タイミングを検出するまでに発生した時系列のイベント情報と、当該タイミングと、を紐付けて学習する。ユーザが実際に退出したタイミングは、例えば、滞在場所に関連するネットワークの電波強度や、スマートロックの状態などから検出され得る。時系列のイベント情報には、例えば、上述した予測器の入力パラメータに対応する情報が含まれ得る。
　学習部１４５は、「退出」が予測されるごとに、予測器の再学習を行ってもよく、また、所定周期で再学習を行ってもよい。例えば、自宅のように、何度も進入／退出を繰り返す場合、学習部１４５は、予測器の再学習をより効率的に行うことができ、より高精度の予測器を学習することができる。
　学習部１４５は、例えば、自宅やオフィスといった滞在場所ごとに予測器を学習し得る。学習部１４５は、学習した予測器を記憶部１２０に記憶する。
　ここでは、学習部１４５が予測器の学習を行うとしたが、これに限定されない。例えば、状態遷移予測部１４２は、学習部１４５が学習を行う代わりに、他の端末装置１０やサーバ装置（図示省略）等が学習した予測器をダウンロードして使用するようにしてもよい。このように、学習済みの予測器をダウンロードして使用することで、ユーザが滞在したことがない場所であっても、端末装置１０は、ユーザの滞在状態の遷移をより高精度に予測することができる。
　また、学習部１４５は、自装置で発生した時系列のイベント情報と、自装置の「退出」と、を紐付けて学習するとしたが、これに限定されない。例えば、学習部１４５が、他のユーザ（例えば、自宅に同居する家族など）の行動情報を使用して学習を行ってもよい。学習部１４５は、例えば、他のユーザが使用する他の端末装置１０から、当該他のユーザの時系列のイベント情報と、他のユーザの「退出」タイミングと、を取得し、学習を行う。
　あるいは、学習部１４５が、他の端末装置１０の学習結果を取得し、取得した学習結果と自装置の学習結果とを集約する、いわゆるFederated　Learningを行うようにしてもよい。これにより、端末装置１０は、他のユーザの個人情報（例えば、他ユーザの行動情報）自体を収集することなく、より精度の高い予測器を学習することができる。
＜１．３．優先度制御処理＞
　続いて、端末装置１０が実行する優先度制御処理について説明する。端末装置１０は、優先度制御処理として、進入処理、退出処理、及び、学習処理を実行する。
＜１．３．１．進入処理＞
　図５は、本開示の第１実施形態に係る進入処理の流れの一例を示すフローチャートである。端末装置１０は、例えば、所定周期で図５に示す進入処理を実行する。あるいは、端末装置１０は、位置情報等により、所定場所付近にユーザ（端末装置１０）が位置する場合に、所定場所に関連する進入処理を実行するようにしてもよい。あるいは、端末装置１０は、例えば、スマートロックを操作するアプリなど所定場所に関連するアプリケーションが実行されたことを契機に進入処理を実行するようにしてもよい。
　図５に示すように、端末装置１０は、まず滞在への遷移を予測する（ステップＳ１０１）。端末装置１０は、例えば、進入予測処理を行うことで、滞在への遷移を予測する。進入予測処理は、図６を用いて後述する。
　端末装置１０は、進入予測処理による予測結果が、滞在に遷移したか否かを判定する（ステップＳ１０２）。滞在に遷移していないと判定した場合（ステップＳ１０２；Ｎｏ）、端末装置１０は、ステップＳ１０１に戻る。
　一方、滞在に遷移したと判定した場合（ステップＳ１０２；Ｙｅｓ）、端末装置１０は、滞在場所に関連するネットワークの優先度が高くなるようにネットワーク制御を行う（ステップＳ１０３）。
＜１．３．２．進入予測処理＞
　図６は、本開示の第１実施形態に係る進入予測処理の流れを示すフローチャートである。端末装置１０は、例えば、進入処理のステップＳ１０１において、進入予測処理を実行する。
　図６に示すように、端末装置１０は、まず、接続中のネットワークを確認する（ステップＳ２０１）。次に、端末装置１０は、滞在への遷移を予測する場所に関連する所定のネットワークに接続しているか否かを判定する（ステップＳ２０２）。例えば、端末装置１０は、自宅への進入を予測する場合、自宅に関連するネットワーク（例えば自宅の無線ＬＡＮ）に接続しているか否かを判定する。
　所定のネットワークに接続していないと判定した場合（ステップＳ２０２；Ｎｏ）、端末装置１０は、ステップＳ２０１に戻る。一方、所定のネットワークに接続していると判定した場合（ステップＳ２０２；Ｙｅｓ）、端末装置１０は、所定のネットワークへの接続時間を確認する（ステップＳ２０３）。
　次に、端末装置１０は、接続時間が閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ２０４）。接続時間が閾値未満であると判定した場合（ステップＳ２０４；Ｎｏ）、端末装置１０は、ステップＳ２０３に戻る。一方、接続時間が閾値以上であると判定した場合（ステップＳ２０４；Ｙｅｓ）、滞在への遷移を予測し（ステップＳ２０５）、処理を終了する。
　なお、ここでは、端末装置１０が、所定のネットワークへの接続時間に応じて滞在への遷移（進入）を予測するとしたが、これに限定されない。例えば、端末装置１０が、後述する退出への遷移予測と同様に予測器を用いて進入を予測するようにしてもよい。この場合、端末装置１０は、予測する滞在場所に応じた予測器を例えば記憶部１２０からロードして進入予測処理を行うものとする。
＜１．３．３．退出処理＞
　図７は、本開示の第１実施形態に係る退出処理の流れの一例を示すフローチャートである。端末装置１０は、例えば、進入処理によって進入が予測された場合に退出処理を実行する。
　図７に示すように、端末装置１０は、まず退出への遷移を予測する（ステップＳ３０１）。端末装置１０は、例えば、退出予測処理を行うことで、退出への遷移を予測する。退出予測処理は、図８を用いて後述する。
　端末装置１０は、退出予測処理による予測結果が、退出に遷移したか否かを判定する（ステップＳ３０２）。退出に遷移していないと判定した場合（ステップＳ３０２；Ｎｏ）、端末装置１０は、ステップＳ３０１に戻る。
　一方、退出に遷移したと判定した場合（ステップＳ３０２；Ｙｅｓ）、端末装置１０は、滞在場所に関連するネットワークの優先度が低くなるようにネットワーク制御を行う（ステップＳ３０３）。
＜１．３．４．退出予測処理＞
　図８は、本開示の第１実施形態に係る退出予測処理の流れを示すフローチャートである。端末装置１０は、例えば、退出処理のステップＳ３０１において、進入予測処理を実行する。
　図８に示すように、端末装置１０は、まず、滞在場所に応じた予測器を取得する（ステップＳ４０１）。例えば、端末装置１０は、記憶部１２０が記憶する予測器の中から滞在場所に応じた予測器を取得する。
　次に、端末装置１０は、予測器に入力する入力パラメータを取得する（ステップＳ４０２）。端末装置１０は、例えば、予測を行う時刻の入力パラメータ値に加え、過去の入力パラメータ値を取得してもよい。過去の入力パラメータ値は、例えば記憶部１２０に記憶されているものとする。
　端末装置１０は、ステップＳ４０２で取得した入力パラメータを予測器に入力することで、予測器で予測値を算出させる（ステップＳ４０３）。例えば、予測器は、「滞在」の場合を「０」、「退出」の場合を「１」とし、「０」から「１」の間の数値を予測値として出力するものとする。
　端末装置１０は、予測器が出力する予測値が閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ４０４）。予測値が閾値以上である場合（ステップＳ４０４；Ｙｅｓ）、端末装置１０は、所定期間後の滞在状態が「退出」であると予測する（ステップＳ４０５）。一方、予測値が閾値未満である場合（ステップＳ４０４；Ｎｏ）、端末装置１０は、所定期間後の滞在状態が「滞在」であると予測する（ステップＳ４０６）。
＜１．３．５．学習処理＞
　図９は、本開示の第１実施形態に係る学習処理の流れの一例を示すフローチャートである。端末装置１０は、例えば、退出処理と並行して図９に示す学習処理を実行する。なお、図９の各ステップのうち、図８に示す退出予測処理と同じ処理については説明を省略する。
　図９に示すように、ステップＳ４０５又はステップＳ４０６で「退出」又は「滞在」を予測した端末装置１０は、所定期間後の実際の滞在状態を検出する（ステップＳ５０１）。例えば、端末装置１０は、所定期間後のネットワークの電波強度に基づいて滞在状態を検出する。
　次に、端末装置１０は、予測器の学習を行う（ステップＳ５０２）。例えば、端末装置１０は、ステップＳ５０１で検出した滞在状態を例えば正解モデルとした教師あり学習を行う。あるいは、端末装置１０が、強化学習などを行うようにしてもよい。
　以上のように、第１実施形態に係る端末装置１０は、無線通信品質に加え、所定場所への滞在状態の遷移を予測した予測結果を用いてネットワークの優先度制御を行う。例えば、端末装置１０は、所定場所への進入が予測される場合、当該所定場所に関連したネットワークを優先して利用し、所定場所からの退出が予測される場合、当該所定場所に関連したネットワークの優先利用を解除する。
　これにより、端末装置１０は、自宅など長時間滞在が予測される場所では、通信品質が悪化しても、当該場所に関連したネットワーク（例えば自宅内無線ＬＡＮ等）の使用を継続することができる。また、端末装置１０は、当該場所（例えば自宅）から退出する際は、速やかに使用するネットワークを切り替えることができる。そのため、端末装置１０は、例えば自宅でセルラーネットワークに接続する等、ユーザの意図しないネットワークへの接続を回避することができ、意図しない利用料金の発生を抑制することができる。これにより、端末装置１０は、ユーザの不満をより軽減することができる。
＜＜２．第２実施形態＞＞
　上述した第１実施形態では、滞在状態の遷移予測を行う場所が自宅のように何度も進入／退出を行う場所であるとしたが、これに限定されない。例えば、遷移予測を行う場所が始めて滞在する場所であってもよい。
＜２．１．概要＞
　図１０は、本開示の第２実施形態の通信システム１Ａの概要を説明するための図である。図１０に示すように、通信システム１Ａは、端末装置１０と、基地局３０、４０と、情報処理装置５０と、サーバ装置６０と、を備える。
　基地局３０は、例えば、スタジアムを通信エリアとするローカル５Ｇの基地局である。基地局４０は、例えば、パブリック５Ｇの基地局である。また、情報処理装置５０は、ローカル５Ｇのコアネットワーク機能を有する装置である。
　サーバ装置６０は、例えばインターネットのような公衆網Ｎを介してコアネットワークに接続する。なお、図１０では、サーバ装置６０が、例えば公衆網Ｎを介してコアネットワークに接続する、例えばクラウドサーバ装置である場合について示しているが、これに限定されない。例えば、サーバ装置６０は、ローカル５Ｇのコアネットワークのアプリケーションノードとして実現されてもよく、あるいは、例えば基地局３０に配置されるエッジサーバ装置として実現されてもよい。
　例えば、ローカル５Ｇがスタジアム内に滞在するユーザに対してサービスを提供するネットワークであるとする。また、例えば、スタジアム内に滞在するユーザが使用する端末装置１０Ａは、基地局３０を介してローカル５Ｇにアクセスする。一方、例えば、スタジアム外のユーザが使用する端末装置１０Ｂは、基地局４０を介してパブリック５Ｇにアクセスする。
　ここで、端末装置１０Ｃは、スタジアム内に進入し、これから滞在することが見込まれる。そのため、端末装置１０Ｃは、優先的にローカル５Ｇにアクセスすることが望まれる。一方、これからスタジアムを退出する端末装置１０Ａは、アクセスするネットワークがローカル５Ｇからパブリック５Ｇに切り替わることが望まれる。
　そこで、第２実施形態では、通信システム１Ａは、端末装置１０の滞在遷移予測に基づき、スタジアムに侵入した端末装置１０Ｃが優先的にローカル５Ｇにアクセスできるようネットワークの優先度制御を行う。これにより、例えば、スタジアムのような、進入／退出の回数が少ない滞在場所であっても、当該滞在場所に滞在する端末装置１０は、滞在場所に関連するネットワークに優先的に接続することができるようになる。
　図１１は、本開示の第２実施形態に係る通信システム１Ａによるネットワーク制御の概要の一例について説明する図である。
　端末装置１０は、滞在状態の遷移の予測を行い、予測結果をサーバ装置６０に通知する。図１１では、端末装置１０Ａが、「退出」の予測結果をサーバ装置６０に通知し（ステップＳ１１）、端末装置１０Ｃが、「進入」の予測結果をサーバ装置６０に通知する（ステップＳ１２）。
　なお、端末装置１０は、ローカル５Ｇ経由でサーバ装置６０に予測結果を通知してもよく、パブリック５Ｇ経由で通知してもよい。
　また、端末装置１０は、例えば予測に使用する予測器をサーバ装置６０から取得するものとする。サーバ装置６０は、例えば、スタジアムに滞在する端末装置１０から取得した時系列のイベント情報と、端末装置１０の滞在状態の遷移に関する情報（例えば退出タイミングなど）と、を用いて予測器を学習する。あるいは、サーバ装置６０が、端末装置１０が学習した結果を集約して予測器を生成するFederated　Learningを行うようにしてもよい。
　予測結果を受け取ったサーバ装置６０は、端末装置１０の予測結果をコアネットワーク機能を有する情報処理装置５０に通知する（ステップＳ１３）。情報処理装置５０は、受け取った予測結果に基づき、端末装置１０の優先度を決定する（ステップＳ１４）。例えば、情報処理装置５０は、「進入」を予測した端末装置１０Ｃの優先度が高く、「退出」を予測した端末装置１０Ａの優先度が低くなるように、優先度を決定する。情報処理装置５０は、決定した優先度に応じた通信を行うよう基地局３０に指示する（ステップＳ１５）。
　指示を受け取った基地局３０は、優先度に応じて端末装置１０との通信を制御する。例えば、図１１では、基地局３０は、割り当てる帯域を優先度に応じて制御する。より具体的には、基地局３０は、優先度が低く設定された端末装置１０Ａに対して狭帯域の周波数リソースを割り当てて通信を行い（ステップＳ１６）、優先度が高く設定された端末装置１０Ｃに対して広帯域の周波数リソースを割り当てて通信を行う（ステップＳ１７）。
　このように、第２実施形態では、端末装置１０が、サーバ装置６０から予測器を取得して遷移予測を行う。そのため、端末装置１０は、滞在したことがない、あるいは滞在した回数が少ない場所であっても、当該場所での滞在状態の遷移予測をより高精度に行うことができる。
　また、第２実施形態では、コアネットワーク機能を有する情報処理装置５０が、滞在状態の遷移予測に応じて端末装置１０の優先度制御を行う。これにより、情報処理装置５０は、滞在状態に応じてより安定した通信を端末装置１０に提供することができる。
＜２．２．通信システムの構成例＞
＜２．２．１．サーバ装置＞
　図１２は、本開示の第２実施形態に係るサーバ装置６０の構成例を示すブロック図である。図１２に示すサーバ装置６０は、通信部６１０と、記憶部６２０と、制御部６３０と、を備える。なお、図１２に示した構成は機能的な構成であり、ハードウェア構成はこれとは異なっていてもよい。また、サーバ装置６０の機能は、複数の物理的に分離された構成に分散して実装されてもよい。
（通信部６１０）
　通信部６１０は、他の装置と通信するための通信インタフェースである。通信部６１０は、ネットワークインタフェースを含んでいてもよいし、機器接続インタフェースを含んでいてもよい。
　例えば、通信部６１０は、ＮＩＣ（Network　Interface　Card）等のＬＡＮインタフェースを含んでいてもよいし、ＵＳＢ（Universal　Serial　Bus）ホストコントローラ、ＵＳＢポート等により構成されるＵＳＢインタフェースを含んでいてもよい。また、通信部６１０は、有線インタフェースを含んでいてもよいし、無線インタフェースを含んでいてもよい。
（記憶部６２０）
　記憶部６２０は、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、フラッシュメモリ、ハードディスク等のデータ読み書き可能な記憶装置である。記憶部６２０は、サーバ装置６０の記憶手段として機能する。
（制御部６３０）
　制御部６３０は、サーバ装置６０の各部を制御するコントローラ（controller）である。制御部６３０は、例えば、ＣＰＵ（Central　Processing　Unit）、ＭＰＵ（Micro　Processing　Unit）等のプロセッサにより実現される。例えば、制御部６３０は、サーバ装置６０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムを、プロセッサがＲＡＭ（Random　Access　Memory）等を作業領域として実行することにより実現される。なお、制御部１４０は、ＡＳＩＣ（Application　Specific　Integrated　Circuit）やＦＰＧＡ（Field　Programmable　Gate　Array）等の集積回路により実現されてもよい。ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＡＳＩＣ、及びＦＰＧＡは何れもコントローラとみなすことができる。
　図１２に示すように、制御部６３０は、取得部６３１と、通知部６３２と、を有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部６３０の内部構造は、図１２に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。
（取得部６３１）
　取得部６３１は、端末装置１０が行った予測結果を取得する。取得部６３１は、例えば、滞在状態が遷移すると予測した予測タイミングと遷移後の滞在状態を、予測結果として端末装置１０から取得する。あるいは、取得部６３１は、ｎ分後に滞在状態が遷移すると予測した端末装置１０から、遷移後の滞在状態をｎ分後の予測結果として取得するようにしてもよい。
　なお、取得部６３１が端末装置１０から取得する情報は、端末装置１０が行った予測結果に限定されない。例えば、取得部６３１が、端末装置１０からユーザの行動情報等を取得するようにしてもよい。この場合、取得部６３１は、取得した行動情報等に基づき、端末装置１０の滞在状態の遷移を予測することで、予測結果を取得する。このように、取得部６３１は、端末装置１０から予測結果を取得してもよく、端末装置１０から取得した情報に基づいて滞在状態の遷移を予測するようにしてもよい。
　取得部６３１は、取得した予測結果を通知部６３２に通知する。
（通知部６３２）
　通知部６３２は、取得部６３１が取得した予測結果を、予測を行った端末装置１０と対応付けてコアネットワークに通知する。通知部６３２は、取得部６３１が予測結果を取得した都度、予測結果をコアネットワークに通知し得る。あるいは、通知部６３２は、所定周期で、取得した予測結果をコアネットワークに通知するようにしてもよい。
＜２．２．２．情報処理装置＞
　図１３は、本開示の第２実施形態に係る情報処理装置５０の構成例を示すブロック図である。図１３に示す情報処理装置５０は、通信部５１０と、記憶部５２０と、制御部５３０と、を備える。情報処理装置５０は、例えばコアネットワークの機能のうち、端末装置１０の優先度制御を行う機能を実現する装置である。なお、図１３に示した構成は機能的な構成であり、ハードウェア構成はこれとは異なっていてもよい。また、情報処理装置５０の機能は、複数の物理的に分離された構成に分散して実装されてもよい。
（通信部５１０）
　通信部５１０は、他の装置と通信するための通信インタフェースである。通信部５１０は、ネットワークインタフェースを含んでいてもよいし、機器接続インタフェースを含んでいてもよい。
　例えば、通信部５１０は、ＮＩＣ（Network　Interface　Card）等のＬＡＮインタフェースを含んでいてもよいし、ＵＳＢ（Universal　Serial　Bus）ホストコントローラ、ＵＳＢポート等により構成されるＵＳＢインタフェースを含んでいてもよい。また、通信部５１０は、有線インタフェースを含んでいてもよいし、無線インタフェースを含んでいてもよい。
（記憶部５２０）
　記憶部５２０は、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、フラッシュメモリ、ハードディスク等のデータ読み書き可能な記憶装置である。記憶部５２０は、情報処理装置５０の記憶手段として機能する。
（制御部５３０）
　制御部５３０は、情報処理装置５０の各部を制御するコントローラ（controller）である。制御部５３０は、例えば、ＣＰＵ（Central　Processing　Unit）、ＭＰＵ（Micro　Processing　Unit）等のプロセッサにより実現される。例えば、制御部５３０は、情報処理装置５０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムを、プロセッサがＲＡＭ（Random　Access　Memory）等を作業領域として実行することにより実現される。なお、制御部１４０は、ＡＳＩＣ（Application　Specific　Integrated　Circuit）やＦＰＧＡ（Field　Programmable　Gate　Array）等の集積回路により実現されてもよい。ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＡＳＩＣ、及びＦＰＧＡは何れもコントローラとみなすことができる。
　図１３に示すように、制御部５３０は、取得部５３１と、決定部５３２と、通知部５３３と、を有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部５３０の内部構造は、図１３に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。
（取得部５３１）
　取得部５３１は、サーバ装置６０から、端末装置１０ごとの予測結果を取得する。取得部５３１は、取得した予測結果を決定部５３２に通知する。
（決定部５３２）
　決定部５３２は、取得部５３１が取得した端末装置１０ごとの予測結果に応じて、端末装置１０の通信の優先度を決定する。例えば、決定部５３２は、ｎ分後に「退出」が予測される端末装置１０の通信の優先度を「低」に決定し、ｎ分後に「進入」が予測される端末装置１０の通信の優先度を「高」に決定する。
　このように、決定部５３２は、所定の場所（例えば、スタジアム内）への「進入」が予測される端末装置１０の通信優先度を「退出」が予想される端末装置１０より高くする。これにより、スタジアム内に進入する端末装置１０は、よりスムーズにスタジアム内のネットワーク（例えばローカル５Ｇ）に接続でき、スタジアム内で提供されるサービスを享受することができる。
　また、決定部５３２は、スタジアム外への「退出」が予測される端末装置１０の通信優先度を「進入」が予想される端末装置１０より低くする。これにより、スタジアム外に退出する端末装置１０は、スタジアム外のネットワーク（例えばパブリック５Ｇ）に移行できる。
　決定部５３２は、決定した端末装置１０の優先度を通知部５３３に通知する。
（通知部５３３）
　通知部５３３は、決定部５３２が決定した優先度を、基地局３０に通知する。なお、通知部５３３は、基地局３０以外にも、コアネットワークの優先度制御を行うエンティティに決定部５３２が決定した優先度を通知するようにしてもよい。
＜２．２．３．基地局＞
　図１４は、本開示の第２実施形態に係る基地局３０の構成例を示すブロック図である。図１４に示す基地局３０は、無線通信部３１０と、ネットワーク通信部３２０と、記憶部３３０と、制御部３４０と、を備える。なお、図１４に示した構成は機能的な構成であり、ハードウェア構成はこれとは異なっていてもよい。また、基地局３０の機能は、複数の物理的に分離された構成に分散して実装されてもよい。
（無線通信部３１０）
　無線通信部３１０は、他の無線通信装置（例えば、端末装置１０）と無線通信する無線通信インタフェースである。無線通信部３１０は、制御部３４０の制御に従って動作する。なお、無線通信部３１０は複数の無線アクセス方式に対応していてもよい。例えば、無線通信部３１０は、ＮＲ及びＬＴＥの双方に対応していてもよい。無線通信部３１０は、ＮＲやＬＴＥの他に、Ｗ－ＣＤＭＡやｃｄｍａ２０００に対応していてもよい。勿論、無線通信部３１０は、ＮＲ、ＬＴＥ、Ｗ－ＣＤＭＡやｃｄｍａ２０００以外の無線アクセス方式に対応していてもよい。
（ネットワーク通信部３２０）
　ネットワーク通信部３２０は、他の装置（例えば、情報処理装置５０）と通信するための通信インタフェースである。ネットワーク通信部３２０は、ネットワークインタフェースを含んでいてもよいし、機器接続インタフェースを含んでいてもよい。
　例えば、ネットワーク通信部３２０は、ＮＩＣ（Network　Interface　Card）等のＬＡＮインタフェースを含んでいてもよいし、ＵＳＢ（Universal　Serial　Bus）ホストコントローラ、ＵＳＢポート等により構成されるＵＳＢインタフェースを含んでいてもよい。また、ネットワーク通信部３２０は、有線インタフェースを含んでいてもよいし、無線インタフェースを含んでいてもよい。
（記憶部３３０）
　記憶部３３０は、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、フラッシュメモリ、ハードディスク等のデータ読み書き可能な記憶装置である。記憶部３３０は、基地局３０の記憶手段として機能する。
（制御部３４０）
　制御部３４０は、基地局３０の各部を制御するコントローラ（controller）である。制御部３４０は、例えば、ＣＰＵ（Central　Processing　Unit）、ＭＰＵ（Micro　Processing　Unit）等のプロセッサにより実現される。例えば、制御部３４０は、基地局３０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムを、プロセッサがＲＡＭ（Random　Access　Memory）等を作業領域として実行することにより実現される。なお、制御部１４０は、ＡＳＩＣ（Application　Specific　Integrated　Circuit）やＦＰＧＡ（Field　Programmable　Gate　Array）等の集積回路により実現されてもよい。ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＡＳＩＣ、及びＦＰＧＡは何れもコントローラとみなすことができる。
　図１４に示すように、制御部３４０は、取得部３４１と、優先度制御部３４２と、通信制御部３４３と、を有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部３４０の内部構造は、図１４に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。
（取得部３４１）
　取得部３４１は、情報処理装置５０から、端末装置１０ごとの優先度を取得する。取得部３４１は、取得した優先度を優先度制御部３４２に通知する。
（優先度制御部３４２）
　優先度制御部３４２は、取得した優先度に基づき、端末装置１０の通信優先度を制御する。優先度制御部３４２は、例えば、帯域割り当て量の変更や、ＱｏＳ関連のパラメータ等の変更などを行うことで、通信の優先度制御を行う。
　優先度制御部３４２は、例えばスタジアム内への進入が予測され、優先度が高く設定された端末装置１０の帯域割り当て量を増加させる。また、優先度制御部３４２は、当該端末装置１０のＱｏＳを高く設定したり、許容遅延量が小さくなるように設定したりしてもよい。また、優先度制御部３４２は、当該端末装置１０に割り当てるバッファサイズを大きくしてもよい。
　一方、優先度制御部３４２は、例えばスタジアム外への退出が予測されれ、優先度が低く設定された端末装置１０の帯域割り当て量を低減させる。また、優先度制御部３４２は、当該端末装置１０のＱｏＳを低く設定したり、許容遅延量が大きくなるように設定したりしてもよい。また、優先度制御部３４２は、当該端末装置１０に割り当てるバッファサイズを小さくしてもよい。
（通信制御部３４３）
　通信制御部３４３は、優先度制御部３４２が行った優先度制御に基づき、無線通信部３１０を制御することで端末装置１０と通信を行う。例えば、通信制御部３４３は、優先度が高く設定された端末装置１０に広い帯域の周波数リソースを割り当て、優先度が低く設定された端末装置１０に狭い帯域の周波数リソースを割り当てて通信を行う。
　これにより、基地局３０は、端末装置１０の優先度、すなわち、端末装置１０の滞在状態の遷移に応じて通信制御を行うことができる。
＜２．３．優先度制御処理＞
　続いて、通信システム１Ａが実行する優先度制御処理について説明する。図１５は、本開示の第２実施形態に係る優先度制御処理の流れを示すシーケンス図である。なお、図１５に示すコアネットワークの機能は、例えば情報処理装置５０（図１０参照）によって実現され得る。
　図１５に示すように、端末装置１０Ｃは、滞在状態の状態遷移を予測し（ステップＳ５０１）、予測結果として、例えば滞在への遷移をサーバ装置６０に通知する（ステップＳ５０２）。
　端末装置１０Ａは、滞在状態の状態遷移を予測し（ステップＳ５０３）、予測結果として、例えば退出への遷移をサーバ装置６０に通知する（ステップＳ５０４）。
　サーバ装置６０は、取得した端末装置１０Ａ、１０Ｃの予測結果をコアネットワークに通知する（ステップＳ５０５）。
　コアネットワークは、取得した予測結果を基に優先度を決定し（ステップＳ５０６）、決定した優先度を基地局３０に通知する（ステップＳ５０７）。例えば、コアネットワークは、退出への遷移が予測される端末装置１０Ａの優先度を低く設定し、滞在への遷移が予測される端末装置１０Ｃの優先度を高く設定する。
　基地局３０は、コアネットワークから取得した優先度に応じた通信制御を実行する（ステップＳ５０８）。例えば、基地局３０は、優先度が低い端末装置１０Ａに狭い周波数リソースを割り当てて狭帯域通信を行う（ステップＳ５０９）。また、基地局３０は、優先度が高い端末装置１０Ｃに広い周波数リソースを割り当てて広帯域通信を行う（ステップＳ５１０）。
　このように、通信システム１Ａは、所定の場所（例えば、スタジアム内）への「進入」が予測される端末装置１０の通信優先度を「退出」が予想される端末装置１０より高くする。これにより、スタジアム内に進入する端末装置１０は、よりスムーズにスタジアム内のネットワーク（例えばローカル５Ｇ）に接続でき、スタジアム内で提供されるサービスを享受することができる。
　また、通信システム１Ａは、スタジアム外への「退出」が予測される端末装置１０の通信優先度を「進入」が予想される端末装置１０より低くする。これにより、スタジアム外に退出する端末装置１０は、スタジアム外のネットワーク（例えばパブリック５Ｇ）に移行できる。
　このように、通信システム１Ａが、所定場所の滞在状態の遷移に応じて通信の優先度制御を行うことで、端末装置１０は、滞在場所に応じたネットワークとより適切に通信を行うことができるようになる。
　なお、第２実施形態では、コアネットワーク及び基地局３０が、優先度制御を行うとしたが、これに限定されない。例えば、端末装置１０が、第１実施形態と同様に優先度制御を行うようにしてもよい。
＜＜３．その他の実施形態＞＞
　上述の各実施形態は一例を示したものであり、種々の変更及び応用が可能である。
　例えば、上述の各実施形態では、ユーザの滞在場所が自宅又はスタジアムであるとしたが、これに限定されない。滞在場所として、自宅やスタジアム以外に、例えばホテルや会社（オフィス）、カフェ、ラウンジ、ライブ会場などのイベント会場等、長時間滞在が予測される場所が挙げられる。
　端末装置１０は、上述した滞在場所での遷移予測に応じて優先度制御を行う。これにより、端末装置１０は、滞在時間が長い場所で、多少通信環境が不良であっても、当該場所で提供される無線ＬＡＮの使用を継続することができる。また、端末装置１０は、当該滞在場所から離れる場合に、無線ＬＡＮから速やかにパブリックネットワークに切り替えることができる。
　また、端末装置１０は、上述したように、滞在場所に滞在したことがある他の端末装置１０が学習した予測器を使用して、当該場所の滞在状態の遷移を予測し得る。これにより、例えば、ホテルやイベント会場のように、初めて滞在する場所であっても、端末装置１０は、より適切にネットワークの優先度制御を行うことができる。
　なお、端末装置１０は、上述した入力パラメータに加え、滞在場所に応じたパラメータを予測器の入力パラメータとし得る。例えば、スタジアムやイベント会場等では、端末装置１０は、当該スタジアムやイベント会場のゲート通過の検出結果を、状態遷移の予測に使用するパラメータとして取得し得る。
　また、上述した入力パラメータ以外にも、端末装置１０は、例えば、カレンダー等のスケジュール管理アプリに登録されたスケジュール情報や、電車や飛行機など公共交通機関の時刻表、滞在場所に設置された外部カメラの映像等の情報を用いて滞在状態の遷移を予測し得る。例えば、スケジュール情報には、滞在場所に関する情報が含まれ得る。
　端末装置１０は、例えば、外部カメラの映像から、滞在場所での人の流れを検出し、当該人の流れを入力パラメータとして滞在状態の遷移を予測し得る。例えば、端末装置１０は、滞在場所がカフェである場合、ユーザが出口に向かって移動している場合、滞在状態の遷移として退出を予測し得る。なお、例えば、サーバ装置が、外部カメラの映像から人の流れを検出し、端末装置１０が、当該サーバ装置から人の流れを検出した結果を取得するようにしてもよい。
　端末装置１０は、例えば、ユーザの所持しているものから滞在状態の遷移を予測し得る。例えば、端末装置１０は、滞在場所がカフェである場合、ユーザが手荷物を全て所持している場合、滞在状態の遷移として退出を予測し得る。
　また、端末装置１０は、例えば、通過駅など、滞在時間が短いと予測される場合、ネットワークの切り替えを回避し得る。例えば、端末装置１０は、滞在への遷移が予測されてから、所定期間以内に退出への遷移が予測される場合、ネットワークの切り替え等を含む優先度制御を行わないようにする。これにより、端末装置１０は、頻繁なネットワークの切り替えを回避することができ、通信の安定性をより維持することができる。なお、端末装置１０は、かかる予測に、公共交通機関の時刻表を使用し得る。
　また、端末装置１０は、滞在時間が所定期間より長いと予測される場合に、ローカル５Ｇに接続し、ミリ波を使用した通信を行い、滞在時間が所定期間より短いと予測される場合、ローカル５Ｇのミリ波を使用した通信を行わないようにし得る。ミリ波通信では、ビームを使用した通信が行われ得る。ビームを使用した通信は、消費電力が大きくなる傾向にある。そのため、端末装置１０は、滞在時間が短いと予測される場合に、ローカル５Ｇのミリ波通信を行わないことで、頻繁なビームの切り替えや制御情報のやり取りなどを行わないようにすることができ、消費電力の増加をより抑制することができる。
　また、端末装置１０が、優先度制御により接続するネットワークの設定をＯＮにし、それ以外のネットワークの設定をＯＦＦにするようにしてもよい。例えば、端末装置１０は、５Ｇサービスを提供するエリアへの進入が予測された場合に、５Ｇネットワークの設定をＯＮにする。
　これにより、端末装置１０は、電力消費をより抑制することができるとともに、無線効率を改善することができる。また、端末装置１０は、実際に５Ｇのエリアに侵入してからでなく、進入が予測された場合に設定をＯＮにすることで、速やかに５Ｇネットワークに接続することができるようになる。
　また、上述の第２実施形態では、コアネットワークが、所定場所に滞在する端末装置１０の優先度制御を行うとしたが、これに限定されない。例えば、コアネットワークが、所定場所の滞在状態の遷移予測に基づき、端末装置１０のハンドオーバーを制御するようにしてもよい。この場合、端末装置１０は、例えば、基地局３０のセルを滞在場所として滞在状態の遷移予測を行う。コアネットワークは、当該遷移予測の結果に基づき、基地局３０に端末装置１０のハンドオーバーを指示する。これにより、基地局３０は、より適切にハンドオーバーを行うことができる。
　また、上述の各実施形態では、端末装置１０が、例えばスマートフォンのような情報端末であるとしたが、これに限定されない。例えば、端末装置１０が、自転車や自動車、ドローン、ロボットといった移動体であってもよい。この場合、端末装置１０は、装置の種別に応じたパラメータを用いて滞在状態の遷移予測を行い得る。
　例えば、端末装置１０が自転車や自動車の場合、端末装置１０は、ナビゲーションシステムの経路情報や、渋滞情報、信号の情報、エンジンの駆動状態（エンジンオン／オフ）などを使用して滞在状態の遷移予測を行い得る。また、端末装置１０がドローンやロボットの場合、端末装置１０は、高度情報や、予め設定された行動情報などを使用して滞在状態の遷移予測を行い得る。
　また、上述の各実施形態で通信システム１、１Ａが行った優先度制御は、一律ではなく強度値を持って行われ得る。例えば、通信システム１、１Ａが複数の滞在場所ごとに応じた優先度制御を行うようにしてもよい。例えば、端末装置１０は、全ての滞在場所で、ネットワークを切り替える優先度制御を行い得る。あるいは、端末装置１０は、滞在場所に応じてネットワークの切り替えやパラメータの変更など行う優先度制御を変更するようにしてもよい。例えば、端末装置１０は、自宅ではネットワークの切り替えによって優先度制御を行い、オフィスではパラメータの変更によって優先度制御を行うようにしてもよい。
　また、上述の各実施形態では、端末装置１０が２つのネットワーク（例えば、無線ＬＡＮとセルラーネットワーク）に接続し得る場合について説明したが、これに限定されない。例えば、端末装置１０が接続し得るネットワークが３つ以上（例えば、無線ＬＡＮ、ローカル５Ｇ、パブリック５Ｇなど）であってもよい。
　例えば、各実施形態の端末装置１０、基地局３０、情報処理装置５０、及び、サーバ装置６０を制御する制御装置は、専用のコンピュータシステムにより実現してもよいし、汎用のコンピュータシステムによって実現してもよい。
　例えば、上述の動作を実行するための通信プログラムを、光ディスク、半導体メモリ、磁気テープ、フレキシブルディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して配布する。そして、例えば、該プログラムをコンピュータにインストールし、上述の処理を実行することによって制御装置を構成する。このとき、制御装置は、端末装置１０、基地局３０、情報処理装置５０、及び、サーバ装置６０の外部の装置（例えば、パーソナルコンピュータ）であってもよい。また、制御装置は、端末装置１０、基地局３０、情報処理装置５０、及び、サーバ装置６０の内部の装置（例えば、制御部１４０、３４０、５３０、６３０）であってもよい。
　また、上記通信プログラムをインターネット等のネットワーク上のサーバ装置が備えるディスク装置に格納しておき、コンピュータにダウンロード等できるようにしてもよい。また、上述の機能を、ＯＳ（Operating　System）とアプリケーションソフトとの協働により実現してもよい。この場合には、ＯＳ以外の部分を媒体に格納して配布してもよいし、ＯＳ以外の部分をサーバ装置に格納しておき、コンピュータにダウンロード等できるようにしてもよい。
　また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
　また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。なお、この分散・統合による構成は動的に行われてもよい。
　また、上述の実施形態は、処理内容を矛盾させない領域で適宜組み合わせることが可能である。また、上述の実施形態のシーケンス図に示された各ステップは、適宜順序を変更することが可能である。
　また、例えば、本実施形態は、装置又はシステムを構成するあらゆる構成、例えば、システムＬＳＩ（Large　Scale　Integration）等としてのプロセッサ、複数のプロセッサ等を用いるモジュール、複数のモジュール等を用いるユニット、ユニットにさらにその他の機能を付加したセット等（すなわち、装置の一部の構成）として実施することもできる。
　なお、本実施形態において、システムとは、複数の構成要素（装置、モジュール（部品）等）の集合を意味し、全ての構成要素が同一筐体中にあるか否かは問わない。したがって、別個の筐体に収納され、ネットワークを介して接続されている複数の装置、及び、１つの筐体の中に複数のモジュールが収納されている１つの装置は、いずれも、システムである。
　また、例えば、本実施形態は、１つの機能を、ネットワークを介して複数の装置で分担、共同して処理するクラウドコンピューティングの構成をとることができる。
＜＜４．むすび＞＞
　以上、本開示の実施形態について説明したが、本開示の技術的範囲は、上述の各実施形態そのままに限定されるものではなく、本開示の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。また、異なる実施形態及び変形例にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
　また、本明細書に記載された各実施形態における効果はあくまで例示であって限定されるものでは無く、他の効果があってもよい。
　なお、本技術は以下のような構成も取ることができる。
（１）
　所定場所に対するユーザの滞在状態の遷移を予測した予測情報を取得し、
　前記予測情報に基づき、接続するネットワークに関する制御を行う、制御部と、
　前記ネットワークを介して無線通信を行う通信部と、
　を備える通信装置。
（２）
　前記制御部は、前記滞在状態が遷移すると予測された場合に、前記ネットワークの優先度制御を行う、（１）に記載の通信装置。
（３）
　前記制御部は、前記滞在状態が遷移すると予測された場合に、接続する前記ネットワークを切り替えることで優先度制御を行う、（２）に記載の通信装置。
（４）
　前記制御部は、前記滞在状態が遷移すると予測された場合に、前記ネットワークへの接続又は遮断、及び、前記ネットワークの機能の有効化又は無効化の一方を行うことで優先度制御を行う、（２）又は（３）に記載の通信装置。
（５）
　前記制御部は、前記滞在状態が遷移すると予測された場合に、ネットワークサーチを行うことで優先度制御を行う、（２）～（４）のいずれか１つに記載の通信装置。
（６）
　前記制御部は、前記滞在状態が遷移すると予測された場合に、前記ネットワークに関するパラメータを変更することで優先度制御を行う、（２）～（５）のいずれか１つに記載の通信装置。
（７）
　前記制御部は、前記所定場所からの退出が予測された場合、前記所定場所に関連する前記ネットワークの優先度を低くする、（１）～（６）のいずれか１つに記載の通信装置。
（８）
　前記制御部は、前記所定場所への進入が予測された場合、前記所定場所に関連する前記ネットワークの優先度を高くする、（１）～（７）のいずれか１つに記載の通信装置。
（９）
　前記制御部は、前記ユーザの行動に基づいて前記滞在状態の前記遷移を予測する、（１）～（８）のいずれか１つに記載の通信装置。
（１０）
　前記制御部は、前記ユーザのモーション情報、前記ユーザの位置情報、前記ユーザの歩行情報、前記ユーザのアクティビティ情報、前記通信装置の使用状況、及び、環境情報の少なくとも１つに基づき、前記滞在状態の前記遷移を予測する、（９）に記載の通信装置。
（１１）
　前記制御部は、前記ユーザのモーション情報、前記ユーザの位置情報、及び、音情報の少なくとも１つに基づき、前記ユーザの行動として、服の着脱、靴の着脱、荷物の把持、及び、扉の開閉の少なくとも１つを推定する、（９）又は（１０）に記載の通信装置。
（１２）
　前記制御部は、前記所定場所に応じて取得した情報に基づき、前記滞在状態の前記遷移を予測する、（１）～（１１）のいずれか１つに記載の通信装置。
（１３）
　前記制御部は、前記ユーザの行動、及び、前記滞在状態の実際の遷移タイミングに基づき、前記遷移の予測に使用する予測器を学習する、（１）～（１２）のいずれか１つに記載の通信装置。
（１４）
　前記制御部は、他の装置から前記所定場所に応じた予測器を取得する、（１）～（１３）のいずれか１つに記載の通信装置。
（１５）
　前記制御部は、
　複数の端末装置それぞれから前記予測情報を取得し、
　複数の前記予測情報に基づき、複数の前記端末装置との間の通信の優先度を決定する、
　（１）に記載の通信装置。
（１６）
　所定場所に対するユーザの滞在状態の遷移を予測した予測情報を取得することと、
　前記予測情報に基づき、接続するネットワークに関する制御を行うことと、
　前記ネットワークを介して無線通信を行うことと、
　を含む通信方法。
１　通信システム
１０　端末装置
２０　アクセスポイント
３０　基地局
５０　情報処理装置
６０　サーバ装置
１１０、５１０、６１０　通信部
１２０、３３０、５２０、６２０　記憶部
１３０　センサ部
１４０、３４０、５３０、６３０　制御部
３１０　無線通信部
３２０　ネットワーク通信部

Claims (16)

  1. 　所定場所に対するユーザの滞在状態の遷移を予測した予測情報を取得し、
    　前記予測情報に基づき、接続するネットワークに関する制御を行う、制御部と、
    　前記ネットワークを介して無線通信を行う通信部と、
    　を備える通信装置。
  2. 　前記制御部は、前記滞在状態が遷移すると予測された場合に、前記ネットワークの優先度制御を行う、請求項１に記載の通信装置。
  3. 　前記制御部は、前記滞在状態が遷移すると予測された場合に、接続する前記ネットワークを切り替えることで優先度制御を行う、請求項２に記載の通信装置。
  4. 　前記制御部は、前記滞在状態が遷移すると予測された場合に、前記ネットワークへの接続又は遮断、及び、前記ネットワークの機能の有効化又は無効化の一方を行うことで優先度制御を行う、請求項２に記載の通信装置。
  5. 　前記制御部は、前記滞在状態が遷移すると予測された場合に、ネットワークサーチを行うことで優先度制御を行う、請求項２に記載の通信装置。
  6. 　前記制御部は、前記滞在状態が遷移すると予測された場合に、前記ネットワークに関するパラメータを変更することで優先度制御を行う、請求項２に記載の通信装置。
  7. 　前記制御部は、前記所定場所からの退出が予測された場合、前記所定場所に関連する前記ネットワークの優先度を低くする、請求項１に記載の通信装置。
  8. 　前記制御部は、前記所定場所への進入が予測された場合、前記所定場所に関連する前記ネットワークの優先度を高くする、請求項１に記載の通信装置。
  9. 　前記制御部は、前記ユーザの行動に基づいて前記滞在状態の前記遷移を予測する、請求項１に記載の通信装置。
  10. 　前記制御部は、前記ユーザのモーション情報、前記ユーザの位置情報、前記ユーザの歩行情報、前記ユーザのアクティビティ情報、前記通信装置の使用状況、及び、環境情報の少なくとも１つに基づき、前記滞在状態の前記遷移を予測する、請求項９に記載の通信装置。
  11. 　前記制御部は、前記ユーザのモーション情報、前記ユーザの位置情報、及び、音情報の少なくとも１つに基づき、前記ユーザの行動として、服の着脱、靴の着脱、荷物の把持、及び、扉の開閉の少なくとも１つを推定する、請求項９に記載の通信装置。
  12. 　前記制御部は、前記所定場所に応じて取得した情報に基づき、前記滞在状態の前記遷移を予測する、請求項１に記載の通信装置。
  13. 　前記制御部は、前記ユーザの行動、及び、前記滞在状態の実際の遷移タイミングに基づき、前記遷移の予測に使用する予測器を学習する、請求項１に記載の通信装置。
  14. 　前記制御部は、他の装置から前記所定場所に応じた予測器を取得する、請求項１に記載の通信装置。
  15. 　前記制御部は、
    　複数の端末装置それぞれから前記予測情報を取得し、
    　複数の前記予測情報に基づき、複数の前記端末装置との間の通信の優先度を決定する、
    　請求項１に記載の通信装置。
  16. 　所定場所に対するユーザの滞在状態の遷移を予測した予測情報を取得することと、
    　前記予測情報に基づき、接続するネットワークに関する制御を行うことと、
    　前記ネットワークを介して無線通信を行うことと、
    　を含む通信方法。
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