WO2023175673A1 - 情報処理システム、情報処理装置及び情報処理方法 - Google Patents

情報処理システム、情報処理装置及び情報処理方法 Download PDF

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WO2023175673A1
WO2023175673A1 PCT/JP2022/011336 JP2022011336W WO2023175673A1 WO 2023175673 A1 WO2023175673 A1 WO 2023175673A1 JP 2022011336 W JP2022011336 W JP 2022011336W WO 2023175673 A1 WO2023175673 A1 WO 2023175673A1
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WO
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deterioration
information processing
involvement
communication quality
factors
Prior art date
Application number
PCT/JP2022/011336
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
翔平 丸山
由明 西川
健夫 大西
英士 高橋
Original Assignee
日本電気株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 日本電気株式会社 filed Critical 日本電気株式会社
Priority to PCT/JP2022/011336 priority Critical patent/WO2023175673A1/ja
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    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B17/00—Monitoring; Testing
    • H04B17/30—Monitoring; Testing of propagation channels
    • H04B17/309—Measuring or estimating channel quality parameters

Definitions

  • the present invention relates to an information processing system, an information processing device, and an information processing method.
  • an image is acquired as surrounding information at a base station, terminal information indicating the status of the terminal device is received, and the acquired image and the received terminal information are used to communicate between the base station and the terminal device.
  • a monitoring system includes a monitoring device that controls a base station based on a monitoring result as to whether or not there is a factor that degrades the quality of wireless communication. It is said that this makes it possible to monitor factors that degrade reception quality in wireless communications for each mobile communication terminal.
  • Patent Document 2 received power and carrier sense information for each wireless terminal are statistically processed, and when the number of retransmissions increases, the usage environment of the wireless terminal is estimated from the statistical processing result information, and the estimated wireless A wireless communication system is disclosed that estimates failure factors from the usage environment of a terminal. It is said that this makes it possible to estimate failures caused by the environment in which the wireless terminal is used.
  • the technique described in Patent Document 1 or the technique described in Patent Document 2 is a technique for estimating whether or not there is a factor that degrades communication or whether there is a factor that causes a specific communication failure. It is not possible to estimate how much influence multiple factors have on communication deterioration or communication failure.
  • One aspect of the present invention has been made in view of the above problem, and an example of the purpose thereof is to estimate how much influence each of multiple factors has on communication deterioration or communication failure.
  • the aim is to provide the technology to
  • An information processing system includes an acquisition unit that acquires time series data of a radio wave index value that is an index of communication quality of wireless communication, and a radio wave propagation environment that adjusts the time series data according to the acquired time series data.
  • estimating means for estimating the strength of each of the communication quality deterioration factors caused by the deterioration, and deriving the degree of involvement of each of the deterioration factors in the communication quality deterioration according to the estimated strength of each of the deterioration factors. and a deriving means.
  • An information processing device includes an acquisition unit that acquires time series data of a radio wave index value that is an index of communication quality of wireless communication, and a radio wave propagation environment according to the acquired time series data.
  • estimating means for estimating the strength of each of the communication quality deterioration factors caused by the deterioration, and deriving the degree of involvement of each of the deterioration factors in the communication quality deterioration according to the estimated strength of each of the deterioration factors. and a deriving means.
  • An information processing method includes an acquisition step of acquiring time series data of a radio wave index value that is an index of communication quality of wireless communication, and a step of acquiring time series data of a radio wave index value, which is an index of communication quality of wireless communication, and adjusting the radio wave propagation environment according to the acquired time series data.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an information processing system 1 according to an exemplary embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing an example of information processing executed by the information processing system 1.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an information processing device 2 according to exemplary embodiment 1.
  • FIG. 3 is a flow diagram showing the flow of an information processing method S1 according to exemplary embodiment 1.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of an information processing device 2A according to a second exemplary embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a schematic diagram showing details of processing until the estimating unit estimates the deterioration factor strength according to the second exemplary embodiment.
  • FIG. 7 is a schematic diagram showing the flow of a learning method for an estimation model that is an estimation unit according to exemplary embodiment 2;
  • FIG. 7 is a schematic diagram illustrating an example of a method by which the derivation unit according to exemplary embodiment 2 derives the degree of involvement.
  • 12 is an example of a function table that the derivation unit according to the second exemplary embodiment includes instead of or in addition to functions.
  • 3 is a table showing an example of countermeasures taken against each deterioration factor.
  • 7 is a flowchart showing the flow of an information processing method S2 according to exemplary embodiment 2.
  • FIG. It is a block diagram showing the composition of information processing device 2B concerning exemplary embodiment 3 of the present invention.
  • FIG. 3 is a configuration diagram showing an example of an information processing system according to a fourth exemplary embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a configuration diagram showing another example of the information processing system according to the fourth exemplary embodiment.
  • 12 is a configuration diagram showing still another example of an information processing system according to exemplary embodiment 4.
  • FIG. FIG. 2 is a configuration diagram for realizing an information processing device using software.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an information processing system 1. As shown in FIG. 1
  • the information processing system 1 includes an acquisition section 11, an estimation section 12, and a derivation section 13.
  • the acquisition unit 11, the estimation unit 12, and the derivation unit 13 are connected to each other so as to be able to communicate information via an information communication network N such as the Internet.
  • an information communication network N such as the Internet.
  • Part or all of the acquisition unit 11, the estimation unit 12, and the derivation unit 13 may be placed on the cloud.
  • the acquisition unit 11 acquires time-series data of radio wave index values that are indicators of communication quality of wireless communication.
  • the estimation unit 12 estimates the strength of each of the communication quality deterioration factors caused by the radio wave propagation environment, according to the time series data acquired by the acquisition unit 11.
  • the derivation unit 13 derives the degree of involvement of each of the deterioration factors in the deterioration of the communication quality according to the strength of each of the deterioration factors estimated by the estimation unit 12.
  • Wireless communication is communication using radio waves, and refers to communication using 4G, LTE, 5G, local 5G, 6G, etc. as an example.
  • the propagation environment is the physical environment or electromagnetic environment that affects the propagation of radio waves, such as things that block radio waves such as mountains or structures, things that reflect radio waves such as structures or atmospheric conditions, or These include multiple radio wave transmission sources.
  • the acquisition section 11, the estimation section 12, and the derivation section 13 are forms of an acquisition means, an estimation means, and a derivation means, respectively, described in the claims.
  • FIG. 2 is a schematic diagram showing an example of information processing performed by the acquisition unit 11, the estimation unit 12, and the derivation unit 13.
  • the acquisition unit 11 acquires a radio wave index value that is an index of communication quality.
  • communication quality is defined, for example, by how accurately transmitted information is received or how quickly the information is received.
  • Communication quality includes, for example, data communication amount (throughput), data communication delay time, jitter, number of hybrid automatic retransmissions, number of hybrid automatic retransmissions exceeded, number of wireless link control retransmissions, block error ratio (Block Error Ratio will be explained later), packet It is defined by loss rate, bit error rate, etc.
  • the communication quality is determined by the values related to the received radio signal: RSRP [dBm] (RSRP will be explained later), RSRQ [dB] (RSRQ will be explained later), RSSI [dBm] (RSSI will be explained later), SINR [dB] ( (SINR will be described later), etc.
  • RSRP RSRP will be explained later
  • RSRQ RSRQ
  • RSSI RSSI [dBm]
  • SINR [dB] SINR
  • the estimation unit 12 estimates the strength of the deterioration factor (hereinafter also referred to as "deterioration factor strength").
  • the deterioration factor strength is an index that affects the magnitude of deterioration caused by the deterioration factor.
  • the estimation unit 12 estimates a deterioration factor strength related to attenuation due to radio wave distance, a deterioration factor strength related to attenuation due to shielding, a deterioration factor strength related to fading, etc. as the deterioration factor strength.
  • the types of deterioration factor strengths are not limited to the example shown in 202 in FIG.
  • the degree of involvement refers to a rate or value indicating how much influence has been exerted on deterioration of communication quality.
  • the derivation unit 13 refers to the estimated value of the deterioration factor strength shown in 202 in FIG. , it is derived that the fading is 60%.
  • the information processing system 1 includes the acquisition unit 11 that acquires time series data of radio wave index values, which are indicators of communication quality of wireless communication, and
  • the estimation unit 12 estimates the strength of each of the communication quality deterioration factors caused by the radio wave propagation environment, and the estimation unit 12 estimates the contribution of each deterioration factor to the communication quality deterioration according to the strength of each of the estimated deterioration factors.
  • a configuration including a derivation unit 13 that derives the degree is adopted. Therefore, the information processing system 1 according to the exemplary embodiment has the effect that it is possible to estimate how much influence each of a plurality of factors has on communication deterioration or communication failure. can get.
  • FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of the information processing device 2.
  • the information processing device 2 includes a control section 10, a memory 14, and a communication section 15.
  • the control unit 10 includes an acquisition unit 11, an estimation unit 12, and a derivation unit 13.
  • the acquisition unit 11, the estimation unit 12, and the derivation unit 13 have the same configuration and function as the acquisition unit 11, the estimation unit 12, and the derivation unit 13 described in the information processing system 1, so the description thereof will be omitted here. .
  • the memory 14 includes, for example, various types of volatile RAM (Random Access Memory) and nonvolatile ROM (Read Only Memory).
  • Various programs are stored in the ROM.
  • the various programs include, for example, an acquisition program, an estimation program, and a derivation program.
  • the control unit 10 implements the functions of the acquisition unit 11, the estimation unit 12, and the derivation unit 13 by loading various programs into the RAM and executing them.
  • the communication unit 15 performs information communication with the outside of the information processing device under the control of the control unit 10.
  • the acquisition unit 11 acquires the radio wave index value via the communication unit 15.
  • the derivation unit 13 may transmit the derived degree of involvement to the outside via the communication unit 15.
  • the acquisition unit 11, estimation unit 12, derivation unit 13, memory 14, and communication unit 15 do not necessarily need to be configured as one device.
  • a portion of the acquisition unit 11, the estimation unit 12, the derivation unit 13, the memory 14, and the communication unit 15 may be incorporated in a housing separate from the information processing device 2.
  • the information processing device 2 includes the control unit 10 including the acquisition unit 11, the estimation unit 12, and the derivation unit 13, the memory 14, and the communication unit 15. According to the information processing device 2 having such a configuration, the same effects as the above-described information processing system 1 can be obtained.
  • FIG. 4 is a flow diagram showing the flow of the information processing method S1 executed by the information processing system 1 or the information processing device 2 described above. As shown in FIG. 4, the information processing method S1 includes step S11, step S12, and step S13.
  • step S11 the acquisition unit 11 acquires time-series data of radio wave index values that are indicators of communication quality of wireless communication (acquisition step).
  • the types of radio wave index values are as described above.
  • step S12 the estimation unit 12 estimates the strength of each of the communication quality deterioration factors caused by the radio wave propagation environment according to the acquired time series data (estimation step).
  • the meanings of the deterioration factor and deterioration factor strength are as described above.
  • step S13 the derivation unit 13 derives the degree of involvement in communication quality deterioration for each deterioration factor according to the estimated strength of each deterioration factor (derivation step).
  • the meaning of the degree of involvement is as described above.
  • the degree of involvement of each deterioration factor in the deterioration of the communication quality is derived according to the estimated strength of each of the deterioration factors.
  • an acquisition step, an estimation step of estimating the strength of each of the communication quality deterioration factors caused by the radio wave propagation environment according to the acquired time series data, and according to the strength of each of the estimated deterioration factors A configuration is adopted that includes a derivation step of deriving the degree of involvement in communication quality deterioration for each deterioration factor.
  • the information processing method S1 it is possible to estimate how much influence each of a plurality of factors has on communication deterioration or communication failure. can get. Therefore, it is possible to take measures to eliminate deterioration factors that are highly involved, and it is possible to efficiently improve communication quality.
  • Example Embodiment 2 A second exemplary embodiment of the invention will be described in detail with reference to the drawings. Note that components having the same functions as those described in the first exemplary embodiment are denoted by the same reference numerals, and the description thereof will be omitted as appropriate.
  • FIG. 5 is a block diagram showing the configuration of an information processing device 2A according to the second exemplary embodiment.
  • the information processing device 2A includes a control section 10A, a memory 14, and a communication section 15.
  • the control unit 10A includes an acquisition unit 11, an estimation unit 12, a derivation unit 13, a totalization unit 16, a countermeasure execution unit 17, and an output unit 18.
  • the information processing device 2A shown in FIG. 5 is described as having each part arranged together as one device, it is not limited to such a configuration.
  • some or all of the parts may be located at different locations and connected to each other so as to be able to communicate information.
  • a part or all of each part may be arranged on the cloud. This also applies to the exemplary embodiments shown below.
  • the acquisition unit 11 acquires time-series data of radio wave index values, which are indicators of the communication quality of radio communication.
  • the estimation unit 12 refers to the time series data acquired by the acquisition unit 11 and estimates the deterioration factor strength for each communication quality deterioration factor caused by the radio wave propagation environment.
  • the estimation unit 12 is a machine learned estimation model.
  • the derivation unit 13 derives the degree of involvement of each deterioration factor according to a common deterioration index value obtained by converting the strength of each deterioration factor estimated by the estimation unit 12. The specific processing contents of the estimation unit 12 and the derivation unit 13 will be described later.
  • the memory 14 and the communication unit 15 are the same as the memory 14 and the communication unit 15 described in the information processing device 2 according to the first exemplary embodiment, so a description thereof will be omitted here.
  • the aggregation unit 16 aggregates the time-series data of the radio wave index values acquired by the acquisition unit 11 and records it in the memory 14 as, for example, CSV (Comma Separated Value) data.
  • the estimation unit 12 reads this CSV data from the memory 14 and estimates the deterioration factor intensity.
  • the countermeasure execution unit 17 executes countermeasures to improve communication quality according to the degree of involvement derived by the derivation unit 13. Specifically, the countermeasure execution unit 17 extracts a deterioration factor with a large degree of involvement, selects and executes a countermeasure for eliminating the deterioration factor. As an example, the countermeasure execution unit 17 may select and execute a countermeasure for the deterioration factor with the greatest degree of involvement. Alternatively, the countermeasure execution unit 17 extracts a plurality of deterioration factors in descending order of degree of involvement, selects and executes countermeasures for these deterioration factors, until the total degree of involvement reaches a predetermined degree. You can. The types of countermeasures will be discussed later.
  • the output unit 18 outputs the degree of involvement derived by the derivation unit 13 to the outside.
  • the output degree of involvement is displayed, for example, on a display or the like (not shown).
  • the user can view the output degree of involvement, consider what countermeasures to take, and execute the countermeasures.
  • the output unit 18 may transmit the degree of involvement to an external countermeasure control device (not shown).
  • the countermeasure control device can receive the degree of involvement and execute the necessary countermeasures.
  • FIG. 6 is a schematic diagram showing the details of the process until the estimation unit 12 estimates the deterioration factor strength.
  • 601 in FIG. 6 is a specific example of time-series data of radio wave index values acquired by the acquisition unit 11.
  • the radio wave index value fluctuates. Specific examples of deterioration factors will be described later.
  • the radio wave index value acquired by the acquisition unit 11 is the instantaneous value of Reference Signal Received Power (hereinafter referred to as "RSRP") every 0.1 milliseconds at a certain time.
  • RSRP Reference Signal Received Power
  • RSSI Received Signal Strength Indicator
  • RSRP is the received power (unit: dBm, etc.) of the reference signal per resource element (bandwidth 15 kHz) from the transmitter.
  • RSSI is the received power of the entire band (unit: dBm, etc.).
  • RSRQ is obtained by dividing RSRP by RSSI and multiplying it by the number of resource blocks (unit: dB, etc.).
  • the acquisition unit 11 receives a reference signal and a communication signal transmitted from a transmitter (for example, a mobile radio base station), and calculates RSRP, RSRQ, and RSSI.
  • radio wave index values are merely examples, and the radio wave index values acquired by the acquisition unit 11 may be a part of them, or may include radio wave index values other than these.
  • a signal to interference plus noise power ratio hereinafter referred to as "SINR" or the like may be used as other radio wave index values.
  • SINR is the ratio of noise power including interference to signal power (unit: dB, etc.).
  • time series data that has been aggregated by the aggregation unit 16 and recorded in the memory 14.
  • the types of time series data are not limited to the illustrated RSRP, RSRQ, and RSSI.
  • the estimation unit 12 acquires time series data 602 and estimates the deterioration factor strength.
  • the estimation unit 12 is a machine-learned estimation model.
  • the estimation unit 12 is a model trained using time series data obtained by simulating deterioration factors in advance. That is, the estimation unit 12 is a trained estimation model that receives time series data of radio wave index values as input and outputs deterioration factor strength. The machine learning method for the estimation model will be described later.
  • the 604 in FIG. 6 is an example of the estimated value of the deterioration factor strength estimated by the estimation unit 12.
  • the deterioration factor strength is an index that affects the magnitude of deterioration caused by the deterioration factor.
  • the estimation unit 12 which is an estimation model, acquires CSV data 602 of radio wave index values, and calculates that the moving speed of the receiver is B (m/s), the amount of attenuation due to shielding is C (dB), and the K factor is An example is shown in which the output is D(-).
  • the moving speed of the receiver is the deterioration factor strength related to the deterioration factor of attenuation due to distance of radio waves.
  • Distance attenuation of radio waves is the attenuation of radio waves due to an increase in the distance between a transmitter and a receiver.
  • the attenuation of radio waves due to distance can also be referred to as the deterioration of radio waves due to distance.
  • the amount of attenuation due to shielding is the strength of a deterioration factor related to the deterioration factor of attenuation due to shielding of radio waves. Attenuation due to shielding of radio waves can also be referred to as deterioration due to shielding of radio waves.
  • the K factor is the strength of the deterioration factor related to the deterioration factor of radio wave fading. Fading means that radio waves fluctuate over time due to various factors such as interference, reflection, and polarization, and can also be referred to as deterioration due to fading of radio waves.
  • the K factor is given as the ratio between the power of the direct wave and the power of the sum of N elementary waves.
  • the deterioration factors are not limited to these.
  • interference, congestion, and handover may also be included. That is, the deterioration factors may include at least one of distance, shielding, fading, interference, congestion, and handover.
  • Deterioration due to interference is deterioration caused by radio waves from multiple transmitters (base stations or wireless terminals) interfering with each other. Congestion is a degradation caused by not having enough frequencies allocated to the receiver. Deterioration due to handover is deterioration caused by a wireless terminal located near the cell boundary of two adjacent base stations repeating handover between the two base stations.
  • FIG. 7 is a schematic diagram showing the flow of the learning method of the estimation model that is the estimation unit 12.
  • the estimation model is trained using a radio wave communication state simulator (hereinafter referred to as "simulator").
  • the simulator measures the transmitter's transmitting method, transmitting conditions such as transmitting output, receiver's receiving method, receiving conditions such as receiving capacity, distance between the transmitter and receiver, spatial conditions such as types of obstacles, etc.
  • a simulation is performed to calculate changes in the reception level by changing it over time.
  • the 701 in FIG. 7 is an example of a condition value of the magnitude of the deterioration factor strength, which is a condition for simulation.
  • the user inputs such a condition value as one of the simulation conditions, and the output value output by the simulator is obtained.
  • the simulation conditions are preferably conditions that simulate the actual radio wave environment in which the degree of involvement is to be derived using the information processing device 2A.
  • an estimation model trained under simulation conditions that simulate an actual radio wave environment it is possible to derive a highly accurate degree of involvement. For example, in the example shown in 701 in FIG.
  • a robot or work equipment that receives control signals and performs work on its own in a factory or work site, and a transmitter that transmits control signals to operate the robot or work equipment (receiver) Since we want to estimate the strength of deterioration factors of radio waves between However, if it is desired to estimate the deterioration factor strength in different radio wave transmission/reception environments, it is preferable to set different deterioration factor strengths.
  • 702 in FIG. 7 is an example of the radio wave index value output from the simulator.
  • the vertical axis of 702 represents RSRP (dBm), and the horizontal axis represents time (t).
  • RSRP RSRP
  • t time
  • 703 in FIG. 7 is data obtained by compiling time-series data of radio wave index values output from the simulator as CSV data.
  • the user inputs the time-series data 703 obtained through the simulation to the estimation unit 12 (estimation model), and trains it so that the output value 705 approaches the simulation condition value 701.
  • . 705 in FIG. 7 is an example of the output value of the deterioration factor strength output by the estimation unit 12.
  • the moving speed of the receiver is B'
  • the amount of attenuation due to shielding is C'
  • the K factor is D'.
  • the estimation model is trained so that these values approach the simulation condition values B, C, and D, respectively. That is, the estimated model updates the parameters and weights of the estimated model so that the error between the output value 705 and the simulation condition value 701 becomes smaller. Then, the update ends when the error between the output value and the condition value falls within a predetermined range.
  • the derivation unit 13 converts the strength of each of the deterioration factors into a common deterioration index value according to the parameters specified based on the data of the deterioration index values obtained by simulating the deterioration factors.
  • the derivation unit 13 includes a conversion means created in advance to convert each of the deterioration factor intensities into a common deterioration index value.
  • the conversion means is, for example, a function or a function table including predetermined parameters.
  • the derivation unit 13 refers to the common deterioration index value and derives the degree of involvement of each deterioration factor in the deterioration of communication quality.
  • the deterioration index value is a numerical value that represents each degree of deterioration due to a plurality of deterioration factors as a specific evaluation value.
  • This specific evaluation value is called a common deterioration index value.
  • the type of common deterioration index value is not limited as long as it can quantify the degree of deterioration caused by different deterioration factors.
  • the deterioration index values include data communication amount (throughput), data communication delay time, jitter, number of hybrid automatic retransmissions, number of hybrid automatic retransmissions exceeded, number of radio link control retransmissions, and block error ratio (hereinafter referred to as "BLER"). ), packet loss rate, and bit error rate.
  • the amount of data communication (throughput) is the amount of data communication (bits) per unit time.
  • the data communication delay time is the time it takes for data transmitted from a transmitter to be received by a receiver. Jitter is when data arrives in the wrong order or cannot be received due to fluctuations in data transmission time.
  • the number of hybrid automatic retransmissions is the number of automatic retransmissions in a hybrid method (an automatic retransmission request method in which a code is added to the packet to notify the presence or absence of data corruption).
  • the hybrid automatic retransmission excess number is the number of cases in which the number of automatic retransmissions using the hybrid method exceeds a predetermined number.
  • the number of radio link control retransmissions is the number of times an IP packet whose transmission has failed in the radio link control sublayer is retransmitted.
  • BLER is the ratio of blocks with errors to the total number of blocks transmitted.
  • Packet loss rate is the rate at which transmitted packets do not reach the receiving side.
  • the bit error rate is the rate at which part of the transmitted data has an error.
  • FIG. 8 is a schematic diagram showing an example of a method in which the derivation unit 13 converts the deterioration factor strength into a common deterioration index value and further derives the degree of involvement.
  • Equation (1) is an example of a function included in the derivation unit 13.
  • the function f expressed by Equation (1) is a function that inputs parameters a, b, c, and d and outputs a deterioration index value X.
  • the deterioration index value X is the amount of decrease in throughput (data communication amount), but functions can be similarly set for other deterioration index values.
  • Parameter a is the initial distance between the receiver and transmitter (m)
  • parameter b is the moving speed of the receiver (m/s)
  • parameter c is the shielding attenuation (dBm)
  • parameter d is the fading K factor (-). It is.
  • the parameter a is the initial distance between the receiver and the transmitter, and is a constant.
  • the unit is arbitrary and can be set according to the environment in which it is actually applied.
  • the derivation unit 13 calculates the deterioration index value using equation (1) as follows.
  • the derivation unit 13 can convert the deterioration factor strength into a common deterioration index value, which is the amount of decrease in throughput.
  • the derivation unit 13 derives the degree of involvement of each deterioration factor according to the magnitude of this deterioration index value.
  • the derivation unit 13 can derive the ratio of deterioration index values for each deterioration factor as the degree of involvement of each deterioration factor.
  • the degree of involvement by distance attenuation is derived as 10 (%)
  • the degree of involvement by shielding is 30 (%)
  • the degree of involvement by fading is 60 (%).
  • Ru Further, as shown in 805 in FIG. 8, the degree of involvement may be displayed in a pie chart.
  • FIG. 9 is an example of a function table that the derivation unit 13 includes instead of or in addition to the functions.
  • a throughput X is given as a deterioration index value according to the initial distance a, the moving speed b of the receiver, the attenuation amount c due to shielding, and the value of the K factor d.
  • This function table can be created in advance by simulation. This simulation can be performed by the simulator described above.
  • Deterioration index values for deterioration factor intensities that are not in the function table of FIG. 9 may be calculated by interpolating from the preceding and following values. Deterioration index values other than throughput can also be calculated by simulation. Such a table may be provided for each deterioration index value, and the function table may be used depending on the acquired radio wave index value. Note that the above-mentioned function equation (1) may be created from data obtained by a simulator (for example, the function table shown in FIG. 9, etc.).
  • the countermeasure execution unit 17 extracts the deterioration factor with a large degree of involvement, selects and executes a measure to eliminate the deterioration factor. can.
  • measures to improve communication quality which are executed by the measure execution unit 17.
  • FIG. 10 is a table showing an example of countermeasures taken against each deterioration factor. As illustrated, examples of countermeasures against distance attenuation include transmitter power adjustment or transmitter handover threshold adjustment. Transmitter power adjustment is a measure to increase transmission output. Transmitter handover threshold adjustment is to lower the received power threshold for handover. Handover threshold adjustment is effective in cases of deterioration due to frequent handovers.
  • Examples of countermeasures against deterioration due to shielding include setting the MCS (Modulation and Coding Scheme) of the receiver lower, or changing the movement route of the receiver.
  • MCS is a combination of a data modulation method and a channel coding rate, and by adjusting this, SINR can be improved.
  • Changing the moving route of the receiver is a method of suppressing deterioration due to shielding by moving the receiver while avoiding shielding objects between the transmitter and receiver.
  • Examples of countermeasures against deterioration due to fading include setting the receiver's MCS lower, reducing the number of multiplexed transmitters, and increasing the number of receiver antennas.
  • the MCS settings are as described above.
  • a method of reducing the number of multiplexed transmitters can reduce deterioration due to interference and the like.
  • Increasing the number of receiver antennas is a way to reduce degradation by increasing reception capability.
  • the countermeasure execution unit 17 is installed in the base station, for example, and may refer to the degree of involvement obtained from the derivation unit 13 to execute countermeasures to improve the transmission capability of the base station.
  • a control signal may be transmitted from the base station to each receiver so as to take measures to improve reception capability.
  • the user may look at the degree of involvement output by the output unit 18, consider what countermeasures to take, and execute the countermeasures.
  • the user can take measures such as changing the installation location of the base station, changing the number of receiver antennas, and reducing the number of multiplexed transmitters.
  • countermeasures that can be executed by the countermeasure execution unit 17 include adjusting the power of the transmitter, changing parameters of the base station or the transceiver, and the like.
  • the derivation unit 13 calculates the degree of involvement of each deterioration factor according to the common deterioration index value obtained by converting the strength of each deterioration factor.
  • a structure of deriving the information is adopted.
  • the deterioration factor strength also has a different unit dimension for each deterioration factor.
  • it is possible to derive the degree of involvement of which deterioration factors are involved in the deterioration of communication quality. can.
  • the deterioration factor strength can be compared using a common deterioration index value. This effect can be obtained.
  • the derivation unit 13 calculates the deterioration factor according to the parameter specified based on the data of the deterioration index value obtained by simulating the deterioration factor.
  • a configuration is adopted in which each intensity is converted into a common deterioration index value. Therefore, according to the information processing device 2A according to the present exemplary embodiment, it is possible to obtain the effect that it is possible to accurately convert into a deterioration index value based on simulation.
  • the estimation unit 12 is a model trained using time series data obtained by simulating deterioration factors in advance. ing. Therefore, according to the information processing device 2A according to the present exemplary embodiment, it is possible to estimate the deterioration factor strength with high accuracy.
  • FIG. 11 is a flowchart showing the flow of the information processing method S2 executed by the above-mentioned information processing device 2A. As shown in FIG. 11, the information processing method S2 includes steps S21 to S23B.
  • An information processing method characterized by comprising:
  • step S21 the acquisition unit 11 acquires time-series data of radio wave index values, which are indicators of communication quality of wireless communication (acquisition step).
  • the types of radio wave index values are as described above.
  • step S22 the estimation unit 12 estimates the strength of each of the communication quality deterioration factors caused by the radio wave propagation environment according to the time series data acquired by the acquisition unit 11 (estimation step).
  • step S23A the derivation unit 13 converts the strength of each of the deterioration factors estimated by the estimation unit 12 into a common deterioration index value (conversion step).
  • step S23B the derivation unit 13 derives the degree of involvement of each deterioration factor according to the converted deterioration index value (derivation step).
  • the above information processing method S2 by converting deterioration factor intensities that cannot be simply compared into common deterioration index values and referring to them, it is possible to determine which deterioration factors contribute to the deterioration of communication quality and to what extent. The degree of involvement can be derived. Therefore, in addition to the effect of the information processing method S1 according to the first exemplary embodiment, it is possible to obtain the effect that deterioration factor strengths can be compared using a common deterioration index value.
  • Example Embodiment 3 A third exemplary embodiment of the invention will be described in detail with reference to the drawings. Note that components having the same functions as those described in exemplary embodiments 1 and 2 are denoted by the same reference numerals, and the description thereof will not be repeated.
  • FIG. 12 is a block diagram showing the configuration of the information processing device 2B according to the third exemplary embodiment.
  • the information processing device 2B includes a control section 10B, a memory 14, and a communication section 15.
  • the control unit 10B includes an acquisition unit 11, an estimation unit 12, a derivation unit 13, an aggregation unit 16, a countermeasure execution unit 17, an output unit 18, and a model learning unit 19.
  • the estimation unit 12 is an estimation model that can be machine learned. Note that some or all of the above-mentioned units may be placed in different locations and connected to each other so as to be able to communicate information. Moreover, some or all of the above-mentioned units may be arranged on the cloud.
  • the model learning unit 19 causes the estimation unit 12 to learn the estimation model.
  • An example of a method for learning the estimation model is the method described with reference to FIG. 7 in the second exemplary embodiment.
  • the model learning unit 19 externally acquires the condition value of the deterioration factor strength of the simulation and the simulation result of the radio wave index value under the condition.
  • the model learning unit 19 acquires a simulation condition value and a simulation result of a radio wave index value under the condition from an external database via the communication unit 15.
  • the model learning unit 19 may acquire the simulation condition value input by the user and the simulation result of the radio wave index value under the condition.
  • the model learning unit 19 transmits the obtained simulation condition values and the simulation results of the radio wave index value to the estimation unit 12.
  • the estimation unit 12 updates the parameters and weights of the estimation model so that the error between the estimated value of the deterioration factor strength estimated based on the simulation result of the radio wave index value and the simulation condition value becomes small.
  • the model learning unit 19 ends the update when the error between the estimated value and the condition value falls within a predetermined range. This completes the learning of the estimation model.
  • estimation unit 12 may be an estimation model that has already been trained or may be an estimation model that has not yet been learned. Even if the estimation unit 12 uses an already trained estimation model, it may be trained using additional simulation condition values and simulation results of radio wave index values.
  • Example Embodiment 4 A fourth exemplary embodiment of the invention will be described in detail with reference to the drawings. Note that components having the same functions as those described in exemplary embodiments 1 to 3 are denoted by the same reference numerals, and the description thereof will not be repeated.
  • FIG. 13 is a configuration diagram showing an example of an information processing system according to the fourth exemplary embodiment.
  • the information processing system 1A according to the fourth exemplary embodiment includes an acquisition section 11, an estimation section 12, a derivation section 13, a totalization section 16, a countermeasure execution section 17, and an output section 18.
  • the information processing system 1A is a communication system that transmits information from a transmitter 22 to a receiver 23 via a base station 30. 23 and take necessary measures. That is, the acquisition unit 11 acquires the radio wave index value between the transmitter 22 and the base station 30 and the radio wave index value between the base station 30 and the receiver 23, and uses the radio wave index value to 12 estimates the deterioration factor strength, and the derivation unit 13 derives the degree of involvement in deterioration of communication quality from the deterioration factor strength. Then, the countermeasure execution unit 17 selects a countermeasure according to the degree of involvement, generates a countermeasure signal, and transmits it to the transmitter 22, the receiver 23, or the base station 30, thereby executing the countermeasure. In this exemplary embodiment, the countermeasure execution unit 17 is located at a different location from the base station 30, transmitter 22, and receiver 23.
  • the transmitter 22 and the receiver 23 both communicate with the base station 30 operated by a carrier operator, but the present invention is not limited to this.
  • a system in which the transmitter 22 and receiver 23 communicate directly such as local 5G that uses equipment independent of a base station operated by a carrier operator, may be used.
  • the information processing system 1A monitors the quality of communication from the transmitter 22 to the receiver 23 and takes necessary measures.
  • the user who has viewed the information output from the output unit 18 may take appropriate measures.
  • FIG. 14 is a configuration diagram showing another example of the information processing system according to the fourth exemplary embodiment.
  • the information processing system 1B according to the fourth exemplary embodiment includes an acquisition section 11, an estimation section 12, a derivation section 13, an aggregation section 16, a countermeasure execution section 17, and an output section 18.
  • the countermeasure execution unit 17 is located in the base station 30.
  • the information processing system 1B monitors the communication quality between the transmitter 22 and the base station 30 and the communication quality between the base station 30 and the receiver 23, and takes necessary measures.
  • the countermeasure execution unit 17 appropriately generates and transmits a countermeasure signal for the base station 30, the transmitter 22, or the receiver 23.
  • the countermeasure execution unit 17 since the countermeasure execution unit 17 is arranged in the base station 30, there is an advantage that the countermeasure signal can be directly transmitted from the base station 30 to the transmitter 22 or the receiver 23. Another advantage is that the options for countermeasures for the base station 30 are expanded.
  • FIG. 15 is a configuration diagram showing still another example of the information processing system according to the fourth exemplary embodiment.
  • the information processing system 1C according to the fourth exemplary embodiment includes an acquisition section 11, an estimation section 12, a derivation section 13, a totalization section 16, a countermeasure execution section 17, and an output section 18.
  • the transmitter 22 is a transmitter located in a remote control system 22 that remotely controls a working robot or a working machine, which is the receiver 23 .
  • the remote control system 22 includes a countermeasure execution unit 17 and a receiver countermeasure execution unit 21.
  • the information processing system 1C monitors the communication quality between the transmitter 22 and the base station 30 and the communication quality between the base station 30 and the receiver 23, and takes necessary measures.
  • the receiver countermeasure execution unit 21 also serves as a control device for the receiver 23 , acquires the countermeasure signal generated by the countermeasure execution unit 17 to be transmitted to the receiver 23 , and transmits it to the receiver 23 .
  • the receiver countermeasure execution unit 21 also serves as a control device for the receiver 23 , acquires the countermeasure signal generated by the countermeasure execution unit 17 to be transmitted to the receiver 23 , and transmits it to the receiver 23 .
  • stable operation of the equipment can be ensured by placing part of the information processing system 1C in equipment that includes information communication equipment, monitoring the communication quality of the information communication equipment, and taking measures. . For example, if the moving route of the receiver 23 cannot be changed, other measures can be taken. In this way, by providing the remote control system 22 with the countermeasure execution unit 17, it is possible to take countermeasures suitable for remote control.
  • Some or all functions of the information processing systems 1, 1A, 1B, 1C and information processing devices 2, 2A, 2B are implemented by hardware such as integrated circuits (IC chips). It may be realized by , or it may be realized by software.
  • the information processing device or the like is realized by, for example, a computer that executes instructions of a program that is software that implements each function.
  • a computer that executes instructions of a program that is software that implements each function.
  • An example of such a computer (hereinafter referred to as computer C) is shown in FIG.
  • Computer C includes at least one processor C1 and at least one memory C2.
  • a program P for operating the computer C as an information processing device or the like is recorded in the memory C2.
  • the processor C1 reads the program P from the memory C2 and executes it, thereby realizing various functions of the information processing device and the like.
  • Examples of the processor C1 include a CPU (Central Processing Unit), GPU (Graphic Processing Unit), DSP (Digital Signal Processor), MPU (Micro Processing Unit), FPU (Floating Point Number Processing Unit), and PPU (Physics Processing Unit). , a microcontroller, or a combination thereof.
  • a flash memory for example, a flash memory, an HDD (Hard Disk Drive), an SSD (Solid State Drive), or a combination thereof can be used.
  • the computer C may further include a RAM (Random Access Memory) for expanding the program P during execution and temporarily storing various data. Further, the computer C may further include a communication interface for transmitting and receiving data with other devices. Further, the computer C may further include an input/output interface for connecting input/output devices such as a keyboard, a mouse, a display, and a printer.
  • RAM Random Access Memory
  • the program P can be recorded on a non-temporary tangible recording medium M that is readable by the computer C.
  • a recording medium M for example, a tape, a disk, a card, a semiconductor memory, or a programmable logic circuit can be used.
  • Computer C can acquire program P via such recording medium M.
  • the program P can be transmitted via a transmission medium.
  • a transmission medium for example, a communication network or broadcast waves can be used.
  • Computer C can also obtain program P via such a transmission medium.
  • the derivation means converts the strength of each of the deterioration factors into a common deterioration index value according to a parameter specified based on data of the deterioration index value obtained by simulating the deterioration factor.
  • the strength of the deterioration factor can be estimated with high accuracy.
  • the user since the user can check the degree of involvement, the user can take measures according to the degree of involvement, and communication quality can be efficiently improved.
  • the radio wave index value includes at least one of reference signal reception strength, reference signal reception quality, reception signal strength, and signal power to interference and noise power ratio, according to any one of Supplementary Notes 1 to 6. Information processing system.
  • the strength of the deterioration factor can be estimated using various radio wave index values.
  • the deterioration index value is at least one of data communication amount, data communication delay time, jitter, hybrid automatic retransmission count, hybrid automatic retransmission excess count, radio link control retransmission count, block error rate, packet loss rate, and bit error rate.
  • the information processing system according to supplementary note 2 or 3, which is information regarding either.
  • appendix 10 The information processing system according to appendix 4, further comprising a learning means for learning the model.
  • Appendix 11 an acquisition means for acquiring time-series data of radio wave index values, which are indicators of communication quality of wireless communications, and the strength of each of the communication quality deterioration factors caused by the radio wave propagation environment, according to the acquired time-series data. and derivation means for deriving the degree of involvement of each of the deterioration factors in the deterioration of the communication quality according to the estimated strength of each of the deterioration factors. Processing equipment.
  • Appendix 12 The information processing device according to appendix 11, wherein the derivation means derives the degree of involvement for each deterioration factor according to a common deterioration index value obtained by converting the intensity of each of the deterioration factors.
  • the derivation means converts the strength of each of the deterioration factors into a common deterioration index value according to a parameter specified based on data of the deterioration index value obtained by simulating the deterioration factor.
  • the information processing device according to appendix 12.
  • Appendix 14 The information processing device according to any one of appendices 11 to 13, wherein the estimation means is a model learned using the time series data obtained by simulating the deterioration factors in advance.
  • Appendix 17 an acquisition step of acquiring time-series data of radio wave index values, which are indicators of communication quality of wireless communication, and the strength of each of the communication quality deterioration factors caused by the radio wave propagation environment according to the acquired time-series data; and a deriving step of deriving the degree of involvement of each of the deterioration factors in the deterioration of the communication quality according to the estimated strength of each of the deterioration factors. Processing method.
  • Appendix 18 The information processing method according to appendix 17, wherein the deriving step is a step of deriving the degree of involvement for each deterioration factor according to a common deterioration index value obtained by converting the intensity of each of the deterioration factors.
  • the deriving step is a step of converting the strength of each of the deterioration factors into a common deterioration index value according to a parameter specified based on the data of the deterioration index value obtained by simulating the deterioration factor.
  • An information processing system comprising at least one processor, wherein the processor executes acquisition processing, estimation processing, and derivation processing.
  • this information processing system may further include a memory, and this memory stores a program for causing the processor to execute the acquisition process, the estimation process, and the derivation process. Good too. Further, this program may be recorded on a computer-readable non-transitory tangible recording medium.

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Abstract

通信の劣化又は通信障害に対して、複数の要因がそれぞれどの程度の影響を与えているかを推定するために、情報処理システム（１）は、無線通信の通信品質の指標である電波指標値の時系列データを取得する取得部（１１）と、取得した時系列データに応じて、電波の伝搬環境に起因する通信品質の劣化要因の各々の強度を推定する推定部（１２）と、推定された劣化要因の各々の強度に応じて、劣化要因ごとの通信品質の劣化に対する関与の度合いを導出する導出部（１３）と、を備える。

Description

情報処理システム、情報処理装置及び情報処理方法
　本発明は、情報処理システム、情報処理装置及び情報処理方法に関する。
　近年における無線通信技術の規格は４Ｇから５Ｇへと進化しており、さらに次世代技術の開発も進められている。このような通信技術の進展に伴い、通信データ量及び通信速度が増加し、またユーザの数とユーザが無線通信技術を利用する場面も増加している。一方で、通信の品質の劣化、又は通信障害がいろいろな原因により発生するため、通信が途絶する前に原因を究明し、何らかの対策を講じることが望まれている。
　例えば、特許文献１には、基地局における周囲情報として画像を取得し、端末装置の状態を示す端末情報を受信し、取得した画像と受信した端末情報とを用いて、基地局と端末装置との間の無線通信の品質を劣化させる要因が存在するか否かの監視結果に基づいて基地局を制御する監視装置とを備える監視システムが開示されている。これにより、無線通信における受信品質を劣化させる要因を携帯通信端末毎に監視することができるとされている。
　また、特許文献２には、無線端末ごとの受信電力とキャリアセンス情報とを統計処理し、再送回数が増加した際に、統計処理の結果情報より無線端末の利用環境を推定し、推定した無線端末の利用環境から障害要因を推定する無線通信システムが開示されている。これにより、無線端末の利用環境に起因する障害を推定することができるとされている。
日本国特開2018-6844号公報 日本国特開2014-116660号公報
　しかしながら、特許文献１に記載の技術、又は特許文献２に記載の技術は、通信を劣化させる要因があるか否か、あるいは特定の通信障害の要因があるか否かを推定する技術であり、通信の劣化又は通信障害に対して、複数の要因がどの程度の影響を与えているかまでは推定することはできない。
　本発明の一態様は、上記の問題に鑑みてなされたものであり、その目的の一例は、通信の劣化又は通信障害に対して、複数の要因がそれぞれどの程度の影響を与えているかを推定する技術を提供することである。
　本発明の一側面に係る情報処理システムは、無線通信の通信品質の指標である電波指標値の時系列データを取得する取得手段と、取得した前記時系列データに応じて、電波の伝搬環境に起因する前記通信品質の劣化要因の各々の強度を推定する推定手段と、推定された前記劣化要因の各々の強度に応じて、前記劣化要因ごとの前記通信品質の劣化に対する関与の度合いを導出する導出手段と、を備える。
　本発明の一側面に係る情報処理装置は、無線通信の通信品質の指標である電波指標値の時系列データを取得する取得手段と、取得した前記時系列データに応じて、電波の伝搬環境に起因する前記通信品質の劣化要因の各々の強度を推定する推定手段と、推定された前記劣化要因の各々の強度に応じて、前記劣化要因ごとの前記通信品質の劣化に対する関与の度合いを導出する導出手段と、を備える。
　本発明の一側面に係る情報処理方法は、無線通信の通信品質の指標である電波指標値の時系列データを取得する取得ステップと、取得した前記時系列データに応じて、電波の伝搬環境に起因する前記通信品質の劣化要因の各々の強度を推定する推定ステップと、推定された前記劣化要因の各々の強度に応じて、前記劣化要因ごとの前記通信品質の劣化に対する関与の度合いを導出する導出ステップと、を含む。
　本発明の一態様によれば、通信の劣化又は通信障害に対して、複数の要因がそれぞれどの程度の影響を与えているかを推定する技術を提供することができる。
本発明の例示的実施形態１に係る情報処理システム１の構成を示すブロック図である。 情報処理システム１が実行する情報処理の一例を示す模式図である。 例示的実施形態１に係る情報処理装置２の構成を示すブロック図である。 例示的実施形態１に係る情報処理方法Ｓ１の流れを示すフロー図である。 本発明の例示的実施形態２に係る情報処理装置２Ａの構成を示すブロック図である。 例示的実施形態２に係る推定部が劣化要因強度を推定するまで処理の詳細を示す模式図である。 例示的実施形態２に係る推定部である推定モデルの学習方法の流れを示す模式図である。 例示的実施形態２に係る導出部が関与の度合いを導出する方法の一例を示す模式図である。 例示的実施形態２に係る導出部が関数に代えて、あるいは加えて備えている関数テーブルの一例である。 それぞれの劣化要因に対して行われる対策方法の一例を示す表である。 例示的実施形態２に係る情報処理方法Ｓ２の流れを示すフローチャートである。 本発明の例示的実施形態３に係る情報処理装置２Ｂの構成を示すブロック図である。 本発明の例示的実施形態４に係る情報処理システムの一例を示す構成図である。 例示的実施形態４に係る情報処理システムの他の例を示す構成図である。 例示的実施形態４に係る情報処理システムのさらに他の例を示す構成図である。 ソフトウェアによって情報処理装置を実現するための構成図である。
　〔例示的実施形態１〕
　本発明の第１の例示的実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。本例示的実施形態は、後述する例示的実施形態の基本となる形態である。
　（情報処理システムの構成）
　本例示的実施形態に係る情報処理システム１の構成について、図１を参照して説明する。図１は、情報処理システム１の構成を示すブロック図である。
　図１に示すように、情報処理システム１は、取得部１１、推定部１２及び導出部１３を備える。取得部１１、推定部１２及び導出部１３は、インターネット等の情報通信ネットワークＮを介して、互いに情報通信可能に接続されている。取得部１１、推定部１２及び導出部１３は、その一部又は全部が、クラウド上に配置されていてもよい。
　取得部１１は、無線通信の通信品質の指標である電波指標値の時系列データを取得する。推定部１２は、取得部１１が取得した時系列データに応じて、電波の伝搬環境に起因する通信品質の劣化要因の各々の強度を推定する。導出部１３は、推定部１２によって推定された前記劣化要因の各々の強度に応じて、前記劣化要因ごとの前記通信品質の劣化に対する関与の度合いを導出する。無線通信とは、電波を用いた通信であり、一例として、４Ｇ、ＬＴＥ、５Ｇ、ローカル５Ｇ又は６Ｇ等での通信を指す。伝搬環境とは、電波の伝搬に影響を与える物理的環境、又は電磁気的環境等であり、一例として、山又は構築物等の電波を遮るもの、構築物又は大気状態等の電波を反射するもの、又は複数の電波発信源等である。取得部１１、推定部１２及び導出部１３は、それぞれ請求の範囲に記載した取得手段、推定手段及び導出手段の一形態である。
　図２は、取得部１１、推定部１２及び導出部１３が実行する情報処理の一例を示す模式図である。図２の２０１に示すように、取得部１１は通信品質の指標である電波指標値を取得する。なお、通信品質は、無線通信において、一例として、送信した情報がどの程度正しく受信されたか、又は情報がどの程度の速さで受信されたかにより規定される。通信品質は、例えば、データ通信量（スループット）、データ通信遅延時間、ジッター、ハイブリッド自動再送回数、ハイブリッド自動再送超過回数、無線リンク制御再送回数、ブロックエラー率（Block Error Ratioについては後述）、パケットロス率、及びビットエラー率等によって規定される。また、通信品質は、電波の受信信号に関する値RSRP[dBm]（RSRPについては後述）、RSRQ[dB]（RSRQについては後述）、RSSI[dBm]（RSSIについては後述）、SINR[dB]（SINRについては後述）、等によって規定されてもよい。好ましい通信品質よりも通信品質が低下した状態を、通信の劣化、又は通信障害という。劣化要因とは、通信の劣化、又は通信障害の原因となる個々の要因である。
　図２の２０２に示すように、推定部１２は、劣化要因の強度（以下「劣化要因強度」とも称する。）を推定する。劣化要因強度とは、その劣化要因による劣化の大きさに影響を与える指標である。一例として、推定部１２は、劣化要因強度として、電波の距離による減衰に関連する劣化要因強度、遮蔽による減衰に関連する劣化要因強度、フェージングに関連する劣化要因強度等を推定する。なお、劣化要因強度の種類は図２の２０２に示す例に限られない。
　図２の２０３は、電波の劣化要因ごとに導出部１３が導出した関与の度合いの一例である。本例示的実施形態において関与の度合いとは、通信品質の劣化などに対し、どの程度影響を与えたかを示す割合や値を指す。この例では、導出部１３が、図２の２０２に示す劣化要因強度の推定値を参照して、電波の劣化要因ごとの関与の度合いは、距離による減衰が１０％、遮蔽による減衰が３０％、フェージングが６０％であると導出している。
　以上のように、本例示的実施形態に係る情報処理システム１においては、無線通信の通信品質の指標である電波指標値の時系列データを取得する取得部１１と、取得した時系列データに応じて、電波の伝搬環境に起因する通信品質の劣化要因の各々の強度を推定する推定部１２と、推定された劣化要因の各々の強度に応じて、劣化要因ごとの通信品質の劣化に対する関与の度合いを導出する導出部１３と、を備える構成が採用されている。このため、本例示的実施形態に係る情報処理システム１によれば、通信の劣化又は通信障害に対して、複数の要因がそれぞれどの程度の影響を与えているかを推定することができるという効果が得られる。
　（情報処理装置２）
　次に、本例示的実施形態に係る情報処理装置２について、図面を参照して説明する。図３は、情報処理装置２の構成を示すブロック図である。図２に示すように、情報処理装置２は、制御部１０、メモリ１４及び通信部１５を備えている。制御部１０は、取得部１１、推定部１２及び導出部１３を備えている。取得部１１、推定部１２及び導出部１３は、上述の情報処理システム１において説明した取得部１１、推定部１２及び導出部１３と同様の構成と機能を有するので、ここでの説明は省略する。
　メモリ１４は、一例として、各種の揮発性のＲＡＭ（Random Access Memory）及び不揮発性のＲＯＭ（Read Only Memory）等から構成される。ＲＯＭには、各種のプログラムが記憶されている。各種のプログラムとは、例えば、取得プログラム、推定プログラム、及び導出プログラム等である。制御部１０は、各種プログラムをＲＡＭに展開して実行することにより、取得部１１、推定部１２及び導出部１３としての機能を実現する。
　通信部１５は、制御部１０の制御により、情報処理装置の外部との情報通信を行う。一例として、取得部１１は、通信部１５を介して電波指標値を取得する。また、導出部１３は、導出した関与の度合いを通信部１５を介して外部に送信してもよい。
　なお、取得部１１、推定部１２、導出部１３、メモリ１４及び通信部１５は、必ずしも１つの装置として構成されている必要はない。例えば、取得部１１、推定部１２、導出部１３、メモリ１４及び通信部１５の一部が、情報処理装置２とは別の筐体に組み込まれていてもよい。
　以上のように、本例示的実施形態に係る情報処理装置２においては、取得部１１、推定部１２及び導出部１３を備える制御部１０と、メモリ１４と、通信部１５と、を備える。このような構成を有する情報処理装置２によれば、上述の情報処理システム１と同様の効果を得ることができる。
　（情報処理方法Ｓ１の流れ）
　本例示的実施形態に係る情報処理方法Ｓ１の流れについて、図４を参照して説明する。図４は、上述の情報処理システム１又は情報処理装置２が実行する情報処理方法Ｓ１の流れを示すフロー図である。図４に示すように、情報処理方法Ｓ１は、ステップＳ１１、ステップＳ１２及びステップＳ１３を含む。
　ステップＳ１１において、取得部１１は、無線通信の通信品質の指標である電波指標値の時系列データを取得する（取得ステップ）。電波指標値の種類は前述のとおりである。
　次に、ステップＳ１２において、推定部１２は、取得した前記時系列データに応じて、電波の伝搬環境に起因する通信品質の劣化要因の各々の強度を推定する（推定ステップ）。劣化要因と劣化要因強度の意味については前述のとおりである。
　次に、ステップＳ１３において、導出部１３は、推定された劣化要因の各々の強度に応じて、劣化要因ごとの通信品質の劣化に対する関与の度合いを導出する（導出ステップ）。関与の度合いの意味については前述のとおりである。
　以上のように、本例示的実施形態に係る情報処理方法Ｓ１においては、推定された前記劣化要因の各々の強度に応じて、前記劣化要因ごとの前記通信品質の劣化に対する関与の度合いを導出する取得ステップと、取得した前記時系列データに応じて、電波の伝搬環境に起因する通信品質の劣化要因の各々の強度を推定する推定ステップと、推定された劣化要因の各々の強度に応じて、劣化要因ごとの通信品質の劣化に対する関与の度合いを導出する導出ステップと、を含む構成が採用されている。このため、本例示的実施形態に係る情報処理方法Ｓ１によれば、通信の劣化又は通信障害に対して、複数の要因がそれぞれどの程度の影響を与えているかを推定することができるという効果が得られる。このため、関与の度合いの大きい劣化要因を除去するように対策を取ることができ、通信品質を効率的に改善することができる。
　〔例示的実施形態２〕
　本発明の第２の例示的実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。なお、例示的実施形態１にて説明した構成要素と同じ機能を有する構成要素については、同じ符号を付し、その説明を適宜省略する。
　（情報処理装置の構成）
　図５は、例示的実施形態２に係る情報処理装置２Ａの構成を示すブロック図である。図５に示すように、情報処理装置２Ａは、制御部１０Ａ、メモリ１４及び通信部１５を備えている。制御部１０Ａは、取得部１１、推定部１２、導出部１３、集計部１６、対策実行部１７及び出力部１８を備えている。
　なお、図５に示す情報処理装置２Ａは、１つの装置として各部がまとめて配置されているように記載しているが、このような構成には限られない。例えば、各部の一部又は全部が異なる場所に配置され、互いに情報通信可能に接続されていてもよい。また、各部の一部又は全部がクラウド上に配置されていてもよい。これは以下に示す例示的実施形態においても同様である。
　取得部１１は、電波通信の通信品質の指標である電波指標値の時系列データを取得する。推定部１２は、取得部１１が取得した時系列データを参照して、電波の伝搬環境に起因する通信品質の劣化要因ごとの劣化要因強度を推定する。本例示的実施形態においては、推定部１２は、機械学習された推定モデルである。導出部１３は、推定部１２によって推定された劣化要因の各々の強度を変換した共通の劣化指標値に応じて、劣化要因ごとの関与の度合いを導出する。推定部１２と導出部１３の具体的な処理内容については後述する。メモリ１４、通信部１５は、例示的実施形態１に係る情報処理装置２において説明したメモリ１４、通信部１５と同様であるので、ここでの説明は省略する。
　集計部１６は、取得部１１が取得した電波指標値の時系列データを集計して、例えばＣＳＶ（Comma Separated Value）データとしてメモリ１４に記録する。推定部１２は、このＣＳＶデータをメモリ１４から読み込んで劣化要因強度を推定する。
　対策実行部１７は、導出部１３により導出された関与の度合いに応じて、通信品質を改善する対策を実行する。具体的には、対策実行部１７は、関与の度合いが大きい劣化要因を抽出して、その劣化要因を除くための対策を選択し、実行する。一例として、対策実行部１７は、関与の度合いが最も大きい劣化要因に対する対策を選択し、実行してもよい。あるいは、対策実行部１７は、関与の度合いの合計が所定の度合いに達するまで、関与の度合いが大きな劣化要因から順に複数の劣化要因を抽出し、これらの劣化要因に対する対策を選択し、実行してもよい。対策の種類については後述する。
　出力部１８は、導出部１３により導出された関与の度合いを外部へ出力する。出力された関与の度合いは、例えばディスプレイ等（図示せず）に表示される。ユーザは、出力された関与の度合いを見て、どのような対策を取るかを検討し、対策を実行することができる。あるいは、出力部１８は、関与の度合いを外部の対策制御装置（図示せず）に送信してもよい。対策制御装置は、関与の度合いを受信して、必要な対策を実行することができる。
　（劣化要因強度の推定処理の流れ）
　次に、推定部１２が実行する推定処理について説明する。図６は、推定部１２が劣化要因強度を推定するまで処理の詳細を示す模式図である。図６の６０１は、取得部１１が取得した電波指標値の時系列データの具体例である。電波の劣化要因により電波の通信品質が低下すると電波指標値が変動する。劣化要因の具体例については後述する。
　図６の６０１に示す例では、取得部１１が取得した電波指標値として、ある時刻の０．１ミリ秒ごとの参照信号受信強度（Reference Signal Received Power、以下「ＲＳＲＰ」という。）の瞬時値、参照信号受信品質（Reference Signal Received Quality、以下「ＲＳＲＱ」という。）の瞬時値、及び受信信号強度（Received Signal Strength Indicator、以下「ＲＳＳＩ」という。）の瞬時値を示している。
　ＲＳＲＰは、送信器からの１リソースエレメント（帯域１５ｋＨｚ）当たりの参照信号の受信電力（単位はdBmなど）である。ＲＳＳＩは、その帯域全体の受信電力である（単位はdBmなど）。ＲＳＲＱは、ＲＳＲＰをＲＳＳＩで除してリソースブロック数を乗じたものである（単位はdBなど）。取得部１１は、送信器（一例として、モバイル無線基地局）から送信される参照信号と通信用信号とを受信し、ＲＳＲＰ、ＲＳＲＱ、ＲＳＳＩを算出する。
　なお、上述の電波指標値は例示であり、取得部１１が取得する電波指標値はこれらの一部でもよく、またこれら以外の電波指標値を含んでいてもよい。例えば、その他の電波指標値として、信号電力対干渉及び雑音電力比（Signal to Interference plus Noise Power Ratio、以下「ＳＩＮＲ」という。）等を用いてもよい。ＳＩＮＲは、信号電力に対する干渉を含めた雑音電力の比率である（単位はdBなど）。
　図６の６０２は、集計部１６が集計してメモリ１４に記録したＣＳＶデータである。前述のように、時系列データ（電波指標値）の種類は図示のＲＳＲＰ，ＲＳＲＱ，ＲＳＳＩに限られない。
　図６の６０３に示すように、推定部１２は、時系列データ６０２を取得して、劣化要因強度を推定する。前述のように、本例示的実施形態２においては、推定部１２は機械学習された推定モデルである。具体的には、推定部１２は、予め劣化要因をシミュレートして得られた時系列データを用いて学習されたモデルである。つまり、推定部１２は、電波指標値の時系列データを入力とし、劣化要因強度を出力する学習済の推定モデルである。推定モデルの機械学習方法については後述する。
　図６の６０４は、推定部１２が推定した劣化要因強度の推定値の一例である。劣化要因強度とは、その劣化要因による劣化の大きさに影響を与える指標である。この例では、推定モデルである推定部１２が、電波指標値のＣＳＶデータ６０２を取得して、受信器の移動速度がＢ（ｍ／ｓ）、遮蔽による減衰量がＣ（ｄＢ）、ＫファクターがＤ（－）と出力した例を示している。
　受信器の移動速度は、電波の距離による減衰という劣化要因に関連する劣化要因強度である。電波の距離による減衰とは、送信器と受信機との間の距離が増加することによる電波の減衰である。電波の距離による減衰とは、電波の距離による劣化とも言い換えることができる。
　遮蔽による減衰量は、電波の遮蔽による減衰という劣化要因に関連する劣化要因強度である。電波の遮蔽による減衰は、電波の遮蔽による劣化とも言い換えることができる。
　Ｋファクターは、電波のフェージングという劣化要因に関連する劣化要因強度である。フェージングとは、電波が干渉、反射、偏波等の様々な要因により時間的に変動することであり、電波のフェージングによる劣化とも言い換えることができる。Ｋファクターは、直接波の電力とＮ個の素波の和の電力との比として与えられる。
　なお、本例示的実施形態においては、電波の劣化要因として、距離、遮蔽、及びフェージングを含む例について説明した。しかし、劣化要因はこれらに限定されない。例えば、上記の劣化要因のほか、干渉、輻輳、及びハンドオーバを含んでもよい。即ち、劣化要因として、距離、遮蔽、フェージング、干渉、輻輳、及びハンドオーバのうちの少なくともいずれかが含まれてもよい。
　干渉による劣化とは、複数の発信器（基地局又は無線端末）からの電波が互いに干渉しあうことにより生じる劣化である。輻輳とは、受信器に十分な周波数が割り当てられていないことに起因する劣化である。ハンドオーバによる劣化とは、隣接する２つの基地局のセルの境界付近にある無線端末が、その２つの基地局の間でハンドオーバを繰り返すことにより生じる劣化である。
　（推定モデルの学習方法）
　次に、推定モデルの学習方法について説明する。図７は、推定部１２である推定モデルの学習方法の流れを示す模式図である。推定モデルの学習は、電波の通信状態シミュレータ（以下、「シミュレータ」という。）を利用して行う。シミュレータは、送信器の送信方法、送信出力等の送信条件、受信器の受信方法、受信能力等の受信条件、送信器と受信器との間の距離、障害物の種類等の空間条件などを時間的に変化させて、受信レベルの変化を計算するシミュレーションを行う。
　図７の７０１は、シミュレーションの条件である劣化要因強度の大きさの条件値の一例である。このような条件値をユーザがシミュレーション条件の１つとして入力し、シミュレータが出力する出力値を取得する。なお、シミュレーション条件は、情報処理装置２Ａを用いて関与の度合いを導出したい実際の電波環境を模擬した条件であることが好ましい。実際の電波環境を模擬したシミュレーション条件で学習させた推定モデルを用いることにより、精度の高い関与の度合いを導出することができる。例えば、図７の７０１に示す例では、工場又は作業現場において、制御信号を受信して自走し作業を行うロボット又は作業機器（受信器）と、それを操作する制御信号を送信する送信器との間の電波の劣化要因強度を推定したいので、前述の劣化要因強度をパラメータとして設定している。しかし、異なる電波送受信環境における劣化要因強度を推定したい場合は、異なる劣化要因強度を設定することが好ましい。
　図７の７０２は、シミュレータから出力された電波指標値の一例である。７０２の縦軸はＲＳＲＰ（ｄＢｍ）、横軸は時間（ｔ）を表している。この例ではＲＳＲＰの時間変化を示すグラフを示しているが、出力されるデータはこれに限られないのは前述のとおりである。図７の７０３は、シミュレータから出力された電波指標値の時系列データをＣＳＶデータとして集計したデータである。
　次に、図７の７０４に示すように、ユーザはシミュレーションで得た時系列データ７０３を推定部１２（推定モデル）に入力して、出力値７０５がシミュレーションの条件値７０１に近づくように学習させる。図７の７０５は、推定部１２が出力した劣化要因強度の出力値の一例である。ここに示す例では、受信器の移動速度がＢ’、遮蔽による減衰量がＣ’、ＫファクターがＤ’である。これらの値がそれぞれシミュレーションの条件値としたＢ、Ｃ、Ｄに近づくように推定モデルを学習させる。つまり、推定モデルは、出力値７０５とシミュレーションの条件値７０１との誤差が小さくなるように推定モデルのパラメータと重みを更新する。そして、出力値と条件値との誤差が所定の範囲に収まった段階で更新を終了する。
　（劣化要因強度から関与の度合いを導出）
　次に、導出部１３が、劣化要因強度から関与の度合いを導出する方法について説明する。まず、導出部１３は、劣化要因をシミュレートして得られた劣化指標値のデータに基づいて特定されたパラメータに応じて、劣化要因の各々の強度を共通の劣化指標値に変換する。導出部１３は、劣化要因強度のそれぞれを共通の劣化指標値に変換するため、予め作成した変換手段を備えている。変換手段は、一例として、所定のパラメータを含む関数又は関数テーブルである。次に導出部１３は、共通の劣化指標値を参照して、通信品質の劣化に対する劣化要因ごとの関与の度合いを導出する。
　本例示的実施形態において、劣化指標値とは、複数の劣化要因による劣化の程度のそれぞれを特定の評価値で表した数値である。この特定の評価値を、共通の劣化指標値という。共通の劣化指標値は、異なる劣化要因による劣化の程度をそれぞれ数値化することができるものであれば、その種類は限られない。
　一例として、劣化指標値は、データ通信量（スループット）、データ通信遅延時間、ジッター、ハイブリッド自動再送回数、ハイブリッド自動再送超過回数、無線リンク制御再送回数、ブロックエラー率（Block Error Ratio、以下「ＢＬＥＲ」という。）、パケットロス率、及びビットエラー率のうちの少なくともいずれかに関する情報である。データ通信量（スループット）は、単位時間あたりのデータ通信量（ビット）である。データ通信遅延時間は、送信器から送信されたデータが受信器に受信されるまでの時間である。ジッターは、データの送信時間の揺らぎにより、データの着順が逆になる、あるいは受信できなくなることである。ハイブリッド自動再送回数は、ハイブリッド方式（パケットにデータ破損の有無を知らせる符号を付加した自動再送要求方式）における自動再送回数である。ハイブリッド自動再送超過回数は、ハイブリッド方式による自動再送回数が所定の回数を超過したケースの回数である。無線リンク制御再送回数は、無線リンク制御サブレイヤにおいて送信に失敗したＩＰパケットを再送した回数である。ＢＬＥＲは、送信されたブロック総数に対するエラーのあるブロックの割合である。パケットロス率は、送信したパケットが受信側に届かない割合である。ビットエラー率は、送信したデータの一部がエラーとなる割合である。
　導出部１３が劣化要因強度から関与の度合いを導出する方法について、図面を参照して具体的に説明する。図８は、導出部１３が劣化要因強度を共通の劣化指標値に変換し、さらに関与の度合いを導出する方法の一例を示す模式図である。
　（共通の劣化指標値への変換）
　図８の８０１は、導出部１３が備えている関数の一例である関数式（１）を示す。式（１）で表される関数ｆは、パラメータａ，ｂ，ｃ，ｄを入力として、劣化指標値Ｘを出力とする関数である。この例では、劣化指標値Ｘはスループット（データ通信量）の減少量であるが、他の劣化指標値についても同様に関数を設定することができる。パラメータａは受信器・送信器間の初期距離（ｍ）、パラメータｂは受信器の移動速度（ｍ／ｓ）、パラメータｃは遮蔽減衰量（ｄＢｍ）、パラメータｄはフェージングのＫファクター（－）である。なお、この例においてパラメータａは受信器・送信器間の初期距離であり、定数である。また、単位は任意であり、実際に適用する環境に応じて設定することができる。
　図８の８０２に示すように、導出部１３は、劣化指標値を式（１）を用いて次のように算出する。
（１）距離減衰による劣化指標値：Xb＝f(a,0,0,0)-f(a,b,0,0)
（２）遮蔽による劣化指標値：Xc＝f(a,0,0,0)-f(a,0,c,0)
（３）フェージングによる劣化指標値：Xd＝f(a,0,0,0)-f(a,0,0,d)
　この計算結果を図８の８０３に示す。この例では、距離減衰によるスループットの減少量Ｘｂが１０（ｋｂｐｓ）、遮蔽によるスループットの減少量Ｘｃが３０（ｋｂｐｓ）、フェージングによるスループットの減少量Ｘｄが６０（ｋｂｐｓ）と算出されている。以上の処理により、導出部１３は、劣化要因強度を、スループットの減少量という共通の劣化指標値に変換することができる。
　（関与の度合いの導出）
　次に、導出部１３は、この劣化指標値の大きさに応じて、劣化要因ごとの関与の度合いを導出する。一例として、導出部１３は、劣化指標値の劣化要因ごとの割合を、その劣化要因ごとの関与の度合いとして導出することができる。具体的には、図８の８０４に示すように、距離減衰の関与の度合いが１０（％）、遮蔽による関与の度合いが３０（％）、フェージングによる関与の度合いが６０（％）と導出される。また、図８の８０５に示すように、関与の度合いを円グラフで表示してもよい。
　図９は、導出部１３が関数に代えて、あるいは加えて備えている関数テーブルの一例である。図９に示すように、関数テーブルには、初期距離ａ、受信器の移動速度ｂ、遮蔽による減衰量ｃ、Ｋファクターｄの値に応じて、劣化指標値としてスループットＸが与えられている。この関数テーブルは、予めシミュレーションによって作成することができる。このシミュレーションは、前述のシミュレータによって実行することができる。
　図９の関数テーブルにない劣化要因強度における劣化指標値は、前後の数値から補間して算出してもよい。スループット以外の劣化指標値も、シミュレーションにより算出することができる。このようなテーブルを劣化指標値ごとに備えておき、取得した電波指標値に応じて関数テーブルを使い分けてもよい。なお、前述の関数式（１）は、シミュレータによって得られたデータ（例えば図９に示す関数テーブル等）から作成されたものであってもよい。
　前述のように、劣化要因ごとの関与の度合いが判明すると、対策実行部１７は、関与の度合いが大きい劣化要因を抽出して、その劣化要因を除くための対策を選択し、実行することができる。ここで、対策実行部１７が実行する、通信品質を改善する対策について説明する。
　（対策方法）
　図１０は、それぞれの劣化要因に対して行われる対策方法の一例を示す表である。図示するように、距離減衰に対する対策の一例として、送信器の電力調整、又は送信器のハンドオーバしきい値調整等が挙げられる。送信器の電力調整は、送信出力を大きくする対策である。送信器のハンドオーバしきい値調整は、ハンドオーバを行う受信電力のしきい値を下げることである。ハンドオーバしきい値調整は、ハンドオーバが頻繁に生じることによる劣化の場合に有効である。
　遮蔽による劣化への対策の一例として、受信器のＭＣＳ（Modulation and Coding Scheme）を低めに設定すること、又は受信器の移動ルートを変更すること、等が挙げられる。ＭＣＳとは、データ変調方式とチャネル符号化率との組み合わせであり、これを調節することで、ＳＩＮＲを改善することができる。受信器の移動ルートの変更は、送信器と受信器との間にある遮蔽物を避けて移動することにより、遮蔽による劣化を抑制する方法である。
　フェージングによる劣化への対策の一例として、受信器のＭＣＳを低めに設定すること、送信器の多重数を減らすこと、受信機のアンテナを増加すること、等が挙げられる。ＭＣＳの設定については上述のとおりである。送信器の多重数を減らす方法は、干渉等による劣化を低減することができる。受信機のアンテナを増加することは、受信能力を高めることにより劣化を低減する方法である。
　以上の対策を送信器、又は受信器に対して行うことにより、通信品質の劣化を軽減することができる。なお、このような対策は、個別の送信器又は受信器に対して行ってもよい。あるいは、あるエリア内に存在する複数の送信器又は複数の受信器に共通の劣化要因があると考えられる場合は、複数の送信器又は複数の受信器に対して行ってもよい。また、対策実行部１７は、一例として、基地局に設置されており、導出部１３から取得した関与の度合いを参照して、基地局の送信能力を高める対策を実行してもよい。また、基地局から各受信器に対して、受信能力を高める対策を実行するように制御信号を送信してもよい。
　あるいは、前述のようにユーザが、出力部１８によって出力された関与の度合いを見て、どのような対策を取るかを検討し、対策を実行してもよい。例えば、ユーザは、基地局の設置位置の変更、受信器のアンテナ数の変更、送信器の多重数を減らす等の対策を取ることができる。一方、対策実行部１７が実行可能な対策は、送信器の電力調整、基地局又は送受信器の各パラメータの変更等が挙げられる。
　（情報処理装置２Ａの効果）
　以上のように、本例示的実施形態に係る情報処理装置２Ａにおいては、導出部１３は、劣化要因の各々の強度を変換した共通の劣化指標値に応じて、劣化要因ごとの関与の度合いを導出するという構成が採用されている。劣化要因にはいろいろな種類があり、その劣化要因強度も劣化要因ごとに異なる単位次元を有している。しかし、単純には比較できない劣化要因強度を共通の劣化指標値に変換して参照することにより、どの劣化要因がどの程度、通信品質の劣化に関与しているかの関与の度合いを導出することができる。
　つまり、本例示的実施形態に係る情報処理装置２Ａによれば、例示的実施形態１に係る情報処理装置２の奏する効果に加えて、劣化要因強度を共通の劣化指標値で比較することができるという効果が得られる。
　また、本例示的実施形態に係る情報処理装置２Ａにおいては、導出部１３は、劣化要因をシミュレートして得られた劣化指標値のデータに基づいて特定されたパラメータに応じて、劣化要因の各々の強度を共通の劣化指標値に変換する、という構成が採用されている。このため、本例示的実施形態に係る情報処理装置２Ａによれば、シミュレーションに基づいて精度よく劣化指標値に変換することができるという効果が得られる。
　また、本例示的実施形態に係る情報処理装置２Ａにおいては、推定部１２は、予め劣化要因をシミュレートして得られた時系列データを用いて学習されたモデルである、という構成が採用されている。このため、本例示的実施形態に係る情報処理装置２Ａによれば、精度よく劣化要因強度を推定することができるという効果が得られる。
　（情報処理方法Ｓ２）
　次に、本例示的実施形態２に係る情報処理方法Ｓ２について、図面を参照して説明する。図１１は、上述の情報処理装置２Ａが実行する情報処理方法Ｓ２の流れを示すフロー図である。図１１に示すように、情報処理方法Ｓ２は、ステップＳ２１からステップＳ２３Ｂを含む。
　無線通信の通信品質の指標である電波指標値の時系列データを取得する取得ステップと、
　取得した前記時系列データに応じて、電波の伝搬環境に起因する通信品質の劣化要因の各々の強度を推定する推定ステップと、
　推定された前記劣化要因の各々の強度に応じて、前記劣化要因ごとの前記通信品質の劣化に対する関与の度合いを導出する導出ステップと、
を含むことを特徴とする情報処理方法。
　ステップＳ２１において、取得部１１は、無線通信の通信品質の指標である電波指標値の時系列データを取得する（取得ステップ）。電波指標値の種類は前述のとおりである。
　次に、ステップＳ２２において、推定部１２は、取得部１１が取得した時系列データに応じて、電波の伝搬環境に起因する通信品質の劣化要因の各々の強度を推定する（推定ステップ）。
　次に、ステップＳ２３Ａにおいて、導出部１３は、推定部１２によって推定された劣化要因の各々の強度を共通の劣化指標値に変換する（変換ステップ）。
　次に、ステップＳ２３Ｂにおいて、導出部１３は、変換された劣化指標値に応じて、劣化要因ごとの関与の度合いを導出する（導出ステップ）。
　以上の情報処理方法Ｓ２によれば、単純には比較できない劣化要因強度を共通の劣化指標値に変換して参照することにより、どの劣化要因がどの程度、通信品質の劣化に寄与しているかの関与の度合いを導出することができる。従って、例示的実施形態１に係る情報処理方法Ｓ１の奏する効果に加えて、劣化要因強度を共通の劣化指標値で比較することができるという効果が得られる。
　〔例示的実施形態３〕
　本発明の第３の例示的実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。なお、例示的実施形態１、２にて説明した構成要素と同じ機能を有する構成要素については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。
　図１２は、例示的実施形態３に係る情報処理装置２Ｂの構成を示すブロック図である。図１２に示すように、情報処理装置２Ｂは、制御部１０Ｂ、メモリ１４及び通信部１５を備えている。制御部１０Ｂは、取得部１１、推定部１２、導出部１３、集計部１６、対策実行部１７、出力部１８及びモデル学習部１９を備えている。例示的実施形態２で説明したように、推定部１２は、機械学習可能な推定モデルである。なお、上述の各部の一部又は全部が異なる場所に配置され、互いに情報通信可能に接続されていてもよい。また、上述の各部の一部又は全部がクラウド上に配置されていてもよい。
　取得部１１、推定部１２、導出部１３、集計部１６、対策実行部１７、出力部１８、メモリ１４及び通信部１５の構成及び機能については、例示的実施形態１又は２で説明した各部と同様であるので説明は省略し、ここではモデル学習部１９についてのみ説明する。
　モデル学習部１９は、推定部１２である推定モデルを学習させる。推定モデルを学習させる方法は、一例として、例示的実施形態２で図７を参照して説明した方法が挙げられる。その場合、モデル学習部１９は、シミュレーションの劣化要因強度の条件値と、その条件における電波指標値のシミュレーション結果とを外部から取得する。一例として、モデル学習部１９は、通信部１５を介して、外部のデータベースからシミュレーションの条件値と、その条件における電波指標値のシミュレーション結果とを取得する。あるいは、モデル学習部１９は、ユーザが入力したシミュレーションの条件値と、その条件における電波指標値のシミュレーション結果とを取得してもよい。
　次に、モデル学習部１９は、取得したシミュレーションの条件値と電波指標値のシミュレーション結果とを推定部１２に送信する。推定部１２は、電波指標値のシミュレーション結果に基づいて推定した劣化要因強度の推定値とシミュレーションの条件値との誤差が小さくなるように、推定モデルのパラメータと重みを更新する。そして、モデル学習部１９は、推定値と条件値との誤差が所定の範囲に収まった段階で更新を終了する。これにより、推定モデルの学習が終了する。
　なお、推定部１２は、すでに学習されている推定モデルであってもよく、未学習の推定モデルであってもよい。推定部１２がすでに学習されている推定モデルであっても、さらに追加のシミュレーションの条件値と電波指標値のシミュレーション結果とを用いて学習させてもよい。
　〔例示的実施形態４〕
　本発明の第４の例示的実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。なお、例示的実施形態１～３にて説明した構成要素と同じ機能を有する構成要素については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。
　図１３は、例示的実施形態４に係る情報処理システムの一例を示す構成図である。本例示的実施形態４に係る情報処理システム１Ａは、取得部１１、推定部１２、導出部１３、集計部１６、対策実行部１７及び出力部１８を備えている。
　情報処理システム１Ａは、送信器２２から基地局３０を経由して受信器２３に情報を送信する通信システムにおいて、送信器２２と基地局３０との間の通信品質、及び基地局３０と受信器２３との間の通信品質を監視して、必要な対策を実行する。つまり、取得部１１は、送信器２２と基地局３０との間の電波指標値、及び基地局３０と受信器２３との間の電波指標値を取得し、その電波指標値を用いて推定部１２が劣化要因強度を推定し、導出部１３は劣化要因強度から通信品質の劣化に対する関与の度合いを導出する。そして、対策実行部１７は、関与の度合いに応じて対策を選択し、対策信号を生成して送信器２２、受信器２３、又は基地局３０に送信することにより、対策を実行する。この例示的実施形態では、対策実行部１７は、基地局３０、送信器２２、受信器２３とは異なる場所に配置されている。
　なお、図１３に示す例では、送信器２２と受信器２３は、いずれもキャリア事業者が運営する基地局３０と通信を行う例を示したが、これに限られない。例えば、キャリア事業者が運営する基地局とは独立した設備を用いるローカル５Ｇのように、送信器２２と受信器２３とが直接通信するシステムでもよい。その場合は、情報処理システム１Ａは、送信器２２から受信器２３への通信の品質を監視して、必要な対策を実行する。あるいは、出力部１８から出力された情報を見たユーザが適宜対策を実行してもよい。これらの変形例は、上述の例示的実施形態１～３及び以下に示す例示的実施形態においても適用可能である。
　図１４は、例示的実施形態４に係る情報処理システムの他の例を示す構成図である。本例示的実施形態４に係る情報処理システム１Ｂは、取得部１１、推定部１２、導出部１３、集計部１６、対策実行部１７及び出力部１８を備えている。ただし、この例では、対策実行部１７が基地局３０に配置されている。情報処理システム１Ｂは、送信器２２と基地局３０との間の通信品質、及び基地局３０と受信器２３との間の通信品質を監視して、必要な対策を実行する。対策実行部１７は、基地局３０に対する対策、送信器２２に対する対策、又は受信器２３に対する対策信号を適宜生成して送信する。この例では、対策実行部１７が基地局３０に配置されていることにより、基地局３０から送信器２２又は受信器２３に対策信号を直接送信できるという利点がある。また、基地局３０への対策の選択肢が広がるという利点もある。
　図１５は、例示的実施形態４に係る情報処理システムのさらに他の例を示す構成図である。本例示的実施形態４に係る情報処理システム１Ｃは、取得部１１、推定部１２、導出部１３、集計部１６、対策実行部１７及び出力部１８を備えている。ただし、この例では、送信器２２は、受信器２３である作業用ロボット又は作業機械を遠隔制御する遠隔制御システム２２に配置された送信器である。遠隔制御システム２２は、対策実行部１７と、受信器対策実行部２１を備えている。情報処理システム１Ｃは、送信器２２と基地局３０との間の通信品質、及び基地局３０と受信器２３との間の通信品質を監視して、必要な対策を実行する。受信器対策実行部２１は、受信器２３の制御装置を兼ねており、対策実行部１７が生成した受信器２３に送信する対策信号を取得し、受信器２３に送信する。このように、情報処理システム１Ｃの一部を情報通信装置を含む設備に配置して、その情報通信装置の通信品質を監視し対策を取ることにより、設備の安定した稼働を確保することができる。例えば、受信器２３の移動ルートを変更できない場合は、他の対策を実行することなどができる。このように、遠隔制御システム２２に対策実行部１７を備えることで、遠隔制御に適した対策を取ることができる。
　（情報処理システム１Ａ～１Ｃの効果）
　以上のように、本例示的実施形態に係る情報処理システム１Ａ～１Ｃによれば、例示的実施形態１に係る情報処理システム１の奏する効果に加えて、情報通信を行う設備の安定した稼働を確保することができるという効果が得られる。
　〔ソフトウェアによる実現例〕
　情報処理システム１，１Ａ，１Ｂ，１Ｃ及び情報処理装置２，２Ａ，２Ｂ（以下、「情報処理装置等」という。）の一部又は全部の機能は、集積回路（ＩＣチップ）等のハードウェアによって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。
　後者の場合、情報処理装置等は、例えば、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するコンピュータによって実現される。このようなコンピュータの一例（以下、コンピュータＣと記載する）を図１６に示す。コンピュータＣは、少なくとも１つのプロセッサＣ１と、少なくとも１つのメモリＣ２と、を備えている。メモリＣ２には、コンピュータＣを情報処理装置等として動作させるためのプログラムＰが記録されている。コンピュータＣにおいて、プロセッサＣ１は、プログラムＰをメモリＣ２から読み取って実行することにより、情報処理装置等の各機能が実現される。
　プロセッサＣ１としては、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphic Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＦＰＵ（Floating point number Processing Unit）、ＰＰＵ（Physics Processing Unit）、マイクロコントローラ、又は、これらの組み合わせなどを用いることができる。メモリＣ２としては、例えば、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、又は、これらの組み合わせなどを用いることができる。
　なお、コンピュータＣは、プログラムＰを実行時に展開したり、各種データを一時的に記憶したりするためのＲＡＭ（Random Access Memory）を更に備えていてもよい。また、コンピュータＣは、他の装置との間でデータを送受信するための通信インタフェースを更に備えていてもよい。また、コンピュータＣは、キーボードやマウス、ディスプレイやプリンタなどの入出力機器を接続するための入出力インタフェースを更に備えていてもよい。
　また、プログラムＰは、コンピュータＣが読み取り可能な、一時的でない有形の記録媒体Ｍに記録することができる。このような記録媒体Ｍとしては、例えば、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、又はプログラマブルな論理回路などを用いることができる。コンピュータＣは、このような記録媒体Ｍを介してプログラムＰを取得することができる。また、プログラムＰは、伝送媒体を介して伝送することができる。このような伝送媒体としては、例えば、通信ネットワーク、又は放送波などを用いることができる。コンピュータＣは、このような伝送媒体を介してプログラムＰを取得することもできる。
　〔付記事項１〕
　本発明は、上述した実施形態に限定されるものでなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能である。例えば、上述した実施形態に開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても、本発明の技術的範囲に含まれる。
　〔付記事項２〕
　上述した実施形態の一部又は全部は、以下のようにも記載され得る。ただし、本発明は、以下の記載する態様に限定されるものではない。
　（付記１）
　無線通信の通信品質の指標である電波指標値の時系列データを取得する取得手段と、取得した前記時系列データに応じて、電波の伝搬環境に起因する前記通信品質の劣化要因の各々の強度を推定する推定手段と、推定された前記劣化要因の各々の強度に応じて、前記劣化要因ごとの前記通信品質の劣化に対する関与の度合いを導出する導出手段と、を備えることを特徴とする情報処理システム。
　上記の構成によれば、通信の劣化又は通信障害に対して、複数の要因がそれぞれどの程度の影響を与えているかを推定することができる。
　（付記２）
　前記導出手段は、前記劣化要因の各々の強度を変換した共通の劣化指標値に応じて、前記劣化要因ごとの前記関与の度合いを導出する、付記１に記載の情報処理システム。
　上記の構成によれば、単純には比較できない劣化要因の強度を共通の劣化指標値に変換して参照することにより、どの劣化要因がどの程度、通信品質の劣化に寄与しているかの関与の度合いを導出することができる。
　（付記３）
　前記導出手段は、前記劣化要因をシミュレートして得られた前記劣化指標値のデータに基づいて特定されたパラメータに応じて、前記劣化要因の各々の強度を共通の劣化指標値に変換する、付記２に記載の情報処理システム。
　上記の構成によれば、シミュレーションに基づいて精度よく劣化指標値に変換することができる。
　（付記４）
　前記推定手段は、予め前記劣化要因をシミュレートして得られた前記時系列データを用いて学習されたモデルである、付記１から３のいずれか１項に記載の情報処理システム。
　上記の構成によれば、精度よく劣化要因の強度を推定することができる。
　（付記５）
　導出された前記関与の度合いに応じて、通信品質を改善する対策を実行する対策実行手段をさらに備える、付記１から４のいずれか１項に記載の情報処理システム。
　上記の構成によれば、関与の度合いの大きい劣化要因に対して選択的に対策を実行することができるため、効率的に通信品質を改善することができる。
　（付記６）
　導出された前記関与の度合いを出力する出力手段をさらに備える、付記１から５のいずれか１項に記載の情報処理システム。
　上記の構成によれば、関与の度合いをユーザが確認することができるため、関与の度合いに応じてユーザが対策を取ることができ、効率的に通信品質を改善することができる。
　（付記７）
　前記電波指標値は、参照信号受信強度、参照信号受信品質、受信信号強度、及び信号電力対干渉及び雑音電力比のうちの少なくともいずれかを含む、付記１から６のいずれか１項に記載の情報処理システム。
　上記の構成によれば、さまざまな電波指標値を用いて劣化要因の強度を推定することができる。
　（付記８）
　前記劣化要因は、距離、遮蔽、フェージング、干渉、輻輳、及びハンドオーバのうちの少なくともいずれかが含まれる、付記１から７のいずれか１項に記載の情報処理システム。
　上記の構成によれば、さまざまな劣化要因について関与の度合いを導出できるため、さまざまな劣化要因に対応して対策を実行することができる。
　（付記９）
　前記劣化指標値は、データ通信量、データ通信遅延時間、ジッター、ハイブリッド自動再送回数、ハイブリッド自動再送超過回数、無線リンク制御再送回数、ブロックエラー率、パケットロス率、及びビットエラー率のうちの少なくともいずれかに関する情報である、付記２又は３に記載の情報処理システム。
　上記の構成によれば、さまざまな劣化指標値に変換することができるため、通信システムの特性に応じて適切な共通の劣化指標値を用いることができる。
　（付記１０）
　前記モデルを学習させる学習手段をさらに備える、付記４に記載の情報処理システム。
　上記の構成によれば、通信システムの通信品質を監視しつつ、劣化要因の強度を推定する推定モデルを学習させて精度を向上させることができる。
　（付記１１）
　無線通信の通信品質の指標である電波指標値の時系列データを取得する取得手段と、取得した前記時系列データに応じて、電波の伝搬環境に起因する前記通信品質の劣化要因の各々の強度を推定する推定手段と、推定された前記劣化要因の各々の強度に応じて、前記劣化要因ごとの前記通信品質の劣化に対する関与の度合いを導出する導出手段と、を備えることを特徴とする情報処理装置。
　上記の構成によれば、付記１に係る効果と同様の効果を得ることができる。
　（付記１２）
　前記導出手段は、前記劣化要因の各々の強度を変換した共通の劣化指標値に応じて、前記劣化要因ごとの前記関与の度合いを導出する、付記１１に記載の情報処理装置。
　上記の構成によれば、付記２に係る効果と同様の効果を得ることができる。
　（付記１３）
　前記導出手段は、前記劣化要因をシミュレートして得られた前記劣化指標値のデータに基づいて特定されたパラメータに応じて、前記劣化要因の各々の強度を共通の劣化指標値に変換する、付記１２に記載の情報処理装置。
　上記の構成によれば、付記３に係る効果と同様の効果を得ることができる。
　（付記１４）
　前記推定手段は、予め前記劣化要因をシミュレートして得られた前記時系列データを用いて学習されたモデルである、付記１１から１３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
　上記の構成によれば、付記４に係る効果と同様の効果を得ることができる。
　（付記１５）
　導出された前記関与の度合いを参照して、通信品質を改善する対策を実行する対策実行手段をさらに備える、付記１１から１４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
　上記の構成によれば、付記５に係る効果と同様の効果を得ることができる。
　（付記１６）
　導出された前記関与の度合いを出力する出力手段をさらに備える、付記１１から１５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
　上記の構成によれば、付記６に係る効果と同様の効果を得ることができる。
　（付記１７）
　無線通信の通信品質の指標である電波指標値の時系列データを取得する取得ステップと、取得した前記時系列データに応じて、電波の伝搬環境に起因する前記通信品質の劣化要因の各々の強度を推定する推定ステップと、推定された前記劣化要因の各々の強度に応じて、前記劣化要因ごとの前記通信品質の劣化に対する関与の度合いを導出する導出ステップと、を含むことを特徴とする情報処理方法。
　上記の構成によれば、付記１に係る効果と同様の効果を得ることができる。
　（付記１８）
　前記導出ステップは、前記劣化要因の各々の強度を変換した共通の劣化指標値に応じて、前記劣化要因ごとの前記関与の度合いを導出するステップである、付記１７に記載の情報処理方法。
　上記の構成によれば、付記２に係る効果と同様の効果を得ることができる。
　（付記１９）
　前記導出ステップは、前記劣化要因をシミュレートして得られた前記劣化指標値のデータに基づいて特定されたパラメータに応じて、前記劣化要因の各々の強度を共通の劣化指標値に変換するステップである、付記１８に記載の情報処理方法。
　上記の構成によれば、付記３に係る効果と同様の効果を得ることができる。
　（付記２０）
　前記推定ステップは、予め前記劣化要因をシミュレートして得られた前記時系列データを用いて学習されたモデルが実行する、付記１７から１９のいずれか１項に記載の情報処理方法。
　上記の構成によれば、付記４に係る効果と同様の効果を得ることができる。
　（付記２１）
　導出された前記関与の度合いに応じて、通信品質を改善する対策を実行する対策実行ステップをさらに含む、付記１７から２０のいずれか１項に記載の情報処理方法。
　上記の構成によれば、付記５に係る効果と同様の効果を得ることができる。
　（付記２２）
　導出された前記関与の度合いを出力する出力ステップをさらに含む、付記１７から２１のいずれか１項に記載の情報処理方法。
　上記の構成によれば、付記６に係る効果と同様の効果を得ることができる。
　（付記２３）
　コンピュータを付記１～１０の何れか一に記載の情報処理システムとして動作させるためのプログラムであって、前記コンピュータを前記各手段として機能させる、ことを特徴とするプログラム。
　〔付記事項３〕
　上述した実施形態の一部又は全部は、更に、以下のように表現することもできる。
　少なくとも１つのプロセッサを備え、前記プロセッサは、取得処理と、推定処理と、導出処理とを実行する情報処理システム。
　なお、この情報処理システムは、更にメモリを備えていてもよく、このメモリには、前記取得処理と、前記推定処理と、前記導出処理とを前記プロセッサに実行させるためのプログラムが記憶されていてもよい。また、このプログラムは、コンピュータ読み取り可能な一時的でない有形の記録媒体に記録されていてもよい。
　１，１Ａ，１Ｂ，１Ｃ…情報処理システム
　２，２Ａ，２Ｂ…情報処理装置
　１１…取得部
　１２…推定部
　１３…導出部
　１４…メモリ
　１５…通信部
　１６…集計部
　１７…対策実行部
　１８…出力部
　１９…モデル学習部
　２１…受信器対策実行部
　２２…送信器
　２３…受信器
　３０…基地局

 

Claims (20)

  1. 　無線通信の通信品質の指標である電波指標値の時系列データを取得する取得手段と、
    　取得した前記時系列データに応じて、電波の伝搬環境に起因する前記通信品質の劣化要因の各々の強度を推定する推定手段と、
    　推定された前記劣化要因の各々の強度に応じて、前記劣化要因ごとの前記通信品質の劣化に対する関与の度合いを導出する導出手段と、
    を備えることを特徴とする情報処理システム。
  2. 　前記導出手段は、前記劣化要因の各々の強度を変換した共通の劣化指標値に応じて、前記劣化要因ごとの前記関与の度合いを導出する、請求項１に記載の情報処理システム。
  3. 　前記導出手段は、前記劣化要因をシミュレートして得られた前記劣化指標値のデータに基づいて特定されたパラメータに応じて、前記劣化要因の各々の強度を共通の劣化指標値に変換する、請求項２に記載の情報処理システム。
  4. 　前記推定手段は、予め前記劣化要因をシミュレートして得られた前記時系列データを用いて学習されたモデルである、請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理システム。
  5. 　導出された前記関与の度合いに応じて、通信品質を改善する対策を実行する対策実行手段をさらに備える、請求項１から４のいずれか１項に記載の情報処理システム。
  6. 　前記電波指標値は、参照信号受信強度、参照信号受信品質、受信信号強度、及び信号電力対干渉及び雑音電力比のうちの少なくともいずれかを含む、請求項１から５のいずれか１項に記載の情報処理システム。
  7. 　前記劣化要因は、距離、遮蔽、フェージング、干渉、輻輳、及びハンドオーバのうちの少なくともいずれかが含まれる、請求項１から６のいずれか１項に記載の情報処理システム。
  8. 　前記劣化指標値は、データ通信量、データ通信遅延時間、ジッター、ハイブリッド自動再送回数、ハイブリッド自動再送超過回数、無線リンク制御再送回数、ブロックエラー率、パケットロス率、及びビットエラー率のうちの少なくともいずれかに関する情報である、請求項２又は３に記載の情報処理システム。
  9. 　無線通信の通信品質の指標である電波指標値の時系列データを取得する取得手段と、
    　取得した前記時系列データに応じて、電波の伝搬環境に起因する前記通信品質の劣化要因の各々の強度を推定する推定手段と、
    　推定された前記劣化要因の各々の強度に応じて、前記劣化要因ごとの前記通信品質の劣化に対する関与の度合いを導出する導出手段と、
    を備えることを特徴とする情報処理装置。
  10. 　前記導出手段は、前記劣化要因の各々の強度を変換した共通の劣化指標値に応じて、前記劣化要因ごとの前記関与の度合いを導出する、請求項９に記載の情報処理装置。
  11. 　前記導出手段は、前記劣化要因をシミュレートして得られた前記劣化指標値のデータに基づいて特定されたパラメータに応じて、前記劣化要因の各々の強度を共通の劣化指標値に変換する、請求項１０に記載の情報処理装置。
  12. 　前記推定手段は、予め前記劣化要因をシミュレートして得られた前記時系列データを用いて学習されたモデルである、請求項９から１１のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  13. 　導出された前記関与の度合いに応じて、通信品質を改善する対策を実行する対策実行手段をさらに備える、請求項９から１２のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  14. 　導出された前記関与の度合いを出力する出力手段をさらに備える、請求項９から１３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  15. 　無線通信の通信品質の指標である電波指標値の時系列データを取得する取得ステップと、
    　取得した前記時系列データに応じて、電波の伝搬環境に起因する前記通信品質の劣化要因の各々の強度を推定する推定ステップと、
    　推定された前記劣化要因の各々の強度に応じて、前記劣化要因ごとの前記通信品質の劣化に対する関与の度合いを導出する導出ステップと、
    を含むことを特徴とする情報処理方法。
  16. 　前記導出ステップは、前記劣化要因の各々の強度を変換した共通の劣化指標値に応じて、前記劣化要因ごとの前記関与の度合いを導出するステップである、請求項１５に記載の情報処理方法。
  17. 　前記導出ステップは、前記劣化要因をシミュレートして得られた前記劣化指標値のデータに基づいて特定されたパラメータに応じて、前記劣化要因の各々の強度を共通の劣化指標値に変換するステップである、請求項１６に記載の情報処理方法。
  18. 　前記推定ステップは、予め前記劣化要因をシミュレートして得られた前記時系列データを用いて学習されたモデルが実行する、請求項１５から１７のいずれか１項に記載の情報処理方法。
  19. 　導出された前記関与の度合いに応じて、通信品質を改善する対策を実行する対策実行ステップをさらに含む、請求項１５から１８のいずれか１項に記載の情報処理方法。
  20. 　導出された前記関与の度合いを出力する出力ステップをさらに含む、請求項１５から１９のいずれか１項に記載の情報処理方法。
     

     
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