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JP2012147054A - Congestion notification method, congestion notification device, and congestion notification program - Google Patents

Congestion notification method, congestion notification device, and congestion notification program Download PDF

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a congestion notification method, a congestion notification device, a congestion notification program for detecting the congestion of an ad hoc network.SOLUTION: A gateway 100 includes a storage unit 110, a communication unit 120, an increment amount calculation unit 130, a dispersion calculation unit 140, a deviation value calculation unit 150, and an alarm notification unit 160. The communication unit 120 acquires data of the number of hops included in a packet received from a connection destination node for each node, and stores the data in the storage unit 110. The increment amount calculation unit 130 calculates, with referring to the storage unit 110, the increment amount of a route length, based on the number of the hops included in the preceding and succeeding packets, which is acquired by the communication unit 120. The dispersion calculation unit 140 calculates the dispersion of the increment amount. The deviation value calculation unit 150 calculates a deviation value of dispersion. The alarm notification unit 160 outputs alarm indicating an effect that a present state is congestion, when the deviation value of the dispersion exceeds a prescribed value.

Description

本発明は、輻輳通知プログラム等に関する。   The present invention relates to a congestion notification program and the like.

アドホックネットワークを利用した通信システムが存在する。アドホックネットワークは、複数のノードが自律分散的に無線によって相互に接続するネットワークである。アドホックネットワークでは、アクセスポイントは設置されず、各ノードが、隣接ノードから受信したパケットを通信経路情報に基づき他の隣接ノードに中継することで、通信経路を形成する。   There is a communication system using an ad hoc network. An ad hoc network is a network in which a plurality of nodes are connected to each other by radio in an autonomous and distributed manner. In an ad hoc network, no access point is installed, and each node forms a communication path by relaying a packet received from an adjacent node to another adjacent node based on the communication path information.

アドホックネットワークでは、電波強度の変化、利用可能なネットワーク容量の変化、通信障害などによって、通信経路が頻繁に変化する。図9は、アドホックネットワークの通信経路の変化を示す図である。図9に示すように、このアドホックネットワークは、ノード1a〜1k、ゲートウェイ2を有する。   In an ad hoc network, communication paths frequently change due to changes in radio field strength, changes in available network capacity, communication failures, and the like. FIG. 9 is a diagram illustrating a change in the communication path of the ad hoc network. As shown in FIG. 9, this ad hoc network includes nodes 1 a to 1 k and a gateway 2.

図9の左側は、正常運用時のアドホックネットワークの通信経路を示している。このような正常運用時では、ゲートウェイ宛のパケットは、最短経路でゲートウェイ2に到達する。例えば、ノード1aから送信されるパケットは、ノード1bを介してゲートウェイ2に到達する。また、ノード1cから送信されるパケットは、ノード1dを介してゲートウェイ2に到達する。   The left side of FIG. 9 shows the communication path of the ad hoc network during normal operation. In such normal operation, the packet addressed to the gateway reaches the gateway 2 through the shortest path. For example, a packet transmitted from the node 1a reaches the gateway 2 via the node 1b. The packet transmitted from the node 1c reaches the gateway 2 via the node 1d.

図9の中央は、ネットワーク容量が限界に近づき、輻輳が発生した場合の通信経路を示している。輻輳が発生すると縮退運用が開始され、ゲートウェイ2宛のパケットは、通信不可能な経路を迂回してゲートウェイ2に到達する。例えば、ノード1dとの通信が不可能な場合には、ノード1cから送信されるパケットは、ノード1k、1j、1hを介してゲートウェイ2に到達する。ノード1cから送信されるパケットの経路長は、図9の左側の経路長と比較して長くなっている。   The center of FIG. 9 shows a communication path when the network capacity approaches the limit and congestion occurs. When congestion occurs, the degenerate operation is started, and a packet addressed to the gateway 2 reaches the gateway 2 bypassing a non-communication route. For example, when communication with the node 1d is impossible, the packet transmitted from the node 1c reaches the gateway 2 via the nodes 1k, 1j, and 1h. The path length of the packet transmitted from the node 1c is longer than the path length on the left side of FIG.

図9の右側は、システム異常が発生した場合の通信経路を示している。通信不可能な経路が増加し、ゲートウェイ2に到達するための経路が無くなってしまうと、パケットがゲートウェイ2に到達しなくなり、システム異常が発生する。例えば、ノード1a、1cから送信されるパケットは、迂回を繰り返すものの、ゲートウェイ2と、ノード1b、1d、1h、1g、1fとの間で通信が行えないため、ゲートウェイ2に辿り着くことができない。   The right side of FIG. 9 shows a communication path when a system abnormality occurs. If the number of paths that cannot be communicated increases and the path for reaching the gateway 2 disappears, the packet does not reach the gateway 2 and a system abnormality occurs. For example, although packets transmitted from the nodes 1a and 1c repeat detours, communication cannot be performed between the gateway 2 and the nodes 1b, 1d, 1h, 1g, and 1f, and thus the gateway 2 cannot be reached. .

図9で説明したようなシステム異常が発生することを未然に防止するために、システム異常の予兆を把握することが求められる。従来では、ネットワーク容量に対する使用率などを基にしてシミュレーションを行い、ネットワーク容量と時間経過との関係を求めることで、システム異常の原因を分析している。   In order to prevent the occurrence of the system abnormality as described with reference to FIG. 9, it is required to grasp a sign of the system abnormality. Conventionally, the cause of system abnormality is analyzed by performing a simulation based on the usage rate with respect to the network capacity and determining the relationship between the network capacity and the passage of time.

特表2005−524311号公報JP-T-2005-524311

しかしながら、上述した従来技術では、システム異常の予兆となる輻輳を検出することが難しいという問題があった。   However, the above-described conventional technology has a problem that it is difficult to detect congestion that is a sign of system abnormality.

アドホックネットワークの輻輳をシミュレーションで検出する場合には、ネットワーク容量を利用することとなる。このネットワーク容量は、トポロジーの違い、隠れ端末の影響、ノードの追加または削除、電波の状態などによって大きく変動するため、これら複雑な要因を事前に予測し、ネットワーク容量を求めることは困難である。   When detecting congestion in an ad hoc network by simulation, network capacity is used. Since this network capacity varies greatly depending on differences in topology, the influence of hidden terminals, addition or deletion of nodes, radio wave conditions, etc., it is difficult to predict these complex factors in advance and obtain the network capacity.

図10は、ネットワーク容量とシミュレーションで導出したネットワーク容量との関係を示す図である。図10の線3は、実際のネットワーク容量を示す。線4は、シミュレーションで導出したネットワーク容量を示す。実際のネットワーク容量は、上述した各種の要因によって、常に変動する。シミュレーションでは、全ての要因を予め予測することはできないので、例えば、ノードの追加や削除などが行われる度に、シミュレーションをやり直す。例えば、図10の4a、4bにおいて、ノードの追加または削除が発生し、シミュレーションのやり直しが行われている。このように、シミュレーションでは、変動する要因に応じて、再計算しつつ、実際のネットワーク容量の変化に追従することになり、シミュレーションで輻輳をリアルタイムに検出することは難しい。   FIG. 10 is a diagram illustrating the relationship between the network capacity and the network capacity derived by simulation. Line 3 in FIG. 10 shows the actual network capacity. Line 4 shows the network capacity derived in the simulation. The actual network capacity always varies due to the various factors described above. Since all the factors cannot be predicted in advance in the simulation, for example, each time a node is added or deleted, the simulation is restarted. For example, in 4a and 4b of FIG. 10, the addition or deletion of a node occurs, and the simulation is performed again. Thus, in the simulation, the actual network capacity changes are tracked while recalculating according to the changing factors, and it is difficult to detect congestion in real time in the simulation.

開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、アドホックネットワークの輻輳を検出することができる輻輳通知方法、輻輳通知装置および輻輳通知プログラムを提供することを目的とする。   The disclosed technology has been made in view of the above, and an object thereof is to provide a congestion notification method, a congestion notification device, and a congestion notification program capable of detecting congestion in an ad hoc network.

本願の開示する輻輳通知方法は、アドホックネットワークにおいて、接続先のノードから受信したパケットに含まれているホップ数のデータを、ノード毎に取得し、前後のパケットに含まれるホップ数に基づいて経路長の増加量を計算する。また、輻輳通知方法は、前記経路長の増加量に関する分散の偏差値を算出し、前記偏差値が所定の値を超えた場合に、輻輳状態である旨の警告を通知する。   In the ad hoc network, the congestion notification method disclosed in the present application acquires, for each node, data on the number of hops included in a packet received from a connection destination node, and routes based on the number of hops included in previous and subsequent packets. Calculate the increase in length. Also, the congestion notification method calculates a deviation value of variance relating to the amount of increase in the path length, and notifies a warning that the congestion state is present when the deviation value exceeds a predetermined value.

本願の開示する輻輳通知方法によれば、アドホックネットワークの輻輳を検出することができるという効果を奏する。   According to the congestion notification method disclosed in the present application, it is possible to detect congestion in an ad hoc network.

図1は、本実施例にかかるアドホックネットワークの一例を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating an example of an ad hoc network according to the present embodiment. 図2は、パケットのデータ構造の一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a data structure of a packet. 図3は、ゲートウェイの構成を示す機能ブロック図である。FIG. 3 is a functional block diagram showing the configuration of the gateway. 図4は、ホップ数テーブルのデータ構造の一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the data structure of the hop number table. 図5は、増加量テーブルのデータ構造の一例を示す図である。FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the data structure of the increase amount table. 図6は、分散の偏差値とネットワーク異常との関係を示す図である。FIG. 6 is a diagram illustrating a relationship between a deviation value of dispersion and a network abnormality. 図7は、ゲートウェイの処理手順を示すフローチャートである。FIG. 7 is a flowchart showing the processing procedure of the gateway. 図8は、実施例にかかる輻輳通知装置を構成するコンピュータのハードウェア構成を示す図である。FIG. 8 is a diagram illustrating a hardware configuration of a computer constituting the congestion notification device according to the embodiment. 図9は、アドホックネットワークの通信経路の変化を示す図である。FIG. 9 is a diagram illustrating a change in the communication path of the ad hoc network. 図10は、ネットワーク容量とシミュレーションで導出したネットワーク容量との関係を示す図である。FIG. 10 is a diagram illustrating the relationship between the network capacity and the network capacity derived by simulation.

以下に、本願の開示する輻輳通知方法、輻輳通知装置および輻輳通知プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。   Hereinafter, embodiments of a congestion notification method, a congestion notification device, and a congestion notification program disclosed in the present application will be described in detail with reference to the drawings. Note that the present invention is not limited to the embodiments.

図1は、本実施例にかかるアドホックネットワークの一例を示す図である。図1に示すように、このアドホックネットワークは、ノード10a〜10h、ゲートウェイ100を有する。また、ゲートウェイ100は、他のネットワークに接続されているものとする。本実施例では、ゲートウェイ100に、輻輳通知装置に対応する機能が含まれている場合を例にして説明する。   FIG. 1 is a diagram illustrating an example of an ad hoc network according to the present embodiment. As shown in FIG. 1, this ad hoc network includes nodes 10 a to 10 h and a gateway 100. The gateway 100 is assumed to be connected to another network. In the present embodiment, a case where the gateway 100 includes a function corresponding to the congestion notification device will be described as an example.

ノード10a〜10hは、隣接ノードと無線により接続され、隣接ノードから受信したパケットを通信経路情報に基づき他の隣接ノードに中継することで、パケットを宛先に送信する。また、ノード10a〜10hは、他のノードとハローパケット(Hello packet)を送受信することで、通信経路情報を更新する。   The nodes 10a to 10h are wirelessly connected to the adjacent nodes, and transmit the packet to the destination by relaying the packet received from the adjacent node to other adjacent nodes based on the communication path information. Further, the nodes 10a to 10h update communication path information by transmitting and receiving hello packets to and from other nodes.

図1に示す例では、ノード10aとノード10eとが無線により接続される。ノード10bとノード10fとが無線により接続される。ノード10cとノード10gとが無線により接続される。ノード10dとノード10hとが無線により接続される。また、ゲートウェイ100は、ノード10a〜10dと無線により接続される。   In the example shown in FIG. 1, the node 10a and the node 10e are connected by radio. The node 10b and the node 10f are connected by radio. The node 10c and the node 10g are connected by radio. The node 10d and the node 10h are connected by radio. The gateway 100 is wirelessly connected to the nodes 10a to 10d.

ゲートウェイ100は、隣接ノードからパケットを受信した場合には、今回取得したパケットと前回取得したパケットとの経路長の差の分散を利用して、輻輳状態を検出する。経路長は、パケットがゲートウェイ100に到達するまでに経由したノード数に対応する。また、ゲートウェイ100は、通常のゲートウェイと同様にして、隣接するノードからパケットを取得した場合に、取得したパケットの宛先となる他のネットワークにパケットを送信する。   When the gateway 100 receives a packet from an adjacent node, the gateway 100 detects a congestion state by using the variance of the path length difference between the packet acquired this time and the packet acquired last time. The path length corresponds to the number of nodes through which the packet has reached the gateway 100. Similarly to the normal gateway, when the gateway 100 acquires a packet from an adjacent node, the gateway 100 transmits the packet to another network that is the destination of the acquired packet.

アドホックネットワークで送受信されるパケットのデータ構造の一例について説明する。図2は、パケットのデータ構造の一例を示す図である。図2に示すように、パケットは、制御ヘッダ、ホップ数、各種データを含む。制御ヘッダは、パケットの送信先のアドレス情報およびパケットの送信元のアドレス情報を含む。ホップ数は、パケットが経由したノードの数を示す。各種データは、ユーザデータ等を含む。   An example of a data structure of a packet transmitted / received in an ad hoc network will be described. FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a data structure of a packet. As shown in FIG. 2, the packet includes a control header, the number of hops, and various data. The control header includes address information of the packet transmission destination and address information of the packet transmission source. The number of hops indicates the number of nodes through which the packet has passed. Various data includes user data and the like.

次に、図1に示したゲートウェイ100の構成の一例について説明する。図3は、ゲートウェイの構成を示す機能ブロック図である。図3に示すように、このゲートウェイ100は、記憶部110、通信部120、増加量計算部130、分散算出部140、偏差値算出部150、警告通知部160を有する。   Next, an example of the configuration of the gateway 100 illustrated in FIG. 1 will be described. FIG. 3 is a functional block diagram showing the configuration of the gateway. As illustrated in FIG. 3, the gateway 100 includes a storage unit 110, a communication unit 120, an increase amount calculation unit 130, a variance calculation unit 140, a deviation value calculation unit 150, and a warning notification unit 160.

記憶部110は、ホップ数テーブル111、増加量テーブル112を記憶する記憶装置である。記憶部110は、例えば、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)などの半導体メモリ素子、またはハードディスク、光ディスクなどの記憶装置に対応する。   The storage unit 110 is a storage device that stores a hop number table 111 and an increase amount table 112. The storage unit 110 corresponds to, for example, a semiconductor memory device such as a random access memory (RAM), a read only memory (ROM), or a flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk.

ホップ数テーブル111は、パケット受信先のノード毎に、パケットのホップ数を順次記憶するテーブルである。図4は、ホップ数テーブルのデータ構造の一例を示す図である。図4に示すように、このホップ数テーブル111は、ノード識別情報と、ホップ数情報とを対応づけて記憶する。ノード識別情報は、ノードを識別する情報である。例えば、ノード識別情報10a〜10dに対応するノードを、ノード10a〜10dとする。ホップ数情報は、該当するノードから受信したパケットのホップ数を、時系列順に並べた情報である。   The hop number table 111 is a table that sequentially stores the number of hops of a packet for each node that receives the packet. FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the data structure of the hop number table. As shown in FIG. 4, the hop number table 111 stores node identification information and hop number information in association with each other. The node identification information is information for identifying a node. For example, nodes corresponding to the node identification information 10a to 10d are assumed to be nodes 10a to 10d. The hop number information is information in which the hop numbers of packets received from the corresponding node are arranged in time series.

図4の1段目に示すように、ノード10aから受信したパケットに含まれるホップ数は、時系列順に、A1、A2、A3、A4、・・・となる。図4の2段目に示すように、ノード10bから受信したパケットに含まれるホップ数は、時系列順に、B1、B2、B3、B4、・・・となる。図4の3段目に示すように、ノード10cから受信したパケットに含まれるホップ数は、時系列順に、C1、C2、C3、C4、・・・となる。図4の4段目に示すように、ノード10dから受信したパケットに含まれるホップ数は、時系列順に、D1、D2、D3、D4、・・・となる。   4, the number of hops included in the packet received from the node 10a is A1, A2, A3, A4,... In chronological order. 4, the number of hops included in the packet received from the node 10b is B1, B2, B3, B4,... In chronological order. 4, the number of hops included in the packet received from the node 10c is C1, C2, C3, C4,... In chronological order. 4, the number of hops included in the packet received from the node 10d is D1, D2, D3, D4,... In chronological order.

増加量テーブル112は、前回のパケットのホップ数と比較した今回のパケットのホップ数の増加量を、ノード毎に記憶するテーブルである。図5は、増加量テーブルのデータ構造の一例を示す図である。図5に示すように、この増加量テーブル112は、ノード識別情報と、増加量情報とを対応づけて記憶する。増加量情報は、前後のパケットのホップ数の増加量を、時系列に並べた情報である。   The increase amount table 112 is a table that stores, for each node, an increase amount of the hop number of the current packet compared to the hop number of the previous packet. FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the data structure of the increase amount table. As illustrated in FIG. 5, the increase amount table 112 stores node identification information and increase amount information in association with each other. The increase amount information is information in which the increase amounts of the hop numbers of the preceding and following packets are arranged in time series.

図5の1段目に示すように、ノード10aから受信した前後のパケットの増加量は、時系列順に、a1、a2、a3、a4、・・・となる。例えば、図4に示したA1とA2との差がa1に対応し、A2とA3との差がa2に対応し、A3とA4との差がa3に対応する。   As shown in the first row of FIG. 5, the amount of increase in the number of packets before and after received from the node 10a is a1, a2, a3, a4,. For example, the difference between A1 and A2 shown in FIG. 4 corresponds to a1, the difference between A2 and A3 corresponds to a2, and the difference between A3 and A4 corresponds to a3.

図5の2段目に示すように、ノード10bから受信した前後のパケットの増加量は、時系列順に、b1、b2、b3、b4、・・・となる。例えば、図4に示したB1とB2との差がb1に対応し、B2とB3との差がb2に対応し、B3とB4との差がb3に対応する。   As shown in the second row of FIG. 5, the increase amount of the packets before and after received from the node 10b is b1, b2, b3, b4,. For example, the difference between B1 and B2 shown in FIG. 4 corresponds to b1, the difference between B2 and B3 corresponds to b2, and the difference between B3 and B4 corresponds to b3.

図5の3段目に示すように、ノード10cから受信した前後のパケットの増加量は、時系列順に、c1、c2、c3、c4、・・・となる。例えば、図4に示したC1とC2との差がc1に対応し、C2とC3との差がc2に対応し、C3とC4との差がc3に対応する。   As shown in the third row of FIG. 5, the increase amount of the packets before and after received from the node 10c is c1, c2, c3, c4,. For example, the difference between C1 and C2 shown in FIG. 4 corresponds to c1, the difference between C2 and C3 corresponds to c2, and the difference between C3 and C4 corresponds to c3.

図5の4段目に示すように、ノード10dから受信した前後のパケットの増加量は、時系列順に、d1、d2、d3、d4、・・・となる。例えば、図4に示したD1とD2との差がd1に対応し、D2とD3との差がd2に対応し、D3とD4との差がd3に対応する。   As shown in the fourth row in FIG. 5, the amount of increase in the number of packets before and after being received from the node 10d is d1, d2, d3, d4,. For example, the difference between D1 and D2 shown in FIG. 4 corresponds to d1, the difference between D2 and D3 corresponds to d2, and the difference between D3 and D4 corresponds to d3.

通信部120は、隣接ノードからパケットを受信した場合に、受信したパケットのホップ数を、ノード識別情報と対応づけて、ホップ数テーブル111に登録する。例えば、通信部120は、ノード10aからパケットを受信した場合には、受信したパケットのホップ数を、ノード識別情報10aと対応づけて、ホップ数テーブル111のホップ数情報に記録する。また、通信部120は、パケットの制御ヘッダを参照し、宛先に向けてパケットを転送する。   When receiving a packet from an adjacent node, the communication unit 120 registers the hop number of the received packet in the hop number table 111 in association with the node identification information. For example, when receiving a packet from the node 10a, the communication unit 120 records the hop number of the received packet in the hop number information of the hop number table 111 in association with the node identification information 10a. Further, the communication unit 120 refers to the control header of the packet and transfers the packet toward the destination.

増加量計算部130は、通信部120がパケットを受信した場合に、パケットのホップ数の増加量をノード毎に計算する処理部である。増加量計算部130は、パケットのホップ数をホップ数テーブル111から取得する。増加量計算部130は、同じノードから受信した前後のパケットのホップ数を比較することで、ノード毎の増加量を計算する。増加量計算部130は、ホップ数の増加量を、ノード識別情報と対応づけて増加量テーブル112に登録する。   The increase amount calculation unit 130 is a processing unit that calculates an increase amount of the number of hops of a packet for each node when the communication unit 120 receives a packet. The increase amount calculation unit 130 acquires the hop number of the packet from the hop number table 111. The increase amount calculation unit 130 calculates the increase amount for each node by comparing the number of hops of the packets before and after received from the same node. The increase amount calculation unit 130 registers the increase amount of the number of hops in the increase amount table 112 in association with the node identification information.

例えば、通信部120が、ノード10aからパケットを受信し、このパケットのホップ数A3をホップ数情報に登録した場合には、増加量計算部130は、ホップ数A4からホップ数A3を減算する。減算した値が3aとすると、増加量計算部130は、ノード識別情報10aに対応づけて、増加量a3を増加量テーブル112の増加量情報に登録する。   For example, when the communication unit 120 receives a packet from the node 10a and registers the hop number A3 of this packet in the hop number information, the increase amount calculation unit 130 subtracts the hop number A3 from the hop number A4. If the subtracted value is 3a, the increase amount calculation unit 130 registers the increase amount a3 in the increase amount information of the increase amount table 112 in association with the node identification information 10a.

分散算出部140は、増加量テーブル112に基づいて、増加量の分散を算出する処理部である。分散算出部140は、算出した分散を偏差値算出部150に出力する。ここでは、ノード10a、10b、10c、10dに対応するホップ数の増加量に着目した分散を算出する場合について説明する。また、ノード識別情報10aの増加量情報を時系列順に「a1、a2、a3、a4」とする。ノード識別情報10bの増加量情報を時系列順に「b1、b2、b3、b4」とする。ノード識別情報10cの増加量情報を時系列順に「c1、c2、c3、c4」とする。ノード識別情報10dの増加量情報を時系列順に「d1、d2、d3、d4」とする。   The variance calculation unit 140 is a processing unit that calculates the variance of the increase amount based on the increase amount table 112. The variance calculation unit 140 outputs the calculated variance to the deviation value calculation unit 150. Here, a case will be described in which a variance is calculated by paying attention to the increase in the number of hops corresponding to the nodes 10a, 10b, 10c, and 10d. Further, the increase amount information of the node identification information 10a is assumed to be “a1, a2, a3, a4” in chronological order. The increase amount information of the node identification information 10b is “b1, b2, b3, b4” in chronological order. The increase amount information of the node identification information 10c is “c1, c2, c3, c4” in chronological order. The increase amount information of the node identification information 10d is “d1, d2, d3, d4” in chronological order.

まず、分散算出部140は、各増加量の平均値を算出する。例えば、分散値算出部140は、平均値Xを式(1)に基づいて算出する。   First, the variance calculation unit 140 calculates the average value of each increase amount. For example, the variance value calculation unit 140 calculates the average value X based on Expression (1).

平均値X=(a1+a2+a3+a4+b1+b2+b3+b4+c1+c2+c3+c4+d1+d2+d3+d4)/16・・・(1)   Average value X = (a1 + a2 + a3 + a4 + b1 + b2 + b3 + b4 + c1 + c2 + c3 + c4 + d1 + d2 + d3 + d4) / 16 (1)

分散算出部140は、平均値Xを算出した後に、平均値Xから各時点の増加量の平均値を減算することで、各時点の分散を算出する。上記の例では、下記に示す式(2)により、分散4が算出される。分散算出部140は、算出した分散を偏差値算出部150に出力する。ただし、a1〜d1が古いデータで、a4〜d4が最新のデータであるものとする。   After calculating the average value X, the variance calculation unit 140 calculates the variance at each time point by subtracting the average value of the increase amount at each time point from the average value X. In the above example, the variance 4 is calculated by the following equation (2). The variance calculation unit 140 outputs the calculated variance to the deviation value calculation unit 150. However, it is assumed that a1 to d1 are old data and a4 to d4 are the latest data.

分散4={(X−(a1+b1+c1+d1)/4)+(X−(a2+b2+c2+d2)/4)+(X−(a3+b3+c3+d3)/4)+(X−(a4+b4+c4+d4)/4)}/4・・・(2) Dispersion 4 = {(X− (a1 + b1 + c1 + d1) / 4) 2 + (X− (a2 + b2 + c2 + d2) / 4) 2 + (X− (a3 + b3 + c3 + d3) / 4) 2 + (X− (a4 + b4 + c4 + d4) / 4) 2 } / 4 ... (2)

分散算出部140は、新たな増加量が増加量テーブル112に登録された場合には、平均値Xを算出し直し、新たな増加量に基づいて、分散を算出する。例えば、ノード識別情報10a〜10dにそれぞれ対応する増加量が「a5、b5、c5、d5」とすると、この増加量を加味して、平均値Xを算出する。「a5、b5、c5、d5」を加味した平均値Xは、式(3)で求められる。   When a new increase amount is registered in the increase amount table 112, the variance calculating unit 140 recalculates the average value X, and calculates the variance based on the new increase amount. For example, if the increase amounts corresponding to the node identification information 10a to 10d are “a5, b5, c5, d5”, the average value X is calculated in consideration of the increase amounts. The average value X in consideration of “a5, b5, c5, d5” is obtained by Expression (3).

平均値X=(a2+a3+a4+a5+b2+b3+b4+b5+c2+c3+c4+c5+d2+d3+d4+d5)/16・・・(3)   Average value X = (a2 + a3 + a4 + a5 + b2 + b3 + b4 + b5 + c2 + c3 + c4 + c5 + d2 + d3 + d4 + d5) / 16 (3)

そして、分散算出部140は、分散5を算出し、算出した分散を偏差値算出部150に出力する。例えば、分散5は下記の式(4)のようになる。ただし、下記の平均値Xは、「a5、b5、c5、d5」を加味した平均値である。   Then, the variance calculation unit 140 calculates the variance 5 and outputs the calculated variance to the deviation value calculation unit 150. For example, the variance 5 is expressed by the following formula (4). However, the following average value X is an average value in consideration of “a5, b5, c5, d5”.

分散5={(X−(a2+b2+c2+d2)/4)+(X−(a3+b3+c3+d3)/4)+(X−(a4+b4+c4+d4)/4)+(X−(a5+b5+c5+d5)/4)}/4・・・(4) Dispersion 5 = {(X− (a2 + b2 + c2 + d2) / 4) 2 + (X− (a3 + b3 + c3 + d3) / 4) 2 + (X− (a4 + b4 + c4 + d4) / 4) 2 + (X− (a5 + b5 + c5 + d5) / 4) 2 } / 4 ... (4)

分散算出部140は、新たな増加量が増加量テーブル112に登録される度に、上記処理を繰り返し実行し、分散を算出する。   Each time a new increase amount is registered in the increase amount table 112, the variance calculating unit 140 repeatedly executes the above processing to calculate the variance.

偏差値算出部150は、分散の偏差値を算出する処理部である。ここでは一例として、分散1〜分散4を基にして、分散4の偏差値を算出する場合について説明する。まず、偏差値算出部150は、分散の平均値Yを算出する。   The deviation value calculation unit 150 is a processing unit that calculates a deviation value of dispersion. Here, as an example, a case where a deviation value of variance 4 is calculated based on variance 1 to variance 4 will be described. First, the deviation value calculation unit 150 calculates an average value Y of variance.

偏差値算出部150は、分散の平均値Yを算出した後に、分散4の標準偏差を求める。例えば、分散の数は4、平均値Yとする。偏差値算出部150は、平均値Yを、式(5)により求める。偏差値算出部150は、分散1〜4の標準偏差σを式(6)によって求める。   The deviation value calculation unit 150 calculates the standard deviation of the variance 4 after calculating the average value Y of the variance. For example, the number of variances is 4 and the average value Y. The deviation value calculation unit 150 obtains the average value Y by the equation (5). The deviation value calculation unit 150 obtains the standard deviation σ of variances 1 to 4 using Expression (6).

平均値Y=(分散1+分散2+分散3+分散4)/4・・・(5)   Average value Y = (dispersion 1 + dispersion 2 + dispersion 3 + dispersion 4) / 4 (5)

標準偏差σ=((分散1−平均値Y)+(分散2−平均値Y)+(分散3−平均値Y)+(分散4−平均値Y))/4)1/2・・・(6) Standard deviation σ = ((dispersion 1−average value Y) 2 + (dispersion 2−average value Y) 2 + (dispersion 3−average value Y) 2 + (dispersion 4−average value Y) 2 ) / 4) 1 / 2 ... (6)

偏差値算出部150は、分散1〜4の標準偏差σを算出した後に、分散4の偏差値を求める。例えば、偏差値算出部150は、分散4の偏差値を式(7)によって求める。   The deviation value calculation unit 150 calculates a standard deviation σ of variances 1 to 4 and then obtains a deviation value of variance 4. For example, the deviation value calculation unit 150 obtains the deviation value of the variance 4 by Expression (7).

分散4の偏差値=10×(分散4−平均値Y)/標準偏差σ+50・・・(7)   Deviation value of variance 4 = 10 × (dispersion 4−average value Y) / standard deviation σ + 50 (7)

偏差値算出部150は、新たな分散を分散算出部140から取得した場合には、新たな分散を加味して平均値Yを算出し直し、新たな分散の偏差値を算出する。新たな分散を分散5とすると、偏差値算出部150は、平均値Yを式(8)によって求める。また、偏差値算出部150は、分散5を加味した標準偏差を式(9)によって求める。また、偏差値算出部150は、分散5の偏差値を式(10)により求める。   When the new variance is acquired from the variance calculator 140, the deviation value calculator 150 recalculates the average value Y taking into account the new variance, and calculates a new variance deviation value. Assuming that the new variance is variance 5, the deviation value calculation unit 150 obtains the average value Y by equation (8). In addition, the deviation value calculation unit 150 obtains a standard deviation taking into account the variance 5 by the equation (9). Further, the deviation value calculation unit 150 obtains the deviation value of the variance 5 by the equation (10).

平均値Y=(分散2+分散3+分散4+分散5)/4・・・(8)   Average value Y = (dispersion 2 + dispersion 3 + dispersion 4 + dispersion 5) / 4 (8)

標準偏差σ=((分散2−平均値Y)+(分散3−平均値Y)+(分散4−平均値Y)+(分散5−平均値Y))/4)1/2・・・(9) Standard deviation σ = ((dispersion 2−average value Y) 2 + (dispersion 3−average value Y) 2 + (dispersion 4−average value Y) 2 + (dispersion 5−average value Y) 2 ) / 4) 1 / 2 ... (9)

分散5の偏差値=10×(分散5−平均値Y)/標準偏差σ+50・・・(10)   Deviation value of variance 5 = 10 × (dispersion 5−average value Y) / standard deviation σ + 50 (10)

偏差値算出部150は、新たな分散を取得する度に、上記処理を繰り返し、新たな分散の偏差値を算出する。偏差値算出部150は、算出した分散の偏差値を警告通知部160に出力する。   The deviation value calculation unit 150 repeats the above process every time a new variance is acquired, and calculates a deviation value of a new variance. The deviation value calculation unit 150 outputs the calculated deviation value of variance to the warning notification unit 160.

警告通知部160は、偏差値算出部150から分散の偏差値を取得し、分散の偏差値が所定の値を超えた場合に、輻輳状態である旨の警告を通知する処理部である。例えば、警告通知部160は、分散の偏差値が70を超えた場合に、警告を通知する。警告通知部160は、ゲートウェイ100に接続されたディスプレイなどに、警告を出力しても良いし、アドホックネットワークを管理する管理装置等に、警告を通知してもよい。   The warning notification unit 160 is a processing unit that obtains a deviation value of variance from the deviation value calculation unit 150 and notifies a warning that a congestion state exists when the deviation value of variance exceeds a predetermined value. For example, the warning notification unit 160 notifies a warning when the variance deviation value exceeds 70. The warning notification unit 160 may output a warning to a display or the like connected to the gateway 100, or may notify the warning to a management device or the like that manages the ad hoc network.

なお、処理を開始した時点では、分散のサンプル数が少ないため、分散の偏差値が安定しない場合がある。このため、警告通知部160は、処理を開始してから所定の時間経過した後に、分散の偏差値が所定の値を超えているか否かを判定して良い。または、警告通知部160は、分散の偏差値を取得する回数が所定の回数を超えた後に、分散の偏差値が所定の値を超えているか否かを判定して良い。   Note that since the number of variance samples is small at the start of processing, the variance deviation value may not be stable. For this reason, the warning notification unit 160 may determine whether or not the variance deviation value exceeds a predetermined value after a predetermined time has elapsed since the start of processing. Alternatively, the warning notification unit 160 may determine whether or not the variance deviation value exceeds a predetermined value after the number of times of obtaining the variance deviation value exceeds a predetermined number.

上記通信部120、増加量計算部130、分散算出部140、偏差値算出部150、警告通知部160は、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)や、FPGA(Field Programmable Gate Array)などの集積装置に対応する。また、各処理部120〜160は、例えば、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)等の電子回路に対応する。   The communication unit 120, the increase amount calculation unit 130, the variance calculation unit 140, the deviation value calculation unit 150, and the warning notification unit 160 are integrated devices such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or an FPGA (Field Programmable Gate Array). Corresponding to The processing units 120 to 160 correspond to electronic circuits such as a CPU (Central Processing Unit) and an MPU (Micro Processing Unit), for example.

次に、分散の偏差値とネットワーク異常との関係について説明する。図6は、分散の偏差値とネットワーク異常との関係を示す図である。図6の横軸は、パケットの収集回数を示し、時間に対応する。図6の左側の縦軸は、パケットの到達率とトラフィック量の大きさを示す軸である。図6の右側の縦軸は、分散の偏差値の大きさを示す軸である。線5は、時間経過に伴うトラフィック量の変化を示す軌跡である。線6は、時間変化に伴う到達率の変化を示す軌跡である。線7は、時間変化に伴う分散の偏差値の変化を示す軌跡である。   Next, the relationship between the variance deviation value and the network abnormality will be described. FIG. 6 is a diagram illustrating a relationship between a deviation value of dispersion and a network abnormality. The horizontal axis in FIG. 6 indicates the number of packet collections and corresponds to time. The vertical axis on the left side of FIG. 6 is an axis indicating the packet arrival rate and the amount of traffic. The vertical axis on the right side of FIG. 6 is an axis indicating the magnitude of the variance deviation value. A line 5 is a trajectory showing a change in traffic volume with time. A line 6 is a trajectory showing a change in the arrival rate with time. A line 7 is a trajectory showing a change in the deviation value of the variance with time.

図6に示すように、時間が経過するにしたがって、トラフィック量が増加している。また、到達率は、パケット収集回数がT1手前まで、ほぼ100%となっているが、T1を過ぎたあたりから到達率が100%で安定せず、T2となった時点で0%となる。T1移行は、パケットが宛先に到達しない場合があり、システム異常となる。   As shown in FIG. 6, the amount of traffic increases as time elapses. The arrival rate is almost 100% until the number of packet collection times before T1, but after reaching T1, the arrival rate is not stable at 100% and becomes 0% when T2 is reached. The transition to T1 may cause the system to malfunction because the packet may not reach the destination.

ここで、線7に着目し、段階(1)〜(7)に分ける。段階(1)は、サンプル数が少ないことによる不安定期である。段階(2)は、パケットが最短経路で安定的に転送されている期間に対応する。段階(3)は、縮退運用が開始され迂回しながらパケットが転送されている期間に対応する。段階(4)において、分散の偏差値のピーク7aが発生する。ただし、不安定期を除く。段階(5)は、迂回しながらパケットが安定的に転送されている期間に対応する。段階(6)は、更に迂回先をさがしながらパケットが転送されている期間に対応する。段階(7)はネットワーク異常が発生した期間に対応する。   Here, paying attention to the line 7, it is divided into stages (1) to (7). Stage (1) is an unstable period due to the small number of samples. Step (2) corresponds to a period during which the packet is stably transferred through the shortest path. Step (3) corresponds to a period in which the degenerate operation is started and the packet is transferred while detouring. In step (4), a peak 7a of variance deviation value occurs. However, the unstable period is excluded. Step (5) corresponds to a period during which packets are stably transferred while detouring. Step (6) corresponds to a period in which the packet is transferred while further searching for a detour destination. Step (7) corresponds to a period in which a network abnormality has occurred.

上記のように、ネットワーク異常が発生する恐れがある場合には、事前に分散の偏差値にピークが発生することがわかる。警告通知部160は、分散の偏差値と所定の値とを比較することで、このピーク値を検出する。警告通知部160が、警告を出力した段階では、まだシステム異常は発生していないので、この警告に対して、ネットワーク量を抑える等の処理を施せば、システム異常を未然に防止することができる。   As described above, when there is a possibility that a network abnormality may occur, it is understood that a peak occurs in the deviation value of dispersion in advance. The warning notification unit 160 detects this peak value by comparing the deviation value of the variance with a predetermined value. When the warning notification unit 160 outputs a warning, a system abnormality has not yet occurred. Therefore, if a process such as reducing the network amount is performed on this warning, the system abnormality can be prevented beforehand. .

次に、本実施例にかかるゲートウェイ100が輻輳状態を検出する場合の処理手順について説明する。図7は、ゲートウェイの処理手順を示すフローチャートである。図7に示す処理は、例えば、新規のパケットを取得したことを契機として実行される。   Next, a processing procedure when the gateway 100 according to the present embodiment detects a congestion state will be described. FIG. 7 is a flowchart showing the processing procedure of the gateway. The process illustrated in FIG. 7 is executed, for example, when a new packet is acquired.

図7に示すように、ゲートウェイ100は、新規のパケットを受信したか否かを判定する(ステップS101)。ゲートウェイ100は、新規のパケットを受信していない場合には(ステップS101,No)、再度ステップS101に移行する。   As shown in FIG. 7, the gateway 100 determines whether or not a new packet has been received (step S101). When the gateway 100 has not received a new packet (step S101, No), the gateway 100 proceeds to step S101 again.

ゲートウェイ100は、新規のパケットを受信した場合には(ステップS101,Yes)、ホップ数を登録し(ステップS102)、経路長の増加量を算出する(ステップS103)。   When the gateway 100 receives a new packet (step S101, Yes), the gateway 100 registers the number of hops (step S102) and calculates an increase in the path length (step S103).

ゲートウェイ100は、増加量の分散を算出し(ステップS104)、分散の偏差値を算出する(ステップS105)。ゲートウェイ100は、分散が所定の値を超えたか否かを判定する(ステップS106)。   The gateway 100 calculates the variance of the increase amount (Step S104), and calculates the deviation value of the variance (Step S105). The gateway 100 determines whether or not the variance exceeds a predetermined value (step S106).

ゲートウェイ100は、分散が所定の値を超えていない場合には(ステップS106,No)、ステップS101に移行する。一方、ゲートウェイ100は、分散が所定の値を超えた場合には(ステップS106,Yes)、警告を出力する(ステップS107)。   When the variance does not exceed the predetermined value (No at Step S106), the gateway 100 proceeds to Step S101. On the other hand, when the variance exceeds a predetermined value (step S106, Yes), the gateway 100 outputs a warning (step S107).

次に、本実施例にかかるゲートウェイ100の効果について説明する。本実施例にかかるゲートウェイ装置100は、前後のパケットのホップ数から経路長の増加量を求め、増加量の分散を算出し、分散の偏差値に基づいて、輻輳を検出する。このため、ゲートウェイ100は、システム異常が発生する予兆となる輻輳状態を通知することができる。また、ゲートウェイ100が輻輳を検出する方法によれば、トポロジーの違い、隠れ端末の影響、ノードの追加または削除、電波の状態をパラメータとして使用しないため、簡単な手法で、計算を何度もやり直すことなく、システム異常の予兆を検出することができる。   Next, the effect of the gateway 100 according to the present embodiment will be described. The gateway apparatus 100 according to the present embodiment obtains an increase amount of the path length from the number of hops of the preceding and succeeding packets, calculates a variance of the increase amount, and detects congestion based on a deviation value of the variance. Therefore, the gateway 100 can notify a congestion state that is a sign that a system abnormality will occur. Further, according to the method of detecting congestion by the gateway 100, the calculation is repeated many times by a simple method because the difference in topology, the influence of hidden terminals, the addition or deletion of nodes, and the state of radio waves are not used as parameters. Thus, it is possible to detect a sign of system abnormality.

ところで、ゲートウェイ100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、ゲートウェイ100の分散、統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、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または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、記憶部110、通信部120、増加量計算部130、分散計算部140、偏差値算出部150、警告通知部160をまとめて、輻輳通知機能部としても良い。また、本実施例では一例として、ゲートウェイ100が、輻輳通知装置の機能を有している場合を例にして説明したがこれに限定されるものではない。例えば、ノード10a〜10hが輻輳通知装置の機能を有し、輻輳の警告を通知しても良い。輻輳通知装置の機能は、上記の輻輳通知機能部に対応する。   By the way, each component of the gateway 100 is functionally conceptual and does not necessarily need to be physically configured as illustrated. In other words, the specific form of distribution and integration of the gateway 100 is not limited to the one shown in the figure, and all or a part thereof may be functionally or physically distributed or arbitrarily distributed in arbitrary units according to various loads or usage conditions. Can be integrated and configured. For example, the storage unit 110, the communication unit 120, the increase amount calculation unit 130, the variance calculation unit 140, the deviation value calculation unit 150, and the warning notification unit 160 may be combined into a congestion notification function unit. Further, in the present embodiment, as an example, the case where the gateway 100 has the function of the congestion notification device has been described as an example, but the present invention is not limited to this. For example, the nodes 10a to 10h may have a function of a congestion notification device and notify a congestion warning. The function of the congestion notification device corresponds to the above-described congestion notification function unit.

また、上記実施例では、分散算出部140は、ノード10a、10b、10c、10dに対応するホップ数の増加量に着目した分散を算出する場合について説明した。しかし、分散算出部140は、単一のノードに対応するホップ数の増加量に着目して分散を算出しても良いし、複数のノードの組に対応するホップ数の増加量に着目して分散を算出しても良い。   Further, in the above-described embodiment, the case has been described in which the variance calculation unit 140 calculates the variance focusing on the amount of increase in the number of hops corresponding to the nodes 10a, 10b, 10c, and 10d. However, the variance calculation unit 140 may calculate the variance by paying attention to the increase in the number of hops corresponding to a single node, or pay attention to the increase in the number of hops corresponding to a set of a plurality of nodes. The variance may be calculated.

分散算出部140が、単一のノードに対応するホップ数の増加量に着目して分散を算出する場合について説明する。ここでは一例として、ノード10aに着目する。ノード識別情報10aの増加量情報を時系列順に「a1、a2、a3、a4」とする。   A case will be described in which the variance calculation unit 140 calculates variance by paying attention to the increase in the number of hops corresponding to a single node. Here, as an example, attention is paid to the node 10a. The increase amount information of the node identification information 10a is “a1, a2, a3, a4” in chronological order.

まず、分散算出部140は、ノード10aから受信したパケットの増加量の平均値Xを算出する。例えば、分散算出部140は、平均値Xを式(11)によって算出する。   First, the variance calculation unit 140 calculates the average value X of the increase amount of packets received from the node 10a. For example, the variance calculating unit 140 calculates the average value X by the equation (11).

平均値X=(a1+a2+a3+a4)/4・・・(11)   Average value X = (a1 + a2 + a3 + a4) / 4 (11)

分散算出部140は、平均値Xを算出した後に、平均値から各時点の増加量を減算することで、各時点の分散を算出する。この例では、下記に示す分散4が算出される。分散算出部140は、式(12)により分散4を計算する。分散算出部140は、算出した分散を偏差値算出部150に出力する。   After calculating the average value X, the variance calculating unit 140 calculates the variance at each time point by subtracting the amount of increase at each time point from the average value. In this example, the variance 4 shown below is calculated. The variance calculation unit 140 calculates the variance 4 using Equation (12). The variance calculation unit 140 outputs the calculated variance to the deviation value calculation unit 150.

分散4={(X−a1)+(X−a2)+(X−a3)+(X−a4)}/4・・・(12) Dispersion 4 = {(X−a1) 2 + (X−a2) 2 + (X−a3) 2 + (X−a4) 2 } / 4 (12)

分散算出部140は、新たな増加量が増加量テーブル112に登録された場合には、平均値Xを算出し直し、新たな増加量に基づいて、分散を算出する。例えば、ノード識別情報10aに新たに追加された増加量が「a5」とすると、この増加量を加味して、平均値Xを算出する。そして、分散算出部140は、分散5を算出し、算出した分散を偏差値算出部150に出力する。例えば、分散5は式(13)のようになる。ただし、下記の平均値Xは、「a1、a2、a3、a4、a5」の平均値である。   When a new increase amount is registered in the increase amount table 112, the variance calculating unit 140 recalculates the average value X, and calculates the variance based on the new increase amount. For example, if the increase amount newly added to the node identification information 10a is “a5”, the average value X is calculated in consideration of this increase amount. Then, the variance calculation unit 140 calculates the variance 5 and outputs the calculated variance to the deviation value calculation unit 150. For example, the variance 5 is as shown in Expression (13). However, the following average value X is an average value of “a1, a2, a3, a4, a5”.

分散5={(X−a2)+(X−a3)+(X−a4)+(X−a5)}/4・・・(13) Dispersion 5 = {(X−a2) 2 + (X−a3) 2 + (X−a4) 2 + (X−a5) 2 } / 4 (13)

分散算出装置140が、複数のノードの組に対応するホップ数の増加量に着目して分散を算出する場合について説明する。ここでは一例として、ノード10a、10bに着目する。ノード識別情報10aの増加量情報を時系列順に「a1、a2、a3、a4」とする。ノード識別情報10bの増加量情報を時系列順に「b1、b2、b3、b4」とする。   A case will be described in which the variance calculation apparatus 140 calculates variance by paying attention to the amount of increase in the number of hops corresponding to a set of a plurality of nodes. Here, as an example, attention is focused on the nodes 10a and 10b. The increase amount information of the node identification information 10a is “a1, a2, a3, a4” in chronological order. The increase amount information of the node identification information 10b is “b1, b2, b3, b4” in chronological order.

まず、分散算出部140は、ノード10a、10bから受信したパケットの増加量の平均値Xを算出する。例えば、分散算出部140は、平均値Xを式(14)によって算出する。   First, the variance calculation unit 140 calculates an average value X of the increase amount of packets received from the nodes 10a and 10b. For example, the variance calculation unit 140 calculates the average value X by the equation (14).

平均値X=(a1+a2+a3+a4+b1+b2+b3+b4)/8・・・(14)   Average value X = (a1 + a2 + a3 + a4 + b1 + b2 + b3 + b4) / 8 (14)

分散算出部140は、平均値Xを算出した後に、平均値から各時点の増加量を減算することで、各時点の分散を算出する。この例では、下記に示す分散4が算出される。分散算出部140は、式(15)により分散4を計算する。分散算出部140は、算出した分散を偏差値算出部150に出力する。   After calculating the average value X, the variance calculating unit 140 calculates the variance at each time point by subtracting the amount of increase at each time point from the average value. In this example, the variance 4 shown below is calculated. The variance calculation unit 140 calculates variance 4 according to equation (15). The variance calculation unit 140 outputs the calculated variance to the deviation value calculation unit 150.

分散4={(X−(a1+b1)/2)+(X−(a2+b2)/2)+(X−(a3+b3)/2)+(X−(a4+b4)/2)}/4・・・(15) Distributed 4 = {(X- (a1 + b1) / 2) 2 + (X- (a2 + b2) / 2) 2 + (X- (a3 + b3) / 2) 2 + (X- (a4 + b4) / 2) 2} / 4 ... (15)

分散算出部140は、新たな増加量が増加量テーブル112に登録された場合には、平均値Xを算出し直し、新たな増加量に基づいて、分散を算出する。例えば、ノード識別情報10a、10bに新たに追加された増加量を「a5、b5」とすると、この増加量を加味して、平均値Xを算出する。そして、分散算出部140は、分散5を算出し、算出した分散を偏差値算出部150に出力する。例えば、分散5は下記の式(16)ようになる。ただし、下記の平均値Xは、「a1、a2、a3、a4、a5、b1、b2、b3、b4、b5」の平均値である。   When a new increase amount is registered in the increase amount table 112, the variance calculating unit 140 recalculates the average value X, and calculates the variance based on the new increase amount. For example, if the amount of increase newly added to the node identification information 10a and 10b is “a5, b5”, the average value X is calculated in consideration of the amount of increase. Then, the variance calculation unit 140 calculates the variance 5 and outputs the calculated variance to the deviation value calculation unit 150. For example, the variance 5 is expressed by the following equation (16). However, the following average value X is an average value of “a1, a2, a3, a4, a5, b1, b2, b3, b4, b5”.

分散5={(X−(a2+b2)/2)+(X−(a3+b3)/2)+(X−(a4+b4)/2)+(X−(a5+b5)/2)}/4・・・(16) Dispersion 5 = {(X− (a2 + b2) / 2) 2 + (X− (a3 + b3) / 2) 2 + (X− (a4 + b4) / 2) 2 + (X− (a5 + b5) / 2) 2 } / 4 ... (16)

ところで、分散算出部140は、分散を求める場合に、増加量情報の収集間隔を変化させても良い。例えば、分散算出部140は、増加量テーブル112に、N日分の増加量情報を登録しておき、異なる収集間隔毎に、分散を算出してもよい。例えば、分散算出部140は、1日分の増加量情報に着目した分散、1週間分の増加量情報に着目した分散、1ヶ月分の増加量情報に着目した分散を算出してもよい。このように、収集間隔を変化させることで、異なる収集間隔毎の分散を状況に応じて使い分けることができる。   By the way, the variance calculation unit 140 may change the collection interval of the increase amount information when obtaining the variance. For example, the variance calculation unit 140 may register the increase amount information for N days in the increase amount table 112 and calculate the variance at different collection intervals. For example, the variance calculation unit 140 may calculate the variance focusing on the daily increase amount information, the variance focusing on the weekly increase amount information, and the variance focusing on the one month increase amount information. In this way, by changing the collection interval, the distribution at different collection intervals can be properly used according to the situation.

上記実施例に示したゲートウェイ100に含まれる輻輳通知装置の機能は、既知のPC(Personal Computer)またはPDA(Personal Digital Assistants)などの情報処理装置に、輻輳通知装置に対応する各機能を搭載することによって実現することもできる。図8は、実施例にかかる輻輳通知装置を構成するコンピュータのハードウェア構成を示す図である。   The function of the congestion notification device included in the gateway 100 shown in the above-described embodiment is such that each function corresponding to the congestion notification device is mounted on an information processing device such as a known PC (Personal Computer) or PDA (Personal Digital Assistants). Can also be realized. FIG. 8 is a diagram illustrating a hardware configuration of a computer constituting the congestion notification device according to the embodiment.

図8に示すように、このコンピュータ200は、各種演算処理を実行するCPU201と、ユーザからのデータの入力を受け付ける入力装置202と、ディスプレイ203とを有する。また、コンピュータ200は、記憶媒体からプログラム等を読み取る媒体読み取り装置204と、他の装置と接続するためのインターフェース装置205とを有する。また、コンピュータ200は、他の装置と無線により接続する無線通信装置206と、各種情報を一時記憶するRAM207と、ハードディスク装置208とを有する。各装置201〜208は、バス209に接続される。   As illustrated in FIG. 8, the computer 200 includes a CPU 201 that executes various arithmetic processes, an input device 202 that receives data input from a user, and a display 203. The computer 200 also includes a medium reading device 204 that reads a program and the like from a storage medium, and an interface device 205 for connecting to other devices. The computer 200 also includes a wireless communication device 206 that is wirelessly connected to other devices, a RAM 207 that temporarily stores various types of information, and a hard disk device 208. Each device 201 to 208 is connected to a bus 209.

ハードディスク装置208には、増加量計算プログラム、分散算出プログラム、偏差値算出プログラム、警告通知プログラムなどの各種のプログラムが記憶される。   The hard disk device 208 stores various programs such as an increase amount calculation program, a variance calculation program, a deviation value calculation program, and a warning notification program.

CPU201は、ハードディスク装置208に記憶された各プログラムを読み出して、RAM207に展開し、各種の処理を行う。また、これらのプログラムは、コンピュータを図3の増加量計算部130、分散算出部140、偏差値算出部150、及び警告通知部160として機能させることができる。   The CPU 201 reads out each program stored in the hard disk device 208, develops it in the RAM 207, and performs various processes. Further, these programs can cause the computer to function as the increase amount calculation unit 130, the variance calculation unit 140, the deviation value calculation unit 150, and the warning notification unit 160 in FIG.

なお、上記のプログラムは、必ずしもハードディスク装置208に格納されている必要はない。例えば、CD−ROM等の記憶媒体に記憶されたプログラムを、コンピュータ200が読み出して実行するようにしてもよい。また、公衆回線、インターネット、LAN(Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)等に接続された記憶装置に、各プログラムを記憶させておいてもよい。この場合、コンピュータ200がこれらから各プログラムを読み出して実行するようにしてもよい。   The above program is not necessarily stored in the hard disk device 208. For example, the computer 200 may read and execute a program stored in a storage medium such as a CD-ROM. Each program may be stored in a storage device connected to a public line, the Internet, a LAN (Local Area Network), a WAN (Wide Area Network), or the like. In this case, the computer 200 may read and execute each program from these.

以上の各実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。   The following supplementary notes are further disclosed with respect to the embodiments including the above examples.

(付記1)コンピュータが実行する輻輳通知方法であって、
アドホックネットワークにおいて、接続先のノードから受信したパケットに含まれているホップ数のデータを基に、ノード毎にホップ数を取得し、
ノード毎に前回取得時のホップ数との差に基づいて、経路長の増加量を計算し、
前記経路長の増加量に関する分散の偏差値を算出し、
前記偏差値が所定の値を超えた場合に、輻輳状態である旨の警告を通知することを特徴とする輻輳通知方法。
(Appendix 1) A congestion notification method executed by a computer,
In an ad hoc network, based on the hop count data included in the packet received from the connected node, obtain the hop count for each node,
Based on the difference from the number of hops at the previous acquisition for each node, calculate the amount of increase in the route length,
Calculating a deviation value of variance regarding the increase in the path length;
A congestion notification method comprising: notifying a warning that a congestion state is present when the deviation value exceeds a predetermined value.

(付記2)前記分散を求める場合には、収集間隔毎に分散を求め、求めた分散の偏差値を算出し、分散の偏差値が所定の値を超えた場合に、輻輳状態である旨の警告を通知することを特徴とする付記1に記載の輻輳通知方法。 (Additional remark 2) When calculating | requiring the said dispersion | distribution, a dispersion | distribution is calculated | required for every collection interval, the deviation value of the calculated | required dispersion | distribution is calculated, and when the deviation value of dispersion | distribution exceeds a predetermined value, it is in a congestion state. The congestion notification method according to appendix 1, wherein a warning is notified.

(付記3)アドホックネットワークにおいて、接続先のノードから受信したパケットに含まれているホップ数のデータを基に、ノード毎にホップ数を取得する通信部と、
ノード毎に前回取得時のホップ数との差に基づいて、経路長の増加量を計算する増加量計算部と、
前記経路長の増加量に関する分散を算出する分散算出部と、
前記分散の偏差値を算出する偏差値算出部と、
前記分散の偏差値が所定の値を超えた場合に、輻輳状態である旨の警告を出力する警告通知部と
を有することを特徴とする輻輳通知装置。
(Supplementary Note 3) In an ad hoc network, based on data on the number of hops included in a packet received from a connection destination node, a communication unit that acquires the number of hops for each node;
An increase amount calculation unit that calculates an increase amount of the route length based on the difference from the hop count at the time of the previous acquisition for each node;
A variance calculating unit that calculates a variance related to an increase in the path length;
A deviation value calculation unit for calculating a deviation value of the variance;
A congestion notification device, comprising: a warning notification unit that outputs a warning to the effect of congestion when the variance deviation value exceeds a predetermined value.

(付記4)前記分散算出部は、収集間隔毎の分散を求めることを特徴とする付記3に記載の輻輳通知装置。 (Additional remark 4) The said dispersion | distribution calculation part calculates | requires the dispersion | variation for every collection interval, The congestion notification apparatus of Additional remark 3 characterized by the above-mentioned.

(付記5)コンピュータに、
アドホックネットワークにおいて、接続先のノードから受信したパケットに含まれているホップ数のデータを基に、ノード毎にホップ数を取得し、
ノード毎に前回取得時のホップ数との差に基づいて、経路長の増加量を計算し、
前記経路長の増加量に関する分散の偏差値を算出し、
前記偏差値が所定の値を超えた場合に、輻輳状態である旨の警告を通知する処理を実行させる輻輳通知プログラム。
(Appendix 5)
In an ad hoc network, based on the hop count data included in the packet received from the connected node, obtain the hop count for each node,
Based on the difference from the number of hops at the previous acquisition for each node, calculate the amount of increase in the route length,
Calculating a deviation value of variance regarding the increase in the path length;
A congestion notification program for executing a process of notifying a warning that a congestion state exists when the deviation value exceeds a predetermined value.

(付記6)前記分散を求める場合は、収集間隔毎に分散を求め、求めた分散の偏差値を算出し、分散の偏差値が所定の値を超えた場合に、輻輳状態である旨の警告を通知することを特徴とする付記5に記載の輻輳通知プログラム。 (Additional remark 6) When calculating | requiring the said dispersion | distribution, a dispersion | distribution value is calculated | required for every collection interval, the deviation value of the calculated | required dispersion | distribution is calculated, and when the deviation value of dispersion | distribution exceeds a predetermined value, it warns that it is in a congestion state. The congestion notification program according to appendix 5, characterized in that:

10a〜10h ノード
100 ゲートウェイ
110 記憶部
120 通信部
130 増加量計算部
140 分散算出部
150 偏差値算出部
160 警告通知部
10a to 10h node 100 gateway 110 storage unit 120 communication unit 130 increase amount calculation unit 140 variance calculation unit 150 deviation value calculation unit 160 warning notification unit

Claims (4)

コンピュータが実行する輻輳通知方法であって、
アドホックネットワークにおいて、接続先のノードから受信したパケットに含まれているホップ数のデータを基に、ノード毎にホップ数を取得し、
ノード毎に前回取得時のホップ数との差に基づいて、経路長の増加量を計算し、
前記経路長の増加量に関する分散の偏差値を算出し、
前記偏差値が所定の値を超えた場合に、輻輳状態である旨の警告を通知することを特徴とする輻輳通知方法。
A congestion notification method executed by a computer,
In an ad hoc network, based on the hop count data included in the packet received from the connected node, obtain the hop count for each node,
Based on the difference from the number of hops at the previous acquisition for each node, calculate the amount of increase in the route length,
Calculating a deviation value of variance regarding the increase in the path length;
A congestion notification method comprising: notifying a warning that a congestion state is present when the deviation value exceeds a predetermined value.
前記分散を求める場合には、収集間隔毎に分散を求め、求めた分散の偏差値を算出し、分散の偏差値が所定の値を超えた場合に、輻輳状態である旨の警告を通知することを特徴とする請求項1に記載の輻輳通知方法。   When obtaining the variance, the variance is obtained at every collection interval, and the deviation value of the obtained variance is calculated. When the variance deviation value exceeds a predetermined value, a warning indicating that the state is congested is notified. The congestion notification method according to claim 1, wherein: アドホックネットワークにおいて、接続先のノードから受信したパケットに含まれているホップ数のデータを基に、ノード毎にホップ数を取得する通信部と、
ノード毎に前回取得時のホップ数との差に基づいて、経路長の増加量を計算する増加量計算部と、
前記経路長の増加量に関する分散を算出する分散算出部と、
前記分散の偏差値を算出する偏差値算出部と、
前記分散の偏差値が所定の値を超えた場合に、輻輳状態である旨の警告を出力する警告通知部と
を有することを特徴とする輻輳通知装置。
In the ad hoc network, based on the hop count data included in the packet received from the connection destination node, a communication unit that acquires the hop count for each node;
An increase amount calculation unit that calculates the increase amount of the route length based on the difference from the hop count at the previous acquisition for each node,
A variance calculating unit that calculates a variance related to an increase in the path length;
A deviation value calculation unit for calculating a deviation value of the variance;
A congestion notification device, comprising: a warning notification unit that outputs a warning to the effect of congestion when the variance deviation value exceeds a predetermined value.
コンピュータに、
アドホックネットワークにおいて、接続先のノードから受信したパケットに含まれているホップ数のデータを基に、ノード毎にホップ数を取得し、
ノード毎に前回取得時のホップ数との差に基づいて、経路長の増加量を計算し、
前記経路長の増加量に関する分散の偏差値を算出し、
前記偏差値が所定の値を超えた場合に、輻輳状態である旨の警告を通知する処理を実行させる輻輳通知プログラム。
On the computer,
In an ad hoc network, based on the hop count data included in the packet received from the connected node, obtain the hop count for each node,
Based on the difference from the number of hops at the previous acquisition for each node, calculate the amount of increase in the route length,
Calculating a deviation value of variance regarding the increase in the path length;
A congestion notification program for executing a process of notifying a warning that a congestion state exists when the deviation value exceeds a predetermined value.
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