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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024179177
(43)【公開日】2024-12-26
(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法およびプログラム
(51)【国際特許分類】
H04W 40/32 20090101AFI20241219BHJP
H04W 4/08 20090101ALI20241219BHJP
【ＦＩ】
H04W40/32
H04W4/08
【審査請求】未請求
【請求項の数】10
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023097815
(22)【出願日】2023-06-14
【国等の委託研究の成果に係る記載事項】（出願人による申告）令和３年度、国立研究開発法人情報通信研究機構「高度通信・放送研究開発委託研究／欧州との連携による３００ＧＨｚテラヘルツネットワークの研究開発」、産業技術力強化法第１７条の適用を受ける特許出願
(71)【出願人】
【識別番号】598163064
【氏名又は名称】学校法人千葉工業大学
(74)【代理人】
【識別番号】100165179
【弁理士】
【氏名又は名称】田▲崎▼ 聡
(74)【代理人】
【識別番号】100188558
【弁理士】
【氏名又は名称】飯田 雅人
(74)【代理人】
【識別番号】100175824
【弁理士】
【氏名又は名称】小林 淳一
(74)【代理人】
【識別番号】100152272
【弁理士】
【氏名又は名称】川越 雄一郎
(74)【代理人】
【識別番号】100181722
【弁理士】
【氏名又は名称】春田 洋孝
(72)【発明者】
【氏名】白神 澄弥
(72)【発明者】
【氏名】枚田 明彦
【テーマコード（参考）】
5K067
【Ｆターム（参考）】
5K067AA13
5K067CC13
5K067EE02
5K067EE06
5K067EE25
(57)【要約】
【課題】多数設置されたノード装置から、ベースノード装置を決定できる情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供すること。
【解決手段】情報処理装置は、メッシュ型トポロジーに従って配置された複数のノード装置の各々の位置情報に基づいて、複数のノード装置をクラスタリングアルゴリズムによって複数のクラスタにクラスタリングを行うクラスタリング部と、複数のノード装置の各々の媒介中心性を導出する中心性指標導出部と、複数のクラスタの各々に含まれるノード装置の数に基づいて、複数のクラスタを選択する選択部と、選択部によって選択された複数のクラスタの各々に含まれる複数のノード装置から、媒介中心性の最も高いノード装置を、ベースノード装置として決定する決定部とを備える。
【選択図】図１
【解決手段】情報処理装置は、メッシュ型トポロジーに従って配置された複数のノード装置の各々の位置情報に基づいて、複数のノード装置をクラスタリングアルゴリズムによって複数のクラスタにクラスタリングを行うクラスタリング部と、複数のノード装置の各々の媒介中心性を導出する中心性指標導出部と、複数のクラスタの各々に含まれるノード装置の数に基づいて、複数のクラスタを選択する選択部と、選択部によって選択された複数のクラスタの各々に含まれる複数のノード装置から、媒介中心性の最も高いノード装置を、ベースノード装置として決定する決定部とを備える。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
メッシュ型トポロジーに従って配置された複数のノード装置の各々の位置情報に基づいて、複数の前記ノード装置をクラスタリングアルゴリズムによって複数のクラスタにクラスタリングを行うクラスタリング部と、
複数のノード装置の各々の媒介中心性を導出する中心性指標導出部と、
複数の前記クラスタの各々に含まれるノード装置の数に基づいて、複数のクラスタを選択する選択部と、
前記選択部によって選択された複数の前記クラスタの各々に含まれる複数のノード装置から、媒介中心性の最も高いノード装置を、ベースノード装置として決定する決定部と
を備える、情報処理装置。
複数のノード装置の各々の媒介中心性を導出する中心性指標導出部と、
複数の前記クラスタの各々に含まれるノード装置の数に基づいて、複数のクラスタを選択する選択部と、
前記選択部によって選択された複数の前記クラスタの各々に含まれる複数のノード装置から、媒介中心性の最も高いノード装置を、ベースノード装置として決定する決定部と
を備える、情報処理装置。
【請求項2】
前記決定部は、複数の前記クラスタの各々に含まれる複数のノード装置から、切断点となる一又は複数のノード装置を選択し、選択した一又は複数の前記ノード装置から、媒介中心性の最も高いノード装置を、ベースノード装置として決定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記クラスタリング部は、ＤＢＳＣＡＮアルゴリズムによって複数のクラスタにクラスタリングを行う、請求項１又は請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記選択部は、ノード装置の数が一番目に多いクラスタおよび二番目に多いクラスタ又はノード装置の数が二番目に多いクラスタおよび三番目に多いクラスタを選択する、請求項１又は請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項5】
複数のベースノード装置同士の距離を導出する距離導出部と、
複数のベースノード装置同士の前記距離が閾値以上であるか否かを判定する判定部と
をさらに備え、
前記選択部は、前記距離が閾値以上でない場合に、選択した複数の前記クラスタのうちいずれかのクラスタを、選択していないクラスタに変更し、
前記決定部は、前記選択部によって変更された前記クラスタに含まれる複数のノード装置から、媒介中心性の最も高いノード装置を、ベースノード装置として決定する、請求項１に記載の情報処理装置。
複数のベースノード装置同士の前記距離が閾値以上であるか否かを判定する判定部と
をさらに備え、
前記選択部は、前記距離が閾値以上でない場合に、選択した複数の前記クラスタのうちいずれかのクラスタを、選択していないクラスタに変更し、
前記決定部は、前記選択部によって変更された前記クラスタに含まれる複数のノード装置から、媒介中心性の最も高いノード装置を、ベースノード装置として決定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項6】
前記閾値は、突発的な局地的大雨のエリアに基づいて決定される、請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項7】
前記選択部は、複数の前記クラスタの各々に含まれるノード装置の数の全てのノード装置に対する割合に基づいて、複数のクラスタを選択し、
前記決定部は、前記選択部が選択した複数の前記クラスタの各々に含まれる複数のノード装置から、媒介中心性の最も高いノード装置を取得し、取得した複数のノード装置のうち最も距離が離れた２つのノード装置を、ベースノード装置として決定する、請求項１に記載の情報処理装置。
前記決定部は、前記選択部が選択した複数の前記クラスタの各々に含まれる複数のノード装置から、媒介中心性の最も高いノード装置を取得し、取得した複数のノード装置のうち最も距離が離れた２つのノード装置を、ベースノード装置として決定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項8】
前記決定部は、複数の前記クラスタの各々に含まれる複数のノード装置から、切断点となる一又は複数のノード装置を選択し、選択した一又は複数の前記ノード装置から、媒介中心性の最も高いノード装置を取得し、取得した複数のノード装置のうち最も距離が離れた２つのノード装置を、ベースノード装置として決定する、請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項9】
メッシュ型トポロジーに従って配置された複数のノード装置の各々の位置情報に基づいて、複数の前記ノード装置をクラスタリングアルゴリズムによって複数のクラスタにクラスタリングを行うステップと、
複数のノード装置の各々の媒介中心性を導出するステップと、
複数の前記クラスタの各々に含まれるノード装置の数に基づいて、複数のクラスタを選択するステップと、
選択された複数の前記クラスタの各々に含まれる複数のノード装置から、媒介中心性の最も高いノード装置を、ベースノード装置として決定するステップと
を有する、コンピュータが実行する情報処理方法。
複数のノード装置の各々の媒介中心性を導出するステップと、
複数の前記クラスタの各々に含まれるノード装置の数に基づいて、複数のクラスタを選択するステップと、
選択された複数の前記クラスタの各々に含まれる複数のノード装置から、媒介中心性の最も高いノード装置を、ベースノード装置として決定するステップと
を有する、コンピュータが実行する情報処理方法。
【請求項10】
コンピュータに、
メッシュ型トポロジーに従って配置された複数のノード装置の各々の位置情報に基づいて、複数の前記ノード装置をクラスタリングアルゴリズムによって複数のクラスタにクラスタリングを行うステップと、
複数のノード装置の各々の媒介中心性を導出するステップと、
複数の前記クラスタの各々に含まれるノード装置の数に基づいて、複数のクラスタを選択するステップと、
選択された複数の前記クラスタの各々に含まれる複数のノード装置から、媒介中心性の最も高いノード装置を、ベースノード装置として決定するステップと
を実行させる、プログラム。
メッシュ型トポロジーに従って配置された複数のノード装置の各々の位置情報に基づいて、複数の前記ノード装置をクラスタリングアルゴリズムによって複数のクラスタにクラスタリングを行うステップと、
複数のノード装置の各々の媒介中心性を導出するステップと、
複数の前記クラスタの各々に含まれるノード装置の数に基づいて、複数のクラスタを選択するステップと、
選択された複数の前記クラスタの各々に含まれる複数のノード装置から、媒介中心性の最も高いノード装置を、ベースノード装置として決定するステップと
を実行させる、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
近年、移動体通信の高速化に伴い、移動体端末と基地局との間の距離を短くするため、マイクロセル、ナノセルの使用が検討されている。次世代の移動体通信である第６世代移動通信システム（６ｔｈ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ｍｏｂｉｌｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）では、５０ｍから１００ｍごとに基地局を設置する必要がある。しかし、このような高密度に配置された基地局とベース局とを全て光ファイバで接続するのは経済的および立地的に困難である。
【0003】
そこで、高密度に配置されたリモート局とベース局とをマルチホップ無線でメッシュ状に接続するネットワーク方式が検討されている。このリモート局間を接続する回線の容量は１００Ｇｂｐｓから１Ｔｂｓｐに達すると予想されるため、この伝送速度を実現する手法として、周波数３０ＧＨｚ～１ＴＨｚまでの電磁波であるミリ波・テラヘルツ波を利用した無線システムの活用が期待されている。
【0004】
しかし、ミリ波・テラヘルツ波は降雨による減衰が大きい。近年日本では、瞬時豪雨強度が局地的に９０ｍｍ／ｈｒを超えるゲリラ豪雨が多発しているが、このようなゲリラ豪雨時では、伝送距離が数百ｍ程度のミリ波・テラヘルツ波無線回線でも降雨減衰により回線断となるおそれがある。この結果、センター局がカバーするエリア一帯の移動体通信が不通になってしまうおそれがある。
【0005】
このような無線通信システムの課題を解決する手段として、特許文献１には降雨状況に応じて無線機の出力を制御する技術が開示されている。特許文献１に開示されている無線通信システムでは、降雨や霧等による減衰によって受信電力が減少した場合、伝送周波数の切換えを行った上で適応変調を用いることにより、回線を維持する。しかし、この手法では無線回線の伝送速度が大幅に減少するため、移動体通信ネットワークに輻輳が生じるおそれがある。
【0006】
また、特許文献２には、ネットワーク構成技術によりゲリラ豪雨時の回線稼働率を向上させる方法が開示されている。特許文献２に開示されている無線通信システムでは、複数のノード装置とこれらノード装置との間で情報の授受を行うベースノード装置とを、ノード装置毎に設けられる無線装置を介してリング状に接続する。無線通信システムでは、伝搬距離および降雨減衰を加味して算出された回線マージンを参照し、ベースノード装置に近いノード装置間ほどベースノード装置から遠いノード装置間に比べて回線マージンが大きくなるようにリング内に各ノード装置を配置している。
しかし、９０ｍｍ／ｈｒを超えるゲリラ豪雨時も回線マージンを維持するためには、ノード装置を接続する無線回線の距離を数十ｍ程度にする必要があるが、ゲリラ豪雨時に降雨強度が９０ｍｍ／ｈｒ以上になるエリアの半径は１ｋｍ程度になるため、このエリアを全て数十ｍ程度のマルチホップ無線で接続するのは、経済的及び立地の観点からも困難である。
しかし、９０ｍｍ／ｈｒを超えるゲリラ豪雨時も回線マージンを維持するためには、ノード装置を接続する無線回線の距離を数十ｍ程度にする必要があるが、ゲリラ豪雨時に降雨強度が９０ｍｍ／ｈｒ以上になるエリアの半径は１ｋｍ程度になるため、このエリアを全て数十ｍ程度のマルチホップ無線で接続するのは、経済的及び立地の観点からも困難である。
【0007】
また、特許文献３には、メッシュトポロジーにノード装置を配置し、無線で各ノード装置を接続するネットワークで、降雨減衰や電波干渉など無線通信環境の品質劣化の空間相関が低い複数の経路を無線通信経路として選択する手法が開示されている。
しかし、この手法においても、ベースノード装置を配置したエリアを中心に降雨強度が９０ｍｍ／ｈｒを超えるゲリラ豪雨が発生した場合、ベースノード装置と周囲に配置されたノード装置を結ぶ無線回線がすべて断となるおそれがあるため、全てのリモート局がベース局とつながらないおそれがある。
しかし、この手法においても、ベースノード装置を配置したエリアを中心に降雨強度が９０ｍｍ／ｈｒを超えるゲリラ豪雨が発生した場合、ベースノード装置と周囲に配置されたノード装置を結ぶ無線回線がすべて断となるおそれがあるため、全てのリモート局がベース局とつながらないおそれがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0008】
【特許文献1】特開２００７－３７０２９号公報
【特許文献2】特許第３５３８０４４号公報
【特許文献3】特許第３６９３１６４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0009】
前述した無線通信システムでは、ベースノード装置がカバーするエリアにベースノード装置が１台しか配置されていない。このため、ベースノード装置を配置したエリアを中心にゲリラ豪雨が発生した場合、ベースノード装置と周囲に配置されたノード装置を結ぶ無線回線が全て断となるおそれがあるため、全てのノード装置がベースノード装置とつながらなくなるおそれがある。ゲリラ豪雨とは、集中豪雨の一種であり、突発的で天気予報による正確な予測が困難な局地的大雨をいう。
また、ベースノード装置を配置したエリアを中心にゲリラ豪雨が発生した場合、ベースノード装置と周囲に配置されたノード装置とを結ぶ無線回線の伝送速度が大幅に低下するおそれがあるため、輻輳が発生するおそれがある。
また、ベースノード装置を配置したエリアを中心にゲリラ豪雨が発生した場合、ベースノード装置と周囲に配置されたノード装置とを結ぶ無線回線の伝送速度が大幅に低下するおそれがあるため、輻輳が発生するおそれがある。
【0010】
カバーするエリアにベースノード装置を複数設置すれば、一つのベースノード装置と周囲に配置されたノード装置とを結ぶ無線回線が全て断となっても、他のベースノード装置と周囲に配置されたノード装置との回線は維持される可能性があるため、回線稼働率の向上が見込まれる。
しかし、多数設置されたノード装置の中で、どのノード装置をベースノード装置として設定すれば回線稼働率を向上できるかについては、明らかでない。
本発明の目的は、多数設置されたノード装置から、ベースノード装置を決定できる情報処理装置、情報処理方法およびプログラムを提供することである。
しかし、多数設置されたノード装置の中で、どのノード装置をベースノード装置として設定すれば回線稼働率を向上できるかについては、明らかでない。
本発明の目的は、多数設置されたノード装置から、ベースノード装置を決定できる情報処理装置、情報処理方法およびプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【0011】
（１）本発明の一態様は、メッシュ型トポロジーに従って配置された複数のノード装置の各々の位置情報に基づいて、複数の前記ノード装置をクラスタリングアルゴリズムによって複数のクラスタにクラスタリングを行うクラスタリング部と、複数のノード装置の各々の媒介中心性を導出する中心性指標導出部と、複数の前記クラスタの各々に含まれるノード装置の数に基づいて、複数のクラスタを選択する選択部と、前記選択部によって選択された複数の前記クラスタの各々に含まれる複数のノード装置から、媒介中心性の最も高いノード装置を、ベースノード装置として決定する決定部とを備える、情報処理装置である。
（２）本発明の一態様は、上記（１）に記載の情報処理装置において、前記決定部は、複数の前記クラスタの各々に含まれる複数のノード装置から、切断点となる一又は複数のノード装置を選択し、選択した一又は複数の前記ノード装置から、媒介中心性の最も高いノード装置を、ベースノード装置として決定する、情報処理装置である。
（３）本発明の一態様は、上記（１）又は上記（２）に記載の情報処理装置において、前記クラスタリング部は、ＤＢＳＣＡＮアルゴリズムによって複数のクラスタにクラスタリングを行う、情報処理装置である。
（４）本発明の一態様は、上記（１）又は上記（２）に記載の情報処理装置において、前記選択部は、ノード装置の数が一番目に多いクラスタおよび二番目に多いクラスタ又はノード装置の数が二番目に多いクラスタおよび三番目に多いクラスタを選択する、情報処理装置である。
（５）本発明の一態様は、上記（１）に記載の情報処理装置において、複数のベースノード装置同士の距離を導出する距離導出部と、複数のベースノード装置同士の前記距離が閾値以上であるか否かを判定する判定部とをさらに備え、前記選択部は、前記距離が閾値未満である場合に、選択した複数の前記クラスタのうちいずれかのクラスタを、選択していないクラスタに変更し、前記決定部は、前記選択部によって変更された前記クラスタに含まれる複数のノード装置から、媒介中心性の最も高いノード装置を、ベースノード装置として決定する、情報処理装置である。
（６）本発明の一態様は、上記（５）に記載の情報処理装置において、前記閾値は、突発的な局地的大雨のエリアに基づいて決定される、情報処理装置である。
（７）本発明の一態様は、上記（１）に記載の情報処理装置において、前記選択部は、複数の前記クラスタの各々に含まれるノード装置の数の全てのノード装置の数に対する割合に基づいて、複数のクラスタを選択し、前記決定部は、前記選択部が選択した複数の前記クラスタの各々に含まれる複数のノード装置から、媒介中心性の最も高いノード装置を取得し、取得した複数のノード装置のうち最も距離が離れた２つのノード装置を、ベースノード装置として決定する、情報処理装置である。
（８）本発明の一態様は、上記（７）に記載の情報処理装置において、前記決定部は、複数の前記クラスタの各々に含まれる複数のノード装置から、切断点となる一又は複数のノード装置を選択し、選択した一又は複数の前記ノード装置から、媒介中心性の最も高いノード装置を取得し、取得した複数のノード装置のうち最も距離が離れた２つのノード装置を、ベースノード装置として決定する、情報処理装置である。
（９）本発明の一態様は、メッシュ型トポロジーに従って配置された複数のノード装置の各々の位置情報に基づいて、複数の前記ノード装置をクラスタリングアルゴリズムによって複数のクラスタにクラスタリングを行うステップと、複数のノード装置の各々の媒介中心性を導出するステップと、複数の前記クラスタの各々に含まれるノード装置の数に基づいて、複数のクラスタを選択するステップと、選択された複数の前記クラスタの各々に含まれる複数のノード装置から、媒介中心性の最も高いノード装置を、ベースノード装置として決定するステップとを有する、コンピュータが実行する情報処理方法である。
（１０）本発明の一態様は、コンピュータに、メッシュ型トポロジーに従って配置された複数のノード装置の各々の位置情報に基づいて、複数の前記ノード装置をクラスタリングアルゴリズムによって複数のクラスタにクラスタリングを行うステップと、複数のノード装置の各々の媒介中心性を導出するステップと、複数の前記クラスタの各々に含まれるノード装置の数に基づいて、複数のクラスタを選択するステップと、選択された複数の前記クラスタの各々に含まれる複数のノード装置から、媒介中心性の最も高いノード装置を、ベースノード装置として決定するステップとを実行させる、プログラムである。
（２）本発明の一態様は、上記（１）に記載の情報処理装置において、前記決定部は、複数の前記クラスタの各々に含まれる複数のノード装置から、切断点となる一又は複数のノード装置を選択し、選択した一又は複数の前記ノード装置から、媒介中心性の最も高いノード装置を、ベースノード装置として決定する、情報処理装置である。
（３）本発明の一態様は、上記（１）又は上記（２）に記載の情報処理装置において、前記クラスタリング部は、ＤＢＳＣＡＮアルゴリズムによって複数のクラスタにクラスタリングを行う、情報処理装置である。
（４）本発明の一態様は、上記（１）又は上記（２）に記載の情報処理装置において、前記選択部は、ノード装置の数が一番目に多いクラスタおよび二番目に多いクラスタ又はノード装置の数が二番目に多いクラスタおよび三番目に多いクラスタを選択する、情報処理装置である。
（５）本発明の一態様は、上記（１）に記載の情報処理装置において、複数のベースノード装置同士の距離を導出する距離導出部と、複数のベースノード装置同士の前記距離が閾値以上であるか否かを判定する判定部とをさらに備え、前記選択部は、前記距離が閾値未満である場合に、選択した複数の前記クラスタのうちいずれかのクラスタを、選択していないクラスタに変更し、前記決定部は、前記選択部によって変更された前記クラスタに含まれる複数のノード装置から、媒介中心性の最も高いノード装置を、ベースノード装置として決定する、情報処理装置である。
（６）本発明の一態様は、上記（５）に記載の情報処理装置において、前記閾値は、突発的な局地的大雨のエリアに基づいて決定される、情報処理装置である。
（７）本発明の一態様は、上記（１）に記載の情報処理装置において、前記選択部は、複数の前記クラスタの各々に含まれるノード装置の数の全てのノード装置の数に対する割合に基づいて、複数のクラスタを選択し、前記決定部は、前記選択部が選択した複数の前記クラスタの各々に含まれる複数のノード装置から、媒介中心性の最も高いノード装置を取得し、取得した複数のノード装置のうち最も距離が離れた２つのノード装置を、ベースノード装置として決定する、情報処理装置である。
（８）本発明の一態様は、上記（７）に記載の情報処理装置において、前記決定部は、複数の前記クラスタの各々に含まれる複数のノード装置から、切断点となる一又は複数のノード装置を選択し、選択した一又は複数の前記ノード装置から、媒介中心性の最も高いノード装置を取得し、取得した複数のノード装置のうち最も距離が離れた２つのノード装置を、ベースノード装置として決定する、情報処理装置である。
（９）本発明の一態様は、メッシュ型トポロジーに従って配置された複数のノード装置の各々の位置情報に基づいて、複数の前記ノード装置をクラスタリングアルゴリズムによって複数のクラスタにクラスタリングを行うステップと、複数のノード装置の各々の媒介中心性を導出するステップと、複数の前記クラスタの各々に含まれるノード装置の数に基づいて、複数のクラスタを選択するステップと、選択された複数の前記クラスタの各々に含まれる複数のノード装置から、媒介中心性の最も高いノード装置を、ベースノード装置として決定するステップとを有する、コンピュータが実行する情報処理方法である。
（１０）本発明の一態様は、コンピュータに、メッシュ型トポロジーに従って配置された複数のノード装置の各々の位置情報に基づいて、複数の前記ノード装置をクラスタリングアルゴリズムによって複数のクラスタにクラスタリングを行うステップと、複数のノード装置の各々の媒介中心性を導出するステップと、複数の前記クラスタの各々に含まれるノード装置の数に基づいて、複数のクラスタを選択するステップと、選択された複数の前記クラスタの各々に含まれる複数のノード装置から、媒介中心性の最も高いノード装置を、ベースノード装置として決定するステップとを実行させる、プログラムである。
【発明の効果】
【0012】
本発明によれば、多数設置されたノード装置から、ベースノード装置を決定できるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【0013】
【図1】本実施形態に係る情報処理装置によって作成される無線通信システム１の構成図の一例を示す図である。
【図2】本実施形態に係る情報処理装置１０の一例を示す図である。
【図3】本実施形態に係る情報処理装置１０の動作の一例を示すフローチャートである。
【図4】実施形態の変形例１に係る情報処理装置によって作成される無線通信システム１ａの構成図の一例を示す図である。
【図5】実施形態の変形例１に係る情報処理装置１０ａの一例を示す図である。
【図6】実施形態の変形例１に係る情報処理装置１０ａの動作の一例を示すフローチャートである。
【図7】実施形態の変形例１に係る情報処理装置１０ａによって作成される無線通信システム１ａａの構成図の一例を示す図である。
【図8】実施形態の変形例２に係る情報処理装置によって作成される無線通信システム１ｂの構成図の一例を示す図である。
【図9】実施形態の変形例２に係る情報処理装置１０ｂの一例を示す図である。
【図10】実施形態の変形例２に係る情報処理装置１０ｂの動作の一例を示すフローチャートである。
【図11】実施形態の変形例３に係る情報処理装置によって作成される無線通信システム１ｃの構成図の一例を示す図である。
【図12】実施形態の変形例３に係る情報処理装置１０ｃの一例を示す図である。
【図13】実施形態の変形例３に係る情報処理装置１０ｃの動作の一例を示すフローチャートである。
【図14】本実施形態および実施形態の変形例１から３の効果の一例を説明するための図である。
【図15】本実施形態および実施形態の変形例１から３の効果の一例を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【0014】
次に、本実施形態の情報処理装置、情報処理方法およびプログラムを、図面を参照しつつ説明する。以下で説明する実施形態は一例に過ぎず、本発明が適用される実施形態は、以下の実施形態に限られない。
なお、実施形態を説明するための全図において、同一の機能を有するものは同一符号を用い、繰り返しの説明は省略する。
また、本願でいう「ＸＸに基づいて」とは、「少なくともＸＸに基づく」ことを意味し、ＸＸに加えて別の要素に基づく場合も含む。また、「ＸＸに基づいて」とは、ＸＸを直接に用いる場合に限定されず、ＸＸに対して演算や加工が行われたものに基づく場合も含む。「ＸＸ」は、任意の要素（例えば、任意の情報）である。
なお、実施形態を説明するための全図において、同一の機能を有するものは同一符号を用い、繰り返しの説明は省略する。
また、本願でいう「ＸＸに基づいて」とは、「少なくともＸＸに基づく」ことを意味し、ＸＸに加えて別の要素に基づく場合も含む。また、「ＸＸに基づいて」とは、ＸＸを直接に用いる場合に限定されず、ＸＸに対して演算や加工が行われたものに基づく場合も含む。「ＸＸ」は、任意の要素（例えば、任意の情報）である。
【0015】
（実施形態）
以下、図面を参照し、本発明の実施形態について説明する。
図１は、本実施形態に係る情報処理装置によって作成される無線通信システム１の構成図の一例を示す図である。無線通信システム１は、監視制御局１００と、センター局２００と、ベース局３００－１と、ベース局３００－２と、複数のリモート局とを含む。監視制御局１００、センター局２００、ベース局３００－１、ベース局３００－２および複数のリモート局の配置の一例は、メッシュ型トポロジーである。
以下、図面を参照し、本発明の実施形態について説明する。
図１は、本実施形態に係る情報処理装置によって作成される無線通信システム１の構成図の一例を示す図である。無線通信システム１は、監視制御局１００と、センター局２００と、ベース局３００－１と、ベース局３００－２と、複数のリモート局とを含む。監視制御局１００、センター局２００、ベース局３００－１、ベース局３００－２および複数のリモート局の配置の一例は、メッシュ型トポロジーである。
【0016】
監視制御局１００は、無線通信システム１全体の監視・制御を行う。センター局２００は、監視制御局１００と、監視制御局１００によって監視・制御されるネットワークとの間を接続する。ベース局３００－１およびベース局３００－２は、複数のリモート局とセンター局との間で情報の送受信を行う。複数のリモート局は、ネットワーク内にメッシュ状に配置されている。ベース局３００－１およびベース局３００－２と、複数のリモート局の各々とは、マルチホップ無線回線によって接続される。
【0017】
ベース局３００－１、ベース局３００－２および複数のリモート局の各々は、無線装置（図示なし）を備える。ベース局３００－１、ベース局３００－２および複数のリモート局の各々は、無線装置によって、ベース局３００－１、ベース局３００－２および複数のリモート局の各々のうち、対向するものとの間で双方向の無線回線を確立することが可能である。図１では、双方向の無線回線を確立することが可能であるもの同士は線で接続されている。以下の図においても同様である。例えば、ベース局３００－１、ベース局３００－２および複数のリモート局の各々は、ミリ波・テラヘルツ波を使用して無線通信を行う。このように構成することによって、ベース局３００－１、ベース局３００－２および複数のリモート局の各々は、メッシュ状のネットワークによって接続することが可能である。
【0018】
無線通信システム１に含まれるベース局３００－１およびベース局３００－２は、情報処理装置１０によって決定される。情報処理装置１０には、監視制御局１００、センター局２００および複数のリモート局の各々について、識別情報と位置情報とを関連付けた情報である局位置情報が入力される。例えば、ユーザーは、監視制御局１００、センター局２００および複数のリモート局の位置を決定する。位置情報の一例は、経度および緯度、無線通信システム１を表示している表示部（図示なし）上の座標で表されている。
情報処理装置１０は、複数のリモート局の位置情報に基づいて、複数のリモート局の各々を、クラスタリングアルゴリズムによって複数のクラスタにクラスタリングする。クラスタリングアルゴリズムの一例は、ＤＢＳＣＡＮ（Ｄｅｎｓｉｔｙ－ｂａｓｅｄ ｓｐａｔｉａｌ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ｏｆ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｗｉｔｈ ｎｏｉｓｅ）である。ＤＢＳＣＡＮは、密度準拠クラスタリングのアルゴリズムであり、半径以内に含まれる点の数に基づいてその領域をクラスタとするか否かが判断される。
本実施形態では、ＤＢＳＣＡＮアルゴリズムによって複数のクラスタにクラスタリングした結果、図１に示すように、複数のリモート局が、第１クラスタ、第２クラスタ、第３クラスタ、第４クラスタおよび第５クラスタにクラスタリングされる。各クラスタに含まれるリモート局の数は、多い方から、第１クラスタ、第２クラスタ、第３クラスタ、第４クラスタ、第５クラスタである。
情報処理装置１０は、複数のリモート局の位置情報に基づいて、複数のリモート局の各々を、クラスタリングアルゴリズムによって複数のクラスタにクラスタリングする。クラスタリングアルゴリズムの一例は、ＤＢＳＣＡＮ（Ｄｅｎｓｉｔｙ－ｂａｓｅｄ ｓｐａｔｉａｌ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ｏｆ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｗｉｔｈ ｎｏｉｓｅ）である。ＤＢＳＣＡＮは、密度準拠クラスタリングのアルゴリズムであり、半径以内に含まれる点の数に基づいてその領域をクラスタとするか否かが判断される。
本実施形態では、ＤＢＳＣＡＮアルゴリズムによって複数のクラスタにクラスタリングした結果、図１に示すように、複数のリモート局が、第１クラスタ、第２クラスタ、第３クラスタ、第４クラスタおよび第５クラスタにクラスタリングされる。各クラスタに含まれるリモート局の数は、多い方から、第１クラスタ、第２クラスタ、第３クラスタ、第４クラスタ、第５クラスタである。
【0019】
情報処理装置１０は、第１クラスタ、第２クラスタ、第３クラスタ、第４クラスタおよび第５クラスタの各々について、クラスタに含まれる複数のリモート局の各々の中心性指標を導出する。中心性指標の一例は、媒介中心性である。以下、中心性指標が、媒介中心性である場合について説明を続ける。
情報処理装置１０は、第１クラスタ、第２クラスタ、第３クラスタ、第４クラスタおよび第５クラスタから、閾値以上の数のリモート局を含むものを選択する。情報処理装置１０は、選択したクラスタに含まれる複数のリモート局のうち媒介中心性が最も高いリモート局をベース局として決定する。
以下、本実施形態に係る情報処理装置１０について詳細に説明する。
情報処理装置１０は、第１クラスタ、第２クラスタ、第３クラスタ、第４クラスタおよび第５クラスタから、閾値以上の数のリモート局を含むものを選択する。情報処理装置１０は、選択したクラスタに含まれる複数のリモート局のうち媒介中心性が最も高いリモート局をベース局として決定する。
以下、本実施形態に係る情報処理装置１０について詳細に説明する。
【0020】
（情報処理装置１０）
図２は、本実施形態に係る情報処理装置１０の一例を示す図である。情報処理装置１０は、パーソナルコンピュータ、サーバ、スマートフォン、タブレットコンピュータ又は産業用コンピュータ等の装置によって実現される。情報処理装置１０は、入力部１２と、クラスタリング部１４と、中心性指標導出部１６と、選択部１８と、決定部２０と、記憶部２２とを備えている。
記憶部２２は、ハードディスクや、フラッシュメモリ等の不揮発性の記憶媒体などで構成される。記憶部２２には、情報処理装置１０によって実行されるプログラムが記憶されている。
図２は、本実施形態に係る情報処理装置１０の一例を示す図である。情報処理装置１０は、パーソナルコンピュータ、サーバ、スマートフォン、タブレットコンピュータ又は産業用コンピュータ等の装置によって実現される。情報処理装置１０は、入力部１２と、クラスタリング部１４と、中心性指標導出部１６と、選択部１８と、決定部２０と、記憶部２２とを備えている。
記憶部２２は、ハードディスクや、フラッシュメモリ等の不揮発性の記憶媒体などで構成される。記憶部２２には、情報処理装置１０によって実行されるプログラムが記憶されている。
【0021】
入力部１２は、情報を入力する。一例として、入力部１２は、キーボードおよびマウスなどの操作部を有してもよい。この場合、入力部１２は、ユーザーによって当該操作部に対して行われる操作に応じた情報を入力する。他の例として、入力部１２は、外部の装置から情報を入力してもよい。当該外部の装置は、例えば、可搬な記憶媒体であってもよい。入力部１２には、局位置情報が入力される。入力部１２は、入力された局位置情報を、記憶部２２に記憶させる。
【0022】
クラスタリング部１４は、記憶部２２に記憶された局位置情報を取得する。クラスタリング部１４は、取得した局位置情報に含まれる複数のリモート局の位置情報に基づいて、複数のリモート局の各々を、クラスタリングアルゴリズムによって複数のクラスタにクラスタリングする。クラスタリング部１４は、複数のクラスタの各々の識別情報と、複数のクラスタの各々に含まれる一又は複数のリモート局の識別情報とを関連付けたクラスタ情報を作成する。例えば、クラスタリング部１４は、ＤＢＳＣＡＮアルゴリズムによって複数のクラスタにクラスタリングする。
【0023】
中心性指標導出部１６は、クラスタリング部１４からクラスタ情報を取得する。中心性指標導出部１６は、取得したクラスタ情報に基づいて、クラスタ情報に含まれる複数のクラスタの識別情報の各々について、クラスタに含まれる複数のリモート局の識別情報を特定する。中心性指標導出部１６は、特定した複数のリモート局の識別情報に基づいて、複数のリモート局の位置情報を、記憶部２２の局位置情報から取得する。中心性指標導出部１６は、取得した複数のリモート局の位置情報に基づいて、複数のリモート局の各々の中心性指標を導出する。中心性指標導出部１６は、複数のリモート局の各々について、リモート局の識別情報と中心性指標とを関連付ける。
例えば、中心性指標導出部１６は、複数のクラスタの各々について、クラスタに含まれる複数のリモート局の各々の媒介中心性を導出する。媒介中心性は，注目しているノード装置がそれ以外の２つのノード装置間の最短経路にどのくらいの割合で入っているかを数値化したものであり、値が高ければ高いほど常に情報流通の中にいることを表す。
例えば、中心性指標導出部１６は、複数のクラスタの各々について、クラスタに含まれる複数のリモート局の各々の媒介中心性を導出する。媒介中心性は，注目しているノード装置がそれ以外の２つのノード装置間の最短経路にどのくらいの割合で入っているかを数値化したものであり、値が高ければ高いほど常に情報流通の中にいることを表す。
【0024】
選択部１８は、クラスタリング部１４からクラスタ情報を取得する。選択部１８は、取得したクラスタ情報に含まれる複数のクラスタの識別情報から、閾値以上の数のリモート局を含むクラスタの識別情報を選択する。選択部１８によって選択されたクラスタの識別情報に該当するクラスタを選択クラスタという。以下、選択部１８が複数の選択クラスタを選択した場合について説明を続ける。
【0025】
決定部２０は、選択部１８から複数の選択クラスタの識別情報を取得する。決定部２０は、取得した複数の選択クラスタの識別情報に基づいて複数の選択クラスタの各々に関連付けられる複数のリモート局の識別情報を特定し、中心性指標導出部１６から、特定した複数のリモート局の識別情報の各々に関連付けられている媒介中心性を取得する。決定部２０は、複数の選択クラスタの各々について、選択クラスタの識別情報に関連付けられている複数のリモート局の識別情報のうち、関連付けられている媒介中心性が最も高いリモート局の識別情報に該当するリモート局をベース局として決定する。
例えば、決定部２０は、複数の選択クラスタの各々について、選択クラスタに関連付けられている複数のリモート局の識別情報を、関連付けられている媒介中心性が高い順に順位付けを行うことによって媒介中心性が最も高いリモート局の識別情報に該当するリモート局をベース局として決定する。
例えば、決定部２０は、複数の選択クラスタの各々について、選択クラスタに関連付けられている複数のリモート局の識別情報を、関連付けられている媒介中心性が高い順に順位付けを行うことによって媒介中心性が最も高いリモート局の識別情報に該当するリモート局をベース局として決定する。
【0026】
入力部１２、クラスタリング部１４、中心性指標導出部１６、選択部１８および決定部２０は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などのハードウェアプロセッサが記憶部２２に格納されたコンピュータプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。
【0027】
また、これらの機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）やＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などのハードウェア（回路部；ｃｉｒｃｕｉｔｒｙを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアとの協働によって実現されてもよい。
コンピュータプログラムは、予めＨＤＤやフラッシュメモリなどの記憶装置に格納されていてもよいし、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）やＣＤ－ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体がドライブ装置に装着されることでインストールされてもよい。
コンピュータプログラムは、予めＨＤＤやフラッシュメモリなどの記憶装置に格納されていてもよいし、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）やＣＤ－ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体がドライブ装置に装着されることでインストールされてもよい。
【0028】
（情報処理装置１０の動作）
図３は、本実施形態に係る情報処理装置１０の動作の一例を示すフローチャートである。図３を参照して、無線通信システム１のネットワーク構成図を作成する処理、具体的には、複数のリモート局からベース局を決定する処理について説明する。
（ステップＳ１－１）
入力部１２に、監視制御局１００、センター局２００および複数のリモート局の各々の識別情報と位置情報とを関連付けた局位置情報が入力される。入力部１２は、入力された局位置情報を、記憶部２２に記憶させる。
図３は、本実施形態に係る情報処理装置１０の動作の一例を示すフローチャートである。図３を参照して、無線通信システム１のネットワーク構成図を作成する処理、具体的には、複数のリモート局からベース局を決定する処理について説明する。
（ステップＳ１－１）
入力部１２に、監視制御局１００、センター局２００および複数のリモート局の各々の識別情報と位置情報とを関連付けた局位置情報が入力される。入力部１２は、入力された局位置情報を、記憶部２２に記憶させる。
【0029】
（ステップＳ２－１）
クラスタリング部１４は、記憶部２２に記憶された局位置情報を取得する。クラスタリング部１４は、取得した局位置情報に基づいて、複数のリモート局の各々を、ＤＢＳＣＡＮアルゴリズムによって複数のクラスタにクラスタリングする。クラスタリング部１４は、複数のクラスタの各々の識別情報と、複数のクラスタの各々に含まれる一又は複数のリモート局の識別情報とを関連付けたクラスタ情報を作成する。
クラスタリング部１４は、記憶部２２に記憶された局位置情報を取得する。クラスタリング部１４は、取得した局位置情報に基づいて、複数のリモート局の各々を、ＤＢＳＣＡＮアルゴリズムによって複数のクラスタにクラスタリングする。クラスタリング部１４は、複数のクラスタの各々の識別情報と、複数のクラスタの各々に含まれる一又は複数のリモート局の識別情報とを関連付けたクラスタ情報を作成する。
【0030】
（ステップＳ３－１）
中心性指標導出部１６は、クラスタリング部１４からクラスタ情報を取得する。中心性指標導出部１６は、取得したクラスタ情報に基づいて、複数のクラスタの各々について、クラスタに含まれる複数のリモート局の各々の媒介中心性を導出する。中心性指標導出部１６は、複数のリモート局の各々について、リモート局の識別情報と中心性指標とを関連付ける。
中心性指標導出部１６は、クラスタリング部１４からクラスタ情報を取得する。中心性指標導出部１６は、取得したクラスタ情報に基づいて、複数のクラスタの各々について、クラスタに含まれる複数のリモート局の各々の媒介中心性を導出する。中心性指標導出部１６は、複数のリモート局の各々について、リモート局の識別情報と中心性指標とを関連付ける。
【0031】
（ステップＳ４－１）
選択部１８は、クラスタリング部１４からクラスタ情報を取得する。選択部１８は、取得したクラスタ情報に含まれる複数のクラスタの識別情報から、閾値以上の数のリモート局を含む選択クラスタの識別情報を選択する。例えば、選択部１８は、含まれるリモート局の数が一番目に多い第１クラスタと、二番目に多い第２クラスタとを、選択クラスタとして選択する。
選択部１８は、クラスタリング部１４からクラスタ情報を取得する。選択部１８は、取得したクラスタ情報に含まれる複数のクラスタの識別情報から、閾値以上の数のリモート局を含む選択クラスタの識別情報を選択する。例えば、選択部１８は、含まれるリモート局の数が一番目に多い第１クラスタと、二番目に多い第２クラスタとを、選択クラスタとして選択する。
【0032】
（ステップＳ５－１）
決定部２０は、選択部１８から複数の選択クラスタの識別情報を取得する。例えば、決定部２０は、選択部１８から、第１クラスタの識別情報および第２クラスタの識別情報を取得する。
決定部２０は、取得した複数の選択クラスタの識別情報に基づいて、中心性指標導出部１６から複数の選択クラスタの各々の識別情報に関連付けられる複数のリモート局の識別情報を特定し、特定した複数のリモート局の識別情報に関連付けられている媒介中心性を取得する。
例えば、決定部２０は、中心性指標導出部１６から、第１クラスタの識別情報に関連付けられる複数のリモート局の識別情報を特定し、特定した複数のリモート局の識別情報の各々に関連付けられる媒介中心性および第２クラスタの識別情報に関連付けられる複数のリモート局の識別情報を特定し、特定した複数のリモート局の識別情報の各々に関連付けられる媒介中心性を取得する。
決定部２０は、複数の選択クラスタの各々について、選択クラスタに含まれる複数のリモート局のうち、媒介中心性が最も高いリモート局をベース局として決定する。例えば、決定部２０は、第１クラスタの識別情報に関連付けられる複数のリモート局の識別情報のうち、関連付けられる媒介中心性が最も高いリモート局の識別情報に該当するリモート局をベース局として決定し、第２クラスタの識別情報に関連付けられる複数のリモート局の識別情報のうち、関連付けられる媒介中心性が最も高いリモート局の識別情報に該当するリモート局をベース局として決定する。
決定部２０は、選択部１８から複数の選択クラスタの識別情報を取得する。例えば、決定部２０は、選択部１８から、第１クラスタの識別情報および第２クラスタの識別情報を取得する。
決定部２０は、取得した複数の選択クラスタの識別情報に基づいて、中心性指標導出部１６から複数の選択クラスタの各々の識別情報に関連付けられる複数のリモート局の識別情報を特定し、特定した複数のリモート局の識別情報に関連付けられている媒介中心性を取得する。
例えば、決定部２０は、中心性指標導出部１６から、第１クラスタの識別情報に関連付けられる複数のリモート局の識別情報を特定し、特定した複数のリモート局の識別情報の各々に関連付けられる媒介中心性および第２クラスタの識別情報に関連付けられる複数のリモート局の識別情報を特定し、特定した複数のリモート局の識別情報の各々に関連付けられる媒介中心性を取得する。
決定部２０は、複数の選択クラスタの各々について、選択クラスタに含まれる複数のリモート局のうち、媒介中心性が最も高いリモート局をベース局として決定する。例えば、決定部２０は、第１クラスタの識別情報に関連付けられる複数のリモート局の識別情報のうち、関連付けられる媒介中心性が最も高いリモート局の識別情報に該当するリモート局をベース局として決定し、第２クラスタの識別情報に関連付けられる複数のリモート局の識別情報のうち、関連付けられる媒介中心性が最も高いリモート局の識別情報に該当するリモート局をベース局として決定する。
【0033】
図３に示すフローチャートでは、ステップＳ４－１において、選択部１８は、含まれるリモート局の数が一番目に多い第１クラスタと、二番目に多い第２クラスタとを選択する場合について説明したが、この例に限られない。例えば、選択部１８は、含まれるリモート局の数が二番目に多い第２クラスタと、三番目に多い第３クラスタとを選択するようにしてもよいし、それ以外のクラスタを選択するようにしてもよい。
【0034】
前述した実施形態では、入力部１２に、監視制御局１００、センター局２００および複数のリモート局の各々の識別情報と位置情報とを関連付けた局位置情報が入力される場合について説明したが、この例に限られない。例えば、複数のリモート局から、ベース局を選択する場合であれば、入力部１２に、複数のリモート局の位置情報が入力されるように構成してもよい。
【0035】
本実施形態に係る情報処理装置１０によれば、情報処理装置１０は、メッシュ型トポロジーに従って配置された複数のノード装置（実施形態では、リモート局）の各々の位置情報に基づいて、複数のノード装置をクラスタリングアルゴリズムによって複数のクラスタにクラスタリングを行うクラスタリング部１４と、複数のノード装置の各々の媒介中心性を導出する中心性指標導出部１６と、複数のクラスタの各々に含まれるノード装置の数に基づいて、複数のクラスタを選択する選択部１８と、選択部１８によって選択された複数のクラスタの各々に含まれる複数のノード装置から、媒介中心性の最も高いノード装置を、ベースノード装置（実施形態では、ベース局）として決定する決定部２０とを備える。
情報処理装置１０において、選択部１８は、ノード装置の数が一番目に多いクラスタおよび二番目に多いクラスタを選択する。
情報処理装置１０において、選択部１８は、ノード装置の数が一番目に多いクラスタおよび二番目に多いクラスタを選択する。
【0036】
このように構成することによって、選択した複数のクラスタ内で、媒介中心性の最も高いリモート局をベース局として決定することができるため、ベース局はクラスタに含まれる各ノードとできるだけ短いホップ数で接続することが可能になる。この結果、媒介中心性の最も高いリモート局以外をベース局として決定する場合と比較して、ゲリラ豪雨によってベース局との接続が切断されてしまうリモート局の数を低減できる。
【0037】
情報処理装置１０において、クラスタリング部１４は、ＤＢＳＣＡＮアルゴリズムによって複数のクラスタにクラスタリングを行う。
このように構成することによって、複数のノード装置を、密度準拠クラスタリングのアルゴリズムによって、半径以内に含まれる点によってその領域をクラスタとして判断できる。
このように構成することによって、複数のノード装置を、密度準拠クラスタリングのアルゴリズムによって、半径以内に含まれる点によってその領域をクラスタとして判断できる。
【0038】
（実施形態の変形例１）
図４は、実施形態の変形例１に係る情報処理装置によって作成される無線通信システム１ａの構成図の一例を示す図である。無線通信システム１ａは、監視制御局１００と、センター局２００と、ベース局３００－１と、ベース局３００－２と、複数のリモート局とを含む。監視制御局１００、センター局２００、ベース局３００－１、ベース局３００－２および複数のリモート局の配置の一例は、メッシュ型トポロジーである。
図４は、実施形態の変形例１に係る情報処理装置によって作成される無線通信システム１ａの構成図の一例を示す図である。無線通信システム１ａは、監視制御局１００と、センター局２００と、ベース局３００－１と、ベース局３００－２と、複数のリモート局とを含む。監視制御局１００、センター局２００、ベース局３００－１、ベース局３００－２および複数のリモート局の配置の一例は、メッシュ型トポロジーである。
【0039】
無線通信システム１のベース局３００－１およびベース局３００－２は、情報処理装置１０ａによって決定される。情報処理装置１０ａには、局位置情報が入力される。情報処理装置１０ａは、局位置情報に含まれる複数のリモート局の位置情報に基づいて、複数のリモート局の各々を、クラスタリングアルゴリズムによって複数のクラスタにクラスタリングする。クラスタリングアルゴリズムの一例は、ＤＢＳＣＡＮである。
【0040】
図４に示すように、複数のリモート局が、第１クラスタ、第２クラスタ、第３クラスタ、第４クラスタおよび第５クラスタにクラスタリングされる。各クラスタに含まれるリモート局の数は、多い方から、第１クラスタ、第２クラスタ、第３クラスタ、第４クラスタ、第５クラスタである。
【0041】
情報処理装置１０ａは、第１クラスタ、第２クラスタ、第３クラスタ、第４クラスタおよび第５クラスタの各々について、クラスタに含まれる複数のリモート局の各々の中心性指標を導出する。中心性指標の一例は、媒介中心性である。
情報処理装置１０ａは、第１クラスタ、第２クラスタ、第３クラスタ、第４クラスタおよび第５クラスタから、閾値以上の数のリモート局を含むものを選択する。情報処理装置１０ａは、選択したクラスタに含まれる複数のリモート局から、切断点となる一又は複数のリモート局を選択し、選択した一又は複数のリモート局から、媒介中心性の最も高いリモート局を、ベース局として決定する。切断点とは、それを削除すると連結グラフが二分割されてしまうノード装置のことを示す。以下、本実施形態に係る情報処理装置１０ａについて詳細に説明する。
情報処理装置１０ａは、第１クラスタ、第２クラスタ、第３クラスタ、第４クラスタおよび第５クラスタから、閾値以上の数のリモート局を含むものを選択する。情報処理装置１０ａは、選択したクラスタに含まれる複数のリモート局から、切断点となる一又は複数のリモート局を選択し、選択した一又は複数のリモート局から、媒介中心性の最も高いリモート局を、ベース局として決定する。切断点とは、それを削除すると連結グラフが二分割されてしまうノード装置のことを示す。以下、本実施形態に係る情報処理装置１０ａについて詳細に説明する。
【0042】
（情報処理装置１０ａ）
図５は、実施形態の変形例１に係る情報処理装置１０ａの一例を示す図である。情報処理装置１０ａは、パーソナルコンピュータ、サーバ、スマートフォン、タブレットコンピュータ又は産業用コンピュータ等の装置によって実現される。情報処理装置１０ａは、入力部１２と、クラスタリング部１４と、中心性指標導出部１６と、選択部１８と、決定部２０ａと、記憶部２２とを備えている。
図５は、実施形態の変形例１に係る情報処理装置１０ａの一例を示す図である。情報処理装置１０ａは、パーソナルコンピュータ、サーバ、スマートフォン、タブレットコンピュータ又は産業用コンピュータ等の装置によって実現される。情報処理装置１０ａは、入力部１２と、クラスタリング部１４と、中心性指標導出部１６と、選択部１８と、決定部２０ａと、記憶部２２とを備えている。
【0043】
決定部２０ａは、選択部１８から複数の選択クラスタの識別情報を取得する。決定部２０ａは、取得した複数の選択クラスタの識別情報に基づいて複数の選択クラスタの各々に関連付けられる複数のリモート局の識別情報を特定し、中心性指標導出部１６から、特定した複数のリモート局の識別情報の各々に関連付けられている媒介中心性を取得する。決定部２０ａは、複数の選択クラスタの各々について、選択クラスタの識別情報に関連付けられている複数のリモート局の識別情報のうち、取得した複数のリモート局の識別情報の各々の位置情報に基づいて、切断点となる一又は複数のリモート局に該当する識別情報を選択する。決定部２０ａは、選択した一又は複数のリモート局の識別情報から、関連付けられている媒介中心性が最も高いリモート局の識別情報に該当するリモート局をベース局として決定する。
例えば、決定部２０ａは、選択クラスタの識別情報に関連付けられている複数のリモート局の識別情報に関連付けられている位置情報を局位置情報から取得し、取得した複数のリモート局の識別情報に関連付けられている位置情報に基づいて、切断点となる一又は複数のリモート局に該当する識別情報を選択する。決定部２０ａは、複数の選択クラスタの各々について、選択クラスタに関連付けられている複数のリモート局の識別情報を、関連付けられている媒介中心性が高い順に順位付けを行うことによって媒介中心性が最も高いリモート局の識別情報に該当するリモート局をベース局として決定する。
例えば、決定部２０ａは、選択クラスタの識別情報に関連付けられている複数のリモート局の識別情報に関連付けられている位置情報を局位置情報から取得し、取得した複数のリモート局の識別情報に関連付けられている位置情報に基づいて、切断点となる一又は複数のリモート局に該当する識別情報を選択する。決定部２０ａは、複数の選択クラスタの各々について、選択クラスタに関連付けられている複数のリモート局の識別情報を、関連付けられている媒介中心性が高い順に順位付けを行うことによって媒介中心性が最も高いリモート局の識別情報に該当するリモート局をベース局として決定する。
【0044】
決定部２０ａは、例えば、ＣＰＵなどのハードウェアプロセッサが記憶部２２に格納されたコンピュータプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。
また、これらの機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩやＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、ＧＰＵなどのハードウェア（回路部；ｃｉｒｃｕｉｔｒｙを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアとの協働によって実現されてもよい。
コンピュータプログラムは、予めＨＤＤやフラッシュメモリなどの記憶装置に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体がドライブ装置に装着されることでインストールされてもよい。
また、これらの機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩやＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、ＧＰＵなどのハードウェア（回路部；ｃｉｒｃｕｉｔｒｙを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアとの協働によって実現されてもよい。
コンピュータプログラムは、予めＨＤＤやフラッシュメモリなどの記憶装置に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体がドライブ装置に装着されることでインストールされてもよい。
【0045】
（情報処理装置１０ａの動作）
図６は、実施形態の変形例１に係る情報処理装置１０ａの動作の一例を示すフローチャートである。図６を参照して、無線通信システム１ａのネットワーク構成図を作成する処理、具体的には、複数のリモート局からベース局を決定する処理について説明する。ステップＳ１－２からＳ４－２は、図３を参照して説明したステップＳ１－１からＳ４－１を適用できるため、説明を省略する。
図６は、実施形態の変形例１に係る情報処理装置１０ａの動作の一例を示すフローチャートである。図６を参照して、無線通信システム１ａのネットワーク構成図を作成する処理、具体的には、複数のリモート局からベース局を決定する処理について説明する。ステップＳ１－２からＳ４－２は、図３を参照して説明したステップＳ１－１からＳ４－１を適用できるため、説明を省略する。
【0046】
（ステップＳ５－２）
決定部２０ａは、選択部１８から複数の選択クラスタの識別情報を取得する。例えば、決定部２０ａは、選択部１８から、第１クラスタおよび第２クラスタの識別情報を取得する。
決定部２０ａは、取得した複数の選択クラスタの識別情報に基づいて、中心性指標導出部１６から複数の選択クラスタの各々の識別情報に関連づけられている媒介中心性を取得する。
例えば、決定部２０ａは、中心性指標導出部１６から、第１クラスタの識別情報に関連付けられる複数のリモート局の識別情報を特定し、特定した複数のリモート局の識別情報の各々に関連付けられる媒介中心性および第２クラスタの識別情報に関連付けられる複数のリモート局の識別情報を特定し、特定した複数のリモート局の識別情報の各々に関連付けられる媒介中心性を取得する。
決定部２０ａは、選択部１８から複数の選択クラスタの識別情報を取得する。例えば、決定部２０ａは、選択部１８から、第１クラスタおよび第２クラスタの識別情報を取得する。
決定部２０ａは、取得した複数の選択クラスタの識別情報に基づいて、中心性指標導出部１６から複数の選択クラスタの各々の識別情報に関連づけられている媒介中心性を取得する。
例えば、決定部２０ａは、中心性指標導出部１６から、第１クラスタの識別情報に関連付けられる複数のリモート局の識別情報を特定し、特定した複数のリモート局の識別情報の各々に関連付けられる媒介中心性および第２クラスタの識別情報に関連付けられる複数のリモート局の識別情報を特定し、特定した複数のリモート局の識別情報の各々に関連付けられる媒介中心性を取得する。
【0047】
決定部２０ａは、複数の選択クラスタの各々について、選択クラスタの識別情報に関連付けられている複数のリモート局の識別情報のうち、切断点となる一又は複数のリモート局に該当する識別情報を選択し、選択した一又は複数のリモート局の識別情報から、関連付けられている媒介中心性の最も高いリモート局の識別情報に該当するリモート局を、ベース局として決定する。
【0048】
例えば、決定部２０ａは、第１クラスタの識別情報に関連付けられる複数のリモート局の識別情報から、切断点となる一又は複数のリモート局の識別情報を選択し、選択した一又は複数のリモート局の識別情報から、媒介中心性が最も高いリモート局の識別情報に該当するリモート局をベース局として決定する。例えば、決定部２０ａは、第２クラスタの識別情報に関連付けられる複数のリモート局の識別情報から、切断点となる一又は複数のリモート局の識別情報を選択し、選択した一又は複数のリモート局の識別情報から、媒介中心性が最も高いリモート局の識別情報に該当するリモート局をベース局として決定する。
【0049】
図６に示すフローチャートでは、ステップＳ４－２において、選択部１８は、含まれるリモート局の数が一番目に多い第１クラスタと、二番目に多い第２クラスタとを選択する場合について説明したが、この例に限られない。例えば、選択部１８は、含まれるリモート局の数が二番目に多い第２クラスタと、三番目に多い第３クラスタとを選択するようにしてもよいし、それ以外のクラスタを選択するようにしてもよい。
【0050】
図７は、実施形態の変形例１に係る情報処理装置１０ａによって作成される無線通信システム１ａａの構成図の一例を示す図である。無線通信システム１ａａは、監視制御局１００と、センター局２００と、ベース局３００－１と、ベース局３００－２と、複数のリモート局とを含む。監視制御局１００、センター局２００、ベース局３００－１、ベース局３００－２および複数のリモート局の配置の一例は、メッシュ型トポロジーである。
【0051】
第１クラスタおよび第２クラスタに、それぞれ第１ベース局および第２のベース局を設置した場合、第１クラスタと第２クラスタとの境界付近に第１ベース局および第２ベース局が設置される可能性が高い。第１クラスタと第２クラスタとの境界付近に第１ベース局および第２ベース局が設置されるこの場合、第１ベース局と第２ベース局との間の距離が短くなり、ゲリラ豪雨で局所的に９０ｍｍ／ｈｒを超えるような豪雨エリアに第１ベース局と第２ベース局とが同時に含まれる可能性が高くなる。豪雨エリアに第１ベース局と第２ベース局とが同時に含まれる場合は、全てのリモート局からセンター局への回線が遮断されるおそれがある。
【0052】
一方、第２クラスタおよび第３クラスタに、それぞれ第１ベース局および第２ベース局を設置した場合、第１ベース局は第１クラスタと第２クラスタとの境界付近に、第２ベース局は第１クラスタと第３クラスタの境界付近に設置される。第２クラスタおよび第３クラスタにそれぞれ第１ベース局および第２ベース局を設置した場合の方が、第１クラスタおよび第２クラスタにそれぞれ第１ベース局および第２ベース局を設置した場合よりも、第１ベース局と第２ベース局との間の距離が長くなる。このため、第２クラスタおよび第３クラスタにそれぞれ第１ベース局および第２ベース局を設置した場合に、局所的に９０ｍｍ／ｈｒを超えるような豪雨が発生しても、２つのベース局のうち、どちらか一方のベース局が豪雨のエリアから外れる可能性が高くなる。このため、センター局との接続を維持するリモート局の割合を増加することが可能になる。
【0053】
実施形態の変形例１に係る情報処理装置１０ａによれば、情報処理装置１０ａは、情報処理装置１０において、決定部２０ａは、複数のクラスタの各々に含まれる複数のノード装置（実施形態の変形例１ではリモート局）から、切断点となる一又は複数のノード装置を選択し、選択した一又は複数のノード装置から、媒介中心性の最も高いノード装置を、ベースノード装置（実施形態の変形例１ではベース局）として決定する。
情報処理装置１０ａは、情報処理装置１０において、選択部１８は、ノード装置の数が二番目に多いクラスタおよび三番目に多いクラスタを選択する。
このように構成することによって、選択した複数のクラスタ内で、切断点となり、且つ媒介中心性の最も高いリモート局をベース局とすることができるため、ベース局は、連結グラフが二分割される可能性を低減できるとともに、クラスタに含まれる各リモート局とできるだけ短いホップ数で接続することが可能になる。この結果、ゲリラ豪雨によってベース局との接続が切れてしまうリモート局の数を低減できる。
情報処理装置１０ａは、情報処理装置１０において、選択部１８は、ノード装置の数が二番目に多いクラスタおよび三番目に多いクラスタを選択する。
このように構成することによって、選択した複数のクラスタ内で、切断点となり、且つ媒介中心性の最も高いリモート局をベース局とすることができるため、ベース局は、連結グラフが二分割される可能性を低減できるとともに、クラスタに含まれる各リモート局とできるだけ短いホップ数で接続することが可能になる。この結果、ゲリラ豪雨によってベース局との接続が切れてしまうリモート局の数を低減できる。
【0054】
（実施形態の変形例２）
図８は、実施形態の変形例２に係る情報処理装置によって作成される無線通信システム１ｂの構成図の一例を示す図である。無線通信システム１ｂは、監視制御局１００と、センター局２００と、ベース局３００－１と、ベース局３００－２と、複数のリモート局とを含む。監視制御局１００、センター局２００、ベース局３００－１、ベース局３００－２および複数のリモート局の配置の一例は、メッシュ型トポロジーである。
図８は、実施形態の変形例２に係る情報処理装置によって作成される無線通信システム１ｂの構成図の一例を示す図である。無線通信システム１ｂは、監視制御局１００と、センター局２００と、ベース局３００－１と、ベース局３００－２と、複数のリモート局とを含む。監視制御局１００、センター局２００、ベース局３００－１、ベース局３００－２および複数のリモート局の配置の一例は、メッシュ型トポロジーである。
【0055】
無線通信システム１ｂのベース局３００－１およびベース局３００－２は、情報処理装置１０ｂによって決定される。情報処理装置１０ｂには、局位置情報が入力される。情報処理装置１０ｂは、局位置情報に含まれる複数のリモート局の位置情報に基づいて、複数のリモート局の各々を、クラスタリングアルゴリズムによって複数のクラスタにクラスタリングする。クラスタリングアルゴリズムの一例は、ＤＢＳＣＡＮである。
【0056】
図８に示すように、複数のリモート局が、第１クラスタ、第２クラスタ、第３クラスタ、第４クラスタおよび第５クラスタにクラスタリングされる。各クラスタに含まれるリモート局の数は、多い方から、第１クラスタ、第２クラスタ、第３クラスタ、第４クラスタ、第５クラスタである。
【0057】
情報処理装置１０ｂは、第１クラスタ、第２クラスタ、第３クラスタ、第４クラスタおよび第５クラスタの各々について、クラスタに含まれる複数のリモート局の各々の中心性指標を導出する。中心性指標の一例は、媒介中心性である。
情報処理装置１０ｂは、第１クラスタ、第２クラスタ、第３クラスタ、第４クラスタおよび第５クラスタから、閾値以上の数のリモート局を含むものを選択する。情報処理装置１０ｂは、選択したクラスタに含まれる複数のリモート局から、切断点となる一又は複数のリモート局を選択し、選択した一又は複数のリモート局から、媒介中心性の最も高いリモート局を、ベース局として仮決定する。
情報処理装置１０ｂは、第１クラスタ、第２クラスタ、第３クラスタ、第４クラスタおよび第５クラスタから、閾値以上の数のリモート局を含むものを選択する。情報処理装置１０ｂは、選択したクラスタに含まれる複数のリモート局から、切断点となる一又は複数のリモート局を選択し、選択した一又は複数のリモート局から、媒介中心性の最も高いリモート局を、ベース局として仮決定する。
【0058】
情報処理装置１０ｂは、複数のベース局同士の距離を導出する。情報処理装置１０ｂは、複数のベース局同士の距離が閾値以下であるか否かを判定する。情報処理装置１０ｂは、複数のベース局同士の距離が閾値以下である場合に、選択した複数のクラスタのうちいずれかのクラスタを、選択していないクラスタに変更する。情報処理装置１０ｂは、変更したクラスタに含まれる複数のリモート局から、媒介中心性の最も高いリモート局を、ベース局として決定する。情報処理装置１０ｂは、複数のベース局同士の距離が閾値より長い場合にはベース局として仮決定したリモート局をベース局として決定する。以下、実施形態の変形例２に係る情報処理装置１０ｂについて詳細に説明する。
【0059】
（情報処理装置１０ｂ）
図９は、実施形態の変形例２に係る情報処理装置１０ｂの一例を示す図である。情報処理装置１０ｂは、パーソナルコンピュータ、サーバ、スマートフォン、タブレットコンピュータ又は産業用コンピュータ等の装置によって実現される。情報処理装置１０ｂは、入力部１２と、クラスタリング部１４と、中心性指標導出部１６と、選択部１８ｂと、決定部２０ｂと、記憶部２２と、距離導出部２４ｂと、判定部２６ｂとを備えている。
図９は、実施形態の変形例２に係る情報処理装置１０ｂの一例を示す図である。情報処理装置１０ｂは、パーソナルコンピュータ、サーバ、スマートフォン、タブレットコンピュータ又は産業用コンピュータ等の装置によって実現される。情報処理装置１０ｂは、入力部１２と、クラスタリング部１４と、中心性指標導出部１６と、選択部１８ｂと、決定部２０ｂと、記憶部２２と、距離導出部２４ｂと、判定部２６ｂとを備えている。
【0060】
選択部１８ｂは、クラスタリング部１４からクラスタ情報を取得する。選択部１８ｂは、取得したクラスタ情報に含まれる複数のクラスタの識別情報から、閾値以上の数のリモート局を含む複数の選択クラスタの識別情報を選択する。
【0061】
決定部２０ｂは、選択部１８ｂから複数の選択クラスタの識別情報を取得する。決定部２０ｂは、取得した複数の選択クラスタの識別情報に基づいて、中心性指標導出部１６から複数の選択クラスタの各々に関連付けられる複数のリモート局の識別情報を特定し、特定した複数のリモート局の識別情報の各々に関連付けられている媒介中心性を取得する。
決定部２０ｂは、複数の選択クラスタの各々について、選択クラスタの識別情報に関連付けられている複数のリモート局の識別情報のうち、切断点となる一又は複数のリモート局に該当する識別情報を選択し、選択した一又は複数のリモート局の識別情報から、関連付けられている媒介中心性が最も高いリモート局の識別情報に該当するリモート局をベース局として仮決定する。
決定部２０ｂは、複数の選択クラスタの各々について、選択クラスタの識別情報に関連付けられている複数のリモート局の識別情報のうち、切断点となる一又は複数のリモート局に該当する識別情報を選択し、選択した一又は複数のリモート局の識別情報から、関連付けられている媒介中心性が最も高いリモート局の識別情報に該当するリモート局をベース局として仮決定する。
【0062】
距離導出部２４ｂは、決定部２０ｂが仮決定した複数のベース局の識別情報を取得する。距離導出部２４ｂは、取得した複数のベース局の識別情報に基づいて、記憶部２２の局位置情報から複数のベース局の各々の位置情報を取得する。距離導出部２４ｂは、取得した複数のベース局の各々の位置情報に基づいて、複数のベース局同士の距離を導出する。
判定部２６ｂは、距離導出部２４ｂから複数のベース局同士の距離の導出結果を取得する。判定部２６ｂは、取得した複数のベース局同士の距離の導出結果に基づいて、距離が閾値以上であるか否かを判定する。
判定部２６ｂは、距離導出部２４ｂから複数のベース局同士の距離の導出結果を取得する。判定部２６ｂは、取得した複数のベース局同士の距離の導出結果に基づいて、距離が閾値以上であるか否かを判定する。
【0063】
決定部２０ｂは、判定部２６ｂによって複数のベース局同士の距離が閾値以上であると判定された場合、仮決定された複数のベース局を、ベース局に決定する。
選択部１８ｂは、判定部２６ｂによって距離が閾値以上でないと判定した場合に、選択した複数の選択クラスタのうちいずれかのクラスタを、選択していないクラスタに変更する。決定部２０ｂは、判定部２６ｂによって複数のベース局同士の距離が閾値以上でないと判定された場合、選択部１８ｂから変更されたクラスタの識別情報を取得する。決定部２０ｂは、取得したクラスタの識別情報に基づいて、中心性指標導出部１６からそのクラスタに関連付けられる複数のリモート局の識別情報を特定し、特定した複数のリモート局の識別情報の各々に関連付けられている媒介中心性を取得する。決定部２０ｂは、そのクラスタの識別情報に関連付けられている複数のリモート局の識別情報のうち、関連付けられている媒介中心性が最も高いリモート局の識別情報に該当するリモート局をベース局として仮決定する。
選択部１８ｂは、判定部２６ｂによって距離が閾値以上でないと判定した場合に、選択した複数の選択クラスタのうちいずれかのクラスタを、選択していないクラスタに変更する。決定部２０ｂは、判定部２６ｂによって複数のベース局同士の距離が閾値以上でないと判定された場合、選択部１８ｂから変更されたクラスタの識別情報を取得する。決定部２０ｂは、取得したクラスタの識別情報に基づいて、中心性指標導出部１６からそのクラスタに関連付けられる複数のリモート局の識別情報を特定し、特定した複数のリモート局の識別情報の各々に関連付けられている媒介中心性を取得する。決定部２０ｂは、そのクラスタの識別情報に関連付けられている複数のリモート局の識別情報のうち、関連付けられている媒介中心性が最も高いリモート局の識別情報に該当するリモート局をベース局として仮決定する。
【0064】
選択部１８ｂ、決定部２０ｂ、距離導出部２４ｂおよび判定部２６ｂは、例えば、ＣＰＵなどのハードウェアプロセッサが記憶部２２に格納されたコンピュータプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。
また、これらの機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩやＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、ＧＰＵなどのハードウェア（回路部；ｃｉｒｃｕｉｔｒｙを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアとの協働によって実現されてもよい。
コンピュータプログラムは、予めＨＤＤやフラッシュメモリなどの記憶装置に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体がドライブ装置に装着されることでインストールされてもよい。
また、これらの機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩやＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、ＧＰＵなどのハードウェア（回路部；ｃｉｒｃｕｉｔｒｙを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアとの協働によって実現されてもよい。
コンピュータプログラムは、予めＨＤＤやフラッシュメモリなどの記憶装置に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体がドライブ装置に装着されることでインストールされてもよい。
【0065】
（情報処理装置１０ｂの動作）
図１０は、実施形態の変形例２に係る情報処理装置１０ｂの動作の一例を示すフローチャートである。図１０を参照して、無線通信システム１ｂのネットワーク構成図を作成する処理、具体的には、複数のリモート局からベース局を決定する処理について説明する。
ステップＳ１－３からＳ３－３は、図３を参照して説明したステップＳ１－１からＳ３－１を適用できるため、説明を省略する。
（ステップＳ４－３）
選択部１８ｂは、クラスタリング部１４からクラスタ情報を取得する。選択部１８ｂは、取得したクラスタ情報に含まれる複数のクラスタの識別情報から、閾値以上の数のリモート局を含む選択クラスタの識別情報を選択する。例えば、選択部１８ｂは、含まれるリモート局の数が二番目に多い第２クラスタと、三番目に多い第３クラスタとを選択する。
図１０は、実施形態の変形例２に係る情報処理装置１０ｂの動作の一例を示すフローチャートである。図１０を参照して、無線通信システム１ｂのネットワーク構成図を作成する処理、具体的には、複数のリモート局からベース局を決定する処理について説明する。
ステップＳ１－３からＳ３－３は、図３を参照して説明したステップＳ１－１からＳ３－１を適用できるため、説明を省略する。
（ステップＳ４－３）
選択部１８ｂは、クラスタリング部１４からクラスタ情報を取得する。選択部１８ｂは、取得したクラスタ情報に含まれる複数のクラスタの識別情報から、閾値以上の数のリモート局を含む選択クラスタの識別情報を選択する。例えば、選択部１８ｂは、含まれるリモート局の数が二番目に多い第２クラスタと、三番目に多い第３クラスタとを選択する。
【0066】
（ステップＳ５－３）
決定部２０ｂは、選択部１８ｂから複数の選択クラスタの識別情報を取得する。例えば、決定部２０ｂは、選択部１８ｂから、第２クラスタおよび第３クラスタの識別情報を取得する。決定部２０ｂは、取得した複数の選択クラスタの識別情報に基づいて、中心性指標導出部１６から複数の選択クラスタの各々の識別情報に関連づけられている媒介中心性を取得する。
例えば、決定部２０ｂは、中心性指標導出部１６から、第２クラスタの識別情報に関連付けられる複数のリモート局の識別情報を特定し、特定した複数のリモート局の識別情報の各々に関連付けられる媒介中心性を取得する。決定部２０ｂは、中心性指標導出部１６から、第３クラスタの識別情報に関連付けられる複数のリモート局の識別情報を特定し、特定した複数のリモート局の識別情報の各々に関連付けられる媒介中心性を取得する。
決定部２０ｂは、選択部１８ｂから複数の選択クラスタの識別情報を取得する。例えば、決定部２０ｂは、選択部１８ｂから、第２クラスタおよび第３クラスタの識別情報を取得する。決定部２０ｂは、取得した複数の選択クラスタの識別情報に基づいて、中心性指標導出部１６から複数の選択クラスタの各々の識別情報に関連づけられている媒介中心性を取得する。
例えば、決定部２０ｂは、中心性指標導出部１６から、第２クラスタの識別情報に関連付けられる複数のリモート局の識別情報を特定し、特定した複数のリモート局の識別情報の各々に関連付けられる媒介中心性を取得する。決定部２０ｂは、中心性指標導出部１６から、第３クラスタの識別情報に関連付けられる複数のリモート局の識別情報を特定し、特定した複数のリモート局の識別情報の各々に関連付けられる媒介中心性を取得する。
【0067】
決定部２０ｂは、複数の選択クラスタの各々について、選択クラスタの識別情報に関連付けられている複数のリモート局の識別情報のうち、切断点となる一又は複数のリモート局に該当する識別情報を選択し、選択した一又は複数のリモート局の識別情報から、関連付けられている媒介中心性の最も高いリモート局の識別情報に該当するリモート局を、ベース局として仮決定する。
【0068】
例えば、決定部２０ｂは、第２クラスタに含まれる複数のリモート局から、切断点となる一又は複数のリモート局を選択し、選択した一又は複数のリモート局から、媒介中心性が最も高いリモート局をベース局として決定する。例えば、決定部２０ｂは、第３クラスタに含まれる複数のリモート局から、切断点となる一又は複数のリモート局を選択し、選択した一又は複数のリモート局から、媒介中心性が最も高いリモート局をベース局として決定する。
【0069】
（ステップＳ６－３）
距離導出部２４ｂは、決定部２０ｂが仮決定した複数のベース局の識別情報を取得する。距離導出部２４ｂは、取得した複数のベース局の識別情報に基づいて、記憶部２２から複数のベース局の各々の位置情報を取得する。距離導出部２４ｂは、取得した複数のベース局の各々の位置情報に基づいて、複数のベース局同士の距離を導出する。
例えば、距離導出部２４ｂは、第２クラスタに含まれる複数のリモート局から仮決定されたベース局および第３クラスタに含まれる複数のリモート局から仮決定されたベース局の識別情報を取得する。距離導出部２４ｂは、取得した２つのベース局の識別情報に基づいて、記憶部２２から２つのベース局の各々の位置情報を取得する。距離導出部２４ｂは、取得した２つのベース局の各々の位置情報に基づいて、２つのベース局同士の距離を導出する。
判定部２６ｂは、距離導出部２４ｂから複数のベース局同士の距離の導出結果を取得する。判定部２６ｂは、取得した複数のベース局同士の距離の導出結果に基づいて、距離が閾値以上であるか否かを判定する。
例えば、判定部２６ｂは、距離導出部２４ｂから２つのベース局同士の距離の導出結果を取得する。判定部２６ｂは、取得した２つのベース局同士の距離の導出結果に基づいて、距離が閾値以上であるか否かを判定する。
距離導出部２４ｂは、決定部２０ｂが仮決定した複数のベース局の識別情報を取得する。距離導出部２４ｂは、取得した複数のベース局の識別情報に基づいて、記憶部２２から複数のベース局の各々の位置情報を取得する。距離導出部２４ｂは、取得した複数のベース局の各々の位置情報に基づいて、複数のベース局同士の距離を導出する。
例えば、距離導出部２４ｂは、第２クラスタに含まれる複数のリモート局から仮決定されたベース局および第３クラスタに含まれる複数のリモート局から仮決定されたベース局の識別情報を取得する。距離導出部２４ｂは、取得した２つのベース局の識別情報に基づいて、記憶部２２から２つのベース局の各々の位置情報を取得する。距離導出部２４ｂは、取得した２つのベース局の各々の位置情報に基づいて、２つのベース局同士の距離を導出する。
判定部２６ｂは、距離導出部２４ｂから複数のベース局同士の距離の導出結果を取得する。判定部２６ｂは、取得した複数のベース局同士の距離の導出結果に基づいて、距離が閾値以上であるか否かを判定する。
例えば、判定部２６ｂは、距離導出部２４ｂから２つのベース局同士の距離の導出結果を取得する。判定部２６ｂは、取得した２つのベース局同士の距離の導出結果に基づいて、距離が閾値以上であるか否かを判定する。
【0070】
（ステップＳ７－３）
決定部２０ｂは、判定部２６ｂによって複数のベース局同士の距離が閾値以上であると判定された場合、仮決定した複数のベース局をベース局として決定する。
（ステップＳ８－３）
選択部１８ｂは、判定部２６ｂによって複数のベース局同士の距離が閾値未満のものがあると判定した場合に、選択した複数の選択クラスタのうちいずれかのクラスタを、選択していないクラスタに変更する。
例えば、選択部１８ｂは、判定部２６ｂによって２つのベース局同士の距離が閾値未満であると判定した場合に、選択した２つのクラスタのうち、クラスタに属するリモート局数が少ないクラスタを、選択していないクラスタのうち、次にクラスタ数の多い第４クラスタに変更する。その後、ステップＳ５－３へ移行する。
決定部２０ｂは、判定部２６ｂによって複数のベース局同士の距離が閾値以上であると判定された場合、仮決定した複数のベース局をベース局として決定する。
（ステップＳ８－３）
選択部１８ｂは、判定部２６ｂによって複数のベース局同士の距離が閾値未満のものがあると判定した場合に、選択した複数の選択クラスタのうちいずれかのクラスタを、選択していないクラスタに変更する。
例えば、選択部１８ｂは、判定部２６ｂによって２つのベース局同士の距離が閾値未満であると判定した場合に、選択した２つのクラスタのうち、クラスタに属するリモート局数が少ないクラスタを、選択していないクラスタのうち、次にクラスタ数の多い第４クラスタに変更する。その後、ステップＳ５－３へ移行する。
【0071】
ステップＳ５－３では、決定部２０ｂは、選択部１８ｂから第４クラスタを示す情報を取得する。決定部２０ｂは、取得した第４クラスタを示す情報に基づいて、中心性指標導出部１６から第４クラスタに含まれる複数のリモート局の媒介中心性を取得する。
決定部２０ｂは、第４クラスタについて、第４クラスタに含まれる複数のリモート局から、切断点となる一又は複数のリモート局を選択し、選択した一又は複数のリモート局から、媒介中心性の最も高いリモート局を、ベース局として仮決定する。
決定部２０ｂは、第４クラスタについて、第４クラスタに含まれる複数のリモート局から、切断点となる一又は複数のリモート局を選択し、選択した一又は複数のリモート局から、媒介中心性の最も高いリモート局を、ベース局として仮決定する。
【0072】
実施形態の変形例２では、複数のベース局同士の距離が閾値以上でない場合に、決定部２０ｂは、選択部１８ｂから取得したクラスタの識別情報に基づいて、クラスタの識別情報に関連付けられている複数のリモート局の識別情報のうち、関連付けられている媒介中心性が最も高いリモート局の識別情報に該当するリモート局をベース局として仮決定する場合について説明したが、この例に限られない。例えば、決定部２０ｂは、再度仮決定することなく決定するようにしてもよいし、仮決定される回数の閾値が設定されてもよい。このように構成することによって、ベース局が仮決定される処理が繰り返されることを防止できる。
【0073】
実施形態の変形例２に係る情報処理装置１０ｂによれば、情報処理装置１０ｂは、情報処理装置１０において、複数のベースノード装置（実施形態の変形例ではベース局）同士の距離を導出する距離導出部２４ｂと、複数のベースノード装置同士の距離が閾値以上であるか否かを判定する判定部２６ｂとをさらに備える。選択部１８ｂは、距離が閾値以上でない場合に、選択した複数のクラスタのうちいずれかのクラスタを、選択していないクラスタに変更する。決定部２０ｂは、選択部１８ｂによって変更されたクラスタに含まれる複数のリモート局から、媒介中心性の最も高いリモート局を、ベース局として決定する。
情報処理装置１０ｂにおいて、閾値は、突発的な局地的大雨のエリアに基づいて決定される。
情報処理装置１０ｂにおいて、閾値は、突発的な局地的大雨のエリアに基づいて決定される。
【0074】
このように構成することによって、仮に複数のベース局同士の距離が閾値未満になった場合でも、新たにベース局を選択できるため、ベース局同士の距離を閾値以上にできる。このため、複数のベース局の全てが、ゲリラ豪雨の強雨エリアに含まれる確率が大幅に低減できる。仮に、局所的に９０ｍｍ／ｈｒを超えるような豪雨が発生しても、センター局との接続を維持するリモート局の割合を増加することができる。
【0075】
例えば、複数のベース局同士の距離がゲリラ豪雨における強雨エリア半径を反映して設定した離隔距離未満となった場合に、新たにベース局を決定できるため、ベース局同士の距離を離隔距離以上にできる。離隔距離の一例は、リモート局間を結ぶ無線回線のうち、平均的な長さを有する無線回線の受信電力マージンを上回る瞬時降雨強度が発生するエリアの直径である。
例えば、２０２０年８月１３日に東京で発生したゲリラ豪雨において１分間瞬時降雨強度が９０ｍｍ／ｈｒを超えるエリアの直径は約１ｋｍであった。この離隔距離は、無線ネットワークを設置するエリアにおける瞬時降雨強度の気象データベースを基に設定可能である。瞬時降雨強度の気象データベースとしては、データ統合・解析システムＤＩＡＳ（Ｄａｔａ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ ａｎｄ Ａｎａｌｙｓｉｓ Ｓｙｓｔｅｍ）などが提供している。
例えば、２０２０年８月１３日に東京で発生したゲリラ豪雨において１分間瞬時降雨強度が９０ｍｍ／ｈｒを超えるエリアの直径は約１ｋｍであった。この離隔距離は、無線ネットワークを設置するエリアにおける瞬時降雨強度の気象データベースを基に設定可能である。瞬時降雨強度の気象データベースとしては、データ統合・解析システムＤＩＡＳ（Ｄａｔａ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ ａｎｄ Ａｎａｌｙｓｉｓ Ｓｙｓｔｅｍ）などが提供している。
【0076】
（実施形態の変形例３）
図１１は、実施形態の変形例３に係る情報処理装置によって作成される無線通信システム１ｃの構成図の一例を示す図である。無線通信システム１ｃは、監視制御局１００と、センター局２００と、ベース局３００－１と、ベース局３００－２と、複数のリモート局とを含む。監視制御局１００、センター局２００、ベース局３００－１、ベース局３００－２および複数のリモート局の配置の一例は、メッシュ型トポロジーである。
図１１は、実施形態の変形例３に係る情報処理装置によって作成される無線通信システム１ｃの構成図の一例を示す図である。無線通信システム１ｃは、監視制御局１００と、センター局２００と、ベース局３００－１と、ベース局３００－２と、複数のリモート局とを含む。監視制御局１００、センター局２００、ベース局３００－１、ベース局３００－２および複数のリモート局の配置の一例は、メッシュ型トポロジーである。
【0077】
無線通信システム１ｃのベース局３００－１およびベース局３００－２は、情報処理装置１０ｃによって決定される。情報処理装置１０ｃには、局位置情報が入力される。情報処理装置１０ｃは、局位置情報に含まれる複数のリモート局の位置情報に基づいて、複数のリモート局の各々を、クラスタリングアルゴリズムによって複数のクラスタにクラスタリングする。クラスタリングアルゴリズムの一例は、ＤＢＳＣＡＮである。
【0078】
図１１に示すように、複数のリモート局が、第１クラスタ、第２クラスタ、第３クラスタ、第４クラスタおよび第５クラスタにクラスタリングされる。各クラスタに含まれるリモート局の数は、多い方から、第１クラスタ、第２クラスタ、第３クラスタ、第４クラスタ、第５クラスタである。
【0079】
情報処理装置１０ｃは、第１クラスタ、第２クラスタ、第３クラスタ、第４クラスタおよび第５クラスタの各々について、クラスタに含まれる複数のリモート局の各々の中心性指標を導出する。中心性指標の一例は、媒介中心性である。
情報処理装置１０ｃは、第１クラスタ、第２クラスタ、第３クラスタ、第４クラスタおよび第５クラスタから、全リモート局数に対して閾値以上の割合のリモート局数を含むクラスタを全て選択する。閾値の一例は１０％である、閾値は、無線通信システム１ｃに含まれるリモート局の数およびＤＢＳＣＡＮアルゴリズムによってクラスタリングされたクラスタの数の少なくとも一方に基づいて適宜変更可能である。例えば、閾値は、５％から２０％であってもよいし、７．５％から１５％であってもよい。
情報処理装置１０ｃは、第１クラスタ、第２クラスタ、第３クラスタ、第４クラスタおよび第５クラスタから、全リモート局数に対して閾値以上の割合のリモート局数を含むクラスタを全て選択する。閾値の一例は１０％である、閾値は、無線通信システム１ｃに含まれるリモート局の数およびＤＢＳＣＡＮアルゴリズムによってクラスタリングされたクラスタの数の少なくとも一方に基づいて適宜変更可能である。例えば、閾値は、５％から２０％であってもよいし、７．５％から１５％であってもよい。
【0080】
情報処理装置１０ｃは、選択した複数のクラスタの各々について、クラスタに含まれる複数のリモート局から、切断点となる一又は複数のリモート局を選択し、選択した一又は複数のリモート局から、媒介中心性が最も高いリモート局を選択し、選択したリモート局を仮のベース局とする。
情報処理装置１０ｃは、選択した複数の仮のベース局の中で、距離が最も離れている２つの仮のベース局をベース局として決定する。情報処理装置１０ｃは、ベース局として決定した仮のベース局以外の仮のベース局を、リモート局に戻す。
以下、実施形態の変形例３に係る情報処理装置１０ｃについて詳細に説明する。
情報処理装置１０ｃは、選択した複数の仮のベース局の中で、距離が最も離れている２つの仮のベース局をベース局として決定する。情報処理装置１０ｃは、ベース局として決定した仮のベース局以外の仮のベース局を、リモート局に戻す。
以下、実施形態の変形例３に係る情報処理装置１０ｃについて詳細に説明する。
【0081】
（情報処理装置１０ｃ）
図１２は、実施形態の変形例３に係る情報処理装置１０ｃの一例を示す図である。情報処理装置１０ｃは、パーソナルコンピュータ、サーバ、スマートフォン、タブレットコンピュータ又は産業用コンピュータ等の装置によって実現される。情報処理装置１０ｃは、入力部１２と、クラスタリング部１４と、中心性指標導出部１６と、選択部１８ｃと、決定部２０ｃと、記憶部２２と、距離導出部２４ｃとを備えている。
図１２は、実施形態の変形例３に係る情報処理装置１０ｃの一例を示す図である。情報処理装置１０ｃは、パーソナルコンピュータ、サーバ、スマートフォン、タブレットコンピュータ又は産業用コンピュータ等の装置によって実現される。情報処理装置１０ｃは、入力部１２と、クラスタリング部１４と、中心性指標導出部１６と、選択部１８ｃと、決定部２０ｃと、記憶部２２と、距離導出部２４ｃとを備えている。
【0082】
選択部１８ｃは、クラスタリング部１４からクラスタ情報を取得する。選択部１８ｂは、取得したクラスタ情報に含まれる複数のクラスタの識別情報から、全リモート局数に対して閾値以上の割合のリモート局数を含むクラスタの識別情報を全て選択する。
【0083】
決定部２０ｃは、選択部１８ｃから複数の選択クラスタの識別情報を取得する。決定部２０ｃは、取得した複数の選択クラスタの識別情報に基づいて、中心性指標導出部１６から複数の選択クラスタの各々に関連付けられる複数のリモート局の識別情報を特定し、特定した複数のリモート局の識別情報の各々に関連付けられている媒介中心性を取得する。
決定部２０ｃは、複数の選択クラスタの各々について、選択クラスタの識別情報に関連付けられている複数のリモート局の識別情報のうち、関連付けられている媒介中心性が最も高いリモート局の識別情報に該当するリモート局を仮のベース局として選択する。
決定部２０ｃは、複数の選択クラスタの各々について、選択クラスタの識別情報に関連付けられている複数のリモート局の識別情報のうち、関連付けられている媒介中心性が最も高いリモート局の識別情報に該当するリモート局を仮のベース局として選択する。
【0084】
距離導出部２４ｂは、決定部２０ｂが選択した複数の仮のベース局の識別情報を取得する。距離導出部２４ｂは、取得した複数の仮のベース局の識別情報に基づいて、記憶部２２の局位置情報から複数の仮のベース局の各々の位置情報を取得する。距離導出部２４ｂは、取得した複数の仮のベース局の各々の位置情報に基づいて、複数の仮のベース局同士の距離を導出する。
決定部２０ｃは、距離導出部２４ｂから複数の仮のベース局同士の距離の導出結果を取得する。決定部２０ｃは、取得した複数の仮のベース局同士の距離の導出結果に基づいて、距離が最も離れている２つの仮のベース局をベース局として決定する。決定部２０ｃは、ベース局として決定した仮のベース局以外の仮のベース局を、リモート局に戻す。
決定部２０ｃは、距離導出部２４ｂから複数の仮のベース局同士の距離の導出結果を取得する。決定部２０ｃは、取得した複数の仮のベース局同士の距離の導出結果に基づいて、距離が最も離れている２つの仮のベース局をベース局として決定する。決定部２０ｃは、ベース局として決定した仮のベース局以外の仮のベース局を、リモート局に戻す。
【0085】
選択部１８ｃ、決定部２０ｃおよび距離導出部２４ｃは、例えば、ＣＰＵなどのハードウェアプロセッサが記憶部２２に格納されたコンピュータプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。
また、これらの機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩやＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、ＧＰＵなどのハードウェア（回路部；ｃｉｒｃｕｉｔｒｙを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアとの協働によって実現されてもよい。
コンピュータプログラムは、予めＨＤＤやフラッシュメモリなどの記憶装置に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体がドライブ装置に装着されることでインストールされてもよい。
また、これらの機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩやＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、ＧＰＵなどのハードウェア（回路部；ｃｉｒｃｕｉｔｒｙを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアとの協働によって実現されてもよい。
コンピュータプログラムは、予めＨＤＤやフラッシュメモリなどの記憶装置に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体がドライブ装置に装着されることでインストールされてもよい。
【0086】
（情報処理装置１０ｃの動作）
図１３は、実施形態の変形例３に係る情報処理装置１０ｃの動作の一例を示すフローチャートである。図１３を参照して、無線通信システム１ｃのネットワーク構成図を作成する処理、具体的には、複数のリモート局からベース局を決定する処理について説明する。
ステップＳ１－４からＳ３－４は、図３を参照して説明したステップＳ１－１からＳ３－１を適用できるため、説明を省略する。
（ステップＳ４－４）
選択部１８ｃは、クラスタリング部１４からクラスタ情報を取得する。選択部１８ｂは、取得したクラスタ情報に含まれる複数のクラスタの識別情報から、全リモート局数に対して閾値以上の割合のリモート局数を含むクラスタの識別情報を全て選択する。
図１３は、実施形態の変形例３に係る情報処理装置１０ｃの動作の一例を示すフローチャートである。図１３を参照して、無線通信システム１ｃのネットワーク構成図を作成する処理、具体的には、複数のリモート局からベース局を決定する処理について説明する。
ステップＳ１－４からＳ３－４は、図３を参照して説明したステップＳ１－１からＳ３－１を適用できるため、説明を省略する。
（ステップＳ４－４）
選択部１８ｃは、クラスタリング部１４からクラスタ情報を取得する。選択部１８ｂは、取得したクラスタ情報に含まれる複数のクラスタの識別情報から、全リモート局数に対して閾値以上の割合のリモート局数を含むクラスタの識別情報を全て選択する。
【0087】
（ステップＳ５－４）
決定部２０ｃは、選択部１８ｃから複数の選択クラスタの識別情報を取得する。決定部２０ｃは、取得した複数の選択クラスタの識別情報に基づいて、中心性指標導出部１６から複数の選択クラスタの各々に関連付けられる複数のリモート局の識別情報を特定し、特定した複数のリモート局の識別情報の各々に関連付けられている媒介中心性を取得する。
決定部２０ｃは、複数の選択クラスタの各々について、選択クラスタの識別情報に関連付けられている複数のリモート局の識別情報のうち、関連付けられている媒介中心性が最も高いリモート局の識別情報に該当するリモート局を仮のベース局として選択する。
距離導出部２４ｂは、決定部２０ｂが選択した複数の仮のベース局の識別情報を取得する。距離導出部２４ｂは、取得した複数の仮のベース局の識別情報に基づいて、記憶部２２の局位置情報からから複数の仮のベース局の各々の位置情報を取得する。距離導出部２４ｂは、取得した複数の仮のベース局の各々の位置情報に基づいて、複数の仮のベース局同士の距離を導出する。
決定部２０ｃは、距離導出部２４ｂから複数の仮のベース局同士の距離の導出結果を取得する。決定部２０ｃは、取得した複数の仮のベース局同士の距離の導出結果に基づいて、距離が最も離れている２つの仮のベース局をベース局として決定する。決定部２０ｃは、ベース局として決定した仮のベース局以外の仮のベース局を、リモート局に戻す。
決定部２０ｃは、選択部１８ｃから複数の選択クラスタの識別情報を取得する。決定部２０ｃは、取得した複数の選択クラスタの識別情報に基づいて、中心性指標導出部１６から複数の選択クラスタの各々に関連付けられる複数のリモート局の識別情報を特定し、特定した複数のリモート局の識別情報の各々に関連付けられている媒介中心性を取得する。
決定部２０ｃは、複数の選択クラスタの各々について、選択クラスタの識別情報に関連付けられている複数のリモート局の識別情報のうち、関連付けられている媒介中心性が最も高いリモート局の識別情報に該当するリモート局を仮のベース局として選択する。
距離導出部２４ｂは、決定部２０ｂが選択した複数の仮のベース局の識別情報を取得する。距離導出部２４ｂは、取得した複数の仮のベース局の識別情報に基づいて、記憶部２２の局位置情報からから複数の仮のベース局の各々の位置情報を取得する。距離導出部２４ｂは、取得した複数の仮のベース局の各々の位置情報に基づいて、複数の仮のベース局同士の距離を導出する。
決定部２０ｃは、距離導出部２４ｂから複数の仮のベース局同士の距離の導出結果を取得する。決定部２０ｃは、取得した複数の仮のベース局同士の距離の導出結果に基づいて、距離が最も離れている２つの仮のベース局をベース局として決定する。決定部２０ｃは、ベース局として決定した仮のベース局以外の仮のベース局を、リモート局に戻す。
【0088】
情報処理装置１０ｃにおいて、決定部２０ｃは、複数のクラスタの各々に含まれる複数のリモート局から、切断点となる一又は複数のリモート局を選択し、選択した一又は複数のリモート局から、媒介中心性の最も高いリモート局を取得し、取得した複数のリモート局のうち最も距離が離れた２つのリモート局を、ベース局として決定するようにしてもよい。
【0089】
実施形態の変形例３に係る情報処理装置１０ｃによれば、情報処理装置１０ｃは、情報処理装置１０において、選択部１８ｃは、複数のクラスタの各々に含まれるノード装置（実施形態ではリモート局）の数の全てのノード装置に対する割合に基づいて、複数のクラスタを選択する。決定部２０ｃは、選択部１８ｃが選択した複数のクラスタの各々に含まれる複数のノード装置から、媒介中心性の最も高いノード装置を取得し、取得した複数のノード装置のうち最も距離が離れた２つのノード装置を、ベースノード装置（実施形態ではベース局）として決定する。
情報処理装置１０ｃにおいて、決定部２０ｃは、複数のクラスタの各々に含まれる複数のノード装置から、切断点となる一又は複数のノード装置を選択し、選択した一又は複数のノード装置から、媒介中心性の最も高いノード装置を取得し、取得した複数のノード装置のうち最も距離が離れた２つのノード装置を、ベースノード装置として決定する。
情報処理装置１０ｃにおいて、決定部２０ｃは、複数のクラスタの各々に含まれる複数のノード装置から、切断点となる一又は複数のノード装置を選択し、選択した一又は複数のノード装置から、媒介中心性の最も高いノード装置を取得し、取得した複数のノード装置のうち最も距離が離れた２つのノード装置を、ベースノード装置として決定する。
【0090】
このように構成することによって、複数のリモート局のうち最も距離が離れた２つのリモート局を、ベース局として決定できるため、２つのベース局の両方が、ゲリラ豪雨で想定される強雨エリアに含まれる確率を大幅に低減できる。局所的に９０ｍｍ／ｈｒを超えるような豪雨が発生しても、センター局との接続を維持するリモート局の割合を増加させることができる。
【0091】
図１４、図１５は、本実施形態および実施形態の変形例１から３の効果の一例を説明するための図である。図１４は、東京都中心部における３００ＧＨｚ帯無線により接続されたメッシュネットワークにおいて、ゲリラ豪雨時にセンター局に接続されるリモート局の割合を示す。図１５は、メッシュネットワークの一例を示す図である。ゲリラ豪雨時の瞬時降雨強度のデータは、２０２０年８月１３日１６時３０分～１６時５９分のデータを使用した。
【0092】
１つのリモート局をベース局として選択した場合にはリモート局がセンター局に接続される割合は４０．０％であった（１）。任意の２つのリモート局をベース局として選択した場合にはリモート局がセンター局に接続される割合は７２．０％であった。任意の２つのリモート局をベース局として選択した場合は、１つのリモート局をベース局として選択した場合と比較して大幅に上昇する（２）。第２クラスタ、第３クラスタに含まれるリモート局から最も媒介中心性が高いが切断点ではない２つのリモート局を選択した場合にはリモート局がセンター局に接続される割合は７５．７％であった（３）。
【0093】
第２クラスタ、第３クラスタに含まれるリモート局から、任意の切断点であるリモート局を選択した場合にはリモート局がセンター局に接続される割合は７３．６％であった（４）。第１クラスタ、第２クラスタに含まれるリモート局から、切断点であり、且つ最も媒介中心性が高い２つのリモート局を選択した場合にはリモート局がセンター局に接続される割合は７３．５％であった（５）。第２クラスタ、第３クラスタに含まれるリモート局から、切断点であり、且つ最も媒介中心性が高い２つのリモート局を選択した場合にはリモート局がセンター局に接続される割合は７７．２％であった（６）。第２クラスタ、第３クラスタに含まれるリモート局から、切断点であり、且つ最も媒介中心性が高く、間隔が閾値以上の２つのリモート局を選択した場合にはリモート局がセンター局に接続される割合は７７．６％であった（７）。
【0094】
第２クラスタ、第３クラスタに含まれるリモート局から、切断点であり、且つ最も媒介中心性が高い２つのリモート局を選択した場合は、第２クラスタ、第３クラスタに含まれるリモート局から、最も媒介中心性が高いが切断点ではない２つのリモート局を選択した場合あるいは第２クラスタ、第３クラスタに含まれるリモート局から、任意の切断点であるリモート局を選択した場合と比較して、リモート局がセンター局に接続される割合が高くなっている。
クラスタに含まれるリモート局の数が１番目に多いクラスタと２番目に多いクラスタとを選択した場合より、２番目に多いクラスタと３番目に多いクラスタとを選択した場合の方が、リモート局がセンター局に接続される割合が高くなっていることが分かる。
クラスタに含まれるリモート局の数が１番目に多いクラスタと２番目に多いクラスタとを選択した場合より、２番目に多いクラスタと３番目に多いクラスタとを選択した場合の方が、リモート局がセンター局に接続される割合が高くなっていることが分かる。
【0095】
以上、本発明の実施形態及び変形例について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
例えば、上述した各装置の機能を実現するためのコンピュータプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行するようにしてもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。
例えば、上述した各装置の機能を実現するためのコンピュータプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行するようにしてもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。
【0096】
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバーやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバーやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
【0097】
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。
さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。
さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【符号の説明】
【0098】
１、１ａ、１ａａ、１ｂ、１ｃ…無線通信システム、１０、１０ａ、１０ｃ…情報処理装置、１２…入力部、１４…クラスタリング部、１６…中心性指標導出部、１８、１８ｂ、１８ｃ…選択部、２０、２０ａ、２０ｂ、２０ｃ…決定部、２２…記憶部、２４ｂ、２４ｃ…距離導出部、２６ｂ…判定部、１００…監視制御局、２００…センター局、３００－１、３００－２…ベース局
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】