▶ ミツビシ・エレクトリック・アールアンドディー・センター・ヨーロッパ・ビーヴィの特許一覧
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2022-09-15
(45)【発行日】2022-09-27
(54)【発明の名称】ネットワークを管理するための方法及びその装置
(51)【国際特許分類】
H04W 72/12 20090101AFI20220916BHJP
H04W 84/18 20090101ALI20220916BHJP
H04W 72/04 20090101ALI20220916BHJP
H04W 4/38 20180101ALI20220916BHJP
H04W 40/02 20090101ALI20220916BHJP
H04W 84/02 20090101ALI20220916BHJP
【ＦＩ】
H04W72/12 150
H04W84/18
H04W72/04 131
H04W4/38
H04W40/02 110
H04W84/02
【請求項の数】
13
(21)【出願番号】P 2020568835
(86)(22)【出願日】2019-07-09
(65)【公表番号】
(43)【公表日】2021-10-07
(86)【国際出願番号】 JP2019028183
(87)【国際公開番号】W WO2020026821
(87)【国際公開日】2020-02-06
【審査請求日】2020-12-10
(31)【優先権主張番号】18306057.3
(32)【優先日】2018-08-02
(33)【優先権主張国・地域又は機関】EP
(73)【特許権者】
【識別番号】503163527
【氏名又は名称】ミツビシ・エレクトリック・アールアンドディー・センター・ヨーロッパ・ビーヴィ
【氏名又は名称原語表記】ＭＩＴＳＵＢＩＳＨＩ ＥＬＥＣＴＲＩＣ Ｒ＆Ｄ ＣＥＮＴＲＥ ＥＵＲＯＰＥ Ｂ．Ｖ．
【住所又は居所原語表記】Ｃａｐｒｏｎｉｌａａｎ ４６， １１１９ ＮＳ Ｓｃｈｉｐｈｏｌ Ｒｉｊｋ， Ｔｈｅ Ｎｅｔｈｅｒｌａｎｄｓ
(74)【代理人】
【識別番号】100110423
【弁理士】
【氏名又は名称】曾我 道治
(74)【代理人】
【識別番号】100111648
【弁理士】
【氏名又は名称】梶並 順
(74)【代理人】
【識別番号】100122437
【弁理士】
【氏名又は名称】大宅 一宏
(74)【代理人】
【識別番号】100147566
【弁理士】
【氏名又は名称】上田 俊一
(74)【代理人】
【識別番号】100161171
【弁理士】
【氏名又は名称】吉田 潤一郎
(72)【発明者】
【氏名】グレッセ、ニコラ
【審査官】齋藤 浩兵
(56)【参考文献】
【文献】米国特許出願公開第２０１７／０１４９６３９（ＵＳ，Ａ１）
【文献】特表２０１８－５１０５２２（ＪＰ，Ａ）
【文献】米国特許出願公開第２０１６／００２１０１１（ＵＳ，Ａ１）
【文献】米国特許出願公開第２０１５／０３２６４５０（ＵＳ，Ａ１）
【文献】特開２０１８－１８２７２７（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｈ０４Ｗ ４／００－９９／００
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
コンピュータネットワークのノードと、前記コンピュータネットワークの２つのノードの間の隣接関係にそれぞれ対応するエッジとを表す経路木の第１の深さレベルに対応する１つ以上のネットワークノードの集合に属する前記コンピュータネットワークの少なくとも１つのネットワークノードにおいて、前記コンピュータネットワークのデータ収集を実行する方法であって、前記経路木に従って、データが前記ノードから前記コンピュータネットワークの根ノードへ送信され、前記第１の深さレベルは、前記集合のノードと前記根ノードとの間の前記経路木におけるエッジの数に対応し、前記データ収集を実行することは、前記コンピュータネットワークの前記経路木内の前記少なくとも１つのネットワークノードの親ノードから第１のデータ収集構成データを受信することであって、前記親ノードは、前記経路木の深さレベルのシーケンスにおいて、前記第１の深さレベルに先行する前記経路木の深さレベルに対応し、前記第１のデータ収集構成データは、前記経路木の前記第１の深さレベルに対応するノードにおいてデータを収集するために必要とされるリソースの推定量を含むことと、
前記コンピュータネットワークの前記少なくとも１つのネットワークノードの前記経路木内の少なくとも１つの子ノードからデータを収集する第２のデータ収集構成データを、前記第１のデータ収集構成データに基づいて生成することであって、前記第２のデータ収集構成データは、前記少なくとも１つの子ノードのそれぞれからデータを収集するスケジューリングデータを含み、前記少なくとも１つの子ノードは、前記経路木の前記深さレベルのシーケンスにおいて、前記第１の深さレベルの直後に続く前記経路木の第２の深さレベルに対応することと、
前記第２のデータ収集構成データに従って前記少なくとも１つの子ノードのそれぞれからデータを収集することと
を含み、
前記第１のデータ収集構成データは、前記根ノードから受信され、前記経路木の各深さレベルに対応するノードからデータを収集するために必要とされるリソースのそれぞれの推定量を含む方法。
【請求項2】
前記データ収集は、該データ収集において子ノードとして動作するときに、収集されるデータを直接の親ノードへ送信することを更に含み、前記直接の親ノードは、前記経路木の前記深さレベルのシーケンスにおいて、前記第１の深さレベルの直前に先行する前記経路木の深さレベルに対応する請求項１に記載の方法。
【請求項3】
前記データ収集は、該データ収集において子ノードとして動作するときに、生成されるデータを直接の親ノードへ送信することを更に含み、前記直接の親ノードは、前記経路木の前記深さレベルのシーケンスにおいて、前記第１の深さレベルの直前に先行する前記経路木の深さレベルに対応し、前記生成されるデータは、前記収集されるデータ以外の前記少なくとも１つのネットワークノードにおいて取得されるデータを含む請求項１又は請求項２に記載の方法。
【請求項4】
前記第１のデータ収集構成データは、前記経路木の前記第１の深さレベルに対応するノードからデータを収集するために必要とされるタイムスロット単位で表される時間リソースの推定量を含む請求項１から請求項３までのいずれか１項に記載の方法。
【請求項5】
前記第２のデータ収集構成データを前記生成することは、データが時分割多重アクセス（ＴＤＭＡ）方式に従って前記少なくとも１つの子ノードのそれぞれから収集されるそれぞれの送信の時間リソースを決定することを含み、前記それぞれの送信の時間リソースは、前記スケジューリングデータに含まれる請求項１から請求項４までのいずれか１項に記載の方法。
【請求項6】
前記それぞれの送信の時間リソースは、前記タイムスロット単位で表される請求項４又は請求項５に記載の方法。
【請求項7】
データ収集ループの反復を実行することを更に含み、前記ループの各反復において、ループ深さレベルが、前記シーケンスにおける次の深さレベルに更新され、前記データ収集は、前記次の深さレベルに対応する各ノードにおいて実行され、前記ループの第１の反復は、前記シーケンスにおいて前記根ノードの根の深さレベルから最も遠い初期ループ深さレベルに対応する請求項１から請求項６までのいずれか１項に記載の方法。
【請求項8】
前記データ収集を前記実行する前に、前記少なくとも１つのネットワークノードの前記経路木内の少なくとも１つの直接の子ノードからそれぞれの第１の構成データを受信することであって、前記少なくとも１つの直接の子ノードは、前記経路木の前記深さレベルのシーケンスにおいて、前記第１の深さレベルの直後に続く前記経路木の第２の深さレベルに対応することと、
前記受信される第１の構成データに基づいて第２の構成データを生成することとを更に含む
請求項１から請求項７までのいずれか１項に記載の方法。
【請求項9】
第２の構成データを直接の親ノードへ送信することを更に含み、前記直接の親ノードは、前記経路木の前記深さレベルのシーケンスにおいて、前記第１の深さレベルの直前に先行する前記経路木の深さレベルに対応する請求項８に記載の方法。
【請求項10】
請求項１から請求項９までのいずれか１項に従って、前記第１の深さレベルに対応する前記少なくとも１つのネットワークノードにおいて実行される前記データ収集と同時に、第２の深さレベルに対応する少なくとも１つのネットワークノードにおいて第２のデータ収集を実行することを更に含む請求項１から請求項９までのいずれか１項に記載の方法。
【請求項11】
プロセッサと、該プロセッサに動作可能に結合されたメモリと、コンピュータネットワーク内で通信するネットワークインターフェースとを備える装置であって、請求項１から請求項１０までのいずれか１項に記載の方法を実行するように構成される装置。
【請求項12】
実行されると、メモリに動作可能に結合されたプロセッサを備える装置に、請求項１から請求項１０までのいずれか１項に記載の方法を実行させる実行可能な命令を用いて符号化される非一時的コンピュータ可読記録媒体。
【請求項13】
コンピュータ可読媒体内に有形に具現されるコンピュータプログラムコードを含むコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータプログラムコードは、コンピュータシステムに与えられ、実行されると、前記コンピュータに、請求項１から請求項１０までのいずれか１項に記載の方法を実行させる命令を含むコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示はネットワーク管理、詳細には、センサネットワーク等のＩｏＴ（Internet of Things）ネットワークの管理の分野に関する。
【背景技術】
【0002】
低電力であり損失性を有するネットワーク（ＬＬＮ：Low-power and Lossy Network）等のコンピュータネットワークにおけるデータ収集機構は、所与のサービスエリアに配置することができるネットワークのノードによって生成される情報又はデータをサーバにおいて取得することを可能にする。ＬＬＮネットワークの例は、通常多数の（数千の）センサノードを有する無線センサネットワーク、及び、いわゆる、「モノのインターネット」（ＩｏＴ）ネットワーク又はシステムを含み、その種類のネットワークでは、無線通信可能である組込デバイスが相互接続される。ネットワークに応じて、そのようなデータは、例えば、電気メーター、ガスメーター、水道メーター、スマートメーター等のセンサノードによって実行される測定に関係するものとすることができる。スマートグリッド環境において、センサは、通常、アクチュエーター、すなわち、ネットワーク管理エンティティからコマンドを受信するように構成されたネットワークノード、とリンクさせることもできる。
【0003】
ネットワークのセンサがアクチュエーターとリンクされる場合には、データ収集時間は、好ましくは、測定データを収集し、すべてのアクチュエーターの適切な決定を行い、そのような決定を各アクチュエーターにフィードバックするために十分に小さくあるべきである。いくつかの既存のＩｏＴシステム設計において、データ収集フェーズはユニキャスト送信を使用する。この結果、収集されるデータの量が多い場合、及び、システムがそのようなデータ収集に最適化されていない場合には、データ収集時間が長くなる場合がある。決定フィードバックフェーズ又は制御フィードバックフェーズは、影響を受けやすいとみなされない場合がある。なぜならば、アクチュエーターへ送信されるデータの量は、通常、データ収集に関与するデータの量ほど多くなく、フィードバックは、無線通信のシステムアーキテクチャに応じて、ユニキャスト送信の代わりにブロードキャスト／マルチキャスト送信も使用することができるからである。
【0004】
アクチュエーターが互いにデータを交換するように構成されているより複雑なシステムにおいて、アップリンク／ダウンリンクにおけるデータの量は、よりバランスのとれたものとすることができる。従って、データ収集の観点及び／又は制御フィードバックの観点から、ＩｏＴネットワークのデータ通信レイテンシーの課題に対処することが望ましくあり得る。
【0005】
従って、当技術分野における従来の技術の上述した欠点及び短所のうちの少なくともいくつかに対処する、改善されたネットワーク管理方式及びこの方式を実施するネットワークノードを提供する必要がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0006】
本主題開示の目的は、改善されたネットワーク管理方式、及びこの方式を実施する装置を提供することである。
【0007】
本主題開示の別の目的は、ネットワーク管理方式を実施するコンピュータネットワーク及び装置において、特に、センサノードがアクチュエーターノードとリンクされているコンピュータネットワークにおいて、従来のデータ収集及び決定フィードバック方式の上述した欠点及び短所を軽減する改良されたネットワーク管理方式を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【0008】
これらの目的及び他の利点を達成するために、本主題開示の目的によれば、本明細書において具現化され広く説明されるように、本主題開示の１つの態様において、コンピュータネットワークを管理する方法が提案される。その方法は、コンピュータネットワークのノードと、コンピュータネットワークの２つのノードの間の隣接関係にそれぞれ対応するエッジとを表す経路木の第１の深さレベルに対応する１つ以上のネットワークノードの集合に属するコンピュータネットワークの少なくとも１つのネットワークノードにおいてデータ収集を実行することを含み、経路木に従って、データがノードからコンピュータネットワークの根ノードへ送信され、第１の深さレベルは、集合のノードと根ノードとの間の経路木におけるエッジの数に対応し、データ収集は、コンピュータネットワークの経路木内の少なくとも１つのネットワークノードの親ノードから第１のデータ収集構成データを受信することであって、親ノードは、経路木の深さレベルのシーケンスにおいて、第１の深さレベルに先行する経路木の深さレベルに対応し、第１のデータ収集構成データは、経路木の第１の深さレベルに対応するノードにおいてデータを収集するために必要とされるリソースの推定量を含むことと、コンピュータネットワークの少なくとも１つのネットワークノードの経路木内の少なくとも１つの子ノードからデータを収集する第２のデータ収集構成データを、第１のデータ収集構成データに基づいて生成することであって、第２のデータ収集構成データは、少なくとも１つの子ノードのそれぞれからデータを収集するスケジューリングデータを含み、少なくとも１つの子ノードは、経路木の深さレベルのシーケンスにおいて、第１の深さレベルの直後に続く経路木の第２の深さレベルに対応することと、第２のデータ収集構成データに従って、少なくとも１つの子ノードのそれぞれからデータを収集することとを含む。
【0009】
提案される方法は、有利には、ネットワークの経路木を表すデータ構造に基づくデータ収集方式を提供する。
【0010】
提案されるデータ収集方式は、有利には、データ収集フェーズにおいて、データ収集が、木内の同じ深さレベルを有するノード、すなわち、同じリングに属するノードについて実行されるリングベースのデータ収集として編成される。
【0011】
１つ以上の実施の形態において、データ収集は、コンピュータネットワークの少なくとも１つのネットワークノードについて、データ収集において子ノードとして動作するときに、収集されるデータを直接の親ノードへ送信することを更に含むことができ、直接の親ノードは、経路木の深さレベルのシーケンスにおける第１の深さレベルの直前に先行する経路木の深さレベルに対応する。
【0012】
１つ以上の実施の形態において、データ収集は、このデータ収集において子ノードとして動作するときに、生成されるデータを直接の親ノードへ送信することを更に含むことができ、直接の親ノードは、経路木の深さレベルのシーケンスにおいて、第１の深さレベルの直前に先行する経路木の深さレベルに対応し、生成されるデータは、収集されるデータ以外の少なくとも１つのネットワークノードにおいて取得されるデータを含む。
【0013】
その結果、データ収集の性能は、ネットワークノードが子ノードとしてデータ収集するのか又は父ノードとしてデータ収集するのかに応じて異なる。
【0014】
例えば、ネットワークノードが、子ノードとしてデータ収集を実行する場合には、このノードは、それ自身のデータ及び／又はその子ノードから収集されるデータをそれ自身の父ノードへ送信することができる一方、このノードが、親ノードとしてデータ収集を実行する場合には、このノードは、その子ノードからデータを収集する。
【0015】
１つ以上の実施の形態において、第１のデータ収集構成データは、根ノードから受信することができ、経路木の各深さレベルに対応するノードからデータを収集するために必要とされるリソースのそれぞれの推定量を含む。
【0016】
１つ以上の実施の形態において、第１のデータ収集構成データは、経路木の第１の深さレベルに対応するノードからデータを収集するために必要とされるタイムスロット単位で表される時間リソースの推定量を含むことができる。
【0017】
１つ以上の実施の形態において、データ収集は、１つ以上のネットワークノードの集合の各ノードについてデータ収集を実行することを更に含むことができる。
【0018】
１つ以上の実施の形態において、第２のデータ収集構成データを生成することは、データが時分割多重アクセス（ＴＤＭＡ）方式に従って、少なくとも１つの子ノードのそれぞれから収集されるそれぞれの送信の時間リソースを決定することを含むことができ、それぞれの送信の時間リソースは、スケジューリングデータに含まれる。
【0019】
それぞれの送信の時間リソースは、タイムスロット単位で表すことができる。
【0020】
１つ以上の実施の形態において、提案される方法は、データ収集ループの反復を実行することを更に含むことができ、ループの各反復において、ループ深さレベルが、シーケンスにおける次の深さレベルに更新され、データ収集は、次の深さレベルに対応する各ノードにおいて実行され、ループの第１の反復は、シーケンスにおいて根ノードの根の深さレベルから最も遠い初期ループ深さレベルに対応する。
【0021】
１つ以上の実施の形態において、提案される方法は、データ収集ループの少なくとも１つの反復を実行することを更に含むことができ、本主題開示の実施の形態によるデータ収集は、データ収集ループの各反復において実行される。いくつかの実施の形態において、データ収集ループの反復は、更に、それぞれの深さレベルに対応することができる。
【0022】
１つ以上の実施の形態において、提案される方法は、データ収集を実行する前に、少なくとも１つのネットワークノードの経路木内の少なくとも１つの直接の子ノードからそれぞれの第１の構成データを受信することであって、少なくとも１つの直接の子ノードは、経路木の深さレベルのシーケンスにおいて、第１の深さレベルの直後に続く経路木の第２の深さレベルに対応することと、受信される第１の構成データに基づいて第２の構成データを生成することとを更に含むことができる。
【0023】
１つ以上の実施の形態において、提案される方法は、第２の構成データを直接の親ノードへ送信することを更に含むことができ、直接の親ノードは、経路木の深さレベルのシーケンスにおいて、第１の深さレベルの直前に先行する経路木の深さレベルに対応する。
【0024】
１つ以上の実施の形態において、データ収集は、それぞれの深さレベルにおいて同時に実行することができる。提案される方法は、第１のデータ収集を実行する上記の方法に従って、第１の深さレベルに対応する少なくとも１つのネットワークノードにおいて実行されるデータ収集と同時に、第２の深さレベルに対応する少なくとも１つのネットワークノードにおいて、第２のデータ収集を実行することを更に含むことができる。
【0025】
本主題開示の別の態様において、プロセッサと、このプロセッサに動作可能に結合されたメモリと、コンピュータネットワーク内において通信するネットワークインターフェースとを備える装置であって、本主題開示において提案されるようなネットワーク管理のための方法を実行するように構成される、装置が提案される。
【0026】
本主題開示の更に別の態様において、実行されると、メモリに動作可能に結合されたプロセッサを備える装置に、本主題開示において提案されるようなネットワーク管理のための方法を実行させる実行可能な命令を用いて符号化される非一時的コンピュータ可読媒体が提案される。
【0027】
本主題開示の更に別の態様において、コンピュータ可読媒体内に有形に具現されるコンピュータプログラムコードを含むコンピュータプログラム製品であって、このコンピュータプログラムコードは、コンピュータシステムに与えられ、実行されるときに、このコンピュータに、本主題開示において提案されるようなネットワーク管理のための方法を実行させる命令を含む、コンピュータプログラム製品が提案される。本主題開示の別の態様において、本明細書において提案されるようなコンピュータプログラムを、例えば、圧縮又は符号化することを通して表すデータセットが提案される。
【0028】
本発明は、限定はしないが、プロセス、装置、システム、デバイスとして、また、現時点で既知であるアプリケーション及び後に開発されるアプリケーションのための方法として含む、数多くの方法において実施し、利用できることは理解されたい。本明細書において開示されるシステムのこれらの、及び他の特有の特徴は、以下の説明及び添付の図面から、より容易に明らかになるであろう。
【0029】
添付の明細書とともに以下の図面を参照することによって、本主題開示がより深く理解され、その数多くの目的及び利点が当業者にとってより明らかになるであろう。
本開示に係る入退室管理システム及び入退室管理プログラムによれば、簡単な構成により、共連れの発生を報知することができる入退室管理システム及び入退室管理プログラムを提供することができる。
本開示に係る入退室管理システム及び入退室管理プログラムによれば、簡単な構成により、共連れの発生を報知することができる入退室管理システム及び入退室管理プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【0030】
【図1A】１つ以上の実施形態による、提案される方法を適用することができる例示的な経路木を示す図である。
【図1B】１つ以上の実施形態による、木内の親／子関係を示す図である。
【図1C】１つ以上の実施形態による、リング構造として編成される例示的な経路木を示す図である。
【図2】１つ以上の実施形態による例示的なデータ収集フェーズを示すブロック図である。
【図3】１つ以上の実施形態による、提案される方法を適用することができる例示的な経路木を示す図である。
【図4】１つ以上の実施形態による、タイムスロットの数のボトムアップ伝播の例示的なプロセスのブロック図である。
【図5】１つ以上の実施形態による、コンセントレーターノードにおいて実行される例示的なプロセスのブロック図である。
【図7A】１つ以上の実施形態による、同じデータ収集フェーズにおける同時送信中の干渉の一例を示す図である。
【図8】１つ以上の実施形態によるいくつかのリングの同時データ収集を示す図である。
【図9】１つ以上の実施形態による例示的なネットワークノードを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0031】
簡潔及び明確に例示するために、図面は構成の一般的な方法を示し、周知の特徴及び技法の説明及び細部は、本発明の説明される実施形態の検討を不必要に曖昧にするのを避けるために省略される場合がある。さらに、図面内の要素は必ずしも縮尺どおりに描かれていない。例えば、図面内の要素のうちのいくつかの要素の寸法は、本発明の実施形態を理解しやすくするのを助けるために、他の要素に対して誇張される場合がある。現実世界の条件下であれば極めて対称性が低く、秩序正しくない可能性がある、直線、鋭い角度及び／又は平行な平面等を有する構造が示されるときのように、或る特定の図は、理解するのを助けるために理想的に示される場合がある。異なる図における同じ参照符号は同じ要素を表し、一方、類似の参照符号は、類似の要素を表す場合があるが、必ずしもそうとは限らない。
【0032】
さらに、本明細書における教示は、多種多様の形態において具現できること、及び本明細書において開示される任意の具体的な構造及び／又は機能は典型にすぎないことは明らかにすべきである。詳細には、本明細書において開示される態様を、任意の他の態様から独立して実施できること、及びいくつかの態様を種々の方法で組み合わせることができることは当業者には理解されよう。
【0033】
本開示は、１つ以上の例示的な実施形態による、方法、システム及びコンピュータプログラムの機能、エンジン、ブロック図及びフローチャートを参照しながら以下に説明される。ブロック図及びフローチャートにおいて説明される機能、エンジン、及びブロックのそれぞれは、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード又は任意の適切なそれらの組み合わせにおいて実現することができる。ソフトウェアにおいて実施される場合には、ブロック図及び／又はフローチャートの機能、エンジン、ブロックは、コンピュータプログラム命令又はソフトウェアコードによって実施することができ、コンピュータプログラム命令又はソフトウェアコードは、コンピュータ可読媒体に記憶されるか、又はコンピュータ可読媒体を介して送信されるか、又は汎用コンピュータ、専用コンピュータ若しくは機械を作り出す他のプログラマブルデータ処理装置上にロードすることができ、それにより、コンピュータ又は他のプログラマブルデータ処理装置上で実行されるコンピュータプログラム命令又はソフトウェアコードが、本明細書において説明される機能を実施するための手段を生み出す。
【0034】
コンピュータ可読媒体の実施形態は、限定はしないが、１つの場所から別の場所へのコンピュータプログラムの転送を容易にする任意の媒体を含む、コンピュータ記憶媒体及び通信媒体の両方を含む。本明細書において用いられるとき、「コンピュータ記憶媒体」は、コンピュータ又はプロセッサによってアクセスすることができる任意の物理的な媒体とすることができる。さらに、「メモリ」及び「コンピュータ記憶媒体」という用語は、限定はしないが、ハードドライブ、フラッシュドライブ若しくは他のフラッシュメモリデバイス（例えば、メモリキー、メモリスティック、キードライブ）、ＣＤ－ＲＯＭ若しくは他の光記憶装置、ＤＶＤ、磁気ディスク記憶装置若しくは他の磁気記憶デバイス、メモリチップ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、電気的に消去可能なプログラマブルリードオンリーメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、スマートカード、若しくはコンピュータプロセッサによって読み出すことができる命令若しくはデータ構造の形でプログラムコードを搬送又は記憶するために使用することができる任意の他の適切な媒体、又はその組み合わせ等の、任意のタイプのデータ記憶デバイスを含む。また、種々の形のコンピュータ可読媒体は、ルーター、ゲートウェイ、サーバ又は他の伝送デバイスを含むコンピュータに、有線（同軸ケーブル、ファイバー、ツイストペア線、ＤＳＬケーブル）で、又は無線（赤外線、電波、セルラー、マイクロ波）で、命令を送信又は搬送することができる。命令は、限定はしないが、アセンブリ、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｐｙｔｈｏｎ（登録商標）、Ｖｉｓｕａｌ Ｂａｓｉｃ（登録商標）、ＳＱＬ、ＰＨＰ及びＪＡＶＡ（登録商標）を含む、任意のコンピュータプログラミング言語からのコードを含むことができる。
【0035】
具体的に他に明示されない限り、以下の説明を通して、処理、コンピューティング、計算、決定等の用語を利用する検討は、コンピューティングシステムのレジスタ又はメモリ内の電子的な量等の物理的な量として表されるデータを操作するか、又は、このデータを、コンピューティングシステムのメモリ、レジスタ若しくは他のそのような情報記憶装置、伝送デバイス若しくは表示デバイス内の物理的な量として同様に表される他のデータに変換する、コンピュータ、又はコンピューティングシステム、又は類似の電子コンピューティングデバイスの動作又はプロセスを指していることは理解されよう。
【0036】
「備える」、「含む」、「有する」及び任意のそれらの変形のような用語は、非排他的な包含を含むことを意図しており、それにより、要素のリストを含むプロセス、方法、物品又は装置は、必ずしもそれらの要素には限定されず、そのようなプロセス、方法、物品又は装置に明記されないか、又は固有でない他の要素を含む場合がある。
【0037】
さらに、「例示的な」という言葉は、本明細書において、「一例、事例又は例示としての役割を果たすこと」を意味するように使用される。「例示的」として本明細書において説明される任意の実施形態又は設計は、必ずしも、他の実施形態又は設計より好ましいか、又は有利であると解釈されるべきではない。
【0038】
以下の説明及び特許請求の範囲において、「結合される」及び「接続される」という用語は、その派生語とともに、２つ以上の要素が互いに直接、物理的若しくは電気的に接触しているか、又は２つ以上の要素が互いに直接接触していないが、それでも依然として互いに協働するか、若しくは相互作用することを示すために、違いなく使用される場合がある。
【0039】
以下の説明及び特許請求の範囲において、「ペイロード」、「ペイロードデータ」、「メッセージ」、「パケット」、及び「データパケット」という用語は、違いなく使用される場合があり、ノード間若しくは局間又はネットワークにわたって転送又は送信することができるデータブロック、プロトコルデータユニット又は任意の単位のデータを含むことができる。パケットはビットのグループを含むことができ、グループは、例えば、１つ以上のアドレスフィールド、制御フィールド及びデータを含むことができる。データブロックは、任意の単位のデータ又は情報ビットとすることができる。
【0040】
本開示の場合に、「サーバ」という用語は、処理、データベース及び通信の設備を提供するサービス点を指すために、本明細書において使用される。一例であって、限定はしないが、「サーバ」という用語は、関連する通信、データ記憶及びデータベースの設備を備える、単一の物理的なプロセッサを指すことができるか、又はプロセッサ、並びに関連するネットワーク及び記憶デバイスと、サーバによって提供されるサービスをサポートするオペレーティングソフトウェア、並びに１つ以上のデータベースシステム及びアプリケーションソフトウェアとのネットワーク化された、又はクラスター化された複合体を指すことができる。サーバは、構成又は能力に関して大きく異なる場合があるが、一般的に、サーバは１つ以上の中央処理装置及びメモリを含むことができる。また、サーバは、１つ以上の大容量記憶装置、１つ以上の電源、１つ以上の有線若しくは無線ネットワークインターフェース、１つ以上の入出力インターフェース、又はＷｉｎｄｏｗｓ Ｓｅｒｖｅｒ（登録商標）、Ｍａｃ ＯＳ Ｘ、Ｕｎｉｘ、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）、ＦｒｅｅＢＳＤ等の１つ以上のオペレーティングシステムを含むこともできる。
【0041】
本開示の場合に、「コンピュータネットワーク」は、例えば、無線ネットワークを介して結合される無線デバイス間を含む、デバイス間でデータ通信を行うことができるように、デバイス（本明細書において、「ノード」とも呼ばれる）を結合することができるネットワークを指すものと理解されたい。また、ネットワークは、ネットワーク接続型記憶装置（ＮＡＳ）、ストレージエリアネットワーク（ＳＡＮ）、又は例えば、他の形態のコンピュータ若しくは機械可読媒体等の大容量記憶装置を含む場合もあり、サーバを含むか、又はサーバに接続される場合がある。ネットワークは、インターネット、１つ以上のローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、１つ以上のワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、有線タイプ接続、無線タイプ接続、事業者電話線等のセルラー、光ファイバー、同期光ネットワーク、同期デジタル階層リンク、電力線通信リンク（例えば、ＩＥＥＥ６１３３４、ＩＥＥＥ Ｐ１９０１．２）、イーサネット（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ Ｌｏｗ Ｅｎｅｒｇｙ（ＢＬＥ）若しくはＢｌｕｅｔｏｏｔｈ Ｓｍａｒｔ、ＷｉＦｉ（登録商標）若しくはＩＥＥＥ８０２．１１ｘプロトコルに基づく任意の接続、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）若しくはＩＥＥＥ８０２．１５．４プロトコルに基づく任意の接続、Ｚ－Ｗａｖｅ（登録商標）、６ＬｏｗＰＡＮ（ＩＰｖ６省電力無線パーソナルエリアネットワーク）、Ｔｈｒｅａｄ、Ｓｉｇｆｏｘ、Ｎｅｕｌ、ＬｏＲａ（登録商標）、任意のＮＦＣ接続、２Ｇ（ＧＳＭ（登録商標）／ＧＰＲＳ／ＥＤＧＥを含む）／３Ｇ（ＵＭＴＳ／ＨＳＰＡを含む）／４Ｇ（ＬＴＥ及びＬＴＥ－Ａｄｖａｎｃｅｄを含む）／５Ｇセルラー、又はその任意の組み合わせを含むことができる。ネットワークにおいて使用される異なるアーキテクチャ又はプロトコルに対する相互運用能力を提供するために、種々のタイプのデバイス、例えば、ゲートウェイが利用可能である場合がある。本主題開示によれば、コンピュータネットワークにおいて、任意の数のノード、デバイス、装置、リンク、相互接続等が使用される場合がある。
【0042】
通信リンク又はチャネルは、例えば、アナログ電話回線、完全な、又は部分的なデジタル回線、衛星リンクを含む無線リンク、又は当業者に周知である場合がある等の他の通信リンク若しくはチャネルを含むことができる。
【0043】
ネットワークのコンピューティングデバイス、例えば、センサノード又はアクチュエーターノードは、有線若しくは無線ネットワークを介して等、信号を送信若しくは受信できる場合があり、及び／又はデータを処理及び／又は記憶できる場合がある。
【0044】
コンピュータネットワークは、グラフＧ＝（Ｖ，Ｅ）と記述することができる。ただし、グラフＧの頂点の集合Ｖは、コンピュータネットワークのネットワークノードを表し、グラフＧのエッジの集合Ｅは、コンピュータネットワークのネットワークノード間の通信リンクを表す。「無向グラフ」Ｇにおいて、頂点の対（ｖ1 ，ｖ2 ）は非順序対であるのに対して、「有向グラフ」（「方向指向グラフ」又は「ＤＯＧ」とも呼ばれる）において、頂点の各対（ｖ1 ，ｖ2 ）は、例えば、ｖ1 が始点であり、ｖ2 が終点であるように、順序対である。
【0045】
本主題開示において、グラフＧの頂点ｖ1 から頂点ｖ2 までの「パス」ｐ（ｖ1 ，ｖ2 ）を用いて、頂点ｖ1 から開始し、頂点ｖ2 において終了する、頂点及びエッジの交互の配列を示すことができる。１つの頂点ｖから自らにつながるパスｐ（ｖ，ｖ）は「閉路」と呼ばれる場合がある。「サイクル」という用語は、本明細書において、閉路ｐ（ｖ，ｖ）を示すために使用される場合があり、サイクルでは、すべてのエッジが異なり、ｐ（ｖ，ｖ）内に２回生じる唯一の頂点がｖであり、ｖは厳密に２回生じる。
【0046】
本明細書において使用されるときに、「木」という用語は有向グラフを指しており、（「根」、「コーディネーター」又は「コンセントレーター」と呼ばれる）１つの頂点があり、根を除く、グラフのすべての頂点が、厳密に１つのエッジの終点（head）である。木データ構造は、コンピュータネットワークに関連して、経路選択データ構造として使用することができ、ネットワークノードによって送信されるデータは、木の根に向かって転送される。ｖからｗまでのパスが存在する木の２つのノード（頂点）ｖ及びｗに関して、ｖは、本明細書において、ｗの「先祖」又は「親」と呼ばれることになり、ｗは、本明細書において、ｖの「子孫」と呼ばれる場合がある。（ｖ，ｗ）がエッジである木の２つのノード（頂点）ｖ及びｗに関して、ｖは、本明細書において、ｗの「父」と呼ばれることになり、ｗは、本明細書において、ｖの「息子」又は「子」と呼ばれる場合がある。
【0047】
グラフの頂点ｖ1 、又は木のノードｗ1 の「隣接点」という用語は、グラフ上の頂点ｖ1 に、又は木上のノードｗ1 に隣接する別の頂点ｖ2 、又はノードｗ2 を示すために使用される場合があり、すなわち、グラフ内の２つの頂点ｖ1 とｖ2 との間に、又は木内の２つのノードｗ1 とｗ2 との間に、グラフ内の頂点（又は木内のノード）を相互接続する１つ又はいくつかのエッジが存在する。「パス隣接点」又は「間接隣接点」という用語は、ネットワークグラフ又は木内のパスによって相互接続される２つの頂点又はノードを示すために同義で使用される場合がある。「直接隣接点」又は「直隣接点」という用語は、ネットワークグラフ又は木内の１つのエッジによってのみ相互接続される２つの頂点又はノードを示すために同義で使用される場合がある。別の言い方をすると、グラフＧ＝（Ｖ，Ｅ）内のｖ１∈Ｖの直接隣接点である頂点ｖ２∈Ｖごとに、（ｖ1，ｖ2）∈Ｅである。対応する木構造Ｔ＝（Ｖ，ＥＴ）の場合、ＥＴ∈Ｅであり、ｗ１∈Ｖの直接隣接点であるノードｗ２∈Ｖごとに、（ｗ１，ｗ２）∈ＥＴである。
【0048】
木の各ノードについて、「ランク」（「深さレベル」とも呼ばれる）は、例えば、コンセントレーターノードからの、木内のエッジ（又はホップ）の数として表される距離と定義することができる。コンセントレーターノードの深さレベルは、０又は１等のデフォルト値に設定することができる。例えば、コンセントレーターノードの木内の直接の隣接点の深さレベルは、コンセントレーターノードの深さレベルをインクリメントステップＤｅｐｔｈ＿Ｌｅｖｅｌ＿Ｉｎｃｒｅｍｅｎｔだけインクリメントしたものに設定することができる。このインクリメントステップは、例えば、１に設定することができる。
【0049】
本主題開示の実施形態は、様々な適用例において使用される場合があり、限定はしないが、特に、潜在的に多数のセンサが異なる場所（例えば、工場又は原子力発電所施設）における物理的条件又は環境条件、例えば、温度、圧力、エネルギー／電力資源及び／又は消費量、放射線、汚染物質等を協調して監視するセンサネットワークにおいて使用される場合があることは理解されたい。本主題開示はこの点において限定されないが、本明細書において開示されるネットワーク管理のための方法は、例えば、任意のＬＬＮネットワーク、任意のマルチホップシステム、例えば、メッシュネットワーク、任意のモノのインターネット（ＩｏＴ）ネットワーク若しくはシステム、任意のマシンツーマシン（Ｍ２Ｍ）ネットワーク若しくはシステム、例えば、センサネットワーク等のスマートオブジェクトネットワーク、又はその任意の組み合わせ等の、種々のトポロジーを有する数多くのタイプのコンピュータネットワークにおいて使用される場合があり、例えば、根ノード、ゲートウェイノード、センサノード、アクチュエーターノード等のコンピュータネットワークの任意のネットワークノード内、又はコンピュータネットワークに接続されるか、又はコンピュータネットワーク内に含まれる任意のサーバ内等の、数多くの装置内で使用される場合がある。
【0050】
インターネット技術特別調査委員会（ＩＥＴＦ：Internet Engineering Task Force）は、ＲＰＬプロトコルとして知られる、ＬＬＮネットワークに適合したルーティングプロトコルを開発した。ＲＰＬは、２０１２年３月付の「RPL:IPv6 Routing Protocol for Low-Power and Lossy Networks」と題するリクエストフォーコメンツ（ＲＦＣ：Request for Comments）６５５０において規定される。
【0051】
ＲＰＬ経路は、ネットワークトポロジーのためのネットワークシンクとしての役割を果たす１つ以上の根に対するトラフィックについて最適化される。結果として、ＲＰＬはトポロジーを、いわゆる、有向非巡回グラフ（ＤＡＧ：Directed Acyclic Graph）として編成し、ＤＡＧはネットワークシンクごとに１つずつの、１つ以上の宛先指向ＤＡＧ（ＤＯＤＡＧ：Destination Oriented DAG）に分割され、ＲＰＬはＤＯＤＡＧを経路木として使用する。
【0052】
ＲＰＬは、ネットワークノードの障害又は２つのネットワークノード間の相互接続の障害の発生時における経路木のローカル修復のための機構のみならず、経路木の自動セットアップのための機構を提供する。ＲＰＬ修復は、ノード／エッジ障害等のネットワーク内の障害を特定し、以下の局所的対策を適用するプロセスである。すなわち、そのノードから、ＲＰＬ ＤＯＤＡＧ木内の現在の親ノードとは異なる新たな親ノードに経路を変更し、低いＲＰＬランクを有する候補親ノードが存在しない場合には、そのパケットを同じＲＰＬランクを有するノードに転送する。
【0053】
ＲＰＬは、無線センサネットワークのノードをネットワークコーディネーターノード（ＤＯＤＡＧの「根」又は「根ノード」とも呼ばれることがある）に接続する宛先指向有向非巡回グラフ（ＤＯＤＡＧ）構造を使用し、そのようなＤＯＤＡＧ構造を構築する方式を記述する。ＲＰＬが使用される場合がある無線センサネットワーク内のネットワークノードは、フル機能デバイス（ＦＦＤ：full function device）、又は限定機能デバイス（ＲＦＤ：reduced function device）とすることができる。ＦＦＤの場合には、それらのデバイスはセンサ測定値を送信し、隣接するノードの測定値を中継する。ＲＦＤの場合には、それらのデバイスは、自らの測定値を送信するが、隣接するノードのデータを中継しない。コーディネーターは、無線センサネットワークのノードからデータを収集し、そのデータをパケットデータネットワークへのゲートウェイ、例えば、ＩＰネットワーク、例えば、インターネットネットワークへのＩｏＴゲートウェイへ送信する。
【0054】
ＤＯＤＡＧグラフを構築するために、ＲＰＬコーディネーターは、ＤＯＤＡＧ情報オブジェクト（ＤＩＯ：DODAG information object）パケットと呼ばれるデータパケットを、自らの直接隣接点に、すなわち、自らの直隣接点に定期的に送信するように構成することができ、隣接点は、受信したＤＩＯパケットを、自らの隣接点を介して、ネットワークの残りの部分に更に伝搬させる。ＤＩＯパケットは、送信者のＲＰＬランク、ＲＰＬバージョン番号、ＲＰＬ経路選択によって最小化されるべき目的関数（ＯＦ：objective function）等を含む、ＤＯＤＡＧに関する情報を含む。
【0055】
ＲＰＬランクは、ネットワーク内におけるパケットの拡散の勾配を示す。すなわち、高いランク値は、コーディネーターよりも大きいホップ数に位置するノード、例えば、葉ノードを示し、低いランク値は、コーディネーターよりも小さいホップ数に位置するノード、例えば、葉ノードのデータを中継しているＦＦＤノードを示す。ネットワーク内におけるパケットの拡散は、高い方のランク値から低い方のランク値へ行われる。
【0056】
ＤＯＤＡＧの根であるコーディネーターのＲＰＬランクは、値０に設定される。ＲＰＬ経路木内の子ノードのＲＰＬランクは、親ノードのＲＰＬランクをインクリメントしており、各子は、自らのパケットを自らの親へ送信している。
【0057】
ＤＯＤＡＧ構成中に、各ノードは以下のようにＤＯＤＡＧ内の自らのランクを取得する。すなわち、各ノードはＤＩＯメッセージをリッスンし、１ホップ近傍内のノードの集合を学習する。自らの最初のＤＩＯメッセージを受信すると、各ノードはＤＯＤＡＧに参加し、受信した情報に基づいて自らのランクを計算し、自らのＤＩＯメッセージ（自らの計算されたランクを含む）を送信し始める。
【0058】
ＤＩＯメッセージがそこから受信された一組の親を各ノードが動的に保持するので、ＲＰＬランク計算プロセスは動的であると見なすことができる。さらに、以下の基準、すなわち、好ましい親とのリンクが経路選択目的関数（routing objective function）を最小化すること、に基づいて、ＲＰＬ経路木内の子のパケットを送信するために、各ノードによって好ましい親が動的に選択される。
【0059】
以下において、無線センサネットワークを配置する非限定的な例が検討され、その例では、センサノードの集合（識別子、すなわち、ＩＤによってネットワーク内でそれぞれ識別される）が領域Ｒ内に配置される。
【0060】
センサノードは、ネットワークのトポロジーを協調して学習するために、自らのそれぞれの無線サービスエリア内に、通常は定期的にビーコンパケットを送信するように構成される。ノードが発見されると、ノード間の種々の隣接点関係が、ネットワークを表すグラフ及び／又は木として編成されるデータ構造にグループ化される。
【0061】
無線センサネットワークの非限定的な例において、ネットワークグラフは、ネットワークのセンサを表すネットワークノードＶの集合と、センサ間の関係を表し、異なるノードをリンク又は相互接続しているエッジの集合とを含むグラフＧ（Ｖ，Ｅ）とすることができる。
【0062】
１つ以上の実施形態において、ネットワークのノードと、ネットワークの２つのノード間の隣接関係にそれぞれ対応するエッジとを表す経路木であって、それに従ってデータがそれらのノードからコンピュータネットワークのコンセントレーターノードへ送信される経路木の形態のデータ構造は、木の各ノードに割り当てられ、そのノードによって取得されるそれぞれの深さレベルを用いて生成することができる。詳細には、トポロジー発見経路選択アルゴリズムを予備構成フェーズの間に実行しておき、各ノードが１つ以上の子及び１つの父のみを有する経路木を定義しておくことができる。
【0063】
例えば、いくつかの実施形態において、低い方のランクを有するノードが高い方のランクを有するノードにとって好ましい親である場合には、それぞれのランクを有する２つのノードがエッジによってリンクされるような、ノードＶをエッジによってリンクする中心性に基づく経路木Ｔ（Ｖ，Ｅ’）は、例えば、上述したようなＲＰＬプロトコルを使用して構築することができる。経路木は、データが、ネットワークのセンサノードから、木の根ノードとして動作するコンセントレーターノードに向けて収集されるように設計することができる。ＲＰＬ経路木は、有利には、１つ以上の実施形態においてネットワーク管理のための提案される方法を実行するために使用することができる。
【0064】
従って、例示的な無線センサネットワークは、経路選択機構及び物理レイヤ機構を提供することができ、詳細には、ネットワークの他のすべてのノードからデータを収集するノードである根ノード（コンセントレーターノードとも呼ばれる）を提供することができる。ネットワークの深さレベルは、コンセントレーターノードから同じ距離、すなわち、経路木上の同じエッジ数に位置するネットワークのノードの集合に割り当てられる深さレベルをそれぞれ表す自然数の増加列又は減少列として編成することができる。実施形態に応じて、コンセントレーターノードの深さレベルとして、この列の最大又は最小の自然数を選ぶことができる。以下では、０の深さレベルを割り当てられるコンセントレーターノードの非限定的な例を検討する。
【0065】
物理レイヤ機構に関して、次の特徴、すなわち、所与のタイムスロット（例えば、１ｍｓ）中の周波数チャネル（例えば、２．４ＧＨｚにおけるＩＳＭ（industry science and medical）帯域内の５ＭＨｚチャネル）を画定する搬送波周波数上の所与の帯域幅（例えば、５ＭＨｚ）を有する信号の送信、を有する物理レイヤを１つ以上の実施形態において使用することができる。物理レイヤには、いくつかの実施形態において、ネットワークの２つのノードの間の物理レイヤのデータレートを求め、そのデータレートに適合するために使用可能な一組の変調符号化方式を更に提供することができる。
【0066】
例えば、ＩＥＥＥ８０２．１１ａ／ｂ／ｇ、ＩＥＥＥ８０２．１５．４ｇ、ＬｏＲａ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、及び３ＧＰＰ ５Ｇ ＮＲ（新無線（New Radio））について指定された物理レイヤ及びＭＡＣ（Media Access Control）レイヤを含むＯＳＩ（Open Systems Interconnection）モデルによる任意の適したレイヤ１～３を、単なる例として与えられているにすぎない上述した物理レイヤに代えて又はそれと組み合わせて、無線センサネットワークにおけるデータ送信に使用することができることが当業者によって理解されるであろう。
【0067】
加えて、本主題開示の１つ以上の実施形態によるデータ収集は、データ収集プロトコルに従って実行することができる。このプロトコルは、周期的に又は要求に応じて、ネットワーク内のノードのすべてのデータを収集することを可能にする。１つ以上の実施形態において使用されるデータ収集プロトコルは、例えば、Ｚｉｇｂｅｅプロトコル又はＬｏＲａプロトコルに基づいてデータ収集プロトコルのパラメータを定義するために、シグナリングを通じて長期構成機構もサポートすることができる。
【0068】
さらに、データ収集は、（例えば１００ｍｓ程度の持続時間の、例えばデータ収集フレームに従って）時間領域におけるフレーミングを使用して実行することができる。例えば、ネットワークによってデータ送信に使用される物理レイヤ及びＭＡＣレイヤは、送信時間フレーム（以下「タイムスロット」とも呼ばれる）を定義することができる。そのようなフレーミング方式には、同期のための及び時分割多重アクセス（ＴＤＭＡ）方式を実行するためのすべての送信機によって使用される同期信号をフレーム内に設けることができる。いくつかの実施形態において、同期は、フレームを管理する各サブネットワークの父によってそれぞれ送信されるビーコン信号に基づくことができる。例えば、時間同期は、根ノードから開始して父ノードとして動作するネットワークの各ノードが、その子ノードに、例えば、１００ｍｓごとに送信されるビーコン信号の送信を通じてフレームタイミングを提供することができる同期方式を使用して実行することができる。１つの父のすべての子は、その後、同期エラー時にはこれらのビーコン送信を使用してそれらの父のフレームタイミングに同期することができる。これらの子ノードは、その後、それら自身のビーコン信号をそれらの子ノードへ更に送信することができ、受信されたビーコン信号に基づいて、それらの子ノードを同期させることができる。従って、根ノードは、その子ノードを同期させることができるフレームタイミングを規定するビーコン信号を送信することができる。根ノードは、例えば、１つの深さレベルのノードから次の深さレベルのノード（それらのそれぞれの子ノード）へ送信されるビーコン信号を使用して、１つの深さレベルから次の深さレベルに（根ノードから木の葉に進む深さレベルのトップダウンシーケンスに従って）配信されるようなフレームタイミングを使用してタイムベースを構築することができる。データ収集目的でネットワークのノード間においてデータを送信するために使用されるデータ送信プロトコルは、木を通じたタイムベースのトップダウン伝播の間に生成される潜在的な同期エラーを含めて、そのような配信されるタイムベースを用いた動作に適したものを選択することができる。
【0069】
以下では、タイムスロット単位で表され、ＴＤＭＡ方式に従ってスケジューリングされる送信時間リソースの非限定的な例を使用して本主題開示の実施形態を説明する。上述した送信リソース及び多重アクセス方式に代えて又はそれらと組み合わせて、例えば、周波数分割多重アクセス、符号分割多重アクセス、直交周波数分割多重アクセス、又はそれらの組み合わせ等の任意の適した多重アクセス方式及び対応する送信リソースを使用することができ、これらは、単なる例として与えられているにすぎないことが当業者によって理解されるであろう。
【0070】
１つ以上の実施形態において、各部分木マスターは、木内の同じリング（すなわち、深さレベル）のすべての部分木マスターに共通のタイムスロットの数を有する局所的なＴＤＭＡ多重アクセスを定義することができる。そのようなタイムスロットの数は、以下で説明するように、所与の深さレベルにおけるデータ収集について決定される送信時間リソースに対応することができる。次に、データ収集は、送信時間リソース内のＴＤＭＡスケジューリングに従って、所与の深さレベルにおいてデータ収集を実行する父ノードの子ノードごとに編成することができる。すなわち、各子ノードは、父ノードによって割り当てられているタイムスロットの間に、そのペイロードデータを父ノードへ送信することができる。
【0071】
これによって、有利には、部分木間の干渉（これは同じ深さレベルの２つの部分木の間で発生し得る）を最小にするために、ＴＤＭＡ方式の局所的な（部分木ごとの）管理が可能になる。いくつかの実施形態において、ＴＤＭＡ管理は、物理レイヤからのＣＳＭＡ／ＣＡ衝突率のフィードバック及びランダムＴＤＭＡスロット割り当てを用いて実行することができる。
【0072】
例えば、ＩＳＭ帯域において、隣接するノード間の衝突を制御するＣＳＭＡ／ＣＡ（Carrier Sense Multiple Access/Collision Avoidance）プロトコルを実施することができる。すなわち、１つのノードが送信を予定しているときに、そのノードは、最初に、チャネルについて電力を計測し、電力が残っている場合には、その送信を延期する。そのような事象が発生すると、衝突回避率を更新することができる。また、衝突が発生すると、衝突率を更新することができる。従って、各ノードは、衝突率によってチャネルの占有率を評価することができる。ＴＤＭＡフレーミングが使用されるときも、これを適用して、各ＴＤＭＡスロットの占有率を評価することができる。
【0073】
局所的なＴＤＭＡ多重アクセスを使用することの別の利点は、ＴＤＭＡ割り当てにシステム全体のシグナリングが必要とされないことである。
【0074】
加えて、各ノードが深さレベルごとのＴＤＭＡスロットの数、すなわち、その深さレベルにおけるノードのデータ収集について決定された送信時間リソースの持続時間（タイムスロット単位による）を知るために、特定且つ軽量なシグナリングのみが必要とされる。これによって、有利には、提案される解決策のオーバーヘッドが削減され、提案される解決策がスケーラブルなものとなる。
【0075】
無線センサネットワークには、シグナリングデータ、例えば、データ収集構成パラメータを、父からその子ノードへ又は子ノードからそれらの父へ提供するように設計されたシグナリングプロトコルも提供することができる。実施形態に応じて、シグナリングデータは、例えば、時間フレームの予約されたリソース（例えば、タイムスロット）において送信することができ、他の非シグナリングデータと多重化することができ、及び／又はシグナリングデータは、専用フレームにおいて送信することができる。本主題開示によれば、例えば、データ収集フェーズを実行する前にネットワーク全体を通じてブロードキャストされるシグナリングデータを送信するために、シグナリングに専用のフレームを使用し、それによって、データ収集フェーズをレイテンシーの観点から最小のシグナリングオーバーヘッドを有する最も効率的なものとすることができるようにすることが好ましい場合がある。
【0076】
いくつかの実施形態において、経路選択アルゴリズムは、累積距離の最小化に基づくことができ、各ブランチの指標は、以下で説明するように物理レイヤ性能に関係している。例えば、この指標は、所与の量のデータを送信するために、最小にされるべき必要とされるタイムスロットの数を予測することを可能にする値であるので、リンクの容量の逆数に関連したものとすることができる。実際、データレートＤビット毎秒に対応する容量の送信を可能にする所与の無線リンクの場合には、Ｎｂビットのデータパケットの送信に、少なくともＮｂ／Ｄ秒を要する。Ｔｓ秒の長さのタイムスロットの使用を仮定すると、Ｎｂビットのパケットを送信するために必要とされるタイムスロットの数は、Ｎｂ／Ｄ／Ｔｓ以上の最小整数であり、以下のように表される。
【数1】
【0077】
図１Ａは、ネットワークの他のすべてのノードからデータを収集するように構成される深さ０における単一のノードであるコンセントレーターノードＮ0 を備えるコンピュータネットワークについて生成される例示的な経路木を示している。図１Ａに示される木の構成は、４つの深さレベル（レベル０～レベル３）を備え、これらのレベルは、深さレベルのシーケンス（例えば０、１、２、３）として編成することができる。コンセントレーターノードには深さレベル０が割り当てられる。コンセントレーターノードの３つの子ノードには、コンセントレーターの深さレベルに続く深さレベル（例えば、深さレベル１）が割り当てられる。深さレベル１のそれぞれのノードの子である７つのノードには、深さレベル１に続く深さレベル（例えば、深さレベル２）が割り当てられる。深さレベル２のそれぞれのノードの子である１０個のノードには、深さレベル２に続く深さレベル（例えば、深さレベル３）が割り当てられる。
【0078】
例えば、値（３、２、１、０）、（０、２、４、６）、（６、４、２、０）、（４、３、２、１）、又は（１、２、３、４）を有する深さレベルのシーケンス、又は１、２若しくは任意の非零の整数の深さレベルインクリメント等の任意の適した深さレベルのシーケンス、深さレベル値、深さレベルインクリメントを、例としてのみ与えられる図１Ａにおいて使用される深さレベルのシーケンス、深さレベル値、及び深さレベルインクリメントの代わりに使用することができることが当業者によって理解されるであろう。
【0079】
図１Ａに示される例示的な経路木上において、コンセントレーターノードＮ0 は、０に等しい深さレベルを有することができる。ノードＮ1,1 、Ｎ1,2 、及びＮ1,3 は、これらのノードのそれぞれがコンセントレーターノードの子であるので、１に等しい深さレベルを有するノードの集合を構成することができる。ノードＮ2,1 、Ｎ2,2 、Ｎ2,3 、Ｎ2,4 、Ｎ2,5 、Ｎ2,6 及びＮ2,7 は、これらのノードのそれぞれが１に等しい深さレベルを有するノードの子であるので、２に等しい深さレベルを有するノードの集合を構成することができる。ノードＮ3,1 、Ｎ3,2 、Ｎ3,3 、Ｎ3,4 、Ｎ3,5 、Ｎ3,6 、Ｎ3,7 、Ｎ3,8 、Ｎ3,9 及びＮ3,10は、これらのノードのそれぞれが２に等しい深さレベルを有するノードの子であるので、３に等しい深さレベルを有するノードの集合を構成することができる。
【0080】
木内の親子関係は、深さレベルｎ－１を有する１つのノードが深さレベルｎを有する３つの子ノードの親である例示的な部分木構成を示す図１Ｂに示されている。この例において、深さレベルのシーケンスは、木のコンセントレーターノードに割り当てられた深さレベル（例えば、０又は１）から開始し、深さレベルＮで終了する、１に等しい深さレベルの増分を有する増加順に定義することができ、この場合、ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｏｒ＿ｎｏｄｅ＿ｄｅｐｔｈ＿ｌｅｖｅｌ＜…＜ｎ－１＜ｎ＜…＜Ｎである。
【0081】
図２を参照して、１つ以上の実施形態によるネットワークの父ノードによって実行されるデータ収集を以下に説明する。
【0082】
本主題開示によるデータ収集は、父ノードである木の任意のノードにおいて、その子ノードからデータを収集するような父ノードを通じて実行することができる。その結果、木の葉ノード、すなわち、子ノードを有せず、そのため、父ノードではない木のノードは、データ収集を実行することができない。
【0083】
１つ以上の実施形態において、本主題開示によるデータ収集は、フェーズに編成することができる。データ収集のフェーズ（１０）は、木の１つの深さレベルを対象とすることができる。すなわち、データ収集は、木内の同じ深さレベルを有するネットワークノードの１つ以上について実行することができる。木内の同じ深さレベルを有するネットワークノードは、木の第１の深さレベルに対応する１つ以上のネットワークノードの集合を構成することができ、この第１の深さレベルは、上述したように、この集合のノードとコンセントレーターノードとの間の経路木内の複数のエッジに対応する。いくつかの実施形態において、データ収集は、木内の同じ深さレベルを有するネットワークノードのそれぞれにおいて実行することができる。
【0084】
例えば、図１Ａに示される例示的な木の構成を参照すると、データ収集フェーズは、それぞれの深さレベル１、２及び３の父ノードの１つ以上又はすべてについて実行することができる。すなわち、Ｎが木の最も深い深さレベルに対応しない場合に、データ収集フェーズは、深さレベルＮの父ノードの１つ以上又はすべてについて実行することができる。
【0085】
木内の同じ深さを有するノード（データ収集において父ノードとして動作する）によって実行されるデータ収集フェーズに関して、このデータ収集は、１つ以上の実施形態において、ネットワークの経路木内の親ノードから第１のデータ収集構成データを受信すること（１１）を含むことができる。ネットワークの任意のノードについて、本主題開示に係るデータ収集を実行するノードの親ノードは、必ずしも直前である必要はないが、経路木の深さレベルのシーケンスにおける第１の深さレベルに先行する経路木の深さレベルに対応することができる。いくつかの実施形態において、第１のデータ収集構成データは、経路木の第１の深さレベルに対応するノードにおけるデータを収集するために必要とされるリソースの推定値を含むことができる。例えば、データ収集フェーズが、図１Ａに示される例示的な木構成内の深さレベル２におけるノードについて実行される場合には、深さレベル２における１つ以上のノード、又は、いくつかの実施形態では深さレベル２におけるノードのすべて（ノードＮ2,1 、Ｎ2,2 、Ｎ2,3 、Ｎ2,4 、Ｎ2,5 、Ｎ2,6 及びＮ2,7 ）は、それぞれの親ノード又はそれらに共通の親ノード（例えば、木のコンセントレーターノードＮ0 ）から、それらの子ノードからデータを収集するためのそれぞれの第１のデータ収集構成データを受信することができる。この例において、ノードＮ2,1 は、その親ノードＮ1,1 から、それ自身のデータ及び／又はその子ノードＮ3,1 及びＮ3,2 からのデータを収集するための第１のデータ収集構成データを受信することができる。ノードＮ2,4 は、その父ノードＮ1,2 から、その子ノードＮ3,6 からデータを収集するために使用することができる第１のデータ収集構成データを受信することができる。
【0086】
データ収集フェーズに関与するノードは、次に、経路木内の当該ノードの少なくとも１つの子ノードからデータを収集するための第２のデータ収集構成データを、その親ノードから受信された第１のデータ収集構成データに基づいて生成することができる（１２）。この少なくとも１つの子ノードは、経路木の深さレベルのシーケンスにおける第１の深さレベルの直後に続く経路木の第２の深さレベルに対応することができる。１つ以上の実施形態において、第２のデータ収集構成データは、以下で説明されるように、少なくとも１つの子ノードのそれぞれからデータを収集するためのそれぞれのスケジューリングデータを含むことができる。スケジューリングデータは、実施形態に応じて、リソース割り当て情報（例えば、ＴＤＭＡフレームワークにおける子ノードデータの送信用に割り当てられる時間リソース（例えば、タイムスロットの数）、割り当てられる時間リソースのロケーション）と、データの送信用の同期情報と、データの変調／復調及び符号化／復号化に使用される変調符号化方式（ＭＣＳ：modulation and coding scheme）とを含むことができる。
【0087】
データは、その後、第２のデータ収集構成データに従って少なくとも１つの子ノードのそれぞれから収集することができる（１３）。
【0088】
提案されるデータ収集方式の重要な利点は、局所（父ノード）レベルデータ収集管理及び大域レベルデータ収集管理を使用するその構造に起因している。この２レベルベースのデータ収集管理によって、そのデータ収集がネットワーク内の中心点によって決定及び管理されるとともに、データ収集に参加するネットワークの各ノードに編成方式を配信することを要する完全な中心管理が回避される。
【0089】
対照的に、本主題開示のデータ収集は、深さレベルごとに編成され、これは、例えば、深さレベルごとに大域（ネットワーク）スケールでデータ収集を管理するための第１のデータ収集構成データと、父ノードがその根である部分木のデータ収集を編成することを含む父ノードとして動作するノードによる各深さレベルにおけるデータ収集を局所的に編成するための第２のデータ収集構成データとを決定することを要する。従って、この２レベルベースのデータ収集管理によって、有利には、以下で説明されるように、シグナリングオーバーヘッドの大幅な減少が可能になり、その結果、軽量シグナリングを有するデータ収集方式が得られる。
【0090】
以下に開示される実施形態において、各父ノードによるその部分木のデータ収集の局所的管理は、その子ノードのそれぞれからのデータ送信をスケジューリングするためのＴＤＭＡ方式を定義することを含むことができる。そのような局所的管理は、ネットワークリソースのスケーリングに関してネットワークに対してほとんど影響を与えない。例えば、ネットワーク内のノードの数がＭ（例えば、Ｍ＝１０００）倍にされる場合には、父として動作する各ノードは、その部分木内のデータ収集のそれ自身の局所的な編成を定義することができるので、そのような局所的管理に必要な局所的なリソースは、スケール係数Ｍによる影響を受けない。対照的に、そのような局所的管理が集中型の方法で行われた場合には、その結果、中心点におけるデータ収集のすべての管理が移動されるので、データ収集シグナリングオーバーヘッドは、ノードの数に比例することになる。
【0091】
従って、このスケーリング及びオーバーヘッド効率の利点は、少なくとも部分的には、大域的データ収集構成データ／パラメータを深さレベルデータ収集パラメータ（いくつかの実施形態では、第１のデータ収集構成データに含まれる）に制限することと、各深さレベルにおけるデータ収集を局所的な方法で管理することとから得られる。
【0092】
いくつかの実施形態において、深さレベルデータ収集パラメータを含むことができる第１のデータ収集構成データは、ネットワーク全体にわたってブロードキャストすることができ、深さレベルごとのデータ収集に必要と考えられる送信リソース（例えば、タイムスロット単位で表される、例えば、時間リソース）のそれぞれの推定値を含むことができる。従って、収集及び再配信されるシグナリング深さレベルデータは、ネットワーク内のリングの数に比例し、ノードの数には比例しない。例えば、ネットワーク内のリングの数が、Ｒ１個のリングからＲ２個のリングに増加する場合には（例えば、Ｒ１＝５及びＲ２＝１０）、深さレベルシグナリングデータは、ほぼＲ２／Ｒ１倍に増加し得る。しかしながら、いくつかの実施形態において、ネットワークのリングの最大数は、データ収集レイテンシーがキャップ（cap）レイテンシー値未満を維持するように定義することができる。その結果、リングのこの最大数も、有利には、最大限度未満でリングの数に比例する場合があるシグナリングオーバーヘッドを維持することができる。加えて、所与のネットワーク配置エリア（例えば、１平方キロメートル）を仮定すると、ネットワークのノードの数が、この所与のネットワーク配置エリア内で増加する場合には、リングの数は、増加しない可能性が最も高いか、又は、ノードの数の増加よりもはるかに小さな割合で増加する。これは、ネットワーク内のリングの数は、ほとんど、システムに必要とされる無線カバレッジによる影響を受け、そのため、所与のネットワーク配置エリア内のリングの数は、そのようなネットワーク配置エリア内のノードの数が大幅に増加する場合があってもほぼ同じ数に留まることができるからである。その結果、提案されるデータ収集方式の別の利点は、所与のネットワーク配置エリア内のノードの数が大幅に増加する場合であっても、そのネットワーク内のリングの数は、同じ数を維持するか、又は、ノードの数の増加よりもはるかに少なく増加する可能性が高く、そのため、シグナリングオーバーヘッドは大幅に増加しないということである。対照的に、ネットワークのすべてのノードのシグナリングデータの収集を招くことになるデータ収集の集中型手法は、そのようなデータを処理し、その後、ネットワークのすべてのノードにおけるデータ収集管理のためのデータ収集構成データをネットワークのすべてのノードに再配信し、シグナリングオーバーヘッドは、ネットワークのノードの数の増加に比例して増加することになる。
【0093】
深さレベルごとのデータ収集構成データ定義によって、以下に説明されるいくつかの実施形態において、中心点にすべてのデータを収集することなく、全レイテンシーに対するその部分木の影響を各ノードレベルにおいて予想することが可能になる。他の局所的に定義されるデータ構成パラメータ（いくつかの実施形態では、第２のデータ収集構成データに含まれる）は、大域的データ収集構成パラメータに基づいて局所的に（すなわち、その部分木に関する各父ノードによって）管理することができ、その結果、有利には、データ収集レイテンシーに対するそれらの影響は大幅に減少する。
【0094】
従って、上述したように、提案される方式のデータ収集レイテンシーは、大部分が、大域的（深さレベル）データ収集構成パラメータによる影響を受ける場合があり、その結果、それ自体で、データ収集方式のレイテンシー感度は、ネットワーク内のノードの数の関数ではなく、リングの数（又は木内の深さレベル）の関数となる。本主題開示によるデータ収集のレイテンシーは、ノードの数の関数ではなく、図１Ｃによって示されるように、システムのリングの数の関数であるが、このレイテンシーを推定するのに必要とされるものは、これらの大域的（深さレベル）データ収集構成パラメータの知識のみとすることができる。
【0095】
１つ以上の実施形態において、第１の深さレベルのノードについて実行されるデータ収集フェーズは、データ収集において子ノードとして動作するノードについて、その子ノードから以前に収集されたデータを、場合によってはそれ自身のデータとともに、経路木の深さレベルのシーケンスにおいて第１の深さレベルの直前に先行する経路木の深さレベルに対応する直接の親ノードへ送信することを更に含むことができる。
【0096】
例えば、データ収集フェーズが、図１Ａに示される例示的な木構成における深さレベル１のノードについて実行される場合には、深さレベル１におけるそれらのそれぞれの父ノードに対して子ノードとして動作する深さレベル２における１つ以上のノード、又はいくつかの実施形態では深さレベル２におけるノードのすべて（ノードＮ2,1 、Ｎ2,2 、Ｎ2,3 、Ｎ2,4 、Ｎ2,5 、Ｎ2,6 及びＮ2,7 ）は、それらの収集されたデータを、場合によってはそれら自身のデータとともに、それらのそれぞれの父ノード、すなわち、それらのそれぞれの直接の親ノード（Ｎ2,1 及びＮ2,2 に対するＮ1,1 ；Ｎ2,3 、Ｎ2,4 及びＮ2,5 に対するＮ1,2 ；並びにＮ2,6 及びＮ2,7 に対するＮ1,3 ）へ送信することができる。
【0097】
それら自身のデータに関して、そのようなデータは、１つ以上の実施形態において、少なくとも１つのネットワークノードにおいて取得されたデータを含むが、子ノードから収集されたデータを除外する生成されたデータとして記述することができる。
【0098】
１つ以上の実施形態において、深さレベルＮに対応するデータ収集フェーズについて親ノードとして動作するノード（例えば、深さレベルＮに対応する親ノード）は、その子ノードからデータを収集することができ、後続のデータ収集フェーズについて子ノード（例えば、深さレベルＮ－１に対応する）として動作することができ、この後続のデータ収集フェーズの間にその子ノードから収集されたデータ及び／又はそれ自身のデータを送信することができる。
【0099】
提案される方法は、有利には、提案されるデータ収集プロトコルを通じてノードからデータを収集するために必要とされるタイムスロットの総数を削減することができる。このデータ収集プロトコルは、フェーズに編成され、データ収集プロトコルの１つのフェーズは、木の１つの深さを取り扱う。例えば、フェーズｎ（深さレベルｎに関連する）において、深さｎのノードは、父として動作し、深さｎ＋１に位置するそれらのそれぞれの子ノードからデータを収集することができる。その後、次のフェーズ（深さレベルｎ－１に関連する）において、深さレベルｎのノードは、（深さレベルｎ－１の）それらのそれぞれの父ノードの子ノードとして動作することができ、そのようなそれぞれの父ノードは、データ収集フェーズｎ－１について父として動作し、それらの子ノード（深さレベルｎのノードに対応する）からデータを収集する。
【0100】
１つ以上の実施形態において、本開示によるデータ収集は、データ収集ループの反復に編成することができる。いくつかの実施形態において、ループ深さレベルは、ループの各反復において、深さレベルのシーケンスにおける次の深さレベルに更新することができ、データ収集は、次の（更新された）深さレベルに対応する各ノードにおいて実行することができる。いくつかの実施形態において、上述したようなデータ収集フェーズは、ループ反復ｎに対応する深さレベルｎにおけるノードについて実行することができ、深さレベルｎのデータ収集フェーズが完了すると、ループ反復ｎ－１に対応する深さレベルｎ－１におけるノードについて、別の後続のデータ収集フェーズを実行することができる。いくつかの実施形態において、ループの第１の反復は、シーケンスにおける根ノードの根の深さレベルから最も遠いものの１つ前である初期ループ深さレベルに対応することができる。例えば、システムにおける最大深さ（経路選択プロトコルの結果として）は、Ｍａｘ＿Ｄｅｐｔｈであり、システムにおける最小深さ（木内のコンセントレーターノードの深さ）は、Ｍｉｎ＿Ｄｅｐｔｈであり、その場合に、データ収集は、フェーズＭａｘ＿Ｄｅｐｔｈ－１から開始し、フェーズＭｉｎ＿Ｄｅｐｔｈで終了することができる。
【0101】
他の実施形態において、ループ反復インデックスｋに対応するそれぞれの深さレベルｎ1 、ｎ2 等におけるノードについて、上述したような１つ以上のデータ収集フェーズを実行することができ、深さレベルｎ1 、ｎ2 等のデータ収集フェーズが完了すると、ループ反復インデックスｋ－１に対応するそれぞれの深さレベルｎ1 －ｍ1 、ｎ2 －ｍ2 等におけるノードについて、別の後続の１つ以上のデータ収集フェーズを実行することができる。そのような実施形態において、ループの第１の反復は、シーケンスにおいて根ノードの根の深さレベルから最も遠い初期ループ深さレベルに対応することもできる。
【0102】
１つ以上の実施形態において、本主題開示によるデータ収集に対して、構成フェーズが先行することができ、この構成フェーズの間に、本開示の第１のデータ収集構成データを生成し、その後、データ収集に参加することになるネットワークのノードに配信することができる。
【0103】
以下に更に詳細に説明されるように、第１のデータ収集構成データは、木の深さレベルごとに、その木の深さレベルに対応するノードにおけるデータを収集するために必要とされるリソースの推定値を含むことができる。
【0104】
１つ以上の実施形態において、第１のデータ収集構成データに含まれる木の深さレベルに対応するノードにおいて、データを収集するために必要とされるリソースの推定量は、例えば、ネットワークトポロジーと、データ収集について規定される要件（例えば、レイテンシーに関するもの）とに基づいて、場合によっては、木のそれぞれの深さレベルについて予め規定しておくことができる。
【0105】
他の実施形態において、第１のデータ収集構成データに含まれる木の深さレベルに対応するノードにおいて、データを収集するために必要とされるリソースの推定量は、木のそれぞれの深さレベルについて、実施形態に応じて、場合によっては、引き出された乱数値、及び／又は、ネットワークトポロジーと、データ収集について規定される要件（例えば、レイテンシーに関するもの）とに基づいて選ぶことができる最小値及び／又は最大値の間の値とすることができる。
【0106】
【0107】
１つ以上の実施形態において、構成フェーズは、準静的なものとすることができ、以下で説明されるように、ネットワークの１つ以上のノード及び場合によっては各ノードにおけるペイロード計算を含むことができる。
【0108】
上述したように、本主題開示によるデータ収集を実行するノードは、データ収集の間に子ノードとして動作しているときは、ペイロードデータ（当該ノードを根とする部分木の子ノードから収集されるペイロードデータ、すなわち、当該ノードのすべての子孫ノードから接続されたペイロードデータ、及び／又は、実施形態に応じて、それ自身のペイロードデータを含むことができる）をその父ノードへ転送することができる。本開示は、有利には、１つ以上の実施形態において、ノードからその父ノードへそのようなペイロードデータを、このノードとその父との間の通信リンク上で送信するために必要とされるリソースの推定値（特に、ＴＤＭＡ多重アクセス方式が使用されるときは、例えば、タイムスロット単位で表すことができる）を求めることを提供する。
【0109】
構成フェーズは、従って、１つ以上の実施形態では、有利には、ネットワークの１つ以上のノードが上述したようなデータ収集に子ノードとして参加することを予想して、そのような１つ以上のノード又はあらゆるノードにおいて実行されるペイロード計算を含むことができる。
【0110】
従って、構成フェーズの間に、データ収集中は子ノードとして動作し、構成フェーズの間は子ノードとしても動作している１つ以上のノード、及び、好ましくは各ノードは、データ収集の間に送信されることが予想されるペイロードに関係した情報を搬送する第１の構成データをその父ノードに提供することができる。実施形態に応じて、そのような情報は、ノードによって父へ送信されるペイロードのサイズ（例えば、ビット数、オクテット数、又はタイムスロット数として表される）、及び／又は、ノードによってその父へ送信されるパケット数を含むことができる。パケット数は、１つのノードからその父ノードへのデータ送信に使用されるプロトコルに応じて、パケットごとの平均ビット数又は最大ビット数を使用することによって、及び／又は、すべてのパケットが常に同じ数のビットをネットワークにわたって搬送すると仮定することによって、ビット数に変換することができる。
【0111】
そのような実施形態において、本主題開示によるペイロード計算を実行するノードは、父ノードとして動作しているときに、経路木内の少なくとも１つの子ノードからそれぞれの第１の構成データを受信することができる。上述したように、少なくとも１つの子ノードは、経路木の深さレベルのシーケンスにおける父ノードの深さレベルの直後に続く経路木の深さレベルに対応することができる。
【0112】
ノード（データ収集構成フェーズの父ノードとして動作する）は、その後、受信された第１の構成データに基づいて第２の構成データを生成することができる。例えば、いくつかの実施形態において、ノードは、その子のそれぞれによって転送されるペイロードに関係した数（第１の構成データ）を受信し、これらの数を合計することによって第２の構成データ、及び、いくつかの実施形態ではそれ自身のデータペイロードに関係した数を生成することができる。
【0113】
すなわち、第１の構成データが子ノードから少なくとも１つのネットワークノードへデータを送信するために必要とされるリソースのそれぞれの第１の推定値を含む実施形態において、第２の構成データを生成することは、第１の推定値に基づいて、子ノードによってそれらの深さレベルにおいて収集されるデータを送信するために必要とされるリソースの第２の推定値を生成することを含むことができる。詳細には、リソースの第２の推定値を生成することは、それぞれの第１の推定値を組み合わせて、集計した子推定値にすることを含むことができる。
【0114】
ノードが、データ収集の子ノードとして動作するときに、その子ノードから収集されたデータとともにそれ自身のデータを送信するように構成される実施形態において、このノードは、構成フェーズの間に、それ自身のデータペイロードに関係した情報、すなわち、その子ノードから収集されたデータ以外のそのノードにおいて取得されたデータとともに、受信された第１の構成データから生成される第２の構成データを集計することができる。
【0115】
ノードが、データ収集の子ノードとして動作するときに、それ自身のデータを、その子ノードから収集されたデータとは別個に送信するように構成される実施形態において、このノードは、第１の構成フェーズの間に、その子ノードから収集されたデータを中継する中継ノードとして動作するデータ収集については、それ自身のデータペイロードに関係した情報なしで、第１の構成データに基づいて第２の構成データを生成することができ、第２の構成フェーズの間に、その父ノードへそれ自身のデータを転送するデータ収集については、受信された第１の構成データなしで、それ自身のデータペイロードに関係した情報に基づいて第２の構成データを生成することができる。
【0116】
他の実施形態において、第２の構成データの生成は、受信された第１の構成データの更なる処理を伴うことができ、その一例を以下に説明する。
【0117】
１つ以上の実施形態において、第２の構成データは、そのような第２の構成データを生成したノードの父に転送することができる。第２の構成データは、その後、コンセントレーターノードに向けて１つのノードからその直接の父に伝播することができる。
【0118】
１つ以上の実施形態において、子ノードに対応するデータをそのような子ノードの父ノードへ送信するために必要とされるリソースの第１の推定値は、親ノードにおいて直接又は子ノードを通じて間接的に取得することができる。上述したように、各子ノードのデータは、実施形態に応じて及び木内の子ノードの位置に応じて、そのノード自身によって生成されたデータに加えて、それ自身の子ノードから収集されたデータを含むことができる。父ノードは、その後、その子ノードに対応するそれぞれの第１の構成データを取得することができ、これらのそれぞれの第１の構成データは、その子ノードのそれぞれによってデータを送信するために必要とされるリソースのそれぞれの第１の推定値を含む。
【0119】
いくつかの実施形態において、リソースの第１の推定値は、タイムスロット単位で表すことができる。例えば、所与の父ノードの各子ノードは、その子ノードをその父に接続するリンクの予想スペクトル効率を、そのリンク上でのデータ送信に使用される物理レイヤの特徴に従って評価することができる。上述した例示的な物理レイヤ方式を前提とすると、その後、子ノードからその父ノードへデータペイロードを転送するために必要とされるタイムスロットの数を予想スペクトル効率推定値に基づいて取得することができる。いくつかの実施形態において、このスペクトル効率推定値に基づいて平均データレート推定値を取得することができる。他の実施形態において、父ノードと子ノードとの間の送信リンク上の平均データレートを測定することができる。
【0120】
１つ以上の実施形態において、ネットワークのノードにおいて実施される物理レイヤは、無線リソースとして時間及び／又は周波数を使用することができる。詳細には、そのような物理レイヤは、所与のタイムスロット（例えば１ｍｓ）の間に基本時間リソース及び／又は基本周波数リソース（例えば、既定の周波数帯域幅上での既定の送信時間）を使用して動作することができる。時分割多重アクセス方式が使用される実施形態において、全周波数帯域幅にわたって１つのデータパケットを送信することができる。そのような実施形態では、スペクトル効率を周波数帯域幅と乗算することによって平均データレート推定値を取得することができる。
【0121】
上述したように、平均データレートは、ペイロードデータを送信するために必要とされるタイムスロットの数を求めるために使用することができる。
【0122】
１つ以上の実施形態において、子ノードをその父ノードに接続する送信リンクを考えると、このリンクの平均信号対雑音比（ＳＮＲ）は、子ノード及び／又は父ノードによって求めることができる（これは、例えば、リンクの一方の端部において測定して、他方の端部にフィードバックすることができる）。
【0123】
リンクのＳＮＲが父の側に知られている場合には、父は、子ノードによって送信されるペイロードに必要とされるタイムスロットの数を自身で求めることができ、従って、単独でこのタイムスロットの数を求めることによって子の第１の構成データを取得することができる。
【0124】
リンクのＳＮＲが子の側に知られている場合には、子は、当該子ノードによって送信されるペイロードに必要とされるタイムスロットの数を自身で求めることができ、そのようなタイムスロットの数をその父に転送することができる。そのような場合には、父は、その子ノードから子の第１の構成データを受信することによってこの第１の構成データを取得することができる。
【0125】
ネットワークによって使用される物理レイヤは、データを変調及び復調並びにチャネル符号化／復号化する一組の変調符号化方式（ＭＣＳ）のセットをサポートすることができ、各ＭＣＳ方式は、変調タイプ（例えば、ＢＰＳＫ（Binary Phase Shift Keying（２位相偏移変調））、ＱＰＳＫ（Quadrature Phase Shift Keying（４位相偏移変調））、直交振幅変調（８ＱＡＭ、１６ＱＡＭ、３２ＱＡＭ、６４ＱＡＭ等））と、チャネル符号化方式（符号化速度等のチャネル符号化パラメータを含む）とを含む。ＭＣＳセットは、ネットワークの２つのノードの間の物理レイヤのデータレートを求め、例えば、適応変調符号化（ＡＭＣ：Adaptive Modulation and Coding）技法を使用して適合させるために使用可能とすることができる。そのような場合には、実施形態に応じて、子ノードからその父ノードへデータを送信するための以下の物理レイヤ構成のうちの１つ以上を考慮することができる。
【0126】
第１の物理レイヤ構成（リンクアダプテーション無し及びリンクアグリゲーション無し）によれば、各データパケットは、所与の変調符号化方式に従って符号化することができ、同じ数のタイムスロットを常に使用することができる。この場合には、収集され、コンセントレーターノードに向けて１つの深さレベルから次の深さレベルに転送される各データはパケットで送信される。これらのパケットは、集計されず、集計されたものとして再符号化されないが、代わりに、そのまま送信される。データ収集の間に父ノードとして動作しているときのノードによって受信されるデータパケットは、そのまま、すなわち、更に処理されることなく、データ収集の間に子ノードとして動作しているときのノードによって父ノードに転送される。各ノードによって転送される集計されたデータペイロード（すなわち、複数のパケット）は、その場合、木内のそのノードの子孫の数に比例する。
【0127】
第２の物理レイヤ構成（第１のリンクアダプテーション）によれば、各パケットの送信に必要とされるタイムスロットの数を削減するために、変調符号化方式をリンク品質に適応させることができる。この場合には、所与のパケットを（所与のリンク上で）送信するために必要とされるタイムスロットの数は、異なるリンク品質を経験するリンクごとに異なる場合がある。これによって、低い送信エラーレートを確保しながら無線リンクをより巧みに利用することが可能になる。
【0128】
第３の物理レイヤ構成（第２のリンクアダプテーション）によれば、第２の物理レイヤ構成のリンクアダプテーションを使用することができ、データアグリゲーションを実行することができる。この構成において、ノードにおいて受信されるすべてのパケットのデータは復号化され、集計され、その後、ノードがその父ノードへ転送するパケットが１つのみとなるように共同符号化される。このパケットは、ノードのすべての子孫の集計されたペイロードを含むペイロードを搬送する。これによって、有利には、無線送信の全体的なロバスト性及びシステムのスペクトル効率が改善される。その結果、これによって、子ノードからその父ノードへペイロードを転送するために必要とされるタイムスロットの数を更に削減することが可能になる。
【0129】
その結果、子によって送信されるペイロードと、子とその父との間の無線リンクのＳＮＲと、実施形態に応じてリンクアダプテーション機構とに基づいて、タイムスロットの数として表される、子ノードデータ（ペイロード）を父ノードへ送信するために必要とされるそれぞれのリソースの第１の推定値を求めることができる。いくつかの実施形態において、これらの第１の推定値は、有利には、木を生成するために使用される経路選択プロトコル（例えば、ＲＰＬプロトコル）の指標（子ノードデータを父ノードへ送信するために必要とされるリソースの推定値）として使用することができる。従って、経路木は、データ収集に使用される１つ以上の指標を考慮に入れることによって生成されるときに最適化することができる。例えば、指標は、最小にされるマルチホップ経路の各ステップにおいて使用されるタイムスロットの数（リンク上でペイロードを送信するために必要とされるタイムスロットの数）とすることができる。
【0130】
上述したように、タイムスロット単位で表されるリソースの第１の推定値を含むそれぞれの第１の構成データは、１つ以上の実施形態において、その子ノードの１つ以上又はすべてに対して親ノードとして動作する半静的な構成フェーズに参加する各ノードによって取得することができる。
【0131】
詳細には、いくつかの実施形態において、各子からその父に子ノードデータを転送するためにそれぞれ必要とされるタイムスロットの数は、推定しておくことができ、親ノードがそれらの子ノードの１つ以上又はすべてについて取得しておくことができる。
【0132】
その後、上述したように、取得された第１の生成データに基づいて第２の構成データを生成することができる。
【0133】
第１の構成データがリソースの第１の推定値を含む実施形態において、第１の構成データに基づいて生成される第２の構成データは、そのようなリソースの第１の推定値に基づいて生成することができ、ノードによってその子ノードの１つ以上又はすべてから収集されるデータを送信するために必要とされるリソースの推定値を表すことができる。子ノードから収集されるデータの送信に必要とされるリソースの第２の推定値は、その後、リソースの第１の推定値に基づいて生成することができる。そのような場合には、第２の構成データは、リソースの第２の推定値を含むことができる。
【0134】
１つ以上の実施形態において、リソースの第２の推定値は、半静的な構成フェーズにおいて父として動作するノードの子孫の部分木について、そのようなノードの子ノードの深さレベル（例えば、レベルＮ）におけるデータを送信するために必要とされる集計したリソースの推定値を表すことができる。リソースの第２の推定値は、生成されると、他のノードから送信された他の第２の推定値と比較することができるように、そのようなノードの父へ送信することができる。これらの他の第２の推定値は、そのような他のノードの子孫の部分木について、半静的な構成フェーズにおいて父として動作するノードの子ノードの深さレベルと同じ深さレベル（Ｎ）におけるデータを送信するために必要とされる集計したリソースも表す。木の深さレベルＮの第２の推定値は、その後、木のコンセントレーターノードに伝播することができ、各第２の推定値は、深さレベルＮ－１（木の葉から根への減少する深さレベルのシーケンスを前提とする）におけるノードを根とする木の部分木に対応する。
【0135】
例えば、ＴＤＭＡが、同じ父の子の間の多重アクセスに使用される実施形態において、リソースの第２の推定値は、各子からペイロードを転送するために必要とされるすべてのタイムスロット（リソースの第１の推定値）の集計値（例えば、合計）に基づいて、子データのすべてを父において収集するために必要とされるタイムスロットの数として求めることができる。
【0136】
１つ以上の実施形態において、第２の構成データの一部として、リソースの第３の推定値も生成することができ、この第３の推定値は、ノードが、その子ノードの１つ以上又はすべてから収集されるデータをその父ノードへ送信するために必要とするリソースの推定値に対応し、この収集されるデータは、実施形態に応じて、場合によっては、コンセントレーターノードへ送信されるそれ自身のデータとともに集計されている。
【0137】
従って、いくつかの実施形態において、第２の構成データを生成することは、生成されたデータとともに集計された子ノードによって収集されたデータを、親ノードへ送信するために必要とされるリソースの第３の推定値を生成することを含むことができる。この生成されたデータは、子ノードから送信されたデータ以外の少なくとも１つのネットワークノードにおいて取得されたデータを含む。
【0138】
図３は、各ノードにおける深さレベルごとのタイムスロットの数の例示的なボトムアップ伝播を示している。図３に示される子とその父との間の各エッジについて、そのエッジ上にある数字は、ペイロード（実施形態に応じて、父ノードへ送信されることになるが、子ノードから収集されたデータではないデータとともに集計されている）を、データ収集の間に子ノードとして動作しているときのノードからその父ノードへ送信するために必要とされる推定されたタイムスロットの数である。ノードに到来するエッジの場合には、数字は、第１の構成データ（リソースの第１の推定値）の一例を提供する一方、ノードから外部に向かうエッジ（木の葉からコンセントレーターノードへの経路選択方向を前提とする）の場合には、数字は、第２の構成データ（リソースの第３の推定値）の一例を提供する。ノードの内部に示される最初の数字（又は、場合によっては、ノードによって１つの数字のみが示される）は、ノードのすべての子のデータを収集するために必要とされるタイムスロットの推定値（リソースの第２の推定値）の合計に対応する。これらは、データ収集に必要とされるＴＤＭＡタイムスロットの最小数を表す。
【0139】
詳細には、図３に示される深さレベル２のノード（ノードＮ2,1 、Ｎ2,2 、Ｎ2,3 、Ｎ2,4 、Ｎ2,5 、Ｎ2,6 及びＮ2,7 ）について、ノードＮ2,1 とその子Ｎ3,1 との間のエッジは、子Ｎ3,1 がその子データをその父Ｎ2,1 へ送信するために必要とされるリソースの第１の推定値を表す３に等しい（タイムスロット）重みを有する。ノードＮ2,1 とその子Ｎ3,2 との間のエッジは、子Ｎ3,2 がその子データをその父ノードＮ2,1 へ送信するために必要とされるリソースの第１の推定値を表す２に等しい（タイムスロット）重みを有する。父ノードＮ2,1 は、リソースの２つの第１の推定値（重み３及び２）に基づいて、それらのリソースの第１の推定値を集計、例えば合計することによってリソースの第２の推定値を生成することができる。図３に示される父ノードＮ2,1 について生成されたリソースの第２の推定値は、ノードＮ2,1 上に５個のタイムスロットの数字として示されている。図３に示されるノードＮ2,1 によって生成されたリソースの第３の推定値は、ノードＮ2,1 とノードＮ1,1 との間のエッジ上に６個のタイムスロットの数字として示されている。
【0140】
ノードＮ2,2 とその子Ｎ3,3 との間のエッジは、子Ｎ3,3 がその子データをその父Ｎ2,2 へ送信するために必要とされるリソースの第１の推定値を表す１に等しい（タイムスロット）重みを有する。ノードＮ2,2 とその子Ｎ3,4 との間のエッジは、子Ｎ3,4 がその子データをその父ノードＮ2,2 へ送信するために必要とされるリソースの第１の推定値を表す２に等しい（タイムスロット）重みを有する。父ノードＮ2,2 は、リソースの２つの第１の推定値（重み１及び２）に基づいて、それらのリソースの第１の推定値を集計、例えば合計することによってリソースの第２の推定値を生成することができる。図３に示される父ノードＮ2,2 について生成されたリソースの第２の推定値は、ノードＮ2,2 上に３個のタイムスロットの数字として示されている。図３に示されるノードＮ2,2 によって生成されたリソースの第３の推定値は、ノードＮ2,2 とノードＮ1,1 との間のエッジ上に２個のタイムスロットの数字として示されている。
【0141】
ノードＮ2,7 とその子Ｎ3,9 との間のエッジは、子Ｎ3,9 がその子データをその父Ｎ2,7 へ送信するために必要とされるリソースの第１の推定値を表す２に等しい（タイムスロット）重みを有する。ノードＮ2,7 とその子Ｎ3,10との間のエッジは、子Ｎ3,10がその子データをその父ノードＮ2,7 へ送信するために必要とされるリソースの第１の推定値を表す３に等しい（タイムスロット）重みを有する。父ノードＮ2,7 は、リソースの２つの第１の推定値（重み２及び３）に基づいて、それらのリソースの第１の推定値を集計、例えば合計することによってリソースの第２の推定値を生成することができる。図３に示される父ノードＮ2,7 について生成されたリソースの第２の推定値は、ノードＮ2,7 上に５個のタイムスロットの数字として示されている。図３に示されるノードＮ2,7 によって生成されたリソースの第３の推定値は、ノードＮ2,7 とノードＮ1,3 との間のエッジ上に４個のタイムスロットの数字として示されている。
【0142】
ノードＮ2,3 （それぞれＮ2,4 、Ｎ2,5 、及びＮ2,6 ）とその子Ｎ3,5 （それぞれＮ3,6 、Ｎ3,7、及びＮ3,8 ）との間のエッジは、子Ｎ3,5 （それぞれＮ3,6 、Ｎ3,7 、及びＮ3,8 ）がその子データをその父ノードＮ2,3 （それぞれＮ2,4 、Ｎ2,5 、及びＮ2,6 ）へ送信するために必要とされるリソースの第１の推定値を表す２（それぞれ４、１、及び３）に等しい（タイムスロット）重みを有する。そのような場合に、父ノードＮ2,3 （それぞれＮ2,4 、Ｎ2,5 、及びＮ2,6 ）は、リソースの第１の推定値を再利用することによって、引き続きリソースの第１の推定値（重み２、４、１、及び３）に基づいてリソースの第２の推定値を生成することができる。図３に示される父ノードＮ2,3 （それぞれＮ2,4 、Ｎ2,5 、及びＮ2,6 ）について生成されたリソースの第２の推定値は、ノードＮ2,3 （それぞれＮ2,4 、Ｎ2,5 、及びＮ2,6 ）上に２個のタイムスロットの数字（それぞれ４、１、３）として示されている。図３に示されるノードＮ2,3 （それぞれＮ2,4 、Ｎ2,5 、及びＮ2,6 ）によって生成されたリソースの第３の推定値は、ノードＮ2,3 とノードＮ1,2 との間（それぞれノードＮ2,4 とノードＮ1,2 との間、ノードＮ2,5 とノードＮ1,2 との間、及びノードＮ2,6 とノードＮ1,3 との間）のエッジ上に４個のタイムスロット（それぞれ３、２、及び２個のタイムスロット）の数字として示されている。
【0143】
図３に示される深さレベル１のノード（ノードＮ1,1 、Ｎ1,2 、及びＮ1,3 ）について、ノードＮ1,1 とその子ノードＮ2,1 との間のエッジは、上述したように、父ノードＮ1,1 の観点からは、子ノードＮ2,1 がその子データをその父Ｎ1,1 へ送信するために必要とされるリソースの第１の推定値を表し、子ノードＮ2,1 の観点からは、子ノードＮ2,1 がそれ自身の子ノード（ノードＮ3,1 及びＮ3,2 ）から収集されたデータと、実施形態に応じて、場合によってはそれ自身のデータとをその父ノードＮ1,1 へ送信するために必要とされるリソースの第３の推定値を表す６に等しい（タイムスロット）重みを有する。そのようなリソースの第３の推定値は、子ノードＮ2,1 がそれ自身の子ノード（Ｎ3,1 及びＮ3,2 ）に対して親ノードの立場にあるときに取得する上述したリソースの第２の推定値と、実施形態に応じて、子ノードＮ2,1 がその父ノードＮ1,1 への送信を計画することができる可能なデータと、同様に実施形態に応じて、ノードＮ2,1 とその父Ｎ1,1 との間の通信リンクのリンク品質とに基づいて生成することができる。具体的には、この例において、子ノードＮ3,1 及びＮ3,2 から収集されるデータを送信するために５個のタイムスロット（３個及び２個のタイムスロットの集計値を表すリソースの第２の推定値）が必要であると推定されたデータを送信するために、６個のタイムスロットが必要であると推定される。言い換えると、親として動作するノードＮ2,1 について、その子ノードデータを送信するためのリソースの第２の推定値（５個のタイムスロット）が生成されるが、このノードは、より多くの数のリソース（この例示的な場合には、６個のタイムスロットに等しいリソースの第３の推定値）がそのような子ノードデータを送信するために、又は、実施形態に応じてそれ自身のデータとともにそのような子ノードデータを送信するために必要とされると推定する。
【0144】
ノードＮ1,1 とその子ノードＮ2,2 との間のエッジは、上述したように、父ノードＮ1,1 の観点からは、子ノードＮ2,2 がその子データをその父Ｎ1,1 へ送信するために必要とされるリソースの第１の推定値を表し、子ノードＮ2,2 の観点からは、子ノードＮ2,2 がそれ自身の子ノード（ノードＮ3,3 及びＮ3,4 ）から収集されたデータと、実施形態に応じて、場合によってはそれ自身のデータとをその父ノードＮ1,1 へ送信するために必要とされるリソースの第３の推定値を表す２に等しい（タイムスロット）重みを有する。そのようなリソースの第３の推定値は、子ノードＮ2,2 がそれ自身の子ノード（Ｎ3,3 及びＮ3,4 ）に対して親ノードの立場にあるときに取得する上述したリソースの第２の推定値と、実施形態に応じて、子ノードＮ2,2 がその父ノードＮ1,1 への送信を計画することができる可能なデータと、同様に実施形態に応じて、ノードＮ2,2 とその父Ｎ1,1 との間の通信リンクのリンク品質とに基づいて生成することができる。具体的には、この例において、子ノードＮ3,3 及びＮ3,4 から収集されるデータを送信するために３個のタイムスロット（１個及び２個のタイムスロットの集計値を表すリソースの第２の推定値）が必要であると推定されたデータを送信するために、２個のタイムスロットが必要であると推定される。言い換えると、親として動作するノードＮ2,2 について、その子ノードデータを送信するためのリソースの第２の推定値（３個のタイムスロット）が生成されるが、このノードは、より少ない数のリソース（この例示的な場合には、２個のタイムスロットに等しいリソースの第３の推定値）がそのような子ノードデータを送信するために、又は、実施形態に応じてそれ自身のデータとともにそのような子ノードデータを送信するために必要とされると推定する。
【0145】
１つ以上の実施形態において、同じ深さレベルの父ノードにおいて実行されるデータ収集は、同時に実行することができる。所与の深さレベルのデータ収集がすべての関係したノードにおいて同時に実行される実施形態において、フェーズｎにおいて、すなわち、所与の深さレベルｎのためのすべての同時のデータ収集を完了するために必要とされるリソース（例えば、タイムスロットの数）は、深さレベルｎの父ノードにおいてデータを収集するために必要とされるリソースのそれぞれの推定値（例えば、タイムスロットの数）の中の最大値（例えば、最も大きな数）として決定することができる。実際、最も制約的なデータ収集は、最大量のリソースを要するもの（例えば、時間リソースの場合に、最長の時間を要するもの）である。
【0146】
いくつかの実施形態において、深さｎのすべての父のリソースのこの最大推定値（例えば、最も大きなタイムスロットの数）は、（それらの父が求めておくことができるすべてのリンクに対応する）すべての求められたタイムスロットの数をコンセントレーターに提供することによって集中型の方法で取得することができる。
【0147】
他の実施形態において、経路選択アルゴリズムの木構造は、有利には、それぞれの部分木に対応するリソースの最大推定値（例えば、最も大きな数）を、コンセントレーターから最も遠いノードからコンセントレーターに、図３によって示されるように深さレベルに基づく段階的な方法で伝播するために使用することができる。リソースのこれらの最大推定値は、有利には、父として動作する各ノードにおいて、それらのノードが根である部分木に関する構成の間に計算されるリソースの第２の推定値を使用して取得することができる。
【0148】
すなわち、いくつかの実施形態において、提案される構成方法は、共通の深さレベルにおけるノードによってデータを送信するために必要とされるリソースのそれぞれの推定値を複数の子ノードから受信することであって、共通の深さレベルは、シーケンスにおける第１の深さレベルの後に続くものであることと、受信されるリソースの推定値の中で最大のものを決定することとを含むことができる。この求められた最大値は、その後、更なる処理のために父ノードへ転送することができる。いくつかの実施形態において、対応する深さレベルにそれぞれ関連したリソースの最大推定値を含むデータセットを各ノードによって生成することができる。例えば、ノードは、その部分木に関して求められたリソースの最大推定値を加えることによってそのような受信されたデータセットを更新し、更新されたデータセットを更なる処理のためにその父ノードへ転送することができる。
【0149】
データ収集が、タイムスロット単位で表される時間リソースを割り当てるＴＤＭＡ構造に従って管理される実施形態において、深さｎの各父ノードは、この父ノードが根である部分木を考えると、この部分木内のｎ＋１からＤ（Ｄは木の最大深さレベルである）までの任意の深さのノードのすべてのデータを収集するために必要とされる最も大きな数のタイムスロットを取得することができる。深さｎ－１の各父は、次に、これらの値をその子ノード（このノードは深さｎの父である）から取得し、ｎからＤまでの深さのそれぞれに対応する値にわたって最大値を計算することができる（いくつかの実施形態において、Ｄ－ｎ個の値のベクトルを形成して、これらの最大値を記憶することができる）。深さｎ－１の父は、深さｎの子からペイロードを収集するために必要とされるタイムスロットの数も取得することができ、これらの値を集計（例えば合計）し、この結果の数を深さｎ－１のタイムスロットの数として使用することができる（この結果の数は、Ｄ－ｎ個の値のベクトルに付加することができる）。従って、深さｎ－１の各父は、この父が管理する部分木のすべてのデータの、深さｎ～Ｄのノードからの収集に必要とされるタイムスロットの数を求めることができる。深さ０（すなわち、コンセントレーターの深さレベル）に達するまでこの方法を再帰的に適用することによって、コンセントレーターは、各深さレベルのデータ収集、すなわち、データ収集の各フェーズに専用化されるべきタイムスロットの数を求めることができる。
【0150】
図３に戻って、ノード内に示される数字はそれぞれ、父モードにあるときのそれぞれのノードによって管理される部分木内のデータ収集の各フェーズに必要とされるタイムスロットの数を示している。上記に示されたように、ノード内に示された最初の数字（又は、場合によってはノードについて１つの数字のみが示される）は、図示された例では、ノードの子ノードからデータを収集するために必要とされるタイムスロットのそれぞれの（第１の）推定値の合計に対応するリソースの第２の推定値に対応する。次の数字は、部分木内の各深さにおいて必要とされるタイムスロットの最も大きな数を示している。
【0151】
詳細には、図３に示される深さレベル１のノード（ノードＮ1,1 、Ｎ1,2 、及びＮ1,3 ）の場合に、各ノード内に示される２番目の数字は、深さレベル２において収集されるデータを送信するために必要とされるリソースの推定値に対応するそれぞれの子ノードから受信されたリソースの第２の推定値（タイムスロットの推定された集計数）の中の最も大きな数に対応する。例えば、ノードＮ1,1 は、その子ノードＮ2,1 から、そのようなノードによって求められたリソースの第２の推定値（リソースの第１の推定値を集計したもの）（ノードＮ2,1 上に５個のタイムスロットの数字として示されている）を受信し、その子ノードＮ2,2 から、そのようなノードによって求められたリソースの第２の推定値（リソースの第１の推定値を集計したもの）（ノードＮ2,2 上に３個のタイムスロットの数字として示されている）を受信する。データ収集が同じ深さレベルのノードにおいて同時に実行されると仮定すると、これらの２つの集計した数（すなわち、これらの２つのリソースの第２の推定値）の間の最大値は、ノードＮ1,1 を根とする部分木内のノードからすべてのデータを収集するために必要とされるタイムスロットの数を表す。すなわち、ノードＮ2,1 がその子ノードからデータを収集するために５個のタイムスロットが必要とされ、ノードＮ2,2 がその子ノードからデータを収集するために３個のタイムスロットが必要とされるとすると、ｍａｘ（３，５）、すなわち、多くとも５個のタイムスロットが、ノードＮ1,1 を根とする部分木内の深さレベル１＋１におけるノードによってデータを収集するために必要とされるものと判断することができる。１つ以上の実施形態において、この最も大きな数は、ノードＮ1,1 において決定される。深さ２のすべての父のタイムスロットの最も大きな数の決定の分散型実施態様では、この数も、ノードＮ1,1 によってその直接の親ノードへ送信することによってコンセントレーターノード（図３に示される例では、コンセントレーターノードＮ0 ）に向けて伝播することができる。
【0152】
ノードＮ1,1 と同様に、ノードＮ1,2 は、その子ノードＮ2,3 （それぞれＮ2,4 及びＮ2,5 ）から、そのようなノードによって求められたリソースの第２の推定値（リソースの第１の推定値を集計したもの）（ノードＮ2,3（それぞれＮ2,4 及びＮ2,5 ）上に２つ（それぞれ４つ及び１つ）のタイムスロットの数として示されている）を受信する。これらの集計した数（すなわち、これらの２つのリソースの第２の推定値）（２、４、及び１）の中の最大のものは、ノードＮ1,2 を根とする部分木内のノードからすべてのデータを収集するために必要とされるタイムスロットの数を表す。すなわち、ノードＮ2,3 がその子ノードからデータを収集するために２個のタイムスロットが必要とされ、ノードＮ2,4 がその子ノードからデータを収集するために４個のタイムスロットが必要とされ、ノードＮ2,5 がその子ノードからデータを収集するために１個のタイムスロットが必要とされるとすると、ｍａｘ（２，４，１）、すなわち、多くとも４個のタイムスロットが、ノードＮ1,2 を根とする部分木内の深さレベル１＋１におけるノードによってデータを収集するために必要とされるものと判断することができる。１つ以上の実施形態において、この最も大きな数は、ノードＮ1,2 において決定される。深さ２のすべての父のタイムスロットの最も大きな数の決定の分散型実施態様では、この数も、ノードＮ1,2 によってその直接の親ノードへ送信することによってコンセントレーターノード（図３に示される例では、コンセントレーターノードＮ0 ）に向けて伝播することができる。ノードＮ1,3 は、その子ノードＮ2,6 （それぞれＮ2,7 ）から、そのようなノードによって求められたリソースの第２の推定値（リソースの第１の推定値を集計したもの）（子ノードＮ2,6 （それぞれＮ2,7 ）上に３個（それぞれ５個）のタイムスロットの数として示されている）を受信する。これらの集計した数（すなわち、これらの２つのリソースの第２の推定値）（３及び５）の間の最大値は、ノードＮ1,3 を根とする部分木内のノードからすべてのデータを収集するために必要とされるタイムスロットの数を表す。すなわち、ノードＮ2,6 がその子ノードからデータを収集するために３個のタイムスロットが必要とされ、ノードＮ2,7 がその子ノードからデータを収集するために５個のタイムスロットが必要とされるとすると、ｍａｘ（３，５）、すなわち、多くとも５個のタイムスロットが、ノードＮ1,3 を根とする部分木内の深さレベル１＋１におけるノードによってデータを収集するために必要とされるものと判断することができる。１つ以上の実施形態において、この最も大きな数は、ノードＮ1,2 において決定される。深さ２のすべての父のタイムスロットの最も大きな数の決定の分散型実施態様では、この数も、ノードＮ1,3 によってその直接の親ノードへ送信することによってコンセントレーターノード（図３に示される例では、コンセントレーターノードＮ0,1 ）に向けて伝播することができる。
【0153】
深さレベル１の３つのノードを根とする部分木の深さレベル２におけるノードからデータを収集するために必要とされるタイムスロットの数にそれぞれ対応するタイムスロットのこれらの３つの最も大きな数（図３に示される例では、５、４、及び５）は、深さレベル２におけるノードのすべてのデータを収集するために必要とされるリソースの最大推定値（タイムスロットの最大数）を求めることができるように、コンセントレーターノードに伝播することができる。深さレベル２のそのようなタイムスロットの数は、レベル２のコンセントレーターノードによって受信されるデータ（タイムスロットの３つの最も大きな数を含む）に基づいて、受信されたデータの中で最も大きなタイムスロットの数として決定することができる。図３に示される例において、ｍａｘ（５，４，５）、すなわち、多くとも５個のタイムスロットが、木全体での深さレベル２におけるノードによってデータを収集するために必要とされるものと判断することができる。
【0154】
図３に示される深さレベル０のノード（コンセントレーターノードＮ0,1 ）の場合に、このノード内に示される最初の数字（１６個のタイムスロット）は、その子ノード（Ｎ1,1 、Ｎ1,2 及びＮ1,3 ）がそれらのデータを送信するためにそれぞれ必要とされる推定されたタイムスロットの数（７個、５個、及び４個のタイムスロット）の集計値（例えば、合計）に対応する。これらの推定されたタイムスロットの数は、そのような子ノードから受信される。ノード内に示される２番目の数字（９個のタイムスロット）は、深さレベル１において収集されるデータを送信するために必要とされるリソースの推定値にそれぞれ対応する、その子ノードによって伝播される推定されたタイムスロットの数（８、９、及び６）の中の最も大きな数に対応する。ノード内に示される３番目の数字（５個のタイムスロット）は、深さレベル２において収集されるデータを送信するために必要とされるリソースの推定値にそれぞれ対応する、その子ノードによって伝播される推定されたタイムスロットの数（５、４、及び５）の中の最も大きな数に対応する。
【0155】
従って、木内の様々な深さレベルにおけるデータ収集に必要とされるタイムスロットの数をコンセントレーターノードに向けて伝播するために、深さレベルｎにおける各ノードは、このノードを根とする部分木内の深さレベルｎ、ｎ＋１、…、Ｄにおけるデータ収集に必要とされるタイムスロットの数のリスト（ベクトルとして記憶することができる）を生成する（Ｄは、部分木内の最も深い深さレベル又は実施形態に応じて木全体内の最も深い深さレベルであり、コンセントレーターノードは木の最も小さなレベルに割り当てられる）。
【0156】
例えば、図３に示される木（Ｄ＝３）のコンセントレーターノード（深さレベル０）は、Ｄ－０と同じ長さ（又は次元）のリスト又はベクトル［１６，９，５］を生成し、ノードＮ1,1 （深さレベル１）は、Ｄ－１と同じ長さ（又は次元）のリスト又はベクトル［８，５］を生成し、ノードＮ1,2 （深さレベル１）は、リスト又はベクトル［９，４］を生成し、ノードＮ1,3 は、リスト又はベクトル［６，５］を生成し、深さレベル２のノードＮ2,1 （それぞれＮ2,2 、Ｎ2,3 、Ｎ2,4 、Ｎ2,5 、Ｎ2,6 及びＮ2,7 ）は、Ｄ－２と同じ長さ（又は次元）のリスト又はベクトル［５］（それぞれ［３］、［２］、［４］、［１］、［３］、及び［５］）を生成する。
【0157】
図４は、深さレベルｎのノードを根とする部分木内の深さレベルにおけるデータ収集にそれぞれ必要とされるタイムスロットの数のボトムアップ伝播（すなわち、コンセントレーターノードに向けた伝播）の例示的なプロセス（２０）を示している。
【0158】
図４に示されるように、父ノード（深さレベルｎ）は、その子ノードから、そのような父ノードを根とする部分木内の深さレベル（ｎ＋１，・・・，Ｄ）におけるノードによってデータを収集するために必要とされるタイムスロットの数の推定値のそれぞれのリストを取得する（２１）。
【0159】
父ノードは、その子ノードからデータを収集するために必要とされるタイムスロットの数のそれぞれの推定値（上述したように、そのような推定値は、実施形態に応じて、父ノード又はそれぞれの子ノードにおいて求めることができる）も取得し（２２）、自身がその子ノードからデータを収集するために必要とされるタイムスロットの数、すなわち、それ自身の深さレベルｎにおいてデータを収集するために必要とされるタイムスロットの数を求める。
【0160】
次いで、父ノードは、この父ノードを根とする部分木内の深さレベル（ｎ，ｎ＋１，・・・，Ｄ）におけるノードによってデータを収集するために必要とされるタイムスロットの数の推定値のリストを生成することができる（２３）。このリストの各項目は、部分木のそれぞれの深さレベルにおけるノードによってデータを収集するために必要とされるタイムスロットの数の推定値に対応する。上記リストの生成は、深さレベル（ｎ＋１，…，Ｄ）におけるノードによってデータを収集するために必要とされるタイムスロットの数の推定値のそれぞれのリストと、自身がその子ノードから、すなわち、それ自身の深さレベルｎにおいて、データを収集するために必要とされるタイムスロットの数の推定値とに基づいて行われる。
【0161】
父ノードを根とする部分木内の深さレベル（ｎ，ｎ＋１，…，Ｄ）におけるノードによってデータを収集するために必要とされるタイムスロットの数のリストは、父ノードによってそれ自身の父ノード（深さレベルｎ－１）へ送信され（２４）、図４に示されるプロセスは、コンセントレーターノードのレベル（例えば、レベル０）に達するまで、例えば、深さレベルｎ－１、次のｎ－２等におけるノードに対して、ループの一部として反復することができる。
【0162】
図３及び図４を参照して上記で説明されたように、本主題開示のデータ収集構成は、いくつかの実施形態において、ループに従って、すなわち、データ収集構成ループを反復して実行することができる。本主題開示の１つ以上の実施形態によるデータ収集構成は、例えば、木の同じ深さレベルにおけるネットワークのノードに対して、ループの各反復において実行することができる。加えて、上述したような、木のノードにおけるデータ収集の構成は、いくつかの後続の構成インスタンスを伴うことができ、例えば、データ収集が後続のインスタンスにおいても実行されるノードの場合には、このノードがそれ自身のデータをその父ノードへ送信する１つのインスタンスと、このノードがその子ノードから収集されるデータをその父へ送信する別のインスタンスとを伴うことができる。
【0163】
１つ以上の実施形態において、木の各深さレベルの必要とされるタイムスロットの数の推定値が求められ、コンセントレーターノードにおいて取得されると、コンセントレーターは、この結果（その成分がそれぞれ、木のそれぞれの深さレベルに必要とされるタイムスロットの数に対応するベクトルとして記憶することができる）をネットワーク全体にわたってブロードキャストすることができる。
【0164】
提案される構成方法は、次に、木の根ノードにおいて、木の深さレベルごとにこの各深さレベルにおけるノードによってデータを送信するために必要とされるリソースの最大推定値を含むデータセットを木のノードへ送信することを更に含むことができる。このデータセットは、対応するリソースの最大推定値（必要とされるタイムスロットの数）及び深さレベルの集合を含むアレイ（例えば、行列）とすることができる。
【0165】
図５は、１つ以上の実施形態におけるコンセントレーターノードにおいて実行される動作（３０）を示している。
【0166】
図５に示されるように、木のそれぞれの深さレベルに必要とされるタイムスロットの数の推定値のコンセントレーターによるトップダウン伝播は、１つ以上の実施形態において、コンセントレーターの深さレベルを除く木のすべての深さレベル（すなわち、コンセントレーターが深さレベル０にあると仮定すると、Ｄを木内の最も深い深さレベルであるとして、深さレベル１、…、Ｄ）におけるノードによってデータを収集するために必要とされるタイムスロットの数のそれぞれのリストをその子ノードから取得すること（３１）を含むことができる。
【0167】
コンセントレーターノードは、その子ノードからデータを収集するために必要とされるタイムスロットの数のそれぞれの推定値（上述したように、そのような推定値は、実施形態に応じて、コンセントレーターノード又はそれぞれの子ノードにおいて求めることができる）も取得し（３２）、自身がその子ノードからデータを収集するために必要とされるタイムスロットの数、すなわち、それ自身の深さレベル０においてデータを収集するために必要とされるタイムスロットの数を求める。
【0168】
次いで、コンセントレーターノードは、木のすべての深さレベル（０，１，…，Ｄ）においてデータを収集するために必要とされるタイムスロットの数の推定値のリストを生成することができる（３３）。このリストの各項目は、木のそれぞれの深さレベルにおいてデータを収集するために必要とされるタイムスロットの数の推定値に対応する。上記リストの生成は、深さレベル（１１，…，Ｄ）におけるノードによってデータを収集するために必要とされるタイムスロットの数の推定値のそれぞれのリストと、自身がその子ノードから、すなわち、それ自身の深さレベル０において、データを収集するために必要とされるタイムスロットの数の推定値とに基づいて行われる。
【0169】
１つ以上の実施形態において、木のそれぞれの深さレベルにおいてデータを収集するために必要とされるタイムスロットの数の推定値のリストは、上述した第１のデータ収集構成データに含めることができる。
【0170】
１つ以上の実施形態において、コンセントレーターノードは、木のそれぞれの深さレベルにおいてデータを収集するために必要とされるタイムスロットの数の推定値のリストをブロードキャストすることができ（３４）、そのため、木のすべてのノードは、そのようなリストを受信することができる。
【0171】
単なる例として与えられているにすぎない図５において使用されるブロードキャスト送信に代えて、データ収集に参加して、木のそれぞれの深さレベルにおいてデータを収集するために必要とされるタイムスロットの数の推定値のリストを含む第１のデータ収集構成データを受信することになるネットワークの各ノードの任意の適した送信方式、例えば、そのような第１のデータ収集構成データをユニキャスト又はマルチキャスト等する送信方式を使用することができることが当業者によって理解されるであろう。
【0172】
１つ以上の実施形態において、ネットワークのノードは、各フェーズ、すなわち、各深さレベルに使用されるタイムスロットの数の推定値を受信すると、次の情報項目のうちの１つ以上を取得することができる。すなわち、（１）各フェーズ（深さレベル）におけるすべてのタイムスロット数の合計としての全データ収集のタイムスロットの総数；（２）ノードが父として動作するフェーズ（深さレベル）、すなわち、深さレベルのシーケンスにおいて、そのノード自身の深さレベルの直後に続く深さレベルのタイムスロットの数；（３）ノードが父に変化する前に待たなければならないタイムスロットの数；及び（４）ノードが子に変化する前に待たなければならないタイムスロットの数、を取得することができる。
【0173】
上記ノードは、深さレベルｎにある場合には、その深さレベルに対応するデータ収集フェーズｎの間に、そのデータをいつ送信することができるのか、及び、いくつのタイムスロットの間に送信することができるのか知らない場合がある。従って、１つ以上の実施形態において、データを収集するためのスケジューリングデータを含む第２のデータ収集構成データを搬送するシグナリングが、各父からその子ノードのそれぞれに提供される。例えば、そのようなスケジューリングデータは、そのデータの送信のためのその子ノードのそれぞれへのタイムスロット割り当て、すなわち、各子ノード送信のスケジューリングを含むことができる。いくつかの実施形態において、そのようなスケジューリングは、データを収集するために必要とされるタイムスロットの総数に達するまで、ユーザー間のラウンドロビン方式によって、すなわち、ユーザーの間で交互にリソースを配信することによって、実行することができる。別の手法では、第１の子からデータを収集するために必要とされるタイムスロットの数に対応するタイムスロットの第１のセットが、上記第１の子に関連付けられ、第２の子以降についても同様である。実施形態に応じて、ラウンドロビンスケジューリングアルゴリズム、比例的公平スケジューリングアルゴリズム、最大スループットスケジューリングアルゴリズム等の任意の適したスケジューリング方式を使用することができる。
【0174】
従って、提案されるデータ収集構造を用いると、有利には、データ収集木内のリング深さレベルに従って各部分木においてデータ収集を作動させる高レベルスケジューリングを定義することができる。これによって、有利には、上述したように、部分木のスケジューリングのシグナリングが削減される。
【0175】
また、通常、このデータ収集フェーズのタイムスロットの数の推定値の中の最も大きな数が、これらの子ノードからのデータの収集から得られたものでない場合には、所与のデータ収集フェーズ（所与の深さレベルに対応する）について割り当てられるタイムスロットの量は、子ノードから収集されるデータをそれらの父（所与の深さレベルにある）に転送するために必要とされる集計したタイムスロットの数よりも多くなることが発生し得る。例えば、図３を参照すると、深さレベル２におけるノードのすべてのデータ収集に必要とされる最も大きなタイムスロットの数は、ｍａｘ（５，３，２，４，１，３，５）、すなわち、５に等しいが、これは、ノードＮ1,2 を根とする部分木内の深さレベル２におけるノードのすべてのデータ収集に必要とされる局所的な最も大きなタイムスロットの数であるｍａｘ（２，４，１）、すなわち、４に等しい数よりも大きい。そのような場合には、父ノードは、いずれにしてもすべての利用可能なタイムスロットを使用するように構成することができ、これは、各リンクのデータレートを減少させ、すべての子の送信間でエラーレートの平衡状態に到達するために有利であり得る。
【0176】
【0177】
上述したように、１つ以上の実施形態において、第１のデータ収集構成データは、データ収集方式に参加するネットワークの各ノードによって取得される。第１のデータ収集構成データは、いくつかの実施形態において、以下においてより詳細に説明される準静的な構成パラメータを含むことができる。実施形態に応じて、そのような第１のデータ収集構成データは、ノードが、コンセントレーターノードから（例えば、第１のデータ収集構成データのネットワーク内のブロードキャストを通じて）取得することができるか、又は、その父から取得することができる。第１のデータ収集構成データが、データ収集に参加するすべてのノードによって取得されると、本主題開示によるデータ収集は、いくつかの実施形態において以下のように実行することができる。
【0178】
１つ以上の実施形態において、データ収集を実行するノードは、父として動作するときに、木の最大の深さに達するまでその子、子の子等のそれらの子のすべてのデータを含む子のペイロードを収集及び集計することができる。ノードは、いくつかの実施形態において、この収集中に送信するデータを有する場合には、それ自身のデータも上記ペイロードに集計することができる。
【0179】
データ収集の各フェーズｎにおいて、父ノード及びその子を含むノードの各集合について、子からそれらの父へのＴＤＭＡ送信を実行するための送信時間リソースを含む第２のデータ収集構成データを生成することができる。いくつかの実施形態において、送信時間リソースは、干渉調整パラメータがある場合には、これらのパラメータに従って生成することができる。
【0180】
所与の深さレベルにおけるデータ収集が、各子ノードがそのペイロードデータを送信するために割り当てられたタイムスロットリソースを用いるＴＤＭＡ多重アクセス方式を使用する実施形態において、データ収集のフェーズｎ、すなわち、深さレベルｎにおけるネットワークのノードによるデータ収集について生成される送信時間リソースは、構成フェーズ中に取得された木のそれぞれの深さレベルにおけるデータを収集するために必要とされるタイムスロットの数の推定値に対応することができる。
【0181】
例えば、図６を参照すると、深さレベル２（深さレベル２における父ノードがそれらの子ノードからデータを収集することに対応するデータ収集のフェーズ２）におけるデータ収集の送信時間リソースは、５個のタイムスロットを含むことができ、深さレベル１（深さレベル１における父ノードがそれらの子ノードからデータを収集することに対応するデータ収集のフェーズ１）におけるデータ収集の送信時間リソースは、９個のタイムスロットを含むことができ、深さレベル０（深さレベル０におけるコンセントレーターノードがその子ノードからデータを収集することに対応するデータ収集のフェーズ０）におけるデータ収集の送信時間リソースは、１６個のタイムスロットを含むことができる。
【0182】
その場合に、データは、例えば、１つ以上の実施形態において本明細書で説明されたような各送信時間リソース内のＴＤＭＡ構成に従って、各ノードの子ノードのデータ送信をスケジューリングする多重アクセス方式を使用して、深さレベルｎにおけるノードについて同時に収集することができる。
【0183】
いくつかの実施形態において、父ノードは、その子ノードからデータを収集すると、その子ノードから収集されたデータにそれ自身のデータを集計することができる。
【0184】
フェーズ０の間、すなわち、コンセントレーターノードによって実行されるデータ収集の間、コンセントレーターは、それ自身の子ノードからデータを収集することができ、その結果、有利には、ネットワーク内のすべてのノードからそれぞれのペイロードデータが収集される。
【0185】
従って、データ収集は、有利には、木の同じ深さレベルにおけるノードについて同時に実行され、これによって、そのレイテンシーは減少し、その効率は高まる。
【0186】
図６に示されるように、ノードＮ2,1 は、フェーズ２の送信時間リソースの最初の３個のタイムスロットの間にその子ノードＮ3,1 からデータを収集し、次に、フェーズ２の送信時間リソースの最後の２個のタイムスロットの間にその子ノードＮ3,2 からデータを収集する。フェーズ２の同じ送信時間リソースの間に、ノードＮ2,2 は、フェーズ２の送信時間リソースの最初のタイムスロットの間にその子ノードＮ3,3 からデータを収集し、次に、フェーズ２の送信時間リソースの次の２個のタイムスロットの間にその子ノードＮ3,4 からデータを収集し、ノードＮ2,3 は、フェーズ２の送信時間リソースの最初の２個のタイムスロットの間にその子ノードＮ3,5 からデータを収集し、ノードＮ2,4 は、フェーズ２の送信時間リソースの最初の４個のタイムスロットの間にその子ノードＮ3,6 からデータを収集し、ノードＮ2,5 は、フェーズ２の送信時間リソースの最初のタイムスロットの間にその子ノードＮ3,7 からデータを収集し、ノードＮ2,6 は、フェーズ２の送信時間リソースの最初の３個のタイムスロットの間にその子ノードＮ3,8 からデータを収集し、ノードＮ2,7 は、フェーズ２の送信時間リソースの最初の２個のタイムスロットの間にその子ノードＮ3,9 からデータを収集し、次に、フェーズ２の送信時間リソースの最後の３個のタイムスロットの間にその子ノードＮ3,10からデータを収集する。
【0187】
フェーズ１（９個のタイムスロットの持続時間）の送信時間リソース内において、ノードＮ1,1 は、フェーズ１の送信時間リソースの最初の６個のタイムスロットの間にその子ノードＮ2,1 からデータを収集し、次に、フェーズ１の送信時間リソースの次の２個のタイムスロットの間にその子ノードＮ2,2 からデータを収集し（従って、フェーズ１の送信時間リソースの９個のタイムスロットのうちの８個しか使用しない）、ノードＮ1,2 は、フェーズ１の送信時間リソースの最初の４個のタイムスロットの間にその子ノードＮ2,3 からデータを収集し、フェーズ１の送信時間リソースの次の３個のタイムスロットの間にその子ノードＮ2,4 からデータを収集し、次に、フェーズ１の送信時間リソースの最後の２個のタイムスロットの間にその子ノードＮ2,5 からデータを収集し（従って、フェーズ１の送信時間リソースの９個のタイムスロットのすべてを使用する）、ノードＮ1,3 は、フェーズ１の送信時間リソースの最初の２個のタイムスロットの間にその子ノードＮ2,6 からデータを収集し、次に、フェーズ１の送信時間リソースの次の４個のタイムスロットの間にその子ノードＮ2,7 からデータを収集する（フェーズ１の送信時間リソースの９個のタイムスロットのうちの６個しか使用しない）。
【0188】
フェーズ０（１６個のタイムスロットの持続時間）の送信時間リソース内において、コンセントレーターノードＮ0 は、フェーズ０の送信時間リソースの最初の７個のタイムスロットの間にその子ノードＮ1,1 からデータを収集し、フェーズ０の送信時間リソースの次の５個のタイムスロットの間にその子ノードＮ1,2 からデータを収集し、次に、フェーズ０の送信時間リソースの最後の４個のタイムスロットの間にその子ノードＮ1,3 からデータを収集する。
【0189】
同じフェーズの間のデータ収集が（このデータ収集フェーズに対応する深さレベルの父ノードの間で）同時に実行される実施形態において、特に、子ノードとして動作し、その結果、データをそれらのそれぞれの父ノードへ送信し、データ収集に関与するノードが地理的に互いに接近して位置している場合には、図７Ａに示されるように、干渉が発生する場合がある。
【0190】
図７Ａにおける点線は、同じ深さレベルのノードの間に発生する干渉を示している。例えば、子ノードＮ2,3 からその父ノードＮ1,1 へのデータの送信は、子ノードＮ2,5 からその父ノードＮ1,3 へのデータの送信と干渉するものとして示されている。
【0191】
そのような干渉と戦う従来の方法は、送信機間に直交リソースを割り当てることである。いくつかの実施形態において、直交時間リソースを割り当てることができ、すなわち、そのような直交リソースを時間領域において送信機間に割り当てることができる。しかしながら、時間領域において直交リソースを割り当てると、その結果、送信がもはや同時ではなくなるので、データ収集レイテンシーが増加する。
【0192】
いくつかの周波数チャネルがネットワークにおいて送信リソースとして利用可能である他の実施形態において、同じ深さレベルにおける父ノードは、干渉が発生しないように、既定の周波数ギャップによって分離される場合があり、別個の周波数チャネル上で受信を行うように構成することができる。子ノードも、そのような別個の周波数チャネル上で送信を行うように構成することができる。例えば、子ノードは、５ＭＨｚ帯域幅の１６個の異なる周波数チャネルを使用することができるＩＳＭ帯域において５ＭＨｚ信号を送信するように構成することができる。
【0193】
そのような実施形態では、同じ深さレベルｎの２つの隣接する父が同じ周波数チャネルを使用しない周波数計画を使用することができる。同じ深さレベルの隣接する１対の父は、同じ父ノードの子ノードである可能性が高いので、この周波数計画は、図７Ｂに示されるように、深さレベルｎのノードに対して、深さレベルｎ－１のそれらのそれぞれの父が実行することができる。父ノードがＫ個の子を有し、Ｌ＞Ｋ－１個のチャネルが存在する場合には、父ノードは、Ｌ個のチャネルの中からＫ個の異なるチャネルを選択することができる。
【0194】
従って、各父は、その子ノードのそれぞれに異なる周波数チャネルを長期構成パラメータとして提供することもでき、１つ以上の実施形態において、各部分木マスターは、その子によって管理される部分木の周波数計画を定義することができる。これによって、有利には、向上した効率を有する部分木間干渉管理が可能になる。
【0195】
それにもかかわらず、干渉が２つ以上のノードによって経験される場合には、例えば、干渉を経験している子ノードの新たな周波数チャネルをランダムに選択することによって、周波数計画を父ノードによって動的に調整することができる。よりロバストなグラフ彩色アルゴリズムを使用して、干渉が残存していないことを確認することができる。例えば、いくつかの実施形態において、父ノードは、その子ノードが周波数計画について、それら自身の子ノードに対して父ノードとして動作するときに、上記その子ノードによって管理される周波数計画を調整することができる。
【0196】
１つ以上の実施形態において、データ収集レイテンシーは、２つ以上の深さレベルの同時のデータ収集を実行することによって更に削減することができる。同時のデータ収集を実行する深さレベル候補は、好ましくは、同時のデータ収集が、データの収集に影響を及ぼす干渉を生成しないように選ぶことができる。これは、本主題開示によるリングベースのデータ収集フェーズの使用によって可能になる。
【0197】
いくつかの実施形態において、２つのリングが、互いに十分異なる深さレベルのシーケンスにおける深さインデックスを有する限り、それらの２つのリングの２つのノード間のそれぞれの距離は、必要とされる分離を提供するのに十分なものであり、その結果、それらの２つのノードの送信によって生成される干渉レベルは低くなると考えることができる。
【0198】
図８は、いくつかのリングの同時データ収集を示すとともに、外側のリングからコンセントレーターへのデータ収集が６つの同時データ収集フェーズを必要とすることを示している。第１の同時データ収集フェーズの間に、深さレベル６及び深さレベル３のデータ収集が同時に（すなわち、同じ送信時間リソースを使用して）実行される。すなわち、データは、深さレベル６（上述した実施形態のフェーズ５に対応する）におけるノードから収集されるとともに、データは、同時に、深さレベル３（上述した実施形態のフェーズ２に対応する）におけるノードから収集される。後続の第２の同時データ収集フェーズの間に、深さレベル５及び深さレベル２のデータ収集が同時に実行される。第３の同時データ収集フェーズ（第２の同時データ収集フェーズに続く）の間に、深さレベル４及び１のデータ収集が同時に実行される。第４の同時データ収集フェーズの間に、深さレベル３のデータ収集が同時に実行される。このデータ収集は、父ノードによって情報を中継することのみにその本質がある。なぜならば、父ノード自身のデータは、第１の同時データ収集フェーズの間に既に収集されているからである。第５の同時データ収集フェーズの間に、深さレベル２のデータ収集が同時に実行される。このデータ収集は、父ノードによって情報を中継することのみにその本質がある。なぜならば、父ノード自身のデータは、第２の同時データ収集フェーズの間に既に収集されているからである。最後に、コンセントレーターが、第３の同時データ収集フェーズの間に受信されていない残りのすべてのデータを最後の同時データ収集フェーズの間に収集する。この例では、深さ１、２、及び３のリングは、第３の同時データ収集フェーズの終わりに既に収集されており、第４の同時データ収集フェーズの開始時にそれらの深さレベルから収集されるデータはない。従って、後続の同時データ収集フェーズ（図８の例では、第４の同時データ収集フェーズ、第５の同時データ収集フェーズ、及び第６の同時データ収集フェーズ）においてデータをコンセントレーターに転送するタイムスロットの数は、深さ３、２、及び１のノードのデータが付加されるべき実施形態に関して削減される。
【0199】
これによって、更に有利には、いくつかの実施形態において、いくつかのリングが十分に分離されている場合には、それらのリングの同時のデータ収集（例えば、リング１及び４が同時に作動される）を通じて、時間周波数再利用の改善された調整及び制御（衝突及び干渉の制御）が可能になり、これによって、データ収集時間を削減することが可能になる。
【0200】
２つ以上の深さレベルのデータ収集が同時に実行されるこれらの実施形態において、コンセントレーターノードは、いくつかの構成フェーズを並列に動作させるように構成することができる。各メタフェーズは、構成フェーズを開始するコンセントレーターによってブロードキャストされる深さのサブセットの収集を扱う。
【0201】
データ収集及び構成は、同時リング収集がない上述した実施形態に従って実行することができ、唯一の相違は、ノードがメタフェーズの深さの集合に属しない場合には、そのノードは、システム内で送信するそれ自身のデータを有していないかのように動作するということである。これは、ノードが、シグナリングフェーズの間にそれ自身のデータペイロードとともに転送されるペイロードを増加させないことと、構成フェーズにおいてそのデータをペイロードに付加しないこととを意味する。
【0202】
いくつかの実施形態において、メタフェーズは、収集される深さのインデックスによって特徴付けることができる。例えば、図８について、２つのメタフェーズは｛１，２，３｝及び｛４，５，６｝である。各ノードは、メタフェーズベクトルからその役割を推論することができる。すなわち、メタフェーズベクトルにおける最大数は、同時データ収集フェーズの数（この例では６）及び第１のデータ収集構成ベクトルの長さである。例えば、深さ３のノードは、３が第１のメタフェーズに属するので、第１の同時データ収集フェーズにおいてそのデータを送信することと、第３の同時データ収集フェーズにおいてそのデータを付加することなく情報を中継することとを知っている。メタフェーズベクトル｛ｐ１，ｐ２，…，ｐｍ｝の実施形態において、ｍａｘ（ｐ１，ｐ２，…，ｐｍ）－ｄ番目の同時データ収集フェーズの間に、深さｄにおけるノードを父として作動させることができる。メタフェーズベクトルの最も深い深さにおけるノードは、父として決して作動されない場合がある。ｍａｘ（ｐ１，ｐ２，…，ｐｍ）よりも大きな深さｄにおけるノードは、メタフェーズベクトル｛ｐ１，ｐ２，…，ｐｍ｝によって特徴付けられるメタフェーズの間にそれ自身のデータを決して送信しない場合がある。
【0203】
さらに、いくつかの実施形態において、第１の同時データ収集フェーズの間のリング３及び６、第２の同時データ収集フェーズの間のリング２及び５、第３の同時データ収集フェーズの間のリング１及び４の同時収集について定められるタイムスロットの数は、データ収集のそれぞれについて独立に定められるタイムスロットの数の間で最も大きな数でなければならない。従って、コンセントレーターノードは、各同時データ収集の構成を並列に受信した後、フェーズにおける同時データ収集に関連したタイムスロットの最大数を求め、この結果を第１のデータ収集構成としてブロードキャストすることができる。従って、所与のメタフェーズ構成について、コンセントレーターは、いくつかの実施形態において、深さごとのタイムスロットの最大数のベクトルを受信する。次に、コンセントレーターは、各メタフェーズの異なるベクトルの中で深さごとの最大値を適用し、結果のベクトルを各フェーズに使用されるべき最終タイムスロット数として、メタフェーズ構成とともにブロードキャストする。メタフェーズ構成から、ノードは、いつ受信及び送信すべきか、及び、それら自身のデータを付加すべきか否かを知る。
【0204】
提案される方法は、有利には、分散形式で、すなわち、本主題開示の実施形態によるデータ収集を実行するコンピュータネットワークの各ノードによって、実行することができる。
【0205】
１つ以上の実施形態において、データ収集構成フェーズは、以下の動作を含むことができる。
【0206】
Ｃ１：分散形式において、集計されたデータのペイロードを各ノードにおいて求めること。例えば、各ノードは、子ノードとして動作するデータ収集フェーズ中にその父へ送信しなければならない集計したペイロードデータを求める。
【0207】
Ｃ２：分散形式において、（父と子との間の各リンクについて）、集計されたペイロードデータを各ノードからそれらの父に転送するために必要とされるタイムスロットの数の推定値を求めること：例えば、父は、その後、そのようなペイロード（その子ノードから受信したもの）を、場合によっては、この父のペイロードとともにそれ自身の父へ送信するために必要となるタイムスロットの数の推定値を求める。
【0208】
Ｃ３：準集中型形式（各ノードにおける決定及びコンセントレーターにおける最終決定のボトムアップ伝播）において、各データ収集フェーズに必要とされるタイムスロットの数を求めること。
【0209】
Ｃ４：各フェーズに必要とされるタイムスロットの最終の数をコントラクターによってシステム内のすべてのノードにブロードキャストすること。
【0210】
Ｃ５：分散形式（各父による）において、各子ノードがそのデータ（各子ノードのスケジューリング）を送信するために使用するタイムスロットを決定すること。
【0211】
Ｃ６：任意選択として、各子が父として動作しているときに各子が使用することができる干渉調整パラメータを求めること。
【0212】
そのような実施形態において、データ収集は、次に、以下の動作を含むことができる。
【0213】
ＤＣ１：データ収集の各フェーズｎにおいて、父及びその子の各集合について、干渉調整パラメータがある場合には、これらのパラメータに従って、子からそれらの父にＴＤＭＡ送信を実行するためのフレームを定義すること。
【0214】
ＤＣ２：各フレーム内でＴＤＭＡ構成に従ってデータを収集すること。
【0215】
ＤＣ３：各父について、それら自身のデータ（存在する場合）を、それらの子の収集されたデータに集計すること。
【0216】
ＤＣ４：コンセントレーターについて、フェーズ０の間に、その子のすべてのデータを収集し、集計されたデータからすべてのノードのデータを回復すること。
【0217】
本主題開示の別の態様によれば、プロセッサと、このプロセッサに動作可能に結合されたメモリとを備えるコンピュータネットワークにおいて、ネットワークノードとして機能するように構成される装置であって、プロセッサは、コンピュータネットワークを管理する上記方法を実行するように構成される装置も提案される。
【0218】
図９は、本主題開示の実施形態によるネットワーク管理機構を使用するように構成される例示的なネットワークノード１を示している。
【0219】
ネットワークノード１は、制御エンジン２と、ネットワーク管理エンジン３と、データ通信エンジン４と、メモリ５と、電源（例えば、電池、プラグイン電源等）（図示されない）とを含む。
【0220】
図９に示されるアーキテクチャにおいて、ネットワーク管理エンジン３、データ通信エンジン４、及びメモリ５は、すべて制御エンジン２を通して互いに動作可能に結合される。
【0221】
１つの実施形態において、ネットワーク管理エンジン３は、本明細書で説明されたようなネットワーク管理のための提案される方法の実施形態の種々の態様を実行するように構成される。
【0222】
１つの実施形態において、データ通信エンジン４は、データパケットを受信及び送信し、受信したパケットを処理するように構成される。
【0223】
制御エンジン２はプロセッサを含み、プロセッサは、任意の適切なマイクロプロセッサ、マイクロコントローラー、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ：Field Programmable Gate Arrays）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：Application Specific Integrated Circuits）、デジタル信号処理チップ、及び／又はステートマシン、又はそれらの組み合わせとすることができる。種々の実施形態によれば、コンピュータの１つ以上を、並列計算を提供するための複数のプロセッサを有するマルチプロセッサコンピュータとして構成することができる。また、制御エンジン２は、プロセッサによって実行されるときに、プロセッサに本明細書において説明される要素を実行させるコンピュータプログラム命令又はソフトウェアコードを記憶することができ、限定はしないが、メモリ５等のコンピュータ記憶媒体を備えることができるか、又はコンピュータ記憶媒体と通信することができる。さらに、メモリ５は、ネットワークノード１が属するコンピュータネットワークを表すデータ構造を記憶することができ、制御エンジン２に結合され、それに関連付けて記憶されるデータパケットの管理及び処理を容易にするためにデータ通信エンジン４及びネットワーク管理エンジン３とともに動作可能な任意のタイプのデータ記憶コンピュータ記憶媒体とすることができる。
【0224】
本主題開示の実施形態において、ネットワークノード１は、本明細書において説明されたネットワーク管理方法を実行するように構成される。
【0225】
図９を参照しながら図示及び説明されるネットワークノード１は、一例として与えられるにすぎないことは理解されよう。数多くの他のアーキテクチャ、動作環境、及び構成が可能である。ノードの他の実施形態は、より少ない数、又はより多くの数の構成要素を含む場合があり、図９に示されるネットワークノード構成要素に関して説明された機能のいくつか又はすべてを組み込む場合がある。従って、制御エンジン２、ネットワーク管理エンジン３、データ通信エンジン４及びメモリ５がネットワークノード１の一部として示されるが、構成要素２～５の場所及び制御に関して制約は課せられない。詳細には、他の実施形態では、構成要素２～５は、異なるエンティティ又はコンピューティングシステムの一部とすることができる。
【0226】
本主題開示による実施形態の利点には、以下のものが含まれる。
【0227】
最適化されたデータ収集時間：経路選択及びスケジューリングのアルゴリズムは、データ収集時間である大域的な効用関数に基づいて決定を行うことができる。
【0228】
高スケーラビリティ：本解決策は、少数のノードのネットワークから１００００ノードを越えるネットワークに至るまで使用することができる。この要件によって、従来技術の最適化された解決策のほとんどを考慮する余地はない。
【0229】
低シグナリング：経路選択及びスケジューリングのシグナリングのオーバーヘッドは低く維持される。これは、最適化されたデータ収集時間を提供する従来技術の解決策には当てはまらない。
【0230】
低コスト：提案される解決策は、各ノードにおける処理複雑度を妥当なレベルで引き続き維持しながら分配形式で実施することができる。
【0231】
進化型物理レイヤ認識（advanced physical layer aware）：提案される解決策は、適応変調機構及びデータ集約機構に適合している。
【0232】
セルフヒーリング：容易且つ反応的な構成。
【0233】
本発明は或る特定の好ましい実施形態との関連で開示されてきたが、そのシステム、デバイス、及び方法の或る特定の利点、特徴及び態様は、種々の他の実施形態において実現される場合があることは理解されたい。さらに、本明細書において説明される種々の態様及び特徴は、別々に実施するか、互いに組み合わせるか、又は互いに代用することができること、並びに特徴及び態様の種々の組み合わせ及び部分的な組み合わせを行うことができ、それでも本発明の範囲に入ることを意図している。さらに、上記のシステム及びデバイスは、好ましい実施形態において説明されたモジュール及び機能のすべてを含む必要はない。
【0234】
本明細書において説明される情報及び信号は、種々の異なる技術及び技法のいずれかを用いて表すことができる。例えば、データ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、及びチップは、電圧、電流、電磁波、磁界若しくは磁気粒子、光場若しくは光子、又はその任意の組み合わせによって表すことができる。
【0235】
実施形態によっては、本明細書において説明された方法のいずれかの或る特定の動作、イベント、又は機能は、異なる順序において実行することができるか、追加されるか、統合されるか、又はすべて除外される場合がある（例えば、方法を実施するために、説明されるすべての動作又はイベントが必要とされるとは限らない）。さらに、或る特定の実施形態では、動作又はイベントは、順次にではなく、同時に実行される場合がある。
【図1A】
【図1B】
【図1C】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7A】
【図7B】
【図8】
【図9】
