(57)【要約】【課題】未使用リソースを効率良く利用することで無線通信機器の送信機会を増加させるとともに、未使用リソースを束ねて同時に利用することで無線通信の伝送速度を向上させる無線通信装置を実現する。【解決手段】無線通信装置１００では、予測部による予測処理によって取得された予測パターンから、複数の周波数帯域、複数のチャネルのアイドル状態の継続時間を予測する。そして、無線通信装置１００では、送信権を獲得したチャネルについてアイドル状態の継続時間を上記予測部により予測し、予測したアイドル状態の継続時間に基づいて、最大待機期間を特定する。そして、無線通信装置１００では、最大待機期間内に、送信権を獲得できる他のチャネルの有無を判定し、送信権を獲得できる他のチャネルがあれば、当該他のチャネルと最初に送信権を獲得したチャネルとを束ねて利用した同時並行通信を行う。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の周波数帯域および／または複数のチャネルを用いて無線通信を行う無線通信装置であって、
前記複数のチャネルのうちの１つのチャネルが送信権を獲得したときの時刻に基づいて設定される開始時刻からのチャネルのアイドル状態の継続時間を予測する予測部と、
送信権を獲得したチャネルについて、前記予測部により予測されたアイドル状態の継続時間を最大待機期間に設定し、当該最大待機期間内に送信権を獲得できる、送信権を獲得したチャネル以外のチャネルがあるか否かを判定する判定部と、
当該最大待機期間内に送信権を獲得できる、送信権を獲得したチャネル以外のチャネルがあると判定された場合、当該チャネルと、送信権を獲得したチャネルとを用いて、データを送信する送信部と、
を備える無線通信装置。
【請求項２】
前記予測部は、学習処理により構築される学習モデルによる予測処理を実行するものであり、
前記予測部は、自装置が送信しているときに学習処理を実行しない、
請求項１に記載の無線通信装置。
【請求項３】
前記予測部は、学習処理により構築される学習モデルによる予測処理を実行するものであり、
前記予測部は、学習処理を実行している期間において、自装置が外部に送信したことを検知した場合、当該学習処理により取得されたパラメータによる前記学習モデルの更新処理を行わない、
請求項１に記載の無線通信装置。
【請求項４】
学習モデルは、ＰＮＮによるモデルである、
請求項１から３のいずれかに記載の無線通信装置。
【請求項５】
複数の周波数帯域および／または複数のチャネルを用いて無線通信を行うための無線通信方法であって、
前記複数のチャネルのうちの１つのチャネルが送信権を獲得したときの時刻に基づいて設定される開始時刻からのチャネルのアイドル状態の継続時間を予測する予測ステップと、
送信権を獲得したチャネルについて、前記予測ステップにより予測されたアイドル状態の継続時間を最大待機期間に設定し、当該最大待機期間内に送信権を獲得できる、送信権を獲得したチャネル以外のチャネルがあるか否かを判定する判定ステップと、
当該最大待機期間内に送信権を獲得できる、送信権を獲得したチャネル以外のチャネルがあると判定された場合、当該チャネルと、送信権を獲得したチャネルとを用いて、データを送信する送信ステップと、
を備える無線通信方法。
【請求項６】
請求項５に記載の無線通信方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、無線通信技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、無線ＬＡＮ等の無線通信のトラヒックは増加の一途を辿っており、周波数利用効率の向上は急務である。実際の無線通信環境（例えば、無線ＬＡＮの環境）において、混雑している帯域、無線チャネル（以降、単に「チャネル」という）が存在する一方で、未使用のリソースが様々な帯域やチャネルに散在している。無線通信の需要増加に応えるためには、未使用リソースの活用が不可欠である。
【０００３】
無線通信環境を改善するために、（１）無線通信機器の送信機会を増加させることや、（２）無線通信の伝送速度を向上させることが重要となる。
【０００４】
例えば、無線通信システムにおいて、複数の周波数帯・チャネルを同時にキャリアセンスし、散在する未使用リソースを検出する。そして、検出した未使用リソースを効率良く利用することで、送信機会を増加させることができる。また、無線通信システムにおいて、検出した未使用リソースを束ねて同時に利用することで、無線通信の伝送速度を向上させることが可能となる。
【０００５】
例えば、特許文献１、２には、無線通信の伝送速度を向上させるために、使用周波数帯域の異なる複数の無線ＬＡＮ規格（例えば、２．４ＧＨｚ帯無線ＬＡＮ規格と５ＧＨｚ帯無線ＬＡＮ規格）を選択あるいは並行利用するヘテロジニアス型コグニティブ無線技術の開示がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１１−２１１４３３号公報
【特許文献２】特開２０１３−１８７５６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記の技術（特許文献１、２に開示されている技術）では、複数のリソースを同時に利用し同時並行に通信する場合、どのようにリソースの分配を行い、送信タイミングをどのようにすべきかについては、明確にされておらず、リソースの配分、送信タイミングを適切に決定することは困難である。
【０００８】
そこで、本発明は、上記課題に鑑み、未使用リソースを効率良く利用することで無線通信機器の送信機会を増加させるとともに、未使用リソースを束ねて同時に利用することで無線通信の伝送速度を向上させる無線通信装置、無線通信方法、および、プログラムを実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するために、第１の発明は、複数の周波数帯域および／または複数のチャネルを用いて無線通信を行う無線通信装置であって、予測部と、判定部と、送信部と、を備える。
【００１０】
予測部は、複数のチャネルのうちの１つのチャネルが送信権を獲得したときの時刻に基づいて設定される開始時刻からのチャネルのアイドル状態の継続時間を予測する。
【００１１】
判定部は、送信権を獲得したチャネルについて、予測部により予測されたアイドル状態の継続時間を最大待機期間に設定し、当該最大待機期間内に送信権を獲得できる、送信権を獲得したチャネル以外のチャネルがあるか否かを判定する。
【００１２】
送信部は、当該最大待機期間内に送信権を獲得できる、送信権を獲得したチャネル以外のチャネルがあると判定された場合、当該チャネルと、送信権を獲得したチャネルとを用いて、データを送信する。
【００１３】
この無線通信装置では、予測部による予測処理によって取得された予測パターンから、複数の周波数帯域、複数のチャネルのアイドル状態の継続時間を予測する。そして、この無線通信装置では、送信権を獲得したチャネルについてアイドル状態の継続時間を上記予測部により予測し、予測したアイドル状態の継続時間に基づいて、最大待機期間を特定する。そして、この無線通信装置では、最大待機期間内に、送信権を獲得できる他のチャネルの有無を判定し、送信権を獲得できる他のチャネルがあれば、当該他のチャネルと最初に送信権を獲得したチャネルとを束ねて利用した同時並行通信を行う。
【００１４】
このように、この無線通信装置では、未使用リソースを効率良く利用することで無線通信機器の送信機会を増加させるとともに、未使用リソースを束ねて同時に利用することで無線通信の伝送速度を向上させることができる。
【００１５】
第２の発明は、第１の発明であって、予測部は、学習処理により構築される学習モデルによる予測処理を実行するものである。予測部は、自装置が送信しているときに学習処理を実行しない。
【００１６】
これにより、この無線通信装置では、予測部の学習処理において、自装置からの送信データがないときの学習データによる更新のみを行うことで、高精度に予測できる予測部（予測モデル）を構築することができる。さらに、この無線通信装置では、上記処理により構築した予測モデルを用いた高精度な予測処理によって取得された予測パターンから、複数の周波数帯域、複数のチャネルのアイドル状態の継続時間を高精度に予測することができる。
【００１７】
第３の発明は、第１の発明であって、予測部は、学習処理により構築される学習モデルによる予測処理を実行するものである。予測部は、学習処理を実行している期間において、自装置が外部に送信したことを検知した場合、当該学習処理により取得されたパラメータによる学習モデルの更新処理を行わない。
【００１８】
これにより、この無線通信装置では、予測部の学習処理において、自装置からの送信データがないときの学習データによる更新のみを行うことで、高精度に予測できる予測部（予測モデル）を構築することができる。さらに、この無線通信装置では、上記処理により構築した予測モデルを用いた高精度な予測処理によって取得された予測パターンから、複数の周波数帯域、複数のチャネルのアイドル状態の継続時間を高精度に予測することができる。
【００１９】
第４の発明は、第１から第３のいずれかの発明であって、学習モデルは、ＰＮＮによるモデルである。
【００２０】
これにより、この無線通信装置では、学習モデルをＰＮＮによるモデルとすることができる。
【００２１】
第５の発明は、複数の周波数帯域および／または複数のチャネルを用いて無線通信を行うための無線通信方法であって、予測ステップと、判定ステップと、送信ステップと、を備える。
【００２２】
予測ステップは、複数のチャネルのうちの１つのチャネルが送信権を獲得したときの時刻に基づいて設定される開始時刻からのチャネルのアイドル状態の継続時間を予測する。
【００２３】
判定ステップは、送信権を獲得したチャネルについて、予測ステップにより予測されたアイドル状態の継続時間を最大待機期間に設定し、当該最大待機期間内に送信権を獲得できる、送信権を獲得したチャネル以外のチャネルがあるか否かを判定する。
【００２４】
送信ステップは、当該最大待機期間内に送信権を獲得できる、送信権を獲得したチャネル以外のチャネルがあると判定された場合、当該チャネルと、送信権を獲得したチャネルとを用いて、データを送信する。
【００２５】
これにより、第１の発明と同様の効果を奏する無線通信方法を実現することができる。
【００２６】
第６の発明は、第５の発明である無線通信方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【００２７】
これにより、第１の発明と同様の効果を奏する無線通信方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを実現することができる。
【発明の効果】
【００２８】
本発明によれば、未使用リソースを効率良く利用することで無線通信機器の送信機会を増加させるとともに、未使用リソースを束ねて同時に利用することで無線通信の伝送速度を向上させる無線通信装置、無線通信方法、および、プログラムを実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】第１実施形態に係る無線通信装置１００の概略構成図。
【図２】第１実施形態に係る無線通信装置１００の予測判定処理部６の概略構成図。
【図３】第１実施形態に係る無線通信装置１００の予測部６３の概略構成図。
【図４】予測処理部６３５を確率的ニューラルネットワークＰＮＮを用いて構成する場合の予測処理部６３５の概略構成図。
【図５】第１実施形態に係る無線通信装置１００のパラメータ調整部６３６の概略構成図。
【図６】チャネルのビジー状態／アイドル状態を示す時系列のデータＸｉについて説明するための図。
【図７】シリアルデータＤｓ１から予測処理用データＤａｔａ＿Ｐと、目標データＤａｔａ＿Ｔとを生成する方法を説明するための図。
【図８】入力データｘ（データＤａｔａ＿Ｐ）と、各クラスの放射基底関数データｇｃとの関係を示すグラフである。
【図９】入力データｘ（データＤａｔａ＿Ｐ）と、各クラスの放射基底関数データｇｃとの関係を示すグラフであり、予測処理部６３５での追加処理を説明するための図。
【図１０】入力データｘ（データＤａｔａ＿Ｐ）と、各クラスの放射基底関数データｇｃとの関係を示すグラフであり、予測処理部６３５での置換処理を説明するための図。
【図１１】無線通信装置１００から送信された通信データと、データＤ＿ｓｅｎｔと、学習期間とを示すタイミングチャート。
【図１２】モードと、無線通信装置１００から送信された通信データと、学習期間とを示すタイミングチャート。
【図１３】無線通信装置１００におけるデータ送信処理を説明するための図。
【図１４】無線通信装置１００におけるデータ送信処理を説明するための図。
【図１５】無線通信装置１００におけるデータ送信処理のフローチャート。
【図１６】ＣＰＵバス構成を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
［第１実施形態］
第１実施形態について、図面を参照しながら、以下、説明する。
【００３１】
＜１．１：無線通信装置の構成＞
図１は、第１実施形態に係る無線通信装置１００の概略構成図である。
【００３２】
図２は、第１実施形態に係る無線通信装置１００の予測判定処理部６の概略構成図である。
【００３３】
図３は、第１実施形態に係る無線通信装置１００の予測部６３の概略構成図である。
【００３４】
図４は、予測処理部６３５を確率的ニューラルネットワークＰＮＮを用いて構成する場合の予測処理部６３５の概略構成図である。
【００３５】
図５は、第１実施形態に係る無線通信装置１００のパラメータ調整部６３６の概略構成図である。
【００３６】
無線通信装置１００は、図１に示すように、データ分離部１と、送信制御部２と、Ｎ個（Ｎ：自然数）の送信部である第１送信部Ｔｘ１〜第Ｎ送信部ＴｘＮと、チャネル利用状況観測部３と、受信制御部４と、Ｎ個（Ｎ：自然数）の受信部である第１受信部Ｒｘ１〜第Ｎ送信部ＲｘＮと、データ統合部５と、予測判定処理部６と、を備える。
【００３７】
データ分離部１は、データＤｉｎと、送信制御部２から出力される制御信号Ｃｔｌ＿ｄｉｖとを入力する。データ分離部１は、制御信号Ｃｔｌ＿ｄｉｖに従い、データＤｉｎに対してデータ分割処理、または、データ選択処理を行う。
（１）データ分割処理を行う場合、データ分離部１は、制御信号Ｃｔｌ＿ｄｉｖに従い、第１送信部Ｔｘ１〜第Ｎ送信部ＴｘＮのそれぞれに出力するデータＤ１１〜Ｄ１Ｎを生成し、生成したデータＤ１１〜Ｄ１Ｎを、それぞれ、第１送信部Ｔｘ１〜第Ｎ送信部ＴｘＮに出力する。なお、データ分離部１は、第１送信部Ｔｘ１〜第Ｎ送信部ＴｘＮのいずれか２つ以上に出力するデータを生成し、生成したデータを該当する第１送信部Ｔｘ１〜第Ｎ送信部ＴｘＮのいずれか２つ以上に出力してもよい。なお、この場合、データ分割処理のもとのデータを特定するために、分割された各データに、ヘッダ情報（分割したデータを元通りに統合するために必要な情報（例えば、分割元を特定するための情報）を付加してもよい。
（２）データ選択処理を行う場合、データ分離部１は、制御信号Ｃｔｌ＿ｄｉｖに従い、第１送信部Ｔｘ１〜第Ｎ送信部ＴｘＮのいずれか１つを選択し、選択した送信部に出力するデータ（データＤ１１〜Ｄ１Ｎのいずれか１つ）を生成し、生成したデータを該当する送信部（選択した送信部）に出力する。
【００３８】
送信制御部２は、無線通信装置１００における送信処理の制御を行う機能部であり、無線通信装置１００の各機能部を制御する制御部（不図示）から出力されるモード制御信号ＣＴＬ＿ｍｏｄｅを入力する。送信制御部２は、データ分離部１を制御するための制御信号Ｃｔｌ＿ｄｉｖを生成し、データ分離部１に出力する。また、送信制御部２は、第１送信部Ｔｘ１〜第Ｎ送信部ＴｘＮをそれぞれ制御するための制御信号Ｃｔｌ＿ｔｘ１〜Ｃｔｌ＿ｔｘＮを生成し、第１送信部Ｔｘ１〜第Ｎ送信部ＴｘＮに出力する。なお、制御信号Ｃｔｌ＿ｔｘｋ（ｋ：自然数、１≦ｋ≦Ｎ）には、第ｋ送信部Ｔｘｋにおいて変調処理の処理対象とする、（１）使用周波数帯域（使用する周波数バンド（例えば、５ＧＨｚ帯、２．４ＧＨｚ帯、９２０ＭＨｚ帯））を指定するデータＳｅｌ＿ｔｘ．ｂａｎｄと、（２）使用するチャネルを指定するデータＳｅｌ＿ｔｘ．ｃｈとを含んでいるものとする。使用周波数帯域が１つである場合、データＳｅｌ＿ｔｘ．ｂａｎｄの生成を省略しもよい。
【００３９】
また、送信制御部２は、予測判定処理部６から出力されるデータＤ＿ｒｓｔを入力し、当該データＤ＿ｒｓｔに基づいて、制御信号Ｃｔｌ＿ｔｘ１〜Ｃｔｌ＿ｔｘＮの１または複数を生成し、生成した信号を、該当する第１送信部Ｔｘ１〜第Ｎ送信部ＴｘＮの１または複数に出力する。
【００４０】
また、送信制御部２は、無線通信装置１００からデータ送信を行ったことを示すデータＤ＿ｓｅｎｔを生成し、生成したデータＤ＿ｓｅｎｔを予測判定処理部６に出力する。なお、データＤ＿ｓｅｎｔは、送信したデータ（フレーム）についての情報と、送信した時刻（タイミング）の情報とを含むものとする。
【００４１】
第１送信部Ｔｘ１は、データ分離部１から出力されるデータＤ１１と、送信制御部２から出力される制御信号Ｃｔｌ＿ｔｘ１とを入力する。第１送信部Ｔｘ１は、制御信号Ｃｔｌ＿ｔｘ１に従い、データＤ１１に対して誤り訂正符号化処理、インターリーブ処理等を実行する。そして、第１送信部Ｔｘ１は、当該処理後のデータに対して、ベースバンド処理、ＲＦ処理を実行する。具体的には、第１送信部Ｔｘ１は、以下のように処理する。なお、訂正符号化処理、インターリーブ処理等は、データ分離部１の前段の処理部（不図示）において、実行されるものであってもよい。この場合、第１送信部Ｔｘ１は、データＤ１１に対して、ベースバンド処理、ＲＦ処理を実行する。
【００４２】
第１送信部Ｔｘ１は、制御信号Ｃｔｌ＿ｔｘ１、および、制御信号Ｃｔｌ＿ｔｘ１に含まれるＳｅｌ＿ｔｘ．ｂａｎｄ、および／または、Ｓｅｌ＿ｔｘ．ｃｈに従い、誤り訂正符号化処理、インターリーブ処理等の処理後のデータ（このデータを「データＤ１’１」と表記する）に対して、ベースバンド処理（ＯＦＤＭのベースバンド処理）を実行する。つまり、第１送信部Ｔｘ１は、データＤ１’１に対して、シリアル／パラレル変換、マッピング処理、逆ＦＦＴ変換、ガードインターバル（ＧＩ）付加処理、Ｄ／Ａ変換を行うことで、ベースバンドＯＦＤＭ信号（この信号を「Ｓｉｇ１１」と表記する）を取得する。なお、このとき、第１送信部Ｔｘ１は、（１）使用周波数帯域を、信号Ｓｅｌ＿ｔｘ．ｂａｎｄにより指定されている使用周波数帯域とし、（２）使用チャネルを、信号Ｓｅｌ＿ｔｘ．ｃｈにより指定されている使用チャネルとして、上記処理を行う。
【００４３】
そして、第１送信部Ｔｘ１は、取得したベースバンドＯＦＤＭ信号Ｓｉｇ１１に対してＲＦ処理を実行する。具体的には、以下のようにして、ＲＦ処理が実行される。
【００４４】
第１送信部Ｔｘ１は、制御信号Ｃｔｌ＿ｔｘ１、および、制御信号Ｃｔｌ＿ｔｘ１に含まれるＳｅｌ＿ｔｘ．ｂａｎｄ、および／または、Ｓｅｌ＿ｔｘ．ｃｈに従い、ベースバンドＯＦＤＭ信号Ｓｉｇ１１に対して、送信用発振器（不図示）から出力される参照周波数信号ｆｒ＿ｔｘを用いた直交変調処理、アップコンバート処理、電力増幅処理を実行することで、搬送帯域ＯＦＤＭ信号（この信号を「ＳｉｇＲＦ１１」と表記する）を取得する。なお、第１送信部Ｔｘ１は、Ｓｅｌ＿ｔｘ．ｂａｎｄで指定される使用周波数帯域、Ｓｅｌ＿ｔｘ．ｃｈで指定される使用チャネルに基づいて、（必要であれば、周波数変換を行い）参照周波数信号ｆｒ＿ｔｘを設定する。
【００４５】
そして、第１送信部Ｔｘ１は、取得した搬送帯域ＯＦＤＭ信号ＳｉｇＲＦ１１を送信用アンテナＡｎｔｔｘ１に出力する。
【００４６】
また、第１送信部Ｔｘ１は、チャネル利用状況観測部３と接続されており、チャネル利用状況観測部３からの指令Ｄ２ｔｘ１．ｒｅｑにより、キャリアセンス、あるいは、チャネルセンスを実行し、その実行結果を示す信号Ｄ２ｔｘ１．ｒｅｓをチャネル利用状況観測部３に出力する。
【００４７】
なお、第２送信部Ｔｘ２〜第Ｎ送信部ＴｘＮは、第１送信部Ｔｘ１と同様の構成を有しており、第１送信部Ｔｘ１と同様の機能を実現する。
【００４８】
送信用アンテナＡｎｔｔｘ１は、外部へＲＦ信号（搬送帯域ＯＦＤＭ信号）を送信するためのアンテナである。送信用アンテナＡｎｔｔｘ１は、第１送信部Ｔｘ１からの搬送帯域ＯＦＤＭ信号ＳｉｇＲＦ１１を入力し、搬送帯域ＯＦＤＭ信号ＳｉｇＲＦ１１を外部に送信する。送信用アンテナＡｎｔｔｘ１は、例えば、マルチバンドアンテナであり、無線通信装置１００で使用する周波数帯域の無線信号を外部に送信できるアンテナである。
【００４９】
チャネル利用状況観測部３は、各周波数帯（各周波数帯の中では１つ以上の無線チャネル）の利用状況（各無線チャネルの空き状況など）を観測するために、キャリアセンス、および／または、チャネルセンスを実行するための指令信号（第１送信部Ｔｘ１〜第Ｎ送信部ＴｘＮへ出力する指令信号Ｄ２ｔｘ１．ｒｅｑ〜Ｄ２ｔｘＮ．ｒｅｑ、第１受信部Ｒｘ１〜第Ｎ受信部ＲｘＮへ出力する指令信号Ｄ２ｒｘ１．ｒｅｑ〜Ｄ２ｒｘＮ．ｒｅｑ）を生成する。そして、チャネル利用状況観測部３は、生成した指令信号を、第１送信部Ｔｘ１〜第Ｎ送信部ＴｘＮ、および／または、第１受信部Ｒｘ１〜第Ｎ受信部ＲｘＮに出力することで、キャリアセンス、および／または、チャネルセンスを実行する。
【００５０】
また、チャネル利用状況観測部３は、受信電力を取得するための指令信号（第１送信部Ｔｘ１〜第Ｎ送信部ＴｘＮへ出力する指令信号Ｄ２ｔｘ１．ｒｅｑ〜Ｄ２ｔｘＮ．ｒｅｑ、第１受信部Ｒｘ１〜第Ｎ受信部ＲｘＮへ出力する指令信号Ｄ２ｒｘ１．ｒｅｑ〜Ｄ２ｒｘＮ．ｒｅｑ）を、第１送信部Ｔｘ１〜第Ｎ送信部ＴｘＮ、および／または、第１受信部Ｒｘ１〜第Ｎ受信部ＲｘＮに出力し、無線通信装置１００の受信電力を取得する。また、取得した受信電力の値を所定の期間観測することで、無線リソース利用率（ＣＯＲ：ｃｈａｎｎｅｌ  ｏｃｃｕｐａｔｉｏｎ  ｒａｔｉｏ）を取得する。そして、チャネル利用状況観測部３は、（１）取得した受信電力および／または無線リソース利用率ＣＯＲと、（２）当該データを取得したときの使用周波数帯域と使用チャネルの情報と、を含むデータをデータＤａｔａ１（無線信号データＤａｔａ１）として予測判定処理部６に出力する。なお、周波数帯域ｂａｎｄ（例えば、周波数帯域が５ＧＨｚ帯である場合、ｂａｎｄ＝５ＧＨｚ）、チャネルｃｈ（例えば、チャネルがｘチャネル（ｘ：自然数）である場合、ｃｈ＝ｘ）についてのデータＤａｔａ１を、Ｄａｔａ１（ｂａｎｄ，ｃｈ）と表記する（以下、同様）。また、データＤａｔａ１において、受信電力および／または無線リソース利用率ＣＯＲを取得したときの使用周波数帯域と使用チャネルを、それぞれ、「Ｄａｔａ１．ｂａｎｄ」と「Ｄａｔａ１．ｃｈ」と表記する（以下同様）。
【００５１】
また、チャネル利用状況観測部３は、第１送信部Ｔｘ１〜第Ｎ送信部ＴｘＮ、および／または、第１受信部Ｒｘ１〜第Ｎ受信部ＲｘＮに出力することで、キャリアセンス、および／または、チャネルセンスの結果に基づいて、各周波数帯域、各チャネルの使用状況を示すデータをデータＤａｔａ２として生成し、生成したデータＤａｔａ２を予測判定処理部６に出力する。データＤａｔａ２には、各周波数帯域、各チャネルの使用状況を示すデータとして、所定の期間におけるビジー状態／空き状態の判定結果や、受信フレームのＭＡＣヘッダに記載されているＮＡＶ（Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ  Ｖｅｃｔｏｒ（送信禁止期間））の値や、ＮＡＶにより設定されたバックオフ値（バックオフカウンタ値）等を含めてもよい。なお、周波数帯域ｂａｎｄ（例えば、周波数帯域が５ＧＨｚ帯である場合、ｂａｎｄ＝５ＧＨｚ）、チャネルｃｈ（例えば、チャネルがｘチャネル（ｘ：自然数）である場合、ｃｈ＝ｘ）についてのデータＤａｔａ２を、Ｄａｔａ２（ｂａｎｄ，ｃｈ）と表記する（以下、同様）。また、データＤａｔａ２において、各周波数帯域、各チャネルの使用状況を示すデータを取得したときの使用周波数帯域と使用チャネルを、それぞれ、「Ｄａｔａ２．ｂａｎｄ」と「Ｄａｔａ２．ｃｈ」と表記する（以下同様）。
【００５２】
受信制御部４は、無線通信装置１００における受信処理の制御を行う機能部である。受信制御部４は、データ統合部５を制御するための制御信号Ｃｔｌ＿ｃｏｍｂを生成し、データ統合部５に出力する。また、受信制御部４は、第１受信部Ｒｘ１〜第Ｎ受信部ＲｘＮをそれぞれ制御するための制御信号Ｃｔｌ＿ｒｘ１〜Ｃｔｌ＿ｒｘＮを生成し、第１受信部Ｒｘ１〜第Ｎ受信部ＲｘＮに出力する。なお、制御信号Ｃｔｌ＿ｒｘｋ（ｋ：自然数、１≦ｋ≦Ｎ）には、第ｋ受信部Ｒｘｋにおいて復調処理の処理対象とする、（１）使用周波数帯域（使用する周波数バンド（例えば、５ＧＨｚ帯、２．４ＧＨｚ帯、９２０ＭＨｚ帯））を指定するデータＳｅｌ＿ｒｘ．ｂａｎｄと、（２）使用するチャネルを指定するデータＳｅｌ＿ｒｘ．ｃｈとを含んでいるものとする。使用周波数帯域が１つである場合、データＳｅｌ＿ｒｘ．ｂａｎｄの生成を省略しもよい。
【００５３】
受信用アンテナＡｎｔｒｘ１は、外部からのＲＦ信号（搬送帯域ＯＦＤＭ信号）を受信するためのアンテナである。受信用アンテナＡｎｔｒｘ１は、受信したＲＦ信号（搬送帯域ＯＦＤＭ信号）を信号Ｄｒｆ３１として、第１受信部Ｒｘ１に出力する。なお、受信用アンテナＡｎｔｒｘ１は、送信用アンテナＡｎｔｔｘ１と共用してもよい。受信用アンテナＡｎｔｒｘ１は、例えば、マルチバンドアンテナであり、無線通信装置１００で使用する周波数帯域の無線信号を受信できるアンテナである。
【００５４】
なお、受信用アンテナＡｎｔｒｘ２〜ＡｎｔｒｘＮは、受信用アンテナＡｎｔｒｘ１と同様の構成、機能を有している。
【００５５】
第１受信部Ｒｘ１は、受信用アンテナＡｎｔｒｘ１からの搬送帯域ＯＦＤＭ信号Ｄｒｆ３１と、受信制御部４から出力される制御信号Ｃｔｌ＿ｒｘ１とを入力する。第１受信部Ｒｘ１は、制御信号Ｃｔｌ＿ｒｘ１に従い、搬送帯域ＯＦＤＭ信号Ｄｒｆ３１に対して、ＲＦ復調処理、ベースバンド復調処理する。具体的には、第１受信部Ｒｘ１は、増幅処理、受信用発振器（不図示）から出力される参照周波数信号ｆｒ＿ｒｘに基づくダウンコンバート処理、自動周波数制御処理（ＡＦＣ処理）、参照周波数信号ｆｒ＿ｒｘに基づく直交復調処理、Ａ／Ｄ変換処理を実行して、復調搬送帯域ＯＦＤＭ信号を信号Ｄｒｆ３’１として取得する。なお、第１受信部Ｒｘ１は、制御信号Ｃｔｌ＿ｒｘ１に含まれるデータＳｅｌ＿ｒｘ．ｂａｎｄで指定される使用周波数帯域、および、制御信号Ｃｔｌ＿ｒｘ１に含まれるデータＳｅｌ＿ｒｘ．ｃｈで指定される使用チャネルに基づいて、（必要であれば、周波数変換を行い）参照周波数信号ｆｒ＿ｒｘを設定する。
【００５６】
そして、第１受信部Ｒｘ１は、復調搬送帯域ＯＦＤＭ信号Ｄｒｆ３’１に対して、ベースバンド復調処理を行い、復調ベースバンドＯＦＤＭ信号を取得する。そして、第１受信部Ｒｘ１は、取得した復調ベースバンドＯＦＤＭ信号に対して、デインターリーブ処理、エラー訂正処理等を実行し、当該処理後のデータをデータＤ３１として取得する。そして、第１受信部Ｒｘ１は、データＤ３１をデータ統合部５に出力する。なお、デインターリーブ処理、エラー訂正処理等は、データ統合部５の後段の処理部（不図示）において、実行されるものであってもよい。この場合、第１受信部Ｒｘ１は、取得した復調ベースバンドＯＦＤＭ信号を、データＤ３１として、データ統合部５に出力する。
【００５７】
また、第１受信部Ｒｘ１は、チャネル利用状況観測部３と接続されており、チャネル利用状況観測部３からの指令Ｄ２ｒｘ１．ｒｅｑにより、キャリアセンス、あるいは、チャネルセンスを実行し、その実行結果を示す信号Ｄ２ｒｘ１．ｒｅｓをチャネル利用状況観測部３に出力する。
【００５８】
なお、第２受信部Ｒｘ２〜第Ｎ受信部ＲｘＮは、第１受信部Ｒｘ１と同様の構成を有しており、第１受信部Ｒｘ１と同様の機能を実現する。
【００５９】
データ統合部５は、制御信号Ｃｔｌ＿ｃｏｍｂと、第１受信部Ｒｘ１〜第Ｎ受信部ＲｘＮから出力されるデータＤ３１〜Ｄ３Ｎとを入力する。データ統合部５は、制御信号Ｃｔｌ＿ｃｏｍｂに基づいて、データＤ３１〜Ｄ３Ｎに対して、データ統合処理を実行し、処理後のデータをデータＤｏｕｔとして出力する。
【００６０】
なお、データ統合部５は、第１受信部Ｒｘ１〜第Ｎ受信部ＲｘＮのいずれか１つのみからデータが出力されているときは、当該データをデータＤｏｕｔとして出力する。
【００６１】
一方、第１受信部Ｒｘ１〜第Ｎ受信部ＲｘＮのいずれか２つ以上からデータが出力されているときは、データ統合部５に入力されたデータＤ３１〜Ｄ３Ｎといずれか２つ以上のデータを、制御信号Ｃｔｌ＿ｃｏｍｂに従い、統合する処理を行う。なお、この場合、データ統合部５に入力されたデータＤ３１〜Ｄ３Ｎのヘッダ情報（統合処理を行うためのヘッダであって、分割元が同じデータを特定し、どのデータと統合するかについて情報を含むヘッダ情報）を参照し、当該ヘッダ情報に基づいて、データを統合する処理を実行する。そして、処理後のデータをデータＤｏｕｔとして出力する。
【００６２】
予測判定処理部６は、図２に示すように、予測用データ生成部６１と、通信状況データ取得部６２と、予測部６３と、判定部６４とを備える。
【００６３】
予測用データ生成部６１は、チャネル利用状況観測部３から出力されるデータＤａｔａ１（受信電力および／または無線リソース利用率ＣＯＲを含むデータ）と、データＤａｔａ２（各周波数帯域、各チャネルの使用状況を示すデータ）とを入力する。予測用データ生成部６１は、データＤａｔａ１、データＤａｔａ２に基づいて、予測処理の対象とするデータＤａｔａ３を生成し、生成したデータＤａｔａ３を予測部６３に出力する。なお、周波数帯域ｂａｎｄ（例えば、周波数帯域が５ＧＨｚ帯である場合、ｂａｎｄ＝５ＧＨｚ）、チャネルｃｈ（例えば、チャネルがｘチャネル（ｘ：自然数）である場合、ｃｈ＝ｘ）についてのデータＤａｔａ３を、Ｄａｔａ３（ｂａｎｄ，ｃｈ）と表記する（以下、同様）。また、データＤａｔａ３において、予測処理の対象とするために生成したデータに対応する使用周波数帯域と使用チャネルを、それぞれ、「Ｄａｔａ３．ｂａｎｄ」と「Ｄａｔａ３．ｃｈ」と表記する（以下同様）。
【００６４】
通信状況データ取得部６２は、チャネル利用状況観測部３から出力されるデータＤａｔａ２（各周波数帯域、各チャネルの使用状況を示すデータ）を入力し、データＤａｔａ２に基づいて、各周波数帯域、各チャネルにおける使用状況（ビジー状況）を示すデータＤ＿ｂｕｓｙを取得する。そして、通信状況データ取得部６２は、取得したデータＤ＿ｂｕｓｙを判定部６４に出力する。なお、周波数帯域ｂａｎｄ（例えば、周波数帯域が５ＧＨｚ帯である場合、ｂａｎｄ＝５ＧＨｚ）、チャネルｃｈ（例えば、チャネルがｘチャネル（ｘ：自然数）である場合、ｃｈ＝ｘ）についてのデータＤ＿ｂｕｓｙを、Ｄ＿ｂｕｓｙ（ｂａｎｄ，ｃｈ）と表記する（以下、同様）。
【００６５】
また、通信状況データ取得部６２は、各周波数帯域、各チャネルにおける使用状況（ビジー状況）に基づいて、予測処理を開始する時刻ｔｓの情報を含むデータＤ＿ｔｉｍｅ＿ｓを生成し、生成したデータＤ＿ｔｉｍｅ＿ｓを予測部６３に出力する。
【００６６】
予測部６３は、図３に示すように、選択信号生成部６３１と、セレクタ６３２と、シリアルデータ取得部６３３と、予測用データ取得部６３４と、予測処理部６３５と、パラメータ調整部６３６と、平滑処理部６３７と、出力データ取得部６３８と、記憶部Ｓｔ１とを備える。
【００６７】
選択信号生成部６３１は、通信状況データ取得部６２から出力されるデータＤ＿ｔｉｍｅ＿ｓと、無線通信装置１００の各機能部を制御する制御部（不図示）から出力されるモード制御信号ＣＴＬ＿ｍｏｄｅと、を入力する。選択信号生成部６３１は、モード制御信号ＣＴＬ＿ｍｏｄｅとデータＤ＿ｔｉｍｅ＿ｓとに基づいて、選択信号ｓｅｌ１を生成し、セレクタ６３２に出力する。
【００６８】
具体的には、選択信号生成部６３１は、モード制御信号ＣＴＬ＿ｍｏｄｅが学習モードを示す信号値である場合（学習モードの場合）、選択信号ｓｅｌ１の信号値を「０」に設定し、選択信号ｓｅｌ１をセレクタ６３２に出力する。
【００６９】
選択信号生成部６３１は、モード制御信号ＣＴＬ＿ｍｏｄｅが予測モードを示す信号値である場合（予測モードの場合）であって、データＤ＿ｔｉｍｅ＿ｓが予測処理の開始時刻を現在時刻とすることを指定するデータである場合、選択信号ｓｅｌ１の信号値を「０」に設定し、選択信号ｓｅｌ１をセレクタ６３２に出力する。一方、選択信号生成部６３１は、モード制御信号ＣＴＬ＿ｍｏｄｅが予測モードを示す信号値である場合（予測モードの場合）であって、データＤ＿ｔｉｍｅ＿ｓが予測処理の開始時刻を現在時刻でない時刻とすることを指定するデータである場合、選択信号ｓｅｌ１の信号値を「１」に設定し、選択信号ｓｅｌ１をセレクタ６３２に出力する。
【００７０】
セレクタ６３２は、チャネル利用状況観測部３から出力されるデータＤａｔａ１と、予測用データ生成部６１から出力されるデータＤａｔａ３と、選択信号生成部６３１から出力される選択信号ｓｅｌ１とを入力する。セレクタ６３２は、選択信号ｓｅｌ１に従い、データＤａｔａ１、データＤａｔａ３のいずれか一方を選択し、選択したデータをデータＤ０として、シリアルデータ取得部６３３、パラメータ調整部６３６および出力データ取得部６３８に出力する。
【００７１】
シリアルデータ取得部６３３は、セレクタ６３２から出力されるデータＤ０を入力し、データＤ０に基づいて、シリアルデータを生成し、生成したシリアルデータをデータＤｓ１として、予測用データ取得部６３４およびパラメータ調整部６３６に出力する。
【００７２】
なお、シリアルデータは、例えば、チャネル（無線通信装置１００が使用（あるいは監視）している無線チャネル）のアイドル状態、ビジー状態の時系列における状態遷移を示すデータである。例えば、アイドル状態を「０」で表し、ビジー状態を「１」で表したとき、
（１）時刻ｔ１〜ｔ２の期間、チャネルがアイドル状態（「０」）であり、
（２）時刻ｔ２〜ｔ３の期間、チャネル状態がビジー状態（「１」）であり、
（３）時刻ｔ３〜ｔ４の期間、チャネル状態がアイドル状態（「０」）であるとき、
時刻ｔ１〜ｔ４の期間のチャネルのアイドル／ビジー状態の時系列における状態遷移を示すデータであるシリアルデータＤｓ１は、「０１０」と表現される。
【００７３】
予測用データ取得部６３４は、シリアルデータ取得部６３３から出力されるシリアルデータＤｓ１と、パラメータ調整部６３６から出力される第１パラメータθ１（使用周波数帯域がｂａｎｄであり、使用チャネルがｃｈであるときの第１パラメータをθ１（ｂａｎｄ，ｃｈ）と表記する）と、モード制御信号ＣＴＬ＿ｍｏｄｅと、を入力する。予測用データ取得部６３４は、モード制御信号ＣＴＬ＿ｍｏｄｅにより、学習モードまたは予測モードに設定される。
【００７４】
予測用データ取得部６３４は、学習モードにおいて、第１パラメータθ１（θ１（ｂａｎｄ，ｃｈ））に基づいて、シリアルデータＤｓ１から予測処理用データＤａｔａ＿Ｐと、目標データＤａｔａ＿Ｔとを生成する。そして、予測用データ取得部６３４は、学習モードにおいて、生成した予測処理用データＤａｔａ＿Ｐおよび目標データＤａｔａ＿Ｔを予測処理部６３５に出力し、目標データＤａｔａ＿Ｔをパラメータ調整部６３６に出力する。
【００７５】
予測用データ取得部６３４は、予測モードにおいて、第１パラメータθ１（θ１（ｂａｎｄ，ｃｈ））に基づいて、シリアルデータＤｓ１から予測処理用データＤａｔａ＿Ｐを生成する。そして、予測用データ取得部６３４は、予測モードにおいて、生成した予測処理用データＤａｔａ＿Ｐを予測処理部６３５に出力する。
【００７６】
予測処理部６３５は、予測用データ取得部６３４から出力される予測処理用データＤａｔａ＿Ｐおよび目標データＤａｔａ＿Ｔと、パラメータ調整部６３６から出力される第２パラメータθ２（使用周波数帯域がｂａｎｄであり、使用チャネルがｃｈであるときの第２パラメータをθ２（ｂａｎｄ，ｃｈ）と表記する）と、モード制御信号ＣＴＬ＿ｍｏｄｅと、を入力する。
【００７７】
予測処理部６３５は、例えば、確率的ニューラルネットワーク（ＰＮＮ：Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ）により構成される。
【００７８】
図４は、予測処理部６３５を確率的ニューラルネットワークＰＮＮを用いて構成する場合の予測処理部６３５の概略構成図を示す図である。以下では、説明便宜のため、予測処理部６３５が確率的ニューラルネットワークＰＮＮを用いて構成される場合について説明する。
【００７９】
図４に示すように、予測処理部６３５は、入力層（Ｉｎｐｕｔ  ｌａｙｅｒ）６３５１と、隠れ層（Ｈｉｄｄｅｎ  ｌａｙｅｒ）６３５２と、総和計算層（Ｓｕｍ  ｌａｙｅｒ）６３５３と、クラス評価値取得部６３５４と、を備える。
【００８０】
入力層（Ｉｎｐｕｔ  ｌａｙｅｒ）６３５１は、予測用データ取得部６３４から出力される予測処理用データＤａｔａ＿Ｐを入力する。予測処理用データＤａｔａ＿Ｐは、ＮＲ行×ＮＣ列（ＮＲ、ＮＲ：自然数）の行列のデータを構成することができるデータであるものとする。
【００８１】
入力層（Ｉｎｐｕｔ  ｌａｙｅｒ）６３５１は、図４に示すように、ＮＲ個のシナプスを有しており、第ｑ番目（ｑ：自然数、１≦ｑ≦ＮＲ）のシナプスには、予測処理用データＤａｔａ＿Ｐの第ｑ行のデータがベクトルｖｑとして入力される。
【００８２】
入力層６３５１の各シナプスは、図４に示すように、隠れ層６３５２の全てのシナプスと結合されている。
【００８３】
隠れ層（Ｈｉｄｄｅｎ  ｌａｙｅｒ）６３５２は、図４に示すように、Ｍ個（Ｍ：自然数）のクラスに対応するシナプス群Ｂｌｋ＿ｃｌａｓｓ１〜Ｂｌｋ＿ｃｌａｓｓＭを有している。各シナプス群は、ＮＲ個のシナプスを有している。
【００８４】
第１番目のクラスに対応するシナプス群Ｂｌｋ＿ｃｌａｓｓ１の第ｓ番目（ｓ：自然数、１≦ｓ≦ＮＲ）のシナプスには、ベクトルｖ１，ｓで表される重み付けデータが割り当てられている。
【００８５】
つまり、第ｒ番目（ｒ：自然数、１≦ｒ≦Ｍ）のクラスに対応するシナプス群Ｂｌｋ＿ｃｌａｓｓｒの第ｓ番目（ｓ：自然数、１≦ｓ≦ＮＲ）のシナプスには、ベクトルｖｒ，ｓで表される重み付けデータが割り当てられている。
【００８６】
そして、シナプス群Ｂｌｋ＿ｃｌａｓｓｒでは、入力層６３５１からのデータに対して、ベクトルｖｒ，ｓによる演算処理が実行され、演算処理結果データが総和計算層６３５３に出力される。なお、隠れ層６３５２には、第２パラメータθ２（θ２（ｂａｎｄ，ｃｈ））が入力され、第２パラメータθ２（θ２（ｂａｎｄ，ｃｈ））により、上記ベクトルｖｒ，ｓによる演算処理が実行される。
【００８７】
総和計算層（Ｓｕｍ  ｌａｙｅｒ）６３５３は、図４に示すように、Ｍ個（Ｍ：自然数）のシナプスを有している。第ｕ番目（ｕ：自然数、１≦ｕ≦Ｍ）のシナプスは、隠れ層の第ｕ番目のクラスに対応するシナプス群Ｂｌｋ＿ｃｌａｓｓｕに含まれる各シナプスからの出力データを入力とし、入力データに対して総和計算処理を実行し、第ｕ番目のクラスの放射基底関数（ＲＢＦ：Ｒａｄｉａｌ  ｂａｓｉｓ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）の値を、第ｕ番目のクラスの放射基底関数データｇｕとして取得する。そして、取得された第ｕ番目のクラスの放射基底関数データｇｕは、クラス評価値取得部６３５４に出力される。なお、総和計算層６３５３には、第２パラメータθ２（θ２（ｂａｎｄ，ｃｈ））が入力され、第２パラメータθ２（θ２（ｂａｎｄ，ｃｈ））に基づいて、シナプスの追加処理が実行される。
【００８８】
クラス評価値取得部６３５４は、総和計算層６３５３から出力されるＭ個の放射基底関数データｇｕを入力する。クラス評価値取得部６３５４は、入力されたＭ個の放射基底関数データｇｕに基づいて、クラス評価値データＤ２ｐを生成し、生成したクラス評価値データＤ２ｐを平滑処理部６３７およびパラメータ調整部６３６に出力する。
【００８９】
パラメータ調整部６３６は、図５に示すように、評価部６３６１と、パラメータ調整処理部６３６２と、を備える。
【００９０】
評価部６３６１は、シリアルデータ取得部６３３から出力されるデータＤｓ１と、予測用データ取得部６３４から出力されるデータＤａｔａ＿Ｔと、予測処理部６３５から出力されるクラス評価値データＤ２ｐと、モード制御信号ＣＴＬ＿ｍｏｄｅと、セレクタ６３２から出力されるデータＤ０とを入力する。評価部６３６１は、モード制御信号ＣＴＬ＿ｍｏｄｅにより、学習モードまたは予測モードに設定される。また、評価部６３６１は、データＤ０を入力し、データＤ０から、当該データが取得されたときの使用周波数帯域Ｄ０．ｂａｎｄ（データＤ０に含まれる使用周波数帯のデータ）と、使用チャネルＤ０．ｃｈ（データＤ０に含まれる使用チャネルのデータ）とを抽出する。
【００９１】
評価部６３６１は、学習モードにおいて、目標データＤａｔａ＿Ｔと、クラス評価値データＤ２と、に基づいて、予測処理部６３５での予測処理の結果データの精度を判定し、当該判定結果を示すデータをデータＲｓｔとしてパラメータ調整処理部６３６２に出力する。
【００９２】
評価部６３６１は、予測モードにおいて、データＤｓ１と、クラス評価値データＤ２ｐとに基づいて、予測処理部６３５での予測処理の結果データの精度を判定し、当該判定結果を示すデータをデータＲｓｔ（ｂａｎｄ，ｃｈ）（ｂａｎｄ＝Ｄ０．ｂａｎｄ，ｃｈ＝Ｄ０．ｃｈ）としてパラメータ調整処理部６３６２に出力する。なお、評価部６３６１は、データＲｓｔ（ｂａｎｄ，ｃｈ）に目標データＤａｔａ＿Ｔを含めて、データＲｓｔ（ｂａｎｄ，ｃｈ）をパラメータ調整処理部６３６２に出力する。
【００９３】
パラメータ調整処理部６３６２は、評価部６３６１から出力されるデータＲｓｔ（ｂａｎｄ，ｃｈ）と、モード制御信号ＣＴＬ＿ｍｏｄｅと、データＤ＿ｓｅｎｔ（無線通信装置１００において、送信したデータ（フレーム）についての情報と、送信した時刻（タイミング）の情報とを含むデータ）とを入力する。パラメータ調整処理部６３６２は、学習モードにおいて、データＲｓｔ（ｂａｎｄ，ｃｈ）に基づいて、パラメータ調整処理を実行し、パラメータ調整処理後の第１パラメータθ１（ｂａｎｄ，ｃｈ）（ｂａｎｄ＝Ｄ０．ｂａｎｄ，ｃｈ＝Ｄ０．ｃｈ）を予測用データ取得部６３４に出力し、パラメータ調整処理後の第２パラメータθ２（ｂａｎｄ，ｃｈ）（ｂａｎｄ＝Ｄ０．ｂａｎｄ，ｃｈ＝Ｄ０．ｃｈ）を予測処理部６３５に出力する。
【００９４】
また、パラメータ調整処理部６３６２は、学習モードにおいて、予測処理の精度を示すデータＲｓｔ（ｂａｎｄ，ｃｈ）に基づいて、予測処理の精度が十分なものであると判断した場合、そのときの第１パラメータを最適第１パラメータθ１＿ｏｐｔ（ｂａｎｄ，ｃｈ）（ｂａｎｄ＝Ｄ０．ｂａｎｄ，ｃｈ＝Ｄ０．ｃｈ）として取得し、第２パラメータを最適第２パラメータθ２＿ｏｐｔ（ｂａｎｄ，ｃｈ）（ｂａｎｄ＝Ｄ０．ｂａｎｄ，ｃｈ＝Ｄ０．ｃｈ）として取得する。また、パラメータ調整処理部６３６２は、データＤａｔａ＿Ｔに基づいて、最適第１パラメータθ１＿ｏｐｔ（ｂａｎｄ，ｃｈ）および最適第２パラメータθ２＿ｏｐｔ（ｂａｎｄ，ｃｈ）が取得されたときの予測データ（目標データＤａｔａ＿Ｔにより特定される予測データ）の情報をＤｏ＿ｐｒｅｄ（θ１＿ｏｐｔ（ｂａｎｄ，ｃｈ），θ２＿ｏｐｔ（ｂａｎｄ，ｃｈ））として取得する。
【００９５】
そして、パラメータ調整処理部６３６２は、データＤ＿ｓｅｎｔ（無線通信装置１００において、送信したデータ（フレーム）についての情報と、送信した時刻（タイミング）の情報とを含むデータ）に基づいて、学習した期間において、無線通信装置１００から外部に送信されたデータの有無を判定する。
（１）判定の結果、学習した期間において、無線通信装置１００から外部に送信されたデータがなかった場合、パラメータ調整処理部６３６２は、最適第１パラメータθ１＿ｏｐｔ（ｂａｎｄ，ｃｈ）および最適第２パラメータθ２＿ｏｐｔ（ｂａｎｄ，ｃｈ）と、予測データＤｏ＿ｐｒｅｄ（θ１＿ｏｐｔ（ｂａｎｄ，ｃｈ），θ２＿ｏｐｔ（ｂａｎｄ，ｃｈ））（予測パターンのデータ）とを記憶部Ｓｔ１に出力する。
（２）判定の結果、学習した期間において、無線通信装置１００から外部に送信されたデータがあった場合、パラメータ調整処理部６３６２は、最適第１パラメータθ１＿ｏｐｔ（ｂａｎｄ，ｃｈ）および最適第２パラメータθ２＿ｏｐｔ（ｂａｎｄ，ｃｈ）と予測データＤｏ＿ｐｒｅｄ（θ１＿ｏｐｔ（ｂａｎｄ，ｃｈ），θ２＿ｏｐｔ（ｂａｎｄ，ｃｈ））（予測パターンのデータ）とを記憶部Ｓｔ１に出力しない。つまり、学習により取得したパラメータのデータを記憶せずに破棄する。
【００９６】
また、パラメータ調整処理部６３６２は、学習が終了し、予測モードに移行する場合、記憶部Ｓｔ１から最適第１パラメータθ１＿ｏｐｔ（ｂａｎｄ，ｃｈ）および最適第２パラメータθ２＿ｏｐｔ（ｂａｎｄ，ｃｈ）を取得する。そして、パラメータ調整処理部６３６２は、記憶部Ｓｔ１から取得した最適第１パラメータθ１＿ｏｐｔ（ｂａｎｄ，ｃｈ）を、第１パラメータθ１（ｂａｎｄ，ｃｈ）として予測用データ取得部６３４に出力し、記憶部Ｓｔ１から取得した最適第２パラメータθ２＿ｏｐｔ（ｂａｎｄ，ｃｈ）を、第２パラメータθ２（ｂａｎｄ，ｃｈ）として予測処理部６３５に出力する。
【００９７】
記憶部Ｓｔ１は、パラメータ調整処理部６３６２から出力される最適第１パラメータθ１＿ｏｐｔ（ｂａｎｄ，ｃｈ）および最適第２パラメータθ２＿ｏｐｔ（ｂａｎｄ，ｃｈ）を入力し、当該最適第１パラメータθ１＿ｏｐｔ（ｂａｎｄ，ｃｈ）および最適第２パラメータθ２＿ｏｐｔ（ｂａｎｄ，ｃｈ）を、対応する使用周波数帯、使用チャネルの情報とともに、記憶する。また、記憶部Ｓｔ１は、パラメータ調整処理部６３６２からの要求に基づいて、記憶している最適第１パラメータθ１＿ｏｐｔ（ｂａｎｄ，ｃｈ）および／または最適第２パラメータθ２＿ｏｐｔ（ｂａｎｄ，ｃｈ）を、当該パラメータに対応する使用周波数帯、使用チャネルの情報とともに、パラメータ調整処理部６３６２に出力する。
【００９８】
また、記憶部Ｓｔ１は、最適第１パラメータθ１＿ｏｐｔ（ｂａｎｄ，ｃｈ）および最適第２パラメータθ２＿ｏｐｔ（ｂａｎｄ，ｃｈ）が取得されたときの予測データ（データＤａｔａ＿Ｔにより特定される予測データ）の情報を記憶する。
【００９９】
平滑処理部６３７は、予測処理部６３５から出力されるクラス評価値データＤｐ２を入力する。平滑処理部６３７は、クラス評価値データＤ２ｐに対して平滑処理を実行し、平滑データを取得する。そして、平滑処理部６３７は、取得した平滑データをデータＤ３ｐとして出力データ取得部６３８に出力する。
【０１００】
出力データ取得部６３８は、平滑処理部６３７から出力されるデータＤ３ｐと、通信状況データ取得部６２から出力されるデータＤ＿ｔｉｍｅ＿ｓと、を入力する。また、出力データ取得部６３８は、データＤ０を入力し、データＤ０から、当該データが取得されたときの使用周波数帯域Ｄ０．ｂａｎｄ（データＤ０に含まれる使用周波数帯のデータ）と、使用チャネルＤ０．ｃｈ（データＤ０に含まれる使用チャネルのデータ）とを抽出する。
（１）データＤ＿ｔｉｍｅ＿ｓが予測処理の開始時刻を現在時刻とすることを指定するデータである場合、出力データ取得部６３８は、データＤ３ｐの要素（ベクトル要素、ＰＮＮのクラスに対応）のうちの最大値を取得する要素に対応するクラスを特定し、使用周波数帯域がＤ０．ｂａｎｄであり、使用チャネルがＤ０．ｃｈであるときの上記で特定したクラスに対応する予測データ（このデータをＤｏ１＿ｐｒｅｄ（ｂａｎｄ，ｃｈ）（ｂａｎｄ＝Ｄ０．ｂａｎｄ、ｃｈ＝Ｄ０．ｃｈ）とする）（予測パターンのデータ）を、記憶部Ｓｔ１から取り出す。
【０１０１】
そして、出力データ取得部６３８は、記憶部Ｓｔ１から取り出したデータを出力データＤｏ１＿ｐｒｅｄ（ｂａｎｄ，ｃｈ）（ｂａｎｄ＝Ｄ０．ｂａｎｄ、ｃｈ＝Ｄ０．ｃｈ）と、予測開始時刻ｓｔｉｍｅとを含むデータＤ＿ｐｒｅｄ（ｂａｎｄ，ｃｈ，ｓｔｉｍｅ）を生成し、生成した出力データＤ＿ｐｒｅｄ（ｂａｎｄ，ｃｈ，ｓｔｉｍｅ）を判定部６４に出力する。なお、この場合、開始時刻は、現在時刻であるので、ｓｔｉｍｅを、現在時刻を示す値（例えば、ｓｔｉｍｅ＝ｔｃ（ｔｃ：現在時刻））として、出力データ取得部６３８は、データＤ＿ｐｒｅｄ（ｂａｎｄ，ｃｈ，ｓｔｉｍｅ）を取得する。
（２）データＤ＿ｔｉｍｅ＿ｓが予測処理の開始時刻を現在時刻以外の時刻ｔｓとすることを指定するデータである場合、出力データ取得部６３８は、データＤ３ｐの要素（ベクトル要素、ＰＮＮのクラスに対応）のうちの最大値を取得する要素に対応するクラスを特定し、使用周波数帯域がＤ０．ｂａｎｄであり、使用チャネルがＤ０．ｃｈであるときの上記で特定したクラスに対応する予測データ（このデータをＤｏ１＿ｐｒｅｄ（ｂａｎｄ，ｃｈ）（ｂａｎｄ＝Ｄ０．ｂａｎｄ、ｃｈ＝Ｄ０．ｃｈ）とする）（予測パターンのデータ）を、記憶部Ｓｔ１から取り出す。
【０１０２】
そして、出力データ取得部６３８は、記憶部Ｓｔ１から取り出したデータを出力データＤｏ１＿ｐｒｅｄ（ｂａｎｄ，ｃｈ）（ｂａｎｄ＝Ｄ０．ｂａｎｄ、ｃｈ＝Ｄ０．ｃｈ）と、予測開始時刻ｓｔｉｍｅとを含むデータＤ＿ｐｒｅｄ（ｂａｎｄ，ｃｈ，ｓｔｉｍｅ）を生成し、生成した出力データＤ＿ｐｒｅｄ（ｂａｎｄ，ｃｈ，ｓｔｉｍｅ）を判定部６４に出力する。なお、この場合、開始時刻は、現在時刻以外の時刻ｔｓであるので、ｓｔｉｍｅを、時刻ｔｓを示す値（例えば、ｓｔｉｍｅ＝ｔｓ）として、出力データ取得部６３８は、データＤ＿ｐｒｅｄ（ｂａｎｄ，ｃｈ，ｓｔｉｍｅ）を生成する。
【０１０３】
判定部６４は、予測部６３から出力されるデータＤ＿ｐｒｅｄ（ｂａｎｄ，ｃｈ，ｓｔｉｍｅ）と、通信状況データ取得部６２から出力されるデータデータＤ＿ｂｕｓｙ（ｂａｎｄ，ｃｈ）とを入力する。判定部６４は、データＤ＿ｐｒｅｄ（ｂａｎｄ，ｃｈ，ｓｔｉｍｅ）と、Ｄ＿ｂｕｓｙ（ｂａｎｄ，ｃｈ）とに基づいて、送信権を獲得したチャネルと、それ以外のチャネルについて、束ねて同時に利用する通信（同時並行通信）を行うことができるか否かについて判定し、当該判定結果を示すデータをデータＤ＿ｒｓｔとして、送信制御部２に出力する。
【０１０４】
＜１．２：無線通信装置の動作＞
以上のように構成された無線通信装置１００の動作について、以下、説明する。
【０１０５】
以下では、（１）学習モードと、（２）予測モードとに分けて、無線通信装置１００の動作を説明する。
【０１０６】
（１．２．１：学習モード）
まず、無線通信装置１００の学習モードの処理について説明する。
【０１０７】
無線通信装置１００において、チャネル利用状況観測部３は、キャリアセンス、あるいは、チャネルセンスを実行し、所定の期間の受信電力またはＣＯＲのデータを取得する。なお、以下では、チャネル利用状況観測部３が受信電力のデータを取得する場合について説明する。
【０１０８】
チャネル利用状況観測部３は、取得したデータをデータＤａｔａ１として、予測部６３のセレクタ６３２に出力する。学習モードの場合、選択信号生成部６３１により生成される選択信号の信号値は「０」であるので、セレクタ６３２は、データＤａｔａ１（Ｄａｔａ１（ｂａｎｄ，ｃｈ））を選択し、データＤａｔａ１（ｂａｎｄ，ｃｈ）をデータＤ０として、シリアルデータ取得部６３３に出力する。
【０１０９】
シリアルデータ取得部６３３は、データＤａｔａ１（ｂａｎｄ，ｃｈ）からチャネルのビジー状態／アイドル状態を示す時系列のデータＸｉを取得する。これについて、図６を用いて、説明する。
【０１１０】
図６は、チャネルのビジー状態／アイドル状態を示す時系列のデータＸｉについて説明するための図である。なお、チャネルのビジー状態／アイドル状態を判定する期間（タイムスロット期間）の長さを、ＷＬＡＮを想定して、コンテンションスロット長である９μｓとする。
【０１１１】
シリアルデータ取得部６３３は、データＤａｔａ１から、各タイムスロット期間において、チャネルがビジー状態であるか、アイドル状態であるかを判断する。
【０１１２】
そして、シリアルデータ取得部６３３は、図６に示すように、タイムスロット期間ｔｓにおいて、チャネルがビジー状態である場合、Ｘｉ＝０とし、タイムスロット期間において、チャネルがアイドル状態である場合、Ｘｉ＝１として、チャネルのビジー状態／アイドル状態を示す時系列のデータＸｉを取得する。図６は、一例として、時刻ｔ０〜ｔ１の期間において取得される８個（８タイムスロット分）のデータＸｔ−７〜Ｘｔを示している。
【０１１３】
シリアルデータ取得部６３３は、上記のようにして取得したデータ（時系列のシリアルデータ）をシリアルデータＤｓ１として、予測用データ取得部６３４およびパラメータ調整部６３６に出力する。
【０１１４】
予測用データ取得部６３４は、モード制御信号ＣＴＬ＿ｍｏｄｅにより、学習モードに設定される。
【０１１５】
予測用データ取得部６３４は、第１パラメータθ１（ｂａｎｄ，ｃｈ）に基づいて、シリアルデータＤｓ１から予測処理用データＤａｔａ＿Ｐと、目標データＤａｔａ＿Ｔとを生成する。これについて、図７を用いて説明する。
【０１１６】
図７は、シリアルデータＤｓ１から予測処理用データＤａｔａ＿Ｐと、目標データＤａｔａ＿Ｔとを生成する方法を説明するための図である。なお、第１パラメータθ１（ｂａｎｄ，ｃｈ）は、ＮＲ、ＮＣ、ｋのデータを含むものとする。
【０１１７】
予測用データ取得部６３４は、図７に示すように、シリアルデータＤｓ１から、ＮＣ個（図７では、ＮＣ＝８）ごとのデータを取り出し、取り出したデータを、Ｐ｛１｝、Ｐ｛２｝、・・・、Ｐ｛ＮＲ｝とする。これにより、予測用データ取得部６３４は、図７に示すように、ＮＲ×ＮＣの行列Ｐを取得する。すなわち、予測用データ取得部６３４は、予測処理用データＤａｔａ＿Ｐ（ＮＲ×ＮＣの行列Ｐのデータ）を取得する。
【０１１８】
また、予測用データ取得部６３４は、図７に示すように、シリアルデータＤｓ１から、データＰ｛１｝に後続するｋ個（図７では、ｋ＝３）のデータを取り出し、取り出したデータをＴ｛１｝とする。同様に、データＰ｛ｊ｝に後続するｋ個のデータを取り出し、取り出したデータをＴ｛ｊ｝とする。これにより、予測用データ取得部６３４は、図７に示すように、ＮＲ×ｋの行列Ｔを取得する。すなわち、予測用データ取得部６３４は、目標データＤａｔａ＿Ｔ（ＮＲ×ｋの行列Ｔのデータ）を取得する。
【０１１９】
そして、予測用データ取得部６３４は、上記のようにして取得した予測処理用データＤａｔａ＿Ｐを予測処理部６３５に出力し、目標データＤａｔａ＿Ｔを予測処理部６３５およびパラメータ調整部６３６に出力する。
【０１２０】
予測処理部６３５の入力層（Ｉｎｐｕｔ  ｌａｙｅｒ）６３５１は、予測用データ取得部６３４から出力される予測処理用データＤａｔａ＿Ｐを入力する。入力層（Ｉｎｐｕｔ  ｌａｙｅｒ）６３５１は、図４に示すように、ＮＲ個のシナプスを有しており、第ｑ番目（ｑ：自然数、１≦ｑ≦ＮＲ）のシナプスには、予測処理用データＤａｔａ＿Ｐの第ｑ行のデータがベクトルｖｑとして入力される。
【０１２１】
つまり、入力層６３５１の第１番目のシナプスには、予測処理用データＤａｔａ＿Ｐの第１行のデータＰ｛１｝がベクトルｖ１（図７の場合、要素が８個のベクトル）として入力される。
【０１２２】
入力層６３５１の第２番目のシナプスには、予測処理用データＤａｔａ＿Ｐの第２行のデータＰ｛２｝がベクトルｖ２として入力される。
【０１２３】
入力層６３５１の第ＮＲ番目のシナプスには、予測処理用データＤａｔａ＿Ｐの第ＮＲ行のデータＰ｛ＮＲ｝がベクトルｖＮ（Ｎ＝ＮＲ）として入力される。
【０１２４】
隠れ層（Ｈｉｄｄｅｎ  ｌａｙｅｒ）６３５２は、図４に示すように、Ｍ個（Ｍ：自然数）のクラスに対応するシナプス群Ｂｌｋ＿ｃｌａｓｓ１〜Ｂｌｋ＿ｃｌａｓｓＭを有している。各シナプス群は、ＮＲ個のシナプスを有している。
【０１２５】
第１番目のクラスに対応するシナプス群Ｂｌｋ＿ｃｌａｓｓ１の第ｓ番目（ｓ：自然数、１≦ｓ≦ＮＲ）のシナプスには、ベクトルｖ１，ｓで表される重み付けデータが割り当てられる。
【０１２６】
つまり、第ｒ番目（ｒ：自然数、１≦ｒ≦Ｍ）のクラスに対応するシナプス群Ｂｌｋ＿ｃｌａｓｓｒの第ｓ番目（ｓ：自然数、１≦ｓ≦ＮＲ）のシナプスには、ベクトルｖｒ，ｓで表される重み付けデータが割り当てられる。
【０１２７】
ここで、第１番目のクラスに、図７に示すデータが割り当てられる場合について、説明する。つまり、入力データが予測処理用データＤａｔａ＿Ｐ（ＮＲ×ＮＣの行列Ｐのデータ）である場合の教師データ（正解のデータ）が目標データＤａｔａ＿Ｔ（ＮＲ×ｋの行列Ｔのデータ）として、学習する場合について、説明する。
【０１２８】
第１番目のクラスに対応するシナプス群Ｂｌｋ＿ｃｌａｓｓ１の第１番目のシナプスには、データＰ｛１｝をベクトルｖ１，１として、当該ベクトルｖ１，１で表される重み付けデータが割り当てられる。
【０１２９】
第１番目のクラスに対応するシナプス群Ｂｌｋ＿ｃｌａｓｓ１の第２番目のシナプスには、データＰ｛２｝をベクトルｖ１，２として、当該ベクトルｖ１，２で表される重み付けデータが割り当てられる。
【０１３０】
第１番目のクラスに対応するシナプス群Ｂｌｋ＿ｃｌａｓｓ１の第Ｎ番目（Ｎ＝ＮＲ）のシナプスには、データＰ｛ＮＲ｝をベクトルｖ１，Ｎ（Ｎ＝ＮＲ）として、当該ベクトルｖ１，Ｎ（Ｎ＝ＮＲ）で表される重み付けデータが割り当てられる。
【０１３１】
上記と同様にして、第ｒ番目（ｒ：自然数、１≦ｒ≦Ｍ）のクラスを設定するための予測処理用データＤａｔａ＿Ｐ（ＮＲ×ＮＣの行列Ｐのデータ）と、目標データＤａｔａ＿Ｔ（ＮＲ×ｋの行列Ｔのデータ）とを用意し、第ｒ番目のクラスに対応するシナプス群Ｂｌｋ＿ｃｌａｓｓｒの第ｓ番目（ｓ：自然数、１≦ｓ≦ＮＲ）のシナプスに、ベクトルｖｒ，ｓで表される重み付けデータが割り当てる。
【０１３２】
そして、第ｃ番目（ｃ：自然数、１≦ｃ≦Ｍ）のクラスのシナプス群Ｂｌｋ＿ｃｌａｓｓｃでは、入力層６３５１からのデータＤａｔａ＿Ｐ(ＮＲ個のベクトルｖ１，ｖ２，・・・，ｖＮ（Ｎ＝ＮＲ）)に対して、ベクトルｖｃ，ｓによる下記数式に相当する処理が実行される。
【数１】
2020155915.tif 000003
σｃ：第ｃ番目（ｃ：自然数、１≦ｃ≦Ｍ）のクラスの標準偏差
上記処理により、第ｃ番目（ｃ：自然数、１≦ｃ≦Ｍ）のクラスのシナプス群Ｂｌｋ＿ｃｌａｓｓｃのｊ番目のシナプスから、データＤ＿ｖｃｊが総和計算層６３５３に出力される。
【０１３３】
総和計算層（Ｓｕｍ  ｌａｙｅｒ）６３５３では、第ｃ番目（ｃ：自然数、１≦ｃ≦Ｍ）のシナプスは、隠れ層の第ｃ番目のクラスに対応するシナプス群Ｂｌｋ＿ｃｌａｓｓｃに含まれる各シナプスからの出力データを入力とし、入力データに対して総和計算処理を実行し、第ｃ番目のクラスの放射基底関数（ＲＢＦ：Ｒａｄｉａｌ  ｂａｓｉｓ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）の値を、第ｃ番目のクラスの放射基底関数データｇｃとして取得する。すなわち、総和計算層６３５３は、以下の数式に相当する処理を実行して、第ｃ番目のクラスの放射基底関数データｇｃを取得する。
【数２】
2020155915.tif 000004
σｃ：第ｃ番目（ｃ：自然数、１≦ｃ≦Ｍ）のクラスの標準偏差
そして、取得された第ｃ番目のクラスの放射基底関数データｇｃは、クラス評価値取得部６３５４に出力される。
【０１３４】
クラス評価値取得部６３５４は、総和計算層６３５３から出力されるＭ個の放射基底関数データｇｃを入力する。クラス評価値取得部６３５４は、入力されたＭ個の放射基底関数データｇｃに基づいて、クラス評価値データＤ２ｐを生成する。具体的には、クラス評価値取得部６３５４は、下記の数式に示すベクトルＤ２ｐをデータＤ２ｐとして生成する。
【数３】
2020155915.tif 000005
そして、クラス評価値取得部６３５４は、生成したクラス評価値データＤ２ｐを平滑処理部６３７およびパラメータ調整部６３６に出力する。
【０１３５】
パラメータ調整部６３６の評価部６３６１は、目標データＤａｔａ＿Ｔと、クラス評価値データＤ２ｐと、に基づいて、予測処理部６３５での予測処理の結果データの精度を判定する。ここで、第ｃ番目のクラスに対応する入力データＤａｔａ＿ＴをＤａｔａ＿Ｔｃとし、その教師データ（正解のデータ）をＤａｔａ＿Ｔｃとする。そうすると、Ｄａｔａ＿Ｐ＝Ｄａｔａ＿Ｐｃのとき、第ｃ番目のクラスに対応する放射基底関数データｇｃの値は、最大値をとり、Ｄａｔａ＿ＰがＤａｔａ＿Ｐｃに近いパターンであればあるほど、第ｃ番目のクラスに対応する放射基底関数データｇｃの値は大きな値となる。
【０１３６】
評価部６３６１は、データＤ２ｐの要素の中で最大値をとる放射基底関数データｇｃを特定し、特定した放射基底関数データｇｃに対応するクラスを特定する。そして、評価部６３６１は、特定したクラスに対応する教師データ（正解のデータ）Ｄａｔａ＿Ｔｃにより、予測パターンを特定する。例えば、評価部６３６１は、データＤ２ｐの要素の中で最大値をとる放射基底関数データｇｃがｇ１であると特定した場合、特定したクラスである第１番目のクラスに対応する教師データ（正解のデータ）Ｄａｔａ＿Ｔ１のＴ｛ＮＲ｝を予測パターンとして特定する。つまり、上記において、図７に示すデータＰ（行列Ｐ）に対応するデータＤａｔａ＿Ｔを第１番目のクラスに対応させたので、図７に示すデータＰ（行列Ｐ）に対応するデータＤａｔａ＿Ｐ（これをデータＤａｔａ＿Ｐ１とする）が無線通信装置１００に入力された場合、図７に示す目標データＤａｔａ＿Ｔ（これをデータＤａｔａ＿Ｔ１とする）のＴ｛ＮＲ｝が「０００」であるので、図７の時刻ｔ＿ｎｏｗに後続するデータは、「０００」であると予測される。つまり、この場合、評価部６３６１は、目標データＤａｔａ＿Ｔ１のＴ｛ＮＲ｝を予測パターンとして特定する。
【０１３７】
評価部６３６１は、学習モードにおいて、多様なパターンのデータ（Ｂ／Ｉデータ）が入力された場合に上記処理により取得した予測パターンと、評価部６３６１に入力されるデータＤｓから取得した実際のデータ（正解データ）とを比較し、予測精度が十分なものであると否かを判定する。評価部６３６１は、その判定結果をデータＲｓｔ（ｂａｎｄ，ｃｈ）として、パラメータ調整処理部６３６２に出力する。
【０１３８】
なお、上記処理は、使用周波数帯ｂａｎｄ、使用チャネルｃｈごとに、実行されるものとし、使用周波数帯がｂａｎｄ、使用チャネルがｃｈであるときの判定結果のデータをデータＲｓｔ（ｂａｎｄ，ｃｈ）とする。
【０１３９】
パラメータ調整処理部６３６２は、判定結果データＲｓｔ（ｂａｎｄ，ｃｈ）に基づいて、予測精度が十分ではない場合、第１パラメータθ１（ｂａｎｄ，ｃｈ）（例えば、ＮＲ、ＮＣ、ｋ）、および／または、第２パラメータθ２（ｂａｎｄ，ｃｈ）（例えば、σ、ｖ＿ａｐｐｎｄ＿ｒｐｌｃ）を調整し、調整後の第１パラメータを予測用データ取得部６３４に出力し、また、調整後の第２パラメータθ２（ｂａｎｄ，ｃｈ）を予測処理部６３５に出力する。
【０１４０】
予測用データ取得部６３４では、調整後の第１パラメータθ１（ｂａｎｄ，ｃｈ）（例えば、ＮＲ、ＮＣ、ｋ）により、シリアルデータＤｓ１から取得する予測処理用データＤａｔａ＿Ｐ、および、目標データＤａｔａ＿Ｔを生成し、予測処理部６３５に出力する。そして、上記と同様にして、パラメータ調整部６３６により、予測精度を判定し、予測精度が十分であると判定されるまで、上記処理を繰り返す。
【０１４１】
また、予測処理部６３５では、調整後の第２パラメータθ２（ｂａｎｄ，ｃｈ）により、処理が実行される。例えば、予測処理部６３５では、調整後のσ（σは、各クラスの標準偏差σｃを含むデータであるものとする）に基づいて、各クラスの標準偏差σｃ（０≦σｃ≦１）が設定され、予測処理部６３５の処理が実行される。そして、上記と同様にして、パラメータ調整部６３６により、予測精度を判定し、予測精度が十分であると判定されるまで、上記処理を繰り返す。
【０１４２】
また、予測処理部６３５では、データｖ＿ａｐｐｎｄ＿ｒｐｌｃに基づいて、隠れ層のクラスの追加処理（アペンド処理）、および／または、置換処理が実行される。これについて、図８〜図１０を用いて説明する。
【０１４３】
図８は、入力データｘ（データＤａｔａ＿Ｐ）と、各クラスの放射基底関数データｇｃとの関係を示すグラフである。つまり、図８は、入力データＤａｔａ＿Ｐを確率変数ｘとしたときの確率密度関数Ｐ（ｘ）を示すグラフである。
【０１４４】
図９は、入力データｘ（データＤａｔａ＿Ｐ）と、各クラスの放射基底関数データｇｃとの関係を示すグラフであり、予測処理部６３５での追加処理を説明するための図である。
【０１４５】
図１０は、入力データｘ（データＤａｔａ＿Ｐ）と、各クラスの放射基底関数データｇｃとの関係を示すグラフであり、予測処理部６３５での置換処理を説明するための図である。
【０１４６】
まず、予測処理部６３５での追加処理について説明する。
【０１４７】
図８に示すように、予測処理部６３５への入力データがデータＤａｔａ＿Ｐ１、Ｄａｔａ＿Ｐ２、・・・、Ｄａｔａ＿ＰＭのいずれかに近いパターンのデータである場合、予測処理部６３５での予測処理により、入力パターンに対応するクラスを特定することができ、その結果、精度の高い予測処理を実行することができる。しかし、予測処理部６３５への入力データがデータＤａｔａ＿Ｐ１、Ｄａｔａ＿Ｐ２、・・・、Ｄａｔａ＿ＰＭのいずれにも近いパターンでない場合、入力パターンに対応するクラスを特定することができず、その結果、精度の高い予測処理を実行することができない。例えば、予測処理部６３５への入力データが図８のデータＤａｔａ＿ＰＭ＋１である場合、データＤａｔａ＿Ｐ１、Ｄａｔａ＿Ｐ２、・・・、Ｄａｔａ＿ＰＭのいずれにも近いパターンでないので、精度の高い予測処理を実行することはできない。
【０１４８】
そこで、このような場合、パラメータ調整部６３６から、予測処理部６３５に指令信号（データ）ｖ＿ａｐｐｎｄ＿ｒｐｌｃを送信し、予測処理部６３５に、新たなクラス（Ｍ＋１番目のクラス）を追加する。例えば、図９に「ＣｌａｓｓＭ＋１」として示す放射基底関数データｇｃとなるように、隠れ層６３５２に新たなシナプスを追加し、さらに、総和計算層６３５３に第Ｍ＋１番目のシナプスを追加する。これにより、予測処理部６３５への入力データがデータＤａｔａ＿ＰＭ＋１と近いパターンである場合、第Ｍ＋１番目のクラスの放射基底関数データｇｃ（＝ｇＭ＋１）が大きな値をとるため、Ｄａｔａ＿ＴＭ＋１（行列ＴＭ＋１）のＴ｛ＮＲ｝により、高精度の予測処理が可能となる。
【０１４９】
そして、上記のクラスを追加する処理を行った後、パラメータ調整部６３６により、予測精度を判定し、予測精度が十分であると判定されるまで、上記処理を繰り返す。
【０１５０】
次に、予測処理部６３５での置換処理について説明する。
【０１５１】
予測処理部６３５への入力データがデータＤａｔａ＿Ｐ１、Ｄａｔａ＿Ｐ２、・・・、Ｄａｔａ＿ＰＭのいずれにも近いパターンでない場合、入力パターンに対応するクラスを特定することができず、その結果、精度の高い予測処理を実行することができない。例えば、予測処理部６３５への入力データが図１０のデータＤａｔａ＿ＰＭ’である場合、データＤａｔａ＿Ｐ１、Ｄａｔａ＿Ｐ２、・・・、Ｄａｔａ＿ＰＭのいずれにも近いパターンでないので、精度の高い予測処理を実行することはできない。
【０１５２】
そこで、このような場合、パラメータ調整部６３６から、予測処理部６３５に指令信号（データ）ｖ＿ａｐｐｎｄ＿ｒｐｌｃを送信し、予測処理部６３５は、例えば、第Ｍ番目のクラスの重み付けデータ（隠れ層４３２のシナプス）を置換する。例えば、図１０に「ＣｌａｓｓＭ’」として示す放射基底関数データｇｃとなるように、隠れ層６３５２において、第Ｍ番目のクラスの重み付けデータ（隠れ層６３５２のシナプス）を置換する。これにより、予測処理部６３５への入力データがデータＤａｔａ＿ＰＭ’と近いパターンである場合、置換処理後の第Ｍ番目のクラスの放射基底関数データｇｃ（＝ｇＭ）が大きな値をとるため、Ｄａｔａ＿ＴＭ’（行列ＴＭ’）のＴ｛ＮＲ｝により、高精度の予測処理が可能となる。
【０１５３】
そして、上記のクラスを置換する処理を行った後、パラメータ調整部６３６により、予測精度を判定し、予測精度が十分であると判定されるまで、上記処理を繰り返す。
【０１５４】
以上のように、無線通信装置１００において、第１パラメータθ１（ｂａｎｄ，ｃｈ）（例えば、ＮＲ、ＮＣ、ｋ）、および／または、第２パラメータθ２（ｂａｎｄ，ｃｈ）（例えば、σ、ｖ＿ａｐｐｎｄ＿ｒｐｌｃ）を調整し、十分な予測精度が取得される状態になったら、学習（ＰＮＮの学習処理）を終了させる。
【０１５５】
そして、パラメータ調整処理部６３６２は、データＤ＿ｓｅｎｔ（無線通信装置１００において、送信したデータ（フレーム）についての情報と、送信した時刻（タイミング）の情報とを含むデータ）に基づいて、学習した期間において、無線通信装置１００から外部に送信されたデータの有無を判定する。
（１）判定の結果、学習した期間において、無線通信装置１００から外部に送信されたデータがなかった場合、パラメータ調整処理部６３６２は、最適第１パラメータθ１＿ｏｐｔ（ｂａｎｄ，ｃｈ）および最適第２パラメータθ２＿ｏｐｔ（ｂａｎｄ，ｃｈ）と、予測データＤｏ＿ｐｒｅｄ（θ１＿ｏｐｔ（ｂａｎｄ，ｃｈ），θ２＿ｏｐｔ（ｂａｎｄ，ｃｈ））（予測パターンのデータ）とを記憶部Ｓｔ１に出力する。
（２）判定の結果、学習した期間において、無線通信装置１００から外部に送信されたデータがあった場合、パラメータ調整処理部６３６２は、最適第１パラメータθ１＿ｏｐｔ（ｂａｎｄ，ｃｈ）および最適第２パラメータθ２＿ｏｐｔ（ｂａｎｄ，ｃｈ）と予測データＤｏ＿ｐｒｅｄ（θ１＿ｏｐｔ（ｂａｎｄ，ｃｈ），θ２＿ｏｐｔ（ｂａｎｄ，ｃｈ））（予測パターンのデータ）とを記憶部Ｓｔ１に出力しない。つまり、学習により取得したパラメータのデータを記憶せずに破棄する。
【０１５６】
例えば、図１１に示す場合について説明する。図１１は、無線通信装置１００から送信された通信データと、データＤ＿ｓｅｎｔと、学習期間とを示すタイミングチャートである。
【０１５７】
図１１の場合、時刻ｔ１〜ｔ２の期間において、無線通信装置１００において学習期間を学習期間Ａとして、学習処理が実行されたが、この期間において、データＤ＿ｓｅｎｔから、無線通信装置１００から送信された送信データがあると確認できるので、無線通信装置１００のパラメータ調整処理部６３６２は、学習期間Ａの学習により取得されたパラメータを破棄する（ＰＮＮモデルのパラメータ更新処理を行わない）。
【０１５８】
一方、時刻ｔ２〜ｔ３の期間に、無線通信装置１００において学習期間を学習期間Ｂ、学習期間Ｃ、学習期間Ｄとして実行された学習処理により取得されたパラメータについては、更新処理を実行する。つまり、この期間において、データＤ＿ｓｅｎｔから、無線通信装置１００から送信された送信データはないと確認できるので、無線通信装置１００のパラメータ調整処理部６３６２は、学習期間Ａの学習により取得されたパラメータを更新する（ＰＮＮモデルのパラメータ更新処理を行う）。
【０１５９】
このように処理することで、無線通信装置１００では、より高精度に予測できるＰＮＮモデルを構築することができる。自装置（無線通信装置１００）からの送信データがある場合、当該送信データが、監視しようとしている無線環境における無線環境状況を示すデータ（例えば、チャネルのビジー状態／アイドル状態の時系列データ）に影響を及ぼすため、自装置（無線通信装置１００）から送信データがある場合の学習データを採用し、ＰＮＮモデルを構築すると、適切な予測ができない場合のあるＰＮＮモデルが構築されることになる。そこで、無線通信装置１００では、上記のように、自装置（無線通信装置１００）からの送信データがない場合に実行された学習処理による学習データのみを採用して、ＰＮＮモデルの学習（ＰＮＮモデルの構築）を行う。これにより、無線通信装置１００では、より高精度に予測できるＰＮＮモデルを構築することができる。
【０１６０】
なお、無線通信装置１００において、図１２に示すように、学習モードのとき、すなわち、モード制御信号ＣＴＬ＿ｍｏｄｅが学習モードであることを示す信号値であるとき、送信制御部２が、無線通信装置１００から外部への送信をしないようにしてもよい。これにより、無線通信装置１００では、学習モードであるとき、すなわち、学習期間中において、自装置（無線通信装置１００）からの送信データがないことが保証される。このように、学習モードのとき、自装置（無線通信装置１００）からの送信を禁止することで、無線通信装置１００では、より高精度に予測できるＰＮＮモデルを構築することができる。
【０１６１】
パラメータ調整処理部６３６２は、学習が終了し、予測モードに移行する場合、記憶部Ｓｔ１から最適第１パラメータθ１＿ｏｐｔ（ｂａｎｄ，ｃｈ）および最適第２パラメータθ２＿ｏｐｔ（ｂａｎｄ，ｃｈ）を取得する。そして、パラメータ調整処理部６３６２は、記憶部Ｓｔ１から取得した最適第１パラメータθ１＿ｏｐｔ（ｂａｎｄ，ｃｈ）を、第１パラメータθ１（ｂａｎｄ，ｃｈ）として予測用データ取得部６３４に出力し、記憶部Ｓｔ１から取得した最適第２パラメータθ２＿ｏｐｔ（ｂａｎｄ，ｃｈ）を、第２パラメータθ２（ｂａｎｄ，ｃｈ）として予測処理部６３５に出力する。これにより、無線通信装置１００では、予測モードにおいて、ＰＮＮモデルを学習済みモデルの状態にして、予測処理を実行することができる。
【０１６２】
（１．２．２：予測モード）
次に、無線通信装置１００の予測モードの処理について説明する。
【０１６３】
モード制御信号ＣＴＬ＿ｍｏｄｅの信号値が予測モードを示す値に設定され、無線通信装置１００において、予測モードの処理が実行される。
【０１６４】
無線通信装置１００において、チャネル利用状況観測部３は、キャリアセンス、あるいは、チャネルセンスを実行し、所定の期間の受信電力またはＣＯＲのデータを取得する。なお、以下では、チャネル利用状況観測部３が受信電力のデータを取得する場合について説明する。
【０１６５】
チャネル利用状況観測部３は、取得したデータをデータＤａｔａ１として、予測部６３のセレクタ６３２に出力する。予測モードの場合、（１）データＤ＿ｔｉｍｅ＿ｓにおいて、予測開始時刻が現在時刻であることを示している場合、選択信号生成部６３１により生成される選択信号の信号値は「０」であるので、セレクタ６３２は、データＤａｔａ１（Ｄａｔａ１（ｂａｎｄ，ｃｈ））を選択し、データＤａｔａ１（ｂａｎｄ，ｃｈ）をデータＤ０として、シリアルデータ取得部６３３に出力する。（２）データＤ＿ｔｉｍｅ＿ｓにおいて、予測開始時刻が現在時刻ではない時刻ｔｓであることを示している場合、選択信号生成部６３１により生成される選択信号の信号値は「１」であるので、セレクタ６３２は、データＤａｔａ３（Ｄａｔａ３（ｂａｎｄ，ｃｈ））を選択し、データＤａｔａ３（ｂａｎｄ，ｃｈ）をデータＤ０として、シリアルデータ取得部６３３に出力する。
【０１６６】
シリアルデータ取得部６３３は、データＤ０からチャネルのビジー状態／アイドル状態を示す時系列のデータＸｉを取得し、シリアルデータＤｓ１として、予測用データ取得部６３４およびパラメータ調整部６３６に出力する。
【０１６７】
予測用データ取得部６３４は、モード制御信号ＣＴＬ＿ｍｏｄｅにより、予測モードに設定される。
【０１６８】
パラメータ調整処理部６３６２は、処理対象のデータの使用周波数帯ｂａｎｄ、使用チャネルｃｈ用の第１パラメータθ１（ｂａｎｄ，ｃｈ）、第２パラメータθ２（ｂａｎｄ，ｃｈ）を記憶部Ｓｔ１から取得し、それぞれ、予測用データ取得部６３４、予測処理部６３５に出力する。
【０１６９】
予測用データ取得部６３４は、第１パラメータθ１（ｂａｎｄ，ｃｈ）に基づいて、シリアルデータＤｓ１から予測処理用データＤａｔａ＿Ｐと、目標データＤａｔａ＿Ｔとを生成する。
【０１７０】
予測処理部６３５の入力層（Ｉｎｐｕｔ  ｌａｙｅｒ）６３５１は、予測用データ取得部６３４から出力される予測処理用データＤａｔａ＿Ｐを入力する。入力層（Ｉｎｐｕｔ  ｌａｙｅｒ）６３５１は、図４に示すように、ＮＲ個のシナプスを有しており、第ｑ番目（ｑ：自然数、１≦ｑ≦ＮＲ）のシナプスには、予測処理用データＤａｔａ＿Ｐの第ｑ行のデータがベクトルｖｑとして入力される。
【０１７１】
つまり、入力層６３５１の第１番目のシナプスには、予測処理用データＤａｔａ＿Ｐの第１行のデータＰ｛１｝がベクトルｖ１（図７の場合、要素が８個のベクトル）として入力される。
【０１７２】
入力層６３５１の第２番目のシナプスには、予測処理用データＤａｔａ＿Ｐの第２行のデータＰ｛２｝がベクトルｖ２として入力される。
【０１７３】
入力層６３５１の第ＮＲ番目のシナプスには、予測処理用データＤａｔａ＿Ｐの第ＮＲ行のデータＰ｛ＮＲ｝がベクトルｖＮ（Ｎ＝ＮＲ）として入力される。
【０１７４】
そして、隠れ層６３５２による処理が実行される。なお、隠れ層の各シナプスは、第２パラメータθ（ｂａｎｄ，ｃｈ）により設定されている。
【０１７５】
隠れ層６３５２による処理として、第ｃ番目（ｃ：自然数、１≦ｃ≦Ｍ）のクラスのシナプス群Ｂｌｋ＿ｃｌａｓｓｃでは、入力層６３５１からのデータＤａｔａ＿Ｐ(ＮＲ個のベクトルｖ１，ｖ２，・・・，ｖＮ（Ｎ＝ＮＲ）)に対して、ベクトルｖｃ，ｓによる下記数式に相当する処理が実行される。
【数４】
2020155915.tif 000006
σｃ：第ｃ番目（ｃ：自然数、１≦ｃ≦Ｍ）のクラスの標準偏差
上記処理により、第ｃ番目（ｃ：自然数、１≦ｃ≦Ｍ）のクラスのシナプス群Ｂｌｋ＿ｃｌａｓｓｃのｊ番目のシナプスから、データＤ＿ｖｃｊが総和計算層６３５３に出力される。
【０１７６】
総和計算層（Ｓｕｍ  ｌａｙｅｒ）６３５３では、第ｃ番目（ｃ：自然数、１≦ｃ≦Ｍ）のシナプスは、隠れ層の第ｃ番目のクラスに対応するシナプス群Ｂｌｋ＿ｃｌａｓｓｃに含まれる各シナプスからの出力データを入力とし、入力データに対して総和計算処理を実行し、第ｃ番目のクラスの放射基底関数（ＲＢＦ：Ｒａｄｉａｌ  ｂａｓｉｓ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）の値を、第ｃ番目のクラスの放射基底関数データｇｃとして取得する。すなわち、総和計算層６３５３は、以下の数式に相当する処理を実行して、第ｃ番目のクラスの放射基底関数データｇｃを取得する。
【数５】
2020155915.tif 000007
σｃ：第ｃ番目（ｃ：自然数、１≦ｃ≦Ｍ）のクラスの標準偏差
そして、取得された第ｃ番目のクラスの放射基底関数データｇｃは、クラス評価値取得部６３５４に出力される。なお、総和計算層６３５３の設定は、第２パラメータθ２（ｂａｎｄ，ｃｈ）に基づいて、なされている。
【０１７７】
クラス評価値取得部６３５４は、総和計算層６３５３から出力されるＭ個の放射基底関数データｇｃを入力する。クラス評価値取得部６３５４は、入力されたＭ個の放射基底関数データｇｃに基づいて、クラス評価値データＤ２ｐを生成する。具体的には、クラス評価値取得部６３５４は、下記の数式に示すベクトルＤ２ｐをデータＤ２ｐとして生成する。
【数６】
2020155915.tif 000008
そして、クラス評価値取得部６３５４は、生成したクラス評価値データＤ２ｐを平滑処理部６３７に出力する。
【０１７８】
平滑処理部６３７は、データＤ２ｐに対して、平滑処理（例えば、加重移動平均処理）を実行する。つまり、平滑処理部６３７は、サンプル時刻ｔにおいて取得されるデータＤ２ｐをＤ２ｐ（ｔ）と表記し、データＤ２ｐ（ｔ）の重み付けデータをｗｔとすると、下記数式に相当する処理を実行することで、平滑処理後のデータＤ３ｐを取得する。
【数７】
2020155915.tif 000009
なお、重み付けデータは、現時刻ｔに近い程、大きな値とすることが好ましい。
【０１７９】
このように平滑処理部６３７により平滑処理を実行することで、特異値やノイズによる影響を低減させることができ、その結果、無線通信装置１００において、安定して高精度な予測処理を実行することができる。
【０１８０】
そして、平滑処理後のデータＤ３ｐは、平滑処理部６３７から出力データ取得部６３８に出力される。
【０１８１】
出力データ取得部６３８は、平滑処理部６３７から出力されるデータＤ３ｐと、通信状況データ取得部６２から出力されるデータＤ＿ｔｉｍｅ＿ｓと、を入力する。また、出力データ取得部６３８は、データＤ０を入力し、データＤ０から、当該データが取得されたときの使用周波数帯域Ｄ０．ｂａｎｄ（データＤ０に含まれる使用周波数帯のデータ）と、使用チャネルＤ０．ｃｈ（データＤ０に含まれる使用チャネルのデータ）とを抽出する。
（１）データＤ＿ｔｉｍｅ＿ｓが予測処理の開始時刻を現在時刻とすることを指定するデータである場合、出力データ取得部６３８は、データＤ３ｐの要素（ベクトル要素、ＰＮＮのクラスに対応）のうちの最大値を取得する要素に対応するクラスを特定し、使用周波数帯域がＤ０．ｂａｎｄであり、使用チャネルがＤ０．ｃｈであるときの上記で特定したクラスに対応する予測データ（このデータをＤｏ１＿ｐｒｅｄ（ｂａｎｄ，ｃｈ）（ｂａｎｄ＝Ｄ０．ｂａｎｄ、ｃｈ＝Ｄ０．ｃｈ）とする）（予測パターンのデータ）を、記憶部Ｓｔ１から取り出す。
【０１８２】
そして、出力データ取得部６３８は、記憶部Ｓｔ１から取り出したデータを出力データＤｏ１＿ｐｒｅｄ（ｂａｎｄ，ｃｈ）（ｂａｎｄ＝Ｄ０．ｂａｎｄ、ｃｈ＝Ｄ０．ｃｈ）と、予測開始時刻ｓｔｉｍｅとを含むデータＤ＿ｐｒｅｄ（ｂａｎｄ，ｃｈ，ｓｔｉｍｅ）を生成し、生成した出力データＤ＿ｐｒｅｄ（ｂａｎｄ，ｃｈ，ｓｔｉｍｅ）を判定部６４に出力する。なお、この場合、開始時刻は、現在時刻であるので、ｓｔｉｍｅを、現在時刻を示す値（例えば、ｓｔｉｍｅ＝ｔｃ（ｔｃ：現在時刻））として、出力データ取得部６３８は、データＤ＿ｐｒｅｄ（ｂａｎｄ，ｃｈ，ｓｔｉｍｅ）を取得する。
（２）データＤ＿ｔｉｍｅ＿ｓが予測処理の開始時刻を現在時刻以外の時刻ｔｓとすることを指定するデータである場合、出力データ取得部６３８は、データＤ３ｐの要素（ベクトル要素、ＰＮＮのクラスに対応）のうちの最大値を取得する要素に対応するクラスを特定し、使用周波数帯域がＤ０．ｂａｎｄであり、使用チャネルがＤ０．ｃｈであるときの上記で特定したクラスに対応する予測データ（このデータをＤｏ１＿ｐｒｅｄ（ｂａｎｄ，ｃｈ）（ｂａｎｄ＝Ｄ０．ｂａｎｄ、ｃｈ＝Ｄ０．ｃｈ）とする）（予測パターンのデータ）を、記憶部Ｓｔ１から取り出す。
【０１８３】
そして、出力データ取得部６３８は、記憶部Ｓｔ１から取り出したデータを出力データＤｏ１＿ｐｒｅｄ（ｂａｎｄ，ｃｈ）（ｂａｎｄ＝Ｄ０．ｂａｎｄ、ｃｈ＝Ｄ０．ｃｈ）と、予測開始時刻ｓｔｉｍｅとを含むデータＤ＿ｐｒｅｄ（ｂａｎｄ，ｃｈ，ｓｔｉｍｅ）を生成し、生成した出力データＤｏ１＿ｐｒｅｄ（ｂａｎｄ，ｃｈ，ｓｔｉｍｅ）を判定部６４に出力する。なお、この場合、開始時刻は、現在時刻以外の時刻ｔｓであるので、ｓｔｉｍｅを、時刻ｔｓを示す値（例えば、ｓｔｉｍｅ＝ｔｓ）として、出力データ取得部６３８は、データＤ＿ｐｒｅｄ（ｂａｎｄ，ｃｈ，ｓｔｉｍｅ）を生成する。
【０１８４】
以上のようにして、無線通信装置１００では、予測処理（予測モードの処理）が実行される。なお、予測処理の対象とする使用周波数帯ｂａｎｄ、使用チャネルｃｈが複数ある場合は、無線通信装置１００において、上記の予測処理を、使用周波数帯ｂａｎｄ、使用チャネルｃｈ用のＰＮＮモデルとなるようにパラメータ設定して、実行し、予測処理結果を取得すればよい。
【０１８５】
（１．２．３：データ送信処理）
次に、無線通信装置１００におけるデータ送信処理について、説明する。無線通信装置１００におけるデータ送信処理では、複数の周波数帯域、チャネルにおいて、未使用リソースを、上記の予測処理の結果を用いて、適切に検出し、検出した未使用リソースを用いて高速通信を実現させる。
【０１８６】
なお、説明便宜のために、図１３、図１４の場合について説明する。
【０１８７】
図１３では、無線通信装置１００におけるデータ送信処理を説明するための図である。
【０１８８】
図１３は、４つの異なるチャネルである、
（１）チャネルａ（ｃｈ＿ａ）（周波数帯域：５ＧＨｚ帯）、
（２）チャネルｂ（ｃｈ＿ｂ）（周波数帯域：５ＧＨｚ帯）、
（３）チャネルｃ（ｃｈ＿ｃ）（周波数帯域：２．４ＧＨｚ帯）、
（４）チャネルｄ（ｃｈ＿ｄ）（周波数帯域：９２０ＭＨｚ帯）
の時刻ｔ０以降の状況（ビジー状態／アイドル状態の時系列データ）を示している。
【０１８９】
なお、説明便宜のため、
（１）無線通信装置１００の第１送信部、第１受信部の使用周波数帯域が５ＧＨｚ帯であり、使用チャネルがチャネルａであり、
（２）無線通信装置１００の第２送信部、第２受信部の使用周波数帯域が５ＧＨｚ帯であり、使用チャネルがチャネルｂであり、
（３）無線通信装置１００の第３送信部、第３受信部の使用周波数帯域が２．４ＧＨｚ帯であり、使用チャネルがチャネルｃであり、
（４）無線通信装置１００の第４送信部、第４受信部の使用周波数帯域が９２０ＭＨｚ帯であり、使用チャネルがチャネルｄであるものとして、以下説明する。なお、図１３、図１４に示すように時刻ｔ１を現時刻とする。
【０１９０】
また、図１５は、無線通信装置１００におけるデータ送信処理のフローチャートである。
【０１９１】
以下では、図１５を参照しながら、説明する。
【０１９２】
無線通信装置１００において、ｂａｎｄ＝５ＧＨｚ帯、ｃｈ＝ｃｈ＿ａについて、チャネル利用状況観測部３が、キャリアセンス、チャネルセンスを実行し、図１３の時刻ｔ１以前の状態の時系列データ（ビジー状態／アイドル状態の時系列データ）Ｄａｔａ１（５ＧＨｚ，ｃｈ＿ａ）を取得する。そして、当該データＤａｔａ１（５ＧＨｚ，ｃｈ＿ａ）を用いて、予測部６３による予測処理を実行する。当該予測処理の結果、図１３に示すように、時刻ｔ１〜時刻ｔ５の期間において、アイドル状態が継続する予測パターンが取得されたものとする。
【０１９３】
なお、無線通信装置１００では、チャネル利用状況観測部３により、ｂａｎｄ＝５ＧＨｚ帯、ｃｈ＝ｃｈ＿ａについて、データＤａｔａ２（Ｄａｔａ２（５ＧＨｚ、ｃｈ＿ａ））から、所定の期間におけるビジー状態／空き状態の判定結果や、受信フレームのＭＡＣヘッダに記載されているＮＡＶ（Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ  Ｖｅｃｔｏｒ（送信禁止期間））の値や、ＮＡＶにより設定されたバックオフ値（バックオフカウンタ値）を取得することができる。図１３、図１４において、各チャネルについてのＢｕｓｙ状態またはＮＡＶ期間中（図１３において「Ｂｕｓｙ／ＮＡＶ」と表記）の状態、ＤＩＦＳ（ＤＣＦ  Ｉｎｔｅｒ  Ｆｒａｍｅ  Ｓｐａｃｅ）の期間中の状態、バックオフスロット、バックオフ完了スロット、予測空き時間を、図１３、図１４の右上に示した表示により示している。
【０１９４】
また、説明便宜のため、チャネルａ〜ｄのＢｕｓｙ状態またはＮＡＶ期間中（図１３において「Ｂｕｓｙ／ＮＡＶ」と表記）の状態、ＤＩＦＳ（ＤＣＦ  Ｉｎｔｅｒ  Ｆｒａｍｅ  Ｓｐａｃｅ）の期間中の状態、バックオフスロット、バックオフ完了スロットの状態は、それぞれ、データＤａｔａ２（ｂａｎｄ，ｃｈ）から、図１３、図１４に示した状態として取得されたものとする。
【０１９５】
（ステップＳ１）：
図１３から分かるように、時刻ｔ１（現時刻）において、チャネルａでは、バックオフ完了スロットを検出した後である。したがって、無線通信装置１００は、時刻ｔ１において、チャネルａ（周波数帯域：５ＧＨｚ帯）の送信権を獲得する（ステップＳ１）。
【０１９６】
そして、無線通信装置１００では、送信権を獲得したチャネルａ（周波数帯域：５ＧＨｚ帯）について、現在時刻ｔ１以降のビジー状態／アイドル状態の予測パターンを取得するために、予測部６３による予測処理を実行する。当該予測処理により取得された予測パターンから、送信権を獲得したチャネルａ（周波数帯域：５ＧＨｚ帯）について、現在時刻ｔ１〜時刻ｔ５の期間（ｐｒｅｄ＿ｉｄｌｅ＿ｄｕｒ（ｃｈ＿ａ）と示した期間）において、アイドル状態が継続すると予測されたものとする。この場合、無線通信装置１００の予測判定処理部６の判定部６４は、アイドル状態が終了する時刻である時刻ｔ５を最大待機時刻に設定する。つまり、判定部６４は、最大待機期間を、図１３に示すように、時刻ｔ１〜ｔ５の期間に設定する（ステップＳ１）。
【０１９７】
（ステップＳ２）：
次に、ステップＳ２において、送信権を獲得したチャネルａ（周波数帯域：５ＧＨｚ帯）以外のチャネルについて、アイドル状態の継続時間の予測を行う。図１３の場合、チャネルｂ（ｃｈ＿ｂ）（周波数帯域：５ＧＨｚ帯）、チャネルｃ（ｃｈ＿ｃ）（周波数帯域：２．４ＧＨｚ帯）、チャネルｄ（ｃｈ＿ｄ）（周波数帯域：９２０ＭＨｚ帯）について、予測部６３による予測処理を実行し、アイドル状態の継続時間の予測を、以下の（１）、（２）のように行う。
（１）現時刻でチャネルがビジー状態であり、（ＮＡＶ等により）ビジー状態の終了時刻が分かっている場合は、当該時刻までビジー状態が継続するものとして、そこからのアイドル状態の継続時間を予測する。
（２）それ以外の場合（現時刻においてアイドル状態、または、ビジー状態の終了時刻が不明の場合）、現時刻からのアイドル状態の継続時間を予測する。
【０１９８】
図１３の場合、チャネルｂ（周波数帯域：５ＧＨｚ帯）、チャネルｄ（周波数帯域：９２０ＭＨｚ帯）については、現時刻ｔ１において、アイドル状態であるので、現時刻ｔ１からの予測処理を行う。つまり、無線通信装置１００において、データＤ＿ｔｉｍｅ＿ｓが予測処理の開始時刻を現在時刻とすることを指定するデータである場合の処理を行う。すなわち、予測部６３において、データＤａｔａ１を用いた予測処理が実行される。
【０１９９】
当該予測処理の結果、チャネルｂ（周波数帯域：５ＧＨｚ帯）について、アイドル状態の継続時間ｐｒｅｄ＿ｉｄｌｅ＿ｄｕｒ（ｃｈ＿ｂ）（時刻ｔ１〜時刻ｔ３の期間）が取得されたものとする。
【０２００】
また、上記予測処理の結果、チャネルｄ（周波数帯域：９２０ＭＨｚ帯）について、アイドル状態の継続時間ｐｒｅｄ＿ｉｄｌｅ＿ｄｕｒ（ｃｈ＿ｄ）（時刻ｔ１〜時刻ｔ１１の期間）が取得されたものとする。
【０２０１】
また、図１３の場合、チャネルｃ（周波数帯域：２．４ＧＨｚ帯）については、現時刻ｔ１において、アイドル状態ではなく、ビジー状態（あるいはＮＡＶ期間）の終了時刻が時刻ｔ３であると分かっているので、現時刻ｔ３からの予測処理を行う。つまり、無線通信装置１００において、データＤ＿ｔｉｍｅ＿ｓが予測処理の開始時刻を時刻ｔ３とすることを指定するデータである場合の処理を行う。すなわち、予測用データ生成部６１が、データＤａｔａ１（２．４ＧＨｚ帯、ｃｈ＿ｃ）、データＤａｔａ２（２．４ＧＨｚ帯、ｃｈ＿ｃ）に基づいて、予測処理の対象とするデータＤａｔａ３（２．４ＧＨｚ帯、ｃｈ＿ｃ）（時刻ｔ３より前のビジー状態／アイドル状態の時系列データであって、予測処理を行うための時系列データ）を生成し、生成したデータＤａｔａ３（２．４ＧＨｚ帯、ｃｈ＿ｃ）を予測部６３に出力する。そして、予測部６３において、データＤａｔａ３を用いた予測処理が実行される。
【０２０２】
当該予測処理の結果、チャネルｃ（周波数帯域：２．４ＧＨｚ帯）について、アイドル状態の継続時間ｐｒｅｄ＿ｉｄｌｅ＿ｄｕｒ（ｃｈ＿ｃ）（時刻ｔ３〜時刻ｔ７の期間）が取得されたものとする。
【０２０３】
（ステップＳ３）：
ステップＳ３において、判定部６４は、最大待機時刻までの間に、送信権を獲得したチャネルの他のチャネルでも送信権が獲得できるか（下記２つの条件を両方満たすか）否かを判断する。具体的には、判定部６４は、
（ａ）他のチャネルにおいて、送信権獲得チャネルの予測空き時間が終了するまでにバックオフが完了できる（ＮＡＶとバックオフカウンタから判断）。
（ｂ）他のチャネルにおいて、バックオフ完了後に空き時間があると予測できる。つまり、
（予測したチャネルのアイドル状態継続時間）≧（バックオフ完了に必要な時間）
が成り立つ。
【０２０４】
判定部６４は、上記２つの条件を満たすか否かについて、他のチャネルについての予測部６３による予測結果データＤ＿ｐｒｅｄ（ｂａｎｄ，ｃｈ）と、通信状況データ取得部６２により取得された各チャネルにおける使用状況（ビジー状況）を示すデータＤ＿ｂｕｓｙ（ｂａｎｄ，ｃｈ）とに基づいて、判断する。
（１）図１３の場合、チャネルｂ（周波数帯域：５ＧＨｚ帯）については、（ａ）送信権獲得チャネルの予測空き時間が終了するまで（時刻ｔ５まで）にバックオフが完了でき、かつ、（ｂ）予測したチャネルｂのアイドル状態継続時間の終了時刻ｔ４が、バックオフ完了に必要な時間経過後（時刻ｔ２よりも後）であるので、
（予測したチャネルのアイドル状態継続時間）≧（バックオフ完了に必要な時間）
が成り立つ。
【０２０５】
したがって、判定部６４は、チャネルｂ（周波数帯域：５ＧＨｚ帯）については、最大待機時刻までに送信権が獲得できると判定する。
（２）図１３の場合、チャネルｃ（周波数帯域：２．４ＧＨｚ帯）については、（ａ）送信権獲得チャネルの予測空き時間が終了するまで（時刻ｔ５まで）にバックオフが完了できないので、判定部６４は、チャネルｃ（周波数帯域：２．４ＧＨｚ帯）については、最大待機時刻までに送信権が獲得できないと判定する。
（３）図１３の場合、チャネルｄ（周波数帯域：９２０ＭＨｚ帯）については、（ｂ）予測したチャネルｄのアイドル状態継続時間の終了時刻ｔ１１において、バックオフ完了しておらず（チャネルｄのバックオフが完了するのは時刻ｔ１１よりも後の時刻であるので）、
（予測したチャネルのアイドル状態継続時間）≧（バックオフ完了に必要な時間）
が成り立たない。したがって、判定部６４は、チャネルｄ（周波数帯域：９２０ＭＨｚ帯）については、最大待機時刻までに送信権が獲得できないと判定する。
【０２０６】
（ステップＳ４）：
ステップＳ４において、判定部６４は、これ以上待っても他のチャネルで送信権が獲得できないと判定した時点を特定する。図１３の場合、この時点は、時刻ｔ２である。そして、判定部６４は、（１）送信権を獲得したチャネルａについての情報と、（２）時刻ｔ２から送信権を獲得できるチャネルがチャネルｂであることを示す情報と、（３）特定した時刻ｔ２についての情報とを含めたデータＤａｔａ＿ｒｓｔを送信制御部２に出力する。
【０２０７】
そして、送信制御部２は、データＤａｔａ＿ｒｓｔに基づいて、時刻ｔ２より、チャネルａ（周波数帯域：５ＧＨｚ帯）とチャネルｂ（周波数帯域：５ＧＨｚ帯）とを使用して、チャネルを束ねて同時に利用する通信（同時並行通信）を行う。この場合、送信制御部２は、無線通信装置１００の第１送信部（使用周波数帯域が５ＧＨｚ帯、使用チャネルがチャネルａ）と第２送信部（使用周波数帯域が５ＧＨｚ帯、使用チャネルがチャネルｂ）とを用いて、時刻ｔ２より、チャネルを束ねて同時に利用する通信（同時並行通信）を行うように、制御信号Ｃｔｌ＿ｔｘ１、Ｃｔｌ＿ｔｘ２を生成し、当該制御信号Ｃｔｌ＿ｔｘ１、Ｃｔｌ＿ｔｘ２を、それぞれ、第１送信部Ｔｘ１、第２送信部Ｔｘ２に出力する。また、送信制御部２は、第１送信部Ｔｘ１、第２送信部Ｔｘ２に送信させるデータを生成するために（データＤｉｎに対するデータ分離処理を行うために）、制御信号Ｃｔｌ＿ｄｉｖを生成し、当該制御信号Ｃｔｌ＿ｄｉｖをデータ分離部１に出力する。
【０２０８】
データ分離部１は、データＤｉｎから、第１送信部Ｔｘ１に出力するデータＤ１１と、第２送信部Ｔｘ２に出力するデータＤ１２とを生成し、生成したデータＤ１１とデータＤ１２とを、それぞれ、第１送信部Ｔｘ１、第２送信部Ｔｘ２に出力する。
【０２０９】
第１送信部Ｔｘ１は、制御信号Ｃｔｌ＿ｔｘ１に従い、データＤ１１を、時刻ｔ２から、送信する処理を行う。
【０２１０】
第２送信部Ｔｘ２は、制御信号Ｃｔｌ＿ｔｘ２に従い、データＤ１２を、時刻ｔ２から、送信する処理を行う。
【０２１１】
以上により、無線通信装置１００では、第１送信部Ｔｘ１、第２送信部Ｔｘ２により、時刻ｔ２から、２つのチャネル（使用周波数帯域が５ＧＨｚ帯、使用チャネルがチャネルａと、使用周波数帯域が５ＧＨｚ帯、使用チャネルがチャネルｂ）を用いた同時並行データ送信を行うことができる。図１４に示すように、無線通信装置１００では、時刻ｔ２から、２つのチャネル（使用周波数帯域が５ＧＨｚ帯、使用チャネルがチャネルａと、使用周波数帯域が５ＧＨｚ帯、使用チャネルがチャネルｂ）を用いた同時並行データ送信（データＤ１ａおよびデータＤ１ｂの送信）を行うことができる。
【０２１２】
なお、複数の周波数帯域、複数のチャネルを束ねた同時並行通信については、例えば、特許第６２９９０２４号に開示されている技術を用いてもよい。
【０２１３】
また、上記は一例であり、同時並行送信に使用するチャネル数は、２以外の数であってもよい。
【０２１４】
以上のように、無線通信装置１００では、予測部の学習処理において、自装置からの送信データがないときの学習データによる更新のみを行うことで、高精度に予測できる予測部（予測モデル）を構築することができる。さらに、無線通信装置１００では、上記処理により構築した予測モデルを用いた高精度な予測処理によって取得された予測パターンから、複数の周波数帯域、複数のチャネルのアイドル状態の継続時間を高精度に予測することができる。そして、無線通信装置１００では、送信権を獲得したチャネルについてアイドル状態の継続時間を上記予測モデルにより予測し、予測したアイドル状態の継続時間に基づいて、最大待機時刻を特定する。そして、無線通信装置１００では、最大待機時刻までの期間に、送信権を獲得できる他のチャネルの有無を判定し、送信権を獲得できる他のチャネルがあれば、当該他のチャネルと最初に送信権を獲得したチャネルとを束ねて利用した同時並行通信を行う。
【０２１５】
このように、無線通信装置１００では、未使用リソースを効率良く利用することで無線通信機器の送信機会を増加させるとともに、未使用リソースを束ねて同時に利用することで無線通信の伝送速度を向上させることができる。
【０２１６】
［他の実施形態］
上記実施形態では、予測部において、複数の使用周波数帯、複数の使用チャネルのデータについて、共用して、学習処理、予測処理を行う場合について、説明したが、これに限定されることはなく、例えば、複数の使用周波数帯、複数の使用チャネルごとに、個別に、予測部を設けるようにしてもよい。
【０２１７】
また、上記実施形態で説明した無線通信装置において、各ブロックは、ＬＳＩなどの半導体装置により個別に１チップ化されても良いし、一部又は全部を含むように１チップ化されても良い。
【０２１８】
なお、ここでは、ＬＳＩとしたが、集積度の違いにより、ＩＣ、システムＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩと呼称されることもある。
【０２１９】
また、集積回路化の手法はＬＳＩに限るものではなく、専用回路又は汎用プロセサで実現してもよい。ＬＳＩ製造後に、プログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）や、ＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサーを利用しても良い。
【０２２０】
また、上記各実施形態の各機能ブロックの処理の一部または全部は、プログラムにより実現されるものであってもよい。そして、上記各実施形態の各機能ブロックの処理の一部または全部は、コンピュータにおいて、中央演算装置（ＣＰＵ）により行われる。また、それぞれの処理を行うためのプログラムは、ハードディスク、ＲＯＭなどの記憶装置に格納されており、ＲＯＭにおいて、あるいはＲＡＭに読み出されて実行される。
【０２２１】
また、上記実施形態の各処理をハードウェアにより実現してもよいし、ソフトウェア（ＯＳ（オペレーティングシステム）、ミドルウェア、あるいは、所定のライブラリとともに実現される場合を含む。）により実現してもよい。さらに、ソフトウェアおよびハードウェアの混在処理により実現しても良い。
【０２２２】
例えば、上記実施形態の各機能部を、ソフトウェアにより実現する場合、図１６に示したハードウェア構成（例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、入力部、出力部等をバスＢｕｓにより接続したハードウェア構成）を用いて、各機能部をソフトウェア処理により実現するようにしてもよい。
【０２２３】
また、上記実施形態における処理方法の実行順序は、必ずしも、上記実施形態の記載に制限されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で、実行順序を入れ替えることができるものである。
【０２２４】
前述した方法をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム及びそのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、本発明の範囲に含まれる。ここで、コンピュータ読み取り可能な記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、大容量ＤＶＤ、次世代ＤＶＤ、半導体メモリを挙げることができる。
【０２２５】
上記コンピュータプログラムは、上記記録媒体に記録されたものに限られず、電気通信回線、無線又は有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク等を経由して伝送されるものであってもよい。
【０２２６】
なお、本発明の具体的な構成は、前述の実施形態に限られるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変更および修正が可能である。
【符号の説明】
【０２２７】
１００  無線通信装置
６  予測判定処理部
６３  予測部
６４  判定部
Ｔｘ１〜ＴｘＮ  第１〜第Ｎ送信部（送信部）
【図１】
2020155915.tif 000010
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
2020155915.tif 000024
【図１６】
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