(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
通信におけるダイナミックスペクトラムアクセスの最適化方法であって、
センサから得られるデータに基づいて現在の状況を取得する状況取得ステップと、
過去の通信事例における、通信時の状況を表すデータと、利用可能なチャネルに関する情報である１つ以上のチャネル情報とを含む事例データを格納する事例データベースから、現在の状況に対応する過去の事例の事例データを決定する一致事例決定ステップと、
一致事例に少なくとも部分的に基づいて、現在の状況に対応する１つ以上のチャネル情報を生成するチャネル情報生成ステップと、
前記１つ以上のチャネル情報に少なくとも部分的に基づいて、前記１つ以上のチャネル情報のいずれかのチャネル情報と関連づけられた第１のチャネルを選択する選択ステップと、
前記第１のチャネルの性能を評価し、前記第１のチャネルの第１のチャネル報酬を生成する評価ステップと、
前記第１のチャネル報酬に少なくとも部分的に基づいて、前記第１のチャネルのチャネル情報である第１のチャネル情報を更新する更新ステップと、
を含むダイナミックスペクトラムアクセスの最適化方法。
【請求項２】
前記一致事例決定ステップは、
過去に通信を行った際の状況とチャネルの性能が含まれる事例データを前記事例データベースから読み出すステップと、
前記読み出された事例データにおける状況と、現在の状況との類似度を算出するステップと、
前記読み出された事例データの中から、類似度が最も高い事例データを選択するステップと、
を含む、請求項１に記載のダイナミックスペクトラムアクセスの最適化方法。
【請求項３】
前記評価ステップは、
第１のチャネルが利用可能な確率である第１のチャネルのチャネル機会を予測するステップと、
第１のチャネルのチャネルスループットを決定するステップと、
第１のチャネルのチャネル機会とチャネルスループットとに少なくとも部分的に基づいて第１のチャネル報酬を生成するステップと、
を含む、請求項１または２に記載のダイナミックスペクトラムアクセスの最適化方法。
【請求項４】
前記更新ステップ実行後に、更新された第１のチャネル情報を含む前記１つ以上のチャネル情報に基づいて、前記選択ステップ、前記評価ステップ、前記更新ステップを繰り返して実行する、
請求項１〜３のいずれかに記載のダイナミックスペクトラムアクセスの最適化方法。
【請求項５】
前記更新ステップにおいて更新された第１のチャネル情報を含む前記１つ以上のチャネル情報を含む現在の状況に対する事例データを、将来的に履歴データとして利用可能なように事例データベースに記憶するステップをさらに含む、
請求項１〜４のいずれかに記載のダイナミックスペクトラムアクセスの最適化方法。
【請求項６】
前記第１のチャネル情報は、過去の実績に基づいて求められるチャネルの性能を表すチャネル値、将来的なチャネルの性能の予測を表すチャネルインデックス、および、チャネルの利用回数を含む、
請求項１〜５のいずれかに記載のダイナミックスペクトラムアクセスの最適化方法。
【請求項７】
前記更新ステップにおいて、
前記第１のチャネル情報に含まれるチャネル利用回数を増加させ、
前記第１のチャネル情報に含まれるチャネル値を、更新前のチャネル値と前記第１のチャネル報酬とに基づいて更新し、
前記第１のチャネル情報に含まれるチャネルインデックスを、更新後のチャネル値に、利用可能なチャネルの全体の利用回数と第１のチャネルの利用回数とに基づいて算出される値を加えた値として更新する、
請求項６に記載のダイナミックスペクトラムアクセスの最適化方法。
【請求項８】
ダイナミックスペクトラムアクセスを行う無線通信装置であって、
センサと、
過去の通信事例における、通信時の状況を表すデータと、利用可能なチャネルに関する情報である１つ以上のチャネル情報とを含む事例データを格納する事例データベースと、
前記センサから取得されるデータに基づいて現在の状況を取得し、現在の状況に対応する過去の事例の事例データを前記事例データベースから取得し、一致事例に含まれるチャネル情報に基づいて現在の状況に対する１つ以上のチャネル情報を生成する、事例モジュールと、
現在の状況に対する事例データに含まれる１つ以上のチャネル情報のいずれかのチャネル情報に関連づけられた第１のチャネルを選択するチャネル選択部と、
前記第１のチャネルの性能を評価し、前記第１のチャネルのチャネル報酬を生成する評価モジュールと、
前記第１のチャネル報酬に少なくとも部分的に基づいて、前記第１のチャネルのチャネル情報である第１のチャネル情報を更新する更新モジュールと、
を有する無線通信装置。
【請求項９】
請求項１〜７のいずれかに記載の方法の各ステップを、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】
本明細書は、データ通信システムに関し、より詳細には、車両通信においてダイナミックスペクトラムアクセスを最適化するためのシステムと方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
離れた相手（たとえば、車両、路側機、インフラシステム、サーバなど）に対してデータ交換やサービスを要求する消費者向け装置がますます車両に組み込まれる傾向にあり、これにより道路上の車両からの無線ネットワークへのアクセス要求が増えている。無線周波数は不十分で貴重な無線通信資源であるので、この不十分な資源を効果的に利用するシステムを提供して、より良いネットワーク性能を達成することが、非常に望ましい。しかし、スペクトラムアクセスのための既存のシステムは、十分効果的ではないことが指摘されており、多数の問題を有している。
【０００３】
まず、ＤＳＲＣ（Dedicated Short-Range Communication）のような専用チャネルを用
いる既存のシステムは、高帯域接続を提供することができず、したがって、多量のデータを伝送する必要があるときにチャネルに輻輳が生じることが避けられない。したがって、専用チャネルを用いる既存のシステムでは、多量のデータを送信するサービスを満足に提供することができない。
【０００４】
次に、３Ｇや４Ｇの携帯ネットワークのような携帯ネットワークを用いている既存のシステムでは、サービス範囲は限られており携帯ネットワークによってカバーされていない場所ではサービスを提供することができない。携帯ネットワークを用いている既存のシステムには、限られたユーザしか提供されるサービスを利用できないという厳しいアクセス制約もある。たとえば、携帯ネットワークの非加入ユーザは、携帯ネットワークを用いてデータ伝送することは許されない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１１−７７６２３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記の問題点を考慮し、本発明は、ダイナミックスペクトラムアクセスを最適化することが可能な技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係るダイナミックスペクトラムアクセスの最適化方法は、
通信におけるダイナミックスペクトラムアクセスの最適化方法であって、
センサから得られるデータに基づいて現在の状況を取得する状況取得ステップと、
過去の通信事例における、通信時の状況を表すデータと、利用可能なチャネルに関する情報である１つ以上のチャネル情報とを含む事例データを格納する事例データベースから、現在の状況に対応する過去の事例の事例データを決定する一致事例決定ステップと、
一致事例に少なくとも部分的に基づいて、現在の状況に対応する１つ以上のチャネル情報を生成するチャネル情報生成ステップと、
前記１つ以上のチャネル情報に少なくとも部分的に基づいて、前記１つ以上のチャネル情報のいずれかのチャネル情報と関連づけられた第１のチャネルを選択する選択ステップと、
前記第１のチャネルの性能を評価し、前記第１のチャネルの第１のチャネル報酬を生成する評価ステップと、
前記第１のチャネル報酬に少なくとも部分的に基づいて、前記第１のチャネルのチャネル情報である第１のチャネル情報を更新する更新ステップと、
を含む。
【０００８】
また、本発明における前記一致事例決定ステップは、
過去に通信を行った際の状況とチャネルの性能が含まれる事例データを前記事例データベースから読み出すステップと、
前記読み出された事例データにおける状況と、現在の状況との類似度を算出するステップと、
前記読み出された事例データの中から、類似度が最も高い事例データを選択するステップと、
を含んでもよい。
【０００９】
また、本発明における前記評価ステップは、
第１のチャネルが利用可能な確率である第１のチャネルのチャネル機会を予測するステップと、
第１のチャネルのチャネルスループットを決定するステップと、
第１のチャネルのチャネル機会とチャネルスループットとに少なくとも部分的に基づいて第１のチャネル報酬を生成するステップと、
を含んでもよい。
【００１０】
また、本発明において、前記更新ステップ実行後に、更新された第１のチャネル情報を含む前記１つ以上のチャネル情報に基づいて、前記選択ステップ、前記評価ステップ、前記更新ステップを繰り返して実行してもよい。
【００１１】
また、本発明において、前記更新ステップにおいて更新された第１のチャネル情報を含む前記１つ以上のチャネル情報を含む現在の状況に対する事例データを、将来的に履歴データとして利用可能なように事例データベースに記憶するステップをさらに含んでもよい。
【００１２】
また、本発明において、前記第１のチャネル情報は、過去の実績に基づいて求められるチャネルの性能を表すチャネル値、将来的なチャネルの性能の予測を表すチャネルインデックス、および、チャネルの利用回数を含んでもよい。
【００１３】
また、本発明における前記更新ステップでは、
前記第１のチャネル情報に含まれるチャネル利用回数を増加させ、
前記第１のチャネル情報に含まれるチャネル値を、更新前のチャネル値と前記第１のチャネル報酬とに基づいて更新し、
前記第１のチャネル情報に含まれるチャネルインデックスを、更新後のチャネル値に、利用可能なチャネルの全体の利用回数と第１のチャネルの利用回数とに基づいて算出される値を加えた値として更新してもよい。
【００１４】
なお、本発明は、上記処理の少なくとも一部を含むダイナミックスペクトラムアクセスの最適化方法として捉えることができる。また、上記処理を行う少なくとも一部の手段を含む無線通信装置として捉えることもできる。また、上記方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムとして捉えることもできる。上記手段および処理の各々は可能な限り互いに組み合わせて本発明を構成することができる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、ダイナミックスペクトラムアクセスにおいて最適なチャネルを選択することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】一実施形態におけるダイナミックスペクトラムアクセスを最適化するためのシステムを説明する概要ブロック図である。
【図２】一実施形態にかかるコグニティブエンジンを示すブロック図である。
【図３】一実施形態にかかる認知データベースを示すブロック図である。
【図４Ａ】一実施形態にかかるダイナミックスペクトラムアクセスの最適化方法を示すフローチャートである。
【図４Ｂ】一実施形態にかかるダイナミックスペクトラムアクセスの最適化方法を示すフローチャートである。
【図５Ａ】別の実施形態にかかるダイナミックスペクトラムアクセスの最適化方法を示すフローチャートである。
【図５Ｂ】別の実施形態にかかるダイナミックスペクトラムアクセスの最適化方法を示すフローチャートである。
【図５Ｃ】別の実施形態にかかるダイナミックスペクトラムアクセスの最適化方法を示すフローチャートである。
【図６Ａ】一実施形態にかかるチャネル機会決定方法を示すフローチャートである。
【図６Ｂ】一実施形態にかかるチャネル機会決定方法を示すフローチャートである。
【図７】一実施形態にかかるチャネルスループット決定方法を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下の説明および添付の図面は本発明を説明するための例示であり、本発明を限定するものではない。図面においては、同様の要素には同一の参照符号を付してある。
【００１８】
以下では、ダイナミックスペクトラムアクセスを最適化するシステムと方法について説明する。以下の説明では、本発明を十分に理解できるように、多くの詳細について説明する。しかしながら、各実施形態において、これらの具体的な詳細を含まずに本発明を実施しても良いことは当業者にとって明らかであろう。また、説明が不明瞭になることを避けるために、構造や装置をブロック図の形式で表すこともある。たとえば、一実施形態は、ユーザインタフェースおよび特定のハードウェアとともに説明される。しかし、ここでの説明は、データおよびコマンドを受信する任意のタイプの計算装置および任意の周辺機器について適用できる。
【００１９】
本明細書における「一実施形態」または「ある実施形態」等という用語は、その実施形態と関連づけて説明される特定の特徴・構造・性質が少なくとも本発明の一つの実施形態に含まれることを意味する。「一実施形態における」等という用語は本明細書内で複数用いられるが、これらは必ずしも同一の実施形態を示すものとは限らない。
【００２０】
また、本明細書においては、記載の簡略化のために各要素の数については、特に必要な場合以外は明示しない。すなわち、本明細書における「要素Ａを含む」等という表現は、少なくとも一つ以上の要素Ａを含むことを意味し、要素Ａを一つだけ含む場合と、二つ以上の複数個を含む場合の両方を意味する。また、同様に記載の簡略化のために、「Ａに基づいてＢを行う」という記載は「少なくとも部分的にＡに基づいて処理Ｂを行う」ことを意味する。この表現は、処理Ｂを行う際にＡに基づいていれば、Ａ以外の要素を考慮に入れていても良いし、Ａのみに基づいていても構わない。
【００２１】
以下の詳細な説明の一部は、有形（非一時的）なコンピュータ可読記憶媒体に記憶されたデータビットに対する動作のアルゴリズムおよび記号的表現として提供される。これらのアルゴリズム的な説明および表現は、データ処理技術分野の当業者によって、他の当業者に対して自らの成果の本質を最も効果的に説明するために用いられるものである。なお、本明細書において（また一般に）アルゴリズムとは、所望の結果を得るための論理的な手順を意味する。処理のステップは、物理量を物理的に操作するものである。必ずしも必須ではないが、通常は、これらの量は記憶・伝送・結合・比較およびその他の処理が可能な電気的または磁気的信号の形式を取る。通例にしたがって、これらの信号をビット・値・要素・エレメント・シンボル・キャラクタ・項・数値などとして称することが簡便である
【００２２】
なお、これらの用語および類似する用語はいずれも、適切な物理量と関連付いているものであり、これら物理量に対する簡易的なラベルに過ぎないということに留意する必要がある。以下の説明から明らかなように、特に断らない限りは、本明細書において「処理」「計算」「コンピュータ計算（処理）」「判断」「表示」等の用語を用いた説明は、コンピュータシステムや類似の電子的計算装置の動作および処理であって、コンピュータシステムのレジスタやメモリ内の物理的（電子的）量を、他のメモリやレジスタまたは同様の情報ストレージや通信装置、表示装置内の物理量として表される他のデータへ操作および変形する動作および処理を意味する。
【００２３】
本発明は本明細書で説明される動作を実行する装置にも関する。本発明に係る装置は要求される目的のための特別に製造されるものであっても良いし、汎用コンピュータを用いて構成しコンピュータ内に格納されるプログラムによって選択的に実行されたり再構成されたりするものであっても良い。このようなコンピュータプログラムは、コンピュータのシステムバスに接続可能な、例えばフロッピー（登録商標）ディスク・光ディスク・ＣＤ−ＲＯＭ・ＭＯディスク・磁気ディスクなど任意のタイプのディスク、読み込み専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、磁気カード、フラッシュメモリ、光学式カード、電子的命令を格納するために適した任意のタイプの媒体などの、有形（非一時的）のコンピュータ可読記憶媒体に記憶される。
【００２４】
発明の具体的な実施形態は、完全にハードウェアによって実現されるものでも良いし、完全にソフトウェアによって実現されるものでも良いし、ハードウェアとソフトウェアの両方によって実現されるものでも良い。好ましい実施形態は、ソフトウェアによって実現される。ここでソフトウェアとは、ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコードやその他のソフトウェアを含むものである。
【００２５】
さらに、ある実施形態は、コンピュータが利用あるいは読み込み可能な記憶媒体からアクセス可能なコンピュータプログラムの形態を取る。この記憶媒体は、コンピュータや任意の命令実行システムによってあるいはそれらと共に利用されるプログラムコードを提供する。コンピュータが利用あるいは読み込み可能な記憶媒体とは、命令実行システムや装置によってあるいはそれらと共に利用されるプログラムを、保持、格納、通信、伝搬および転送可能な任意の装置を指す。
【００２６】
プログラムコードを格納・実行するために適したデータ処理システムは、システムバスを介して記憶素子に直接または間接的に接続された少なくとも１つのプロセッサを有する。記憶素子は、プログラムコードの実際の実行に際して使われるローカルメモリや、大容量記憶装置や、実行中に大容量記憶装置からデータを取得する回数を減らすためにいくつかのプログラムコードを一時的に記憶するキャッシュメモリなどを含む。
【００２７】
入力／出力（Ｉ／Ｏ）装置は、例えばキーボード、ディスプレイ、ポインティング装置
などであるが、これらはＩ／Ｏコントローラを介して直接あるいは間接的にシステムに接続される。
【００２８】
システムにはネットワークアダプタもシステムに接続されており、これにより、私的ネットワークや公共ネットワークを介して他のデータ処理システムやリモートにあるプリンタや記憶装置に接続される。モデム、ケーブルモデム、イーサネット（登録商標）は、現在利用可能なネットワークアダプタのほんの一例である。
【００２９】
最後に、本明細書において提示されるアルゴリズムおよび表示は特定のコンピュータや他の装置と本来的に関連するものではない。本明細書における説明にしたがってプログラムを有する種々の汎用システムを用いることができるし、また要求された処理ステップを実行するための特定用途の装置を製作することが適した場合もある。これら種々のシステムに要求される構成は、以下の説明において明らかにされる。さらに、  本発明は、任意の特定のプログラミング言語と関連づけられるものではない。本明細書で説明される本発明の内容を実装するために種々のプログラミング言語を利用できることは明らかであろう。
【００３０】
＜システム概要＞
図１は、一実施形態にかかるダイナミックスペクトラムアクセスを最適化するためのシステム１００のブロック図を示す。図示されるシステム１００は、ユーザ１１６ａ、１１６ｂ、・・・１１６ｎとインフラシステム１６０によってアクセスされる車両システム１５０ａ、１５０ｂ…１５０ｎ（それぞれあるいは全体として車両システム１５０と称する）を含む。システム１００のこれらの要素は、互いに通信可能に結合される。本実施形態においては、これらの要素は、ネットワーク１０５を介して通信可能に結合される。
【００３１】
図１中の車両システム１５０ａ、１５０ｂ、・・・１５０ｎは例示である。図１には３つの車両システムが示されているが、本発明は任意の数の車両システムを有するシステムアーキテクチャに適用することができる。さらに、１つのネットワーク１０５だけが車両システム１５０ａ、１５０ｂ、・・・１５０ｎとインフラシステム１６０に結合されているが、実際には、これらに結合されるネットワーク１０５の数はいくつであっても良い。
【００３２】
図示される実施形態では、車両システム１５０ａは信号線１４９を介して車両システム１５０ｂと通信可能に結合されている。車両システム１５０ａは、信号線１１９を介してネットワーク１０５と通信可能に結合されている。ユーザ１１６ａは、信号線１１７を介して車両システム１５０ａとやりとりする。車両システム１５０ｂは、信号線１２５を介してネットワーク１０５と通信可能に結合されている。ユーザ１１６ｂは、信号線１２７を介して車両システム１５０ｂとやりとりする。車両システム１５０ｎは、信号線１３５を介してネットワーク１０５と通信可能に結合されている。ユーザ１１６ｎは、信号線１２９を介して車両システム１５０ｎとやりとりする。インフラシステム１６０は、信号線１５５を介してネットワーク１０５と通信可能に結合されている。
【００３３】
ネットワーク１０５は、有線ネットワークであっても無線ネットワークであっても良く、またそのトポロジーは、スター型、トークンリング型やその他当業者に知られているその他の構成を取ることができる。一実施形態においては、ネットワーク１０５は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）（例えば、インターネット）や、複数の装置が通信可能な相互接続される任意のデータパスを含む。別の実施形態においては、ネットワーク１０５はピアツーピアネットワークである。ネットワーク１０５は、複数の異なる通信プロトコルでデータ送信可能な通信ネットワークと接続されるか、そのような通信ネットワークを含む。例えば、ネットワーク１０５は３Ｇネットワークや４Ｇネットワークである。さらに別の実施形態では、ネットワーク１０５は、
ブルートゥース（登録商標）通信ネットワークや携帯通信ネットワークを含み、ＳＭＳ（ショートメッセージサービス）、ＭＭＳ（マルチメディアメッセージサービス）、ＨＴＴＰ（ハイパーテキスト転送プロトコル）、直接データ接続、ＷＡＰ（ワイヤレスアプリケーションプロトコル）、電子メールなどのデータを送受信する。さらに別の実施形態では、ネットワーク１０５内の全てまたは一部のリンクは、既存の暗号技術によって暗号化される。このような暗号化技術は、ＳＳＬ、セキュアＨＴＴＰ、ＶＰＮなどを含む。
【００３４】
車両システム１５０は、車両に組み込まれるデータ通信のためのシステムである。車両システム１５０は、とりわけ、制御部１０２、センサ１１４ａ・・・１１４ｎ（それぞれあるいは全体としてセンサ１１４と称する）、入出力モジュール１１８、環境データベース１３６と認知データベース１４０を含む。２つのセンサ１１４ａと１１４ｎだけが図示されるが、当業者であれば多くのセンサ１１４を利用しても良いことを理解できるであろう。さらに、制御部１０２、入出力モジュール１１８、環境データベース１３６および認知データベース１４０のいずれも車両システム１５０内に１つだけ示されているが、車両システム１５０は、これらの要素を複数個有しても構わない。車両システム１５０が、図１に示されないその他の構成要素、例えば入力デバイス、ネットワークアダプタやその他の車両システムが従来有する構成要素などを含んでも良いことを当業者であれば理解できるであろう。
【００３５】
図示される実施形態では、センサ１１４ａは信号線１１１を介して制御部１０２と通信可能に結合されている。センサ１１４ｎは、信号線１１３を介して制御部１０２と通信可能に結合されている。入出力モジュール１１８は、信号線１１５を介して制御部１０２と通信可能に結合されている。ユーザ１１６は、信号線１１７を介して入出力モジュール１１８とやりとりする。環境データベース１３６は、信号線１３７を介して制御部１０２と通信可能に結合されている。認知データベース１４０は、信号線１４１を介して制御部１０２と通信可能に結合されている。
【００３６】
制御部１０２は、任意のプロセッサ型の計算装置である。たとえば、制御部１０２は車両に組み込まれる電子制御装置（ＥＣＵ）である。一実施形態では、制御部１０２は、システムオンチップ（ＳＯＣ）のような単一の集積回路を用いて実現される。制御部１０２は、とりわけ、プロセッサ１０４、メモリ１０６、コグニティブエンジン１０８とソフトウェア無線１１０を含む。一実施形態においては、制御部１０２はＩ／Ｏインターフェース（不図示）のような他の従来の構成要素を含む。
【００３７】
プロセッサ１０４は、演算論理ユニット、マイクロプロセッサ、汎用制御装置や、その他のプロセッサアレイを有し、計算を実行したり環境データベース１３６や認知データベース１４０に格納されたデータを取得したりする。プロセッサ１０４はデジタル信号を処理する。プロセッサのアーキテクチャはＣＩＳＣ（Complex Instruction Set Computer）、ＲＩＳＣ（Reduced Instruction Set Computer）、これら両方の命令セットの組合せとして実装されたアーキテクチャなどどのようなものであっても良い。図１には１つのみのプロセッサが示されているが、複数のプロセッサが含まれても構わない。プロセッサの処理能力は、画像の表示や、画像の取得および送信に限られていても構わない。プロセッサの処理能力は、様々なタイプの特徴量抽出などのようなより複雑な処理を実行できるようなものであっても良い。当業者であれば、その他のプロセッサ、オペレーティングシステム、センサ、表示装置および物理的構成を採用可能であることは明らかであろう。
【００３８】
メモリ１０６は、プロセッサ１０４で実行される命令やデータを格納する。命令やデータは、本明細書に説明される処理の全てまたはいずれかを実行するためのコードを含んでもよい。メモリ１０６は、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、フラッシュメモリやその他の既存のメモリ装置である。一実施形態においては、メモリ１０６は、ハードディスクドライブ、フロ
ッピー（登録商標）ディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭ装置、ＤＶＤ−ＲＯＭ装置、ＤＶＤ−ＲＡＭ装置、ＤＶＤ−ＲＷ装置、フラッシュメモリ装置や情報記憶の分野において既知のその他の大容量記憶装置などの、非一時的（non-volatile）メモリや永久記憶装置を含んでも良い。
【００３９】
コグニティブエンジン１０８は、ダイナミックスペクトラムアクセスを車両システム１５０に提供するためのコードおよびルーチンである。たとえば、コグニティブエンジン１０８は、機械学習技術を用いて、ホワイトスペース周波数帯における適応的なチャネル選択機能を車両システム１５０に提供する。ホワイトスペース周波数帯は、未使用の無線周波数である。たとえば、ホワイトスペース周波数帯は、テレビ放送の周波数帯において未使用なホワイトスペース周波数帯である。一実施形態においては、コグニティブエンジン１０８は、プロセッサ１０４のオンチップ記憶装置（不図示）に保存されるコードとルーチンを含む。別の実施形態では、コグニティブエンジン１０８は、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array)やＡＳＩＣ(Application Specific Integrated Circuit)などのハ
ードウェアを用いて実装される。さらに別の実施形態では、コグニティブエンジン１０８はハードウェアとソフトウェアの両方を用いて実装される。
【００４０】
一実施形態においては、コグニティブエンジン１０８は、アプリケーションに特有なタスク要件に基づいて実行される。たとえば、サポートベクタマシンや人工ニューラルネットワークを用いて、学習過程における分類器が実現される。また、遺伝的アルゴリズムやシミュレーテッドアニーリングが、さまざまな検索を実行するために用いられる。隠れマルコフ連鎖や人工ニューラルネットワークは、可変予測を実行するために用いられる。当業者であれば、コグニティブエンジン１０８は、従来のコグニティブ無線システムにおける他の既知の特徴を含んでもよいことを理解できるであろう。
【００４１】
一実施形態においては、コグニティブエンジン１０８は、以下で図２と共に説明するように事例ベース推論と強化学習技術を使用して車両通信に用いるチャネルを動的に選択する。車両通信とそこで用いるチャネルの詳細については、後述する。コグニティブエンジン１０８の詳細について、図２および図４Ａ〜図７を参照しながら後ほど説明する。
【００４２】
ソフトウェア無線（ＳＤＲ）１１０は、コンピュータ装置にインストールされたソフトウェアによって実現される無線通信システムである。たとえば、ソフトウェア無線１１０はミキサー、フィルタ、増幅器、変調器、復調器、検波器などのような構成要素をソフトウェアによって実現した無線通信システムである。一実施形態においては、ソフトウェア無線１１０はコグニティブエンジン１０８から無線コンフィギュレーションを受け取り、該無線コンフィギュレーションに基づいて、車両システム１５０に車両通信を構成する。たとえば、ソフトウェア無線１１０によって、車両システム１５０が無線コンフィギュレーションに従って他の車両システム１５０やインフラシステム１６０と通信できる。一実施形態においては、ソフトウェア無線１１０は、無線インタフェース１１２を含む。他の実施形態においては、ソフトウェア無線１１０は複数の無線インタフェース１１２を含む。
【００４３】
無線インタフェース１１２は、データ通信のために通信リンクを確立するインタフェースである。たとえば、車両システム１５０に含まれる無線インタフェース１１２は、無線通信環境と直接相互作用して、他の車両システム１５０やネットワーク１０５との間のデータ通信を行うインタフェースである。
【００４４】
センサ１１４は、データを収集するためのセンサである。センサ１１４としては既存の任意のセンサを利用可能である、どのようなデータを収集するかや、センサのタイプなども特に限定されない。例えば、ＬＩＤＡＲ（光検出および測距）センサ、赤外線センサ、
モーションセンサ、温度センサ、音感センサなどを、センサ１１４の例として挙げることができる。当業者であれば、その他のタイプのセンサも利用可能であることを理解できるであろう。一実施形態においては、センサ１１４は車両に関する状態を計測し、計測した状態を表すセンサデータを生成する。たとえば、センサ１１４は車両の速度を計って、速度を表すセンサデータをコグニティブエンジン１０８に送信する。
【００４５】
一実施形態においては、車両システム１５０は、異なるタイプの複数のセンサ１１４を有する。たとえば、車両システム１５０は、車両の速度を調べるための速度センサ、車両の位置を検出するための位置センサ、スペクトラムを検知するためのスペクトラムセンサなどを含む。
【００４６】
入出力モジュール１１８は、ユーザ１１６と制御部１０２の間のやりとりを処理するように構成された装置である。たとえば、入出力モジュール１１８は、ディスプレイ、タッチスクリーン、マイクやスピーカシステムを含む。一実施形態においては、入出力モジュール１１８は、ユーザ１１６から入力を受け取って、入力を制御部１０２に送信する。たとえば、入出力モジュール１１８は、タッチスクリーンを含み、ユーザ１１６がタッチスクリーンを介してコグニティブエンジン１０８にチャネル選択についてのオフライン計画を提供する。
【００４７】
一実施形態においては、入出力モジュール１１８は、制御部１０２からユーザ１１６に出力を伝えるように構成される。たとえば、入出力モジュール１１８は、コグニティブエンジン１０８からチャネル選択フィードバック（例えばチャネル報酬、チャネルスループット、チャネル機会など）を受け取って、これをユーザ１１６に提供する。チャネル報酬、チャネルスループットやチャネル機会については、図２と共に後述する。当業者であれば、入出力モジュール１１８は、ここで記載された機能を提供するためのその他の任意のタイプの装置を含んでもよいことを理解できるであろう。
【００４８】
環境データベース１３６は、データを格納する非一時的（non-transitory）なメモリである。例えば、環境データベース１３６は、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、フラッシュメモリやその他の既存のメモリ装置である。一実施形態では、環境データベース１３６は、不揮発性のメモリや永久記憶装置を含んでも良い。例として、ハードディスクドライブ、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭ装置、ＤＶＤ−ＲＯＭ装置、ＤＶＤ−ＲＡＭ装置、ＤＶＤ−ＲＷ装置、フラッシュメモリ装置などが挙げることができるが、その他の既存の不揮発性記憶装置を採用しても良い。
【００４９】
一実施形態においては、環境データベース１３６は、本明細書において説明される機能を提供するための環境データを格納する。環境データは、通信環境と関連したデータである。たとえば、環境データは、各位置についての、地形特徴を表している地形データ、無線伝播特徴、交通状況データ（例えば、ラッシュアワー、非ラッシュアワーなどでの交通状況）、チャネル特徴データ（例えば、プライマリユーザやセカンダリユーザによるチャネル使用の特徴、一つ以上の位置における利用者の密度に関する履歴データ、プライマリユーザやセカンダリユーザの利用率データなど）などを含む。プライマリノードおよびセカンダリノードについては後述する。
【００５０】
一実施形態においては、車両に組み込まれる車両システム１５０の通信環境は、上述の環境データ、スペクトラムアクセスの方針を表しているポリシーデータ、スペクトラムアクセスのための規格を表している規格データなどによって表される。ポリシーデータや規格データについては、図３と共に更に詳細に後述する。一実施形態においては、車両が時間とともに移動するので、通信環境は一定ではない。
【００５１】
認知データベース１４０は、データを格納する非一時的（non-transitory）なメモリである。例えば、認知データベース１４０は、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、フラッシュメモリやその他の既存のメモリ装置を用いて実現される。一実施形態では、認知データベース１４０は、不揮発性のメモリや永久記憶装置を含んでも良い。例として、ハードディスクドライブ、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭ装置、ＤＶＤ−ＲＯＭ装置、ＤＶＤ−ＲＡＭ装置、ＤＶＤ−ＲＷ装置、フラッシュメモリ装置などが挙げることができるが、その他の既存の不揮発性記憶装置を採用しても良い。
【００５２】
一実施形態においては、認知データベース１４０は、本明細書において説明される機能を提供するためのポリシーデータ、事例データ、規則データと規格データを格納する。認知データベース１４０の詳細は、図３を参照しながら後ほど説明する。
【００５３】
ユーザ１１６は、人間のユーザである。一実施形態では、ユーザ１１６は、道路上で車両を運転するドライバーである。別の実施形態においては、ユーザ１１６は車両内の助手席に座っている搭乗者である。ユーザ１１６は、入出力モジュール１１８を介して車両に組み込まれる車両システム１５０とやりとりする。
【００５４】
インフラシステム１６０は、サービスを車両システム１５０に提供するためのシステムである。一実施形態においては、インフラシステム１６０は、車両システム１５０で利用可能な任意のサービス（例えばインターネットサービス、ボイスメールサービスなど）を提供するためのコンピュータシステムや記憶装置などを含む。図１にはインフラシステム１６０が１つだけ示されているが、当業者であればシステム１００がいくつのインフラシステム１６０を含んでも良いことを理解できるであろう。
【００５５】
通信ノードは、データ通信を行う構成要素である。たとえば、通信ノードは、車両システム１５０、インフラシステム１６０、路側機に設置される通信ノードや、ネットワーク１０５に含まれる他の任意の通信ノード（例えばルータ、スイッチ装置など）などである。車両通信は、車両システム１５０と別の通信ノードの間の通信である。たとえば、車両通信は、車車間通信、路車間通信、車両−インフラ間通信などを含む。
【００５６】
一実施形態においては、２台の通信ノードの間の車両通信は、複数種類の車両通信を伴っても良い。たとえば、第１の車両システム１５０とインフラシステム１６０の間の車両通信が、第１の車両システム１５０と第２の車両システム１５０の間の車車間通信と、第２の車両システム１５０とインフラシステム１６０の間の車両−インフラ間通信によって実現されても良い。
【００５７】
車両通信のためのチャネルは、２台の通信ノードの間の通信データのためのチャネルである。たとえば、アメリカ合衆国における車車間通信用のチャネルは、７５ＭＨｚの帯域幅の５．９ＧＨｚのＤＳＲＣ（Dedicated Short-Range Communication)チャネルである。一実施形態においては、車両通信のためのチャネルは、専用チャネル（例えばＤＳＲＣ用の周波数帯のチャネル）、自由アクセスチャネル（例えば、ＩＳＭバンドにおけるＷｉＦｉやブルートゥースのような完全に自由なチャネル、テレビのＵＨＦ帯のような部分的に自由なチャネル、特定の時間だけ自由にアクセスできる部分的に自由なチャネルなど）や、機会主義的な（空いていれば利用可能な）アクセスチャネル（例えば、テレビホワイトスペース周波数帯）のいずれかを含む。
【００５８】
一実施形態においては、専用チャネルで実行される通信は優先付けされる。たとえば、専用チャネルがデータ通信のために用いられる場合、公衆安全に関する通信が私的なデータ通信よりも優先される。一実施形態においては、機会主義的なアクセスチャネルは、プライマリノードに固定位置が割り当てられるチャネル（例えばテレビ信号、ページングバ
ンドなど）と、プライマリノードに特定の位置が割り当てられていないチャネル（例えば携帯ネットワークのチャネルなど）とを含む。
【００５９】
チャネルのプライマリノードは、データ通信のためにチャネルを用いる優先権を持つ通信ノードである。たとえば、プライマリノードは、チャネルで用いられるスペクトラムに対する免許を有しているエンティティである。チャネルのセカンダリノードは、プライマリノードからチャネルを借りて、データ通信のためにチャネルを利用する通信ノードである。一実施形態においては、セカンダリノードはチャネルで用いられるスペクトラムに対する免許を有しない。別の実施形態においては、チャネルが使用されていない（例えば、いずれのプライマリノードもデータ送信を行わない）ときに、セカンダリノードはプライマリノードからチャネルを借りる。
【００６０】
システム１００は、以下のような観点から特に車両通信にとって有利である。すなわち、車両通信を行う通信ノードに対してスペクトラム選択に関するより多くの選択肢をインテリジェントに提供することで、システム１００はスペクトラムの欠乏を解消できる。たとえば、システム１００は、車両の無線環境特徴に基づいて動的にスペクトラムにアクセスすることによって、ホワイトスペース周波数帯を車両通信のために利用できる。システム１００は、データ通信サービスの品質を保証し、車両通信の専用チャネルでの輻輳を軽減すると共に、チャネル干渉を最小にする。
【００６１】
更に詳細に後述するように、システム１００は、チャネル選択に関する過去の事例に基づく事例ベース推論アプローチを利用し、チャネル選択のための学習処理を用いて自動的に通信環境の変化に適応する。一実施形態においては、たとえば、現在利用中のチャネルが利用できなくなったり、現在利用中のチャネルよりも性能が上回るチャネルが出現したりしたときに、システム１００は、ホワイトスペース周波数帯の中から最も性能の良いチャネルに切り替えることで、データ通信のスペクトラムアクセスを最適化する。
【００６２】
＜コグニティブエンジン＞
次に図２を参照して、コグニティブエンジン１０８について更に詳細に説明する。図２は、一実施形態にかかるコグニティブエンジン１０８を示すブロック図である。コグニティブエンジン１０８は、通信モジュール２０１、事例モジュール２０３、選択エンジン２０５、コンフィギュレーションモジュール２０７、評価モジュール２０９、更新モジュール２１１とグラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）モジュール２１３を含む。コグニティブエンジン１０８のこれらの構成要素は、バス２２０を介して互いに通信可能に結合される。プロセッサ１０４は、信号線２３８を介してバス２２０と通信可能に結合されている。認知データベース１４０は、信号線１４１を介してバス２２０と通信可能に結合されている。
【００６３】
通信モジュール２０１は、コグニティブエンジン１０８の構成要素とシステム１００の他の構成要素の間での通信を処理するためのコードおよびルーチンである。たとえば、通信モジュール２０１は、センサ１１４からセンサデータを受け取って、センサデータを事例モジュール２０３、選択エンジン２０５、評価モジュール２０９の少なくともいずれかに送信する。通信モジュール２０１は、信号線２２２を介してバス２２０と通信可能に結合されている。一実施形態においては、通信モジュール２０１は、コグニティブエンジン１０８の構成要素間での通信も処理する。たとえば、通信モジュール２０１は評価モジュール２０９からチャネル報酬を受け取って、チャネル報酬を更新モジュール２１１に送信する。チャネル報酬の詳細については、後述する。
【００６４】
一実施形態においては、通信モジュール２０１は、事例データ、規則データ、ポリシーデータと規格データを認知データベース１４０から読み出して、読み出されたデータを事
例モジュール２０３に送信する。別の実施形態においては、通信モジュール２０１は、環境データを環境データベース１３６から読み出して、事例モジュール２０３、選択エンジン２０５と評価モジュール２０９に読み出した環境データを送信する。さらに別の実施形態においては、通信モジュール２０１は、更新された規則データや事例データを更新モジュール２１１から読み出し、更新された規則データや事例データを認知データベース１４０に格納する。当業者であれば、通信モジュール２０１がここに表される以外の機能を提供してもよいことを理解できるだろう。
【００６５】
事例モジュール２０３は、プロセッサ１０４で実行されて、現在の状況と一致する過去の事例を求めるためのコードとルーチンである。たとえば、事例モジュール２０３は、認知データベース１４０に保存される事例データを参照して、現在の状況と一致する状況であった過去の事例を探し、その事例を現在の状況との一致事例として決定する。事例モジュール２０３は、信号線２２４を介してバス２２０と通信可能に結合されている。
【００６６】
現在の状況は、車両に組み込まれた車両システム１５０が行うデータ通信についての現在の通信環境を含む。たとえば、現在の状況には、車両システム１５０がデータを送ろうとする際の現在の通信環境が含まれる。過去事例（過去の状況）は、過去の経験として通信を行った際の通信環境を含む。現在の状況および過去の状況は含まれる通信環境を、同一フォーマットのデータとして表現できる。過去事例を利用することで、過去の履歴データに基づいて現在の状況において最適なチャネルを決定することができる。すなわち過去の経験を用いてダイナミックスペクトラムアクセスを最適化できる。過去事例は、たとえば、過去の状況（通信環境）と、そのときに最も性能の良い通信が行える送信チャネルの選択に関する情報を含んでもよい。
【００６７】
一致事例は、現在の状況に一致する過去の事例である。たとえば、一致事例は、認知データベース１４０に保存されている過去の事例のうち、現在の状況との類似度が最大な（すなわち距離測度が最小の）事例である。一実施形態においては、一致事例は、現在の状況での通信環境と一致する通信環境においてデータを行った過去の事例である。一実施形態においては、通信環境として通信を行う位置に着目する。すなわち、現在位置と同じ位置で行われた過去の事例が、現在の状況との一致事例となる。もっとも、一致事例は必ずしも同じ位置で通信を行った過去の事例のみとする必要は無く、現在位置とは異なる位置で行われた通信を一致事例としてもよい。
【００６８】
２つの状況の間に類似度を表すパラメータである距離を定義することができる。たとえば、２つの状況の間の距離がゼロであるということは、２つの状況が完全に同じことであることを示す。一実施形態においては、２つの状況の間の距離は、２つの状況における通信環境の類似性と関連する。たとえば、第１の状況と関連した第１の通信環境が第２の状況と関連した第２の通信環境と同じであるならば、第１の状況と第２の状況との距離はゼロである。距離測度の定義は任意に設計することができるが、たとえば、位置や時間、地形の特徴、ホワイトスペース周波数帯の分布、政府による規制などに基づいて定義することができる。距離測度は、これらの要因の１つまたは複数に基づいて定義づければよい。事例モジュール２０３は、これらの要因に基づいて状況間の距離を計算する。
【００６９】
事例は、事例データによって表される。一実施形態においては、事例データは、その状況における通信環境を表す。たとえば、事例データは、状況と関連した位置（例えば状況の発生位置）を表している位置データ、位置と関連した環境データ、位置と関連した交通データ、位置と関連した気象データ、その位置で利用可能なチャネルと関連したチャネルプロファイル（チャネル情報）などのうちの少なくともいずれかを含む。一実施形態においては、事例データは、さらに状況と関連したポリシーデータ、規格データおよび規則データを含む。当業者であれば、事例データに含まれるデータは、状況と関するものであれ
ば他のどのようなものであっても良いことを理解できるであろう。
【００７０】
チャネルプロファイルは、チャネルに関するプロファイルデータである。一実施形態においては、チャネルに関するチャネルプロファイルは、チャネル値、チャネルインデックスおよびチャネル訪問回数の少なくともいずれかを含む。チャネル値とチャネルインデックスの詳細については後述する。
【００７１】
一実施形態においては、事例モジュール２０３はセンサ１１４からセンサデータを受け取る。センサデータは、車両が存在する位置を表す位置データ、車両の速度を表す速度データ、その位置での交通状況を表わす交通データおよび、その位置での気象状況を表わす気象データなどを含む。当業者であれば、センサ１１４によって生成される他の種類のデータがセンサデータに含まれても良いことを理解できるであろう。事例モジュール２０３は、位置データに基づいて、環境データを環境データベース１３６から読み出す。
【００７２】
一実施形態においては、事例モジュール２０３は、位置データに基づいてポリシーデータと規格データを認知データベース１４０から読み出す。ポリシーデータと規格データについては、図３と共に後述する。事例モジュール２０３は、これらのデータに基づいて規則データを生成する。規則データは、ある位置におけるチャネル選択についての規則を表わすデータである。たとえば、規則データは、各位置でのホワイトスペース周波数帯分布を表しているデータと、政府による規制を表しているデータとを含む。これらのデータは、ホワイトスペース周波数帯からチャネルを選ぶために用いられる。一実施形態においては、事例モジュール２０３は、規則データを認知データベース１４０に保存する。
【００７３】
事例モジュール２０３は、センサデータ、環境データおよび規則データに基づいて、現在の通信環境における車両システム１５０の現在の状況を定める。たとえば、事例モジュール２０３は、センサデータ、環境データおよび規則データに基づいて、現在の状況についての事例データを作成する。
【００７４】
一実施形態においては、事例モジュール２０３は、認知データベース１４０から過去の状況を表している事例データを読み出す。たとえば、事例モジュール２０３は、認知データベース１４０から全ての過去事例データを読み出す。事例モジュール２０３は、すべての過去事例の中から、現在の状況に対する一致事例を求める。たとえば、事例モジュール２０３は、各々の過去事例における状況と現在の状況の間の距離を算出し、現在の状況との距離が最小である過去事例を現在の状況に対する一致状況として選択する。
【００７５】
事例モジュール２０３は一致事例についてのチャネルプロファイルを認知データベース１４０から読み出して、一致事例のチャネルプロファイルに基づいて、現在の状況についての事例データを作成する。たとえば、事例モジュール２０３は、一致事例についてのチャネルプロファイルに基づいて、現在の状況についてのチャネルプロファイルを初期化する。すなわち、一致事例に含まれるチャネルプロファイルを、現在の事例データのチャネルプロファイルの初期値として採用する。事例モジュール２０３は、現在の状況についての事例データを選択エンジン２０５に送る。たとえば、事例モジュール２０３は、選択エンジン２０５に現在の状況についてのチャネルプロファイルを送信する。一実施形態においては、事例モジュール２０３は、現在の状況についてのチャネルプロファイルを認知データベース１４０に保存する。
【００７６】
現在の状況に対する一致事例を決定して、その一致事例に基づいて現在の事例データを初期化することは非常に有益である。なぜならば、現在の状況と一致事例における状況とは類似するので、一致事例における最適なスペクトルアクセス方法は現在の状況においても最適であると経験的に分かるからである。一致事例に含まれる過去のチャネルプロファ
イルを利用することで、同様の通信環境下で行った最適方法の探索処理を繰り返すことが避けられる。したがって、コグニティブエンジン１０８を用いてダイナミックスペクトラムアクセスを最適化する際に、コグニティブエンジン１０８での処理時間を削減することができる。
【００７７】
選択エンジン２０５は、プロセッサ１０４で実行されて、データ通信チャネルを選択するコードとルーチンである。選択エンジン２０５は、信号線２２６を介してバス２２０と通信可能に結合されている。一実施形態においては、選択エンジン２０５は、規則データと現在の状況におけるチャネルプロファイルを、事例モジュール２０３から受け取る。別の実施形態においては、選択エンジン２０５は、規則データと現在の状況におけるチャネルプロファイルを認知データベースから読み出す。選択エンジン２０５は、以下に示すようにチャネルプロファイルと現在の状況の規則データに基づいて、現在の状況における最適なデータ送信チャネルを選択する。
【００７８】
一実施形態においては、選択エンジン２０５は、チャネル選択に用いる学習戦略を決定する。学習戦略は、チャネル選択で利用される戦略である。学習戦略として、探索(exploration)戦略と搾取(exploitation)戦略のいずれかを利用することができる。搾取戦略は
、既存の最適チャネルをデータ通信として利用する戦略である。既存の最適チャネルは、現在の状況で利用可能な全てのチャネルの中で最も性能が良いと過去の経験に基づいて判断されるチャネルである。探索戦略は、利用可能な全てのチャネルの中から、過去の知識から最適と判明しているよりもさらに性能の良いチャネルを探す戦略である。
【００７９】
一実施形態においては、既存の最適チャネルは、現在の状況において利用可能なチャネルの中で、最も大きいチャネル値を有するチャネルとして決定する。チャネル値は、チャネルプロファイルのパラメータの一つである。一実施形態では、チャネル値が高いほどチャネルの性能が良い。チャネル値については、更新モジュール２１１を参照しながら以下でさらに説明する。一実施形態においては、現在の状況において利用可能なチャネルとに関するチャネルプロファイル（または利用可能チャネルのチャネル値）は以下に述べるように時間と共に更新されるので、現在の状況での既存の最適チャネルも時間と共に変化する。例えば、最初は全ての利用可能なチャネルの中で第１のチャネルが最適なチャネルであったとしても、時間が経過すると、第１のチャネルが利用不可能になり、第２のチャネルが全ての利用可能なチャネルの中で最適なチャネルとなることがある。
【００８０】
一実施形態においては、選択エンジン２０５は、ε−ｇｒｅｅｄｙアルゴリズムを用いて学習戦略を決定する。ε−ｇｒｅｅｄｙアルゴリズムは、各段階において局所的な最適解を求めることで大域的な最適解を求める方法である。例えば、選択エンジン２０５は、ε−ｇｒｅｅｄｙアルゴリズムを利用して、探索戦略を選択するか搾取戦略を選択するかを決定する。記号「ε」は、「０」と「１」の間の数値を表す。一実施形態においては、選択エンジン２０５は、「０」と「１」の間の値を有する乱数を生成する。生成された乱数が「ε」より小さければ、選択エンジン２０５は、探索戦略を選択する。生成された乱数が「ε」以上であれば、選択エンジン２０５は、搾取戦略を選択する。
【００８１】
搾取戦略が選択された場合は、選択エンジン２０５は、チャネルプロファイルに基づいて、最大のチャネル値を有するチャネル（具体的には、現時点で最適と判断されるチャネル）を選択する。一方、探索戦略が選択された場合は、選択エンジン２０５は、チャネルプロファイルに基づいて、最大のチャネルインデックスを有するチャネルを選択する。チャネルインデックスは、チャネルプロファイルのパラメータの一つである。チャネルインデックスは、チャネル値と関連しており、チャネルの性能予測を表す値である。一実施形態においては、高いチャネルインデックスを有するチャネルほど、より良い性能を発揮できる可能性が高い。チャネルインデックスについては、更新モジュール２１１と共に以下
でさらに説明する。
【００８２】
選択エンジン２０５は、最大のチャネル値あるいはチャネルインデックスを有するチャネルを選択した後、選択したチャネルをコンフィグレーションモジュール２０７に送る。例えば、選択エンジン２０５は、選択されたチャネルの識別子をコンフィグレーションモジュール２０７に送る。
【００８３】
一実施形態においては、選択エンジン２０５は、上記のチャネル選択処理を繰り返し行い、より適切なチャネルを選択する。すなわち、選択エンジン２０５は、更新モジュール２１１からチャネルプロファイルを受け取り、現在の状況についての更新後のチャネルプロファイルに基づいて、データ通信用のチャネルを再選択する。なお、更新モジュール２１１は一部のチャネルのチャネルプロファイルのみを更新するが、再選択処理においては更新後のチャネルプロファイルと更新の対象とならなかったチャネルプロファイルの双方に基づいて処理を行う。一実施形態においては、選択エンジン２０５は、上記で説明したのと同様の処理を行うことで、チャネルを再選択する。選択エンジン２０５は、再選択されたチャネルをコンフィグレーションモジュール２０７に送り、ソフトウェア無線１１０は再選択されたチャネルに応じて再構成される。適応的なチャネル選択処理については、図４Ａ，４Ｂおよび図５Ａ，５Ｂを用いて後述する。
【００８４】
コンフィグレーションモジュール２０７は、プロセッサ１０４によって実行されたときに、データ通信用のソフトウェア無線１１０を再構成するためのコードおよびルーチンである。コンフィギュレーションモジュール２０７は、信号線２３０を介してバス２２０と通信可能に結合されている。一実施形態においては、コンフィグレーションモジュールは、選択エンジン２０５から選択されたチャネルの識別子を受信し、選択されたチャネル用の無線コンフィギュレーションを生成する。コンフィグレーションモジュール２０７は上記の無線コンフィギュレーションに基づいてソフトウェア無線１１０を選択されたチャネルに合わせて構成するので、ソフトウェア無線１１０は選択されたチャネルを用いてデータを送信できるようになる。
【００８５】
例えば、コンフィグレーションモジュール２０７は、選択エンジン２０５から最大のチャネルインデックスを有する選択チャネルの識別子を受信し、選択チャネルをセンシングするための無線コンフィギュレーションを生成する。コンフィグレーションモジュール２０７は、無線コンフィギュレーションに基づいてソフトウェア無線１１０を構成するので、ソフトウェア無線１１０は選択チャネルのセンシングが実行できるようになる。
【００８６】
別の例では、コンフィギュレーションモジュール２０７は、選択エンジン２０５から最大のチャネル値を有する選択チャネルの識別子を受信し、そのチャネルをセンシングおよびアクセスするために無線コンフィギュレーションを生成する。コンフィギュレーションモジュール２０７は、上記の無線コンフィギュレーションに基づいてソフトウェア無線１１０を構成するので、ソフトウェア無線１１０は選択チャネルのセンシングと選択チャネルにアクセスしてのデータ通信を行うことができる。
【００８７】
評価モジュール２０９は、プロセッサ１０４で実行されるときに、選択チャネルの性能を評価するためのコードおよびルーチンである。評価モジュール２０９は、信号線２３２を介してバス２２０と通信可能に結合されている。一実施形態においては、評価モジュール２０９は、ソフトウェア無線１１０が選択チャネルをセンシングしたりアクセスしたりする際に、このチャネルの性能を監視および測定する。たとえば、評価モジュール２０９は、衝突レベル、干渉レベル、ノイズレベル、データ通信状況（輻輳、アイドルなど）、エラーレートなどを選択チャネルについて測定する。
【００８８】
一実施形態においては、評価モジュール２０９は、下記に示すように選択されたチャネルのチャネル機会を予測する。チャネル機会とは、チャネルがデータ通信に利用できる機会を表す。たとえば、チャネル機会は、車両システム１５０がデータ送信のためにチャネルを利用できる確率である。チャネル機会が高いほど、そのチャネルが利用できる確率が高いことを表す。
【００８９】
一実施形態においては、評価モジュール２０９は、車両の位置を検出したセンサ１１４から位置データを受信する。評価モジュール２０９は、事例モジュール２０３から規則データを受信し、その規則データから現在位置におけるホワイトスペース分布を表すデータを抽出する。評価モジュール２０９は、チャネルのプライマリノードのチャネル利用特性を表すデータを、環境データベース１３６から読み出しても良い。評価モジュール２０９は、上記で述べたように選択チャネルのノイズレベルや干渉レベルなどを決定する。
【００９０】
評価モジュール２０９は、ホワイトスペース分布、プライマリノードのチャネル利用特性、およびノイズレベルや干渉レベルに基づいて、セカンダリノードが選択チャネルを利用可能であるか否かを決定する。セカンダリノードは、固定ノード（位置を変えない通信ノード）であっても良いし、移動ノード（車両システム１５０のように時間と共に位置を変える通信ノード）であっても良い。評価モジュール２０９は、セカンダリノードのチャネル利用可能性に基づいて、自ノード（車両システム１５０）のチャネル利用可能性を決定する。
【００９１】
評価モジュール２０９は、車速を監視するセンサ１１４から、車速を表す速度データを受信する。評価モジュール２０９は、プライマリノードのチャネル利用特性、ノイズレベル、干渉レベル、および速度データに基づいて、プライマリノードの活動確率を予測する。プライマリノードの活動確率は、プライマリノードがチャネルを利用する確率を表す。換言すると、プライマリノードの活動確率は、セカンダリノードがチャネルを利用できない確率を表す。評価モジュール２０９は、移動ノードのチャネル利用可能性とプライマリノードの活動確率に基づいて、チャネル機会を決定する。
【００９２】
一実施形態においては、評価モジュール２０９は、選択されたチャネルのチャネルスループットを決定する。チャネルスループットは、そのチャネルをデータ通信に用いる全通信ノードのデータスループットである。チャネルスループットが高いほど、より多くのデータ通信が行えることを表す。
【００９３】
評価モジュール２０９は、センサ１１４から位置データを受信し、位置データによって特定される位置におけるセカンダリノードの密度データを環境データベース１３６から読み出す。評価モジュール２０９は、その位置におけるセカンダリノードの通信量データを環境データベース１３６から読み出す。通信量データは、セカンダリノードがチャネルを用いる頻度およびそのチャネルを用いて行うデータ量を表す。評価モジュール２０９は、セカンダリノードの密度データおよび通信量データに基づいて、各セカンダリノードのチャネル利用方法を判断する。評価モジュール２０９は、各セカンダリノードのチャネル利用方法に基づいて、チャネルスループットを決定する。たとえば、評価モジュール２０９は、各セカンダリノードのチャネル利用量の合計としてチャネルスループットを決定する。
【００９４】
一実施形態においては、評価モジュール２０９は、選択チャネルのチャネル機会とチャネルスループットに基づいて、選択チャネルのチャネル報酬を決定する。チャネル報酬は、チャネルの全体的な性能を評価するパラメータである。たとえば、評価モジュール２０９は、第１のチャネルの性能の方が第２のチャネルよりも高い場合（たとえば、チャネルスループットやチャネル機会が大きいなど）には、第１のチャネル報酬を第２のチャネル
報酬よりも高いものとして生成する。評価モジュール２０９は、選択チャネルに関するチャネル機会、チャネルスループット、およびチャネル報酬を、更新モジュール２１１へ送る。
【００９５】
更新モジュール２１１は、プロセッサ１０４によって実行されたときに、選択チャネルのプロファイルと現在状況に対する規則データを更新する、コードおよびルーチンである。更新モジュール２１１は、信号線２３４を介してバス２２０と通信可能に結合されている。一実施形態においては、更新モジュール２１１は、チャネル機会、チャネルスループット、およびチャネル報酬を評価モジュール２０９から受け取り、これらの情報に基づいて選択チャネルのチャネルプロファイルを更新する。たとえば、更新モジュール２１１は、チャネル報酬に基づいて、選択チャネルのチャネル値、チャネルインデックスおよびチャネル訪問回数を更新する。一実施形態においては、更新モジュール２１１は、チャネル機会、チャネルスループットおよびチャネル報酬に基づいて、現在状況に対する規則データも更新する。
【００９６】
たとえば、更新モジュール２１１は、選択チャネルのチャネルプロファイルにおけるチャネル訪問回数を、次のように更新する。
【数１】
0005403441.tif 000002
【００９７】
ここで、記号「ｓ」は、選択チャネルを表す。記号「ｎ（ｓ）」は、選択チャネルのチャネル訪問回数を表す。更新モジュール２１１は、以下のように定数αを用いたモンテカルロ法によって選択チャネルのチャネルプロファイルにおけるチャネル値を更新する。
【数２】
0005403441.tif 000003
【００９８】
ここで、記号「Ｖ（ｓ）」は、選択チャネルのチャネル値を表す。記号「Ｒ（ｓ）」は、選択チャネルのチャネル報酬を表す。記号「α」は学習率であり、「０」から「１」の間の値をとる。チャネル値の更新後、更新モジュール２１１は、選択チャネルのプロファイルにおけるチャネルインデックスを次のように更新する。
【数３】
0005403441.tif 000004
【００９９】
ここで、記号「Ｉ（ｓ）」は、選択チャネルのチャネルインデックスを表す。記号「Ｋ」は、現在状況における利用可能なチャネルの数を表す。記号「ｎ（ｊ）」は、チャネル「ｊ」に対するチャネル訪問回数を表す。
【０１００】
更新モジュール２１１は、チャネル選択についての学習過程を継続するか否か判断する。たとえば、更新モジュール２１１は、更新されたチャネルプロファイルに基づいて、データ通信に用いるチャネルを再選択するように選択エンジン２０５に指示するか否かを判断する。学習過程については、後ほど詳しく説明する。学習過程を継続すると判断した場合、更新モジュール２１１は、更新されたチャネルプロファイルを用いて上記で説明した
処理と同様の処理を行ってチャネルを再選択するように、選択エンジン２０５に指示する。学習過程を終えると判断した場合、更新モジュール２１１は、更新されたチャネルプロファイルを現在状況に対する事例データとして認知データベース１４０に格納して、現在の状況が将来的に過去事例として使えるようにする。更新モジュール２１１は、現在状況に関する規則データも認知データベース１４０に格納する。
【０１０１】
ＧＵＩモジュール２１３は、プロセッサ１０４に実行された場合にユーザに対してＧＵＩを提供するグラフィックデータを生成するためのコードおよびルーチンである。ＧＵＩモジュール２１３は、信号線２３６を介してバス２２０と通信可能に結合されている。一実施形態においては、ＧＵＩモジュール２１３は、ユーザがチャネル選択過程に関するやりとりを行うためのＧＵＩを描くグラフィックデータを生成する。たとえば、ＧＵＩモジュール２１３は、ユーザに対してチャネル選択のフィードバック（たとえば、チャネル機会、チャネルスループットおよびチャネル報酬など）を提供するためのＧＵＩを描くグラフィックデータを生成する。ＧＵＩモジュール２１３は、生成されたグラフィックデータを入出力モジュール１１８へ送信して、ユーザにＧＵＩを提供する。一実施形態においては、コグニティブエンジン１０８がＧＵＩモジュール２１３を含まず、上記で説明されたＧＵＩモジュール２１３の一部または全部の機能が入出力モジュール１１８によって提供されても良い。
【０１０２】
学習処理は、学習経験に基づいてデータ通信を行う際のスペクトラムアクセスを最適化する処理である。たとえば、学習処理では、選択、評価、更新の３つの処理を繰り返して行う。具体的には、学習処理は、更新されたチャネルプロファイルに基づく選択エンジン２０５によるチャネル選択処理、評価モジュール２０９による選択チャネルの性能評価処理、チャネル性能に基づく更新モジュール２１１によるチャネルプロファイルの更新処理を繰り返し行う。一実施形態においては、学習処理は、強化学習のような機械学習処理を用いて実現される。
【０１０３】
一実施形態においては、学習処理の長期的目標は、チャネル干渉を回避し、通信リンクの存続期間およびチャネルスループットを最大化することである。学習処理ではチャネルの性能評価とチャネル性能に基づくチャネルプロファイルの更新を行うので、チャネル選択処理において車両通信におけるチャネル特性が自動的に考慮されることになる。車両は時間と共に移動するので、通信環境も時間と共に変化する。学習処理は、チャネル性能に基づいてチャネル選択を行うので、環境の変化に適応してチャネル選択を改善させることができる。学習処理を用いることで、システム１００は通信性能を自動的に最適化することが可能となり、時間および空間の変化と共に変化する通信環境において動的なスペクトラムアクセスを実行して、より改善されたネットワークアプリケーションを実現できるようになる。
【０１０４】
＜認知データベース＞
図３は、一実施形態における認知データベース１４０を説明するブロック図である。認知データベース１４０は、とりわけ、ポリシーデータ３０１、事例データ３０３、規則データ３０５および規格データ３０７を含む。当業者であれば、認知データベース１４０が本明細書で説明される機能を提供するためのその他のデータを含んでも良いことを理解できるであろう。
【０１０５】
ポリシーデータ３０１は、場所ごとのスペクトラムアクセスについてのポリシーを表すデータである。一実施形態においては、ポリシーデータ３０１は、スペクトラムアクセスについての規制（たとえば、米国の連邦通信委員会による全国的な規制、地域的な規制、プライマリーチャネルの占有パターンなど）を含む。
【０１０６】
事例データ３０３は、過去の事例に関連するデータである。一実施形態においては、事例データ３０３は、過去に通信を行った際の状況とその際の各チャネルの状況に関連するデータである。事例データ３０３は、通信を行った際の位置に関する位置データ、および、その位置に関連する環境データ、交通データ、気象データ、並びに、その状況において利用可能チャネルについてのチャネルプロファイルを含む。一実施形態においては、事例データ３０３は通信を行った事例において適用される規則を表す規則データを含む。当業者であれば、事例データ３０３は、過去に行った通信に関連するその他の任意のデータを含んでも良いことを理解できるであろう。
【０１０７】
規則データ３０５は、通信実行時に課せられるスペクトラムアクセスに関する規則を表すデータである。一実施形態においては、規則データ３０５は、チャネル選択に関する規則（たとえば、政府規制に基づく規則や、標準的な要求など）を含む。一実施形態においては、規則データ３０５は、各位置におけるホワイトスペース分布を表すデータを含む。
【０１０８】
規格データ３０７は、データ通信の規格を表すデータである。たとえば、規格データ３０７は、ＩＥＥＥ８０２．２２やＩＥＥＥ８０２．１１などのような無線通信についての規格を含む。
【０１０９】
＜処理方法＞
図４Ａ〜図７を参照して、処理方法の種々の実施形態について説明する。図４Ａおよび図４Ｂは、一実施形態におけるダイナミックスペクトラムアクセスの最適化方法４００を示すフローチャートである。図４Ａに示すように、通信モジュール２０１は、センサ１１４からセンサデータを受け取る（４０２）。一実施形態においては、センサデータは、車両が位置する場所を特定する位置データ、その位置における気象状況を表す気象データ、その位置における交通状況を表す交通データなどを含む。通信モジュール２０１は、環境データベース１３６から環境データ（たとえば、その位置の地形特徴を表す地形データ、無線伝搬特性、チャネル特性データなど）を読み出す（４０４）。通信モジュール２０１は、センサデータおよび環境データを事例モジュール２０３へ送る。
【０１１０】
事例モジュール２０３は、車両システム１３０の現在の状況を、センサデータと環境データに基づいて求める（４０６）。たとえば、事例モジュール２０３は、センサデータおよび環境データに基づいて、現在状況に関する事例データを生成する。事例モジュール２０３は、認知データベース１４０から現在の状況と一致する過去の事例を求める（４０８）。事例モジュール２０３は、一致事例のチャネルプロファイルに基づいて、現在状況のチャネルプロファイルを構成する（４１０）。事例モジュール２０３は、現在状況についての事例データを、選択エンジン２０５へ送る。たとえば、事例モジュール２０３は、現在状況についてのチャネルプロファイルを、選択エンジン２０５へ送る。
【０１１１】
選択エンジン２０５は、チャネルプロファイルに基づいて、チャネルを選択する（図４Ｂの４１２）。選択エンジン２０５は、選択されたチャネルの識別子をコンフィギュレーションモジュール２０７へ送る。コンフィギュレーションモジュール２０７は、選択チャネルについての無線コンフィギュレーションを生成して、生成した無線コンフィギュレーションに基づいてソフトウェア無線１１０を構成する。
【０１１２】
評価モジュール２０９は、ソフトウェア無線１１０がチャネルをセンシングしたりアクセスしたりする際に、選択チャネルのチャネル性能を評価する（４１６）。評価モジュール２０９は、選択チャネルについてのチャネル報酬を生成し、それを更新モジュール２１１へ送る（４１６）。更新モジュール２１１は、チャネル報酬に基づいて、選択チャネルのチャネルプロファイルを更新する（４１８）。
【０１１３】
更新モジュール２１１は、チャネル選択についての学習処理を継続するか否か判断する（４２０）。更新モジュール２１１が学習処理を継続すると判断した場合は、処理４００はステップ４１２へ移行する。そうでなければ、処理４００はステップ４２２へ移行する。ステップ４２２では、更新モジュール２１１は、現在状況についての更新されたチャネルプロファイルおよびその他のチャネルプロファイルを、将来的な利用のための履歴データとして認知データベース１４０に格納する。
【０１１４】
図５Ａ〜図５Ｃは、別の実施形態にかかるダイナミックスペクトラムアクセスの最適化方法５００を示すフローチャートである。図５Ａに示すように、通信モジュール２０１は、センサ１１４からセンサデータを受け取る（５０２）。センサデータは、車両の位置を表す位置データ、その位置における気象状況を表す気象データ、その位置における交通状況を表す交通データなどを含む。通信モジュール２０１は、位置データに基づいて、環境データを環境データベース１３６から読み出す（５０４）。通信モジュール２０１は、センサデータおよび環境データを事例モジュール２０３へ送る。
【０１１５】
事例モジュール２０３は、車両システム１３０の現在の状況を、センサデータと環境データに基づいて決定する（５０６）。たとえば、事例モジュール２０３は、センサデータおよび環境データに基づいて、現在状況についての事例データを生成する。事例モジュール２０３は、過去の事例についての事例データを認知データベース１４０から読み出す（５０８）。一実施形態においては、事例モジュール２０３は、すべての過去の事例関する事例データを認知データベース１４０から読み出す。事例モジュール２０３は、過去事例の全てに対して、現在の状況との間の距離（類似度）を算出する（５１０）。
【０１１６】
事例モジュール２０３は、現在の状況と一致する事例を決定する（５１２）。一実施形態においては、事例モジュール２０３は、現在の状況と過去の状況の間の距離に基づいて、現在の状況との一致状況を決定する。たとえば、事例モジュール２０３は、現在の状況との一致事例として、現在の状況との距離が最小の過去事例（最も類似する事例）を選ぶ。
【０１１７】
事例モジュール２０３は、一致事例に関連したチャネルプロファイルを認知データベース１４０から読み出す（５１４）。事例モジュール２０３は、一致事例についてのチャネルプロファイルに基づいて、現在の状況のチャネルプロファイルを生成する（５１６）。事例モジュール２０３は、現在の状況のチャネルプロファイルを含む事例データを、選択エンジン２０５に送る。
【０１１８】
選択エンジン２０５は、チャネル選択についての学習戦略を選択する（図５Ｂの５１８）。たとえば、選択エンジン２０５は、ε−ｇｒｅｅｄｙアルゴリズムを用いて学習戦略を選択する。選択エンジン２０５は、探索戦略を選択するか否か判断する（５２０）。探索戦略が選択された場合には、処理５００はステップ５２６へ移行する。搾取戦略が選択された場合には、処理５００は、ステップ５２２へ移行する。
【０１１９】
ステップ５２２では、選択エンジン２０５は、チャネルプロファイルに基づいて、現在状況において利用可能なチャネルの中から最大のチャネル値を有するチャネルを選択する。選択エンジン２０５は、選択されたチャネルの識別子をコンフィギュレーションモジュール２０７へ送る。コンフィギュレーションモジュール２０７は、選択チャネルをセンシングおよびアクセスするための無線コンフィギュレーションを生成する（５２４）。
【０１２０】
ステップ５２６では、選択エンジン２０５は、チャネルプロファイルに基づいて、現在の状況において利用可能なチャネルの中から最大のチャネルインデックスを有するチャネルを選択する。選択エンジン２０５は、選択されたチャネルの識別子をコンフィギュレー
ションモジュール２０７へ送る。コンフィギュレーションモジュール２０７は、選択チャネルをセンシングするための無線コンフィギュレーションを生成する（５２８）。
【０１２１】
ステップ５３０では、コンフィギュレーションモジュール２０７は、選択チャネルに応じてソフトウェア無線１１０を構成する。一実施形態においては、コンフィギュレーションモジュール２０７は、チャネルをセンシングするようにソフトウェア無線１１０を構成する。別の実施形態においては、コンフィギュレーションモジュール２０７は、チャネルのセンシングとアクセスをするようにソフトウェア無線１１０を構成する。
【０１２２】
評価モジュール２０９は、ソフトウェア無線１１０が選択チャネルをセンシングやアクセスする際に、チャネル性能を測定する（５３２）。評価モジュール２０９は、選択チャネルのチャネル機会を予測する（５３４）。一実施形態においては、評価モジュール２０９は、図６Ａおよび図６Ｂを参照して後述する処理と同様の処理を実行することで、選択チャネルのチャネル機会を予測する。
【０１２３】
評価モジュール２０９は、選択チャネルのチャネルスループットを決定する（図５Ｃの５３６）。一実施形態においては、評価モジュール２０９、図７を参照して後述する処理と同様の処理を実行することで、チャネルスループットを決定する。評価モジュール２０９は、チャネル機会とチャネルスループットに基づいて、選択チャネルのチャネル報酬を決定する（５３８）。評価モジュール２０９は、チャネル機会、チャネルスループット、およびチャネル報酬を、更新モジュール２１１へ送る。
【０１２４】
更新モジュール２１１は、チャネル機会、チャネルスループット、およびチャネル報酬に基づいて、選択チャネルのチャネルプロファイルを更新する（５４０）。更新モジュール２１１は、チャネル機会、チャネルスループット、およびチャネル報酬に基づいて、現在状況に関する規則データを更新しても良い（５４２）。更新モジュール２１１は、チャネル選択のための学習処理を継続するか否かを決定する（５４４）。更新モジュール２１１が学習処理を継続すると判断した場合は、処理５００はステップ５１８へ移行する。そうでなければ、処理５００はステップ５４６へ移行する。
【０１２５】
ステップ５４６において、更新モジュール２１１は、現在の状況についての更新されたチャネルプロファイルおよびその他のチャネルプロファイルを、将来的な利用における履歴データとして認知データベース１４０に格納する。更新モジュール２１１は、現在の状況に関連する規則データも認知データベース１４０に格納する（５４８）。
【０１２６】
図６Ａおよび図６Ｂは、一実施形態におけるチャネル機会の決定処理６００を示すフローチャートである。図６Ａに示すように、通信モジュール２０１は、センサ１１４から車両の位置を特定する位置データを受け取る（６０２）。通信モジュール２０１は、位置データを評価モジュール２０９へ送る。評価モジュール２０９は、事例モジュール２０３から現在の状況に対する規則データを受け取る（６０４）。評価モジュール２０９は、規則データから現在位置におけるホワイトスペース分布を表すデータを抽出する（６０６）。評価モジュール２０９は、環境データベース１３６から、プライマリユーザによるチャネル利用特性を表すデータを読み取るようにしても良い（６０８）。評価モジュール２０９は、チャネルのノイズレベルや干渉レベルを決定する（６１０）。
【０１２７】
評価モジュール２０９は、ホワイトスペース分布、プライマリユーザのチャネル利用特性、ノイズレベルや干渉レベルなどに基づいて、セカンダリノードが利用可能なチャネルを予測する（６１２）。評価モジュール２０９は、セカンダリノードのチャネル利用可能性に基づいて、移動ノード（自ノード）のチャネル利用可能性を予測する（６１４）。
【０１２８】
通信モジュール２０１は、センサ１１４から車両の速度を表す速度データを受け取る（図６の６１６）。通信モジュール２０１は、速度データを評価モジュール２０９へ送る。評価モジュール２０９は、速度データ、プライマリノードのチャネル利用特性、ノイズレベルや干渉レベルに基づいて、プライマリノードの活動確率を予測する（６１８）。評価モジュール２０９は、移動ノードのチャネル利用可能性およびプライマリノードの活動確率に基づいて、チャネル機会を決定する（６２０）。
【０１２９】
図７は、一実施形態におけるチャネルスループットの決定処理７００を示すフローチャートである。通信モジュール２０１は、センサ１１４から位置を特定する位置データを受け取る（７０２）。通信モジュール２０１は、その位置に関するチャネルについてのセカンダリノードの密度データを環境データベース１３６から読み取るようにしても良い（７０４）。通信モジュール２０１は、その位置に関するセカンダリノードの通信量データを環境データベース１３６から読み取る（７０６）。通信モジュール２０１は、セカンダリノードの密度データや通信量データを、評価モジュール２０９へ送る。
【０１３０】
評価モジュール２０９は、各セカンダリノードについてチャネルの利用の有無を判断する（７０８）。評価モジュール２０９は、各セカンダリノードのチャネル利用に基づいて、チャネルのスループットを求める（７１０）。
【０１３１】
実施形態の前述の説明は、例示と説明を目的として行われたものである。したがって、開示された実施形態が本発明の全てではないし、本発明を上記の実施形態に限定するものでもない。本発明は、上記の開示にしたがって、種々の変形が可能である。本発明の範囲は上述の実施形態に限定解釈されるべきではなく、特許請求の範囲にしたがって解釈されるべきである。本発明の技術に詳しい者であれば、本発明はその思想や本質的特徴から離れることなくその他の種々の形態で実現できることを理解できるであろう。同様に、モジュール・処理・特徴・属性・方法およびその他の本発明の態様に関する名前付けや分割方法は必須なものでものないし重要でもない。また、本発明やその特徴を実装する機構は異なる名前や分割方法や構成を備えていても構わない。さらに、当業者であれば、モジュール・処理・特徴・属性・方法およびその他の本発明の態様は、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェアもしくはこれらの組合せとして実装できることを理解できるであろう。また、本発明をソフトウェアとして実装する場合には、モジュールなどの各要素は、どのような様式で実装されても良い。例えば、スタンドアローンのプログラム、大きなプログラムの一部、異なる複数のプログラム、静的あるいは動的なリンクライブラリー、カーネルローダブルモジュール、デバイスドライバー、その他コンピュータプログラミングの当業者にとって既知な方式として実装することができる。さらに、本発明の実装は特定のプログラミング言語に限定されるものではないし、特定のオペレーティングシステムや環境に限定されるものでもない。以上のように、上記の本発明の説明は限定的なものではなく例示的なものであり、本発明の範囲は添付の特許請求の範囲にしたがって定められる。
【符号の説明】
【０１３２】
１５０  車両システム
１０２  制御部
１０８  コグニティブエンジン
１１０  ソフトウェア無線
１３６  環境データベース
１４０  認知データベース
１６０  インフラシステム
２０１  通信モジュール
２０３  事例モジュール
２０５  選択エンジン
２０７  コンフィギュレーションモジュール
２０９  評価モジュール
２１１  更新モジュール
２１３  ＧＵＩモジュール
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図５Ｃ】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図７】
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