(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コグニティブ無線通信に用いる通信電力を制御するための電力制御方法であって，
干渉に関する制御情報に基づいてＳＮＲの目標値を推定する推定ステップと，
前記推定ステップで推定したＳＮＲの目標値に基づいて前記通信電力を調整する調整ステップと，
を含み，
前記コグニティブ無線通信を行う無線通信システムは，
コグニティブ無線通信用の基地局と，
無線通信可能な第１の無線通信デバイスと，
無線通信可能な第２の無線通信デバイスと
を含み，
前記第１の無線通信デバイスは，
無線受信機を含み，
前記第２の無線通信デバイスは，
無線送信機を含み，
前記電力制御方法は，
前記基地局が，前記干渉に関する制御情報を，前記第１の無線通信デバイスの前記無線受信機に送信するステップをさらに含み，
前記推定ステップでは，
前記第１の無線通信デバイスの無線受信機が，前記制御情報に基づいて，ＳＮＲの目標値を推定するとともに，当該ＳＮＲの目標値を含むコマンドを前記第２の無線通信デバイスの無線送信機に通知し，
前記調整ステップでは，
前記第２の無線通信デバイスの前記無線送信機が，前記ＳＮＲの目標値に基づいて，前記第２の無線通信デバイスに対して無線信号を送出するための送信電力を調整し，
これにより，前記第１の無線通信デバイスは，前記第２の無線通信デバイスとの間で，前記送信電力で前記コグニティブ無線通信を行う，
電力制御方法。
【請求項２】
前記ＳＮＲは，複数の一定出力値から選択可能な１つの一定出力値に対応し，
前記調整ステップは，
前記複数の一定出力値のうち，前記ＳＮＲの目標値を超えない一定出力値のうちの最大値を選択するステップと，
前記通信電力の調整として，出力値を，前記最大値をとる一定出力値に変更するステップと
を含む，
請求項１に記載の電力制御方法。
【請求項３】
複数の無線通信デバイスを含むコグニティブ無線通信システムであって，
干渉に関する制御情報に基づいてＳＮＲの目標値を推定する第１の無線通信デバイスと，
前記ＳＮＲの目標値に基づいて前記通信電力を調整する第２の無線通信デバイスと
を含み，
前記第１の無線通信デバイスと前記第２の無線通信デバイスとの間で，前記調整された通信電力でコグニティブ無線通信を行うことが可能な，
コグニティブ無線通信システム。
【請求項４】
コグニティブ無線通信用の無線通信デバイスであって，
他の無線通信デバイスが，干渉に関する制御情報に基づいて推定したＳＮＲの目標値に基づいて，前記コグニティブ無線通信に用いる通信電力を調整する手段を含み，
前記他の無線通信デバイスとの間で，前記調整された通信電力でコグニティブ無線通信を行うことが可能な，
無線通信デバイス。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は，コグニティブ無線通信における電力制御方法，コグニティブ無線通信システム，及び無線通信デバイスなどに関する。
【背景技術】
【０００２】
動的スペクトラムアクセス技術（ＤＳＡ：ｄｙｎａｍｉｃ  ｓｐｅｃｔｒｕｍ  ａｃｃｅｓｓ）は，スペクトラムリソースを効率的に利用するためのものである。これにより，従来の無線通信システムよりも多くのユーザー（ユーザー端末）に対応することができるとともに，スループットを高めることができる。
【０００３】
動的スペクトラムアクセス技術（ＤＳＡ）を利用した無線通信システムとしては，コグニティブ無線通信システム（ＣＲＳ：ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ  ｒａｄｉｏ  ｓｙｓｔｅｍ）がある。コグニティブ無線通信システム（ＣＲＳ）では，無線通信可能なプライマリーユーザー（ＰＵ）に対してライセンスされているスペクトラムに，ライセンスされていないセカンダリーユーザー（ＳＵ）が，動的にアクセスすることが許されるようになっている。
【０００４】
コグニティブ無線通信システム（ＣＲＳ）では，動的スペクトラムアクセス技術（ＤＳＡ）を実現するために，スペクトラムセンシングが行われる。そして，コグニティブ無線通信システムでは，スペクトラムセンシングの結果得られるセンシング情報に基づいて，スペクトラムの利用状況が解析され，アクセス可能なスペクトラム（ホワイトスペース）が決定される。これにより，セカンダリーユーザー（ＳＵ）は，ホワイトスペースを利用して，通信を行うことが可能となる。
【０００５】
ところが，コグニティブ無線通信システムにおいて，セカンダリーユーザー（ＳＵ）がプライマリーユーザー（ＰＵ）のパイロット信号を検出できずに，プライマリーユーザー（ＰＵ）が利用しているスペクトラムと同じ周波数帯域で通信を開始してしまった場合，干渉が発生することとなる。さらには，セカンダリーユーザー（ＳＵ）が所定の限界値よりも高い電力で通信を行った場合にも，干渉が発生する。
【０００６】
プライマリーユーザー（ＰＵ）の通信に干渉が発生しないように保護するためには，セカンダリーユーザー（ＳＵ）に対して干渉制限をかけることが提案されている（例えば，非特許文献１参照。）。非特許文献１に記載の技術では，干渉を抑えるために，ビームフォーミングが行われる。
【０００７】
ここで，ビームフォーミングを行うために，セカンダリーユーザー（ＳＵ）はセカンダリーユーザー（ＳＵ）の無線送信機からプライマリーユーザー（ＰＵ）の無線受信機までのチャネルに関する，瞬間的なチャネル情報を取得しなければならない。しかしながら，このように瞬間的なチャネル情報を取得するためには，セカンダリーユーザー（ＳＵ）からプライマリーユーザー（ＰＵ）までのフェージングチャネルについて短期間の統計性をトラッキングする必要がある。そのため，必要な情報を取得するための処理が複雑であり，結果として，無線通信システムの間接コスト（オーバーヘッド）が高くなる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】Ｑ．Ｚｈａｏ及びＢ．Ｍ．Ｓａｄｌｅｒ，“A survey of dynamic spectrum access: Signal processing, networking,regulatory policy”，IEEE Signal Processing Magazine，第２４巻，第３号，ｐ．７９〜８９，２００７年５月
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
そこで，本発明は，コグニティブ無線通信において，間接コスト（オーバーヘッド）をかけすぎることなく，効率的に電力制御を行うことができる電力制御方法及びコグニティブ無線通信システムなどを提供することを目的とする。また，本発明は，当該コグニティブ無線通信用の無線通信デバイスを提供することも目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は，コグニティブ無線通信に用いる通信電力を制御するための電力制御方法に関する。この電力制御方法では，干渉に関する制御情報に基づいてＳＮＲの目標値を推定する推定ステップと，推定ステップで推定したＳＮＲの目標値に基づいて通信電力を調整する調整ステップとが実行される。これにより，間接コストをかけすぎることなく，効率的に電力制御を行うことができる。
【００１１】
また，本発明の他の側面では，上記コグニティブ無線通信を行う無線通信システムは，コグニティブ無線通信用の基地局と，無線通信可能な第１の無線通信デバイスと，無線通信可能な第２の無線通信デバイスとを含んでいる。ここで，第１の無線通信デバイスは，無線受信機を含んでおり，第２の無線通信デバイスは，無線送信機を含んでいる。そして，上記電力制御方法では，基地局が，前記干渉に関する制御情報を，前記第１の無線通信デバイスの無線受信機に送信するステップがさらに実行される。
【００１２】
この場合，上記推定ステップでは，第１の無線通信デバイスの無線受信機が，制御情報に基づいて，ＳＮＲの目標値を推定するとともに，当該ＳＮＲの目標値を含むコマンドを第２の無線通信デバイスの無線送信機に通知する。上記調整ステップでは，第２の無線通信デバイスの前記無線送信機が，ＳＮＲの目標値に基づいて，第２の無線通信デバイスに対して無線信号を送出するための送信電力を調整する。これにより，第１の無線通信デバイスは，第２の無線通信デバイスとの間で，上記送信電力でコグニティブ無線通信を行うことが可能となっている。
【００１３】
また，本発明の他の側面では，ＳＮＲは，複数の一定出力値から選択可能な１つの一定出力値に対応している。この場合，上記調整ステップでは，複数の一定出力値のうち，ＳＮＲの目標値を超えない一定出力値のうちの最大値を選択するステップと，通信電力の調整として，出力値を，前記最大値をとる一定出力値に変更するステップとが実行される。これにより，干渉に関する制御情報に従った範囲内で，最大の電力でコグニティブ無線通信を行うことができる。
【００１４】
また，本発明の別の側面は，複数の無線通信デバイスを含むコグニティブ無線通信システムに関する。このコグニティブ無線通信システムは，干渉に関する制御情報に基づいてＳＮＲの目標値を推定する第１の無線通信デバイスと，ＳＮＲの目標値に基づいて通信電力を調整する第２の無線通信デバイスとを含んでいる。これにより，第１の無線通信デバイスと第２の無線通信デバイスとの間で，調整された通信電力でコグニティブ無線通信を行うことが可能となる。したがって，上述した効果と同等の効果を奏することができる。
【００１５】
さらに，本発明の別の側面は，コグニティブ無線通信用の無線通信デバイスに関する。この無線通信デバイスは，他の無線通信デバイスが，干渉に関する制御情報に基づいて推定したＳＮＲの目標値に基づいて，コグニティブ無線通信に用いる通信電力を調整する手段を含んでいる。これにより，他の無線通信デバイスとの間で，調整された通信電力でコグニティブ無線通信を行うことが可能となる。したがって，この場合にも，上述した効果と同等の効果を奏することができる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば，コグニティブ無線通信において，間接コストをかけすぎることなく，効率的に電力制御を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】図１は，本発明の電力制御方法が実施されるコグニティブ無線通信システムの構成を概略的に示す図である。
【図２】図２は，図１の無線通信システムにおいてセカンダリーユーザー（ＳＵ）として機能する第２の無線通信デバイスの構成を概略的に示すブロック図である。
【図３】図３は，図１のコグニティブ無線通信システムにおいて実行されるコグニティブ無線通信を説明するための図である。
【図４】図４は，図１に示すコグニティブ無線通信システムにおいて実施される電力制御方法の処理手順を示すフローチャートである。
【図５】図５は，検出の確率をプロットしたものを説明するための図である。
【図６】図６は，セカンダリーユーザー（ＳＵ）のアンテナ数を変化させたときの累積分布関数（ＣＤＦ）をプロットしたものを説明するための図である。
【図７】図７は，実施例１及び比較例１について，確率Ｐr｛Ｉn＞η｜ＭＤ（誤検出）｝をプロットしたものを説明するための図である。
【図８】図８は，セカンダリーユーザー（ＳＵ）間の通信のＢＥＲ（ビット誤り率）のパフォーマンスを説明するための図である。
【図９】図９は，比較例１による固定電力制御方法の処理手順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】
【００１８】
以下，図面を用いて本発明を実施するための形態を説明する。しかしながら，以下説明する形態はある例であって，当業者にとって自明な範囲で適宜修正することができる。
【００１９】
図１は，本発明の電力制御方法が実施されるコグニティブ無線通信システムの構成を概略的に示す図である。
【００２０】
図１に示すコグニティブ無線通信システム１００は，１つの第１の基地局１と，１つの第２の基地局５と，複数の第１の無線通信デバイス１０と，複数の第２の無線通信デバイス２０とを含んで構成されている。なお，コグニティブ無線通信システム１００に含まれる基地局１，５の数は複数であってもよい。また，コグニティブ無線通信システム１００に含まれる無線通信デバイス１０，２０の数は，２つ以上であればよい。
【００２１】
第１の基地局１は，第１の無線通信デバイス１０や第２の無線通信デバイス２０を制御するためのものであり，具体的には，無線通信に必要な指示情報を無線信号として，第１の無線通信デバイス１０や第２の無線通信デバイス２０に対して送信する。第１の基地局１は，データアーカイブ（ＤＡ：ｄａｔａ  ａｒｃｈｉｖｅ）を含み，そのデータアーカイブ（ＤＡ）に格納された情報に基づいて指示情報を生成する。この指示情報を含む無線信号が到達可能な領域は，その無線信号を，第１の無線通信デバイス１０や第２の無線通信デバイス２０が受信可能なエリア（ｃｏｖｅｒａｇｅ）に相当する。このエリアは，コグニティブ無線通信において，第１の無線通信デバイス１０や第２の無線通信デバイス２０が無線通信可能な領域（又は空間）となる。そのため，このエリア内にある無線通信デバイスは，コグニティブ無線通信におけるプライマリーユーザー（ＰＵ）になり得る。そこで，本明細書では，このエリアをＰＵエリアともいう。
【００２２】
第２の基地局５は，第１の基地局のＰＵエリア内に配置され，第１の基地局１からの指示情報を中継したり，必要に応じて，第１の基地局１に代って指示情報を送信したりする。したがって，第２の基地局５も，第１の無線通信デバイス１０や第２の無線通信デバイス２０を制御するためのものである。第２の基地局５は，データアーカイブ（ＤＡ）を含み，そのデータアーカイブ（ＤＡ）に格納された情報に基づいて指示情報を生成する。また，第２の基地局５は，コグニティブ無線通信に必要な指示情報を送信する。この指示情報を含む無線信号が到達可能な領域は，その無線信号を，第１の無線通信デバイス１０や第２の無線通信デバイス２０が受信可能なエリア（ｃｏｖｅｒａｇｅ）に相当する。このエリアは，一般的に，上記ＰＵエリアよりも狭い。このエリアは，第１の無線通信デバイス１０や第２の無線通信デバイス２０がコグニティブ無線通信可能な領域（又は空間）となる。言い換えると，このエリア内にある無線通信デバイスは，プライマリーユーザー（ＰＵ）のホワイトスペースを利用して，コグニティブ無線通信を行うことが可能なセカンダリーユーザー（ＳＵ）になり得る。そこで，本明細書では，このエリアをＳＵエリアともいう。
【００２３】
第１の無線通信デバイス１０及び第２の無線通信デバイス２０は，いずれも，無線通信可能なデバイスである。無線通信デバイス１０，２０は，持ち運び可能なデバイス（例えば携帯電話やノート型パーソナルコンピューター）であってもよいし，据え置き型のデバイスであってもよい。本明細書では，第１の無線通信デバイス１０は，コグニティブ無線通信システム１００において，プライマリーユーザー（ＰＵ）としてのみ機能する無線通信デバイスに相当し，第２の無線通信デバイス２０は，コグニティブ無線通信システム１００において，セカンダリーユーザー（ＳＵ）としても機能可能な無線通信デバイスに相当するとする。
【００２４】
図２は，図１の無線通信システム１００においてセカンダリーユーザー（ＳＵ）として機能する第２の無線通信デバイス２０の構成を概略的に示すブロック図である。
【００２５】
図２において，第２の無線通信デバイス２０は，受信部２１と，スペクトラムセンサー部２７と，ベースバンドプロセッサー２９とを含む。
【００２６】
受信部２１は，多重アンテナ２２と，複数のバンドパスフィルター２３と，複数のＲＦ２４とを含んでいる。
【００２７】
多重アンテナ２２は，本態様では，複数個（Ｎ個）のシングルアンテナで構成されている。ただし，シングルアンテナの数は，第２の無線通信デバイス２０によって異なる。複数のバンドパスフィルター２３及びＲＦ２４は，多重アンテナ２２を構成するシングルアンテナと同じ数だけ設けられており，各バンドパスフィルター２３及びＲＦ２４は，１つのシングルアンテナに直列に接続されている。各シングルアンテナを介して入力された無線信号は，ベースバンドプロセッサーに入力される。各バンドパスフィルター２３は，他のバンドパスフィルターで取得可能な周波数領域と異なるか，又は一部が重複するようになっており，これにより，広い周波数領域の無線信号を取得することができるようになっている。
【００２８】
スペクトラムセンサー部は，ベースバンドプロセッサーに入力された信号に基づいて，バンドパスフィルターとＲＦとの間の接続／遮断を切り替える。これにより，複数個のシングルアンテナで受信した無線信号の中から，必要な周波数帯域の無線信号を取得することができるようになっている。
【００２９】
なお，図２に示した構成は，プライマリーユーザー（ＰＵ）として機能する第１の無線通信デバイス１０に対しても適用することができる。ただし，第１の無線通信デバイス１０において，シングルアンテナの数は，複数であってもよいし，１つであってもよい。本態様では，第１の無線通信デバイス１０は，１つのシングルアンテナを含むものとする。
【００３０】
次に，無線通信デバイス間で形成されるチャネルについて説明する。
【００３１】
図３は，図１のコグニティブ無線通信システム１００において実行されるコグニティブ無線通信を説明するための図である。具体的には，図３には，第１の無線通信デバイス１０に対してライセンスがなされている状態において，２つの第２の無線通信デバイス２０（２０ａ，２０ｂ）の間で無線通信が行われる例が示されている。
【００３２】
図３に示されるように，プライマリーユーザー（ＰＵ）として機能する第１の無線通信デバイス１０と，セカンダリーユーザー（ＳＵ）として機能する１つの第２の無線通信デバイス２０との間には，２種類のチャネルが形成される。１つは，センシングチャネル３０であり，このチャネルは，プライマリーユーザー（ＰＵ）からセカンダリーユーザー（ＳＵ）までの一方向のチャネルである。もう１つは，干渉チャネル４０であり，このチャネルは，セカンダリーユーザー（ＳＵ）からプライマリーユーザー（ＰＵ）までの一方向のチャネルである。
【００３３】
また，図３に示されるように，第１及び第２のセカンダリーユーザー（ＳＵ２）としてそれぞれ機能する２つの第２の無線通信デバイス２０ａ，２０ｂの間には，ユーザーチャネル５０が形成される。ユーザーチャネルの数は，一方の無線通信デバイス２０（例えば，無線通信デバイス２０ａ）のシングルアンテナの数と，他方の無線通信デバイス２０（例えば，無線通信デバイス２０ａ）のシングルアンテナの数に応じたものとなる。各ユーザーチャネルでは，双方向の通信が可能である。
【００３４】
なお，本明細書では，図３に示す３種類のチャネル３０，４０，５０では，同じ周波数領域が利用されて無線通信が行われるものとする。また，これら３種類のチャネル３０，４０，５０には，独立したブロックフェージングが適用される。また，これらのチャネル３０，４０，５０では，チャネルのフェージング状態が，１つのデータフレームの通信期間中は固定されているが，複数のデータフレームにわたる場合には変動するようになっている。
【００３５】
図４は，図１に示すコグニティブ無線通信システム１００において実施される電力制御方法の処理手順を示すフローチャートである。図４に示す処理は，第１及び第２のセカンダリーユーザー（ＳＵ１，ＳＵ２）の間でコグニティブ無線通信を行う際に実行される。ここで，図４に示す処理の大部分は，第１のセカンダリーユーザー（ＳＵ１）の無線送信機において実行される。
【００３６】
図４において，まず，第１のセカンダリーユーザー（ＳＵ１）が第２のセカンダリーユーザー（ＳＵ２）との間でコグニティブ無線通信を開始する前に，ステップＳ１〜Ｓ８の処理が行われる。ステップＳ１では，まず，第１のセカンダリーユーザー（ＳＵ１）の無線送受信機は，初期化される。
【００３７】
続いてステップＳ２では，第１のセカンダリーユーザー（ＳＵ１）の無線受信機は，第１スペクトラムセンシングを実行する。この第１スペクトラムセンシングによって，サービス中の利用可能なチャネル（例えば，コグニティブパイロットチャネル（ＣＰＣ：ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ  ｐｉｌｏｔ  ｃｈａｎｎｅｌ）やスペクトラムセンシング用の補助制御チャネル（ＡＣＳ：ａｕｘｉｌｉａｒｙ  ｃｏｎｔｒｏｌ  ｃｈａｎｎｅｌ  ｆｏｒ  ｓｐｅｃｔｒｕｍ  ｓｅｎｓｉｎｇ））が制御チャネルとして特定される。
【００３８】
そして，ステップＳ３では，ステップＳ２で特定した制御チャネルを利用して，第１のセカンダリーユーザー（ＳＵ１）の無線送信機は，ポリシーレギュレーション情報を受信する。ポリシーレギュレーション情報には，プライマリーユーザー（ＰＵ）の干渉制限値を示す情報が含まれている。なお，このようなポリシーレギュレーション情報は，コグニティブ無線通信システム１００において，基地局１，５に含まれるデータアーカイブ（ＤＡ）から取得される。なお，データアーカイブ（ＤＡ）が基地局１，５とは別に配置されている場合，第１のセカンダリーユーザー（ＳＵ１）の無線送信機がそのデータアーカイブ（ＤＡ）から直接的に取得してもよい。
【００３９】
ここで，干渉制限値について説明する。
【００４０】
干渉制限値を示す情報は，２つのパラメーター（η，ξ）によって特定できる。ここで，１つのパラメーターは，干渉電力レベルηであり，プライマリーユーザー（ＰＵ）の無線受信機における干渉電力レベルを示すものである。もう１つのパラメーターは，最大確率ξであり，プライマリーユーザー（ＰＵ）における干渉値が干渉電力レベルηを超えるときの確率の最大値を示している。
【００４１】
干渉制限値を取得した後，ステップＳ４では，第１のセカンダリーユーザー（ＳＵ１）の無線送信機は，第２のセカンダリーユーザー（ＳＵ２）の無線受信機における一定出力ＳＮＲの中から，プライマリーユーザー（ＰＵ）の無線受信機における干渉制限値を満足するＳＮＲであってそのうちの最大値を推定する。
【００４２】
続くステップＳ５では，第１のセカンダリーユーザー（ＳＵ１）の無線送信機は，第２スペクトラムセンシングを行う。この第２スペクトラムセンシングの結果，スペクトラムを利用可能な機会（スペクトラム機会）に関する情報を特定することができない場合には（ステップＳ６でＮＯ），本処理を繰り返す。
【００４３】
一方，スペクトラム機会を特定することができた場合には（ステップＳ６でＹＥＳ），第１のセカンダリーユーザー（ＳＵ１）の無線送信機は，ステップＳ４で推定したＳＮＲの最大値を，第２のセカンダリーユーザー（ＳＵ２）の無線受信機に通知する（ステップＳ７）。
【００４４】
そして，ステップＳ８では，第２のセカンダリーユーザー（ＳＵ２）の無線受信機は，チャネルを推定して，その推定に基づいてコマンドを生成し，生成したコマンドを第１のセカンダリーユーザー（ＳＵ１）の無線送信機に送信する。ここで送信されるコマンドは，第１のセカンダリーユーザー（ＳＵ１）の無線送信機が，出力ＳＮＲの目標値に基づいて，送信電力を高めたり低めたりするためのコマンドである。
【００４５】
ステップＳ８では，具体的には，各フェージングブロックにおいて，セカンダリーユーザー（ＳＵ）の無線受信機が，チャネルのフェージング状態を計測し，計測したチャネルのフェージング状態に関する情報を無線送信機に通知する。ここで通知を受ける無線送信機は，通信電力が出力ＳＮＲの目標値を超えることを求めている無線送信機である。
【００４６】
その後，ステップＳ９では，第１のセカンダリーユーザー（ＳＵ１）の無線送信機と第２のセカンダリーユーザー（ＳＵ２）の無線受信機との間でコグニティブ無線通信が行われる。具体的には，第１のセカンダリーユーザー（ＳＵ１）の無線送信機は，ステップＳ８で受信したコマンドに応じて送信電力を調整し，調整した送信電力で無線信号（データ）を第２のセカンダリーユーザー（ＳＵ２）へと送信する。
【００４７】
上述した態様によれば，コグニティブ無線通信の際，第１のセカンダリーユーザー（ＳＵ１）は，出力ＳＮＲの目標値に基づいて，第２のセカンダリーユーザー（ＳＵ２）へ無線信号を送信するときの送信電力を高めたり低めたりする調整を行う。このため，コグニティブ無線通信において，間接コストをかけすぎることなく，効率的に電力制御を行うことができる。
【００４８】
また，上記調整は，第２のセカンダリーユーザー（ＳＵ２）からのコマンドに応じて行われる。そのため，調整を第２のセカンダリーユーザー（ＳＵ２）に合わせて行うことができるので，電力制御をさらに効率的に行うことができる。また，調整を第２のセカンダリーユーザー（ＳＵ２）に合わせて行うことで，プライマリーユーザー（ＰＵ）間のコグニティブ無線通信を可能な限り（プライマリーユーザー（ＰＵ）に干渉を与えない程度に）高い電力で行うことができる。そのため，コグニティブ無線通信のパフォーマンスを高くすることができる。
【００４９】
さらに，上記コマンドは，プライマリーユーザー（ＰＵ）からのポリシーレギュレーション情報に含まれる干渉制限値に基づいて生成される。このため，第１のセカンダリーユーザー（ＳＵ１）及び第２のセカンダリーユーザー（ＳＵ２）間の通信がプライマリーユーザー（ＰＵ）に対して与える干渉を干渉制限値内に確実に抑えることができる。これにより，プライマリーユーザー（ＰＵ）の通信のパフォーマンスを維持することができる。
【００５０】
また，上記調整は，第２のセカンダリーユーザー（ＳＵ２）のＳＮＲ値を考慮して行われる。そのため，第２のセカンダリーユーザー（ＳＵ２）の無線受信機における出力ＳＮＲ値を可能な限り高めることができる。これにより，コグニティブ無線通信のパフォーマンス（たとえば，ビット誤り率（ＢＥＲ））を高めることができる。
【００５１】
以上の詳細に説明したように，上述した態様によれば，図４に示した電力制御方法を利用することにより，セカンダリーユーザー（ＳＵ）のプライマリーユーザー（ＰＵ）に対する干渉を所定の制限の範囲内に制限した状態で，セカンダリーユーザー（ＳＵ）によるスペクトラムの利用を最大限に行うことができる。また，セカンダリーユーザー（ＳＵ）からプライマリーユーザー（ＰＵ）への干渉を抑えることに関して，本発明による最適電力制御方法では，フェージングチャネルの長期間にわたる統計性をトラックすればよいので，ビームフォーミングの手法と比較しても，短期間のフェージング状態をトラックするような間接コストのかかる重厚なシステムとなることを回避することができる。
【００５２】
また，上述した態様によれば，電力制御方法が，干渉チャネルの長期間にわたるＩＮＲの平均値と，ユーザーチャネルの長期間にわたるＳＮＲの平均値とに基づいて実施される。フェージングチャネルの長期間にわたる統計性をトラッキングすることにより，スペクトラム利用を最小限度にとどめることができるとともに，ビームフォーミングの手法よりも無線通信システムの間接コストを抑えることができる。
【００５３】
さらに，上述した態様による電力制御方法によれば，長期間にわたるチャネルの統計性に基づいているため，瞬間的なチャネル情報を必要としない。ここで，長期間にわたるチャネルの統計性とは，セカンダリーユーザーの無線送信機とプライマリーユーザーの無線受信機の間のチャネルの統計性であって，セカンダリーユーザーにおける出力ＳＮＲの最大値を計算するためのものである。したがって，本態様では，長期間にわたる統計性に関する情報を得るのは容易である。これに対して，従来の電力制御方法では，セカンダリーユーザーの無線送信機からプライマリーユーザーへの瞬間的なチャネル情報に関する情報を取得する必要があり，非常に困難であった。比較すれば分かるように，本態様による電力制御方法では，従来の電力制御方法よりも無線通信システムの間接コスト（オーバーヘッド）を少なくすることができる。
【実施例】
【００５４】
次に，本発明の実施例（実施例１及び比較例１）について説明する。具体的には，実施例として，実施例１及び比較例１について分析モデルを構築し，各分析モデルに対してシミュレーションを行い，実施例１のパフォーマンスと比較例１のパフォーマンスを比較した。
【００５５】
＜システムモデル＞
システムモデルは，分析モデルの前提となるものであり，本実施例では，以下のように構築した。
【００５６】
図１に示したようなコグニティブ無線通信システムにおいて，プライマリーユーザー（ＰＵ）がアクティブでない状況をハイポセシスＨ0とし，このときにおけるセカンダリーユーザー（ＳＵ）のｉ番目のアンテナが受信した信号ｘiを下記式（１）のように表した。
ｘi＝ｚi                                     （１）
【００５７】
上記式（１）における右辺のｚiは，各セカンダリーユーザー（ＳＵ）の受信アンテナにおけるＡＷＧＮ（Ａｄｄｉｔｉｖｅ  Ｗｈｉｔｅ  Ｇａｕｓｓｉａｎ  Ｎｏｉｓｅ：加法的白色ガウス雑音）である。ただし，受信アンテナについては，独立的かつ完全同一的に分配されたランダム変数（ｉ．ｉ．ｄ．ＲＶ：ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ  ａｎｄ  ｉｄｅｎｔｉｃａｌｌｙ  ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  ｒａｎｄａｍ  ｖａｒｉａｂｌｅ）であって，この変数は，ゼロ平均（ｚｅｒｏ  ｍｅａｎ）と，分散値σz2とをもつ，とモデル化した。
【００５８】
そして，プライマリーユーザー（ＰＵ）がアクティブである状況をハイポセシスＨ1とし，セカンダリーユーザー（ＳＵ）のｉ番目のアンテナがプライマリーユーザー（ＰＵ）から受信した信号ｘiは下記式（２）で表される。
【００５９】
【数１】
0005408586.tif 000002
【００６０】
上記式（２）において，インデックスｉは，各アンテナを示すインデックスであって，１〜Ｎまでの整数値をとる。また，上記式（２）におけるｈ01,iは，瞬間的なセンシングチャネルであって，プライマリーユーザー（ＰＵ）から，セカンダリーユーザー（ＳＵ）のｉ番目のアンテナまでの間における経路損失ＧSをもつチャネルを表している。経路損失ＧSは，小さいスケールでのフェージングファクターであり，ゼロ平均と単位変数とをもつ複合円形ガウス（ｃｏｍｐｌｅｘ  ｃｉｒｃｕｌａｒ  Ｇａｕｓｓｉａｎ）のランダム変数ＲＶでモデル化した。また，上記式（２）におけるｕは，プライマリーユーザー（ＰＵ）の信号であって，電力σu2もつ信号である。
【００６１】
また，各アンテナにおけるフェージングが独立であると仮定した。セカンダリーユーザー（ＳＵ）のｉ番目のアンテナで観測されるセンシングチャネルの瞬間的なＳＮＲ値ρ1,iを，下記式（３−１）で与えた。これにより，センシングチャネルのＳＮＲの平均値Γ0は，下記式（３−２）で与えられることとなった。
【００６２】
ρ1,i＝ＧS ＧS σu2 ｜ｈ01,i｜2／σz2          （３−１）
Γ0＝ＧS σu2／σz2                           （３−２）
【００６３】
プライマリーユーザー（ＰＵ）の通信が行っている間に，セカンダリーユーザー（ＳＵ）が送信を行う必要がある場合，そのセカンダリーユーザー（ＳＵ）は，プライマリーユーザー（ＰＵ）に対する干渉値を算出することとした。なお，干渉値には，下記式（４）に含まれる瞬間的なＩＮＲ（ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ−ｔｏ−ｎｏｉｓｅ  ｒａｔｉｏ：干渉対ノイズ比）が含まれている。
【００６４】
【数２】
0005408586.tif 000003
【００６５】
上記式（４）におけるＰtは，電力制御係数であり，ｇi,1は，瞬間的な干渉チャネルである。この瞬間的な干渉チャネルには，セカンダリーユーザー（ＳＵ）のｉ番目の送信アンテナから，プライマリーユーザー（ＰＵ）の受信アンテナまでの間における経路損失ＧIが含まれている。さらに，この経路損失ＧIは，小さいスケールでのフェージングファクターであり，ゼロ平均と単位変数とをもつ複合円形ガウスのランダム変数ＲＶでモデル化した。また，上記式（４）において，σs2は，セカンダリーユーザー（ＳＵ）の電力であり，σw2は，プライマリーユーザー（ＰＵ）の無線受信機でのＡＷＧＮである。
【００６６】
また，干渉チャネルについて，セカンダリーユーザー（ＳＵ）での送信用シングルアンテナを用いた場合における，長期間にわたるＩＮＲの平均値Γ1を，下記（５）で表した。
Γ1＝ＧI σs2／σz2                           （５）
【００６７】
続いて，第１のセカンダリーユーザー（ＳＵ１）が第２のセカンダリーユーザー（ＳＵ２）に対して送信を行おうとしている場合について考えた。
【００６８】
この送信に先だって，第１のセカンダリーユーザー（ＳＵ１）は，上述したように，第１スペクトラムセンシングを行うこととなる（図４のステップＳ２）。そして，第１のセカンダリーユーザー（ＳＵ１）がプライマリーユーザー（ＰＵ）の信号の存在を感知しない場合，スペクトラム利用可能な機会とみなして（ステップＳ６でＹＥＳ），セカンダリーユーザー（ＳＵ）間のデータ通信が開始される（ステップＳ９）。ここで，各セカンダリーユーザー（ＳＵ）には，通信中のフェージングブロックの各々で，最大比合成方式（ＭＲＣ：ｍａｘｉｍｕｍ  ｒａｔｉｏ  ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ）が採用されているとした。この場合，ユーザーチャネルでの瞬間的な出力ＳＮＲは，第２のセカンダリーユーザー（ＳＵ２）の無線受信機によって観測可能であり，本シミュレーションでは，下記式（６）で与えた。
【００６９】
【数３】
0005408586.tif 000004
【００７０】
上記式（６）におけるｈi,kは，瞬間的なユーザーチャネルである。この瞬間的なユーザーチャネルには，第１のセカンダリーユーザー（ＳＵ１）のｉ番目の送信アンテナから，第２のセカンダリーユーザー（ＳＵ２）のｋ番目の受信アンテナまでの間における経路損失ＧUが含まれる。さらに，この経路損失ＧUは，小さいスケールでのフェージングファクターであり，ゼロ平均と単位変数とをもつ複合円形ガウスのランダム変数ＲＶでモデル化した。また，上記式（６）におけるσn2は，第２のセカンダリーユーザー（ＳＵ２）の各受信用アンテナのノイズの電力である。また，第１のセカンダリーユーザー（ＳＵ１）が送信用のシングルアンテナを用いた場合において，ユーザーチャネルの長期間にわたるＳＮＲの平均値Γ2を，下記式（７）で定義した。
Γ2＝ＧU σs2／σn2                           （７）
【００７１】
＜スペクトラムセンシング＞
続いて，スペクトラムセンシングを行う方法の一例として，エネルギー検出（ＥＤ：ｅｎｅｒｇｙ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）について説明する。エネルギー検出（ＥＤ）では，消費電力の少ないデバイスを用いることが可能であり，容易に改良することが可能である。なお，スペクトラムセンシングを行う方法としては，エネルギー検出（ＥＤ）に限られることはなく，調和フィルター検出（ｍａｔｃｈｅｄ  ｆｉｌｔｅｒ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ），周期性検出（ｃｙｃｌｏｓｔａｔｉｏｎａｒｙ  ｐｒｏｐｅｒｔｙ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）などであってもよい。
【００７２】
具体的には，ＡＷＧＮチャネルにおけるエネルギー検出（ＥＤ）による検出確率と誤警報レートについて説明する。なお，レイリーフェージングチャネルにおける検出確率については，後述する。
【００７３】
エネルギー検出（ＥＤ）では，まず，検出統計値が検出用の閾値と比較され，その後，ハード決定情報が生成される。ここで，ハード決定情報を，「１」か「０」で表すとした。ハード決定情報が「１」であるとき，プライマリーユーザー（ＰＵ）の信号が存在することに対応し，「０」であるときは，存在しないことに対応している。
【００７４】
そして，第１のセカンダリーユーザー（ＳＵ１）のｉ番目における検出統計値を，下記式（８）のように表した。
【００７５】
【数４】
0005408586.tif 000005
上記式（８）におけるｘi（ｋ）は，信号ｘiにおけるｋ番目のサンプルを示している。Ｎ0は，サンプル総数である。
【００７６】
ハイポセシスＨ0の状況の下，所定の検出閾値γ0に対する誤警報レートを，下記式（９）で表した。
【００７７】
【数５】
0005408586.tif 000006
上記式（９）において，Γ（…，…）は，不完全なガンマ関数であり，Γ（…）は，ガンマ関数である。上記式（９）を用いることによって，所定の誤警報レートに対応する検出閾値を求めることが可能となる。
【００７８】
ハイポセセシスＨ1の状況の下では，検出統計値は，カイ二乗の非中央分布に従うこととなる。所定のユーザーチャネルが瞬間的なＳＮＲρ1,iをもつ場合において，エネルギー検出（ＥＤ）で，ｉ番目のアンテナからの信号サンプルをＮ0個用いたときについて，検出の確率Ｐdを下記式（１０）のように表した。
【００７９】
【数６】
0005408586.tif 000007
上記式（１０）において，ＱM（…，…）は，一般化ＭａｒｃｕｍＱ関数である。また，誤検出（ＭＤ：ｍｉｓｓ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）の確率は，１−Ｐdに相当する。
【００８０】
＜分析モデル＞
続いて，分析モデルを構築した。
【００８１】
実施例１に係る分析モデルは，本発明による最適電力制御方法によるものであり，比較例１に係る分析モデルは，単純固定電力制御方法によるものである。なお，後述するように，これらの分析モデルに対してシミュレーションを行うことで，本実施例では，両者のパフォーマンスが比較される。
【００８２】
分析モデルの構築については，以下の手順で説明する。第１に，検出の確率に関する閉形式の数式を導くことについて説明する。第２に，上記の２つの方法の各々に従って処理を行った場合について説明する。第３に，閉形式の数式を用いて，セカンダリーユーザー（ＳＵ）の送信用の分析モデルに対して各電力制御方法をセットアップすることについて説明する。なお，数値結果については，後述する。
【００８３】
＜＜レイリーフェージング下での選択的合成を伴うエネルギー検出＞＞
第１に，検出の確率に関する閉形式の数式を導くために，エネルギー検出（ＥＤ）の結果に基づいたレイリーフェージングの下で，エネルギー検出（ＥＤ）を選択的合成（ＳＣ：ｓｅｌｅｃｔｉｖｅ  ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ）とともに用いた。
【００８４】
通信開始前に，第１のセカンダリーユーザー（ＳＵ１）は，スペクトラムセンシングを行って，スペクトラム利用可能な機会を得た。ここで，第１のセカンダリーユーザー（ＳＵ１）は，その多重アンテナを利用して，エネルギー検出（ＥＤ）を選択的合成（ＳＣ）とともに用いるとみなした。図２に示すスペクトラムセンサー部は，上述したように，多重アンテナのブランチ（バンドパスフィルターとＲＦの間の接点）の１つを選択した。ここで選択されるブランチは，スペクトラムセンシングを実行するためのセンシングチャネルにおける瞬間的なＳＮＲが最大値を観測したものである。なお，ブランチを選択するために必要な情報は，予め，プライマリーユーザー（ＰＵ）からのパイロット信号又はビーコンから取得されている。これらのようにすることで，多重アンテナから多様性の利点を活かしたまま，スペクトラムセンサーをアンテナの数から独立して実装することができる。
【００８５】
ここで，上記ｉ．ｉ．ｄ．ＲＶとして，ｒi（ただし，インデックスｉは，１〜Ｎまでの整数）を考えた。このｉ．ｉ．ｄ．ＲＶは，ゼロ平均をもつレイリーフェージングに従うものである。すると，ゼロ平均（つまり，ｒi2）は，下記式（１１）に示すように指数分布に従うこととなる。
【数７】
0005408586.tif 000008
【００８６】
ここで，下記式（１２）を定義するとともに，標準ＲＶ変換を用いることで，下記式（１２）におけるｒSCの確率密度関数（ＰＤＦ：ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  ｄｅｎｓｉｔｙ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）を下記式（１３）のように表した。
【００８７】
ｒSC＝ｍａｘ｛ｒ1，ｒ2，…，ｒN｝             （１２）
【数８】
0005408586.tif 000009
【００８８】
上記式（１０）における，センシングチャネルの瞬間的な実現に関する検出の確率Ｐdが既知となれば，ＭａｒｃｕｍのＱ関数（つまり，ＱM（ａｘ，ｂ））で表現することが可能であることが既に知られている。そこで，上記式（１３）を用いて，レイリーフェージングチャネルにおける選択的合成（ＳＣ）を用いたエネルギー検出（ＥＤ）によって検出される確率を，下記式（１４）に示すように一般化した。
【００８９】
【数９】
0005408586.tif 000010
上記式（１４）中の積分部分について公知の式（例えば，１９７５年にＡ．Ｈ．ＮｕｔｔａｌｌによってＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．Ｉｎｆｏｒｍ．Ｔｈｅｏｒｙで示された式）を用いることにより，下記式（１５）に示すような閉形式の数式を得た。この閉形式の数式も，レイリーフェージングチャネルにおける選択的合成（ＳＣ）を用いたエネルギー検出（ＥＤ）によって検出される確率を示すものである。なお，下記式（１５）におけるｐは，｛２×（ｎ＋１）｝1/2である。
【００９０】
【数１０】
0005408586.tif 000011
【００９１】
上記式（１５）におけるａ及びｂは，いずれも，サンプル数Ｎ0，検出用閾値γ0，センシングチャネルの長期間にわたるＳＮＲの平均値Γ0，及び，第１のセカンダリーユーザー（ＳＵ１）における無線受信機のノイズの標準偏差σzに基づいて定義されるものであり，具体的には，下記式（１６），（１７）のように定義した。
ａ＝（２Γ0 Ｎ0）1/2                         （１６）
ｂ＝（２γ0）1/2／σz                                 （１７）
【００９２】
＜＜比較例１による固定電力制御方法＞＞
続いて，比較例１による単純固定電力制御方法について説明する。比較例１による電力制御方法は，実施例１による電力制御方法と比較するためのものである。この単純固定電力制御方法では，上述した図４におけるステップＳ８〜Ｓ９が実施されない。
【００９３】
具体的には，比較例１による固定電力制御方法では，まず，例えば動的スペクトラムアクセス技術（ＤＳＡ）用のソフトウェアをロードさせることで，各セカンダリーユーザー（ＳＵ）の初期化を行った（ステップＳ１’）。
【００９４】
続いて，第１のセカンダリーユーザー（ＳＵ１）の無線送信機は，第１スペクトラムセンシングを行って，制御チャネルを特定した（ステップＳ２’）。この制御チャネルを利用することで，第１のセカンダリーユーザー（ＳＵ１）は，プライマリーユーザー（ＰＵ）の干渉制限値を受信した（ステップＳ３’）。なお，干渉制限値は，上述したように，２つのパラメーター（η，ξ）によって特定されるものである。
【００９５】
そして，単純に，第１のセカンダリーユーザー（ＳＵ１）の送信電力を，得られた干渉制限値を満足する送信電力の最大値Ｐtに固定的に決定した（ステップＳ４’）。続いて，第１のセカンダリーユーザー（ＳＵ１）は，多重アンテナを用いて，第２スペクトラムセンシングとして，選択的合成（ＳＣ）を用いたエネルギー検出（ＥＤ）を実行した（ステップＳ５’）。
【００９６】
その後，スペクトラム利用可能な機会が一旦得られた後には（ステップＳ６’でＹＥＳ），セカンダリーユーザー（ＳＵ）間のデータ通信（コグニティブ無線通信）を，ステップＳ４’で決定した送信電力Ｐtで行った（ステップＳ９’）。なお，上述したような比較例１による固定電力制御方法の処理手順を示すフローチャートは，図９に示した。
【００９７】
ところで，上記ステップＳ４’における送信電力の最大値を決定するにあたり，第１のセカンダリーユーザー（ＳＵ１）は，干渉チャネルにおける瞬間的なＩＮＲの分配に関する数式であって，一定送信電力の関数として表された数式が必要となる。
【００９８】
そこで，上述した分析モデルに基づいて，瞬間的なＩＮＲを，下記式（１８）で表すこととした。
【００９９】
【数１１】
0005408586.tif 000012
【０１００】
上記式（１８）において，β2は，自由度２Ｎをもつカイ二乗分布に従う（つまり，χ2N2）。そして，瞬間的なＩＮＲについての累積分布関数（ＣＤＦ：ｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ  ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）を，下記式（１９）のように表した。
【０１０１】
【数１２】
0005408586.tif 000013
【０１０２】
比較例１による固定電力制御方法によれば，第１のセカンダリーユーザー（ＳＵ１）の送信電力が固定的に，一定となることが分かった。すなわち，比較例１による固定電力制御方法では，スペクトラム利用可能な機会が一旦得られれば，セカンダリーユーザー（ＳＵ）間でのデータ通信において，送信電力が変わる機会がないこととなる。これは，比較例１による固定電力制御方法では，図４を用いて説明したようなステップＳ８〜Ｓ９の処理が実行されることはないためである。また，比較例１による固定電力制御方法では，ＩＮＲの分布が，干渉チャネルのレイリーフェージングによって定まることが分かった。
【０１０３】
したがって，比較例１による固定電力制御方法による場合，セカンダリーユーザー（ＳＵ）は，上述したように，誤検出（ＭＤ）の場合において，プライマリーユーザー（ＰＵ）に干渉を与える可能性があることが分かった。言い換えると，比較例１による固定電力制御方法では，第１のセカンダリーユーザー（ＳＵ１）が，プライマリーユーザー（ＰＵ）の信号（例えば，パイロット信号）の存在の検出に失敗した場合であって，第１のセカンダリーユーザー（ＳＵ１）の送信電力が大きく，結果として，干渉制限値に含まれる所定の閾値としての干渉電力レベルηを超える場合に，セカンダリーユーザー（ＳＵ）は，プライマリーユーザー（ＰＵ）に干渉を与えることとなる。
【０１０４】
そこで，誤検出（ＭＤ）の場合であって，ＩＮＲが閾値ηを超える場合の確率を，下記式（２０）のように表した。
【０１０５】
【数１３】
0005408586.tif 000014
上記式（２０）において，Ｐr｛Ｉn＞η｜ＭＤ｝は，Ｐtの関数であることが既知であるので，第１のセカンダリーユーザー（ＳＵ１）の無線送信機は，上述したステップＳ４’において，Ｐr｛Ｉn＞η｜ＭＤ｝が，干渉制限値に含まれるパラメーターξよりも小さくなるような最大値Ｐt’を算出することが可能である。
【０１０６】
複数のセカンダリーユーザー（ＳＵ）では，一旦，スペクトラム利用可能な機会が得られれば，第１のセカンダリーユーザー（ＳＵ１）における固定送信電力Ｐt’でデータ通信に対して最大比合成方式（ＭＲＣ）が採用されることとした。さらに，セカンダリーユーザー（ＳＵ）間でのデータ通信に関して二相位相変調方式（ＢＰＳＫ：ｂｉｎａｒｙ  ｐｈａｓｅ  ｓｈｉｆｔ  ｋｅｙｉｎｇ）のシグナリングを仮定して，第２のセカンダリーユーザー（ＳＵ２）の無線受信機における瞬間的な出力ＳＮＲに関するＢＥＲ（ビット誤り率）を，下記式（２１）のように表した。ここで，瞬間的な出力ＳＮＲは，上述した式（６）について，送信電力Ｐt’を考慮することで得られる。また，下記式（２１）におけるμは，下記式（２１−１）で表される。
【０１０７】
【数１４】
0005408586.tif 000015
【０１０８】
＜＜実施例１による最適電力制御方法＞＞
続いて，実施例１による最適固定電力制御方法について説明する。
【０１０９】
図４を用いて説明したように，まず，セカンダリーユーザー（ＳＵ）の無線受信機の初期化を行った（ステップＳ１）。続いて，第１スペクトラムセンシングにより制御チャネルを特定し（ステップＳ２），干渉制限値を取得した（ステップＳ３）。最終的には，第２のセカンダリーユーザー（ＳＵ２）の無線受信機における一定出力のＳＮＲを，プライマリーユーザー（ＰＵ）に対する干渉を干渉制限値の範囲内で維持しつつ，最大化を図った（ステップＳ８〜Ｓ９）。
【０１１０】
ステップＳ４では，第１のセカンダリーユーザー（ＳＵ１）の無線送信機は，プライマリーユーザー（ＰＵ）に対する干渉電力が干渉制限値の範囲内となる範囲内で，その送信出力を最適化することで，第２のセカンダリーユーザー（ＳＵ２）の無線受信機において取り得る出力ＳＮＲの最大値を算出（推定）した。
【０１１１】
ステップＳ５では，第１のセカンダリーユーザー（ＳＵ１）は，第２スペクトラムセンシングとして，選択的合成（ＳＣ）を用いたエネルギー検出（ＥＤ）を実行した。続いて，第１のセカンダリーユーザー（ＳＵ１）の無線送信機は，スペクトラムを利用可能な機会が得られれば（ステップＳ６），求めた出力ＳＮＲの最大値を目標レベルとして，第２のセカンダリーユーザー（ＳＵ２）の無線受信機に送信した（ステップＳ７）。
【０１１２】
続くステップＳ８では，第２のセカンダリーユーザー（ＳＵ２）の無線受信機は，各フェージングブロックにおけるチャネルを計測して，第１のセカンダリーユーザー（ＳＵ１）の無線送信機に対してコマンドを送信し，これにより，第１のセカンダリーユーザー（ＳＵ１）の無線送信機に，送信電力が，出力ＳＮＲが目標レベルで維持されるように，当該送信電力の増減を行わせた。これに引き続いて，データ通信が両者の間で行われた（ステップＳ９）。
【０１１３】
ところで，上記ステップＳ４では，第１のセカンダリーユーザー（ＳＵ１）は，瞬間的なＩＮＲ（送信電力の変化を考慮したもの）の分配が，ユーザーチャネルの一定出力のＳＮＲの関数として表された数式を必要とする。以下，この数式の導入について説明する。この数式を，選択的合成（ＳＣ）を用いたエネルギー検出（ＥＤ）に関して検出の確率に関する数式と共に用いることで，第２のセカンダリーユーザー（ＳＵ２）の無線受信機における一定出力のＳＮＲの最大値を得ることが可能となる。本実施例１では，このＳＮＲ値を用いることで，セカンダリーユーザー（ＳＵ）間の，ＢＰＳＫのシグナリングを用いたデータ通信を調べることとした。
【０１１４】
上記式（６）に基づいて，Ｎ個の送信アンテナとＫ個の受信アンテナを用いたときの最大比合成方式（ＭＲＣ）の通信用ユーザーチャネルの出力ＳＮＲを，下記式（２２）のように表した。
【数１５】
0005408586.tif 000016
【０１１５】
上記式（２２）におけるγ2は，２ＮＫの自由度（つまり，χ2NK2）をもつカイ二乗分布に従う。本発明による最適化された電力制御を行う場合，送信電力Ｐtは，セカンダリーユーザー（ＳＵ）における出力ＳＮＲが，所望の値で固定されたＳＮＲ0で維持されるように調整される。この所望の出力ＳＮＲ値は，所定の周波数領域に関するシャノン容量方程式（Ｓｈａｎｎｏｎ  ｃａｐａｃｉｔｙ  ｅｑｕａｔｉｏｎ）から算出することが可能である。ここで，出力ＳＮＲが公称値αで固定的に維持されるように，送信電力Ｐtが，普遍性を損失することなく，調整されると仮定した。すなわち，下記式（２３−１）を考えたときに，送信電力Ｐtは，下記式（２３−２）で与えられることとなる。
【０１１６】
【数１６】
0005408586.tif 000017
上記式（２３−２）から分かるように，送信電力Ｐtがランダム変数ＲＶであり，その分布はγ2に依存する。
【０１１７】
上述したシステムモデルにしたがって，プライマリーユーザー（ＰＵ）における瞬間的なＩＮＲを，下記式（２４）のように表した。
【０１１８】
【数１７】
0005408586.tif 000018
【０１１９】
上記式（２４）から分かるように，ＩＮＲの分布は，２つのカイ二乗分布ＲＶの比の値に依存する。比較例１による固定電力制御方法と異なる点は，本実施例１による最適電力制御方法では，干渉制限値の下で，レイリーフェージングに対するセカンダリーユーザー（ＳＵ）の送信電力が調整される結果，第２のセカンダリーユーザー（ＳＵ２）の無線受信機における一定出力ＳＮＲが最大値をとる，という点であることが分かった。すなわち，実施例１による最適電力制御方法によって，干渉チャネルのレイリーフェージングと，送信電力の変動とが考慮されて，プライマリーユーザー（ＰＵ）における瞬間的なＩＮＲの分配が決定されることが分かった。
【０１２０】
標準ＲＶ変換を用いることで，プライマリーユーザー（ＰＵ）における瞬間的なＩＮＲ（つまり，Ｉn）の確率密度関数（ＰＤＦ）を下記式（２５−１）のように得た。さらに，このＰＤＦを用いることで，プライマリーユーザー（ＰＵ）における瞬間的なＩＮＲの累積分布関数（ＣＤＦ）を，下記式（２５−２）のように表した。
【０１２１】
【数１８】
0005408586.tif 000019
【０１２２】
上記式（２５−２）における2Ｆ1（ａ，ｂ；ｃ；ｚ）は，超幾何関数である。ただし，この計算には，干渉チャネルの長期間にわたる統計性を示す数値として，ＩＮＲの平均値が必要とされる。
【０１２３】
センシングを考慮して，プライマリーユーザー（ＰＵ）におけるＩＮＲが誤検出（ＭＤ）の場合に干渉電力レベルηよりも大きくなる確率Ｐrを，下記式（２６）のように表した。
【０１２４】
【数１９】
0005408586.tif 000020
【０１２５】
上記式（２７）から分かるように，この確率Ｐrは，公称値αの関数となっている。セカンダリーユーザー（ＳＵ）間の通信に，本実施例１による最適電力制御方法を用いることで，一定出力のＳＮＲがα’Γ2となるので，ＢＰＳＫシグナリングに関するＢＥＲ（ビット誤り率）を，直接的に，下記式（２７）に基づいて算出した。
Ｐe＝Ｑ（２α’Γ2）1/2                    （２７）
【０１２６】
＜数値結果＞
次に，上述した実施例１と比較例１の分析モデルに対する数値結果について説明する。数値結果は，具体的には，セカンダリーユーザー（ＳＵ）間のデータ通信のパフォーマンスを示すものである。
【０１２７】
まず，レイリーフェージングチャネルにおいて選択的合成（ＳＣ）を用いたエネルギー検出（ＥＤ）による検出の確率についての，上述した閉形式の数式（式（１５））の導入について検証した数値結果について説明する。
【０１２８】
第１のセカンダリーユーザー（ＳＵ１）にＮ個のアンテナがあり，等しいＳＮＲの平均値Γ0で独立したレイリーフェージングを観測する状況を考えた。各フェージングブロックでは，瞬間的なＳＮＲが最大値をとるアンテナが選択された。そして，エネルギー検出（ＥＤ）を，選択したアンテナを用いて行って，プライマリーユーザー（ＰＵ）の信号が存在するか又は存在しないかを決定した。
【０１２９】
図５は，検出の確率をプロットしたものを説明するための図である。具体的には，図５には，センシングチャネルのＳＮＲの平均値Γ0が−１０ｄＢから５ｄＢまで変化する場合において，アンテナの数Ｎを異ならせたときの，上記式（１５）を用いることで算出される検出の確率が理論値として示されている。ここで，検出閾値は，上記式（９）において，誤警報レートＰfを０．０１とすることで得られたものを用いた。また，エネルギー検出（ＥＤ）用のサンプルの数Ｎ0は，１０とした。さらに，１０5のチャネルを実現したモンテ−カルロシミュレーション（Ｍｏｎｔｅ−Ｃａｒｌｏ  ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ）から得た経験的な検出の確率についてもシミュレーション結果として，図５に示す。
【０１３０】
結果から分かることは，選択的合成（ＳＣ）を用いたエネルギー検出（ＥＤ）では，パフォーマンスが改善された。例えば，アンテナ数Ｎが３の場合，選択的合成（ＳＣ）を用いたエネルギー検出（ＥＤ）を用いたときは，センシングチャネルのＳＮＲが０ｄＢのときに，検出の可能性が０．３から０．６にまで改善された。また，理論的な検出の確率と，経験的な検出の確率とは，非常によい一致を示していることから，上記式（１５）の導入が正しいことが検証された。
【０１３１】
そして，実施例１による最適電力制御方法に関して，プライマリーユーザー（ＰＵ）における瞬間的なＩＮＲの分布を調べた。上記式（２５−２）を用いることで，最適電力制御方法を第１のセカンダリーユーザー（ＳＵ１）の無線送信機に適用した場合における，プライマリーユーザー（ＰＵ）におけるＩＮＲの累積分布関数（ＣＤＦ）を得た。なお，この累積分布関数（ＣＤＦ）は，上述したとおり，上記式（２２）で定義される公称値αの関数である。
【０１３２】
図６は，上記式（２５−２）において，公称値αを１とし，かつΓ1を０とした場合において，セカンダリーユーザー（ＳＵ）のアンテナ数を変化させたときの累積分布関数（ＣＤＦ）をプロットしたものを説明するための図である。また，１０5のチャネルを実現したモンテカルロシミュレーションを用いて得られた経験的な累積分布関数（ＣＤＦ）についてもシミュレーション結果として図６に示す。
【０１３３】
結果から分かることは，アンテナ数を増やしていくと，累積分布関数（ＣＤＦ）の曲線が左側にシフトすることである。例えば，瞬間的なＩＮＲが０ｄＢよりも小さいときの確率が，０．５から０．９７にまで高くなった。このことは，プライマリーユーザー（ＰＵ）に対する干渉を低減させる可能性があることを示していることが分かった。さらに，理論的な累積分布関数（ＣＤＦ）と，経験的な累積分布関数（ＣＤＦ）とは，非常によい一致を示していることから，上記式（２５−２）の導入が正しいことが検証された。
【０１３４】
次に，分析結果を用いることで，実施例１による最適電力制御方法のパフォーマンスと，比較例１による固定電力制御方法のパフォーマンスとを比較した。
【０１３５】
ところで，先に説明したとおり，比較例１による固定電力制御方法では，一定の送信電力Ｐtの最大値が，干渉制限値を満足するように得られることを最終目標としている。一方，実施例１による最適電力制御方法では，一定出力のＳＮＲの最大値（つまり，αΓ2）が，干渉制限値を満足するように得られることを最終目標としている。
【０１３６】
本シミュレーションでは，干渉制限値として，例えば，干渉電力レベルηが０，最大確率ξが０．１の組み合わせを用いた。
【０１３７】
図７は，実施例１及び比較例１について，確率Ｐr｛Ｉn＞η｜ＭＤ｝をプロットしたものを説明するための図である。具体的には，図７には，上記式（２０）及び上記式（２６）を用いたものが示されている。図７に示す各曲線の形状は，対応する電力制御方法用のＰtと公称値αとによって定まることとなる。図中の凡例には，干渉制限値を満足すべきＰt及び公称値αの所望の値が示されている。図７から分かるように，セカンダリーユーザー（ＳＵ）間のデータ通信に，送信用アンテナが２つで，かつ受信用アンテナが２つの場合において最大比合成方式（ＭＲＣ）を利用したとき，比較例１による固定電力制御方法では，Ｐt’が０．６５であり，実施例１による最適電力制御方法では，α’が１であった。このように，図７に基づいて，Ｐt’やα’の値を抽出することが可能である。
【０１３８】
図８は，セカンダリーユーザー（ＳＵ）間の通信のＢＥＲ（ビット誤り率）のパフォーマンスを説明するための図である。具体的には，図８には，ユーザーチャネルΓ2のＳＮＲの平均値を異ならせたときの，比較例１による固定電力制御方法でのビット誤り率ＢＥＲと，実施例１による最適電力制御方法でのビット誤り率ＢＥＲとが示されている。なお，ＢＥＲ（ビット誤り率）を分析するための数式は，独立変数Ｐt’，α’を用いた，上記式（２１）及び上記式（２７）に対応している。ここで，センシングチャネル及び干渉チャネルの双方の長期間にわたるＳＮＲの平均値は，０に等しい（つまり，Γ0＝０ｄＢ，Γ1＝０ｄＢ）と仮定した。図８から分かるように，実施例１による最適電力制御方法は，比較例１による固定電力制御方法に比べて，アンテナの数が異なる点で優れている。例えば，ＢＥＲが１０-3で，かつ２つの無線送信用アンテナと２つの受信用アンテナとを用いてＢＰＳＫでデータ通信を行う場合，実施例１による最適電力制御方法では，比較例１による固定電力制御方法の場合に比べて，ＳＮＲで３ｄＢの改善がみとめられた。比較例１による固定電力制御方法をコグニティブ無線通信システム（ＣＲＳ）に適用すると，セカンダリーユーザー（ＳＵ）の最大比合成方式（ＭＲＣ）型の無線受信機は，平均値Ｐt’Γ2Ｋをもつカイ二乗分布に従ったランダムなＳＮＲ値を観測することとなる。一方で，実施例１による最適電力制御方法をコグニティブ無線通信システム（ＣＲＳ）に適用すると，セカンダリーユーザー（ＳＵ）の最大比合成方式（ＭＲＣ）型の無線受信機は，α’Γ2というＳＮＲ値をもつ等価なＡＷＧＮチャネルを生成することとなる。
【産業上の利用可能性】
【０１３９】
本発明は，無線通信，特にコグニティブ無線通信などの分野で好適に利用されうる。
【符号の説明】
【０１４０】
１，５  基地局
１０  無線通信デバイス（プライマリーユーザー（ＰＵ））
２０，２０ａ，２０ｂ  無線通信デバイス（セカンダリーユーザー（ＳＵ））
２１  受信部
２２  多重アンテナ
２３  バンドパスフィルター
２４  ＲＦ
２７  スペクトラムセンサー部
２９  ベースバンドプロセッサー
３０  センシングチャネル
４０  干渉チャネル
５０  ユーザーチャネル
１００  コグニティブ無線通信システム
【図１】
0005408586.tif 000021
【図２】
0005408586.tif 000022
【図３】
0005408586.tif 000023
【図４】
0005408586.tif 000024
【図５】
0005408586.tif 000025
【図６】
0005408586.tif 000026
【図７】
0005408586.tif 000027
【図８】
0005408586.tif 000028
【図９】
0005408586.tif 000029