(57)【要約】【課題】２次利用者が干渉を回避して無線通信を行うための通信パラメータをリアルタイムに精度良く決定可能な管理装置を提供する。【解決手段】機械学習部１０２は、２次利用者の通信履歴と干渉通知の履歴とから生成されると共に干渉データの個数と非干渉データの個数との偏りを低減し、干渉の有無と被干渉端末位置と通信パラメータとを相互に対応付けた更新教師データに基づいて、ｎ個のパラメータからなるｎ次元空間において通信パラメータを干渉が無いクラスと干渉が有るクラスとに分類し、かつ、２つのクラスから等距離に存在する決定境界を機械学習によって決定する。パラメータ決定部１０３は、ｎ個のパラメータのうちの変更できないｍ個のパラメータを固定した（ｎ−ｍ）次元超平面上で決定境界との距離を指標として利得関数を最大にする点を探索して１次利用者に干渉を与えない通信パラメータセットを決定する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
干渉を示すデータの割合が一定値となる無線通信システムである１次利用者から、干渉を受けた端末の位置である被干渉端末位置と干渉の有無とを含む干渉通知を受信する受信手段と、
前記１次利用者の周波数帯を用いて無線通信を行う無線通信システムである２次利用者の通信履歴と前記干渉通知の履歴とに基づいて干渉の有無を示すラベルと前記被干渉端末位置と通信パラメータとを相互に対応付けた教師データを生成する生成手段と、
干渉が有ることを示すラベルと前記被干渉端末位置と前記通信パラメータとが相互に対応付けられた干渉データの個数と、干渉が無いことを示すラベルと前記被干渉端末位置と前記通信パラメータとが相互に対応付けられた非干渉データの個数との偏りを低減する偏り低減処理を前記教師データに適用し、前記教師データを更新した更新教師データを生成する更新手段と、
前記更新教師データに基づいて、前記通信パラメータを含むｎ（ｎは２以上の整数）個のパラメータからなるｎ次元空間において前記通信パラメータを干渉が無い第１のクラスと干渉が有る第２のクラスとに分類するための境界であり、かつ、前記第１および第２のクラスから等距離に存在する境界である決定境界を機械学習によって決定する機械学習手段と、
前記決定境界を用いて、前記１次利用者において干渉が発生しない通信パラメータセットおよび前記１次利用者において干渉が発生する通信パラメータセットの少なくとも１つを決定する通信パラメータ決定手段と、
前記決定された通信パラメータセットを前記２次利用者の端末群へ送信する送信手段とを備える管理装置。
【請求項２】
前記通信パラメータ決定手段は、前記ｎ個のパラメータのうちの変更できないｍ（ｍは１≦ｍ＜ｎを満たす整数）個のパラメータを固定した（ｎ−ｍ）次元超平面を設定し、その設定した前記（ｎ−ｍ）次元超平面上の点と前記決定境界との距離を指標として利得関数を最大または最小にする前記（ｎ−ｍ）次元超平面上の点を探索し、その探索した（ｎ−ｍ）次元超平面上の点から制約条件を用いて前記１次利用者において干渉が発生しない通信パラメータセットを決定する、請求項１に記載の管理装置。
【請求項３】
前記更新手段は、前記干渉データの個数を増加させ、前記非干渉データの個数を減少することにより前記教師データを更新して前記更新教師データを生成する、請求項１または請求項２に記載の管理装置。
【請求項４】
前記更新手段は、前記教師データに含まれる干渉データから擬似干渉データを生成するとともに、前記教師データに含まれる非干渉データを削除して前記更新教師データを生成する、請求項３に記載の管理装置。
【請求項５】
前記更新手段は、前記教師データに含まれる干渉データを基準点とし、前記基準点の干渉データに基づいて発生させた擬似干渉データと前記基準点の干渉データとが所定の分布に従うように前記擬似干渉データを生成するとともに、前記基準点を中心とした円の外側に存在する非干渉データを削除して前記更新教師データを生成する、請求項４に記載の管理装置。
【請求項６】
前記更新手段は、前記基準点の干渉データに基づいて発生させた擬似干渉データと前記基準点の干渉データとが、分散を変化させたときの正規分布に従うように前記擬似干渉データを生成する、請求項５に記載の管理装置。
【請求項７】
前記更新手段から受けた前記更新教師データの座標点を送信点とし、１次利用者の位置を受信点とした場合に、地形データを考慮した受信電力を推定するとともに、前記推定した受信電力に基づいて第１の干渉発生危険度を推定し、その推定した第１の干渉発生危険度を前記更新教師データに付与する第１の危険度付与手段と、
前記第１の干渉発生危険度が付与された更新教師データに基づいて決定された決定境界を受けると、前記更新教師データの存在領域を複数の領域に分割し、その分割した１つの領域の座標点を送信点とし、１次利用者の位置を受信点とした場合の受信電力を推定するとともに、前記推定した受信電力に基づいて第２の干渉発生危険度を推定し、その推定した第２の干渉発生危険度を前記１つの領域に付与して判定用データを生成する処理を前記複数の領域の全てについて実行する第２の危険度付与手段とを更に備え、
前記機械学習手段は、前記第１の干渉発生危険度が付与された更新教師データに基づいて、前記決定境界を機械学習によって決定し、
前記通信パラメータ決定手段は、前記第１の干渉発生危険度が付与された更新教師データに基づいて決定された決定境界と、前記判定用データと、前記第２の干渉発生危険度が付与された複数の領域とに基づいて、前記複数の領域の各々が通信禁止領域であるか否かを判定し、通信禁止領域および通信許可領域の少なくとも１つを前記通信パラメータセットとして決定する、請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の管理装置。
【請求項８】
前記通信パラメータ決定手段は、前記判定用データを前記決定境界と比較し、前記複数の領域のうち、干渉を発生させる領域に分類された判定用データに対応する領域を前記通信禁止領域として決定する、請求項７に記載の管理装置。
【請求項９】
前記第１の危険度付与手段は、前記推定した受信電力を前記第１の干渉発生危険度として推定し、または前記推定した受信電力を当該受信電力が得られる地点に最も近い干渉データの位置における受信電力で除算した除算結果を前記第１の干渉発生危険度として推定する、請求項７または請求項８に記載の管理装置。
【請求項１０】
前記第１の危険度付与手段は、前記１次利用者と前記２次利用者との間の電波伝搬特性として複数の電波伝搬特性を保持しており、前記地形データに最も合致する電波伝搬特性を前記複数の電波伝搬特性から選択し、その選択した電波伝搬特性を用いて前記受信電力を推定する推定処理を実行する、請求項７から請求項９のいずれか１項に記載の管理装置。
【請求項１１】
前記第２の危険度付与手段は、前記第１の危険度付与手段における前記推定処理と同じ推定処理を実行し、前記受信電力を推定する、請求項１０に記載の管理装置。
【請求項１２】
前記地形データは、標高地図または航空写真からなる、請求項７から請求項１１のいずれか１項に記載の管理装置。
【請求項１３】
無線通信を行うための通信パラメータセットの決定をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
受信手段が、干渉を示すデータの割合が一定値となる無線通信システムである１次利用者から、干渉を受けた端末の位置である被干渉端末位置と干渉の有無とを含む干渉通知を受信する第１のステップと、
生成手段が、前記１次利用者の周波数帯を用いて無線通信を行う無線通信システムである２次利用者の通信履歴と前記干渉通知の履歴とに基づいて干渉の有無を示すラベルと前記被干渉端末位置と通信パラメータとを相互に対応付けた教師データを生成する第２のステップと、
更新手段が、干渉が有ることを示すラベルと前記被干渉端末位置と前記通信パラメータとが相互に対応付けられた干渉データの個数と、干渉が無いことを示すラベルと前記被干渉端末位置と前記通信パラメータとが相互に対応付けられた非干渉データの個数との偏りを低減する偏り低減処理を前記教師データに適用し、前記教師データを更新した更新教師データを生成する第３のステップと、
機械学習手段が、前記更新教師データに基づいて、前記通信パラメータを含むｎ（ｎは２以上の整数）個のパラメータからなるｎ次元空間において前記通信パラメータを干渉が無い第１のクラスと干渉が有る第２のクラスとに分類するための境界であり、かつ、前記第１および第２のクラスから等距離に存在する境界である決定境界を機械学習によって決定する第４のステップと、
通信パラメータ決定手段が、前記決定境界を用いて、前記１次利用者において干渉が発生しない通信パラメータセットおよび前記１次利用者において干渉が発生する通信パラメータセットの少なくとも１つを決定する第５のステップと、
送信手段が、前記決定された通信パラメータセットを前記２次利用者の端末群へ送信する第６のステップとをコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１４】
前記通信パラメータ決定手段は、前記第５のステップにおいて、前記ｎ個のパラメータのうちの変更できないｍ（ｍは１≦ｍ＜ｎを満たす整数）個のパラメータを固定した（ｎ−ｍ）次元超平面を設定し、その設定した前記（ｎ−ｍ）次元超平面上の点と前記決定境界との距離を指標として利得関数を最大または最小にする前記（ｎ−ｍ）次元超平面上の点を探索し、その探索した（ｎ−ｍ）次元超平面上の点から制約条件を用いて前記１次利用者において干渉が発生しない通信パラメータセットを決定する、請求項１３に記載のコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１５】
前記更新手段は、前記第３のステップにおいて、前記干渉データの個数を増加させ、前記非干渉データの個数を減少することにより前記教師データを更新して前記更新教師データを生成する、請求項１３または請求項１４に記載のコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１６】
前記更新手段は、前記第３のステップにおいて、前記教師データに含まれる干渉データから擬似干渉データを生成するとともに、前記教師データに含まれる非干渉データを削除して前記更新教師データを生成する、請求項１５に記載のコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１７】
前記更新手段は、前記第３のステップにおいて、前記教師データに含まれる干渉データを基準点とし、前記基準点の干渉データに基づいて発生させた擬似干渉データと前記基準点の干渉データとが所定の分布に従うように前記擬似干渉データを生成するとともに、前記基準点を中心とした円の外側に存在する非干渉データを削除して前記更新教師データを生成する、請求項１６に記載のコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１８】
前記更新手段は、前記第３のステップにおいて、前記基準点の干渉データに基づいて発生させた擬似干渉データと前記基準点の干渉データとが、分散を変化させたときの正規分布に従うように前記擬似干渉データを生成する、請求項１７に記載のコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１９】
第１の危険度付与手段が、前記更新手段から受けた前記更新教師データの座標点を送信点とし、１次利用者の位置を受信点とした場合に、地形データを考慮した受信電力を推定するとともに、前記推定した受信電力に基づいて第１の干渉発生危険度を推定し、その推定した第１の干渉発生危険度を前記更新教師データに付与する第７のステップと、
第２の危険度付与手段が、前記第１の干渉発生危険度が付与された更新教師データに基づいて決定された決定境界を受けると、前記更新教師データの存在領域を複数の領域に分割し、その分割した１つの領域の座標点を送信点とし、１次利用者の位置を受信点とした場合の受信電力を推定するとともに、前記推定した受信電力に基づいて第２の干渉発生危険度を推定し、その推定した第２の干渉発生危険度を前記１つの領域に付与して判定用データを生成する処理を前記複数の領域の全てについて実行する第８のステップとを更にコンピュータに実行させ、
前記機械学習手段は、前記第４のステップにおいて、前記第１の干渉発生危険度が付与された更新教師データに基づいて、前記決定境界を機械学習によって決定し、
前記通信パラメータ決定手段は、前記第５のステップにおいて、前記第１の干渉発生危険度が付与された更新教師データに基づいて決定された決定境界と、前記判定用データと、前記第２の干渉発生危険度が付与された複数の領域とに基づいて、前記複数の領域の各々が通信禁止領域であるか否かを判定し、通信禁止領域および通信許可領域の少なくとも１つを前記通信パラメータセットとして決定する、請求項１３から請求項１８のいずれか１項に記載のコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項２０】
前記通信パラメータ決定手段は、前記第５のステップにおいて、前記判定用データを前記決定境界と比較し、前記複数の領域のうち、干渉を発生させる領域に分類された判定用データに対応する領域を前記通信禁止領域として決定する、請求項１９に記載のコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項２１】
前記第１の危険度付与手段は、前記第７のステップにおいて、前記推定した受信電力を前記第１の干渉発生危険度として推定し、または前記推定した受信電力を当該受信電力が得られる地点に最も近い干渉データの位置における受信電力で除算した除算結果を前記第１の干渉発生危険度として推定する、請求項１９または請求項２０に記載のコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項２２】
前記第１の危険度付与手段は、前記第７のステップにおいて、前記１次利用者と前記２次利用者との間の電波伝搬特性として複数の電波伝搬特性を保持しており、前記地形データに最も合致する電波伝搬特性を前記複数の電波伝搬特性から選択し、その選択した電波伝搬特性を用いて前記受信電力を推定する推定処理を実行する、請求項１９から請求項２１のいずれか１項に記載のコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項２３】
前記第２の危険度付与手段は、前記第８のステップにおいて、前記第７のステップにおける前記推定処理と同じ推定処理を実行し、前記受信電力を推定する、請求項２２に記載のコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項２４】
前記地形データは、標高地図または航空写真からなる、請求項１９から請求項２３のいずれか１項に記載のコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項２５】
請求項１３から請求項２４のいずれか１項に記載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。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、管理装置、コンピュータに実行させるためのプログラムおよ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に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
コグニティブ無線システムまたは周波数共用移動体通信システムでは、免許された無線通信システムである１次利用者が存在する周波数帯域において、時間的・空間的な周波数の空きを活用することで通信帯域を確保し、通信容量を向上させる。
【０００３】
しかし、１次利用者の周波数を用いて通信を行う無線局は、２次利用者として１次利用者の周波数を利用するため、１次利用者の通信に干渉を与えないという制約が課される。そのため、２次利用者は、送信電力等を適切に設定する必要がある。
【０００４】
１次利用者への干渉は、２次利用者の周波数チャネル、送信電力および変調方式のみならず、１次利用者と２次利用者の位置関係、周囲の建物、植物および天気等によっても影響を受ける。そのため、干渉量を正確にモデル化して理論的に適切なパラメータを導き出すことは難しい。また、位置関係および天気等は、時間的に変化するため、１次利用者に干渉を与えないためには適切なパラメータをリアルタイムに設定する必要がある。
【０００５】
従来、２次利用者のパラメータを設定する技術として以下の技術が知られている。
【０００６】
多数のセンサーを用いて、１次利用者が送信する信号を検出し、ある地点、時刻における周波数の利用可能性をデータベースし、そのデータベースを用いて２次利用者のパラメータを設定する（非特許文献１）。
【０００７】
２次利用者は、信号送信前に受信動作を行い、１次利用者が周波数チャネルを利用していないかを確信して送信を行う（非特許文献２）。即ち、２次利用者は、キャリアセンスを行い、キャリアセンスの結果、無線通信が行われていない場合、送信を行うものである。
【０００８】
２次利用者は、１次利用者からの信号受信電力から１次利用者への干渉量の期待値を算出し、ＰＩＤ制御によって動的に送信電力を調整して干渉を回避する（非特許文献３）。
【０００９】
２次利用者は、伝搬モデルから１次利用者への干渉量の推定値を求め、その推定値が所定の値以下になるように送信電力を制御する（非特許文献４）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特開２０１３−２１１６０９号公報
【非特許文献】
【００１１】
【非特許文献１】FCC, “Second report and order and memorandum opinion and order,” Docket no. 08-260, Nov. 2008.
【非特許文献２】A. Tsertou and D.I. Laurenson, “Revisiting the Hidden Terminal Problem in a CSMA/CA Wireless Network,” IEEE Trans. Mob. Comput., vol. 7, no. 7. Pp 817-831, Jul. 2008.
【非特許文献３】松井元輝，ｅｔａｌ．，”コグニティブ無線ネットワークにおける電波干渉を考慮したＰＩＤ制御型電力調整アルゴリズム（無線），”電子情報通信学会技術研究報告．ＮＳ，ネットワークシステム１１０．４４８（２０１１）：２１７−２２２。
【非特許文献４】藤井威生，”電力制限による与干渉回避を行うマルチチャネルマルチホップコグニティブ無線ネットワーク，”電子情報通信学会論文誌Ｂ９１．１１（２００８）：１３６９−１３７９．
【非特許文献５】H. He and E. Garcia, “Learning from Imbalanced Data, “IEEE Trans. Knowl. Data Eng., vol. 21, no. 9, pp1263-1284, 2009.
【非特許文献６】Zhenyu Wang, E.K. Tameh, and A.R. Nix, “Joint Shadowing Process in Urban Peer-to-Peer Radio Channels,” IEEE Trans. Veh., vol. 57, no. 1, pp. 52-64, Jan. 2008.
【非特許文献７】K. Karmarkar, "A New Polynomial-Time Algorithm for Linear Programming," Combinatorica, 4 (1984), 373-395.
【非特許文献８】Glover, Fred (1986). "Future Paths for Integer Programming and Links to Artificial Intelligence". Computers and Operations Research 13 (5): 533-549. doi:10.1016/0305-0548(86)90048-1.
【非特許文献９】Cox, DR (1958). "The regression analysis of binary sequences (with discussion)". J Roy Stat Soc B 20: 215-242.
【非特許文献１０】Koby Crammer, Alex Kulesza and Mark Dredze, “Adaptive Regularization of Weight Vectors,”NIPS2009.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
しかし、非特許文献１に記載された技術では、１次利用者が受信のみを行っていた場合、その受信点における干渉まで考慮することができない。また、送信電力を制限すれば使用可能な周波数チャネルが存在しても、その周波数チャネルを発見することは困難である。更に、電波伝搬は、周囲の建物の影響で変動するが、データベースでは、そのようなリアルタイムな変化に追随することは困難である。
【００１３】
また、非特許文献２に記載された技術では、非特許文献１に記載された技術同様、１次利用者が受信のみを行っていた場合、その受信点における干渉まで考慮することができない。加えて、１次利用者と２次利用者の送信端末が離れており、かつ、１次利用者の受信端末が２次利用者に近接していた場合、１次利用者の受信端末において干渉が生じる。これは、隠れ端末問題であり、キャリアセンスによる干渉回避では避けられない問題である。
【００１４】
更に、非特許文献３に記載された技術では、１次利用者が送受信端末であり、２次利用者がその信号を受信できることを前提としているが、非特許文献２における技術でも説明したように、１次利用者の受信端末に対する干渉に関しては、１次利用者の受信端末からの信号を受信できないため、干渉を回避できない。
【００１５】
更に、非特許文献４に記載された技術では、１次利用者に関する様々なパラメータ、具体的には、伝搬減衰定数、送信電力、最大通信距離および所望の信号対雑音比等を事前に取得する必要がある。そして、多数の１次利用者が存在する場合、全ての１次利用者に対して、これらのパラメータを取得することは困難である。
【００１６】
この発明の実施の形態によれば、２次利用者が干渉を回避して無線通信を行うための通信パラメータをリアルタイムに精度良く決定可能な管理装置を提供する。
【００１７】
また、この発明の実施の形態によれば、２次利用者が干渉を回避して無線通信を行うための通信パラメータをリアルタイムに精度良く決定することをコンピュータに実行させるためのプログラムを提供する。
【００１８】
更に、この発明の実施の形態によれば、２次利用者が干渉を回避して無線通信を行うための通信パラメータをリアルタイムに精度良く決定することをコンピュータに実行させるため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を提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
（構成１）
この発明の実施の形態によれば、管理装置は、受信手段と、生成手段と、更新手段と、機械学習手段と、通信パラメータ決定手段と、送信手段とを備える。受信手段は、干渉を示すデータの割合が一定値となる無線通信システムである１次利用者から、干渉を受けた端末の位置である被干渉端末位置と干渉の有無とを含む干渉通知を受信する。生成手段は、１次利用者の周波数帯を用いて無線通信を行う無線通信システムである２次利用者の通信履歴と干渉通知の履歴とに基づいて干渉の有無を示すラベルと被干渉端末位置と通信パラメータとを相互に対応付けた教師データを生成する。更新手段は、干渉が有ることを示すラベルと被干渉端末位置と通信パラメータとが相互に対応付けられた干渉データの個数と、干渉が無いことを示すラベルと被干渉端末位置と通信パラメータとが相互に対応付けられた非干渉データの個数との偏りを低減する偏り低減処理を教師データに適用し、教師データを更新した更新教師データを生成する。機械学習手段は、更新教師データに基づいて、通信パラメータを含むｎ（ｎは２以上の整数）個のパラメータからなるｎ次元空間において通信パラメータを干渉が無い第１のクラスと干渉が有る第２のクラスとに分類するための境界であり、かつ、第１および第２のクラスから等距離に存在する境界である決定境界を機械学習によって決定する。通信パラメータ決定手段は、決定境界を用いて、１次利用者において干渉が発生しない通信パラメータセットおよび１次利用者において干渉が発生する通信パラメータセットの少なくとも１つを決定する。送信手段は、決定された通信パラメータセットを２次利用者の端末群へ送信する。
【００２０】
この発明の実施の形態による管理装置は、干渉データの個数と非干渉データの個数との偏りを低減した更新教師データを生成し、その生成した更新教師データに基づいて機械学習して決定境界を決定し、その決定した決定境界を用いて、１次利用者において干渉が発生しない通信パラメータセットおよび１次利用者において干渉が発生する通信パラメータセットの少なくとも１つを決定する。その結果、２次利用者は、決定された通信パラメータに基づいて干渉が発生するか否かを判定できる。
【００２１】
従って、２次利用者が干渉を回避して無線通信を行うための通信パラメータをリアルタイムに精度良く決定できる。
【００２２】
（構成２）
構成１において、通信パラメータ決定手段は、ｎ個のパラメータのうちの変更できないｍ（ｍは１≦ｍ＜ｎを満たす整数）個のパラメータを固定した（ｎ−ｍ）次元超平面を設定し、その設定した（ｎ−ｍ）次元超平面上の点と決定境界との距離を指標として利得関数を最大または最小にする（ｎ−ｍ）次元超平面上の点を探索し、その探索した（ｎ−ｍ）次元超平面上の点から制約条件を用いて１次利用者において干渉が発生しない通信パラメータセットを決定する。
【００２３】
このように、管理装置は、１次利用者に干渉を与えない２次利用者の通信パラメータセットを決定する。
【００２４】
従って、２次利用者が干渉を回避して無線通信を行うための通信パラメータをリアルタイムに精度良く決定できる。
【００２５】
（構成３）
構成１または構成２において、更新手段は、干渉データの個数を増加させ、非干渉データの個数を減少することにより教師データを更新して更新教師データを生成する。
【００２６】
干渉データの個数を増加させるとともに非干渉データの個数を減少することにより、干渉データの個数と非干渉データの個数との偏りを低減するので、非干渉データの個数が干渉データの個数よりも多い無線通信環境において、１次利用者に干渉を与えない２次利用者の通信パラメータセットをリアルタイムに精度良く決定できる。
【００２７】
（構成４）
構成３において、更新手段は、教師データに含まれる干渉データから擬似干渉データを生成するとともに、教師データに含まれる非干渉データを削除して更新教師データを生成する。
【００２８】
教師データに含まれる干渉データから擬似干渉データを生成するので、無線通信におけるシャドウィングの相関により、干渉が起こり得る点に擬似データを生成することができる。その結果、１次利用者に干渉を与えない２次利用者の通信パラメータセットを精度良く決定できる。
【００２９】
（構成５）
構成４において、更新手段は、教師データに含まれる干渉データを基準点とし、基準点の干渉データに基づいて発生させた擬似干渉データと基準点の干渉データとが所定の分布に従うように擬似干渉データを生成するとともに、基準点を中心とした円の外側に存在する非干渉データを削除して更新教師データを生成する。
【００３０】
基準点である干渉データと同じ分布に従うように擬似データを生成するとともに、干渉データから一定の距離だけ離れた位置に存在する非干渉データを削除するので、干渉が起こり得る位置に擬似データを生成するとともに、考慮されない非干渉データを削除する。
【００３１】
従って、１次利用者に干渉を与えない２次利用者の通信パラメータセットを精度良く決定できる。また、計算量を低減できる。
【００３２】
（構成６）
構成５において、更新手段は、基準点の干渉データに基づいて発生させた擬似干渉データと基準点の干渉データとが、分散を変化させたときの正規分布に従うように擬似干渉データを生成する。
【００３３】
統計処理によって擬似干渉データが生成される。
【００３４】
従って、干渉が起こり得る点に擬似データを容易に生成できる。
【００３５】
（構成７）
構成１から構成６のいずれかにおいて、管理装置は、第１および第２の危険度付与手段を更に備える。第１の危険度付与手段は、更新手段から受けた更新教師データの座標点を送信点とし、１次利用者の位置を受信点とした場合に、地形データを考慮した受信電力を推定するとともに、その推定した受信電力に基づいて第１の干渉発生危険度を推定し、その推定した第１の干渉発生危険度を更新教師データに付与する。第２の危険度付与手段は、第１の干渉発生危険度が付与された更新教師データに基づいて決定された決定境界を受けると、更新教師データの存在領域を複数の領域に分割し、その分割した１つの領域の座標点を送信点とし、１次利用者の位置を受信点とした場合の受信電力を推定するとともに、その推定した受信電力に基づいて第２の干渉発生危険度を推定し、その推定した第２の干渉発生危険度を１つの領域に付与して判定用データを生成する処理を複数の領域の全てについて実行する。そして、機械学習手段は、第１の干渉発生危険度が付与された更新教師データに基づいて、決定境界を機械学習によって決定する。通信パラメータ決定手段は、第１の干渉発生危険度が付与された更新教師データに基づいて決定された決定境界と、判定用データと、第２の干渉発生危険度が付与された複数の領域とに基づいて、複数の領域の各々が通信禁止領域であるか否かを判定し、通信禁止領域および通信許可領域の少なくとも１つを通信パラメータセットとして決定する。
【００３６】
地形データを考慮して決定された第１および第２の干渉発生危険度を用いて決定境界を決定するので、第１および第２の干渉発生危険度を用いない場合よりも、干渉データと非干渉データとを容易に分離できる。
【００３７】
（構成８）
構成７において、通信パラメータ決定手段は、判定用データを決定境界と比較し、複数の領域のうち、干渉を発生させる領域に分類された判定用データに対応する領域を通信禁止領域として決定する。
【００３８】
判定用データを介して複数の領域の各領域と決定境界との相対位置を決定するので、各領域が通信禁止領域であるか否かを正確に決定できる。
【００３９】
（構成９）
構成７または構成８において、第１の危険度付与手段は、推定した受信電力を第１の干渉発生危険度として推定し、または推定した受信電力を当該受信電力が得られる地点に最も近い干渉データの位置における受信電力で除算した除算結果を第１の干渉発生危険度として推定する。
【００４０】
推定した受信電力、または推定した受信電力を当該受信電力が得られる地点に最も近い干渉データの位置における受信電力で除算した除算結果を第１の干渉発生危険度とする。
【００４１】
従って、地形データに基づいて第１の干渉発生危険度を推定できる。
【００４２】
（構成１０）
構成７から構成９のいずれかにおいて、第１の危険度付与手段は、１次利用者と２次利用者との間の電波伝搬特性として複数の電波伝搬特性を保持しており、地形データに最も合致する電波伝搬特性を複数の電波伝搬特性から選択し、その選択した電波伝搬特性を用いて受信電力を推定する推定処理を実行する。
【００４３】
従って、地形データに適合して受信電力を推定できる。
【００４４】
（構成１１）
構成１０において、第２の危険度付与手段は、第１の危険度付与手段における推定処理と同じ推定処理を実行し、受信電力を推定する。
【００４５】
従って、第２の干渉発生危険度の元になる受信電力を地形データに適合して推定できる。
【００４６】
（構成１２）
構成７から構成１１のいずれかにおいて、地形データは、標高地図または航空写真からなる。
【００４７】
電波の伝搬環境に即して第１および第２の干渉発生危険度を推定できる。
【００４８】
（構成１３）
この発明の実施の形態によれば、コンピュータに実行させるためのプログラムは、無線通信を行うための通信パラメータセットの決定をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、受信手段が、干渉を示すデータの割合が一定値となる無線通信システムである１次利用者から、干渉を受けた端末の位置である被干渉端末位置と干渉の有無とを含む干渉通知を受信する第１のステップと、生成手段が、１次利用者の周波数帯を用いて無線通信を行う無線通信システムである２次利用者の通信履歴と干渉通知の履歴とに基づいて干渉の有無を示すラベルと被干渉端末位置と通信パラメータとを相互に対応付けた教師データを生成する第２のステップと、更新手段が、干渉が有ることを示すラベルと被干渉端末位置と通信パラメータとが相互に対応付けられた干渉データの個数と、干渉が無いことを示すラベルと被干渉端末位置と通信パラメータとが相互に対応付けられた非干渉データの個数との偏りを低減する偏り低減処理を教師データに適用し、教師データを更新した更新教師データを生成する第３のステップと、機械学習手段が、更新教師データに基づいて、通信パラメータを含むｎ（ｎは２以上の整数）個のパラメータからなるｎ次元空間において通信パラメータを干渉が無い第１のクラスと干渉が有る第２のクラスとに分類するための境界であり、かつ、第１および第２のクラスから等距離に存在する境界である決定境界を機械学習によって決定する第４のステップと、通信パラメータ決定手段が、前記決定境界を用いて、前記１次利用者において干渉が発生しない通信パラメータセットおよび前記１次利用者において干渉が発生する通信パラメータセットの少なくとも１つを決定する第５のステップと、送信手段が、決定された通信パラメータセットを２次利用者の端末群へ送信する第６のステップとをコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【００４９】
プログラムをコンピュータに実行させることにより、干渉データの個数と非干渉データの個数との偏りを低減した更新教師データが生成され、その生成された更新教師データに基づいて機械学習され、決定境界が決定される。そして、その決定された決定境界を用いて、１次利用者において干渉が発生しない通信パラメータセットおよび１次利用者において干渉が発生する通信パラメータセットの少なくとも１つが決定される。その結果、２次利用者は、決定された通信パラメータに基づいて干渉が発生するか否かを判定できる。
【００５０】
従って、２次利用者が干渉を回避して無線通信を行うための通信パラメータをリアルタイムに精度良く決定できる。
【００５１】
（構成１４）
構成１３において、通信パラメータ決定手段は、第５のステップにおいて、ｎ個のパラメータのうちの変更できないｍ（ｍは１≦ｍ＜ｎを満たす整数）個のパラメータを固定した（ｎ−ｍ）次元超平面を設定し、その設定した（ｎ−ｍ）次元超平面上の点と決定境界との距離を指標として利得関数を最大または最小にする（ｎ−ｍ）次元超平面上の点を探索し、その探索した（ｎ−ｍ）次元超平面上の点から制約条件を用いて１次利用者において干渉が発生しない通信パラメータセットを決定する。
【００５２】
このように、１次利用者に干渉を与えない２次利用者の通信パラメータセットが決定される。
【００５３】
従って、２次利用者が干渉を回避して無線通信を行うための通信パラメータをリアルタイムに精度良く決定できる。
【００５４】
（構成１５）
構成１３または構成１４において、更新手段は、第３のステップにおいて、干渉データの個数を増加させ、非干渉データの個数を減少することにより教師データを更新して更新教師データを生成する。
【００５５】
干渉データの個数を増加させるとともに非干渉データの個数を減少することにより、干渉データの個数と非干渉データの個数との偏りを低減するので、非干渉データの個数が干渉データの個数よりも多い無線通信環境において、１次利用者に干渉を与えない２次利用者の通信パラメータセットをリアルタイムに精度良く決定できる。
【００５６】
（構成１６）
構成１５において、更新手段は、第３のステップにおいて、教師データに含まれる干渉データに基づいて、擬似干渉データを生成するとともに、教師データに含まれる非干渉データを削除して更新教師データを生成する。
【００５７】
教師データに含まれる干渉データから擬似干渉データを生成するので、無線通信におけるシャドウィングの相関により、干渉が起こり得る点に擬似データを生成することができる。その結果、１次利用者に干渉を与えない２次利用者の通信パラメータセットを精度良く決定できる。
【００５８】
（構成１７）
構成１６において、更新手段は、第３のステップにおいて、教師データに含まれる干渉データを基準点とし、基準点の干渉データに基づいて発生させた擬似干渉データと基準点の干渉データとが所定の分布に従うように擬似干渉データを生成するとともに、基準点を中心とした円の外側に存在する非干渉データを削除して更新教師データを生成する。
【００５９】
基準点である干渉データと同じ分布に従うように擬似データを生成するとともに、干渉データから一定の距離だけ離れた位置に存在する非干渉データを削除するので、干渉が起こり得る位置に擬似データを生成するとともに、考慮されない非干渉データを削除する。
【００６０】
従って、１次利用者に干渉を与えない２次利用者の通信パラメータセットを精度良く決定できる。また、計算量を低減できる。
【００６１】
（構成１８）
構成１７において、更新手段は、第３のステップにおいて、基準点の干渉データに基づいて発生させた擬似干渉データと基準点の干渉データとが、分散を変化させたときの正規分布に従うように擬似干渉データを生成する。
【００６２】
統計処理によって擬似干渉データが生成される。
【００６３】
従って、干渉が起こり得る点に擬似データを容易に生成できる。
【００６４】
(構成１９)
構成１３から構成１８のいずれかにおいて、プログラムは、第１の危険度付与手段が、更新手段から受けた更新教師データの座標点を送信点とし、１次利用者の位置を受信点とした場合に、地形データを考慮した受信電力を推定するとともに、その推定した受信電力に基づいて第１の干渉発生危険度を推定し、その推定した第１の干渉発生危険度を更新教師データに付与する第７のステップと、第２の危険度付与手段が、第１の干渉発生危険度が付与された更新教師データに基づいて決定された決定境界を受けると、更新教師データの存在領域を複数の領域に分割し、その分割した１つの領域の座標点を送信点とし、１次利用者の位置を受信点とした場合の受信電力を推定するとともに、その推定した受信電力に基づいて第２の干渉発生危険度を推定し、その推定した第２の干渉発生危険度を１つの領域に付与して判定用データを生成する処理を複数の領域の全てについて実行する第８のステップとを更にコンピュータに実行させ、機械学習手段は、第４のステップにおいて、第１の干渉発生危険度が付与された更新教師データに基づいて、決定境界を機械学習によって決定し、通信パラメータ決定手段は、第５のステップにおいて、第１の干渉発生危険度が付与された更新教師データに基づいて決定された決定境界と、判定用データと、第２の干渉発生危険度が付与された複数の領域とに基づいて、複数の領域の各々が通信禁止領域であるか否かを判定し、通信禁止領域および通信許可領域の少なくとも１つを通信パラメータセットとして決定する。
【００６５】
地形データを考慮して決定された第１および第２の干渉発生危険度を用いて決定境界を決定するので、第１および第２の干渉発生危険度を用いない場合よりも、干渉データと非干渉データとを容易に分離できる。
【００６６】
（構成２０）
構成１９において、通信パラメータ決定手段は、第５のステップにおいて、判定用データを決定境界と比較し、複数の領域のうち、干渉を発生させる領域に分類された判定用データに対応する領域を通信禁止領域として決定する。
【００６７】
判定用データを介して複数の領域の各領域と決定境界との相対位置を決定するので、各領域が通信禁止領域であるか否かを正確に決定できる。
【００６８】
（構成２１）
構成１９または構成２０において、第１の危険度付与手段は、第７のステップにおいて、推定した受信電力を第１の干渉発生危険度として推定し、または推定した受信電力を当該受信電力が得られる地点に最も近い干渉データの位置における受信電力で除算した除算結果を第１の干渉発生危険度として推定する。
【００６９】
推定した受信電力、または推定した受信電力を当該受信電力が得られる地点に最も近い干渉データの位置における受信電力で除算した除算結果を第１の干渉発生危険度とする。
【００７０】
従って、地形データに基づいて第１の干渉発生危険度を推定できる。
【００７１】
（構成２２）
構成１９から構成２１のいずれかにおいて、第１の危険度付与手段は、第７のステップにおいて、１次利用者と２次利用者との間の電波伝搬特性として複数の電波伝搬特性を保持しており、地形データに最も合致する電波伝搬特性を複数の電波伝搬特性から選択し、その選択した電波伝搬特性を用いて受信電力を推定する推定処理を実行する。
【００７２】
従って、地形データに適合して受信電力を推定できる。
【００７３】
（構成２３）
構成２２において、第２の危険度付与手段は、第８のステップにおいて、第７のステップにおける推定処理と同じ推定処理を実行し、受信電力を推定する。
【００７４】
従って、第２の干渉発生危険度の元になる受信電力を地形データに適合して推定できる。
【００７５】
（項瀬２４）
構成１９から構成２３のいずれかにおいて、地形データは、標高地図または航空写真からなる。
【００７６】
（構成２５）
この発明の実施の形態によれば、記録媒体は、構成１３から構成２４のいずれかに記載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である。
【発明の効果】
【００７７】
２次利用者が干渉を回避して無線通信を行うための通信パラメータをリアルタイムに精度良く決定できる。
【図面の簡単な説明】
【００７８】
【図１】この発明の実施の形態における通信機器を示す概略図である。
【図２】図１に示す管理装置の実施の形態１における構成を示す概略図である。
【図３】図２に示す機械学習部の構成を示す概略図である。
【図４】管理テーブルの概念図である。
【図５】教師データの概念図である。
【図６】擬似データの生成方法を説明するための図である。
【図７】過剰データを削除する方法を説明するための図である。
【図８】更新教師データの生成方法を説明するための図である。
【図９】決定境界の概念図である。
【図１０】決定境界を求める方法を説明するための図である。
【図１１】決定境界を求める方法を説明するための図である。
【図１２】決定境界を用いて通信パラメータセットの決定方法を説明するための図である。
【図１３】１次利用者の端末および管理装置の動作を説明するための実施の形態１におけるフローチャートである。
【図１４】図１３のステップＳ１１の詳細な動作を説明するためのフローチャートである。
【図１５】禁止領域外の干渉点の割合と禁止領域の面積との関係を示す図である。
【図１６】図１に示す管理装置の実施の形態２における構成を示す概略図である。
【図１７】図１６に示す機械学習部およびパラメータ決定部の構成を示す概略図である。
【図１８】奥村−秦モデルにおける電界強度と距離との関係を示す図である。
【図１９】実施の形態２における決定境界の概念図である。
【図２０】干渉発生危険度ｐ１を用いない場合の決定境界の概念図である。
【図２１】通信禁止領域の決定方法を説明するための図である。
【図２２】１次利用者の端末および管理装置の動作を説明するための実施の形態２におけるフローチャートである。
【図２３】図２２のステップＳ１１Ａの詳細な動作を説明するためのフローチャートである。
【図２４】図２２のステップＳ１２Ａの詳細な動作を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００７９】
本発明の実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰返さない。
【００８０】
図１は、この発明の実施の形態における通信機器を示す概略図である。図１を参照して、無線通信システムＷＬＣ１，ＷＬＣ２が存在する。無線通信システムＷＬＣ１は、免許された無線通信システムであり、「１次利用者」と呼ばれる。無線通信システムＷＬＣ１は、無線局１と端末２，３とを備える。無線局１は、１次利用者の無線局であり、端末，３は、１次利用者の端末である。そして、無線局１および端末２，３は、免許された周波数帯域で相互に無線通信を行う。
【００８１】
無線通信システムＷＬＣ２は、１次利用者の周波数帯域で無線通信を行う無線通信システムであり、「２次利用者」と呼ばれる。無線通信システムＷＬＣ２は、無線局１１と、端末１２，１３とを備える。無線局１１は、２次利用者の無線局であり、端末１２，１３は、２次利用者の端末である。無線局１１および端末１２，１３は、１次利用者の周波数帯域で相互に無線通信を行う。
【００８２】
端末２，３の各々は、端末１２，１３からの信号を受信したときの受信信号強度を検出する。そして、端末２，３の各々は、受信信号強度が８３ｄＢｍ以上であるとき、干渉が有ると判定し、受信信号強度が８３ｄＢｍよりも小さいとき、干渉が無いと判定する。
【００８３】
端末２，３の各々は、干渉が有ると判定すると、例えば、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）を用いて自己の位置を検出するとともに、内蔵したタイマーを用いて、干渉が有ると判定したときの時刻を検出する。この検出した位置は、端末２，３が干渉を受けたときの位置であるので、「被干渉端末位置」と呼ばれる。
【００８４】
そして、端末２，３の各々は、時刻と、干渉の有無と、被干渉端末位置とを含む干渉通知を生成し、その生成した干渉通知を無線局１へ送信する。
【００８５】
無線局１は、端末２，３から干渉通知を受信し、その受信した干渉通知を無線局１１へ送信する。
【００８６】
管理装置１０は、無線局１１に配置される。そして、管理装置１０は、無線局１から干渉通知を受信する。また、管理装置１０は、端末１２，１３と無線通信を行い、その無線通信を行った時刻と、その無線通信の履歴（２次利用者における通信履歴）とを対応付けて保持する。
【００８７】
そうすると、管理装置１０は、干渉通知から時刻、干渉の有無および被干渉端末位置を抽出し、その抽出した時刻、干渉の有無および被干渉端末位置を相互に対応付けて後述する管理テーブルに格納するとともに、保持している時刻および２次利用者における通信履歴とを相互に対応付けて後述する管理テーブルに格納する。
【００８８】
管理装置１０は、上記の動作を繰返し行い、各時刻に対応付けて、干渉の有無と、被干渉端末位置と、２次利用者における通信履歴とを順次管理テーブルに格納する。
【００８９】
管理装置１０は、管理テーブルに基づいて、後述する方法によって、教師データを作成し、その作成した教師データに基づいて、１次利用者へ干渉を与えない通信パラメータセットを決定し、その決定した通信パラメータセットを端末１２，１３へ送信する。
【００９０】
端末１２，１３は、管理装置１０から通信パラメータセットを受信すると、その受信した通信パラメータセットを用いて無線局１１と無線通信を行う。
【００９１】
［実施の形態１］
図２は、図１に示す管理装置１０の実施の形態１における構成を示す概略図である。図２を参照して、管理装置１０は、情報管理部１０１と、機械学習部１０２と、パラメータ決定部１０３と、パラメータ通知部１０４とを備える。
【００９２】
情報管理部１０１は、タイマー（図示せず）を内蔵しており、無線局１から干渉通知を受信する。
【００９３】
また、情報管理部１０１は、端末１２，１３との無線通信に用いられた通信パラメータ（２次利用者における通信パラメータ）を時刻に対応付けて管理する。通信パラメータは、例えば、送信電力、送信端末位置、搬送波周波数、帯域幅、変調方式、多元接続方式およびアンテナセクタ等である。
【００９４】
そして、情報管理部１０１は、時刻に対応付けて、干渉通知に含まれる干渉の有無および被干渉端末位置を管理テーブルに格納するとともに、時刻に対応付けて２次利用者における通信パラメータを管理テーブルに格納する。すなわち、情報管理部１０１は、干渉通知の履歴（干渉の有無および被干渉端末位置の履歴）と２次利用者における通信履歴（２次利用者における通信パラメータの履歴）とを時系列に管理する。この干渉通知の履歴と２次利用者における通信履歴とを時系列に含むものを「管理テーブル」と呼ぶ。
【００９５】
情報管理部１０１は、新たに干渉通知を受信すると、干渉通知の履歴と２次利用者における通信履歴とを管理テーブルに追加して管理テーブルを更新する。そして、情報管理部１０１は、更新した管理テーブルを機械学習部１０２へ出力する。
【００９６】
機械学習部１０２は、管理テーブルを情報管理部１０１から受け、その受けた管理テーブルに基づいて、後述する方法によって、教師データを作成する。そして、機械学習部１２は、後述する方法によって、教師データを更新し、更新教師データを生成する。その後、機械学習部１０２は、更新教師データに基づいて機械学習を行い、通信パラメータを干渉が無いクラスＣＬ１と干渉が有るクラスＣＬ２とに分類するための境界であり、かつ、クラスＣＬ１，ＣＬ２の両方から等距離にある境界である決定境界を決定する。
【００９７】
そうすると、機械学習部１０２は、その決定した決定境界をパラメータ決定部１０３へ出力する。
【００９８】
パラメータ決定部１０３は、決定境界を機械学習部１０２から受け、その受けた決定境界を用いて、後述する方法によって、１次利用者において干渉が発生しない通信パラメータセットを決定する。そして、パラメータ決定部１０３は、その決定した通信パラメータセットをパラメータ通知部１０４へ出力する。
【００９９】
パラメータ通知部１０４は、通信パラメータセットをパラメータ決定部１０３から受け、その受けた通信パラメータセットを端末１２，１３へ送信する。
【０１００】
図３は、図２に示す機械学習部１０２の構成を示す概略図である。図３を参照して、機械学習部１０２は、生成装置１０２１と、擬似データ生成装置１０２２と、過剰データ削除装置１０２３と、更新装置１０２４と、決定装置１０２５とを含む。
【０１０１】
生成装置１０２１は、管理テーブルを情報管理部１０１から受け、その受けた管理テーブルに基づいて、後述する方法によって、教師データを生成する。そして、生成装置１２１は、その生成した教師データを擬似データ生成装置１０２２および過剰データ削除装
置１０２３へ出力する。
【０１０２】
擬似データ生成装置１０２２は、教師データを生成装置１０２１から受け、その受けた教師データから後述する方法によって擬似データを生成する。そして、擬似データ生成装置１０２２は、その生成した擬似データを更新装置１０２４へ出力する。
【０１０３】
過剰データ削除装置１０２３は、教師データを生成装置１０２１から受け、その受けた教師データから過剰データを削除する。そして、過剰データ削除装置１０２３は、過剰データを削除した教師データを更新装置１０２４へ出力する。
【０１０４】
更新装置１０２４は、擬似データを擬似データ生成装置１０２２から受け、過剰データを削除した教師データを過剰データ削除装置１０２３から受ける。そして、更新装置１０２４は、過剰データを削除した教師データに擬似データを追加して教師データを更新し、更新教師データを生成する。そして、更新装置１０２４は、更新教師データを決定装置１０２５へ出力する。
【０１０５】
決定装置１０２５は、更新教師データを更新装置１０２４から受け、その受けた更新教師データに基づいて機械学習を行い、通信パラメータを干渉が無いクラスＣＬ１と干渉が有るクラスＣＬ２とに分類するための境界であり、かつ、クラスＣＬ１，ＣＬ２の両方から等距離にある境界である決定境界を決定する。そして、決定装置１０２５は、その決定した決定境界をパラメータ決定部１０３へ出力する。
【０１０６】
図４は、管理テーブルの概念図である。図４を参照して、管理テーブルＴａｂｌｅ−ＣＴＬは、１次利用者の干渉通知の履歴と、２次利用者の通信履歴とを含む。１次利用者の干渉通知の履歴および２次利用者の通信履歴は、相互に対応付けられる。
【０１０７】
１次利用者の干渉通知の履歴は、時刻１と、干渉の有無と、被干渉端末位置とを含む。時刻１、干渉の有無および被干渉端末位置は、相互に対応付けられる。
【０１０８】
２次利用者の通信履歴は、時刻２と、送信電力と、中心周波数とを含む。時刻２、送信電力および中心周波数は、相互に対応付けられる。
【０１０９】
２次利用者の通信パラメータは、上記において、送信電力、送信端末位置、搬送波周波数、帯域幅、変調方式、多元接続方式およびアンテナセクタ等からなると説明した。しかし、図４においては、説明し易くするために、２次利用者の通信パラメータとして送信電力および中心周波数だけを示した。実際には、２次利用者の通信履歴は、上述した送信電力、送信端末位置、搬送波周波数、帯域幅、変調方式、多元接続方式およびアンテナセクタ等からなる。
【０１１０】
図４においては、時刻ｔ０，ｔ３，ｔ４では、干渉が無く、そのときの２次利用者における送信電力および中心周波数が示されている。干渉が無いので、被干渉端末位置には”ｕｎｋｎｏｗｎ”が格納されている。そして、”干渉無し”、”ｕｎｋｎｏｗｎ”、２
次利用者の送信電力および中心周波数が時刻ｔ０，ｔ３，ｔ４に対応付けられている。
【０１１１】
また、図４においては、時刻ｔ１，ｔ２では、干渉が有り、そのときの被干渉端末位置と、２次利用者の送信電力および中心周波数とが示されている。そして、”干渉有り”、被干渉端末位置（（ｘ１，ｙ１），（ｘ２，ｙ２））、２次利用者の送信電力および２次利用者の中心周波数が時刻ｔ１，ｔ２に対応付けられている。
【０１１２】
このように、管理テーブルＴａｂｌｅ−ＣＴＬは、１次利用者の干渉の有無および被干渉端末位置と、２次利用者の通信パラメータとが時刻に対応付けられた構成からなる。
【０１１３】
情報管理部１０１は、無線局１から干渉通知を受信すると、干渉通知から時刻１、干渉の有（または無）および被干渉端末位置を抽出する。そして、情報管理部１０１は、時刻１、干渉の有（または無）および被干渉端末位置を相互に対応付けて管理テーブルＴａｂｌｅ−ＣＴＬに格納し、自己が保持している時刻２、２次利用者の送信電力および２次利用者の中心周波数を相互に対応付けて管理テーブルＴａｂｌｅ−ＣＴＬに格納する。
【０１１４】
情報管理部１０１は、この動作を干渉通知を受信する毎に行い、管理テーブルＴａｂｌｅ−ＣＴＬを作成するとともに記憶する。そして、情報管理部１０１は、新たな干渉通知を受信すると、上記の動作を行って管理テーブルＴａｂｌｅ−ＣＴＬを更新し、その更新した管理テーブルＴａｂｌｅ−ＣＴＬを記憶するとともに機械学習部１０２へ出力する。
【０１１５】
図５は、教師データの概念図である。図５を参照して、教師データＴＣＨＲ＿Ｄは、干渉の有無と、被干渉端末位置と、送信電力と、中心周波数とを含む。干渉の有無、被干渉端末位置、送信電力および中心周波数は、相互に対応付けられる。
【０１１６】
なお、図５においても、説明をし易くするために、２次利用者の通信パラメータとして送信電力および中心周波数が示されているが、実際には、２次利用者の通信パラメータとして、送信電力、送信端末位置、搬送波周波数、帯域幅、変調方式、多元接続方式およびアンテナセクタ等が教師データＴＣＨＲ＿Ｄに格納される。
【０１１７】
教師データＴＣＨＲ＿Ｄにおいては、干渉有りを”１”で表し、干渉無しを”−１”で表す。
【０１１８】
また、教師データＴＣＨＲ＿Ｄにおいては、干渉が無い場合、被干渉端末位置を（０，０）で表す。
【０１１９】
そして、干渉の有無（−１または１）、被干渉端末位置（（０，０）または（ｘ１，ｙ１）等）、送信電力（７ｄＢｍ，１０ｄＢｍ等）および中心周波数（２．４２ＧＨｚ等）は、相互に対応付けられている。
【０１２０】
機械学習部１０２の生成装置１０２１は、情報管理部１０１から管理テーブルＴａｂｌｅ−ＣＴＬを受けると、その受けた管理テーブルＴａｂｌｅ−ＣＴＬの時刻１，時刻２を参照して、時刻１と時刻２とが一致する干渉の有無、被干渉端末位置、送信電力および中心周波数を抽出し、その抽出した干渉の有無、被干渉端末位置、送信電力および中心周波数を相互に対応付けて教師データＴＣＨＲ＿Ｄを作成する。この場合、干渉有りを”１”で表し、干渉無しを”−１”で表し、干渉が無いときの被干渉端末位置を（０，０）で表して教師データＴＣＨＲ＿Ｄを作成する。
【０１２１】
その結果、機械学習部１０２は、図５に示す教師データＴＣＨＲ＿Ｄを作成する。
【０１２２】
教師データＴＣＨＲ＿Ｄにおいて、干渉が有ることを示すフラグ（“１”）と、フラグ（“１”）に対応付けられた被干渉端末位置、送信電力および中心周波数とは、「干渉データ」を構成する。また、教師データＴＣＨＲ＿Ｄにおいて、干渉が無いことを示すフラグ（“−１”）と、フラグ（“−１”）に対応付けられた被干渉端末位置、送信電力および中心周波数とは、「非干渉データ」を構成する。
【０１２３】
図５においては、２次利用者の通信パラメータとして送信電力および中心周波数だけを示したが、実際には、２次利用者の通信履歴は、上述した送信電力、送信端末位置、搬送波周波数、帯域幅、変調方式、多元接続方式およびアンテナセクタ等からなる。従って、干渉が有ることを示すフラグ（“１”）と、フラグ（“１”）に対応付けられた被干渉端末位置および２次利用者の通信パラメータ（送信電力、送信端末位置、搬送波周波数、帯域幅、変調方式、多元接続方式およびアンテナセクタ等）は、「干渉データ」を構成し、干渉が無いことを示すフラグ（“−１”）と、フラグ（“−１”）に対応付けられた被干渉端末位置および２次利用者の通信パラメータ（送信電力、送信端末位置、搬送波周波数、帯域幅、変調方式、多元接続方式およびアンテナセクタ等）は、「非干渉データ」を構成する。
【０１２４】
図６は、擬似データの生成方法を説明するための図である。なお、図６においては、説明を分かり易くするために、２個のパラメータによって構成される２次元空間を表している。そして、“干渉源からの距離”は、変更できない（変更不可）パラメータである。
【０１２５】
図６を参照して、教師データを２次元空間に配置する。白丸は、非干渉データを表し、黒丸は、干渉データを表す。このように、干渉データの個数は、非干渉データの個数に比べて非常に少ない。これは、実際の通信では、非干渉データは、正常な通信を示すため、履歴が豊富に存在するが、干渉データは、干渉通知があった場合だけ発生するため、非常に少ない。従って、干渉データの個数と非干渉データの個数との間には、偏りが存在する。
【０１２６】
機械学習では、このように異なるラベル（干渉の有無）に属するクラス間の発生確率に大きな偏りが存在するような学習データを非対称データと言い、非対称データにおける学習は、学習精度が著しく低下してしまうことが知られている（非特許文献５）。
【０１２７】
そこで、この発明の実施の形態においては、干渉データ（黒丸）を基準点とし、基準点から、干渉データである擬似データを生成する。
【０１２８】
例えば、擬似データ生成装置１０２２は、正規分布の分散をパラメータとして変化させ、干渉データおよび擬似データが、その変化させた分散を有する正規分布に従って分布するように擬似データを生成する。
【０１２９】
また、擬似データ生成装置１０２２は、干渉データおよび擬似データが一様分布の範囲に入るように擬似データを生成する。
【０１３０】
このように、擬似データ生成装置１０２３は、干渉データ（基準点）にノイズ（変化させた分散を有する正規分布に従うようにと言うノイズ、または一様分布の範囲に入ると言うノイズ）を加えて擬似データを生成する。
【０１３１】
一般に、屋外での無線通信は、建造物による遮蔽などによるシャドウィングの影響を受けるが、シャドウィングには、空間相関性があることが知られている（非特許文献６）。従って、干渉データの近傍では干渉が発生しやすいことになる。
【０１３２】
そこで、干渉データ（基準点）に加えるノイズを適切に設定して擬似データを生成することにより、従来のオーバーサンプリング手法で起こり得る、本来干渉の起こり得ない点に擬似データが生成される問題を回避した上で、教師データの中の干渉データの割合を増やすことができる。
【０１３３】
なお、特徴量として３次元空間上の座標を用いる場合、正規分布の分散または一様分布の範囲は、無線通信におけるシャドウィングの空間相関が０．５となる距離（一般には、２０ｍ程度）を設定する必要がある。
【０１３４】
このように、擬似データ生成装置１０２２は、教師データに含まれる干渉データ（基準点）から擬似データを生成する。
【０１３５】
図７は、過剰データを削除する方法を説明するための図である。なお、図７においても、説明を分かり易くするために、２個のパラメータによって構成される２次元空間を表している。そして、“干渉源からの距離”は、変更できない（変更不可）パラメータである。
【０１３６】
図７を参照して、教師データを２次元空間に配置する。白丸は、非干渉データを表し、黒丸は、干渉データを表す。機械学習部１０２の過剰データ削除装置１０２３は、干渉データである基準点を中心とした基準円ＣＲＣ（ｎ次元平面ではｎ−１次元超球面）を作成し、基準円ＣＲＣ（ｎ次元平面ではｎ−１次元超球面）の外の領域の非干渉データを削除する。この方法によって過剰データを削除することにより、従来のアンダーサンプリング手法で起こり得る、本来なら通信可能な領域を得るために学習すべき非干渉データが削除される問題を回避しつつ、教師データの中の非干渉データの割合を減らすことができる。
【０１３７】
基準円ＣＲＣ（ｎ次元平面ではｎ−１次元超球面）は、基準点からの距離がｎ次元平面上で十分離れるように、例えば、最も隣接する他の基準点との距離の半分から同じ距離、あるいは特徴量として３次元空間上の座標を用いる場合、シャドウィングの空間相関が０．５以下となる距離(一般には２０ｍ程度)以上、空間相関が０となる距離（一般には１００ｍ程度）以下を目安にして設定される。
【０１３８】
図８は、更新教師データの生成方法を説明するための図である。図８を参照して、機械学習部１０２の更新装置１０２４は、擬似データ（図８の（ａ）参照）を擬似データ生成装置１０２２から受け、過剰データ（非干渉データの一部）が削除された教師データ（図８の（ｂ）参照）を過剰データ削除装置１０２３から受ける。
【０１３９】
そして、更新装置１０２４は、過剰データ（非干渉データの一部）が削除された教師データ（図８の（ｂ）参照）に擬似データ（図８の（ａ）参照）を追加して更新教師データ（図８の（ｃ）参照）を生成する。そうすると、更新装置１０２４は、更新教師データを決定装置１０２５へ出力する。
【０１４０】
上述したように、この発明の実施の形態においては、干渉データ（基準点）から擬似データを生成して干渉データの個数を増やし、基準点を中心として基準円ＣＲＣの外に存在する非干渉データを削除して非干渉データの個数を減少させることにより、干渉データと非干渉データとの偏りを低減する。
【０１４１】
１次利用者において干渉が発生しない２次利用者の送信電力を決定する場合、更新教師データＴＣＨＲ＿Ｄ＿ＵＰを用いて学習を行い、通信パラメータを干渉が無いクラスＣＬ１と干渉が有るクラスＣＬ２とに分類する必要がある。
【０１４２】
そして、通信パラメータを２つのクラスＣＬ１，ＣＬ２に分類するのに適した機械学習器として、例えば、サポートベクターマシン（ＳＶＭ：Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）が用いられる。
【０１４３】
ＳＶＭは、教師有り学習を用いるパターン認識モデルの一つであり、学習用サンプル（更新教師データ）を最も大胆に区切る境界を学習する。この境界を学習するためにｎ（ｎは２以上の整数）個のパラメータによって構成されるｎ次元空間が設定される。
【０１４４】
そして、ｎ次元空間に配置された学習用サンプル（更新教師データ）を用いて学習を行った結果、学習用サンプル（更新教師データ）を最も大胆に区切る境界は、境界に最も近いサンプル（データ）との距離（マージン）が最大となるように決定される。
【０１４５】
ＳＶＭの特徴は、ｎ次元空間において、複数の点を分離することができる多くの候補平面の中でマージンが最大となる超平面を探すことである。
【０１４６】
このマージンとは、超平面から複数の点に至る距離の最小値を言い、このマージンを最大にしながら複数の点を２つのクラスＣＬ１，ＣＬ２に分類しようとすると、結局、クラスＣＬ１に属するいくつかの点との距離の中の最小値と、クラスＣＬ２に属するいくつかの点との距離の中の最小値とが等しくなるように超平面が位置しなければならない。
【０１４７】
このような超平面は、マージンが最大である超平面であり、この発明の実施の形態においては、「決定境界」と呼ぶ。
【０１４８】
図９は、決定境界の概念図である。なお、図９においては、説明を分かり易くするために、２個のパラメータによって構成される２次元空間を表している。
【０１４９】
１次利用者において干渉が発生しない２次利用者の送信電力を決定する場合、更新教師データから干渉の有無と送信電力とを選択する。また、変更ができない（変更不可）パラメータとして、例えば、干渉源との距離を選択する。
【０１５０】
そして、送信電力と、干渉源との距離をパラメータとして、干渉有りを黒丸で表し、干渉無しを白丸で表すと、図９に示すようになる。
【０１５１】
そうすると、２次元空間において、複数の黒丸と複数の白丸とを区切る決定境界ＢＤを以下に示す方法によって決定する。なお、図９においては、説明を分かり易くするため、上述したマージンが最大である超平面を２次元平面上の直線とした。理想的な決定境界が直線（または平面）で表現できない場合は、カーネル関数、例えば、Gaussianカーネル（ＲＧＢカーネル）を用いてデータの変換を行い、決定境界が平面で表現できるよう処理を施す。以後の手順は同様である。
【０１５２】
図１０および図１１は、決定境界を求める方法を説明するための図である。
【０１５３】
干渉無しのグループ（白丸のグループ）と干渉有りのグループ（黒丸のグループ）とを最大マージンで識別する識別線は、何処を通るか不明であるが、何処かに、最大マージンを作る正例（干渉無しの白丸のグループ）、負例（干渉有りの黒丸のグループ）のそれぞれのグループの端っこのデータが存在すると仮定する。この端っこのデータをサポートベクターと言う。
【０１５４】
サポートベクターを通る２本の線をａｘ＋ｂｙ＋ｃ＝１、ａｘ＋ｂｙ＋ｃ＝−１とする。２本の線は、平行であるので、係数が同じである。
【０１５５】
そして、ａｘ＋ｂｙ＋ｃ≦１で示される領域が正例（干渉無しの白丸のグループ）のデータが存在する範囲であり、ａｘ＋ｂｙ＋ｃ≧−１で示される領域が負例（干渉有りの黒丸のグループ）のデータが存在する範囲である（図１０参照）。
【０１５６】
ここで、識別線を引くために必要な条件となる２つの不等式が得られたが、これらを一つに纏める。即ち、正例の場合は、不等式に”１”を掛けて、ａｘ＋ｂｙ＋ｃ≦１となり、負例の場合は不等式に”−１”を掛けて、−１（ａｘ＋ｂｙ＋ｃ）≧−１になる。
【０１５７】
そして、正例か負例かを表す変数ｔ（ｔ＝１またはｔ＝−１）を用いると、ｔ（ａｘ＋ｂｙ＋ｃ）≦１となる。
【０１５８】
正例および負例のそれぞれのサポートベクターから識別線に下ろした垂線の距離Ｌ１は、次式によって表される。
【０１５９】
【数１】
2018142957.tif 000003
【０１６０】
その結果、教師データの全てについて、ｔ（ａｘ＋ｂｙ＋ｃ）≦１の条件を満たしながら、ｄの分母が最小になるａ，ｂ，ｃを求めることにより、最大マージンに基づく識別線の位置を決定できる（図１１参照）。この最大マージンに基づく識別線の位置を決定することは、正例（干渉無しの白丸のグループ）と負例（干渉有りの黒丸のグループ）との両方から等距離の位置を決定することに相当する。
【０１６１】
更新教師データがｉ（ｉ＝１，２，３，４，・・・）個である場合、ｔ１（ａｘ１＋ｂｙ１＋ｃ）≦１、ｔ２（ａｘ２＋ｂｙ２＋ｃ）≦１、・・・、ｔｉ（ａｘｉ＋ｂｙｉ＋ｃ）≦１のｉ個の不等式を用いてａ２＋ｂ２の最小値を与えるａ，ｂ，ｃを求めることになる。
【０１６２】
最大マージンに基づく識別線を決定するパラメータを求める問題は、変数をｘ，ｙの２つとし、更新教師データをＮ個とすると、ｔｉ（ａｘｉ＋ｂｙｉ＋ｃ）≦１（ｉ＝１〜Ｎ）の制約条件の下で、ａ２＋ｂ２を最小化するａ，ｂ，ｃを求める制約付最小化問題になる。
【０１６３】
このような制約付最小化問題を解くのに便利な方法としてラグランジュの未定乗数（係数）法がある。最小化するａ２＋ｂ２をｆ（ａ，ｂ）＝ａ２＋ｂ２とし、制約条件ｔｉ（ａｘｉ＋ｂｙｉ＋ｃ）≦１をｇ（ｘ，ｙ）＝ｔｉ（ａｘｉ＋ｂｙｉ＋ｃ）−１≦０とすると、ラグランジュの未定乗数法を適用して、以下の式（２）を式（３）に変換できる。
【０１６４】
【数２】
2018142957.tif 000004
【０１６５】
【数３】
2018142957.tif 000005
【０１６６】
式（２），（３）において、ｓ．ｔ．は、「ｓ．ｔ．の右側に記載された条件に従うこと」を意味する（以下、同じ）。
【０１６７】
式（２）は、ｇ１（ａ，ｂ，ｃ）≦０，ｇ２（ａ，ｂ，ｃ）≦０，・・・，ｇｎ（ａ，ｂ，ｃ）≦０に従ってｆ（ａ，ｂ）を最小にするａ，ｂを求めることを意味するので、主問題である。
【０１６８】
そして、式（３）中の式（３ａ），（３ｂ）は、ラグランジュの未定乗数法を適用した結果である。式（３ｂ）は、Ｌ（ａ，ｂ，ｃ，μ１，・・・，μｎ）を最小化するａ，ｂ，ｃを表す。φは、ｆと同様に、１つの関数を示す記号である。
【０１６９】
式（３ｃ），（３ｄ）は、双対問題を示すものであり、φ（μ１，・・・，μｎ）を最大にするμ１，・・・，μｎを求めれば、主問題の最小値を与えるａ，ｂ，ｃも求まることが保証されている。
【０１７０】
以下においては、説明を簡単にするために教師データの個数を２個として主問題を作成し、ラグランジュの未定乗数法を適用して関数Ｌを作成する。但し、ａ２＋ｂ２は、計算の便宜上、１／２を掛けることにする。
【０１７１】
ｔｉ（ａｘｉ＋ｂｙｉ＋ｃ）≦１を変形してｔｉ（ａｘｉ＋ｂｙｉ＋ｃ）−１≦０とする。その結果、次式が得られる。
【０１７２】
【数４】
2018142957.tif 000006
【０１７３】
最大化すべき双対問題の関数を作るために、Ｌをａ，ｂ，ｃについて最小化する。従って、Ｌをａ，ｂ，ｃについて偏微分し、その結果を０と置く。そうすると、次式が得られる。
【０１７４】
【数５】
2018142957.tif 000007
【０１７５】
そして、式（５）の上側の２つの式から次式が得られる。
【０１７６】
【数６】
2018142957.tif 000008
【０１７７】
式（５），（６）において、ｔｉは、ｉ番目の更新教師データの正負であり、ｘｉ，ｙｉは、ｉ番目の教師データのｘ座標およびｙ座標であるので、ｔｉ，ｘｉ，ｙｉは、既知である。
【０１７８】
従って、双対問題の関数を最大にするμｉが分かれば、式（６）からａ，ｂを求めることができる。
【０１７９】
そこで、双対問題を作成するために、偏微分で得られた条件（式（５））を全てＬに代入すると、次式が得られる。
【０１８０】
【数７】
2018142957.tif 000009
【０１８１】
その結果、双対問題は、次式にようになる。
【０１８２】
【数８】
2018142957.tif 000010
【０１８３】
双対問題の関数φ（μ１，μ２）の最大化は、凸２次計画問題の解法である内点法（非特許文献７）等で求めることができる。解を求めるスピードを重視する場合、制約条件を考慮しながら、タブー探索法（非特許文献８）等の進化型計算を用いてもよい。
【０１８４】
内点法は、最適化問題の制約領域の内部に最適解に収束する点列を生成する逐次反復解法である。
【０１８５】
タブー探索法は、現在得られている解の近傍に、ある解を探索する局所探索法の一種であり、最近に探索した解をタブーとしてしばらく探索しないようにして局所解への収束を防ぎ、解空間の広域探索を行って最適解を求めるものである。
【０１８６】
従って、式（８）の制約条件（ｓ．ｔ．の右側に記載された式）の領域内で式（８）の関数φ（μ１，μ２）を大きくする点を逐次生成し、関数φ（μ１，μ２）を最大化する最適解（μ１，μ２）を求める。
【０１８７】
また、解を求めるスピードを重視する場合、式（８）の制約条件を考慮して局所解への収束を防ぎながら、広域探索を行って関数φ（μ１，μ２）を最大化する最適解（μ１，μ２）を求める。
【０１８８】
μ１，μ２を求めることができれば、既知であるｔ１，ｔ２，ｘ１，ｘ２，ｙ１，ｙ２を用いて式（６）より、ａ，ｂを求めることができる。
【０１８９】
そして、ｃは、あるサポートベクターのｘ座標をｘＳとし、ｙ座標をｙＳとすると、ａｘＳ＋ｂｙＳ＋ｃ＝１（又はａｘＳ＋ｂｙＳ＋ｃ＝−１）から求められる。
【０１９０】
その結果、クラスＣＬ１，ＣＬ２を最大マージンで識別するための決定境界ＢＤが決定される。
【０１９１】
上記においては、教師データがｘ，ｙで表される２次元の場合について説明したが、教師データがｎ次元からなる場合、ｘ軸をｘ１、ｙ軸をｘ２、ｚ軸をｘ３、・・・、ｎ次元目の軸をｘｎで表現する。
【０１９２】
また、ａ，ｂ等の係数も、ｎ次元に対応してｗ１，ｗ２，・・・，ｗｎで表す。
【０１９３】
（ｘ１，ｘ２，・・・，ｘｎ），（ｗ１，ｗ２，・・・，ｗｎ）は、ベクトルであるので、Ｘ＝（ｘ１，ｘ２，・・・，ｘｎ）、Ｗ＝（ｗ１，ｗ２，・・・，ｗｎ）と表記する。
【０１９４】
また、ａ２＋ｂ２は、ｗ１２＋ｗ２２＋・・・＋ｗｎ２となる。そして、ｗ１２＋ｗ２２＋・・・＋ｗｎ２の平方根を（ユークリッド）ノルムと言う。
【０１９５】
ｘｉ，ｘｊ等の同じ次元同士を掛けて加算しているところは、ベクトルの内積でＸＴＸで表される。ＸＴは、Ｘの転置行列を意味する。
【０１９６】
更に、教師データの個数がｎ個である場合、“２”と表記したところは、“ｎ”になる。
【０１９７】
従って、教師データがｎ次元からなる場合、以下の式（９）〜式（１６）を用いて、最大マージンを有する識別線（＝決定境界ＢＤ）が決定される。
【０１９８】
【数９】
2018142957.tif 000011
【０１９９】
【数１０】
2018142957.tif 000012
【０２００】
【数１１】
2018142957.tif 000013
【０２０１】
【数１２】
2018142957.tif 000014
【０２０２】
【数１３】
2018142957.tif 000015
【０２０３】
【数１４】
2018142957.tif 000016
【０２０４】
【数１５】
2018142957.tif 000017
【０２０５】
【数１６】
2018142957.tif 000018
【０２０６】
機械学習部１０２の決定装置１０２５は、上述した方法によって、決定境界ＢＤを決定し、その決定した決定境界をパラメータ決定部１０３へ出力する。
【０２０７】
図１２は、決定境界ＢＤを用いて通信パラメータセットの決定方法を説明するための図である。
【０２０８】
ｎ個のパラメータに対し、干渉発生位置など変更不可のｍ（ｍは１≦ｍ＜ｎを満たす整数）個のパラメータを固定とした（ｎ−ｍ）次元超平面を設定する。このとき、（ｎ−ｍ）次元超平面上のある点が、パラメータセットを表す。これをパラメータ設定面と呼ぶ。
【０２０９】
パラメータ設定範囲を与える閾値として干渉許容閾値と（ｎ−１）次元の超平面（最低通信条件面）を設定する。具体的な決定方法は、以下のとおりである。
【０２１０】
[最低通信条件面]
２次利用者の受信局における所望の信号対雑音比を満たす最小値のパラメータセットをなめらかに接続したものを最低通信条件面とする。この最低通信条件面よりも決定境界側のパラメータセットであれば、２次利用者が１次利用者に干渉を与えないで通信可能であることが保証される。
【０２１１】
[干渉許容閾値]
干渉許容閾値は、許容される干渉を示す。観測点（更新教師データに含まれる点）と決定境界ＢＤとの距離の最小値に対し、決定境界ＢＤからの距離が最小値のｋ（ｋは、０＜ｋ＜１を満たす実数）倍となる値を干渉許容閾値とする。ｋは、例えば、０．５である。
【０２１２】
そして、パラメータ設定面上において、ある利得関数を最大化あるいは最小化する点を探索する。このとき、制約条件として、以下の制約条件を設定する。
【０２１３】
（１）利得関数を最大化あるいは最小化する点は、決定境界ＢＤに対し干渉無し側に存在し、かつ、最低通信条件面よりも決定境界ＢＤ側に存在する。
【０２１４】
（２）さらに、利得関数を最大化あるいは最小化する点と決定境界ＢＤとの距離Ｌ１が干渉許容閾値以上を満たす範囲にある。
【０２１５】
利得関数としては、例えば、次のものが想定される。
【０２１６】
（ｉ）２次利用者の端末のチャネル容量
チャネル量Ｃは、Ｃ＝Ｂｌｏｇ（１＋ＳＩＮＲ）によって決定される。Ｂは、帯域幅であり、使用する周波数帯域幅に依存する。ＳＩＮＲは、信号対雑音比であり、送信電力および周波数帯域等によって決定される。
【０２１７】
（ｉｉ）２次利用者の端末の通信可能距離
使用する周波数帯および送信電力等に依存して決定される。
【０２１８】
（ｉｉｉ）ビットエラー率
送信電力、変調方式および周波数帯域幅等に依存して決まる。
【０２１９】
図１２を参照して、通信パラメータセットの決定方法を具体的に説明する。図１２においては、変更不可であるパラメータとして、干渉源からの距離が用いられている。この干渉源からの距離は、更新教師データに含まれる被干渉端末位置と、干渉を与えた２次利用者の端末の位置との間の距離として求められる。
【０２２０】
そして、その求めた干渉源からの距離を固定してパラメータ設定面を２次元空間に設定する。その後、上述した最低通信条件面および干渉許容閾値を２次元空間に設定する。
【０２２１】
なお、図１２においては、更新教師データは、２次元からなるので、パラメータ設定面、最低通信条件面および干渉許容閾値は、直線からなる。
【０２２２】
そうすると、パラメータ設定面（直線）上において、利得関数が最大または最小になる点を探索し、その探索した点の中から、上述した制約条件（１），（２）を満たす点を候補点として抽出する。
【０２２３】
この候補点が複数存在する場合、その複数の候補点の任意の点を通信パラメータセットとして決定する。
【０２２４】
一方、候補点が１個である場合、その１個の候補点を通信パラメータセットとして決定する。
【０２２５】
パラメータ決定部１０３は、上述した方法によって、決定境界ＢＤを用いて、２次利用者の端末が１次利用者の端末に干渉を与えないで無線通信を行うための通信パラメータセットを決定する。
【０２２６】
そして、パラメータ決定部１０３は、その決定した通信パラメータセットをパラメータ通知部１０４へ出力する。
【０２２７】
なお、変更可能なパラメータとしては、例えば、２次利用者における基地局あるいは端末の送信電力、送信端末位置、搬送波周波数、帯域幅、変調方式、多元接続方式およびアンテナセクタ等である。
【０２２８】
また、変更不可能なパラメータとしては、例えば、１次利用者の端末の位置、１次利用者の端末との距離、１次利用者における変調方式および１次利用者の多元接続方式等である。
【０２２９】
教師データが３次元以上からなる場合、決定境界ＢＤ、最低通信条件面および干渉許容閾値は、平面からなる。
【０２３０】
従って、請求項に記載された最低通信条件は、（ｎ−１）次元の線または面からなる。
【０２３１】
図１３は、１次利用者の端末２，３および管理装置１０の動作を説明するための実施の形態１におけるフローチャートである。
【０２３２】
図１３を参照して、１次利用者の端末（端末２，３の少なくとも１つ）は、干渉を検知し（ステップＳ１）、干渉通知を無線局１へ送信する。そして、無線局１は、端末（端末２，３の少なくとも１つ）から受信した干渉通知を管理装置１０へ送信する（ステップＳ２）。
【０２３３】
一方、管理装置１０の情報管理部１０１は、干渉が無い場合、無線局１１と端末１２，１３との無線通信が発生し（ステップＳ３）、２次利用者の端末１２，１３との通信履歴を保存する（ステップＳ４）。
【０２３４】
そして、情報管理部１０１は、無線局１から干渉通知を受信し（ステップＳ５）、干渉情報および通信履歴を抽出して管理テーブルＴａｂｌｅ−ＣＴＬを作成する（ステップＳ６）。そうすると、情報管理部１０１は、管理テーブルＴａｂｌｅ−ＣＴＬを機械学習部１０２へ出力する。
【０２３５】
機械学習部１０２の生成装置１０２１は、管理テーブルＴａｂｌｅ−ＣＴＬを情報管理部１０１から受け、その受けた管理テーブルＴａｂｌｅ−ＣＴＬに含まれる干渉情報を通信履歴と時刻で照合し、上述した方法によって教師データを作成する（ステップＳ７）。
【０２３６】
その後、機械学習部１０２の生成装置１０２１は、作成した教師データを擬似データ生成装置１０２２および過剰データ削除装置１０２３へ出力する。
【０２３７】
過剰データ削除装置１０２３は、教師データを生成装置１０２１から受け、その受けた教師データに含まれる干渉データ（基準点）に基づいて、上述した方法によって過剰データ（一部の非干渉データ）を削除する（ステップＳ８）。そして、過剰データ削除装置１０２３は、過剰データを削除した教師データを更新装置１０２４へ出力する。
【０２３８】
また、擬似データ生成装置１０２２は、教師データを生成装置１０２１から受け、その受けた教師データに含まれる干渉データ（基準点）から、上述した方法によって擬似データを生成する（ステップＳ９）。そして、擬似データ生成装置１０２２は、生成した擬似データを更新装置１０２４へ出力する。
【０２３９】
更新装置１０２４は、擬似データを擬似データ生成装置１０２２から受け、過剰データを削除した教師データを過剰データ削除装置１０２３から受ける。そして、更新装置１０２４は、過剰データを削除した教師データに擬似データを追加して教師データを更新し、更新教師データを生成する（ステップＳ１０）。そうすると、更新装置１０２４は、更新教師データを決定装置１０２５へ出力する。
【０２４０】
その後、機械学習部１０２の決定装置１０２５は、更新教師データを機械学習器に入力し、上述した方法によって、ＳＶＭを用いて決定境界ＢＤを決定または更新する（ステップＳ１１）。
【０２４１】
そうすると、機械学習部１０２は、その決定した決定境界ＢＤをパラメータ決定部１０３へ出力する。
【０２４２】
パラメータ決定部１０３は、決定境界ＢＤを受けると、その受けた決定境界ＢＤを用いて、上述した方法によって、１次利用者の端末に干渉を与えないための通信パラメータセットを決定し（ステップＳ１２）、その決定した通信パラメータセットをパラメータ通知部１０４へ出力する。
【０２４３】
そして、パラメータ通知部１０４は、通信パラメータセットを２次利用者の端末１２，１３へ送信する（ステップＳ１３）。
【０２４４】
端末１２，１３は、通信パラメータセットを受信し、その受信した通信パラメータセットを用いて無線通信に用いるパラメータを更新する（ステップＳ１４）。
【０２４５】
これによって、一連の動作が終了する。
【０２４６】
なお、ステップＳ１１において、決定境界ＢＤを決定または更新する、としているのは、図１３に示すフローチャートは、１次利用者の端末２，３が干渉を検知する毎に実行されるので、フローチャートが２回目以降に実行される場合、更新教師データも更新されており、その更新された更新教師データを用いて、既に決定された決定境界ＢＤを更新することになるからである。
【０２４７】
また、図１３に示すフローチャートにおいては、擬似データを生成するとともに過剰データを削除し、過剰データを削除した教師データに擬似データを追加して教師データＴＣＨＲ＿Ｄを更新教師データＴＣＨＲ＿Ｄ＿ＵＰに更新すると説明したが（ステップＳ８〜ステップＳ１０参照）、この発明の実施の形態においては、これに限らず、教師データから過剰データ（一部の非干渉データ）を削除し、過剰データ（一部の非干渉データ）を削除した教師データの干渉データ（基準点）から擬似データを生成することにより、更新教師データＴＣＨＲ＿Ｄ＿ＵＰを生成するようにしてもよい。
【０２４８】
図１４は、図１３のステップＳ１１の詳細な動作を説明するためのフローチャートである。
【０２４９】
図１４を参照して、機械学習部１０２の更新装置１０２４は、図１３のステップＳ１０の後、式（１０）に示す目的関数および制約条件を決定する（ステップＳ１１１）。
【０２５０】
そして、更新装置１０２４は、式（１１）に示すように、ラグランジュの未定乗数法を目的関数および制約条件に適用して主問題を双対問題に変換する（ステップＳ１１２）。
【０２５１】
その後、更新装置１０２４は、式（１２）〜（１６）を用いて双対問題を解き、双対問題の関数を最大化するμｉを求める（ステップＳ１１３）。
【０２５２】
引き続いて、更新装置１０２４は、更新教師データとμｉとを用いて主問題の最小値を与えるｗ１，ｗ２，・・・，ｗｎを求める（ステップＳ１１４）。より具体的には、更新装置１０２４は、更新教師データによって示される既知のｔｉ，ｘｉ１〜ｘｉｎと、求めたμｉとを式（１４）に代入してｗ１，ｗ２，・・・，ｗｎを求める。
【０２５３】
ステップＳ１１４の後、更新装置１０２４は、ある１つのサポートベクターのｘ１座標、ｘ２座標、・・・、ｘｎ座標をそれぞれｘ１Ｓ，ｘ２Ｓ，・・・，ｘｎＳとすると、ｗ１ｘ１Ｓ＋ｗ２ｘ２Ｓ＋・・・＋ｗｎｘｎＳ＋ｃ＝１（またはｗ１ｘ１Ｓ＋ｗ２ｘ２Ｓ＋・・・＋ｗｎｘｎＳ＋ｃ＝−１）から切片ｃを求める。そして、更新装置１０２４は、その求めたｗ１，ｗ２，・・・，ｗｎとｃとをｗ１ｘ１＋ｗ２ｘ２＋・・・＋ｗｎｘｎ＋ｃ＝０に代入して正例および負例の両方と最大のマージン（距離Ｌ１）を有する平面（または線）を求め、その求めた平面（または線）を決定境界として決定する（ステップＳ１１５）。
【０２５４】
その後、一連の動作は、図１３のステップＳ１２へ移行する。
【０２５５】
上述したように、管理装置１０は、干渉データと非干渉データとの偏りを低減した更新教師データ（２次利用者のデータ送信における通信パラメータの履歴情報、およびデータ送信における１次利用者の干渉の有無を判定した履歴情報）を用いて、１次利用者の端末に干渉を与えない通信パラメータセットを決定するので（Ｓ６〜Ｓ１２参照）、２次利用者の通信パラメータの履歴情報および干渉の有無の履歴情報のみから１次利用者の端末に干渉を与えない通信パラメータセットをリアルタイムに精度良く決定できる。
【０２５６】
また、管理装置１０は、干渉の有無と、被干渉端末位置と、干渉を検知したときの時刻とを含む干渉通知のみを１次利用者から受信して１次利用者の端末に干渉を与えない通信パラメータセットを決定するので、１次利用者の無線通信の設定が不明であっても、適切な通信パラメータセットを設定できる。
【０２５７】
更に、図１３および図１４に示すフローチャートは、１次利用者の端末において干渉が検知される毎に実行されるので、干渉状況のリアルタイムの変化に対応して１次利用者の端末に干渉を与えない通信パラメータセットを設定できる。
【０２５８】
更に、更新教師データを用いた決定境界の十分な学習ができていれば、少ない計算量で通信パラメータセットを決定できる。
【０２５９】
更に、干渉を与えた時のリスクは、１次利用者によって異なるが、学習された決定境界は、一意に決定されるため、１次利用者が変更しても、適切な通信パラメータを設定できる。つまり、上述した通信パラメータセットの決定方法は、１次利用者の変更に対してロバスト性を有することができる。
【０２６０】
特開２０１３−２１１６０９号公報（特許文献１）は、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）を用いて無線通信装置の周辺状況に応じて適切な通信パラメータを選択する技術を開示する。
【０２６１】
この技術は、状況と、パラメータと、性能（通信性能）とを対応付けて履歴データベースに格納しておき、その履歴データベースを参照して現在の周辺状況において良好な通信性能が得られる通信パラメータを選択するものである。
【０２６２】
そして、周辺状況（コンテキスト）は、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）を用いて決定される。
【０２６３】
このように、特許文献１では、周辺状況（コンテキスト）を決定するためにサポートベクターマシン（ＳＶＭ）が用いられる。つまり、特許文献１では、周辺状況（コンテキスト）を分類するためにサポートベクターマシン（ＳＶＭ）が用いられる。
【０２６４】
一方、この発明の実施の形態においては、干渉が発生する通信パラメータと干渉が発生しない通信パラメータとを分類するためにサポートベクターマシン（ＳＶＭ）が用いられる。
【０２６５】
従って、この発明の実施の形態と特許文献１とでは、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）を用いて分類する対象が全く異なり、特許文献１には、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）を用いて通信パラメータを分類する示唆が無い。
【０２６６】
また、特許文献１では、相互に無線通信を行う無線通信装置間の通信パラメータを選択するが、この発明の実施の形態では、２次利用者が、無線通信の相手先ではない１次利用者に干渉を与えない通信パラメータを決定するものである。
【０２６７】
従って、実施の形態１における通信パラメータの決定は、特許文献１における通信パラメータの選択と全く異なるものである。
【０２６８】
図１５は、禁止領域外の干渉点の割合と禁止領域の面積との関係を示す図である。図１５において、縦軸は、禁止領域の面積を表し、横軸は、禁止領域外の干渉点の割合を表す。また、白丸は、実施の形態１における禁止領域外の干渉点の割合と禁止領域の面積との関係を示し、黒丸は、固定領域割当方式における禁止領域外の干渉点の割合と禁止領域の面積との関係を示す。
【０２６９】
図１５を参照して、初期設定の通信禁止領域(例えば、禁止領域外の干渉データの割合が１０％となるレーダーを中心とした円)から、干渉が発生し、機械学習が進むことにより、禁止領域の面積が拡大し、禁止領域外の干渉データの割合は、減少する。学習が進み、禁止領域外の干渉データの割合が目標値に達したとき(例えば、１％など)、実施の形態１による方式は、従来方式（固定領域割当方式）とは異なり、本来、干渉の起き得ない点に擬似データが生成されるということや、通信可能な領域を得るために学習すべき非干渉データが削除されるということが起こりにくいため、通信禁止領域の面積が必要以上に過剰に設定されない。
【０２７０】
また、他の優れた効果として、過剰データ削除装置１０２３において機械学習の入力データを減らすことができるので、機械学習の計算量を減らすことができる。
【０２７１】
実施の形態１においては、情報管理部１０１、機械学習部１０２、パラメータ決定部１０３およびパラメータ通知部１０４の機能をプログラムＰＲＯＧ＿Ａによって実現してもよい。
【０２７２】
この場合、プログラムＰＲＯＧ＿Ａは、上述したステップＳ３〜ステップＳ１３（ステップＳ１１１〜ステップＳ１１５を含む）を備える。
【０２７３】
そして、管理装置１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）およびＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）を備える。ＲＯＭは、プログラムＰＲＯＧ＿Ａを記憶する。
【０２７４】
通信パラメータセットを決定する場合、ＣＰＵは、プログラムＰＲＯＧ＿ＡをＲＯＭからみ出して実行する。そして、ＣＰＵは、２次利用者の通信パラメータの履歴情報をＲＡＭに記憶するとともに、通信パラメータセットを決定する際の各種の計算結果をＲＡＭに記憶する。
【０２７５】
従って、プログラムＰＲＯＧ＿Ａは、無線通信を行うために通信パラメータセットの決定をコンピュータ（ＣＰＵ）に実行させるためのプログラムである。
【０２７６】
また、実施の形態１においては、プログラムＰＲＯＧ＿Ａは、ＣＤ，ＤＶＤ等の記録媒体に記録されて提供されてもよい。ユーザは、プログラムＰＲＯＧを記録した記録媒体をコンピュータに設定し、コンピュータ（ＣＰＵ）は、記録媒体からプログラムＰＲＯＧ＿Ａを読み出して実行する。
【０２７７】
従って、プログラムＰＲＯＧ＿Ａを記録した記録媒体は、コンピュータ（ＣＰＵ）が読み取り可能な記録媒体である。
【０２７８】
上記においては、機械学習部１０２は、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）を用いて決定境界ＢＤを決定すると説明したが、実施の形態１においては、これに限らず、機械学習部１０２は、ロジスティック回帰（非特許文献９）またはＡＲＯＷ（Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｒｅｇｕｌａｒｉｚａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｗｅｉｇｈｔ  Ｖｅｃｔｏｒｓ）（非特許文献１０）を用いて決定境界ＢＤを決定してもよく、一般的には、更新教師データＴＣＨＲ＿Ｄ＿ＵＰを入力として決定境界ＢＤを決定する機械学習器であれば、どのような機械学習器を用いて決定境界ＢＤを決定してもよい。
【０２７９】
また、上記においては、１次利用者の端末２，３に干渉を与えない送信電力を決定すると説明したが、実施の形態１においては、これに限らず、１次利用者の端末２，３に干渉を与えない周波数を決定してもよく、一般的には、１次利用者の端末２，３に干渉を与えない通信パラメータセットであれば、どのような通信パラメータセットを決定してもよい。
【０２８０】
更に、上記においては、変更不可であるパラメータが”送信電力”であると説明したが、実施の形態１においては、これに限らず、”送信電力”以外のパラメータを変更不可であるパラメータとしてもよい。
【０２８１】
更に、上記においては、管理装置１０は、無線局１１に設置されると説明したが、実施の形態１においては、これに限らず、管理装置１０は、無線局１１と異なる位置に配置されていてもよい。この場合、管理装置１０は、無線局１１から干渉通知を受信してもよく、無線局１から干渉通知を受信してもよく、端末２，３から干渉通知を直接受信してもよい。
【０２８２】
更に、上記においては、管理装置１０は、無線局１から干渉通知を受信すると説明したが、実施の形態１においては、これに限らず、管理装置１０は、端末２，３から干渉通知を直接受信してもよい。
【０２８３】
更に、上記においては、１次利用者の端末２，３に干渉を与えない通信パラメータセットを決定する際、最低通信条件面および干渉許容閾値を設定し、パラメータ設定面上において、最低通信条件面よりも決定境界ＢＤ側であり、かつ、決定境界ＢＤからの距離が干渉許容閾値と決定境界ＢＤとの距離よりも大きい点を通信パラメータセットの候補点として選択すると説明したが、実施の形態１においては、これに限らず、最低通信条件面および干渉許容閾値を設定せずに、パラメータ設定面上において、決定境界ＢＤよりも干渉無しのクラスＣＬ１に属する点を通信パラメータセットの候補点として選択してもよい。
【０２８４】
２次利用者の端末１２，１３が、このようにして決定された通信パラメータセットを用いて無線通信を行っても、１次利用者の端末２，３に干渉を与えないので、初期の目的を達成できるからである。
【０２８５】
更に、上記においては、教師データに含まれる干渉データ（基準点）から擬似データを生成することと、干渉データ（基準点）を中心とした基準円ＣＲＣの外の非干渉データを削除することとの両方を適用して教師データを更新し、更新教師データＴＣＨＲ＿Ｄ＿ＵＰを生成すると説明したが、実施の形態１においては、これに限らず、教師データに含まれる干渉データ（基準点）から擬似データを生成することのみを適用して教師データを更新し、更新教師データＴＣＨＲ＿Ｄ＿ＵＰを生成してもよく、干渉データ（基準点）を中心とした基準円ＣＲＣの外の非干渉データを削除することのみを適用して教師データを更新し、更新教師データＴＣＨＲ＿Ｄ＿ＵＰを生成してもよく、一般的には、教師データに含まれる干渉データ（基準点）から擬似データを生成することと、干渉データ（基準点）を中心とした基準円ＣＲＣの外の非干渉データを削除することとの少なくとも一方を適用して教師データを更新し、更新教師データＴＣＨＲ＿Ｄ＿ＵＰを生成すればよい。
【０２８６】
教師データに含まれる干渉データ（基準点）から擬似データを生成することと、干渉データ（基準点）を中心とした基準円ＣＲＣの外の非干渉データを削除することとの少なくとも一方を適用しても、干渉データの個数と非干渉データの個数との偏りを低減できるからである。
【０２８７】
更に、上記においては、非干渉データの個数が干渉データの個数よりも多い無線通信環境において、干渉データの個数を増やし、非干渉データの個数を減少させて更新教師データＴＣＨＲ＿Ｄ＿ＵＰを生成すると説明したが、実施の形態１においては、これに限らず、干渉データの個数が非干渉データの個数よりも多い無線通信環境において、非干渉データからなる擬似データを生成することにより非干渉データの個数を増やすことと、非干渉データ（基準点）を中心とした基準円の外の干渉データを削除することにより干渉データの個数を減少させることとの少なくとも一方を適用して教師データを更新し、更新教師データＴＣＨＲ＿Ｄ＿ＵＰを生成してもよい。
【０２８８】
つまり、実施の形態１においては、干渉データの個数と、非干渉データの個数との偏りを低減する偏り低減処理を教師データに適用し、更新教師データＴＣＨＲ＿Ｄ＿ＵＰを生成すればよい。
【０２８９】
更に、上記においては、１次利用者は、免許された無線通信システムであると説明したが、実施の形態１においては、これに限らず、１次利用者は、干渉を示すデータの割合が一定値となる無線通信システムであればよい。
【０２９０】
［実施の形態２］
実施の形態１においては、２次利用者の通信パラメータの決定のために、機械学習の特徴量として２次利用者の通信情報のみを扱い、２次利用者が１次利用者に干渉を与える電波の伝送路中の地形、建造物による反射や遮蔽が考慮されていない。従って、１次利用者と２次利用者との間の見通し通信路の有無など、伝搬路の特性によっては不適切な通信パラメータが設定される可能性がある。
【０２９１】
具体的には、山や建物等により２次利用者と１次利用者との間の見通しが悪い場合において、本来は、通信可能であるにも拘わらず、実施の形態１では、通信禁止領域として設定されてしまう場合がある。また、実施の形態１では、擬似データ生成装置および過剰データ削除装置において、伝搬環境の特性が用いられるが、扱われるのは、空間相関シャドウィングの平均、分散および相関距離等の統計値のみであるので、現実の伝搬路特性に完全に適応することは困難である。
【０２９２】
そこで、実施の形態２においては、現実の伝搬路特性に適応して、２次利用者の通信が禁止される通信禁止領域を決定する。
【０２９３】
図１６は、図１に示す管理装置１０の実施の形態２における構成を示す概略図である。図１６を参照して、実施の形態２による管理装置１０Ａは、図２に示す管理装置１０の機械学習部１０２を機械学習部１０２Ａに代え、パラメータ決定部１０３をパラメータ決定部１０３Ａに代えたものであり、その他は、管理装置１０と同じである。
【０２９４】
機械学習部１０２Ａは、上述した機械学習部１０２と同じように更新教師データを生成し、その生成した更新教師データをパラメータ決定部１０３Ａへ出力する。そして、機械学習部１０２Ａは、干渉発生危険度が付与された更新教師データをパラメータ決定部１０３Ａから受け、干渉発生危険度が付与された更新教師データに基づいて機械学習を行い、通信パラメータを干渉が無いクラスＣＬ１と干渉が有るクラスＣＬ２とに分類するための境界であり、かつ、クラスＣＬ１，ＣＬ２の両方から等距離にある境界である決定境界を決定する。そうすると、機械学習部１０２Ａは、その決定した決定境界をパラメータ決定部１０３Ａへ出力する。なお、決定境界を決定するときの機械学習の方法は、実施の形態１における機械学習の方法と同じである。
【０２９５】
パラメータ決定部１０３Ａは、機械学習部１０２Ａから更新教師データを受けると、更新教師データの座標を送信点とし、１次利用者の位置を受信点とした場合の受信電力を推定し、その推定した受信電力に基づいて干渉発生危険度を推定する。そして、パラメータ決定部１０３Ａは、その推定した干渉発生危険度を更新教師データに付与して機械学習部１０２Ａへ出力する。
【０２９６】
その後、パラメータ決定部１０３Ａは、機械学習部１０２Ａから決定境界を受けると、更新教師データをカバーする領域（２次元領域）を複数のメッシュに分割し、その分割した複数のメッシュの各々の中心座標における干渉発生危険度を推定し、その推定した干渉発生危険度を各中心座標に付与する。そして、パラメータ決定部１０３Ａは、干渉発生危険度が付与された中心座標と、決定境界とに基づいて、各メッシュが通信禁止領域であるか否かを決定し、その決定結果をパラメータ通知部１０４へ出力する。
【０２９７】
図１７は、図１６に示す機械学習部１０２Ａおよびパラメータ決定部１０３Ａの構成を示す概略図である。
【０２９８】
図１７を参照して、機械学習部１０２Ａは、図３に示す機械学習部１０２の決定装置１０２５を決定装置１０２７に代えたものであり、その他は、図３に示す機械学習部１０２と同じである。
【０２９９】
パラメータ決定部１０３Ａは、地形データ特徴抽出装置１０２６と、通信禁止領域決定装置１０２８とを含む。
【０３００】
なお、機械学習部１０２Ａにおいて、更新装置１０２４は、上述した方法によって、更新教師データを生成し、その生成した更新教師データをパラメータ決定部１０３Ａの地形データ特徴抽出装置１０２６へ出力する。更新教師データを構成する干渉データおよび非干渉データは、更新教師データの座標ｘとラベルｌとを含む（ｘ，ｌ）によって表される。従って、更新装置１０２４は、更新教師データ（ｘ，ｌ）をパラメータ決定部１０３Ａの地形データ特徴抽出装置１０２６へ出力する。
【０３０１】
パラメータ決定部１０３Ａの地形データ特徴抽出装置１０２６は、１次利用者および２次利用者の通信範囲における標高地図または航空写真を地形データとして予め保持している。この標高地図は、山や谷の起伏などの地形または建造物などを考慮した地図である。また、地形データ特徴抽出装置１０２６は、更新教師データ（ｘ，ｌ）を機械学習部１０２Ａの更新装置１０２４から受ける。
【０３０２】
地形データ特徴抽出装置１０２６は、更新教師データ（ｘ，ｌ）を受けると、更新教師データ（ｘ，ｌ）の座標ｘを送信点とし、１次利用者の位置を受信点とした場合の受信電力を推定し、その推定した受信電力に基づいて干渉発生危険度ｐ１を推定する。そして、地形データ特徴抽出装置１０２６は、その推定した干渉発生危険度ｐ１を更新教師データ（ｘ，ｌ）に付与して干渉発生危険度ｐ１が付与された更新教師データ（ｘ，ｐ１，ｌ）を生成し、その生成した更新教師データ（ｘ，ｐ１，ｌ）を通信禁止領域決定装置１０２８および機械学習部１０２Ａの決定装置１０２７へ出力する。
【０３０３】
また、地形データ特徴抽出装置１０２６は、更新教師データ（ｘ，ｐ１，ｌ）をカバーする領域（２次元領域）を構成する複数のメッシュの各々の中心座標（ｘＧ＿ｒ，ｙＧ＿ｒ）（ｒは、１≦ｒ≦Ｒを満たす整数、Ｒは、複数のメッシュの個数を表す２以上の整数）を通信禁止領域決定装置１０２８から受けると、中心座標（ｘＧ＿ｒ，ｙＧ＿ｒ）を送信点とし、１次利用者の位置を受信点とした場合の受信電力を推定し、その推定した受信電力に基づいて干渉発生危険度ｐ２を推定する。そして、地形データ特徴抽出装置１０２６は、干渉発生危険度ｐ２を中心座標（ｘＧ＿ｒ，ｙＧ＿ｒ）に付与して判定用データ（ｘＧ＿ｒ，ｙＧ＿ｒ，ｐ２）を生成し、その生成した判定用データ（ｘＧ＿ｒ，ｙＧ＿ｒ，ｐ２）を通信禁止領域決定装置１０２８へ出力する。
【０３０４】
機械学習部１０２Ａの決定装置１０２７は、更新教師データ（ｘ，ｐ１，ｌ）をパラメータ決定部１０３Ａの地形データ特徴抽出装置１０２６から受け、その受けた更新教師データ（ｘ，ｐ１，ｌ）に基づいて機械学習を行い、通信パラメータを干渉が無いクラスＣＬ１と干渉が有るクラスＣＬ２とに分類するための境界であり、かつ、クラスＣＬ１，ＣＬ２の両方から等距離にある境界である決定境界を決定する。そうすると、決定装置１０２７は、その決定した決定境界をパラメータ決定部１０３Ａの通信禁止領域決定装置１０２８へ出力する。
【０３０５】
パラメータ決定部１０３Ａの通信禁止領域決定装置１０２８は、更新教師データ（ｘ，ｐ１，ｌ）を地形データ特徴抽出装置１０２６から受ける。そして、通信禁止領域決定装置１０２８は、機械学習部１０２Ａの決定装置１０２７から決定境界を受けると、更新教師データ（ｘ，ｐ１，ｌ）をカバーする領域（２次元領域）を複数のメッシュに分割し、その分割した複数のメッシュの各々の中心座標（ｘＧ＿ｒ，ｙＧ＿ｒ）を地形データ特徴抽出装置１０２６へ出力する。
【０３０６】
そして、通信禁止領域決定装置１０２８は、判定用データ（ｘＧ＿ｒ，ｙＧ＿ｒ，ｐ２）を地形データ特徴抽出装置１０２６から受けると、判定用データ（ｘＧ＿ｒ，ｙＧ＿ｒ，ｐ２）を決定境界と比較し、干渉を発生させる領域に分類された判定用データに対応するメッシュを通信禁止領域として決定する。そして、通信禁止領域決定装置１０２８は、通信禁止領域として決定されたメッシュの集合をパラメータ通知部１０４へ出力する。
【０３０７】
なお、管理装置１０Ａにおいては、パラメータ通知部１０４は、通信禁止領域であると決定されたメッシュの集合を２次利用者の端末群へ送信する。
【０３０８】
地形データ特徴抽出装置１０２６における干渉発生危険度ｐ１の推定方法について説明する。地形データ特徴抽出装置１０２６は、更新教師データ（ｘ，ｌ）の座標ｘを参照し、座標ｘを送信点とし、１次利用者の位置を受信点とした場合の受信電力を次の２つの方法のいずれかによって推定する。
（Ｉ）電波伝搬シミュレーションを用いて受信電力を推定する。
（ＩＩ）奥村−秦モデルを用いて受信電力を推定する。
【０３０９】
地形データ特徴抽出装置１０２６は、（Ｉ）の電波伝搬シミュレーションを用いて受信電力を推定する場合、標高地図情報をＲａｐｌａｂ等のレイトレーシングシミュレータで取り込み、２次利用者と同様の通信パラメータを設定して、１次利用者の座標における受信電力を推定する。
【０３１０】
また、地形データ特徴抽出装置１０２６は、（ＩＩ）の奥村−秦モデルを用いて受信電力を推定する場合、奥村−秦モデルにおける複数の電波伝搬モデルを保持しており、標高地図または航空写真に基づいて抽出した地形データに最も近い電波伝搬モデルを複数の電波伝搬モデルから選択し、その選択した電波伝搬モデルを用いて１次利用者の座標における受信電力を推定する。
【０３１１】
図１８は、奥村−秦モデルにおける電界強度と距離との関係を示す図である。図１８において、縦軸は、電界強度を表し、横軸は、距離を表す。また、曲線ｋ１は、開放地における電界強度と距離との関係を示し、曲線ｋ２は、郊外における電界強度と距離との関係を示し、曲線ｋ３は、中小都市における電界強度と距離との関係を示し、曲線ｋ４は、大都市における電界強度と距離との関係を示す。
【０３１２】
図１８に示す曲線ｋ１〜ｋ４は、次式によって表される。
【０３１３】
【数１７】
2018142957.tif 000019
【０３１４】
式（１７）において、Ａ，Ｂは、曲線ｋ１〜ｋ４に共通であり、ａ（ｈｍ）およびＣは、エリア毎に異なる。また、ＬＣＨは、電界強度であり、ｄは、距離であり、ｈｍは、２次利用者のアンテナ高さである。
【０３１５】
式（１７）のＡ，Ｂは、次式によって表される。
【０３１６】
【数１８】
2018142957.tif 000020
【０３１７】
式（１８）において、ｆは、伝搬する電波の周波数であり、ｈｂは、１次利用者のアンテナ高さである。
【０３１８】
電波の伝搬環境が開放地である場合（曲線ｋ１）、ａ（ｈｍ）およびＣは、次式によって表される。
【０３１９】
【数１９】
2018142957.tif 000021
【０３２０】
電波の伝搬環境が郊外である場合（曲線ｋ２）、ａ（ｈｍ）およびＣは、次式によって表される。
【０３２１】
【数２０】
2018142957.tif 000022
【０３２２】
電波の伝搬環境が中小都市である場合（曲線ｋ３）、ａ（ｈｍ）およびＣは、次式によって表される。
【０３２３】
【数２１】
2018142957.tif 000023
【０３２４】
電波の伝搬環境が大都市である場合（曲線ｋ４）、ａ（ｈｍ）およびＣは、次式によって表される。
【０３２５】
【数２２】
2018142957.tif 000024
【０３２６】
式（２２）に示すように、大都市においては、周波数によってａ（ｈｍ）が異なる。
【０３２７】
地形データ特徴抽出装置１０２６は、式（１７）〜式（２２）を保持しており、地形データが開放地に最も近いとき、式（１７），（１８），（１９）によって曲線ｋ１に示す電波伝搬特性を演算し、その演算した電波伝搬特性に基づいて、１次利用者の位置における受信電力を推定する。
【０３２８】
また、地形データ特徴抽出装置１０２６は、地形データが郊外に最も近いとき、式（１７），（１８），（２０）によって曲線ｋ２に示す電波伝搬特性を演算し、その演算した電波伝搬特性に基づいて、１次利用者の位置における受信電力を推定する。
【０３２９】
更に、地形データ特徴抽出装置１０２６は、地形データが中小都市に最も近いとき、式（１７），（１８），（２１）によって曲線ｋ３に示す電波伝搬特性を演算し、その演算した電波伝搬特性に基づいて、１次利用者の位置における受信電力を推定する。
【０３３０】
更に、地形データ特徴抽出装置１０２６は、地形データが大都市に最も近いとき、式（１７），（１８），（２２）によって曲線ｋ４に示す電波伝搬特性を演算し、その演算した電波伝搬特性に基づいて、１次利用者の位置における受信電力を推定する。
【０３３１】
地形データ特徴抽出装置１０２６は、１次利用者の位置における受信電力を推定すると、その推定した受信電力に基づいて、干渉発生危険度ｐ１を推定する。
【０３３２】
より具体的には、地形データ特徴抽出装置１０２６は、推定した受信電力をそのまま干渉発生危険度ｐ１とする。また、地形データ特徴抽出装置１０２６は、推定した受信電力を、この受信電力に最も近い座標を有する干渉データにおける受信電力で除算した値を干渉発生危険度ｐ１とする。
【０３３３】
この２つの方法のいずれで干渉発生危険度ｐ１を推定しても、値が大きいほど、受信電力が絶対的または相対的に高く、干渉を発生させる可能性が高いことを示す。
【０３３４】
そして、地形データ特徴抽出装置１０２６は、更新教師データ（ｘ，ｌ）を構成する干渉データおよび非干渉データの各々について干渉発生危険度ｐ１を推定し、干渉発生危険度ｐ１が付与された更新教師データ（ｘ，ｐ１，ｌ）を生成する。
【０３３５】
なお、地形データ特徴抽出装置１０２６は、干渉発生危険度ｐ１の推定方法と同じ方法によって干渉発生危険度ｐ２を推定し、干渉発生危険度ｐ２が付与された判定用データ（ｘＧ＿ｒ，ｙＧ＿ｒ，ｐ２）を生成する。
【０３３６】
図１９は、実施の形態２における決定境界の概念図である。図１９を参照して、白丸は、干渉無しのクラスＣ１を表し、黒丸は、干渉有りのクラスＣ２を表す。また、点線の丸は、黒丸と同じように干渉有りのクラスＣ２を表す。
【０３３７】
干渉源からの距離、送信電力および干渉発生危険度Ｐ１の３つのパラメータからなる空間上に干渉データおよび非干渉データをプロットしたとき、干渉データおよび非干渉データは、平面からなる決定境界ＢＤによって分離される。ここで、黒丸および点線の丸は、図１９の紙面上、決定境界ＢＤよりも奥側に存在し、白丸は、図１９の紙面上、決定境界ＢＤよりも手前側に存在する。
【０３３８】
図２０は、干渉発生危険度ｐ１を用いない場合の決定境界の概念図である。図２０を参照して、白丸は、干渉無しのクラスＣ１を表し、黒丸は、干渉有りのクラスＣ２を表す。干渉源からの距離および送信電力の２つのパラメータからなる平面上に干渉データおよび非干渉データをプロットしたとき、決定境界ＢＤは、直線からなる。そして、決定境界ＢＤによる干渉データおよび非干渉データの分離を試みるが、干渉データおよび非干渉データを決定境界ＢＤによって分離できない場合がある。
【０３３９】
しかし、図１９に示すように、干渉発生危険度ｐ１を追加することによって、高次元な空間で決定境界ＢＤを設定でき、干渉データおよび非干渉データの分離をより正確に行うことができる。
【０３４０】
実施の形態２における決定境界の決定方法について説明する。機械学習部１０２Ａの決定装置１０２７は、実施の形態１における機械学習の方法と同じ機械学習の方法を用いて決定境界ＢＤを決定する。
【０３４１】
実施の形態２においては、決定境界ＢＤを決定するための空間は、図１９に示すように３つのパラメータからなる３次元空間であるので、サポートベクターを通る平面を想定する。従って、サポートベクターを通る２つの平面をａｘ＋ｂｙ＋ｃｚ＋ｄ＝１、ａｘ＋ｂｙ＋ｃｚ＋ｄ＝−１とする。２つの平面は、平行であるので、係数が同じである。
【０３４２】
そして、ａｘ＋ｂｙ＋ｃｚ＋ｄ≦１で示される領域が正例（干渉無しの白丸のグループ）のデータが存在する範囲であり、ａｘ＋ｂｙ＋ｃｚ＋ｄ≧−１で示される領域が負例（干渉有りの黒丸のグループ）のデータが存在する範囲である。
【０３４３】
ここで、識別面を引くために必要な条件となる２つの不等式が得られたが、これらを一つに纏める。即ち、正例の場合は、不等式に”１”を掛けて、ａｘ＋ｂｙ＋ｃｚ＋ｄ≦１となり、負例の場合は不等式に”−１”を掛けて、−１（ａｘ＋ｂｙ＋ｃｚ＋ｄ）≧−１になる。
【０３４４】
そして、正例か負例かを表す変数ｔ（ｔ＝１またはｔ＝−１）を用いると、ｔ（ａｘ＋ｂｙ＋ｃｚ＋ｄ）≦１となる。
【０３４５】
正例および負例のそれぞれのサポートベクターから識別面に下ろした垂線の距離Ｌ２は、次式によって表される。
【０３４６】
【数２３】
2018142957.tif 000025
【０３４７】
その結果、教師データの全てについて、ｔ（ａｘ＋ｂｙ＋ｃｚ＋ｄ）≦１の条件を満たしながら、Ｌ２の分母が最小になるａ，ｂ，ｃ，ｄを求めることにより、最大マージンに基づく識別面の位置を決定できる。この最大マージンに基づく識別面の位置を決定することは、正例（干渉無しの白丸のグループ）と負例（干渉有りの黒丸のグループ）との両方から等距離の位置を決定することに相当する。
【０３４８】
更新教師データがｉ（ｉ＝１，２，３，４，・・・）個である場合、ｔ１（ａｘ１＋ｂｙ１＋ｃｚ１＋ｄ）≦１、ｔ２（ａｘ２＋ｂｙ２＋ｃｚ２＋ｄ）≦１、・・・、ｔｉ（ａｘｉ＋ｂｙｉ＋ｃｚｉ＋ｄ）≦１のｉ個の不等式を用いてａ２＋ｂ２＋ｃ２の最小値を与えるａ，ｂ，ｃ，ｄを求めることになる。
【０３４９】
最大マージンに基づく識別面を決定するパラメータを求める問題は、変数をｘ，ｙ，ｚの３つとし、更新教師データをＮ個とすると、ｔｉ（ａｘｉ＋ｂｙｉ＋ｃｚｉ＋ｄ）≦１（ｉ＝１〜Ｎ）の制約条件の下で、ａ２＋ｂ２＋ｃ２を最小化するａ，ｂ，ｃ，ｄを求める制約付最小化問題になる。
【０３５０】
このような制約付最小化問題を解くのに便利な方法としてラグランジュの未定乗数（係数）法がある。最小化するａ２＋ｂ２＋ｃ２をｆ（ａ，ｂ，ｃ）＝ａ２＋ｂ２＋ｃ２とし、制約条件ｔｉ（ａｘｉ＋ｂｙｉ＋ｃｚｉ＋ｄ）≦１をｇ（ｘ，ｙ）＝ｔｉ（ａｘｉ＋ｂｙｉ＋ｃｚｉ＋ｄ）−１≦０とすると、ラグランジュの未定乗数法を適用して、以下の式（２４）を式（２５）に変換できる。
【０３５１】
【数２４】
2018142957.tif 000026
【０３５２】
【数２５】
2018142957.tif 000027
【０３５３】
式（２４），（２５）において、ｓ．ｔ．は、「ｓ．ｔ．の右側に記載された条件に従うこと」を意味する（以下、同じ）。
【０３５４】
式（２４）は、ｇ１（ａ，ｂ，ｃ，ｄ）≦０，ｇ２（ａ，ｂ，ｃ，ｄ）≦０，・・・，ｇｎ（ａ，ｂ，ｃ，ｄ）≦０に従ってｆ（ａ，ｂ，ｃ）を最小にするａ，ｂ，ｃを求めることを意味するので、主問題である。
【０３５５】
そして、式（２５）中の式（２５ａ），（２５ｂ）は、ラグランジュの未定乗数法を適用した結果である。式（２５ｂ）は、Ｌ（ａ，ｂ，ｃ，ｄ，μ１，・・・，μｎ）を最小化するａ，ｂ，ｃ，ｄを表す。φは、ｆと同様に、１つの関数を示す記号である。
【０３５６】
式（２５ｃ），（２５ｄ）は、双対問題を示すものであり、φ（μ１，・・・，μｎ）を最大にするμ１，・・・，μｎを求めれば、主問題の最小値を与えるａ，ｂ，ｃ，ｄも求まることが保証されている。
【０３５７】
以下においては、説明を簡単にするために教師データの個数を２個として主問題を作成し、ラグランジュの未定乗数法を適用して関数Ｌを作成する。但し、ａ２＋ｂ２＋ｃ２は、計算の便宜上、１／２を掛けることにする。
【０３５８】
ｔｉ（ａｘｉ＋ｂｙｉ＋ｃｚｉ＋ｄ）≦１を変形してｔｉ（ａｘｉ＋ｂｙｉ＋ｃｚｉ＋ｄ）−１≦０とする。その結果、次式が得られる。
【０３５９】
【数２６】
2018142957.tif 000028
【０３６０】
最大化すべき双対問題の関数を作るために、Ｌをａ，ｂ，ｃ，ｄについて最小化する。従って、Ｌをａ，ｂ，ｃ，ｄについて偏微分し、その結果を０と置く。そうすると、次式が得られる。
【０３６１】
【数２７】
2018142957.tif 000029
【０３６２】
そして、式（２７）の上側の３つの式から次式が得られる。
【０３６３】
【数２８】
2018142957.tif 000030
【０３６４】
式（２６），（２７）において、ｔｉは、ｉ番目の更新教師データの正負であり、ｘｉ，ｙｉ，ｚｉは、ｉ番目の教師データのｘ座標、ｙ座標およびｚ座標であるので、ｔｉ，ｘｉ，ｙｉ，ｚｉは、既知である。
【０３６５】
従って、双対問題の関数を最大にするμｉが分かれば、式（２８）からａ，ｂ，ｃを求めることができる。
【０３６６】
そこで、双対問題を作成するために、偏微分で得られた条件（式（２７））を全てＬに代入すると、次式が得られる。
【０３６７】
【数２９】
2018142957.tif 000031
【０３６８】
その結果、双対問題は、次式にようになる。
【０３６９】
【数３０】
2018142957.tif 000032
【０３７０】
双対問題の関数φ（μ１，μ２）の最大化は、凸２次計画問題の解法である内点法（非特許文献７）等で求めることができる。解を求めるスピードを重視する場合、制約条件を考慮しながら、タブー探索法（非特許文献８）等の進化型計算を用いてもよい。
【０３７１】
内点法は、最適化問題の制約領域の内部に最適解に収束する点列を生成する逐次反復解法である。
【０３７２】
タブー探索法は、現在得られている解の近傍に、ある解を探索する局所探索法の一種であり、最近に探索した解をタブーとしてしばらく探索しないようにして局所解への収束を防ぎ、解空間の広域探索を行って最適解を求めるものである。
【０３７３】
従って、式（３０）の制約条件（ｓ．ｔ．の右側に記載された式）の領域内で式（３０）の関数φ（μ１，μ２）を大きくする点を逐次生成し、関数φ（μ１，μ２）を最大化する最適解（μ１，μ２）を求める。
【０３７４】
また、解を求めるスピードを重視する場合、式（３０）の制約条件を考慮して局所解への収束を防ぎながら、広域探索を行って関数φ（μ１，μ２）を最大化する最適解（μ１，μ２）を求める。
【０３７５】
μ１，μ２を求めることができれば、既知であるｔ１，ｔ２，ｘ１，ｘ２，ｙ１，ｙ２，ｚ１，ｚ２を用いて式（２８）より、ａ，ｂ，ｃを求めることができる。
【０３７６】
そして、ｄは、あるサポートベクターのｘ座標をｘＳとし、ｙ座標をｙＳとし、ｚ座標をｚＳとすると、ａｘＳ＋ｂｙＳ＋ｃｚＳ＋ｄ＝１（又はａｘＳ＋ｂｙＳ＋ｃｚＳ＋ｄ＝−１）から求められる。
【０３７７】
その結果、クラスＣＬ１，ＣＬ２を最大マージンで識別するための決定境界ＢＤが決定される。
【０３７８】
実施の形態２における決定境界を求める方法についてのその他の説明は、実施の形態１における決定境界を求める方法についての説明と同じである。
【０３７９】
従って、決定装置１０２７は、上述した方法によって決定境界ＢＤを決定し、その決定した決定境界ＢＤをパラメータ決定部１０３Ａの通信禁止領域決定装置１０２８へ出力する。
【０３８０】
図２１は、通信禁止領域の決定方法を説明するための図である。図２１を参照して、通信禁止領域決定装置１０２８は、決定装置１０２７から決定境界ＢＤを受けると、更新教師データ（ｘ，ｐ１，ｌ）をカバーする領域を複数のメッシュＭｓｈ＿ｒに分割する。各メッシュＭｓｈ＿ｒは、例えば、一辺が１ｍ〜１０ｍの正方形の形状を有する。
【０３８１】
通信禁止領域決定装置１０２８は、判定用データ（ｘＧ＿ｒ，ｙＧ＿ｒ，ｐ２）を地形データ特徴抽出装置１０２６から受けると、判定用データ（ｘＧ＿ｒ，ｙＧ＿ｒ，ｐ２）の各々を決定境界ＢＤと比較し、干渉を発生させる領域に分類された判定用データに対応するメッシュＭｓｈ＿ｒを通信禁止領域として決定する。
【０３８２】
図２１においては、決定境界ＢＤよりも上側が干渉を発生させる領域であるとし、決定境界ＢＤよりも下側が干渉を発生させない領域であるとすると、決定境界ＢＤよりも上側に配置された判定用データ（ｘＧ＿ｒ，ｙＧ＿ｒ，ｐ２）に対応するメッシュＭｓｈ＿ｒ（斜線を施したメッシュ）を通信禁止領域として決定し、決定境界ＢＤよりも下側に配置された判定用データ（ｘＧ＿ｒ，ｙＧ＿ｒ，ｐ２）に対応するメッシュＭｓｈ＿ｒを通信許可領域として決定する。
【０３８３】
図２２は、１次利用者の端末および管理装置の動作を説明するための実施の形態２におけるフローチャートである。図２２に示すフローチャートは、図１３に示すフローチャートのステップＳ１１〜ステップＳ１４をそれぞれステップＳ１１Ａ，Ｓ１２Ａ，Ｓ１３Ａ，Ｓ１４Ａに代えたものであり、その他は、図１３に示すフローチャートと同じである。
【０３８４】
図２２を参照して、一連の動作が開始されると、上述したステップＳ１〜ステップＳ１０が順次実行される。
【０３８５】
そして、ステップＳ１０の後、機械学習部１０２Ａは、干渉発生危険度ｐ１を用いて決定境界を決定し（ステップＳ１１Ａ）、その決定した決定境界をパラメータ決定部１０３Ａへ出力する。
【０３８６】
パラメータ決定部１０３Ａは、機械学習部１０２Ａから決定境界を受け、その受けた決定境界を用いて通信禁止領域を決定する（ステップＳ１２Ａ）。そして、パラメータ決定部１０３Ａは、通信禁止領域をパラメータ通知部１０４へ出力し、パラメータ通知部１０４は、パラメータ決定部１０３Ａから受けた通信禁止領域を２次利用者の端末群へ送信する（ステップＳ１３Ａ）。
【０３８７】
２次利用者の端末群は、通信禁止領域を受信し、その受信した通信禁止領域に基づいて通信禁止領域を更新する（ステップＳ１４Ａ）。これによって、１次利用者の端末および管理装置の動作が終了する。
【０３８８】
図２３は、図２２のステップＳ１１Ａの詳細な動作を説明するためのフローチャートである。
【０３８９】
図２３を参照して、図２２のステップＳ１０の後、パラメータ決定部１０３Ａの地形データ特徴抽出装置１０２６は、１次利用者と２次利用者との座標間の伝送路の地形データを抽出する（ステップＳ１１６）。
【０３９０】
そして、地形データ特徴抽出装置１０２６は、上述した方法によって、１次利用者の位置を受信点とし、２次利用者の位置を送信点とした場合の受信電力を地形データを考慮して推定する（ステップＳ１１７）。
【０３９１】
その後、地形データ特徴抽出装置１０２６は、上述した方法によって、推定した受信電力に基づいて干渉発生危険度ｐ１を推定する（ステップＳ１１８）。
【０３９２】
そうすると、地形データ特徴抽出装置１０２６は、推定した干渉発生危険度ｐ１を付与した更新教師データ（ｘ，ｐ１，ｌ）を生成し（ステップＳ１１９）、その生成した更新教師データ（ｘ，ｐ１，ｌ）を機械学習部１０２Ａの決定装置１０２７へ出力する。
【０３９３】
機械学習部１０２Ａの決定装置１０２７は、更新教師データ（ｘ，ｐ１，ｌ）を地形データ特徴抽出装置１０２６から受け、その受けた更新教師データ（ｘ，ｐ１，ｌ）に基づいて、図１４のステップＳ１１１〜ステップＳ１１５を実行して決定境界を決定し（ステップＳ１２０）、その決定した決定境界をパラメータ決定部１０３Ａの通信禁止領域決定装置１０２８へ出力する。その後、一連の動作は、図２２のステップＳ１２Ａへ移行する。
【０３９４】
図２４は、図２２のステップＳ１２Ａの詳細な動作を説明するためのフローチャートである。
【０３９５】
図２４を参照して、図２２のステップＳ１１Ａの後、パラメータ決定部１０３Ａの通信禁止領域決定装置１０２８は、決定境界を機械学習部１０２Ａの決定装置１０２７から受けると、更新教師データ（ｘ，ｐ１，ｌ）をカバーする領域を複数のメッシュに分割する（ステップＳ１２１）。
【０３９６】
そして、通信禁止領域決定装置１０２８は、その分割した複数のメッシュの各々の中心座標（ｘＧ＿ｒ，ｙＧ＿ｒ）を抽出し（ステップＳ１２２）、その抽出した複数の中心座標（ｘＧ＿ｒ，ｙＧ＿ｒ）を地形データ特徴抽出装置１０２６へ出力する。
【０３９７】
地形データ特徴抽出装置１０２６は、複数の中心座標（ｘＧ＿ｒ，ｙＧ＿ｒ）を通信禁止領域決定装置１０２８から受ける。そして、地形データ特徴抽出装置１０２６は、中心座標（ｘＧ＿ｒ，ｙＧ＿ｒ）を送信点とし、１次利用者の位置を受信点とした場合の受信電力を上述した方法によって推定する処理を複数の中心座標（ｘＧ＿ｒ，ｙＧ＿ｒ）の全てについて実行する（ステップＳ１２３）。
【０３９８】
引き続いて、地形データ特徴抽出装置１０２６は、その推定した受信電力に基づいて干渉発生危険度ｐ２を上述した方法によって推定する（ステップＳ１２４）。
【０３９９】
そうすると、地形データ特徴抽出装置１０２６は、その推定した干渉発生危険度ｐ２を中心座標（ｘＧ＿ｒ，ｙＧ＿ｒ）に付与して判定用データ（ｘＧ＿ｒ，ｙＧ＿ｒ，ｐ２）を生成し（ステップＳ１２５）、その生成した判定用データ（ｘＧ＿ｒ，ｙＧ＿ｒ，ｐ２）を通信禁止領域決定装置１０２８へ出力する。
【０４００】
通信禁止領域決定装置１０２８は、判定用データ（ｘＧ＿ｒ，ｙＧ＿ｒ，ｐ２）を地形データ特徴抽出装置１０２６から受け、その受けた判定用データ（ｘＧ＿ｒ，ｙＧ＿ｒ，ｐ２）を決定境界と比較し、干渉を発生する領域に分類された判定用データに対応するメッシュを通信禁止領域として決定する（ステップＳ１２６）。その後、一連の動作は、図２２のステップＳ１３Ａへ移行する。
【０４０１】
実施の形態２においては、情報管理部１０１、機械学習部１０２Ａ、パラメータ決定部１０３Ａおよびパラメータ通知部１０４の機能をプログラムＰＲＯＧ＿Ｂによって実現してもよい。
【０４０２】
この場合、プログラムＰＲＯＧ＿Ｂは、上述したステップＳ３〜ステップＳ１０，Ｓ１１Ａ，Ｓ１２Ａ，Ｓ１３Ａ（ステップＳ１１１〜ステップＳ１１５，ステップＳ１１６〜ステップＳ１２０およびステップＳ１２１〜ステップＳ１２６を含む）を備える。
【０４０３】
そして、管理装置１０は、ＣＰＵ、ＲＯＭおよびＲＡＭを備える。ＲＯＭは、プログラムＰＲＯＧ＿Ｂおよび地形データを記憶する。
【０４０４】
通信禁止領域を決定する場合、ＣＰＵは、プログラムＰＲＯＧ＿ＢをＲＯＭからみ出して実行する。そして、ＣＰＵは、通信禁止領域を決定する際の各種の計算結果をＲＡＭに記憶する。
【０４０５】
従って、プログラムＰＲＯＧ＿Ｂは、無線通信を行うために通信禁止領域の決定をコンピュータ（ＣＰＵ）に実行させるためのプログラムである。
【０４０６】
また、実施の形態２においては、プログラムＰＲＯＧ＿Ｂは、ＣＤ，ＤＶＤ等の記録媒体に記録されて提供されてもよい。ユーザは、プログラムＰＲＯＧ＿Ｂを記録した記録媒体をコンピュータに設定し、コンピュータ（ＣＰＵ）は、記録媒体からプログラムＰＲＯＧ＿Ｂを読み出して実行する。
【０４０７】
従って、プログラムＰＲＯＧ＿Ｂを記録した記録媒体は、コンピュータ（ＣＰＵ）が読み取り可能な記録媒体である。
【０４０８】
実施の形態２におけるその他の説明は、実施の形態１における説明と同じである。
【０４０９】
上述した実施の形態１，２によれば、この発明の実施の形態による管理装置は、通信禁止領域外における干渉を示すデータの割合が一定値となる無線通信システムである１次利用者から、干渉を受けた端末の位置である被干渉端末位置と干渉の有無とを含む干渉通知を受信する受信手段と、１次利用者の周波数帯を用いて無線通信を行う無線通信システムである２次利用者の通信履歴と干渉通知の履歴とに基づいて干渉の有無を示すラベルと被干渉端末位置と通信パラメータとを相互に対応付けた教師データを生成する生成手段と、干渉が有ることを示すラベルと被干渉端末位置と通信パラメータとが相互に対応付けられた干渉データの個数と、干渉が無いことを示すラベルと被干渉端末位置と通信パラメータとが相互に対応付けられた非干渉データの個数との偏りを低減する偏り低減処理を教師データに適用し、教師データを更新した更新教師データを生成する更新手段と、更新教師データに基づいて、通信パラメータを含むｎ（ｎは２以上の整数）個のパラメータからなるｎ次元空間において通信パラメータを干渉が無い第１のクラスと干渉が有る第２のクラスとに分類するための境界であり、かつ、第１および第２のクラスから等距離に存在する境界である決定境界を機械学習によって決定する機械学習手段と、決定境界を用いて、１次利用者において干渉が発生しない通信パラメータセットおよび１次利用者において干渉が発生する通信パラメータセットの少なくとも１つを決定する通信パラメータ決定手段と、決定された通信パラメータセットを２次利用者の端末群へ送信する送信手段とを備えていればよい。
【０４１０】
また、この発明の実施の形態によるコンピュータに実行させるためのプログラムは、無線通信を行うための通信パラメータセットの決定をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、受信手段が、通信禁止領域外における干渉を示すデータの割合が一定値となる無線通信システムである１次利用者から、干渉を受けた端末の位置である被干渉端末位置と干渉の有無とを含む干渉通知を受信する第１のステップと、生成手段が、１次利用者の周波数帯を用いて無線通信を行う無線通信システムである２次利用者の通信履歴と干渉通知の履歴とに基づいて干渉の有無を示すラベルと被干渉端末位置と通信パラメータとを相互に対応付けた教師データを生成する第２のステップと、更新手段が、干渉が有ることを示すラベルと被干渉端末位置と通信パラメータとが相互に対応付けられた干渉データの個数と、干渉が無いことを示すラベルと被干渉端末位置と通信パラメータとが相互に対応付けられた非干渉データの個数との偏りを低減する偏り低減処理を教師データに適用し、教師データを更新した更新教師データを生成する第３のステップと、機械学習手段が、更新教師データに基づいて、通信パラメータを含むｎ（ｎは２以上の整数）個のパラメータからなるｎ次元空間において通信パラメータを干渉が無い第１のクラスと干渉が有る第２のクラスとに分類するための境界であり、かつ、第１および第２のクラスから等距離に存在する境界である決定境界を機械学習によって決定する第４のステップと、通信パラメータ決定手段が、決定境界を用いて、１次利用者において干渉が発生しない通信パラメータセットおよび１次利用者において干渉が発生する通信パラメータセットの少なくとも１つを決定する第５のステップと、送信手段が、決定された通信パラメータセットを２次利用者の端末群へ送信する第６のステップとをコンピュータに実行させるためのプログラムであればよい。
【０４１１】
そして、実施の形態２における「通信禁止領域」は、１次利用者において干渉が発生する通信パラメータセットに相当し、実施の形態２における「通信許可領域」は、１次利用者において干渉が発生しない通信パラメータセットに相当する。
【０４１２】
なお、この発明の実施の形態においては、干渉通知を受信する情報管理部１０１は、「受信手段」を構成する。
【０４１３】
また、この発明の実施の形態においては、上述した方法によって教師データを作成する生成装置１０２１は、「生成手段」を構成する。
【０４１４】
更に、この発明の実施の形態においては、上述した方法によって、干渉が有ることを示すラベルと被干渉端末位置と通信パラメータとが相互に対応付けられた干渉データの個数
と、干渉が無いことを示すラベルと被干渉端末位置と通信パラメータとが相互に対応付けられた非干渉データの個数との偏りを低減する偏り低減処理を教師データに適用し、教師データを更新した更新教師データを生成する擬似データ生成装置１０２２、過剰データ削除装置１０２３および更新装置１０２４は、「更新手段」を構成する。
【０４１５】
更に、この発明の実施の形態においては、上述した方法によって決定境界ＢＤを決定する決定装置１０２５は、「機械学習手段」を構成する。
【０４１６】
更に、この発明の実施の形態においては、上述した方法によって１次利用者に干渉を与えない通信パラメータセットを決定するパラメータ決定部１０３は、「パラメータ決定手段」を構成する。
【０４１７】
更に、この発明の実施の形態においては、パラメータ通知部１０４は、「送信手段」を構成する。
【０４１８】
更に、この発明の実施の形態においては、干渉発生危険度ｐ１を推定し、その推定した干渉発生危険度ｐ１を更新教師データ（ｘ，ｌ）に付与する地形データ特徴抽出装置１０２６は、「第１の危険度付与手段」を構成する。
【０４１９】
更に、この発明の実施の形態においては、干渉発生危険度ｐ２を推定し、その推定した干渉発生危険度ｐ２を中心座標（ｘＧ＿ｒ，ｙＧ＿ｒ）に付与して判定用データ（ｘＧ＿ｒ，ｙＧ＿ｒ，ｐ２）を生成する地形データ特徴抽出装置１０２６は、「第２の危険度付与手段」を構成する。
【０４２０】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した実施の形態の説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【産業上の利用可能性】
【０４２１】
この発明は、管理装置、コンピュータに実行させるためのプログラムおよ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に適用される。
【符号の説明】
【０４２２】
１，１１  無線局、２，３，１２，１３  端末、１０，１０Ａ  管理装置、１０１  情報管理部、１０２，１０２Ａ  機械学習部、１０３，１０３Ａ  パラメータ決定部、１０４  パラメータ通知部、１０２１  生成装置、１０２２  擬似データ生成装置、１０２３  過剰データ削除装置、１０２４  更新装置、１０２５，１０２７  決定装置、１０２６  地形データ特徴抽出装置、１０２８  通信禁止領域決定装置。
【図１】
2018142957.tif 000033
【図２】
2018142957.tif 000034
【図３】
2018142957.tif 000035
【図４】
2018142957.tif 000036
【図５】
2018142957.tif 000037
【図６】
2018142957.tif 000038
【図７】
2018142957.tif 000039
【図８】
2018142957.tif 000040
【図９】
2018142957.tif 000041
【図１０】
2018142957.tif 000042
【図１１】
2018142957.tif 000043
【図１２】
2018142957.tif 000044
【図１３】
2018142957.tif 000045
【図１４】
2018142957.tif 000046
【図１５】
2018142957.tif 000047
【図１６】
2018142957.tif 000048
【図１７】
2018142957.tif 000049
【図１８】
2018142957.tif 000050
【図１９】
2018142957.tif 000051
【図２０】
2018142957.tif 000052
【図２１】
2018142957.tif 000053
【図２２】
2018142957.tif 000054
【図２３】
2018142957.tif 000055
【図２４】
2018142957.tif 000056