(57)【要約】【課題】周波数センシングの検出性能を向上する。【解決手段】マスターノードは、プライマリ信号のセンシングを協調して行う所定数の協調ノードから、協調ノードの現在位置、および協調ノードで観測されたプライマリ信号の受信信号電力を含む観測データを取得し、過去の平均受信電力を蓄積するデータベースから、所定数の協調ノードの現在位置に対応する平均受信電力を取得する。そして、マスターノードは、所定数の平均受信電力を用いて協調ノードごとの重み係数を算出し、受信信号電力を重み係数に基づいて重み付けして検定統計量を算出して、その検定統計量に基づいてプライマリ信号の有無を判定する。本技術は、例えば、コグニティブ無線を利用して通信を行う無線通信ネットワークに適用できる。【選択図】図４
2015080074.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プライマリユーザから出力されるプライマリ信号のセンシングを協調して行う所定数の協調ノードから、前記協調ノードの現在位置、および前記協調ノードで検出された前記プライマリ信号の検出結果を少なくとも含む観測データを取得する観測データ取得部と、
所定の領域における観測位置ごとの過去の前記検出結果を用いて求められた統計情報を蓄積するデータベースから、所定数の前記協調ノードの現在位置に応じた前記観測位置に対応付けられている前記統計情報を取得する統計情報取得部と、
所定数の前記統計情報を用いて、前記協調ノードごとの重み係数を算出する重み係数演算部と、
前記観測データに含まれる前記検出結果を、前記重み係数に基づいて重み付けすることにより判定値を算出する判定値算出部と、
前記判定値に基づいて前記プライマリ信号の有無を判定し、その判定結果を取得する判定部と
を備える無線通信装置。
【請求項２】
前記データベースに蓄積されている前記統計情報は、過去の前記検出結果の平均値を含む
請求項１に記載の無線通信装置。
【請求項３】
前記データベースに蓄積されている前記統計情報は、前記観測データの時間軸に対する分布情報を含む
請求項１または２に記載の無線通信装置。
【請求項４】
前記協調ノードから取得される前記プライマリ信号の検出結果は、前記協調ノードが受信した前記プライマリ信号の受信信号電力である
請求項１乃至３のいずれかに記載の無線通信装置。
【請求項５】
前記協調ノードから取得される前記プライマリ信号の検出結果は、前記協調ノードが受信した前記プライマリ信号の特徴量である
請求項１乃至３のいずれかに記載の無線通信装置。
【請求項６】
プライマリユーザから出力されるプライマリ信号のセンシングを協調して行う所定数の協調ノードから、前記協調ノードの現在位置、および前記協調ノードで検出された前記プライマリ信号の検出結果を少なくとも含む観測データを取得し、
所定の領域における観測位置ごとの過去の前記検出結果を用いて求められた統計情報を蓄積するデータベースから、所定数の前記協調ノードの現在位置に応じた前記観測位置に対応付けられている前記統計情報を取得し、
所定数の前記統計情報を用いて、前記協調ノードごとの重み係数を算出し、
前記観測データに含まれる前記検出結果を、前記重み係数に基づいて重み付けすることにより判定値を算出し、
前記判定値に基づいて前記プライマリ信号の有無を判定し、その判定結果を取得する
ステップを含む無線通信方法。
【請求項７】
プライマリユーザから出力されるプライマリ信号を検出した検出結果を提供し、前記プライマリ信号のセンシングを協調して行う所定数の協調ノードと、
所定の領域における観測位置ごとの過去の検出結果を用いて求められた統計情報を蓄積するデータベースと、
所定数の前記協調ノードから提供される前記検出結果に基づいて前記プライマリユーザの通信状態を把握するマスターノードと
を備え、
前記マスターノードは、
所定数の前記協調ノードから、前記協調ノードの現在位置、および前記協調ノードで検出された前記プライマリ信号の検出結果を少なくとも含む観測データを取得する観測データ取得部と、
前記データベースから、所定数の前記協調ノードの現在位置に応じた前記観測位置に対応付けられている前記統計情報を取得する統計情報取得部と、
所定数の前記統計情報を用いて、前記協調ノードごとの重み係数を算出する重み係数演算部と、
前記観測データに含まれる前記検出結果を、前記重み係数に基づいて重み付けすることにより判定値を算出する判定値算出部と、
前記判定値に基づいて前記プライマリ信号の有無を判定し、その判定結果を取得する判定部と
を有する無線通信ネットワーク。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、無線通信装置、無線通信方法、および無線通信ネットワークに関し、特に、周波数センシングの検出性能を向上することができるようにした無線通信装置、無線通信方法、および無線通信ネットワークに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両の安全性を向上することや、いたるところにコンピュータが存在して人間がいつでもどこでもコンピュータにアクセス可能なユビキタス社会を実現することなどに対する有効な手段として、ITS（Intelligent Transport Systems：高度道路交通システム）が注目されている。
【０００３】
ITSでは、情報通信技術を用いて、人や道路、車両などをネットワーク化し、事故や渋滞、環境対策などの道路交通に起因する様々な問題を解決することが期待されている。また、将来的には、ITSで利用されるアプリケーションが新規に増加することが想定されており、ITSで利用する通信帯域を確保することが必要となる。ところが、無線通信の多様化に伴って周波数資源が逼迫していることより、ITSにおいて新規アプリケーションで利用する周波数を割り当てることが困難となっている。
【０００４】
これに対し、周波数の利用効率を向上させるために、無線通信に利用する周波数を、電波の使用状況に応じて選択する無線通信方法であるコグニティブ無線（Cognitive radio）を適用することが検討されている。
【０００５】
コグニティブ無線においては、周辺無線環境を自律的に認識し、無線パラメータを設定または変更することで周波数帯域が共用される。例えば、コグニティブ無線では、テレビ放送や業務用無線、携帯電話などのプライマリユーザに割り当てられた周波数帯域の時間的および空間的な空き帯域（ホワイトスペース）を、セカンダリユーザが二次的に利用することで、帯域利用の高効率化が図られる。このように、コグニティブ無線を利用することによって、ITSにおいて新規アプリケーションで利用する周波数帯域を確保することが期待されている。
【０００６】
そこで近年、コグニティブ無線について、様々な技術の開発が進められている。
【０００７】
例えば、特許文献１には、無線通信装置の周辺状況と、所定の通信パラメータを用いて通信した場合の通信性能とを関連付けて記憶する学習データベースを参照して、周辺状況に応じて適切な通信パラメータを選択することができる無線通信装置が開示されている。また、特許文献２には、周波数ごとのホワイトスペースを管理するデータベースを利用して、通信に利用する周波数を適切に決定することができるコグニティブ無線システムが開示されている。また、特許文献３には、通信環境およびチャネルの性能に関する情報をデータベースに格納しておき、現在の状況と対応する過去の事例に基づいて、車両通信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方法が開示されている。
【０００８】
ところで、コグニティブ無線においては、プライマリユーザに使用されている帯域がセカンダリユーザに使用されることを回避しなければならず、プライマリユーザの通信状態を把握することが重要である。例えば、プライマリユーザから出力されているプライマリ信号をセカンダリユーザが受信した際の受信信号電力に基づいて評価指標を計算し、プライマリ信号の有無を検知する周波数センシングを行うことにより、プライマリユーザの通信状態を把握することができる。
【０００９】
具体的には、周波数センシングでは、セカンダリユーザが検出した受信信号電力から、統計学的検定に用いる統計量である検定統計量Ｔを算出し、算出した検定統計量Ｔと閾値γとを比較して、プライマリ信号の有無が判定される。つまり、検定統計量Ｔが閾値γより大である場合（Ｔ＞γ）、プライマリ信号があると判定することができる。
【００１０】
また、既存の周波数センシングの手法は、単独センシングおよび協調センシングの２種類の形態に分類される。
【００１１】
例えば、単独センシングにおいては、セカンダリユーザの無線通信装置（以下適宜、観測ノードと称する）が単体で、プライマリユーザの通信状態を把握する処理が行われる。ところが、単独センシングでは、プライマリユーザと観測ノードとの間に遮蔽物がある場合には、フェージングやシャドウィングの影響によってプライマリ信号が減衰するため、観測ノードは、プライマリ信号がないと誤判定することがあった。
【００１２】
これに対し、協調センシングにおいては、複数の観測ノードが配置される協調範囲においてプライマリユーザの通信状態を把握する処理が行われる。そして、その処理を統括する観測ノードであるマスターノードが、その他の複数の観測ノード（以下適宜、協調ノードと称する）において検出された受信信号電力に基づいて、プライマリ信号の有無を判定する。これにより、協調センシングでは、フェージングやシャドウィングなどの影響をダイバーシチ効果によって低減することができ、単独センシングよりも正確にプライマリユーザの通信状態を把握することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１３】
【特許文献１】特開２０１３−５１５２０号公報
【特許文献２】特開２０１３−１０６１５５号公報
【特許文献３】特開２０１３−１０６３４３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
ところで、車両などの移動体においてコグニティブ無線を利用する場合、協調ノードの分布が道路依存であること、高い相関値を持つシャドウィング分布を持つこと、さらに、観測ノードが移動するのに伴って受信環境が瞬時的に変化することがある。そのため、協調センシングを行っても、プライマリユーザの統計的な通信状態を把握することが困難であり、周波数センシングの検出性能が低下することがあった。
【００１５】
本開示は、このような状況に鑑みてなされたものであり、周波数センシングの検出性能を向上することができるようにするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
本開示の一側面の無線通信装置は、プライマリユーザから出力されるプライマリ信号のセンシングを協調して行う所定数の協調ノードから、前記協調ノードの現在位置、および前記協調ノードで検出された前記プライマリ信号の検出結果を少なくとも含む観測データを取得する観測データ取得部と、所定の領域における観測位置ごとの過去の前記検出結果を用いて求められた統計情報を蓄積するデータベースから、所定数の前記協調ノードの現在位置に応じた前記観測位置に対応付けられている前記統計情報を取得する統計情報取得部と、所定数の前記統計情報を用いて、前記協調ノードごとの重み係数を算出する重み係数演算部と、前記観測データに含まれる前記検出結果を、前記重み係数に基づいて重み付けすることにより判定値を算出する判定値算出部と、前記判定値に基づいて前記プライマリ信号の有無を判定し、その判定結果を取得する判定部とを備える。
【００１７】
本開示の一側面の無線通信方法は、プライマリユーザから出力されるプライマリ信号のセンシングを協調して行う所定数の協調ノードから、前記協調ノードの現在位置、および前記協調ノードで検出された前記プライマリ信号の検出結果を少なくとも含む観測データを取得し、所定の領域における観測位置ごとの過去の前記検出結果を用いて求められた統計情報を蓄積するデータベースから、所定数の前記協調ノードの現在位置に応じた前記観測位置に対応付けられている前記統計情報を取得し、所定数の前記統計情報を用いて、前記協調ノードごとの重み係数を算出し、前記観測データに含まれる前記検出結果を、前記重み係数に基づいて重み付けすることにより判定値を算出し、前記判定値に基づいて前記プライマリ信号の有無を判定し、その判定結果を取得するステップを含む。
【００１８】
本開示の一側面の無線通信ネットワークは、プライマリユーザから出力されるプライマリ信号を検出した検出結果を提供し、前記プライマリ信号のセンシングを協調して行う所定数の協調ノードと、所定の領域における観測位置ごとの過去の検出結果を用いて求められた統計情報を蓄積するデータベースと、所定数の前記協調ノードから提供される前記検出結果に基づいて前記プライマリユーザの通信状態を把握するマスターノードとを備え、前記マスターノードは、所定数の前記協調ノードから、前記協調ノードの現在位置、および前記協調ノードで検出された前記プライマリ信号の検出結果を少なくとも含む観測データを取得する観測データ取得部と、前記データベースから、所定数の前記協調ノードの現在位置に応じた前記観測位置に対応付けられている前記統計情報を取得する統計情報取得部と、所定数の前記統計情報を用いて、前記協調ノードごとの重み係数を算出する重み係数演算部と、前記観測データに含まれる前記検出結果を、前記重み係数に基づいて重み付けすることにより判定値を算出する判定値算出部と、前記判定値に基づいて前記プライマリ信号の有無を判定し、その判定結果を取得する判定部とを有する。
【００１９】
本開示の一側面においては、所定数の協調ノードから、協調ノードの現在位置、および協調ノードで検出されたプライマリ信号の検出結果を少なくとも含む観測データが取得され、データベースから、所定数の協調ノードの現在位置に応じた観測位置に対応付けられている統計情報が取得される。そして、所定数の統計情報を用いて、協調ノードごとの重み係数が算出され、観測データに含まれる検出結果を、重み係数に基づいて重み付けすることにより判定値が算出されて、判定値に基づいてプライマリ信号の有無が判定され、その判定結果が取得される。
【発明の効果】
【００２０】
本開示の一側面によれば、周波数センシングの検出性能を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】車両間の無線通信ネットワークにおける協調センシングについて説明する図である。
【図２】シャドウィングの影響を説明する図である。
【図３】観測データの継続的な蓄積について説明する図である。
【図４】データベースに連携して行われる重み付け協調センシングについて説明する図である。
【図５】本技術を適用した無線通信ネットワークの一実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【図６】マスターノードである車両において行われるプライマリ信号の検出処理について説明するフローチャートである。
【図７】センシング性能のシミュレーションについて説明する図である。
【図８】検出境界を探索するシミュレーション結果を示す図である。
【図９】協調センシングおよび重み付け協調センシングにおけるセンシング性能の改善度を示す図である。
【図１０】協調センシングおよび重み付け協調センシングにおけるセンシング性能の改善度を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、本技術を適用した具体的な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。
【００２３】
まず、図１および図２を参照して、本技術による協調センシングを車両間の無線通信ネットワークに適用した例について説明する。
【００２４】
図１および図２に示すように、プライマリユーザの送信機１１からプライマリ信号が送信され、セカンダリユーザである車両１２が道路上を走行している状態で、複数台の車両１２が配置された観測範囲において協調センシングが行われる。図１および図２の例では、マスターノードとなる車両１２Ｍに、協調ノードとなる５台の車両１２Ｃ−１乃至１２Ｃ−５において検出された受信信号電力が提供される。
【００２５】
また、図１および図２には、送信機１１からの相対距離と、送信機１１から送信されるプライマリ信号の受信信号電力との関係の例が示されている。例えば、図１に示すように、受信信号電力は、相対距離が大きくなるのに従って減衰する。また、図２に示すように、遮蔽物がある場合には、シャドウィングの影響により受信信号電力が部分的に減衰する。
【００２６】
そして、車両１２Ｍが、車両１２Ｃ−１乃至１２Ｃ−５から提供される受信信号電力を用いて検定統計量Ｔを算出することにより、協調センシングが行われる。
【００２７】
ここで、受信信号電力とノイズ電力との比率である信号対雑音比SNR（Signal-to-Noise Ratio）について、車両１２Ｍよりも相対距離が小さな車両１２Ｃ−１乃至１２Ｃ−３における信号対雑音比SNRは、車両１２Ｍにおける信号対雑音比SNRよりも高くなる。これに対し、車両１２Ｍよりも相対距離が大きな車両１２Ｃ−４および１２Ｃ−５における信号対雑音比SNRは、車両１２Ｍにおける信号対雑音比SNRよりも低くなる。従って、信号対雑音比SNRの低い車両１２Ｃ−４および１２Ｃ−５から提供される受信信号電力を使用することによって、車両１２Ｍにおいて算出される検定統計量Ｔが劣化することになる。
【００２８】
また、車両１２が移動していることによって、送信機１１に対する位置が変化する場合、車両１２Ｍよりも相対距離が小さな車両１２Ｃ−２および１２Ｃ−３であっても、図２に示すように、シャドウィングの影響により受信信号電力が瞬時的に減衰することがある。従って、シャドウィングの影響により受信信号電力が減衰した車両１２Ｃ−２および１２Ｃ−３から提供される受信信号電力を使用することによって、車両１２Ｍにおいて算出される検定統計量Ｔが劣化することになる。
【００２９】
このように、受信信号電力の距離的な減衰、または、受信信号電力の瞬時的な減衰によって、協調センシングを行っても、プライマリユーザの統計的な通信状態を把握することが困難となることがある。
【００３０】
そこで、本願では、データベースによる統計情報の活用することによって、プライマリユーザの統計的な通信状態を正確に把握し、協調センシングにおける検出性能を向上することを提案する。
【００３１】
図３および図４を参照して、データベースによる統計情報の活用について説明する。図３および図４に示すように、無線通信ネットワーク２１は、複数台の車両２２およびデータベース２３から構成される。
【００３２】
まず、図３に示すように、無線通信ネットワーク２１では、任意のエリアにおけるプライマリ信号の受信状態が継続的に記録される。即ち、車両２２は、自身の現在位置を示す観測位置（ｘ，ｙ）と、自身が受信したプライマリ信号の受信信号電力ｕとを含む観測データＤをデータベース２３に提供し、データベース２３は、観測データＤを継続的に蓄積する。なお、受信信号電力ｕとして、車両２２が所定期間内において受信したプライマリ信号の電力の平均値を用いることができる。
【００３３】
例えば、図３の例では、車両２２−１は、観測位置（ｘ１，ｙ１）と受信信号電力ｕ１とを含む観測データＤ１をデータベース２３に提供する。また、車両２２−２は、観測位置（ｘ２，ｙ２）と受信信号電力ｕ２とを含む観測データＤ２をデータベース２３に提供し、車両２２−３は、観測位置（ｘ３，ｙ３）と受信信号電力ｕ３とを含む観測データＤ３をデータベース２３に提供する。
【００３４】
これにより、データベース２３は、所定の観測位置（ｘｉ，ｙｉ）ごとに過去に観測された受信信号電力ｕｉの平均値を求め、観測位置（ｘｉ，ｙｉ）における平均受信電力Ｐｉを把握する。即ち、データベース２３は、車両２２から観測データＤが新たに提供されると、その観測データＤの観測位置（ｘ，ｙ）に対応付けられている平均受信電力Ｐを、新たに提供された観測データＤの受信信号電力ｕを含めて平均値を算出し、更新する。例えば、データベース２３に蓄積される平均受信電力Ｐは、周波数共用を実施していない車両２２（セカンダリユーザ）から提供される観測データＤにより逐次更新される。
【００３５】
そして、データベース２３に蓄積されている各観測エリアにおける過去の統計情報が、協調センシングを行うときに活用される。
【００３６】
例えば、図４に示すように、マスターノードである車両２２Ｍは、所定の観測位置（ｘｉ，ｙｉ）をデータベース２３に通知して平均受信電力Ｐｉをリクエストし、データベース２３は、レスポンスとして平均受信電力Ｐｉを車両２２Ｍに提供する。
【００３７】
例えば、まず、車両２２Ｍは、車両２２Ｍ自身の現在位置に対応する観測位置（ｘ０，ｙ０）をデータベース２３に通知して平均受信電力Ｐ０をリクエストし、データベース２３は、レスポンスとして平均受信電力Ｐ０を車両２２Ｍに提供する。次に、車両２２Ｍは、協調センシングを行う所定の車両２２Ｃ−ｉの現在位置に対応する観測位置（ｘｉ，ｙｉ）をデータベース２３に通知して平均受信電力Ｐｉをリクエストし、データベース２３は、レスポンスとして平均受信電力Ｐｉを車両２２Ｍに提供する。同様に、車両２２Ｍは、協調センシングを行う車両２２Ｃの台数に応じてリクエストを繰り返し、例えば、Ｎ台の車両２２Ｃ−１乃至２２Ｃ−Ｎで協調センシングを行う場合には、Ｎ個の平均受信電力Ｐ１乃至ＰＮを取得する。なお、このように平均受信電力Ｐ１乃至ＰＮを取得する取得方法は、取得方法の一例であって、他の取得方法、例えば、車両２２Ｍの周囲の平均電力情報をまとめて取得するなど、範囲を決めた取得方法を採用することができる。
【００３８】
そして、車両２２Ｍは、協調センシングを行うＮ台の車両２２Ｃ−１乃至２２Ｃ−Ｎから提供される受信信号電力ｕ１乃至ｕＮを用いて、検定統計量Ｔを算出する。このとき、車両２２Ｍは、データベース２３から提供されたＮ台の車両２２Ｃ−１乃至２２Ｃ−Ｎそれぞれの存在位置における平均受信電力Ｐ１乃至ＰＮに従った重み付けを行う。
【００３９】
即ち、車両２２Ｍは、次の式（１）に従って重み係数Ｗｉを算出する。そして、車両２２Ｍは、次の式（２）に従って、重み係数Ｗｉに基づいて受信信号電力ｕｉが重み付けされた検定統計量Ｔを算出する。
【００４０】
【数１】
2015080074.tif 000003
【数２】
2015080074.tif 000004
【００４１】
但し、式（１）および式（２）において、ｉはノード番号（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ）であり、Ｗｉは重み係数であり、Ｐｉは平均受信電力［ｄＢｍ］であり、ｕｉは受信信号電力であり、Ｔは検定統計量である。
【００４２】
式（１）に示すように、重み係数Ｗｉは、プライマリ信号の減衰量が少ないと大きな値となり、プライマリ信号の減衰量が多いと小さな値となる。従って、式（２）に従って求められる検定統計量Ｔは、減衰量が小さなプライマリ信号の重みが大きくなるように重み付けが行われる。従って、減衰量が小さなプライマリ信号を優先的に活用することができ、プライマリ信号の検出性能の向上を図ることができる。
【００４３】
次に、図５は、本技術を適用した無線通信ネットワーク２１の一実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【００４４】
図５に示すように、無線通信ネットワーク２１は、データベース２３、Ｎ台の車両２２Ｃ−１乃至２２Ｃ−Ｎ、および車両２２Ｍが互いに通信を行うことにより構成される。
【００４５】
データベース２３は、通信部３１、更新部３２、格納部３３、および提供部３４を備えて構成される。
【００４６】
通信部３１は、例えば、図３を参照して上述したように、観測位置（ｘ，ｙ）と受信信号電力ｕとを含む観測データＤが車両２２から提供されると、その観測データＤを取得して更新部３２に供給する。また、通信部３１は、車両２２Ｍと通信を行い、車両２２Ｍから観測位置（ｘｉ，ｙｉ）が通知されて平均受信電力Ｐｉがリクエストされると、そのリクエストに応じるように提供部３４に要求する。
【００４７】
更新部３２は、通信部３１から観測データＤが供給されると、その観測データＤに含まれる観測位置（ｘ，ｙ）に対応付けられている平均受信電力Ｐを格納部３３から読み出す。そして、更新部３２は、新たに提供された観測データＤに含まれる受信信号電力ｕと、格納部３３から読み出した平均受信電力Ｐとの平均値を算出し、平均受信電力Ｐを更新して格納部３３に格納する。
【００４８】
格納部３３には、観測位置（ｘ，ｙ）に対応付けられて平均受信電力Ｐが格納される。
【００４９】
提供部３４は、通信部３１の要求に従って、車両２２Ｍから通知された観測位置（ｘｉ，ｙｉ）に対応付けられている平均受信電力Ｐｉを格納部３３から読み出して、通信部３１を介して車両２２Ｍに提供する。
【００５０】
車両２２Ｃ−１乃至２２Ｃ−Ｎは、通信部４１−１乃至４１−Ｎ、および検出部４２−１乃至４２−Ｎをそれぞれ備えて構成される。なお、車両２２Ｃ−１乃至２２Ｃ−Ｎは同様に構成されており、ここでは車両２２Ｃ−ｉの構成について説明し、それ以外の車両２２Ｃの構成についての説明は省略する。
【００５１】
通信部４１−ｉは、車両２２Ｍと通信を行い、車両２２Ｍから観測データＤｉがリクエストされると、そのリクエストに応じて、観測位置（ｘｉ，ｙｉ）および受信信号電力ｕｉの検出を検出部４２−ｉに要求する。
【００５２】
検出部４２−ｉは、通信部４１−ｉの要求に従って、図示しない位置センサから観測位置（ｘｉ，ｙｉ）を検出するとともに、図示しないアンテナで受信されたプライマリ信号の受信信号電力ｕｉを検出する。そして、検出部４２−ｉは、検出した観測位置（ｘｉ，ｙｉ）および受信信号電力ｕｉを含む観測データＤｉを、通信部４１−ｉを介して車両２２Ｍに提供する。
【００５３】
車両２２Ｍは、通信部５１、検出部５２、演算部５３、および制御部５４を備えて構成される。
【００５４】
通信部５１は、車両２２Ｃ−１乃至２２Ｃ−Ｎおよびデータベース２３と通信と行う。例えば、通信部５１は、車両２２Ｃ−ｉに対して観測データＤｉをリクエストし、車両２２Ｃ−ｉから送信されてくる観測データＤｉを取得する。そして、通信部５１は、Ｎ台の車両２２Ｃ−１乃至２２Ｃ−Ｎから取得した観測データＤ１乃至ＤＮに含まれている受信信号電力ｕ１乃至ｕＮを、演算部５３に供給する。
【００５５】
また、通信部５１は、観測データＤｉに含まれている観測位置（ｘｉ，ｙｉ）をデータベース２３に通知して、観測位置（ｘｉ，ｙｉ）に対応付けられている平均受信電力Ｐｉをリクエストし、データベース２３から送信されてくる平均受信電力Ｐｉを取得する。そして、通信部５１は、Ｎ台の車両２２Ｃ−１乃至２２Ｃ−Ｎそれぞれの存在位置における平均受信電力Ｐ１乃至ＰＮを取得して、演算部５３に供給する。
【００５６】
検出部５２は、制御部５４の制御に従って、図示しない位置センサから車両２２Ｍの現在位置に対応する観測位置（ｘ０，ｙ０）を検出するとともに、図示しないアンテナで受信されたプライマリ信号の受信信号電力ｕ０を検出して、制御部５４に提供する。
【００５７】
演算部５３は、データベース２３から取得した平均受信電力Ｐ１乃至ＰＮに従って、上述した式（１）を演算し、重み係数Ｗ１乃至ＷＮを算出する。そして、演算部５３は、上述した式（２）を演算し、Ｎ台の車両２２Ｃ−１乃至２２Ｃ−Ｎから取得した受信信号電力ｕ１乃至ｕＮが、重み係数Ｗ１乃至ＷＮに基づいて重み付けられた検定統計量Ｔを算出し、制御部５４に供給する。
【００５８】
制御部５４は、検定統計量Ｔを取得するために、通信部５１、検出部５２、および演算部５３に対する制御を行う。そして、制御部５４は、検定統計量Ｔと閾値γとの比較を行って、プライマリ信号の有無を判定し、プライマリ信号の検出結果を取得する。
【００５９】
このように無線通信ネットワーク２１は構成されており、受信信号電力ｕ１乃至ｕＮが重み係数Ｗ１乃至ＷＮに基づいて重み付けされた検定統計量Ｔを用いて、プライマリ信号の有無が判定される。
【００６０】
次に、図６のフローチャートを参照して、マスターノードである車両２２Ｍにおいて行われるプライマリ信号の検出処理について説明する。
【００６１】
例えば、車両２２Ｍは、コグニティブ無線を利用した通信を行う前段においてプライマリ信号の検出処理を開始し、ステップＳ１１において、協調センシングを行うＮ台の車両２２Ｃ−１乃至２２Ｃ−Ｎを特定するノード番号ｉに、初期値として１をセットする。
【００６２】
ステップＳ１２において、通信部５１は、制御部５４の制御に従って、ノード番号ｉの車両２２Ｃ−ｉに対して、観測データＤｉをリクエストする。
【００６３】
通信部５１は、車両２２Ｃ−ｉから観測データＤｉが送信されてくるまで処理を待機し、ステップＳ１３において、車両２２Ｃ−ｉから送信されてくる観測データＤｉを取得する。そして、通信部５１は、取得した観測データＤｉに含まれている受信信号電力ｕｉを演算部５３に供給する。
【００６４】
ステップＳ１４において、通信部５１は、ステップＳ１２で取得した観測データＤｉに含まれている観測位置（ｘｉ，ｙｉ）をデータベース２３に通知して、観測位置（ｘｉ，ｙｉ）に対応付けられている平均受信電力Ｐｉをリクエストする。
【００６５】
通信部５１は、データベース２３から平均受信電力Ｐｉが送信されてくるまで処理を待機し、ステップＳ１５において、データベース２３から送信されてくる平均受信電力Ｐｉを取得する。そして、通信部５１は、取得した平均受信電力Ｐｉを演算部５３に供給する。
【００６６】
ステップＳ１６において、制御部５４は、ノード番号ｉがＮであるか否かを判定する。
【００６７】
ステップＳ１６において、制御部５４が、ノード番号ｉがＮでないと判定した場合、即ち、協調センシングを行うＮ台の車両２２Ｃ−１乃至２２Ｃ−Ｎについて受信信号電力ｕおよび平均受信電力Ｐを全て取得していない場合、処理はステップＳ１７に進む。
【００６８】
ステップＳ１７において、制御部５４は、ノード番号ｉをインクリメントし（ｉ＝ｉ＋１）、処理はステップＳ１２に戻り、次の車両２２Ｃ−ｉを処理の対象として、以下、同様の処理が繰り返される。
【００６９】
一方、ステップＳ１６において、制御部５４が、ノード番号ｉがＮであると判定した場合、処理はステップＳ１８に進む。即ち、この場合、協調センシングを行うＮ台の車両２２Ｃ−１乃至２２Ｃ−Ｎについて受信信号電力ｕおよび平均受信電力Ｐを全て取得している。
【００７０】
ステップＳ１８において、演算部５３は、ステップＳ１５で取得した平均受信電力Ｐ１乃至ＰＮに従って、上述した式（１）を演算し、重み係数Ｗ１乃至ＷＮを算出する。
【００７１】
ステップＳ１９において、演算部５３は、ステップＳ１８で算出した重み係数Ｗ１乃至ＷＮ、および、ステップＳ１３で取得した受信信号電力ｕ１乃至ｕＮを用いて、上述した式（２）を演算し、検定統計量Ｔを算出する。
【００７２】
ステップＳ２０において、制御部５４は、ステップＳ１９で演算部５３により算出された検定統計量Ｔと閾値γとを比較し、検定統計量Ｔは閾値γ以上であるか否かを判定する。
【００７３】
ステップＳ２０において、制御部５４が、検定統計量Ｔは閾値γ以上でない（未満である）と判定した場合、処理はステップＳ２１に進み、制御部５４は、プライマリ信号は送信されていないという判定結果を取得する。
【００７４】
一方、ステップＳ２０において、制御部５４が、検定統計量Ｔは閾値γ以上であると判定した場合、処理はステップＳ２２に進み、制御部５４は、プライマリ信号は送信されているという判定結果を取得する。
【００７５】
そして、ステップＳ２１またはＳ２２の処理後、プライマリ信号の検出処理は終了する。なお、ステップＳ２１またはＳ２２で制御部５４が取得した判定結果は、後段の処理において、例えば、コグニティブ無線を利用して通信を行う通信部により参照される。
【００７６】
以上のように、車両２２Ｍにおいて行われるプライマリ信号の検出処理では、重み係数Ｗ１乃至ＷＮに基づいて受信信号電力ｕ１乃至ｕＮが重み付けされた検定統計量Ｔを用いてプライマリ信号の有無を判定することができる。これにより、例えば、受信信号電力ｕの距離的な減衰、または、受信信号電力ｕの瞬時的な減衰がある観測位置に居る車両１２Ｃから取得した受信信号電力ｕを低く重み付けすることができる。従って、このような減衰のある受信信号電力ｕによる影響を抑制することができ、より正確に、プライマリ信号の有無を判定することができ、プライマリ信号の検出性能を向上させることができる。なお、このような検出処理による周波数センシングを、以下、重み付け協調センシングと称する。
【００７７】
次に、単独センシング、協調センシング、および重み付け協調センシングにおけるセンシング性能のシミュレーションについて説明する。
【００７８】
図７に示すように、プライマリユーザの送信機１１を基準点としたｘ−ｙ平面において、送信機１１からプライマリ信号を送信したときに、破線で示されるような検出境界までの距離Ｄ（図７の例では、送信機１１から車両２２Mまでの距離として示されている）が、送信機１１に対する車両２２Ｍの相対角度θごとに探索される。例えば、検出境界は、マスターノードとなる車両２２Ｍによりプライマリ信号の検出が成功した確率である検出成功確率ＰＤが0.9を満たす信号対雑音比SNRとなる位置に設定される。
【００７９】
そして、単独センシング、協調センシング、および重み付け協調センシングにおいて検出境界を探索するシミュレーションを行うことによりセンシング性能が比較される。また、協調センシングおよび重み付け協調センシングでは、ポワソン分布に応じて、協調ノードとなる車両２２Ｃが発生するようにシミュレーションが行われ、例えば、１５台程度の車両２２Ｃが用いられる。
【００８０】
また、検定統計量Ｔとの比較に用いられる閾値γは、次の式（３）を満たすように設定される。
【００８１】
【数３】
2015080074.tif 000005
【００８２】
但し、式（３）において、Ｐｆａは誤警報確率であり、検出成功確率ＰＤが0.9を満たす条件であるとき、0.1に設定される。また、Ｔは検定統計量であり、Ｈ０は、プライマリユーザの通信状態である。
【００８３】
図８には、検出境界を探索するシミュレーション結果が示されている。
【００８４】
例えば、図８では、ｘ軸方向へ一定間隔ごとにｙ方向へ車両２２Ｍを移動させ、検出成功確率ＰＤが0.9となったポイントがプロットされている。図８に示すように、重み付け協調センシングを行うことにより、協調センシングを行ったときよりも、検出境界を約２０ｍ拡大することができる。
【００８５】
図９および図１０には、協調センシングおよび重み付け協調センシングにおけるセンシング性能について、単独センシングに対する改善度が示されている。
【００８６】
例えば、図９では、送信機１１を基準点とした一定距離Ｄ（例えば、500ｍ）を半径として車両２２Ｍを移動させたときにおいて、送信機１１に対する車両２２Ｍの相対角度θごとのセンシング性能の改善度がプロットされている。
【００８７】
また、図１０には、送信機１１を基準点とし、相対角度θを０［deg］で車両２２Ｍを移動させたときにおいて、送信機１１に対する車両２２Ｍの相対距離Ｄごとのセンシング性能の改善度がプロットされている。
【００８８】
ここで、協調センシングの改善度［ｄＢ］は、協調センシングにおける検出成功確率ＰＤが0.9を満たすときの信号対雑音比SNRと、単独センシングにおける検出成功確率ＰＤが0.9を満たすときの信号対雑音比SNRとの差分により求められる。同様に、重み付け協調センシングの改善度［ｄＢ］は、重み付け協調センシングにおける検出成功確率ＰＤが0.9を満たすときの信号対雑音比SNRと、単独センシングにおける検出成功確率ＰＤが0.9を満たすときの信号対雑音比SNRとの差分により求められる。
【００８９】
例えば、図９に示すように、重み付け協調センシングの改善度は、協調センシングの改善度よりも高く、具体的には、相対角度θが０［deg］であるときに改善度は1.2［ｄＢ］高くなっている。同様に、図１０に示すように、重み付け協調センシングの改善度は、協調センシングの改善度よりも高く、具体的には、相対距離Ｄが500［ｍ］であるときに改善度は1.0［ｄＢ］高くなっている。
【００９０】
以上のようなシミュレーションで示すように、重み付け協調センシングを用いることにより、プライマリユーザの統計的な通信状態を把握することができ、周波数センシングの検出性能の向上を図ることができる。
【００９１】
なお、本実施の形態では、車両２２によりプライマリ信号の受信信号電力を検出し、受信信号電力から算出される検定統計量Ｔを用いて、プライマリ信号の有無を判定する例について説明したが、本技術は、受信信号電力を検出する電力検出法に限定されるものではない。例えば、本技術には、特徴量検出法（周期定常性）および整合フィルタ法、または、それ以外の検出方法を適用することができる。
【００９２】
例えば、特徴量検出法では、プライマリ信号が有する周期定常性に基づいて特徴量を検出することによって、プライマリ信号の有無が判定される。また、整合フィルタ法では、整合フィルタを用いてプライマリ信号のユニークワードとの相関処理を行うことによって、プライマリ信号の有無が判定される。このような特徴量検出法および整合フィルタ法、または、それ以外の検出方法を本技術に適用しても、上述した電力検出法と同様の効果を得ることができる。
【００９３】
また、本実施の形態では、データベース２３に平均受信電力Ｐが蓄積される例について説明したが、例えば、検定統計量Ｔ、または、平均受信電力Ｐおよび平均受信電力Ｐの分布情報がデータベース２３に蓄積されるようにしてもよい。
【００９４】
例えば、データベース２３に平均受信電力Ｐが蓄積されている場合、上述したように、平均受信電力Ｐを用いて重み係数を算出することで、最終的な判定値（検定統計量Ｔ）を改善することができる。また、データベース２３に平均受信電力Ｐおよび平均受信電力Ｐの分布情報が蓄積されている場合、平均受信電力Ｐのみでは表現できない確率的な振る舞いをより高度に推定することで細かな確率計算が可能となり、より一層の改善を見込むことができる。なお、平均受信電力Ｐおよび平均受信電力Ｐの分布情報の両方を用いて重み係数を算出する他、平均受信電力Ｐの分布情報のみを用いて重み係数を算出してもよい。この場合、平均受信電力Ｐの時間軸に対する分布情報のうち分散の大きい部分は除外する、若しくは分散の大きい部分には小さい重みを付与することで、最終的な判定値（検定統計量Ｔ）を得ることができる。
【００９５】
なお、上述のフローチャートを参照して説明した各処理は、必ずしもフローチャートとして記載された順序に沿って時系列に処理する必要はなく、並列的あるいは個別に実行される処理（例えば、並列処理あるいはオブジェクトによる処理）も含むものである。
【００９６】
なお、本実施の形態は、上述した車両に係る実施の形態に限定されるものではなく、協調センシングが利用できる無線環境下における移動物体に対して、本開示の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
【符号の説明】
【００９７】
１１  送信機
１２  車両
２１  無線通信ネットワーク
２２  車両
２３  データベース
３１  通信部
３２  更新部
３３  格納部
３４  提供部
４１  通信部
４２  検出部
５１  通信部
５２  検出部
５３  演算部
５４  制御部
【図１】
2015080074.tif 000006
【図２】
2015080074.tif 000007
【図３】
2015080074.tif 000008
【図４】
2015080074.tif 000009
【図５】
2015080074.tif 000010
【図６】
2015080074.tif 000011
【図７】
2015080074.tif 000012
【図８】
2015080074.tif 000013
【図９】
2015080074.tif 000014
【図１０】
2015080074.tif 000015