(57)【要約】【課題】２次利用者による干渉の影響を防止し高い精度のセンシングを行うことのできる協調スペクトラムセンシング方法を提供する。【解決手段】広い地域に配置される複数のセンサと、複数のセンサを制御するフュージョンセンターＦＣを備えたネットワークにおいて、２次利用者ＳＵの存在下で１次利用者ＰＵの有無を判断する協調スペクトラムセンシング方法。複数のセンサの中から１次利用者ＰＵからの信号を安定して受信するセンサを選別し、選別されたセンサがそれぞれローカルセンシングを行い、ローカルセンシングの結果がセンサからフュージョンセンターＦＣに送信され、フュージョンセンターＦＣがセンサから送信されたローカルセンシングの結果に基づき１次利用者ＰＵの有無を示すネットワークの全体的なセンシング結果を導出する。【選択図】図１
2015207958.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
広い地域に配置される複数のセンサと、前記複数のセンサを制御するフュージョンセンターを備えたネットワークにおいて、２次利用者の存在下で１次利用者の有無を判断する協調スペクトラムセンシング方法であって、
前記複数のセンサの中から１次利用者からの信号を安定して受信するセンサを選別する工程と、
選別された前記センサがそれぞれローカルセンシングを行う工程と、
前記ローカルセンシングの結果が前記センサから前記フュージョンセンターに送信される工程と、
前記フュージョンセンターが前記センサから送信された前記ローカルセンシングの結果に基づき１次利用者の有無を示す前記ネットワークの全体的なセンシング結果を導出する工程と、
を備えることを特徴とする協調スペクトラムセンシング方法。
【請求項２】
前記センサがそれぞれローカルセンシングとして、前記第１センシング期間及び前記第１センシング期間に連続する第２センシング期間においてセンシングを行い、前記第１センシング期間及び前記第２センシング期間において得られたセンシング結果の変化を計測し、前記センシング結果の変化と所定の閾値とを比較することを特徴とする請求項１記載の協調スペクトラムセンシング方法。
【請求項３】
前記センサがそれぞれローカルセンシングとして、簡易センシングを行うとともに、簡易センシングの結果が所定の閾値よりも低い場合にはアドバンストセンシングを行うことを特徴とする請求項１記載の協調スペクトラムセンシング方法。
【請求項４】
前記フュージョンセンターは、前記センサ毎に前記ローカルセンシングの結果について重み付けを行い全体的なセンシング結果を導出することを特徴とする請求項３記載の協調スペクトラムセンシング方法。
【請求項５】
前記重み付けは、前記簡易センシングと前記アドバンストセンシングにより得られるＳＩＮＲの値に基づき行われることを特徴とする請求項４記載の協調スペクトラムセンシング方法。
【請求項６】
前記重み付けは、干渉源とセンサとの距離に基づき行われることを特徴とする請求項４記載の協調スペクトラムセンシング方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、２次利用者による干渉の影響を防止し高い精度のセンシングを行うことのできる協調スペクトラムセンシング方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
アナログテレビからデジタルテレビへの放送技術の進歩により、ＴＶ（Television）周波数帯の利用効率は大幅な向上を遂げた。この結果、ＴＶ周波数帯のある特定の周波数については、ライセンスを有する利用者である１次利用者（Primary User：ＰＵ）に完全又は部分的に使用されない状況が生じた。この使用されないＴＶ周波数帯は、一般的にＴＶホワイトスペース（ＴＶＷＳ）と呼ばれている。
【０００３】
このＴＶＷＳについて、２００８年１１月に米国の連邦通信委員会（Federal Communications Commission：ＦＣＣ）がライセンスの無い２次利用者（Secondary User：ＳＵ）による利用を承認した。
【０００４】
更に、これを契機として英国の放送通信局（Office of Communication：ＯＦＣＯＭ）、欧州連合（ＥＵ）の欧州郵便電気通信主管庁会議（Confidence of Postal and Telecommunications Administrations：ＣＥＰＴ）、日本の総務省（Ministry of Internal Affairs and Communications：ＭＩＣ）、シンガポールのＩＤＡ（Infocomm Development Authority of Singapore）等、他の国々においてもそれぞれの規制機関によるＴＶＷＳの利用に関する多数の規則を制定しようとする動きが生じた。
【０００５】
例えば、IEEE 802ＬＡＮ（Local Area Network）／ＭＡＮ（Metropolitan Area Network）規格委員会（Standards Committee：ＳＣ）とIEEE DySpanＳＣは、長年にわたりＴＶＷＳの利用に関する規定を作成し続けている。
【０００６】
また、IEEE Std. 802.22-2011は、ＴＶＷＳにおいて２次利用者（Secondary User：ＳＵ）による地域無線ネットワークの利用に関する完成した規定である。
【０００７】
また、IEEE 802.11af及び802.15.4mは、ＴＶＷＳにおいて異なるネットワークを動作させるための規定である。
【０００８】
また、IEEE Std. 802.22-2011は、センシング中の干渉の発生を防止するため、普遍的沈黙期間（Universal Quiet Period）を規定している。
【０００９】
しかし、これらのアプローチを自律的に振る舞うネットワークにおいて実現することは困難であり、また、近接するエリアにおいて異種のデバイスを用いる複数のシステムが利用されている場合にはこれらのアプローチの使用は不可能であった。
【００１０】
そこで、ＰＵの存在、非存在を検知するセンシングを行う際に、フェージングやシャドーイングによって発生するエラーを解決するため、協調スペクトラムセンシングが用いられている（非特許文献１、２参照）。協調スペクトラムセンシングを用いることにより、センシングの性能劣化を軽減することができる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００１１】
【非特許文献１】Chongjoon You, Hongkyu Kwon and Jun Heo, "Cooperative TV Spectrum Sensing in Cognitive Radio for Wi-Fi Networks," IEEE Transactions on Consumer Electronics, vol. 57, no,1, page(s): 62-67. Feb. 2011.
【非特許文献２】Ian F. Akyildiz, Brandon F. Lo, and Ravikumar Balakrishnan, "Cooperative TV Spectrum Sensing in Cognitive Radio for Wi-Fi Networks," Physical Communication 4 (2011), page(s): 40-62. Dec. 2010
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
上述した従来の協調スペクトラムセンシングの方法は、同一のエリア内に配置された複数のセンサを用いた空間ダイバーシティを利用し、一部のセンサと１次利用者（ＰＵ）間で無線リンクが十分に確立されないことにより生じるセンシングエラーを防止するものである。
【００１３】
しかし、従来の協調スペクトラムセンシングの方法は、ＳＵからの干渉により生じるエラーの軽減に対する効果は見出されていない。
【００１４】
そのため、協調スペクトラムセンシング方法を用いても、近接するエリア内で通信を行うＳＵにより干渉が生じ、センシングエラーが発生するという問題を解決することはできなかった。
【００１５】
そこで、本発明は、上述した問題点に鑑みて案出されたものであり、２次利用者による干渉の影響を防止し高い精度のセンシングを行うことのできる協調スペクトラムセンシング方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
第１発明に係る協調スペクトラムセンシング方法は、広い地域に配置される複数のセンサと、前記複数のセンサを制御するフュージョンセンターを備えたネットワークにおいて、２次利用者の存在下で１次利用者の有無を判断する協調スペクトラムセンシング方法であって、前記複数のセンサの中から１次利用者からの信号を安定して受信するセンサを選別する工程と、選別された前記センサがそれぞれローカルセンシングを行う工程と、前記ローカルセンシングの結果が前記センサから前記フュージョンセンターに送信される工程と、前記フュージョンセンターが前記センサから送信された前記ローカルセンシングの結果に基づき１次利用者の有無を示す前記ネットワークの全体的なセンシング結果を導出する工程と、を備えることを特徴とする。
【００１７】
第２発明に係る協調スペクトラムセンシング方法は、第１発明において、前記センサがそれぞれローカルセンシングとして、前記第１センシング期間及び前記第１センシング期間に連続する第２センシング期間においてセンシングを行い、前記第１センシング期間及び前記第２センシング期間において得られたセンシング結果の変化を計測し、前記センシング結果の変化と所定の閾値とを比較することを特徴とする。
【００１８】
第３発明に係る協調スペクトラムセンシング方法は、第１発明において、前記センサがそれぞれローカルセンシングとして、簡易センシングを行うとともに、簡易センシングの結果が所定の閾値よりも低い場合にはアドバンストセンシングを行うことを特徴とする。
【００１９】
第４発明に係る協調スペクトラムセンシング方法は、第３発明において、前記フュージョンセンターは、前記センサ毎に前記ローカルセンシングの結果について重み付けを行い全体的なセンシング結果を導出することを特徴とする。
【００２０】
第５発明に係る協調スペクトラムセンシング方法は、第４発明において、前記重み付けは、前記簡易センシングとアドバンストセンシングにより得られるＳＩＮＲの値に基づき行われることを特徴とする。
【００２１】
第６発明に係る協調スペクトラムセンシング方法は、第４発明において、前記重み付けは、干渉源とセンサとの距離に基づき行われることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２２】
上述した構成からなる本発明によれば、２次利用者による干渉の影響を防止し高い精度のセンシングを行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明に係る協調スペクトラムセンシング方法が適用されるネットワークの例を示す模式図である。
【図２】第１実施形態に係る協調スペクトラムセンシングの手順を示すフローチャートである。
【図３】第２実施形態に係る協調スペクトラムセンシングの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】
【００２４】
［第１実施形態］
以下、第１実施形態に係る協調スペクトラムセンシング方法について詳細に説明する。
【００２５】
図１は、本発明に係る協調スペクトラムセンシング方法が適用されるネットワークの例を示す模式図である。
【００２６】
図１に示すネットワークは、６つのセンサ１〜６、フュージョンセンターＦＣ及び１次利用者（ＰＵ）により構成されている。また、センサ１に近接するエリアに、干渉源となる２次利用者（ＳＵ）が存在している。なお、本発明においてはセンサの数は６つに限られず、ＳＵの数も１つに限られない。
【００２７】
本実施形態に係る協調スペクトラムセンシング方法は、図１に示す状況下で、以下の条件を満足している。
【００２８】
条件１．Ｄ0＞＞ｒ＞＞ｄ。センシングエリアはＰＵから十分に離れている。センシングは広いエリア内に配置された複数のセンサ（本実施形態では６つ）を用いて行われる。干渉源となるＳＵの送信電力は、ＰＵの送信電力に対して十分に小さい。
【００２９】
条件２．ＰＵの送信電力は一定か、一定とみなせる程度の微細な変化量である。ＳＵの送信電力は一定でなく変化するものであってもよい。
【００３０】
条件３．ＰＵの位置はほぼ一定である。センサの位置は頻繁には変化せず、長時間一定の場所に留まり続ける。干渉源であるＳＵは、様々な位置に移動する。
【００３１】
条件４．センサによるセンシング動作は、フュージョンセンターＦＣによる制御下で行われる。
【００３２】
次に、本実施形態に係る協調スペクトラムセンシング方法が実際に適用される例について説明する。ここで、ＰＵはＴＶ放送機、センサ１〜６はIEEE 802.22の基準に準拠したセンシングを行う端末、干渉源であるＳＵはIEEE 802.11afの基準に準拠する端末を想定している。
【００３３】
本発明は、ＳＵによる干渉に起因するセンシングの問題を解決することを目的としていて、センサとしてＰＵと良好な無線リンク（チャネル利得）が確立されているもののみが選択され用いられている。
【００３４】
ＰＵ及びセンサ１〜６は移動する基地局や端末ではないため、こうしたセンサが選択されることで、シャドウイングやフェージングにより大きな影響を受けているセンサを除外することができる。
【００３５】
本実施形態及び後述する第２実施形態において、ＷPi、ＷIi及びＷNiは、それぞれＰＵ信号のセンシング検定統計値（sensing test statistic）、干渉信号のセンシング検定統計値及びノイズ信号のセンシング検定統計値を示す。
【００３６】
これらのセンシング検定統計値は、スペクトラムセンシング端末ｉ（センサｉ）が所定のセンシング方法をＰＵ信号、干渉信号及びノイズに対して実行することで得られる。そして、センシングの結果は、これらのセンシング検定統計値を各々に対して設定されている所定の閾値と比較することで得られる。
【００３７】
本実施形態に係るスペクトラムセンシング方法では、以下の［数１］〜［数６］の計算が行われる。ここで、ΔＷPは、選択された複数のセンサが同じセンシング期間に受信したＰＵ信号の電力差の最大値を示す。また、ΔＷIは選択された複数のセンサが同じセンシング期間に受信したＳＵ干渉信号の電力差の最大値を示す。
【００３８】
【数１】
2015207958.tif 000003
【００３９】
【数２】
2015207958.tif 000004
【００４０】
【数３】
2015207958.tif 000005
【００４１】
【数４】
2015207958.tif 000006
【００４２】
【数５】
2015207958.tif 000007
【００４３】
【数６】
2015207958.tif 000008
【００４４】
ＰＵと選択された全てのセンサとの間では良好なリンク状態が確立しているため、各センサにおけるＰＵ信号のパワーの差は、ＰＵと各センサとの間の距離の差に起因する。
【００４５】
そして、ＰＵからフュージョンセンターまでの距離をＤ0、フュージョンセンターとセンサとの間の距離をｒとすると、Ｄ0＞＞ｒであるため、各センサで受信したＰＵ信号の電力の差が小さく、ΔＷPは小さな値となる。
【００４６】
これに対し、ＳＵからその直近にあるセンサまでの距離をｄとすると、ｄ＜＜ｒとなる。干渉源であるＳＵと選択されたセンサとの間で用いられるチャネルのリンク状態に関係なく、各センサで受信したＳＵ信号の電力に大きな差があるため、ΔＷP＜＜ΔＷIとなる。
【００４７】
これは、ＰＵ信号の受信電力の変化は、選択されたセンサに対するＳＵの干渉電力の変化よりも大幅に小さいことを示している。この性質は、本発明において協調スペクトラムセンシングを行う際に利用されている。
【００４８】
また、上記式ΔＷP＜＜ΔＷIは、ＰＵの電源がオン、オフされたときの各センサの受信電力の変化の大きな違いがないことに対して、ＳＵの電源がオン、オフされたときのＳＵからの距離が異なるセンサの受信電力の変化の違いが大きいことを示している。
【００４９】
これにより、電源のオン、オフに伴う受信電力の変化が生じると、フュージョンセンターＦＣは、この受信電力の変化がＰＵによるものか、ＳＵによるものかを容易に判別することができる。
【００５０】
この特性を利用し、センシングの決定（ＰＵの存在、非存在の決定）を、全てのセンサについて検定統計値の変化を観測することで行う協調スペクトラムセンシング方法が開発された。このセンシング結果は各メータにより、所定のセンシング方法を用いて得られる。
【００５１】
本実施形態に係る協調スペクトラムセンシング方法は、個々のセンサにより行われるローカルセンシング（local sensing）と、センサから報告されるセンシングの結果に基づきフュージョンセンターＦＣにより行われる協調センシングの２つのセンシングを備えて構成されている。
【００５２】
ローカルセンシングの段階では、各センサによりセンシングを行う期間内に検定統計値の変化の計測が行われるとともに、その結果がフュージョンセンターＦＣに報告される。
【００５３】
協調センシングの段階では、フュージョンセンターＦＣにより各センサから報告されたローカルセンシングの結果が組み合わされ、全体的な判定が行われる。
【００５４】
次に、図２を用いて協調スペクトラムセンシングの手順について説明する。図２は、第１実施形態に係る協調スペクトラムセンシングの手順を示すフローチャートである。
【００５５】
まず、広範囲にわたるセンシングネットワークについて、ＰＵ信号の安定した電力を受信しているセンサの検出のためスタディプロセス（study process）が行われる（ステップＳ１）。これによりＰＵ信号を安定して受信しているセンサが選別され、以後の処理に用いられる。
【００５６】
次に、現在のスペクトラムの状況（ＰＵの存在、非存在）が、ＰＵのリアルタイムな活動を正確に記録するデータベースにアクセスしたり、高精度センシングを行ったりする等の方法により確認されるとともに、時刻ｎにおけるセンシング検定統計値Ｗniが算出される（ステップＳ２）。なお、このステップの結果の正確性を確保する必要があるため、センシングを使用する場合には必要に応じてセンシングが十分に長い時間行われるようにしてもよい。
【００５７】
次に、センシング間隔ΔＴが経過するまで（すなわち、ｎ＝ｎ＋ΔＴになるまで）待機が行われる（ステップＳ３）。このときの時刻ｎ＋ΔＴを、次のステップＳ４では時刻ｎ＋１と示す。
【００５８】
次に、各センサが時刻ｎ＋１におけるセンシング検定統計値Ｗn+1iを算出する（ステップＳ４）。
【００５９】
次に、各センサは、連続する２つの時刻ｎ、ｎ＋１において得られる２つのセンシング検定統計値Ｗni、Ｗn+1iの変化ΔＷni＝Ｗn+1i−Ｗnを算出する（ステップＳ５）。
【００６０】
次に、各センサは、ステップＳ５で算出された値を所定の閾値と比較し、それぞれのセンサについてのローカルセンシングの結果を得る（ステップＳ６）。３つの比較結果が得られることから、それぞれについて２つのローカルセンシングの結果が得られることになる。
【００６１】
センサｉについてＷλiを閾値、δiをローカルセンシングの結果とすると、比較結果とそれに対するローカルセンシングの結果は以下の様になる。
【００６２】
１）ΔＷni≒Ｗλiの場合（ステップＳ７：Ｙｅｓ）、ローカルセンシングの結果δiは、新たにＰＵが出現したことを示し、δｉ＝（０，１）と表現され（ステップＳ１１）、後述するステップＳ１４に移行する。ΔＷni≒Ｗλiではない場合（ステップＳ７：Ｎｏ）、ステップＳ８に移行する。
【００６３】
２）ΔＷni≒−Ｗλiの場合（ステップＳ８：Ｙｅｓ）、ローカルセンシングの結果δiは、ＰＵが存在していないことを示し、δｉ＝（１，０）と表現され（ステップＳ１２）、ステップＳ１４に移行する。ΔＷni≒−Ｗλiではない場合（ステップＳ８：Ｎｏ）、ステップＳ９に移行する。
【００６４】
３）ΔＷni≒０の場合（ステップＳ９：Ｙｅｓ）、ローカルセンシングの結果δiは、スペクトルの状態に変化がないことを示し、δｉ＝（１，１）と表現され（ステップＳ１３）、ステップＳ１４に移行する。ΔＷni≒０ではない場合（ステップＳ９：Ｎｏ）、すなわち上記１）〜３）以外については、ローカルセンシングの結果δiは信頼できる結果ではないことを示し、δｉ＝（０，０）と表現される（ステップＳ１０）。
【００６５】
このようにして各センサはローカルセンシングの結果を得る。
【００６６】
次に、各センサはそれぞれローカルセンシングの結果をフュージョンセンターＦＣに報告する（ステップＳ１４）。フュージョンセンターＦＣは、各センサから送信されるローカルセンシングの結果を収集、結合し、協力的又は全体的な結果を導出する機能を備えている。
【００６７】
次に、フュージョンセンターＦＣは、受信したローカルセンシングの結果を、所定の結合ルール（ソフトコンバイン、ハードコンバイン、重み付きコンバイン又はこれらの組み合わせ）に従い結合し、全体的なセンシングの結果Ｄを導出する（ステップＳ１５）。
【００６８】
Ｄは、１つは、新たにＰＵが出現した場合（０，１）、新たにＰＵがいなくなった場合（１，０）、そして変化のない場合（０，０）の３つの結果に分けられる。
【００６９】
次に、フュージョンセンターは、スペクトラムの状況をアップデートする（ステップＳ１６）。
【００７０】
ここで、現在の状況がＰＵの存在を示すものである場合であって、Ｄ＝（１，０）である場合には、スペクトルの状況がＰＵの存在しない状態を示すようにアップデートされる。
【００７１】
また、Ｄ＝（０，０）である場合には、スペクトラムの状況は未変更と判断され、アップデート後の状況もＰＵの存在を示すものとなる。
【００７２】
また、Ｄ＝（０，１）である場合には、エラーが生じているためステップＳ２に戻る。
【００７３】
一方、現在の状況がＰＵの不存在を示すものである場合であって、Ｄ＝（０，１）である場合には、スペクトラムの状況がＰＵの存在する状態を示すようにアップデートされる。
【００７４】
また、Ｄ＝（０，０）である場合には、スペクトラムの状況は未変更と判断され、アップデート後の状況もＰＵの非存在を示すものとなる。
【００７５】
また、Ｄ＝（１，０）である場合には、エラーが生じているためステップＳ２に戻る。
【００７６】
ステップＳ１６の後、センシングが更に続く場合（ステップＳ１７：Ｙｅｓ）、上述したステップＳ３に戻り、ステップＳ３以下の処理が繰り返される。一方、センシングが続かない場合（ステップＳ１７：Ｎｏ）、一連の処理が終了する。
【００７７】
従来のスペクトラムセンシング方法では、検定統計値の絶対値が求められ、センシングの結果（ＰＵの有無）が導出されていた。一方、本発明では、検定統計値の変化について、センシング期間内の検定統計値とその前のセンシング期間内の検定統計値とを比較することで継時的に測定され、センシングの結果が導出される。
【００７８】
上述した第１実施形態に係る協調スペクトラムセンシング方法によると、ＳＵによる干渉の影響を効果的に検出することができる。また、閾値を調節することにより、センシングの精度を調節することができる。
【００７９】
［第２実施形態］
次に、第２実施形態に係る協調スペクトラムセンシング方法について詳細に説明する。
【００８０】
第２実施形態に係る方法も、個々のセンサにより行われるローカルセンシングと、各センサから送信されるローカルセンシングの結果に基づきフュージョンセンターＦＣにより行われる協調スペクトラムセンシングとを備えている。
【００８１】
各センサは、ローカルセンシングにおいて、第１ステージよりなるセンシングを実行するとともに、第１ステージにおいて得られたセンシングの結果に応じて更に第２ステージのセンシングを実行する。
【００８２】
具体的には、図３に示す手順に従い協調スペクトラムセンシングが行われる。図３は、第２実施形態に係る協調スペクトラムセンシングの手順を示すフローチャートである。
【００８３】
図３において、Ｗ1iは、センサｉについて、第１ステージにおいて得られたセンシングの結果を示している。λ1iは、センサｉについて、第１ステージにおいて用いられる閾値を示している。
【００８４】
また、図３において、Ｗ2iは、センサｉが第２センシングステージにおいて得るセンシング結果を示す。λ2Hiは、センサｉの第２センシングステージにおける高い側の閾値（高閾値）を示す。λ2Liは、センサｉの第２センシングステージにおける低い側の閾値（底閾値）を示す。
【００８５】
まず、第１ステージで、各センサは簡易センシング（plain sensing）を実行する（ステップＳ２１）。簡易センシングは、信号のエネルギー検知（energy detection）等のように、複雑な条件下でのセンシング精度は限られるが、低い計算量及び実装難度等のメリットを持つセンシング技術である。この簡易センシングを行うことにより、信頼性の低いセンシング結果を除外することができる。
【００８６】
簡易センシングの結果、信号対干渉雑音比（signal-to-interference noise ratio：ＳＩＮＲ）が極端に低い場合、すなわちＷ1i＜λ1iの場合には（ステップＳ２２：Ｎｏ）、センサｉはセンシングを中止し、フュージョンセンターへのセンシング結果（δｉ＝（０，０））の報告を行うため待機状態となる。そうでない場合には（ステップＳ２２：Ｙｅｓ）、次のセンシングのステージへと移行する。
【００８７】
第２のセンシングステージでは、各センサはアドバンストセンシング（advanced sensing）を実行し（ステップＳ２３）、ローカルセンシングの結果を得る。
【００８８】
そして、２つの閾値と比較が行われることで、３つの結果が得られる。
【００８９】
具体的には、Ｗ2i＞λ2Hiである場合（ステップＳ２４：Ｙｅｓ）、ＰＵ信号が存在する（δｉ＝（０，１））と判断され（ステップＳ２８）、ステップＳ３０に移行する。
【００９０】
一方、Ｗ2i＞λ2Hiでない場合（ステップＳ２４：Ｎｏ）、ステップＳ２５に進む。ステップＳ２５において、Ｗ2i＞λ2Liである場合（ステップＳ２５：Ｙｅｓ）、ＰＵ信号は存在しないが干渉は存在する（δｉ＝（１，１））と判断され（ステップＳ２９）、ステップＳ３０に移行する。
【００９１】
一方、Ｗ2i＞λ2Liでない場合（ステップＳ２５：Ｎｏ）、ステップＳ２６に進み、ノイズのみが存在する（δｉ＝（１，０））という結果が得られ（ステップＳ２６）、ステップＳ３０へと移行する。
【００９２】
そして、各センサはローカルセンシングを完了した後、その結果をフュージョンセンターＦＣに報告する（ステップＳ３０）。
【００９３】
各センサからのローカルセンシング結果を受信したフュージョンセンターＦＣは、各センサからのセンシング結果を収集、結合し、全体的なセンシング結果を導出する（ステップＳ３１）。
【００９４】
また、フュージョンセンターＦＣは、アドバンストセンシングの結果と各センサの位置に応じて、それぞれの結果に対する重み付けの程度を決定する。センシングの結果が低いＳＩＮＲを示す場合（δｉ＝（０，０））は、低い重み付けがなされる。センシングの結果が（δｉ＝（０，１））である場合には、重み付けは隣接する他のセンサのセンシング結果に基づき決定される。
【００９５】
次に、ＥＤに基づくλ1iの設定例について以下に説明する。
【００９６】
γ0は第２のセンシングステージにおいて用いられるアドバンストセンシングでＰＵ信号の存在を正確に検出するために必要な最低限のＳＩＮＲを示す。すなわち、用いられるセンシング技術のＦＤは、ＳＩＮＲ≧γ0のときに限って、高いＰDと低いＰFA（例えばＰD＞０．９、ＰFA≦０．０１）となる。λ1iは以下の［数７］のように示される。
【００９７】
【数７】
2015207958.tif 000009
【００９８】
ここで、Ｅpi［ｊ］は、１つのセンシング期間においてセンサｉにより受信される第１信号の電力についてのｊ番目のサンプルを示している。
【００９９】
各センサが受信する第１信号の電力は一定（変動は極わずか）であることから、ＥＤを用いた検定統計値がλ1iよりも大きい場合、すなわちＷ1i＞λ1iである場合（ステップＳ２２：Ｎｏ）には、センサｉは干渉により深刻な影響を受けていて、受信する信号はγ0を下回るＳＩＮＲであることが分かる。
【０１００】
これにより、センサｉは高いプロセッシング利得（processing gain）を有するＦＤを用いたとしても、正確なセンシング結果を得ることができないことが分かる。この場合、第２のセンシングステージには進まずに、センシング結果（δi＝（０，０））をフュージョンセンターに報告すべく自身のターンになるまで待ち受けを行う（ステップＳ２７）。
【０１０１】
Ｗ1i＜λ1iの場合（ステップＳ２２：Ｙｅｓ）、センサは第２センシングステージを実行する（ステップＳ２３）。
【０１０２】
ＦＤに基づくλ2Hiとλ2Liの設定例について以下に説明する。
【０１０３】
第２センシングステージで用いられる閾値は、ＳＵによる干渉の無い状況下で設定される。ＳＵによる干渉が無い場合をＳＮＲ≫γ0とし、第１信号とノイズに対して得られる検定統計値は、ノイズに対して得られるものよりも明らかに大きくなり、これからＷP+Ni≫ＷNiとなる。
【０１０４】
λ2Hiは、(ＷP+Ni＞λ2Hi)の確率がη（０＜η＜１）となるよう適切に設定される。これは、ＳＵによる干渉の無い状況下では、ＰD＝ηに相当する。
【０１０５】
そして、λ2LiはＷP+Niの最小値と同じ値に設定される。これは、ＳＵによる干渉の無い状況下では、ＰD＝０に相当する。
【０１０６】
また、ΛP+NiとΛNiは、それぞれセンサｉによる分析工程で記録されるＷP+Niのサンプルのシーケンス及びＷNiのサンプルのシーケンスを示す。
【０１０７】
ΛP+Nを降順に並び替え、並び替え後の順番をΛ’P+Nとする。
【０１０８】
そして、２つの閾値を以下の［数８］及び［数９］の様に設定する。ここで、ｆｌｏｏｒ（Ａ）はＡ以下の整数のうち最大のものを算出する関数である。
【０１０９】
【数８】
2015207958.tif 000010
【０１１０】
【数９】
2015207958.tif 000011
【０１１１】
そして、３つの異なるローカルセンシング結果が、以下の比較手順に従い求められる。
【０１１２】
１）ＷP+Ni＞λ2Hiの場合、センシング結果は、ＷP+Niが、中レベルの干渉の存在下又は（ＰＵ信号が非存在下で）強い干渉から得られたこと（低い確率）を示している。そして、δi＝（０，１）のローカルセンシング結果が得られる。
【０１１３】
２）λ2Hi＞ＷP+Ni＞λ2Liの場合、センシング結果は、ＷP+Niが、低い干渉の存在下又は非存在下でＰＵ信号から得られたこと（低い確率）、又は（ＰＵ信号が非存在下で）中レベルの干渉から得られたこと（高い確率）を示している。そして、δi＝（１，１）のローカルセンシング結果が得られる。
【０１１４】
３）λ2Li＞ＷP+Niの場合、センシング結果は、ＷP+Niが、ノイズと低い干渉の存在下、又はノイズのみの存在下で得られたことを示している。そして、δi＝（１，０）のローカルセンシング結果が得られる。
【０１１５】
ＰＵの存在下では、１）の状況は高い確率で生じ、２）の状況は低い確率で生じ、３）の状況は生じない。ＰＵの非存在下では、１）の状況は低い確率で生じ、２）の状況は１）より高い確率で生じ、３）の状況は２）よりも高い確率で生じる。
【０１１６】
そして、フュージョンセンターは、収集したセンシング結果に基づく最終的な結果を導き出す。例として、以下に示す原則に基づいて最終的な結果を導き出すことができる。
【０１１７】
｛δ1＝（１，０）｝の確率＞Ｋ（ＫはＫ＜０．５の定数であり、状況に応じて事前に決められるものである）の場合、全体的なセンシング結果Ｄ＝０（ＰＵ信号非存在）。
【０１１８】
｛δ1＝（０，１）｝の確率＞｛δ1＝（１，１）｝の確率の場合、Ｄ＝１（ＰＵ信号存在）、｛δ1＝（０，１）｝の確率≦｛δ1＝（１，１）｝の確率の場合、Ｄ＝０（ＰＵ信号非存在）。
【０１１９】
本発明に係るセンシング方法は、位置と送信電力が一定であるＰＵに対するセンシングネットワークの受信状況を検出するとともに、ＰＵ信号を安定して受信することのできるセンサのみが選ばれ用いられることで行われる。
【０１２０】
所定のセンシング期間内にいる極少数のセンサ以外は、近接するエリアを通過する物体に起因する一時的なシャドウイング等の問題は生じず、ＰＵ信号を適切に受信することができると考えることが合理的である。そして、｛δi＝（１，０）｝となる確率が高い場合と、｛δi＝（０，１）｝となる確率が高い場合は同時に発生しないことになる。
【０１２１】
なお、各センサの地理位置情報は、各センサが備えるＧＰＳ等の測位システムにより得られフュージョンセンターに集積され用いられる。このケースでは、地理位置情報はローカルセンシングの結果の信頼性の判断に用いることができる。
【０１２２】
この例として、ローカルセンシングの結果がδi＝（０，０）である場合、センサｉは干渉による強烈な影響を受けている、すなわち、地理的に干渉源であるＳＵに近接しているということが分かる。この場合、センサｉのローカルセンシング結果について、他のセンサよりも軽い重み付けがなされ、全体的なセンシング結果に及ぼす影響が低減される。
【０１２３】
また、あるセンサ（例えばセンサｊ）からセンシング結果としてδ＝（０，１）が送信され、センサｊに上述したセンサｉが近接し、他のセンサがセンサｉから十分に離れた位置にある場合には、このδ＝（０，１）の結果は信頼性が低いことになる。
【０１２４】
これは、センサｉ同様、センサｊが強い干渉を受けている可能性が高いからである。この場合もセンサｊのローカルセンシング結果について、他のセンサよりも軽い重み付けがなされ、全体的なセンシング結果に及ぼす影響が低減される。
【０１２５】
更に、干渉源のＳＵもＰＵへの干渉を回避して同周波数チャネルを利用する必要があるため、ＳＵ側でも所定の手段を通じて、ＰＵが活動していないか、あるいはＰＵが深刻な干渉を回避できる程度に十分遠い位置にあることを確認しているはずである。そこで、全体的なセンシング結果を得る際に、ＳＵによるＰＵのセンシング結果も利用してもよい。
【０１２６】
また、現在採用され運用されているあらゆる規制では、ＰＵの保護のため高いＰD（例えばＰD＞０．９）が要求されている。そのため、強いＳＵの干渉が検出された場合には、近接するエリア内にＰＵが存在していないことになる。
【０１２７】
上述した第２実施形態に係る協調スペクトラムセンシング方法によっても、ＳＵによる干渉の影響を効果的に検出することができる。また、閾値を調節することにより、センシングの精度を調節することができる。
【符号の説明】
【０１２８】
ＰＵ  １次利用者
ＳＵ  ２次利用者
【図１】
2015207958.tif 000012
【図２】
2015207958.tif 000013
【図３】
2015207958.tif 000014