(57)【要約】  コグニティブ無線システムのためのクラスタベースの協調型スペクトル検出が提供される。コグニティブユーザの各クラスタについてクラスタヘッドが決定される。各クラスタヘッドは、そのクラスタ内のコグニティブユーザによって測定された報告通信路のエネルギーを集約し、所与のスペクトルにプライマリユーザが不在であるかどうか判定する。次いで、共通受信機が、各クラスタヘッドによって行われたクラスタレベルの判定を集約し、クラスタレベルの判定の融合関数に基づき、プライマリユーザが不在であるかどうかについて複数の、またはすべてのクラスタにわたる判定を行う。プライマリ（免許を受けた）ユーザが不在である場合、セカンダリ（無免許の）ユーザはそのスペクトルを利用してもよい。
2010525715.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コグニティブ無線システムにおいて協調型スペクトル検出を行う方法であって、
コグニティブユーザ機器の少なくとも２つの異なるクラスタの各クラスタについてクラスタヘッド機器を決定するステップであり、前記クラスタ内の前記コグニティブユーザ機器の比較に基づいて前記クラスタの最適コグニティブユーザ機器を決定するステップを含む前記ステップと、
各クラスタについて、
前記クラスタ内の各コグニティブユーザ機器が、前記コグニティブユーザ機器からプライマリユーザ機器までの通信路のエネルギーを測定し、
前記クラスタの前記クラスタヘッド機器が、前記クラスタ内の各コグニティブ機器から、前記コグニティブユーザ機器のそれぞれによって測定された前記エネルギーの関数を表わす信号を受け取り、
前記クラスタ内の前記コグニティブユーザ機器のそれぞれから受け取られた前記信号に基づいて、前記クラスタヘッド機器が、前記プライマリユーザ機器がネットワークスペクトルの指定部分に存在するかどうかの判定を行うステップと、
共通受信機が、前記少なくとも２つのクラスタの各クラスタヘッド機器から、前記クラスタヘッド機器によって行われた前記判定を表わす信号を受け取るステップと、
前記クラスタヘッド機器の前記判定を表わす前記信号に基づいて、前記共通受信機が、前記プライマリユーザ機器が前記ネットワークスペクトルの前記指定部分に存在するかどうか判定するステップと、
を含む方法。
【請求項２】
前記共通受信機が判定する前記ステップは、前記クラスタヘッド機器の前記判定の融合関数に従って判定を行うステップを含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記共通受信機が前記クラスタヘッド機器の前記判定を表わす前記信号を復号するステップ
をさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項４】
最適コグニティブユーザ機器を決定する前記ステップは、最大の瞬時報告通信路利得を有するコグニティブユーザ機器を選択するステップを含む請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記共通受信機が、前記プライマリユーザ機器が前記ネットワークスペクトルの前記指定部分に存在するかどうか判定する前記ステップは、前記クラスタヘッド機器の前記判定を表わす前記信号に基づく融合関数を実行するステップを含む請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記クラスタヘッド機器の前記判定を表わす前記信号に基づく前記融合関数を実行するステップは、クラスタ内の各コグニティブユーザ機器が、前記各コグニティブユーザ機器のエネルギーを既定の閾値と比較することによる２値判定を行い、前記クラスタの前記クラスタヘッド機器が、前記クラスタにおけるすべての前記判定に論理和規則を適用することによる判定を行う協調型スペクトル検出のための判定融合（ＤＦ）関数を実行するステップを含む請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記クラスタヘッド機器の前記判定を表わす前記信号に基づく前記融合関数を実行するステップは、前記クラスタヘッド機器が、前記クラスタ内のすべての前記コグニティブユーザ機器によって測定された前記エネルギーを集約し、前記エネルギーを閾値と比較することによる前記判定を行うエネルギー融合（ＥＦ）関数を実行するステップを含む請求項５に記載の方法。
【請求項８】
前記コグニティブユーザ機器が、前記プライマリユーザ機器から報告通信路の瞬時通信路状態情報（ＣＳＩ）を受け取るステップ
をさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項９】
同じクラスタ内の任意の２つのコグニティブユーザ機器間の前記通信路には遮るものがないことをさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記クラスタヘッド機器によって行われたすべての前記判定が、前記プライマリユーザが前記指定部分に不在であることを証明するときに、前記ネットワークスペクトルの前記指定部分へのアクセスを許可するステップ
をさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
ネットワーク内のコグニティブユーザのグループの組の各グループについて指定された少なくとも１つのグループ代表から、前記ネットワークにおけるネットワークスペクトルの要求範囲にプライマリユーザが不在であるかどうかに関する判定を受け取るステップであり、各判定は、前記グループ内の前記コグニティブユーザによって報告された、前記プライマリユーザが不在であるかどうかを示すエネルギーに基づいて、前記少なくとも１つのグループ代表によって前記グループについて判定される前記ステップと、
前記グループ代表からの前記判定を集約し、前記グループ代表からの前記判定のそれぞれの関数に基づいて、前記プライマリユーザが不在であるかどうかを、コグニティブユーザのグループの前記組全体にわたって判定するステップと、
前記判定に基づき、前記プライマリユーザが不在である場合、前記ネットワークの少なくとも１つのセカンダリユーザによる前記要求範囲へのアクセスを許可するステップと、
を含む方法を実行するためのコンピュータ実行可能命令を含むコンピュータ可読媒体。
【請求項１２】
協調型スペクトル検出を用いるコグニティブ無線システムであって、
ネットワークスペクトルの指定部分を使用する免許を受けたプライマリユーザ機器の不在を検知することによって、無免許の使用のために前記ネットワークスペクトルの前記指定部分が利用可能かどうかを協調型スペクトルで検出する１組のコグニティブユーザ機器と、
前記１組のコグニティブユーザ機器の少なくとも２つの異なるクラスタと
を備え、各クラスタについて、前記クラスタ内の前記コグニティブユーザ機器の比較に基づいて前記クラスタの最適コグニティブユーザ機器としてクラスタヘッド機器が決定され、各クラスタについて、前記クラスタ内の前記コグニティブユーザ機器のそれぞれによって検知されたエネルギーが前記クラスタヘッド機器において集約され、それによって前記クラスタヘッド機器が、ネットワークスペクトルの前記指定部分に前記プライマリユーザ機器が存在するかどうかのクラスタレベルの判定を行うシステム。
【請求項１３】
前記少なくとも２つの異なるクラスタの前記クラスタヘッド機器から前記クラスタレベルの判定を受け取り、前記プライマリユーザ機器が前記ネットワークスペクトルの前記指定部分に存在するかどうかを、前記少なくとも２つの異なるクラスタのすべての前記クラスタにわたって判定する共通受信構成要素
をさらに備える請求項１２に記載のコグニティブ無線システム。
【請求項１４】
前記プライマリユーザが前記ネットワークスペクトルの前記指定部分に不在であることを前記クラスタヘッド機器によって行われたすべての前記判定が証明した後で、無免許のユーザ機器が前記指定部分にアクセスする請求項１３に記載のコグニティブ無線システム。
【請求項１５】
前記共通受信構成要素は、前記クラスタヘッド機器の前記判定の融合関数に従って、前記プライマリユーザ機器が前記ネットワークスペクトルの前記指定部分に存在するかどうかを、前記少なくとも２つの異なるクラスタのすべての前記クラスタにわたって判定する請求項１３に記載のコグニティブ無線システム。
【請求項１６】
前記融合関数は、協調型スペクトル検出のための判定融合（ＤＦ）関数または協調型スペクトル検出のためのエネルギー融合（ＥＦ）関数である請求項１５に記載のコグニティブ無線システム。
【請求項１７】
前記最適コグニティブユーザ機器は、各クラスタについて、最大の瞬時報告通信路利得を有する前記コグニティブユーザ機器を選択することによって決定される請求項１２に記載のコグニティブ無線システム。
【請求項１８】
前記１組のコグニティブユーザ機器はそれぞれ、報告通信路の瞬時通信路状態情報（ＣＳＩ）を受け取る請求項１２に記載のコグニティブ無線システム。
【請求項１９】
同じクラスタ内の任意の２つのコグニティブユーザ機器間の通信路には遮るものがない請求項１２に記載のコグニティブ無線システム。
【請求項２０】
コグニティブ無線システムにおいて協調型スペクトル検出を行うシステムであって、
コグニティブユーザ機器の少なくとも２つの異なるクラスタの各クラスタについてクラスタヘッド機器を決定する手段であり、前記クラスタ内の前記コグニティブユーザ機器の比較に基づいて前記クラスタの最適コグニティブユーザ機器を決定する手段を含む前記手段と、
各クラスタ内の各コグニティブユーザ機器が、前記コグニティブユーザ機器からプライマリユーザ機器までの通信路のエネルギーを測定する手段と、
前記クラスタヘッド機器が、各クラスタ内の各コグニティブ機器から、前記コグニティブユーザ機器のそれぞれによって測定された前記エネルギーの関数を表わすデータを受け取る手段と、
前記クラスタヘッド機器が、各クラスタについて、前記プライマリユーザ機器がネットワークスペクトルの指定部分に存在するかどうかの判定を行う手段と、
前記少なくとも２つのクラスタの各クラスタヘッド機器から共通受信機に、前記クラスタヘッド機器によって行われた前記判定を表わすデータを送り、前記クラスタヘッド機器の前記判定を表わす集約データに基づいて、前記プライマリユーザ機器が前記ネットワークスペクトルの前記指定部分に存在するかどうかを前記共通受信機が判定することを可能にする手段と、
を備えるシィステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
［関連出願の相互参照］
本出願は、参照によりその全文が本明細書に組み込まれる、２００７年４月２３日に出願された、「コグニティブ無線システムにおけるクラスタベースの協調型スペクトル検出（ＣＬＵＳＴＥＲ−ＢＡＳＥＤ  ＣＯＯＰＥＲＡＴＩＶＥ  ＳＰＥＣＴＲＵＭ  ＳＥＮＳＩＮＧ  ＩＮ  ＣＯＧＮＩＴＩＶＥ  ＲＡＤＩＯ  ＳＹＳＴＥＭＳ）」という名称の米国仮出願第６０／９１３，４３８号の優先権を主張するものである。
【０００２】
［発明の分野］
本開示は、クラスタベースの方法によるコグニティブ無線システムのセカンダリユーザによる協調型スペクトル検出に関する。
【背景技術】
【０００３】
簡単な背景として、コグニティブ無線とは、ネットワークまたは無線ノードが、免許を受けたユーザを妨げずに効率よく通信するためにその送信または受信パラメータを変更する無線通信のためのパラダイムである。このパラメータの変更は、無線周波数スペクトル、ユーザ挙動、ネットワーク状態といった外部および内部の無線環境におけるいくつかの要因を積極的に監視することに基づくものである。
【０００４】
コグニティブ無線システムにおいて、無免許の（セカンダリ）ユーザは、免許を受けた（プライマリ）ユーザがある特定の時間枠、ある特定の地理的位置において不在である限り、免許により使用が許可されているスペクトルを使用することができる。しかし、プライマリユーザが戻って来ると、セカンダリユーザは、プライマリユーザへの干渉を避けるために、直ちにそのスペクトル空ける必要がある。したがって、連続スペクトル検出を使用してプライマリユーザの存否が監視される。しかし、コグニティブユーザの検出性能は、通信路にフェージングおよびシャドーイングが発生すると低下する。
【０００５】
そのため、検出プロセスにおいてマルチユーザダイバーシチを利用するための協調型スペクトル検出が提案されている。従来から、協調型検出は、検出および報告という２つの連続する段階として行われる。検出段階では、あらゆるコグニティブユーザが個別にスペクトル検出を行う。報告段階では、すべての局所的検出による観測値が共通受信機に報告され、共通受信機がプライマリユーザの存否に関する最終判定を行う。
【０００６】
大部分の既存のシステムは、観測値が完全な通信路を介して共通受信機に報告される場合に焦点を合わせている。しかし、コグニティブユーザと共通受信機の間の通信路には、通常、フェージングが発生するため、これは実際的ではない。前述のように、免許により使用が許可されているスペクトルにアクセスする前に、コグニティブユーザは、プライマリユーザが存在するか否か検知する必要がある。これまで様々な検知方法が提案されているが、どの方法も、プライマリユーザの事前知識を利用できないことが想定されるときに適するものではない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
したがって、プライマリユーザの事前知識を想定せずにフェージングおよびシャドーイングの存在下において協調型スペクトル検出の検出性能を向上させる改善されたシステムおよび方法が求められている。前述の現在の設計の欠陥は、単に、今日の設計のいくつかの問題の概観を示すためのものにすぎず、網羅的なものではない。コグニティブ無線の最新技術に伴う他の問題および本明細書で説明する実施形態の同技術に伴う利益は、以下の説明を考察すればさらに明らかになる。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
概要
ここでは、以下のより詳細な説明および添付の図面における例示的かつ非限定的な実施形態の様々な態様の基本的な、または一般的な理解を可能にするための簡単な概要を示す。しかし、この概要は、広範な、または網羅的な概観を意図したものではない。この概要の唯一の目的は、以下のより詳細な説明への前段として、様々な例示的かつ非限定的な実施形態に関連するいくつかの概念を簡略化した形で示すことである。
【０００９】
例示的かつ非限定的な実施形態では、コグニティブ無線システムのためのクラスタベースの協調型スペクトル検出が提供される。コグニティブユーザの各クラスタについて、クラスタヘッドが決定される。各クラスタヘッドは、クラスタ内のコグニティブユーザによって測定された報告通信路のエネルギーを集約し、プライマリユーザが所与のスペクトルに不在であるかどうか判定する。次いで共通受信機が、クラスタヘッドによって行われたクラスタレベルの判定を集約し、クラスタレベルの判定の融合関数に基づいて、プライマリユーザが不在であるかどうかの判定をすべてのクラスタにわたって行う。プライマリ（免許を受けた）ユーザが不在である場合には、セカンダリ（無免許の）ユーザはそのスペクトルを利用してもよい。以下で他の実施形態を説明する。
【００１０】
添付の図面を参照して、クラスタベースの協調型スペクトル検出の様々な実施形態をさらに説明する。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】クラスタベースの協調型スペクトル検出を示すハイレベルブロック図である。
【図２】クラスタベースの協調型スペクトル検出を行う方法を示す流れ図である。
【図３】コグニティブユーザをクラスタ化するプロセスを示す例示的かつ非限定的なブロック図である。
【図４】クラスタベースの協調型スペクトル検出の一態様を示す例示的かつ非限定的なブロック図である。
【図５】クラスタベースの協調型スペクトル検出の技法による、異なる数のコグニティブユーザについての報告誤り比較の例を示す図である。
【図６】クラスタベースの協調型スペクトル検出の技法の利点および利益の比較を示す例示的グラフである。
【図７】クラスタベースの協調型スペクトル検出の技法の利点および利益の比較を示す例示的グラフである。
【図８】共通受信機の観点から見たクラスタベースの協調型スペクトル検出を行う方法を示す流れ図である。
【図９】例示的かつ非限定的なネットワーク接続環境を表わすブロック図である。
【図１０】例示的かつ非限定的コンピューティングシステムまたは動作環境を表わすブロック図である。
【図１１】本明細書で説明する様々な実施形態のためのデータおよびサービスの伝送に適したネットワーク環境の概観を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
詳細な説明
概観
背景技術の項で述べたように、コグニティブ無線システムにおいてセカンダリユーザは、プライマリユーザをより正確に検知するために連係して協調型スペクトル検出を行うことができる。しかし、検出観測値がフェージング通信路を介して共通受信機に転送されるとき、検出性能は極度に低下し得る。様々な非限定的実施形態によれば、コグニティブユーザの全般的検出性能を向上させるためのクラスタベースの協調型スペクトル検出の方法が提供される。
【００１３】
セカンダリユーザを少数のクラスタに分け、各クラスタ内で共通受信機に報告するのに最も好適なユーザを選択することによって、クラスタベースの協調型スペクトル検出の方法では、ユーザ選択ダイバーシチを利用して検出性能を高める。実施形態は、判定融合およびエネルギー融合の技法の使用を含むが、これらに限定されるものではない。結果が示すように、実際に本発明は、従来のスペクトル検出と比べて検出性能を大幅に向上させる。
【００１４】
本明細書で説明する様々な実施形態によれば、報告通信路、すなわちコグニティブユーザと共通受信機の間の通信路にはレイリーフェージングが発生するものと想定される。そのような状況には、前述のように、検出性能を高めるためにクラスタベースの協調型スペクトル検出の方法が提供される。クラスタ化ステップは、上位層によって任意の公知のクラスタ化アルゴリズムに従って行われてもよく、例えばクラスタ化ステップには、既存の分散クラスタ化アルゴリズムまたは他の適切なアルゴリズムが用いられる。
【００１５】
次いで、最も好適なユーザ、すなわちクラスタヘッドが指定される。ある非限定的実施形態では、クラスタヘッドは、同じクラスタ内の他のすべてのユーザから検出結果を集約し、それらの結果を共通受信機に転送するために、最大の報告通信路利得を有するように選択される。そのような選択技法を用いることにより、フェージング通信路に起因する報告誤りが低減される。さらに、判定融合とエネルギー融合の両方を適用することもできる。非限定的であるが詳細には、本明細書では分析的な検出結果を示す。
【００１６】
図１は、クラスタベースの協調型スペクトル検出が動作する状況を示す例示的かつ非限定的なブロック図である。前述のように、コグニティブ無線スペクトル検出の目標は、対象とするスペクトル上におけるプライマリユーザ１００の存在を検知することである。プライマリユーザ１００が不在である場合、他のセカンダリ、すなわち無免許のユーザは、プライマリ、すなわち免許を受けたユーザ１００のスペクトルの使用を害したり、妨げたりせずにそのスペクトルを利用し得る。
【００１７】
コグニティブユーザによるプライマリユーザ１００のエネルギーの検出の前に、コグニティブユーザは、１組のクラスタ１１０にクラスタ化される。次いで各クラスタ内で、そのクラスタ内の最適ノードとしてクラスタヘッドが選択され、そこにクラスタの各ノードが各ノードによるプライマリユーザ１００のエネルギーの局所的観測値を送る。クラスタ１１０の各クラスタのクラスタヘッドはクラスタ内の局所的観測値を集約し、そのクラスタの判定を下す。次いで各クラスタヘッドはその判定を共通受信機１２０に報告し、共通受信機１２０はさらに、クラスタ１１０の各クラスタヘッドからの判定のいずれもプライマリユーザ１００の存在を示さない場合、そのスペクトルへのアクセスを許可する。
【００１８】
この方法をさらに図２の例示的かつ非限定的な流れ図に示す。２００で、コグニティブユーザが、各クラスタに１つまたは複数のコグニティブユーザを含む複数のクラスタにクラスタ化される。２１０で、各クラスタについて最適なクラスタヘッドが決定される。２２０で、各クラスタ内で、コグニティブユーザがそれぞれ、観測した局所的エネルギーの関数をクラスタヘッドに送る。２３０で、クラスタヘッドがそのクラスタの各コグニティブユーザの集約された観測値に基づいて判定を行う。２４０で、クラスタヘッドがそれぞれ、共通受信機にクラスタレベルの判定を送る。２５０で、共通受信機はクラスタレベルの判定を受け取り、１つの非限定的実施形態では、受け取られたすべての判定がプライマリユーザが免許により使用が許可されているスペクトルを使用していないことを示す場合、そのスペクトルのセカンダリユーザによる使用が許可される。
【００１９】
以下の説明では、代替の融合方法を含むクラスタベースの協調型スペクトル検出の様々な非限定的実施形態を含む協調型スペクトル検出を論じる。次いで、本明細書で説明する実施形態の有効性を証明するいくつかの非限定的結果を示す。その後、状況的に関連するコグニティブ無線システムに関する若干の背景をさらに詳しく示し、続いて、いくつかの例示的かつ非限定的なネットワーク動作環境および／または任意で実装を選択できる装置を説明する。
【００２０】
クラスタベースの協調型スペクトル検出
隠れノード問題、深いフェージング、シャドーイングといった様々な要因が、コグニティブ無線システムのコグニティブユーザの検出性能を低下させる。この問題を克服するために、コグニティブユーザは、協働または協調してスペクトル検出を行うことができる。従来の方法では、協調型スペクトル検出は共通受信機によって調整される。共通受信機から許可を受け取った後で、すべてのコグニティブユーザは、独立にスペクトル検出を開始し、次いで、その観測値を共通受信機に転送する。
【００２１】
コグニティブユーザと共通受信機の間の通信路が完全であり、共通受信機のところで判定融合が用いられる場合、協調型スペクトル検出の誤り検出確率Ｑｆ、検知確率Ｑｄおよび検知失敗確率Ｑｍは、それぞれ、次式で与えられる。
【数１】
2010525715.tif 000003
【００２２】
式中、Ｎはコグニティブユーザの数であり、Ｐｆ，ｉ、Ｐｄ，ｉ、Ｐｍ，ｉは、それぞれ、第ｉのコグニティブユーザについての誤り検出確率、検知確率、検知失敗確率であり、次式で与えられる。
【数２】
2010525715.tif 000004
および
Ｐｍ，ｉ＝１−Ｐｄ，ｉ  式６
【００２３】
式中、Ｈ０およびＨ１は、それぞれ、プライマリユーザの存在および不在を表わし、
【数３】
2010525715.tif 000005
は、第ｉのコグニティブ無線における平均ＳＮＲを表わし、
【数４】
2010525715.tif 000006
は、レイリー分布する確率変数γｉの期待値を表わし、Ｐｒｏｂ｛・｝は確率を表わし、Γ（・，・）は不完全なガンマ関数であり、Γ（・）はガンマ関数であり、λはエネルギー検知器の閾値であり、ｕは時間帯域幅積である。例示的かつ非限定的な実装形態では、ここでｕ＝５が使用される。
【００２４】
前述のように、実際、報告通信路には協調型スペクトル検出の性能を低下させるフェージングが発生し得る。よって、コグニティブ無線システムにおけるクラスタベースの協調型スペクトル検出を提案する。
【００２５】
Ｐ’ｆ，ｉで、第ｉのコグニティブ無線がＨ０を送るときに（復号後に）共通受信機においてＨ１を受け取る確率を表わし、Ｐ’ｍ，ｉで、第ｉのコグニティブ無線がＨ１を報告するときに（復号後に）共通受信機においてＨ０を受け取る確率を表わすこととする。その場合、ＱｆおよびＱｍは以下のとおりである。
【数５】
2010525715.tif 000007
【００２６】
Ｐ’ｆ，ｉ＝Ｐ’ｍ，ｉであることがわかる。表記を簡単にするために、ここでは、Ｐｅ，ｉを使用して報告誤り確率を表わす。すなわち、Ｐｅ，ｉ＝Ｐ’ｆ，ｉ＝Ｐ’ｍ，ｉである。上記式７および式８から、Ｑｍは不完全な報告通信路によって劣化し、Ｑｆは報告誤り確率によって制限されることがわかる。これは、所望のＱｆが限界
【数６】
2010525715.tif 000008
より小さいとき、スペクトル検出を適切に実施できないことを意味する。
【００２７】
したがって、式７および式８の報告誤りＰｅ，ｉを低減し、検出性能を向上させるために、本明細書で説明するように、（１）報告通信路の瞬時通信路状態情報（ＣＳＩ）を各コグニティブユーザにおいて利用することができる、（２）同じクラスタ内の任意の２ユーザの間の通信路は、それらが相互に近いために完全であるという仮定を行って、クラスタベースの協調型スペクトル検出を実施することができる。
【００２８】
最初に、図３に示すように、各コグニティブユーザは、少数のクラスタＣ１、Ｃ２、…、ＣＮに分けられ、分けられたクラスタのそれぞれが、分散クラスタ化アルゴリズムといった任意のクラスタ化アルゴリズムによってクラスタ化されたコグニティブユーザの集合であるＣ１ＣＵ１、Ｃ１ＣＵ２、…Ｃ１ＣＵＮＣ１、Ｃ２ＣＵ１、Ｃ２ＣＵ２、…、Ｃ２ＣＵＮＣ２、…、ＣＮＣＵ１、ＣＮＣＵ２、…、ＣＮＣＵＮＣＮを有するものと仮定する。図３では、誤解を避けるためにいうと、各クラスタ内のコグニティブユーザの数を異ならせることができる。すなわち、各クラスタは独立に、異なるコグニティブユーザを異なる数だけ有していてもよい。例えば、クラスタ１はＮＣ１コグニティブユーザを有し、クラスタ２はＮＣ２コグニティブユーザを有していてもよく、このときＮＣ１はＮＣ２とは異なるコグニティブユーザの数である。
【００２９】
よって、図３に示すようなコグニティブユーザのクラスタの組が与えられたものとして、この方法の本発明の実施形態を、図４のブロック図を参照して、２つのクラスタ、クラスタ１およびクラスタ２の状況においてさらに説明するが、この方法は、任意の数のクラスタに適用することができ、任意の数のクラスタを用いても有効であることが理解できる。
【００３０】
図４において、クラスタ１は例えば、４つのコグニティブ無線、Ｃ１ＣＲ１、Ｃ１ＣＲ２、Ｃ１ＣＲ３およびＣ１ＣＲ４を有し、クラスタ２は例えば、３つのコグニティブ無線、Ｃ２ＣＲ１、Ｃ２ＣＲ２、およびＣ２ＣＲ３を有する。
【数７】
2010525715.tif 000009
は、プライマリユーザ４００からクラスタ１までの平均通信路利得（average channel gain）を示し、
【数８】
2010525715.tif 000010
は、クラスタ１から共通受信機４１０までの平均通信路利得を示す。同様に、
【数９】
2010525715.tif 000011
は、プライマリユーザ４００からクラスタ２までの平均通信路利得を示し、
【数１０】
2010525715.tif 000012
は、クラスタ２から共通受信機４１０までの平均通信路利得を示す。前述のように、クラスタ１およびクラスタ２のクラスタヘッドＣＨ１およびＣＨ２は、それぞれのクラスタのコグニティブ無線のための協調型検出情報（cooperative sensing information）の収集および報告を行う。
【００３１】
一実施形態では、コグニティブユーザがクラスタ化された後で、最大の瞬時報告通信路利得（largest instantaneous reporting channels gain）に従って最も好適なユーザが、すなわち、図４に示すように、クラスタ１とクラスタ２の各クラスタにそれぞれ、クラスタヘッドＣＨ１とＣＨ２が選択される。例えば、クラスタ１ではクラスタヘッドＣＨ１をクラスタ１の第１のコグニティブ無線Ｃ１ＣＲ１とすることができ、クラスタ２ではクラスタヘッドＣＨ２をクラスタ２の第２のコグニティブ無線Ｃ２ＣＲ２とすることができる。続いて、協調型スペクトル検出が以下のステップによって行われる。
【００３２】
クラスタｉ内のあらゆるコグニティブ無線ｊはエネルギーＯｉ，ｊを集約し、局所的観測値Ｇｉ，ｊをクラスタヘッドに送る。Ｇｉ，ｊは関数Ωによって以下のようにＯｉ，ｊと関連付けられる。
Ｇｉ，ｊ＝Ω（Ｏｉ，ｊ）、ｉ＝１，２，…，Ｋ、ｊ＝１，２，…，Ｎｉ  式９
【００３３】
式中、Ｋはクラスタの数であり、Ｎｉは第ｉのクラスタ内のコグニティブユーザの数である。
【００３４】
クラスタヘッドは同じクラスタ内の局所的観測値を受け取り、次いで、何らかの融合関数Φに従って以下のようにクラスタ判定Ｂｉを行う。
【数１１】
2010525715.tif 000013
【００３５】
すべてのｉについてのクラスタ判定Ｂｉが共通受信機に報告され、次いで、融合関数Ψに従って最終判定Ｈが以下のように行われる。
【数１２】
2010525715.tif 000014
【００３６】
式中、
【数１３】
2010525715.tif 000015
は（復号後の）共通受信機における回復された信号（１または０）である。
【００３７】
前述のように、共通受信機においては無線センサネットワーク内の異なる融合関数を使用することができる。プライマリユーザへの干渉を回避するために、報告されるすべての判定が図４のプライマリユーザ４００が不在であることを証明しているときに、コグニティブユーザにはスペクトルにアクセスすることが許可される。そうでない場合、プライマリユーザ４００は存在しているものとみなされる。
【００３８】
よって、共通受信機４１０においては以下のような論理和規則が用いられる。
【数１４】
2010525715.tif 000016
【００３９】
クラスタｉ内のクラスタヘッドの誤り検出確率、検知確率および検知失敗確率を、Ｑｆ，ｉ、Ｑｄ，ｉおよびＱｍ，ｉでそれぞれ表わすこととする。クラスタ判定Ｂｉが図４の共通受信機４１０に報告されるが、判定
【数１５】
2010525715.tif 000017
が得られる誤り確率をＱｅ，ｉで表わす。その場合、クラスタベースの協調型スペクトル検出のシステム性能は、式７および式８から以下のように評価することができる。
【数１６】
2010525715.tif 000018
【００４０】
クラスタ判定Ｂｉはクラスタｉ内のすべてＮｉの報告通信路の中で最適な通信路を介して送られるため、レイリーフェージング通信路を介してＮｉのダイバーシチ利得を得ることができる。以下では、クラスタｉを例にとって、報告誤り確率Ｑｅ，ｉを導出し、そのようなダイバーシチ改善を示す。
【００４１】
クラスタヘッドから共通受信機４１０までの通信路ＳＮＲをρｍａｘ，ｉで表わすこととする。すなわち、以下の式で表わされる。
【数１７】
2010525715.tif 000019
【００４２】
式中、ρｉ，ｊはクラスタｉ内のユーザｊから共通受信機４１０までの通信路ＳＮＲを表わし、これは、各ユーザが相互に近接していると想定されるため、同じ平均値
【数１８】
2010525715.tif 000020
で指数関数的に分布する。ρｍａｘ，ｉの確率密度関数は以下のとおりである。
【数１９】
2010525715.tif 000021
【００４３】
あるクラスタ内のコグニティブユーザが共通受信機４１０まで異なる経路損失を有する場合、ρｍａｘ，ｉの確率密度関数も順序統計量から容易に得ることができる。
【００４４】
所与のρｍａｘ，ｉについて、その誤り確率は、簡単にするためにＢＰＳＫを仮定すると以下のようになる。
【数２０】
2010525715.tif 000022
【００４５】
式中、Ｑ（・）はＱ関数である。したがって、レイリーフェージング通信路上の平均誤り確率は次式で与えられる。
【数２１】
2010525715.tif 000023
【００４６】
図５に、異なる数のコグニティブユーザについての報告誤りの比較、すなわち、式１７によるクラスタｉ内の異なるコグニティブユーザ数、Ｎｉ＝１、２、４、８についてのビット誤り率（ＢＥＲ）対平均信号対雑音比（ＳＮＲ）を示す。曲線５００はコグニティブユーザ数が１の場合の平均ＳＮＲ対ＢＥＲを表わし、曲線５１０はコグニティブユーザ数が２の場合の平均ＳＮＲ対ＢＥＲを表わし、曲線５２０はコグニティブユーザ数が４の場合の平均ＳＮＲ対ＢＥＲを表わし、曲線５３０はコグニティブユーザ数が８の場合の平均ＳＮＲ対ＢＥＲを表わす。同じＳＮＲでは、コグニティブユーザの数が増大するにつれて、報告誤りが減少することがわかる。これは有利には、本明細書で説明するクラスタ化によって選択ダイバーシチＮｉが達成されることを示す。
【００４７】
次に、２つの異なる融合規則についてのクラスタｉの誤り検出確率Ｑｆ，ｉ、検知確率Ｑｄ，ｉおよび検知失敗確率Ｑｍ，ｉを導出する。
【００４８】
協調型スペクトル検出のための判定融合（ＤＦ）は、２つの融合関数ΩおよびΦによって以下のように記述される。
【数２２】
2010525715.tif 000024
【００４９】
式中、クラスタｉ内の各ユーザは、そのエネルギーを既定の閾値λと比較することによって２値判定を行い、次いで、クラスタｉのクラスタヘッドが、同じクラスタ内のすべての判定に論理和規則を適用することによって判定を行う。したがって、式１および式３によれば、クラスタｉのＱｆ，ｉおよびＱｍ，ｉは次式によって与えられる。
【数２３】
2010525715.tif 000025
【００５０】
式中、Ｐｆ，ｉ，ｊとＰｍ，ｉ，ｊは、それぞれ、第ｉのクラスタ内の第ｊのコグニティブユーザの誤り検出確率と検知失敗確率であり、式４と式６で与えられる。式２０、式２１、および式１７を式１３および式１４に代入することによって、判定融合を用いたクラスタベースの協調型スペクトル検出の分析結果が得られる。
【００５１】
あらゆるユーザがクラスタとみなされる、すなわち、Ｎｉ＝１およびＫ＝Ｎである特殊な場合には、式１３および式１４を式７および式８と比較すると、クラスタベースの協調型スペクトル検出が従来のものと等しいことがわかる。
【００５２】
エネルギー融合（ＥＦ）は、２つの融合関数ΩおよびΦによって以下のように記述される。
【数２４】
2010525715.tif 000026
【００５３】
式中、クラスタヘッドは同じクラスタ内のすべてのユーザによって測定されたエネルギーを集約し、次いで、それを既定の閾値と比較することにより最終判定を行う。
【００５４】
エネルギーＯｉ，ｊは以下の分布に従うことに留意されたい。
【数２５】
2010525715.tif 000027
式中、Χ２ｕ２は自由度２ｕの中心カイ二乗分布を表わし、Χ２ｕ２（２γｉ，ｊ）は自由度２ｕ、非心度パラメータ２γｉ，ｊの非心カイ二乗分布を表わす。γｉ，ｊはクラスタｉ内のユーザｊの瞬時ＳＮＲであり、平均値
【数２６】
2010525715.tif 000028
で指数関数的に分布する。
【００５５】
クラスタｉのクラスタヘッドについて、集約されるエネルギーを
【数２７】
2010525715.tif 000029
で表すことができる。したがって式２４から、Ｇｉの密度関数は以下のとおりである。
【数２８】
2010525715.tif 000030
【００５６】
式中、
【数２９】
2010525715.tif 000031
はクラスタｉ内のクラスタヘッドにおける瞬時ＳＮＲである。式２５から、クラスタｉの誤り検出確率は次式で与えられる。
【数３０】
2010525715.tif 000032
【００５７】
同様に、所与のγｉについて、クラスタｉの検知確率は次式で与えられる。
【数３１】
2010525715.tif 000033
【００５８】
式中、Ｑｕ（ａ，ｂ）は一般化Ｍａｒｃｕｍ  Ｑ関数である。さらに、γｉは以下の分布に従う。
【数３２】
2010525715.tif 000034
【００５９】
したがって、検知確率Ｑｄ，ｉおよび検知失敗確率Ｑｍ，ｉは次式で与えられる。
【数３３】
2010525715.tif 000035
【数３４】
2010525715.tif 000036
【００６０】
式２６、式３０、および式１７を式１３および式１４に代入することによって、エネルギー融合を用いたクラスタベースのスペクトル検出の分析結果を得ることができる。
【００６１】
図６および図７に、クラスタベースの協調型スペクトル検出の性能を証明するいくつかの非限定的結果を示す。図６には、それぞれ、前述のＤＦ方式とＥＦ方式を用いたクラスタベースの協調型スペクトル検出の相補的受信側動作特性性能（Ｑｍ対Ｑｆ）が示されている。比較のために、従来の方法、すなわち、すべてのコグニティブユーザがその観測値を共通受信機に独立に送る方法もシミュレートされている。クラスタベースの方法のためのシミュレーション設定は以下のとおりである。
【数３５】
2010525715.tif 000037
【００６２】
図６から、シミュレートされたすべての方法について、分析結果はシミュレーション結果と非常によく一致していることがわかる。ＤＦ（曲線６１０）およびＥＦ（曲線６２０）を用いたクラスタベースの協調型スペクトル検出の所与のＱｆ、Ｑｍについて、どちらの方法も、有利には、従来の方法（曲線６００）と比べて減少している。また、ＤＦとＥＦのＱｆの限界はほぼ同一であり、従来の方法の限界より小さいこともわかる。これは以下のように説明することができる。ＤＦ方式では、式１３および式２０から、限界
【数３６】
2010525715.tif 000038
は次式で与えられる。
【数３７】
2010525715.tif 000039
【００６３】
ＥＦについても、式１３および式２６から、
【数３８】
2010525715.tif 000040
はやはり式３１で与えられる。
【００６４】
図７には、クラスタベースの方法（曲線７１０）と従来の方法（曲線７００）の両方について、ユーザの数と
【数３９】
2010525715.tif 000041
の関係が示されている。すなわち図７には、コグニティブユーザの数に対する
【数４０】
2010525715.tif 000042
の限界が示されている。
【００６５】
ここで、Ｎ１＝３であり、Ｎ２は１から１５まで変動し、Ｎ＝Ｎ１＋Ｎ２である。ｉ＝１，２，…，Ｎの場合、
【数４１】
2010525715.tif 000043
であり、
【数４２】
2010525715.tif 000044
である。シミュレーションと分析結果は非常によく一致することが示されている。決まったＮ２では、クラスタベースの方法の
【数４３】
2010525715.tif 000045
は、従来の方法のものより小さい。さらに、
【数４４】
2010525715.tif 000046
はユーザの数が増大するにつれて減少するが、従来の方法では増大し、これは以下のように説明することができる。
【００６６】
クラスタベースの方法では、
【数４５】
2010525715.tif 000047
は式３１で与えられるが、従来の方法では、式７から、
【数４６】
2010525715.tif 000048
は次式で与えられる。
【数４７】
2010525715.tif 000049
【００６７】
決まった数のＮ２では、Ｋ≦Ｎであり、Ｑｅ，ｉ≦Ｐｅ，ｉであるため、式３１の
【数４８】
2010525715.tif 000050
は式３２のものより小さい。Ｎ２が増大すると、式３２の
【数４９】
2010525715.tif 000051
は増大し、式３１の
【数５０】
2010525715.tif 000052
は、Ｑｅ，２が小さくなるために減少する。Ｎ２が非常に大きくなると仮定すると、Ｑｅ，２は０に接近し、式３１は、
【数５１】
2010525715.tif 000053
によって近似することができる。これは図７で説明され、図７には、Ｎ２が増大すると曲線が水平な線になる傾向にあることが示されている。したがって、たとえ多数のコグニティブ無線では所望のＱｆが非常に小さかったとしても、スペクトル検出はやはり、本明細書で説明するクラスタベースの方法によって首尾よく行うことができる。
【００６８】
前述の実施形態の中には、ネットワーク内のクラスタまたはグループを代表して判定を行う、クラスタのクラスタｈｅａｄｓｍまたは代表の観点から説明されているものもある。別の実施形態には、コグニティブユーザのクラスタまたはグループの異なる代表から判定を受け取る共通受信機の観点から等しく考察されるものもある。例えば、図８の流れ図で示すように、本明細書で説明する共通受信機の観点から見た方法は、８００で、コグニティブユーザのグループの組の各グループについて、（１つまたは複数の）グループ代表から、プライマリユーザがネットワークにおけるネットワークスペクトルの要求範囲に不在であるかどうかの（１つまたは複数の）判定を受け取ることを含む。（１つまたは複数の）グループ代表による各グループ判定は、グループ内のコグニティブユーザによって報告される、プライマリユーザが不在であるかどうかを示すエネルギーに基づいて行うことができる。８１０で、グループ代表からの判定が集約される。８２０で、共通受信機は、コグニティブユーザのグループの組全体にわたり、各グループ代表からの判定のそれぞれの関数に基づいてプライマリユーザが不在であるかどうか判定する。８３０で、判定に基づき、プライマリユーザが不在である場合、セカンダリユーザに要求範囲へのアクセスが許可される。８４０で、プライマリユーザが存在する場合、セカンダリユーザは要求範囲にアクセスするのを妨げられる。
【００６９】
本明細書で説明する様々な非限定的実施形態では、クラスタベースの協調型スペクトル検出が、コグニティブ無線システムにおける不完全な報告通信路を介して提供される。フェージング通信路によって導入される報告誤りを低減するために、各クラスタにおいてユーザ選択ダイバーシチが利用される。判定融合方式とエネルギー融合方式の両方についてクラスタベースの協調型スペクトル検出の分析性能結果が導出され、結果によれば、検出性能は従来のスペクトル検出より著しく優れている。
【００７０】
コグニティブ無線システムのための補足的状況
コグニティブ無線は、ソフトウェア無線プラットフォームが向かうべき理想目標、すなわち、ネットワークおよびユーザの要求に応じてその通信変数を自動的に変化させる完全に再構成可能な無線ブラックボックスとして考案された。
【００７１】
電気通信業界に関しては、様々な国々の規制機関によって、無線周波数スペクトルの大部分が非効率的に利用されていることが判明した。例えば、セルラネットワーク帯域は世界の大部分において過負荷状態にあるが、アマチュア無線およびポケットベルの周波数はそうではないことが判明した。独立に行われた研究によりその知見が確認され、スペクトル利用は時間と場所とに大きく依存するという結論が出された。しかも、スペクトル割り振りが固定されると、まれにしか使用されない周波数（特定のサービスに割り当てられた周波数）の無免許のユーザによる使用は、たとえそれらのユーザの伝送が割り当てられたサービスを全く妨げないときでさえも妨げられる。そのため、（閾値により正当なユーザの存在が検出されるときは常に無免許のユーザを回避することにより）妨害を生じないはずのときにはいつでも無免許のユーザに免許帯域を利用させるための原理が策定されている。
【００７２】
最近では、例えば、スペクトル使用、特に３ＧＨｚを下回るスペクトルの使用を求めて激しい競争が行われている。米国連邦通信委員会（ＦＣＣ：Ｆｅｄｅｒａｌ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  Ｃｏｍｍｉｓｓｉｏｎ）の研究によれば、免許により使用が許可されているスペクトルの利用率は１５％から８５％までにすぎない。このスペクトル（空白部分）を完全に利用することを目指して、５４ＭＨｚから８６２ＭＨｚまでのスペクトルを利用するためにＩＥＥＥ８０２．２２ＷＲＡＮ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｒｅｇｉｏｎ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）グループが設立されている。ＷＲＡＮの候補として、スペクトルホールの存在を利用するためにコグニティブ無線の技法が追及されてきた。
【００７３】
送信と受信の変更を決定する際に考慮に入れられるパラメータの集合によって、（１）無線ノードまたはネットワークによって観測され得る、可能なあらゆるパラメータが考慮に入れられる完全コグニティブ無線（Ｍｉｔｏｌａ  ｒａｄｉｏ）と、（２）無線周波数スペクトルだけが考慮されるスペクトル検出コグニティブ無線という２種類の主要なコグニティブ無線がある。加えて別の識別要因として、免許帯域のコグニティブ無線では、免許を受けたユーザに割り当てられた帯域を、無免許帯域とは別に使用することもできる。無免許帯域のコグニティブ無線では、無線周波数スペクトルの無免許部分のみが使用される。
【００７４】
スペクトル検出コグニティブ無線は、電気通信業界にとってますます大きな関心対象となっている。スペクトル検出コグニティブ無線の用途は、緊急用ネットワークや、ＷＬＡＮ高スループットおよび伝送距離拡張を含むが、これらに限定されるものでは全くない。スペクトル検出コグニティブ無線の焦点は、高品質スペクトル検出装置およびノード間でスペクトル検出データを交換し合うためのアルゴリズムを設計することに置かれている。
【００７５】
これに関して、コグニティブ無線の主要な機能は（１）スペクトル検出、（２）スペクトル管理、（３）スペクトル可動性および（４）スペクトル共用である。コグニティブ無線によるスペクトル検出は、未使用のスペクトルを検出し、他のユーザに有害な干渉を与えずにそれを共用することを伴う。この意味において、コグニティブ無線ネットワークの目標はスペクトルホールを検出することであり、スペクトルホールを検知する１つのやり方は、ネットワークのプライマリユーザを効率よく分析することである。
【００７６】
スペクトル管理は、ユーザ通信要件を満たすのに最適な利用可能スペクトルを捕捉することを伴う。すなわち、コグニティブ無線は、スペクトル分析および意思決定を含めて、すべての利用可能スペクトル帯域にわたって任意のサービス品質（ＱｏＳ）要件を満たす最適なスペクトル帯域を判定する必要がある。
【００７７】
さらに、スペクトル可動性は、コグニティブ無線ユーザがその動作周波数を交換するときのプロセスとして定義される。コグニティブ無線ネットワークは、スペクトルを動的に使用して無線端末を最適な利用可能周波数帯域で動作させ、より良いスペクトルに移行する間にシームレスな通信要件を維持しようとする。名前が示すように、スペクトル共用では、あらゆるノードのための公正なスペクトルのスケジューリング方法を提供しようと努める。
【００７８】
例示的ネットワーク接続環境および分散環境
当業者は、本明細書で説明するクラスタベースの協調型スペクトル検出の様々な実施形態が、コンピュータネットワークの一部として、または分散コンピューティング環境において展開することができ、任意の種類のデータストアに接続することのできる、任意のコンピュータまたは他のクライアントもしくはサーバ装置と関連させて実施し得ることを理解することができる。これに関して、本明細書で説明する様々な実施形態は、任意の数のメモリまたは記憶ユニット、ならびに任意の数の記憶ユニットにまたがって実行される任意の数のアプリケーションおよびプロセスを有する任意のコンピュータシステムまたは環境において実施することができる。これには、リモートまたはローカルの記憶装置を有する、ネットワーク環境または分散コンピューティング環境に展開されたサーバコンピュータおよびクライアントコンピュータを備える環境が含まれるが、これらに限定されるものではない。
【００７９】
分散コンピューティングは、コンピューティング装置およびシステムの間での通信のやりとりによって、コンピュータリソースおよびサービスの共用を実現する。これらのリソースおよびサービスには、情報の交換、キャッシュ記憶、およびファイルなどのオブジェクトのディスク記憶が含まれる。また、これらのリソースおよびサービスは、負荷平衡化、リソースの拡張、処理の特殊化などのために複数の処理装置にまたがって処理能力を共用することも含む。分散コンピューティングは、ネットワーク接続の利点を活かして、企業全体の利益を図るためにクライアントにその集約的能力を活用させる。これに関しては、様々な装置が、本開示の様々な実施形態について説明したようなクラスタベースの協調型スペクトル検出を使用し得るアプリケーション、オブジェクトまたはリソースを有していてもよい。
【００８０】
図９に、例示的なネットワーク接続または分散コンピューティング環境の概略図を示す。分散コンピューティング環境は、コンピューティングオブジェクト９１０、９１２などと、コンピューティングオブジェクトまたは装置９２０、９２２、９２４、９２６、９２８などとを備え、これらは、アプリケーション９３０、９３２、９３４、９３６、９３８で表されるようなプログラム、方法、データストア、プログラマブル論理などを含んでいてもよい。オブジェクト９１０、９１２などと、コンピューティングオブジェクトまたは装置９２０、９２２、９２４、９２６、９２８などには、ＰＤＡ、オーディオ／ビデオ機器、携帯電話、ＭＰ３プレーヤ、パーソナルコンピュータ、ラップトップなどといった異なる機器が含まれていてもよいことが理解できる。
【００８１】
各オブジェクト９１０、９１２などと、コンピューティングオブジェクトまたは装置９２０、９２２、９２４、９２６、９２８などとは、通信ネットワーク９４０を介して、直接または間接的に、１つまたは複数の他のオブジェクト９１０、９１２などおよびコンピューティングオブジェクトまたは装置９２０、９２２、９２４、９２６、９２８などとやりとりすることができる。図９には単一要素として示されているが、ネットワーク９４０は、図９のシステムにサービスを提供する他のコンピューティングオブジェクトおよびコンピューティング装置を備えていてもよく、かつ／または、不図示の複数の相互接続されたネットワークを表わしていてもよい。また、各オブジェクト９１０、９１２など、または９２０、９２２、９２４、９２６、９２８などは、ＡＰＩを利用し得るアプリケーション９３０、９３２、９３４、９３６、９３８といったアプリケーションや、本開示の様々な実施形態に従って提供されるクラスタベースの協調型スペクトル検出との通信またはその実装に適した、他のオブジェクト、ソフトウェア、ファームウェアおよび／またはハードウェアも含むことができる。
【００８２】
分散コンピューティング環境をサポートするシステム、構成要素、およびネットワーク構成には様々なものがある。例えば、コンピューティングシステムは、有線システムと無線システムのどちらによっても接続することができ、ローカルネットワークと広範に分散されたネットワークのどちらによっても接続することができる。現在では、多くのネットワークがインターネットに結合され、インターネットは、広範に分散されたコンピューティングのためにインフラストラクチャを提供し、多くの異なるネットワークを包含するが、様々な実施形態において説明されているように、クラスタベースの協調型スペクトル検出に付随する例示的通信には任意のネットワークインフラストラクチャを使用することができる。
【００８３】
よって、クライアント／サーバ型、ピアツーピア型、ハイブリッドアーキテクチャといった多くのネットワークトポロジおよびネットワークインフラストラクチャを利用することができる。クライアント／サーバ型アーキテクチャ、特にネットワークで接続されたシステムでは、クライアントは通常、サーバなどの別のコンピュータによって提供される共用ネットワークリソースにアクセスするコンピュータである。図９においては、非限定的な例として、コンピュータ９２０、９２２、９２４、９２６、９２８などをクライアントとみなすことができ、コンピュータ９１０、９１２などをサーバとみなすことができる。その場合、サーバ９１０、９１２などは、クライアントコンピュータ９２０、９２２、９２４、９２６、９２８などからのデータ受け取り、データの格納、データの処理、クライアントコンピュータ９２０、９２２、９２４、９２６、９２８などへのデータの送信といったデータサービスを提供するが、状況に応じて任意のコンピュータをクライアント、サーバまたはその両方とみなすことができる。これらのコンピューティング装置のいずれが、データを処理してもよく、１つまたは複数の実施形態について本明細書で説明したようなクラスタベースの協調型スペクトル検出に関与し得るサービスまたはタスクを要求してもよい。
【００８４】
サーバは典型的には、インターネットや無線ネットワークインフラストラクチャといったリモートまたはローカルのネットワークを介してアクセス可能なリモート・コンピュータ・システムである。クライアントプロセスは、第１のコンピュータシステムにおいて活動し、サーバプロセスは、第２のコンピュータシステムにおいて活動し、通信媒体を介して相互にやりとりし、よって分散された機能を提供し、複数のクライアントにサーバの情報収集機能を利用させることができる。クラスタベースの協調型スペクトル検出に従って利用される任意のソフトウェアオブジェクトを、独立で設けることもでき、複数のコンピューティング装置またはオブジェクトにまたがって分散させることもできる。
【００８５】
例えば、通信ネットワーク／バス９４０がインターネットであるネットワーク環境では、サーバ９１０、９１２などは、クライアント９２０、９２２、９２４、９２６、９２８などが、ハイパーテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ）といったいくつかの公知のプロトコルのいずれかによってやりとりするためのウェブサーバとすることができる。また、サーバ９１０、９１２などは、分散コンピューティング環境の特徴とされるように、クライアント９２０、９２２、９２４、９２６、９２８などとして使用されてもよい。
【００８６】
例示的コンピューティング装置
前述のように、有利には、本明細書で説明する技法は、本来プライマリユーザ用に指定されている十分に利用しきれていないスペクトルをセカンダリユーザに使用させることが望ましい場合に、任意の装置に適用することができる。このことから、あらゆる種類のハンドヘルド式、携帯式およびその他のコンピューティング装置およびコンピューティングオブジェクトを、様々な実施形態と関連させて、すなわち、装置がコグニティブ無線ネットワークにおけるサービスを要求し得るあらゆる場合に使用することが企図されていることを理解すべきである。したがって、以下の図１０で説明する下記の汎用リモートコンピュータは、コンピューティング装置の一例にすぎない。
【００８７】
必須ではないが、装置またはオブジェクトのサービス開発者が使用できるよう、実施形態の一部をオペレーティングシステムによって実施することもでき、かつ／または、本明細書で説明する様々な実施形態の１つまたは複数の機能態様を実行するように動作するアプリケーションソフトウェア内に含めることもできる。ソフトウェアは、クライアントワークステーション、サーバ、その他の装置といった１台または複数のコンピュータによって実行される、プログラムモジュールなどのコンピュータ実行可能命令の一般的状況において説明され得る。当業者は、コンピュータシステムには、データをやりとりするのに使用され得る様々な構成およびプロトコルがあり、よって、いかなる特定の構成もプロトコルも限定するものとみなすべきでないことを理解する。
【００８８】
よって図１０に、本明細書で説明する実施形態の１つまたは複数の態様を実施することのできる適切なコンピューティングシステム環境１０００の一例を示すが、以上で明確にしたように、コンピューティングシステム環境１０００は適切なコンピューティング環境の一例にすぎず、使用法または機能の範囲に関するいかなる限定も示唆しようとするものではない。また、コンピューティング環境１０００は、例示的動作環境１０００に示す構成要素のいずれか１つまたはそれらの組み合わさったものに関連するいかなる依存関係または要件も有するものと解釈すべきではない。
【００８９】
図１０を参照すると、１つまたは複数の実施形態を実施するための例示的装置は、コンピュータ１０１０の形態をとった汎用コンピューティング装置を含む。コンピュータ１０１０の構成要素には、処理装置１０２０、システムメモリ１０３０、およびシステムメモリを含む様々なシステム構成要素を処理装置１０２０に結合するシステムバス１０２２が含まれるが、これらに限定されるものではない。
【００９０】
コンピュータ１０１０は、典型的には様々なコンピュータ可読媒体を含み、それらはコンピュータ１０１０がアクセスすることのできる任意の利用可能な媒体とすることができる。システムメモリ１０３０は、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）やランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）といった揮発性および／または不揮発性メモリの形態をとったコンピュータ記憶媒体を含んでいてもよい。またメモリ１０３０は、例えば、オペレーティングシステム、アプリケーションプログラム、その他のプログラムモジュール、およびプログラムデータも含んでいてもよいが、これらに限定されるものではない。
【００９１】
ユーザは、入力装置１０４０を介してコンピュータ１０１０にコマンドおよび情報を入力することができる。また、システムバス１０２２には、出力インターフェース１０５０といったインターフェースを介して、モニタまたは他の種類の表示装置も接続されている。モニタに加えて、コンピュータは、スピーカやプリンタといった他の周辺出力装置を含むこともでき、これらは、出力インターフェース１０５０を介して接続されていてもよい。
【００９２】
コンピュータ１０１０は、ネットワークインターフェース１０６０を介して、リモートコンピュータ１０７０といった１つまたは複数の他のリモートコンピュータへの論理接続を使用するネットワーク接続または分散環境において動作してもよい。リモートコンピュータ１０７０は、パーソナルコンピュータ、サーバ、ルータ、ネットワークＰＣ、ピアデバイスもしくは他の一般のネットワークノード、または他の任意のリモート媒体消費または伝送装置とすることができ、コンピュータ１０１０に関連して前述した要素のいずれかまたはすべてを含んでいてもよい。図１０に示す論理接続には、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＭ）や広域ネットワーク（ＷＡＮ）といったネットワーク１０７２が含まれるが、他のネットワーク／バスが含まれていてもよい。そのようなネットワーク環境は、家庭、オフィス、企業規模のコンピュータネットワーク、イントラネットおよびインターネットにおいてよくあるものである。図示し、説明したネットワーク接続は例示的なものであり、コンピュータ間で通信リンクを確立する別の手段も使用され得ることが理解される。
【００９３】
例示的通信ネットワークおよび環境
前述の最適化アルゴリズムおよびプロセスは任意のネットワークに適用され得るが、以下の説明では、本発明のクラスタベースの協調型スペクトル検出のアルゴリズムおよびプロセスに付随する通信のためのいくつかの例示的な電話技術無線ネットワークおよび非限定的動作環境を示す。しかし、後述の動作環境は非網羅的なものとみなすべきであり、よって、後述のネットワークアーキテクチャは単に、本発明が組み込まれ得るネットワークアーキテクチャの１つを示すにすぎない。しかし、本発明は、任意の既存の、または今後の代替の通信アーキテクチャにも組み込まれ得ることが理解できる。
【００９４】
「ＧＳＭ」（ｇｌｏｂａｌ  ｓｙｓｔｅｍ  ｆｏｒ  ｍｏｂｉｌｅ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ：グローバル移動通信システム）は、今日の成長著しい通信システムにおいて最も広範に利用されている無線アクセスシステムの１つである。ＧＳＭは、携帯電話ユーザやコンピュータユーザといった加入者に回線交換データサービスを提供する。「ＧＰＲＳ」（Ｇｅｎｅｒａｌ  Ｐａｃｋｅｔ  Ｒａｄｉｏ  Ｓｅｒｖｉｃｅ：汎用パケット無線サービス）は、ＧＳＭ技術の延長であり、ＧＳＭネットワークにパケット交換を導入するものである。ＧＰＲＳはパケットベースの無線通信技術を使用して高速および低速のデータおよび信号を効率よく伝送する。ＧＰＲＳは、ネットワークおよび無線リソースの使用を最適化し、よって、パケット・モード・アプリケーションのためにＧＳＭネットワークリソースを費用効果的に、効率よく使用することを可能にする。
【００９５】
また、当業者であれば理解できるように、本明細書で説明する例示的ＧＳＭ／ＧＰＲＳ環境およびサービスは、「ＵＭＴＳ」（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｍｏｂｉｌｅ  Ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ  Ｓｙｓｔｅｍ：ユニバーサル移動電話システム）、「ＦＤＤ」（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｄｉｖｉｓｉｏｎ  Ｄｕｐｌｅｘｉｎｇ：周波数分割複信）および「ＴＤＤ」（Ｔｉｍｅ  Ｄｉｖｉｓｉｏｎ  Ｄｕｐｌｅｘｉｎｇ：時分割複信）、「ＨＳＰＤＡ」（Ｈｉｇｈ  Ｓｐｅｅｄ  Ｐａｃｋｅｔ  Ｄａｔａ  Ａｃｃｅｓｓ：高速パケット・データ・アクセス）、ｃｄｍａ２０００  １ｘ  「ＥＶＤＯ」（Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ  Ｄａｔａ  Ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ）、「ｃｄｍａ２０００  ３ｘ」（Ｃｏｄｅ  Ｄｉｖｉｓｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ａｃｃｅｓｓ−２０００：符号分割多元接続２０００）、「ＴＤ−ＳＣＤＭＡ」（Ｔｉｍｅ  Ｄｉｖｉｓｉｏｎ  Ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ  Ｃｏｄｅ  Ｄｉｖｉｓｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ａｃｃｅｓｓ：時分割同期符号分割多元接続）、「ＷＣＤＭＡ」（Ｗｉｄｅｂａｎｄ  Ｃｏｄｅ  Ｄｉｖｉｓｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ａｃｃｅｓｓ：広帯域符号分割多元接続）、「ＥＤＧＥ」（Ｅｎｈａｎｃｅｄ  Ｄａｔａ  ＧＳＭ  Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ）、「ＩＭＴ−２０００」（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｍｏｂｉｌｅ  Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ−２０００：国際移動電気通信２０００）、「ＤＥＣＴ」（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｅｎｈａｎｃｅｄ  Ｃｏｒｄｌｅｓｓ  Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ）などといった３Ｇサービスや、やがて利用可能になるはずの他のネットワークサービスにも適用することもできる。これに関して、本発明の技法は、データ転送の方法とは独立に適用することができ、いかなる特定のネットワークアーキテクチャにも、基礎をなすプロトコルにも依存するものではない。
【００９６】
図１１に、本発明の実施され得る、ＧＰＲＳネットワークといった、例示的なパケットベースの移動通信セルラネットワーク環境の全体ブロック図を示す。そのような環境には、複数の基地局サブシステム（「ＢＳＳ」）１１００（１つだけ図示されている）があり、各ＢＳＳ１１００は、ＢＴＳ１１０４、１１０６、１１０８といった複数の無線基地局（「ＢＴＳ」）を処理する基地局制御装置（「ＢＳＣ」）１１０２を備える。ＢＴＳ１１０４、１１０６、１１０８などは、パケットベースのモバイル機器のユーザが無線ネットワークに接続されるアクセスポイントである。例示的には、ユーザ機器から発信されるパケットトラフィックは、無線インターフェースを介してＢＴＳ１１０８に、また、ＢＴＳ１１０８からＢＳＣ１１０２に転送される。
【００９７】
ＢＳＳ１１００などの基地局サブシステムは、ＳＧＳＮ１１１２や１１１４といったサービスＧＰＲＳサポートノード（「ＳＧＳＮ」）を含み得る内部フレーム・リレー・ネットワーク１１１０の一部である。各ＳＧＳＮはさらに、ＳＧＳＮ１１１２、１１１４などが、複数のゲートウェイＧＰＲＳサポートノード（ＧＧＳＮ）１１２２、１１２４、１１２６などとの間でデータパケットを経路指定するための内部パケットネットワーク１１２０に接続される。図示のように、ＳＧＳＮ１１１４およびＧＧＳＮ１１２２、１１２４、１１２６は、内部パケットネットワーク１１２０の一部である。ゲートウェイＧＰＲＳサービスノード１１２２、１１２４および１１２６は、主に、公衆陸上移動通信ネットワーク（「ＰＬＭＮ」）１１４５、企業イントラネット１１４０や、固定端システム（「ＦＥＳ」）または公衆インターネット１１３０といった外部インターネットプロトコル（「ＩＰ」）ネットワークへのインターフェースを提供する。図示のように、加入者企業ネットワーク１１４０は、ファイアウォール１１３２を介してＧＧＳＮ１１２４に接続されていてもよく、ＰＬＭＮ１１４５はボーダー・ゲートウェイ・ルータ１１３４を介してＧＧＳＮ１１２４に接続される。リモート認証ダイヤルイン・ユーザ・サービス（「ＲＡＤＩＵＳ」）サーバ１１４２は、移動通信セルラ機器のユーザが企業ネットワーク１１４０を呼び出すときの発呼者認証に使用され得る。
【００９８】
一般に、ＧＳＭネットワークには、マクロセル、マイクロセル、ピコセル、アンブレラセルという４つの異なる大きさのセルが存在し得る。各セルのカバレージエリアは環境によって異なる。マクロセルは、基地局アンテナが電柱または建物において、平均的な屋上の高さより上に設置されているセルとみなすことができる。マイクロセルは、そのアンテナの高さが平均的な屋上の高さより下にあるセルである。マイクロセルは通常、市街地区域で使用される。ピコセルは、数十メートルの直径を有する小さいセルである。ピコセルは主に屋内で使用される。他方、アンブレラセルは、小規模なセルの陰になる領域をカバーし、それらのセル間のカバレージの隙間を埋めるのに使用される。
【００９９】
よって、本発明による最適化アルゴリズムおよびプロセスの機能に関与し得るネットワーク要素には、ＧＧＳＮ表、ＦＥＳルータ表、ファイアウォールシステム、ＶＰＮトンネル、および所与のネットワークによって必要とされ得る任意の数の他のネットワーク要素が含まれ得るが、これらに限定されるものではない。
【０１００】
前述のように、例示的実施形態は、様々なコンピューティング装置およびネットワークアーキテクチャと関連させて説明されているが、基礎をなす概念は、コグニティブ無線ネットワークにおいて協調型スペクトル検出を行うことが望ましい任意のネットワークシステムおよび任意のコンピューティング装置またはシステムに適用され得る。
【０１０１】
また、同じ機能または類似の機能を実施するのにも、例えば、本明細書の各実施形態に従ってアプリケーションおよびサービスがコグニティブ無線ネットワークにおいてネットワークスペクトルを要求することを可能にする、適切なＡＰＩ、ツールキット、ドライバコード、オペレーティングシステム、コントロール、独立型の、またはダウンロード可能なソフトウェアオブジェクトなど、複数のやり方がある。よって、前述の各実施形態は、ＡＰＩ（または他のソフトウェアオブジェクト）の観点からも、前述の様々な機能のいずれかを提供するソフトウェアまたはハードウェアオブジェクトの観点からも企図されるものである。さらに、本明細書で説明する様々な実施形態は、完全にハードウェアである態様、一部はハードウェアであり一部はソフトウェアである態様、およびソフトウェアである態様を有していてもよい。
【０１０２】
本発明は、様々な図の好ましい実施形態と関連させて説明されているが、本発明から逸脱することなく本発明と同じ機能を果たすために、他の類似の実施形態が使用されてもよく、前述の実施形態に変更および追加が加えられてもよいことを理解すべきである。例えば、本願で説明する本発明は、有線であれ無線であれ、任意の環境に適用することができ、通信ネットワークを介して接続され、ネットワークを介して対話する任意の数のそのような装置に適用され得ることを当業者は理解する。したがって本発明は、いかなる単一の実施形態にも限定すべきではなく、添付の特許請求の範囲に記載の広さおよび範囲において解釈すべきである。
【０１０３】
「例示的」という語は、本明細書で使用する場合、例、具体例、または説明例として使用されることを意味する。誤解を避けるためにいうと、本明細書で開示する主題はそのような例によって限定されるものではない。加えて、本明細書で「例示的」とする態様または設計はいずれも、必ずしも、他の態様または設計に優って好ましく、または有利であると解釈すべきであるとは限らず、当業者に知られている同等の例示的構造および技法を排除するものではない。さらに、誤解を避けるためにいうと、「含む（ｉｎｃｌｕｄｅｓ）」、「有する（ｈａｓ）」、「含有する（ｃｏｎｔａｉｎｓ）」の各語、および他の類似の単語は、これらが詳細な説明および特許請求の範囲で使用される限りにおいて、いかなる追加の、または別の要素も排除することのない非排他的移行語としての「〜を備える・含む・有する（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」という語と同様に何かを含むことを意図するものである。
【０１０４】
本明細書で説明する本発明の様々な実装形態は、完全にハードウェアである態様、一部はハードウェアであり一部はソフトウェアである態様、およびソフトウェアである態様を有していてもよい。本明細書で使用する場合、「構成要素」、「システム」などの語も、同様に、ハードウェア、ハードウェアとソフトウェアの組み合わさったもの、ソフトウェア、または実行中のソフトウェアであるコンピュータ関連のエンティティを指すものである。例えば構成要素は、プロセッサ上で実行されているプロセス、プロセッサ、オブジェクト、実行可能ファイル、実行のスレッド、プログラム、および／またはコンピュータとすることができるが、これらに限定されるものではない。例えば、コンピュータ上で実行されているアプリケーションも、そのコンピュータも構成要素とすることができる。１つのプロセスおよび／または実行のスレッド内に１つまたは複数の構成要素があってもよく、構成要素は、１台のコンピュータ上に局在化されていてもよく、かつ／または２台以上のコンピュータの間に分散されていてもよい。
【０１０５】
よって、本発明の方法および装置、またはそのいくつかの態様または部分は、フロッピー（登録商標）ディスケット、ＣＤ−ＲＯＭ，ハードドライブ、他の任意の機械可読記憶媒体といった有形媒体として実施されたプログラムコード（すなわち命令）の形を取ることができ、プログラムコードがコンピュータなどの機械にロードされ、実行されると、その機械は、本発明を実施する装置になる。プログラム可能なコンピュータ上でのプログラムコード実行の場合、コンピューティング装置は一般に、プロセッサ、（揮発性および不揮発性メモリおよび／または記憶要素を含む）プロセッサによる読取りが可能な記憶媒体、少なくとも１つの入力装置、および少なくとも１つの出力装置を含む。
【０１０６】
さらに、開示の主題は、本明細書で詳述する各態様を実施するようにコンピュータまたはプロセッサベースの装置を制御するソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、またはこれらの任意の組み合わせを製作するための標準的なプログラミングおよび／またはエンジニアリングの技法を使用したシステム、方法、装置、または製造品として実施することができる。「製造品」、「コンピュータプログラム製品」という用語、または類似の用語は、本明細書で使用する場合、任意のコンピュータ可読装置、搬送波、または媒体からアクセスすることのできるコンピュータプログラムを包含することを意図している。例えば、コンピュータ可読媒体には、磁気記憶装置（ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ストリップなど）、光ディスク（コンパクトディスク（ＣＤ）、ディジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）など）、スマートカード、およびフラッシュメモリ装置（カード、スティックなど）が含まれ得るが、これらに限定されるものではない。加えて、電子メールを送受信する際に、またはインターネットやローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）といったネットワークにアクセスする際に使用されるようなコンピュータ可読電子データを搬送するのに搬送波を用いることができることも知られている。
【０１０７】
前述の各システムは、いくつかの構成要素間の対話に関連して説明されている。そのようなシステムおよび構成要素は、それらの構成要素もしくは指定の下位構成要素、指定の構成要素もしくは下位構成要素の一部、および／または追加の構成要素と、前記要素の様々な置換および組み合わせによるものを含み得ることが理解できる。また、下位構成要素も、階層構成などに従って、親構成要素内に含まれるのではなく、他の構成要素に通信可能な状態で結合された構成要素として実施することができる。加えて、１つまたは複数の構成要素が集約的機能を提供する単一の構成要素に組み合わされるか、またはいくつかの別々の下位構成要素に分割されてもよく、統合された機能を提供するためにそのような下位構成要素に通信可能な状態で結合するように、管理層などの任意の１つまたは複数の中間層が設けられてもよいことにも留意すべきである。また、本明細書で説明するどんな構成要素も、本明細書で具体的に説明されていないが、当業者に一般に知られている１つまたは複数の別の構成要素と対話することもできる。
【０１０８】
前述の例示的システムを考察するに際して、開示の主題に従って実施され得る方法は、様々な図の流れ図を参照すればより適切に理解される。説明を簡単にするために、方法が一連のブロックとして図示され、説明されているが、特許請求する主題は、各ブロックの順序によって限定されるものではなく、ブロックによっては、本明細書で図示され、説明される順序と異なる順序で、かつ／または他のブロックと同時に行われてもよいことをと理解し、認めるべきである。流れ図によって非順次の、すなわち分岐した流れが示されている場合、同じ、または類似の結果を達成する様々な他の分岐、フローパス、およびブロックの順序が実施され得ることが理解できる。さらに、以下で説明する方法を実施するのに必ずしもすべての図示のブロックが必要とされるとは限らない。
【０１０９】
さらに、明らかなように、以上で開示したシステムおよび以下で開示する方法の各部は、人工知能または知識または規則に基づく構成要素、下位構成要素、プロセス、手段、方法、または機構（サポート・ベクター・マシン、ニューラルネットワーク、エキスパートシステム、ベイジアン信念ネットワーク、ファジィ論理、データ融合エンジン、分類器など）を含み、またはそれらからなっていてもよい。そのような構成要素は、特に、システムおよび方法の各部分を、より適応性があり、しかも効率がよく、インテリジェントなものにするために、それらの構成要素が実行するいくつかの機構またはプロセスを自動化することができる。
【０１１０】
本発明は、様々な図の好ましい実施形態と関連させて説明されているが、本発明から逸脱することなく本発明と同じ機能を果たすために、他の類似の実施形態が使用されてもよく、前述の実施形態に変更および追加が加えられてもよいことを理解すべきである。
【０１１１】
例示的実施形態は、本発明を、特定のプログラミング言語構成体、仕様または標準の状況において利用することを指すものであるが、本発明はそれだけに限定されず、任意の言語でクラスタベースの協調型スペクトル検出を行うように実施されてもよい。さらに本発明は、複数の処理チップまたは装置において、またはこれらにまたがって実施されてもよく、記憶も同様に、複数の装置にまたがって実施されてもよい。したがって、本発明は、いかなる単一の実施形態にも限定すべきではなく、添付の特許請求の範囲に記載の広さおよび範囲において解釈すべきである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【国際調査報告】
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