(57)【要約】【課題】本発明は、異種無線ネットワークにおける分散型無線資源管理システム及び方法を提供することを目的とする。【解決手段】本発明は、異種システムにおける無線アクセスネットワーク間において無線資源を管理する方法であって、異種システムにおける無線ネットワークは、それがカバーしている範囲内の移動端末にアクセス情報を周知するステップと、移動端末は、無線ネットワークが周知するアクセス情報を受信した後、前記移動端末のネットワーク選択アルゴリズムに基づいて、最適な無線ネットワークを選択するステップと、無線ネットワークがネットワーク側の収益をリアルタイムにモニタリングし、無線ネットワークの収益下がり幅が予定の閾値を超えたとき、前記無線ネットワークが調整制御アルゴリズムを触発して、前記無線ネットワークの競争係数を調整するステップとを含む。【選択図】図２
2007300620.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
異種システムにおける無線アクセスネットワーク間において無線資源を管理する方法であって、
異種システムにおける無線ネットワークは、それがカバーしている範囲内の移動端末にアクセス情報を周知するステップと、
移動端末は、無線ネットワークが周知するアクセス情報を受信した後、前記移動端末のネットワーク選択アルゴリズムに基づいて、最適な無線ネットワークを選択するステップと、
無線ネットワークがネットワーク側の収益をリアルタイムにモニタリングし、無線ネットワークの収益下がり幅が予定の閾値を超えたとき、前記無線ネットワークが調整制御アルゴリズムを触発して、前記無線ネットワークの競争係数を調整するステップとを含む方法。
【請求項２】
前記の異種システムは、カバー範囲が重複する異種無線ネットワークを少なくとも二つ含むことを特徴とする、請求項１に記載された方法。
【請求項３】
前記移動端末がネットワーク選択アルゴリズムを実行するステップは、異なる異種無線ネットワークが周知するアクセス情報を受信し、異なる異種無線ネットワークが周知するアクセス情報に基づいて、異なる異種無線ネットワークに対するアクセス確率をそれぞれ計算するステップを含むことを特徴とする、請求項１又は２に記載された方法。
【請求項４】
算出した異なる異種無線ネットワークに対するアクセス確率の大きさを比較して、アクセス確率が大きい無線ネットワークを選択してアクセスするステップをさらに含むことを特徴とする、請求項３に記載された方法。
【請求項５】
異なる異種無線ネットワークに対するアクセス確率を計算するステップは、ネットワークのアクセス済ユーザ数及び最大ユーザ数に基づいて統計確率
【数１】
2007300620.tif 000046
を計算し、前記統計確率に基づいて相応する無線ネットワークに対する初期アクセス確率piを計算するステップを含むことを特徴とする、請求項３に記載された方法。
【請求項６】
下記の式
【数２】
2007300620.tif 000047
に従って、前記初期確率を計算することを特徴とする、請求項５に記載された方法。
【請求項７】
前記移動端末が前の時刻（ｔ）で隣接ネットワークにアクセスしたか否かを判断することによって、下記の式
【数３】
2007300620.tif 000048
に従って懲罰確率を確定し、ここでαは異なる無線アクセスネットワーク間の競争係数を表すステップをさらに含むことを特徴とする、請求項６に記載された方法。
【請求項８】
移動端末が第１のネットワークにアクセスするときに、式（１）に従って前記競争係数αを計算し、
【数４】
2007300620.tif 000049
移動端末が第２のネットワークにアクセスするときに、式（２）に従って前記競争係数αを計算し、
【数５】
2007300620.tif 000050
ここで、Piはネットワークiの価格であり，SSiはネットワークiの信号強さの統計量であり，ネットワークにおける信号強さがある閾値を超えたユーザの数を表し、Biはネットワークiが提供している単位帯域幅であり、
【数６】
2007300620.tif 000051
は規格化ベクトルであり，ここで、
【数７】
2007300620.tif 000052
であることを特徴とする、請求項７に記載された方法。
【請求項９】
相応する無線ネットワークによって相応する競争係数αを計算し、移動端末に周知することを特徴とする、請求項８に記載された方法。
【請求項１０】
相応する無線ネットワークが価格、信号強さ統計量、帯域幅情報を端末に周知し、端末が前記無線ネットワークの競争係数αを計算することを特徴とする請求項８に記載された方法。
【請求項１１】
相応する無線ネットワークに対する現在のアクセス確率を計算するステップをさらに含み、ここで前記現在のアクセス確率は前記初期アクセス確率から懲罰確率が減算されてなることを特徴とする、請求項７〜１０のいずれか一項に記載された方法。
【請求項１２】
無線ネットワークは、ネットワーク収益の下がり幅が予定の閾値を超えたことを検出した場合、調整制御アルゴリズムを触発して競争係数を調整するステップをさらに含むことを特徴とする、請求項１に記載された方法。
【請求項１３】
前記無線ネットワークの競争係数を調整するステップは、相応する無線ネットワークが本ネットワークと隣接ネットワークの状態パラメータに基づいて相応するネットワークの業務量を推定するステップを含むことを特徴とする、請求項１２に記載された方法。
【請求項１４】
推定した業務量に基づいてネットワークの目標関数を計算して、本ネットワークの最適価格を確定するステップをさらに含むことを特徴とする、請求項１３に記載された方法。
【請求項１５】
隣接の無線ネットワークと協調して結果を調整し、隣接ネットワークの状態パラメータに基づいて、収益を増大することができなくなるまで本ネットワークの状態パラメータを調整するステップを含むことを特徴とする、請求項１４に記載された方法。
【請求項１６】
前記アクセス情報は、相応する無線ネットワークのアクセス価格、帯域幅、及び信号強さ統計量を含むことを特徴とする、請求項１に記載された方法。
【請求項１７】
異種システムにおける無線アクセスネットワーク間において無線資源を管理するシステムであって、
無線ネットワーク側に設置され、ネットワーク側の収益をリアルタイムにモニタリングし、無線ネットワークの収益下がり幅が予定の閾値を超えた場合、前記無線ネットワークが調整制御アルゴリズムを触発して、前記無線ネットワークの競争係数を調整するエージェント手段と、
移動端末側に設置され、受信した相応する無線ネットワークが周知するネットワーク状態情報に基づいて、相応するネットワークに対する選択確率を計算し、確率の大きいネットワークを選択してアクセスするネットワーク選択手段とを備えるシステム。
【請求項１８】
前記エージェント手段は、無線ネットワーク側の状態情報を周期的に受信し、調整された状態情報を無線ネットワークにフィードバックして、前記無線ネットワークの競争係数を変更する無線感知ユニットを更に備えることを特徴とする、請求項１７に記載されたシステム。
【請求項１９】
前記エージェント手段は、他の無線ネットワーク情報を収集し、他の無線ネットワークに本ネットワークの状態情報を伝送する協力感知ユニットを更に備えることを特徴とする、請求項１７に記載されたシステム。
【請求項２０】
前記エージェント手段は、相応するネットワークの収益が最大化となるように、無線ネットワーク間の競争係数を分析し、本ネットワークの状態情報を調整し、隣接の無線ネットワーク間において相応するネットワーク状態情報を対話する制御ユニットを更に備えることを特徴とする、請求項１７に記載されたシステム。
【請求項２１】
前記ネットワーク状態情報は、相応するネットワークのアクセス価格、帯域幅、及び信号強さ統計量を含むことを特徴とする、請求項１７に記載されたシステム。
【請求項２２】
少なくとも第１の無線ネットワーク及び第２の無線ネットワークを含む異種システムにおける無線アクセスネットワーク間において無線資源を管理する方法であって、
第１及び第２の無線ネットワークは、それらがカバーしている範囲内の移動端末にそれぞれのネットワーク状態パラメータを周知するステップと、
移動端末は各無線ネットワークが周知したネットワーク状態パラメータを受信した後、前記移動端末のネットワーク選択アルゴリズムに従って各無線ネットワークに対するアクセス確率を計算し、算出したアクセス確率の大きいネットワークを選択してアクセスするステップと、
前記第１及び第２の無線ネットワークは、それぞれのネットワークの収益をリアルタイムにモニタリングし、前記第１及び／又は第２の無線ネットワークの収益の下がり幅が予定の閾値を超えた場合、前記第１及び／又は第２の無線ネットワークは、相応する調整制御アルゴリズムを触発して、第１及び／又は第２の無線ネットワークのネットワーク状態パラメータを調整することで、前記第１無線ネットワーク及び前記第２の無線ネットワークの共存を維持するステップとを含む方法。
【請求項２３】
前記第１の無線ネットワークと前記第２の無線ネットワークのカバー範囲は、少なくとも部分的に重複されていることを特徴とする、請求項２２に記載された方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、異種無線ネットワークにおける分散型無線資源管理システム及び方法に関し、特に異種ネットワーク（Ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）にユーザ側のアクセス選択アルゴリズム（Ａｃｃｅｓｓ  Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）及びネットワーク側の調整アルゴリズム（Ａｄｊｕｓｔｍｅｎｔ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）を融合し、種間競争に基づく分散型連合無線資源管理システム及び方法に関し、無線ネットワークが価格パラメータを運営状況に応じて動的に調整することを可能として、ユーザがネットワークにアクセスする選択に影響を与え、さらにある条件でネットワーク運営者の収益を最大化させるとともに、ユーザの発呼渋滞率を低減させる。
【背景技術】
【０００２】
将来のＢ３Ｇネットワークは、異種性を特徴とする、複数の無線アクセス技術が互いに融合される複合ネットワーク環境である。
【０００３】
P. Magnusson, J. Lundsjo, J. Sachs, P. Wallentinが発表した論文「Radio resource management distribution in a beyond 3G multi-radio access architecture」（Proc. GLOBECOM, vol. 6, Nov. 2004, pp. 3472 − 3477を参照）、D. Cavalcanti, D. Agrawal, C. Cordeiro, B. Xie and A. Kumarが発表した論文「Issues in integrating cellular networks WLANs, AND MANETs: a futuristic heterogeneous wireless network」（IEEE Wireless Communications, vol. 12, Jun. 2005, pp. 30 − 41を参照）、X. Yang, J. Bigham, L. Cuthbertが発表した論文「Resource management for service providers in heterogeneous wireless networks」（IEEE Wireless Communications and Networking Conference 2005, vol. 3, Mar. 2005, pp. 1305 − 1310を参照）、及びW. H. Zhangが発表した論文「Bearer service allocation and pricing in heterogeneous wireless networks」（Proc. IEEE Int. Conf. Communication, May 2005, pp. 1367 − 1371を参照）には、これに関して説明している。
【０００４】
異なる無線アクセスネットワークは、互いに協力して各種業務要求を満足させる必要がある一方、各ネットワークは各自の利益を持ち、このような利益上の衝突によって、無線アクセスネットワークの間はある種の相互競争の関係となる。P. Demestichas, V. Stavroulakiが発表した論文「Issues in introducing resource brokerage functionality in B3G composite radio environments」（IEEE Wireless Commun. Mag., vol. 11, Oct. 2004, pp. 32 − 40を参照）には、これに関して説明されている。従来の異種ネットワークに対する研究では、異種ネットワークの間の協力関係のみが強調されているが、競争関係は無視されている。現在の異種ネットワークに対する研究について、多数の研究は、如何にユーザへ最適の無線ネットワークを選択するかということに集中されている。このような、単純にユーザの立場からネットワークにアクセスするアルゴリズムによって、ネットワークは受動的になる。性能が少し悪いネットワークについては、ユーザがアクセスしない恐れがある。ネットワークの立場から見ると、如何にネットワークの収益を最大化するかということは、異種ネットワーク研究分野内の一つの重点課題として研究するべき問題である。ここで、異種ネットワーク選択アルゴリズム及びネットワーク側の調節制御アルゴリズムは、これに関する二つの鍵となる技術である。
【０００５】
ネットワーク選択アルゴリズムは、ユーザの立場から各無線アクセスネットワークの性能を評価して、最適の一つの無線アクセスネットワークを選択する。従来のネットワーク選択技術において、あるアルゴリズムは、単純に異種無線通信システムにおける異なるネットワーク間の比較される単一要因、例えばサービス品質（ＱｏＳ）、信号強さなどのみを考慮し、簡単な比較によって最適無線アクセスネットワークを確定する。例えば、C. X. Guo, Z. H. Guo, Q. Zhang, W. W. Zhuが発表した論文「A seamless and proactive end-to-end mobility solution for roaming across heterogeneous wireless networks」（ in IEEE J. Select. Areas Commun., vol. 22, June. 2004, pp. 834 − 848を参照）、及びG. Fodor, A. Furuskar, and J. Lundsjoが発表した論文「On access selection techniques in always best connected networks」（ITC Specialist Seminar on Performance Evaluation of Wireless and Mobile Systems, Aug. 2004を参照）がある。現在では、いくつかの数学的方法を利用して多種の異なる要因を総合して考慮するアルゴリズムもあり、例えば、A. Majlesi, and B. H. Khalajが発表した論文「An adaptive fuzzy logic based handoff algorithm for interworking between WLANs and mobile networks」（The 13th IEEE International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications, vol. 5, Sept. 2002, pp. 2446 − 2451を参照），R. Agusti, O. Salient, J. Perez-Romero, L. G
iupponiが発表した論文「A fuzzy-neural based approach for joint radio resource management in a beyond 3G framework」（Proc. Int. Quality of Service in Heterogeneous Wired/Wireless Networks, 2004, pp. 216 − 224を参照），及びQ. Y. Song, A. Jamalipourが発表した「Network selection in an integrated wireless LAN and UMTS environment using mathematical modeling and computing techniques (AHP)」の論本（IEEE Wireless Communications, vol. 12, June. 2005, pp. 42 − 48を参照）には、多種類の異なる要因を総合考慮してネットワーク選択を行ういくつかの方法を開示している。これらの数学的方法は、例えばファジー理論（Ｆｕｚｚｙ  Ｌｏｇｉｃ）、階層分析法（Ａｎａｌｙｓｉｓ  Ｈｉｅｒａｒｃｈｙ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）などを含み、一連の相対的に複雑な操作によって二つのネットワークにおける多方面の要因を比較して、最適無線アクセスネットワークを取得する。しかしながら、これらの方法は、いずれもユーザの長期アクセスの行為を分析しておらず、即ちある数学モデルを利用してその行為を記述することができず、ネットワーク側で定量的にユーザの行為に基づいて適当な調整を行うことができなくなる。
【０００６】
ネットワーク側の調整制御アルゴリズムは、ネットワークがリアルタイムの運行状況に応じて、ネットワークの状態パラメータを動的に調整して、さらにユーザの選択行為に影響を与えて元の既定目標に達することである。このような目標は、ネットワークの収益でも他の最適化目標でもよい。
【０００７】
端末側のネットワーク選択技術は、ユーザの立場に基づいて最適無線アクセスネットワークを選択することであるのに対して、ネットワーク側の調整制御技術はネットワーク側の最終収益を保証することとなる。しかしながら、従来は、端末側の選択アルゴリズムとネットワーク側の調整制御アルゴリズムとを融合することで、ある条件でネットワーク運営者の収益を最大化させるとともに、ユーザの発呼渋滞率を低減させるという方法は一つも提出されていない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明は、異種無線ネットワークにおける分散型無線資源管理システム及び方法を提供することを目的とし、ユーザ側のアクセス選択アルゴリズム及びネットワーク側の調整アルゴリズムを融合し、種間競争モデルに基づいて無線資源を管理して、価格パラメータを運営状況に応じて動的に調整することができ、ユーザのアクセスネットワーク選択に影響を与えることができる。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一アスペクトによると、異種システムにおける無線アクセスネットワーク間において無線資源を管理する方法であって、異種システムにおける無線ネットワークは、それがカバーしている範囲内の移動端末にアクセス情報を周知するステップと、移動端末は、無線ネットワークが周知するアクセス情報を受信した後、前記移動端末のネットワーク選択アルゴリズムに基づいて、最適な無線ネットワークを選択するステップと、無線ネットワークがネットワーク側の収益をリアルタイムにモニタリングし、無線ネットワークの収益下がり幅が予定の閾値を超えたとき、前記無線ネットワークが調整制御アルゴリズムを触発して、前記無線ネットワークの競争係数を調整するステップとを含む方法を提供する。
【００１０】
本発明の他のアスペクトによると、異種システムにおける無線アクセスネットワーク間に無線資源を管理するシステムであって、無線ネットワーク側に設置され、ネットワーク側の収益をリアルタイムにモニタリングし、無線ネットワークの収益下がり幅が予定の閾値を超えた場合、前記無線ネットワークが調整制御アルゴリズムを触発して、前記無線ネットワークの競争係数を調整するエージェント手段と、移動端末側に設置し、受信した相応する無線ネットワークが周知するネットワーク状態情報に基づいて、相応するネットワークに対する選択確率を計算し、確率の大きいネットワークを選択してアクセスするネットワーク選択手段とを備えるシステムを提供する。
【００１１】
本発明の更なる他のアスペクトによると、少なくとも第１の無線ネットワーク及び第２のネットワークを含む異種システムにおける無線アクセスネットワーク間において無線資源を管理する方法であって、第１及び第２の無線ネットワークは、それらがカバーしている範囲内の移動端末にそれぞれのネットワーク状態パラメータを周知するステップと、移動端末が各無線ネットワークが周知しているネットワーク状態パラメータを受信した後、前記移動端末のネットワーク選択アルゴリズムに従って各無線ネットワークのアクセス確率を計算し、算出したアクセス確率の大きいネットワークを選択してアクセスするステップと、前記第１及び第２の無線ネットワークが、それぞれのネットワークの収益をリアルタイムにモニタリングし、前記第１及び／又は第２の無線ネットワークの収益の下がり幅が予定の閾値を超えた場合、前記第１及び／又は第２の無線ネットワークは、相応する調整制御アルゴリズムを触発して、第１及び／又は第２の無線ネットワークのネットワーク状態パラメータを調整することで、前記第１無線ネットワーク及び前記第２の無線ネットワークの共存を維持するステップとを含む方法を提供する。
【発明の効果】
【００１２】
本発明は、生物分野における代表的な種間競争モデルを参考して、端末側のネットワーク選択アルゴリズムとネットワーク側の調整制御アルゴリズムとを効率的に融合できるメカニズムを提出し、端末側のネットワーク選択とネットワーク側の調整制御技術とを有機的に結合して、互いに特定のタスクを完成することで、より優れた効果を実現する。このような融合によって、ユーザ側及びネットワーク側の利益を同時に満足させる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
本発明の前記並びにその他の目的、特徴、及び利点は、以下に示す実施形態の説明を、以下のような添付図面と照らし合わせて読むと、より完全に明らかとなるであろう。
【００１４】
以下、本発明の実施例である異種無線アクセスネットワークの無線資源管理方法及びシステムについて図面を参照して説明し、本発明の原理がよりよく理解されるように、また本発明の理解が曖昧にならないように説明の際に本発明にとって必要ではない細部及び機能を省略する。
【００１５】
本発明は、生物分野における典型的な種間競争モデルを参考にして、端末側のネットワーク選択アルゴリズムとネットワーク側の調整制御アルゴリズムとを効率的に融合できるメカニズムを提出する。本発明の原理をよく理解するために、以下、生物個体群間の競争及び依存の関係、並びにこれから本発明に与えられた教示を説明する。
【００１６】
生物界において、生物個体群間の競争関係は、個体群数の成長に抑制作用が具備されており、下記の式（１）及び（２）は、個体群間の競争モデル（Ｌ−Ｖモデル）を表す。これに関する具体的な内容は、尚玉昌が著す題目が「普通生態学」の書物を参考にしてもよい。
【数１】
2007300620.tif 000003
【００１７】
ここで、N1及びN2は、それぞれ個体群１及び個体群２の数を表し、それぞれの環境負荷量はK1及びK2（競争がない場合）であり、各個体群又は種において単一の個体の瞬時成長率がそれぞれr1及びr2である。競争係数α12及びα21を導入することで、二つの個体群間の競争関係を反映する。α12は個体群２の競争係数であり、個体群２における各個体の、個体群１における個体に対する競争抑制作用を指す。同様に、α21は個体群１の競争係数であり、個体群１における各個体の、個体群２における個体に対する競争抑制作用を指す。二つの種が共存しようとすれば、下記の式（３）を満たさなければならず、即ち、両方の種の数は、いずれも零ではなく、平衡に達している。
【数２】
2007300620.tif 000004
【００１８】
この時、下記の方程式（４）及び（５）によって両方の種の数を計算することができる。
【数３】
2007300620.tif 000005
【００１９】
無線ネットワークにＬ−Ｖモデルを適用するために、無線ネットワークの特徴をＬ−Ｖモデルにマッピングさせる必要がある。その照合関係は下記の表のようになる。
【表１】
2007300620.tif 000006
【００２０】
二種類又は多種類の異なる型の無線ネットワークを有する異種無線通信システムにおいて、カバー領域内のユーザは、ネットワークが周知するパラメータに応じて、一定のアクセスアルゴリズムに基づいて個別且つ独立的に二種類のアクセスネットワークにアクセスする。当該ユーザは、
（１）ネットワークアクセスを選択しない
（２）ネットワークアクセスを選択する
ことができる。
【００２１】
ユーザがネットワークを絶えず選択するプロセスは、選択確率の変化プロセスと見なされ得る。t+1時刻において、ユーザが業務を必要とする場合、まず各ネットワークの初期アクセス確率を計算する。ｔ時刻でのネットワークＩとネットワークIIのアクセスユーザ数をそれぞれN1(t)とN2(t)とすると、t+1時刻でのユーザの両ネットワークに対する初期アクセス確率は、下記の式（６）及び（７）で表される。
【数４】
2007300620.tif 000007
【００２２】
実際には、ユーザの両ネットワークに対する選択は完全に独立したものではない。ユーザが一回の選択を完成した後、当該ネットワークに対する体験及び理解を有するので、次回の選択に際してこのような感覚を考慮して、次回の他のネットワークを選択する確率に影響を与える。これは、異なるネットワーク間の競争を体現している。具体的には、あるユーザがt時刻でのネットワーク選択において一つのネットワーク、例えばネットワーク IIを選択するとすれば、t+1時刻でのネットワーク選択において当該ユーザが
【数５】
2007300620.tif 000008
【００２３】
の確率でネットワークIIを選択するが（競争のない場合と同じ）、
【数６】
2007300620.tif 000009
【００２４】
の確率でネットワークＩを選択する（競争を体現している）。これは、当該ユーザがネットワークIIの優れたサービスを受けているので、他のユーザと比べてネットワークＩを選択する確率が低くなるからである（他のユーザがこの時にネットワークＩを選択する確率が
【数７】
2007300620.tif 000010
【００２５】
）。ここでの
【数８】
2007300620.tif 000011
【００２６】
は、ネットワークIIのネットワークＩに対する競争を反映し、ネットワークIIのネットワークＩに対する優位性の程度が大きいほど、当該ユーザが次回の選択においてネットワークＩを選択する確率が大きく低減される。
【００２７】
ユーザがネットワークを選択する場合、価格、アクセス帯域幅、信号品質などのパラメータを同時に考慮するため、本発明は、ネットワークIIのネットワークＩに対する競争を反映する量である
【数９】
2007300620.tif 000012
【００２８】
を定義し、当該競争量は下記の式（８）で表される。
【数１０】
2007300620.tif 000013
【００２９】
同様に、ネットワークＩのネットワークIIに対する競争を反映する量である
【数１１】
2007300620.tif 000014
【００３０】
は、下記の式（９）で表される。
【数１２】
2007300620.tif 000015
【００３１】
式(８)及び(９)で、Ｐｉはネットワークｉの価格であり、ＳＳｉはネットワークｉの信号強さ統計量であり、当該ネットワークにおいて信号強さがある閾値を超えたユーザの数を表し、Ｂｉはネットワークｉが提供している単位帯域幅である。
【数１３】
2007300620.tif 000016
【００３２】
は、規格化因子（ベクトル）であり、具体的には、
【数１４】
2007300620.tif 000017
【００３３】
となる。本発明によれば、異なる異種無線アクセスネットワークが共存することができるために、
【数１５】
2007300620.tif 000018
【００３４】
の値が０乃至１の範囲内にある。
【００３５】
ユーザがネットワーク選択を行うときに考慮する両方面を総合すると、ユーザが時刻ｔ＋１においてネットワーク選択を行うときに、ネットワークＩに対するアクセス確率の変化状況は下記のようになる。
【００３６】
（１）時刻ｔにおいてネットワークIIを選択するユーザ（ユーザの数がＮ２（ｔ））は、確率
【数１６】
2007300620.tif 000019
【００３７】
でネットワークＩを選択する。
【００３８】
（２）他のユーザ（ユーザの数がＫ―Ｎ２（ｔ））は、相変わらず確率
【数１７】
2007300620.tif 000020
【００３９】
でネットワークＩを選択する。
【００４０】
そうすると、次回のネットワークＩにおけるユーザの数は、式（１０）で表される。
【数１８】
2007300620.tif 000021
【００４１】
このような場合、時刻ｔ＋１においてネットワークＩのユーザの数の変化は、式（１１）で表される。
【数１９】
2007300620.tif 000022
【００４２】
同様に、ネットワークIIについて、
（１）時刻ｔにおいてネットワークＩを選択するユーザ（ユーザの数がＮ１（ｔ））は、確率
【数２０】
2007300620.tif 000023
【００４３】
でネットワークIIを選択する。
【００４４】
（２）他のユーザ（ユーザの数がＫ―Ｎ１（ｔ））は、相変わらず確率
【数２１】
2007300620.tif 000024
【００４５】
でネットワークIIを選択する。
【００４６】
このような場合、時刻ｔ＋１におけるネットワークIIのユーザの数の変化は、式（１２）で表される。
【数２２】
2007300620.tif 000025
【００４７】
式（１１）及び（１２）は、ネットワークにおけるユーザ数の変化状況を反映し、ユーザが異なるネットワークにアクセスすることによって産生する業務量には差異があるので、下記の式（１３）乃至（１６）を定義することができる。
【数２３】
2007300620.tif 000026
【００４８】
式（１３）乃至（１６）において、Ｐiは、単一ユーザがネットワークi (i = 1, 2，…n)において産生した平均の業務量を表す。Ｔi (i = 1, 2，…n)は、ネットワークiの業務量を表し、Ｋi (i = 1, 2，…n)は、ネットワークiの環境負荷量を表す。そして、式（１３）乃至（１６）に基づいて計算し取得した両ネットワークの業務量変化状況は、下記の式（１７）及び（１８）に示される。
【数２４】
2007300620.tif 000027
【００４９】
前記の式（１７）及び（１８）には、それぞれ変数α12，α21が導入して、それぞれネットワークIIのネットワークＩに対する競争係数、及びネットワークＩのネットワークIIに対する競争係数と呼び、両競争係数は、それぞれ下記の式（１９）及び（２０）に示すように定義される。
【数２５】
2007300620.tif 000028
【００５０】
式（１７）及び（１８）から分かるように、両ネットワークの担当する業務量の成長はＬ−Ｖモデルに従うものであり、これによって、個体群生態学における数学方法を使用して異種無線ネットワークにおける業務分布を分析し予測することができる。
【００５１】
また、式（１５）、（１６）、（１９）及び（２０）に基づいて、
【数２６】
2007300620.tif 000029
【００５２】
の成立、つまり、不等式（３）を満足することを検証することができる。Ｌ−Ｖモデルから分かるように、ユーザによる数回の選択を通じて、両ネットワークが必ず安定平衡に達する、即ち両ネットワークのいずれも一定の業務量を持つこととなる。安定平衡条件での業務量は、式（４）及び（５）連立して解を求めることで取得することができ、その形は式（２１）で表す。
【数２７】
2007300620.tif 000030
【００５３】
前記のように、異種無線ネットワークの競争モデル及び相互依存する関係は、完全に個体群生態学におけるモデルを参照して分析され、これにより異種無線ネットワークにおける業務量分布を予測できることが分かる。
【００５４】
以下、本発明に係る異種無線ネットワークの業務量分布の予測及び管理を行う実施例について図面と共に説明する。
【００５５】
図１Ａ及び１Ｂは、それぞれ本発明に係る異種無線ネットワークの応用シナリオを示す。本発明が応用されるシナリオは、下記の２種類のシナリオがある。図１Ａに示すシナリオＩにおいて、２種類の異種な無線アクセスネットワークのカバー範囲は、一部分に重複されている。図１Ｂに示すシナリオIIにおいて、一無線アクセスネットワークのカバー範囲は、他の無線アクセスネットワークのカバー範囲を完全にカバーしている。注意すべきことは、本発明の提出する予測及び管理方法は、ユーザとネットワーク両方とも選択することを可能にするために、異種無線ネットワークが重複するカバー範囲を有する無線アクセスにしか適用することができないことである。
【００５６】
図２は、時刻ｔ＋１での、ユーザ側がアルゴリズムを選択するフローチャートである。前記のアクセスアルゴリズムにおいて、ユーザはまず、異なる無線アクセスネットワーク、即ちネットワークＩとネットワークIIに対するアクセス確率を計算する。アクセス確率の大きいネットワークを選択してアクセスする。つまり、ユーザ側で選択したアクセスネットワークに対して関与する。図２に示すように、まず、ステップＳ２０１において、ユーザ側は異なる無線ネットワークから相応するネットワーク周知の価格、帯域幅などの情報を受信し、受信した信号の強さを確定する。実例として、ユーザ側は、携帯電話、携帯情報端末（ＰＤＡ）、及びノート型パソコンなどのような携帯無線通信装置であってもよい。なお、簡単にするために、本発明では二つの異種無線アクセスネットワークを例として異種無線アクセスネットワークにおける無線資源の予測及び管理を説明する。本発明はこれに限られるものではなく、その基本思想及び概念が複数の異種無線アクセスネットワークの場合に応用しても良いことは理解できる。
【００５７】
注意すべきことは、ユーザ側のネットワークに対するアクセス確率は、相応するネットワークが提供している状態パラメータに応じて決定されるものであり、例えば、ネットワークの価格、帯域幅、及び信号の強さなどのパラメータによって決定されることである。アクセス確率は、これらのパラメータによって変化する。
【００５８】
次に、ステップＳ２０２において、ユーザ側は異なる異種無線アクセスネットワークから受信した価格、帯域幅及び信号強さなどの情報に基づいて、前記の式（６）を利用してネットワークＩに対するアクセス確率xt+1を計算する。同様に、ステップＳ２０３において、式（７）を利用してネットワークIIに対するアクセス確率yt+1を計算する。続いて、ステップＳ２０４において、両ネットワークに対するアクセス確率の大きさを比較する。ネットワークＩに対するアクセス確率xt+1がネットワークIIに対するアクセス確率yt+1より大きくなれば、フローはステップＳ２０５に移行し、ネットワークＩにアクセスする。そうでなければ、フローはステップＳ２０６に移行し、ネットワークIIにアクセスする。つまり、ユーザ側は計算したアクセス確率に基づいて、確率の大きいネットワークを選択してアクセスする。
【００５９】
図３は、ユーザ側が前記のアクセス確率（時刻ｔ＋１）を計算するフローチャートを示す。まず、ステップＳ３０１において、ユーザ側はアクセスしようとするネットワークのアクセス済ユーザの数及び相応するネットワークの収容可能な最大ユーザ数を確定する。そして、ステップＳ３０２において、今回計算した統計確率を確定し、ここで統計確率
【数２８】
2007300620.tif 000031
【００６０】
であり、アクセスユーザ数及び最大ユーザ数は、いずれもある具体的な候補アクセスネットワークに対するものである。次に、ステップＳ３０３において、相応するネットワークの初期アクセス確率
【数２９】
2007300620.tif 000032
【００６１】
を計算する。そして、ステップ３０４において、当該ユーザ側が前の時刻（ｔ）において隣接ネットワーク（即ち、前記ユーザ側を覆っている他の異種無線アクセスネットワーク）にアクセスしたか否かを判断する。次のステップＳ３０５及びＳ３０６において、式（２２）に示すように懲罰確率を計算する。
【数３０】
2007300620.tif 000033
【００６２】
ユーザがアクセスネットワークを選択するときのネットワーク間の競争関係を考慮すると、本発明では懲罰確率を導入する。懲罰確率を計算するときには、ネットワーク間の競争係数αを考慮する。
【００６３】
ステップＳ３０４において、ユーザが前の時刻（ｔ）で隣接ネットワークにアクセスしたと判断したら、ステップＳ３０５に移行する。前記のように、相応するネットワーク間に対するバランス関係を考慮し、懲罰確率pp=αpを計算する。ステップＳ３０４において、ユーザが前の時刻（ｔ）で隣接ネットワークにアクセスしないと判断したら、フローはステップＳ３０６に移行し、懲罰確率pp=0を計算する。ステップＳ３０５及びＳ３０６の後、フローはステップＳ３０７に移行し、相応するネットワークの時刻t+1でのアクセス確率pt+1=pi-ppを計算する。
【００６４】
前記の式（１９）及び（２０）が与えるネットワークIIのネットワークＩに対する競争係数α12、及びネットワークＩのネットワークIIに対する競争係数α21に基づいて、ユーザがネットワークＩに対するアクセス確率を計算するときには、
【数３１】
2007300620.tif 000034
【００６５】
となり、ユーザがネットワークIIに対するアクセス確率を計算するときには、
【数３２】
2007300620.tif 000035
【００６６】
となる。但し、Pi、SSi及び
【数３３】
2007300620.tif 000036
【００６７】
は、前記に定義した意味と同じである。前記の式におけるαは、２種類の方法によって取得し得る。一つの方法は、ネットワーク側で計算して端末に周知する。他の方法は、ネットワークが使用している価格、信号強さ統計量、帯域幅情報を端末に周知し、端末で当該値の計算を担当する。
【００６８】
図４は、ネットワーク側アルゴリズム実行点状態の模式図を示す。本発明で、ネットワーク側は段階ごとに異なる機能を実行する。具体的に、ネットワーク側は、運営に際して初期配置段階、正常運行段階及び調整制御段階に区分けすることができる。まず、ステップＳ４０１において、異種無線アクセスネットワークは初期配置段階を実行し、ネットワークＩ及びネットワークIIは調整制御機能を実行する必要がある（図面５を参照して後述する）。調整制御を完成すると、ステップＳ４０２において、ネットワーク全体は正常運行段階に移行する。ネットワークＩ及びIIは、当該段階でモニタリング機能を実行する。ネットワークが、ネットワークの収益の下がり幅が予定の閾値を超えたことを検出する、即ち
【数３４】
2007300620.tif 000037
【００６９】
となれば、調整制御アルゴリズムを触発して調整制御段階に移行する。但し、
【数３５】
2007300620.tif 000038
【００７０】
は具体的な場合によって異なる値に設定し得る。ネットワークがステップＳ４０３において調整制御段階を行い、ネットワークＩ及びIIが調整制御アルゴリズムを実行することで、現在無線条件で対応できる最適価格ポリシーを取得する。調整制御を終了すると、ネットワークＩ及びネットワークIIは、正常運行段階に回復される。
【００７１】
図５は異種無線アクセスネットワークが調整制御プロセスを実行するフローチャートを示す。具体的には、ステップＳ５０１において、相応するネットワークが本ネットワーク及び隣接ネットワークの状態パラメータを収集する。そして、ステップＳ５０２において、業務量の推定を行う。各ネットワークは、自分の提供するネットワークパラメータ及び隣接ネットワークの状態に応じて、前記に与えられた式（１９）乃至（２１）及びネットワークにおけるパラメータに基づいて、下記の式（２３）に従ってネットワークにおける業務量を推定する。
【数３６】
2007300620.tif 000039
【００７２】
但し、Ｋはカバー範囲内の総計ユーザ数であり、Ｐiは業務量因子であり、単一ユーザのネットワークにおいて生産することができる業務量を表す。そして、ステップＳ５０３において、目標関数を確定する。式（２３）で取得された業務量に基づいて、下記の式（２４）を利用して、ネットワークの目標関数を計算して、本ネットワークの最適価格を確定する。
【数３７】
2007300620.tif 000040
【００７３】
本ネットワークの最適価格は、目標関数Oiが最大値に達する時に対応する価格であり、下記の式（２５）に示すようになる。
【数３８】
2007300620.tif 000041
【００７４】
式（２５）から分かるように、本ネットワークの最適価格の取得は、隣接ネットワークの価格ポリシーによって決定される。そこで、ステップＳ５０５において、ネットワーク間に対話調整制御した結果（当該ステップについては図６の対話価格プロセスを参照して説明する）、最終的に両ネットワークの目標関数の最大化を同時に満足する価格ポリシーを取得することができる。その後、ネットワークパラメータに対する調整制御アルゴリズムを終了する。当該ステップは、取得した価格ポリシーを対応する隣接無線ネットワークに伝送し、ネットワークでユーザに周知する。本発明の実施例によれば、パラメータを周知する方法は二つある。一つの方法は、ネットワークによって相応するパラメータを直接計算し、算出した競争係数（例えば、ネットワークアクセス価格、帯域幅、信号強さなどのパラメータ）を周知するものである。他の方法は、ネットワークで更新された価格パラメータ、信号強さ統計量及び帯域幅を周知し、端末は当該情報を受信した後、相応するネットワークの競争係数を計算するものである。
【００７５】
図６は、ネットワークにおいて反復アルゴリズムを実行することで最適価格を取得するフローチャートを示す。図６を参照すると、まず例として、図面におけるネットワークＩ側で調整制御しようとするネットワークを触発し、調整した価格を隣接ネットワーク（例えば、図面におけるネットワークII）に送信する。近傍のネットワークIIは、ネットワークＩが周知する価格パラメータを受信した後、前記の式（２５）
【数３９】
2007300620.tif 000042
【００７６】
に従って本ネットワークに対する最適化価格パラメータを計算し、算出した価格を本ネットワークの現在提供している最適化価格と比較する。算出した価格が現在の最適化価格と一致していなければ、ネットワークの価格パラメータを算出した最適化価格パラメータに更新し、この価格パラメータを調整制御を発動するネットワークＩに伝送する。ネットワークＩは、ネットワークIIでフィードバックした価格パラメータを受信した後、類似の操作を触発して最適の価格ポリシーを取得する。注意すべきことは、
【数４０】
2007300620.tif 000043
【００７７】
を採用して前後二回の価格が一致するか否かを判断することである。
【数４１】
2007300620.tif 000044
【００７８】
は、計算の精度によって異なる値を取ることができ、例えば０．０１又は０．００１である。ネットワークＩとIIの間のパラメータ対話プロセスは、両ネットワークの収益を増加できなくなるまで繰り返される。この時、ネットワーク間の価格対話を終了する。
【００７９】
図７は本発明実施例に係る異種無線アクセスネットワークにおいて分散型無線資源管理を実行するシステムの構成図である。本発明の実施をサポートするために、従来の無線アクセスネットワークと比べて、本発明の無線アクセスネットワークは、ネットワーク側アルゴリズムをサポートするエージェント装置７１が追加されている。ユーザデバイスには、ネットワーク選択装置７２が追加されている。実例として、ユーザデバイスは、携帯電話、携帯情報端末、及びノート型パソコンなどのような携帯通信デバイスであってもよい。
【００８０】
一例として、エージェント装置７１は、Ｈｒインタフェースを通じて既存の無線ネットワークに接続する。ここで、Ｈｒインタフェースは必要な情報、例えばネットワーク価格、提供可能な帯域幅、及び信号強さ統計量などを搭載しなければならない。一方、異なるエージェント装置同士は、Ｈａインタフェースを通じて接続する。Ｈａインタフェースは論理インタフェースであり、具体的に実現する場合に、例えばインターネットによって実現することができる。Ｈａインタフェースが搭載している情報は、ネットワーク価格、提供可能な帯域幅、及び信号強さ統計量を含む。図８は、エージェント装置に関する細部を模式的に示したものである。本発明の実現シナリオは、下記の四つ特徴を有していてもよい。
【００８１】
１）配置について、一つのエージェント装置は、管轄する無線アクセスネットワークの範囲を自分の容量に応じて配置することができ、例えば、一つのエージェント装置が一つのＲＮＳを管轄してもよく、複数のＲＮＳを管轄してもよい。
【００８２】
２）実現に際して、エージェント装置は一つの論理的実体であってもよいので、一つの独立した物理的実体であってもよく、他の物理的実体に集積してもよい。例えば、無線ネットワークコントローラ（ＲＮＣ）に内蔵することができる。
【００８３】
３）触発を制御する方法について、エージェント装置は、多種類の無線アクセスネットワークの重複カバーを有する領域の対応する無線ネットワークのみに作用する。
【００８４】
４）制御対象について、異なる領域でのユーザ分布及び業務分布には差異があるので、エージェント装置の制御はセルを単位として行うものである。ユーザ端末側には、ネットワーク選択装置７１によってユーザアクセスネットワークの選択アルゴリズムを実行する。ユーザ端末が相応するネットワークの周知する情報を受信した後、ネットワーク選択装置は、受信した情報を処理することで、相応するネットワークに対する選択確率を計算し、アクセス確率の大きいネットワークを選択してアクセスする。
【００８５】
なお、エージェント装置の機能は、ハードウェアによって実現することができるだけでなく、前記機能を実行するソフトウェアをネットワークコントローラのメモリにロードすることで、ネットワークコントローラによってネットワークにおける相応するデバイスを制御して実現することもできる。エージェント装置として機能するプログラムは、磁気ディスク、光ディスク、フラッシュメモリ、半導体メモリなどのような記録媒体に記憶されてもよく、記録媒体からネットワークコントローラにロードしてネットワーク側の操作を制御することで、前記の各機能を実現する。
【００８６】
図８は、エージェント装置７１の内部機能構成図を示す。エージェント装置は、多代理体系の一つの核心実体であり、本発明によってネットワーク側において相応するアルゴリズムを実行するために用いられる。エージェント装置の内部は三つの層と区分けされることができ、それぞれ感知層、反応層及び記憶層となる。感知層は、主に周りの環境の変化を感知し、価格、帯域幅及び信号強さを含む相関情報を収集し、収集した情報を反応層に送信して処理する必要があるかどうかを判断する。感知層は、無線感知ユニット８１と協力感知ユニット８２とを含む。無線感知ユニット８１は、Ｈｒインタフェースを通じて無線ネットワーク側の状態パラメータ情報を周期的（T1）に受信し、予定の周期T2（T2<T1）で定時的に当該情報を反応層における制御ユニットに送信して処理する。このような方式における時間細分性は、実際の状況に応じて具体的に設定すればよい。また、無線感知ユニットは、調整制御処理の後に更新された価格等のパラメータをＨｒインタフェースを通じて代理する無線ネットワークにフィードバックする。協力感知ユニット８２は、Ｈａインタフェースを通じて他のエージェント装置のネットワーク状態パラメータを収集し、本ネットワークのネットワーク状態パラメータをＨａインタフェースを通じて他のエージェント装置に伝送する。
【００８７】
また、反応層はエージェント装置の核心的な制御部分であり、異種無線アクセスネットワークの資源をマクロ調整制御する。図８において、制御ユニットは反応層の核心部分である。図８に示すように、制御ユニット８３は、ネットワークパラメータ処理ユニット８３１及びＬ−Ｖモデル検証ユニット８３２を含んでもよい。ネットワークパラメータ処理ユニット８３１は、異種無線アクセスネットワークの状況を分析し、ネットワーク間の競争係数を計算し、価格、帯域幅及び信号強さなどのネットワーク状態パラメータを調整して、本ネットワークの目標関数を最大化にする。なお、ネットワークパラメータ処理ユニット８３１は、隣接ネットワークのエージェント装置と合わせて、ネットワーク状態パラメータの交渉対話プロセスを完成し、２つのネットワークの目標関数をともに最大に達するようにする。また、制御ユニット８３は、交渉の後に更新されたネットワーク状態パラメータをネットワークパラメータ処理ユニット８３１を通じて上の記憶層に、及び下の感知層に伝送し、無線感知ユニットの閾値パラメータを設定する。Ｌ−Ｖモデル検証ユニット８３２は調整結果を検証することで、それがＬ−Ｖモデルに従うものであるかどうかを確定する。
【００８８】
また、記憶層はエージェント装置の知的体現である。類似の無線ネットワーク状態パラメータについて、エージェント装置はそのつど調整制御アルゴリズムをスタートして最適な価格を取得する必要はない。記憶ユニット８４は、これまでの調整制御結果を制御ユニット８３に直接伝送し、制御ユニット８３は既存の調整制御結果を利用して最適な価格パラメータを取得する。これによって、調整制御の速度を向上させることができる。
【００８９】
図９Ａ及び９Ｂは、従来技術での無線資源管理と本発明に係る無線資源管理との性能比較模式図である。ここで、図９ＡはネットワークＩの収益状況の比較模式図であり、図９ＢはネットワークIIの収益状況の比較模式図である。図９Ａ及び９Ｂに示すように、ネットワークＩが初期に提供していた帯域幅がネットワークIIより高くなり、両ネットワークの初期価格及び初期の信号強さは一致している。伝統的な方法によれば、１００秒において、ネットワークＩの信号強さが悪くなる。図９Ａ及び９Ｂから分かるように、本発明に係る方法を採用すると、先の１００秒において、両ネットワークとも伝統的なランダムアルゴリズム（ＲＳ）又は広帯域幅優先アルゴリズム（ＨＢＷ）より高いネットワーク収益を取得することができる。１００秒において、ネットワークＩの信号品質が悪くなり、ネットワークＩの競争能力が低減されることを招き、伝統的な調整制御アルゴリズムサポートのない場合には、ネットワークＩの収益が大きく低減するのに対して、本発明に係る方法を利用すると、価格を調整して両ネットワークの競争関係を更新することで、ネットワークＩの収益が最大限に維持される。これとともに、ネットワークIIは、本発明に係る方法を採用すると、より高いネットワーク収益を取得することができ、図９Ａ及び９Ｂに示すようになる。図９Ｃは、本発明に係るアルゴリズム、伝統的なランダムアルゴリズム、及び広帯域幅優先アルゴリズを使用した場合の発呼渋滞率を比較したものである。図９ｃから分かるように、本発明は従来の方法に比してユーザの発呼渋滞率を大きく低減させる。
【００９０】
図１０Ａ及び１０Ｂは、ユーザ数が正弦的に規則変化する場合における、本発明と伝統的な方法の収益上の比較模式図を示す。比較に際して、総計ユーザ数は
【数４２】
2007300620.tif 000045
【００９１】
で規則的に変化する。図１０Ａ及び１０Ｂに示すように、プロセス全体において、本発明に係る方法は、２つのネットワークの収益が常に伝統的方法によるネットワーク収益より高いことを保証することができる。
【００９２】
本発明は、生物界におけるＬ−Ｖ競争方程式を利用して、二つの競争ネットワークが平衡に達した後の業務量を分析し、推定される業務量をネットワーク収益と結合して、ネットワークに対して価格調整制御を行うことを基礎とする。このようなＬ−Ｖに基づく調整制御メカニズムは、前記のユーザアクセス選択アルゴリズムがネットワークの業務量成長がＬ−Ｖモデルに従うことが保証できることに基づくものである。
【００９３】
本発明は、ユーザ側のニーズを保証し、ユーザのアクセス渋滞率を低減することができるとともに、ネットワーク側のために新しい分布型管理メカニズムを提供してネットワークの収益を保証する。
【００９４】
ここまで、本発明について好ましい実施例を合わせて説明した。当業者であれば本発明の精神及び範囲から逸脱しない限り、様々な変更、交換及び追加を行ってもよいことが理解されるはずである。そこで、本発明の範囲は前記特定の実施例に限られるものと理解してはならず、添付した請求項の範囲によって限定されるものである。
【図面の簡単な説明】
【００９５】
【図１】図１（Ａ）及び１（Ｂ）は、それぞれ本発明に係る異種無線ネットワークの応用模式図を示す。
【図２】図２は本発明の実施例においてユーザ側で実行する選択アルゴリズムを説明するフローチャートである
【図３】図３は本発明の実施例によってユーザ側がネットワークにアクセスする確率を計算することを説明するフローチャートである。
【図４】図４は本発明の実施例に係るネットワーク側アルゴリズム実行点の状態を説明する模式図である。
【図５】図５は本発明の実施例に係るネットワーク側調整制御プロセスのフローチャートである。
【図６】図６は本発明の実施例によって最適価格を取得することを説明するフローチャートである。
【図７】図７は本発明の実施例に係る無線資源管理システムの配置ブロック図である。
【図８】図８は本発明の実施例に係るネットワーク側アルゴリズム実行点の機能区分けを説明する模式図である。
【図９】図９（Ａ）及び９（Ｂ）は伝統的な方案と本発明方案とのネットワーク収益の比較模式図である。図９（Ｃ）は伝統的な方法と本発明の方法との発呼損失率の比較模式図である。
【図１０】図１０（Ａ）及び１０（Ｂ）は伝統的な方法と本発明の方法との、ユーザ数が正弦的に規律変化する場合の収益比較模式図を示す。
【符号の説明】
【００９６】
７１…エージェント装置、７２…ネットワーク選択装置、８１…無線感知ユニット、８２…協力感知ユニット、８３…制御ユニット、８４…記憶ユニット、８３１…ネットワークパラメータ処理ユニット、８３２…Ｖモデル検証ユニット
【図１】
2007300620.tif 000053
【図２】
2007300620.tif 000054
【図３】
2007300620.tif 000055
【図４】
2007300620.tif 000056
【図５】
2007300620.tif 000057
【図６】
2007300620.tif 000058
【図７】
2007300620.tif 000059
【図８】
2007300620.tif 000060
【図９】
2007300620.tif 000061
【図１０】
2007300620.tif 000062