(57)【要約】【課題】  雑音が多く、電波の干渉の影響が大きい環境であっても、高感度かつ高精度にチャネルの遷移率と占有率を測定できる無線通信利用状況測定方法を提供することを目的とする。【解決手段】  チャネルの利用状況の推定において、平均的な利用状況を示す占有率、チャネル利用の継続時間及び切り替える確率を示す遷移率、既存システムが発した信号の平均電力、自局の雑音電力を一度に推定することで、雑音の影響が大きい環境であっても、チャネルの占有率と遷移率推定の精度を確保する。無線通信のアプリケーションを利用する各端末は、本発明に係る測定方法を用いて測定を行った後、自己のアプリケーションが要求するQoSを満たすチャネルを選択して、通信を確立することができる。【選択図】  図２
2016136714.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の単位時間ごとに受信信号の電力を積算してエネルギー値を得るエネルギー検出ステップと、
前記エネルギー値を用いて、情報信号の信号電力の平均と分散、雑音電力の平均と分散とを取得するゆらぎ推定ステップと、
前記受信信号が、通信信号と雑音のいずれの状態であるかを、前記ゆらぎ推定ステップで取得した情報信号電力の平均と分散、雑音電力の平均と分散と、確率モデルを用いて決定し、あわせてその尤度を決定する尤度決定ステップと、
処理対象とする更新対象受信信号に対して、その前後の単位時間で受信された前後の受信信号の状態と、更新対象受信信号およびその前後の単位時間で受信された前後の受信信号を除いた受信信号の状態遷移率に基づいて、尤度を更新する尤度更新ステップと、
前記尤度更新ステップで更新された受信信号の状態の状態遷移パターンを数えて、前記受信信号の状態遷移率、および占有率を決定する占有率決定ステップと、
を備えることを特徴とする、無線通信利用状況測定方法。
【請求項２】
前記尤度更新ステップで更新対象とする受信信号は、前記受信信号のうち、尤度が最も0.5に近い信号であることを特徴とする、請求項１記載の無線通信利用状況測定方法。
【請求項３】
前記尤度更新ステップは、2回以上繰り返されることを特徴とする、請求項１または２記載の無線通信利用状況測定方法。
【請求項４】
前記占有率決定ステップで決定された占有率を入力値として、再度ゆらぎ推定ステップを行う帰還ステップと、をさらに備えることを特徴とする、請求項１から３のいずれか１項記載の無線通信利用状況測定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、無線通信利用状況測定方法に関する。具体的には、無線端末が通信を行う際に、各チャネルの利用状況を高精度に測定、分析する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、無線通信システムのモジュール化が進み、さまざまな機器に安価に無線機能が得られるようになった。その結果、機器や環境に関する状態情報を無線で集約することで、新たな傾向の発見や機器制御に応用することが可能となり、これらのコンセプトは、Machine to Machin Communication (M2M)、 Internet of Things (IoT)、 Big Data、Smart Grid という名称で、新たなビジネスモデルとして展開されている。
【０００３】
これらの無線通信応用においては、多種多様なサービスやアプリケーションでの利用が予定されており、夫々に異なる通信条件（遅延時間、伝送速度（スループット）、通信品質など）が要求される。これらを無線通信における要求品質(QoS)と呼び、QoSを満たす無線通信環境を提供することは、無線通信を利用したビジネスを展開する上で必要不可欠となっている。
【０００４】
また、無線通信では、新たなアプリケーション参入のため、無線通信資源である周波数帯域を、多数の無線機と共有することが必須となる。これらは、全周波数帯域を狭い帯域（チャネル）に分割し、時間と周波数の二次元でチャネルを共有する方式により実現され、すでにWi-Fi（登録商標）やBluetooth（登録商標）などのISM-BANDと呼ばれる周波数帯域で採用されている。
【０００５】
さらに、分割された各チャネルについて、各端末が、使用するチャネルやタイミングを自己の基準で選択する、自律分散無線システムの形態は、今後新たに無線通信システムを使用するアプリケーションの参入を容易にするものとして期待されている。
【０００６】
自律分散無線システムにおいて各端末がチャネルを選択する際、要求するQoSを満足するチャネルを発見するため、事前にチャネルを観測し、平均的な他システムの利用状況を観測して、自局が利用できる機会を予測する方法が提案されている（特許文献１）。
【０００７】
また、アプリケーション別に利用状況が変化するチャネルの利用状況は、一般にマルコフモデルという、チャネルの状態遷移確率に着目した確率モデルが適用される。マルコフモデルでは、チャネル運用の有無が切り替わる確率や継続して利用する確率などをまとめて遷移率として評価する。マルコフモデルに基づきチャネルの利用状況を予測することで、要求するQoSを満足するかどうかの判断が可能になることが報告されている（非特許文献１）。ここで、マルコフモデルの概念図を図１に示す。図中、P00、P10、P01、P11はチャネルの利用状況を示す遷移確率である。１（利用中）はチャネルが利用されている状態、２（未使用）はチャネルが利用されていない状態を表している。P00は０（未使用）状態が継続する確率、P10は１（利用中）から０（未使用）へ遷移する確率、P01は０（未使用）から１（利用中）へ遷移する確率、P11は１（利用中）状態が継続する確率を意味する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０１３−１８３３１６号公報
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】Tomoaki Ohtsuki, et al.,``Optimal Channel-Sensing Scheme for Cognitive Radio Systems Based on Fuzzy Q-Learning," Trans.of IEICE, EB, pp. 283-294, Feb. 2014
【非特許文献２】高橋 賢、``差分帯域幅法を用いたコグニティブ無線の信号検出特性,’’ 電子情報通信学会 信学技報 vol. 109, no. 436, CS2009-111, pp. 221-226, 2010年3月
【非特許文献３】Z-N. Wu, Coding and iterative detection for magnetic recording  channels. Kluwer Academic, January 2000.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
通常、チャネルの利用状況はアプリケーションによって異なり、例えば、データのダウンロードなどでは、長時間連続してチャネルを利用する一方で、ストリーミングなどのアプリケーションが利用した場合には、短時間でのチャネルの利用が繰り替えされる傾向にある。この点、特許文献１の方法では、平均的なチャネルの利用機会を予測することはできるものの、利用するまでの待ち時間や、継続的にチャネルを利用できる時間などを測定することができず、特に遅延に対する高い要求条件のあるアプリケーションでは、不十分であった。
【００１１】
また、チャネルの遷移率や占有率の測定には、既存システムが発射した電波を検出し、信号の有無を判断する方式（キャリアセンス）が用いられるところ、この方式では、測定環境の雑音等によっては、電波伝搬中の干渉（マルチパスフェージング）による受信レベルの変動が起こる。雑音電力の推定を行うためには、既存システムが隣接チャネル干渉を回避するために使用しないガードバンドを用いる方法（非特許文献２）があるが、この方法が適用できるのは、ガードバンドが存在するシステムに限定されてしまう。
【００１２】
本発明は、上記課題の解決のためなされたものであり、電波の干渉が起こりうるような環境であっても、高感度かつ高精度にチャネルの遷移率と占有率を測定できる無線通信利用状況測定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】
【００１３】
即ち、本発明は、（１）所定の単位時間ごとに受信信号の電力を積算してエネルギー値を得るエネルギー検出ステップと、前記エネルギー値を用いて、情報信号の信号電力の平均と分散、雑音電力の平均と分散とを取得するゆらぎ推定ステップと、前記受信信号が、通信信号と雑音のいずれの状態であるかを、前記ゆらぎ推定ステップで取得した情報信号電力の平均と分散、雑音電力の平均と分散と、確率モデルを用いて決定し、あわせてその尤度を決定する尤度決定ステップと、処理対象とする更新対象受信信号に対して、その前後の単位時間で受信された前後の受信信号の状態と、更新対象受信信号およびその前後の単位時間で受信された前後の受信信号を除いた受信信号の状態遷移率に基づいて、尤度を更新する尤度更新ステップと、前記尤度更新ステップで更新された受信信号の状態の状態遷移パターンを数えて、前記受信信号の状態遷移率、および占有率を決定する占有率決定ステップと、を備えることを特徴とする、無線通信利用状況測定方法である。
【００１４】
また、別の本発明は、（２）前記尤度更新ステップで更新対象とする受信信号は、前記受信信号のうち、尤度が最も0.5に近い信号であることを特徴とする、請求項１記載の無線通信利用状況測定方法である。
【００１５】
また、別の本発明は、（３）前記尤度更新ステップは、2回以上繰り返されることを特徴とする、請求項１または２記載の無線通信利用状況測定方法である。
【００１６】
また、別の本発明は、（４）前記占有率決定ステップで決定された占有率を入力値として、再度ゆらぎ推定ステップを行う帰還ステップと、をさらに備えることを特徴とする、請求項１から３のいずれか１項記載の無線通信利用状況測定方法である。
【００１７】
本発明に係る無線通信利用状況測定方法は、チャネルの利用状況の推定において、平均的な利用状況を示す占有率、チャネル利用の継続時間及び切り替える確率を示す遷移率、既存システムが発した信号の平均電力、自局の雑音電力を一度に推定することで、雑音の影響が大きい環境であっても、チャネルの占有率と遷移率推定の精度を確保する技術である。無線通信のアプリケーションを利用する各端末は、本発明に係る測定方法を用いて測定を行った後、自己のアプリケーションが要求するQoSを満たすチャネルを選択して、通信要求を発信することができる。
【００１８】
本発明に係る無線通信利用状況測定方法の実施は、プログラムが記録された、または他の記録媒体からプログラムを読み取ったコンピュータシステムによって行うことができる。ここでいうコンピュータシステムには、携帯電話、パーソナルコンピュータまたはその周辺機器等のハードウェアを含む。また、本願における図２および図３は概念図であり、図示した各物理的構成や処理ステップはハードウェア、ソフトウェアならびにそれらの組み合わせにより構成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】マルコフモデルの概念図である。
【図２】本発明の処理の流れを示すフロー図である。
【図３】本発明が対象とするシステム環境の概念図である。
【図４】ヒストグラム解析の例である。
【図５】確率が0.5付近にある場合についてのイメージである。
【図６】尤度更新ステップの手順である。
【図７】本発明についてシミュレーション結果のグラフである。
【図８】P11の平均二乗誤差のグラフである。
【図９】P00の平均二乗誤差のグラフである。
【図１０】占有率P1の平均二乗誤差のグラフである。
【図１１】本実施例における推定の正答率のグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下に、本発明に係る無線通信利用状況測定方法を実施するための形態について説明する。
【００２１】
本発明に係る測定方法の処理の流れを図２に示す。本発明は大きく５つの処理によって構成される。最初の処理（１０）では、エネルギーを検出する。２番目の処理（２０）では、検出したエネルギー及び雑音の揺らぎを推定する。具体的には、情報信号電力の平均と分散、雑音電力の平均と分散を推定する。３番目の処理（３０）は、エネルギーの信頼度（尤度）を評価する。４番目の処理（４０）及び（５０）は、前の処理によって得られた信頼度評価値（尤度評価）を、外部情報を集約して更新する。最後の処理（６０）は、占有率、遷移率を推定する。
【００２２】
本発明が対象とするシステム環境の概念図を図３に示す。図に記載のシステム環境では、既存のシステムが1つ存在し、そのシステムが自己の判断で情報信号を発する。また、システム環境には、既存システムのチャネルの利用の有無を検出するセンサが存在し、センサはアンテナより既存システムの信号を引き込み、チャネルの利用状況を観測する。
【００２３】
＜エネルギーを検出するステップ＞
エネルギー検出ステップ（１０）では、図３に示すように、アンテナより検出したアナログ信号である受信信号を一定間隔で標本して、その電圧サンプルを２乗演算により電力サンプルを得る。その後、一定数のサンプルを和算し、エネルギーサンプルを得る。本明細書中では、エネルギーサンプルの時系列の並びをエネルギー系列と呼ぶ。雑音は、一般に平均0分散sn2のガウス過程に従い、これはN(0, sn2)で示すことができる。情報源から発せられる情報を変調した場合、情報を不規則過程とすることで変調信号はN(0, ss2)に従うガウス過程となる。ここで、ss2は信号の平均電力である。
【００２４】
アンテナで検出される受信信号は、既存システムがチャネルを利用している場合には情報信号と雑音が加算された通信信号であり、既存システムがチャネルを利用していない場合には雑音のみとなる。ここで雑音とは、主として受信機回路内で発生する不規則な信号を指しており、既存システムが観測対象チャネルを利用して情報信号を発信していないにもかかわらず検出される信号を意味する。したがって、雑音は情報信号に比べて無視できるくらい小さい場合も含む。
【００２５】
センサが信号を検出した場合、既存システムがチャネルを利用している場合には、キャリアセンスにより得られるエネルギー値は、情報信号と雑音が加算された通信信号から得られたエネルギーサンプルとなる。一方、既存システムがチャネルを利用していない場合には、雑音のみのエネルギー値となる。エネルギー検出ステップによる処理の結果、雑音のエネルギー値はN(Ks2n, Ks4n)でモデル化できる。ここで、Kは電力サンプルを和算する際のサンプル数を示す。また、情報信号と雑音が加算された通信信号のエネルギーサンプルはN(K(s2s+s2n), K(s2s+s2n)2)となる。
【００２６】
＜信号のゆらぎを推定するステップ＞
エネルギー検出ステップにより得られたエネルギー系列は、既存システムのチャネルの利用が特定されていないため、各エネルギーが雑音のエネルギーサンプルの確率過程か雑音と情報信号を足し合わせた通信信号のエネルギーサンプルの確率過程のどちらになるかは特定できていない。よって、エネルギーサンプル系列は、異なる2つの確率過程が混在するエネルギーサンプルの集合と考えられる。このような複数の確率過程が混在するエネルギーサンプル集合から、信号のゆらぎ検出ステップ（２０）では、雑音電力の平均値、分散値、通信信号の信号電力の平均値、分散値を次の手順で推定する。
【００２７】
＜信号のゆらぎの推定方法＞
（１）  エネルギー系列を有限の時間に限定する。ここで、有限の時間内に存在するエネルギーサンプルの数をMとする。
（２）  エネルギー系列の最小値から最大値の範囲をL等分割し、各分割点の値からなる離散系列をy’とする。
（３）  エネルギー系列をヒストグラム解析する。ヒストグラム解析の例を図４に示す。ヒストグラムが探索するエネルギー範囲はy’とする。解析後各頻度数を総数で正規化することで、各エネルギーの発生確率を算出する。発生確率の系列をp1とする。ここでp1は横ベクトルとする。
（４）  s2sとs2nはエネルギー系列の最大値から最小値の範囲をL等分割した値で設定する。つまり、分割間隔をDyとすると、情報信号の平均電力s2s、及び雑音の平均電力s2nは次式の通りとなる。
【数１】
2016136714.tif 000003
ここで、k, lはそれぞれ0からL-1までの整数値、yminは観測エネルギー値の最小値である。
（５）  k = 0, l = 0として得られる、s2sとs2nから合成確率密度関数γ1N(Ks2n, Ks4n)＋γ2N(K(s2s+s2n), K(s2s+s2n)2)を決定し、離散系列としてy’を代入する。ここで、γ1とγ2は既存システムの信号が存在しない確率と存在する確率（既存システムの信号が存在する確率は占有率に等しい）にそれぞれ相当し、γ2 = 1-γ1である。γ1 、γ2は、初期値としてそれぞれ0.5が与えられており、後のステップで占有率が得られた際に、当該占有率の値に更新することができる。更新後の値を使用して再度処理を行うことで、より精度の高い測定を行うことが可能となる。これにより得られる確率密度から量子化間隔Dyを乗算することで、離散系列y’の各要素別の発生確率を算出する。このときの発生確率をp2とする。ここでp2は横ベクトルとする。
（６）  確率の2乗誤差DPを、次式のように計算する。
【数２】
2016136714.tif 000004
ここで、(・)’は転置を示す演算子である。
（７）  k, l の取りうるすべての値においてDPを算出し、DPが最も小さくなるときのk, lの値を推定値s2n、s2sとする。
【００２８】
＜尤度の評価ステップ＞
信号のゆらぎを推定する処理の結果、エネルギー系列と推定された情報信号電力の平均値と雑音電力の平均値が得られる。次のステップ（３０）では、各サンプルが2つの確率過程のいずれかに従うことを利用して、通信信号と雑音である可能性を示す尤度を次のように算出する。まず、第n番目(n = 0, 1, …, M-1)のエネルギーサンプルが雑音と情報信号が加算された通信信号の確率過程に従うと仮定したときの確率密度関数（N(K(s2s+s2n), K(s2s+s2n)2)）に対して、雑音の確率過程に従うと仮定したときの確率密度関数(N(Ks2n, Ks4n))の比率を算出して、自然対数を底とする対数関数を適用する。その結果、n番目のサンプルにおける対数尤度関数lnは次式の通りに与えられる。
【数３】
2016136714.tif 000005
これより、n番目のエネルギーサンプルが情報信号と雑音が加算された通信信号の確率過程に従う確率qnは次の数４または数５で与えられる。
【数４】
2016136714.tif 000006
【数５】
2016136714.tif 000007
ここで数５は、論文に基づいて求められた式であって、尤度評価が正確な場合に有効に確率を求めることができる（非特許文献３）。確率qnを求める際に数４を使用した場合、数５を使用して求めた場合と比較して、確率の絶対値は低くなる。ただし、数４と数５では、判定結果の傾向は類似する。
【００２９】
＜尤度を更新するステップ＞
尤度を評価する処理の結果、各エネルギーのサンプルが情報信号と雑音が加算された通信信号である確率が得られる（ステップ（４０））。図５はエネルギーサンプルに対し通信信号である確率、雑音の確率の関係を示すグラフである。
図５によれば、検出されたエネルギー値がある値よりも大きい場合には情報信号と雑音が加算された通信信号である確率が高く、逆にある値よりも小さい場合には雑音のみである確率が高いと評価できる。そのため、検出されたエネルギー値によっては、通信信号なのか雑音なのか曖昧なエネルギーサンプルが検出される場合がある。このような、エネルギーサンプルをアクセスの有無の判定に用いた場合、誤警報及び誤検出となる確率が高い。
そこで、次に尤度評価の更新ステップ（５０）として、情報信号と雑音が加算された通信信号と判断する確率を更新し、より確証度を高める処理をする。尤度更新ステップの手順を図６に示す。
【００３０】
（１）  情報信号と雑音が加算された通信信号である確率qn (n = 0, 1, …, M-1)のM点すべてのエネルギーサンプルから、最も0.5の値に近いものを1つ選択し、このエネルギーサンプルを最低尤度サンプルとする。もし、該当するサンプルが複数存在する場合には、たとえば、最も古い時間サンプルを選択する。ここで、最低尤度のサンプルの時刻をk（k  = 0, 1, … M-1）とする。
【００３１】
（２）  最低尤度サンプルを除いて、各エネルギーサンプルの確率qnに対して、閾値0.5を上回る場合には、情報信号と雑音が加算された通信信号のエネルギーサンプルとして1のラベルを付ける。もし、閾値を下回る場合には、雑音のエネルギーサンプルとして0のラベルを付ける。
【００３２】
（３）  各エネルギー値のラベルの遷移パターン（4通り、1から0、0から1、1から1、0から0）の発生数を数える。ここで各遷移の頻度数をそれぞれ, u10, u01, u11, u00とする。そのとき、最低尤度サンプルの前後の遷移パターンは数に含めない。
【００３３】
（４）  最低尤度サンプルにおいて、情報信号と雑音が加算された通信信号のエネルギーサンプルが得られる確率r’kを次のように更新する。
【数６】
2016136714.tif 000008
ただし、k = 0のときは {(qk-1P11) + ((1-qk-1)P01) }=1とする。反対にk = M-1のときは{(qk+1P11) + ((1-qk+1)P10) }=1とする。
【００３４】
（５）  次に、雑音のエネルギーサンプルが与えられる確率t’kを次式で算出する。
【数７】
2016136714.tif 000009
ただし、k = 0のときは {(qk-1p10) + ((1-qk-1)p00) }=1とする。反対にk = M-1のときは、{(qk+1p01) + ((1-qk+1)p00) }=1とする。
【００３５】
（６）  正規化処理により、情報信号と雑音が加算された通信信号のエネルギーサンプルが得られる確率q’kは次式で与えられる。
【数８】
2016136714.tif 000010
数８で得られた結果から、qk=q’kとして、通信信号のエネルギーサンプルが得られる確率を更新する。この更新処理は、マルコフモデルに従う無線システムにおいては、隣接する状態に依存性があり、依存性から得られる尤度情報を集約することで、尤度の更新が可能になる。
【００３６】
（７）  1から6のステップを繰り返し、エネルギー系列のすべての受信信号の確率qnが0.5より一定距離以上離れた場合、あるいは一定回数以上の繰り返しを終えたときに処理を終了する。
【００３７】
＜遷移率、占有率の測定ステップ＞
遷移率、占有率の測定ステップ（６０）では、各エネルギーサンプル値から算出される情報信号と雑音を加算した通信信号である確率qnが0.5以上を上回るとき1と判定し、0.5を下回るときを0と判定するようにして、数９を用いて遷移率を推定する。1の頻度数及び0の頻度数を算出し、P1=1の頻度数/（1の頻度数＋0の頻度数）を計算することで、占有率を求める。
【数９】
2016136714.tif 000011
【００３８】
＜帰還ステップ＞
遷移率、占有率の測定ステップの処理により占有率P1が得られた結果、これをγ1=1-P1 , γ2=P1として適用し、ゆらぎの推定処理をやり直すことができる。これによりさらなる占有率測定改善が見込める場合には、適用することができる。
【実施例１】
【００３９】
本発明に係る測定方法の有効性を示すため、計算機シミュレーションによる数値評価を実施した。エネルギー検出ステップにおける積分器の蓄積サンプル数K＝30とし、ゆらぎ推定ステップにおける、探索のための区分数はL=100とした。また、エネルギーサンプルの系列数M=2000とした。既存システムのアクセスモデルは図１に示すマルコフモデルに従うとし、P11=0.8及びP00=0.7とした際の遷移率（P11, P00）の測定精度の特性を推定した。なお、本実施例では、図２の処理手順における（６０）から（２０）に測定占有率を帰還せず、（２０）における係数γ1＝γ2=0.5の一定とした。
【００４０】
ここで、MSEはMean Square Error の略であり、次式で与えられる。
【数１０】
2016136714.tif 000012
式中、aは00, 11あるいは占有率の場合には1を示す識別子である。また、 Pa(─)は推定値を示し、Paは真の推定値を示す。よって、MSEの値が低いほど、良好な測定精度を達成していることを示している。
【００４１】
図７の(a)、(b)、(c)にそれぞれ、p00, p11, p1の測定精度を示す。図では、従来法として、尤度更新を行う前までの処理を適用し、各シンボルの受信信号の確率qnから0.5を閾値として判定して、遷移率及び占有率を測定した場合の結果を○で示している。また、本発明に係る測定結果を、●で示している。図より、本発明に係る測定方法を用いることで、信号電力対雑音電力比（SNR）が約1dB低い環境においても5%MSEを達成していることがわかる。
【実施例２】
【００４２】
本発明において、n番目のエネルギーサンプルが、情報信号と雑音が加算された通信信号の確率過程に従う確率qnを、数５を用いて求めた場合の、計算機シミュレーションによる数値評価を実施した。エネルギー検出ステップにおける積分器の蓄積サンプル数K＝2000とし、ゆらぎ推定ステップにおける、探索のための区分数はL=100とした。また、エネルギーサンプルの系列数M=30とした。既存システムのアクセスモデルは図１に示すマルコフモデルに従うとし、（P11, P00）=(0.8，0.7)、及び（P11, P00）=(0.7，0.6)の2通りを想定して、遷移率および占有率の推定を行った。
【００４３】
図８から図１１は、本実施例における尤度評価において、閾値Tを変えてSNRに対するP11、P00、P1の各平均二乗誤差および正答率を示す。図８および図９より、P11, およびP00の測定誤差は、設定値P11=0.8、P11=0.6にかかわらず尤度更新処理前と比較して、特性改善がなされていることが確認できる。図１０より，P11=0.8の場合においてはP1の推定精度の改善効果が認められた．また，P11=0.6においてもP1の推定精度の劣化は生じているが，MSE=0.05以下を達成しており，劣化量はわずかであるといえる．
【００４４】
図８、図９、図１０に示される、遷移率p00, p11, および占有率p1において、尤度更新ステップの有無による測定誤差を比較した。図中、Cとしてプロットされているデータが、尤度更新ステップ無しの場合を示しており、T=0.01からT=0.03がそれぞれ閾値を0.01から0.03として尤度更新を行った場合を示している。図より、尤度更新ステップを行うことで、SNRの低い環境下でも、低いMSEを達成していることがわかる。
【産業上の利用可能性】
【００４５】
上記に示したように、本発明に係る測定方法は、無線通信の利用状況を、各サンプルのエネルギーで判定するのではなく、周辺サンプルからの尤度情報を収集することで、無線通信において生じる電力の揺らぎを解消し、高精度な判定を実現した。その結果、占有率、遷移率ともに、より低い信号電力においても、高い精度、感度での測定を達成している。
本発明により、アプリケーションが必要とするQoSを満たすチャネルを推定し、効率的に通信を行うシステムを実現することができると考えられる。
【符号の説明】
【００４６】
１０  エネルギー検出ステップ
２０  ゆらぎ推定ステップ
３０  尤度決定ステップ
４０  遷移率仮決定ステップ
５０  尤度更新ステップ
６０  占有率決定ステップ
【図１】
2016136714.tif 000013
【図２】
2016136714.tif 000014
【図３】
2016136714.tif 000015
【図４】
2016136714.tif 000016
【図５】
2016136714.tif 000017
【図６】
2016136714.tif 000018
【図７】
2016136714.tif 000019
【図８】
2016136714.tif 000020
【図９】
2016136714.tif 000021
【図１０】
2016136714.tif 000022
【図１１】
2016136714.tif 000023