(57)【要約】【課題】無線ネットワーク環境において，不必要なハンドオーバを回数を最小限に抑え，またアクセスポイントの負荷バランスを保つことが可能となる技術を提供する。【解決手段】ＡＰ選択処理装置１００において，利用可能ＲＡＮ／ＡＰ情報生成部１０１は，取得されたＲＡＮやＡＰの情報をもとに，無線端末で利用可能なＲＡＮ／ＡＰの情報である利用可能ＲＡＮ／ＡＰ情報を生成する。端末情報取得部１０３は，無線端末の位置情報，移動方向情報，移動速度情報などの端末情報を取得する。予測ドウェル時間算出部１０４は，利用可能ＲＡＮ／ＡＰ情報と端末情報とをもとに，利用可能な各ＡＰに対応する無線端末の予測ドウェル時間を算出する。ＡＰ選択部１０６は，少なくとも算出された予測ドウェル時間を用いたロジックを含むアルゴリズムにより，利用可能なＡＰの中からＡＰを選択する。【選択図】図２
2009206621.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
無線ネットワーク端末で接続可能なアクセスポイントの情報を取得する手段と，
少なくとも前記無線ネットワーク端末の位置情報，移動方向情報または移動速度情報のいずれかを含む端末情報を取得する手段と，
前記アクセスポイントの情報と前記端末情報とに基づいて，前記無線ネットワーク端末が接続可能なアクセスポイントごとに，前記アクセスポイントのカバー範囲内に前記無線ネットワーク端末が滞在する時間の予測値である予測滞在時間を算出する手段と，
前記予測滞在時間が小さいアクセスポイントよりも前記予測滞在時間が大きいアクセスポイントが優先的に選択されるロジックを含むアクセスポイント選択アルゴリズムによって，１または複数のアクセスポイントを選択する手段とを備える
ことを特徴とするアクセスポイント選択処理装置。
【請求項２】
前記アクセスポイントの情報は，前記アクセスポイントのスループットに関する情報を含み，
前記アクセスポイント選択アルゴリズムは，前記スループットが小さいアクセスポイントよりも前記スループットが大きいアクセスポイントが優先的に選択されるロジックを含む
ことを特徴とする請求項１に記載のアクセスポイント選択処理装置。
【請求項３】
前記アクセスポイントの情報は，前記アクセスポイントの接続端末数の情報を含み，
前記アクセスポイント選択アルゴリズムは，前記接続端末数が大きいアクセスポイントよりも前記接続端末数が小さいアクセスポイントが優先的に選択されるロジックを含む
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載のアクセスポイント選択処理装置。
【請求項４】
前記アクセスポイントの情報は，前記アクセスポイントの使用率の情報を含み，
前記アクセスポイント選択アルゴリズムは，前記使用率が大きいアクセスポイントよりも前記使用率が小さいアクセスポイントが優先的に選択されるロジックを含む
ことを特徴とする請求項１から請求項３までのいずれかに記載のアクセスポイント選択処理装置。
【請求項５】
少なくとも予測滞在時間の閾値，アクセスポイントのスループットの閾値，または残余スループットの閾値のいずれかを含むアクセスポイント選択条件を保持する手段を備え，
前記アクセスポイント選択アルゴリズムは，前記予測滞在時間が前記予測滞在時間の閾値より小さいアクセスポイントを選択候補から除外するあるいは非優先的に選択するロジック，前記アクセスポイントの情報に含まれる前記アクセスポイントのスループットが前記スループットの閾値よりも小さいアクセスポイントを選択候補から除外するあるいは非優先的に選択するロジック，または前記アクセスポイントの情報に含まれる前記アクセスポイントの残余スループットが前記残余スループットの閾値よりも小さいアクセスポイントを選択候補から除外するあるいは非優先的に選択するロジックのいずれかを含む
ことを特徴とする請求項１に記載のアクセスポイント選択処理装置。
【請求項６】
少なくとも予測滞在時間の閾値を含むアクセスポイント選択条件を保持する手段を備え，
前記アクセスポイント選択アルゴリズムは，前記予測滞在時間が前記予測滞在時間の閾値より小さいアクセスポイントを選択候補から除外するあるいは非優先的に選択するロジックを含み，
前記予測滞在時間の閾値は，カバー範囲の広さを含む各アクセスポイントの情報を管理するネットワーク管理装置により，よりカバー範囲が広いアクセスポイントの方に無線ネットワーク端末の接続を促す場合には値が大きくなるように制御されており，よりカバー範囲が狭いアクセスポイントの方に無線ネットワーク端末の接続を促す場合には値が小さくなるように制御されている
ことを特徴とする請求項１に記載のアクセスポイント選択処理装置。
【請求項７】
アクセスポイントの情報を取得する手段と，端末情報を取得する手段と，予測滞在時間を算出する手段と，アクセスポイントを選択する手段とを備えたアクセスポイント選択処理システムによるアクセスポイント選択方法であって，
無線ネットワーク端末で接続可能なアクセスポイントの情報を取得する過程と，
少なくとも前記無線ネットワーク端末の位置情報，移動方向情報または移動速度情報のいずれかを含む前記端末情報を取得する過程と，
前記アクセスポイントの情報と前記端末情報とに基づいて，前記無線ネットワーク端末が接続可能なアクセスポイントごとに，前記アクセスポイントのカバー範囲内に前記無線ネットワーク端末が滞在する時間の予測値である前記予測滞在時間を算出する過程と，
前記予測滞在時間が小さいアクセスポイントよりも前記予測滞在時間が大きいアクセスポイントが優先的に選択されるロジックを含むアクセスポイント選択アルゴリズムによって，１または複数のアクセスポイントを選択する過程とを有する
ことを特徴とするアクセスポイント選択方法。
【請求項８】
コンピュータを，
無線ネットワーク端末で接続可能なアクセスポイントの情報を取得する手段と，
少なくとも前記無線ネットワーク端末の位置情報，移動方向情報または移動速度情報のいずれかを含む端末情報を取得する手段と，
前記アクセスポイントの情報と前記端末情報とに基づいて，前記無線ネットワーク端末が接続可能なアクセスポイントごとに，前記アクセスポイントのカバー範囲内に前記無線ネットワーク端末が滞在する時間の予測値である予測滞在時間を算出する手段と，
前記予測滞在時間が小さいアクセスポイントよりも前記予測滞在時間が大きいアクセスポイントが優先的に選択されるロジックを含むアクセスポイント選択アルゴリズムによって，１または複数のアクセスポイントを選択する手段として
機能させるためのアクセスポイント選択処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は，無線ネットワーク環境において，ユーザ端末が接続するアクセスポイントを選択する技術に関するものであり，特に，ユーザ端末が利用可能な各アクセスポイントのカバー範囲内に滞在する時間を予測し，予測された滞在時間に基づいてユーザ端末が接続するアクセスポイントを選択するアクセスポイント選択処理装置，アクセスポイント選択方法およびアクセスポイント選択処理プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来，移動通信ネットワーク環境などの無線ネットワーク環境におけるユーザが要望する利用形態は，ほとんど携帯電話端末による音声通話に限られていた。そのため，無線ネットワーク環境としては，１つの無線システムですべてのユーザの要望に応えようとするネットワーク，すなわちホモジーニアスなネットワークのみが考えられていた。
【０００３】
近年，携帯電話端末にブラウザが搭載されたり，ノートパソコンなどに無線ＬＡＮが搭載されるなど，無線ネットワーク環境が多様化するに至って，ユーザが要望する利用形態も多様化してきたため，従来のホモジーニアスなネットワークのみで対応することは，難しくなってきている。
【０００４】
このような問題に対応するために，無線ネットワーク環境として，複数の無線システムで多様なユーザの要望に応えようとするネットワーク，すなわちヘテロジーニアスなネットワークが提案されている。ヘテロジーニアスな無線ネットワーク環境では，ユーザ端末で利用可能なあらゆるネットワークがハンドオーバの候補となる。ヘテロジーニアスな無線ネットワーク環境としては，例えばコグニティブ無線クラウド（ＣＷＣ：Cognitive Wireless Clouds ）などが提案されている（例えば，非特許文献１，非特許文献２，非特許文献３参照）。
【０００５】
なお，無線ネットワーク環境においてアクセスポイントを選択する技術が記載された先行技術文献としては，例えば特許文献１などがある。特許文献１には，アクセスポイントとの通信スループットの予測値を算出し，算出された通信スループットにより複数のアクセスポイントの中から最も通信効率が良いと予測されるアクセスポイントを選択する技術が記載されている。
【特許文献１】特開２００７−１１０３７３号公報
【非特許文献１】M. Kuroda et al.，“Cognitive Wireless Clouds -(1)Concept-”，B-17-18 ，IEICE 総合大会，Mar. 2007.
【非特許文献２】H. Harada et al.，“Research on User-centric Distributed Resource Management for Cognitive Wireless Clouds -(1)Overview-”，IEICE ソサイエティ大会，B-17-30 ，Sep. 2007.
【非特許文献３】H. Harada et al.，“A Software Defined Cognitive Radio System: Cognitive Wireless Clouds”，IEEE Globecom 2007，Nov. 2007.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ヘテロジーニアスな無線ネットワーク環境では，ユーザ端末は，使用可能な複数のＲＡＮ（Radio Access Network）から，適切なＲＡＮを選択する必要がある。ＲＡＮとは，例えばＷｉ−Ｆｉ，ＷｉＭＡＸ（Worldwide Interoperability for Microwave Access ），３Ｇなどの，また例えば同じ３Ｇでもそれぞれ独立したサービスを提供する組織ごとの，無線ネットワークシステムを示す。
【０００７】
このとき，ＲＡＮのアクセスポイント（Access Point：基地局；以下，ＡＰとも記載する）のカバー範囲（coverage area ，セル（cell）ともいう）におけるユーザの滞在時間（以下，ドウェル時間ともいう）を考慮せずにＲＡＮを選択すると，何らかの問題が発生する可能性がある。
【０００８】
アクセスポイントのカバー範囲は，ＲＡＮごとに，また場合によっては同じＲＡＮ内でもアクセスポイントごとに異なる。例えば，端末を利用しているユーザの移動速度が速い場合に，カバー範囲が狭いアクセスポイントに接続すると，その滞在時間が短くなるため，頻繁にハンドオーバが発生するようになる。ハンドオーバが頻繁に発生すると，ブロッキング率が高くなる，ＱｏＳ（Quality of Service）が不安定となるなどのさまざまな問題を招く。これらの問題は，例えば次に示す参考文献でも指摘されている。
【０００９】
参考文献１：Moshe Sidi et al. ，“New call blocking versus handoff blocking in cellular networks”，IEEE INFOCOM 96 ，San Francisco ，CA，USA ，Mar. 1996.
参考文献２：Enrico Jugl et al.，“Analysis of Analytical Mobility Models with Respect to the Applicability for Handover Modeling and to the Estimation of Signaling Cost”，ACM MobiCom 2000，Boston，Massachusetts ，Aug. 2000.
参考文献３：Ramon Martin Rodriguez-Dagnino et al. ，“DISTRIBUTION OF THE NUMBER OF HANDOVERS IN A CELLULAR MOBILE COMMUNICATION NETWORK: DELAYED RENEWAL PROCESS APPROACH”，Journal of the Operations Research Society of Japan 2005，Vol. 48 ，No. 3 ，207-225 ，Japan 
ユーザの移動によって生ずるハンドオーバが多くなるほどブロッキングの発生率が高くなることは，参考文献１でも指摘されている。また，ハンドオーバ時に必要となる通信によって生じるユーザ位置のトラッキング等の信号処理コストが増加することが，参考文献２に記載されている。また，ブロッキング率が高くなることや信号処理コストが増加することによる遅延でＱｏＳが低下することが，参考文献３に記載されている。
【００１０】
一方，カバー範囲が広いアクセスポイントに接続すれば，ユーザの滞在時間が長くなるため，ハンドオーバの発生頻度は低くなる。しかし，ハンドオーバが発生しにくくなるからといって，移動していないまたは移動が遅いユーザの端末なども含めて，多くの端末がカバー範囲が広いアクセスポイントに接続すると，そのＲＡＮに輻輳が発生し，十分なバンド幅が得られなくなってしまうという問題が発生する。
【００１１】
本発明は，上記の問題点の解決を図り，ＱｏＳの安定性や，ユーザのスループット，帯域の有効性などを改善するために，不必要なハンドオーバを回数を最小限にすることが可能となるアクセスポイント選択の技術を提供することを目的とする。また，アクセスポイントの負荷バランスを保つことが可能となる技術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】
【００１２】
本発明は，上記の課題を解決するために，ユーザ端末がカバー範囲内に滞在する時間を利用可能なアクセスポイントごとに予測し，その予測された滞在時間に基づいて，ユーザ端末が接続するアクセスポイントを選択することを特徴とする。また，予測された滞在時間と合わせて，各アクセスポイントの性能や負荷の状態を示す情報に基づいて，ユーザ端末が接続するアクセスポイントを選択することを特徴とする。
【００１３】
具体的には，本発明は，アクセスポイント選択処理装置であって，無線ネットワーク端末で接続可能なアクセスポイントの情報を取得する手段と，少なくとも無線ネットワーク端末の位置情報，移動方向情報または移動速度情報のいずれかを含む端末情報を取得する手段と，アクセスポイントの情報と端末情報とに基づいて，無線ネットワーク端末が接続可能なアクセスポイントごとに，アクセスポイントのカバー範囲内に無線ネットワーク端末が滞在する時間の予測値である予測滞在時間を算出する手段と，予測滞在時間が小さいアクセスポイントよりも予測滞在時間が大きいアクセスポイントが優先的に選択されるロジックを含むアクセスポイント選択アルゴリズムによって，１または複数のアクセスポイントを選択する手段とを備えることを特徴とする。
【００１４】
また，上記のアクセスポイント選択処理装置は，アクセスポイントの情報が，アクセスポイントのスループットに関する情報を含み，アクセスポイント選択アルゴリズムが，スループットが小さいアクセスポイントよりもスループットが大きいアクセスポイントが優先的に選択されるロジックを含むことを特徴とする。
【００１５】
また，上記のアクセスポイント選択処理装置は，アクセスポイントの情報が，アクセスポイントの接続端末数の情報を含み，アクセスポイント選択アルゴリズムが，接続端末数が大きいアクセスポイントよりも接続端末数が小さいアクセスポイントが優先的に選択されるロジックを含むことを特徴とする。
【００１６】
また，上記のアクセスポイント選択処理装置は，アクセスポイントの情報が，アクセスポイントの使用率の情報を含み，アクセスポイント選択アルゴリズムが，使用率が大きいアクセスポイントよりも使用率が小さいアクセスポイントが優先的に選択されるロジックを含むことを特徴とする。
【００１７】
また，上記のアクセスポイント選択処理装置は，少なくとも予測滞在時間の閾値，アクセスポイントのスループットの閾値，または残余スループットの閾値のいずれかを含むアクセスポイント選択条件を保持する手段を備え，アクセスポイント選択アルゴリズムが，予測滞在時間が予測滞在時間の閾値より小さいアクセスポイントを選択候補から除外するあるいは非優先的に選択するロジック，アクセスポイントの情報に含まれるアクセスポイントのスループットがスループットの閾値よりも小さいアクセスポイントを選択候補から除外するあるいは非優先的に選択するロジック，またはアクセスポイントの情報に含まれるアクセスポイントの残余スループットが残余スループットの閾値よりも小さいアクセスポイントを選択候補から除外するあるいは非優先的に選択するロジックのいずれかを含むことを特徴とする。
【００１８】
また，上記のアクセスポイント選択処理装置は，少なくとも予測滞在時間の閾値を含むアクセスポイント選択条件を保持する手段を備え，アクセスポイント選択アルゴリズムが，予測滞在時間が予測滞在時間の閾値より小さいアクセスポイントを選択候補から除外するあるいは非優先的に選択するロジックを含み，予測滞在時間の閾値が，カバー範囲の広さを含む各アクセスポイントの情報を管理するネットワーク管理装置により，よりカバー範囲が広いアクセスポイントの方に無線ネットワーク端末の接続を促す場合には値が大きくなるように制御されており，よりカバー範囲が狭いアクセスポイントの方に無線ネットワーク端末の接続を促す場合には値が小さくなるように制御されていることを特徴とする。
【００１９】
また，本発明は，アクセスポイントの情報を取得する手段と，端末情報を取得する手段と，予測滞在時間を算出する手段と，アクセスポイントを選択する手段とを備えたアクセスポイント選択処理システムによるアクセスポイント選択方法であって，無線ネットワーク端末で接続可能なアクセスポイントの情報を取得する過程と，少なくとも無線ネットワーク端末の位置情報，移動方向情報または移動速度情報のいずれかを含む端末情報を取得する過程と，アクセスポイントの情報と端末情報とに基づいて，無線ネットワーク端末が接続可能なアクセスポイントごとに，アクセスポイントのカバー範囲内に無線ネットワーク端末が滞在する時間の予測値である予測滞在時間を算出する過程と，予測滞在時間が小さいアクセスポイントよりも予測滞在時間が大きいアクセスポイントが優先的に選択されるロジックを含むアクセスポイント選択アルゴリズムによって，１または複数のアクセスポイントを選択する過程とを有することを特徴とする。
【００２０】
また，上記のアクセスポイント選択処理装置による処理は，コンピュータとソフトウェアプログラムとによって実現することができ，そのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録することも，ネットワークを通して提供することも可能である。
【発明の効果】
【００２１】
ユーザ端末がカバー範囲内に滞在する時間を利用可能なアクセスポイントごとに予測し，その予測された滞在時間に基づいてユーザ端末が接続するアクセスポイントを選択することにより，不必要なハンドオーバを回数を最小限にすることが可能となる。さらに各アクセスポイントの性能や負荷の状態を示す情報を加えてユーザ端末が接続するアクセスポイントを選択することにより，アクセスポイントの負荷バランスを保つことが可能となる。これにより，ＱｏＳの安定性や，ユーザのスループット，帯域の有効性などを改善することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下，本発明の実施の形態について，図を用いて説明する。
【００２３】
本実施の形態では，コグニティブ無線クラウドを例として説明を行う。コグニティブ無線クラウドは，ユーザ自身がネットワーク側や端末側から得られた情報に基づいてＲＡＮを選択する，いわゆるユーザセントリックな無線ネットワーク環境である。コグニティブ無線クラウドでは，コグニティブスペクトラムアクセス（Cognitive Spectrum Access ，またはダイナミックスペクトラムアクセス（Dynamic Spectrum Access ）ともいう）は，コグニティブネットワークマネージャ（ＣＮＭ：Cognitive Network Manager ）やコグニティブターミナルマネージャ（ＣＴＭ：Cognitive Terminal Manager）から得られた情報に基づく。ＣＮＭは，ネットワークやＲＡＮに関する測定情報や，規定，告知情報などを提供する。ＣＴＭは，アプリケーションの要求やユーザの情況などを含む，端末に関する情報を提供する。
【００２４】
図１は，本実施の形態による無線ネットワーク環境のシステム構成の例を示す図である。図１に示す無線ネットワーク環境の例は，コグニティブ無線クラウドに基づく無線環境を簡易に示した例であり，コグニティブ無線端末１０，ネットワーク管理装置２０から構成される。
【００２５】
コグニティブ無線端末１０は，ユーザが利用する移動端末などの，コグニティブ無線クラウド環境におけるユーザ側の無線ネットワーク端末であり，上記ＣＴＭの装置に相当する。コグニティブ無線端末１０は，無線インタフェース１１，マルチインタフェース処理部１２，端末処理部１３を備える。無線インタフェース１１は，様々なＲＡＮ２００へのアクセスを可能とするために，各ＲＡＮ２００に対応したものが，複数備えられている。マルチインタフェース処理部１２は，無線インタフェース１１による各ＲＡＮ２００へのアクセスの制御処理を行う。マルチインタフェース処理部１２は，接続するＡＰ（アクセスポイント）２０１の選択処理を行うＡＰ選択処理装置１００を備える。端末処理部１３は，音声通信処理，アプリケーション処理，画面表示処理など，携帯端末本体やＰＣ本体相当する処理を行う。
【００２６】
ネットワーク管理装置２０は，コグニティブ無線クラウド環境におけるネットワーク側の装置であり，上記ＣＮＭの装置に相当する。ネットワーク管理装置２０は，コグニティブ無線クラウド環境におけるネットワークの管理や情報の提供を行う。図１に示す例では，１つのネットワーク管理装置２０で，各ＲＡＮ２００や各ＡＰ２０１の情報を管理しているが，階層的にまたは分散的に，複数の装置で管理するようにしてもよい。
【００２７】
図２は，本実施の形態によるＡＰ選択処理装置の構成例を示す図である。ＡＰ選択処理装置１００は，接続するＡＰの選択処理を行う手段であり，コグニティブ無線端末１０のコンピュータが備えるＣＰＵ，メモリ等のハードウェアと，ソフトウェアプログラムとにより実現される。
【００２８】
ＡＰ選択処理装置１００は，接続するＡＰ２０１の選択条件として，ドウェル時間を利用する。ドウェル時間は，ＡＰ２０１のサービスエリア内に無線ネットワーク端末を利用するユーザが滞在する時間として定義される。ドウェル時間は，リソースの占有時間や，将来的に必要となるリソース量を評価するために使用される。
【００２９】
図３は，本実施の形態による複数のＡＰのカバー範囲内にコグニティブ無線端末が存在する例を説明する図である。図３に示すように，コグニティブ無線端末１０は，自端末で接続可能なＲＡＮに属する複数のＡＰ２０１（ａ〜ｄ）のカバー範囲２０２（ａ〜ｄ）内に位置しているものとする。例えば，ＡＰ２０１ｂとＡＰ２０１ｃとが同じＲＡＮ２００に属し，ＡＰ２０１ａ，ＡＰ２０１ｂ（ＡＰ２０１ｃ），ＡＰ２０１ｄは，互いに異なるＲＡＮ２００に属しているものとする。コグニティブ無線端末１０は，ＡＰ選択処理装置によって，このような様々なＲＡＮ２００に属する利用可能なＡＰ２０１から，接続するＡＰを選択する。
【００３０】
コグニティブ無線端末１０は，例えば無線ネットワークの使用開始時や移動によるハンドオーバ発生時などに，ＡＰ選択処理装置１００によるＡＰ選択の処理を行う。ＡＰ選択処理装置１００は，利用可能な各ＡＰ２０１（ａ〜ｄ）についてのドウェル時間を予測すし，各ＡＰ２０１の予測ドウェル時間を考慮した所定のアルゴリズムによって，利用可能な各ＡＰ２０１（ａ〜ｄ）から，最適と考えられる１または複数のＡＰ２０１を選択する。コグニティブ無線クラウドの環境では，１台のコグニティブ無線端末１０で同時に複数のＲＡＮ２００に接続するケースも考えられるので，複数のＡＰ２０１が接続先として選択される場合もある。
【００３１】
ＡＰ選択処理装置１００は，利用可能ＲＡＮ／ＡＰ情報生成部１０１，利用可能ＲＡＮ／ＡＰ情報保持部１０２，端末情報取得部１０３，予測ドウェル時間算出部１０４，予測ドウェル時間情報保持部１０５，ＡＰ選択部１０６，ＡＰ選択条件保持部１０７，ＡＰ選択条件取得部１０８を備える。
【００３２】
利用可能ＲＡＮ／ＡＰ情報生成部１０１は，コグニティブ無線端末１０でのセンシングにより，またはネットワーク管理装置２０から提供された情報により，その時点でコグニティブ無線端末１０が利用可能なＲＡＮ２００およびＡＰ２０１のリスト情報を生成する。生成された利用可能ＲＡＮ／ＡＰ情報は，利用可能ＲＡＮ／ＡＰ情報保持部１０２によって保持される。
【００３３】
なお，利用可能なＲＡＮ２００とは，例えば，対応する無線インタフェース１１がコグニティブ無線端末１０に備えられているＲＡＮ２００である。利用可能なＡＰ２０１とは，例えば，そのカバー範囲内にコグニティブ無線端末１０の位置が含まれるＡＰ２０１である。
【００３４】
また，コグニティブ無線端末１０による無線ネットワークの使用開始時には，まだどのネットワークにも接続されていないので，そのままではネットワーク管理装置２０からＡＰ選択処理のために必要となる情報を取得することができない。そのため，例えば，ＡＰ選択処理の前に一度あらかじめコグニティブ無線端末１０に設定された規定のＲＡＮ２００に接続し，ネットワーク管理装置２０からＡＰ選択処理のために必要となる情報を取得し，ＡＰ選択処理後にあらためて選択されたＲＡＮ２００のＡＰ２０１への接続を行うといった対処を行う。移動によるハンドオーバ発生時など，すでに何らかのネットワークに接続されている場合には，それまでに接続されていたＲＡＮ２００を利用してネットワーク管理装置２０からＡＰ選択処理のために必要となる情報を取得することができる。
【００３５】
図４は，本実施の形態による利用可能ＲＡＮ／ＡＰ情報の例を示す図である。図４に示す利用可能ＲＡＮ／ＡＰ情報は，ＡＰ２０１ごとに，ＡＰ識別情報，ＲＡＮ識別情報，エリア情報，スループット，接続端末数，ＡＰ使用率等の情報を有する。
【００３６】
ＡＰ識別情報は，そのＡＰ２０１を特定する情報である。ＲＡＮ識別情報は，そのＡＰ２０１が属するＲＡＮ２００を特定する情報である。例えば，ＡＰ（＃２）とＡＰ（＃３）とは，同じＲＡＮ（＃２）に属するＡＰ２０１である。エリア情報は，そのＡＰ２０１のカバー範囲２０２に関する情報である。図４の例では，エリア情報として，カバー範囲の面積Ｓと周長Ｌとが保持されている。スループットは，そのＡＰ２０１のスループットである。接続端末数は，そのＡＰ２０１に接続されたユーザ端末の数である。ここでのユーザ端末には，コグニティブ無線端末１０だけではなく，そのＡＰ２０１が属するＲＡＮ２００のみに接続可能な無線ネットワーク端末なども含まれている。ＡＰ使用率は，そのＡＰ２０１の使用率である。
【００３７】
利用可能ＲＡＮ／ＡＰ情報として保持されるＡＰ２０１の情報は，そのコグニティブ無線端末１０で利用可能なＲＡＮ２００に属するＡＰ２０１の情報である。例えば，コグニティブ無線端末１０にＲＡＮ（＃３）に対応する無線インタフェース１１が備えられていなければ，図４に示すように，利用可能ＲＡＮ／ＡＰ情報にはＲＡＮ（＃３）に属するＡＰ２０１の情報が含まれない。
【００３８】
利用可能ＲＡＮ／ＡＰ情報生成部１０１が，ネットワーク管理装置２０から取得できるＡＰ２０１の情報は，図４の利用可能ＲＡＮ／ＡＰ情報に示された各情報の他にも，例えば，課金情報や，信号レベルの強度情報など，様々な情報がある。利用可能ＲＡＮ／ＡＰ情報生成部１０１は，利用可能ＲＡＮ／ＡＰ情報の生成時に，センシングにより得られた情報またはネットワーク管理装置２０から取得されたＡＰ２０１の情報から必要な情報を抽出し，保持する。
【００３９】
端末情報取得部１０３は，コグニティブ無線端末１０の位置情報，移動方向情報，移動速度情報などの端末情報を取得する。コグニティブ無線端末１０は，必要な端末情報を取得するために，例えば速度センサやＧＰＳなどを備える。
【００４０】
予測ドウェル時間算出部１０４は，利用可能なＡＰ２０１の情報や端末情報をもとに，利用可能な各ＡＰ２０１に対応するコグニティブ無線端末１０の予測ドウェル時間を求める。求められた利用可能な各ＡＰ２０１に対応する予測ドウェル時間のリストは，予測ドウェル時間情報として予測ドウェル時間情報保持部１０５によって保持される。
【００４１】
各ＡＰ２０１におけるドウェル時間を予測する方法としては，例えば，コグニティブ無線端末１０の位置情報，移動速度ベクトル（移動方向，移動速度）などの情報をもとに精緻にドウェル時間を予測する方法がある。また，例えば，ＡＰ２０１のカバー範囲２０２の大きさとコグニティブ無線端末１０の移動速度などの情報をもとに簡易にドウェル時間を予測する方法がある（例えば，参考文献４参照）。その他，例えば，参考文献５，参考文献６にもドウェル時間を予測する方法について記載されている。
【００４２】
参考文献４：B. Jabbari，“Teletraffic Aspects of Evolving and Next-Generation Wireless Communication Networks ”，IEEE Personal Communications，Dec. 1996.
参考文献５：Marina Ruggieri et al.，Modeling of the Handover Dwell Time in Cellular Mobile Communications Systems ”，IEEE TRANSACTIONS ON VEHICULAR TECHNOLOGY ，VOL. 47 ，NO. 2 ，MAY 1998. 
参考文献６：Mahmood M. Zonoozi et al. ，“User Mobility Modeling and Characterization of Mobility Patterns”，IEEE JOURNAL ON SELECTED AREAS IN COMMUNICATIONS，VOL. 15 ，NO. 7 ，SEPTEMBER 1997. 
ここに示した方法以外にも，ドウェル時間を予測する様々な方法がある。
【００４３】
図５は，本実施の形態による予測ドウェル時間算出の例を説明する図である。図５を用いて説明する例は，ＡＰ２０１のカバー範囲２０２の大きさの情報とコグニティブ無線端末１０の移動速度の情報とをもとに，予測ドウェル時間を求める例である。
【００４４】
予測ドウェル時間算出部１０４は，利用可能な各ＡＰ２０１のカバー範囲２０２の情報を，利用可能ＲＡＮ／ＡＰ情報保持部１０２に保持された利用可能ＲＡＮ／ＡＰ情報から得る。例えば，図４に示すように，カバー範囲２０２の大きさを示す情報として，エリア情報が，各ＡＰ２０１からまたはネットワーク管理装置２０から取得され，利用可能ＲＡＮ／ＡＰ情報に保持される。ここでは，図４に示す利用可能ＲＡＮ／ＡＰ情報におけるエリア情報，すなわちカバー範囲２０２の面積Ｓとカバー範囲２０２の周長Ｌとが，カバー範囲２０２の大きさを示す情報となる。
【００４５】
また，予測ドウェル時間算出部１０４は，ユーザの移動速度，すなわちコグニティブ無線端末１０の移動速度ｖを，端末情報取得部１０３から得る。コグニティブ無線端末１０の移動速度は，コグニティブ無線端末１０に装備された速度センサなどにより測定することができる。
【００４６】
予測ドウェル時間Ｔdwell は，例えば，次の式（１）で求めることができる。
【００４７】
Ｔdwell ＝πＳ／（Ｌｖ）        式（１）
仮に，カバー範囲２０２が半径ｒの円であるものとすると，Ｓ＝πｒ2 ，Ｌ＝２πｒとなるため，式（１）は次の式（２）に示す通りとなる。
【００４８】
Ｔdwell ＝πｒ／（２ｖ）        式（２）
必ずしもカバー範囲２０２が円であるとは限らないが，カバー範囲２０２が円であると仮定できる場合には，カバー範囲２０２の大きさの情報として，カバー範囲２０２の半径ｒを取得すればよい。
【００４９】
図５を用いて説明した予測ドウェル時間の算出方法の例では，ＡＰ２０１のカバー範囲２０２の大きさの情報とコグニティブ無線端末１０の移動速度の情報のみで予測ドウェル時間を算出しているので，単純にカバー範囲２０２が広いＡＰ２０１の予測ドウェル時間の値が大きくなってしまう。コグニティブ無線端末１０の位置と移動方向などを考慮したアルゴリズムによって予測ドウェル時間の算出を行えば，必ずしもカバー範囲２０２が広いからといって予測ドウェル時間の値が大きくなるとは限らない。
【００５０】
図６は，本実施の形態による予測ドウェル時間情報の例を示す図である。図６に示す予測ドウェル時間情報は，図４の各利用可能ＲＡＮ／ＡＰ情報で示された各ＡＰ２０１について，所定の方法で予測ドウェル時間を求めた例である。
【００５１】
ＡＰ選択部１０６は，所定のアルゴリズムにより，算出された各ＡＰ２０１の予測ドウェル時間に基づいて，利用可能なＡＰ２０１のリストから１つまたは複数のＡＰ２０１を選択する。
【００５２】
このとき，ＡＰ選択部１０６は，必要に応じてＡＰ選択条件保持部１０７に保持されたＡＰ選択条件を用いて，ＡＰ選択の処理を行う。ＡＰ選択条件保持部１０７には，予測ドウェル時間Ｔdwell の閾値（Threshold ）や推奨値（Recommended dwell time），平均スループットＣ／ｎの閾値，ＡＰ使用率ρの閾値などのＡＰ選択条件が保持されている。ここで，閾値は必ず従わなくてはならない条件値であり，推奨値は必ずしも従う必要はないが用いた方がよいと考えられる条件値である。
【００５３】
ＡＰ選択条件保持部１０７に保持されたＡＰ選択条件は，各ＲＡＮ，各ＡＰの負荷状況などに応じて更新することもできる。ＡＰ選択条件取得部１０８は，ネットワーク管理装置２０からＡＰ選択条件を取得し，取得されたＡＰ選択条件でＡＰ選択条件保持部１０７に保持されたＡＰ選択条件を更新する。
【００５４】
以下，各ＡＰ２０１の予測ドウェル時間に基づいてＡＰ２０１を選択するアルゴリズムの例をいくつか紹介する。
【００５５】
（１）予測ドウェル時間Ｔdwell のみでの選択
例えば，予測ドウェル時間Ｔdwell が大きいものから順に，１以上の所定数のＡＰ２０１を選択するというアルゴリズムが考えられる。さらに，予測ドウェル時間の閾値ＴＨTdwellを用いて，Ｔdwell ＞ＴＨTdwellの条件を満たすＡＰ２０１に絞り込むアルゴリズムも考えられる。このとき，Ｔdwell ＞ＴＨTdwellの条件を満たさないＡＰ２０１については，選択候補から除外する，選択の優先度を低くするなどして対処する。
【００５６】
これらのアルゴリズムは，予測ドウェル時間Ｔdwell が大きいＡＰ２０１を優先的に選択するロジックが含まれていることを意味している。
【００５７】
また，ネットワーク管理装置２０からの予測ドウェル時間の推奨値に最も近い予測ドウェル時間Ｔdwell を選択するというアルゴリズムも考えられる。予測ドウェル時間の推奨値は，ネットワーク管理装置２０が，各ＲＡＮ２００や各ＡＰ２０１の輻輳状態に応じて，各ＲＡＮ２００や各ＡＰ２０１の負荷バランスが保たれるように操作する値である。
【００５８】
（２）予測ドウェル時間Ｔdwell と，ＡＰ２０１のスループットＣ，接続端末数ｎ，または平均スループットＣ／ｎのパラメータ情報とを用いて選択
例えば，Ｔdwell ・Ｃが大きいものから順に，１以上の所定数のＡＰ２０１を選択するというアルゴリズムが考えられる。同様に，Ｔdwell ／ｎやＴdwell ・Ｃ／ｎを用いたアルゴリズムも考えられる。
【００５９】
また，Ｔdwell ＞ＴＨTdwellの条件でＣ／ｎが最大となるＡＰ２０１を選択するというアルゴリズムや，Ｃ／ｎ＞（Ｃ／ｎの閾値）という条件でＴdwell が最大となるＡＰ２０１を選択するというアルゴリズムも考えられる。このとき，ＡＰ２０１のスループットの閾値（スループットＣの閾値や，平均スループットＣ／ｎの閾値など，ＡＰ２０１のスループットに関する閾値）の条件を満たさないＡＰ２０１については，選択候補から除外する，選択の優先度を低くするなどして対処する。
【００６０】
これらのアルゴリズムは，予測ドウェル時間Ｔdwell が大きいＡＰ２０１を優先的に選択するロジックと，スループットＣが大きい，接続端末数ｎが小さい，または平均スループットＣ／ｎが大きいＡＰ２０１を優先的に選択するロジックとが含まれていることを意味している。例えば，上記のＴdwell ・Ｃが大きいものから順に，１以上の所定数のＡＰ２０１を選択するというアルゴリズムは，予測ドウェル時間Ｔdwell が大きいＡＰ２０１を優先的に選択するロジックと，スループットＣが大きいＡＰ２０１を優先的に選択するロジックとを含むアルゴリズムである。
【００６１】
（３）予測ドウェル時間Ｔdwell と，ＡＰ使用率ρまたはＡＰ２０１の残余スループットＣ（１−ρ）のパラメータ情報とを用いて選択
例えば，Ｔdwell ・Ｃ（１−ρ）が大きいものから順に，１以上の所定数のＡＰ２０１を選択するというアルゴリズムが考えられる。また，Ｔdwell ＞ＴＨTdwellの条件でρが最小となるＡＰ２０１を選択するというアルゴリズムや，ρ＜（ρの閾値）という条件でＴdwell が最大となるＡＰ２０１を選択するというアルゴリズムも考えられる。残余スループットＣ（１−ρ）についても，同様に閾値による絞込みを行うことができる。このとき，ρ＜（ρの閾値）またはＣ（１−ρ）＞（Ｃ（１−ρ）の閾値）の条件を満たさないＡＰ２０１については，選択候補から除外する，選択の優先度を低くするなどして対処する。
【００６２】
これらのアルゴリズムは，予測ドウェル時間Ｔdwell が大きいＡＰ２０１を優先的に選択するロジックと，ＡＰ使用率ρが小さいＡＰ２０１を優先的に選択するロジックとが含まれていることを意味している。例えば，上記のＴdwell ・Ｃ（１−ρ）が大きいものから順に，１以上の所定数のＡＰ２０１を選択するというアルゴリズムは，予測ドウェル時間Ｔdwell が大きいＡＰ２０１を優先的に選択するロジックと，スループットＣが大きいＡＰ２０１を優先的に選択するロジックと，ＡＰ使用率ρが小さいＡＰ２０１を優先的に選択するロジックとを含むアルゴリズムである。
【００６３】
ここで，ＡＰ使用率とは，例えば，ＡＰ２０１の全チャンネル数に対する使用チャンネル数，ＡＰ２０１の全スループット容量に対する使用スループット容量，ＡＰ２０１の最大接続可能端末数に対する接続端末数などの，ＡＰ２０１の使用率をいう。
【００６４】
これらのアルゴリズム以外にも，例えば，Ｔdwell ＞ＴＨTdwell，Ｃ／ｎ＞（Ｃ／ｎの閾値），ρ＞（ρの閾値）の条件を満たし，Ｔdwell ・Ｃ／ｎあるいはＴdwell ・（１−ρ）が最大となるＡＰ２０１を選択するなど，予測ドウェル時間Ｔdwell を考慮した接続ＡＰ選択のさまざまなアルゴリズムが考えられる。また，複数のアルゴリズムを使用してそれぞれのアルゴリズムにより選択されたＡＰ２０１の結果を合わせて，選択された複数のＡＰ２０１としてもよい。
【００６５】
このように，ＡＰ選択部１０６によって選択されたＡＰ２０１は，接続するＡＰ２０１の最終結果であってもよいし，接続するＡＰ２０１の好適な候補であってもよい。また，選択されたＡＰ２０１に自動的に接続するようにしてもよいし，選択されたＡＰ２０１をユーザに提示し，接続するＡＰ２０１を指定させる（ＲＡＮ２００で指定させてもよい）ようにしてもよい。
【００６６】
図７は，本実施の形態のＡＰ選択処理装置によるＡＰ選択処理フローチャートである。まず，コグニティブ無線端末１０でのセンシングにより，またはネットワーク管理装置２０から提供された情報により，各ＲＡＮ２００や各ＡＰ２０１の情報を取得する（ステップＳ１０）。取得された各ＲＡＮ２００や各ＡＰ２０１の情報をもとに，コグニティブ無線端末１０で利用可能なＲＡＮ２００やＡＰ２０１の情報である利用可能ＲＡＮ／ＡＰ情報を生成する（ステップＳ１１）。
【００６７】
コグニティブ無線端末１０が備える速度センサやＧＰＳなどにより，コグニティブ無線端末１０の位置情報，移動方向情報，移動速度情報などの端末情報を取得する（ステップＳ１２）。利用可能ＲＡＮ／ＡＰ情報や端末情報を用いた所定の算出方法によって，利用可能な各ＡＰ２０１に対応するコグニティブ無線端末１０の予測ドウェル時間を算出する（ステップＳ１３）。
【００６８】
利用可能な各ＡＰ２０１についての算出された予測ドウェル時間と，各ＡＰ２０１の各種パラメータ情報と，閾値などのＡＰ選択の条件となるＡＰ選択条件とをもとに，所定のアルゴリズムにより，１または複数のＡＰ２０１を選択する（ステップＳ１４）。
【００６９】
なお，ここまで説明したＡＰ選択の処理において，ユーザのプレファレンス（Preference）の条件でさらに絞り込んでもよい。ユーザのプレファレンス（Preference）としては，例えば，通信費用が安い方がよい，ＱｏＳの安定性が高い方がよいなど，様々な条件がある。ユーザのプレファレンスによって利用するＲＡＮ２００やＡＰ２０１の絞込みを行うことにより，よりユーザセントリックな技術を実現することができる。ユーザのプレファレンス条件による絞込みは，例えば，あらかじめユーザのプレファレンス条件を設定しておき，利用可能なＲＡＮ２００やＡＰ２０１の取得の段階や，利用可能ＲＡＮ／ＡＰ情報の生成の段階，接続する複数のＡＰ２０１が選択された段階など，様々な段階で実行することが可能である。
【００７０】
以上説明したＡＰ選択処理装置１００による処理は，コンピュータとソフトウェアプログラムとによって実現することができ，そのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録することも，ネットワークを通して提供することも可能である。
【００７１】
次に，ネットワーク管理装置２０による，予測ドウェル時間の閾値（Threshold ）や推奨値（Recommended dwell time）などの情報の設定処理の例を説明する。
【００７２】
まず，ネットワーク管理装置２０では，予測ドウェル時間の閾値や推奨値の初期値（例えば，３０ｓｅｃ）を設定する。特にどのＡＰ２０１でも輻輳が発生していなければ，その情報は，各ユーザのコグニティブ無線端末１０に，例えばブロードキャストにより通知される。このときユーザのコグニティブ無線端末１０では，取得された情報を，ＡＰ選択条件として保持する。
【００７３】
ネットワーク管理装置２０は，各ＡＰ２０１の負荷状況を監視する。
【００７４】
ネットワーク管理装置２０は，カバー範囲２０２が狭いＡＰ２０１に輻輳が発生した場合に，予測ドウェル時間の閾値や推奨値を，所定のステップサイズ（例えば，１０ｓｅｃ）でインクリメントする。また，カバー範囲２０２が広いＡＰ２０１に輻輳が発生した場合に，予測ドウェル時間の閾値や推奨値を，所定のステップサイズでデクリメントする。更新された予測ドウェル時間の閾値や推奨値は，各ユーザのコグニティブ無線端末１０に，例えばブロードキャストにより通知される。このときユーザのコグニティブ無線端末１０では，保持されていたＡＰ選択条件を，取得された情報で更新する。
【００７５】
予測ドウェル時間の閾値や推奨値の値を増やせば，コグニティブ無線端末１０ではより予測ドウェル時間の値が大きいＡＰ２０１を選択するようになるので，コグニティブ無線端末１０の接続をより広いカバー範囲２０２を持つＡＰ２０１に誘導することができる。また，予測ドウェル時間の閾値や推奨値の値を減らせば，コグニティブ無線端末１０では予測ドウェル時間の値が小さいＡＰ２０１も選択できるようになるので，コグニティブ無線端末１０の接続をより狭いカバー範囲２０２を持つＡＰ２０１に誘導することができる。
【００７６】
なお，ネットワーク管理装置２０は，対象となる無線システムのすべてのＡＰ２０１のカバー範囲２０２の大きさに関する情報を保持しており，各ＡＰ２０１をカバー範囲の大きさ順に整頓したり，その整頓された各ＡＰにおいて個々のＡＰ２０１がどの順番に位置するかなどは，容易に判断可能である。そのため，ネットワーク管理装置２０が，例えば閾値を用いて各ＡＰ２０１のカバー範囲２０２の大小を判断することや，各ＡＰ２０１をカバー範囲２０２の広さに従ってグループ分けすることなどは，容易に可能である。
【００７７】
なお，カバー範囲２０２の大きさはＲＡＮ単位でおおよそ決定されているケースもあるので，そのような場合には，各ＡＰ２０１のカバー範囲２０２が広いＲＡＮ２００，各ＡＰ２０１のカバー範囲２０２が狭いＲＡＮ２００といったように，グループ単位でＡＰ２０１の負荷状況を監視し，予測ドウェル時間の閾値や推奨値の値を更新するようにしてもよい。
【００７８】
以上，本発明の実施の形態について説明したが，本発明は本実施の形態に限られるものではない。例えば，本実施の形態では，ユーザセントリックな無線ネットワーク環境の例を用いて説明を行ったため，ＡＰ選択処理装置１００がコグニティブ無線端末１０のコンピュータで実現されているが，ＡＰ選択処理装置１００が無線ネットワーク環境内の他のコンピュータ（例えば，ネットワーク管理装置２０など）によって実現されても問題はない。
【００７９】
以上説明した本実施の形態について，複数のアクセスポイントからなるネットワーク（ここでは，マルチアクセスネットワークと呼ぶ）の観点から見ると，例えば，以下のように整理することができる。
【００８０】
１）マルチアクセスネットワークは，Ｊ個のアクセスポイントを有し，ある端末が同時にアクセス可能なアクセスポイントの数がＮ（１≦Ｎ≦Ｊ）である状況で，各アクセスポイントにおける該端末の予測滞在時間Ｔdwell を算定する滞在時間予測サブシステムを具備するマルチアクセスポイントシステムであって，各端末は，予測滞在時間に対し単調減少するメトリックを用いて，上記アクセスポイント対応の上記メトリックのうち小さい順にＭ（１≦Ｍ≦Ｎ）個のメトリックを提供するＭ個のアクセスポイントを選択する。メトリックとは，ネットワークコストを表す尺度である。この場合の代表的なメトリックは，１／Ｔdwell などである。
【００８１】
２）上記の１）のマルチアクセスポイントネットワークにおいて，各アクセスポイントのスループット情報Ｃを保持する保持手段を具備し，上記コストメトリックは，上記保持手段より得られるアクセスポイント当たりのスループット情報に対し単調減少する要素を含む。この場合の代表的なメトリックは，１／（Ｔdwell ・Ｃ）などである。
【００８２】
３）上記の１）または２）のマルチアクセスポイントネットワークにおいて，各アクセスポイントの収容端末数Ｋを記録する記録手段を具備し，上記コストメトリックは，上記記録手段より得られるアクセスポイント当たりの接続端末数に対し単調増加する要素を含む。この場合の代表的なメトリックは，１／（Ｔdwell ・Ｃ／Ｋ）や，１／（Ｔdwell ／Ｋ）などである。
【００８３】
４）上記の１）から３）のマルチアクセスポイントネットワークにおいて，各アクセスポイントの使用率ρの測定する測定手段を具備し，上記コストメトリックは，上記測定手段より得られる使用率に対し単調増加する要素を含む。この場合の代表的なメトリックは，１／（Ｔdwell ・Ｃ（１−ρ））などである。
【００８４】
５）上記の１）から４）のマルチアクセスポイントネットワークにおいて，各端末は，スループットの閾値，残余スループットの閾値および予測滞在時間の閾値の一部あるいはすべてを記録する手段を有し，Ｎ個のアクセスポイントに対し，それぞれのスループットＣが上記スループットの閾値より小さい場合，該アクセスポイントを選択候補から除外するか，該アクセスポイントのメトリックを十分大きい値にし，それぞれの残余スループットＣ（１−ρ）が上記残余スループットの閾値より小さい場合，該アクセスポイントを選択候補から除外するか，該アクセスポイントのメトリックを十分大きい値にし，それぞれの予測滞在時間が上記予測滞在時間の閾値より小さい場合，該アクセスポイントを選択候補から除外するか，該アクセスポイントのメトリックを十分大きい値にする。
【００８５】
６）上記の５）のマルチアクセスポイントネットワークにおいて，上記Ｊ個のアクセスポイントをサービス範囲（面積，平均半径，周長など）の大きさに対応して順序を導出する手段と，その順序に従い，サービス範囲が広いグループとサービス範囲が狭いグループとに分割する手段と，アクセスポイントの使用率あるいは接続端末数が増大してくると，サービス範囲が広いグループのアクセスポイントに対しては，上記予測滞在時間の閾値を小さくする制御を行い，サービス範囲の狭いグループのアクセスポイントに対しては，上記予測滞在時間の閾値を大きくする制御を行う手段を具備する。
【図面の簡単な説明】
【００８６】
【図１】本実施の形態による無線ネットワーク環境のシステム構成の例を示す図である。
【図２】本実施の形態によるＡＰ選択処理装置の構成例を示す図である。
【図３】本実施の形態による複数のＡＰのカバー範囲内にコグニティブ無線端末が存在する例を説明する図である。
【図４】本実施の形態による利用可能ＲＡＮ／ＡＰ情報の例を示す図である。
【図５】本実施の形態による予測ドウェル時間算出の例を説明する図である。
【図６】本実施の形態による予測ドウェル時間情報の例を示す図である。
【図７】本実施の形態のＡＰ選択処理装置によるＡＰ選択処理フローチャートである。
【符号の説明】
【００８７】
１０  コグニティブ無線端末
１１  無線インタフェース
１２  マルチインタフェース処理部
１３  端末処理部
１００  ＡＰ選択処理装置
１０１  利用可能ＲＡＮ／ＡＰ情報生成部
１０２  利用可能ＲＡＮ／ＡＰ情報保持部
１０３  端末情報取得部
１０４  予測ドウェル時間算出部
１０５  予測ドウェル時間情報保持部
１０６  ＡＰ選択部
１０７  ＡＰ選択条件保持部
１０８  ＡＰ選択条件取得部
２０  ネットワーク管理装置
２００  ＲＡＮ
２０１  ＡＰ
２０２  カバー範囲
【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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