コグニティブ無線における協調センシングのためのセカンダリ・ユーザ間グループ形成手法
Group Formation of Secondary Users for Collaborative Spectrum Sensing in Cognitive Radio Networksィブ無線では、ある周波数帯域の利用を正規に許可されたプライマリ・ユーザ（PU：Primary User）と空き状況に応じてその周波数の利用を試みるセカンダリ・ユーザ（SU：Secondary User）が存在する。各SU は、センシングによって PU の所有する周波数帯域の利用状況を認識し、周波数帯域が空いていると判断したときにのみ通信を試みる。したがって、SU に笠原 正治 (Shoji KASAHARA, Dr. Eng.)

よるセンシングの精度が PU の通信への干渉に影響す

奈良先端科学技術大学院大学 先端科学技術研究科
情報科学領域 教授

る。

(Professor, Division of Information Science, Graduate School of
Science and Technology, Nara Institute of Science and Technology)ェージング、ノイズの影響によって誤る場合がある。

SU によるセンシング結果は、PU の信号の減衰やフセンシングの誤りは、誤検知と誤警報の 2 種類に分類

IEEE 電子情報通信学会 日本オペレーションズ・リサーチ学会
情報処理学会 システム制御情報学会
受賞：第 22 回電気通信普及財団賞 (テレコムシステム技術賞) (2007 年)
KDDI 財団優秀研究賞 (2010 年度)
研究専門分野：待ち行列理論 マルコフ解析 性能評価モデリング
情報通信工学される。誤検知とは、実際には PU が自身の周波数帯域を利用中（ビジー状態）にも関わらず、SU が PUの周波数帯域が空き状態（アイドル状態）と判定する誤りである。したがって、PU にとっては自身の通信を SU によって妨げられないために、誤検知の発生確率（誤検知率）の抑制が重要となる。一方、誤警報とコグニティブ無線では、プライマリ・ユーは、実際には PU の周波数帯域がアイドル状態にも関ザ（PU：Primary User）の周波数利用状況をセカンわらず、SU がビジー状態と判定する誤りである。そダリ・ユーザ（SU：Secondary User）が正しく検出のため、SU にとっては、自身の通信機会を逃さないできる必要がある。各 SU が自身のみでセンシングをために、誤警報の発生確率（誤警報率）の抑制が重要行う非協調センシングと比べて、SU 間で協調センシとなる。

あらましングを行うことで PU の信号の検出確率を向上するこ

文献[2]では、センシング精度を向上させる方策としとができる。本稿では、複数 PU 型コグニティブ無線て、複数の SU によるセンシング結果を統合して一つにおける協調センシングのための SU 間グループ形成の セ ン シン グ結 果 とする協調 セ ン シ ング （ CSS：手法を提案する。2 PU 環境を想定したシミュレーシ

Cooperative Spectrum Sensing）を提案している。協ョン評価により、提案手法を用いることで、非協調セ調センシングの実現には、SU 間でグループを形成すンシングと比べて PU のチャネルを利用できる SUるための手法が必要となるが、全 SU を対象として集（Winning SU）の割合を改善できること、また、中型制御により最適なグループ形成を行う場合、SUWinning SU の総スループットを迅速に理論値付近ま数の増加に対して計算量が膨大となるため現実的ではで達成できることを示す。

ない。この問題に対し、一つの PU を対象としたコグニティブ無線においては、ゲーム理論的アプローチを用いた自律分散的な SU 間グループ形成手法が提案さ１．序論れている[3]。ただし、実システムでは二つ以上の PU

近年のスマートフォンの普及に加え、あらゆるモノがインターネットに接続される Internet of Thingsが存在する可能性がある。

（IoT）時代の到来により、無線通信に関する需要はそこで本稿では、複数の PU が存在する環境におけ急速に増加している。一方で、無線資源は有限である

る自律分散的な SU 間グループ形成手法を提案する。

ことから、周波数帯域の利用効率を向上させる技術とSU の目的は、自身の通信機会を増やすことであるが、してコグニティブ無線が注目されている[1]。コグニテ

一方で、利用を試みる周波数帯域の所有者である PU
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に対しては、その通信を妨げてはならないという制約に同様の計算を行い、順にグループを形成するアルゴが存在する。ここで制約に関しては、誤検知率に関しリズムが提案されている。文献[3]では、全探索によるて PU が上限を設定する状況を想定する。各 SU は、最適なグループ形成の計算量について、SU 数が 8 以単独でセンシングもしくは他の SU と協調センシング上では計算量が膨大になるため処理できないことが示を行うことで、誤検知率に関する制約を満たすことをされている。

目指す。さらに、誤検知率に関する制約を満たすこと

一方、自律分散型グループ形成手法では、協調するのできる SU は、自身の通信機会が最大となるような動機を基に、SU 自身が周囲の SU とグループを形成PU を選択する。以上のような提案手法の有効性をシする。文献[3]では、SU 間グループ形成問題をゲームミュレーションにより評価する。なお、本稿の内容は

理 論 に お ける 提 携 形 成 問題 （ CF-game ： Coalition

研究成果[4]に依っている。

Formation game）として定式化しており、協調センシングによる誤検知率の抑制と誤警報率の増加のトレードオフを表現した効用関数を用いて、自律分散的に２．研究の背景
コグニティブ無線における CSS は、空間ダイバーシ

SU 間でグループを形成する手法を提案している。こチを利用することで PU の信号の検出確率を向上させ

こで CF-game は、プレイヤーが提携（協力関係）にる有効な方式であり、様々な研究がなされている[5]。

よって得られる利益を基に、どのような提携を形成す

まず、CSS における複数の SU のセンシング結果の統るかを扱う協力ゲームの一種であり、プレイヤー間の合方式として、OR ルール、AND ルール、K-out-of-N

利益を譲渡不可（NTU：Non-Transferable Utility）

ルール、多数決ルールが検討されている[5]。文献[2][8][9]としたゲームである。文献[10]では、SU 間グル

では、OR ルールの採用により、SU 数の増加に対してープ形成問題をプレイヤーの提携間の重複を許容する

誤警報率は増加するものの、誤検知率を抑制できるこ

提携形成問題（OCF-game：Overlapping CF game）とを示している。また、文献[6]では、センシング結果として定式化し、有限な SU の送信電力と通信帯域幅の共有時のフェージングによる通信路誤りを抑制するを考慮したグループ形成手法を提案している。文献手法として、送信ダイバーシチを考慮した CSS が提案[3][10]は、一つの PU を対象としたコグニティブ無線されている。

における自律分散的なグループ形成手法を提案しているが、実システムでは、二つ以上の PU が存在する可このように CSS では、SU 間でセンシング結果を収集・統合するとともに、その結果をそれらの SU能性がある。

間で共有する必要があるため、SU 数の増加に伴い、複数の PU を対象としたコグニティブ無線における制御のための通信オーバヘッドが増加する問題があグループ形成手法についても、いくつか提案されている。そこで、多数の SU が存在する環境においては、る[7][11][12]。文献[7]では、複数の PU が存在する環SU 間でグループを形成し、そのグループ内で CSS境における協調周波数帯域予測のためのグループ形成を行うセンシング方式が検討されている。このよう手法を提案している。各 SU は、PU による周波数帯なグループ形成手法は、集中管理型と自律分散型に域利用の予測を行い、複数の PU から予測精度が最高分類される。となる PU を選択し、PU 毎にその PU を選択した全集中管理型グループ形成手法では、ネットワーク内SU を対象に、集中管理型を用いて SU のグループをの SU を管理するサーバが全 SU を対象に形成可能な形成する。文献[11]では、複数の PU が存在する環境グループのパターンを計算し、最適なグループ形成をで、センシングの精度とエネルギー効率を考慮したグ行う。文献[7]では、特定の PU の周波数帯域を希望すループ形成手法を提案している。SU のセンシング精る全 SU に対して、全ての形成可能なグループのパタ度とセンシングや通信に要する電力を考慮した効用関ーンを計算し、グループの効用値が最大となるグルー数により、自律分散的なグループ形成を行う。文献[12]プを形成する。以降、グループを未形成の SU を対象

では、複数の PU が存在する環境におけるマルチチャ
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ネ ル CSS が 提 案 さ れ て い る 。 各 SU は 、 SNR

境のモデルとしては、レイリーフェージングを想定し、（Signal-to-Noise Ratio）が高い順にチャネルを選択SUし、同じチャネルを選択している SU 間でグループを警報率形成する。本稿では、[7][11][12]と同様に、複数の PU

SUを対象としたコグニティブ無線を想定するが、各 SUが、PUが自身の通信機会を最大化できるようにグループを形る場合、SU成する方式を提案する。

センシングを行うことで誤検知率の低下を目指す必要の PU∈∈に対する誤検知率と誤,は、[14]で与えられるものと仮定する。
が PUに対して達成可能な誤検知率からの誤検知率に関する要求上限,を超えは他の SU とグループを形成し、協調がある。ここで、各グループ ∈ 2 では、一つの SUがグループ内の各 SU のセンシング結果を統合し、グ３．研究の方法・結果複数の PU を対象としたコグニティブ無線を想定すループとしてのセンシング結果を求めるものとする。

る場合、SU の各 PU に対する誤検知率や PU によるなお、グループ内でセンシング結果を統合する役割のチャネル利用頻度は一般に異なる。そこで各 SU では、SU をヘッド、グループ内のヘッド以外の SU をメンPU の通信を妨げることなく、自身の通信可能なレーバと呼ぶ。センシング結果の統合方法としては、誤検トが最大となるように、検知対象の PU を決定すると知率の抑制に効果的であることが知られている OR ル

ともに、他の SU と適切にグループを形成することがールを用いる。

求められる。

ヘッド

図 1 に、本稿で想定するコグニティブ無線の流れを∈∈のグループに対する誤検知率,⊆2における、PUと誤警報率は、示す。まず、SU は PU の選択とグループの形成を行[3]で与えられているものを使用する。グループ内でセい、その後協調センシングを行う。センシングにより、ンシング結果を共有する際、誤検知率が低い、すなわ

PU の周波数帯域の空きを確認できた SU は空き帯域

ち信頼度が高い SU のセンシング結果が送信時に誤るの利用を試みる。一定の時間サイクルでこの流れを繰可能性をできる限り減らすために、グループ内で PUに対する誤検知率が最小となる SU をヘッドとしてり返す。

選択する。
グループ形成のためには、各 SUはグループを形成する候補となる周囲の SU を発見する必要があるが、これら SU の集合通信可能距離
図１

想定するコグニティブ無線の流れ（copyright©2017 IEICE）

は、文献[10]で与えられているにより決まるものとする。

３.２ 通信機会を考慮した PU 選択・グループ形成
SU が PU のチャネルを利用するためには、自身もしくは自身の属するグループの誤検知率が PU の設定

３.１ システムモデル
領域内には、L 個の PU（した誤検知率の上限= {1, … }）と 個の以下となる必要がある。本稿

SU（= {1, … , }）が存在するものとする。全 SU

では、グループ集合= {1, … }、全 PU 集合= {1, … , }で構成さチャネルを利用することができるグループに属するれるコグニティブ無線を考える。各 PU からは、各 SUSU を Winning、それ以外の SU を Losing と呼ぶ。グに対して誤検知率の上限 (0≦χ≦1)を設定するものとループは一つ以上の SU で構成されるが、グループがする[13]。各 SU は、センシングによって信号を検出一つの SU のみで構成される場合を単独 SU と呼ぶもした場合、PU の周波数帯域がビジー状態だと判定すのとする。

るが、このときの誤検知率が 以下を満たせる場合にの誤検知率が提案手法では、SU限り、各 SU は通信機会を得ることができる。無線環,≤を満たし、はまず誤検知率に関する制約を満たす必要がある。次に、誤検知率に関する制約を
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満たすことのできる SU,

は、自身の通信機会が最大●

PUのチャネル利用率となる PU を選択する。これは、以下のような目的関●PUを選択する Winning である SU 数

●max (1 −∈) 1−={ ∈ |ここで、率が PU,(1),,,は SUが属するグループの要求する誤検知率の上限,PU の集合を示す。また、ネルの利用率を、 ,は PU

は PUの誤検知SU の割合は、PU のチャネルを利用できる SU の割合以下となるに等しい。また、総スループットは、Winning となるによるチャSU に対する目的関数値の総和で表される。比較対象には、各 SU が単独でセンシングを行う場合（非協調センシング）を用いる。
図 2 に、SU 数を提案手法による PU の選択と SU 間グループ形成を合= 18 とした場合の提案手法による PU 選択とグループ形成の例を示す。

は自身のみからなるグループを形成し、通信可能距離に属する SU の通信よび総スループットを用いる。なお、Winning となるを選択したグループ∈を選択したグループ

評価指標としては、Winning となる SU の割合、おに属する一つの SU が通信可能なレートを表す。
説明する。まず、各 SU

PU可能レート , は1/ ．

(2)

≤ }

,

は全SU が常に認識可能数と制約条件により表現できる。
,

は既知かつ固定内の近隣 SU の集を発見する。その後、各 SU

は、まず、協調センシングを行わずに誤検知率の制約を満たすことができるかどうかを確認する。SUが自身のみで、いずれかの PU からの誤検知率の制約を満たすことができる。すなわち、Winning の場合は、(1)に基づき、通信レートの期待値が最大となる PU を選択する。そうではなく Losing の場合は、誤検知率が最小となるように PU を選択する。
Losing となった SU
まず、SUは協調センシングを試みる。

は協調できる可能性のある近隣のグループを探索する。なお、対象となるグループも Losingとなっている必要があることに注意する。協調できるグループが見つかった、すなわち Winning となる SU
図２

は、(1)に基づき、通信レートの期待値が最大となるように PU の選択とグループ形成を行う。そうではな

提案手法によるグループ形成例（copyright©2017 IEICE）く Losing となる場合は、誤検知率が最小となるよう図より、PU からの距離が近い SUにグループを形成する。なお、グループ形成の試みは、は、単独で PULosing となるグループ集合が変化しなくなるまで行からの誤検知率に対する制約を満たすことできるため、われる。したがって、PU と SU の位置関係によってグループを形成せず、単独 SU となっていることがわは、一部の SU が Losing となる可能性がある。

かる（ =1, 4, 7, 8, 10, 12, 15, 16, 18）。一方、正方領域全体を左上から右下への対角線を軸に二分するように PU が配置されていることから、この対角線付近に３.３ シミュレーション評価
提案手法の有効性を評価するため、計算機シミュレ存在する SU の誤検知率は低くなる傾向にあり、そのーションを行った。シミュレータには Netlogo[15]を結果、これらの SU 間でグループを形成しやすくなる使用し、以下の仮定の下で評価を行った。

（{2, 6}, {3, 14}, {5, 11, 17}, {9, 13}）。また、この実験
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では、PU 0 の方が PU 1 よりも PU によるチャネル利

図 4 に、提案手法における SU 数を変化させた場合用率が低く設定されているため、空き帯域の利用の観の総スループットを示す。ここでの PU 0 のチャネル点から、PU 1 よりも PU 0 を選択する SU の数が多く利用率はなっている。なお、一部の SU は、グループを形成し,たとしても誤検知率の制約を満たすことができず、,Losing となっていることに注意する（{5, 11, 17}）。

= 0.7 で PU 0 の チ ャ ネ ル を 、 確 率 1 −= 0.5で PU 1 のチャネルをそれぞれ利用できる。図より、選択する PU によらず、総スループット

提案手法の性能は、PU，SU の配置や数に依存して決まる。以降では、PU の個数は= 0.3、PU 1 のチャネル利用率は= 0.5であるた め、SU は理論的 には、 確率,1−,= 2、配置は図 2はこれらの理論値より少し低い値をとることがわかる。のように固定し、SU の配置と個数を変更することでまた、SU 数が 10 までは SU 数の増加に伴って総スル5000 回の独立した試行を行い、評価指標の平均値を算ープットが低下し、SU 数が 10 以上では安定している。

出して提案手法の基本特性を明らかにする。

総スループットの減少は、(1)における誤警報率の項の図 3 に、提案手法と非協調センシングにおいて、SU影響と考えられる。

数を変化させた場合の Winning となる SU の割合の推移を示す。この図より、SU 数によらず、非協調センシングと比較して、提案手法を用いることで Winningとなる SU の割合を大幅に改善できることがわかる。
特に、SU が多くなるほど改善の度合いは大きくなり、SU 数 50 では、非協調センシングと比較して 45%の改善が見られる。

図４ SU 数と総スループットの関係（copyright©2017 IEICE）

図 5 は、SU 数が 50 のときのステップ毎の総スループットの推移を表している。ここでのステップ数は、
PU 選択・グループ形成において、Losing となる SUが新たなグループ形成を試みた回数である。図より、
図３ Winning となる SU の割合（copyright©2017 IEICE）

ステップ 1 では、グループ形成と PU の選択による変化が見られるが、その後は、総スループットが変化していないことから、高い収束性が確認できる。ただし、以上のことから、提案手法を用いることで、単独セ今回のシナリオでは、SU の移動、新規参入・離脱がンシングでは PU のチャネルを利用できない SU がチ生じないことを仮定しているため、今後の課題として、ャネル利用できる可能性が高くなる効果があり、SUこのような動的な環境下における提案手法の有効性に数が多くなるほど、その効果が大きいことが分かる。

ついて検証する必要がある。

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Group Formation of Secondary Users for Collaborative Spectrum Sensing in Cognitive Radio Networks

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図５ ステップ毎の総スループット（copyright©2017 IEICE）

Spectrum

Sensing,”

IEEE

Transactions on Vehicular Technology, vol. 60,no. 1, pp. 276-297, 2011.
[4] 西田 知弘, 笹部 昌弘, 笠原 正治, ``複数プライマ
リ・ユーザ型コグニティブ無線における協調センシングのための通信機会を考慮したセカンダリ・

４．まとめ
本稿では、複数の PU が存在する環境における自律ユーザ間グループ形成手法,'' 電子情報通信学会技分散的な SU 間グループ形成手法を提案した。まず、術 研 究 報 告PU が設定する誤検知率の上限に関する制約条件と、2017.3.2-3.

(NS2016-244), pp. 499-504,

SU による自身の通信機会が最大となる PU 選択のた

[5] I.F. Akyildiz, B.F. Lo, and R. Balakrishnan,

めの目的関数を定義した。提案手法では、単独のセン“Cooperative Spectrum Sensing in Cognitive Radio

シングで制約条件を満たす SU は、制約条件を満たす

Networks: A Survey,” Physical Communication, vol.

PU 集合から目的関数が最大となる PU を選択する。

4, no. 1, pp. 40-62, 2011.

単独のセンシングで制約条件を満たせない SU は、制[6] W. Zhang and K. Letaief, “Cooperative Spectrum

約条件を満たし、かつ目的関数が最大となる他の SU

Sensing with Transmit and Relay Diversity inとグループを形成する。これにより、自律分散的なグ

Cognitive Radio Networks,” IEEE Transactions

ループ形成を行う。

on Wireless Communications, vol. 7, no. 12, pp.

シミュレーション評価により、各 SU が単独でセン

4671-4766, 2008.

シングを行う場合に比べて、提案手法は、PU のチャ[7] T. Jing, X. Xing, W. Cheng, Y. Huo, T. Znati,

ネルを利用できる SU の割合を改善できることを示し“Cooperative Spectrum Prediction in Multi-PU

た。また、提案手法を用いることで、Winning となるMulti-SU Cognitive Radio Networks,” Proc. of 8th

SU の総スループットを迅速に理論値付近まで達成でInternationalきることを示した。

Oriented Wireless Networks and Communications

Conference

onCognitiveRadio(CROWNCOM), pp. 25-30, 2013.

今後の課題としては、SU の移動や新規参入・離脱[8] R.B. Myerson, Game Theory, Analysis of Conflict,といった動的な環境における提案手法の有効性についHarvard University Press, 1991.ての検証が挙げられる。

6TELECOM FRONTIER No.102 2019 WINTER

コグニティブ無線における協調センシングのためのセカンダリ・ユーザ間グループ形成手法
Group Formation of Secondary Users for Collaborative Spectrum Sensing in Cognitive Radio Networks[9] D. Ray, A Game-Theoretic Perspective on CoalitionFormation, Oxford University Press, 2007.
[10] T. Wang, L. Song, Z. Han, W. Saad, “DistributedCooperative Sensing in Cognitive Radio Networks:
An Overlapping Coalition Formation Approach,”
IEEE Transactions on Communications, vol. 62, no.
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Cooperative Spectrum Sensing in Cognitive Radio
Networks with Multiple Channels,” Proc. of IEEE
GLOBECOM 2011, pp. 1-6, 2011.
[12] W. Wang, B. Kasiri, J. Cai, A.S Alfa, “DistributedCooperative Multi-Channel Spectrum Sensing
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over Fading Channels,” IEEE Transactions onCommunications, vol. 55, no. 1, pp. 21-24, 2007.
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Environment,” Proc. of Agent, pp. 7-9, 2004.

この研究は、平成２６年度ＳＣＡＴ研究助成の対象として採用され、平成２７～２９年度に実施されたものです。

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