JP2018137558A - Signal transmitting method and reception signal detecting method - Google Patents
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Abstract
Description
本開示は、予めプライマリシステムが優先的に割り当てられたチャネルを介してセンサ情報を伝送する信号送信方法及び受信信号検出方法に関する。 The present disclosure relates to a signal transmission method and a reception signal detection method for transmitting sensor information via a channel to which a primary system is preferentially assigned in advance.
無線通信システムの適用範囲は広がり、Internet of Things (IoT)に代表されるように、様々なものや人の状態を把握するため、センサ端末に無線機能を備え、容易にこれらの状態を示すセンサ情報を集約する無線センサネットワークに注目が集まっている。例えば、複数のユーザで同じチャネルを共有する一括集約型無線センサネットワークが提案されている(特許文献1、非特許文献1)。一方、スマートフォンなどのセルラーシステムやWiFiに代表される大容量データ通信も継続的な発展が進んでいる。その結果、無線通信システムの資源である周波数資源の枯渇が深刻さを増している。 The range of application of wireless communication systems has expanded, and as represented by the Internet of Things (IoT), sensors are equipped with wireless functions to easily grasp the status of various things and people, and sensors that easily indicate these conditions. Attention has been focused on wireless sensor networks that aggregate information. For example, a collective aggregation type wireless sensor network in which a plurality of users share the same channel has been proposed (Patent Document 1, Non-Patent Document 1). On the other hand, cellular data systems such as smartphones and large-capacity data communication represented by WiFi are also continuously developed. As a result, the depletion of frequency resources, which are resources of wireless communication systems, has become more serious.
そのため、複数の無線システムが相互干渉を制御することで、同一の周波数資源の共用利用が進められている。代表例としては、ISM-BANDと呼ばれる2.4GHz帯において、無線LANやBluetooth(登録商標)およびセンサネットワークに用いられるZigbee規格など、多彩な無線システムによる周波数資源の共用利用が進められている。また、近年ではSubGHz帯と呼ばれる900MHzの特定小電力無線通信システム向けのシステムも多数登場し、センサ情報などの少量の情報伝送のための無線システムもISM-BANDと同様に周波数資源の共用利用が進められている。 For this reason, shared use of the same frequency resource is being promoted by controlling mutual interference among a plurality of wireless systems. As a representative example, in the 2.4 GHz band called ISM-BAND, shared use of frequency resources by various wireless systems such as the Zigbee standard used for wireless LAN, Bluetooth (registered trademark) and sensor networks is being promoted. In recent years, a lot of systems for specific low-power wireless communication systems of 900MHz called SubGHz band have appeared, and wireless systems for transmitting small amounts of information such as sensor information can share frequency resources as well as ISM-BAND. It is being advanced.
一般に周波数資源の共用利用という観点で、各無線システムが他の無線システムへの深刻な干渉を回避し、自身の無線システムの要求に合わせた周波数資源の利用が求められる。特に、セルラーシステムやWiFi、Zigbeeなどにおいて、多数の端末から1つの集約局へ情報伝達する無線システムが対象となる。その際、周波数資源を一定の帯域幅で分割したチャネルを定義し、各システムはチャネルを最小単位として選択的に使用する環境を想定する。ここでは、システムによる各チャネルの利用状況を把握するデータベースを想定する。このデータベースでは、各チャネルの平均的な利用率である占有率を包括的に観測しており、占有率を集約局に提供している。そして、集約局では、このデータベースより提供されたチャネルの占有率情報に基づき、チャネルの利用を決定する。 In general, from the viewpoint of shared use of frequency resources, each radio system is required to avoid serious interference with other radio systems and to use frequency resources in accordance with the requirements of its own radio system. In particular, in cellular systems, WiFi, Zigbee, etc., wireless systems that transmit information from a large number of terminals to one central station are targeted. At this time, a channel obtained by dividing frequency resources by a certain bandwidth is defined, and an environment is assumed in which each system selectively uses a channel as a minimum unit. Here, a database that grasps the usage status of each channel by the system is assumed. This database comprehensively observes the occupation ratio, which is the average utilization of each channel, and provides the occupation ratio to the central station. Then, the aggregation station determines channel usage based on the channel occupancy rate information provided from this database.
例えば、各チャネルの利用状況をあらかじめ一定時間観測するデータベースを構築し、チャネルの利用状況を特徴づける統計モデルを各無線システムに提供する方法が検討されている(非特許文献2)。 For example, a method of constructing a database for observing the usage status of each channel for a predetermined time in advance and providing a statistical model characterizing the usage status of the channel to each wireless system has been studied (Non-Patent Document 2).
また、データベースにおいて各チャネルのプライマリシステムの利用情報を集約し、各チャネルの利用状況を統計モデル化する方法も検討されている。この場合、各チャネルの平均利用時間である占有率が用いられている(非特許文献3)。 In addition, a method for collecting the usage information of the primary system of each channel in the database and statistically modeling the usage status of each channel is also being studied. In this case, an occupation ratio that is an average usage time of each channel is used (Non-Patent Document 3).
しかしながら、これらの手法においても、ある情報に対して割り当てられたチャネルが次の瞬間他のユーザによって占有され、情報が伝送されない場合が確率的に発生する。さらにその情報のリアルタイム性が要求されるセンサ情報である場合に、より大きな問題となる。 However, even in these methods, there is a probability that a channel assigned to certain information is occupied by another user at the next moment and information is not transmitted. Further, when the sensor information is required to have real-time information, the problem becomes more serious.
本開示の一態様の目的は、上記課題に鑑み、予めプライマリシステムが占有しているチャネルであっても、各端末が集約局に提供する情報から確率推論技術を利用することで、未来の情報通知のモデルを確立し、未来の情報の重要度を予測し、チャネルの占有率を考慮したチャネルを割り当てることで、情報の欠損による影響を最小限に抑えることができる信号送信方法及び受信信号検出方法を提供することを目的とする。 In view of the above problems, an object of one aspect of the present disclosure is to provide information on the future by using probability inference technology from information provided by each terminal to the aggregation station, even if the channel is occupied by the primary system in advance. Establishing a notification model, predicting the importance of future information, and allocating channels that take into account the channel occupancy rate to minimize the impact of information loss and received signal detection It aims to provide a method.
本開示の一態様に係る信号送信方法は、複数の無線端末が、確率分布により発生確率が予測可能な情報を、複数のチャネルを介して伝送する信号送信方法であって、各チャネルにおけるプライマリシステムの占有率を求めるステップと、各無線端末もしくは各チャネルに、出現確率が高い情報の値と次の時刻に送信される情報の予測値との差分の期待値を求めるステップと、前記占有率と前記期待値と重み係数の積の総和を求めるステップと、前記総和を最小にする条件で前記重み係数を決定するステップを含む。 A signal transmission method according to an aspect of the present disclosure is a signal transmission method in which a plurality of wireless terminals transmit information whose occurrence probability can be predicted based on a probability distribution via a plurality of channels, and the primary system in each channel Obtaining an occupancy ratio, obtaining an expected value of a difference between a value of information having a high appearance probability and a predicted value of information transmitted at the next time for each wireless terminal or channel, and the occupancy ratio Determining the sum of products of the expected value and the weighting factor, and determining the weighting factor under a condition that minimizes the sum.
各無線端末に予め重複なくチャネルを割り当てるステップを含み、前記重み係数は各無線端末が利用できるチャネルを1つに限定する関数であってもよい。 A step of allocating a channel to each wireless terminal in advance without duplication, and the weighting factor may be a function that limits the number of channels available to each wireless terminal to one.
前記重み係数は、次の時刻に前記チャネルに送信される情報を各チャネルにつき1つに限定する関数であってもよい。 The weighting factor may be a function that limits information transmitted to the channel at the next time to one for each channel.
前記情報はセンサ情報であってもよい。 The information may be sensor information.
前記確率分布は前記情報の平均値において最大値をとってもよい。 The probability distribution may take a maximum value in the average value of the information.
前記確率分布はガウシアン分布で近似されてもよい。 The probability distribution may be approximated by a Gaussian distribution.
前記占有率はキャリアセンスを実行することにより求めてもよい。 The occupation ratio may be obtained by performing carrier sense.
前記確率分布は過去情報に基づいて求められ、適時更新されてもよい。 The probability distribution may be obtained based on past information and updated in a timely manner.
本開示の一態様に係る受信信号検出方法は、前記信号送信方法によって送られた情報の受信が失敗した場合、前記確率分布に基づき情報を補完する。 The reception signal detection method according to an aspect of the present disclosure supplements information based on the probability distribution when reception of information transmitted by the signal transmission method fails.
本開示の一態様によれば、予測誤差の期待値の総和が最小になるようにチャネル割当てが行われ、その結果予測から大きくずれる情報に対して比較的占有率が低い(伝送が成功する確率が高い)チャネルが割り当てられ、プライマリシステムに占有されたチャネルでも、高品質な情報通信品質が達成できる。すなわち、周波数資源の使用頻度を少なく抑えつつ、必要な情報をリアルタイムに通知することができる。 According to one aspect of the present disclosure, channel allocation is performed such that the sum of expected values of prediction errors is minimized, and as a result, the occupancy is relatively low for information that deviates greatly from prediction (the probability of successful transmission). High quality information communication quality can be achieved even with a channel assigned to the primary system and occupied by the primary system. That is, it is possible to notify necessary information in real time while suppressing the frequency of use of frequency resources.
以下、本開示の一態様に係る実施の形態(以下、本実施の形態)について図面を参照して詳細に説明する。 Hereinafter, an embodiment (hereinafter, this embodiment) according to one aspect of the present disclosure will be described in detail with reference to the drawings.
(想定する無線通信システム概要)
図1に本実施の形態における無線通信システムの概念図を示す。複数の無線端末101、102(以下、MS)が一定のエリア内に分布し、1つの情報集約局104(以下、BS)が存在する。各MS101、102は個々に保有する情報をBS104へ伝送する。なお、伝送される情報の内容は例えば温度や湿度といったセンサで検出されるような情報である。このようなセンサ情報は一般にガウシアン分布で近似されるような確率分布を有している。
(Outline of assumed wireless communication system)
FIG. 1 shows a conceptual diagram of a wireless communication system in the present embodiment. A plurality of wireless terminals 101 and 102 (hereinafter referred to as MS) are distributed in a certain area, and there is one information aggregation station 104 (hereinafter referred to as BS). Each MS 101, 102 transmits information held individually to the BS 104. Note that the content of the transmitted information is information such as temperature and humidity detected by a sensor. Such sensor information generally has a probability distribution approximated by a Gaussian distribution.
このように多数のMSからBSへと情報を集約する方法は、セルラー方式における上り回線方式と呼ばれている。しかし、本実施の形態では、BSが各MSに向けて各々の情報を報知する下り回線方式においても適用することができるとする。ただ、説明の簡易化のため、上り回線方式を前提とする。上り回線による情報伝達は、無線センサネットワークを想定した場合、各MS101、102がセンサ情報を保有し、BS104へと情報を伝送するスター型のネットワーク構成と等価になる。 Such a method of aggregating information from a large number of MSs to a BS is called an uplink method in a cellular method. However, in the present embodiment, it is assumed that the present invention can also be applied to a downlink scheme in which the BS broadcasts each information to each MS. However, in order to simplify the explanation, an uplink system is assumed. Information transmission on the uplink is equivalent to a star network configuration in which each MS 101, 102 holds sensor information and transmits information to the BS 104 when a wireless sensor network is assumed.
無線通信では一般に、広帯域な周波数資源をチャネルと呼ばれる狭帯域の周波数資源に分割する。帯域と周波数の関係を図2に示す。スター型のネットワークではMS101、102は多数のチャネルから1つあるいは複数を選択して情報を伝送する。ここでは、説明を簡易にするため、各MSは1つのチャネルを選択するものと想定する。いうまでもなく複数のチャネルを選択する場合においても、以降の方式を適用することは可能である。 In wireless communication, in general, wideband frequency resources are divided into narrowband frequency resources called channels. The relationship between the band and the frequency is shown in FIG. In a star type network, the MSs 101 and 102 select one or a plurality of channels from many channels and transmit information. Here, in order to simplify the explanation, it is assumed that each MS selects one channel. Needless to say, even when a plurality of channels are selected, the following scheme can be applied.
さらに本実施の形態においては、既存の無線システムの存在を仮定する。例えば、ISM-bandと呼ばれる2.4GHz帯もしくは5GHz、あるいはサブGHzと呼ばれる900MHz帯付近では、多数の無線システムが共存するため、システム相互の干渉を抑制すると同時に自局のチャネルを確保する周波数の共用化が進んでいる。よって本実施の形態において想定するシステムにおいても、こういった既存システムが使用している周波数チャネルに対しては、システム間相互干渉を回避するため、そのチャネルを同時には使用しない。実際に無線LANでは、電波を送信する前にキャリアセンスと呼ばれる信号検出をすることで、既存システムによるチャネル利用を検出し、同一周波数チャネルへの複数システムによる同時アクセスを回避し、相互干渉を抑制している。本実施の形態においても、各MS101、102がすべてのチャネルのキャリアセンスを行い、既存システムが利用していないときにチャネルを利用し、既存システムが利用しているときは情報送信を停止するとする。 Further, in the present embodiment, it is assumed that an existing wireless system exists. For example, in the vicinity of the 2.4 GHz band or 5 GHz called ISM-band, or 900 MHz band called sub-GHz, since many wireless systems coexist, the frequency sharing which secures the channel of the own station while suppressing interference between systems Is progressing. Therefore, even in the system assumed in the present embodiment, the frequency channels used by these existing systems are not used at the same time in order to avoid inter-system mutual interference. In fact, in wireless LAN, by detecting signals called carrier sense before transmitting radio waves, channel use by existing systems is detected, simultaneous access by multiple systems to the same frequency channel is avoided, and mutual interference is suppressed. doing. Also in this embodiment, it is assumed that each MS 101, 102 performs carrier sense of all channels, uses the channel when the existing system is not using, and stops information transmission when the existing system uses it. .
前記既存システムでも同じく、MSとBSがエリア展開する地域に存在するとする。キャリアセンスでは、伝搬路特有のフェージングやシャドーイングにより信号電力が大きく減衰するため、既存システムのアクセスが検出できなくなる誤検出や、既存システムのアクセスをしていないのにアクセスをしていると判断する誤警報が生じるため、一般に隠れ端末問題とよばれるシステム間相互干渉の発生や、さらされ端末問題と呼ばれる不要なチャネルの未使用状態が発生する。本実施の形態では、説明の簡単化のため、誤警報および誤検出は発生しないと想定するが、もちろん想定する環境においても適用可能である。以降、このような既存システムを本実施の形態ではプライマリシステム201、202(PS)とする。 Similarly, in the existing system, it is assumed that MS and BS exist in an area where the area is developed. In carrier sense, signal power is greatly attenuated due to fading and shadowing peculiar to the propagation path. Therefore, it is determined that access is not made to the existing system, or that the existing system is not accessed. Therefore, the occurrence of a mutual alarm between systems which is generally called a hidden terminal problem and an unused state of an unnecessary channel called an exposed terminal problem occur. In this embodiment, it is assumed that false alarms and false detections do not occur for the sake of simplification of explanation, but it is of course applicable to the assumed environment. Hereinafter, such an existing system is referred to as a primary system 201, 202 (PS) in the present embodiment.
これらのPS201、202は利用するアプリケーションによって、チャネルを継続的に利用する時間長や利用する頻度および、利用する時間間隔がそれぞれ異なると考えられる。各PSがチャネルを利用するイメージを図2に示す。プライマリシステムにおいては、各チャネルの利用状況をあらかじめ一定時間観測するデータベース105(スペクトラムデータベース)を構築し、チャネルの利用状況を特徴づける統計モデルを各無線システムに提供する方法が検討されている(非特許文献2)。本実施の形態においても、一定時間観測したデータベース105から各チャネルの統計モデルがBSに提供されていると想定する。 These PSs 201 and 202 are considered to have different time lengths, frequency of use, and time intervals of use, depending on the applications used. An image in which each PS uses a channel is shown in FIG. In the primary system, a method of constructing a database 105 (spectrum database) for observing the usage status of each channel for a predetermined time in advance and providing a statistical model characterizing the usage status of the channel to each wireless system is being studied (non-non-existing) Patent Document 2). Also in this embodiment, it is assumed that a statistical model of each channel is provided to the BS from the database 105 observed for a certain period of time.
BS104はデータベース105から提供される各チャネルの統計モデルに基づき、チャネルの利用方法となるチャネル利用ポリシーを決定する。ここでチャネル利用ポリシーは後述のようにチャネルの利用を示す係数wで決定し、チャネル利用重みを決定することと等価であるとする。そして、BS104が各MS101、102にチャネル利用重みを通知し、各MSはチャネル利用重み(w)に従い、チャネルを利用する。本実施の形態の方法は周波数共用に優れ、高い情報通知品質を達成するため、このチャネル利用重みポリシーを決定するところが中心となっている。以下、チャネル利用重みwの決定について説明する。 The BS 104 determines a channel usage policy as a channel usage method based on the statistical model of each channel provided from the database 105. Here, it is assumed that the channel usage policy is determined by a coefficient w indicating channel usage as described later, and is equivalent to determining the channel usage weight. Then, the BS 104 notifies the channel usage weights to the MSs 101 and 102, and each MS uses the channel according to the channel usage weight (w). The method according to the present embodiment is excellent in frequency sharing, and in order to achieve high information notification quality, this channel usage weight policy is mainly determined. Hereinafter, determination of the channel usage weight w will be described.
(チャネル利用重みの決定)
各MS101、102から通知された情報は、BS104に提供され、情報の傾向分析が進められる。分析方法としては、情報分布をガウス確率分布でモデル化し、時間軸方向移動平均や分散を算出するカルマンフィルタリングや、ガウス混合モデルに基づき過去のデータとの分布誤差最小条件でモデル化をするEMアルゴリズムなどの既知の確率推論技術が適用できる。
(Determination of channel usage weight)
Information notified from each of the MSs 101 and 102 is provided to the BS 104, and information trend analysis proceeds. Analysis methods include modeling the information distribution with a Gaussian probability distribution, Kalman filtering to calculate the moving average and variance in the time axis direction, and EM algorithm to model with the minimum distribution error condition with past data based on the Gaussian mixture model Known probabilistic reasoning techniques such as can be applied.
確率推論により、BS104は予測されるべき情報の平均値と分散値を得る。ここで、MS101、102の総数をKとしたときの、第k番目のMSに対する、i番目の通知時刻における情報の平均値 をmk(i)、分散値を s2 k(i) とする。また、次の時刻の情報の予測値をx(i+1)とし、その予測値が発生する確率を pk(x(i+1))とする。ここで、x(i+1) は 過去情報に基づく平均値 mk(i), 分散値 s2 k(i) に従うガウス分布に従う不規則変数であり、x(i+1) ~ N(mk(i), s2 k(i))と関係づけられるものとする。BS104は各通知時刻において、新たに得られた情報から確率推論により予測値である平均値と分散値の更新を続ける。 By probabilistic reasoning, the BS 104 obtains an average value and a variance value of information to be predicted. Here, when the total number of MSs 101 and 102 is K, the average value of information at the i-th notification time for the k-th MS is m k (i) and the variance is s 2 k (i). . In addition, the predicted value of the information at the next time is x (i + 1), and the probability that the predicted value occurs is p k (x (i + 1)). Where x (i + 1) is an irregular variable that follows a Gaussian distribution with mean value m k (i) and variance value s 2 k (i) based on past information, and x (i + 1) ~ N (m k (i), s 2 k (i)). At each notification time, the BS 104 continues to update the average value and the variance value, which are predicted values, from the newly obtained information by probability inference.
(データベースから提供される各チャネルの利用予測モデル)
データベース105では、各チャネルのプライマリシステムの利用情報を集約し、各チャネルの利用状況を統計モデル化する。プライマリシステムにおいては先述のように各チャネルの平均利用時間である占有率を用いる(非特許文献3)。占有率は、プライマリシステム(PS)がアクセスしている時間率と定義される。すなわち、PS201、202による信号放出時に、他の無線機において、一定の受信電力以上の検出エネルギーが受信された場合にPSが利用していると判断するキャリアセンスが実行される。このキャリアセンスを一定時間観測し、判断結果を1回のキャリアセンス試行あたりで規格化した値を占有率として算出する。ここで,キャリアセンスはMS101やMS102が実施してもよいし、他の無線機がキャリアセンスをした結果をデータベースへ提供してもよい。i番目の時刻における、第m番目のチャネル(m=1,2,...,M, M:はチャネルの総数)に対する占有率をrm(i)とする。
(Use prediction model of each channel provided from the database)
In the database 105, the usage information of the primary system of each channel is aggregated and the usage status of each channel is statistically modeled. In the primary system, as described above, the occupation ratio that is the average usage time of each channel is used (Non-Patent Document 3). The occupation rate is defined as the time rate that the primary system (PS) is accessing. That is, when a signal is released by the PSs 201 and 202, carrier sensing is performed in which the other wireless device determines that the PS is using when detection energy equal to or higher than a certain reception power is received. This carrier sense is observed for a certain period of time, and a value obtained by normalizing the judgment result per one carrier sense trial is calculated as an occupation rate. Here, the carrier sense may be performed by the MS 101 or the MS 102, and the result of the carrier sense performed by another wireless device may be provided to the database. Let rm (i) be the occupation ratio for the m-th channel (m = 1, 2,..., M, M: the total number of channels) at the i-th time.
(割り当て設計ポリシー:予測誤差最小基準に基づくチャネル利用重みの設計)
BS104は、i番目の時刻における各MS101、102の情報を、前記平均値mk(i)と分散値s2 k(i)により一義的に求められるガウス分布に従う確率変数とみなし、次の時刻(i+1)における各MS101、102の情報の出現確率を予測する。また、データベース105からプライマリシステムの占有率情報を得ることで、近未来のチャネル利用の予測情報を得る。この情報予測とチャネル利用予測の二つを用いて、各MSがチャネルを利用する設計ポリシーを確立する。
(Assignment design policy: Channel usage weight design based on minimum prediction error criteria)
The BS 104 regards the information of each of the MSs 101 and 102 at the i-th time as a random variable according to a Gaussian distribution that is uniquely obtained from the average value m k (i) and the variance value s 2 k (i). Predict the appearance probability of the information of each MS 101, 102 in (i + 1). Further, by obtaining the occupancy rate information of the primary system from the database 105, prediction information on near-future channel usage is obtained. Using this information prediction and channel usage prediction, a design policy for each MS to use a channel is established.
まず、ガウス確率分布でモデル化された情報予測においては、平均値mk(i)を示す情報の出現確率が最も高い。よって、PSによるチャネルの占有が生じたりMSが情報を発しないなどが原因で受信が一時的に途切れたとしても、BS104は上記平均値をMSが伝送する情報であるとみなせば比較的高い精度で途切れた情報を補完することができる。しかし出現確率が低くても、MSが保有する情報がBS104の予測値に対して大きく異なることが実際にあり得る。この場合、BS104における情報認識に誤差が生じる。その誤差を抑制するためには、予測値との差が大きい情報を優先的にBSへ通知する必要がある。以下、その手法について説明する。 First, in information prediction modeled with a Gaussian probability distribution, the appearance probability of information indicating the average value m k (i) is the highest. Therefore, even if reception is temporarily interrupted because the channel is occupied by the PS or the MS does not emit information, the BS 104 is relatively accurate if the average value is regarded as information transmitted by the MS. Can be used to supplement discontinuous information. However, even if the appearance probability is low, the information held by the MS may actually differ greatly from the predicted value of the BS 104. In this case, an error occurs in information recognition in the BS 104. In order to suppress the error, it is necessary to preferentially notify the BS of information having a large difference from the predicted value. The method will be described below.
まず、近未来であるi+1番目の時刻(次の時刻)における予測情報x(i+1)とk番目のMSにおける情報の平均値との差分情報は(mk(i)-x(i+1))2で表される。ここで、誤差情報の大きい情報を伝送するMSに対して、PSの利用頻度が低いチャネル、つまり低占有率チャネルを割り当てるとすると、予測情報x(i+1)に対するk番目のMSの誤差情報の期待値e(k,i)は、予測値が発生する確率pk(x(i+1))を用いて次のように導出される。
ここで、k番目のMSにおいて、次の時刻における予測情報を示す確率変数x(i+1)に対してm番目のチャネルに割り当てを示す重み係数w(k,x(i+1),m)を導入する。この重み係数は1あるいは0のいずれかをとる。ここで、1は割り当てを0は非割り当てを意味する。このように考えれば本実施の形態におけるチャネルを割り当て方法は、誤差情報の期待値の総和を最小にする最小化問題として与えられる。 Here, in the kth MS, the weighting factor w (k, x (i + 1), m indicating the assignment to the mth channel with respect to the random variable x (i + 1) indicating the prediction information at the next time. ). This weighting factor takes either 1 or 0. Here, 1 means assignment and 0 means no assignment. Considering this, the channel allocation method in the present embodiment is given as a minimization problem that minimizes the sum of expected values of error information.
誤差情報の期待値の総和Fは(1)式および重み係数w(k,x(i+1),m)を用いて、以下のように書ける。
式(2)を最小にするように、チャネル割り当て重み係数w(m,x(i+1),k)を決定する。式(3)から式(6)は無線システムの要件を決める制約式である。式(3) は、w(m,k)のm番目のチャネルのk番目のMSにおける割り当ての有無を示し、1は割り当て、0は非割り当てを示す。式(4)はk番目のMSがx(i+1)の情報を伝送する際に、利用できるチャネルは1つであるという限定を意味する。式(5)は、m番目のチャネルを利用してx(i+1)の情報を送ることができるMSは1つである、という限定を意味する。式(6)はm番目のチャネルをk番目のMSが利用する際には、一つの情報のみを送信することに限定されること意味する。 The channel assignment weighting factor w (m, x (i + 1), k) is determined so as to minimize Equation (2). Expressions (3) to (6) are constraint expressions that determine the requirements of the wireless system. Equation (3) indicates whether or not the m-th channel of w (m, k) is allocated in the k-th MS, 1 indicates allocation, and 0 indicates non-allocation. Equation (4) means that the k-th MS can use only one channel when transmitting x (i + 1) information. Equation (5) means that the number of MSs that can send information of x (i + 1) using the m-th channel is one. Equation (6) means that when the k-th MS uses the m-th channel, it is limited to transmitting only one piece of information.
具体例として、LTEやWiFiなどでは、各MSに重複なくチャネルを割り当てるため、各情報は直交するリソースで伝送できる。つまり各MSは各チャネルで任意の情報を伝送できるため、(6)式の制約はなくなり、チャネル割り当て重みを2変数(つまりw(m,k))に変更することで、対応できる。 As a specific example, in LTE, WiFi, etc., channels are allocated to each MS without duplication, so that each information can be transmitted with orthogonal resources. That is, since each MS can transmit arbitrary information on each channel, there is no restriction on the equation (6), and it can be dealt with by changing the channel allocation weight to two variables (that is, w (m, k)).
一方、複数のユーザで同じチャネルを共有する、一括集約型無線センサネットワーク(非特許文献1)では、1つのチャネルに利用するMSを1つに限定する必要はなく、(5)式の制約が無くなる。よって重み係数はw(m,x(i+1))のように2変数に変更することができる。このように、制約式の選択と重みの変数を増減させることで、様々なシステムに本提案システムを適用することができる。 On the other hand, in a collective aggregation type wireless sensor network (Non-patent Document 1) in which a plurality of users share the same channel, it is not necessary to limit the number of MSs used for one channel to one, and there is a restriction of equation (5). Disappear. Therefore, the weighting coefficient can be changed to two variables like w (m, x (i + 1)). As described above, the proposed system can be applied to various systems by selecting the constraint equation and increasing / decreasing the weight variable.
この最適問題において、∀rm (i)≧0であり、割り当て重みw(m,x(i+1),k)に対する係数はすべて正である。言い換えれば、期待差分情報はw(m,x(i+1),k)に対する正の線形和であるため、したがってこの最適問題は線形計画問題となる。この結果、予測値に対する実際の情報との差分が最小になるようにチャネル割り当てを決定することができる。 In this optimal problem, ∀r m (i) ≧ 0, and the coefficients for the allocation weight w (m, x (i + 1), k) are all positive. In other words, since the expected difference information is a positive linear sum with respect to w (m, x (i + 1), k), this optimal problem is therefore a linear programming problem. As a result, channel assignment can be determined so that the difference between the predicted value and the actual information is minimized.
(フローチャート)
図3および図4に本実施の形態における一連の手続きの処理フローを示す。ここで図3はMS側の処理フローを、図4はBS側の処理フローを示す。まず、MS101と102は情報送信のために使用するチャネルにキャリアセンスを行い(図3におけるステップ11、図中は数字のみ)、プライマリシステム(PS)が使用しているときはBSへの通知をスキップする(ステップ12)。プライマリシステムが使用していないとき、MS101、102のいずれかあるいは両方からBS104へ情報x(i+1)を通知する(ステップ13)。この際、通信開始直後は、過去(i<0)の統計データがないため、一定時間情報通知を続けてもよい。
(flowchart)
3 and 4 show a processing flow of a series of procedures in the present embodiment. 3 shows a processing flow on the MS side, and FIG. 4 shows a processing flow on the BS side. First, the MSs 101 and 102 perform carrier sense on the channel used for information transmission (step 11 in FIG. 3, only numbers in the figure), and notify the BS when the primary system (PS) is using it. Skip (step 12). When the primary system is not in use, information x (i + 1) is notified from either or both of the MSs 101 and 102 to the BS 104 (step 13). At this time, since there is no past (i <0) statistical data immediately after the start of communication, the information notification may be continued for a certain period of time.
一方BS104は各MS別に情報を分離する処理をする(図4、ステップ21)。一括集約法、LTE、WiFiいずれもMIMO技術が使われており、MSの情報が混信している可能性があるからである。なお、各チャネルを1つのMSが単独で使用する場合には、この処理を省略できる。 On the other hand, the BS 104 performs processing to separate information for each MS (FIG. 4, step 21). This is because the MIMO technology is used for all of the collective aggregation methods, LTE, and WiFi, and there is a possibility that the information of the MS is interfering. It should be noted that this process can be omitted when each MS uses each channel independently.
次にBS104は過去の情報から、統計量として平均mk(i)及び分散s2 k(i)の値を算出する(ステップ23)。さらに、サーバから各チャネルの占有率情報rm(i)を得て(ステップ24)、情報をガウス確率分布でモデル化する。これら一連の処理により、得られた平均及び分散から各情報の発生確率pk(x(i+1))を算出する(ステップ25)。 Next, the BS 104 calculates values of average m k (i) and variance s 2 k (i) as statistics from past information (step 23). Furthermore, the occupancy rate information r m (i) of each channel is obtained from the server (step 24), and the information is modeled with a Gaussian probability distribution. Through these series of processes, the occurrence probability p k (x (i + 1)) of each information is calculated from the obtained average and variance (step 25).
さらにBS104は、情報発生確率が最大である平均mk(i)を次の時刻の送信情報予測値x(i+1)と仮定し、各情報との予測値との差分情報の期待値e(k,i)(=(mk(i)-x(i+1))2)を計算、期待値最小条件でチャネル割り当て重みw(k,x(i+1),m)( 一括集約型無線センサネットワークの場合はw(m,x(i+1))でもよい)を設計する(ステップ26)。決定した割り当て重みを全MS101、102へ通知する(ステップ27)。 Furthermore, the BS 104 assumes an average m k (i) having the maximum information occurrence probability as a transmission information predicted value x (i + 1) at the next time, and expects an expected value e of difference information from the predicted value of each information. Calculate (k, i) (= (m k (i) -x (i + 1)) 2 ), channel assignment weight w (k, x (i + 1), m) In the case of a wireless sensor network, w (m, x (i + 1)) may be designed) (step 26). The determined allocation weight is notified to all MSs 101 and 102 (step 27).
各MSは受信した(図3、ステップ14)割り当て重みw(k,x(i+1),m)に従い、送信方法を変更する(ステップ15)。最後に各MSは、BSが必要とする情報が得られたなど、規定回数に達したかどうかを判断し(ステップ16)、しない場合には、ステップ11に戻る。 Each MS changes the transmission method according to the received allocation weight w (k, x (i + 1), m) (step 15). Finally, each MS determines whether or not the prescribed number of times has been reached, for example, the information required by the BS has been obtained (step 16). If not, the process returns to step 11.
以上のステップを繰り返して、情報伝送を継続する。なお、MS104におけるチャネル割り当ての更新頻度は、情報が通知された毎に更新しても良いし、一定期間ごとに周期的に行ってもよい。 The above steps are repeated to continue information transmission. Note that the channel allocation update frequency in the MS 104 may be updated every time the information is notified, or may be periodically performed at regular intervals.
以下、計算機シミュレーションにより上記実施の形態の有効性を評価した結果を実施例として示す。 Hereinafter, the results of evaluating the effectiveness of the above embodiment by computer simulation will be shown as examples.
(実施例1)
図1の一括情報集約型の無線センサネットワークを想定し、チャネル数を256とし、図5のように、時間経過とともにMS101とMS102のセンサ情報(Data)が連続的に変化するモデルを定義した。無線センサネットワークにおける温度や湿度などのセンサ情報においてこのような傾向が認められる。センサ情報(Data)の分解能は0.1としているため、情報のダイナミックレンジは最大で25.6となる。なお、情報の外乱モデルとして、平均0分散0.1のガウス分布を仮定し、時間に対して独立であるとした。また、各チャネルの占有率は0から1の一様乱数とし、情報の統計モデル化のために、First In First Out(FIFO)型のメモリが使用されていることを想定し、メモリ長は1000とした。
Example 1
Assuming the collective information aggregation type wireless sensor network of FIG. 1, the number of channels is set to 256, and a model in which sensor information (Data) of the MS 101 and the MS 102 continuously changes as time passes is defined as shown in FIG. Such a tendency is recognized in sensor information such as temperature and humidity in the wireless sensor network. Since the resolution of sensor information (Data) is 0.1, the dynamic range of information is 25.6 at the maximum. As an information disturbance model, a Gaussian distribution with an average 0 variance of 0.1 is assumed and is independent of time. Also, the occupation rate of each channel is a uniform random number from 0 to 1, and it is assumed that a first in first out (FIFO) type memory is used for statistical modeling of information, and the memory length is 1000 It was.
計算結果を図6に、通知成功確率に対する累積分布関数(CDF)特性として示す。同図中、白の円(〇)が情報の確率モデルおよびチャネルの占有率を考慮せずにランダムに割り当てた場合(従来方式)、黒のダイヤ(◆)が、本実施例のチャネル割り当て方法で得た結果である。比較例として、情報の確率モデルのうち最も高頻度に発生すると予想するセンサ情報を優先的に低占有率のチャネルに割り当てた場合も示した(×)。 FIG. 6 shows the calculation result as a cumulative distribution function (CDF) characteristic with respect to the notification success probability. In the figure, when the white circle (◯) is randomly assigned without considering the information probability model and the channel occupancy (conventional method), the black diamond (♦) is the channel assignment method of this embodiment. It is the result obtained by. As a comparative example, a case is also shown in which sensor information that is expected to occur most frequently among information probability models is preferentially assigned to a channel with a low occupancy rate (×).
従来方式(ランダム)の場合、一定の確率でプライマリが完全に占有したチャネルに情報が送られ、その結果通知が失敗する。一方、本実施例における方式では通知成功率がやや改善している。ただ、一見、比較例が最も高い通知成功確率を達成している。つまり本実施例の方法では、通知成功確率が比較例よりもCDF=0.1において10%程度低く抑えられている。言い換えれば10%程度、BSへの通知頻度を抑制している。比較例では最も高頻度に発生する情報を最も安全なチャネルに割り当てるのであるから、当然成功率は高くなる。 In the case of the conventional method (random), information is sent to a channel that is completely occupied by the primary with a certain probability, and as a result, notification fails. On the other hand, in the method according to the present embodiment, the notification success rate is slightly improved. However, at first glance, the comparative example achieves the highest notification success probability. That is, in the method of the present embodiment, the notification success probability is suppressed to about 10% lower than the comparative example at CDF = 0.1. In other words, the frequency of notifications to the BS is suppressed by about 10%. In the comparative example, since the most frequently generated information is assigned to the safest channel, the success rate is naturally high.
しかし、予測誤差最小という観点からすれば本実施例の方法と比較例との評価は逆転する。図7は各MS101、102が通知する情報に対するBS104が認識した情報との二乗誤差におけるCDF特性を示したものである。同図より、本実施例の方法(◆)が比較例(×)よりも低い二乗誤差特性を達成していることがわかる。つまり、最も高頻度に発生する情報は言い換えれば最も予測しやすい平均的な情報であり、このような情報の通知が失敗したとしても高い精度で補間ができる。逆に平均から大きく外れる情報は発生頻度は低いが予測誤差は大きい。本実施例の方法では、こういった予測誤差の大きい情報の通知の成功率が高められる。 However, from the viewpoint of minimizing the prediction error, the evaluation of the method of this example and the comparative example are reversed. FIG. 7 shows the CDF characteristics in the square error between the information notified by each MS 101 and 102 and the information recognized by the BS 104. From the figure, it can be seen that the method (♦) of this example achieves a lower square error characteristic than the comparative example (x). In other words, the information that occurs most frequently is, in other words, average information that is most easily predicted, and even if such information notification fails, interpolation can be performed with high accuracy. Conversely, information that deviates significantly from the average has a low occurrence frequency but a large prediction error. In the method of the present embodiment, the success rate of notification of such information with a large prediction error can be increased.
このように、本実施例の方法は従来の方法、さらに比較例の方法に比べて情報伝送をより少なく抑えると同時に、高品質な情報通信品質が達成できると考えられる。このことは、周波数資源の使用頻度を少なく抑えつつ、必要な情報を通知しているという観点で、高い周波数利用効率を達成しているといえる。 As described above, it is considered that the method of the present embodiment can achieve high quality information communication quality while suppressing information transmission to a lesser extent than the conventional method and the comparative method. This can be said to have achieved high frequency utilization efficiency from the viewpoint of notifying the necessary information while suppressing the frequency of use of frequency resources.
本発明は、気温や湿度といった気象情報、大気汚染物質、通行量、その他諸々のセンサ情報を優先度の低いチャネルを介して無線伝送するシステムに利用することが可能である。特にIoT無線センサネットワークに有効である。 INDUSTRIAL APPLICABILITY The present invention can be used in a system that wirelessly transmits weather information such as temperature and humidity, air pollutants, traffic volume, and other sensor information via a low priority channel. This is particularly effective for IoT wireless sensor networks.
101 無線端末(MS)
102 無線端末(MS)
104 情報集約局(BS)
105 データベース
101 Wireless terminal (MS)
102 Wireless terminal (MS)
104 Information Aggregation Station (BS)
105 database
Claims (9)
各チャネルにおけるプライマリシステムの占有率を求めるステップと、
各無線端末もしくは各チャネルで出現確率が高い情報の値と次の時刻に送信される情報の予測値との差分の期待値を求めるステップと、
前記占有率と前記期待値と重み係数の積の総和を求めるステップと、
前記総和を最小にする条件で前記重み係数を決定するステップを含む、信号送信方法。 A signal transmission method in which a plurality of wireless terminals transmit information whose occurrence probability can be predicted by a probability distribution through a plurality of channels,
Determining the primary system occupancy in each channel;
Obtaining an expected value of a difference between a value of information having a high appearance probability in each wireless terminal or each channel and a predicted value of information transmitted at the next time;
Obtaining a sum of products of the occupation ratio, the expected value, and a weighting factor;
A signal transmission method including the step of determining the weighting factor under a condition that minimizes the sum.
A received signal detection method for receiving information notified by the signal transmission method according to claim 1, comprising: a step of complementing information based on the probability distribution when information reception fails.
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