JP2019176254A - Channel state prediction device, channel state prediction method, radio communication device, and radio communication method - Google Patents

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JP2019176254A JP2018060346A JP2018060346A JP2019176254A JP 2019176254 A JP2019176254 A JP 2019176254A JP 2018060346 A JP2018060346 A JP 2018060346A JP 2018060346 A JP2018060346 A JP 2018060346A JP 2019176254 A JP2019176254 A JP 2019176254A
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一人 矢野
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Shiroyuki Araki
白幸 荒木
智明 熊谷
Tomoaki Kumagai
智明 熊谷
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Abstract

To provide a radio communication device which can map transmission data to a plurality of frequency bands, and perform a data transmission by adjusting a transmission timing when a communication is performed in parallel in the plurality of frequency bands separated each other at the same time.SOLUTION: A transmission apparatus 1000 transmits a signal by using a plurality of radio channels that performs a random access control in each of a plurality of frequency bands separated each other. A channel using state prediction part 1070 generates prediction information by predicting a channel using state at the next time point by an autoregression model in response to a plurality of measurement time points to be categorized in accordance with the using state observed. An access control part 1080 transmits each partial data as a packet in each of the plurality of frequency bands by the plurality of radio channels so as to be synchronized at the same timing.SELECTED DRAWING: Figure 3

Description

本発明は、チャネル状態予測装置、チャネル状態予測方法、それを用いた無線通信装置および無線通信方法に関する。   The present invention relates to a channel state prediction device, a channel state prediction method, a wireless communication device using the same, and a wireless communication method.

従来の無線通信方式、たとえば、3GPP(3rd Generation Partnership Project)で標準化が行なわれた無線通信システムであるLTE(Long Term Evolution)リリース8(Rel-8)は、最大20MHzの帯域を利用して通信を行うことが可能である。   Conventional wireless communication systems such as LTE (Long Term Evolution) Release 8 (Rel-8), which is a wireless communication system standardized by 3GPP (3rd Generation Partnership Project), communicate using a bandwidth of up to 20 MHz. Can be done.

さらに、LTEの発展版であるLTE−A(Long Term Evolution-Advanced)では、LTEとの後方互換性を確保しつつ、更なる高速伝送を実現するため、LTEでサポートされる帯域幅を基本単位としたコンポーネントキャリア(CC:Component Carrier)を複数束ねて同時に用いるキャリアアグリゲーション(CA:Carrier Aggregation)技術が採用され、最大で5CC(100MHz幅)を用いて100MHz幅の広帯域伝送が実現可能である。ただし、このようなキャリアアグリゲーションは、近接する周波数バンドでの異なるチャネルを用いた伝送である。   Furthermore, LTE-A (Long Term Evolution-Advanced), which is an advanced version of LTE, has a basic unit of bandwidth supported by LTE in order to achieve higher speed transmission while ensuring backward compatibility with LTE. A carrier aggregation (CA) technique that uses a plurality of component carriers (CC) bundled at the same time is adopted, and a wide band transmission of 100 MHz width can be realized using 5 CC (100 MHz width) at the maximum. However, such carrier aggregation is transmission using different channels in adjacent frequency bands.

上記のような高速化が図られてはいるものの、近年、 スマートフォン等の高機能な携帯端末の普及に伴って、移動通信トラフィックの需要が急激に増大している。   Although speeding up as described above has been achieved, in recent years, the demand for mobile communication traffic has increased rapidly with the spread of highly functional mobile terminals such as smartphones.

その結果、従来からの無線LAN(Local Area Network)の利用拡大に加え、スマートフォンの普及によるモバイルデータトラフィックの増大により無線LANへのオフロードが進展し、免許不要帯域(2.4GHz帯、5GHz帯)でのトラフィックが急増している。   As a result, in addition to the expansion of the use of the conventional wireless LAN (Local Area Network), offload to the wireless LAN has progressed due to the increase in mobile data traffic due to the spread of smartphones, and the license-free band (2.4 GHz band, 5 GHz band) ) Traffic has increased rapidly.

また、IoT(Internet Of Things)/M2M(Machine to Machine)社会の進展により、 上記周波数帯および920MHz帯の更なる逼迫が懸念され、これらの周波数帯の周波数利用効率向上は喫緊の課題となっている。   In addition, due to the progress of IoT (Internet Of Things) / M2M (Machine to Machine) society, there are concerns about further tightening of the above frequency band and 920 MHz band, and improving the frequency utilization efficiency of these frequency bands is an urgent issue. Yes.

ここで、無線リソースの利用状況は時間・場所・周波数帯や無線チャネル等によって変動するため、一部の周波数帯(や無線チャネル)のみが混雑する状況が発生し得る。   Here, since the usage status of radio resources varies depending on time, place, frequency band, radio channel, and the like, a situation in which only some frequency bands (or radio channels) are congested may occur.

しかしながら、既存の自営系無線システム(例えばIEEE802.11無線LAN)は単一の周波数帯を用いるか、予め使用する帯域をひとつ決めてから通信を行う。例えば、IEEE802.11nは2.4GHz帯と5GHz帯のいずれを使用するかを設定してから使用する。このため、既存の自営系無線システム全体として無線リソースに空きがある場合であっても、輻輳が発生するおそれがある。   However, existing private wireless systems (for example, IEEE 802.11 wireless LAN) use a single frequency band or perform communication after determining one band to be used in advance. For example, IEEE802.11n is used after setting which of 2.4 GHz band and 5 GHz band is used. For this reason, there is a possibility that congestion may occur even when there is a vacant radio resource in the existing private wireless system as a whole.

ここで、無線通信リソースの有効利用を図るためコグニティブ無線技術が注目されている。コグニティブ無線技術とは、無線端末が周囲の電波の利用状況を認識し、その状況に応じて利用する無線通信リソースを変えることをいう。コグニティブ無線技術には、異なる無線通信規格を状況に応じて選択して使うヘテロジニアス型と、無線端末が空き周波数を探し出して必要な通信帯域を確保する周波数共用型とがある。   Here, cognitive radio technology is attracting attention in order to effectively use radio communication resources. The cognitive radio technology means that a wireless terminal recognizes the usage situation of surrounding radio waves and changes the radio communication resource to be used according to the situation. The cognitive radio technology includes a heterogeneous type in which different radio communication standards are selected and used according to a situation, and a frequency sharing type in which a radio terminal searches for a vacant frequency and secures a necessary communication band.

ヘテロジニアス型においては、コグニティブ無線機は、周辺で運用されている複数の無線システムを認識し、各システムの利用度や実現可能な伝送品質に関する情報を入手し、適切な無線システムに接続する。即ち、ヘテロジニアス型のコグニティブ無線は、周辺に存在する無線システムの利用効率を高めることにより、間接的に周波数資源の利用効率を高めるものである。   In the heterogeneous type, the cognitive radio recognizes a plurality of radio systems operating in the vicinity, obtains information on the usage and feasible transmission quality of each system, and connects to an appropriate radio system. In other words, the heterogeneous cognitive radio indirectly increases the utilization efficiency of frequency resources by increasing the utilization efficiency of wireless systems existing in the vicinity.

一方、周波数共用型においては、コグニティブ無線機は、他の無線システムが運用されている周波数帯域において、一時的、または局所的に利用されていない周波数資源(これは、white spaceと呼ばれる)の存在を検知し、これを利用して信号伝送を行なう。即ち、周波数共用型のコグニティブ無線は、ある周波数帯域における周波数資源の利用効率を直接的に高めるものである。   On the other hand, in the frequency sharing type, the cognitive radio has a frequency resource (this is called white space) that is not used temporarily or locally in a frequency band in which another radio system is operated. Is detected and signal transmission is performed using this. That is, the frequency sharing type cognitive radio directly increases the utilization efficiency of frequency resources in a certain frequency band.

そして、上述したような免許不要帯域におけるトラフィックの増大の問題を解決する一手法として、使用周波数帯の異なる複数の無線LAN規格(例えば、2.4GHz帯無線LAN規格と5GHz帯無線LAN規格)を選択あるいは並行利用する、ヘテロジニアス型コグニティブ無線的アプローチが考えられる(たとえば、特許文献1、特許文献2)。   As a technique for solving the problem of the increase in traffic in the license-free band as described above, a plurality of wireless LAN standards (for example, 2.4 GHz band wireless LAN standard and 5 GHz band wireless LAN standard) having different usage frequency bands are used. A heterogeneous cognitive radio approach that can be selected or used in parallel can be considered (for example, Patent Document 1 and Patent Document 2).

しかし、このヘテロジニアス型コグニティブ無線的アプローチでは送信データを適宜分割し、それぞれどの周波数帯で伝送するかを事前に振り分けておく必要がある。この結果、各周波数帯の混雑度合いによっては使用周波数帯によって伝送遅延が大きく異なったり、データが宛先に到着する順番が入れ替わる、等の問題が新たに発生してしまう。   However, in this heterogeneous cognitive radio approach, it is necessary to divide transmission data as appropriate and assign in advance which frequency band to transmit. As a result, depending on the degree of congestion of each frequency band, problems such as transmission delays greatly differing depending on the used frequency band and the order in which data arrives at the destination are newly generated.

そこで、互いに大きく分離した複数の周波数帯、たとえば、2.4GHz帯無線LANと5GHz帯無線LANにおいて、既存システムと周波数を共用して、コグニティブな無線通信を実現することが望ましい。   Therefore, it is desirable to realize cognitive wireless communication by sharing frequencies with existing systems in a plurality of frequency bands that are largely separated from each other, for example, 2.4 GHz band wireless LAN and 5 GHz band wireless LAN.

しかしながら、複数の互いに分離した周波数帯域で同時並行に通信をする場合に、どのようなデータの分配を行い、送信タイミングをどのように決定すべきかについては、必ずしも明らかでない。   However, it is not always clear what data should be distributed and how the transmission timing should be determined when communicating in parallel in a plurality of mutually separated frequency bands.

そこで、複数周波数帯(各周波数帯の中では1つ以上の無線チャネル)の利用状況(各無線チャネルの空き状況など)を観測し、このような観測結果に基づいて、送信のタイミングや使用する無線チャネルを制御するということが考えられる。具体的には、各無線チャネルがいつまで利用可能であるか、あるいはいつから利用可能であるかに応じて、送信のタイミングと使用する無線チャネルを決定する。   Therefore, the usage status (such as the availability of each radio channel) of multiple frequency bands (one or more radio channels in each frequency band) is observed, and the transmission timing and usage are based on such observation results. It is conceivable to control the radio channel. Specifically, the timing of transmission and the radio channel to be used are determined according to how long each radio channel is available or from when.

ただし、このような送信制御には、過去の観測結果から、将来の利用状況の予測をすることが必要になる。   However, for such transmission control, it is necessary to predict the future usage status from past observation results.

このとき、フレーム送信を試みる度に空き状況やビジー確率等を頻繁的に予測することを考えると、予測アルゴリズムは低計算量かつ良好な精度を保つ必要がある。   At this time, in consideration of frequently predicting the availability and busy probability every time frame transmission is attempted, the prediction algorithm needs to maintain a low calculation amount and good accuracy.

数多くの無線装置が無線伝送を行い、種々の通信トラフィックが混在している状況下では、無線リソース利用パターンが複雑化していると考えられる。そのような状況に対する簡易な表現でモデル化が非常に困難である。そのため、予測アルゴリズムの設計や複雑さの低減などが重要な課題である。   It is considered that the radio resource utilization pattern is complicated under the situation where many radio apparatuses perform radio transmission and various communication traffic is mixed. Modeling with a simple expression for such a situation is very difficult. Therefore, the design of prediction algorithms and the reduction of complexity are important issues.

ここで、無線通信の利用状況を予測するための従来技術としては、以下のようなものがある。   Here, as a conventional technique for predicting the use situation of wireless communication, there are the following.

非特許文献1では、AR(autoregressive)法に基づく無線リソース利用率(COR : channel occupation ratio)の予測アルゴリズムを提案している。しかし、実時間軸でのビジー/アイドル(busy/idle)状態の継続時間に対する発生確率の予測には言及していない。   Non-Patent Document 1 proposes a radio resource utilization rate (COR: channel occupation ratio) prediction algorithm based on the AR (autoregressive) method. However, no reference is made to predicting the probability of occurrence of the busy / idle state duration on the real time axis.

非特許文献2では、隠れマルコフモデルを用いてトラフィックをモデル化し、CORの予測を行っている。また、非特許文献3では、autoregressive integrated moving average (ARIMA) モデルを使ってCORの解析や予測を行っている。しかし、ビジー/アイドルの開始・終了タイミングや継続時間に対する発生確率の予測は行っていない。   In Non-Patent Document 2, traffic is modeled using a hidden Markov model, and COR is predicted. In Non-Patent Document 3, COR analysis and prediction are performed using an autoregressive integrated moving average (ARIMA) model. However, the occurrence / probability of busy / idle start / end timing and duration is not predicted.

非特許文献4では、実測結果に基づき無線チャネルの利用モデルの検討を行っている。また、チャネル状況の予測手法について概説している。しかし、ビジー/アイドルの開始・終了タイミングに関する効果的な予測手法は示されていない。   In Non-Patent Document 4, a wireless channel usage model is examined based on actual measurement results. It also outlines the channel status prediction method. However, an effective prediction method regarding the start / end timing of busy / idle is not shown.

特開2011−211433号明細書JP 2011-111433 A

特開2013−187561号明細書JP 2013-187561 A

S. Kaneko, S. Nomoto, T. Ueda, S. Nomura, and K. Takeuchi, ”Predicting radio resource availability in cognitive radio-an experimental examination,” in Proc.CrownCom, Singapore, pp.1-8, May 2008.S. Kaneko, S. Nomoto, T. Ueda, S. Nomura, and K. Takeuchi, “Predicting radio resource availability in cognitive radio-an experimental examination,” in Proc. CrownCom, Singapore, pp. 1-8, May 2008.

E. Chatziantoniou, B. Allen and V. Velisavljevie, ”An HMM-based spectrum occupancy predictor for energy efficient cognitive radio,” IEEE PIMRC, London, pp. 601−605, Sept. 2013.E. Chatziantoniou, B. Allen and V. Velisavljevie, “An HMM-based spectrum occupancy predictor for energy efficient cognitive radio,” IEEE PIMRC, London, pp. 601-605, Sept. 2013.

Z. Wang and S. Salous, ”Spectrum occupancy statistics and time series models for cognitive radio,” J. Signal Process. Syst., vol. 62, no. 2, pp. 145−155, Feb. 2011.Z. Wang and S. Salous, “Spectrum occupancy statistics and time series models for cognitive radio,” J. Signal Process. Syst., Vol. 62, no. 2, pp. 145–155, Feb. 2011.

Y. Chen and H.S. Oh, "A Survey of Measurement-Based Spectrum Occupancy Modeling for Cognitive Radios," IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol. 18, no. 1, pp. 848-859, First quarter 2016.Y. Chen and H.S. Oh, "A Survey of Measurement-Based Spectrum Occupancy Modeling for Cognitive Radios," IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol. 18, no. 1, pp. 848-859, First quarter 2016.

しかしながら、上述したように、複数の互いに分離した周波数帯域で同時並行に通信するためには、複数周波数帯の利用状況を観測し、この観測結果に基づいて、1つ以上の瞬時的に未使用な周波数帯・無線チャネルで同時に無線フレームを送信することが必要になる。この場合、データを複数帯域にマッピングして送信し、受信側では複数帯域を一括受信してデータを統合するという構成になる。   However, as described above, in order to simultaneously communicate in a plurality of frequency bands separated from each other, the use situation of the plurality of frequency bands is observed, and one or more instantaneously unused based on the observation result It is necessary to transmit radio frames simultaneously in different frequency bands and radio channels. In this case, the data is mapped to a plurality of bands and transmitted, and the receiving side is configured to collectively receive the plurality of bands and integrate the data.

このようにすると、帯域間で混雑状況に偏りがあっても送信機会を確保できるため周波数利用効率の向上と伝送遅延の低減が期待でき、またデータの到着順番が入れ替わるような問題も発生しない。   In this way, transmission opportunities can be ensured even if there is a bias in the congestion situation between the bands, so that improvement in frequency utilization efficiency and reduction in transmission delay can be expected, and there is no problem of changing the arrival order of data.

ただし、複数周波数帯を利用して効率的なフレーム送信を行うには、送信のタイミングと使用する無線チャネルを適切に決定することが肝要であり、これにはどのタイミングでどの周波数帯・無線チャネルが利用可能になるかを高精度に予測する必要がある。このため、複数周波数帯の利用状況の観測結果から、各周波数帯について、チャネルの空/塞の状態(idle/busy)の開始・終了タイミングに関する効果的な予測手法が必要になる。   However, in order to perform efficient frame transmission using multiple frequency bands, it is important to appropriately determine the timing of transmission and the radio channel to be used. Needs to be predicted with high accuracy. For this reason, an effective prediction method regarding the start / end timing of the channel empty / blocked state (idle / busy) is required for each frequency band based on the observation result of the usage situation of a plurality of frequency bands.

本発明は、上記のような問題点を解決するためになされたものであって、その目的は、複数の互いに分離した周波数帯域で同時並行に通信をする場合に、複数周波数帯の利用状況の観測結果から、各周波数帯について、チャネルの空/塞の状態の開始・終了タイミングに関する効果的な予測が可能な、チャネル状態予測装置、チャネル状態予測方法、それを用いた無線通信装置および無線通信方法を提供することである。   The present invention has been made in order to solve the above-described problems, and the object of the present invention is to use a plurality of frequency bands when communication is performed simultaneously in a plurality of frequency bands separated from each other. A channel state prediction device, a channel state prediction method, a wireless communication device using the same, and a wireless communication capable of effectively predicting the start / end timing of the channel empty / blocked state for each frequency band from the observation results Is to provide a method.

この発明の1つの局面に従うと、対象となる周波数帯でランダムアクセス制御を行っている無線チャネルのビジー状態およびアイドル状態の継続時間を予測するためのチャネル状態予測装置であって、周波数帯において無線チャネルの利用状況を複数の計測時点において観測するチャネル利用状況観測部と、観測された利用状況に応じて、複数の計測時点に対する自己回帰モデルにより、次の時点でのチャネル利用状況を予測して予測情報を生成するチャネル利用状況予測部とを備える。   According to one aspect of the present invention, there is provided a channel state prediction apparatus for predicting the duration of a busy state and an idle state of a wireless channel performing random access control in a target frequency band. A channel usage monitoring unit that observes channel usage at multiple measurement points, and an autoregressive model for multiple measurement points according to the observed usage, predicts channel usage at the next point in time. A channel use state prediction unit that generates prediction information.

望ましくは、チャネル利用状況予測部は、無線チャネルのビジー/アイドル状態の判定を行い、ビジー/アイドル状態の継続時間を計測するビジー/アイドル継続時間取得部と、ビジー/アイドル継続時間の特定時間を複数設定し、ビジー/アイドル継続時間取得部が取得したビジー/アイドル継続時間が前記特定時間のいずれに該当するかで取得したビジー/アイドル継続時間をカテゴライズするビジー/アイドル継続時間カテゴライズ部と、カテゴライズ化されたビジー/アイドル継続時間の変遷パターンごとにそれぞれ独立に自己回帰モデルの予測式のパラメータを学習し、カテゴライズ化されたビジー/アイドル継続時間の履歴に応じて学習したパラメータのうちどれを使用するかを選択し、選択されたパラメータを用いて次のビジー/アイドル発生時間を予測して、チャネル利用状況観測部による測定値に対する予測誤差の発生確率を算出する継続時間予測誤差確率取得部と、予測誤差の発生確率に基づいて、次のビジー/アイドル継続時間の発生確率を予測する継続時間発生確率予測部と、を含む。   Preferably, the channel usage state prediction unit determines a busy / idle state of a radio channel and measures a busy / idle state duration and a busy / idle duration specific time. A busy / idle duration categorizing unit that categorizes busy / idle durations obtained by setting the number of busy / idle durations acquired by the busy / idle duration acquisition unit corresponding to any of the specific times, and categorizing For each transition pattern of the categorized busy / idle duration, learn the parameters of the autoregressive model prediction formula independently and use any of the learned parameters according to the categorized busy / idle duration history And select the next business using the selected parameter. / Predicting the idle occurrence time and calculating the prediction error occurrence probability for the measurement value measured by the channel usage monitoring unit, and the next busy / idle continuation based on the prediction error occurrence probability A duration occurrence probability prediction unit for predicting the occurrence probability of time.

この発明の他の局面に従うと、対象となる周波数帯でランダムアクセス制御を行っている無線チャネルのビジー状態およびアイドル状態の継続時間を予測するためのチャネル状態予測方法であって、周波数帯において無線チャネルの利用状況を複数の計測時点において観測するステップと、観測された利用状況に応じて、複数の計測時点に対する自己回帰モデルにより、次の時点でのチャネル利用状況を予測して予測情報を生成するステップとを備える。   According to another aspect of the present invention, there is provided a channel state prediction method for predicting a busy state and an idle state duration of a wireless channel that is performing random access control in a target frequency band. Predicting channel usage at the next time point based on the step of observing channel usage at multiple time points and autoregressive models for multiple time points according to the observed usage state And a step of performing.

この発明のさらに他の局面に従うと、互いに分離した複数の周波数帯のそれぞれでランダムアクセス制御を行っている複数の無線チャネルを利用して、信号を送信するための無線通信装置であって、送信データを複数の周波数帯のそれぞれに対応して複数の部分データに分割し、各周波数帯ごとに送信パケットを生成するためのデジタル信号処理部と、各周波数帯ごとに設けられ、デジタル信号を対応する周波数帯ごとの高周波信号に変換するための複数の高周波信号処理部と、複数の周波数帯において無線チャネルの利用状況を複数の計測時点において観測するチャネル利用状況観測部と、観測された利用状況に応じて、複数の計測時点に対する自己回帰モデルにより、次の時点でのチャネル利用状況を予測して予測情報を生成するチャネル利用状況予測部と、予測情報に基づいて、デジタル信号処理部および高周波処理部を制御し、複数の無線チャネルにより、各部分データを複数の周波数帯ごとのパケットとして、同期して同一のタイミングで送信するアクセス制御部とを備える。   According to still another aspect of the present invention, there is provided a radio communication apparatus for transmitting a signal using a plurality of radio channels performing random access control in each of a plurality of frequency bands separated from each other, wherein A digital signal processor for dividing the data into multiple partial data corresponding to each of multiple frequency bands and generating a transmission packet for each frequency band, and a digital signal provided for each frequency band A plurality of high-frequency signal processing units for converting to a high-frequency signal for each frequency band to be used, a channel usage state observation unit for observing the usage status of a radio channel at a plurality of measurement points in a plurality of frequency bands, and the observed usage state Depending on the channel, an autoregressive model for multiple measurement points predicts the channel usage at the next point and generates prediction information. Based on the usage status prediction unit and the prediction information, the digital signal processing unit and the high frequency processing unit are controlled, and each partial data is synchronized as a packet for each of a plurality of frequency bands by a plurality of radio channels at the same timing And an access control unit for transmission.

望ましくは、チャネル利用状況予測部は、無線チャネルのビジー/アイドル状態の判定を行い、ビジー/アイドル状態の継続時間を計測するビジー/アイドル継続時間取得部と、ビジー/アイドル継続時間の特定時間を複数設定し、ビジー/アイドル継続時間取得部が取得したビジー/アイドル継続時間が前記特定時間のいずれに該当するかで取得したビジー/アイドル継続時間をカテゴライズするビジー/アイドル継続時間カテゴライズ部と、カテゴライズ化されたビジー/アイドル継続時間の変遷パターンごとにそれぞれ独立に自己回帰モデルの予測式のパラメータを学習し、カテゴライズ化されたビジー/アイドル継続時間の履歴に応じて学習したパラメータを用いて次のビジー/アイドル発生時間を予測して、チャネル利用状況観測部による測定値に対する予測誤差の発生確率を算出する継続時間予測誤差確率取得部と、予測誤差の発生確率に基づいて、次のビジー/アイドル継続時間の発生確率を予測する継続時間発生確率予測部と、を含む。   Preferably, the channel usage state prediction unit determines a busy / idle state of a radio channel and measures a busy / idle state duration and a busy / idle duration specific time. A busy / idle duration categorizing unit that categorizes busy / idle durations obtained by setting the number of busy / idle durations acquired by the busy / idle duration acquisition unit corresponding to any of the specific times, and categorizing The parameters of the autoregressive model prediction formula are learned independently for each transition pattern of the categorized busy / idle duration, and the following parameters are learned using the categorized busy / idle duration history. Predict busy / idle occurrence time and observe channel usage A duration prediction error probability acquisition unit that calculates a probability of occurrence of a prediction error with respect to a measurement value obtained by the method, a duration occurrence probability prediction unit that predicts the probability of occurrence of the next busy / idle duration based on the probability of occurrence of a prediction error, and ,including.

好ましくは、継続時間予測誤差確率取得部は、トラフィック状況に応じて、予測式のパラメータを更新する処理を実行する。   Preferably, the duration prediction error probability acquisition unit executes a process of updating a parameter of the prediction formula according to a traffic situation.

この発明のさらに他の局面に従うと、互いに分離した複数の周波数帯のそれぞれでランダムアクセス制御を行っている複数の無線チャネルを利用して、信号を送信するための無線通信方法であって、送信データを複数の周波数帯のそれぞれに対応して複数の部分データに分割し、各周波数帯ごとに送信パケットを生成するステップと、各周波数帯ごとに、デジタル信号を対応する周波数帯ごとの高周波信号に変換するステップと、複数の周波数帯において無線チャネルの利用状況を複数の計測時点において観測するステップと、観測された利用状況に応じて、複数の計測時点に対する上述したカテゴライズ工程による自己回帰モデルにより、次の時点でのチャネル利用状況を予測して予測情報を生成するステップと、予測情報に基づいて、複数の無線チャネルにより、各部分データを複数の周波数帯ごとのパケットとして、同期して同一のタイミングで送信するステップとを備える。   According to still another aspect of the present invention, there is provided a radio communication method for transmitting a signal using a plurality of radio channels performing random access control in each of a plurality of frequency bands separated from each other. Dividing data into a plurality of partial data corresponding to each of a plurality of frequency bands, generating a transmission packet for each frequency band, and a digital signal for each frequency band, a high-frequency signal for each corresponding frequency band A step of observing the usage status of the radio channel in a plurality of frequency bands at a plurality of measurement points, and an autoregressive model by the above-described categorization process for a plurality of measurement points according to the observed usage situation. Predicting the channel usage status at the next time point and generating prediction information, and based on the prediction information, The radio channels, each partial data as packets for a plurality of frequency bands, and transmitting at the same timing in synchronization.

この発明によれば、複数周波数帯の利用状況の観測結果から、各周波数帯について、チャネルのビジー/アイドルの状態の開始・終了タイミングに関する予測を効果的に行い、送信データを複数周波数帯域にマッピングし、送信タイミングを調整してデータ伝送を行うことが可能である。   According to the present invention, based on the observation results of the usage status of a plurality of frequency bands, prediction regarding the start / end timing of the channel busy / idle state is effectively performed for each frequency band, and transmission data is mapped to the plurality of frequency bands. In addition, data transmission can be performed by adjusting the transmission timing.

本実施の形態の無線通信システムの構成を説明するための概念図である。It is a conceptual diagram for demonstrating the structure of the radio | wireless communications system of this Embodiment. 送信データを複数帯域にマッピングして送信し、受信側で一括受信して統合するための具体例を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the specific example for mapping and transmitting transmission data to a several zone | band, and receiving and unifying collectively by the receiving side. 本実施の形態の送信装置1000の構成を説明するための機能ブロック図である。It is a functional block diagram for demonstrating the structure of the transmitter 1000 of this Embodiment. チャネル利用状況観測部1060、チャネル利用状況予測部1070およびアクセス制御部1080の動作を説明するためのタイミングチャートである。10 is a timing chart for explaining operations of a channel usage status observation unit 1060, a channel usage status prediction unit 1070, and an access control unit 1080. 送信装置1000のチャネル利用状況観測部1060、チャネル利用状況予測部1070およびアクセス制御部1080の動作を説明するためのフローチャートである。10 is a flowchart for explaining operations of a channel usage status observation unit 1060, a channel usage status prediction unit 1070, and an access control unit 1080 of the transmission apparatus 1000. チャネル利用状況予測部1070において、ビジー/アイドル継続時間の発生確率予測するための構成を説明する機能ブロック図である。FIG. 10 is a functional block diagram illustrating a configuration for predicting the occurrence probability of busy / idle duration in channel usage status prediction section 1070. Busy/Idle継続時間のカテゴライズを用いるAR予測法を説明するための概念図である。It is a conceptual diagram for demonstrating the AR prediction method using the categorization of Busy / Idle duration. 自己回帰モデル法を説明するための概念図である。It is a conceptual diagram for demonstrating an autoregressive model method. ビジー/アイドル継続時間を取得する手順を説明するための概念図である。It is a conceptual diagram for demonstrating the procedure which acquires a busy / idle continuation time. 予測式のパラメータを学習する手続きを示す概念図である。It is a conceptual diagram which shows the procedure which learns the parameter of a prediction formula. ビジー/アイドル継続確率の予測の手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the procedure of prediction of a busy / idle continuation probability. 予測処理実験用の通信データ収集システム構成図である。It is a communication data collection system block diagram for prediction process experiments. アイドル予想誤差の相補累積分布関数を示す図である。It is a figure which shows the complementary cumulative distribution function of an idle prediction error. 次のアイドル継続時間の発生確率の予測結果を示す図である。It is a figure which shows the prediction result of the generation | occurrence | production probability of the next idle continuation time. 送信装置1000のより詳細な構成の例を説明するための機能ブロック図である。It is a functional block diagram for demonstrating the example of a more detailed structure of the transmitter 1000. FIG. 受信装置2000の構成を説明するための機能ブロック図である。3 is a functional block diagram for explaining a configuration of a receiving device 2000. FIG. 受信装置2000のより詳細な構成の例を説明するための機能ブロック図である。3 is a functional block diagram for explaining an example of a more detailed configuration of receiving apparatus 2000. FIG.

以下、本発明の実施の形態の無線通信システムおよび無線通信装置の構成を説明する。なお、以下の実施の形態において、同じ符号を付した構成要素および処理工程は、同一または相当するものであり、必要でない場合は、その説明は繰り返さない。   Hereinafter, configurations of a wireless communication system and a wireless communication apparatus according to an embodiment of the present invention will be described. In the following embodiments, components and processing steps given the same reference numerals are the same or equivalent, and the description thereof will not be repeated unless necessary.

なお、以下では、本発明の受信装置を説明する一例として、上述したような互いに大きく分離した複数の既存の免許不要帯域(たとえば、IoTなどに使用される920MHz帯、無線LANに使用される2.4GHz帯と5GHz帯)において、既存システムと周波数を共用して、コグニティブな無線通信を行うことが可能な無線通信システムにおける送信装置を例とする実施の形態を説明する。   In the following, as an example for explaining the receiving apparatus of the present invention, a plurality of existing unlicensed bands (for example, 920 MHz band used for IoT etc., 2 used for wireless LAN, which are largely separated from each other as described above). (.4 GHz band and 5 GHz band) will be described with reference to an example of a transmission apparatus in a wireless communication system capable of performing cognitive wireless communication by sharing a frequency with an existing system.

ただし、本発明の無線通信装置については、必ずしも、このような場合に限定されず、より一般的に、互いに分離した複数の周波数帯域を用いて、同一の無線方式で同期したタイミングで同時並行的に通信を行う受信装置に適用することが可能である。また、本発明の無線通信装置においては、後に説明するように、互いに分離した複数の周波数帯域を用いて、異なる無線方式で同期したタイミングで同時並行的に通信を行う受信装置に適用することも可能である。   However, the wireless communication apparatus of the present invention is not necessarily limited to such a case, and more generally, using a plurality of frequency bands separated from each other at the same time in synchronization with the same wireless method. It is possible to apply to a receiving apparatus that performs communication. In addition, as will be described later, the wireless communication device of the present invention may be applied to a receiving device that performs communication in parallel at a timing synchronized by different wireless systems using a plurality of frequency bands separated from each other. Is possible.

そして、本実施の形態では、以下に説明する通り、機械学習に基づくモデル化や予測法を併用し、実環境で各周波数帯・チャネルにおけるチャネルのビジー/アイドルの状態(idle/busy)になるまでの時間を予測することで、ビジー/アイドルの状態の継続時間に対する確率分布を提供する。また、ビジー/アイドルの状態の継続時間に対する確率分布の算出手法は、複数の周波数帯域のうちの少なくとも1つの周波数帯を利用して通信を行う構成に適用可能である。   In the present embodiment, as described below, modeling and prediction methods based on machine learning are used together to enter channel busy / idle states (idle / busy) in each frequency band / channel in an actual environment. Predicting the time to provide a probability distribution for the duration of the busy / idle state. In addition, the probability distribution calculation method for the busy / idle state duration time can be applied to a configuration in which communication is performed using at least one of a plurality of frequency bands.

また、以下では、「キャリアセンス」とは、電力検出または受信信号の復号を伴う仮想キャリアセンスにより、対象とする無線チャネルの信号の存在の有無を検出し送信タイミングの判断を行うためのセンシングを意味し、「チャネルセンシング」とは、キャリアセンスとしてのセンシングに加えて、対象チャネルの使用状況を把握するために、通信のモニタなどを実行するセンシングを意味するものとする。   In the following, “carrier sense” refers to sensing for detecting the presence or absence of a signal of a target radio channel and determining transmission timing by virtual carrier sense accompanied by power detection or decoding of a received signal. This means that “channel sensing” means sensing that performs communication monitoring or the like in order to grasp the usage status of the target channel in addition to sensing as carrier sense.

図1は、本実施の形態の無線通信システムの構成を説明するための概念図である。   FIG. 1 is a conceptual diagram for explaining the configuration of the wireless communication system of the present embodiment.

図1を参照して、送信側では、920MHz帯、2.4GHz帯、5GHz帯の3つの周波数帯を使用することを前提に、各帯域で無線チャネルを1つずつ使用するものとして、送信フレームを構成する。   Referring to FIG. 1, on the assumption that the transmission side uses three frequency bands of 920 MHz band, 2.4 GHz band, and 5 GHz band, a transmission frame is assumed to use one radio channel in each band. Configure.

なお、各周波数帯で、複数チャネルを使用することとしてもよいが、以下では、周波数帯ごとに1チャネルを使用するものとして説明する。   In addition, although it is good also as using several channels in each frequency band, below, it demonstrates as what uses one channel for every frequency band.

本実施の形態では以下の特徴を有する無線アクセス制御を行う。   In this embodiment, radio access control having the following characteristics is performed.

すなわち、まず、送信側では、後述するような方法で複数周波数帯の利用状況(各無線チャネルの空き状況など)を観測する。   That is, first, on the transmission side, the usage status (such as availability of each radio channel) of a plurality of frequency bands is observed by a method described later.

続いて、送信側では、あるタイミングで、1つ以上の未使用な周波数帯・無線チャネルで同時に無線パケット(フレーム)を送信する。このとき、送信データを複数帯域にマッピングして送信する。   Subsequently, the transmitting side transmits wireless packets (frames) at the same time using one or more unused frequency bands / radio channels. At this time, transmission data is mapped to a plurality of bands and transmitted.

一方で、受信側では複数帯域を一括受信してデータを統合する。   On the other hand, the receiving side collectively receives data from a plurality of bands and integrates the data.

送受信において、このような構成にすると、帯域間で混雑状況に偏りがあっても送信機会を確保できるため周波数利用効率の向上と伝送遅延の低減が期待でき、またデータの到着順番が入れ替わるような問題も発生しない。   In such a transmission / reception, such a configuration can ensure a transmission opportunity even if there is a bias in the congestion situation between bands, so that it can be expected to improve frequency utilization efficiency and reduce transmission delay, and the data arrival order may be switched. There is no problem.

図2は、送信データを複数帯域にマッピングして送信し、受信側で一括受信して統合するための具体例を説明するための図である。   FIG. 2 is a diagram for explaining a specific example for mapping transmission data to a plurality of bands and transmitting them, and collectively receiving and integrating them on the receiving side.

図2に示すように、送信データを送信系列を使用する各帯域の伝送レートRiに比例するシンボル数ずつ区切って各帯域に、シリアル/パラレル変換により割り当てる。   As shown in FIG. 2, transmission data is divided by the number of symbols proportional to the transmission rate Ri of each band using the transmission sequence, and assigned to each band by serial / parallel conversion.

例えば、(5GHz帯伝送レート:2.4GHz帯伝送レート:920MHz帯伝送レート)=(R1:R2:R3)=(3:2:1)ならば、送信データの系列を6シンボル毎に区切り、5GHz帯(ch1)、2.4GHz帯(ch2)、920MHz帯(ch3)にはその中の3シンボル、2シンボル、1シンボルを割り当てる。なお、送信系列を分割して割り当てる際には、このような場合に限定されず、より一般には、m個の周波数帯を使用する場合は、周波数帯の伝送レートの比を、(R1:R2:…:Rm)(比率は、既約に表現されるとする)とするとき、送信系列を(R1+R2+…+Rm)×n(m,n:自然数)シンボル毎に区切り、各チャネルには、(R1×n)シンボル、(R2×n)シンボル、…、(Rm×n)シンボルを割り当てるものとしてもよい。   For example, if (5 GHz band transmission rate: 2.4 GHz band transmission rate: 920 MHz band transmission rate) = (R1: R2: R3) = (3: 2: 1), the transmission data series is divided every 6 symbols, Three symbols, two symbols, and one symbol are allocated to the 5 GHz band (ch1), 2.4 GHz band (ch2), and 920 MHz band (ch3). Note that dividing and allocating a transmission sequence is not limited to such a case, and more generally, when m frequency bands are used, the ratio of frequency band transmission rates is set to (R1: R2). : ...: Rm) (assuming that the ratio is expressed as irreducible), the transmission sequence is divided into (R1 + R2 + ... + Rm) × n (m, n: natural number) symbols. R1 × n) symbols, (R2 × n) symbols,..., (Rm × n) symbols may be assigned.

そのような割り当ての後に、各帯域ごとに、送信シンボルに対して物理ヘッダをつけて、パケットとし、これらのパケットを同一タイミングで同時並列的に送信する。   After such assignment, for each band, a physical header is attached to the transmission symbol to form a packet, and these packets are transmitted simultaneously and in parallel at the same timing.

送信側で各帯域に割り当てられたシンボル数については、この物理ヘッダ内に情報として格納される。   The number of symbols assigned to each band on the transmission side is stored as information in this physical header.

受信側では、各帯域上の物理ヘッダを利用して同期と復調処理を行う。復調された各系列を送信側と逆の処理で、パラレル/シリアル変換により結合し、フレームの復号を行う。
[送信装置の構成]
図3は、本実施の形態の送信装置1000の構成を説明するための機能ブロック図である。
On the receiving side, synchronization and demodulation processing are performed using a physical header on each band. The demodulated sequences are combined by parallel / serial conversion in the reverse process of the transmission side, and the frame is decoded.
[Configuration of transmitter]
FIG. 3 is a functional block diagram for explaining the configuration of transmitting apparatus 1000 according to the present embodiment.

図3を参照して、送信装置1000は、送信データの系列に対して、誤り訂正符号化処理を行うための誤り訂正符号化部1110と、誤り訂正符号化後のデータに対してインターリーブ処理を行うインターリーブ部1112と、図2で説明したように各周波数帯域に割り当てる処理をするためのシリアル/パラレル変換(以下、S/P変換)部1010と、S/P変換後のデータに対して、周波数帯域ごとに、マッピング処理や物理ヘッダの付加など、所定の無線通信方式で通信するための無線フレーム(パケット)を形成するデジタル処理を実行するための無線フレーム生成部1020.1〜1020.3と、無線フレーム生成部1020.1〜1020.3からのデジタル信号に対して、それぞれ、デジタルアナログ変換処理、所定の変調方式への変調処理(たとえば、所定の多値変調方式のための直交変調処理)、アップコンバート処理、電力増幅処理などを実行する高周波処理部(RF部)1040.1〜1040.3と、RF部1040.1〜1040.3の高周波信号をそれぞれ送出するためのアンテナ1050.1〜1050.3とを含む。RF部1040.1〜1040.3の動作は、これらに共通に設けられた局部発振器1030からのクロックに基づいて制御される。   Referring to FIG. 3, transmission apparatus 1000 performs error correction coding section 1110 for performing error correction coding processing on a transmission data sequence, and interleave processing for data after error correction coding. For the interleaving unit 1112 to be performed, the serial / parallel conversion (hereinafter referred to as S / P conversion) unit 1010 for performing processing assigned to each frequency band as described in FIG. 2, and the data after S / P conversion, Radio frame generation units 1020.1 to 1020.3 for executing digital processing for forming a radio frame (packet) for communication by a predetermined radio communication method, such as mapping processing and addition of a physical header, for each frequency band And digital-analog conversion processing and predetermined conversion for the digital signals from the radio frame generation units 1020.1 to 1020.3, respectively. RF processing units (RF units) 1040.1 to 1040.3 for performing modulation processing (for example, orthogonal modulation processing for a predetermined multi-level modulation method), up-conversion processing, power amplification processing, and the like, and RF And antennas 1050.1 to 1050.3 for transmitting the high-frequency signals of the sections 1040.1 to 1040.3, respectively. The operations of the RF units 1040.1 to 1040.3 are controlled based on a clock from a local oscillator 1030 provided in common to these units.

さらに、送信装置1000は、各周波数帯(各周波数帯の中では1つ以上の無線チャネル)の利用状況(各無線チャネルの空き状況など)を観測するチャネル利用状況観測部1060と、チャネル利用状況観測部1060の観測に基づいて、所定のタイミングでのチャネル利用状況を予測するチャネル利用状況予測部1070と、無線フレーム生成部1020.1〜1020.3の処理タイミングおよびRF部での送信タイミングを制御して、制御された同一の送信タイミングにおいて所定の期間につき未使用な周波数帯・無線チャネルで同時に無線パケットを送信するように制御するアクセス制御部1080とを含む。   Furthermore, the transmission apparatus 1000 includes a channel usage status monitoring unit 1060 that monitors usage statuses (such as availability of each radio channel) of each frequency band (one or more radio channels in each frequency band), and a channel usage status. Based on the observation of the observation unit 1060, the channel usage status prediction unit 1070 that predicts the channel usage status at a predetermined timing, the processing timing of the radio frame generation units 1020.1 to 1020.3, and the transmission timing of the RF unit And an access control unit 1080 that controls to simultaneously transmit wireless packets in unused frequency bands and wireless channels for a predetermined period at the same controlled transmission timing.

ここで、チャネル利用状況観測部1060が上述したキャリアセンスおよびチャネルセンシングを実行する構成とする。   Here, it is assumed that the channel usage state monitoring unit 1060 performs the above-described carrier sense and channel sensing.

ここで、アクセス制御部1080は、送信時に候補となる対象帯域をキャリアセンスした結果に応じて使用可能であると判明したチャネルを選択し使用して、制御された同一の送信タイミングにおいて未使用な周波数帯・無線チャネルで同時に無線パケットを送信することになる。   Here, the access control unit 1080 selects and uses a channel that has been found to be usable according to the result of carrier sensing a target band that is a candidate at the time of transmission, and is unused at the same controlled transmission timing. Wireless packets are transmitted simultaneously on the frequency band and wireless channel.

チャネル利用状況予測部1070の詳しい動作の例については後述する。   An example of detailed operation of the channel usage status prediction unit 1070 will be described later.

このような構成の送信装置1000により、図2で説明したように、データを複数帯域にマッピングして送信し、受信側では複数帯域を一括受信してデータを統合する。   As described with reference to FIG. 2, the transmission apparatus 1000 configured as described above maps and transmits data to a plurality of bands, and the receiving side collectively receives the plurality of bands and integrates the data.

図4は、チャネル利用状況観測部1060、チャネル利用状況予測部1070およびアクセス制御部1080の動作を説明するためのタイミングチャートである。   FIG. 4 is a timing chart for explaining operations of the channel usage status observation unit 1060, the channel usage status prediction unit 1070, and the access control unit 1080.

図4を参照して、チャネル利用状況観測部1060は、各周波数帯の利用状況(例えば各無線チャネルの空き状況やビジー確率等)を観測し、チャネル利用状況予測部1070は、各周波数帯の直近の利用状況を予測し、その結果からアクセス制御部1080は、良好な通信が行えるよう伝送タイミングや使用周波数帯・無線チャネル等の伝送パラメータを決定する。   Referring to FIG. 4, channel usage status monitoring section 1060 observes the usage status of each frequency band (for example, the availability status and busy probability of each radio channel), and channel usage status prediction section 1070 The most recent usage situation is predicted, and from the result, the access control unit 1080 determines transmission parameters such as a transmission timing, a used frequency band and a radio channel so that good communication can be performed.

すなわち、後に詳しく説明するように、チャネル利用状況予測部1070は、たとえば、3つの周波数帯域を使用して通信を行う場合、現時点を基準として、たとえば、時刻t2であれば、2帯域を利用して送信できると予測し、時刻t3であれば、3帯域を利用できると予測する。アクセス制御部1080は、効率的な伝送を行うため、利用状況の予測結果に基づき、送信開始タイミングと使用周波数帯を判断する。   That is, as will be described in detail later, for example, when performing communication using three frequency bands, the channel usage state prediction unit 1070 uses two bands at the time t2, for example, based on the current time. If it is time t3, it is predicted that three bands can be used. In order to perform efficient transmission, the access control unit 1080 determines the transmission start timing and the used frequency band based on the use state prediction result.

たとえば、従来の無線LANなどでのランダムアクセス制御では、CSMA/CAとランダムバックオフにより送信機会が得られたら即座に送信を行う。   For example, in conventional random access control in a wireless LAN or the like, transmission is performed immediately when a transmission opportunity is obtained by CSMA / CA and random backoff.

これに対して、本実施の形態のアクセス制御部1080は、必要に応じて、一部の無線チャネルで送信機会を得ても、複数の周波数帯・無線チャネルが同時利用できるまで送信を待機する、という制御を行う。
(チャネル利用状況予測部1070の構成および動作)
以下では、チャネル利用状況予測部1070の構成および動作について説明する。
On the other hand, the access control unit 1080 according to the present embodiment waits for transmission until a plurality of frequency bands / wireless channels can be used simultaneously even if a transmission opportunity is obtained on some of the wireless channels as necessary. Control is performed.
(Configuration and operation of channel usage state prediction unit 1070)
Hereinafter, the configuration and operation of the channel usage status prediction unit 1070 will be described.

チャネル利用状況予測部1070は、無線チャネルの利用状況として観測・計測する情報を入力として受け、観測・計測の結果から計算する各無線チャネルの利用状況統計量を算出して、伝送開始タイミング決定に必要な利用状況情報を算出する。   The channel usage status prediction unit 1070 receives information to be observed / measured as radio channel usage status as input, calculates usage status statistics for each radio channel calculated from the observation / measurement results, and determines transmission start timing. Calculate necessary usage information.

無線チャネルの利用状況として観測・計測する項目および上記観測・計測の結果から計算する各無線チャネルの利用状況統計量の例としては、以下のようなものがある。   Examples of items observed / measured as the wireless channel usage status and usage status statistics of each wireless channel calculated from the observation / measurement results are as follows.

i)各無線チャネルの状態(busy または idle : 物理キャリアセンス結果)
ii)各無線チャネルのbusy継続時間
ii−1)受信中のフレームの物理ヘッダに記載されているフレーム長
ii−2)受信中のフレームのMACヘッダに記載されているNAVの値(仮想キャリアセンス結果)
NAVとは、Network Allocation Vector(送信禁止期間)のことである。
i) Status of each radio channel (busy or idle: physical carrier sense result)
ii) Busy duration of each radio channel ii-1) Frame length described in the physical header of the frame being received ii-2) NAV value (virtual carrier sense) described in the MAC header of the frame being received result)
NAV is a Network Allocation Vector (transmission prohibited period).

上記観測・計測の結果から計算する各無線チャネルの利用状況統計量の例としては、以下のようなものがある。   Examples of usage statistics for each wireless channel calculated from the observation and measurement results are as follows.

i)busy状態となる確率(時間的利用率)
ii)busy状態とidle状態の継続時間の確率分布 (導出方法については後述)
iii)直前のビジー/アイドル状態継続時間に対するidle/busy状態の継続時間の発生確率分布(たとえば、確率密度関数(PDF:probability density function)や累積確率(CDF:cumulative distribution function))
iv)busy状態とidle状態の発生パターン(周期とduty比 : 背景トラフィックが周期的な場合)
なお、用語の説明のために、無線LANにおいて、各端末からの送信の衝突を回避する一般的な方法について簡単に説明する。
i) Probability of becoming busy (time utilization rate)
ii) Probability distribution of duration of busy and idle states (The derivation method will be described later)
iii) Probability distribution of the duration of the idle / busy state relative to the previous busy / idle state duration (for example, probability density function (PDF) or cumulative distribution function (CDF))
iv) Busy state and idle state occurrence pattern (period and duty ratio: when background traffic is periodic)
For the explanation of terms, a general method for avoiding transmission collision from each terminal in a wireless LAN will be briefly described.

無線LANのチャネルでは、お互いに送信を待ち合わせないとパケットが衝突して効率的な通信が成り立たないため、「CSMA(Carrier Sense Multiple Access)」と呼ばれる方式が採用される。   A wireless LAN channel employs a method called “CSMA (Carrier Sense Multiple Access)” because packets cannot collide and efficient communication cannot be established unless they wait for transmission from each other.

無線の場合、電波の強度を監視しただけでは、衝突が起こるかどうかはわからない。電波は距離によって大きく減衰するため、衝突を引き起こす相手が遠くにいるとその電波を検知できない可能性があるからである。   In the case of wireless, it is not known whether or not a collision will occur just by monitoring the intensity of radio waves. This is because radio waves are greatly attenuated depending on the distance, so that there is a possibility that the radio waves cannot be detected if the opponent causing the collision is far away.

そこで送信前に必ず、「待ち時間(DIFS:Distributed access Inter Frame Space)」を設け、ほかに送信信号がないことを確認してから送信する。このような方式を「CA(Collision Avoidance、衝突回避)」と呼ぶ。   Therefore, a “waiting time (DIFS: Distributed access Inter Frame Space)” is always provided before transmission, and transmission is performed after confirming that there is no other transmission signal. Such a method is called “CA (Collision Avoidance)”.

そして、送信後には、必ず「ACK(ACKnowledgement、到着確認応答)」を待ち、ACKが戻らない場合は衝突などが起きたと判断して再送信を行なう。   And after transmission, it always waits for "ACK (ACKnowledgement, arrival confirmation response)", and when ACK does not return, it judges that a collision etc. have occurred and retransmits.

これ以外にも、無線LAN固有のアクセス制御の仕組みとして、たとえば、隠れ端末対策のために考案された「RTS/CTS(Request to Send/Clear to Send)」がある。ここで、隠れ端末とは、自分からは電波圏外だが、通信相手の電波圏内にいる端末のことである。その存在を直接知ることはできないが、干渉を引き起こす。   In addition to this, there is “RTS / CTS (Request to Send / Clear to Send)” devised for countermeasures against hidden terminals, for example, as a wireless LAN-specific access control mechanism. Here, the hidden terminal is a terminal that is out of the radio range from itself but is in the radio range of the communication partner. Although it cannot be known directly, it causes interference.

電波の到達距離をLmと仮定すると、無線端末Aの通信相手B(アクセスポイント)がLm先におり、さらにそのLm先に別の無線端末Cがいるという状況を考える。   Assuming that the reach of radio waves is Lm, consider a situation in which the communication partner B (access point) of the wireless terminal A is Lm ahead, and another wireless terminal C is further Lm ahead.

このとき、端末Cの電波は端末Aまで届かないため、端末Aがほかの端末が信号を送出しているか調べても(キャリアセンスしても)端末Cの存在がわからないことから、端末Cは端末Aの隠れ端末になる。何も対策をとらないと、端末CがアクセスポイントBに送信中であっても、端末AもアクセスポイントBにデータを送信してしまうことが起きてしまうことになる。これは、アクセスポイントBで衝突を引き起こし、スループットを下げる要因になる。   At this time, since the radio wave of the terminal C does not reach the terminal A, the terminal C does not know the existence of the terminal C even if the terminal A checks whether another terminal is transmitting a signal (even if carrier sense is performed). It becomes a hidden terminal of terminal A. If no measures are taken, even if terminal C is transmitting to access point B, terminal A will also transmit data to access point B. This causes a collision at the access point B and causes a reduction in throughput.

RTS/CTSとは、すべての無線機器は送信前に「RTS(送信要求)」のパケットを出し、受信側も受信可能であれば「CTS(受信可能)」で応答する仕組みである。前述の例では、端末CはアクセスポイントBにまずRTSを送信する。ただし、このRTSは、端末Aには届かない。   RTS / CTS is a mechanism in which all wireless devices send out an “RTS (transmission request)” packet before transmission and respond with “CTS (receivable)” if the receiving side can also receive the packet. In the above example, terminal C first transmits RTS to access point B. However, this RTS does not reach the terminal A.

アクセスポイントBは、端末Cに対してCTSを送信することで受信可能なことを通知する。このCTSは、端末Aにも届くため、端末Aは通信が行なわれることを察知し、送信を延期する。RTS/CTSのパケットには、チャネルの占有予定期間が書かれており、その間通信を保留する。この期間を「NAV(Network Allocation Vector、送信禁止期間)」と呼ぶ。   The access point B notifies the terminal C that it can be received by transmitting a CTS. Since this CTS also reaches the terminal A, the terminal A senses that communication will be performed, and postpones transmission. In the RTS / CTS packet, the channel occupation period is written, and communication is suspended during that time. This period is called “NAV (Network Allocation Vector)”.

図5は、図3で説明した送信装置1000のチャネル利用状況観測部1060、チャネル利用状況予測部1070およびアクセス制御部1080の動作を説明するためのフローチャートである。   FIG. 5 is a flowchart for explaining the operations of channel usage status observation unit 1060, channel usage status prediction unit 1070, and access control unit 1080 of transmission apparatus 1000 described in FIG.

図5を参照して、まず、チャネル利用状況観測部1060は、複数帯域でキャリアセンスを実施し、利用状況情報を算出して、図示しない記憶装置に記憶している利用状況情報を更新する(S100)。   Referring to FIG. 5, first, channel usage status observation section 1060 performs carrier sense in a plurality of bands, calculates usage status information, and updates usage status information stored in a storage device (not shown) ( S100).

すなわち、チャネル利用状況観測部1060は、複数周波数帯域においてそれぞれ使用予定である各無線チャネルのビジー(busy)/アイドル(idle)状態判定と、これらの継続時間を計測する。   That is, the channel usage state monitoring unit 1060 measures the busy / idle state of each radio channel scheduled to be used in a plurality of frequency bands, and measures the durations thereof.

アクセス制御部1080は、送信すべきデータがあるかを判断し(S102)、送信したいデータがまだない場合(S102でNo)は、処理をS100にもどす。   The access control unit 1080 determines whether there is data to be transmitted (S102). If there is no data to be transmitted yet (No in S102), the process returns to S100.

一方で、アクセス制御部1080は、送信したいデータがある場合(S102でYes)、まず、送信機会を得た無線チャネルで、以下に説明するような「即時送信条件」を満たしているかを判断する。   On the other hand, when there is data to be transmitted (Yes in S102), the access control unit 1080 first determines whether or not the “immediate transmission condition” described below is satisfied for the wireless channel from which the transmission opportunity is obtained. .

すなわち、本来であれば、アクセス制御部1080は、チャネル利用状況予測部1070の予測結果に基づいて、送信タイミングが到来したかを判断するものの、実際にはビジー(busy)/アイドル(idle)状態の発生予測に誤差が生じて期待通りに送信機会が得られない恐れがあるため、送信機会が確保できた無線チャネルについて、例えば、以下の条件の組み合わせを満たしたと判断すると、当該無線チャネルを用いて即座に伝送を開始する制御を行う(S104)。すなわち、この場合は、アクセス制御部1080は、送信機会を得た無線チャネルで送信を行うことにより、所定の通信品質が達成できると判断した場合は、予測結果による送信タイミングを待つことなく、即時の無線送信を行う制御を行う。   That is, originally, the access control unit 1080 determines whether or not the transmission timing has arrived based on the prediction result of the channel usage state prediction unit 1070, but in reality it is in a busy / idle state. For example, if it is determined that a combination of the following conditions is satisfied for a radio channel for which a transmission opportunity has been ensured, an error may occur in the prediction of the occurrence of the transmission opportunity, and the transmission opportunity may not be obtained as expected. Then, control is started to start transmission immediately (S104). That is, in this case, if the access control unit 1080 determines that the predetermined communication quality can be achieved by performing transmission using the radio channel that has obtained the transmission opportunity, the access control unit 1080 immediately does not wait for the transmission timing based on the prediction result. To perform wireless transmission.

a1)総伝送レートが所定値以上
a2)即座に伝送を開始すると、送信データの伝送遅延が所定値以下
a3)即座に伝送を開始すると、スループットが所定量以上増加
a4)送信機会が確保できた無線チャネルで送信を行うと、無線チャネル間の使用率の分散 and/or 平均が小さくなる
a5)送信機会が確保できた無線チャネルで伝送を行うと、伝送に要する消費エネルギーが所定量以下
a6)所定の無線チャネルで送信機会が得られている
a7)送信機会の喪失が許されない場合
以上のような条件a1)〜a7)のいずれか1つの条件が満たされるか、あるいは、条件a1)〜a7)の所定の組合せ(2つの条件以上の組合せ)が成り立つ場合は、アクセス制御部1080は、送信機会が確保できている無線チャネルを用いて即座に伝送を開始する。すなわち、アクセス制御部1080は、伝送パラメータの決定と送信データのマッピングを行い(S108)、S/P変換部1010と無線フレーム生成部1020.1〜1020.3とを制御して、選択した周波数帯および無線チャネルでフレームを送信し(S110)、処理をステップS100に復帰させる。
a1) The total transmission rate is greater than or equal to a predetermined value a2) When transmission is started immediately, the transmission delay of transmission data is less than a predetermined value a3) When transmission is started immediately, the throughput increases by a predetermined amount or more a4) A transmission opportunity is secured When transmission is performed on a wireless channel, the variance and / or average of the usage rate between the wireless channels is reduced. A5) When transmission is performed on a wireless channel where a transmission opportunity is secured, the energy consumption required for transmission is less than a predetermined amount. A6) A transmission opportunity is obtained on a predetermined radio channel a7) When loss of transmission opportunity is not allowed Any one of the above conditions a1) to a7) is satisfied, or conditions a1) to a7 ) Is established (a combination of two or more conditions), the access control unit 1080 immediately transmits using a radio channel for which a transmission opportunity is secured. Start. That is, the access control unit 1080 performs transmission parameter determination and transmission data mapping (S108), and controls the S / P conversion unit 1010 and the radio frame generation units 1020.1 to 1020.3 to select the selected frequency. The frame is transmitted on the band and the wireless channel (S110), and the process returns to step S100.

ここで、「伝送パラメータ」としては、「使用帯域と使用無線チャネル」、「各無線チャネルで使用する伝送レート」、「各無線チャネル(直交周波数分割多重(OFDM:Orthogonal Frequency Division Multiplexing)の場合は各サブキャリアでも可)の送信電力」などがある。   Here, as the “transmission parameters”, in the case of “used band and used radio channel”, “transmission rate used in each radio channel”, “each radio channel (orthogonal frequency division multiplexing (OFDM)) Transmission power for each subcarrier).

なお、所定の条件を満たすならば、使用可能性のある全ての周波数帯の無線チャネルではなく、一部の無線チャネルのみを用いて伝送することを可能としてもよい。   If predetermined conditions are satisfied, it may be possible to perform transmission using only a part of radio channels instead of radio channels in all usable frequency bands.

また、伝送レートと送信電力の決定については、以下に示す文献に記載されるような既存の手法が利用可能である。   For determining the transmission rate and the transmission power, existing methods as described in the following documents can be used.

文献:吉識 知明,三瓶 政一,森永 規彦,”高速データ伝送のためのマルチレベル送信電力制御を用いたOFDM適応変調方式,”電子情報通信学会論文誌(B), J84-B, 7, pp. 1141-1150,2001年07月
また、伝送レートと送信電力の決定に必要な伝搬路情報は、例えば、以下のような方法で入手可能である。
Literature: Tomoaki Yoshinori, Seiichi Sampei, Norihiko Morinaga, “OFDM adaptive modulation using multilevel transmission power control for high-speed data transmission,” IEICE Transactions (B), J84-B, 7, pp. 1141-1150, July 2001 The propagation path information necessary for determining the transmission rate and transmission power can be obtained by the following method, for example.

i)逆方向の通信で受信したフレームを受信する際に行った伝搬路推定結果を利用する。     i) The propagation path estimation result performed when receiving the frame received by the reverse communication is used.

ii)IEEE 802.11無線LANで規定されている伝搬路フィードバック手法を利用する。     ii) A propagation path feedback method defined in IEEE 802.11 wireless LAN is used.

続いて、アクセス制御部1080は、「即時送信条件」を満たさない場合(S104でN)、上述したようなチャネル利用状況予測部1070の予測結果に基づいて、送信タイミングが到来したか否かを判断する(S106)
送信開始タイミングの決定については、以下のように利用状況情報による予測情報を利用する。
Subsequently, when the “immediate transmission condition” is not satisfied (N in S104), the access control unit 1080 determines whether or not the transmission timing has arrived based on the prediction result of the channel usage state prediction unit 1070 as described above. Determine (S106)
For the determination of the transmission start timing, prediction information based on usage status information is used as follows.

b1)ビジー(busy)状態にある無線チャネルがアイドル(idle)状態になるまでの所要時間の予測 (「いつまで待てばよいか?」の予測)
これには、以下のような情報を用いることで、「いつまで待てばよいか?」を予測することができる。
b1) Prediction of time required for a wireless channel in a busy state to enter an idle state (prediction of “how long should I wait?”)
For this, the following information can be used to predict “how long should I wait?”.

b1−1)ビジー(busy)要因となっているフレームやNAVの長さ(既に分かっている場合)
b1−2)任意の時刻後における各無線チャネルのビジー(busy)状態発生の有無 (周期的な背景トラフィックであれば、ビジー(busy)状態とアイドル(idle)状態の周期とデューティ(duty)から予測可能)
b1−3)カテゴライズ化されたこれまでのビジー(busy)/アイドル(idle)継続時間を踏まえた、今後の待ち時間に対するアイドル(idle)発生確率 (ビジー(busy)状態とアイドル(idle)状態の相補累積分布関数(CCDF)から算出可能)
b2)アイドル(idle)な無線チャネルがビジー(busy)になるまでの所要時間の予測 (「いつまで待てるか?」の予測)
b2−1)任意の時刻後における各無線チャネルのビジー(busy)状態発生の有無 (周期的な背景トラフィックであれば、ビジー(busy)状態とアイドル(idle)状態の周期とdutyから予測可能)
b2−2)カテゴライズ化されたこれまでのアイドル(idle))/アイドル(idle)継続時間を踏まえた、今後の待ち時間に対するビジー(busy)発生確率 (ビジー(busy)状態とアイドル(idle)状態の相補累積分布関数(CCDF)から算出可能)
アクセス制御部1080は、上述したような「ビジー(busy)状態にある無線チャネルがアイドル(idle)状態になるまでの所要時間の予測」と、「アイドル(idle)な無線チャネルがビジー(busy)になるまでの所要時間の予測」とを組み合わせることで、「伝送速度の期待値が最大となる」送信タイミングを算出する。
b1-1) Length of frame or NAV that is busy (if already known)
b1-2) Presence / absence of busy state of each radio channel after an arbitrary time (For periodic background traffic, from busy state and idle state period and duty) Predictable)
b1-3) Probability of idle occurrence with respect to waiting time in the future based on categorized busy / idle duration (busy state and idle state) (Calculated from complementary cumulative distribution function (CCDF))
b2) Prediction of the time required for an idle radio channel to become busy (Prediction of "How long can I wait?")
b2-1) Presence / absence of busy state of each radio channel after an arbitrary time (If it is periodic background traffic, it can be predicted from the period and duty of busy state and idle state)
b2-2) Busy occurrence probability (busy state and idle state) with respect to future waiting time based on the past categorized idle (idle) / idle (idle) duration Can be calculated from the complementary cumulative distribution function (CCDF)
The access control unit 1080, as described above, “prediction of the time required for a radio channel in a busy state to become an idle state” and “an idle radio channel is busy. By combining with the “prediction of required time to become”, the transmission timing “maximum expected value of transmission rate” is calculated.

つまり、アクセス制御部1080は、上記2つの予測を組み合わせることで、各無線チャネルの伝送レートが所定の値を有するものとして、現時点から所定の時間範囲において、各時刻タイミングにおいて、アイドル(idle)状態となる無線チャネルにより伝送できるデータ量の最大値を予測することができる。そのような予測された伝送可能なデータ量(伝送速度)が所定の伝送速度に対応する値を超えている場合は、その送信タイミングでデータの伝送を行う。   That is, the access control unit 1080 combines the above two predictions so that the transmission rate of each radio channel has a predetermined value, and the idle state at each time timing within a predetermined time range from the present time. The maximum value of the amount of data that can be transmitted through the wireless channel can be predicted. When such predicted data amount (transmission rate) that can be transmitted exceeds a value corresponding to a predetermined transmission rate, data is transmitted at the transmission timing.

すなわち、アクセス制御部1080は、このような送信タイミングが到来すると判断すれば(S106でYes)、アクセス制御部1080は、伝送パラメータの決定と送信データのマッピングを行い(S108)、S/P変換部1010と無線フレーム生成部1020.1〜1020.3とを制御して、選択した周波数帯および無線チャネルでフレームを送信し(S110)、処理をステップS100に復帰させる。   That is, if the access control unit 1080 determines that such transmission timing has arrived (Yes in S106), the access control unit 1080 determines transmission parameters and maps transmission data (S108), and performs S / P conversion. The unit 1010 and the radio frame generation units 1020.1 to 1020.3 are controlled to transmit a frame using the selected frequency band and radio channel (S110), and the process returns to step S100.

なお、アクセス制御部1080は、ステップS106において、予測された伝送可能なデータ量(伝送速度)が所定の伝送速度に対応する値を超えないと判断する場合は、送信を待機することによって現在以上の数の無線チャネルで送信機会が得られる可能性があるとして、送信を待機し(ステップS106でNo)、処理をステップS100に復帰する。このような待機動作を行うことで、周波数利用効率の向上や伝送遅延の低減等が達成可能であると考えられるからである。   When the access control unit 1080 determines in step S106 that the predicted transmittable data amount (transmission rate) does not exceed the value corresponding to the predetermined transmission rate, the access control unit 1080 waits for transmission to increase the current amount. Assuming that there is a possibility that a transmission opportunity may be obtained with the number of wireless channels, transmission is waited (No in step S106), and the process returns to step S100. This is because such a standby operation is considered to achieve improvement in frequency utilization efficiency, reduction in transmission delay, and the like.

なお、アクセス制御部1080が、送信タイミングが到来しているか否かを判断する基準としては、以下のようなものを採用してもよい。   Note that the access control unit 1080 may adopt the following as a reference for determining whether or not the transmission timing has arrived.

c1)送信データの伝送に完了するまでの時間を最小化 (送信が早く終われば多くのフレームが送信でき、また無駄にするリソースも少なく済むため。)
c2)伝送完了までに発生する空きリソース量を最小化
c3)所定の時間内に伝送可能なデータ量を最大化
c4)各無線チャネルの使用率の分散と平均を最小化 (無線リソースを有効利用しつつ、極端に混雑するチャネルをなくすため。)
c5)一定時間内に送信データの伝送が完了する条件下で、所要送信エネルギーを最小化
c6)送信アウテージ(伝送失敗・送信機会喪失)確率が所定値以下
c7)自身による特定の無線チャネルの使用率が所定値以下 (920MHz帯のように送信時間制限がある周波数帯において、当該周波数帯の時間利用率を制限内に収めるため。)
(ビジー/アイドル継続時間の発生確率予測)
以下では、チャネル利用状況予測部1070によるビジー/アイドル継続時間の発生確率予測の手順について説明する。
c1) Minimize the time until transmission of transmission data is completed (since transmission can be completed early, many frames can be transmitted and less resources are wasted)
c2) Minimize the amount of free resources generated until the completion of transmission c3) Maximize the amount of data that can be transmitted within a predetermined time c4) Minimize the variance and average of the usage rate of each radio channel (Effective use of radio resources) While eliminating extremely crowded channels.)
c5) Minimize the required transmission energy under the condition that transmission of transmission data is completed within a certain period of time c6) The probability of transmission outage (transmission failure / transmission opportunity loss) is below a predetermined value c7) Use of a specific radio channel by itself Rate is less than the specified value (In order to keep the time utilization rate of the frequency band within the limit in a frequency band with a transmission time limit such as the 920 MHz band.)
(Busy / idle duration occurrence probability prediction)
Hereinafter, a procedure for predicting the occurrence probability of the busy / idle duration by the channel usage state prediction unit 1070 will be described.

図6は、チャネル利用状況予測部1070において、ビジー/アイドル継続時間の発生確率予測するための構成を説明する機能ブロック図である。   FIG. 6 is a functional block diagram illustrating a configuration for predicting the occurrence probability of the busy / idle duration time in the channel usage state prediction unit 1070.

チャネル利用状況予測部1070は、チャネル利用状況観測部1060からの情報に基づいて、チャネルのビジー/アイドル状態の判定を行い、ビジー/アイドル状態の継続時間を計測するビジー/アイドル継続時間取得部1072と、ビジー/アイドル継続時間取得部1072が取得したビジー/アイドル継続時間を規定したビジー/アイドル継続時間の組み合わせでカテゴライズ化を行うビジー/アイドル継続時間カテゴライズ部1074と、カテゴライズ化されたビジー/アイドル継続時間で後述する予測式のパラメータを学習し、学習したパラメータを用いて次のビジー/アイドル発生時間を予測して、測定値に対する予測誤差の発生確率P(Err)を評価する継続時間予測誤差確率取得部1076と、次のビジー/アイドル継続時間の発生確率R(X+Err)を予測する継続時間発生確率予測部1078とを含む。   The channel usage status prediction unit 1070 determines the busy / idle state of the channel based on the information from the channel usage status observation unit 1060, and measures the duration time of the busy / idle state. A busy / idle duration categorizing unit 1074 that performs categorization using a combination of busy / idle durations that defines the busy / idle durations acquired by the busy / idle duration acquisition unit 1072, and a categorized busy / idle Learning the parameters of the prediction formula described later with the duration, predicting the next busy / idle occurrence time using the learned parameters, and evaluating the occurrence probability P (Err) of the prediction error with respect to the measured value The probability acquisition unit 1076 and the next busy / idle duration And a duration probability prediction unit 1078 predicts the raw probability R (X + Err).

以下、チャネル利用状況予測部1070の各部の動作について説明する。   Hereinafter, the operation of each unit of the channel usage status prediction unit 1070 will be described.

まず、前提として、チャネル利用状況予測部1070は、ビジー/アイドル継続時間取得部1072が取得したビジー/アイドル継続時間について、ビジー継続時間とアイドル継続時間のそれぞれについて予め規定した1つ以上の時間範囲に従い、ビジー/アイドル継続時間カテゴライズ部1074がカテゴライズ化を行う。   First, as a premise, the channel usage situation prediction unit 1070 has one or more time ranges defined in advance for each of the busy duration and idle duration for the busy / idle duration acquired by the busy / idle duration acquisition unit 1072. Accordingly, the busy / idle duration categorizing unit 1074 performs categorization.

図7はBusy/Idle継続時間のカテゴライズを用いるAR予測法を説明するための概念図である。カテゴライズの手順を簡単にまとめると以下のとおりである。
1) ビジー/アイドル継続時間取得部1072が取得したビジー/アイドル継続時間を予め規定した時間範囲によってサブセットに分類する。
2) 過去K層のビジー/アイドル継続時間がどのサブセットであったかの変遷パターンごとにAR法の係数学習を行う。変遷パターンは、ビジー/アイドル継続時間をカテゴライズするサブセット数が である場合、 になり全部で 個のAR法の係数セットを保持することになる。
3) 一定時間をかけて学習が完了した後、観測したビジー/アイドル継続時間と過去ビジー/アイドル継続時間がどのサブセットであったかの変遷パターンによって、どのAR法係数セットを使うかを決定し、ビジー/アイドル継続時間の予測を行う。
4) そして、チャネル利用継続時間およびAR法係数から、AR法による次のビジー/アイドル継続時間の予測を行う。
次に、チャネル利用状況予測部1070は、自己回帰モデル(AR:autoregressive model)法に基づくビジー/アイドル継続時間予測を行う。
FIG. 7 is a conceptual diagram for explaining an AR prediction method using categorization of Busy / Idle duration time. The categorization procedure can be summarized as follows.
1) The busy / idle duration acquired by the busy / idle duration acquisition unit 1072 is classified into subsets according to a predetermined time range.
2) The coefficient learning of the AR method is performed for each transition pattern indicating which subset is the busy / idle duration of the past K layer. If the number of subsets that categorize the busy / idle duration is, the transition pattern becomes and holds all AR coefficient sets.
3) After learning is completed over a certain period of time, the AR method coefficient set to be used is determined according to the transition pattern of the observed busy / idle duration and past busy / idle duration. / Predict the idle duration.
4) Next, the next busy / idle duration is predicted by the AR method from the channel use duration and the AR method coefficient.
Next, the channel usage state prediction unit 1070 performs busy / idle duration prediction based on an autoregressive model (AR) method.

ここで、AR法では、以下の予測式により、直近p個のビジー/アイドル継続時間Xi,…,Xi-p から、次のビジー/アイドル継続時間を予測する。 Here, in the AR method, the next busy / idle duration is predicted from the most recent p busy / idle durations X i ,.

なお、ここでは直前のチャネル状態がビジーである(Xiがアイドル継続時間である)場合はXi+1としてアイドル継続時間を予測するものとし、直前のチャネル状態がアイドルである(Xiがビジー継続時間である)場合はXi+1としてビジー継続時間を予測するものとする。   Here, when the previous channel state is busy (Xi is the idle duration), the idle duration is predicted as Xi + 1, and the immediately previous channel state is idle (Xi is busy duration). ), The busy duration is predicted as Xi + 1.

また、上記の予測式(p次)の係数a0,…,apは、トレーニング区間を用いて学習する。 The coefficient a 0 of the above prediction equation (p order), ..., a p learns using the training interval.

ビジー/アイドル継続時間に対する発生確率の予測の手順を簡単にまとめると以下のとおりである。   The procedure for predicting the probability of occurrence with respect to the busy / idle duration is briefly summarized as follows.

1)センシングによりビジー/アイドル継続時間を取得する。   1) Get busy / idle duration by sensing.

2)取得したビジー/アイドル継続時間で予測式のパラメータを学習する。   2) Learn the parameters of the prediction formula with the acquired busy / idle duration.

3)学習したパラメータを用いて次のビジー/アイドル発生時間Xを予測する。   3) The next busy / idle occurrence time X is predicted using the learned parameters.

4)測定値に対する予測誤差の発生確率P(Err)を評価する。   4) Evaluate the occurrence probability P (Err) of the prediction error for the measured value.

5)次のビジー/アイドル継続時間の発生確率R(X+Err)を次式で予測する   5) Predict the next busy / idle duration occurrence probability R (X + Err) with the following formula:

図8は、自己回帰モデル法を説明するための概念図である。   FIG. 8 is a conceptual diagram for explaining the autoregressive model method.

時系列予測のための自己回帰モデルにおいては,そのパラメータ(AR係数(係数a1,…,ap)と予測誤差の分散)を、取得した標本時系列(それから推定された自己共分散関数)から求める。ここで、自己共分散関数が満足するYule-Walker 方程式を解くための高速アルゴリズムであるレビンソン−ダービン(Levinson-Durbin)アルゴリズムが使用されることが一般的である。 In an autoregressive model for time series prediction, the parameters (AR coefficients (coefficients a 1 ,..., A p ) and prediction error variances) obtained from the sample time series obtained (the autocovariance function estimated therefrom) Ask from. Here, the Levinson-Durbin algorithm, which is a fast algorithm for solving the Yule-Walker equation that satisfies the autocovariance function, is generally used.

このような手順については、たとえば、上述した非特許文献1などに開示のあるとおり、周知な手順である。   Such a procedure is a well-known procedure as disclosed in Non-Patent Document 1 described above, for example.

なお、ビジー/アイドル継続時間の予測方法については、AR法以外の機械学習をベースにした予測を用いてもよい。たとえば、マルコフ連鎖HMM(Markov Chain based HMM)予測法, 自己回帰移動平均予測法(ARMA予測法、ARMA:Autoregressive moving average)。ここで、ARMA予測法については、非特許文献4に開示がある。   Note that prediction based on machine learning other than the AR method may be used for the busy / idle duration prediction method. For example, Markov Chain HMM (Markov Chain based HMM) prediction method, autoregressive moving average prediction method (ARMA prediction method, ARMA: Autoregressive moving average). Here, the ARMA prediction method is disclosed in Non-Patent Document 4.

以下、自己回帰モデル法の手順について、さらに詳しく説明する。   Hereinafter, the procedure of the autoregressive model method will be described in more detail.

(1)ビジー/アイドル継続時間取得部1072が取得したビジー/アイドル継続時間を規定したビジー/アイドル継続時間の時間範囲に従いカテゴライズ化したビジー/アイドル継続時間を取得する。   (1) The busy / idle duration acquisition unit 1072 acquires the busy / idle durations categorized according to the busy / idle duration time range that defines the busy / idle durations acquired.

図9は、ビジー/アイドル継続時間を取得する手順を説明するための概念図である。   FIG. 9 is a conceptual diagram for explaining a procedure for acquiring the busy / idle duration time.

チャネル利用状況観測部1060は、各帯域・チャネルでキャリアセンスを実施し、ビジー/アイドル継続時間取得部1072は、チャネルのビジー/アイドル判定を行う。さらに、ビジー/アイドル継続時間取得部1072は、ビジー/アイドル判定結果に基づきビジー/アイドルの継続時間を計測する。計測は連続時間でも良く、情報圧縮を目的として一定幅を単位とした離散値でも良い。そしてビジー/アイドル継続時間カテゴライズ部1074は、ビジー/アイドル継続時間取得部1072が取得した上記ビジー/アイドル継続時間を規定したビジー/アイドル継続時間の時間範囲に従いビジー/アイドル継続時間をカテゴライズ化する。   The channel usage state monitoring unit 1060 performs carrier sense in each band / channel, and the busy / idle duration acquisition unit 1072 performs channel busy / idle determination. Further, the busy / idle duration acquisition unit 1072 measures the duration of busy / idle based on the busy / idle determination result. The measurement may be continuous time or may be a discrete value in units of a certain width for the purpose of information compression. Then, the busy / idle duration categorizing unit 1074 categorizes the busy / idle duration according to the busy / idle duration time range that defines the busy / idle duration acquired by the busy / idle duration acquisition unit 1072.

たとえば、図9では、WLANを想定して、コンテンションスロット長である9μsを単位とした離散値で処理する例を示す。この場合、ビジー(busy)状態やアイドル(idle)の継続時間は、この単位時間のポイント数で表現できる。図9の例では1ポイント=9μsに相当する。以下では、時間は、ポイントを用いて表現するものとする。   For example, FIG. 9 shows an example of processing with discrete values in units of 9 μs, which is the contention slot length, assuming WLAN. In this case, the busy state or idle duration can be expressed by the number of points in this unit time. In the example of FIG. 9, this corresponds to 1 point = 9 μs. In the following, time is expressed using points.

(2)カテゴライズ化されたビジー/アイドル継続時間の系列から予測式のパラメータa1,…,apを学習する。 (2) The parameters a 1 ,..., A p of the prediction formula are learned from the categorized busy / idle duration sequence.

図10は、予測式のパラメータを学習する手続きを示す概念図である。   FIG. 10 is a conceptual diagram illustrating a procedure for learning parameters of a prediction formula.

続いて、継続時間予測誤差確率取得部1076は、ビジー/アイドルそれぞれN個の継続時間測定結果からパラメータa1,…,apを学習する。したがって、学習のために特別なデータが送信される必要はない。 Subsequently, the duration prediction error probability acquisition unit 1076 learns parameters a 1 ,..., A p from N duration measurement results for busy / idle. Therefore, no special data needs to be transmitted for learning.

継続時間予測誤差確率取得部1076は、上述のとおり、Levinson-Durbin帰納法を使って、最小二乗式から生じる正規方程式を解くことで、パラメータa1,…,apを算出する。 As described above, the duration prediction error probability acquisition unit 1076 calculates the parameters a 1 ,..., A p by solving the normal equation generated from the least square equation using the Levinson-Durbin induction method.

(3)学習したパラメータを用いて次のビジー/アイドル発生時間Xを予測する。   (3) The next busy / idle occurrence time X is predicted using the learned parameters.

学習結果により得られた係数a1,…,apを用いて、上述したAR法の予測式により、次のビジー/アイドル発生時間X(=Xi+1)を予測する。 The next busy / idle occurrence time X (= X i + 1 ) is predicted by the above-described prediction method of the AR method using the coefficients a 1 ,..., A p obtained from the learning results.

(4)予測誤差Errの発生確率の相補累積分布関数(CCDF:Complementary Cumulative Distribution Function)である、測定値に対する予測誤差の発生確率P(Err)を評価する。   (4) Evaluate the occurrence probability P (Err) of the prediction error for the measurement value, which is a complementary cumulative distribution function (CCDF) of the occurrence probability of the prediction error Err.

ここで、以下の関係が成り立つ。   Here, the following relationship holds.

(5)ビジー/アイドル継続時間の予測結果Xと,予測誤差発生確率P(Err)から 次のビジー/アイドル継続時間Xnewの発生確率R(Xnew)を予測する。 (5) The next busy / idle duration X new occurrence probability R (X new ) is predicted from the busy / idle duration predicted result X and the prediction error occurrence probability P (Err).

継続時間発生確率予測部1078は、以下の手順により、次のビジー/アイドル継続時間の発生確率RB(XB new)およびRI(XI new)を予測する。 The duration occurrence probability prediction unit 1078 predicts the occurrence probability R B (X B new ) and R I (X I new ) of the next busy / idle duration by the following procedure.

アクセス制御部1080は、上記のようにして算出された、次のビジー/アイドル継続時間の発生確率RB(XB new)およびRI(XI new)に基づいて、「今送信するかどうか?」の判断を実施する。 Based on the occurrence probability R B (X B new ) and R I (X I new ) of the next busy / idle duration calculated as described above, the access control unit 1080 determines whether or not to transmit now. "?"

図11は、ビジー/アイドル継続確率の予測の手順を示すフローチャートである。   FIG. 11 is a flowchart showing a procedure for predicting the busy / idle continuation probability.

まず、チャネル利用状況観測部1060が、キャリアセンスによりビジー/アイドル継続時間を計測し、ビジー/アイドル継続時間取得部1072により、ビジー/アイドル継続時間を取得する(S200)。   First, the channel usage monitoring unit 1060 measures the busy / idle duration by carrier sense, and the busy / idle duration acquisition unit 1072 acquires the busy / idle duration (S200).

続いて、ビジー/アイドル継続時間カテゴライズ部1074にてビジー/アイドル継続時間のカテゴライズを行い(S202)、カテゴライズ化されたビジー/アイドル継続時間に対応する予測式パラメータの学習・更新中であれば(S204でYes)、継続時間予測誤差確率取得部1076は、ビジー/アイドルそれぞれN個の継続時間測定結果からパラメータa1,…,apを学習して、予測式を更新し(S206)、処理はステップS200に復帰する。 Subsequently, the busy / idle duration categorizing unit 1074 performs categorization of the busy / idle duration (S202), and if the prediction formula parameter corresponding to the categorized busy / idle duration is being learned / updated ( In step S204, the duration prediction error probability acquisition unit 1076 learns the parameters a 1 ,..., A p from the N duration measurement results of busy / idle, updates the prediction formula (S206), and performs processing. Returns to step S200.

一方で、予測式パラメータの学習・更新中でなければ(S204でNo)、継続時間予測誤差確率取得部1076は、予測式パラメータの更新が必要であるかを判断する(S210)。   On the other hand, if the prediction formula parameter is not being learned / updated (No in S204), the duration prediction error probability acquisition unit 1076 determines whether the prediction formula parameter needs to be updated (S210).

ここで、予測式パラメータの更新が必要な場合とは、たとえば、以下のような場合がある。   Here, the case where the prediction formula parameter needs to be updated includes, for example, the following cases.

i)アクティブな端末数(データを送受信している端末数)が変化した場合。   i) When the number of active terminals (the number of terminals transmitting / receiving data) changes.

ii)新たなトラフィックが発生したり、一部のトラフィックの伝送が終了した場合。   ii) When new traffic occurs or transmission of some traffic is terminated.

iii)使用するMCSが変更された場合。(busy継続時間の分布が変わるため。)
iv)ビジー/アイドル継続時間の予測誤差の分散が学習完了時と比べて所定の量(あるいは比率)以上大きくなった場合。
iii) When the MCS to be used is changed. (Because the distribution of busy duration changes.)
iv) When the variance of the busy / idle duration prediction error becomes larger than a predetermined amount (or ratio) compared to when learning is completed.

ここで、MCS(Modulation and Coding Scheme)は、変調方式・チャネル符号化率を表す。通信経路の状態に応じて、伝送レートを変更するために、一般に、異なる変調方式・チャネル符号化率の組がテーブルとして準備されている。   Here, MCS (Modulation and Coding Scheme) represents a modulation scheme and a channel coding rate. In order to change the transmission rate according to the state of the communication path, generally, a combination of different modulation schemes and channel coding rates is prepared as a table.

再び、図11に戻って、予測式パラメータの更新が必要である場合(S210でYes)、処理は、ステップS200に復帰する。   Returning to FIG. 11 again, when the prediction formula parameter needs to be updated (Yes in S210), the process returns to Step S200.

一方で、予測式パラメータの更新が必要でない場合(S210でNo)、継続時間予測誤差確率取得部1076は、無線のチャネル状態を確認し、ビジーであれば(S212でYes)ビジー状態の継続時間を予測し(S214)、アイドルであれば(S212でNo)アイドル状態の継続時間を予測する(S216)。   On the other hand, when the prediction formula parameter does not need to be updated (No in S210), the duration prediction error probability acquisition unit 1076 confirms the wireless channel state, and if busy (Yes in S212), the duration of the busy state (S214), if it is idle (No in S212), the duration of the idle state is predicted (S216).

ここで、ビジー/アイドル継続時間の予測は交互に実施される。たとえば、直前の状態がビジーであればアイドルの継続時間の予測が実施される。   Here, prediction of busy / idle duration is performed alternately. For example, if the immediately preceding state is busy, the idle duration is predicted.

さらに、継続時間予測誤差確率取得部1076は、ステップS214及びステップ216で算出されたビジー/アイドル継続時間の予測値と、ステップS200でキャリアセンスにより計測されたビジー/アイドル継続時間とを使用して、予測値と実際の値の間の誤差(予測誤差)を計算する(S218)。   Further, the duration prediction error probability acquisition unit 1076 uses the predicted value of busy / idle duration calculated in step S214 and step 216 and the busy / idle duration measured by carrier sense in step S200. Then, an error (prediction error) between the predicted value and the actual value is calculated (S218).

さらに、継続時間予測誤差確率取得部1076は、算出された予測誤差に基づいて、ビジー/アイドル継続時間の予測誤差の相補累積分布関数(CCDF)を更新する(S220)。ここで、図示しない記憶部に、予測誤差のCCDFを、ビジーとアイドルに分けて格納する。   Further, the duration prediction error probability acquisition unit 1076 updates the complementary cumulative distribution function (CCDF) of the busy / idle duration prediction error based on the calculated prediction error (S220). Here, the CCDF of the prediction error is stored separately in busy and idle in a storage unit (not shown).

継続時間発生確率予測部1078は、更新された相補累積分布関数(CCDF)及びビジー/アイドル継続時間予測に基づいて、伝送開始タイミング決定に必要な利用状況情報を計算し(S222)、次のビジー/アイドル継続時間の発生確率RB(XB new)およびRI(XI new)を算出し、ビジー/アイドル継続時間に対する発生確率をアクセス制御部1080に出力する(S224)。
(計測および予測実験の結果)
図12は予測処理用の通信データ収集システム構成図である。国内の主要ターミナル駅構内で図12の通信データ収集システム構成図で示されるシステムを使用して、飛び交う通信データを収集し、
収集した通信データに対して本発明を用いて、ビジー状態およびアイドル状態について、継続時間の予測誤差の相補累積分布関数(CCDF)を算出し、ビジーおよびアイドルの継続時間発生確率を予測する。
Based on the updated complementary cumulative distribution function (CCDF) and busy / idle duration prediction, the duration occurrence probability predicting unit 1078 calculates usage status information necessary for determining the transmission start timing (S222). / Idle duration occurrence probabilities R B (X B new ) and R I (X I new ) are calculated, and the occurrence probabilities for the busy / idle duration are output to the access control unit 1080 (S224).
(Results of measurement and prediction experiments)
FIG. 12 is a configuration diagram of a communication data collection system for prediction processing. Using the system shown in the communication data collection system configuration diagram in FIG.
The present invention is used for the collected communication data to calculate the complementary cumulative distribution function (CCDF) of the duration prediction error for the busy state and the idle state, and predict the occurrence probability of the busy and idle durations.

ここで、センシングは、9μsごとに実施されるものとし、ビジー/アイドル継続時間のカテゴライズ化に必要な、各種設定は
ビジー継続時間サブセット:1ms未満(set1)、1ms以上(set2) の2種類
アイドル継続時間サブセット:0.5ms未満(set1)、0.5ms以上(set2) の2種類
ビジー/アイドル継続時間サブセット階層:5層
であるものとする。従って、総データストリームは2×2×2×2×2=32であるものとする。
続いてAR法のパラメータa1,…,apを算出するためのトレーニングデータは、200サンプル(N=100)であるものとする。また、予測式の次数としては、2次(p=2)を採用する。
Here, sensing is performed every 9 μs, and various settings necessary for categorizing busy / idle duration are 2 types of idle duration subsets: less than 1 ms (set1), 1 ms or more (set2). Duration subset: Two types of busy / idle duration subset layers of less than 0.5 ms (set 1) and 0.5 ms or more (set 2): Assume that there are 5 layers. Therefore, it is assumed that the total data stream is 2 × 2 × 2 × 2 × 2 = 32.
Subsequently, it is assumed that training data for calculating the parameters a 1 ,..., A p of the AR method is 200 samples (N = 100). Further, the order (p = 2) is adopted as the order of the prediction formula.

図13は、国内の主要ターミナル駅構内において、図12の通信データ収集システムにて収集されたデータに対して本発明を使用した場合のアイドル予想誤差の相補累積分布関数の算出結果を示す図である。   FIG. 13 is a diagram showing a calculation result of a complementary cumulative distribution function of an idle prediction error when the present invention is used for data collected by the communication data collection system of FIG. is there.

送信時に必要とされるアイドル状態データにおいて、カスタマイズ化を実施しないでAR予測した場合と比較して予測誤差は、ランダムで選択した4種類のデータストリーム
S1:ビジー(set2)-アイドル(set1)-ビジー(set1)-アイドル(set1)- ビジー(set1)
S2:ビジー(set2)-アイドル(set1)-ビジー(set2)-アイドル(set1)- ビジー(set1)
S3:ビジー(set2)-アイドル(set2)-ビジー(set1)-アイドル(set1)- ビジー(set1)
S4:ビジー(set2)-アイドル(set2)-ビジー(set2)-アイドル(set1)- ビジー(set1)
において大幅に改善されており、カテゴライズ効果により予測誤差が向上する結果となった。
In the idle state data required at the time of transmission, compared with the case where AR prediction is performed without performing customization, the prediction error is four types of randomly selected data streams S1: busy (set2) -idle (set1)- Busy (set1)-Idle (set1)-Busy (set1)
S2: Busy (set2)-Idle (set1)-Busy (set2)-Idle (set1)-Busy (set1)
S3: Busy (set2)-Idle (set2)-Busy (set1)-Idle (set1)-Busy (set1)
S4: Busy (set2)-Idle (set2)-Busy (set2)-Idle (set1)-Busy (set1)
As a result, the prediction error is improved due to the categorization effect.

図14は、図13の結果を踏まえて、次のアイドル継続時間の発生確率を予測した結果を示す図である。   FIG. 14 is a diagram showing a result of predicting the probability of occurrence of the next idle duration based on the result of FIG.

図13の4種類のデータストリームから2種類のデータストリーム、
S1:ビジー(set2)-アイドル(set1)-ビジー(set1)-アイドル(set1)- ビジー(set1)でのアイドル予測値が500ポイント
S2:ビジー(set2)-アイドル(set1)-ビジー(set2)-アイドル(set1)- ビジー(set1)でのアイドル予測値が400ポイント
であるものとしており、S1において400ポイントが必要なデータ送信が実行できる確率は97%程度と判断できる結果となっている。
[無線通信装置の構成]
図12は予測処理用の通信データ収集システム構成図である。
Two types of data streams from the four types of data streams in FIG.
S1: Busy (set2)-Idle (set1)-Busy (set1)-Idle (set1)-Idle prediction value at busy (set1) is 500 points S2: Busy (set2)-Idle (set1)-Busy (set2) -Idle (set1)-The estimated idle value in busy (set1) is assumed to be 400 points, and the probability that data transmission requiring 400 points in S1 can be executed is about 97%.
[Configuration of wireless communication device]
FIG. 12 is a configuration diagram of a communication data collection system for prediction processing.

国内の主要ターミナル駅構内で予測処理用の通信データ収集するため、アンテナ170にて、ターミナル駅構内に飛び交っているさまざまな種類の電波を受信し、バンドパスフィルタ160のフィルタリング機能により920MHz/2.4GHz/5GHz帯の電波のみを受信し、低ノイズアンプ150にてノイズの混入を防ぎ電波の受信強度を補強する。次に、無線受信装置140にて920MHz/2.4GHz/5GHz帯の各電波を実験データとして復調し、実験データ収集制御装置120がこの実験データを受け取り、920MHz/2.4GHz/5GHz帯の各チャンネルのビジー/アイドル継続時間を解析し本発明に関わる各種アルゴリズムに従って処理を実行し、次回ビジー/アイドル継続時間を予想し、本発明である複数周波数帯同時伝送用の無線チャネル情報群を作成する。
表示装置110は、液晶ディスプレイなどに代表される表示処理装置であり、入力操作装置130つまりキーボードやタッチパネル、マウスなどに代表される入力操作処理装置の操作によって、必要な情報を目視確認が可能とする。[無線通信装置の構成]
図15は、送信装置1000のより詳細な構成の例を説明するための機能ブロック図である。
In order to collect communication data for prediction processing in the main terminal stations in Japan, the antenna 170 receives various types of radio waves flying in the terminal station, and the filtering function of the bandpass filter 160 allows 920 MHz / 2. Only the 4 GHz / 5 GHz band radio wave is received, and the low noise amplifier 150 prevents the mixing of noise and reinforces the radio wave reception intensity. Next, each radio wave in the 920 MHz / 2.4 GHz / 5 GHz band is demodulated as experimental data by the wireless receiver 140, and the experimental data collection control device 120 receives this experimental data, and each of the 920 MHz / 2.4 GHz / 5 GHz band Analyzing the busy / idle duration of a channel and executing processing according to various algorithms related to the present invention, predicting the next busy / idle duration, and creating the wireless channel information group for simultaneous transmission of multiple frequency bands according to the present invention .
The display device 110 is a display processing device typified by a liquid crystal display or the like. Necessary information can be visually confirmed by operating the input operation device 130, that is, an input operation processing device typified by a keyboard, a touch panel, a mouse, or the like. To do. [Configuration of wireless communication device]
FIG. 15 is a functional block diagram for explaining an example of a more detailed configuration of the transmission apparatus 1000.

図15に示した機能ブロック図は、一例として、無線通信規格802.11aと同様の無線通信方式に従う送信装置の構成を示す。   The functional block diagram shown in FIG. 15 shows a configuration of a transmission device according to the same wireless communication scheme as the wireless communication standard 802.11a as an example.

すなわち、無線通信規格802.11aは、5GHz帯の無線LAN通信方式であるものの、図15では、2.4GHz、920MHz帯でも、周波数帯が異なるだけで、それ以外は同様の構成の無線通信方式に従う受信部を使用するものとする。   That is, although the wireless communication standard 802.11a is a wireless LAN communication system of 5 GHz band, in FIG. 15, only the frequency band is different even in the 2.4 GHz and 920 MHz bands. It shall be assumed that a receiver conforming to

したがって、各周波数帯域において、パケットのプリアンブル部分の構成などは、複数の周波数帯について共通であるものとする。   Therefore, in each frequency band, the configuration of the preamble portion of the packet is common to a plurality of frequency bands.

ただし、必ずしも、各周波数帯の無線通信方式が同様の構成を有していることは必須ではなく、周波数帯ごとに無線通信方式(信号形式、シンボル長やサブキャリア間隔など)が異なっていてもよい。この場合は、少なくとも単一の送信系列を各帯域に分割して同時に送信し、また、周波数帯が異なる以外は、RF部の構成が基本的に同一であればよく、パケットのプリアンブル部分の構成(プリアンブルの長さなど)が、複数の周波数帯ごとに異なっていてもよい。   However, it is not always necessary that the wireless communication system of each frequency band has the same configuration, even if the wireless communication system (signal format, symbol length, subcarrier interval, etc.) differs for each frequency band. Good. In this case, at least a single transmission sequence is divided into each band and transmitted at the same time, and the configuration of the RF section is basically the same except that the frequency bands are different, and the configuration of the preamble portion of the packet (Preamble length, etc.) may be different for each of a plurality of frequency bands.

図15では、5GHz帯の送信に係る構成を代表して例示的に示す。無線通信規格802.11aと同様の無線通信方式を想定しているので、伝送する信号は、OFDM(直交周波数分割多重)変調するものとする。   FIG. 15 exemplarily shows a configuration related to transmission in the 5 GHz band. Since a wireless communication system similar to the wireless communication standard 802.11a is assumed, a signal to be transmitted is subjected to OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) modulation.

図15を参照して、無線フレーム生成部1020.3は、S/P変換部1010から分配された送信データを受けて、マッピング処理を実行するためのマッピング部1122と、逆フーリエ変換処理を実行するためのIFFT部1130と、ガードインターバル部分を付加するためのGI付加部1140と、デジタル信号をI成分およびQ成分のアナログ信号に変換するためのデジタルアナログコンバータ(DAC)1150とを含む。   Referring to FIG. 15, radio frame generation section 1020.3 receives transmission data distributed from S / P conversion section 1010, and executes mapping section 1122 for executing mapping processing and inverse Fourier transform processing. An IFFT unit 1130 for adding a guard interval, a GI adding unit 1140 for adding a guard interval portion, and a digital-analog converter (DAC) 1150 for converting a digital signal into an analog signal of an I component and a Q component.

高周波処理部1040.3は、DAC1150からの信号を所定の多値変調信号に変調するための直交変調器1210と、直交変調器1210の出力をアップコンバートするアップコンバータ1220と、アップコンバータ1220の出力を電力増幅しアンテナ1050.3から送出するための電力増幅器1230とを含む。   The high frequency processing unit 1040.3 includes a quadrature modulator 1210 for modulating a signal from the DAC 1150 into a predetermined multilevel modulation signal, an upconverter 1220 for upconverting the output of the quadrature modulator 1210, and an output of the upconverter 1220. And a power amplifier 1230 for amplifying and transmitting the signal from the antenna 1050.3.

その結果、RF部1040.3により、基底帯域OFDM信号は搬送帯域OFDM信号に変換される。   As a result, the baseband OFDM signal is converted into a carrier band OFDM signal by the RF unit 1040.3.

さらに、高周波処理部1040.3は、局部発振器1030からの参照周波数信号を対応する周波数帯域の基準クロック信号に変換するためのクロック周波数変換部1310と、クロック周波数変換部1310からの基準クロックに基づいて、直交復調器1210での変調処理に使用するクロックを生成するクロック生成部1320と、クロック周波数変換部1310からの基準クロックに基づいて、アップコンバータ1220でのアップコンバート処理に使用するクロックを生成するクロック生成部1340とを含む。   Further, the high frequency processing unit 1040.3 is based on a clock frequency conversion unit 1310 for converting a reference frequency signal from the local oscillator 1030 into a reference clock signal in a corresponding frequency band, and a reference clock from the clock frequency conversion unit 1310. Based on the reference clock from the clock frequency conversion unit 1310 and the clock generation unit 1320 that generates the clock used for the modulation processing in the quadrature demodulator 1210, the clock used for the up-conversion processing in the up-converter 1220 is generated. Clock generation unit 1340.

すなわち、局部発振器1030からの参照周波数信号は、このような基底帯域OFDM信号から搬送帯域OFDM信号への変換におけるクロック信号として使用される。なお、より一般に、無線通信方式が異なる場合でも、基本的に、局部発振器1030からの参照周波数信号は、基底帯域信号から搬送帯域信号への変換におけるクロック信号として使用される。   That is, the reference frequency signal from the local oscillator 1030 is used as a clock signal in the conversion from the baseband OFDM signal to the carrier band OFDM signal. More generally, even when the wireless communication systems are different, the reference frequency signal from the local oscillator 1030 is basically used as a clock signal in the conversion from the baseband signal to the carrier band signal.

チャネル利用状況観測部1060は、自局のセンシング結果により、各周波数帯の利用状況(例えば各無線チャネルの空き状況やビジー確率等)を観測し、チャネル利用状況予測部1070は、各周波数帯の直近の利用状況を予測し、それに応じて、アクセス制御部1080が送信タイミングの制御を実行する。
[受信装置の構成]
以下では、図2で説明したような無線通信システムで使用される受信装置の構成について説明する。
The channel usage status monitoring unit 1060 observes the usage status of each frequency band (for example, the availability of each radio channel and the busy probability) based on the sensing result of the own station, and the channel usage status prediction unit 1070 The most recent usage situation is predicted, and the access control unit 1080 controls transmission timing accordingly.
[Receiver configuration]
Hereinafter, the configuration of the receiving apparatus used in the wireless communication system as described with reference to FIG. 2 will be described.

図16は、本実施の形態の受信装置2000の構成を説明するための機能ブロック図である。   FIG. 16 is a functional block diagram for explaining the configuration of receiving apparatus 2000 of the present embodiment.

図16を参照して、受信装置2000は、複数の周波数帯域(920MHz帯、2.4GHz帯、5GHz帯)の信号をそれぞれ受信するためのアンテナ2010.1〜2010.3と、アンテナ2010.1〜2010.3の信号のダウンコンバート処理、復調・復号処理などの受信処理を実行するための受信部2100.1〜2100.3と、受信部2100.1〜2100.3に対して共通に設けられ、受信部2100.1〜2100.3の動作の基準となるクロックである参照周波数信号を生成する局部発振器2020と、受信部2100.1〜2100.3からの信号の各系列を送信側と逆の処理で、パラレル/シリアル変換により結合するためのパラレル/シリアル変換部2700とを含む。   Referring to FIG. 16, receiving apparatus 2000 includes antennas 201. 1 to 201 0.3 and antennas 201. 1 for receiving signals in a plurality of frequency bands (920 MHz band, 2.4 GHz band, and 5 GHz band), respectively. Common to the receiving units 2100.1 to 2100.3 and the receiving units 2100.1 to 2100.3 for executing reception processing such as down-conversion processing, demodulation / decoding processing, etc. A local oscillator 2020 that generates a reference frequency signal that is a clock serving as a reference for the operation of the receiving units 2100.1 to 2100.3, and each sequence of signals from the receiving units 2100.1 to 2100.3 as a transmitting side. In the reverse process, a parallel / serial conversion unit 2700 for coupling by parallel / serial conversion is included.

パラレル/シリアル(P/S)変換部2700からの統合されたフレームの出力は、上位レイヤーに受け渡される。   The output of the integrated frame from the parallel / serial (P / S) conversion unit 2700 is passed to the upper layer.

受信装置2000は、受信した信号のプリアンブル信号から局部発振器2020の周波数オフセットの検出を行って、局部発振器2020の発振周波数を制御するための信号(発振周波数制御信号)を生成し、搬送波周波数同期処理を行い、また、受信した信号からデジタル信号処理におけるタイミング同期をとるための信号(同期タイミング信号)を生成する同期処理部2600を含む。   The receiving device 2000 detects the frequency offset of the local oscillator 2020 from the received preamble signal, generates a signal (oscillation frequency control signal) for controlling the oscillation frequency of the local oscillator 2020, and performs carrier frequency synchronization processing. And a synchronization processing unit 2600 that generates a signal (synchronization timing signal) for timing synchronization in digital signal processing from the received signal.

受信部2100.1は、アンテナ2010.1からの信号を受けて、低雑音増幅処理、ダウンコンバート処理、所定の変調方式に対する復調処理(たとえば、所定の多値変調方式に対する直交復調処理)、アナログデジタル変換処理等を実行するための高周波処理部(RF部)2400.1と、RF部2400.1からのデジタル信号に対して、復調・復号処理等のベースバンド処理を実行するためのベースバンド処理部2500.1を含む。   Receiving section 2100.1 receives the signal from antenna 2010.1, and performs low-noise amplification processing, down-conversion processing, demodulation processing for a predetermined modulation scheme (for example, orthogonal demodulation processing for a predetermined multilevel modulation scheme), analog A high-frequency processing unit (RF unit) 2400.1 for executing digital conversion processing and the like, and a baseband for executing baseband processing such as demodulation / decoding processing on the digital signal from the RF unit 2400.1 A processing unit 2500.1 is included.

受信部2100.2も、対応する周波数帯域についての同様の処理を行うための高周波処理部(RF部)2400.2ならびにベースバンド処理部2500.2を含む。また、受信部2100.3も、対応する周波数帯域についての同様の処理を行うための高周波処理部(RF部)2400.3ならびにベースバンド処理部2500.3を含む。   The receiving unit 2100.2 also includes a high frequency processing unit (RF unit) 2400.2 and a baseband processing unit 2500.2 for performing similar processing for the corresponding frequency band. The receiving unit 2100.3 also includes a high frequency processing unit (RF unit) 2400.3 and a baseband processing unit 2500.3 for performing similar processing for the corresponding frequency band.

ベースバンド処理部2500.1〜2500.3およびパラレル/シリアル(P/S)変換部2700とを総称して、デジタル信号処理部2800と呼ぶ。   The baseband processing units 2500.1 to 2500.3 and the parallel / serial (P / S) conversion unit 2700 are collectively referred to as a digital signal processing unit 2800.

図17は、図16に示した受信装置2000のより詳細な構成の例を説明するための機能ブロック図である。   FIG. 17 is a functional block diagram for explaining an example of a more detailed configuration of receiving apparatus 2000 shown in FIG.

図17に示した機能ブロック図でも、一例として、無線通信規格802.11aと同様の無線通信方式に従う受信装置の構成を示す。   The functional block diagram shown in FIG. 17 also shows the configuration of a receiving device according to the same wireless communication scheme as the wireless communication standard 802.11a as an example.

したがって、受信装置の構成は、図15に示した送信装置の構成に対応するものである。   Therefore, the configuration of the receiving device corresponds to the configuration of the transmitting device shown in FIG.

図17でも、5GHz帯の受信部2100.3の構成を代表して例示的に示す。   FIG. 17 also exemplarily shows the configuration of the reception unit 2100.3 in the 5 GHz band.

図17を参照して、受信部2100.3のRF部2400.3は、アンテナ2010.3からの受信信号を増幅するための低雑音増幅器3010と、低雑音増幅器3010の出力を周波数変換するためのダウンコンバータ3020と、ダウンコンバータ3020の出力を所定の振幅となるように制御するための自動利得制御器3030と、所定の多値変調信号を復調するための直交復調器3040と、直交復調器3040のI成分出力およびQ成分出力をそれぞれデジタル信号に変換するためのアナログデジタルコンバータ(ADC)3050とを含む。   Referring to FIG. 17, RF section 2400.3 of receiving section 2100.3 performs low-frequency amplifier 3010 for amplifying a received signal from antenna 2010.3 and frequency conversion of the output of low-noise amplifier 3010. Down converter 3020, automatic gain controller 3030 for controlling the output of down converter 3020 to have a predetermined amplitude, quadrature demodulator 3040 for demodulating a predetermined multilevel modulation signal, and quadrature demodulator And an analog-digital converter (ADC) 3050 for converting the I component output and the Q component output of 3040 into digital signals.

RF部2400.3は、さらに、局部発振器2020からの参照周波数信号を対応する周波数帯域の基準クロック信号に変換するためのクロック周波数変換部3060と、クロック周波数変換部3060からの基準クロックに基づいて、ダウンコンバータ3020でのダウンコンバート処理に使用するクロックを生成するクロック生成部3070と、クロック周波数変換部3060からの基準クロックに基づいて、直交復調器3040での復調処理に使用するクロックを生成するクロック生成部3080とを含む。   The RF unit 2400.3 is further based on a clock frequency conversion unit 3060 for converting the reference frequency signal from the local oscillator 2020 into a reference clock signal in a corresponding frequency band, and a reference clock from the clock frequency conversion unit 3060. Based on the reference clock from the clock frequency conversion unit 3060 and the clock generation unit 3070 for generating the clock used for the down-conversion processing in the down converter 3020, the clock used for the demodulation processing in the quadrature demodulator 3040 is generated. A clock generation unit 3080.

無線通信規格802.11aと同様の無線通信方式を想定しているので、伝送されてきた信号は、OFDM(直交周波数分割多重)変調されている。その結果、RF部2400.3により、搬送帯域OFDM信号は、基底帯域OFDM信号に変換される。   Since a wireless communication system similar to the wireless communication standard 802.11a is assumed, the transmitted signal is subjected to OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) modulation. As a result, the RF band 2400.3 converts the carrier band OFDM signal into a baseband OFDM signal.

そして、局部発振器2020からの参照周波数信号は、このような搬送帯域OFDM信号から基底帯域OFDM信号への変換における搬送周波数同期に使用される。なお、より一般に、無線通信方式が異なる場合でも、基本的に、局部発振器2020からの参照周波数信号は、搬送帯域信号から基底帯域信号への変換における搬送周波数同期に使用される。   The reference frequency signal from the local oscillator 2020 is used for carrier frequency synchronization in the conversion from the carrier band OFDM signal to the baseband OFDM signal. More generally, even when the wireless communication systems are different, the reference frequency signal from the local oscillator 2020 is basically used for carrier frequency synchronization in conversion from a carrier band signal to a baseband signal.

ベースバンド処理部2500.3は、ADC3050からの信号を受けて、ガードインターバル部分を除去するためのGI除去部4010と、ガードインターバルが除去された信号に対して、高速フーリエ変換を実行するためのFFT部4020と、FFT部4020の出力に対して、デマッピング処理を実行するためのデマッピング部4032とを含む。   The baseband processing unit 2500.3 receives the signal from the ADC 3050, and performs a fast Fourier transform on the GI removal unit 4010 for removing the guard interval part and the signal from which the guard interval is removed. An FFT unit 4020 and a demapping unit 4032 for executing a demapping process on the output of the FFT unit 4020 are included.

ベースバンド処理部2500.1〜2500.3において、ガードインターバルの除去、FFT処理およびデマッピング処理を実施した後に、受信データについて、P/S変換部2700により各周波数帯の信号を結合した後に、デインターリーブ部4042によるデインターリーブ処理および誤り訂正部4040による誤り訂正処理を実行する。   After performing guard interval removal, FFT processing and demapping processing in the baseband processing units 2500.1 to 2500.3, after combining the signals of each frequency band by the P / S conversion unit 2700 with respect to the received data, Deinterleaving processing by the deinterleaving unit 4042 and error correction processing by the error correction unit 4040 are executed.

ここで、同期処理部2600から出力される同期タイミング信号は、OFDMシンボルの始まりを検出するためのシンボルタイミング同期などに使用される。   Here, the synchronization timing signal output from the synchronization processing unit 2600 is used for symbol timing synchronization for detecting the start of an OFDM symbol.

より一般に、無線通信方式が異なる場合でも、基本的に、同期処理部2600から出力される同期タイミング信号は、ベースバンド処理における同期信号として使用される。   More generally, the synchronization timing signal output from the synchronization processing unit 2600 is basically used as the synchronization signal in the baseband processing even when the wireless communication systems are different.

以上説明したような構成により、複数の互いに分離した周波数帯域で同時並行に通信をする場合に、多チャネルの同時センシングを効率的に実行できる。また、各送信データを複数周波数帯域にマッピングし、送信タイミングを調整してデータ伝送を行うことが可能である。   With the configuration as described above, multi-channel simultaneous sensing can be efficiently executed when communication is performed in parallel in a plurality of frequency bands separated from each other. Further, it is possible to perform data transmission by mapping each transmission data to a plurality of frequency bands and adjusting the transmission timing.

今回開示された実施の形態は、本発明を具体的に実施するための構成の例示であって、本発明の技術的範囲を制限するものではない。本発明の技術的範囲は、実施の形態の説明ではなく、特許請求の範囲によって示されるものであり、特許請求の範囲の文言上の範囲および均等の意味の範囲内での変更が含まれることが意図される。   Embodiment disclosed this time is an illustration of the structure for implementing this invention concretely, Comprising: The technical scope of this invention is not restrict | limited. The technical scope of the present invention is shown not by the description of the embodiment but by the scope of the claims, and includes modifications within the wording and equivalent meanings of the scope of the claims. Is intended.

100 実験装置
110 表示装置
120 実験システム制御装置
130 入出力操作装置
140 無線送受信装置
150 低ノイズアンプ(900MHz/2.4GHz/5GHz対応)
160 バンドパスフィルタ(900MHz/2.4GHz/5GHz対応)
170 アンテナ(900MHz/2.4GHz/5GHz対応)
1000 送信装置
1010 S/P変換部
1020.1〜1020.3 無線フレーム生成部
1030 局部発振器
1040.1〜1040.3 RF部
1050.1〜1050.3 アンテナ
1060 チャネル利用状況観測部
1070 チャネル利用状況予測部
1072 ビジー/アイドル継続時間取得部
1074 ビジー/アイドル継続時間カテゴライズ部
1076 継続時間予測誤差確率取得部
1078 継続時間発生確率予測部
1080 アクセス制御部
1110 誤り訂正符号化部
1112 インターリーブ部
2000 受信装置
2010.1〜2010.3 アンテナ
2020 局部発振器
2100.1〜2100.3 受信部
2400.1〜2400.3 RF部
2500.1〜2500.3 ベースバンド処理部
2600 同期処理部
2700 P/S変換部
2800 デジタル信号処理部
4040 誤り訂正部
4042 デインターリーブ部。
100 experimental apparatus 110 display apparatus 120 experimental system control apparatus 130 input / output operation apparatus 140 wireless transmission / reception apparatus 150 low noise amplifier (900 MHz / 2.4 GHz / 5 GHz compatible)
160 Bandpass filter (900MHz / 2.4GHz / 5GHz compatible)
170 Antenna (900MHz / 2.4GHz / 5GHz compatible)
1000 Transmitting apparatus 1010 S / P conversion unit 1020.1 to 1020.3 Radio frame generation unit 1030 Local oscillator 1040.1 to 1040.3 RF unit 1050.1 to 1050.3 Antenna 1060 Channel usage status monitoring unit 1070 Channel usage status Prediction unit 1072 Busy / idle duration acquisition unit 1074 Busy / idle duration categorization unit 1076 Duration prediction error probability acquisition unit 1078 Duration occurrence probability prediction unit 1080 Access control unit 1110 Error correction coding unit 1112 Interleaving unit 2000 Receiver 2010 .1 to 2010.3 Antenna 2020 Local oscillator 2100.1 to 2100.3 Reception unit 2400.1 to 2400.3 RF unit 2500.1 to 2500.3 Baseband processing unit 2600 Synchronization processing unit 2700 P / S Section 2800 digital signal processor 4040 error correcting unit 4042 deinterleaving section.

Claims (15)

対象となる周波数帯でランダムアクセス制御を行っている無線チャネルのビジー状態およびアイドル状態の継続時間を予測するためのチャネル状態予測装置であって、
前記周波数帯において前記無線チャネルの利用状況を複数の計測時点において観測するチャネル利用状況観測部と、
観測された前記複数の計測時点における観測された前記利用状況に応じて、前記複数の計測時点に対して、特定時間を複数設定し、その組み合わせでカテゴライズを実施し、カテゴライズされた複数の計測時点を利用し、次の時点でのチャネル利用状況を予測して予測情報を生成するチャネル利用状況予測部とを備える、チャネル状態予測装置。
A channel state prediction device for predicting a busy state and an idle state duration of a radio channel performing random access control in a target frequency band,
A channel usage monitoring unit that monitors the usage status of the radio channel at a plurality of measurement points in the frequency band;
A plurality of specific times are set for the plurality of measurement time points according to the observed use situation at the plurality of measurement time points observed, and categorization is performed in combination thereof, and a plurality of categorized measurement time points A channel state prediction apparatus comprising: a channel use state prediction unit that predicts a channel use state at the next time point and generates prediction information.
前記チャネル利用状況予測部は、観測された前記利用状況に応じて、カテゴライズされた前記複数の計測時点に対する自己回帰モデルにより、次の時点でのチャネル利用状況を予測して前記予測情報を生成することを特徴とする、請求項1記載のチャネル状態予測装置。   The channel usage status prediction unit predicts the channel usage status at the next time point and generates the prediction information by using the autoregressive model for the plurality of categorized measurement time points according to the observed usage status. The channel state prediction apparatus according to claim 1, wherein: 前記チャネル利用状況予測部は、
前記無線チャネルのビジー/アイドル状態の判定を行い、ビジー/アイドル状態の継続時間を計測するビジー/アイドル継続時間取得部と、
ビジー/アイドル継続時間取得部が取得したビジー/アイドル継続時間を、その組み合わせでカテゴライズ化を行うビジー/アイドル継続時間カテゴライズ部と、
取得した前記カテゴライズ化されたビジー/アイドル継続時間から次のビジー/アイドル発生時間を予測して、前記チャネル利用状況観測部による測定値に対する予測誤差の発生確率を算出する継続時間予測誤差確率取得部と、
前記予測誤差の発生確率に基づいて、次のビジー/アイドル継続時間の発生確率を予測する継続時間発生確率予測部と、を含む、請求項1または2記載のチャネル状態予測装置。
The channel usage status prediction unit
A busy / idle duration acquisition unit for determining busy / idle state of the wireless channel and measuring a duration of the busy / idle state;
A busy / idle duration categorizing unit that categorizes busy / idle durations acquired by the busy / idle duration acquisition unit,
A duration prediction error probability acquisition unit that predicts a next busy / idle occurrence time from the acquired categorized busy / idle duration and calculates a probability of occurrence of a prediction error with respect to a measurement value by the channel usage state observation unit. When,
The channel state prediction apparatus according to claim 1, further comprising: a duration occurrence probability prediction unit that predicts the occurrence probability of the next busy / idle duration based on the occurrence probability of the prediction error.
前期ビジー/アイドル継続時間カテゴライズ部は、
ビジー/アイドル継続時間に関してそれぞれ時間範囲を設定し、設定されたビジー時間範囲とアイドル時間範囲を組み合わせて、取得した前記ビジー/アイドル継続時間をカテゴライズ化することを特徴とする、請求項3記載のチャネル状態予測装置。
The first half busy / idle duration categorization section
4. The busy / idle duration is set for each of the busy / idle durations, and the obtained busy / idle durations are categorized by combining the set busy time range and the idle time range. Channel state prediction device.
前記継続時間予測誤差確率取得部は、
取得した前記ビジー/アイドル継続時間をカテゴライズ化されたビジー/アイドル継続時間で前記自己回帰モデルの予測式のパラメータを学習し、学習した前記パラメータを用いて次のビジー/アイドル発生時間を予測して、前記チャネル利用状況観測部による測定値に対する予測誤差の発生確率を算出することを特徴とする、請求項4記載のチャネル状態予測装置。
The duration prediction error probability acquisition unit is
The obtained busy / idle duration is categorized into the busy / idle duration to learn parameters of the prediction formula of the autoregressive model, and the next busy / idle occurrence time is predicted using the learned parameters. 5. The channel state prediction apparatus according to claim 4, wherein a probability of occurrence of a prediction error with respect to a measurement value by the channel usage state observation unit is calculated.
対象となる周波数帯でランダムアクセス制御を行っている無線チャネルのビジー状態およびアイドル状態の継続時間を予測するためのチャネル状態予測方法であって、
前記周波数帯において前記無線チャネルの利用状況を複数の計測時点において観測するステップと、
観測された前記複数の計測時点における前記利用状況に応じて、次の時点でのチャネル利用状況を予測して予測情報を生成するステップとを備える、チャネル状態予測方法。
A channel state prediction method for predicting a busy state and an idle state duration of a radio channel performing random access control in a target frequency band,
Observing the usage status of the radio channel in the frequency band at a plurality of measurement points;
A channel state prediction method comprising: predicting a channel use state at a next time point and generating prediction information according to the observed use state at the plurality of measurement points.
前記観測された前記複数の計測時点における前記利用状況に応じて、次の時点でのチャネル利用状況を予測して予測情報を生成するステップは、観測された前記利用状況に応じて、前記カテゴライズ化された複数の計測時点に対する自己回帰モデルにより、次の時点でのチャネル利用状況を予測して前記予測情報を生成することを特徴とする、請求項6記載のチャネル状態予測方法。   The step of predicting the channel usage situation at the next time point and generating the prediction information according to the observed usage situation at the plurality of measurement time points is categorized according to the observed usage situation. The channel state prediction method according to claim 6, wherein the prediction information is generated by predicting a channel use situation at a next time point by using an autoregressive model for a plurality of measurement points. 互いに分離した複数の周波数帯のそれぞれでランダムアクセス制御を行っている複数の無線チャネルを利用して、信号を送信するための無線通信装置であって、
送信データを前記複数の周波数帯のそれぞれに対応して複数の部分データに分割し、各前記周波数帯ごとに送信パケットを生成するためのデジタル信号処理部と、
各前記周波数帯ごとに設けられ、前記デジタル信号を対応する前記周波数帯ごとの高周波信号に変換するための複数の高周波信号処理部と、
前記複数の周波数帯において前記無線チャネルの利用状況を複数の計測時点において観測するチャネル利用状況観測部と、
観測された前記複数の計測時点における前記利用状況に応じて、次の時点でのチャネル利用状況を予測して予測情報を生成するチャネル利用状況予測部と、
前記予測情報に基づいて、前記デジタル信号処理部および前記高周波処理部を制御し、前記複数の無線チャネルにより、各前記部分データを前記複数の周波数帯ごとのパケットとして、同期して同一のタイミングで送信するアクセス制御部とを備える、無線通信装置。
A wireless communication device for transmitting a signal using a plurality of wireless channels performing random access control in each of a plurality of frequency bands separated from each other,
A digital signal processing unit for dividing transmission data into a plurality of partial data corresponding to each of the plurality of frequency bands, and generating a transmission packet for each of the frequency bands;
A plurality of high-frequency signal processing units provided for each of the frequency bands, for converting the digital signal into a corresponding high-frequency signal for each frequency band;
A channel utilization state observing unit for observing the utilization state of the wireless channel at a plurality of measurement points in the plurality of frequency bands;
According to the observed usage status at the plurality of measurement points, a channel usage status prediction unit that predicts the channel usage status at the next time point and generates prediction information;
Based on the prediction information, the digital signal processing unit and the high-frequency processing unit are controlled, and the partial data is synchronized with the plurality of radio channels as packets for the plurality of frequency bands at the same timing. A wireless communication device comprising: an access control unit for transmission.
前記チャネル利用状況予測部は、観測された前記利用状況に応じて、前記カテゴライズ化された複数の計測時点に対する自己回帰モデルにより、次の時点でのチャネル利用状況を予測して前記予測情報を生成することを特徴とする、請求項8記載の無線通信装置。   The channel usage status prediction unit generates the prediction information by predicting the channel usage status at the next time point by the autoregressive model for the plurality of categorized measurement points according to the observed usage status. The wireless communication apparatus according to claim 8, wherein: 前記チャネル利用状況予測部は、
前記無線チャネルのビジー/アイドル状態の判定を行い、ビジー/アイドル状態の継続時間を計測するビジー/アイドル継続時間取得部と、
ビジー/アイドル継続時間の特定時間を複数設定し、ビジー/アイドル継続時間取得部が取得したビジー/アイドル継続時間を、その組み合わせでカテゴライズ化を行うビジー/アイドル継続時間カテゴライズ部と、
取得した前記カテゴライズ化されたビジー/アイドル継続時間から次のビジー/アイドル発生時間を予測して、前記チャネル利用状況観測部による測定値に対する予測誤差の発生確率を算出する継続時間予測誤差確率取得部と、
前記予測誤差の発生確率に基づいて、次のビジー/アイドル継続時間の発生確率を予測する継続時間発生確率予測部と、を含む、請求項9または9記載の無線通信装置。
The channel usage status prediction unit
A busy / idle duration acquisition unit for determining busy / idle state of the wireless channel and measuring a duration of the busy / idle state;
A busy / idle duration categorizing unit configured to categorize busy / idle durations obtained by setting a plurality of specific times of busy / idle durations and the busy / idle durations acquiring unit,
A duration prediction error probability acquisition unit that predicts a next busy / idle occurrence time from the acquired categorized busy / idle duration and calculates a probability of occurrence of a prediction error with respect to a measurement value by the channel usage state observation unit. When,
The wireless communication device according to claim 9, further comprising: a duration occurrence probability prediction unit that predicts an occurrence probability of a next busy / idle duration based on the occurrence probability of the prediction error.
前期ビジー/アイドル継続時間カテゴライズ部は、
ビジー/アイドル継続時間に関してそれぞれ時間範囲を設定し、設定されたビジー時間範囲とアイドル時間範囲を組み合わせて、取得した前記ビジー/アイドル継続時間をカテゴライズ化することを特徴とする、請求項10記載の無線通信装置。
The first half busy / idle duration categorization section
11. The busy / idle duration is set for each of the busy / idle durations, and the obtained busy / idle durations are categorized by combining the set busy time range and the idle time range. Wireless communication device.
前記継続時間予測誤差確率取得部は、
取得した前記ビジー/アイドル継続時間をカテゴライズ化されたビジー/アイドル継続時間で前記自己回帰モデルの予測式のパラメータを学習し、学習した前記パラメータを用いて次のビジー/アイドル発生時間を予測して、前記チャネル利用状況観測部による測定値に対する予測誤差の発生確率を算出することを特徴とする、請求項11記載の無線通信装置。
The duration prediction error probability acquisition unit is
The obtained busy / idle duration is categorized into the busy / idle duration to learn parameters of the prediction formula of the autoregressive model, and the next busy / idle occurrence time is predicted using the learned parameters. The radio communication apparatus according to claim 11, wherein a probability of occurrence of a prediction error with respect to a measurement value by the channel usage state observation unit is calculated.
前記継続時間予測誤差確率取得部は、トラフィック状況に応じて、前記予測式の前記パラメータを更新する処理を実行する、請求項8または9記載の無線通信装置。   The wireless communication apparatus according to claim 8 or 9, wherein the duration prediction error probability acquisition unit executes a process of updating the parameter of the prediction formula according to a traffic situation. 互いに分離した複数の周波数帯のそれぞれでランダムアクセス制御を行っている複数の無線チャネルを利用して、信号を送信するための無線通信方法であって、
送信データを前記複数の周波数帯のそれぞれに対応して複数の部分データに分割し、各前記周波数帯ごとに送信パケットを生成するステップと、
各前記周波数帯ごとに、前記デジタル信号を対応する前記周波数帯ごとの高周波信号に変換するステップと、
前記複数の周波数帯において前記無線チャネルの利用状況を複数の計測時点において観測するステップと、
観測された前記複数の計測時点における前記利用状況に応じて、次の時点でのチャネル利用状況を予測して予測情報を生成するステップと、
前記予測情報に基づいて、前記複数の無線チャネルにより、各前記部分データを前記複数の周波数帯ごとのパケットとして、同期して同一のタイミングで送信するステップとを備える、無線通信方法。
A wireless communication method for transmitting a signal using a plurality of wireless channels performing random access control in each of a plurality of frequency bands separated from each other,
Dividing transmission data into a plurality of partial data corresponding to each of the plurality of frequency bands, and generating a transmission packet for each of the frequency bands;
For each frequency band, converting the digital signal into a corresponding high frequency signal for each frequency band;
Observing the use status of the radio channel in the plurality of frequency bands at a plurality of measurement points;
According to the observed usage status at the plurality of measurement points, predicting channel usage status at the next time point and generating prediction information;
And a step of transmitting each partial data as a packet for each of the plurality of frequency bands synchronously and at the same timing based on the prediction information using the plurality of wireless channels.
前記観測された前記複数の計測時点における前記利用状況に応じて、次の時点でのチャネル利用状況を予測して予測情報を生成するステップは、観測された前記利用状況に応じて、前記カテゴライズ化された複数の計測時点に対する自己回帰モデルにより、次の時点でのチャネル利用状況を予測して前記予測情報を生成することを特徴とする、請求項14記載の無線通信方法。   The step of predicting the channel usage situation at the next time point and generating the prediction information according to the observed usage situation at the plurality of measurement time points is categorized according to the observed usage situation. The wireless communication method according to claim 14, wherein the prediction information is generated by predicting a channel use situation at a next time point by using an autoregressive model for a plurality of measurement points.
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