JP5482822B2 - Wireless communication apparatus and wireless communication method - Google Patents
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Description
本発明は、無線通信技術に関し、特に、周辺状況とアプリケーションの要件をともに考慮して適切な通信方法を決定する無線通信技術に関する。 The present invention relates to a wireless communication technology, and more particularly, to a wireless communication technology that determines an appropriate communication method in consideration of both peripheral conditions and application requirements.
周波数の利用効率を高めるために、周囲の電波環境を認識・認知して、無線通信に利用する周波数や無線方式などを無線通信装置が適応的に変更するコグニティブ無線の研究が進められている。コグニティブ無線では、無線通信装置が自律的かつ能動的に空き周波数を検出して用いる形態が考えられている(特許文献1)。 In order to increase the frequency use efficiency, research on cognitive radio in which the radio communication device adaptively changes the frequency and radio scheme used for radio communication by recognizing and recognizing the surrounding radio wave environment is underway. In cognitive radio, a mode is considered in which a radio communication device detects and uses a vacant frequency autonomously and actively (Patent Document 1).
しかし、検出された空き周波数(ホワイトスペース)のどの部分を利用するかについての既存研究は存在しない。 However, there is no existing research on which part of the detected vacant frequency (white space) is used.
また、車両無線ネットワークなどのように無線通信装置が高速で移動する場合は、電波環境が大きく変化する。したがって、同一の周波数および無線方式を利用する場合であっても、通信性能を維持するためには通信パラメータ等を適応的に変化させることが必要である。無線通信性能が周辺状況(コンテキスト)に大きく依存することは知られているが、既存の研究は、周辺状況に関する限られた情報に基づいて、少数の通信パラメータを適応的に変化させるというものしか存在しない。 In addition, when a wireless communication device moves at a high speed such as a vehicle wireless network, the radio wave environment changes greatly. Therefore, even when the same frequency and radio system are used, it is necessary to adaptively change communication parameters and the like in order to maintain communication performance. Although it is known that wireless communication performance is highly dependent on the surrounding situation (context), existing research is only able to adaptively change a small number of communication parameters based on limited information about the surrounding situation. not exist.
車両に搭載されるセンサの数が増えるにつれて、より多くの周辺状況に関する情報が得られるようになる。しかしながら、上記のような先行技術では限られた通信パラメータを最適化することができるだけであり、より多くの通信パラメータを最適化するためのスケーラビリティに欠ける。 As the number of sensors mounted on the vehicle increases, more information about the surrounding situation can be obtained. However, the prior art as described above can only optimize limited communication parameters, and lacks scalability for optimizing more communication parameters.
本発明の目的は、無線通信装置の周辺状況に応じて適切な通信パラメータを選択する技術を提供することである。 An object of the present invention is to provide a technique for selecting an appropriate communication parameter according to the surrounding situation of a wireless communication device.
本発明の無線通信装置は、以下の構成によって、利用する通信パラメータを周辺状況に応じて変更する。すなわち、本発明の無線通信装置は、第1および第2の無線通信装置の間で所定の通信パラメータを用いて通信を行う場合の、第1および第2の無線通信装置の周辺状況と、前記通信パラメータと、当該通信における通信性能とを関連づけて記憶する学習データベースと、複数のセンサと、前記複数のセンサから得られる情報から、自装置の周辺状況を決定する周辺状況決定手段と、通信相手の無線通信装置から周辺状況を取得する通信相手周辺状況取得手段と、前記学習データベースを参照して、自装置の周辺状況および通信相手の周辺状況において適切な通信パラメータの候補を決定する通信パラメータ決定手段と、前記通信パラメータ決定手段によって決定された通信パラメータを用いて通信を行う無線通信手段と、を備える。 The wireless communication apparatus of the present invention changes the communication parameter to be used according to the surrounding situation with the following configuration. That is, the wireless communication device of the present invention has a peripheral situation of the first and second wireless communication devices when performing communication between the first and second wireless communication devices using a predetermined communication parameter, A learning database that associates and stores communication parameters and communication performance in the communication, a plurality of sensors, a surrounding state determination unit that determines a surrounding state of the device from information obtained from the plurality of sensors, a communication partner Communication partner peripheral status acquisition means for acquiring the peripheral status from the wireless communication device and communication parameter determination for determining appropriate communication parameter candidates in the peripheral status of the own device and the peripheral status of the communication partner with reference to the learning database And wireless communication means for performing communication using the communication parameter determined by the communication parameter determination means.
学習データベースには、送信元および送信先の無線通信装置の周辺状況と、通信に用い
る通信パラメータと、その際の通信性能が記憶される。学習データベースに格納される学習データは、自装置が実際に行った通信に基づいて生成されるものであっても構わないし、他の無線通信装置同士が行った通信に基づいて生成されるものであっても構わない。また、学習データは、実際に行った通信ではなく、シミュレーションの結果から生成されても構わない。
The learning database stores the peripheral conditions of the transmission source and transmission destination wireless communication devices, communication parameters used for communication, and communication performance at that time. The learning data stored in the learning database may be generated based on communication actually performed by the own device, or may be generated based on communication performed by other wireless communication devices. It does not matter. Further, the learning data may be generated from the result of simulation instead of the communication actually performed.
このような学習データベースを採用することで、送信元の周辺状況と、送信先の周辺状況と、通信パラメータとから、通信性能を導くことができる。すなわち、送信元および送信先の周辺状況が分かれば、通信性能を最も良くできる通信パラメータを決定することができる。本発明においては、特に、通信を行う両端の無線通信装置の周辺状況を考慮して適切な通信パラメータを決定しているので、いずれか一方の無線通信装置の周辺状況だけを考慮する場合よりも、より適切な通信パラメータを決定することができる。 By adopting such a learning database, communication performance can be derived from the surrounding situation of the transmission source, the surrounding situation of the transmission destination, and the communication parameters. That is, if the peripheral conditions of the transmission source and the transmission destination are known, it is possible to determine a communication parameter that can improve the communication performance. In the present invention, in particular, since appropriate communication parameters are determined in consideration of the surrounding conditions of the wireless communication devices at both ends for communication, it is more than the case of considering only the surrounding conditions of one of the wireless communication devices. More appropriate communication parameters can be determined.
どのような通信パラメータを採用すべきであるかは、最終的には通信を行うアプリケーションの要求によって決定することが好ましいといえる。したがって、本発明では、通信パラメータ決定手段が、自装置および通信相手の周辺状況において適切な通信パラメータの候補を決定し、通信に求められる要件に基づいて、これらの候補の中から通信に用いる通信パラメータを決定することが好ましい。 It can be said that it is preferable to finally determine what communication parameter should be adopted according to a request of an application that performs communication. Therefore, in the present invention, the communication parameter determining means determines communication parameter candidates suitable for the surrounding conditions of the own device and the communication partner, and uses communication among these candidates based on the requirements required for communication. It is preferable to determine the parameters.
なお、周辺状況を取得すべき「通信相手」の無線通信装置とは、必ずしも1台の無線通信装置とは限らない。例えば、複数の無線通信装置に対してブロードキャストあるいはマルチキャストによる通信を行う場合には、「通信相手」の無線通信装置は複数となる。ただし、このような場合であっても、全ての通信相手の周辺状況を取得しなくてもよく、一部の通信相手の周辺状況だけから通信パラメータを決定するようにしてもよい。 It should be noted that the “communication partner” wireless communication device from which the peripheral state should be acquired is not necessarily a single wireless communication device. For example, in the case of performing broadcast or multicast communication with a plurality of wireless communication devices, there are a plurality of “communication partner” wireless communication devices. However, even in such a case, it is not necessary to acquire the peripheral conditions of all the communication partners, and the communication parameters may be determined only from the peripheral conditions of some communication partners.
本発明において、通信パラメータは、トランスポート層、ネットワーク層、データリンク層および物理層のそれぞれに関する1つまたは複数のパラメータとすることができる。そして、通信パラメータ決定手段は、これらの各パラメータについて周辺状況に応じた適切な候補を決定する。通信パラメータの一例として、トランスポート層においては、プロトコルの選択(コネクション指向)や輻輳ウィンドウ値(congestion window)を挙げら
れる。ネットワーク層においては、通信接続形態、ルーティング方式、ルーティングメトリックなどが挙げられる。データリンク層においては、コンテンション・ウィンドウ値、MAC方式(CSMA、TDMA、FDMAなど)の選択などが挙げられる。物理層においては、変調符号化方式、MIMO方式、帯域幅、利用周波数、伝送レート、送信電力などが挙げられる。ただし、本発明において調整の対象となる通信パラメータは任意のものであって良く、上記以外の通信パラメータを周辺状況に応じて変更してもかまわない。また、トランスポート層、ネットワーク層、データリンク層および物理層の全レイヤーに関する通信パラメータを変更せずに、一部のレイヤーに関する通信パラメータを変更するようにしてもかまわない。
In the present invention, the communication parameter may be one or more parameters for each of the transport layer, network layer, data link layer, and physical layer. And a communication parameter determination means determines the suitable candidate according to the surrounding condition about each of these parameters. Examples of communication parameters include protocol selection (connection orientation) and congestion window value (congestion window) in the transport layer. In the network layer, a communication connection form, a routing method, a routing metric, and the like can be given. In the data link layer, contention window value, selection of MAC system (CSMA, TDMA, FDMA, etc.) and the like can be mentioned. In the physical layer, a modulation and coding scheme, a MIMO scheme, a bandwidth, a use frequency, a transmission rate, a transmission power, and the like can be given. However, the communication parameters to be adjusted in the present invention may be arbitrary, and other communication parameters may be changed according to the surrounding situation. In addition, the communication parameters for some layers may be changed without changing the communication parameters for all layers of the transport layer, the network layer, the data link layer, and the physical layer.
本発明に係る無線通信装置は、車両に搭載された車載無線通信装置であることができる。ここで、車載無線通信装置とは、車両に備え付けられた無線通信装置を意味するだけでなく、車両内に持ち運び可能な無線通信装置であって周辺状況を決定するための上記複数のセンサから情報を取得可能な無線通信装置をも含むものである。たとえば、有線接続または無線接続によって車内ネットワークと接続して、車両が有する各種のセンサから情報を取得可能な無線通信装置を含む。 The wireless communication device according to the present invention can be an in-vehicle wireless communication device mounted on a vehicle. Here, the in-vehicle wireless communication device means not only a wireless communication device installed in a vehicle, but also a wireless communication device that can be carried in the vehicle, and information from the plurality of sensors for determining the surrounding situation. It also includes a wireless communication device that can acquire. For example, it includes a wireless communication device that can connect to an in-vehicle network by wired connection or wireless connection and acquire information from various sensors of the vehicle.
また、本発明において、周辺状況を決定するためのセンサ情報として、車両の位置・速度・加速度、および周辺の車両台数の少なくともいずれかを用いることが好ましい。車両の位置はGPS装置から得ることができる。また、ジャイロや車速センサから得られる情報と地図情報とをマッチングさせてGPS装置から得られる位置情報を補正しても良い。なお、位置情報とは、緯度・経度情報を指すだけでなく、都市部、郊外部、地方部のいずれであるかや、高速道路、国道、一般道のいずれであるかなどを表すものであっても良い。これらの情報は、GPS情報と地図情報とを組み合わせることで得ることができる。車両の速度や加速度は、速度センサや加速度センサから得ることができる。周囲の車両台数は、無線通信手段や車載カメラによって得ることができる。例えば、各車両が定期的に通信を行う場合にはその通信を受信することで周囲の車両台数が把握できる。また、自車両が有する車載カメラから得られる画像に画像処理を施して周囲の車両台数を取得しても良い。さらに、路側機がカメラなどによって車両台数を把握し、無線通信によって通知している場合には、その通知を受信することでも周囲の車両台数を把握できる。なお、センサ情報として、上記の情報以外にも,周囲の車両や障害物との距離、降雨の有無、明るさなど種々の情報を、周辺状況を決定するために用いることができる。
In the present invention, it is preferable to use at least one of the position / speed / acceleration of the vehicle and the number of surrounding vehicles as sensor information for determining the surrounding situation. The position of the vehicle can be obtained from the GPS device. Further, the position information obtained from the GPS device may be corrected by matching the information obtained from the gyroscope or the vehicle speed sensor with the map information. The location information not only indicates latitude / longitude information, but also indicates whether it is an urban area, suburb area, or rural area, or an expressway, a national road, or a general road. May be. Such information can be obtained by combining GPS information and map information. The speed and acceleration of the vehicle can be obtained from a speed sensor or an acceleration sensor. The number of surrounding vehicles can be obtained by wireless communication means or an in-vehicle camera. For example, when each vehicle periodically communicates, the number of surrounding vehicles can be grasped by receiving the communication. Further, the number of surrounding vehicles may be acquired by performing image processing on an image obtained from an in-vehicle camera of the own vehicle. Furthermore, when the roadside device knows the number of vehicles by a camera or the like and notifies by wireless communication, the number of surrounding vehicles can also be grasped by receiving the notification. Incidentally, as the sensor information, other than the above information, the distance between the periphery of the vehicle and obstacles, the presence or absence of rain, the brightness Sana etc. Various information can be used to determine surrounding conditions.
また、本発明において、前記無線通信手段によって行われた通信の通信パラメータおよび通信性能と、現在の自装置の周辺状況および通信相手の周辺状況とを関連づけて履歴情報として記憶する履歴情報記憶手段と、前記履歴情報記憶手段に記憶された履歴情報をサーバ装置に送信する履歴情報送信手段とを更に備えることが好ましい。 Further, in the present invention, history information storage means for associating and storing communication parameters and performance of communication performed by the wireless communication means as history information in association with the current surrounding state of the own device and the surrounding state of the communication partner Preferably, the apparatus further comprises history information transmission means for transmitting history information stored in the history information storage means to a server device.
また、本発明において、前記無線通信手段によって行われた通信の通信パラメータおよび通信性能と、現在の自装置の周辺状況および通信相手の周辺状況とを関連づけて履歴情報として記憶する履歴情報記憶手段と、前記履歴情報記憶手段に記憶された履歴情報をサーバ装置に送信する履歴情報送信手段と、前記サーバ装置に蓄積された履歴情報を受信する履歴情報通信手段を更に備える、ことが好ましい。 Further, in the present invention, history information storage means for associating and storing communication parameters and performance of communication performed by the wireless communication means as history information in association with the current surrounding state of the own device and the surrounding state of the communication partner Preferably, the apparatus further comprises history information transmitting means for transmitting history information stored in the history information storage means to a server apparatus, and history information communication means for receiving history information stored in the server apparatus.
このように、無線通信装置が実際に利用した通信パラメータとそのときの通信性能を関連づけて記憶し、サーバ装置に蓄積し、他の無線通信装置にも配布することで、履歴情報を収集および蓄積して適切な通信パラメータを精度良く決定することができる。 As described above, the communication parameters actually used by the wireless communication device and the communication performance at that time are stored in association with each other, stored in the server device, and distributed to other wireless communication devices, thereby collecting and storing history information. Thus, appropriate communication parameters can be determined with high accuracy.
なお、本発明は、上記手段の少なくとも一部を有する無線通信装置として捉えることができる。また、本発明は上記処理を実行する無線通信方法、またはこの方法を実現するためのプログラムとして捉えることもできる。上記手段および処理の各々は可能な限り互いに組み合わせて本発明を構成することができる。 The present invention can be understood as a wireless communication apparatus having at least a part of the above means. The present invention can also be understood as a wireless communication method for executing the above processing or a program for realizing the method. Each of the above means and processes can be combined with each other as much as possible to constitute the present invention.
本発明によれば、無線通信装置の周辺状況に応じて適切な通信パラメータを選択するができる。 According to the present invention, it is possible to select an appropriate communication parameter according to the surrounding situation of the wireless communication device.
以下に図面を参照して、この発明の好適な実施の形態を例示的に詳しく説明する。 Exemplary embodiments of the present invention will be described in detail below with reference to the drawings.
(第1の実施形態)
本実施形態にかかる無線通信装置は、センサ情報から周辺状況(コンテキスト)を決定し、コンテキストに応じた適切な通信パラメータを選択して通信を行う。なお、本実施形態では、車両に搭載された車載無線通信装置を例として説明する。ただし、本発明は車載無線通信装置に限定されず、任意の移動体に搭載される無線通信装置や、人間が持ち運び可能な無線通信装置や、あるいは固定された無線通信装置として実装されてもかまわない。
(First embodiment)
The wireless communication apparatus according to the present embodiment determines a surrounding situation (context) from sensor information, selects an appropriate communication parameter corresponding to the context, and performs communication. In the present embodiment, an in-vehicle wireless communication device mounted on a vehicle will be described as an example. However, the present invention is not limited to the in-vehicle wireless communication device, and may be implemented as a wireless communication device mounted on an arbitrary mobile body, a wireless communication device that can be carried by humans, or a fixed wireless communication device. Absent.
〈構成〉
図1は、本実施形態にかかる無線通信装置の機能構成を示す概略図である。無線通信装置1は、複数のセンサ2、センサ情報収集部3、他車両情報収集部12、地図情報記憶部4、履歴データベース5、コンテキスト決定部6、通信パラメータ候補決定部7、アプリケーションプログラム8、通信制御部9、無線通信部10、履歴データ送受信部11を含む。なお、センサ情報収集部3、コンテキスト決定部6、通信パラメータ候補決定部7、通信制御部9などの各機能部は、例えば、FPGA(Field Programmable Gate Array)
として実装することができるが、ASIC(Application Specified Integrated Circuit)あるいはMPU(Micro Processor Unit)として実装しても良い。
<Constitution>
FIG. 1 is a schematic diagram illustrating a functional configuration of a wireless communication apparatus according to the present embodiment. The
However, it may be mounted as an ASIC (Application Specified Integrated Circuit) or MPU (Micro Processor Unit).
センサ2は、無線通信装置1が搭載される車両自体および車両が置かれる環境に関する情報を収集するためのセンサである。センサ2には、例示として、GPS(Global
Positioning System)装置、速度センサ、加速度センサ、操舵角センサ、ブレーキセンサ、ミリ波レーダ、レーザレーダ、超音波センサ、外部カメラ、赤外線カメラ、降雨検知センサ、明度センサなどが含まれる。GPS装置によって車両の現在位置(緯度、経度、高度)が分かるとともに、地図情報と組み合わせることで現在地の性質(都市部・郊外部・地方部の別や、高速道路・国道・一般道の別など)を把握できる。ミリ波レーダ、レーザレーダ、超音波センサは、他の車両やその他の物体までの距離を把握可能とする。外部カメラによっても他の車両やその他の物体までの距離を把握可能であり、さらに周囲の車両台数を取得することもできる。赤外線センサは、夜間などに周囲の物体を検知するために用いられる。降雨検知センサは、いわゆるレインセンサーでも良いし、ワイパーのオンオフを検知するものであっても良い。また、明度センサも、受光素子を備えたセンサであっても良いが、ライトのオンオフを検知するものであっても良い。
The
Positioning System) device, a speed sensor, an acceleration sensor, a steering angle sensor, a brake sensor, a millimeter wave radar, laser radar, an ultrasonic sensor, an external camera, an infrared camera, rain sensor, include etc. brightness sensor. The current position of the vehicle (latitude, longitude, altitude) can be determined by the GPS device, and combined with map information, the nature of the current location (by city / suburb / region, by highway / national / general road, etc.) ). The millimeter wave radar, laser radar, and ultrasonic sensor can grasp distances to other vehicles and other objects. The distance to other vehicles and other objects can also be grasped by an external camera, and the number of surrounding vehicles can also be acquired. The infrared sensor is used to detect surrounding objects at night or the like. The rain detection sensor may be a so-called rain sensor or a sensor that detects on / off of the wiper. The lightness sensor may also be a sensor provided with a light receiving element, but may also be a sensor that detects on / off of the light.
また、センサ2として無線通信手段を含むことができる。例えば、路側機などから送信される各種の情報、例えば、渋滞情報や天気に関する情報などを受信しても良い。また、路側機が、カメラや車速センサなどによって交通量(車両台数)や平均移動速度などを取得して、無線によって車両に通知することが考えられる。また、各車両(車載無線通信装置)が定期的に情報を送信する場合には、無線通信装置1の無線通信手段がこの通信を受信することで、周囲に存在する車両台数を把握することもできる。
Further, the
センサ情報収集部3は、これら複数のセンサ2からセンサ情報を収集して、コンテキスト決定部6へ伝達する。
The sensor
また、センサ情報収集部3によって収集されたセンサ情報は、車車間通信によって周囲の車両に対してブロードキャストされる。このブロードキャストは定期的(例えば100ミリ秒に1回)に行うことができる。
In addition, the sensor information collected by the sensor
他車両情報収集部12は、他の車両から送信されるセンサ情報を受信して、コンテキスト決定部6へ伝達する。このように、各車両が収集したセンサ情報をブロードキャストし、周囲の車両が受信することで、それぞれの車両は周囲の車両が計測したセンサ情報を取得可能である。
The other vehicle
なお、本明細書中では、記載を簡略化するために「複数のセンサ情報の組合せ」という意味で「センサ情報」という用語を用いる。ただし、個々のセンサ情報を表すことが明示されている場合や、文脈から個々のセンサ情報を表すことが明らかである場合にはこの限りではない。また、「センサ情報」には、自車両のセンサによって計測された情報だけでなく、他車両のセンサによって計測された情報も含むものとする。 In this specification, the term “sensor information” is used in the sense of “combination of a plurality of sensor information” to simplify the description. However, this is not the case when it is specified that individual sensor information is expressed, or when it is clear from the context that individual sensor information is expressed. The “sensor information” includes not only information measured by the sensor of the host vehicle but also information measured by a sensor of another vehicle.
地図情報記憶部4には、道路や建物などの情報を含む地図情報が格納される。地図情報には場所ごとの性質、たとえば、交通量の多さ、平均移動速度、無線通信量、周波数の利用状況などの情報が格納されても良い。また、都市部・郊外部・地方部などいくつかのカテゴリを適宜設定して、場所ごとにいずれのカテゴリに該当するかという情報が格納されても良い。
The map
履歴データベース5には、コンテキストと通信パラメータと通信性能とが関連づけて記憶される。具体的には、あるコンテキストにおいて、ある通信パラメータを用いて通信を行った時の通信性能が格納される。なお、「履歴」データベースという名前付けを行っているが、実際に行った通信の通信性能が格納される必要はない。例えば、実際に行った通信の通信性能に対して統計処理を施した値を格納しても良い。また、実際の通信を行わずにシミュレーションなどにより得られる通信性能を格納しても良い。
The
履歴データベース5を作成するためのデータ(以下、履歴データと呼ぶ)の取得方法については、いくつかの方法がある。第1の方法は、図2Aに示すように、自らが行った通信に基づいて履歴データを生成し、履歴データベース5に記憶する方法である。無線通信装置100は、自装置のセンサ2から自装置周辺の周辺状況を得られる。通信相手の無線通信装置200周辺の周辺状況は、通信相手200のセンサが取得し、通信によって無線通信装置100が取得できる。また、通信パラメータおよび通信性能は無線通信装置100において取得できる。したがって、無線通信装置100が履歴データ101を生成して、履歴データベース5に格納することができる。
There are several methods for obtaining data for creating the history database 5 (hereinafter referred to as history data). As shown in FIG. 2A, the first method is a method of generating history data based on communication performed by itself and storing it in the
第2の方法は、図2Bの左下に示すように、他の無線通信装置210,220同士が行った通信に基づいて生成されたデータを、無線通信を介して無線通信装置210または220から直接あるいは、サーバ装置230を経由して取得する方法である。上述と同様に、無線通信装置210,220間の通信に関する周辺状況、通信パラメータ、および通信性能に関するデータ215は、無線通信装置210および220で作成可能である。無線通信装置210または220は、この履歴データ215を無線通信により無線通信装置100に送信し、無線通信装置100はこの履歴データを履歴データベース5に格納する。無線通信装置210または220から、サーバ装置230に送信し、サーバ装置230で複数の無線通信装置からの履歴データを蓄積して、それを無線通信装置100に配信するようにしても良い。
In the second method, as shown in the lower left of FIG. 2B, data generated based on communication performed between the other
第3の方法は、図2Bの右下に示すように、コンピュータ300を用いて任意の周辺状況に置かれた車両同士で、任意の通信パラメータを用いて通信を行った場合のシミュレーションを実施して、その通信性能を算出する。したがって、コンピュータ300は、無線通信を実行した場合の、周辺状況と通信パラメータと通信性能との関係を取得することができる。コンピュータ300はこれらのデータを、無線通信あるいはその他の方法により無線通信装置100へ送信し、無線通信装置100はこの履歴データを履歴データベース
5に格納する。図示はしていないが、上記と同様にサーバ装置を経由して無線通信装置100へ履歴データを配信するようにしても良い。
As shown in the lower right of FIG. 2B, the third method performs a simulation when communication is performed using arbitrary communication parameters between vehicles placed in an arbitrary surrounding situation using the
なお、コンテキストに応じた通信パラメータを決定するという目的を達成するためであれば、コンテキストごとに、特定の通信パラメータで通信を行った時の通信性能が格納されていれば良く、必ずしも履歴情報そのものが格納される必要がない。すなわち、履歴情報に基づいた学習結果が格納されていれば十分であるといえる。ただし、本実施形態では、運用中にも無線通信の通信性能を測定してさらなる学習を行うことを目的としているので、履歴情報を履歴データベース5に格納することとしている。このように、本実施形態における履歴データベース5は、本発明における学習データベースと履歴情報記憶手段の双方を兼ねるものである。
In order to achieve the purpose of determining communication parameters according to the context, it is only necessary to store the communication performance when communication is performed with specific communication parameters for each context, and the history information itself is not necessarily required. Need not be stored. That is, it can be said that it is sufficient if a learning result based on history information is stored. However, in this embodiment, since the purpose is to perform further learning by measuring the communication performance of the wireless communication even during operation, the history information is stored in the
ここで、通信性能としては、通信の性能を表す指標であれば任意のものが採用可能であるが、例として、スループット、往復遅延時間(RTT: Round Trip Time)、信号雑音比(SNR: Signal to Noise Ratio)、ビットエラーレート(BER: Bit Error Rate)、パケッ
トエラーレート(PER: Packet Error Rate)などを採用することができる。
Here, any communication performance can be used as long as it is an index representing communication performance. For example, throughput, round trip time (RTT), signal noise ratio (SNR: Signal) to Noise Ratio), bit error rate (BER), packet error rate (PER), etc. can be employed.
なお、「コンテキスト」をどのように定義するかについては、種々の方法が考えられる。 Note that various methods are conceivable as to how the “context” is defined.
一つの方法として、取得されるセンサ情報の組合せを一つのコンテキストとする方法がある。すなわち、送受信車両のそれぞれにセンサがN個ある場合に、2N個の値の組合せで一つのコンテキストが定義されるとする方法である。この方法では、コンテキストとセンサ情報とが同一視され、実装が簡単である。また、素のデータを加工せずに用いるので履歴情報を有効活用できる。しかし、多くの履歴データを保持しなければならなくなるので、多くの記憶容量が必要となる。 One method is to use a combination of acquired sensor information as one context. In other words, when there are N sensors in each of the transmission / reception vehicles, a context is defined by a combination of 2N values. In this method, the context and the sensor information are identified, and the implementation is simple. Moreover, since the raw data is used without being processed, the history information can be effectively used. However, since a lot of history data must be held, a large amount of storage capacity is required.
別の方法として、いくつかのセンサ情報に基づいて、設計者がコンテキストを定義する方法がある。簡単な例として、周囲の車両台数(多い・少ない)と車両の移動速度(速い・遅い)を基準として、送受信車両のそれぞれに4通りの状況を想定し、合計でこれらの組合せである16通りのコンテキストを定義することが考えられる。もちろん2つのセンサ情報だけでなくより多くのセンサ情報を利用しても良いし、各センサ情報をより多くの段階に区分しても良い。この方法はコンテキストの種類を適当な数に設定できる点で有利である。ただし、コンテキストの定義が適切でなかった場合に、最適な通信パラメータを選択できないことがあり得る。 Another way is for the designer to define a context based on some sensor information. As a simple example, on the basis of the number of surrounding vehicles (many / small) and the moving speed (fast / slow) of the vehicle, four situations are assumed for each of the transmission / reception vehicles, and a total of 16 combinations of these are assumed. It is possible to define the context of. Of course, not only two pieces of sensor information but also more pieces of sensor information may be used, and each piece of sensor information may be divided into more stages. This method is advantageous in that the number of context types can be set to an appropriate number. However, if the context definition is not appropriate, it may not be possible to select an optimal communication parameter.
さらに別の方法として、収集されるセンサ情報と通信性能に基づいて、コンテキストの定義を自動的に設定する方法が考えられる。センサ情報(複数のセンサ情報の組合せ)に関して適当な距離測度を導入することで、センサ情報間の距離(類似度)が定義できる。同様に、通信性能に関しても適当な距離測度を導入することで、通信性能間の距離(類似度)が定義できる。この方法では、同じ通信パラメータを用いて通信したときに類似の通信性能が得られるような類似のセンサ情報を、同一のコンテキストであるとみなす。同一のコンテキストと判断するためにどの程度の類似度を要求するかは、必要とされる精度に応じて適宜設計すればよい。なお、同一の環境(センサ情報)下で同一の通信パラメータを使って通信しても、通信性能にはばらつきが生じる。したがって、履歴の収集が進むにつれて、同一と判断されていたコンテキストが異なるコンテキストと判断されたり、またはその逆の判断がされることが起こりうる。この処理方法は、演算量が増えるが、より適切にコンテキストを定義できるといえる。 As yet another method, a method of automatically setting a context definition based on collected sensor information and communication performance is conceivable. The distance (similarity) between the sensor information can be defined by introducing an appropriate distance measure for the sensor information (combination of a plurality of sensor information). Similarly, the distance (similarity) between the communication performances can be defined by introducing an appropriate distance measure for the communication performances. In this method, similar sensor information that can provide similar communication performance when communicating using the same communication parameters is regarded as the same context. What level of similarity is required to determine the same context may be appropriately designed according to the required accuracy. Even if communication is performed using the same communication parameters under the same environment (sensor information), the communication performance varies. Therefore, as history collection progresses, it may happen that the contexts that have been determined to be the same are determined to be different contexts, or vice versa. Although this processing method increases the amount of computation, it can be said that the context can be defined more appropriately.
なお、コンテキストは排他的である必要はない。つまり、1つの状況が複数のコンテキ
ストに属するようにコンテキストを定義してもかまわない。したがって、周辺車両台数(多い・少ない)、位置(都市部・郊外部・地方部)、道路形状(直線・カーブ、多車線・狭隘)、渋滞状況(スムース・渋滞)、車両走行状況(高速・低速、加速・減速)、日時(時間帯、日付、曜日、季節)などをそれぞれ1つのコンテキストとして定義することもできる。
Note that the context need not be exclusive. That is, a context may be defined so that one situation belongs to a plurality of contexts. Therefore, the number of surrounding vehicles (many / small), position (urban / suburban / regional), road shape (straight / curve, multi-lane / narrow), traffic jam (smooth / traffic), vehicle driving status (high speed / Low speed, acceleration / deceleration), date and time (time zone, date, day of the week, season), etc. can be defined as one context.
履歴データベース5には、無線通信装置1が行った通信に関して、そのコンテキストと通信パラメータおよび通信性能が格納される。履歴データベース5に格納された履歴データは、無線通信環境が良好な時にセンターサーバへ送信することも好ましい。反対に、センターサーバから履歴データを取得することも好ましい。特に、あるコンテキストについての情報が履歴データベース5に格納されていない場合には、センターサーバに問い合わせて、そのコンテキストについての通信パラメータと通信性能の情報を取得することが好ましい。
The
コンテキスト決定部6は、センサ情報収集部2を介して取得されたセンサ情報に基づいて、自装置および通信相手の装置が現在置かれている周辺状況(コンテキスト)を決定する。上述したコンテキストの定義方法を参照すれば、センサ情報からコンテキストを決定する方法は明らかであろう。
Based on the sensor information acquired via the sensor
通信パラメータ候補決定部7は、図3に示すように、自装置が置かれている周辺状況(コンテキスト)と通信相手の装置が置かれている周辺状況(コンテキスト)を用いて、履歴データベース5を参照して、現在のコンテキストにおいて好ましい通信パラメータの候補をいくつか列挙する。なお、複数のプロトコル層(トランスポート層・ネットワーク層・データリンク層・物理層)のそれぞれについて1つまたは複数の通信パラメータを適応的に選択することが好ましい。ここで、通信パラメータ候補決定部7は、現在のコンテキストにおいて最適な通信パラメータを決定するというよりは、むしろ現在のコンテキストにおいて好ましくない通信パラメータを除外することで、最善の選択が含まれるように通信パラメータの候補を決定する。なお、1つの通信パラメータについていくつの値を候補として選択するかは適宜設計すればよい。
As shown in FIG. 3, the communication parameter
好ましくない通信パラメータの例としては、都市部における高い伝送レート(高い変調多値数)を挙げることができる。都市部においてはマルチパスの影響が大きくなるため、変調多値数を大きくしすぎると通信ができなくなるためである。したがって、都市部というコンテキストにおいては、通信パラメータ候補決定部7は、変調多値数(伝送レート)の通信パラメータについては最高次のもの(例えば、64QAM)を除外したものを候補として選択する。
An example of an unfavorable communication parameter is a high transmission rate (high modulation multi-value number) in an urban area. This is because in urban areas, the influence of multipath becomes large, and communication becomes impossible if the modulation multi-level number is too large. Therefore, in the context of urban areas, the communication parameter
また、周辺車両台数が多いコンテキストにおいては、強い送信電力は干渉を引き起こすため好ましくなく、逆に周辺車両台数が少ないコンテキストにおいては、弱い送信電力は通信が成立しない可能性が高くなるため好ましくない。 In a context where the number of surrounding vehicles is large, strong transmission power is not preferable because it causes interference. Conversely, in a context where the number of surrounding vehicles is small, weak transmission power is not preferable because communication is unlikely to be established.
なお、このような判断は自車両および通信相手の両方の状況を考慮して行うことが好ましい。例えば、自車両の周囲の車両台数が少ないが、通信相手車両周辺の車両台数が多い場合が考えられる。この場合は、自車両の周辺状況だけからは通信容量(あるいは通信頻度)を上げることができるが、通信相手車両の置かれている状況を考慮すると通信容量を抑制することが好ましい。したがって、自装置および通信相手装置のいずれかで周辺車両台数が多い場合には、通信容量を抑制することが考えられる。このように、いずれか一方の装置がある状況であれば、特定の通信パラメータを採用するということが考えられる。また、自装置および通信相手双方が特定の状況に置かれている場合に、特定の通信パラメータを採用するという判断も可能である。 Such a determination is preferably made in consideration of the situation of both the host vehicle and the communication partner. For example, there may be a case where the number of vehicles around the host vehicle is small but the number of vehicles around the communication partner vehicle is large. In this case, the communication capacity (or communication frequency) can be increased only from the surrounding situation of the own vehicle, but it is preferable to suppress the communication capacity in consideration of the situation where the communication partner vehicle is placed. Therefore, when either the own device or the communication partner device has a large number of surrounding vehicles, it is conceivable to suppress the communication capacity. In this way, if any one of the devices is present, it is conceivable to employ a specific communication parameter. It is also possible to determine that a specific communication parameter is adopted when both the own apparatus and the communication partner are in a specific situation.
通信パラメータ候補決定部7は、プロトコルスタックのそれぞれについて1つまたは複数のパラメータについて、好ましくない選択を除外する。図4に示すように、各プロトコルスタックについて好ましくない通信パラメータを除去した通信パラメータの組合せを決定して、通信制御部9へ通知する。
The communication parameter
アプリケーションプログラム8は、無線通信に関するQoS(Quality of Service)を通信制御部9へ通知する。例えば、車両安全に関するアプリケーションであれば、スループットが低くても、低遅延で信頼性のある通信を行う必要がある。逆に、エンターテインメント情報を送るアプリケーションであれば、信頼性が低くても、スループットの高い通信を行うことが好ましい。アプリケーションプログラム8は、このようなアプリケーションの要求を通信制御部9へ通知する。
The application program 8 notifies the
通信制御部9は、通信パラメータ候補決定部7から送られた通信パラメータの候補の中から、アプリケーションプログラム8の要求に応じて適切な通信パラメータを決定する。この選択は、従来の適応プロトコルの技術を用いることで実装できる。この際、明らかに好ましくない通信パラメータが候補から除かれているため、決定された通信パラメータを用いて通信することで、通信性能が向上する。
The
なお、通信制御部9は、決定された通信パラメータを用いて通信を行った結果の通信性能を測定する。そして、通信に利用した通信パラメータおよびその際のコンテキストを、履歴データベース5に格納する。
Note that the
〈処理〉
[履歴データ収集処理]
まず、履歴データベース5の作成方法(学習処理)について説明する。図5A、図5Bは、それぞれ、履歴データベース5の作成方法の例を示すフローチャートである。
<processing>
[History data collection processing]
First, a method of creating the history database 5 (learning process) will be described. 5A and 5B are flowcharts showing examples of a method of creating the
図5Aは、コンテキストの定義があらかじめ与えられている場合の履歴データベース5の作成方法を示す。まず、複数のセンサ2から自車両の現在のセンサ情報を取得し、他車両情報収集部12から他車両の現在のセンサ情報を取得する(S301)。また、無線通信に用いる通信パラメータと、その通信パラメータで通信を行った場合の通信性能を取得する(S302)。なお、センサ情報、通信パラメータおよび通信性能は無線通信装置1が実際に運用されている場合の情報を利用することが好ましいが、コンピュータシミュレーションによって、これらの情報を取得するようにしても良い。
FIG. 5A shows a method of creating the
このようにして取得された自車両および他車両のセンサ情報から、あらかじめ定められた定義にしたがって現在のコンテキストを決定する(S303)。このようにセンサ情報から現在のコンテキストが決定されたら、コンテキストと、通信パラメータと、通信性能とを履歴データベース5に関連づけて記憶する(S304)。このようにして、種々のコンテキストおよび種々の通信パラメータについて通信性能を蓄積することで、任意のコンテキストにおいて任意の通信パラメータを使用した場合の通信性能を把握できるようになる。 The current context is determined according to a predetermined definition from the sensor information of the host vehicle and other vehicles acquired in this way (S303). When the current context is thus determined from the sensor information, the context, communication parameters, and communication performance are stored in association with the history database 5 (S304). In this way, by accumulating communication performance for various contexts and various communication parameters, it becomes possible to grasp the communication performance when using any communication parameter in any context.
図5Bは、コンテキストの定義自体も測定結果に応じて変更する場合の、履歴データベース5の作成方法を示す。まず、複数のセンサ2から自車両の現在のセンサ情報を取得し、他車両情報収集部12から他車両の現在のセンサ情報を取得する(S311)。また、無線通信に用いるパラメータと、その通信パラメータで通信を行った場合の通信性能を取得する(S312)。そして、取得したセンサ情報と通信パラメータと通信性能とを関連づけて、履歴データベース5に格納する(S313)。
FIG. 5B shows a method of creating the
次に、センサ情報の類似度と通信性能の類似度に基づいて、同じ通信パラメータを用いて通信した時に類似の通信性能が得られるような類似のセンサ情報を、同一のコンテキストであると決定する(S314)。センサ情報や通信性能の類似度は、これらの情報に適当な距離測度を導入することによって定義可能である。コンテキストの決定は、具体的には、ニューラルネットワークやサポート・ベクター・マシン(SVM)、ベイジアンフィルタなどの機械学習により識別器の識別パラメータを決定することによって行うことができる。また、機械学習によって決定木を得て、得られた決定木を用いてコンテキストを決定することもできる。 Next, based on the similarity of the sensor information and the similarity of the communication performance, similar sensor information that can obtain similar communication performance when communicating using the same communication parameters is determined to be the same context. (S314). The similarity between sensor information and communication performance can be defined by introducing an appropriate distance measure into the information. Specifically, the context can be determined by determining the discrimination parameter of the discriminator by machine learning such as a neural network, a support vector machine (SVM), or a Bayesian filter. It is also possible to obtain a decision tree by machine learning and determine the context using the obtained decision tree.
コンテキストの定義が決定されたら、コンテキスト毎に、通信パラメータと通信性能の対応関係を記憶する(S315)。ここで、通信性能は、実際の通信によって得られた値をそのまま用いても良いが、平均や分散などの統計処理をして得られる値を用いることも好ましい。 When the definition of the context is determined, the correspondence between the communication parameter and the communication performance is stored for each context (S315). Here, as the communication performance, a value obtained by actual communication may be used as it is, but it is also preferable to use a value obtained by performing statistical processing such as average or variance.
[通信パラメータ決定処理]
次に、通信パラメータの決定処理について図6のフローチャートを参照して説明する。まず、センサ情報収集部3が複数のセンサ2からセンサ情報を取得し(S401)、コンテキスト決定部6が取得されたセンサ情報に基づいて現在のコンテキストを決定する(S402)。通信パラメータ候補決定部7は、履歴データベース5を参照して、現在のコンテキストにおいて適切な通信パラメータの候補を決定する(S403)。この処理は、通信パラメータのうち通信性能が劣るものを除外して、通信性能に優れる候補を残すことによって行われる。
[Communication parameter decision processing]
Next, communication parameter determination processing will be described with reference to the flowchart of FIG. First, the sensor
なお、現在のコンテキストにおける通信パラメータごとの通信性能が、履歴データベース5に格納されていない場合には、履歴データ送受信部11を介してセンターサーバから現在のコンテキストにおける通信性能を取得するようにしても良い。
If the communication performance for each communication parameter in the current context is not stored in the
通信制御部9は、アプリケーションプログラム8から通信に要求される性能を取得し(S404)、ステップS403で選択された候補の中から、アプリケーション要求に適合した通信パラメータの組合せを決定する(S405)。通信制御部9は、決定された通信パラメータを用いて無線通信を実行する(S406)。
The
実際に行われた通信に基づいて、履歴データベース5を更新するために、通信制御部9は通信の性能を測定し、現在のコンテキストおよび通信に用いられた通信パラメータとともに履歴データベース5に格納する(S407)。この処理の詳細は、図5A,図5Bにおける処理と同等とすることができるので、ここでは詳しい説明は省略する。
In order to update the
〈動作例〉
コンテキストに基づいて通信パラメータを適応的に変更する処理の具体例について、以下で説明する。なお、本実施形態においては、既存のプロトコルスタックを置き換えることなく、通信パラメータの選択に関与する。
<Operation example>
A specific example of the process of adaptively changing the communication parameter based on the context will be described below. In the present embodiment, the communication protocol is selected without replacing the existing protocol stack.
まず、SNR測定値に基づく物理層およびデータリンク層の通信パラメータ選択について説明する。SNR測定値に基づいて、伝送レート、変調方式、符号化方式などを適応させる技術が知られている。本実施形態においては、現在のコンテキストに応じて、選択可能な変調方式および符号化方式を限定し、適応プロトコルは限定された組合せの中からSNR測定値に基づいて適切な変調方式および符号化方式を選択する。例えば、都市部においては、SNR測定値が高い場合であっても、高次の変調・符号化方式を採用した場合には高い通信性能が得られないことが知られている。したがって、自装置または通信相手装
置の少なくともいずれかが都市部に位置するというコンテキストにおいては、高次の変調・符号化方式を除く通信パラメータを候補として通信制御部に渡し、通信制御部は受け取った候補の中から変調・符号化方式を選択する。こうすることで、都市部において高次の変調・符号化方式を避けることが可能となり、都市部というコンテキストにおける通信性能を向上させることができる。
First, communication parameter selection in the physical layer and data link layer based on SNR measurement values will be described. A technique for adapting a transmission rate, a modulation scheme, a coding scheme, and the like based on SNR measurement values is known. In this embodiment, selectable modulation schemes and encoding schemes are limited according to the current context, and the adaptive protocol is an appropriate modulation scheme and encoding scheme based on SNR measurement values from a limited combination. Select. For example, in urban areas, it is known that even if the SNR measurement value is high, high communication performance cannot be obtained when a high-order modulation / coding scheme is employed. Therefore, in the context that at least one of the own device or the communication partner device is located in an urban area, communication parameters other than higher-order modulation / coding schemes are passed as candidates to the communication control unit, and the communication control unit receives them. A modulation / coding scheme is selected from the candidates. By doing so, it is possible to avoid higher-order modulation / coding schemes in urban areas and improve communication performance in the context of urban areas.
次に、周辺の無線通信装置の数に応じてCSMA/CA(Carrier Sense Multiple Access/Collision Avoidance)におけるコンテンション・ウィンドウ値を適応させる処理に
ついて説明する。CSMA/CAはMAC層のプロトコルであり、各無線通信装置はパケットの送信を行う前に、キャリアの使用状況をセンシングして、一定時間未使用であれば送信を開始する方式である。ここで、各無線通信装置ごとに乱数を利用してセンシング時間を決定し、端末間のパケット衝突を回避している。この乱数の取り得る範囲がコンテンション・ウィンドウである。コンテンション・ウィンドウ(CW)は、パケット送信時の再送回数に依存し、CW = (CWmin + 1 ) * 2n - 1 と決定される。ただし、n は再送回数で
あり、CWminはCWの初期値である。
Next, processing for adapting the contention window value in CSMA / CA (Carrier Sense Multiple Access / Collision Avoidance) according to the number of surrounding wireless communication devices will be described. CSMA / CA is a protocol of the MAC layer, and each wireless communication device senses the usage status of a carrier before transmitting a packet, and starts transmission if it is unused for a certain period of time. Here, a sensing time is determined using a random number for each wireless communication device to avoid packet collision between terminals. The range that this random number can take is the contention window. The contention window (CW) depends on the number of retransmissions at the time of packet transmission and is determined as CW = (CW min + 1) * 2 n -1. Here, n is the number of retransmissions and CW min is the initial value of CW.
このような方式では、キャリア上の端末数が増加するのに伴い全体の総スループットが低下するという問題がある。パケットの衝突が繰り返されると、衝突がない場合と比べてパケット送信に最大約80倍の時間がかかる(端末数40の時)という報告がされている。 In such a system, there is a problem that the total total throughput decreases as the number of terminals on the carrier increases. It has been reported that when packet collisions are repeated, it takes about 80 times the maximum time for packet transmission (when the number of terminals is 40) compared to the case where there is no collision.
上記の問題は、無線通信装置の数(存在密度)に関わらずにコンテンション・ウィンドウ値の初期値が無線システムで一意に決定されているためであると考えられる。つまり、端末数の増加に伴い、乱数の重複確率が増加し、不要な再送が行われると考えられる。 The above problem is considered to be because the initial value of the contention window value is uniquely determined by the wireless system regardless of the number of wireless communication devices (presence density). That is, with the increase in the number of terminals, the probability of random number duplication increases and unnecessary retransmission is considered to be performed.
したがって、無線通信装置の数に応じてコンテンション・ウィンドウ値の初期値を適切に設定することで、パケットの衝突を回避でき、データ再送に伴う待ち時間を軽減できるので、全体的なスループット低下を抑制することができる。 Therefore, by appropriately setting the initial value of the contention window value according to the number of wireless communication devices, it is possible to avoid packet collision and reduce the waiting time associated with data retransmission, thereby reducing the overall throughput. Can be suppressed.
本実施形態では、履歴データベースに、周辺の無線通信装置の数が多いほど通信性能が高くなるコンテンション・ウィンドウ値が大きくなるという情報が蓄積される。したがって、本実施形態の通信パラメータ候補決定部は、周辺の無線通信装置数というコンテキスト情報に応じて、明らかに通信性能に劣る範囲を除外したコンテンション・ウィンドウ値の範囲を候補として決定する。通信制御部は、アプリケーション要求などに応じて、この候補の中から適当と思われるコンテンション・ウィンドウ値を決定して、無線通信に利用する。これにより、パケットの衝突を回避でき、全体的なスループット低下を抑制することができる。 In the present embodiment, information that the contention window value at which the communication performance increases as the number of peripheral wireless communication devices increases increases in the history database. Therefore, the communication parameter candidate determination unit according to the present embodiment determines a contention window value range that excludes a range that is clearly inferior in communication performance as a candidate, according to context information such as the number of peripheral wireless communication devices. The communication control unit determines an appropriate contention window value from the candidates according to an application request or the like, and uses it for wireless communication. Thereby, collision of packets can be avoided, and overall throughput reduction can be suppressed.
なお、類似の動作例として、履歴データを用いてホワイトスペースのうちのどの周波数帯を利用するかを決定することもできる。履歴データベースには、場所ごと(さらには、時間ごとなどに分類されても良い)に、どの周波数帯での通信性能が格納される。なお、通信性能には、周波数帯が利用可能であるか否かという情報も含まれる。したがって、本実施形態の通信パラメータ候補決定部は、現在のコンテキストに応じて適切な周波数帯の候補を絞り込むことができる。 As a similar operation example, it is also possible to determine which frequency band in the white space is to be used using history data. In the history database, communication performance in any frequency band is stored for each place (and may be classified for each time). Note that the communication performance includes information on whether or not the frequency band is available. Therefore, the communication parameter candidate determination unit of the present embodiment can narrow down suitable frequency band candidates according to the current context.
なお、上記の説明では、コンテキストに応じて通信パラメータの1つを適応的に選択する例を示したが、上記の手法の組合せあるいはその他の手法によって、コンテキストに応じて複数の通信パラメータを適応的に変更させることができることは、当業者であれば容易に理解できるであろう。 In the above description, an example in which one of the communication parameters is adaptively selected according to the context has been shown. However, a plurality of communication parameters can be adaptively selected according to the context by a combination of the above methods or other methods. Those skilled in the art will readily understand that the above can be changed.
〈実施形態の作用・効果〉
本実施形態によれば、種々のセンサ情報から得られるコンテキストに基づいて、通信パラメータを適応的に変更し、通信の性能および信頼性を向上させることができる。また、本実施形態によれば、特定の通信プロトコルにおける特定の通信パラメータを変更させるだけでなく、任意の通信パラメータの変更が可能である。変更の対象となる通信パラメータの数や、コンテキストを決定する基礎となるセンサ情報の数にも限定が無いため、スケーラビリティに優れている。また、通信プロトコル自体には変更を加えていないので、既存の技術との組合せが容易であるという利点もある。
<Operation and effect of the embodiment>
According to the present embodiment, communication parameters can be adaptively changed based on contexts obtained from various sensor information, and communication performance and reliability can be improved. Further, according to the present embodiment, it is possible not only to change specific communication parameters in a specific communication protocol but also to change arbitrary communication parameters. Since there is no limitation on the number of communication parameters to be changed and the number of sensor information that determines the context, the scalability is excellent. In addition, since the communication protocol itself is not changed, there is an advantage that it can be easily combined with existing technology.
(第2の実施形態)
上記第1の実施形態では、コンテキストごとに通信パラメータと通信性能とを関連づけて記憶し、各コンテキストにおいて通信性能がよくなる通信パラメータを選択していた。本実施形態では、通信性能に着目して、コンテキストを定義する。すなわち、1つのコンテキストの中では、最も良い通信性能を発揮できる通信パラメータは同一であるようにコンテキストを定義する。
(Second Embodiment)
In the first embodiment, the communication parameter and the communication performance are stored in association with each context, and the communication parameter that improves the communication performance in each context is selected. In the present embodiment, the context is defined focusing on communication performance. That is, the context is defined so that the communication parameters that can exhibit the best communication performance are the same in one context.
以下、具体的な例に基づいて説明する。ここでは簡略化のために通信パラメータとして、変調方式とパケット長の2つのみを考慮する。変調方式はBPSK,QPSK,16QAMの3通り、パケット長は100バイト,1000バイトの2通りとして、これら全体を組み合わせて6通りの組合せを想定する。 Hereinafter, a description will be given based on specific examples. Here, for simplification, only two modulation methods and packet length are considered as communication parameters. There are three modulation schemes, BPSK, QPSK, and 16QAM, and two packet lengths, 100 bytes and 1000 bytes. These combinations are assumed to be six combinations.
車両のセンサ情報としては、受信電力、移動速度、チャネルモードの3種類を利用する。チャネルモードとは、例えば、都市部、郊外部、地方部のいずれかであるかや、高速道路、国道、一般道のいずれかであるかなどを表すものである。また、ここでは1対1の通信を考慮するので、送受信側の両方についてこれらのセンサ情報を利用する。 As vehicle sensor information, three types of received power, moving speed, and channel mode are used. The channel mode represents, for example, whether it is an urban area, a suburban area, or a rural area, or an expressway, a national road, or a general road. In addition, since one-to-one communication is considered here, the sensor information is used on both the transmission and reception sides.
次に、このようなセンサ情報と通信パラメータに基づいて履歴データベース5を作成する処理(学習処理)について、図7を参照しながら説明する。ここでは、実測ではなくシミュレーションを利用する例を説明するが、実測によっても同様な処理は可能である。
Next, processing (learning processing) for creating the
まず、任意の状況を想定する(S501)。すなわち、通信を行う車両の両方について、受信電力、移動速度、チャネルモードを決定する。そして、この状況の下で、採用可能な通信パラメータ(上記の6通り)を採用した場合の、通信性能を通信シミュレータによって計算する(S502)。なお、通信性能は第1の実施形態で示したものと同様のものを採用可能である。また、通信シミュレータは任意の既存のものを使用可能である。そして、ステップS501に想定した状況において、最も良い通信性能を与える通信パラメータを決定する(S503)。上記ステップS501からS503の処理は、想定する状況の数だけ繰り返される。 First, an arbitrary situation is assumed (S501). That is, the received power, the moving speed, and the channel mode are determined for both vehicles that perform communication. Then, under this situation, communication performance is calculated by the communication simulator when adoptable communication parameters (six types described above) are adopted (S502). The communication performance similar to that shown in the first embodiment can be adopted. In addition, any existing communication simulator can be used. Then, in the situation assumed in step S501, a communication parameter that gives the best communication performance is determined (S503). The processes in steps S501 to S503 are repeated for the number of situations to be assumed.
次に、任意の状況が与えられた場合にどの通信パラメータが最適であるかを判断する分類器を、上記の処理で得られたデータを教師データとして機械学習処理により作成する(S504)。すなわち、通信パラメータの組合せを1つのクラスとして、最も良い通信性能を与える通信パラメータに着目して、状況を6個のクラスに分類するマルチクラス分類器を作成する。このような分類器の作成自体は既存の記述で可能であり、例えば、ニューラルネットワーク、SVM(サポート・ベクター・マシン)、ベイジアンフィルタ、決定木などの手法を採用すればよい。 Next, a classifier that determines which communication parameter is optimal when an arbitrary situation is given is created by machine learning processing using the data obtained by the above processing as teacher data (S504). That is, a multi-class classifier that classifies situations into six classes is created by focusing on communication parameters that give the best communication performance with a combination of communication parameters as one class. Such a classifier can be created by an existing description. For example, a neural network, SVM (support vector machine), Bayesian filter, decision tree, or the like may be employed.
図8は、機械学習によって作成された決定木の例を示す図である。図中、実線の四角で囲んだものは自車両の状況を表し、点線の四角で囲んだものは通信相手車両の状況を表す。 FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a decision tree created by machine learning. In the figure, the one enclosed by a solid square represents the situation of the host vehicle, and the one enclosed by a dotted square represents the situation of the communication partner vehicle.
本実施形態のようにしても、自車両および通信相手車両の状況に応じて適切な通信パラメータを決定することができる。 Even in this embodiment, it is possible to determine appropriate communication parameters according to the situation of the host vehicle and the communication partner vehicle.
なお、ここで説明した例では、自車両および通信相手車両の状況に応じて最適な通信パラメータが1つ選択される。この点で、状況に応じて適切な通信パラメータの候補を求めて、その中からアプリケーションの要求に応じて1つの通信パラメータを決定する第1の実施形態とは異なる。しかしながら、本実施形態を変形することで、第1の実施形態と同様の構成とすることも可能である。すなわち、好ましい複数(1つでも可)の通信パラメータの組合せを1つのクラスとして、上記と同様にマルチクラス分類器を作成することで、第1の実施形態と同様に、状況に応じて通信パラメータの候補を決定して、アプリケーションの要求に応じてその中から実際に用いるものを選択するようにできる。 In the example described here, one optimal communication parameter is selected according to the situation of the host vehicle and the communication partner vehicle. This is different from the first embodiment in which suitable communication parameter candidates are obtained according to the situation, and one communication parameter is determined from the candidates according to the application request. However, by modifying this embodiment, the same configuration as that of the first embodiment can be obtained. That is, by creating a multi-class classifier in the same manner as described above with a combination of preferable plural (or one) communication parameters as one class, as in the first embodiment, communication parameters according to the situation. Can be determined, and the one to be actually used is selected from among the candidates according to the request of the application.
ここでは、通信シミュレータを用いて各状況において各通信パラメータを用いて通信した時の通信性能を求めたが、実際の環境において種々の通信パラメータを用いて通信性能を測定して同様の分類器を作成できることは明らかであろう。 Here, the communication performance when communication was performed using each communication parameter in each situation using a communication simulator was obtained, but the same classifier was measured by measuring the communication performance using various communication parameters in an actual environment. It will be clear that it can be created.
1 無線通信装置
2 センサ
3 センサ情報収集部
4 地図情報記憶部
5 履歴データベース
6 コンテキスト決定部
7 通信パラメータ候補決定部
8 アプリケーションプログラム
9 通信制御部
10 無線通信部
11 履歴データ送受信部
12 他車両情報収集部
DESCRIPTION OF
Claims (8)
第1および第2の無線通信装置の間で所定の通信パラメータを用いて通信を行う場合の、第1および第2の無線通信装置の周辺状況と、前記通信パラメータと、当該通信における通信性能とを関連づけて記憶する学習データベースと、
複数のセンサと、
前記複数のセンサから得られる情報から、自装置の周辺状況を決定する周辺状況決定手段と、
通信相手の無線通信装置から周辺状況を取得する通信相手周辺状況取得手段と、
前記学習データベースを参照して、自装置および通信相手の周辺状況において適切な通信パラメータを決定する通信パラメータ決定手段と、
前記通信パラメータ決定手段によって決定された通信パラメータを用いて通信を行う無線通信手段と、
を備える無線通信装置。 A wireless communication device capable of changing communication parameters to be used according to the surrounding situation,
When performing communication between the first and second wireless communication devices using predetermined communication parameters, the peripheral conditions of the first and second wireless communication devices, the communication parameters, and the communication performance in the communication A learning database that associates and stores
Multiple sensors,
From the information obtained from the plurality of sensors, the surrounding situation determining means for determining the surrounding situation of the device itself,
A communication partner peripheral status acquisition means for acquiring a peripheral status from the wireless communication device of the communication partner;
Referring to the learning database, communication parameter determining means for determining an appropriate communication parameter in the surrounding situation of the device and the communication partner;
Wireless communication means for performing communication using the communication parameter determined by the communication parameter determination means;
A wireless communication device comprising:
前記学習データベースを参照して、自装置および通信相手の周辺状況において適切な通信パラメータの候補を決定し、
通信に求められる要件に基づいて、前記候補の中から通信に用いる通信パラメータを決定する、
請求項1に記載の無線通信装置。 The communication parameter determination means includes
Referring to the learning database, determine appropriate communication parameter candidates in the surrounding situation of the device and the communication partner,
Based on requirements required for communication, communication parameters used for communication are determined from the candidates.
The wireless communication apparatus according to claim 1.
請求項2に記載の無線通信装置。 The communication parameter candidate determination means determines candidates for one or more communication parameters for each of the transport layer, network layer, data link layer, and physical layer.
The wireless communication apparatus according to claim 2.
請求項1〜3のいずれかに記載の無線通信装置。 The wireless communication device is mounted on a vehicle,
The radio | wireless communication apparatus in any one of Claims 1-3.
る情報、前記車両と周囲の物体との距離に関する情報、前記車両の位置での天気に関する情報の少なくともいずれかを含む、Information relating to the distance between the vehicle and surrounding objects, and information relating to the weather at the position of the vehicle.
請求項4に記載の無線通信装置。The wireless communication apparatus according to claim 4.
請求項4または5に記載の無線通信装置。 The plurality of sensors include at least one of a GPS device, a speed sensor, an acceleration sensor, a steering angle sensor, a brake sensor, a distance measuring sensor, a camera, a rain detection sensor, a brightness sensor, and a wireless communication unit .
The wireless communication apparatus according to claim 4 or 5 .
前記履歴情報記憶手段に記憶された履歴情報をサーバ装置に送信する履歴情報送信手段と、前記サーバ装置に蓄積された履歴情報を受信する履歴情報通信手段を更に備える、
請求項1から6のいずれかに記載の無線通信装置。 History information storage means for storing communication parameters and communication performance of communication performed by the wireless communication means and the current situation of the own device and the communication partner as history information in association with each other,
History information transmitting means for transmitting history information stored in the history information storage means to a server device, and history information communication means for receiving history information stored in the server device,
The wireless communication apparatus according to any one of claims 1 6.
複数のセンサから得られる情報から、自装置の周辺状況を決定する周辺状況決定ステップと、
通信相手の無線通信装置から周辺状況を取得する通信相手周辺状況取得ステップと、
第1および第2の無線通信装置の間で所定の通信パラメータを用いて通信を行う場合の、第1および第2の無線通信装置の周辺状況と、前記通信パラメータと、当該通信における通信性能とを関連づけて記憶する学習データベースを参照して、自装置および通信相手の周辺状況において適切な通信パラメータを決定する通信パラメータ決定ステップと、
前記通信パラメータ決定ステップにおいて決定された通信パラメータを用いて通信を行う無線通信ステップと、
を含む無線通信方法。 A wireless communication method in which communication parameters to be used can be changed according to surrounding conditions,
From the information obtained from a plurality of sensors, the surrounding situation determination step for determining the surrounding situation of the own device,
A communication partner peripheral situation acquisition step for acquiring a peripheral situation from the wireless communication device of the communication partner;
When performing communication between the first and second wireless communication devices using predetermined communication parameters, the peripheral conditions of the first and second wireless communication devices, the communication parameters, and the communication performance in the communication A communication parameter determination step for determining an appropriate communication parameter in the surrounding situation of the own device and the communication partner with reference to a learning database that stores and correlates
A wireless communication step for performing communication using the communication parameter determined in the communication parameter determination step;
A wireless communication method including:
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