JP6386251B2 - 協調スペクトラムセンシング方法 - Google Patents

Description

本発明は、２次利用者による干渉の影響を防止し高い精度のセンシングを行うことのできる協調スペクトラムセンシング方法に関するものである。

アナログテレビからデジタルテレビへの放送技術の進歩により、ＴＶ（Television）周波数帯の利用効率は大幅な向上を遂げた。この結果、ＴＶ周波数帯のある特定の周波数については、ライセンスを有する利用者である１次利用者（Primary User：ＰＵ）に完全又は部分的に使用されない状況が生じた。この使用されないＴＶ周波数帯は、一般的にＴＶホワイトスペース（ＴＶＷＳ）と呼ばれている。

このＴＶＷＳについて、２００８年１１月に米国の連邦通信委員会（Federal Communications Commission：ＦＣＣ）がライセンスの無い２次利用者（Secondary User：ＳＵ）による利用を承認した。

更に、これを契機として英国の放送通信局（Office of Communication：ＯＦＣＯＭ）、欧州連合（ＥＵ）の欧州郵便電気通信主管庁会議（Confidence of Postal and Telecommunications Administrations：ＣＥＰＴ）、日本の総務省（Ministry of Internal Affairs and Communications：ＭＩＣ）、シンガポールのＩＤＡ（Infocomm Development Authority of Singapore）等、他の国々においてもそれぞれの規制機関によるＴＶＷＳの利用に関する多数の規則を制定しようとする動きが生じた。

例えば、IEEE 802ＬＡＮ（Local Area Network）／ＭＡＮ（Metropolitan Area Network）規格委員会（Standards Committee：ＳＣ）とIEEE DySpanＳＣは、長年にわたりＴＶＷＳの利用に関する規定を作成し続けている。

また、IEEE Std. 802.22-2011は、ＴＶＷＳにおいて２次利用者（Secondary User：ＳＵ）による地域無線ネットワークの利用に関する完成した規定である。

また、IEEE 802.11af及び802.15.4mは、ＴＶＷＳにおいて異なるネットワークを動作させるための規定である。

また、IEEE Std. 802.22-2011は、センシング中の干渉の発生を防止するため、普遍的沈黙期間（Universal Quiet Period）を規定している。

しかし、これらのアプローチを自律的に振る舞うネットワークにおいて実現することは困難であり、また、近接するエリアにおいて異種のデバイスを用いる複数のシステムが利用されている場合にはこれらのアプローチの使用は不可能であった。

そこで、ＰＵの存在、非存在を検知するセンシングを行う際に、フェージングやシャドーイングによって発生するエラーを解決するため、協調スペクトラムセンシングが用いられている（非特許文献１、２参照）。協調スペクトラムセンシングを用いることにより、センシングの性能劣化を軽減することができる。

Chongjoon You, Hongkyu Kwon and Jun Heo, "Cooperative TV Spectrum Sensing in Cognitive Radio for Wi-Fi Networks," IEEE Transactions on Consumer Electronics, vol. 57, no,1, page(s): 62-67. Feb. 2011. Ian F. Akyildiz, Brandon F. Lo, and Ravikumar Balakrishnan, "Cooperative TV Spectrum Sensing in Cognitive Radio for Wi-Fi Networks," Physical Communication 4 (2011), page(s): 40-62. Dec. 2010

上述した従来の協調スペクトラムセンシングの方法は、同一のエリア内に配置された複数のセンサを用いた空間ダイバーシティを利用し、一部のセンサと１次利用者（ＰＵ）間で無線リンクが十分に確立されないことにより生じるセンシングエラーを防止するものである。

しかし、従来の協調スペクトラムセンシングの方法は、ＳＵからの干渉により生じるエラーの軽減に対する効果は見出されていない。

そのため、協調スペクトラムセンシング方法を用いても、近接するエリア内で通信を行うＳＵにより干渉が生じ、センシングエラーが発生するという問題を解決することはできなかった。

そこで、本発明は、上述した問題点に鑑みて案出されたものであり、２次利用者による干渉の影響を防止し高い精度のセンシングを行うことのできる協調スペクトラムセンシング方法を提供することを目的とする。

第１発明に係る協調スペクトラムセンシング方法は、広い地域に配置される移動しない複数のセンサと、前記複数のセンサを制御するフュージョンセンターを備えたネットワークにおいて、２次利用者の存在下で１次利用者の有無を判断する協調スペクトラムセンシング方法であって、前記複数のセンサの中から１次利用者からの信号を安定して受信するセンサを選別する工程と、選別された前記センサがそれぞれローカルセンシングを行う工程と、前記ローカルセンシングの結果が前記センサから前記フュージョンセンターに送信される工程と、前記フュージョンセンターが前記センサから送信された前記ローカルセンシングの結果に基づき１次利用者の有無を示す前記ネットワークの全体的なセンシング結果を導出する工程と、を備えることを特徴とする。

第２発明に係る協調スペクトラムセンシング方法は、第１発明において、前記センサがそれぞれローカルセンシングとして、前記第１センシング期間及び前記第１センシング期間に連続する第２センシング期間においてセンシングを行い、前記第１センシング期間及び前記第２センシング期間において得られたセンシング結果の変化を計測し、前記センシング結果の変化と所定の閾値とを比較することを特徴とする。

第３発明に係る協調スペクトラムセンシング方法は、第１発明において、前記センサがそれぞれローカルセンシングとして、簡易センシングを行うとともに、簡易センシングの結果が所定の閾値よりも低い場合にはアドバンストセンシングを行うことを特徴とする。

第４発明に係る協調スペクトラムセンシング方法は、第３発明において、前記フュージョンセンターは、前記センサ毎に前記ローカルセンシングの結果について重み付けを行い全体的なセンシング結果を導出することを特徴とする。

第５発明に係る協調スペクトラムセンシング方法は、第４発明において、前記重み付けは、前記簡易センシングとアドバンストセンシングにより得られるＳＩＮＲの値に基づき行われることを特徴とする。

第６発明に係る協調スペクトラムセンシング方法は、第４発明において、前記重み付けは、干渉源とセンサとの距離に基づき行われることを特徴とする。

上述した構成からなる本発明によれば、２次利用者による干渉の影響を防止し高い精度のセンシングを行うことが可能となる。

本発明に係る協調スペクトラムセンシング方法が適用されるネットワークの例を示す模式図である。 第１実施形態に係る協調スペクトラムセンシングの手順を示すフローチャートである。 第２実施形態に係る協調スペクトラムセンシングの手順を示すフローチャートである。

［第１実施形態］
以下、第１実施形態に係る協調スペクトラムセンシング方法について詳細に説明する。

図１は、本発明に係る協調スペクトラムセンシング方法が適用されるネットワークの例を示す模式図である。

図１に示すネットワークは、６つのセンサ１〜６、フュージョンセンターＦＣ及び１次利用者（ＰＵ）により構成されている。また、センサ１に近接するエリアに、干渉源となる２次利用者（ＳＵ）が存在している。なお、本発明においてはセンサの数は６つに限られず、ＳＵの数も１つに限られない。

本実施形態に係る協調スペクトラムセンシング方法は、図１に示す状況下で、以下の条件を満足している。

条件１．Ｄ₀＞＞ｒ＞＞ｄ。センシングエリアはＰＵから十分に離れている。センシングは広いエリア内に配置された複数のセンサ（本実施形態では６つ）を用いて行われる。干渉源となるＳＵの送信電力は、ＰＵの送信電力に対して十分に小さい。

条件２．ＰＵの送信電力は一定か、一定とみなせる程度の微細な変化量である。ＳＵの送信電力は一定でなく変化するものであってもよい。

条件３．ＰＵの位置はほぼ一定である。センサの位置は頻繁には変化せず、長時間一定の場所に留まり続ける。干渉源であるＳＵは、様々な位置に移動する。

条件４．センサによるセンシング動作は、フュージョンセンターＦＣによる制御下で行われる。

次に、本実施形態に係る協調スペクトラムセンシング方法が実際に適用される例について説明する。ここで、ＰＵはＴＶ放送機、センサ１〜６はIEEE 802.22の基準に準拠したセンシングを行う端末、干渉源であるＳＵはIEEE 802.11afの基準に準拠する端末を想定している。

本発明は、ＳＵによる干渉に起因するセンシングの問題を解決することを目的としていて、センサとしてＰＵと良好な無線リンク（チャネル利得）が確立されているもののみが選択され用いられている。

ＰＵ及びセンサ１〜６は移動する基地局や端末ではないため、こうしたセンサが選択されることで、シャドウイングやフェージングにより大きな影響を受けているセンサを除外することができる。

本実施形態及び後述する第２実施形態において、Ｗ_P ⁱ、Ｗ_I ⁱ及びＷ_N ⁱは、それぞれＰＵ信号のセンシング検定統計値（sensing test statistic）、干渉信号のセンシング検定統計値及びノイズ信号のセンシング検定統計値を示す。

これらのセンシング検定統計値は、スペクトラムセンシング端末ｉ（センサｉ）が所定のセンシング方法をＰＵ信号、干渉信号及びノイズに対して実行することで得られる。そして、センシングの結果は、これらのセンシング検定統計値を各々に対して設定されている所定の閾値と比較することで得られる。

本実施形態に係るスペクトラムセンシング方法では、以下の［数１］〜［数６］の計算が行われる。ここで、ΔＷ_Pは、選択された複数のセンサが同じセンシング期間に受信したＰＵ信号の電力差の最大値を示す。また、ΔＷ_Iは選択された複数のセンサが同じセンシング期間に受信したＳＵ干渉信号の電力差の最大値を示す。

ＰＵと選択された全てのセンサとの間では良好なリンク状態が確立しているため、各センサにおけるＰＵ信号のパワーの差は、ＰＵと各センサとの間の距離の差に起因する。

そして、ＰＵからフュージョンセンターまでの距離をＤ₀、フュージョンセンターとセンサとの間の距離をｒとすると、Ｄ₀＞＞ｒであるため、各センサで受信したＰＵ信号の電力の差が小さく、ΔＷ_Pは小さな値となる。

これに対し、ＳＵからその直近にあるセンサまでの距離をｄとすると、ｄ＜＜ｒとなる。干渉源であるＳＵと選択されたセンサとの間で用いられるチャネルのリンク状態に関係なく、各センサで受信したＳＵ信号の電力に大きな差があるため、ΔＷ_P＜＜ΔＷ_Iとなる。

これは、ＰＵ信号の受信電力の変化は、選択されたセンサに対するＳＵの干渉電力の変化よりも大幅に小さいことを示している。この性質は、本発明において協調スペクトラムセンシングを行う際に利用されている。

また、上記式ΔＷ_P＜＜ΔＷ_Iは、ＰＵの電源がオン、オフされたときの各センサの受信電力の変化の大きな違いがないことに対して、ＳＵの電源がオン、オフされたときのＳＵからの距離が異なるセンサの受信電力の変化の違いが大きいことを示している。

これにより、電源のオン、オフに伴う受信電力の変化が生じると、フュージョンセンターＦＣは、この受信電力の変化がＰＵによるものか、ＳＵによるものかを容易に判別することができる。

この特性を利用し、センシングの決定（ＰＵの存在、非存在の決定）を、全てのセンサについて検定統計値の変化を観測することで行う協調スペクトラムセンシング方法が開発された。このセンシング結果は各メータにより、所定のセンシング方法を用いて得られる。

本実施形態に係る協調スペクトラムセンシング方法は、個々のセンサにより行われるローカルセンシング（local sensing）と、センサから報告されるセンシングの結果に基づきフュージョンセンターＦＣにより行われる協調センシングの２つのセンシングを備えて構成されている。

ローカルセンシングの段階では、各センサによりセンシングを行う期間内に検定統計値の変化の計測が行われるとともに、その結果がフュージョンセンターＦＣに報告される。

協調センシングの段階では、フュージョンセンターＦＣにより各センサから報告されたローカルセンシングの結果が組み合わされ、全体的な判定が行われる。

次に、図２を用いて協調スペクトラムセンシングの手順について説明する。図２は、第１実施形態に係る協調スペクトラムセンシングの手順を示すフローチャートである。

まず、広範囲にわたるセンシングネットワークについて、ＰＵ信号の安定した電力を受信しているセンサの検出のためスタディプロセス（study process）が行われる（ステップＳ１）。これによりＰＵ信号を安定して受信しているセンサが選別され、以後の処理に用いられる。

次に、現在のスペクトラムの状況（ＰＵの存在、非存在）が、ＰＵのリアルタイムな活動を正確に記録するデータベースにアクセスしたり、高精度センシングを行ったりする等の方法により確認されるとともに、時刻ｎにおけるセンシング検定統計値Ｗ_n ⁱが算出される（ステップＳ２）。なお、このステップの結果の正確性を確保する必要があるため、センシングを使用する場合には必要に応じてセンシングが十分に長い時間行われるようにしてもよい。

次に、センシング間隔ΔＴが経過するまで（すなわち、ｎ＝ｎ＋ΔＴになるまで）待機が行われる（ステップＳ３）。このときの時刻ｎ＋ΔＴを、次のステップＳ４では時刻ｎ＋１と示す。

次に、各センサが時刻ｎ＋１におけるセンシング検定統計値Ｗ_n+1 ⁱを算出する（ステップＳ４）。

次に、各センサは、連続する２つの時刻ｎ、ｎ＋１において得られる２つのセンシング検定統計値Ｗ_n ⁱ、Ｗ_n+1 ⁱの変化ΔＷ_n ⁱ＝Ｗ_n+1 ⁱ−Ｗ_nを算出する（ステップＳ５）。

次に、各センサは、ステップＳ５で算出された値を所定の閾値と比較し、それぞれのセンサについてのローカルセンシングの結果を得る（ステップＳ６）。３つの比較結果が得られることから、それぞれについて２つのローカルセンシングの結果が得られることになる。

センサｉについてＷλⁱを閾値、δ_iをローカルセンシングの結果とすると、比較結果とそれに対するローカルセンシングの結果は以下の様になる。

１）ΔＷ_n ⁱ≒Ｗλⁱの場合（ステップＳ７：Ｙｅｓ）、ローカルセンシングの結果δ_iは、新たにＰＵが出現したことを示し、δｉ＝（０，１）と表現され（ステップＳ１１）、後述するステップＳ１４に移行する。ΔＷ_n ⁱ≒Ｗλⁱではない場合（ステップＳ７：Ｎｏ）、ステップＳ８に移行する。

２）ΔＷ_n ⁱ≒−Ｗλⁱの場合（ステップＳ８：Ｙｅｓ）、ローカルセンシングの結果δ_iは、ＰＵが存在していないことを示し、δｉ＝（１，０）と表現され（ステップＳ１２）、ステップＳ１４に移行する。ΔＷ_n ⁱ≒−Ｗλⁱではない場合（ステップＳ８：Ｎｏ）、ステップＳ９に移行する。

３）ΔＷ_n ⁱ≒０の場合（ステップＳ９：Ｙｅｓ）、ローカルセンシングの結果δ_iは、スペクトルの状態に変化がないことを示し、δｉ＝（１，１）と表現され（ステップＳ１３）、ステップＳ１４に移行する。ΔＷ_n ⁱ≒０ではない場合（ステップＳ９：Ｎｏ）、すなわち上記１）〜３）以外については、ローカルセンシングの結果δ_iは信頼できる結果ではないことを示し、δｉ＝（０，０）と表現される（ステップＳ１０）。

このようにして各センサはローカルセンシングの結果を得る。

次に、各センサはそれぞれローカルセンシングの結果をフュージョンセンターＦＣに報告する（ステップＳ１４）。フュージョンセンターＦＣは、各センサから送信されるローカルセンシングの結果を収集、結合し、協力的又は全体的な結果を導出する機能を備えている。

次に、フュージョンセンターＦＣは、受信したローカルセンシングの結果を、所定の結合ルール（ソフトコンバイン、ハードコンバイン、重み付きコンバイン又はこれらの組み合わせ）に従い結合し、全体的なセンシングの結果Ｄを導出する（ステップＳ１５）。

Ｄは、１つは、新たにＰＵが出現した場合（０，１）、新たにＰＵがいなくなった場合（１，０）、そして変化のない場合（０，０）の３つの結果に分けられる。

次に、フュージョンセンターは、スペクトラムの状況をアップデートする（ステップＳ１６）。

ここで、現在の状況がＰＵの存在を示すものである場合であって、Ｄ＝（１，０）である場合には、スペクトルの状況がＰＵの存在しない状態を示すようにアップデートされる。

また、Ｄ＝（０，０）である場合には、スペクトラムの状況は未変更と判断され、アップデート後の状況もＰＵの存在を示すものとなる。

また、Ｄ＝（０，１）である場合には、エラーが生じているためステップＳ２に戻る。

一方、現在の状況がＰＵの不存在を示すものである場合であって、Ｄ＝（０，１）である場合には、スペクトラムの状況がＰＵの存在する状態を示すようにアップデートされる。

また、Ｄ＝（０，０）である場合には、スペクトラムの状況は未変更と判断され、アップデート後の状況もＰＵの非存在を示すものとなる。

また、Ｄ＝（１，０）である場合には、エラーが生じているためステップＳ２に戻る。

ステップＳ１６の後、センシングが更に続く場合（ステップＳ１７：Ｙｅｓ）、上述したステップＳ３に戻り、ステップＳ３以下の処理が繰り返される。一方、センシングが続かない場合（ステップＳ１７：Ｎｏ）、一連の処理が終了する。

従来のスペクトラムセンシング方法では、検定統計値の絶対値が求められ、センシングの結果（ＰＵの有無）が導出されていた。一方、本発明では、検定統計値の変化について、センシング期間内の検定統計値とその前のセンシング期間内の検定統計値とを比較することで継時的に測定され、センシングの結果が導出される。

上述した第１実施形態に係る協調スペクトラムセンシング方法によると、ＳＵによる干渉の影響を効果的に検出することができる。また、閾値を調節することにより、センシングの精度を調節することができる。

［第２実施形態］
次に、第２実施形態に係る協調スペクトラムセンシング方法について詳細に説明する。

第２実施形態に係る方法も、個々のセンサにより行われるローカルセンシングと、各センサから送信されるローカルセンシングの結果に基づきフュージョンセンターＦＣにより行われる協調スペクトラムセンシングとを備えている。

各センサは、ローカルセンシングにおいて、第１ステージよりなるセンシングを実行するとともに、第１ステージにおいて得られたセンシングの結果に応じて更に第２ステージのセンシングを実行する。

具体的には、図３に示す手順に従い協調スペクトラムセンシングが行われる。図３は、第２実施形態に係る協調スペクトラムセンシングの手順を示すフローチャートである。

図３において、Ｗ₁ ⁱは、センサｉについて、第１ステージにおいて得られたセンシングの結果を示している。λ₁ ⁱは、センサｉについて、第１ステージにおいて用いられる閾値を示している。

また、図３において、Ｗ₂ ⁱは、センサｉが第２センシングステージにおいて得るセンシング結果を示す。λ_2H ⁱは、センサｉの第２センシングステージにおける高い側の閾値（高閾値）を示す。λ_2L ⁱは、センサｉの第２センシングステージにおける低い側の閾値（底閾値）を示す。

まず、第１ステージで、各センサは簡易センシング（plain sensing）を実行する（ステップＳ２１）。簡易センシングは、信号のエネルギー検知（energy detection）等のように、複雑な条件下でのセンシング精度は限られるが、低い計算量及び実装難度等のメリットを持つセンシング技術である。この簡易センシングを行うことにより、信頼性の低いセンシング結果を除外することができる。

簡易センシングの結果、信号対干渉雑音比（signal-to-interference noise ratio：ＳＩＮＲ）が極端に低い場合、すなわちＷ₁ ⁱ ＞λ₁ ⁱの場合には（ステップＳ２２：Ｎｏ）、センサｉはセンシングを中止し、フュージョンセンターへのセンシング結果（δｉ＝（０，０））の報告を行うため待機状態となる。そうでない場合には（ステップＳ２２：Ｙｅｓ）、次のセンシングのステージへと移行する。

第２のセンシングステージでは、各センサはアドバンストセンシング（advanced sensing）を実行し（ステップＳ２３）、ローカルセンシングの結果を得る。

そして、２つの閾値と比較が行われることで、３つの結果が得られる。

具体的には、Ｗ₂ ⁱ＞λ_2H ⁱである場合（ステップＳ２４：Ｙｅｓ）、ＰＵ信号が存在する（δｉ＝（０，１））と判断され（ステップＳ２８）、ステップＳ３０に移行する。

一方、Ｗ₂ ⁱ＞λ_2H ⁱでない場合（ステップＳ２４：Ｎｏ）、ステップＳ２５に進む。ステップＳ２５において、Ｗ₂ ⁱ＞λ_2L ⁱである場合（ステップＳ２５：Ｙｅｓ）、ＰＵ信号は存在しないが干渉は存在する（δｉ＝（１，１））と判断され（ステップＳ２９）、ステップＳ３０に移行する。

一方、Ｗ₂ ⁱ＞λ_2L ⁱでない場合（ステップＳ２５：Ｎｏ）、ステップＳ２６に進み、ノイズのみが存在する（δｉ＝（１，０））という結果が得られ（ステップＳ２６）、ステップＳ３０へと移行する。

そして、各センサはローカルセンシングを完了した後、その結果をフュージョンセンターＦＣに報告する（ステップＳ３０）。

各センサからのローカルセンシング結果を受信したフュージョンセンターＦＣは、各センサからのセンシング結果を収集、結合し、全体的なセンシング結果を導出する（ステップＳ３１）。

また、フュージョンセンターＦＣは、アドバンストセンシングの結果と各センサの位置に応じて、それぞれの結果に対する重み付けの程度を決定する。センシングの結果が低いＳＩＮＲを示す場合（δｉ＝（０，０））は、低い重み付けがなされる。センシングの結果が（δｉ＝（０，１））である場合には、重み付けは隣接する他のセンサのセンシング結果に基づき決定される。

次に、ＥＤに基づくλ₁ ⁱの設定例について以下に説明する。

γ₀は第２のセンシングステージにおいて用いられるアドバンストセンシングでＰＵ信号の存在を正確に検出するために必要な最低限のＳＩＮＲを示す。すなわち、用いられるセンシング技術のＦＤは、ＳＩＮＲ≧γ₀のときに限って、高いＰ_Dと低いＰ_FA（例えばＰ_D＞０．９、Ｐ_FA≦０．０１）となる。λ₁ ⁱは以下の［数７］のように示される。

ここで、Ｅ_p ⁱ［ｊ］は、１つのセンシング期間においてセンサｉにより受信される第１信号の電力についてのｊ番目のサンプルを示している。

各センサが受信する第１信号の電力は一定（変動は極わずか）であることから、ＥＤを用いた検定統計値がλ₁ ⁱよりも大きい場合、すなわちＷ₁ ⁱ＞λ₁ ⁱである場合（ステップＳ２２：Ｎｏ）には、センサｉは干渉により深刻な影響を受けていて、受信する信号はγ₀を下回るＳＩＮＲであることが分かる。

これにより、センサｉは高いプロセッシング利得（processing gain）を有するＦＤを用いたとしても、正確なセンシング結果を得ることができないことが分かる。この場合、第２のセンシングステージには進まずに、センシング結果（δ_i＝（０，０））をフュージョンセンターに報告すべく自身のターンになるまで待ち受けを行う（ステップＳ２７）。

Ｗ₁ ⁱ＜λ₁ ⁱの場合（ステップＳ２２：Ｙｅｓ）、センサは第２センシングステージを実行する（ステップＳ２３）。

ＦＤに基づくλ_2H ⁱとλ_2L ⁱの設定例について以下に説明する。

第２センシングステージで用いられる閾値は、ＳＵによる干渉の無い状況下で設定される。ＳＵによる干渉が無い場合をＳＮＲ≫γ₀とし、第１信号とノイズに対して得られる検定統計値は、ノイズに対して得られるものよりも明らかに大きくなり、これからＷ_P+N ⁱ≫Ｗ_N ⁱとなる。

λ_2H ⁱは、(Ｗ_P+N ⁱ＞λ_2H ⁱ)の確率がη（０＜η＜１）となるよう適切に設定される。これは、ＳＵによる干渉の無い状況下では、Ｐ_D＝ηに相当する。

そして、λ_2L ⁱはＷ_P+N ⁱの最小値と同じ値に設定される。これは、ＳＵによる干渉の無い状況下では、Ｐ_D＝０に相当する。

また、Λ_P+N ⁱとΛ_N ⁱは、それぞれセンサｉによる分析工程で記録されるＷ_P+N ⁱのサンプルのシーケンス及びＷ_N ⁱのサンプルのシーケンスを示す。

Λ_P+Nを降順に並び替え、並び替え後の順番をΛ’_P+Nとする。

そして、２つの閾値を以下の［数８］及び［数９］の様に設定する。ここで、ｆｌｏｏｒ（Ａ）はＡ以下の整数のうち最大のものを算出する関数である。

そして、３つの異なるローカルセンシング結果が、以下の比較手順に従い求められる。

１）Ｗ_P+N ⁱ＞λ_2H ⁱの場合、センシング結果は、Ｗ_P+N ⁱが、中レベルの干渉の存在下又は（ＰＵ信号が非存在下で）強い干渉から得られたこと（低い確率）を示している。そして、δ_i＝（０，１）のローカルセンシング結果が得られる。

２）λ_2H ⁱ＞Ｗ_P+N ⁱ＞λ_2L ⁱの場合、センシング結果は、Ｗ_P+N ⁱが、低い干渉の存在下又は非存在下でＰＵ信号から得られたこと（低い確率）、又は（ＰＵ信号が非存在下で）中レベルの干渉から得られたこと（高い確率）を示している。そして、δ_i＝（１，１）のローカルセンシング結果が得られる。

３）λ_2L ⁱ＞Ｗ_P+N ⁱの場合、センシング結果は、Ｗ_P+N ⁱが、ノイズと低い干渉の存在下、又はノイズのみの存在下で得られたことを示している。そして、δ_i＝（１，０）のローカルセンシング結果が得られる。

ＰＵの存在下では、１）の状況は高い確率で生じ、２）の状況は低い確率で生じ、３）の状況は生じない。ＰＵの非存在下では、１）の状況は低い確率で生じ、２）の状況は１）より高い確率で生じ、３）の状況は２）よりも高い確率で生じる。

そして、フュージョンセンターは、収集したセンシング結果に基づく最終的な結果を導き出す。例として、以下に示す原則に基づいて最終的な結果を導き出すことができる。

｛δ₁＝（１，０）｝の確率＞Ｋ（ＫはＫ＜０．５の定数であり、状況に応じて事前に決められるものである）の場合、全体的なセンシング結果Ｄ＝０（ＰＵ信号非存在）。

｛δ₁＝（０，１）｝の確率＞｛δ₁＝（１，１）｝の確率の場合、Ｄ＝１（ＰＵ信号存在）、｛δ₁＝（０，１）｝の確率≦｛δ₁＝（１，１）｝の確率の場合、Ｄ＝０（ＰＵ信号非存在）。

本発明に係るセンシング方法は、位置と送信電力が一定であるＰＵに対するセンシングネットワークの受信状況を検出するとともに、ＰＵ信号を安定して受信することのできるセンサのみが選ばれ用いられることで行われる。

所定のセンシング期間内にいる極少数のセンサ以外は、近接するエリアを通過する物体に起因する一時的なシャドウイング等の問題は生じず、ＰＵ信号を適切に受信することができると考えることが合理的である。そして、｛δ_i＝（１，０）｝となる確率が高い場合と、｛δ_i＝（０，１）｝となる確率が高い場合は同時に発生しないことになる。

なお、各センサの地理位置情報は、各センサが備えるＧＰＳ等の測位システムにより得られフュージョンセンターに集積され用いられる。このケースでは、地理位置情報はローカルセンシングの結果の信頼性の判断に用いることができる。

この例として、ローカルセンシングの結果がδ_i＝（０，０）である場合、センサｉは干渉による強烈な影響を受けている、すなわち、地理的に干渉源であるＳＵに近接しているということが分かる。この場合、センサｉのローカルセンシング結果について、他のセンサよりも軽い重み付けがなされ、全体的なセンシング結果に及ぼす影響が低減される。

また、あるセンサ（例えばセンサｊ）からセンシング結果としてδ＝（０，１）が送信され、センサｊに上述したセンサｉが近接し、他のセンサがセンサｉから十分に離れた位置にある場合には、このδ＝（０，１）の結果は信頼性が低いことになる。

これは、センサｉ同様、センサｊが強い干渉を受けている可能性が高いからである。この場合もセンサｊのローカルセンシング結果について、他のセンサよりも軽い重み付けがなされ、全体的なセンシング結果に及ぼす影響が低減される。

更に、干渉源のＳＵもＰＵへの干渉を回避して同周波数チャネルを利用する必要があるため、ＳＵ側でも所定の手段を通じて、ＰＵが活動していないか、あるいはＰＵが深刻な干渉を回避できる程度に十分遠い位置にあることを確認しているはずである。そこで、全体的なセンシング結果を得る際に、ＳＵによるＰＵのセンシング結果も利用してもよい。

また、現在採用され運用されているあらゆる規制では、ＰＵの保護のため高いＰ_D（例えばＰ_D＞０．９）が要求されている。そのため、強いＳＵの干渉が検出された場合には、近接するエリア内にＰＵが存在していないことになる。

上述した第２実施形態に係る協調スペクトラムセンシング方法によっても、ＳＵによる干渉の影響を効果的に検出することができる。また、閾値を調節することにより、センシングの精度を調節することができる。

ＰＵ １次利用者
ＳＵ ２次利用者

Claims (6)

1. 広い地域に配置される移動しない複数のセンサと、前記複数のセンサを制御するフュージョンセンターを備えたネットワークにおいて、２次利用者の存在下で１次利用者の有無を判断する協調スペクトラムセンシング方法であって、
   前記複数のセンサの中から１次利用者からの信号を安定して受信するセンサを選別する工程と、
   選別された前記センサがそれぞれローカルセンシングを行う工程と、
   前記ローカルセンシングの結果が前記センサから前記フュージョンセンターに送信される工程と、
   前記フュージョンセンターが前記センサから送信された前記ローカルセンシングの結果に基づき１次利用者の有無を示す前記ネットワークの全体的なセンシング結果を導出する工程と、
   を備えることを特徴とする協調スペクトラムセンシング方法。
2. 前記センサがそれぞれローカルセンシングとして、前記第１センシング期間及び前記第１センシング期間に連続する第２センシング期間においてセンシングを行い、前記第１センシング期間及び前記第２センシング期間において得られたセンシング結果の変化を計測し、前記センシング結果の変化と所定の閾値とを比較することを特徴とする請求項１記載の協調スペクトラムセンシング方法。
3. 前記センサがそれぞれローカルセンシングとして、簡易センシングを行うとともに、簡易センシングの結果が所定の閾値よりも低い場合にはアドバンストセンシングを行うことを特徴とする請求項１記載の協調スペクトラムセンシング方法。
4. 前記フュージョンセンターは、前記センサ毎に前記ローカルセンシングの結果について重み付けを行い全体的なセンシング結果を導出することを特徴とする請求項３記載の協調スペクトラムセンシング方法。
5. 前記重み付けは、前記簡易センシングと前記アドバンストセンシングにより得られるＳＩＮＲの値に基づき行われることを特徴とする請求項４記載の協調スペクトラムセンシング方法。
6. 前記重み付けは、干渉源とセンサとの距離に基づき行われることを特徴とする請求項４記載の協調スペクトラムセンシング方法。

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